[en] The current Doctoral Thesis develops and applies diverse multivariate analytical methods based on the liquid chromatography and spectroscopic vibrational analytical techniques, together with chemometric tools, which are focused on the assurance and quality food control, specifically, in the quality authentication of virgin and extra virgin olive oil, and White Tequila. The paramount objective of this Doctoral Thesis is the development of different multivariate analytical methods, that are fast, reliable, efficient and useful for the food industry to improve and increase the food fraud detection. These methods imply the use of the fingerprinting methodology, particularly, spectroscopic and chromatographic fingerprints, and the use of the 'instrument-agnostizing' methodology, using chemometric tools to mine the useful analytical information from them. Initially, the utility of the instrument-agnostizing methodology is explored on chromatographic fingerprints of olive oil, obtained through HPLC-UV/Vis, to build mathematic models with PLS-DA and SIMCA capable to detect adulterations in such oils. Afterwards, the intrinsic potential of the instrument-agnostizing methodology to transfer multivariate analytical signals among laboratories is proved, using 'agnostic' chromatographic fingerprints of White Tequila, obtained through HPLC-DAD in different laboratories. From such signals, a global database and a single mathematic model were developed in order to differentiate among the '100% agave' and 'mixed' categories of White Tequila samples, analyzed in Spain and México. Thereupon, the FTIR, NIR and SORS spectroscopic techniques, and certain chemometric tools were applied together to develop different multivariate analytical methods capable to authenticate the quality of the categories of White Tequila samples using pattern recognition techniques, such as PLS-DA, SVM, SIMCA, kNN, as well as to quantify their alcoholic content using the PLSR and SVMR multivariate calibration techniques. Finally, the application of these multivariate analytical methods is suggested along the food chain of each of the olive oil and tequila industries.

[es] La actual Tesis Doctoral desarrolla y aplica diversos métodos analíticos multivariable basados en la técnica de cromatografía de líquidos y en técnicas espectroscópicas vibracionales, conjuntamente con herramientas quimiométricas, los cuales se enfocan en el aseguramiento y control de calidad alimentaria, específicamente, en la autentificación de la calidad del aceite de oliva virgen y virgen extra, y Tequila Blanco. El objetivo primordial que se persigue en esta Tesis es el desarrollo de distintos métodos analíticos multivariable, que sean rápidos, confiables, eficientes y de utilidad para la industria alimentaria para mejorar y aumentar la detección de fraude alimentario. Dichos métodos implican el uso de la metodología de huellas instrumentales, particularmente, huellas espectroscópicas y cromatográficas, y el uso de la metodología de 'agnostización instrumental', empleando herramientas quimiométricas para extraer de ellas la información analítica útil. Inicialmente, se explora la utilidad de la agnostización instrumental sobre huellas cromatográficas de aceite de oliva, obtenidas mediante HPLC-UV/Vis, para construir modelos matemáticos con PLS-DA y SIMCA capaces de detectar adulteraciones en dichos aceites. Seguidamente, se demuestra el potencial que posee la agnostización instrumental para transferir señales analíticas entre laboratorios utilizando para ello huellas cromatográficas agnostizadas de Tequila Blanco, obtenidas mediante HPLC-DAD en laboratorios diferentes. Con dichas señales se desarrolló una base de datos global y un modelo matemático único para diferenciar entre las categorías '100 % de agave' y 'mixto' de muestras de Tequila Blanco, analizadas en España y México. Posteriormente, las técnicas espectroscópicas FTIR, NIR y SORS, y determinadas herramientas quimiométricas fueron aplicadas para desarrollar distintos métodos analíticos multivariable capaces de autentificar la calidad de las categorías de muestras de Tequila Blanco mediante técnicas de reconocimiento de pautas supervisado, como PLS-DA, SVM, SIMCA, kNN, así como para cuantificar su contenido alcohólico con las técnicas de calibración multivariable PLSR y SVMR. Finalmente, se propone la aplicación de estos métodos analíticos multivariable en las cadenas alimentarias de cada una de las industrias olivarera y tequilera.