[en] The present Doctoral Thesis entitled "Use of instrumental fingerprints for analytical measures of similarity. Application in problems related to food quality " has delved into the resolution of analytical problems related to food quality such as olive oil and hazelnut from two different perspectives: (i) the development and application of Certified Reference Materials and (ii) the use of agnotized instrumental fingerprints in terms of their independence from the moment of acquisition and the state of the equipment used in the analysis. The aim of this study is to apply the instrumental fingerprint methodology obtained using chromatographic techniques (GC and LC) with different detection systems (FID, MS and DAD) of different families of compounds present in foods such as volatile organic compounds from olive oil and hazelnuts samples, and triglycerides, chlorophylls, pheophytin and carotenes in olive oil samples. The interest in these families is due to the fact that they are fundamentally associated with organoleptic properties/attributes. The data matrices corresponding to instrumental fingerprints processed under the instrumental agnostizing approach have been investigated by applying several pattern recognition techniques including principal component analysis (PCA) and hierarchical cluster analysis (HCA) for unsupervised study and Soft independent modelling by class analogy (SIMCA), partial least squares-discriminant analysis (PLS DA) and supported vector machines (SVM) for classification/discrimination as examples of tools for supervised pattern recognition. The potential for transferring the research results of part of the contents of this thesis has also been taken into account. As proof of this, the use of similarity indices and similarity profiles has been proposed as suitable tools for: (i) the harmonisation of tasting panels, essential elements of the sensory analysis applied to the virgin and extra virgin olive oil sector, and (ii) as a potential tool for the traceability of the oils themselves.

[es] La presente Tesis Doctoral titulada "Uso de huellas dactilares instrumentales para medidas analíticas de similitud. Aplicación en problemas relacionados con la calidad alimentaria " ha profundizado en la resolución de problemas analíticos relacionados con la calidad de los alimentos como el aceite de oliva y la avellana desde dos perspectivas diferentes: (i) el desarrollo y aplicación de Materiales de Referencia Certificados y (ii) el uso de huellas instrumentales agnotizadas en cuanto a su independientes del momento de adquisición y del estado del equipo utilizado en el análisis. El objetivo de la misma se centra en la aplicación de la metodología de huella instrumental obtenida mediante técnicas cromatográficas (GC y LC) con diferentes sistemas de detección (FID, MS y DAD) de diferentes familias de compuestos presentes en alimentos tales como compuestos orgánicos volátiles de muestras de aceite y avellanas y triglicéridos, clorofilas, feofitinas y carotenos en muestras de aceite de oliva. El interés en estas familias responde a que están fundamentalmente asociados a propiedades/atributos organolépticos. Las matrices de datos correspondientes a huellas instrumentales tratadas bajo el enfoque de agnostización instrumental, se han estudiado aplicando diversas técnicas de reconocimiento de pautas entre las que se encuentra el análisis de componentes principales (PCA) y el análisis jerárquico de clusters (HCA) para el estudio no supervisado y modelado independiente y flexible por analogía de clases (SIMCA), análisis discriminante lineal mediante regresión lineal de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) y máquinas de vectores soportados (SVM) para su clasificación/discriminación como ejemplo de herramientas para el reconocimiento supervisado de pautas. También se ha tenido en cuenta el potencial de transferencia de los resultados de la investigación de parte de los contenidos de esta Tesis. Prueba de ello es que se ha propuesto el uso de índices y perfiles de similitud como herramientas adecuadas para: (i) la armonización de paneles de cata, elementos esenciales del análisis sensorial que se aplica al sector del aceite de oliva virgen y virgen extra, y (ii) como potencial herramienta para la trazabilidad de los mismos aceites.