Notice
Authentification des graisses destinées à l'alimentation animale : classification des graisses animales, des huiles de poisson et des huiles de cuisson recyclées
Authentication of feeding fats: Classification of animal fats, fish oils and recycled cooking oils
Van Ruth * S.M., Rozijn M., Koot A., Garcia R.P., van der Kamp H., Codony R.
* Wageningen University & Research Centre, Institute of Food Safety, RIKILT, NL-6700 AE Wageningen, Netherlands ; Tél : +31 317 480250 ; Fax : +31.317.417717 ; E-mail : saskia.vanruth@wur.nl
Animal Feed Science and Technology, 2010, Vol. 155 (1), p. 65-73 - Texte en Anglais
à commander à : l'auteur, l'éditeur ou à l'INIST
Résumé
Ce travail se situe dans un contexte de valorisation des coproduits de l'industrie alimentaire (matières grasses) à destination de la filière de l'alimentation animale. Il fait référence à un projet européen de 2004 dont l'objectif était de définir 10 grandes classes parmi les coproduits de type matière grasse.
La classification des graisses et des huiles pour l'alimentation nécessite de disposer d'un ou plusieurs marqueurs caractérisant le produit. Le ou les marqueurs idéaux doivent être spécifiques de la graisse ou de l'huile, mais peu de marqueurs chimiques remplissent ce critère. L'authentification est donc une tâche difficile, qui dans la plupart des cas, nécessite la recherche (quantification/caractérisation) de plusieurs marqueurs, tout en tenant compte des variations naturelles et des variations induites par le procédé industriel qu'a subit le coproduit.
Cette étude porte sur l'identification et la caractérisation à l'aide de marqueurs de 3 sous-produits de l'industrie : les graisses animales, les huiles de poisson, et les huiles de cuisson recyclées, qui peuvent être utilisées pour l'alimentation animale. Cette identification a été réalisée à l'aide des profils en triglycérides, en acides gras et en composés organiques volatils. Une analyse discriminante par régression PLS a permis d'affecter chacun des coproduits analysés à une des classes. Lors des tests de validation de la méthode, les profils en triglycérides et en acides gras ont été les plus performants (96 % de classification correcte), alors que pour les profils en composés volatils, un score de 92 % a été obtenu.
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