Authentification des matrices alimentaires avec des marqueurs lipidiques obtenus par RMN isotopique et métabolomique

Description :

Les indications relatives aux origines géographique, botanique ou animale des aliments constituent des critères de vente et de prix persuasifs lorsque la provenance est en lien étroit avec la qualité. Pour les produits d’origine animale, le mode d’élevage et d’alimentation de l’espèce productrice revêt également une importance primordiale à ce niveau. Ceci fait des fraudes d’étiquetage une affaire très profitable, et des méthodes d’authentification des aliments sont donc nécessaires. L’efficacité de telles méthodes repose sur la disponibilité de certains composés en quantités suffisantes, sur la sensibilité et sur la reproductibilité des analyses. Dans un projet antérieur, nous avons considéré les triacylglycérols comme source de marqueurs d’origine du fait de leur présence en quantités importantes dans la plupart des matrices alimentaires. Des méthodes RMN isotopomiques robustes et précises ont été optimisées et adaptées à ces mélanges complexes de molécules. Les résultats obtenus montrent que les profils métabolomique (profil des acides gras et leur position sur le glycérol) et isotopique (13C) des triacylglycérols permettent de remonter aux origines botanique et géographique des huiles végétales. Dans ce projet, nous souhaitons exploiter d’autres molécules de la fraction lipidique afin d’améliorer l’efficacité des authentifications dans le cas des matrices animales. Des techniques isotopomiques seront adaptées aux glycérophosphatides. De même, pour le cholestérol, présent en quantité notable dans ces matrices, une méthode de profilage isotopique 13C site-par-site sera développée. Une fois les méthodes analytiques mises au point, des échantillons authentiques de la matrice à étudier seront collectés de différentes origines ou de différents types d’élevage et d’alimentation, puis analysés. Les données correspondantes seront traitées avec des outils chimiométriques uni- et multivariés afin d’identifier des empreintes inaltérables de l’organisme producteur et des conditions de production, et pour construire des modèles d’authentification robustes.