Caratterizzazione analitica dei lipidi derivatizzati

I metilesteri, ottenuti in seguito a trans metilazione acida o basica della materia grassa, vengono separati, identificati e quantificati tramite gascromatografia.

La gascromatografia è una tecnica che permette la separazione, l’identificazione e la quantificazione di più composti di una miscela, in base alla loro diversa ripartizione tra una fase stazionaria ed una mobile; la fase stazionaria, solida o liquida, è contenuta in una colonna mentre la fase mobile, gassosa, fluisce nella colonna. La separazione dei componenti della miscela è determinata dalla natura chimico-fisica della fase stazionaria in cui i diversi composti vengono trattenuti per un periodo di tempo differente a seconda del loro grado di affinità ad essa. I diversi composti emergono dalla colonna, trasportati dalla fase mobile, in tempi differenti e vengono rilevati da un detector, solitamente un rivelatore a ionizzatore di fiamma (FID), che converte la concentrazione del componente nella fase mobile in un segnale elettrico che viene amplificato e trasmesso ad un sistema di elaborazione che registra il gascromatogramma. Il tempo impiegato dal composto per percorrere la fase stazionaria e raggiungere il FID è chiamato tempo di ritenzione (RT). Ogni composto della miscela ha il suo tipico tempo di ritenzione, e questo concorre al suo riconoscimento.

Lo strumento utilizzato, il gascromatografo, è formato da cinque componenti principali: - la sorgente del gas di trasporto (He, N2, H2, Ar), di solito costituita da normali

bombole di acciaio;

- il sistema di iniezione e la zona di vaporizzazione della miscela in esame, in cui la miscela introdotta viene istantaneamente vaporizzata e catturata dal gas di trasporto;

- la colonna cromatografica (di tipo capillare o impaccato), contenuta in una camera termostatata a circolazione di aria calda (forno). L’eluizione dei composti può avvenire in isoterma (temperatura costante) o in programmata di temperatura; - il FID, rivelatore universale e distruttivo, produce una fiamma (alimentata da aria e

H2) che brucia i singoli componenti separati dalla colonna trasformandoli in stato di

Marco Caredda. Messa a punto e validazione di metodi analitici aspecifici online impieganti strumentazione a Trasformata di Fourier per la determinazione di macro e microanaliti in latte ovino. Tesi di dottorato in Scienze chimiche, Ciclo XXVI, Università degli studi di Sassari.

atomi che l’ha generata, che viene registrata, amplificata e trasmessa al sistema di acquisizione. La sensibilità del FID è molto elevata: il limite di rivelabilità, in condizioni ottimali, può arrivare a circa 10-9-10-12 g con dinamiche di risposta lineare di 106-108;

- il sistema di acquisizione ed elaborazione dei dati, solitamente un Personal Computer con un software di gestione dello strumento e di registrazione ed elaborazione dei cromatogrammi.

Le prestazioni di un sistema gascromatografico sono dettate in maggior parte dall’efficienza della colonna che dipende da fattori quali:

- natura e velocità del gas di trasporto;

- lunghezza della colonna: un aumento della lunghezza della colonna consente di ottenere separazioni più efficaci ma prolunga i tempi di analisi;

- natura della fase stazionaria: scelta in base al tipo di composti da separare; - temperatura della colonna;

L’ottimizzazione dei parametri sperimentali permette di ottenere un’elevata risoluzione dei picchi cromatografici che – in termini ottimali – si caratterizza con il loro isolamento, rispetto ai picchi contigui, a livello della linea di base.

La tecnica gascromatografica è oggigiorno la più utilizzata per la caratterizzazione del profilo acidico del grasso degli alimenti. Gli acidi grassi individuali vengono identificati con ragionevole certezza per confronto dei tempi di ritenzione degli analiti con quelli dei composti autentici, e per additivazione di questi ultimi alla miscela analitica in esame. Le colonne che permettono la migliore separazione degli acidi grassi sono colonne capillari polari con una fase stazionaria liquida depositata su un supporto solido costituita da polimeri silossanici modificati o poliglicoli esterificati con succinati o adipati. In genere, per l’analisi degli acidi grassi, si utilizzano colonne molto polari della lunghezza di 100 metri, costituite da cianopropil-polisilossano. Questo tipo di colonne permette una separazione ottimale in cui l’eluizione dei diversi tipi di acidi grassi avviene in base alle seguenti priorità:

1. lunghezza della catena alifatica: l’eluzione procede a partire dall’acido a catena più corta;

2. grado di insaturazione: i tempi di eluizione aumentano all’aumentare del grado di insaturazione;

3. posizione del doppio legame: maggiore è la lunghezza del tratto di catena che separa il doppio legame dal metile terminale, minori sono i tempi di eluizione; 4. configurazione cis-trans; gli isomeri cis hanno tempi di ritenzione maggiori rispetto

agli isomeri trans;

5. posizione della ramificazione, se presente: gli acidi grassi con ramificazioni iso vengono eluiti prima degli acidi grassi con ramificazioni anteiso.

Gli acidi linoleici coniugati (CLA) eluiscono invece dopo il metil-estere dell’acido α- linolenico. L’eluizione avviene secondo la seguente regola: a parità di isomero posizionale, gli isomeri cis-trans sono i primi ad essere eluiti seguiti dagli isomeri trans-cis. Seguono gli isomeri cis-cis e per ultimi i trans-trans (Figura 7.3). A causa della maggiore concentrazione dell’isomero cis-9, trans-11, la separazione tra i primi due isomeri non è in genere ottimale. È inoltre possibile che ci sia coeluizione tra isomeri del CLA e altri acidi grassi, come nel caso dell’isomero trans-10, cis-12 che viene eluito insieme al C21:0 [Christie, 1990] [Cozzi, 2001b] [De la Fuente, 2006].

Figura 7.3 – Ordine di eluizione degli isomeri del CLA in relazione all’eluizione dell’acido γ-

8 Analisi Multivariata

8.1 Introduzione

Negli ambienti di lavoro ed universitari ci si ritrova spesso a dover affrontare problemi complessi che necessitano di risposte immediate. In molti casi il processo o il sistema in esame non può essere descritto da una teoria ben definita e la risoluzione del problema è spesso difficile da trovare. Esempi sono dati dai problemi di natura ambientale, farmacologica e geologica, e da problemi di ottimizzazione o monitoraggio dei processi industriali. In questo tipo di sistemi, le variabili implicate nei processi sono numerose e spesso non è possibile controllarle tutte con la precisione desiderata. Nella maggior parte dei casi, le variabili non hanno tutte la stessa importanza nel processo studiato e la risoluzione del problema può essere mascherata dalla presenza di una o più di esse che, invece che fornire informazione, portano con sé rumore sperimentale, confondendo i veri effetti delle altre variabili. Inoltre, un effetto può essere causato dal ruolo combinato di due o più variabili e non essere presente se si considera solo una di esse. È quindi necessario che venga studiato il grado di correlazione e la dipendenza tra le variabili che descrivono il sistema in esame. I metodi chemiometrici permettono di lavorare sui dati relativi al sistema separando il contenuto di informazione utile per risolvere il problema da tutto ciò che invece è irrilevante (informazione non legata al problema da risolvere), ridondante (informazione dovuta alla correlazione tra più variabili) e dal rumore sperimentale (Figura 8.1).

L’obiettivo principale dei metodi chemiometrici è quindi quello di estrarre, dai dati in possesso, l’informazione utile per risolvere il nostro problema. Con l’analisi chemiometrica è possibile esplorare i dati visualizzandone la struttura e l’andamento evidenziando così relazioni, correlazioni e possibili problemi di incongruità. È possibile costruire modelli qualitativi e quantitativi evidenziando graficamente la presenza di raggruppamenti di dati relativi a situazioni tra loro differenti.

La chemiometria utilizza metodi matematici e statistici per l’analisi multivariata di dati. Al suo interno sono presenti metodi di modellamento, di classificazione e di regressione, l’analisi di similarità, l’analisi delle componenti principali e i metodi di intelligenza artificiale oltre che i metodi di disegno sperimentale e di ottimizzazione [Todeschini, 1998].

Figura 8.1 – Schema generico dell’informazione contenuta in un sistema di dati [Todeschini,

1998].

Nel documento Messa a punto e validazione di metodi analitici aspecifici online impieganti strumentazione a Trasformata di Fourier per la determinazione di macro e microanaliti in latte ovino (pagine 116-120)