Développement de nouvelles applications en analyse d’authenticité des aliments par couplage chromatographie liquide – spectrométrie de masse haute résolution

Development of new applications in food authenticity analysis by liquid chromatography coupled to high resolution mass spectrometry

• Auteur / Autrice : Katy Dinis
• Direction : Valérie Camel, Lucie Tsamba
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Chimie
• Date : Soutenance le 11/07/2022
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Agriculture, alimentation, biologie, environnement, santé (Paris ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : référent : AgroParisTech (France ; 2007-....)
• Partenaire(s) de recherche : graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Biosphera (2020-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Paris-Saclay Food and Bioproduct Engineering (Massy, Essonne ; 2020-....)
• Jury : Président / Présidente : Evelyne Vigneau
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Gaud Dervilly-Pinel, Laurent Debrauwer, Carlos Afonso
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Gaud Dervilly-Pinel, Laurent Debrauwer

Mots clés

Mots clés contrôlés

Spectrométrie de masse

Métabolomique

Chromatographie en phase liquide

Chimiométrie

Authentification

Aliments

Mots clés libres

Agroalimentaire

Analyse d'authenticité

Chimiométrie

Lc-Hrms

Métabolomique

Agri-Food

Authenticity analysis

Chemometrics

Lc-Hrms

Metabolomics

Résumé

Le contrôle d’authenticité en agroalimentaire permet de garantir la conformité des denrées (en lien avec leur étiquetage), de protéger les consommateurs de fraudes éventuelles et de préserver leur confiance. Les méthodes de référence décrites par des organismes réglementaires et utilisées actuellement pour confirmer l’authenticité d’un échantillon sont ciblées : elles visent à détecter voire quantifier des composés connus comme étant des marqueurs de la qualité d’un aliment. Ces méthodes peuvent donc faillir à la détection de fraudes puisqu’elles sont orientées sur certains marqueurs spécifiques. Par ailleurs, la complexité et la variabilité des denrées alimentaires rendent leur analyse complexe, et certains marqueurs peuvent voir leurs concentrations fluctuer selon différents facteurs (variété, origine géographique, saison, etc.). Ainsi, dans le but d’améliorer les contrôles d’authenticité, il semble essentiel de se tourner vers des approches non ciblées permettant d’obtenir une empreinte globale de l’échantillon en vue d’évaluer plus rapidement la présence d’éventuelles fraudes.Les travaux de cette thèse ont porté sur l’utilisation du couplage chromatographie en phase liquide et spectrométrie de masse à haute résolution (LC-HRMS) et l’application d’outils chimiométriques (ACP, PLS-DA, OPLS-DA, ANOVA) afin de mettre en place une méthodologie d’analyse non ciblée pour le contrôle en routine de l’intégrité des aliments. Ces travaux portent en priorité sur les jus de fruits qui, du fait de leur grande variabilité (variété, origine géographique, procédé de production), nécessitent une analyse fine de l’authenticité. En outre les jus de fruits sont connus comme faisant partie des matrices agroalimentaires les plus à risque de fraude (en particulier le jus de pommes).Dans un premier temps, une méthode d’analyse ciblée a été développée et implémentée en routine dans le laboratoire d’Eurofins Analytics France pour l’authentification du jus de citron jaune. Cette méthode permet notamment de détecter l’ajout d’autres espèces de citrus (notamment le citron vert), l’une des principales fraudes du jus de citron jaune.Dans un second temps, une méthodologie d’analyse non ciblée a été développée pour caractériser l’authenticité du jus de pommes. Cette méthodologie a été testée sur deux scénarios : l’authenticité des purs jus, et l’authenticité des jus issus de l’agriculture biologique. Le traitement des données a été effectué à l’aide d’outils en ligne. Les modèles de prédiction et de classification des échantillons obtenus par (O)PLS-DA ont montré des performances intéressantes en particulier pour authentifier des jus issus de l’agriculture biologique, avec près de 80 % de capacité prédictive.Pour pouvoir implémenter cette méthodologie en routine, le traitement des données a été mis en place en interne. Ceci a nécessité une adaptation de la méthodologie développée précédemment. Celle-ci a ensuite été appliquée à des échantillons de carottes et testée sur deux scénarios : l’authentification de l’origine géographique, et la discrimination du mode de production (biologique ou conventionnel). Les modèles obtenus pour authentifier l’origine géographique sont là aussi intéressants, avec à nouveau près de 80 % de capacité prédictive.Dans les deux types d’étude (jus de fruits, carottes), des analyses MS/MS ont été réalisées sur de nouveaux échantillons afin d’identifier les composés marqueurs d’authenticité responsables de la discrimination observée entre les échantillons. Pour les jus de pommes, la méthionine et la N-(1-deoxy-1-fructosyl)phenylalanine ont été identifiées. Pour les carottes, l’utilisation combinée de deux types de colonne chromatographique a permis d’identifier quatre marqueurs : l’arginine et la 6-méthoxymelleine (sur silice greffée C18), ainsi que la N-acétylputrescine et la L-carnitine (en HILIC). L’annotation de ces différents composés marqueurs reste toutefois à confirmer par l’analyse des standards de ces molécules.

Authenticity control in the food industry allows to guarantee the conformity of foodstuffs (in relation to their labelling), to protect consumers from possible frauds and to preserve their confidence. The reference methods described by regulatory bodies and currently used to confirm the authenticity of a sample are targeted: they aim to detect or even quantify compounds known to be markers of food quality. These methods can therefore fail to detect frauds because they are oriented towards certain specific markers. In addition, the complexity and variability of foodstuffs make their analysis complex, and some markers may see their concentration fluctuate depending on different factors (variety, geographical origin, season, etc.). Thus, in order to improve authenticity controls, it seems essential to turn to untargeted approaches allowing to obtain a global fingerprint of the sample in order to assess more quickly the presence of a possible fraud.The work of this thesis focused on the use of liquid chromatography-high resolution mass spectrometry (LC-HRMS) and the application of chemometric tools (PCA, PLS-DA, OPLS-DA, ANOVA) in order to establish an untargeted analysis methodology for routine food integrity control. This work focuses on fruit juices which, due to their high variability (variety, geographical origin, production process), require a fine analysis of authenticity. Moreover, fruit juices are known to be among the most fraud-prone food matrices (especially apple juice).First, a targeted analytical method has been developed and implemented routinely in the Eurofins Analytics France laboratory for the authentication of lemon juice. This method allows the detection of the addition of other citrus species (notably lime), one of the main frauds in lemon juice.In a second step, an untargeted analysis methodology was developed to characterize the authenticity of apple juice. This methodology was tested on two scenarios: authenticity of pure juice and authenticity of organically grown juice. Data processing was performed using online tools. The models for sample prediction and classification obtained by (O)PLS-DA showed interesting performances, in particular for the authentication of organic juice, with nearly 80% of predictive capacity.In order to implement this methodology as a routine analysis, the data processing was set up internally. This required an adaptation of the previously developed methodology. This methodology was then applied to carrot samples and tested on two scenarios: authentication of geographical origin, and discrimination of production mode (organic or conventional). The models obtained to authenticate the geographical origin are also interesting, with a predictive capacity of nearly 80%.In both types of studies (fruit juices, carrots), MS/MS experiments were performed on new samples to identify the marker compounds responsible for the observed discrimination between samples. For apple juice, methionine and N-(1-deoxy-1-fructosyl)phenylalanine were identified. For carrots, the combined use of two types of chromatographic columns allowed the identification of four markers: arginine and 6-methoxymellein (on C18-silica), as well as N-acetylputrescin and L-carnitin (on amide-HILIC). The annotation of these different marker compounds remains to be confirmed by the analysis of the standards of these molecules.