PD
Paola Dugo
Author with expertise in Chiral Separation in Chromatography
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
3
(100% Open Access)
Cited by:
1
h-index:
66
/
i10-index:
331
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Miniaturized extraction, fast and sustainable chromatographic approach for determination of oxygen heterocyclic compounds in alcoholic beverages

Grazia Cafeo et al.Jul 16, 2024
In this research a miniaturized liquid-liquid extraction was developed for the determination of oxygen heterocyclic compounds in alcoholic beverages. Eight coumarins, twenty-one furocoumarins and seven polymethoxyflavones were identified and quantified, even at trace level, employing a fast and eco-friendly liquid chromatography, tandem mass spectrometry method, recently developed by our research group. Chromatographic separation was obtained in four minutes, using water and ethanol as mobile phases. LOQ values for all the analytes were in the ppb range. The miniaturized vortex-extraction developed was attained in about 12 minutes, employing only 1 mL of sample and of extractant. Furthermore, it allowed to extract more samples simultaneously. Extraction recovery was satisfactory with values ranging between 87 % and 96%. Moreover, the greenness of the proposed methodology was calculated employing the sample preparation method of sustainability metric, which allowed to weigh only the effect of the extraction techniques. Results, expressed in scores from 1-10, gave a value of 6.00, for the newly developed method against the 3.89 rated for a classic liquid-liquid extraction. All the sample analysed contained oxygen heterocyclic compounds in various concentrations with a minimum content of 38.8 µg L−1 and a maximum concentration of 49361 µg L−1.
0

Prediction of retention data of phenolic compounds by quantitative structure retention relationship models under reverse-phase liquid chromatography

Roberto Vinci et al.Aug 1, 2024
Quantitative Structure-Retention Relationship models were developed to identify phenolic compounds using a typical LC- system, with both UV and MS detection. A new chromatographic method was developed for the separation of fifty-two standard phenolic compounds. Over 5000 descriptors for each standard were calculated using AlvaDesc software and then selected through Genetic Algorithm. The selected descriptors were used as variables for models construction and to obtain a better understanding of the retention behaviour of phenols during reverse-phase separation. Three distinct molecule sets, including fifty-two phenolic compounds (Set 1), 32 flavonoids (Set 2) and 15 mono-substituted flavonoids were divided into training and validation sets to build Partial Least Square, Multiple Linear Regression and Partial Least Square-Artificial Neural Network models. To assess the predictivity of the models, these were tested on a bergamot juice sample. Partial Least Square and Partial Least Square-Artificial Neural Network exhibit the lowest prediction error, and the latter showed the best predictive power in real sample recognition. The building and implementation of such predictive models showed to be a powerful tool to identify phenolic compounds based on retention data and avoiding the use of expensive and sophisticated detectors such as tandem MS.
0

Determination of main lipids and volatile compounds in unconventional cold‐pressed seed oils through chromatographic techniques

Francesca Rigano et al.Jan 1, 2025
Abstract The purpose of this study was to characterize unconventional cold‐pressed seed oils (rosehip, strawberry, blackcurrant, carrot, plum, pomegranate, radish, and raspberry) as novel alternative edible oil source. A chemical characterization of different lipid components (total fatty acid composition, triacylglycerols, and vitamin E) and volatiles responsible for the particular aroma of these oils was reported. All the oils showed a content of unsaturated fatty acids, mainly oleic, linoleic, and α‐linolenic acid, that potentially contribute to the prevention of cardiovascular diseases, in the range of 80%–90%. Moreover, an isomer of α‐linolenic acid, namely, punicic acid, was quantified at a level of near to 40% in pomegranate seed oil. Triolein was the most abundant triacylglycerol in most of the analyzed seed oils, with the exception of raspberry and strawberry dominated by trilinolein and pomegranate seed oil, composed for almost 50% of tripunicine. The highest content of vitamin E was found in pomegranate oil (256 mg/100 g), while the lowest amount was found in strawberry (65 mg/100 g). Overall, >300 compounds were identified from volatile profile of oil samples. Among these, aldehydes were the predominant molecule class identified in plum, pomegranate, and strawberry oils, while terpenes were the main volatiles in blackcurrant, carrot, and rosehip oils. Extremely low values were obtained for atherogenicity (0.05–0.10) and thrombogenicity (0.07–0.30) nutritional indices in all the investigated oils. Principal component analysis of the lipid profile was used as strategy to discriminate and classify the samples, highlighting their similarity related to the presence of beneficial compounds. Practical Application Unconventional food products can find wide applicability in both cosmetic and food industry as alternative source that harmonize with consumers’ preferences for personal care and nutraceutical purpose. They often address food security, sustainability, and nutritional challenges. Within this context, the chemical characterization of both major (triacylglycerols and total fatty acid composition) and minor components (volatile compounds and vitamin E) was useful to demonstrate that the cold‐pressed seed oils here investigated are rich in essential nutrients. Hence, they can cater to specific dietary needs, thus creating new markets in food tech, agriculture, and biotechnology industries.