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Development of a fingerprinting approach to determine the geographical origin of vegetable oils: A case study for rapeseed oil from Hesse (Germany)

Xia, Lili (2024)
Development of a fingerprinting approach to determine the geographical origin of vegetable oils: A case study for rapeseed oil from Hesse (Germany).
Technische Universität Darmstadt
doi: 10.26083/tuprints-00028015
Ph.D. Thesis, Primary publication, Publisher's Version

Abstract

Vegetable oils play crucial roles as both a food source and a renewable energy resource. Determining their geographical origin is essential for ensuring food safety, health, and energy sustainability. While stable isotopic analysis of light elements combined with chemometric techniques has been effective in tracing the geographical origin of vegetable oils, the potential of stable hydrogen isotopic composition (δ2H) of fatty acids (FAs) as analytical markers and the associated fingerprinting approach remains underexplored, particularly for rapeseed oil, which is the third-largest vegetable oil globally. This dissertation aimed to develop a fingerprinting approach for determining the geographical origin of vegetable oils, using rapeseed oil as a case study. The research objectives are threefold: (1) to optimize the sample preparation method for efficient and high-throughput measurement of δ2H of FAs in rapeseed; (2) to analyze the spatial distribution of δ2H of FAs in rapeseeds from different regions and assess its correlation with climatic and soil factors; (3) to establish classification models using δ2H of FAs and elemental composition of rapeseed to differentiate geographical origins, including distinguishing between Hesse and other regions, as well as various regions within Hesse.

A rapid and straightforward sample preparation method by Garcés & Mancha (1993) enables the direct conversion of rapeseed into fatty acid methyl esters (FAMEs). The addition of 2,2-dimethoxypropane (DMP) for effective conversion was evaluated through control experiments to assess its impact on the isotopic composition of individual FAMEs using gas chromatography-pyrolysis-isotope ratio mass spectrometry (GC-Py-IRMS). For the second and third objectives, a total of 121 rapeseed and soil samples were collected from Hesse, Germany, during 2017-2020, and 28 rapeseed samples from Jianhu County, Jiangsu Province, China, in 2019. The δ2H of major FAs (C18:1, C18:2, C18:3, C16:0) in rapeseed were determined by GC-Py-IRMS, while the elemental composition of rapeseed was analyzed using inductively coupled plasma optical emission spectrometry (ICP-OES) and inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS). Climate data and soil parameters were sourced from publicly available databases or measured using standardized laboratory methods. Chemometric techniques were employed for data analysis, including stepwise linear regression analysis, principal component analysis (PCA), and orthogonal partial least squares discriminant analysis (OPLS-DA).

Control experiments confirmed that DMP had no significant influence on the accuracy of δ2H values of FAs. The precision of hydrogen compound-specific stable isotope analysis (H-CSIA) ranged from ± 0.3 mUr to ± 3 mUr, resulting in satisfactory results. This method facilitated the analysis of approximately 150 rapeseed samples, enhancing experimental efficiency. The spatial distribution of δ2H values of FAs in Hesse exceeded the instrumental precision and exhibited a spatial pattern similar to the δ2H values of precipitation on a regional scale. Correlation analysis revealed significant associations between δ2H of FAs and location-specific factors such as air temperatures in February and May, precipitation amounts in April, and silt content. Climatic conditions exerted a more pronounced influence on δ2H values of FAs compared to soil properties, indicating the potential of δ2H of FAs as markers for geographical traceability. Classification models using OPLS-DA were developed to differentiate rapeseed from Hesse and Jianhu. The models achieved notable accuracy, with 82.8% of Hesse samples correctly identified and 93.1% of Jianhu samples accurately classified. δ²H of FAs and elemental data significantly contributed to the classification. For differentiating rapeseed within Hesse, the state was divided into eight climatic zones based on three vital climatic conditions—monthly average temperature in February and May, and monthly average precipitation in April—that most influence the δ2H of FAs, as identified through correlation analysis. Effective discrimination was achieved between two zones by combining δ2H values of FAs and elemental data using the OPLS-DA method: one zone exhibited low May temperatures and low April precipitation, while the other had high May temperatures and high April precipitation. The classification model was validated, with a Q2 value of 0.8, indicating good predictive ability. Both δ2H of FAs and elemental data contributed significantly to the classification. Due to the limited sample size in these zones (n=8 and n=7, respectively), further verification with external datasets is recommended.

In conclusion, integrating stable hydrogen isotopic composition, elemental data, and OPLS-DA provides a robust approach for determining the origin of rapeseed, both over large distances (e.g., between Germany and China) and within closely situated regions (e.g., within Hesse, Germany), particularly where distinct climatic conditions exist. This approach is more accurate and predictive than using either isotopic or elemental data alone. By combining established soil-related markers with the new analytical markers, such as δ2H of FAs, this fingerprinting approach could be adapted for other vegetable oils, such as palm oil. This fingerprinting approach has the potential to be a practical tool for monitoring the origin of agricultural commodities, in line with EU sustainability directives and regulations, such as the Regulation on Deforestation-Free Products.

Item Type: Ph.D. Thesis
Erschienen: 2024
Creators: Xia, Lili
Type of entry: Primary publication
Title: Development of a fingerprinting approach to determine the geographical origin of vegetable oils: A case study for rapeseed oil from Hesse (Germany)
Language: English
Referees: Schebek, Prof. Dr. Liselotte ; Iwaszczuk, Prof. Dr. Dorota
Date: 27 August 2024
Place of Publication: Darmstadt
Collation: XV, 93, xxii Seiten
Refereed: 26 September 2023
DOI: 10.26083/tuprints-00028015
URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/28015
Abstract:

Vegetable oils play crucial roles as both a food source and a renewable energy resource. Determining their geographical origin is essential for ensuring food safety, health, and energy sustainability. While stable isotopic analysis of light elements combined with chemometric techniques has been effective in tracing the geographical origin of vegetable oils, the potential of stable hydrogen isotopic composition (δ2H) of fatty acids (FAs) as analytical markers and the associated fingerprinting approach remains underexplored, particularly for rapeseed oil, which is the third-largest vegetable oil globally. This dissertation aimed to develop a fingerprinting approach for determining the geographical origin of vegetable oils, using rapeseed oil as a case study. The research objectives are threefold: (1) to optimize the sample preparation method for efficient and high-throughput measurement of δ2H of FAs in rapeseed; (2) to analyze the spatial distribution of δ2H of FAs in rapeseeds from different regions and assess its correlation with climatic and soil factors; (3) to establish classification models using δ2H of FAs and elemental composition of rapeseed to differentiate geographical origins, including distinguishing between Hesse and other regions, as well as various regions within Hesse.

A rapid and straightforward sample preparation method by Garcés & Mancha (1993) enables the direct conversion of rapeseed into fatty acid methyl esters (FAMEs). The addition of 2,2-dimethoxypropane (DMP) for effective conversion was evaluated through control experiments to assess its impact on the isotopic composition of individual FAMEs using gas chromatography-pyrolysis-isotope ratio mass spectrometry (GC-Py-IRMS). For the second and third objectives, a total of 121 rapeseed and soil samples were collected from Hesse, Germany, during 2017-2020, and 28 rapeseed samples from Jianhu County, Jiangsu Province, China, in 2019. The δ2H of major FAs (C18:1, C18:2, C18:3, C16:0) in rapeseed were determined by GC-Py-IRMS, while the elemental composition of rapeseed was analyzed using inductively coupled plasma optical emission spectrometry (ICP-OES) and inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS). Climate data and soil parameters were sourced from publicly available databases or measured using standardized laboratory methods. Chemometric techniques were employed for data analysis, including stepwise linear regression analysis, principal component analysis (PCA), and orthogonal partial least squares discriminant analysis (OPLS-DA).

Control experiments confirmed that DMP had no significant influence on the accuracy of δ2H values of FAs. The precision of hydrogen compound-specific stable isotope analysis (H-CSIA) ranged from ± 0.3 mUr to ± 3 mUr, resulting in satisfactory results. This method facilitated the analysis of approximately 150 rapeseed samples, enhancing experimental efficiency. The spatial distribution of δ2H values of FAs in Hesse exceeded the instrumental precision and exhibited a spatial pattern similar to the δ2H values of precipitation on a regional scale. Correlation analysis revealed significant associations between δ2H of FAs and location-specific factors such as air temperatures in February and May, precipitation amounts in April, and silt content. Climatic conditions exerted a more pronounced influence on δ2H values of FAs compared to soil properties, indicating the potential of δ2H of FAs as markers for geographical traceability. Classification models using OPLS-DA were developed to differentiate rapeseed from Hesse and Jianhu. The models achieved notable accuracy, with 82.8% of Hesse samples correctly identified and 93.1% of Jianhu samples accurately classified. δ²H of FAs and elemental data significantly contributed to the classification. For differentiating rapeseed within Hesse, the state was divided into eight climatic zones based on three vital climatic conditions—monthly average temperature in February and May, and monthly average precipitation in April—that most influence the δ2H of FAs, as identified through correlation analysis. Effective discrimination was achieved between two zones by combining δ2H values of FAs and elemental data using the OPLS-DA method: one zone exhibited low May temperatures and low April precipitation, while the other had high May temperatures and high April precipitation. The classification model was validated, with a Q2 value of 0.8, indicating good predictive ability. Both δ2H of FAs and elemental data contributed significantly to the classification. Due to the limited sample size in these zones (n=8 and n=7, respectively), further verification with external datasets is recommended.

In conclusion, integrating stable hydrogen isotopic composition, elemental data, and OPLS-DA provides a robust approach for determining the origin of rapeseed, both over large distances (e.g., between Germany and China) and within closely situated regions (e.g., within Hesse, Germany), particularly where distinct climatic conditions exist. This approach is more accurate and predictive than using either isotopic or elemental data alone. By combining established soil-related markers with the new analytical markers, such as δ2H of FAs, this fingerprinting approach could be adapted for other vegetable oils, such as palm oil. This fingerprinting approach has the potential to be a practical tool for monitoring the origin of agricultural commodities, in line with EU sustainability directives and regulations, such as the Regulation on Deforestation-Free Products.

Alternative Abstract:
Alternative abstract Language

Pflanzenöle spielen eine entscheidende Rolle nicht nur als Nahrungsquelle, sondern auch als erneuerbare Energie. Die Rückverfolgbarkeit ihrer geografischen Herkunft ist von großer Bedeutung für Lebensmittelsicherheit, Gesundheit und Energie-Nachhaltigkeit. Die stabile Isotopenanalyse von leichten Elementen in Kombination mit chemometrischen Techniken hat erfolgreich die geografische Herkunft von Pflanzenölen bestimmt. Allerdings bleibt das Potenzial der stabilen Wasserstoff-Isotopenzusammensetzung (δ2H) von Fettsäuren (FAs) als analytische Marker und der Fingerprinting-Ansatz unter Verwendung des δ2H von FAs zur Identifizierung der geografischen Herkunft, insbesondere im Fall von Rapsöl, dem drittgrößten Pflanzenöl weltweit, unerforscht. Diese Dissertation hatte zum Ziel, einen Fingerabdruckansatz zur Bestimmung des geografischen Ursprungs von Pflanzenölen zu entwickeln, wobei Rapsöl als Fallstudie verwendet wurde. Die Forschung verfolgte drei Hauptziele: (1) die Optimierung der Probenvorbereitungsmethode für eine einfache und hochdurchsatzfähige Messung des δ2H von FAs in Raps; (2) die Analyse der räumlichen Verteilung des δ2H von FAs in Raps aus verschiedenen Regionen und deren Korrelation mit klimatischen und bodenbezogenen Faktoren; (3) die Etablierung von Klassifikationsmodellen unter Verwendung des δ2H von FAs und der Elementzusammensetzung von Raps zur Unterscheidung geografischer Ursprünge, einschließlich der Unterscheidung von Hessen von anderen Regionen und verschiedenen Regionen innerhalb Hessens.

Eine verfügbare schnelle und einfache Probenvorbereitungsmethode von Garcés & Mancha (1993) ermöglicht die direkte Umwandlung von Raps in Fettsäuremethylester (FAME). Für eine effektive Umwandlung wurde 2,2-Dimethoxypropan (DMP) zugesetzt, doch war der Einfluss von DMP auf die Isotopenzusammensetzung der einzelnen FAMEs unklar. Daher wurden Kontrollversuche durchgeführt, um die Eignung von DMP für eine genaue verbindungsspezifische Analyse stabiler Isotope (CSIA) mittels Gaschromatographie-Pyrolyse-Isotopenverhältnis-Massenspektrometrie (GC-Py-IRMS) zu bewerten. Für die zweiten und dritten Ziele wurden insgesamt 121 Raps- und Bodenproben aus Hessen, Deutschland, zwischen 2017 und 2020 sowie 28 Rapsproben aus dem Kreis Jianhu, Provinz Jiangsu, China, im Jahr 2019 gesammelt. Das δ2H der FAs (C18:1, C18:2, C18:3, C16:0) in Raps wurde mittels GC-Py-IRMS bestimmt, während die Element-zusammensetzung von Raps mittels induktiv gekoppelter Plasmaoptischer Emissionsspektrometrie (ICP-OES) und induktiv gekoppelter Plasmamassenspektrometrie (ICP-MS) analysiert wurde. Klimadaten und Bodenparameter wurden aus öffentlich zugänglichen Datensätzen oder mittels standardisierter Methoden im Labor ermittelt. Chemometrische Techniken wurden für die Datenanalyse verwendet, einschließlich schrittweiser linearer Regressionsanalyse, Hauptkomponentenanalyse (PCA) und orthogonaler partieller kleinster Quadrate-Diskriminanzanalyse (OPLS-DA).

Durch Kontrollexperimente wurde bestätigt, dass DMP keinen signifikanten Einfluss auf die Genauigkeit der δ2H-Werte der FAs hatte. Die Messgenauigkeit der CSIA von Wasserstoff (H-CSIA) reichte von ± 0,3 mUr bis ± 3 mUr und lieferte zufriedenstellende Ergebnisse. Diese Methode ermöglichte die Analyse von etwa 150 Rapsproben und steigerte somit die Effizienz der Experimente. Die räumliche Verteilung der δ2H-Werte der FAs in Hessen übertraf die instrumentelle Präzision und zeigte ein räumliches Muster, das den δ2H-Werten der Niederschläge auf regionaler Ebene ähnelt. Korrelationsanalysen offenbarten signifikante Zusammenhänge zwischen dem δ2H der FAs und ortsspezifischen Faktoren wie Lufttemperaturen im Februar und Mai, Niederschlagsmengen im April und Schluffgehalt. Klimatische Bedingungen hatten einen ausgeprägteren Einfluss auf das δ2H der FAs als Bodeneigenschaften, was das Potenzial des δ2H der FAs als Marker zur Bestimmung der geografischen Herkunft von Raps aufzeigt. Klassifikationsmodelle auf Basis von OPLS-DA wurden entwickelt, um Raps aus Hessen und Jianhu zu unterscheiden. Die Modelle erzielten bemerkenswerte Genauigkeiten: 82,8 % der hessischen Proben wurden korrekt als Hessen identifiziert, und 93,1 % der Jianhu-Proben wurden genau als Jianhu klassifiziert. Sowohl das δ2H der FAs als auch die Elementdaten trugen signifikant zur Klassifikation bei. Zur Differenzierung von Raps innerhalb Hessens wurde das Bundesland in acht Klimazonen unterteilt, basierend auf drei wesentlichen klimatischen Bedingungen – der monatlichen Durchschnittstemperatur im Februar und Mai sowie dem monatlichen Durchschnittsniederschlag im April – die den größten Einfluss auf die δ²H-Werte der FAs haben, wie durch die Korrelationsanalyse festgestellt wurde. Eine effektive Unterscheidung von Raps wurde zwischen zwei Zonen durch Kombination der δ2H-Werte der FAs und Elementdaten mittels der OPLS-DA-Methode erreicht: Eine Zone wies niedrige Mai-Temperaturen und niedrige April-Niederschläge auf, während die andere hohe Mai-Temperaturen und hohe April-Niederschläge hatte. Das Klassifikationsmodell wurde validiert, mit einem Q2-Wert von 0,8, was auf eine gute Vorhersagefähigkeit hinweist. Sowohl das δ2H der FAs als auch die Elementdaten trugen signifikant zur Klassifikation bei. Aufgrund der begrenzten Stichprobengröße in diesen Zonen (n=8 und n=7) wird eine weitere Überprüfung mittels externer Datensätze empfohlen.

Zusammenfassend bietet die Integration der stabilen Wasserstoffisotopenzusammensetzung, der Elementdaten und der OPLS-DA-Methode einen robusten Ansatz zur Bestimmung der Herkunft von Raps, sowohl über große Entfernungen (z. B. zwischen Deutschland und China) als auch innerhalb nahegelegener Regionen (z. B. innerhalb Hessens), insbesondere dort, wo unterschiedliche klimatische Bedingungen vorherrschen. Dieser Ansatz ist genauer und vorhersagestärker als die alleinige Verwendung von Isotopen- oder Elementdaten. Durch die Kombination etablierter bodenbezogener Marker mit den neuen analytischen Markern wie dem δ²H der FAs könnte dieser Fingerabdruckansatz auch auf andere Pflanzenöle wie Palmöl angepasst werden. Dieser Ansatz hat das Potenzial, ein praktisches Werkzeug zur Überwachung des Ursprungs landwirtschaftlicher Erzeugnisse im Einklang mit den EU-Nachhaltigkeitsrichtlinien und -verordnungen, wie der Verordnung über entwaldungsfreie Produkte, zu sein.

German
Status: Publisher's Version
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-280156
Classification DDC: 600 Technology, medicine, applied sciences > 624 Civil engineering and environmental protection engineering
Divisions: 13 Department of Civil and Environmental Engineering Sciences
13 Department of Civil and Environmental Engineering Sciences > Institute IWAR
13 Department of Civil and Environmental Engineering Sciences > Institute IWAR > Material Flow Management and Resource Economy
Date Deposited: 27 Aug 2024 09:28
Last Modified: 30 Aug 2024 08:37
PPN:
Referees: Schebek, Prof. Dr. Liselotte ; Iwaszczuk, Prof. Dr. Dorota
Refereed / Verteidigung / mdl. Prüfung: 26 September 2023
Export:
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