OLIO DI OLIVA:OLIO DI OLIVA:CARATTERIZZAZIONE CARATTERIZZAZIONE

ATTRAVERSO L’NMR AD ALTA ATTRAVERSO L’NMR AD ALTA RISOLUZIONERISOLUZIONE

(( 1 1H e H e 1313C)C)

Luisa Manninaa,b , Marco D’Imperioa

Anatoli Sobolevb, Annalaura Segreb

a Università degli Studi del Molise, Isernia, Italy b Istituto di Metodologie Chimiche, CNR, 00016 Monterotondo Stazione, Roma,

Italy

2

REGOLAMENTO (CEE) n. 2568/91 REGOLAMENTO (CEE) n. 2568/91 • Analisi Chimiche: acidità libera (% di acido oleico)

numero di perossidi (meq/O2 Kg)

• Analisi Spettrofotometriche (UV): K232 , K270 , ΔK

• Analisi Cromatografiche:

Ac. LinoleicoAc. Linolenico Ac. ArachidicoAc. EicosenoicoAc. BehenicoAc. Lignocerico

Acidi Grassi Ac. Palmitico Ac. PalmitoleicoAc. Eptadecanoico Ac. EptadecenoicoAc. StearicoAc. Oleico

SteroliColesteroloBrassicasteroloCampesteroloStigmasterolo-SitosteroloΔ7-Stigmasterolo

• Panel Test

3

VANTAGGI DELLA TECNICA NMRVANTAGGI DELLA TECNICA NMR

• L’errore sperimentale per tutti i composti analizzati è lo stesso.

• Possiamo ottenere informazioni quantitative riguardo a numerose specie chimiche con un singolo esperimento.

• Il campione è analizzato direttamente senza estrazioni o altre derivazioni.

-metodo non convenzionale-

4

OLIO SENZA ESTRAZIONE

OLIO ESTRATTO CON ACETONITRILE

EFFETTO DELLE ESTRAZIONI EFFETTO DELLE ESTRAZIONI

5

OLIO ESTRATTO CON ACETONITRILE

EFFETTO DELLE ESTRAZIONI: EFFETTO DELLE ESTRAZIONI: ZONA ZONA DELLE ALDEIDIDELLE ALDEIDI

OLIO SENZA ESTRAZIONE

6

NMR QUANTITATIVANMR QUANTITATIVA

Un’accurata correzione della linea di base.

La normalizzazione dello spettro rispetto ad un’adatta risonanza; in particolare, l’intensità della risonanza a 1,62 ppm dovuta ai CH2 di tutte le catene grasse viene settata a 1000. In questo modo tutte le risonanze dello spettro protonico sono normalizzate.

Per quantificare i componenti presenti nell’olio di oliva è necessario:

7

NMR QUANTITATIVA:NMR QUANTITATIVA: 13 13C SATELLITI DEI METILI DELLE C SATELLITI DEI METILI DELLE

CATENE DEGLI ACIDI GRASSICATENE DEGLI ACIDI GRASSI Un esatto ammontare di 13C (1.06%) è

sempre presente per ogni dato carbonio. Questo isotopo ha spin ½ e causa uno

splitting delle risonanze associate con il protone.

Ciò significa che l’ NMR ha la possibiltà di confrontare indirettamente segnali deboli e segnali più intensi usando le 13C satelliti dei segnali più intensi.

8

ARGOMENTIARGOMENTI

Assegnazione tramite esperimenti 1H e 13C dello spettro dell’olio di oliva (esperimenti 1D e 2D).

Risultati della spettroscopia NMR 1H e combinazione con l’analisi statistica.

Risultati della spettroscopia NMR 13C e combinazione con l’analisi statistica.

9

TECNICHE NMR PER TECNICHE NMR PER L’ASSEGNAZIONEL’ASSEGNAZIONE

• 1H-1H COSY (Correlation SpectroscopY).

• 1H-1H TOCSY (TOtal Correlation SpectroscopY).

• 1D TOCSY selettivo.

• 1H-13C Eterocorrelata (HMQC).

10

11H-H-11H COSYH COSY

-CH-CH22-CH-CH22-CH-CH22--

L’esperimento COSY correla i protoni con accoppiamenti vicinali e geminali .

I protoni con accoppiamento J danno origine ai cross-peaks.

A B C

11

11H-H-11H TOCSYH TOCSY

HCO-CHHCO-CH22-CH-CH2-CH-CH22-CH-CH22-CH-CH33

L’esperimento TOCSY (80 ms) dà la correlazione di tutti i protoni dello stesso sistema di spin.

12

SPETTRO PROTONICO (SPETTRO PROTONICO (11H)H)

• Strumento: 600.13 MHz, Bruker AVANCE AQS spectrometer.

• Preparazione dei campioni: 20 l di olio di oliva in una miscela di solventi (700 l CDCl3 +

20 l DMSO-d6).

• Durata dell’esperimento: 4 h.

13

SPETTRO PROTONICO SPETTRO PROTONICO DI UN OLIO DI OLIVA: DI UN OLIO DI OLIVA:

COMPONENTI COMPONENTI PRINCIPALIPRINCIPALI

Spettro:

600.13 MHz

in CDCl3 e DMSO-d6

T = 300.0 K

11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 ppm

8.59.09.5 ppm

4.64.74.84.9 ppm

0.70.80.9 ppm

SPETTRO PROTONICO DI UN OLIO DI OLIVA: SPETTRO PROTONICO DI UN OLIO DI OLIVA: COMPONENTI MINORICOMPONENTI MINORI

15

ACIDITA’ LIBERAACIDITA’ LIBERA

L’acidità libera si misura convenzionalmente tramite una titolazione.

Lo spettro 1H di un olio di oliva non ci fornisce una misura diretta dell’acidità libera.

E’ possibile tuttavia ottenere una misura indiretta usando le intensità dei digliceridi.

16

DIGLICERIDIDIGLICERIDIOLIO DI OLIVA EXTRAVERGINE

OLIO DI OLIVA LAMPANTE

17

ANALISI DEGLI STEROLIANALISI DEGLI STEROLI

Gli steroli si misurano convenzionalmente con le tecniche cromatografiche.

Lo spettro NMR 1H mostra nella regione compresa fra 0.60 e 0.70 ppm le risonanze dei CH3-18 degli steroli che possono così essere direttamente analizzati.

18

OLIO DI OLIVA EXTRAVERGINE

OLIO DI OLIVA

OLIO DI ARACHIDI

OLIO DI SOIA

OLIO DI MAIS

OLIO DI GIRASOLE

SITOSTEROLO

ACIDO LINOLENICOREGIONE DEI METILI (REGIONE DEI METILI (11H)H)

19

ACIDO LINOLEICO OLIO DI OLIVA EXTRAVERGINE

OLIO DI OLIVA

OLIO DI GIRASOLE

OLIO DI MAIS

OLIO DI SOIA

OLIO DI ARACHIDI

A.L.Segre, L.Mannina, Recent Research Developments in Oil Chemistry, (1997), 1, 297-308. REGIONE DEI METILI (REGIONE DEI METILI (11H)H)

20

ESANALE ESENALE

OLIO DI OLIVA EXTRAVERGINE

OLIO DI OLIVA

OLIO DI GIRASOLE

OLIO DI MAIS

OLIO DI SOIA

OLIO DI ARACHIDI

REGIONE DELLE ALDEIDI (REGIONE DELLE ALDEIDI (11H)H)

21

DETERMINAZIONE DELLO SQUALENE, DEL DETERMINAZIONE DELLO SQUALENE, DEL CICLOARTENOLO E DELLA CLOROFILLACICLOARTENOLO E DELLA CLOROFILLA

squalene

cicloartenolo

chlorophyll clorofilla

22

ATTRIBUTI SENSORIALIATTRIBUTI SENSORIALI

Olio amaro

Olio avvinato

Cattiva separazione dalle acque di vegetazione

Olio pungente

Olio fruttato

23

OLIO EXTRAVERGINE

OLIO AMAROEXTRAVERGINE

ESANOLO

ATTRIBUTI SENSORIALI DELL’OLIO:ATTRIBUTI SENSORIALI DELL’OLIO:ZONA DEI - OCH3 FENOLICIZONA DEI - OCH3 FENOLICI

24

OLIO EXTRAVERGINE

OLIO AMARO

DOPPI LEGAMI

ATTRIBUTI SENSORIALI DELL’OLIO:ATTRIBUTI SENSORIALI DELL’OLIO:ZONA DEI DOPPI LEGAMIZONA DEI DOPPI LEGAMI

25

OLIO EXTRAVERGINE

OLIO AMARO EXTRAVERGINE

ATTRIBUTI SENSORIALI DELL’OLIO:ATTRIBUTI SENSORIALI DELL’OLIO:ZONA DEI TERPENIZONA DEI TERPENI

26

ACETATI

ATTRIBUTI SENSORIALI DELL’OLIO:ATTRIBUTI SENSORIALI DELL’OLIO:OLIO AVVINATOOLIO AVVINATO

27

OLIO AVVINATO

OLIOEXTRAVERGINE

ATTRIBUTI SENSORIALI DELL’OLIO:ATTRIBUTI SENSORIALI DELL’OLIO:OLIO AVVINATOOLIO AVVINATO

28

OLIO RANCIDO UMBRO

ATTRIBUTI SENSORIALI DELL’OLIO:ATTRIBUTI SENSORIALI DELL’OLIO:OLIO RANCIDOOLIO RANCIDO

29

OLIO EXTRAVERGINE

OLIO RANCIDO

PRODOTTI DI OSSIDAZIONE QUASI ASSENTI IN PRODOTTI DI OSSIDAZIONE QUASI ASSENTI IN UN OLIO BUONOUN OLIO BUONO

30

OLIO EXTRAVERGINE

OLIO RISCALDATO

EFFETTO DEL RISCALDAMENTO:EFFETTO DEL RISCALDAMENTO:ZONA DEI TERPENIZONA DEI TERPENI

31

OLIO EXTRAVERGINE

OLIO RISCALDATO

EFFETTO DEL RISCALDAMENTO:EFFETTO DEL RISCALDAMENTO:ZONA DELLE ALDEIDIZONA DELLE ALDEIDI

32

OLIO EXTRAVERGINE

OLIO RISCALDATO

EFFETTO DEL RISCALDAMENTO:EFFETTO DEL RISCALDAMENTO:ZONA DEI FENOLIZONA DEI FENOLI

33

  CARATTERIZZAZIONE GEOGRAFICA

EEC Promotion of olivicultureRicerca Sviluppo Tecnologico e alta formazione  

OLIO DI NOCCIOLA 

E.U. MEDEO programHazelnut contamination in olive oil

11H NMR + ANALISI STATISTICAH NMR + ANALISI STATISTICA

INTENSITA’ DEI SEGNALI NMR IN INTENSITA’ DEI SEGNALI NMR IN DIFFERENTI OLI DI OLIVADIFFERENTI OLI DI OLIVA

35

METODI STATISTICIMETODI STATISTICIAnalisi della Varianza (ANOVA)Analisi della Varianza (ANOVA) Su tutte le variabili NMR  per selezionare quelle con maggior potere discriminante.

Analisi ad alberoAnalisi ad albero (TCA)(TCA) Sulle variabili selezionate tramite l’ANOVA per ottenere una separazione fra i gruppi senza alcuna ipotesi iniziale.

Analisi delle Componenti Principali (PCA) Analisi delle Componenti Principali (PCA) Sulle variabili selezionate tramite l’ANOVA per ottenere delle combinazioni lineari di tali variabili che massimizzano la separazione fra gli oggetti (campioni).

Analisi discriminante lineare (LDA)Analisi discriminante lineare (LDA) Sulle variabili selezionate tramite l’ANOVA per ottenere delle combinazioni lineari di tali variabili che massimizzano la separazione fra I gruppi ipotizzati.

Affidabilità del siAffidabilità del sisstema tema statistico statistico

Per provare l’affidabilità del sistema, alcuni campioni di olio, selezionati casualmente, sono stati esclusi dalle analisi e considerati incogniti; se gli oli incogniti sono classificati correttamente nelle analisi successive il sistema statistico può essere considerato stabile e usato per i casi reali.

36

Olio Siciliano Olio Umbro

CARATTERIZZAZIONE GEOGRAFICA (CARATTERIZZAZIONE GEOGRAFICA (11H)H)

37

CARATTERIZZAZIONE GEOGRAFICA (CARATTERIZZAZIONE GEOGRAFICA (11H): H): OLI TOSCANIOLI TOSCANI

Sono stati raccolti campioni da tre aree diverse della Toscana

COMUNE ZONA CULTIVAR

Seggiano Toscana meridionale

Seggianese

Arezzo Toscana settentrionale

Frantoio

Leccino

Lucca Toscana settentrionale

Frantoio

Leccino

Scopo del lavoro era quello di valutare l’effetto pedoclimatico congiuntamente all’effetto genetico (cultivar).

L. Mannina, M.Patumi, N.Proietti, A.L. Segre, Italian Journal of Food Science. (2001), 13, 53-64

Seggiano Lucca Arezzo

S

AR

A

Root 1Ro

ot 2

-8

-6

-4

-2

0

2

4

6

8

10

-15 -10 -5 0 5 10 15

TCA LDA

CARATTERIZZAZIONE CARATTERIZZAZIONE GEOGRAFICA (GEOGRAFICA (11H):H):

OLI TOSCANI OLI TOSCANI

CARATTERIZZAZIONE CARATTERIZZAZIONE GEOGRAFICA (GEOGRAFICA (11H):H):

OLI DEL CENTRO-NORDOLI DEL CENTRO-NORD

L.Mannina, M.Patumi, N.Proietti, D.Bassi, A.L.Segre, Journal of Agriculture and Food Chemistry, (2001), 49, 2687-2696

LDA

40

CARATTERIZZAZIONE CARATTERIZZAZIONE GEOGRAFICA (GEOGRAFICA (11H):H):

EFFETTO DELL’ANNO EFFETTO DELL’ANNO

PU

LI

SI

Root 1

Ro

ot

2

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

-6 -4 -2 0 2 4 6

ANNO: 1996;

OLI PUGLIESI, LIGURI E SICILIANI

LDA

41

CARATTERIZZAZIONE CARATTERIZZAZIONE GEOGRAFICA (GEOGRAFICA (11H): H):

EFFETTO DELL’ANNO EFFETTO DELL’ANNO

PU

LI

SIC

Root 1

Roo

t 2

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

6

-6 -4 -2 0 2 4 6

LDA

ANNO: 1997;

OLI PUGLIESI, LIGURI E SICILIANI

42

CARATTERIZZAZIONE CARATTERIZZAZIONE GEOGRAFICA (GEOGRAFICA (11H):H):

EFFETTO DELL’ANNO EFFETTO DELL’ANNO

PU

LI

SIC

Root 1

Roo

t 2

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5

LDA

ANNO: 1996-1997;

OLI PUGLIESI, LIGURI E SICILIANI

43

ADULTERAZIONE DELL’OLIO DI OLIVA: ADULTERAZIONE DELL’OLIO DI OLIVA: ADDIZIONE DI OLIO DI NOCCIOLAADDIZIONE DI OLIO DI NOCCIOLA

Dalle nocciole fresche si ottiene un olio la cui composizione è molto simile a quella dell’olio di oliva; si tratta di un olio di elevato pregio ed alto valore commerciale ed in tali condizioni risulta non conveniente addizionare l’olio di nocciola ad un olio di oliva di qualità.

Tuttavia il surplus di nocciole vecchie ed ammuffite viene usato per produrre un olio scadente che contiene micotossine cancerogene; quest’olio, opportunamente deodorizzato, viene aggiunto ad oli di oliva scadenti (Turchia , Tunisia) e messo in commercio.

Questa è una FRODE di difficile individuazione.

L.Mannina, M.Patumi, P.Fiordiponti, M.C.Emanuele, AL.Segre , Italian Food Technology, (2000), 21, 15-24.

44

ADULTERAZIONE DELL’OLIO DI OLIVA:ADULTERAZIONE DELL’OLIO DI OLIVA: ADDIZIONE DI OLIO DI NOCCIOLA ADDIZIONE DI OLIO DI NOCCIOLA

1.151.201.251.301.35 ppm

*OLIO DI NOCCIOLA

AC. GRASSI SATURI

AC. LINOLENICO

OLIO DI OLIVA

OLIO DI OLIVA

OLIO DI NOCCIOLA

Refined hazelnut oil

Refined olive oils

Mix

LDA Refined olive oils - Refined hazelnut oil

Calculated values

0.98 PPM - EI_VAC - LINOLENIC - LINOLEIC2

EI_VAC

RO

OT

20%20%17%

14% 14%11%11%

8%8%5% 5%

2% 2%

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

100

120

3 4 5 6 7 8 9

ANALISI DISCRIMINANTE LINEARE

ADULTERAZIONE DELL’OLIO DI OLIVA:ADULTERAZIONE DELL’OLIO DI OLIVA:ADDIZIONE DI OLIO DI NOCCIOLAADDIZIONE DI OLIO DI NOCCIOLA

46

• Preparazione dei campioni: 100 l di olio di

oliva in 600 l di CHCl3

• Durata dell’esperimento: 15 min

SPETTRO DEL CARBONIO (SPETTRO DEL CARBONIO (1313C)C)

47

SPETTRO NMR SPETTRO NMR 1313C (150.9 MHz) C (150.9 MHz) Palmitico -O2CCH2CH2CH2 CH2CH2CH2CH2CH2CH2CH2CH2CH2CH2CH2CH3

Stearico -O2CCH2CH2CH2 CH2CH2CH2CH2CH2CH2CH2CH2CH2CH2CH2CH2CH2CH3

Oleico -O2CCH2CH2CH2 CH2CH2CH2CH2CH=CHCH2CH2CH2CH2CH2CH2CH2CH3

Linoleico -O2CCH2CH2CH2 CH2CH2CH2CH2CH=CHCH2CH=CHCH2CH2CH2CH2CH3

Linolenico -O2CCH2CH2CH2 CH2CH2CH2CH2CH=CHCH2CH=CHCH2CH=CHCH2CH3

Cis-Vaccenico -O2CCH2CH2CH2 CH2CH2CH2CH2CH2CH2CH=CHCH2CH2CH2CH2CH2CH3

Eicosenoico -O2CCH2CH2CH2 CH2CH2CH2CH2CH2CH2CH=CHCH2CH2CH2CH2CH2CH2CH2CH3

ASSEGNAZIONE DELLO SPETTRO ASSEGNAZIONE DELLO SPETTRO 1313CC INADEQUATE INADEQUATE

A causa della bassa abbondanza del 13C, l’esperimento 2D INADEQUATE ha una sensibilità molto bassa

-CH-CH22-CH-CH22-CH-CH22--

Si ottengono informazioni sui legami 13C-13C

(Incredible Natural AbundanceDoublE QUAntum Transfer Experiment)

49

1D SELECTIVE 1D SELECTIVE INADEQUATEINADEQUATE

ADDIZIONE DI COMPONENTI STANDARDADDIZIONE DI COMPONENTI STANDARD

sn 1,3

sn 1,3

sn 1,3

sn 2

sn 2

sn 2

OLIO DI OLIVA

OLIO DI OLIVA+

Tri-11-EICOSENOINA

Tri-11-EICOSENOINA

51

Il chemical shift di ciascun carbonio di una data catena di acido grasso è indipendente dalla natura degli altri due acidi grassi presenti sul glicerolo.

Per ciascun acido grasso il chemical shift di alcuni carboni dipende dalla posizione sul glicerolo.

Il chemical shift mostra una marcata dipendenza dalla concentrazione.

SPETTRO SPETTRO 1313C: C: RISULTATI SPERIMENTALIRISULTATI SPERIMENTALI

CH2- O-CO- R sn 1

CH - O- CO-R’ sn 2 CH2-O- CO-R’’ sn 3

52

Carbonili sn 1,3

olio (l)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Chemical shift (ppm)

173,220

173,235

173,250

173,265

173,280

173,295

173,310

173,325

173,340

c1 oleico

c1 linoleico

c1 eicosenoico

c1 saturi

▲ eicosenoico ▼ saturi▬ linoleico ● oleico

L.Mannina, C.Luchinat, M.Patumi, M.C.Emanuele, E.Rossi. A.L.Segre, "Concentration dependence of 13C NMR spectra of triglycerides: implications for the NMR anlysisis of olive oils", Magnetic Resonance in Chemistry (2000), 38, 886-890. 

=0 + 1X + 2X2

DIPENDANZA DELLE RISONANZE DEI CARBONILI DIPENDANZA DELLE RISONANZE DEI CARBONILI snsn 1,3 DALLA CONCENTRAZIONE DELL’OLIO 1,3 DALLA CONCENTRAZIONE DELL’OLIO

SPETTRO SPETTRO 1313C DI UN OLIO DI OLIVAC DI UN OLIO DI OLIVA

180 160 140 120 100 80 60 40 20 ppm

54

REGIONE DEI REGIONE DEI CARBONILI (CARBONILI (1313C) C)

CH2- O-CO- R sn 1 CH - O- CO-R’ sn 2 CH2-O- CO-R’’ sn 3

55

REGIONE DEI CARBONILI (13C)

OLIO DI OLIVA

OLIO DI ARACHIDI

OLIO DI SOIA

OLIO DI NOCCIOLA

ADULTERAZIONI CON OLI DI SEMIADULTERAZIONI CON OLI DI SEMI

56

  CARATTERIZZAZIONE GEOGRAFICA (EFFETTO PEDOCLIMATICO)

 

CARATTERIZZAZIONE GENETICA(EFFETTO DELLA CULTIVAR)

 

1313C NMR + ANALISI STATISTICAC NMR + ANALISI STATISTICA

57

EFFETTO PEDOCLIMATICO SULLA COMPOSIZIONE EFFETTO PEDOCLIMATICO SULLA COMPOSIZIONE DEGLI OLI DI OLIVA ARGENTINI ED ITALIANI: DEGLI OLI DI OLIVA ARGENTINI ED ITALIANI:

UN PROBLEMA AGRONOMICO UN PROBLEMA AGRONOMICO

La Catamarca è una regione semidesertica dell’Argentina caratterizzata da un clima con forti escursioni termiche e da una vegetazione con prevalenza di erbacee e arbusti.

Scopo del lavoro era quello di riqualificare tale zona con l’impianto di olivi (Olea europea L.) e più precisamente con cultivar in grado di dare oli con caratteristiche simili a quelle richieste dalla Comunità Europea.

Sono state quindi realizzate due piantagioni sperimentali, una in Argentina ed una in Italia, nelle quali sono state impiantate delle cultivar tipiche del bacino mediterraneo.

L.Mannina, G.Fontanazza, M.Patumi, G.Ansanelli, A.L.Segre, Grasa y Aceites, (2001), 52, 380-388.

EFFETTO PEDOCLIMATICO (EFFETTO PEDOCLIMATICO (1313C)C)

Argentina (Catamarca)Biancolilla (Sicilia)Cerasuola (Sicilia)Coratina (Puglia)Kalamata (Puglia)Peranzana (Puglia)Leccino (Lazio)I-77 (Umbria)Frantoio (Lazio)Arbequina

CULTIVAR TCA

TCA of Italian and Argentine olive oils

KA

LAM

A_I

I_77

_I

FRA

NTO

_I

CO

RA

TI_I

CE

RA

SU

_I

LEC

CIN

_I

PE

RA

NZ_

I

BIA

NC

O_I

CE

RA

SU

_A

KA

LAM

A_A

PE

RA

NZ_

A

FRA

NTO

_A

CO

RA

TI_A

LEC

CIN

_A

I_77

_A

BIA

NC

_A

AR

BE

Q_A

Italian oils Argentine oils*

59

EFFETTO PEDOCLIMATICO (EFFETTO PEDOCLIMATICO (1313C)C)

60

CARATTERIZZAZIONE GENETICA CARATTERIZZAZIONE GENETICA DELLE CULTIVAR SICILIANE (DELLE CULTIVAR SICILIANE (1313C)C)

Lo scopo era quello di selezionare delle variabili in grado di separare (individuare) quattro diverse cultivar della Sicilia.

Partendo da circa 70 variabili ottenute dallo spettro 13C è stata applicata un’analisi della varianza (ANOVA) con la quale sono state selezionate circa 30 variabili con elevato potere discriminante fra le cultivar.

E’ interessante notare che tali variabili sono relative solo agli acidi grassi legati al glicerolo in posizione 1,3.

L.Mannina, G.Dugo, F.Salvo, L.Cicero, G.Ansanelli, C.Calcagni, A.L. Segre, Journal of Agriculture and Food Chemistry, (2003), 51, 120-127.

61

CARATTERIZZAZIONE GENETICA (CARATTERIZZAZIONE GENETICA (1313C)C)

62

PUBBLICAZIONI PUBBLICAZIONI 11H NMRH NMR

Origine geografica degli oli di oliva.Origine geografica degli oli di oliva.Qualità ed autenticazione degli oli di oliva.Qualità ed autenticazione degli oli di oliva.

1. L.Mannina, C.Calcagni, E.Rossi, A.L. Segre, Annali di Chimica, 2003, 93, 97-1032. L.Mannina, AL Segre, Grasa y Aceites, 2002, 53, 22-33.3. L.Mannina, G.Fontanazza, M.Patumi, G.Ansanelli, A.L.Segre, Grasa y Aceites, (2001), 52, 380-388.4. L.Mannina, M.Patumi, N.Proietti, D.Bassi, A.L.Segre,, Journal of Agriculture and Food Chemistry, (2001), 49,

2687-2696.4. L.Mannina, M.Patumi, N.Proietti, A.L. Segre, Italian Journal of Food Science. (2001), 13, 53-645. L.Mannina, M.Patumi, P.Fiordiponti, M.C.Emanuele, AL.Segre “Olive and hazelnut oils: a study by high-field 1H

NMR and gas chromatography, Italian Food Technology, (2000), 21, 15-24.6. L.Mannina, P.Barone, M.Patumi, P.Fiordiponti, M.C.Emanuele, A.L.Segre, Recent Research Developments in

Oil Chemistry, (1999), 3, 85-92.7. M.C.Emanuele, L.Mannina, M.Patumi, A.L.Segre, "Studio sulla sofisticazione dell'olio di oliva con olio di

nocciola", OLIVO & OLIO, (1999), 11, 48-55.8. L.Mannina, M.Patumi, P.Fiordiponti, M.C.Emanuele, A.L.Segre,Italian Journal of Food Scienc., (1999), 11, 139-

149. 9. M.C.Emanuele, L.Mannina, M.Patumi, A.L.Segre OLIVO & OLIO (1998), 2/3, 53-57. 10. R.Sacchi, L.Mannina, P.Fiordiponti, P.Barone, L.Paolillo, M.Patumi, A.L.Segre Journal of Agricultural and Food

Chemistry, (1998), 46, 3947-3951. 11. A.L.Segre, L.Mannina, "1H-NMR Study of Edible Oils", Recent Research Developments in Oil Chemistry, (1997),

1, 297-308. 12. R.Sacchi, M.Patumi, G.Fontanazza, P.Barone, P.Fiordiponti, L.Mannina, E.Rossi, A.L.Segre, Journal of the

American Oil Chemist’s Society (1996), 73, 747-758.

63

Distribuzione posizionale degli acidi grassi Distribuzione posizionale degli acidi grassi sul glicerolo negli oli vegetali.sul glicerolo negli oli vegetali.

L.Mannina, G.Dugo, F.Salvo, L.Cicero, G.Ansanelli, C.Calcagni, A.L. Segre, “ Study of the Cultivar-Composition Relationship in Sicilian olive Oils by GC, NMR, and Statistical Methods”, Journal of Agriculture and Food Chemistry, (2003), 51, 120-127.L.Mannina, G.Fontanazza, M.Patumi, G.Ansanelli, A.L.Segre, “Italian and Argentine olive oils: a NMR and gas chromatographic study”, Grasas y Aceites, 52-2001.L.Mannina, C.Luchinat, M.C.Emanuele, A.L.Segre, "Acyl positional distribution of glycerol tri-esters in vegetable oils: a 13C NMR study", Chemistry and Physics of Lipids, (1999), 103, 47-55. L.Mannina, C.Luchinat, M.Patumi, M.C.Emanuele, E.Rossi. A.L.Segre, "Concentration dependence of 13C NMR spectra of triglycerides: implications for the NMR anlysisis of olive oils", Magnetic Resonance in Chemistry (2000), 38, 886-890. 

Effetto delle condizioni pedoclimatiche sulla Effetto delle condizioni pedoclimatiche sulla composizione dell’olio di oliva .composizione dell’olio di oliva .

PUBBLICAZIONI PUBBLICAZIONI 1313C NMR e C NMR e 1313C NMR-GCC NMR-GC

64

RINGRAZIAMENTI:RINGRAZIAMENTI:Dr.Annalaura Segre, Dr.Donatella Capitani, Dr.Stéphane Viel,

Dr. Noemi Proietti, Sig. Enrico Rossi

(CNR, Ist. Metodologie Chimiche, Roma )

Dr. Giuliana Ansanelli

(ENEA, Trisaia)

Prof. Claudio Luchinat

(Università di Firenze)

Dr. Fontanazza, Dr.Maurizio Patumi

(CNR, Ist.Ricerche Olivicoltura, Roma )

Prof. Giacomo Dugo

(Università di Messina)

Dr. M.Carmela Emanuele

(Farchioni Oli)