Background: The employment of Fourier transforms infrared (FT-IR) spectroscopy combined with chemometrics for determination and quantification of lard in a binary blend with palm oil in a cosmetic soap formulations.
Objective: To determine and quantify lard as an adulterant in a binary blend with palm oil in a cosmetic soap formulations by FT-IR and multivariate analysis.
Methods: Fatty acids in lard, palm oil and binary blends were extracted via liquid-liquid extraction and were subjected to FTIR spectrometry, combined with principal component analysis (PCA) and discriminant analysis (DA) for the classification of lard in cosmetic soap formulations via two DA models: Model A (percentage of lard in cosmetic soap) and Model B (porcine and non-porcine cosmetic soap). Linear regression (MLR), partial least square regression (PLS-R) and principal components regression (PCR) were used to assess the degree of adulteration of lard in the cosmetic soap.
Findings: The FTIR spectrum of palm oil slightly differed from that of lard at the wavenumber range of 1453 cm -1 and 1415 cm -1 in palm oil and lard, respectively, indicating the bending vibrations of CH2 and CH3 aliphatic groups and OH carboxyl group respectively. Both of the DA models could accurately classify 100% of cosmetic soap formulations. Nevertheless, less than 100% of verification value was obtained when it was further used to predict the unknown cosmetic soap sample suspected of containing lard or a different percentage of lard. The PCA for Model A and Model B explained a similar cumulative variability (CV) of 92.86% for the whole dataset. MLR and PCR showed the highest determination coefficient (R2) of 0.996, and the lowest relative standard error (RSE) and mean square error (MSE), indicating that both regression models were effective in quantifying the lard adulterant in cosmetic soap.
Conclusion: FTIR spectroscopy coupled with chemometrics with DA, PCA and MLR or PCR can be used to analyse the presence of lard and quantify its percentage in cosmetic soap formulations.
Contexte: Combinée à la chimiométrie, la spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier (SI-TF) permet de déterminer et de quantifier la présence du saindoux dans un mélange binaire avec de l’huile de palme parmi des formulations de savon cosmétique.
Objectif: Déterminer et quantifier le saindoux comme adultérant dans un mélange binaire avec de l’huile de palme parmi des formulations de savon cosmétique par SI-TF et analyse multivariée. MÉTHODES: Les acides gras dans le saindoux, l’huile de palme et les mélanges binaires ont été extraits par extraction liquide-liquide, puis ont été soumis à une SI-TF. Ils ont également fait l’objet d’une analyse en composantes principales (ACP) et d’une analyse discriminante (AD) pour la classification du saindoux dans les formulations de savons cosmétiques via deux modèles d’AD : le modèle A (pourcentage de saindoux dans le savon cosmétique) et le modèle B (savon cosmétique de porc et non de porc). Le degré d’altération du saindoux dans le savon cosmétique a été évalué selon une régression linéaire (régression L), une régression des moindres carrés partiels (régression PLS) et une régression sur composantes principales (régression CP). RÉSULTATS: Le spectre SI-TF de l’huile de palme différait légèrement de celui du saindoux sur la plage de nombre d’ondes de 1 453 cm −1 et 1 415 cm −1 dans l’huile de palme et le saindoux, respectivement, et indiquait les vibrations de flexion des groupes aliphatiques CH2 et CH3, et du groupe carboxyle OH, respectivement. Les deux modèles d’AD ont permis de classer avec précision 100 % des formulations de savon cosmétique. Néanmoins, la valeur de vérification obtenue s’est avérée inférieure à 100 % une fois les modèles utilisés pour prédire l’échantillon de savon cosmétique inconnu suspecté de contenir du saindoux ou un pourcentage de saindoux différent. L’ACP du modèle A et du modèle B expliquait une variabilité cumulée (VC) similaire de 92,86 % pour l’ensemble de l’ensemble des données. La régression L et la régression PLS ont montré le coefficient de détermination le plus élevé (R2), soit 0,996, ainsi que l’erreur type relative (ETR) et l’erreur carrée moyenne (EMM) les plus faibles, indiquant que les deux modèles de régression ont été efficaces pour quantifier le saindoux adultérant dans le savon cosmétique.
Conclusion: Couplée à la chimiométrie avec une AD, une ACP et une régression L ou une régression PLS, la SI-TF permet d’analyser la présence de saindoux et de quantifier son pourcentage dans les formulations de savon cosmétique.
Keywords: adulterant; cosmetic soap formulation; fatty acids; lard percentage; palm oil.
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