ARTICLE
Auteur(s) : Max
Feinberg
Institut National de la Recherche Agronomique. Met@risk, 16 rue
Claude Bernard. 75231 Paris cedex 05
Introduction
Les aspects analytiques des phytostérols dans les aliments ont
suscité un assez grand nombre de publications. En particulier,
plusieurs organismes de normalisation ont développé il y a déjà
quelques années des méthodes dites de référence, parmi lesquelles
on peut citer les normes IUPAC 2.401 [1] et 2.403 [2], ISO 12228
[3] et AOCS Ch 6-91 [4]. Cependant, ces normes déjà anciennes sont
destinées à l’analyse des huiles et corps gras et non pas à des
aliments complexes. De plus, elles ne sont pas souvent accompagnées
d’une étude inter-laboratoires qui permettrait de connaître leurs
performances. Une revue récente de Lagarda et al. [5] présente un
bilan détaillé des méthodes disponibles et des problèmes qu’elles
soulèvent.
Les analyses circulaires ou inter-laboratoires ont pour objectif
de caractériser plusieurs critères de validation des méthodes
d’analyse, comme la répétabilité et la reproductibilité qui sont
des critères de fidélité, mais aussi d’une certaine façon la
justesse en permettant de définir une valeur commune de référence
pour l’échantillon analysé. Par extension, on parle parfois de
« validation » inter-laboratoires mais il s’agit plutôt
d’une caractérisation des performances qui se révèle utile pour une
validation véritable. Une série de normes internationales
identifiées sous le numéro ISO 5725 ont été développées afin de
conduire de façon harmonisée les analyses inter-laboratoires [6].
Un point important est le nombre de laboratoires qui participent à
l’étude ; il doit être au moins de 8 afin que les résultats
trouvés aient un poids normatif. Dans le contexte des travaux
présentés ici, le nombre de laboratoires est de 4. Il faut donc
considérer ces résultats comme indicatifs et ne pas les prendre au
pied de la lettre. Il est ainsi évident que les valeurs de
répétabilité et de reproductibilité auront tendance à être
surestimées lorsque le nombre de laboratoires est trop faible,
comme c’est le cas ici. Cependant, étant donné la rareté des
données disponibles sur la fidélité et la justesse des méthodes
d’analyse des phytostérols, cette étude est une contribution
intéressante.
C’est aussi pour cette raison que nous avons essayé de modéliser
les variations de la fidélité des méthodes étudiées en fonction de
la concentration. Cette modélisation a été faite en s’appuyant sur
les travaux bien connus de Horwitz [7, 8]. On peut ainsi proposer
une fonction d’incertitude qui indique assez clairement le niveau
de confiance qu’on peut attribuer aux mesures de phytostérols et
qui peut être utilisée pour estimer l’incertitude des apports
nutritionnels.
Matériels et méthodes
Échantillons et matériels
Pour l’analyse circulaire, 6 matrices ont été étudiées. Elles ont
été sélectionnées car elles permettaient, a priori, de couvrir une
large gamme de concentrations. Le tableau
1 résume les caractéristiques de ces matériaux. Chaque
échantillon doit être préparé avec soin et, en particulier,
présenter la meilleure homogénéité possible. Il est en effet
important d’éviter qu’une hétérogénéité entre les échantillons qui
sont envoyés aux participants n’entraîne une surestimation de la
reproductibilité. Chaque laboratoire responsable de la préparation
a aussi assuré l’expédition aux laboratoires participants.
Grâce à une étape de concertation préalable, les 4 laboratoires
qui ont participé à l’étude ont pu s’entraîner à appliquer les
méthodes sélectionnées de la façon la plus similaire possible. Les
caractéristiques techniques des équipements analytiques employés
sont résumées au tableau 2.
Tableau 1 Liste des échantillons utilisés pour
l’analyse circulaire.
|
Nom
|
Abréviation
|
Laboratoire responsable de la préparation
|
|
Blé dur
|
BD
|
Aérial
|
|
Brocoli
|
BR
|
BBV
|
|
Chocolat
|
CH
|
Iterg
|
|
Haricots
|
HA
|
Aérial/ISHA
|
|
Huile de colza
|
HC
|
Iterg
|
|
Huile de noix
|
HN
|
Iterg
|
Tableau 2 Liste des laboratoires participants et
matériel utilisé.
|
Laboratoire
|
Marque de la phase stationnairea
|
Dimension
|
Intégrateur
|
Détecteur
|
Gaz vecteur
|
|
A
|
Varian WCOT fused silica
|
50 m × 0,25 mm × 0.25 μm
|
Non rapporté
|
FID
|
Hélium
|
|
B
|
HP-5MS
|
30 m × 0,25 mm × 0,25 μm
|
Perkin ElmerAutosystem XL
|
FID
|
Hydrogène
|
|
C
|
DB5
|
60 m × 0,25 mm × 0,25 μm
|
Shimadzu C-R6 A Chromatopac
|
FID
|
Hélium
|
|
D
|
DB5 - J & W
|
30 m × 0,25 mm × 0,25 μm
|
- Thermo Electron
- Trace - ChromQuest
|
FID
|
Hydrogène
|
aLa phase stationnaire utilisée est du 5 % phenyl
95 % diméthyl polysiloxane.
Méthodes
L’analyse des stérols a été réalisée en s’inspirant de la méthode
normalisée ISO 12228 [4] dont le principe est une détermination
après une hydrolyse de l’échantillon en milieu acide, suivie :
a) d’une extraction des phytostérols à l’éther de pétrole ; b)
d’une purification sur colonne d’alumine ; puis c) d’une
extraction sur phase solide ou par chromatographie sur couche
mince.
La fraction correspondant aux phytostérols est silylée puis
analysée par chromatographie en phase gazeuse avec un détecteur à
ionisation de flamme (CPG-FID). Les détails de ce mode opératoire
sont les suivants.
Étape 1. Extraction de la matière grasse (sauf pour les
huiles). La prise d’essai d’environ 2,5 g, pesée exactement,
subit une hydrolyse acide en étant placée dans un ballon de
250 mL avec 100 mL d’acide chlorhydrique 3M puis chauffée
au reflux pendant 1 h. Au mélange refroidi, on ajoute
2,5 g de silice. La suspension est filtrée sur papier et le
résidu solide est lavé à l’eau distillée jusqu’à neutralité des
eaux de lavage, égoutté environ 2 h puis desséché à
105 °C pendant 90 minutes. L’extraction proprement dite se
fait en mettant le résidu et le papier filtre dans une cartouche de
Soxhlet obturée par de la laine de verre. Le Soxhlet est mis sur un
ballon taré contenant 200 mL d’éther de pétrole et chauffé
6 h au reflux. L’extrait est évaporé sous vide et déposé dans
un dessiccateur pendant 2 h avant d’être pesé. La quantité de
matière grasse extraite est déterminée par la différence des
pesées.
Étape 2. Extraction et purification des stérols. La
matière grasse extraite subit une saponification par ajout de
5 mL de potasse alcoolique 0,5 M en présence de 500 μg de
bétuline ou épicoprostanol (étalon interne). Cette solution est
maintenue au reflux pendant 15 minutes par un chauffage modéré. En
fin de saponification, 5 mL d’éthanol sont ajoutés. Pour les
huiles, la saponification est réalisée directement sur une prise
d’essai de 0,25 g en présence de 1 mg de bétuline.
Une prise d’essai de 5 mL d’insaponifiable est purifiée par
passage sur une colonne remplie de 10 g d’alumine (granulométrie
63-200 μm) activée par 20 mL d’éthanol à 95 %. Le
rinçage est effectué par 5 mL d’éthanol puis 30 mL
d’éther éthylique. La prise d’essai et les solvants de rinçage sont
récupérés puis évaporés dans un évaporateur rotatif. Le résidu sec
est rincé 4 à 5 fois par 0,2 mL d’éther éthylique puis
transféré dans un flacon à vis.
Étape 3. Isolement stérols. Il peut se faire par
chromatographie sur couche mince (CCM) selon la norme ISO 12228. La
solution de stérols extraits est déposée sur une plaque CCM
recouverte de silice. L’élution est réalisée dans une cuve
contenant 100 mL d’un mélange hexane/éther éthylique (1:1 v/v)
jusqu’à ce que le solvant atteigne le bord supérieur de la plaque.
Après évaporation du solvant, du méthanol a été pulvérisé sur la
plaque. La zone correspondant aux phytostérols, de couleur blanche
et nettement visible est récupérée et transférée dans un tube à
essai. L’extraction des phytostérols est obtenue avec 0,5 mL
d’éthanol puis 3 fois 5 mL d’éther éthylique. Le solvant et la
silice sont à chaque fois séparés par centrifugation. L’extrait est
évaporé puis repris dans de l’éther.
Mais on peut aussi utiliser une extraction sur phase solide
(SPE). La quantité maximale de stérols qui peut être déposée sur la
colonne SPE (Chromabond SiOH 3 mL 500 mg- Macherey-Nagel) et
le volume d’éluant à utiliser ont été optimisés par un plan
expérimental et fixés respectivement à 1 mg et 8 mL. La
colonne d’extraction est préalablement conditionnée par 5 mL
de cyclohexane. L’élution est réalisée par un mélange
cyclohexane/éther éthylique (9:1, v/v) sous vide. La fraction
récupérée est évaporée sous azote.
Étape 4. Quelle que soit la méthode d’extraction, 100 μL
ou 200 μL d’un mélange de
n-méthyl-N(triméthylsilyl)-heptafluorobutyramide et de 1-méthyl
imidazole (20 :1 v/v) sont été ajoutés à l’extrait sec pour
sylilation dans un flacon bouché, chauffé à 105 °C pendant 15
minutes. Le mélange refroidi est dissous dans 1 mL d’hexane
avant. Les chromatographes utilisés par les participants sont tous
équipés d’un détecteur FID et d’une colonne capillaire peu polaire
(biphényl 5 %-diméthyl 95 % polysiloxane). Le volume
d’injection est de 1 μL. Les conditions chromatographiques
optimisées sont une température de l’injecteur de 250 °C, et
du détecteur de 320 °C. Le programme de température de la
colonne est de 80 °C, 10 °C/minute jusqu’à 280 °C,
de 280 °C à 308 °C à 0,5 °C/minute, puis de
308 °C à 320 °C à 2 °C/minute. Enfin la colonne
était maintenue à 320 °C pendant 3 minutes. Le gaz
vecteur varie selon les indications du tableau
2.
Quantification
Une solution étalons non commerciaux de phytostérols a été préparée
à partir d’un mélange de campestérol, B-sitostérol, sitostanol,
Δ7-stigmastérol, Δ7-avenasterol et bétuline.
L’identification des pics est réalisée en tenant compte, d’une
part, des temps de rétention des étalons et, d’autre part, des
temps de rétention relatifs rapportés à la bétuline.
Une méthode d’étalonnage interne a été utilisée pour déterminer
la teneur en stérol individuel (Tsi) et en stérols
totaux (Tst). Ces teneurs, exprimées en mg/100 g,
sont calculées comme suit :
Où les notations représentent :
|
Ai
|
Aire du pic du stérol considéré
|
|
Aétalon
|
Aire du pic de l’étalon interne
|
|
∑A
|
Somme des surfaces des pics des stérols (étalon interne
excepté)
|
|
métalon
|
Masse de bétuline ou d’épicoprostanol (mg)
|
|
mprise
|
Masse de la prise d’essai (g)
|
En fonction des matrices et des laboratoires, jusqu’à 15
phytostérols différents ont pu être quantifiés. La somme des
stérols totaux a été ajoutée à la liste. Le tableau 3 présente ces divers analytes et les
abréviations utilisées dans le reste du texte.
Tableau 3 Liste des analytes et de leurs
abréviations.
|
Abréviation
|
Stérols analysés
|
|
5AVE
|
Δ5 -avenastérol
|
|
5STI
|
Δ5,24-stigmastadinol
|
|
7AVE
|
Δ7-avenastérol
|
|
7CAM
|
Δ7-campestérol
|
|
7STI
|
Δ7-stigmastérol
|
|
AUTR
|
Autres stérols
|
|
BRAS
|
Brassicastérol
|
|
BSIT
|
B-Sitostérol
|
|
CAMP
|
Campestanol
|
|
CHAL
|
Cholestanol
|
|
CHOL
|
Cholestérol
|
|
COMP
|
Campestérol
|
|
METH
|
24-méthylène cholestérol
|
|
SITO
|
Sitostanol
|
|
STIG
|
Stigmastérol
|
|
TOTO
|
Stérols totaux
|
Résultats
Estimation de la fidélité (reproductibilité)
Au total, environ 900 mesures ont été collectées au cours des
différentes analyses inter-laboratoires qui ont été organisées.
Mais du fait du déséquilibre de certains plans d’essais
(répétitions absentes, matrices traitées de façon différente,…)
elles n’ont pas pu toutes être utilisées pour calculer les critères
de fidélité de la méthode. À titre indicatif, le tableau 4 fournit les valeurs moyennes, tous
laboratoires confondus. On observe une assez bonne cohérence entre
SPE et CCM, sauf pour le Δ7-stigmastérol. L’absence de
certains résultats SPE ne signifie pas que le stérol n’ait pas été
identifié mais que la méthode n’a pas été appliquée.
Les écarts-types de répétabilité et reproductibilité ont été
calculés selon la norme ISO 5725 [6]. Dans le tableau 5, la colonne « Nombre »
représente le nombre de répétitions ayant servi aux calculs. La
colonne « R de Horwitz » contient ce qu’on peut appeler
la valeur théorique de l’écart-type de reproductibilité, tel que
défini par l’équation de Horwitz, où M représente la teneur de
l’échantillon et qui vaut :
Ce critère est largement accepté pour juger de la qualité d’une
reproductibilité. Le rapport de Horwitz est obtenu en divisant la
valeur observée de la reproductibilité par la valeur théorique R
Horwitz. On estime que ce rapport doit être inférieur à 2,0, ce qui
n’est pas souvent le cas pour cette étude. Mais le nombre de
laboratoires étant faible (normalement il faut 8 laboratoires au
moins), cette appréciation défavorable doit être relativisée.
Plutôt que de porter un jugement de valeur, il vaut mieux prendre
ces valeurs pour ce qu’elles sont et comme des indications de
l’état de l’art dans le domaine de l’analyse des phytostérols.
Un mode classique de représentation d’une analyse
inter-laboratoires consiste à porter sur un diagramme l’écart-type
de reproductibilité sR et la concentration moyenne M. La
figure 1
illustre comment ces deux statistiques sont liées.
Si on prend soin de représenter les 2 axes en échelle
logarithmique, il apparaît clairement que sR et M sont
liés par une fonction puissance du type :
Bien qu’elle indique que les performances de la méthode
pourraient être améliorées, cette équation est malgré tout assez
proche de celle de Horwitz. Surtout, elle indique que l’analyse
s’est effectuée dans de bonnes conditions et elle fournit une base
pour calculer la reproductibilité quelle que soit la concentration.
On verra comment s’en servir pour calculer l’incertitude des
mesures.
Tableau 4 Teneurs moyennes en fonction de la matrice et
de la méthode.
|
Stérol
|
Méthode
|
Blé dur
|
Brocoli
|
Chocolat
|
Haricots
|
Huile Colza
|
Huile Noix
|
|
5AVE
|
CCM
|
39,8
|
26,3
|
36,0
|
25,8
|
489,7
|
66,5
|
|
SPE
|
31,5
|
61,8
|
34,3
|
35,5
|
420,1
|
123,1
|
|
5STI
|
CCM
|
6,1
|
|
|
|
|
|
|
SPE
|
4,8
|
|
|
|
|
|
|
7AVE
|
CCM
|
4,4
|
|
|
|
|
|
|
SPE
|
5,4
|
|
|
|
|
|
|
7STI
|
CCM
|
5,4
|
9,5
|
9,5
|
|
20,2
|
9,2
|
|
SPE
|
12,3
|
33,8
|
51,9
|
|
136,5
|
110,1
|
|
AUTR
|
CCM
|
24,6
|
58,3
|
35,3
|
|
384,8
|
101,3
|
|
SPE
|
|
|
|
|
345,5
|
|
|
BRAS
|
CCM
|
|
|
|
|
1149,6
|
|
|
SPE
|
|
|
|
|
1039,8
|
|
|
BSIT
|
CCM
|
258,8
|
2742,0
|
1023,0
|
320,1
|
4845,1
|
1354,0
|
|
SPE
|
242,4
|
2231,1
|
820,0
|
500,9
|
4343,6
|
1643,9
|
|
CAMP
|
CCM
|
68,9
|
|
|
|
|
|
|
SPE
|
77,0
|
|
|
|
|
|
|
CHOL
|
CCM
|
5,4
|
46,4
|
29,9
|
4,2
|
64,6
|
14,8
|
|
SPE
|
2,8
|
16,8
|
40,1
|
7,1
|
72,2
|
11,4
|
|
COMP
|
CCM
|
85,4
|
568,3
|
156,6
|
|
3450,4
|
85,6
|
|
SPE
|
88,4
|
478,1
|
122,0
|
|
3314,6
|
112,3
|
|
METH
|
CCM
|
|
|
|
28,9
|
|
|
|
SPE
|
|
|
|
49,0
|
|
|
|
SITO
|
CCM
|
66,4
|
|
10,5
|
13,2
|
317,2
|
28,1
|
|
SPE
|
91,7
|
|
|
|
|
56,2
|
|
STIG
|
CCM
|
8,1
|
100,8
|
409,8
|
191,5
|
25,4
|
10,9
|
|
SPE
|
7,1
|
85,8
|
334,8
|
295,1
|
|
|
|
TOTO
|
CCM
|
540,2
|
3524,4
|
1683,9
|
610,9
|
10488,3
|
1551,6
|
|
SPE
|
575,6
|
2977,5
|
1338,5
|
923,8
|
9706,1
|
2017,8
|
Tableau 5 Estimation des écarts-types de fidélité
toutes méthodes confondues.
|
Matrice
|
Stérol
|
Nombre
|
Moyenne
|
Reproductibilité
|
R de Horwitz
|
Rapport de Horwitz
|
|
Blé dur
|
5AVE
|
10
|
36,503
|
10,981
|
2,137
|
5,139
|
|
Blé dur
|
5STI
|
10
|
5,536
|
2,496
|
0,395
|
6,316
|
|
Blé dur
|
7AVE
|
9
|
4,743
|
0,977
|
0,344
|
2,840
|
|
Blé dur
|
7STI
|
10
|
8,175
|
6,211
|
0,560
|
11,090
|
|
Blé dur
|
AUTR
|
6
|
24,617
|
17,420
|
1,502
|
11,599
|
|
Blé dur
|
BSIT
|
14
|
254,129
|
42,330
|
12,131
|
3,489
|
|
Blé dur
|
CAMP
|
14
|
71,249
|
16,154
|
3,888
|
4,155
|
|
Blé dur
|
CHOL
|
10
|
4,857
|
2,825
|
0,351
|
8,037
|
|
Blé dur
|
COMP
|
14
|
86,279
|
15,337
|
4,614
|
3,324
|
|
Blé dur
|
SITO
|
14
|
73,643
|
26,047
|
4,004
|
6,505
|
|
Blé dur
|
STIG
|
14
|
7,825
|
1,654
|
0,539
|
3,072
|
|
Blé dur
|
TOTO
|
14
|
550,332
|
96,790
|
24,222
|
3,996
|
|
Brocoli
|
5AVE
|
8
|
44,023
|
64,858
|
2,527
|
25,669
|
|
Brocoli
|
7STI
|
10
|
19,185
|
13,682
|
1,202
|
11,386
|
|
Brocoli
|
AUTR
|
7
|
58,343
|
47,220
|
3,251
|
14,525
|
|
Brocoli
|
BSIT
|
15
|
2605,755
|
714,464
|
97,398
|
7,336
|
|
Brocoli
|
CHOL
|
15
|
38,499
|
37,929
|
2,241
|
16,925
|
|
Brocoli
|
COMP
|
15
|
544,207
|
146,629
|
23,981
|
6,114
|
|
Brocoli
|
STIG
|
15
|
96,799
|
25,720
|
5,114
|
5,029
|
|
Brocoli
|
TOTO
|
15
|
3378,562
|
885,628
|
122,883
|
7,207
|
|
Chocolat
|
5AVE
|
13
|
35,578
|
36,741
|
2,088
|
17,594
|
|
Chocolat
|
7STI
|
7
|
21,597
|
24,678
|
1,336
|
18,473
|
|
Chocolat
|
AUTR
|
6
|
35,333
|
22,367
|
2,075
|
10,777
|
|
Chocolat
|
BSIT
|
14
|
964,974
|
225,683
|
40,038
|
5,637
|
|
Chocolat
|
CHOL
|
12
|
31,607
|
15,052
|
1,878
|
8,013
|
|
Chocolat
|
COMP
|
14
|
146,711
|
38,058
|
7,420
|
5,129
|
|
Chocolat
|
SITO
|
4
|
10,470
|
0,253
|
0,699
|
0,362
|
|
Chocolat
|
STIG
|
14
|
388,344
|
90,951
|
17,730
|
5,130
|
|
Chocolat
|
TOTO
|
14
|
1585,221
|
397,068
|
62,430
|
6,360
|
|
Colza
|
5AVE
|
8
|
472,276
|
49,255
|
21,124
|
2,332
|
|
Colza
|
7STI
|
6
|
58,917
|
68,569
|
3,280
|
20,908
|
|
Colza
|
AUTR
|
8
|
374,969
|
31,838
|
17,183
|
1,853
|
|
Colza
|
BRAS
|
14
|
1133,877
|
104,959
|
46,255
|
2,269
|
|
Colza
|
BSIT
|
14
|
4773,462
|
435,955
|
167,424
|
2,604
|
|
Colza
|
CHOL
|
12
|
65,275
|
25,614
|
3,595
|
7,126
|
|
Colza
|
COMP
|
14
|
3431,019
|
403,281
|
124,589
|
3,237
|
|
Colza
|
SITO
|
8
|
317,163
|
282,276
|
14,792
|
19,083
|
|
Colza
|
STIG
|
8
|
25,363
|
9,348
|
1,543
|
6,060
|
|
Colza
|
TOTO
|
14
|
10376,522
|
869,018
|
335,424
|
2,591
|
|
Haricots
|
5AVE
|
8
|
28,195
|
16,086
|
1,696
|
9,486
|
|
Haricots
|
BSIT
|
14
|
345,904
|
113,727
|
15,986
|
7,114
|
|
Haricots
|
CHOL
|
13
|
4,450
|
3,682
|
0,325
|
11,331
|
|
Haricots
|
METH
|
14
|
31,774
|
11,513
|
1,887
|
6,100
|
|
Haricots
|
SITO
|
10
|
13,221
|
9,151
|
0,861
|
10,627
|
|
Haricots
|
STIG
|
14
|
206,289
|
73,101
|
10,066
|
7,262
|
|
Haricots
|
TOTO
|
14
|
655,562
|
203,596
|
28,328
|
7,187
|
|
Huile Noix
|
5AVE
|
6
|
85,335
|
46,634
|
4,569
|
10,207
|
|
Huile Noix
|
7STI
|
6
|
42,837
|
59,331
|
2,466
|
24,062
|
|
Huile Noix
|
AUTR
|
5
|
101,300
|
101,919
|
5,327
|
19,134
|
|
Huile Noix
|
BSIT
|
13
|
1443,176
|
244,454
|
57,399
|
4,259
|
|
Huile Noix
|
CHOL
|
8
|
14,371
|
12,247
|
0,928
|
13,200
|
|
Huile Noix
|
COMP
|
12
|
94,508
|
19,182
|
5,006
|
3,832
|
|
Huile Noix
|
SITO
|
6
|
42,137
|
33,566
|
2,430
|
13,815
|
|
Huile Noix
|
STIG
|
7
|
10,930
|
1,102
|
0,726
|
1,518
|
|
Huile Noix
|
TOTO
|
13
|
1695,060
|
339,192
|
66,287
|
5,117
|
Comparaison CCM-SPE
Un des objectifs complémentaires de l’étude était de savoir si la
purification par CCM donne des résultats différents de ceux de la
SPE. Cependant, démontrer l’équivalence de 2 méthodes est toujours
délicat en l’absence d’une limite de tolérance qui précise l’écart
acceptable. Une méthode graphique possible consiste à comparer les
moyennes obtenues avec les 2 méthodes de purification pour les
différents stérols. Dans ce cas, on peut regrouper les données de
10 échantillons. Au total, 81 couples de valeurs répétées peuvent
être réunis pour conduire la comparaison.
La figure 2
illustre graphiquement ces résultats. Pour tenir compte du fait que
les deux méthodes sont entachées d’une erreur aléatoire, on a
reporté sur le graphique l’erreur-type calculée pour chaque
méthode. Cette statistique intègre le nombre de mesures pour chaque
moyenne. On observe un assez bon alignement des points avec
quelques données qui s’éloignent.
Dans ce cas, on ne peut pas utiliser la méthode des moindres
carrés pour calculer la relation fonctionnelle entre les 2 méthodes
car il n’y a pas de variable explicative. Si on applique une
méthode de régression orthogonale en tenant compte du rapport des
variances des 2 méthodes, on obtient une pente qui varie entre 1,09
et 1,14 selon le rapport de variances choisi (r = 0,954). Le calcul
des intervalles de confiance de ces pentes montre que la valeur 1,0
est toujours comprise. On peut alors conclure à l’équivalence des 2
méthodes de purification même si ces résultats font penser que la
SPE donne des valeurs 10 % plus élevées.
Cette équivalence est aussi confirmée si on calcule l’écart-type
de reproductibilité des résultats CCM seuls et si on le représente
comme précédemment en fonction de la moyenne (figure 3).
La nouvelle équation obtenue est :
Elle est très proche de l’équation (4) qui représente tous les
méthodes confondues. Du fait du déséquilibre de certains plans
d’essai, il n’était pas possible de calculer la même équation pour
les résultats SPE seuls.
Estimation de l’incertitude élargie
À partir de ces résultats, il est possible de calculer une fonction
d’incertitude du dosage des phytostérols. En effet, la norme ISO
21748 [9] propose des méthodes pour évaluer l’incertitude élargie
U(M) à partir des résultats d’analyses circulaires. Bien que les
résultats obtenus ici soient sans doute surévalués du fait du petit
nombre de laboratoires, il est possible de proposer un modèle
« pessimiste » de la fonction d’incertitude en prenant 2
fois l’écart-type de reproductibilité (exprimée en % de la
concentration) en fonction de la concentration. La figure 4 illustre le modèle
ainsi obtenu dont l’équation est fournie par (6) pour des teneurs
exprimées en mg.kg–1.
On peut ainsi retenir un certain nombre de valeurs arrondies
pour des teneurs exprimées en mg/100 g qui se
situent :
|
entre
|
et
|
l’incertitude est de
|
|
2
|
5
|
110 %
|
|
6
|
10
|
90 %
|
|
11
|
50
|
80 %
|
|
51
|
100
|
65 %
|
|
101
|
500
|
57 %
|
|
501
|
1 000
|
45 %
|
|
1 001
|
5 000
|
40 %
|
|
5 001
|
10 000
|
30 %
|
Conclusion
Les laboratoires participants sont en général des laboratoires
spécialisés dans l’analyse des aliments et la plupart fonctionnent
sous accréditation. Même s’ils sont peu nombreux, les résultats
obtenus peuvent être considérés comme représentatifs de l’état de
l’art dans le domaine de l’analyse des phytostérols dans les
aliments. À l’évidence, ils démontrent que l’analyse des
phytostérols reste un objectif délicat et qu’un travail de
normalisation doit être réalisé sur des bases modernes,
c’est-à-dire accompagné d’une étude inter-laboratoires
internationale qui impliquerait au moins 8 laboratoires. En
particulier, alors que la supplémentation de certains aliments en
phytostérols est devenue une pratique courante, on peut s’étonner
qu’aucune méthode de référence spécialement dédiée aux aliments
supplémentés ne soit en cours de développement et de validation.
Les enquêtes effectuées sur des aliments consommés et les tables
de composition qui ont été publiées [10] indiquent que les teneurs
rencontrées se situent dans le domaine où cette étude a été
réalisée. Par conséquent, les valeurs d’incertitude calculées au
moyen des données collectées dans cette étude sont tout à fait
applicables. Il serait donc valable d’en tenir compte lors des
évaluations d’apport qui peuvent être calculées à l’aide des
enquêtes de consommation. Une évaluation réaliste du statut
nutritionnel des phytostérols, par exemple de la population
française, nécessite donc encore un effort sur le plan analytique
et une certaine prudence doit être de mise dans les recommandations
ou allégations nutritionnelles. Quand on parle d’effort analytique,
il s’agit toujours d’un coût et il n’est pas toujours facile de
mobiliser les moyens nécessaires. Cette étude financée par une
subvention du ministère de l’Agriculture, malgré ses limites, doit
être soulignée comme une contribution fructueuse pour la
connaissance du statut nutritionnel des phytostérols.
Remerciements
Ces travaux ont été rendus possibles grâce à la collaboration et
aux mesures effectuées par D Aoudé-Werner de Aérial (Strasbourg),
MJ Amiot-Carlin et J Kaloustian de l’UMR Nutrition humaine et
lipides : biodisponibilité, métabolisme et régulations Inra-Inserm
(Marseille), J Redon et H Biaudet de l’Institut supérieur d’hygiène
et d’analyse (ISHA, Longjumeau) et H Lechat de l’Institut technique
d’étude et de recherche des corps gras (Iterg, Pessac).
Références
1 International Union of Pure Applied Chemistry. Method 2.401.
In : Paquot C, Hautfenne A, eds. Standard Methods
for the Analysis of Oils, Fats and Derivatives, 7th ed. Oxford,
UK : Blackwell Scientific Publication, 1987.
2 International Union of Pure Applied Chemistry. Method 2.403.
In : Paquot C, Hautfenne A, eds. Standard Methods
for the Analysis of Oils, Fats and Derivatives, 7th ed. Oxford,
UK : Blackwell Scientific Publication, 1987.
3 ISO 12228. Determination of individual and total sterols.
Geneva, Switzerland : International Organisation for
Standardization, 1999.
4 AOCS. Official Method Ch 6-91. Olive Oil, Sterol Fraction by
TLC and Capillary GLC. USA : American Oil Chemists’ Society,
1997.
5 Lagarda MJ, Garcia-Llatas G, Farré R. Analysis
of phytosterols in foods : Review. J Pharm Biomed Anal
2006 ; 41 : 1486-96.
6 Iso 5725. Accuracy (trueness and precision) of measurement
methods and results - Part 2 : Basic method for the
determination of repeatability and reproducibility of a standard
measurement method. Geneva, Switzerland : International
Organisation for Standardization, 1994.
7 Horwitz W. Harmonized protocol for the design and
interpretation of collaborative studies. TrAC Trends Anal Chem
1988 ; 7(4) : 118-20.
8 Boyer KW, Horwitz W, Albert R. Interlaboratory
Variability in Trace Element. Analysis Anal Chem 1985 ;
57(2) : 454-9.
9 ISO/TS 21748. Guidance for the use of repeatability,
reproducibility and trueness estimates in measurement uncertainty
estimation. Geneva, Switzerland : International Organisation
for Standardization, 2004.
10 Normén L, Bryngelsson S, Johnsson M,
et al. The phytosterol content of some cereal foods commonly
consumed in Sweden and in the Netherlands. J Food Comp Anal
2002 ; 15 : 693-704.
|