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Oléagineux, Corps Gras, Lipides
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Développements analytiques pour l’évaluation de la teneur en phytostérols des aliments : approche inter-laboratoires


Oléagineux, Corps Gras, Lipides. Volume 14, Numéro 5, 267-72, septembre-octobre 2007, Dossier

DOI : 10.1684/ocl.2007.0139

Summary  

Auteur(s) : Max Feinberg , Institut National de la Recherche Agronomique. Met@risk, 16 rue Claude Bernard. 75231 Paris cedex 05.

Illustrations

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.


 

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