Jornadas de difusión de proyectos Académicos, de Investigación y Extensión

EMPLEO DE LA TECNOLOGÍA FT-NIR PARA PREDICCIÓN DE LA COMPOSICIÓN Y pH EN CARNE VACUNA

MARKIEWICZ, Guillermo Andrés
Integrantes del equipo: ACUÑA, Noelia; DALZOTTO, Gabriela; FABRE, Romina; JENKO, Carolina; PERLO, Flavia; POSADA, Cristina; RODRIGUEZ, Viviana; SILVA, Noelia; TEIRA, Gustavo; TISOCCO, Osvaldo.

Facultad de Ciencias de la Alimentación
Correo de Contacto: markiewiczg@fcal.uner.edu.ar

Resumen:

La tecnología FT-NIR (espectrofotometría infra rojo de Transformada de Fourier) es una metodología de comprobada seguridad, no destructiva y de bajo costo relativo que asociada al desarrollo de ecuaciones de regresión, permitirían predecir diversos parámetros de rendimiento y calidad físico-química en carnes. Esta tecnología sería factible de ser aplicada en líneas industriales por la alta velocidad de procesamiento de datos permitiendo la aplicación de un sistema de clasificación en línea. Diversos autores han probado la capacidad de la tecnología FT-NIR para predecir las características químicas en carnes de distintas especies, obteniéndose buenos coeficientes de determinación en los estudios publicados. El objetivo del presente trabajo fue evaluar el uso de la tecnología FT-NIR para predecir el contenido de proteína, grasa y pH de carne vacuna. Para ello se trabajó con el músculo Longissimus dorsi procedente de 53 animales de las categorías novillo y novillito. A cada muestra se le determinó el espectro de reflectancia con equipo FT-NIR (Bruker, modelo MPA) en dos instancias, primero utilizando el musculo entero y luego picado. Además, se realizaron determinaciones del contenido de proteínas (AOAC, 2007), grasa (AOAC, 2007) y pH (pHmetro con electrodo de punción). Estos resultados analíticos se contrastaron con las curvas de reflectancia obtenidas con las muestras enteras y picadas, a fin de evaluar el método más adecuado de procesamiento de las mismas. Se obtuvieron modelos de regresión múltiple para los parámetros aplicando el método PLS (partial least square). Para evaluar el ajuste del modelo de calibración propuesto se analizó el valor del coeficiente de correlación (r) y el cuadrado medio del error de validación cruzada (RMSECV). Para el músculo entero los valores de r para el contenido de proteína, grasa y pH fueron de 0,61; 0,60 y 0,61 con valores de RMSECV de 0,94; 1,11 y 0,18 respectivamente. Para el caso de la muestra picada los valores de r para el contenido de proteína, grasa y pH fueron de 0,40; 0,67 y 0,69 con valores de RMSECV de 1,14; 1,34 y 0,17 respectivamente. Se puede concluir que los modelos obtenidos parecen ser adecuados para estimar los contenidos de proteína, grasa y pH en carne vacuna, aunque se trata de resultados preliminares que deben ser validados incorporando un mayor número de muestras.