Industria Láctea julio 2014

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[ Contenido ]

JULIO 2014 | VOLUMEN 3, NO. 7 www.alfaeditores.com | buzon@alfa-editores.com.mx

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Tecnología

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Tecnología

Evaluación de la calidad de un yogurt simbiótico desarrollado durante el almacenamiento en refrigeración

Viabilidad de usar espectroscopía de infrarrojo cercano y quimiometría para la detección general de adulteración proteica en yogurt: remoción de variaciones no deseadas en el yogurt puro

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[ Contenido ]

EDITOR FUNDADOR

Ing. Alejandro Garduño Torres DIRECTORA GENERAL

Secciones

Lic. Elsa Ramírez Zamorano Cruz CONSEJO EDITORIAL Y ÁRBITROS

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Editorial Novedades Calendario de Eventos Índice de Anunciantes

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M. C. Abraham Villegas de Gante Dra. Adriana Llorente Bousquets Dra. Consuelo Silvia O. Lobato Calleros Ing. Eduardo Molina Cortina Dr. Francisco Cabrera Chávez Dr. Felipe Vera Solís Dra. Herlinda Soto Valdez Dr. Humberto Hernández Sánchez Dr. J. Antonio Torres Dr. José Pablo Pérez-Gavilán Escalante Dra. Judith Jiménez Guzmán M. C. Ma. del Carmen Beltrán Orozco Dra. Ma. del Carmen Durán de Bazúa Dra. Ma. del Pilar Cañizares Macías Dr. Marco Antonio Covarrubias Cervantes Dr. Mariano García Garibay M. C. Rodolfo Fonseca Larios Dra. Ruth Pedroza Islas Dr. Salvador Vega y León Dr. Santiago Filardo Kerstupp Dra. Silvia Estrada Flores Dr. Valente B. Álvarez DIRECCIÓN TÉCNICA

Q.F.B. Rosa Isela de la Paz G. DIRECCIÓN COMERCIAL

Lic. J. Gerardo Muñoz Lozano PRENSA

Lic. Víctor M. Sánchez Pimentel DISEÑO

Lic. María Teresa Bañales Yerena Lic. Lucio Eduardo Romero Munguía VENTAS

Cristina Garduño Torres Edith López Hernández Juan Carlos González Lora ventas@alfa-editores.com.mx

Objetivo y Contenido La función principal de INDUSTRIA LÁCTEA es dar difusión a los servicios de apoyo que las empresas proveedoras (de materias primas, maquinaria, laboratorios de control de calidad, etc.) ofrecen a la Industria LÁCTEA, a la vez servir de medio para que los técnicos, especialistas e investigadores de las áreas relacionadas con el sector indicado anteriormente, expongan sus conocimientos y experiencias. El contenido de la revista es actualizado debido a la aportación del conocimiento de muchas personas especializadas en el área. Adicionalmente se incluye información tecnológica de aplicación básica y práctica, con la finalidad de que ayude a resolver los problemas que enfrentan los industriales procesadores del ramo.

INDUSTRIA LÁCTEA se edita mensualmente y es una publicación más de ALFA EDITORES TÉCNICOS, S.A. de C.V. Av. Unidad Modelo No. 34, Col. Unidad Modelo, C.P. 09089, México, D.F. Tels./Fax: (55) 55 82 33 42, 78, 96 con 6 líneas. E-mail: buzon@alfa-editores.com.mx o bien nuestra página: www.alfaeditores.com Todos los derechos reservados. Prohibida la reproducción total o parcial, sin permiso escrito del editor. El contenido de los artículos firmados es responsabilidad del autor. El contenido de los artículos sin firma es responsabilidad de la editorial. La veracidad y legitimidad de los mensajes contenidos en los anuncios publicados en esta revista son responsabilidad de la empresa anunciante. Se aceptan colaboraciones. No se devuelven originales. Se acepta intercambio de publicaciones similares.

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[ Editorial ]

Yogurt: pocas versiones, muchos sabores Hace pocos años, la industria láctea vivió una de sus tendencias más llamativas a nivel mundial: el surgimiento de una amplia gama de versiones de yogurt griego, un derivado que afianzó su popularidad en Europa para luego abarcar mercados en todas las latitudes, bajo la idea de que además de poseer una atractiva textura ofrece propiedades benéficas para la salud en comparación con yogures tradicionales.

Las presentaciones cambian, pero un componente que permanece estable y al mismo tiempo dinámico en el yogurt es el sabor, donde según los expertos diez frutas destacan en la solicitud de ingredientes de las plantas industriales, y que en suma representan el 25 por ciento de los sabores de yogurt.

De acuerdo con Ed McIntosh, Gerente de Marketing de la firma de proveeduría Flavorchem (Illinois, Estados Unidos), “la fresa y el arándano siguen liderando el camino”. Mintel Group ha detallado que los sabores de yogurt más vendidos en la Unión Americana son, en efecto, la fresa y el arándano, con 5.79% y 4.04% de participación respectivamente, seguidos por vainilla, durazno, natural, frambuesa, miel, plátano y fresa (combinados), cereza negra, frutos rojos, piña, cereza, lima, limón y plátano, en ese orden.

A pesar de la hegemonía de la fresa y el arándano, las variedades de yogurt con sabor a distintos tipos de berries son las que más han crecido en los últimos tres años de acuerdo con el mismo Mintel Group, pues han llegado a representar el 13.54 por ciento de las ventas según sus datos.

Igualmente la granada está experimentando cierto éxito entre las firmas productoras de

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yogurt, sobre todo cuando se emplea en combinaciones complejas, como la de granada y frambuesa açaí. “Dado que el sabor natural de la granada es a la vez un poco dulce y un poco agrio, funciona también en estos productos”, ha afirmado al respecto Kyle Redfield, Director de Ventas Industriales de la compañía californiana de jugos y granada POM Wonderful.

Asimismo, los sabores a frutas tropicales no dejan de tener consumidores cautivos. Por ello, el coco, la guayaba, las frutas de la pasión y el popular mango siempre tienen lugar en los estantes de yogurts.

Como vemos, aunque las variedades de formulación del yogurt se mantienen estables durante tiempos prolongados, no pasa lo mismo con sus sabores, que no reflejan movimientos mayores pero cuyos requerimientos varían con las ventas, el indicador de la demanda. Por ello, al ser un producto de consumo constante y con muchas oportunidades de desarrollo, dedicamos esta edición de Industria L@ctea al yogurt, atractivo mercado que en nuestro país es liderado por Danone de México y Sigma Alimentos.

Así, exponemos en estas páginas una evaluación de la calidad de un yogurt simbiótico desarrollado durante el almacenamiento en refrigeración, y un trabajo sobre la detección general de la adulteración proteica en el yogurt; además de nuestras prácticas secciones de Novedades y Calendario de Eventos.

Sean bienvenid@s a Industria L@ctea de julio de 2014.

Lic. Elsa Ramírez-Zamorano Cruz Directora General

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Nestlé y Fonterra dan otro rumbo a sus negocios lácteos Lácteos uruguayos van por mercado chino

Novedades

17 plantas de leche uruguayas han sido autorizadas para exportar productos a la República Popular China, segundo destino de los envíos de derivados lácteos del país sudamericano después de Venezuela.

Esta noticia favorable para la industria láctea uruguaya mantendrá las relaciones comerciales del sector con el gigante asiático, cuya importancia económica ha destacado significativamente en meses recientes, toda vez que en el primer trimestre de 2014, de acuerdo con el Instituto Nacional de la Leche (Inale), China importó el 19 por ciento de los lácteos uruguayos.

Las grandes firmas alimentarias Nestlé y Fonterra anunciaron la disolución de los negocios que mantenían en el sector lácteo de Argentina, donde habían establecido un joint venture en los segmentos de leche en polvo, leche líquida y productos refrigerados a través de la razón social Dairy Partners Américas (DPA).

De acuerdo con un comunicado, Nestlé volverá a operar fábricas de leche en polvo en Brasil, Argentina, Ecuador y Colombia, que eran administradas por DPA; mientras que Fonterra mantendrá la posesión del negocio lácteo en Venezuela al asociarse con una firma local.

Para el caso de Brasil la situación es distinta: la sociedad se mantendrá, Fonterra participará con el 51% y Nestlé con el 49% restante.

“En Uruguay, el sector está volcado a la exportación y necesita continuar abriendo mercados para continuar su desarrollo”, celebró al respecto Gabriel Bagnato, Secretario Ejecutivo del Inale.

Biopolis desarrolla probiótico para celiacos La compañía española Biopolis ha desarrollado un nuevo probiótico para ser empleado específicamente en productos para personas que padecen celiaquía. Se trata de Bifidobacterium longum ES-1, el cual se trabajó en colaboración con el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y Corporación Alimentaria Peñasanta (CAPSA) durante cinco años.

Bifidobacterium longum ES-1 destaca por aportar protección a los celíacos, al reducir los marcadores de inflamación y restablecer las alteraciones de su microflora intestinal. Es una bacteria probiótica con patente internacional y licencia exclusiva para Biopolis, que no busca sustituir dietas sin gluten sino complementarlas y aportar un mayor grado de protección a la mucosa intestinal.

En un estudio de intervención doble-ciego y controlado por placebo en celíacos recién diagnosticados que iniciaban la dieta sin gluten, se encontró que el probiótico Bifidobacterium longum ES-1 reduce los parámetros inflamatorios y modifica positivamente la flora intestinal.

Además, no es tóxico y no presenta patologías asociadas a su consumo.

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El XIII Congreso Panamericano de la Leche recibirá a 23 países

La calidad de la leche ha mejorado: OCU

En esta ocasión OCU analizó 40 marcas de leche, frente a las 47 de hace tres años, ahora menos porque algunas desaparecieron o bien no cumplieron los requisitos del análisis de la Organización, estimando una fecha de consumo mínimo de 90 días.

La mejora de la calidad de la leche se centró en tres aspectos. No se detectó la presencia de fosfatos (al contrario que hace tres años), un aditivo empleado para corregir los defectos de un procesado poco adecuado de la leche; sino que tampoco se ubicó la presencia de leche en polvo en ninguna marca, algo que se podía sospechar en cuatro marcas analizadas en 2011; y mejoró en general el tratamiento térmico de la leche, que ahora es menos agresivo y evita los problemas detectados en el pasado, como la degradación de las vitaminas y los aminoácidos esenciales; este problema, aunque no es grave, llegó a aparecer en cuatro marcas.

El secretario general de la FEPALE, Eduardo Fresco León, explicó en un encuentro con autoridades que cada dos años el sector lechero se reúne en un Congreso global para intercambiar experiencias, innovación tecnológica y planificar el rumbo y tendencias de la cadena láctea.

Acompañado por representantes de la Cámara Nacional de Industriales de la Leche (CANILEC), detalló que este evento es el escenario para promover las relaciones comerciales, fortalecer la cooperación entre la comunidad técnica y el mundo empresarial, así como actualizar conocimientos y desarrollo tecnológico. Además, es una importante oportunidad para la presentación de trabajos e investigaciones que estén relacionados con el mundo lácteo, que son de gran interés para las empresas proveedoras de la cadena productiva, agregó.

Novedades

La Organización de Consumidores y Usuarios (OCU, España) realizó un estudio sobre la calidad de la leche que se comercializa localmente, similar al que publicó en 2011. Las conclusiones son claras: la calidad de la leche ha mejorado de forma notable. Los resultados, publicados en la revista “OCU-Compra Maestra” del mes de julio, confirman que las denuncias, estudios y análisis de OCU han ayudado a conseguir que la calidad de los productos mejore.

La Federación Panamericana de Lechería (FEPALE), en coordinación con productores mexicanos, realizará el XIII Congreso Panamericano de la Leche del 8 al 11 de septiembre de 2014 en la ciudad de Querétaro, con la presencia de los principales referentes de toda la cadena láctea del continente y de otras partes del mundo.

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Tecnología

Evaluación de la calidad de un yogurt simbiótico desarrollado durante el almacenamiento en refrigeración

Palabras clave: Bacterias probióticas; capa de alginato; fresa; yogurt agitado.

Quality evaluation of new developed symbiotic yogurt over the storage at refrigerator [N. Moayednia 1]

RESUMEN Dos bacterias probióticas (Lb. acidophilus y B. lactis) se inmovilizaron sobre la capa de alginato de piezas de fresa y se añadieron a un yogurt preparado, batido, sin grasa y dulce. Se evaluaron los parámetros físico-químicos, especialmente el valor de pH, acidez titulable y sinéresis, junto con la viabilidad de las bacterias probióticas de las muestras durante los 8 días de almacenamiento a 5 °C en intervalos de 2 días. Se presentó una disminución significativa en el valor de pH después de 6 y 8 días y la acidez titulable aumentó significativamente después de 8

días. La sinéresis no mostró cambios significativos, probablemente debido a la presencia de la naturaleza higroscópica aplicada de algunos ingredientes en las muestras.

Se identificaron algunas células probióticas libres en la matriz del yogurt de las muestras, debido al fenómeno de migración. La tendencia de disminución de las células incrustadas sucedió de manera más lenta que las libres. Esto podría deberse a los efectos protectores de la capa de alginato sobre la supervivencia de las bacterias probióticas rodeadas por el yogurt.

[ Departamento de Ciencia e Ingeniería de los Alimentos, Facultad de Ingeniería Industrial y Mecánica, Campus Qasvin, Universidad Islámica de Azad, Qazvin, Irán.]

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Novedades Julio 2014 | Industria Lรกctea

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[ Tecnología ] ABSTRACT

INTRODUCCIÓN

Two probiotic bacteria (Lb. acidophilus and B. lactis) were immobilized on the alginate coat of strawberry pieces and were added to the prepared sweet non-fat dietary stirred yogurt. Physico-chemical parameters namely pH value, titratable acidity and synersis along with the viability of probiotic bacteria of the samples were evaluated over the 8 days of storage at 5 ºC at 2 day intervals. A significant decrease in pH value occurred after 6 and 8 days and the titratable acidity significantly increased after 8 days. Synersis did not show significant changes probably due to the presence of applied hygroscopic nature of some ingredients in the samples.

Some free probiotic cells were identified in yogurt matrix of the samples due to the migration phenomenon. The decrease trend of embedded cells happened slower than the free ones. This might be due to the protective effects of alginate coat on the survival of probiotic bacteria surrounded by yogurt.

Las Bifidobacterias y los Lactobacilos podrían considerarse como los probióticos más comunes (Farnworth et al., 2007) que se asocian con el mantenimiento del balance microbiano óptimo en el tracto digestivo con un número de beneficios saludables bien documentados (Akin et al., 2007). Por lo tanto, estos organismos se han incorporado extensivamente a los alimentos lácteos durante la última década y los yogurts que contienen especies de Lactobacillus acidophilus y Bifidobacterium se han comercializado ampliamente (Gilliland, 2003; Shah, 2000).

Key words: Alginate Coat; probiotic bacteria; stirred yogurt; strawberry.

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Diferentes reportes han demostrado que la supervivencia y viabilidad de las bacterias probióticas frecuentemente es baja en el yogurt (Shah, 2000; Vinderola, Bailo y Reinheimer, 2000), y dieron como resultado menos de

[ Tecnología ] 13 107–108 UFC/g diariamente, la ingesta recomendada para los beneficios a la salud (Lourens- Hattingh y Viljoen, 2001). Esto continúa siendo la preocupación tanto de fabricantes como de consumidores y puede resolverse hasta cierto punto al aplicar factores promotores del crecimiento como prebióticos y/o la técnica de encapsulación (Anal y Singh, 2007; Kim et al., 2008; Krasaekoopt et al., 2004; Lakkis, 2007; Özer et al., 2009). En el primer caso, la inulina es uno de los más populares prebióticos utilizados (Özer et al., 2005) en los productos lácteos simbióticos (Holzapful y Schillinger, 2002). Además, las propiedades dietéticas de la inulina justifican su aplicación en los productos dietéticos bajos en grasa como un buen sustituto de grasa (Meyer et al., 2011).

Por otro lado, debido a que las propiedades funcionales del yogurt aumentan con la inulina y las bacterias probióticas añadidas, la adición de fruta mejora positivamente el valor nutricional y el sabor de este producto.

Estos elementos tienen un papel considerable en el consumo y venta de yogurt.

Se han realizado estudios de mayor viabilidad sobre yogurts naturales o simples y muy pocos de ellos han investigado el yogurt que contiene fruta, como se ha hecho en su forma natural (preparación sin fruta).

En este estudio se ha mezclado el conocimiento de encapsulación y la técnica de recubrimiento para inmovilizar las bacterias probióticas (Lb. acidophilus y B. lactis) en la capa comestible (alginato) de fruta (fresa) para incorporarla en el yogurt dietético y mezclado formulado. El yogurt simbiótico de fruta preparado se examinó en cuanto a la viabilidad de las bacterias probióticas y se realizaron análisis físico-químicos a lo largo de la vida útil (8 días) a temperatura de refrigeración (4 °C).

MATERIALES Y MÉTODOS Se utilizaron los siguientes materiales y métodos: fresa fresca (de un mercado local), leche descremada en polvo (Pegah Dairy Industries Co., Irán), inulina (Sigma-Aldrich Inc., Alemania), alginato de sodio de grado alimenticio (Sigma-Aldrich Pte Ltd., Singapur), cloruro de calcio (Merck Co., Alemania), citrato de sodio (Merck Co., Alemania), pectina de bajo metoxilo (30, Provisco Ltd., Suiza), gelatina (220-240, Avizheh, Irán), los cultivos iniciadores liofilizados (Chr. Hansen, Dinamarca) consistieron en La-5 (Lactobacillus acidophilus), Bb-12 (Bifidobacterium lactis) y YC-X11 (Lactobacillus delbrueckii subsp. bulgaricus y Streptococcus thermophilus), caldo MRS (de Man, Rogosa, Sharp) y agar (Merck Co., Alemania).

Preparación de la fresa recubierta con probióticos

Se inocularon exactamente 3 g de cultivos iniciadores La-5 y Bb-12 de manera individual en 50 mL de caldo MRS y posteriormente se

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[ Tecnología ]

incubaron a 37 °C durante 24 horas bajo condiciones aeróbicas y anaeróbicas, respectivamente. Las células activadas se cosecharon mediante centrifugación a 3000 g durante 5 minutos a 25 °C y se lavaron dos veces con solución de Ringer de un cuarto de potencia (Özer et al., 2009).

La solución de alginato de sodio (2% p/v) se preparó mediante la adición gradual de sal de alginato de sodio en agua destilada, seguida del calentamiento a 70 °C mezclando hasta que la solución se volvió clara (Olivas et al., 2007). La solución de cloruro de calcio (2% p/v) se preparó para entrecruzar el polímero de carbohidrato utilizado (alginato de sodio) debido a que los cationes divalentes como Ca2+ se unen preferencialmente al polímero de ácido L-glucurónico del alginato que dio como resultado la producción de un gel de alginato de calcio (Krasaekoopt et al., 2003).

Se preparó una solución de citrato de sodio (1% p/v) para utilizar como agente quelante ya que comparte afinidad por el calcio, por lo que desestabiliza el gel de alginato, lo cual dio como resultado la liberación de las células atrapadas (Krasaekoopt et al., 2003). Antes del inicio del proceso de recubrimiento, las células probióticas lavadas y activadas se mezclaron con soluciones estériles de alginato de sodio.

Se seleccionaron fresas frescas sin signos de daño mecánico o descomposición por hongos

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y se sanitizaron mediante inmersión en solución de hipoclorito de sodio (10 mg/L) durante 4 minutos, se enjuagaron y se secaron por convección de aire natural a 25 °C antes de cortarlas en pequeñas piezas cúbicas. El proceso de recubrimiento incluyó remojar las piezas de fruta en solución de alginato de sodio conteniendo la bacteria probiótica permitiendo la eliminación de la solución residual durante 1 minuto y posteriormente sumergiéndola en la solución de cloruro de calcio durante 2 minutos. Los tres pasos mencionados se realizaron bajo condiciones completamente sanitarias (Olivas et al., 2007). Los resultados finales de este paso fueron las muestras L y B de piezas de fresas recubiertas con Lb. acidophilus y B. lactis, respectivamente.

Preparación del yogurt batido

La composición de la premezcla para el yogurt se presenta en la Tabla 1. Leche descremada en polvo, inulina (Meyer et al., 2011), sacarosa (Chandan y O’Rell, 2006), pectina de bajo metoxilo (Kumar y Mishra, 2004) y gelatina se mezclaron con agua destilada para reconstituir la base láctea. La base láctea preparada en un contenedor de vidrio de 1000 mL se calentó a 85 °C durante 30 minutos al circular en baño de agua caliente y subsecuentemente se enfrió a 43 °C; en este punto se añadió 3% (v/v) de cultivo iniciador YC-X16, de acuerdo con la referencia del fabricante, y se agitó suavemente.

[ Tecnología ] 15 La mezcla inoculada se incubó a 43 °C hasta que el pH disminuyó a 4.60-4.80 y después se enfrió rápidamente a 4 °C en un baño de agua helada. Al inicio del paso de enfriamiento, el yogurt se batió manualmente con una cuchara estéril 6 veces en sentido de las manecillas del reloj y 6 veces en el sentido contrario.

Preparación del yogurt probiótico de fresa final

20 g de muestras de fresas recubiertas con probióticos L y B se añadieron de manera individual a 180 g de yogurt batido elaborado para preparar las muestras de yogurt de fresa final L y B (L y B SY), respectivamente.

Los experimentos se realizaron por triplicado y las muestras preparadas se mantuvieron a 5 °C durante 8 días. Los análisis físico-químicos y microbiológicos se realizaron a lo largo del periodo de almacenamiento en refrigeración en intervalos de 2 días.

Análisis físico-químico

Los valores de pH de las muestras L y B SY se midieron a temperatura ambiente con un pH-metro digital (Hanna Instruments, Amorim, Portugal). La acidez titulable de la parte de yogurt (después de separar las piezas de

INGREDIENTE

(%)

Leche descremada en polvo

12

Sacarosa

10

Inulina

2

Gelatina

0.4

Pectina de bajo metoxilo

0.2

fresa) de las muestras se midió en grados Dornic (AOAC 2002: 947.05).

Tabla 1. Composición

de la premezcla de yogurt.

Para determinar la sinéresis, 20 mL de la parte de yogurt de las muestras se colocaron en un tubo cerrado graduado y se centrifugaron (Sigma 3K-30, Alemania) durante 10 minutos a 669 x g y 20 °C; posteriormente, se determinó el volumen del suero producido.

La sinéresis (%) se midió como mL de suero por 100 mL de muestra inicial (Singh y Muthukumarappan, 2007).

Análisis microbiano

Preparación de las partes de fruta y yogurt de las muestras

Las piezas de fresa recubiertas se separaron de las muestras de L y B SY y se enjuagaron

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[ Tecnología ] con suero estéril de Ringer de un cuarto de potencia para eliminar el suero residual. Se añadieron por separado 25 g de estas piezas de fruta de cada muestra a bolsas estériles Stomacher y se licuaron con 225 mL de solución de citrato de sodio estéril (1% p/v) en un Stomacher (Funke Gerber, Bag Mixer 400, Alemania). Por lo tanto, se obtuvo la primera dilución de la parte de fruta de las muestras (10-1) y se utilizó para la preparación de otras diluciones (en serie) con solución estéril de Ringer de un cuarto de potencia.

Un gramo de la parte de yogurt de cada muestra se diluyó con 99 mL de solución estéril de Ringer de un cuarto de potencia. Se realizaron diluciones subsecuentes en serie de 10 veces con solución estéril de Ringer de un cuarto de potencia.

Método de enumeración

Tabla 2. Valores medios

para las características físico-químicas

de las muestras

durante el periodo de

almacenamiento (n = 3).

a-c

Se utilizó el método de recuento estándar en placa con la técnica de vertido para cuantificar células viables de Lb. acidophilus y B. lactis.

Para la enumeración de las células probióticas de la parte de yogurt y frutas de las muestras se esparció 1 mL de diluciones preparadas en agar MRS y MRS-bilis, respectivamente (Mortazavian et al., 2007). Las incubaciones aeróbicas y anaeróbicas (GasPack system, Merck) de placas relativas de Lb. acidophilus y B. lactis, respectivamente, se realizaron a 37 °C durante 72 horas (Lankaputhra et al., 1996).

Análisis estadístico

Se utilizó análisis de varianza (ANOVA) de una y dos vías para analizar los cambios físico-químicos (valor de pH, acidez titulable y WHC) y microbianos (recuentos celulares probióticos) de las muestras, respectivamente. Se realizó la prueba de diferencia mínima significativa (LSD) para determinar las diferencias significativas con la comparación de los valores medios. Todos los análisis estadísticos se realizaron utilizando el software SPSS (versión 12.0, SPSS Inc, Estados Unidos) con 5% de confianza (p < 0.05).

RESULTADOS Y DISCUSIÓN La Tabla 2 muestra los valores promedio de las características físico-químicas de las muestras L y B SY durante 8 días de almacenamiento a 5 °C. Los valores de pH de las muestras tuvieron una tendencia en disminución del día 0 al día 8 a 5 °C, pero la primera disminución significativa (p < 0.05) se observó en el día 6. La disminución de pH no fue significativa entre los días 6 y 8 del periodo de almacenamiento. Una disminución significativa del valor de 0.29, relativa al primer día se observó al final, lo cual fue lógico debido a la retención de la actividad de β-galactosidasa de células

TIEMPO DE ALMACENAMIENTO (DÍAS)

PH

VALOR TITULABLE (°D)

SINÉRESIS (%)

0

4.82 ± 0.15a

96.83 ± 0.22a

4.80 ± 0.14a

2

4.72 ± 0.12a

100.83 ± 0.27ab

3.56 ± 0.20a

4

4.69 ± 0.15ac

104.66 ± 0.21ab

2.88 ± 0.19a

6

4.59 ± 0.18bc

106.83 ± 23ab

2.81 ± 0.21a

8

4.53 ± 0.09b

110.83 ± 28bc

2.48 ± 0.17a

Las medias en la misma columna seguidas de diferentes letras fueron significativamente diferentes.

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[ Tecnología ] 17 viables o no viables de las bacterias iniciadores del yogurt, especialmente Lb. bulgaricus con el almacenamiento en refrigeración (Hughes y Hoover, 1995).

La acidez titulable de las muestras durante el periodo de almacenamiento tuvo una tendencia en aumento. Con relación al día 0, el aumento significativo del valor de 14.16 se obtuvo al final del periodo de almacenamiento y alcanzó los 110.83 °D (p < 0.05).

Este aumento en la acidez titulable junto con la disminución mencionada del valor de pH es totalmente explicable debido a la actividad de L. bulgaricus en el yogurt.

Aunque la incompatibilidad de sus cambios significativos podría atribuirse a la presencia de una fruta ácida como la fresa en las muestras. Se explicó la actividad de Lb. bulgaricus durante el periodo de almacenamiento de las muestras de yogurt en la presencia de sacarosa (Gauueb et al., 1979) y estabilizantes (Kumar y Mishra, 2004).

la sinéresis en el yogurt por la contracción de la estructura del gel de proteína, pero en las muestras de yogurt batido, como las utilizadas en este estudio, la presencia de gelatina (Lal et al., 2006), inulina (Akinet et al., 2007), pectina de bajo metoxilo y alginato en las muestras fueron la causa principal de la ausencia de sinéresis durante los 8 días de almacenamiento (Everrett y Mc Leod, 2005).

Los valores de sinéresis de las muestras presentaron una tendencia en disminución durante el periodo de almacenamiento, pero no fueron estadísticamente significativos (p > 0.05). Éste podría ser el resultado de (a) los cambios no significativos de los valores de pH y acidez titulable de las muestras y (b) la naturaleza higroscópica de la gelatina y la pectina de bajo metoxilo en el yogurt además del alginato de calcio y el recubrimiento de la fresa. El aumento de la acidez y la disminución de los valores de pH causaron

Los recuentos viables de los probióticos incrustados en una capa de alginato de las piezas de fresa en las muestras L y B SY, durante el periodo de 8 días de almacenamiento a temperatura de refrigeración, se muestran en la Tabla 3.

Los recuentos viables de Lb. acidophilus incrustado mostró una ligera disminución durante los 8 días de almacenamiento en

Tabla 3. Valores medios

TIEMPO DE ALMACENAMIENTO (DÍAS)

BACTERIAS PROBIÓTICAS (LOG UFC/ML)

0

2

4

6

8

L. acidophilus

10.63 ± 0.25a

10.39 ± 0.31ab

10.26 ± 028ab

9.91 ± 0.20abc

9.56 ± 18c

B. lactis

10.93 ± 0.35a

9.93 ± 0.41b

9.58 ± 0.25c

9.27 ± 0.27d

8.74 ± 0.37e

a-e

para los recuentos de bacterias probióticas

incrustadas en el

recubrimiento de

las fresas durante el periodo de

almacenamiento (n = 3).

Las medias en la misma fila seguidas de diferentes letras fueron significativamente diferentes (p < 0.05).

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[ Tecnología ] refrigeración. La primera disminución significativa (p < 0.05) fue de 0.72 log UFC/mL, que se evaluó entre los días 0 y 6. Esta disminución significativa alcanzó los 1.10 UFC/ mL en el día 8. Se debe mencionar que los recuentos viables de estas bacterias entre los días 4 y 8 se evaluaron como estadísticamente significativos (p < 0.05).

La disminución de la viabilidad de B. lactis en el recubrimiento de las piezas de fruta en la muestra B SY ocurrió en mayor proporción. Las diferencias de los recuentos viables de B. lactis entre el día 0 y los días 2, 4, 6 y 8 fueron 1.00, 1.35, 1.66 y 2.19 log UFC/mL, respectivamente; todos se evaluaron como estadísticamente significativos (p < 0.05).

Por otro lado, todos los resultados obtenidos para cada día de evaluación mostraron una disminución significativa con respecto a los descubrimientos anteriores.

Figura 1. Cambios en las bacterias probióticas

incrustadas en el

recubrimiento de

fresas rodeadas de

yogurt durante 8 días de almacenamiento

Bacteria probiótica (log cfu / mL)

en refrigeración.

11

Lb. acidophilus 10.5

B. lactis 10 9.5 9 8.5 0

2

4

6

8

Tiempo de almacenamiento (días) Tabla 4. Valores medios para los recuentos de bacterias

Los resultados de esta sección (Figura 1) indican el papel protector parcial del alginato de calcio al proteger las bacterias probióticas en un medio ácido. Esto se debe a los poros (< 17 mm) del gel de alginato de calcio (Krasaekoopt et al., 2004) que permite la difusión de iones H+, lo cual afecta subsecuentemente la viabilidad de las bacterias probióticas incrustadas (Trindade y Grosso, 2000; Sultana et al., 2000; Anal y Singh, 2007). La probable migración de las bacterias probióticas del recubrimiento de alginato de calcio de las piezas de fresa se evaluó mediante la enumeración de probióticos en la parte de yogurt de las muestras en los días 2, 4, 6 y 8 de almacenamiento en el refrigerador (Tabla 4).

Las enumeraciones iniciales de Lb. acidophilus y B. lactis libres en la matriz de yogurt de las muestras L y B SY, en el día 2, fueron 4.29 y 4.52 log UFC/mL, respectivamente. Los recuentos viables de ambas bacterias mostraron una disminución significativa entre dos evaluaciones sucesivas en cada muestra (p < 0.05). Las mayores disminuciones significativas se observaron entre los días 2 y 8, que fueron 1.00 y 1.73 log UFC/mL para Lb. acidophilus y B. lactis, respectivamente (Figura 2). La identificación de las células probióticas libres y viables en la matriz de yogurt de las muestras muestra la permeabilidad del lecho de alginato de calcio, que permite la migración de células probióticas de su estructura porosa (Trindade y Grosso, 2000; Sultana et al., 2000). El medio ácido del

probióticas liberadas viables en la matriz del yogurt (n = 3).

BACTERIAS PROBIÓTICAS (LOG UFC/ML)

a-d

TIEMPO DE ALMACENAMIENTO (DÍAS) 2

4

6

8

L. acidophilus

4.29 ± 0.11a

4.09 ± 0.20b

3.70 ± 0.32c

3.29 ± 0.13d

B. lactis

4.52 ± 0.22a

4.10 ± 0.10b

3.72 ± 0.18c

2.79 ± 0.08d

Las medias en la misma fila seguidas de diferentes letras fueron significativamente diferentes (p < 0.05).

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yogurt ayuda al deterioro gradual del lecho de alginato, que da como resultado la liberación más fácil de los probióticos incrustados (Chan y Zhang, 2005). La disminución de las bacterias probióticas libres y viables en la matriz de yogurt de las muestras se puede atribuir a la presencia de ácidos orgánicos como el ácido láctico del yogurt y probablemente el ácido cítrico liberado de la fresa al medio exterior, los efectos osmóticos altos del medio debido a la presencia de sacarosa, inulina, gelatina y pectina en las muestras, el efecto del choque de frío inducido durante el almacenamiento refrigerado (Moayednia et al., 2009) y la insuficiencia de los grupos amino libres y los factores de crecimiento en el medio, especialmente para B. lactis ( Schlillinger et al., 1999).

CONCLUSIÓN Este estudio abarcó el nuevo método de preparación del yogurt de fresa probiótico con base en el conocimiento sobre la encapsulación y la técnica de recubrimiento, con el objetivo de ayudar a la viabilidad de las bacterias probióticas en el yogurt simbiótico. Además de los cambios esperados de los valores de pH y la acidez titulable en los productos de yogurt, la sinéresis no mostró cambios significativos debido a la inulina, gelatina, pectina de bajo metoxilo y alginato aplicados en las muestras. El recuento viable de las células probióticas incrustadas disminuyó durante el periodo de almacenamiento debido a la matriz ácida del medio de yogurt y/o la migración de las células de estructura porosa del recubrimiento de alginato de calcio al yogurt del entorno. Las tendencias de disminución de las células probióticas libres en el yogurt fueron más rápidas que las incrustadas quizá debido al efecto protector del recubrimiento de alginato sobre la viabilidad

Bacteria probiótica (log cfu / mL)

[ Tecnología ] 19 5

Lb. acidophilus 4.5

B. lactis

4 3.5 3 2.5 2

4

6

8

Tiempo de almacenamiento (días)

de las células incrustadas, en comparación con las células libres expuestas. Considerando la importancia de la viabilidad de las células probióticas en los productos probióticos, los recuentos viables de Lb. acidophilus y B. lactis en los productos finales estudiados se mantuvieron por encima del mínimo recomendado.

Figura 2. Cambios

de las bacterias

probióticas liberadas y

viables en la matriz de

yogurt de las muestras

durante los 8 días de almacenamiento en refrigeración.

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Tecnología

{22} Viabilidad de usar espectroscopía de infrarrojo cercano y quimiometría para la detección general de adulteración proteica en yogurt: remoción de variaciones no deseadas en el yogurt puro The feasibility of using near-infrared spectroscopy and chemometrics for untargeted detection of protein adulteration in yogurt: removing unwanted variations in pure yogurt [Lu Xu 1, Si-Min Yan 1, Chen-Bo Cai 2, Zhen-Ji Wang 2 y Xiao-Ping Yu 1]

[ Laboratorio de Biometrología e Inspección y Cuarentena de Zhejiang, Escuela de Ciencias de la Vida, China Jiliang University, 1

2

Xueyuan Street, Distrito Educativo Xiasha Higher, Hangzhou 310018, China.

Departamento de Química y Ciencias de la Vida, Chuxiong Normal University, Luchengnan Road, Chuxiong 675000, China.

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]

{23}

Se realizó la detección general de la adulteración proteica en el yogurt chino utilizando la espectroscopía de infrarrojo cercano (NIR) y las técnicas quimiométricas de modelado de clase. Se prepararon sesenta muestras de yogurt con leche fresca y pura del mercado local y se elaboraron 197 muestras adulteradas las cuales se prepararon mezclando los ingredientes del yogurt puro con gelatina comestible, gelatina industrial y proteína de soya en polvo, que se utilizan frecuentemente para la adulteración del yogurt. Se utilizó un modelo propuesto recientemente de mínimos cuadrados parciales de una clase (OCPLS, por sus siglas en inglés) para modelar el espectro NIR de los ingredientes del yogurt puro y analizar los futuros. Para

mejorar los espectros puros, se utilizó la proyección ortogonal (OP) de dichos espectros en el espectro del agua pura y la transformación de variables normales estándar (SNV) para eliminar variaciones espectrales no deseadas. El mejor modelo se obtuvo con el pre-procesamiento de la OP con sensibilidad de 0.900 y especificidad de 0.949.

Además, las adulteraciones del yogurt con 1% (p/p) de gelatina comestible, 2% (p/p) de gelatina industrial y 2% (p/p) de proteína de soya en polvo se pueden detectar de manera segura mediante el método propuesto.

Este estudio demuestra el potencial de combinar la espectroscopía NIR y el OCPLS como una herramienta de detección general para la adulteración proteica en el yogurt.

Tecnología

RESUMEN

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24

[ Tecnología ]

with sensitivity of 0.900 and specificity of 0.949. Moreover, adulterations of yogurt with 1% (w/w) edible gelatin, 2% (w/w) industrial gelatin, and 2% (w/w) soy protein powder can be safely detected by the proposed method. This study demonstrates the potential of combining NIR spectroscopy and OCPLS as an untargeted detection tool for protein adulteration in yogurt.

ABSTRACT

INTRODUCCIÓN

Untargeted detection of protein adulteration in Chinese yogurt was performed using near-infrared (NIR) spectroscopy and chemometrics class modelling techniques. Sixty yogurt samples were prepared with pure and fresh milk from local market, and 197 adulterated yogurt samples were prepared by blending the pure yogurt objects with different levels of edible gelatin, industrial gelatin, and soy protein powder, which have been frequently used for yogurt adulteration. A recently proposed one-class partial least squares (OCPLS) model was used to model the NIR spectra of pure yogurt objects and analyze those of future objects. To improve the raw spectra, orthogonal projection (OP) of raw spectra onto the spectrum of pure water and standard normal variate (SNV) transformation were used to remove unwanted spectral variations. The best model was obtained with OP preprocessing

Actualmente, la preocupación pública creciente sobre la ingesta de calorías y grasa ha aumentado la demanda de alimentos bajos o reducidos en grasa [1, 2]. El yogurt, un producto lácteo tradicional producido por la fermentación bacteriana de la leche con un cultivo iniciador de Streptococcus salivarius ssp. thermophilus y Lactobacillus delbrueckii ssp. Bulgaricus, se ha vuelto muy popular por su contenido reducido de grasa, textura especial, gusto y sabor fuerte, así como sus beneficios nutricionales y saludables, más allá de los de la leche [3-5]. En China, el mercado de yogurt constituye un segmento con gran potencial para la expansión. En 2003, el consumo de yogurt y sus bebidas relacionadas se estimó en 11% de la producción total de lácteos en China [6].

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Aunque muchas personas en China prefieren el yogurt y sus productos relacionados, diversas adulteraciones en la leche y los

[ Tecnología ] 25

productos de yogurt han generado gran preocupación pública sobre la calidad y seguridad del yogurt. Desde 2007, una serie de escándalos sobre la adulteración y contaminación de los productos lácteos con melamina y otros compuestos como el ácido cianúrico, amilina y amilida han presentado grandes retos para los departamentos de supervisión de calidad alimentaria en China [712]. Para lidiar con la crisis, se desarrollaron numerosos métodos de análisis específicos para detectar la melamina y sus análogos en los productos lácteos, incluyendo cromatografía de líquidos [13, 14], cromatografía de gases [15], espectroscopía Raman de láser [16], inmunoensayo [17], análisis electroquímico [18], análisis de inyección de flujo [19] y espectroscopía infrarroja [20, 22], entre otras [23, 25]. Sin embargo, cada vez están surgiendo nuevos reportes sobre adulteraciones con ingredientes ilegales diferentes a la melamina y sus análogos. Un problema reciente son las adulteraciones del yogurt con proteínas no lácteas, incluyendo proteínas vegetales en polvo, gelatina comestible e incluso gelatina industrial [26]. Obviamente, si únicamente se confía en los métodos de análisis, las adulteraciones estarían fuera de control y el análisis estaría atrapado en un ciclo de “adulteración, análisis específico y nuevas adulteraciones”, etcétera. Por lo tanto, se requieren métodos generales de detección para permitir el análisis de los productos lácteos para un rango de adulterantes conocidos y desconocidos [27].

La detección general de las adulteraciones es un problema típico de las técnicas quimiométricas de modelado de clase [28, 29], que busca responder la pregunta de si una clase buscada debería aceptar o rechazar una muestra nueva (por ejemplo, yogurt puro y auténtico). Un modelo de clase procede de la siguiente manera: (1) se recolectan objetos representativos de la clase objetivo y se miden sus señales características, (2) un modelo de clase se capacita con base en las señales medidas para describir la distribución de objetos auténticos, y (3) el modelo de clase analiza y predice un objeto nuevo. Algunos problemas importantes se deben considerar cuando se desarrolla un modelo de clase. En primer lugar, para asegurar la sensibilidad del modelo de clase, se debe recolectar un conjunto de entrenamiento para incluir la mayoría si no es que todas las variaciones importantes de los productos auténticos [30]. En segundo lugar, la especificidad del modelo de clase se debe validar al predecir objetos futuros.

Como método rápido de análisis, la espectroscopía de infrarrojo cercano (NIR) se ha utilizado ampliamente en el control de calidad de los alimentos por algunas ventajas sobre los métodos de análisis químico tradicional [31-34]: (1) preparación de muestras nula o limitada, (2) menor tiempo y costo de análisis, (3) potencial de análisis no destructivo y en línea, y (4) capacidad de caracterizar simultáneamente múltiples componentes químicos. Por lo tanto, el objetivo de este estudio fue desarrollar un método rápido de identificación de la adulteración de proteínas del yogurt chino mediante espectroscopía NIR difusa y técnicas quimiométricas de modelado de clase. Se utilizó un modelo parcial de mínimos cuadrados de una clase recientemente propuesto [35, 36] para modelar muestras auténticas de yogurt.

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26

[ Tecnología ] MATERIALES Y MÉTODOS Muestras de yogurt puro y adulterado

Tabla 1. Muestras

analizadas de yogurt puro y adulterado.

a

Se recolectaron muestras de leche fresca de lecherías locales y se calentaron a aproximadamente 80 °C para matar cualquier bacteria no deseada. Posteriormente se enfrió a 40 °C y se añadió un cultivo bacteriano iniciador; se mantuvo la temperatura durante 12 horas para permitir la fermentación en un fermentador. El cultivo iniciador prescrito (Hecan, Changzhou, China) incluyó Streptococcus salivarius ssp. thermophilus y Lactobacillus delbrueckii ssp. Bulgaricus. La fermentación

finalizó guardando las muestras de yogurt a -4 °C y adulterándolas, y se realizaron las medidas de NIR a las 12 horas. Las muestras de yogurt adulteradas se prepararon mezclando las muestras puras anteriores al azar con diferentes niveles de soluciones adulterantes, incluyendo gelatina comestible (Pucheng, Hangzhou, China), gelatina industrial (Hengtong, Foshan, China), y proteína de soya en polvo (Jichuan, Hangzhou, China). El espesor de los objetos de yogurt puro y adulterado se mantuvo aproximadamente igual al añadir agua pura, que es la práctica común de la adulteración de proteínas. La información sobre las 60 muestras puras y 197 muestras adulteradas de yogurt se muestra en la Tabla 1.

NO.

ADULTERANTEA

NIVEL DE ADULTERACIÓN (PESO/PESO)

TAMAÑO DE MUESTRA

1

A0

0

17

2

A0

0

25

3

A0

0

18

4

A1

1%

12

5

A1

2%

14

6

A1

3%

14

7

A1

4%

15

8

A1

6%

15

9

A1

8%

13

10

A2

0.5%

14

11

A2

1%

9

12

A2

2%

12

13

A2

3%

13

14

A2

5%

15

15

A3

0.5%

10

16

A3

1%

10

17

A3

2%

10

18

A3

3%

10

19

A3

5%

11

A0: yogurt puro; A1: gelatina comestible; A2: gelatina industrial; A3: proteína de soya en polvo.

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[ Tecnología ] 27

Obtención del espectro NIR

El espectro de reflectancia difusa NIR de las muestras de yogurt puro y adulterado se midió en el rango espectral de 4000 a 12000 cm-1 en un espectrómetro TENSOR37 FTIR (Bruker Optics, Ettlingen, Alemania) utilizando el software OPUS. Todos los espectros se midieron en un vaso de cuarzo con un detector de PbS y un fondo interno dorado como referencia.

La profundidad del yogurt dentro del vaso de cuarzo fue de aproximadamente 5 cm. La resolución fue de 8 cm-1 y el intervalo de análisis fue de 3.857 cm-1. Por lo tanto, cada espectro tuvo 2074 puntos de datos individuales para el análisis multivariado. Se realizaron 64 análisis de cada objeto y más análisis no mejoraron la calidad de la señal significativamente. El espectro de agua pura se obtuvo al promediar las cinco mediciones repetidas de las membranas de agua sobre el fondo interno dorado.

Pre-procesamiento y división de los datos

Para asegurar la especificidad de los modelos de clase y detectar los adulterantes potenciales, se debieron eliminar o reducir las variaciones innecesarias en las muestras de clase específica. Debido a que el agua tiene fuerte absorbancia en el rango NIR, las variaciones de agua en la leche y durante la producción, transporte, almacenamiento y procesamiento del yogurt pueden causar grandes variaciones de señal en las muestras de yogurt puro, lo cual podría hacer que un modelo de clase acepte erróneamente más ingredientes de yogurt adulterado. Por lo tanto, para eliminar la influencia de variaciones de agua, el espectro de los objetos tanto de entrenamiento como de predicción se proyectó de manera ortogonal (OP) en el espacio complementario del espectro de agua de la siguiente manera:

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28

[ Tecnología ] Xnuevo = (I – ss+)Xpuro’ 2) Donde “+” denota la matriz pseudoinversa, respectivamente. Xpuro y Xnuevo son los vectores de los espectros puros y pre-procesados de una sustancia y s es el espectro del agua pura, respectivamente. El variado normal estándar [37] se diseñó originalmente para reducir los efectos de dispersión en el espectro, pero también se probó que era efectivo al corregir la interferencia causada por las variaciones y al reducir el espectro de fondo. Por lo tanto, también se utilizó la transformación SNV como una opción de pre-procesamiento.

Se requiere capacitación representativa y grupos de predicción para capacitar y validar un modelo de clase; en este estudio, se utilizó el algoritmo DUPLEX [38] para dividir los ingredientes analizados en un grupo de capacitación y uno de prueba. El algoritmo DUPLEX procede como se muestra a continuación: (1) se eligieron las dos muestras con mayor distancia euclidiana y se colo-

caron en el grupo de capacitación, (2) los dos objetos con mayor distancia entre las muestras restantes se colocaron en el grupo de prueba, y (3) se repitieron los pasos 1 y 2 hasta que uno haya obtenido tantos objetos de prueba como se pre-definió. Al seleccionar de manera alternativa las muestras más alejadas para el grupo de capacitación y de prueba, el DUPLEX puede obtener dos grupos de datos casi con distribuciones iguales en el espacio experimental.

Técnica de modelado de clase

Se utilizó el OCPLS para desarrollar un modelo de clase para las muestras de yogurt puro. El OCPLS equilibra las varianzas explicadas y la compacidad de la clase objetivo al proyectar cada objeto de capacitación en el promedio de clase. Con una matriz X de capacitación (n entre p) incluyendo las características p de los objetos n de la clase objetivo, el OCPLS trabaja en el marco de la regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS) como se muestra a continuación:

1 = XbPLS + e 2)

Donde cada elemento del vector de respuesta 1 (n por 1) es 1, bPLS (p por 1) es el vector del coeficiente de regresión y e (n por 1) denota los errores de regresión. Se debe notar que los datos de capacitación X no se deben centrar en las columnas; de otra manera, todos los indicadores serían ortogonales al vector de respuesta 1.

Se puede asumir que los errores del modelo e tienen una distribución normal y su desviación estándar se puede ver como una medida de la dispersión de clase-objetivo.

La desviación estándar de e se puede calcular como los errores de predicción de la validación cruzada de Monte Carlo (MCCV) [39].

Debido al nivel de significancia, α, el inter-

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[ Tecnología ] 29 valo de confianza 1-α del valor de respuesta de predicción (yun) para aceptar una nueva muestra se puede calcular como: (1– μе – z1– α/2 • σ,1 – μе + z1– α/2 • σ), (3) Donde z1– α/2 es el valor crítico de la distribución normal estándar, µe es la media de e y σ es la desviación estándar del error del modelo calculado mediante MCCV. Para evaluar el rendimiento de los modelos de clase, se utilizó la sensibilidad (Sens) y la especificidad (Spec) de la predicción de la siguiente manera:

cual podría atribuirse a los altos contenidos y la fuerte absorbancia del agua. Debido a la superposición de los picos, los espectros puros tienen una resolución baja y las variaciones de espectros causadas por otros componentes químicos se ocultaron seriamente por las bandas de absorbancia del agua. Por lo tanto, se requiere el pre-procesamiento de los espectros adecuados para eliminar las variaciones espectrales innecesarias debido al agua y resaltar las variaciones espectrales causadas por los adulterantes.

Figura 1. Espectro puro

típico mediante NIR de los objetos de yogurt puro y el

espectro de agua pura.

Yogurt puro

TP , Sens = TP + FN

1

TN , TN + FP

Donde TP, FN, TN y FP denotan los números de positivos reales, falsos negativos, negativos reales y falsos positivos, respectivamente. Los objetos de yogurt puro y adulterado se denotaron como positivos y negativos, respectivamente.

Absorbancia

Spec =

1.5

0.5

0

-0.5 -1 4000

5000

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

7000

8000

9000

10000

11000

12000

10000

11000

12000

Número de onda (cm ) -1

Yogurt puro 0.4 0.35 0.3

Absorbancia

Los espectros puros de NIR del yogurt puro y el agua se muestran en la Figura 1. La Figura 2 demuestra el espectro puro de los objetos del yogurt adulterado como diferentes niveles de gelatina comestible, gelatina industrial y proteína de soya en polvo.

En cada sub-gráfica de la Figura 2, se añadió un cambio para diferenciar los niveles de adulteración. Como se demuestra en las Figuras 1 y 2, el espectro de las muestras de agua pura y de yogurt puro y adulterado tienen casi las mismas bandas de absorbancia en un rango de 4000-12000 cm-1, lo

6000

0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 4000

5000

6000

7000

8000

9000

Número de onda (cm ) -1

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30

[ Tecnología ]

Figura 2. Espectro promedio de NIR de los objetos de yogurt adulterados con

diferentes niveles de gelatina comestible, gelatina industrial y proteína de soya

en polvo. Se añadió un cambio para diferenciar los niveles de adulteración y un cambio más grande corresponde a un nivel más alto de adulteración.

Absorbancia

Yogurt adulterado con gelatina comestible

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000

11000

12000

11000

12000

Número de onda (cm-1)

Absorbancia

Yogurt adulterado con gelatina industrial

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000

Número de onda (cm-1)

Absorbancia

Yogurt adulterado con proteína de soya en polvo

4000

5000

6000

7000

8000

9000

Número de onda (cm ) -1

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10000

11000

12000

Los espectros transformados por SNV se muestran en la Figura 3. El SNV puede reducir algunas variaciones espectrales mientras potencia otras. Todos los espectros puros también se proyectaron en el espacio de complemento ortogonal del espectro de agua. La Figura 4 demuestra el espectro OP de los objetos de yogurt puros y adulterados. Posteriormente, se utilizó el algoritmo DUPLEX para dividir las 60 muestras de yogurt puro en un grupo de capacitación de 40 muestras y un grupo de muestra de 20 muestras. Las 197 muestras de yogurt adulterado se utilizaron como muestras de prueba “negativas” para probar la especificidad del modelo de clase. Por lo tanto, el grupo de capacitación tenía 40 objetos de yogurt “positivos” (puros) y el grupo de prueba incluyó 20 objetos “positivos” y 197 “negativos” (adulterados). Con base en los espectros puros, transformados por SNV y OP, se desarrollaron modelos OCPLS y se evaluó el rendimiento del modelo mediante la sensibilidad y la especificidad obtenidas de la predicción de los objetos de prueba. El MCCV con 10% de las muestras excluidas se utilizó para determinar el número de variables latentes y el número repetido fue 100.

Se examinó la suma de cuadrados del valor de predicción (PRESS) por MCCV y se determinó el número de componentes para conseguir un valor bajo de PRESS, y ya que más componentes no pudieron reducir el valor de PRESS significativamente.

El nivel de significatncia de OCPLS se estableció en 0.05. Los resultados de capacitación y predicción de los modelos OCPLS se resumieron en la Tabla 2. Como se observa en la Tabla 2, el pre-procesamiento de los espectros SNV y OP puede mejorar la especificidad de los modelos de clase al reducir las variaciones no deseadas causadas por la absorbancia del agua y los antecedentes.

El mejor modelo se basó en el espectro OP

[ Tecnología ] 31 Yogurt adulterado con gelatina comestible (SNV) 2

1.5

1.5

1

1

0.5

0.5

Absorbancia

Absorbancia

Yogurt puro (SNV) 2

0 -0.5

-0.5 -1

-1 -1.5 4000

0

5000

6000

7000

8000

9000

10000

11000

-1.5 4000

12000

5000

6000

8000

9000

10000

11000

12000

Yogurt adulterado con proteína de soya en polvo (SNV) 2

1.5

1.5

1

1

0.5

0.5

Absorbancia

Absorbancia

Yogurt adulterado con gelatina industrial (SNV) 2

0 -0.5 -1 -1.5 4000

7000

Número de onda (cm-1)

Número de onda (cm-1)

0 -0.5 -1

5000

6000

7000

8000

9000

10000

11000

12000

-1.5 4000

5000

6000

Número de onda (cm-1)

con sensibilidad de 0.900 y especificidad de 0.949, respectivamente. Los resultados de predicción obtenidos con el espectro OP se demostraron en la Figura 5. En esta Figura 5 se acomodaron las muestras de yogurt adulteradas de acuerdo con un nivel ascendente de adulteración. Con los espectros OP y de pre-procesamiento, las muestras erróneamente aceptadas (falsos positivos) tuvieron una concentración de adulteración de 0.5% para gelatina comestible, 1% para gelatina industrial y 1% para proteína de soya en polvo, respectivamente. Además, la distancia de un objeto adulterado hacia el valor crítico aumenta con el nivel de adulteración, indicando que la identificación de niveles

7000

8000

9000

10000

11000

12000

Número de onda (cm-1)

mayores de adulteración, es decir, 1% gelatina comestible, 2% gelatina industrial y 2% proteína de soya en polvo, se puede detectar de manera segura.

Figura 3. Espectro típico NIR

transformado por

SNV de los elementos

de yogurt adulterados

con diferentes niveles

de gelatina comestible,

gelatina industrial y

CONCLUSIONES

proteína de soya en polvo.

La espectroscopía NIR en combinación con un recientemente propuesto método quimiométrico de modelado de clase, OCPLS, ha demostrado mucho potencial para desarrollar la detección “general” para la adulteración de proteína en las muestras de yogurt chino. En las condiciones experimentales actuales, las adulteraciones con gelatina comestible (1%),

Julio 2014 | Industria Láctea

[ Tecnología ]

32

Yogurt adulterado con gelatina comestible (OP) 0.3

0.1

0.2

0.05

0.1

0

0

Absorbancia

Absorbancia

Yogurt puro (OP) 0.15

-0.05 -0.1 -0.15 -0.2 4000

-0.1 -0.2 -0.3

5000

6000

7000

8000

9000

10000

11000

-0.4 4000

12000

5000

6000

Número de onda (cm ) Yogurt adulterado con gelatina industrial (OP)

9000

10000

11000

12000

Yogurt adulterado con proteína de soya en polvo (OP) 0.4

0.15

0.3

0.1

0.2

0.05

Absorbancia

Absorbancia

8000

Número de onda (cm )

0.2

0 -0.05 -0.1

0.1 0 -0.1 -0.2

-0.15 -0.2 4000

7000

-1

-1

5000

6000

7000

8000

9000

10000

11000

-0.3 4000

12000

5000

6000

Número de onda (cm-1)

7000

8000

9000

10000

11000

12000

Número de onda (cm-1)

Figura 4. Espectro típico NIR ortogonalmente proyectado (OP) de

los objetos de yogurt adulterado con diferentes niveles de gelatina

comestible, gelatina industrial y proteína de soya en polvo. Todos los

espectros se proyectaron en el espacio de complemento ortogonal del espectro de agua.

Tabla 2. Resultados

de predicción de los

modelos OCPLS para los objetos de yogurt puro y adulterado.

PRE-PROCESAMIENTO

LVSA

YOGURT PURO

A1

A2

A3

SENSIBILIDADB

ESPECIFICIDADC

Espectro puro (µ = 0.0998, σ = 0.00644)d

7

3e

12

6

16

0.850 (17/20)

0.827 (163/197)

SNV (µ = 1.0004, σ = 0.00621)

5

2

3

5

8

0.900 (18/20)

0.919 (181/197)

OP (µ = 1.0001, σ = 0.00592)

5

2

2

3

5

0.900 (18/20)

0.949 (187/197)

El número de componentes PLS b Los números en los paréntesis denotan TP/(TP + FN) c Los números en los paréntesis denotan TN/(TN + FP) d Parámetros del modelo e Número de objetos que se predijeron erróneamente a

Industria Láctea | Julio 2014

[ Tecnología ] 33 Figura 5. Resultados de capacitación y de predicción obtenidos

Yogurt puro de capacitación

mediante el espectro proyectado ortogonalmente (OP) y el modelo

1.015

OCPLS de 5 componentes. Para los objetos adulterados, los niveles

de adulterantes, gelatina comestible (1%, 2%, 3%, 4%, 6% y 8%),

gelatina industrial (0.5%, 1%, 2%, 3%, y 5%) y proteína de soya en

polvo (0.5%, 1%, 2%, 3%, y 5%) se acomodan en orden ascendente a lo largo del eje x (objeto).

1.005

Yogurt puro de predicción 1.015

1

1.01

0.995

0.99

0.985 0

5

10

15

20

25

30

35

40

Objeto

Respuesta de predicción

Respuesta de predicción

1.01

Yogurt de predicción adulterado con gelatina comestible

1.12

0.995

0.985 0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

Objeto

1.1 1.08

Yogurt de predicción adulterado con gelatina industrial 1.08

1.06

1.07 1.04

1.06

1.02 1 0.98 0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

Objeto Yogurt de predicción adulterado con proteína de soya en polvo

Respuesta de predicción

Respuesta de predicción

1

0.99

1.14

1.05 1.04 1.03 1.02 1.01 1

1.25

0.99 0.98 0

1.2

Respuesta de predicción

1.005

10

20

30

40

50

60

70

Objeto 1.15

1.1

1.05

1

0.95 0

10

20

30

40

50

60

gelatina industrial (2%) y proteína de soya en polvo (2%) se pueden detectar mediante OCPLS con el pre-procesamiento adecuado de los espectros. Los resultados demuestran que la proyección ortogonal de los espectros puros en los espectros del agua pura es útil para eliminar las variaciones no deseadas. Si las variaciones dentro de la clase se controlan de manera efectiva, se puede mejorar la especificidad del modelo y se pueden detectar niveles menores de adulterantes.

Objeto

Julio 2014 | Industria Láctea

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{37}

Calendario de Eventos SPECIALITY & FINE FOOD FAIR 2014 7 al 9 de Septiembre Sede: London Olympia, Londres, Inglaterra Organiza: Fresh Montgomery Teléfono: (020) 7886 3066 E-mail: keterina.albanese@freshmontgomery.co.uk Web: www.specialityandfinefoodfairs.co.uk El evento definitivo para la exhibición de alimentos y bebidas artesanales a compradores profesionales de alta calidad. Conoce a tiendas de delicatessen, centros de productos agrícolas, minoristas independientes, restaurantes, hoteles, empresas de catering y comerciantes que están mirando a las fuentes de “la buena comida”.

WORLDFOOD ISTANBUL (ANTES GIDA) 2014 Feria Internacional de Alimentos, Bebidas y Tecnologías para su Procesamiento 9 al 12 de Octubre Sede: CNR, Estambul, Turquía Organiza: ITE Group Teléfono: +90 (212) 291 8310 Fax: +90 (212) 240 4381 E-mail: info@ite-turkey.com Web: www.ite-gida.com Worldfood Istanbul es un proyecto que apunta a apoyar la mejora del sector alimenticio de Turquia mediante sistemas productivos.

La exposición y la conferencia serán el punto esencial de reunión para desarrollar contactos de negocio y discutir estrategias para las cuestiones claves que hacen frente a la industria en Turquía. El evento, antes llamado GIDA, se realiza en el centro de exposiciones más grande y prestigioso de Turquía, atrayendo a nuevas marcas y las últimas innovaciones.

SICARNE 2014 Simposio Internacional Sobre Producción de Ganado de Carne 22 al 24 de Octubre Sede: Centro de Convenciones Tres Centurias, Aguascalientes, Aguascalientes, México Organiza: Financiera Rural, SAGARPA, Fira, CNG, AMEG, Auber Teléfono: +52 (55) 4169 1064, +52 (33) 1617 4073, +52 (449) 145 5262 Nextel: 52*986798*2, 52*986798*3 E-mail: mf.sicarne@gmail.com Web: www.sicarne.org

Sicarne es el Simposio Internacional Sobre Producción de Ganado de Carne, que reúne a los mejores especialistas y expertos en el control y manejo de ganado porcino, avícola, bovino y ovino. Sicarne es un evento diseñado para ganaderos de México y América Latina que buscan innovar, actualizar sus conocimientos y hacer rentable la actividad ganadera; es la oportunidad de conocer, aprender, innovar, hacer crecer esta industria y, sobre todo, producir más y mejor carne.

CUMBRE INTERNACIONAL DE TECNOLOGÍA ALIMENTARIA (CITA) 2014 27 y 28 de Octubre Sede: Salones Olmeca del World Trade Center (WTC) de la Ciudad de México Organiza: Alfa Promoeventos Teléfono: +52 (55) 5582 3342 Fax: +52 (55) 5582 3342 E-mail: info@alfapromoeventos.com La Cumbre Internacional de Tecnología Alimentaria (CITA) es el encuentro donde los profesionales más destacados de la tecnología alimentaria alrededor del mundo se reúnen para compartir conocimientos, experiencias y proyectos que están revolucionando el desarrollo de la industria de alimentos y bebidas. En su primera edición, se abordarán tópicos relacionados a tendencias globales y específicas, salud, ingredientes funcionales, barras nutricionales, botanas, sabores, lácteos y bebidas, entre otros. Con actividades teóricas y prácticas, la Cumbre Internacional de Tecnología Alimentaria (CITA) se llevará a cabo los días 27 y 28 de octubre del 2014 en los salones Olmeca del World Trade Center (WTC) de la Ciudad de México.

LATIN AMERICAN FOOD SHOW (LAFS) 2014 12 al 14 de Noviembre Sede: Centro de Convenciones Península (Hotel Iberostar Cancún) Organiza: Operadora de Medios Teléfono: +52 (55) 6386 6613 y 6614 E-mail: rodrigo@lafs.com.mx Web: www.lafs.com.mx Realizada desde 2006 en Cancún, Latin American Food Show (LAFS) es una de las ferias de alimentos y bebidas más grandes de Latinoamérica. Dirigida a compradores de alimentos de todo el mundo, LAFS ofrece una variedad de 8,000 productos alimenticios para el sector restaurantero, hotelero, tiendas de autoservicio, distribuidores mayoristas, minoristas, centrales de abasto y productores. Su misión es reunir en un mismo techo a cientos de empresarios nacionales e internacionales dedicados a la producción y procesamiento de alimentos en Latinoamérica, que estén interesados en impulsar sus negocios hacia el mundo y demostrar la gran variedad y calidad de los alimentos de nuestra región.

Julio 2014 | Industria Láctea

{38} 26 al 28 de Mayo Sede: Centro Banamex, Ciudad de México, México Organiza: Alfa Promoeventos Teléfono: +52 (55) 5582 3342 Fax: +52 (55) 5582 3342 E-mail: ventas@tecnoalimentosexpo.com.mx Web: www.expotecnoalimentos.com

PLASTIMAGEN 2014 Vanguardia y soluciones prácticas para todas las industrias 18 al 21 de Noviembre Sede: Centro Banamex Organiza: E.J. Krause de México Teléfono: 52 (55) 1087 1650 Fax: 52 (55) 5523 8276 E-mail: sergiom@ejkrause.com Web: www.plastimagen.com.mx Plastimagen México es internacionalmente conocida como la exposición de plástico más importante y completa en México y Latinoamérica. Se presentan más de 800 expositores internacionales a lo largo de 27 mil metros cuadrados de exhibición.

Los asistentes podrán conocer lo último en tecnología y tendencias mundiales en maquinaria y equipo transformadores de plástico, resinas sintéticas, herramientas y moldes, reciclado, materias primas, componentes, producto terminado, instrumentación y control de procesos, entre muchas otras soluciones.

Durante ocho ediciones, TecnoAlimentos Expo ha sido la más importante exposición en México y América Latina sobre proveeduría de ingredientes, aditivos, tecnología, innovación de procesos, productos y servicios, para los fabricantes de alimentos y bebidas.

Por su éxito y su amplia gama de soluciones, a TecnoAlimentos Expo se le conoce como “el evento de la industria alimentaria”.

Es el punto de encuentro donde los tomadores de decisiones de las compañías alimentarias se reúnen para conocer las tendencias, desarrollos tecnológicos, métodos, modificaciones regulatorias y herramientas de reciente lanzamiento que vuelven a las empresas más modernas, sustentables y competitivas. En su edición de 2014, TecnoAlimentos Expo fue todo un éxito para los visitantes y expositores.

EXPOCARNES 2015 La puerta de entrada a Latinoamérica

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18 al 20 de Febrero, 2015 Sede: Cintermex, Monterrey, Nuevo León, México Organiza: Asociación Promotora de Exposiciones, A.C. Teléfono: +52 (81) 8369 6660, 64 y 65 E-mail: info@expocarnes.com Web: www.expocarnes.com

Un mundo de Alimentos y Bebidas

Expocarnes, Exposición y Convención Internacional de la Industria Cárnica, es el punto de reunión en donde se entrelazan proveedores, empacadores y representantes de todos los eslabones del sector, un evento de clase mundial. En Expocarnes se encuentra el ambiente ideal para hacer los mejores negocios de la industria cárnica.

TECNOALIMENTOS EXPO 2015 Tecnología al Servicio de la Innovación

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TECNO 2 ALIMENTOS 0 1

EXPO

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26 al 28 de Mayo Sede: Centro Banamex, México, D.F., México Organiza: E.J. Krause & Associates, Inc. Teléfono: +52 (55) 1087 1650 Fax +52 (55) 5523 8276 E-mail: cvaldes@ejkrause.com Web: www.alimentaria-mexico.com Alimentaria México es un evento de alimentación y bebidas dirigido a la industria alimentaria de México, distribución, comercialización y sector restaurantero en el que está presente toda la oferta de alimentos y bebidas: lácteos, dulces, frutas y verduras, cárnicos, productos del mar, conservas y congelados, bebidas, orgánicos y equipos dedicados a la preparación, conservación y presentación de alimentos y bebidas para el sector de la restauración.

Índice de Anunciantes CONTACTO PÁGINA

AARHUSKARLSHAMN MÉXICO, S.A. DE C.V. ventas@aak.com

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DISTRIBUIDORA ALCATRAZ, S.A. DE C.V. alcatraz@distribuidoralcatraz.com

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DUPONT NUTRITION & HEALTH www.food.dupont.com 5 SERCO COMERCIAL, S.A. DE C.V. serco@serco.com.mx 7

Industria Láctea | Julio 2014