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Título:
Espectroscopía de reflectancia en el infrarrojo cercano (NIRS) en el análisis cuantitativo y cualitativo de carne de cordero
Autor:
Wells Moncada, Guillermo Very Hernán
Profesor Patrocinante:
Alomar Carrio, Daniel
Grado a Optar:
Magíster en Ciencias, mención Producción Animal
Materia:
carne ovina; espectroscopia de reflectancia en el infrarrojo cercano
Universidad:
Universidad Austral de Chile - Postgrado
Facultad:
Facultad de Ciencias Agrarias - Postgrado
Escuela:
Escuela de Graduados
Año de Aceptación:
2006
Resumen:
El objetivo general de esta investigación fue evaluar el potencial de la espectroscopía de reflectancia en el infrarrojo cercano (NIRS) para predecir la composición química de carne de cordero y discriminar entre carnes de cordero que han sido o no sometidas a congelamiento. Los objetivos específicos fueron: desarrollar y evaluar ecuaciones de calibración para predecir contenido de humedad, proteína cruda, grasa y cenizas de carne de cordero lechal (primer ensayo); evaluar NIRS como herramienta discriminante entre carne de cordero sometida o no a congelación (segundo ensayo) y evaluar la técnica de espectroscopía del extracto seco por reflectancia infrarroja (DESIR) como método discriminante entre carne de cordero sometida a congelación y nunca congelada, sólo utilizando sus jugos respectivos (tercer ensayo). Los ensayos se realizaron en el Laboratorio de Nutrición Animal del Instituto de Producción Animal, Facultad de Ciencias Agrarias, Universidad Austral de Chile entre septiembre de 1999 y enero de 2000. Para todos los ensayos se utilizó un equipo monocromador NIRSystems 6500, un computador personal y el programa NIRS 3.0 y WinIsi II versión 1.02A de Infrasoft International. En el primer ensayo se utilizaron 120 muestras de carne congelada de cordero lechal, las cuales fueron descongeladas, molidas, homogeneizadas y analizadas espectralmente y luego químicamente a través de los métodos oficiales AOAC. Se desarrollaron ecuaciones de regresión (MPLS) probando diferentes tratamientos matemáticos, bajo dos metodologías: utilizando las 120 muestras, donde se obtuvo la mejor ecuación para cada componente a través de calibraciones consecutivas y utilizando 90 muestras del total como set de calibración dejando las 30 restantes para hacer una validación externa de las mejores ecuaciones. Se generaron dos ecuaciones de regresión para cada componente. Una de ella, mediante el mismo tratamiento matemático que originó la mejor ecuación con el total de muestras. La otra mediante calibraciones sucesivas variando los tratamientos matemáticos, con el fin de obtener una nueva ecuación. Se realizó una validación externa para las dos mejores ecuaciones de regresión. En cada fracción se seleccionó las ecuaciones de calibración con el coeficiente de determinación de la validación cruzada (1-VR) más alto y en coincidencia con el error estándar de la validación cruzada (SECV) más bajo. El segundo ensayo utilizó 20 músculos de pierna de cordero, Semimembranosus y Quadriceps femoris refrigerados. Cada uno, molido y dividido en 2 muestras, se tomó el espectro a una de ellas, la otra muestra fue congelada por 28 días a –20ºC, para luego ser descongelada y tomado su espectro. El método de análisis estableció una matriz de calibración, asignándoles variables ficticias con un valor 1, si el espectro pertenece a un grupo en particular, o un valor O si no pertenece a ese grupo. La calibración se realizó con los datos espectrales utilizando los valores de referencia (0 y 1). Se utilizó validación cruzada para comprobar la precisión de la calibración. Se utilizó el programa WinIsi II para generar las ecuaciones discriminantes. El tercer ensayo utilizó 20 músculos de pierna de cordero, Bíceps femoris y Glutaeus medius refrigerados, trozados en cubos y dividido en 2 muestras. A una de ellas, se le extrajo su jugo por centrifugación. Se colectó 0,3 ml de jugo y se aplicó sobre un filtro circular de microfibra de vidrio, en cuatro repeticiones, tomando luego sus espectros. La otra muestra fue congelada por 28 días a –20ºC, para luego realizar el mismo procedimiento anteriormente descrito. Se realizó un análisis discriminante, igual que en el segundo ensayo. De acuerdo a los resultados se concluyó que la técnica NIRS es un buen método para predecir con precisión los contenidos de humedad y grasa de la carne de cordero lechal y separar categorías por contenido de proteína y cenizas. Permite diferenciar, a través de los datos espectrales de las muestras y del extracto seco de los jugos de carne (DESIR), carne de cordero refrigerada y congelada-descongelada.
Abstract:
The general objective of this investigation was to evaluate the potential of the near infrared spectroscopy (NIRS) to predict the chemical composition of lamb meat and to discriminate between lamb meat that has or has not been subjected to freezing. The specific objectives were: to develop and evaluate calibration equations to predict humidity, crude protein, fat and total ash content of suckling lamb meat (first trial); to evaluate NIRS as a discriminative tool between lamb meat submitted to freezing or never frozen (second trial) and to evaluate dry extract spectroscopy by infrared reflection (DESIR) as a discriminative method, between lamb meat submitted to freezing or never frozen, through the use of meat juice (third trial). The trials were performed in the Animal Nutrition Laboratory of the Animal Production Institute, Agricultural Sciences Faculty, Universidad Austral of Chile between September of 1999 and January of 2000. For all the experiments a NIRSystems 6500 scanning monochromator device, a personal computer and the software NIRS 3.0 and WinIsi II Version 1.02A were used. In the first trial, 120 samples of frozen suckling lamb meat were used, which were thawed, ground, homogenized and analyzed spectrally and chemically through official AOAC methods. The regression equations (MPLS) were developed testing different mathematical treatments under two methodologies: using the 120 samples, where the best equation for each component was obtained through consecutive calibrations, and using 90 samples as a calibration set leaving the other 30 to perform an external validation of the best equations. Two regression equations were generated for each characteristic. One of these was generated via the same mathematical treatment that produced the best equation with all of the samples. The other equation was generated via successive calibrations varying the mathematical treatments, with the aim of obtaining a new equation. An external validation was performed for the two best regression equations. In each moiety the calibration equations with the highest coefficient of determination of cross validation (l-VR) and the coinciding lowest standard error of cross validation (SECV) were selected. In the second trial, 20 muscles from lamb’s legs, refrigerated Semimembranosus and Quadriceps femoris, were utilized. Each one was ground and divided into 2 samples, a spectrum was taken of one of them, and the other was frozen for 28 days at –20ºC, to be later thawed and have its spectrum taken. The analysis method established a calibration matrix, assigning dummy variables with a value of 1, if the spectrum belonged to a particular group, or a value of 0 if it did not belong to that group. The calibration was conducted with the spectral data using the reference values (0 and 1). Cross validation was utilized to confirm the precision of the calibration. The WinIsi II program was used to generate the discriminating equations. The third trial used 15 lamb leg muscles, refrigerated Bíceps femoris and Glutaeus medius, chopped in cubes and divided in two samples. From one of them, juice was extracted by centrifugation. A total of 0.3 ml of juice was collected and applied on a glass microfiber filter, with four repetitions, later taking their spectra. The other sample was frozen for 28 days at –20ºC, to later undergo the same procedure described above. A discriminative analysis was performed, equal to that of the second trial. According to the results, it is concluded that the NIRS technique is a good method to predict with precision the humidity and fat contents of suckling lamb meat and to separate categories by protein and ash content. It permits differentiation, through spectral data of the samples and dry extract (DESIR) between refrigerated and frozen-unfrozen lamb meat.
Palabras Clave:
carne ovina; espectroscopia de reflectancia en el infrarrojo cercano
Editor:
Universidad Austral de Chile - Sistema de Bibliotecas - Programa Cybertesis
Formato:
text/pdf
Idioma:
es
Copyright:
Wells Moncada, Guillermo Very Hernán
Dirección Electrónica:
http://cybertesis.uach.cl/tesis/uach/2006/egw455e/doc/egw455e.pdf