Aplicación de Modelos de Isotermas de Sorción para correlacionar actividad de agua y contenido de humedad en filetes de lenguado (Paralichthys sp) durante su deshidratación osmótica

JIMENEZ LUGO, ROLANDO; AGUSTINELLI, SILVINA P.; CZERNER, MARINA; YEANNES, MARÍA I.

Congreso; IX Congreso de Alimentos Siglo XXI; 2021

Parámetros fisicoquímicos como actividad de agua (aw) y humedad resultan fundamentales para evaluar la estabilidad de los alimentos. Su correlación mediante modelos matemáticos de isotermas de sorción permite predecir el comportamiento de la matriz alimentaria bajo condiciones de procesamiento y almacenamiento. Objetivos:Evaluar modelos de isoterma de sorción para describir la relación entre aw y humedad en filetes de lenguado durante su deshidratación osmótica (DO). Metodología:Como materia prima se emplearon filetes de lenguado sin piel, con la CQP: agua, 79,5±0,3%; proteínas, 16,9±1,0%; lípidos, 0.9±0,2%; cenizas 1,1±0,03%. Se prepararon distintas soluciones para la DO, siendo variables: concentración de NaCl (S5, 5 %p/v y S10, 10 %p/v), ácido acético (0.5 %v/v) y sacarosa (3 %p/v). El tratamiento se realizó durante 7h, a 5 ± 1 °C, bajo una relación pescado:solución, 1:3. Se extrajeron muestras a distintos tiempos y se determinó aw y humedad. Para modelar se emplearon ecuaciones de isotermas de sorción recomendadas para alimentos con: alto contenido proteico y aw>0,9: modelo de Smith y de Oswin. Se analizó estadísticamente su aplicación. Resultados:El tratamiento de las muestras presento un efecto significativo sobre la relación entre variables humedad y aw. Las muestras tratadas en soluciones más concentradas en solutos, resultaron en %humedad menores para un mismo aw. Dichas muestras presentan una gran sorción de agua, incrementando rápidamente con pequeños aumentos en aw. Las muestras tratadas solo con sal o con 5% de sal y 3% azúcar, presentaron swelling, las muestras aumentan su %humedad al disminuir el valor de aw. El ajuste con los modelos de isotermas y análisis estadístico del mismo (R2 y RMSE) resultó que el modelo de Smith explica de forma más adecuada la relación entre las variables analizadas (R2>0,84 y RMSE