Detección de adulteraciones en grasa láctea con grasas de origen animal mediante el estudio de la composición de ácidos grasos y técnicas de regresión multivariada.

REBECHI, S.; VAIRA S.; BERNAL, S.; PEROTTI M.C.

Santa Fe

Simposio; II Simposio Argentino de Lactología.; 2012

Universidad Nacional del Litoral

La grasa láctea bovina es un componente valioso de la leche, ya que es una fuente de importantesnutrientes de la dieta. En este sentido la adulteración de la misma con aceites y/o grasas de origen no lácteo ha sido siempre un tópico de interés, ya sea desde el punto de vista de la legislación como así también por razones económicas. La composición de la grasa láctea presenta una variabilidad natural, resultando dificultoso detectar su adulteración, en particular cuando se emplean grasas animales. En los últimos años la evaluación estadística multivariada de los perfiles cromatográficas de triglicéridos (TG) o ácidos grasos (AG) demostró ser una herramienta eficiente para evidenciar adulteraciones con grasas de origen animal aún cuando se añaden en bajas proporciones. El objetivo de este trabajo fue detectar adulteraciones de la grasa láctea con grasas de origen animal mediante el cálculo de las relaciones de concentración de AG establecidas por el Código Alimentario Argentino y la aplicación de Regresión Lineal Múltiple (RLM) para el procesamiento de los perfiles de AG. Para ello se analizaron por cromatografía gaseosa grasas lácteas (n = 70) pertenecientes a la cuenca lechera central de nuestro país y grasas de origen bovino (n = 10) y porcino (n = 7). Se simularon matemáticamente muestras adulteradas a distintos niveles (2, 5, 10 y 15%) y se construyeron matrices de calibración y predicción para ambos adulterantes. Se calcularon las relaciones C10:0/C8:0, C12:0/C10:0, C14:0/C12:0 y C14:0/C18:1 y se compararon los resultados con los valores establecidos. Asimismo se desarrollaron modelos matemáticos de regresión que se aplicaron a las matrices de predicción. Las relaciones de concentración de AG no detectaron la totalidad de las muestras adulteradas en los niveles de adulteración estudiados. Sin embargo, la aplicación de los modelos de RLM a las matrices de predicción permitió en el caso de adulteraciones al 5% con grasa bovina la detección del 46% de las muestras y la totalidad de ellas a niveles de adulteración iguales o mayores al 10%. Para el caso de grasa porcina, el modelo permitió la detección de la totalidad de las muestras con niveles de adulteración iguales o mayores al 5%. Estos modelos presentaron buenos coeficientes de determinación y bajos errores de predicción. De acuerdo a los resultados obtenidos, el empleo de una metodología estadística multivariada como la RLM para el procesamiento de los perfiles cromatográficos de AG, resultó ser una herramienta eficaz para evidenciar la presencia de grasa de origen animal en grasa láctea.