Espectroscopía NIR junto con clasificación multivariante para la determinación de la adulteración de quesos rallados

L. G. VISCONTI; M. S. RODRÍGUEZ; C. DI ANIBAL

Santa Rosa, La Pampa

Congreso; 10° Congreso Argentino de Química Analítica (10° CAQA); 2019

Asociación Argentina de Químicos Analíticos

Espectroscopía NIR junto con clasificación multivariante para la determinación de la adulteración de quesos rallados Visconti Lucas Gabriel a*, Rodríguez María Susana a, Di Anibal Carolina aa INQUISUR, Universidad Nacional del Sur, Bahía Blanca, Buenos Aires, Argentina, B8000CPB* e-mail: lucas.visconti@hotmail.comLa maduración del queso es un proceso lento y, en consecuencia, costoso. Por lo tanto, los quesos de baja humedad (pasta dura) son alimentos de alto valor comercial susceptibles de prácticas fraudulentas para obtener beneficios económicos. Su forma de consumo más generalizada es como queso rallado. El Código Alimentario Argentino (CAA) [1] admite el uso de antiaglutinantes en quesos de pasta dura como celulosa (quantum satis) y dióxido de silicio (0,5%). El objetivo de este trabajo es la determinación de la adulteración de quesos rallados, por un lado con aditivos alimentarios en cantidades superiores a las permitidas, y por otro lado con sustancias no permitidas como harina de trigo, sémola y polvo de madera. La metodología de screening a implementar se basa en el uso de la espectroscopía de Infrarrojo cercano (NIR) junto con técnicas de clasificación multivariante.Se obtuvo un conjunto representativo de quesos rallados (22), se preparó el conjunto de muestras adulteradas con cada sustancia a dos niveles de concentración y se registraron sus espectros NIR (muestras originales y adulteradas). Se evaluaron varios algoritmos de preprocesamiento espectral: corrección de dispersión multiplicativa (MSC), variación normal estándar (SNV), derivadas espectrales (Savitsky-Golay), detrending y combinaciones entre ellos [2]. Inicialmente se implementó un análisis exploratorio de datos con Análisis por Componentes Principales (PCA). Se trabajó con un total de 6 clases entre muestras originales y adulteradas (167 en total). Posteriormente se construyen modelos de clasificación con técnicas discriminantes (PLS-DA y k-NN) y de modelado de clase (SIMCA) [3] . Los mejores resultaros se obtuvieron con PLS-DA y se muestran a continuación en términos de especificidad, sensibilidad y precisión. Modelo de Clasificación Clase 1 Clase 2 Clase 3 Clase 4 Clase 5 Clase 6 PLS-DASensibilidad 94 100 100 97 93 100Especificidad 100 100 100 100 100 100Precisión 100 100 100 100 100 100La metodología analítica de screening propuesta es rápida, simple y asequible, con la ventaja de no requerir pretratamiento de muestra y con potencial de poder realizar análisis in-situ. Ésta sería de gran utilidad para determinar si una muestra incógnita está o no adulterada a un cierto nivel de concentración y, si lo está, poder identificar qué tipo de adulterante contiene, con el fin de garantizar la correcta identidad de los quesos rallados y proteger al consumidor de engaños.Bibliografía1 Código Alimentario Argentino (CAA). Capítulo VIII: Alimentos Lácteos. https://www.argentina.gob.ar/anmat/codigoalimentario (Accesed 09 April 2019).2 Rinnan A., Van Den Berg F. and Engelsen S., B. Review of the most common pre-processing techniques for nearinfrared spectra, 2009. Trends in Analytical Chemistry, Vol. 28, pages 1201 -1222.3Otto M. Chemometrics Statistics and Computer Application in Analytical Chemistry, Third Edition, pages 135-271.Se agradece a la Comisión de Investigaciones Científicas (CIC) de la provincia de Buenos Aires por otorgar una beca doctoral al Licenciado en Química Lucas Visconti, en el marco del cual se está realizando dicha investigación.