Detección de adulteraciones en grasa láctea mediante el análisis de regresión lineal multivariada de perfiles de ácidos grasos totales

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

San Rafael, Mendoza

Congreso; Congreso Latinoamericano de Ingeniería y Ciencias Aplicadas (CLICAP); 2005

Universidad Nacional de Cuyo

El objetivo del presente trabajo fue detectar adulteraciones en grasa láctea a través del análisis del perfil de ácidos grasos por cromatografía gaseosa. Esta adulteración constituye un perjuicio para la industria láctea que elabora productos de calidad y un fraude al consumidor. Se analizaron muestras de grasas lácteas genuinas de la cuenca lechera central de la República Argentina durante el período de un año (2002 – 2003), determinándose el perfil de los ácidos grasos de las mismas. Este estudio se aplicó a la detección de adulteraciones con materias grasas no lácteas empleándose distintos adulterantes de origen vegetal y animal. Los ácidos grasos cuantificados fueron: C4:0, C6:0, C8:0, C10:0, C10:1, C12:0, C14:0, C14:1, C15:0, C16:0, C16:1, C18:0, C18:1, C18:2, C18:3, C18:2conj. Se simularon perfiles mezcla de las grasas lácteas con los aceites de girasol y soja, con la grasa de coco y con las grasas de cerdo y sebo vacuno, cubriendo un rango del 2 al 10% de adición (porcentaje de adulteración) para los aceites y grasa vegetal y hasta el 15% para las grasas de origen animal. Estos perfiles se analizaron empleando técnicas de regresión multivariadas (MLR y PLS) para obtener modelos matemáticos que relacionen el porcentaje de adulteración con las concentraciones de los ácidos grasos. Las matrices obtenidas se validaron mediante el empleo de la validación interna o cruzada y con validación externa para lo cual se utilizaron otras muestras de grasas lácteas genuinas y mezclas de las mismas con los adulterantes ensayados. Tanto para le etapa de calibración como para la de predicción se obtuvieron buenos coeficientes de determinación para ambos modelos de regresión. El análisis del perfil de ácidos grasos y el procesamiento de sus resultados por técnicas estadísticas multivariadas, permitieron detectar en todos los casos bajos niveles de adulteración en la grasa láctea lo que no se podría haber logrado utilizando los índices clásicos establecidos legalmente.