Características de extrudados en base a maíz, quinua y chía utilizando análisis multivariado y espectroscopía infrarroja

CUETO MARIO; FARRONI ABEL; RODRÍGUEZ SILVIO; BUERA PILAR

Montevideo

Simposio; 7mo Simposio Internacional de Innovación y Desarrollo de Alimentos; 2015

En la última década las semillas de diversas especies americanas como la Chia (Salvia hispánica) y Quinua (Chenopodium quinua) han sido reconocidas por su importante aporte nutricional. El agregado de harinas de estas fuentes para elaborar productos en base a cereales es una estrategia interesante para mejorar las propiedades nutricionales de productos tradicionales y para generar otros innovadores. El objetivo del presente trabajo fue utilizar técnicas de análisis multivariado tales como análisis de componentes principales (PCA) y análisis de clusters (CA) para caracterizar extrudados en base a 100% sémola de maíz (muestra control) y 4 fórmulas enriquecidas con 20,0% quinua ó con 5,00% de chia. Se tomaron muestras de las cinco formulaciones antes y después del proceso de extrusión. Mediante ATR/FT-IR se obtuvieron espectros por triplicado empleando una resolución de 4 cm−1, entre 600 y 4000 cm−1, acumulando 64 barridos. Las mayores diferencias se observaron en las bandas correspondientes a enlaces característicos de proteínas y carbohidratos. El average silhouette width (ASW) es un parámetro del análisis de clusters que puede tomar valores entre 1 a -1, siendo excelente la discriminación cuando toma el valor de 1, aceptable cuando supera 0,7 y no se considera aceptable la discriminación cuando es menor que 0,7. Para la comparación entre las muestras sin extrusión y las procesadas empleando maíz y mezcla de maíz y quinua, se obtuvo un ASW de 0,92, con un 100% de aciertos en la discriminación, observable mediante el gráfico del PCA. Para la comparación entre muestras de maíz y mezcla de maíz con chia se obtuvo un valor de ASW de 0,81. Por lo tanto, la metodología propuesta permitió discriminar en forma rápida y no destructiva muestras de distinta composición y detectar los cambios generados por el proceso, constituyendo una herramienta importante en el desarrollo y control de alimentos.