INVESTIGADORES
PEROTTI Maria Cristina
artículos
Título:
Detección de adulteraciones en grasa láctea a través del tratamiento por regresión lineal múltiple de perfiles de ácidos grasos totales
Autor/es:
PEROTTI, M. C.; REBECHI, S.; BERNAL, S.; ZALAZAR, C.
Revista:
GRASAS Y ACEITES
Editorial:
Instituto de la Grasa
Referencias:
Lugar: Sevilla, España; Año: 2005 vol. 56 p. 67 - 74
ISSN:
0017-3495
Resumen:
Se determinó el perfil de ácidos grasos totales de muestras de grasa láctea genuina de una importante cuenca lechera de la República Argentina obtenidas durante un año (2002-2003), y de aceites de girasol, soja, coco y sebos vacuno y porcino, con el objetivo de estudiar el perfil característico de la grasa láctea y poder detectar adulteraciones de la misma con las grasas mencionadas. Se empleó el método de transesterificación de los triglicéridos en medio ácido, utilizando etanol-ácido sulfúrico, y se cuantificaron los ésteres etílicos por cromatografía de gases empleando dos estándares internos que se adicionaron a la grasa anhidra (C7:0 y C17:0). Se cuantificaron los ácidos grasos más característicos de las grasas estudiadas. Se obtuvieron matemáticamente los perfiles de mezclas de las grasas lácteas con las distintas materias grasas mencionadas, cubriendo un rango del 2 al 10 % de adición (porcentaje de adulteración) para los aceites y grasas vegetales y hasta el 15 % para las grasas de origen animal. De esta manera se obtuvieron diferentes matrices de datos a las que se les aplicó el método de regresión lineal múltiple con selección por stepwise, con el propósito de obtener una función que relacione el porcentaje de adulteración con los perfiles de ácidos grasos totales para cada materia grasa ensayada como adulterante. Se obtuvieron buenos coeficientes de correlación para las matrices de datos analizadas. Las ecuaciones se validaron con el empleo del método de validación interna o cruzada, con muestras genuinas de grasa láctea y con mezclas preparadas por balances de masa de dichas grasas lácteas con las distintas materias grasas adulterantes. Las ecuaciones obtenidas mostraron un buen ajuste para la predicción de las adulteraciones estudiadas.
