INVESTIGADORES
PEROTTI Maria Cristina
congresos y reuniones científicas
Título:
Aplicación del análisis cromatográfico y quimimétrico para predecir adulteraciones en grasa láctea
Autor/es:
REBECHI, S.; PEROTTI, M. C.; BERNAL, S.; ZALAZAR, C.
Lugar:
Córdoba
Reunión:
Congreso; Congreso Internacional de Ciencia y Tecnología de Alimentos. Presentación de resumen, poster y trabajo completo.; 2009
Institución organizadora:
Ministerio de Ciencia y Tecnología
Resumen:
<!-- /* Font Definitions */ @font-face {font-family:Calibri; mso-font-alt:"Century Gothic"; mso-font-charset:0; mso-generic-font-family:swiss; mso-font-pitch:variable; mso-font-signature:-1610611985 1073750139 0 0 159 0;} /* Style Definitions */ p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal {mso-style-parent:""; margin-top:0cm; margin-right:0cm; margin-bottom:10.0pt; margin-left:0cm; line-height:115%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:Calibri; mso-fareast-font-family:Calibri; mso-bidi-font-family:"Times New Roman"; mso-ansi-language:ES-AR; mso-fareast-language:EN-US;} h1 {mso-style-next:Normal; margin:0cm; margin-bottom:.0001pt; text-align:justify; mso-pagination:widow-orphan; page-break-after:avoid; mso-outline-level:1; font-size:12.0pt; font-family:"Times New Roman"; mso-font-kerning:0pt; mso-ansi-language:ES-AR; mso-fareast-language:EN-US;} p.MsoTitle, li.MsoTitle, div.MsoTitle {margin:0cm; margin-bottom:.0001pt; text-align:center; mso-pagination:widow-orphan; font-size:12.0pt; font-family:"Times New Roman"; mso-fareast-font-family:Calibri; mso-ansi-language:ES-AR; mso-fareast-language:EN-US; font-weight:bold;} @page Section1 {size:612.0pt 792.0pt; margin:70.85pt 3.0cm 70.85pt 3.0cm; mso-header-margin:36.0pt; mso-footer-margin:36.0pt; mso-paper-source:0;} div.Section1 {page:Section1;} -->
<!--
/* Font Definitions */
@font-face
{font-family:"Times New Roman \;";
panose-1:0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
mso-font-alt:"Times New Roman";
mso-font-charset:0;
mso-generic-font-family:roman;
mso-font-format:other;
mso-font-pitch:auto;
mso-font-signature:0 0 0 0 0 0;}
/* Style Definitions */
p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal
{mso-style-parent:"";
margin:0cm;
margin-bottom:.0001pt;
mso-pagination:widow-orphan;
font-size:12.0pt;
font-family:"Times New Roman";
mso-fareast-font-family:"Times New Roman";
mso-ansi-language:EN-GB;
mso-fareast-language:ES-TRAD;}
@page Section1
{size:612.0pt 792.0pt;
margin:70.85pt 3.0cm 70.85pt 3.0cm;
mso-header-margin:36.0pt;
mso-footer-margin:36.0pt;
mso-paper-source:0;}
div.Section1
{page:Section1;}
-->
La grasa láctea es un componente valioso de la
leche y es por ello que ha sido objeto de fraudes tales como la adulteración
con grasas extrañas. Los índices fisicoquímicos comúnmente utilizados para
ponerla en evidencia, no son útiles para detectar bajos niveles de
adulteración. El análisis de la composición de los ácidos grasos presentes en
la grasa de leche puede usarse como una estrategia más eficaz para lograr este
objetivo. Debido a ello en este trabajo se planteó el análisis del
perfil de ácidos grasos por cromatografía de gases, el cálculo de relaciones de
concentración de dos o más ácidos y la aplicación de herramientas estadísticas
multivariadas para procesar la información cromatográfica de una manera más
eficiente. Para ello se caracterizaron muestras de grasas lácteas genuinas,
determinando los rangos de concentración de sus ácidos grasos constituyentes, y
materias grasas no lácteas de origen animal (grasa vacuna y porcina) y vegetal
(aceite de soja, girasol y coco) usadas como adulterantes. Se simularon muestras adulteradas de las grasas
lácteas con distintos niveles de las grasas adulterantes (2, 5, 10 y 15%),
estableciendo la concentración de cada ácido graso en las mezclas mediante
balance de masa. Para estas muestras adulteradas se calcularon
relaciones de ácidos grasos y se compararon con las obtenidas para las grasas
lácteas genuinas. Para el caso del agregado de grasas de origen vegetal se
encontraron 3 relaciones que resultaron útiles, ya que detectaron un bajo
porcentaje de adulteración (2%) en el 100% de las mezclas. Estas
relaciones fueron C14:0/C18:2 y C18:2/C8:0
para aceite de soja y de girasol, y C12:0/C10:0 para
grasa (o aceite) de coco. Para el caso de las muestras adulteradas con grasas
de origen animal no se obtuvieron relaciones que sirvieron para detectar bajos
niveles de adulteración. Cuando se utilizó grasa porcina como adulterante, dos
relaciones (C14:0/C18:2 y C18:2/C8:0)
permitieron detectar solamente el 15% de adulteración en el 100% de los casos. En
cambio cuando el adulterante utilizado fue la grasa vacuna, el porcentaje de
casos detectados fue muy bajo (<50%) aún para el 15%. En vista de los
resultados obtenidos y con el propósito de mejorar el poder predictivo en
especial para las grasas animales, se diseñaron modelos matemáticos utilizando
Regresión Lineal Múltiple (RLM). Para ello se armaron matrices de calibración y
de predicción para cada adulterante, en las que se combinaron los datos
cromatográficos de las grasas lácteas genuinas (0% de adulteración) con los de
las mezclas en los distintos niveles de adulteración. Las ecuaciones obtenidas
en la calibración tuvieron buenos coeficientes de determinación. Los límites de
detección para los adulterantes de origen vegetal fueron mejores que para los
de origen animal: menores al 2% para girasol, soja y coco, 6% para grasa
porcina y 10% para grasa vacuna. Si bien la presencia de grasas animales en
grasa láctea presentó mayor dificultad debido a la similitud de los perfiles de
ácidos grasos, se logró mejorar la detección al aplicar técnicas estadísticas
multivariadas en comparación con el análisis de relaciones. Palabras claves: adulteración en grasa
láctea-ácidos grasos-relaciones de ácidos grasos-regresión multivariada.