Uso de mediciones espectrofotométricas como alternativa simplificada de seguimiento de vida útil fisicoquímica en margarinas
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Resumen
La espectroscopía infrarrojo cercano NIR, en combinación con herramientas quimiométricas, se consolida como una metodología robusta y eficiente para predecir la vida útil de productos grasos como las margarinas. En este estudio se propuso un enfoque alternativo basado en espectroscopía NIR para estimar la vida útil de una margarina comercial. Para ello, se realizó un ensayo de estabilidad acelerada mediante el almacenamiento del producto a 10, 20 y 30 °C durante 35 días, con evaluaciones periódicas de los parámetros fisicoquímicos y adquisición de espectros NIR. A intervalos regulares se registraron espectros NIR y se desarrollaron modelos de regresión por mínimos cuadrados parciales (PLS) orientados a predecir el índice de peróxidos, el valor de p-anisidina y el porcentaje de acidez. Los datos obtenidos fueron analizados en el software R, y posteriormente se aplicó la ecuación de Arrhenius con el fin de extrapolar la vida útil a temperaturas comprendidas entre 5 y 40 °C. Los modelos cinéticos basados en la ecuación de Arrhenius mostraron un excelente ajuste, con coeficientes de determinación de R² = 0.9831 para acidez, R² = 0.9687 para el índice de peróxidos y R² = 0.9071 para el valor de p-anisidina. Las energías de activación estimadas fueron de 39.3 kJ/mol para acidez, 17.63 kJ/mol para el índice de peróxidos y 21.04 kJ/mol para el valor de p-anisidina. Este enfoque permitió identificar que el índice de peróxidos fue el parámetro más restrictivo para la estimación de la vida útil fisicoquímica del producto, ya que alcanzó antes el límite de aceptabilidad establecido en comparación con los demás indicadores evaluados. En consecuencia, la vida útil, estimada a partir de este indicador más restrictivo fue de 316 días a 25 °C, 281 días a 30 °C y 224.8 días a 40 °C. El buen ajuste estadístico de los modelos desarrollados representa un camino prometedor para la implementación de metodologías no destructivas en el seguimiento de estabilidad de productos grasos. No obstante, se reconoce que los modelos construidos son específicos para la matriz y formulación evaluada, por lo que su extrapolación a otras margarinas o sistemas lipídicos requiere procesos adicionales de recalibración y validación. (Texto tomado de la fuente)
Abstract
Near-infrared (NIR) spectroscopy, combined with chemometric tools, has emerged as a
robust and efficient methodology for predicting the shelf life of lipid-based products such as
margarines. In this study, an alternative approach based on NIR spectroscopy was
proposed to estimate the physicochemical shelf life of a commercial margarine. To this end,
an accelerated stability study was conducted by storing the product at 10, 20, and 30 °C for
35 days, with periodic evaluation of physicochemical parameters and acquisition of NIR
spectra. At regular intervals, NIR spectra were collected and partial least squares (PLS)
regression models were developed to predict peroxide value, p-anisidine value, and acidity.
The resulting data were analyzed using R software, and the Arrhenius equation was
subsequently applied to extrapolate shelf life at temperatures ranging from 5 to 40 °C.
Kinetic models based on the Arrhenius equation showed a high goodness of fit, with
coefficients of determination of R² = 0.9831 for acidity, R² = 0.9687 for peroxide value, and
R² = 0.9071 for p-anisidine value. The estimated activation energies were 39.3 kJ/mol for
acidity, 17.63 kJ/mol for peroxide value, and 21.04 kJ/mol for p-anisidine value.
The results indicated that peroxide value was the most restrictive criterion for shelf-life
determination, as it reached the predefined acceptability threshold earlier than the other
physicochemical indicators evaluated. Consequently, shelf life estimated from this limiting
parameter was 316 days at 25 °C, 281 days at 30 °C, and 224.8 days at 40 °C.
The strong statistical performance of the developed models highlights the potential of nondestructive methodologies for monitoring the stability of lipid-based products. However, the
proposed models are specific to the margarine formulation and matrix evaluated; therefore,
their application to other margarines or lipid systems would require additional calibration
and validation procedures.
Descripción
ilustraciones a color, diagramas, tablas