Análisis multivariado para la identificación de componentes generadores de sabor y aroma en productos alimenticios

Abstract

Esta tesis de maestría es el resultado de mi proyecto de grado realizado en el Grupo de Control y Procesamiento Digital de Señales. El trabajo fue realizado durante el ano 2009 y el primer semestre de 2010, bajo la supervisión del profesor Cesar German Castellanos Domínguez del Departamento de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Computación. Este trabajo está orientado a la construcción de una metodología de análisis multivariado, con el fin de encontrar patrones de asociación entre variables sensoriales e instrumentales medidas sobre muestras de café de origen, tostado a tres diferentes temperaturas y perteneciente a cuatro regiones de Colombia. Además, parte de la metodología se empleo para analizar datos sensoriales de otras aplicaciones de procesos industriales para productos alimenticios. Considerando lo anterior, es necesario el seguimiento de un protocolo de adquisición de datos sensoriales para procurar obtener una muestra lo mas homogénea posible, ya que en este tipo de análisis las medidas pueden verse influenciadas por la subjetividad de cada miembro del panel sensorial. En este trabajo se hizo especial énfasis a la etapa de preprocesamiento de los datos, debido a inconvenientes que resultaron durante el desarrollo del proyecto en la estandarización del procedimiento de evaluación sensorial. Este inconveniente fue abordado empleando transformaciones para corregir discrepancias entre miembros del panel de evaluaciones, así como una estrategia de combinación de clasificadores que aprovecha las experticias individuales. Los resultados muestran la ventaja de esta ´ultima estrategia en la identificación de clases. Adicionalmente, en la etapa final del trabajo se derivan relaciones lineales entre el análisis sensorial e instrumental con el fin de descubrir dependencias de los atributos sensoriales sobre los compuestos químicos. La evidencia experimental muestra la influencia de factores como la temperatura de tostación del café y la dificultad en la caracterización de las regiones de origen de los productos alimenticios estudiados.

This Master’s thesis is the result of my graduation project undertaken at the Control and Digital Signal Processing Group. The project was carried out during 2009 and the first semester of 2010, under the supervision of Prof. C´esar Germ´ an Castellanos-Dom´ınguez from the Department of Electrical, Electronic and Computer Engineer. This study is aimed at constructing a methodology of multivariate analysis, with the objective of finding association patterns between sensory variables and instrumental variables measured on samples of origin coffee, roasted at three different temperatures and belonging to four Colombian regions. Besides, parts of the methodology was used for analyzing sensory data from other industrial process applications for food products. According to that, it is mandatory to follow an acquisition protocol of sensory data in order to obtain a sample as homogeneous as possible since, in this type of analyses, measures may be influenced by subjectivity from each member of the sensory panel. An special emphasis in the data preprocessing stage was done, due to shortcomings that appeared during the development of the project in the standarization of the sensory evaluation procedure. This shortcoming was faced by using transforms to correct discrepancies between panel members as well as by applying a classifier combination strategy that profits from indivudual expertises. Results show the advantage of the latter strategy for identifying classes. In addition, in the final stage of the study, linear relationships between sensory analysis and instrumental analysis are extracted with the aim of finding dependencies of the sensory attributes and the chemical compounds. The experimental evidence shows the influence of factors such as the roasting temperature of the coffee and the difficulty for characterizing origin regions of the studied food products