Resumen

Se utilizó la espectroscopia infrarroja por transformada de Fourier (FTIR) combinada con la quimiometría para autentificar la leche cruda de sus homólogas reconstituidas. En primer lugar, se empleó el análisis explicativo de componentes principales (ACP) para visualizar la relación entre las muestras de leche cruda y reconstituida. Sin embargo, el grado de separación entre dos clases de muestras no fue significativo según la observación directa del gráfico de puntuaciones, lo que indica que los espectros FTIR pueden contener información química complicada. En segundo lugar, se calculó el análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) que incorpora información adicional sobre la pertenencia a una clase como entrada de modelado. Las puntuaciones PLS-DA arrojaron una clara separación entre dos clases de muestras. Además, se estudiaron los posibles componentes de la carga del modelo, y el modelo PLS-DA se validó internamente en el marco del análisis de la población del modelo, así como externamente utilizando un conjunto de pruebas independiente. Este estudio permitió comprender mejor la autenticación de la leche mediante espectroscopia FTIR con técnicas quimiométricas.

• Materias:Biotecnología de alimentos Microbiología de alimentos Análisis de los Alimentos Química de los alimentos
• Subjects:Food biotechnology Food microbiology Food Analysis Food chemistry
• Palabras claves:pls, información adicional de pertenencia a clase, análisis explicativo de componentes principales, marco de análisis de poblaciones modelo, información química complicada, modelo da, puntuaciones da, espectros ftir, espectroscopia ftir, técnicas quimiométricas
• Keywords:pls, additional class membership information, explanatory principal component analysis, model population analysis framework, complicated chemical information, da model, da scores, ftir spectra, ftir spectroscopy, chemometrics techniques