Resumen

Se estableció un método de huella cromatográfica del sabor para el control de calidad de la carne de cordero. Se investigaron veinticinco muestras de cordero elegidas entre doce lotes mediante cromatografía de gases-espectroscopia de masas (GC-MS) y cromatografía de gases-olfatometría (GC-O). Se emplearon cromatogramas espectrales correlativos combinados con la evaluación GC-O, y se obtuvieron 32 compuestos activos olorosos comunes que caracterizan la huella de sabor del cordero. Basándose en los datos de la huella cromatográfica del sabor, se diseñaron y emplearon el análisis de componentes principales (ACP) y el análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (AD-PLS) como métodos de huella cromatográfica. Las categorías definidas se discriminaron perfectamente tras realizar el PLS-DA sobre la matriz fusionada, demostrando una clasificación 100 de precisión. Catorce constituyentes fueron seleccionados con PLS-DA para ser los principales marcadores químicos, y se utilizaron para desarrollar enfoques similares para la determinación de la calidad y trazabilidad de la carne de cordero. La huella de sabor del cordero establecida mediante SPME-GC-MS/O acoplada a PLS-DA es apropiada para diferenciar e identificar muestras, y el procedimiento se utilizaría en el control de calidad.

• Materias:Microbiología de alimentos Calidad de los alimentos Análisis de los Alimentos Química de los alimentos Manipulación de alimentos
• Subjects:Food microbiology Food quality Food Analysis Food chemistry Food handling
• Palabras claves:pls, cromatografía de gases, control de calidad, cromatogramas espectrales correlativos, datos de huellas cromatográficas, métodos de huellas cromatográficas, principales marcadores químicos, huella de sabor de cordero, mínimos cuadrados parciales, análisis de componentes principales
• Keywords:pls, gas chromatography, quality control, spectral correlative chromatograms, chromatographic fingerprint data, chromatographic fingerprint methods, main chemical markers, mutton flavor fingerprint, partial least squares, principal component analysis