Resumen

El aceite de sésamo producido mediante el proceso tradicional de extracción acuosa (TAEP) ha sido reconocido por su agradable sabor y su alto valor nutritivo. En este trabajo se ha desarrollado un método rápido y no destructivo para predecir el rendimiento del aceite de sésamo mediante TAEP utilizando espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR). Se midió una colección de 145 muestras de semillas de sésamo mediante espectroscopia NIR y se modeló la relación entre el rendimiento de aceite TAEP y los espectros mediante una máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados (LS-SVM). Para eliminar las variaciones no deseadas de los espectros sin procesar, se utilizó el suavizado, la toma de segundas derivadas (D2) y la transformación de la variante normal estándar (SNV). Los resultados indicaron que D2-LS-SVM (4000-9000 cm-1) obtuvo el modelo de calibración más preciso con un error cuadrático medio de predicción (RMSEP) de 1,15 (%, p/p). Además, los distintos valores iniciales de los parámetros LS-SVM no influyeron significativamente en el RMSEP. El modelo de calibración podría ser útil para buscar semillas de sésamo con mayores rendimientos de aceite TAEP.

• 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:mayor rendimiento de aceite de taep, máquina de vectores de apoyo cuadrada, proceso tradicional de extracción acuosa, rendimiento de aceite de taep, modelo de calibración preciso, diferentes valores iniciales, alto valor nutritivo, rendimiento de aceite de sésamo, muestras de semillas de sésamo, variante normal estándar
• Keywords:higher taep oil yields, squares support vector machine, traditional aqueous extraction process, taep oil yield, accurate calibration model, different initial values, high nutrition value, sesame oil yield, sesame seed samples, standard normal variate