La miel es utilizada como edulcorante natural. El origen botánico o geográfico de las mieles se establece mediante análisis palinológico y sensorial. El uso de técnicas rápidas como la nariz electrónica puede ser una alternativa para la clasificación de mieles. En este estudio se validaron los parámetros operativos de una nariz electrónica comercial para determinar el perfil del olor de miel. Se utilizó un diseño compuesto central con cinco factores, tres niveles y 28 ensayos, variando la cantidad de muestra (1, 2 y 3 g), la temperatura de incubación (30, 40 y 50 °C), el tiempo de incubación (10, 20 y 30 min), el flujo de gas (50, 150 y 250 mL/ min) y el tiempo de inyección (100, 200 y 300 s). La nariz comercial contaba con diez sensores. La repetibilidad se evaluó con un coeficiente de variación de 10 %. Se utilizó la metodología de superficie de respuesta y se encontraron las siguientes condiciones: 3 g de muestra, incubación a 50 °C por 17 min, flujo de gas de 100 mL/min y tiempo de muestreo de 150 s. Finalmente, estos parámetros se utilizaron para analizar 19 muestras de miel, las cuales se clasificaron según sus perfiles de olor, demostrando así que puede ser una herramienta útil para clasificar mieles.
Introducción
El análisis de los compuestos volátiles de los alimentos es muy importante y, normalmente, está relacionado con el olor, que es uno de los parámetros sensoriales más importantes. Generalmente, el análisis de los compuestos volátiles se realiza mediante métodos cromatográficos de gases, que son robustos y potentes (Agila & Barringer, 2012; Castro-Vázquez, Díaz-Maroto, González-Viñas, & Pérez-Coello, 2009; Papotti, Bertelli, & Plessi, 2012), pero es necesario preprocesar la muestra, lo que requiere mucho tiempo y es difícil de determinar.
Las narices electrónicas (e-Noses) son una alternativa, y generalmente tienen un conjunto de sensores electroquímicos que proporcionan una huella digital de un espacio de cabeza de muestra dado (Romano et al., 2016). Normalmente, una e-Nose, entrenada con muestras de origen conocido, puede emplearse para reconocer y predecir la identidad de la muestra sobre la base de una huella digital específica (Gliszczyńska-Świgło & Chmielewski, 2016). La e-Nose proporciona poca información sobre la composición real del espacio de cabeza de la muestra, pero en general son fáciles de usar, proporcionan un alto rendimiento analítico y son relativamente baratos.
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