Resumen

Se prepararon sesenta muestras de yogur con leche pura y fresca del mercado local, y 197 muestras de yogur adulterado se prepararon mezclando los objetos de yogur puro con diferentes niveles de gelatina comestible, gelatina industrial y proteína de soja en polvo, que se han utilizado con frecuencia para adulterar el yogur. Se utilizó un modelo de mínimos cuadrados parciales de una clase (OCPLS) propuesto recientemente para modelar los espectros NIR de los objetos de yogur puro y analizar los de futuros objetos. Para mejorar los espectros sin procesar, se utilizó la proyección ortogonal (OP) de los espectros sin procesar sobre el espectro del agua pura y la transformación de la variante normal estándar (SNV) para eliminar las variaciones espectrales no deseadas. El mejor modelo se obtuvo con el preprocesamiento OP con una sensibilidad de 0,900 y una especificidad de 0,949. Además, las adulteraciones de yogur con 1% (p/p) de gelatina comestible, 2% (p/p) de gelatina industrial y 2% (p/p) de proteína de soja en polvo pueden detectarse con seguridad mediante el método propuesto. Este estudio demuestra el potencial de la combinación de espectroscopia NIR y OCPLS como herramienta de detección no dirigida para la adulteración de proteínas en el yogur.

• Materias:Reacciones químicas Análisis cromatográfico Química farmacéutica Análisis espectroquímico
• Subjects:Chemical reactions Chromatographic analysis Chemistry pharmaceutical Spectrochemical analysis
• Palabras claves:objetos de yogur puro, proteína de soja en polvo, gelatina comestible, gelatina industrial, adulteración de proteínas, espectros en bruto, muestras de yogur, técnicas de modelización de clases quimiométricas, mínimos cuadrados parciales, variante normal estándar
• Keywords:pure yogurt objects, soy protein powder, edible gelatin, industrial gelatin, protein adulteration, raw spectra, yogurt samples, chemometrics class modelling techniques, partial least squares, standard normal variate