medición de la vida útil de pastas alimenticias con adición de salsa

“MEDICIÓN DE LA VIDA ÚTIL DE PASTAS ALIMENTICIAS
CON ADICIÓN DE SALSA DE CARNE, COCIDAS Y
CONSERVADAS POR EL MÉTODO SOUS VIDE”
MARIA JOSE MERELLO MOSQUERA
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
PROGRAMA DE INGENIERÍA DE ALIMENTOS
BOGOTÁ DC
2010
1
“MEDICIÓN DE LA VIDA ÚTIL DE PASTAS ALIMENTICIAS
CON ADICIÓN DE SALSA DE CARNE, COCIDAS Y
CONSERVADAS POR EL MÉTODO SOUS VIDE”
Trabajo De Grado Para Optar Al Título De
INGENIERA DE ALIMENTOS
María José Merello Mosquera
Directora
María Patricia Chaparro
Ingeniera de Alimentos. M.Sc
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
PROGRAMA DE INGENIERIA DE ALIMENTOS
BOGOTA DC
2010
2
“Ni a la Universidad, ni al asesor, ni al director, ni el jurado
calificador son responsables de las ideas y conceptos expuestos
por la autora”
Reglamento Estudiantil Universidad de La Salle
3
“Así como el sabio no escoge los alimentos más abundantes sino
los más sabrosos, tampoco ambiciona la vida más prolongada,
sino la más intensa”. EPICURO
4
AGRADECIMIENTOS
Agradezco a Dios el haberme dado la oportunidad de poder conocer
este hermoso oficio.
A mis padres Julia Inés Mosquera y Silvio L. Merello por apoyarme
incondicionalmente en mis proyectos e iluminar siempre mi sendero.
A mi hermano Pierpaolo Merello por su carisma y su entregado amor
hacia los medios audiovisuales los cuales ayudaron enormemente en
la presentación de este proyecto.
A los docentes Alfredo López Molinello, Rafael Guzmán, Lucila
Gualdrón, por su inmensa colaboración en el desarrollo del proyecto
A la directora Patricia Chaparro, quien siempre realizó su labor con
entusiasmo y paciencia, por sus críticas constructivas y por
transmitirme su experiencia y conocimientos.
A Juan Carlos Poveda por su dedicación y compromiso con la
hermosa labor que realiza en los laboratorios, siempre con su espíritu
colaborador.
A Francisco Garcés, por su amable asesoría y quien hace parte del
grupo de investigación en el campo de microbiología predictiva de la
Universidad de la Sabana.
A la empresa Casa Merello Baffi® por su incansable necesidad de
buscar nuevas alternativas de desarrollo en la industria alimentaria y
5
por su entera confianza y leal apoyo al financiar y patrocinar este
proyecto de investigación, sin ellos esto no habría sido posible.
A la Universidad de La Salle y a las directivas del programa, Liliana
Peralta y Sonia Camargo por guiar y corregir a sus estudiantes y
confiar en sus conocimientos.
A la Ingeniera Diana Carolina Vanegas (Ing. de aplicaciones
especiales y Soporte de Mercadeo) y al Ingeniero Jairo Rodríguez
(Director general para Colombia) de la empresa Multivac, quienes
apoyaron incansablemente la realización del proyecto y con los que
seguiremos ejecutando investigaciones en este proceso.
A todos mil y mil gracias por su apoyo!!
6
CONTENIDO
Pág.
INTRODUCCIÓN ............................................................................................................. 16
OBJETIVOS .................................................................................................................... 18
OBJETIVO GENERAL ..................................................................................................... 18
OBJETIVOS ESPECIFICOS ............................................................................................ 18
1
MARCO DE REFERENCIA ...................................................................................... 19
1.1
LA PASTA Y SUS ORÍGENES .......................................................................... 19
1.1.1
1.2
Definiciones ................................................................................................ 20
PROCESO DE FABRICACION DE LA PASTA .................................................. 21
1.3
IMPORTANCIA DE LA PASTA EN LA ACTUALIDAD Y SU VALOR
NUTRICIONAL ............................................................................................................. 23
1.4
GENERALIDADES DE LA CALIDAD EN LA COCCION DE LA PASTA ............ 24
1.4.1
1.5
Medida y percepción de la textura: un enfoque sensorial ........................... 27
TECNICA DE COCCION BAJO VACIO: SOUS VIDE ........................................ 28
1.5.1
Estado del arte ........................................................................................... 29
1.5.2
Manejo de tiempos y temperaturas: incidencia y destrucción microbiana en
productos sous vide .................................................................................................. 30
1.5.3
1.6
MICROBIOLOGIA PREDICTIVA ....................................................................... 38
1.6.1
Modelos de crecimiento microbiano............................................................ 38
1.6.2
Aplicaciones de la microbiología predictiva ................................................. 42
1.7
2
Materiales de envasado.............................................................................. 36
Breve reseña de la empresa patrocinadora ....................................................... 43
METODOS Y MATERIALES ..................................................................................... 45
2.1
DISEÑO EXPERIMENTAL ................................................................................ 45
2.1.1
Determinación del tiempo mínimo de cocción de la pasta .......................... 48
2.1.2
Mediciones físicas: pH, grado de hinchamiento, ganancia de peso y espesor
48
2.1.3
Elaboración de los tratamientos.................................................................. 49
2.2
MEDICIÓN DE LOS TRATAMIENTOS .............................................................. 51
7
2.2.1
Análisis de textura ...................................................................................... 52
2.2.2
Análisis sensorial ........................................................................................ 53
2.2.3
Análisis microbiológico ............................................................................... 54
2.2.4
Análisis fisicoquímico.................................................................................. 54
2.2.5
Análisis estadístico ..................................................................................... 55
2.3
SELECCION DEL TRATAMIENTO.................................................................... 55
2.4
PREDICCION DE VIDA UTIL: MICROBIOLOGIA PREDICTIVA COMO
HERRAMIENTA ........................................................................................................... 55
3
RESULTADOS Y ANALISIS ..................................................................................... 57
3.1
ANALISIS DEL DISEÑO EXPERIMENTAL ........................................................ 57
3.1.1
Análisis en la cocción de la pasta ............................................................... 57
3.1.2
Mediciones físicas: pH, grado de hinchamiento, ganancia de peso y espesor
59
3.2
ELABORACION DE LOS TRATAMIENTOS ...................................................... 63
3.2.1
3.3
Pre experimentación ................................................................................... 63
ANÁLISIS DE LOS TRATAMIENTOS ................................................................ 65
3.3.1
Análisis de textura ...................................................................................... 65
3.3.2
Análisis sensorial ........................................................................................ 68
3.3.3
Análisis microbiológico ............................................................................... 73
3.3.4
Análisis fisicoquímico.................................................................................. 75
3.3.5
Selección de un tratamiento ....................................................................... 78
3.3.6
Análisis final del tratamiento elegido ........................................................... 80
3.4
ANÁLISIS DE LA VIDA ÚTIL ............................................................................. 84
3.4.1
Modelos de crecimiento microbiano: un acercamiento a la determinación de
la cinética de crecimiento de patógenos por medio de modelos terciarios de
microbiología predictiva ............................................................................................ 85
4
CONCLUSIONES ..................................................................................................... 91
RECOMENDACIONES .................................................................................................... 93
ANEXOS ......................................................................................................................... 94
BIBLIOGRAFIA ............................................................................................................................. 134
8
LISTA DE TABLAS
Pág
Tabla 1. Composición química aproximada de diferentes pastas alimenticias
cocidas (g/100g). ............................................................................................. 24
Tabla 2. Evaluación de las pastas a base de trigo durum durante su cocimiento. . 26
Tabla 3. Tiempo requerido (HH:MM) para una reducción decimal de 6D para
Listeria monocytogenes en aves de corral ...................................................... 33
Tabla 4. Aproximación de los tiempos (MM) de enfriado para llevar la temperatura
interna de la carne a 5°C en un baño de hielo y agua ..................................... 33
Tabla 5. Características de barrera y protección para el material de envasado** . 37
Tabla 6. Combinaciones Posibles Para La Matriz 32 ............................................. 45
Tabla 7. Metodología de trabajo propuesta ........................................................... 46
Tabla 8. Variables del proceso y sus posibles combinaciones .............................. 51
Tabla 9. Combinaciones de tiempo y temperatura en cada una de las muestras de
la parte experimental ....................................................................................... 52
Tabla 10. Codificación aleatoria de los tratamientos a evaluar .............................. 53
Tabla 11. Resultados compilados para algunas pruebas físicas ........................... 61
9
Tabla 12. Promedios de las mediciones físicas de pH, humedad y diámetro de la
pasta antes y después del tratamiento térmico ............................................... 61
Tabla 13. Mediciones en la evolución del pH y ºBx de la salsa de carne con
respecto al tiempo de cocción ......................................................................... 64
Tabla 14. Promedio de datos obtenidos con el texturómetro Chatillon LTCM-100
para la parte experimental ............................................................................... 67
Tabla 15. Esfuerzo máximo para cada muestra expresada en N/mm 2 .................. 68
Tabla 16. Características bromatológicas para diferentes muestras de pasta con
salsa de carne conservada bajo el método sous vide ..................................... 76
Tabla 17. Resultados de la medición de pH para cada muestra de pasta con salsa
en tres etapas de su almacenamiento ............................................................. 76
10
LISTA DE FIGURAS
Pag.
Figura 1. Estimación del Tiempo Mínimo de Cocción para espaguetis ................. 58
Figura 2. Medición experimental de la textura ....................................................... 66
Figura 3. Panel sensorial con jueces no entrenados para las muestras (m2, m3,
m4, m6, m9) .................................................................................................... 69
Figura 4. Panel sensorial con jueces no entrenados para las muestras (m2, m3,
m4, m6, m9) .................................................................................................... 70
Figura 5. Resultados individuales del análisis sensorial para cada muestra ......... 71
Figura 6. Resultados compilados para el panel sensorial realizado en 60 jueces
no entrenados ................................................................................................. 72
Figura 7. Crecimiento microbiano en diferentes muestras .................................... 75
Figura 8. Evolución del pH durante el tiempo de almacenamiento en refrigeración
........................................................................................................................ 78
Figura 9. Resultados del análisis fisicoquímico de la muestra 2 ............................ 81
Figura 10. Caracterización microbiológica después de 12 días de almacenamiento
para la muestra 2 ............................................................................................ 83
11
Figura 11. Gráficos para los modelos de crecimiento de Bacillus cereus a 10, 12,5,
18, 20 y 30 °C.................................................................................................. 85
Figura 12. Gráficos para los modelos de crecimiento de Clostridium perfringens a
15, 18, 20, 25 y 30 °C ...................................................................................... 87
12
ANEXOS
Pag.
Anexo 1. Diagrama de procesamiento de un producto sometido al tratamiento sous
vide .................................................................................................................. 94
Anexo 2. Proceso de elaboración de pasta con salsa de carne sometida al proceso
de cocción al vacio en bolsas plásticas ........................................................... 95
Anexo 3. Balance de materia específico para la etapa de tratamiento térmico en
cada muestra................................................................................................... 96
Anexo 4. Balance de materia en cada una de las etapas del proceso anteriores al
tratamiento térmico .......................................................................................... 96
Anexo 5. Recopilación de datos en la Prueba de textura y sus tratamientos
estadísticos (ANOVA y test de Tukey y Dunnet) para el tratamiento térmico
con 55, 70 y 85ºC y 45, 60 y 90 minutos y sus posibles combinaciones ......... 97
Anexo 6. Recopilación de datos en la Prueba de textura y sus tratamientos
estadísticos (ANOVA y test de Tukey y Dunnet) para el tratamiento térmico
con 60, 70 y 80ºC y 15, 25 y 35 minutos y sus posibles combinaciones ....... 100
Anexo 7. Formato para la Selección y preparación de la prueba sensorial ......... 103
Anexo 8. Formato para prueba sensorial de preferencia con escala hedónica de
cinco puntos .................................................................................................. 104
13
Anexo 9. Tabla compilada para los datos obtenidos por el panel sensorial ......... 105
Anexo 10. Análisis de los resultados para el panel sensorial por medio de la
Prueba de Kruskal-Wallis .............................................................................. 107
Anexo 11. Formato para el muestreo microbiológico de las muestras 2, 3, 4, 6, 9 y
P en los días 2, 5, 10 y 22 de almacenamiento a 3°C ................................... 112
Anexo 12. Resultados de las pruebas microbiológicas realizadas durante los días
2, 5, 10 y 22 de almacenamiento .................................................................. 113
Anexo 13. Protocolos estipulados para determinación microbiológica según
microorganismo con agares cromo génicos Scharlau ................................... 114
Anexo 14. Protocolos para análisis bromatológicos de humedad, determinación de
proteína y grasa total ..................................................................................... 116
Anexo 15. Tabla de Resultados para la determinación del porcentaje de proteína
por método Kjehldal ...................................................................................... 122
Anexo 16. Tabla de Resultados para la determinación de la humedad por
gravimetría .................................................................................................... 122
Anexo 17. Tabla de Resultados para la determinación de la grasa total por método
Soxhlet .......................................................................................................... 123
Anexo 18. Caracterización bromatológica de las materias primas según la tabla de
composición de los alimentos colombianos del ICBF en compañía de la FAO.
(Valores expresados en g/100 g alimento) .................................................... 124
14
Anexo 19.Balances de materia global y específicos para el proceso de
homogenización y envasado del producto final ............................................. 124
Anexo 20. Análisis estadísticos para las pruebas de humedad, grasa total y
proteína ......................................................................................................... 126
Anexo 21. Resultados obtenidos en la predicción del crecimiento microbiano para
alcanzar la concentración toxica en Bacillus cereus y Clostridium perfringens
en temperaturas criticas de 30 °C ................................................................. 132
15
INTRODUCCIÓN
El método Sous Vide es desde hace ya varios años utilizado como método
predilecto para la conservación de varios productos y platos listos para el
consumo. La palabra Sous Vide quiere decir “cocción al vacio” en francés y es
muy apetecido en las cocinas del mundo e incluso en algunas industrias, debido a
que la combinación de estas dos técnicas de conservación lo hacen un método
único y eficaz. Este método describe un método de cocción en bolsas selladas al
vacío, a bajas temperaturas por largos tiempos1. Dicho sistema de pasteurización
permite una larga vida de almacenamiento en condiciones de refrigeración,
siempre y cuando se tengan unas buenas prácticas higiénicas durante todo el
proceso anterior al sellado en vacío2.
Según Smith et al3., “Se ha producido un enorme crecimiento, en los últimos años,
en el uso de esta tecnología para extender la vida útil y calidad de conservación de
alimentos frescos. Este crecimiento y la nueva generación de productos
alimenticios, se da en respuesta a las necesidades de los consumidores de preferir
alimentos listos para el consumo, la conveniencia para microondas, alimentos con
vida útil más larga y sin embargo, retener más cerca las características de
frescura”.
El desarrollo de esta investigación se basa en cubrir dichas necesidades tanto de
los consumidores finales, como de los intermediarios de almacenes de cadenas o
negocios institucionales como los son cadenas de restaurantes, hoteles y casinos,
en donde es de gran ayuda la aplicación de este método, ya que se evitan
1
BALDWIN, Douglas E. A practical Guide to Sous Vide Cooking. Pg iii. Abril, 2009.
ROBERTS, Diane., HOOPER, William. Microbiología práctica de los alimentos: métodos para el examen de
microorganismos de los alimentos de interés para la salud pública. Editorial Acribia. 2 ed. Zaragoza, España. 2000.
3
SMITH, J.P. TOUPIN, C. Et al. A Hazard Analysis Critical Control Point aproach (HACCP) to ensure the microbiological
safety of Sous Vide processed meat/pasta product. En: Food Microbiology. Vol 7, No. 3 (Sept. 1990), p. 177-198.
2
16
mermas
por
cocción,
evaporación
de
compuestos
volátiles
y
perdidas
nutricionales, prolongando la vida útil del alimento.
Se llevo a cabo entonces la creación de una matriz de trabajo donde se evaluaron
diferentes tiempos y temperaturas de tratamiento térmico por medio de análisis de
textura, sensoriales, microbiológicos y fisicoquímicos, los cuales concluyen con la
predicción de la vida útil con modelos de crecimiento microbiano en ciertos
microorganismos patógenos y alterantes.
En este caso, se trabajó con un producto de pasta con salsa de carne de alto
consumo y de fácil acceso a la mayoría de la población colombiana (patrocinado
por la empresa Casa Merello Baffi®); aunque en Colombia se suele consumir la
pasta como un acompañamiento de otros cereales o como una opción más en el
menú, la manera de consumirse correctamente este alimento es como un cereal
mas que se acompaña con proteínas y vegetales. La idea es tratar de mejorar esa
forma de consumo actual y la mejor forma de lograrlo es mostrándolo como un
producto nutricionalmente completo y en este caso listo para el consumo, con el
que únicamente se tardará de 2 a 5 minutos en calentarlo y servirlo.
Las expectativas a largo plazo son que esta tecnología se logre difundir a través
de las industrias y los mercados institucionales por medio de la producción de
alimentos agradables, sanos, inocuos, que conserven sus características de
frescura y la sensación de un plato recién preparado y que además sean de fácil
acceso para la población. Además de poder utilizar herramientas como lo son la
microbiología predictiva para pronosticar en qué momento el alimento se puede
tornar peligroso para la salud pública.
17
OBJETIVOS
OBJETIVO GENERAL
Determinar la vida útil de pastas alimenticias compuestas cocidas con adición de
salsa con carne y conservadas por el método Sous Vide.
OBJETIVOS ESPECIFICOS
Determinar las variables de tiempo y temperatura por medio de análisis de
textura y sensoriales, en la cocción de pastas alimenticias compuestas cocidas
con adición de salsa de carne por el método Sous Vide.
Caracterizar la muestra seleccionada microbiológica y fisicoquímicamente.
Utilizar la herramienta de microbiología predictiva para un acercamiento a la
vida útil del tratamiento seleccionado.
18
1
1.1
MARCO DE REFERENCIA
LA PASTA Y SUS ORÍGENES
Las pastas alimenticias constituyen los productos derivados de cereales más
simples utilizados en la dieta humana. Se incluyen en ella productos tales como
espaguetis, tallarines, macarrones y fideos, los cuales se fabrican principalmente
mediante la mezcla de sémolas o semolinas de trigo y agua, aunque en muchas
ocasiones, estos productos pueden ser elaborados con mezclas de diferentes
harinas4. Además, se pueden obtener pastas enriquecidas o especiales con la
adición de vegetales como espinacas y tomates, o bien con huevos.
La pasta es un alimento que normalmente se asocia con Italia. Aunque los
italianos hoy en día consumen más pasta por persona que cualquier otra nación
(aproximadamente 30-35 kg por persona al año), sin embargo ellos no inventaron
la pasta. Según Dendy et al, existen registros los cuales señalan que los tallarines
se elaboraron en China desde al menos 3.000 a. C.; incluso en las crónicas
romanas se incluyen muchos productos a base de pasta y, que obviamente eran
muy anteriores a Marco Polo, de manera que se puede decir con seguridad que
aunque incierto su origen,
la pasta se ha consumido en Europa desde la
antigüedad5.
Por otro lado, la elaboración de pasta en Italia se consideraba una especialidad
napolitana hacia el S. XIX y fue en Nápoles donde la producción comenzó a
4
DENDY, David. DUBRASZCZYK, Bogdan. Cereales y Productos derivados: Química y Tecnología. Editorial Acribia S.A.,
Zaragoza, España, 2004, Pág. 311-312.
5
Ibid, p. 312
19
comercializarse e industrializarse completamente.6 Se inicio entonces el secado
de la pasta como una forma de conservación y según algunas investigaciones
realizadas tiempo atrás, su combinación con el tomate y derivados como plato
exclusivamente italiano.
1.1.1 Definiciones
El termino pasta puede tener muchos significados. Según la Norma Técnica
Colombiana para productos de Molinería y pastas alimenticias, NTC 1055/077, las
pastas alimenticias se definen como:
1.1.1.1 Pastas Alimenticias
Productos preparados mediante el secado apropiado de las diferentes figuras a
partir de una masa sin fermentar elaborada con derivados del trigo y agua. En el
proceso de elaboración se pueden incorporar ingredientes tales como: gluten,
soya, huevos, leche, vegetales, jugos, extractos u otras farináceas o cualquier otro
tipo permitido por la legislación nacional vigente o el Codex Alimentarius.
1.1.1.2 Pastas alimenticias sencillas
Son los productos definidos anteriormente elaborados exclusivamente con harinas
blancas, sémolas de trigo o ambas, moliendas intermedias, sus combinaciones.
1.1.1.3 Pastas alimenticias compuestas
Productos definidos como pastas alimenticias a las que se les ha incorporado en
su proceso de elaboración alguna o varias de las siguientes sustancias
comestibles: gluten, soya, huevos, leche, vegetales, jugos, extractos, otras
6
KILL, R. C., TURNBULL, K. Tecnología de la elaboración de pasta y sémola. Editorial Acribia, 1 edición, Zaragoza,
España, 2004, Pág. 2-3.
7
ICONTEC, Norma Técnica Colombiana para Productos de molinería. Pastas alimenticias. NTC 1055/2007, Pág. 2-3.
20
farináceas o cualquier otra sustancia aprobada por la autoridad sanitaria
competente.
1.1.1.4 Pastas alimenticias rellenas
Productos definidos como pastas alimenticias secas o frescas a las que se les ha
incorporado en su interior un preparado elaborado con alguna o varias de las
siguientes sustancias comestibles: carnes, vegetales, quesos o cualquier otro
ingrediente, o mezclas de estos, los cuales deben ser aprobados por la autoridad
sanitaria competente.
1.1.1.5 Pastas alimenticias frescas
Producto no fermentado, elaborado por amasado mecánico de harina o sémola
de trigo y agua, con o sin colorantes y sin preservativos, diferenciándolas de las
pastas alimenticias secas por su tiempo de vida útil.
1.2
PROCESO DE FABRICACION DE LA PASTA
La tecnología para su elaboración aunque parezca simple, para conseguir
productos de gran calidad, se necesita que el o los operarios sean muy
cuidadosos en cada uno de sus pasos. La pasta se hace generalmente de harina
de trigo, agua semolinas y otros ingredientes para formar una masa pastosa de
alrededor del 30% de humedad. La masa se moldea de una gran cantidad de
formas y tamaños y entonces se deseca aproximadamente a 40°C hasta que
obtiene de 10-12% de humedad. La desecación tiene que ser lenta o los productos
se cuartean debido a las tensiones físicas.8
Es así como se comienza por la elección de sémolas aptas y se procede al
empaste y amasado mecánico con agua a temperatura ambiente en una cantidad
8
SILLIKER, J.H., ELLIOT, R.P., Et al. Ecología microbiana de los alimentos 2. Productos alimenticios. Editorial Acribia,
Zaragoza, España. 1980
21
que oscila entre el 25 y 30% del peso en harina y en algunas ocasiones, se
pueden adicionar ingredientes como zumos de vegetales (espinacas, tomates,
pimientos, zanahorias, remolachas) para enriquecer y dar color, o bien huevos,
especias y harinas provenientes de otros granos9.
El siguiente paso, es el mezclado de los ingredientes en un equipo especializado
para mezclar y moldear. En el primer paso, se mezclan los diferentes ingredientes,
que en este caso son la sémola, los huevos y el agua en un tanque y luego,
cuando la sémola este lo suficientemente hidratada y haya absorbido toda la
humedad, se procede a moldear por medio de dos rodillos que giran en sentidos
opuestos y hacen el laminado de la pasta10.
Ahora bien, el operario debe asegurarse que la masa esta en el punto ideal de
textura elástica para proseguir con el corte; para este fin el equipo está provisto de
cuchillas de tamaños y formas diferentes para hacer los cortes de los distintos
tipos de pasta.
Una vez hechos los cortes pertinentes, se procede a la desecación de las piezas.
La mayor parte de la pasta comercial se deseca desde alrededor del 30% de
humedad hasta un 10-12% (p/p), siendo clave el proceso de desecación ya que
afecta a la calidad de la pasta por lo tanto el proceso de secado debe realizarse
lentamente y con gran cuidado debido a que la pasta se contrae a medida que
pierde agua. 11
Regularmente hay ciertas diferencias en la humedad relativa y las temperaturas en
el secado de las pastas largas y el de las cortas, pero el proceso es similar y
ambos procesos se hacen entre tres y cuatro etapas, siendo que las pastas cortas
pueden secarse entre 4 y 6 horas y las pastas largas demoran entre 20 y 24
horas.
9
SALINAS, Ronaldo. Alimentos y Nutrición: Bromatología aplicada a la salud. 2 ed. Editorial El Atenio. Florida, Buenos
Aires. 1993
10
KILL, R. C., TURNBULL, K. Op cit. p. 216-219.
11
DENDY, David. DUBRASZCZYK, Bogdan. Cereales y Productos derivados: Química y Tecnología. Editorial Acribia S.A.,
Zaragoza, España, 2004, p. 314-315.
22
Luego del secado, se prosigue a envasar el producto, manteniendo estándares de
color y atributos visuales que puedan bajar la calidad del producto empacado. El
color amarillo pálido siempre debe ser el mismo, al igual que el grosor y tamaño de
piezas iguales; en esta etapa del proceso se hace el control de calidad, donde
partículas extrañas y piezas rotas o con grietas que no son aptas para el
envasado, se omiten ya que afecta su calidad visual y además corren el riesgo de
sufrir daños mecánicos durante el transporte y manipulación posteriores, dando
como resultado diferencias en la cocción12.
Otro método visual para el control de la calidad es la cocción; el tiempo empleado
para lograr una cocción uniforme y un punto optimo de textura debe ser siempre el
mismo para cada variedad de pasta, manteniendo así un estándar en el proceso
de formado y secado. Esto se evalúa según la NTC 5080.
1.3
IMPORTANCIA DE LA PASTA EN LA ACTUALIDAD Y SU VALOR
NUTRICIONAL
Los cereales constituyen la principal fuente de un número importante de los
aproximadamente 40 nutrientes que son necesarios para una buena salud13.
Por otra parte, el valor biológico de las proteínas en los cereales es relativamente
bajo, por lo cual suelen consumirse acompañados de otros alimentos como
carnes, huevos o legumbres.
Son al contrario, una muy buena fuente de
carbohidratos complejos –almidones y fibra- además de aportar en su mayoría
grasas insaturadas que resultan saludables para el organismo14.
En la tabla 1 se muestra la composición de nutrientes en pastas alimenticias
cocidas hechas a base de trigo durum con adición de huevo.
12
MERELLO. S. Op. Cit, p.
HERNANDEZ R., Manuel, et al. Tratado de nutrición. Ediciones Diaz de Santos S.A. Madrid, España. 1999. Pag 401- 403.
14
Ibid, p. 401.
13
23
Tabla 1. Composición química aproximada de diferentes pastas alimenticias
cocidas (g/100g).
Energía
Producto
(Kcal)
Agua
Proteína
Lípidos
Colesterol
Glúcidos
totales
(mg)
totales
Fibra
Pasta simple
116
70
4
1,2
0
22,2
2
Pasta con huevo
124
70
4,7
1,5
8
22,9
1
Pasta rellena de carne
100
77,2
4,7
3,4
23
12,7
1,8
Pasta rellena con queso
149
68,4
9,5
5,1
26
16,3
0,9
Fuente: HERNANDEZ R., Manuel, et al., Tratado de nutrición, pág 124
Las pastas como se compran en el mercado, aportan unas 350 Kcal/100g y se
podría pensar que son alimentos de elevada densidad calórica, pero no es así, ya
que al cocinar las pastas estas se hidratan y por tanto, de 70 g de pasta seca se
elabora un plato de 250 g de pasta que aportan 250 Kcal; es decir que el proceso
de cocinado rebaja la densidad calórica de la pasta. Su contenido calórico se
incrementa mediante salsas y complementos con los que se acompaña, tales
como grasas, carne, queso, salsas15.
Según el ICBF16 en la tabla de composición de los alimentos colombianos, la pasta
alimenticia hecha con huevos y cocida tiene una humedad de aproximadamente
8,9 g de agua por cada 100 g de pasta y aporta al organismo 367 Kcal, un valor
medio de proteínas de 11,5 g, lípidos 1g, carbohidratos 78 g, cenizas 0,6g. Estos
valores son dados como referencia por cada 100g de parte comestible de la
muestra.
1.4
GENERALIDADES DE LA CALIDAD EN LA COCCION DE LA PASTA
El aspecto visual de la pasta en el plato es un indicativo útil de su calidad global,
siendo una mezcla del color y del brillo del producto. El brillo esta en relación con
15
ALBA, Nidia; ALBA, Carlos Augusto, et al. Ciencia, Tecnología e Industria de Alimentos. Grupo Latino editores. Primera
edición. Bogotá, Colombia. 2004. Pág. 417
16
ICBF. Tabla de composición de alimentos colombianos. Bogotá, Colombia. 2005. Pág. 126-127.
24
la cantidad de almidón en exceso que se libera durante la fase de cocción17. Existe
una técnica física simple para evaluar la cantidad de almidón que se libera,
observando el agua de cocción después de transcurrido el tiempo mínimo
necesario para que la pasta este con la textura deseada; cuanto más turbia sea,
mas almidón se habrá disuelto del presente en la matriz proteica. Para corroborar
este método empírico, existen métodos físicos o químicos. 18
Ahora bien, por otro lado para examinar la textura final de la pasta o el tiempo de
cocción, se utilizan métodos físicos y visuales más prácticos y fáciles de emplear
como la compresión de un pequeño trozo de la muestra entre dos superficies lisas
transparentes; se podrá evidenciar una línea en el centro del espaguetti, la cual
con el tiempo se va haciendo más delgada hasta desaparecer19.
En cuanto a la textura se refiere, es de suma importancia que dicha línea
intermedia no desaparezca del todo, evitando que la pasta se vuelva parte del
agua de cocción. Este aspecto de la calidad más que ningún otro, está relacionado
tanto con el tiempo de cocción como con el tiempo que transcurre entre la cocción
y su valoración. Si bien la textura o la sensación que percibimos en la boca es la
característica más importante y se puede desglosar en tres atributos que son
importantes: firmeza, elasticidad y pegajosidad20.
La firmeza se refiere a la resistencia inicial que ofrece la pasta a la penetración
cuando se muerde; la elasticidad es la forma en que la pasta se rompe en la boca
cuando se sigue masticando y la pegajosidad, es la sensación global de la pasta
en la cavidad bucal junto con el almidón residual que permanece después de
tragar.21 La tabla 2 muestra una evaluación de las pastas durante la cocción hasta
17
KILL, R. C., TURNBULL, K. Tecnología de elaboración de pasta y sémola. Aseguramiento de la calidad en una fábrica de
pasta seca. Editorial Acribia S.A., Zaragoza, España. 2004. Pág. 234
18
Ibid, p. 234.
19
NORMA TECNICA COLOMBIANA NTC 5080. Semolinas de trigo durum y pastas alimenticias. Estimación de la calidad
de cocción de espagueti por análisis sensorial. p. 3-4.
20
KILL, R. C. et al., Op Cit., p. 234.
21
Ibid, p. 234.
25
la destrucción total de la estructura, en un estudio realizado por Bustos et al 22 el
cual evalúa la calidad culinaria de pastas hechas a partir de trigo y cebada.
En este aspecto, la pasta cocida se vuelve pegajosa si la red de proteína no es lo
suficientemente fuerte para contener el almidón gelatinizado: niveles altos de
humedad producen menos daño a la red de gluten y una mejor retención de
almidón, así como temperaturas de extrusión bajas producen menos daño a la
proteína, dando una mejor hidratación en el cocinado.23
Tabla 2. Evaluación de las pastas a base de trigo durum durante su
cocimiento.
Muestra
Tiempo
%
de
de
sedimentación
de
pasta
Índice
de
Grado
de
Ganancia
tolerancia
hinchamiento
de
peso
cocción
al
(%)
(g/100g)
(min)
cocimiento
2
235,4
(min)
100%
trigo
16
5
100
durum
Adaptado de: Evaluación de la calidad culinaria y durante su cocimiento de una pasta elaborada a partir de sémola de
cebada y trigo. IX congreso de ciencia de los alimentos y V foro de ciencia y tecnología de los alimentos, Universidad
Autónoma del estado de Hidalgo.
Estos parámetros se pueden evaluar mediante varios equipos utilizados para
cuantificar la textura, pero hacer una correlación con paneles sensoriales es
excesivamente extenso y específico para cada alimento. Estos equipos dan un
acercamiento a lo que puede ser la percepción de la textura del alimento en la
boca durante su masticación, midiendo la fuerza necesaria empleada para romper
un trozo de muestra se puede predecir cuan duro o blando es el producto y, en
qué medida puede ser percibido por los consumidores24. Esta predicción puede
22
BUSTOS, Zaira G., ACOSTA, Karime, et al. Evaluación de la calidad culinaria y durante su cocimiento de una pasta
elaborada a partir de sémola de cebada y trigo. IX congreso de ciencia de los alimentos y V foro de ciencia y tecnología de
los alimentos. Universidad Autónoma del estado de Hidalgo. México. p. 186.
23
ROSENTHAL, Andrew J. Textura de los Alimentos. Medida y percepción. Editorial Acribia, Zaragoza, España. 2001. Pág
158-159.
24
Ibid, p. 159.
26
ser llevada a cabo mediante la evaluación de la pasta por medio de un panel
sensorial entrenado, con los cuales se pueden crear atributos propios para el
producto en específico. En este aspecto, el panel también pude medir parámetros
que no es posible percibir de manera exacta mecánicamente como los son el
aroma y sabor, ya que son muy subjetivos y difíciles de cuantificar, esto es algo
que aún en esta época es más fácil medirlo con ayuda de los sentidos humanos.
1.4.1 Medida y percepción de la textura: un enfoque sensorial
Varios intentos por definir la textura de un alimento han culminado en cierto
acuerdo internacional con el desarrollo de la norma internacional ISO 549225 que
se relaciona con el vocabulario utilizado con la evaluación sensorial. La textura se
define como “todos los atributos mecánicos, geométricos y superficiales de un
producto perceptibles por medio de receptores mecánicos, táctiles y, si es
apropiado, visuales y auditivos”.
Según lo dicho anteriormente, es evidente que la textura de un alimento trata de la
percepción haciéndola por encima de todas las cosas una experiencia humana,
afirma Rosenthal26. Es por esto que la evaluación sensorial en sus inicios fue
tomada únicamente como una medida subjetiva de la textura de los alimentos,
apareciendo medidas mecánicas que simulan la masticación
inicial utilizando
curvas de la fuerza aplicada para cada mordida y creando patrones específicos de
cada uno.
Este hecho fue lo que llevo a científicos de todo el mundo a preguntarse si se
podía lograr
un equipo que pudiese medir en su totalidad el proceso de
masticación que atraviesan los alimentos cuando son digeridos, ya que cada
individuo describe los atributos como mejor le parezcan, pues la muestra es
masticada mas allá de la rotura inicial y, los estímulos que resultan forman parte
de la sensación global de textura, que encadena no solo al mordisco inicial sino
25
26
ISO. International Organization of Standarization. ISO 5492 Sensory Analysis – Vocabulary. 2008. p. 40
ROSENTHAL, Andrew J. Op. Cit. p. 1-3.
27
también a los subsiguientes y a la viscosidad, la adhesividad y la consistencia del
alimento mezclado con la saliva, así como los aspectos de apariencia, las
propiedades mecánicas y los ruidos generados al manipular, cortar y comer el
alimento27.
No obstante, en comparación con el aparato sensitivo del cuerpo humano, los
dispositivos de medida instrumental se basan en transductores que convierten las
medidas materiales y físicas en salidas visuales o eléctricas que o bien se pueden
observar directamente o alimentar a un equipo de grabación de datos/procesado,
que a menudo involucra indicadores de tensión y celdas de carga para medir las
fuerzas y la posición o detectores de movimiento. Scott-Blair28 clasificó las
técnicas instrumentales para medir la textura de los alimentos en tres grupos:
ensayos empíricos, que miden alguna propiedad física bajo condiciones bien
definidas; ensayos imitativos, que intentan simular las condiciones a las que el
material se somete en la boca; y ensayos fundamentales, que miden propiedades
físicas como viscosidad o modulo elástico. En este caso, la investigación se llevo a
cabo utilizando ensayos imitativos combinados con percepciones sensoriales
humanas, que según Kill & Turnbull29 sigue siendo la mejor forma de evaluar la
pasta cocida y la mayoría de los alimentos en varios aspectos.
1.5
TECNICA DE COCCION BAJO VACIO: SOUS VIDE
El Sous Vide es una técnica de cocción con un envasado al vacío previo, la cual
se lleva a cabo en bolsas plásticas resistentes a temperaturas de hasta 90°C por
largos periodos de tiempo. Este método difiere de los convencionales en dos
formas: los alimentos crudos o precocidos son envasados y sellados al vacio y
sometidos a cocción controlando tiempos y temperaturas, enfriados rápidamente
27
ROSENTHAL, Andrew J., op. Cit. p.
SCOTT BLAIR, G.W. Elementary Rheology. Chapter 13. Psycho Rheology, measurementes of sensations: Craftmanship.
1969. Academic Press. New York, United Sates. Pag. 81-89.
29
KILL, R. C., TURNBULL, K. Op cit. p. 235
28
28
hasta alcanzar los 3°C en el centro del producto en aproximadamente 30-90
minutos y almacenados en refrigeración por varios meses30.
Normalmente en este método de pasterización de los alimentos en bolsas
individuales, se utilizan temperaturas moderadas (50-90 °C) con tiempos largos
que difieren en las características de cada producto, variando desde 2 minutos
para una tajada de salmón de 5 mm a 38 °C, hasta 6 horas en una tajada de carne
con un espesor de 70 mm a 55 °C.31
El sellado al vacio en bolsas resistentes a gases y vapor de agua, evitan perdidas
de materiales volátiles y humedad durante la cocción, así como inhibir la oxidación
de sabores. Además, el envasado al vacío también evita la proliferación de
bacterias aeróbicas y permite una mejor transferencia del calor del agua o vapor,
al centro del alimento. 32
1.5.1 Estado del arte
Esta técnica de cocción bajo vacío fue desarrollada por George Pralús a fin de
1960 en Francia, quien buscaba minimizar las mermas en el proceso de
elaboración del Foi Gras de pato a través de una técnica culinaria denominada en
papillote, que permitía mejorar el sabor y la textura de los alimentos cocidos 33. La
creciente demanda de consumidores que prefieren alimentos listos para comer o
calentar con microondas, con una vida útil más larga pero conservando ciertas
características iniciales o teniendo ese “toque fresco”, que es lo que siempre se
busca en los productos procesados, se ha traducido en el incremento de
tratamientos como el Cook & Chill y la cocción bajo vacio (Sous Vide).
34
Sin
embargo, esta nueva generación de productos mínimamente procesados al vacío
30
DIAZ M, Pedro. Calidad y deterioro de platos “Sous Vide” preparados a base de carne y pescado y almacenados en
refrigeración. Tesis Doctoral. 2009. Universidad de Murcia. Murcia, España. Pag. 18
31
BALDWIN, Douglas. A Practical Guide to Sous Vide Cooking. 2009. Under License of Copy Rights ©2008 By Douglas
Baldwin. P. iii.
32
Ibid., p. iv.
33
DIAZ M., Op Cit., p. 18-19.
34
SMITH, J.P. TOUPIN, C. Et al. A Hazard Analysis Critical Control Point aproach (HACCP) to ensure the microbiological
safety of Sous Vide processed meat/pasta product. En: Food Microbiology. Vol 7, No. 3 (Sept. 1990), p. 177-198.
29
son perecederos y presentan un riesgo potencial para la salud pública si se les
somete a temperaturas excesivas en cualquier etapa de la cadena de producción,
almacenamiento, distribución y comercialización.
Ahora bien, el cocinado Sous vide tiene como principales objetivos aumentar la
vida útil y minimizar el daño térmico para obtener así productos seguros y de alta
calidad nutritiva y sensorial.35
Según Smith et al.36 el acercamiento que se hace para el control de puntos críticos
HACCP (Hazard Analysis and Critical Control Points) en productos procesados
con estas técnicas leves, es netamente con fines de control de calidad
microbiológica que se traduce en calidad comercial y comprende, entre otras, las
siguientes fases: (1) preparar los alimentos basados en el diagrama de flujo que
sugiere el autor (ver anexo 1), (2) asegurar la calidad del proceso o el control
asociado con la compra, procesamiento, almacenamiento, distribución y/o uso que
se le da a los materiales crudos o al producto final, (3) determinación de los puntos
de control para cada peligro identificado, y (4) establecer procedimientos para
monitorear dichos puntos críticos.
1.5.2 Manejo de tiempos y temperaturas: incidencia y destrucción
microbiana en productos sous vide
En este aspecto, es importante no descuidar la seguridad y aplicar tratamientos
equivalentes a los de pasteurización para asegurar la conservación de los platos
cocinados durante largos periodos de almacenamiento, por lo cual resulta
indispensable mantener una relación tiempo/temperatura óptima con el fin de
alcanzar un equilibrio entre la seguridad y la calidad sensorial y nutricional de los
alimentos cocinados. Según lo expuesto por Holdsworth y Simpson37, los
productos sous vide son tratados térmicamente en envases plásticos y luego
35
DIAZ M., Op Cit., p. 19.
SMITH, J.P. TOUPIN, C. Et al., Op cit., p. 179
37
HOLDSWORTH, D. SIMPSON, R. Thermal processing of packaged foods. Food engineering series. Springer. Second
edition. Stretton-Fosse, UK. 2007. p. 123-141.
36
30
sometidos a un choque térmico, además de atravesar por un tiempo de reducción
decimal 6D el cual equivale a 70°C por 12 minutos. No obstante, mientras este
tratamiento es capaz de inactivar al patógeno Listeria monocytogenes, no es
suficiente para inactivar algunas esporas del Clostridium botulinum (tipo no
proteolítico), las cuales son capaces de sobrevivir y proliferar rápidamente en
temperaturas de 3,3 a 5 °C, mientras que en las cepas de tipo A y B (proteolíticas),
no hay crecimiento a temperaturas inferiores a 10-12,5 °C38
por lo cual las
temperaturas de almacenamiento y distribución deben ser inferiores. Así mismo,
el pH mínimo que permite el crecimiento de este patógeno y la producción de su
toxina es generalmente por encima de 4,5, aunque se han registrado casos de
producción de toxina en un pH de 4,2 en zumo de tomate inoculado con la cepa,
pero con temperaturas de crecimiento del orden de 20 -26 °C.39
Otros estudios han demostrado que la inactivación de Salmonella spp, uno de los
microorganismos patógenos más comunes presentes en casi todos los alimentos
e indicadores en la inocuidad, se reducen a una temperatura de 60 °C con un
factor de diez cada 5,48 minutos, es decir una reducción decimal que equivale a
D606.0= 5,48 minutos40. Así bien estos microorganismos pueden ser destruidos
luego de 6.5 reducciones decimales, es decir 6.5D606.0= 35.6 minutos.
Sin embargo, se supone que el envasado al vacío durante el cocinado sous vide,
inhibe el crecimiento de microorganismos alterantes y patógenos aerobios, impide
la re contaminación después del cocinado y retrasa la oxidación de lípidos
causantes de olores y
sabores indeseables.41 No obstante, las bacterias
patógenas esporuladas pueden sobrevivir a los suaves tratamientos térmicos
convirtiéndose en el principal riesgo de los alimentos tratados por este método.
38
JAY, J.M. Microbiología moderna de los alimentos. Cuarta edición. Editorial Acribia. Zaragoza, España. 2002. p. 441.
Ibid. p. 441-442.
40
ANON. Time-temperature tables for cooking ready to eat poultry products, citado por BALDWIN, Douglas. A Practical
Guide to Sous Vide Cooking. 2009. p. 2-5
41
CHURCH, I.J., PARSONS, A.L. The sensory quality of chicken and potatoe products prepared using cook & chill and sous
vide methods, citado por BALDWIN, Douglas. A Practical Guide to Sous Vide Cooking. 2009. p. iv.
39
31
Según la ANMAT42
(Administración Nacional de Medicamentos Alimentos y
Tecnología Médica) perteneciente al Instituto Nacional de Alimentos en Argentina
Dentro de los microorganismos que componen un criterio microbiológico se
pueden distinguir dos tipos:
a) Organismos indicadores: para la evaluación de la inocuidad microbiológica de
los alimentos, la utilización de organismos indicadores es muy frecuente. El
análisis
microbiológico
de
alimentos
para
la
búsqueda
de
estos
microorganismos suele utilizar técnicas sencillas y accesibles que permiten
evaluar:
Calidad de la materia prima, problemas de almacenamiento, abuso de
temperatura, vida útil (Recuento de aerobios mesófilos).
Potencial contaminación fecal o posible presencia de patógenos (Escherichia
coli, Coliformes fecales).
Contaminación por manipulación humana (Staphylococcus aureus coagulasa
positiva).
Contaminación
post
tratamiento
térmico
(coliformes,
enterobacterias,
Staphylococcus aureus coagulasa positiva, estreptococos fecales)
Productos metabólicos de patógenos que indican un peligro para la salud
(termonucleasa)
Se utilizan para relevar las condiciones a las que ha sido expuesto el producto que
pudieran implicar un posible peligro, no necesariamente presente en la muestra
analizada, pero que podría hallarse en muestras paralelas.
b) Organismos patógenos: aquellos que pueden encontrarse en el alimento en
cuestión que pueden convertir al alimento en un potencial vehículo de
enfermedad a quien lo consuma.
Es entonces cuando se ha investigado la tasa de muerte de cada microorganismo,
la cual difiere en especies y familias y depende de varios factores, incluyendo el
origen del alimento, sus características, acidez del medio, tipo de musculo,
42
ANMAT (Administración Nacional de Medicamentos Alimentos y Tecnología Médica). Guía de Interpretación de
resultados microbiológicos de alimentos. En: Instituto Nacional de Alimentos. Argentina. Info online:
http://www.anmat.gov.ar/alimentos/Guia_de_interpretacion_resultados_microbiologicos.pdf
32
temperatura, contenido de grasas y sales, aditivos o especias y contenido de
agua. Es por esto que las temperaturas manejadas durante todo el proceso de
producción y distribución, deben ser cuidadosas y estrictas, evitando la
proliferación de algún microorganismo que haya logrado sobrevivir al tratamiento
térmico en el alimento.43
En las tablas 3 y 4 se muestra la relación de algunas de las temperaturas con el
espesor de los alimentos y los tiempos de reducción decimal a los que se han
sometido varios productos.
Tabla 3. Tiempo requerido (HH:MM) para una reducción decimal de 6D para
Listeria monocytogenes en aves de corral
Temperaturas de calentamiento desde 5°C
Espesor
(mm)
57,7 °C
60,5 °C
63,5 °C
66 °C
5
01:40
31
10
5
10
01:45
36
15
10
15
01:53
44
23
17
20
02:04
55
34
26
Fuente: Baldwin, 2009
Tabla 4. Aproximación de los tiempos (MM) de enfriado para llevar la
temperatura interna de la carne a 5°C en un baño de hielo y agua
Temperaturas
Espesor
(mm)
55 °C
60,5 °C
80 °C
5
1
1
1
10
4
4
5
15
10
10
11
17
18
20
20
Fuente: Adaptado de Baldwin, 2009
43
BALDWIN, Op cit., p. 2.
33
Se pueden observar entonces, las combinaciones tiempo/ temperatura que
aseguran una calidad microbiológica en ciertos productos a base de carne y, se
considera a Listeria monocytogenes como el patógeno no formador de esporas
mas termo resistente y capaz de crecer en temperaturas de refrigeración.44
En el proceso de fabricación de cualquier alimento, y en especifico de todos los
alimentos listos para el consumo, hay que cuidar con mayor ahinco las prácticas
higiénicas ya que la re contaminación post tratamiento es un factor de alto riesgo
que se corre durante todos los procesos posteriores al tratamiento térmico
empleado.
No obstante, es evidente que en este aspecto la contaminación que se puede
generar en los productos sous vide viene en el momento de la preparación de los
mismos, debido a que la contaminación pos tratamiento no es posible ya que la
pasteurización es realizada después del envasado del alimento.
De este modo, es de esperarse que los tratamientos con calor disminuyan la carga
microbiana o eliminen los microorganismos de peligro, pero en este caso las
temperaturas son relativamente bajas y en ellas pueden sobrevivir bacterias
esporuladas y resistentes a las temperaturas empleadas si es que existen en el
alimento desde su materia prima o se han adquirido a lo largo del proceso, por lo
cual una opción es prolongar el tiempo de tratamiento, sin ser excesivo evitando
perdidas nutricionales.
Según Werlein45, la combinación de los diferentes pasos que implica la cocción al
vacio, producen una disminución de la micro flora alterante competitiva, y una
selección a favor de los microorganismos psicrotróficos anaerobios o anaerobios
facultativos, tales como Clostridium botulinum o Listeria monocytogenes, las
cuales representan un riesgo para la salud pública.
44
NYATI, H. Survival characteristics and the applicability of predictive mathematical modelling to L. monocytogenes growth
in sous vide products, citado por BALDWIN, Douglas. A Practical Guide to Sous Vide Cooking. 2009. p. 3.
45
WERLEIN, Hans D. Comparison of the quality of sous vide and conventional processed carrots. En: Z Lebensm Unters
Forsch A. Vol 207, No 4 (Abril 1998). P 311-315.
34
Varios estudios realizados por Smith & Toupin46 confirman esto y, demuestran
que los microorganismos de mayor riesgo en productos sous vide son los que
tienen la capacidad de producir esporas resistentes tanto altas como bajas
temperaturas. Este es el caso de C. botulinum del tipo C, anaerobio estricto que es
capaz de crecer de 3-5 °C y el cual tiene un tiempo de reducción decimal 6D de
520 minutos a 75°C, 75 minutos a 80°C o 25 minutos a 85°C47. Lograr la
inactivación de todas las esporas de este microorganismo es casi imposible, ya
que el tipo E es inactivado con un valor D= 0,33 min a 90 °C, pero a esta misma
temperatura las esporas tipo A y B necesitan valores D de 200 minutos para ser
inactivadas.48 Estos largos periodos de tiempo podrían ocasionar la disminución
de las propiedades esenciales del producto o la desnaturalización de proteínas, lo
cual no es lo ideal; por esto lo más adecuado en estos casos es llevar a cabo un
proceso estrictamente higiénico en las etapas antes del envasado al vacío, así
como respetar las temperaturas de peligro en todas las etapas del proceso, desde
el recibo de las materias primas hasta la distribución del producto terminado. Si la
cadena de frio no aumenta de 3°C en ninguna etapa, es posible asegurar la
inocuidad del producto.
Para este fin, Baldwin, Gould y Peck49 desarrollaron una tabla de temperaturas de
almacenamiento que es útil luego del enfriamiento rápido, donde se indica que los
alimentos deben ser congelados o mantenidos en las siguientes condiciones:
1. Temperaturas inferiores a 2,5°C, mas de 90 días.
2. Temperaturas inferiores a 3,3°C, menos de 31 días
3. Temperaturas inferiores a 5°C, menos de 10 días
4. Temperaturas inferiores a 7°C, menos de 5 días
46
SMITH, J.P. TOUPIN, C. Et al., Op cit., p. 179
FERNANDEZ, P.S., PECK, W. A predictive model that describes the effect of prolonged heating at 70-90°C and
subsequent incubation at refrigeration temperatures on growth from spores and toxigenesis by nonproteolytic C. botulinum in
the presence on lyzozyme, citado por BALDWIN, Douglas. A Practical Guide to Sous Vide Cooking. 2009. p. 3.
48
ROSSET, R., POUMEYROL, G. Procédés modernes de préparation de plats cuisinés á l´avance par cuisson précédant ou
suivant le conditionnement sous vide, citado por SMITH, J.P. Et al. A Hazard Analysis Critical Control Point aproach
(HACCP) to ensure the microbiological safety of Sous Vide prcessed meat/pasta product. Food Microbiology, 1990. p. 190.
49
GOULD, G.W. Sous vide food: conclusions of an ECFF Botulinum working party, citado por BALDWIN, Douglas. A
Practical Guide to Sous Vide Cooking. 2009. p. 3.
47
35
Waites50 por su lado, clasificó los microorganismos patógenos en tres grupos:
aquellos que presentan peligros severos, los que presentan peligros moderados
potencialmente expandibles y esos que presentan peligros moderados con limite
de expansión.
1.5.3 Materiales de envasado
Los materiales de los cuales están hechos los recipientes que contienen el
producto a ser tratado térmicamente, deben tener por lo menos una coextrusión de
tres capas resistentes primero que todo a temperaturas por encima del punto de
ebullición (90-120 °C), a la permeación del vapor de agua y a los gases (CO2, O2,
N2) del medio en el que se van a conservar, evitando de este modo la rápida
penetración de partículas externas que pueden deteriorar de manera más rápida el
alimento.
Las bolsas son el recipiente más utilizado para la cocción al vacío y la función
principal que desempeña el envase es la de proteger el alimento del medio
exterior en todo el proceso de producción51. Es así como los materiales más
utilizados para las bolsas son: polietileno (PE), polietileno de baja densidad
(LDPE), Polietileno de alta densidad (HDPE), Poliestireno (PS), Poliamida (PA),
Polipropileno (PP), Policloruro de vinildeno (PVdC), Policloruro de vinilo (PVC), Etil
vinil acetato (EVA) y Etil vinil alcohol (EVOH).52 De estos, el HDPE tiene mayor
resistencia al vapor de agua y gases que los demás PE; el PP tiene alta
resistencia térmica (121- 135 °C); el PVC propiedades de barrera medias pero
descomposición por calor; la PA posee una barrera a los gases media-alta y
resistencia térmica alta pero no es termosellable; el PVdC tiene una baja
resistencia térmica y alta cristalinidad (rigidez y fragilidad); el EVOH a diferencia
50
WAITES, W. Hazardous microorganisms and the hazard analysis critical control point system. En: Food Science and
Technology of Today. Vol 2, (1988). p 259-261
51
DIAZ M., P. Op cit. p. 43-48
52
Ibid. p. 43-48
36
del EVA, es muy duro y transparente y tiene una alta barrera a gases en
condiciones de baja humedad, por lo cual siempre se lamina con PP o PE en sus
capas exteriores evitando el contacto con la humedad que lo desintegra 53.
Además de esto, deben ser resistentes a altas temperaturas, pese a que tan solo
se utilicen temperaturas de pasteurización, estas son empleadas por periodos
largos de tiempo, por lo tanto se debe cuidar que las propiedades de barrera del
material no se vean afectadas por la cocción prolongada, la refrigeración posterior
y la regeneración final. 54
Los envases o bolsas plásticas de cocción que resisten temperaturas de hasta 100
°C, fueron donadas por la empresa Multivac Colombia y están hechas de un
material coextruído de PA/PE (Poliamida/Polietileno) de Media Barrera y 70 µm
de espesor. En la tabla 5 se muestran las características de las bolsas para
cocción que resisten hasta 130ºC.
Tabla 5. Características de barrera y protección para el material de
envasado**
PA/PE Vacuum and cooking Bags
Barrier: PA/PE (medium barrier) or high barrier (EVOH)
Thickness: 70μ
Tinted: Standard colour: white, black, blue
Any other colour available on request (min. quantity)
Print: Flexo up to 8 colour
Additional features: euro slot, reclose
Zize (cm): 12x20, 13x28, 22x30
**MULTIVAC COLOMBIA. Información del archivo de ventas para bolsas de cocción. Bogotá, Colombia. 2011
53
54
Ibid, p. 48-49
Ibid, p. 49-51
37
1.6
MICROBIOLOGIA PREDICTIVA
1.6.1 Modelos de crecimiento microbiano
En los últimos años, ha habido un gran desarrollo de la modelización matemática y
de la microbiología predictiva, ya que son herramientas valiosas en la planificación
de programas de análisis y control de puntos críticos y toma de decisiones
proporcionando la primera estimación del cambio esperado en la población
microbiana cuando se exponen a un grupo especifico de condiciones. La
microbiología predictiva es un campo de estudio que combina elementos de
microbiología, matemáticas y estadística, para desarrollar modelos que describan
y predigan matemáticamente el crecimiento o muerte de los microorganismos,
cuando se les somete a condiciones medioambientales especificas55.
Esta técnica se basa en la premisa de que las respuestas de poblaciones de
microorganismos a factores medioambientales son reproducibles. Por otro lado,
varios estudios realizados han demostrado que la velocidad a la que las bacterias
mueren en un plato preparado, depende de muchos factores, incluyendo la
temperatura, los ingredientes (carnes, vegetales, cereales), la acidez, pH,
contenido de sal, ciertos condimentos, y el contenido de agua. Por esto, la adición
de ácidos, sales o especias pueden disminuir el número de patógenos vegetativos
y los aditivos químicos como el lactato de sodio y lactato de calcio se utilizan en la
industria alimentaria para bajar o aumentar el pH y así reducir el riesgo de
formación de esporas de los patógenos como Clostridium spp. y Bacillus cereus56 .
Con respecto a esto, se han desarrollado tecnologías que permiten predecir la
vida útil de los alimentos modelizando el crecimiento microbiano por medio de un
55
RYBKA-RODGERS. Improvement of food safety design of cook-chill foods. Citado por: BALDWIN, D. A practical Guide to
Sous Vide Cooking. Pg iii. Abril, 2009.
56
RYBKA, S. RODGERS, S. improvement of food safety design of Cook-Chill foods. En: 1
Food
Research
International. Revista 35 N°5. P. 449-455. 2001.
38
software especializado. Según el grupo HIBRO57, perteneciente a una de las áreas
de investigación de la Universidad de Córdoba en España, se tiene una gran
experiencia en el desarrollo de modelos matemáticos para predecir el crecimiento,
supervivencia e inactivación de microorganismos en los alimentos, empleando
programas informáticos basados en diversos modelos y ofreciendo distintos tipos
de pronóstico para microorganismos patógenos y alterantes en diferentes
escenarios. 58
Según el docente de la Universidad de Pamplona (Colombia), Enrique Alfonso
Cabeza Herrera (PhD), La microbiología predictiva (MP) es
multidisciplinaria emergente de la microbiología,
una
área
ya que abarca distintas
disciplinas tales como la matemática, microbiología, ingeniería, fisiología y
química
para
desarrollar
y
aplicar
modelos
matemáticos que permitan predecir las respuestas de los microorganismos
ante
diferentes cambios en las variables ambientales59.
En la Microbiología Predictiva existen diferentes formas de clasificar los modelos,
basándose en diferentes eventos microbiológicos estudiados, en el enfoque del
modelamiento aplicado y el número o tipo de variables consideradas. Entonces,
pueden ser clasificados con base a si se describe un crecimiento microbiano o
inactivación; con excepción de modelos de inactivación térmica, los de crecimiento
son generalmente más avanzados que los de inactivación.60
Whiting y Buchanan61 han hecho una clasificación de los modelos empleados en
primario, secundario y terciario basados en los tipos de variables que ya se han
descrito. Los primarios son expresiones matemáticas que describen el crecimiento
o curvas de supervivencia definiendo la respuesta de un organismo en el tiempo
57
COSANO Z., Gonzalo. Áreas de Investigación. Grupo HIBRO. Departamento de Bromatología y Tecnología de los
Alimentos, Universidad de Córdoba. 2001. Córdoba, España. Disponible en Línea en: http://www.hibrouco.es/index.php?option=com_content&view=article&id=8%3Amicrobiologia-predictiva&catid=4&Itemid=4&lang=es
58
Ibid.
59
CABEZA H. Enrique. Microbiología predictiva. Departamento de microbiología. Universidad de Pamplona, Norte de
Santander, Colombia. 2007. Disponible en línea en: http://sites.google.com/site/enalcahe/microbiologia-predictiva
60
WHITING, R.C, BUCHANAN, R.L. Microbial modeling. En: Food Technology. Vol. 6 (1994). p. 113-120.
61
Ibid. p. 113-115.
39
en un conjunto específico de condiciones de la población.
Los secundarios
describen el impacto de las variables ambientales y de la población, en el
crecimiento de un organismo o las características de supervivencia. El terciario es
una combinación de los dos primeros modelos, aplicando programas y sistemas
expertos.
Uno de los avances que se ha permitido la microbiología predictiva ha sido la
identificación efectiva de los modelos primarios para describir las curvas de
crecimiento microbiano; esto ha permitido la descripción de las curvas de una
forma objetiva con expresiones matemáticas, atributo crítico para el desarrollo de
modelos secundarios y la cinética de crecimiento microbiano62.
Según un estudio realizado en la facultad de nutrición humana de la Universidad
de Warsaw en Polonia, la ecuación de Gompertz, puede utilizar modelos
matemáticos basados en cinética y probabilidad que muestran una grafica de
crecimiento microbiano específica para cada tipo de microorganismo y sus
distintas variables y, fue satisfactoriamente aceptado dicho modelo63.
Tienen particular importancia el uso de relaciones sigmoidales tales como la
función logística y las curvas de Gompertz, pertenecientes a los modelos
secundarios. Esta ecuación es expuesta y explicada por Whiting & Buchanan
como sigue en un cuarto parámetro con una función doblemente exponencial que
describe una curva sigmoidal asimétrica:
Donde Lt= log10 del conteo de bacterias (UFC) en un tiempo t (h); A=conteo log
asintótico con una disminución de tiempo indefinido (aprox. Equivalente al log del
nivel inicial de bacterias); C= conteo log asintótico con un incremento de tiempo
62
WHITING, R.C, BUCHANAN, R.L., Op Cit., p. 115.
KAJAK, K. KOLOZYN-KRAJEWSKA., D. Construction of predictive models of growth of microorganisms in salted and
cured meat products. En: Innovative Food Science and Emerging Technologies. Vol. 7 (2006). P. 152-159
63
40
indefinido (aprox. Equivalente al log del nivel de máxima densidad de población
durante la fase estacionaria – log de conteo inicial); M= tiempo con el cual la rata
de crecimiento absoluto es máxima; B= la rata de crecimiento relativo al tiempo M.
Esta es una de las funciones mas utilizadas por microbiólogos de alimentos y
puede ser expresada asi:
µ= la rata de crecimiento exponencial {[log (UFC/g)]/h}; GT= “Generation Time”,
tiempo de generación (h); γ= duración de la fase lag (h); MPD= Log de “Máximum
Population Density”.
Recientemente, los modelos de regresión logística multivariante basados en el uso
de la ecuación expuesta antes en combinación con el análisis de superficie de
respuesta, se han desarrollado para predecir el comportamiento de patógenos
alimentarios en respuesta a los parámetros de formulación y almacenamiento de
alimentos, incluyendo la temperatura, pH, contenido de cloruro de sodio, la
concentración de nitrito de sodio, y la atmósfera.64
Estos modelos se han adaptado para facilitar su utilización mediante el desarrollo
de un programa con una aplicación de "usuario-amigable'' para su uso en general:
Pathogen Modeling Program (PMP). Este programa se basa en una hoja de
cálculo disponible en el mercado, Lotus 1-2-3 ™, e incorpora características tales
como el cálculo de la cinética de crecimiento previsto y el tiempo para lograr una
determinada densidad de población. La versión actual del software se encuentra
64
BUCHANAN. R.L. Using Spreadsheet Software For Predictive Microbiology Applications. En: Journal of Food
Safety. Vol. 11 N° 2. (Abril 1990). p. 65-148.
41
disponible en línea con un fácil acceso a sus bases de datos para descargar
información de los diferentes microorganismos que incluyen modelos para
Salmonella spp, Shigella flexneri, Clostridium perfringens, Bacillus cereus, Listeria
monocytogenes, Staphylococcus aureus, Yersinia pseudotuberculosis, Salmonella
typhimurium, Aeromonas hydrophila, Escherichia coli [O157:H7].65
1.6.2 Aplicaciones de la microbiología predictiva
Estos métodos microbiológicos avanzados que permiten dar un acercamiento del
comportamiento
de diferentes microorganismos en condiciones de medio
especificas, han sido investigados con gran auge en el mundo de los alimentos.
Probablemente los primeros avances hacia estos métodos rápidos, los darían Esty
& Meyer (1922)66, quienes describieron la muerte o inactivación térmica de las
esporas de C. botulinum tipo A, usando un modelo logarítmico lineal, el cual es
utilizado aún para estimar el calor de proceso necesario para esterilizar alimentos
de baja acidez.
El primero en investigar como la tasa de crecimiento microbiano depende de la
cantidad de agua disponible, llamada hoy actividad de agua (Aw), fue estudiado
por Scott (1936)67, quien seguidamente también investigó el efecto de la
temperatura en los cambios de la tasa específica de muerte.
Seguido de esto, autores como McMeekin (1993), McKellar & Xu (2003), Gibson et
al. (1988), Zwietering et al. (1990), Baranyi and Roberts (1993, 1994, 1995, 2001),
Ratkowsky (1983), Rosso (1995), Elfwing et al. (2004), entre otros autores, han
venido estudiando la cinética de crecimiento e inactivación de los microorganismos
y así mismo como poder aplicar estos métodos de manera fácil y rápida a la
industria de alimentos. No obstante, en la creación de las bases de datos
65
Ibid, p. 65.
BARANYI, J. ROBERTS, T.A. Predictive microbiology- Quantitative Microbial Ecology. En: Culture. Marzo 2004. p. 14
67
Ibid, p. 14.
66
42
participaron también entidades gubernamentales en los Estados Unidos como la
ERRC (Easter Regional Research Center) de la USDA Agricultural Research
Service (ARS)68.
Es así como estos pioneros en la utilización de modelos de crecimiento microbiano
validados con métodos analíticos que hoy en día se pueden encontrar de forma
gratuita en línea, decidieron que se podría beneficiar a todo el mundo, por lo que
en este momento es una base de datos pública y gratuita para investigaciones con
fines científicos.
1.7
Breve reseña de la empresa patrocinadora
La micro empresa Casa Merello Baffi®, es una empresa que fabrica productos a
base de harina y sémolas de trigo, tales como panes, galletas, hojaldres y
diferentes tipos de pastas. Esta empresa viene trabajando en este medio de la
repostería y panadería desde hace aproximadamente 22 años y en el oficio del
pastificio desde hace 9 años.
Hoy en día, la empresa Casa Merello Baffi®69
fabrica cinco tipos diferentes de cortes de pastas largas entre los que se
encuentran
tallarines, espaguettis, cintas o fetuchine, tagliatelle, lasagnas de
varios tamaños; dos tipos de pastas rellenas como lo son los ravioles y tortellinis y,
tres variedades de pastas cortas como los tornillos de colores, el riso y pasta para
sopas.
Sus productos son artesanales y por ello muy apetecidos en el mercado, aunque
la elaboración de los
mismos es al estilo tradicional, lo cual últimamente ha
dejado de tener auge alrededor del mundo, buscando innovación y con ello la
implementación de tecnología de punta en todos los procesos.
Es por esto, que se crea la necesidad de utilizar otro tipo de herramientas para
mejorar la productividad y prolongar la vida útil de todos los productos, como los
68
69
BARANYI, J. ROBERTS, T.A. Op. cit. p. 16.
ENTREVISTA CON Silvio Merello. Director comercial de la empresa Casa Merello Baffi®. Chía, Colombia. Junio 2010.
43
son el envasado al vacío y en atmosferas modificadas, métodos que ya se están
implementando en los procesos. En este caso, la idea de la empresa y el motivo
por el cual se ha decidido llevar a cabo esta investigación, es estar a la vanguardia
siempre con las innovaciones tecnológicas y probar nuevos campos de acción
como los son la elaboración de productos preparados o listos para el consumo en
restaurantes y cadenas.
En este momento la empresa provee sus productos de pastas y salsas a varios
restaurantes e instituciones que poseen problemas de tiempo a la hora del servicio
de los platos y, en algunas ocasiones perdida de ciertas propiedades en el
producto, ya que se utiliza el método de congelación convencional para su
almacenamiento; es por esto que se ha investigado la técnica de cocción al vacio
la cual se está implementando alrededor del mundo en cocinas de restaurantes,
hoteles e incluso a nivel industrial, ya que es un método eficaz, fácil de realizar,
evita mermas y perdidas de volátiles y propiedades hidrosolubles por cocción en
agua, potencializa aromas y permite el almacenamiento en refrigeración por un
periodo de tiempo prolongado, siempre y cuando el tratamiento térmico sea el
adecuado.
44
2
METODOS Y MATERIALES
El presente trabajo fue realizado en la planta de producción de la empresa Baffi,
quien patrocino el proyecto y la empresa Multivac en donde se realizó la cocción a
vacio. Los análisis fisicoquímicos, microbiológicos, sensoriales y de textura se
llevaron a cabo en las plantas piloto de vegetales y laboratorios de química y
biotecnología de la Universidad de La Salle.
2.1
DISEÑO EXPERIMENTAL
Se llevo a cabo un diseño experimental
con una matriz 32 donde hay dos
variables (tiempo y temperatura) y tres posibles niveles de experimentación con
esas dos variables, como se evidencia en la tabla 6.
Tabla 6. Combinaciones Posibles Para La Matriz 32
Nivel mínimo= T1
y
t1
Nivel medio=
T2
y
t2
T1, t1
T2, t1
T3, t1
Nivel máximo= T3
y
t3
T1, t2
T2, t2
T3, t2
T1, t3
T2, t3
T3, t3
T = Temperatura
t = tiempo
En la tabla 7 se muestra la metodología utilizada para esta investigación.
45
Tabla 7. Metodología de trabajo propuesta
ANALISIS FISICO DE LA PASTA PRE
Y POST COCCION
Etapa A
Etapa B
M2
M3
M4
M5
M6
M7
M8
Medición del diámetro de los espaguetis, absorción de agua (ganancia de peso) y pH.
Formulación de la salsa
En base a lo establecido en la empresa, medición de Grados Brix y ajuste para el tratamiento térmico
Evaluación del proceso
Balance de materia del proceso para cada muestra
Pre- experimentación
(por triplicado)
Tiempos
Temperaturas
Ensayos
Analisis de textura
Optimización de los
parámetros de ensayo
Experimentación (por
triplicado)
Etapa C
M1
Determinación del
tiempo mínimo de
cocción
pasta + salsa
de carne
150 g
150 g
tratamientos
m11
m12
150 g
150 g
150 g
150 g
150 g
30, 45 Y 60 min
55, 70 Y 85 °C
m13
m14
m15
m16
m17
Análisis realizado según metodología de ZEPPA et al y GONZALES et al.
mejoramiento
de las
variables
Análisis de textura
pasta + salsa
de carne
Medición de
la textura
Panel
sensorial
Selección de Ensayos
tratamientos
150g
150g
150g
150g
150g
m19
60, 70 y 80 °C
150g
150g
150g
150g
m28
m29
Análisis realizado según metodología de ZEPPA et al y GONZALES et al.
Pruebas afectivas de aceptación con escala hedónica de cinco puntos
m21
m22
m23
m24
m25
m26
Humedad
Grasa total
Proteína
Detección de E. coli y Coliformes
Detección de Esporas de Clostridium Sulfito Reductor
Análisis fisicoquímicos
(por triplicado)
m18
Temperatura
s
Análisis fisicoquímicos
y microbiológicos de
las muestras
seleccionadas (por
triplicado)
Etapa E
150 g
15, 25 y 35
min
Análisis realizados a las muestras m2, m3, m4, m6, m9 y mp
Elección de un
tratamiento
150 g
Tiempos
Ensayos comparativos
Etapa D
M9
m27
Mx, muestra escogida según criterios microbiológicos, sensoriales fisicoquímicos y de textura
Análisis realizados a Mx
Humedad
Grasa
Proteínas
46
Etapa F
Etapa G
Análisis Microbiológicos
(por triplicado)
pH
Salmonella spp
E. coli y coliformes fecales y totales
Mohos y levaduras
Bacillus cereus
Staphylococcus aureus
Esporas de Clostridium Sulfito Reductor
Medición de vida útil
por microbiología
predictiva
Modelación de curvas de crecimiento para varios patógenos en diferentes temperaturas de almacenamiento utilizando modelos terciarios de
microbiología predictiva
Predicción de la vida útil utilizando curvas de crecimiento microbiano con características especificas de almacenamiento y de medio. (Comparación
de resultados obtenidos con normativas NTC 1055, NTC 1325)
Discusión de resultados
Resultados finales
Conclusiones y recomendaciones
47
2.1.1 Determinación del tiempo mínimo de cocción de la pasta
Para establecer el tiempo mínimo en la cocción de la pasta seca tipo espagueti, se
utilizo como referencia la NTC 508070 como se muestra a continuación:
Colocar 2L de agua con 14g de sal común (NaCl) y una vez alcanzado su
punto de ebullición, adicionar 100 gramos de Espaguetis.
Se agita constantemente y en un principio cada dos minutos, se remueve una
pieza de espagueti y se oprime en cuerpo central usando una placa de
compresión o bien sea dos superficies transparentes evidenciando la línea
intermedia que tienen los espaguetis durante su cocción. Luego de seis
minutos de cocción se repite la operación cada 30 segundos hasta que la línea
blanca desaparezca o solo sea visible como una línea punteada.
2.1.2 Mediciones físicas: pH, grado de hinchamiento, ganancia de peso y
espesor
Las mediciones de los dos parámetros de pH y espesor se llevaron a cabo por
triplicado en cada uno de los tratamientos. El grado de hinchamiento y ganancia
de peso se calculan para la muestra de pasta seca y cocida. La medición del pH
se hizo bajo el método del potenciómetro71 (AOAC 981.12.), la medición del
espesor con un calibrador, grado de hinchamiento y ganancia de peso se adapto
del estudio realizado por Bustos Et al72, el cual consistió en tomar 100g de la pasta
seca y cocerla durante el tiempo mínimo de cocción registrado (en este caso 13
minutos), dejarla escurrir en un embudo y calcular la ganancia de peso expresada
en porcentaje por la diferencia entre la pasta seca y la pasta cocida escurrida.
70
NORMA TECNICA COLOMBIANA, NTC 5080. SEMOLINAS DE TRIGO DURUM Y PASTAS ALIMENTICIAS.
ESTIMACION DE LA CALIDAD DE COCCION DE ESPAGUETI POR ANALISIS SENSORIAL. 2002.
71
MONCADA, Luz M. Determinación de las características de carnes y pescados, indicadores de frescura y
descomposición. Derivados cárnicos. Practica 5. 2006
72
BUSTOS, Zaira G., ACOSTA, Karime, et al. Op cit. p. 184-186.
48
También se determinó el volumen de pasta cruda (V ps) y pasta cocida (Vpc) para
poder determinar el grado de hinchamiento ((Vpc-Vps/Vpc)*100). A continuación se
pueden evidenciar los valores obtenidos para cada una de las pruebas
mencionadas.
2.1.3 Elaboración de los tratamientos
2.1.3.1 Formulación de la salsa
Para la formulación de la salsa boloñesa o con carne se adopto la base con la
que la que la empresa prepara su salsa. A continuación se presentan sus
ingredientes según la normativa de rotulado 5109:
Ingredientes de la salsa: Agua, carne de res, pasta de tomate, cebolla,
zanahoria, aceite, perejil, vino blanco, sal, cubos de caldo deshidratado, ajos,
orégano, canela en astillas, especias, clavos de olor, nuez moscada.
Teniendo como referencia que el pH es de 5,1 a 20ºC y los ºBx de 11 para la
muestra de la salsa elaborada por la empresa, se realizaron cambios en la
composición de la salsa original permitiendo una mejor homogenización de los
productos en el envase durante el tratamiento térmico.
Estos cambios se
evidenciaron en adición de un mayor porcentaje de agua en la formulación
permitiendo una mejor cocción y apariencia final del producto.
2.1.3.2 Evaluación del proceso sous vide
La realización de cada fase y su diagrama de procesamiento se muestran
detallados en los Anexos 1 y 2 en los cuales se llevaron a cabo balances de
materia del procedimiento de cocción para cada muestra calculando las pérdidas
49
que se pueden originar en cada operación a lo largo del proceso. Estos balances
se pueden observar en los anexos 3 y 4.
2.1.3.3 Pre experimentación
De acuerdo con la formulación de la salsa, se prepararon porciones de 150 g de la
pasta con salsa, utilizando una proporción 1:1 masa/masa de pasta y salsa
respectivamente y, se eligieron masas iguales con referencia a la metodología de
trabajo sugerida por la empresa. En esta etapa, se procesaron las materias primas
por separado según el diagrama de flujo elaborado para la pre cocción de la salsa
y de la pasta (Anexo 2) y se llevaron a cabo nueve muestras con diferentes
tiempos y temperaturas por triplicado para los análisis de textura (m1, m2, m3,
m4…..m9). Las muestras se sometieron al proceso de pre cocción (Tabla 8),
posterior envasado con aplicación de vacío, seguido de cocción (variables
especificadas en la tabla 9), enfriamiento rápido y almacenamiento en
refrigeración (3°C+/- 2ºC).
En esta etapa, se llevaron a cabo ensayos de textura luego de 48 horas de realizar
el tratamiento térmico planteado. Para la presente pre experimentación se
utilizaron los siguientes equipos:
Un equipo de envasado al vacío C200 Multivac, un recirculador térmico de agua
de cocción uniforme para sous vide M-27, un baño de agua con hielo, una balanza
de humedad, potenciómetro Mettler Toledo, un refrigerador de 0-3 °C y un
texturómetro (marca Chatillon LTCM-100 (a registered trademark of AMETEK
Inc.)).
Las variables de tiempo y temperatura inicialmente se obtuvieron de algunos
valores reportados en estudios realizados por Nyathi73 y Baldwin74 a cerca del
método para diferentes alimentos específicos y se modificaron de acuerdo al tipo
de producto que se está utilizando para la pre experimentación; en este caso hay
73
74
NYATI, H. Op. cit. p. 3.
BALDWIN, D., op. cit. p.2-4
50
que tener en cuenta estas variables pero cuidar de no excederse ya que la pasta
es un alimento muy delicado y de fácil cocción. En la parte experimental, dichas
variables fueron modificadas de acuerdo a los análisis estadísticos obtenidos en la
fase de pre experimentación.
Tabla 8. Variables iniciales del proceso y sus posibles combinaciones
TIEMPO
TEMPERATURA
(min)
(ºC)
M11
30
55
M12
30
70
M13
30
85
M14
45
55
M15
45
70
M16
45
85
M17
60
55
M18
60
70
M19
60
85
ENSAYO
2.2 MEDICIÓN DE LOS TRATAMIENTOS
La presente experimentación se basó en los resultados obtenidos en la pre
experimentación, los cuales fueron analizados mediante una ANOVA (P<0,05) y
análisis de Tukey (HSD) y Dunnet bilateral (anexo 5), ajustando los tiempos y
temperaturas propuestos para optimizar el proceso del método (tabla 9).
51
Tabla 9. Combinaciones de tiempo y temperatura en cada una de las
muestras de la parte experimental
TIEMPOS
TEMPERATURAS
(min)
(°C)
M21
15
60
M22
25
60
M23
35
60
M24
15
70
M25
25
70
M26
35
70
M27
15
80
M28
25
80
M29
35
80
ENSAYOS
2.2.1 Análisis de textura
El análisis de textura fue llevado a cabo con el equipo Chatillon LTCM-100 (a
registered trademark of AMETEK Inc.), el cual está provisto con una cuchilla de
1mm de espesor de acuerdo con lo estipulado por la AACC método 66-50
(AACC 2000)75. Para este efecto se tomo en cuenta la metodología utilizada por
Zeppa Et al76 y Gonzales et al.77, la cual se modificó teniendo en cuenta los
recursos y equipos disponibles. La velocidad de corte fue de 15 mm/min para
mayor precisión de las curvas. La prueba se realizo teniendo en cuenta que la
cuchilla desciende desde una distancia de 5 mm y atraviesa el objetivo a una
distancia de 0,5 mm de la placa base y luego vuelve a la posición inicial. Para
este efecto el plato base y la cuchilla se limpiaron antes de hacer la prueba a cada
una de las muestras. En este orden de ideas, cada muestra pesaba 30g y fue
acomodada en el plato base simulando un bocado de pasta que se lleva a la boca;
75
AACC. American Association of Cereal Chemists. International approved methods 66-50. 10a edición. 2000. St. Paul,
USA. p. (38-12A).
76
ZEPPA, Et al. Op cit, p. 99.
77
GONZALES, J.J. MCCARTHY, K.L. Textural and estructural changes in lasagna after cooking. En: Journal of texture
studies. California, USA. Vol 31, Nº 1 (Abril 2000). P. 93-108.
52
los análisis se llevaron a cabo por triplicado en cada muestra para asegurar la
precisión de los resultados.
Según Zeppa y Rolle et al78., como cada muestra tiene un diámetro diferente,
todos los valores de textura arrojados por el equipo se dividieron entre el área de
cada una de las respectivas muestras. En consecuencia, la fuerza máxima de
corte fue reportada en N/mm2 (Tabla 15).
2.2.2 Análisis sensorial
Para esta etapa se utilizó una prueba afectiva de aceptación con una escala
hedónica de cinco puntos donde 1 es me disgusta mucho y 5 me gusta mucho (ver
anexo 8), evaluando la aceptación final del consumidor, en cuanto a textura se
refiere, en un panel de 60 jueces no entrenados. El panel sensorial utilizado fue
realizado a consumidores o jueces no entrenados, por tanto debía superar un
número de 30-40 panelistas.79 Las condiciones y el tipo de prueba utilizada para
este caso, se pueden observar en el anexo 7.
Los tratamientos fueron codificados al azar y sus códigos de identificación se
pueden observar en la tabla 10. Los datos estadísticos obtenidos en esta etapa se
pueden observar en los anexos 6.
Tabla 10. Codificación aleatoria de los tratamientos a evaluar
78
79
Tratamiento
Código
2
785
3
452
4
751
6
398
9
641
ZEPPA, Giuseppe. ROLLE, Luca. Et al., Op cit. p. 99.
ANZALDUA, Antonio. La evaluación sensorial de los alimentos en la teoría y la práctica. Editorial Acribia SA.
Zaragoza, España. 1994. Pg 48.
53
2.2.3 Análisis microbiológico
Los procedimientos para el análisis microbiológico fueron llevados a cabo con los
materiales y equipos disponibles allí y de acuerdo a lo estipulado en las NTC
4519, NTC 4491-1, NTC 4491-2< NTC 4491-3, NTC 4491-4 y NTC 4092. Los
resultados de los análisis se compararon con las normativas para productos
cárnicos procesados NTC 132580 y pastas alimenticias con huevo NTC 1055. Los
análisis realizados fueron determinación de E. coli y coliformes totales y Esporas
de Clostridium Sulfito Reductor. Se utilizó una cabina de bioseguridad (CBS),
incubadora a 35 +/- 2 °C, cajas de petri, tubos de ensayo, frascos autoclavables
para diluciones y asas de vidrio para sembrar, micropipetas de 1-100 µl y de 1001000 µl, autoclave automático, medios de cultivo cromogénicos (Scharlau) para
determinación de E. coli y coliformes (Colinstant), medio de cultivo a base de
sustancias
químicas
inhibidoras
y
diferenciales
SPS
(Sufito-Polimixina-
Sulfadiazina) para determinación de ECSR y polvo de triptona para las diluciones.
2.2.4 Análisis fisicoquímico
Los procedimientos se llevaron a cabo en el laboratorio de Química de la
Universidad de La Salle. Se utilizaron equipos como el destilador y digestor de
Khjeldal
para
determinación
de
proteína,
extracción
por
Soxhlet
para
determinación de grasa total, y remoción de agua por desecación en estufa a
100°C. Estos análisis se llevaron a cabo según lo establecido en las Normas
Técnicas Colombianas (ver anexo 14). Los análisis se realizaron por triplicado.
80
ICONTEC. Norma Técnica Colombiana, NTC 1325. Industrias alimentarias. Productos cárnicos procesados
no enlatados. Cuarta actualización. Bogotá, Colombia. 1998
54
2.2.5 Análisis estadístico
Se realizó un Análisis de Varianza ANOVA utilizando el paquete estadístico Excel
(Microsoft Office Excel 2003® 11.6355.6360 SP1 copyright 1985 – 2003 microsoft
corp) con un nivel de significancia (P<0,05), si el nivel de significacnia era
“significativamente diferente” las medias se compararían con el test de Tukey (P<
0,05) y se constató la diferencia entre las muestras realizando una prueba de
Dunnet bilateral (ICS 95%) con el fin de determinar cuál de los ensayos puede
arrojar los mejores resultados, utilizando como patrón una muestra que ha sido
sometida a una cocción convencional y se encuentra en el punto optimo de
cocción (mp), según la NTC 5080.
El análisis estadístico y las pruebas decisivas de Tukey y Dunnet bilateral se
llevaron a cabo mediante el uso de XLSTAT, un macro para Excel, versión 2010 y
el test de Kruskal-Wallis por medio de STATGRAPHICS Centurion XV versión
2008.
2.3
SELECCION DEL TRATAMIENTO
Se selecciona el tratamiento con las características de textura, sensorial,
microbiológicas y fisicoquímicas, más acertadas de la matriz experimental
teniendo en cuenta las normativas Colombianas y los criterios de decisión
establecidos.
2.4
PREDICCION DE VIDA UTIL: MICROBIOLOGIA PREDICTIVA COMO
HERRAMIENTA
Se utilizaron los modelos terciarios que contienen los primarios y secundarios
combinados en un Software especializado para medir el crecimiento de
55
microorganismos patógenos (PMP)81 con características del medio de crecimiento
especificas como lo son Aw, pH, concentración de NaCl, carga inicial del
microorganismo, temperatura, % CO2, entre otros. En este caso específico de la
investigación, se utilizaron las curvas de crecimiento, para evaluar vida útil en
condiciones de refrigeración.
Para tal fin, se utilizaron tres de los microorganismos patógenos de mayor
relevancia en este producto como lo son el Bacillus cereus y Clostridium
perfringens, ya que son los de mayor incidencia en el tipo de producto estudiado,
de los cuales tan solo el ultimo puede ser validado de forma física en el
laboratorio, debido a que es el único en existencia para este fin. No obstante, se
manejaron cinco temperaturas (5, 8, 12, 15, 20 °C) para la modelación de cada
uno bajo las condiciones estipuladas tanto por el software como por los resultados
de las pruebas microbiológicas realizadas en la matriz experimental (las
condiciones de temperaturas de almacenamiento y del medio varían de acuerdo al
microorganismo).
El procedimiento se realizó bajo los parámetros sugeridos por USDA & ERRC y
basa en suponer que la carga microbiana que se determinó en las pruebas de
laboratorio (UFC/g o ml), pertenece a cada una de las bacterias patógenas que se
van a modelar; teniendo esto y los otros datos adicionales como pH, nivel de CO 2,
porcentaje de NaCl o Aw y temperatura se puede obtener una curva de crecimiento
de cada microorganismo en un cierto rango de tiempo.
81
Agricultural Research Service, et al. Pathogen Modeling Program (PMP) Online. Sitio web consultado el 15 de Abril de
2011. Disponible en línea En: http://pmp.arserrc.gov/PMPOnline.aspx
56
3
3.1
RESULTADOS Y ANALISIS
ANALISIS DEL DISEÑO EXPERIMENTAL
El diseño experimental seleccionado tiene como finalidad evaluar de la forma
más completa posible el presente proyecto de investigación. No obstante las
variables
escogidas
inicialmente
y
los
datos
obtenidos
en
la
pre
experimentación no fueron decisivos en el desarrollo de la investigación, ya
que los resultados arrojados por el análisis estadístico no tuvieron importancia
significativos para esta etapa inicial. Con base en esto, la matriz experimental y
sus variables tiempo y temperatura se modificaron optimizando los procesos.
3.1.1 Análisis en la cocción de la pasta
Siguiendo el protocolo estipulado por la NTC 5080 se tomaron las muestras y
se establecieron los tiempos de trabajo y el tiempo mínimo de cocción.
Como no se había calculado antes el tiempo mínimo de cocción, cada minuto
se hizo la prueba con la placa de compresión hasta obtener el tiempo
adecuado para que la pasta este totalmente cocinada, pero este punto es
demasiado extenso para someter a los espaguetis a una cocción posterior
(tratamiento térmico), por lo tanto luego de varias pruebas previas, se estimó
que el tiempo mínimo de cocción de la pasta es de T=13 minutos; pero el
tiempo adecuado para la pre cocción de la pasta para luego ser sometida al
tratamiento térmico es igual a 3 minutos, debido a que con un tiempo menor, en
el momento de someter a enfriamiento la pasta, esta tiende a romperse
demasiado ocasionando problemas con el aspecto visual.
Por otro lado, el tiempo estimado como “al dente” o cocción óptima fue
estipulado de acuerdo a los resultados obtenidos mientras se llevaba a cabo la
cocción de la pasta. Este tiempo de cocción es de 10 minutos, el cual se tuvo
57
en cuenta para la prueba de textura, tomándolo como la muestra de referencia
o muestra patrón (mp), con la cual se van a comparar las demás muestras. La
figura 1 muestra la evolución de la cocción de la pasta con respecto del tiempo.
Figura 1. Estimación del Tiempo Mínimo de Cocción para espaguetis
EBULLICION MINUTO 1
EBULLICION MINUTO 5
EBULLICION MINUTO 8
58
EBULLICION MINUTO 10
ESTE ES EL PUNTO AL DENTE SENSORIALMENTE AL CUAL SE LE HACE LA
PRUEBA DE TEXTURA PARA TENER UN PATRON DE COMPARACION
EBULLICION MINUTO 13
EN ESTE PUNTO LA ESTRUCTURA DE LA PASTA CAMBIA A
UNA COCCION PROMEDIO, LA LINEA CENTRAL SE
OBSERVA PUNTEADA HASTA DESAPARECER
3.1.2 Mediciones físicas: pH, grado de hinchamiento, ganancia de peso y
espesor
En el proceso de cocción de la pasta se puede observar un hinchamiento en la
estructura del gluten, la cual según Kent82 debe ser del doble de su volumen a
los 10 minutos de ser hervidas las pastas, sin ponerse pastosas y
desintegrarse conservando su forma y firmeza.
82
KENT, N.L. Tecnología de los cereales (Introducción para estudiantes de ciencia de los alimentos y agricultura).
Citado por BUSTOS y ACOSTA et al. Evaluación de la calidad culinaria y durante su cocimiento de una pasta
elaborada a partir de sémola de cebada y trigo. IX congreso de ciencia de los alimentos y V foro de ciencia y
tecnología de los alimentos. Universidad Autónoma del estado de Hidalgo. México. p. 185.
59
Para ganancia de peso:
Wi= 100,7 g
Wf= 238,6 g
Para Grado de hinchamiento
Pasta cruda
V1ps= 500 ml
V2ps= 570 ml
Pasta cocida
V1pc= 500 ml
V2pc= 710 ml
En la tabla 11 se pueden evidenciar los resultados compilados de esta prueba
que se realizó por triplicado.
60
Tabla 11. Resultados compilados para algunas pruebas físicas
Muestra
Peso
Peso
Vol.
Vol.
Vol.
Vol.
inicial final Ganancia Inical Inical final
Final
Vps Vpc
pasta pasta
de peso pasta pasta pasta pasta
(ml) (ml)
seca cocida
(g)
cruda cocida cruda cocida
(g)
(g)
(ml)
(ml)
(ml)
(ml)
Grado de
Hinchamiento
(%)
1
100,7
238,6
137,9
500
500
570
710
70
210
66,7
2
100,9
238,5
137,6
500
500
571
711
71
211
66,4
3
100,5
238,8
138,3
500
500
570
710
70
210
66,7
PROMEDIO
100,7
238,63
137,9
500
500
570
710
70
210
66,6
Tabla 12. Promedios de las mediciones físicas de pH, humedad y diámetro
de la pasta antes y después del tratamiento térmico
Muestra
pH
Diámetro (cm)
Humedad* (%)
Sin cocción
/
0,19
11,1
mp
5,05
0,22
77,0
m1
5,25
0,32
78,5
m2
5,10
0,26
76,8
m3
5,15
0,29
76,8
m4
5,21
0,31
77,1
m5
5,13
0,33
76,5
m6
5,13
0,34
77,9
m7
5,17
0,33
73,7
m8
5,16
0,26
75,0
m9
5,20
0,34
72,7
*valores aproximados, parámetro realizado con balanza de humedad.
Con las variables estudiadas y todos los datos obtenidos anteriormente, se
puede observar que la pasta absorbe tanta agua como es posible para doblar
su volumen y, su grado de hinchamiento es de 66,6 % lo cual indica que es
directamente proporcional al aumento de peso y la absorción de agua en la
cocción con respecto del tiempo.
Este valor y el de la ganancia de peso (agua) difieren de los encontrados por
Bustos et al en su investigación (tabla 2), lo cual puede ser ocasionado ya que
61
no todas las materias primas o formulaciones que se manejaron, ni los
procesos de elaboración, extrusión y secado son iguales.
Otra de las razones por las cuales la malla de gluten logra absorber más agua
y por ende aumentar más su peso y el porcentaje de hinchamiento en dicha
investigación que se toma como referencia, es por el hecho de que su tiempo
de cocción es más largo y difiere del utilizado en la presente investigación en
tres (3) minutos, tiempo en el cual es posible absorber una mayor cantidad de
agua y por ende aumentar el peso; entre más agua sea capaz de absorber la
malla de proteínas de la pasta, mayor será su rendimiento, lo cual se puede
observar en la ganancia de peso de la pasta que fue de 137,9 g de agua por
cada 100 g de pasta seca, hasta alcanzar un peso final de 238,6 g en 10
minutos de cocción. Este hecho da a entender que la pasta absorbe una
cantidad de agua mayor al 100% durante la cocción y sugiere que el
rendimiento es óptimo.
En el agua de cocción se observó poca turbidez después de cocida la pasta,
hecho que indica que la matriz proteica es lo suficientemente fuerte para
retener el almidón gelatinizado; además, a mayor porcentaje de gluten en el
trigo mayor aumento de volumen y menor perdida en el agua de cocción.83 En
este caso como la pre cocción fue parcial, la porción de agua que le haría falta
adquirir en una cocción normal, la absorbe del medio en el que es terminada su
cocción, es decir, la salsa.
La humedad de la salsa tuvo que ser aumentada para que de esta manera la
pasta tenga la oportunidad de retomar su grado de hinchamiento normal y así
mismo darle la oportunidad de absorber el agua necesaria para terminar su
cocción. Pero evitando al mismo tiempo que la totalidad del agua presente en
la salsa sea utilizada por la pasta secándola y dando como resultado un
aspecto pastoso y pegajoso en el producto final.
De esta forma se debe obtener un producto con la cantidad de humedad
necesaria al final del tratamiento térmico, que aporte una sensación agradable
83
BUSTOS y ACOSTA et al. Op. Cit. p. 185
62
al consumidor, a la vista, al tacto y al gusto, sin afectar la vida útil. Esto se
puede ver reflejado en la parte pre experimental.
Es evidente que el espesor aumenta a medida que la estructura absorbe agua
y se hincha. En este caso aumenta de 0,19 – 0,34 cm de diámetro, casi el
doble del diámetro inicial dependiendo del tratamiento térmico empleado. Así
mismo, aunque el pH tiende a permanecer constante en todas las muestras,
tiene unas leves variaciones y se observa que aumenta con el calor aplicado:
en la muestra precocida el pH es de 5,05 y para el resto de las muestras
sometidas a tratamiento térmico al vacio varía desde 5,10- 5,25. Esto puede
ser atribuido a algún tipo de variación fisicoquímica en el medio que puede ser
ocasionada a las condiciones de almacenamiento, o simplemente a un
crecimiento microbiano de algún tipo de microorganismo capaz de acidificar el
medio.
3.2
ELABORACION DE LOS TRATAMIENTOS
3.2.1 Pre experimentación
Los tiempos y las temperaturas empleados para el producto inicial están
basados en referencias bibliográficas obtenidas para un producto cárnico84, por
lo cual han tenido modificaciones siendo que el producto que se trabajó tenía
unas características reológicas muy diferentes y por ser de fácil cocción gasta
menos tiempo en llegar al punto óptimo de cocción que un trozo de carne.
Idealmente, la pasta cocida debe ser firme, resistente y no pegajosa, y estos
parámetros pueden ser determinados por los métodos clásicos o por un panel
sensorial. Sin embargo, las evaluaciones de paneles sensoriales demandan
mucho tiempo, requieren un tamaño de muestra relativamente grande, altos
costos y son poco prácticos para un gran número de muestras.85 Es por esto
84
BALDWIN, Douglas. A Practical Guide to Sous Vide Cooking. 2009. Under License of Copy Rights ©2008 By
Douglas Baldwin. P. iii.
85
ZEPPA, Giuseppe. ROLLE, Luca. Et al. Survey on overcooking resistance of italian and tunisian spaghetti. En:
Journal Of Food Quality. Grugliasco, Italia. Vol. 33, No. 1 (ene. - feb. 2010) , p. 98-111.
63
que el parámetro decisivo en este aspecto es la medición de la textura de
forma mecánica.
Se midió la incidencia de los °BX y el pH de la salsa boloñesa con respecto al
tiempo de cocción en su punto de ebullición. La tabla 13 muestra la evolución
de estos datos en el tiempo.
Tabla 13. Mediciones en la evolución del pH y ºBx de la salsa de carne con
respecto al tiempo de cocción
pH
º BRIX
TEMPERATURA
ETAPA DEL PROCESO
4,43 A 22 ºC
5
70 ºC
ANTES DE EBULLICION
4,47 A 23 ºC
6
90 ºC
EBULLICION
5,07 A 21 ºC
9
87 ºC
DESPUES DE LA EBULLICION
La tabla 13 sugiere que la salsa tiene un pH que aun podría considerarse
ácido, por lo tanto la incidencia microbiológica puede que no se manifieste de
una forma acelerada y por esto el tratamiento térmico aplicado puede ser
menor mientras más bajo sea el pH; además, se puede observar que el
aumento del pH es directamente proporcional a la temperatura y a los grados
brix, por lo cual su acidez disminuye y se concentran más los sólidos conforme
aumenta la temperatura con respecto del tiempo.
Para llevar a cabo el análisis de los resultados obtenidos se plantean hipótesis
nula y alterna: H0 =Ninguna de las muestras es diferente al patrón. Ha = Al
menos una de las muestras es diferente al patrón.
Luego de realizar la estadística para la parte pre experimental de la
investigación, con un Análisis de Varianza de una vía (ANOVA, test de Tukey y
Dunnet con un nivel de confianza de α= 0,05) se evidencia que el valor para F
es mayor que el valor critico para F, por lo tanto se rechaza la hipótesis nula;
esto quiere decir que existen diferencias significativas entre las muestras, pero
al validar con Tukey y Dunnet, se puede observar que existe una diferencia
significativa entre todas las nueve muestras y el patrón a comparar (ver Anexo
64
5), por ende en este ensayo no es pertinente decir cuál de las muestras es la
más adecuada de acuerdo al valor de dureza para la muestra patrón, ya que lo
dicho anteriormente sugiere que todas las muestras son diferentes al valor
requerido.
Además, se pudo observar que incluso la muestra con menor tiempo y
temperatura de cocción era demasiado blanda, seca y pegajosa. Para este fin
se modificó la formulación de la salsa, aumentando el porcentaje de agua y
disminuyendo
los °Bx desde 11 hasta 9 al final de su cocción. Se hizo
entonces una reducción en las dos variables tiempo y temperatura dejando
como matriz de trabajo rangos inferiores a los descritos (tabla 9).
3.3
ANÁLISIS DE LOS TRATAMIENTOS
3.3.1 Análisis de textura
El presente análisis de la textura se llevó a cabo por medio del planteamiento
de hipótesis las cuales fueron comprobadas mediante los análisis estadísticos
planteados en los métodos.
3.3.1.1 Planteamiento de hipótesis
H0 =Ninguna de las muestras es diferente al patrón.
Ha = Al menos una de las muestras es diferente al patrón.
Con base en lo expresado anteriormente, se modificó la matriz de trabajo
cambiando los tiempos y las temperaturas y esperando entonces que para este
caso los datos resultasen más acertados.
65
Según Andrew Rosenthal86 los cambios en la composición química del alimento
determinan su textura final y además, afirma que estas propiedades intrínsecas
como la fuerza, la dureza y la elasticidad, son detectadas por los músculos de
la masticación durante el golpe de cierre por fuerza-deformación.
Por este motivo, se toman en cuenta los tres parámetros que arroja el equipo
de textura (dureza, pico de compresión y promedio de carga) para los análisis
estadísticos realizados, ya que todos son de suma importancia en el recorrido
de la textura del producto.
Figura 2. Medición experimental de la textura
Los análisis de varianza realizados para los parámetros mencionados,
muestran que el valor critico para F es mayor que el mismo F, por lo tanto se
acepta la hipótesis alterna que sugiere una diferencia significativa entre las
muestras analizadas, lo que conlleva a realizar los test de Tukey y Dunnet
86
ROSENTHAL, Andrew J. Textura de los Alimentos. Medida y percepción. Editorial Acribia, Zaragoza, España. 2001.
Pg 1-5.
66
determinando cuáles de estas son las muestras diferentes al patrón (mp). Con
respecto a esto, se puede deducir que los tratamientos que muestran una
diferencia significativa con respecto a la fuerza que se aplica en el momento de
la mordida para la muestra ideal, deben ser descartados de la matriz
experimental. Dichos tratamientos son el tratamiento 1, 5, 7 y 8.
Los resultados arrojados por dicho análisis de varianza se muestran en el
anexo 6.
Estos resultados sugieren que las muestras que guardan una
similitud con la muestra patrón y con las cuales se debe continuar la
investigación, son: m2 (60°c y 25 min.), m3 (60°c y 35 min.), m4 (70°c y 15
min.), m6 (70°c y 35 min.), m9 (80°c y 35 min.).
Por lo tanto, dichas muestras fueron sometidas a un panel sensorial con
jueces no entrenados, para decidir cuál de ellas es la mejor en cuanto a textura
se refiere.
La tabla 14 muestra los promedios compilados de las diferentes muestras
evaluadas con respecto a la dureza, pico de compresión y promedio de carga.
Tabla 14. Promedio de datos obtenidos con el texturómetro Chatillon
LTCM-100 para la parte experimental
Dureza
Pico de compresión
Promedio de carga
Promedio
Muestra
Promedio
Muestra
Promedio
Muestra
22,83
2
24,60
2
9,52
2
24,22
3
26,37
3
9,08
3
28,66
4
32,15
4
14,23
4
34,38
6
36,78
6
15,66
6
25,54
9
27,35
9
12,67
9
26,49
mp
28,80
0
11,89
0
La tabla 15 muestra el esfuerzo máximo realizado por el equipo de textura para
realizar el corte de las fibras de la muestra evaluada.
67
Tabla 15. Esfuerzo máximo para cada muestra expresada en N/mm2
DIAMETROS
RADIOS
cm
mm
P
0,22
1,10
3,80
21,58
5,68
2
0,26
1,30
5,31
24,22
4,56
3
0,29
1,43
6,38
28,66
4,49
4
0,31
1,55
7,55
42,00
5,56
6
0,34
1,68
8,81
34,94
3,96
9
0,34
1,70
9,08
26,49
2,92
MUESTRA
AREA mm
2
DUREZA (N)
ESFUERZO
2
(N/mm )
Se puede evidenciar que para la muestra patrón se obtuvo el mayor esfuerzo
hasta su de deformación, lo cual sugiere que cualquiera de los tratamientos
térmicos confiere terneza y textura más suave al producto independientemente
de su intensidad, por lo tanto se requiere menor fuerza para deformar la
muestra; por otro lado, es evidente que los diámetros del espagueti tienen un
comportamiento directamente proporcional en la absorción de agua con
respecto al tiempo y temperatura de cocción aunque su aumento no es
uniforme.
3.3.2 Análisis sensorial
Se analizaron las muestras escogidas después de la prueba de textura (m2,
m3, m4, m6, m9), las cuales fueron sometidas al planteamiento de las hipótesis
que se muestran en el numeral 3.3.2.1 así como al panel sensorial luego de 2
días (48 horas) de almacenamiento a 3 °C. Para su evaluación, las pruebas
sensoriales están ligadas directamente con los análisis de textura de los
alimentos, por lo tanto se lleva a cabo un panel sensorial con un número
mínimo de 60 personas para panel no entrenado en pruebas hedónicas
escaladas87
Los datos recopilados en el análisis sensorial fueron evaluados por medio de
una prueba de Kruskal-Wallis (ver anexo 10).
87
ROSENTHAL, Andrew J. Textura de los Alimentos. Medida y percepción. Editorial Acribia, Zaragoza, España. 2001. Pg 42-45.
68
Figura 3. Panel sensorial con jueces no entrenados para las muestras
(m2, m3, m4, m6, m9)
3.3.2.1 Planteamiento de hipótesis
H0= ninguna de las muestras presenta una diferencia significativa entre ellas.
Ha= al menos una de las muestras presenta una diferencia significativa en
ellas.
La prueba de Kruskal-Wallis evalúa la hipótesis de que las medianas del rango
de los datos dentro de cada uno de los 5 niveles de cada muestra evaluada son
iguales. Primero se combinan los datos de todos los niveles y se ordenan de
menor a mayor. Luego se calcula el rango (rank) promedio para los datos de
cada nivel. Puesto que para todas las muestras evaluadas, el valor-P es mayor
o igual que 0,05, no existe una diferencia estadísticamente significativa entre
las medianas con un nivel del 95,0% de confianza.
Por esta razón, el análisis sensorial no es decisivo para seguir adelante en la
investigación y es necesario recurrir a otros análisis que ayuden a determinar la
mejor muestra, como el análisis microbiológico y fisicoquímico. El anexo 9
muestra la tabla compilada de calificaciones por muestra. Como las muestras
analizadas no presentaron diferencias entre ellas, se puede inferir que sus
tratamientos por muy diferentes que sean tienden a tener un comportamiento
similar en la boca el cual es muy difícil de calificar con un solo adjetivo, no solo
69
para distinguir entre las texturas, sino también entre los sabores y aromas que
evidentemente se acentúan con el método de cocción utilizado.
Según Anzaldúa88, los paneles de consumidores solo pueden ser utilizados en
pruebas afectivas y nunca para discriminativas o descriptivas; también resalta
que es de suma importancia escoger jueces que sean consumidores habituales
del producto a probar o, en el caso de productos completamente nuevos, los
consumidores potenciales de dicho alimento.
En este aspecto es importante que los jueces muestren cierto interés por
realizar el panel, ya que de lo contrario las respuestas pueden ser dadas
únicamente por salir del paso; esta característica de sentir fatiga o tener la
sensación de que todo le sabe igual se presenta en jueces no entrenados
cuando se exhiben más de cinco muestras para la evaluación.
Para que esto no suceda, es necesario expresar a los jueces cuál es el objetivo
de las pruebas sensoriales, la importancia que tienen para la investigación y
obsequiar algún incentivo al final de la prueba para que se realice de una forma
óptima89.
Figura 4. Panel sensorial con jueces no entrenados para las muestras
(m2, m3, m4, m6, m9)
88
ANZALDUA, Antonio. La evaluación sensorial de los alimentos en la teoría y la práctica. Editorial Acribia SA.
Zaragoza, España. 1994. p. 48.
89
Ibid. ANZALDUA, Antonio. p. 48-49.
70
Para tener una visión más clara de los resultados obtenidos por los panelistas,
se presentan las siguientes graficas:
Figura 5. Resultados individuales del análisis sensorial para cada muestra
Numero Panelistas
Aceptación Muestra 785
28
30
16
20
10
1
9
6
Aceptación
0
1
2
3
4
5
Calificación
Numero Panelistas
Aceptacion Muestra 452
30
20
16
20
10
15
8
1
Aceptacion
0
1
2
3
4
5
Calificacion
Numero Panelistas
Aceptación Muestra 751
30
10
22
18
20
12
8
0
Aceptación
0
1
2
3
4
5
Numero de Panelistas
Calificación
Aceptación Muestra 398
26
30
20
10
12
12
8
2
Aceptación
0
1
2
3
4
Calificación
71
5
Numero Panelistas
Aceptación Muestra 641
20
15
10
5
0
16
18
11
13
2
1
Aceptación
2
3
4
5
Calificación
Figura 6. Resultados compilados para el panel sensorial realizado en 60
jueces no entrenados
Numero de panelistas
Gráfico compilado para aceptación por Textura
30
Calificación
1
Calificación
2
Calificacion
3
Calificacion
4
Calificacion
5
25
20
15
10
5
0
785
452
751
398
641
Tratamientos
Se puede observar que en su mayoría la calificación promedio de 4 (me gusta),
fue la que más aceptación tuvo: para la muestra 2 (código 785)
fue del
46,67%, para la muestra 6 (código 398) fue del 43,33%, para la muestra 4
(código 751) fue del 36,67%, para la muestra 3 (código 452) fue del 26,67% y
para la muestra 9 (código 641) fue del 18,33%.
En contraste, para la muestra 2 la mayor calificación fue de 4 con 28 personas
y 46,67% de aceptación; para la muestra 3 la mejor calificación fue de 3 con 20
personas y 33,33% de aceptación; para la muestra 4 fue la calificación de 4 con
22 personas y 36,67% de aceptación; para la muestra 6 la mejor calificación
fue de 4 con 26 personas y 43,33% de aceptación y para la muestra 9 la
calificación más votada, fue de 3 con 18 panelistas y 30% de aceptación.
72
Como el análisis estadístico no arrojó diferencia alguna entre las muestras y su
aceptación por parte del panel, la calificación que se toma en cuenta es la que
tiene mayor aceptación o mayor número de personas que la escogieron, es
decir la calificación 4 que indica “me gusta” y, en este orden de ideas las
muestra que mayor porcentaje de aceptación obtuvieron fueron la 2 y la 6.
Vale resaltar que en esta etapa de la investigación, la muestra patrón sometida
a tratamiento térmico convencional y envasado al vacío, no resistió el periodo
de almacenamiento en refrigeración y presentó fermentación, por lo tanto no
pudo ser evaluada sensorialmente. Esto posiblemente se debió a que en la
muestra patrón se encontró crecimiento de coliformes totales, los cuales tienen
la capacidad de fermentar ciertos azucares y producir gases.
3.3.3 Análisis microbiológico
El análisis microbiológico sirve como apoyo para la elección de uno de los
tratamientos, así como para la caracterización del tratamiento escogido
finalmente, teniendo en cuenta los protocolos estipulados para cada
microorganismo (Anexo 13).
Con base en las definiciones propuestas por la ANMAT 90, se deben tener en
cuenta los diferente microorganismos indicadores de calidad y además que el
proceso de cocción al vacio debe contar específicamente con unas buenas
prácticas de manufactura e higiene, debido a que el posterior tratamiento
térmico se realiza bajo temperaturas de calentamiento por debajo de los 100°C
en envases plásticos y, por ende no puede haber contaminación pos
tratamiento, pero si puede existir prevalencia de microorganismos esporulados
resistentes a dichas temperaturas.
Los microorganismos escogidos para el muestreo fueron microorganismos
pertenecientes a las enterobacterias como lo son los Coliformes totales y E.coli
90
ANMAT. OP. cit. p.2-4
73
y se utilizan generalmente para evaluar las BPM´s empleadas y la higiene
durante el proceso de pre cocción y envasado; por otro lado, se evaluó el
recuento de esporas de Clostridium sulfito reductor que constituyen un grupo
asociado a los Clostridium spp y como tal se caracterizan por ser organismos
anaeróbicos, formadores de esporas y se pueden observar por su facilidad de
reducir los sulfitos en presencia de hierro formando un precipitado de sulfuro de
hierro de color negro91.
Se utilizan como indicadoras de tratamientos térmicos ya que su posibilidad de
formar esporas las hacen termo resistentes, sobre todo cuando se trata de
tratamientos térmicos suaves y a menudo de productos envasados con vacío.
Los resultados de estos análisis se pueden observar en el Anexo 12, donde se
evidencia el crecimiento de 100 UFC/g para coliformes totales según la
interpretación dada por el fabricante de los medios, en el cual las colonias de
color negro indican presencia de E.coli, las rosadas o rojas Coliformes totales y
las blancas otro tipo de bacteria Gramnegativa.
El crecimiento de coliformes totales se pudo evidenciar únicamente en la
muestra patrón (pre cocción y envasado al vacío); además, en algunos de los
tratamientos sometidos a proceso térmico, se observó un leve crecimiento de
colonias blancas en algunas etapas del muestreo, lo cual indica que hay otras
bacterias Gramnegativas que no pudieron ser identificadas ya que los medios
utilizados son selectivos y específicos para cada grupo de bacterias o su
especie.
91
Ibid, p. 5
74
Figura 7. Crecimiento microbiano de coliformes totales en la muestra
patrón para diferentes etapas del muestreo
Por otro lado no se observó
crecimiento de Clostridium sulfito reductor en
medio SPS en ninguna de las etapas del muestreo.
3.3.4 Análisis fisicoquímico
Los ensayos fisicoquímicos de humedad, proteínas y grasa total, permiten un
acercamiento al estado del producto y son de valiosa ayuda en la
determinación de la muestra óptima en un conjunto.
Las pruebas realizadas para este efecto se escogieron en base a los análisis
más relevantes que se especifican en la normativa para pastas alimenticias
NTC 1055, utilizándolos como un mecanismo de ayuda para la determinación
de la muestra con el mejor proceso.
75
Los resultados obtenidos en cada una de estas pruebas se muestran en la
tabla 16.
Tabla 16. Características bromatológicas para diferentes muestras de
pasta con salsa de carne conservada bajo el método sous vide
Tratamiento
%
(°C/min)
Humedad
2
60/25
72,1
6,5
7,6
3
60/35
73,6
6,3
7,6
4
70/15
74,2
6,4
7,3
6
70/35
72,8
5,7
7,9
9
80/35
73,3
5,5
7,0
P
90/3
71,7
7,1
4,7
Muestra*
% Proteína
% Grasa
total en BH
*Los análisis se realizaron en base seca y sus porcentajes se reportan en base húmeda
Los procedimientos se llevaron a cabo con las muestras almacenadas por 10 días a 3°C.
Una parte importante para las muestras con salsa es la medición del pH, con lo
cual se puede identificar la naturaleza del producto (acida, neutra, básica) y,
esto puede ser de gran ayuda a la hora de conservar el alimento, ya que la
mayoría de microorganismos no crecen en un rango de pH muy bajo; para este
fin se midió el pH para cada una de las muestras en el tiempo (tabla 17).
Tabla 17. Resultados de la medición de pH para cada muestra de pasta
con salsa en tres etapas de su almacenamiento
Muestra
pH día 2
pH día 5
pH día 10
mp
5,25
5,17
4,97
m2
5,10
5,24
5,07
m3
5,15
5,14
4,93
m4
5,21
5,13
5,07
m6
5,13
5,14
5,01
m9
5,20
5,12
5,11
76
Entonces, aunque el pH parece mantenerse constante durante el tiempo de
almacenamiento en refrigeración, se puede observar una leve disminución en
el mismo, a excepción de la muestra 2 y la muestra 6 que parecen tener su
rango de pH más alto en el día 5 de almacenamiento; esto sugiere la presencia
de bacterias acido lácticas en el producto, o algún tipo de cambio químico en el
medio.
Según el departamento de Agricultura y Servicio al Consumidor del Norte de
Carolina (USA)92, ciertos alimentos funcionan como acidificantes y otros como
alcalinizantes según sus propiedades iniciales; de acuerdo con esto, las
harinas blancas y las proteínas de carnes de res, cerdo, pollo y pavo son
productos que tienen un poder acidificante tanto en el organismo como en sus
mismas estructuras. Esto puede explicar porque el pH tiende a descender con
el tiempo, debido a que los almidones que tiene la sémola pueden tener una
reacción acidificante al estar en contacto con iones de hidrógeno del agua
presente en la muestra, o sencillamente los azucares son fermentados por
bacterias que logran sobrevivir al tratamiento térmico, produciendo el deterioro
natural de los alimentos, solo que en un rango de tiempo más largo, lo cual es
la idea de la combinación del proceso de vacío con la pasteurización.
Todos estos procesos que ocurren internamente en el producto conllevan a una
acidificación del medio conforme pasa el tiempo. Esto se puede observar con
mayor precisión en la figura 8.
92
REARDON. J.W. North Carolina Department of Agriculture and Consumer Services. Food and Drug Protection
Division. Disponible en línea en: http://www.ncagr.gov/fooddrug/espanol/PHylosAlimentos.pdf.pdf. Pagina consultada el
15 de Junio de 2011.
77
Figura 8. Evolución del pH durante el tiempo de almacenamiento en
refrigeración
pH
Evolucion del pH en el tiempo
5,30
5,20
5,10
5,00
4,90
4,80
4,70
pH dia 2
pH dia 5
pH dia 10
mp
m2
m3
m4
m6
m9
Muestra
Con los análisis fisicoquímicos se puede evidenciar un pH que está en un
rango de 4,93-5,25 y tiende a disminuir con el tiempo. Estos resultados fueron
comparados estadísticamente por medio de una ANOVA de una vía, mostrando
únicamente una diferencia significativa en el análisis de humedad, siendo la
muestra 4 la que se sale del rango de similitud con la muestra patrón y para el
caso especifico de la grasa, el valor para la muestra patrón fue mucho más
bajo que para las demás muestras con un valor medio de 4,7 ± 0,0520 (ver
anexo 20).
3.3.5 Selección de un tratamiento
Después de estudiar todos los análisis realizados (panel sensorial, análisis
microbiológico y fisicoquímico), se puede establecer que la elección de uno de
los tratamientos debe reunir las mejores características posibles de los tres
ítems nombrados antes. En este caso, para el análisis sensorial las muestras
que obtuvieron mayor aceptación fueron la 2 y la 6 con 46,67% y 43,33%
respectivamente. En este aspecto, la textura del producto es de suma
importancia, ya que como se ha visto en capítulos anteriores, los consumidores
siempre buscan un patrón de comparación en donde la pasta este al dente y
poco pegajosa.
78
Es por este motivo que la calidad de cocinado se considera el parámetro
organoléptico más importante, debido a que la pasta cocida se vuelve más
pegajosa si la red de proteína no es lo suficientemente fuerte para contener el
almidón gelatinizado en ella93. La etapa de secado es la más importante en la
elaboración de pasta y debe llevarse a cabo de forma rigurosa para evitar
agrietamiento en la superficie y desprendimiento del menor almidón posible en
la cocción.
En el caso de los microorganismos que no se pudieron identificar, lo más
probable es que sean mesófilos, ya que están presentes en la mayoría de los
alimentos y son capaces de fermentar los azucares y producir acidificación del
medio y se pueden desarrollar durante algún lapso de tiempo en el que se
pierda la cadena de frío por pequeño que sea.
Puede que el descenso del pH se deba en gran parte a reacciones químicas
que ocurren después de someter al producto al tratamiento térmico, o bien a
ciertas bacterias capaces de producir ácidos. Según Rodríguez94 las principales
bacterias productoras de acido láctico son las del género Lactobacillus, que son
bacterias Gram+. Anaerobios facultativos. Homofermentativos. Metabolizan los
carbohidratos dando como producto final ácido láctico. El intervalo de
temperatura y de pH óptimo de crecimiento se sitúa entre 35~38 ºC y 5,5-5,8
respectivamente95.
En ciertos casos altos valores de pH (> 5,0), generalmente son consecuencia
del desarrollo de organismos indeseables, como Clostridium
spp, que es
96
agente causal de enfermedades en los animales y en el hombre , motivo por el
cual pueda que el rango de pH y la producción de acido láctico sea un factor
que influya en la inhibición o el retraso de crecimiento de bacterias patógenas
en el producto. Esto concuerda con los datos obtenidos para el crecimiento
93
ROSENTHAL, Andrew J. Textura de los Alimentos. Op cit. p.159.
RODRIGUEZ M., Maria Luisa. Bacterias productoras de acido láctico: efectos sobre el crecimiento y la flora intestinal
de pollos, gazapos y lechones. En: tesis doctoral, Universidad Complutense de Madrid. Facultad de veterinaria. Madrid,
España. 1994. P.
95
KANDLER, O. WEISS, N. Regular nonsporing Gram-positive rods. En: Bergey´s Manual of Systematic Bacteriology,
10th edition, vol. 2. Baltimore, USA. 1992. p. 1208-1260.
96
TOBIA, C. URIBE, L. Et al. Aislamiento, selección y caracterización de bacterias Ácido lácticas en ensilajes de soya.
En: Agronomía Costarricense. San José, Costa Rica. Vol 27, Nº 2 (Mayo 2003). P. 21-27. Articulo disponible en línea
en : http://www.mag.go.cr/rev_agr/v27n02_021.pdf
94
79
negativo en todas las muestras de esporas de Clostridium sulfito reductor para
los diferentes períodos de almacenamiento en temperaturas de refrigeración.
Como último aspecto, los análisis de proteína sugieren que cualquiera de las
muestras es óptima ya que no presentan una diferencia significativa con el
patrón; para el caso de la humedad, la muestra 4 presenta una diferencia
significativa con el patrón, por lo tanto es descartada de la matriz experimental.
La determinación de grasa total no se ha tomado como un factor decisivo
aunque influye en aspectos nutricionales, ya que sus contenidos son similares
a los de un producto cárnico escaldado tipo estandard según la NTC 132597.
Finalmente la muestra que reúne las mejores características y fue la óptima en
cuanto a aspectos sensoriales respecta es la muestra 2 (60 °C por 25 min.),
que además lleva el menor tratamiento térmico de las cinco muestras
analizadas; esto es un punto a favor, ya que se denota que incluso desde ese
punto el tratamiento térmico aplicado es favorable para el producto y suficiente
para evitar que ciertas bacterias que puedan encontrarse en etapas anteriores
a la cocción contaminen el alimento de forma acelerada durante el
almacenamiento en refrigeración, e incluso se llegan a inactivar o disminuir su
población con el mismo.
Esto sugiere que cualquiera de los tratamientos es válido y completamente
seguro microbiológicamente, aunque no sobra recalcar que esto también
depende en gran medida de la higiene que se tenga a la hora de realizar el
producto.
3.3.6 Análisis final del tratamiento elegido
Para este fin se llevaron a cabo análisis de la muestra elegida en un laboratorio
externo a la empresa y a la Universidad, ya que se quiso corroborar la
veracidad de los datos evaluados.
97
ICONTEC. Norma Técnica Colombiana, NTC 1325. Op cit. p. 17
80
3.3.6.1 Caracterización fisicoquímica
Se efectuaron los tres análisis correspondientes a la matriz de trabajo
planteada como lo son Grasa total (extracto etéreo), Humedad (gravimetría) y
Proteína total (Método Kjheldal). Los resultados obtenidos se muestran en la
Figura 9.
Figura 9. Resultados del análisis fisicoquímico de la muestra 2
Como se puede evidenciar en la figura 8, los resultados obtenidos varían un
poco de los que se han estipulado en los numerales de atrás; por ejemplo, la
cantidad de proteína que reporta el laboratorio es de 7,2 g/100 g, mientras que
la encontrada en el los análisis realizados en el laboratorio de la Universidad
fue de 6,5 g/100 g para la muestra elegida; esto puede ser ocasionado debido
a que el equipo disponible en la universidad para este fin tiene unas fallas
mecánicas en la bomba y el empleo manual hace que algunos de los vapores
81
que se extraen de toda la muestra se pierdan en el aire y reporten un error
mínimo.
El balance de proteínas que se llevó a cabo para una muestra teórica da un
resultado de 6,99 g/100 g (ver Anexo 19). Para la humedad se reportó 74,3
g/100g aunque en teoría da un resultado de 83,55 g/100g, perdida que pudo
ser debida al tratamiento térmico. Aunque el resultado para la cantidad de
extracto etéreo varía en casi un 100 %, se puede evidenciar que el producto no
es un gran portador de grasa, lo cual es de gran importancia en cuestiones
nutricionales.
3.3.6.2 Caracterización microbiológica
La figura 10 muestra una anomalía en la muestra debido a que hay un
resultado del conteo microbiológico que se sale de lo estipulado por la norma
INVIMA que indica un crecimiento de Bacillus cereus <100 UFC/g y en el cual
se encontraron 200 UFC/g. Este valor aunque no es suficiente para causar una
intoxicación inmediata, puede causarla en un intervalo de horas; su número
varía dependiendo de los cuidados y de las temperaturas a las que se lo
exponga. En los cereales, es normal que se encuentre un número mínimo de
este microorganismo antes de ser procesados, pero su multiplicación depende
de las buenas prácticas higiénicas y de manufactura que se utilicen dentro de
la planta de recibo de materias primas y de proceso.
Además, como es esporulado permanecerá constantemente en el ambiente y
es capaz de resistir temperaturas de 65 °C. Es por esto que si no se tiene sumo
cuidado con las temperaturas de los procesos y la manipulación de las
materias primas de una forma correcta, puede desarrollarse a temperaturas de
refrigeración de forma lenta pero consistente.
Se puede deducir que el crecimiento de este microorganismo fue causado por
algún tipo de contaminación cruzada o un descuido en algún eslabón de la
cadena de frio. Lo cual quiere decir, que la temperatura del tratamiento térmico
no es capaz de inactivar las esporas de este microorganismo si se encuentra
82
presente en el alimento desde un principio, pero si logra dañar un poco su
estructura, permitiendo un crecimiento desacelerado, apoyado en las bajas
temperaturas de refrigeración.
Todo lo anterior apunta a inferir que si su presencia se controla, desde el
proceso de pre cocción, pasando por choques térmicos y temperaturas de
manejo adecuadas e incluso desde la entrada de las materias primas, dicho
microorganismo no va tener la oportunidad de desarrollarse.
Lo dicho anteriormente se corrobora con los recuentos de mesófilos, que por
su baja cantidad en la muestra, ratifica que el tratamiento térmico destruyó una
gran parte de su población, hecho que sugiere que el problema no es causado
por las temperaturas o los tiempos de exposición de la cocción, sino mas bien
por un mal manejo que se le haya dado a los procesos antes de la misma; esto
también se puede evidenciar con la ausencia de los coliformes totales
encontrados en la muestra patrón, los cuales en la muestra elegida y analizada
finalmente no se encuentran.
Esto demuestra que indudablemente fueron eliminados con el tratamiento
térmico, así como para otros microorganismos patógenos como Salmonella
que es uno de los más termolábiles. Por otro lado, para los demás
microorganismos evaluados no se dieron las condiciones ideales de
crecimiento.
Figura 10. Caracterización microbiológica después de 12 días de
almacenamiento para la muestra 2
83
Este problema es de fácil solución, ya que su población no se evidencia en
gran medida pero si las condiciones del producto lo favorecen, el crecerá de
una manera acelerada llegando a ser un peligro de salud pública. Esto se
puede solucionar aplicando los desinfectantes indicados y como se dijo antes,
siendo muy estrictos en la higiene del proceso anterior al tratamiento térmico y,
lo más importante cuidar que las temperaturas de conservación y choques
térmicos del proceso sean siempre las adecuadas y las estrictamente
necesarias.
3.4
ANÁLISIS DE LA VIDA ÚTIL
Los análisis de vida útil se realizan sometiendo a estrés el producto, siempre y
cuando las condiciones de almacenamiento sean controladas.
Se pueden
realizar las predicciones de vida útil mediante utilización de modelos
matemáticos (útil para evaluación de crecimiento y muerte microbiana),
84
pruebas en tiempo real (para alimentos frescos de corta vida útil) y pruebas
aceleradas (para alimentos con mucha estabilidad).98 En este caso se trata de
estudiar el proceso de sous vide que utiliza tecnologías emergentes y, así
mismo el manejo de dos métodos de conservación como lo son el vacío y
posterior tratamiento térmico, por medio de modelos de crecimiento de
microorganismos en condiciones especificas de almacenamiento.
3.4.1 Modelos de crecimiento microbiano: un acercamiento a la
determinación de la cinética de crecimiento de patógenos por
medio de modelos terciarios de microbiología predictiva
Esta herramienta es de gran utilidad para poder determinar las condiciones en
las que crecen las bacterias, su vida útil en condiciones especificas de
almacenamiento y bien, saber en qué momento se convierten en una amenaza
para la salud en el peor de los casos; no obstante, aparte de las curvas de
crecimiento, también existen curvas de enfriado, supervivencia, transferencia e
inactivación por tratamientos térmicos.
Figura 11. Gráficos para los modelos de crecimiento de Bacillus cereus a
10, 12,5, 18, 20 y 30 °C
98
CHARM, S.E. Food engineering applied to accommodate food regulations, quality and testing. En: Alimentos, ciencia
e ingeniería. (2007). Vol. 16, N° 1. p. 5-8.
85
La modelación y aplicación de este tipo de software microbiológico parece
tener un gran potencial tanto en relación con los productos alimenticios en
desarrollo con una mayor seguridad microbiológica y la enseñanza de la
naturaleza multivariante de crecimiento microbiano en los alimentos.
Esta predicción sugiere que el Bacillus cereus tarda en su fase de latencia, es
decir, el tiempo que tarda en adaptarse al medio y empezar a multiplicarse en
el alimento con las condiciones dadas, varía desde 3,35 horas para una
temperatura de 30 °C a 78,82 horas para una temperatura de 10 °C; además,
indica que el tiempo de generación se encuentra en un rango de 0,43 horas a
10,11 horas para las mismas temperaturas respectivamente. Esto quiere decir,
que para el caso específico de una temperatura crítica de 30 °C, cada 0,43
86
horas el microorganismo produce otra nueva célula desde su fase exponencial,
inmediatamente termina la fase de latencia.
Según Jay99, este microorganismo produce su toxina en una concentración de
107 cel/ml en un rango de pH de 6-8,5. Es entonces en ese momento en el que
el microorganismo o sus esporas pueden causar la intoxicación, instante en el
cual a una temperatura crítica como lo es 30 °C e imaginándose siempre el
peor escenario (obviando la fase de latencia y suponiendo que su crecimiento
es inmediato), el tiempo requerido para que el microorganismo produzca su
toxina son 5,80 a 6 horas para producir una concentración de 107 UFC/g.
Este lapso de tiempo puede transcurrir en un medio de transporte, o
simplemente suponiendo que el producto se venda en mostradores donde los
consumidores observan y manipulan inadecuadamente, o bien se tenga en
samovares si es el caso de restaurantes o casinos y se abuse de las
temperaturas por tiempos prolongados.
Figura 12. Gráficos para los modelos de crecimiento de Clostridium
perfringens a 15, 18, 20, 25 y 30 °C
99
JAY, J. M., LOESSNER, M.J. et al. Microbiología moderna de los alimentos. Editorial Acribia. Zaragoza, España.
2005. p. 440-443
87
88
En el caso del Clostridium perfringens,
se muestra que el tiempo de
crecimiento exponencial del microorganismo varía desde 0,82 horas con una
temperatura de 30 °C hasta 6,95 horas con 15 °C. Una observación
fundamental de este predictor que evidentemente es diferente al anteriormente
expuesto, es que el rango de temperaturas para este microorganismo
comienza desde 15 °C, lo cual supone que los estudios que se han realizado
con dicha bacteria conllevan a que no se desarrolla en temperaturas inferiores
a las antes citadas; no obstante, las variedades y especies de este son
inmensas y en algunos casos se ha demostrado desarrollo de la bacteria e
incluso de la espora en rangos de temperaturas de 3,3 a 5 °C aunque casi
siempre se reportan temperaturas de almacenamiento de 10-12 °C100.
García y Heredia101 encontraron que la enfermedad transmitida por los
alimentos es causada cuando hay productos infectados con un gran número de
células bacterianas vegetativas de C. perfringens tipo A (>106 UFC/g) y sus
síntomas aparecen de 8 a 24 horas después de la ingesta de las mismas. Para
una temperatura crítica de 30 °C se tarda en llegar a este punto crítico de 0 a
16,48 horas.
100
Ibid. p. 441.
GARCIA, S. HEREDIA, N. Clostridium perfringens: A Dinamyc Foodborne Pathogen. En: Food Bioprocess
Technology. Vol 4. N° 4. p. 624-630
101
89
Como se puede observar, la tasa máxima de crecimiento (UFC/h) varía desde
0,37 para una temperatura de 30°C hasta 0,04 para 15°C. Lo cual obviamente
quiere decir que el microorganismo se desarrolla en mejores condiciones a
30°C. se demora aproximadamente 80 horas en adaptarse al medio y
comenzar su crecimiento. Si con una temperatura de 30°C el microorganismo
demora 16,48 horas en producir su toxina letal, para 15°C ese tiempo está
dado en aproximadamente 134-163 horas. Entonces se puede decir que para
una temperatura de refrigeración entre los rangos normales (2-5°C) tres veces
menor a la indicada, la producción de la toxina en esas cantidades puede
tardar de 300-400 horas. Tiempo este suficiente para un almacenamiento de
este tipo de productos listos para consumo.
90
4
CONCLUSIONES
Se logró determinar que el tiempo mínimo de cocción para los espaguetis
fue de 13 minutos, así mismo el óptimo para la pre cocción de 3 minutos y
el tiempo para obtener una cocción uniforme y una textura ideal “al dente”
fue de 10 minutos, todos a una temperatura de 90ºC.
Se concluye que el grado hinchamiento y ganancia de peso para los
espaguetis es óptimo y así mismo se ve reflejado en su rendimiento del
66,6 %. Considerando materias primas de primera calidad con rango de
humedad dentro los estipulados por la normativa colombiana NTC 1055.
Se comprobó que el producto con las variables de cocción elegidas (60°C x
25 min), se encuentra en un rango donde la textura tanto mecánica como
sensorial es óptima y tiene una aceptación por parte de los consumidores
del 46,67%.
Se determinó que el tratamiento térmico, es apto para este tipo de producto
ya que los coliformes totales encontrados en la muestra patrón, no se
encontraron en la muestra elegida, lo cual indica que el método Sous Vide
aplicado es útil para inhibir estos microorganismos.
Se comprobó que el tratamiento térmico de 60ºC por 25 minutos fue útil
para reducir el número de mesófilos aerobios hasta 10 UFC/g, y puede ser
utilizado a nivel industrial como método de conservación eficaz de
productos similares a los estudiados.
Al realizar la caracterización del tratamiento térmico de 60ºC por 25 minutos
se observó un crecimiento de Bacillus cereus que se encuentra fuera de
norma, pero se puede afirmar que el producto es inocuo ya que su nivel de
toxicidad en este punto no es lo suficientemente alto como para producir
una intoxicación, a pesar de no poderse comercializar de esa manera,
debido a que es posible alcanzar dicha concentración de toxina en un rango
no superior a los 12 días de almacenamiento (> 106 UFC/g).
91
Se verificó que la presencia de Bacillus cereus se debe a algún tipo de
contaminación cruzada o abuso de temperaturas de almacenamiento
durante el proceso, más no porque el tratamiento térmico sea baldío, lo cual
se puede observar en los análisis microbiológicos realizados (Figura 10)
que no arrojaron crecimiento de coliformes totales, E. coli, Salmonella spp,
Sataphylococcus aureus, o esporas de Clostridium sulfito reductor en la
muestra seleccionada.
Con respecto al proceso, las mermas para la muestra elegida son del orden
del 1,28 %, porcentaje que es relativamente bajo para este tipo de
procedimientos, pero pueden observarse mejoramiento de aromas y
sabores, así como de la textura.
Los análisis fisicoquímicos muestran un valor de proteína de 7,2%, de
humedad de 74,3% y de grasa total de 0,3%, lo cual sugiere que el producto
es bajo en grasa y tiene un valor de proteína promedio.
Se utilizó la herramienta de microbiología predictiva, la cual muestra un
acercamiento al tiempo de vida útil que puede llegar a tener el producto en
condiciones específicas del alimento y del modelo utilizado. Según esto el
tiempo de vida útil oscila entre 100 a 6 horas dependiendo de la
temperatura de almacenamiento de 10 a 30°C. Esto puede variar si la
temperatura
de
anteriormente, así
almacenamiento
es
menor
a
las
mencionadas
la vida útil se incrementará proporcionalmente y en
condiciones normales de refrigeración (2-5°C) puede llegar a alcanzar una
vida útil por encima de las 300 horas.
Se concluye que el tratamiento térmico seleccionado es equivalente para
obtener características de textura y sabor agradables y, su vida útil se
puede considerar dentro del rango de 12-20 días de almacenamiento a 4°C,
siguiendo un proceso estricto en cuanto a la higiene y control de
temperaturas respecta.
92
RECOMENDACIONES
Se recomienda en investigaciones futuras, efectuar la validación del modelo
microbiológico predictivo utilizado para medir el crecimiento de algunos
microorganismos patógenos (B. cereus, C. perfringens, E. coli), debido a
que las cepas no se encuentran disponibles con gran facilidad, ni se cuenta
con el tiempo necesario para realizarlo de la forma correcta en esta
investigación.
Se recomienda llevar a cabo una revisión periódica y mantenimiento
preventivo a los equipos del laboratorio de química y de biotecnología que
pertenecen al programa de Ingeniería de Alimentos, ya que una de las
razones de los resultados erróneos para la investigación fue el hecho de
que los equipos estaban fallando y sus resultados se reportan entonces con
un porcentaje de error relativamente alto.
Se recomienda realizar una capacitación de BPM´s y prácticas higiénicas en
la empresa Casa Merello Baffi®, así como la rotación de los desinfectantes,
ya que la presencia de esos microorganismos patógenos fuera de norma en
el producto final indican un mal manejo del proceso y de las temperaturas
del mismo así como contaminaciones cruzadas, debido a que las esporas
del Bacillus cereus se encuentran en el ambiente y pueden sobrevivir si las
condiciones se lo permiten.
Se recomienda tanto en la Universidad como en la empresa, llevar a cabo
un muestreo microbiológico a toda la cadena productiva, es decir, antes y
después del tratamiento térmico e incluso a las materias primas, con el fin
de realizar la trazabilidad del producto y así poder determinar donde pudo
haberse dado la contaminación con Bacillus cereus.
93
ANEXOS
Anexo 1. Diagrama de procesamiento de un producto sometido al
tratamiento sous vide
INGREDIENTES FRESCOS DE ALTA CALIDAD
PREPARACION BASICA
(Pre cocción y adición de ingredientes necesarios como
salsas, aditivos y especias bajo condiciones de higiene
estricta)
ENVASADO
(Ingredientes pesados, envasados en bolsas resistentes a
temperaturas e impermeables a vapor de agua y gases)
EXTRACCION DE AIRE Y SELLADO HERMETICO
(El aire es removido de las bolsas y estas selladas al
vacio)
PASTEURIZACION O TRATAMIENTO TERMICO
SUAVE
(Las bolsas con el alimento son sometidas a
temperaturas constantes y controladas inferiores a las de
ebullición)
ENFRIADO RAPIDO
(Las bolsas con el alimento son sometidas a bajas
temperaturas en una cabina de enfriado o en agua con
hielo, T° -10-0 °C)
ALMACENAMIENTO
(Temperaturas de 0-3 °C)
REGENERACION
(En agua hirviendo por 10-15 minutos o 4-5 minutos en el
microondas)
SERVICIO
94
Anexo 2. Proceso de elaboración de pasta con salsa de carne sometida al proceso de cocción al vacio en bolsas
plásticas
PROCESO DE ELABORACION DE PASTA CON SALSA DE CARNE
SALSA
OPERACIÓN
Recibo de materias primas
Acondicionamiento de materias
primas
Pesaje de ingredientes
PASTA
Agua
Pasta
tomate
Carne res
molida
Cebolla
Zanahoria
Perejil
Vino
blanco
Sal
Ajos
Especias
Agua
Sal
Pasta
seca
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Reducción de tamaño
Etapa de pre cocción
X
X
Etapa de Mezclado
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Pre Cocción de la salsa
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Enfriamiento rápido
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Mezclado y homogenización
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
PRODUCTO
PASTA CON SALSA DE CARNE PRE COCIDA
Envasado al vacío en bolsas de
cocción
X
Tratamiento térmico (requerido)
X
Enfriamiento rápido (aprox 90 min)
X
Almacenamiento en refrigeración a
3°C
X
95
Anexo 3. Balance de materia específico para la etapa de tratamiento
térmico en cada muestra
REPETICIONES
PESOS
W muestras antes TT (g)
1
W muestras desp. TT (g)
M3
151,4
150,4
M4
150,8
150,2
MUESTRAS
M5
M6
150,4 152,2
146,7 150,8
M7
150,8
149,2
M8
151,4
149,9
M9
150,4
148,7
1,60
1,5
1
0,60
3,7
1,4
1,60
1,50
1,70
MERMAS (%)
1,06
1,00
0,66
0,40
2,46
0,92
1,06
0,99
1,13
150,4
149,4
152
149,3
150,4
149,3
150,4
148,4
150,2
148,6
150,2
149,1
150
145,7
153
150,1
150
147,5
1
2,7
1,1
2
1,6
1,1
4,3
2,9
2,5
MERMAS (%)
W muestras antes TT (g)
W muestras desp. TT (g)
0,66
150,8
149,2
1,78
153,8
152,2
0,73
150,8
149,3
1,33
150,4
148,3
1,07
150,2
147,9
0,73
150,4
148,5
2,87
151,6
147,3
1,90
150,6
146,1
1,67
150,8
148,7
MERMAS (g)
MERMAS (%)
1,6
1,06
1,6
1,04
1,5
0,99
2,1
1,40
2,3
1,53
1,9
1,26
4,3
2,84
4,5
2,99
2,1
1,39
W muestras desp. TT (g)
MERMAS (g)
3
M2
150
148,5
MERMAS (g)
W muestras antes TT (g)
2
M1
151
149,4
Anexo 4. Balance de materia en cada una de las etapas del proceso
anteriores al tratamiento térmico
BALANCE DE MATERIA PARA ELABORACION DE PASTA CON SALSA PASTEURIZADA
OPERACIÓN
PESAJE Y ACONDICIONADO
PASTA
PESAJE Y ACONDICIONADO
SALSA
COCCION DE LA SALSA
PASTA CON
SALSA DE
CARNE
(BOLOGNESA)
MASA
INICIAL
(M1) (g)
MASA
FINAL
(M2) (g)
PERDIDAS
EN PESO
(P) (g)
(P)
PORCENTAJE
(%)
/
1015
1006
9
0,887
/
12000
11914,4
85,6
0,713
/
11914,4
8438
3476,4
29,178
/
1006
2063
-1057
-105,070
4950
4948
2
0,040
COCCION DE LA PASTA
W
pasta
HOMOGENIZACION
W
salsa
1650
PESAJE Y PORCIONADO
4948
4948
4814,2
133,8
13,380
ENVASADO AL VACIO
/
/
/
/
/
3300
96
Anexo 5. Recopilación de datos en la Prueba de textura y sus
tratamientos estadísticos (ANOVA y test de Tukey y Dunnet) para el
tratamiento térmico con 55, 70 y 85ºC y 45, 60 y 90 minutos y sus posibles
combinaciones
ENSAYO
#
VARIABLES
DIRECCION
PICO DE
TIEMPO
PROMEDIO
DUREZA
COMPRESION
TRANSCURRIDO DE CARGA
T °C
t(min)
T0
90
3
COMPRESION
52.35
49.38
9
14.89
T0
90
3
COMPRESION
56.22
53.45
7
14.32
T0
90
3
COMPRESION
61.97
59.87
8
15.21
T1
55
45
COMPRESION
48.85
42.85
11
7.93
T1
55
45
COMPRESION
28.6
26.75
6
9.59
T1
55
45
COMPRESION
34.55
32.53
8
10.91
T2
70
45
COMPRESION
27, 25
24.62
6
8.24
T2
70
45
COMPRESION
27.90
24.88
10
9.2
T2
70
45
COMPRESION
28.90
26.68
13
10.81
T3
85
45
COMPRESION
36.55
32.33
15
13.23
T3
85
45
COMPRESION
34.90
33.13
6
13
T3
85
45
COMPRESION
30.90
29.81
7
8.71
T4
55
60
COMPRESION
31.25
27.61
60
8.6
T4
55
60
COMPRESION
33.55
31.87
5
10.47
T4
55
60
COMPRESION
31.90
29.47
6
9.86
T5
70
60
COMPRESION
36.55
35.23
6
11.69
T5
70
60
COMPRESION
29.60
28.01
10
10.1
T5
70
60
COMPRESION
30.25
28.74
13
10.21
T6
85
60
COMPRESION
25.60
21.36
13
7.64
T6
85
60
COMPRESION
29.90
28.17
13
10.06
T6
85
60
COMPRESION
30.60
28.78
7
10.89
T7
55
90
COMPRESION
25.90
22.02
7
8.58
T7
55
90
COMPRESION
27.90
22.95
5
9.85
T7
55
90
COMPRESION
22.60
20.09
6
7.78
T8
70
90
COMPRESION
26.25
22.62
10
6.22
T8
70
90
COMPRESION
20.95
17.83
6
6.25
T8
70
90
COMPRESION
25.25
22.8
7
8.24
T9
85
90
COMPRESION
36.25
30.54
9
12.7
T9
85
90
COMPRESION
37.55
33.4
10
14.81
T9
85
90
COMPRESION
38.25
34.53
11
14.5
97
Análisis de varianza de un factor
RESUMEN
Grupos
Cuenta
Suma
Promedio
Varianza
Columna 1
30
165
5.5
8.53448
Columna 2
30
922.3
30.74333333
92.5831
Grados
de
libertad
Promedio de
los cuadrados
Origen de las
variaciones
Suma de
cuadrados
F
Entre grupos
9558.38817
1
9558.388167
Dentro de los grupos
2932.41067
58
50.5588046
Total
12490.7988
59
Probabilidad
189.055
6.64761E-20
Valor crítico
para F
4.00687282
Grafico de las medias
C1
60
50
40
Y1
30
20
10
0
M
T1
T2
T3
T4
C1
T5
T6
T7
T8
T9
C1 / Dunnett (bilateral) / Análisis de las diferencias entre las categorías y a
categoría control C1-M con un intervalo de confianza de 95%
Categoría
M vs T8
M vs T7
M vs T2
M vs T6
M vs T4
M vs T5
M vs T3
M vs T9
M vs T1
Diferencia
Diferencia
estandarizada
33.150
32.547
28.840
28.130
24.583
23.573
22.477
21.410
20.190
10.470
10.279
9.108
8.884
7.764
7.445
7.099
6.762
6.377
Valor
crítico
2.946
2.946
2.946
2.946
2.946
2.946
2.946
2.946
2.946
Diferencia
crítica
9.329
9.329
9.329
9.329
9.329
9.329
9.329
9.329
9.329
Pr > Dif Significativo
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
Según estos datos hay una diferencia significativa entre todas las
muestras y el patrón M, por lo tanto se procede a la siguiente matriz de
experimentación.
98
Si
Si
Si
Si
Si
Si
Si
Si
Si
1 / Tukey (HSD) / Análisis de las diferencias entre las categorías con un intervalo de
confianza
de 95%
Contraste
Diferencia
Diferencia
estandarizada
Valor crítico
Pr > Dif
Significativo
M vs T8
33.150
10.470
3.541
< 0,0001
Si
M vs T7
32.547
10.279
3.541
< 0,0001
Si
M vs T2
28.840
9.108
3.541
< 0,0001
Si
M vs T6
28.130
8.884
3.541
< 0,0001
Si
M vs T4
24.583
7.764
3.541
< 0,0001
Si
M vs T5
23.573
7.445
3.541
< 0,0001
Si
M vs T3
22.477
7.099
3.541
< 0,0001
Si
M vs T9
21.410
6.762
3.541
< 0,0001
Si
M vs T1
20.190
6.377
3.541
0.000
Si
T1 vs T8
12.960
4.093
3.541
0.016
Si
T1 vs T7
12.357
3.903
3.541
0.024
Si
T1 vs T2
8.650
2.732
3.541
0.226
No
T1 vs T6
7.940
2.508
3.541
0.321
No
T1 vs T4
4.393
1.388
3.541
0.917
No
T1 vs T5
3.383
1.069
3.541
0.983
No
T1 vs T3
2.287
0.722
3.541
0.999
No
T1 vs T9
1.220
0.385
3.541
1.000
No
T9 vs T8
11.740
3.708
3.541
0.036
Si
T9 vs T7
11.137
3.517
3.541
0.052
No
T9 vs T2
7.430
2.347
3.541
0.404
No
T9 vs T6
6.720
2.122
3.541
0.534
No
T9 vs T4
3.173
1.002
3.541
0.989
No
T9 vs T5
2.163
0.683
3.541
0.999
No
T9 vs T3
1.067
0.337
3.541
1.000
No
T3 vs T8
10.673
3.371
3.541
0.070
No
T3 vs T7
10.070
3.180
3.541
0.102
No
T3 vs T2
6.363
2.010
3.541
0.602
No
T3 vs T6
5.653
1.785
3.541
0.736
No
T3 vs T4
2.107
0.665
3.541
0.999
No
T3 vs T5
1.097
0.346
3.541
1.000
No
T5 vs T8
9.577
3.025
3.541
0.136
No
T5 vs T7
8.973
2.834
3.541
0.190
No
T5 vs T2
5.267
1.663
3.541
0.802
No
T5 vs T6
4.557
1.439
3.541
0.900
No
T5 vs T4
1.010
0.319
3.541
1.000
No
T4 vs T8
8.567
2.706
3.541
0.236
No
T4 vs T7
7.963
2.515
3.541
0.318
No
T4 vs T2
4.257
1.344
3.541
0.930
No
T4 vs T6
3.547
1.120
3.541
0.976
No
T6 vs T8
5.020
1.585
3.541
0.840
No
T6 vs T7
4.417
1.395
3.541
0.915
No
T6 vs T2
0.710
0.224
3.541
1.000
No
T2 vs T8
4.310
1.361
3.541
0.926
No
T2 vs T7
3.707
1.171
3.541
0.969
No
T7 vs T8
0.603
0.191
3.541
1.000
No
Valor crítico del d de Tukey:
5.008
99
Anexo 6. Recopilación de datos en la Prueba de textura y sus
tratamientos estadísticos (ANOVA y test de Tukey y Dunnet) para el
tratamiento térmico con 60, 70 y 80ºC y 15, 25 y 35 minutos y sus posibles
combinaciones
Pico de
compresion
(N)
Dureza (N)
m11
22.60
21.09
166.0
4.78
m12
22.95
21.04
167.00
5.82
m13
24.60
22.62
168.00
7.02
m21
22.25
21.36
146.00
10.27
m22
23.95
20.79
161.00
6.85
m23
27.60
26.35
141.00
11.45
m31
21.60
20.09
143.17
7.77
m32
31.25
27.85
148.97
10.08
m33
26.25
24.73
139.70
9.40
m41
28.60
24.16
166.84
12.67
m42
23.95
21.01
181.89
13.57
m43
43.90
40.80
144.89
16.46
m51
39.90
37.15
142.41
17.24
m52
43.55
41.71
142.64
21.19
m53
50.55
47.12
144.77
19.32
m61
42.55
39.23
207.88
12.65
m62
33.55
31.33
136.39
16.75
m63
34.25
32.58
141.56
17.58
m71
38.25
36.11
142.08
18.40
m72
38.90
36.72
140.44
17.34
m73
34.25
31.99
141.11
16.80
m81
34.90
32.54
142.36
16.33
m82
30.90
28.74
142.24
15.23
m83
36.25
34.93
144.80
16.26
m91
27.90
26.35
139.48
13.50
m92
27.25
25.20
140.81
13.33
m93
26.90
25.08
154.22
11.19
m01
27.25
25.15
140.44
13.02
m02
26.90
24.15
142.03
12.53
m03
32.25
30.18
188.94
10.12
Muestras
Tiempo
transcurrido
(s)
100
Promedio de
carga (N)
Análisis de varianza de un
factor
RESUMEN
Grupos
Average Load
(N)
tratamiento
Cuenta
Suma
30 394,9410462
30
135
ANÁLISIS DE
VARIANZA
Origen de las
Suma de
variaciones
cuadrados
Entre grupos 1126,155791
Dentro de los
grupos
772,0918007
Total
Promedio
Grados de
libertad
13,16470154 18,0893724
4,5 8,53448276
Promedio de los
Valor crítico
cuadrados
F
Probabilidad
para F
1
1126,155791 84,5974997 6,26707E-13 4,006872822
58
1898,247592
Varianza
13,3119276
59
Grafico de las medias
tratamiento
Average Load (N)
25
20
15
10
5
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
tratamiento
Tratamiento / Dunnett (bilateral) / Análisis de las diferencias entre las categorías y a
categoría control tratamiento-0 con un intervalo de confianza de 95%
Diferencia
Categoría Diferencia estandarizada
0 vs 1
-6,017
-4,383
0 vs 3
-2,805
-2,044
0 vs 2
-2,367
-1,724
0 vs 5
7,363
5,364
0 vs 7
5,625
4,098
0 vs 8
4,049
2,950
0 vs 6
3,773
2,748
0 vs 4
2,344
1,708
0 vs 9
0,781
0,569
Valor
Diferencia
crítico
crítica
2,946
4,045
2,946
4,045
2,946
4,045
2,946
4,045
2,946
4,045
2,946
4,045
2,946
4,045
2,946
4,045
2,946
4,045
101
Pr > Dif Significativo
0,002
Si
0,271
No
0,441
No
0,000
Si
0,004
Si
0,050
Si
0,075
No
0,451
No
0,996
No
Tratamiento / Tukey (HSD) / Análisis de las diferencias entre las categorías con un intervalo
de confianza de 95%
Contraste
1 vs 5
1 vs 7
1 vs 8
1 vs 6
1 vs 4
1 vs 9
1 vs 0
1 vs 2
1 vs 3
3 vs 5
3 vs 7
3 vs 8
3 vs 6
3 vs 4
3 vs 9
3 vs 0
3 vs 2
2 vs 5
2 vs 7
2 vs 8
2 vs 6
2 vs 4
2 vs 9
2 vs 0
0 vs 5
0 vs 7
0 vs 8
0 vs 6
0 vs 4
0 vs 9
9 vs 5
9 vs 7
9 vs 8
9 vs 6
9 vs 4
4 vs 5
4 vs 7
4 vs 8
4 vs 6
6 vs 5
6 vs 7
6 vs 8
8 vs 5
8 vs 7
7 vs 5
Diferencia
Diferencia estandarizada
-13.380
-9.747
-11.642
-8.480
-10.066
-7.332
-9.789
-7.131
-8.361
-6.091
-6.798
-4.952
-6.017
-4.383
-3.650
-2.659
-3.211
-2.339
-10.169
-7.407
-8.431
-6.141
-6.854
-4.993
-6.578
-4.792
-5.150
-3.751
-3.586
-2.612
-2.805
-2.044
-0.439
-0.320
-9.730
-7.088
-7.992
-5.822
-6.416
-4.674
-6.139
-4.472
-4.711
-3.432
-3.148
-2.293
-2.367
-1.724
-7.363
-5.364
-5.625
-4.098
-4.049
-2.950
-3.773
-2.748
-2.344
-1.708
-0.781
-0.569
-6.582
-4.795
-4.844
-3.529
-3.268
-2.381
-2.992
-2.179
-1.563
-1.139
-5.019
-3.656
-3.281
-2.390
-1.705
-1.242
-1.428
-1.040
-3.591
-2.616
-1.853
-1.350
-0.277
-0.201
-3.314
-2.414
-1.576
-1.148
-1.738
-1.266
Valor crítico del d de Tukey:
Valor
crítico
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
3.541
Pr > Dif
Significativo
< 0,0001
Si
< 0,0001
Si
< 0,0001
Si
< 0,0001
Si
0.000
Si
0.002
Si
0.008
Si
0.254
No
0.408
No
< 0,0001
Si
0.000
Si
0.002
Si
0.003
Si
0.032
Si
0.274
No
0.582
No
1.000
No
< 0,0001
Si
0.000
Si
0.004
Si
0.007
Si
0.062
No
0.433
No
0.771
No
0.001
Si
0.016
Si
0.155
No
0.220
No
0.779
No
1.000
No
0.003
Si
0.051
No
0.385
No
0.499
No
0.974
No
0.040
Si
0.380
No
0.956
No
0.985
No
0.272
No
0.929
No
1.000
No
0.368
No
0.972
No
0.950
No
5.008
Según estos datos existe una diferencia significativa entre algunas de las muestras y
el patrón 0. Se escogen para seguir dentro de la experimentación aquellas que no
presentan diferencias con la muestra patrón.
102
Anexo 7. Formato para la Selección y preparación de la prueba sensorial
GUIA PARA EL DISEÑO DE PRUEBAS SENSORIALES
PASTA CON SALSA DE CARNE (BOLOGÑESA)
0. ANTECEDENTES
Paneles sensoriales para alimentos preparados con pruebas de preferencia evaluadas con una escala
hedónica de cinco puntos.
1. PROPOSITO
Se hace para conocer la tendencia de consumo de pasta con salsa y predecir el comportamiento de
consumidores frente a un producto.
2. OBJETIVO
Medir el nivel del agrado de las muestras en consumidores potenciales y fijos con un rango de 16 a 50
años. Mediciones cuantitativas que van a ser evaluadas mediante métodos estadísticos (KruskalWallis) que me indiquen si hay o no diferencias significativas entre las muestras y escoger la mas grata.
3. METODOLOGIA
La prueba que se va usar en esta evaluación sensorial es una prueba
Prueba a utilizar
afectiva, la cual se basa en la preferencia del juez en frente de las
muestras que se le presentan.
La escala que se va usar es la escala hedónica de cinco puntos, método
para medir preferencias en la evaluación de alimentos, que resulta
Escala
indirectamente como consecuencia de la medida de una reacción
humana. Se usa para estudiar a nivel de laboratorio la posible aceptación
del alimento.
Los jueces que se van a utilizar son jueces consumidores, lo que significa
Jueces
que no tienen entrenamiento y se guían por los sentidos. En este caso la
cantidad de jueces es de 60.
Producto
Producto de pasta con salsa de carne listo para consumo.
Las muestras se realizan y cinco días después se analizan a una
Toma de la muestra
temperatura de 60°C aproximadamente.
Son cinco muestras cada una de 25 g, se presentan en un plato
desechable marcado con un código aleatorio, se degustan a una
Preparación del producto
temperatura de 60 - 65 oC. las pruebas deben llevarse a cabo en horas no
cercanas a las comidas, para evitar errores sistemáticos.
Se va a presentar en recipientes separados con velovind, para evitar que
Diseño de la Presentación los olores se mezclen entre cada una de las muestras. Se hacen paneles
de cartón para evitar que los jueces se observen las respuestas.
El estudio se realizara en alguno de los sitios preseleccionados como la
Sitio en donde se realizará
planta piloto de cereales de La Universidad la Salle y la planta de la
la prueba
empresa Baffi .
300 platos desechables.
60 tenedores desechables.
200 vasos desechables.
3 paquetes de galletas de soda.
Materiales necesarios para
2 kilos de pasta.
el servicio de la muestra
4 kilos de salsa.
Un paquete de servilletas.
Paneles de cartón para simular cubículos
Fotocopias de los formatos y esferos.
Formato para recoger
datos
Anexo 888
4. Análisis de datos
El análisis se llevara a cabo por medio de la prueba de Kruskal-Wallis que mide las diferencias entre las
medianas de los rangos de datos de cada población.
5. Conclusiones y decisiones.
103
Anexo 8. Formato para prueba sensorial de preferencia con escala
hedónica de cinco puntos
EVALUACION SENSORIAL: PARAMETROS DE TEXTURA
1.
NOMBRE__________________________________________
2.
EDAD
3.
1
16 - 20 AÑOS
4
41 - 50 AÑOS
2
3
21 - 3 0 AÑOS
31 - 40 AÑOS
5
6
51 - 60 AÑOS
61 - MAS AÑOS
FUMA
SI__
NO__
CON QUE FRECUENCIA? ___________________________
4.
TOMA LICOR
SI__
NO__
CON QUE FRECUENCIA? ___________________________
A continuación usted encontrara una serie de muestras que debe evaluar según sus características
físicas y sensoriales y escoger la que más le agrade en cuanto a la textura se refiere, calificándolas
con una escala hedónica de 1 a 5, donde 1 es me disgusta mucho y 5 me gusta mucho. Usted
debe tener en cuenta que las muestras presentadas están en un orden específico y deben ser
catadas de la misma forma. Es importante saber que después de probar cada muestra es necesario
que coma un pedazo de la galleta que se le brinda para quitar cualquier sabor residual que pueda
haber quedado y enjuague su boca con agua. Es necesario hacer la cata dentro del tiempo
estimado para evitar discrepancias entre las respuestas y evitar que se generen las dudas; así que
se recomienda que una vez emitida la respuesta no sea cambiada para tener más precisión.
CODIGO
CALIFICACION
1
2
3
4
5
6
7
785
452
751
398
641
OBSERVACIONES Y RECOMENDACIONES
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
_______________________________________________________________________
Muchas Gracias por su colaboración!!
104
Anexo 9. Tabla compilada para los datos obtenidos por el panel sensorial
RANGO EDAD
NOMBRE
1620
JAVIER Q. RIVAS
ALEJANDRA
OTALORA
CAROL
CASTELBLANCO
RONALDO
GONZALES
2130
3140
4150
5160
61 O
MAS
FUMA
CALIFICACION POR CODIGO
TOMA
LICOR
785
452 751 398 641
X
SI
SI
3
2
3
4
2
X
NO
SI
3
5
4
3
3
X
NO
SI
4
3
3
4
3
X
NO
SI
4
5
4
4
3
2
4
4
3
2
3
2
5
5
2
2
4
3
2
3
3
4
1
LAURA RAMIREZ
X
NO
SI
4
DAISY AGUDELO
X
NO
NO
2
1
3
3
3
5
2
CLAUDIA MILENA
CELY
X
NO
NO
4
4
3
3
2
KATHERINE DIAZ
X
NO
SI
4
NATALY BEJARANO
X
NO
NO
3
5
4
2
2
2
2
3
4
SEBASTIAN
OROZCO
X
SI
SI
2
3
2
3
4
CARLOS ACOSTA
X
SI
SI
4
CINDY SOTO SAENZ
X
NO
NO
3
3
3
2
4
2
2
3
3
NO
SI
4
2
4
2
2
NO
SI
4
3
3
3
4
NO
NO
4
2
3
4
1
GERMAN CASTRO
NO
SI
1
DIEGO MERCHAN
X
NO
NO
3
DIEGO QUINTERO
X
NO
SI
2
LAURA ZARATE
X
NO
NO
4
CARLA MARIA
BLANCO
CESAR
BOHORQUEZ
PATRICIA
CHAPARRO
X
X
X
X
SERGIO SOTELO
X
SI
SI
4
3
3
4
2
JUAN CARLOS
RODRIGUEZ
X
SI
SI
5
3
4
2
5
CLAUDIA GOMEZ
X
NO
SI
3
NO
SI
3
2
2
4
3
3
4
4
4
X
NO
NO
3
4
3
4
5
X
SI
NO
3
2
4
4
2
X
SI
SI
4
4
4
4
4
NO
NO
5
5
5
4
4
4
4
3
5
4
5
5
3
2
KATHERIN TIJARO
ALEJANDRA
CASTELLAR
ANITA MAZZA
RUBIO
ALVARO CARRILLO
X
MYRIAM
HERNANDEZ
X
SI
SI
4
CLAUDIA GAONA
X
NO
NO
2
LILIAN ANTOLINEZ
X
NO
NO
4
3
4
3
NO
NO
4
4
4
3
3
NO
NO
4
3
5
4
4
4
3
4
4
3
5
4
5
5
5
4
4
1
4
4
2
5
4
5
3
BLANCA DURAN
CAROLINA
CALDERON
LUZ ESTELLA
GAONA
X
X
X
ERIKA ARAQUE
X
NO
SI
3
CAMILO VELEZ
X
SI
SI
3
ANTONIA AREVALO
X
JANETH GARCIA
SANDRA POVEDA
X
X
105
SI
NO
5
NO
SI
4
NO
NO
4
YULY SANCHEZ
NO
NO
4
5
5
2
2
X
NO
NO
5
4
3
3
5
X
5
4
4
5
3
3
3
4
3
1
5
2
5
5
2
X
LUZ MARINA
BATISTA
NO
SI
5
MARLENY MARIN
X
NO
SI
4
FRNACY BUENO
X
NO
SI
5
NO
NO
4
NO
NO
5
3
5
4
5
5
NO
SI
4
5
3
3
3
X
NO
SI
4
5
3
4
3
X
NO
NO
3
4
5
5
3
X
NO
NO
4
5
4
5
2
X
NO
SI
4
5
4
4
5
MONICA FIGUEROA
X
NO
SI
4
5
3
4
5
CAROLINA PINTO
GARCIA
X
NO
NO
4
5
3
4
2
ANGELA JARAMILLO
X
NO
SI
4
3
4
5
4
X
NO
SI
2
3
3
4
5
X
NO
SI
3
4
5
4
3
X
SI
SI
5
4
2
3
5
X
NO
SI
5
3
2
2
2
NO
SI
3
2
4
5
2
NO
NO
2
3
4
4
3
X
NO
SI
3
4
5
4
2
X
NO
SI
3
4
4
2
3
MARIA MESA
ARACELI TRUJILLO
X
MARIA NIMISICA
X
LUA ELENA
GUEVARA
DAYANA OCHOA
STEFFIE KASSNER
GUERRERO
ERIKA CAMERO
RAMIREZ
LUCIA ORTEGON
TORRES
LIUS MIGUEL
TRIVIÑO
MARIA FERNANDA
FAJARDO
LINDA FERNANDA
RODRIGUEZ
LUISA GARCIA
LEONARDO
ROMERO
JUAN DAVID
BERNAL
MARIA ISABEL
PUERTAS
ALFREDO LOPEZ
X
X
X
106
Anexo 10. Análisis de los resultados para el panel sensorial por medio de
la Prueba de Kruskal-Wallis
PARA LA MUESTRA 785 (MUESTRA 2)
Variable dependiente: RANGO MUESTRA 785
Factor: MUESTRA 785
Número de observaciones: 60
Número de niveles: 5
Tabla ANOVA para RANGO por MUESTRA 785
Fuente
Entre grupos
Intra grupos
Total (Corr.)
Suma de
Cuadrados
1520,36
16446,1
17966,5
Gl
Cuadrado
Medio
380,09
299,021
4
55
59
Razón-F
Valor-P
1,27
0,2925
La razón-F, que en este caso es igual a 1,27112, es el cociente entre el estimado entre-grupos
y el estimado dentro-de-grupos. Puesto que el valor-P de la razón-F es mayor o igual que 0,05,
no existe una diferencia estadísticamente significativa entre la media de RANGO entre un nivel
de MUESTRA 785 y otro, con un nivel del 95,0% de confianza.
Prueba de Kruskal-Wallis para RANGO por MUESTRA 785
MUESTRA 785 Tamaño Muestra Rango Promedio
1
1
5,0
2
6
28,5
3
16
29,75
4
28
29,25
5
9
39,8889
Estadístico = 4,9927 Valor-P = 0,288048
Gráfico Caja y Bigotes
MUESTRA 785
1
2
3
4
5
0
10
20
30
RANGO
107
40
50
60
PARA LA MUESTRA 452 (muestra 3)
Variable dependiente: Rango
Factor: MUESTRA 452
Número de observaciones: 60
Número de niveles: 5
Tabla ANOVA para B.Rango por MUESTRA 452
Fuente
Suma de Cuadrados Gl Cuadrado Medio
Razón-F
Entre grupos
2334,02
4
583,504
2,05
Intra grupos
15644,0
55
284,436
Total (Corr.)
17978,0
59
Valor-P
0,0998
La razón-F, que en este caso es igual a 2,05144, es el cociente entre el estimado entre-grupos
y el estimado dentro-de-grupos. Puesto que el valor-P de la razón-F es mayor o igual que 0,05,
no existe una diferencia estadísticamente significativa entre la media de B.Rango entre un nivel
de MUESTRA 452 y otro, con un nivel del 95,0% de confianza.
Prueba de Kruskal-Wallis para B.Rango por MUESTRA 452
MUESTRA 452
Tamaño
Rango
Muestra
Promedio
1
1
5,0
2
8
21,75
3
20
27,4
4
16
37,125
5
15
33,9333
Estadístico = 7,65975 Valor-P = 0,104868
La prueba de Kruskal-Wallis evalúa la hipótesis de que las medianas de B.Rango dentro de
cada uno de los 5 niveles de MUESTRA 452 son iguales. Puesto que el valor-P es mayor o
igual que 0,05, no existe una diferencia estadísticamente significativa entre las medianas con
un nivel del 95,0% de confianza.
Gráfico Caja y Bigotes
MUESTRA 452
1
2
3
4
5
0
10
20
30
B.Rango
108
40
50
60
PARA LA MUESTRA 751 (Muestra 4)
Variable dependiente: C.Rango
Factor: MUESTRA 751
Número de observaciones: 60
Número de niveles: 4
Tabla ANOVA para C.Rango por MUESTRA 751
Fuente
Suma de Cuadrados Gl
Entre grupos
1792,94
3
Intra grupos
16181,6
56
Total (Corr.)
17974,5
59
Cuadrado Medio
597,645
288,957
Razón-F
2,07
Valor-P
0,1148
La razón-F, que en este caso es igual a 2,06829, es el cociente entre el estimado entre-grupos
y el estimado dentro-de-grupos. Puesto que el valor-P de la razón-F es mayor o igual que 0,05,
no existe una diferencia estadísticamente significativa entre la media de C.Rango entre un nivel
de MUESTRA 751 y otro, con un nivel del 95,0% de confianza.
Prueba de Kruskal-Wallis para C.Rango por MUESTRA 751
MUESTRA 751 Tamaño Muestra Rango Promedio
2
8
22,375
3
18
27,5
4
22
30,6818
5
12
40,0833
Estadístico = 5,88518 Valor-P = 0,11733
La prueba de Kruskal-Wallis evalúa la hipótesis de que las medianas de C.Rango dentro de
cada uno de los 4 niveles de MUESTRA 751 son iguales. Puesto que el valor-P es mayor o
igual que 0,05, no existe una diferencia estadísticamente significativa entre las medianas con
un nivel del 95,0% de confianza.
Gráfico Caja y Bigotes
MUESTRA 751
2
3
4
5
0
10
20
30
C.Rango
109
40
50
60
PARA MUESTRA 398 (muestra 6)
Variable dependiente: D.Rango
Factor: MUESTRA 398
Número de observaciones: 60
Número de niveles: 5
Tabla ANOVA para D.Rango por MUESTRA 398
Fuente
Suma de Cuadrados Gl Cuadrado Medio
Razón-F
Entre grupos
1141,14
4
285,285
0,94
Intra grupos
16765,8
55
304,833
Total (Corr.)
17906,9
59
Valor-P
0,4501
La razón-F, que en este caso es igual a 0,935876, es el cociente entre el estimado entregrupos y el estimado dentro-de-grupos. Puesto que el valor-P de la razón-F es mayor o igual
que 0,05, no existe una diferencia estadísticamente significativa entre la media de D.Rango
entre un nivel de MUESTRA 398 y otro, con un nivel del 95,0% de confianza.
Prueba de Kruskal-Wallis para D.Rango por MUESTRA 398
MUESTRA 398 Tamaño Muestra Rango Promedio
1
2
39,5
2
12
22,5
3
12
30,0833
4
26
32,5
5
8
34,375
Estadístico = 3,79549 Valor-P = 0,434391
La prueba de Kruskal-Wallis evalúa la hipótesis de que las medianas de D.Rango dentro de
cada uno de los 5 niveles de MUESTRA 398 son iguales. Puesto que el valor-P es mayor o
igual que 0,05, no existe una diferencia estadísticamente significativa entre las medianas con
un nivel del 95,0% de confianza.
Gráfico Caja y Bigotes
MUESTRA 398
1
2
3
4
5
0
10
20
30
D.Rango
110
40
50
60
PARA MUESTRA 641 (muestra 9)
Variable dependiente: E.Rango
Factor: MUESTRA 641
Número de observaciones: 60
Número de niveles: 5
Tabla ANOVA para E.Rango por MUESTRA 641
Fuente
Suma de Cuadrados Gl Cuadrado Medio
Razón-F
Entre grupos
2374,51
4
593,627
2,09
Intra grupos
15609,0
55
283,8
Total (Corr.)
17983,5
59
Valor-P
0,0943
La razón-F, que en este caso es igual a 2,09171, es el cociente entre el estimado entre-grupos
y el estimado dentro-de-grupos. Puesto que el valor-P de la razón-F es mayor o igual que 0,05,
no existe una diferencia estadísticamente significativa entre la media de E.Rango entre un nivel
de MUESTRA 641 y otro, con un nivel del 95,0% de confianza.
Prueba de Kruskal-Wallis para E.Rango por MUESTRA 641
MUESTRA 641 Tamaño Muestra Rango Promedio
1
2
14,5
2
16
33,5625
3
18
26,6111
4
11
24,6364
5
13
39,5385
Estadístico = 7,79025 Valor-P = 0,0995708
La prueba de Kruskal-Wallis evalúa la hipótesis de que las medianas de E.Rango dentro de
cada uno de los 5 niveles de MUESTRA 641 son iguales. Puesto que el valor-P es mayor o
igual que 0,05, no existe una diferencia estadísticamente significativa entre las medianas con
un nivel del 95,0% de confianza.
Gráfico Caja y Bigotes
MUESTRA 641
1
2
3
4
5
0
10
20
30
E.Rango
111
40
50
60
Anexo 11. Formato para el muestreo microbiológico de las muestras 2, 3, 4, 6, 9 y P en los días 2, 5, 10 y 22 de
almacenamiento a 3°C
RECUENTO EN UFC/g muestra
FECHA
DIA
BACTERIA
m21
2
m22
m23
m31
m32
m33
m41
E. coli y
coliformes
totales
ECSR
5
E. coli y
coliformes
totales
ECSR
10
E. coli y
coliformes
totales
ECSR
22
E. coli y
coliformes
totales
ECSR
112
m42
m43
m61
m62
m63
m91 m92
m93
mp1
mp2
mp3
Anexo 12. Resultados de las pruebas microbiológicas realizadas durante los días 2, 5, 10 y 22 de almacenamiento
RECUENTO EN UFC/g muestra
FECHA
mar-04
DIA
BACTERIA
*m2
1
m2
2
m2
3
m2
c
m3
1
m3
2
m3
3
m3
c
m4
1
m4
2
m4
3
m4
c
m6
1
m6
2
m6
3
m6
c
m9
1
m9
2
m9
3
m9
c
mp1
mp2
mp3
2 X102 o
200 UFC/g
coliformes
totales,
colonias
rosadas
<10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10
<10
2
E. coli y
coliformes
totales
1X101 o
10 UFC/g
Coliforme
s totales,
colonias
rosadas
ECSR
<10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10
<10
<10
<10
<10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10
<10
<10
<10
5
E. coli y
coliformes
totales
ECSR
<10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10
<10
<10
<10
10
22
E. coli y
coliformes
totales
<10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10
<10
<10
1X102 o
100 UFC/g
coliformes
totales,
colonias
rosadas
ECSR
<10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10
<10
<10
<10
<10
<10
<10
E. coli y
coliformes
totales
<10 <10 <10 <10
ECSR
<10 <10 <10 <10
<10 <10 <10 <10
<10 <10 <10 <10
<10 <10 <10 <10
este valor se sale de la norma
este valor esta dentro de norma
otro microorganismo, posiblemente aerobio mesofilo
113
<10 <10 <10 <10 <10 <10 <10 <10
Anexo 13. Protocolos estipulados para determinación microbiológica
según microorganismo con agares cromo génicos Scharlau
Para detección de E. coli, coliformes totales y bacterias
gramnegativas
Disolver 37,8 g de agar Colinstant en
1L de agua destilada, calentar hasta
ebullición y esterilizar a 121°C por 15
minutos
Simultáneamente preparar el
material a utilizar y esterilizar a
121°C por 15 minutos, dejar enfriar
Disolver 0,1g de caldo triptona en 1L
de agua destilada, calentar hasta
ebullición y esterilizar a 121°C por 15
minutos, obteniendo el agua
peptonada
Servir el medio aún caliente (45°C)
en las correspondientes cajas de
Petri y dejar gelificar
Preparar las muestras según las
diluciones a utilizar, disolviendo 10 g
de la muestra en 90 ml de agua
-1
peptonada (dilución 10 ), 1 ml de
esta en 9 ml de agua peptonada
-2
darán lugar a la dilución 10 , y así
sucesivamente
Sembrar en superficie 100 y 10µl
según la dilución utilizada y llevar a
incubación a 35 ±2°C por 24-48
horas
Hacer el conteo de colonias y
expresarlas como UFC/g según la
dilución en la que crecieron.
114
Para detección de Esporas de Clostridium Sulfito Reductor
Disolver 41,3 g de agar SPS en 1L
de agua destilada, calentar hasta
ebullición y esterilizar a 121°C por 15
minutos
Simultáneamente preparar el
material a utilizar y esterilizar a
121°C por 15 minutos, dejar enfriar
Disolver 0,1g de caldo triptona en 1L
de agua destilada, calentar hasta
ebullición y esterilizar a 121°C por 15
minutos, obteniendo el agua
peptonada
Servir el medio aún caliente (45°C)
en las correspondientes cajas de
Petri y dejar gelificar
Preparar las muestras según las
diluciones a utilizar, disolviendo 10 g
de la muestra en 90 ml de agua
-1
peptonada (dilución 10 ), 1 ml de
esta en 9 ml de agua peptonada
-2
darán lugar a la dilución 10 , y así
sucesivamente
Sembrar en superficie 100 y 10µl
según la dilución utilizada y llevar a
incubación a 35 ±2°C por 24-48
horas en anaerobiosis
Hacer el conteo de colonias y
expresarlas como UFC/g según la
dilución en la que crecieron.
115
Anexo 14. Protocolos para análisis bromatológicos de humedad,
determinación de proteína y grasa total
PROCEDIMIENTO 1: Determinación de la cantidad de humedad según NTC
1663
PROCESO PARA DETERMINACIÓN
Nombre:
María
JoséNTC
Merello
DE
HUMEDAD
SEGUN
1663.
Tarar las cápsulas A 130ºC por una hora
enfriando en el desecador
Tare la cápsula en una
balanza analítica
Tomar aproximadamente 2 g de
muestra
Registrar
peso
Secar en estufa a 100ºC por dos
horas
Enfriar en desecador
Pesar y sacar % m/m
116
Imágenes: Balanza analítica, desecador y estufa de humedad.
117
PROCEDIMIENTO 3: Determinación de proteína, cantidad de nitrógeno
disponible por método de Kjeldalh
Nombre: María José Merello
PROCESO PARA DETERMINACIÓN
DE PROTEÍNA POR MÉTODO DE
KJELDALH
Tomar una muestra de 0,5-1 g.
Adicione 10ml de ácido sulfúrico concentrado y 5 tabletas de
catalizador
Calentar a 45-50°C durante 2030 min
Obtener solución
azul clara
Enfriar los
tubos
25 ml de ácido
bórico en
erlenmeyer con
indicador mixto
Destilar por arrastre de vapor
Destilar y recuperar 150ml
de filtrado.
Correr un blanco con ácido sulfúrico y
catalizador
Titular con ácido clorihídrico 0,1N hasta
cambio del indicador.
Hallar contenido de proteína.
(Vm-Vb) x NHCl x peq N x x factor dilución x 100 x factor conversión
%Proteína =
-----------------------------------------------------------------------------------------------W muestra
118
Imágenes: equipo de digestión Kjehldal y titulación acida
119
PROCEDIMIENTO 4: Determinación del contenido de Grasa total según
NTC 1662
PROCESO PARA DETERMINACIÓN
GRASA
TOTAL
SEGÚN
1662.
Nombre:
María
JoséNTC
Merello
Preparación de la muestra. Cortar en trozos pequeños (2-2.5cm) y
pasar a la picadora mecánica
Pesar 3-5g de muestra. Introducirlas en
un Elermeyer de 250 cm
Registre este
valor
Agregue 50 ml de acido clorhídrico a 4N, cubra el
elermeyer con una caja de petri y caliente hasta hervir.
Deje hervir por una hora y agregue finalmente 150 ml de
agua caliente.
Tome un papel de filtro, humedézcalo completamente y
póngalo sobre un embudo, filtre totalmente el contenido del
Elermeyer. Enjuague el Elermeyer y la caja de petri tres
veces con agua, filtre el agua.
Coloque el papel filtro sobre la caja de petri y lleve a
la estufa a 103 ªC / 1 hora. Simultáneamente seque
un matraz y los reguladores de ebullición
Deje enfriar hasta TªC ambiente en
el desecador. Pese.
Registre este
valor
Enrolle e inserte el papel filtro en el dedal de
extracción. Retire toda la grasa que haya en la caja,
utilizando algodón con solvente y lleve el algodón al
dedal.
Monte el sistema de extracción.
Comience la extracción, una vez
finalizada, seque el matraz por una hora
a 103ªC en la estufa.
Deje enfriar hasta TªC ambiente en
el desecador. Pese.
Realice los cálculos
correspondientes.
120
Registre este
valor
Imágenes: extractor de grasa Soxhlet
121
Anexo 15. Tabla de Resultados para la determinación del porcentaje de
proteína por método Kjehldal
Tratamiento
Triplicado
W muestra
(g)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
0,6489
0,5308
0,5173
0,4336
0,5935
0,5264
0,4461
0,5183
0,7626
0,4214
0,5184
0,5706
0,4763
0,5201
0,6208
0,7565
0,7962
0,6595
2
3
4
6
9
PATRON
Volumen
gastado
(ml)
4,55
14,89
13,16
3,76
14,00
12,80
3,67
14,63
18,76
3,16
13,15
10,72
3,34
10,14
14,04
7,53
5,24
4,8
N disponible
(g)
% Proteína
0,9478
4,0609
3,6724
1,1763
3,4102
3,5078
1,1135
4,0846
3,5768
0,9999
3,6618
2,6972
0,9839
2,8823
3,3435
1,4344
0,9377
1,0334
5,9
7,1
6,4
7,4
5,6
5,8
7,0
6,6
5,8
6,2
6,2
4,6
6,1
4,8
5,6
9,0
5,9
6,5
Promedios de
proteína (%)
6,5
6,3
6,4
5,7
5,5
7,1
Anexo 16. Tabla de Resultados para la determinación de la humedad
por gravimetría
Tratami
ento
2
3
4
6
9
P
Triplicado
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
W
Wmuestra
capsula humeda
48,6861
45,1511
35,8223
45,7492
47,3114
37,0202
54,1013
48,5340
48,8208
46,2788
46,2622
47,2590
37,9855
45,9847
38,0107
28,9632
26,8503
26,0060
3,0509
3,0043
3,0472
3,0074
3,0750
3,0084
3,0067
3,0677
3,0321
3,0386
3,0351
3,0053
3,0275
3,0875
3,0035
3,0241
3,1229
3,0354
Wmuestra
seca +
capsula
49,5242
45,9894
36,6849
46,5446
48,1191
37,8185
54,8679
49,3350
49,6050
47,1117
47,0853
48,0737
38,8055
46,8012
38,8132
29,8257
27,676
26,9116
122
Wmuestr
a seca
0,8381
0,8383
0,8626
0,7954
0,8077
0,7983
0,7666
0,8010
0,7842
0,8329
0,8231
0,8147
0,8200
0,8165
0,8025
0,8625
0,8257
0,9056
%
Promed
humeda
ios
d
72,5294
72,0967
72,1
71,6920
73,5519
73,7333
73,6
73,4643
74,5036
73,8892
74,2
74,1367
72,5894
72,8806
72,8
72,8912
72,9149
73,5547
73,2
73,2812
71,4791
73,5598
71,7
70,1654
Materia
seca
27,9
26,4
25,8
27,2
26,7
28,3
Anexo 17. Tabla de Resultados para la determinación de la grasa total
por método Soxhlet
Tratamiento
2
3
4
6
9
P
99,2957
% grasa
total en
BS
27,6
% grasa
total en
BH
7,7
100,8398
101,256
27,6
7,7
1,5098
98,876
99,2846
27,1
7,5
m13
1,5041
106,5794
107,0217
29,4
7,8
m23
1,5345
107,2476
107,6874
28,7
7,6
M33
1,5609
105,7835
106,2243
28,2
7,5
m14
1,4919
129,7153
130,1418
28,6
7,4
m24
1,5182
105,6459
106,0756
28,3
7,3
M34
1,5008
131,9973
132,4233
28,4
7,3
m16
1,5055
103,7595
104,1498
25,9
7,1
m26
1,5490
106,7986
107,2745
30,7
8,4
M36
1,4983
104,8947
105,3559
30,8
8,4
m19
1,5062
132,8985
133,2952
26,3
7,0
m29
1,5939
126,9803
127,3838
25,3
6,8
Ensayo
Wmuestra
W balon
Wbalon +
grasa
m12
1,4646
98,8919
m22
1,5096
M32
M39
1,5132
100,3383
100,737
26,3
7,0
MP1
1,8362
107,4554
107,7634
16,7738
4,7411
MP2
1,5368
106,4291
106,6838
16,5734
4,6845
MP3
1,5731
105,3219
105,5884
16,9411
4,7884
123
Anexo 18. Caracterización bromatológica de las materias primas según
la tabla de composición de los alimentos colombianos del ICBF en
compañía de la FAO. (Valores expresados en g/100 g alimento)
CODIGO
FAO
HUMEDAD
PROTEINA
LIPIDOS
ENERGIA
CENIZAS
F 391
63,4
18,7
16,9
227 Kcal
1,0
A-121
8,9
11,5
1
367 Kcal
0,6
B 184
90,4
1,4
0,1
37 Kcal
0,5
D 484
0
0
100
884 Kcal
0
AJOS
B 66
64,2
4,7
0,1
138 Kcal
1,5
VINO BLANCO
H 849
82
0
0
78 Kcal
0,2
PEREJIL
B 891
85
3,4
0,6
56 Kcal
1,8
ZANAHORIA
B 1125
88,9
0,7
0,1
42 Kcal
0,8
LAUREL
L 27
45,2
4,2
1,2
216 Kcal
2,3
PASTA DE TOMATE*
/
/
0
0
15 Kcal
/
PRODUCTO
CARNE DE RES SEMI
GORDA
PASTA CON HUEVO COCIDA
CEBOLLA CABEZONA
COMUN
ACEITE DE GIRASOL
*Valores tomados como referencia para salsa de tomate Fruco de Unilever.
http://www.unileverancam.com/marcas/nutricion/infonutricional/salsatomate/index.aspx
Anexo 19.Balances de materia global y específicos para el proceso de
homogenización y envasado del producto final
P
C
PROCESO
Salsa de carne
Pasta
R
Producto
M
Balance Global del proceso
124
Mermas
Balance de proteína
Balance de lípidos
Balance de humedad
125
Anexo 20. Análisis estadísticos para las pruebas de humedad, grasa
total y proteína
Análisis de Proteína
XLSTAT 2008.7.03 - ANOVA - el 07/04/2011 a 11:43:27 a.m.
Y / Cuantitativas: Libro = EXPERIMENTAL H,G,Y P.xlsx / Hoja = RANGO PROTEINA /
Rango = 'RANGO PROTEINA'!$C$2:$C$20 / 18 filas y 1 columna
X / Cualitativas: Libro = EXPERIMENTAL H,G,Y P.xlsx / Hoja = RANGO PROTEINA /
Rango = 'RANGO PROTEINA'!$B$2:$B$20 / 18 filas y 1 columna
Validación / Número de observaciones: 1
Restricciones: an=0
Intervalo de confianza (%): 95
Utilizar medias estimadas: Si
Semilla (números aleatorios): 1624331824
Estadística descriptiva
Variable
PROTEIN
A
Obs.
con
Obs. sin
datos
datos
Observacione perdido perdido Mínim
s
s
s
o
17
0
17
Máxim
o
4,587
Medi
a
Desviació
n típica
9,000 6,270
1,017
Análisis de la varianza:
Fuente
GDL Suma de los cuadrados
Modelo
5
7,431
Error
11
9,118
Total corregido
16
16,550
Calculado contra el modelo Y=Media(Y)
126
Media de los
cuadrados
1,486
0,829
F
1,793
Pr >
F
0,195
Test de Tukey:
MUESTRA / Tukey (HSD) / Análisis de las diferencias entre las
categorías con un intervalo de confianza de 95%:
Contraste Diferencia
MP vs M9
2,247
MP vs M6
2,078
MP vs M3
1,476
MP vs M4
1,295
MP vs M2
1,289
M2 vs M9
0,958
M2 vs M6
0,789
M2 vs M3
0,187
M2 vs M4
0,006
M4 vs M9
0,952
M4 vs M6
0,783
M4 vs M3
0,181
M3 vs M9
0,771
M3 vs M6
0,602
M6 vs M9
0,169
Valor crítico del d de
Tukey:
Diferencia
estandarizada
2,704
2,500
1,776
1,558
1,551
1,288
1,061
0,251
0,008
1,281
1,054
0,244
1,037
0,810
0,227
Valor
crítico
3,410
3,410
3,410
3,410
3,410
3,410
3,410
3,410
3,410
3,410
3,410
3,410
3,410
3,410
3,410
Pr >
Dif
Significativo
0,151
No
0,204
No
0,516
No
0,639
No
0,642
No
0,785
No
0,887
No
1,000
No
1,000
No
0,789
No
0,890
No
1,000
No
0,896
No
0,960
No
1,000
No
4,823
Test de Dunnett:
MUESTRA / Dunnett (bilateral) / Análisis de las diferencias entre las categorías y
a categoría control MUESTRA-MP con un intervalo de confianza de 95%:
Diferencia
Categoría Diferencia estandarizada
MP vs M9
2,247
2,704
MP vs M6
2,078
2,500
MP vs M3
1,476
1,776
MP vs M4
1,295
1,558
MP vs M2
1,289
1,551
Valor Diferencia
crítico
crítica
2,890
2,402
2,890
2,402
2,890
2,402
2,890
2,402
2,890
2,402
127
Pr > Dif
0,068
0,096
0,294
0,397
0,400
Significativo
No
No
No
No
No
Grafico de las medias
MUESTRA
PROTEINA
10
8
6
4
2
0
M2
M3
M4
M6
M9
MP
MUESTRA
Análisis de humedad
XLSTAT 2008.7.03 - ANOVA - el 07/04/2011 a 12:19:30 p.m.
Y / Cuantitativas: Libro = EXPERIMENTAL H,G,Y P.xlsx / Hoja = RANGO HUMEDAD / Rango =
'RANGO HUMEDAD'!$F$2:$F$20 / 18 filas y 1 columna
X / Cualitativas: Libro = EXPERIMENTAL H,G,Y P.xlsx / Hoja = RANGO HUMEDAD / Rango =
'RANGO HUMEDAD'!$E$2:$E$20 / 18 filas y 1 columna
Validación / Número de observaciones: 1
Restricciones: an=0
Intervalo de confianza (%): 95
Utilizar medias estimadas: Si
Variable Observaciones
HUMEDAD
17
Obs. con
datos
perdidos
0
Obs. sin
datos
perdidos Mínimo
17
70,165
Máximo
74,504
Media
72,989
Desviación
típica
1,078
Análisis de la varianza:
Suma de los
Fuente
GDL
cuadrados
Modelo
5
11,879
Error
11
6,703
Total corregido
16
18,582
Calculado contra el modelo Y=Media(Y)
128
Media de los
cuadrados
2,376
0,609
F
3,899
Pr > F
0,028
MUESTRA / Tukey (HSD) / Análisis de las diferencias entre las categorías con un intervalo de confianza
de 95%:
Contraste
Diferencia
Diferencia estandarizada
Valor crítico
Pr > Dif
Significativo
M4 vs MP
2,442
3,831
3,410
0,025
Si
M4 vs M2
2,066
2,899
3,410
0,112
No
M4 vs M6
1,389
2,180
3,410
0,318
No
M4 vs M9
0,926
1,453
3,410
0,698
No
M4 vs M3
0,593
0,931
3,410
0,930
No
M3 vs MP
1,848
2,900
3,410
0,112
No
M3 vs M2
1,472
2,066
3,410
0,368
No
M3 vs M6
0,796
1,249
3,410
0,805
No
M3 vs M9
0,333
0,522
3,410
0,994
No
M9 vs MP
1,515
2,378
3,410
0,243
No
M9 vs M2
1,140
1,599
3,410
0,615
No
M9 vs M6
0,463
0,727
3,410
0,974
No
M6 vs MP
1,052
1,651
3,410
0,586
No
M6 vs M2
0,676
0,949
3,410
0,925
No
M2 vs MP
0,376
0,528
3,410
0,994
No
Valor crítico del d de Tukey:
4,823
MUESTRA / Dunnett (bilateral) / Análisis de las diferencias entre las categorías y a categoria control
MUESTRA-MP con un intervalo de confianza de 95%:
Categoría
Diferencia
Diferencia estandarizada
Valor crítico
Diferencia crítica
Pr >
Dif
Significativo
MP vs M4
-2,442
-3,831
2,950
1,880
0,012
Si
MP vs M3
-1,848
-2,900
2,950
1,880
0,057
No
MP vs M9
-1,515
-2,378
2,950
1,880
0,134
No
MP vs M6
-1,052
-1,651
2,950
1,880
0,391
No
MP vs M2
-0,376
-0,528
2,950
2,102
0,977
No
HUMEDAD
Grafico de las medias
MUESTRA
75
74
73
72
71
70
M2
M3
M4
M6
M9
MUESTRA
129
MP
Análisis de grasa total
XLSTAT 2008.7.03 - ANOVA - el 19/05/2011 a 12:20:09 a.m.
Análisis de la varianza:
Fuente
GDL
5
12
17
Modelo
Error
Total corregido
Suma de los
cuadrados
20,602
1,271
21,873
Media de los
cuadrados
4,120
0,106
F
38,893
Pr > F
< 0,0001
Calculado contra el modelo Y=Media(Y)
Y / Cuantitativas: Libro = EXPERIMENTAL H,G,Y P.xlsx / Hoja = RANGO GRASA / Rango = 'RANGO GRASA'!$C$3:$C$21 /
18 filas y 1 columna
X / Cualitativas: Libro = EXPERIMENTAL H,G,Y P.xlsx / Hoja = RANGO GRASA / Rango = 'RANGO GRASA'!$B$3:$B$21 / 18
filas y 1 columna
Restricciones: an=0
Intervalo de confianza (%): 95
Utilizar medias estimadas: Si
Variable
MATERIA
GRASA
Observ
aciones
Obs. con
datos
perdidos
Obs. sin datos
perdidos
Mínimo
Máximo
Media
Desviación
típica
18
0
18
4,685
8,377
7,035
1,134
MUESTRA / Dunnett (bilateral) / Análisis de las diferencias entre las categorías y a categoría control
MUESTRA-MP con un intervalo de confianza de 95%:
Categoría
Diferencia
Diferencia
estandarizada
Valor
crítico
Diferencia
crítica
Pr > Dif
Significativo
MP vs M6
-3,193
-12,013
2,901
0,771
0,000
Si
MP vs M2
-2,905
-10,932
2,901
0,771
0,000
Si
MP vs M3
-2,862
-10,769
2,901
0,771
0,000
Si
MP vs M4
-2,602
-9,792
2,901
0,771
0,000
Si
MP vs M9
-2,217
-8,342
2,901
0,771
0,000
Si
130
MUESTRA / Tukey (HSD) / Análisis de las diferencias entre las categorías con un intervalo
de confianza de 95%:
Contraste
Diferencia
Diferencia estandarizada
Valor crítico
Pr > Dif
Significativo
M6 vs MP
3,193
12,013
3,359
< 0,0001
M6 vs M9
0,976
3,671
3,359
0,030
Si
M6 vs M4
0,590
2,221
3,359
0,296
No
M6 vs M3
0,331
1,245
3,359
0,807
No
M6 vs M2
0,287
1,081
3,359
0,880
No
M2 vs MP
2,905
10,932
3,359
< 0,0001
Si
M2 vs M9
0,688
2,590
3,359
0,173
No
M2 vs M4
0,303
1,140
3,359
0,856
No
M2 vs M3
0,043
0,164
3,359
1,000
No
M3 vs MP
2,862
10,769
3,359
< 0,0001
Si
M3 vs M9
0,645
2,426
3,359
0,221
No
M3 vs M4
0,259
0,976
3,359
0,917
No
M4 vs MP
2,602
9,792
3,359
< 0,0001
Si
M4 vs M9
0,385
1,450
3,359
0,699
No
M9 vs MP
2,217
Valor crítico del d de
Tukey:
8,342
3,359
< 0,0001
Si
4,75
Gráfico de las medias
MUESTRA
MATERIA GRASA
10
8
6
4
2
0
M2
M3
M4
M6
M9
MUESTRA
131
MP
Si
Anexo 21. Resultados obtenidos en la predicción del crecimiento
microbiano para alcanzar la concentración toxica en Bacillus cereus y
Clostridium perfringens en temperaturas criticas de 30 °C
Bacillus cereus
log(CFU/ml)
Hours
Lag
0.00
3.00
0.20
3.00
3.46
0.40
3.00
3.54
0.60
3.01
3.63
0.80
3.01
3.72
1.00
3.02
3.83
1.20
3.02
3.93
1.40
3.03
4.05
1.60
3.05
4.17
1.80
3.07
4.29
2.00
3.09
4.42
2.20
3.11
4.56
2.40
3.14
4.69
2.60
3.18
4.83
2.80
3.23
4.97
3.00
3.28
5.11
3.20
3.34
5.25
3.40
3.41
5.39
3.60
3.48
5.53
3.80
3.56
5.67
4.00
3.65
5.81
4.20
3.75
5.94
4.40
3.85
6.07
4.60
3.96
6.20
4.80
4.08
6.32
5.00
4.20
6.45
5.20
4.33
6.56
5.40
4.46
6.68
5.60
4.59
6.79
5.80
4.73
6.89
7.00
6.00
4.87
132
No Lag
3.39
Clostridium perfringens
Prediction
Time (h)
conc. (Log10
cells/g)
0.00
3.00
0.00
3.00
9.60
3.64
19.20
6.93
28.80
7.61
133
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