Evaluación de la carga de contaminación bacteriológica en tomates

II Congreso Argentino de Ingeniería - CADI 2014
VIII Congreso Argentino de Enseñanza de la Ingeniería - CAEDI 2014
Cap 9: Forestal, Agronomía y Alimentos
Evaluación de la carga de contaminación bacteriológica
en tomates y zanahorias de San Miguel de Tucumán
Mariana E. Rubio Molina & Liliana del V. Di Marco
Laboratorio de Estudios Ambientales y Alimentarios, Facultad de Ciencias Exactas y
Tecnología, Universidad Nacional de Tucumán.
[email protected] - [email protected]
Resumen. El objetivo de esta investigación es estudiar la contaminación
bacteriológica en zanahorias y tomates expendidos en San Miguel de Tucumán,
bajo la sospecha de que los cultivos pueden estar expuestos a aguas servidas
para riego y que las técnicas de manipulación contribuyen a la contaminación
de las mismas, sumado a que las altas temperaturas que se alcanzan en la ciudad
favorecen la multiplicación de las bacterias. La técnica utilizada es la del
Número Más Probable, para la determinación coliformes fecales como
indicador de contaminación. Materiales principales: material de vidrio, estufa,
baño termostático, autoclave y campana. Medios: Mac Conkey, Agua
Peptonada y EC Medio. El 50% de los tomates y el 66,7% de las zanahorias
presentan un NMP mayor al límite permisible para el consumo humano. Es
necesaria la implementación de regulaciones de calidad más estrictas que
protejan al consumidor. Se sugiere ampliar la investigación realizando pruebas
bioquímicas para determinación de Escherichia Coli y su tipificación.
Palabras Clave:
Coliformes fecales, Tomate, Zanahoria, Número Más
Probable.
1 Introducción
Los coliformes son un grupo de bacilos gram negativo que fermentan la lactosa a
37°C, produciendo ácido y gas. Dentro de este grupo de microorganismos, se
distinguen los coliformes fecales, capaces de fermentar la lactosa a 44°C. Se
encuentran casi exclusivamente en las heces de animales de sangre caliente, por lo
que se considera que reflejan mejor la presencia de contaminación fecal [1].
Aproximadamente el 90% del grupo de los coliformes presentes en heces fecales,
están formados por Escherichia coli [2]. Si bien la mayoría de sus cepas no son
nocivas, algunas son enteropatógenas y presentan distintos niveles de virulencia.
Producen infección de vías urinarias, sepsis, meningitis y enfermedades diarreicas [3].
Los bacilos gram negativo son los microorganismos más activos en la alteración de
alimentos frescos, y al mismo tiempo, los más importantes patógenos de origen
entérico transmitidos por alimentos [4]. Además, al estar demostrado que los
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coliformes fecales provienen del tracto intestinal de hombres y mamíferos, son los
microorganismos indicadores de contaminación fecal más valiosos para la evaluación
higiénica de alimentos crudos o de productos que no han sido sometidos a
tratamientos de inocuidad, como lavado o cocción. Por ende, su presencia indica que
puede haber existido contaminación fecal y que el consumidor podría estar expuesto a
patógenos entéricos cuando ingiere el alimento [4].
El objetivo de este trabajo consiste en evaluar la carga de contaminación
bacteriológica presente en las verduras, mediante el análisis bacteriológico de dos
verduras de consumo crudo y de uso cotidiano en la capital de la provincia de
Tucumán, Argentina: el tomate y la zanahoria, para detectar la presencia de
coliformes fecales. Un resultado positivo puede ser consecuencia de contaminación
fecal en el origen, probablemente seguida de cierta multiplicación debido al
almacenamiento del alimento a temperaturas que permiten el crecimiento de
enterobacterias [5], contaminación cruzada, o transporte y manipulación inadecuados.
Debe tenerse en cuenta que las altas temperaturas medias que se alcanzan en San
Miguel de Tucumán, sobre todo durante la primavera y el verano, pueden potenciar el
desarrollo de los microorganismos en los alimentos. La temperatura óptima de
crecimiento de los coliformes totales se encuentra alrededor de 35-37°C, así mismo
los coliformes fecales están caracterizados por un crecimiento rápido a temperaturas
de 41°C [6].
Por otra parte, las temperaturas medias alcanzadas en Tucumán durante el período de
toma de muestras del presente trabajo se ven reflejadas en el gráfico 1.
Gráfico 1: Registro de Temperaturas en el Período de Muestreo Octubre 2013 a Abril 2014.
Como se puede observar, las temperaturas medias en Tucumán propician el
crecimiento y la multiplicación de los microorganismos en cuestión, sobre todo en las
estaciones primavera-verano, donde las temperaturas máximas medias son casi todas
superiores a 30°C.
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Se sospecha que la principal causa de contaminación fecal en verduras es el riego con
aguas servidas. Esto se debe a que la horticultura es una actividad ininterrumpida que
requiere de agua de riego a lo largo de todo el año y a que las sustancias fertilizantes
que contienen dichas aguas tienen un impacto muy positivo en el crecimiento de las
hortalizas [7]. Investigaciones en Estados Unidos demostraron que los agricultores les
añaden pocos o ningún fertilizante químico a las plantaciones regadas con agua
servida debido al alto contenido de nitrógeno que tiene la misma [6]. Esta situación
particularmente conveniente para el agricultor puede traer consigo consecuencias
negativas para la salud del consumidor de productos cultivados bajo dichas
condiciones.
2 Muestreo
Se tomaron en total 36 muestras, 18 de zanahoria, 18 de tomate. Dichas muestras
provienen de puntos de expendio radicados en San Miguel de Tucumán, y elegidos al
azar.
El muestreo fue hecho simulando la compra que hace el consumidor. El vendedor
coloca la verdura en una bolsa agarrándola con la mano y se la entrega al cliente.
3 Materiales y Metodología
Los materiales y medios utilizados son los siguientes:
- Agua Peptonada
- Caldo Mac Conkey
- EC Medio
- Agua destilada
- Hipoclorito de sodio
-Tubos de ensayo de 20ml y 30ml
- Campanas de Durham
- Erlenmeyers de variadas capacidades
- Probetas de 100 ml y 250 ml
- Pipetas de 10 ml y de 1 ml
- Ansa
- Bomba manual para pipetear
- Mezclador
- Tapones
- Grilla
- Balanza digital
- Mechero
- Estufa
- Baño Termostático
- Autoclave
- Campana
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La metodología utilizada en este trabajo se basa en diluciones seriadas que miden la
concentración de un tipo de microorganismo objetivo en una muestra a través de un
valor estimado llamado el número más probable (NMP). Para poder implementar el
método del número más probable, se debe asumir que las bacterias están distribuidas
al azar en la muestra, sin formar aglomeraciones y sin repelerse entre sí. Además,
debe suponerse que cada tubo inoculado que contenga al menos un microorganismo
viable producirá un crecimiento detectable. Los tubos individuales de la muestra se
consideran independientes entre sí [8].
En esencia, el método del NMP diluye las muestras a un grado tal, que la siembra en
los tubos puede o no contener organismos viables. El resultado, llámese al número de
tubos y al número de tubos repicados en cada dilución, permitirá estimar la
concentración de bacterias presente en la muestra original sin diluir a partir de una
tabla estadística [8].
El procedimiento experimental comienza con la preparación de los medios de cultivo
siguiendo las instrucciones de los mismos, y el fraccionamiento en los tubos y
erlenmeyers correspondientes. Para trabajar una muestra es necesario fraccionar las
siguientes cantidades:
- 60 ml de Agua Peptonada en un erlenmeyer.
- 6 tubos de 20 ml de capacidad con 10 ml de Mac Conkey de simple concentración
cada uno con campanitas Durham.
- 3 tubos de 30 ml de capacidad con 10 ml de Mac Conkey de doble concentración
cada uno con campanitas Durham.
- 9 tubos de 20 ml de capacidad con 10 ml de EC Medio cada uno con campanitas
Durham.
Luego, todo el material fraccionado es esterilizado en autoclave durante 15 minutos.
Una vez que los medios están fríos, se puede proceder a la siembra.
Ésta se inicia con la colocación de 10 g de muestra en el agua peptonada, luego se lo
deja en la estufa a 37°C durante 30 minutos. La peptona proporciona nutrientes
necesarios para el desarrollo microbiano.
De entre las prácticas propuestas por la técnica del NMP, la utilizada en este trabajo
consiste en sembrar 9 porciones del agua peptonada de la siguiente manera:
•
3 porciones de 10 ml en tubos con caldo Mac Conkey de doble concentración
con campanitas Durham.
•
3 porciones de 1 ml en tubos con caldo Mac Conkey de simple concentración
con campanitas Durham.
•
3 porciones de 0,1 ml en tubos con caldo Mac Conkey de simple
concentración con campanitas Durham.
Previo al sembrado, las pipetas son esterilizadas en la estufa a 200°C durante dos
horas.
Dichos tubos se colocan en estufa a 37°C durante 24 horas. Son positivos aquellos
que presenten reacción de fermentación de la lactosa y al mismo tiempo producción
de gas. Visualmente, esto se traduce a un viro en el color del Mac Conkey, de violeta
a amarillo, y la producción de gas se manifiesta como burbujas dentro de la campana
de Durham.
A continuación, con la ayuda de un ansa, se siembra en EC Medio aquellos tubos que
dieron resultados positivos. Los tubos repicados son incubados en baño termostático a
44°C durante 24 horas. Transcurrido dicho período de tiempo, se evalúa si los tubos
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son positivos en función de la presencia de turbidez (crecimiento bacteriano) y
producción de gas simultáneamente.
El gráfico 2 representa esquemáticamente el proceso de siembra.
Gráfico 2: Esquema de la siembra con técnica del NMP.
En base al número de tubos positivos, se deduce el NMP de coliformes fecales,
mediante la consulta a la tabla 1.
Los intervalos que define la tabla tienen un 95% de confianza. Esto quiere decir, que,
antes de que los tubos sean inoculados, existe al menos un 95% de probabilidades de
que el intervalo de confianza asociado con el eventual resultado encierre el verdadero
valor de la concentración [8].
Una vez registrados los resultados, se procede a desinfectar los tubos contaminados
dejándolos reposar 15 minutos en agua con hipoclorito de sodio. Luego se lava el
material con agua y detergente y se seca al ambiente.
Tabla 1: Tabla del NMP.
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3 Resultados
En ambas verduras analizadas, se encontró contaminación. Se observa en los
resultados que la zanahoria presenta mayor carga de coliformes fecales que el tomate.
Para que la verdura sea apta para el consumo humano, debe tener valores de NMP
menores a 3. De las 18 muestras tomadas de cada verdura, el 50% de las de tomate y
el 66,7% de las de zanahoria no se encuentran aptas. Los resultados generales se
muestran en el gráfico 3.
Gráfico 3: Resultados del Número Más Probable de la Zanahoria y el Tomate.
El gráfico 4 hace una comparación de la inocuidad ambas verduras, demostrando que
las muestras de zanahoria se encontraban, en general, más contaminadas que las de
tomate.
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Gráfico 4: Comparación de la cantidad de muestras contaminadas de la zanahoria y
del tomate.
4 Conclusiones
Los resultados obtenidos demuestran que un gran porcentaje de las verduras
analizadas, obtenidas directamente de los puntos de venta de la ciudad de San Miguel
de Tucumán, tienen un número más probable de contaminación fecal superior al
límite permisible para el consumo humano, que es 3.
Esta carga bacteriológica es un claro indicador de las deficientes condiciones de
inocuidad con las que se producen y manipulan dichas verduras.
Por otra parte, se aprecia que la zanahoria presenta mayores niveles de
contaminación. Esta diferencia puede deberse a que la zanahoria es un tubérculo, por
lo que, al crecer bajo tierra, está más expuesta a agentes contaminantes que el tomate,
que es una verdura que crece a cierta altura del suelo.
Resulta por ende altamente recomendable para el consumidor lavar con cuidado las
verduras una vez que las adquiere, tanto para evitar la ingestión de microorganismos
que podrían resultar dañinos para la salud, como para evitar la contaminación cruzada
en el hogar.
Además, debe tener especial cuidado en los meses de primavera-verano, cuando las
temperaturas son elevadas y pueden favorecer el desarrollo de los coliformes fecales.
Sin embargo, el lavado de las verduras no es la solución del problema raíz. Lo óptimo
sería que las regulaciones de calidad impuestas por la provincia respecto a la
inocuidad de las verduras que se distribuyen en San Miguel se vuelvan más estrictas y
controladas, de modo que se proteja al consumidor y se evite la posibilidad de que
llegue a sus manos un alimento que no sea apto para el consumo. Es necesario
comenzar por la capacitación de los trabajadores del rubro, para que conozcan los
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riesgos y sepan ambientar el sitio de expendio acorde a las reglamentaciones que
velan por la calidad y la higiene de los alimentos.
Es recomendable profundizar la investigación realizando las pruebas bioquímicas para
determinar la presencia de Escherichia Coli. Luego, se podría realizar la tipificación
de la misma, para conocer si las verduras están contaminadas con cepas nocivas.
Referencias
1.
Campos Pinilla, C.: Capítulo 20: Indicadores de Contaminación Fecal en Aguas.
Agua potable para comunidades rurales, reúso y tratamientos avanzados de aguas
residuales domésticas. Red Iberoamericana de Potabilización y Depuración del Agua
(RIPDA-CYTED) y Centro Interamericano de Recursos del Agua, Facultad de
Ingeniería de la Universidad Autónoma del Estado de México (CIRA-UAEM)
(2003).
2. Análisis Microbiológico Coliformes Fecales. Calidad Microbiológica. Bogotá,
Colombia (2014).
3. Romero Cabello, R.: Microbiología y parasitología humana. Editorial Médica
Panamericana. México (2007).
4. Mossel, D., Moreno García, B., Struijk, C.: Microbiología de los alimentos:
Fundamentos ecológicos para garantizar y comprobar la integridad (inocuidad y
calidad) microbiológica de los alimentos. Acribia S.A. Zaragoza, España (2003).
5. Ayers, R. S., Westcot, D. W.: Water Quality for Agriculture. Food and Agriculture
Organization of the United Nations Rome © FAO (1985).
6. Bourgeois, C.M.; Mescle, J.F.; Zucca, J: Aspectos microbiológicos de la Seguridad
alimentaria y calidad alimentaria. En: Microbiología Alimentaria. Vol. I. 1ra Ed.
Editorial ACRIBIA. Zaragoza, España (1994).
7. Srivastava, S.: Understanding Bacteria. Kluwer Academic Publishers. Netherlands
(2003).
8. Bacteriological Analytical Manual, Appendix 2: Most Probable Number from Serial
Dilutions. U.S Department of Health and Human Services. Food and Drug
Administration. (2010).
9. Giaconi V.: Cultivo de Hortalizas. Editorial Universitaria. Santiago, Chile (2004).
10. Quiroga Campano, A.: Optimización del cultivo de Escherichia Coli para la
producción de cutinasas recombinantes. Tesis para optar al título de Ingeniero Civil
en Biotecnología y Químico. Santiago, Chile (2010).
11. Eliet Veliz, L., Llanes Ocaña J. G., Fernández, L. y Bataller Venta, M.: Reúso de
aguas residuales domésticas para riego agrícola. Valoración crítica. Revista CENIC
Ciencias Biológicas, Vol. 40, No. 1. (2009).
12. Datos Meteorológicos. Agrometeorología. Estación Experimental Agroindustrial
Obispo Colombres. Tucumán, Argentina (2014).
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Modelo para la determinación de los parámetros
reológicos de un aderezo saludable considerando la
influencia de la temperatura
Pedro Quartino1, María C. Rodríguez 1, Ricardo R. Mateucci 1, María R. Whelan 1,
Agustina M.E. Zangrando 1, Susana N. Santana 1, Alejandro Hayes 1, Rosa Breier 1.
1
Departamento de Ingeniería Química, Facultad Regional Buenos Aires, Universidad
Tecnológica Nacional (UTN), Medrano 951, (C1179AAQ), Bs. As. Argentina
e-mail: [email protected]
Resumen. En este trabajo se ha analizado la influencia que ejerce la temperatura
en los parámetros reológicos de un aderezo para ensaladas con bajo contenido
graso, saludable y sabroso con el fin de predecir cómo se ha de comportar el
producto durante su procesamiento a escala industrial. Para la caracterización
reológica de las emulsiones se ha utilizado un viscosímetro y un baño
termostático sometiendo a las muestras a diferentes temperaturas. Una vez
finalizadas las determinaciones, se ha procedido al análisis de los datos. Las
muestras de aderezo mostraron un comportamiento de flujo No Newtoniano,
pseudoplástico y tixotrópico, ajustándose a la Ley de Potencia (Ostwald-deWaele). El método matemático utilizado para realizar la identificación de los
coeficientes que relacionan dichos índices con la temperatura se ha basado en un
modelo de regresión polinomial, resultando satisfactorio el modelo con los
resultados experimentales obtenidos.
Palabras Clave: Reología de Aderezos, Temperatura, Regresión.
1 Introducción
El conocimiento de las propiedades reológicos es de relevante importancia en la
industria alimenticia. La caracterización de sistemas tan complejos como los alimentos
es crítico para optimizar el desarrollo de un producto y su metodología de proceso,
además de asegurar la calidad del producto final. El comportamiento del flujo debe ser
determinado con mucha precisión, para poder así predecir qué tipo de equipos deben
intervenir en el procesamiento del alimento a escala industrial.
Asimismo, la formulación del aderezo objeto de este estudio, persiguió el propósito de
ofrecer un alimento con alto contenido de fibra, diferente a los que actualmente se
utilizan para vehiculizar este nutriente, dado que la mayoría de los productos
industrializados que contienen inulina, pertenecen al grupo de cereales y legumbres y
al de leches, yogures y quesos. Por consiguiente, la población que no consume lácteos,
ni alimentos a base de cereales, no encuentra hoy en el mercado productos adicionados
con esta fibra dietética. El proyecto pretende ofrecer también un producto adicionado
con ácido graso linolénico aportado por el aceite de canola, que debido a sus
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características organolépticas, por lo general, no es bien aceptado por los usuarios
cuando han de consumirlo como tal, perdiéndose sus beneficios para la salud.
Es en ese contexto, que se ha estudiado la dependencia del índice de consistencia y del
índice del comportamiento del aderezo, sometiendo a numerosas muestras a
temperaturas comprendidas en un rango de 5 – 45 ºC. El rango fue seleccionado en
función a las temperaturas locales posibles en las que se puede encontrar un aderezo en
una góndola de supermercado (desde un día de invierno de 5 ºC, hasta un día de extremo
calor a 45 ºC). Con los resultados obtenidos, se ha modelizado en base a regresiones
polinomiales, y los algoritmos se implementaron utilizando el software Matlab, con el
fin de hallar correlaciones adecuadas que permitan caracterizar al fluido en función a
la temperatura. Es menester aclarar que los resultados obtenidos modelizan
específicamente este producto, no obstante en [6], [7] y [8] se puede encontrar que para
una gran cantidad de productos como helados y purés de frutas tropicales el modelo
utilizado fue el de La Ley de la Potencia ya que es el que muestra un mayor grado
exactitud, como el que aquí se presenta que muestra un R2 = 0,989.
2 Diseño Experimental
El alimento funcional estudiado fue desarrollado por los autores responsables de este
trabajo. La evolución de su formulación y los análisis reológicos, sensoriales y
microbiológicos pueden ser consultados en trabajos anteriores [1], [2], [3], [4] y [5]. La
composición porcentual de la mezcla óptima seleccionada como aderezo se presenta en
la Tabla 1. La misma se realiza a temperatura ambiente, bajo condiciones estériles en
Campana de Flujo Laminar Horizontal Filtrar- Microfilter modelo FHP/1e, sanitizando
previamente los elementos a utilizar y el área de producción. Los componentes se pesan
en balanza analítica al 0,01 gr. y la agitación se realiza en forma estandarizada (tiempo
y revoluciones).
Tabla 1. Composición de la muestra seleccionada
Muestra seleccionada
Almidón preparado
Goma Xántica
Huevo hidratado (Yema, clara y agua)
Componentes secos (Sal, azúcar e inulina)
Aceite de Maíz
Aceite de Canola
Mostaza en polvo
Jugo de Limón
Ajo en polvo
Tomillo en polvo
Coriandro en polvo
betacaroteno
Total
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%p/p
48,35
0,27
29,37
5,93
4,56
4,56
0,23
6,39
0,10
0,10
0,10
0,0045
100
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Para la caracterización reológica se utilizó un viscosímetro rotacional (Brookfield
DVII-RVT; Brookfield Engineering Laboratories, Inc., Middleboro, EE.UU.)
utilizando el adaptador Small Sampler con las agujas SC4-21, y SC4-27. La celda de la
muestra se colocó dentro de una camisa de agua conectada (Cámara portamuestras SC427) a un baño termostático (TC-502 Brookfield) permitiendo determinar la viscosidad
a diferentes temperaturas (5ºC – 10ºC – 15ºC – 20ºC – 25ºC – 30ºC – 35ºC – 40ºC –
45ºC). Las mediciones, recogidas mediante el software Wingather Data 1, se realizaron
a varias velocidades de rotación (rango 0,01 a 200 rpm) correspondientes a porcentajes
de torque de 10 a 100. Todas las determinaciones se hicieron por duplicado.
Posteriormente se grafican los esfuerzos de corte en función a las velocidades de
deformación inicialmente crecientes (Ver fig.1, curva AB) y luego decrecientes (Ver
fig.1, curva BC), para luego determinar la regresión potencial que caracteriza a la curva
ABC (Ver Fig.1, curva BD).
Con los datos obtenidos de la caracterización reológica de las muestras sometidas a
diversas temperaturas, se procedió a la determinación de las regresiones polinomiales.
3 Modelo
Modelo utilizado para la caracterización reológica
Para la caracterización reológica de las muestras sometidas a diferentes temperaturas,
se ha aplicado el modelo de la Ley de la Potencia de Ostwald-de-Waele, siendo su
ecuación:
  a (  ) b
(1)
Donde  (Pa) es el esfuerzo de corte en la interface del fluido y el elemento que
produce el esfuerzo, º (s-1) es la velocidad de deformación en la interface; a (Pa*sb) y
b (adimensional) son respectivamente el coeficiente de consistencia y el índice del
comportamiento del flujo (parámetros empíricos).
Fig.1. Ajuste de los datos experimentales de una muestra de aderezo sometida a una
temperatura de 30ºC, analizada con el modelo de la Ley de la Potencia
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En la figura 1 se muestra un ejemplo de cómo han sido simulados los datos de cierta
muestra sometida a una dada temperatura (arrojados por el software Winghater Data
1), para poder así , de la curva BD, establecer la expresión que caracteriza a la misma,
siendo el R2 el coeficiente de determinación.
Modelo matemático
Para poder aproximar las curvas características (y sus correlaciones asociadas) que
permitan hallar los parámetros a y b, a cualquier temperatura comprendida en el rango
de 5 ºC – 45 ºC, se procedió a la implementación del esquema descripto a continuación:
Dados los conjuntos de datos experimentales:
A  (Ti , ai ) : 1  i  n
(2)
B  (Ti , bi ) : 1  i  n
(3)
y
donde los ai y bi son respectivamente el índice de consistencia y el índice del
comportamiento del flujo correspondientes a la temperatura T i. Si llamamos:
Tmin  min Ti
(4)
Tmax  max Ti
(5)
1i  n
y
1i  n
siendo para este caso, Tmin igual a 5 ºC y Tmax igual a 45 ºC. Nos proponemos encontrar
funciones polinomiales Ra , Rb : [ Tmin ,Tmax ]  R que minimicen el error cuadrático
medio. Esto es, si:
p
Ra ( x)    k x k
k 0
(6)
y
p
Rb ( x ) 

k
xk
(7)
k 0
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Se busca que las cantidades
Ea (  0 , , p ) 
n
a  R ( T )
2
i
a
(8)
i
i 0
n
Eb ( 0 ,,  p )   bi  Rb (Ti )
2
(9)
i 0
sean mínimas, esto quiere decir que se busca que los coeficientes de las regresiones
polinomiales hagan mínimo el error cuadrático medio. Por tales motivos, se han
ensayado modelos de regresiones polinómicas de diferentes grados para su posterior
comparación.
4 Resultados
Todos los datos, producto de la caracterización reológica, se han ajustado
satisfactoriamente al modelo de la Ley de la Potencia. En la Tabla 2 se muestran los
valores obtenidos de a y b de las muestras analizadas a diferentes temperaturas. En la
misma, se puede visualizar que el índice de consistencia disminuyó con la temperatura,
aumentando el índice de comportamiento de flujo. En todas las muestras el índice de
comportamiento de flujo b, es menor que la unidad indicando un comportamiento
pseudoplástico.
Tabla 2. Valores de los parámetros a y b obtenidos al ajustar con la Ley de la Potencia
T (ºC)
5
10
15
20
25
30
35
40
45
T (K)
278,15
283,15
288,15
293,15
298,15
303,15
308,15
313,15
318,15
a
32,356
29,938
28,277
24,713
21,006
18,352
16,033
13,884
12,717
b
0,1931
0,2119
0,2208
0,2097
0,2344
0,2494
0,2631
0,2783
0,282
Luego de haber sido programado en Matlab el algoritmo descripto anteriormente se han
obtenido funciones de aproximación de diferentes grados para los parámetros a y b.
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Fig. 2. Valores y curvas características para la determinación de los parámetros a (índice de
consistencia) y b (índice del comportamiento del flujo) del aderezo en un rango de 5 ºC – 45 ºC.
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En las tablas de la Fig. 2. se muestran los errores cuadráticos medios para cada caso y
los errores máximos y mínimos, como así también las temperaturas en las cuales esos
errores (máximos y mínimos) han sido detectados:
En función a los resultados obtenidos, se desprenden las siguientes correlaciones (T
[=] Kelvin) para la determinación de los parámetros reológicos:
𝑎 = 3,63 10−4 𝑇 3 − 3,22 10−1 𝑇 2 + 94,5 𝑇 − 9,16 1018
(10)
𝑏 = −2,14 10−7 𝑇 4 + 2,55 10−4 𝑇 3 − 1,14 10−1 𝑇 2 + 22,6 𝑇 − 1,684 1018
(11)
5 Conclusiones
A partir de las mediciones y mediante la utilización de regresión polinomial se ha
obtenido un modelo para caracterizar la variación de los parámetros a y b con la
temperatura. Para la elección de la correlación necesaria para la determinación del
índice de consistencia a, se ha tenido en cuenta que si bien el mínimo error cuadrático
medio se advierte en la correlación de grado 5, todos los errores poseen el mismo orden,
priorizando entonces que un polinomio de menor grado es de ejecución más sencilla.
Asimismo, para la elección de la correlación necesaria para la determinación del índice
del comportamiento b, se ha percibido que el polinomio de grado 4 satisface las dos
condiciones señaladas para el caso anterior (de los dos polinomios que poseen el error
cuadrático medio de menor orden, resulta el polinomio de grado inferior).
Agradecimientos
Este trabajo se ha desarrollado gracias al soporte de la Universidad Tecnológica
Nacional –Facultad Regional Buenos Aires (República Argentina).
Referencias
1.
2.
3.
4.
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en
ensaladas
con
distintos
hidrocoloides
en
su
formulación.
http://www.fcai.uncu.edu.ar/upload/28atc-zangrando.pdf. pp. 1-7(2009).
Cairo F., Whelan, M.R., Zangrando A., Santana S., Zamora M.C., Breier R., Desarrollo de un
aderezo
saludable para ensaladas: análisis del comportamiento reológico.
http://www.amidiq.com/memorias.htm pp. 2729-2736. (2011).
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Desarrollo de un aderezo saludable a base de aceite de canola: influencia de la viscosidad en la
percepción del sabor y preferencias de los consumidores. Proyecciones, Vol 9 N° 1 pp. 55-61
(2011).
Mateucci, R, Whelan, M.R., Zangrando A., Santana S., Breier R., Determinación de vida útil de
un aderezo saludable para ensaladas a través de indicadores microbiológicos,
https://sites.google.com/site/vidautildeunaderezosaludable/informacion. (2012).
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Borda, M. de los A., Formulación de una base para aderezo de ensaladas con características de
alimento funcional. Tesis de Maestría en Tecnología de los Alimentos. Universidad Tecnológica
Nacional, Facultad Regional Buenos Aires (2011).
Rao, M.A., Palomino, N.O. Flow properties of tropical fruit purees. Journal of Food Science v.39,
n.1, p.160-161, 1974.García et al. (1974)
Garcia, R.; Rivera, J. & Rolz, C. Rheological properties of some tropical fruit products and their
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Sistema de Medición y Control de Plantas de Silos para
Almacenamientos de Cereales
Horacio Hollman, Daniel Zapata, Hernán Solier, Adrian Lencina, Guillermo
Alarcón, Gustavo Accinelli, Gustavo Prada.
Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Paraná.
Departamento de Ing. Electromecánica.
RESUMEN – Este trabajo presenta el desarrollo de un sistema electrónico
diseñado para evaluar la variación de temperatura del grano en el interior de un
silo durante su ciclo de almacenaje. El prototipo muestrea la temperatura del
ambiente intergranario la cual podría ser modificada por el medio ambiente en
el cual se halla, por concentraciones de humedad, insectos y microorganismos.
Se pretende con tal desarrollo obtener un sistema de control y una herramienta
de diagnóstico adicional para los profesionales agrónomos y/o acopiadores de
cereales con el fin de optimizar la conservación de los granos en el manejo poscosecha y contribuir en el ahorro energético mediante el uso racional.
Palabras Claves: Medición; Control; Temperatura; Humedad; Aireación;
Automatización
1 INTRODUCCIÓN
La temperatura es un factor a tener muy en cuenta en la conservación de los granos,
ya que su aumento se encuentra directamente relacionado con la aceleración en el
deterioro de los mismos [1]. Obteniendo un monitoreo continuo de esta durante el
ciclo de almacenamiento del grano permitirá analizar la existencia de otras variables
que modifican el ambiente intergranario. Por ejemplo cualquier aumento de humedad
del grano posterior a la de recibo influirá proporcionalmente en la temperatura, esta
condición se da por la proliferación de microorganismos producto de la humedad. A
medida que estos se van desarrollando aumentan su nivel de respiración
incrementando la temperatura de la masa de granos [2].
La temperatura es el mejor índice de salud del grano ya que esta se verá afectada
directamente por otras variables. Mantener los granos con bajas y constantes
temperaturas es el mejor procedimiento para su larga conservación.
Tener a disposición una herramienta termométrica facilitará el control para la calidad
del grano, analizando y corrigiendo cualquier variación no deseada, indicando elegir
el momento oportuno para realizar una aireación, cambiar de silo, y demás acciones
con el fin de continuar con la óptima conservación.
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2 DESARROLLO
El sistema implementado consiste en un sistema de telecontrol digital diseñado
para detectar, almacenar y procesar variaciones de temperatura dentro de un Silo, para
esto se monta en su interior las sondas de medición, compuestas de 5 cables UTP de
aproximadamente 6 mts de longitud, conteniendo cada uno de estos un arreglo de
cuatro sensores en paralelo. Estos cables se introducen dentro de un tubo de PVC de
½”, con el objetivo de evitar daños sobre las sondas en el ciclo de carga y descarga
del contenido del silo.
En la figura 1 se ilustra la disposición de estos tubos de PVC, donde también se
indica la sujeción de los mismos a un una rienda de acero de 4mm de espesor
amarrada en forma paralela al tubo y soportada en ambos extremos al techo y fondo
del silo, para evitar el libre movimiento del tubo en el interior del silo, obteniendo con
esto la resistencia mecánica necesaria para que las sondas conserven su posición
durante el movimiento del grano almacenado. Otra funcionalidad importante que se
halla en el uso de los tubos de PVC, es ofrecer un medio de canalización para facilitar
el mantenimiento del cable sin necesidad de vaciar el silo.
Referencias:
Sonda de medición
Rienda de acero
Cañerias de comunicacion
NIVEL 4
NIVEL 3
NIVEL 2
NIVEL 1
Fig. 1. Esquema de ubicación de los sensores en el Silo, dentro de tubos de PVC (línea de
puntos y trazos)
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Cada sonda de medición representada en la gráfica contiene un sensor en cada nivel,
este conjunto permitirá representar la muestra en tiempo real de la temperatura
medida en su entorno.
La adquisición de datos de estos sensores se llevó a cabo mediante el desarrollo de
una placa electrónica y de un software de gestión que presentará los datos en pantalla.
La placa electrónica tiene como objetivo principal la adquisición de datos desde los
diferentes sensores DS1820 marca MAXIM [3], mediante la conversión de protocolo
(RS232 A 1-WIRE). El protocolo de comunicación 1-WIRE tiene como característica
proveer alimentación a través de sus líneas de datos y permitir la conexión en paralelo
de los dispositivos esclavos, en este caso sensores, resultando esto en la ventaja de
obtener un cableado reducido en la conformación de nuestro sistema, beneficio que
será relevante a la hora de identificar una falla o de realizar mantenimientos en las
sondas.
Para la vinculación entre las sondas y la placa se usó el cable UTP (Par Trenzado no
Apantallado), su elección se debe primero a la resistencia a interferencias
electromagnéticas producto de su diseño de pares trenzados y segundo a su bajo costo
y flexibilidad. El trenzado de este cable permitió obtener una óptima comunicación
con las sondas, ya que los sensores operan con niveles de tensión muy bajos y por
ende propensos a tener errores en su comunicación.
La interfaz 1-wire [4] encargada de la comunicación (Figura 2) con los sensores se
comanda a través de un puerto serie RS232 de la aplicación residente en la PC
instalada en la planta de almacenaje. Este último monitorea continuamente cada
sensor, verificando su estado y solicitando su temperatura para almacenarla en una
base de datos.
Fig. 2. Interfaz (1-wayre) encargada la comunicación de los sensores a la PC
La aplicación es capaz de verificar si el dato recibido desde cada sensor posee algún
error y en tal caso solicita nuevamente la información. Si el error ocurre más de cinco
veces se descarta esa medición e informa el número de errores ocurridos en dicho
sensor, luego continúa con el siguiente sensor.
El programa para adquisición y almacenamiento de datos se ejecuta en una PC
(Figura 3). Esta aplicación realizada en lenguaje Builder C++ permitirá leer los datos
en tiempo real (Figura 4), para representarlos en pantalla y almacenarlos en una base
de datos. Además presenta la ventaja de que los datos podrán ser analizados o
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descargados desde cualquier ubicación remota mediante un acceso WEB (Figura 5)
por todos sus usuarios. Una vez obtenidos los datos el personal calificado analizará
que acciones deberá implementar con respectos a las variaciones de Temperatura para
seguir con la óptima guarda del grano.
La aplicación es capaz de verificar si el dato recibido desde cada sensor posee algún
error y en tal caso solicita nuevamente la información. Si el error ocurre más de cinco
veces se descarta esa medición e informa el número de errores ocurridos en dicho
sensor, luego continúa con el siguiente sensor.
Fig. 3. PC instalada en la Planta de silos para la adquisición de
los datos y su procesamiento.
Para facilitar la visualización de las temperaturas sensadas dentro del silo se
implementó un sistema web en el cual se puede seleccionar un silo de la planta y
visualizar la última temperatura medida en una grilla ordenada por número de cables
y nivel, la cual representa físicamente donde se encuentra cada sensor. Además este
sistema posee una sección de reporte de históricos de temperatura en función de la
fecha. Éste permite seleccionar un período de tiempo determinado, cada sensor
individualmente, un cable o nivel determinado o todos los sensores del silo y
presentar el informe en formato Excel o en grafico de barras. Al realizar el sistema de
gestión utilizando una plataforma web permite acceder al mismo si se posee de una
conexión a Internet.
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Fig. 4. Lectura en pantalla de la PC instalada en la Planta de Silos
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Fig. 5. Lectura en pantalla de PC remota
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La imagen de la izquierda (Figura 6) muestra el frente del silo de capacidad de 90
toneladas en el cual se instalaron las 5 sondas conteniendo cada una de ellas, 4
sensores en paralelo (Figura 7), resultando así 20 puntos de muestreo en el interior de
la masa de granos almacenada, imagen de la derecha [5].
Fig. 6. Vista exterior del silo
Fig. 7. Vista interior del techo del silo donde se pude observar la instalación de las sondas
En este periodo se almacena soja para su posterior comercialización como semilla,
cuya temperatura de almacenaje será óptima en un rango menor a 38 °C. El sistema
implementado tendrá como principal objetivo controlar las variaciones de temperatura
y emitir la orden para la activación del aireador (Figura 8) si las condiciones de
humedad ambiente lo permiten [6] [7]. Como se explicó anteriormente introducir
humedad en el grano aceleraría el deterioro de los mismos.
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Fig. 8. Aireadores instalados en el silo
3 RESULTADOS
En las gráficas se representan las variaciones de temperatura en el interior del silo de
la sonda o cable 2. Se presentan en este caso las muestras tomadas desde el día 09
hasta el día 13 de Mayo de 2013, captada por los sensores de acuerdo a cada nivel.
En este periodo la capacidad del silo se encontraba al 50%, lo que se puede verificar
con el análisis de las gráficas detalladas a continuación.
A través del análisis de las gráficas de los niveles 3 y 4 (Figura 9), se deduce que
debido al amplio rango de variación de temperatura y que las mismas coinciden con la
de temperatura ambiente estos se encuentran sobre la masa de granos almacenada.
En contraste en los niveles 1 y 2 (Figura 10) se observa una temperatura constante
coincidente con la temperatura intergranaria.
Entonces con estos ensayos comprobamos que adoptando la tecnología seleccionada
para el desarrollo de nuestro sistema, se puede modelizar un mapa de distribución de
temperatura, lo suficientemente exacto para la administración de un silo y procurar
obtener un almacenaje pos-cosecha seguro con el máximo beneficio.
Fig. 9. Gráficas de lecturas obtenidas de los sensores instalados en la parte media superior del
silo (en ordenadas se representan la temperatura en 0C y en abscisas el horario de toma de
muestra)
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Fig. 10. Gráficas de lecturas obtenidas de los sensores instalados en la parte media inferior del
silo (en ordenadas se representan la temperatura en 0C y en abscisas el horario de toma de
muestra)
4 Conclusiones







Es posible el uso de sensores digitales de temperatura para el monitoreo y
control dentro de silos.
Se comprobó la escalabilidad del sistema para cualquier formato y dimensión
del silo.
Se comprobó la robustez que presenta la combinación de sondas dentro de
los tubos de P.V.C, frente a los ciclos de carga y descarga de granos en el
silo.
La confiablidad del protocolo 1-Wire, en el entorno industrial, permite el
ahorro significativo de cableado hacia cada uno de los sensores.
La centralización de la información en un servidor facilitó la gestión de toda
una planta a través de la WEB.
La acumulación de históricos de Temperatura ofrece una herramienta de
análisis para profesionales y técnicos de planta.
El conocimiento de las variables medidas contribuye al acopio sustentable
del grano.
Referencias
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“Conservación de Granos en Chacras con Sistemas Tradicionales”.
2. Ing. Agr. Ph. D. Cristiano Casini. Actualización Técnica PRECOP N°17. “Consideraciones
previas al almacenamiento que se deben tener en cuenta”.
3. www.maxim-ic.com. Dallas Semiconductor - MAXIM. Universal 1-Wire COM Port
Adapter. DS9097U.
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4. www.maxim-ic.com. Dallas Semiconductor - MAXIM. High-Precision 1-Wire Digital
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5. Ing. Agr. M. C. Oscar Pozzolo - Ing. Agr. Ph. D. Cristiano Casini..Reimpreso Enero 2006.
Actualización Técnica PRECOP N°15. “Seguridad en Plantas de Acopio”.
6. Ing. Agr. M. Sc. Ricardo E. Bartosik - Ing. Agr. Ph. D. Juan C. Rodríguez .Reimpreso
Febrero 2006. Actualización Técnica PRECOP N°14. “El Flujo del Aire en la Aireación De
Granos”.
7. Ing. Agr. Ph. D. Juan C. Rodriguez - Ing. Agr. M. Sc. Ricardo E. Bartosik .Reimpreso Enero
2006. Actualización Técnica PRECOP N°16. “Secado de Granos”.
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Influencia de la adición de harina de arvejas (Pisum
sativum) en las características tecnológicas y nutricionales
del pan
Estela P. López1, Patricia Jiménez2 y Carlos Cuevas2
1
Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica – Consejo de Investigación de la
Universidad Nacional de Salta – INIQUI – Av. Bolivia 5150, Salta.
2 Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Salta, Av. Bolivia 5150, Salta.
[email protected]
Resumen. Se evaluó la calidad física y nutricional de panes elaborados con harina de trigo
(HT) (control) y otra a base de una mezcla de HT y harina de arvejas (HA) 80:20, utilizando
como parámetros tecnológicos el volúmen, estructura de la miga, dureza y color, y como
parámetros nutricionales el cómputo químico corregido por digestibilidad de las harinas y sus
mezclas y el contenido de proteínas de cada pan. El pan mezcla HT:HA - 80:20 presentó una
disminución en los parámetros de calidad física: menor volumen, miga menos aireada, más
compacta, húmeda, dura y oscura que la del pan de trigo. Aún así, la complementación de la
HT con HA favoreció el aporte nutritivo del pan, ya que mejoró significativamente tanto la
cantidad como la calidad de las proteínas presentes.
Palabras Clave: pan, harina de arvejas, calidad tecnológica, calidad proteica.
1 Introducción
El pan, en sus múltiples formas, es uno de los alimentos más ampliamente
consumidos en el mundo. Se trata de un producto elaborado tradicionalmente a base
de harina de trigo, ya que este cereal posee ciertas proteínas que permiten transformar
una mezcla de harina, agua y otros ingredientes en una masa cohesiva [1] que
mediante el horneado da como resultado un producto de corteza crocante y miga
esponjosa y tierna. Es un producto de alto aporte en calorías, derivado de su contenido
en almidón, pero es nutricionalmente carente en cantidad y calidad de proteínas [2].
Mejorar la calidad proteica del pan es una buena estrategia ya que, al ser un producto
altamente aceptado, los beneficios de la fortificación alcanzarían a todos los grupos de
la población.
En los últimos años, mundialmente se ha renovado el interés en el uso de la arveja
(Pisum sativum) en productos con valor agregado. Dicha legumbre resulta interesante
desde el punto de vista nutricional por su contenido de proteínas, hidratos de carbono
complejos, fibra dietaria, minerales, vitaminas y compuestos antioxidantes [3]. La
harina de arveja es una fuente relativamente barata de proteínas y es fácil de producir
[4] siendo además un recurso no muy explotado en el mercado [5], por lo cual, su uso
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como mejorador de la calidad proteica de un producto altamente aceptado como el
pan, tendría un doble beneficio: conferiría mayor valor agregado a la legumbre y
complementaría las proteínas del trigo para lograr panes nutricionalmente mejorados.
Por lo antes expuesto, es que nos hemos planteado como objetivo de trabajo evaluar
la influencia del agregado de harina de arvejas en la calidad proteica y tecnológica de
panes formulados a base de harina de trigo.
2 Materiales y métodos
2.1. Materiales
Se trabajó con harina de trigo (HT) comercial 000 (10 % humedad, 11.79 % proteína
y 0.71% cenizas) y arvejas secas, a partir de las cuales se obtuvo la harina.
2.2. Métodos
2.2.1. Obtención y composición química de la harina de arvejas (HA)
Se trabajó con semillas secas y partidas de Pisum sativum. Las semillas fueron
reducidas a harina mediante molturación, obteniendo una HA integral de 80 mesh
(0,173mm – ASTM). Se determinó la composición química y el perfil de color
utilizando los siguientes métodos:
- Contenido de nitrógeno mediante método de Kjeldahl, multiplicando el valor
obtenidoo por el factor 6.25 paradeterminar el contenido total de proteínas (g%).
- Humedad (g%): por desecación a 104 °C hasta peso constante [6]
- Cenizas y grasas (g%): siguiendo el método official de la AOAC, 2000 [6]
- Carbohidratos (g%) por diferencia
- Aporte caloric: se calculó utilizando los factores de Atwater.
- Color: utilizando los parámetros CieLab (L *, a *, b *) mediante el empleo de un
colorímetro marca ColorTec PCM (Accuracy Microsensor Inc., Pittsford, USA),
equipado con una fuente de luz D65 y un ángulo de observación de 10°
Cada análisis se realizó por triplicado.
2.2.2. Determinación del Cómputo químico (CQ%) corregido por digestibilidad
(CQCD%)
En la harina control (HT) y en una mezcla HT:HA-80:20, se evaluó la calidad
proteica a través del cálculo del Computo o Score Químico (CQ), cuya fórmula se
detalla a continuación:
.
(1)
AA: aminoácidos
El patrón de aminoácidos con el que se realizó el cálculo fue el de la FBN/IOM 2002
[7] para preescolares. La digestibilidad de las proteínas que se obtuvo de los valores
publicados por la FAO en 1970 [8]. El cálculo de CD% se realizó mediante la
siguiente fórmula:
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(2)
2.2.3. Caracterización física de los panes formulados
Panificación
Para la panificación se utilizó un horno eléctrico marca Atma easy cook HP813, que
permitió estandarizar el amasado, la fermentación y el horneado de los dos tipos de
pan formulados: Control (100% HT) y de arvejas (HT:HA – 80:20). Ambos se
elaboraron con levadura seca (1,6%p/p), sal (2% p/p) y agua (la cantidad de agua
correspondió a la absorción de agua farinográfica -dato no mostrado-).
Características físicas
En el pan control y en el mezcla con HA, se evaluó:
- Volumen específico (VE=cm3/g).
- Índice de VE (IVE: se toma el VE del pan control como 100% y se calcula el IVE
del pan con HA adicionada)
- Relación ancho/alto de la rodaja central
- Estructura de la miga por análisis digital de imagen, a través del programa ImageJ
- Dureza de la miga(test de compresión, texturómetro QTS 25, Brookfield), en los
panes frescos..
- Color de la migaen un colorímetro Cole-Parmer, utilizando los parámetros CieLab
(L*, a*, b*).
Cada análisis se realizó por triplicado
Composición química de los panes
La composición centesimal de cada pan y su aporte calórico se obtuvo a través de la
determinación de humedad, cenizas, grasas, proteínas e hidratos de carbono de igual
forma a como se describió anteriormente en el apartado 2.2.1.
2.2.4. Análisis estadístico
Los resultados se presentan en valores medios con sus respectivos desvíos estándar.
Para el análisis estadístico se empleó el test de ANOVA, utilizando para los cálculos
el programa excel y SPSS Statistics versión 15.0. Las diferencias entre las medias se
analizaron a través de la prueba de Tukey.
3. Resultados y discusión
3.1. Composición química y perfil de color de la HA.
La Tabla 1 presenta los resultados obtenidos en la determinación de la composición
química de la HA (0,173mm – ASTM) y la Figura 1 esquematiza el perfil de color de
la misma.
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Tabla 1. Composición química y aporte calórico de la harina de arvejas.
Componente
Humedad (g%)
Cenizas (g%)
Proteínas (g%)
Carbohidratos (g%)
Grasas (g%)
Aporte calórico (Kcal%)
Valor
10,80±0,30
3,45±0,31
21,7±0,82
37,9±2,41
2,15±0,71
258
Figura 1. Perfil de color de la HA
Como puede observarse en la Tabla 1, el contenido proteico de esta harina fue
elevado, lo cual alienta a pensar que resultará en un excelente recurso para
complementar las proteínas del trigo, enriqueciendo así el aporte de este
macronutriente. A pesar del color verde claro que presentaron las semillas secas, la
HA resultó de un color amarillo pálido, sin componente verde en su perfil de color.
Este dato resulta interesante dado que tendrá influencia en el color conferido a la miga
y la corteza una vez que se elabore el pan.
3.2. Calidad proteica
La Tabla 2 muestra los resultados del CQ y el %CD para la HA comparada con la HT
y para la mezcla de ambas harinas.
Tabla 2: CQ para lisina y metionina-cistina para las harinas y la mezcla estudiadas.
Harina o mezcla
HT
HA
HT:HA 80:20
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Lisina
CQ %
45
147
80
Met-Cis
CD%
43
129
70
CQ %
175
81
143
CD%
168
71
126
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La HA presentó un CQCD% para lisina muy superior al de la HT, lo cual era
esperable dado que la lisina no es el aminoácido limitante en las legumbres. La
mezcla HT:HA-80:20 incrementó en un 63% el CQ% para lisina respecto a la HTr,
con lo cual, la utilización de las proteínas pasó de un 43% en la HT a un 70% para la
mezcla.
Debe destacarse que este cálculo se realizó para mezclas con diferentes niveles de
sustitución (5%, 10% y 15%), pero sólo se logró un incremento importante en el
CQ% para lisina con la mezcla 80:20.
3.3. Características físicas del pan obtenido.
En la Tabla 3 se muestran los valores obtenidos para los panes mezcla y el pan control
(100%HT).
Tabla 3. Parámetros físicos de calidad del pan control y pan elaborado a partir de la
mezcla HT:HA-80:20
VE
IVE
RA/A
Pan de HTr
2,26±0,05a
100a
1,19±0,06a
Pan HTr:HA 80:20
1,85±0,08b
82b
2,21±0,03b
Medias ± D.E. (n=3). Letras diferentes en la misma fila denotan diferencias significativas (p<0,05)
El VE resultó significativamente inferior al del pan control, lo cual es propio de los
panes elaborados con mezclas de harinas donde las proteínas formadoras de gluten se
encuentran diluidas por la presencia de otra harina. De allí que el IVE también resultó
disminuido y la RA/A incrementada, ya que la rodaja resultó más ancha en el pan
mezcla por la menor capacidad de retener gases de la red de gluten formada. Por otra
parte, el mayor contenido de proteínas no formadoras de gluten provoca una mayor
absorción de agua que deriva en migas menos aireadas, lo cual se observa en la Tabla
4 y Figura 2.
Tabla 4. Análisis de la estructura de la miga de los panes control y HTr:HA.
Pan
HTr
HTr:HA
Tamaño prom.
Alvéolos (mm)
3,84±0,03a
1,15±0,07b
% de área
cubierta por
alvéolos
30,55±1,99a
18,12±1,4b
N° alvéolos
/cm2
7,97±0,42a
16,95±0,10b
Medias ± D.E. (n=3). Letras diferentes en la misma columna denotan diferencias significativas (p<0,05)
Se observaron diferencias significativas en el tamaño y distribución de los alvéolos:
las migas de los panes elaborados con mezcla de harinas presentaron menor tamaño
promedio de alvéolos y por ende mayor cantidad de éstos por unidad de área. Esto se
tradujo en un menor porcentaje de área cubierta por alvéolos, lo cual se relaciona
directamente con el volumen del pan. A este respecto, se observó que el % del área
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cubierta por alvéolos presentó una alta correlación positiva con el tamaño de los
mismos (r=0,97) y con el VE (r=0,95).
Figura 2. Imagen digitalizada de las migas Control (izq) y HT:HA (der)
La Figura 3 esquematiza las diferencias en el contenido de humedad y la dureza de las
migas de ambos panes, pudiendo observar que la miga del pan de HA fue
significativamente más húmeda (p<0,05), lo cual se relacionó al mayor contenido de
proteínas y fibras, y en consecuencia, la mayor absorción de agua durante el amasado
y la capacidad de retenerla durante el horneado.
Aún así, la dureza de las migas del pan formulado con HA fue significativamente
mayor (p<0,05) que la registrada para el pan control, lo cual encuentra justificación en
que al tratarse de una miga más compacta, menos aireada o esponjosa, su dureza es
mayor. Además, como el contenido proteico fue superior, esto colaboraría a fortalecer
las paredes alveolares.
Figura 3. Diferencias en el contenido de humedad (g%) y la dureza (g) entre las
migas del pan control y el pan mezcla con HA
Respecto al perfil de color de las miga, la Figura 4 muestra cómo las del pan con HA
resultaron más opacas, oscuras, con alto contenido de componente amarillo, a
comparación de las migas del pan de trigo, que fueron más luminosas, claras,
amarillas cremosas. Esto era predecible dadas las diferencias en el color de las harinas
mostradas en la Figura 1.
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Figura 4. Perfil de color de las migas del pan control y el pan con HA
3.4. Composición centesimal del pan con agregado de HA
La Tabla 5 resume los datos relacionados a la composición química de los panes HT y
HT:HA, pudiendo observar la clara diferencia en el contenido proteico, el cual resultó
significativamente mayor (p<0,05) al igual que la cantidad de grasas y cenizas, lo cual
se relaciona con la composición de la HA.
Tabla 5. Composición centesimal de los panes control y con HA.
Panes
HT
HT:HA
Cenizas
g%
0,51±0,04a
0,63±0,06b
Proteínas
g%
7,00±1,08a
9,64±0,86b
Grasas
g%
0,86±0,02a
2,07±0,05b
Carbohidra.
g%
46,30±2,63b
40,80±3,01a
Medias ± D.E. (n=3). Letras diferentes en la misma columna denotan diferencias significativas (p<0,05)
Ambos panes presentaron idéntico aporte calórico (HT: 221kcal vs. HT:HA:
220kcal), pero el control lo hace a expensas de los carbohidratos mientras que el pan
con HA aporta dichas calorías a razón de su contenido proteico y graso. A este
respecto, es importante destacar que una porción de 50g de pan HT:HA cubre el
9,64% del Valor Diario de Referencia (%VDR) para proteínas recomendado por la
FDA en 2009 [9], mientras que igual cantidad de pan de trigo alcanza el 8,5% de
dicho valor. Si bien el porcentaje no parece diferente, debe considerarse la diferencia
en la calidad de las proteínas aportadas, lo cual se discutió en el apartado 3.2.
4. Conclusión
El pan elaborado con la mezcla HT:HA-80:20 presentó una disminución en los
parámetros de calidad física, ya que evidenció menor volumen y la miga fue menos
aireada, más compacta, húmeda, dura y oscura que la del pan de trigo, lo cual fue
consecuencia del alto nivel de sustitución y la composición de la HA. Pero aún así, la
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complementación de la HT con HA favoreció el aporte nutritivo del pan, ya que
mejoró significativamente tanto la cantidad como la calidad de las proteínas
presentes. Esto representa un dato muy importante ya que en trabajos futuros, se
podrían mejorar los parámetros físicos mediante la adición de aditivos (hidrocoloides,
gluten escencial) sin desmejorar la calidad proteica, obteniendo así un producto de
alta aceptabilidad mejorado nutricionalmente.
Referencias
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(2007).
2. Bowles, S., & Demiate, I.M. (2006). Physicochemical characterization of the soymilk by
product - okara. Ciência e Tecnologia de Alimentos, 26(3), 652-659.
3. Urbano G., López-Jurado M., Slawomir R., Gomez-Villalva E., Porres J., Frías J., VidalValverde C., and Aranda P. (2004). Nutritional assessment of raw and germinated pea
(Pisum sativum L.), protein and carbohydrate by in vitro and in vivo techniques. Nutrition,
221 (2): 230-239.
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6. AOAC (2000). Association of Offcial Analytical Chemists. Offcial methods of Analysis
(17th ed.). Washington, DC.
7. Food and Nutrition Board, & Institute of Medicine. (2002). Dietary Reference Intakes for
Energy. Washington: The National Academies Press. Retrieved from http://books.nap.edu/
books/0309085373/html/96.html#pagetop.
8. FAO (1970). Amino-Acid content of foods and biological data on proteins. FAO food and
nutrition series. Rome, Italy: FAO.
9. Food and Drug Administration (2009). Guía para la Industria: guía para el etiquetado de
alimentos. Disponible en:
http://www.fda.gov/Food/GuidanceComplianceRegulatoryInformation/GuidanceDocument
s/FoodLabelingNutrition/FoodLabelingGuide/ucm247936.htm
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Estudios de rehumectación de las semillas de
Amaranthus cruentus
María Balmaceda1, Adriana Bochetto 1, Stella Zaniolo1, Odil
Fernandez1, Renata Bomben1 y María Malka1
1
Facultad de Ingeniería y Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de
San Luis, autopista 55, 5730 Villa Mercedes, San Luis. Argentina.
[email protected]
Resumen: en el presente trabajo se estimaron experimentalmente los
coeficientes de difusión efectivos de agua en semillas de amaranto
rehumectadas por inmersión en agua a temperaturas de 11° C, 35° C y 50° C
durante intervalos de tiempo de 0.5 h, 1 h, 2 h y 4 h. El proceso fue modelado
matemáticamente por la segunda ley de Fick, considerando a la semilla de
amaranto como una esfera de radio promedio de 0.6 mm. Se calcularon las
humedades de equilibrio a las distintas temperaturas considerando un tiempo
infinito de 24 h. Los resultados obtenidos indicaron que los valores de los
coeficientes de difusión efectivos aumentaron con el incremento de la
temperatura.
Palabras Claves: Amaranthus cruentus, rehumectación, coeficiente de difusión,
humedad de equilibrio.
1 Introducción
El consumo de amaranto es una tradición milenaria en Centro América. Fue cultivado
fundamentalmente entre las civilizaciones prehispánicas del Nuevo Mundo. Su
presencia data de cerca del año 4.000 a.C. en América Latina. En las últimas décadas
no solo se ha cultivado en México y América Central sino también se ha expandido
por América Latina, Asia, Europa y algunos países de África. Actualmente el
principal productor es China con 150.000 ha cultivadas, seguidas por India, Perú,
México y EE. UU. En Argentina su cultivo se practicaba originalmente en Jujuy
(Purmamarca, Humahuaca), Salta, Tucumán y Catamarca, en pequeñas parcelas cerca
de viviendas de agricultores. En la actualidad la siembra se ha concentrado en las
provincias de La Pampa, Córdoba (traslasierra) y San Luis. Los datos de producción
son escasos dado que la semilla no se comercializa por el mercado tradicional y se
cultiva siempre con compromiso previo de compra. En San Luis el amaranto se
siembra desde 2008 registrándose un aumento anual en su producción. A principio de
2013 se han cultivado 70 ha y se prevé la cosecha de 170 ha para el año 2014.
La semilla de amaranto posee propiedades nutricionales, agronómicas e industriales,
que lo convierte en “el mejor alimento de origen vegetal para el consumo humano”,
designación otorgada por la Academia Nacional de Ciencias de los EE.UU. en 1979
[1]. Tiene mayor contenido de lisina, fósforo, calcio y hierro, que otros cereales
comunes como el arroz, maíz, trigo, cebada, avena y centeno. El amaranto es utilizado
principalmente como grano, el cual se destina para la siembra del cultivo y la
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obtención de grano reventado o popeado, harinas, polvos pregel, aislados proteínicos,
bebidas, barras de cereales, entre otros. El popeado o reventado de la semilla
conlleva varios propósitos: obtener sabor, color y aromas agradables, mejorar la
relación de eficiencia proteínica (PER), así como la digestibilidad y la destrucción de
factores antinutricionales lo que la hace más nutritiva [2]. No hay datos bibliográficos
a cerca de la relación existente entre el grado de popeado y la humedad del grano.
Resulta interesante realizar estudios partiendo de semillas con diferentes contenidos
de humedad con el objetivo de evaluar el efecto de la misma sobre el rendimiento
del popeado. Los estudios de rehumectación de la semilla permitirán aportar
información útil para posteriores estudios de los procesos de popeado y de separación
de las partes de la semilla que necesitan de una molienda húmeda.
El proceso de rehumectación requiere de conocimientos de los coeficientes de
difusión del agua, variación de la densidad y radio medio de los granos. La
determinación de estos parámetros, es útil para determinar humedades simuladas,
dimensionar equipos y explicar el fenómeno de difusión dentro del grano [3].
El estudio de la transferencia de agua en el amaranto se realizó considerando estado
transitorio, donde las concentraciones de humedad varían en función del tiempo y del
espacio, considerando el modelo difusional expresado por la segunda ley de Fick [4].
El presente trabajo tiene por objetivo evaluar el coeficiente de difusión del agua en
semillas de Amaranthus cruentus variedad Candil, de cultivares de la Universidad
Nacional de Río IV, bajo la influencia de diferentes temperaturas 11, 35 y 50ºC y
tiempos de rehumectación 0.5, 1, 2 y 4 hs.
2 Materiales y Métodos
2.1 Técnicas aplicadas
Para los estudios de rehumectación se adoptó un diseño experimental enteramente
casualizado en esquema factorial 3 x 4 formando combinaciones entre tres
temperaturas de rehumectación (11, 35 y 50ºC) y cuatro tiempos (0,5, 1, 2 y 4 horas),
determinándose el contenido de humedad en base seca alcanzada por el grano. Cada
experiencia fue realizada por triplicado.
Técnica de rehumectación: Se prepararon muestras de 10 g de semillas con una
humedad inicial en base seca del 13%. Las masas fueron medidas utilizando balanza
de presición marca OHAUS modelo Adventure de 0.0001 mg de precisión. Las
humedades en base seca se determinaron en termobalanza KERN MLB_N por un
tiempo de 3 horas a 105º C corroborándose las mismas por técnica tradicional AOAC
24.002 [5]. Las muestras se sumergieron, en un vaso de precipitado, en 100 ml de
agua desmineralizada acondicionada a las diferentes temperaturas de trabajo, durante
los períodos de tiempos previstos. Posteriormente se filtró con papel de filtro durante
una hora, renovándose el mismo cada 15 min.
De la muestra filtrada se tomó 10 g aproximadamente para determinar la humedad en
base seca, secando hasta peso constante a una temperatura de 105º C en termobalanza
según lo expuesto en el párrafo anterior. Otra cantidad de 1,5 g aproximadamente se
colocó en un pesafiltro formando una monocapa, y se llevó a estufa convencional a
105º C por un tiempo de 72 hs, para determinar humedad y corroborar los datos
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obtenidos por el método de termobalanza. Las rehumectaciones a 11º C se realizaron
en heladera y las de 35 y 50º C en horno con circulación forzada de aire a una
velocidad de 1,4 m/s, por tiempos de 0.5, 1, 2 y 4 horas.
Para obtener la humedad en el equilibrio a las distintas temperaturas de trabajo se
rehumectó a un tiempo infinito considerado de 24 hs. ya que a tiempos mayores
algunas semillas comenzaron a germinar. La humedad adquirida por la semilla se
midió según la técnica de secado expuesta anteriormente.
De las experiencias realizadas se obtuvieron las curvas de rehumectación graficando
humedad en base seca en función del tiempo a temperatura constante.
2.2 Modelo matemático
Para el cálculo del coeficiente efectivo de difusión se supuso que el mecanismo
controlante durante la absorción de agua en la rehumectación es el de difusión de
liquido-liquido. Este fenómeno de transferencia puede
representarse
matemáticamente, por la ecuación diferencial que describe el proceso de movimiento
de la humedad en el interior del grano, expresado por la segunda ley de Fick,
considerando la semilla con una geometría esférica [6].
H
t
2
Def
H
r
2
2 H
r r
(1)
Para resolver la expresión anterior se han supuesto las siguientes condiciones:
H (t = 0) = Ho Condición de inicial
H (t=∞) = He Condición de frontera
Además se consideró:
- Dado que el tamaño de la semilla es pequeña la temperatura en todo el grano es
uniforme y se alcanza en el tiempo igual a cero.
- La composición del grano es homogénea en relación a la difusividad.
- A tiempo cero la superficie está en equilibrio con el ambiente
- La transferencia de masa es unidireccional.
- Se supone que el radio del grano es un promedio de los radios de las semillas
maceradas en las distintas condiciones.
La solución analítica de la ecuación (1) de difusión para esferas con radio r tiene la
siguiente expresión [6].
Ht
H0
He
He
6
2
n
1
Exp
2
n
1
n2
2
Def t
rp 2
(2)
En las expresiones anteriores:
Def: coeficiente efectivo de difusión, m2/s.
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Ht: humedad en función del tiempo, en base seca.
H0: humedad inicial, en base seca.
He: humedad en equilibrio, en base seca.
rp: radio de partícula, m.
t: tiempo
2.3 Determinación del coeficiente de efectivo de difusión
El primer término de la ecuación (2) que expresa la relación de las humedades (HR)
fue calculado a partir de los datos experimentales a distintas temperaturas y tiempos
de rehumectación. A partir de los resultados obtenidos se determinaron los
coeficientes de difusión, considerando 6 términos de la serie, utilizando para el
cálculo iterativo el software Excel.
3 Resultados y Discusión
La figura 1 muestra la humedad en base seca versus tiempo, para semillas
rehumectadas a diferentes temperaturas.
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
t
Fig. 1. Curvas de Rehumectación a las diferentes temperaturas, humedad en base seca versus
tiempo en horas. ● T= 11º C ; ■ T= 35º C; ▲ T= 50º C
Puede observarse que a medida que aumenta la temperatura de rehumectación las
semillas de amaranto alcanzan mayor contenido de humedad en el grano en el
intervalo de tiempo de estudio. Además para tiempos inferiores a 0.5 h existe una
linealidad entre el contenido de humedad y el tiempo, a las tres temperaturas, siendo
mayor la velocidad de rehumectación a medida que aumenta la temperatura. En los
primeros intervalos de tiempo la semilla absorbe agua a mayor velocidad, siendo
menor el incremento de humedad en función del tiempo a partir de las 2h de
rehumectación. Los procesos representados por las tres curvas muestran formas
similares. Andrea Calzetta Resio y col. [7] obtuvieron comportamientos análogos
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para la rehumectación en granos de Amaranthus cruentus en agua y en soluciones
acuosas de S02.
Se midieron las humedades de equilibrio en base seca, necesarias para el cálculo de
los coeficientes de difusión, resultando 44,94%, 53,44% y 57,92% para 11° C, 35° C
y 50° C respectivamente. En la figura 2 se incluyeron estos valores, observándose que
a partir de las cuatro horas de inmersión de la semilla en agua se alcanza un valor
similar al del equilibrio para las temperaturas de 35° C y 50° C, requiriéndose de
mayor tiempo de rehumectación para la temperatura de 11° C.
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
t
Fig. 2. Curvas de Rehumectación a las diferentes temperaturas, humedad en base seca versus
tiempo en horas incluyendo las humedades de equilibrio. (●) T= 11º C ; (■) T= 35º C; (▲) T=
50º C
En la Tabla 1 se muestran los valores experimentales de HR obtenidos a las diferentes
temperaturas y tiempos de rehumectación. Siendo HR el término de la izquierda de la
ecuación (2)
HR
Ht
H0
He
He
(3)
La ecuación (3) representa la relación de humedades normalizadas que se calculan a
partir de los valores de humedad en función del tiempo (H t), humedad de equilibrio
(He) y humedad inicial (H0) de la semilla.
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Tabla 1. Relación de humedades (HR) a las diferentes temperaturas y tiempos de
rehumectación.
Tiempo (h)
11° C
35° C
50° C
0,5
1
2
0,78052
0,73058
0,48520
0,59122
0,45200
0,18477
0,42074
0,36768
0,15148
4
0,23674
0,09344
0,08432
Se observa que la relación de humedad disminuye con el aumento de la temperatura y
con el aumento del tiempo.
A partir de los valores calculados de HR se estimaron los coeficientes efectivos de
difusión de agua en la semilla rehumectada, para las distintas condiciones
experimentales de temperatura y tiempos que se muestran en la tabla 2. El radio
promedio de las semillas rehumectadas en las distintas condiciones experimentales
resultó de 0,6 mm.
Los valores experimentales de los coeficientes de difusión efectivo presentaron una
magnitud del mismo orden de los reportados por otros autores para amaranto y
quinua. [3], [8].
Tabla 2. Coeficiente de difusión efectivo (Def), expresado en m2/s, a distintas condiciones de
rehumectación.
Tiempo (h)
11º C
35º C
50º C
0,5
1
2
9,35E-13 2,88E-12 8,85E-12
7,40E-13 3,84E-12 5,58E-12
1,64E-12 6,07E-12 7,06E-12
4
2,42E-12 4,75E-12 5,01E-12
En la Tabla 2 se observa que para un mismo tiempo de rehumectación los coeficientes
de difusión efectivo aumentaron al aumentar la temperatura.
4 Conclusión
En las condiciones experimentales estudiadas para la rehumectación de la semilla de
Amaranthus cruentus variedad Candil, se observó en los valores de los coeficientes de
difusión determinados una tendencia a aumentar con el incremento de la temperatura.
No se evidenció tendencia de aumento o disminución del coeficiente de difusión con
el incremento del tiempo, a temperatura constante.
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Referencias
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2. Bressani, R., Sanchez-Marroquin, A., Morales, E.. Chemical Composition of grain amaranth
cultivars and effects of processing on their nutritional quality. Foods Reviews International,
8 (1), (1992). 23-49.
3. Augusto, Pumacahua-Ramos; José Francisco Lopes Filho; Katherine Milusca LimayllaGuerrero; Edgar, Mayta-Pinto. Determinación del coeficiente de difusión del agua durante
maceración de dos variedades de quinua. VIII Congreso Iberoamericano de Ingeniería de
Alimentos, CIBIA8; 10/2011.
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Estadual de Campinas. Brasil. (1998).
5. AOAC. Official Methods of Analysis 14 th ed. Association of Official Analytical Chemists,
(1984).Washington D.C.
6. Crank J. The mathematics of difusion (2nd ed) Oxford: Clarendon Pres pp. (1975).
7. Andrea Calzetta Resio a, Roberto J. Aguerre b , Constantino Suarez a, Hydration kinetics of
amaranth grain. Journal of Food Engineering 72. (2006). 247–253.
8. Ruiz, R., Vizcarra, M., Martinez, C. Hydration of grain kernels and its effect on drying ;
Food Science and Technology (2008). 1310-1316.
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Origen Botánico y Calidad de las Mieles del
Departamento Tinogasta, Provincia de Catamarca.
María Rodríguez1; Susana Fiad1; Viviana Quiroga1.
1
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad Nacional de Catamarca; Av. Belgrano
4700- San Fernando del Valle de Catamarca, Catamarca, Argentina.
[email protected] ; [email protected]
Resumen: Este trabajo es un resumen de la tesina de licenciatura titulada
“Caracterización fisicoquímica y origen floral de mieles frescas de Tinogasta,
Catamarca”, y tiene como objetivo conocer las características de origen floral y
calidad según criterio de madurez de las mieles producidas en el departamento
Tinogasta, ubicado en la región oeste de la provincia de Catamarca. Se trabajó
con diez muestras cosechadas en el período primavera 2011 – verano 2013.
Para este grupo de muestras, se ha observado como resultado que las mismas
presentan un grado óptimo de madurez, según criterio del Reglamento Técnico
del MERCOSUR de Identidad y Calidad de Miel, su origen botánico es
mayormente plurifloral con predominio de la especie prosopis ssp, y en
general son mieles claras.
Palabras Clave: Miel; Origen floral; Calidad; Madurez; Color.
1. Introducción
El Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca de la República Argentina, ha
informado que nuestro país se encuentra entre los cinco principales productores
mundiales de miel de abejas. Si bien un 50% de la producción nacional se concentra
en la provincia de Buenos Aires, existen otros polos productivos, entre los cuales no
se destaca la provincia de Catamarca [1], donde dicha actividad está poco explotada a
pesar de tener gran cantidad de tierras vírgenes aptas para su desarrollo. Para
incorporar las mieles de Catamarca al mercado nacional, es necesario inicialmente,
conocer la calidad y el tipo de miel que en ella se produce.
Por ser la miel un producto derivado del néctar de flores o de exudaciones de las
mismas, la calidad y tipo que pueda producirse en Catamarca, va a ser muy variable
considerando la diversidad vegetativa que estos suelos acogen.
En la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad Nacional de
Catamarca, se ha trabajado para conocer el tipo y calidad de miel que produce el
Valle Central de Catamarca. Sin embargo, es poco lo que se conoce hasta hoy sobre
las mieles de otras regiones que componen la provincia, particularmente, el
departamento Tinogasta, ubicado en la región oeste de la misma, está poco
involucrado en la actividad apícola, aunque por la región fitogeográfica a la que
pertenece, presenta un clima y edafología que brindan condiciones especiales para
lograr una miel con características distintivas. A pesar de esto, por ser la miel un
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producto natural destinado al consumo directo, es fundamental que cumplan con los
criterios mínimos de calidad, exigidos por la normativa vigente, a todas las mieles sin
importar la región procedencia.
La calidad es un concepto que se define teniendo en cuenta el tipo de alimento. En el
caso de las mieles se evalúa considerando características, como las preferencias del
consumidor, las organolépticas, la madurez, la limpieza, etc., las que, a su vez se
valoran a través de un conjunto de parámetros analizables en el laboratorio.
Generalmente el consumidor elige las mieles por el color y el aspecto, siendo éstas
dos variables indicadores de preferencias. La madurez, limpieza y deterioro, son
indicadores de la aptitud del producto para consumo. La madurez indica que la miel
ha sido cosechada en el momento adecuado (asegurando un contenido hídrico
aceptable). La limpieza indica que las prácticas apícolas se han desarrollado de
manera óptima, garantizando la higiene del producto. El deterioro indica si la miel ha
comenzado procesos de envejecimiento y descomposición. Por otra parte, caracterizar
la miel por su origen botánico es de gran importancia comercial, ya que las
características de las mieles de una misma especie, o de un grupo de ellas se
mantienen constantes bajo buenas prácticas apícolas.
Este trabajo pretende dar a conocer el tipo y calidad de miel que produce Tinogasta
según su origen floral y algunas características sensoriales y fisicoquímicas de
importancia.
Según el Reglamento Técnico MERCOSUR de Identidad y Calidad de la Miel [2], “se
entiende por miel el producto alimenticio producido por las abejas melíferas a partir
del néctar de las flores o de las secreciones procedentes de partes vivas de las plantas
o de excreciones de insectos succionadores de plantas, que quedan sobre partes vivas
de plantas, que las abejas recogen, transforman, combinan con sustancias específicas
propias y almacenan y dejan madurar en los panales de la colmena.”
Las mieles de flores pueden ser clasificadas según su origen botánico como
Uniflorales o monoflorales, cuando el producto proceda principalmente del origen de
flores de una misma familia, género o especie y posea características sensoriales,
fisicoquímicas y microscópicas propias; o como Multiflorales o poliflorales.
Según este Reglamento, los requisitos que la miel destinada para consumo debe
cumplir, son:
Características sensoriales:
Color: variable desde casi incolora hasta pardo oscuro, pero uniforme en todo el
volumen del envase que la contenga.
Sabor y aroma: característicos y libre de sabores y aromas objetables.
Consistencia: fluida, viscosa o cristalizada total o parcialmente.
Características fisicoquímicas:
Madurez:
 Azúcares reductores (calculados como azúcares invertidos), mínimo 65%.
 Humedad, máximo 20%
 Sacarosa aparente, máximo 5%
Limpieza:
 Sólidos insolubles en agua, máximo 0,1%.
 Minerales (cenizas), máximo 0,6%.
Deterioro:
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 Fermentación: la miel no deberá tener indicios de fermentación ni será
efervescente. Acidez libre máximo 40 miliequivalentes por kilogramo.
 Grado de frescura: determinado después del tratamiento.
 Actividad diastásica: mínimo 8 en la escala
 Hidroximetilfurfural: máximo 40 mg/kg.
de Gothe.
Teniendo en cuenta estos requisitos, para cumplir con el objetivo planteado, se han
considerado las variables Color, Azúcares, Humedad y Origen Botánico.
El color de la miel parece estar relacionado con el contenido de polifenol oxidasas de
las diferentes mieles, pues estas enzimas oxidan los flavonoides para dar compuestos
de color pardo. La presencia y cantidad de polifenol oxidasas en la miel, depende del
origen floral de la misma. Además el fenómeno de melanización de los azúcares
durante el envejecimiento o calentamiento provoca una intensificación del color de la
miel [3]. La unidad de referencia es el índice Pfund Color Grader o el aparato de
Lovibond.
El contenido hídrico de una miel madura oscila del 16% al 18%, cuando este valor es
superado, la miel puede fermentar porque su concentración ya no es suficiente para
impedir la multiplicación de las levaduras, siempre presentes en ella, que se
desarrollan activamente a temperaturas comprendidas entre 15 y 25°C. Debido a su
gran higroscopicidad, la capa superficial de la miel tiende a captar agua del medio
ambiente, de esta manera, la humedad cambia hasta alcanzar un equilibrio con la
humedad ambiental [4]; [5]. El contenido en agua condiciona el color, palatibilidad,
sabor, peso específico, solubilidad y valor comercial de la miel [6]; [7]; [8].
Los azúcares representan el 80-82% de la miel. Los dos monosacáridos presentes,
glucosa y fructosa, constituyen del 85-95% de los azúcares totales. La composición en
azúcares es útil para valorar el grado de pureza de la miel [9]. La miel es una mezcla
extremadamente compleja y variable de azúcares y otros componentes que al
envejecer sufre cambios en la composición de azúcares, aumentando los disacáridos
reductores y la sacarosa a costa del descenso en el contenido en fructosa y glucosa.
Estos cambios fueron atribuidos a las reacciones enzimáticas y a la reversión ácida,
fenómeno por el que se combinan los monosacáridos debido a la alta concentración en
azúcares y la acidez de la miel. Además, por otro lado, la fructosa sufre una
degradación a hidroximetilfurfural, por la acción del tiempo y la acidez,
disminuyendo su porcentaje en la miel. Los diferentes tipos de miel suelen tener los
mismos azúcares aunque en cantidades variables, estando su porcentaje relacionado
con la flora y en una menor influencia con el clima y origen geográfico [6].
En cuanto al origen botánico hay que destacar, que las abejas seleccionan plantas con
alta producción de néctar, altas concentraciones de azúcares y sin compuestos tóxicos.
La frecuencia de aparición de los distintos tipos polínicos permite tipificar como
monoflorales aquellas donde una especie predominante brinda características
fisicoquímicas y organolépticas constantes al producto [10].
Las mieles varían en gran medida de una región a otra, tanto en contenido polínico
como en características fisicoquímicas, por lo cual es fundamental, conocer la
disponibilidad vegetativa de la región, y sus características climáticas. Según Morello,
J. (1958) [11], la vegetación de este sector presenta una fisonomía de arbustal
predominando la jarilla. En su composición florística dominan las especies del género
Larrea. Generalmente, hay un estrato arbóreo que puede ser monoespecífico de
Prosopis. El clima es subtropical, árido, con montos de precipitación que oscilan entre
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los 150 a 200 mm anuales. Los valores térmicos presentan variación diaria y
estacional relativamente amplia, con ocurrencia de heladas durante el otoño e invierno
y vientos todo el año, siendo particularmente desecantes en primavera [12].
2. Materiales y métodos
Se han estudiado 10 muestras originarias de las localidades de Tinogasta y Fiambalá,
ambas pertenecientes a la provincia fitogeográfica Monte del departamento Tinogasta,
el cual está ubicado en la región oeste de la Provincia de Catamarca, cosechadas en el
período primavera 2011 – verano 2013.
Tabla 1. Descripción de las muestras estudiadas.
Codificación de muestras
MR 01
MR 02
MR 03
MR 04
MR 05
MR 06
MR 07
MR 08
MR 09
MR 10
Procedencia
Tinogasta
Tinogasta
Tinogasta
Tinogasta
Fiambalá
Fiambalá
Tinogasta
Tinogasta
Fiambalá
Tinogasta
Cosecha
Feb – 2011
Feb – 2011
Mar – 2011
Nov – 2011
Ene – 2012
Mar – 2012
Feb – 2012
Nov – 2012
Nov – 2012
Feb – 2013
Para la determinación de los azúcares presentes en la miel se empleó el método de
Fehling-Causse-Bonnans.
Se determinó el color de la miel expresado en mmPfund (unidad de color) con método
fotocolorimétrico. Se empleó un fotocolorímetro modelo C 221, Honey Color
Analyzer, marca Hanna, específico para la determinación del color de la miel. La
relación entre la escala internacional y los mmPfund se muestran en la Tabla 2.
Tabla 2. Escala Internacional del color de mieles en mmPfund.
Escala Internacional
Blanco agua
Extra blanco
Blanco
Ámbar extra claro
Ámbar claro
Ámbar
Ámbar oscuro
Pfund (mm)
0 – 8,9
9 – 17,9
18 – 34,9
35 – 48,9
49 – 83,9
84 – 114
> 114
La determinación de humedad en la miel se llevó a cabo por Refractometría según
método 969.38B de la AOAC, que es el método indirecto oficial para determinar
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dicho parámetro. Para esta medición se utilizó un refractómetro de Abbé marca
ATAGO, modelo NAR 1T.
El origen botánico se determinó por melisopalinología. Apoyando al trabajo de
laboratorio se realizó un catastro de las especies vegetales del sector donde se ubican
los apiarios, para corroborar la aparición de los granos de polen en la miel.
3. Resultados y discusión
Los resultados obtenidos por melisopalinología, para el origen floral se presentan en
la Tabla 3. En ella se puede ver que el 30% de las muestras estudiadas son del tipo
unifloral, de las cuales el 66,67% son de Prosopis spp y el 33,33% restante de
Eucalyptus sp. Además, del total de muestras estudiadas, el 60% presenta en su
composición florística un predominio de la especie Prosopis spp, sin ser
necesariamente del tipo unifloral. Ver Gráfico 1.
Tabla 3. Análisis palinológico.
Muestra
Clase
MR-01
Plurifloral
MR-02
MR-03
MR-04
MR-05
MR-06
Plurifloral
Plurifloral
Unifloral
Plurifloral
Unifloral
MR-07
Plurifloral
MR-08
MR-09
MR-10
Plurifloral
Plurifloral
Unifloral
Predominio
Brassicaceae y
Helianthuspetiolaris
Prosopis spp. y Larrea divaricata
Larrea sp y Gonphrena
Prosopis spp.
Eucalyptus y Schinusareira.
Prosopis spp.
Mimosa sp, Prosopis spp.y
Bacchari.
Prosopis spp. y Schinopsis
Prosopis spp.y Eucalyptus sp.
Eucalyptus sp.
Procedencia
Tinogasta
Tinogasta
Tinogasta
Tinogasta
Fiambalá
Fiambalá
Tinogasta
Tinogasta
Fiambalá
Tinogasta
En la Tabla 4 se presentan los resultados obtenidos para el color teniendo en cuenta la
escala internacional de color para miel. Como puede verse, existe una gran
variabilidad de colores entre las muestras, sin embargo, en términos generales, se
observa que las mieles estudiadas son predominantemente claras. Con esto, se podría
decir, que al igual que en estudios realizados por Quiroga, V; et al [13], para mieles del
Valle central de Catamarca, las mieles de prosopis son claras con respecto a las de
otras especies florísticas.
Las variables, azúcares reductores y humedad, definen el criterio de madurez de la
miel según el Reglamento Técnico de Identidad y Calidad de Miel del MERCOSUR,
por lo tanto se analizan en conjunto y los resultados obtenidos para estas variables se
muestran en la Tabla 5, donde puede observarse que el 100% de las muestras
analizadas presentan valores de azúcares reductores y porcentaje de humedad dentro
de los límites establecidos por dicho Reglamento, con lo cual se puede decir que las
muestras pertenecientes a la población en estudio cumple con el criterio de madurez,
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lo cual significa, que las muestras han sido cosechadas al momento adecuado.
Además se debe destacar que el valor medio de humedad obtenido es más bajo que el
informado para mieles del Valle Central de Catamarca (16,19%), según estudios de
Quiroga, V et al [13]. Sin embargo, la diferencia no es significativa.
80
Bacchari.
70
Mimosa sp
60
Schinus areira.
50
Eucalyptus
% 40
Prosopis sp.
30
Gonphrena
20
Larrea sp
10
Prosopis
strombulifera
Helianthus
petiolaris
Brassicaceae
MR-10
MR-09
MR-08
MR-07
MR-06
MR-05
MR-04
MR-03
MR-02
MR-01
0
Gráfico 1. Tipos polínicos predominantes en cada muestra.
Tabla 4. Color según escala internacional.
MUESTRAS
MR 01
MR 02
MR 03
MR 04
MR 05
MR 06
MR 07
MR 08
MR 09
MR 10
COLOR (mm Pfund)
86
85
144
12
36
95
55
32
43
43
COLOR (esc. International)
Ámbar claro
Ámbar
Ámbar oscuro
Extra blanco
Ámbar extra claro
Ámbar
Ámbar claro
Blanco
Ámbar extra claro
Ámbar extra claro
Tabla 5.Porcentaje de azúcares reductores y porcentaje de humedad.
MUESTRAS
MR 01
MR 02
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AZÚCARES REDUCTORES (%)
75,23
65,08
HUMEDAD (%)
15,6
17,6
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MR 03
MR 04
MR 05
MR 06
MR 07
MR 08
MR 09
MR 10
Promedio
76,63
75,23
78,85
74,54
69,69
72,03
69,11
72,69
72,91
16,8
14,8
13,2
16,0
15,2
16,8
14,6
15,2
15,6
4. Conclusiones
Concluyendo, las mieles estudiadas son mayormente pluriflorales, con predominio de
la especie Prosopis spp; en general son claras; y el 100% de ellas presentan un grado
de madurez aceptable y se puede decir que las mieles de Tinogasta cosechadas en el
periodo primavera 2011-verano 2013, son de calidad óptima para consumo según el
criterio que el Reglamento Técnico del MERCOSUR de Identidad y Calidad de Miel,
adopta para la característica de madurez.
Referencias
[1] Blengino, C. Informe de Coyuntura – Área de Industria Alimentaria. Dirección de
Agroalimentos. Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca de la República Argentina.
[2] Código Alimentario Argentino (C. A. A.), Ley 18284. (1993). Capítulo X, Alimentos
azucarados, Art. 782, 783. Res. Mercosur sobre miel Nº 15794. Anexo, Res. Nº 321/85 y Res.
Nº 330/88.
[3] Gonnet M., Vache G. (1987) - El sabor de la miel. Editorial Apimondia, Bucarest. 1987.
1:15, 17, 18, 19; 6:62
[4] White, J.W. Jr. (1975). The hive and the honey bee. Dadant & Sons, Inc., Hamilton, Illinois,
491 - 530.
[5] Serrano, B.R. B., Vilanueva, M. T. O., Marquina, A. D. (1994a). La miel. Edulcorante
natural. I. Origen, clasificación y propiedades. Alimentaria. Junio, 25-28.
[6] Crane, E. (1975). Honey: A comprehensive survey. International Bee Research Association
(IBRA). Ed. Heinemann. Londres.
[7] McGregor, S.E. (1979). La apicultura en los Estados Unidos. Ed. Limusa, México.
[8] Piana, G., Ricciardelli, G., Isola, A. (1989). La Miel. Ediciones Mundi-Prensa. Madrid. pp:
21- 45.
[9] Louveaux, J. (1985). Le miel. Cah. Nutr. Dièt., XX, 1: 57-70.
[10] Accorti, M., L. Persano Oddo & M. G. Piazza. (1986). Schede di caracterizzazione delle
principali qualita di miele italiano. Apicultura 2. Appendice 35 pp.
[11] Morello, J. (1958). La Provincia Fitogeográfica del Monte. Op. Lill. II. Tucumán.
[12] Morláns, M. C. (1995). Regiones Naturales de Catamarca. Provincias Geológicas y
Provincias Fitogeográficas. Revista de Ciencia y Técnica. Vol. II. N2-Año 1.
[13] Quiroga, V., Fiad, S. & Martínez, S. Caracterización física y química de miel monofloral
de prosopis del Valle Central de Catamarca. Universidad Nacional de Catamarca.
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Sistema acuapónico desarrollado para la
producción de peces a nivel experimental en el
Campus Universitario de la U.Na.F. Formosa.
Dora Cerdáni, Gabriela Britezii, Karina Vegaiii, Silvana Tapiaiv,
Robertino Barrionuevo v, Celeste Bonnetvi, Laura Garcíavii,
Natalia Bogadoviii
Jardín Arboretum de la Facultad de Recursos Naturales –
Universidad Nacional de Formosa
Resumen
En el jardín arboretum de la FRN de la UNaF se evaluó un sistema experimental
de Acuaponia en el cual se incorporó la producción de tilapias (Oreochomis
niloticus), plantas ornamentales, verduras y hortalizas durante 180 días.
Inicialmente los peces, cuyo peso rondaba los 60 gramos, fueron distribuidos en
dos tanques de 1000 litros, a una densidad de 0,05 peces/litros.
Simultáneamente se sembraron 60 plántulas (rúcula, lechuga, zapallo y
ornamentales) en dos camas de sustrato de piedra; las plantas se regaron con
agua de desecho de las tilapias con un sistema de recirculación de agua.
Los registros correspondientes a los parámetros de calidad de agua se efectuaron
cada 15 días.
Al final del ensayo se pudo comprobar que los peces crecieron en un promedio
de 240 gramos debido al buen funcionamiento del sistema acuapónico sin
presentar mayores dificultades.
Palabras clave:
Cultivo integral, bacterias nitrificantes, Acuaponia- recirculación,
biometrías.
1. Introducción
La Acuaponia constituye una integración entre un cultivo de peces y un hidropónico
estos se unen en un único sistema de recirculación de agua Rakosy J.(1999) y Messer
M. (2002).Esta actividad consistente en un sistema biointegrado de producción de
alimentos, está ganando atención debido a que puede realizarse en sistemas de
circulación cerrados de acuicultura Diver S.(2006) porque los efluentes ricos en
nutrientes de los tanques de los peces son usados para fertilizar la producción
hidropónica, las raíces de las plantas y las rhizobacterias que remueven los nutrientes
del agua. Es de destacar que si no se recircula y filtra el agua, donde se depositan las
heces de los peces, algas y descomposición de los alimentos, son contaminantes que si
no se remueven podrían alcanzar niveles tóxicos para los peces, pero dentro de un
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sistema acuapónico, sirve como fertilizante liquido para el crecimiento de las plantas.
A su vez las camas funcionan como biofiltros, mejorando así la calidad del agua que
será recirculada nuevamente en los tanques de los peces.
La acuaponia es una alternativa ideal para solucionar el problema de los acuicultores
porque este sistema constituye una manera de deshacerse del agua cargada de
nitrógeno, y así mismo, solventar el problema de los agricultores de cómo conseguir
el nitrógeno para sus plantas. Esto crea un mini ecosistema, en donde tanto las plantas
como los peces pueden vivir y prosperar. Nelson R. (2007)
Hipótesis:
El sistema acuapónico permitirá el crecimiento normal de tilapias alimentadas con
alimento balanceado comercial.
Objetivo general:
Evaluar un sistema acuapónico en el Jardín Arboretum de la Facultad de Recursos
Naturales de la Universidad Nacional de Formosa.
Objetivos específicos:
• Medir el crecimiento de los peces alimentados con alimento balanceado comercial
mediante la implementación de biometrías periódicas cada treinta días.
•Registrar parámetros físicos y químicos de calidad de agua.
Materiales y métodos:
Se construyó un prototipo de acuaponia (fig. 1) con dos camas de 1,2mts x 1,2mts x
0,40mts de profundidad; la misma cubierta con lona en su parte interna, en el centro
de la cama un sifón para regular el nivel de agua.
El sistema de filtrado consistió en un llenado de camas con sustrato de piedra.
Estas camas fueron colocadas sobre troncos de madera permitiendo el drenaje por el
fondo mediante mangueras hacia el tanque colector de agua de 300lts. Ésta contiene
una bomba sumergible y un sistema automático para permitir el retorno del agua
filtrada a los tanques de los peces.
Los peces (juveniles machos de oreochomis niloticus) revertidos sexualmente de 60gr
de peso promedio inicial se sembraron en los tanques de fibrocemento de 1000lts,
respetando una densidad de 60kg de biomasa final en 1cm3.
La dieta consistía en un alimento balanceado comercial de la empresa Kilomax,
(omnívoro crecimiento, 30% de proteína) utilizado habitualmente en la zona para el
crecimiento de juveniles de pacú. El suministro de alimento fue racionado en dos
veces al día dependiendo de la temperatura ambiente.
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El agua de los tanques de los peces se enviaba por medio de un ramal de tubos de
PVC que se desagotaba por efecto de gravedad hacia los cultivos hidropónicos. Se
sembraron 60 plántulas.
El control de calidad de agua (nitritos, nitratos y amonio) fue evaluado cada 15 días y
el control de crecimiento (biometrías) se realizaron cada 30 días. El ensayo tuvo una
duración 180 días.
Figura 1: A) y B): tanque de peces (1000 litros); a) y b) camas hidropónicas; c) tanque
recolector; I) tubos de PVC de retorno; II) ramal de cañerías de PVC de riego hidropónico III)
cañería de desagüe de las camas hidropónicas al tanque recolector; IV) bomba sumergible.
Inicio: 20 de Septiembre 2013.
Peso inicial: 60 gr.
Suministro de alimento con valor proteico de 30 %.
•
Horario de suministro matutino: 9hs.
•
Horario de suministro vespertino: 17hs.
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Resultados obtenidos.
Tanque 1:
Meses
Septiembre
Octubre
Noviembre
Diciembre
Enero
Febrero
Talla en
cm
10.5cm
12.4cm
13.5cm
13.8cm
14cm
14cm
Meses
Septiembre
Octubre
Noviembre
Diciembre
Enero
Febrero
Talla en
cm
11 cm
12.9 cm
13.7 cm
14 cm
14 cm
14 cm
Tanque 2:
Medición de parámetros físicos:
Tanque 1:
Meses
Temperatura
ambiente.
Temperatura
del agua.
Septiembre
25.5°C
Octubre
29.8°C
Noviembre
30.4°C
Diciembre
34.8°C
Enero
34.2°C
Febrero
32.9°C
20°C
23°C
24°C
27°C
27°C
26°C
Octubre
29.8°C
Noviembre
30.4°C
Diciembre
34.8°C
Enero
34.2°C
Febrero
32.9°C
25°C
26°C
28°C
29°C
27°C
Tanque 2:
Meses
Septiembre
Temperatura 25.5°C
ambiente
Temperatura 20.2°C
del agua
Oxígeno disuelto:
Tanque 1:
Meses
Oxígeno
disuelto
(OD)
Tanque 2:
Meses
Oxígeno
disuelto
(OD)
Septiembre
4.3ppm
Octubre
4ppm
Noviembre
3.9ppm
Diciembre
3.6ppm
Enero
3.4ppm
Febrero
3.8ppm
Septiembre
4.62ppm
Octubre
3.97ppm
Noviembre
3.8ppm
Diciembre
3.47ppm
Enero
3.5ppm
Febrero
3.7ppm
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2. Conclusión
Si bien, en esta primer etapa de desarrollo del sistema acuapónico, solo se tuvo en
cuenta el crecimiento de los peces , puede concluirse que este sistema utilizado, es
eficiente y puede estar al alcance de los pobladores locales permitiendo el desarrollo
en tiempo y forma del crecimiento de los peces 240 gr promedio en 180 días,los
parámetros físicos y químicos de calidad de agua , según se obseva en los graficos,
fueron normales; además hay un equilibrio con las plantas que sin dudas pudieron
desarrollarse y prosperar sin dificultades, no requirieron del uso de fertilizantes ni
plaguicidas, más que de los desechos orgánicos producidos por los propios peces,
constituyendo una producción netamente orgánica de alimentos de origen animal y
simultáneamente alimentos de origen vegetal.
Agradecimiento
Facultad de Recursos Naturales de la Universidad Nacional de Formosa
Referencias
1. Rebecca L. Nelson .Acuaponia (Spanish) Paperback – January 1, 2007;
2. Diver, S. 2006. Aquaponics – Integration of Hydroponics with Aquaculture.
3. Masser, M. Hydroponics Integration with Aquaculture;
4. Rakocy, J. 1999. The status of aquaponics, part 1
5. Introducción a la Acuaponia .Pablo Caló, Centro Nacional de Desarrollo AcuícolaCENADAC. (2011).
i
Docente Adjunta a cargo Cátedra Acuicultura
Estudiante Ingeniería Zootecnista FRN-UNaF
iii
Estudiante Ingeniería Zootecnista FRN-UNaF
iv
Estudiante Ingeniería Zootecnista FRN-UNaF
v
Estudiante Ingeniería Zootecnista FRN-UNaF
vi
Estudiante Ingeniería Zootecnista FRN-UNaF
vii
Estudiante Ingeniería Zootecnista FRN-UNaF
viii
Estudiante Ingeniería Forestal FRN-UNaF
ii
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Cap 9: Forestal, Agronomía y Alimentos
Deshidratación e impregnación con L (+) ácido ascórbico de papas por
tratamiento osmótico
Reynaldo Silva Paz1, Luis Roche1,2, Patricia Della Rocca1, Rodolfo Mascheroni2
1
Departamento de Ingeniería Química, Facultad Regional Buenos Aires, Universidad Tecnológica Nacional, Medrano 951, (C1179
AAQ), Ciudad Autónoma de Buenos Aires, [email protected].
2
CIDCA, Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología, (CONICET La Plata y Universidad de La Plata), Calle 47 y 116, La
Plata (B1900 AJJ), Bs. As
Resumen. La deshidratación osmótica de alimentos se emplea en la conservación de hortalizas como pretratamiento de
procesamientos como secado por aire, al vacío, microondas, congelación, etc. En este trabajo se analizó la transferencia
de agua durante la deshidratación osmótica de cubos de papas de diferente tamaño y a distintas temperaturas de
procesamiento al cabo de 10 horas. Se analizó también la pérdida de vitamina C durante las primeras tres horas de
proceso y en otras experiencias, se agregó vitamina C a la solución en una concentración al 1 % m/m con el propósito
de impregnar el producto. La variación de humedad del producto resultante de la deshidratación osmótica se ajustó
satisfactoriamente con el modelo de Peleg en todos los casos.
Palabras Clave: Deshidratación osmótica. Deshidratación de papas. Pérdida de vitamina C. Deshidratación de
papas. Pérdida de L(+) ácido ascórbico.
1. Introducción
La deshidratación osmótica es un tratamiento no térmico utilizado para disminuir el contenido de agua de los alimentos,
con el propósito de extender su vida útil y mantener sus características sensoriales, funcionales y nutricionales bastante
similares al producto fresco (Della Rocca y Mascheroni, 2010). Las papas contienen gran cantidad de agua (humedad 87
%) y de sustancias disueltas en el interior de sus células que conforman los diferentes tejidos. Cuando la papa se sumerge
en una solución de alta concentración de solutos (solución hipertónica), el agua egresa del alimento, que posee un
contenido intracelular con más baja concentración de solutos (solución hipotónica), hacia la solución de inmersión con el
fin de igualar las presiones osmóticas. De esta manera la papa se deshidrata, pudiendo alcanzar valores de humedad que
dependen de las condiciones experimentales (temperatura, concentración de solutos en la solución osmótica, tamaño del
producto, etc.). El fenómeno de la deshidratación osmótica presenta dos procesos simultáneos en contracorriente: el flujo
de agua desde el alimento a la solución en el que se pueden arrastrar algunos componentes disueltos y, por otro lado, el
ingreso de algunos solutos que se hallan en la solución (impregnación del producto). La eliminación parcial del agua
presenta la ventaja de disminuir el deterioro microbiano, reduciendo simultáneamente los costos de envasado,
almacenamiento y transporte. Además, la ventaja de la deshidratación osmótica es que permite disminuir la humedad del
producto sin requerir cambios de fase y por consiguiente, reduce los consumos de energía, si se compara con otros
procesos como el secado tradicional.
El objetivo del presente trabajo fue el estudio de la pérdida de humedad y de L (+) ácido ascórbico (vitamina C) durante
la deshidratación osmótica. Los valores experimentales de pérdida de humedad en función del tiempo se modelaron con
la ecuación de Peleg. En otras experiencias, se adicionó a la solución deshidratante 1 % m/m de vitamina C con el
propósito de impregnar el producto con la misma para compensar las pérdidas ocasionadas por el proceso de
deshidratación osmótica. Se estudió el incremento de su concentración en la papa deshidratada en función del tiempo de
procesamiento.
Las condiciones de operación para la deshidratación osmótica fueron: concentración de sacarosa 40 % m/m,
concentración de cloruro de sodio 5 % m/m, relación masa de solución a masa de papa de 4, nivel de agitación 120-130
rpm. Se trabajó con distintos tamaños de producto, cubos de 0,5 cm; 1 cm y 1,5 cm de arista y a distintas temperaturas: 30
ºC, 40 ºC y 50 ºC.
2.
Parte Experimental
Materiales
Papa (nombre científico: Solanum tuberosum). La variedad que se usó en este trabajo es la Spunta, con propiedades muy
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buenas para hervir o asar. Para llevar a cabo las experiencias se seleccionaron papas de tamaño similar y se cortaron las
partes medias de los tubérculos.
Los solutos utilizados para elaborar las soluciones acuosas fueron: sacarosa comercial, marca Ledesma, sal fina
comercial, marca Dos Anclas y L(+) ácido ascórbico, marca Anedra.
Métodos
Preparación de la Muestras
Se trabajó con papas, que se pelaron y cortaron manualmente en cubos de 0,5, 1 y 1,5 cm de arista. El exceso de humedad
exterior se eliminó mediante secado rápido con papel tissue.
Ensayos de Deshidratación Osmótica
Las condiciones de operación para la deshidratación osmótica fueron: concentración de sacarosa 40 % m/m,
concentración de cloruro de sodio 5 % m/m, relación masa de solución a masa de papa de 4, nivel de agitación 120-130
rpm y presión de trabajo, atmosférica. Se trabajó con distintos tamaños de producto, cubos de 0,5 cm; 1 cm y 1,5 cm de
arista y a distintas temperaturas: 30 ºC, 40 ºC y 50 ºC, para analizar la influencia de estas dos variables en la transferencia
de agua durante la deshidratación osmótica al cabo de 10 horas. Asimismo, se analizó la pérdida de vitamina C durante
las tres primeras horas de deshidratación osmótica de cubos de papas de 1 cm de arista y a una temperatura de 40 °C.
En las experiencias de impregnación, que duraron 3 horas, se adicionó L(+) ácido ascórbico en una concentración de 1 %
m/m a la solución anterior y se trabajó a 40 °C.
Las experiencias se realizaron por triplicado en todos los casos.
Determinación de Humedad.
El contenido de humedad se determinó a través de la pérdida de peso por desecación en estufa. Durante 2 h se las secó a
70 °C y luego a 104 °C por 72 h. En un principio el secado se realizó a menor temperatura para evitar la pérdida abrupta
de agua y por consiguiente, la pérdida de material por proyección.
Modelado del Proceso de Deshidratación Osmótica mediante la Ecuación de Peleg
Las curvas de pérdida de agua o de humedad en el producto se pueden modelar mediante la ecuación propuesta por Peleg
(1998):
t / (Ho-H): k1 + k2 t
(1)
Donde:
t: tiempo.
H: contenido de humedad en base seca o húmeda a tiempo t.
Ho: contenido de humedad inicial en base seca o húmeda.
k1, k2: parámetros del modelo.
El significado físico para ambos parámetros del modelo se puede obtener haciendo que t→0 en la ecuación (1). Entonces
se obtiene:
-1/k1 = (dH/dt)t→0
(2)
Podemos decir que k1 es inversamente proporcional a la velocidad inicial de transferencia de agua.
Por otra parte, si t→∞, podemos encontrar la relación del parámetro k2 con la humedad de equilibrio:
He = Ho - 1/k2
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(3)
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siendo:
He: humedad de equilibrio
3. Resultados
Durante la deshidratación osmótica, un aumento de la temperatura, incrementa el movimiento molecular aumentando así,
la velocidad de difusión. Además, acrecienta la permeabilidad celular de los tejidos de forma tal que se produce una
velocidad de transferencia de materia superior debido a los dos efectos mencionados. Entonces, la pérdida de agua y la
ganancia de solutos por el producto resultan favorecidas. Si bien a temperaturas superiores a los 50º C se produce la
desnaturalización de las membranas celulares y la pérdida de la actividad biológica celular que hacen el transporte más
rápido, se ejerce un efecto negativo sobre la textura de la papa (Talens, 2002)
Para tamaños de cubos menores, el egreso de agua se produce con mayor facilidad, ya que la superficie específica resulta
mayor, y por lo tanto, se logran alcanzar humedades inferiores del producto. La menor humedad (42 % en base húmeda)
se obtiene a la temperatura de 50 ºC y para cubos de arista 0,5 cm al cabo de las 10 h de proceso estudiadas.
En la Figura 1 se puede apreciar cómo varía la humedad en base húmeda (b.h) con las distintas temperaturas y los
diferentes tamaños de cubos.
100
90
80
Humedad (%)
70
60
50
40
L: 1,5 cm 30 °C
L: 1,5 cm 40 °C
30
L: 1,5 cm 50°C
L: 1 cm 30 °C
L: 1 cm 40 °C
20
L: 1 cm 50 ° C
L: 0,5 cm 30°C
10
L. 0,5 cm 40°C
L: 0,5 cm 50°C
0
0
2
4
6
8
10
12
Tiempo (h)
Fig. 1 Variación de la humedad en (b.h) de los cubos de papas de distintos tamaños y a diferentes temperaturas de trabajo durante el
transcurso de la deshidratación osmótica.
En la Tabla 1 se presentan los valores de los parámetros k1 y k2 correspondientes al modelo de Peleg en las distintas
experiencias de deshidratación osmótica y el coeficiente de determinación, R2 para los diferentes ajustes.
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2
Tabla 1 Parámetros k1 y k2 del modelo de Peleg y coeficiente de determinación R para las distintas experiencias de
deshidratación osmótica
Arista (cm)
0,5
1.0
1.5
T(ºC)
30 ºC
40 ºC
50 ºC
30 ºC
40 ºC
50 ºC
30 ºC
40 ºC
50 ºC
k2 (% b.h)-1
0.0137
0.0182
0.0144
0.0239
0.0287
0.0152
0.0413
0.0485
0.0278
k1 (h/% b.h)
0.0300
0.0258
0.0215
0.0334
0.0282
0.0233
0.0446
0.0336
0.0297
R2
0.9984
0.9999
0.9963
0.9978
0.9952
0.9988
0.9986
0.9925
0.9954
Los valores de coeficientes de determinación cercanos a 1, indican un ajuste muy satisfactorio del modelo de Peleg en
todo el rango de tiempos de deshidratación osmótica estudiado (0-10 horas).
En la Figuras 2 se evidencia el ajuste en el caso de cubos de 1 cm de arista y a una temperatura de 30 °C.
L: 1 cm T: 30 °C
0,4
0,35
t/(Ho -H) (h/% b.h)
0,3
0,25
0,2
0,15
0,1
y = 0,0334x + 0,0239
R² = 0,9978
0,05
0
0
2
4
6
8
10
12
Tíempo (h)
Fig. 2. Ajuste de los datos experimentales al modelo de Peleg para una temperatura de 30 ºC y un tamaño de cubo de 1 cm de arista.
En la Figura 3 se muestra cómo varía la concentración de vitamina C en el producto en mg/ g de muestra seca inicial y en
la Figura 4 cómo evoluciona la pérdida de vitamina C a medida que transcurre el proceso de deshidratación osmótica.
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Concentración (mg vitamina C/ g de
muestra seca inicial)
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160
140
120
100
80
60
40
20
0
0
50
100
150
200
t (min)
Fig. 3 Concentración de vitamina C en mg por cada g de muestra seca inicial en función del tiempo de deshidratación osmótica
Pérdida de Vitamina C (%)
80
70
60
50
40
30
20
10
0
0
30
60
90
120
150
180
Tiempo (min)
Fig. 4 Pérdida de vitamina C en función del tiempo
Al cabo de los treinta primeros minutos de deshidratación osmótica, la papa presenta una pérdida del 50 %
aproximadamente en vitamina C. Luego, la velocidad de la pérdida se hace menor y tiende a un valor constante, cercano
al 70%, cuando se analiza para un tiempo total de deshidratación osmótica de 3 horas.
En la Figura 5 se presentan los datos experimentales correspondientes a las concentraciones de vitamina C en el producto
en mg por cada 100 g de muestra deshidratada osmóticamente para cada tiempo analizado, en
los ensayos de
impregnación.
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Vitamina C (mg/100g muestra
deshidratada osmóticamente)
700
600
500
400
300
200
100
0
0
60
120
180
240
t (min)
Fig. 5 Concentración de vitamina C en el producto durante el transcurso del proceso de impregnación
4. Conclusiones
La transferencia de agua durante la deshidratación osmótica se incrementa ante un aumento de la temperatura y un
aumento de la superficie específica del producto. Sin embargo, las temperaturas superiores a los 50°C no son deseables
porque dañan la textura del producto y los cubos menores a 1 cm de arista luego de la deshidratación osmótica se encogen
alrededor de un 30 %, por consiguiente, el tamaño final se reduce demasiado para ser utilizados posteriormente en guisos
o ensaladas.
La pérdida de vitamina C durante la deshidratación osmótica es considerable debido a que es una vitamina muy
hidrosoluble, por ello es aconsejable impregnar el producto, de manera tal, de poder reponer la cantidad que se destruye
en el proceso y aún aumentar significativamente su contenido final.
Referencias
1. Peleg, M.,: An empirical model for the description of moisture sorption curves. Journal Food Science, 53 (4), (1998), 1216-1219.
2. Della Rocca, P.; Mascheroni, R.,: Secado de alimentos por métodos combinados: deshidratación osmótica y secado por microondas
y aire caliente. Tesis de Maestría de la Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Buenos Aires (2010).
3. Talens, P.,: Tratamientos osmóticos en la crioprotección de fresa y kiwi. Tesis Doctoral de la Universidad Politécnica de Valencia.
España (2002).
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Kiwicha Inflada (Amaranthus caudatus): Calidad y
Microestructura
Verónica Burgos1, Margarita Armada1, Patricia Jiménez 1 y Silvia Blanco1
1
Instituto de Investigaciones para la Industria Química (INIQUI). CONICET. Universidad
Nacional de Salta, Argentina.
[email protected]
Resumen. El objetivo de este estudio fue desarrollar un producto inflado con
granos de kiwicha (Amaranthus caudatus) cultivados en Salta y evaluar sus
características de calidad y microestructura. Se utilizó un producto comercial de
amaranto inflado (PCI) para su comparación. Durante el proceso, hubo un
mayor porcentaje de granos expandidos. La densidad e indice de expansión de
kiwicha inlfada (KI), indicaron una buena expansión del producto. En el color,
presentó un menor valor de L* y a* y mayor de b*, respecto de PCI. El proceso
mejoró la estabilidad, asentamiento e índice de retrogradación. Los parámetros
amilográficos de KI y PCI, fueron similares. La KI presentó menor dureza y
fuerza de fractura. A través de su microestrucutra, se observó una matriz sólida
formada por la unión de gránulos de almidón-proteínas y una fase dispersa de
burbujas de aire. Este producto expandido, podria utilizarse como cereal para
desayuno o ingrediente de productos.
Palabras Clave: kiwicha, proceso de inflado, calidad y microestructura.
1 Introducción
El Amaranto es un grano originario de América Central y de Sur [1]. El género
Amaranthus contiene más de 60 especies. Las más importantes de ellas son nativas de
América Latina [2]. Pero solamente tres especies son usadas para su producción:
Amaranthus cruentus L., Amaranthus caudatus L. y Amaranthus hypochondriacus L.
[3]. El Amaranthus caudatus, conocido como kiwicha, posee un importante potencial
alimentario como fuente de nutrientes de alta calidad, presenta un 7 g % de grasas, un
buen aporte de proteínas (14 g %), un 73 g% de hidratos de carbono y elevado
contenido de lisina (5,5 g/16 g de N) en base seca, lo que determina su alta calidad
nutricional [4]. El grano se procesa de diversas maneras para su consumo, el más
popular es como grano expandido. Otros procesos incluyen la cocción en agua,
extrusión, el tostado o en copos [5]. El amaranto expandido, se obtiene a partir del
proceso de inflado, comúnmente utilizado como alimento para desayuno, listo para su
consumo o como ingredientes en la formulación de productos snacks [6]. El proceso
de inflado de cereales consiste en la aplicación rápida de calor, para que el agua se
vaporice dentro del grano, alcanzando presiones internas muy altas [7]. En esta etapa,
el tejido externo se rompe y el grano se expande, de esta manera, se forma la
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expansión del endospermo unido a fragmentos de pericarpio y el embrión [8]. El
parámetro de calidad más importante del producto inflado es la expansión de volumen
que está influenciado por la composición del grano crudo y de las condiciones de
procesamiento [9]. Por otra parte, las variables de proceso son tamaño del grano,
espesor del pericarpio, temperatura, presión, actividad y contenido de agua (14%16%) [10]. La textura de los alimentos es una de las cualidades primarias que
determinan su calidad sensorial. Las características de fuerza-deformación de semillas
de amaranto son características importantes que describen la textura del material.
Resultados de estudios, mostraron que tanto la materia prima y las semillas de
amaranto inflado sometidos a pruebas de compresión se comportan como un cuerpo
viscoelástico [11]. También, resulta importante evaluar la microestructura de los
alimentos. Uno de los métodos para determinar la microestructura de una matriz
alimentaria, es la microscopia electrónica de barrido (SEM). Ésta técnica proporciona
de manera cualitativa, la información sobre el estado físico del sistema alimentario
estudiado [12]. El grano de Amaranthus caudatus fue evaluado a través del SEM, el
cual se observa su forma lenticular, aplanado en sus bordes externos, presentando un
anillo irregular. El perispermo, constituído por células del parénquima, llenas de
gránulos de almidón poliédricos, con un tamaño de 1,0 a 1,2 µm. [13]. El objetivo de
este estudio fue desarrollar un producto inflado a partir de granos de kiwicha
(Amaranthus caudatus), cultivados en Salta y evaluar sus características de calidad y
microestructura, como condiciones fundamentales de la elaboración de un producto
alimenticio.
2 Metodología
Materia Prima
Se trabajó con una única variedad de semillas de kiwicha (Amaranthus caudatus),
cosecha 2013, procedente de la localidad de Cachi, de la provincia de Salta. Se utilizó
como patrón de referencia, amaranto inflado que se comercializa en una dietética de
Salta, para realizar la comparación en la determinación de densidad aparente, color,
amilografía y textura.
Proceso de inflado
Previa limpieza de los granos de kiwicha, se procedió a realizar el producto inflado.
Se utilizó una olla de acero inoxidable para hacer pochoclos, colocada sobre hornalla
a temperatura máxima. La olla consta de una tapa con hélice que permite mezclar los
mismos, a medida que se van inflando. El tiempo estimado fue de 30 segundos,
tiempo máximo alcanzado para inflar, empleando una temperatura de 160°C ± 2°C.
Para medir la misma se utilizó un termómetro infrarrojo marca CEM (-50 °C a 500
°C).
Rendimiento y selección
Se evaluó el rendimiento del producto obtenido a través del pesado del grano inicial
con el peso de granos inflados, empleando la siguiente fórmula:
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% de kiwicha inflada = Peso inicial (PI) – Peso final (PF) x 100 .
PI
(1)
Luego se seleccionó aquellos granos inflados que quedaron retenidos en malla16
(1190 micrones).
Densidad aparente
Se determinó en grano crudo de kiwicha, kiwicha inflada y amaranto inflado
comercial. Se midió el volumen al compactar en un cilindro de 25 ml y se expresó el
resultado como g/ml [14].
Índice de Expansión
Se midió la relación de las unidades de volumen que ocupan los granos crudos y el
volumen que ocupan los mismos luego de ser expandidos, empleando la siguiente
fórmula:
Índice de Expansión = Volumen grano crudo .
Volumen grano inflado
(2)
Determinación de color
El color se determinó en grano crudo de kiwicha, kiwicha inflada y amaranto inflado
comercial, en colorímetro de reflectancia (Color Tec PCM- Cole Parmer), utilizando
los parámetros CIELAB (L*, a*, b*).
Propiedades de la pasta
El comportamiento de la pasta fue determinada en el grano entero de kiwicha,
previamente molido y en el producto inflado comercial y la kiwicha inflada,
utilizando suspensiones al 7 % (ajustando la humedad al 14 %). Para ello se
determinó la humedad a través del equipo Ultra X. Se utilizó un viscoamilógrafo
Brabender. Los parámetros amilográficos determinados fueron: B: Viscosidad
máxima; C: Viscosidad a 90ºC; D: Viscosidad a 90ºC durante 20 min.; E: Viscosidad
a 50ºC; F: Viscosidad a 50ºC durante 20 min; Fragilidad: B-C; Estabilidad: B-D;
Asentamiento: E-B; Consistencia: E-D; Estabilidad al enfriar: E-F; Facilidad de
cocción: C-B.
Textura
La textura se determinó en kiwicha inflada y amaranto inflado comercial. Se utilizó
un texturómetro Brookfield CNS Farnell, QTS. Se empleó un Test de Compresión
con las siguientes condiciones: Total de ciclo: 1, Trigger: 5 g., Velocidad de ensayo:
15 mm/min, Target value: 40 mm. Los valores obtenidos a partir del ensayo fueron:
fuerza de fractura, dureza y rigidez, se expresaron en Newton (N).
Microestructura
La microestructura se determinó en grano crudo y kiwicha inflada, a través de la
Microscopía Electrónica de Barrido, utilizando un Microscopio Electrónico, JEOL
JSM 6480 LV.
Análisis Estadístico
Para el análisis de datos se utilizó análisis de ANOVA. La comparación de medias
para establecer diferencias significativas (p<0,05), se empleó el test de Tukey.
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3 Resultados y Discusión
Rendimiento y selección
De un peso inicial de 100 g de granos crudos, el 86,37 % inflaron. Es decir que hay un
porcentaje de pérdida del 13,63 %. Valores similares fueron reportados por otro autor
que obtuvo un rendimiento del 81,30% [15].
En la siguiente tabla, se observa un mayor porcentaje de retención en la malla 16,
seleccionando estos últimos, para su posterior análisis.
Tabla 1. Peso (g) y Porcentaje de Retención (%) de Kiwicha inflada
Malla
Peso retenido
Porcentaje
Malla 16
77,55
89,79
Malla 18
8,82
10,21
Total
86,37
100,00
Densidad Aparente e Índice de Expansión
La densidad de granos indica que la cantidad de espacios de aire fue escasa (tamaño
uniforme y pequeño) y en el producto inflado la menor densidad indica que durante el
proceso de inflado, se logra una excelente expansión del producto (4,60), debido a la
incorporación de aire en la matriz de almidón, obteniéndose un producto de gran
volumen con menor peso específico. No se observa diferencias significativas con el
producto comercial, pero si con el grano crudo, debido al proceso de expansión que
sufre la materia prima (Tabla 2). Valores similares fueron reportados por otro autor
[15].
Tabla 2. Densidad Aparente (g/ml) del Grano Crudo y Productos Inflados
Productos
Grano crudo
Comercial
Elaborado
Densidad Aparente
Índice de Expansión
b
-
0,169 ± 0,003
a
-
0,172 ± 0,001
a
4,60 ± 0,002
0,827 ± 0,004
Letras diferentes entre filas indican diferencias significativas (p<0,05)
Color
Las características de color determinadas (Tabla 3), indican que la kiwicha inflada
obtenida presenta un menor valor de L* respecto al grano crudo, mientras que el
patrón comercial es mayor que ambos, observándose diferencias significativas, con
una disminución de valores de a* (hacia una escala del rojo). También, se observa un
ligero aumento del color amarillo en el producto obtenido, sin existir diferencias
significativas. Pero el amaranto inflado comercial, presenta mayores valores de este
parámetro, observándose diferencias significativas con el elaborado. El mayor valor
de blancura y luminosidad es para el producto comercial.
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Tabla 3. Parámetros Colorimétricos del Grano Crudo y Productos inflados
Parámetros
Grano crudo
a
Comercial
65,30 ± 1,12
Elaborado
b
58,13 ± 0,45c
L
60,99 ± 0,22
a*
14,25 ± 0,16b
11,31 ± 0,38a
10,59 ± 0,97a
b*
28.40 ± 0,72a
40,57± 2,49b
31,78 ± 2,77a
Letras diferentes entre columnas indican diferencias significativas (p<0,05)
Propiedades de la pasta
Los valores de humedad fueron: 7,20 g %, para el grano crudo; 2,35 g% para la
kiwicha inflada y 9,10 g % para el producto comercial.
Los parámetros amilográficos obtenidos (Figura 1), muestran en los productos
inflados, una precocción del almidón, lo cual ocasiona un aumento de la
solubilización en agua fría, aumentando el poder de retención de agua y facilitando la
hinchazón y gelatinización de los gránulos de almidón, con una viscosidad máxima de
100 UB y 130 UB, para la kiwicha inflada y el producto comercial, respectivamente.
El tratamiento térmico de expansión del grano de kiwicha, provoca un descenso de la
viscosidad de 275 UB a 100 UB, ruptura de los gránulos, hidrólisis parcial y
disolución más o menos completa de las moléculas constituyentes. Comparando la
máxima viscosidad alcanzada por cada producto y la viscosidad final a 90 ºC, se
observa que tanto el grano y el producto elaborado, y el producto comercial, no
presentan fragilidad, es decir, el almidón es muy estable al movimiento de cizalla. El
proceso de precocción mejora la estabilidad, asentamiento y el índice de
retrogradación, respecto del grano crudo, indicando una mayor estabilidad a los
procesos de calentamiento y enfriamiento, una mayor rapidez de la cocción por el
almidón presente, ya que tienen la propiedad de hinchar en frío. Al comparar la
kiwicha inflada y el producto comercial inflado, los parámetros amilográficos son
similares. La aplicación más importante de este producto expandido, es como cereal
para desayuno, listo para consumir o como ingrediente en la elaboración de barritas
de cereales.
Fig. 1. Parámetros amilográficos del grano crudo y productos inflados
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Textura
En la figura 2 se describen los parámetros de textura evaluados. La dureza es la fuerza
requerida para comprimir un alimento entre los molares. Se observa que el producto
comercial inflado, presenta una mayor dureza y fuerza de fractura. La kiwicha inflada
tiene una resistencia a la rotura, 16 veces inferior al material comercial; sin embargo
este último solamente presenta el doble de dureza que el producto elaborado.
Respecto a la rigidez, determinada a una deformación constante, es la capacidad de
una pieza structural o de un material sólido para soportar esfuerzos sin sufrir
deformaciones ni desplazarse. La kiwicha inflada presenta mayor rigidez, lo cual
explicaría que la ruptura con una fuerza menor, supone una deformación mayor,
indicando que la matriz alimentaria posee mayor densidad.
Fig. 2. Parámetros de textura del amaranto inflado comercial y kiwicha inflada
Microestructura
Las figuras 3 y 4 muestran microfotografías (SEM) de semillas de kiwicha cruda y el
producto inflado, respectivamente. En la figura 3, se aprecian las distintas partes
estructurales de la semilla de kiwicha. Se observa que el endospermo está formado
por un anillo que rodea el perispermo y que este a su vez contiene los amiloplastos y
gránulos de almidón (Fig. 3 a-e). El embrión es de forma circular con la punta de la
raíz tocando el extremo de los cotiledones. Las células del embrión varían en tamaño
y forma y aparecen heterogéneas en el contenido celular. El centro de la semilla se
denomina perispermo y es el tejido principal de almacenamiento, constituído por
células del parénquima, llenas de gránulos de almidón poliédricos.
La figura (4 a-f), muestra la estructura de grano después del proceso de inflado. La
aplicación de calor provoca la acumulación de vapor en el interior de la semilla y
aumenta notablemente la presión hasta el límite del punto de ruptura del pericarpio,
por lo cual, la semilla se expande. Es posible observar una matriz sólida constituida
por una estructura formada a partir de la unión de los gránulos de almidón y proteínas,
y una fase dispersa de burbujas de aire.
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Fig. 3. Microfotografía de semilla de kiwicha. a) Endospermo (ED), b) corte transversal, parte
interna del embrión (EM), c) parte interna del tejido de la semilla, pericarpio (PE) y perispermo
(PR), d) gránulo de almidón (AL) y pared celular (PC), e) gránulos de almidón poliédricos
(AL).
Fig. 4. a) Fotografía de almidón expandido, b-f) Microfotografía de semilla de kiwicha inflada.
Dónde: MA (matriz de almidón), ED (endospermo), BA (burbujas de aire).
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4 Conclusión
Las determinaciones de rendimiento, densidad e índice de expansión, indican buenas
características de calidad del grano y KI. El color y textura de los mismos permite
predecir su aceptabilidad en usos industriales, para el desarrollo de alimentos. El PCI
tiene mayor blancura, luminosidad, mayor dureza y fuerza de fractura, respecto al
producto formulado. Con lo cual sería importante complementar con un estudio de
aceptabilidad y preferencia, para poder establecer que características sensoriales
prefieren los consumidores. El proceso de expansión mejora la estabilidad,
asentamiento y el índice de retrogradación del almidón de KI y PCI. A través de la
utilización del microscopio electrónico de barrido, se obtuvo de forma precisa la
microestructura de la matriz alimentaria del grano crudo y expandido. La aplicación
más importante de este producto formulado, es como cereal para desayuno, listo para
consumir o como ingrediente en la elaboración de barritas de cereales u otros
productos.
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Optimización por enjambre de partículas con
restricciones aplicada a la elaboración de productos
alimenticios
Fabiola Paz1, Miguel Azar2, and Analía Herrera Cognetta3
Universidad Nacional de Jujuy, [email protected], [email protected],
3
[email protected]
Resumen. El presente trabajo describe el uso del algoritmo PSO (Particle
Swarm Optimization) aplicado a la elaboración de productos alimenticios. Se
incorpora además una estrategia alternativa para el mecanismo de manejo de
restricciones basada en la suma de los porcentajes de violación de las partículas
infactibles. Finalmente se aplica el algoritmo de optimización a un caso de
estudio y se comparan los resultados obtenidos con los valores que surgen de
utilizar el algoritmo simplex.
Palabras clave: metaheurística, algoritmo PSO, enjambre de partículas,
optimización, restricciones, simplex, investigación operativa, industria
alimenticia.
1 Introducción
Uno de los desafíos que a menudo enfrenta la industria, en general, se centra en que
cantidad de cada producto es conveniente elaborar de modo que el beneficio
económico global sea el máximo posible. Si bien esta problemática ha sido abordada
ampliamente por la investigación de operaciones a través de la programación lineal, la
aplicación de algoritmos basados en metaheurísticas se muestra como una alternativa
incipiente y se destaca por su versatilidad, confiabilidad y robustez.
Concretamente el uso de la técnica de optimización por enjambre de partículas para
encontrar un punto óptimo en un espacio n-dimensional se caracteriza por la ventaja
de que permite una rápida convergencia siempre y cuando los parámetros elegidos
sean los apropiados. Por otro lado, la gran desventaja se presenta en cuanto a la
exactitud de los resultados obtenidos ya que se trata de una metaheurística que trabaja
por aproximación y difícilmente el valor óptimo encontrado posea esa exactitud
esperada.
2 Algoritmo PSO con restricciones
La técnica Particle Swarm Optimization (PSO) es considerada como un método de
optimización y fue propuesta por James Kennedy y Russell Eberhart en el año 1995.
El PSO se inspira en el comportamiento de los cardúmenes de peces o bandadas de
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aves para poder satisfacer sus necesidades, como por ejemplo, encontrar un buen
lugar para provisión de comida, un buen refugio, entre otros. La coordinación de los
movimientos de las partículas en el enjambre es el aspecto central y el concepto
básico del algoritmo [1].
El funcionamiento básico del PSO consiste en términos generales, en simular el
comportamiento de una población de individuos (peces, aves, etc.) en busca de un
objetivo común. Para ejemplificar lo anterior, tomemos el caso de una bandada de
aves cuyo objetivo es encontrar el mejor alimento, la estrategia consiste en seguir al
ave que más cerca esté del objetivo [2]. En analogía, cada ave sería una partícula (x)
dentro del espacio de búsqueda, que siempre está en continuo movimiento y nunca
muere. La partícula se mueve dentro del espacio de búsqueda, siendo influenciada por
el enjambre y su mejor solución encontrada hasta ese momento. Por cada búsqueda de
la solución, se identifica la mejor partícula para que sirva de guía a todo el enjambre
[3].
En esta heurística cada partícula del cúmulo representa una solución dentro del
espacio de búsqueda. Cada partícula tiene una posición, una velocidad (que indica la
dirección del movimiento de la partícula en el espacio de búsqueda del problema) y
un registro de su mejor posición en el pasado. Por cada iteración de búsqueda o ciclo
de vuelo se calcula la función objetivo para medir la calidad de la solución encontrada
por cada partícula [8]. Además, se actualizan las partículas considerando los nuevos
valores obtenidos de otros tres factores que influyen en el desplazamiento de las
partículas, estos son: pbesti (la mejor posición de la partícula i encontrada en el
pasado), lbest (la mejor partícula de su entorno más cercano o vecindad a la que
pertenece) y gbest (la mejor partícula de todo el cúmulo) [4] [5]. Para actualizar la
partícula primero se calcula la velocidad y se suma el resultado a la posición actual;
esto es:
vid = ω*(vi-1,d + rand()*(pbesti,d - pi,d)*ρ1 + rand()*(lbestj,d - pi,d)*ρ2 + rand()*(gbestd - pi,d)*ρ3) .
(1)
Donde pi,d es la posición de la partícula i en la dimensión d (siendo d el número de
variables del problema), vi-1,d es la velocidad de la iteración anterior, ρ1, ρ2 y ρ3 son
los coeficientes de aprendizaje personal, de vecindad y social, rand() es un valor
aleatorio entre el rango [0,1] y ω es el factor de inercia dinámico [6] para controlar
que la velocidad no exceda los límites establecidos. Este factor va decrementando a
medida que aumenta el ciclo de búsqueda. El ω permite explorar el espacio de
búsqueda al inicio de los ciclos y luego explotar las zonas prometedoras al final de los
ciclos, la fórmula que se aplica es la siguiente [7]:
ω = (((ciclo_total – ciclo_actual) * (ω_final - ω_inicial)) / ciclo_total) + ω_final
(2)
Luego se actualiza la posición con la siguiente ecuación:
pid = vi,d + pi,d .
(3)
En este trabajo se presenta un algoritmo PSO modificado que incorpora un
mecanismo para el manejo de restricciones dividido en dos fases. Este mecanismo se
basa en medir el grado de violación de las partículas respecto a las restricciones que
deben satisfacer teniendo en cuenta los recursos disponibles del problema.
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2.1 Algoritmo PSO utilizado
A continuación se presenta el pseudocódigo general del algoritmo PSO con
restricciones empleado [9] [10]:
Fase de Inicialización
Para cada partícula hacer
Inicializar partícula con valor aleatorio
Inicializar pbest con valor de la partícula
Inicializar la velocidad
Fin para
Fase de División del Cúmulo
Para cada vecindad hacer
Para cada partícula de la vecindad hacer
Calcular FO y restricciones.
Manejo de Restricciones FASE 1
Fin para
Asignar a lbest una partícula aleatoria
Fin para
Asignar a gbest un lbest aleatorio
Fase de Búsqueda
Mientras no alcance la condición de parada hacer
Actualizar el factor de inercia dinámico (2)
Para cada vecindad del cúmulo hacer
Para cada partícula de la vecindad hacer
Elegir lbest con Manejo de Restricciones FASE 2
Elegir gbest con Manejo de Restricciones FASE 2
Actualizar velocidad (1)
Actualizar posición (3)
Calcular FO y restricciones
Manejo de restricciones FASE 1
Elegir pbest con Manejo de Restricciones FASE 2
Fin Para
Fin para
Fin Mientras
Devolver resultado
2.2 Mecanismo del manejo de restricciones FASE 1
Este mecanismo se aplica para determinar aquellas mejores partículas pbest, lbest y
gbest. Para ello se debe calcular por cada partícula no factible, la suma de los
porcentajes de violación y el número de restricciones violadas.
Si una partícula obtuvo en cada una de las ecuaciones que representan las
restricciones un valor negativo, entonces se dice que la partícula es factible. De lo
contrario, si existe al menos un valor positivo como resultado de alguna de las
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ecuaciones que representan a las restricciones, entonces la partícula se denomina
infactible.
Para obtener el número de restricciones violadas, solo se consideran las partículas con
aquellas restricciones cuyo resultado fue un valor positivo, este número queda
representado por la variable NVRp.
La suma de los porcentajes de violación de las partículas infactibles, se calcula por
medio de la siguiente fórmula y quedará representado por la variable SVR:
SVRp = SVRp + (valor_restriccionk / recursok) * 100 .
2.3
(4)
Mecanismo de manejo de restricciones FASE 2
Una vez obtenidos los valores de las variables NVR y SVR en la fase 1, por cada
ciclo de búsqueda se aplica la siguiente regla para cada partícula factible e infactible
del cúmulo. Se aplican las reglas del método de Deb [11] [12] [16], presentando los
siguientes casos:
a. Si se comparan dos partículas factibles, se elige aquella con mejor valor en la
Función Objetivo.
b. Si una partícula es factible y la otra partícula infactible, se escoge aquella
factible.
c. Si ambas partículas son infactibles, entonces se elige aquella que más cerca se
encuentre de la región factible.
Una vez separadas las partículas infactibles se considera una partícula mejor que otra
si el número de restricciones que viola es menor. En el caso de que ambas partículas
violen la misma cantidad de restricciones se elige aquella con menor valor en la suma
de los porcentajes de violaciones con respecto a los recursos disponibles. De esta
manera, se determina aquella mejor partícula (pbest, lbest o gbest) personal y social
del enjambre en cada actualización de las partículas.
3
Aplicación del algoritmo PSO en el caso de estudio
El presente trabajo se aplica al problema de optimizar la elaboración de los bienes
manufacturados de una empresa panificadora. Específicamente el problema consiste
en determinar la cantidad óptima de los productos a elaborar, para que se pueda
alcanzar el máximo de los beneficios teniendo en cuenta, los recursos empleados para
cada unidad del producto [12].
En este caso se cuenta con una función objetivo lineal que representará la sumatoria
de las ganancias netas por cada unidad de producción. Las restricciones representarán
las demandas y los ingredientes empleados para la elaboración de sólo tres productos
panificados; miñón, prepizza y bizcocho. Las restricciones estarán expresadas
matemáticamente por medio de inecuaciones lineales [13] [15]. Para la formulación
del problema se utiliza la herramienta de la programación lineal (PL) [14], y a su vez
se elabora el modelo para adaptarlo al algoritmo PSO. La función objetivo Z está dada
por:
n
1 1 1 3
1
3
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Las restricciones se transforman en restricciones del tipo
1
3
1
1
1
1
1
3
1
- 1
3
3
-
333 3-
1
1
1
3 -1
1
1
1
3
3
1 y
kg de harina
kg de levadura
kg de sal
kg de azúcar
lt. de aceite
lt. de puré de tomate
kg de grasa
demanda de miñón
demanda de prepizza
demanda de bizcocho
3
Donde x1=1kg de miñón, x2= 1unidad de prepizza y x3=1kg de bizcocho. Los valores
1 y
representan la producción mínima y máxima de cada
1 3
3
producto. Se lleva el problema de maximización a un problema de minimización.
Maximizar una función Z, es matemáticamente equivalente a minimizar la expresión
negativa de la función objetivo.
3.1 Parámetros obtenidos del problema planteado
A continuación se presenta los parámetros del algoritmo PSO para la problemática en
estudio.
Dimensión: 3
Partícula: [ , , ]
Xmín( ) y Xmáx( ) definido por
Xmín( ) y Xmáx( ) definido por
Xmín( ) y Xmáx( ) definido por
Número de partículas: 30 partículas.
Número de vecindarios: 3 vecindarios.
Número de generaciones: 200 ciclos.
Coeficiente cognitivo y social: p1=1.4944, p2=1.4944 y p3=1.4944.
Factor de inercia dinámico w: el inicial=0.9 y el final=0.4;
4
Resultados obtenidos
Los resultados fueron calculados por el algoritmo PSO propuesto y se realizaron 20
ejecuciones independientes con 200 evaluaciones de la función objetivo. A
continuación se presentan los diferentes casos del problema planteado para analizar
los resultados obtenidos.
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4.1 Primer caso
Se considera la producción total sin las restricciones 8, 9 y 10, es decir, sin demandas
a satisfacer.
Tabla 1. Valores estadísticos obtenidos por la propuesta.
Simplex
Algoritmo PSO propuesto
Optimo
Sin demanda
Mejor
Peor
Promedio Desv. Estand
$488.354545 $488.354545 $482.7273 $488.3539
2.4045
Tabla 2. Mejor solución encontrada.
Resultado del optimo – algoritmo PSO propuesto
Caso en estudio
Variables
X1:
X2:
X3:
Sin demanda
0 (kg)
10 (unid)
20.4545(kg)
Optimo
Restricciones activas
$488.354545
Se agotan los recursos
de levadura y aceite
(restricciones 2 y 5)
En la Tabla 1 se observa que el óptimo obtenido mediante el método tradicional
Simplex es de $488.35 mientras que con el algoritmo PSO propuesto se obtiene el
mismo valor ya que las diferencias en los siguientes decimales son insignificantes
porque representan centésimas de pesos. A su vez de la Tabla 1 se desprende que el
algoritmo propuesto alcanza la mejor solución al problema y encuentran soluciones
factibles en las 20 ejecuciones.
En la Tabla 2 se observa la cantidad óptima que se debe realizar de cada producto
(miñón, prepizza y bizcocho) para que la empresa obtenga su máximo beneficio. Este
resultado óptimo agota los recursos de levadura y aceite. Se destaca además que para
maximizar las ganancias no es necesario producir miñón, esto es sin considerar la
demanda de los productos.
En cuanto a la robustez del algoritmo es consistente, ya que podemos destacar que el
valor del promedio se asemeja más al del valor óptimo según los datos de la Tabla1.
4.2 Segundo caso
En este caso se calculó con las demandas de los tres productos, es decir, considerando
todas las restricciones del problema. Si se consideran las 10 restricciones puestas en la
formulación del problema, los resultados están representados en las siguientes tablas:
Tabla 3. Valores estadísticos agregando las restricciones 8, 9 y 10.
Simplex
Demanda x1,
x2 y x3
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Optimo
Algoritmo PSO propuesto
Mejor
Peor
Promedio Desv. Estand
453.410666 453.410664 312.0429 441.9773
30.1469
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Como se muestra en las Tabla 3 y Tabla 4 se alcanzan a satisfacer ambas demandas y
la mejor solución al problema. El óptimo encontrado al igual que el método simplex
de dos fases es menor que en el primer caso, ya que las restricciones agregadas no
permiten que las variables miñón (x1) y prepizza (x2) sean menores al valor
demandado.
Figura 3. Convergencia del cúmulo a la mejor solución. La figura ilustra la convergencia de las
30 partículas en los 200 ciclos lanzadas al espacio de búsqueda hasta hallar la zona de las
mejores soluciones, es decir, se acercan las variables x1, x2 y x3 a los valores 12, 4 y 12.3
respectivamente.
Tabla 4. Mejor solución encontrada de las demandas de miñón, prepizza y bizcocho.
Resultado del optimo – algoritmo PSO propuesto
Caso en estudio
Demanda x1,
x2 y x3
5
Variables
X1:
X2:
X3:
12.00 (kg)
4.00 (unid)
12.30 (kg)
Optimo
Restricciones activas
$453.410664
Se agotan los recursos
de harina y aceite
(restricciones 1 y 5)
Conclusiones
La optimización mediante cúmulos de partículas fue ideada para resolver problemas
de optimización sin restricciones, por lo que su algoritmo básico no cuenta con algún
mecanismo para el manejo de restricciones. Así, en los años recientes se han realizado
variantes para tratar de resolver el problema general de programación no lineal con
diferentes resultados. Aunque existen muchos métodos que resuelven este tipo de
problemas, sigue siendo muy difícil encontrar uno, que sea siempre eficiente para
cualquier tipo de problema.
La variante de manejo de mecanismo de restricción por medio de la suma de los
porcentajes de violaciones en función del recurso es una buena alternativa dado que
obtiene un error considerablemente inferior frente a otras alternativas. Los parámetros
nuevos que se establecieron como mejora al algoritmo seleccionado fueron la suma de
los porcentajes de violación de cada restricción, el número de restricciones violadas y
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el contador de partículas factibles e infactibles. Esta propuesta permitió lograr un
algoritmo eficaz en cuanto a la obtención de una solución factible siempre y cuando
se aplique a problemas con restricciones o límites de recursos.
Entre las posibles investigaciones a futuro se deja abierta la posibilidad de seguir
demostrando el desempeño de otros algoritmos de inteligencia de enjambre para
problemas de optimización con restricciones tales como problemas de mezclas, de
transporte, de asignación, entre otros.
6
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Cap 9: Forestal, Agronomía y Alimentos
Incidencia de los pretratamientos físicos y químicos en
el secado convectivo de frutos de Ziziphus mistol
Patricia Zurita Bianchini1 y Myriam Villarreal1
1
Instituto de Ciencia y Tecnología de Alimentos – Facultad de Agronomía y Agroindustrias
Universidad Nacional de Santiago del Estero
Avda. Sabio y La Forja – Parque Industrial La Isla – La Banda – Santiago del Estero –
Argentina – CP4300
[email protected]
Resumen. El objetivo del presente trabajo fue determinar la incidencia de
diferentes pretratamientos físicos y químicos sobre el secado convectivo con
aire caliente de frutos de Ziziphus mistol. Los tratamientos aplicados sobre el
epicarpio de los frutos, previos al secado, fueron: inmersión en soluciones de
NaOH e KOH, abrasion, cortes longitudinales y perforaciones ecuatoriales
equidistantes poco profundas de la cutícula. El secado de los frutos se realizó en
una estufa de laboratorio de aire forzado con condiciones controladas de
velocidad de aire (2m/s) y temperatura (45°C). Los pretratamientos químicos
mostraron una reducción del tiempo de secado de aproximadamente el 19,6%
con respecto al control y fueron los que presentaron mayores tiempos de secado
comparativamente con los frutos sometidos a tratamientos físicos. Los cortes y
las perforaciones redujeron en un 56% el tiempo de secado con respecto a los
frutos no tratados, mientras que la abrasión disminuyó en un 42%.
Palabras Clave: Ziziphus mistol, pretratamientos, secado, cinética.
1 Introducción
Los frutos de Ziziphus mistol, comúnmente designados como mistol, son drupas
esféricas de color marrón rojizo, de aproximadamente 10 a 17 mm de diámetro con
pulpa pegajosa y dulce y un carozo prominente [1, 2], ampliamente difundidos en el
monte Chaco-Santiagueño. Por sus propiedades nutricionales, medicinales y tintóreas
fueron empleados ancestralmente por comunidades rurales y aborígenes para
consumo humano y animal [3, 4, 5]. Sin embargo, son frutos subutilizados fuera de
los periodos estivales de producción. Una alternativa para superar esta limitación es
desarrollar procesos de secado que permitan incrementar su vida útil para consumo
seco o para la producción de harinas a partir de los frutos desprovistos de su
endocarpio.
El secado de productos alimenticios reduce considerablemente su carga microbiana,
su actividad de agua y minimiza los cambios físicos y químicos indeseables durante el
almacenamiento [6, 7], incrementando su estabilidad. La calidad de los alimentos es
fuertemente afectada por las condiciones de secado. Temperaturas elevadas y tiempos
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prolongados de proceso generan daños y afectan negativamente las características
nutricionales y organolépticas de los productos.
El secado de frutos de Ziziphus mistol, 3% de humedad final, con aire caliente a 45 y
60°C es un proceso muy lento (≈100-150h) debido a la presencia de un epicarpio
ceroso y resistente que dificulta la perdida de humedad del fruto [8, 9]. Esta cutícula
protege al fruto de factores ambientales externos así como del ataque de insectos y
microorganismos [10, 11], sin embargo, ocasiona inconvenientes durante el secado
debido a que controla fuertemente el flujo de humedad desde el interior del fruto
hacia la superficie [12].
Distintos autores proponen tratamientos físicos y químicos que ejercen su efecto sobre
el epicarpio de diversos frutos, previos al secado a bajas temperaturas (40-60°) [13],
con el objetivo de mejorar la difusión del vapor de agua y así disminuir los tiempos de
proceso [12, 14, 15, 16].
Los pretratamientos químicos normalmente se practican sumergiendo los frutos en
soluciones de NaOH, KOH, emulsiones de esteres de ácidos grasos, entre otras, a
diferentes combinaciones de tiempo-temperatura, mientras que los tratamientos
físicos originan algún tipo de daño mecánico en el epicarpio por abrasión, cortes y/o
perforaciones. En ambos casos se rompe la superficie cuticular y se crea fisuras
microscópicas en el epicarpio que incrementan su permeabilidad a la humedad y
facilita el flujo de vapor de agua desde el interior hacia el exterior [15, 17].
El objetivo de este trabajo fue aplicar diferentes pretratamientos físicos y químicos
sobre el epicarpio de los frutos de Ziziphus mistol y determinar la influencia de los
mismos sobre el secado convectivo de los frutos.
2 Materiales y métodos
2.1 Materiales
Se emplearon frutos completos seleccionados de Ziziphus mistol, recolectados entre
diciembre de 2013 y enero de 2014 en la localidad de Guanaco Sombriana – Dpto.
Atamisqui, de la provincia de Santiago del Estero, Argentina.
Los frutos fueron separados de materiales extraños (hojas, ramas, frutos partidos y/o
atacados por insectos con signos de invasión y deterioro), posteriormente se limpiaron
por frotación con un paño seco y se almacenaron en bolsas doble de papel colocadas
en recipientes plásticos de cierre hermético. Los recipientes se conservaron en un
ambiente seco, a temperatura ambiente.
2.2 Determinación de humedad inicial
El contenido de humedad inicial de los frutos se determinó a partir del método 934.06
de la Association of Oficial Analytical Chemists (1995). La experiencia se llevó
adelante en una estufa de vacío (DALVO, VHI/20) a 120mmHg y 45°C hasta pesada
constante. Las pesadas se realizaron diariamente en una balanza analítica marca
OHAUS, Traveler TA302 de 0,01g de precisión.
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Los contenidos de humedad instantánea sobre base seca (b.s.) se calcularon conforme
a la ecuación 1:
(1)
Donde Xt es el contenido de humedad al tiempo t sobre base seca expresado en
(gagua/g sólidos secos), M0 es el peso inicial en (g), Mt es el peso al tiempo t en (g) y
Xo es el contenido de humedad inicial en base seca en (g).
2.3 Pretratamientos
Los frutos fueron sometidos a diferentes combinaciones de tratamientos físicos y
químicos, según el detalle consignado en la Tabla 1.
Tabla 1. Tratamientos aplicados por triplicado a los frutos de Ziziphus mistol a 50°C.
Identificación
TQ1
TQ2
TQ3
TQ4
TF1
TF2
TF3
TF4
TF5
TF6
TF7
TC
Tratamiento
Inmersión en solución NaOH 2% durante 3min
Inmersión en solución NaOH 2% durante 5min
Inmersión en solución KOH 1% durante 3min
Inmersión en solución KOH 1% durante 5min
Abrasión superficial lija de tela esmeril, grano 220
Abrasión superficial lija de papel al agua, grano 280
Abrasión superficial lija de papel, grano 220
5 cortes superficiales, longitudinales y equidistantes
10 cortes superficiales, longitudinales y equidistantes
5 perforaciones superficiales, ecuatoriales y equidistantes
10 perforaciones superficiales, ecuatoriales y equidistantes
Control, sin tratamiento
2.3.1 Tratamientos químicos
Se trabajó con dos soluciones alcalinas, solución de NaOH al 2% p/v e KOH al 1%
p/v. Con ambas soluciones se procedió del siguiente modo: los frutos de Ziziphus
mistol fueron sumergidos en las soluciones previamente calentadas a 50±1°C en un
agitador magnético con calentamiento BIOMIXER, modelo 78HW-1 durante 3 y 5
min para cada una de las soluciones. Los frutos escurridos se enfriaron en un filtro de
malla metálica y se lavaron haciendo circular un flujo de agua potable fresca durante
3min. Posteriormente se secaron con papel tisú a fin de eliminar el agua superficial
incorporada durante el tratamiento.
2.3.2 Tratamientos físicos
Se practicaron distintos tratamientos físicos sobre el epicarpio de los frutos, previos a
secar las drupas:
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a)
Abrasión
El epicarpio superficial de los frutos fue sometido a abrasión durante 3min con
lijas de distinto grano medio (220) y fino (280) y de distinto material: papel,
papel al agua y tela esmeril, lo cual dio lugar a tres tratamientos diferentes.
b) Cortes longitudinales
Se realizaron dos tratamientos de 5 y 10 cortes. Los cortes se practicaron
manualmente, con un bisturí, sobre la superficie cuticular del fruto en forma
longitudinal y en puntos equidistantes.
c)
Perforaciones ecuatoriales
Se efectuaron dos tratamientos de 5 y 10 perforaciones ecuatoriales y
equidistantes. Las perforaciones se realizaron manualmente, con un punzón
metálico de 1,3mm de diámetro.
2.4 Procedimiento de secado
El secado de los frutos de Ziziphus mistol se realizó en una estufa de laboratorio de
aire forzado DALVO-DHR/F/I provista de bandejas construidas con marcos de
madera y base de malla metálica de 68cm de largo x 48cm de ancho. Las bandejas
fueron ubicadas en los rieles de la parte media del gabinete de la estufa y fueron
rotadas de lugar durante todo el proceso de secado.
Se prepararon 3 muestras individuales de aproximadamente 15 0,5g de frutos cada
una y se colocaron en bolsitas contenedoras confeccionadas con rectángulos de 20cm
x 25cm de un tejido de seda ligero entrecruzado (tul) que formó un malla abierta. Las
bolsitas fueron cuidadosamente identificadas con números y distribuidas
aleatoriamente en las bandejas de la estufa. Se tomó la precaución de que los frutos
estuvieran dispuestos en monocapa.
El secado se realizó a 45 1°C y una velocidad de aire de 2 0,2m/s. Se verificó
periódicamente la temperatura y la velocidad del aire con un termoanemómetro de
hilo caliente EXTECH, 407119A. Una vez alcanzadas y estabilizadas las condiciones
de trabajo (régimen permanente), se introdujeron las bandejas y se inició la
experiencia, este momento constituyó el tiempo cero de secado.
Se realizaron controles periódicos de peso según el detalle mostrado en la Tabla 2.
Tabla 2. Frecuencia de pesadas durante el ensayo de secado.
Tiempo de secado (h)
De 0 a 2
De 2 a 4
De 4 a 9
De 9 a 15
De 15 a 27
De 27 a 63
De 63 a 111
De 111 en adelante
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Frecuencia de control de peso
Cada 0,25h
Cada 0,50h
Cada 1h
Cada 2h
Cada 4h
Cada 6h
Cada 12h
Cada 24h
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Las pesadas se efectuaron en una balanza OHAUS, Traveler TA302 de 0,01g de
precisión.
Las curvas de secado, X* versus t, se construyeron con los valores calculados de
humedad adimensional a partir de aplicar la ecuación (2) a los datos experimentales:
-
(2)
-
Donde X* es la relación de humedad adimensional, Xt es la humedad al tiempo t en
kg agua/kg ss), Xe es la humedad media de equilibrio en (kg agua/kg ss) y X0 es la
humedad media inicial en (kg agua/kg ss).
3 Resultados y Discusión
El contenido de humedad inicial de los frutos frescos, no tratados, de Ziziphus mistol
fue de 7,04% sobre base seca.
En la Fig. 1 se representaron las reducciones de humedad durante el proceso de
secado expresadas en términos de las relaciones de humedad (X*) a lo largo del
tiempo de secado para los frutos no tratados (control) y los pretratados con NaOH e
KOH, mientras que en las Figuras 2a, 2b y 2c se muestran las curvas para los
pretratamientos físicos de abrasión, cortes y perforaciones, respectivamente.
1,00
TQ1
TQ2
TQ3
TQ4
TC
X* (adimensional)
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
0
2000
4000
6000
Tiempo de secado (min)
8000
Fig. 1. Variación de la humedad adimensional experimental para el secado de frutos de
Ziziphus mistol a diferentes pretratamientos químicos con soluciones alcalinas de NaOH e
KOH a 50°C y velocidad de aire de 2m/s.
No se observó en ninguna de las curvas de secado (X* vs t) el período de velocidad
constante, característico de frutos, es decir que el secado de los frutos con y sin
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tratamiento ocurre exclusivamente en el período de velocidad decreciente. Esto
ratifica lo informado por [8] en cuanto a que el mecanismo de difusión del vapor de
agua es el dominante del proceso de secado de frutos de Ziziphus mistol. Resultados
similares fueron obtenidos por [18, 19, 12] para secado de higos, uvas y damascos,
respectivamente.
Por otro lado, en ambos grupos de pretratamientos (físicos y químicos) se
disminuyeron significativamente (P≤0,05) los tiempos de secado con respecto a los
frutos no tratados, debido a la reducción de la resistencia al transporte de humedad a
través del epicarpio ceroso e impermeable de los frutos.
Los frutos tratados por inmersión en soluciones de NaOH y KOH a 50°C no
mostraron diferencias significativas (P≤0,05) entre las diferentes concentraciones de
una misma solución (TQ1 y TQ2; TQ3 y TQ4) y entre soluciones diferentes a un
mismo tiempo de inmersión (TQ1 y TQ3; TQ2 y TQ4). Sin embargo, al comparar los
pretratamientos químicos con el control se observa una reducción del tiempo de
secado de aproximadamente el 19,6%. Esta escasa disminución del tiempo de secado
se debería a que la temperatura de las soluciones alcalinas fue menor a 70°C, lo cual
no produjo el cambio de fase de las ceras de la cutícula y por lo tanto no incrementó
significativamente su permeabilidad [13].
Los frutos tratados por inmersión en soluciones alcalinas fueron los que presentaron
mayores tiempos de secado comparativamente con los frutos sometidos a tratamientos
físicos. Resultados similares fueron informados por [17, 11] para el secado de frutos
de rosa mosqueta.
Con respecto a los pretratamientos físicos, se registró una disminución significativa
más acentuada (P≤0,05) de los tiempos de secado para los cortes y perforaciones que
para la abrasión, 56% menos tiempo para los primeros y 42% para el segundo grupo.
Por otro lado, no se observaron diferencias significativas entre el número de cortes
practicados en la cutícula (5 o 10) o el número de perforaciones (5 o 10).
4 Conclusiones
De acuerdo a los resultados obtenidos, tanto los pretratamientos químicos como los
físicos disminuyeron el tiempo de secado comparado con los frutos no tratados. Sin
embargo, los tratamientos físicos, especialmente los cortes longitudinales y las
perforaciones ecuatoriales, produjeron las reducciones de tiempo más importantes (56
y 42%, respectivamente), a la vez que no implicaron el uso de sustancias químicas
que pueden conferir sabores y olores extraños al producto final, por lo que
constituyen una alternativa interesante para la industria alimentaria.
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1,00
TC
TF2
TF3
X* (adimensional)
(a)
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
0
2000
4000
6000
1,00
TC
TF5
TF4
(b)
X* (adimensional)
8000
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
0
2000
4000
6000
1,00
X*(adimensional)
(c)
0,80
8000
TC
TF6
TF7
0,60
0,40
0,20
0,00
0
2000
4000
6000
Tiempo de secado (min)
8000
Fig. 2. Variación de la humedad adimensional experimental para el secado de frutos de
Ziziphus mistol a diferentes pretratamientos físicos: (a) abrasión superficial, (b) cortes
longitudinales y (c) perforaciones ecuatoriales a 45°C y velocidad de aire de 2m/s.
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Uso de visión artificial para comparar daño externo e
interno en plátanos (Mussa spp)
Ledda Larcher1, Carlos Cattaneo1 y Enrique Biasoni1
1
Facultad de Agronomía y Agroindustrias. Universidad Nacional de Santiago del Estero
[email protected]
Resumen. El plátano constituye un alimento básico en la dieta de millones de
personas en el mundo, generando ingresos permanentes para pequeños y
medianos agricultores, además de aportar al desarrollo social de las regiones
donde se cultiva. La presencia de manchas en la piel de plátanos suele asociarse
al grado de madurez y calidad de las frutas, incidiendo en su valor comercial.En
este trabajo se utilizan técnicas de visión artificial para comparar las manchas
observables en la piel de plátanos con el daño sufrido internamente a fines de
colaborar con su correcta valuación mediante exámenes no destructivos.
Palabras Clave: visión artificial, daño, banana.
1 Introducción
Los plátanos o bananas (Musa spp.) se cultivan en una extensión aproximada de 2,3
millones de hectáreas con una producción anual de alrededor de 18,3 millones de
toneladas métricas, de las cuales un 40% es producida en América Latina y el Caribe
(ALC) donde este cultivo es de gran importancia desde los puntos de vista alimentario
y económico de cerca de 20 millones de personas. América Latina y el Caribe es la
región más productora de plátanos en el mundo con 7.3 millones de toneladas anuales.
Este cultivo es producido casi en su totalidad para consumo local y su relevancia
como producto de la dieta básica de ALC es evidente si consideramos que el total de
exportaciones a Norte América y Europa es de únicamente 1% de lo producido. El
plátano es definitivamente un alimento fundamental en la dieta, así como una
importante fuente de ingresos para millones de pequeños agricultores en la región.
El plátano constituye un alimento básico en la dieta de millones de personas en el
mundo, generando ingresos permanentes para pequeños y medianos agricultores,
además de aportar al desarrollo social de las regiones donde se cultiva. [1]
De acuerdo con el informe presentado en 2010 por la Dirección Nacional de
Transformación y Comercialización de Productos Agrícolas y Forestales [2], la
banana es la fruta más consumida en nuestro país con un promedio de 12 kg. por
habitante al año y Argentina se ubica en el onceavo lugar como importador de esta
fruta tropical. La oferta nacional cubre únicamente entre 8% y 13% del total.
La exigencia de calidad en la mayoría de los casos es externa y está determinada por
el tamaño del fruto, siendo de mayor preferencia por las amas de casa comprar frutos
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de tamaño grande (mayor de 300g de peso y de buena presentación y color); las
poblaciones rurales y urbanas que acceden a tiendas populares y a ferias son menos
exigentes en calidad externa. De todas maneras, la tendencia del mercado muestra que
paulatinamente, el consumidor exige frutos de buen tamaño y presentación, por lo que
es necesario que el productor se esmere cada vez más en mejorar la calidad del fruto,
para que sea competitivo en el mercado y que los comercializadores hagan llegar
oportunamente el producto al consumidor final, en buen estado, conservando su
calidad.
Ante los cambios sociales y culturales que enfrentan las generaciones actuales por
ejemplo, amas de casa que trabajan dentro y fuera del hogar, con las múltiples
obligaciones familiares y personales, se impone el consumo de “comidas rápidas” y es
allí, donde las tendencias del mercado cambian hacia el consumo del plátano
transformado bajo otras presentaciones, siendo la calidad interna y el concepto de
valor nutritivo de acuerdo al estado de madurez del fruto un factor primordial a tener
en cuenta. [3]
En condiciones normales de almacenamiento, los plátanos sufren transformaciones de
textura a medida que pasan por el proceso de maduración [4]. La pérdida de firmeza o
ablandamiento durante la maduración lleva a una calidad más baja y una mayor
incidencia de daños mecánicos durante la manipulación y transportación.
Los daños mecánicos son uno de los principales factores que conllevan al deterioro
postcosecha de las bananas y pueden ocurrir en cualquier momento desde la cosecha
hasta el punto de consumo. Estos daños pueden restar valor a la apariencia del
producto y crean el potencial para la penetración de infecciones. También pueden
resultar en una baja calidad de mercado y precios más bajos.
Varios autores incluyendo a Banks y Joseph [5]; Klevin [6]; Schoorl y Holt [7];
Saltveit [8]; Toppling y Luton [9] han descrito diferentes métodos para evaluar la
susceptibilidad o resistencia de la fruta a magulladuras.
Planteada la necesidad de diseñar, establecer métodos y procesos tecnológicos que
propicien los productos demandados en volumen y calidad requeridos por los
consumidores, surge como objetivo de este trabajo la comparación de aspecto exterior
de plátanos con los daños internos usando técnicas de visión artificial.
2 Descripción y Desarrollo
Se trabajó utilizando imágenes de plátanos o bananas en diferentes estadios de
madurez y con diferente grado de daño externo. Una de las frutas fue seleccionada
como “testigo”, es decir, no presentaba daños en su piel. Se tomaron fotografías de
tres caras de cada fruta (ambos laterales y su curvatura interior) con piel; a
continuación se fotografiaron los mismos ángulos sin piel, haciendo un total de seis
imágenes por fruta.
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Figura 1. Muestra de la posición de una muestra con cáscara donde pueden observarse la
curvatura interna (CI), lateral derecho (LD) y lateral izquierdo (LI)
Para la adquisición de las imágenes se usó una cámara Kodak Easyshare M590,
montada en un trípode a 81 cm del objeto a fotografiar, en posición cenital respecto
de la escena, sin utilizar iluminación adicional. El tamaño de cada imagen es de 4288
x 3216 píxeles.
La implementación fue realizada utilizando Matlab y su Image Processing Toolbox
(IPT). La plataforma de trabajo fue una PC con procesador Intel Core I3 2310M 2.3
GHz equipada con 2 GB de RAM bajo sistema operativo de 64 bits.
El sistema está dividido en tres bloques generales: pre-procesamiento, segmentación
y, por último, conteo de los daños. Figura 2.
Pre-procesamiento
Segmentación
Conteo de objetos
Figura 2. Diagrama de bloques del sistema.
Durante el pre-procesamiento se lee la imagen, obteniéndose una matriz
tridimensional donde se guardan respectivamente los valores correspondientes a los
canales rojo, verde y azul (RGB). Se encontró que era posible eliminar el fondo
otorgándole el valor 255 (blanco puro) a todas las posiciones para las que los valores
del plano rojo superaran el valor 150 y el plano azul superara el valor 160, como se
muestra en el siguiente pseudocódigo:
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Si PlanoRojo(x,y)>150 y PlanoAzul(x,y)> 160
entonces
ImagenTransformada(x,y) en sus tres planos = 255
Sino
ImagenTransformada(x,y) = ImagenOriginal(x,y)
fin
A continuación, en la Figura 3 se muestran algunos resultados:
Figura 3. Imagen original y resultante de quitar el fondo.
Cada imagen luego se convierte a escala de grises, se aplica un umbralizado global y
se binariza usando un valor de umbral. El algoritmo utilizado para realizar el conteo
de los objetos se basa en un algoritmo recursivo de etiquetado de componentes
conexas explicado en detalle en [10].
3 Resultados
En la Figura 4 se muestra el resultado de procesar las imágenes en busca de
alteraciones de color
Daño / manchas encontrado
Testigo con piel
(CI)
Imagen pre procesada (sin fondo)
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Daño / manchas encontrado
Testigo sin piel
(CI)
Imagen pre procesada (sin fondo)
Figura 4. Se muestran los resultados sobre la imagen testigo con y sin piel, y el daño localizado
4 Discusión
En la Tabla 1 se resumen los datos obtenidos de procesar los conjuntos de imágenes
correspondientes a 4 muestras:
Tabla 1. Datos procesados de cuatro muestras donde se indican los porcentajes de daño
obtenidos luego del procesamiento de las imágenes.
Muestra 2
Muestra 1
Testigo
Mues
tra
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Imagen procesada
Daño
externo
(%)
CI: 12,03
LD: 4,69
LI: 5,30
Daño
interno
(%)
CI: 1,47
LD: 0,35
LI: 0,33
CI: 20,38
LD: 37,44
LI: 59,71
CI: 4,76
LD: 21,06
LI: 21,84
CI: 47,79
LD: 45,86
LI: 49,36
CI: 5,62
LD 9,35
LI 3,51
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Muestra 3
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CI: 32,07
LD: 38,88
CI: 5,31
LD: 5,57
LI: 11,42
LI: 5,09
De los datos de la Tabla 1, se puede observar que en general, para valores de daño
externo mayores a 20% se obtienen porcentajes de daño interno superiores o iguales a
5%, excepto en el caso de la muestra 3 donde para LI externo, al valor 11,42% le
corresponde LI interno con valor 5,09%.
Conclusiones
De las discusiones de los datos obtenidos podemos concluir que, en el caso de estudio
(Musa spp), un análisis con datos en escala de grises no resulta suficiente para
establecer un umbral de porcentaje para determinar si la mancha externa se
corresponde con un daño interno que afecte la calidad del fruto. Una alternativa para
mejorar este método podría ser realizar el estudio en base a las fotografías a color de
las manchas externas para determinar el porcentaje de daño interno del fruto,
buscando una correspondencia entre los valores RGB del daño en la cáscara con la
presencia de daños internos.
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América Latina y el Caribe. Fontagro. Proyecto FTG-62/99. Disponible en
http://www.fontagro.org/category/proyecto/banano-y-plátano. Accedido 06/06/14
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industrialización
y
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http://infosistemasltda.com/wpcontent/uploads/2013/01/unidad6_poscosechaindustriaslizacionyusodesubproductosplatano.
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Respiración microbiana y estimación de resiliencia de
suelos agrícolas expuestos a glifosato bajo distintas
labranzas en Salta, Argentina
Neli Romano-Armada1, 2, 3, María J. Amoroso4, Verónica B. Rajal1, 2
1
INIQUI, UNSa – CONICET, 2 Facultad de Ingeniería, UNSa, 3 Facultad de Ciencias
Naturales, UNSa, Avda. Bolivia 5150, Salta (4400), Argentina
4
PROIMI, CONICET, Avda. Belgrano y Pje. Caseros, Tucumán (4000), Argentina
[email protected], [email protected], [email protected]
Resumen. La habilidad de funcionar y tener rendimientos según su potencial
reflejan la calidad de un suelo. Modificaciones en esta habilidad causadas por el
manejo agrícola (laboreo y uso de agroquímicos, entre otros), atentan contra la
capacidad edáfica de corregir naturalmente las alteraciones producidas. Esta
pérdida de resiliencia puede estimarse a través del indicador de calidad
respiración microbiana (RM), que mediante la determinación de la emisión
metabólica de CO2 pone de manifiesto la actividad microbiana del suelo. A
nivel general, de los suelos analizados, aquellos con mayor antigüedad de
exposición al glifosato presentaron los valores mas bajos de RM, agravándose
este efecto cuando los cultivos de cobertura son tolerantes al herbicida.
Palabras Clave: suelo, resiliencia, respiración, glifosato, indicador de calidad.
1 Introducción
Usados de manera indistinta, la salud o calidad de un suelo, se definen como la
habilidad del mismo de funcionar y tener rendimientos de acuerdo a su potencial aún
contemplando los cambios en el tiempo dados por el uso y manejo humano. La
demanda de recursos de la agricultura, asociada con el aumento de la población
mundial, hace que se someta gradualmente al suelo a técnicas que le imponen un
mayor estrés químico, físico y biológico. La agricultura modifica así el
funcionamiento natural del suelo por la alteración de los ciclos de nutrientes, la
disminución del retorno de materia orgánica y el continuo estrés físico que le imponen
los laboreos, amenazando la capacidad de mantener normales sus funciones y
propiedades vitales [1].
La pérdida de resiliencia o tolerancia al estrés es un proceso lento e inadvertido de
estimación indirecta que, de no ser corregido, puede llevar a colapsos ecológicos tales
como salinización o enmalezamiento resistente a herbicidas, entre otros [2]. Para
estimar el grado y la forma del cambio de un sistema es necesario el uso de
indicadores [3]. Los más sensibles pero menos utilizados en forma generalizada son
los biológicos [4] y entre ellos se encuentra la respiración microbiana (RM) del suelo.
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Los residuos no oxidados por el metabolismo animal y vegetal terminan siendo
degradados en el suelo por los microorganismos que lo habitan. El suelo “vive,
respira” a través de su biota, encargándose de completar el ciclo de vida al terminar
con la degradación de los compuestos orgánicos transformándolos en dióxido de
carbono (CO2) y agua [1]. Esta producción y liberación de CO2, como resultado de la
actividad biológica del suelo, puede verse alterada tanto por labores agrícolas como
por contaminación, ya que en presencia de productos potencialmente tóxicos pueden
producirse daños en las funciones fisiológicas de los suelos [5].
El objetivo de este trabajo es estimar a través de la respiración microbiana del suelo,
la resiliencia de distintos suelos sujetos a fumigación con glifosato bajo diferentes
laboreos.
2 Materiales y Métodos
2.1 Sitios de Muestreo
El muestreo, realizado en Diciembre de 2010, se llevó a cabo en establecimientos
productivos y no en parcelas experimentales. Los productores a cargo de los campos
realizaron la aplicación de enmiendas, fertilizantes y pesticidas necesarios para
corregir aquellos factores que ponen en riesgo la producción y rentabilidad a lo largo
de los ciclos de producción, confiriéndole a cada suelo diferentes características y
antecedentes de exposición al glifosato.
Fig. 1. Sitios de muestreo ubicados dentro de las regiones agro-económicas: Chaco
Silvoganadero (gris claro) y Umbral al Chaco con Cultivos de Secano Extensivos (gris
oscuro). Los sitios de muestreo (círculos blancos) se denominan con las siglas del nombre del
departamento de la Provincia de Salta del cual proviene cada muestra, Rosario de la Frontera
(RF), San Martín (SM) y Anta (AN).
Se seleccionaron tres sitios de muestreo en la Provincia de Salta en los departamentos:
Rosario de la Frontera (RF), San Martín (SM), y Anta (AN). De acuerdo con la
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clasificación del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria [6], ellos se
encuentran en las regiones agro-económicas: Chaco Silvoganadero y Umbral al
Chaco con Cultivos de Secano Extensivos (Fig. 1). Según la clasificación de
taxonomía de suelos del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos
(USDA), las muestras RF corresponden al orden molisoles, mientras que las de SM y
AN al orden entisoles.
Se seleccionaron en cada sitio parcelas adyacentes con distintos manejos y usos de
suelo (Tabla 1) para probar a campo el efecto de la aplicación de glifosato sobre la
calidad del suelo. Se recolectaron en total 13 muestras de diferentes suelos, 3 de las
mismas pertenecen al mismo suelo en distintos momentos de exposición a glifosato.
Del total, cinco muestras no han sido expuestas al herbicida por fumigación directa.
Tabla 1. Descripción de muestras provenientes de tres sitios de muestreo diferentes: Rosario
de la Frontera (RF), San Martín (SM) y Anta (AN).
Muestra
Cobertura vegetal; manejo agronómico; antecedentes de exposición a glifosato
RF1
RF2
RF3
RF4
Pastizal natural; sin labranza; sin exposición directa
Pastizal natural; sin labranza; 24 h después de la primera aplicación de glifosato
Pastizal natural; sin labranza; 1 mes después de la segunda aplicación de glifosato
Monocultivo de maíz (Zea mays L.); 5 años de siembra directa y exposición
continua
Secuencia de cultivo de poroto (Phaseolus vulgaris) y garbanzo (Cicer arietinum
L.); 5 años de siembra directa y exposición continua
Pastura (Gatton panic) en pie; 5 años de labranza mínima (arado de cincel), sin
exposición directa
Pastura (Gatton panic) arada e incorporada al suelo; 5 años de labranza mínima
(arado de cincel), sin exposición directa
Monocultivo de poroto (Phaseolus vulgaris); 6 años de siembra directa y
exposición continua
Monocultivo de soja (Glycine max); 15 años de siembra directa y exposición
continua
Pastura (Gatton panic) en pie; 2 años de labranza mínima (arado de cincel), sin
exposición directa
Pastura (Gatton panic) arada e incorporada al suelo; 2 años de labranza mínima
(arado de cincel), sin exposición directa
Secuencia de cultivo de soja (Glycine max) y Trigo (Triticum aestivum) con
rotación de Girasol (Helianthus annuus); 2 años de siembra directa y exposición
continua
Secuencia de cultivo de soja (Glycine max) y Trigo (Triticum aestivum); 2 años de
siembra directa y exposición continua
RF5
SM1
SM2
SM3
SM4
AN1
AN2
AN3
AN4
2.2 Muestreo y Determinación de Respiración Edáfica
Tanto la extracción como el procesamiento de las muestras se hizo de acuerdo a las
pautas establecidas por normas de estandarización de control de calidad del suelo ISO
10.381 [7]. Brevemente, se recolectaron 5 sub-muestras por parcela siguiendo un
patrón de muestreo en zig-zag, con una profundidad de muestreo de 0-20 cm. Las
sub-muestras se mezclaron en el campo muestreado sobre una lámina plástica de 2 m2
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para conformar la muestra compuesta de suelo. Luego del mezclado y cuarteo
apropiado, las muestras se embolsaron y etiquetaron in situ para ser transportadas
refrigeradas hasta el laboratorio. Una vez allí fueron secadas a temperatura ambiente,
tamizadas con malla ASTM 10 (diámetro de abertura de 2 mm), envasadas en doble
bolsa negra, cerradas asegurando el intercambio gaseoso, y almacenadas a 4 °C hasta
su uso [7].
En el Laboratorio de Agua y Suelo del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
(Estación Experimental Cerrillos, Provincia de Salta) se llevaron a cabo
determinaciones de textura (Arena % : Limo % : Arcilla %) mediante el método del
hidrómetro de Bouyoucos [8], estabilidad de los agregados del suelo (EAS) mediante
el método de los microtamices, reacción del suelo (pH) por potenciometría en
suspensión 1:2,5 (suelo:agua) y materia orgánica (MO) con el método de WalkleyBlack [9].
En el Laboratorio de Aguas y Suelos del Instituto de Investigaciones para la Industria
Química (UNSa-CONICET) se realizaron la cuantificación de aerobios mesófilos
totales (AMT, expresado como UFC / g suelo) mediante siembra y recuento de
diluciones seriadas en placa en Agar Plate Count (Britania), y la determinación de
respiración microbiana del suelo (RM, expresada como μg C-CO2 / g de suelo) por el
método de captura de CO2 [10]. Éste método se basa en la estimación de CO2
desprendido durante la incubación del suelo en un sistema cerrado. El CO 2 es
atrapado en una solución de NaOH que es posteriormente valorada con HCl.
2.3 Análisis Estadístico de los Datos
El análisis estadístico de los datos se realizó con el paquete estadístico INFOSTAT
[11]. Se agruparon los datos según sitio: RF, SM, AN; tipo de cultivo: con tolerancia a
glifosato (CT), sin tolerancia (ST), y antecedente de exposición del suelo al
herbicida: con glifosato (CG), sin glifosato (SG). Además de las variables
cuantitativas determinadas en el apartado 2.2, para ponderar su relación con la
respiración y el uso del suelo, se consideraron variables categóricas (Tabla 2)
asociadas a las diferentes prácticas agrícolas.
Tabla 2. Variables categóricas asociadas a las prácticas culturales aplicadas en los sitios
muestreados RF, SM y AN. La dirección del cambio considerada para asignar valores
numéricos a las categorías fue de menor a mayor perturbación sobre el sistema suelo.
Variable
Definición
Nivel de perturbación de cada categoría
EXP
Exposición por fumigación directa
Nula < Corto plazo < Largo Plazo
TL
TCV
Tipo de labranza
Nula < Siembra Directa < Labranza Mínima
Tolerancia de la cobertura vegetal Desconocida < Sensible < Tolerante
al glifosato
Los datos fueron estandarizados para que cada variable contribuya de manera
equivalente a la media, reduciendo la distorsión causada por la diferencia de escala
numérica entre las mismas. Mediante análisis de correlación se estimó la relación
entre variables, seleccionándose aquellos coeficientes de correlación de Pearson (r) y
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Spearman (rs) estadísticamente significativos (p ≤ 0,05). Las correlaciones se
clasificaron como moderadas (r o rs entre 0,50 y 0,74), fuertes (r o rs entre 0,75 y
0,89); y muy fuertes (r o rs entre 0,90 y 0,99). Para establecer diferencias entre
muestras se realizó un análisis de varianza no paramétrico de Kruskal–Wallis con las
variables cuantitativas. Luego la similitud entre muestras se analizó con todas la
variables mediante un análisis de conglomerados jerárquico.
3 Resultados y Discusión
Si bien la correlación no necesariamente implica una relación causal, una muy fuerte
correlación inversa entre TCV y EAS (Tabla 3) sugiere que el cultivo de aquellos
eventos transgénicos resistentes al glifosato disminuye la estabilidad de los agregados
del suelo. La cantidad de microorganismos presentes (AMT) se relaciona
directamente con la EAS, así podría explicarse la reducción de estabilidad por una
disminución de biomasa microbiana. La causa de ésta reducción podría ser efecto de
una mayor exposición del suelo al glifosato, ya que las prácticas culturales asociadas
al cultivo de especies tolerantes permiten un prolongado tiempo de exposición.
Se manifiesta un aumento de la RM en los suelos al aumentar la EAS y el contenido
de MO (Tabla 3). Una estructura más estable favorece el libre movimiento de los
fluidos en el suelo, a través de micro y macro poros, y un mayor contenido de MO se
constituye en un buen suministro de nutrientes y energía. Así, el aumento de RM
puede ser producto de la combinación de un mejor acceso al oxígeno y a los
nutrientes necesarios para el metabolismo microbiano.
A medida que aumenta el tiempo de exposición y el nivel de daño potencial de los
distintos laboreos (TL), se produce un deterioro de las propiedades físicas del suelo,
incremento de acidez, disminución del retorno de materia orgánica al suelo y se
manifiesta también una disminución en la actividad biológica del suelo (Tabla 3).
Tabla 3. Coeficientes de correlación de Pearson r (diagonal inferior) y de Spearman rs
(diagonal superior) estadísticamente significativos (p ≤ 0,05) entre las variables del suelo: a%
(porcentaje de arcilla), EAS (estabilidad de los agregados), pH, MO (materia orgánica), RM
(respiración microbiana), AMT (aerobios mesófilos totales), EXP (antecedentes de exposición
al glifosato), TL (tipo de labranza), TCV (tolerancia de la cobertura vegetal al glifosato). Los
coeficientes r en cursiva, describen una relación lineal, mientras que los rs en cursiva describen
una relación monotónica.
%a
%a
EAS
pH
MO
RM
AMT
EXP
TL
TCV
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EAS
pH
-0,81
MO
0,57
0,87
RM
AMT
EXP
TL
TCV
0,71
0,66
-0,66
-0,77
-0,90
0,79
0,64
-0,62
-0,84
0,76
-0,57
0,59
0,78
-0,72
0,81
0,71
0,76
0,57
0,70
-0,61
-0,74
-0,86
-0,57
-0,60
-0,85
-0,55
-0,56
0,76
0,57
0,77
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Respiración Microbiana Promedio del Suelo
RM (μg C-CO2 / g suelo)
4000
3500
e
de
e
cde
bcde
3000
bcde
abcde
2500
abcd
abcd
2000
1500
abc
ab
a
a
1000
500
0
RF1 RF2 RF3 RF4 RF5 SM1 SM2 SM3 SM4 AN1 AN2 AN3 AN4
Muestras
Fig. 2. Análisis de varianza de Kruskal-Wallis entre muestras (eje x) usando la variable RM
(eje y). Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p ≤ 0,05). Las
muestras presentan diferentes tratamientos respecto a antecedentes de exposición a glifosato y
tolerancia al herbicida de la cobertura vegetal: sin exposición directa (blanco), con exposición
por fumigación (gris), con cultivos tolerantes (borde discontinuo), y con cultivos no tolerantes
(borde continuo).
RM (μg C-CO2 / g suelo)
Respiración Microbiana Promedio del Suelo
5000
4000
CT
5000
ST
4000
Bb Aa
Aa
3000
2000
Aa
Ab
Ab
1000
CG
Ba
Aa
3000
SG
Aa
Aa
Aa
2000
Ab
1000
0
0
RF
SM
AN
RF
SM
AN
Fig. 3. Análisis de varianza de Kruskal-Wallis entre tratamientos CT vs. ST (izquierda) y CG
vs. SG (derecha) entre y dentro de cada sitio. Letras mayúsculas diferentes indican diferencias
significativas entre los tratamientos entre los tres sitios; letras minúsculas diferentes indican
diferencias significativas entre tratamientos dentro de cada sitio. Respiración microbiana
promedio ± desvío estándar (eje y) de los distintos sitios de estudio (eje x).
Los suelos con mayor tiempo de exposición presentaron los valores más bajos de RM,
excepto RF4 y SM3. Ambos manifestaron características especiales, el primero por
diferenciarse del resto de los suelos con exposición prolongada a glifosato al presentar
uno de los mayores valores de RM y el segundo por presentar caracteres comunes con
todos los suelos analizados (Fig. 2).
No se observan diferencias significativas entre sitios cuando los cultivos de cobertura
no se encuentran genéticamente modificados para ser tolerantes al glifosato (ST) ni
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cuando no han sido expuestos al herbicida (SG). Al contrario, cuando los tratamientos
promueven el uso del herbicida se observa que el sitio RF se diferencia de los otros
(Fig. 3). Esto junto a la diferenciación de grupos del análisis de conglomerados (Fig.
4) podría indicar una mayor resistencia al estrés por parte del sitio RF.
Dentro de cada sitio, la respuesta biológica del suelo reflejada por la RM es distinta
según el tipo de cobertura (Fig. 3), siendo en la mayoría de los sitios menor la
actividad biológica en aquellos suelos con cobertura vegetal tolerante al glifosato.
Si bien no se ven diferencias significativas dentro de cada sitio, entre suelos con y sin
aplicación de glifosato, en la mayoría de los sitios, es posible observar que en
aquellos suelos sin antecedentes de exposición directa al herbicida, la actividad
biológica es mayor que en aquellos que si han sido expuestos (Fig. 3).
Análisis de Conglomerados
SM3
AN2
SM2
AN4
AN3
SM4
RF5
AN1
SM1
RF3
RF4
RF2
RF1
0.00
0.44
0.88
1.33
1.77
Fig. 4. Dendrograma de similitudes entre muestras a partir del análisis de conglomerados
jerárquico (método de encadenamiento promedio (Average Linkage) y distancia Euclidea),
coeficiente de correlación cofenética 0,762. Dos conglomerados principales agrupan las
muestras de acuerdo a su capacidad de recuperación ante las perturbaciones: de mayor
resiliencia (línea doble) y menor resiliencia (línea simple). El conglomerado de menor
resiliencia se subdivide en dos grupos de acuerdo a su magnitud: de mediana resiliencia (línea
punteada) y de baja resiliencia (línea discontinua).
Al agrupar los suelos de acuerdo a su similitud (Fig. 4) es evidente que el sitio RF
tiene una mejor capacidad de resistir al estrés causado tanto por actividades de
labranza, como por la aplicación de agroquímicos. Se encuentran en este
conglomerado también los suelos SM1 y AN1, representantes control de sus
respectivos sitios por no haber sido expuestos al herbicida glifosato. Esto se ve
respaldado por la inclusión en éste grupo de RF1, suelo control prístino, que no ha
sido sujeto a modificaciones o perturbaciones causadas por labranzas o exposición al
herbicida, manteniendo su capacidad natural de restituir el sistema ante alguna
perturbación externa. La combinación de labranzas intensas y el tipo de cultivo,
causan la reducción de resiliencia en los suelos del segundo conglomerado. A su vez,
éste último se subdivide en dos subgrupos, donde las causas de la reducción de
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resiliencia podrían ser diferenciales, siendo en un caso efecto de la labranza
(resiliencia media), y en otro el tipo de cultivo de cobertura (baja resiliencia), que
cuando es tolerante al glifosato permite una mayor exposición del suelo al herbicida
(Fig. 4). Se aprecia que el efecto negativo de la labranza sobre la actividad biológica
es de menor magnitud que el causado por la exposición a largo plazo del herbicida.
4 Conclusiones
Tanto el tipo de labranza como el tipo de cultivo tienen efectos diferenciales sobre la
actividad biológica del suelo. Esto puede traducirse en una reducción en la resiliencia
del suelo, especialmente cuando los manejos agrícolas promueven el uso prolongado
de glifosato. Esta modificación del suelo, producto de la actividad humana no debe
ser subestimada, ya que se observan efectos negativos pronunciados aún en suelos con
antecedentes de labranza y exposición a glifosato no mayores a 2 años de antigüedad.
El análisis y monitoreo de las causas que disminuyen la calidad y capacidad de
regeneración edáfica permiten realizar manejos agrícolas para mitigar los impactos
negativos que pueden llevar a la degradación de los suelos.
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versión 2012. Grupo InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. URL
http://www.infostat.com.ar
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Cap 9: Forestal, Agronomía y Alimentos
Calidad microbiológica de un ovoproducto mejorado
tecnológicamente
Gustavo Castillo1, Sandra Giunta1, M. Silvina Zutara1, Sandra Sanchez Catorceno1
y Claudia Valdiviezo1
1
Facultad de Ingenieria, Universidad Nacional de Jujuy, Italo Palanca Nº 10,
S. S. de Jujuy, Pcia. de Jujuy, Argentina
[email protected]
Resumen. El objetivo de este trabajo fue determinar la calidad microbiológica
de un producto alimenticio (huevo)
modificado tecnológicamente. La
modificación tecnológica consistió en un cambio físico (liofilizado) y otro
químico (enriquecimiento en ácidos grasos omega 3). Se comparó con datos
microbiológicos obtenidos de muestras de huevos frescos destinados al
consumo directo en San Salvador de Jujuy y con datos de huevos frescos a
horas de la puesta. La carga microbiana total de los liofilizados de huevos
enriquecidos y de los huevos recién puestos obtenida fue, en ambos casos, del
orden de 10º ufc/gr de muestra. Sin embargo para las muestras de huevos
frescos destinados al consumo directo fue del orden 10 4 ufc/gr. Para todas las
muestras analizadas, los ensayos de presencia de salmonella fueron negativos.
Estos resultados muestran que la calidad microbiológica del ovoproducto
modificado tecnológicamente es superior a la de los huevos frescos que se
comercializan para consumo directo.
Palabras Clave: omega3, huevos, ovoproducto, calidad microbiológica.
1 Introducción
La producción de huevos en la provincia de Jujuy se realiza en granjas de ponedoras,
en las que se cumplen las etapas de cría, recría y alimentación de las gallinas en
producción y la recolección de huevos. Dicha producción posee básicamente dos
finalidades: una de ellas es el consumo directo del huevo (huevos frescos) y la otra es
la industrialización del mismo dando como resultado lo que se conoce como
ovoproducto [1]. El gran aumento en la demanda productiva y la gran competencia
para mantenerse dentro del mercado avícola, obliga a las empresas productoras de
huevos a cumplir con altos estándares productivos tanto en calidad como en cantidad.
Dichos estándares se deben alcanzar cumpliendo todos los reglamentos sanitarios, los
cuales deben ser fiscalizados por entidades estatales para asegurar un producto inocuo
para el consumidor y así evitar enfermedades del tipo alimentarias en la población [2].
Es muy difícil tener un control sanitario estricto de todos los alimentos de origen
animal y sus derivados que son comercializados en ferias o mercados locales con el
consiguiente riesgo para la salud de las personas por su dudosa calidad
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microbiológica [3]. El huevo y los ovoproductos tienen una íntima relación con la
salmonelosis, una de las infecciones alimentarias de mayor importancia a nivel
mundial y es provocada por una bacteria que se encuentra de forma natural en el
intestino de humanos y animales, siendo las heces de los mismos un foco de
contaminación de los alimentos y del agua.
Es importante señalar que nuestro grupo de trabajo, en investigaciones anteriores [4],
ha logrado un producto tecnológicamente modificado mediante el uso de aceite de
pescado como fuente de omega 3 en la obtención de huevos y ovoproductos con valor
nutracéutico a través del enriquecimiento de la dieta de las aves con aceite de
pescado. Conocer el estado de situación de riesgo que prevalece en la cadena de
producción y comercialización de productos alimenticios de origen animal y del
correspondiente producto tecnológicamente modificado es valioso en lo que respecta
a las garantías higiénicas Sanitarias de los Productos, Subproductos y Derivados de
Origen Animal en el mercado local y brindará información actualizada, la cual
servirá de apoyo a productores de alimentos de origen animal y a instituciones de
control en la implementación de programas de control microbiológico.
Este trabajo propone evaluar la calidad microbiológica de productos alimenticios
modificados tecnológicamente, tales como huevos y ovoproductos, mediante
determinación de la carga microbiana total, presencia de microorganismos
indicadores (bacterias coliformes) y bacterias del género Salmonella. Esta
información será de gran importancia para las instituciones Municipales, Provinciales
y Nacionales, como Senasa, Dirección de Seguridad Alimentaria, Dirección
Provincial de Control Agropecuario, Industrial y Comercial, cuyas actividades están
basadas en el cumplimiento de las normativas básicas que regulan las condiciones de
comercialización y producción. Y así también colaborar con el cumplimiento de leyes
como la Ley Nº 22.375 - Ley Federal Sanitaria de Carnes; Decreto Nº 4238 Reglamento de Inspección de Productos, subproductos y Derivados de Origen
Animal., mediante determinación de la carga microbiana total y presencia de
microorganismos indicadores (bacterias coliformes) y bacterias del género
Salmonella. Por esta razón el objetivo de este trabajo es mostrar las ventajas de usar
un producto modificado tecnológicamente, liofilizados de huevos enriquecidos en
omega3, para minimizar pérdidas económicas en la producción industrial y al mismo
tiempo asegurar la inocuidad del producto.
2 Materiales y Métodos
Las muestras analizadas fueron: Huevos frescos a horas de la puesta, huevos
enriquecidos con omega3 y posteriormente liofilizados y huevos frescos destinados al
consumo directo (recolectados en el mercado de basto de nuestra ciudad).
Los huevos destinados a consumo directo no fueron cascados sino que la muestra se
tomó de la superficie total del huevo procediendo de la siguiente manera: a cada
huevo, se lo sumergió en 12O ml de agua peptonada dentro de una bolsa plástica; con
una agitación mecánica por un minuto con un reposo de 30 minutos, realizándose 3
veces por muestra con un reposo total de 1 hora, para permitir alternadamente la
solubilización del particulado adherido a la superficie de la cáscara y la remoción del
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mismo mediante las turbulencias de la agitación. Posteriormente, de la solución
resultante en cada bolsa se extrajo 25 ml de muestra para la determinación de
Salmonella sp. y 2 ml para la determinación de la carga microbiana total como se
describe a continuación.
La determinación de la carga microbiana total se realizó mediante recuento en placa
de bacterias heterótrofas mesófilas aeróbias (BHMA) en agar nutritivo. Para la
enumeración de coliformes se usó la enumeración selectiva en agar y los resultados
presuntivos de estas pruebas fueron confirmados con métodos aprobados dirigidos al
aislamiento e identificación de un microorganismo coliforme. La metodología
empleada para la determinación de presencia de Salmonella fue la de aislamiento
(FDA/BAM con modificaciones). La preparación de las muestras se efectuó como se
indica en la Fig. 1.
Fig. 1. Preparación de las muestras para análisis microbiológico.
Determinación de la carga microbiana total. Se realizó por siembra por vertido en
placa: se colocó 1 ml de cada una de las diluciones, por duplicado, en cajas de petri
estériles (previamente rotuladas con la dilución correspondiente) e inmediatamente se
vertió 10 a 15 ml de agar nutritivo estéril fundido y enfriado a 44°C, como se muestra
en el diagrama a continuación (Fig. 2). Luego se procedió a homogeneizar la mezcla
de agar nutritivo fundido – dilución con suaves movimientos de vaivén y
rotación.Una vez homogeneizado el medio con las respectivas diluciones se dejó
enfriar. Se Incubó por 48 horas a 29-31°C. Los resultados se reportaron como UFC
por gramo de muestra.
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Siembra por vertido en placa
A incubación
Colonias
superficiales
Colonias
bajo
superficie
Fig. 2. Esquema de la determinación de BHMA.
Enumeración selectiva de coliformes. Este análisis se realizó en muestras
preparadas con huevos recién puestos y con los liofilizados de huevo enriquecido. Se
colocó 1 ml de cada una de las diluciones, por duplicado en cajas de petri estériles y
debidamente rotuladas con la dilución correspondiente, e inmediatamente se vertió 10
a 15 ml de agar bilis glucosa lactosa rojo neutro violeta cristal (VRBA) fundido y
enfriado a 44°C, e incubó a 35-37°C durante 24 horas. Se siguió el mismo esquema
utilizado para la determinación de aerobios totales teniendo en cuenta que para la
enumeración de coliformes se utiliza el medio selectivo correspondiente. Transcurrido
el tiempo de incubación se contaron las colonias color púrpura eligiendo las cajas
petri contenian entre 30 y 300 colonias. Se informó: UFC/grs = N° de colonias x
(1/Dil.) x 1ml. Para confirmar que las colonias son de microorganismos coliformes, se
eligieron al menos 10 colonias representativas y se transfirieron cada una a un tubo de
caldo con verde brillante y bilis (BGBLB) y se incubó a 35°C. Se examinó a las 24 y
48 h por producción de gas. Se reportó UFC por gramo de muestra preparada.
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Aislamiento e identificación de Salmonella. Se efectuó siguiendo el esquema
mostrado en la Fig. 3.
Pesar 25 gr. de muestra
Agregar 25 ml. de caldo lactosado
Incubar a 35 ± 2°C por 24 ± 2hs.
1ml de caldo lactosado en 10ml
de caldo selenito
1ml de caldo lactosado en 10ml
de caldo tetrationato
Incubar a 35 ± 2°C por 24 ± 2hs.
Rayar en agar XLD
Rayar en agar Hecktoen
Rayar en agar Bismuto
Colonias típicas de salmonella
Pruebas Bioquímicas
LIA
TSI
INDOL
UREA
API 20-E
Identificación de la bacteria
Pruebas serológica para confirmar
Aglutinación con suero
Reporte de resultados
positivos o negativos en
25 gramos de muestra
Fig. 3. Esquema de determinación Salmonella.
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3. Resultados y discusión.
Determinación de la carga microbiana total. La carga microbiana total de los
liofilizados de huevo y de los huevos recién puestos fue en cada caso del orden de 10º
ufc/gr de muestra. Sin embargo para las muestras de la superficie de huevos frescos
destinados al consumo directo fue del orden de 104 ufc/gr de muestra como se observa
en la Tabla 1. La Tabla 2 muestra valores de referencia: límites establecidos para el
contenido de microorganismos en ovoproductos en USA.
Tabla 1. Recuento de bacterias heterótrofas mesófilas aerobias en huevos para consumo directo
(M1).
Tabla 2. Límites establecidos por la USDA (United States Departamento of Agriculture) para
huevo líquido, refrigerado o deshidratado.
Los resultados obtenidos para la carga microbiana total (aerobios totales)
correspondientes a la superficie de huevos destinados al consumo directo (Tabla 1)
están reportados en UFC por huevo y no por gramo de huevo, como están reportados
los valores de referencia en la Tabla 2. Dicho valor experimental se convertiría en un
valor mucho menor al dividirse por el peso del huevo (~60g.). Este valor seria
representativo de la carga microbiana que potencialmente podría pasar al huevo al
cascarlo sin limpiar la cáscara; si este fuera el caso la posible contaminación sería
inferior al valor de referencia (Tabla 2).
Recuento de Coliformes. El recuento en placa de coliformes en las muestras de
huevos frescos a horas de la puesta y huevos enriquecidos con omega3 y
posteriormente liofilizados, fue en ambos casos del orden de 100ufc/gr de muestra.
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Aislamiento e identificación de Salmonella.
Los ensayos de presencia Salmonella en los tres tipos de productos analizados, huevos
frescos a horas de la puesta, huevos enriquecidos con omega3 y posteriormente
liofilizados y superficie de huevos frescos destinados al consumo directo, fueron
negativos.
Desde el punto de vista microbiológico, es importante tener en cuenta que los huevos
recién puestos (provenientes de aves sanas) son estériles, lo que es consistente con los
resultados aquí presentados, sin embargo la cáscara se contamina rápidamente en los
nidos, durante el transporte y la manipulación del producto luego de la puesta. La
presencia de microorganismos aerobios en la superficie de los huevos contribuye a la
reducción de la vida útil o Shelf life del producto alimenticio (huevo), ya que las
condiciones del medio ambiente, tales como temperatura y humedad de
almacenamiento, pueden favorecer las condiciones para que se produzca la
transferencia de microorganismos al interior del huevo a través de la cáscara,
afectando algunas características internas del huevo al permitir el pasaje de los
microorganismos al interior del mismo. Otros cambios debido a las condiciones
ambientales incluyen pérdida de agua y de dióxido de carbono con el subsiguiente
aumento de pH en el interior del huevo favoreciendo el desarrollo de
microorganismos afectando así la calidad interna del huevo disponible para consumo
directo.
4. Conclusiones.
El producto modificado tecnológicamente (huevo liofilizado y enriquecido con omega
3) tiene una calidad microbiológica superior que el producto alimenticio sin modificar
que está disponible en el comercio al consumidor (huevos destinados al consumo
directo). A medida que aumenta el tiempo de permanencia del producto (huevo) en el
comercio aumenta la posibilidad de que los distintos microorganismos presentes en el
medio ambiente o presentes en la superficie de los huevos como producto de la
normal manipulación lleguen al interior del huevo haciendo al producto indeseable
para el consumidor o inutilizable por la industria alimenticia, ocasionando la
subsiguiente pérdida económica. Sin embargo esta situación no se da con el producto
alimenticio modificado tecnológicamente (huevo liofilizado y enriquecido con omega
3). Por lo tanto el uso de huevos liofilizados se presenta como una mejor alternativa al
uso de huevos frescos proveniente del mercado tanto para uso en la industria
alimenticia como para el consumidor directo. Aquí tenemos además de un producto
de mayor calidad microbiológica, un producto de valor agregado, ya que el huevo esta
enriquecido en omega3 y posteriormente liofilizado. Los resultados aquí obtenidos
muestran que la calidad microbiológica del ovoproducto modificado
tecnológicamente, por liofilización y enriquecimiento en ácidos grasos omega3 es
superior que la de los huevos frescos que se comercializan para consumo directo o
para su industrialización.
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Agradecimientos. Los autores de este trabajo desean agradecer a la Agencia
Nacional de Promoción Científica y Tecnológica (ANCyT) del Ministerio de Ciencia,
Tecnología e Innovación Productiva de la Nación cuyo financiamiento hizo posible la
realización de este trabajo.
5. Referencias
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Facultades de Ingenieria del NOA 27 y 28 de septiembre. ISSN 1853-7871.
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Análisis de lombricompuestos a partir de Eisenia andrei
en diferentes sustratos
Sandra A. Giunta1, Haydée S. Jáuregui1, Jorge R. Escalante1, Liliana B. Cruz1 y
Rebeca I. Ponce1
1
Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Jujuy, Jujuy.
[email protected]
Resumen.
Es importante evaluar diferentes sustratos que estén disponibles en cada región,
ya que es factible obtener lombricomposta de una gran variedad de materiales
orgánicos. Se llevó a cabo un ensayo con diferentes sustratos como alimento de
lombriz roja californiana Eiseinia andrei con el fin de evaluar cuál de los
diferentes sustratos ofrecía un mejor producto (lombricompuesto) final y a la
vez se pretendió obtener una forma fácil de determinar cuando el
lombricompuesto estaba listo para ser utilizado. El trabajo se realizó en
Huacalera, Quebrada de Humahuaca, Jujuy y en el laboratorio BIOLAB de la
Facultad de Ingeniería de la UNJu. Los resultados obtenidos mostraron que los
sustratos no muestran diferencia entre ellos en cuanto a la calidad del producto
final pero si evidencian una gran influencia sobre el comportamiento y la
supervivencia de las lombrices, ya que algunos de estos sustratos afectan el
normal desarrollo de las mismas, especialmente en la reproducción.
Palabras Clave: Eisenia andrei, lombricomposta, estiércoles
1 Introducción
La lombricultura es una biotecnología que utiliza una especie domesticada de lombriz
como una herramienta de trabajo, recicla todo tipo de materia orgánica obteniendo
como resultado humus, carne y harina de lombriz (SEGADE, 2006). Es una técnica
simple, racional y económica que permite aprovechar los desechos orgánicos,
mediante la crianza intensiva de lombrices, capaces de transformar estos en humus y
en una fuente valiosa de proteína (Acosta y Brand, 1992). En un programa de
lombricultura se debe tener claro que el desarrollo de las mismas requiere atender dos
etapas en el tratamiento de la materia orgánica: una de compostaje natural, sin
intervención de lombrices y otra; de lombricompostaje, que se inicia tras introducir
lombrices en la materia orgánica compostada naturalmente (Schuldt, 2004). El
lombricompostaje consiste en combinar la digestión aeróbica y la transformación de
los materiales orgánicos mediante la acción de las lombrices composteadoras. El
producto final de este proceso es conocido como lombricomposta o humus de
lombriz. Es un sustrato estable, uniforme, con una excelente estructura física,
porosidad, aireación, drenaje, contenido nutrimental y capacidad de retención de
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humedad (Lara y Quintero, 2006). La calidad del abono (humus) a obtener se
relaciona directamente con la selección (tipo) de materia orgánica, su estado,
acondicionamiento y tratamiento. Una elección inadecuada nos proporcionará un
alimento que las lombrices podrán mejorar, pero sin llegar al optimo (Schuldt, 2004).
El lombricompuesto es un fertilizante orgánico, biorregulador y corrector del suelo
cuya característica fundamental es la bioestabilidad, pues no da lugar a fermentación
o putrefacción. Su elevada solubilización, debido a la composición enzimática y
bacteriana, proporciona una rápida asimilación por las raíces de las plantas
(SEGADE, 2006). El lombricompuesto contiene cuatro veces más nitrógeno,
veinticinco veces más fósforo, y dos veces y media más potasio que el mismo peso
del estiércol de bovino (Sanchez, 2008). El humus de lombriz es un fertilizante de
primer orden, protege al suelo de la erosión, siendo un mejorador de las características
físico-químicas del suelo, de su estructura (haciéndola más permeable al agua y al
aire), aumentando la retención hídrica, regulando el incremento y la actividad de los
nitritos del suelo, y la capacidad de almacenar y liberar los nutrientes requeridos por
las plantas de forma equilibrada (nitrógeno, fósforo, potasio, azufre y boro)
(Fernández y Hernández, 2006). Sin embargo, un alto porcentaje de los componentes
químicos del humus son proporcionados, no por el proceso digestivo de las lombrices,
sino por la actividad microbiana que se lleva a cabo durante el periodo de reposo que
éste tiene dentro del lecho. Lo anterior se puede presentar por el tipo de sustrato que
sirve de alimento a las lombrices o también porque no existe claridad sobre el tiempo
que se necesita para que este producto se encuentre lo suficientemente “maduro” para
ser utilizado. Los objetivos de este trabajo es analizar las características físico
químicas de lombricompuestos obtenidos de diferentes sustratos utilizados como
alimento de Eisenia andrei.
2 Metodología
El presente trabajo se realizó de febrero a abril de 2013 en las instalaciones de una
granja ubicada en la localidad de Huacalera, Quebrada de Humahuaca y en el
Laboratorio BIOLAB de la Facultad de Ingeniería, UNJu. En la Quebrada de
Humahuaca abundan subproductos que pueden ser potencialmente utilizados como
sustratos para la elaboración de lombricomposta. La lombriz utilizada fue Eisenia
andrei, ya que ésta digiere cualquier tipo de materia orgánica y resiste cambios
bruscos de temperatura y de pH. Se evaluaron como sustrato alimenticio de la
lombriz, estiércoles de llamas y ovejas de la zona. Cada sustrato fue colocado en cajas
de 40 x 30 x 15 cm. Los sustratos fueron regados diariamente durante las dos
primeras semanas con el fin de mantener las camas húmedas para estabilizar el pH,
remover el material soluble (Mitchell, 1997) y sembrar las lombrices en cada una de
ellas. Se revolvió el sustrato para que el lavado fuera homogéneo. A los 30 días de
comenzado el ensayo se sembraron 100 lombrices en cada sustrato. Los sustratos
orgánicos utilizados como tratamientos fueron:
- T1: Estiércol de llamas (alimentadas con pastura natural) pH 7,8 - 30 días de
compostado + suelo.
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- T2: Estiércol de llamas (alimentadas con pastura natural) pH 7,8 - 30 días de
compostado + suelo + rastrojo de maíz.
- T3: Estiércol de ovejas (alimentadas con pastura natural y alfalfa) pH 8,25 - 30días
de compostaje + suelo
- T4: Estiércol de ovejas (alimentadas con pastura natural y alfalfa) pH 8,25 - 30días
de compostaje + suelo+ rastrojo de maíz.
Al momento de seleccionar los individuos, se tomó en cuenta el tamaño y la presencia
de la estructura o anillo clitelar desarrollada y visible, la cual es indicativo de su
capacidad reproductiva. A partir de ese momento se redujo el nivel del riego al
sustrato por cama y se cubrió con una malla de invernadero al 80% de sombra. Una
vez estabilizados y humedecidos los sustratos, se analizaron para evaluar el pH y la
temperatura, cada 6 días y por el tiempo que duró el ensayo. A los 60 días se
evaluaron los siguientes en los lombricompuestos obtenidos: humedad, cenizas, pH,
peso seco, materia seca inicial (MSI), materia seca final (MSF), cenizas, materia
orgánica, nitrógeno total, fósforo total, potasio total, sodio total, calcio total, magnesio
total y conductividad eléctrica. Además se evaluó el peso de las lombrices al inicio y
al final del ensayo y el número de huevos a los 60 días. Los tratamientos se ensayaron
por triplicado. Se realizaron los análisis de la varianza y prueba de Tukey HSD (p<
0,05) para la comparación de los promedios. Las diferencias entre los promedios se
determinaron por medio de la Prueba de Rangos Múltiples de Duncan al 5% de
probabilidad.
3. Resultados y Discusión
3.1 pH
En la Figura 1, se muestran las mediciones obtenidas durante el periodo del ensayo.
Figura 1. Valores obtenidos de pH de sustratos de origen animal durante 60 días
Legall (2002), mencionan que el estiércol maduro es el sustrato adecuado para la
crianza de lombrices, ya que presenta condiciones óptimas de pH (7,0 a 8,0), aunque a
veces sea necesario agregar agua para estabilizar la humedad y la temperatura,
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condiciones que se obtuvieron con los riegos diarios durante una semana. Los valores
de pH durante el tratamiento tuvieron un comportamiento irregular con relación al
tiempo de proceso (Figura 1), observándose un incremento a los 30 días (T1, T2 y
T4). Sin embargo, el pH del T3 tuvo un ligero descenso, tal como lo sugiere Soto
(2003), conforme el proceso de descomposición continua, estos ácidos orgánicos son
descompuestos liberándose bases y altos contenidos de amoniaco que ayudan a elevar
el pH. Según Graefe (1983) se debe a la digestión realizada por bacterias y hongos
que liberan ácidos orgánicos tales como ácido acético, palmítico, esteárico, oleico,
linólico y linolénico. Este parámetro presentó diferencias (p < 0.05) entre los sustratos
ensayados. Al final del ensayo se estabilizaron los valores de pH en los cuatro
tratamientos (entre 8,86 y 8,2). Estos valores de pH son mayores a los señalados como
óptimos para lombricomposta ya que algunos autores señalan como óptimos a valores
de pH entre 6.8-7.2 (Ravera, y De Sanzo, 1999), o a un pH de 7.56 encontrado por
Guadarrama y Taboada (2004). Sin embargo, fueron similares al encontrado por
Gutierrez et al. (2004) en la lombricomposta preparada con estiércol de borrego.
Probablemente el pH del sustrato no es un indicador importante de la madurez o
estabilidad de un lombricompuesto, pero si es determinante para el normal desarrollo
de las lombrices dentro del sustrato. Según, Soto (2003), las lombrices son capaces de
digerir la mayoría de los desechos orgánicos y por la presencia de la glándulas de
Morren, pueden regular un poco el pH del sustrato.
3.2. Temperatura
De igual manera que el pH, la temperatura del sustrato está ligada al desarrollo
normal de las lombrices, y por ende a la calidad del producto final obtenido. Al
respecto no hay mucha claridad al utilizar este parámetro en la calidad final del
producto. Se considera que la conversión más rápida del desecho a lombricomposta se
logra con temperaturas entre 13 y 22°C (Donovan 1981).Una temperatura inadecuada
del sustrato (también humedad, pH, etc.) afecta el desarrollo normal de las lombrices,
el apareamiento y la producción de huevos o capsulas. En la Figura 2, se pueden
observar las temperaturas (°C) obtenidas durante el ensayo.
Figura 2. Valores obtenidos de temperatura (°C) de sustratos de origen animal durante 60 días
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Se determina que la temperatura más baja del sustrato se presenta en el T2. Sin
embargo y en todos los casos, las temperaturas se mantuvieron sin grandes
oscilaciones, obviamente porque estos sustratos fueron previamente compostados
durante 30 días, es decir sus picos de temperatura, ya pasaron en la fase previa de
compostaje. Según Schuldt, (2004), cuando la temperatura del sustrato es de 10 ºC,
las lombrices, siguen reproduciéndose, pero con moras significativas en la eclosión de
cocones que liberaran lombrices recién al cabo de meses. Cuando las temperaturas
están por encima de los 40 ºC las lombrices tienden a fugarse de la cama y
prácticamente no comen, por lo tanto la producción de lombricompuesto disminuye
ostensiblemente (Rodríguez, 2008). Esto no se observó durante este ensayo.
3.3 Comportamiento de las lombrices durante el ensayo
Uno de los factores que determinan si un sustrato está en buenas condiciones para
albergar a las lombrices es el comportamiento de las mismas ante este alimento. En la
Figura 3 se observa una diferencia significativa (p < 0.05) entre los tratamientos en
relación al peso de lombrices. El T4 fue significativamente mejor en la ganancia del
mismo en relación a los T1 y T2, sin embargo presenta diferencias estadísticas con el
T3. En el T4 se observó un consumo del sustrato importante así como una buena
integración de las mismas en el alimento suministrado, lo que se evidencia en el
aumento de peso de las lombrices. Lo anterior corrobora lo analizado durante todo el
ensayo. El peso promedio de lombrices (mg) hace referencia a la cantidad de
lombrices (no en número si no en peso) presentes en cada lecho después de realizado
el ensayo. Se evaluó la ovoposición de las lombrices (Fig. 3) dentro de cada lecho. La
literatura menciona que cuando las lombrices no se encuentran en una situación
favorable, lo primero que dejan de hacer es el acoplamiento y por lo tanto no habrá
postura de cocones. Esta evaluación se realizó al final del ensayo, es decir
aproximadamente 60 días después de iniciado el mismo. El análisis de varianza
mostró alta significancia para las mezclas de sustratos como para los estadios de
lombrices.
Figura 3. Peso promedio (mg) al inicio y final del ensayo y número de cocones o cápsulas
a los 60 días de tratamiento
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Durán y Henríquez (2009), evaluaron el crecimiento, reproducción y adaptación de la
lombriz E. foetida en 5 sustratos orgánicos: estiércol vacuno, broza de café, residuos
de banano, restos de follaje de ornamentales y residuos de origen doméstico, los
cuales fueron precomposteados por 2-3 semanas antes de colocar las lombrices. Para
ello registraron el peso a los 45 y a los 90 días. La reproducción y sobrevivencia al
final del experimento fue diferente en cada uno de los sustratos utilizados y fue el de
broza, el que presentó los mayores valores en la población final y el doméstico el de
los menores; por lo que concluyen que tanto el crecimiento de los individuos como su
tasa de reproducción son influenciados por el tipo de sustrato. En el T1 fue donde se
encontraron un mayor número de cocones (897), lo que indica que las lombrices se
acoplaron con mayor frecuencia. Esto corrobora que las buenas condiciones del
sustrato permite un mejor desarrollo de las lombrices. El T4 con 289 cocones fue el
que le siguió al T1. Los T2 y T3 presentaron un bajo nivel de cocones (80 y 92
respectivamente), lo que significa que definitivamente estos dos sustratos no fueron
los más recomendables para las lombrices.
3.4. Análisis físico-químicos de lombricompuestos
Las muestras de lombricompuestos se tomaron al final del ensayo, después de haber
evacuado la totalidad de las lombrices. Los resultados de los parámetros analizados se
muestran en la Tabla 1.
Tabla 1. Análisis físico-químicos de lombricompuestos obtenidos al final del ensayo.
Parámetro
Unidad
Peso húmedo
g
Muestra 1
(T1)
218,7
Peso seco
g
167,9
65,4
77,8
47,6
Materia seca inicial
(MSI)
Materia seca final
(MSF)
Cenizas
%
76,8
56.7
43,7
32,7
%
98,6
67,2
97,8
45,2
%
74,3
58,6
60,9
56,6
Materia Orgánica
%
25,7
23,2
39,1
35,2
Nitrógeno total
%
1,1
1,72
1,7
2,05
Fósforo total
%
0,57
1,56
0,7
1,52
Potasio total
%
0,87
4,63
0,9
1,72
Sodio total
%
0,09
0,15
0,09
0,14
Calcio total
%
2,77
1,96
3,37
2,32
Magnesio total
%
0,72
1,53
0,89
1,37
7,5
7,07
7,9
7,63
4,7
12,3
5
12,3
pH en pasta
Conductividad
Eléctrica
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mmhos/cm
Muestra 2
(T2)
102
Muestra 3
(T3)
178
Muestra 4
(T4)
93
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El contenido de materia orgánica del humus de lombriz proveniente de estiércol de
llama es bajo comparativamente con el de oveja. Los resultados presentados permiten
establecer la caracterización físico-química de los sustratos a partir de lo cual se
pueden inferir propiedades de interés agronómico tales como el suministro de agua y
aire para las plantas. El grado de maduración de las cuatro muestras es muy similar, es
decir se podrían considerar aptas para utilizarse, esto basándose en la relación C/N.
4. Conclusiones
Las diferentes actividades que se realizaron en el transcurso de este ensayo, permiten
concluir que en el proceso de lombricultura, son más importantes las características
del sustrato empleado como alimento para su supervivencia que las características que
se logren del producto final. Esto se hace evidente al analizar la composición físicoquímica de los lombricompuestos al final del trabajo. El manejo previo con
compostaje de los sustratos permite un mejor desempeño de las lombrices ya que la
temperatura y el pH son más estables. La apariencia física de los sustratos utilizados
es otra de las razones del porque se debe hacer lombricompuestos. El T2 y el T4,
fueron los que presentaron un tipo de granulometría aceptable debido a que las
lombrices lograron pasar a través de su tracto digestivo el alimento suministrado.
Referencias
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3.
4.
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Estudio comparativo: proteínas, cenizas y α-amilasa en
pan de abejas y polen comercial, de la provincia de
Santiago del Estero
José Maidana1, Humberto Herrera1, Mariana Mazzola1, and Rubén Rojas1
1
Centro de Investigaciones Apícolas, Facultad de Agronomía y Agroindustrias, Universidad
Nacional de Santiago del Estero, Avda. Belgrano (S) 1912,
4200 Santiago del Estero, Argentina
[email protected]
Resumen. Este trabajo tiene como objetivo estudiar el contenido de proteínas,
cenizas y α-amilasa en pan de abejas y polen comercial de Santiago del Estero
para conocer sus valores nutricionales y obtener parámetros de referencia que
faciliten la evaluación de su calidad. Se analizaron 40 muestras de pan de abejas
y 40 de polen comercial. La metodología para cuantificar proteínas y cenizas, se
realizó de acuerdo a las exigencias del C.A.A. Para determinar actividad de αamilasa se empleó el método de Schepartz-Subers. En muestras analizadas de
polen comercial y pan de abejas, se obtuvieron los siguientes valores de media
aritmética, desviación estándar y valor mínimo y máximo: cenizas 2,82±0,36
(2,1-3,89%) y 2,5±0,409 (1,67-3,59%); proteínas 19,20±3,19 (11,05-23,70%) y
18,9±2,273 (12,4-24,6%) respectivamente. En la actividad de α-amilasa en
polen comercial, un 30% de las muestras posee valores menores a 10 UA y en
pan de abejas, el 48% registró valores entre 20-29 UA.
Palabras Clave: polen, abeja, pan de abeja, α-amilasa.
1 Introducción
Santiago del Estero, se caracteriza por tener una flora nativa muy rica y variada, libre
de aplicación de plaguicidas y muy apta para la práctica de la apicultura, que permite
la obtención de miel y polen de excelente calidad y en cantidad suficiente. Nuestros
apicultores cosechan polen multifloral con gránulos de diferentes colores y polen
monofloral con gránulos de color uniforme, de quebracho, molle, balda, chilca, tusca,
algarrobo, etc. que se caracterizan por su agradable aspecto, sabor y olor [1].
El polen es el elemento fecundante masculino de las flores y la abeja lo emplea
principalmente como fuente de proteínas para el alimento larval. La abeja recolecta
los microscópicos granos en su visita a cada flor, los mezcla con su saliva para hacer
dos pequeñas esferas que las ubican en las cestillas del par de patas posteriores. En
cada vuelo, la abeja visitará las flores necesarias para completar su carga de acuerdo a
su modalidad de trabajo de alta eficiencia. Su primera premisa será el polen con alto
contenido proteico; desprecia pólenes de bajo valor, aunque abundantes, como el de
pino. Su segunda premisa será economía de energía, por ello en cada vuelo visitará las
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flores más cercanas y de mayor valor nutritivo, sin importar a que especies
pertenezcan. Con su carga completa, la abeja regresa a la colmena y entrega el polen
a las abejas nodrizas que lo utilizarán para alimentar a las crías y el excedente lo
depositarán en las celdillas [2] donde la abeja obrera los comprime con la cabeza,
hasta formar una masa compacta. Siguen otras etapas de prensado, hasta que la celda
se llene en las 2/3 partes [3] y las celdas son operculadas con una capa delgada de
miel [4]. Se dice que también lo mezclan con los ácidos 9-oxo-2-decenoico y 10hidroxi-2-decenoico segregados por las glándulas salivares de estos insectos. Después
de acumulado en los panales y bajo la acción de las sustancias que le agregan las
abejas, así como la de los microorganismos, con temperaturas de 33-35 ºC y elevada
humedad, el polen sufre cambios y se convierte en el pan de abejas (polen ensilado)
[5].
El polen se recoge con trampas caza-polen ubicadas en el ingreso a la colmena
(piquera), a través de la cual pasará la abeja para ingresar a ella. Este polen
recolectado de las trampas, será posteriormente secado, limpiado y luego envasado
para su comercialización [2].
Para determinar el valor del polen como alimento, es importante saber que el polen de
cada especie es diferente y ninguna puede contener el tipo de polen con todas las
características que se le atribuyen a este producto en general. Los pellets de polen
cosechados en una colonia de abejas, pueden ser de diferentes colores, formas y
estructuras en la superficie. La mayoría de los granos de polen tienen una cubierta
exterior muy dura (esporodermis), que es muy difícil o imposible de digerir, sin
embargo, existen poros que permiten la germinación y también la salida o extracción
de las sustancias del interior del grano. El polen es frecuentemente llamado el “único
alimento perfectamente completo”. La composición del polen se modifica de especie
a especie. Los principales componentes son proteínas, azúcares y lípidos; los
componentes minoritarios son enzimas, vitaminas, minerales, aminoácidos,
flavonoides, etc. [1].
Schmidt y Buchmann (1992) comparan la media de proteínas, grasas, minerales y
vitaminas de polen con otros alimentos básicos. El polen es rico en la mayoría de los
ingredientes cuando se compara el peso o el contenido de calorías que poseen los
alimentos tales como carne de res, pollo, frijoles, pan, manzana, repollo y tomates.
Aunque comparable en contenido de proteínas y minerales con el de la carne y los
frijoles, las medias de polen tienen más de diez veces tiamina y riboflavina o varias
veces el contenido de niacina [1].
Las proteínas sencillas y complejas, forman del 20 al 25% del polen como promedio.
Es más rico en proteínas que la mayor parte de los alimentos como la carne, pescado,
huevos, queso, etc. 100 gramos de polen, contiene la misma cantidad de aminoácidos,
que medio kilogramo de carne vacuna. El número total de proteínas no enzimáticas
asciende a cerca de 100; gran parte de la fracción nitrogenada, se encuentra bajo la
forma de aminoácidos. La fracción proteica del polen, contiene una apreciable
cantidad de enzimas (están presentes todo tipo de enzimas) y especialmente la αamilasa, invertasa, fosfatasas, transferasas. También se ha establecido que el pan de
abejas (polen ensilado) contiene α-amilasa, fosfatasa ácida y fosfatasa alcalina [6].
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2 Materiales y métodos
Se analizaron 40 muestras de polen comercial obtenidas al azar de productores locales
y 40 muestras de pan de abejas obtenidas de apiarios de la zona, las cuales fueron
tomadas realizando recortes de panales oscuros de la cámara de cría de la colmena.
Dichas muestras, se almacenaron en frascos con tapa de rosca hermética y luego se
conservaron en refrigeración, colocándose en freezer a –18 ºC hasta la realización de
los análisis.
Se efectuaron determinaciones del contenido de cenizas, nitrógeno total para cálculo
de proteínas y α-amilasa. A continuación, se detallan las metodologías empleadas
para las determinaciones mencionadas. La determinación de minerales o cenizas se
realizó por gravimetría, previa carbonización y calcinación de la muestra en mufla a
550 – 600 ºC, hasta obtener cenizas blancas, sin residuo carbonoso.
La cuantificación de las proteínas o nitrógeno total (N x 6,25), se basa en la
determinación del contenido de nitrógeno por microKjeldahl; este último comprende
dos fases: la primera de digestión, empleando ácido sulfúrico concentrado y peróxido
de hidrogeno al 30%. La segunda es una etapa colorimétrica empleando el reactivo
fosfomolibdico de Nessler. Se determina la absorbancia de la muestra a 460 nm y con
una curva de calibración elaborada con patrones, se calcula el contenido de nitrógeno
de la muestra.
La determinación de la actividad de α-amilasa se basa en que el sustrato, almidón
tamponado, se incuba con la muestra produciéndose la hidrolisis enzimática. Esta se
detiene por el agregado de yodo, que al mismo tiempo produce color con el remanente
de almidón no hidrolizado. La disminución de color respecto de un sustrato color (sin
muestra) es la medida de la actividad enzimática, que se expresa en Unidades
Amilolíticas.
Unidad Amilolítica (UA): actividad de la α-amilasa en ml de solución de almidón al
1%, hidrolizada por la enzima contenida en 0,02 g de polen, en una hora, a 32-33ºC.
La UA corresponde al número de la escala de Gothe.
Tabla 1. Escala de Gothe.
Tiempo (en minutos) para
alcanzar el punto final
5
10
15
20
25
30 y más
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Nº de diastasa aproximado
30 y más
20 – 29
14 – 20
10 – 15
8 – 12
Menos de 10
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3. Resultados y discusión.
Para la obtención de los datos estadísticos (medidas de posición y variabilidad), se
realizó el análisis con el empleo del programa Statgraphics 5.0.
Tabla 2. Medidas de posición y tendencia central de las muestras de polen comercial.
Cenizas
(%)
Nitrógeno
(%)
Proteínas
(%)
Mínimo
Máximo
2,10
3,89
1,77
3,79
11,05
23,70
Media
aritmética
2,81
Varianza
0,13
Desv.
estándar
0,36
3,07
0,26
0,51
19,20
10,18
3,19
Tabla 3. Medidas de posición y tendencia central de las muestras de pan de abejas.
Cenizas
(%)
Nitrógeno
(%)
Proteínas
(%)
Mínimo
Máximo
1.67
3.58
1.99
3.94
12.43
24.66
Media
aritmética
2.52
Varianza
0.16
Desv.
estándar
0.41
3.04
0.14
0.38
18.89
5.16
2.27
Finalmente para la actividad de α-amilasa en polen comercial, un 30% de las muestras
posee valores menores a 10 UA; 22,5% posee entre 20 - 29 UA; un 15% entre 14 – 20
UA; otro 15% entre 8 – 12 UA; 10% más de 30 UA y el 7,5% restante entre 10 – 15
UA.
El 48% de las muestras de pan de abejas, posee entre 20 - 29 UA; más de 30 unidades
de la enzima corresponde al 38% y entre el 14 - 20 UA, pertenecen al 14 % restante.
Los valores obtenidos en nitrógeno en las muestras de polen comercial analizadas
varían entre 1,77 y 3,79 %. Los valores de nitrógeno que se infieren a partir de los
valores de proteínas establecidos por el C.A.A., corresponden a 2,4 y 4,48 %. Los
valores obtenidos en porcentaje de proteínas varían entre 11,05 y 23,70 %, mientras
que como lo muestra Ramos (1999) en análisis efectuados a muestras de polen
comercial, el rango de proteínas varía de 9,93 a 23,56 % [7].
Los valores de cenizas y proteínas obtenidos del pan de abejas, cumplen con los
requisitos del reglamento técnico para polen apícola de Brasil, que establece para
cenizas un valor máximo de 4% y para proteínas un valor mínimo de 8% [8].
Los valores de cenizas obtenidos en pan de abejas cumplen también, con los
requerimientos para el polen del Código Alimentario Argentino, que establece un
valor máximo de 4%. Los valores de proteínas coinciden parcialmente con los
requerimientos para el polen del C. A. A., que establece un valor mínimo de 15% y un
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valor máximo de 28% [9]. Los contenidos de proteínas y cenizas del pan de abejas son
menores en relación al polen comercial, y probablemente esto se deba a que el pan de
abejas contiene miel, por lo tanto, dichos parámetros serán menores.
Respecto al contenido de α-amilasa, se observa, de acuerdo a los resultados obtenidos,
una actividad superior de la enzima en pan de abejas, probablemente debido a un
mayor agregado de secreciones salivares de la abeja durante su elaboración.
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(2008).
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Agronomía y Agroindustrias, Universidad Nacional de Santiago del Estero (1999).
8. Regulamento técnico para fixação de identidade y qualidade de polen apícola. Anexo V –
Brasil.
9. C.A.A. Código Alimentario Argentino, Ley 18.284, Capítulo X, Alimentos azucarados, Art.
785 (1993).
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Análisis de la distribución estadística de sólidos solubles y pH en jugos
de tomate
Álvaro Núñez1, Enrique Tarifa2 & Samuel Franco Domínguez1
(1) Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Jujuy.
[email protected], [email protected]
(2) CONICET, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Jujuy.
[email protected]
Resumen. En el presente trabajo se analizan datos de contenido de sólidos solubles y valores de pH
de jugos de tomate empleados para la producción de pasta de tomate. Los datos se obtuvieron de
análisis realizados por el sector de control de calidad de una empresa productora de pasta de tomate
de la provincia de Jujuy. Al analizar los datos, se observó la presencia de una distribución bimodal en
los valores correspondientes al contenido de sólidos solubles y una distribución normal para los
valores de pH. Los parámetros de las respectivas distribuciones se ajustaron mediante la estimación
por máxima verosimilitud. El ajuste de los parámetros de las distribuciones se verificó mediante
gráficos Q-Q.
Palabra clave. Simulación. Series de tiempo. Análisis estadistico
1 Introducción
El tomate tiene bajo valor calórico (17 cal/100 g) y se caracteriza por un elevado
contenido de agua (90 - 94%), un importante contenido de azúcares solubles
(fructuosa, glucosa y sacarosa), menor proporción de proteínas, fibras y ácidos
orgánicos (cítrico y málico) y un destacado aporte de vitaminas (A y C), carotenoides
y minerales [1]. Uno de los carotenoides más importantes contenidos en el tomate es
el licopeno, que es el que le confiere su coloración roja. No tiene actividad provitamina A, pero muestra una capacidad antioxidante dos veces más alta que el ßcaroteno, por lo que su presencia en la dieta es considerada de gran interés [2], [3].
Uno de los productos derivados del tomate es la pasta de tomate, obtenida mediante el
proceso de evaporación. Según Singh [4], la evaporación es una operación unitaria
empleada para remover agua en forma de vapor de los alimentos líquidos diluidos
para obtener un producto líquido concentrado. Esta operación requiere de un
evaporador o varios evaporadores dispuestos en un arreglo específico, el cual está
limitado por las características fisicoquímicas de la materia prima y del producto
terminado [5]. En el caso particular del jugo de tomate, la concentración del licopeno
en el producto es de gran importancia; siendo deseable que ella alcance un valor
máximo. Para ello, el proceso de concentración por evaporación puede ser analizado
haciendo uso de la modelación matemática con la finalidad de facilitar su
comprensión y representación.
Existe una gran variedad de modelos matemáticos para evaporadores múltiple-efectos
[6], [7], [8], [9], [10]. Normalmente, la principal diferencia entre los distintos modelos
matemáticos es el conocimiento heurístico utilizado para su desarrollo. Las hipótesis
incluidas en estos modelos están generalmente relacionadas con el cálculo de
propiedades termo-físicas o algún parámetro específico (coeficiente global de
transferencia de calor, calor latente de vaporización, etc.).
Núñez et al. [11] desarrollaron un modelo matemático para un equipo concentrador de
jugos de tomate formado por dos efectos. El modelo fue desarrollado para describir
los estados estacionarios del concentrador; esto es, se estudiaron los estados en los
cuales las variables del proceso adoptan valores constantes. Sin embargo, en la
operación de una planta real, las propiedades del jugo a concentrar varían en función
de las características de la materia prima y del acondicionamiento que de ella se haga.
Las variaciones de las propiedades del jugo afectan al proceso de concentración,
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obligándolo a abandonar el estado estacionario original de operación para evolucionar
hacia un nuevo estado estacionario. De esta manera, ante una alteración de las
propiedades del jugo a concentrar, el equipo concentrador abandona el estado
estacionario original, evoluciona siguiendo un determinado estado dinámico y,
eventualmente, llega a un nuevo estado estacionario. Durante esta transición, el
equipo puede salirse de los límites de operación que garantizan la calidad del
producto [11]. Por este motivo, es necesario contar con un modelo matemático que
pueda describir la conducta dinámica del equipo concentrador. Para alimentar este
modelo, es necesario modelar también la serie temporal que describe cada una de las
propiedades del jugo a concentrar.
Una serie temporal tiene cuatro componentes [12]: 1) Tendencia, 2) Variación
estacional, 3) Variación cíclica y 4) Variación aleatoria. La tendencia indica la
marcha general y persistente del fenómeno observado, es una componente de la serie
que refleja la evolución a largo plazo. La variación estacional es el movimiento
periódico de corto plazo, se trata de una componente causal debida a la influencia de
ciertos fenómenos que se repiten de manera periódica en un año (las estaciones), una
semana (los fines de semana) o un día (las horas puntas) o cualquier otro periodo. La
variación cíclica es el componente de la serie que recoge las oscilaciones periódicas
de amplitud superior a un año. La variación aleatoria, accidental, de carácter errático,
también denominada residuo, no muestra ninguna regularidad, debidos a fenómenos
de carácter ocasional. Cuando la serie temporal presenta valores constantes para el
valor medio, la desviación estándar y la covarianza, entonces es una serie
estacionaria, y puede ser modelada con una distribución probabilística.
Los datos a analizar en este trabajo corresponden a la cantidad de solidos solubles,
medidos en grados Brix, presentes en el jugo a concentrar y el valor de pH del mismo.
El primero es importante porque afecta directamente al diseño y a las condiciones de
operación del equipo concentrador; mientras que el segundo es importante porque la
conservación de los productos procesados se encuentra altamente relacionada a la
acidez del fruto, consiguiéndose una conservación adecuada cuando éstos poseen un
pH inferior a 4,5. A valores de pH por encima de ese valor, algunas bacterias
anaeróbicas, termofílicas y productoras de toxinas pueden sobrevivir a los métodos
normales de tratamiento térmico [13].
2 Recolección de datos
Los datos reales del comportamiento de las variables seleccionadas para el estudio
corresponden a análisis rutinarios que lleva a cabo el laboratorio de control de calidad
de una planta productora de pasta de tomate de la provincia de Jujuy. La toma de
muestra de dicho laboratorio se realiza en momentos determinados de la operación,
los cuales no están separados por intervalos constantes de tiempo. El periodo de
estudio abarca desde el 28 de octubre hasta el 2 de diciembre del año 2013. Las
variables seleccionadas para el estudio son el contenido de sólidos solubles (ºBrix) y
la acidez (pH) de las muestras de jugos a concentrar. El punto de muestreo está
ubicado a la salida del proceso de extracción del jugo. Este proceso se inicia con un
coldbreak (inactivación de enzimas por medio de calentamiento a 65-70 °C durante
90 min), luego sigue la extracción de jugo propiamente dicha, y finaliza con el
almacenamiento del jugo en un tanque pulmón. La toma de muestra se realiza a la
salida de este tanque pulmón.
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Para realizar las mediciones, se estabilizó la temperatura de los jugos en 25 ºC. Para
medir la cantidad de solidos solubles se empleó un refractómetro de mano Milwaukee
MR 200ATC, y para medir el pH se empleó un pH-metro MARTINI MA806. De esta
manera, se obtuvieron los 315 datos para cada una de las series temporales. La Tabla
1 presenta los resultados del análisis estadístico de los datos realizados por Excel.
Tabla 1. Resumen estadístico de los datos recolectados.
ºBrix
pH
Media
5.02
4.40
Varianza
0.20
0.01
Desviación estándar
0.44
0.08
Asimetría
0.62
-0.90
Curtosis
5.04
9.91
Mediana
5.00
4.41
Desviación absoluta de la media
0.29
0.06
Moda
5.00
4.40
Mínimo
4.20
3.91
Máximo
7.00
4.80
Rango
2.80
0.89
3 Análisis de las series temporales
El primer objetivo del análisis de una serie temporal consiste en elaborar un modelo
estadístico que describa adecuadamente la procedencia de dicha serie, de manera que
las implicaciones teóricas del modelo resulten compatibles con las pautas muestrales
observadas en la serie temporal [14]. El punto de partida para elaborar un modelo a
partir de una serie temporal consiste en considerar dicha serie como una realización
particular finita de un proceso estocástico.
Aunque es posible concebir ciertos experimentos controlados, repetibles varias veces
bajo idénticas condiciones de partida, que permitan obtener diferentes realizaciones
particulares finitas de un proceso estocástico, en general es imposible o muy costoso
ejecutar dichos experimentos. La imposibilidad de controlar las condiciones a partir
de las que se desarrollan las actividades en las que están implicadas las unidades
observables a las que se refieren, es lo que hace que muchos procesos estocásticos
sólo puedan observarse una única vez. Por este motivo, es de sumo interés construir
un modelo que represente el proceso estocástico observado en las mediciones
realizadas para las propiedades del jugo de tomate.
Una herramienta importante para el análisis de series temporales es el gráfico de la
media móvil, que es un promedio aritmético de los datos en una ventana temporal
móvil. Se calcula sumando todos los datos abarcados por la ventana, y dividiendo esta
suma por el número de datos considerados, el valor obtenido se asigna al punto
temporal medio de la ventana. Aplicando esta metodología con una ventana de 50
datos se obtuvieron las Fig. 1 y Fig. 2.
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Figura 1. Gráfico de la media móvil para los ºBrix.
Figura 2. Gráfico de la media móvil para el pH.
Como se puede observar en las figuras anteriores las series tienen un valor medio
constante. Procediendo de formar similar con la desviación estándar de cada serie,
también se observó que adoptan valores aproximadamente constantes. Por lo tanto, las
series estudiadas pueden ser caracterizadas por distribuciones probabilísticas.
4 Modelado de las series temporales
Como se planteó previamente, en el desarrollo de un simulador dinámico para el
equipo concentrador de jugos de tomate es necesario modelar las series temporales
que describen la evolución del contenido de sólidos solubles y la acidez del jugo.
Para lograr este cometido es necesario superar los siguientes problemas:
1. Frecuencia de muestreo variable de datos: ya sea por política de muestreo del
laboratorio o por política de operación del equipo, los datos están disponibles
en puntos temporales separados por intervalos de distinta duración.
2. Frecuencia de generación elevada: el simulador necesita que el modelo que
se desarrolle para cada serie temporal sea capaz de generar valores de
contenido de sólidos y de acidez con una frecuencia mucho mayor que la
frecuencia de muestreo de los datos.
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3.
Autocorrelación: el contenido de sólidos presenta una cierta autocorrelación
para valores bajos de número de retrasos. Esta autocorrelación es generada
por el proceso de mezcla al que fue sometido el jugo, en especial al tiempo
de residencia en el tanque pulmón. En cambio no hay una correlación
apreciable en la acidez de los jugos debido a que los valores de pH varían
muy poco.
Debido a que se conoce la causa de la autocorrelación, en lugar de modelar la serie
temporal correspondiente a los datos, se prefiere incorporar en el modelo del
simulador dinámico las ecuaciones que representan el proceso de mezcla al que es
sometido el jugo. La construcción del generador de variables aleatorias se describirá
en otro trabajo.
5 Identificación de distribuciones probabilísticas
Para determinar la distribución probabilística adecuada para cada serie de datos en
estudio, se llevarán a cabo los siguientes pasos [15]:
1. Recolección de datos del sistema real.
2. Identificación de la distribución de probabilidad que mejor representa a la
entrada.
3. Determinación de parámetros. Una vez que se seleccionó la familia de
distribuciones, se deben determinar los valores de los correspondientes
parámetros que optimizan el ajuste de la distribución a los datos.
4. Evaluación de la distribución y de los parámetros. En esta etapa se evalúa cuán
bien la distribución y sus parámetros representan a los datos.
Entonces, como primer paso del estudio, se volcaron todos los datos a una planilla de
cálculo, y se construyó un histograma para visualizar la distribución de los mismos.
Esto se puede apreciar en la Figura 3 y Figura 4.
Figura 3. Histograma del contenido de sólidos solubles medido en grado Brix.
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Figura 4. Histograma del pH en las muestras.
La distribución del pH se asemeja a una distribución normal, por eso se elige esa
distribución para realizar los siguientes pasos. En cambio, la distribución del
contenido de sólidos presenta una distribución binomial en apariencia. La existencia
de dos picos puede deberse a la mezcla de distintas especies de tomates, a que éstos
hayan estado en diferentes estados de maduración, a errores de medición, o a
problemas de muestreo. Como no se cuenta con información suficiente para
identificar la causa de la aparente distribución bimodal, se procede a considerar dos
distribuciones posibles para este caso: una distribución normal y una distribución
bimodal. Luego, se elegirá la distribución que supere la etapa de evaluación.
La distribución normal a ajustar es:
f  x 
1
 2
e
1  x 
 

2  
2
(1)
.
en donde µ es la media y σ es la desviación estándar del conjunto de datos.
La distribución bimodal a ajustar toma la siguiente forma:
f  x  
1
1 2
e
1  x  1 
 

2  1 
2
 1   
1
 2 2
e
1  x  2 
 

2   2 
2
.
(2)
en donde µ1 y µ2 corresponden a la media de cada distribución, σ1 y σ2 a la desviación
estándar, y α es el coeficiente de mezcla de las distribuciones, 0 < α < 1.
6 Ajuste de parámetros
Para el ajuste de parámetros se utilizó la estimación por máxima verosimilitud que es
un método habitual para ajustar un modelo y encontrar sus parámetros [16].
Supóngase que se tiene una muestra x1, x2,…, xn de n observaciones independientes
extraídas de una función de distribución desconocida con función de densidad (o
función de probabilidad) f0(x). Se sabe, sin embargo, que f0 pertenece a una familia de
distribuciones {f(x|θ), θ ∈ Θ}, llamada modelo paramétrico, de manera que f0
corresponde a θ = θ0, que es el verdadero valor del parámetro. Se desea encontrar el
valor (o estimador) que esté lo más próximo posible al verdadero valor θ0.
La idea de este método es el de encontrar primero la función de densidad conjunta de
todas las observaciones, que bajo condiciones de independencia, es:
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f  x1 , x2 ,
, xn |   f  x1 |   f  x2 | 
f  xn |  .
(3)
Observando esta función bajo un ángulo ligeramente distinto, se puede suponer que
los valores observados x1, x2,…, xn son fijos, mientras que θ puede variar libremente,
es así como surge la función de verosimilitud:
L  | x1 , x2 ,
n
, xn    f  xi |  .
(4)
i 1
En la práctica, se utiliza el logaritmo de esta función:
1
1 n
l  | x1 , x2 , , xn   ln L   ln f  xi |  .
n
n i 1
(5)
El método de la máxima verosimilitud estima θ0 buscando el valor de θ que maximiza
l  | x1 , x2 , , xn  . Este valor es el llamado estimador de máxima verosimilitud
(EMV) de θ0:
 EMV  arg max l  | x1 , x2 ,
 
, xn  .
(6)
En la exposición anterior se ha asumido la independencia de las observaciones, pero
no es un requisito necesario, basta con poder construir la función de probabilidad
conjunta de los datos para poder aplicar el método, por lo que se puede aplicarlo al
análisis de series temporales [16].
Con el método descripto se procedió al ajuste de las correspondientes distribuciones
probabilísticas.
La Tabla 2 y la Tabla 3 presentan los valores obtenidos para los parámetros de las
distribuciones asociadas a las mediciones de contenido de sólidos. La Tabla 4 muestra
los valores para los parámetros de la distribución ajustada para las mediciones de pH.
Tabla 2. Parámetros distribución normal ºBrix.
Media
Desviación estándar
4.85
0.55
Tabla 3. Parámetros distribución bimodal ºBrix.
Coeficiente de mezcla α
Media µ1
Desviación estándar σ1
Media µ2
Desviación estándar σ2
0.2230
4.0554
0.0993
5.0828
0.3965
Tabla 4. Parámetros distribución normal pH.
Media µ
Desviación estándar σ
4.4025
0.0796
7 Evaluación de las distribuciones probabilísticas
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Para tomar la decisión sobre cuál distribución utilizar entre la normal y la bimodal en
el caso de los sólidos solubles, se utilizó el criterio de información de Schwarz [17}, y
el criterio de información de Akaike [18]. Ambos métodos penalizan el aumento de
parámetros en la distribución a ajustar, y dan una medida relativa de la pérdida de
información cuando un determinado modelo es utilizado para describir los datos. Para
ello, emplean índices que se calculan de la siguiente manera:
SIC  k ln  n   2ln  L  .
(7)
 n  2k  2 
AIC  
  2ln  L  .
 n  k 1 
(8)
donde:
SIC: índice de Schwarz (Schwarz information criterion).
AIC: índice de Akaike (Akaike information criterion).
n: número de datos.
k: número de parámetros a ajustar.
L : máxima verosimilitud del modelo ajustado.
Dado un conjunto de modelos candidatos para los datos, el modelo preferido es el que
tiene el valor de SIC y AIC mínimos.
La Tabla 5 presenta los índices obtenidos para las distribuciones empleadas para
modelar el contenido de sólidos. Del análisis de esos valores surge que la distribución
binomial es la más adecuada para los datos estudiados.
Tabla 5. Valores de los índices SIC y AIC para las distribuciones asociadas al contenido de
sólidos.
Distribución Normal Distribución Bimodal
n
315
315
k
2
5
-866
-207
L
SIC
1743
443
AIC
1733
415
8 Validación de las distribuciones probabilísticas
Para verificar que las distribuciones obtenidas son adecuadas, se utilizó el grafico q-q
como método de comprobación
Aplicando lo anterior, se obtienen la Figura 5 y la Figura 6.
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Figura 5. Diagrama q-q para la variable ºBrix.
Figura 6. Diagrama q-q para la variable pH.
Dado que en ambas figuras, los puntos están alineados a lo largo de una línea recta, se
puede concluir que las distribuciones probabilísticas obtenidas representan en forma a
adecuada los datos modelados.
9 Conclusiones
En este trabajo se analizaron y caracterizaron los datos obtenidos de contenido de
solidos solubles y pH del jugo de tomate. Los datos fueron obtenidos de una planta
productora instalada en Jujuy. Mediante el estudio realizado, se determinó que ambas
series temporales son series estacionarias (valor medio, desviación estándar y
covarianza constantes). Por lo tanto, se pudieron modelar empleando distribuciones
probabilísticas.
Para ajustar las distribuciones se utilizó el método la máxima verosimilitud, y para la
selección de la más adecuada se utilizaron los criterios de información de Schwarz y
Akaike. Las distribuciones seleccionadas fueron validadas con el gráfico Q-Q. La
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metodología seguida asegura que las distribuciones determinadas en este trabajo
representan en forma adecuada la naturaleza de los datos analizados. Estas
distribuciones serán utilizadas en un futuro trabajo para construir generadores de
variables aleatorias que serán empleados por un simulador dinámico del sector de
concentración de jugo de una planta procesadora de tomates.
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Evaluación de extractos convencionales y supercríticos
de especies nativas como fuentes de antioxidantes
naturales para alimentos
Lucrecia Corral1, César Acosta2, Héctor Boggetti2, Alfredo Salguero2, María Laura
Tereschuk1,
Cátedra de Química Orgánica. Departamento de Ingeniería de Procesos y Gestión
Industrial, Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología, Universidad Nacional de Tucumán.
2
Departamento de Ciencias Químicas, Facultad de Agronomía y Agroindustrias,
Universidad Nacional de Santiago del Estero, Santiago del Estero, Argentina.
Lucrecia Corral, [email protected]
1
Resumen. Las especies vegetales son fuente de compuestos biológicamente
activos como los antioxidantes. Las nuevas tecnologías de extracción como las
de fluidos supercríticos, están a la vanguardia por la rapidez y eficiencia. El
objetivo de este trabajo es comparar la eficiencia de extracción de principios
activos mediante extracción convencional (EC) y extracción supercrítica (EFS),
estudiando además su actividad antioxidante. Se analizaron especies vegetales
de las familias Zygophyllaceae, Fabaceae y Solanaceae, cosechadas en
Amaicha del Valle, Tucumán, Argentina. El rendimiento de EFS resultó mayor
que EC. Los fenoles totales fueron determinados por la técnica de Folin–
Ciocalteu modificado, obteniendo resultados superiores a 470 mg EAG/100 gr
de muestra para los EC y superior a 180 mg EAG/100 gr de muestra para EFS.
La capacidad antioxidante determinado por método de DPPH, resulto ser en EC
superior al 80% para una concentración de 100 mg/L, mientras que en EFS fue
variable a esa concentración.
Palabras Clave: Actividad Antioxidante, Flavonoides, Extracción por Fluidos
Supercríticos, Especies Vegetales, Tecnología Alimentaria.
1 Introducción
Las plantas son una fuente invaluable de nuevas moléculas biológicamente activas
tales como los compuestos fenólicos. Éstos son metabolitos secundarios de bajo peso
molecular, ampliamente distribuidos en el reino vegetal, con varias actividades
biológicas. Los ejemplos más conocidos de estos compuestos son los flavonoides, los
cuales muestran una variedad de funciones biológicas tales como una fuerte actividad
atrapadora de radicales libres [1].
En Amaicha del Valle, localizado al noroeste de Tucumán, Argentina, crecen
numerosas especies con actividad biológica conocida, usadas en medicina y alimentos
tradicionales, pertenecientes a diferentes familias, incluyendo Zygophyllaceae,
Solanaceae y Fabaceae [2, 3, 4, 5].
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Los flavonoides tradicionalmente son obtenidos por métodos convencionales tales
como la maceración, sin embargo este procedimiento es poco efectivo debido a la
toxicidad, inflamabilidad, y baja selectividad de los solventes, además de ser una
técnica muy laboriosa. Con el fin de evitar estos problemas, una nueva tendencia en
tecnología alimentaria es el uso de la extracción por fluidos supercríticos [6].
La extracción convencional de antioxidantes de las diferentes fuentes de plantas se
realiza mediante disolventes polares tales como agua, metanol o etanol. Esta
operación generalmente requiere tiempo y grandes cantidades de disolvente. La
extracción con fluidos supercríticos (EFS) es una alternativa para reemplazar los
métodos convencionales debido a algunas ventajas: un producto libre de solvente,
remueve o fracciona productos termolábiles, reduce el contacto con el oxígeno
disminuyendo la oxidación del producto, y ofrece la posibilidad de analizar
directamente mezclas complejas reduciendo así el riesgo de contaminación de la
muestra [7].
Estos beneficios son particularmente importantes cuando el CO2 es utilizado como
fluido supercrítico, debido a que provee importantes ventajas prácticas: temperatura
crítica baja (30ºC), no tóxico, no inflamable, relativamente barato, posible de ser
purificado y reciclado en procesos de extracción continua.
2 Materiales y Métodos
2.1 Material Vegetal
Las siguientes especies fueron utilizadas: Larrea cuneifolia Cav., L. divaricata Cav.
(Zygophyllaceae), Lycium chilense Miers ex Bertero, Fabiana patagónica Speg.
(Solanaceae), Prosopis alba Griseb. y Zuccagnia punctata Cav. (Fabaceae). Las
especies fueron colectadas en Marzo de 2013 en Amaicha del Valle (Tucumán,
Argentina) a 2000 m.s.n.m. y fueron identificadas por el Lic. Alberto Slanis. Por cada
muestra se encuentra un ejemplar depositado en el Herbario de la Fundación Miguel
Lillo (LIL), Tucumán.
2.2 Métodos de Extracción
Extracción Convencional (EC). Los extractos de las especies vegetales fueron
preparados por maceración de 0.5 g de partes aéreas secas con etanol 80% y 50 % a
temperatura ambiente hasta agotamiento. Los extractos fueron reunidos y
concentrados en evaporador rotatorio a presión reducida. Estos extractos fueron
llamados convencionales (EC). El rendimiento de la extracción se expresa como
gramos de materia seca por 100 g de cada planta.
Extracción por Fluidos Supercríticos (EFS). El equipo EFS fue desarrollado y
construido según el diseño utilizado en el Laboratorio de Cromatografía de la
Universidad de Sao Paulo, Sao Carlos, Brasil [8]. Una celda de extracción de acero
inoxidable de 15 x 0,45 cm de diámetro fue empleada. El disolvente para la
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extracción, el dióxido de carbono se modificó con etanol (10%), se presurizó con
nitrógeno a partir de un cilindro conectado al recipiente de alta presión para obtener
condiciones supercríticas: Presión 90 (atm) y temperatura 60 ° C. Tiempo de
extracción: 30 minutos. El extracto FS-CO2 se recogió en un tubo de ensayo de vidrio
que contiene 10 ml de etanol de grado analítico a temperatura ambiente. Las muestras
(1 gr) de material vegetal seco se extrajeron por triplicado. El rendimiento de la
extracción se expresa como gramos de materia seca por 100 g de cada planta.
2.3 Determinación de Contenido Fenólico
Los compuestos fenólicos totales fueron determinados por el método de Folin–
Ciocalteau modificado [9]. La mezcla de reacción contiene 0,5 mL de cada extracto
(0,3 mg/mL), 0,5mL del reactivo Folin–Ciocalteau, 0,5 mL de carbonato de sodio
(10%) y 3,5 mL de agua destilada. Fue llevada a baño maría a 30ºC por 1 hora. La
absorbancia fue determinada a 765 nm. Se realizaron mediciones cuantitativas, sobre
la base de una curva de calibración estándar de seis puntos: 20, 100, 200, 300, 400,
500 mg/L de ácido gálico en etanol 80%. El contenido fenólico total se expresó como
equivalentes de ácido gálico (EAG) en mg/g de material seco [9].
2.4 Determinación de Actividad Antioxidante
Para la búsqueda de agentes atrapadores de radicales libres se empleó el bioensayo “in
vitro” del radical DPPH (1,1-difenil-2-picrilhidracilo) de acuerdo a lo reportado por
Tapia et al (2004). Los extractos fueron ensayados a 100, 50 y 10 mg/L. 1,5 mL de
una solución fresca de DPPH (20 mg/L) fue adicionada. La mezcla de reacción fue
llevada a baño maría a 30ºC durante 30 minutos a fin de lograr uniformar las
temperaturas de trabajo [10]. Transcurrido ese tiempo se leyó en espectrofotómetro a
517 nm [11]. Los datos de absorbancia para los extractos y/o compuestos ensayados
fueron reemplazados en la ecuación 1:
% decoloración= (1 – Ac / Ab)*100 .
(1)
Donde: Ac es la absorbancia del compuesto y Ab es la absorbancia del blanco de
ensayo (control). Un valor igual a 100 (cien) corresponde a la máxima capacidad
atrapadora de radicales libre, mientras que un valor cercano a 0 (cero) indica una
reducida o nula capacidad. El grado de decoloración indica la eficiencia de las
sustancias extraídas como atrapador de radicales en procesos de estrés oxidativo.
Como captador de radicales libres de referencia se utilizó quercetina por tratarse de un
flavonoide de actividad antioxidante comprobada.
3 Resultados y Discusión
3.1 Métodos de Extracción
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La extracción se realizó por extracción supercrítica y por el método convencional,
obteniéndose dos extractos: ESC y EC. La eficiencia de la extracción de los métodos
utilizados se evalúo como cantidad de extracto seco obtenido por cada 100 gramos de
muestra en base seca. Los resultados obtenidos se grafican en la figura 1. En ella
puede verse que la extracción supercrítica resulto más eficiente que la convencional
para las muestras ensayadas, como se observó en trabajos previos [12].
60
55
EC
EFS
50
Rendimiento (%)
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
a
a
a
ta
se
lba
oli
nic
cat
en
cta
eif
is a
gó
hil
ari
n
un
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Pr o
ag
Lyc
an
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c
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L
L
c
b
Zu
Fa
Figura 1. Rendimiento de extracción convencional y supercrítica
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Como se puede ver en la figura 1, se extrae mayor cantidad de compuestos en la
extracción supercrítica que en la convencional.
3.2 Contenido de Fenoles Totales
El contenido de fenoles de muchas plantas se relaciona con las propiedades
antioxidantes de los extractos vegetales, medidas usualmente como capacidad
secuestradora de radicales libres [13]. A la vista de estos resultados (Tabla 1) se puede
deducir que el extracto que mostró un mayor contenido de fenoles totales fue el
obtenido por el método supercrítico de Larrea divaricata (1900 mgEAG/100g
muestra). En general, el contenido de fenoles totales fue variable dependiendo de cada
especie analizada. Los géneros Zuccagnia y Larrea fueron los de mayor contenido de
fenoles totales, seguido por Fabiana tanto en EC como en EFS. Prosopis y Lycium
fueron los géneros con menor contenido de compuestos fenólicos (debajo de 500
mgEAG/100 g de muestra)
Tabla 1. Contenido de Fenoles Totales en extractos convencionales y supercríticos.
Especies Vegetales
Concentración(mgEq AG/
100 g muestra)(EC)
Zuccagnia punctata
Larrea cuneifolia
Larrea divaricata
Prosopis alba
Lycium chilense
Fabiana patagónica
1441,5
1678
1694
481,5
477,5
809
Concentración(mgEq
AG/100 g muestra)
(EFS)
1096,5
939
1870
185
184,5
619
3.3 Actividad Antioxidante
Como puede observarse en las figuras 2 y 3, el porcentaje de decoloración del radical
DPPH de las especies vegetales ensayadas, fue mayor en todos los casos para la
extracción convencional con respecto a la extracción supercrítica a la misma
concentración (100 mg/L). Hemos elegido el ensayo de DPPH, porque los resultados
han demostrado ser correlacionados con la composición de fenoles totales de
extractos de plantas [14]. El método es preciso, repetible, rápido y no se requiere
equipo costoso especial, los reactivos son relativamente económicos [15, 16,17]. Los
valores de EC no arrojaron valores menores al 80%. Para Z. punctata, L. cuneifolia, L.
divaricata y F. patagónica los valores fueron altos y variaron de 90-75%, mientras
que para P. alba fue del 38% y para L. chilense menor al 10%. Valores menores al
50% para este ensayo, no son considerados de interés como antioxidantes.
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100
Decoloración radical DPPH(%)
90
100 mg/L
50 mg/L
10 mg/L
80
70
60
50
40
30
20
10
0
a
a
a
a
ta
se
lba
oli
tin
nic
cat
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a
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L
L
c
b
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Fa
Figura 2. Porcentaje de decoloración de DPPH a 100, 50 y 10 mg/L de los EC.
El porcentaje de decoloración superior al 50% se repite al ensayar la concentración de
50 mg/L de los EC, como se observa en la figura 2. Las especies que tuvieron un
comportamiento similar al de Quercetina, empleado como patrón estructural de
referencia, es decir que mantuvieron los valores de inhibición de la decoloración del
radical DPPH por encima de 75 % fueron: Z. punctata, L. cuneifolia, L. divaricata y
L. chilense. P. alba y F. patagónica, mostraron buena actividad antirradicalaria, que
cayó por debajo de 50% a la concentración de 10 mg/L.
En cuanto a EFS, los porcentajes fueron variables (Fig. 3). Las especies que muestran
un comportamiento similar a Quercetina (más del 75%) a concentraciones de 100 y 50
mg/L son: Z. punctata, L. cuneifolia, L. divaricata y F. patagónica. Esta última
especie, muestra un claro descenso en los valores a 10 mg/L. Tanto P. alba como L.
chilense muestran un comportamiento pobre como antirradicalario lo que puede
deberse a que la extracción supercrítica no haya podido extraer los compuestos
responsables de esta actividad en el EC.
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100
Decoloración radical DPPH(%)
90
100 mg/L
50 mg/L
10 mg/L
80
70
60
50
40
30
20
10
0
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L
a
a
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Figura 3. Porcentaje de decoloración de DPPH a 100, 50 y 10 mg/L de los EFS.
4 Conclusiones
Los mejores rendimientos de extracción se obtienen mediante extracción supercrítica,
excepto para Z. punctata. Sin embargo, no existe una correlación entre la actividad
antirradicalaria y el contenido de fenoles totales en los EFS, esto puede deberse a que
la extracción supercrítica no extrajo todos los componentes responsables de esta
actividad, las diferentes polaridades de los solventes usados, y a la presencia de otros
compuestos que también pueden reaccionar con el reactivo Folin-Ciocalteau. La
contribución de estos estudios es el de proponer la asociación de compuestos
bioactivos a ser considerado por la industria alimentaria como una alternativa válida y
relativamente barata en el desarrollo de alimentos funcionales sin añadir conservantes
artificiales.
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Propuesta tecnológica para la elaboración de salamines
con materias primas de la región NOA de Argentina.
Silvia Rodríguez1; Daniel Bermejo2; Gerardo A. Calvo2
1- Instituto de Ciencia y Tecnología de Alimentos (ICyTA). Facultad de Agronomía
y Agroindustrias. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Av. Belgrano (S)
1912. Santiago del Estero-Argentina, E mail: [email protected]
2- Universidad de La Rioja. Sede Aimogasta. La Rioja.
Resumen. El desarrollo de alternativas tecnológicas para procesamiento de
materias primas cárnicas constituye un aporte destinado a valorizar la
producción agroganadera, con la utilización de especies características de la
región comprendida entre la provincia de La Rioja y el Oeste de la Provincia de
Catamarca. En este trabajo se diseña y desarrolla el proceso de elaboración de
un chacinado tipo salamin formulado a base de materias cárnicas diferentes a
las tradicionales y fortificado con proteínas de alto valor biológico de origen
vegetal. Al mejorar el proceso de elaboración de este chacinado y su
caracterización permitirá el surgimiento de un alimento altamente nutritivo,
saludable y de valor agregado, dándole mayor importancia a la región donde se
produce con el aporte de proteínas de alto valor nutritivo y esenciales a la dieta
de las habitantes de la región.
Palabras Clave: Chacinado, Optimización de proceso, Proteína
1 Introducción
El consumo de los productos alimenticios ha cambiado históricamente con la
transformación de la sociedad, y en este sentido, la forma de alimentación ha sufrido
significativos cambios relacionados con los procesos de industrialización, las
modificaciones en las condiciones de trabajo, la incorporación de las mujeres al
trabajo externo remunerado, la transformación en los sistemas de distribución y
comercialización, los nuevos modelos alimentarios, entre otros [1]. A lo largo del
tiempo estos productos han evolucionado gracias a la innovación tecnológica
vinculada al empleo de insumos provenientes de la producción agropecuaria y el
carácter social del consumo de alimentos, para dar respuesta a la necesidad de
disponer de un alimento fortificado capaz de satisfacer las demandas, de nuevos
productos, con requerimientos nutricionales, seguros e inocuos para la salud humana
[2][3]. Por lo tanto seria importante contribuir de forma decidida a la mejora y al
equilibrio nutricional de la población y a la promoción de la salud, a través de la
elaboración de chacinados embutidos secos fermentados formulados a partir materias
primas cárnicas de diferentes orígenes.
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La distintas formulaciones propuestas para la elaboración de embutidos secos
fermentados tipo salame si bien pueden ser similares a las recetas de los distintos
chacinados tradicionales de distintas partes del mundo pueden diferenciarse unos de
otros según la materia prima utilizada, aditivos y micronutrientes adicionados así
como las operaciones y etapas involucradas en el proceso de elaboración [4] [5].
Por otra parte en Argentina se tiene el desafío de optimizar y tornar rentables los
sistemas productivos regionales lo que ha dado origen a la extracción de carne caprina
y la intensión de utilizarla en distintos alimentos elaborados, a fin de aumentar su
valor agregado [6].
El desarrollo de alternativas tecnológicas para el procesamiento de materias primas
cárnicas constituye un aporte destinado a valorizar la producción agroganadera, con la
utilización de especies características de la región comprendida entre la provincia de
La Rioja y el Oeste de la Provincia de Catamarca.
En este trabajo se desarrolla y optimiza el proceso de elaboración de salamines
proponiendo formulaciones utilizando carnes diferentes a las tradicionales, tal como
la de cabrito y fortificándolo con proteínas de alto valor biológico de origen vegetal.
De esta forma, a través del desarrollo de este tipo de productos se podrá introducir
nuevos productos cárnicos rediseñados en función de la utilización de materias primas
de la región noroeste de La Rioja. De esta forma se favorecerá el desarrollo de una
industria alternativa de la región y permitirá mejorar y abrir industria de pequeñas
escalas de tipo familiar o Pymes de chacinados, como así también mejorar la
producción agropecuaria de la zona, por la demanda de productos cárnicos de mejor
calidad y sanidad, favoreciendo el desarrollo socioeconómico en la región.
2 Materiales y Métodos
Se diseñaron tres formulaciones para la elaboración de un chacinado embutido seco
fermentado tipo salamín.
En la Tabla 1 se muestran las materias primas utilizadas así como las cantidades
añadidas de cada una de ellas en peso y en porcentaje. Todas las materias primas e
ingredientes fueron obtenidas de productores locales de la región de Aimogasta de la
provincia de La Rioja.
Optimización del proceso
Se realizaron diferentes pruebas para optimizar el proceso de elaboración y el
diagrama de bloques definitivo se presenta en el punto 3 de Resultados y Discusión.
Se llevaron a cabo diferentes ensayos y el producto final se evaluó a través de las
siguientes determinaciones [7][12][13]:
Calculo nutricional teórico
En base a tablas de composición de alimentos de la FAO-WHO [8] se determinó los
aportes teóricos de cada macro y micronutriente de las tres formulaciones estudiadas.
Pruebas de aceptabilidad
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Se realizaron pruebas hedónicas de aceptabilidad con panel de jueces no entrenados.
Para ello se les preguntó a 80 consumidores habituales de este tipo de producto si les
agradaba el producto [9] [10] [13]. Los panelistas fueron de ambos sexos con edades
entre 20 y 50 años. Las encuestas se realizaron en tres oportunidades diferentes para
cada producto. La prueba se realizó en inmediaciones de la Universidad de La Rioja
en la sede central y en la sede de Aimogasta-La Rioja.
Tabla 1: Ingredientes incorporados en las distintas formulaciones de los salamines
elaborados.
Formulas
Materias primas
Carne vacuna 1a – 2a
Carne de Cerdo
Carne de Cabrito
Grasa de cerdo (Tocino) /
Aceite de Oliva (10:1).
Proteína de Quinoa
Cultivos Bioconservadores
Sal nitrificada
Pimienta blanca molida
Nuez moscada
Pimentón dulce
Ají picante
Pimienta negra entera
Ac. Ascórbico
Glucosa
Ajo en polvo
1
gr/Kg
350
300
2
%
35
30
300
gr/Kg
150
300
200
300
30
1
30
4
1
4
1
2
1
4
2
0,1
3,0
0,4
0,1
0,4
0,1
0,2
0,1
0,4
0,2
0
1
30
4
1
4
1
2
1
4
2
3
%
15
30
20
30
0
0,1
3,0
0,4
0,1
0,4
0,1
0,2
0,1
0,4
0,2
gr/Kg
100
300
200
300
50
1
30
4
1
4
1
2
1
4
2
%
10
30
20
30
5
0,1
3,0
0,4
0,1
0,4
0,1
0,2
0,1
0,4
0,2
3 Resultados y Discusión
Como se observa en la Tabla 1 la diferencia básica entre las distintas formulaciones es
el reemplazo de carne vacuna por carne de cabrito y la incorporación de proteína de
quínoa en la formulación 3.
El diagrama de proceso optimizado que se propone para la elaboración de este
producto es el que se muestra en la Fig. 1.
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Incorporación de
inóculo comercial
Fig. 1: Diagrama de bloques propuesto para la elaboración de salamines con ingredientes de la
Región del Noroeste de La Rioja-Argentina.
Las etapas de elaboración del chacinado y condiciones de proceso óptimas son las que
se detallan a continuación:
Preparación de la carne
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La finalidad de la etapa es preparar la carne para que se encuentre en condiciones
adecuadas para su picado o reducción de tamaño. Para ello se la seleccionó y
eliminaron los nervios y grasa en exceso, hematomas, etc. Posteriormente se la cortó
en trozos aproximadamente 5 cm3 y se las mantuvo refrigeradas hasta temperaturas
para el picado (2 – 4 °C).
Preparación de a materia grasa
La materia grasa proveniente de animales vacunos y porcinos (grasa de depósito de la
zona lumbar) se seleccionó y se eliminaron las partes indeseables o con coloraciones
inadecuadas u olores no característicos. Se la cortó en trozos aproximadamente 5 cm3
y se las mantuvo refrigeradas (2 – 4 °C) hasta el momento en que se realizó la etapa
del picado.
Picado: El objetivo de este paso es reducir el tamaño de las materias primas y
comenzar el mezclado. Aquí, la carne y grasa refrigeradas se pasaron por la picadora
en forma alternada para favorecer la homogenización. Esta operación se llevó a cabo
en una picadora de uso industrial a escala piloto.
Amasado: Se realizó la mezcla de las materias primas con el resto de los ingredientes
para lograr las condiciones necesarias para la liga adecuada del producto (a través de
la extracción de proteínas miofibrilares de la carne). De este modo, las materias
primas (carne y grasa), picadas y refrigeradas, se mezclan con los otros ingredientes,
condimentos y/o aditivos y se amasan brevemente. Esta operación se realizó en una
amasadora industrial escala piloto.
Embutido o rellenado: El pastón preparado en la etapa anterior y refrigerado se
colocó dentro de la tripa artificial, para darle forma y sostén durante las posteriores
etapas. Se realizó con un equipo embutido. En caso de que se utilice tripa natural es
necesario previamente desalar con abundante agua y puede realizarse un lavado final
en agua con vinagre o limón (o solución al 1% de ácido acético o cítrico
respectivamente).
Fermentado-secado: En este paso se transforma el producto fresco en un producto
con las condiciones de acidez y cantidad de agua disponible para que los
microorganismos inoculados se desarrollen y modifiquen las características del
producto que logren su conservación, al mismo tiempo que desarrollen el aroma,
sabor y color de un producto curado. El embutido debe llevarse a un cámara de
maduración con las condiciones de humedad (mayor a 90%) y temperatura (entre 22
y 25 °C) necesarias para el crecimiento de bacterias deseables para la fermentación,
que se dará entre 36 y 48 h. Una vez transcurrido este tiempo y cuando el chacinado
comienza a presentar cambio de color y olor se inicia la etapa de secado. El secado se
realizó inicialmente a una temperatura aproximada de 16 °C y una humedad menor a
80%. Estas condiciones fueron modificándose, incrementando la humedad
paulatinamente para que el salamín no se reseque en forma excesiva superficialmente.
La merma final del producto estuvo en aproximadamente un 25 % del peso original.
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Cabe destacar que en todas las etapas del proceso se aplicaron las buenas prácticas de
elaboración y los productos elaborados cumplieron con los límites fijados por CAA
[11] para calidad e inocuidad microbiológica.
En las Fig. 2 y 3 se presentan los resultados de los cálculos teóricos de los macro y
microcomponentes de las tres formulaciones estudiadas.
Fig. 2: Comparación del contenido de macronutrientes obtenidos por cálculos teóricos de
salamines formulados con ingredientes de la Región del Noroeste de La Rioja-Argentina.
Serie 1: Formulación 1; Serie 2: Formulación 2; Serie 3: Formulación 3.
De la evaluación de los cálculos teóricos de los macro y micronutrientes se observa
que no hay diferencias significativas entre las tres formulaciones. Sin embargo en la
formulación 3 se está sustituyendo proteína de carne vacuna por otras de orígen
animal y vegetal como lo son la carne de cabrito y proteína proveniente de quinoa,
aprovechando y utilizando productos de la region.
Al evaluar las pruebas de aceptabilidad global se determinó que la formulación 1
obtuvo un 82%, la formulación 2 un 76% y la formulación 3 un 80%, no
encontrándose diferencias significativas entre las muestras, por lo que bien podrían
utilizarse los ingredients propuestos.
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Fig. 3: Comparación del contenido de micronutrientes obtenido por cálculos teóricos de
salamines formulados con ingredientes de la Región del Noroeste de La Rioja-Argentina.
Serie 1: Formulación 1; Serie 2: Formulación 2; Serie 3: Formulación 3.
4 Conclusiones
Es factible elaborar un chacinado tipo salamín con productos de la región
sustituyendo parte de la carne vacuna por carne de cabrito y proteína de quinoa, con
buena aceptabilidad y adecuada calidad nutritiva.
Agradecimientos.
Este trabajo se llevó a cabo con los aportes de Proyecto PICTO-UNLAR 0213/2010.
Referencias
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Efecto de tratamientos antipardeantes en el color y en
la calidad sensorial de berenjenas mínimamente
procesadas
Diego Gutierrez1, Alejandra León2, Victor Escalona2 y Silvia del C. Rodríguez, 1,3
1- CITSE-CONICET-UNSE.Villa Zanjon. Santiago del Estero.
2- Centro de Estudios Postcosecha (CEPOC). Deptos. Agroindustria y Enología y
Producción Agrícola. Fac. de Ciencias Agronómicas. Universidad de Chile. Avenida
Santa Rosa 11.315, La Pintana, Santiago, Chile.
3- Instituto de Ciencia y Tecnología de Alimentos (ICyTA). Facultad de Agronomía y
Agroindustrias. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Av. Belgrano (S) 1912.
Santiago del Estero-Argentina, E mail: [email protected]
Resumen. Se estudió la aplicación de diferentes tratamientos antioxidantes para
prevenir el pardeamiento en berenjenas minimamente procesadas. T1: Agua a
30 ºC-3 min. (Control 1); Agua a 60 ºC-1 min. (Control 2); T3: Solución de
ácido ascórbico (AA) 1% (p/v) a 30 ºC-3 min.; T4: Solución de AA y lactato de
calcio (LC), ambos al 1% a 30 ºC-3 min.; T5: Solución de AA y LC, al 1%
(p/v) a 60 ºC-1 min.; T6: Sol. de ác. AA y LC, al 1% y ácido cítrico al 0,5 % a
30 ºC-3 min. ;Y T7: Sol. de AA y LC, al 1% y ác. cítrico al 0,5 % a 60 ºC-1
min. Las muestras se almacenaron a 5 ºC por 13 días, perodicamente se evaluó
el color (L, a y b) y la calidad sensorial (apariencia, pardeamiento,
deshidratación) del producto, encontrándose como tratamientos mas efectivos
los T6 y T7.
Palabras Clave: berenjenas, color, calidad, procesamiento mínimo.
1 Introducción
La comercialización y consumo de vegetales mínimamente procesados ha aumentado
significativamente en los últimos años. Sin embargo, son todavía objeto de estudio
debido a las dificultades en la preservación de su calidad de frescos durante períodos
prolongados [1]. Los vegetales mínimamente procesados (VMP), también conocidos
como productos de la IV gama, han cobrado gran relevancia a nivel mundial ya que
los consumidores prefieren productos de alta calidad y listos para ser empleados o
consumidos.
Estos alimentos tienen como ventajas la reducción del espacio durante el transporte y
almacenamiento, menor tiempo de preparación de las comidas, calidad uniforme y
constante de los productos durante todo el año, posibilidad de inspeccionar la calidad
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del producto en la recepción y antes del uso y a menudo son más económicos para el
usuario debido a la reducción de desperdicios. Los VMP, frente a los productos
frescos, presentan la desventaja de que su vida útil es menor debido al procesamiento
que han sufrido. Sin embargo, estos productos poseen un mayor valor agregado que,
desde la perspectiva del productor y de la industria, los hace dignos de ser tenidos en
cuenta [2] y [3].
Por otro lado, la conservación de los productos mínimamente procesados es crítica
debido a los daños físicos ocurridos en los tejidos vegetales durante el proceso. Estos
daños aceleran el metabolismo provocando deterioro de características sensoriales
deseables, pérdida de nutrientes, así como desarrollo de microorganismos, que llevan
a un rápido decaimiento de la calidad y acortamiento de la vida de estante. Es así que
los principales problemas asociados a VMP son el desarrollo de fuertes olores y
podredumbres, modificaciones del color y ablandamiento los tejidos [4].
En la mayoría de los casos para prolongar la vida útil de los vegetales precortados es
necesario el empleo de soluciones desinfectantes, antioxidantes, adición de agentes
estabilizantes de color y textura, aplicación de antimicrobianos y el uso de
recubrimientos comestibles, así como de atmósferas modificadas, entre los principales
[5] y [6].
El pardeamiento enzimático se puede controlar a través del uso de métodos físicos y
químicos, y en la mayoría de los casos, se emplean ambos (Arnnok . Los métodos
físicos incluyen la reducción de la temperatura y/o oxigeno, envasado en atmosferas
modificadas o recubrimientos comestibles, entre otros. Los métodos químicos utilizan
compuestos que inhiban una de las principales enzimas responsible del pardeamiento
oxidativo (polifenoloxidasa o PPO), eliminen sus sustratos (compuestos fenólicos) o
funcionen como un sustrato preferido. El uso de sustancias químicas que bajan el pH
del producto, ha sido ampliamente aplicado para controlar la oxidación enzimática, tal
como en manzanas, papas, peras, paltas, mangos. El acidulante comúnmente utilizado
es el acido cítrico. Éste generalmente se usa en combinación con otros tipos de
agentes antipardeamiento, ya que es muy difícil lograr una inhibición completa del
oscurecimiento únicamente con el control del pH [7]. Además se ha reportado que
hay variaciones en el efecto de diferentes ácidos sobre la PPO de distintos tejidos
vegetales [8].
El uso de sustancias químicas que bajan el pH del producto, ha sido ampliamente
aplicado para controlar el pardeamiento enzimático, tal como manzanas, papas, peras,
paltas, mangos. El acidulante comúnmente utilizado es el ácido cítrico. Este
generalmente se usa en combinación con otros tipos de agentes antipardeamiento, ya
que es muy difícil lograr una inhibición completa del oscurecimiento únicamente con
el control del pH [8].
La berenjena (Solanum melongena L.) se desarrolla con éxito en climas subtropicales
tal como el existente en el norte del país. Su consumo se ha incrementado en los
últimos anos, a nivel mundial y también en Argentina. Es importante destacar que
cuando las berenjenas son peladas y cortadas el principal problema que presenta es el
rápido oscurecimiento de su pulpa [9] [10].
Por lo tanto para poder lograr la conservación en fresco de berenjenas precortadas es
necesario principalmente reducir el pardeamiento del tejido y controlar la
proliferación de microorganismos [11].
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En este trabajo se evalúa la influencia de la aplicación de soluciones antipardeantes,
una sal cálcica y tratamientos térmicos suaves sobre el pardeamiento enzimático y
calidad en berenjenas mínimamente procesadas.
2 Materiales y Métodos
2.1 Procesamiento
Se utilizaron frutos de berenjena de la variedad black nite cosechados en la provincia
de Santiago del Estero. Los frutos se seleccionaron de acuerdo al peso de 300±20g. Se
cortaron con cuchillas afiladas en láminas de 1 cm de espesor y se sumergieron en una
solución de agua clorada (150 mg L-1-1 min) a pH 6,5 durante 3 min. Se dejaron
escurrir durante 1 min y posteriormente se sumergieron en las siguientes soluciones:
- Control 1: Agua a 30 ºC, 3 min. (T1)
- Control 2: Agua a 60 ºC, 1 min. (T2)
- Solución de ácido ascórbico 1% (p/v) a 30 ºC, 3 min (T3)
- Solución de ácido ascórbico y lactato de calcio, ambos al 1% (p/v) a 30 ºC, 3 min.
(T4)
- Solución de ácido ascórbico y lactato de calcio, ambos al 1% (p/v) a 60 ºC, 1 min.
(T5)
- Sol. de ácido ascórbico y lactato de calcio, al 1% (p/v) y ácido cítrico al 0,5 % (p/v)
a 30 ºC, 3 min. (T6)
- Sol. de ácido ascórbico y lactato de calcio, al 1% (p/v) y ácido cítrico al 0,5 % (p/v)
a 60 ºC, 1 min. (T7)
Luego de los tratamientos las láminas se dejaron enfriar a 5 ºC por 10 min y se
envasaron en bandejas plásticas de PVC y se recubrieron con film de PVC.
Finalmente se almacenaron a 5 ºC por 13 días.
2.2Evaluaciones:
-Medición de color
El color superficial de las láminas fue determinado midiendo los parámetros L*, a* y
b* con un colorímetro (Minolta CR 300) cubriendo un área de 5 mm2. El Hue o tono
se calculó como tan-1 (b/a), cuando a > 0 y b > 0, o como tan-1 (b/a) + 360, cuando a
< 0 y b > 0. Asimismo, se calculó el grado de saturación del color o Croma a partir de
los valores de los parámetros a* y b* de acuerdo a la siguiente expresión: Croma =
(a*2 + b*2)1/2.
-Análisis Sensorial
Se realizó un análisis descriptivo cuantitativo, con panel entrenado de 12 jueces,
evaluándose las muestras mediante el empleo de una escala lineal de 10 cm, con
anclas en el valor 0 y 10 (0 muy malo y 10 excelente). Se consideraron los siguientes
parámetros sensoriales: apariencia general, pardeamiento y deshidratación. Se
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estableció como límite de aceptabilidad para su comercialización el valor de 5 puntos
[12[ [13] [14].
Todas las evaluaciones se realizaron a los 0, 1, 3, 7, 9 y 13 días de almacenamiento.
-Diseño experimental y análisis estadístico
El diseño experimental correspondió a un diseño completamente aleatorizado con 7
tratamientos y 2 repeticiones. Cada repetición correspondió a un envase con 300±20g
de láminas de berenjena.
Los resultados se analizaron mediante un análisis de varianza (ANDEVA) con un
nivel de significancia de 5% en el programa estadístico MINITAB versión 15
(Addlink Software Científico, S.L.Barcelona, España).
3 Resultados y Discusión
En la Fig. 1 se presentan los resultados obtenidos al registrar la evolución del
parámetro L en las rodajas de berenjenas a distintos tiempos de almacenamiento. En
el día 0, inmediatamente luego de los tratamientos, se observaron valores de L
superiores en aquellas láminas de berenjena tratadas con antipardeantes, sal cálcica y
tratamientos térmicos comparadas con los tratamientos controles sin antipardeantes y
sal cálcica tanto a 30 y 60 ºC. Posteriormente desde el día 1 hasta el día 13, solo los
tratamientos con 1% AA + 1% LC 30 ºC por 3 min y 1% AA + 1% LC + 0,5%AC 30
ºC por 3 min lograron mantener valores de L superiores. En el resto de los
tratamientos se observó un descenso en este parámetro.
Fig. 1. Evolución de la luminosidad en láminas de berenjena tratadas con agentes
antipardeantes, sal cálcica y tratamientos térmicos suaves.
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Al evaluar la evolución del tono del producto (Fig. 2) se observó que las láminas
sometidas a todos los tratamientos presentaron a lo largo del almacenamiento una
ligera disminución de este parámetro, sin embargo los tratamientos T6 y T7 fueron los
que mantuvieron valores más altos (P < 0,05), indicando que se mantuvo mejor el
color verde amarillento original de las láminas de berenjenas.
Fig. 2. Evolución del tono en láminas de berenjena tratadas con agentes antipardeantes, sal
cálcica y tratamientos térmicos suaves.
En lo referente a la evaluación sensorial, se observó que luego del primer día de
almacenamiento las láminas control a 60 °C disminuyeron su calidad visual, siendo
los puntajes del descriptor apariencia general significativamente diferente al resto de
los tratamientos (Fig. 3). Posteriormente se observó que a lo largo del
almacenamiento las muestras tratadas con ambos antipardeantes y la sal cálcica tanto
a 30 como a 60°C (T6 y T7) fueron las que presentaron los mejores puntajes y por lo
tanto mejor apariencia.
Al evaluar el pardeamiento de las berenjenas, tal como se presenta en la Fig. 4, se
observó que en todas las muestras los valores de este descriptor tendieron a disminuir
con excepción para las muestras sometidas a los tratamientos T6 y T7, que
presentaron valores superiores y significativamente diferentes del resto a partir del
séptimo día de conservación refrigerada.
No se observaron variaciones significativas del atributo deshidratación para ninguno
de los tratamientos aplicados.
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Estos datos coinciden con los datos obtenidos en el parámetro de color
“Luminosidad”, observando que los tratamientos con antipardeantes y sal cálcica a 30
ºC y 60 °C obtuvieron un mayor valor en este parámetro, lo que se relaciona con el
bajo nivel de pardeamiento observado por los jueces del panel.
Fig. 3. Apariencia de láminas de berenjena sometidas a tratamientos térmicos de 30 y 60 ºC, y
antipardeantes y una sal cálcica, evaluada por panel entrenado de jueces.
Fig. 4. Pardeamiento de láminas de berenjena sometidas a diferentes tratamientos
antioxidantes, evaluado por panel entrenado de jueces. 10: Sin pardeamiento; 0: Pardeamiento
excesivo.
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4 Conclusiones
El uso combinado de agentes antipardeantes, sal cálcica y tratamiento térmico reduce
el pardeamiento en las láminas y permite alcanzar una vida útil de 13 días a 5 ºC. Por
lo tanto este tratamiento podría incorporarse en la preparación de berenjenas
mínimamente procesadas.
Agradecimientos. Este trabajo se llevó a cabo con los aportes de: Proyecto CICyTUNSE 23/A135; SPU-MINCyT: PPCP 030/2011 y CONICET por la beca del Ing.
Gutierrez.
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Estudio de la actividad antioxidante de propóleos de
Trancas para su aplicación en Tecnología Alimentaria.
Florencia López Airaghi1, César Acosta2; Alfredo R. Salguero2; Héctor J.
Boggetti2; María L. Tereschuk1& Mariela González1
Cátedra de Química Orgánica. Departamento de Ingeniería de Procesos y Gestión
Industrial. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología. Universidad Nacional de Tucumán.
[email protected]
(2) Departamento de Ciencias Químicas, Facultad de Agronomía y Agroindustrias,
Universidad de Santiago del Estero
[email protected]
1
Resumen. El propóleos, es elaborado por las abejas a partir de resinas vegetales
y secreciones propias. Los estudios sobre propóleos, promueven su uso en
alimentos funcionales a fin de reemplazar los antioxidantes sintéticos. Las
tecnologías de extracción llamadas “limpias”, como las de fluido supercrítico,
están a la vanguardia por la rapidez para obtener extractos y por su eficiencia.
En este trabajo se compara la eficiencia de extracción de principios activos
mediante el método convencional (EC) y extracción supercrítica (ESC),
estudiando la actividad antioxidante. Se analizó propóleos de la zona de
Camino a las Arcas en Tucumán mediante el método de DPPH.
El rendimiento logrado fue superior en ESC que en EC en los propóleos. La
capacidad atrapadora de DPPH en las muestras fue superior al 77,20 % para una
concentración de los EEP de 100 µg/cm3.
La capacidad antioxidante de los propóleos evaluados, permite proponerlos
como aditivos en la elaboración de alimentos funcionales.
Palabras Clave: Propóleos, Tecnología Alimentaria, Actividad Antioxidante,
Extracción por Fluido Supercrítico.
1 Introducción
Los alimentos funcionales contienen algunos componentes que además de la función
de nutrición, juegan un importante rol en el mejoramiento de la salud humana [1].
Los compuestos antioxidantes son beneficiosos para la salud humana en la prevención
de enfermedades ligadas al estrés oxidativo [2], [3].
El propóleos, del griego propolis (defensor de la ciudad), es una resina cérea de
composición compleja, elaborada por las abejas [4]. Sus principales componentes son
flavonoides, ácidos fenólicos y sus ésteres, con efectos biológicos y farmacológicos.
Se le atribuyen las siguientes propiedades: antiinflamatoria, inmunoestimulante,
antimicrobiana, anestésica y antiviral, entre otras. Desde 2008, el propóleos y
subproductos fueron incorporados al Código Alimentario Argentino (CAA),
Resolución Conjunta SPReI Nº 94/2008 y SAGPyA Nº 357/2008.
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1.1 Los flavonoides como antioxidantes
Los compuestos antioxidantes se pueden encontrar en vegetales, frutas, miel,
propóleos y bebidas provenientes de plantas como ser el té y el vino. Publicaciones
como las de Agostini et al. [5], reportan a los compuestos del tipo flavonoides como
atrapadores de especies oxidantes. También se sugiere la existencia de un efecto
sinérgico de la mezcla de flavonoides presentes en los extractos crudos de este
producto de la colmena.
Dados estos antecedentes, el objetivo general de este trabajo fue comparar la
eficiencia de extracción de principios activos mediante el método convencional (EC)
y extracción supercrítica (ESC), estudiando la actividad antioxidante de propóleos de
Trancas.
1.2 Método para determinar la actividad antioxidante
Para la búsqueda de agentes atrapadores de radicales libres se emplea el bioensayo
in vitro del radical DPPH (1,1-difenil-2-picrilhidracilo) de acuerdo a lo reportado por
Tapia et al. [6] tanto para los extractos tratados con método convencional como para
las extracciones supercríticas. Este ensayo se fundamenta en que el radical DPPH
(Aldrich) (Figura 1), de color violeta intenso, al ser capturado pierde su color
característico. Es posible cuantificar la capacidad de captura de radicales libres que
poseen distintos extractos y/o compuestos, mediante la determinación del grado de
decoloración que provocan a una solución metanólica o etanólica de radical.
O 2N
N
NH
NO 2
O 2N
Figura 1. Estructura del radical DPPH.
2 Materiales y Métodos
Se analizaron propóleos cosechados en la zona de Camino a las Arcas en Trancas
(Tucumán). El departamento mencionado se encuentra en un gran valle, entre altas
cumbres y serranías y cubierto de bosque chaqueño serrano y selva de yunga. La
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cosecha de las muestras se realizó mediante técnica de raspado [6] y usando mallas en
colmenas de abejas Apis mellifera.
2.1 Preparación de extractos convencionales
Para preparar extractos etanólicos de propóleos (EEP), se pesó aproximadamente 1
g de muestra. Se colocó el propóleos pesado en un erlenmeyer y se agregó 10 cm3 de
etanol 80%. Se llevó 15 minutos a sonicador a 25ºC y se filtró el sobrenadante,
recibiendo el líquido en una caja de Petri tarada. Los residuos sólidos fueron
resuspendidos tres veces en el mismo solvente hasta agotamiento. Se evaporó el
solvente en evaporador rotatorio a presión y temperatura reducidas obteniéndose el
EEP. Estos extractos se denominaron “Extracto convencional” (EC). La eficiencia del
proceso viene dada por su rendimiento que se expresa en por ciento (%).
2.2 Extracción supercrítica
Se tomaron aproximadamente 0,5 g de la muestra de propóleos y se la colocó en la
celda de extracción. Se utilizó dióxido de carbono como fluido extractor, mezclado
con un 10 % de etanol como modificador orgánico. La cámara se presuriza usando
nitrógeno desde un cilindro conectado a un vaso de presurización para obtener las
condiciones supercríticas (90 atmósferas y 60 ºC de temperatura). El tiempo de
extracción para cada muestra fue de 30 minutos y el material extraído se recibió en
etanol, para evitar pérdidas. La unidad utilizada para la extracción fue construida en
los talleres de la Universidad Nacional de Santiago del Estero (UNSE). Los extractos
se concentraron en evaporador rotatorio a una temperatura no mayor a 50 ºC. Estos
extractos fueron denominados supercríticos (ESC).El rendimiento de extracción se
expresó en por ciento (%).
2.3 Método de decoloración de DPPH
Se preparó una solución etanólica fresca del radical DPPH, a una concentración de
20 mg/L. A partir de los EEP se prepararon soluciones de concentraciones tales como
100, 50 y 10 µg/cm3. Las soluciones de DPPH y diluciones de los propóleos bajo
ensayo se mezclaron, se dejaron en reposo durante 60 minutos a temperatura ambiente
(25ºC) y se midieron a 517 nm después de elaborada la mezcla de reacción. Los datos
de absorbancia para los extractos y/o compuestos ensayados fueron reemplazados en
la siguiente ecuación:
Donde Ac es la absorbancia de la muestra y Ab la del control.
La capacidad atrapadora de radicales libres se determinó a partir del porcentaje de
decoloración. De esta forma, la máxima capacidad atrapadora de radicales libres
corresponde al valor 100 (cien), mientras que un valor cercano a 0 (cero) indica una
reducida o nula capacidad. El grado de decoloración indica la eficiencia de las
sustancias extraídas desde los propóleos como captadoras de radicales libres,
% Decoloración = [1 – Ac / Ab] x 100
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señalando la potencial actividad de ese propóleos como atrapador de radicales en
procesos de estrés oxidativo. Como captador de radicales libres de referencia se
utilizó Catequina como flavonoide en estado puro.
3 Resultados
Se obtuvieron los extractos de propóleos por método convencional y por extracción
supercrítica. La eficiencia de la extracción se evalúo como la cantidad de extracto
obtenido sobre la cantidad de muestra seca inicial, por 100 gr. de muestra. Los
resultados alcanzados se expresan en la Tabla 1:
Tabla 1. Rendimiento de la extracción por EC y ESC
Muestras
Propóleos Camino a las Arcas 2010
Propóleos Camino a las Arcas 2011
Rendimiento EC [%]
32,19
39,81
Rendimiento ESC [%]
58,16
47,27
Los resultados de la actividad antioxidante con el método de decoloración del
radical DPPH se presentan en la Tabla 2.
Tabla 2.Capacidad antioxidante por el método de decoloración de DPPH
Muestras
de propóleos
Camino a las Arcas 2010 (EC)
Camino a las Arcas 2011 (EC)
Camino a las Arcas 2010 (ESC)
Camino a las Arcas 2011 (ESC)
Catequina
DPPH [%]
100 µg/cm3
77,20
79,22
80,39
77,20
93,20
50 µg/cm3
76,34
76,76
73,72
63,90
90,10
10 µg/cm3
19,15
31,68
27,32
26,89
88,60
4 Discusión
Como se puede observar en la Tabla 1, el rendimiento en la extracción supercrítica
es mayor que en la convencional para las muestras.
Los EEP presentaron elevada actividad antioxidante, a 100 µg/cm3 mostrando una
capacidad atrapadora de radicales libres mayor del 77,20%. Por otra parte, los
porcentajes de captura del radical DPPH, a una concentración de 10 µg/cm3, fueron
mayores al 19,15% en todos los casos. La capacidad antioxidante de los propóleos fue
cercana al valor obtenido con el flavonoide de referencia, Catequina, para
concentraciones de 100 y 50 µg/cm3; ratificando resultados anteriores [7]. Esto se
suma a que el rendimiento logrado fue superior en EFS que en EC de la mayoría de
los propóleos, como se esperaba. Existe correlación de los resultados obtenidos para
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actividad antioxidante por DPPH con los resultados de otros grupos de trabajo [8],
que investigaron propóleos de Trancas. También es destacable la diferencia en los
resultados entre ambas muestras que fueron cosechadas en igual sector geográfico,
con el mismo procedimiento de extracción, pero en diferente año, corroborando
resultados anteriores de lo versátil que este producto natural [9], [10].
5 Conclusiones
La capacidad antioxidante de los propóleos evaluados en este trabajo, permite
proponerlos como aditivos en la elaboración de alimentos funcionales
Los beneficios de aplicar la tecnología de extracción por fluidos supercríticos en la
industria de los alimentos son varios, comenzando por su respuesta a las demandas de
producir sin dañar el medio ambiente, ya que en general los fluidos utilizados no son
contaminantes, sumado a que requiere menos tiempo y menor cantidad de solvente.
El aporte de estos estudios será proponer la asociación de compuestos bioactivos
para ser considerados por la industria alimentaria como alternativa válida y
relativamente económica en el desarrollo de alimentos funcionales sin el agregado de
conservantes artificiales.
Como desarrollo a futuro, se espera avanzar en el estudio de la composición
química de estos propóleos, a fin de proponer estructuras químicas responsables de la
actividad antioxidante acá demostrada.
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