| dc.description.abstract | Para conocer la calidad de los chocolates se requiere de procedimientos químico-analíticos que permitan cuantificar sus características bioquímicas. Ya que su composición está en función de diferentes sustancias; y mucho de ello depende de la variedad y concentración de cacao con la que este sea elaborado. Dichas propiedades tanto físicas como químicas, pueden determinarse por métodos convencionales que se encuentran pre-establecidos en las Normas Mexicanas (NMX-F-059-1964 y NMX-F-061-1964) para chocolate tipo amargo y de mesa, respectivamente. Estos métodos son lentos, tediosos y requieren uso de reactivos químicos que generan residuos contaminantes; y solo se obtiene información de los compuestos individuales o específicos de la muestra.
En años recientes el negocio de alimentos ha mostrado interés en utilizar la tecnología de infrarrojo cercano (NIR) para controlar el proceso de fabricación y el contenido de varios productos. El potencial que se le adjudica a este método es debido a que es una técnica rápida, no invasiva en la cual la muestra requiere una mínima o nula preparación, sin dejar de mencionar que reduce el error analítico y además no utiliza reactivos, es decir que no genera desechos químicos y es capaz de sustituir tecnologías como la cromatografía líquida y de gas, eficientemente. El objetivo de esta investigación fue implementar la tecnología NIR para generar y evaluar el mejor modelo de calibración para estimar los carbohidratos y un grupo de atributos de calidad de los chocolates. Para comprobar la hipótesis de esta investigación se contó con 120 muestras de chocolate con concentraciones en intervalos de 10 %, que iban de 30-100 % cacao para cada una de las tres variedades (forastero, trinitario y criollo) con 5 repeticiones. Se obtuvieron los espectros VIS-NIRS-SWIR de las muestras y juntos con los datos convencionales determinados, se generó un modelo de calibración a través de una regresión por mínimos cuadrados parciales (PLS) y técnicas quimiométricas. El cual fue evaluado mediante calificadores estadísticos a través una validación interna y externa, obteniéndose valores de RPD y R, cercanos a la unidad. Lo cual los califica como excelentes modelos para la estimación. Los resultados demuestran que con la interpretación quimiométrica de los espectros VIS-NIR-SWIR obtenidos directamente en las barras de chocolate, elaborados con distintas variedades de cacao y en diferentes concentraciones, es posible establecer modelos de predicción de los carbohidratos, el valor energético y proximales; lo cual tiene aplicaciones en sistema en tiempo real (On line). _______________ CALIBRATION MODELS BY NEAR INFRARED SPECTROSCOPY FOR THE DETERMINATION OF CARBOHYDRATES IN CHOCOLATE GOLOSIN. ABSTRACT: To know the quality of chocolates requires chemical-analytical procedures to quantify their biochemical characteristics. Since its composition depends on different substances, much of it depends on the variety and concentration of cocoa with which it is made. These properties, both physical and chemical, can be determined by conventional methods that are preset in the Mexican Norms (NMX-F-059-1964 and NMX-F-061-1964) for bitter and table type chocolate, respectively. These methods are slow, tedious and require the use of chemical reagents that generate polluting residues; and information is obtained only from individual or specific compounds in the simple. In recent years the food business has shown interest in using near infrared (NIR) technology to control the manufacturing process and the content of various products. The potential attributed to this method is due to the fact that it is a rapid, non-invasive technique in which the sample requires minimal or no preparation, not to mention that it reduces the analytical error and also does not use reagents, that is, it does not generate chemical waste and is able to replace technologies such as gas and liquid chromatography efficiently. The objective of this research was to implement NIR technology to generate and evaluate the best calibration model that estimated carbohydrates and a group of quality attributes of chocolate. To prove the hypothesis of this research we counted on 120 chocolate samples with concentrations in intervals of 10 %, ranging from 30-100 % cocoa for each of the three varieties (foreign, trinitarian and creole) with 5 repetitions. The VIS-NIRS-SWIR spectra were obtained from the samples and together with the conventional data determined, a calibration model was generated through a partial least squares regression (PLS) and chemometric techniques. It was evaluated by means of statistical qualifiers through an internal and external validation, obtaining values of RPD and R, close to the unit. Which qualifies them as excellent models for estimation. The results show that with the chemometric interpretation of the VIS-NIR-SWIR spectra obtained directly from the chocolate bars, made with different varieties of cocoa and in different concentrations, it is possible to establish models of prediction of carbohydrates, energy value and proximal; which has applications in real time system (On line). | es_MX |
