Estudio sobre el potencial de la técnica NIR como estrategia para determinar la calidad bromatológica de la carne de pollo comercial

Abstract

En este estudio se evaluó la capacidad de entrenamiento y predicción del equipo Proximate® para ser utilizado como herramienta de control de calidad bromatológica de cárnicos avícolas en la industria de alimentos mediante la técnica de espectroscopía NIR (Near-Infrared Spectroscopy) como alternativa a los métodos tradicionales de química húmeda, que son lentos y destructivos. Las muestras utilizadas, junto con los valores de referencia de los parámetros de calidad de interés (proteína, grasa, humedad y ceniza) fueron obtenidos a través del Grupo de Investigación en Ciencia y Tecnología en Alimentos (CICTA). Se entrenó el equipo, se desarrollaron dos modelos de calibración comparables: uno realizado manualmente mediante el software externo The Unscrambler X en el que se realizó un pretratamiento a los datos espectrales mediante Multiplicative Scatter Correction (MSC), que mostró buena capacidad de predicción mediante Partial Least Squares (PLS), y otro generado directamente por el equipo ProxiMate®, con menor desempeño debido al reducido número de muestras para calibración.

Finalmente, para determinar la capacidad predictiva del equipo se realizaron lecturas a muestras independientes de la calibración, obteniendo así valores de Determination coefficient (𝑅2) de 0,85; 0,88; 0,86 y 0,68; Root mean square error in prediction (𝑅𝑀𝑆𝐸𝑃) de 1,045; 1,667; 1,230 y 0,225 y Ratio of prediction to deviation 𝑅𝑃𝐷 2,306; 2,144; 2,150 y 1,469 para proteína, grasa, humedad y ceniza respectivamente. El equipo, según el parámetro de confiabilidad RPD presentó un modelo predictivo aplicable. Sin embargo, el modelo del software evidencia mayor potencial de la técnica NIR como apoyo para el control bromatológico con la incorporación de nuevas muestras al equipo que fortalezcan el modelo, mejorando la precisión y confiabilidad según la métrica RPD.