Desarrollo de modelos matemáticos para la predicción de perfiles sensoriales de licores de cacao a partir de caracterización química
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Date
2020
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Publisher
Universidad Industrial de Santander
Abstract
El proceso de cata es utilizado mundialmente para la caracterización sensorial de granos de cacao. En este estudio se incursionó en una nueva técnica de caracterización con el fin de obtener resultados con mayor objetividad desde el punto de vista químico. Se implementaron las técnicas SPME-HS, GC-MS, GC-FID y análisis sensorial con el fin de modelar características de aroma a partir de los compuestos volátiles encontrados en 10 variedades de cacao promisorias del departamento de Santander. Se observó el efecto de la temperatura y tiempo de extracción de los compuestos asociados con características de aroma, encontrando una temperatura de 60°C y tiempo de 40 minutos como puntos óptimos para extraer los volátiles de los licores de cacao. Además, por medio de las técnicas de cromatografía de gases, espectrometría de masas y análisis sensorial, se lograron identificar y cuantificar 77 compuestos volátiles en los 20 licores de cacao y 6 atributos sensoriales percibidos en ellos. Estos resultados permitieron determinar el perfil químico y el perfil sensorial de cada uno de los licores. El método de regresión de mínimos cuadrados parciales logró modelar matemáticamente los 6 atributos sensoriales a partir del perfil químico de compuestos volátiles obtenido. Se lograron reducir las variables predictoras (compuestos volátiles) que contribuyen en el modelamiento de los atributos sensoriales, de 77 compuestos a 16 compuestos volátiles mediante los valores olor-activos (OAV). Estos modelos obtuvieron coeficientes de determinación (R2) de 0.85, 0.70, 0.89, 0.87, 0.79 para los atributos cacao, nuez, floral, frutal, ácido y dulce mostrando que los modelos propuestos describen y se ajustan en gran proporción a los datos analizados y, además, predicen con un buen nivel de confianza las percepciones sensoriales estudiadas.El proceso de cata es utilizado mundialmente para la caracterización sensorial de granos de cacao. En este estudio se incursionó en una nueva técnica de caracterización con el fin de obtener resultados con mayor objetividad desde el punto de vista químico. Se implementaron las técnicas SPME-HS, GC-MS, GC-FID y análisis sensorial con el fin de modelar características de aroma a partir de los compuestos volátiles encontrados en 10 variedades de cacao promisorias del departamento de Santander. Se observó el efecto de la temperatura y tiempo de extracción de los compuestos asociados con características de aroma, encontrando una temperatura de 60°C y tiempo de 40 minutos como puntos óptimos para extraer los volátiles de los licores de cacao. Además, por medio de las técnicas de cromatografía de gases, espectrometría de masas y análisis sensorial, se lograron identificar y cuantificar 77 compuestos volátiles en los 20 licores de cacao y 6 atributos sensoriales percibidos en ellos. Estos resultados permitieron determinar el perfil químico y el perfil sensorial de cada uno de los licores. El método de regresión de mínimos cuadrados parciales logró modelar matemáticamente los 6 atributos sensoriales a partir del perfil químico de compuestos volátiles obtenido. Se lograron reducir las variables predictoras (compuestos volátiles) que contribuyen en el modelamiento de los atributos sensoriales, de 77 compuestos a 16 compuestos volátiles mediante los valores olor-activos (OAV). Estos modelos obtuvieron coeficientes de determinación (R2) de 0.85, 0.70, 0.89, 0.87, 0.79 para los atributos cacao, nuez, floral, frutal, ácido y dulce mostrando que los modelos propuestos describen y se ajustan en gran proporción a los datos analizados y, además, predicen con un buen nivel de confianza las percepciones sensoriales estudiadas.
Description
Keywords
Compuestos volátiles, Factor de respuesta, Índices de Kovats, Atributos sensoriales, Licor de cacao, modelos de aroma.