Comparación de dos técnicas analíticas para la determinación de ácidos grasos en leche bovina

Abstract

La Espectroscopia Infrarroja Transformada de Fourier (FTIR) presenta ventajas significativas en contraste con el método de referencia, la Cromatografía Gaseosa (GC). Estas ventajas incluyen una velocidad superior, costos reducidos y la posibilidad de procesar grandes volúmenes de muestras por minuto con una preparación sencilla de homogeneización y un baño termostático para las muestras de leche fluida. Por estas virtudes, es que la tesis tuvo como objetivo general crear y optimizar curvas de ajuste en el equipo FTIR utilizando muestras de leche bovina individual de sistemas nacionales. Se busca obtener un método preciso y eficiente para determinar el perfil de ácidos grasos (AG) y sus variaciones mediante el uso de espectros validados por el método de referencia (GC). Las muestras de leche bovina para iniciar la prueba analítica (N: 372), fueron remitidas a COLAVECO, un laboratorio privado habilitado para calificar la leche para el pago. Del total de muestras de los 6 establecimientos (A, B, C, D, E, F) debido a circunstancias externas y problemas logísticos en el laboratorio, se procesaron un total de 160 muestras, a las cuales se les implementó el método de extracción de grasa de leche por química húmeda de acuerdo con la norma ISO 14156:2001 y la esterificación siguiendo la norma ISO 15884:2002, para realizar la determinación del perfil de AG por GC. Después de la inyección de estas muestras en el cromatografía de gases (GC), se procedió a realizar la integración de los cromatogramas correspondientes a 52 muestras. Estos valores obtenidos se utilizaron para crear dos conjuntos de datos distintos: uno inicial (primer conjunto de datos) con 44 muestras (N: 44) con el fin de evaluar y ajustar las curvas en el FTIR, y otro conjunto secundario (segundo conjunto de datos) compuesto por 8 muestras (N: 8) para validar el rendimiento del equipo en cuestión. Luego se realizó un análisis exploratorio de los datos, definiéndose un modelo estadístico para hacer un ajuste mínimo cuadrático, considerando un modelo lineal simple. Los resultados en los gráficos reflejaron valores por encima y por debajo de la línea de tendencia, dividiéndolo en dos partes. Se calculó el R2 con resultados bajos, traduciéndose a valores que no se ajustan a un modelo lineal simple. Concluyendo, surgieron resultados preliminares promisorios que ameritan continuar el estudio, aumentando el número de muestras para el ajuste requerido.