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IX Congreso Internacional de Ciencia y Tecnología de los Alimentos - Evaluación de parámetros nutricionales en muestras de harina de arroz por espectroscopia de infrarojo
Congreso
Fecha:
2025Editorial y Lugar de Edición:
VII Congreso Internacional de Ciencia y Tecnología de los AlimentosISSN:
978-99967-884-9-9Resumen *
El arroz es considerado el cereal de mayor consumo a nivel mundial, analizando en más detalle la ubicación geográfica de los lugares en los que se registra la siembra en Argentina, se observa que Corrientes es la provincia donde los agricultores declararon mayor superficie sembrada para arroz 2023/2024, representando 46,84 %. Dada su importancia, debe cumplir con parámetros establecidos de calidad. Unos de los parámetros a conocer son la cantidad de proteína total, cenizas y amilosa. Considerando los tiempos que demandan los ensayos de los mencionados parámetros, una de las tecnologías que está en tendencia para el control de calidad de los alimentos es la espectroscopia de infrarrojo medio por transformada de Fourier (FT-IR), que sería útil, además, en programas de fitomejoramiento para un seguimiento de las líneas de cultivares de arroz, debido a su versatilidad y rapidez.El presente trabajo, establece la posibilidad de validar un modelo de predicción evaluando el contenido de proteína, cenizas y amilosa en arroz, previa calibración del equipo con resultados analíticos, los cuales arrojaron valores de proteínas entre 5,87% y 9,44%; los valores de cenizas entre 0,3% y 0,93% y en cuanto al amilosa se obtuvieron arroces de alto (> 25 %) e intermedio (20 - 25 %) contenido, según la escala propuesta por el CIAT (Centro Internacional de Agricultura Tropical).La determinación de proteínas y cenizas se realizó por los métodos de la AACC y amilosa con el método del complejo yodo amilosa.Se utilizaron 46 muestras de arroz pulido proporcionadas por el Laboratorio de Calidad de Semillas y Granos del INTA EEA Corrientes de la campaña 2021-2022 (20 muestras) y campañas 2022-2023 (26 muestras), secados a 50°C hasta una humedad del 12%. Se separaron el 20% de las muestras para el proceso de verificación. Las muestras fueron posteriormente analizadas con un espectrofotómetro de infrarrojo medio (Spectrum Two, Perkin Elmer), con un rango de longitud de 650 a 4000 nm. Se trabajó con el algoritmo PLS1, se efectuó la derivada primera, obteniendo los ajustes correspondientes. Con los datos obtenidos se concluye que el método brindará una buena correlación o predicción de los parámetros mencionados. Se destaca además que con las siguientes campañas se espera tener mejores resultados ya que habrá un aumento de muestras que mejorarán el modelo predictivo. Información suministrada por el agente en SIGEVAPalabras Clave
Análisis predictivoamilosacampañas de arroz