Uso de estadísticas multivariadas para predecir la calidad fisicoquímica de la leche

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v9i4.2808

Palabras clave:

Métodos; Componentes principales; Productores; Matriz de origen animal.

Resumen

El análisis multivariado implica la aplicación de métodos estadísticos y computacionales para predecir respuestas. Entre los diversos métodos de análisis estadístico multivariante, se destaca el análisis por componentes principales para predecir la composición y calidad de los alimentos en general. El objetivo de este estudio fue caracterizar a los productores de leche en el municipio de Itapetinga-BA, utilizando el análisis de componentes principales. Se utilizaron veinte muestras de leche cruda, recolectadas en la recepción de la lechería ubicada en Itapetinga-BA. Las variables analizadas fueron: grasa, densidad, extracto seco desgrasado, proteínas y lactosa. Los primeros dos componentes principales explicaron el 87.24% de la variación total. Se verificó la formación de diferentes grupos distribuidos en los cuatro cuadrantes del sistema. El cuadrante I se destacó de los demás por formar un grupo compuesto por diez productores en la región analizada, caracterizado por presentar muestras con un mayor contenido de lactosa y un menor contenido de grasa en la leche. Las variables lactosa y grasa son más importantes en la caracterización de la leche.

Biografía del autor/a

Clara Mariana Gonçalves Lima, Federal University of Lavras

Federal University of Lavras

Citas

Abbring, S., Hols, G., Garssen, J., & van Esch, B. C. (2019). Raw cow’s milk consumption and allergic diseases–the potential role of bioactive whey proteins. European journal of pharmacology, 843, 55-65.

Cattell, R. B. (1996). “The screen test for the number of factors”. Multivariate behavioral research, 1(2), 245-276.

Conceição, D. G. (2018). Utilização do FTIR aliado à análise quimiométrica como ferramenta de triagem para identificação de adulterantes no leite cru (Masters dissertation, UNIVERSIDADE ESTADUAL DO SUDOESTE DA BAHIA).

D'Auria, E., Mameli, C., Piras, C., Cococcioni, L., Urbani, A., Zuccotti, G. V., & Roncada, P. (2018). Precision medicine in cow's milk allergy: proteomics perspectives from allergens to patients. Journal of proteomics, 188, 173-180.

Guetouache, M., Guessas, B., & Medjekal, S. (2014). Composition and nutritional value of raw milk. Journal Issues ISSN, 2350, 1588.

Lucey, J. A., Otter, D., & Horne, D. S. (2017). A 100-year review: Progress on the chemistry of milk and its components. Journal of Dairy Science, 100(12), 9916-9932.

Maqsood, S., Al-Dowaila, A., Mudgil, P., Kamal, H., Jobe, B., & Hassan, H. M. (2019). Comparative characterization of protein and lipid fractions from camel and cow milk, their functionality, antioxidant and antihypertensive properties upon simulated gastro-intestinal digestion. Food chemistry, 279, 328-338.

Meena, S., Rajput, Y. S., Sharma, R., & Singh, R. (2019). Effect of goat and camel milk vis a vis cow milk on cholesterol homeostasis in hypercholesterolemic rats. Small Ruminant Research, 171, 8-12.

Pereira, P. C. (2014). Milk nutritional composition and its role in human health. Nutrition, 30(6), 619-627.

Schmidt, A., Schreiner, M. G., & Mayer, H. K. (2017). Rapid determination of the various native forms of vitamin B6 and B2 in cow’s milk using ultra-high performance liquid chromatography. Journal of Chromatography A, 1500, 89-95.

Souza, A. M. D., & Poppi, R. J. (2012). Experimento didático de quimiometria para análise exploratória de óleos vegetais comestíveis por espectroscopia no infravermelho médio e análise de componentes principais: um tutorial, parte I. Química Nova, 35(1), 223-229.

Viana, C. C. R. (2018). Caracterização de fórmulas infantis para lactantes usando espectroscopia no infravermelho médio. (Masters dissertation, UNIVERSIDADE FEDERAL DE JUIZ DE FORA).

Zhao, L., Du, M., Gao, J., Zhan, B., & Mao, X. (2019). Label-free quantitative proteomic analysis of milk fat globule membrane proteins of yak and cow and identification of proteins associated with glucose and lipid metabolism. Food Chemistry, 275, 59-68.

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Publicado

21/03/2020

Cómo citar

PINHEIRO, L. O.; JÚNIOR, M. R.; LIMA, C. M. G.; SOUSA, H. C.; PAGNOSSA, J. P.; SANTOS, L. S.; FERNANDES, S. A. de A. Uso de estadísticas multivariadas para predecir la calidad fisicoquímica de la leche. Research, Society and Development, [S. l.], v. 9, n. 4, p. e41942808, 2020. DOI: 10.33448/rsd-v9i4.2808. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/2808. Acesso em: 22 nov. 2024.

Número

Sección

Ciencias Agrarias y Biológicas