POSIBILIDAD DE CATEGORIZACIÓN DE LA HARINA DE SOJA EN FUNCIÓN DE SUS

DIFERENTES PROCEDENCIAS, POR MEDIO DEL NIRS

JORNADA CIENTÍFICA UNIVERSIDAD CARDENAL HERRERA-CEU

AMEVEA-Entre Rios16 de mayo de 2011

García-Rebollar, P. y Núñez-Romero,N.Departamento de Producción Animal

Universidad Politécnica de Madrid

DIFERENCIAS COMPOSICIÓN QUÍMICA

HARINA DE SOJA

DIFERENCIAS VALOR NUTRICIONALHARINAS DE SOJA

H. Soja 44 H. Soja 47

DIFERENCIAS COMPOSICIÓN QUÍMICA (% MS)

HARINA DE SOJA

n = 385 N Media CV (%) Mínimo Máximo

Proteína (%) 381 52,9 3,74 48,7 58,7

Fibra bruta (%) 374 5,27 26,3 2,94 9,68

Grasa (%) 381 1,93 28,1 0,80 3,62

Lisina (%) 307 3,29 4,01 2,81 3,64

Datos Laboratorio de MouriscadeMateos et al., 2011

Años: 2007, 2008, 2009 y 2010Origen: Argentina; Brasil; USA

FACTORES DE VARIACIÓN DE CALIDAD

La Composición Química de las harinas de soja varía:• Mejora genética / Variedades• Condiciones de Cultivo (Clima y suelo)• Procesado (Tª, presión y tiempo) (Thakur, 2007; De Coca, 2008)• % Cascarilla adicionado• Almacenamiento y Manejo

AFECTA AL VALOR NUTRICIONAL(Karr-Lillenthal , 2004)

¿otros factores?

Diferencias significativas en COMPOSICIÓN QUÍMICA harinas de soja

INFLUENCIA DEL PAÍS DE ORIGEN

Grieshop y Fahey, 2001; Grieshop et al., 2003; Karr-Lilienthal et al., 2004; Thakur et al., 2007;

De Coca et al., 2008; Sueiro et al., 2008; Mateos et al., 2009.

USA

BRASILARGENTINA

NIRS

Tipificación harinas de SOJA por ORIGENImplantada en control de calidad de las

fábricas de piensos.– Análisis sencillo evita errores,– Poca o ninguna preparación de muestras

(molienda, homogenización, picado)– Buena repetibilidad y reproductibilidad,– Resultados precisos y exactos,– Velocidad de respuesta on-line– Bajo costo por análisis– Tecnología limpia (no utiliza reactivos ni

genera residuos)

VENTAJAS TECNOLOGÍA NIRS:

EQUIPO NIRS

BASES DE LA TECNOLOGÍA NIRS

Muestra

Lámpara

Monocromador

Filtros

Espejo

Detectores

Rayess, 2005

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

1100 1300 1500 1700 1900 2100 2300 2500

INFORMACIÓN ESPECTRAL

• La absorbancia en la región NIR es causada

principalmente por enlaces

• El espectro NIR muestra picos o bandas de absorción

que se producen a las frecuencias de vibración de

determinados enlaces presentes en la muestra

analizada.

- CH - OH - NH - SH- CH - OH - NH - SH

Abso

rban

cia

Longitud de Onda

N = 700 datos de absorbancia por muestra

ESPECTRO NIRS HARINAS DE SOJA

BANDAS DE ABSORCIÓN HARINAS DE SOJA

(Manual Vision, 1998).

BANDAS DE ABSORCIÓN HARINAS DE SOJA

(Manual Vision, 1998).

Proteína AAs

Abso

rban

cia

Agua

Proteína

Fibra/ Grasa

GrasaAgua

Agua

HCO solubles

DIFERENCIAS ESPECTROS NIR HARINAS DE SOJA

Longitud de onda

Aas - S

324 espectros de muestras de harinas de soja

Cada muestra:

• Componentes químicos: proteína, lípidos, carbohidratos, agua,..

• Propiedades físicas: tamaño de partícula, densidad, geometría de las partículas, forma y distribución, índice de refracción,..

“HUELLA ESPECTRAL”

INFORMACIÓN ESPECTRAL NIRS

• 324 muestras de harinas de soja• Identificadas en puerto:

– Argentina n= 85– Brasil n= 94– USA n= 145

• Sin tratamiento previo de preparación

2 submuestras

espectro medio/muestra

IDENTIFICACIÓN NIRS POR ORIGEN

Espectros medios por origen

USA

ESPECTROS DE HARINAS DE SOJA POR ORIGEN

Pretratamiento matemático CORRECCIÓN SCATTER (SNVD)

ARG

USABRA

PRETO ESPECTROS HARINAS DE SOJA

Pretratamiento matemático SUAVIZADO (SNVD) + DERIVACIÓN

BRA

ARGUSA

PRETO ESPECTROS HARINAS DE SOJA

COLECTIVO GLOBAL:324 espectros de harinas de soja

3 países de origen: ARG, BRA y USA

4 años de cosecha: 2007, 2008, 2009 y 2010

Estructura población espectral:

Centrado de la población de espectros

Detección OUTLIERS

IDENTIFICACIÓN NIRS POR ORIGEN

DISTANCIA MAHALANOBIS: OUTLIERS

H < 3

distancia media = 0.879

Outliers7

78

326 espectros de harinas de soja

233 espectros para el desarrollo del modelo 69 espectros para la validación

CALIBRACIÓN

58

74

101Total 233

VALIDACIÓN EXTERNA

36

Total 69

13

20

IDENTIFICACIÓN HARINAS DE SOJA POR ORIGEN

Análisis cualitativo NIRS• Software WinISI v 1.50

• Análisis discriminante PLS2

• Región espectral 1100-2498 nm

• 5 grupos de validación cruzada

• Pretratamientos matemáticos de la señal espectral:– None (0,0,1,1) - SNV+D (1,5,5,1)

– SNV+D (0,0,1,1) - SNV+D (2,5,5,1)

DESARROLLO DEL PROCESO DE CALIBRACIÓN

Desconocida

USA

ARGENTINA

BRASIL

Cálculo de su Valor para cada clase.Diferencia entre valores de clases >DIFERENCIA MÍNIMA

Identificada como “USA”

ANÁLISIS DISCRIMINANTE

El modelo asigna valores arbitrarios:

Un origen = 2

Resto orígenes = 1

Valor límite referencia =

1,5

Análisis Cualitativo NIRS

Estadísticos:

• Menor SECV: Error estándar de validación cruzada.

• Mayor % de muestras clasificadas correctamente por origen.

ELECCIÓN MEJOR MODELO DISCRIMINANTE

Scatter Derivación SECV 1-VR % Clasificadas correctamente

None (0,0,1,1) 0.268 0.66 90

SNV+D (0,0,1,1) 0.274 0.65 90

SNV+D (1,5,5,1) 0.246 0.72 94

SNV+D (2,5,5,1) 0.261 0.68 93

RESULTADOS NIRS CALIBRACIÓN

Muestras de Harina de Soja clasificadas por país de origen en Validación Cruzada

94% Muestras clasificadas correctamente

ORIGEN n ARG BRA USA % Aciertos

Argentina 58 56 1 1 96.6

Brasil 74 3 67 4 90.5

USA 101 3 0 98 97.0

MUESTRAS DE BRASIL MAL CLASIFICADAS

Nivel de proteína del colectivo de calibración de muestras de Brasil frente a su valor clasificatorio (>1,5)

Nivel de proteína

RESULTADOS modelo discriminante Colectivo de

MUESTRAS DE CALIBRACIÓN

Representación 3D de scores para los 3 primeros factores PLS

1

BRASIL

ARGENTINA

USA

RESULTADOS VALIDACIÓN EXTERNA

Muestras de harina de Soja clasificadas por país de origen en Validación Externa

ORIGEN N = 69 ARG BRA USA % Aciertos

Argentina 20 19 0 1 95.0

Brasil 13 0 13 0 100.0

USA 36 2 0 34 94.4

Muestras clasificadas correctamente =

96%

USA

BRAARG

1 =

AR

G, 2

= U

SA

CONCLUSIONES

• La tecnología NIRS clasifica correctamente las harinas de soja por país de origen,

• Futuro: ¿Qué información espectral le permite discriminar el origen geográfico?

NIRS es una herramienta para la tipificaciónde harinas de soja por país de origen

NIRS frente a otras técnicas:ESPECTRO = TODA LA INFORMACIÓN

(composición química y propiedades físicas, …)

POSIBILIDAD DE CATEGORIZACIÓN DE LA HARINA DE SOJA EN FUNCIÓN DE SUS DIFERENTES PROCEDENCIAS,

POR MEDIO DEL NIRS

JORNADA CIENTÍFICA UNIVERSIDAD CARDENAL HERRERA-CEU

AMEVEA-Entre Rios16 de mayo de 2011

García-Rebollar, P., Núñez-Romero N. Departamento de Producción Animal

Universidad Politécnica de Madrid

MUCHAS GRACIAS POR SU ATENCIÓN