Resumen:
|
[ES] La almendra es una drupa de semilla comestible, consumida y
comercializada en su estado natural o como parte de diversos productos
elaborados. Se distinguen dos clases de almendras: amargas y dulces. El
sabor amargo ...[+]
[ES] La almendra es una drupa de semilla comestible, consumida y
comercializada en su estado natural o como parte de diversos productos
elaborados. Se distinguen dos clases de almendras: amargas y dulces. El
sabor amargo se debe a la presencia de compuestos cianogénicos, como la
amigdalina, que es un compuesto altamente toxico que influye directamente
en la calidad sensorial y aceptabilidad del producto.
En este estudio se determinó del contenido de amigdalina en almendras
mediante cromatografía líquida de alta resolución (HPLC). En primer lugar, se
optimizaron las condiciones de extracción de la amigdalina de las almendras,
seleccionándose metanol como disolvente y un tiempo de 24 h de agitación.
Posteriormente se procedió a la optimización de las condiciones de
separación, obteniéndose los mejores resultados con una fase móvil
compuesta por una mezcla de agua y acetonitrilo (80:20, v/v) en elución
isocrática con un caudal de 1 mL·min-1 y un volumen de inyección de 20 µL.
El método cromatográfico desarrollado dio lugar a repetibilidades inter-día con
RSDs menores de 0,31 y 1,41 % para tiempos de retención y áreas de pico,
respectivamente. Además, se obtuvo un LOD del 0,40 mg·L
-1 y
recuperaciones en todos los casos cercanas al 100 %. El contenido de
amigdalina obtenido en almendras dulces varió en un rango de 0,67 a 348
mg·Kg-1
, en tanto que para las almendras amargas se detectó un contenido
de amigdalina entre 14734 y 50412 mg·Kg-1
.
Previo a la determinación de amigdalina mediante HPLC, todas las
almendras consideradas en él estudio fueron analizadas mediante
espectroscopia visible (VIS) y de infrarrojo cercano (NIR). Los espectros
obtenidos fueron empleados junto con tres técnicas distintas de clasificación
(PLS-DA, SVM y LDA) para ver si eran capaces de discriminar entre
almendras dulces y amargas sin necesidad de recurrir a los análisis por HPLC.
Los mejores resultados se obtuvieron mediante el método PLS-DA,
alcanzando una exactitud en la clasificación del conjunto de validación del 100
%, mientras que con los métodos SVM y LDA se obtuvo una clasificación
global del 88,90 % y del 70,90 %, respectivamente. En base a estos
resultados, se puede concluir que la técnica de espectroscopia VIS-NIR es
una buena alternativa no destructiva para la clasificación de almendras en
dulces y amargas, con posibilidades de adaptación in-line en un sistema de
clasificación automatizado aportando así ventajas en relación al tiempo de detección, versatilidad de los productos a analizar y reducción de la inversión
a realizar en los procesos industriales con el fin de asegurar un correcto
control de calidad.
[-]
[EN] The almond is an edible seed, consumed and marketed in its natural state
or as part of processed products. There are two kinds of almonds: bitter and
sweet. The bitter taste is due to the presence of cyanogenic ...[+]
[EN] The almond is an edible seed, consumed and marketed in its natural state
or as part of processed products. There are two kinds of almonds: bitter and
sweet. The bitter taste is due to the presence of cyanogenic compounds, such
as amygdalin, which is a highly toxic compound that directly influences the
sensory quality and acceptability of the product.
In this study, the content of amygdalin in almonds was determined by high
performance liquid chromatography (HPLC). Firstly, the conditions of
extraction of the amygdalin in the almonds were optimized, methanol being
selected as the solvent and a 24 h stirring time. Subsequently were optimized
the separation conditions, the best results were obtained with a mobile phase
composed of a mixture of water and acetonitrile (80:20, v / v) in isocratic elution
with a flow rate of 1 mL min-1 and a volume of injection of 20 μL. The
chromatographic method developed gave rise to inter-day repeatability with
RSDs of less than 0.31 and 1.41 % for retention times and peak areas,
respectively. In addition, a LOD of 0.40 mg·L-1 and recoveries were obtained
in all cases close to 100 %. The content of amygdalin obtained in sweet
almonds ranged from 0.67 to 348 mg·kg
-1
, whereas for bitter almonds the
amygdalin content detected was between 14734 and 50412 mg·kg-1
.
Before determination of the amygdala by HPLC, all the almonds considered
in the study were analyzed by visible (VIS) and near infrared (NIR)
spectroscopy. The obtained spectra were used together with three different
classification techniques (PLS-DA, SVM and LDA) to see if they were able to
discriminate between sweet and bitter almonds without the use of a destructive
HPLC technique. The best results were obtained using the PLS-DA method,
with a precision in the classification of the 100 % validation group, whereas
with the SVM and LDA methods an overall classification of 88.90 % and 70.90
% was obtained, respectively. Based on these results, it can be concluded that
the VIS-NIR spectroscopy technique is a good non-destructive alternative for
the classification of sweet and bitter almonds, with possibilities of adaptation
online in an automated classification system, obtaining advantages in relation
to the time of detection, the versatility to analyzed the products and the
reduction of the investment to be made in the industrial processes to safe a
correct quality control.
[-]
[CA] L'ametla és una llavor comestible, consumida i comercialitzada en el seu
estat natural o com a part de diversos productes elaborats. Es distingixen dos
classes d'ametles: amargues i dolçes. El sabor amarg es deu a ...[+]
[CA] L'ametla és una llavor comestible, consumida i comercialitzada en el seu
estat natural o com a part de diversos productes elaborats. Es distingixen dos
classes d'ametles: amargues i dolçes. El sabor amarg es deu a la presència
de compostos cianogènics, com l'amigdalina, que és un compost altament
tòxic que influïx directament en la qualitat sensorial i acceptabilitat del
producte.
En este estudi es va determinar el contingut d'amigdalina en ametles per
mitjà de cromatografia líquida d'alta resolució (HPLC). En primer lloc es van
optimitzar les condicions d'extracció d’amigdalina de les ametles,
seleccionant-se metanol com a dissolvent i un temps de 24 h d'agitació.
Posteriorment es va procedir a l'optimització de les condicions de separació,
obtenint-se els millors resultats amb una fase mòbil composta per una mescla
d'aigua i acetonitril (80:20, v/v) en elució isocràtica amb un cabal d'1 mL min-1
i un volum d'injecció de 20 µL. El mètode cromatogràfic desenvolupat va donar
lloc a repetibilitats inter-dia amb RSDs menors de 0,31 i 1,41 % per a temps
de retenció i àrees de pic, respectivament. A més, es va obtindre un LOD del
0,40 mg·L-1
i recuperacions en tots els casos pròximes al 100 %. El contingut
d'amigdalina obtingut en ametles dolces va variar en un rang de 0,67 a 348
mg·Kg-1
, en tant que per a les ametles amargues es va detectar un contingut
d’amigdalina entre 14734 y 50412 mg·Kg-1
.
Previ a la determinació d'amigdalina per mitjà de HPLC, totes les ametles
considerades en el estudi van ser analitzades per mitjà d'espectroscòpia
visible (VIS) i la d'infraroig pròxim (NIR). Els espectres obtinguts van ser a
continuació empleats junt amb tres tècniques diferents de classificació (PLSDA,
SVM i LDA) per a veure si eren capaços de discriminar entre ametles
dolces i amargues sense necessitat d’utilitzar una tècnica destructiva com
l’HPLC. Els millors resultats es van obtindre amb el mètode PLS-DA,
aconseguint una exactitut en la classificació del conjunt de validació del 100
%, mentres que amb els mètodes SVM i LDA es va obtindre una classificació
global del 88,90 % i del 70,90 %, respectivament. Basant-se en estos resultats,
es pot concloure que la tècnica d'espectroscòpia VIS-NIR és una bona
alternativa no destructiva per a la classificació d'ametles en dolçes i amargues,
amb possibilitats d'adaptació in-line en un sistema de classificació
automatitzat aportant així avantatges en relació al temps de detecció,
versatilitat dels productes a analitzar i reducció de la inversió a realitzar en els
processos industrials a fi d'assegurar un correcte control de qualitat.
[-]
|