Publication: Aplicación de la espectroscopia de infrarrojo medio para la determinación de la textura en muestras de carne pertenecientes a la indicación geográfica protegida (IGP) Ternera de Navarra
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La necesidad de alcanzar altos niveles de calidad y seguridad durante la producción de alimentos requiere controles estrictos. La terneza es un parámetro clave dentro de los atributos sensoriales. Actualmente, se mide mediante análisis sensoriales o instrumentales. Estos métodos son complejos, destructivos y largos de realizar. Por ello, se investigan nuevas técnicas que no presenten estos inconvenientes. El objetivo de este trabajo es utilizar la espectroscopia FTIR-MIR como técnica alternativa de análisis de textura en carne, empleando muestras de la IGP Ternera de Navarra. Se realizaron análisis con espectroscopia FTIR-MIR y el test Lepetit. La terneza varió entre el día 4 y 6 de maduración, evolucionando hasta el día 11. Durante la validación, los modelos de predicción obtenidos poseen un R2 inferior al 45 %. Mediante el empleo de ACP y análisis discriminante se clasifican correctamente las muestras en el punto inicial y final de maduración
High standards in quality assurance and process control are required to fulfill the demand of high quality during food production. Tenderness is a key factor in the sensory attributes. At present, this characteristic is measured by sensorial and instrumental analysis. However, these methods are complex, destructive and time consuming. For that reason, searching for new methods is required. The main objective of this study was to use the FTIR-MIR spectroscopy as a new technique for the analysis of meat tenderness employing IGP Ternera de Navarra samples. They were analyzed by FTIR-MIR spectroscopy and Lepetit method. Tenderness changes between the 4th and 6th day of ageing, although it develops until the 11th day. During the validation process, the prediction models achieve a R2 lower than 45 %. Using PCA and discriminant analysis, samples from the initial and final ageing day were correctly classified
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