Desarrollar un modelo de predicción mediante Espectroscopia en Infrarrojo Cercano (NIRS) para la determinación de proteína cruda en subproductos de arroz (Oriza sativa)

Authors

  • Segundo José Zamora Huaman Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas, Facultad de Ingeniería Zootecnista Agronegocios y Biotecnología, Chachapoyas
  • Flor Lidomira Mejía Risco Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas, Facultad de Ingeniería Zootecnista Agronegocios y Biotecnología, Chachapoyas

DOI:

https://doi.org/10.25127/ucni.v2i1.449

Keywords:

NIRs, validación, predicción, salvado, proteína, arroz

Abstract

El objetivo de la investigación fue validar un modelo de predicción del contenido de proteína cruda en subproductos de arroz (Oriza sativa) usando espectroscopia en infrarrojo cercano (NIRS). Se utilizó dos subproductos, polvillo y arroz quebrado (nielen) de cuatro molinos piladores de arroz en la región Amazonas. Se recolecto 4 muestras en frascos de 50 ml de cada molino en el periodo de mayo - julio del 2018, contado con un total de 32 muestras, 16 de cada subproducto, luego fueron transportadas al laboratorio para sus respectivos análisis. Se realizo el análisis de proteína cruda mediante el equipo NIRS 2500XL en el rango de longitud de onda de 1100 – 2500 nm, asimismo de las mismas muestra se realizó el análisis de referencia mediante métodos tradicionales mediante la metodología de la AOAC (1990). Obtenidos estos valores, se evaluó en una tabla de Excel el 2coeficiente de determinación (R), Error estándar de predicción y el ajuste de bias. El polvillo de arroz y nielen 2reportaron un R de 0.93 y 0.62, y el ajuste de bias de -0.06 y -0.09 respectivamente. Se concluye que se puede predecir el nivel de proteína cruda en polvillo mediante NIRS.

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Published

2019-06-19

How to Cite

Zamora Huaman, S. J., & Mejía Risco, F. L. (2019). Desarrollar un modelo de predicción mediante Espectroscopia en Infrarrojo Cercano (NIRS) para la determinación de proteína cruda en subproductos de arroz (Oriza sativa). Revista Científica UNTRM: Ciencias Naturales E Ingeniería, 2(1), 60–65. https://doi.org/10.25127/ucni.v2i1.449

Issue

Vol. 2 No. 1 (2019)

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Artículos

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