Verificación de ácidos grasos en alimentos funcionales y cosméticos

Los ácidos grasos deben verificarse durante los procesos de producción. Las similitudes entre los ácidos grasos pueden dificultar la identificación del ácido graso exacto a través de los algoritmos de correlación de Pearson; sin embargo, la verificación del valor p garantiza que se utilice el material correcto en la fabricación. MIRA P es un espectrómetro Raman portátil diseñado para la identificación y verificación rápida y no destructiva de muestras. La identificación de muestras implica medir un espectro de la muestra y correlacionarlo con espectros existentes en una biblioteca. Luego el resultado se muestra con una correlación de Pearson. La verificación de las muestras se realiza con un conjunto de entrenamiento de los espectros que contiene la variabilidad aceptada entre diferentes muestras del mismo material. El conjunto de entrenamiento se analiza con análisis de componentes principales (PCA) y se informa como un porcentaje de probabilidad de que la muestra medida esté dentro de un nivel de confianza establecido por el operador. Normalmente, se utiliza un nivel de confianza del 95% para la verificación del material. Si bien tanto la identificación a partir de una biblioteca como la verificación con un conjunto de entrenamiento son útiles, la verificación puede detectar diferencias muy pequeñas en las muestras. Los ácidos grasos y el alcohol graso analizados en esta nota de aplicación serán ácido láurico (C₁₁H₂₃CO₂H), ácido mirístico (C₁₃H₂₇CO₂H), ácido palmítico (C₁₅H₃₁CO₂H), ácido esteárico (C₁₇H₃₅CO₂H) y alcohol estearílico (C₁₇H₃₇OH). Figura 1 muestra los espectros de estos materiales y las similitudes espectrales, ilustrando la dificultad de diferenciación basándose únicamente en la correlación.

Creación de un procedimiento operativo (OP)

En el software MiraCal, seleccione la pestaña Procedimientos operativos y cree un nuevo OP “Ácidos grasos”. Los parámetros se establecen en potencia láser 5, promedio de 1 y tiempo de integración automática. Adquiera un espectro de cada muestra con el OP, nombre cuidadosamente cada muestra y sincronice los datos con la base de datos del software MiraCal.

Creación y prueba de la biblioteca de ácidos grasos

A partir de las muestras que se guardaron utilizando la OP “Ácidos grasos”, se puede crear la biblioteca de ácidos grasos. Seleccione la pestaña Bibliotecas y nombre la nueva biblioteca “Biblioteca de ácidos grasos”. Agregue las muestras recopiladas previamente a la “Biblioteca de ácidos grasos” y guárdela. A continuación, cree un nuevo OP con el nombre “Prueba de biblioteca” y configure los parámetros en potencia láser 5, promedio de 1 y tiempo de integración automática. Con la pestaña Evaluaciones seleccionada, marque la casilla de identificación y seleccione la “Biblioteca de ácidos grasos”. Guarde la OP “Prueba de biblioteca” y sincronícela con su sistema. El sistema ahora se puede utilizar para hacer coincidir muestras con la “Biblioteca de ácidos grasos”. En la figura se ilustra un ejemplo de puntuaciones de coincidencia para cada muestra de ácido graso. Tabla 1.

Creación y prueba del conjunto de entrenamiento de ácidos grasos con valor p

Seleccione el OP “Ácidos grasos” que se creó en el experimento anterior y proceda a recolectar ~20 espectros de cada muestra de ácido graso. Una vez terminado, conecte el instrumento al software MiraCal y sincronice los datos con la base de datos. El siguiente paso es crear un conjunto de entrenamiento para cada muestra. Seleccione la pestaña Conjuntos de entrenamiento en el software y proceda a crear nuevos conjuntos de entrenamiento para cada material ingresando el nombre de la muestra como nombre del conjunto de entrenamiento y agregando los ~20 espectros que se recopilaron en el paso anterior. Una vez que se hayan creado y guardado los 5 conjuntos de entrenamiento, el siguiente paso es crear nuevos OP que correspondan a cada conjunto de entrenamiento. Los cinco OP tendrán los mismos parámetros de adquisición: integración automática, potencia láser 5 y promedio establecido en 1. En la pestaña Evaluación del OP, marque la casilla Verificación para cada OP y agregue el conjunto de entrenamiento correspondiente presionando el botón “Conjunto de entrenamiento”.

Una vez terminado esto, guarde cada OP y sincronice la base de datos del software para agregar los OP al sistema. Ahora mida un espectro de cada muestra contra cada OP. Los resultados de aprobado/reprobado se registran en Tabla 2.

La identificación es útil cuando se identifican muestras que presentan grandes diferencias en los espectros, y la verificación es útil cuando se examinan muestras con características espectrales similares. Para las muestras desconocidas, se utiliza la correlación para buscar en una biblioteca de materiales conocidos para intentar identificar lo desconocido. Cuando es necesario confirmar la autenticidad de una muestra, lo mejor es verificarla con el valor p. Los resultados “Aprobado” y “Reprobado” de la verificación brindan una confirmación más confiable de lo que es la muestra, mientras que con la identificación existe un potencial de obtener puntajes de coincidencia altos con muestras que son muy similares entre sí.