Màster universitari en Gestió i Innovació en la Indústria Alimentària

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Treballs de fi de màster en Gestió i Innovació en la Indústria Alimentària de l'Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Agrària [Més informació]

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    Open Access
    Aplicación de técnicas de imágenes hiperespectrales en el infrarrojo cercano para la determinación de contaminación fúngica y deoxinivalenol en trigo
    (2020-10) Bainotti, Maria Belén
    Los grandes efectos nocivos para la salud de humanos y animales por consumo de alimentos contaminados con hongos micotoxigénicos y sus toxinas son un riesgo de seguridad alimentaria que involucra a todas las partes de la cadena alimentaria, por lo que es de vital importancia su gestión y control integrado. Con el fin de reducir este riesgo, la adquisición de imágenes hiperespectrales en el infrarrojo cercano (HSI-NIR) se considera una técnica emergente, rápida y prometedora capaz de reemplazar los métodos clásicos, costosos y destructivos, que requieren mucho tiempo para evaluar muestras de cereales contaminadas con deoxinivalenol (DON). En este trabajo final de máster se ha desarrollado la técnica de espectroscopía HSI-NIR con el objetivo de obtener métodos de alta precisión que permitan la cuantificación y clasificación del DON, así como también la determinación de ergosterol, en muestras de trigo y en granos individuales naturalmente contaminadas. Concretamente, se analizaron las dos determinaciones mediante cromatografía líquida de alta resolución (HPLC) como método de referencia y se obtuvieron imágenes hiperespectrales de cada una. Los datos espectrales se procesaron mediante un software de análisis multivariante. Los mejores modelos de predicción mediante regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR) revelaron que la técnica HSI-NIR es capaz de predecir la concentración de ergosterol en muestras de trigo con un RMSEP (error cuadrático medio de predicción) de 1,17 μg/kg y un R2 (coeficiente de determinación) de 0,89. A su vez, la mejor predicción de DON en muestras obtuvo un RMSEP de 501,36 μg/kg y R2 de 0,61 mientras que en granos individuales un RMSEP de 0,88 μg/kg y R2 de 0,88. La mejor precisión de clasificación obtenida mediante el modelo de análisis discriminante lineal (LDA) fue del 82,93% en muestras a granel y del 90,10% en granos individuales para dos categorías, según el nivel máximo de la UE (1250 μg/kg). También se evaluaron granos individuales según su sintomatología asociada a fusariosis de la espiga (FHB), con un 100% de clasificación. Los parámetros obtenidos en los diferentes modelos de predicción y clasificación confirman la posibilidad de aplicar la técnica HSI-NIR en la evaluación de granos de trigo, pero algunos no son lo suficientemente precisos, por lo que debe perfeccionarse, ajustarse a cada necesidad y considerarse un punto de partida para mejorar aún más los protocolos para la gestión de DON.
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    Open Access
    Posada en funcionament d'un equip d'anàlisi d'imatges hiperespectrals a l'infraroig proper (HSI-NIR) per la discriminació de mostres de blat contaminades amb deoxinivalenol
    (2018-10) Martín Ruiz, Víctor
    En aquest treball final de màster s'ha posat a prova el HSI-NIR per determinar la seva capacitat per detectar deoxinivalenol (DON) en mostres de blat i s'ha deduït que no només és possible sinó que a més es pot fer amb bons resultats. Els models de predicció creats mitjançant PLS permeten predir la concentració de DON en una mostra a partir de l'espectre obtingut amb l'equip HSI-NIR. El millor model creat correspon a l'obtingut amb les mostres de blat mòlt, que té un pendent de 0,94, una ordenada a l'origen de 2,63, un RMSEP de 210,21 ppb i un R2 de 0,95. Pel que fa al model obtingut a partir de les mostres de blat naturalment contaminat, el millor model té un pendent de 0,91, una ordenada a l'origen de 32,44, un RMSEP de 423,36 ppb, i un R2 de 0,81. Els paràmetres de tots dos models són molt bons i així es demostra que aquests models permeten predir la concentració de DON amb certa precisió. A més de la predicció de DON, el HSI-NIR també ens permet classificar les mostres segons el nivell de DON o segons si superen un llindar específic amb una concordança superior al 90%.
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    Open Access
    Propuesta de métodos de detección rápidos de larvas de anisakis en la sección de pescados de Supsa Supermercats Pujol
    (2017-09) Campaña Zapata, Franklin David
    Anisakis simplex es un parásito del pescado que causa infestación gastrointestinal en los seres humanos tras la ingesta de pescado parasitado crudo o poco cocinado. Prácticamente todos los pescados y cefalópodos que consumimos habitualmente pueden tener la larva de anisakis, ocasionando alteraciones gástricas o alérgicas. Algunos estudios en España encuentran un porcentaje de parasitación superior al 80 % en pescados de importancia comercial, como la merluza o la bacaladilla. Este estudio se llevó acabo en el supermercado SUPSA. Se analizó toda la gestión logística de la sección de pescados evaluando la posible implementación de un método de detección rápido de anisakis. Se determinó que realizar una correcta gestión de compras, junto con la inspección visual, son las mejores medidas que se adaptan a la gestión logística del supermercado.