| Revista: | Biotecnia |
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| Número de sistema: | 000603078 |
| ISSN: | 1665-1456 |
| Autores: | López Aguilar, Rosa1 Hernández Núñez, Emanuel2 Hernández Montes, Arturo1 Zuleta Prada, Holber3 Herbert Pucheta, José Enrique4 |
| Instituciones: | 1Universidad Autónoma Chapingo Departamento de Ingeniería Agroindustrial, Chapingo Estado de México. México 2Instituto Politécnico Nacional Departamento de Recursos del Mar, Mérida. México 3Universidad Autónoma Chapingo Departamento de Preparatoria Agrícola, Chapingo Estado de México. México 4Instituto Politécnico Nacional Departamento de Química Orgánica, Ciudad de México. México |
| Año: | 2024 |
| Periodo: | Ene-Dic |
| Volumen: | 26 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Resumen en español | Espectrofotometría Infrarroja en la región media con Transformada de Fourier (FT-MIR) y análisis estadístico multivariado fueron utilizados para diferenciar mezcales elaborado con cuatro especies de agave. La matriz de datos FT-MIR fue sometida a transformaciones espectrales mediante primera y segunda derivada. El Análisis Discriminante por Mínimos Cuadrados Parciales (PLS) a partir de datos transformados con primera y segunda derivada permitió la diferenciación de mezcales. En tanto, el Análisis Discriminante mediante Mínimos Cuadrados Parciales Ortogonales (OPLS-DA) fue más robusto cuando se analizó con los datos de segunda derivada. Las comparaciones pareadas mediante OPLS-DA permitió la discriminación adecuada de los mezcales, principalmente entre Agave karwinskii y Agave potatorum (Q2 = 0.654 and p-value < 0.01; R2Y = 0.985 and p-value < 0.01) y entre Agave angustifolia y Agave karwinskii (Q2 = 0.563 and p-value = 0.01; R2Y = 0.989 and p-value = 0.01). La espectrofotometría FT-MIR y la Regresión PLS (PLS-R) lograron predecir el porcentaje de etanol (% v/v) en los mezcales colectados en 2022 con base en el modelo PLS-R previamente generado con muestras evaluadas en 2021. |
| Resumen en inglés | Fourier Transform Mid-Infrared (FT-MIR) spectroscopy and multivariate statistical analysis were used to differentiate mezcales elaborated with four agave species. The FT-MIR data matrix was subjected to spectral transformations using first and second derivatives. The Partial Least Squares (PLS)Discriminant Analysis (DA) with the matrix transformed by the first and second derivative allowed the differentiation of mezcales, while Orthogonal Partial Least Squares-Discriminant Analysis (OPLS-DA) was more robust when it was analyzed with second-derivative data. Pairwise comparisons by OPLS-DA allowed mezcales to be correctly discriminated, mainly between Agave karwinskii and Agave potatorum (Q2 = 0.654 and p - value < 0.01; R2Y = 0.985 and p-value < 0.01) and between Agave angustifolia and Agave karwinskii (Q2 = 0.563 and p-value = 0.01; R2Y = 0.989 and p-value = 0.01). FTMIR spectrophotometry and the PLS-Regression (PLS-R) were applied to predict the ethanol percentage (% v/v) of mezcales collected in 2022, based on the PLS-R model previously run on samples evaluated in 2021. |
| Palabras clave: | Mezcal, Agave, Discriminación, Espectroscopía |
| Keyword: | Mezcal, Agave, discrimination, Spectroscopy |
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