Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
Darwin Arlley Rodríguez Medina
Universidad Nacional de Colombia
Facultad de Ciencias Agrarias, Instituto de Ciencia y Tecnología de Alimentos
Bogotá, Colombia
2016
Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
Darwin Arlley Rodríguez Medina
Tesis presentada como requisito para optar al título de:
Magister en Ciencia y Tecnología de Alimentos
Directora:
Ph.D. MSc, Amanda Consuelo Díaz Moreno
Línea de Investigación:
Caracterización y generación de valor en productos de la colmena
Grupo de Investigación:
BIOALIMENTOS
Universidad Nacional de Colombia
Facultad de Ciencias Agrarias, Instituto de Ciencia y Tecnología de Alimentos
Bogotá, Colombia
2016
Dedicada a mi madre
Agradecimientos
Al “Programa Estratégico en Alternativas para la Generación de Valor en Productos
apícolas en Colombia a Través de la Innovación y el Desarrollo Tecnológico” financiado
por Colciencias y desarrollado en el Instituto de Ciencia y Tecnología de Alimentos- ICTA
de la Universidad Nacional de Colombia.
A la Universidad de Valencia por el apoyo financiero para la beca "Jóvenes Investigadores
2016" la cual permitió desarrollar parte de las técnicas experimentales en los laboratorios
de la universidad.
Al Instituto de Ciencia y Tecnología de Alimentos ICTA por permitirme desarrollar este
proyecto en sus laboratorios y el apoyo del grupo de personas que trabajan acá.
A la Dirección Académica y la Facultad de Ingeniería de Universidad Nacional de
Colombia, sede Bogotá por la beca Asistente Docente de la cual fui beneficiario entre
agostos de 2015 y diciembre de 2016.
De manera especial agradezco a mi madre, Flor Medina, y mis Hermanas Sindy y
Vannesa, quienes me han apoyado en cada momento y decisión tomada en mi vida.
A la doctora Consuelo Díaz por ser la gestora y guía de este proyecto. Además, de
brindarme su incondicional apoyo y amistad desde el comienzo de este camino.
A los doctores Miguel de la Guardia Cirugeda y Salvador Garrigues Mateo, pertenecientes
al departamento de química analítica de la Universidad de Valencia, quienes me abrieron
las puertas de su laboratorio y fueron partícipes del desarrollo experimental, logístico y
escrito de este trabajo.
VIII Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas cafeteras
de Colombia
Al Doctor Jorge Tello, a Doris Ascencio y a Omar Pabón, quienes colaboraron con la
recolección de muestras.
A Amaury Blanco y Angélica Benavidez quienes colaboraron en el análisis cromatográfico.
A mis compañeros del ICTA por su apoyo en el laboratorio y en diferentes momentos.
A mis compañeras de posgrado con quienes compartí clases y buenos momentos.
A mis mejores amigos: Geraldine, Oscar, Nicolás, Laura, Yesenia, Juan Camilo, Alexandra,
Esteban y Felipe, quienes han estado en los momentos más importantes de mi vida y me
han acompañado en este largo camino.
Resumen IX
Resumen
La miel es un producto que posee características únicas que varían de acuerdo a su origen
botánico y geográfico. Aprovechando la sinergia entre la apicultura y la producción de café
en Colombia, este trabajo evaluó la huella digital de mieles de tres zonas cafeteras de
Colombia (Magdalena, Cauca y Santander). Se evaluaron parámetros fisicoquímicos como
acidez libre, pH, sólidos solubles totales, humedad, conductividad eléctrica, actividad de
diastasa, contenido de azúcares reductores, contenido de cenizas, calcio y potasio, color,
viscosidad y perfil aromático. Posteriormente, se desarrollaron técnicas de clasificación
multivariada a parámetros de composición y calidad de mieles de acuerdo a su origen
geográfico a partir de las características fisicoquímicas y técnicas de espectroscopia
infrarroja. El análisis quimiométrico utilizado, permitió clasificar correctamente mieles de
zonas cafeteras de acuerdo a su origen geográfico con valores de sensibilidad y
especificidad entre 81-100% y 90.2-100%, respectivamente. Por su parte, los datos
espectrales proporcionados por la espectroscopia en el infrarrojo cercano y medio generan
directamente una huella digital de mieles de zonas cafeteras de Colombia sin necesidad
de aplicar ningún tratamiento físico ni químico a la muestra. El análisis discriminante por
mínimos cuadrados parciales aplicado a la espectroscopia infrarroja permitió clasificar
mieles procedentes de zonas cafeteras de Magdalena con una capacidad predictiva del
100%, frente a mieles procedentes de Santander y Cauca. Esto indica que las mieles
procedentes de las zonas cafeteras de Santander y Cauca poseen características
comunes que les permiten agruparse en una misma categoría.
Palabras clave: análisis multivariado, apicultura, denominación de origen, espectroscopia
infrarroja, espectroscopia NIR
X Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas cafeteras
de Colombia
Abstract
Honey is a product with special characteristics that vary according to its botanical and
geographical origin. Taking advantage of the link of beekeeping and coffee production in
Colombia, the aim of this study is evaluate the fingerprint of honeys from coffee areas of
Colombia and study the possible differentiation of these according to their geographical
origin. Parameters free acidity, pH, soluble solids, moisture, electrical conductivity, diastase
activity, content of reducing sugars, ash, calcium and potassium, color, viscosity and flavor
profile were evaluated to honeys from coffee-growing areas in the departments Cauca,
Magdalena and Santander. Multivariate classification techniques with physicochemical
parameters and infrared spectroscopy were developed for honey discrimination according
to their geographical origin. Chemometric analysis applied to physicochemical parameters,
allowed to classify correctly honeys coffee areas according to their origin with sensitivity
and specificity values between 81-100% and 90.2-100%, respectively. Meanwhile, spectral
data provided by near and mid infrared generate directly a fingerprint of honey, produced
from different coffee growing areas of Colombia without any physical nor chemical
treatment of samples. Partial least squares discriminant analysis applied to infrared
spectroscopy allowed to classify honeys from coffee-growing areas of Magdalena with a
predictive capacity of 100% compared to honey from Santander and Cauca. This indicates
that honey from coffee areas of Cauca and Santander have common characteristics that
allow them to be grouped in the same category.
Keywords: Multivariate analysis, beekeeping, designation of origin, infrared spectroscopy,
NIR spectroscopy.
Contenido XI
Contenido
Pág.
Resumen ........................................................................................................................ IX
Abstract........................................................................................................................... X
Lista de figuras ............................................................................................................ XIII
Lista de tablas ............................................................................................................. XIV
Lista de Símbolos y abreviaturas ................................................................................ XV
Introducción .................................................................................................................... 1
1. Mieles de zonas cafeteras y su huella digital ......................................................... 3 1.1 Sinergia existente entre el cultivo café y apicultura .......................................... 3 1.2 Miel de abejas ................................................................................................. 6
1.2.1 Características fisicoquímicas y sensoriales de la miel ......................... 6 1.3 Huella digital por medio de espectroscopia vibracional .................................. 11
1.3.1 Espectroscopia infrarroja ..................................................................... 13 1.3.2 Instrumentación ................................................................................... 14 1.3.3 Aplicaciones de la espectroscopia infrarroja ........................................ 15
1.4 Quimiometría ................................................................................................. 17 1.4.1 Pre-tratamiento de los datos ............................................................... 18 1.4.2 Validación ........................................................................................... 19 1.4.3 Técnicas de reconocimiento de patrones (PRT) .................................. 20
2. Clasificación multivariada en la discriminación geográfica de miel de abejas producida en zonas cafeteras de Colombia utilizando parámetros fisicoquímicos y
perfil aromático ............................................................................................................. 23 2.1 Resumen ....................................................................................................... 23 2.2 Introducción ................................................................................................... 24 2.3 Materiales y métodos ..................................................................................... 25
2.3.1 Muestras de miel ................................................................................. 25 2.3.2 Análisis fisicoquímicos y sensoriales ................................................... 25 2.3.3 Perfil aromático ................................................................................... 26 2.3.4 Viscosidad ........................................................................................... 26 2.3.5 Análisis estadístico .............................................................................. 26
2.4 Resultados y discusión .................................................................................. 27 2.4.1 Análisis fisicoquímico y de color .......................................................... 27 2.4.2 Viscosidad ........................................................................................... 30
XII Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
2.4.3 Análisis del perfil aromático y PCA. .................................................... 31 2.4.4 Análisis discriminante por mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) ... 35
2.5 Conclusiones ................................................................................................. 36 2.6 Agradecimientos ............................................................................................ 37 2.7 Referencias ................................................................................................... 37
3. Uso de la espectroscopia infrarroja para la autentificación de mieles de zonas cafeteras de la Sierra Nevada de Santa Marta (Colombia) ......................................... 43
3.1 Resumen ....................................................................................................... 43 3.2 Introducción ................................................................................................... 44 3.3 Materiales y métodos .................................................................................... 46
3.3.1 Muestras de miel ................................................................................ 46 3.3.2 Análisis FT-NIR ................................................................................... 46 3.3.3 Análisis ATR-MIR ............................................................................... 47 3.3.4 Análisis estadístico ............................................................................. 47
3.4 Resultados y discusión .................................................................................. 49 3.4.1 Espectros IR de las muestras de miel ................................................. 49 3.4.2 PCA de los espectros NIR y MIR ........................................................ 52 3.4.3 Autenticación de mieles Colombianas por técnicas de reconocimiento de patrones (PRT) ............................................................................................ 53 3.4.4 Efecto del pre-tratamiento en el modelo PLS-DA para la autenticación de miel. ........................................................................................................... 55 3.4.5 El uso combinado de los espectros NIR y MIR para la autenticación de mieles ........................................................................................................... 57
3.5 Conclusiones ................................................................................................. 59 3.6 Agradecimientos ............................................................................................ 59 3.7 Referencias ................................................................................................... 59
4. Conclusiones y recomendaciones ....................................................................... 63 4.1 Conclusiones ................................................................................................. 63 4.2 Recomendaciones ......................................................................................... 65
A. Anexo: Artículos complementarios ...................................................................... 67
Bibliografía .................................................................................................................... 73
Contenido XIII
Lista de figuras
Pág. Figura 1-1: Distribución de la producción de miel de abejas (Izq.) y café (Der.) en
Colombia. .................................................................................................................... 4
Figura 2-1: Tendencia del comportamiento de la viscosidad en las muestras de miel
evaluadas a T=25°C. ...................................................................................................... 30
Figura 2-2: Análisis de componentes principales para la nariz electrónica (a) Score plot
(b) Loading plot .............................................................................................................. 32
Figura 2-3: Aporte de las variables estudiadas frente a los componentes principales (a)
PC1 (b) PC2. .................................................................................................................. 33
Figura 2-4: PCA para los parámetros de azúcares reductores, nariz electrónica,
humedad, Ca, K, conductividad, acidez libre, cenizas y °Brix. (a) Score plot (b) Loading plot
.................................................................................................................. 34
Figura 3-1: Espectros de muestras de miel (A) NIR con 6 mm de paso óptico, (B)
espectros NIR normalizados con 500 micras de paso óptico y (C) ATR-MIR. Inserción (a)
celda de vidrio. (b) celda fabricada. ................................................................................ 49
Figura 3-2: Scores plot de las muestras de miel en el espacio definido por los dos
primeros componentes principales para (A) espectros NIR con 6 mm de paso óptico, (B)
los espectros NIR normalizados correspondiente a 500 micras paso óptico (C) espectros
ATR-MIR. .................................................................................................................. 52
Figura 3-3: Score plot de predicción para PLS-DA aplicado a la combinación de
espectros NIR con paso óptico de 6 mm y espectros ATR-MIR. .................................... 58
XIV Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
Lista de tablas
Pág. Tabla 1-1: Flora y condiciones ambientales de las zonas cafeteras de Santander,
Cauca y la Sierra nevada de Santa Marta. ........................................................................ 5
Tabla 1-2: Metodologías de análisis fisicoquímico y sensorial de miel de abejas .......... 7
Tabla 1-3: Referencias sobre investigaciones en autenticidad, clasificación y
caracterización de diferentes mieles usando espectroscopia vibracional ........................ 16
Tabla 2-1: Parámetros fisicoquímicos de mieles de zonas cafeteras de Colombia ..... 27
Tabla 2-2: Valores de sensibilidad y especificidad para el modelo de clasificación
multivariada PLS-DA. ...................................................................................................... 35
Tabla 3-1: Comparación de las técnicas de reconocimiento de patrones utilizadas (PTR)
en la discriminación de muestras de miel proveniente de la Sierra Nevada de Santa Marta
de acuerdo a su sensibilidad, especificidad y exactitud total. .......................................... 54
Tabla 3-2: Influencia de diferentes pre-tratamientos de datos espectrales en la
formulación del modelo PLS-DA para la clasificación de las muestras de miel de zonas
cafeteras de Colombia. ................................................................................................... 56
Tabla 3-3: Aplicación del modelado por PLS-DA para la clasificación de mieles con los
espectros combinados NIR y ATR-MIR ........................................................................... 58
Contenido XV
Lista de Símbolos y abreviaturas
Símbolos con letras latinas Símbolo Término
g Gramo kg Kilogramo mg Miligramo M Molar ppm Partes por millón l Litro % Porcentaje pa Pascales s Segundos
Símbolos con letras griegas Símbolo Término Unidad SI
η Viscosidad Pa*s τ Esfuerzo cortante Pa
γ Velocidad de cizalla s-1
µ Micro 1
Abreviaturas Abreviatura Término
Abs Absorbancia OSC Corrección ortogonal de la señal
NIR Espectroscopia en el infrarrojo cercano
MIR Espectroscopia en el infrarrojo medio
ATR Reflexión total atenuada
1. Der. Primera derivada
MSC Corrección del efecto multiplicativo de dispersión
MC Centrado en la media
SIMCA Modelado suave independiente de analogías de clases
PLS Mínimos cuadrados parciales
PLS-DA Análisis discriminante por mínimos cuadrados parciales
PLSR Regresión por mínimos cuadrados parciales
K-nn K-vecinos más cercanos
XVI Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
Abreviatura Término
PCA Análisis de componentes principales
PC Componente principal
RSMEC Raíz del error cuadrático medio de calibración
RSMECV Raíz del error cuadrático medio de la validación cruzada
RSMEP Raíz del error cuadrático medio de predicción
R2 Coeficiente de determinación
Introducción
La producción apícola en Colombia ha presentado un considerable aumento en el número
de colmenas (8% pasando del 89200 en el 2010 a 96356 para el 2015) y en la producción
de miel (18%, pasando de 2630 a 3112 ton/año). Departamentos como Santander, Cauca
y Magdalena, presentaron una producción de miel de 125, 178 y 76 ton/año
respectivamente (CPAA 2015). Estas tres zonas presentan características comunes en la
producción de cafés especiales y sinergia con la actividad apícola.
Con el impulso de la apicultura en Colombia, se le ha otorgado importancia a la
caracterización de mieles procedentes de diferentes orígenes, esto con el fin de
diferenciarlas y establecer indicadores que puedan contribuir al soporte técnico para
obtener sellos de calidad que potencialicen el producto comercialmente, incremente la
producción y genere la posibilidad de acceso a nuevos mercados.
En los últimos años, la espectroscopia infrarroja (MIR y NIR) ha ganado una amplia
aceptación en el campo de ciencias de la alimentación para el análisis cualitativo y
cuantitativo, debido a sus ventajas sobre otras técnicas analíticas, tales como su rapidez,
bajo costo, facilidad y su aplicación no destructiva (Cheng et al. 2013). Con estas técnicas
se pueden obtener datos de un componente o propiedad de interés perteneciente a una
matriz alimentaria en particular, partiendo del correspondiente espectro y una modelización
adecuada de estas señales mediante el empleo de quimiometría y de los valores de
referencia de las muestras, medidos mediante el uso de técnicas tradicionales de análisis.
El objetivo de este proyecto fue identificar la huella digital para miel de abejas con origen
en zonas cafeteras de Colombia (Cauca, Santander y Magdalena). Se aplicaron las
técnicas de espectroscopia NIR y MIR, con el fin de obtener los espectros característicos
de las mieles y desarrollar modelos de calibración multivariada que permitan clasificar las
2 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en
zonas cafeteras de Colombia
mieles según su origen. Estas técnicas fueron aplicadas con orientación de expertos en
espectroscopia vibracional en los laboratorios de Química Analítica de la Universidad de
Valencia (España).
Este es un primer paso en la búsqueda de un sello de calidad para mieles de zonas
cafeteras, utilizando como estrategia el vínculo entre la miel y el café, un producto
reconocido con denominación de origen en la Comunidad Económica Europea desde
2006. Este sello otorgaría valor agregado a las mieles, incentivando las prácticas apícolas
en la región y aumentando de esta forma los ingresos de los apicultores, contribuyendo al
repoblamiento de abejas y generando un aporte significativo en la cadena productiva de
las abejas y la apicultura.
Los resultados de esta tesis serán presentados como artículos de investigación que han
sido sometidos a evaluación en revistas indexadas a nivel internacional. Los resultados del
primer objetivo: evaluar características fisicoquímicas y sensoriales de mieles de Apis
mellifera de tres zonas cafeteras de Colombia, corresponden al artículo “Clasificación
multivariada en la discriminación geográfica de miel de abejas producida en zonas
cafeteras de Colombia utilizando parámetros fisicoquímicos y perfil aromático” presentado
en el capítulo 2.
Los resultados el segundo objetivo: desarrollar una propuesta metodológica para la
tipificación de miel de abejas de zona cafetera utilizando espectroscopia de infrarrojo
cercano (NIR), corresponden al artículo “Uso de la espectroscopia infrarroja para la
autentificación de mieles de zonas cafeteras de la Sierra Nevada de Santa Marta
(Colombia)” presentado en el capítulo 3. Este artículo fue sometido a evaluación por la
revista Food Chemistry de la editorial Elsevier.
Los resultados del tercer objetivo: Realizar un estudio quimiométrico que permita
correlacionar y establecer marcadores de diferenciación para mieles de zonas cafeteras,
hacen parte de los capítulos 2 y 3.
1. Mieles de zonas cafeteras y su huella digital
1.1 Sinergia existente entre el cultivo café y apicultura
Las abejas se ven atraídas a diferentes cultivos por señales visuales y olfativas, de los
cuales obtienen el néctar y el polen. Esta disponibilidad de recursos varía de una fuente a
otra, lo que ocasiona productos apícolas significativamente diferentes. Además de los
componentes nutricionales, las abejas también absorben compuestos aromáticos, aceites
esenciales y compuestos bioactivos. Otros factores asociados a la elección de recursos
por parte de las abejas son el costo energético que implica tomar el alimento de una fuente
floral específica, la eficiencia, disponibilidad y calidad de los recursos y los periodos de
floración de las plantas (Montoya 2011). Colombia cuenta con diferentes especies de
abejas, siendo la Apis mellifera la más utilizada en la producción apícola en el país (CPAA
2015).
La presencia de árboles de sombra en el cultivo de café tiene efectos importantes en la
floración de este, lo cual también presenta beneficios para las abejas. La sombra gradual
que los árboles le ofrecen al cafetal beneficios, otorgándole mayor rayo de sol a una parte
de cultivo que a otro, generando así producción floral en distintos tiempos, dosificando los
recursos florales para las abejas y evitando la pérdida de recursos (Florez, Muschler, &
Harvey 2002).
Por otra parte, siendo la polinización vital en los sistemas de producción agrícola, esta
puede ser realizada por abejas, lo que genera beneficios en el rendimiento y calidad de
frutos y semillas. Jaramillo (2012) realizó estudios sobre el efecto de las abejas silvestres
en la polinización de café en Antioquía (Colombia), encontrando efectos benéficos de la
polinización asistida por abejas, tales como la disminución de pérdidas de frutos y peso de
cáscara y aumento en el rendimiento de cultivos, peso de semilla, tamaño de fruto, pH y
4 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
°Brix del grano. De esta manera, la apicultura es una oportunidad que puede ser
aprovechada tanto por propietarios de tierras como por agricultores, actuando de manera
sinérgica en la obtención de los productos agrarios y apícolas (Zuluaga 2010).
Figura 1-1: Distribución de la producción de miel de abejas (Izq.) y café (Der.) en Colombia.
Tomado de: (CPAA, 2015; Federación Nacional de cafeteros, 2014)
El cultivo de café es una actividad agraria destacada en el mundo, estando presente en
más de 50 países, principalmente de zona tropical. Colombia es un país reconocido por la
calidad y características sensoriales de su café, cuya variedad 100% café arábigo,
producido en diferentes regiones del país (Federación Nacional de cafeteros 2010). Debido
a la diversidad de condiciones climáticas presentes, el café posee características
diferentes entre una región y otra, lo cual ha permitido la obtención de sellos de calidad
asociados al café proveniente de zonas específicas de Colombia como Huila, Nariño,
Cauca y Santander. En regiones como la Sierra Nevada de Santa Marta (Magdalena) se
Capítulo 1 5
produce un tipo de café especial sin el uso de productos químicos como fungicidas,
herbicidas o insecticidas (León-Bonilla, Nates-Parra 2014).
Tal como se observa en la figura 1-1, la producción apícola converge en varias zonas del
país con la producción cafetera, lo cual genera una sinergia que se ve representada en la
mejora de los productos de ambas actividades agrarias.
En la tabla 1-1 se observan las características comunes que presentan las zonas cafeteras
de Santander, Cauca y Magdalena. Estas características presentan influencia sobre el
cultivo de café como en la miel producida.
Tabla 1-1: Flora y condiciones ambientales de las zonas cafeteras de Santander,
Cauca y la Sierra nevada de Santa Marta.
Región Flora circundante Condiciones ambientales y
geográficas
Cauca (Municipios Caldono y Piendamó)
Sangredrago (Croton gossypiifolius), Arrayan Varejon (Clibadium
surinamense), Chicharrón (Calea sessiliflora),
Salvia (Clibadium surinamense), Carbonero (Callandra pittieri),
Saman (Albizia saman), Matarraton (Gliricidia sepium), Aguacate (Persea americana), Guamo común (Inga densiflora)
Café (Coffea arabica),
Altura: 1.185 msnm Temperatura Promedio: 22 °C
Magdalena (Sierra
Nevada de Santa Marta)
Yarumo (Cecropia sp.), Café (Coffea arabica),
Tagua (Dictyocaryum lamarkianum), Dormidera (Mimosa sp.), Cordoncillo (Piper sp.),
Pringamosa (Tipo Moraceae).
Altura: 900-1900 msnm Temperatura Promedio: 21 °C
Santander (Provincia Guanentá)
Yarumo (Cecropia sp.), Café (Coffea arabica),
Dormidera (Mimosa sp.).
Altura: 1.700 msnm Temperatura Promedio: 18 °C
Tomado de: (Nates, Montoya, & Chamorro, 2013; Viloria de la Hoz, 2005).
La huella digital de mieles vinculadas a zonas cafeteras es una herramienta que permite
comparar muestras entre regiones y establecer indicadores de calidad que puedan
contribuir al soporte técnico para obtener un sello de calidad que potencialice el producto,
lo cual puede incentivar un incremento en la producción y generar la posibilidad de acceso
a nuevos mercados, incluso utilizando como estrategia el vínculo entre este producto y la
6 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
producción de café, un producto reconocido con denominación de origen en la Comunidad
Económica europea desde 2006.
1.2 Miel de abejas
La miel es una sustancia natural producida por abejas obreras de diferentes especies, a
partir del néctar de las plantas o de secreciones de partes vivas de plantas o excreciones
de insectos chupadores sobre partes vivas, recolectadas por las abejas, transformada por
combinación con sustancias específicas propias de las abejas, depositada, deshidratada,
almacenada y colocada dentro de celdillas del panal para su madurez (Ministerio de
Protección Social 2010). La miel está compuesta de una solución saturada de azúcares y
otras sustancias menores, tales como ácidos orgánicos, proteínas, minerales, vitaminas,
lípidos, enzimas y sustancias antioxidantes (Gomes et al. 2010; Özcan and Ölmez 2014).
El factor más influyente en la composición de la miel es la variedad de plantas de las cuales
haya sido obtenido el néctar (Pascoal et al. 2014). Sin embargo, mieles del mismo origen
botánico presentan diferencias significativas entre ellas según su origen geográfico y
estacional (Juan-Borrás et al. 2014), esto debido a las diferencias climáticas y ambientales
presentes en una región específica (Lazaridou et al. 2004).
1.2.1 Características fisicoquímicas y sensoriales de la miel
Las abejas succionan y utilizan los recursos florales y/o no florales en distintas
proporciones de acuerdo a su distribución y abundancia (Nates, Montoya, & Chamorro
2013), lo que ocasiona diferencias en la composición de la miel, además de otros factores
que juegan un factor importante como las condiciones ambientales, estacionales y los
métodos de procesamiento (Liu, Ye, Lin, Wang, & Peng, 2013). Por este motivo, las mieles
se pueden diferenciar según su origen botánico y geográfico gracias a sus parámetros de
composición fisicoquímica (Anklam 1998), aspectos sensoriales y componentes bioactivos.
Diferentes autores a lo largo de los años han aplicado diversas técnicas de diferenciación
de mieles de acuerdo a su composición. El Instituto de Ciencia y Tecnología de Alimentos
–ICTA- de la Universidad Nacional de Colombia, junto con Colciencias, desarrollaron el
proyecto “Selección de indicadores fisicoquímicos mediante aplicación de nariz electrónica
Capítulo 1 7
para la catalogación de productos apícolas” en el cual se analizaron 276 muestras de miel
provenientes de 4 departamentos de Colombia (Boyacá, Cundinamarca, Magdalena y
Santander) (ICTA 2012). Este estudio encontró que las variables fisicoquímicas que
mostraron resultados significativamente diferentes para las zonas analizadas son la
conductividad eléctrica, pH, %humedad, % cenizas, color, contenido de potasio y calcio,
actividad diastasa y % azúcares (ICTA 2012). Además de esto, se realizó análisis de perfil
aromático por nariz electrónica (Zuluaga 2010) y la viscosidad (Yanniotis et al. 2006) son
variables que presentan capacidad de diferenciación de mieles según su origen. La tabla
2 muestra una descripción de estos análisis y su metodología de referencia.
Tabla 1-2: Metodologías de análisis fisicoquímico y sensorial de miel de abejas
Análisis Técnica Método de referencia
Humedad Refractometría AOAC 969.38b (AOAC
2012)
Azúcares HPLC AAC 979.23 y 983.22
(AOAC 2012)
pH y acidez libre Potenciometría y volumetría Bogdanov (2009)
Conductividad eléctrica Conductimetría Bogdanov (2009)
Actividad de diastasa Espectrofotometría Bogdanov (2009)
Color Fotometría (Ciappini et al. 2013; Nieto
and Quicazán 2014)
Cenizas gravimetría AOAC 920.181 (AOAC
2012)
Minerales (K y Ca) Espectroscopia de
absorción atómica
AOAC 968.08 (AOAC
2012)
Perfil aromático Nariz electrónica (Zuluaga 2010)
Viscosidad Viscosimetría (Yanniotis et al. 2006;
Oroian 2013)
Humedad
La humedad en la miel depende de las condiciones ambientales y de manipulación por
parte de los apicultores durante el periodo de cosecha (Yanniotis, Skaltsi, & Karaburnioti
2006). El contenido de humedad afecta diferentes parámetros tales como la viscosidad,
8 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
densidad, constante dieléctrica y la temperatura de transición vítrea (Ahmed et al. 2007).
Bajos contenidos de humedad pueden acelerar la cristalización, mientras que altos
contenidos, pueden causar aparición de mohos y levaduras debido al aumento de la
actividad de agua (Yanniotis, Skaltsi, & Karaburnioti 2006). Por otra parte, debido a la
humedad relativa del aire, la miel puede absorber o desorber agua si se encuentra
expuesta al ambiente durante un largo tiempo (Yao et al. 2003). Por este motivo, el
contenido de humedad es considerado un parámetro de calidad que puede indicar
condiciones de cosecha y almacenamiento inadecuadas, así como adulteración del
producto. La resolución 1057 del 2010 establece un valor máximo para la humedad en miel
de 21% en peso para mieles de origen tropical y 20% para otros tipos de mieles (Ministerio
de la Protección Social 2010).
Actividad diastasa
Una enzima es una proteína que actúa como catalizador biológico, llevando a cabo
reacciones bioquímicas a muy altas velocidades, no se consume durante la reacción y en
general presentan un alto grado de especificad (Baudi 2006). La diastasa es una enzima
compuesta por α y β amilasas que tiene la capacidad de degradar el almidón en
carbohidratos más simples (Vorlov & Piidal 2002). La actividad de diastasa representa la
capacidad que tiene la miel de degradar el almidón en 1 hora a 40 °C bajo las condiciones
de la prueba (Bogdanov 2009). Este valor disminuye cuando la miel ha sido sometida a
calentamiento o almacenamiento prolongado (Bentabol M et al. 2014). Sin embargo, no
varía solamente por el envejecimiento de la miel, sino también varía en función de su origen
botánico (Juan-Borrás et al. 2014) siendo menor para mieles de mielato que para mieles
de origen floral (Özcan & Ölmez 2014). La resolución 1057 del 2010 establece un valor
mínimo de actividad de diastasa 8 en la escala Schade (Ministerio de la Protección Social
2010).
Contenido mineral
El contenido mineral de la miel, depende de la capacidad de absorción de los minerales
del suelo y del ambiente circundante a la producción, por lo tanto varía dependiendo el
origen floral de esta, convirtiéndolo en un parámetro diferenciador entre orígenes botánicos
y geográficos. Los principales minerales presentes en la miel son el potasio, calcio, sodio
y magnesio (Vanhanen, Emmertz, & Savage 2011), siendo potasio el más abundante de
estos con 1/3 del contenido mineral total (Alqarni et al. 2012). Las mieles que tienen un
Capítulo 1 9
color más oscuro, poseen a su vez un mayor contenido mineral que las mieles de color
claro, el contenido puede variar entre 0,04 y 0,2% (Gomes et al. 2010). El contenido de
minerales está relacionado con la conductividad eléctrica y las cenizas y juega un papel
importante en las funciones bioactivas de la miel (Escuredo et al. 2013).
pH y acidez
La acidez de la miel es la cantidad de ácidos libres que están disponible para reaccionar,
expresada en miliequivalentes de ácido/kg de miel (Valdivieso & N 2003). Esta contribuye
al sabor, estabilidad contra microorganismos, mejora de las reacciones químicas y puede
influir en la actividad antimicrobiana y antioxidante (Cavia et al. 2007). El ácido glucónico,
resultado de la oxidación enzimática de la glucosa por medio de la glucosa oxidasa, es el
ácido orgánico presente en mayor proporción en la miel. Este se encuentra en equilibrio
dinámico con la δ-gluconolactona sobre la base de la pérdida ganancia de una molécula
de agua (Zuluaga 2010). La acidez libre es uno de los principales parámetros de control
de calidad en miel, indica si la miel se encuentra en estado de fermentación. Según la
resolución 1057 del 2010 emitida por el Ministerio de la Protección Social, la acidez libre
de la miel no puede ser mayor a 50 meq/kg (Ministerio de Protección Social 2010). El pH
de la miel depende tanto de los ácidos ionizados como de los minerales presentes e
influencia el desarrollo de microorganismos, la actividad enzimática y la textura, entre otras
propiedades (Cavia et al. 2007).
Azúcares.
La miel es una solución sobresaturada de azúcares, los cuales alcanzan un valor entre el
85 y 95% en peso seco (Gomes et al. 2010). La fructosa es el azúcar predominante en la
miel (Pasini et al. 2013), siendo superado por la glucosa en mieles especiales tales como
la miel de Colza y de diente de león (Escuredo et al. 2014). Otros azúcares presentes son
la maltosa y sacarosa, seguidos por otros disacáridos, trisacáridos y algunos
oligosacáridos en pequeñas concentraciones (Kaškonienė, Venskutonis, & Čeksterytė
2010). Debido a la baja solubilidad de la glucosa frente a la fructosa, uno de los parámetros
que indican la cristalización de la miel es la relación fructosa/glucosa, siendo los valores
más altos para mieles más fluidas (Liviu Al et al. 2009). El contenido de azúcares varía de
una fuente floral a otra, por lo cual es usado como una de las variables más importantes a
la hora de diferenciar una miel de otra según su origen floral y/o geográfico (De La Fuente
et al. 2011). Según la resolución 1057 del 2010, el contenido de azúcares reductores
10 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
(glucosa y fructosa) en miel debe ser mínimo del 60% de esta para mieles florales y 45%
para mieles de origen tropical (Ministerio de la Protección Social 2010).
Viscosidad
La viscosidad es uno de los parámetros más importantes para la caracterización física y
sensorial de un material (Oroian 2013). Está definida como la fricción interna de un fluido
o tendencia a resistirse al flujo, es usualmente denotada por η y representa la relación
entre el esfuerzo de corte y la velocidad de cizalla aplicados sobre un fluido (Bourne 2002).
La miel presenta un comportamiento de fluido newtoniano (Oroian 2013), sin embargo, se
puede presentar un pequeño decrecimiento de la viscosidad al aumentar la velocidad de
cizalla, dándole a la miel un comportamiento que sigue la ley de potencia con un exponente
muy cercano a 1 (Schellart 2011). La viscosidad de la miel varía con respecto a la
temperatura, el contenido de humedad, contenido de azúcares, la presencia de cristales y
sustancias coloidales (Yanniotis, Skaltsi, & Karaburnioti 2006; Abu-Jdayil et al. 2002). Por
esto, es uno de los parámetros fisicoquímicos utilizados para la diferenciación y
caracterización de mieles (Ahmed et al. 2007).
Características sensoriales
El color, junto con el aroma, hacen parte de las características sensoriales que varían en
una miel de acuerdo a su origen floral y geográfico (Karabagias et al. 2014). El color varía
desde un amarillo pálido, pasando por el ámbar y el rojo oscuro hasta estar cercano al
negro (Bertoncelj et al. 2007). Está relacionado con el contenido de minerales, compuestos
fenólicos y polen (Lazaridou et al. 2004; Bertoncelj et al. 2007), lo que lo hace un indicador
del origen floral (Brudzynski & Miotto 2011). Existen diferentes técnicas instrumentales
para la medición de color, las cuales determinan las coordenadas del color en el espacio
cromático. Así, las coordenadas cromáticas de un sistema pueden definirse en término de
sus valores triestímulo del sistema elegido, generalmente CIELAB. Estas coordenadas
L*a*b* están relacionadas con la percepción fisiológica del color (Houhg & Fiszman 2005).
El sistema de medición de color en miel más simple es el medidor Pfund, un dispositivo de
comparación óptica que da la medida del punto a lo largo de un vidrio ámbar de calibración.
Este es un fotómetro que mide la cantidad de luz absorbida por la miel a dos longitudes de
onda distintas (420 y 525 nm), los valores presentados por el colorímetro se dan dentro de
la escala Pfund en un intervalo de 0 a 150 mm Pfund, cuyos valores más bajos representan
Capítulo 1 11
las mieles más claras y los valores altos para mieles oscuras. La escala Pfund no registra
las tonalidades verdosas o rojizas que pueden resultar características de la miel en relación
con su procedencia botánica.
El aroma es un factor importante en la percepción sensorial de los alimentos. Esta
característica depende de los compuestos volátiles y semivolátiles los cuales varían según
el origen floral y los métodos de manipulación de la miel (Zuluaga 2010). El análisis de
compuestos volátiles en miel es usado como herramienta de caracterización del origen
botánico. Este análisis puede ser desarrollado por distintas técnicas tales como la
extracción por solventes, métodos simultáneos de destilación-extracción, nariz electrónica
y micro-extracción en fase sólida (Cuevas-Glory et al. 2007). Debido a su complejidad y a
la baja concentración de componentes volátiles en la miel, la opción más viable para la
obtención del perfil sensorial aromático de la miel es la nariz electrónica.
Una nariz electrónica es un instrumento, que contiene un conjunto de sensores
electroquímicos con especificidad parcial unidos a un sistema de reconocimiento de
patrones apropiados, capaces de reconocer olores simples o complejos (Boeker 2014). La
nariz electrónica se ha utilizado ampliamente en la industria alimentaria, siendo aplicada
principalmente en control de calidad de productos como pescado, carne, leche, vino, café
y té, existiendo aproximadamente 5000 publicaciones desde 1993 (Loutfi et al. 2015). Entre
estas publicaciones, existen reportes acerca de la aplicación de nariz electrónica para la
identificación, diferenciación y clasificación de productos, un ejemplo de esto es la
clasificación de propóleos de diferentes fuentes botánicas (Cheng et al. 2013).
1.3 Huella digital por medio de espectroscopia vibracional
En los últimos años, el análisis de parámetros fisicoquímicos y sensoriales ha sido utilizado
para determinar el origen de la miel. Sin embargo, estos métodos experimentales
presentan diversas desventajas, tales como su alto costo, requerimiento de experiencia
por parte del analista y grandes cantidades de reactivos (Anklam 1998). Por su parte, la
espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR) ha ganado una amplia aceptación en el campo
de ciencias de la alimentación para el análisis cuantitativo y cualitativo debido a sus
12 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
ventajas sobre otras técnicas analíticas. Entre estas ventajas se encuentra su rapidez, bajo
costo, facilidad y ser una técnica no destructiva (Chen et al., 2012).
En espectroscopia molecular, los espectros son originados a partir de la absorción, emisión
o dispersión de un fotón al cambiar la energía de una molécula. A diferencia de la
espectroscopia atómica, la energía de la molécula puede ser modificada no solo por las
transiciones electrónicas, sino también por cambios en el estado rotacional y vibracional
(De Paula 2007). La espectroscopia vibracional consiste en hacer interactuar un haz de
radiación electromagnética a un sistema cuyas características se quieran determinar,
produciendo diferencias sobre el haz de luz saliente que permiten obtener información
sobre la estructura del sistema estudiado (Pérez et al. 2005).
Toda la luz, incluida la infrarroja, es clasificada dentro del espectro electromagnético y es
descrita por una onda continua sinusoidal como el movimiento de campos
electromagnéticos (Larkin 2011). El objetivo de la espectroscopia es la interacción de la
radiación electromagnética con la materia. Esta consiste en la grabación de los cambios
de absorción como la variación de la frecuencia de radiación sobre un rango dado
(Sathyanarayana 2007).
Como la luz infrarroja (IR) tiene asociada una menor energía comparada con la UV, la
espectroscopia de absorción IR generalmente está asociada a excitaciones vibracionales
y rotacionales en moléculas, sin que se produzcan transiciones electrónicas. De tal
manera, los espectros infrarrojos se originan a partir de transiciones entre niveles
vibracionales de la molécula en el estado electrónico básico y son, por lo general,
observados como espectros de absorción en la región del infrarrojo. Desde un punto de
vista cuántico, una vibración es activa IR si el momento dipolar de la molécula cambia
durante la vibración (Pérez et al. 2005).
Debido a las diferentes condiciones de excitación de la espectroscopia en el infrarrojo
cercano (NIR) y medio (MIR), la relación entre las intensidades de absorción y la
funcionalidad dirigida de las moléculas de interés varía significativamente. Estos factores
específicos conducen a respuestas muy diferentes para la misma vibración molecular de
la técnica aplicada (Siesler et al. 2008).
Capítulo 1 13
1.3.1 Espectroscopia infrarroja
La región del infrarrojo comprende el intervalo espectral de 780-106 nm. Según el
fenómeno espectroscópico que provoca la absorción de energía por parte de la materia,
esta región se divide en tres zonas: infrarrojo cercano 780-2800 nm (NIR), medio 2500-
20000 nm (MIR) y lejano 20000-106 nm (FIR). La absorción en el infrarrojo lejano se debe
a las rotaciones moleculares, mientras que en el medio proviene de las vibraciones
moleculares fundamentales. En el infrarrojo cercano, esta absorción se debe a los
armónicos y bandas de combinación de las vibraciones fundamentales de las moléculas.
Una molécula absorbe radiación infrarroja cuando experimenta un cambio neto en el
momento dipolar como consecuencia de su movimiento de vibración y rotación. Si la
frecuencia de radiación iguala a la frecuencia de vibración natural de la molécula, ocurre
una transferencia neta de energía que da lugar a un cambio en la amplitud de la vibración
molecular y como consecuencia, absorbe radiación (Peguero 2010).
La espectroscopia MIR monitorea las vibraciones y rotaciones fundamentales de las
moléculas pertenecientes al perfil químico de una muestra. La región MIR (4000-500 cm-1)
es una región bastante robusta y reproducible del espectro electromagnético en la cual
pequeñas diferencias en la composición de las muestras pueden ser medidas. Las
moléculas absorben energía MIR y exhiben vibraciones de extensión, doblamiento, torsión,
balanceo y rompimiento, medibles en una o varias localizaciones del espectro. Estos
comportamientos moleculares dependen de factores como la configuración y localización
de los enlaces. Esta información puede ayudar a analizar y determinar la composición
molecular de una matriz (Sun 2009).
En la metodología NIR, cuando la luz incide sobre una muestra, una parte de los fotones
se transmite a través de la misma, siendo el resto absorbida. La absorción de energía por
parte de la muestra produce que los enlaces entre C–H, N–H, O–H, C=O y C=C, los cuales
son los principales constituyentes de la estructura básica de las sustancias orgánicas;
vibren en distintas formas (Reyes 2009). Los espectros NIR de una muestra son medidos
por escáneres a ciertas de longitudes de onda espaciadas igualmente. La información en
la curva es usada para predecir la composición química de la muestra por extracción de
información relevante de muchos picos sobrepuestos. El análisis NIR genera un dato por
14 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
cada 2 longitudes de onda, por lo cual se manejan matrices de más de 1000 datos por
muestra. Estos puntos adquiridos representan la huella espectral de cada muestra.
(Jimaré-Benito et al. 2008; Reyes 2009).
La espectroscopia NIR no es tan sensible como MIR debido a que la radiación NIR penetra
la muestra mucho más que la radiación MIR. Por esto, las bandas NIR son de 10 a 100
veces menos intensas que las bandas MIR. Los espectros NIR contienen armónicos
anchos y débiles y combinación de bandas que son difíciles de identificar y asociar con
frecuencias IR específicas de un grupo químico. Además, son necesarias técnicas
robustas de calibración para hacer precisa la metodología (Sun 2009).
1.3.2 Instrumentación
El equipo que efectúa la medición se llama espectrómetro de infrarrojo. Este instrumento
básicamente consta de una fuente que produce el rayo infrarrojo, un detector y una serie
de espejos fijos y móviles que guían el rayo hasta un contenedor donde se encuentra la
muestra que va a ser analizada. Al interaccionar la radiación con la muestra, parte de ella
es absorbida, lo que provoca vibraciones a nivel molecular. Este fenómeno se representa
en forma de resultado como un gráfico conocido como espectro de infrarrojo. En un es-
pectro podemos observar picos de absorción a frecuencias específicas que corresponden
a las frecuencias de vibración en los diferentes enlaces atómicos que son susceptibles a
generar vibraciones en un particular tipo de muestra (Martín, Cortez, & Ulloa 2011).
Básicamente, el equipo consta de una fuente de radiación, un selector de longitudes de
onda, el compartimento de las muestras y el detector.
Registro de espectros NIR
Existen 3 tipos de registros de espectros NIR: los de transmitancia, reflectancia y
transflectancia. La transmitancia de la solución es la fracción de radiación incidente
transmitida por la solución siguiendo la ley de Beer-Lambert la cual establece que la
absorbancia a cualquier longitud de onda es proporcional al número o concentración de
moléculas absorbentes presentes en el camino recorrido por la radiación (Reyes 2009).
Bajo este espectro se pueden registrar gases, líquidos, semilíquidos y sólidos. La
Capítulo 1 15
reflectancia o reflexión de la radiación, puede dividirse en especular y difusa, siendo la
especular aquella que aporta ruido a la absorción de luz y la difusa aquella que tiene lugar
en todas las direcciones como consecuencia del proceso de absorción y dispersión.
Cuando los materiales son débilmente absorbentes a la longitud de onda incidente y
cuando la penetración de la radiación es grande en relación con la longitud de onda,
predomina la reflectancia difusa. Este espectro es utilizado para materiales sólidos y
semisólidos. Finalmente, la transflectancia es un tipo de registro de espectro utilizado para
sustancias líquidas o semilíquidas en el cual, la radiación incidente entra en contacto con
la muestra y la atraviesa, esta se refleja en el reflector y retorna de nuevo atravesando la
muestra para finalmente la radiación ser captada por el detector (Burns and Ciurczak 2007;
Jimaré-Benito et al. 2008; Peguero 2010).
Registro de espectros MIR
La reflexión total atenuada (ATR) es una de las técnicas de muestreo más utilizada en los
últimos años. Cuando el haz infrarrojo viaja de un medio con alto índice de refracción
(cristal) a un medio de bajo índice de refracción (muestra), alguna cantidad de energía es
reflejada de vuelta hacia el interior de un medio de bajo índice de refracción y a un ángulo
particular de incidencia, casi toda la luz es reflejada de vuelta. Este fenómeno es llamado
reflexión total interna. En esta condición, alguna cantidad de energía escapa del cristal y
se extiende una corta distancia a través de la superficie en forma de ondas llamadas ondas
evanescentes. La intensidad de la luz reflejada es reducida en este punto, dando paso al
fenómeno de reflexión total atenuada. Cuando la muestra es aplicada al cristal, alguna
cantidad de la radiación IR que penetra a través del cristal es absorbida por la muestra.
Esta absorbancia es trasladada dentro del espectro IR de la muestra (Sun 2009).
1.3.3 Aplicaciones de la espectroscopia infrarroja
En la industria alimentaria, la espectroscopia de infrarrojo cercano ha sido utilizada para la
identificación de componentes y control de calidad en varios productos tales como granos
de cereales, pasta, trigo, levadura, maíz, semillas de girasol, arroz, productos y derivados
lácteos como queso, leche, yogurt y mantequilla, productos cárnicos y acuícolas y sus
derivados, frutas y verduras, aceites, jarabes de azúcar, miel y en bebidas fermentadas
16 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
tales como el vino y la cerveza (Jimaré-Benito, Bosch-Ojeda, & Sánchez-Rojas 2008). En
mieles, algunas de sus aplicaciones se pueden observar en la Tabla 1-3.
Tabla 1-3: Referencias sobre investigaciones en autenticidad, clasificación y
caracterización de diferentes mieles usando espectroscopia vibracional
Estudio % Clasificación
correcta Referencia
Clasificación de mieles italianas por
espectroscopia de reflectancia difusa en
infrarrojo medio
100% Calibración
93% Validación
(Bertelli et al.
2007)
Identificación de la huella espectral de
mieles con DOP usando espectroscopia de
infrarrojo cercano
90.0% Miel de
Córcega (Woodcock et al.
2009)
Tipificación de miel de diferente origen
botánico o geográfico mediante la
espectroscopia del infrarrojo cercano.
100% Calibración
100% Predicción (Reyes 2009)
La detección de adulterantes tales como
materiales de edulcorantes en la miel
utilizando espectroscopia de infrarrojo
cercano y quimiometría
100% especificidad
91,3% sensibilidad
95,1% exactitud total
(Zhu et al. 2010)
Clasificación de mieles chinas según su
origen floral por espectroscopia de infrarrojo
cercano.
90.9% Calibración
89.3% Validación
(Chen et al. 2012)
Un procedimiento quimiométrico rápido
basado en los datos NIR para la
autenticación de miel con indicación
geográfica protegida.
93,3% sensibilidad
100% especificidad (Latorre et al.
2013)
Espectroscopia de infrarrojo cercano para la
predicción de compuestos antioxidantes en
miel.
61.7% – 91.6%
(Escuredo et al.
2013)
Capítulo 1 17
Tabla 1-3: (Continuación)
Espectroscopia infrarroja como una
herramienta rápida para detectar
metilglioxal y la actividad antibacteriana en
mieles australianas
63.71% S.Aureus
80.17% E.coli (Sultanbawa et al.
2015)
Debido a esto, se puede concluir que la espectroscopia NIR, junto con calibraciones
multivariantes y el análisis multivariado estadístico, contribuye a la diferenciación de mieles
según su origen floral. Además, se observa una clara ventaja en contraste con otros
enfoques basados en métodos químicos en cuanto a la simplicidad de la obtención de la
información pertinente, la facilidad y rapidez en la medición, que es una medida no
destructiva y no requiere del pre tratamiento de la miel.
1.4 Quimiometría
En una investigación, existen muchas variables que tienen influencia en el sistema de
estudio. El análisis de estas variables de manera individual, además de ser complejo,
genera incertidumbre al no evaluar la influencia que tiene una variable sobre otra y su
efecto en el fenómeno estudiado. Técnicas como la espectroscopia generan una gran
cantidad de datos, pero no todos poseen información relevante del sistema (Peguero
2010). Para solucionar esto, existe la quimiometría.
La quimiometría es una disciplina metrológica que aplica conceptos estadísticos a
procesos químicos para extraer de una matriz de datos, la mayor cantidad de información
posible y extender el conocimiento del sistema evaluado, descartando a su vez la
información relevante de aquella que no tenga suficiente interés (Fernández 2011).
Algunas de las áreas de aplicación son la calibración, validación y pruebas de significación,
la optimización de las mediciones químicas y procedimientos experimentales y la
extracción del máximo de información química a partir de datos analíticos (Lucio 2012). La
quimiometría es útil para manejar grandes cantidades de datos, por lo cual en los últimos
años ha sido importante dentro del control de calidad y pruebas de autenticidad (Zuluaga
2010).
18 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
La quimiometría aplicada tiene como objetivo filtrar las señales espectrales de las mieles,
clasificar mieles de acuerdo con su origen y predecir parámetros fisicoquímicos de las
muestras. Estas técnicas son explicadas a continuación
1.4.1 Pre-tratamiento de los datos
Los datos espectrales requieren un tratamiento de datos que aumente la relación
señal/ruido y la señal correspondiente del analito de interés, linealizar las respuestas de
las variables y eliminar fuentes que generen variación y no aporten relevancia al análisis.
Este pre-tratamiento es realizado antes de construir un modelo matemático, reduciendo
así el error sistemático presente (Lucio 2012). Algunos tipos de pre tratamiento aplicados
son:
Corrección del efecto multiplicativo de dispersión (Multiplicative scattering
correction- MSC): Esta técnica es aplicada para corregir los efectos de dispersión
de luz en los espectros ya que minimiza las interferencias multiplicativas de la
dispersión en los datos espectrales producidas por los distintos tamaños de
partícula en la muestra (Lucio 2012).
Derivatización: Las derivadas permiten aumentar la diferenciación entre las bandas
de los espectros; también se utilizan para corregir los efectos de línea base. La
primera derivada elimina los desplazamientos de línea base paralelos al eje de las
abscisas, mientras que la segunda derivada elimina los términos que varían
linealmente con la longitud de onda (Lucio 2012). Uno de los métodos de
derivación más utilizados es el de Savitzky‐ Golay que realiza un suavizado
simultáneo con la derivación.
Corrección ortogonal de la señal (Orthogonal signal correction -OSC): Permite
eliminar toda la información de los espectros que no tiene influencia en la propiedad
a determinar, permitiendo obtener modelos de calibración más sencillos (Peguero
2010).
Capítulo 1 19
Centrado en la media (mean center): Calcula el valor medio de cada variable de la
matriz y lo resta a cada valor de la columna de datos, haciendo que cada muestra
exhiba solo las diferencias que tiene con respecto a la muestra promedio de los
datos originales (Lucio 2012).
Auto escalado: Posteriormente al centrado de cada variable, su valor es dividido
por la desviación estándar de cada variable, lo que puede ser útil para evitar la
presencia de valores extremos en la escala de los datos en algunas muestras
(Lucio 2012).
1.4.2 Validación
La validación de un modelo consiste en verificar su desempeño al utilizar nuevas muestras
en la predicción, del mismo tipo que las utilizadas en su construcción, estimando la
incertidumbre de las futuras predicciones. Si la incertidumbre es baja, el modelo puede ser
considerado válido (Lucio 2012).
Esta verificación puede realizarse usando un conjunto de muestras asignado para ello, las
cuales deben ser distintas al utilizado para la construcción del modelo. Una forma de
realizar esto es con la técnica de validación cruzada (Cross validation), la cual utiliza el
mismo conjunto de muestras tanto para la estimación del modelo, como para su
evaluación, dejando un grupo de muestras del conjunto por fuera del set de calibración,
las cuales serán aplicadas en la validación. Este proceso es repetido hasta que todos las
muestras del conjunto han sido utilizadas para la validación por lo menos una vez (Lucio
2012).
Existen criterios para evaluar el comportamiento del modelo al incluir nuevas muestras y
determinar el número óptimo de componentes principales o variables latentes para el
modelo. En este caso se usó el error cuadrático medio (root mean square error-RMSE), el
cual da información sobre el ajuste del modelo a los datos (Wise et al. 2006).
20 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
1.4.3 Técnicas de reconocimiento de patrones (PRT)
Análisis de componentes principales (PCA)
Esta técnica permite la visualización de la información contenida en una matriz de múltiples
variables a través de componentes principales. Los componentes principales son
combinaciones lineales de las variables originales, que se utilizan para estudiar la
estructura de los datos en una dimensión reducida de la original reteniendo a su vez la
mayor parte de la información, determinada por la varianza explicada (Latorre et al. 2013).
Los primeros componentes principales describen la mayor variación en los datos y están
asociados a la información más relevante, mientras que los últimos describen variaciones
debidas a ruido o error experimental, y pueden ser descartados (Lucio 2012).
El PCA consta de dos gráficos: El score plot que muestra la distribución de las muestras
en el espacio vectorial generado por los componentes principales y el loading plot, el cual
permite establecer las variables más relevantes en la clasificación de un conjunto de
muestras. Por esto, el PCA es una de las herramientas quimiométricas más utilizadas pues
permite la proyección de los datos de un espacio vectorial mayor a uno de dimensión
inferior (Jandrić et al. 2015).
Modelado suave independiente de analogías de clases (soft independent modelling
class analogy-SIMCA)
SIMCA es un método de clasificación en el cual cada clase se modela usando un PCA de
forma independiente, de forma que cada clase tiene un modelo específico que la describe
a través del el número óptimo de componentes principales (Lucio 2012). El conjunto de
clasificación, se proyecta en el espacio de componentes principales definidos en la etapa
anterior, y las muestras desconocidas se colocan en la clase en la que mejor coinciden
(Latorre et al. 2013). De esta manera, el modelo clasifica muestras que pueden pertenecer
o no a una clase para un nivel de confianza seleccionado
SIMCA es una técnica muy flexible, ya que permite la variación en un gran número de
parámetros, tales como la escala o la ponderación de las variables originales, el número
de componentes, etc. (Oliveri et al. 2011).
Capítulo 1 21
K-vecinos más cercanos (K nearest neighbors- knn)
KNN es un método de clasificación supervisada basado en una métrica local relacionada
con la similitud entre los objetos. Esta técnica opera mediante la clasificación de una
muestra desconocida en la categoría con la que tiene un número determinado k de vecinos
más cercanos (Latorre et al. 2013). La técnica se basa en la suposición de que cuanto más
cerca se encuentran las muestras en el espacio de medición, es más probable que
pertenezcan a la misma categoría. Se seleccionan las k muestras más cercanas desde el
conjunto de calibración y la muestra desconocida se clasifica en el grupo al que la mayoría
de los k vecinos pertenecen. La técnica se adapta bien a conjuntos de datos con números
de muestra pequeños y puede funcionar incluso con sólo el conjunto de calibración de
cada categoría. Es muy sensible a las desigualdades en el número de muestras en cada
clase (Kelly et al. 2004).
Mínimos cuadrados parciales (Partial Least Squares-PLS)
La regresión por mínimos cuadrados parciales (PLSR) se utiliza para encontrar las
relaciones fundamentales entre las variables independientes (X) y las variables
dependientes (Y), las cuales son modeladas simultáneamente teniendo en cuenta no sólo
la varianza de X, sino la covarianza entre X e Y (Lucio 2012). Entonces, X e Y se
descomponen simultáneamente en un producto de otras dos matrices de scores y loadings.
El algoritmo PLS trata de encontrar variables latentes que maximizan la cantidad de
variación explicada en X que es relevante para la predicción de Y, es decir, capturar
varianza y conseguir correlación (Lucio 2012).
Por su parte, el análisis discriminante por mínimos cuadrados parciales (PLS-DA), se basa
en el mismo principio del PLSR, pero en este caso, la variable Y es una variable que
codifica cada clase con número enteros. El resultado de la regresión son valores de Y
cercanos a los que indican cada categoría para el set de calibración (Lucio 2012). Los
mejores modelos se pueden lograr cuando las clases presentan número similar o igual de
muestras (Latorre et al. 2013).
2. Clasificación multivariada en la discriminación geográfica de miel de abejas producida en zonas cafeteras de Colombia utilizando parámetros fisicoquímicos y perfil aromático
Darwin Rodríguez-Medina1, Consuelo Díaz-Moreno1
1Instituto de Ciencia y Tecnología de Alimentos, Universidad Nacional de Colombia,
Carrera 30 No. 45-03, Bogotá, Colombia.
2.1 Resumen
La composición de la miel varía con respecto a su origen botánico y geográfico. El trabajo
evaluó las características fisicoquímicas, color y el perfil aromático de mieles procedentes
de zonas cafeteras de tres departamentos de Colombia (Magdalena, Santander y Cauca).
Fueron evaluados el contenido de humedad y sólidos solubles, pH y acidez libre, actividad
diastasa, conductividad eléctrica, azúcares reductores (glucosa y fructosa), contenido de
cenizas, calcio y potasio, viscosidad, color (escala Pfund) y el perfil aromático utilizando
nariz electrónica. El análisis de varianza presentó diferencias estadísticamente
significativas de las muestras de miel provenientes de diferentes zonas cafeteras excepto
pH, diastasa, color y viscosidad. El análisis de componentes principales (PCA) obtenido
con las variables fisicoquímicas y la respuesta de los sensores de nariz electrónica mostró
una diferenciación de las mieles provenientes de Magdalena frente a las mieles de
Santander y Cauca con una varianza explicada de 75,7%. El análisis discriminante por
mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) mostró una clasificación correcta de la miel de
zonas cafeteras colombianas con valores de sensibilidad y especificidad entre 81-100% y
90.2-100%, respectivamente.
Palabras clave: PCA, nariz electrónica, ANOVA, viscosidad, diferenciación.
24 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
2.2 Introducción
La miel es una sustancia natural producida por las abejas obreras de diferentes especies
a partir del néctar recogido de una gran variedad de fuentes florales (Codex Alimentarius
Commission 2001). Está compuesta mayoritariamente por carbohidratos y otras sustancias
menores como aminoácidos, proteínas, ácidos orgánicos, vitaminas, minerales y
compuestos fitoquímicos (Gomes et al. 2010; Kaškonienė et al. 2010; Özcan & Ölmez
2014). Las propiedades físicas, cualidades sensoriales y actividad biológica dependen de
la fuente de néctar (Anklam 1998; Lazaridou et al. 2004), sin embargo, en mieles con el
mismo origen botánico su propiedades pueden variar como consecuencia de las
condiciones climáticas o geográficas de una región en particular (Juan-Borrás et al. 2014).
En ciertas zonas de Colombia, la producción apícola converge junto con el cultivo de café,
lo cual genera una sinergia que beneficia ambas actividades económicas. Colombia es un
país con amplia trayectoria cafetera, producto con reconocimiento internacional de
denominación de origen (DOP) (Jaramillo 2012). Las zonas cafeteras de los
departamentos de Santander, Cauca y Magdalena, comparten características comunes
como altura sobre el nivel del mar (entre 1200 y 1800 msnm), flora circundante (Cecropia
sp., Coffea arabica, Mimosa sp., Piper sp., Dictyocaryum lamarkianum, entre otros),
precipitación fluvial (1800 a 2000 mm/año), brillo solar (1600 a 2000 horas de sol al año),
temperatura promedio (19 a 22 °C) y pH del suelo (5 a 5,5), entre otros (Oliveros 2011;
Jaramillo 2012; León-Bonilla & Nates-Parra 2014; Castro 2015). Debido a la biodiversidad
de las zonas cafeteras en Colombia, no es posible clasificar las mieles como monoflorales
puesto que un cultivo específico suele estar rodeado de muchas especies melíferas
visitadas por las abejas para tomar su alimento (Nates et al. 2013).
Durante los últimos años las pruebas fisicoquímicas y sensoriales convencionales se han
utilizado tanto para la autenticación y control de calidad como para la discriminación del
origen geográfico y botánico de la miel producida en diferentes partes del mundo
(Karabagias et al. 2017). Parámetros como el contenido de azúcares, conductividad
eléctrica, contenido mineral, humedad, perfil aromático, color, capacidad antioxidante,
perfil de aminoácidos y compuestos bioactivos, pH y acidez, viscosidad, entre otros, han
sido utilizados para diferenciar mieles de acuerdo a su origen (Popek 2002; Yanniotis et al.
Capítulo 2 25
2006; Acquarone et al. 2007; Cuevas-Glory et al. 2007; Alvarez-Suarez et al. 2010;
Kaškonienė et al. 2010; Zuluaga et al. 2011). Por esta razón, se sugiere que entre más
amplio sea el alcance analítico considerado, más precisa será la clasificación de un tipo de
miel en específico (Juan-Borrás et al. 2014).
Estudios previos han mostrado que las variables fisicoquímicas que tienen potencial
diferenciador en mieles de zonas cafeteras de Colombia son la conductividad eléctrica, pH,
humedad, cenizas, color, potasio, calcio, actividad diastasa, contenido de flavonoides y el
análisis de perfil aromático por nariz electrónica (Zuluaga 2010; Castro 2015). De acuerdo
a esto, el objetivo de este trabajo fue realizar una caracterización y clasificación de mieles
procedentes de zonas cafeteras de tres departamentos de Colombia (Magdalena, Cauca
y Santander).
2.3 Materiales y métodos
2.3.1 Muestras de miel
Fueron analizadas 56 muestras de miel procedentes de zonas cafeteras de Colombia
obtenidas directamente de los apicultores durante los años 2013-2016. Las tres zonas
cafeteras evaluadas fueron la Sierra Nevada de Santa Marta en Magdalena (n=20), la
provincia de Guanentá al este de Santander (n=21) y los municipios Caldono y Piendamó
de Cauca (n=15). Las muestras fueron almacenadas en tubos de polietileno a 0 °C hasta
su análisis.
2.3.2 Análisis fisicoquímicos y sensoriales
Los parámetros de acidez libre, pH, conductividad eléctrica y actividad de diastasa fueron
analizados de acuerdo a los métodos armonizados de la comisión europea de miel
(Bogdanov 2009). La humedad y sólidos solubles totales se analizaron por refractometría
por el método oficial de la AOAC 969.38b y el contenido de cenizas según el método
929.181 (AOAC 2012). La cuantificación de azúcares reductores (glucosa y fructosa) se
realizó por cromatografía líquida de alta eficiencia-HPLC de acuerdo a los métodos AOAC
977.20 y 983.22 (AOAC 2012). La cuantificación de calcio y potasio se realizó por
espectroscopia de absorción atómica según el método oficial AOAC 968.08 (AOAC 2012).
26 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
El color se determinó por la escala mPfund con un Analizador de Color de Miel-Hanna
Instruments (Ciappini et al. 2013).
2.3.3 Perfil aromático
Fue evaluado por medio de una nariz electrónica portátil Airsense Analytics GmbH PEN3
(Schwerin, Alemania)(Zuluaga et al. 2011). Las muestras fueron calentadas a 40°C por 20
minutos previa a su medición. El intervalo de muestra fue 1 segundo, tiempo de pre-
muestreo de 5 segundos, recorte de tiempo cero de 10 segundos, tiempo de medida de
150 segundos, tiempo de limpieza de los sensores de 450 segundos, un valor máximo de
conductancia de 3.0, un flujo de gas de 60 ml/min y un flujo de inyección inicial de 10
segundos.
2.3.4 Viscosidad
La viscosidad (η) se determinó con un viscosímetro rotacional de cilindros concéntricos
Thermo Scientific (Massachusetts, USA) y un sensor SV-DIN. La medición se realizó a 25
°C a través del programa Rheo Win Job Manager de Thermo Scientific, a una velocidad de
cizalla entre 0,1 y 100 s-1 y una adquisición de 50 datos (Yanniotis et al. 2006; Oroian
2013). Las muestras que presentaban estado de cristalización fueron calentadas a 45°C
hasta la dilución completa de los cristales.
2.3.5 Análisis estadístico
El tratamiento de los datos se llevó a cabo utilizando funciones internas de Matlab
8.3.0.532 (R2014a) de MathWorks (Natick, MA, EE.UU.). Como parte de estadística
descriptiva se aplicaron pruebas de normalidad y homocedasticidad para conocer el
comportamiento paramétrico de las variables. Se llevó a cabo análisis de varianza
(ANOVA) para establecer las diferencias estadísticamente significativas sobre los
parámetros evaluados respecto al origen geográfico de la miel bajo un nivel de significancia
de α=0,05.
Los datos fueron analizados en conjunto mediante un análisis de componentes principales
(PCA) el cual reduce el número de variables a un sistema de 2 o 3 dimensiones y permite
observar la relación entre los experimentos realizados generando agrupaciones en el
gráfico que se pueden utilizar para la clasificación. Además, se aplicó el análisis
Capítulo 2 27
discriminante mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) para clasificación multivariada. El
pre-tratamiento de datos se realizó por auto-escalado y se realizó una validación cruzada
por el método de venetian blinds. Finalmente, se evaluó la sensibilidad y especificidad del
modelo.
2.4 Resultados y discusión
2.4.1 Análisis fisicoquímico y de color
La Tabla 2-1 muestra los resultados valores medios, desviación estándar, mínimo y
máximo de los parámetros evaluados de todas las muestras estudiadas. Además, esta
tabla muestra los resultados del ANOVA para cada parámetro obtenido de acuerdo al
origen geográfico de la miel.
Tabla 2-1: Parámetros fisicoquímicos de mieles de zonas cafeteras de Colombia
Santander Cauca Magdalena
Acidez libre (meq/kg)
35,9± 4,7 a (25,8-45,4)
36± 4,8 a (23,4-42,3)
41,7± 3,5 b (33,6-46,8)
pH 3,68± 0,07 a (3,52-3,84)
3,76± 0,1 a (3,55-3,95)
3,71± 0,13 a (3,45-3,92)
°Brix 78,4± 1,1a (76,5-80,5)
78,9± 0,7 a (77,7-80,1)
80,7± 0,8 b (79,1-82)
Humedad (%) 19,4± 1 a (17,6-20,9)
18,9± 0,8 a (17,6-20,2)
16,9± 0,7 b (16-18,3)
Conductividad (µS/cm)
359,7± 75 a (215-511,7)
403,8± 114,2 a (244,8-632,5)
583,3± 83,8 b (452-718)
Diastasa (DN) 15,7± 5,1 a (8,7-28,1)
15± 5,2 a (4,4-23,7)
17,6± 6,7 a (8-29)
Color (mmPfund)
71,4± 15,4 a (44,5-87,0)
65,1± 12,6 a (44-87)
63,2± 10,3 a (44-83)
Glucosa (%) 31,7± 3,9 a (24,3-36,5)
33,9± 2,6 a (29,1-38,6)
25,4± 3,4 b (21,6-30,7)
Fructosa (%) 35,4± 4,2 ab (26,7-41,5)
37,3± 2,3 a (32,6-41,3)
32,5± 4,6 b (25,8-38,3)
Cenizas (%) 0,096± 0,031 a (0,034-0,155)
0,154± 0,065 ab (0,063-0,295)
0,203± 0,031 b (0,151-0,261)
Ca (ppm) 140,9± 22,7 a (107,8-186)
130,9± 33,3 a (62,5-186,6)
94± 15,9 b (67,1-127,4)
K (ppm) 255,1± 61,4 a (133,4-353,5)
406,7± 148,5 b (223,8-730,5)
408,0± 127,1 b (129,9-612,5)
Los valores presentados son la media ± desviación estándar (mínimo-máximo)
a-b-c Valores diferentes dentro de una misma fila indican diferencias estadísticamente significativas (p<0.05)
28 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
La acidez libre es un parámetro relacionado con el deterioro de la miel, siendo indicativo
de la fermentación de los azúcares en ácidos orgánicos (Karabagias et al. 2017). Fueron
encontrados valores entre 23.4 y 46.8 meq/kg, los cuales se encuentran debajo del máximo
permitido por el Codex alimentarium para miel de 50 meq/kg (Codex Alimentarius
Commission 2001). Acidez libre para otras mieles colombianas se encuentran en el rango
de 16.1 y 45.3 meq/kg, presentándose mayor valor para mieles procedentes de zonas
cafeteras (Velásquez-Giraldo et al. 2013; Ortega-Bonilla et al. 2016). Las muestras de miel
procedente de Magdalena presentan una acidez libre de 41.7± 3.5 meq/kg, valor que es
estadísticamente mayor al de las mieles procedentes de Santander y Cauca.
El contenido de humedad de las mieles procedentes de zonas cafeteras de Colombia
analizadas está dentro del rango 16.0 a 20.9%. Otros estudios con mieles colombianas
han encontrado valores de humedad de 18.03± 1.04 para mieles de zona cafetera del
departamento de Antioquia (Velásquez-Giraldo et al. 2013) y 16.45 ± 0.18 para mieles de
cultivo de eucalipto de Casanare (Ortega-Bonilla et al. 2016).
La conductividad eléctrica (CE) es un parámetro directamente proporcional al contenido
mineral y cenizas de las mieles (Acquarone et al. 2007; Kaškonienė et al. 2010). La CE
para las muestras tiene un valor de 215 y 718 µS/cm, valores inferiores encontrados en
mieles de eucalipto provenientes de Casanare (808 - 819 µS/cm) (Ortega-Bonilla et al.
2016). Valores similares de conductividad en regiones tropicales se han encontrado para
mieles de Lara y Yarancui (Venezuela) con valores de CE entre 216 y 485 µS/cm (Principal
et al. 2013). Otros estudios han mostrado valores de conductividad para mieles
monoflorales de 610 ± 140 µS/cm para mieles de brezo y 357± 35 µS/cm para mieles de
trigo (Popek 2002; Devillers et al. 2004; Bentabol M et al. 2014). Encontrándose que
valores altos de conductividad eléctrica están asociados con el contenido mineral y las
cenizas, tal como se observa para las mieles de zonas cafeteras.
El color depende del contenido de flavonoides y sustancias antioxidantes presentes en la
miel (Abu-Jdayil et al. 2002; Alvarez-Suarez et al. 2010; Ciappini et al. 2013). Los valores
de color para las mieles evaluadas es de 65.7± 12.4 mmPfund, siendo menor a las mieles
de eucalipto colombianas 91.6±1.02 mmPfund, las cuales a su vez tienen un mayor
contenido mineral y de conductividad eléctrica (Ortega-Bonilla et al. 2016). Color similar al
Capítulo 2 29
de mieles de zonas cafeteras se ha encontrado para mieles de brezo francesas con
valores de 62.56 ± 10.49 mmPfund (Devillers et al. 2004).
La composición de azúcares de la miel depende del tipo de flora melifera, y por lo tanto
varía según el tipo de miel y las condiciones geográficas y climáticas (Kaškonienė et al.
2010). Por esta razón, el nivel de algunos azúcares e incluso las relaciones entre ellos se
utilizan para determinar la autenticidad de la miel (Juan-Borrás et al. 2014). Los valores
medios de fructosa y glucosa varían 32.3 a 37.5 %w/w y 25.4 a 33.9 %w/w,
respectivamente, siendo la fructosa el azúcar reductor presente en mayor cantidad en
todas las muestras analizadas. Esta característica se ha observado en otras mieles
procedentes de zonas cafeteras de Colombia, presentando valores de fructosa de 31.21±
0.43% y glucosa de 32.37± 0.42% (Velásquez-Giraldo et al. 2013).
El contenido de cenizas es significativamente menor para las mieles provenientes de
Santander (0.096± 0.031 %), frente a las de Cauca (0.154± 0.065 %) y Magdalena (0.203±
0.031 %), comportamiento similar presentado para la conductividad eléctrica, lo que indica
la relación directa de estos parámetros. Mieles con contenido de cenizas similares se han
encontrado para mieles de brezo y trigo con valores de 0.22± 0.04 % y 0.24± 0.03 %
respectivamente (Popek 2002).
Por otra parte, el contenido de Calcio fue significativamente menor para mieles de
Magdalena (94± 15.9 mg/kg), frente a las mieles de Santander (140.9± 22.7 mg/kg) y
Cauca (130.9± 33.3 mg/kg), mientras que el contenido de potasio es mayor para las mieles
de Cauca (406.7± 148.5 mg/kg) y Magdalena (408.02± 127.1mg/kg), frente a Santander
(265± 75 mg/kg). El mineral presente en mayor cantidad fue potasio, tendencia similar a la
encontrada por diferentes autores (Alqarni et al. 2012; Alves et al. 2013; Escuredo et al.
2015; Kaygusuz et al. 2016). El contenido de calcio encontrado en mieles de otros orígenes
es 55.4± 13.04 mg/kg para mieles de cítricos (Karabagias et al. 2017), 70.84 ±0.47 mg/kg
para mieles de eucalipto (Alves et al. 2013) 72.9± 0.02 para mieles multiflorales de la india
(Nanda et al. 2003).
La diastasa es una de las enzimas más importantes en la miel. Su concentración varía no
sólo según su origen botánico, sino también debido al envejecimiento y las temperaturas
extremas (Juan-Borrás et al. 2014). Para las mieles evaluadas, la actividad de diastasa fue
30 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
de 16.2 ± 5.8, valor que es significativamente mayor al encontrado para otras mieles
colombianas (3.21±0.04) (Ortega-Bonilla et al. 2016). Valores similares de actividad
diastasa se han reportado para mieles de castaña turcas (17,7 ± 1,4) y de brezo francesas
y españolas (14,5 ± 6,1) (Devillers et al. 2004; Küçük et al. 2007; Bentabol M et al. 2014)
Los parámetros cuyo ANOVA mostró diferencias estadísticamente significativas para las
muestras provenientes de la zona cafetera de Magdalena frente a las provenientes de
Santander y Cauca fueron acidez libre, solidos solubles, humedad, conductividad eléctrica,
azúcares reductores, cenizas y calcio. Estos parámetros son diferenciadores de mieles
provenientes de la Sierra Nevada de Santa Marta (Magdalena) frente a las mieles
provenientes de la provincia de Guanentá (Santander) y de los municipios Caldono y
Piendamó (Cauca) Finalmente, la actividad de diastasa, pH y color no presentan
diferencias estadísticamente significativas.
2.4.2 Viscosidad
Figura 2-1: Tendencia del comportamiento de la viscosidad en las muestras de miel
evaluadas a T=25°C.
0
50
100
150
200
250
300
350
400
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40
she
ar s
tre
ss (
pa)
shear rate (s-1)
Magdalena Cauca Santander
Capítulo 2 31
La viscosidad depende del esfuerzo de corte y la velocidad de cizalla (Wei et al. 2010). La
figura 2-1 ilustra las curvas de flujo de las mieles evaluadas donde se observa que todas
las muestras de miel se comportaron como fluidos newtonianos a todas las temperaturas
medidas. Este comportamiento es similar a lo encontrado por (Abu-Jdayil et al. 2002;
Lazaridou et al. 2004; Yanniotis et al. 2006; Wei et al. 2010; Dobre et al. 2012). La
viscosidad para mieles de zonas cafeteras a 25°C es de 9.3±3.4 Pa*s, valores similares a
los encontrados para mieles de girasol (12.28 Pa*s) e inferiores a los reportados para pino
(20.7 Pa*s), algodón (23.4 Pa*s) y naranja (18.39 Pa*s) (Yanniotis et al. 2006)
Se ha demostrado que la viscosidad varía con respecto a la composición de la miel. Siendo
la composición en gran parte dependiente del origen botánico, parámetros como humedad
y el contenido de azúcares pueden influir en esta (Abu-Jdayil et al. 2002; Lazaridou et al.
2004; Yanniotis et al. 2006). Sin embargo, las mieles evaluadas no presentaron diferencias
estadísticamente significativas con respecto a su viscosidad, comportamiento contrario al
encontrado por otros autores quienes afirman que la viscosidad varía de acuerdo al origen
geográfico y botánico (Popek 2002; Yanniotis et al. 2006; Özcan & Ölmez 2014).
2.4.3 Análisis del perfil aromático y PCA.
La nariz electrónica es un equipo que permite el análisis del perfil aromático de alimentos
mediante la disposición de un arreglo de sensores electroquímicos que identifican
compuestos volátiles asociados a grupos químicos funcionales y proporcionan una
respuesta cuantitativa, la cual es analizada mediante técnicas estadísticas multivariadas
(Zuluaga 2010). Los sensores W1C, W3C y W5C están asociados a compuestos
aromáticos, W5S a compuestos nitrogenados, W6S a hidrógeno, W1S a hidrocarburos de
cadena corta, W1W y W2W a compuestos azufrados, W2S a alcoholes y W3S a
compuestos alifáticos de cadena corta (Zuluaga et al. 2011).
32 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
Figura 2-2: Análisis de componentes principales para la nariz electrónica (a) Score plot
(b) Loading plot
Fue realizado un análisis de componentes principales para diferenciar las mieles de zonas
cafeteras según su perfil aromático y su relación con el origen geográfico. En el PCA
obtenido (figura 2-2) cuenta con una varianza explicada de 89,23% distribuida en 2
componentes principales. Magdalena, situada a la izquierda, se diferenció claramente de
las demás muestras, mientras que el Santander y Cauca no están tan evidentemente
separadas una de la otra. Esto indica que aunque el origen geográfico de la miel tiene
influencia sobre el perfil aromático, éste no es suficiente para la diferenciación entre las
tres regiones estudiadas. Se puede observar que los sensores con mayor relevancia en
las mieles procedentes de Magdalena son los asociados con compuestos aromáticos y
alifáticos (W1C y W5C), mientras que para las mieles de Santander y Cauca son los
sensores asociados a compuestos azufrados, nitrogenados y alcoholes (W5S, W2W, W1S,
W1W y W6S).
Con el fin de evaluar el efecto global desde un punto de vista descriptivo de los parámetros
fisicoquímicos, minerales, color y perfil aromático sobre las mieles de diferentes
procedentes de zona cafetera de diferentes orígenes geográficos, se realizó un PCA con
estas variables. La figura 2-3 muestra el aporte que genera cada parámetro a la varianza
explicada del PC1 (34.36%) y PC2 (17.43%). Se puede observar que el perfil aromático
medido por los sensores de la nariz electrónica, aportan mayor información al primer
componente que la aportada por los parámetros fisicoquímicos. Para el segundo
componente, las variables fisicoquímicas aportan gran cantidad de información,
-8 -6 -4 -2 0 2 4 6-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
Scores on PC 1 (73.29%)
Score
s o
n P
C 2
(15.9
9%
)
95% Confidence Level
Cauca
Magdalena
Santander
-0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
PC 1 (73.29%)
PC
2 (
15.9
9%
)
W1C W5S
W6S
W5C
W1S
W1W
W2W
W3S
Capítulo 2 33
exceptuando a los parámetros de actividad de diastasa, pH y color. Estos resultados
concuerdan con lo presentado en el ANOVA, donde todas las variables, excepto diastasa,
pH y color, presentaban diferencias estadísticamente significativas de acuerdo al origen
geográfico de la miel.
Figura 2-3: Aporte de las variables estudiadas frente a los componentes principales (a)
PC1 (b) PC2.
La figura 2-4 muestra el PCA de las mieles procedentes de las tres zonas cafeteras de
Colombia. Los dos primeros componentes explicaron un 67,5% de la varianza en el
conjunto de datos, PC1 (52,48%) y PC2 (15,08%). Para aumentar esta varianza explicada
se agregó un tercer componente el cual aporta una varianza de 8,24%, dando así un
sistema de tres componentes con una varianza explicada de 75,74%. Los sensores de la
nariz electrónica, la humedad y los azúcares fructosa y glucosa, son las variables más
fuertemente correlacionadas al PC1. Por su parte, para el PC2 las variables dominantes
fueron la acidez libre, humedad, °Brix, conductividad eléctrica, glucosa, fructosa, cenizas,
calcio y potasio, mientras que para el PC3 fueron conductividad eléctrica, glucosa, fructosa,
cenizas, Ca y K.
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22-0.4
-0.3
-0.2
-0.1
0
0.1
0.2
0.3
0.4
Variable
PC
1 (
34.2
6%
)
pH
Brix
Humedad
Conductividad
Diastasa
mmPfund
glucosa fructosa
Cenizas ppm potasio
W1C
W5S
W3C
W6S
W5C
W1S W1W
W2S W2W
W3S
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22-0.4
-0.3
-0.2
-0.1
0
0.1
0.2
0.3
0.4
Variable
PC
2 (
17.4
3%
)
Acidez libre
pH
Brix
Humedad
Conductividad
Diastasa mmPfund
glucosa
fructosa
Cenizas
ppm calcio
ppm potasio
W1C
W5S
W3C
W6S
W5C
W1S
W1W
W2S W2W
W3S
34 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
Figura 2-4: PCA para los parámetros de azúcares reductores, nariz electrónica,
humedad, Ca, K, conductividad, acidez libre, cenizas y °Brix. (a) Score plot (b) Loading plot
El sistema de tres componentes principales logra diferenciar las muestras de miel
procedentes de las tres zonas cafeteras evaluadas, siendo más evidente frente a las
muestras provenientes de Magdalena frente a las de Santander y Cauca. Valores mayores
de conductividad, cenizas, solidos solubles, potasio y acidez libre están asociados al
departamento de Magdalena. Esto se puede observar también en el análisis de varianza
(ANOVA), donde este presentaba diferencias con respecto a los otros orígenes
geográficos.
En muchos estudios de la literatura se ha utilizado el análisis de componentes principales
(PCA) para clasificar los orígenes geográficos y botánicos de varios tipos de miel. PCA se
realiza para explorar datos experimentales, evaluar correlaciones entre variables
relevantes, y producir planos bidimensionales en las que las muestras y las variables se
visualizan en un plano particular que maximizar la varianza (Karabagias et al. 2017).
Devillers et al. 2004 observó discriminación de mieles francesas de 7 orígenes botánicos
distintos en un PCA bidimensional con una varianza explicada del 59,53% (Devillers et al.
2004). Castro-Vázquez et al. 2010 evaluando compuestos volátiles, encontró
diferenciación de mieles de castaña provenientes de tres zonas de España con el uso de
un PCA, obteniendo un 86% de varianza explicada (Castro-Vázquez et al. 2010). Juan-
Borrás et al. 2014 usando PCA, logró discriminar mieles de girasol, acacia y tilia
provenientes de España, Republica Checa y Rumania, obteniendo un 74% de varianza
explicada en los dos primeros componentes (Juan-Borrás et al. 2014). Fechner et al. 2016
-5
0
5
-5
0
5
-2
-1
0
1
2
Scores on PC 1 (52.96%)Scores on PC 2 (15.51%)
Score
s o
n P
C 3
(8.1
3%
)
Cauca
Magdalena
Santander
-0.2
0
0.2
-0.2
0
0.2
0.4
0
0.2
0.4
0.6
Glucose
Moisture
Fructose
PC 1 (52.96%)
W1W
Ca
W2W W2S
W1C W5C
Free acidity
K
Brix
PC 2 (15.51%)
Ash
ConductivityPC
3 (
8.1
3%
)
Capítulo 2 35
encontró diferenciación de mieles multiflorales provenientes de la provincia de Corrientes
(Argentina) una varianza explicada del 66% en los 2 primeros componentes principales
(Fechner et al. 2016). Estos datos reportados en estudios anteriores, junto con los descritos
en el presente estudio, nos muestra que esta es una poderosa herramienta para propósitos
de discriminación de mieles según su origen geográfico.
2.4.4 Análisis discriminante por mínimos cuadrados parciales (PLS-DA)
El análisis discriminante por mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) se utiliza para
encontrar las relaciones fundamentales entre las variables independientes y clases
codificadas como números enteros, las cuales son modeladas simultáneamente teniendo
en cuenta la varianza y covarianza entre variables y clases (Lucio 2012). El algoritmo PLS
captura varianza mientras consigue correlación de parámetros, generando como resultado,
valores de clases cercanos a los indicados para cada categoría del set de calibración
(Latorre et al. 2013).
Tabla 2-2: Valores de sensibilidad y especificidad para el modelo de clasificación
multivariada PLS-DA.
PLSDA
Santander Cauca Magdalena
%Sen. %Esp. %Sen. %Esp. %Sen. %Esp.
Calibración 90,4 97,1 93,3 95,1 100 100
Validación 81,0 94,2 86,6 90,2 100 100
Sen. Sensibilidad Esp. Especificidad Cal: Calibración; CV: Validación cruzada
La información proporcionada por ANOVA y PCA, muestra que ciertas variables tienen
mayor influencia que otras en la diferenciación de mieles. Estas variables fueron utilizadas
en la diferenciación de origen a través del PLS-DA. Se seleccionaron las tres variables
latentes para la construcción del modelo las cuales contienen el 71.4% de la varianza
explicada. En la tabla 2-2 se pueden observar los resultados encontrados para la
clasificación generada por este modelo. Se puede observar que el modelo tiene una
sensibilidad del 100% y una especificidad del 100% para las muestras de miel procedentes
36 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
de Magdalena, 81% de sensibilidad y 94,2% de especificidad para mieles procedentes de
Santander y 86.6% de sensibilidad y 90.2% de especificidad para las mieles provenientes
de Cauca. Esto nos indica que el modelo es más sensible para clasificar mieles
procedentes de las zonas cafeteras de Magdalena que para Santander y Cauca.
Tabla 2-3: Resultados de la clasificación PLS-DA llevados a cabo mediante el
procedimiento de validación cruzada.
Clase real
Santander Cauca Magdalena
Predicho como Santander 17 2 0 Predicho como Cauca 4 13 0 Predicho como Magdalena 0 0 20
En la tabla 2-3 se muestra la matriz de confusión para el modelo desarrollado, Se puede
observar que las 20 muestras provenientes de Magdalena fueron clasificadas por el
modelos como pertenecientes a esta clase. Por otra parte, dos de las muestras
provenientes de Cauca fueron clasificadas como pertenecientes a Santander y 4
provenientes de Santander fueron clasificadas como Cauca. Esto indica que el modelo,
aunque tiene altos valores de sensibilidad y especificidad para las muestras de Santander
y Cauca, no es capaz de discriminarlas por completo de acuerdo a su origen, como si logra
hacerlo con las muestras provenientes de Magdalena.
2.5 Conclusiones
Las mieles procedentes de zonas cafeteras de Colombia tienen parámetros fisicoquímicos,
contenido mineral y color comparables con mieles procedentes de otros orígenes
botánicos y geográficos que, a su vez, cumplen con las condiciones de calidad
establecidos por la normatividad internacional. El perfil aromático medido por nariz
electrónica aporta bastante información a los componentes principales del PCA, pero no
es suficiente para la diferenciación de las muestras estudiadas. Los resultados del presente
estudio mostraron que la humedad, contenido de azúcares, acidez libre, conductividad
eléctrica, minerales, color, solidos solubles y el perfil aromático analizados por técnicas
quimiométricas, pueden diferenciar mieles provenientes de la zona cafetera de Magdalena
frente a mieles de Santander y Cauca con una varianza explicada de 75.74%. Siendo este
Capítulo 2 37
es el primer estudio sobre la diferenciación de origen geográfico de mieles de zonas
cafeteras colombianas, se observó claramente la eficacia del PLS-DA en la tasa de
clasificación correcta de la miel de zonas cafeteras colombianas con valores de
sensibilidad y especificidad entre 81-100% y 90.2-100%, respectivamente.
2.6 Agradecimientos
Los autores agradecen al “Programa Estratégico en Alternativas para la Generación de
Valor en Productos apícolas en Colombia a Través de la Innovación y el Desarrollo
Tecnológico” financiado por Colciencias y desarrollado en el Instituto de Ciencia y
Tecnología de Alimentos- ICTA de la Universidad Nacional de Colombia.
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42 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
3. Uso de la espectroscopia infrarroja para la autentificación de mieles de zonas cafeteras de la Sierra Nevada de Santa Marta (Colombia)
Los resultados de este capítulo fueron presentados como artículo de investigación en
la revista Food Chemistry. Para los efectos de este documento, el artículo fue
traducido al español.
Darwin Rodríguez-Medina1, Consuelo Díaz-Moreno1, Salvador Garrigues2*, Miguel de
la Guardia2
1Instituto de Ciencia y Tecnología de Alimentos, Universidad Nacional de Colombia,
Carrera 30 No. 45-03, Bogotá, Colombia
2Departmento de Química Analítica Universidad de Valencia, c/ Dr. Moliner 50, 46100
Burjassot, Valencia, España
3.1 Resumen
119 muestras de miel fueron analizadas a través de infrarrojo cercano (NIR) y reflexión
total atenuada de infrarrojo medio (MIR-ATR). Tras el examen preliminar de los datos
mediante análisis de componentes principales (PCA), las técnicas de reconocimiento de
patrones, tales como los análisis discriminante por mínimos cuadrados parciales (PLS-DA),
modelado independiente suave de la analogía de la clase (SIMCA) y K-vecinos más
cercanos (KNN) se analizaron con el fin de encontrar un modelo de clasificación que puede
autenticar correctamente las muestras de miel bajo la denominación Sierra Nevada de
Santa Marta. Entre los procedimientos de clasificación evaluados, PLS-DA presenta el
mejor ajuste con valores de sensibilidad y especificidad del 97% y 83%, respetivamente,
44 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
en la validación cruzada y en la predicción, una sensibilidad y especificidad del 100%
basada en la combinación de NIR y los espectros ATR-MIR, proporcionando así una
método sencillo y rápido con el fin de discriminar entre muestras de miel de diferentes
orígenes colombianos.
Palabras clave: autenticidad de miel, modelado de clases, quimiometría, espectroscopia
infrarroja, análisis multivariado, PLS-DA, SIMCA, k-vecinos más cercanos,
3.2 Introducción
La miel es una sustancia natural producida por las abejas obreras de diferentes especies
a partir del néctar de las flores o las secreciones de las partes vivas de las plantas (Codex
Alimentarius Commission 2001), que es transformada hasta una solución saturada de
azucares en combinación con otras sustancias menores, tales como ácidos orgánicos,
proteínas, minerales, vitaminas, lípidos, enzimas y sustancias antioxidantes (Gomes et al.
2010; Özcan and Ölmez 2014), y que le otorgan características propias según su origen
botánico, climático y geográfico (Anklam 1998; Lazaridou et al. 2004). Estas características
específicas asociadas al origen son apreciadas por el consumidor, generando a los
apicultores y la industria la oportunidad de acceder a nuevos mercados y obtener mayor
ganancia de sus productos (Juan-Borrás et al. 2014).
En ciertas zonas de Colombia, la producción apícola converge junto con el cultivo de café,
lo cual genera una sinergia que beneficia ambas actividades económicas. Colombia ha
sido ampliamente reconocida por su trayectoria cafetera, teniendo incluso cafés con
denominación de origen (DOP) (Jaramillo 2012). Zonas cafeteras de los departamentos de
Santander, Cauca y Magdalena, comparten características comunes como altura sobre el
nivel del mar, cultivos circundantes, precipitación fluvial, brillo solar, temperatura promedio
y condiciones del suelo (Oliveros 2011), lo cual otorga que las mieles provenientes de estas
zonas posean características similares. El impulso de una denominación de origen para
la miel producida en zonas de cultivo de café, lograría generar valor a este producto, pues
el DOP se está convirtiendo en una buena opción para proteger y promover el consumo
de este alimento en diferentes países (Juan-Borrás et al. 2014). Debido a la biodiversidad
con la que cuenta Colombia, no es posible clasificar las mieles como monoflorales puesto
Capítulo 3 45
que un cultivo específico suele estar rodeado de muchas especies de flora de la cual la
abeja puede tomar su alimento (Nates et al. 2013).
Tradicionalmente, la determinación del origen de la miel se hace a través de análisis
fisicoquímico y palinológico (Anklam 1998). Estas técnicas generalmente son costosas,
requieren un gran número de equipos para su desarrollo y una alta experiencia en su
aplicación (Acquarone et al. 2007). Para superar este problema, se han desarrollado
métodos para predecir el origen de la miel a través de su “huella digital” obtenida con el
uso de la espectroscopia vibracional y técnicas quimiométricas. La reducida manipulación
de la muestra, la rapidez y sencillez de la técnica y el no necesitar curvas de calibración,
son algunas de las ventajas de la espectroscopia vibracional frente a los métodos de
análisis fisicoquímicos tradicionales (Oliveri et al. 2011; Latorre et al. 2013; Lenhardt et al.
2014).
La aplicación de espectroscopia en el infrarrojo cercano (NIR) se ha evaluado en la
determinación del origen floral de muestras de miel europeas y para la detección de la
adulteración de la miel. Sin embargo, esta técnica no puede detectar componentes de la
miel de menor importancia, por lo que la espectroscopia en el infrarrojo medio (MIR) se
utiliza para recopilar información más específica acerca de la miel (Lenhardt et al. 2014).
Varios estudios informan sobre el uso de NIR y MIR para determinar el origen geográfico
de alimentos (de la Guardia & Garrigues 2013). En todos estos casos, el análisis de datos
multivariados se ha demostrado que es indispensable para la extracción de la máxima
información útil de las señales registradas (Oliveri et al. 2011).
El objetivo de este trabajo fue investigar la capacidad de la espectroscopia NIR y MIR junto
con técnicas quimiométricas para clasificar muestras procedentes de diferentes orígenes
geográficos y diferenciarlas de mieles procedentes de la Sierra Nevada de Santa Marta
(Colombia).
46 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
3.3 Materiales y métodos
3.3.1 Muestras de miel
Se analizaron 119 muestras de miel de zonas cafeteras de Colombia, 83 de la Sierra
Nevada de Santa Marta (zona A) y 36 de los departamentos de Santander y Cauca (zona
B). Para el conjunto de validación, se seleccionaron al azar 75% de las muestras, mientras
que el 25% restante corresponde al conjunto de predicción. Las muestras fueron
almacenadas en tubos de polietileno a 0 ° C hasta su análisis. Antes del análisis, las
muestras se sometieron a calentamiento suave a 45 ° C para disolver los cristales.
3.3.2 Análisis FT-NIR
Los espectros NIR se obtuvieron usando un modelo Analizador Multipropósito (MPA)
espectrómetro de infrarrojo cercano por transformada de Fourier (FT-NIR), de Bruker
(Bremen, Alemania). Las muestras fueron escaneadas en la región entre 3500 y 14000
cm-1 en el modo de transmitancia usando viales de vidrio con un diámetro interno de 6
mm. Además se emplearon celdas caseras para evaluar los espectros NIR con una
longitud de trayectoria reducida y evitar la saturación de la señal. Estas celdas consisten
en un portaobjetos de microscopio estándar con un espaciador hecho de hojas de aluminio,
proporcionando una longitud de trayectoria de aproximadamente de 500 micras (ver Figura
3-1b). Para el uso de este tipo de celdas, se introdujo una gota de muestra de miel en el
espaciador y se cubrió con un cubreobjetos de microscopio. Para las mediciones NIR la
celda antes mencionada se inserta perpendicularmente en el soporte de la muestra, lo que
garantiza que el haz de luz NIR pasa a través de la muestra. Cada espectro se obtuvo un
promedio de 50 exploraciones. Los datos espectrales NIR fueron almacenados en formato
de absorbancia con una resolución de 4 cm-1 y 3 repeticiones fueron realizadas para cada
una de las muestras. El background se realizó con un vial de vidrio vacío para paso óptico
de 6 mm y un portaobjetos de microscopio limpio para las medidas de paso óptico reducido,
en las mismas condiciones de medición entre cada muestra. Para la adquisición de datos
se utilizó el software OPUS 6.5 de Bruker.
Capítulo 3 47
3.3.3 Análisis ATR-MIR
50 µL de muestra de miel fueron depositados en la celda de reflexión total atenuada (ATR)
y se registró el espectro en el infrarrojo medio entre las longitudes de onda de 4.000 y 600
cm-1, con una resolución nominal de 4 cm-1 y la acumulación de 50 exploraciones.
Después de la medición de cada muestra de miel, la célula se limpió con una solución de
agua/jabón y se secó con papel suave. El background de la celda vacía se midió con las
mismas condiciones empleadas para las muestras. Para el control de instrumentos y la
adquisición de datos, se utilizó el software de Bruker OPUS 6.5.
3.3.4 Análisis estadístico
El tratamiento de los datos se llevó a cabo utilizando funciones internas de Matlab
8.3.0.532 (R2014a) de MathWorks (Natick, MA, EE.UU.). Para los métodos multivariantes
de análisis, se utilizó el PLS Toolbox 7.5.2 de Eigenvector Research Inc. (Wenatchee, WA,
USA).
Debido a la gran cantidad de datos generados por los espectros, fue necesario aplicar
diferentes técnicas para reducir la dimensionalidad de los datos multivariados preservando
al mismo tiempo la mayor parte de la varianza. En este trabajo, el análisis estadístico se
llevó a cabo en tres etapas diferentes.
El primer paso fue un análisis exploratorio de los datos NIR y MIR, usando análisis de
componentes principales (PCA) a fin de reducir el número de variables y para seleccionar
la mejor longitud de onda para ser utilizada en técnicas de clasificación. Además, el PCA
se aplicó para observar una correlación de muestras de miel con su origen y para tratar de
obtener una clasificación inicial.
En una segunda etapa, Se realizó la clasificación y la validación mediante técnicas de
reconocimiento de patrones (PRT) para desarrollar un modelo matemático con el fin de
diferenciar y predecir el origen de la miel (zona A y B). Las técnicas aplicadas en este
estudio fueron el análisis discriminante por mínimos cuadrados parciales (PLS-DA), el
modelado suave independiente de la analogía de la clase (SIMCA) y K-vecinos más
cercanos (KNN).
48 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
En el tercer paso, diferentes pre-tratamientos de datos se analizaron en base a la
normalización, filtrado y escalado/centrado. Se estableció la combinación de tratamientos
previos, PRT y el rango espectral para clasificar muestras de miel en función de su origen.
Además, se realizó una validación cruzada por el método “Leave one out” con el fin de
extender la validación de datos adicionales y garantizar la validez del modelo de predicción.
Se analizaron los datos espectrales NIR y MIR por separado y en conjunto con el fin de
seleccionar el mejor método de clasificación de muestras.
La sensibilidad y la especificidad de los modelos fueron seleccionadas como criterios para
buscar el mejor método de clasificación. Sensibilidad del modelo para una clase A se
refiere a la proporción de muestras auténticas A que el modelo reconoce como
perteneciente a esta clase. La especificidad de un modelo para una clase A es la
proporción de muestras no-A de que el modelo rechaza como no perteneciente a esta
clase (Latorre et al. 2013).
La sensibilidad y especificidad se calcularon como:
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 =𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁100 (3.1)
𝐸𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 =𝑇𝑁
𝑇𝑁 + 𝐹𝑃100 (3.2)
Donde TP, TN, FP y FN son los valores predichos como verdaderos positivos, verdaderos
negativos, falsos positivos y falsos negativos, respectivamente. Un modelo de clasificación
con una sensibilidad del 100% y el 100% de especificidad será un modelo capaz de aceptar
todas las muestras genuinas de un origen específico (Zhu et al. 2010; Latorre et al. 2013).
Además exactitud total del modelo se estableció a partir de la ecuación (3.3).
𝐸𝑥𝑎𝑐𝑡𝑖𝑡𝑢𝑑 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 =𝑇𝑁 + 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 100 (3.3)
Capítulo 3 49
3.4 Resultados y discusión
3.4.1 Espectros IR de las muestras de miel
En la Figura 3-1. Pueden apreciarse los espectros NIR y ATR-MIR para las muestras de
miel. Se puede observar que la tendencia de las curvas es bastante similar, presentan
superposición entre las muestras evaluadas y no hay valores atípicos que puedan ser
identificados directamente en los espectros, haciendo necesario un tratamiento de los
datos. Esta tendencia es típica tanto para los espectros en el infrarrojo medio como el
cercano (Oliveri et al. 2011; Chen et al. 2012; Lenhardt et al. 2014).
Figura 3-1: Espectros de muestras de miel (A) NIR con 6 mm de paso óptico, (B)
espectros NIR normalizados con 500 micras de paso óptico y (C) ATR-MIR. Inserción (a)
celda de vidrio. (b) celda fabricada.
A
50 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
En el espectro NIR con paso óptico de 6mm (Fig. 3-1a) se pueden observar bandas de
absorción a las longitudes de onda 8300, 5900 y 5650 cm-1. A las longitudes de onda entre
7000 a 6400 cm-1 y a 5200 cm-1 se puede observar una evidente saturación de la señal
pues están relacionadas con el estiramiento y la deformación del primer armónico O-H
(Latorre et al. 2013), enlace asociado al contenido de humedad de la miel. Debido a esta
saturación de señales, se realizó la medición de los espectros NIR con un paso óptico
reducido (500 µm) el cual se sometió a una normalización con los espectros NIR 6 mm.
Esta normalización fue realizada de acuerdo a la ecuación 3.4
𝐹𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟 =(𝐴𝑏𝑠5646 − 𝐴𝑏𝑠13000)6 𝑚𝑚
(𝐴𝑏𝑠5646 − 𝐴𝑏𝑠13000)500 µ𝑚 (3.4)
B
C
Capítulo 3 51
En el espectro NIR con 6 mm de paso óptico, la absorbancia a 5646 cm-1 es el valor más
alto que no presenta saturación de la señal. Longitud de onda 13000 cm-1 representa el
valor mínimo de la absorbancia en los mismos espectros. La diferencia entre estas
absorbancias, representa la altura máxima en los espectros. La relación entre la altura de
espectro NIR con 6 mm de paso óptico y los espectros NIR con 500 micras, es el factor
multiplicativo para normalizar el espectro de paso óptico reducido.
Las bandas observadas en el espectro NIR normalizado de 500 µm (Fig. 3-1b) están
asociadas a las combinaciones de O-H, C-H y C-H2 (6850 cm-1), combinaciones de OH
(5160 cm-1) y combinaciones de CH (4760 y 4400 cm-1) (Golic et al. 2003). Estos picos
de absorbancia corresponden a los encontrados por Woodcock et al. (2009), donde los
picos presentados a estas longitudes de onda están asociados a las soluciones acuosas
de glucosa y fructosa (Woodcock et al. 2009).
En el espectro ATR-MIR (Fig. 3-1c) se presenta una gran variación en la región de 1700 a
750 cm-1. Tal como describe Lenhardt et al. (2014), la absorción en esta región se asocia
a los monosacáridos glucosa (1033-1061 cm-1) y fructosa (1062 cm-1), al igual que
disacáridos como la sacarosa (997-1054 cm-1) (Bertelli et al. 2007; Lenhardt et al. 2014;
Mellado-Mojica & López 2015). Los picos intensos observados entre 950 y 1150 cm-1 se
deben principalmente a los modos de estiramiento de los grupos C-C y C-O (Kelly et al.
2004; Bertelli et al. 2007). Específicamente, las bandas que aparecen entre 1420 y 1150
cm-1 se asocian a los modos de flexión de los grupos C-C-H, C-O-H y O-C-H (Kelly et al.
2004; Lenhardt et al. 2014). La región entre 1600 y 1700 cm-1 está relacionada al
estiramiento/doblamiento del grupo O-H (agua), estiramiento del grupo C=O
(carbohidratos) y doblamiento el grupo N-H (proteínas) (Gok et al. 2015). La absorción en
las bandas entre 2800 y 3000 cm-1 está asociada con los modos de estiramiento de los
grupos C-H y O-H de los carbohidratos y los ácidos carboxílicos y del grupo NH3 de los
aminoácidos libres (Bertelli et al. 2007; Gok et al. 2015). La banda presentada entre la
región de 3000 y 3600 cm-1 se relaciona con el modo de estiramiento del O-H y el agua
residual contenida en las muestras de miel (Bertelli et al. 2007).
52 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
3.4.2 PCA de los espectros NIR y MIR
PCA es una de las herramientas quimiométricas más utilizadas debido a que permite la
proyección de los datos de una alta para reducir el espacio dimensional (Jandrić et al.
2015). Los componentes principales son combinaciones lineales de las variables
originales, que se utilizan para estudiar la estructura de los datos en un pequeño tamaño
de los originales, conservando la mayor variabilidad posible de las señales de muestra
(Latorre et al. 2013).
Figura 3-2: Scores plot de las muestras de miel en el espacio definido por los dos
primeros componentes principales para (A) espectros NIR con 6 mm de paso óptico, (B)
los espectros NIR normalizados correspondiente a 500 micras paso óptico (C) espectros
ATR-MIR.
A
B
C
Capítulo 3 53
En la figura 3-2 se pueden observar los PCA obtenidos para los datos espectrales de las
muestras de miel. Estos PCA corresponden a regiones de longitud de onda específicas
para cada espectro, donde el conjunto de datos presenta mayor varianza explicada al
reducir el ruido del espectro. Estas longitudes de onda fueron 10500 a 7600 cm-1 y 6000
a 5400 cm-1 para NIR 6mm, 7400 a 3850 cm-1 para NIR 500µm y 1700 a 650 cm-1 para
ATR-MIR, obteniendo una varianza explicada total de 81.8, 92.6 y 86.4% respectivamente.
En ninguno de los PCA se puede observar una separación evidente entre las muestras de
la zona 1 y la zona 2, por lo que se puede concluir que esta no es una técnica adecuada
para realizar una clasificación entre estas muestras de miel y que es necesario aplicar otras
técnicas quimiométricas. Esto es comparable con lo encontrado con Chen et al. (2012) y
Jandrić et al. (2015) donde el PCA de los datos espectrales no mostró ningún agrupamiento
entre muestras de miel de diferentes orígenes (Chen et al. 2012; Jandrić et al. 2015).
Además, para Bertelli et al. (2007), el aumento de la derivatización de los datos para el
PCA no permite mejorar la calidad de los resultados, por el contrario, al aumentar la
derivada menor es la varianza explicada obtenida (Bertelli et al. 2007).
3.4.3 Autenticación de mieles Colombianas por técnicas de reconocimiento de patrones (PRT)
Fueron aplicadas tres técnicas de reconocimiento de patrones: PLS-DA, SIMCA y KNN.
Estas fueron comparadas a través de la sensibilidad, especificidad y exactitud total del
modelo, con el fin de encontrar la más adecuada para reconocer las mieles auténticas de
la zona cafetera de la Sierra Nevada de Santa Marta. Fue aplicado un pre-tratamiento de
los datos que incluye 1ª derivada con 15 puntos utilizando el método Savitzky-Golay
(Oliveri et al. 2011), normalización por corrección multiplicativa de la señal (MSC) y
centrado en la media.
Para la aplicación de las PRT, fue necesario reducir el número de variables espectrales,
pues al evaluar los modelos con todos los datos espectrales, la incertidumbre aumentaría,
crearía modelos inestables por la relación entre el número de muestras y variables y
requeriría un elevado espacio de almacenamiento y tiempo de cálculo (Latorre et al. 2013).
Los modelos fueron evaluados con respecto al espectro total y posteriormente se fueron
reduciendo las bandas hasta llegar a los mejores valores de predicción.
54 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
Tabla 3-1: Comparación de las técnicas de reconocimiento de patrones utilizadas
(PTR) en la discriminación de muestras de miel proveniente de la Sierra Nevada de Santa
Marta de acuerdo a su sensibilidad, especificidad y exactitud total.
CV: Validación cruzada; Sen.: Sensibilidad; Esp.: Especificidad; Total: Exactitud total
Pre-tratamiento: primera derivada por suavizado Savitzky–Golay, corrección multiplicativa de la seña (MSC)
y centrado en la media.
Al igual que lo encontrado por Latorre et al. (2013), la capacidad de estimación de los
modelos mejora mediante la eliminación de las regiones espectrales que no contienen
información útil. Para el NIR 6mm las regiones seleccionadas fueron aquellas que
presentaban información relevante y cuyas bandas no mostraban saturación aparente,
mientras que para el NIR 500µm, la región seleccionada es toda aquella donde se
presentan picos importantes en el espectro. En cuanto al infrarrojo medio, la sección del
espectro seleccionada fue la región asociada a los azucares. Diferentes autores
(Woodcock et al. 2009; Chen et al. 2011; Oliveri et al. 2011; Latorre et al. 2013) han
mostrado las ventajas que tienen las diferentes técnicas de clasificación, generando
discordancia en la técnica más adecuada para este tipo de muestras. En estos casos, las
técnicas SIMCA, KNN y PLS-DA presentan valores por encima del 90% para sensibilidad
y especificidad.
Tabla 3-1 muestra los valores de sensibilidad, especificidad y exactitud para los tres PRT
evaluados en este estudio y bajo los datos espectrales NIR o MIR, siendo considerados
también los dos pasos ópticos medidos en NIR descritos en la parte en la parte
experimental. En este caso, la técnica SIMCA tiene valores de especificidad altos entre
NIR 6 mm ATR-MIR NIR 500 µm
Longitud de onda
[10500-7600; 6000-5400]
[1700-650] [7400-3850]
Sen. %
Esp. %
Total %
Sen. %
Esp. %
Total %
Sen. %
Esp. %
Total %
PLS-DA
CV 80 73 77 90 84 87 92 87 89
Predicción 78 67 72 76 75 76 91 67 79
SIMCA
CV 33 100 67 28 100 64 07 97 52
Predicción 22 83 53 12 75 44 13 100 57
KNN CV 90 43 67 88 53 71 68 47 57
Predicción 91 50 71 96 50 73 91 17 54
Capítulo 3 55
97% a 100% para la validación cruzada y 75% a 100% para la predicción. Sin embargo, la
sensibilidad del modelo no excede el 33% en la validación cruzada y 22% en la predicción.
Esto indica que el modelo es adecuado para el rechazo de muestras que no pertenecen a
la zona estudiada, pero no reconoce adecuadamente las mieles procedentes de la Sierra
Nevada de Santa Marta. Por el contrario, la técnica KNN exhibe una sensibilidad entre 68
y 90% para la validación cruzada y 91% a 96% para la predicción. Sin embargo, la
especificidad máximo encontrada fue de 53% y 50% para la validación cruzada y la
predicción, respectivamente. Este tipo de comportamiento fue encontrado por Latorre et
al. (2013) donde SIMCA presenta una especificidad total pero menor sensibilidad y KNN
tiene comportamiento inverso. Esto se debe a que KNN es una técnica discriminante que
se enfoca en las diferencias de las clases, mientras que SIMCA es un procedimiento de
modelado donde la regla de clasificación se enfoca a un análisis de similitud dentro de la
clase (Latorre et al. 2013).
Por su parte, el método PLS-DA obtiene valores de sensibilidad entre el 80 y el 92% para
la validación y de 76 a 91% en la predicción. A su vez, la especificidad está entre el 73 y
87% para la validación y el 67 y 75% para la predicción. Con esto se puede concluir que
el método PLS-DA es la mejor técnica de reconocimiento de patrones (PRT) para
autentificar muestras de miel procedentes de la Sierra Nevada de Santa Marta.
Realizando una comparación entre las técnicas de espectroscopia evaluadas, el modelo
PLS-DA evaluada para el infrarrojo medio con paso óptico de 500 µm, presenta mayor
exactitud total tanto en la predicción como en la validación cruzada frente a las demás
técnicas. Esto puede deberse a la claridad de las bandas del espectro, el poco ruido
presentado en las mismas y que el rango espectral evaluado es más amplio, lo cual ofrece
una menor perdida de información.
3.4.4 Efecto del pre-tratamiento en el modelo PLS-DA para la autenticación de miel.
Como se pudo observar anteriormente en la figura 3-1, los datos en bruto de los espectros
no presentan mayor información que permita clasificar las muestras según su origen
geográfico. Debido a esto, deben aplicarse técnicas que permitan a los métodos de
56 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
clasificación tener mayor exactitud para autentificar una muestra. Para esto, es necesario
evaluar el pre-tratamiento de datos más adecuado para un modelo.
En este caso fueron evaluados métodos de normalización, filtrado y centrado de datos. En
cuanto a la normalización, se trabajó con los datos sin normalizar y normalizados con el
método de corrección multiplicativa de la señal (MSC). Para el filtrado se evaluó la
derivatización por el método Savitzky-Golay con 15 puntos y la corrección ortogonal de la
señal (OSC). Finalmente se realizó centrado en la media (MC) y en vías múltiples, aunque
para estas dos técnicas no se encontraron diferencias. Como anteriormente se mencionó,
la aplicación de una mayor derivatización, reduce la exactitud del método, por lo cual se
evaluó únicamente la primera derivada (Bertelli et al. 2007; Woodcock et al. 2009).
Tabla 3-2: Influencia de diferentes pre-tratamientos de datos espectrales en la
formulación del modelo PLS-DA para la clasificación de las muestras de miel de zonas
cafeteras de Colombia.
NIR 6 mm ATR-MIR NIR 500 µm
Longitud de onda
[10500-7600; 6000-5400]
[1700-650] [7400-3850]
pre-tratamiento
Sen. %
Esp. %
Total %
Sen. %
Esp. %
Total %
Sen. %
Esp. %
Total %
1 Der. +MC
CV 90 80 85 83 77 80 90 84 87
Predicción 91 50 71 83 67 75 76 75 76
MSC+ 1 Der. +MC
CV 92 87 89 80 73 77 90 84 87
Predicción 91 67 79 78 67 72 76 75 76
OSC+MC CV 85 80 82 92 90 91 86 78 82
Predicción 87 50 68 91 83 87 88 100 94
MSC+OSC+MC
CV 92 87 89 87 77 82 90 75 82
Predicción 96 50 73 91 100 96 88 100 94
CV: Validación cruzada; Sen.: Sensibilidad; Esp.: Especificidad; Total: Exactitud total
1 Der.: primera derivada; MSC: corrección multiplicativa de la señal; MC: centrado en la media; OSC:
corrección ortogonal de la señal
El centrado en la media se utiliza para restar la media de cada variable y asegurar que
todos los resultados serán interpretables en términos de variación alrededor de la media.
MSC se aplica para minimizar y calibrar los posibles efectos aditivos y multiplicativos en
los espectros. La derivatización se usa para reducir la variación de la línea de base y
Capítulo 3 57
mejorar las características espectrales (Chen et al. 2011). La corrección ortogonal de la
señal permite eliminar toda aquella información contenida en los espectros que no está
correlacionada con la propiedad a determinar. Su aplicación permite obtener modelos de
calibración más simples (Peguero 2010).
En la tabla 3-2 se puede observar los valores de sensibilidad, especificidad y exactitud total
evaluados para PLS-DA calculado con diferentes pre-tratamientos de datos espectrales
del NIR y MIR. Para los datos espectrales de NIR 6mm, se puede observar que la
sensibilidad del método es mayor cuando se aplica el pre-tratamiento MSC+OSC+MC
obteniendo valores de 92 y 96% para la validación y la predicción respectivamente. Sin
embargo, la especificidad de la predicción es mejor cuando se aplica derivatización en vez
de corrección ortogonal de la señal. Para este caso, la exactitud total es de 89 y 79% para
la validación y predicción, respectivamente.
En el NIR 500µm, el mejor pre-tratamiento de datos es MSC+OSC+MC con una exactitud
total de 82 y 94% para validación y predicción, respectivamente. Para el ATR-MIR, Se llega
a la conclusión que el mejor pre-tratamiento de datos es el mismo que para NIR 500µm,
con una exactitud total de 82 y 96% para validación y predicción, respectivamente.
3.4.5 El uso combinado de los espectros NIR y MIR para la autenticación de mieles
Además de la utilización por separado de la espectroscopia NIR y MIR para la
autenticación del origen de la miel producida en la zona de cultivo de café Sierra Nevada
de Santa Marta, se evaluó la capacidad de predicción a través del uso combinado de las
señales obtenidas en el NIR y MIR, el modelado por PLS-DA y los mejores pre-tratamientos
seleccionados. En la tabla 3-3 se puede observar que, aunque el modelo establecido para
ambos conjuntos de datos espectrales presenta una predicción del 100%, el pre-
tratamiento de MSC+OSC+MC aplicado al conjunto de datos MIR-NIR 6mm es el mejor
modelo de clasificación pues logra reducir los datos en un sistema de 3 variables. La figura
3 muestra el score plot (varianza explicada del 89.06%) donde se observa la efectividad
del modelo para clasificar las muestras de miel originarias de la Sierra Nevada y separarlas
de las muestras procedentes de otros orígenes geográficos.
58 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
Tabla 3-3: Aplicación del modelado por PLS-DA para la clasificación de mieles con los
espectros combinados NIR y ATR-MIR
Longitud de onda (ATR-MIR) [1700-650] [1700-650]
Longitud de onda (NIR 6 mm) [10500-7600; 6000-5400]
Longitud de onda (NIR 500 µm) [7400-3850]
Pre-tratamiento
LV Sen. %
Esp. %
Total % Sen. %
Esp. %
Total %
MSC+ 1 Der. +MC
7 CV 97 89 93 96 85 91
Predicción 100 100 100 100 100 100
MSC+OSC+MC
3 CV 97 81 89 95 85 90
Predicción 100 100 100 95 100 98 LV: número de variables latentes CV: Validación cruzada; Sen.: Sensibilidad; Esp.: Especificidad; Total:
Exactitud total
1 Der.: primera derivada; MSC: corrección multiplicativa de la señal; MC: centrado en la media; OSC:
corrección ortogonal de la señal
Figura 3-3: Score plot de predicción para PLS-DA aplicado a la combinación de
espectros NIR con paso óptico de 6 mm y espectros ATR-MIR.
Capítulo 3 59
3.5 Conclusiones
Los espectros NIR y MIR proporcionan directamente una huella digital de mieles de zonas
cafeteras de Colombia sin necesidad de aplicar ningún tratamiento físico ni químico a la
muestra. Después de procesamiento de datos de los espectros y el tratamiento PLS-DA
se puede obtener una clara discriminación de las muestras producidas en la Sierra Nevada
de Santa Marta con un alto nivel de sensibilidad, selectividad y exactitud total usando
espectros NIR o ATR-MIR. Sin embargo, el uso combinado de los espectros NIR en el
modo transmitancia obtenidos utilizando celdas de paso óptico de 6 mm y espectros ATR-
MIR proporcionan, utilizando sólo 3 variables latentes, una discriminación completa de las
muestras de la Sierra Nevada de Santa Marta contra las producidas en otras áreas de
cultivo de café de Colombia, generando así una herramienta rápida y verde para la
autenticación del origen de la miel de esta zona de Colombia.
3.6 Agradecimientos
Los autores agradecen el apoyo financiero de la Generalitat Valenciana (PROMETEO
Proyecto II / 2014/077) y el Ministerio de Economía y Competitividad- Feder (Proyectos
CTQ2014-52841-P). También agradecer el apoyo financiero de la Universidad de Valencia
para la beca "Jóvenes Investigadores 2016" y el "Programa Estratégico en Alternativas
para la Generación de Valor en Productos apícolas en Colombia un Través de la
Innovación y el Desarrollo Tecnológico" financiado por Colciencias y desarrollado en el
Instituto de Ciencia y Tecnología de Alimentos- ICTA de la Universidad Nacional de
Colombia por su apoyo.
3.7 Referencias
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4. Conclusiones y recomendaciones
4.1 Conclusiones
Fueron evaluadas 119 muestras de miel de Apis mellifera con origen en zonas cafeteras
de Colombia a través de características fisicoquímicas y sensoriales, las cuales hacen
parte de su huella digital y además, pueden actuar como parámetros de diferenciación. Se
determinó la acidez libre (37.8± 5.1 meq/kg), pH (3.7± 0,1), °Brix (79.3± 1.4), humedad
(18.3± 1.4%), conductividad eléctrica (456.5± 138.7 µS/Cm), actividad de diastasa (16.2±
5.8 ND), contenido de glucosa (30.1± 4.9 %), contenido de fructosa (34.9± 4.4%),
contenido de cenizas (0.15± 0.06%), contenido de calcio (120.5± 30.8mg/kg), contenido de
potasio (374.2± 189.1 mg/kg) y color (66.8± 13.4 mmPfund).
Se estandarizo el método para evaluar viscosidad en mieles a las temperaturas 20, 25,
30, 40 y 50°C, estableciendo un perfil de viscosidad para mieles de zonas cafeteras que
varía con respecto a la temperatura según la ecuación de Arrhenius. No se encontraron
diferencias estadísticamente significativas entre las viscosidades de las muestras de las
tres regiones evaluadas a ninguna temperatura. Esto indica que las mieles de zonas
cafeteras de Cauca, Santander y Magdalena, tienen un perfil de viscosidad similar,
teniendo a su vez comportamiento de fluido newtoniano. La viscosidad encontrada para
estas mieles a 25°C es de 8.72 ± 3.04 Pa*s
Se desarrolló una técnica de clasificación de mieles de acuerdo a su origen geográfico con
el uso de espectroscopia infrarroja. Este trabajo conto con la orientación de un grupo de
Investigación experto en Espectroscopia vibracional de la Universidad de Valencia
(España). Esta etapa del trabajo tuvo 3 etapas: puesta en marcha del método de análisis,
medición de las muestras y análisis de los resultados utilizando quimiometría. Los
espectros de las 119 muestras analizadas fueron obtenidos en el infrarrojo medio y
64 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
cercano, siendo la espectroscopia FT-NIR evaluada con 2 pasos ópticos para mejorar las
señales. Se encontró que los espectros característicos de las mieles de zonas cafeteras
de Colombia son similares entre sí y requieren de la aplicación de técnicas quimiométricas
para su análisis.
El análisis de componentes principales (PCA) y el análisis discriminante por mínimos
cuadrados parciales (PLS), son técnicas que permiten clasificar mieles de zonas cafeteras
de acuerdo a su origen geográfico. Un PCA generado a través de los datos obtenidos por
la nariz electrónica, logra comprimir la información en un sistema de 2 componentes con
una varianza explicada de 89%. Este PCA nos indica que la nariz electrónica no logra
clasificar mieles de acuerdo a su origen botánico, pero genera suficiente información que
complementa el perfil fisicoquímico que hace parte de la huella digital de una miel
El análisis de componentes principales (PCA) analizado con los parámetros humedad,
acidez libre, conductividad eléctrica, contenido de cenizas, azúcares reductores, calcio y
potasio, color y perfil aromático, permite separar las muestras provenientes de la zona
cafetera de la Sierra Nevada de Santa Marta frente a las mieles de Santander y Cauca con
una varianza explicada de 75,7%. Estos son los marcadores de diferenciación para mieles
procedentes de las zonas cafeteras evaluadas. Además, el análisis discriminante por
mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) presenta valores de sensibilidad y especificidad
del modelo entre 81-100% y 90.2-100% respectivamente, para la clasificación de mieles
de zonas cafeteras colombianas.
La discriminación de origen por medio de los datos espectrales ATR-MIR y FT-NIR con
paso óptico de 6mm bajo la técnica PLS-DA, fue el mejor modelo de clasificación pues
logra reducir los datos en un sistema de 3 variables y presenta valores de predicción del
100% en la discriminación de mieles precedentes de zonas cafeteras de Magdalena, frente
a Santander y Cauca.
Conclusiones 65
4.2 Recomendaciones
Las características fisicoquímicas, bioactivas y sensoriales hacen parte de la huella digital
de la miel, huella que está descrita por el espectro característico de cada miel. Estas
características permitirían a las mieles de zonas cafeteras acceder a una denominación de
origen, principalmente enfocado a mieles procedentes de la Sierra Nevada de Santa Marta.
La espectroscopia infrarroja es una técnica que tiene gran potencial para la caracterización
y clasificación de mieles de acuerdo a su origen geográfico. Sin embargo, este es un
estudio preliminar que evalúa la aplicación de estas técnicas en mieles colombianas, por
lo que es necesario extender el estudio a mieles procedentes de otros orígenes tanto
geográficos como botánicos.
Un estudio avanzado en la aplicación de la espectroscopia vibracional para la predicción
de parámetros fisicoquímicos permitiría dejar de lado poco a poco las técnicas de
referencia, para evaluar estas características de manera rápida y sencilla. Para un estudio
con ese alcance se requiere con un muestreo más amplio y que el tiempo de medición
entre métodos de referencia y técnicas infrarrojas sea corto, para evitar cambios en las
características evaluadas que afecten la predicción.
Se sugiere impulsar la obtención de un sello de denominación de origen para mieles de
zonas cafeteras de Colombia y que su certificación esté dada por técnicas de
espectroscopia infrarroja.
66 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
A. Anexo: Artículos complementarios
68 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
Efecto de la temperatura sobre la viscosidad de mieles procedentes de zonas
cafeteras de Colombia
Darwin Rodríguez Medina1 y Consuelo Díaz-Moreno1
Instituto de Ciencia y Tecnología de Alimentos (ICTA), Universidad Nacional de Colombia, Bogotá (Colombia). [email protected]
RESUMEN
La miel es una sustancia natural producida por abejas obreras de diferentes especies, a
partir del néctar de las flores o secreciones de partes vivas de las plantas. La composición
de esta varía dependiendo a diferentes factores, lo cual se ve reflejado en sus propiedades
físicas, tal como la viscosidad. En este trabajo, se estudió el efecto de la temperatura sobre
la viscosidad de 59 muestras de miel de abejas de la especie Apis mellifera provenientes
de zonas cafeteras de los departamentos de Magdalena, Santander y Cauca. Se evaluó el
comportamiento de la viscosidad contra la temperatura con una regresión polinómica y por
la ecuación de Arrhenius, siendo el modelo de Arrhenius el cual presenta mejor ajuste.
Palabras clave: Diferenciación, Arrhenius, Apis mellifera, energía de activación
ABSTRACT
Honey is a natural substance produced by worker bees of different species, from the nectar
of flowers or secretions of living parts of plants. The composition of this varies depending
on different factors, which reflected in their physical properties, such as viscosity. In this
paper, was studied the effect of temperature on viscosity of 59 samples of Apis mellifera
honey from coffee-growing areas in the departments of Magdalena, Santander and Cauca.
The viscosity behavior versus temperature was assessed with a polynomial regression and
the Arrhenius equation, and the Arrhenius model provided the best fit.
Keywords: Differentiation, Arrhenius, Apis mellifera, activation energy
Anexo A: Artículos complementarios 69
Caracterización y diferenciación de mieles procedentes zonas cafeteras de
Cauca (Colombia)
Darwin Rodríguez Medina1, Omar Pabón2, Consuelo Díaz-Moreno1
1Instituto de Ciencia y Tecnología de Alimentos (ICTA), Universidad Nacional de Colombia, Bogotá (Colombia). [email protected]. 2 Universidad del Cauca
RESUMEN
En algunas zonas de producción de café en Colombia, se tiene como segunda alternativa
productiva la apicultura, actividad que contribuye positivamente en procesos de
polinización y conservación de la biodiversidad. La miel de abejas es un alimento natural
con características propias asociadas a su origen geográfico, donde influyen factores
botánicos, fisicoquímicos, bioactivos y sensoriales. El objetivo de este trabajo fue evaluar
parámetros fisicoquímicos y sensoriales que permitan diferenciar mieles procedentes de
zonas cafeteras del departamento de Cauca. Se evaluaron 15 muestras de miel de abejas
de la especie Apis mellifera provenientes de Piendamó y Caldono (Cauca). Se realizaron
análisis de varianza y análisis de compuestos principales (PCA) para diferenciar entre
zonas. Se encontró una diferenciación de las mieles evaluadas con respecto a su origen
con una varianza explicada del 75%.
Palabras clave: Apis mellifera, denominación de origen, huella digital, nariz electrónica.
ABSTRACT
In some areas of coffee production in Colombia, beekeeping is a productive alternative that
contributes positively in the process of pollination and biodiversity conservation. Honey is
a natural food with specific characteristics associated to their geographical origin, where
botanist, physicochemical, bioactive and sensory factors have an incidence. The aim of this
study was to evaluate physicochemical and sensory parameters to differentiate honeys
from coffee-growing areas of the department of Cauca; fifteen samples of honey bee from
the species Apis mellifera of the Piendamó and Caldono municipalities were evaluated.
Analysis of variance and principal component analysis (PCA) to differentiate between areas
were performed. Differentiation of honeys evaluated with respect to their origin with an
explained variance of 75% was found.
Keywords: Apis mellifera, designation of origin, fingerprint, electronic nose.
70 Identificación de la huella digital para miel de abejas con origen en zonas
cafeteras de Colombia
Infrared Spectroscopy authentication of honeys from coffee-growing areas of
Sierra Nevada de Santa Marta (Colombia)
Abbreviated title: Infrared Spectroscopy authentication of honeys from
Colombia
Darwin Rodríguez-Medina1, Consuelo Díaz-Moreno1, Salvador Garrigues2*, Miguel de la
Guardia2
1Instituto de Ciencia y Tecnología de Alimentos, Universidad Nacional de Colombia,
Carrera 30 No. 45-03, Bogotá, Colombia
2Departmento de Química Analítica Universidad de Valencia, c/ Dr. Moliner 50, 46100
Burjassot, Valencia, España
* Corresponding author. Tel.: +34 963543158.
ABSTRACT
119 samples of honey were analyzed through near infrared (NIR) and attenuated total
reflection mid infrared (ATR-MIR). Following preliminary data examination using principal
component analysis, pattern recognition techniques such as partial least squares
discriminant analysis (PLS-DA), soft independent modeling of class analogy (SIMCA) and
K-nearest neighbor (KNN) were assayed in order to find a classification model that can
correctly authenticate the honey samples under the designation of origin Sierra Nevada de
Santa Marta. Among the classification procedures evaluated, PLS-DA presents the best
fitting with 97 % and 83 % sensitivity and specificity in the cross-validation and 100 %
sensitivity and specificity in prediction based on the combination of NIR and ATR-MIR
spectra, thus providing a simple and rapid method in order to discriminate between honey
samples from different Colombian origins.
Keywords: Honey authenticity, class-modelling, chemometrics, infrared spectroscopy,
multivariate analysis, PLS-DA, SIMCA, k-near neighbors,
Anexo A: Artículos complementarios 71
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