Modelo de predicción probabilística de deterioro en jamón de cerdo cocido / Probabilistic prediction model of deterioration of pork cooked ham

RESUMEN

Antecedentes el deterioro del jamón cocido es un proceso complejo que puede manifestarse por alteraciones de tipo microbiológico, fisicoquímico y sensorial, que hasta hoy han sido determinadas por metodologías tradicionales que incluyen largos periodos de seguimiento y un número importante de muestras. Objetivos: en el presente estudio se propuso un modelo para la predicción probabilística del deterioro de jamón cocido, por medio de análisis de componentes principales (ACP) y regresión logística con aproximación bayesiana. Métodos: para realizar el análisis, se evaluaron muestras provenientes de 300 lotes independientes de jamón de cerdo cocido, los cuales se conservaron en cámaras de almacenamiento a temperaturas de 12±1°C. Se determinaron experimentalmente tres tipos de variables fisicoquímicas (pH, sinéresis, nitritos residuales, porcentaje de ácido láctico), de textura (adhesividad, dureza, trabajo de punción y firmeza instrumental) y microbiológicas (mesófilos aerobios y bacterias acidolácticas) en dos tiempos de medición 3 y 40 días. Para realizar la creación del modelo se seleccionaron aleatoriamente el 60% de los datos y para la validación el 40% restante. Los datos obtenidos fueron procesados con el paquete estadístico R Core Team 2012. Resultados: los nitritos residuales y la sinéresis fueron las variables más representativas, ya que su distribución, correlación y carga, fueron las más significativas, con mayor poder discriminante del fenómeno de deterioro en los dos momentos de medición. El modelo desarrollado permitió correlacionar los parámetros estudiados y predecir la probabilidad de deterioro del jamón, además de clasificarlo de acuerdo a su estado de calidad. La primera componente principal (CP1) (variables bioquímicas) explicó el 73,3 % de la variación total de los datos, siendo los nitritos residuales y la sinéresis los factores más relacionados con el deterioro. Conclusión: el modelo logístico con aproximación bayesiana permitió obtener la probabilidad de deterioro del jamón cocido, almacenado a 12°C usando parámetros fisicoquímicos. La aplicación del ACP permitió correlacionar y clasificar los factores de deterioro del producto.

ABSTRACT

Background: the spoilage of cooked ham is a complex process that may be manifested by alterations of microbiological, physicochemical and sensory type, which has been determined by traditional methodologies including long periods of monitoring with a significant number of samples. Objective: in the present study a model for probabilistic prediction of spoilage of cooked ham was proposed by principal component analysis (PCA) and logistic regression with Bayesian approach. Methods: to perform the analysis, independent samples from 300 batches of cooked pork ham were evaluated, which were stored in cold at temperatures 12 ± 1°C. Three types of variables were experimentally determined physicochemical (pH, syneresis, residual nitrite, lactic acid percentage), texture (adhesiveness, toughness, puncture and instrumental firmness) and microbiological (aerobic mesophilic bacteria and lactic acid bacteria) in two times 3 and 40 days. To make this model were randomly selected 60% of the data and to validate it the remaining 40%. The obtained data were processed with statistical package R package statistical Core Team 2012. Results: residual nitrite and syneresis were the most representative variables, since its distribution, correlation and loadings were the most significant, more discriminant of the phenomenon of spoilage in the two times of measurement. The developed model allowed correlating the parameters and predicting the spoilage probability of cooked ham, and classifying them according to their quality status. The first principal component (PC1) (biochemical variables) explained 73.3 % of the total variation, the residual nitrite and syneresis were the factors that related the spoilage. Conclusions: the logistic regression model with Bayesian approach allowed obtaining the probability of deterioration of cooked ham, stored at 12°C using physicochemical parameters. Applying the PCA permited to correlate and classify the factors of spoilage.