Comparación de métodos probabilísticos en la vida sensorial útil de productos alimenticios Público Deposited
Sensory attributes are det erminant on shelf life of foods and beverages. Even though panel evaluation can provide information over descriptors related to spoilage; the rate of consumer rejection has to be estimated in order to assure an adequate “best before date” on commercial foo dstuffs. Survival analysis has been used to model this data using di verse probabilistic models. The objective of this study was to compare 3 different and known probabilistic methods: Weibull, Lognormal and Loglogistic, in order to understand which one en ables a better estimation of sensory shelf life between products. For this purpose, tender cactus and amaranth were chosen, tender cactus has a short shelf - life while amaranth has a long shelf - life; therefore, we also evaluated the application of probabili stic methods to products with different shelf - life. The storage design was current status data, were only one consumer evaluated one different sample with different storage time. Consumers evaluated the global liking and they were asked if they would norma lly consume the product on the basis of their visual and aroma attributes (tender cactus), and visual, aroma and flavor (amaranth). Comparison of the probabilistic methods on tender cactus showed that lognormal distribution had a greater likelihood value a nd a lower Akaike Information Criterion value resulting on a better fit of the data; although, none of the models completely adjusted the data when a validation is performed. Mean overall liking ratings decrease across storage time, and were, respectively: 7, 5.1, 54.8, 3.9, 3.7 and 1.8 for a 9 - point hedonic scale. Percentage of rejection increased on each storage time: 0, 53.33, 66.66, 80, 80.33 and 100%. ANOVAS ( =0.1) for visual and aroma profile showed a large amount of attributes that could discriminat ed across the time and turned to be good spoilage attributes. “Presence of water” for visual profile and “synthetic” and “olive oil” for aroma profile could not discriminate through storage time. Regarding amaranth, two different treatments were carrie d out: one with storage at room temperature simulating conventional conditions at home (20 - 25°C), and a second one with storage in an environmental chamber th at controlled temperature at 50 o C and 40 % relative humidity. Results of samples stored at room t emperature shoed a better fit for lognormal distribution, while data from samples of the environmental chamber had a better fitness with Weibull distribution. However, AIC and likelihood were very close between them. These results are not concluding as the rejection percentage did not reach 50 % or above; therefore, the fitness for the three distributions do not provide trustable results. The average level of liking for samples store at room temperature decreased along time, while for samples from the cham b er kept constant (around 6 - 7 for a 9 point hedonic scale) during storage time. Analyses of Variances of the visual, aroma and flavor properties showed that many of them can discriminate along storage time for both treatments. By means of Principal Compon en t Analysis , the attributes “crunchy”, “sweet”, “fresh”, “yellow”, “toasted” (freshness), and “agglomerated grains” and “sticky” (deterioration), were detected as deterioration indicators along storing time. Overall results suggests that lognormal distribut ion could be a better alternative than Weibull or log - logistic; however, more studies are needed with more specific conditions (more intermediate sampling times and higher number of consumers tested, both for the case of tender cactus), from which it will enable a better elucidation of which method enables a better fit of acceptance/rejection data and, then, a better estimation of the sensory shelf life.
Los atributos sensoriales son determinantes para estimar la vida útil de alimentos y bebidas. A pesar de que las evaluaciones de un panel pueden proveer información sobre los descriptores relacionados con el deterioro; la tasa de rechazo de los consumidores debe ser estimada con el fin de asegurar una adecuada fecha de consumo, antes del deterioro, en los productos alimenticios comercializados. Para modelar es tos datos, el análisis de supervivencia se ha aplicado mediante el uso de diversos modelos probabilísticos. El objetivo de l presente estudio fue comparar 3 diferentes y muy conocidos métodos probabilísticos: w eibull, lognormal y loglogístico, y determinar cuál de ellos permite una mejor estimación de la vida útil sensorial entre productos. Para este propósito se eligieron como casos de estudio 2 productos : Nopal y amaranto. El nopal posee un tiempo de vida útil muy corto , mientras que el amaranto presenta un tiempo de vida muy prolongado, así también se evaluó si los métodos probabilísticos pueden ser utilizados a productos con tiempos de vida útil diferentes. Se u tiliz ó un diseño de pruebas current status data (tiempos actuales), en el que un sólo consumidor evalúa una muestra diferente en un distinto tiempo de almacenamiento. Los consumidores evaluaron el nivel global de nivel de agrado, y se les preguntó si normalmente aceptarían/consumirían la muestra en función de sus atributos visuales y de olor, para el nopal, y visuales, olor y sabor, para el amaranto. Los resultados del nopal mostraron que entre los 3 mo elos, el lognormal obtuvo mayor valor de verosimilitud y menor valor de Criterio de Información Akaike (AIC), brindan do un mejor ajuste de los datos; sin embargo, ninguno de los 3 modelos probabilísticos se ajustó a lo s datos cuando una validación fue desarrollada. El promedio de los valores global es del nivel de agrado disminuyó con el tiempo de almacenamiento, y fueron respectivamente: 7, 5.1, 4.8, 3.9, 3.7 y 1.8 para una escala hedónica de 9 puntos. Asimismo, el porcentaje de rechazo se incrementó en cada tiempo de almacenamiento: 0, 53.33, 66.66, 80, 80.33 y 100%. Los análisis de varianza (ANOVA), ( =0.1) para los perfiles de olor y visual mostraron una larga cantidad de descriptores que pudieron discriminar el producto a lo largo del tiempo, por lo que resultaron ser buenos indicadores del deterioro. Solamente “presencia de agua” para el perfil visu al y “sintético” y “aceite de oliva” pa ra el perfil aromático , no lograron discriminar a través del tiempo de almacenamiento. Para el amaranto, se realizaron 2 pruebas, una con almacenamiento a temperatura ambiente simulando un almacenamiento normal en el hogar (20 - 25°C) y otra con almacenamiento en cámara ambiental a 50°C de temperatura y 40% de humedad . Los resultados de las pruebas almacenadas a temperatura ambiente mostraron un mejor ajuste de los datos con la distribución lognormal, mientras que los almacenados en cámara ambiental mostraron un mejor ajuste con la distribución weibull; sin embargo, los valores de AIC y verosimilitud son muy cercanos entre sí. Estos resultados no son concluyentes debido a que el porcentaje de rechazo de los consumidores no alcanzó el 50%, por lo que el ajuste de las distribuciones no otorga resultados confiables. El nivel de agrado promedio para el almacenamiento a temperatura ambiente decreció conforme pasó el tiempo, mientras que para el almacenamiento en cámara ambiental, los promedios se mantuvieron constante s durante todos lo s días de prueba (entre 6 - 7) para una escala hedónica de 9 puntos. Los ANOVAS de los perfiles de aroma, visual y sabor muestran una gran cantidad de atributos que discriminaron durante el tiempo d e almacenamiento para ambos tratamientos. Mediante los análisis de componentes principales, los atributos “crujiente”, “dulce”, “fresco”, “amarillo”, “tostado” (frescura) y “granos aglomerados” y “pegajoso” (deterioro), se detectaron como indicadores del d eterioro a lo largo del tiempo de almacenamiento. Los resultados sugieren que la distribución lognormal puede ser mejor que la weibull o la logística; sin embargo , se necesitan realizar otros estudios con condiciones más específicas (tiempos de almacenamiento intermedios; mayor cantidad de consumidores, para el caso del nopal), los cuales proporcionarían elucidación de cuál método permite un mejor ajuste de los datos, y éste a su vez una mejor estimación de la vida útil.
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