Análisis de materia seca y compuestos bromatológicos de productos hortofrutícolas del occidente de Honduras

Torres Mejía, Juan Alexander and Torres Mejía, Fredy (2024) Análisis de materia seca y compuestos bromatológicos de productos hortofrutícolas del occidente de Honduras. Nexo Revista Científica, 37 (01). pp. 45-62. ISSN 1995-9516

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Abstract

Este trabajo se enfoca en la evaluación del desempeño de 23 productos hortofrutícolas de la Región Occidental de Honduras, se determinó el contenido de materia seca y humedad en las materias primas en una muestra de 100 (g) de fruta fresca, de igual forma se determinó mediante análisis bromatológico, en una muestra de materia seca de 100 (g). Se estableció el porcentaje de participación de proteína, carbohidratos, extracto etérico o lipídico, fibra y cenizas de cada producto estudiado, se evaluó preparando dos réplicas de cada muestra y/o tratamiento, a 105 grados centígrados y tiempo entre seis (6 hr) y (12 hr), diseñando el potencial predictivo relativo de un modelo exponencial, se denota, R² igual o mayor si su nivel de significancia es 0.05, el nivel de confianza correspondiente mayor a 0.95 nivel de confianza, obteniendo el siguiente resultado. El nombre científico de la cebolla (Allium cepa) variedad amarilla o Vidalia, R² = 0.9848, el potencial de predicción de un modelo exponencial se denota R² cuanto más cercano a 1 mejor es el modelo de ecuación exponencial, papa sin cáscara ( Solanum tuberosum ), potencial de predicción R² = 0.9865, mango verde tierno ( Mangifera indica ), R² = 0.9734, fresa (Fragaria × ananassa), R² = 0.9785, papa con piel ( Solanum tuberosum ), R² = 0.9616, Tomate ( Solanum lycopersicum ), variedad Cherokee, R² = 0.964, Zanahoria con piel (Daucus carota), R² = 0.9621, Chile (Capsicum annuum), variedad Jalapeño, R² = 0.9674, Piña con piel ( Ananas comosus ), variedad de azúcar, R² = 0.9548, Melón con piel ( Cucumis melo ), variedad cantaloupe, R² = 0.9548; Intervalo de confianza al 95%, se deben mejorar los protocolos, para lograr eficiencia en la predicción de manzana verde importada ( Granny Smith ), el poder predictivo relativo de un modelo exponencial se denota por R² = 0.9409, chayote ( Sechium edule ), R² = 0.9167, pimiento verde ( Capsicum annuum ), predicción estadística de R² = 0.9058, Aguacate ( Persea Americana ) variedad Hass, R² = 0.9135, Sandía ( Citrullus lanatus ), R² = 0.9406. En las siguientes muestras del ensayo se necesita mucha más investigación, ya que el potencial predictivo relativo de un modelo exponencial está por debajo del 90%, lo mejor es hacer más repeticiones en nuevas investigaciones para optimizar el modelo de predicción de la curva exponencial, Pulpa de rambután ( Nephelium lappaceum ), potencial de predicción de R² = 0.6879, pulpa de piña (Ananas comosus), variedad de azúcar, R² = 0.8332, rambután con cáscara ( Nephelium lappaceum ), R² = 0.8002, esto probablemente debido a que los tiempos de pesado de la muestra no fueron eficientes, temperatura del horno no homogénea, las muestras más cercanas a la resistencia del horno experimentan mayor pérdida de humedad, por lo que se deben establecer los protocolos adecuados para lograr un experimento con un mayor nivel de confianza, para muestras por debajo del 95%. Con la estimación de variables térmicas como el calor específico y la conductividad térmica encontramos que existe una relación directa con el contenido de agua de la materia prima, de igual manera no existe relación con el porcentaje de materia seca de estas materias primas, las cuales son un aporte para ser utilizadas como datos primarios en los análisis termodinámicos cuando se transforman estas materias primas agrícolas.

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