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Introducción
La alta densidad de nutrientes de los cereales para el desayuno (especialmente los cereales integrales o con alto contenido de fibra) los convierte en una fuente importante de nutrientes clave. Las personas que desayunan han demostrado tener mejores perfiles nutricionales generales, mejoras en el funcionamiento cognitivo y es posible que tengan menos probabilidades de tener sobrepeso. El desayuno está ampliamente recomendado como parte de una dieta saludable, y los cereales para el desayuno son una opción popular para el desayuno, especialmente para los niños, debido a su variedad y facilidad. Sin embargo, la mayoría de los cereales para el desayuno también contribuyen a la ingesta de azúcar. Mediante un metanálisis, se ha demostrado mediante un metanálisis que un mayor consumo de azúcar por parte de los niños está asociado con un mayor riesgo de obesidad (Te Morenga et al., 2012).
Visión general
Es posible que las etiquetas nutricionales de algunos productos comerciales no reflejen la información más precisa sobre el contenido de azúcar (Ventura et al., 2011; Walker et al., 2014). Walker y Goran (2015) informaron que los datos de las etiquetas de nutrientes de los cereales para el desayuno subestimaban o sobreestimaban el contenido real de azúcar en un 20%. Dada la abundancia de datos que relacionan el consumo de azúcar añadido con el riesgo de enfermedad, es imprescindible determinar el contenido real de azúcar para que los consumidores puedan tomar decisiones informadas sobre la dieta de los productos alimenticios procesados que contienen azúcares añadidos (Walker y Goran, 2015).
La sacarosa es el principal material de recubrimiento utilizado en los cereales para el desayuno, ya que proporciona dulzura (Solis-Morales et al., 2009) y una pegajosidad e higroscopicidad mínimas en comparación con los jarabes de maíz con alto contenido de fructosa. La cromatografía líquida de alta resolución (HPLC), el análisis enzimático y los métodos electroquímicos o espectrofotométricos se han utilizado en el análisis cuantitativo y cualitativo de la sacarosa (Low-ell y Kuo, 1989; Kumar et al., 2010). Entre estos métodos, la HPLC y los análisis enzimáticos son precisos, sensibles y específicos, pero los costos son prohibitivos para un gran número de muestras (Texeira et al., 2012; Gomez et al., 2007).
Cómo funciona NIR
Los sensores espectrales NeoSpectra son una gran alternativa potencial para el análisis del contenido de azúcar en los cereales, con muchos beneficios que permiten una amplia adopción por parte de diferentes tipos de usuarios. Al estar miniaturizados, a su bajo costo y al poder producirse en grandes cantidades, los productores, los encargados de los controles de calidad, los vigilantes de salud, los dietistas e incluso los consumidores pueden utilizarlos para verificar la exactitud de los datos de las etiquetas de nutrientes. Esta nota de aplicación muestra que los sensores espectrales NeoSpectra pueden estimar los niveles de sacarosa en los cereales para el desayuno y obtener resultados equivalentes a los de los métodos de HPLC.
Testing Methods
Cereals coated with sucrose (n=60) were manufactured by a leading Ohio snack manufacturer and before NIR measurements were blended to obtain a homogeneous particle size. Cereal samples were transferred to glass petri dishes and placed on a rotating stage for spectral averaging of heterogeneous samples to ensure reproducible measurements (Figure 1). It should be noted that different optical setups/optical heads can be configured such that the samples may not need to be blended and rotated.
The NIR spectra was collected for 20s and quantitative algorithms were generated using Partial Least Squares regression. The sucrose content was analyzed using a high performance liquid chromatography (HPLC) (Shimadzu Scientific Instruments, Inc. Columbia, MD) equipped with a refractive index detector. The sugars were separated on a stainless steel, 7.8 mm ID x 300 mm Aminex® HPX-87C carbohydrate column under isocratic conditions at 80°C using HPLC grade water with a flow rate of 0.6 mL/ min for 30 minutes.
The sucrose levels in the cereal samples ranged from 0 to 30 g/100g covering a wide range of concentrations resembling commercial breakfast cereals with reported averages of 22.5±12.6 g/100g (Pombo-Rodrigues et al., 2017).
Figure 2 shows the NIR spectrum collected using the Neospectra Module. Characteristics bands were identified at 4390 cm-1 associated with the aliphatic C-H bands, 4420 cm-1 due to C-H absorption in the carbohydrate bands, 4880 cm-1 due to the amide absorption in protein, 5180 cm-1 related to O-H absorption in the water bands, and 5807 cm-1 due to the aliphatic C-H bands. There was also a unique band at ~4800 cm-1 indicative of O-H groups in crystalline sucrose Kays et al. (1998).
The PLSR regression graph (Figure 3) is an excellent correlation between the estimated sucrose concentrations by NIR and the HPLC reference analysis. The optimum number of factors giving the minimum standard error of cross validation (SECV) was two and gave SECV for sucrose of 1.2%, correlation coefficient (r) of 0.99.
The performance of the regression algorithms for sucrose content using the NeoSpectra Module were superior to those previously reported for bench-top FT-NIR (SEP=1.5%; Wang and Rodriguez-Saona, 2012), and another commercial handheld analyzer (1.5%, Lin et al, 2014). Furthermore, the NeoSpectra Module showed much better performance to bench-top dispersive units that have reported SEP of 2.8% on 84 branded cereals (Baker and Norris, 1985).
Conclusiones
Los sensores espectrales NeoSpectra proporcionan el mejor rendimiento para la determinación de los niveles de sacarosa en los cereales para el desayuno. No requieren preparación de muestras y obtienen resultados rápidos (20 segundos), lo que permite a la industria controlar el contenido de azúcar de los productos comerciales para cumplir con los requisitos de etiquetado con información nutricional y permitir a los consumidores tomar decisiones informadas sobre su alimentación, ya que cada vez es mayor la preocupación por el riesgo de obesidad a causa del consumo excesivo de azúcar.
