Identificación de adulteraciones en leche de ganado vacuno del valle de pampas usando espectroscopia vibracional

dc.contributor.advisorVillanueva Lopez, Eudes
dc.contributor.advisorHurtado Soria, Beetthssy Zzussy
dc.contributor.authorChavez Solano, Yaser Michael
dc.date.accessioned2026-07-02T21:01:32Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractEl Valle Pampas esta geográficamente constituido por cuatro distritos (Acraquia, Ahuaycha, Pampas y Daniel Hernández), en donde se produce leche de ganado vacuno (LGV) destinado al consumo local y regional, esto tiene limitaciones en el control de calidad siendo adulteradas de distintas maneras que comprometen su autenticidad y valor nutricional. El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo general identificar adulteraciones en LGV procedente de los cuatro distritos del Valle Pampas. Se simularon cinco clases de adulteraciones (L0: leche pura (control), L1: leche + agua, L2: leche + almidón, L3: leche + leche en polvo y L4: leche + suero) con la finalidad de identificar diferencias significativas entre todas las clases. Utilizando la técnica de espectroscopía infrarroja media (MIR) en combinación con el análisis quimiométrico se pudo clasificar de forma rápida dichas clases. En primer lugar, se realizaron pruebas de comparación pareada utilizando 30 consumidores, identificando el umbral mínimo de percepción de una adulteración en leche. Los resultados indicaron diferentes umbrales de percepción (L1=3%, L2=0.3%, L3=0.2% y L4=1%) comprobando así que la capacidad sensorial es limitada cuando las adulteraciones están presentes en cantidades muy bajas. Por ello, fueron analizados en el equipo de espectroscopia infrarroja media (MIR) en el rango de 4000–650 cm⁻¹, esta técnica permitió obtener el perfil vibracional característico de cada adulterante. Las variaciones más marcadas se observaron en las bandas asociadas a lípidos (2920–2851 cm⁻¹), proteínas (1638–1545 cm⁻¹), carbohidratos (1083 cm⁻¹) y agua estructurada (3280 cm⁻¹), evidenciando que cada adulteración modifica de manera particular la huella espectral de la leche. Posteriormente se desarrolló un modelo quimiométrico SIMCA (Soft Independent Modeling of Class Analogy) para discriminar las cinco clases estudiadas en lo cual el modelo alcanzó valores ICD mayores a 3 en todas las adulteraciones (L1=4.85; L2=4.26; L3=11.1; L4=3.15), lo que confirmó una clasificación sólida y confiable entre leche pura y leche adulterada estos resultados demuestran que la combinación FTIR–SIMCA es una alternativa rápida, no destructiva y de alta precisión para detectar adulteraciones en leche cruda del Valle de Pampas (VP), representando una opción viable para fortalecer la calidad e inocuidad de la cadena láctea de la región y a nivel nacional.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14643/294
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Nacional Autónoma de Tayacaja Daniel Hernández Morillo
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectSIMCA
dc.subjectPrueba Pareada
dc.subjectVibraciones Moleculares
dc.subjectAlmidón
dc.subjectSuero Lácteo
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.01
dc.titleIdentificación de adulteraciones en leche de ganado vacuno del valle de pampas usando espectroscopia vibracional
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
renati.advisor.dni46452702
renati.advisor.dni70144222
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9737-5156
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0009-0008-9012-7975
renati.author.dni71374282
renati.discipline01
renati.jurorPantoja Tirado Lucia Ruth
renati.jurorTamara Tamariz, Stalein Jackson
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.disciplineIngeniería en Industrias Alimentarias
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Autónoma de Tayacaja Daniel Hernández Morillo
thesis.degree.nameIngeniero en Industrias Alimentarias

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