Las especias y otros productos de origen vegetal contienen muchos componentes activos, como polifenoles y flavonoides. Sin embargo, incluso las más mínimas variaciones en las condiciones pueden afectar considerablemente la eficiencia de extracción de estos componentes activos, lo que plantea desafíos a la hora de determinar la cantidad exacta de componentes activos en la solución de extracto.
En un nuevo estudio publicado en Food Chemistry , los investigadores midieron exhaustivamente la fluorescencia emitida por los polifenoles y flavonoides y analizaron los datos adquiridos utilizando métodos de aprendizaje automático. Este enfoque produjo un método muy preciso, simple y rápido para estimar el contenido total de polifenoles y flavonoides y la capacidad antioxidante.
El factor crucial para lograr precisión fue integrar las mediciones adquiridas en múltiples concentraciones. Si bien la práctica convencional durante la medición de la fluorescencia implica diluir la muestra a una única concentración, la amplia variación en las cantidades de los componentes en los extractos de plantas permite determinar una concentración de dilución universalmente adecuada.
En consecuencia, los investigadores realizaron mediciones exhaustivas de fluorescencia en cuatro niveles de dilución diferentes e integraron estos datos en el proceso de aprendizaje automático.
Por lo tanto, el aprendizaje automático pudo estimar con precisión índices importantes para evaluar extractos de especias, incluido el contenido total de polifenoles, el contenido total de flavonoides, la capacidad antioxidante y la capacidad reductora. En particular, la estimación del contenido total de flavonoides mediante medición óptica, en particular, representa un logro innovador, que marca la efectividad de este método donde tales estimaciones no se han realizado ópticamente en el pasado.
Más información: Thi Bao Chau Bui et al, La utilización de huellas dactilares de fluorescencia de dilución múltiple facilita la predicción de atributos químicos en extractos de especias, Química de los alimentos (2023). DOI:10.1016/j.foodchem.2023.138028
Información de la revista: Química de los alimentos
Proporcionado por la Universidad de Tsukuba
