Near Infrared Reflectance spectroscopy to analyse texture related characteristics of sous vide pork loin

Abstract

Este estudio tiene como objetivo evaluar la capacidad de la técnica de espectroscopía de reflectancia del infrarrojo cercano (NIR) para analizar Características relacionadas con la textura de lomos de cerdo al vacío en diferentes momentos de cocción. Para eso, se hicieron fars de cerdo. sous-vide a 70 °C durante 1, 2, 4, 6 y 8 h. Las muestras cocidas se analizaron mediante NIR, instrumental (cocción pérdida, pH, humedad, colágeno hidrolizado y análisis de perfil de textura) y análisis sensorial. Clasificación y Se aplicaron técnicas predictivas de minería de datos sobre los datos obtenidos. Los fars sous-vide fueron clasificados correctamente en función del tiempo de cocción y sus características relacionadas con la textura se predijeron con precisión, logrando coeficientes de correlación (R) superiores a 0,5 y errores medios absolutos escalados inferiores a 1 para la mayoría de los parámetros. Así, se demuestra la capacidad de los NIR para analizar la mayoría de los parámetros relacionados con la textura de muestras cálidas y lejanas. y puede recomendarse como técnica rápida y automática para estabilizar las condiciones óptimas de cocción de los alimentos.

This study aims to evaluate the ability of the Near Infrared Reflectance spectroscopy (NIRs) technique to analyse texture-related characteristics of sous-vide pork loins at different times of cooking. For that, pork loins were sous-vide at 70 °C for 1, 2, 4, 6 and 8 h. Cooked samples were analysed by means of NIRs, instrumental (cooking loss, pH, moisture, hydrolysed collagen and texture profile analysis) and sensory analysis. Classification and predictive techniques of data mining were applied on the obtained data. Sous-vide loins were correctly classified as a function of time of cooking and their texture-related characteristics were predicted accurately, achieving correlation coefficients (R) higher than 0.5 and Mean Absolute Scaled Errors lower than 1 for most parameters. Thus, it is demonstrated the capability of NIRs to analyse most texture-related parameters of warm loin samples, and it may be recommended as a rapid and automatic techniques to stablish optimal cooking conditions of food.