caracterización reológica de mayonesa formulada con fibra de trigo

UNIVERSIDAD DE CHILE FACULTAD DE CIENCIAS QUÍMICAS Y FARMACÉUTICAS

DEPTO DE CIENCIA DE LOS ALIMENTOS Y TECNOLOGÍA QUÍMICA

LABORATORIO DE INGENIERÍA DE PROCESOS

Profesor Patrocinante:

Eduardo Castro Montero Ingeniero Civil de Industrias Mención Química Magister en Ciencia de los Alimentos Departamento de Ciencia de los Alimentos y Tecnología Química

Directores de Memoria:

Eduardo Castro Montero Ingeniero Civil de Industrias Mención Química Magister en Ciencia de los Alimentos Departamento de Ciencia de los Alimentos y Tecnología Química

Luis Puente Díaz Ingeniero en Alimentos Doctor en Ciencias de los Alimentos Departamento de Ciencia de los Alimentos y Tecnología Química

CARACTERIZACIÓN REOLÓGICA DE MAYONESA FORMULADA CON FIBRA DE TRIGO

CATALINA FRANCISCA VALENZUELA ABARZÚA

MEMORIA PARA OPTAR AL TITULO DE INGENIERO EN ALIMENTOS

Santiago de Chile, 2010

AGRADECIMIENTOS

A mi familia y pololo, por su cariño y apoyo incondicional. Por ser fundamentales

en mi vida. Gracias mamá, papá, Luis Eduardo, Macarena, Benjamín y Nicolás.

A mi profesor y director de memoria, Sr. Eduardo Castro, por entregarme las

herramientas para desarrollarme académicamente durante mi carrera, por su

confianza en mi trabajo, y por su interés y consejos entregados para mi futura

formación profesional y personal.

A mi director de memoria Sr. Luis Puente por su apoyo y guía profesional.

A los profesores que me acompañaron durante mi carrera, en especial a José

Romero, Alicia Rodríguez y Paz Roberts, por la formación entregada en sus

respectivos temas, ayuda y cariño.

A mis amigos y compañeros de carrera, en especial a Claudia y Pamela, por el

tiempo dedicado en el laboratorio.

A Don Carlos y Don Manuel, por la ayuda entregada en las tareas del laboratorio.

A Don Julio y Srta. Ilse por su disposición en la biblioteca de la facultad.

A la empresa Gutland S.A., en especial al profesor Jorge Guzmán, por su apoyo

técnico y donaciones de materias primas y aditivos para la realización de este

trabajo.

A los jueces del panel de evaluación sensorial.

ÍNDICE GENERAL

AGRADECIMIENTOS i

ÍNDICE GENERAL ii

ÍNDICE DE TABLAS iv

ÍNDICE DE FIGURAS v

ÍNDICE DE ANEXOS vi

NOMENCLATURA viii

RESUMEN ix

ABSTRACT x

1. INTRODUCCIÓN 1

2. MARCO TEÓRICO 3

2.1. EMULSIONES 3

2.2. MAYONESA 4

2.2.1. MATERIAS PRIMAS 5

2.2.1.1. ACEITE 5

2.2.1.2. HUEVO 5

2.2.1.3. VINAGRE 6

2.2.1.4. CONDIMENTOS 6

2.2.1.4.1. MOSTAZA EN POLVO 6

2.2.1.5. GOMA GUAR 6

2.3. SUSTITUTOS GRASOS 7

2.3.1. FIBRA DE TRIGO 8

2.4. REOLOGÍA 10

2.4.1. MATERIALES TIEMPO-DEPENDIENTES 10

2.4.2. COMPORTAMIENTO REOLÓGICO DE FLUIDOS 11

2.4.3. RETROEXTRUSIÓN 11

2.4.4. REOLOGÍA DE MAYONESAS 12

3. OBJETIVOS

3.1. JUSTIFICACIÓN DEL TRABAJO

13

13

3.2. OBJETIVOS GENERALES 13

3.3. OBJETIVOS ESPECÍFICOS 13

4. MATERIALES Y MÉTODOS 14

4.1. MATERIALES 14

4.1.1. INGREDIENTES 14

4.1.2. EQUIPOS 14

4.2. MÉTODOS 15

4.2.1. PREPARACIÓN DE LAS MUESTRAS 15

4.2.2. ANÁLISIS REOLÓGICOS 17

4.2.2.1. ENSAYOS PRELIMINARES

4.2.2.2. ANÁLISIS REOLÓGICOS

4.2.2.3. PROCESAMIENTO DE DATOS

17

18

18

4.2.3. MODELACIÓN REOLÓGICA DE LAS MAYONESAS 21

4.2.4. ANÁLISIS DE TEXTURA 22

4.2.4.1. FUNCIONAMIENTO MECÁNICO DEL EQUIPO DURANTE

LA PRUEBA DE RETROEXTRUSIÓN. 22

4.2.4.2. PRUEBA DE RETROEXTRUSIÓN 22

4.2.5. DETERMINACIÓN DE LA ESTABILIDAD DE LA MAYONESA 23

4.2.6. EVALUACIÓN SENSORIAL 24

4.2.7. ANÁLISIS DE MICROESTRUCTURA 24

4.2.8. ANÁLISIS ESTADÍSTICOS 25

5. RESULTADOS Y DISCUSIONES 26

5.1. FORMULACIÓN 26

5.2. ANÁLISIS REOLÓGICOS 27

5.3. MODELACIÓN DEL COMPORTAMIENTO REOLÓGICO 33

5.4. ANÁLISIS DE TEXTURA 35

5.5. ANÁLISIS DE ESTABILIDAD 37

5.6. EVALUACIÓN SENSORIAL 39

5.7. ANÁLISIS DE MICROESTRUCTURA 43

6. CONCLUSIÓN 46

7. BIBLIOGRAFÍA. 47

8. ANEXOS 51

ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 1. Formulación de las mayonesas. 26

Tabla 2. Valores de esfuerzo umbral promedio, para cada muestra. 28

Tabla 3. Parámetros del modelo de Herschel-Bulkley de las muestras de

mayonesa. 33

ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 1. Diagrama de bloques elaboración de mayonesa. 16

Figura 2. Rotores testeados en el análisis preliminar.

Figura 3. Esfuerzo versus tiempo a velocidad de cizalla constante.

17

27

Figura 4. Curva de flujo de cada una de las muestras. 29

Figura 5. Tixotropía (mPa/s) de las muestras de mayonesa. 30

Figura 6. Histograma de módulo de almacenamiento (G’) y módulo de

pérdida (G’’). 31

Figura 7. Histograma de análisis de textura, para firmeza y cohesividad. 35

Figura 8. Histograma de análisis de textura, para consistencia y viscosidad. 36

Figura 9. Histograma del porcentaje de estabilidad de las muestras de mayonesa. 37

Figura 10. Histograma de Test Descriptivo. 39

Figura 11. Gráfico radial del perfil descriptivo, para cada una de las muestras. 41

Figura 12. Microscopía óptica de las muestras de mayonesa. 44

Figura 13. Microscopía óptica de la fibra de trigo. 45

ÍNDICE DE ANEXOS

ANEXO 1. Ficha Técnica: Fibra de trigo 51  

ANEXO 2. Análisis reológicos. 52  

ANEXO 2.1.1. Esfuerzo de cizalla versus tiempo 52  

ANEXO 2.1.2. ANOVA simple - Esfuerzo de cizalla por muestra 53  

ANEXO 2.2.1. Esfuerzo umbral de cizalla 54  

ANEXO 2.2.2. ANOVA simple- Esfuerzo umbral de cizalla por muestra 55  

ANEXO 2.3.1. Esfuerzo de cizalla versus velocidad de cizalla 56  

ANEXO 2.3.2. ANOVA simple - Esfuerzo de cizalla por muestra 57  

ANEXO 2.3.3. ANOVA simple - Velocidad de cizalla por muestra 58  

ANEXO 2.4.1 Tixotropía. 59  

ANEXO 2.4.2. ANOVA simple – Tixotropía por muestra 60  

ANEXO 2.5.1. Módulo de almacenamiento y módulo de pérdida. 61  

ANEXO 2.5.2. ANOVA simple - G' por muestra 62  

ANEXO 2.5.3. ANOVA simple - G'' por muestra 63  

ANEXO 3. Modelación del comportamiento reológico. 64  

ANEXO 3.1. Resultados parámetros del modelo Herschel-Bulkley 64  

ANEXO 3.2. ANOVA simple- Esfuerzo umbral por muestra. 65  

ANEXO 3.3. ANOVA simple- Índice de comportamiento de flujo por muestra. 66  

ANEXO 3.4. ANOVA simple- Coeficiente de consistencia por muestra. 67  

ANEXO 4. Análisis de textura. 68  

ANEXO 4.1. Resultados análisis de textura. 68  

ANEXO 4.2. ANOVA simple - Firmeza por muestra 69  

ANEXO 4.3. ANOVA simple - Cohesividad por muestra 70  

ANEXO 4.4. ANOVA simple - Consistencia por muestra 71  

ANEXO 4.5. ANOVA simple - Viscosidad por muestra 72  

ANEXO 5. Estabilidad de la mayonesa 73  

ANEXO 5.1. Resultados análisis de estabilidad. 73  

ANEXO 5.2. ANOVA simple - % Estabilidad por muestra 74  

ANEXO 6. Evaluación sensorial 75  

ANEXO 6.1. Ficha de evaluación de mayonesa 75  

ANEXO 6.2. Resultados puntajes sensoriales 77  

ANEXO 6.3. Resultados análisis estadísticos: ANOVA –Multifactorial. 78  

NOMENCLATURA

ẏ : Velocidad de cizalla, (s-1).

K : Coeficiente de consistencia, (mPa sn)

σ : Esfuerzo de cizalla, (mPa).

σo : Umbral de fluencia, (mPa).

n : Índice de flujo (adimensional).

N : Revoluciones por minuto, (rpm).

M : % de torque.

κσ : Factor de conversión dependiente del número de rotor utilizado.

M : Constante adimensional, dependiente de la capacidad

de torque del instrumento.

G' : Módulo de almacenamiento (mPa).

G'' : Módulo de pérdida (mPa).

RESUMEN: “CARACTERIZACIÓN REOLÓGICA DE MAYONESA FORMULADA CON FIBRA DE TRIGO”.

Se realizó un estudio sobre la aplicación de fibra de trigo en la formulación de

mayonesa, con o sin goma guar. El aceite fue parcialmente sustituido por la fibra

de trigo, en diferentes concentraciones. La fórmula base, de la cual se realizaron

las modificaciones, fue utilizada como control de los experimentos. Se realizaron

análisis reológicos, de textura, sensoriales y microestructurales.

Todas las muestras de mayonesa preparadas en este estudio exhibieron un

comportamiento adelgazante y la presencia de un umbral de fluencia. Se

caracterizaron las propiedades viscoelásticas de las muestras de mayonesa y se

observó que todas las muestras exhibieron propiedades de geles débiles. La

magnitud de los módulos de almacenamiento y de pérdida fue afectada por la

concentración de fibra y por la presencia de goma guar. En cuanto a la textura, la

muestra con 2,3% de fibra de trigo y con 0,02% de goma guar mostró valores de

textura similares a la fórmula base. La evaluación sensorial demostró que las

mayonesas sustituidas con 2,3% de fibra de trigo, con o sin goma guar, fueron las

muestras más aceptables. La estabilidad de las muestras de mayonesas se

mejoró con la adición de fibra de trigo, en todos los casos. El análisis de

microestructura mostró gotas grandes y compactas de aceite para la fórmula base

y las muestras con menor contenido de fibra, y mostró perdidas de estructuras de

una red de gotas pequeñas y agregadas para las muestras con mayor contenido

de fibra. El uso de un 2,3% de fibra de trigo con 0,02% de goma guar produce una

mayonesa reducida en grasa con propiedades reológicas y apariencia similar a la

fórmula base. Este estudio demostró una alta factibilidad del uso de fibra de trigo

como un sustituto graso viable para su uso en mayonesas.

ABSTRACT: “RHEOLOGICAL CHARACTERIZATION OF MAYONNAISE FORMULATED WITH WHEAT FIBER”.

Application of wheat fiber as a fat mimetic in mayonnaise was studied. Fat was

partially substituted by different fat mimetic levels. The full fat mayonnaise without

fat mimetic was used as a control experiment. Rheological, texture analysis,

sensory evaluation, stability, and optical microscopy of the full fat and reduced fat

mayonnaises were performed.

All mayonnaises prepared in this study exhibited shear thinning behavior and yield

stress. Viscoelastic properties of mayonnaise were characterized and it was

observed that mayonnaises exhibited weak gel-like properties. The magnitude of

elastic and loss modulus was also affected by wheat fiber concentration and

presence of guar gum. In terms of texture, the formulation with 2.3% of wheat fiber

and 0.02% of guar gum showed similar texture values as those of the full fat

sample. Sensory evaluation demonstrated that mayonnaises substituted with 2.3%

of wheat fiber, with or without guar gum, were acceptable. The stability of the

samples of mayonnaises was improved with the addition of wheat fiber in all cases.

Microstructure analysis showed close packed structures of large droplets for the

full fat and less fiber content samples and loose structures of a network of

aggregated small droplets for the more fiber content samples. The use of 2.3% of

wheat fiber and 0.02% of guar gum produced a reduce fat mayonnaise with similar

rheological properties and appearances as full fat mayonnaise. This study

demonstrated a high feasibility for using wheat fiber as a viable fat replacer in

mayonnaise.

1. INTRODUCCIÓN

La mayonesa es una emulsión aceite en agua, preparada tradicionalmente con

una mezcla de yema de huevo, vinagre, aceite y especias (especialmente

mostaza), puede incluir también sal, azúcar o edulcorantes y otros ingredientes

opcionales ya sea dirigidos a su estabilidad como a potenciar sus características

organolépticas. Debido a su bajo pH (3,44-3,87) y alto contenido graso (70-80%),

la mayonesa es relativamente resistente a la proliferación microbiana (Abu-Salem

y Abou-Arab, 2008). Generalmente su estabilidad depende de varios factores,

tales como relación aceite-agua, cantidad de yema de huevo, viscosidad, volumen

relativo de la fase oleosa a fase acuosa, método de mezcla, calidad del agua y

temperatura de almacenamiento. La mayonesa, es una de las salsas más antigua

y ampliamente utilizada en el mundo hoy en día (Liu et al., 2007).

La elaboración de alimentos altamente consumidos pero con características

nutricionales mejores que las tradicionales, como son los alimentos funcionales,

provee una alternativa interesante a la dieta habitual, y también, una nueva

herramienta para la prevención de ciertas enfermedades crónicas (obesidad,

enfermedades cardiovasculares, cáncer) (Johnston et al., 2003). Gracias a este

fenómeno, las industrias alimentarias emplean varios métodos para reducir el

contenido graso de los alimentos a través de sustitución de ingredientes y nuevas

formulaciones (Koh et al., 2008).

Al momento de formular productos reducidos en calorías, las fibras dietéticas de

los cereales, son ingredientes adecuados para lograr altos rendimientos y una

reducción de costos, ya que poseen la capacidad de ligar grasas como una de sus

propiedades tecnológicas (Sánchez et al., 2007).

Desde el punto de vista de la tendencia nutricional actual hacia los alimentos bajos

en calorías, se ha incrementado el interés en los sustitutos grasos que no alteren

la consistencia del producto, por eso las propiedades reológicas pueden dar una

contribución cuantitativa a la caracterización y control de la textura cuando se

utilizan diferentes formulaciones (Liu et al., 2007), ya que el conocimiento de las

características reológicas de los productos alimentarios es esencial para el diseño

y control de procesos de fabricación, control de la calidad del producto acabado, y

determinación de su aceptabilidad por el consumidor (Gallegos et al., 1988).

2. MARCO TEÓRICO

2.1. EMULSIONES

Una emulsión es una suspensión de una fase en otra en que es inmiscible. Una de

las fases, la fase dispersa, existe como gotas discretas suspendidas en la

segunda, llamada fase continua; además existe una capa interfasial entre las dos

fases, que es ocupada por un material surfactante. Hay tres tipos principales de

emulsiones que son importantes en alimentos, las emulsiones aceite-en-agua,

agua-en-aceite y agua-en-aceite-en-agua (Friberg et al., 2004).

El aceite y el agua no coexisten cómodamente debido a la energía de superficie

(energía libre de Gibbs) de la interfase aceite-agua. Debido a la tensión interfasial

entre el aceite y el agua, cualquier emulsión procurará minimizar la energía

interfasial haciendo el área interfasial entre el aceite y el agua lo más pequeña

posible. En la ausencia de surfactantes, esto es logrado por la coalescencia de las

gotas de aceite, para dar capas separadas de aceite y agua. La presencia de

moléculas surfactantes adsorbidas disminuye la tensión interfasial entre las fases

de aceite y agua, de manera que la fuerza motriz para la coalescencia es

reducida. Muchos surfactantes no reducen simplemente la tensión superficial, sino

que inhiben activamente la coalescencia alterando las propiedades viscoelásticas

de la interfase. El material absorbido puede también impedir el encuentro cercano

de las gotas de aceite provocando que las superficies tengan suficiente carga para

repelerse entre sí o creando una capa superficial extendida, que también impide el

acercamiento. Así, aunque las emulsiones tienden a considerarse como

termodinámicamente inestables, es posible, mediante el uso adecuado de

surfactante, controlar la cinética de desestabilización y producir emulsiones con

una larga vida útil (Friberg et al., 2004).

Las emulsiones son muy comunes en la industria alimentaria, son presentadas a

los consumidores como productos terminados o aparecen durante la preparación

de un alimento, de la mezcla y tratamiento de sus constituyentes. Tienen una

cierta textura que influye en la percepción de la estética de los alimentos, esta

puede ser interpretada como función de las propiedades fisicoquímicas de la

emulsión, la concentración de la fase dispersa, las interacciones y tamaño de

gotas, la reología total e interfasial, y así sucesivamente; propiedades que también

controlan la agregación de las gotas (floculación o coagulación) y la ruptura de la

membrana entre las gotas agregadas (coalescencia) (Friberg et al., 2004).

2.2. MAYONESA

La mayonesa es una emulsión aceite en agua, constituida básicamente por

aceites vegetales comestibles, huevo o yema de huevo, vinagre y jumo de limón;

(Gallegos et al., 1988) puede contener ingredientes facultativos, como clara de

huevo de gallina, productos de huevo de gallina, azúcares, sal de calidad

alimentaria, condimentos, especias, hierbas aromáticas, frutas y hortalizas, con

inclusión de jugos de frutas y hortalizas, mostaza, productos lácteos y agua.

(CODEX STAN 168-1989). La emulsión es formada mezclando lentamente el

aceite con una pre-mezcla consistente de huevo, vinagre y mostaza, porque el

mezclar el aceite de una sola vez con la fase acuosa resultaría la formación de

una emulsión agua-en-aceite (Liu et al., 2006).

La mayonesa tiende a ser más inestable que muchas otras emulsiones

alimentarias debido a la gran cantidad de aceite emulsificado en relación a una

cantidad de agua relativamente pequeña (García et al., 1988). El elevado

contenido de aceite hace que el número de gotas emulsionadas sea muy elevado

y que estén relativamente cerca una de otras. La distancia de separación entre las

gotas depende de las fuerzas de atracción de Van der Waals y fuerzas de

repulsión tanto electrostáticas como estéricas. El compacto empaquetamiento de

las gotas de aceite justifica su consistencia (Gallegos et al., 1988).

2.2.1. MATERIAS PRIMAS 2.2.1.1. ACEITE

Es recomendable el uso de aceite de origen vegetal, especialmente maravilla y

soya. Este ingrediente imparte las características de textura y recubrimiento bucal

y tiene un importante rol en la estabilidad del sabor y la vida útil del producto

(González, 1997).

2.2.1.2. HUEVO

La yema de huevo es un emulsificador alimenticio muy efectivo y por lo tanto,

ampliamente utilizado, especialmente en la preparación de mayonesa, aderezos

para ensaladas y salsas (Guilmineau y Kulozik, 2007).

Desde el punto de vista estructural, la yema de huevo es una dispersión de

lipoproteínas de baja densidad y gránulos insolubles en una solución acuosa de

glicoproteínas solubles llamadas livetinas. En la yema de huevo nativa, los

gránulos consisten en un complejo de lipoproteínas de alta densidad y

fosfoproteínas llamadas fosvitinas, que se unen por medio de puentes

fosfocálcicos. Por otro lado, las proteínas de baja densidad consisten de un núcleo

de lípidos rodeados por una capa interfasial de fosfolípidos y proteínas llamadas

las apoproteinas de baja densidad (Guilmineau y Kulozik, 2007).

Los componentes de la yema de huevo son los principales responsables de la

emulsificación de las gotas de aceite. Se ha propuesto que las lipoproteínas se

adsorben en la interfase de las gotas, donde algunas permanecen plegadas, otras

forman agregados micelares y el resto se despliegan hacia el medio continuo

(Gallegos et al., 1988). Estas pueden entrecruzarse con las asociadas a gotas

vecinas, provocando la formación de una especie de entramado responsable de la

viscoelasticidad de estos sistemas. El mencionado entramado está constituido por

agrupaciones de gotas floculadas gracias a la labor de <<enganche>> de las

proteínas desplegadas. En esta situación, las gotas inmovilizan un volumen de

agua entre los huecos, que contribuye a la alta consistencia que ofrecen las

mayonesas a velocidades de cizalla próximas a cero. También se han propuesto,

como factores importantes, las colisiones entre gotas debido a la cizalla y, sobre

todo, las interacciones hidrodinámicas entre gotas próximas (Gallegos et al.,

1988).

2.2.1.3. VINAGRE

Actúa como preservante contra alteraciones microbiológicas y coagula las

proteínas de la clara de huevo, estabilizando la espuma. Por otra parte, el vinagre

contribuye a acentuar el sabor del producto (González, 1997).

2.2.1.4. CONDIMENTOS

Normalmente se usa para su preparación sal, azúcar, mostaza en polvo y

especias como pimienta.

2.2.1.4.1. MOSTAZA EN POLVO

La mostaza es añadida por su contribución de sabor, pero también por su

contribución a la estabilización de la emulsión. Los aderezos contienen

generalmente mostaza en polvo como un efectivo emulsificante. Añadiendo pocas

cantidades de mostaza en polvo (0,5%) se incrementa la estabilidad de la

emulsión (Friberg et al., 2004).

2.2.1.5. GOMA GUAR

La goma guar es una cadena lineal de unidades (1-4)-β-D-piranosil con unidades

α-D-galactopiranosil unidas por enlaces (1-6), con una proporción de D-galactosa

y D-manosa de 1:2. Esta goma vegetal forma dispersiones coloidales cuando es

hidratada en agua fría. Debido a su carácter no-iónico, es compatible con diversas

sales en un amplio rango de concentraciones, además esta propiedad le permite

una alta estabilidad en un amplio rango de pH (1,0 – 10,5) (González, 1997).

2.3. SUSTITUTOS GRASOS

Según la definición de alimentos funcionales, “aquellos alimentos procesados o

no, los cuales contienen ingredientes que desempeñan una función específica en

las funciones fisiológicas del organismo humano, más allá de su aporte nutricional”

(Gibson y Williams, 2000), se podría decir que todos los alimentos que contengan

sustitutos grasos (SG) pueden ser considerados como tal dado los beneficios de la

reducción del contenido graso, pero la mayoría de los ingredientes utilizados como

SG no proveen ningún beneficio fisiológico por si solos, con excepción de aquellos

basados en fibras, debido al reconocimiento cada vez mayor del rol de la fibra

dietaria en la prevención de enfermedades (Roller and Jones, 1996).

Cuando se desarrolla un producto donde la reducción del contenido graso se lleva

a cabo mediante un SG, es de considerable importancia conocer o establecer las

características físicas y químicas de los ingredientes funcionales utilizados; las

posibles interacciones con otros componentes del alimento y las implicaciones que

pueden existir para las operaciones del procesado (Roller and Jones, 1996).

La reducción de la grasa en una matriz dada con el uso de un sistema SG puede

ser vista como un desafío para imitar el impacto reológico de la grasa. Sin

embargo, aunque es una vía viable y relativamente fácil para la primera etapa del

desarrollo del producto, debido a la naturaleza multifuncional de la grasa como

ingrediente, se necesita adoptar una perspectiva mucho más amplia para asegurar

que el comportamiento reológico es correctamente adecuado para compensar el

impacto del nivel reemplazado de grasa (Roller and Jones, 1996).

Cambiar el contenido graso de un producto puede tener un impacto significativo en

las características sensoriales, ya que los atributos principales pueden ser

afectados (apariencia, sabor, sensación bucal, y textura). La magnitud del impacto

dependerá del tipo y estructura del producto, del alcance de la reducción de grasa,

y de la precisión de las medidas tomadas para compensar los efectos de la

reducción de la grasa en la reformulación o proceso de modificación. Además, la

reducción de la grasa puede tener un efecto profundo en la estabilidad física de un

producto. Uno de los roles importantes de los sustitutos grasos, por lo tanto, es su

habilidad para mantener la estabilidad física mientras que al mismo tiempo

proveen calidad aceptable en términos sensoriales (Roller and Jones, 1996).

El comportamiento reológico, por lo tanto, necesita ser visto en el contexto de sus

implicaciones para: manipulación y procesamiento; estabilidad física, química y

microbiológica; y características sensoriales percibidas (Roller and Jones, 1996).

2.3.1. FIBRA DE TRIGO

La paja del trigo es uno de los residuos agrícolas más importantes. Es una fuente

de fibra anualmente renovable que está disponible en una cantidad abundante en

muchas regiones del mundo, es similar a la madera y puede ser también

considerada como un material natural compuesto, que consiste principalmente en

celulosa, hemicelulosa y lignina, es decir, fibra dietética insoluble. Se produce en

miles de toneladas en todo el mundo, representado una fuente abundante, barata

y fácilmente disponible de biomasa lignocelulósica. Entre estas enormes

cantidades de residuos agrícolas, solo una pequeña cantidad es destinada para

alimentación animal o combustible para uso doméstico y una mayor porción de

estos residuos son quemados en el campo creando contaminación ambiental. La

utilización de la paja de trigo como biorecurso para productos industriales abre una

nueva vía que reduce tanto la necesidad de su eliminación como el deterioro

ambiental, agregando valor a la economía basada en la agricultura rural (Sain y

Panthapulakkal, 2006).

Más aún, la fibra es un compuesto esencial en la dieta, la cual a diferencia de

otros nutrientes, no es atacada por las enzimas del estómago y del intestino

delgado y, por lo tanto alcanza el colon sin ser degradada. Se considera que la

fibra, como un ingrediente alimenticio, posee dos tipos de propiedades, (a)

Funcionalidad tecnológica, y (b) Funcionalidad fisiológica. Entre las primeras se

encuentran su capacidad para: retener agua, capacidad de ligar grasas, formar

gel, texturizadora, entre otras; y entre las propiedades de funcionalidad fisiológica

se encuentra: la reducción de la colesterolemia, modificación de la respuesta

glicémica, cambios es la función intestinal (acortando el tiempo de tránsito, el

volumen fecal y la frecuencia de evacuación) y reducción de la disponibilidad de

nutrientes entre otros efectos beneficiosos para la salud (Borderías et al., 2005).

Aunque la reputación saludable de la fibra dietética continúa creciendo, los datos

demuestran que la población consume menos de la mitad de la cantidad diaria

recomendada, (14 g de fibra por 1000 cal por día) (Davis et al., 2009).

2.4. REOLOGÍA

Reología es la ciencia de la deformación y flujo de los materiales, es el estudio de

la manera en que los materiales responden a un esfuerzo o tensión aplicada. Se

puede pensar de la reología de los alimentos como la ciencia material de los

alimentos. Hay numerosas áreas donde los datos reológicos son necesitados en la

industria alimentaria: cálculos de procesos ingenieriles, determinación de la

funcionalidad de ingredientes en el desarrollo de productos; control de calidad de

productos terminado o en proceso; evaluación de vida útil; evaluación de textura

de alimentos por correlación con datos sensoriales (Steffe, 1996).

2.4.1. MATERIALES TIEMPO-DEPENDIENTES.

Idealmente, los materiales tiempo-dependientes son considerados ser inelásticos

con una función de viscosidad que depende del tiempo. La respuesta de la

sustancia al estrés es instantánea y el comportamiento tiempo-dependiente es

debido a cambios en la estructura del mismo material.

Los materiales tixotrópicos y reopécticos exhiben un esfuerzo de cizalla (y

viscosidad aparente) decreciente y creciente durante el tiempo a una velocidad de

cizalla establecida. Hay un acuerdo general que el término tixotropía se refiere al

decrecimiento tiempo-dependiente de la viscosidad, debido a la cizalla, y la

subsecuente recuperación de la viscosidad cuando la cizalla es removida (Steffe,

1996).

Tixotropía en muchos fluidos alimenticios puede ser descrita en términos del

fenómeno de transición sol-gel. Por ejemplo, alimentos que luego de ser

manufacturados y puestos en sus contenedores desarrollan lentamente una red

tridimensional y pueden ser descritos como gel. Cuando son sujetos a cizalla, la

estructura es desglozada y los materiales alcanzan un mínimo de grosor donde

existe el estado sol, en alimentos eso muestra reversibilidad, la red es

reconstruida y el estado gel reobtenido (Steffe, 1996).

2.4.2. RETROEXTRUSIÓN

La retroextrusión se define como la operación mediante la cual un pistón macizo

es empujado hacia abajo dentro de un cilindro cerrado en su base inferior que

contiene la muestra de fluido. El movimiento descendente del pistón causa el

desplazamiento del material contenido en el cilindro en la dirección opuesta a la

del pistón; de ahí el nombre de retroextrusión (Steffe y Osorio, 1987).

La retroextrusión es particularmente útil cuando se trabaja con materiales que

poseen una consistencia pastosa, o con soluciones que poseen gran cantidad de

partículas suspendidas, ya que estas partículas tienden a intensificar los efectos

producidos en las paredes cuando se hace fluir estas sustancias dentro de tubos

pequeños (Silva, 1996).

2.4.3. COMPORTAMIENTO REOLÓGICO DE FLUIDOS.

El comportamiento reológico de fluidos alimenticios es complejo y es influenciado

por numerosos factores, como la viscosidad aparente, velocidad de cizalla,

temperatura, contenido de humedad, historia térmica y esfuerzo de cizalla (Steffe,

1996).

La modelación provee un promedio que representa a una gran cantidad de datos

reológicos en términos de una expresión matemática simple. Ejemplos de modelos

que han sido ampliamente utilizados para describir las propiedades de flujo son los

modelos de: Ley de la potencia, Carreau, Casson, Bingham y Herschel-Bulkley

(Peressini et al., 1998; Guilmineau y Kulozik, 2007; Batista et al., 2006). Una

característica importante del modelo de Herschel-Bulkley, el cual incorpora

elementos de los modelos Ley de la potencia y Bingham, es que considera la

presencia de un umbral de fluencia.

El umbral de fluencia es definido como el esfuerzo de cizalla mínimo requerido

para iniciar el flujo. La existencia del umbral de fluencia ha sido desafiado usando

el argumento que todo fluye dado suficiente tiempo o un equipamiento de

medición muy sensible (Steffe, 1996).

2.4.4. REOLOGÍA DE MAYONESAS

La reología de la mayonesa ha sido estudiada intensamente en su influencia en la

actitud del consumidor, no solo en la textura y sabor, sino también en las

propiedades funcionales, como la aplicación en ensaladas, papas fritas u otras

comidas (Peressini et al., 1998; Scarontern et al., 2001; Izidoro et al., 2007; Liu et

al., 2007).

La reología de mayonesas ha sido investigada por varios autores debido a su

importancia en la elección de la formulación, condiciones de proceso, y control de

calidad. La mayonesa presenta un umbral de fluencia, un comportamiento

pseudoplástico y características tiempo dependientes (Liu et al., 2007).

El comportamiento reológico de la mayonesa es muy complejo. Es un material que

no cumple la ley de Newton de la viscosidad, pudiendo exhibir una variedad de

efectos tales como umbral de fluencia y dependencia del tiempo y de la velocidad

de cizalla. Además, sus propiedades pueden depender de la historia previa tanto

térmica como de cizalla a la que ha sido sometida. Para caracterizarla no es

suficiente con definir su comportamiento frente a la velocidad de cizalla, sino que

es necesario determinar su dependencia con el tiempo de cizalla y el grado de

componente elástica, responsable de la memoria que posee de deformaciones

pasadas (García et al., 1988).

Los métodos experimentales usados para el estudio reológico de las mayonesas

son los de cizalla estacionaria y dinámica. En el primero se puede distinguir entre

estacionario respecto al esfuerzo cortante y respecto a la velocidad, el cual, a su

vez, puede ser realizado a velocidad constante o no (García et al., 1988).

3. OBJETIVOS

3.1. JUSTIFICACIÓN DEL TRABAJO

Debido a todo lo anterior, se elaborará un producto altamente consumido como lo

es la mayonesa como vía para la introducción de fibra en la dieta. En el presente

caso se utilizará una fibra dietética insoluble de trigo comercial altamente

purificada (Jelucel®) consistente principalmente de celulosa y hemicelulosa, esta

tiene la ventaja de ser blanca, de olor y sabor neutro, ideal para su adición en

salsas (Jelu, 2010). Otra ventaja es que es el tipo de fibra dietaria que es inerte a

la reacción con otros ingredientes y prácticamente libre de calorías (Sánchez et

al., 2007). El interés se centra en utilizar la fibra como un sustituto graso sin alterar

la consistencia del producto. Desde este punto de vista las propiedades reológicas

pueden contribuir cuantitativamente al control y caracterización de la textura

usando diferentes formulaciones (Liu et al., 2007).

3.2. OBJETIVOS GENERALES

Estudiar la variación de las propiedades reológicas de una mayonesa en función

de la adición de fibra de trigo como sustituto graso.

3.3. OBJETIVOS ESPECÍFICOS - Realizar la formulación de la mayonesa con fibra de trigo, teniendo en cuenta

la cantidad de fibra a utilizar de acuerdo a lo recomendado por el fabricante.

- Caracterizar el producto mediante análisis reológicos.

- Modelar el comportamiento reológico de la mayonesa elaborada con fibra de

trigo.

- Realizar un análisis de textura de la mayonesa elaborada con fibra de trigo.

- Comparar los resultados reológicos y texturales con una evaluación sensorial

de las muestras de mayonesa con fibra de trigo.

- Determinar la estabilidad de la mayonesa elaborada con fibra de trigo.

- Analizar por microscopía óptica la influencia de la adición de fibra de trigo en

la microestructura de las muestras.

4. MATERIALES Y MÉTODOS 4.1. MATERIALES 4.1.1. INGREDIENTES

Los ingredientes utilizados tenían las siguientes características detalladas a

continuación:

- Aceite comercial de maravilla, marca Chef. Con un 80% de aceite de

maravilla y 20% de soya.

- Huevo grande blanco comercial, marca Yemita.

- Vinagre de vino blanco comercial, marca Don Juan, con una acidez de 4%

expresada como ácido acético.

- Sucedáneo de jugo de limón comercial, marca JB.

- Sal de mesa comercial, marca Lobos.

- Azúcar granulada comercial, marca IANSA.

- Mostaza amarilla en polvo, donada por Gutland.

- Pimienta en polvo, donada por Gutland.

- Fibra de trigo WF30, marca Jelucel®, donada por Gutland. Con un 97% de

fibra dietaria, lo cual corresponde a un 94% de fibra dietaria insoluble y 3%

de fibra dietaria soluble. (Anexo 1)

- Goma Guar donada por Floramatic, utilizada al 1% de la cantidad de fibra

agregada.

4.1.2. EQUIPOS

- Para los análisis reológicos se utilizó un viscosímetro rotacional marca

Brookfield, modelo LV-I+, equipado con 4 rotores, dos cilíndricos y dos tipo

disco. Para las pruebas se utilizó el rotor n°64 cilíndrico.

- Para los análisis de textura se utilizó la máquina universal de ensayos de

materiales marca Lloyd, modelo LR 5K, equipada con una celda de 500 N,

fabricado por Instrument Limited 1993. Se eligió un pistón macizo de

superficie lisa con un diámetro de 35 mm. Estos datos se monitorearon con

un computador y un software de uso con la máquina (DAPMAN 3.0).

- Las mayonesas se prepararon con una juguera marca Philips, modelo

HR2000.

- Para los ensayos de estabilidad se utilizó una centrífuga, marca Wifug, con

capacidad para 6 tubos.

- Para la microscopía óptica se utilizó un Microscopio Marca Zeiss, modelo

Standard 20.

4.2. MÉTODOS 4.2.1. PREPARACIÓN DE LAS MUESTRAS

Las muestras de mayonesa fueron preparadas según el procedimiento indicado en

la Figura 1, mostrada más abajo. Primero se prepara la fase acuosa, para esto se

procede a la mezcla de vinagre, jugo de limón y polvos (sal, azúcar, mostaza y

pimienta) junto con la mezcla de fibra y agua, si corresponde, en la proporción

dada por el proveedor (1:3,8) además, a esta mezcla se le agrega goma guar, en

la cantidad de un 1% referido a la fibra, esta goma es utilizada como un coloide

protector de la fibra a bajos pH (Roller and Jones, 1996), estos elementos se

juntan en la juguera y se agrega el huevo agitando por 15 segundos, luego se

vierte el aceite por la boquilla de la juguera lentamente sin dejar de agitar hasta

que la emulsión se halla formado, aproximadamente 2 minutos. Posteriormente la

mayonesa así preparada, es envasada en frascos de vidrio, y almacenada a

temperatura de refrigeración (4°C) por 24h para los análisis reológicos, texturales,

sensoriales, microestructurales y de estabilidad.

A continuación, en la Figura 1, se presenta el diagrama de elaboración de las

muestras de mayonesas.

Figura 1. Diagrama de bloques elaboración de mayonesa.

4.2.2. ANÁLISIS REOLÓGICOS

Los análisis reológicos se llevaron a cabo utilizando un viscosímetro digital

Brookfield modelo DV-I+, equipado con rotores cilíndricos.

4.2.2.1 Ensayos preliminares:

Para determinar qué tipo de rotor utilizar se realizó un ensayo preliminar, en donde

se midió la viscosidad de una muestra de mayonesa, a 20 °C, y a una velocidad

de rotación de 100 rpm (velocidad máxima de medición). Se probó primero con un

rotor tipo disco, pero este entregó una medida fuera del rango, en las condiciones

establecidas. Luego se midió con un rotor cilíndrico el cual si entregó una medida

de viscosidad en las condiciones establecidas. En la Figura 2 se muestran los tipos

de rotores probados, rotor número 3 tipo disco y rotor número 4 tipo cilíndrico. Los

rotores 1 y 2 del set de 4 rotores se utilizan para viscosidades menores es decir, a

mayor viscosidad mayor es número del rotor utilizado, por lo que si el rotor número

tres no entregó medida tampoco lo hacen los rotores 1 y 2.

Figura 2. Rotores testeados en el análisis preliminar. (A) Rotor número 3, tipo disco. (B)

Rotor número 4, tipo cilíndrico.

(A) (B)

4.2.2.2 Análisis reológicos:

Para los análisis reológicos se constó de un baño termorregulado para controlar

las temperaturas de las muestras.

Las condiciones de trabajo fueron las siguientes:

• La temperatura de las muestras fue de 20°C ± 0,1

• Todas las mediciones se realizaron con el rotor número 4.

• Cada medición se realizó para 130g de muestra, se insertó el rotor en la

muestra hasta la marca del eje de éste y se dejó descansar por 10 minutos

antes de comenzar con la medición.

• Cada medición se realizó por triplicado.

Se llevaron a cabo dos tipos de mediciones estacionarias, primero se realizó un

estudio del esfuerzo de cizalla versus el tiempo de cizallamiento, para esto se dejó

correr el viscosímetro a una velocidad de 1 rpm y se registraron los valores de

viscosidad (mPa*s) y de porcentaje de torque arrojados por el equipo cada 10

segundos, hasta la estabilización de la viscosidad. El segundo ensayo consistió en

la realización de una curva tixotrópica, es decir, la evaluación del esfuerzo de

cizalla versus la velocidad de cizalla, para esto se aumentó progresivamente la

velocidad de 0 a 100 rpm, luego se mantuvo ésta última velocidad por 1 minuto y

posteriormente se disminuyó de 100 a 0 rpm, registrando los valores de viscosidad

y % de torque cada 1 minuto.

4.2.2.3 Procesamiento de datos:

Para obtener los parámetros reológicos de esfuerzo y velocidad de cizalla, se

procesaron los datos entregados por el viscosímetro (viscosidad y % de torque)

según el método desarrollado por Mitschka, y extendido por Briggs y Steffe (1997).

El primer paso es determinar el índice de comportamiento de flujo (n) según la

siguiente ecuación:

!   =   !"#$%&#%' ∗ !!   Ecuación 1

Que al linealizarla se tiene:

!"#   =  !"(!"#$%&#%')  +  !  !"(!)   Ecuación 2

Donde N son las revoluciones por minuto y M es el % de torque entregado por el

equipo. El “porcentaje de torque” es el porcentaje del torque máximo registrado

durante el test a una velocidad constante.

El esfuerzo de cizalla promedio es calculado como sigue:

!!  =  !!(!)(%  !"  !"#$%&)   Ecuación 3

Donde κσ es el factor de conversión dependiente del número de spindle utilizado, y

C es una constante adimensional que depende de la capacidad de torque total del

instrumento.

Para el spindle utilizado (número 4), κσ adquiere el valor 0,539.

La capacidad de torque total del instrumento es de 673,7 dyna*cm y C toma el

valor adimensional de 0,096.

La velocidad de cizalla promedio es calculada como sigue:

ẏ!   =  !!  (!)   Ecuación 4

donde κγ, el factor de conversión de la velocidad de cizalla, depende del valor

numérico del índice de comportamiento de flujo:

!! = 0,263 ∗1!

!,!!"

 Ecuación 5

Luego de obtener los datos de σ y ẏ, se realizan las curvas de esfuerzo versus

tiempo y esfuerzo versus velocidad de cizalla.

Para la determinación de los parámetros G’ y G’’ se procedió según el método

realizado por Papageorge et al., (2010). Donde calculan la pendiente (G*) y el

ángulo de inclinación (θ) de la región lineal de la curva de σ versus ẏ. Luego G’ y

G’’ se calculan de la siguiente manera:

!’   =  !∗ ∗ !"#!     Ecuación 6

!’’   =  !∗ ∗ !"#!   Ecuación 7

4.2.3. MODELACÓN REOLÓGICA DE LAS MAYONESAS

Con el objeto de realizar una mejor comparación entre las muestras, se requiere

ajustar los datos experimentales al modelo o ecuación matemática más

representativa. El modelo se utilizará para predecir la viscosidad del fluido como

función del esfuerzo de cizalla o velocidad de cizalla. Existen varios modelos para

ajustar la curva de flujo de mayonesas, entre estos se encuentra el modelo de

Herschel-Bulkley, este incorpora elementos del modelo exponencial y de la

ecuación de Bingham. Varios autores han utilizado con éxito esta ecuación para

modelar el comportamiento reológico de mayonesas, (Guilmineau y Kulozik, 2007;

Izidoro et al., 2007; Liu et al., 2006; Mun et al., 2009). En este estudio se utilizará

la ecuación de Herschel-Bulkley para comparar las distintas muestras de

mayonesa formulada con fibra de trigo, la ecuación es la siguiente:

! =  !! +  ! ∗  ẏ! Ecuación 8

Donde σ es el esfuerzo de cizalla (Pa), σ0 es el esfuerzo umbral (Pa), ẏ la

velocidad de cizalla (s-1), K el índice de consistencia (Pa sn) y n el índice de flujo

adimensional.

De los datos de esfuerzo y velocidad de cizalla, obtenidos en el análisis reológico

descrito anteriormente, se puede obtener el valor de umbral de fluencia (σ0)

cuando la velocidad de cizalla es igual a 0.

Luego, se resta el umbral de fluencia a los datos de esfuerzo de cizalla,

obteniendo una nueva ecuación:

σ! =    ! ∗  ẏ! Ecuación 9

Donde σ! corresponde a ! −  !!   . Por último, para obtener los valores de K y n,

se linealiza la ecuación anterior de la siguiente manera:

!" !!   = !"   ! +  ! ∗ !" (!) Ecuación 10

4.2.4. ANÁLISIS DE TEXTURA

Los análisis de textura se llevaron a cabo en la máquina universal de ensayo de

materiales Lloyd LR 5K, mediante la prueba de retroextrusión.

4.2.4.1. FUNCIONAMIENTO MECÁNICO DEL EQUIPO DURANTE LA PRUEBA DE RETROEXTRUSIÓN.

La máquina para ensayo de materiales posee un cabezal móvil en el cual se

conecta la celda a utilizar y el pistón correspondiente. También posee una base

fija sobre la que se ubica la muestra a ensayar durante la prueba de

retroextrusión. En este tipo de prueba, el cabezal se desplaza hacia abajo, lugar

donde se encuentra la muestra, a velocidad constante. La velocidad de descenso

del pistón es ajustada de acuerdo a los requerimientos de la prueba y la longitud

(deformación) de penetración es fijada con los controles correspondientes (Silva,

1996).

La máquina registra la fuerza que opone el fluido al paso del pistón versus la

deformación correspondiente a esa fuerza. Alcanzada la deformación establecida,

el pistón se detiene y vuelve con la misma velocidad constante a su lugar de inicio

(Silva, 1996).

4.2.4.2. PRUEBA DE RETROEXTRUSIÓN

Para las pruebas de retroextrusión se utilizó la máquina de ensayo de materiales

con una celda de carga de 500N y un pistón macizo de 35mm de diámetro de

compresión.

Se colocaron las muestras, a 20°C, en contenedores cilíndricos de vidrio, (de 50

mm de diámetro interno y 75 mm de altura), hasta una altura de 50 mm, dejando la

superficie pareja y sin burbujas de aire en el interior. Se colocó el vaso con

muestra bajo el pistón que sujeta la celda (equidistante del eje) y se aplicó un ciclo

a una velocidad constante de 1 mm/s, hasta una profundidad de 40 mm de

penetración, con el posterior retorno del pistón a su lugar de partida a la misma

velocidad de penetración.

De la curva resultante de fuerza versus tiempo, se obtuvieron los valores de

firmeza, consistencia, cohesividad y viscosidad. La fuerza máxima (o el “peak”)

registrada durante la penetración del pistón es considerada como una medida de

la firmeza de la muestra, y el área bajo la curva de este punto es tomada como

una medida de la consistencia. La región negativa del gráfico, producida por el

retorno del pistón, es el resultado del peso de la muestra que es levantado

principalmente por la parte superior del pistón en el retorno, y es una indicación de

la resistencia al flujo del pistón. La máxima fuerza negativa es tomada como una

indicación de la cohesividad de la muestra, y el área de esta región negativa de la

curva es referida como el trabajo de adhesión o viscosidad de la muestra (Liu et

al., 2007).

4.2.5. DETERMINACIÓN DE LA ESTABILIDAD DE LA MAYONESA

Para el cálculo del porcentaje de estabilidad se prosiguió según el método

propuesto por Mun et al. (2009). Se introdujeron las muestras de mayonesa en

tubos de centrífuga registrando los pesos correspondientes (peso inicial) se

llevaron a baño maría y se calentaron a 50°C por 48 horas, luego de esto se

centrifugaron por 10 minutos a 3000 rpm. Con una pipeta se retiró

cuidadosamente el aceite separado y se registró el nuevo peso de los tubos (peso

final). La estabilidad de las muestras fue calculada de la siguiente manera:

!"#$%&'&($(  (%)  =  !"#$  !"#$%  (!)  !"#$  !"!#!$%  (!)  !  100  

Ecuación 11

4.2.6. EVALUACIÓN SENSORIAL

La evaluación sensorial se llevó a cabo con un panel entrenado de 8 jueces. Para

la evaluación, las muestras fueron preparadas y luego almacenadas a temperatura

de refrigeración por 24 horas. Dos horas previas al análisis se retiraron las

muestras del refrigerador y se llevaron a temperatura ambiente (20°C) al igual que

en los análisis reológicos.

Se realizó un perfil descriptivo, con una escala lineal no estructurada de 10 cm de

longitud; la evaluación procedió según el método utilizado por Scarontern et al.,

(2001) primero sin probar la muestra, después con manipulación y luego en la

boca después de la ingestión. Los descriptores utilizados en la primera parte de la

evaluación fueron intensidad del color amarillo e intensidad del olor característico

de la mayonesa. En la siguiente parte de la evaluación las muestras fueron

manipuladas con una cuchara de té; una cucharada de muestra fue tomada desde

su envase y se observó la resistencia contra la manipulación (viscosidad), y luego

se vació el contenido de la cuchara en una línea horizontal de un plato observando

el grado de deformación (consistencia); enseguida se realizó la prueba de

escurrimiento, en donde se inclinó el plato que contenía las muestras colocadas

una al lado de otra, en un ángulo de 90 grados y se tomó el tiempo, en segundos,

en que las muestras demoraban en llegar a la línea inferior del plato. Finalmente

se procedió a probar las muestras y se evaluó la cremosidad y la suavidad, para

terminar con la aceptabilidad general del sabor.

4.2.7. ANÁLISIS DE MICROESTRUCTURA

La microestructura de las muestras de mayonesa se observó utilizando un

microscopio óptico Zeiss. Se colocó una gota de mayonesa en un portaobjeto y se

cubrió con un cubreobjetos, las muestras fueron observadas con un aumento de

40x. Las microfotografías se tomaron con una cámara digital con un aumento de

4x, para esto la cámara se colocó en el ocular del microscopio. El aumento final es

de 160x, correspondiente al producto de ambos aumentos (Mun et al., 2009).

4.2.8. ANÁLISIS ESTADÍSTICOS

Todas las mediciones se realizaron en triplicado y los resultados son expresados

como “promedio ± desviación estándar”. Se utilizó un análisis de varianza

(ANOVA) simple y el Test de Tukey, para determinar la significancia de las

diferencias entre los valores promedio con un nivel de significancia del 5% (Wittig,

2001). Este análisis estadístico se realizó en el programa Statgraphic Centurion y

se aplicó a los resultados obtenidos de los ensayos de textura, las pruebas

realizadas en el viscosímetro, ensayos de estabilidad y los test sensoriales, para

este último se utilizó análisis de varianza de dos vías.

5. RESULTADOS Y DISCUSIONES 5.1. FORMULACIÓN.

La formulación de las distintas muestras de mayonesa se realizó a partir de la

fórmula base (muestra 1), y se presentan en la Tabla 1. Manteniendo constante

las cantidades de huevo, vinagre, jugo de limón, sal, azúcar, mostaza y pimienta

se disminuyó la cantidad de aceite en un 10, 15 y 20%, en estas mismas

proporciones se agregó una mezcla de fibra y agua en la proporción 1:3,8

(muestras 2, 3 y 4). Se prepararon otras muestras iguales a las tres anteriores, en

cuanto al contenido de aceite y fibra, pero a estas se les agregó goma guar en un

1% de la cantidad de fibra añadida, agregando agua hasta completar (muestras 5,

6 y 7).

Tabla 1. Formulación de las mayonesas.

Muestra 1* 2 3 4 5 6 7 Aceite 70,96 60,00 55,00 50,00 60,00 55,00 50,00 Huevo 14,00 14,00 14,00 14,00 14,00 14,00 14,00

Vinagre 8,40 8,40 8,40 8,40 8,40 8,40 8,40 Jugo de limón 3,54 3,54 3,54 3,54 3,54 3,54 3,54

Sal 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 Azúcar 0,92 0,92 0,92 0,92 0,92 0,92 0,92

Mostaza 0,75 0,75 0,75 0,75 0,75 0,75 0,75 Pimienta 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03

Fibra de trigo (FT) - 2,28 3,33 4,36 2,28 3,33 4,36 Agua potable - 8,68 12,63 16,60 8,66 12,60 16,56

Goma Guar (GG) - -­‐   -­‐   -­‐   0,02 0,03 0,04

Total 100 100 100 100 100 100 100

*Fórmula base.

5.2. ANÁLISIS REOLÓGICOS

Los resultados de los ensayos reológicos, para cada uno de los casos descritos en

el punto 4.2.2. de la metodología, se aprecian en las siguientes figuras. En la

Figura 3 se muestra el esfuerzo de cizalla versus el tiempo de cizallamiento a

velocidad de cizalla constante, ensayo que tomó 450 s aproximadamente en llegar

a la estabilidad.

Figura 3. Esfuerzo versus tiempo a velocidad de cizalla constante. (1) Fórmula base (2) 2.3%FT (3) 3,3%FT (4) 4,4%FT (5) 2,3%FT; 0,02%GG (6) 3,3%FT; 0,03%GG (7) 4,4%FT; 0,04%GG.

Los resultados del análisis estadístico (anexo 2.1.2) indican que existen

diferencias significativas (P<0,05) entre las muestras para el esfuerzo de cizalla

versus el tiempo. Como se observa en la Figura 3, las muestras 5 y 6, ambas

muestras con goma, no presentan diferencias con la muestra 1, correspondiente a

la fórmula base. Luego la muestra 2 sin goma, pero con el contenido menor de

fibra, no difiere significativamente con la muestra 6; siendo las muestras 3, 4 y 7

las que presentan mayores diferencias con el resto de las muestras, ubicándose

distinguidamente en la región inferior del gráfico. Los valores más altos de

esfuerzo de cizalla pueden ser relacionados con el mayor contenido de aceite en

0  

0,2  

0,4  

0,6  

0,8  

1  

1,2  

1,4  

1,6  

1,8  

2  

2,2  

0   50   100   150   200   250   300   350   400   450  

Esfuerzo  de  Cizalla  (m

Pa)  

Tiempo  (s)  

1   2   3   4   5   6   7  

5 1 6 2

7

3 4

la formulación (Izidoro et al., 2007). Se observa también que cada muestra difiere

de su análogo con goma. Esto da un indicio que la goma influye significativamente

en las propiedades reológicas de la mayonesa.

El valor umbral representa el valor máximo (peak) del esfuerzo de cizalla de la

curva esfuerzo-tiempo de cizalla (Scarontern et al., 2001). Cuando la mayonesa es

utilizada como un aderezo para ensaladas el esfuerzo umbral es un carácter muy

importante, pues ésta debe tener la capacidad de permanecer en la superficie de

la ensalada sin fluir (Liu et al., 2007).

A continuación, en la Tabla 2, se muestran los valores umbral de fluencia

promedio extraídos de la curva de esfuerzo-tiempo de cizalla de las muestras de

mayonesas analizadas a velocidad de cizalla constante.

Tabla 2. Valores de esfuerzo umbral promedio, para cada muestra.

Muestra Esfuerzo Umbral (mPa) 1 1,87 ± 0,11 a 2 1,67 ± 0,10 b 3 0,48 ± 0,06 d 4 0,40 ± 0,03 d 5 2,01 ± 0,05 a 6 1,69 ± 0,01 b 7 0,76 ± 0,01 c

Superíndices distintos entre muestras indican diferencias significativas (P≤0,05) por ANOVA Simple y Test de Tukey para un mismo parámetro.

Como se observa en la Tabla 2, se confirma la diferencia observada en la Figura

3, el primer grupo de muestras lo lidera la muestra 5 con un valor umbral de 2,01

mPa, sin presentar diferencias significativas con la muestra 1. Le siguen en valor

las muestra 2 y 6 sin presentar diferencias entre ellas, aún cuando la muestra 6

tiene mayor contenido de fibra, y por lo tanto de agua, por lo que esta similitud se

la confiere la goma guar. El valor más bajo lo obtuvo la muestra 4 con 0,4 mPa.

En la Figura 4, se muestra la curva de flujo, es decir el esfuerzo de cizalla versus

la velocidad de cizalla.

Figura 4. Curva de flujo de cada una de las muestras. (1) Fórmula base (2) 2,3%FT (3) 3,3%FT (4) 4,4%FT (5) 2,3%FT; 0,02%GG (6) 3,3%FT; 0,03%GG (7) 4,4%FT; 0,04%GG.

Todas las muestras de mayonesa exhibieron un comportamiento tixotrópico,

dentro de todo el rango de velocidad de cizalla estudiado, en los segmentos en

que las curvas inferiores alcanzaron valores de esfuerzo de cizalla menores que

los de las curvas superiores a la misma velocidad de cizalla. Este es el resultado

de la estructura interna de la mayonesa, que está hecha de gotas de aceite

apretadas separadas por una lámina de fase continua (Guilmineau and Kulozik

2007).

En la Figura 4 se observa que se repite la diferencia, observada anteriormente en

la Figura 3, con las muestras 3, 4 y 7, las cuales difieren significativamente con la

muestra 1, a diferencia de las muestras 2, 5 y 6 las cuales, en este caso, no

presentan diferencias con la fórmula base (ANEXO 3.3.2).

0  0,5  1  

1,5  2  

2,5  3  

3,5  4  

4,5  5  

5,5  

0   10   20   30   40   50   60   70   80   90   100  

Esfu

erzo

de

Ciz

alla

(mPa

)

Velocidad de cizalla (1/s) 1   2   3   4   5   6   7  

5

2

3

1

6

4

7

La curva tixotrópica se obtuvo para cada muestra incrementando y sucesivamente

disminuyendo la velocidad de cizalla. El área entre la curva de flujo superior y la

inferior es considerada como una medida de la tixotropía (Scarontern et al., 2001).

A continuación, en la Figura 5, se muestran los valores de tixotropía alcanzados

por cada muestra.

Figura 5. Tixotropía (mPa/s) de las muestras de mayonesa. (1) Fórmula base (2) 2,3%FT (3) 3,3%FT (4) 4,4%FT (5) 2,3%FT; 0,02%GG (6) 3,3%FT; 0,03%GG (7) 4,4%FT; 0,04%GG. *Superíndices distintos entre barras indican diferencias significativas (P≤0,05) por ANOVA Simple y Test de Tukey para un mismo parámetro.

La tixotropía fue mayor en las mayonesas con mayor contenido de aceite

comparada con las de menor contenido. Este mayor nivel de tixotropía

corresponde a una destrucción progresiva de la estructura del producto al tiempo

que la cizalla se incrementa (Liu et al., 2007). Como es discutido por Liu, et al.,

(2007), la mayonesa contiene gránulos de grasa uniformemente distribuidos en el

sistema acuoso. Los gránulos de grasa son menos cuando el aceite fue

reemplazado por un sustituto graso.

Todas las muestras de mayonesas investigadas mostraron un comportamiento

tixotrópico adelgazante en el que sus propiedades de flujo dependen tanto del

tiempo como de la velocidad de cizalla. En las emulsiones concentradas, las gotas

están lo suficientemente cerca unas de otras para interactuar entre ellas, lo que

lleva a la formación de una red tridimensional de gotas agregadas. A medida que

la velocidad de cizalla aumenta, las fuerzas hidrodinámicas causan agregados que

0  

10  

20  

30  

40  

50  

60  

70  

Tixotropía  (mPa/s)  

b,c,d  

a  

c,d  d  

a,b  b,c  

c,d  

Tixotropía  mPa/s  

1   2   3   4   5   6   7  

se deforman y luego se desbaratan, lo que resulta en una reducción de la

viscosidad (Liu et al., 2007).

De ambos ensayos reológicos se extrae que a mayor contenido de fibra, y por lo

tanto de agua, disminuye el esfuerzo de cizalla, tanto en la ausencia como en la

presencia de goma.

A continuación, en la Figura 6, se muestran los valores de módulo de

almacenamiento y de pérdida, determinados a partir de los análisis reológicos

anteriores para cada una de las muestras. La determinación de los módulos de

almacenamiento (G’) y de pérdida (G’’) se realiza para caracterizar las

propiedades viscoelásticas de la muestras de mayonesa que contienen diferentes

concentraciones de fibra de trigo y goma guar. Si G’ > G’’, el material exhibe un

comportamiento similar a un sólido, sin embargo, si G’’ > G’, el material se

comporta como un líquido (Mun et al., 2009).

Figura 6. Histograma de módulo de almacenamiento (G’) y módulo de pérdida (G’’). (1) Fórmula base (2) 2,3%FT (3) 3,3%FT (4) 4,4%FT (5) 2,3%FT; 0,02%GG (6) 3,3%FT; 0,03%GG (7) 4,4%FT; 0,04%GG. *Superíndices distintos entre barras indican diferencias significativas (P≤0,05) por ANOVA Simple y Test de Tukey para un mismo parámetro.

Todas las muestras exhibieron un comportamiento viscoelástico con un G’ mayor

que G’’. Con esto, se podría sugerir que las mayonesas son geles débiles, como

es típico en aderezos para ensaladas (Mun et al., 2009), lo que concuerda con

0,00  

0,05  

0,10  

0,15  

0,20  

0,25  

0,30  

0,35  

0,40  

G'   G''  

a,b,c  

a,b,c  

a,b  

a,b,c  

b,c  

b,c  

c  

c  

a,b  

a,b  

a  

a  c  

c  

mPa  

1   2   3   4   5   6   7  

otros estudios realizados en base a sustitutos grasos para mayonesas

(Santipanichwong and Suphantharika 2007). Generalmente hablando, se espera

que las emulsiones con un mayor contenido graso muestren altos valores de G’

(Liu et al., 2007), ya que G’ representa la energía recuperable cuando el material

es sometido a deformación (Mun et al., 2009).

Basado en la observaciones de Liu et al., (2007), las muestras que tenían una

estructura más compacta tuvieron los módulos de almacenamiento mayores

(muestras 1, 2, 5 y 6), ya sea debido al mayor contenido de aceite, como es el

caso de las muestras 1, 2 y 5, como a la presencia de goma ( muestras 5 y 6).

Cabe señalar que entre estas muestras mencionadas, todas aquellas con

contenido de fibra, tuvieron valores de G’ mayores que la muestra 1.

Estos resultados también concuerdan con los obtenidos por Mun et al., (2009) en

que utilizaron como sustituto graso almidón modificado y goma xantan, obteniendo

valores altos de G’. En el presente estudio este resultado similar puede ser

atribuido al efecto de la fibra de trigo, que fortalece la estructura de gel de la

mayonesa y al efecto de la goma guar, que provee una estructura viscoelástica

por la formación de agregados de gran tamaño (Mun et al., 2009).

La fibra de trigo acompañada de goma guar aumenta la viscosidad de la fase

continua como consecuencia de la formación de una red de gel que fortalece la

estructura y la hace comportarse más como un sólido (Santipanichwong and

Suphantharika 2007).

5.3. MODELACIÓN DEL COMPORTAMIENTO REOLÓGICO

Para identificar las características de flujo de las muestras de mayonesa, las

curvas de flujo son ajustadas a la ecuación de Herschel-Bulkley, la que se resume

en la Tabla 3. Una característica importante del la ecuación de Herschel-Bulkley

es la presencia de un esfuerzo umbral finito requerido para alcanzar el flujo (Mun

et al., 2009), parámetro que fue observado y cuantificado previamente en el

análisis reológico, (Tabla 2).

A continuación se muestran los resultados del ajuste de las curvas al modelo de

Herschel-Bulkley.

Tabla 3. Parámetros del modelo de Herschel-Bulkley de las muestras de mayonesa.

Muestra σ0 n K R²

(mPa) (-) (mPa sn) 1 0,146 ± 0,021 a   0,245 ± 0,043 a,b   0,495 ± 0,184 c,d   0,969 2 0,141 ± 0,074 a   0,242 ± 0,019 a,b   0,353 ± 0,104 c   0,993 3 0,024 ± 0,021 a   0,345 ± 0,014 c   0,311 ± 0,024 b   0,991 4 0,021 ± 0,005 a   0,442 ± 0,011 d   0,217 ± 0,086 a   0,990 5 0,157 ± 0,019 a   0,231 ± 0,008 a   0,581 ± 0,045 d   0,986 6 0,043 ± 0,008 a   0,337 ± 0,015 a,b   0,368 ± 0,036 c,d   0,996 7 0,024 ± 0,001 a   0,406 ± 0,029 b,c   0,229 ± 0,103 b   0,991

*Letras distintas luego de valores promedio ± DS indican diferencias significativas (P≤0,05) por ANOVA Simple y Test de Tukey para un mismo parámetro.

Como se puede observar en la Tabla 3 todas las muestras analizadas muestran

un comportamiento adelgazante debido a que los valores del índice de flujo (n)

fueron menores que uno (1) (Izidoro et al., 2007). Además se observa que el

modelo de Herschel-Bulkley presenta altos valores de coeficiente de correlación

(R2). Por lo tanto, este modelo describe muy bien el comportamiento reológico de

las muestras de mayonesas.

Según Izidoro et al., (2007), el umbral de fluencia aumenta con la concentración

de aceite; efecto que se comprueba en el presente estudio, en que las muestras

con mayor contenido de agua presentan menores esfuerzos umbral. Esto se debe

a que, en las muestras más concentradas, se forma una red tridimensional más

compacta entre las moléculas de las proteínas del huevo absorbiendo las gotas de

aceite. Esta red compacta es responsable del aumento del esfuerzo umbral con el

aumento del contenido de aceite (Izidoro et al., 2007). Se observa que este

aumento del esfuerzo umbral se produce también al agregarle goma guar a una

muestra (muestras 2-5, 3-6, 4-7, sin y con goma respectivamente) lo que

determina que la goma guar ayuda a la formación de esta red tridimensional,

efecto que concuerda con los resultados de Mun et al., (2009) al agregarle goma

xantan a las muestras de mayonesas.

En términos del índice de comportamiento de flujo (n) las muestras en general

muestran un comportamiento de flujo no-Newtoniano ya que los valores de n se

alejan mucho del valor 1. El índice de comportamiento de flujo aumentó hacia las

muestras con mayor contenido de fibra, y entre muestras con el mismo contenido

de fibra de trigo, las muestras sin goma guar, presentaron valores mayores de

índice de comportamiento de flujo.

El coeficiente de consistencia (K) disminuyó con el aumento de fibra y entre

mismas formulaciones aumentó hacia las muestras sin goma guar, por lo tanto, la

muestra 5, con menor contenido de fibra y con goma guar obtuvo el mayor valor

(0,581 mPa sn), este resultado concuerda con los análisis reológicos anteriores y

puede ayudar a predecir el comportamiento de las muestras analizadas, puesto

que altos valores de coeficiente de consistencia en mayonesas indican una

consistencia más viscosa (Paredes et al., 1989)

En todos parámetros evaluados del modelo de Herschel-Bulkley, no se

encontraron diferencias significativas (P<0,05) entre la fórmula base y la muestra

5.

5.4. ANÁLISIS DE TEXTURA

Los parámetros de textura determinados son mostrados en las siguientes figuras.

La firmeza y cohesividad de las muestras en estudio se muestran en la Figura 7, y

la consistencia y viscosidad son observadas en la Figura 8.

Figura 7. Histograma de análisis de textura, para firmeza y cohesividad. (1) Fórmula base (2) 2,3%FT (3) 3,3%FT (4) 4,4%FT (5) 2,3%FT; 0,02%GG (6) 3,3%FT; 0,03%GG (7) 4,4%FT; 0,04%GG. . *Superíndices distintos entre barras indican diferencias significativas (P≤0,05) por ANOVA Simple y Test de Tukey para un mismo parámetro.

De la Figura 7 se observa que tanto la firmeza como la cohesividad, disminuyen

con el aumento del contenido de fibra de trigo, y por lo tanto de agua. Además se

observa que presencia de goma guar aumenta la firmeza y cohesividad de las

muestras en todos los casos.

Si se observan las muestras 2 y 5, ambas con un 2,3% de fibra de trigo, se aprecia

que la muestra 2 si se diferencia significativamente (P<0,05) de la muestra 1, en

cuanto a firmeza y cohesividad, pero la muestra 5 no lo hace, esta diferencia entre

ambas muestras se la imparte la goma guar, presente en un 0,02% en la muestra

5.

La muestra 5 es la única que no presenta diferencias significativas con la muestra

1 en cuanto a firmeza y cohesividad, con valores de 3,7N y 1,3N respectivamente.

0  0,5  1  

1,5  2  

2,5  3  

3,5  4  

Firmeza   Cohesividad  

a  

a  

b  

b  

c  

c,d  c  

d  

a  

a  

b  

b,c  c  

d  

(N)  

1   2   3   4   5   6   7  

Figura 8. Histograma de análisis de textura, para consistencia y viscosidad. (1) Fórmula base (2) 2,3%FT (3) 3,3%FT (4) 4,4%FT (5) 2,3%FT; 0,02%GG (6) 3,3%FT; 0,03%GG (7) 4,4%FT; 0,04%GG. *Superíndices distintos entre barras indican diferencias significativas (P≤0,05) por ANOVA Simple y Test de Tukey para un mismo parámetro.

En el caso de consistencia y viscosidad, Figura 8, se repite lo observado para

firmeza y cohesividad, siendo la muestra 5 la que además de no presentar

diferencias con la muestra 1, al contrario de su análogo sin goma guar, es la

muestra que presenta lo más altos valores de los parámetros texturales

analizados, con un valor de 112,4 Ns para la consistencia y 95,3 Ns de

viscosidad.

En ambos casos el parámetro de textura se ve disminuido al aumentar la cantidad

de agua. Este no es un hecho muy alejado de la realidad, ya que según Steffe et

al., (2003), en el caso de las mayonesas pequeñas cantidades de agua reducen

significativamente la viscosidad de las muestras.

0  10  20  30  40  50  60  70  80  90  100  110  120  

Consistencia   Viscosidad  

a  

a  b  b  

c,d  c  

e   d  

a  

a  

b,c  b  

d,e   c,d  

N*s  

1   2   3   4   5   6   7  

5.5. ANÁLISIS DE ESTABILIDAD

Los resultados del análisis de estabilidad se resumen en la Figura 9 a

continuación.

Figura 9. Histograma del porcentaje de estabilidad de las muestras de mayonesa. (1) Fórmula base (2) 2,3%FT (3) 3,3%FT (4) 4,4%FT (5) 2,3%FT; 0,02%GG (6) 3,3%FT; 0,03%GG (7) 4,4%FT; 0,04%GG. *Superíndices distintos entre barras indican diferencias significativas (P≤0,05) por ANOVA Simple y Test de Tukey para el porcentaje de estabilidad.

En la Figura 9 se observa que las muestras con contenido de fibra presentaron

valores de estabilidad significativamente mayores que la muestra sin fibra (>97%),

tanto en la ausencia como en la presencia de goma guar al 1% de la cantidad de

fibra añadida, esto indica que la presencia de fibra tiene un efecto significativo

(P<0,05) en la estabilidad de la emulsión.

La estabilidad de la emulsión generalmente implica la prevención de la

coalescencia, floculación y cremado de las gotas. El cremado generalmente no es

un problema en mayonesas con un alto contenido de aceite (80%) porque las

gotas están tan cercas unas de otras que no se pueden mover, sin embargo, en

producto con un bajo contenido de aceite, el cremado se previene agregando un

agente espesante como una goma o un almidón a la fase acuosa para disminuir el

movimiento de las gotas (Mun et al., 2009).

Así, en este caso, las muestras de mayonesa con fibra mostraron una mayor

estabilidad que la muestra sin fibra, debido al aumento de la viscosidad de la fase

90,00  

92,00  

94,00  

96,00  

98,00  

100,00  

a  

b  b  

b   b  b   b  

%  Estab

ilida

d  

Muestras  

1   2   3   4   5   6   7  

acuosa por la adición de fibra de trigo y goma guar, que disminuyeron el

movimiento de las gotas de aceite (Mun et al., 2009).

La manera más efectiva de prevenir la coalescencia es prevenir que las gotas de

aceite se acerquen generando la fuerza repulsiva suficiente entre las gotas, pero

la mayonesa contiene relativamente altas concentraciones de sal por lo que las

fuerzas electroestáticas repulsivas son altamente seleccionadas, esto indica que

la inestabilidad de la muestra 1 puede ser causada por la coalescencia de la gotas

de aceite ya que estas son estabilizadas solamente con la yema de huevo, sin la

ayuda de estabilizantes añadidos. Estos resultados que concuerdan con lo

predicho por Mun et al., (2009) en su estudio de mayonesas reducidas en aceite

con almidón modificado y goma xantan como sustituto graso (Mun et al., 2009) y

con los estudios de Worrasinchai et al., (2006) en mayonesas con β-glucano como

sustituto graso, concluyendo que las gotas de aceite se mantienen apartadas por

la acción de la fibra de trigo y la coalescencia se ve disminuida en comparación

con la muestra 1.

5.6. EVALUACIÓN SENSORIAL

Los puntajes de la evaluación sensorial de las muestras de mayonesa son

mostrados en la Figura 10.

Figura 10. Histograma de Test Descriptivo. (1) Fórmula base (2) 2,3%FT (3) 3,3%FT (4) 4,4%FT (5) 2,3%FT; 0,02%GG (6) 3,3%FT; 0,03%GG (7) 4,4%FT; 0,04%GG. *Superíndices distintos entre barras indican diferencias significativas (P≤0,05) por ANOVA Simple y Test de Tukey para un mismo atributo.

El color de la muestra 1, sin contenido de fibra, fue significativamente (P<0,05)

mayor que el resto de las muestras con fibra, añadidas o no de goma guar, esto

debido a que el color blanco de la fibra de trigo disminuyó la intensidad del color

amarillo (Liu et al., 2007). En general, lo jueces evaluaron las muestras con una

intensidad de color muy baja (0,6 a 2) (anexo 8.2), puesto que la mayoría atribuye

el color de la mayonesa al de las comerciales, coloreadas artificialmente.

Los puntajes sensoriales para el olor variaron entre el 4,4 y 4,5 sin presentarse

diferencias entre las muestras, debido a que este atributo se lo imparte

principalmente el ácido acético y las especies, componentes que no variaron entre

cada formulación de mayonesa.

0,0  1,0  2,0  3,0  4,0  5,0  6,0  7,0  8,0  9,0  10,0  

Color Olor Viscosidad Consistencia Cremosidad Suavidad Aceptabilidad

a  

a  

a  a  

a   a  b  

b  

a  

b  

a   b  b   b,c  

b  

a  c  

b  

c  

c  

d  

c  

a  c   c  

d  

d  

e  

c  

a  

a  a   a   a   a  

c  

a  

b  

a   b  b  

c  

c  

a  c  

b  

c  

c  

d  

Puntaje  evalua

ción

Atributos  1   2   3   4   5   6   7  

En cuanto a la viscosidad, la muestra 5 presentó valores muy cercanos a la

muestra 1, sin presentar diferencias entre ellas. Esto concuerda con los resultados

obtenido en el test de textura expuesto anteriormente, en el cual también coincide

que las muestras 2 y 6 son las siguientes en cuanto al grado de viscosidad, sin

presentar diferencias entre ellas, aún cuando una tiene mayor contenido de agua

que la otra, esta similitud, por lo tanto se la imparte la goma guar.

La consistencia de las muestras 1, 2, 5 y 6 no tuvo variación significativa, este

resultado no se correlaciona con los datos de consistencia obtenidos del análisis

de textura, lo que da un indicio de las diferencias existentes entre estos análisis,

que, de acuerdo a Izidoro et al., (2007) los atributos de textura son difícilmente

correlacionados con los datos derivados de análisis instrumentales de textura y

reológicos.

En cuanto a la cremosidad y suavidad se repite lo observado con la viscosidad, en

que la muestra 5 es la única que no presenta diferencias estadísticamente

significativas con la muestra 1. Las muestras 2 y 6, las cuales no presentan

diferencias entre ellas, son las siguientes en cuanto a puntaje sensorial atribuido,

presentando además una amplia diferencia con las muestras 3, 4 y 7.

La muestra 5 obtuvo significativamente mayor aceptabilidad que el resto (8,5),

siguiéndole la muestra 1 y 2 entre las cuales no se encontraron diferencias y luego

la muestra 6.

La muestra con menor aceptabilidad fue la 4 (4,4), fórmula con mayor contenido

de fibra de trigo, pero sin goma guar, resultado que era de esperar pues esta

muestra obtuvo los menores puntajes en todo los atributos evaluados, en cuanto a

esto, sí existe correlación con los análisis instrumentales reológicos y de textura,

en donde esta muestra con 4,4% de fibra de trigo, sin goma guar, obtuvo el menor

esfuerzo de cizalla, ya sea a velocidad de cizalla constante o variante y los valores

menores de firmeza, cohesividad, consistencia y viscosidad.

La muestra 5 es la muestra que más se asimila a la fórmula base, presentando

diferencias en el color, como ya se mencionó atribuido a la fibra, y diferencias,

favorables en este caso, en la aceptabilidad general.

A continuación se muestra el perfil descriptivo de las muestras evaluadas en la

Figura 11.

Figura 11. Gráfico radial del perfil descriptivo, para cada una de las muestras. (1) Fórmula base (2) 2,3%FT (3) 3,3%FT (4) 4,4%FT (5) 2.3%FT; 0,02%GG (6) 3,3%FT; 0,03%GG (7) 4,4%FT; 0,04%GG.

En la Figura 11 se puede observar con mayor claridad que existe una diferencia

entre dos grupos de muestras, el primero formado por las muestras 1, 2, 5 y 6, las

cuales presentan valores más altos de suavidad, cremosidad, consistencia y

viscosidad. El otro grupo, por lo tanto, formado por las muestras 3, 4 y 7, presenta

los valores más bajos para estos atributos.

En cuanto a la aceptabilidad no se observa una separación tan marcada entre

grupos, pero si va disminuyendo gradualmente, desde la muestra 5 a la 4.

En cuanto al color se logra apreciar la diferencia con la muestra 1, presentando

esta un puntaje mayor que el resto.

Por último, se puede observar que las muestras no presentaron diferencias en

cuanto al olor.

0  2  4  6  8  

10  Color

Olor

Viscosidad

Consistencia Cremosidad

Suavidad

Aceptabilidad

1   2   3   4   5   6   7  

Aún con el aumento de la demanda de productos ligeros en calorías, los

consumidores todavía dan evidencias de preferir mayonesas con la nota normal

de grasa (Izidoro et al., 2007) lo que queda demostrado tanto en la mayor

aceptabilidad, como por los valores más altos de todos los atributos analizados,

por una de las muestras con menor contenido de fibra de trigo (muestra 5).

5.7. ANÁLISIS DE MICROESTRUCTURA

Se utilizó microscopía óptica para proveer información acerca de la

microestructura de las muestras de mayonesa. La mayonesa consiste de gotas de

aceite dispersas en un medio acuoso, sin embargo, las propiedades de la

mayonesa pueden variar ampliamente entre formulaciones debido a su

composición y microestructura diferente. Factores como la cantidad y distribución

de la yema de huevo (emulsificante), el tamaño de las gotas y la viscosidad de la

fase acuosa, son parámetros importantes en la determinación de la

microestructura de la mayonesa (Mun et al., 2009).

La microestructura de las muestra de mayonesa se muestran en la Figura 12.

Como se puede observar, en la muestra 1 las gotas de aceite son esféricas y

compactas, esto también se puede observar claramente en la muestra 2, estas

emulsiones son fácilmente distinguidas por la presencia de gotas grandes y

uniformes (monodispersas), mientras que en el resto de las muestras se observan

gotas de diferentes tamaños (polidispersas) en las que las gotas pequeñas son

atrapadas entre las grandes.

Gutierrez et al., (2002) encontró que la viscosidad de las emulsiones polidispersas

era significativamente menor que la observada un una emulsión equivalente

monodispersa en la misma fracción de volumen. Más aún, la reducción del

contenido graso también disminuye dramáticamente la viscosidad de emulsiones

compactas concentradas (Worrasinchai et al., 2006). Esto puede describir porqué

la firmeza y cohesividad de las muestras con mayor contenido de agua (3, 4, 7)

fueron menores que en aquellas más concentradas (1, 2, 5, 6) en el análisis de

textura señalado anteriormente. Como se observa en la Figura 12 las muestras

más diluidas presentan “pérdidas de estructuras”, en que una red de gotas

agregadas contienen vacíos intercalados de distintas dimensiones (regiones más

oscuras observadas en las microfotografías, como por ejemplo el círculo rojo

indicado en la micrografía de la muestra 3). Los espacios vacios representan la

fase continua acuosa en las emulsiones. Las partículas de fibra y las gotas de

aceite parecen formar una red tridimensional que se extiende a lo largo del

volumen de la emulsión (Worrasinchai et al., 2006). La muestra más diluida

(muestra 4) muestra más grandes espacios rodeados de gotas agregadas sueltas

que las otras muestras.

(1) Fórmula base (2) 2,3%FT (3) 3,3%FT (4) 4,4%FT (5) 2,3%FT; 0,02%GG (6) 3,3%FT; 0,03%GG (7) 4,4%FT; 0,04%GG.

Figura 12. Fotomicrografía de las muestras de mayonesa, con un aumento de 160x.

(1)

(2) (3) (4)

(5) (6) (7)

Para entender más la disposición espacial de las muestras con contenido de fibra

con y sin goma, se presenta la Figura 13, microscopía óptica de fibra de trigo en

agua, sin (a) y con goma guar (b).

(a) Fibra de trigo. (b) Fibra de trigo + 1% de goma guar. Figura 13. Microscopía óptica de la fibra de trigo.

Como se observa en la Figura 13 (a), la estructura de la fibra de trigo presenta una

distribución irregular, formando aglomerados de distintas formas y tamaños, lo que

ayuda a la polidispersión de las gotas de aceite observadas en la Figura 12. De la

Figura 13 (b) se puede determinar que la goma guar refuerza la estructura

irregular impartida por la fibra de trigo, formando montes y valles más

prominentes. En la Figura 12 estos montes se pueden observar como regiones

más claras, donde se distingue un agregado de fibra de trigo.

(a) (b)

6. CONCLUSIONES

La utilización de fibra de trigo, en reemplazo de un porcentaje de aceite en la

formulación de muestras de mayonesa, afectó las propiedades reológicas,

texturales, sensoriales, microestructurales y la estabilidad de las muestras.

La estabilidad de la emulsión se vio mejorada en todos los casos con fibra de trigo.

En el análisis de microestructura se observó la mono y polidispersión de las gotas

de aceite según el contenido de fibra y goma.

En los análisis reológicos, todas las muestras de mayonesa exhibieron un

comportamiento tixotrópico, dentro de todo el rango de velocidad de cizalla

estudiado. La tixotropía fue mayor en las mayonesas con mayor contenido de

aceite comparada con las de menor contenido. Todas las muestras exhibieron un

comportamiento viscoelástico con un G’ mayor que G’’, presentando un

comportamiento de geles débiles. Todas las muestras de mayonesa mostraron un

comportamiento de flujo no Newtoniano ajustándose al modelo de Herschel-

Bulkley. Las muestras con 2,3% de fibra de trigo con o sin goma guar, y la

muestra con 3,3% de fibra de trigo con goma guar presentaron las características

más similares a la fórmula base. Lo mismo se repitió en los ensayos de textura y

sensoriales, este último indicó además, que las muestras con menor contenido de

fibra fueron las más aceptadas

Basado en los resultados anteriores, se propone que la fibra de trigo puede ser

utilizada en mayonesas como un sustituto graso. Además, también se recomienda

la incorporación de goma guar a la fase acuosa. En este estudio, utilizando 2,3%

de fibra de trigo con 0,02% de goma guar produce una mayonesa reducida en

grasa con propiedades reológicas similares a una mayonesa con alto contenido de

aceite, con parámetros texturales y atributos sensoriales similares.

7. BIBLIOGRAFÍA.

Batista, A., Raymundo, A., Sousa, I., Empis, J. (2006). Rheological

characterization of coloured oil-in-water food emulsion with lutein and phycocyanin

added to the oil and aqueus phases. Food Hydrocolloids, 20:44-52.

Borderías, J., Sánchez, I., Pérez m. (2005). New applications of fibres in foods:

Addition to fishery productos. Trends in Food Science & Technology 16:458-465.

Briggs, J., and Steffe, J. (1997). Using Brookfield data and the Mitschka method to

evaluate power law foods. Journal of texture Studies. 28(5). 517-522

Castro, E. (1993). Reología. Edición Digital. Departamento de Ciencias de los

Alimentos y Tecnología Química, Facultad de Ciencias Químicas y Farmacéuticas,

Universidad de Chile.

CODEX STAN 168-1989. Norma del CODEX para la mayonesa. Norma Regional

Europea. (1989).

Davis, J., Alexander, K., Ventura, E., Toledo-Corra, C., Goran, M. (2009). Inverse

relation between dietary fiber intake and visceral adiposity in overweight Latino

youth. American Journal of Clinical Nutrition 90(5): 1160.

Abu-Salem F., and Abou-Arab A. (2008). Chemical, microbiological and sensory

evaluation of mayonnaise prepared from ostrich eggs. Rev. Grasas y Aceites, 59

(4).

Friberg, S., Larsson, K., Sjoblom J. (2004). Food Emulsions. Fourth Edition.

University of Missouri-Rolla, Rolla, Mssouri and Clarkson University, Potsdam,

New York, USA.

Gallegos, C., Berjano M. y García F. (1988). Aplicación de un modelo cinético al

estudio del flujo transitorio en mayonesas. Rev. Grasas y Aceites. 39 (4-5). 254-

263.

García, F., Berjano M. y Gallegos C. (1988). Reología de Mayonesas. Rev.

Grasas y Aceites. 39(4-5) 281 -285.

Gibson, G., Williams C., (2000). Functional Foods, Concept to product. Woodhead

Publishing Limited. Cambridge, England.

González, R. (1997). Caracterización reológica de mayonesa formulada con goma

guar y goma xantan. Memoria para optar al título de Ingeniero en Alimentos.

Santiago, Chile. Universidad de Chile, Facultad de Ciencias Químicas y

Farmacéuticas.

Guilmineau, F. and Kulozik, U. (2007). Influence of a thermal treatment on the

functionality of hen’s egg yolk in mayonnaise. Journal of Food Engineering 78 (2)

648-654.

Gutierrez, X., Silva F., Chirinos, M., Leiva, J., Rivas, H. (2002). Bitumen-in-Water

Emulsions: An Overview on Formation, Stability, and Rheological Properties.

Journal of Dispersion Science and Technology 23 (1) 405-418.

Izidoro, D., Sierakowski, M., Waszczynskyj, N., Haminiuk, C., Scheer, A. (2007).

Sensory Evaluation and Rheological Behavior of Commercial Mayonnaise.

International Journal of Food Engineering 3(1) 1094.

JELU (2010) URL: http://www.jelu.de/en/food/products/jelucel-plant-fibres/jelucel-

wf/jelucel-wf-fine.html

Johnston, G., Navarro, V., Brutti N., Nepote V., Grosso N., Guzmán C. (2003).

Argentinean peanut sauce similar to mayonnaise: chemical, nutritional and

sensorial aspects. Rev. Grasas y Aceites. Vol. 54. Fasc. 1 7-11.

Koh, S., Arifin, N., Tan, C., Yusoff, M., Long, K., Idris N., LAI, O. (2008).

Rheological properties, oxidative stability and sensory evaluation of enzymatically

synthesized medium- and long-chain triacylglycerol-based salad dressings. Eur. J.

Lipid Sci. Technol. 110:1116-1126.

Liu, H., Xu X., Guo, SH. (2007). Rheological, texture and sensory properties of

low-fat mayonnaise with different fat mimetics.LWT–Food Science and Technology

40: 946-954.

Mun, S., Kim, Y., Kang, C., Park K., Shim, J., Kim, Y. (2009). Development of

reduced-fat mayonnaise using 4[alpha]GTase-modified rice starch and xanthan

gum. International Journal of Biological Macromolecules 44(5) 400-407.

Papageorge, L., Zhang, J., Powell, J., Gayo, J. (2010). Use of a Brookfield YR-1

Rheometer for characterization of viscoelastic properties. Department of food

science, North Carolina State University, Raleigh, NC 27695-7624, USA.

Paredes MDC, Rao MA, Bourne MC. (1989). Rheological characterization of salad

dressing. 2. Effect of st2orage. J Texture Stud 20 235–50.

Peressini, D., Sensidoni A., Cindio, B. (1998). Rheological characterization of

traditional and light mayonnaises. Journal of Food Engineering, 35 409-417.

Roller, S. and Jones, S. (1996). Handbook of fat replacers. CRC Press.

Sain, M., Panthapulakkal, S. (2006). Bioprocess preparation of wheat straw fibers

and their characterization. Industrial Crops and Products 23:1-8.

Sánchez, I., Solas, M., Borderías, J. 2007). Technological implications of addition

of wheat dietary fibre to giant squid (Dosidicus gigas) surimi gels. Journal of Food

Engineering 81 404-411.

Santipanichwong, R., and Suphantharika, M. (2007). Carotenoids as colorants in

reduced-fat mayonnaise containing spent brewer’s yeast [β]-glucan as a fat

replacer. Food Hydrocolloids 21(4) 565-574.

Scarontern, P., Valentová, H., Pokorny, J. (2001). Rheological properties and

sensory texture of mayonnaise. European Journal of Lipid Science and Technology

103(1):23-28.

Silva, C. (1996).Caracterización reológica de manjar blanco mediante la técnica de

retroextruxsión. Memoria para optar al título de Ingeniero en Alimentos. Santiago,

Chile. Universidad de Chile, Facultad de Ciencias Químicas y Farmacéuticas.

Steffe, J. (1996). Rheological methods in food process engineering. Second

Edition. Michigan State University, USA.

Steffe, J., Agrawal E., Dolan K. (2003). Lubricity index of mayonnaise. Journal of

Texture Studies 34:41-52.

Steffe, J. y Osorio, F. (1987). Back extrusion of power law fluids. Journal of Texture

Studies. 18 (1) 43-63.

Wittig, E. (2001). Evaluación Sensorial. Una metodología actual para tecnología de

alimentos. Edición digital reproducida con autorización del autor. Biblioteca digital

de la Universidad de Chile. Sistema de Servicios de Información y Bibliotecas.

Worrasnchai, S., Suphantharika, M., Pinjai, S., Jamnong, P. (2006). [beta]-Glucan

prepared from spent brewer’s yeast as a fat replacer in mayonnaise. Food

Hydrocolloids 20 (1) 68-78.

8. ANEXOS

ANEXO 1. FICHA TÉCNICA: FIBRA DE TRIGO

Figura 14. Ficha técnica fibra de trigo JELUCEL ® WF 30.

ANEXO 2. ANÁLISIS REOLÓGICOS. ANEXO 2.1.1. Esfuerzo de cizalla versus Tiempo

Tabla 4. Datos promedio de esfuerzo de cizalla (mPa) de cada muestra en el tiempo (s)

Tiempo

Esfuerzo de cizalla (mPa) 1 2 3 4 5 6 7

0 0,87 ± 0,12 0,56 ± 0,06 0,42 ± 0,01 0,29 ± 0,00 0,74 ± 0,03 0,62 ± 0,08 0,56 ± 0,04

10 1,87 ± 0,11 1,67 ± 0,10 0,48 ± 0,06 0,40 ± 0,03 2,01 ± 0,05 1,69 ± 0,01 0,76 ± 0,01

20 1,62 ± 0,09 1,44 ± 0,06 0,48 ± 0,03 0,30 ± 0,08 1,84 ± 0,00 1,62 ± 0,08 0,65 ± 0,05

30 1,54 ± 0,10 1,36 ± 0,03 0,42 ± 0,06 0,26 ± 0,03 1,74 ± 0,03 1,57 ± 0,08 0,63 ± 0,07

40 1,45 ± 0,04 1,31 ± 0,04 0,43 ± 0,05 0,23 ± 0,05 1,66 ± 0,08 1,51 ± 0,08 0,61 ± 0,06

50 1,43 ± 0,06 1,28 ± 0,04 0,40 ± 0,07 0,21 ± 0,06 1,60 ± 0,01 1,41 ± 0,10 0,60 ± 0,09

60 1,43 ± 0,06 1,24 ± 0,05 0,35 ± 0,02 0,23 ± 0,01 1,58 ± 0,03 1,39 ± 0,07 0,61 ± 0,11

70 1,42 ± 0,06 1,22 ± 0,05 0,36 ± 0,04 0,21 ± 0,00 1,58 ± 0,02 1,34 ± 0,04 0,62 ± 0,05

80 1,41 ± 0,05 1,20 ± 0,06 0,33 ± 0,02 0,21 ± 0,01 1,56 ± 0,00 1,34 ± 0,07 0,62 ± 0,04

90 1,41 ± 0,04 1,18 ± 0,06 0,34 ± 0,02 0,21 ± 0,02 1,54 ± 0,00 1,32 ± 0,14 0,57 ± 0,00

100 1,39 ± 0,07 1,16 ± 0,05 0,33 ± 0,02 0,19 ± 0,02 1,47 ± 0,00 1,30 ± 0,10 0,59 ± 0,08

120 1,37 ± 0,09 1,14 ± 0,05 0,31 ± 0,01 0,17 ± 0,00 1,46 ± 0,00 1,24 ± 0,10 0,61 ± 0,04

140 1,35 ± 0,10 1,12 ± 0,05 0,31 ± 0,03 0,18 ± 0,01 1,44 ± 0,00 1,20 ± 0,09 0,56 ± 0,01

160 1,33 ± 0,11 1,10 ± 0,04 0,31 ± 0,03 0,16 ± 0,04 1,43 ± 0,00 1,19 ± 0,11 0,55 ± 0,01

180 1,31 ± 0,11 1,08 ± 0,03 0,28 ± 0,02 0,16 ± 0,00 1,40 ± 0,01 1,16 ± 0,07 0,55 ± 0,02

200 1,30 ± 0,11 1,07 ± 0,03 0,28 ± 0,01 0,14 ± 0,02 1,38 ± 0,01 1,15 ± 0,07 0,52 ± 0,01

220 1,27 ± 0,16 1,05 ± 0,01 0,26 ± 0,03 0,14 ± 0,03 1,37 ± 0,01 1,15 ± 0,07 0,55 ± 0,03

240 1,27 ± 0,15 1,03 ± 0,01 0,27 ± 0,02 0,12 ± 0,01 1,36 ± 0,01 1,13 ± 0,07 0,54 ± 0,02

260 1,27 ± 0,14 1,03 ± 0,01 0,27 ± 0,02 0,12 ± 0,03 1,35 ± 0,01 1,12 ± 0,05 0,54 ± 0,01

280 1,23 ± 0,18 1,02 ± 0,01 0,27 ± 0,02 0,13 ± 0,01 1,33 ± 0,01 1,11 ± 0,05 0,55 ± 0,03

300 1,24 ± 0,16 1,01 ± 0,01 0,27 ± 0,00 0,11 ± 0,00 1,32 ± 0,01 1,11 ± 0,05 0,53 ± 0,01

320 1,24 ± 0,16 1,01 ± 0,01 0,27 ± 0,03 0,13 ± 0,01 1,32 ± 0,01 1,10 ± 0,04 0,54 ± 0,04

340 1,21 ± 0,18 1,00 ± 0,02 0,29 ± 0,05 0,13 ± 0,01 1,31 ± 0,00 1,10 ± 0,04 0,54 ± 0,03

360 1,22 ± 0,16 1,00 ± 0,02 0,26 ± 0,02 0,10 ± 0,00 1,30 ± 0,00 1,09 ± 0,05 0,53 ± 0,01

380 1,20 ± 0,18 0,99 ± 0,02 0,25 ± 0,03 0,12 ± 0,00 1,29 ± 0,00 1,09 ± 0,04 0,51 ± 0,00

400 1,19 ± 0,17 0,99 ± 0,02 0,26 ± 0,01 0,11 ± 0,01 1,28 ± 0,01 1,09 ± 0,05 0,50 ± 0,01

420 1,19 ± 0,17 0,98 ± 0,02 0,25 ± 0,02 0,11 ± 0,01 1,27 ± 0,01 1,09 ± 0,05 0,50 ± 0,01

440 1,19 ± 0,17 0,98 ± 0,02 0,26 ± 0,02 0,11 ± 0,00 1,27 ± 0,01 1,08 ± 0,05 0,50 ± 0,01

*Los datos destacados y en negrita equivalentes al tiempo 10 s, corresponden al valor de esfuerzo umbral de cizalla

ANEXO 2.1.2. ANOVA Simple - Esfuerzo de cizalla por Muestra

- Variable dependiente: Esfuerzo de cizalla (mPa)

- Factor: Muestra

Tabla 5. ANOVA para esfuerzo de cizalla por muestra. Fuente Suma de Cuadrados Gl Cuadrado Medio Razón-F Valor-P Entre grupos 44,4373 6 7,40621 287,66 0,0000 Intra grupos 4,86613 189 0,0257467 Total (Corr.) 49,3034 195

Puesto que el valor-P de la prueba-F es menor que 0,05, existe una diferencia

estadísticamente significativa entre la media de Esfuerzo de cizalla entre un nivel

de Muestra y otro, con un nivel del 95,0% de confianza. Para determinar cuáles

medias son significativamente diferentes de otras, se realizó la Prueba de

Múltiples Rangos.

Tabla 6. Pruebas de Múltiple Rangos para Esfuerzo de cizalla por Muestra Método: 95,0 porcentaje Tukey HSD

Muestra Casos Media Grupos Homogéneos 4 28 0,177407 X 3 28 0,322154 X 7 28 0,569464 X 2 28 1,1157 X 6 28 1,2255 XX 1 28 1,32964 XX 5 28 1,43562 X

ANEXO 2.2.1. Esfuerzo umbral de cizalla

Tabla 7. Datos promedio esfuerzo umbral (mPa) por muestra.

Muestra Esfuerzo Umbral (mPa) 1 1,87 ± 0,11 2 1,67 ± 0,10 3 0,48 ± 0,06 4 0,40 ± 0,03 5 2,01 ± 0,05 6 1,69 ± 0,01 7 0,76 ± 0,01

ANEXO 2.2.2. ANOVA Simple- Esfuerzo umbral de cizalla por Muestra

Tabla 8. ANOVA para Esfuerzo Umbral por Muestra.

Fuente Suma de Cuadrados Gl Cuadrado Medio Razón-F Valor-P Entre grupos 6,77819 6 1,1297 242,96 0,0000 Intra grupos 0,0464977 10 0,00464977 Total (Corr.) 6,82469 16

Puesto que el valor-P de la prueba-F es menor que 0,05, existe una diferencia

estadísticamente significativa entre la media de Esfuerzo Umbral entre un nivel de

Muestra y otro, con un nivel del 95,0% de confianza. Para determinar cuáles

medias son significativamente diferentes de otras, se realizó la Prueba de

Múltiples Rangos.

Tabla 9. Pruebas de Múltiple Rangos para Esfuerzo Umbral por Muestra. Método: 95,0 porcentaje Tukey HSD Muestra Casos Media Grupos Homogéneos 4 2 0,39585 X 3 3 0,514 X 7 2 0,75545 X 2 3 1,67133 X 6 2 1,68685 X 1 3 1,87313 XX 5 2 2,00765 X

ANEXO 2.3.1. Esfuerzo de cizalla versus Velocidad de cizalla

Tabla 10. Datos promedio de esfuerzo (mPa) y velocidad de cizalla (1/s) para cada

muestra.

Muestra   1   2   3   4   5   6   7  

     σa    γa    σa    γa    σa    γa    σa    γa    σa    γa    σa    γa    σa    γa  

RPM   (mPa)   (s-­‐1)   (mPa)   (s-­‐1)   (mPa)   (s-­‐1)   (mPa)   (s-­‐1)   (mPa)   (s-­‐1)   (mPa)   (s-­‐1)   (mPa)   (s-­‐1)  

0   0,146   0,00   0,141   0,00   0,024   0,00   0,021   0,00   0,157   0,00   0,043   0,00   0,024   0,00  

0,5   1,478   0,41   1,316   0,43   0,638   0,32   0,297   0,27   1,652   0,44   1,109   0,39   0,576   0,34  

1   1,711   0,82   1,578   0,86   0,695   0,64   0,321   0,53   1,840   0,87   1,292   0,78   0,676   0,67  

2   1,896   1,64   1,790   1,67   0,833   1,28   0,423   1,07   2,096   1,74   1,618   1,57   0,847   1,34  

2,5   2,025   2,05   1,904   2,09   0,831   1,60   0,443   1,33   2,109   2,18   1,599   1,96   0,888   1,68  

4   2,122   3,29   2,006   3,35   1,011   2,56   0,600   2,13   2.316   3,48   1,840   3,14   0,997   2,68  

5   2,225   4,11   2,161   4,19   1,121   3,20   0,659   2,67   2,370   4,35   1,873   3,92   1,059   3,35  

10   2,613   8,21   2,573   8,37   1,473   6,41   0,937   5,34   2,842   8,71   2,242   7,84   1,359   6,71  

20   3,117   16,43   2,999   16,74   1,825   12,81   1,180   10,67   3,400   17,42   2,635   15,68   1,706   13,42  

50   4,138   41,07   3,724   41,86   2,504   32,03   1,682   26,69   4,253   43,54   3,417   39,20   2,218   33,54  

100   5,136   82,14   4,322   83,72   3,017   64,06   2,066   53,37   5,031   87,08   4,050   78,39   2,665   67,08  

100   4,921   82,14   4,029   83,72   2,889   64,06   1,927   53,37   4,850   87,08   3,876   78,39   2,577   67,08  

50   3,841   41,07   2,961   41,86   2,096   32,03   1,338   26,69   3,765   43,54   2,939   39,20   1,870   33,54  

20   2,635   16,43   2,028   16,74   1,354   12,81   0,831   10,67   2,701   17,42   2,065   15,68   1,254   13,42  

10   1,918   8,21   1,466   8,37   0,969   6,41   0,562   5,34   2,132   8,71   1,575   7,84   0,942   6,71  

5   1,392   4,11   1,135   4,19   0,666   3,20   0,378   2,67   1,635   4,35   1,213   3,92   0,712   3,35  

4   1,264   3,29   0,988   3,35   0,576   2,56   0,317   2,13   1,485   3,48   1,114   3,14   0,655   2,68  

2,5   1,052   2,05   0,849   2,09   0,445   1,60   0,240   1,33   1,254   2,18   0,930   1,96   0,542   1,68  

2   0,978   1,64   0,790   1,67   0,383   1,28   0,205   1,07   1,154   1,74   0,840   1,57   0,505   1,34  

1   0,776   0,82   0,642   0,84   0,240   0,64   0,121   0,53   0,869   0,87   0,621   0,78   0,366   0,67  

0,5   0,649   0,41   0,531   0,42   0,169   0,32   0,078   0,27   0,666   0,44   0,486   0,39   0,279   0,34  

0   0,288   0,00   0,252   0,00   0,048   0,00   0,019   0,00   0,250   0,00   0,117   0,00   0,086   0,00  

ANEXO 2.3.2. ANOVA Simple - Esfuerzo de cizalla por Muestra

- Variable dependiente: Esfuerzo de cizalla (mPa)

- Factor: Muestra

Tabla 11. ANOVA para Esfuerzo de cizalla por Muestra.

Fuente Suma de Cuadrados Gl Cuadrado Medio Razón-F Valor-P Entre grupos 42,9988 6 7,16646 5,95 0,0000 Intra grupos 176,908 147 1,20346 Total (Corr.) 219,907 153

Puesto que el valor-P de la prueba-F es menor que 0,05, existe una diferencia

estadísticamente significativa entre la media de Esfuerzo de cizalla entre un nivel

de Muestra y otro, con un nivel del 95,0% de confianza. Para determinar cuáles

medias son significativamente diferentes de otras, se realizó la Prueba de

Múltiples Rangos.

Tabla 12. Pruebas de Múltiple Rangos para Esfuerzo de cizalla por Muestra Método: 95,0 porcentaje Tukey HSD

Muestra Casos Media Grupos Homogéneos 4 21 0,683185 X 7 22 1,03606 XX 3 22 1,08216 XX 6 22 1,70426 XX 2 22 1,82805 XX 1 22 2,1041 X 5 23 2,13088 X

ANEXO 2.3.3. ANOVA Simple - Velocidad de cizalla por Muestra

- Variable dependiente: Velocidad de cizalla (1/s)

- Factor: Muestra

Tabla 13. ANOVA para Velocidad de cizalla por Muestra.

Fuente Suma de Cuadrados Gl Cuadrado Medio Razón-F Valor-P Entre grupos 506,322 6 84,387 0,17 0,9854 Intra grupos 74855,3 147 509,22 Total (Corr.) 75361,6 153

Puesto que el valor-P de la razón-F es mayor o igual que 0,05, no existe una

diferencia estadísticamente significativa entre la media de Velocidad de cizalla

entre un nivel de Muestra y otro, con un nivel del 95,0% de confianza.

ANEXO 2.4.1 Tixotropía.

Tabla 14. Tixotropía promedio (mPa/s) de las muestras de mayonesa

Muestras Tixotropía (mPa/s) 1   31,31 ± 4,37 2   61,02 ± 11,88 3   22,65 ± 2,51 4   15,37 ± 1,24 5   42,94 ± 9,97 6   35,20 ± 5,34 7   20,78 ± 5,16

ANEXO 2.4.2. ANOVA Simple – Tixotropía por muestra - Variable dependiente: Tixotropía (mPa/s)

- Factor: Muestra

Tabla 15. ANOVA para Tixotropía por muestra. Fuente Suma de Cuadrados Gl Cuadrado Medio Razón-F Valor-P Entre grupos 4374,15 6 729,026 15,82 0,0000 Intra grupos 645,272 14 46,0909 Total (Corr.) 5019,43 20

Tabla 16. Pruebas de Múltiple Rangos para Tixotropía por Muestra Método: 95,0 porcentaje Tukey HSD Muestra Casos Media Grupos Homogéneos 4 3 15,3746 X 7 3 20,781 XX 3 3 22,6543 XX 1 3 31,3111 XXX 6 3 35,1958 XX 5 3 42,9449 XX 2 3 61,0162 X

ANEXO 2.5.1. Módulo de Almacenamiento y Módulo de Pérdida.

Tabla 17. Resultados promedio de G’ y G’’ para cada una de las muestras.

Muestra G' (mPa) G'' (mPa) 1 0,31 ± 0,03 0,10 ± 0,02 2 0,35 ± 0,07 0,13 ± 0,05 3 0,20 ± 0,08 0,05 ± 0,04 4 0,16 ± 0,01 0,03 ± 0,01 5 0,35 ± 0,09 0,16 ± 0,05 6 0,39 ± 0,06 0,18 ± 0,06 7 0,15 ± 0,01 0,02 ± 0,01

ANEXO 2.5.2. ANOVA Simple - G' por Muestra

- Variable dependiente: G' (mPa)

- Factor: Muestra

Tabla 18. ANOVA para G’ por muestra. Fuente Suma de Cuadrados Gl Cuadrado Medio Razón-F Valor-P Entre grupos 0,179014 6 0,0298357 8,40 0,0005 Intra grupos 0,0497133 14 0,00355095 Total (Corr.) 0,228727 20

Puesto que el valor-P de la prueba-F es menor que 0,05, existe una diferencia

estadísticamente significativa entre la media de G' entre un nivel de Muestra y

otro, con un nivel del 95,0% de confianza.

Para determinar cuáles medias son significativamente diferentes de otras, se

realiza la Prueba de Múltiples Rangos.

Tabla 19. Pruebas de Múltiple Rangos para G' por Muestra Método: 95,0 porcentaje Tukey HSD

Muestra Casos Media Grupos Homogéneos 7 3 0,152967 X 4 3 0,155533 X 3 3 0,203 XX 1 3 0,310567 XXX 2 3 0,3447 XX 5 3 0,345867 XX 6 3 0,394267 X

ANEXO 2.5.3. ANOVA Simple - G'' por Muestra

- Variable dependiente: G'' (mPa)

- Factor: Muestra

Tabla 20. ANOVA para G’’ por muestra. Fuente Suma de Cuadrados Gl Cuadrado Medio Razón-F Valor-P Entre grupos 0,0704917 6 0,0117486 7,24 0,0011 Intra grupos 0,022721 14 0,00162293 Total (Corr.) 0,0932127 20

Puesto que el valor-P de la prueba-F es menor que 0,05, existe una diferencia

estadísticamente significativa entre la media de G'' entre un nivel de Muestra y

otro, con un nivel del 95,0% de confianza.

Para determinar cuáles medias son significativamente diferentes de otras, se

realiza la Prueba de Múltiples Rangos.

Tabla 21. Pruebas de Múltiple Rangos para G'' por Muestra Método: 95,0 porcentaje Tukey HSD

Muestra Casos Media Grupos Homogéneos 7 3 0,0238 X 4 3 0,0254333 X 3 3 0,0473 XX 1 3 0,102333 XXX 2 3 0,1311 XXX 5 3 0,154667 XX 6 3 0,175 X

ANEXO 3. MODELACIÓN DEL COMPORTAMIENTO REOLÓGICO.

ANEXO 3.1. Resultados parámetros del modelo Herschel-Bulkley Tabla 22. Resultados parámetros modelo de Herschel-Bulkley.

Muestra σy n K R²

(mPa) (-) (mPa sn) 1 0,146 ± 0,021     0,245 ± 0,043     0,495 ± 0,184     0,969 2 0,141 ± 0,074     0,242 ± 0,019     0,353 ± 0,104     0,993 3 0,024 ± 0,021     0,345 ± 0,014     0,311 ± 0,024     0,991 4 0,021 ± 0,005     0,442 ± 0,011     0,217 ± 0,086     0,990 5 0,157 ± 0,019     0,231 ± 0,008     0,581 ± 0,045     0,986 6 0,043 ± 0,008     0,337 ± 0,015     0,268 ± 0,036     0,996 7 0,024 ± 0,001     0,406 ± 0,029     0,029 ± 0,103     0,991

ANEXO 3.2. ANOVA Simple- Esfuerzo umbral por Muestra. - Variable dependiente: Esfuerzo Umbral (mPa)

- Factor: Muestra

Tabla 23. ANOVA para Umbral de fluencia por Muestra

Fuente Suma de Cuadrados Gl Cuadrado Medio Razón-F Valor-P Entre grupos 0,0628102 6 0,0104684 1,57 0,2266 Intra grupos 0,0931393 14 0,0066528 Total (Corr.) 0,155949 20

Puesto que el valor-P de la prueba-F es menor que 0,05, existe una diferencia

estadísticamente significativa entre la media del esfuerzo umbral entre un nivel de

Muestra y otro, con un nivel del 95,0% de confianza. Para determinar cuáles

medias son significativamente diferentes de otras, se realiza la Prueba de

Múltiples Rangos.

Tabla 24. Pruebas de Múltiple Rangos para Esfuerzo Umbral por Muestra Método: 95,0 porcentaje Tukey HSD Muestra Casos Media Grupos Homogéneos 7 3 0,0137984 X 4 3 0,0206976 X 3 3 0,0241472 X 5 3 0,0413952 X 6 3 0,04312 X 1 3 0,115562 X 2 3 0,170755 X

ANEXO 3.3. ANOVA Simple- Índice de comportamiento de flujo por Muestra.

Tabla 25. ANOVA para Índice comportamiento de Flujo por Muestra Fuente Suma de Cuadrados Gl Cuadrado Medio Razón-F Valor-P Entre grupos 0,108733 6 0,0181222 34,52 0,0000 Intra grupos 0,00734974 14 0,000524981 Total (Corr.) 0,116083 20

Puesto que el valor-P de la prueba-F es menor que 0,05, existe una diferencia

estadísticamente significativa entre la media de el índice de comportamiento de

flujo entre un nivel de Muestra y otro, con un nivel del 95,0% de confianza. Para

determinar cuáles medias son significativamente diferentes de otras, se realiza la

Prueba de Múltiples Rangos.

Tabla 26. Pruebas de Múltiple Rangos para Índice comportamiento de Flujo por

Muestra Método: 95,0 porcentaje Tukey HSD Muestra Casos Media Grupos Homogéneos 5 3 0,221 X 2 3 0,241933 XX 1 3 0,2447 XX 6 3 0,256767 XX 7 3 0,301533 XX 3 3 0,3445 X 4 3 0,4416 X

ANEXO 3.4. ANOVA Simple- Coeficiente de consistencia por Muestra.

Tabla 27. ANOVA para Coeficiente de Consistencia por Muestra Fuente Suma de Cuadrados Gl Cuadrado Medio Razón-F Valor-P Entre grupos 5,49215 6 0,915359 96,15 0,0000 Intra grupos 0,133286 14 0,00952044 Total (Corr.) 5,62544 20

Puesto que el valor-P de la prueba-F es menor que 0,05, existe una diferencia

estadísticamente significativa entre la media del coeficiente de consistencia entre

un nivel de Muestra y otro, con un nivel del 95,0% de confianza. Para determinar

cuáles medias son significativamente diferentes de otras, se realiza la Prueba de

Múltiples Rangos.

Tabla 28. Pruebas de Múltiple Rangos para Coeficiente de Consistencia por

Muestra Método: 95,0 porcentaje Tukey HSD Muestra Casos Media Grupos Homogéneos 4 3 -0,936867 X 3 3 -0,310633 X 7 3 -0,284933 X 2 3 0,2677 X 6 3 0,3529 XX 1 3 0,495167 XX 5 3 0,5812 X

ANEXO 4. ANÁLISIS DE TEXTURA.

ANEXO 4.1. Resultados análisis de textura.

Tabla 29. Resultados promedio de firmeza (N), cohesividad (N), consistencia (N*s) y

viscosidad (N*s) para cada una de las muestras.

Muestra

Firmeza (N)

Cohesividad (N)

Consistencia (N*s)

Viscosidad (N*s)

1 3,70 ± 0,48 1,29 ± 0,04 102,28 ± 11,09 82,10 ± 1,23 2 2,71 ± 0,11 1,03 ± 0,10 78,36 ± 06,06 66,26 ± 4,43 3 1,68 ± 0,19 0,75 ± 0,00 49,24 ± 08,46 42,67 ± 6,08 4 1,15 ± 0,09 0,59 ± 0,01 24,99 ± 01,43 22,05 ± 0,70 5 3,68 ± 0,11 1,31 ± 0,04 112,41 ± 13,68 95,26 ± 8,50 6 2,35 ± 0,04 0,90 ± 0,06 64,61 ± 01,66 57,75 ± 3,12 7 1,36 ± 0,23 0,68 ± 0,12 37,62 ± 08,85 33,22 ± 6,08

ANEXO 4.2. ANOVA Simple - Firmeza por Muestra - Variable dependiente: Firmeza (N)

- Factor: Muestra

Tabla 30. Tabla ANOVA para Firmeza por Muestra

Fuente Suma de Cuadrados Gl Cuadrado Medio Razón-F Valor-P Entre grupos 19,7727 6 3,29545 65,34 0,0000 Intra grupos 0,706067 14 0,0504334 Total (Corr.) 20,4788 20

Puesto que el valor-P de la prueba-F es menor que 0,05, existe una diferencia

estadísticamente significativa entre la media de Firmeza entre un nivel de Muestra

y otro, con un nivel del 95,0% de confianza. Para determinar cuáles medias son

significativamente diferentes de otras, se realizó la Prueba de Múltiples Rangos.

Tabla 31. Pruebas de Múltiple Rangos para Firmeza por Muestra

Método: 95,0 porcentaje Tukey HSD Muestra Casos Media Grupos Homogéneos 4 3 1,14467 X 7 3 1,35633 X 3 3 1,684 X 6 3 2,35167 X 2 3 2,70633 X 5 3 3,67733 X 1 3 3,7 X

ANEXO 4.3. ANOVA Simple - Cohesividad por Muestra - Variable dependiente: Cohesividad (N)

- Factor: Muestra

Tabla 32. Tabla ANOVA para Cohesividad por Muestra

Fuente Suma de Cuadrados Gl Cuadrado Medio Razón-F Valor-P Entre grupos 1,49546 6 0,249243 56,61 0,0000 Intra grupos 0,0616353 14 0,00440252 Total (Corr.) 1,55709 20

Puesto que el valor-P de la prueba-F es menor que 0,05, existe una diferencia

estadísticamente significativa entre la media de Cohesividad entre un nivel de

Muestra y otro, con un nivel del 95,0% de confianza. Para determinar cuáles

medias son significativamente diferentes de otras, se realizó la Prueba de

Múltiples Rangos.

Tabla 33. Pruebas de Múltiple Rangos para Cohesividad por Muestra Método: 95,0 porcentaje Tukey HSD Muestra Casos Media Grupos Homogéneos 4 3 0,594 X 7 3 0,674667 X 3 3 0,745667 XX 6 3 0,895333 XX 2 3 1,02667 X 1 3 1,291 X 5 3 1,31167 X

ANEXO 4.4. ANOVA Simple - Consistencia por Muestra - Variable dependiente: Consistencia (N*s)

- Factor: Muestra

Tabla 34. Tabla ANOVA para Consistencia por Muestra Fuente Suma de Cuadrados Gl Cuadrado Medio Razón-F Valor-P Entre grupos 19153,3 6 3192,21 44,57 0,0000 Intra grupos 1002,82 14 71,6303 Total (Corr.) 20156,1 20

Puesto que el valor-P de la prueba-F es menor que 0,05, existe una diferencia

estadísticamente significativa entre la media de Consistencia entre un nivel de

Muestra y otro, con un nivel del 95,0% de confianza. Para determinar cuáles

medias son significativamente diferentes de otras, se realizó la Prueba de

Múltiples Rangos.

Tabla 35. Pruebas de Múltiple Rangos para Consistencia por Muestra Método: 95,0 porcentaje Tukey HSD Muestra Casos Media Grupos Homogéneos 4 3 24,9935 X 7 3 37,6164 XX 3 3 49,2432 XX 6 3 64,6071 XX 2 3 78,3593 X 1 3 102,281 X 5 3 112,406 X

ANEXO 4.5. ANOVA Simple - Viscosidad por Muestra - Variable dependiente: Viscosidad (N*s)

- Factor: Muestra

Tabla 36. ANOVA para Viscosidad por Muestra

Fuente Suma de Cuadrados Gl Cuadrado Medio Razón-F Valor-P Entre grupos 12517,2 6 2086,2 82,31 0,0000 Intra grupos 354,855 14 25,3468 Total (Corr.) 12872,0 20

Puesto que el valor-P de la prueba-F es menor que 0,05, existe una diferencia

estadísticamente significativa entre la media de Viscosidad entre un nivel de

Muestra y otro, con un nivel del 95,0% de confianza. Para determinar cuáles

medias son significativamente diferentes de otras, se realizó la Prueba de

Múltiples Rangos..

Tabla 37. Pruebas de Múltiple Rangos para Viscosidad por Muestra Método: 95,0 porcentaje Tukey HSD Muestra Casos Media Grupos Homogéneos 4 3 22,0544 X 7 3 33,2199 XX 3 3 42,6668 X 6 3 57,7455 X 2 3 66,2566 X 1 3 82,0997 X 5 3 95,2628 X

ANEXO 5. ESTABILDAD DE LA MAYONESA

ANEXO 5.1. Resultados análisis de estabilidad.

Tabla 38. Porcentaje promedio de estabilidad para cada una de las muestras.

Muestra Estabilidad (%) 1 94,1333 ± 0,2584 2 97,6241 ± 1,0416 3 98,5181 ± 0,8093 4 99,4976 ± 0,6357 5 99,2088 ± 0,5048 6 98,5503 ± 1,1680 7 98,9391 ± 0,9677

ANEXO 5.2. ANOVA Simple - % Estabilidad por Muestra

- Variable dependiente: % Estabilidad

- Factor: Muestra Tabla 39. ANOVA para % Estabilidad por Muestra

Fuente Suma de Cuadrados Gl Cuadrado Medio Razón-F Valor-P Entre grupos 40,4361 6 6,73935 9,90 0,0040 Intra grupos 4,76658 7 0,68094 Total (Corr.) 45,2027 13

Puesto que el valor-P de la prueba-F es menor que 0,05, existe una diferencia

estadísticamente significativa entre la media de % Estabilidad entre un nivel de

Muestra y otro, con un nivel del 95,0% de confianza. Para determinar cuáles

medias son significativamente diferentes de otras, se realizó la Prueba de

Múltiples Rangos.

Tabla 40. Pruebas de Múltiple Rangos para % Estabilidad por Muestra

Método: 95,0 porcentaje Tukey HSD Muestra Casos Media Grupos Homogéneos 1 2 94,1333 X 2 2 97,6242 X 3 2 98,5181 X 6 2 98,5503 X 7 2 98,9391 X 5 2 99,2088 X 4 2 99,4976 X

ANEXO 6. EVALUACIÓN SENSORIAL

ANEXO 6.1. FICHA DE EVALUACIÓN DE MAYONESA

Nombre: ……………………………………… Fecha: ………………………………………

Evalúe las muestras de mayonesa que se le presentan a continuación y marque la intensidad

percibida de cada atributo en la línea correspondiente.

Color: Intensidad del color amarillo.

Blanco

Amarillo huevo

Olor: Intensidad del olor característico.

Débil

Intenso

Prueba de Consistencia

Tome una cuchara y saque una porción de la muestra. Observe la resistencia contra la

manipulación,

Poco Viscosa

Muy Viscosa

Ahora vierta el contenido de la cuchara sobre la línea horizontal del plato y observe por un momento

si esta retiene la forma.

Poco Consistente

Muy Consistente

Prueba de escurrimiento:

Ahora incline el plato en un ángulo de 90° y determine el orden en que escurren, tomando el tiempo,

en segundos, en que demoran en llegar a la línea inferior.

Muestra Tiempo

Ahora proceda a probar la muestra y evalúe su textura bucal:

Cremosidad

Poco Cremosa

Muy Cremosa

Suavidad

Muy Áspera

Muy Suave

Finalmente evalúe la aceptabilidad general de la muestra.

Mala

Buena

Muchas Gracias!.

ANEXO 6.2. Resultados Puntajes Sensoriales

Tabla 41. Puntajes promedio de los atributos para cada una de las muestras.

Atributo 1 2 3 4 5 6 7 Color 2,0 ±   0,1 0,9 ±   0,2 0,6 ±   0,1 0,6 ±   0,1 0,9 ±   0,2 0,6 ±   0,1   0,6 ±   0,1  

Olor 4,4 ±   0,2 4,4 ±   0,1 4,5 ±   0,2 4,4 ±   0,2 4,4 ±   0,2 4,4 ±   0,2   4,5 ±   0,3  

Viscosidad 7,5 ±   0,6 6,7 ±   0,3 5,2 ±   0,4 5,2 ±   0,5 7,6 ±   0,7 6,7 ±   0,3   5,2 ±   0,4  

Consistencia 8,0 ±   0,5 8,1 ±   0,2 6,6 ±   0,7 5,5 ±   0,3 8,2 ±   0,4 8,3 ±   0,4   6,5 ±   0,7  

Cremosidad 8,5 ±   0,2 8,0 ±   0,3 5,4 ±   0,1 4,5 ±   0,2 8,4 ±   0,2 8,0 ±   0,3   5,3 ±   0,1  

Suavidad 8,5 ±   0,2 7,2 ±   0,5 4,0 ±   0,4 3,2 ±   0,4 8,3 ±   0,5 7,5 ±   0,5   4,1 ±   0,4  

Aceptabilidad 7,8 ±   0,4 7,5 ±   0,6 5,9 ±   0,5 4,4 ±   0,4 8,5 ±   0,4 6,9 ±   0,4   5,4 ±   0,2  

ANEXO 6.3. Resultados análisis estadísticos: ANOVA –Multifactorial.

Tabla 42. Resumen de los datos de valor-P para cada atributo, expulsados por el

programa Statgraphics Centurion.

    Valor  -­‐P  Atributo   Juez   Muestras  Color   0,8889   0,0000  Olor   0,0668   0,6451  Viscosidad   0,0568   0,0000  Consistencia   0,0895   0,0000  Cremosidad   0,0758   0,0000  Suavidad   0,0698   0,0000  Aceptabilidad  General   0,0614   0,0000  

Tabla 43. Pruebas de Múltiple Rangos para Color por Muestra Método: 95,0 porcentaje Tukey HSD

Muestra Casos Media LS Sigma LS Grupos Homogéneos 4 8 0,5625 0,0444639 X 7 8 0,575 0,0444639 X 6 8 0,6125 0,0444639 X 3 8 0,6125 0,0444639 X 5 8 0,875 0,0444639 X 2 8 0,875 0,0444639 X 1 8 1,9875 0,0444639 X

Tabla 44. Pruebas de Múltiple Rangos para Viscosidad por Muestra Método: 95,0 porcentaje Tukey HSD

Muestra Casos Media LS Sigma LS Grupos Homogéneos 4 8 5,175 0,154048 X 3 8 5,175 0,154048 X 7 8 5,2125 0,154048 X 2 8 6,675 0,154048 X 6 8 6,6875 0,154048 X 1 8 7,475 0,154048 X 5 8 7,6375 0,154048 X

Tabla 45. Pruebas de Múltiple Rangos para Consistencia por Muestra Método: 95,0 porcentaje Tukey HSD

Muestra Casos Media LS Sigma LS Grupos Homogéneos 4 8 5,525 0,165719 X 7 8 6,45 0,165719 X 3 8 6,5625 0,165719 X 1 8 8,0375 0,165719 X 2 8 8,1 0,165719 X 5 8 8,2 0,165719 X 6 8 8,325 0,165719 X

Tabla 46. Pruebas de Múltiple Rangos para Cremosidad por Muestra Método: 95,0 porcentaje Tukey HSD

Muestra Casos Media LS Sigma LS Grupos Homogéneos 4 8 4,475 0,070628 X 7 8 5,3375 0,070628 X 3 8 5,4 0,070628 X 2 8 7,975 0,070628 X 6 8 8,025 0,070628 X 5 8 8,425 0,070628 X 1 8 8,5 0,070628 X

Tabla 47. Pruebas de Múltiple Rangos para Suavidad por Muestra Método: 95,0 porcentaje Tukey HSD

Muestra Casos Media LS Sigma LS Grupos Homogéneos 4 8 3,2 0,144485 X 3 8 4,0375 0,144485 X 7 8 4,125 0,144485 X 2 8 7,225 0,144485 X 6 8 7,4875 0,144485 X 5 8 8,325 0,144485 X 1 8 8,5125 0,144485 X

Tabla 48. Pruebas de Múltiple Rangos para Aceptabilidad por Muestra Método: 95,0 porcentaje Tukey HSD Muestra Casos Media LS Sigma LS Grupos Homogéneos 4 8 4,35 0,139087 X 7 8 5,35 0,139087 X 3 8 5,925 0,139087 X 6 8 6,875 0,139087 X 2 8 7,45 0,139087 XX 1 8 7,825 0,139087 X 5 8 8,45 0,139087 X