Ingeniero en Alimentos

En el presente trabajo se realizó un modelado quimioinformático del perfil aromático de 40 muestras de miel de abejas de diferente origen botánico mediante las relaciones cuantitativas estructura propiedad (QSPR). Para el desarrollo del modelo se utilizó una base de datos de 151 compuestos orgánicos volátiles con sus índices de retención (I). Este parámetro fisicoquímico se cuantificó en un cromatógrafo de gases Agilent 6890 acoplado al detector de un espectrómetro de masas cuadrupolo Agilent 5973. La separación se realizó en una columna capilar de polietilenglicol HP-Innowax. Cada compuesto fue representado por 4146 descriptores moleculares independientes de la conformación, los cuales fueron analizados mediante el algoritmo de Wootton, Sergent y Phan-Tan-Luu para la reducción no supervisada. Posteriormente, la base de datos se dividió en grupos de calibración y predicción con 105 y 46 compuestos, respectivamente. Las moléculas de calibración se usaron para la selección supervisada de descriptores mediante los algoritmos genéticos (GAs) acoplados con la regresión lineal múltiple (MLR). Este proceso permitió seleccionar un modelo óptimo con 8 descriptores moleculares analizado mediante el coeficiente de determinación (R2) y el error cuadrático medio (RMSE). El modelo in silico presenta buena calidad en calibración (R2 = 0.893 y RMSEC = 127.40) y predicción (R2 = 0.908 y RMSEC = 118.23). Complementariamente, la estabilidad del modelo fue analizada mediante técnicas de validación cruzada, mientras que la ausencia de correlación casual se cuantificó mediante la aleatorización-Y. Así, también se definió el dominio de aplicabilidad.