Identification and quantification of corncob as adulterant in corn dough and tortilla by MIR–FTIR spectroscopy and multivariate analysis

Abstract

Fourier Transform Infrared (FTIR) spectroscopy coupled to chemometrics was developed to detect and quantify the adulteration in white and blue corn dough and white and blue corn tortilla, with corncob. The classification model, soft independent modeling of class analogy (SIMCA), showed 100% correct classification rate for adulterated samples from unadulterated ones. The best quantitative chemometric calibration model was developed with the partial least square (PLS) algorithm showing coefficient of determination (R²) between predicted and actual adulterant concentrations that range from 0.996 to 0.998 for all samples. Standard error of prediction (SEP) for the developed models ranged between 0.395 and 0.590 for all samples. The results showed that mid-infrared spectroscopy in conjunction with multivariate analysis can effectively be used to identify and quantify corncob in white and blue corn dough and in white and blue corn tortilla.

Se desarrollaron modelos quimiométricos acoplados a espectroscopia de infrarrojo medio por transformada Fourier (MIR–FTIR) para identificar y cuantificar la adulteración en masa y tortilla de maíz blanco y azul con olote. El modelo de clasificación, modelado suave independiente de analogía de clases (SIMCA) clasificó correctamente al 100% las muestras adulteradas con olote de las no adulteradas. El algoritmo de mínimos cuadrados parciales (PLS) desarrolló el mejor modelo quimiométrico cuantitativo con coeficientes de determinación (R²), entre concentraciones predichas por el modelo y concentraciones reales, de 0,998 para masa de maíz blanca, 0,996 para masa de maíz azul, 0,997 para tortilla de maíz blanca y 0,998 para tortilla de maíz azul. Los errores estándar de predicción (SEP) de los modelos desarrollados variaron entre 0,395 y 0,590 para todas las muestras. Los resultados mostraron que la espectroscopia de infrarrojo medio acoplada al análisis multivariable puede usarse de manera efectiva para identificar y cuantificar olote en masa de maíz blanca y azul, así como en tortilla de maíz blanca y azul.

Palabras claves: adulteración; FTIR; análisis multivariable; olote; masa de maíz; tortilla de maíz

Keywords:

• adulteration
• FTIR
• multivariate analysis
• corncob
• corn dough
• corn tortilla

Acknowledgements

Financial support from the Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT) and the Secretaría de Estudios de Posgrado e Investigación del Instituto Politécnico Nacional de México (SIP-IPN) is greatly appreciated.