Resumen de Contribución a la autentificación de muestras de leche de vacas en pastoreo a partir de su composición de ácidos grasos

A. Botana, L. González, Sonia Pereira Crespo, César Resch Zafra, Roberto Lorenzana Fernández, M. Veiga, Gonzalo Flores Calvete

• español

  En este estudio se evaluó la capacidad predictiva del origen alimentario de muestras de lechede tanque de explotaciones lecheras a partir del perfil de ácidos grasos (AG). Se utilizó unabase de datos de 217 muestras de leche de tanque cuyo perfil de AG fue determinado porcromatografía de gases, procedentes de 45 granjas con distintos sistemas de alimentación,visitadas en 5 ocasiones a lo largo de 2013 y 2014. Las muestras de leche fueron divididas enun grupo de pastoreo (P, n=86) y otro de no pastoreo (NP, n=131) en función de laalimentación recibida por las vacas. De entre los 45 AG identificados en el cromatograma,mediante un análisis discriminante paso a paso se seleccionaron los seis AG (C18:3n3,C18:1c12, C18:0, C18:2tn6; C14:0iso y C20:0) con mayor poder de discriminación de lasmuestras entre los grupos P y NP. Las funciones discriminatorias construidas en base a los AGseleccionados mediante validación cruzada permitieron clasificar correctamente a lasmuestras de leche con un porcentaje de acierto del 89,5 % para el grupo de pastoreo y del84,7 % para el de no pastoreo. Los resultados deben ser mejorados ampliando las coleccionesde calibración y/o incluyendo nuevos predictores.

• English

  In this study it was evaluated the ability of fatty acid (FA) profile of cows’ milk samples tocorrectly trace its alimentary origin (pasture vs. non-pasture cows’ diets). A database of 217bulk tank milk samples, taken from 45 Galician dairy farms in 5 consecutive visits in years 2012and 2013, was used with this purpose. The AG profile of milk samples was analyzed by gaschromatography and the total sample set was divided in two groups, based on the presence(P, n=86) or not (NP, n=131) of fresh pasture in the cows’ diet. Following an stepwisediscriminant analysis, six milk FA (C18:3n3, C18:1c12, C18:0, C18:2tn6; C14:0iso and C20:0)were selected out of the total of 45 AG identified in the chromatogram, as the variables that‘best’ separate the observations into the two predefined groups. The classificatoryfunctions built by a crossvalidation procedure based on the selected FA, allowed a correctallocation of 89,5 % of milk samples from P group and of 84,7% from NP group. Althoughpromising, the results must be improved by increasing the variability of the existing databasewith new milk samples and/or including new predictors of feed origin.