Differentiation of mezcales from four agave species using FT-MIR and multivariate statistical analysis

• López Aguilar, Rosa ^[1] ; Hernández Núñez, Emanuel ^[3] ; Hernández Montes, Arturo ^[4] ; Zuleta Prada, Holber ^[1] ; Herbert Pucheta, José Enrique ^[2]
  1. [1] Universidad Autónoma Chapingo

     Universidad Autónoma Chapingo

     México

     
  2. [2] Instituto Politécnico Nacional

     Instituto Politécnico Nacional

     México

     
  3. [3] CINVESTAV-Mérida
  4. [4] https://orcid.org/0000-0003-1502-3101

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• Localización: Biotecnia, ISSN 1665-1456, Nº. 26, 2024 (Ejemplar dedicado a: January - December), págs. 293-305
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Diferenciación de mezcales de cuatro especies de agave usando FT-MIR y análisis estadístico multivariado
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    Espectrofotometría Infrarroja en la región media con Transformada de Fourier (FT-MIR) y análisis estadístico multivariado fueron utilizados para diferenciar mezcales por especie de agave. La matriz de datos FT-MIR fue sometida a transformaciones espectrales mediante primera y segunda derivada. El Análisis Discriminante por Mínimos Cuadrados Parciales (PLS) a partir de datos transformados con primera y segunda derivada permitió la diferenciación de mezcales. En tanto, el Análisis Discriminante mediante Mínimos Cuadrados Parciales Ortogonales (OPLS-DA) fue más robusto cuando se analizó con los datos de segunda derivada. Las comparaciones pareadas mediante OPLS-DA permitió la discriminación adecuada de los mezcales, principalmente entre Agave karwinskii y Agave potatorum (Q2 = 0.654 and p-value < 0.01; R2Y = 0.985 and p-value < 0.01) y entre Agave angustifolia y Agave karwinskii (Q2 = 0.563 and p-value = 0.01; R2Y=0.989 and p-value = 0.01). La espectrofotometría FT-MIR y la Regresión PLS (PLS-R) lograron predecir el porcentaje de etanol (% v/v) en los mezcales colectados en 2022 con base en el modelo PLS-R previamente generado con muestras evaluadas en 2021.

  • English

    Fourier Transform Mid-Infrared (FT-MIR) spectroscopy and multivariate statistical analysis were used to differentiate mezcales elaborated with four agave species. The FT-MIR data matrix was subjected to spectral transformations using first and second derivatives. The Partial Least Squares (PLS)-Discriminant Analysis (DA) with the matrix transformed by the first and second derivative allowed the differentiation of mezcales. While Orthogonal Partial Least Squares-Discriminant Analysis (OPLS-DA) was more robust when it was analyzed with second-derivative data. Pairwise comparisons by OPLS-DA allowed mezcales to be correctly discriminated, mainly between Agave karwinskii and Agave potatorum (Q2 = 0.654 and p – value < 0.01; R2Y = 0.985 and p-value < 0.01) and between Agave angustifolia and Agave karwinskii (Q2 = 0.563 and p-value = 0.01; R2Y = 0.989 and p-value = 0.01). FT-MIR spectrophotometry and the PLS-Regression (PLS-R) were applied to predict the ethanol percentage (% v/v) of mezcales collected in 2022 based on the PLS-R model previously run on samples evaluated in 2021.