FACTOR DE IMPACTO
2021 = 0.863
ÍNDICE SCIMAGO
Caracterización de la leche y clasificación de calidad mediante análisis Cluster en sistemas de doble propósito
Resumen
Debido a la falta de información sobre la calidad de la leche y la heterogeneidad en los sistemas de doble propósito del trópico mexicano, la capacitación no se destina a los grupos que la requieren. Por lo tanto el objetivo de este estudio fue caracterizar la leche de estos sistemas, compararla con las normas de referencia y relacionarla con las prácticas de manejo. Además de proponer una metodología para identificar los grupos que requieren acciones de intervención. Se evaluó la composición fisicoquímica y microbiológica en 192 muestras de leche cruda en siete localidades. Se determinó el efecto de las prácticas de manejo sobre las características de la leche mediante análisis de varianza. Se aplicó un análisis cluster para agrupar las muestras con base en el contenido de grasa, sólidos no grasos, crioscopía y acidez titulable. El 65 % de las muestras presentaron valores fuera de norma (sólidos, densidad y crioscopía, sugiriendo una adulteración por adición de agua). El uso de oxitocina, tipo de ordeño, raza y suplementación afectaron (P<0.05) las características de la leche. Mediante el análisis cluster se identificaron cinco grupos de calidad. Los grupos de excelente y buena calidad presentaron valores dentro de las normas de referencia en todos los parámetros evaluados. Los grupos de deficiente, mala y muy mala calidad (47 %) presentaron valores elevados de crioscopía y bajo contenido de sólidos. Con la metodología propuesta se espera facilitar la intervención enfocada a resolver problemas específicos, evitando el dispendio de recursos
Palabras clave
Texto completo:
PDFReferencias
Monforte JM, Arjona GR, González JM. Los sistemas de doble propósito y los desafíos en los climas tropicales de México. Arch Latinoam Prod Anim 2006;14(3):105-114.
Vilaboa-Arroniz J, Díaz-Rivera P, Ruiz-Rosado O, PlatasRosado DE, González-Muñoz S, Juárez-Lagunes F. Caracterización socioeconómica y tecnológica de los agroecosistemas con bovinos de doble propósito de la región del Papaloapan, Veracruz, México. Trop Subtrop Agroecosyst 2009;10(1):53-62.
Romo BCE, Valdivia FAG, Carranza TRG, Cámara CJ, Zavala AMP, Flores AE, Espinosa GJA. Brechas de rentabilidad económica en pequeñas unidades de producción de leche en el altiplano central mexicano. Rev Mex Cienc Pecu 2014;5(3):273-290.
Sraïri MT, Benhouda H, Kuper M, Le GPY. Effect of cattle management practices on raw milk quality on farms operating in a two-stage dairy chain. Trop Anim Health Prod
;41(2):259-272.
Red Comunitaria Vasconcelos. Manual por regiones: Distrito de Desarrollo Rural 08 Cd. Alemán. Departamento de Gestión Educativa. Xalapa, Veracruz, México. 2009.
Calderón A, García F, Martínez G. Indicadores de calidad de leches crudas en diferentes regiones de Colombia. Rev MVZ Córdoba 2006;11(1):725-737.
De Marchi M, Bittante G, Dal ZR, Dalvit C, Cassandro M. Effect of Holstein Friesian and Brown Swiss breeds on quality of milk and cheese. J Dairy Sci 2008;91(10):4092-4102.
Álvarez-Fuentes G, Herrera-Haro JG, Alonso-Bastida G, Barreras-Serrano A. Calidad de la leche cruda en unidades de producción familiar del sur de Ciudad de México. Arch Med Vet 2012;44(3):237-242.
Pappas CS, Tarantilis PA, Moschopoulou E, Moatsou G, Kandarakis I, Polissiou MG. Identification and differentiation of goat and sheep milk based on diffuse reflectance infrared Fourier transform spectroscopy (DRIFTS) using cluster analysis. Food Chem 2008;106(3):1271-1277.
INEGI: Instituto Nacional de Estadística y Geografía. Cría y explotación de animales en Veracruz de Ignacio de la Llave. Censo Agropecuario 2007. México 2013.
Secretaría de Salud. NOM-109-SSA1-1994, Bienes y Servicios. Procedimiento para la toma, manejo y transporte de muestras de alimentos para su análisis microbiológico.
México 2014.
AOAC. Official methods of analysis. 17th ed. Arlington, VA, USA: Association of Official Analytical Chemists. 2005.
Pantoja JCF, Reinemann DJ, Ruegg PL. Associations among milk quality indicators in raw bulk milk.
J Dairy Sci 2009;92(10):4978-4987.
Secretaría de Economía. NOM-155-SCFI-2012. Leche, formula láctea y producto lácteo combinado, especificaciones fisicoquímicas, información comercial y métodos de prueba. México. 2011.
Draaiyer J, Dugdill B, Bennett A, Mounsey J. Milk testing and payment systems. In: Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) editor. A practical guide to assist milk producer groups. Roma, Italia: FAO; 2009:13- 56. http://www.fao.org/docrep/012/i0980e/i0980e00.htm.
Accessed Dic 13, 2014.
Bernal ML, Rojas GM, Vázquez FC, Espinoza OA, Estrada FJ, Castelán OO. Determinación de la calidad fisicoquímica de la leche cruda producida en sistemas campesinos en dos regiones del Estado de México. Vet Méx 2007;38(4):395- 407.
Briñez WJ, Valbuena E, Castro G, Tovar A, Ruiz-Ramírez J. Algunos parámetros de composición y calidad en leche Cruda de vacas doble propósito en el municipio Machiques de Perijá Estado Zulia, Venezuela. Rev Cient-Fac Cien V
;18(5):607-617.
Das S, Sivaramakrishna M, Biswas K, Goswami B. Performance study of a constant phase angle based impedance sensor to detect milk adulteration. Sensor Actuat A-Phys
;167(2):273-278.
D’amico DJ, Donnelly CW. Microbiological quality of raw milk used for small-scale artisan cheese production in Vermont: effect of farm characteristics and practices.
J Dairy Sci 2010;93(1):134-147.
Claeys WL, Cardoen S, Daube G, De Block J, Dewettinck K, Dierick K, et al. Raw or heated cow milk consumption: Review of risks and benefits.
Food Control 2013;31(1):251-262.
Osorio MM, Segura JC. Environmental and breed effects on test day milk yields of dual-purpose crossbred cows under tropical conditions of Mexico.
J Appl Anim Res 2004;25(2):125-128.
Neville CM, Jensen RG. The physical properties of human and bovine milks. In: Jensen RG editor. Handbook of milk composition. San Diego, USA: Academic Press; 1995:82-85.
Bruckmaier RM, Macuhova J, Meyer HHD. Specific aspects of milk ejection in robotic milking: a review. Lives Prod Sci 2001;72(1):169-176.
Glantz M, Lindmark M, H, Stålhammar H, Bårström LO, Fröjelin M, Knutsson A, Teluk C, Paulsson M. Effects of animal selection on milk composition and processability.
J Dairy Sci 2009;92(9):4589-4603.
Mhone TA, Matope G, Saidi PT. Aerobic bacterial, coliform, Escherichia coli and Staphylococcus aureus counts of raw and processed milk from selected smallholder dairy farms of Zimbabwe. Int J Food Microbiol 2011;151(2):223-228.
Pantoja JCF, Reinemann DJ, Ruegg PL. Factors associated with coliform count in unpasteurized bulk milk. J Dairy Sci 2011;94(6):2680-2691.
Atzori AS, Tedeschi LO, Cannas A. A multivariate and stochastic approach to identify key variables to rank dairy farms on profitability. J Dairy Sci 2013;96(5):3378-3387.
Sánchez A, Sierra D, Luengo C, Corrales JC, De La Fe C, Morales CT, Gonzalo C. Evaluation of the MilkoScan FT 6000 milk analyzer for determining the freezing point of goat’s milk under different analytical conditions.
J Dairy Sci 2007;90(7):3153-3161.
Reynoso-Campos O, Fox DG, Blake RW, Barry MC, Tedeschi LO, Nicholson CF, Oltenacu PA. Predicting nutritional requirements and lactation performance of dual-purpose cows using a dynamic model. Agr Syst 2004;80(1):67-83.
DOI: https://doi.org/10.22319/rmcp.v7i4.4280
Enlaces refback
- No hay ningún enlace refback.
Copyright (c) 2016
Este obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional.