La fibra dietética es esencial para una nutrición adecuada y una digestión saludable, para la industria alimentaria, científicos e ingenieros alimentarios, es imperativo determinar con precisión la cantidad de fibra dietética presente en los alimentos.
Además, tiene una serie de beneficios para la salud, incluyendo:
- Ayudar a regular el tránsito intestinal
- Reducir el riesgo de enfermedades cardíacas
- Reducir el riesgo de Cáncer
- Controlar el peso
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Técnicas convencionales y emergentes para "medir" la fibra dietética en alimentos
Existen diferentes métodos para determinar el contenido de fibra en los alimentos, desde técnicas convencionales hasta enfoques más innovadores.
La elección del método depende de varios factores, como:
- La naturaleza del alimento
- La precisión requerida
- El tipo de fibra que se está midiendo
Método de Weende o crudo
Este es el método más tradicional y se basa en la eliminación sucesiva de componentes solubles del alimento, dejando solo la fibra sin digerir.
Además, si bien ha sido una técnica estándar durante años, tiene limitaciones en cuanto a la precisión con alimentos complejos.
Técnicas cromatográficas
La cromatografía de líquidos de alta resolución (HPLC) es una herramienta poderosa en la determinación de la fibra dietética, a través de esta técnica, es posible separar, identificar y cuantificar con precisión los distintos componentes de la fibra en una muestra alimenticia.
- Cromatografía de Permeación en Gel (GPC): Mide el tamaño molecular de la fibra y es especialmente útil para determinar el peso molecular promedio de polisacáridos.
- Cromatografía de Interacción Hidrofílica (HILIC): Es ideal para analizar polisacáridos, oligosacáridos y otros componentes hidrofílicos de los alimentos.
Espectroscopia de infrarrojo
El análisis mediante infrarrojo cercano (NIR) y espectroscopia de infrarrojo medio (MIR) ofrece una forma no destructiva de determinar la composición de fibra en alimentos. Estas técnicas son rápidas y requieren una preparación mínima de la muestra, lo que las hace ideales para el análisis en tiempo real en entornos industriales.
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