Abstract

OCAMPO-MORALES, Blanca Nayelli; HERNANDEZ-MONTES, Arturo  and  HERBERT-PUCHETA, José Enrique. Near-Infrared Untargeted Metabolomics with Unsupervised and Supervised Multivariate Statistical Analysis of Fatty Acid Profiles in Cheeses. J. Mex. Chem. Soc [online]. 2025, vol.69, n.3, pp.636-651.  Epub Feb 20, 2026. ISSN 1870-249X.  https://doi.org/10.29356/jmcs.v69i3.2212.

El presente describe un flujo de trabajo para realizar análisis estadísticos multivariados (MSA) no supervisados por análisis del componente principal (PCA) y supervisados por análisis discriminante por mínimos cuadrados parciales (PLS-DA), para analizar matrices de datos obtenidos por infrarrojo cercano (NIR) de quesos de diversos tipos y orígenes geográficos, con respecto a sus perfiles NIR de ácidos grasos saturados. El conjunto de datos incluye (A) espectros NIR adquiridos en modo absorbancia, (B) espectros NIR post-procesados por primera derivada y (C) espectros NIR post-procesados por primera derivada y con frecuencias seleccionadas, dentro de un intervalo de longitud de onda entre 12500-3600 cm-1. La entrada de datos NIR fue adaptada por primera vez a un formato legible a la plataforma por internet de análisis metabolómicos “MetaboAnalyst”, convirtiendo el formato de datos espectrofotométricos sin procesar, al formato IUPAC JCAMP-DX estandarizado para intercambio de datos espectrales, transformados posteriormente hacia un formato de valores separados por comas editable (.csv) apropiado para estudios metabolómicos con MetaboAnalyst. Las regiones discriminantes para la primera matriz de datos NIR son cinco. Para la segunda matriz, las regiones de número de onda discriminantes se reducen a tres: 10000 a 8000 cm-1 (sobretono -CH-), 6000 a 5000 cm-1 (sobretono -C=O- ) y 5000 a 4000 cm-1 (banda -CH-). Finalmente, para la tercer matriz NIR, se tomaron regiones discriminantes refinadas: 9700 a 8265 (sobretono -CH-), 6661 a 4655 cm-1 (sobretono - C=O-) y de 4327 a 4000 cm-1 (banda -CH-). El modelo PLS-DA obtenido de la matriz de datos de barrido de infrarrojo cercano post-procesados por primera derivada y con frecuencias seleccionadas muestra la mejor clasificación entre los lácteos y los estándares de ácidos grasos saturados. Estos resultados pretenden introducir un método para realizar metabolómica basada en NIR no dirigida y cuantitativa dentro de una plataforma con más de 300000 usuarios al momento.

Keywords : Espectroscopía por infrarrojo cercano; metabolómica basada en infrarrojo cercano; quesos; metabolómica no dirigida; ácidos grasos saturados.

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