Modelos de deterioro para cachama blanca (Piaractus brachypomus), basado en datos microbiológicos en estado fresco.
CARLOS ARTURO CESPEDES ZAMBRANO(1), JAIRO HUMBERTO LÓPEZ VARGAS(2) Y
HECTOR SUAREZ MAHECHA(2).
1 Universidad Nacional de Colombia. Instituto de Ciencia y Tecnología de Alimentos – ICTA.
Magister MSC(c) en Ciencia y Tecnología de Alimentos. Bogotá, Colombia. [email protected]
2 Universidad Nacional de Colombia – Sede Bogotá - Instituto de Ciencia y Tecnología de
Alimentos – ICTA. Profesor Asociado. Ph.D. Bogotá, Colombia. [email protected], [email protected].
Resumen
Las pruebas más relevantes para evaluar el estado en el cual se encuentra la carne de las especies acuícolas, son las pruebas microbiológicas. Por lo general se atribuye el deterioro que sufren los pescados después del sacrificio a diferentes microorganismos que degradan rápidamente la matriz ocasionando cambios en la textura, olores y sabores desagradables para el consumidor. Variables fisicoquímicas como pH, acidez, TBA, índice de peróxidos y bases volátiles nitrogenadas fueron correlacionadas con poblaciones de mesófilos y coliformes totales; además se determinó la presencia de Salmonella spp, Vibrio colerae y
Staphylococcus coagulasa positiva. La cachama blanca (Piaractus brachypomus), no
presenta presencia de microorganismos patógenos como lo son Staphyloccocus coagulasa positiva, Salmonela spp ni Vibrio colerae. Dado que los análisis microbiológicos demandan mucho tiempo y gasto de recursos, ha sido comprobado que es posible hacer una estimación de los conteos de mesófilos y coliformes totales por medio de las variables fisicoquímicas medidas correlacionadas por medio de los modelos OLS y PLS, resultando en ecuaciones y algoritmos de fácil uso para la determinación de la carga microbiana. Gracias a las estimaciones realizadas, es posible determinar la calidad del pescado fácilmente permitiendo tener un control óptimo en las diferentes etapas del rigor del pescado.
Palabras clave: modelos de regresión, deterioro, pescado, calidad.
Abstract
The aim of this work was to determine the correlation between pH, acidity, index 2-TBA, peroxide index and volatile nitrogen and the mesophylous and total coliforms count. Presence of Salmonella spp, Vibrio cholera y Staphylococcus C+ was determined too.
Piaractus brachypomus did not present pathogen microorganisms as Staphylococcus C+,
Salmonella spp, and Vibrio cholera. Due to the high consumption of time and money of the
microbiological analysis, it is proved that with OLS and PLS models is possible to estimate mesophylous and total coliforms counts throughout physicochemical variables determined. The equations and algorithms obtained are easy to use to establish the microorganism count. Throughout this indirect determination it is possible to establishin an easy way the quality of fish with the possibility of an optimus control in the different phases of fish processing.
Keywords: regression models, degradation, fish, quality. 1. Introducción
La acuicultura en Colombia ha presentado un crecimiento equiparable al crecimiento mundial, siendo en promedio el 13% anual durante los últimos 27 años, crecimiento que se ha destacado especialmente en el campo de la mediana y pequeña acuicultura. La actividad ha ido reemplazando la producción pesquera nacional de extracción o captura, al punto que en el año 2011 representó el 51,4% de la producción pesquera total (Merino, Bonilla, and Bages 2013).
El proyecto de poder establecer diferentes parámetros o índices de calidad toma gran importancia como se observa en el Plan Nacional de Desarrollo 2014 – 2018; en donde se destaca el interés por mejorar la calidad de vida de la población. Otro aspecto relevante es que la cachama blanca es considerada como una fuente proteica importante dado que en el país se tienen problemas de malnutrición. Además vale la pena
tener en cuenta la importancia que tienen las especies acuícolas como fuente de omega 3, lo cual es muy benéfico para la población debido a que en los últimos años se han generado un sin número de problemas de salud por el alto consumo de grasas saturadas y de aceites con alto contenido en omega 6.
En la actualidad son pocas las normas que están rigiendo en el país acerca de la calidad del pescado, y es necesario tener en cuenta que cada especie es única y tienen diferentes comportamientos. A pesar de esto la norma técnica colombiana relacionada con cachama blanca en estado fresco, no solo aplica para esta especie, sino que además abarca otras especies como tilapia y trucha. En esta norma, se definen algunos parámetros que clasifican la cachama blanca de acuerdo con su calidad, ver ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia..
Tabla 1. Valores de los requisitos más importantes a cumplir por la cachama blanca en estado fresco de acuerdo a la norma técnica colombiana NTC 5443
Requisitos Fisicoquímicos
rango Bases volátiles nitrogenadas totales 30
pH 5,8 a 6,8
H2S negativo
Requisitos microbiológicos
rango
Coliformes totales 250
detección de E coli ausencia
Salmonella spp ausencia
La actividad de los microorganismos es el principal factor que limita la vida útil del pescado fresco resultando en su degradación. El problema de los productos en fresco es que debido al tipo de almacenamiento otorgado al producto, su manipulación y su exposición a diferentes ambientes se tienen aumentos en los recuentos de mesófilos aerobios, coliformes totales y
Staphylococcus aureus (Leisner et al.
2014). Por otro lado es completamente determinante tener conocimiento del estado de los productos de acuerdo a su carga microbiológica ya que se ha demostrado que debido a los cambios climatológicos y ambientales se han tenido diferentes aumentos en las cargas microbianas, sumándose a esto las mutaciones que causan adaptaciones de los microorganismos (Fao 2012).
Dentro de los análisis fisicoquímicos más relevantes se cuenta con la evaluación del pH, el cual permite conocer que tan avanzada está la degradación del pescado. Un cambio significativo en el pH puede ser ocasionado por las bacterias presentes en la especie las cuales conforme pasa el tiempo degradan gran parte de las sustancias presentes en la carne del pescado y como subproductos van liberando una pequeña carga de ácidos orgánicos (Huss et al. 1998).
La determinación de las bases volátiles totales es de aplicación algo más amplia y puede utilizarse en pescados que no contengan trimetilamina (TMA), como es el caso de aquellos que habitan en agua dulce (Bello 1992). En vista que estos pescados no contienen óxido de trimetilamina, las bases volátiles totales formadas consisten casi enteramente de amoníaco y otros compuestos
indeseables característicos de deterioro microbiano (Alasalvar, C. G., Tony Öksüz 2002; Howgate 2009).
Los ácidos grasos insaturados presentes en pescados pueden dar lugar a una amplia gama de productos de oxidación de lípidos tales como peróxidos, carbonilos, aldehídos, alcoholes y cetonas, y sus compuestos de interacción que contribuyen al olor (Hultin 1994). El sabor del pescado graso es agradable y único, pero sólo cuando la calidad es buena. Sin embargo, debido al alto contenido de grasa, estos peces pueden sufrir una rápida oxidación y desarrollar aromas y sabores rancios que son inaceptables para el consumidor. Este proceso de deterioro se divide en dos fases. La primera fase de oxidación produce hidroperóxidos que se convierten en radicales libres que continúan con la reacción en cadena. Dada la naturaleza oxidativa de estos compuestos es posible determinarlos por medio de una titulación por método redox. En la segunda fase de degradación es provocada una disminución en el contenido de los peróxidos y aumentan los diferentes alcoholes, aldehídos y cetonas, de los cuales el más relevante es el malonaldehído el cual puede ser determinado por medio de una reacción de formación de color y su respectiva cuantificación por medio de un método espectrofotométrico.
frescura del pescado. Sin embargo, ninguno de estos métodos es ampliamente utilizado en la industria (Nollet 2010).
2. Materiales y métodos
Los análisis fueron realizados con 10 muestras de peces adquiridos en un mercado público en la ciudad de Bogotá. Este lugar acopia peces de acuicultura procedentes de los departamentos del Meta y del Huila. De cada departamento se tomaron 5 muestras de un peso de 50Kg. Estas fueron analizadas cada una por triplicado. Las muestras se encontraban en estado fresco, fueron llevadas al Instituto de Ciencia y Tecnología de alimentos ICTA, de la Universidad Nacional de Colombia, Sede Bogotá, allí fueron lavadas, evisceradas y fileteadas. De estos filetes se tomaron 25 g de muestra, de al menos 3 filetes diferentes; cada muestra fue almacenada en una bolsa de plástico estéril marca Whirl-Pack®, con 225 ml de agua peptona estéril (0,1%) (Oxoid, Basingstoke, Reino Unido) y homogenizado en mezclador Stomacher (modelo Stomacher® 400 circulator) durante 2 min. Partiendo de ahí fueron realizadas diluciones seriadas de 10 -2 hasta 10-6 utilizando agua peptonada
estéril.
Análisis microbiológico
Basados en la norma NTC 5443, las pruebas microbiológicas realizadas abarcan microorganismos que son considerados altamente patógenos.
Recuento de mesófilos totales y coliformes totales. El análisis de microorganismos mesófilos aerobios fue realizado de acuerdo al método estándar 966.23 de la AOAC. Para el caso de los coliformes totales se tomó el
procedimiento estandarizado descrito en la NTC 4899 del 2001.
Determinación de la presencia de especies de microorganismos considerados patógenos o de alto riesgo para la salud humana. En primer lugar se realizó la confirmación de la presencia de
Staphylococcus coagulasa positiva de
acuerdo al método NTC 4779 del año 2007. La presencia de Salmonella sp. se evaluó de acuerdo con el procedimiento encontrado en la norma técnica Colombiana NTC 4574 del 2007. La confirmación de la presencia de Vibrio
cholerae se realizó de acuerdo al método
internacional extraído de la ISO/TS 21872–1.
Pruebas fisicoquímicas de deterioro Dentro de estos análisis se incluyó la determinación de pH, índice de acidez, índice de peróxido, determinación de malonaldehído por el método de TBA y de las bases volátiles nitrogenadas totales.
Determinación del pH. La determinación del pH se realizó con un potenciómetro marca JENWAY 3505 que tiene acoplado un electrodo de Ag/AgCl el cual mide la concentración de H+ en la
suspensión del pescado en solución acuosa. (Barriga et al. 2008; International AOAC 1990; Scherer et al. 2006).
Índice de acidez. El índice de acidez fue realizado según (Borges et al. (2013, 2014), y adaptado de AOAC 942.15. Con la suspensión antes realizada para la determinación de pH, se realizó una titulación con hidróxido de sodio 0,1N, hasta llegar a un valor de pH de 8,2 en el potenciómetro marca JENWAY 3505.
muestra, hacerla reaccionar con yoduro de potasio, utilizando como indicador almidón, se realizó la titulación de la muestra con tiosulfato de sodio 0,001M, utilizando como solvente una mezcla de cloroformo y ácido acético (instituto ecuatoriano de Normalizacion 1978).
Contenido de malonaldehído por reacción con TBA. Para el contenido de malonaldehído en la grasa de cachama blanca fue utilizado el método espectrofotométrico en el cual se generó el compuesto coloreado por medio de la reacción generada con el TBA (ácido tiobarbitúrico), la lectura de la intensidad del color fue tomada en un espectrofotómetro marca Genesys a 532nm, luego de realizar un calentamiento de 30 minutos. (Suárez Mahecha et al. 2009; Suárez Mahecha, Jiménez Toquica, and Díaz Moreno 2014).
Bases volátiles nitrogenadas totales BVN-T. Fue utilizado el método propuesto por Suarez et al., (2009, 2014) (Suárez Mahecha et al. 2009, 2014). Este método es uno de los más confiables y que permite mayor repetibilidad de los datos, además de acuerdo a las condiciones y reactivos utilizados permite obtener valores reales sin generar mayor degradación de la muestra (Howgate 2010). Se realizaron algunas modificaciones como lo son la concentración del ácido clorhídrico con el cual se realizaba la titulación pasando de 0,1N a 0,01N con el fin de tener una mejor resolución de las medidas y no se tenía como tal un volumen final de destilación, en vez de esto se controlaba el tiempo de destilación llevándolo hasta 1 hora.
Análisis estadístico
Dado el tipo de datos obtenidos microbiológicamente fueron calculados los promedios de los conteos de UFC/g, para el caso de coliformes totales y mesófilos. Se realizó una correlación con las pruebas fisicoquímicas que permitieron evaluar el deterioro de las muestras. Los modelos de regresión utilizados fueron:
Mínimos cuadrados ordinarios (OLS)
Regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS)
Regresión de componentes principales (PCR)
3. Resultados y discusión
Dentro de las diferentes determinaciones se pueden apreciar resultados favorables ya que las especies microbiológicas que son consideradas tóxicas o perjudiciales para la salud no están presentes en las muestras o se encontraban en concentraciones que no son detectables con los métodos utilizados. Las especies con presencia negativa en las muestras fueron, E. coli,
Vibrio cholerae, Salmonella spp y
Staphylococcus coagulasa positiva.
Tabla 2. Recuentos de colonias en filetes de cachama blanca de mesófilos en UFC/g
mesófilos
CHM1 CHM2 CHM3 CHM4 CHM5
204 336 940 7040 262
CHH1 CHH2 CHH3 CHH4 CHH5
40 284 90 72 620
CHM: cachama blanca cultivada en el departamento del Meta. CHH: cachama blanca cultivada en el departamento del Huila
Tabla 3. Recuentos de colonias en filetes de cachama blanca de coliformes totales en UFC/g
coliformes totales
CHM1 CHM2 CHM3 CHM4 CHM5 2,8 10,4 2,2 20 16,6 CHH1 CHH2 CHH3 CHH4 CHH5
14,6 156 186 62 116
CHM: cachama blanca cultivada en el departamento del Meta. CHH: cachama blanca cultivada en el departamento del Huila
Estos valores comparados con la norma NTC 5443, cumplen los requisitos para el caso de coliformes totales ya que solo se hace referencia al conteo de coliformes fecales, y éstos no fueron encontrados en las muestras. Sin embargo, como se puede apreciar en las muestras de mesófilos totales, las muestras tienden a aumentar su número de colonias conforme se van acercando a la muestra número 4. Esta muestra representa específicamente la temporada de semana santa, lo cual demuestra que debido a la alta producción y la alta demanda de pescado, se pierde el control
que se ejerce en las diferentes etapas de procesamiento del pescado y por esto el nivel de mesófilos está por encima de lo estipulado en la norma. El contenido permitido es de hasta un máximo de 250UFC/g y en los datos obtenidos se llegan hasta conteos de 7000UFC/g.
Grafica 1. Izquierda, comportamiento de Log UFC/g de mesófilos, con respecto a la semana de muestreo de cachama blanca; derecha, comportamiento de Log UFC/g
de coliformes totales, con respecto a la semana de muestreo de cachama blanca
Método de regresión para la estimación de mesófilos
Dado que la presencia de mesófilos y coliformes totales en el pescado es de vital importancia en los parámetros de calidad, se intentó generar métodos de regresión que permitieran establecer la calidad del pescado en términos de sus características microbiológicas. Sin embargo, por cuestiones de facilidad a la hora de caracterizar el pescado, se sabe que las pruebas microbiológicas son pruebas que requieren de un costo muy elevado y además demoran mucho tiempo por lo cual, a pesar de ser parámetros de calidad importantes no podrían catalogarse dentro del grupo de análisis simples que permitan evaluar calidad de una manera ágil. Por esta razón se
relacionaron los conteos de mesófilos aerobios y coliformes totales con las pruebas fisicoquímicas que indican deterioro en los filetes de cachama blanca.
Para el caso de mesófilos totales se puede apreciar por el método de regresión OLS que existe una correlación representada por un valor de R2 de 0,732.
Este valor no es lo suficientemente alto para asegurar que el error de la estimación del contenido de mesófilos sea mínimo, esto es debido a la variabilidad en los resultados obtenidos tanto de las pruebas microbiológicas como las fisicoquímicas; además para este estudio, la cantidad de réplicas utilizadas no fue suficientemente significativa como para definir un modelo completamente generalizado.
0 2 4 6
0 2 4 6
CHM CHH
0 2 4
0 2 4 6
Grafica 2. Izquierda relación de linealidad entre la respuesta experimental y la respuesta estimada del modelo OLS para mesófilos; derecha, importancia relativa de
las variables fisicoquímicas en el modelo OLS para mesófilos, expresada como el peso de los coeficientes
En la Grafica 2 izquierda, se puede apreciar que los puntos no están formando una recta, lo cual hace que exista una posibilidad muy grande de estimar valores con un alto grado de error. En la ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.2 derecha; se puede observar cuales son las variables que tienen más peso en el modelo obtenido, dando especial relevancia a pH e índice de acidez, los cuales se
relacionan con el recuento de colonias de mesófilos aerobios de manera inversa; mientras que el nivel de TBA es directamente proporcional al valor de log10 (UFC/g).
En la ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.4 se pueden apreciar los resultados obtenidos incluyendo los coeficientes del polinomio generado por el método de OLS y su respectivo valor de R2.
Tabla 4. Coeficiente de correlación de Pearson y Coeficientes de la ecuación polinómica obtenida por el modelo OLS para mesófilos
método R2 Coeficientes de la ecuación polinómica
OLS 0,732
16,96 -1,63 -1,64 -0,10 0,74 -0,08
Los coeficientes obtenidos dan una ecuación en forma de polinomio de la siguiente manera:
3.2 3.4 3.6 3.8 4 4.2 4.4 4.6 4.8 5 5.2 3.2
3.4 3.6 3.8 4 4.2 4.4 4.6 4.8 5 5.2
sample plot
experimental response
c
a
lc
u
la
te
d
r
e
s
p
o
n
s
e
pH (IA) BVN-T TBA (IP)
-1.5 -1 -0.5 0 0.5
variables
c
o
e
ff
ic
ie
n
𝑚𝑒𝑠𝑜𝑓𝑖𝑙𝑜𝑠 = 𝑎0+ (𝑎1 𝑉1) + (𝑎2𝑉2) + ⋯ + (𝑎𝑛𝑉𝑛) (ec 1 )
Donde (a) representa cada uno de los coeficientes hallados con el modelo y (V), representa cada una de las variables dadas en la gráfica 4 en orden estricto. Dada esta ecuación para comprobar qué tan efectiva es la estimación generada, se
hace el cálculo del % de error obtenido al comparar los dos valores, esta información puede verse reflejada en la ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.5.
Tabla 5. Valores experimentales, valores estimados y error en la estimación de los valores de log10 (UFC/g) de mesófilos
Log10(UFC/g) experimentales Log10(UFC/g) estimados % error
3,71 3,43 7,5%
4,00 3,69 7,8%
3,92 3,38 13,9%
3,85 3,60 6,6%
4,33 4,55 4,9%
3,35 3,29 1,8%
5,25 4,58 12,6%
3,26 3,32 2,0%
3,82 3,51 8,1%
4,19 3,56 15,1%
Dependiendo de la exactitud que sea exigida se puede hacer una aproximación al valor de mesófilos aerobios teniendo un maximo error del 15%. Este dato es una estimación cercana. El cálculo de error se obtuvo comparando los valores reales con los estimados de las mismas muestras que se utilizaron para generar el modelo. Dado que solo unos cuantos puntos de los totales medidos fueron tomados para la validacion del metodo, es muy posible que los errores obtenidos por nuevas determinaciones en estas variables obtengan un error muy cercano al 15%, el cual es el maximo error obtenido por este modelo para muestras no incluidas en la aproximación.
Metodo de regresión para coliformes totales
Para el caso del modelo para la estimación del recuento de coliformes totales, después de haber realizado los 3 modelos especificados en la metodología, el que mejor resultado arrojó fue el método de PLS, para el cual se obtuvo un valor de R2 de 0,715; al igual que en el
caso anterior, a pesar de demostrarse que hay una relación entre los datos microbiológicos y los datos fisicoquímicos. La dispersión en el modelo puede observarse de manera más clara en la Grafica3 izquierda. Este modelo intentó estimar los valores de log10 (UFC/g) de coliformes totales
referencia.3 derecha, todas las variables, en general, influyen en el modelo de manera significativa a excepción del IP, que no tiene mucha fuerza en el modelo.
Grafica 3. Izquierda, relación de linealidad entre la respuesta experimental y la respuesta estimada del modelo PLS para coliformes totales; derecha, importancia
relativa de las variables fisicoquímicas en el modelo PLS para coliformes totales, expresada con respecto a los componentes principales estimados
Dado que no es un modelo que estime el resultado directamente relacionando las variables con unos coeficientes, no es posible obtener una ecuación ya que estos modelos funcionan teniendo en cuenta la información más relevante recopilada en los componentes principales obtenidos por cálculos matriciales. En la ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.6 es posible observar una comparación entre los valores experimentales obtenidos y los valores estimados calculados por medio del modelo PLS.
Este cálculo es realizado directamente por el software MATLAB de acuerdo al algoritmo de programación que se utilizó. Es posible observar que el porcentaje de error máximo en el cálculo es del 29%, un valor relativamente elevado, pero como en el caso de los mesófilos aerobios ese error es permitido en una determinación microbiológica; dado que la mayoría de los métodos microbiológicos son tan solo aproximaciones a un posible cantidad de población total de microorganismos, por lo cual se convierte en una estimación lo suficientemente valida.
1.8 2 2.2 2.4 2.6 2.8 3 3.2 3.4 3.6 1.8
2 2.2 2.4 2.6 2.8 3 3.2 3.4 3.6
sample plot
experimental response
c
a
lc
u
la
te
d
r
e
s
p
o
n
s
e
pH (IA) BVN-T TBA (IP) -0.7
-0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3
variables
c
o
e
ff
ic
ie
n
Tabla 6. Valores experimentales, valores estimados y % de error en la estimación de los valores de log10 (UFC/g) de coliformes totales
Log10(UFC/g) experimentales Log10(UFC/g) estimados % error
1,85 1,87 1,2%
2,56 2,75 7,3%
2,41 2,49 3,1%
3,59 3,18 11,5%
1,74 1,94 11,5%
3,67 3,30 10,1%
2,70 2,38 11,7%
3,19 3,37 5,7%
2,62 3,38 29,0%
3,46 3,13 9,5%
4. Conclusiones
El contenido de mesófilos aumentan de manera significativa en las muestras pertenecientes a la semana santa, convirtiéndolas en muestras que no cumplen con los requisitos estipulados en la NTC 5443.
La presencia de microorganismos considerados patógenos, fue negativa para las muestras, lo cual permite asegurar que estos filetes de cachama blanca no representan un peligro inminente; pero si se hace necesario evaluar los contenidos de mesófilos aerobios y coliformes totales dado que estos tienen mucho peso en el deterioro acelerado del pescado dado sus altos contenidos.
El método de regresión OLS permite generar un modelo para la determinación del contenido de mesófilos, en el cual tan solo con
utilizar una ecuación polinómica que relacionan las variables fisicoquímicas, es posible obtener aproximaciones con un error del 15%.
El contenido de coliformes totales es posible estimarlo por medio de las variables fisicoquímicas correlacionadas entre por medio de un método de regresión de PLS el cual solo presenta un error máximo del 29% en los valores calculados con respecto a los obtenidos experimentalmente.
Agradecimientos
Especiales agradecimientos al laboratorio de microbiología perteneciente a la Facultad de Veterinaria y de Zootecnia.
Agradecimientos a Andrea Rodríguez estudiante de Maestría en Ciencia y Tecnología de alimentos quien ayudó en la realización de las diferentes pruebas realizadas.
5. Referencias
Alasalvar, C. G., Tony Öksüz, Abdullah. 2002. “Practical Evaluation of Fish Quality. Seafoods — Quality, Technology and Nutraceutical Applications.” 17–31.
Barriga, Maritza, Carlos Riofrid, Alberto Salas, and Miguel Albrecht-Ru. 2008. “CAMBIOS BIOQUÍMICOS Y SENSORIALES EN GAMITANA { Colossoma Macropomum ) FRESCA ALMACENADA A TRES DIFERENTES TEMPERATURAS . BIOCHEMICAL AND SENSORIAL CHANGES IN FRESH TAMBAQUI { Colossoma Macropomum ) STORED AT THREE DIFFERENT TEMPERATURES.” Bol. invest, inst.
tecnol. pesq. Perú 8:85–92.
Bello, R. and W. Gil. 1992. “Evaluación Y Aprovechamiento de La Cachama (Colossoma Macropomum) Cultivada, Como Fuente de Alimento. Proyecto AQUILA II, No 2,
GCP/RLA/102/ITA. FAO. Roma.”
Borges, a., C. a. Conte-Junior, R. M. Franco, and M. Q. Freitas. 2013. “Quality Index Method (QIM) Developed for Pacu Piaractus Mesopotamicus and Determination of Its Shelf Life.” Food
Research International 54(1):311–17.
Retrieved June 30, 2014 (http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/ S0963996913003773).
Borges, A., C. A. Conte-junior, R. M. Franco, E. T. Mársico, and M. Q. Freitas. 2014. “LWT - Food Science and Technology Quality Index Method ( QIM ) for the Hybrid Tambacu ( Colossoma
Macropomum  Piaractus
Mesopotamicus ) and the Correlation among Its Quality Parameters.” LWT -
Food Science and Technology 56(2):432–
39.
Fao. 2012. El Estado Mundial de
La Pesca Y La Acuicultura - 2012.
Howgate, P. 2009. “‘Traditional Methods.’ Fishery Products Quality, Safety and Authenticity. Wiley-Blackwell.” 19–41.
Howgate, Peter. 2010. “A CRITICAL REVIEW OF TOTAL
VOLATILE BASES AND
TRIMETHYLAMINE AS INDICES OF FRESHNESS OF FISH . Part 1 .”
Environmental, Agricultural and Food
Chemistry 9:30.
Hultin, H. 1994. “Oxidation of Lipids in Seafoods. Seafoods: Chemistry, Processing Technology and Quality, Springer.” 49–74.
Huss, H. H. et al. 1998. El Pescado Fresco: Su Calidad Y Cambios
de Su Calidad.
instituto ecuatoriano de Normalizacion. 1978. “Determinacion Del Indice de Peroxido (NTE 0277 ).” instituto
ecuatoriano de normalizacion 0277:9.
International AOAC. 1990. “AOAC: Official Methods of Analysis (Volume 1).” 1:771.
Leisner, J. J. et al. 2014. “What Consumers Expect from Food Control and What They Get – A Case Study of the Microbial Quality of Sushi Bars in Denmark.” Food Control 45:76–80.
Retrieved
(http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/ S0956713514002126).
Merino, María Claudia, Sara Patricia Bonilla, and Fernando Bages. 2013. Diagnóstico Del Estado de La
Acuicultura En Colombia. edited by
Nollet, L. M. and F. Toldrá. 2010. “Handbook of Seafood and Seafood Products Analysis, CRC Press. Salazar, G. and G. Polo (1993). ‘Evaluación de Un Policultivo de Cachama Blanca (Piaractus Brachypomus), Mojarra Roja (Oreochromis Sp.) Y Carpa Espejo (Cyprinus Carpio Var. Specularis).’ Boletí.” 1:4–15.
Scherer, Rodrigo et al. 2006. “Food Chemistry Chemical and Microbiological Quality of Grass Carp ( Ctenopharyngodon Idella ) Slaughtered by Different Methods.” 99:136–42.
Suárez Mahecha, Héctor, Álvaro Jiménez Toquica, and Amanda Consuelo Díaz Moreno. 2014. “Physicochemical Evaluation of Cachama Fillets (Piaractus Brachypomus) Preserved with Propolis during Storage.” 67(45):7229–36.
Suárez Mahecha, Héctor, Sandra Clemencia Pardo Carrasco, Misael Cortéz rodríguez, Sandra Catalina Ricaurte, and Benjamín Rojano. 2009. “EVALUACIÓN DE NUEVA TECNOLOGÍA PARA
MITIGAR LAS ESPINAS