Physicochemical characterization of unique unifloral honey: Euphorbia resinifera

Description

Los parámetros fisicoquímicos de 29 de mieles monoflorales de Euphorbia resinifera fueron estudiadas. 24 parámetros, incluyendo humedad, pH, acidez (libre, lactónica y total), HMF, cenizas, conductividad eléctrica, monosacáridos (glucosa y fructosa), contenido mineral y parámetros cromáticos fueron analizados. Desde el punto de vista de su calidad las mieles fueron acordes con la legislación Europea en cuanto a contenido en agua, acidez y HMF. Los valores de cenizas y conductividad eléctrica fueron 1,6 g/kg y 451 μS/cm, respectivamente. El contenido en minerales mostró que el K es el elemento más abundante; mientras que Ca, Na, Mg, P, S y Si se presentaron en contenidos intermedios. En cuanto a los valores de los parámetros del color fueron típicos de mieles ámbar claras. Se ha realizado un análisis estadístico multivariante a los datos obtenidos para diferenciar tres especies de mieles de Euphorbia. El análisis discriminante permite diferencia las mieles por su origen botánico siendo el contenido en K, C*ab y la variable cromática a* las variables con mayor poder discriminate, siendo el 100% de las muestras clasificadas correctamente en su grupo.

Abstract

The physicochemical characteristics of Euphorbia resinifera honey were studied. Considering the low water content, the majority of the honeys presented a proper maturity. The values of acidity revealed the absence of inappropriate fermentation, while the low values of hydroxymethylfurfural (0.4–16.48 mg/kg) were suitable for of unprocessed honeys. The average values for electrical conductivity and ashes were 451 µS/cm and 1.6 g/kg, respectively. As for the mineral content, the K was the most abundant element; Ca, Na, Mg, P, S, and Si are all present in differing quantities in the honeys. On the other hand, Principal Components Analysis (PCA) and Stepwise Discriminant Analysis (SDA) were applied to distinguish between three related Euphorbia honey types. PCA showed that the cumulative variance of the two first factors explained approximately 53%. The results of SDA showed that variables with a higher discriminant power were K, C*ab and a*, and 100% of the samples were properly classified in their corresponding class.

Additional details