Moisture-Dependent Engineering Properties of Chia (Salvia hispanica L.) Seeds

Salvia hispanica L., whose common name is chia, is an annual herbaceous plant belonging to the Lamiaceae or Labiatae family. This botanical species, native to southern Mexico and north‐ ern Guatemala, was an important crop in pre-Columbian Mesoamerica in conjunction with corn, beans and amaranth. Chia seeds were valuated not only for food, but also for medi‐ cines and paints [1]. Its cultivation was banned by Spanish conquerors and replaced by exot‐ ic crops (wheat and barley) [2]. Nowadays, chia seeds are being reintroduced to western diets in order to improve human health. These seeds have been investigated and recommended due to their oil content with the highest proportion of α-linolenic acid (omega-3) compared to other natural source known to date [3, 4], and also because of their high levels of protein, antioxidant, dietary fiber, vita‐ mins and minerals [5, 6]. Chia seeds from Argentina exhibited 30.0 - 38.6 g oil/100 g, with 60.7 - 67.8 g/100 g of α-linolenic acid [7, 8]. Figure 1 shows the chemical composition of chia seed [9]. Chia seed is traditionally consumed in Mexico, the southwestern U.S., and South America, but it is not widely known in Europe. However, in 2009, the European Union approved chia seeds as a novel food, allowing them to comprise up to 5% of a bread product´s total matter [10]. Today, chia is mostly grown in Mexico, Bolivia, Argentina, Ecuador, Australia, and Guatemala, and it has been demonstrated that the species has great potential as a future crop plant [7, 11].Salvia hispanica fruit consist in four nutlets, similar to an indehiscent achene, which contains a single seed. These nutlets, are commercially named as seeds, and in the text, we will use this last term. The plant produces small white and dark seeds. Most of chia population that is commercially grown today contains a low percentage of white seeds. Their shapes are oval and in general, the white seeds are somewhat larger than the black ones. Ixtaina et al. [12], reported length, width and thickness value of 2.11, 1.32 and 0.81 mm for dark seeds and 2.15, 1.40 and 0.83 mm for white seeds, respectively. Chia seeds are shown in Figure 2. Figure 2. Photographs of dark and white chia seeds (13x) The knowledge of engineering properties constitutes important and essential data for the design of machines, storage structures, and processes. The value of this basic information is not only important to engineers but also to food scientists, processors, and other scientists who may exploit these properties and find new uses.Engineering seed properties and their dependence on moisture content are necessary in the design of equipment for transporting, storage and/or processing. The knowledge of the mor‐ phology and size distribution of chia seeds is essential for the adequate design of the equip‐ ment for cleaning, grading and separation. Gravimetric properties are useful for the design of equipment related to aeration, drying, storage and transport. Bulk density determines the capacity of storage and transport systems while true density is useful for separation equip‐ ment; porosity of the mass of seeds determines the resistance to airflow during the aeration and drying of seeds. The frictional properties, such as the angle of repose and the static coef‐ ficient of friction, are important for the design of grain bins and other storage structures whose operation is influenced by the compressibility and flow behaviour of materials. Sev‐ eral researchers investigated the moisture dependence of engineering properties of seed or grain and reported different behaviour of these properties as a function moisture content. The aim of this work was to evaluate the engineering properties of dark chia seed as a func‐ tion of the moisture content and to compare their behavior with that of other grains.Fil: Guiotto, Estefania Nancy. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería Olavarría. Grupo Tecnologías de Semillas; ArgentinaFil: Ixtaina, Vanesa Yanet. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería Olavarría. Grupo Tecnologías de Semillas; ArgentinaFil: Tomás, Mabel Cristina. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos; ArgentinaFil: Nolasco, Susana Maria. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería Olavarría. Grupo Tecnologías de Semillas; Argentin

Antioxidant and Emulsifying Properties of Modified Sunflower Lecithin by Fractionation with Ethanol-Water Mixtures

Lecithins are a mixture of acetone insoluble phospholipids, containing mainly phosphatidylcholine (PC), phosphatidylethanolamine (PE), phosphatidylinositol (PI), phosphatidic acid (PA), and other minor substances such as carbohydrates and triglycerides [1-3]. The production of sunflower oil in Argentina, is of utmost importance from an economic point of view [4]. In this country, sunflower lecithin could represent an alternative to soybean lecithin because it is considered a non-GMO product, which is in accordance with the preference of some consumersFil: Cabezas, Dario Marcelino. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos; ArgentinaFil: Guiotto, Estefania Nancy. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos; ArgentinaFil: Diehl, Bernd W. K.. No especifíca;Fil: Tomás, Mabel Cristina. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos; Argentin

Composición química, propiedades mecánicas y análisis sensorial de galletitas de bajo contenido lipídico con la incorporación de queso blanco

El objetivo de este trabajo fue estudiar la composición química, las propiedades mecánicas y la aceptabilidad sensorial de galletitas de bajo contenido lipídico con la incorporación de queso blanco. Se elaboraron galletitas tipo crackers, reemplazando la materia grasa empleada habitualmente por aceite de soja y queso blanco sin sal con el propósito de disminuir y mejorar la calidad nutricional de la materia grasa en el producto final. En cuanto a la composición química se obtuvieron galletitas con mayor humedad y contenido proteico que el producto comercial. La formulación con mayor proporción de queso presentó menor contenido lipídico que la formulación tradicional. En el ensayo de textura instrumental no se observaron diferencias significativas entre la formulación con mayor contenido de queso y las galletitas comerciales. En el análisis sensorial, los atributos sabor, aroma y crujiente no presentaron diferencias significativas entre las muestras evaluadas. Por lo tanto, podemos concluir que el reemplazo de gran parte de la materia grasa por queso blanco es factible para elaborar galletas de agua mayor contenido proteico y menor contenido graso.Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimento

Efecto del método de secado del mucílago de chía (Salvia hispanica L.) sobre sus propiedades fisicoquímicas y funcionales

Se analizó comparativamente el efecto del método de secado del mucílago de chía sobre sus propiedades fisicoquímicas y funcionales. El mucílago se extrajo mediante exudación con agitación mecánica, secado mediante liofilización (MI) y estufa por circulación de aire caliente (MII) y separación por tamizado. El MI permitió obtener un mayor rendimiento de extracción que el MII (12,4 y 3,4% base seca b.s.-, respectivamente), alcanzando en una segunda etapa de extracción un 6,8 (MI) y un 3,5 (MII) % (b.s.). El mucílago obtenido según MI presentó una textura más suave, esponjosa y liviana y un color beige más claro y opaco que el obtenido por el MII. Los diferentes métodos de secado no afectaron significativamente la humedad de los mucílagos (p>0,05). Ambos mucílagos evidenciaron altos porcentajes de proteínas (16,4 y 14,7% b.s.) y bajos en fibra cruda (7,9 y 9,3% b.s., para MI y MII, respectivamente). El MI permitió generar un mucílago con mejores propiedades relacionadas con componentes lipídicos, mientras que el MII un mucílago con mejor capacidad de retención de agua. En general, el método de secado empleado afectó las propiedades fisicoquímicas y funcionales de los mucílagos, observándose algunas características particulares que los diferenciaron entre sí.Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimento

Efecto del método de secado del mucílago de chía (Salvia hispanica L.) sobre sus propiedades fisicoquímicas y funcionales

Se analizó comparativamente el efecto del método de secado del mucílago de chía sobre sus propiedades fisicoquímicas y funcionales. El mucílago se extrajo mediante exudación con agitación mecánica, secado mediante liofilización (MI) y estufa por circulación de aire caliente (MII) y separación por tamizado. El MI permitió obtener un mayor rendimiento de extracción que el MII (12,4 y 3,4% base seca b.s.-, respectivamente), alcanzando en una segunda etapa de extracción un 6,8 (MI) y un 3,5 (MII) % (b.s.). El mucílago obtenido según MI presentó una textura más suave, esponjosa y liviana y un color beige más claro y opaco que el obtenido por el MII. Los diferentes métodos de secado no afectaron significativamente la humedad de los mucílagos (p>0,05). Ambos mucílagos evidenciaron altos porcentajes de proteínas (16,4 y 14,7% b.s.) y bajos en fibra cruda (7,9 y 9,3% b.s., para MI y MII, respectivamente). El MI permitió generar un mucílago con mejores propiedades relacionadas con componentes lipídicos, mientras que el MII un mucílago con mejor capacidad de retención de agua. En general, el método de secado empleado afectó las propiedades fisicoquímicas y funcionales de los mucílagos, observándose algunas características particulares que los diferenciaron entre sí.Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimento

Oxidative stability. Characterization of antioxidants in chía (Salvia hispanica L.) oil extracted by supercritical CO2

Las semillas de chía (Salvia hispanica L.) contienen cantidades de aceite que varían entre 32 y 39%, el cual presenta el mayor tenor natural de ácido a-linolénico conocido hasta el momento (61 – 70%). Es reconocida la importancia nutricional de los ácidos grasos ω-3, pero su elevada susceptibilidad a la oxidación limita su utilización en la industria alimenticia. Las semillas oleaginosas, principalmente aquellas que contienen elevado contenido de ácidos grasos poliinsaturados (PUFAs), poseen antioxidantes naturales que ejercen un marcado efecto protector contra la oxidación lipídica. La extracción mediante fluidos supercríticos (EFSC) utilizando CO2 resulta una alternativa interesante para la extracción de aceites vegetales ya que no presenta los inconvenientes de las metodologías convencionales (prensa y extracción con solventes orgánicos) y mejora la calidad del producto obtenido. El objetivo del presente trabajo fue determinar la estabilidad oxidativa e identificar antioxidantes naturales presentes en el aceite de chía obtenido mediante CO2 supercrítico a distintas condiciones de presión y temperatura. Se utilizó semilla de chía proveniente de la provincia de Salta (Argentina), la cual fue secada a 50ºC por 2 h inmediatamente antes del proceso de extracción. La obtención de aceite fue llevada a cabo a presiones operativas de 250 y 450 bar, temperaturas 40 y 60 ºC, con una velocidad de flujo de fluido supercrítico de 8 kg h-1. La estabilidad oxidativa se evaluó mediante un ensayo acelerado (Rancimat 98ºC, flujo de aire 20 L h-1). La determinación de antioxidantes fenólicos (ácidos clorogénico y cafeico, quercetina, miricetina y kaempferol) y de tocoferoles se realizó mediante HPLC – fluorescencia con columnas C18 y fase – normal, respectivamente. El análisis estadístico de los datos se llevó a cabo mediante ANOVA y test de Tukey para la comparación de medias, realizándose el análisis de correlación entre las variables. Los resultados indican tiempos de inducción £ 1,3 h, no encontrándose diferencias significativas (p>0,05) entre las diversas condiciones operativas citadas. Los principales antioxidantes fenólicos fueron: ácido cafeico (3,37x10-5 ± 1,7x10-5 mol kg-1) > miricetina (1,66x10-5 ± 6,7x10-6 mol kg-1) ≈ ácido clorogénico (1,47x10-5 ± 7,5x10-6 mol kg-1) ≈ quercetina (1,37x10-5 ± 6,5x10-6 mol kg-1) > kaempferol (4,04x10-6 ± 2,1x10-6 mol kg-1), no detectándose diferencias estadísticamente significativas (p > 0,05) entre las condiciones ensayadas. Por otra parte, se encontró gamma tocoferol en todas los aceites extraídos, mientras que sólo se detectó delta tocoferol en el aceite extraído a 250 bar - 40º C. El contenido total de tocoferoles varió en el rango 36 – 95 μg g-1. Se encontró una correlación positiva altamente significativa (p £ 0,01) entre todos los antioxidantes fenólicos. No obstante, si bien el aceite de chía extraído mediante fluidos supercríticos presenta antioxidantes naturales tales como compuestos fenólicos y tocoferoles, su estabilidad oxidativa es muy baja, debido a su elevado contenido de PUFAs.Chia (Salvia hispanica L.) seeds have about 32 % to 39 % oil by weight, which contains the highest proportion of α-linolenic acid (61 – 70%) of any known natural source. It is recognized the nutritional importance of ω-3 fatty acids, but its high susceptibility to the oxidation limits its use in food industry. The oilseeds, mainly those with high content of polyunsaturated fatty acids (PUFAs), possess natural antioxidants which have a protective effect against the lipid oxidation. The extraction with supercritical fluids (EFSC) using CO2 results an interesting alternative to the vegetable oil extraction because this process does not present the disadvantages of the conventional methodologies (pressing and extraction with organic solvents) and improves the quality of the final product. The objective of this work was to determine the oxidative stability and to identify natural antioxidants present in chia seed oil obtained by EFSC under different conditions of pressure and temperature. Chia seeds were obtained from commercial sources in Salta (Argentina), which was dried up to 50 ºC for 2 h immediately before of the extraction process. The extraction experiments were carried out at 40 and 60 ºC at 250 and 450 bar, with a flow rate of 8 kg CO2 h-1. The oxidative stability was evaluated by an accelerated test (Rancimat 98ºC, air flow: 20 L h-1). The determination of phenolic antioxidants (chlorogenic and caffeic acids, quercetin, myricetin and kaempferol) and tocopherols was made by HPLC – fluorescence with C18 columns and normal phase, respectively. The statistical analysis was made with ANOVA and multiple comparisons of the means were performed by a Tukey test. Also a correlation analysis between the variables was made. The results obtained show an induction time £ 1.3 h, without significant differences (p>0,05) between the operative conditions assayed. The main Phenolic antioxidants were: caffeic acid (3,37x10-5 ± 1,7x10-5 mol kg-1) > myricetin (1,66x10-5 ± 6,7x10-6 mol kg-1) ≈ chlorogenic acid (1,47x10-5 ± 7,5x10-6 mol kg-1) ≈ quercetin (1,37x10-5 ± 6,5x10-6 mol kg-1) > kaempferol (4,04x10-6 ± 2,1x10-6 mol kg-1), without statistically significant differences (p>0,05) between the extraction conditions. By other hand, gamma tocopherol was found in all samples extracted, whereas delta tocopherol only was detected in 250 bar - 40º C extracted oil. The total tocopherol content varied in the range 36 – 95 μg g-1. A highly significant positive correlation (p £ 0,01) between all phenolic antioxidants was found. However, while the oil extracted by supercritical fluids presents natural antioxidants such as phenolic compounds and tocopherols, its oxidative stability is very low, due to the high PUFAs content.Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimento

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.

Chia Oil-in-Water Nanoemulsions Produced by Microfluidization

Oil-in-water (O/W) nanoemulsions (d < 200 nm) are systems with considerable potential for protecting and delivering sensible ingredients such as chia seed oil rich in ω-3 fatty acids (~64% α-linolenic acid). These systems can be formed by applying either low- or high-energy methods. High-pressure homogenization, microfluidization and sonication are included within the latter. The main aim of this research work was to obtain and characterize chia oil-in-water nanoemulsions by microfluidization. Therefore, O/W nanoemulsions with 10% (w/w) chia oil and 2% (w/w) sodium caseinate were prepared at three levels of microfluidization pressure: 600, 1000 and, 1200 bar. Droplet sizes of the nanoemulsions expressed as the Sauter mean diameter, were found between 108 to 125 nm. Additionally, the resulting superficial droplet charge was between −37 to −41 mV. The global stability of the different systems was evaluated through the evolution of their backscattering for 50 days. In this sense, nanoemulsions obtained at 1000 and 1200 bar recorded high global stability, while those obtained at 600 bar showed some signs of destabilization. In terms of oxidative stability, all systems studied recorded low values of primary and secondary oxidation products as a function of storage, as determined by peroxide value index (PV) and thiobarbituric acid reactive substances (TBARs) assays, respectively. The omega-3 fatty acid content of the nanosystems was also evaluated, without significant changes during the storage period. Thus, chia O/W nanoemulsions obtained by microfluidization proved to be suitable delivery systems for bioactive compounds of chia seed, with potential applications in the development of functional food

Preserving and Delivery Systems of Bioactives and Functional Compounds of Chia Seed (Salvia hispanica L.)

There is growing interest in the development of edible delivery systems to enrich, protect and release bioactive compounds within foods. Emulsion-based systems are a good strategy for this purpose. Considering that chia oil (high levels of omega-3 fatty acids) is very susceptible to lipid oxidation, conventional and bilayer O/W emulsions were studied as a function of refrigerated storage. Monolayer emulsions were stabilized with deoiled sunflower lecithin while, in the case of bilayer ones, chitosan was also added by applying the electrostatic deposition technique. Bilayer emulsions presented a monomodal droplet size distribution while a shoulder towards larger particle sizes appeared for the conventional systems. Some signs of destabilization by the creaming process were recorded for monolayer emulsions, instead of the high stability associated with the other ones. The presence of chitosan significantly affected the rheological characteristics of emulsions by increasing their viscosity and modifying their flow behavior. In terms of oxidative stability, bilayer emulsions recorded the lowest PV values during the refrigerated storage and represent a better protective system than other ones included in the bulk oil. Thus, bilayer emulsions are a suitable option for the delivery of chia omega-3 and other PUFAs, with potential application in the food industry