Consejería De Hacienda Y Administración Pública. Convenios. (2023062073)
Resolución de 25 de mayo de 2023, de la Secretaría General, por la que se da publicidad al Convenio entre la Consejería de Agricultura, Desarrollo Rural, Población y Territorio y el Centro de Investigaciones Científicas y Tecnológicas de Extremadura (CICYTEX), por el que se formaliza la transferencia específica para financiar la estrategia integral en materia de I+D+i para el conocimiento, mejora y valorización del cultivo de tenca (Tinca tinca L.) en Extremadura (TENCAEX II), en el ámbito del desarrollo y fomento de la I+D+i en acuicultura.
47 páginas totales
Página
Zahoribo únicamente muestra información pública que han sido publicada previamente por organismos oficiales de España.
Cualquier dato, sea personal o no, ya está disponible en internet y con acceso público antes de estar en Zahoribo. Si lo ves aquí primero es simple casualidad.
No ocultamos, cambiamos o tergiversamos la información, simplemente somos un altavoz organizado de los boletines oficiales de España.
Cualquier dato, sea personal o no, ya está disponible en internet y con acceso público antes de estar en Zahoribo. Si lo ves aquí primero es simple casualidad.
No ocultamos, cambiamos o tergiversamos la información, simplemente somos un altavoz organizado de los boletines oficiales de España.
NÚMERO 104
Jueves 1 de junio de 2023
34303
utilizado será el resultado del promedio de 20 lecturas y dos repeticiones para cada
muestra, expresado en unidades absorbancia (1/R) (R=reflectancia), ya que según
(56) reproduce una respuesta más lineal en función de la concentración del analito.
4.2. Modelos de predicción cuantitativos.
— Obtención de las ecuaciones de predicción cuantitativas NIRS.
El análisis cuantitativo NIRS se utilizará para el desarrollo de las ecuaciones de
predicción de los principales parámetros de calidad del solomillo curado. Así se desarrollarán ecuaciones de predicción para cuantificar la luminosidad (L*-CIE Lab),
índice de rojo (a* CIE Lab), índice de amarillo (b* CIE Lab), NaCl, contenido en α- y
γ-tocoferol, perfil de ácidos grasos, grado de oxidación lipídica y proteica y parámetros relativos al análisis sensorial. Para ello, tras la obtención de los espectros (tarea
2.1.) se realizarán las siguientes sub-tareas:
— Selección de muestras de calibración y validación.
En cualquier ensayo NIR es importante crear un conjunto de muestras de calibración para la construcción del modelo de predicción y otro de validación externa,
para comprobar la exactitud y precisión del modelo obtenido. Para la selección del
conjunto de muestras de calibración se seleccionarán un 75% de muestras al azar
distribuidas en los diferentes tipos de muestreo. A su vez, un número menor de
muestras (25%) con características similares se seleccionarán para la validación externa del modelo. En ambos casos, las muestras utilizadas serán representativas de
la variabilidad debida al diseño experimental planteado. Así, las muestras, además
de cubrir todo el intervalo de la propiedad a determinar, incorporarán la variabilidad
debida a otras variables inherentes al propio diseño experimental. Para ello se representarán gráficamente el conjunto de datos espectrales y se realizará un análisis
de componentes principales (PCA), como herramienta para la selección de muestras
y que nos permitirá una primera identificación de posibles muestras anómalas.
— Calibración NIR.
A partir de ese momento, se trabajará con el conjunto de muestras de calibración
y se procederá a la eliminación de los outliers o muestras aberrantes. Para ello se
utilizará un protocolo de detección y eliminación de las mismas, tanto de carácter
espectral (H), como respecto de la magnitud de su desviación entre el valor predicho
por NIRS y el valor de referencia (T), utilizando el programa Unscrambler V.9.8 de
Jueves 1 de junio de 2023
34303
utilizado será el resultado del promedio de 20 lecturas y dos repeticiones para cada
muestra, expresado en unidades absorbancia (1/R) (R=reflectancia), ya que según
(56) reproduce una respuesta más lineal en función de la concentración del analito.
4.2. Modelos de predicción cuantitativos.
— Obtención de las ecuaciones de predicción cuantitativas NIRS.
El análisis cuantitativo NIRS se utilizará para el desarrollo de las ecuaciones de
predicción de los principales parámetros de calidad del solomillo curado. Así se desarrollarán ecuaciones de predicción para cuantificar la luminosidad (L*-CIE Lab),
índice de rojo (a* CIE Lab), índice de amarillo (b* CIE Lab), NaCl, contenido en α- y
γ-tocoferol, perfil de ácidos grasos, grado de oxidación lipídica y proteica y parámetros relativos al análisis sensorial. Para ello, tras la obtención de los espectros (tarea
2.1.) se realizarán las siguientes sub-tareas:
— Selección de muestras de calibración y validación.
En cualquier ensayo NIR es importante crear un conjunto de muestras de calibración para la construcción del modelo de predicción y otro de validación externa,
para comprobar la exactitud y precisión del modelo obtenido. Para la selección del
conjunto de muestras de calibración se seleccionarán un 75% de muestras al azar
distribuidas en los diferentes tipos de muestreo. A su vez, un número menor de
muestras (25%) con características similares se seleccionarán para la validación externa del modelo. En ambos casos, las muestras utilizadas serán representativas de
la variabilidad debida al diseño experimental planteado. Así, las muestras, además
de cubrir todo el intervalo de la propiedad a determinar, incorporarán la variabilidad
debida a otras variables inherentes al propio diseño experimental. Para ello se representarán gráficamente el conjunto de datos espectrales y se realizará un análisis
de componentes principales (PCA), como herramienta para la selección de muestras
y que nos permitirá una primera identificación de posibles muestras anómalas.
— Calibración NIR.
A partir de ese momento, se trabajará con el conjunto de muestras de calibración
y se procederá a la eliminación de los outliers o muestras aberrantes. Para ello se
utilizará un protocolo de detección y eliminación de las mismas, tanto de carácter
espectral (H), como respecto de la magnitud de su desviación entre el valor predicho
por NIRS y el valor de referencia (T), utilizando el programa Unscrambler V.9.8 de
