universidad de guayaquilrepositorio.ug.edu.ec/bitstream/redug/24825/1/t-ug-pos... · 2018-01-23 ·...
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I
UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL DIRECCIÓN DE POSGRADO
MAESTRIA EN BIOTECNOLOGÍA MOLECULAR
TESIS PRESENTADA PARA OPTAR POR EL GRADO ACADÉMICO
DE MAGÍSTER EN BIOTECNOLOGIA MOLECULAR
EVALUACION MEDIANTE CITOMETRÍA DE FLUJO DE LA CALIDAD
DE LECHE DE LOS BOVINOS (Bos taurus) DE LAS PROVINCIAS DE
PICHINCHA Y COTOPAXI EN LAS MUESTRAS TOMADAS POR
PASTEURIZADORA QUITO EN EL PERIODO NOVIEMBRE 2016-
ENERO 2017.
AUTOR: JOSÉ LUIS ESPINOSA BENITEZ
TUTOR: BERNARDO DAVID CASTRO RODRÍGUEZ, MSc.
GUAYAQUIL-ECUADOR
DICIEMBRE, 2017
II
xxXx
REPOSITORIO NACIONAL EN CIENCIA Y TECNOLOGÍA
FICHA DE REGISTRO DE TESIS
TÍTULO Y SUBTÍTULO: EVALUACION MEDIANTE CITOMETRÍA DE FLUJO DE LA CALIDAD DE LECHE DE LOS BOVINOS (Bos Taurus) DE LAS PROVINCIAS DE PICHINCHA Y COTOPAXI EN LAS MUESTRAS TOMADAS POR PASTEURIZADORA QUITO EN EL PERIODO NOVIEMBRE 2016- ENERO 2017.
AUTOR: José Luis Espinosa Benítez
TUTOR: Bernardo David Castro Rodríguez
REVISORES: Ac. César Bedoya Pilozo, Mg
INSTITUCIÓN: Universidad de Guayaquil
FACULTAD: Dirección de Posgrado
CARRERA: Maestría de Biotecnología Molecular
FECHA DE PUBLICACIÓN:
No. DE PÁGS: 97
TÍTULO OBTENIDO: MAGISTER EN BIOTECNOLOGIA MOLECULAR
ÁREAS TEMÁTICAS: INDUSTRIAL Y PRODUCCION
PALABRAS CLAVE: Calidad, leche, citometría de flujo, conteo de células somáticas, grasa, proteína total, conteo bacteriano.
RESUMEN: El uso de la citometría de flujo para determinar la calidad de la leche de muestras tomadas de haciendas grandes, medianas y pequeñas de las provincias de Pichincha y Cotopaxi, usando cuatro parámetros: conteo de células somáticas, proteína total, grasa y concentración bacteriana. El estudio determinó rapidez y eficiencia para garantizar la inocuidad de este alimento.
No. DE REGISTRO (en base de datos):
No. DE CLASIFICACIÓN:
DIRECCIÓN URL (tesis en la web):
ADJUNTO PDF: x SI NO
CONTACTO CON AUTOR/ES
Teléfono: 0999707773
E-mail: [email protected]
CONTACTO EN LA INSTITUCIÓN:
Nombre: Unidad de Posgrado Investigación y Desarrollo
Teléfono: 2325530-38 Ext. 114
E-mail: [email protected]
III
CERTIFICADO DEL TUTOR
En mi calidad de tutor del Programa de Maestría en BIOTECNOLOGIA
MOLECULAR, nombrado por el Director General de la Unidad de
Posgrado, Investigación y Desarrollo, CERTIFICO: que he analizado la
Tesis presentada, como requisito para optar el grado académico de
Magíster en BIOTECNOLOGIA MOLECULAR, titulada EVALUACION
MEDIANTE CITOMETRÍA DE FLUJO DE LA CALIDAD DE LECHE DE
LOS BOVINOS (Bos taurus) DE LAS PROVINCIAS DE PICHINCHA Y
COTOPAXI EN LAS MUESTRAS TOMADAS POR PASTEURIZADORA
QUITO EN EL PERIODO NOVIEMBRE 2016- ENERO 2017, la cual cumple
con los requisitos académicos, científicos y formales que demanda el
reglamento de posgrado.
Bernardo David Castro Rodríguez No. Cédula. 1714306139
Guayaquil, 20 de Diciembre de 2017
IV
CERTIFICACIÓN DE REDACCIÓN Y ESTILO
Christian Gustavo Zurita Ron, Licenciado en Comunicación Social, con
registro del SENESCYT 1005-2016-1720050, por medio del presente tengo
a bien CERTIFICAR: Que he revisado la redacción, estilo y ortografía de la
tesis de grado, elaborada por el Señor José Luis Espinosa Benítez, con C.I.
1716791171, previo a la obtención del título de MAGISTER EN
BIOTECNOLOGÍA MOLECULAR.
EVALUACION MEDIANTE CITOMETRÍA DE FLUJO DE LA CALIDAD
DE LECHE DE LOS BOVINOS (Bos taurus) DE LAS PROVINCIAS DE
PICHINCHA Y COTOPAXI EN LAS MUESTRAS TOMADAS POR
PASTEURIZADORA QUITO EN EL PERIODO NOVIEMBRE 2016-
ENERO 2017.
Trabajo de investigación que ha sido escrito de acuerdo a las normas
ortográficas y de sintaxis vigentes.
------------------------------------------------------
Nombre. Christian Gustavo Zurita Ron N° Cédula. 1705689659 Registro SENESCYT. 1005-2016-1720050
Número de teléfono. 0958989760 Correo. [email protected]
V
DECLARACIÓN JURADA DEL AUTOR
Yo, José Luis Espinosa Benítez, declaro bajo juramento ante la Dirección
de Posgrado de la Universidad de Guayaquil, que el trabajo aquí descrito,
así como sus resultados, conclusiones y recomendaciones presentado es
de mi autoría y exclusiva responsabilidad, que es inédito y no ha sido
previamente presentado para ningún grado o calificación profesional.
La reproducción total o parcial de esta tesis en forma idéntica o modificada,
no autorizada por los editores transgrede los derechos de autoría.
Cualquier utilización debe ser previamente solicitada a la Universidad de
Guayaquil, a través de la Dirección de Posgrado o al autor.
José Luis Espinosa Benítez, MVZ. N° Cédula. 1716791171
VI
AGRADECIMIENTO
A mis padres y hermana por ese apoyo moral estricto incondicional.
A Bernardo Castro, MSc. por el tiempo y dedicación prestados para
culminar este trabajo.
A Pasteurizadora Quito, sus directivos y funcionarios que me dieron las
facilidades e hicieron posible la elaboración de.
VII
Índice.
UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL ............................................................... I
REPOSITORIO NACIONAL EN CIENCIA Y TECNOLOGÍA .................... II
CERTIFICADO DEL TUTOR .................................................................... III
CERTIFICACIÓN DE REDACCIÓN Y ESTILO ........................................ IV
DECLARACIÓN JURADA DEL AUTOR ................................................... V
AGRADECIMIENTO ................................................................................. VI
Índice. ..................................................................................................... VII
Índice de Tablas ...................................................................................... IX
RESUMEN ................................................................................................. X
ABSTRACT .............................................................................................. XI
Introducción ............................................................................................. 1
Objetivos................................................................................................... 3
Objetivo general. .................................................................................. 3
Objetivos Específicos. ......................................................................... 3
Capítulo 1.................................................................................................. 5
Formulación del problema ................................................................... 5
Capítulo 2.................................................................................................. 7
Marco Teórico ....................................................................................... 7
Antecedentes ...................................................................................... 7
Situación a nivel mundial .................................................................... 8
Análisis de lácteos ............................................................................... 8
Citometría de flujo ............................................................................... 8
Otras metodologías .......................................................................... 10
Capítulo 3................................................................................................ 12
Diseño del estudio ............................................................................. 12
Descripción de la zona de estudio .................................................... 12
Materiales y Métodos ......................................................................... 13
VIII
Trabajo de campo ............................................................................. 13
Muestreo ........................................................................................... 13
Trabajo de Laboratorio ..................................................................... 13
Conteo de células somáticas ............................................................ 14
Parámetros físico-químicos .............................................................. 16
Análisis Descriptivo de Variables. .................................................... 17
Desviación Estándar: ......................................................................... 17
Coeficiente de variabilidad ................................................................ 18
Capítulo 4................................................................................................ 19
Análisis e Interpretación de datos .................................................... 19
Resultados de los análisis de Laboratorio ....................................... 19
Análisis descriptivo de los resultados. ............................................ 21
Conteo de células somáticas ............................................................ 24
Grasa ................................................................................................... 26
Proteína ............................................................................................... 27
Bacterias ............................................................................................. 27
Análisis Comparativo ......................................................................... 28
Capítulo 5................................................................................................ 30
Conclusiones ...................................................................................... 30
Recomendaciones .............................................................................. 31
Bibliografia. ............................................................................................ 32
ANEXOS .................................................................................................. 38
IX
Índice de Tablas
Tabla 1.- Descripción y categorización de los resultados de
laboratorio, Pichincha- Ecuador……………………………………….. 19
Tabla 2.- Descripción y categorización de los resultados de
laboratorio, Cotopaxi-Ecuador………………………………………….. 20
Tabla 3.- Análisis descriptivo de los resultados de las muestras
tomadas en Pichincha-Ecuador………………………………………… 21
Tabla 4.- Análisis descriptivo de los resultados de las muestras
tomadas en Cotopaxi-Ecuador…………………………………………. 22
Tabla 5.- Resultados de las asociaciones estadísticamente
significativas entre las diferentes variables, Pichincha - Cotopaxi….. 23
X
RESUMEN
La Empresa Pasteurizadora Quito, en su necesidad de determinar de forma
rápida y eficaz la calidad de la leche que recibe de diversas partes del
Ecuador, dispone de los equipos Bactocount, Somatocount y DairySpec
(Bentley Instruments, USA) en los que se realizan análisis de Conteo
Individual de Bacterias (IBC), conteo de Células Somáticas (CCS),
porcentaje de Grasa y Proteína en muestras de leche cruda, usando
citometría de flujo. La Norma Técnica Ecuatoriana de Leche Cruda (INEN
9:2012) hace referencia a límites máximos y mínimos permitidos para los
parámetros antes mencionados. El resultado se expresa como Unidades
Formadoras de Colonias (UFC), Conteo de Células Somáticas (CCS) y los
porcentajes de grasa y proteína presentes. Los índices de calidad de la
leche son de fundamental importancia, porque tienen relación directa con
la salud de los seres humanos y el estado económico de los países.
Debido a políticas de producción y consumo de lácteos en el Ecuador, es
necesario mejorar el control de los alimentos a través de metodologías para
la verificación y regulación de parámetros de calidad. La presente
evaluación analizó la calidad de la leche con muestras de haciendas
ubicadas en las provincias de Pichincha y Cotopaxi, determinando que las
muestras analizadas presentan valores dentro de los rangos permitidos por
la normativa ecuatoriana vigente, por lo que el uso de la metodología de
citometría de flujo es recomendable gracias a la eficiencia y rapidez para
obtener resultados.
Palabras clave: Citometría de flujo, conteo de células somáticas, grasa,
proteína total, bacterias.
XI
ABSTRACT
The Quito Pasteurization Company, in its need to determine in a fast and
efficient manner the quality of the milk they receive from many parts of
Ecuador, acquired equipment Bactocount, Somatocount and DairySpec
(Bentley Instruments, USA) to perform analysis of Individual Bacterial Count
(IBC), Somatic Cell Count (CCS), percentage of fat and proteins in samples
of raw milk, using Flow Citometry. The Ecuadorian Technical Norm for Raw
Milk (INEN 9:2012) refers to maximum and minimum limits for the
parameters mentioned before. The quality index are of extreme importance
because to its relationship to human health and the economy of many
countries.
Due to production and intake policies of dairy products in Ecuador, it is
important to improve the control of food through methodologies of
verification and regulation of quality parameters. This evaluation analyzes
the quality of milk of samples obtained from small, medium and large milk
farms from the provinces of Pichincha and Cotopaxi, establishing that the
samples analyzed show values within the range permitted by the current
Ecuadorian norm, therefore the use of Flow Citometry is recommended due
to its efficiency and speed to obtain results.
Key words: Flow cytometry, somatic cell count, fat, total protein, bacteria.
1
Introducción
La leche es uno de los alimentos más completos que se encuentra en la
naturaleza, de gran demanda por su alto valor nutricional que se refleja en
sus componentes. El consumo adecuado de este producto ayuda al
desarrollo y crecimiento del individuo en todos sus aspectos, gracias a que
los nutrientes contenidos es una mezcla compleja de distintas sustancias
presentes en suspensión y otras en forma de solución, presenta sustancias
definidas: agua grasa, proteína, lactosa, vitaminas, minerales. La leche se
constituye una fuente importante de nutrientes, sin embargo su
composición la transforma en un medio propicio para el desarrollo de
microorganismos patógenos (Agudelo, 2005).
Además las actividades de ordeño, almacenamiento y transporte, implican
riesgos de contaminación por contacto con el hombre o el entorno
generando proliferación de patógenos, la aplicación de medidas adecuadas
de control de la sanidad de la leche, como las recomendaciones dadas en
el Codex Alimentarius (1995), y las buenas prácticas pecuarias, son
esenciales para garantizar su inocuidad y calidad, motivo por el cual en
Ecuador rige la norma INEN 9:2012 para el control de calidad de la leche
cruda y se debe considerar que existen requisitos físico químicos y de
control microbiológico (Anexo 1) necesarios para que la leche ingrese a las
diferentes industrias lácteas (Instituto Ecuatoriano de Normalización, 2012).
Garantizar la seguridad de los alimentos en los niveles exigidos por los
consumidores requiere el compromiso absoluto de los sectores productivo,
transformador y comercial. Es decir, siempre hemos de considerar como
aspecto fundamental la integridad de la cadena alimentaria, desde el
productor hasta el consumidor (Federación Española de Nutrición, 2013).
La producción en los principales países exportadores de lácteos aumento
a mediados del 2013, pues disminuyeron los precios del forraje y mejoraron
2
los márgenes de la leche. Sin embargo, debido a la fuerte demanda en el
mercado mundial, los precios de lácteos se mantuvieron altos hasta
principios de 2014 (OECD/FAO, 2015).
A nivel mundial la producción total de leche correspondiente al año 2011
fue de 730.1 millones de toneladas métricas, lo que representó un
crecimiento del 2.31 % con respecto al año precedente. La misma fuente
estima para el año 2012 un crecimiento del 2.7 %, por lo que la producción
mundial llegaría a los 750.1 millones de toneladas (FAO, 2012).
En las últimas décadas, los países en desarrollo han aumentado su
participación en la producción lechera mundial. Este crecimiento se debe
principalmente al aumento del número de animales destinados a la
producción, y no al de la productividad por cabeza. En muchos de estos
países, la mala calidad de los recursos forrajeros, las enfermedades, el
acceso limitado a mercados y servicios (sanidad animal, crédito y
capacitación) y el reducido potencial genético de los animales lecheros
para la producción láctea limitan la productividad lechera. A diferencia de
los países desarrollados, muchos países en desarrollo tienen climas cálidos
o húmedos que son desfavorables para la actividad lechera (FAO, 2014).
En Ecuador se producen alrededor de 5 300 000 litros de leche diarios que
abastecen la demanda local. En el país, en la región Sierra, se produce el
73% de leche, en la Costa el 19% y en la Amazonía 8%. La producción
lechera beneficia a unos 298.000 ganaderos. No menos de un millón y
medio de personas viven directa e indirectamente de esta actividad. Las
cifras oficiales hablan de un consumo anual de 100 litros per cápita; sin
embargo, según cifras aproximadas de diversas empresas lácteas, menos
del 50% de la población consume productos lácteos, situación considerada
como un problema cultural y adquisitivo (Centro de la Industria Láctea,
2007).
3
La citometría de flujo es una técnica de análisis celular multi-paramétrico
que se basa en el paso de una suspensión de partículas (generalmente
células) alineadas de una en una por delante de un láser focalizado. Estas
medidas son realizadas mientras las células pasan en fila, a una velocidad
de 500 a 4000 células por segundo, a través del aparato de medida en una
corriente de fluido (Epidemiología Molecular de Enfermedades Infecciosas,
2011; Bohórquez, 2015). La metodología puede ser utilizada para distinguir
tipos de células viables de otra materia también presente en la muestra,
combinando el perfil obtenido por la luz dispersada con información de
células especificas identificadas por anticuerpos monoclonales
fluorescentes, esto es utilizado principalmente para contar e identificar
células en la leche que contengan glóbulos de grasa, cuantificar neutrófilos
y elementos bacterianos teñidos en la leche de vacas sanas (Rivas et al.,
2001).
Hipótesis.
La citometría de flujo es una metodología válida para la evaluación de la
calidad de la leche.
Objetivos.
Objetivo general.
Determinar la calidad de la leche, mediante citometría de flujo, de muestras
proporcionadas por Pasteurizadora “Quito”, obtenidas en Pichincha y
Cotopaxi en el periodo comprendido entre Noviembre 2016 y Enero 2017,
usando cuatro parámetros de calidad establecidos en la norma INEN
9:2012.
Objetivos Específicos.
Determinar conteo de células somáticas (CCS) en la leche obtenida
de muestras provenientes de Pichincha y Cotopaxi, usando
4
citometría de flujo.
Determinar valores de grasa en la leche obtenida de muestras
provenientes de Pichincha y Cotopaxi, usando análisis con
infrarrojos.
Determinar valores de proteína en la leche obtenida de muestras
provenientes de Pichincha y Cotopaxi, usando análisis con
infrarrojos.
Determinar concentración bacteriana en la leche obtenida de
muestras
provenientes de Pichincha y Cotopaxi, usando citometría de flujo.
Establecer la importancia de la citometría de flujo como un método
válido para determinar la calidad de la leche.
5
Capítulo 1
Formulación del problema
Los índices de calidad de los productos como la leche son de fundamental
importancia hoy en día, puesto que tiene una relación directa con la salud
de los seres humanos y el estado económico de las zonas productoras
(Centro de la Industria Láctea, 2007).
En 1992, la Unión Europea emitió la Directiva 92/46 que establece los
requisitos de higiene para la producción de leche cruda, preparación de
subproductos y comercialización; además, debido al incremento de la
virulencia y resistencia de algunos microorganismos y tomando en cuenta
el incremento de casos de enfermedades transmitidas por alimentos, se
estableció la necesidad de analizar por primera vez bacterias presentes en
lácteos (Giangiacomo, 2000).
En el Ecuador ya contamos con una regulación para el control de la calidad
de la leche bovina, la resolución 401 en el Instructivo de la Calidad de la
Leche de Agrocalidad y la norma INEN 9:2012 para leche cruda, en las
cuales se fija parámetros de los diferentes componentes al igual que rangos
de calidad en conteo bacteriano para la leche bovina como materia prima.
(Agrocalidad, 2015; INEN , 2012)
Por los antecedentes mencionados, y debido a las políticas de producción
y consumo de ciertos sectores, en el Ecuador se ve la necesidad de mejorar
a mediano plazo la sanidad agropecuaria y el control de los alimentos. Es
así que a través de la aplicación de Medidas Sanitarias y Fitosanitarias se
exige a la industria de lácteos de América y el Caribe cumplir con normas
internacionales para impedir la difusión de enfermedades animales y
6
contaminación de los alimentos, obligando la adopción de prácticas
sanitarias adecuadas, apoyadas en servicios de sanidad agropecuaria y
control de alimentos modernos y eficientes (FAO, 2005).
Justificación del problema
Los entes reguladores de alimentos tienen por función velar por la
seguridad de la salud humana al reducir los factores de riesgo en los
alimentos, siguiendo los parámetros de inocuidad necesarios en el
momento de la elaboración y distribución de alimentos (Centro de la
Industria Láctea, 2007).
La industria láctea está relacionada a la cría de ganado lechero como de
carne, y a la industrialización de la leche y sus derivados (SIPAE, 2007),
siendo todos estos productos la base de la canasta diaria de los
ecuatorianos.
La leche y sus derivados son sistemas complejos de gran riqueza nutritiva
y susceptibles a la colonización y desarrollo de microorganismos, como
bacterias, hongos y levaduras, que producen el deterioro del alimento con
la consecuente pérdida de su calidad y aptitud para el consumo. En todos
los alimentos hay siempre una determinada carga microbiana, pero esta
debe ser controlada y no debe sobrepasar ciertos límites (Zumbado, 2002).
La citometría de flujo representa un método cuantitativo rápido y objetivo
de análisis de las características químicas y físicas de células, núcleos,
cromosomas, mitocondrias y otras partículas en suspensión, que producen
una señal de forma individual al interferir con una fuente de luz. Una de las
características analíticas más importantes de los citómetros de flujo es su
capacidad de medir múltiples parámetros celulares, como el tamaño, forma,
complejidad y cualquier componente celular que pueda ser marcada con
un fluorocromo (Lourdes María Barrera, 2004).
7
Capítulo 2
Marco Teórico
Antecedentes
En el Ecuador la información sobre la calidad de la leche resulta escasa.
En el 2008 se realizó una de las primeras intervenciones mediante estudios
realizados en los laboratorios de la Universidad Politécnica Salesiana, que
dio paso al inicio de un proyecto pecuario en el cantón Cayambe, provincia
de Pichincha, permitiendo implementar un servicio para el control de la
calidad de la leche, desarrollar proyectos de apoyo técnico a los ganaderos
y desarrollar políticas de capacitación en áreas gerenciales relacionadas
con la ganadería (Contero, 2008).
Con la necesidad de continuar con estudios o proyectos pecuarios y
controlar el pago por calidad de leche cruda, se publica el 4 de septiembre
del 2013 el acuerdo ministerial 394 en donde, como antecedente, menciona
en el Art. 13 de la Constitución de la República del Ecuador que las
personas y colectivos tienen derecho al acceso seguro y permanente a
alimentos sanos, suficientes y nutritivos, preferentemente producidos a
nivel local y en correspondencia con sus diversas identidades y tradiciones
culturales (Ministerio de Agricultura Ganadería, 2013).
En los últimos años el Ecuador se establece varias normativas de control
en alimentos que se elaboran o comercializan en el país, el control es
realizado por los Ministerios de Agricultura, Industrias, Comercio, y de
Salud Pública, éste último dispone del Reglamento de Buenas Prácticas de
Manufactura, cuyo cumplimiento consta como requisito obligatorio para el
permiso de funcionamiento; adicionalmente las industrias deben cumplir
con lo establecido en las normas técnicas INEN (FAO/OMS, 2005).
8
Situación a nivel mundial
En las últimas décadas, los países en desarrollo han aumentado su
participación en la producción lechera mundial. Este crecimiento se debe
principalmente al aumento del número de animales destinados a la
producción y no al de la productividad por cabeza. En muchos de estos
países, la mala calidad de los recursos forrajeros, las enfermedades, el
acceso limitado a mercados y servicios (sanidad animal, facilidades
económicas y capacitación) y el reducido potencial genético de los
animales lecheros para la producción láctea limitan la productividad
lechera. A diferencia de los países desarrollados, muchos países en
desarrollo tienen climas cálidos o húmedos que son desfavorables para la
actividad lechera (FAO, 2014).
Las exportaciones mundiales de leche alcanzaron su punto máximo en el
año 2007, en el cual se registró un monto que ascendía a los US$ 707.50
millones a escala mundial. Dicho valor se vio reducido para el año 2008 en
un 2.33% con relación al año anterior; para el año 2009 las exportaciones
mundiales del producto disminuyeron considerablemente y tuvieron un
valor de US$ 478.38 millones, representando una disminución de un
30.77% con relación al año 2008. La disminución que se produjo en el
periodo 2008-2009 pudo haber estado ocasionada por el incremento de los
costos de producción de la leche y por ende el aumento en los precios
internacionales de la leche que redujo la demanda de lácteos a nivel
mundial (Dominicana, 2011).
Análisis de lácteos
Citometría de flujo
La citometría de flujo es un método basado en los valores de dispersión de
la luz para distinguir células viables de no viables, que es una ventaja frente
a otros métodos como la citología convencional (Rivas et al., 2001).
En la industria láctea se ha utilizado éste método para la determinación del
9
contenido de células somáticas, medido mediante un equipo en el cual el
conteo de partículas se fundamenta en el contaje de núcleos de células
teñidos, principalmente leucocitos con alto contenido de ADN y células
epiteliales con bajo contenido de ADN (Jánosi & Baltay, 2004).
Estudios previos han demostrado que existe correlación significativa entre
la citología manual y la citometría de flujo, además se ha validado como un
método de diagnóstico para la identificación de mastitis bovina que puede
detectar verdaderos negativos, es decir, que no tienen mastitis y han
reportado que la sensibilidad y especificidad es similar o mayor a la
citología, del 100% y 83% respectivamente (Jánosi & Baltay, 2004).
La citometría de flujo también puede ser utilizada para identificar antígenos,
que pueden arrojar luz en la identificación celular y la función asociada,
distinguir tipos de células viables de otra materia también presente en la
muestra, combinando el perfil obtenido por la luz dispersada con
información de células específicas identificadas por anticuerpos
monoclonales fluorescentes; esto es utilizado principalmente para contar e
identificar células en la leche las cuales contienen glóbulos de grasa,
cuantificar neutrófilos en la leche de vacas sanas y vacas inoculadas con
endotoxinas, y evaluar linfocitos en leche de glándulas no infectadas y
glándulas con infecciones espontáneas (Rivas et al., 2001).
Aunque para mayor confiabilidad de los resultados de CCS en muestras de
leche, según Lievaart et al., (2011) se debe probar en diferentes series de
datos, países e intervalos de muestreo, mientras que otros estudios no han
encontrado efecto de la variabilidad en la precisión de los resultados para
diferentes intervalos de muestreo (Olechnowicz & Jaskowskj, 2012).
La citometría de flujo se ha utilizado en algunos estudios para determinar
las células somáticas en diferentes estaciones del año, mediante el equipo
Fossomatic 90, obteniendo un promedio de 499.2 x 103/ mL de leche que
10
a través de los tres años de estudio fue aumentando (Rajčevič et al., 2003).
En estudios realizados por Gundelach et al., (2010) se determinó el conteo
de células somáticas usando el Fossomatic serie 400, basado en citometría
de flujo, para determinar que la terapia antibiótica en el período de secado,
la edad y la salud de las ubres del animal son factores que contribuyen a
las infecciones intramamarias y a la mastitis clínica, durante el período de
secado y las etapas de lactancia temprana.
Otras metodologías
Existen otras metodologías mediante las cuales se pueden determinar
parámetros físico-químicos y el conteo de células somáticas o bacterianas
en la leche cruda.
Así, se han usado otros equipos para la medición del CCS, como el Coulter
Counter que contabiliza el número de impulsos eléctricos resultantes del
paso de las partículas entre dos electrodos (IDF, 1995). La metodología de
filtración de ADN consiste en el filtrado de una solución de leche mezclada
con detergente (Triton X-100 EDTA) a través de una membrana con poros
finos; es un procedimiento colorimétrico basado en la reacción con el ADN
de las células utilizado para determinar el contenido de ADN que está
relacionado directamente con el número de células presentes en la muestra
(Timms & Schultz, 1987; Ward & Schultz, 1972).
Otra técnica con el mismo objetivo es el uso de espectroscopía de infrarrojo
cercano (NIR), el cual usa un rango de longitud de onda de 1100nm a
2500nm mide el conteo de células somáticas, cuya determinación está
relacionada con cambios en la composición de la leche, siendo las
proteínas y la concentración iónica, los factores que mayor influencia
ejercen en el espectro de la leche con elevados CCS (Tsenkova et al.,
2001).
Según Rivas et al., (2001), se utiliza una citología tradicional de leche para
recuentos diferenciales de leucocito; ésta técnica estándar se usa para
11
determinar la presencia o ausencia de procesos inflamatorios en la leche
bovina con bajos CCS. La citología solamente permite contar un número
bajo de células por muestra, no diferencia células viables de no viables y
no evalúa la función celular.
Para determinar la mastitis bovina en vacas lecheras se han usado muchos
otros indicadores diagnósticos como el California Mastitis Test (CMT), un
método simple indirecto que mide el número de células somáticas
presentes en la leche mediante la estimación del contenido de ADN en la
misma, coágulos, la actividad de N-Acetil-β-D-glucosaminidasa (Pyörälä,
2003), y la concentración de lactoferrina (Lf) (Komine et al, 2006).
El uso de métodos basados en PCR en la investigación y diagnóstico de
mastitis han dado alternativas de control y mayor entendimiento de su
epidemiología (Zadoks & Fitzpatrick, 2009), mejorando el diagnóstico
aumentando la sensibilidad de detección de algunos organismos como
Staphylococcus aureus (Graber et al., 2007) o inclusive de aquellos que
son no viables o difíciles de cultivar (Barlow et al., 2008).
Algunos autores como Lee et al., (2006) utilizan el método tradicional de
recuento en placa para determinar el número total de colonias por mililitro
de muestra, el cual se basa en incubar una cantidad medida de muestra,
haciendo diluciones o no, en placas de agar a 37ºC por algunas horas y se
cuenta el número de UFC (Unidades Formadoras de Colonia).
12
Capítulo 3
Diseño del estudio
La presente investigación es el análisis de la calidad de la leche basada en
los parámetros físico-químicos, bacteriológicos y células somáticas
mediante estadística descriptiva de las variables, relación entre variables y
análisis de correspondencia múltiple. La toma de muestras de leche se
realizó de los tanques de enfriamiento de las haciendas grandes, medianas
y pequeñas. Dentro de la evaluación de la calidad de la leche se utilizó la
citometría de flujo.
Descripción de la zona de estudio
El presente estudio se llevó a cabo en haciendas grandes, medianas y
pequeñas de las Provincia de Pichincha y Cotopaxi con una superficie
Pichincha 9535,91Km2 y Cotopaxi 6108,23 Km2, ubicadas en la sierra norte
del Ecuador.
Las haciendas productoras de leche ordeñan todos los días, dos veces al
día un promedio de 30, 70 o más de 80 animales, catalogándose en
pequeñas, medianas y grandes haciendas, respectivamente, con un
promedio de 24 litros de leche por día por animal. El muestreo se realizó
en el ordeño de la tarde, entre la 1 a 6 am.
Las 1824 muestras tomadas en las haciendas de la provincia de Pichincha
y Cotopaxi, recolectó el 26,75% (488/1824) de haciendas grandes, 37,82%
(690/1824) medianas y 35,41% (646/1824) pequeñas. Los datos obtenidos
de las muestras se pueden observar en el Anexo 2.
13
Materiales y Métodos
Trabajo de campo
Muestreo
Se realizó un muestreo por parte de los vehículos recolectores de leche de
Pasteurizadora Quito en el que se tomó muestras de leche de los tanques
de enfriamiento una vez al día durante la rutina de recolección normal de la
leche de las haciendas proveedoras de materia prima de las provincias de
Pichincha y Cotopaxi. Se conservó las muestras en bolsas estériles a 4ºC,
para el posterior trabajo de laboratorio.
Materiales
Bolsas estériles.
Marcador permanente.
Cooler.
Hielo químico.
Equipo de bioseguridad: botas, overol, guantes y mascarillas.
Procedimiento
Se almacenó las muestras de leche cruda, en bolsas estériles, dentro de la
caja térmica para su transporte al laboratorio. Ya en el laboratorio se analizó
inmediatamente.
Trabajo de Laboratorio
Los protocolos de laboratorio detallados a continuación, fueron manejados
en los Laboratorios de Control de Calidad de Leche de Pasteurizadora
Quito, los protocolos están estandarizados por el fabricante (Bentley
Instruments, 2015).
14
Conteo de células somáticas
Para el conteo de células somáticas se hizo uso del equipo Somatocount,
el cual mediante citometría de flujo hizo el recuento celular, basando su
cálculo en la tinción fluorométrica del material nuclear mediante bromuro
de etidio (IDF, 1995).
Materiales
Equipo Somatocount
Carriles: 10 muestras cada uno
Guantes
Cofia
Mascarilla
Papel toalla desechable
Baño maría sesteado a 40ºC
Conteo bacteriano
El conteo bacteriano se realizó mediante el equipo Bactocount, el cual
emplea citometría de flujo de células para proporcionar un sistema que
conteo bacteriano total-CBT (sólo las bacterias viables) presentes en la
leche cruda, permitiendo con esto un mayor control de la higiene cuando
se recibe directamente del hato.
Materiales
Equipo Bactocount
Guantes
15
Cofia
Papel toalla desechable
Mascarilla
Baño maría sesteado a 40ºC
Reactivos
Solución de stock de líquido portador
Solución de stock de reactivo colorante
Solución colorante de stock para Enzima Mini Users
Solución de stock de preservación para muestra de control
bacteriano
Solución de rehidratación para muestra de control bacteriano
Líquido portador pronto para usar
Solución blanca pronta para usar
Solución de final del día pronta para usar
Solución de Lavado pronta para usar
Reactivo de incubación pronta para usar
Muestra de control bacteriano pronta para usar
Procedimiento
Se preparó los reactivos antes mencionados según las
especificaciones del equipo.
Se precalentó las muestras a 40ºC.
16
Se programó el equipo para el análisis de la concentración
bacteriana.
Se corrió 3 soluciones blanco.
Se corrió el control bacteriano.
Se pasó manualmente una a una las muestras para el análisis, para
posteriormente obtener los resultados mediante el software de
Bentley.
Parámetros físico-químicos
Para el análisis de los parámetros físico-químicos se usó el equipo
DairySpec FT, que se basó en el análisis con infrarrojos por la
transformada de Fourier (FTIR). Trabaja con la región media de los
infrarrojos del espectro de 3-10μm correspondiente a 1000 – 5000 cm-1.
Materiales
Equipo DairySpec FT
Guantes
Cofia
Mascarilla
Papel toalla desechable
Baño maría seteado a 40ºC
Reactivos
Solución de líquido de cero
17
Solución de limpieza
Muestra en blanco
Solución de limpieza para la cubeta y el enjuague por la célula de
flujo
Solución Clean
Procedimiento
El DairySpec FT forma un conjunto con el Bactocount y Somatocount, los
cuales pueden analizar las muestras al mismo tiempo.
Análisis Descriptivo de Variables.
Para este análisis se calculó la media, mínimo, máximo, desviación
estándar y el coeficiente de variabilidad, obteniendo finalmente el
histograma de los datos.
Media: mediante la ecuación seguida por Gutiérrez y de la Vara, (2008).
Donde;
n= número de muestras
Xi= dato de cada muestra
Desviación Estándar: mediante la ecuación seguida por Gutiérrez y de la
Vara, (2008).
18
Donde;
n= número de muestras
Xi= dato de cada muestra
X=media
Coeficiente de variabilidad
Donde;
S= desviación estándar
X=media
19
Capítulo 4
Análisis e Interpretación de datos
Resultados de los análisis de Laboratorio
La utilización de citometría de flujo y el análisis con infrarrojos por la
transformada de Fourier permitieron evaluar los parámetros de calidad de
la leche; determinándose el cumplimiento de la NORMA INEN 9:2012
(anexo 1).
Descripción general de los resultados
Cabe recalcar que los resultados fueron categorizados de acuerdo al
cumplimiento o no de la NORMA INEN, como se observa en la siguiente
tabla:
Tabla 1.- Descripción y categorización de los resultados de laboratorio,
Pichincha-Ecuador.
Variable Categorización Resultado
Células Somáticas
Norma (≤300 000 cel./mL) 57,40%
(939/1636)
Aceptable (300 000<x≥700 000) cel./mL
39,60% (648/1636)
Fuera de Norma (>700 000 cel./mL) 3% (49/1636)
Grasa Norma (≥3%)
100% (1636/1636)
Fuera de Norma (<3%) 0
Proteína Norma (≥2.9%)
75% (1227/1636)
Fuera de Norma (<2.9%) 25% (409/1636)
Bacterias
Norma (≤100 000 UFC/mL) 98,16%
(1606/1636)
Aceptable(100000<x≥1.5x106) UFC/mL 1,84%
(30/1636)
Fuera de Norma (>1.5x106 UFC/mL) 0
20
Todos los datos se tomaron de la Norma INEN Ecuador; a: Dato tomado de
la normativa Argentina; b: los datos de laboratorio de obtuvieron en IBC/mL,
por lo que se los transformó con el factor=0.14 (Bohórquez, 2013).
Tabla 2.- Descripción y categorización de los resultados de laboratorio,
Cotopaxi-Ecuador.
Variable Categorización Resultado
Células Somáticas
Norma (≤300 000 cel./mL) 57,67% (109/189)
Aceptable (300 000<x≥700 000) cel./mL
41,27% (78/189)
Fuera de Norma (>700 000 cel./mL) 1,06% (2/189)
Grasa
Norma (≥3%) 100% (189/189)
Fuera de Norma (<3%) 0
Proteína
Norma (≥2.9%) 83,60% (158/189)
Fuera de Norma (<2.9%) 16,40% (31/189)
Bacterias
Norma (≤100 000 UFC/mL) 99.47% (188/189)
Aceptable (100000<x≥1.5x106) UFC/mL
0,53% (1/189)
Fuera de Norma (>1.5x106 UFC/mL) 0
Todos los datos se tomaron de la Norma INEN Ecuador; a: Dato tomado de
la normativa Argentina; b: los datos de laboratorio de obtuvieron en IBC/mL,
por lo que se los transformó con el factor=0.14 (Bohórquez, 2013).
21
Análisis descriptivo de los resultados.
Tabla 3.- Análisis descriptivo de los resultados de las muestras tomadas en
Pichincha-Ecuador.
Variable Análisis Observaciones
Células Somáticas
X = 320146,09 cel./mL. mín.= 89000cel./mL. máx. = 2159000 cel./mL S = 152123,70 cv = 47,52%
La mayoría de los datos tienden a valores bajos de CCS; y los pocos que presentan valores altos crean una sobre dispersión.
Grasa
X = 3,92 % mín.= 3,09% máx.=5,92% S = 0,19 cv = 4,85%
Disimetría en la distribución de los datos.
Proteína
X = 3.02% mín.= 2,58% máx.=3,67% S = 0.21 cv = 6,84%
Baja variabilidad entre los datos.
Bacterias
X = 15114,08 UFC/mL mín.= 1377 UFC/mL máx. =1006824 UFC/mL S = 127,36 cv = 19249,98%
Entre los datos existe una disimetría en su distribución, notándose que muchos resultados se concentran en valores bajos.
X: media; mín.: mínimo; máx.: máximo; S: desviación estándar; cv:
coeficiente de variabilidad.
22
Tabla 4.- Análisis descriptivo de los resultados de las muestras tomadas en
Cotopaxi-Ecuador.
Variable Análisis Observaciones
Células Somáticas
X = 313808,51 cel./mL. mín.= 79000 cel./mL. máx. = 835000 cel./mL S = 146346,18 cv = 46,64%
La mayoría de los datos tienden a valores bajos de CCS; y los pocos que presentan valores altos crean una sobre dispersión.
Grasa
X= 3,86 % mín.= 3,42% máx.=4,54% S = 0,21 cv = 5,53%
Disimetría en la distribución de los datos.
Proteína
X= 3.02% mín.= 2,77% máx.=3,35% S = 0,12 cv = 3,90%
Baja variabilidad entre los datos.
Bacterias
X= 111489,30UFC/mL mín.= 11662 UFC/mL máx. =1143612 UFC/mL S = 16394,4 cv = 124,69%
Entre los datos existe una disimetría en su distribución, notándose que muchos resultados se concentran en valores bajos.
X: media; mín.: mínimo; máx.: máximo; S: desviación estándar; cv:
coeficiente de variabilidad.
23
Tabla 5 .- Resultados de las asociaciones estadísticamente significativos entre las diferentes variables, Pichincha - Cotopaxi.
Variables Análisis Observaciones
Células Somáticas
El mayor porcentaje de muestras fuera de norma se encuentran en la provincia de Cotopaxi.
Grasa
Se puede evidencia que de producto de las haciendas estudiadas se encuentra dentro de los parámetros requeridos por la norma.
Proteína
Dentro de los resultados de la provincia de Pichincha se puede evidenciar aquellos que no ingresan en los parámetros requeridos.
Bacterias
Puesto que el sistema actual del Ecuador para el pago de leche se basa en calidad microbiológica se evidencia el esfuerzo por parte de los productores en proveer leche de buena calidad
57
.4%
57
.7%
32
.6%
42
.3%
P I C H I N C H A C O T O P A X I
norma fuera de norma
10
0.0
%
10
0.0
%
0.0
%
0.0
%
P I C H I N C H A C O T O P A X I
norma fuera de norma7
5.0
%
83
.6%
25
.0%
16
.4%
P I C H I N C H A C O T O P A X I
norma fuera de norma
10
0.0
%
10
0.0
%
0.0
%
0.0
%
P I C H I N C H A C O T O P A X I
norma fuera de norma
24
Conteo de células somáticas
Los análisis de células somáticas se realizaron tomando la muestra de cada
uno de los tanques de enfriamiento, encontrando que el incremento del
conteo durante una inflamación mamaria es menor a nivel de ubres, por el
efecto de la dilución; ya que generalmente una glándula mamaria es
considerada infectada cuando solo uno de los cuartos se encuentra
afectado (Timms et al., 1986).
Debido a que en cada país la normativa varía y tiene criterios dispersos
para establecer un rango adecuado, se han presentado datos como
CCS<400 000 cel./mL para productos de buena calidad (Jánosi & Baltay,
2004) y para muestras asociadas con mastitis bovina mayores a 500 000
cel/mL (Fell et al., 2003); mientras que varias investigaciones con conteos
menores a 100 000 cel/mL definen que los animales se encuentran sanos
y con leche de mejores características (Pavel & Gavan, 2011; Bytyqi et al.,
2010; Hamann, 2002), y a valores superiores pueden presentar inflamación
mamaria, mastitis subclínica o clínica, ya que las infecciones bacterianas
hacen que estos valores asciendan hasta 1 000 000 cel./mL (Bytyqi et al.,
2010); recalcando en el presente estudio que el 20.78% podrían tener algún
tipo de afección, lo que implica que se debería redefinir los parámetros de
calidad del país, ya que se encontró un mínimo de 89000 cel/mL y máximos
de 2 159 000 cel/mL, que los reportados por (Savadogo et al. 2004), de
bovinos que presentaban problemas de higiene y salud, dando a notar que
nuestros valores son casi dos veces mayores; aunque la media calculada
está dentro de lo establecido (<700 000 cel./mL), con 320 146 cel/mL,
similar al promedio de Eslovenia de 499 200 cel/mL (Rajčevič et al., 2003),
mientras que en el Reino Unido se ha demostrado que mayor o igual a 200
000 cel/mL son susceptibles a presentar infecciones intramamarias (Dohoo
& Meek, 1982).
Un criterio predominante para determinar la calidad de la leche se basa en
el conocimiento de los factores que permiten la variación del conteo celular
25
(Pavel & Gavan, 2011), ya que existe una fuerte relación entre el CCS y la
composición de la leche, lo que explica que altos valores pueden influir
sobre otros parámetros (Quédraogo et al. 2008).
El porcentaje que sale fuera de la norma en el caso de Pichincha (3%) y
Cotopaxi (1.06%), está influenciado estadísticamente por la edad adulta de
los animales debido a la presencia de más infecciones (Reichmuth, 1975),
y a pesar de que los bovinos estén libres de mastitis clínica, el parámetro
aumenta con la edad y número partos (Pavel & Gavan, 2011; Skrzypek et
al., 2004), encontrándose que a la presencia de siete o más partos
incrementa el riesgo de presentar mastitis clínica (Green et al., 2002; Whist
et al., 2006), ya que posiblemente se produce un problema en las defensas
naturales del pezón por una disminución sistemática de la capacidad
inmune con el paso de los años (Paganelli et al., 2006), lo que representa
un problema grave debido al flujo elevado de células en la leche que dañan
el epitelio mamario y disminuye la calidad de la leche (Singh & Dang, 2002).
Otro factor que produce un aumento en el parámetro CCS es la falta de
capacitación y experiencia, principalmente en haciendas pequeñas, ya que
los ordeñadores no examinan las ubres de los animales y poseen poco
conocimiento de las prácticas de higiene y calidad (Dang y Anand, 2007);
sin embargo, en sistemas de ordeño automático el CCS es más alto que en
otras técnicas de ordeño, debido a la falta de mantenimiento en los equipos
(Klungel et al., 2000).
Aunque en otros estudios se ha demostrado la correlación del aumento de
CCS debido al aumento de la producción lechera y al ciclo de lactancia, en
éste no fueron representativos (Burvenich et al., 2003; Rajčevič et al., 2003;
Rainard & Riollet, 2006; Sharma et al., 2011).
A pesar de que la infección bacteriana puede ocasionar un incremento del
valor de CCS, se han realizado estudios en los que la presencia de mastitis
26
clínica bovina causada por los patógenos Escherichia coli y Staphylococcus
aureus no aumentan el conteo total de células somáticas en el tanque de
enfriamiento (CCS<150 000 cel/mL), debido al tratamiento de desinfección
y procesos de limpieza del pezón, el porcentaje de vacas de baja
producción, volumen de producción lechera, ordeño mecánico, fuentes de
agua y condiciones del establo (Schukken et al., 1990).
Grasa
Los valores de porcentaje de grasa para Pichincha (entre 3.09% y 5.32%)
y Cotopaxi (entre 3.42% y 4.54%), presentaron medias que se encuentran
dentro del rango exigido por la normativa (Pichincha: X=3.92%, CV=0.19%;
Cotopaxi: X=3.86%, CV=0,21%). Estos resultados son similares a los de
otros estudios donde el rango es de 3.82% y 5.12% en bovinos lecheros
analizados en la India que mostraron una media de 4.16%, CV de 18.75%
(Rajčevič et al., 2003; Dang y Anand, 2007).
El alto contenido de grasa (100%) para ambas provincias, se relaciona
cuando la producción de los animales es de 19-27 L/día en haciendas
grandes, y poseen una alimentación enriquecida con balanceado, tomando
en cuenta que éste es un parámetro muy sensible a los cambios en la dieta
(Pavel & Gavan, 2011), ya que tanto la composición del alimento como el
manejo nutricional en los bovinos son los responsables de los cambios en
el contenido de grasa y proteína en la leche (Álvarez et al., 2009), siendo
los principales factores:
a) la fibra (Barbosa et al., 2013), encontrada en el forraje, esencial para el
funcionamiento normal del rumen de la vaca y cuyo bajo nivel, deprime la
formación de acetato, lo que a su vez resulta en una reducción de la
proporción de lípido en la leche (2 a 2.5%) (Smith, 1962);
b) el porcentaje de proteína suministrada (Barbosa et al., 2013),
proporcionada por el balanceado, alto en energía y/o proteínas. Ambos
factores suministran el nivel nutricional adecuado para los bovinos lecheros
27
de alta producción (Castro, 1984).
Proteína
Presentó una media de 3.02% en ambas provincias estudiadas, la cual está
sobre el rango básico establecido en el país, con un mínimo de 1.52% y un
máximo de 4.92%, similar a los datos obtenidos bajo algunos sistemas de
ordeño, que van de 3.02% a 3.99% (Dang y Anand, 2007).
Cannon (2003) demostró que el animal con menos de 2.8% o más de 3.5%
de proteína tiene menor probabilidad de una inseminación exitosa. El alto
contenido de proteína aumenta la posibilidad de infección en los cuartos
productivos de la ubre (Forsbäck et al., 2010).
El porcentaje de proteína que sale fuera de norma, es decir que posee
bajas cantidades y se presenta cuando los bovinos se encuentran en la
etapa estable, constituye un factor de riesgo en la calidad de la leche, ya
que la composición de la leche de bovinos varía durante la lactancia y se
caracteriza por un incremento proporcional de sus componentes, mientras
que la producción disminuye, ya que tiene correspondencia con la
disponibilidad de nutrientes y la genética del animal; sin embargo, las tasas
de producción más altas se encuentran entre la tercera y sexta lactancia,
mostrando una reducción sustancial a partir de los 8 años, dependiendo del
inicio de su edad fértil (Álvarez et al., 2009).
Además, el aumento de los valores de proteínas totales se asocia con el
incremento de células somáticas al momento del parto, debido a un
mecanismo de defensa de la glándula mamaria. Una vez se inicia el periodo
de lactancia, los valores de proteínas disminuyen progresivamente
(Sharma et al., 2011).
Bacterias
La contaminación bacteriana de la leche hace al producto no apto para el
consumo humano; además permite la diseminación de enfermedades
como la brucelosis (Sharma et al., 2011). Se encontró un promedio de
28
15114 UFC/mL (rango entre 1377 UFC/mL y 1 006 824 UFC/mL) en las
muestras obtenidas en Pichincha y 11489 UFC/mL (rango entre 1662
UFC/mL y 143 612 UFC/mL) en las muestras provenientes de Cotopaxi, lo
que cumple con la normativa vigente (1,5x106 UFC/mL); probablemente
relacionado con el estado de salud de los animales y la higiene de los
procesos de ordeño. Aunque en este estudio no hubo una asociación
significativa entre bacterias y la edad de los bovinos, según Burvenich et
al. (2003), los animales adultos presentan mayor cantidad de UFC
provocada por coliformes.
La leche cruda sirve de vehículo de transmisión de agentes patógenos
causantes de infecciones en el ganado, además de ser una fuente
importante de esporas, lo que hace que el contenido microbiano aumente,
por ende en relación a la defensa inmune del animal, el número de células
somáticas aumenta. Los patógenos asociados con el alimento de bovinos:
Listeria monocytogenes, E. coli y Salmonella enterica, producen cambios
significativos en la calidad de la leche (Tamime, 2009); además existen
bacterias psicrotrófas (especies de Pseudomonas, Escherichia,
Lactobacillus) que producen proteasas y lipasas termoestables, lo que
altera la composición de la leche (Barbano et al., 2006).
Estudios previos demostraron que la calidad bacteriológica del tanque de
enfriamiento está influenciada por la alta alcalinidad del agua y los malos
tratamientos de limpieza, asociados con alta cantidad de bacterias;
mientras que los valores bacterianos bajos están influenciados con alta
temperatura de los detergentes usados en la limpieza de los tanques y el
uso de aguas con baja concentración de minerales, poniendo énfasis en la
higiene de las ubres y lavado de los sistemas de ordeño para mejorar la
calidad de la leche en el tanque (Elmoslemany et al., 2009).
Análisis Comparativo
Muchos de los cambios en la composición de la leche debido a valores altos
de CCS ocurren por el daño de las células epiteliales, debido al incremento
29
de la permeabilidad vascular con el paso de inmunoglobulinas, proteínas
del suero, minerales como sodio y cloro, y a un incremento en la actividad
proteolítica (Sharif et al., 2008; Le Roux et al., 2003; Schultz, 1977).
La medición sólo de las células somáticas no es un indicador suficiente de
mastitis, por lo que para su diagnóstico satisfactorio es necesaria una
evaluación combinada con el contenido bacteriológico (Jánosi & Baltay,
2004), aunque se ha publicado que un valor alto de CCS es el criterio para
definir el estado de salud de las ubres (Holdaway, 1990).
El conteo de células somáticas está inversamente relacionado con el
porcentaje de lípidos. Algunas investigaciones han reportado que altos
CCS presentan bajos contenidos de grasa y proteína (Sharma et al., 2011;
Juozaitiene et al., 2006; Hamann, 2002; Klinkon et al.,2000), mientras que
Horlet & Seegers (1998) calculan que por cada dos veces que aumenta los
valores de CCS, la composición de la leche varía con una disminución de
0.20 g/kg de grasa y un incremento de 0.15g/kg de proteína (Sharma et al.,
2011; Quédraogo et al. (2008).
30
Capítulo 5
Conclusiones
Al usar citometría de flujo para evaluar conteo de células somáticas se
pudo concluir que en este parámetro el 97% de las muestras
correspondientes a Pichincha y el 98,94% en el caso de Cotopaxi se
encuentran dentro de los rangos indicados por la normativa INEN
9:2012 vigente, lo que manifiesta un óptimo estado de salud del animal
y manejo adecuado del hato bovino por parte de los productores.
El análisis de grasa presente en las muestras estudiadas demostró que,
en provincias de Pichincha y Cotopaxi, el manejo en la alimentación de
los bovinos productivos es óptimo de acuerdo a lo descrito en la
literatura. Estos datos demuestran que las muestras analizadas se
encuentran dentro de lo que exige la normativa INEN 9:2012 vigente.
El análisis de proteína total en las muestras obtenidas de Pichincha fue
de 75% y de Cotopaxi el 83.6%; lo que determinan que se encuentran
dentro de los rangos definidos por la normativa INEN 9:2012,
demostrando la presencia de falencias en la fertilización de los pastos,
manejo de los animales o la falta del uso de sobrealimento, de acuerdo
a lo descrito en la literatura.
El análisis de la concentración bacteriana por citometría de flujo,
demostró el esfuerzo que realizan los productores de las haciendas en
mantener una rutina de ordeño optima y constante, al igual que el
cumplimiento de los procesos de mantenimiento de los equipos
utilizados en la extracción y refrigeración de la leche.
31
La citometría de flujo constituye una técnica de avanzada, automática,
altamente objetiva y sensible, que permite realizar análisis
multiparamétricos de manera individual, lo que disminuye de manera
considerable el tiempo y el espacio físico requerido para las diferentes
pruebas necesarias en la calificación de la leche, optimizando el tiempo
en la obtención de los resultados necesarios para el ingreso de este
producto a los diferentes procesos previo a su comercialización.
Mediante el análisis de correspondencia múltiple se encontró cuatro
grupos de variables que presentaron mayor asociación entre ellas, lo
que permite observar factores que pueden manipularse que se van a
presentar juntos, determinando la calidad de la leche.
Recomendaciones
Realizar un estudio en las zonas lecheras de la Sierra, Costa y Oriente,
aumentando el número de muestras con una diferenciación a nivel de
ubres, cuartos mamarios y tanques de enfriamiento, para poder
implementar programas de control de calidad y enfermedades.
Analizar los actuales parámetros de calidad, bajo los cuales se rige el
Ecuador, y establecer una legislación para que los productos lácteos
tengan mejores y mayores estándares de calidad.
Estandarizar los procesos rutinarios de ordeño a nivel nacional para
garantizar la inocuidad de la leche, eliminando o disminuyendo la
cantidad de células somáticas y células bacterianas
32
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38
ANEXOS
Anexo 1: Cuadros de requisitos Norma INEN 9:2012 para leche cruda.
39
Anexo 2: Muestras analizadas.
PICHINCHA
Fecha Código Grasa Proteína CBT CCS UFC
2017-01-11 48504 3,09 3,1 21008 154000 2941
2017-01-11 02054 3,15 2,78 57845 630000 8098
2016-11-07 56386 3,23 2,75 34702 137000 4858
2017-01-11 18968 3,26 2,77 29658 161000 4152
2017-01-11 42293 3,27 2,79 47363 226000 6631
2016-11-07 02054 3,3 2,84 53259 247000 7456
2017-01-11 02054 3,3 2,68 212037 304000 29685
2017-01-11 46571 3,32 3,09 26140 175000 3660
2016-11-07 42293 3,32 2,87 39035 214000 5465
2016-11-11 02054 3,34 2,78 66642 328000 9330
2017-01-11 42293 3,34 2,73 52520 418000 7353
2016-11-07 50486 3,34 2,78 39021 500000 5463
2017-01-27 02054 3,35 2,8 80583 388000 11282
2017-01-11 01099 3,36 2,94 83252 161000 11655
2016-11-07 52965 3,36 3,01 33438 235000 4681
2017-01-11 55723 3,37 3,13 21743 89000 3044
2017-01-27 18968 3,37 2,75 72879 172000 10203
2016-11-16 35522 3,37 2,75 840012 526000 117602
2016-11-16 18968 3,38 2,84 15175 144000 2125
2017-01-11 56386 3,38 2,8 31275 153000 4379
2016-11-07 42293 3,38 2,84 55758 205000 7806
2017-01-11 02054 3,38 2,69 48777 295000 6829
2017-01-11 29228 3,39 2,77 17070 121000 2390
2017-01-11 29228 3,4 2,82 46603 125000 6524
2016-11-01 02054 3,41 2,74 56899 374000 7966
2017-01-27 35522 3,41 2,91 242146 742000 33900
2017-01-11 55319 3,42 2,96 76769 273000 10748
2017-01-11 23297 3,42 3,13 42966 564000 6015
2017-01-11 02054 3,43 2,74 50832 374000 7116
2017-01-11 02054 3,43 2,72 63761 485000 8927
2016-11-16 02054 3,43 2,77 93554 529000 13098
2017-01-11 30059 3,43 3,02 39837 537000 5577
2017-01-11 42293 3,44 2,84 90573 273000 12680
2017-01-11 18968 3,44 2,88 26860 302000 3760
2017-01-11 35522 3,44 2,61 7191600 2012000 1006824
2016-11-18 46269 3,45 2,76 94723 178000 13261
2016-11-07 57393 3,45 2,6 20605 212000 2885
2017-01-11 52965 3,45 3 27653 247000 3871
2017-01-11 18968 3,45 2,88 44163 340000 6183
40
2017-01-11 23272 3,45 2,78 54967 660000 7695
2016-11-07 01072 3,46 2,93 161076 141000 22551
2017-01-11 57183 3,46 2,96 53145 152000 7440
2016-11-07 29228 3,46 2,78 25931 154000 3630
2017-01-11 02039 3,46 3,18 28245 307000 3954
2017-01-11 50486 3,46 2,82 23062 496000 3229
2016-11-11 57183 3,47 2,82 44657 102000 6252
2016-11-16 29228 3,47 2,77 34110 112000 4775
2017-01-11 56386 3,47 2,8 63008 240000 8821
2017-01-11 39883 3,47 2,87 130999 530000 18340
2017-01-11 35522 3,47 2,98 107660 715000 15072
2017-01-11 49654 3,48 3,2 23383 95000 3274
2017-01-11 29228 3,48 2,78 23342 124000 3268
2016-11-11 18968 3,48 2,9 30104 197000 4215
2017-01-11 20496 3,48 2,77 20298 274000 2842
2017-01-11 02054 3,48 2,83 41079 416000 5751
2016-11-16 30059 3,48 3,02 32738 461000 4583
2017-01-11 39883 3,48 2,95 152179 469000 21305
2017-01-11 35522 3,48 2,88 4290064 1894000 600609
2016-11-11 29228 3,49 2,81 20236 120000 2833
2017-01-11 29228 3,49 2,87 51560 156000 7218
2017-01-11 56386 3,49 2,83 55556 164000 7778
2017-01-11 01132 3,49 2,84 58429 208000 8180
2017-01-11 01161 3,49 2,84 58429 208000 8180
2017-01-11 45275 3,49 2,84 58429 208000 8180
2017-01-11 30059 3,49 3,1 37469 324000 5246
2017-01-23 35522 3,49 2,78 50441 495000 7062
2017-01-11 39883 3,49 2,89 91009 525000 12741
2017-01-11 01072 3,5 2,89 683815 265000 95734
2016-11-07 39883 3,51 2,95 93865 358000 13141
2017-01-11 23297 3,51 3,03 214504 762000 30031
2017-01-11 56386 3,52 2,7 76751 154000 10745
2017-01-11 42293 3,52 2,74 55644 235000 7790
2017-01-11 44934 3,52 2,8 54411 583000 7618
2017-01-11 57183 3,53 2,84 24078 143000 3371
2017-01-27 29228 3,53 2,84 34350 232000 4809
2017-01-11 52965 3,53 2,88 26977 299000 3777
2017-01-11 52965 3,53 2,92 65272 304000 9138
2017-01-11 56809 3,53 2,93 76193 356000 10667
2017-01-11 50486 3,53 2,86 210029 697000 29404
2017-01-11 01072 3,54 2,88 252600 131000 35364
2016-11-01 29228 3,54 2,81 33215 131000 4650
2016-11-18 18968 3,54 2,88 19670 155000 2754
41
2017-01-11 18968 3,54 2,91 19098 168000 2674
2016-11-11 52965 3,54 3 28976 179000 4057
2017-01-11 33858 3,54 2,84 17930 194000 2510
2016-11-07 02427 3,54 3,08 99253 215000 13895
2016-11-11 42293 3,54 2,79 46302 227000 6482
2016-11-01 42293 3,54 2,78 100395 236000 14055
2016-11-01 39883 3,54 2,92 50444 308000 7062
2016-11-16 20536 3,54 2,81 82372 345000 11532
2017-01-27 02054 3,54 3 52442 356000 7342
2017-01-27 01068 3,54 3 52442 356000 7342
2017-01-11 42293 3,55 2,72 93714 212000 13120
2016-11-07 01124 3,55 3,13 39408 257000 5517
2017-01-27 01164 3,55 3,02 33225 263000 4652
2017-01-27 02427 3,55 2,9 35721 312000 5001
2017-01-11 02860 3,55 2,78 99015 527000 13862
2017-01-11 35522 3,55 2,83 493634 1395000 69109
2016-11-07 46269 3,56 2,79 34810 115000 4873
2016-11-07 01133 3,56 3,07 19755 130000 2766
2016-11-07 20429 3,56 3,07 19755 130000 2766
2017-01-11 29228 3,56 2,82 38106 143000 5335
2016-11-07 55723 3,56 3 24941 163000 3492
2016-11-07 18968 3,56 2,96 24834 174000 3477
2017-01-11 01164 3,56 3,01 25823 205000 3615
2016-11-01 01164 3,56 2,9 36304 231000 5083
2017-01-11 02428 3,56 2,84 33957 234000 4754
2017-01-23 02427 3,56 2,83 62815 309000 8794
2017-01-11 01076 3,56 2,85 72517 330000 10152
2017-01-11 01434 3,56 2,85 72517 330000 10152
2017-01-27 56809 3,56 3,04 108228 425000 15152
2016-11-16 56386 3,57 2,74 58321 174000 8165
2016-11-11 46269 3,57 2,83 76807 183000 10753
2017-01-27 01072 3,57 2,84 69148 190000 9681
2016-11-18 02428 3,57 2,91 35955 213000 5034
2017-01-11 57183 3,57 2,77 53590 214000 7503
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2017-01-11 49012 3,57 2,8 97198 246000 13608
2017-01-11 01164 3,57 2,9 36880 257000 5163
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42
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2017-01-11 02427 3,58 2,9 35124 395000 4917
2017-01-11 44686 3,58 2,85 759667 524000 106353
2016-11-01 35522 3,58 2,77 424311 565000 59404
2017-01-11 01164 3,59 2,84 61404 218000 8597
2017-01-11 02427 3,59 2,82 32336 285000 4527
2017-01-11 02427 3,59 3,07 39080 286000 5471
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2017-01-11 02923 3,59 2,93 142347 418000 19929
2017-01-27 01158 3,59 3,1 88628 501000 12408
2017-01-27 02923 3,59 3,1 88628 501000 12408
2017-01-11 50486 3,59 2,91 16889 1190000 2364
2016-11-07 30087 3,6 3,1 15131 186000 2118
2016-11-07 02428 3,6 2,92 31307 232000 4383
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2017-01-11 30087 3,6 3,19 29245 244000 4094
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2017-01-11 23297 3,6 3,18 140283 573000 19640
2017-01-11 35522 3,6 2,72 27114 576000 3796
2016-11-11 33858 3,61 2,83 30442 172000 4262
2016-11-01 30087 3,61 2,99 91603 178000 12824
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2017-01-11 01164 3,61 2,92 29236 218000 4093
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43
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2017-01-11 49020 3,62 2,82 32990 258000 4619
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44
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2017-01-11 50486 3,64 2,94 52355 605000 7330
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2017-01-11 39269 3,65 2,96 67623 435000 9467
2017-01-11 23272 3,65 2,77 26919 441000 3769
45
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2016-11-01 30059 3,65 3,07 117620 692000 16467
2017-01-11 23297 3,65 3,1 1113028 1234000 155824
2016-11-16 01099 3,66 2,94 41325 100000 5786
2016-11-11 49020 3,66 2,79 80301 130000 11242
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2017-01-11 33858 3,66 2,84 37897 164000 5306
2017-01-27 41436 3,66 3,01 20029 176000 2804
2017-01-27 01097 3,66 3,01 20029 176000 2804
2017-01-11 56386 3,66 2,68 23820 219000 3335
2017-01-11 02428 3,66 2,83 73448 237000 10283
2016-11-11 20496 3,66 2,74 28062 250000 3929
2017-01-11 03411 3,66 2,81 77805 267000 10893
2017-01-11 01160 3,66 2,84 20551 271000 2877
2017-01-27 48317 3,66 3,13 35572 276000 4980
2017-01-11 35893 3,66 2,95 31573 295000 4420
2016-11-18 20550 3,66 2,87 43275 347000 6059
2016-11-01 50486 3,66 2,87 75128 465000 10518
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2017-01-27 44934 3,66 2,9 36491 475000 5109
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46
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48
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49
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50
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2016-11-16 45275 3,76 2,86 64544 290000 9036
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53
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2016-11-07 29227 3,81 2,87 26190 162000 3667
2016-11-11 44247 3,81 2,91 53753 177000 7525
2017-01-11 38904 3,81 2,99 29179 182000 4085
2016-11-07 56387 3,81 3,21 58101 193000 8134
2017-01-11 01049 3,81 2,99 99654 197000 13952
2017-01-11 29227 3,81 2,99 99654 197000 13952
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2017-01-23 01161 3,81 2,89 22414 197000 3138
2017-01-23 45275 3,81 2,89 22414 197000 3138
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2016-11-07 01112 3,81 3,08 77113 240000 10796
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2017-01-11 32959 3,81 2,86 22633 263000 3169
2016-11-18 01132 3,81 2,87 33166 265000 4643
2016-11-18 01161 3,81 2,87 33166 265000 4643
2016-11-18 45275 3,81 2,87 33166 265000 4643
2016-11-11 28314 3,81 3 102473 298000 14346
2017-01-23 23297 3,81 3,17 26534 328000 3715
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2017-01-27 01048 3,81 3,18 175331 396000 24546
2017-01-11 58177 3,81 2,78 61958 407000 8674
54
2017-01-11 26864 3,81 2,99 134676 412000 18855
2017-01-11 28869 3,81 2,92 68615 413000 9606
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2017-01-11 02923 3,81 2,98 192482 525000 26947
2017-01-11 39883 3,81 2,85 194170 600000 27184
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2017-01-11 01097 3,82 3 29173 147000 4084
2016-11-16 42293 3,82 2,77 411581 157000 57621
2016-11-11 50089 3,82 3,1 83368 208000 11672
2017-01-11 35517 3,82 3,03 19397 228000 2716
2017-01-11 48892 3,82 3,01 90776 237000 12709
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2017-01-11 23297 3,82 3,14 22980 301000 3217
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2017-01-11 57118 3,82 2,86 51725 320000 7242
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2017-01-11 02923 3,82 2,96 101520 397000 14213
2017-01-11 44247 3,82 2,85 44424 415000 6219
2016-11-07 20536 3,82 2,82 62379 421000 8733
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2017-01-11 01434 3,82 3,02 111978 546000 15677
2017-01-11 50486 3,82 2,88 763382 776000 106873
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2017-01-11 33134 3,83 2,93 143578 126000 20101
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55
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2017-01-11 49012 3,83 2,85 73016 369000 10222
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56
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2017-01-11 01158 3,85 2,85 34243 213000 4794
2017-01-23 20567 3,85 3,14 46993 240000 6579
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2017-01-11 44247 3,85 2,81 34615 272000 4846
2017-01-11 01158 3,85 2,91 1262981 275000 176817
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2017-01-11 20429 3,85 3,01 104446 294000 14622
2016-11-16 23297 3,85 3,09 24245 319000 3394
2017-01-11 57118 3,85 2,92 271894 425000 38065
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2016-11-01 49012 3,86 2,92 29023 231000 4063
2016-11-16 28000 3,86 2,92 60621 243000 8487
2017-01-11 49020 3,86 2,82 51524 247000 7213
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2017-01-11 28000 3,86 2,82 145862 309000 20421
2017-01-11 32237 3,86 3,05 23583 312000 3302
2017-01-11 49020 3,86 2,75 64130 314000 8978
2017-01-11 55317 3,86 3,03 41994 339000 5879
2017-01-27 42293 3,86 2,94 38301 422000 5362
2017-01-23 30059 3,86 3,12 189163 434000 26483
2016-11-24 51017 3,86 3,06 33037 554000 4625
2016-11-11 23297 3,86 3,19 1482714 827000 207580
57
2017-01-11 55723 3,87 3,02 25205 122000 3529
2016-11-01 01099 3,87 2,89 96781 160000 13549
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2016-11-11 20429 3,87 3,04 28988 167000 4058
2016-11-16 57920 3,87 3,18 50658 171000 7092
2016-11-11 57920 3,87 3,23 40151 175000 5621
2016-11-18 02427 3,87 3,1 44868 242000 6282
2017-01-11 20536 3,87 2,93 27014 256000 3782
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2017-01-27 57291 3,87 3,01 39707 274000 5559
2017-01-11 35517 3,87 3,02 35460 275000 4964
2017-01-11 48877 3,87 3,19 28895 281000 4045
2017-01-11 01048 3,87 3,19 28895 281000 4045
2017-01-11 01112 3,87 3,09 49046 293000 6866
2016-11-16 40981 3,87 3,18 84440 310000 11822
2017-01-11 40981 3,87 3,22 100266 333000 14037
2017-01-27 49009 3,87 2,91 24984 341000 3498
2017-01-27 49011 3,87 2,91 24984 341000 3498
2017-01-27 49012 3,87 2,91 24984 341000 3498
2017-01-11 20536 3,87 2,87 38680 347000 5415
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58
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60
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61
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2017-01-11 23272 3,93 2,77 190075 680000 26611
2017-01-11 48861 3,93 3,04 75780 757000 10609
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2016-11-01 29227 3,94 2,92 32023 138000 4483
2017-01-11 48969 3,94 2,71 24002 153000 3360
2017-01-11 01133 3,94 2,93 18638 178000 2609
2017-01-11 20429 3,94 2,93 18638 178000 2609
2017-01-11 49020 3,94 2,81 22490 187000 3149
2016-11-07 20567 3,94 3,22 22637 190000 3169
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2017-01-27 29227 3,94 2,99 28561 220000 3999
2017-01-27 44532 3,94 3,02 52767 222000 7387
2016-11-11 40981 3,94 3,21 122855 224000 17200
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62
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2017-01-27 01434 3,95 3 82769 478000 11588
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63
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64
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65
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2016-11-30 23889 4,02 3,12 20074 183000 2810
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2017-01-11 30023 4,02 2,92 31529 209000 4414
2017-01-23 03411 4,02 2,9 35081 221000 4911
2016-11-18 23889 4,02 3,11 28522 262000 3993
2016-11-11 48968 4,02 2,93 30293 273000 4241
2017-01-11 01413 4,02 3,15 195419 275000 27359
2017-01-11 50103 4,02 3,26 30667 293000 4293
2017-01-11 03410 4,02 3,03 47656 304000 6672
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2017-01-23 01160 4,03 2,99 26058 282000 3648
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2017-01-11 03411 4,03 2,9 72082 335000 10091
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66
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2017-01-11 29750 4,04 3,1 20779 334000 2909
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2017-01-11 01428 4,04 3,07 278252 513000 38955
2017-01-11 44532 4,04 3,05 94122 517000 13177
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67
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68
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2016-11-16 21011 4,11 3,23 49130 174000 6878
2016-11-11 57396 4,11 2,91 186486 195000 26108
2017-01-11 01160 4,11 2,99 39433 242000 5521
2017-01-11 03410 4,11 2,93 59187 244000 8286
2017-01-11 01160 4,11 3,01 24528 261000 3434
2017-01-23 50089 4,11 3,09 40902 281000 5726
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69
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2017-01-11 01138 4,12 2,92 22630 244000 3168
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2017-01-11 49535 4,12 3,12 54730 304000 7662
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70
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2017-01-23 01048 4,19 3,08 390124 569000 54617
2017-01-11 48861 4,19 3,09 129287 618000 18100
71
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2017-01-23 01168 4,23 3,09 92708 302000 12979
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72
2017-01-11 41934 4,24 2,74 48389 259000 6774
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2016-11-01 49243 4,28 3,04 56094 475000 7853
2017-01-23 28314 4,28 3,17 83531 482000 11694
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2017-01-11 01428 4,28 3,23 1375970 998000 192636
2016-11-11 51189 4,29 3,09 59303 122000 8302
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2017-01-11 38905 4,29 3,21 64168 376000 8984
73
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2017-01-23 01428 4,29 3,04 309718 822000 43361
2017-01-27 21011 4,3 3,28 38822 148000 5435
2017-01-11 30023 4,3 3,16 19797 184000 2772
2017-01-11 49535 4,3 3,24 25243 240000 3534
2017-01-23 03410 4,3 3,05 31798 249000 4452
2016-11-07 25643 4,3 3,19 26822 263000 3755
2016-11-07 01168 4,3 3,19 26822 263000 3755
2016-11-16 57291 4,31 3,19 26151 176000 3661
2016-11-01 20993 4,31 3,05 63941 186000 8952
2016-11-01 20993 4,31 3,05 63941 186000 8952
2017-01-11 02911 4,31 3,25 125085 312000 17512
2017-01-11 01024 4,31 3,11 106214 499000 14870
2017-01-11 01428 4,31 3,11 106214 499000 14870
2017-01-11 01165 4,32 3,19 32149 183000 4501
2017-01-11 20993 4,32 3,03 55468 227000 7766
2017-01-11 20993 4,32 3,08 59847 230000 8379
2016-11-01 39883 4,32 3,18 57985 233000 8118
2016-11-07 35404 4,32 3,38 26658 260000 3732
2017-01-27 35404 4,32 3,31 34302 311000 4802
2017-01-27 20993 4,32 3,15 56007 329000 7841
2017-01-11 01024 4,32 3,37 114387 768000 16014
2017-01-11 01428 4,32 3,37 114387 768000 16014
2017-01-11 51189 4,33 3,11 36696 141000 5137
2017-01-11 36956 4,33 3,4 74039 182000 10365
2016-11-11 01428 4,33 3,42 141936 460000 19871
2017-01-23 02039 4,33 3,12 55551 624000 7777
2016-11-01 57291 4,34 3,16 77956 179000 10914
2017-01-23 30023 4,34 3 118989 191000 16658
2016-11-11 01165 4,34 3,2 17951 198000 2513
2016-11-18 01024 4,34 3,38 381862 312000 53461
2017-01-23 52527 4,34 2,89 28778 600000 4029
2017-01-23 02059 4,35 2,84 128605 168000 18005
2017-01-11 02059 4,35 2,88 88931 240000 12450
2017-01-11 57291 4,35 3,23 25925 271000 3630
2016-11-18 39883 4,35 3,17 156436 291000 21901
2017-01-11 01048 4,35 3,57 30574 293000 4280
2017-01-11 48604 4,35 3,57 30574 293000 4280
2017-01-11 01229 4,35 2,99 54107 366000 7575
2017-01-11 01024 4,35 3,39 56059 374000 7848
2017-01-11 01428 4,35 3,39 56059 374000 7848
2016-11-01 30023 4,36 3,3 25639 131000 3589
2017-01-11 48205 4,36 3,3 27102 178000 3794
74
2017-01-23 51189 4,36 3,1 46381 205000 6493
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2017-01-11 48604 4,36 3,65 53586 313000 7502
2016-11-16 25643 4,36 3,23 36995 336000 5179
2016-11-16 01168 4,36 3,23 36995 336000 5179
2017-01-11 57291 4,37 3,2 25180 145000 3525
2016-11-07 01165 4,37 3,22 25757 160000 3606
2017-01-11 01021 4,37 3,15 339541 224000 47536
2017-01-27 01024 4,37 3,13 85793 662000 12011
2017-01-27 01428 4,37 3,13 85793 662000 12011
2017-01-11 38905 4,37 3,3 288044 946000 40326
2016-11-01 51189 4,39 3,13 74066 166000 10369
2017-01-11 36956 4,39 3,16 54009 200000 7561
2016-11-01 35404 4,39 3,3 51706 215000 7239
2017-01-27 01024 4,39 3,45 33064 226000 4629
2016-11-11 41934 4,39 2,73 56294 238000 7881
2016-11-18 25643 4,39 3,2 61262 290000 8577
2016-11-18 01168 4,39 3,2 61262 290000 8577
2017-01-11 35404 4,39 3,15 75342 291000 10548
2016-11-01 48848 4,39 3,41 63446 293000 8882
2017-01-11 52527 4,39 3,01 17196 318000 2407
2017-01-23 57291 4,4 3,15 29143 162000 4080
2017-01-11 01024 4,4 3,27 196252 183000 27475
2017-01-23 01099 4,4 2,96 50124 195000 7017
2016-12-21 23889 4,4 2,98 32689 255000 4576
2016-11-07 48969 4,4 2,68 74341 326000 10408
2017-01-11 48968 4,4 2,85 31780 377000 4449
2017-01-23 01021 4,4 3,18 46928 439000 6570
2017-01-27 01021 4,4 3,22 46844 564000 6558
2016-11-16 44807 4,41 3,13 133948 489000 18753
2017-01-11 37567 4,41 3,38 77910 621000 10907
2016-11-11 30023 4,42 3,26 24360 163000 3410
2016-11-11 25643 4,42 3,16 45197 231000 6328
2016-11-11 01168 4,42 3,16 45197 231000 6328
2017-01-23 39883 4,42 3,28 69650 284000 9751
2016-11-01 25643 4,42 3,14 198837 297000 27837
2016-11-01 01168 4,42 3,14 198837 297000 27837
2017-01-11 25643 4,42 3,07 62869 306000 8802
2017-01-11 01168 4,42 3,07 62869 306000 8802
2016-11-01 01024 4,42 3,43 126807 507000 17753
2016-11-01 01428 4,42 3,43 126807 507000 17753
2017-01-11 02911 4,43 3,25 44392 238000 6215
2016-11-11 48848 4,43 3,26 36035 256000 5045
75
2017-01-11 48848 4,43 3,08 81474 349000 11406
2016-12-27 51017 4,43 2,93 30332 463000 4246
2016-11-16 49535 4,44 3,14 32234 286000 4513
2017-01-11 01021 4,44 3,22 222084 303000 31092
2017-01-11 37567 4,45 3,19 47588 335000 6662
2017-01-11 51189 4,46 3,18 31850 216000 4459
2017-01-11 51189 4,46 3,08 54077 243000 7571
2017-01-27 51189 4,46 3,18 106828 246000 14956
2017-01-23 35404 4,46 3,27 27591 258000 3863
2016-11-07 01021 4,47 3,33 84185 233000 11786
2016-11-01 41934 4,47 2,72 40545 318000 5676
2016-11-07 37567 4,48 3,37 18701 261000 2618
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2017-01-27 01168 4,48 3,19 75071 276000 10510
2017-01-11 48968 4,48 2,88 21001 322000 2940
2017-01-11 48848 4,48 3,18 52371 424000 7332
2017-01-11 25643 4,5 3,16 70639 288000 9889
2017-01-11 01168 4,5 3,16 70639 288000 9889
2017-01-11 02059 4,51 2,87 72694 141000 10177
2016-11-11 01048 4,51 3,57 28868 161000 4042
2016-11-11 48604 4,51 3,57 28868 161000 4042
2016-11-07 41934 4,51 2,71 32760 268000 4586
2017-01-11 38905 4,51 3,29 62455 639000 8744
2017-01-11 01024 4,51 3,28 116383 673000 16294
2017-01-11 01428 4,51 3,28 116383 673000 16294
2017-01-23 36956 4,52 3,46 24110 154000 3375
2017-01-11 01021 4,52 3,06 127314 175000 17824
2017-01-11 48205 4,52 3,43 157964 222000 22115
2016-11-11 37567 4,52 3,31 130655 229000 18292
2016-11-07 01165 4,53 3,58 64044 118000 8966
2016-11-16 01165 4,53 3,21 25428 167000 3560
2017-01-11 01024 4,53 3,39 1612885 181000 225804
2017-01-11 48205 4,53 3,51 9834 200000 1377
2017-01-11 57291 4,53 3,1 45715 283000 6400
2017-01-11 38905 4,53 3,3 46304 486000 6483
2017-01-11 01024 4,54 3,35 79279 682000 11099
2017-01-11 01428 4,54 3,35 79279 682000 11099
2016-11-01 48205 4,55 3,42 45543 126000 6376
2016-11-01 57393 4,55 2,78 21645 208000 3030
2016-11-01 01165 4,55 3,24 25154 254000 3522
2017-01-11 25643 4,55 3,11 56097 277000 7854
2017-01-11 01168 4,55 3,11 56097 277000 7854
2017-01-11 02911 4,55 3,42 82219 333000 11511
76
2016-11-16 01024 4,55 3,3 83011 490000 11622
2016-11-16 01428 4,55 3,3 83011 490000 11622
2017-01-11 37567 4,56 3,32 24061 399000 3369
2017-01-23 01165 4,57 3,07 18715 179000 2620
2017-01-23 48848 4,58 3,21 49914 307000 6988
2017-01-11 38905 4,58 3,3 53933 470000 7551
2017-01-11 01021 4,6 3,33 19156 291000 2682
2016-11-07 48205 4,61 3,45 42496 135000 5949
2016-11-01 38905 4,61 3,47 48323 262000 6765
2016-11-07 48848 4,62 3,42 33853 254000 4739
2017-01-11 25643 4,62 3,03 57834 279000 8097
2017-01-11 01168 4,62 3,03 57834 279000 8097
2017-01-11 38905 4,64 3,4 34568 358000 4840
2016-11-11 48205 4,65 3,44 58865 176000 8241
2016-11-11 01021 4,66 3,17 199579 144000 27941
2017-01-11 01165 4,66 3,08 39974 267000 5596
2016-11-11 38905 4,68 3,5 43020 307000 6023
2017-01-11 01048 4,68 3,59 34476 329000 4827
2017-01-11 48604 4,68 3,59 34476 329000 4827
2016-11-01 01048 4,69 3,5 66602 190000 9324
2016-11-01 48604 4,69 3,5 66602 190000 9324
2017-01-11 01048 4,7 3,5 42273 360000 5918
2017-01-11 48604 4,7 3,5 42273 360000 5918
2017-01-11 01165 4,7 3,17 58682 416000 8215
2016-11-16 01021 4,71 3,17 222579 222000 31161
2017-01-11 01165 4,71 3,55 34173 297000 4784
2017-01-17 56566 4,71 3,24 105374 580000 14752
2016-11-07 38905 4,73 3,47 137804 454000 19293
2017-01-11 56566 4,74 3,38 133217 490000 18650
2017-01-11 01165 4,75 3,08 48353 244000 6769
2017-01-11 25643 4,76 3 17523 279000 2453
2017-01-11 01168 4,76 3 17523 279000 2453
2017-01-11 01048 4,76 3,57 35691 330000 4997
2017-01-11 48604 4,76 3,57 35691 330000 4997
2016-11-07 01168 4,77 3,35 91675 243000 12835
2017-01-11 56566 4,78 3,33 470180 650000 65825
2016-11-11 01165 4,79 3,6 27778 127000 3889
2017-01-11 48205 4,8 3,32 25514 191000 3572
2017-01-11 56566 4,8 3,35 153928 556000 21550
2017-01-11 01165 4,88 3,57 90684 209000 12696
2017-01-11 01165 4,91 3,38 124255 192000 17396
2017-01-27 48205 4,91 3,36 35484 193000 4968
2016-11-16 01165 4,93 3,55 41043 261000 5746
77
2017-01-11 01165 4,97 3,38 54301 261000 7602
2017-01-27 01165 5,05 3,53 37560 289000 5258
2017-01-11 01165 5,07 3,45 18379 165000 2573
2017-01-23 48205 5,08 3,31 30339 194000 4247
2017-01-23 01165 5,31 3,64 42954 333000 6014
2016-11-01 01165 5,32 3,57 23983 144000 3358
COTOPAXI
Fecha Código Grasa Proteína CBT CCS UFC
2017-01-11 57117 3,91 3,06 11869 395000 1662
2016-11-07 35170 4,15 3,17 12883 89000 1804
2017-01-11 35170 3,87 3,18 14436 107000 2021
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2017-01-11 49277 3,43 2,77 25679 243000 3595
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78
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2017-01-27 49277 3,89 2,97 30157 271000 4222
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2017-01-11 49277 3,94 2,94 31971 365000 4476
2016-11-11 45464 3,69 3 32018 204000 4483
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2016-11-07 49277 3,64 2,85 34789 361000 4870
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2017-01-11 49274 3,84 2,81 37963 338000 5315
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79
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2016-11-16 20450 3,74 2,83 101909 237000 14267
2017-01-11 21838 3,71 2,96 101931 261000 14270
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81
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2017-01-11 49274 3,7 2,93 124431 682000 17420
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2017-01-11 48311 4,37 3,14 149501 225000 20930
2017-01-11 02714 3,82 3,13 151260 227000 21176
2016-11-16 48311 4,54 3,21 167259 203000 23416
2016-11-01 21838 3,87 3,13 167326 243000 23426
2017-01-11 21600 3,67 3,04 170592 326000 23883
2016-11-07 49946 3,66 2,95 176983 220000 24778
2017-01-11 57117 3,95 2,99 220024 654000 30803
2016-11-07 48311 4,2 3,29 245333 198000 34347
2017-01-23 01139 3,64 2,86 255571 264000 35780
2017-01-11 48311 4,18 3,17 260283 346000 36440
2016-11-11 01139 3,69 3,03 274037 382000 38365
2017-01-11 03009 3,98 3,13 283526 543000 39694
2017-01-27 02714 4,17 3,19 300537 287000 42075
2017-01-23 48311 4,31 3,1 311899 298000 43666
2017-01-11 49277 3,74 2,95 558408 266000 78177
2017-01-11 49274 3,74 2,95 558408 266000 78177
2016-11-16 01139 3,85 3,01 605000 589000 84700
2017-01-11 21600 3,8 2,93 655645 353000 91790
2017-01-11 01139 3,92 3,01 1025801 520000 143612
82
Anexo 3: Protocolo de Análisis Bentley
Bentley DairySpec
Analizador de componentes lácteos de alta precisión
Mediciones: grasa, proteína, lactosa, sólidos y más
El DairySpec FT fue diseñado pensando en satisfacer las necesidades de
una amplia gama de laboratorios de productos lácteos e instalaciones de
procesamiento de leche que requieren un equipo de alta precisión para el
análisis de componentes lácteos, incluyendo grasa, proteína, lactosa y
sólidos totales. El DairySpec FT proporciona mediciones precisas y
exactas, así como una fiabilidad excepcional.
Resumen Tecnología
El DairySpec FT de Bentley utiliza espectrometría infrarroja transformada
de Fourier (FTIR) que captura el espectro de absorción infrarrojo completo
de la muestra de leche para el análisis de componentes. Capturar todo el
espectro permite una calibración que se basa en todas las características
espectrales de cada componente particular. El espectro infrarrojo se puede
almacenar de forma permanente para que otras calibraciones puedan
aplicarse retroactivamente a sus datos a futuro y en cualquier momento.
Características DairySpec FT
• La pantalla táctil simplifica la interfaz con el operador.
• Software basado en Windows integra el control, la recopilación de datos,
el análisis, archivo y generación de informes.
• El interferómetro está referenciado al láser y ambos se encuentran dentro
de una cubierta de óptica con temperatura regulada y herméticamente
sellada.
• El depósito temperado interno facilita y ofrece las funciones de auto
enjuague y auto cero.
83
• La cubierta óptica proporciona un análisis preciso de la absorción de
energía en todo el espectro infrarrojo medio.
• El calentador de muestra integrado permite el análisis de productos en
frío.
• Luces LED en el panel frontal ofrecen información visual inmediata para
los operadores sobre el estado general del instrumento y el estatus de
operación.
Somacount FC
recuento preciso de células somáticas
Medición: recuento de células somáticas en leche cruda.
El Somacount FC ofrece una medición rápida y precisa del recuento de
células somáticas para la detección y control de mastitis en el ganado.
Este instrumento es ideal para laboratorios pequeños y medianos que
necesitan un sistema preciso y de bajo mantenimiento para el recuento de
células somáticas.
• Proceso patentado basado en el principio de fluorescencia y citometría
de flujo.
• Capaz de analizar hasta 150 muestras por hora.
• Interfaz ofrece opciones flexibles para exportación de datos.
• Auto-muestreador opcional para un análisis totalmente automatizado.
• Bajo mantenimiento.
• Software de fácil manejo basado en Windows, hace que el sistema sea
fácil de operar.
• Cumple con los requisitos de las normas de IDF para el recuento de
células somáticas.
Auto-muestreador opcional
Con el dispositivo de muestreo, el Somacount FC proporcionará un
procedimiento de laboratorio completamente automatizado, de tal modo
que el análisis se incorpora fácilmente a la rutina de laboratorio.
84
• El auto-muestreador puede manejar la mayoría de los tamaños estándar
de viales.
• Se le puede adaptar un sistema de lector de código de barras.
Si necesita mayor información de este equipo consulte aquí o escríbanos y
con gusto le aclararemos todas sus consultas.
Bentley IBC
BactoCount IBC: recuento bacteriano a una velocidad de 50, 100 o 150
muestras por hora
Medición: recuento bacteriano en leche cruda
El BactoCount IBC es un equipo totalmente automatizado que utiliza la
citometría de flujo para realizar un recuento rápido de bacterias individuales
en leche cruda. La alta velocidad de procesamiento de este modelo lo
convierte en la solución ideal para laboratorios que manejan de medianos
a grandes volúmenes de muestras y que requieren un equipo fácil de operar
y mantener.
Este equipo está disponible en tres configuraciones (IBC 50, IBC 100 y IBC
150), basándose en la velocidad de análisis, por lo que es fácil seleccionar
un instrumento que responda a las necesidades actuales y futuras de su
laboratorio. En caso de necesitarse un posterior aumento de velocidad, es
posible pasar de una configuración a otra mediante una sencilla
actualización de software y algunas pequeñas modificaciones en hardware.
• Es capaz de analizar entre 50 y 150 muestras por hora según la
configuración.
• El uso de un ordenador ofrece diversos formatos para exportar datos.
• El auto-muestreador, completamente automatizado, proporciona un flujo
constante de muestras.
• Diseño de bajo mantenimiento
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Evaluado por los laboratorios de referencia de CECALAIT y IAI.
El IBC puede ser utilizado como un método alternativo a las metodologías
de referencia de IDF 100B: 1991 y AOAC 986.33 para la determinación
rápida y precisa de la calidad microbiológica de leche cruda de vaca, oveja,
búfalo. También es una herramienta útil en la elaboración y ejecución de
esquemas de pago de leche.
Descripción técnica y principio de funcionamiento
Los núcleos bacterianos son teñidos con un colorante fluorescente que se
inserta en el ADN, seguidamente las bacterias son alineadas en el capilar
de la celda del citómetro para ser contadas de forma individual mediante
un láser acoplado a un fotomultiplicador.
El IBC está compuesto de seis módulos: el contador de células, el
carrusel/incubador, el sistema de bombeo y filtración, el auto-muestrador,
y el ordenador.
Desempeño del análisis
Los siguientes gráficos muestran las distribuciones de ancho de pico y
dispersión típicas (obtenidas con el método BactoCount) para los
principales grupos bacterianos presentes en los análisis para la evaluación
de la calidad higiénica de la leche cruda.
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