COMPOSICION QUIMICA DE LA LECHE CRUDA Y SUS VARIACIONES A NIVEL DE SILOS EN PLANTAS LECHERAS DE LA VIII, IX y X REGIONES DE CHILE. PARTE I. MACROCOMPONENTES

Autor: Pinto C., Manuel, Carrasco R., Erwin, Fraser L., Bernardo, Letelier H., Andrea, Dörner P., Walter
Jazyk: Spanish; Castilian
Rok vydání: 1998
Zdroj: Agro Sur; Vol. 26 Núm. 2 (1998); 97-109
ISSN: 0304-8802
0719-4196
Popis: Monthly milk samples collected for a 1-year period (June/96 - May 97) from bulk tanks of 16 dairy plants of the VIII, IX and X Regions (about 85% of the national reception) were analyzed to evaluate their main components which may be considered in schemes of payment of milk to the producer.The average composition (n = 192), range and coefficient of variation (CV) were: fat (3.53 ± 0.02; 2.70-4.33; 7.04); protein (3.51 ± 0.01; 3,20 - 3.95; 3.64), casein (2.82 ± 0.01; 2.03 - 3.33; 5.77; whey protein (0.68 ± 0.01; 0.54 - 0.92; 8.82); lactose (4.91 ± 0.02; 4.26 - 5.57; 5.15); total solids (11.94 ± 0.02; 10.31 - 12.86; 2.89) and solids-non-fat (8.42 ± 0.02; 7.37 - 9.07; 3.32), respectively. Whey protein and fat showed the highest variation during the year referred to coefficient of variation, in spite of the considered volume (milk of dairy plant tanks); the lowest variation was showed by the total solid parameters.A significant statistical correlation was observed (P < 0.01) among total solids with lactose, fat, protein and casein, also casein with lactose and total protein. A multiple lineal regression equation was determined to estimate total solids in relation to lactose, fat and protein (TS = 1.67619 + 0.260215 Lac + 0.606474 MG + 1.95457 Prot). Also total solids were estimated in relation to fat and protein (TS = 6.68026 + 0.709519 MG + 0.788243 Prot). Both equations showed a significant statistical correlation (P < 0.01) between variables, with an estimated standard error of 0.07377 and 0.275451, respectively. Thus, the first equation is more accurate.From the results previously obtained, it is highly recommendable to know the milk normal variaton at a regional level, to define schemes of payment of milk to producers.
Muestras de leche colectadas mensualmente y durante un año (junio/96 - mayo/97) en silos de 16 plantas lecheras de la VIII, IX y X regiones (aproximadamente el 85% de la recepción nacional), fueron analizadas para evaluar sus componentes principales, los cuales pueden ser incorporados en esquemas de pago de leche al productor.La composición porcentual promedio (n = 192), rango y coeficiente de variación (CV), fue respectivamente: materia grasa (3,53 ± 0,02; 2,70 - 4,33; 7,04); proteína bruta (3,51 ± 0,01; 3,20 -3,95; 3.64); caseína (2,82 ± 0,01; 2,03 - 3,33; 5,77); proteína del suero (0,68 ± 0,01; 0,54 - 0,92; 8,82); lactosa (4,91 ± 0,02; 4,26 - 5,57; 5,15); sólidos totales (11,94 ± 0,02; 10,31 - 12,86; 2,89) y sólidos no grasos (8,42 ± 0,02; 7,37 - 9,07; 3,32). La proteína del suero y la materia grasa presentaron la mayor variación durante el año en términos de coeficiente de variación, no obstante el volumen a granel considerado (leche de silos de plantas lecheras); la menor variación la presentó el parámetro de sólidos totales.Se observó correlación estadística significativa (P < 0,01) entre sólidos totales con lactosa, materia grasa, proteína bruta y caseína, además caseína con lactosa y proteína total. Se determinó una ecuación de regresión lineal múltiple para estimar los sólidos totales en función de lactosa, materia grasa y proteína (ST = 1,67619 + 0,260215 Lac + 0,606474 MG + 1,95457 Prot); como igualmente sólidos totales en función de materia grasa y proteína (ST = 6,68026 + 0,709519 MG + 0,788243 Prot). Ambas ecuaciones presentaron una correlación estadística significativa (P < 0,01) entre variables, con un error estándar de estimación de 0,07377 y 0,275451 respectivamente, en consecuencia la primera ecuación es más exacta. De los resultados obtenidos anteriormente, es altamente recomendable conocer a nivel regional, las variaciones normales de la leche, para definir esquemas de pago de leche a productores.
Databáze: OpenAIRE
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