Institutional Repository University of Extremadura (University of Extremadura) · 2018 · 15 citations · 0 references
AgricultureBotanyPlant SciencesFood ChemistryFruit SciencePlant BiochemistryFood AntioxidantsFruit BiochemistryFruit PhysiologyFruit Quality EvaluationPhenolic Compound AnalysisPhenolic Profile AnalysisAntioxidant Activity AssaysAntioxidant Capacity AssaysFruit AntioxidantsPhenolic Composition AnalysisPhenolic Compound Antioxidant CapacityPhenolic CompoundsPhenolic Content AnalysisTotal Phenolic Content
En este trabajo se estudiaron nueve frutas cultivadas en el norte del Amazonas: abiu (Pouteria caimito), acerola (Malpighia emarginata), araçá (Psidium cattleianum), bacuparí (Rheedia gardneriana), biribá (Rollinia mucosa), caçarí (Myrciaria dubia), graviola (Annona muricata) y taperebá (Spondias mombin L.). Los compuestos fenólicos totales fueron evaluados en la pulpa, semilla y corteza mediante la reacción colorimétrica de Folin-Ciocalteu, así como la capacidad antioxidante en los diferentes extractos, utilizando el método DPPH y el método de reducción de hierro. En cuanto a las frutas que presentaron una mayor cantidad de compuestos fenólicos en mg de equivalente de ácido gálico por 100 g de muestra, se destacaron: la corteza de camu camu (1241,1 ± 12,04), seguida por la corteza de abiu (1132,43 ± 8,10), la pulpa de araçá (1080,21 ± 1,1) y la pulpa de acerola (1071,4 ± 22,2). Al evaluar la capacidad antioxidante, las frutas analizadas que presentaron un mayor valor de capacidad antioxidante fueron las semillas de araçá con un valor EC50 de (471,23 ± 21,23 g / g DPPH) y para la reducción de hierro (57,21 ± 4,11 mmol Fe₂SO₄ / g), seguidas por la corteza de abiu con EC50 de (521,71 ± 1,34 g / g DPPH) y reducción de hierro de (411,43 ± 27,12 µmol Fe₂SO₄ / g), y la pulpa de camu camu con EC50 de (549,24 ± 21,13 g / g DPPH) y reducción de hierro de (235,47 ± 11,44 mmol Fe₂SO₄ / g). Se aplicaron métodos de análisis multivariado a través del Análisis de Componentes Principales (PCA), donde la pulpa mostró la mayor correlación con la variabilidad de los datos, con un 93,6 % según el PCA.