El estudio aparece on line en la revista ‘Food Chemistry’

Distinguen las hojas de té con redes neuronales

Un equipo de químicos de la Universidad de Sevilla (US) ha conseguido diferenciar las hojas de té según su contenido mineral y por medio de redes neuronales artificiales. La técnica permite distinguir las cinco variedades principales de té: blanco, verde, negro, Oolong y rojo.

Distinguen las hojas de té con redes neuronales
Los efectos beneficiosos para la salud de las hojas de esta planta son bien conocidos. Además de su carácter antioxidante, diurético y de reducción de la hipertensión, es una fuente importante de elementos esenciales, como aluminio, cobre, zinc, calcio y potasio. Imagen: SINC

“Con este método se pueden diferenciar claramente los cinco tipos de té -algo que a menudo no es fácil a simple vista-, a partir de un análisis del contenido mineral de las hojas y un tratamiento matemático posterior de los datos”, destaca a SINC José Marcos Jurado, coautor del estudio e investigador de la US.

La técnica permite distinguir las cinco grandes variedades de té (blanco, verde, negro, Oolong y rojo) aplicando la quimiometría, una parte de la química que usa las matemáticas para extraer información útil con los datos que se obtienen en el laboratorio.

Primero se determinan las concentraciones de los elementos químicos en las hojas mediante ‘espectroscopia de emisión atómica de plasma inducido acoplado’, lo que ha permitido comprobar que los más abundantes son el calcio, el magnesio, el potasio, el aluminio, el fósforo y el azufre.

También se han detectado en el té otros elementos esenciales, como el cobre, el manganeso, el hierro y el zinc, según confirma este estudio, que ya aparece publicado on line en la revista Food Chemistry.

Una vez conocido el contenido mineral de las hojas, para saber si una muestra pertenece a un tipo de té u otro se utilizan redes neuronales probabilísticas, “algoritmos matemáticos que mimetizan el comportamiento de las neuronas del sistema nervioso humano para tratar la información”, según explica el experto.

De esta forma se genera un modelo que recibe una señal de entrada (datos químicos) y produce otra de salida, y se puede predecir con una probabilidad del 97% la clase de té de la muestra.

La segunda bebida más consumida del mundo

Después del agua, el té es la segunda bebida más consumida en el mundo, algo que se hace desde el año 2.700 a. C. Esta infusión se prepara a partir de la planta Camellia sinensis. Dependiendo del proceso de elaboración que sufre la hoja después de la recolección se originan las cinco variedades.

El té blanco es un té no fermentado constituido por yemas y hojas nuevas que se protegen de la luz solar durante su crecimiento para limitar la formación de clorofila. El té verde es otra variedad no fermentada, pero se produce a partir de hojas verdes de más edad.

Las variedades negro y Oolong se obtienen por fermentación de las hojas, aunque las del primero lo están completamente y en el segundo se someten a una fermentación controlada intermedia entre un 10 y 70%.

El té rojo o Pu-erh es un producto fermentado obtenido de otra variedad de planta, la Camellia sinensis var assamica, que se cultiva en la región china de Yunnan.

Los efectos beneficiosos para la salud de las hojas de esta planta son bien conocidos. Además de su carácter antioxidante, diurético y de reducción de la hipertensión, es una fuente importante de elementos esenciales, como aluminio, cobre, zinc, calcio y potasio.

---------------------

Vídeo disponible

--------------------

Referencia bibliográfica:

James S. McKenzie, José Marcos Jurado y Fernando de Pablos. “Characterisation of tea leaves according to their total mineral content by means of probabilistic neural networks”. Food Chemistry 123 (3): 859–864, 2010. Doi: 10.1016/j.foodchem.2010.05.007.

Fuente: SINC
Derechos: Creative Commons

Solo para medios:

Si eres periodista y quieres el contacto con los investigadores, regístrate en SINC como periodista.

Artículos relacionados