Lipidomic profiling of bioactive lipids during spontaneous fermentation of fine-flavour cocoa

Los lípidos son un ingrediente esencial del chocolate y otros productos de cacao, y representan más del 50% del peso seco de los granos de cacao. Aunque el efecto de los lípidos del cacao sobre el perfil de sabor aún no está caracterizado, se reconoce que los lípidos son fundamentales para la calidad de los productos de cacao. El contenido de lípidos del cacao influye en los factores de calidad del chocolate, como la textura, la fusión y el punto de cristalización. Sin embargo, sólo unos pocos estudios han diseccionado el perfil lipídico del cacao, pero se han centrado en la composición de los triglicéridos y los ácidos grasos en el cacao a granel y el chocolate negro. Además, la actividad biológica potencial de estos lípidos sigue siendo principalmente inexplorada. En este sentido, el presente estudio pretende analizar el lipidoma de las fermentaciones de cacao de sabor fino y el licor de cacao resultante utilizando LC-MS-QTOF. Nuestros resultados revelaron que el lipidoma del cacao está compuesto principalmente por acilos grasos, glicerofosfolípidos y otros pequeños grupos de lípidos como glicerolípidos, lípidos esteroles, esfingolípidos y lípidos prenoles. No se observaron variaciones significativas en estos grupos de lípidos durante las fermentaciones de cacao de sabor fino. Además, se exploró la potencial actividad biológica de los lípidos identificados mediante un enfoque de aprendizaje automático. Entrenamos varios algoritmos de aprendizaje automático utilizando un conjunto de datos con 493 compuestos bioactivos y no bioactivos. Después de optimizar y probar todos los algoritmos, descubrimos que K-Nearest Neighbors (KNN) tenía el mejor rendimiento. A continuación, utilizamos este modelo para clasificar los lípidos identificados. Así, nominamos 8 moléculas como potenciales lípidos bioactivos basándonos en sus descriptores moleculares. Hasta ahora, ninguno de estos compuestos tenía informes previos de actividad biológica. Hasta donde sabemos, este es el primer

• Autores: Herrera Rocha, Fabio Esteban
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: eng
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/55791
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/55791
• Palabra clave: Lipidomic; Machine learning; Cocoa; Biological activity; Flavonoids; Biología
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