Análisis de materia seca y compuestos bromatológicos de productos frutihortícolas del occidente de Honduras
Authors: Torres Mejía Juan Alexander , Torres Mejía Fredy 
Published: January 2025

Este trabajo se centra en la evaluación del rendimiento de 23 productos hortofrutícolas de la región del Occidente de Honduras, se determinó materia seca y contenido de humedad en las materias primas, en una muestra de 100 (g) de fruta fresca, de igual manera se determinó mediante análisis bromatológico, en una muestra de materia seca del 100 (g), se estableció el porcentaje de participación de proteína, hidratos de carbono, extracto etéreo o lipídico, fibra y ceniza de cada producto estudiado, se evaluó preparando dos repeticiones de cada muestra y/o tratamiento, a 105 grados celsius y tiempo entre seis (6 hr) a (12 hr), diseñando el potencial predictivo relativa de un modelo exponencial, está denotada, los R² igual o mayor si su nivel de significación es 0.05, el correspondiente nivel de confianza mayor igual a 0.95, obteniendo el siguiente resultado.
 
La cebolla nombre científico (Allium cepa) variedad amarilla o Vidalia, R² = 0.9848, potencial de predicción de un modelo exponencial está denotada R² entre más cercana a 1 es mejor es el modelo de ecuación exponencial, papa sin cáscara (Solanum tuberosum), potencial de predicción  R² = 0.9865, mango verde tierno (Mangifera indica), R² = 0.9734, Fresa (Fragaria × ananassa), R² = 0.9785, papa con cáscara (Solanum tuberosum), R² = 0.9616, Tomate (Solanum lycopersicum), variedad Cherokee, R² = 0.964, Zanahoria con cáscara (Daucus carota), R² = 0.9621, Chile (Capsicum annuum), variedad Jalapeño, R² = 0.9674, Piña con cáscara (Ananas comosus), variedad azucaron, R² = 0.9548, Melón con cáscara (Cucumis melo), variedad cantaloupe, R² = 0.9548; Intervalo de confianza  a 95%, se debe mejorar los protocolos, para lograr eficiencia en la predicción ejemplo manzana verde importada (Granny Smith), la potencia predictiva relativa de un modelo exponencial está denotada por R² = 0.9409, chayote (Sechium edule), R² = 0.9167, chile morrón de color verde (Capsicum annuum), predicción estadística de R² = 0.9058, Aguacate (Persea Americana) variedad Hass, R² = 0.9135, Sandía con cáscara (Citrullus lanatus), R² = 0.9406.
En las siguientes muestras del ensayo es necesario mucha más investigación, ya que el potencial predictivo relativo de un modelo exponencial, está por debajo de 90%, lo más recomendable es hacer más repeticiones en nuevas investigaciones para optimizar el modelo de predicción de la curva exponencial, Rambután pulpa (Nephelium lappaceum), potencial de predicción de R² = 0.6879, piña pulpa (Ananas comosus), variedad azucaron, R² = 0.8332, Rambután con cáscara (Nephelium lappaceum), R² = 0.8002, esto probablemente debido a que los tiempos de peso de muestras no fueron eficientes, temperatura del horno no homogénea, muestras más cercanas a la resistencia del horno experimentan mayor pérdida de humedad, por lo cual se debe establecer los protocolos adecuados para lograr un experimento con mayor nivel de confianza, para las muestras por debajo de 95%.
Con la estimación de las variables térmicas como ser calor específico y la conductividad térmica encontramos que existe una relación directa con el contenido de agua de la materia prima, de igual modo no existe ninguna relación con el porcentaje de materia seca de estas materias primas; mismos que son un aporte para ser utilizados como datos primarios en análisis termodinámicos cuando son transformadas estas materias primas agrícolas.