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RESUMEN: En el almacenamiento del café verde se reconoce que el producto sufre alteraciones sensoriales que se manifiestan por la aparición en taza de descriptores negativos como paja, madera y papel y que generan el denominado “café reposado”. El análisis sensorial del café verde es subjetivo debido a que depende de las capacidades, habilidades y sesgos del juez catador. Dado que la expresión sensorial en taza depende de la composición química del grano verde, la diminución de la calidad durante el almacenamiento indica que su composición química cambia durante este periodo; sin embargo, no es fácil establecer cuáles compuestos cambian. Se hace relevante obtener información basada en herramientas instrumentales que generen resultados estandarizados y reproducibles que soporten los enfoques sensoriales. Los lípidos del café verde destacan especialmente cuando se pretende estudiar su calidad y los cambios durante el almacenamiento. Esta apreciación se cimenta en la importancia de los aspectos químicos debido a su labilidad, biológicos en relación con su intervención en rutas metabólicas y sensoriales por su papel como precursores. En esta tesis se planteó usar la espectroscopía por resonancia magnética nuclear y la espectrometría de masas para generar el perfil lipidómico del café verde sometido a diferentes condiciones de almacenamiento con las cuales se generaron muestras diferenciadas de café reposado y no reposado. Sobre los datos de los perfiles lipidómicos se aplicaron técnicas de análisis de datos usando algoritmos de aprendizaje automático para discriminar entre las dos características de interés. Los modelos construidos usando algoritmos de Random Forest y alimentados con los datos instrumentales permitieron discriminar con un muy buen nivel de exactitud las muestras de café verde reposadas de las no reposadas. ABSTRACT: In the storage of green coffee it is recognized that the product undergoes sensory alterations that are manifested by the appearance in the cup of negative descriptors such as straw, wood and paper and that generate the so-called “rested coffee”. The sensory analysis of green coffee is subjective because it depends on the skills, abilities, and biases of the tasting judge. Since sensory expression in the cup depends on the chemical composition of the green grain, the decrease in quality during storage indicates that its chemical composition changes during this period; however, it is not easy to establish which compounds change. It is relevant to obtain information based on instrumental tools that generate standardized and reproducible results that support sensory approaches. Green coffee lipids stand out especially when it is intended to study their quality and changes during storage. This assessment is based on the importance of chemical aspects due to its lability, biological in relation to its intervention in metabolic and sensory pathways because of its role as precursors. In this thesis, it was proposed to use nuclear magnetic resonance spectroscopy and mass spectrometry to generate the lipidomic profile of green coffee subjected to different storage conditions with which differentiated samples of coffee reposed and not rested were generated. Data analysis techniques were applied to the data of lipidomic profiles using machine learning algorithms to discriminate between the two characteristics of interest. The models constructed using Random Forest algorithms and fed with the instrumental data allowed to discriminate with a very good level of accuracy the samples of rested green coffee from those not repossessed

Para la industria farmacéutica los estudios de estabilidad son un componente fundamental para definir la fecha de vencimiento de un producto, el procedimiento general utilizado para establecer dicho tiempo se fundamenta en almacenar un medicamento bajo condiciones de temperatura y humedad relativa que aceleren los procesos de envejecimiento y que permitan obtener una estimación rápida de la vida útil. En Colombia existe un protocolo adaptado desde guías internacionales, bajo el cual se realizan estos estudios, en ella se ha identificado que la forma como se hace el tratamiento estadístico de la información recolectada puede ser mejorado, con el objetivo de generar estimaciones más exactas con el mismo o con mejor esfuerzo experimental. Existen algunos trabajos académicos en los cuales se aborda una crítica al método analítico de los estudios de estabilidad, estos cuestionamientos se fundamentan generalmente en el hecho de que se utilizan únicamente tres lotes piloto y se asume que la componente de varianza asociada a ellos es despreciable; en este trabajo se exponen y discuten los resultados asociados a un exhaustivo proceso de simulación estadística, que condensa muchos de los diseños experimentales y asociaciones de varianza intra y entre lote que podrían originarse en un estudio de estabilidad formal. Además, una flaqueza adicional que se puede encontrar al revisar las metodologías tradicionales, es que no se dispone de las herramientas estadísticas para aprovechar el potencial de los datos experimentales recolectados, cometiendo frecuentemente el error de eliminar indiscriminadamente parte de la información debido a su variabilidad; incurriendo así en pérdidas de tiempo y recursos invertidos en los estudios. El planteamiento de esta investigación se fundamenta en el uso de los modelos lineales mixtos para la estimación de una recta de regresión con intercepto aleatorio asociada a la cinética de descomposición que siguen gran parte de los medicamentos, formulando dos nuevos estimadores que tengan en cuenta la variabilidad propia de los procesos industriales y que utilicen toda la información disponible para realizar una estimación conveniente para los usuarios como para los fabricantes. El desarrollo de esta propuesta pretende brindar herramientas metodológicas que propicien el acercamiento entre la industria, la universidad y las entidades reguladoras en torno al fomento de las buenas prácticas estadísticas, incorporando en los procesos de análisis de información modelos estadísticos modernos y adaptables a las necesidades particulares de cada sector. Abstract: For the pharmaceutical industry stability studies are a critical component to define the expiration date of a product. The general procedure used to set this time is based on storing a drug under conditions of temperature and relative humidity to accelerate the aging process and allow for a quick estimate of the useful life. In Colombia there is a protocol adapted from international guidelines, under which these studies are conducted, it has been found that the way the statistical treatment of the data collected is made can be improved, in order to generate more accurate estimates with same or better experimental effort. There are some academic work in which a critique addresses the analytical method of the stability studies, these questions are generally based on the fact that only three pilot batches used and it is assumed that the variance component associated with them is negligible; in this work we are presented and discussed results associated with a comprehensive statistical simulation process, which condenses many of the experimental designs and variance intra and between batch associations that might originate in a formal stability study. Besides, an additional weakness that can be found by reviewing traditional methodologies, is that there are not statistical tools available to exploit the potential of the collected experimental data, often making the mistake of indiscriminately remove some of the information due to its variability; thus incurring losses of time and resources invested in studies. The approach of this research is based on the use of linear mixed models to estimate a regression line with random intercept associated with decomposition kinetics following much of the drug, formulating two new estimates that take into account the variability own industrial processes and to use all available information to make an appropriate estimate for users and manufacturers. The development of this proposal aims to provide methodological tools that Foster closer ties between industry, academia and regulatory agencies around the promotion of good statistical practices, incorporating in the process of analyzing statistical models modern information and adaptable to the particular needs each sector. Maestría