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EVALUACIÓN DEL EFECTO DEL ULTRASONIDO DE POTENCIA Y EL USO DE 
TRANSGLUTAMINASA COMO PRETRATAMIENTO EN LA PRODUCCIÓN DE 
QUESO 
Isabella Alejandra López Guerrero1*. Lizette Andrea Rodríguez Peña2*. Ligia Inés Rodríguez 
Piedrahita3 
1, 2, 3 Universidad Jorge Tadeo Lozano, Ingeniería de Alimentos, Cra. 4 N° 22-61, Bogotá D.C. 
Colombia. 1; 
*lizettea.rodriguezp@utadeo.edu.co 
Resumen 
El trabajo de investigación está dirigido a evaluar el efecto en la producción de queso 
fresco de la combinación de ultrasonido de baja frecuencia y la enzima 
transglutaminasa (mTGasa) como pretratamientos orientados a alcanzar procesos 
más eficientes en la industria quesera que permitan mejorar la calidad del producto. 
Se elaboró un diseño experimental central compuesto (CCD) mediante el paquete 
estadístico Design Expert® 6.0.8, donde la potencia del equipo (0 a 400 W), el tiempo 
de sonicación (0 a 10 min) y la concentración de mTGasa (0 a 0,09 ppm) fueron las 
variables independientes del diseño. Se evaluó el efecto en el rendimiento quesero y 
algunas propiedades fisicoquímicas del producto (contenido de humedad, sinéresis, 
color y la proteína del suero); además de un análisis textural para la dureza, 
cohesividad, adhesividad, elasticidad, masticabilidad y gomosidad en el queso. El 
mayor rendimiento quesero (15,1%) se obtuvo a una potencia de 85 W, un tiempo de 
5 min y una concentración de enzima de 0,045 ppm; la potencia fue la variable que 
presentó un efecto significativo (p < 0.0010) y el modelo obtuvo un R-ajustado del 
78.55%.El aumento en el rendimiento es atribuible a un aumento en la capacidad de 
retención de agua (52.82%), por los cambios de hidrofobicidad a nivel superficial de 
las caseínas. Se inducen también variaciones en la solubilidad de las proteínas 
globulares del suero. La variación de color se debe a las reacciones de Maillard 
como consecuencia del calor inducido en la sonicación. En el análisis de TPA, la 
dureza es el parámetro que se ve más afectado por el tratamiento combinado de 
ultrasonido y enzima, se incrementa el drenado del suero en la cuajada, produciendo 
una textura más firme, compacta, adhesiva y menos elástica. 
 
Palabras clave: Ultrasonido de potencia, transglutaminasa, rendimiento quesero, 
textura de quesos. 
 
 
 
 
Vol 25, No 40 (2017), Revista Alimentos Hoy -3
mailto:*lizettea.rodriguezp@utadeo.edu.co
YURI
Texto tecleado
Recibido 8/11/2016, Aceptado 15/12/2016, Disponible online 30/04/2017 
Abstract 
The research is aimed to evaluate the effect on the fresh cheese production by 
combination of low frequency ultrasound and transglutaminase enzyme (mTGasa) as 
pretreatments oriented towards achieving more efficient processes in the dairy 
industry to improve quality of the product. A central composite experimental design 
(CCD) was developed using the Statistical Package Design Expert® 6.0.8, where the 
power of the equipment (0-400 W), sonication time (0 to 10 min) and the 
concentration of mTGasa (0 0.09 ppm) were the independent variables of design. The 
effect on cheese yield and some physicochemical properties of the product (moisture 
content, syneresis, color and whey protein) were evaluated; and a textural analysis 
for hardness, cohesiveness, adhesiveness, springiness, gumminess and chewiness 
in the cheese. The higher cheese yield (15.1%) was obtained at a power of 85 W, a 
time of 5 min and enzyme concentration of 0.045 ppm; the power was the variable 
that showed a significant effect (p <0.0010) and the model obtained was R-Squared 
78.55%. The yield increase is attributable to an increase of the water retention 
capacity (52.82%), by changes in hydrophobicity at the superficial level of caseins. 
Also, there is an induction of changes in the solubility of globular whey proteins. At 
the same time, there is a color variation due to Maillard reactions as result of heat 
induced in sonication. In the TPA analysis, hardness is the most affected parameter 
by the combined treatment of enzyme and ultrasound, drainage whey in the curd 
increased, producing a firmer texture, compact, adhesive and less elastic. 
Keywords: Ultrasound power, transglutaminase, cheese yield, texture cheese. 
1. INTRODUCCIÓN 
La industria láctea en Colombia se 
encuentra en crecimiento y para 
ofrecer productos de calidad ha 
incursionado en la implementación de 
nuevos métodos que permitan la 
optimización de los procesos; en el 
caso del queso fresco elaborado, por 
cada 100 litros de leche se tiene un 
rendimiento de 11 kilogramos de 
cuajada y 89 litros de lactosuero 
(Pardo y Almanza, 2003) que 
equivalen a un 89% del producto 
eliminado, el cual retiene 
aproximadamente el 55% de los 
componentes originales de la leche, 
representado en proteínas solubles, 
lactosa, lípidos y minerales (Parra, 
2009). En respuesta a la poca 
eficiencia de los procesos 
convencionales, han surgido estudios 
sobre el uso del ultrasonido de baja 
frecuencia como tratamiento previo en 
la elaboración de alimentos, 
demostrando efectos favorables en las 
propiedades del queso, aumentando 
su firmeza y mejorando su gelificación; 
además representa una ventaja sobre 
los procesos tradicionales al reducir los 
tiempos de procesamiento, mejorar los 
atributos de calidad y caracterizándose 
por ser una tecnología limpia con un 
gran potencial de aplicación. Su 
principio de acción se debe 
esencialmente a la generación de una 
Vol 25, No 40 (2017), Revista Alimentos Hoy -4
cavitación gaseosa que al implosionar 
las burbujas generadas, libera energía 
con aumentos puntuales de la 
temperatura provocando así cambios 
físicos, químicos y bioquímicos en el 
micro entorno del producto procesado. 
(Liu et al., 2014) 
 
Por otra parte, las propiedades 
fisicoquímicas de las proteínas juegan 
un papel fundamental dentro de las 
aplicaciones alimentarias; para ello se 
emplea un mecanismo que permite 
inducir la proteólisis de las caseínas en 
el queso, importante para el desarrollo 
del sabor y la textura, mediante la 
acción enzimática de la 
Transglutaminasa (mTGasa); una 
opción estudiada que ha mostrado 
mejorar eficientemente la firmeza, 
elasticidad y capacidad de retención de 
agua, al actuar sobre los sistemas 
proteicos en estado de 
desnaturalización (Gerrard, 2002), esto 
implica la degradación de alfa s1-
caseína y beta-caseína, afectando los 
residuos de los aminoácidos como 
fuente de péptidos y de grupos 
hidrofóbicos. A nivel molecular, los 
péptidos derivados de las caseínas 
juegan un papel fundamental en la 
determinación de las propiedades de 
los productos lácteos fermentados 
como el queso, donde estas tienen una 
gama de conformaciones flexibles para 
formar estructuras, a diferencia de las 
proteínas globulares (proteínas del 
lactosuero) que son estables y bien 
definidas en sus elementos 
estructurales (Kruif, 2003), debido a 
esto, la estabilidad coloidal de las 
micelas de caseína puede ser 
efectivamente reducida removiendo el 
cepillo poli electrolítico por coagulación 
como resultado del entrecruzamiento 
inducido por transglutaminasa 
(Gerrard, 2002). La habilidad de la 
caseína micelar para mantener la 
integridad de su estructura bajo 
condiciones desfavorables es 
mejorada significativamente; una vez 
entrecruzadas, las micelas se vuelven 
completamente estables contra la 
ruptura y comienzan a comportarse 
como micro y nano partículas de gel 
(Corredig, 2009) 
 
El trabajo de investigación está 
encaminado a la implementación de 
una nueva técnica basada en la 
sonicación de la leche usando 
ultrasonido de baja frecuencia como 
tratamiento útil para incrementar el 
rendimiento quesero, así como el 
mejoramiento del proceso de 
gelificación y retención del agua 
usando la enzima transglutaminasa 
microbiana en el queso fresco a 
elaborar. 
 
2. METODOLOGÍA 
2.1. Materiales y Métodos 
 
2.1.1. Materiales 
 
En la elaboración de quesofresco, se utilizó como materia prima 
leche pasteurizada, adquirida en el 
mercado local y posteriormente se 
enriqueció con cloruro de calcio del 
proveedor Centro Agro Lechero. En la 
coagulación se empleó cuajo líquido 
BRITEX, producto importado por de 
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Luso Coalho, Catraia Cimeira 6150-
116, Proenca A-A.Nova. 
 
2.1.2. Métodos 
2.1.2.1. Diseño experimental y 
análisis estadístico 
El diseño experimental se 
estableció mediante el paquete 
estadístico Design Expert® 6.0.8., tipo 
central compuesto rotable. Consta de 
un bloque conformado de ocho (8) 
puntos factoriales, dos (2) puntos 
estrella y seis (6) repeticiones del 
punto central. El número total de 
corridas del diseño es de N=20. 
(Montgomery, 2011) 
Las variables independientes del 
diseño fueron la amplitud (20-100%), el 
tiempo establecido en un rango de 0 a 
10 min y la concentración de la enzima 
mTGasa (0- 0,09 ppm), los valores de 
amplitud se evaluaron en unidades de 
potencia (W). Las variables de 
respuesta que se evaluaron en cada 
tratamiento son: Rendimiento quesero 
(%), humedad (%), sinéresis (mL), 
color (ΔE) y proteína soluble en el 
suero (mg/mL); además en un análisis 
de TPA se evaluaron: Dureza (N), 
Cohesividad (adimensional), 
Adhesividad (kg*m2/s2), Elasticidad 
(adimensional), Masticabilidad (Kg) y 
Gomosidad (kg*m/s-2). 
En el diseño experimental se 
incluyó un control para establecer una 
variación al respecto a los diferentes 
tratamientos. En la tabla 1 (Anexos), se 
muestra las variables codificadas y 
naturales respectivamente, donde 
presentan los puntos centrales (azul), 
puntos factoriales (verde) y puntos 
estrella (amarillo). 
2.1.2.2. Análisis de las muestras 
En el análisis de las muestras 
para establecer el efecto combinado de 
los tratamientos de ultrasonido y la 
enzima mTGasa sobre algunas 
propiedades fisicoquímicas, se 
utilizaron las siguientes metodologías. 
Determinación del rendimiento 
quesero 
El rendimiento fue calculado teniendo 
en cuenta el volumen de la leche 
procesada y el peso final de la cuajada 
Ecuación 1. (Oliszewski et al., 2002) 
 
Determinación de proteína en el 
suero 
La determinación de proteína 
del suero, se realizó mediante el 
método espectrofotométrico a una 
absorbancia de 540 nm utilizando el 
reactivo de Biuret (Zaia et al.,1998). Se 
elaboró la curva de calibración a las 
concentraciones de 0.16, 0.33, 0.66, 1, 
1.33, 1.66 mg/mL; se utilizó el 
espectrofotómetro Evolution 300 UV-
visible Thermo Scientific. 
En las preparación de las 
muestras, se realizó una dilución 
(0,25/10), de ahí se tomó un alícuota 
de 2 mL y 4 mL de Biuret, se 
calentaron a 37 °C en un termostato 
Memmert durante 10 min; se dejaron 
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enfriar a temperatura ambiente y se 
realizó la lectura de la absorbancia 
respectivamente. 
Determinación de Humedad 
La determinación de la humedad 
del queso fresco elaborado, se utilizó 
un analizador de humedad Mettler 
Toledo HB43-S Hologen. (García y 
Fernández, 2012) 
Determinación de Sinéresis 
En la determinación de sinéresis 
se pesaron 9 gramos de queso fresco 
en bolsas selladas y expuestas a 35 °C 
en un baño termostatado durante 24 
horas; al cabo de este tiempo se midió 
el volumen de suero drenado. 
Determinación de color 
La medición del color se realizó 
en colorímetro Hunter Lab Konica 
Minolta. El equipo utiliza escala 
CIELAB; donde se evalúan las 
variables L*, a* y b*. El parámetro L*, 
me indica la luminosidad de negro 
(0%) a blanco (100%), a* indica la 
variación entre el verde (-a) y rojo (+a), 
b* muestra la variación entre el azul (-
b) y el amarillo (+b) en un plano 
tridimensional. (Chacón y Pineda, 
2009) 
Análisis textural con TPA 
En análisis de textura TPA de 
cada una de las muestras de queso 
fresco, se cortaron piezas de 3 cm de 
grosor en un equipo TPATXPlus al 75 
% de deformación (estrés normal), con 
una velocidad del cabezal de 1 mm/s y 
con un tiempo de espera entre mordida 
de 5 segundos en dos momentos de 
compresión. (Zuñiga et al., 2007) 
Se analizó la dureza (N), 
elasticidad (adimensional), cohesividad 
(adimensional), adhesividad (kgm2s-2), 
gomosidad (kgm2s-2) y masticación 
(kg); con el perfil de TPA se simula el 
esfuerzo de la mandíbula al morder, en 
la figura 1(Anexos) se aprecia la 
gráfica general del perfil de textura. 
3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN 
3.1. Análisis estadístico del efecto 
de ultrasonido y uso de 
transglutaminasa sobre el 
rendimiento quesero y 
algunas propiedades 
fisicoquímicas 
Los resultados del diseño en 
superficie de respuesta, son 
comparados con tres controles 
realizados: sin ningún tratamiento, sin 
ultrasonido (5) y sin enzima (11). En la 
tabla 2, se muestran las variables de 
respuesta a partir del diseño central 
compuesto propuesto. 
En el análisis del diseño 
propuesto, se obtuvo un mayor 
rendimiento quesero (15,1%) cuando 
se utiliza el valor más bajo de potencia 
y alta concentración de enzima 
(potencia = 85 W, tiempo = 5 min y 
concentración de enzima = 0,045 
ppm). 
El aumento del rendimiento 
quesero se atribuye a que el uso de 
ultrasonido aumenta las interacciones 
con los puentes de calcio y la unión 
hidrófoba, dando lugar a la formación 
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de complejos con las micelas de 
caseína, aumentando así a la 
formación de agregados (Chandrapala 
et al., 2011); de igual forma la enzima 
utilizada transglutaminasa forma 
enlaces cruzados con las caseínas αs, 
β y k, además de mejorar la capacidad 
de retención de agua en el queso 
(Aaltonen et al., 2014). Comparando 
los datos con el control, este valor es 
menor si no se aplica ningún 
tratamiento (13,78%); cuando se utiliza 
solo ultrasonido mejora el rendimiento 
(14.26%), pero si sólo se utiliza enzima 
(13.42%) disminuye, siendo este 
menor al blanco; por lo tanto el 
rendimiento quesero mejora cuando se 
utilizan los tratamientos combinados 
(figura 2). 
En el análisis de varianza se 
obtuvo un ajuste en un modelo 
cuadrático según la ecuación 2, con un 
valor de p = 0.0002 y un R-ajustado de 
78.55%, en el cual se omitió la 
interacción de A*B y C2 (Enzima); la 
potencia es el valor significativo en el 
diseño. 
 
Respecto al contenido de 
humedad en el queso, se presenta 
mayor presencia de agua (58.08%), en 
los puntos centrales en el tratamiento 
combinado (P = 60 W, B=5 min y 
C=0.045 ppm); cuando se utiliza 
solamente enzima sin ultrasonido 
(49.90%), la humedad es menor 
respecto al el tratamiento sin enzima 
(53.10%) y al blanco (60.78%); esto se 
debe a que el blanco presenta mayor 
proporción de agua libre, la cual se 
libera con facilidad por evaporación o 
secado; mientras cuando utiliza un 
tratamiento sea enzima y/o ultrasonido, 
las moléculas de agua interactúan con 
los agregados proteicos haciendo que 
el producto en este caso el queso 
presente mayor capacidad de 
retención de agua (García y 
Fernández, 2012). 
En el análisis de varianza sobre 
la variable el contenido de humedad, el 
modelo que más se ajusta al diseño es 
cuadrático (Ecuación 3) con un valor 
de p=0,0017; donde la potencia 
(p=0.0019), el tiempo (p=0.0154) y la 
concentración de Enzima (p=0.0097) 
son significativas en el diseño con un 
R-ajustado de 72.79%; se omitió la 
interacción amplitud*concentración de 
enzima, ya que son no significativos 
(figura 3). 
 
Al analizar el fenómeno de sinéresis se 
observó que la combinación de baja 
potencia y alta concentración de 
enzima del tratamiento combinado 
(P=148 W, B=8 min. C=0,071 ppm), 
reducen significativamente la pérdida 
excesiva de lactosuero en la matriz del 
queso como se observa en la figura 4 
(Anexos); al compararse con el control 
sin tratamiento, el cual presentó la 
mayor proporción de lactosuero 
expulsado. Dicho efecto fue evidente 
en los parámetros texturales del queso, 
ya que bajo el mismo tratamiento se 
registró alta dureza en la matriz del gel 
lácteoatribuible a un incremento en la 
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capacidad de retención de agua (De la 
Ossa M y Rivera R, 2012). 
 
En el análisis estadístico para 
sinéresis se obtuvo un modelo lineal 
(P=0,0003) con una pérdida de ajuste 
(P=0,1588) despreciable, obteniendo 
un R-ajustado de 62% como se 
muestra en la ecuación 4, donde la 
enzima presentó el mayor efecto sobre 
la variable de respuesta. 
 
 
El color fue determinado 
mediante la escala CIELab, a partir de 
la diferencia de color total entre dos 
objetos conocida como una métrica de 
distancia, ∆Eab* (Diezhandino et al., 
2016). Para el análisis de color se 
obtuvo la mayor diferencia métrica de 
5,67 en el tratamiento combinado 
implementando alta potencia de 
sonicado y concentración de enzima 
(P=332 W, B=8 min., C=0,071 ppm) 
como se observa figura 5, frente al 
tratamiento con sólo enzima (3.34) y 
de ultrasonido (1.32) tomando como 
muestra estándar el control sin 
tratamiento. Cabe resaltar que valores 
de ∆Eab* > 3 son diferencias de color 
perceptibles al ojo humano (Conti-Silva 
y A.M, 2014); aunque todos los quesos 
 presentaron altos valores de 
luminosidad, predominaron valores de 
b*(+) en el diseño característico de una 
tonalidad amarilla atribuible a las 
reacciones de Maillard, la cual ocurre 
durante un proceso térmico en 
presencia de un grupo amino y un 
azúcar reductor con un medio alcalino 
como la leche. 
 
En el análisis de varianza sobre 
la variable de color, el modelo que más 
se ajusta al diseño es cuadrático 
(Ecuación 5) con un valor de p = 
0,0014; donde las variables de tiempo 
(p = 0.0003) y potencia (p = 0.0003) 
cuadráticos presentaron mayor 
significancia. 
 
 
El contenido de proteína en 
suero más bajo es 0,2574 mg/ml y 
corresponde a un tratamiento 
combinado de alta potencia y alta 
concentración de mTGasa (P = 332 W 
B = 8 min. C = 0,071 ppm) mientras 
que para el control sin tratamiento se 
obtuvo la máxima concentración 
proteica; esto implica un efecto 
importante en la retención de proteínas 
del suero dentro de la matriz del 
queso, así como la disminución de la 
sinéresis en la cuajada. Dichos 
cambios de proteína, se deben a que 
el tratamiento de la leche genera una 
desnaturalización de la β-
lactoglobulina y en menor medida de la 
α –lactoalbúmina, las cuales se 
adhieren al agregado proteico 
mediante interacciones 
intermoleculares hidrofóbicas con las 
kappa-caseínas (glicoproteína) 
(Balcones, 2000); como se presenta en 
la figura 6 (Anexos), la combinación de 
las tres variables de proceso favorece 
la migración de las proteínas 
globulares al agregado proteico, al 
compararse con el control sin 
tratamiento. 
Vol 25, No 40 (2017), Revista Alimentos Hoy -9
En el análisis de varianza sobre 
la variable de proteína en el suero, el 
modelo que más se ajusta al diseño es 
lineal (Ecuación 6) con un valor de 
p=<0,0001; donde las tres variables de 
operación presentan significancia en el 
modelo con un R- ajustado de 72,74%. 
 
3.2. ANOVA del efecto de 
ultrasonido y uso de 
transglutaminasa sobre el 
análisis de perfil de textura 
TPA 
El perfil de textura evalúa los 
siguientes parámetros: Dureza (N); 
cohesividad (adimensional); 
adhesividad (kg*m2/s2); elasticidad 
(adimensional); masticabilidad (kg) y 
gomosidad (kg*m/s-2). En la tabla 3, se 
muestran las variables de respuesta a 
partir del perfil de textura TPA. 
En análisis textural TPA, se 
resaltaron las variables de dureza y 
elasticidad; ya que fueron los 
parámetros que se vieron más 
afectados en la textura del queso por 
efecto de ultrasonido y el uso de la 
enzima transglutaminasa. 
La dureza es la fuerza requerida 
para comprimir un alimento entre los 
dientes (Hleap y Velasco, 2010). De 
acuerdo a los resultados obtenidos en 
el análisis, se obtuvo una mayor 
dureza en el tratamiento combinado 7 
(P = 148 W, B = 2 min y C=0,019 ppm) 
con 1,259 N, comparado con el control 
(0,378N) la dureza es menor debido 
que presenta mayor contenido de agua 
(De la Ossa M y Rivera R, 2012). En 
la figura 7, se observa el efecto de las 
variables sobre la dureza. 
De igual forma, esta variable 
incrementa cuando se aplica un 
tratamiento con sólo enzima (1,257 N), 
ya que la cuajada se encuentra más 
compacta con mayor expulsión de 
lactosuero, debido al proceso de 
calentamiento del queso para la 
incubación de la enzima 
transglutaminasa, comparado con un 
tratamiento de sólo ultrasonido (0,530 
N). En el análisis de varianza se 
obtuvo un mejor ajuste en un modelo 
cuadrático, como se muestra en la 
ecuación 7 (p = 0,0012) y una pérdida 
de ajuste de (p = 0,8312); dentro de las 
interacciones obtenidas entre las 
variables, se omitió (A*C) con un valor 
(p = 0,6818) con el fin de mejorar el 
ajuste del modelo representado en el 
valor de R- ajustado de 74.83%. La 
variable que influye significativamente 
es el tiempo (p = 0.0004). 
 
La elasticidad es entendida como la 
altura que recupera el alimento dentro 
del lapso de tiempo recorrido entre el 
primer y segundo ciclo, midiendo la 
fractura de la estructura original por la 
compresión inicial (Hleap y Velasco, 
2010). En este caso, se presentó un 
punto de silla en el modelo obtenido 
como se observa en la figura 8 
(Anexos), el cual es un indicativo de la 
presencia de dos regiones distintas 
que contienen puntos máximos que no 
se encuentran en la zona de 
Vol 25, No 40 (2017), Revista Alimentos Hoy -10
exploración del diseño establecido (De 
Zan, 2006). Sin embargo, se obtuvo 
una reducción en la elasticidad del 
queso al implementar el tratamiento 
combinado de baja potencia y alta 
concentración de enzima (P = 148 W, 
B = 2 min, C = 0,071pm) lo que implica 
una mínima recuperación del alimento; 
comparado con los controles del 
diseño que presentaron mayor 
elasticidad proporcional al contenido 
de agua libre. Dicho efecto se explica 
porque la acción de enzimas 
proteolíticas como la mTGasa sobre la 
α-s1caseína, disminuye la sinéresis y 
aumenta la consistencia del gel lácteo. 
(Sayadia et al., 2012) 
 
En el análisis de Elasticidad se 
obtuvo un modelo de interacción entre 
dos factores (p = <0,0001) y pérdida de 
ajuste (p = 0.6936) con un R-ajustado 
88.66%, donde la enzima es la variable 
significativa con un modelo cuadrático 
(Ecuación 8). 
 
 
4. CONCLUSIONES 
• El mayor rendimiento quesero 
obtenido por el tratamiento 
combinado de ultrasonido y 
enzima transglutaminasa, está 
asociado a dos factores 
especialmente, por un lado 
cambios que genera una 
desnaturalización de la β-
lactoglobulina y α–
lactoalbúmina, las cuales se 
adhieren al agregado proteico 
mediante interacciones 
intermoleculares hidrofóbicas 
con las kappa-caseínas 
(glicoproteína), aumentando la 
retención de proteínas del suero 
dentro de la matriz del queso, lo 
que disminuye la concentración 
de proteínas en el suero y por el 
otro la enzima utilizada 
transglutaminasa forma enlaces 
cruzados con las caseínas αs, β 
y k, lo que mejora la capacidad 
de retención de agua. 
 
• El tratamiento con ultrasonido y 
enzima induce cambios en la 
hidrofobicidad superficial de las 
proteínas, aumentando la 
retención de humedad en la 
cuajada, disminuyendo así la 
sinéresis respecto al blanco 
que presenta una mayor 
proporción de agua libre. 
 
• Se logró evidenciar un efecto 
significativo sobre las 
propiedades texturales del 
queso en la disminución de la 
dureza e incremento de la 
elasticidad atribuido a los 
cambios de concentración de 
proteínas y el aumento de 
retención de agua. 
5. BIBLIOGRAFÍA 
 
Aaltonen, T., Huumonen, 
I., & Myllärinen, P. (October de 
2014). Controlled 
Vol 25, No 40 (2017), Revista Alimentos Hoy -11
transglutaminase treatment in 
Edam cheese-making. 
International Dairy Journal, 
38(2), 179-182. 
Acevedo, D., Rodríguez, 
A., & Fernández, A. (2010). 
Efecto de las Variables 
deProceso sobre la Cinética de 
Acidificación, la Viabilidad y la 
Sinéresis del Suero Costeño 
Colombiano.Información 
Tecnológica, 21(2), 29-36. 
Balcones, M. M. (2000). 
Some Factors Influencing the 
Syneresis of Bovine, Instituto de 
Fermentaciones Industriales. 
CSIC. Dairy Science, 1733–
1739. 
Chacón, A., & Pineda, M. 
(2009). Características 
químicas, físicas y sensoriales 
de un queso cabra adaptado del 
tipo "Crottin de Chavignol". 
Agronomía Mesoamericana, 
20(2), 297-309. 
Chandrapala, J., Zisu, B., 
Palmer, M., Kentish, S., & 
Ashokkumar, M. (September de 
2011). Effects of ultrasound on 
the thermal and structural 
characteristics of proteins in 
reconstituted whey protein 
concentrate. Ultrasonics 
Sonochemistry, 18(5), 951-957. 
Considine, T., Patel, H., 
Anema, S., Singh, H., & 
Creamer, L. (2007). Interactions 
of milk proteins during heat and 
high hydrostatic pressure 
treatments — A Review. 
Innovative Food Science and 
Emerging Technologies, 1–23. 
Conti-Silva, A., & A.M, P. 
(2014). Texture profile and 
correlation between sensory and 
instrumental analyses on 
extruded snacks. Journal of 
Food Engineering, 9-14. 
Corredig, M. (2009). 
Whey processing, functionality 
and health benefits. Trends in 
Food Science & Technology, 
599. 
De la Ossa M, Y. J., & 
Rivera R, C. A. (2012). Análisis 
comparativo del perfil de textura 
de los quesos frescos de cabra 
y vaca, con relacion al contenido 
de grasa y tiempo de 
almacenamiento. Universidad 
de Cartagena, Facultad de 
ingenierias, 1-122. 
De Zan, A. T. (01 de 
2006). Departament d' 
Estadística i Investigació 
Operativa, Principios de 
Metodología de Superficie de 
Respuesta para Modelos 
Logísticos. Barcelona, España. 
Vol 25, No 40 (2017), Revista Alimentos Hoy -12
Recuperado el 05 de 2016, de 
Universitat Politecnica de 
Catalunya. 
Dissanayake, M., 
Kasapis, S., George, P., 
Adhikari, B., Palmer, M., & 
Meurer, B. (March de 2013). 
Hydrostatic pressure effects on 
the structural properties of 
condensed whey protein/lactose 
systems. Food Hydrocolloids, 
30(2), 632-640. 
García, E., & Fernández, 
I. (2012). Determinación de la 
humedad de un alimento por un 
método gravimétrico indirecto 
por desecación. Valencia: 
Universitat Politécnica de 
Valéncia. Escuela técnica 
superior de Ingeniería 
Agronómica y del Medio Natural. 
Gerrard, J. A. (2002). 
Protein–protein crosslinking in 
food: Methods, 
consequences,applications. 
Trends in Food Science and 
Technology, 389-397. 
Hleap, J., & Velasco, V. 
(Noviembre de 2010). Análisis 
de las propiedades de textura 
durante el almacenamiento de 
salchichas elaboradas a partir 
de tilapia roja. Facultad de 
ciencias agropecuarias, 8(2), 
46-56. 
Kruif, C. (2003). Chapter 
VI Caseins. Progress in 
Biotechnology, 219-269. 
Liu, Z., Juliano, P., 
Williams, R., Niere, J., & 
Augustin, M. (Noviembre de 
2014). Ultrasound improves the 
renneting properties of milk. 
Ultrasonics Sonochemistry, 
21(6), 2131-2137. 
Montgomery, D. (2011). 
Diseño y análisis de 
experimentos (Segunda ed.). 
México: LIMUSA S.A. 
Oliszewski, R., Rabasa, 
A., Fernández, J., Poli, M., & 
Núñez, M. (Junio de 2002). 
Composición química y 
rendimiento quesero de la leche 
de cabra Criolla Serrana del 
noroeste argentino. Zootecnia 
Tropical, 20(2), 179-189. 
Pardo, M., & Almanza, F. 
(2003). Guía de procesos para 
la elaboración de productos 
lácteos. Bogotá, Colombia: 
Convenio Andrés Bello. 
Parra, R. (2009). 
Lactosuero: Importancia en la 
industria de alimentos. Revista 
Facultad Nacional de 
Agronomía, 62, 4967-4982. 
Vol 25, No 40 (2017), Revista Alimentos Hoy -13
RStudio Team (2016). RStudio 
0.99.902: Integrated Development for 
R. RStudio, Inc., Boston, MA URL 
HYPERLINK "http://www.rstudio.com/" 
http://www.rstudio.com/ 
Sayadia, A., Madadloub, 
A., & Khosrowshahi, A. (2012). 
Enzymatic cross-linking of whey 
proteins in low fat Iranian white 
cheese. International Dairy 
Journal, 88–92. 
Zaia, D., Zaia, C., & 
Lichting, J. (1998). 
Determinación de proteínas 
totales via espectrofotometría: 
ventajas y desventajas de 
métodos existentes. Química 
Niva, 21(6), 787-793. 
Zhao, L., Zhang, S., 
Uluko, H., Liu, L., Lu, J., Xue, 
H., & Kong, F. (15 de December 
de 2014). Effect of ultrasound 
pretreatment on rennet-induced 
coagulation properties of goat’s 
milk. Food Chemistry, 165, 167-
174. 
Zuñiga, L., Ciro, H., & 
Osorio, J. (Junio de 2007). 
Estudio de la dureza del queso 
edam por medio de análisis de 
perfil de textura y penetrometria 
por esfera. Facultad Nacional de 
Agronomía, 60(1), 3797-3811. 
 
AGRADECIMIENTOS 
Los autores expresan sus 
agradecimientos a Dios, a la empresa 
Alpina, al departamento de laboratorios 
de la Universidad Jorge Tadeo Lozano, 
Monitores, amigos, compañeros y 
familiares, que nos ayudaron hacer 
esto posible. 
 
 
 
 
 
 
 
 
Vol 25, No 40 (2017), Revista Alimentos Hoy -14
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ANEXOS 
TABLAS 
Tabla 1. Variables Codificadas y Naturales 
Variables codificadas Variables Naturales 
Amplitud (%) Tiempo (min) 
[ ] mTGasa 
(ppm) 
Amplitud 
(%) 
Potencia 
(W) 
Tiempo 
(min) 
[ ] mTGasa 
(ppm) 
1 -1 -1 83 332 2 0,19 
1,681792831 0 0 99 400 5 0,45 
-1 -1 1 37 148 2 0,71 
1 -1 1 83 332 2 0,71 
0 -1,681792831 0 60 240 0 0,45 
1 1 1 83 332 8 0,71 
-1 -1 -1 37 148 2 0,19 
0 1,681792831 0 60 240 10 0,45 
0 0 0 60 240 5 0,45 
0 0 0 60 240 5 0,45 
0 0 -1,681792831 60 240 5 0,01 
1 1 -1 83 332 8 0,19 
0 0 0 60 240 5 0,45 
-1,681792831 0 0 21 85 5 0,45 
0 0 0 60 240 5 0,45 
0 0 0 60 240 5 0,45 
0 0 0 60 240 5 0,45 
-1 1 -1 37 148 8 0,19 
0 0 1,681792831 60 240 5 0,89 
-1 1 1 37 148 8 0,71 
 
 
 
 
Vol 25, No 40 (2017), Revista Alimentos Hoy -15
 
 
 
Tabla 2. Variables de Respuesta: Rendimiento quesero (y1,%), Humedad (y2,%), Sinéresis 
(y3, mL de suero), Color (y4, ΔE) y proteína de suero (y5, mg/mL). 
Tratamientos Potencia 
(W) 
Tiempo 
(min) 
[ ] Enzima 
mTgasa 
(ppm) 
y1 y2 y3 y4 y5 
B 0 0 0 13,78 60,78 5,000 0,000 0,6013 
1 332 2 0,019 13,54 57,12 2,245 2,176 0,4591 
2 400 5 0,045 13,7 56,27 2,575 1,301 0,4266 
3 148 2 0,071 14,52 41,92 2,580 2,360 0,3620 
4 332 2 0,071 13,91 52,63 2,964 2,442 0,4190 
5 240 0 0,045 13,42 49,90 2,788 1,315 0,3377 
6 332 8 0,071 13,29 54,58 2,726 1,580 0,2574 
7 148 2 0,019 13,54 51,56 1,761 1,356 0,4021 
8 240 10 0,045 13,38 53,42 1,955 2,015 0,3252 
9 240 5 0,045 14,25 56,37 2,234 4,066 0,4681 
10 240 5 0,045 14,54 56,30 2,379 4,315 0,3787 
11 240 5 0,001 14,26 53,19 1,586 3,343 0,3992 
12 332 8 0,019 14,2 57,23 1,776 3,469 0,3954 
13 240 5 0,045 14,33 56,33 2,385 3,813 0,3787 
14 85 5 0,045 15,1 52,82 2,788 1,993 0,3308 
15 240 5 0,045 15,06 56,57 2,803 3,121 0,3787 
16 240 5 0,045 14,31 58,08 2,183 3,813 0,3787 
17 240 5 0,045 14,59 53,30 2,379 3,548 0,3787 
18 148 8 0,019 14,3 53,33 1,565 2,198 0,3384 
19 240 5 0,089 14,75 50,82 3,184 5,677 0,3450 
20 148 8 0,071 14,22 52,22 1,502 2,037 0,2983 
 
 
 
 
 
Vol 25, No 40 (2017), Revista Alimentos Hoy -16
 
 
 
Tabla 3. Variables de Respuesta: Dureza (y6, N), Cohesividad (y7), Adhesividad (y8, 
kg*m2/s2), Elasticidad (y9), Masticabilidad (y10, Kg) y Gomosidad (y11, kg*m/s-2) 
 
 
 
 
Tratamientos Potencia 
(W) 
Tiempo 
(min) 
[ ] 
Enzima 
(ppm) 
y6 y7 y8 y9 y10 y11 
B 0 0 0 0,378 0,358 -0,442 1,007 0,136 0,135 
1 332 2 0,019 1,130 0,695 -0,739 0,973 0,754 0,785 
2 400 5 0,045 0,783 0,847 -0,672 0,977 0,515 0,741 
3 148 2 0,071 1,034 1,081 -0,445 0,953 0,944 1,118 
4 332 2 0,071 0,736 0,252 -0,472 0,993 0,185 0,186 
5 240 0 0,045 1,257 0,278 -1,043 1,012 0,737 0,349 
6 332 8 0,071 0,837 0,426 -0,839 1,077 0,384 0,356 
7 148 2 0,019 1,259 0,435 -1,110 1,130 0,619 0,525 
8 240 10 0,045 0,859 0,252 -1,117 0,983 0,446 0,243 
9 240 5 0,045 0,837 1,000 -0,595 1,023 0,592 0,837 
10 240 5 0,045 0,686 1,003 -0,819 0,986 0,678 0,688 
11 240 5 0,001 0,530 0,882 -0,339 1,009 0,655 0,562 
12 332 8 0,019 0,6970,903 -0,745 0,963 0,606 0,629 
13 240 5 0,045 0,705 0,902 -0,511 0,986 0,627 0,636 
14 85 5 0,045 0,697 0,943 -0,348 1,010 0,664 0,657 
15 240 5 0,045 0,878 0,901 -0,526 0,988 0,781 0,791 
16 240 5 0,045 0,528 0,906 -0,499 0,982 0,592 0,655 
17 240 5 0,045 0,572 0,917 -0,452 0,983 0,516 0,525 
18 148 8 0,019 0,526 0,709 -0,577 0,982 0,470 0,286 
19 240 5 0,089 0,540 0,931 -0,350 0,969 0,528 0,502 
20 148 8 0,071 0,641 0,906 -0,400 0,957 0,595 0,581 
Vol 25, No 40 (2017), Revista Alimentos Hoy -17
 
 
 
 
FIGURAS 
 
Figura 1. Análisis de TPA. (Hleap y Velasco, 2010) 
 
Figura 1 
Vol 25, No 40 (2017), Revista Alimentos Hoy -18