Utilización de la técnica de resonancia magnética nuclear de hidrógeno (^1H RMN) combinada con métodos de quimiometría para identificar diferentes variedades de miel. Se recopilaron espectros de RMN de 33 muestras de miel de acacia, 48 de miel de colza y 63 de miel de lichi, y tras distintos métodos de preprocesamiento de datos, se establecieron modelos discriminantes mediante análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales supervisados (PLS-DA) y análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales ortogonales (OPLS-DA). Los resultados muestran que los diferentes métodos de preprocesamiento afectan significativamente la capacidad explicativa y predictiva de los modelos, siendo el método de autoescalado (UV) más adecuado para el análisis de datos de RMN del miel. El modelo OPLS-DA desarrollado puede separar y discriminar eficazmente las tres variedades de miel, con una capacidad explicativa del 95,8 % y una capacidad predictiva del 90,5 % en muestras desconocidas. Por lo tanto, el uso de ^1H RMN combinado con el método OPLS-DA puede lograr una identificación rápida y eficaz de diferentes tipos de miel.

Resonancia magnética nuclear de hidrógeno (^1H RMN); quimiometría; miel; identificación de variedades