Técnicas espectroscópicas acopladas a quimiometria para classificação de vinagres
| Ano de defesa: | 2022 |
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Resumo: | O vinagre é um produto versátil usado de diversas maneiras, para preservação de alimentos, culinária, saúde e limpeza. Neste estudo, 80 vinagres de diferentes matérias-primas (vinagre de fruta ou de álcool), tempo de envelhecimento (1 a 5 anos de envelhecimento ou 6 a 16 anos), e pela primeira vez, pelo método agronômico de cultivo da matéria-prima (orgânico ou convencional) foram classificados por quatro técnicas de impressão espectral com quimiometria. Os conjuntos de dados foram obtidos através de ressonância magnética nuclear de prótons (1H RMN), infravermelho médio por transformada de Fourier (FT-IR), infravermelho próximo (NIR) e espectroscopia de absorção no ultravioleta-visível (UV-VIS); em seguida, pré tratados e por fim avaliados por análise de dimensão comum (ComDim) e análise discriminante por mínimos quadrados parciais (PLS-DA). A técnica de RMN acoplada ao PLS-DA teve o melhor desempenho de predição em relação às outras técnicas, com valores de precisão entre 92,3-100%, seguida por FT-IR e UV-VIS de 80,8-96,0% e NIR de 69,2-84,0%. Os resultados indicaram que a classificação do vinagre de acordo com o método agronômico de cultivo é mais complexa do que as classificações por tempo de envelhecimento ou da matéria-prima. No entanto, qualquer uma dessas técnicas de impressão espectral demonstraram que podem ser utilizadas na classificação do vinagre, contribuindo com material inédito para a literatura e dando indícios da sua futura aplicabilidade para detecção de fraude em vinagres de diferentes tipos. |
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Os conjuntos de dados foram obtidos através de ressonância magnética nuclear de prótons (1H RMN), infravermelho médio por transformada de Fourier (FT-IR), infravermelho próximo (NIR) e espectroscopia de absorção no ultravioleta-visível (UV-VIS); em seguida, pré tratados e por fim avaliados por análise de dimensão comum (ComDim) e análise discriminante por mínimos quadrados parciais (PLS-DA). A técnica de RMN acoplada ao PLS-DA teve o melhor desempenho de predição em relação às outras técnicas, com valores de precisão entre 92,3-100%, seguida por FT-IR e UV-VIS de 80,8-96,0% e NIR de 69,2-84,0%. Os resultados indicaram que a classificação do vinagre de acordo com o método agronômico de cultivo é mais complexa do que as classificações por tempo de envelhecimento ou da matéria-prima. No entanto, qualquer uma dessas técnicas de impressão espectral demonstraram que podem ser utilizadas na classificação do vinagre, contribuindo com material inédito para a literatura e dando indícios da sua futura aplicabilidade para detecção de fraude em vinagres de diferentes tipos.Vinegar is a versatile product used in many ways for food preservation, cooking, healthcare, and cleaning. In this study, 80 vinegar of different raw materials, aging time, and for the first time by the agronomic method of raw material cultivation were classified by four spectralprint techniques with chemometric. Datasets were obtained by proton nuclear magnetic resonance (1H NMR), Fourier transforms mid-infrared (FT-IR), near-infrared (NIR), and ultraviolet-visible (UV-VIS); pre-treated and then evaluated by common dimension analysis (ComDim) and partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA). NMR with PLS-DA had the best prediction performance compared to other techniques, with accuracy values between 92.3-100%, followed by FT-IR and UV-VIS of 80.8-96.0% and NIR of 69.2-84.0%. The results indicated that the classification of vinegar according to the agronomic cultivation method is more complex than aging time or raw material classifications. However, any of these spectralprint techniques have demonstrated that they can be used in the classification of vinegar, contributing with unreleased material to the literature and giving indications of future applicability for the detection of fraud in vinegars of different types.porCiências Agrárias - Ciência e Tecnologia de AlimentosCiências Agrárias - Ciência e Tecnologia de AlimentosFingerprintSpectroscopic techniqueMultivariate analysisQuality controlComDimOrganic productAgingFruit fermentedVinegarFood - ConservationFingerprintTécnica espectroscópicaAnálise multivariadaControle de qualidadeComDimProduto orgânicoEnvelhecimentoFermentado de frutaVinagreAlimentos - ConservaçãoTécnicas espectroscópicas acopladas a quimiometria para classificação de vinagresSpectroscopic techniques coupled with chemometrics tools for vinegar classificationinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisCCA - Departamento de Ciência e Tecnologia de AlimentosPrograma de Pós-Graduação em Ciência de AlimentosUniversidade Estadual de Londrina - UEL-1-1reponame:Repositório Institucional da UELinstname:Universidade Estadual de Londrina (UEL)instacron:UELinfo:eu-repo/semantics/openAccessMestrado AcadêmicoCentro de Ciências AgráriasORIGINALCA_ALI_Me_2022_Mascareli_Vinicius_AB.pdfCA_ALI_Me_2022_Mascareli_Vinicius_AB.pdfTexto completo. Id. 193553application/pdf2351277https://repositorio.uel.br/bitstreams/759df195-ccea-4128-b52d-7255d99486b7/downloadf7d38166159bbc9e814c586a96a3222cMD51CA_ALI_Me_2022_Mascareli_Vinicius_AB_TERMO.pdfCA_ALI_Me_2022_Mascareli_Vinicius_AB_TERMO.pdfTermo de autorização.application/pdf715618https://repositorio.uel.br/bitstreams/f43ea3d3-596e-44d5-8d80-a16da4910d66/downloadc1abb6ecd392601e670933aec17fb3c0MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8555https://repositorio.uel.br/bitstreams/b42f6ef9-8b7d-4089-961c-cfdb333a55dc/downloadb0875caec81dd1122312ab77c11250f1MD53TEXTCA_ALI_Me_2022_Mascareli_Vinicius_AB.pdf.txtCA_ALI_Me_2022_Mascareli_Vinicius_AB.pdf.txtExtracted texttext/plain156428https://repositorio.uel.br/bitstreams/ec602075-b72c-4478-b528-c237e66f4f58/download34cf37886f47dfdcf0168148353a7a28MD54CA_ALI_Me_2022_Mascareli_Vinicius_AB_TERMO.pdf.txtCA_ALI_Me_2022_Mascareli_Vinicius_AB_TERMO.pdf.txtExtracted texttext/plain4https://repositorio.uel.br/bitstreams/118cd0cb-d219-4297-93bc-b38db37ed120/downloadff4c8ff01d544500ea4bfea43e6108c1MD56THUMBNAILCA_ALI_Me_2022_Mascareli_Vinicius_AB.pdf.jpgCA_ALI_Me_2022_Mascareli_Vinicius_AB.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3430https://repositorio.uel.br/bitstreams/ee0c1749-1c5b-425f-8576-de7af609550d/downloadd982440e871be72319b146833bf1a618MD55CA_ALI_Me_2022_Mascareli_Vinicius_AB_TERMO.pdf.jpgCA_ALI_Me_2022_Mascareli_Vinicius_AB_TERMO.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4888https://repositorio.uel.br/bitstreams/c3640455-c548-4c3f-bf2f-5de2fb59d768/download69c22a4f8453ce97c099ffea3d693b81MD57123456789/187972026-01-21 10:45:06.571open.accessoai:repositorio.uel.br:123456789/18797https://repositorio.uel.brBiblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.bibliotecadigital.uel.br/PUBhttp://www.bibliotecadigital.uel.br/OAI/oai2.phpbcuel@uel.br||opendoar:2026-01-21T13:45:06Repositório Institucional da UEL - Universidade Estadual de Londrina (UEL)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 |
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