Classificação de mangas Tommy Atkins y-irradiadas: Um modelo metabolômico

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: SANTOS, Maria de Jesus Lessa
• Orientador(a): NAVARRO, Daniela Ferraz, SILVA, Ricardo Oliveira da
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
• Palavras-chave em Português: Manga; Irradiação gama; Metabolômica; GC-MS; PLS-DA; KNN
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12433

Neste trabalho foram investigadas as composições dos voláteis a partir de mangas da cultivar Tommy Atkins expostas à radiação gama na dose de 0,5 kGy quando comparadas à composição de voláteis obtidos a partir de mangas que não passaram por este tratamento fitossanitário. O objetivo foi construir um modelo metabolômico para classificar as mangas através de modelo não invasivo. Foram analisadas 80 amostras classificadas com grau de maturação entre 4 e 5, segundo classificação da Embrapa. Os voláteis foram coletados após 18 dias de armazenamento sob temperatura de 12°C, usando um sistema Headspace Dinâmico (HD) e submetidos à corrida cromatográfica em fase gasosa seguida de detecção por espectrometria de massas (GC/MS). Os compostos foram identificados a partir da determinação do Índice de Retenção Van den Dool and Kratz e do espectro de massas, que foram comparados aos descritos na biblioteca de espectros do ADAMS. Foram identificados 16 compostos já mencionados na literatura e classificados como terpenos (mono e sesquiterpenos) e ésteres. Entre os terpenos, o α-Pineno e o 3-Careno foram os majoritários tanto para as mangas irradiadas, como para as não irradiadas. Após a identificação dos mesmos, os cromatogramas foram utilizados para a construção de uma matriz para tratamento estatístico, o qual foi realizado utilizando a plataforma online MetaboAnalyst 2.0 e o software “R Program”. As ferramentas de estatística multivariada utilizadas foram a PCA (Análise de Componentes Principais), PLS-DA (Análise Discriminante e Regressão por Mínimos Quadrados Parciais) e KNN (K-nearest neighbor). A PCA não apresentou um resultado satisfatório para a discriminação entre as mangas irradiadas e não irradiadas. Na PLS-DA, treze compostos foram responsáveis pela discriminação entre as mangas da cultivar Tommy Atkins irradiadas e não irradiadas, com destaque para o Octanoato de Etila, o α-Felandreno e o Germacreno-D. O KNN também indicou que os teores de Octanoato de Etila, α-Felandreno e Germacreno-D são responsáveis pela discriminação entre as mangas irradiadas e não irradiadas. No entanto, a acurácia observada na classificação utilizando KNN foi maior que a observada utilizando PLS-DA. No modelo construído com KNN, o teste de validação cruzada indicou acurácia igual a 81% contra 55% da observada para o modelo construído utilizando PLS-DA. Esse resultado garante um modelo metabolômico que é capaz de classificar as amostras de mangas da cultivar Tommy Atkins que foram expostas, ou não, à radiação gama para fins fitossanitários.