Metodologias analíticas para a agroindústria de frutas empregando infravermelho próximo e quimiometria

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Costa, Rosângela Câmara
• Orientador(a): Lima, Kassio Michell Gomes de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM QUÍMICA
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Quimiometria; Frutas; Jabuticabas; Castanholas; Classificação; Regressão
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::QUIMICA
• Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/26632

A aplicação de metodologias para a agroindústria de frutas usando técnicas não destrutivas como o infravermelho próximo tem grande importância devido à crescente demanda por produtos e pela necessidade de tecnologias que possam acompanhar o crescimento da área. Além disso, o uso dessas técnicas resulta na redução de: tempo de análises, dos custos com reagentes, do trabalho para o analista e da geração de resíduos nas análises. Portanto, esta tese foi desenvolvida com o objetivo de contribuir com o repertório de métodos analíticos aplicados à agroindústria de frutas, utilizando a espectroscopia do infravermelho próximo (NIRS) combinado com um tratamento quimiométrico. Esta pesquisa foi conduzida usando dois tipos de abordagens, uma aplicada à classificação de frutas, e outra à quantificação de parâmetros de avaliação da qualidade sensorial e nutricional de frutas. Para a classificação das frutas, foram analisadas jabuticabas [Myrciaria cauliflora (Mart.) O. Berg cv. Açú], em três estágios de maturação (fruto imaturo, fisiologicamente maduro e maduro), usando infravermelho próximo. Em seguida, foram desenvolvidos modelos para a classificação desses três estágios de maturação, empregando-se os algoritmos PCA-LDA, SPA-LDA e GA-LDA. O melhor modelo PCA-LDA foi calculado usando-se quatro componentes principais. O melhor SPA-LDA foi encontrado utilizando-se 123 variáveis, e o melhor GA-LDA foi encontrado utilizando-se 48 variáveis. Foram calculados parâmetros de avaliação dos modelos, como sensibilidade e especificidade, os quais apresentaram valores satisfatórios, com 100% no conjunto de validação para o estágio imaturo e valores acima de 77% para o estágio intermediário e acima de 50% para o estágio maduro. Estes resultados demonstraram a capacidade do método para avaliação da maturação de jabuticabas, como indicativo de possibilidade para a sua aplicação industrial. Na abordagem de quantificação de parâmetros em frutas, foram determinados o teor de antocianinas e teor de compostos fenólicos em castanholas (Terminalia catappa) por NIR. Após isto, foram desenvolvidos modelos de regressão para a previsão desses parâmetros, empregando-se o PLS e seleção de variáveis usando iPLS e GA-PLS. Os melhores resultados encontrados para a determinação de compostos fenólicos e antocianinas foram com GA-PLS para ambos os parâmetros. O melhor modelo encontrado para os compostos fenólicos apresentou um coeficiente de determinação de previsão ( 2 ) de 0,82 e um erro de previsão (RMSEP) de 11.3 mg GAE g-1 (mg equivalentes de ácido gálico (GAE) por g de amostra. Em relação a determinação de antocianinas, o melhor modelo encontrado apresentou um coeficiente de determinação de previsão ( 2 ) de 0,80 e um erro de previsão (RMSEP) de 8,7 mg L-1 . Diante dos resultados obtidos, é possível concluir que o NIR aliado a métodos quimiométricos se apresenta com potencial de aplicabilidade para metodologias analíticas na agroindústria de frutas, tanto para abordagens de natureza qualitativa, como também quantitativas.