Quantificação de acrilamida em amostras comerciais de batatas tipo chips utilizando espectroscopia no infravermelho por transformada de Fourier

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Fratassi, Guilherme Cangemi
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Acrilamida
Batata frita
Cromatografia Líquida de Alta Eficiência
Espectroscopia
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/112/112131/tde-30092025-123658/
Resumo: Acrilamida (AA) é um composto formado durante o processamento térmico de alimentos. Diversos estudos têm demonstrado os potenciais efeitos tóxicos e carcinogênicos deste composto em seres vivos. Batatas fritas e chips são alimentos conhecidos por apresentarem elevados teores de acrilamida. A ingestão diária tolerável de acrilamida é estimada em 40µg/kg peso corporal/dia para neurotoxicidade e 2,6 µg/kg peso corporal/dia para efeitos carcinogênicos. A Atualmente, a cromatografia líquida acoplada à espectrometria de massas (CL/CL-EM) é a técnica mais utilizada para medir com precisão o teor de acrilamida em alimentos, embora seja laboriosa e de custo elevado. A espectroscopia de infravermelho por transformada de Fourier (FTIR) é uma alternativa em ascensão que pode fornecer análises mais rápidas e simples. Dessa forma, esta dissertação de mestrado teve como objetivo verificar a viabilidade de uso da técnica da FTIR para a determinação de acrilamida em batatas chips comerciais, validando analiticamente o método usando a cromatografia líquida de alta eficiência acoplada a detecção por arranjo de diodos (CLAE-DAD ou HPLC-DAD). Através dos resultados obtidos utilizou-se regressão por mínimos quadrados parciais (PLSR) em linguagem Python para modelagem dos dados, e obteve-se um ajuste com coeficiente de determinação (R²) superior a 0,98, raiz quadrada do erro médio (RMSE) de 0,001 partes por bilhão (ppb) e uma relação de Performance/Desvio (RPD) de 9,3. As concentrações de AA nas amostras foram de, em média, 120 ppb, uma quantidade dentro dos limites inferiores descritos em literatura. O estudo apresentado obteve sucesso na predição de concentração de AA utilizando o modelo estatístico proposto, demonstrando ser uma alternativa promissora na quantificação de acrilamida.
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