Avaliação da influência da temperatura em farinha de maca peruana (Lepidium meyeniiWalp) utilizando-se espectroscopia e quimiometria

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Autor(es): dc.contributorMarço, Paulo Henrique-
Autor(es): dc.contributorRodrigues, Heloísa de Carvalho-
Autor(es): dc.contributorMarço, Paulo Henrique-
Autor(es): dc.contributorMarques, Leila Larisa Medeiros-
Autor(es): dc.contributorFuchs, Renata Hernandez Barros-
Autor(es): dc.creatorPaulino, Hellen Fernanda da Silva-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-21T22:22:04Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-21T22:22:04Z-
Data de envio: dc.date.issued2021-02-09-
Data de envio: dc.date.issued2021-02-09-
Data de envio: dc.date.issued2020-12-09-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/24148-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/673574-
Descrição: dc.descriptionPeruvian maca is a tuberous root grown mainly in Peru and in countries in South America. This plant has high nutritional values, which makes it commercially attractive. Generally, the maca is sold as a finely divided powder, making the product (flour) liable to fraud, which ranges from the drying process to the addition of other flours or bran. The drying process can be carried out in two different ways, by oven and by exposure to the sun, so that the product is influenced by this processing. To distinguish between the products, one possibility would be the use of the mid-infrared spectroscopy (MIR) technique, which works in the spectral region that varies between 4000 to 400 cm-1, allowing for quick and non-invasive analysis. When the obtained spectra are investigated using chemometric tools for pattern recognition purposes, such as Principal Component Analysis (PCA), or for discrimination, as in the case ofPartial Least Squares with Discriminant Analysis (PLS -DA), it is possible to compare many variables at the same time, allowing the evaluation of different samples regarding their compositions, which consequently enables the detection of adulterations. Therefore, the main objective of this study was to evaluate peruvian maca flours produced using different drying techniques, using MIR spectroscopy and chemometrics. In the study, the samples were evaluated by MIR spectroscopy, being the spectra evaluated by PCA and PLS-DA. The PCA did not allow differentiation between the samples. PLS-DA, on the other hand, discriminated the samples, allowing the construction of a discriminatory model with sensitivity 1.00and specificity 0.98. From the evaluation of the variable importance in projection (VIP scores), it was possible to infer that the main difference between the samples is related to substances derived from nitrogen. However, the identification of differentiating substances requires more informative analytical techniques, such as nuclear magnetic resonance and or mass spectrometry, which should be performed in future studies.-
Descrição: dc.descriptionA maca peruana é uma raiz tuberosa cultivada principalmente no Peru e em países da América do Sul. Atribuem-se a esta planta altos valores nutricionais, o que a torna atrativa comercialmente. Geralmente, a maca é vendida em forma de pó finamente dividido, tornando o produto (farinha) passível de fraudes que vão desde o processo de secagem até a adição de outras farinhas ou farelo. O processo de secagem é realizado tanto em forno quanto por exposição ao sol, de modo que o produto é influenciado por este processamento. Para distinguir entre os produtos, uma possibilidade seria a utilização da técnica de espectroscopia de infravermelho médio (MIR), que atua na região espectral que varia entre 4000 a 400 cm-1, possibilitando análises rápidas e não invasivas. Quando os espectros obtidos são investigados a partir de ferramentas quimiométricas para fins de reconhecimento de padrões, como a Análise de Componentes Principais (PCA, do inglês Principal Components Analysis), ou para discriminações, como no caso da Análise Discriminante por Mínimos Quadrados Parciais (PLS-DA, do inglês Partial Least Squares –Discriminant Analysis), é possível comparar muitas variáveis ao mesmo tempo, permitindo a avaliação de diferentes amostras a partir de suas composições, o que por consequência viabiliza a detecção de adulterações. Logo, o objetivo principal deste estudo foi avaliar farinhas de maca peruana produzidas a partir de diferentes técnicas desecagem, utilizando-se espectroscopia MIR e quimiometria. No estudo, as amostras foram avaliadas por espectroscopia MIR e ferramentas quimiométricas de PCA e PLS-DA. A PCA não possibilitou a diferenciação entre as amostras. Já aPLS-DA discriminou as amostras, permitindo a construção de um modelo discriminatório com sensibilidade 1,00 e especificidade 0,98. A partir da avaliação das variáveis mais importantes na projeção (VIP escores), foi possível inferir que a diferença principal entre as amostras está relacionada com substâncias derivadas de nitrogênio. No entanto, a identificação das substâncias diferenciadoras demanda técnicas analíticas mais informativas, tais como ressonância magnética nuclear e ou espectrometria de massas, o que deve ser realizado em estudos futuros.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherCampo Mourao-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherDepartamento Acadêmico de Alimentos-
Publicador: dc.publisherEngenharia de Alimentos-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectRaízes (Botânica)-
Palavras-chave: dc.subjectEspectroscopia de infravermelho-
Palavras-chave: dc.subjectQuimiometria-
Palavras-chave: dc.subjectRoots (Botany)-
Palavras-chave: dc.subjectInfrared spectroscopy-
Palavras-chave: dc.subjectChemometrics-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::ENGENHARIAS-
Título: dc.titleAvaliação da influência da temperatura em farinha de maca peruana (Lepidium meyeniiWalp) utilizando-se espectroscopia e quimiometria-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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