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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4427
Título: | Ferramentas de análise multivariada associadas as espectroscopias NIR e 1H-NMR na avaliação de cafés comerciais |
Título(s) alternativo(s): | Multivariate analysis tools associated with NIR and 1H-NMR spectroscopies in commercial coffees evaluation |
Autor(es): | Baqueta, Michel Rocha |
Orientador(es): | Valderrama, Patrícia |
Palavras-chave: | Café Quimiometria Espectroscopia de ressonância magnética nuclear Coffee Chemometrics Nuclear magnetic resonance spectroscopy |
Data do documento: | 11-Fev-2019 |
Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
Câmpus: | Medianeira |
Citação: | BAQUETA, Michel Rocha. Ferramentas de análise multivariada associadas as espectroscopias NIR e 1H-NMR na avaliação de cafés comerciais. 2019. 140 f. Dissertação (Mestrado em Tecnologia de Alimentos) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, 2019. |
Resumo: | O café é uma das bebidas mais populares no mundo e está dissertação apresenta o uso de diferentes métodos quimiométricos para análise de café torrado e moído. Em resumo, foram relatados métodos alternativos para análise de parâmetros de qualidade e de atributos sensoriais de amostras de café comercial pela espectroscopia no Infravermelho Próximo (NIR) e por Mínimos Quadrados Parciais (PLS). Adicionalmente, um modelo de discriminação para três qualidades de café foi proposto com sucesso utilizando a espectroscopia NIR combinada com os Mínimos Quadrados Parciais com Análise Discriminante (PLS-DA). Em ambos os casos, uma validação pela determinação dos parâmetros de mérito mostrou que todos os modelos de previsão apresentaram desempenho satisfatório. Além disso, uma análise metabolômica utilizando a espectroscopia de Ressonância Magnética Nuclear (1H-NMR) foi proposta. As informações metabolômicas obtidas pela 1H-NMR foram correlacionadas com os parâmetros de qualidade, atributos sensoriais incluindo a qualidade dos cafés e as informações espectrais do NIR utilizando o método ComDim. Os resultados mostraram que existe uma forte correlação entre as informações da espectroscopia de 1H-NMR com as propriedades sensoriais e as absorções no NIR e uma menor correlação com os parâmetros de qualidade. Em todas as aplicações desta dissertação, a combinação das técnicas de espectroscopia NIR e 1H-NMR em junção com os diferentes métodos quimiométricos utilizados, apresentaram-se como alternativas interessantes na análise do café torrado e moído. |
Abstract: | This dissertation presents the use of different chemometric methods for analysis of roasted and ground coffee. In summary, alternative methods for analyzing quality parameters and sensory attributes of commercial coffee by Near Infrared (NIR) Spectroscopy and by the Partial Least Squares (PLS) were reported. Additionally, a discrimination model for different coffees quality was successfully proposed using NIR spectroscopy combined with Partial Least Squares with Discriminant Analysis (PLS-DA). In both cases, a validation by the determination of the parameters of merit showed that all prediction models presented satisfactory performance. In addition, a metabolomic analysis using Nuclear Magnetic Resonance (1H-NMR) spectroscopy was proposed in two studies. In the first one, the information obtained by the 1H-NMR were correlated with the quality parameters, the sensory properties including the quality of the coffees and the spectral information of the NIR using the method ComDim. The results showed that there is a strong correlation between the information 1H-NMR spectroscopy with the sensory properties and the absorptions in the NIR and a lesser correlation with quality parameters. In all the applications of this dissertation, the combination of NIR and 1H-NMR spectroscopy techniques in conjunction with the different chemometric methods used, presented as interesting alternatives for analysis of roasted and ground coffee. |
URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4427 |
Aparece nas coleções: | MD - Programa de Pós-Graduação em Tecnologia de Alimentos |
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