Publicação: Estimativa da atividade enzimática em amostras comerciais de mandioca utilizando ressonância magnética nuclear no domínio do tempo (TD-NMR) e modelos quimiométricos
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Data
Autores
Orientador
Pereira, Fabíola Manhas Verbi 
Coorientador
Pós-graduação
Química - IQAR 33004030072P8
Curso de graduação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Dissertação de mestrado
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
O objetivo desta dissertação de mestrado foi o desenvolvimento de um método não-invasivo e rápido para o monitoramento dos processos relacionados com a deterioração fisiológica pós-colheita (PPD), tendo como estudo de caso amostras comerciais de mandioca não-resfriadas e resfriadas, utilizando sinais de TD-NMR em combinação com modelos quimiométricos. Os modelos de classificação multivariados se mostraram promissores somente para as amostras não-resfriadas. Um método analítico foi desenvolvido com os sinais TD-NMR combinados com valores de referência provenientes de método padrão bioquímico e PLS (partial least squares). As figuras de mérito evidenciaram excelentes limites de detecção e de quantificação de 0,06 UA∙mL-1 e de 0,2 UA∙mL-1, respectivamente. A sensibilidade foi de 0,4 [intensidade (u.a.)/( UA∙mL-1] e o erro padrão de validação cruzada de 0,7 UA∙mL-1 para o modelo que considera os dois tipos de amostras no mesmo conjunto de dados.
Resumo (inglês)
The objective of this master's thesis was the development of a non-invasive and rapid method for the monitoring of processes related to post-harvest physiological deterioration (PPD), having as case study commercial samples of non-refrigerated and refrigerated cassava using TD-NMR signals in combination with chemometric models. The multivariate classification models were promising only for the non-refrigerated samples. An analytical method was developed with TD-NMR signals combined with reference values from standard biochemical and partial least squares (PLS) methods. The merit figures showed excellent detection and quantification limits of 0.06 UA∙mL-1 and 0.2 UA∙mL-1, respectively. The sensitivity was 0.4 [intensity (a.u.)/(UA∙mL-1] and the standard error of cross-validation (SECV) of 0.7 UA∙mL-1 for the model considering the two types of samples in the same set of data.
Descrição
Palavras-chave
Quimiometria, Análise enzimática, Alimentos - Análise, Análise multivariada, Alimentos - Qualidade
Idioma
Português
