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
2018-04-20
Autores
Ferreira, Josilei da Silva
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
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.
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.
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