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Type: Dissertação
Title: Caracterização química de cervejas ácidas com adição de frutas por ressonância magnética nuclear de hidrogênio
Authors: Gabriel Machado Alves
First Advisor: Bruno Gonçalves Botelho
First Referee: Ildefonso Binatti
Second Referee: Júnia de Oliveira Alves Binatti
Abstract: Este trabalho permitiu a identificação de 30 substâncias nas cervejas do tipo sour que possuem adição de frutas com base nos sinais dos espectros de Ressonância Magnética Nuclear de Hidrogênio (RMN de 1H). Foi possível identificar o perfil de ácidos orgânicos (láctico, acético, 4-aminobutírico, pirúvico, succínico cítrico, gálico e fórmico) característicos desse tipo de cerveja analisada, além de açúcares, álcoois, aminoácidos entre outros compostos característicos de cervejas tradicionais. Apenas 500 μL de cervejas sour previamente desgaseificadas, sem sólidos e tamponadas foram misturas com 100 μL de solução de 3-trimetilsilil-2,3,3,3-propionato-d4 de sódio (TSP-d4) em D2O para análise em um espectrômetro de RMN de 600 MHz. Os sinais espectrais obtidos foram pré tratados com os algoritmos icoshift e bucketing e foram satisfatoriamente alinhados para posterior análise quimiométrica exploratória não supervisionada (PCA). Por meio desta análise foi possível discriminar as amostras analisadas com base em seu perfil químico e também apontar quais os sinais responsáveis por discriminar as amostras analisadas. O uso da análise exploratória dos dados espectrais permitiu também observar que a discriminação dos dados ocorre sobretudo em função da classe de cervejas declaradas pelo fabricante: sour e sour catharina. Essas cervejas são discriminadas principalmente pela diferença de sinais de RMN de 1H referentes ao ácido láctico, acético, succínico, ao butan-2,3-diol, etanol e açúcares. Esses resultados demonstram que a análise quimiométrica de espectros de RMN de 1H é uma ferramenta poderosa para caracterizar e discriminar cervejas do tipo sour, fornecendo uma compreensão detalhada de seus perfis químicos específicos.
Abstract: This work enable the identification of presence of 30 different organic species in sour beers with added fruits, based on the signals from Hydrogen Nuclear Magnetic Resonance 1H-NMR spectra.. It was possible to identify the profile of organic acids (lactic, acetic, 4-aminobutyric, pyruvic, succinic, citric, gallic, and formic) characteristic of this type of beer analyzed, in addition to sugars, alcohols, amino acids, and other compounds typical of traditional beers. Only 500 μL of previously degassed sour beers, without solids and buffered were mixed with 100 μL of 3-trimethylsilyl-2,3,3,3 propionate-d4 sodium (TSP-d4) solution in D2O for analysis in a 600 MHz NMR spectrometer. The obtained spectral signals were pre-processed with the icoshift and bucketing algorithms and were satisfactorily aligned for subsequent unsupervised exploratory chemometric analysis (PCA). Through this analysis, it was possible to discriminate the analyzed samples based on their chemical profile and also to identify which signals were responsible for discriminating the analyzed samples. The use of exploratory analysis of spectral data also allowed the observation that data discrimination mainly occurs according to the class of beers declared by the manufacturer: sour and sour Catharina. These beers are primarily discriminated by the differences in NMR signals related to lactic, acetic, succinic acid, butan-2,3-diol, ethanol, and sugars. These results demonstrate that chemometric analysis of H-NMR spectra is a powerful tool for characterizing and discriminating sour beers, providing a detailed understanding of their specific chemical profiles.
Subject: Química analítica
Cerveja
Ressonância magnética nuclear
Ácidos orgânicos
Análise de componentes principais
Quimiometria
Bebidas alcoólicas – Sabor e aroma
Preparação de amostra (Química)
language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Química
Rights: Acesso Aberto
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/pt/
URI: http://hdl.handle.net/1843/77115
Issue Date: 10-Jul-2024
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