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Tipo: Tese de Doutorado
Título: Detecção e classificação de soros lácteos em leites UHT e in natura empregando infravermelho médio com tranformada de Fourier e análises multivariadas
Autor(es): Simone Melo Vieira
primer Tutor: Leandro Soares de Oliveira
primer miembro del tribunal : Viviane Santos Birchal
Segundo miembro del tribunal: Scheilla Vitorino de Souza Ferreira
Tercer miembro del tribunal: Ana Amélia Paolucci Almeida
Cuarto miembro del tribunal: Bruno Gonçalves Botelho
Resumen: O leite é um alimento que está sujeito a adulterações que podem alterar suas características nutricionais, de forma a promover comprometimento da saúde e lesar economicamente o consumidor. Entre os adulterantes frequentemente encontrados no leite, grande importância é dada à detecção de soros provenientes do processamento de derivados, tais como queijos e manteigas. Esse tipo de adulteração, proibida pela legislação brasileira e internacional, corresponde a uma fraude econômica que visa aumentar o volume de leite comercializado. O monitoramento da presença do soro no leite requer a realização de análises complexas e de elevado custo que podem ser substituídas por análises alternativas capazes de fornecer resultados rápidos e precisos sem a demanda de tratamento prévio das amostras e uso de reagentes. Nesse contexto, a pesquisa utilizou técnica de espectroscopia no infravermelho médio dotado de transformada de Fourier e modelos quimiométricos para propor metodologia capaz de detectar e classificar soros de origem láctea em leites cru e UHT integral (Ultra High Temperature). A partir dos dados espectroscópicos foram desenvolvidos os modelos quimiométricos PLS e PLS-DA. O modelo preditivo quantitativo PLS foi capaz de detectar e quantificar diferentes teores de soro de queijo Minas Frescal em leite cru com RMSEP (erro quadrático medio, % p/p) igual a 0,180. O modelo preditivo qualitativo PLS-DA foi capaz de classificar soros de queijos e manteigas que podem ser utilizados em adulterações de leite UHT com erro médio de classificação para o modelo de previsão igual a 0,1914. A classificação dos diferentes soros em leite UHT por meio do modelo PLS-DA corresponde a uma informação que pode servir de apoio às ações de fiscalização para o rastreamento da origem da substância adulterante. Os modelos desenvolvidos apresentaram alta capacidade de reconhecimento de novas amostras e foram validados por meio de figuras de méritos e considerados aptos para serem utilizados como análises alternativas rápidas e precisas para controle de fraudes em leite cru e UHT. Os modelos comprovaram que o FTIR-MIR juntamente com modelos quimiométricos são capazes de fornecer relevantes informações norteadoras de pesquisas e metodologias para detecção de adulterações em leite com soros lácteos.
Abstract: Milk is a food susceptible to adulterations that can compromise its nutritional characteristics, and therefore compromise the health and economically prejudice the consumers. Among the adulterants frequently found in milk, great importance is given to the detection of whey, result of the derivatives processing such as cheeses and butters, added. This type of adulteration, prohibited by Brazilian and international legislation, corresponds to an economic fraud aimed to increasing the volume of milk sold. The inspection of the presence of whey in milk requires complex and costly analyzes that can be replaced by alternative analyzes capable of delivering fast and accurate results without demanding pre-treatment of the samples and use of reagents. In this context, the research used a medium infrared spectroscopy technique with Fourier transform and chemiometric models to propose a methodology capable of detecting and classifying of milk whey origin in raw and whole UHT milks (Ultra High Temperature). From the spectroscopic data, the chemiometric models PLS and PLS-DA were developed. The PLS quantitative predictive model was able to detect and quantify different whey contents of Minas Frescal cheese in raw milk with RMSEP (Root Mean Square Error of Prediction, % p/p) equal to 0.180. The qualitative predictive model PLS-DA was able to classify cheeses and butters whey that can be used in adulterations of UHT milk with an average error of classification for the model of prediction equal to 0.1914. The classification of the different whey in UHT milk by means of PLS-DA model corresponds to information that can be used to support surveillance actions to trace the origin of the adulterant substance. The quantitative and qualitative predictive models were validated utilizing figures of merit and were considered suitable for the purpose as fast and accurate alternative analyzes to control frauds in raw and UHT milks. The models proved that the FTIR-MIR together with chemometric models are able to provide relevant information guiding research and methodologies for detecting milk adulterations.
Asunto: Leite Análise
Leite Adulteração e inspeção
Quimiometria
Fourier, Espectroscopia de infravermelho por transformada de
Idioma: Português
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Institución: UFMG
Tipo de acceso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-AN4FRL
Fecha del documento: 28-nov-2016
Aparece en las colecciones:Teses de Doutorado

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