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http://hdl.handle.net/1843/SFSA-A4UTZV| Tipo: | Dissertação de Mestrado |
| Título: | Desenvolvimento de método quimiométrico baseado em análise de imagens digitais para a quantificação dos corantes amarelo crepúsculo e tartrazina em bebidas |
| Autor(es): | Kele Cristina Ferreira Dantas |
| Primeiro Orientador: | Marcelo Martins de Sena |
| Primeiro Coorientador: | Lucia Maria Laboissière de Alencar Auler |
| Primeiro membro da banca : | Isabel Cristina Pereira Fortes |
| Segundo membro da banca: | Ricardo Mathias Orlando |
| Resumo: | Esta dissertação teve como principal objetivo o desenvolvimento e a validação de uma metodologia quimiométrica para quantificação simultânea dos corantes artificiais amarelo crepúsculo (AC) e tartrazina (TA) em bebidas não alcoólicas, como refrigerantes, isotônicos e sucos artificiais. Para isso, foi necessário previamente otimizar um método baseado em cromatografia líquida de alta eficiência (CLAE) e sua validação a fim de obter valores de referência para a calibração multivariada. Para o desenvolvimento deste método foi usada uma coluna C-18, fase móvel composta por acetonitrila/metanol 80:20 (v/v) e solução de acetato de amônio (pH = 6,7), e detecção espectrofotométrica. Foram analisadas 123 amostras de bebidas de diversos tipos, sabores e marcas. Modelos quantitativos foram construídos utilizando os valores de referência cromatográficos, análise de imagens digitais e as ferramentas quimiométricas PLS (Partial Least Squares, mínimos quadrados parciais) e OPS (Ordered Predictors Selection, seleção de preditores ordenados). As imagens foram obtidas através de um simples escâner de mesa, usando ultrassom como único pré-tratamento das amostras. Histogramas de frequência RGB das imagens digitais foram utilizados como sinal analítico. Os analitos foram determinados pelo método quimiométrico nas faixas de 2,3 a 41,1 e 0,1 a 15,1 mg.L-1 para AC e TA, respectivamente. Os melhores modelos PLS apresentaram valores de raiz quadrada do erro médio quadrático de previsão (RMSEP, root mean square error of prediction) de 2,8 e 2,6 mg.L-1 para AC e TA, respectivamente. Uma seleção de variáveis usando OPS permitiu reduzir o número de variáveis utilizadas na construção dos modelos de 768 para 100, produzindo previsões similares às do modelo anterior, com valores de RMSEP de 2,6 e 2,7 mg.L-1 para AC e TA, respectivamente. Os modelos foram submetidos a um processo de validação analítica multivariada com a estimativa de figuras de mérito adequadas. Os métodos quimiométricos desenvolvidos apontam para a possibilidade de desenvolvimento de procedimentos analíticos mais rápidos, de menor custo, com mínimo preparo de amostra, sem uso de solventes e geração de resíduos. |
| Abstract: | The main goal of this dissertation was the development and validation of a chemometric methodology for the simultaneous determination of two artificial food dyes, sunset yellow (SY) and tartrazine (TA), in non-alcoholic beverages, such as soft drinks, isotonics and artificial juices. For this goal, it was necessary a previous optimization of a high performance liquid chromatography (HPLC) method and its validation in order to obtain reference values for the multivariate calibration method. The HPLC method was developed using a C-18 column, a mobile phase composed of acetonitrile/methanol 80:20 (v/v) and ammonium acetate (pH = 6.7) solution, and spectrophotometric detection. A number of 123 different samples of several types, brands and flavors were analyzed. Quantitative models were built with the reference HPLC values, digital image analysis and chemometric tools, such as PLS (Partial Least Squares) and OPS (Ordered Predictors Selection). Digital Images were generated with a simple scanner, using ultrasonic bath as the only sample pretreatment. RGB histograms obtained from digital images were used as analytical signals. The analytes were determined in the range from 2.3 to 41.1 and from 0.1 to 15.1mg.L-1, for SY and TA, respectively. The best PLS models provided RMSEP (root mean square error of prediction) of 2.8 and 2.6 mg.L-1 for SY and TA, respectively. A variable selection with OPS allowed reducing the number of variables used in models construction from 768 to 100, providing predictions similar to the previous models, with RMSEP of 2.6 and 2.7 mg/L for SY and TA, respectively. All the models were validated through the estimate of appropriate figures of merit. The developed chemometric methods were rapid, of low cost, requiring a minimum sample pretreatment, and clean, not consuming reagents nor generating residues. |
| Assunto: | Química analítica Alimentos Análise Analise multivariada Calibração Corantes sintéticos Processamento de imagens Técnicas digitais |
| Idioma: | Português |
| Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Sigla da Instituição: | UFMG |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/SFSA-A4UTZV |
| Data do documento: | 15-Out-2015 |
| Aparece nas coleções: | Dissertações de Mestrado |
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