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Type: Dissertação de Mestrado
Title: Espectrometria de massas com ionização por paper spray combinada a métodos quimiométricos para identificação de falsificações em cervejas
Authors: Hebert Vinicius Pereira
First Advisor: Evandro Piccin
First Co-advisor: Marcelo Martins de Sena
First Referee: Bruno Gonçalves Botelho
Second Referee: Patterson Patricio de Souza
Abstract: A autenticidade de alimentos tem sido uma preocupação constante em todo o mundo devido, principalmente, aos potenciais riscos à saúde dos consumidores e danos econômicos significativos causados por fraudes e adulterações. Casos de falsificação de cervejas têm ocorrido no Brasil por meio da troca de rótulos e tampas de garrafas de marcas de baixo valor comercial, pelos de cervejas que apresentam maior preço e volume de comércio. Essas fraudes dificilmente são percebidas pelos consumidores devido à similaridade das características sensoriais dessas cervejas. Métodos para detecção dessas fraudes não estão prontamente disponíveis para os órgãos fiscalizadores. Na literatura são descritas metodologias que abordam o problema de autenticidade de cervejas, mas a grande maioria é voltada para a diferenciação de estilos cervejeiros distintos. Nesse trabalho, a espectrometria de massas com a ionização por paper spray (PS-MS) combinada a ferramentas quimiométricas foi utilizada na diferenciação entre cervejas de diferentes marcas comercializadas no Brasil, em um contexto forense que objetiva a detecção de falsificações. Um total de 141 amostras (distribuídas entre diferentes lotes de fabricação) do estilo Standard American Lager, pertencentes a 3 marcas de maior valor comercial e 5 marcas de menor valor comercial, foi analisado por PS-MS no modo positivo, resultando em espectros de massas reprodutíveis contendo padrões de sinais característicos de adutos de sódio e potássio de malto-oligossacarídos. As amostras foram então classificadas utilizando a análise de componentes principais (PCA) e a análise discriminante por mínimos quadrados parciais (PLS-DA). O método de seleção dos preditores ordenados (OPS) foi utilizado para otimização do modelo supervisionado, selecionando as variáveis mais preditivas. Para a validação dessa metodologia, foram calculadas figuras de mérito (FOM) de veracidade e precisão. O modelo otimizado resultou na classificação correta de todas as amostras e valores perfeitos das FOM (100% de confiabilidade, 100% de exatidão, 100% acordância e 100% de concordância). O método apresentou potencial para ser aplicado em rotinas de laboratórios de fiscalização e perícia para detecção de cervejas falsificadas.
Abstract: Food authenticity has been a worldwide concern because of the potential health risks for consumers and important economic losses caused by fraud and adulteration. In Brazil, several cases of beer counterfeiting have been registered, in which the labels and bottle caps of beers with lower commercial prices were switched by labels and caps of beers that have higher prices and trade volume. These fraudsare not easily perceived by consumers due to similarity of the sensory characteristics of these beers. Currently, methods for detecting these frauds are not readily available for the regulatory agencies. On the other hand, the literature describes many methodologies for determining the authenticity of beers. However, most of them are focused on the differentiation of beers belonging to different styles. In this work,paper spray mass spectrometry (PS-MS) combined with chemometric tools were applied for the first time in a forensic context to a fast and effective differentiation of beers. A total of 141 samples of Standard American Lagers (distributed in different batches), belonging to three brands with higher market prices and five brands with lower market prices, were analyzed in the positive ion mode of PS-MS, resulting inreproducible mass spectra. The most intense signals obtained in the beers fingerprints were identified as sodium and potassium adducts of maltooligosaccharides. The fingerprints were classified using principal component analysis (PCA) and partial least squares discriminant analysis (PLS-DA). The ordered predictors selection method (OPS) was used to variable selection, thus optimizing the supervised model. Figures of merit (FOM) were calculated in order to assess the trueness and accuracy of the developed method. The optimized model provided thecorrect classification of all samples with perfect results of FOM (100% reliability, 100% accuracy, 100% accordance and 100% concordance). The method has the potential to be employed in routine laboratories for detecting counterfeit beers.
Subject: Química analítica
Alimentos Adulteração e inspeção
Validação de metodo
Analise multivariada
Análise discriminante
Espectrometria de massa
language: Português
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
Rights: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/SFSA-AEXNC8
Issue Date: 27-Jul-2016
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