Espectrocospia FTIR, HPLC e Redes Neurais Artificiais para determinação analítica da lactose residual e outros açucares no leite

• Autor(a) principal: Daniela Cristina Solo de Zaldivar Ribeiro
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/41475
• topic: Valor nutricional; Leite; Redes neurai

A lactose é o açúcar naturalmente presente no leite e possui grande importância nutricional, porém este sacarídeo não é bem absorvido pela maior parte da população mundial, em virtude da diminuição na produção da enzima lactase, que age no intestino delgado, hidrolisando a lactose ingerida em dois monossacarídeos, a glicose e a galactose. A hidrólise enzimática da lactose pelas indústrias oferece uma diversidade de produtos que contém baixa lactose. A metodologia utilizada para mensurar a concentração dos açúcares no leite após a hidrólise é, preferencialmente, a cromatografia líquida (HPLC) com detecção por índice de refração (RID), pela sua capacidade de distinguir os açúcares. A espectroscopia no infravermelho médio apresenta deficiência nesta distinção devido à absorção da luz pelos açúcares ocorrerem na mesma região do espectro. Neste trabalho foi proposta a associação da espectroscopia FTIR (Fourier Transform Infrared) às ferramentas da inteligência artificial por aprendizagem profunda para identificar e quantificar lactose residual e outros açúcares no leite. Foram construídas redes neurais convolucionais a partir dos espectros do infravermelho médio, sem pré-processamento dos dados, para resolver problemas de classificação de amostras de leite e predizer qual a classe do açúcar presente, e para a predição dos valores da concentração dos açúcares no leite, um modelo de regressão foi proposto. Leite cru, pasteurizado e UHT foram adicionados de lactose, glicose e galactose em seis concentrações (0.1, 0.5, 1.0, 3.0, 5.0 e 7.0%) e, ao todo, 342 amostras foram submetidas às redes neurais artificiais para identificar e quantificar os açúcares no leite. Além disso, a hidrólise enzimática da lactose pela β-galactosidase foi realizada em 20 amostras de leite pasteurizado em quatro tratamentos diferentes (controle e três níveis de hidrólise) que resultou na presença simultânea dos três açúcares (lactose, glicose e galactose) para quantificação por HPLC-RID e comparação com os resultados previstos pelas redes neurais convolucionais. O resultado do desafio destas amostras aos algoritmos de classificação e regressão indicaram uma capacidade preditiva de 80% para classificação e 75% para quantificação dos açúcares nas amostras hidrolisadas. A associação dos espectros do FTIR às ferramentas de inteligência artificial mostrou ser uma metodologia promissora para o controle de qualidade do leite.