Aplicação de métodos analíticos não destrutivos na melhoria do processo de controle de qualidade de noz macadâmia

• Autor(a) principal: Carvalho, Livia Cirino
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/181290
• topic: Macadamia integrifolia; NIRS; PLS-DA; GA-LDA; PLSR; NMR

Objetivo: Desenvolver métodos analíticos com uso da espectroscopia do infravermelho próximo (NIRS) e ressonância magnética nuclear (NMR) para a melhoria do processo de controle de qualidade de nozes macadâmia (Macadamia integrifolia Maiden & Betche). Métodos: Foram coletadas nozes de macadâmia intactas de várias cultivares (HAES 246, ‘IAC 4-20’, ‘IAC 2-23’, ‘IAC 5-10’,‘IAC 8-17’,HAES 344, HAES 660, IAC 4-12 B e IAC Campinas B) e amêndoas sem defeitos e que apresentavam diferentes defeitos, ou seja, amêndoas imaturas; amêndoas danos causados por picada de insetos, amêndoas mofadas e amêndoas descoloridas. Além disso, foi analisado o efeito de diferentes temperaturas de secagem quanto os paramentos de oxidação, índice de peróxido (IP) e de acidez (IA). Os espectros NIR foram coletados na superfície das nozes intactas e também das amêndoas (NIRS e NMR-TD) e estes foram utilizados para a construção dos modelos de classificação e predição utilizando análise discriminante linear por componente principal (PCA-LDA), algoritmo genético com análise discriminante linear (GA-LDA) e regressão por mínimos quadrados parciais (PLSR). Resultados: Em relação a classificação das cultivares, os modelos desenvolvidos com GA-LDA resultaram em acurácia de 71,57% com os espectros pré-processados com suavização de Savitzky-Golay. Não foi observado efeito do processo de secagem no IP e IA. Os melhores resultados de predição do IP (R²c=0,57 e SEP=0,55 meq·kg−1) e IA (SEP=0.14%, R2C=0.29) foram obtidos empregando PLSR. Em relação aos defeitos, foi possível obter uma acurácia e especificidade de 97,8% e 100% utilizando GA-LDA, respectivamente para os espectros NIR. O melhor modelo RMN de classificação foi obtido utilizando PCA-LDA, 84,7% de acurácia para o grupo de treinamento e 83.3% para o grupo de validação. Conclusão: A NIRS e RMN–TD podem ser utilizada no processo de controle de qualidade de nozes e amêndoas de macadâmia com potencial benefício para as indústrias processadoras.