Detecção de adulteração em farinhas de teff usando espectroscopias NIR e EDXRF em conjunto com quimiometria

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lima, Patricia Casarin de
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31440
Resumo: O cereal Eragrostis tef (Zucc.), conhecido por teff, ganhou atenção mundial por ser livre de glúten e rico em minerais, principalmente ferro. Devido a isso, a farinha de teff é atrativa às fraudes destacando-se a adição de farinhas de cereais mais baratos. Nesse contexto, o estudo de técnicas rápidas e baratas como a espectroscopia NIR (infravermelho próximo) e EDXRF (fluorescência de raios X por dispersão de energia) é importante para a identificação desse tipo de adulteração. Nesse trabalho, foi avaliada a capacidade dos métodos NIR e EDXRF na identificação de farinhas de teff adulteradas com farinhas de arroz, trigo integral, aveia e centeio. Foram utilizadas duas safras de teff (A e B) adulteradas seguindo um planejamento experimental {5,4} simplex-lattice, variando a proporção de teff de 65% a 100% e adulterantes de 0 a 35%. Os espectros NIR foram pré-tratados com correção do espalhamento multiplicativo (MSC), 2ª derivada ou combinação (MSC+2ªd) e analisados por componentes principais (PCA). Os espectros EDXRF de 15 kV e 50 kV foram alisados e pré-tratados com MSC, 1a derivada ou combinação. Então, os dados das condições de 15 kV e 50 kV foram fundidos em único conjunto pela análise de dimensões comuns (ComDim), a qual também possibilita a análise exploratória multiblocos. Construíram-se modelos de regressão por mínimos quadrados parciais (PLSR) para relacionar os espectros NIR ao teor de teff nas amostras, e modelos por regressão linear múltipla (MLR) para relacionar os scores ComDim-EDXRF. Foram utilizadas as metodologias Kennard-Stone e SPXY para separar os conjuntos de calibração e teste. A definição da quantidade de variáveis latentes (LV) e dimensões comuns (CD) foi realizada usando validação cruzada 10-fold e 8-fold, respectivamente. A PCA dos espectros NIR com MSC+2ªd mostrou clara separação entre as farinhas adulterantes e as safras de teff, devido aos teores de cinzas e carboidratos. Com base nas figuras de mérito e número de LV, o melhor modelo PLSR foi obtido com os espectros MSC+2ªd e amostragem SPXY, que usou 4 LV e apresentou R²previsão = 92%, RMSEP < RMSEC (0,0209 e 0,0299) que sugere ausência de sobreajuste dos dados, e RPDprevisão > 3 indicando capacidade preditiva quantitativa excelente do modelo. Para os espectros EDXRF, o melhor modelo MLR utilizou 6 CD e os dados MSCSPXY, apresentando R2previsão equivalente ao modelo NIR, menor RMSEP (0,0181), ausência de sobreajuste e aplicação quantitativa. Destaca-se a elevada robustez dos modelos NIR e EDXRF dada a previsão do percentual de adulteração na farinha de teff mesmo com as diferenças entre teff A e B indicadas pelas análises exploratórias. Portanto, as espectroscopias NIR e EDXRF em conjunto com quimiometria se mostraram métodos eficientes para o controle de adulteração de farinhas de teff.
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Nesse trabalho, foi avaliada a capacidade dos métodos NIR e EDXRF na identificação de farinhas de teff adulteradas com farinhas de arroz, trigo integral, aveia e centeio. Foram utilizadas duas safras de teff (A e B) adulteradas seguindo um planejamento experimental {5,4} simplex-lattice, variando a proporção de teff de 65% a 100% e adulterantes de 0 a 35%. Os espectros NIR foram pré-tratados com correção do espalhamento multiplicativo (MSC), 2ª derivada ou combinação (MSC+2ªd) e analisados por componentes principais (PCA). Os espectros EDXRF de 15 kV e 50 kV foram alisados e pré-tratados com MSC, 1a derivada ou combinação. Então, os dados das condições de 15 kV e 50 kV foram fundidos em único conjunto pela análise de dimensões comuns (ComDim), a qual também possibilita a análise exploratória multiblocos. 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Para os espectros EDXRF, o melhor modelo MLR utilizou 6 CD e os dados MSCSPXY, apresentando R2previsão equivalente ao modelo NIR, menor RMSEP (0,0181), ausência de sobreajuste e aplicação quantitativa. Destaca-se a elevada robustez dos modelos NIR e EDXRF dada a previsão do percentual de adulteração na farinha de teff mesmo com as diferenças entre teff A e B indicadas pelas análises exploratórias. Portanto, as espectroscopias NIR e EDXRF em conjunto com quimiometria se mostraram métodos eficientes para o controle de adulteração de farinhas de teff.The cereal Eragrostis tef (Zucc.), known as teff, gained worldwide attention because it is glutenfree and rich in minerals, mainly iron. Because of this, teff flour is attractive to frauds, highlighting the addition of cheaper cereal flours. In this context, the study of fast and inexpensive techniques such as NIR (near-infrared) and EDXRF (energy scattering X-ray fluorescence) spectroscopy are important to identify this type of adulteration. This work evaluated the potential of the NIR and EDXRF methods to identify teff flours adulterated with rice, whole wheat, oat, and rye flours. Two teff crops were adulterated following a {5,4} simplex-lattice experimental design, varying the proportion of teff from 65% to 100% and adulterants from 0 to 35%. The NIR spectra were pre-treated with multiplicative scattering correction (MSC), 2nd derivative or combination (MSC+2nd), and analyzed by principal components (PCA). The 15 kV and 50 kV EDXRF spectra were smoothed and pretreated with MSC, 1st derivative, or combination. Then, the data from the 15 kV and 50 kV conditions were fused in a single set by the common dimension analysis (ComDim), which allows the multiblock exploratory analysis. Partial least squares regression (PLSR) models were constructed to relate the NIR spectra to the teff content in the samples, and multiple linear regression (MLR) models were built to link the ComDim-EDXRF scores. Kennard-Stone and SPXY methodologies were used to separate the calibration and test sets. The number of latent variables (LV) and common dimensions (CD) were defined using 10-fold and 8-fold crossvalidation, respectively. Due to the ash and carbohydrate contents, the PCA of the MSC+2nd spectra showed a clear separation between the adulterant flours and the teff crops. Based on the figures of merit and LV number, the best PLSR model was obtained with the MSC+2nd spectra and SPXY sampling, which used 4 LV and presented R2prediction = 92%, RMSEP < RMSEC (0.0209 and 0.0299) which suggests no overfitting of the data, and RPDprediction > 3 indicating an excellent quantitative predictive capacity of the model. For EDXRF spectra, the best MLR model used 6 CD and MSC-SPXY data, presenting R2prediction equivalent to the NIR model, lower RMSEP (0.0181), absence of overfitting, and quantitative application. The high robustness of the NIR and EDXRF models are highlighted, given the prediction of the percentage of adulteration in the teff flour, even with the differences between teff A and B indicated by the exploratory data analysis. Therefore, NIR and EDXRF spectroscopies with chemometrics proved to be efficient methods for controlling the adulteration of teff flours.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)porUniversidade Tecnológica Federal do ParanáCampo MouraoMedianeiraPrograma de Pós-Graduação em Tecnologia de AlimentosUTFPRBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::CIENCIA E TECNOLOGIA DE ALIMENTOSTecnologia de AlimentosFarinhas como alimentoAnálise espectralAlimentos - Adulteração e inspeçãoFlour as foodSpectrum analysisFood adulteration and inspectionDetecção de adulteração em farinhas de teff usando espectroscopias NIR e EDXRF em conjunto com quimiometriaDetection of adulteration in teff flours using NIR e EDXRF spectroscopies with chemometricsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisMedianeiraBona, Evandrohttps://orcid.org/0000-0001-8557-7527http://lattes.cnpq.br/5489832361560996Melquiades, Fábio Luizhttp://orcid.org/0000-0003-1154-0339http://lattes.cnpq.br/8539939787669526Bona, Evandrohttps://orcid.org/0000-0001-8557-7527http://lattes.cnpq.br/5489832361560996Rodrigues, Angela Claudiahttp://orcid.org/0000-0002-1474-1526http://lattes.cnpq.br/0523895250019751Soares, Frederico Luis Felipehttps://orcid.org/0000-0002-8555-2095http://lattes.cnpq.br/1064620847107189https://orcid.org/0000-0002-8628-7086http://lattes.cnpq.br/9609101326912355Lima, Patricia Casarin dereponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81031http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/31440/2/license_rdf934f4ca17e109e0a05eaeaba504d7ce4MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81290http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/31440/3/license.txtb9d82215ab23456fa2d8b49c5df1b95bMD53ORIGINALadulteracaoteffniredxrf.pdfadulteracaoteffniredxrf.pdfapplication/pdf3118889http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/31440/1/adulteracaoteffniredxrf.pdf6e763a2b6405f4bd374107ef4f4d75fbMD51TEXTadulteracaoteffniredxrf.pdf.txtadulteracaoteffniredxrf.pdf.txtExtracted texttext/plain134641http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/31440/4/adulteracaoteffniredxrf.pdf.txt95377bc871cf5ee34bebbbe11d6ba7fbMD54THUMBNAILadulteracaoteffniredxrf.pdf.jpgadulteracaoteffniredxrf.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1171http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/31440/5/adulteracaoteffniredxrf.pdf.jpg20fc94207dd5356e618c9111fd2939bbMD551/314402023-05-20 03:07:49.663oai:repositorio.utfpr.edu.br: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ório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestopendoar:2023-05-20T06:07:49Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false
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