Construção de modelo para predição proteica do tegumento de feijão carioca por meio do Near Infrared Spectroscopy (NIRS)

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Paludo, Franciele
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
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/1/14136
Resumo: O feijão (Phaseolus vulgaris L.) tem grande importância nutricional, cultural e na segurança alimentar, sendo um alimento brasileiro tradicional. O consumidor prefere grãos de feijão carioca com tegumento de fundo claro, rejeitando quando o grão apresenta fundo escuro. Após a colheita, o escurecimento do tegumento ocorre devido a ação de enzimas como as polifenoloxidases e peroxidases. Uma metodologia clássica para a quantificação total de proteínas é o Bradford, que consiste na ligação da proteína com o corante, sendo um procedimento rápido, estável e destrutivo. O Near Infrared Spectroscopy (NIRS), é uma metodologia rápida, sem a utilização de produtos químicos e não destrutivo. O objetivo geral do trabalho foi a construção de um modelo de predição proteica para o feijão carioca utilizando duas granulometrias distintas: farelo e farinha, utilizando o NIRS. Para obtenção dos grãos, foi implantado o experimento a campo no município de Pato Branco – PR, na área experimental da UTFPR Pato Branco, utilizando 10 genótipos de feijão carioca, sendo: BRS MG Madrepérola; Pérola; TAA Dama; IAC Milênio; ANFC 9; IPR Tangará; BRS Requinte; IPR Curió; BRS Imperador; BRS Estilo. Na maturidade fisiológica, os grãos foram acondicionados em bandejas plásticas transparentes, armazenados em ambiente controlado com temperatura de 40 ± 5 ºC e umidade de 75% por até quatro meses, sendo coletados nos dias 0, 15, 30, 60, 90 e 120. O NIRS exige valores de referência para desenvolver um modelo de calibração, neste caso, foi utilizado a metodologia de Bradford (1976) que quantificar proteínas totais, a análise estatística foi análise de variância e comparação de médias pelo teste de Tukey de 95% de significância. A preparação das amostras para o NIRS constituiu da trituração do grão inteiro em farinha e farelo. No espectrômetro, as amostras foram acomodadas em uma cubeta de quartzo giratória na quantidade de 20 g. Para as amostras foram utilizados dois métodos de predição o Cross Validation e o Test Set para comparação dos dois modelos e avaliação da melhor predição dos teores de proteína. Quando observados, separadamente, os resultados da análise de Bradford, a análise de variância indicou interação significativa para tempo de armazenamento x cultivar. Aos 60 e 90 dias de armazenamento, ocorreu maior variabilidade entre as cultivares, sendo assim, os tempos que melhor expressaram o potencial de escurecimento do tegumento avaliado pelo teor proteico. As cultivares IAC Milênio e ANFC 9 não diferiram estatisticamente em nenhum tempo de armazenamento, com isso os teores proteicos do tegumento se mantiveram, mostrando serem cultivares estáveis. Os limites utilizados para gerar modelos de PLS foram: primeiro quartil à 16,78 mg g-¹ e terceiro quartil com 17,63 mg g-¹. A granulometria da farinha de feijão foi mais eficiente para a construção de algoritmos de predição, por gerar espectros possivelmente mais homogêneos. Dentre o grupo da farinha o modelo de predição que apresentou melhores índices foi o Test Set. O modelo não está finalizado devido à limitação intrínseca na variabilidade proteica nas cultivares estudas.
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O Near Infrared Spectroscopy (NIRS), é uma metodologia rápida, sem a utilização de produtos químicos e não destrutivo. O objetivo geral do trabalho foi a construção de um modelo de predição proteica para o feijão carioca utilizando duas granulometrias distintas: farelo e farinha, utilizando o NIRS. Para obtenção dos grãos, foi implantado o experimento a campo no município de Pato Branco – PR, na área experimental da UTFPR Pato Branco, utilizando 10 genótipos de feijão carioca, sendo: BRS MG Madrepérola; Pérola; TAA Dama; IAC Milênio; ANFC 9; IPR Tangará; BRS Requinte; IPR Curió; BRS Imperador; BRS Estilo. Na maturidade fisiológica, os grãos foram acondicionados em bandejas plásticas transparentes, armazenados em ambiente controlado com temperatura de 40 ± 5 ºC e umidade de 75% por até quatro meses, sendo coletados nos dias 0, 15, 30, 60, 90 e 120. O NIRS exige valores de referência para desenvolver um modelo de calibração, neste caso, foi utilizado a metodologia de Bradford (1976) que quantificar proteínas totais, a análise estatística foi análise de variância e comparação de médias pelo teste de Tukey de 95% de significância. A preparação das amostras para o NIRS constituiu da trituração do grão inteiro em farinha e farelo. No espectrômetro, as amostras foram acomodadas em uma cubeta de quartzo giratória na quantidade de 20 g. Para as amostras foram utilizados dois métodos de predição o Cross Validation e o Test Set para comparação dos dois modelos e avaliação da melhor predição dos teores de proteína. Quando observados, separadamente, os resultados da análise de Bradford, a análise de variância indicou interação significativa para tempo de armazenamento x cultivar. Aos 60 e 90 dias de armazenamento, ocorreu maior variabilidade entre as cultivares, sendo assim, os tempos que melhor expressaram o potencial de escurecimento do tegumento avaliado pelo teor proteico. As cultivares IAC Milênio e ANFC 9 não diferiram estatisticamente em nenhum tempo de armazenamento, com isso os teores proteicos do tegumento se mantiveram, mostrando serem cultivares estáveis. Os limites utilizados para gerar modelos de PLS foram: primeiro quartil à 16,78 mg g-¹ e terceiro quartil com 17,63 mg g-¹. A granulometria da farinha de feijão foi mais eficiente para a construção de algoritmos de predição, por gerar espectros possivelmente mais homogêneos. Dentre o grupo da farinha o modelo de predição que apresentou melhores índices foi o Test Set. O modelo não está finalizado devido à limitação intrínseca na variabilidade proteica nas cultivares estudas.Bean (Phaseolus vulgaris L.) has a great nutritional, cultural and food safety importance, being a traditional Brazilian food. Consumers prefer the carioca beans grains with light background tegument, and reject the grains when presenting a dark background. After the harvest, tegument darkening occurs due to the enzymes action, such as polyphenoloxidases and peroxidases. A classical method for total proteins quantification is Bradford, which consists of the protein-dye binding, representing a fast, stable and destructive procedure. Near Infrared Spectroscopy (NIRS) is a rapid, non-chemical and non-destructive methodology. The study general objective was the construction of a protein prediction model for carioca beans with two distinct granulometries: bran and flour, using NIRS. To obtain the grains, the field experiment was carried out in Pato Branco - PR municipality, in UTFPR experimental area, using 10 carioca beans genotypes: BRS MG Madrepérola; Perola; TAA Dama; IAC Milênio; ANFC 9; IPR Tangará; BRS Requinte; IPR Curió; BRS Imperador; BRS Estilo. At physiological maturity stage, grains were stored in transparent plastic trays, in a controlled chamber under 40 ± 5 ºC temperature and 75% humidity for until four months, being harvested at 0, 15, 30, 60, 90 and 120 days. NIRS requires reference values to develop the calibration model. In this case, Bradford (1976) methodology was used to quantify the total proteins. Statistical tests consisted in analysis of variance followed by Tukey test at 95% significance. NIRS sample preparation implicated in whole grain crushing until to obtain the flour and bran. In the spectrometer, 20 g of samples were accommodated in a rotating quartz cuvette. Two methods of prediction were used: Cross Validation and Test Set. The methods were compared and it was evaluated the best protein contents prediction. Observing separately the Bradford results, analysis of variance indicated significant interaction between time of storage x cultivar. At 60 and 90 days of storage, the highest variability occurred among the cultivars. These times were the ones wich better expressed the potential for tegument darkening, evaluated by the protein content. The cultivars IAC Milênio and ANFC 9 did not differ statistically in any time of storage, the tegument protein content remained constant and the cultivars were considered stable. The limits used to generate PLS models were: first quartile at 16.78 mg g-1 and third quartile at 17.63 mg g-1. The flour bean granulometry was the most efficient for construction of the prediction algorithms, since possibly generated more homogeneous spectra. Among the flour group, the prediction model that presented the best indexes was Test Set. The model is not finished due to intrinsic limitation in the protein variability of the studied cultivars.porUniversidade Tecnológica Federal do ParanáPato BrancoAgronomiaUTFPRBrasilDepartamento Acadêmico de Ciências AgráriasCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIAFeijão - Melhoramento genéticoEnzimasQuimiometriaBeans - BreedingEnzymesChemometricsConstrução de modelo para predição proteica do tegumento de feijão carioca por meio do Near Infrared Spectroscopy (NIRS)Construction of a model for protein prediction in carioca bean tegument by Near Infrared Spectroscopy (NIRS)info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisPato BrancoFinatto, TacianeStorch, Tatiane TimmBatista, Cintia BoeiraOliveira, Marisa de CaciaBatista, Cintia BoeiraFinatto, TacianePaludo, Francieleinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRORIGINALPB_COAGR_2018_1_09.pdfapplication/pdf517680http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/14136/1/PB_COAGR_2018_1_09.pdfccedaf48613eb0733a6912f882b43d87MD51LICENSElicense.txttext/plain1290http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/14136/2/license.txtb9d82215ab23456fa2d8b49c5df1b95bMD52TEXTPB_COAGR_2018_1_09.pdf.txtExtracted texttext/plain89129http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/14136/3/PB_COAGR_2018_1_09.pdf.txt354d34037081ae5d40db60cdb3020a24MD53THUMBNAILPB_COAGR_2018_1_09.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1476http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/14136/4/PB_COAGR_2018_1_09.pdf.jpg34fc80d010517bf1a774ac49edf0e14aMD541/141362020-11-16 18:38:50.227oai:repositorio.utfpr.edu.br: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ório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestopendoar:2020-11-16T20:38:50Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false
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