Emprego de ferramentas quimiométricas multidimensionais na análise de mel e café

Abstract

O objetivo desta tese foi a aplicação de métodos de estatística multivariada para análise de mel e café, essencialmente análise de fatores paralelos (PARAFAC), método quimiométrico de segunda ordem. O PARAFAC foi utilizado nas aplicações como método de resolução de curvas para a identificação de compostos fluorescentes presentes nas amostras e quantificação destes explorando a vantagem de segunda- ordem, ou seja, a capacidade de quantificar um analito na presença de interferências não calibradas. Três aplicações foram desenvolvidas. A primeira aplicação desta tese apresentou um tutorial para a construção e utilização de um modelo PARAFAC exemplificado por um estudo de caso de análise sensorial de cápsulas de café. A aplicação visou demonstrar o emprego de PARAFAC para profissionais não familiarizados com este método quimiométrico. São abordados os métodos de pré- processamento de dados, a imposição de restrições matemáticas e os critérios que norteiam a escolha do número de fatores do modelo, como o teste de consistência trilinear (CORCONDIA) e a propriedade de unicidade pela análise de split-half. Na segunda aplicação, PARAFAC e espectrofluorimetria foram empregados no desenvolvimento de um método para a determinação direta de fenilalanina em mel. Modelos PARAFAC foram construídos utilizando matrizes de excitação-emissão molecular (EEM) obtidas por uma curva analítica de adição-padrão. A concentração de fenilalanina nas amostras variou de 5,7 mg kg-¹ a 32,5 mg kg-¹ e os resultados foram validados por um método cromatográfico. Na última aplicação, foi desenvolvido um método para a identificação de amostras de mel de Aroeira adulteradas com xarope de milho, melaço e mel polifloral. O mel de Aroeira é um promissor commodity oriundo da região norte de Minas Gerais que tem ganhado destaque por seu potencial antimicrobiano. Nesta aplicação, o PARAFAC foi utilizado como um método exploratório visando identificar os compostos fluorescentes presentes no mel de Aroeira puro. Modelos de classificação supervisionada (PLS-DA, U-PLSDA e N- PLSDA) foram construídos com as EEMs das amostras puras e adulteradas. Os modelos UPLS-DA apresentaram os melhores resultados de classificação com taxas de classificação incorreta de 4% e 8% para os conjuntos de treinamento e de teste, respectivamente. Palavras chaves: Quimiometria. Métodos de ordem superior. PARAFAC. Espectrofluorimetria. Análise de alimentos.

The objective of this thesis was the application of multivariate statistical methods for honey and coffee, essentially parallel factor analysis (PARAFAC), a second-order chemometric method. PARAFAC was utilized in the applications as a curve resolution method for the identification of fluorescent compounds present in the samples and their quantification exploring the second-order advantage, i.e., the ability to quantify an analyte in the presence of uncalibrated interferences. Three applications were developed. The first application of this thesis presented a tutorial for the construction and use of a PARAFAC model exemplified by a case study of sensory analysis of coffee capsules. The application aimed to demonstrate the use of PARAFAC for professionals unacquainted with this chemometric method. The methods of data preprocessing, the imposition of mathematical constraints and the criteria for guiding the choice of the number of factors in the model are addressed, such as the core consistency diagnostic (CORCONDIA) and the property of uniqueness by the split-half analysis. In the second application, PARAFAC and spectrofluorimetry were used to develop a method for the direct determination of phenylalanine in honey. PARAFAC models were constructed using molecular excitation-emission matrices (EEM) obtained by a standard addition analytical curve. The concentration of phenylalanine in the samples varied from 5.7 mg kg-¹ to 32.5 mg kg-¹ and the results were validated by a chromatographic method. In the last application, a method was developed to identify samples of Aroeira honey adulterated with corn syrup, sugar cane molasses, and polyfloral honey. Aroeira honey is a promising commodity from the northern region of Minas Gerais State, Brazil, which has gained prominence for its antimicrobial potential. In this application, PARAFAC was used as an exploratory method to identify the fluorescent compounds present in pure Aroeira honey. Supervised classification models (PLS-DA, U-PLSDA and N-PLSDA) were built with the EEMs of the pure and adulterated samples. The UPLS-DA models presented the best classification results with misclassification rates of 4% and 8% for the training and test sets, respectively. Key-words: Chemometrics. Higher order methods. PARAFAC. Spectrofluorimetry. Food analysis.