Espectroscopia de infravermelho próximo (NIRS) para determinação da qualidade e frescor de ovos de codorna

Autor(es)

Yasmin Lima Brasil

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: Campinas, SP.
• Instituição: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia de Alimentos
• Data de defesa: 2021-08-12

Membros da banca

Douglas Fernandes Barbin; Ana Paula Ayub da Costa Barbon; Juliana Azevedo Lima Pallone

• Orientador: Douglas Fernandes Barbin

Resumo

Os ovos são mundialmente consumidos por serem uma fonte acessível de nutrientes essenciais na alimentação humana. Após a ovoposição o ovo está sujeito a alterações físicas e químicas que podem resultar em perdas na qualidade interna. Os ovos de codorna possuem um valor nutricional superior aos ovos de galinha. A qualidade dos ovos é avaliada através de métodos físicos e químicos complexos, demorados, e invasivos, que acarretam grande perda econômica para a indústria. Neste contexto, técnicas não destrutivas como a espectroscopia no infravermelho próximo (NIRS) associada a ferramentas quimiométricas são uma excelente alternativa para a análise e monitoramento de parâmetros em alimentos, pois permite realizar medições simples e rápidas, determinação simultânea de multicomponentes, apresentando baixo custo. Este projeto teve como objetivo realizar um estudo sobre o potencial de um espectrômetro portátil para analisar a qualidade e o frescor de ovos de codorna durante o armazenamento através da determinação da Unidade Haugh (HU), Índice de Gema (YI) e Índice de Qualidade do Ovo (EQI). Pré-tratamentos matemáticos como centralização na média (mean-center), cálculo da derivada (SG) e variável normal padrão (SNV) foram aplicados para eliminar efeitos externos aos espectros. A análise de componentes principais (PCA) foi empregada como uma ferramenta exploratória dos espectros. Os modelos preditivos elaborados através da regressão por máquina de vetor de suporte (SVMR) apresentaram desempenho superior a regressão por mínimos quadrados parciais (PLSR) para predição de HU, IG e EQI em ovos de codorna intactos, demonstrando boa capacidade de predição, com RPD de 2,0 - 2,5 e RER >10. A análise discriminante de mínimos quadrados parciais (PLSDA) e a classificação por máquina de vetor de suporte (SVMC) foram utilizadas para discriminação entre ovos de codorna frescos e não-frescos, demonstrando serem eficientes para classificar corretamente mais de 80% das amostras, com acurácias entre 79,3 – 85,4% e 79,6 – 85,3%, respectivamente. Através dos resultados obtidos neste estudo foi possível comprovar a efetividade da espectroscopia NIR, em combinação com a análise multivariada, para avaliação da qualidade e do frescor de ovos de codorna mediante abordagens quantitativas e qualitativas (AU)

• Processo FAPESP: 19/11896-1 - Análise multivariada combinada à espectroscopia por infravermelho próximo e imagens digitais aplicada a alimentos
• Beneficiário: Yasmin Lima Brasil
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado