Autor(es)

de Souza, Angela Vacaro ; Favaro, Vitoria Ferreira da Silva ; de Mello, Jessica Marques ; Canato, Vinicius ; Sartori, Diogo de Lucca ; Putti, Fernando Ferrari ; Tadayozzi, Yasmin Saegusa ; Salgado, Douglas D'Alessandro

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: FOODS; v. 13, n. 14, p. 14-pg., 2024-07-01.

Resumo

Vegetable quality parameters are established according to standards primarily based on visual characteristics. Although knowledge of biochemical changes in the secondary metabolism of plants throughout development is essential to guide decision-making about consumption, harvesting and processing, these determinations involve the use of reagents, specific equipment and sophisticated techniques, making them slow and costly. However, when non-destructive methods are employed to predict such determinations, a greater number of samples can be tested with adequate precision. Therefore, the aim of this work was to establish an association capable of modeling between non-destructive-physical and colorimetric aspects (predictive variables)-and destructive determinations-bioactive compounds and antioxidant activity (variables to be predicted), quantified spectrophotometrically and by HPLC in 'Nanic & atilde;o' bananas during ripening. It was verified that to predict some parameters such as flavonoids, a regression equation using predictive parameters indicated the importance of R-2, which varied from 83.43 to 98.25%, showing that some non-destructive parameters can be highly efficient as predictors. (AU)

• Processo FAPESP: 21/06706-9 - Peptídeos antimicrobianos: expandindo horizontes para otimização da performance na produção animal
• Beneficiário: Eduardo Festozo Vicente
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores - Fase 2
• Processo FAPESP: 20/01711-1 - Criação de um classificador de banana 'nanicão' a partir da avaliação de parâmetros de qualidade dos frutos
• Beneficiário: Jéssica Marques de Mello
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Processo FAPESP: 21/08901-3 - Modelagem de redes neurais artificiais aplicadas à predição da maturação a partir de parâmetros de qualidade de bananas
• Beneficiário: Vitória Ferreira da Silva Fávaro
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Processo FAPESP: 20/14166-1 - Modelagem de redes neurais artificiais aplicadas à predição da maturação a partir de parâmetros de qualidade de bananas
• Beneficiário: Angela Vacaro de Souza
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular