| Summary: | Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-02-25T12:01:04Z
No. of bitstreams: 1
kamiladesaoliveira.pdf: 1911610 bytes, checksum: 10d09a7a6a982fab8f443d76d35c55fc (MD5) === Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-03-03T13:28:39Z (GMT) No. of bitstreams: 1
kamiladesaoliveira.pdf: 1911610 bytes, checksum: 10d09a7a6a982fab8f443d76d35c55fc (MD5) === Made available in DSpace on 2016-03-03T13:28:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1
kamiladesaoliveira.pdf: 1911610 bytes, checksum: 10d09a7a6a982fab8f443d76d35c55fc (MD5)
Previous issue date: 2014-12-19 === CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior === Neste trabalho, a espectroscopia FT-Raman foi explorada como técnica rápida para avaliação de amostras de requeijão. A análise exploratória empregando os dados da espectroscopia Raman e a análise por componentes principais (PCA) permitiu a separação das amostras do laticínio em questão acordo com a sua classificação - tradicional ou light. A análise multivariada também foi empregada para classificar amostras de requeijão contendo amido. Para a construção dos modelos, foram utilizados dois tipos de amostras: comerciais (puras e adulteradas em laboratório) e manufaturadas em uma indústria da região, as quais, de forma geral, forneceram melhores resultados do que as primeiras. O modelo das componentes principais foi capaz de alocar em agrupamentos diferentes amostras com e sem redução de lipídios e também amostras com e sem amido. Na análise discriminante por mínimos quadrados parciais, todas as amostras foram classificadas corretamente quanto à presença ou ausência de amido, sendo necessário fazer seleção de variáveis em alguns dos modelos. A regressão multivariada foi feita através dos mínimos quadrados parciais e os resultados mostraram-se satisfatórios. Entretanto, os modelos construídos apresentaram altos erros de previsão para as amostras sem amido, o que pode indicar um resultado falso positivo de fraude. Por fim, é importante salientar que a espectroscopia Raman, em conjunto com quimiometria, pode ser usada como ferramenta para controle de qualidade em amostras da indústria de laticínios, e em particular para amostras de requeijão. === In this work, FT-Raman spectroscopy has been explored as a rapid technique to evaluate requeijão samples. Exploratory analysis using Raman data as well principal component analysis (PCA) has been able to separate the dairy samples according to their classifications: traditional or light food. Multivariate analysis has also been employed to classify requeijão samples which contain starch. To build the models two types of samples have been used: commercial (pure and adulterated in laboratory) and manufactured in local industries, which have given the best results when compared to the first samples. PCA model was able to allocate in groups different samples with and without lipid content reduction, as well samples with and without starch. In the partial least square discriminant analysis all samples were correctly classified in terms of starch content, being necessary the selection of other variables in some of the models. Multivariate regression has been done through partial least square method, and the results are satisfactory. However, the built models have shown high prevision errors for samples without starch, which can be indicative of a false positive result of fraud. At last, the results show clearly that Raman spectroscopy with chemometric models can be used as quality control tool for dairy products, in particular requeijão.
|
|---|
