| Summary: | CAPES; CNPq === O consumo de pescado no Brasil está abaixo da média mundial e isso se deve a fatores econômicos, culturais e também à baixa disponibilidade desse alimento. Para estimular o consumo, devido ao alto valor nutricional desse tipo de carne, uma das estratégias é transformar o pescado em um produto prático, como o hambúrguer. Entretanto, em decorrência do pH próximo a neutralidade e da alta atividade de água, o pescado e seus derivados possuem uma vida útil limitada, dependendo das condições de armazenamento. Um dos parâmetros mais questionáveis da estabilidade desse produto é a oxidação lipídica, reação que ocorre até mesmo em baixas temperaturas. Sabe-se que a qualidade sensorial de um produto é fundamental para o consumidor na hora da compra e do consumo. Uma vez que o acompanhamento sensorial da vida útil leva tempo e considerável investimento, a Espectroscopia de Infravermelho Próximo (NIR) entra como técnica instrumental rápida, não destrutiva e recente, para o mesmo fim, a qual consegue analisar vários parâmetros da amostra ao mesmo tempo. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho foi estimar a vida útil de hambúrgueres de Carpa capim por meio de análise de sobrevivência e cut-off point, além da utilização do NIR para construção de modelos de predição de vida útil pelo método dos mínimos quadrados parciais (PLS).O hambúrguer foi elaborado com filés de Carpa capim moídos e lavados (lavagem básica), embalados a vácuo e armazenados sob refrigeração durante 30 dias. Uma equipe sensorial foi selecionada e treinada para avaliar o ranço nas amostras de hambúrguer por meio de análise discriminativa triangular, análise estatística de variância (ANOVA), gráfico de valor F e box plots. A avaliação físico-química da matéria-prima mostrou adequação com a legislação vigente para frescor (pH e bases voláteis totais N-BVT); apresentou baixo teor de lipídios e alto conteúdo proteico. A caracterização do produto verificou que o hambúrguer de Carpa capim está de acordo com a legislação quanto ao teor de lipídios e proteína, com valor semelhante ao dos filés para o valor calórico. As análises de referência para o NIR apontaram que o Índice de iodo e a atividade de água (Aw) não foram capazes de diferenciar os hambúrgueres durante o armazenamento; já as Substâncias Reativas do Ácido Tiobarbitúrico (TBARS) e o pH apresentaram resultados que corroboram as mudanças ocorridas na matriz hambúrguer. A rancidez foi observada pela equipe sensorial treinada e também verificada pela análise de TBARS, as quais tiveram crescimento exponencial, com coeficientes de correlação superiores a 0,95. Modelos robustos por meio do PLS foram obtidos com o NIR para os parâmetros ranço, TBARS e pH, resultado que não se repetiu para o Índice de iodo, Aw e cor. A análise de sobrevivência determinou o final da vida útil do hambúrguer de Carpa Capim em 17 dias, já para o cut-off point apontou 15 dias. Ambas as metodologias mostraram-se eficientes para estimativa da vida útil do produto analisado, ao contrário do NIR que subestimou a data da vida útil, gerando diferenças de 56 a 76% e não se mostrou eficiente para a estimativa considerando os valores preditos pelo modelo gerado para o defeito ranço. === The fish consumption in Brazil is below the world average and this is due to economic, cultural factors and also to the low availability of this food. To stimulate consumption, due to the high nutritional value of this type of meat, one of the strategies is to turn the fish into a convenient product, such as hamburger. However, due to the pH close to neutrality and the high water activity, fish and fish products have a limited shelf life, depending on storage conditions. One of the questionable parameters about the stability of this product is the lipid oxidation reaction, which occurs even at low temperatures. It is known that the sensory quality of a product is critical to the consumer at the moment of acquisition and consumption. Once the sensory monitoring of the shelf life takes time and considerable investment, the Near Infrared spectroscopy (NIR) comes as a fast instrumental technique, nondestructive and recent, with the same purpose, which can access multiple parameters from the sample at the same time. Thus, the objective of this study was to estimate the shelf life of grass carp burgers through survival analysis and cut-off point, in addition to the use of NIR to build shelf life prediction models by the Partial Least Squares (PLS) method. The burger was made with grass carp fillets ground and washed (basic washing), vacuum packed and stored under refrigeration for 30 days. A sensory panel was selected and trained to evaluate rancidity in hamburger samples by means of triangular discriminative analysis, variance statistical analysis (ANOVA), F value chart and box plots. The physical-chemical evaluation of raw materials showed adequacy with current legislation for freshness (pH and total volatile bases TVB-N); presented low lipid content and high protein content. The characterization of the product verified that the burger complies with the legislation on the lipid and protein content, with a caloric value similar to the fillets. The reference analyzes for NIR pointed out that the iodine index and water activity (Aw) were not able to differentiate the burgers during storage; the Thiobarbituric Acid Reactive Substances (TBARS) and the pH presented results corroborating the changes in the burger matrix. The rancidity was observed by the trained sensory panel and also verified by TBARS analysis, where both had exponential growth, with correlation coefficients greater than 0.95. Robust models were obtained through PLS using the NIR to rancidity, TBARS and pH parameters, a result not repeated for iodine index, Aw and color. Survival analysis determined the end of shelf life of grass carp grass burger in 17 days and the cut-off point in 15 days. Both methods were effective to estimate the shelf life of the product, unlike the NIR that underestimated the end date, generating differences ranging from 56 to 76%, not efficient for this estimative, considering the values predicted by the model generated for the defect rancidity.
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