| Summary: | O Brasil é o maior produtor e exportador mundial de café, destacando-se as espécies Coffea arabica e Coffea canephora (conilon). O café conilon, de menor valor comercial, é muitas vezes adicionado ao arábica, no entanto apresenta qualidade e aceitabilidade inferior. Após a torra e moagem, não é possível distinguir visualmente as espécies, sendo necessários outros critérios para discriminação. Técnicas cromatográficas têm sido utilizadas, especialmente a Cromatografia Líquida de Alta Eficiência (CLAE), devido à versatilidade e possibilidade de quantificação de componentes termolábeis. Dentre os compostos estudados, os diterpenos caveol e cafestol são relatados como potenciais indicadores pelo fato de estarem presentes em diferentes proporções nas espécies e terem maior estabilidade à temperatura que a maioria dos componentes hidrossolúveis. A avaliação da estabilidade à torra e da composição de diterpenos em grãos de café defeituosos é importante para verificar a possibilidade de emprego de caveol e cafestol como discriminadores de espécies em amostras de mercado, onde o nível de defeitos e torra não são conhecidos. O trabalho objetivou a discriminação de espécies de café arábica e conilon através dos teores de diterpenos. Utilizou-se amostras de café arábica, conilon e misturas com diferentes torras (clara, média e escura) e proporções de defeitos. Para extração, realizou-se saponificação direta, extração com terc-butil metil éter e limpeza com água. Empregou-se CLAE de fase reversa, eluição isocrática (acetonitrila 55% em água) e detecção no UV. Os resultados foram utilizados para estudo da estabilidade dos diterpenos (ANAVAR) e para gerar e validar um modelo preditivo da proporção de café conilon adicionado ao arábica (regressão múltipla). O teor de caveol variou de 661 a 933 mg/100 g nos cafés arábica, e não foi observada sua presença nos conilon. O cafestol variou de 275 a 478 no arábica e de 163 a 275 mg/100 g no conilon. A adição de conilon reduziu o teor de diterpenos, mas o efeito foi diferenciado dependendo do grau de torra e defeitos. O aumento na intensidade de torra não implicou em maior degradação dos diterpenos. Entre os modelos estudados, o que utilizou apenas cafestol como parâmetro de discriminação teve baixo poder preditivo. Ao utilizar o teor de caveol para construção do modelo, obteve-se bom ajuste (R2 = 0,91), que foi melhorado (R2 = 0,93) ao considerar os compostos caveol e cafestol em conjunto. Avaliando as amostras de diferentes torras separadamente, observou-se que os modelos para as torras média e escura tiveram melhor ajuste, interessante uma vez que no Brasil os cafés são comercializados com grau de torra mais intenso. Na validação com amostras externas, o modelo proposto não se mostrou satisfatório, necessitando-se a introdução de mais amostras para aumentar a abrangência e obter um modelo com melhor capacidade preditiva. Verificou-se que não houve diferença nos teores de caveol e cafestol comparando-se grãos defeituosos ou não. Os parâmetros caveol e cafestol mostraram-se promissores como discriminadores das espécies na avaliação de amostras com diferentes graus de defeitos e torra. === Brazil is the major coffee producing and exporting country and the most important species are Coffea arabica and Coffea canephora (robusta). Because of its lower commercial value the robusta coffee is often blended to arabica, but presents inferior quality and acceptability. Visual indicators are eliminated after roasting and grinding, so an alternative method to identification of the species is required. Chromatographic techniques have been used, particularly High Performance Liquid Chromatography (HPLC), due to the versatility and the ability to quantify thermolabile compounds. The diterpenes kahweol and cafestol are reported as potential indexes because they are present in different contents in species and they have thermal stability greater than the majority of the water-soluble compounds. The evaluation of the roasting effect and the composition of diterpenes in defective beans are important in order to use these compounds to discriminate species in commercial coffees, in which the level of defects and roasting degree are unknown. The aim of the work was to discriminate arabica and robusta coffee species by their contents of diterpenes. Samples of arabica and robusta coffees and blends of these species with different roasting degree (light, medium and dark) and levels of defective beans were used. Direct saponification, extraction with tert-Butyl methyl ether and clean up with water were applied for extraction. Reverse-phase HPLC, isocratic elution (55% acetonitrile in water) and UV detection were used. The results were used to study the stability of diterpenes (ANOVA) and to generate and validate a predictive model to estimate the proportion of robusta added to arabica coffee (multiple regression). The content of kahweol varied between 661 and 933 mg/100 g in arabica coffee, but it was not found in robusta. Cafestol ranged from 275 to 478mg in arabica and from 163 to 275 mg/100 g in robusta coffee. The addition of robusta coffee reduced the diterpenes content. However the effect was differently depending on the roasting degree and level of defects. The degradation of diterpenes did not increase with the increasing severity of roast. The model which used cafestol as a single variable had low predictive power. The used of the content of kahweol in the model allowed a good fit (R2 = 0.91), which was improved (R2 = 0.93) by the combined use of the compounds kahweol and cafestol. Considering samples of each roasting degree independently, it was observed that medium and dark roasting models had better fit. This is interesting because coffees are usually commercialized with darker roast in Brazil. Validation using external samples shows the necessity to add more samples to increase the limits the model and its predictive power. There were no differences between kahweol and cafestol levels comparing defective or regular beans. The parameters kahweol and cafestol showed potential for discrimination of species on samples with different roasting degrees and level of defects.
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