| Summary: | Neste trabalho, foram estudadas estratégias para caracterização de bebidas à base de soja (BBS), por meio de análises por espectroscopia no infravermelho médio com transformada de Fourier com acessório de reflexão total atenuada (FTIR-ATR). Foram utilizadas 20 amostras comerciais de BBS, de 7 diferentes sabores e 3 diferentes marcas. Os teores estudados nas BBS foram glicídios totais, glicídios redutores, glicídios não redutores, e proteínas totais. Os modelos de regressão multivariada foram construídos por mínimos quadrados parciais (PLS), empregando como seleção de variáveis os métodos de mínimos quadrados parciais por intervalo (iPLS) e mínimos quadrados parciais por sinergismo de intervalos (siPLS). As seleções de variáveis por siPLS apresentaram os melhores resultados para os modelos construídos. Entre as propriedades avaliadas, a de glicídios totais apresentou modelos com erros de calibração e previsão (RMSECV e RMSEP) baixos, e coeficientes de determinação (R2cv e R2prev) próximos de um. Para proteínas totais, os modelos apresentaram resultados promissores, pois também tiveram erros de calibração e previsão (RMSECV e RMSEP) baixos, e coeficientes de determinação (R2cv e R2prev) próximos de um, considerando-se que as amostras reais e não apresentavam uma variabilidade de concentração de proteínas ideal. Para as propriedades de glicídios redutores e glicídios não redutores, não foram obtidos bons resultados para os modelos de regressão. Desta forma, a metodologia proposta apresenta potencial em análises de rotinas para determinação simultânea de glicídios totais e proteínas, atendendo aos requisitos referente às informações nutricionais na rotulagem das BBS, somando-se às vantagens da espectroscopia no infravermelho, tais como rapidez na análise, elevada frequência analítica, pequena quantidade de amostra necessária, baixo custo, não ser destrutiva e ser ambientalmente amigável. === In this work, strategies were studied for the characterization of soy-based beverages (SBB), by means of Fourier transform infrared spectroscopy with attenuated total reflectance (FTIR-ATR). Twenty commercial samples of SBB were used, of 7 different flavors and 7 different brands. The contents studied in SBB were total sugar, reducing sugar, non-reducing sugars, and total proteins. The multivariate regression models were constructed by partial least squares (PLS), with evaluation of the methods by interval partial least squares (iPLS) and by sinergy interval partial least squares (siPLS), for selection of variables. The selections of variables per siPLS presented the best results for the constructed models. Among the evaluated properties, the total sugar content presented models with low calibration and prediction errors (RMSECV and RMSEP), and determination coefficients (R2cv and R2prev) close to one. For total proteins, the models presented promising results, as they also had low calibration and prediction errors (RMSECV and RMSEP), and determination coefficients (R2cv and R2prev) close to one, considering that the actual samples did not present an ideal protein concentration variability. For the properties of reducing sugars and non-reducing sugars, good results were not obtained for the regression models. In this way, the proposed methodology presents potential in routine analysis for simultaneous determination of total glycogen and protein, taking into account the requirements referring to the nutritional information in the SBB labeling, adding to the advantages of the infrared spectroscopy, such as speed in the analysis, high analytical frequency, small amount of sample required, low cost, non destructive and environmentally friendly.
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