Identificação da autenticidade de edulcorantes naturais comerciais através da espectroscopia no infravermelho próximo e médio e modelagem DD-SIMCA
Autor(a)
Sousa, Juliana Fernandes de
Orientador(a) Coorientador(a)
Dias, Ana Cristi Basile||Braga, Jez Willian Batista
Data de aceite
2024-09-07
Data de disponibilizacao
2024-09-07
Data de publicacao
2024-09-07
Data de defesa submissao
2023-05-22
Citacao
Identificação da autenticidade de edulcorantes naturais comerciais através da espectroscopia no infravermelho próximo e médio e modelagem DD-SIMCA. 2023. 79 f., il. Dissertação (Mestrado em Química) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.
Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Química, Programa de Pós-Graduação em Química, 2023.
Resumo Portugues
A preocupação com a saúde leva muitos consumidores, especialmente diabéticos e portadores de outras comorbidades, a substituir o açúcar por edulcorantes naturais. Entre estes destacam se stévia e os polióis xilitol e eritritol pelos seus benefícios tais como, propriedades cariostáticas, prolongamento de saciedade e ação antioxidante. Diante da alta demanda e alto valor agregado, esses produtos podem ser alvo de adulteração, com adição indevida de substâncias de baixo custo como os edulcorantes sintéticos. Nesse sentido, esse trabalho tem como objetivo a identificação de autenticidade dos edulcorantes naturais comerciais utilizando espectroscopia de infravermelho médio e próximo combinada a um modelo de classificação one class DD-SIMCA. O modelo DD-SIMCA foi construído com amostras comerciais das principais marcas encontradas no mercado da região de Brasília e Goiás e amostras virtuais/simuladas, empregadas a fim de aumentar a representatividade do conjunto de treinamento. O uso de amostras virtuais e a seleção espectral adequada contribuíram para
um modelo capaz de classificar corretamente grande parte das amostras de validação (edulcorantes naturais), contendo entre outras, misturas adulteradas com sacarose, acessulfame-K, sacarina e dióxido de silício. Para o xilitol o modelo alcançou taxas de eficiência (TEF) de 97,5% no NIR e 94,5% no MIR, com o eritritol obteve-se TEFs de 95,9% no NIR e 98,0% no MIR. As taxas de eficiência para o edulcorante stévia foram de 76,8% no NIR e 90,3% no MIR, resultado muito positivo dada a composição variável dos glicosídeos de esteviol desse edulcorante que dificultam a construção de um modelo de classificação one class. O uso da espectroscopia no infravermelho aliada ao algoritmo DD-SIMCA forneceu uma aplicação promissora para verificar a autenticidade de eritritol, stévia e xilitol.
Resumo Ingles
Concerns regarding personal health have been taking consumers (especially those with
diabetes and other disease comorbidities that depend of dietary) to replace sugar with natural
sweeteners. Among this group, stevia along with the polyols xylitol and erythritol stands on
for its benefits such as cariostatic properties, satiety prolongation and antioxidant properties.
With the increased demand and high market prices, these products are easy targets for
adulteration, by illicit addition of low-cost artificial sweeteners in the product. Thus, the aim
of this work is to identify the authenticity of the commercial natural sweeteners by near and
mid infrared spectroscopy combined with a DD-SIMCA classification model. The one class
model was built with commercial samples found in Brasília and Goiás and virtual samples
employed to increase the representativeness of the training set. The use of virtual samples and
proper spectral selection contribute to a model capable of classify correctly most of the
validation samples (natural sweeteners), among these were samples adulterated with
saccharin, sucrose, acesulfame and silicon dioxide. For xylitol the model reached efficiency
rates (EFR) of 97,5% for NIR and 94,5% for MIR, with erythritol were accomplished EFR of
95,9% for NIR and 98,0% for MIR. EFRs for stevia were 76,8% for NIR and 90,3% for MIR,
a great result given the variability in the steviol glycosides composition of this sweetener,
which is a factor that difficults the construction of a one class classification model. The use of
infrared spectroscopy combined with the DD-SIMCA algorithm provides a promising
alternative to verification of authenticity of erythritol, stevia and xylitol.
Unidade academica
Instituto de Química (IQ)
Programa de Pos-Graduacao
Programa de Pós-Graduação em Química
Agencia financiadora
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES); Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPQ) e Fundação de Apoio à Pesquisa do Distrito Federal (FAPDF)
