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Title: Ferramentas quimiométricas aplicadas a classificação de amostras de leite em pó e quantificação de proteínas
Ferramentas quimiométricas aplicadas a classificação de amostras de leite em pó e quantificação de proteínas
Authors: Inácio, Maria Raquel Cavalcanti
Keywords: Leite em pó;Infravermelho próximo;SIMCA;PLS;PCR;Milk powder;Near infrared;SIMCA;PLS;PCR
Issue Date: 24-Feb-2010
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: INÁCIO, Maria Raquel Cavalcanti. Ferramentas quimiométricas aplicadas a classificação de amostras de leite em pó e quantificação de proteínas. 2010. 121 f. Dissertação (Mestrado em Físico-Química; Química) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2010.
Portuguese Abstract: Neste trabalho foram utilizadas ferramentas quimiométricas para classificar e quantificar o teor de proteínas em amostras de leite em pó. Empregou-se a espectroscopia NIR com reflectância difusa associada a técnicas multivariadas. Primeiramente, realizou-se um método exploratório das amostras através da análise das componentes principais (PCA),em seguida a classificação de modelagem independente para analogia de classes (SIMCA). Dessa forma se tornou possível classificar as amostras que se agruparam por semelhanças em sua composição. Por fim, as técnicas de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS) e regressão por componentes principais (PCR) permitiram a quantificação do teor de proteínas nas amostras de leite em pó, comparadas com o método de referência Kjeldahl. Um total de 53 amostras de leite em pó comercializadas nas regiões metropolitanas de Natal, Salvador e Rio de Janeiro foram adquiridas para análise, em que após pré-tratamento dos dados obtidos, foram encontrados quatro modelos, os quais empregaram-se para a classificação e quantificação das amostras. Os métodos empregados após serem avaliados e validados apresentaram bom desempenho, demonstrando exatidão e confiabilidade nos resultados obtidos, mostrando que a técnica NIR pode ser uma técnica não invasiva, uma vez que não produz resíduos e ainda economiza tempo na análise das amostras
Abstract: In this work we used chemometric tools to classify and quantify the protein content in samples of milk powder. We applied the NIR diffuse reflectance spectroscopy combined with multivariate techniques. First, we carried out an exploratory method of samples by principal component analysis (PCA), then the classification of independent modeling of class analogy (SIMCA). Thus it became possible to classify the samples that were grouped by similarities in their composition. Finally, the techniques of partial least squares regression (PLS) and principal components regression (PCR) allowed the quantification of protein content in samples of milk powder, compared with the Kjeldahl reference method. A total of 53 samples of milk powder sold in the metropolitan areas of Natal, Salvador and Rio de Janeiro were acquired for analysis, in which after pre-treatment data, there were four models, which were employed for classification and quantification of samples. The methods employed after being assessed and validated showed good performance, good accuracy and reliability of the results, showing that the NIR technique can be a non invasive technique, since it produces no waste and saves time in analyzing the samples
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/17634
Appears in Collections:PPGQ - Mestrado em Química

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