Classificação de sucos de uva com relação ao modo de produção empregando espectroscopia de fluorescência e quimiometria

Abstract

O consumo de suco de uva vem crescendo dia a dia em razão da procura constante dos consumidores que buscam obter uma dieta mais saudável pela inserção de alimentos naturais. O Estado do Rio Grande do Sul é responsável por mais de 50% do volume de colheita de uva e em torno de 90% da produção de suco de uva no Brasil, garantindo produtos alimentícios com qualidade e procedência. No entanto, essa produção é heterogênea em virtude tanto das variedades de uva empregadas quanto ao tipo de cultivo e modo de elaboração do suco. Ademais, a geografia física e o clima de cada região e de cada safra influenciam bastante nas uvas elaboradas e, por consequência, nos sucos produzidos por meio destas. Neste contexto, a presente monografia procurou identificar padrões de similaridade entre sucos de uva produzidos no Rio Grande do Sul por meio de um estudo de classificação com respeito ao modo de produção empregando a metodologia da espectroscopia de fluorescência molecular e utilização de quimiometria. Os melhores resultados obtidos demonstraram que a análise discriminante linear (LDA) pode classificar de modo eficiente e satisfatório as amostras de suco de uva de acordo com o processo adotado de produção convencional ou orgânico com 100% na validação do modelo e de 100% na estimação das classes das amostras do conjunto de teste para o algoritmo genético (GA). Além disso, o modelo apresentou elevada seletividade e sensibilidade para as amostras de treino e de teste e foi possível, ainda, determinar as variáveis mais significativas que explicam a separação das classes. As demais ferramentas de quimiometria utilizadas como a PCA, a HCA e a PLS-DA obtiveram soluções moderadas a boas na taxa de acerto. Portanto, a combinação da fluorescência com a quimiometria pode ser aplicado como um novo método alternativo de classificação de sucos de uvas, além de ser viável para o controle de qualidade em indústrias alimentícias a fim de evitar possíveis adulterações e/ou falsificações do produto.

The consumption of grape juice has been growing day by day due to the constant demand of consumers seeking to obtain a healthier diet by the insertion of natural foods. The State of Rio Grande do Sul is responsible for more than 50% of the volume of grape harvest and around 90% of grape juice production in Brazil, ensuring food products with quality and provenance. However, this production is heterogeneous due to both the grape varieties used and the type of cultivation and mode of preparation of the juice. Moreover, the physical geography and climate of each region and each crop greatly influence the grapes produced and, consequently, in the juices produced through them. In this context, the present monograph sought to identify patterns of similarity between grape juices produced in Rio Grande do Sul through a classification study with respect to the mode of production using the methodology of molecular fluorescence spectroscopy and the use of chemometry. The best results showed that linear discriminant analysis (LDA) can efficiently and satisfactorily classify grape juice samples according to the adopted conventional or organic production process with 100% in model validation and 100% in estimating the classes of samples in the test set for the genetic algorithm (GA). In addition, the model presented high selectivity and sensitivity for the training and test samples and it was also possible to determine the most significant variables that explain the separation of classes. The other chemometry tools used as PCA, HCA and PLS-DA obtained moderate to good solutions in the hit rate. Therefore, the combination of fluorescence with chemometrics can be applied as a new alternative method of classification of grape juices, besides being feasible for quality control in food industries in order to avoid possible adulteration sand/or counterfeits of the product.