12.

Morgano M.A., Queiroz S. C. N., Mantovani D. M. B., Ferreira M. M. C., “Análise quimiométrica de produtos processados à base de peru” ["Chemometric analysis of processed turkey products"]. Campinas, SP, Brazil, 10-14/11/1997: 2º Simposio Latino Americano de Ciência de Alimentos: Progresso e Ação para o ano 2000 [2nd Latin American Symposium of Food Science: Progress and Action for the Year 2000], Resumos [Abstracts], 61 (1997). Poster 119.



Português
II Simpósio Latino Americano de Ciência de Alimentos

 

119
ANÁLISE  QUIMIOMÉTRICA   DE   PRODUTOS  PROCESSADOR  À
BASE DE PERU.  MORGANO,* Marcelo Antonio;    QEUIROZ,*  Sonia
Cláudia  do   Nascimento   de;     MANTOVANI**,    Dilza   Maria   Bassi;
FERREIRA,  Márcia Miguel Castro.    *Instituto de Química  -  UNICAMP
C.P. 6154 - CEP 13081-970 - Campinas - SP.  **Instituto de Tecnologia
de Alimentos - ITAL C.P. 139 - CEP 13073-001 - Campinas - SP.

                   Com o desenvolvimento technológico  das últimas  décadas,
os  instrumentos analíticos modernos para análise  de  rotina  produzem
uma  enorme  quantidade  de  dados  para  uma  única  amostra.    Tais
dados  devem  ser  traduzidos  em  informação  útil  e  interpretável.    A
aquisição  de  dados  atingiu  tal  ponto  que   a  utilização  de  métodos
multivariados    de  tratamento    dos   dados   experimentais   se   torna
indispensável.    Neste trabalho,   métodos  de análise multivariada  são
usados para obter informações  de  uma série de produtos processados
à base de peru.    Neste  estudo  foram  analisados quimiometricamente
um   conjunto  de   40   amostras   de   oito   tipos   de   processamentos
diferentes  de  carne  de   peru.    Tais   produtos,   incluem   hamburger,
presunto,  presunto defumado,   salsicha,   almôndega,   peito defumado,
blanquet e roulé.   Foram feitas determinações de ácidos graxos por CG
e  a   quantificação    de    diferentes    minerais   por   ICP-AES.   Foram
analisadas   cinco   amostras   de   cada   processamento.   As  análises
incluem       a      determinação       de      ácidos      graxos      saturados,
monoinsaturados,   poliinsaturados  e  ácidos  graxos  não  identificados.
Os  minerais  analisados  foram:   Ca,  Mg, Fe, P, Na, K e  Zn.   Foi  feita
uma  Análise  de  Componentes  Principais   e   Análise  Hierárquica   de
Agrupamentos  nesta  matriz  de  dados  (40x11)  autoescalada,   com  o
objetivo de entender  a  estrutura  e  padrões  dos  mesmos.    As figuras
abaixo,    mostram  os  loadings     e   scores     das     duas     primeiras
componentes  principais.



                   A   separação    de   alguns   grupos  de   amostras   é   bem
aparente,   o  que  não  era  possível  visualizar  utilizando-se  os  dados
originais.   A  primeira  componente  principal  (que  descreve  42.1%  da
variância total)  está   relacionada    principalmente  aos  ácidos   graxos,
enquanto  que a  segunda,   inclui alguns metais como Ca e Fe  (25.8%).
Pelos gráficos  de  loadings  e  scores,   vê-se que as amostras  de   1-5
(almôndegas)  são  muito ricas  em  ácidos  saturados  enquanto que  as
de  11-15  (peito defumado)  são  ricas  em  ácidos  poliinsaturados.   As
salsichas  (36-40)   são   aquelas  que  tem  menor  teor  de  gorduras  e
maiores  teores  de  Ca  e  Fe.    Outros  componentes  principais  foram
também analisados  e  estão ligados  à  separação de  outros grupos de
amostras.    A  Análise  Hierárquica  de  Agrupamentos  complementa  a
análise     multivariada,     se     tornam     mais     claras   e   visíveis  as
características   nutricionais  de  cada  grupo  de  amostras.
Apoio Financeiro: FAPESP
 
 

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English
II Latin American Symposium of Food Science

 

119
CHEMOMETRIC  ANALYSIS  OF  PROCESSED  TURKEY  PRODUCTS.
MORGANO,*    Marcelo    Antonio;     QEUIROZ,*       Sonia    Cláudia    do
Nascimento   de;      MANTOVANI**,     Dilza    Maria    Bassi;    FERREIRA,
Márcia  Miguel  Castro.    *Instituto  de  Química  -  UNICAMP    C.P. 6154 -
CEP 13081-970 - Campinas - SP.   **Instituto  de  Tecnologia de Alimentos
- ITAL C.P. 139 - CEP 13073-001 - Campinas - SP.

                   With  the  technological  development   of   the   last   decades,
analytical  instruments  for  routine  analyses  produce  a  large quantity  of
data for a single sample.   These data  must be  translated  into useful and
interpretable information.   The data acquisition reached the point at which
the use  of multivariate  methods  of  data analysis  became inevitable.    In
this work, multivariate methods of  analysis are used  to obtain  information
for a series of processed turkey  meat products.   Forty samples  related  to
eight types of different processed turkey meat   were  analyzed  by  means
of chemometrics.    These  products  included  hamburger,   ham,   smoked
ham, frankfurter, meatball, smoked chest,  blanquet and roule.  Fatty  acids
were  determined   by  means  of  CG,  and  the  quantification  of  different
minerals by using ICP-AES.   Five  samples  for  each  type   of  processed
meat were analyzed.    The analyses  included  determination of saturated,
monounsaturated,   polyunsaturated  and  non-identified  fatty acids.    The
analyzed  minerals  were   Ca,   Mg,   Fe,   P,  Na,  K  and   Zn.    Principal
Component  Analysis  and  Hierarchical Cluster Analysis  were  applied  to
this autoscalled data matrix (40x11),   with the purpose  to understand  the
data structure and pattern. The plots below show the loadings  and scores
for the first two principal components.



                   The separation among some  groups is  well visible, what  was
not possible   when  using  original  data.    The  first  principal  component
(which  describes  42.1%  of  the  total  variance)  is  related  mainly  to the
fatty acid contents,  while the second principal component to  some metals
like Ca and Fe (25.8%).   It can be observed from the loadings and  scores
plots  that  samples   1-5   (meatballs)   are   rich  in  satured  acids,   while
samples 11-15 (smoked chests) have the largest conten  of  polyunsatured
fatty acids.    Frankfurters  (36-40)  are samples  with low contents  of  fatty
acids and  the  highest  of  Ca and Fe.    Other principal components  were
also  analyzed.    They are related  to  the  separation  of  other  groups  of
samples.     Hierarchical   cluster   analysis  complements   the  multivariate
analysis  and  can  aid  in  making  the  nutricional  characteristics  of  each
group  more  visible.
Finantial Support: FAPESP
 
 

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