Pagel A. P., Ferrão M. F., Morgano M. A., Bragagnolo N., Ferreira M. M. C., "Determinação Simultânea de Cafeína, Ácido Clorogênico e Trigonelina em Café Cru Utilizando Algoritmo Genético e Infravermelho Próximo" ["Simultaenous determination of caffeine, chlorogenic acid and trigoneline in green coffee using genetic algorithm and near infrared spectroscopy"]. Pelotas, RS, 05-07/11/2003: XI Encontro de Química da Região Sul: A Química e os Novos Desafios [XI Regional Chemistry Meeting of South: Chemistry and New Challenges], Livro de Resumos [Book of Abstracts], (2003). Poster QA-60.

XI Encontro de Química da Região Sul (XI SBQSUL)
QA-60
Determinação simultânea de cafeína, ácido clorogênico e trigonelina
em café cru utilizando algoritmo genético e infravermelho próximo

Ana Paula Pagel¹ (IC)*, Marco Flôres Ferrão¹ (PQ), Marcelo Antônio Morgano^2,4 (PQ), Neura Bragagnolo³ (PQ) e Márcia M. C. Ferreira⁴ (PQ).

(1) Depto. de Química e Física - UNISC, e-mail: anap@unisc.br;  (2) Centro de Química de Alimentos - ITAL;
(3) Depto. de Ciências de Alimentos - FEA - UNICAMP e (4) Instituto de Química - UNICAMP

Palavras Chave: café, NIRR, algoritmo genético.

Introdução
O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia para quantificação dos teores de cafeína, ácido clorogênico e trigonelina em amostras de café cru, valendo-se das potencialidades das técnicas quimiométricas e da facilidade na obtenção dos espectros pela técnica de espectroscopia de reflexão difusa no infravermelho próximo (NIRR).
Nestes últimos anos, as técnicas de espectroscopia por reflexão no infravermelho próximo e médio têm apresentado resultados satisfatórios em diversas aplicações, principalmente na área da ciência de alimentos, para o controle de qualidade de alimentos e produtos de agricultura^1,2.

Resultados e Discussão
Os espectros no infravermelho próximo de 54 amostras de café cru foram obtidos num espectrofotômetro Bomem DA-08. Os espectros das amostras foram coletados em triplicata, utilizando-se um acessório de reflectância difusa. Os teores de cafeína, ácido clorogênico e trigonelina foram inicialmente determinados por CLAE, segundo De Maria e colaboradores³.
O método do algoritmo genético (AG)^4-6 foi empregado para melhorar a performance dos modelos de calibração obtidos em outro trabalho no qual utilizou-se o método de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS). A rotina de seleção empregando o algoritmo genético foi escrita na linguagem de programação nativa do software MATLAB, sendo utilizado também para execução do programa.
Para a seleção de variáveis através do algoritmo genético, foram criadas matrizes de dados, onde as linhas apresentam os espectros das amostras, e as colunas os comprimentos de onda. Foram criadas duas matrizes com os dados dos espectros, sendo uma para calibração e outra para validação. Foram criadas ainda seis matrizes com os resultados das propriedades medidas, três para validação (cafeína, trigonelina e ácido clorogênico) das amostras do conjunto, empregando sub-regiões espectrais ao longo de 4.900-10.000 cm^-1.
Determinaram-se o erro quadrático médio de validação (RMSEV) e o coeficiente de regressão (R²), para a avaliação dos modelos, conforme Tabela 1. Observou-se que o RMSEV do melhor modelo obtido para a cafeína, ácido clorogênico e trigonelina foram 0,05, 0,06 e 0,37 respectivamente.

TABELA 1: Avaliação do algoritmo genético para a determinação
dos teores de cafeína, trigonelina e ácido clorogênico em amostras
de café cru.

VL's: Variáveis Latentes

Conclusões
Como resultado deste trabalho, têm-se a quantificação dos teores de cafeína, trigonelina e ácido clorogênico em amostras de café cru, utilizando o infravermelho próximo e a técnica do algoritmo genético. Embora não seja possível afirmar que os resultados encontrados sejam os melhores, os modelos em que foi aplicado os GA's apresentaram um desenpenho bastante superior em relação aos modelos brutos, ou seja, sem a seleção de variáveis. A mesma forneceu resultados rápidos e diretos, sem tratamento químico das amostras.

Agradecimentos
EMBRAPA - CAFÉ, UNISC, FAPERGS
____________________________
¹Ferrão, M.F., Técno-lógica 2003, 5, 63.
²Pasquini, C., J. Braz. Chem. Soc. 2003, 14, 198.
³De Maria, C.A.B.; Trugo, L.C.; Moreira, R.F.A. Food Chem. 2003, 52, 447.
⁴Konzen, P.H.A.; Furtado, J.C.; Carvalho, C.W.; et al. Pesqui. Oper. 2003, 23, 189.
⁵Costa Filho, P.A. e Poppi, R.J. Quím. Nova, 2002, 25, 46.
⁶Ferrão, M.F.; Furtado, J.C., Neumann, L.G. et al., Técno-lógica, 2003, 7, 9.
 
 
 

Pelotas, RS - 5 a 7 de Novembro de 2003

English

XI Encontro de Química da Região Sul (XI SBQSUL)
QA-60
Simultaneous determination of coffeine, chlorogeni acid and trigoneline
in green coffee using genetic algorithm and near infrared

Ana Paula Pagel¹ (IC)*, Marco Flôres Ferrão¹ (PQ), Marcelo Antônio Morgano^2,4 (PQ), Neura Bragagnolo³ (PQ) e Márcia M. C. Ferreira⁴ (PQ).

(1) Depto. de Química e Física - UNISC, e-mail: anap@unisc.br;  (2) Centro de Química de Alimentos - ITAL;
(3) Depto. de Ciências de Alimentos - FEA - UNICAMP e (4) Instituto de Química - UNICAMP

Key Words: coffee, NIRR, genetic algorithm.

Introduction
The purpose of this work was to develop a methodology for quantification of caffeine, chlorogenic acid and trigoneline contents in green coffee by exploring the possilibilies of chemometric techniques and using the ease of recording spectra by near infrared diffuse reflectance spectroscopy. In last few years, the reflection spectroscopy in near and medium infrared showed satisfactory results in diverse applications, mainly in the area of food science, in quality control of food and agricultural products^1,2.

Results and Discussion
The near infrared spectra for 54 green coffee samples were obtained in a Bomem DA-08 spectrophotometer. The spectra were collected in triplicates, using an equipment for diffuse reflectance. The caffeine, chlorogenic acid and trigoneline contents were initially determined by CLAE, according to De Maria and collaborators³.
Genetic algorithm (GA) ^4-6 was used to improve the models from a previous work where the models were obtained by partial least squares (PLS) regression. The routine for variable selecton by genetic algorithm was written in the native programing language of the MATLAB software which was also used to run the routine.
To perform variable selection via genetic algorithm, two data matrices were created: with lines belonging to samples, and columns to wavelenghts. Two matrices with spectral data were created, one for calibration and another for validation. Six more matrices were generated with measured properties, three for validation of the samples (caffeine, trigoneline and chlorogenic acid), using spectral sub-regions of 4.900-10.000 cm^-1.
Root mean square error of validation (RMSEV) and correlation coefficient (R²) were detemined to evaluate the models, as shown in Table 1. It was observed that RMSEV of the best model for caffeine, chlorogenic acid and trigonelilne were 0.05, 0.06 and 0.37, respectively.

TABLE 1: Evalution of the genetic algorithm for determination of
caffeine, trigoneline and chlorogenic acid contents in green coffee
samples.

VL's: Latent Variables

Conclusions
The results of this work are caffeine, trigoneline and chlorogenic acid contents in green coffee samples, determined by near infrared and genetic algorithm. Although  it is not possible to confirm that these are improved results, the models with applied GA showed to be superior to other models i.e. those without variable selection. The presented methodology enabled fast and directly obtained results without chemical treatment of the samples.

Acknowledgements
EMBRAPA - CAFÉ, UNISC, FAPERGS
____________________________
¹Ferrão, M.F., Técno-lógica 2003, 5, 63.
²Pasquini, C., J. Braz. Chem. Soc. 2003, 14, 198.
³De Maria, C.A.B.; Trugo, L.C.; Moreira, R.F.A. Food Chem. 2003, 52, 447.
⁴Konzen, P.H.A.; Furtado, J.C.; Carvalho, C.W.; et al. Pesqui. Oper. 2003, 23, 189.
⁵Costa Filho, P.A. and Poppi, R.J. Quím. Nova, 2002, 25, 46.
⁶Ferrão, M.F.; Furtado, J.C., Neumann, L.G. et al., Técno-lógica, 2003, 7, 9.
 
 
 

Pelotas, RS - 5 a 7 de Novembro de 2003