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Fernandes A. P., Ferreira M. M. C., Nogueira A. R. A., Nóbrega J. A., "Aplicação da análise exploratória para avaliação da diferenciação de alimentos produzidos organicamente e convencionalmente" ["Application of exploratory analysis for evaluation of differentiation of organically and conventially produced food"]. Niterói, RJ, 12-16/-9/2005: 13^o Encontro Nacional de Química Analítica (13^o ENQA) e 1^o Congresso Ibero-Americano de Química Analítica (1^o CIAQA): A Química Analítica e o Desenvolvimento Sustentável [13th National Meeting of Analytical Chemistry (13^o ENQA) and 1st Iberoamerican Congress of Analytical Chemistry (1^o CIAQA): Analytical Chemistry and Susteinable Development], Anais [Annals] (CD-ROM), (2005). Poster C071. Session: Analytical chemistry in food science. Poster that was awarded at the 13^o ENQA.

Português

APLICAÇÃO DA ANÁLISE EXPLORATÓRIA PARA AVALIAÇÃO
DA DIFERENCIAÇÃO DE ALIMENTOS PRODUZIDOS
ORGANICAMENTE E CONVENCIONALMENTE

Andréa Pires Fernandes¹ (PG), Márcia M. C. Ferreira² (PQ), Ana Rita A. Nogueira³ (PQ),
Joaquím A. Nóbrega¹ (PQ) (deapfernandes@yahoo.com.br)
¹Grupo de Análise Instrumental Aplicada, Departamento de Química, Universidade
Federal de São Carlos, São Carlos, S. P., ²Instituto de Químia, Universidade Estadual de
Campinas, Campinas, S. P., ³Embrapa Pecuária Sudeste, São Carlos, S. P.

           Entre os temas que vêm mobilizada a sociedade   e atraindo   a   atenção das autoridades está a
agricultura orgânica e a expansão do consumo de alimentos assim produzidos.   A área cultivada com produtos
produzidos organicamente no Brasil deve ultrapassar 450 mil hectares em 2005, um crescimento de 20%
sobre o ano anterior. As exportações do setor crescem a taxes de 50% ao ano. Nesse contexto, a indústria de
alimentos necessita cada vez mais de informações rápidas sobre a qualidade de seus produtos. Entretanto, em
algumas situações, a quantificação da qualidade dos alimentos é difícil de se conseguir apenas pelo uso de
dados analíticos.   A quimiometria é uma ferramenta matemática e estatística freqüentemente utilizada para
maximizar as informações que   podem ser   extraídas de um conjunto de dados.¹ Considerando-se esses
aspectos,   análises   químicas associadas   a   técnicas de   reconhecimento de padrões proporcionam   uma
ferramenta interessante para o estudo da qualidade e origem de produtos alimentícios.^1,2 Este trabalho tem
como objetivo avaliar se os alimentos produzidos organicamente   (grãos, hortaliças e leite)   apresentam
vantagens qualitativas mensuráveis em   relação aos similares convencionais em relação aos constituintes
inorgânicos. Assim, 60 amostras de feijão, 55 amostras de leite e 80 amostras de verduras e tubérculos
produzidos organicamente e convencionalmente foram selecionados e analisados por análise de componentes
principais (PCA) e análise de agrupamentos hierárquicos (HCA)³ com relação à sua constituição mineral. Os
dados foram tratados usando o programa computacional Pirouette 2.7. Alumínio, Ba, Ca, Cr, Sr, K, Mg,
Mn, Na, P, Rb, S, Si, Sr e Zn foram determinados nas amostras de leite previamente diluídas em solução de
CFA-C 10% v/v. A análise HCA aplicada ao conjunto de dados constituído por grãos não demonstrou clara
separação entre os grãos produzidos organicamente e convencionalmente. A análise por PCA forneceu
tendências e características   similares   à   HCA,   indicando que as variáveis utilizadas não possibilitaram
diferenciação entre os dois modos de produção. Para o conjunto de amostras de leite, embora a HCA não
tenha envidenciado uma clara separação, os resultados por PCA indicaram que há uma tendência de separação
entre os produzidos organicamente e convencionalmente onde 6 PCs descrevem 92,7% da variância total dos
dados sendo que Ca, P e Mg estão em maior quantitade nas amostras de leite produzidos organicamente
enquanto K e Na, naqueles produzidos convencionalmente. Em relação ao conjunto de dados das verduras e
tubérculos a HCA indicou que não há similaridades entre grupos de amostras. Os resultados obtidos por PCA
sugerem uma tendência de separação entre os dois modos de produção apresentando valores relativamente
altos de Mg, Na, S e Zn e baixos valores de Cu, Mg, Mn e Fe para as amostras produzidas organicamente. As
variáveis mais discriminatórias foram Cu, Mg, Mn e Zn, sendo esses os principais elementos responsáveis
pela discriminação entre produção orgânica e convencional. Outros tratamentos de dados foram aplicados,
um considerando apenas as verduras e outro considerando apenas os tubérculos. Entretanto, as tentativas para
relacionar a quantidade de metais com o modo de produção foram mal sucedidas em ambos os casos.

1. K. R. Beebe, R. J. Pell, M. B. Sheasholtz, Chemometrics: A Practical Guide, Wiley, New York,
1998.
2. J. R. Piggot, Statistical procedures in food research, Elsevier: London, 1986.
3. M. A. Sharaf, D. L. Ilman, B. R. Kowalski, Chemometrics, Wiley: New York, 1986.

[CNPq, CAPES, FAPESP]

English

APLICATION OF EXPLORATORY ANALYSIS FOR EVALUATION
OF DIFFERENTIATION OF ORGANICALLY AND
CONVENTIONALLY PRODUCED FOOD

           Organic agriculture and the expansion of its food products is one of the themes that mobilize the
society and to which authorities pay attention. The cultivation area for organically produced food in Brazil
overcame 450 thousand hectars in 2005, with 20% increase with respect to the previous year. The export
rate increase is 50% per year. In this sense, the food industry nees more and more fast information about the
quality of its products. Hence, in some situations, the quantification of food quality is difficult to obtain only
from analytical data.   Chemometrics is a mathematical and statistical tool that is used to maximize the
information that can be extracted from a data set.¹ Considering these aspects, the chemical analyses coupled
with pattern recognition represent an interesting tool for the study of quality and origin of food products.^1,2
The goal of this work is to evaluate if organically produced food (grains, v egetables and milk) have some
quantitatively measurable advantages with respect to similar food obtained conventionally in terms of inorganic
constituents. For this purpose, 60 samples of beans, 55 samples of milk, and 80 samples of vegetables and
greens were produced organically and conventionally were selected and analyzed by means of principal
component analysis (PCA) and hierarchical cluster analysis (HCA)³ with respect to their mineral contents.
The data were treated using the computational program Pirouette 2.7. Aluminium, Ba, Ca, Cr, Sr, K, Mg,
Mn, Na, P, Rb, S, Si, Sr and Zn were determined in the milk samples that were previously diluted in
solution of CFA-C 10% v/v. HCA analysis applied to the grains data did not show clear separation between
the grains produced organically from those produced conventionally. PCA analysis resulted in similar trends,
what means that the used variables could not provide the differentiation between the two ways of food
productions.   When treating the milk data,   HCA did not exhibit clear separation.   PCA showed some
tendency for separation between the food produced organically and that produced conventionally, with 6 PCs
that described 92.7% of the total variance. Ca, P and Mg were in higher concentration in the samples of
organically produced milk, whilst K and Na were in higher concentration in the samples of conventionally
produced milk. When considering the vegetables and greens data, HCA indicated some similarity between the
two groups of samples. The results obtained in PCA suggest the tendency of separation between the two
ways of production. Relatively high concentrations of Mg, Na, S and Zn, and low concentrations of Cu, Mg,
Mn and Fe were noticed for organically produced samples. The best discriminatory were Cu, Mg, Mn and Zn,
being   the   principal   elements   responsible for the discrimination between the organic and conventional
production. Other data analyses were applied: the analysis of only vegetables, and another analysis of only
greens. Hence, the tentatives to relate the quantity of metals with the way of production were not successful
in both cases.

[CNPq, CAPES, FAPESP]