12.
Konzen P. A., Ferrão M. F., Morgano M. A., Bragagnolo N., Ferreira M. M. C., “Determinação não destrutiva de proteina por DRIFTS/PLS-AG” [“Non-Destructive Protein Determination Using DRIFTS/PLS-AG”]. Porto Alegre, RS, Brazil, 04-07/08/2002: XVIII Congresso Brasileiro de Ciência e Tecnologia de Alimentos (CBCTA) [The XVIII Brazilian Food Science and Technology Congress], Anais [Annals], 2310-2313 (2002). Poster.
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Abstract.
In this study are combined the potentialities of chemometric techniques and the facilities in the acquisition of spectra presented by the technique Diffuse Reflectance Infrared Fourier Transform Spectroscopy (DRIFTS), bearing in mind the prediction of protein levels in wheat and green coffee samples. To build the models the Partial Least-Squares regression method (PLS) was used with multiplicative scatter correction spectra in log (1/R) form and genetic algorithm routine to selct spectrac range. To validate the models, Standard Error Validation (SEV) was used. The results reflect the importance to choose the set variable selection, as well as the kind of pre-processing applied. These results let us conclude that good models aiming the prediction of protein levels can be obtained, and that reflection techniques are adequate to allow a fast obtain of spectra of the similar types of milling agricultural products and not to create wastes which are harmful to the environment.

Keywords. Protein. Grains; DRIFTS; Chemometrics; Multivariate Regression; Genetic Algorithms.

Keywords Plus.

Português

Resumo.
Métodos de determinação não destrutivos e não geradores de resíduos nocivos ao ambiente vem sendo cada vez mais estudados, principalmente empregando informações prevenientes de técnicas espectroscópicas por reflexão. Neste trabalho o teor de proteína de amostras de farinha de trigo e de café crú moído forma simultaneamente modeladas empregando os espetros de reflexão no infravermelho médio com transformada de Fourier (DRIFTS) jutamente com a técnica de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS) e otimização com algorítmos genéticos (AG). Modelos robustos de calibração com coeficientes de correlação entre 0.987-0.992 foram obtidos e validados tanto com amostras de trigo como de café sendo os valores de erro percentual médio inferiores à 2,6%. Estas novas metodologias permitem o desenvolvimento de métodos de regressão empregando mais de uma matriz alimentícia de natureza semelhante.

Palavras-chave. Proteína; Grãos; DRIFTS; Quimiometria; Regressão Multivariada; Algoritmos Genéticos.