159.

Ribeiro J. S., Teófilo R. F., Augusto F., Ferreira M. M. C., "Reconhecimento de padrões não supervisionados de cafés com diferentes graus de torra e processamentos utilizando cromatogramas obtidos por SPME-GC-FID alinhados pelo algoritmo COW" ["Non-supervised pattern recognition of coffees with different roasting and processing levels by using chromatograms obtained from SPME-GC-FID and aligned by COW algorithm"]. Águas de Lindóia, SP, 19-22/05/2006: 29a Reunião Anual da Sociedade Brasileira de Química - Química e Energia: Transforma a vida e preserva o ambiente [29th Annual Meeting of the Brazilian Chemical Society - Chemistry and Energy: Changing Life and Preserving Environment], CDROM online, (2006) T0397-1. Poster QA-011.


Português

Sociedade Brasileira de Química (SBQ)

Reconhecimento de padrões não supervisionados de cafés com diferentes graus de torra e processamentos utilizando cromatogramas obtidos por SPME-GC-FID alinhados pelo algoritmo COW

Juliano Souza Ribeiro* (PQ)1, Reinaldo Francisco Teófilo (PQ)1, Fábio Augusto (PQ)2, Márcia M. C. Ferreira3 (PQ), Antonio Gilberto Ferreira (PQ)1

1. Lab. Quimiometria Teórica e Aplicada - Instituto de Química - UNICAMP, Campinas - SP.

2. Lab. Cromatografia Gasosa - Instituto de Química - UNICAMP, Campinas - SP.
e-mail: jribeiro@iqm.unicamp.br  ou  marcia@iqm.unicamp.br

Palavras Chave: voláteis, café torrado, SPME e alinhamento

Introdução
   Devido à grande importância que o aroma representa na qulidade e aceitação de bebida café, seus componentes voláteis vêm sendo objeto de inúmeras pesquisas recentes1.
   Tratamentos quimiométricos aplicados a dados obtidos por estas pesquisas vêm se tornado uma ótima ferramenta no controle de qualidade de alimentos e produtos agrícolas sendo aplicada com sucesso em análises de vinhos, vinagres, chás e sucos2,3.
   A técnica analítica utilizada para extração dos voláteis foi a microextração em fase sólida (SPME). Esta técnica combina amostragem e pré-concentração dos analitos num único processo, além de possibilitar a dessorção direta no sistema cromatográfico4.

Resultados e Discussão
   Condições cromatográficas: temperatura do liner: 220ºC; coluna utilizada: HP-5-Crosslinked 5% PH, ME silixan; temperatura inicial do forno: 40ºC; rampa de aquecimento: 7ºC por minuto até 230ºC e 30ºC por minuto até 280ºC. Tempo total de análise: 28 minutos. A fibra de SPME utilizada foi a Carboxen/PDMS.
   Condições experimentais utilizadas: 250 mg de café torrado em 2 mL de solução saturada de cloreto de sódio foram misturados em recipientes de 12 mL fechados hermeticamente. O tempo de pré-equilibrio utilizado foi de 10 minutos em banho termostatizado a 40ºC. O tempo de equilíbrio ou exposição das fibras também foi de 10 minutos.
   Neste trabalho, as seguintes amostras de café, com diferentes graus de torrefação e processamentos foram analisadas: descafeinada, 5 amostras (DSC); tradicionais, 4 amostras (T); e extra-fortes, 3 amostras (EF). Todas realizadas em triplicata.
   Antes da execução da análise de componentes principais (PCA) os cromatogramas foram alinhados usando o algoritmo "correlation optimized Warping" (COW)5. A Figura 1A mostra uma parte do cromatograma antes e após o alinhamento. Observe a grande necessidade de se realizar o alinhamento antes da aplicação da PCA.
   A Figura 1B apresenta os escores das componentes 1 e 2 (96,83% da variância dos dados) obtidos pela PCA. A separação das amostras em grupos distintos é facilmente observada. As amostras em grupos distintos é facilmente observada. As amostras DSC apresentam características bem diferentes das amostras T e EF, devido ao processo e à torra. As amostras T formaram um grupo compacto distinto das amostras EF. Estes groupos apresentam como principal diferença o grau de torra. As seguintes regiões foram responsáveis pela discriminação das amostras: 2540 a 2865 s e 4475 a 4785 s (DSC); 3050 a 3460 s (T); 3820 a 4110 s (EF).

Figura 1. Parte do cromatograma antes e após o alinhamento (A); Representação gráfica dos escores das componentes 1 e 2 (B).

Conclusões
   Duas principais conclusões podem ser obtidas: (i) o algoritmo COW mostrou ser uma ferramenta eficiente para o alinhamento de dados cromatográficos; (ii) cromatogramas de compostos voláteis de cafés trazem informações suficientes para distinguir padrões entre diferentes graus de torrefação bem como de processo.

Agradecimentos
CAPES, CNPq e Instituto Agronômico de Campinas
____________________________
1Yeretzian, C., Jordan, A., Lindinger, W., Inter. J. Mass Spectrom., 223-224, 115-139 (2003);
2Reid, L. M., O'Donnell, C. P., Downey, G., J. Agric. Food Chem., 52, 421-427 (2004);
3Vas, G., Vékey, K., J. Mass Spectrom., 39, 233-254 (2004);
4Akiwayma, M., Murakama, K., Otan, N., Iwatsuki, K., Sotoyama, K., Wada, A., Tokuno, K., Iwabuchi, H., Tanaka, K., J. Agric. Chem., 51 1961-1969 (2003);
5Tomasi, G., Van der Berg, F., Andersson, C., J. Chemometr., 18, 231 (2004).
 

25a Reunião Anual da Sociedade Brasileira de Química - SBQ

English

Sociedade Brasileira de Química (SBQ)

Non-supervised pattern recognition of coffees with different roasting and processing levels by using chromatograms obtained from SPME-GC-FID and aligned by COW algorithm

Juliano Souza Ribeiro* (PQ)1, Reinaldo Francisco Teófilo (PQ)1, Fábio Augusto (PQ)2, Márcia M. C. Ferreira3 (PQ), Antonio Gilberto Ferreira (PQ)1

1. Lab. Quimiometria Teórica e Aplicada - Instituto de Química - UNICAMP, Campinas - SP.

2. Lab. Cromatografia Gasosa - Instituto de Química - UNICAMP, Campinas - SP.
e-mail: jribeiro@iqm.unicamp.br  ou  marcia@iqm.unicamp.br

Key Words: volatiles, roasted coffee, SPME and alignment

Introduction
   The coffee flavor plays very important role for quality and consumption of coffee, what makes the volatile substances in coffee objects of numerous studies that have appeared recently1.
   Chemometric analyses of data from these reseaches became excellent means for quality control of food and agricultural products, as for example, vines, vinegars, teas and juices2,3.
   Solid phase microextraction (SPME) was the analytical technique used for extraction of volatiles. This technique combines sampling and preconcentration of the analytes into a unique process, and also enables direct desorption in a chromatographic system4.

Results and Discussion
   Chromatographic conditions: liner temperature: 220ºC; used column: HP-5-Crosslinked 5% PH, ME silixan; initial oven temperature: 40ºC; heating regime: 7ºC per minute up to 230ºC and 30ºC per minute up to 280ºC. Total time of the analysis: 28 minutes. The used SPME fiber was Carboxen/PDMS.
   Applied experimental conditions: 250 mg roasted coffee and 2 mL saturated solution of sodium chloride were mixed in hermetically closed containers of 12 mL. The pre-equilibrium time was 10 minutes in a thermostatic bath at 40ºC. The equilibrium or exposition time of the fibers was also 10 minutes.
   In this work, the following coffee samples with different degrees of roasting and processings were analyzed: decaffeinated, 5 samples (DSC); medium roasting, 4 samples (T); and extra-roasting, 3 samples (EF). All in triplicates.
   Before performing principal component analysis (PCA), the chromatograms were aligned by using the algorithm "correlation optimized Warping" COW5. Figure 1A shows a part of a chromatogram before and after the alignment. It is visible that the alignment before PCA is highly necessary to be carried out.
   Figure 1B shows the scores of principal components PC1 and PC2 (98.63% of the variance). The separation of the samples into distinct groups is well observable. The DSC samples have rather different characteristics than the T and EF samples due to the roasting degree. The T samples form a compact group, rather distinct from the EF samples. These groups show that the roasting degrees make the main difference. The following regions were responsible for the discrimination of the samples: from 2540 to 2865 s and from 4475 to 4785 s (DSC); from 3050 to 3460 s (T); from 3820 to 4110 s (EF).

Figure 1. A part of a chromatogram before and after the alignment (A); PC1-PC2 scores plot (B).

Conclusions
   Two main conclusions can be summarized: (i) the COW algorithm showed to be an efficient means for alignment of the chromatographic data; (ii) the chromatograms of volatile substances from coffee provide sufficient information on pattern recognitions related to different roasting degrees and processings.

Acknowledgements
To CAPES, CNPq and Instituto Agronômico de Campinas
____________________________
1Yeretzian, C., Jordan, A., Lindinger, W., Inter. J. Mass Spectrom., 223-224, 115-139 (2003);
2Reid, L. M., O'Donnell, C. P., Downey, G., J. Agric. Food Chem., 52, 421-427 (2004);
3Vas, G., Vékey, K., J. Mass Spectrom., 39, 233-254 (2004);
4Akiwayma, M., Murakama, K., Otan, N., Iwatsuki, K., Sotoyama, K., Wada, A., Tokuno, K., Iwabuchi, H., Tanaka, K., J. Agric. Chem., 51 1961-1969 (2003);
5Tomasi, G., Van der Berg, F., Andersson, C., J. Chemometr., 18, 231 (2004).
 

25a Reunião Anual da Sociedade Brasileira de Química - SBQ