Métodos quimiométricos aliados à espectroscopia NIR para o monitoramento de folhas de erva-mate quimicamente diferenciadas

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Almeida, Andressa Gomes de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Erva-mate geneticamente melhorada; Cafeína; Condições de luz; NIRS; PLS-DA; PCA; ASCA; Planejamento fatorial; Química analítica; Erva-mate; Consumidores; Espectroscopia de infravermelho; Ciências Exatas e da Terra - Química; Genetically improved yerba mate; Caffeine; Light conditions; Factorial design; Chemistry, Analytic; Mate plant; Consumers; Infrared spectroscopy
• Link de acesso: https://repositorio.uel.br/handle/123456789/18617

Insumos de erva-mate (Ilex paraguariensis St. Hil., Aquifoliaceae) têm sido utilizados em diversos setores da indústria. Quando ingerida, promove efeitos benéficos como prevenção de cânceres e doenças cardiovasculares. A cafeína, presente na erva-mate, quando consumida moderadamente traz diversos benefícios, entretanto, o abuso pode levar a danos ao consumidor. É conhecido que fatores ambientais interferem nas rotas biossintéticas das plantas. Pesquisas recentes têm utilizado esta informação em favor da produção de plantas com conteúdos diversificados de metabólitos, como a cafeína. Dois grupos de clones de erva-mate geneticamente melhorados foram classificados como: plantas com alto teor de cafeína e descafeinadas. As plantas de erva-mate foram cultivadas no sistema semi-hidropônico sob cinco níveis de sombreamento (0%, 40%, 51%, 76% e 82%). Impressões digitais obtidas por meio da espectroscopia de infravermelho próximo (NIRS) foram obtidas para as folhas de erva-mate quimicamente diferenciadas e modelos de análise de variância - análise de componentes simultâneos (ASCA) foram desenvolvidos para monitoramento químico, onde o pré-processamento dos espectros NIR foi avaliado através de um planejamento fatorial completo de três níveis. O tratamento por meio da Analise Discriminante de Mínimos Quadrados Parciais (PLS-DA) em dados de refletância (900–1700 nm) obtidos pelo NIR, foi usado para identificar as folhas de erva-mate, com análise direta no material vegetal, bem como a análise de componentes principais (PCA) foi aplicada para avaliar os efeitos da luminosidade sobre as plantas. Ambos tratamentos estatísticos trouxeram resultados satisfatórios, indicando o uso das técnicas como alternativa a processos mais dispendiosos, de maior custo relativo e geradores de resíduos tóxicos.