Modelagem e otimização de propriedades nutricionais e sensoriais de misturas protéicas através da metodologia estatística de superfície de resposta

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1999
Autor(a) principal: Castro, Inar Alves de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
NPR
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/89/89131/tde-19032008-102256/
Resumo: Gelatina Hidrolisada (GH), Glúten de Trigo (GT) e Isolado Protéico de Soja (IPS) foram misturados em diferentes proporções com o objetivo de substituir proteínas lácteas em uma formulação alimentícia utilizada em programas institucionais de alimentação escolar, buscando-se uma redução de custos sem alterações significativas das propriedades nutricionais e sensoriais do produto final. A qualidade nutricional das misturas foi avaliada de acordo com os métodos \"Escore Químico corrigido pela Digestibilidade PDCAAS\" e \"Razão de Eficiência Protéica - NPR\". As misturas, aplicadas àformulação de uma bebida láctea, foram avaliadas sensorialmente através do método de \"Diferença Escalar do Controle\". Os resultados obtidos experimentalmente pelo delineamento simplex-centróide foram utilizados para modelar equações canônicas de Scheffé que pudessem descrever o efeito da proporção de cada componente na qualidade final. Todos os resultados foram correlacionados através de análise multivariada e representados na forma de Análise de Componente Principal (ACP). Uma \"solução de compromisso\" contendo 25% de GH, 15% GT e 60% de IPS foi selecionada na otimização conjunta das respostas nutricional, sensorial e econômica, resultando na redução média de 6% do custo do produto final sem alteração significativa de qualidade (p < 0,01). Estes resultados revelaram a eficiência da utilização de técnicas estatísticas multivariadas na otimização simultânea e na visualização das interações que ocorrem em processos complexos como sistemas biológicos.