Rastreabilidade e autenticidade do mel de abelhas Jataí (T. angustula) e Híbrida (A. mellifera spp) dos biomas Cerrado e Mata Atlântica

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Luccas, Fernanda Susi
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: aprendizado de máquina; Brazilian honeys; Isotopic techniques; machine learning; méis brasileiros; técnicas isotópicas
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/64/64135/tde-27082024-145434/

O mel é o terceiro alimento que mais sofre adulteração no mundo, impulsionado por fatores de desequilíbrio entre demanda e oferta e flutuações nos preços globais, facilitado pela escassez de ferramentas que possam garantir a autenticidade do produto. O Brasil é o 5º maior exportador de mel e o maior reservatório de biodiversidade do planeta, no qual o Cerrado e a Mata Atlântica se destacam como hotspots. Abrigando cerca de 300 espécies de abelhas sem ferrão, a espécie Tetragonisca angustula (Jataí) é a mais amplamente distribuída no território nacional. Junto ao plantel de 2 milhões de enxames de Apis, as duas espécies aparecem como expoentes da produção melífera brasileira. Assim, caracterizar o perfil elementar de seus méis atende à demanda por padronização internacional, pelo desenvolvimento de protocolos de rastreabilidade e autenticidade, baseados em quimiometria e algoritmos de aprendizagem de máquina. No biênio 2021-22, foi realizada amostragem representativa de 355 amostras de méis de abelhas Tetragonisca angustula (Jataí) e Apis mellifera spp nos biomas Cerrado e Mata Atlântica, abrangendo 17 estados e 120 municípios. Foram coletados também méis de outras abelhas sem ferrão brasileiras, sendo 7 espécies do grupo das Trigonas e 9 do grupo das Meliponas. O perfil elementar das amostras de mel compreendeu 35 elementos químicos - Al, As, Ba, Be, Br, Ca, Cd, Ce, Co, Cr, Cs, Cu, Fe, Ga, Gd, Hg, Ho, K, La, Mg, Mn, Mo, Na, Ni, Pb, Rb, Sb, Sc, Se, Sr, Th, Tl, U, V e Zn - determinados por técnicas de elevado rigor metrológico, como análise por ativação neutrônica (NAA) e espectrometria de massas com plasma indutivamente acoplado com triplo quadrupolo (TQ-ICP-MS). Técnicas quimiométricas e algoritmos de predição - Multilayer Perceptron (MLP), Random Forest (RF), Regression Tree (CART), Support Vector Machine (SVM) e Naïve Bayes (NB) - foram utilizados para gerar modelos de classificação, possibilitando a discriminação da origem geográfica (biomas) e da origem entomológica (espécies). A melhor performance de discriminação foi obtida com o algoritmo MLP, com acurácia de 98,5 % e 100 % para os méis de Jataí e Apis, respectivamente. Os elementos químicos V, Sr e La foram determinantes na discriminação dos méis de Apis e Jataí da Mata Atlântica, enquanto Cu, K e Mg foram determinantes no Cerrado. O desenvolvimento de um protocolo de liofilização de méis viabilizou a produção de materiais de controle interno da qualidade (In-house Quality Control Material) de mel de Apis mellifera spp (QCM-Apis) e de Tetragonisca angustula (QCM-Jataí). Ambos os materiais se mostraram adequados quanto aos critérios de homogeneidade e estabilidade, consolidando as bases técnicas para o desenvolvimento inédito de materiais de referência certificados de méis de abelhas brasileiras representantes dos grupos das melíferas e das meliponíneas.