Estudos quimiométricos em amostras de arroz nacional: caracterização do perfil de aminoácidos e sua correlação com o teor de arsénio

Master thesis Portuguese OPEN
Lopes, Joel Nuno Rodrigues (2014)
  • Subject: Arroz | Aminoácidos | Arsénio | Estatística multivariada | Clusters | Correlação de Spearman

O arroz é um dos alimentos básicos mais importantes para a população mundial, sendo um dos cereais mais consumidos em todo o mundo. Possui um alto teor em hidratos de carbono devido à alta concentração de amido, contém ainda proteínas, vitaminas, minerais e poucas gorduras. A quantidade de proteína a ingerir é requisito para uma dieta adequada (0,75g/kg/dia), devido ao desempenho vital que esta tem na saúde humana. O arroz pelo seu papel determinante na alimentação mundial faz com que os aminoácidos, constituintes das proteínas, mereçam o foco deste estudo. Por outro lado, o arroz pelo seu tipo de cultivo é uma das maiores fontes de ingestão de arsénio para o Homem, um importante agente cancerígeno e contaminante da cadeia alimentar. Isto faz com que este elemento seja igualmente merecedor de análise no presente estudo. Neste estudo foram analisadas, ao nível dos diferentes aminoácidos e do arsénio, 39 amostras de diferentes tipos e regiões de arroz nacional que foram remetidas para uma análise multivariada. Foi feita uma caracterização e posterior comparação entre tipos/variedades/região de arroz, que demonstra para ambos os tipos de estatística (ANOVA e Kruskal-Wallis), diferenças entre variedades, arroz integral e arroz branco. Verifica-se que ao analisar pelas várias características do arroz, não existem diferenças ao nível do arsénio e que, através da correlação de Spearman, este se correlaciona positivamente com arroz integral e negativamente com arroz branco. Na análise de clusters, os aminoácidos (variáveis) foram 3 conjuntos: baixa, média e alta concentração. Por sua vez, as amostras dividem-se pela variedade, formando ainda um cluster em que existe uma fusão de variedades. Para classificação de arroz no futuro, com base no perfil de aminoácidos, foi possível a criação de um modelo k-NN cujo erro de classificação fosse nulo.
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