Tecnologias convergentes para a detecção de adulterantes em café torrado e moído

Couto, Cinthia de Carvalho

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dc.contributor.advisor	Silva, Otniel Freitas
dc.contributor.author	Couto, Cinthia de Carvalho
dc.date.accessioned	2022-05-03T16:30:05Z
dc.date.available	2022-05-03T16:30:05Z
dc.date.issued	2022-03-31
dc.identifier.citation	COUTO, Cinthia de Carvalho. Tecnologias convergentes para a detecção de adulterantes em café torrado e moído. 2022. 213 f. Tese (Doutorado em Alimentos e Nutrição) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2022.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/unirio/13359
dc.description.sponsorship	n/a	pt_BR
dc.language.iso	Portuguese	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.title	Tecnologias convergentes para a detecção de adulterantes em café torrado e moído	pt_BR
dc.title.alternative	Converging Technologies for detection of adulterants in roasted and ground coffee	pt_BR
dc.type	doctoralThesis	pt_BR
dc.contributor.advisor-co	Oliveira, Edna Maria Morais
dc.contributor.advisor-co	Casal, Susana
dc.contributor.referee	Silva, Otniel Freitas
dc.contributor.referee	Oliveira, Edna Maria Morais
dc.contributor.referee	Casal, Susana
dc.contributor.referee	Uekane, Thais Matsue
dc.contributor.referee	Mamede, Alexandra Mara Goulart Nunes
dc.contributor.referee	Pereira Netto, Annibal Duarte
dc.contributor.referee	Borguini, Renata Galhardo
dc.degree.department	CCBS	pt_BR
dc.degree.grantor	Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro - UNIRIO	pt_BR
dc.degree.local	Rio de Janeiro, RJ	pt_BR
dc.degree.program	Programa de Pós-Graduação em Alimentos e Nutrição	pt_BR
dc.subject.cnpq	Ciência de Alimentos	pt_BR
dc.subject.en	Coffee adulteration	pt_BR
dc.subject.en	Food fraud	pt_BR
dc.subject.en	Chromatography	pt_BR
dc.subject.en	Spectroscopy	pt_BR
dc.description.abstracten	Coffee is one of the main beverages consumed around the world, with Brazil being its largest producer and exporter. Due to its high commercial value, coffee is constant target of adulteration. The objective of this thesis was to evaluate the use of different techniques in the detection of adulterants in roasted and ground coffee. Thus, this work consisted of one article with systematic literature review (SLR) article and three other original articles on fraud detection methods. The SLR was performed with the StArt software considering the stages of Planning, Execution and Summarization. For the experimental analysis, roasted and ground samples were prepared: Arabica coffee and pure adulterants; and coffees adulterated with corn, barley, soybeans, rice, coffee husks and Robusta Coffee, ranging from 0.25 to 80% (w/w). Samples were submitted to Near Infrared Spectroscopy (NIR) and solid phase microextraction by gas chromatography coupled to a sequential mass spectrometer (SPMEGC-MS) analyses and the results were combined with chemometric analyses. A total of 83 studies were selected through RSL, which showed that spectroscopy and chromatography were the most studied analytical techniques; among the most analyzed adulterants are robusta coffee, coffee by-products and corn. The experimental analysis by the NIR technique combined with chemometrics separated the samples of pure arabica coffee from the multiple adulterants; identification of the type of adulterant was only possible with ≥10% of adulteration; the potential for geographic discrimination of arabica coffees was also verified. The results of the analysis of non-target volatile metabolites obtained by SPME-GC-MS showed, through the analysis of principal components (PCA) and Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA), the distinction of pure coffee samples and ground roasted adulterants, while the Hierarchical Clustering of Principal Component (HCPC) and the heat map show a tendency of separation between adulterants; 26 volatile compounds were selected as potential marker candidates to detect coffee fraud. Coffees with multiple adulterations were well discriminated according to Partial Least-Squares Regression (PLS-R) models, with a tendency to identify two groups of adulteration percentages (0 to 1% and above 5%). The volatile compounds and the spectra obtained by SPME-GC-MS and the NIR technique, respectively, proved to be powerful tools in the discrimination of roasted and ground arabica coffee from adulterated coffee.	pt_BR
dc.degree.country	Brasil	pt_BR
dc.description.sponsordocumentnumber	n/a	pt_BR
dc.description.abstractpt	O café é uma das principais bebidas consumidas em todo o mundo, sendo o Brasil seu maior produtor e exportador. Devido ao seu alto valor comercial o café é um alvo constante de adulteração. O objetivo da tese foi avaliar o uso de diferentes técnicas na detecção de adulterantes em café torrado e moído. Assim, este trabalho foi composto por 1 artigo de revisão sistemática de literatura (RSL) e outros 3 artigos originais sobre métodos de detecção de fraudes. A RSL foi realizada com auxílio do software StArt em três etapas: Planejamento, Execução e Sumarização. Para a análise experimental foram preparadas amostras torradas e moídas: de café arábica e adulterantes puros; e cafés adulterados com milho, cevada, soja, arroz, cascas de cafés e Café Robusta, variando de 0,25 a 80% (p/p). As amostras foram submetidas às análises de Espectroscopia de Infravermelho Próximo (NIR) e microextração em fase sólida por cromatografia gasosa acoplada à espectrometria de massas (MEFS-CGEM) e os resultados combinados com análises quimiométricas. Através da RSL foram selecionados um total de 83 estudos, os quais evidenciaram que a espectroscopia e a cromatografia foram as técnicas analíticas mais estudadas; entre os adulterantes mais analisados estão o café robusta, subprodutos do café e o milho. A análise experimental pela técnica de NIR aliada a quimiometria separou as amostras de café arábica puro dos múltiplos adulterantes; a identificação do tipo de adulterante só foi possível ≥10% de adulteração; foi verificado também o potencial para discriminação geográfica de cafés arábica. Os resultados da análise de metabólitos voláteis não alvo obtidos por MEFS-CG-EM mostraram através da análise de componentes principais (ACP) e análise discriminante por mínimos quadrados parciais (AD-MQP), a distinção das amostras puras de café e adulterantes torrados moídos, enquanto a clusterização hierárquica dos componentes principais (CHPC) e o mapa de calor mostram uma tendência de separação entre adulterantes; foram selecionados 26 compostos voláteis como candidatos a potenciais marcadores para detectar fraude em café. Cafés com adulterações múltiplas foram discriminados de acordo com os modelos de regressão por mínimos quadrados parciais (R-MQP), com uma tendência de identificação de dois grupos de percentuais de adulteração (0 a 1% e acima de 5%). Os compostos voláteis e os espectros obtidos por MEFSCG-EM e pela técnica de NIR, respectivamente, evidenciaram ser ferramentas poderosas na discriminação de café arábica torrado e moído de café adulterado.	pt_BR
dc.subject.pt	Adulteração de café	pt_BR
dc.subject.pt	Fraude em alimentos	pt_BR
dc.subject.pt	Cromatografia	pt_BR
dc.subject.pt	Espectroscopia	pt_BR