Língua eletrónica potenciométrica: uma ferramenta para análise da qualidade do mel.
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Lngua eletrnica potenciomtrica: uma ferramenta para anlise da qualidade do mel.
Mara E.B.C. de Sousa Dias Mestrado em Qumica Departamento de Qumica e Bioqumica 2013 Orientador Adlio A.S.C. Machado, Professor Catedrtico, Faculdade de Cincias Coorientador Antnio M. Peres, Professor Adjunto, Instituto Politcnico de Bragana
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Todas as correes determinadas pelo jri, e s essas, foram efetuadas.
O Presidente do Jri, Porto, ______/______/_________
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Ao meu marido e filhos
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Agradecimentos
Ao Professor Doutor Adlio Machado, orientador cientfico, pela
disponibilidade, apoio e valiosas sugestes ao longo de todo o
trabalho.
Ao Professor Doutor Antnio Peres, co-orientador cientfico, pelas
crticas oportunas.
Professora Doutora Letcia Estevinho, pela disponibilidade e
colaborao nas anlises polnicas e de cor das amostras de mel
estudadas.
Ao Eng Jorge S Morais, pelo apoio na realizao das anlises por
cromatografia lquida (HPLC).
Escola Superior Agrria do Instituto Politcnico de Bragana, pela
oportunidade oferecida para a realizao deste trabalho no
Laboratrio de Qumica e Bioqumica Aplicada.
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Resumo Neste trabalho investigou-se a possibilidade de discriminao de diferentes tipos de
mis monoflorais com uma lngua eletrnica potenciomtrica construda pelo mtodo print-
screen e constituda por sensores de sensibilidade cruzada. Usaram-se 89 amostras de mel,
provenientes de todas as regies apcolas de Portugal continental relativas a 3 anos
apcolas (2009-2011), que foram analisadas quanto cor, perfil polnico e contedo de
glucose e frutose. As mesmas amostras foram analisadas com recurso lngua eletrnica,
tendo sido registados os seus perfis potenciomtricos. Constatou-se a existncia de uma
acentuada variabilidade das amostras com base no perfil de cores obtido, desde o extra-
claro at ao escuro; pelos nveis de concentrao de frutose que variaram entre 33 e 57
g/100 g de mel e os de glucose entre 20 e 37 g/100 g de mel; assim como quanto ao tipo e
nveis de plens predominantes detectados. Estes dados permitiram classificar 75 amostras
como pertencendo a 8 tipos de mel monofloral: Lavandula sp., Echium sp., Rubus sp., Erica
sp., Prunus sp., Castanea sp., Trifolium sp. e Eucalyptus sp. (os dois ltimos, apenas com 2
mis presentes na amostragem realizada).
Atendendo redundncia da informao contida nos perfis de sinais
potenciomtricos da lngua eletrnica, foram testados trs algoritmos meta-heursticos de
seleo de variveis (arrefecimento simulado, gentico e melhoria local), em paralelo com o
mtodo de anlise discriminante linear, para estabelecer modelos de classificao para o
tipo de mel. Devido ao elevado nmero de tipos de mel presentes nas amostras foi
necessrio definir uma metodologia de tratamento de dados que permitisse efetuar de forma
robusta, com a lngua eletrnica potenciomtrica, a classificao das amostras no respetivo
grupo de mel monofloral. Os mis monoflorais foram divididos em 3 grupos de acordo com o
perfil de cores obtido: branco (incluindo os mis extra-branco e branco), mbar (incluindo os
mis mbar extra claro, mbar claro e mbar) e escuro (constitudo pelos mis escuros).
Este procedimento, associado aos sub-conjuntos de sensores selecionados com o algoritmo
de Arrefecimento Simulado (algoritmo que apresentou sempre os melhores resultados),
permitiu obter um modelo de discriminao linear mais simples (com menor nmero de
sensores no modelo de anlise discriminante linear) e com critrio de qualidade do ajuste
elevado e, principalmente, com 100% de classificaes corretas para o procedimento de
validao cruzada leave-one-out.
Para as amostras classificadas de cor branco obteve-se um modelo de anlise
discriminante linear com 6 sensores que permitiu obter 100% de classificaes corretas, na
validao cruzada leave-one-out, entre as amostras dos dois grupos de mis monoflorais de
Echium e Lavandula. Para as amostras de cor mbar, o melhor modelo continha 16
sensores e permitiu discriminar corretamente os 4 tipos de mel monofloral: Echium,
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Lavandula, Prunus e Rubus. No grupo de cor escura, o modelo selecionado possua 7
sensores e permitiu discriminar corretamente os 3 grupos de mel monofloral: Castanea,
Erica e Rubus.
O desempenho analtico observado pela lngua eletrnica potenciomtrica construda
sugere que esta tcnica poder ser uma ferramenta de auxlio na anlise rotineira de
classificao dos mis, permitindo s empresas, que produzem e comercializam o mel, ter a
capacidade de classificar/confirmar se uma amostra de mel monofloral e de que tipo, com
a mais-valia econmica que essa classificao aporta por comparao com um mel
multifloral, garantindo tambm a autenticidade do produto embalado, de um ponto de vista
floral.
Palavras chave: Lngua eletrnica; mis monoflorais; anlise discriminante linear; seleo
de sensores; algoritmos meta-heursticos; algoritmo de arrefecimento simulado; algoritmo
gentico; algoritmo de melhoramento local restringido
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Abstract The performance of a potentiometric electronic tongue constructed by the print-
screen method and comprising cross-sensitivity sensors, for discriminate different types of
monofloral honeys was evaluated. In total, 89 samples of different honeys obtained all across
continental Portugal, were used and analised concerning color, pollen profile, glucose and
fructose contents. All samples were also analised using the electronic tongue and the
potentiometric signal profiles were recorded. The honey samples showed a high variability
that was demonstrated by their different colors, yielding from the extra-light to the dark
colors; by the different fructose (ranging from 33 to 57 g/100 g of honey) and glucose
(between 20 and 37 g/100 g honey) concentration levels; as well as by the type and levels of
the major pollens identified. Based on the pollen analysis 75 samples were classified as
monofloral honeys: Lavandula sp., Echium sp., Rubus sp., Erica sp., Prunus sp., Castanea
sp., Trifolium sp. and Eucalyptus sp. (although the last two with only two samples).
The potentiometric signal profiles recorded showed a high level of redundancy. So,
three variable selection meta-heuristic algorithms were applied (simulated annealing, genetic
and restricted local improvement) to establish the most informative predictors (sensors) when
using in simultaneous a linear discriminant analysis method to establish classification models
according to the type of monofloral honey. Due to the high variability of monofloral honey in
the sampling database, a methodology was chosen to allow using the electronic tongue for
monofloral honey classification.
Samples classified as monofloral honeys were split into 3 groups according to their
colors: white (including extra-white and white honeys), amber (including extra light amber,
light amber and amber honeys) and dark (composed of dark honeys). This procedure
together the subsets of sensors selected using the Simulated Annealing algorithm (algorithm
that allowed the establishment of the best classification model), allowed a simple linear
discrimination model (with a reduced number of sensors in the model) with high values for
the goodness of fit criterion, and especially with 100% of correct classifications for the leave-
one-out cross-validation procedure.
For samples classified as white honeys, a linear discriminant analysis model with 6
sensors allowed a 100% of correct monofloral honey classifications as Echium or Lavandula,
using a leave-one-out cross-validation procedure. For samples classified as amber, the best
model included the signals of 16 sensors and allowed a full discrimination between the
samples from the 4 types of monofloral honeys: Echium, Lavandula, Prunus and Rubus.
Finally, for the dark color group, the selected model had 7 sensors and allowed to
discriminating correctly the 3 groups of monofloral honeys: Castanea, Erica and Rubus.
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The results achieved with the proposed potentiometric electronic tongue suggest that
this analytical technique may be an important tool to assist in the routine honey classification,
allowing companies that produce and sell honey, to have the capability to classify/confirm
whether a honey is monofloral and of which kind, with the economic added value that it
brings in relation to multifloral classified honeys, ensuring also the authenticity of the
packaged product, from a floral point of view.
Keywords: Electronic tongue; Monofloral honeys; Linear discriminant analysis; Sensors
selection; Meta-heuristic algorithms; Simulated annealing algorithm; Genetic algorithm;
Restricted local improvement algorithm.
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ndice geral Resumo .................................................................................................................................................................. iii Abstract ................................................................................................................................................................... v ndice geral ......................................................................................................................................................... vii ndice de tabelas ................................................................................................................................................ ix ndice de figuras .................................................................................................................................................. x Lista de abreviaturas ....................................................................................................................................... xi PREMBULO ..................................................................................................................................................... xiii a. Enquadramento ...................................................................................................................................................... xiii b. Objetivos .................................................................................................................................................................... xiii c. Estrutura do trabalho ........................................................................................................................................... xiv 1. INTRODUO .................................................................................................................................................. 1 1.1. O mel ............................................................................................................................................................................ 1 1.1.1. Produo do mel pela abelha ...................................................................................................................... 1 1.1.2. Composio qumica do mel ........................................................................................................................ 1 1.1.3. Plen no mel ....................................................................................................................................................... 2 1.1.4. Classificao do mel ........................................................................................................................................ 3 1.1.5. O mel em Portugal ........................................................................................................................................... 4 1.1.6. Controlo de qualidade .................................................................................................................................... 5 1.2. Lngua eletrnica .................................................................................................................................................... 6 1.2.1. Sensores qumicos ............................................................................................................................................ 6 1.2.2. Processamento de sinais ................................................................................................................................ 7 1.2.3. Exemplos de aplicao de LEs .................................................................................................................. 11 1.3. Gnese do trabalho ............................................................................................................................................. 12 2. Material e mtodos ..................................................................................................................................... 13 2.1. Amostragem .......................................................................................................................................................... 13 2.2. Caracterizao da cor do mel ......................................................................................................................... 13 2.3. Anlise polnica .................................................................................................................................................... 14 2.4. Anlise por HPLC ................................................................................................................................................. 15 2.4.1. Equipamento ................................................................................................................................................... 15 2.4.2. Preparao de solues .............................................................................................................................. 15
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2.5. Anlise com a lngua eletrnica .................................................................................................................... 16 2.5.1. Montagem do sistema de multi-sensores ............................................................................................ 16 2.5.2. Sensores qumicos ......................................................................................................................................... 17 2.5.3. Equipamento ................................................................................................................................................... 17 2.5.4. Anlise com a lngua eletrnica .............................................................................................................. 18 2.6. Anlise de dados .................................................................................................................................................. 19 3. Resultados ...................................................................................................................................................... 21 3.1. Cor do mel .............................................................................................................................................................. 21 3.2. Anlise polnica .................................................................................................................................................... 23 3.3. Anlise por HPLC ................................................................................................................................................. 27 3.4. Anlise com a lngua eletrnica .................................................................................................................... 32 3.4.1. Classificao de amostras de cor branca ............................................................................................ 38 3.4.2. Classificao de amostras de cor mbar ............................................................................................. 40 3.4.3. Classificao de amostras de cor escura ............................................................................................. 43 4. Concluses ...................................................................................................................................................... 47 Referncias ......................................................................................................................................................... 49
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ndice de tabelas
Tabela 1 Exemplo de alguns resultados analticos referentes a anlises polnicas e
qumicas de mis monoflorais de Castanea obtidos em vrios trabalhos [13]. ................ 4 Tabela 2 Cores padro do mel designadas pela USDA e respetivos intervalos de cor da
escala mm PFund. .......................................................................................................... 14 Tabela 3 Composio das membranas polimricas. ........................................................... 18 Tabela 4 Nmero de amostras com cores padro do mel designadas pela USDA. ........... 21 Tabela 5 Percentagem de mis com cada tipo de plen presente e o valor mnimo e
mximo da percentagem de cada plen nas amostras de mel. ...................................... 24 Tabela 6 Exemplo de planta associada a cada gnero identificado atravs da anlise
polnica. ........................................................................................................................... 25 Tabela 7 Classificao e os 3 plens mais predominantes das amostras. ......................... 26 Tabela 8 Valores globais da classificao e da cor das amostras monofloral/multifloral. ... 27 Tabela 9 Intervalo de concentraes e parmetros da calibrao para a anlise da glucose
e frutose por HPLC. ......................................................................................................... 29 Tabela 10 Resultados do estudo da repetibilidade, da preciso intermdia e da exatido
com solues de controlo de qualidade. ......................................................................... 30 Tabela 11 Resultados do estudo da repetibilidade e da preciso intermdia de 3 amostras.
........................................................................................................................................ 30 Tabela 12 Concentraes de glucose e frutose nas amostras de mel analisadas por HPLC
........................................................................................................................................ 31 Tabela 13 Seleo de variveis independentes atravs de 3 algortmos para obter
modelos de discriminao entre 2 grupos de mel monofloral de cor branco. ................. 39 Tabela 14 Seleo de variveis independentes atravs de 3 algortmos para obter
modelos de discriminao entre 4 grupos de mel monofloral de cor mbar. .................. 42 Tabela 15 Seleo de variveis independentes atravs de 3 algortmos para obter
modelos de discriminao entre 3 grupos de mel monofloral de cor escura. ................. 44
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ndice de figuras
Figura 1 Escala impressa de cores padro do mel e respetivos intervalos de valores mm
PFund. ............................................................................................................................. 14 Figura 2 Sistema de multi-sensores. ................................................................................... 17 Figura 3 Montagem para a anlise com a lngua eletrnica. ............................................... 19 Figura 4 Amostras de mel usadas neste trabalho de acordo com a escala de cores padro
do mel impressa e as definidas pela USDA. ................................................................... 22 Figura 5 Distribuio da cor Pfund (mm) e ajuste da funo de distribuio log-normal. ... 23 Figura 6 Cromatogramas da turanose, trehalose, maltose e de uma mostra de mel. ........ 28 Figura 7 Perfil dos sinais obtidos da anlise das amostras com a lngua eletrnica. ......... 32 Figura 8 Extremos quartis do potencial (mV) em funo dos sensores. ............................. 33 Figura 9 Esquema da metodologia de tratamento de dados usada para estabelecer o
melhor modelo ADL. ........................................................................................................ 35 Figura 10 Anlise discriminante linear entre 8 diferentes tipos de mel. .............................. 36 Figura 11 Anlise discriminante linear entre 6 diferentes tipos de mel. .............................. 37 Figura 12 Anlise discriminante linear entre os 3 grupos de cor associados seleo
primria das amostras: 1 branco; 2 mbar; 3 escuro. ............................................ 38 Figura 13 Distribuio de frequncias dos dados referentes primeira funo
discriminante da classificao de dois grupos de mis brancos monoflorais: Echium
(Ech) e Lavandula (Lav). ................................................................................................. 41 Figura 14 Anlise discriminante linear de 4 grupos de mis monoflorais de cor mbar:
Echium (Ech), Lavandula (Lav), Prunus (Pru) e Rubus (Rub). ....................................... 43 Figura 15 Anlise discriminante linear de 3 grupos de mis monoflorais de cor escura:
Castanea (Cas), Erica (Eri) e Rubus (Rub). .................................................................... 45
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Lista de abreviaturas A mbar
AC mbar claro
Aca Acacia sp.
ACP Anlise de Componentes Principais
ADL Anlise Discriminante Linear
AEC mbar extra claro
AS Arrefecimento Simulado
B Branco
Cas Castanea sp.
ccr12 coeficiente da primeira raiz de Roy (coefficient and Roy's first root statistic, !!) Cre Crepis sp.
Cyt Cytisus sp.
E Escuro
EB Extra-branco
Ech Echium sp.
Eri Erica sp.
Euc Eucalyptus sp.
FNAP Federao Nacional de Apicultores de Portugal
Foe Foeniculum sp.
GEN Gentico
Gen Genista sp.
Hel Helianthus sp.
HPLC Cromatografia lquida de alto desempenho (abreviatura do ingls, high performance
liquid chromatography)
IHC Comisso Internacional do mel (abreviatura do ingls, International Honey
Commission)
IR Indce de Refrao
IUPAC Unio Internacional da Qumica Pura e Aplicada (abreviatura do ingls,
International Union of Pure and Applied Chemistry)
Lav Lavandula sp.
LE Lngua Eletrnica
Leo Leontondon sp.
LOO deixar um de fora (abreviatura do ingls, leave-one-out)
Med Medicago sp.
Men Mentha sp.
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Mim Mimosaceae sp.
MLR Melhoramento Local Restringido
MQP Mnimos Quadrados Parciais
MQP-AD Mnimos Quadrados Parciais na Anlise Discriminante
Per Persea sp.
Pin Pinus sp.
Pru Prunus sp.
PVC Cloreto de polivinlo (abreviatura do ingls, Polyvinyl Chloride)
RLM Regresso Linear Mltipla
RNA Redes Neurais Artificiais
Rub Rubus sp.
San Sandix sp.
Thy Thymus sp.
Til Tilia sp.
Tri Trifolium sp.
USDA Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (abreviatura do ingls, United
States Department of Agriculture)
UV-Vis Ultravioleta-Visvel
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PREMBULO a. Enquadramento
As empresas que produzem e comercializam o mel tm a necessidade de classificar
os diferentes tipos de mis, uma vez que o mel monofloral tem um valor econmico mais
elevado do que o multifloral. A classificao dos mis em mis monoflorais ou multiflorais
vulgarmente realizada atravs de uma anlise polnica, que demorada e exige um tcnico
especializado na identificao dos diferentes tipos de plen. Quando o perfil polnico no
permite uma classificao correta, as amostras so sujeitas a uma anlise sensorial para
confirmao, mas esta tambm uma anlise especializada e limitada quanto ao nmero de
amostras que possvel analisar por dia. Assim, h a necessidade de encontrar novas
ferramentas analticas que tornem mais fcil a classificao do mel no processo industrial, a
fim de garantir a autenticidade dos seus produtos.
A lngua eletrnica potenciomtrica uma recente aplicao analtica cujas
potencialidades na rea alimentar so vastas, pois permite mimetizar a anlise sensorial
quer ao nvel qualitativo quer ao nvel quantitativo. uma ferramenta de trabalho que
permite a classificao, discriminao e quantificao, aplicando mtodos estatsticos
multivariados no supervisionados e supervisionados aos perfis de sinais de potencial
referentes a parmetros qumicos presentes nas amostras lquidas analisadas.
Foi neste mbito que se decidiu investigar se a lngua eletrnica potenciomtrica
poderia constituir uma metodologia analtica rpida para distinguir mis monoflorais,
permitindo reduzir o nmero de amostras que necessitariam de ser sujeitas a anlise
polnica e sensorial, que seriam s as de classificao duvidosa.
b. Objetivos
O objetivo geral deste trabalho consistiu em aplicar a lngua eletrnica
potenciomtrica na anlise de mis, com vista a estabelecer a metodologia estatstica que
permitisse discriminar corretamente as amostras em grupos de mis monoflorais.
Os objetivos especficos foram os seguintes:
obter um elevado nmero de amostras de mel;
construir a lngua eletrnica pelo mtodo print-screen com membranas polmricas
de policloreto de vinlo baseadas na combinao de 5 plastificantes e 5 compostos
aditivos;
efetuar anlise polnica, da cor e dos acares maioritrios (glucose e frutose por
cromatografia lquida de alto desempenho) em todas as amostras;
efetuar a anlise destas com a lngua eletrnica;
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para tratamento de dados, usar tcnicas de seleo de variveis (sensores), tais
como, algoritmos meta-heursticos (arrefecimento simulado, gentico e
melhoramento local restringido), aliadas ao mtodo multivariado de classificao
anlise discriminante linear;
definir a melhor metodologia de tratamento de dados para garantir classificaes
corretas do grupo de mel monofloral de cada amostra com a lngua eletrnica.
c. Estrutura do trabalho
O presente trabalho inicia-se com o captulo de Introduo, resultante de uma
pesquisa bibliogrfica, constituda por uma breve descrio sobre o que o mel e a sua
composio qumica, bem como sobre a sua caracterizao por anlise polnica, fazendo
meno sua produo em Portugal e ao seu controlo de qualidade. Neste captulo tambm
se faz referncia ao estado da arte das lnguas eletrnicas, bem como a estudos sobre a
sua aplicao ao mel.
No segundo captulo, Material e mtodos, faz-se a descrio da amostragem
realizada e descrevem-se as metodologias aplicadas na caracterizao da cor e anlise
polnica do mel. Em relao anlise por cromatografia lquida de alto desempenho (HPLC),
apresenta-se o equipamento e preparao de solues; para a anlise com a lngua
eletrnica, descreve-se o sistema de multi-sensores, os sensores qumicos usados e o
equipamento. Abordam-se tambm os mtodos estatsticos multivariados aplicados aos
dados analticos que foram usados no captulo seguinte.
No terceiro captulo, Resultados e discusso, apresentam-se os tratamentos de
resultados obtidos das anlises de cor, perfil polnico, HPLC e lngua eletrnica, bem como a
discusso dos resultados referentes aos tratamentos estatsticos aplicados.
No quarto captulo, Concluses finais, compilam-se as concluses gerais mais
relevantes obtidas no captulo anterior e faz-se tambm uma apreciao global dos
resultados tendo em vista os objetivos.
Por fim, apresenta-se a Bibliografia utilizada.
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1. INTRODUO 1.1. O mel
O mel uma substncia doce produzida por abelhas a partir do nctar de flores, de
secrees doces de outras partes da planta e de excrees dos insetos sugadores de
plantas [1].
1.1.1. Produo do mel pela abelha
O produto mais comum o produzido pelas abelhas melferas (gnero Apis). A
produo do mel iniciada com um primeiro tratamento das matrias recolhidas, na boca e
estmago do mel da abelha, usando substncias especficas prprias enzimas. Estas
permitem quebrar os acares complexos (principalmente a sacarose) em acares mais
simples (glucose e frutose), que so mais facilmente digerveis e permitem uma maior
conservao do mel. Na colmeia, as abelhas coletoras (campeiras) regurgitam o nctar e
passam-no para as abelhas operrias da colmeia que continuam com o processo de
transformao do nctar. Aps este tratamento, o produto colocado nos alvolos de cera
e, gradualmente, transformado em mel por evaporao da gua. O mel fica armazenado
na colmeia para amadurecer e usado como fonte primria de alimento para o inverno [2,3].
Como ao longo de um ano apcola o perodo de florescimento diferente de planta
para planta, o mel uma mistura de nctares e por isso tem uma composio varivel
dependendo das fontes florais [3,4]. Outros factores que afectam a composio do mel,
indiretamente ou diretamente, so o clima e o processamento do mel [4].
1.1.2. Composio qumica do mel
Globalmente, apresentando valores mdios, o mel constitudo principalmente por
acares (aproximadamente, 80% da sua massa), nomeadamente glucose (31,3%), frutose
(38,2%), sacarose (0,7%), outros dissacardeos (5%) e polissacardeos (3,1%). Apresenta
quantidades de gua geralmente inferiores a 20% (no nctar, 80%) e valores de pH entre
3,5 e 4,5. O mel tambm contm uma grande variedade de outras substncias em pequenas
concentraes (
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diretamente dependente da composio em sais minerais, da fonte de nctar, de nveis
elevados de aminocidos e da presena de compostos fenlicos [2].
1.1.3. Plen no mel
Outro produto que as abelhas obtm das flores o plen, rico em protenas (principal
fonte de alimentao das abelhas), substncias lipdicas, sais minerais e vitaminas [6,7]. o
alimento essencial para o crescimento de larvas de abelhas e jovens adultos [6]. A colheita
do plen no feita na mesma altura do dia da recolha do nctar, pois a produo de plen
ou nctar na maioria das flores s acontece a determinadas horas, no coincidentes [7].
Por isso, a presena de plen no mel deve-se a trs possveis situaes, associadas
ao das abelhas [8]:
- os gros de plen da flor so desalojados das anteras e caem no nctar que
sugado pelas abelhas e armazenado no seu estmago;
- os gros de plen ficam presos aos cabelos, pernas, antenas e at mesmo nos
olhos das abelhas e, mais tarde, quando o nctar regurgitado, parte depositado em
clulas abertas dos favos de colmeia;
- as abelhas coletoras de mel agitam o seu corpo para remover os plens e durante
este processo, o plen cai em alvolos abertos.
O teor de plen no mel est relacionado com as caractersticas morfolgicas das
flores e plen e relativamente constante para cada uma das espcies individuais, de modo
que possvel avaliar de forma precisa qual a abundncia de cada plen no nctar. Se
estas caractersticas levam a uma elevada abundncia de plen no nctar, ento o plen
classificado de sobre-representado; se a abundncia baixa, o plen considerado sub-
representado; nos casos intermdios, o plen considerado como tendo uma
representatividade normal [9,10].
Como resultado da presena de plen no mel verifica-se que possvel identificar a
origem das fontes florais (origem botnica) e geogrficas do mel produzido pelas abelhas [8-
10] atravs de uma anlise polnica. Esta corresponde contagem dos gros de plen
(baseada na frequncia relativa dos diversos tipos de plen) presentes no mel, segundo o
gnero [9,10].
Esta anlise polnica, combinada com critrios fsico-qumicos e caractersticas
organolticas, usada para controlo de qualidade, pois permite detetar misturas de mis de
diferentes locais e dar informaes gerais sobre a rea de recolha (clima e a condio
geogrfica, botnica e agrcola) [11]. Esta informao importante uma vez que o mel tem
cor, sabor e textura de acordo com as fontes de nctares.
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Considerando os plens predominantes e a sua respectiva classificao em relao
aos nveis de representao, o mel pode ser classificado em mel monofloral de uma
determinada planta (origem botnica) ou multifloral. A introduo desta informao no rtulo
do produto tambm essencial por afetar o preo do produto no mercado, pois os mis
monoflorais tm maior valor comercial.
1.1.4. Classificao do mel
Em geral, considera-se um mel monofloral de uma dada espcie vegetal quando o
plen dessa espcie predominante (superior a 45%, representatividade normal) em
relao ao total dos plens observados [10,12]. Mas tambm h espcies vegetais com sub-
representao em plen, ou seja, a quantidade de nctar retirado da planta no est de
acordo com a quantidade de plen representado no mel. Um exemplo o plen de
Lavandula sp., cuja percentagem de predominncia do plen a partir da qual se pode
considerar esse mel monofloral de Lavandula sp. de 15% (plen sub-representado) [12].
Situao inversa a sobre-representao polnica de espcies vegetais como o plen de
Castanea sp., cujo mel monofloral deve ter uma predominncia deste plen a partir dos 90%
(plen sobre-representado) [12]. No mel de Eucalyptus sp., a predominncia do plen de
Eucalyptus sp. deve ser superior a 70% [12]. Como regra, a classificao de mel monofloral
de Lavandula prevalece em caso de haver outro plen predominante.
Para uma correta classificao de um mel recomendado que se obtenham outras
caractersticas, como a sensorial e fsico-qumicas que, em conjunto, permitem ter uma
maior confiana na determinao e controlo da origem botnica dos mis [10,13]. Como a
variabilidade natural do mel no permite definir limites precisos de predominncia do plen
para um dado tipo de mel (que, em geral, resulta de uma mistura de vrios nctares), a
interpretao depende da experincia dos analistas na avaliao dos resultados globais e
do seu conhecimento do produto [10]. Alis, quando h dificuldades em estabelecer a
origem biolgica, a deciso final definida com base na avaliao organolptica de um
perito [14].
Um estudo de reviso bibliogrfica sobre as caractersticas gerais de alguns mis
monoflorais Europeus (15 tipos de mel monofloral), referentes a anlises polnicas e fsico-
qumicas, mostra a variabilidade nos mis de diferentes pases classificados como sendo
monofloral do mesmo tipo de plen [13]. Como exemplo desta possvel variabilidade, na
Tabela 1 apresentam-se alguns dos dados de caracterizao fsico-qumica e polnica de
mis monoflorais de Castanea compilados nesse estudo [13].
O mel monofloral Portugus tem sido alvo de vrios estudos, como por exemplo, ao
nvel da caracterizao polnica, fsico-qumica, sais minerais, microbiolgica e de atividade
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biolgica. Alguns exemplos de mis monoflorais Portugueses usados nestes estudos so:
Erica sp. da regio de Trs-os-Montes [15]; Eucalyptus sp., Lavandula sp., Erica sp., Cytisus
sp. da Serra da Lous [16]; Erica sp., Eucaliptus sp., Citrus sp., Lavandula sp. e Echium sp.
provenientes de vrias regies de Portugal [17].
Tabela 1 Exemplo de alguns resultados analticos referentes a anlises polnicas e qumicas de mis monoflorais de Castanea obtidos em vrios trabalhos [13].
Parmetro Dados analticos provenientes de vrios trabalhos * % de plen especfico 95/99; >70; 981; >90
pH 4,2/4,8; 4,4/4,8; 3,7/4,8; 4,8/ 6,8; 4,6/5,4; 4,6/6,5
Acidez livre (meq/kg) 23,0/32,0; 31,5/56,5; 24,4/72,8; 9,3/11,3; 10,3/24,8; 13,43,3
Frutose (g/100 g) 35,0/44,7; 34,7/41,2; 35,1/43,5; 37,1/47,4; 41,91,3; 37,6/46,0
Glucose (g/100 g) 25,2/30,8; 25,6/30,5; 28,8/30,6; 21,0/30,0; 22,1/29,3; 23,6/32,4
Sacarose (g/100 g) 0/6,2; 0,1/3,8; 0/0,20; 0,500,65; 0,0/1,3; 0,47/1,17
gua (g/100 g) 17,1/19,3; 18,0/19,0; 15,6/18,7; 16,8/22,0; 15,6/17,8; 16,6/19,1 *) >mnimo; minmo/mximo; mdiadesvio padro
1.1.5. O mel em Portugal
A produo de mel uma atividade agrcola com um peso econmico razovel na
economia nacional. De salientar que o sector apcola no deve ser avaliado somente pelo
valor dos produtos diretos da atividade, como, por exemplo, o mel, a cera, o plen, a
prpolis, a geleia real e as abelhas. Indiretamente, a ao da abelha na polinizao e
fertilizao das plantas beneficia indiretamente outras produes agrcolas que superam
este sector em valor [18].
Segundo a Federao Nacional dos Apicultores de Portugal (FNAP) e os dados
apresentados no Programa Apcola Nacional para 2014-2016, os dados referentes
evoluo desta atividade entre os anos 2010-2013 indicam que existem cerca de 17 mil
apicultores registados, dos quais 673 so apicultores profissionais que detm mais de 41%
das 567 mil colmeias que esto contabilizadas no pas. A produo de mel, devido
irregularidade do clima, corresponder a uma produo mdia de cerca de 8 mil toneladas,
o que equivale a uma faturao de cerca de 25 milhes de euros [18]. Em geral, 30% da
produo nacional para venda direta ao consumidor, 25% indstria, 25% a centros de
embalagem/comrcio e 20% a retalhistas.
A produo baixa comparativamente com a produo mundial, que se estima ser
superior a 1.200.000 toneladas por ano. A China o maior produtor, seguida da Argentina,
Mxico, Estados Unidos e Canad. Esta produo tem tido uma tendncia crescente nos
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ltimos 20 anos, a par de um aumento do consumo, devido ao aumento geral do nvel de
vida e tambm a um interesse maior em produtos naturais e saudveis. Portugal, tal como, o
resto da Unio Europeia, deficitrio em mel, sendo necessrio incrementar a sua produo
para no estar dependente da importao.
1.1.6. Controlo de qualidade
A preocupao no controlo de qualidade do mel garantir que autntico no que diz
respeito aos requisitos legais, sendo proibido acrescentar-lhe ou remover qualquer
ingrediente [3]. O mel comercializado deve ser analisado de forma rotineira de modo a
garantir a autenticidade do produto. A autenticidade deve ser avaliada ao nvel da produo,
de forma a prevenir a adulterao por adio de outros ingredientes alimentares (por
exemplo, xaropes de sacarose ou melaos), bem como por tratamentos que levem
alterao do produto (fermentao, aquecimento e filtrao); e, tambm, indicaes
errneas quanto origem geogrfica e botnica [11].
O controlo de qualidade completo das amostras de mel inclui anlises organolticas
e fsico-qumicas, bem como a anlise de plen.
A caracterizao fsico-qumica efetuada pela anlise dos seguintes parmetros
(procedimentos analticos estabelecidos pela Comisso Internacional do Mel (IHC) [14]:
humidade, condutividade eltrica, acidez livre, nveis de hidroximetilfurfural, atividade
distsica, quantidade aparente de acares redutores (glucose e frutose), quantidade
aparente de sacarose e matrias insolveis em gua.
A anlise de plen importante nos estudos de autenticidade do mel ao nvel da
origem geogrfica e botnica, mas requer tcnicos muito experientes e especializados, o
que dificulta a anlise rotineira das amostras. Situao semelhante ocorre com as anlises
organolticas, com a agravante de os tcnicos sensoriais estarem limitados anlise de um
pequeno nmero de amostras por dia.
Estas duas situaes mostram a necessidade de encontrar metodologias analticas
que permitam auxiliar estes tcnicos, identificando com nvel elevado de confiana as
amostras de mel monofloral. Foi neste mbito que se decidiu investigar as capacidades
analticas de uma lngua eletrnica potenciomtrica com o objetivo de avaliar se esta pode
ser uma ferramenta analtica auxiliar para classificar amostras de mel monofloral, deixando a
atividade dos tcnicos da anlise organolptica e polnolgica para os mes de classificao
duvidosa.
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1.2. Lngua eletrnica
Segundo a Unio Internacional da Qumica Pura e Aplicada (IUPAC) [19], uma lngua
eletrnica (LE) um sistema de multi-sensores no especficos e de baixa seletividade, ou
seja, constitudo por sensores qumicos com resposta reprodutvel, de elevada estabilidade
e sensibilidade cruzada a diferentes espcies em soluo e que, por isso, fornecem perfis
de sinais que traduzem informao global sobre as amostras. No processamento dos perfis
de sinais usam-se mtodos estatsticos multivariados para atingir os objetivos da anlise,
que podem ser o reconhecimento da composio qualitativa (classificao e discriminao
de amostras), a anlise quantitativa de multi-espcies qumicas e a avaliao do sabor das
amostras.
As LEs so sistemas com merecido interesse pois permitem adquirir informao
global sobre amostras complexas que no possvel com outras metodologias analticas,
principalmente mimetizar a lngua humana na apreciao de sabores. Esta informao varia
de acordo com as caractersticas da LE usada.
1.2.1. Sensores qumicos
O tipo de sensores usados nas LEs depende do princpio de deteo usado que, na
rea das tcnicas electroanalticas, pode ser a potenciometria [20-24], a voltametria [25-27],
a amperometria [28] e a impedncia electroqumica [29].
O sistema analtico usado neste trabalho o potenciomtrico, que tem diversas
vantagens: o mais simples, pode ser construdo no laboratrio (como neste trabalho), tem
grande durabilidade, permite uma vasta seleo de reagentes na preparao dos sensores
e facilidade na sua aplicao, sendo de utilizao fcil, por exemplo, basta uma simples
lavagem entre amostras para se proceder anlise seguinte.
Nos sistemas potenciomtricos, vrios tipos de sensores tm sido usados, sendo os
multi-sensores constitudos s com um mesmo tipo de sensores ou com misturas de vrios
tipos, como por exemplo: sensores de vidros de calcogenetos [24,30], de vidro sensvel a pH
[24,30], membranas cristalinas [24], metais [24,31], membranas polimricas de sensibilidade
cruzada [21,22,24] e membranas seletivas a ies [23,24]. Alguns dos tipos de sensores
referidos so seletivos, sendo usados nas LEs por permitirem uma diferenciao de
amostras por meio de parmetros qumicos especficos. Mas, como j foi referido, o critrio
de seleo de um sensor para um sistema de multi-sensores que se pretende usar como
LE, ter baixa seletividade e alta sensibilidade cruzada. Esta caracterstica consiste na
capacidade de um sensor responder a um nmero diferente de espcies em soluo e, num
sistema de multi-sensores, implica que diferentes sensores vo produzir sinais diferentes
para a mesma matriz, que constituem um perfil de sinais tipo espectro da amostra. O perfil
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de sinais corresponde a uma impresso digital de multicomponentes da amostra, permitindo
o uso de ferramentas multivariadas de estatstica para anlise qualitativa e quantitativa. As
caractersticas de uma LE dependem quer dos materiais usados (composio) na
preparao dos sensores, quer dos sensores usados na preparao do multi-sistema, sendo
definidas pelos mesmos parmetros que para um sensor discreto (seletividade, limite de
deteo, limite de quantificao, etc). Na anlise qualitativa, os trabalhos incidem no
reconhecimento ou identificao de solues.
O nmero de sensores num sistema de multi-sensores depende do trabalho que se
pretende efetuar, tendo-se usado neste trabalho 40 sensores (20 sensores diferentes na sua
composio, em duplicado) de sensibilidade cruzada. Os sistemas com um elevado nmero
de sensores permitem um maior conjunto de aplicaes porque, quer na classificao de
amostras, quer na anlise quantitativa de componentes em amostras, usando tcnicas de
seleo de variveis acoplados s metodologias de anlise estatstica multivariada,
possibilitam, selecionar os sensores mais adequados para o trabalho.
1.2.2. Processamento de sinais
O processamento dos sinais pode ser efetuado usando mtodos estatsticos
multivariados no supervisionados ou supervisionados.
Nos mtodos no supervisionados estuda-se a variabilidade natural existente nas
amostras analisadas com o objetivo de procurar algum padro ou estrutura entre as
amostras. Consistem em mtodos exploratrios, sem qualquer controlo do investigador, que
permitem identificar possveis amostras estranhas e agrupamentos. A metodologia mais
usada a anlise de componentes principais (ACP) [21,32]. Quando se pretende classificar
ou quantificar compostos em amostras necessrio fornecer informao inicial sobre as
amostras para que seja possvel estabelecer modelos de classificao e de calibrao,
respectivamente, atravs da sua relao com os sinais da LE (mtodos supervisionados).
Dentro desta categoria, as metodologias mais usadas para classificao so a anlise
discriminante linear (ADL), o mtodo dos mnimos quadrados parciais (MQP-AD) e as redes
neurais artificiais (RNA) [32]. Para a anlise quantitativa, os mais aplicados so a regresso
linear mltipla (RLM) e o mtodo dos mnimos quadrados parciais (MQP) [32,33].
Este trabalho incidiu na classificao de amostras atravs da ADL com o objetivo de,
estabelecendo modelos matemticos com os perfis de sinais da LE destas amostras, definir
o tipo de mel monofloral. A ADL uma tcnica multivariada supervisionada de classificao
que visa a obteno de um modelo matemtico resultante de combinaes lineares das
variveis independentes (sinais dos sensores) que melhor separe os diferentes grupos
(varivel dependente) em que se pretendem classificar as amostras. A aplicao desta
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metodologia implicou a execuo de 2 passos: primeiro, o estudo de seleo das variveis
independentes (sensores) para obter o melhor modelo; depois, o estudo da robustez do
modelo selecionado associado classificao das amostras. Estes passos tm como
objetivo definir as caractersticas que distinguem as amostras de um grupo de outro, de
modo que, se possa prever a que grupo pertence uma nova amostra. Ao nvel dos
pressupostos de aplicao desta tcnica, importante verificar se h presena de outliers,
normalidade nas variveis, homogeneidade das matrizes de varincia-covarincia nos
grupos e diferenas significativas entre os grupos. Mas, globalmente, a validao do modelo
ADL efetuada testando a sua capacidade de previso pois, mesmo que um ou dois dos
pressupostos no sejam observados, se for robusto, um modelo pode ser usado na previso
do grupo onde se inserem novas amostras [34]. O estudo da previso, quando o nmero de
amostras de cada grupo de classificao no muito elevado, baseia-se principalmente nos
resultados de classificao correta obtidos com a validao cruzada usando a tcnica
deixar um de fora (LOO, leave-one-out). Esta permite avaliar o desempenho do modelo na
previso ao remover uma amostra do estudo (contm n amostras) e prever a sua
classificao com o modelo ADL obtido com as restantes (n-1). Este processo repetido n
vezes, de forma a obterem-se os erros de classificao de todas as amostras, sendo o erro
global a soma dos erros de cada teste dividido por n.
Na seleo de variveis (reduo), os mtodos habitualmente usados so os de
seleo sequencial para a frente (sequential forward selection method), de seleo
sequencial por eliminao posterior (sequential backward elimination method) e seleo
por etapas (stepwise method) que permitem definir o modelo considerando a entrada e/ou
remoo de uma varivel de cada vez. Na tcnica de seleo sequencial para a frente
adiciona-se uma varivel de cada vez (a primeira a que tem maior correlao com a
varivel dependente) de forma a aumentar a validade da discriminao entre os grupos.
Esta metodologia ignora as inter-relaes entre as variveis que ainda no foram
selecionadas e dificilmente remove variveis j adicionadas, o que pode causar grande
redundncia nas adies posteriores. Na tcnica de seleo sequencial por eliminao
posterior comea-se por considerar todo o conjunto de variveis e, posteriormente, excluir
variveis, uma a uma, que contribuem menos para o poder de discriminao da funo,
mostrando as mesmas desvantagens do mtodo acima referido. O mtodo de seleo por
etapas uma combinao de ambas as tcnicas, de seleo sequencial para a frente e
seleo sequencial por eliminao posterior. Estas metodologias podem ser importantes
quando se espera ordenar as variveis selecionadas em termos da sua importncia na
diferenciao dos grupos mas, verifica-se que estes procedimentos nem sempre escolhem o
melhor conjunto de variveis independentes, principalmente quando o nmero destas
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elevado e mostram multicolinearidade (situao encontrada nos sensores de sensibilidade
cruzada da LE). Estes mtodos de seleo so chamados de mtodos heursticos (mtodos
de seleo de um subconjunto de variveis) includos na classe chamada greedy, porque
so mtodos que fazem uma escolha no momento mas, mais tarde, no verificam se foi
uma boa opo [35].
Por este motivo, deve-se verificar qual o melhor modelo de discriminao testando
vrios subconjuntos possveis das variveis, o que permite ter modelos com menor nmero
de variveis e eliminar variveis redundantes ou que contribuem da mesma forma para as
diferenas entre grupos, aumentando a exatido de previso ao eliminar variveis
irrelevantes. O modelo ser mais simples, mais fcil de interpretar e, por se conhecerem as
variveis corretas, mais rpido nos clculos, permitindo melhores resultados de previso.
Assim, neste trabalho, usaram-se algoritmos de seleo de variveis chamados meta-
heursticos que identificam um subconjunto de variveis originais que correspondem a um
timo global para um dado critrio de aproximao a uma determinada funo, num grande
espao de busca de outros subconjuntos de variveis.
Neste trabalho apresenta-se um estudo de comparao entre 3 algoritmos meta-
heursticos de busca local para a escolha de subconjuntos de variveis baseados no pacote
Subselect do programa R: algoritmo gentico (genetic algorithm), algoritmo de arrefecimento
simulado (simulated annealing algorithm) e algoritmo de melhoramento local restringido
(restricted local improvement algorithm) [36,37].
O algortmo gentico (GEN) consiste em lidar com problemas de optimizao
simulando a evoluo de uma populao para a qual se deve definir a quantidade de
indivduos, a formao cromossmica do indivduo e as probabilidades de aplicao dos
operadores genticos, tais como, cruzamento ou mutao. Nos indivduos selecionados
atuam os operadores genticos (cruzamento e mutao) e os novos indivduos substituem
os anteriores, terminando, assim, uma gerao. O algoritmo prossegue ciclicamente a partir
dessa nova populao e s termina quando algum critrio de convergncia alcanado.
Mais detalhadamente, definindo-se um subconjunto de k variveis para optimizar o
problema, uma populao de n subconjuntos de k variveis selecionado aleatoriamente a
partir do conjunto total das variveis independentes (p). Em cada iterao, n/2 casais so
formados a partir da populao e cada um gera um filho (um novo subconjunto de k
variveis), que herda as propriedades de seus pais (corresponde a todas as variveis
comuns a ambos os pais e uma seleo aleatria de variveis na diferena simtrica da
composio gentica de seus pais). Cada descendncia pode, opcionalmente, ser
submetida a uma mutao na forma de um algoritmo de melhoria local (probabilidade
especificada a definir no modelo). Os pais e filhos so selecionados de acordo com o seu
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valor critrio de qualidade, e o melhor desses k-subconjuntos ir tornar-se na prxima
gerao, que usado como a populao atual na iterao seguinte. O processo iterativo
termina quando se atinge o nmero de geraes mximo definido inicialmente [36-38].
O algoritmo arrefecimento simulado (AS) derivado de uma analogia com o
processo de arrefecimento simulado da fsica de materiais, uma tcnica que consiste em
aquecer uma substncia at sua fuso seguida, de uma lenta diminuio da temperatura
para que, a substncia possa atingir a configurao mais regular possvel (livre de defeitos)
da sua malha cristalina (estado cristalino de energia mnimo).
O algoritmo estabelece a procura de um mnimo global para a optimizao de um
sistema com k variveis considerando este tipo de comportamento termodinmico. Em cada
iterao, os valores de duas solues (o corrente subconjunto de k variveis e o novo
subconjunto, tambm de k variveis, que se pretende testar) so comparadas segundo um
critrio que mede a qualidade desses subconjuntos de variveis. A nova soluo
selecionada aleatoriamente na vizinhana da soluo corrente e testada segundo as regras
de arrefecimento simulado, tornando-se a soluo corrente se o critrio tiver valores
superiores inicial. O algoritmo prossegue a procura de novas solues at atingir o nmero
mximo de interaes estabelecido no incio do procedimento [36-38].
O algoritmo de melhoramento local restringido (MLR), um algoritmo de busca local
alterado, um procedimento iterativo que progressivamente melhora uma soluo inicial por
introduo de novas variveis, por substituio uma a uma, procurando uma soluo com
valor maior do critrio de qualidade (optimizao por maximizao). Se a nova soluo no
for encontrada, a soluo vigente mantm-se e o algoritmo continua com o processo de
encontrar novo mximo.
O algoritmo comea por estabelecer aleatoriamente um subconjunto inicial de k
variveis (nmero de variveis definido priori para a soluo do problema), a partir das p
variveis independentes. As p-k variveis que no entraram neste subconjunto so
colocadas em lista de espera. O algoritmo vai substituindo uma varivel no subconjunto de
k corrente com uma varivel em lista de espera e verifica quais das duas solues origina
os valores de critrio mais elevados. Se a nova soluo melhora o critrio corrente, o
subconjunto atualizado. Nesta situao, a varivel removida vai para a lista de espera,
desde que seja a primeira vez (uma varivel no pode entrar na lista de espera duas
vezes). O algoritmo prossegue estas iteraes at que a lista esvaziada [36,37].
Estas tcnicas de seleo de variveis foram aplicadas aos dados analticos obtidos
com uma LE pela primeira vez neste trabalho, na esteira de uma pesquisa efetuada com
vista a realizar o tratamento de dados, sendo tambm objetivo do trabalho averiguar a sua
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eficcia para obter subconjuntos de sensores para os estudos de discriminao de mis
monoflorais.
1.2.3. Exemplos de aplicao de LEs
As metodologias multivariadas de tratamento de dados obtidos por meio de LEs
potenciomtricas tm sido aplicadas em diferentes reas cientficas, principalmente na rea
alimentar, devido s evidentes vantagens associadas quer construo dos sistemas de
multi-sensores potenciomtricos, quer metodologia analtica. Por exemplo, os sistemas de
multi-sensores so sistemas adaptveis a uma grande variedade de situaes, por haver
variados tipos de sensores selecionveis que so tambm compatveis com a micro-
fabricao, e que permitem a anlise de matrizes lquidas complexas com um pr-
processamento da amostra mnimo e por meio de um processo de medio simples. Estas
LEs permitem unidades portteis, deteo rpida, anlise em tempo til e economia na
anlise, tambm associada ao baixo custo do equipamento, que permite aplicar qumica
analtica verde.
As LEs potenciomtricas tm sido usadas principalmente na anlise qualitativa de
produtos na rea alimentar. Estes sistemas tm sido usados, por exemplo, na distino de
bebidas [33,39] e alimentos [40,41], na classificao de vinho [42], na identificao de
adulteraes no leite [43] e na quantificao de sabores e alguns compostos [39,44].
Presentemente, o mel tem sido objeto de trabalho para LEs quer com base no
princpio potenciomtrico, quer no voltamtrico.
Quanto a estas ltimas, foi usada uma LE voltamtrica, baseada na voltametria por
impulsos, usando o eltrodo de referncia Ag/AgCl, um contra-eltrodo de platina e seis
metais como eltrodos de trabalho (ouro, prata, platina, paldio, tungstnio e titnio), num
trabalho que possibilitou discriminar sete tipos de mis de diferentes origens florais (Acacia,
Astragali, Buckwheat, Coptis, Data, Motherwort e Vitex) provenientes da mesma origem
geogrfica, a China [25]. Outro trabalho com LE voltamtrica, baseada num sistema de trs
eltrodos com eltrodo de trabalho de platina, eltrodo de referncia Ag/AgCl e contra-
eltrodo de platina, usando voltametria cclica, permitiu identificar 4 tipos de mel de
diferentes origens botnicas (Eucalyptus, Til, Leechi e Khalisa), da ndia, com elevada
exatido [26].
Com LEs potenciomtricas, salientam-se quatro trabalhos: o primeiro, usando um
sistema de multi-sensores contendo 20 sensores preparados com membranas polimricas
lipdicas e um eltrodo de referncia Ag/AgCl, permitiu discriminar de forma satisfatria 3
tipos de mis monoflorais (mis de Erica, Echium e Lavandula) Portugueses [21]; no
segundo, aplicou-se uma LE comercial com 7 sensores e um eltrodo de referncia
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Ag/AgCl, para classificar 3 tipos de mis (Acacia, Castanea e melada) da Crocia, com
elevada exatido (100% de classificaes corretas) [45]; no terceiro, usando o mesmo
sistema comercial, 8 tipos de mel chineses (Acacia, Astragali, Data, Coptis, Vitex,
Motherwort, Radix Changll e Buckwheat) foram classificadas de forma eficiente (>90% de
classificaes corretas) [46]; por ltimo, um sistema constitudo por 3 eltrodos metlicos
puros e por 4 eltrodos de compostos metlicos foi usado para discriminar mis de Citrus,
Rosemary, multifloral e melada, de forma eficiente (>93% de classificaes corretas) [47].
1.3. Gnese do trabalho
Neste trabalho utilizou-se uma LE potenciomtrica contendo membranas
lipo/polimricas, de sensibilidade cruzada, com o objetivo de desenvolver alternativas de
anlise para a classificao de mel que efetuada atravs da identificao e quantificao
de plens presentes na amostra, uma tcnica biolgica demorada e que requer trabalho
especializado. Este estudo a progresso de um trabalho anterior [21] desenvolvido pela
mesma equipa de investigao, em que se usou um sistema de multi-sensores construdo
em acrlico e com membranas polimricas de composio diferente para discriminar 3 tipos
de mis monoflorais (Echium, Erica e Lavandula). Conforme j referido, o objetivo global do
presente estudo de tese de mestrado foi investigar se uma nova LE construda permite
classificar corretamente as amostras de mel nos seus grupos monoflorais. Os objetivos
especficos foram j listados atrs.
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2. Material e mtodos 2.1. Amostragem
As 89 amostras de mel usadas neste trabalho foram fornecidas pela Federao
Nacional de Apicultores de Portugal (FNAP). Estas amostras referem-se a mis que
entraram em concursos de mel no mbito dos Frum Nacional de Apicultura/Feira Nacional
do Mel organizados pela FNAP, em 3 anos consecutivos (2010-2012), e que se referem aos
anos apcolas 2009 a 2011 (respectivamente 29, 37 e 23 amostras). As amostras so
provenientes de todas as regies apcolas do territrio continental de Portugal.
As amostras foram analisadas usando vrios procedimentos, a seguir descritos, de
forma a obter-se uma caracterizao sensorial (ao nvel da cor) da composio polnica e
qumica (ao nvel dos acares), para ser relacionada com a informao obtida da anlise
do mel com a LE.
2.2. Caracterizao da cor do mel
A cor foi caracterizada numa escala de mm PFund, a partir da medio da
absorvncia de uma soluo aquosa de cada amostra num espectrofotmetro UV-Vis
(Jenway, modelo Genova) a um comprimento de onda de 635 nm [48]. A soluo aquosa foi
preparada por diluio da amostra na proporo de 1:2 (5,0 g de mel em 10,0 mL de gua
desionizada). No caso de haver evidncia de presena de cristais de acares, a amostra foi
aquecida a 50C previamente dissoluo. A soluo foi deixada repousar na cuvete de
quartzo durante 10 minutos antes da medio. Como branco usou-se gua desionizada.
A cor do mel foi expressa em unidades da escala de mm Pfund aplicando a seguinte
expresso [48]:
= 38,70 + 371,39 (Eq. 1)
Para verificar visualmente os resultados usou-se tambm uma escala de cores
padro do mel impressa, associada a intervalos de valores de cor na escala mm PFund,
apresentada na Figura 1.
Na classificao da cor usou-se a escala definida pelo Departamento de Agricultura
dos Estados Unidos (USDA) [49] que considera 7 grupos de cor para o mel. Na Tabela 2
mostra-se a correspondncia de cada cor com os intervalos de cor da escala mm PFund.
Nos mis portugueses, a cor branco gua no usual e o mel de cor mbar escuro
referido como mel escuro.
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Tabela 2 Cores padro do mel designadas pela USDA e respetivos intervalos de cor da escala mm PFund.
Cores padro do mel Intervalos de cor da escala mm PFund
Branco gua 8
Extra branco >8 e 17
Branco >17 e 34
mbar extra claro >34 e 50
mbar claro >50 e 85
mbar >85 e 114
mbar escuro * >114 *) Geralmente classificado com mel escuro
Figura 1 Escala impressa de cores padro do mel e respetivos intervalos de valores mm PFund.
2.3. Anlise polnica
Na anlise polnica (quantitativa), as amostras foram preparadas usando o mtodo
de Louveaux [50]. As medies polnicas foram efetuadas a partir de 10,0 g de amostra,
dissolvidas em gua destilada e o sedimento foi concentrado atravs de centrifugaes a
1500 rpm durante 30 minutos. Ao sedimento adicionaram-se 10,0 mL de uma mistura de
anidrido actico e cido sulfrico (9:1). Aps incubao em banho-maria (100 C durante 3
min) com agitao manual e centrifugao, a soluo foi decantada. Posteriormente,
adicionaram-se cerca de 12,0 mL de cido actico ao sedimento e, aps agitao, efectuou-
se uma nova centrifugao e decantao. O sedimento foi lavado e ressuspenso em 12,0
mL de gua destilada, sendo novamente centrifugado e decantado. A lavagem final foi
mm Pfund COR10 - 20 - 30 - 40 - 50 - 60 - 70 - 80 - 90 - 100 - 110 - 120 - 130 - 140
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efetuada com 12,0 mL de hidrxido de potssio 7%, repetindo-se os passos de agitao,
centrifugao e decantao. Em seguida, os gros de plen foram corados com uma
soluo de fucsina bsica (Merck) e misturada com glicerina (Absolve).
A observao microscpica dos plens foi efetuada com um microscpico (Leitz
Messtechnik GmbH, Wetzlar, Germany), com objetivas 400x e 1000x (esta ltima
amplificao foi usada quando foi necessrio maior pormenor da estrutura do plen para
uma clara identificao).
Os plens presentes em cada amostra de mel foram identificados por uma
investigadora com bastante experincia em anlise polnica (foi contado um mnimo de 1000
plens por cada amostra, tendo-se repetido a anlise at a obteno de valores
concordantes), usando como base de comparao uma coleo de referncia da Escola
Superior Agrria - Instituto Politcnico de Bragana e manuais de morfologia do plen. Os
gros de plen foram agrupados em tipos polnicos (conjunto de gros de plen com
morfologia semelhante, normalmente originrios de plantas do mesmo gnero).
2.4. Anlise por HPLC
A cromatografia lquida de alto desempenho (HPLC) foi usada neste trabalho para
identificar e determinar a concentrao dos acares principais presentes no mel: glucose e
frutose.
2.4.1. Equipamento
O equipamento de cromatografia lquida, da marca Varian, era constitudo por uma
bomba Prostar 220, um injetor manual Rheodyne modelo 7725i com um loop de 20 L, um
forno Jones CHromatography modelo 7981 e uma coluna Supelcogel C-610H (30 cm de
comprimento e 7,8 mm de dimetro interno). Na anlise e quantificao dos acares
(glucose e frutose) usou-se o detetor ndice de refrao (IR) da Varian modelo RI-4. O fluxo
do eluente, em modo isocrtico, foi de 0,4 mL/min. O tempo de anlise de cada soluo foi
de 30 minutos.
2.4.2. Preparao de solues
Eluente. Na anlise de acares, o eluente usado foi cido fosfrico (Fisher
Scientific) a 0,1%. Todos os eluentes preparados para o HPLC foram previamente filtrados
com um sistema de filtrao da Phenomenex, acoplado a uma bomba de vcuo da
Laboport, usando filtros 0,2 m de nylon da marca Whatman, e desgasificados em
ultrassons (Elma Transsonic 460/H) durante aproximadamente 5 minutos.
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Solues padro. Para definir os tempos de reteno de vrios acares referentes
anlise por HPLC, prepararam-se solues independentes dos seguintes acares, de
concentrao 1,00x10-3 mol/L: D(+)-trealose (Fluka), maltose (Panreac), D(+)-manose
(Merck), alfa-D(+)-melibiose (Riedel-de Haen), D(+)-turanose (ACROS Organics), D(+)-
glucose (Fluka), D(+)-melezitose (Sigma), D(-)-frutose (Fluka) e sacarose (Panreac).
Na calibrao do equipamento usaram-se solues padro de calibrao de mistura
da sacarose, frutose e glucose. Estas solues aquosas foram preparadas por medio de
massas de cada composto diretamente para bales volumtricos, de forma a obter
concentraes entre 0,500 e 5,00 g/L.
Para o estudo da preciso e exatido prepararam-se duas solues de controlo de
qualidade usando o mesmo procedimento que para os compostos acima referidos, com
nveis de concentrao baixo e mdio, quer para a glucose (valores aproximados de 0,74
g/L e 2,10 g/L, respectivamente), quer para a frutose (valores aproximados de 0,75 g/L e 3,2
g/L, respectivamente).
Amostras. Todas as amostras foram diludas por medio de 0,30-0,50 g de mel
para um balo volumtrico de 50,00 mL, aferido com gua desionizada. As solues foram
filtradas com o auxlio de microfiltros descartveis (nylon 0,2 m da Whatman) e seringas
para dentro de vials, para serem posteriormente analisadas por HPLC.
No estudo da repetibilidade e preciso intermdia foram usadas trs amostras de
mel.
2.5. Anlise com a lngua eletrnica
2.5.1. Montagem do sistema de multi-sensores
O sistema de multi-sensores foi preparado numa placa de cloreto de polivinlo (PVC)
atravs da impresso, nas duas faces, de um circuito usando o mtodo print-screen, por
aplicao de uma pasta epoxlica condutora de prata (EPO-TK E4110, Epoxy Technology,
Inc.) de cura a baixas temperaturas, preparada por mistura de dois reagentes (pasta +
endurecedor). Em cada face do sistema possvel aplicar 10 sensores qumicos, ou seja,
cada sistema permite monitorizar o sinal de 20 sensores.
A temperatura de cura usada foi de 40C, permitindo a secagem da pasta em 8
horas. Aps corte e limpeza do circuito impresso, foram vedados os pontos de colocao do
sensor qumico e de ligao ficha RS-232, para posterior impermeabilizao do sistema,
usando como revestimento uma resina acrlica (PLASTIK 70, Kontakt Chemie) adicionada
por pulverizao. A fase final consistiu na colocao da ficha RS-232 de 25 pinos no
sistema, envolvendo a sua fixao e ligao ao circuito impresso (Figura 2). Cada sistema
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foi testado com um multivoltmetro para confirmar se todas as ligaes permitiam a
conduo de sinal eltrico.
Figura 2 Sistema de multi-sensores.
2.5.2. Sensores qumicos
Os sensores qumicos usados correspondem a diferentes membranas de
sensibilidade cruzada, preparadas com diferentes combinaes de vrios compostos
aditivos lipdicos (entre 2,8 e 3,2%) e plastificantes (entre 64,7 e 65,2%). O polmero usado
foi o PVC (entre 31,9 e 32,3%) da Fluka. Usaram-se 4 substncias aditivas: octadecilamina,
lcool olelico, cloreto de metiltrioctilamnio e cido oleico (todos Fluka). As 5 substncias
plastificantes usadas foram: adipato de bis-(1-butilpentilo), sebacato de dibutilo, 2-nitrofenil
octil ter, fosfato de 2-etil-hexilo e fosfonato de dioctilfenilo (todos Fluka).
Cada mistura foi preparada por medio de massas pr-estabelecidas de cada um
dos trs produtos (ver Tabela 3) e dissolvidos com o solvente tetrahidrofurano (Sigma), de
forma a obter-se uma soluo homognea e viscosa.
A formao de cada membrana no sistema de multi-sensores foi efetuada usando a
tcnica da gota (adies de uma gota a intervalos de tempo de 3-5 minutos para evaporao
completa do solvente) at formao de uma membrana polimrica transparente e de
aparncia cristalina.
2.5.3. Equipamento
A lngua eletrnica utilizada neste trabalho um sistema analtico constitudo por
eltrodos potenciomtricos tudo-estado-slido, o que lhe confere robustez na sua
utilizao. um dispositivo constitudo por dois sistemas de multi-sensores, iguais na sua
constituio ao nvel dos sensores qumicos, e um eltrodo de referncia Ag/AgCl de dupla
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juno. A lngua eletrnica estava ligada a um datalogger (Agilent 34970). A aquisio do
sinal de cada membrana foi efetuada atravs de um computador usando o software Agilent
BenchLink Data Logger (Figura 3). As anlises foram efetuadas em solues sob agitao
magntica (VELP Scientifica, modelo ARE Heating magnetic stirrer).
Tabela 3 Composio das membranas polimricas.
Plastificante Aditivo Sensor n %
Aditivo %
Plastificante PVC
Adipato de bis-(1-butilpentilo) Octadecilamina S1 2,99 65,02 31,99
lcool olelico S2 2,96 65,00 32,04
Cloreto de metiltrioctilamnio S3 3,00 65,01 31,99
cido oleico S4 3,00 65,04 31,96
Sebacato de dibutilo Octadecilamina S5 3,02 65,11 31,87
lcool olelico S6 2,96 65,02 32,02
Cloreto de metiltrioctilamnio S7 3,00 64,91 32,10
cido oleico S8 2,99 64,93 32,09
2-nitrofenil octil ter Octadecilamina S9 2,98 64,68 32,34
lcool olelico S10 3,00 65,10 31,90
Cloreto de metiltrioctilamnio S11 2,99 65,00 32,00
cido oleico S12 3,01 65,04 31,95
Fosfato de 2-etil-hexilo Octadecilamina S13 2,96 64,99 32,05
lcool olelico S14 2,97 65,04 32,00
Cloreto de metiltrioctilamnio S15 3,00 64,99 32,01
cido oleico S16 2,98 65,04 31,98
Fosfonato de dioctilfenilo Octadecilamina S17 3,12 64,85 32,03
lcool olelico S18 2,95 65,04 32,01
Cloreto de metiltrioctilamnio S19 2,99 64,69 32,32
cido oleico S20 3,01 65,11 31,88
2.5.4. Anlise com a lngua eletrnica
Para analisar as amostras com a LE prepararam-se solues aquosas de mel por
diluio de 10,00 g de mel com 50,00 g de gua desionizada.
As anlises implicam s um passo prvio de lavagem cuidadosa do sistema analtico
com gua desionizada e enxaguamento leve com papel absorvente, antes de ser
mergulhado na nova soluo a analisar. O sistema permite a monitorizao contnua dos
sensores, pelo que foi possvel verificar visualmente a variao do sinal em funo do tempo
de cada uma das 40 membranas polimricas usadas. Cada anlise implicou um perodo de
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estabilizao do sinal de 7 minutos, com agitao magntica, findo o qual se removia a LE
da soluo medida para a preparar para nova anlise.
Todas as experincias foram efetuadas temperatura ambiente.
Os perfis de sinais de potencial de cada membrana polimrica foram transferidos
para o programa Excel para posterior tratamento de dados.
Figura 3 Montagem para a anlise com a lngua eletrnica.
A - Computador; B - Agitador magntico; C - Sistemas de multi-sensores + eltrodo
de referncia inserido numa amostra; D - Datalogger
2.6. Anlise de dados
Os dados multivariados obtidos experimentalmente neste trabalho foram tratados
com o programa de estatstica R (verso 2.15.1). O estudo incidiu em estabelecer um
procedimento de tratamento de dados de forma a permitir classificar corretamente, usando o
mtodo estatstico multivariado ADL (tcnica supervisionada de classificao), o grupo de
mel monofloral de um elevado nmero de amostras com intrnseca variabilidade.
Considerando que os perfis de sinais obtidos com a LE tm uma elevada multicolinearidade
entre sensores, os modelos ADLs obtidos so avaliados atendendo sua robustez ao nvel
da previso, o que permite a comparao dos modelos, tendo em conta as classificaes
corretas das amostras considerando os dados originais e, principalmente, as obtidas usando
a tcnica de validao cruzada LOO (leave-one-out). Em simultneo com este
A
B
C
D
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procedimento, usaram-se trs algoritmos meta-heursticos de seleo de subconjuntos de
variveis por busca local (disponveis no pacote Subselect do programa R) para efeitos de
comparao e para estabelecer qual o que permitia obter os melhores modelos de
classificao ADL: algoritmo gentico (GEN), algoritmo de arrefecimento simulado (AS) e
algoritmo de melhoramento local restringido (MLR). Nas condies definidas, cada algoritmo
apresentou o melhor modelo para cada subconjunto a variar entre 2 e 20 sensores e aps
10.000 tentativas de obter esse modelo. Este nmero foi estabelecido por se ter verificado
que permitia chegar mesma soluo nos subconjuntos com mais de 15 sensores, ou seja,
ao mesmo conjunto de sensores selecionados. O critrio de qualidade usado para avaliar o
ajuste entre a varivel dependente (grupos de mel monofloral) usando os subconjuntos de
sensores estabelecidos pelos algoritmos foi o critrio ccr12 (coefficient and Roy's first root
statistic, !!) [36,37]. A maximizao deste ndice equivalente maximizao da primeira raiz de Roy, que corresponde proporo entre a varincia explicada e a no explicada
para a primeira funo discriminante (valor conceitualmente equivalente razo F na
anlise de varincia univariada).
Os 19 modelos obtidos com cada um dos trs algoritmos de seleo usados foram,
posteriormente, testados para inferir da sua capacidade de classificao das amostras de
mel de acordo com os diferentes tipos de mis monoflorais (quer com dados originais quer
com a metodologia validao cruzada LOO), selecionando-se o que permitia um maior
nmero de classificaes corretas para a validao cruzada LOO.
Um primeiro estudo envolveu a classificao de todas as amostras de mel monofloral
(excluindo as amostras de mel multifloral), usando a ADL. Em seguida, efectuou-se um
estudo semelhante sem incluir tambm os grupos de tipo de mel representadas com menos
de 2 amostras para averiguar se permitia obter modelos de previso mais robustos.
Finalmente, definiu-se a metodologia a seguir, ao nvel prtico, para a discriminao de
amostras de diferentes tipos de mis com pelo menos 3 ou mais amostras. Esta
metodologia envolveu o uso da cor da amostra como parmetro primrio de seleo de
amostras para simplificar o tratamento estatstico dos dados analticos e permitir obter
classificaes corretas atravs da anlise multivariada. A soluo envolveu a diviso das
amostras em trs grupos de cores (detalhes apresentados no captulo seguinte) e
tratamento de dados de forma independente em cada grupo.
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3. Resultados 3.1. Cor do mel
A cor no um parmetro de qualidade do mel, mas um factor comercial
importante para os produtores, embaladores e consumidores. Em Portugal, no
necessrio especificar a cor no rtulo, mas os consumidores baseiam-se neste atributo
visual na escolha do mel que compram. Como a cor uma caracterstica que advm
principalmente da fonte floral do mel, decidiu-se analisar os dados da anlise polnica e
verificar se possvel obter uma relao entre os respetivos resultados e os da anlise da
cor.
As 89 amostras de mel foram analisadas por espectrofotometria UV-Vis e
determinada a cor na escala Pfund (mm) atravs das absorvncias obtidas (equao 1). Na
Figura 4 apresenta-se a classificao de cada amostra de acordo com a escala de cores
padro do mel impressa e a definida pela USDA. Na Tabela 4 mostra-se o nmero de
amostras e o respectivo valor de percentagem associado a cada grupo de cor padro
definida pela USDA.
Tabela 4 Nmero de amostras com cores padro do mel designadas pela USDA.
Cores padro do mel N de amostras %
Extra branco (EB) 2 2,2
Branco (B) 20 22,5
mbar extra claro (AEC) 10 11,2
mbar claro (AC) 22 24,7
mbar (A) 10 11,2
Escuro (E) 25 28,1
Como se pode visualizar na Figura 4, as amostras mostram uma variao de cor
desde o extra branco at ao escuro, com variaes dentro do intervalo de 15,9 a 204,2 mm
Pfund. Segundo a escala definida pela USDA, as amostras de cor branco, mbar claro e
escuro so as que predominam (>22% em cada categoria). Mis de cor mbar extra claro e
mbar esto representados medianamente (11,2% para cada categoria). As amostras de cor
extra branco so as menos representativas (2,2%) .
Na Figura 5 mostra-se o grfico da distribuio da cor Pfund das amostras e a
funo que melhor se ajustou frequncia das amostras, a distribuio log-normal. Esta
distribuio mostra que o logartmo da frequncia segue uma distribuio normal.
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Figura 4 Amostras de mel usadas neste trabalho de acordo com a escala de cores padro do mel
impressa e as definidas pela USDA.
Cor padro mm PFUND Cor (USDA)
15.9 EB16.3 EB18.9 B20.0 B20.7 B22.6 B23.0 B25.6 B26.3 B26.7 B26.7 B27.0 B27.0 B28.2 B28.5 B31.5 B31.9 B32.2 B32.2 B33.0 B33.3 B33.3 B34.8 AEC35.9 AEC38.9 AEC39.7 AEC40.0 AEC41.5 AEC43.7 AEC44.9 AEC47.1 AEC48.9 AEC51.2 AC56.0 AC57.1 AC59.3 AC60.1 AC60.8 AC60.8 AC62.7 AC63.1 AC65.3 AC66.4 AC66.4 AC66.4 AC67.1 AC69.0 AC70.5 AC73.8 AC73.8 AC76.4 AC78.3 AC78.3 AC80.9 AC87.9 A88.7 A99.8 A
100.9 A103.2 A103.5 A107.6 A111.3 A112.8 A113.6 A114.7 E118.4 E118.8 E119.1 E126.6 E126.9 E128.8 E134.0 E135.1 E135.1 E138.8 E141.4 E142.2 E147.4 E147.4 E155.5 E156.3 E171.1 E171.9 E175.6 E193.4 E196.0 E198.6 E201.2 E204.2 E
EB - extra branco;
B branco;
AEC - mbar extra claro;
AC - mbar claro;
A mbar;
E escuro.
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A variabilidade da cor obtida uma indicao de acentuada variao na composio
qumica e, por isso, da fonte polnica das amostras. Esta variabilidade das amostras era
pretendida com vista a testar as capacidades analticas da LE nos estudos do mel.
Figura 5 Distribuio da cor Pfund (mm) e ajuste da funo de distribuio log-normal.
3.2. Anlise polnica
A anlise polnica realizada permitiu obter o perfil polnico das amostras. Esta uma
anlise quantitativa, uma vez que se faz a contagem dos gros de plen com morfologia
semelhante, originrios de plantas do mesmo gnero (por tipo de plen). A proporo de
cada tipo de plen presente na amostra permite a sua classificao em termos de origem
botnica, embora com limitaes associadas interpretao dos perfis polnicos. Em rigor, a
classificao deveria ser complementada com uma anlise sensorial.
Na Tabela 5 mostram-se os diferentes tipos de plen visualizados nas amostras, a
indicao da percentagem de mis com o plen presente na sua constituio (ordem
decrescente) e os valores mnimo e mximo da percentagem de cada plen obtido da
anlise. Na Tabela 6 apresentam-se os nomes cientficos do gnero da planta cujo tipo de
plen foi visualizado na anlise polnica das amostras de mel e exemplos de plantas com
nomes comuns, associadas ao gnero.
Na globalidade das amostras foi possvel identificar 23 tipos de plen. A ordem
decrescente dos valores de percentagem de mis com um dado tipo de plen mostra que os
plens Rubus sp., Prunus sp., Echium sp., Lavandula sp., Castanea sp., Trifolium sp., Erica
020406080
100120140160180200220
Cor P
fund
(mm
)
2 4 6 8 10N amostras
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sp. e Eucalyptus sp. esto presentes em mais de 40% das amostras. A seguir, os plens
Thymus sp., Leontodeon sp., Cytisus sp., Acacia sp. e Pinus sp. so os mais abundantes,
estando presentes em 13 a 25% das amostras. Os restantes tipos de plen esto presentes
em menos de 8% das amostras.
Tabela 5 Percentagem de mis com cada tipo de plen presente e o valor mnimo e mximo da percentagem de cada plen nas amostras de mel.
Tipo de Abreviatura do % Plen nas amostras % Mis com
plen tipo de plen Min Mx o plen
Rubus sp. Rub 1,1 68,6 76,4
Prunus sp. Pru 1,4 80,1 75,3
Echium sp. Ech 1,4 79,3 73,0
Lavandula sp. Lav 1,2 66,5 70,8
Castanea sp. Cas 2,5 94,8 62,9
Trifolium sp. Tri 1,4 81,7 50,6
Erica sp. Eri 1,2 81,7 41,6
Eucalyptus sp. Euc 1,2 82,0 40,4
Thymus sp. Thy 1,3 17,8 24,7
Leontondon sp. Leo 1,1 20,1 24,7
Cytisus sp. Cyt 1,2 7,1 19,1
Acacia sp. Aca 0,6 21,8 14,6
Pinus sp. Pin 1,6 6,1 13,5
Sandix sp. San 1,5 6,6 7,9
Foeniculum sp. Foe 1,5 24,3 7,9
Helianthus sp. Hel 1,4 6,9 4,5
Mentha sp. Men 1,5 3,0 3,4
Mimosaceae sp. Mim 2,6 5,4 2,2
Crepis sp. Cre 1,8 3,3 2,2
Tilia sp. Til 4,7 11,2 2,2
Genista sp. Gen 1,2 11,4 2,2
Medicago sp. Med 19,9 19,9 1,1
Persea sp. Per 6,9 6,9 1,1
Os diferentes tipos de plens encontrados so comuns nos mis Portugueses [12].
Os valores percentuais mnimos e mximos de cada tipo de gro de plen indicam que o
espectro polnico de cada amostra varivel, tal como o nmero de tipos de plen
presentes em cada amostra. Os perfis polnicos mostram que estas apresentam geralmente
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4 a 9 tipos de plen na sua constituio. S quatro amostras apresentaram 3 tipos de plen
e apenas uma amostra continha dois tipos.
Tabela 6 Exemplo de planta associada a cada gnero identificado atravs da anlise polnica.
Gnero da planta Exemplo de planta (nomes triviais)
Acacia sp. Accia
Castanea sp. Castanheiro
Crepis sp. Almeiro-branco
Cytisus sp. Giesta
Echium sp. Soagem
Erica sp. Urze
Eucalyptus sp. Eucalipto
Foeniculum sp. Funcho
Genista sp. Tojo
Helianthus sp. Girassol
Lavandula sp. Rosmaninho
Leontondon sp. Dente-de-leo
Medicago sp. Alfafa
Mentha sp. Hortel
Mimosaceae sp. Mimosa
Persea sp. Loureiro-real
Pinus sp. Pinheiro
Prunus sp. Cerejeira
Rubus sp. Amora silvestre
Thymus sp. Tomilho
Tilia sp. Tlia
Trifolium sp. Trevo
Sandix sp. Agulha de pastor
Verifica-se t