Quantificação protéica de grãos de feijão por meio da técnica de espectroscopia no infravermelho próximo (FT-NIRS)
Beans are an important source of protein. During storage of bean grains changes occur in the integument color and grain texture. In cultivars of the carioca group, the changes in color are more visible, becoming dark due to the oxidation process of proteins present in the integument, which can cause...
| Autor principal: | Mayer, Lucas Sartor |
|---|---|
| Formato: | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) |
| Idioma: | Português |
| Publicado em: |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná
2021
|
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/24589 |
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riut-1-245892021-04-01T06:11:18Z Quantificação protéica de grãos de feijão por meio da técnica de espectroscopia no infravermelho próximo (FT-NIRS) Protein quantification of bean grains by the near infrared spectroscopy (FT-NIRS) technique Mayer, Lucas Sartor Finatto, Taciane Lafay, Cíntia Boeira Batista Lafay, Cíntia Boeira Batista Pilonetto, Andressa Finatto, Taciane Feijão - Cultivo Feijão - Melhoramento genético Materiais granulados Grãos - Armazenamento Beans - Planting Beans - Breeding Granular materials Grain - Storage CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA Beans are an important source of protein. During storage of bean grains changes occur in the integument color and grain texture. In cultivars of the carioca group, the changes in color are more visible, becoming dark due to the oxidation process of proteins present in the integument, which can cause rejection by consumers. The objective of this work was to construct a bean skin protein prediction model using the Near Infrared Spectroscopy (NIRS), with two distinct grain sizes: flour and bran, 10 carioca bean cultivars and 7 black bean cultivars. Total protein quantification was performed by the Bradford method. Prediction analyzes were performed on an FT-NIRS spectrometer. Calibration and validation models were constructed using NIRS spectral data and protein values obtained by Bradford analysis. For the flour and bran samples were used two methods, the cross validation and the test set, in order to compare both models and evaluate the best prediction of protein contents. The models were adjusted by PLS, analyzing the following statistical parameters for cross validation: RMSEE and R² for calibration and RMSECV and R² for validation. For the test set the statistical parameters evaluated were: RMSEE and R² in calibration, RMSEP and R² in validation. Such parameters help in reducing errors, resulting in results with greater reliability. Data regarding total protein concentration in the bean grain integument were submitted to analysis of variance and comparison of means (Scott-Knott <5%) by Genes software. There were significant differences (P <0.05) between carioca and black bean cultivars after storage for 360 days, and the black bean genotypes presented higher values when compared to the carioca group. Both flour and bran presented values of RPD (Standard Error Ratio), in validation and calibration, for cross validation, above 2, being these values acceptable for prediction. The most efficient model for protein prediction in the integument was cross validation, with an R² greater than 0.80, and flour was the most efficient particle size for analysis due to the homogeneity of the samples. There was a reduction in protein content in the first 15 days after grain storage, with an increase up to 60 days and a drastic reduction after 120 days. O feijão é uma importante fonte de proteínas. Durante o armazenamento dos grãos de feijão ocorrem modificações na coloração do tegumento e textura dos grãos. Nas cultivares do grupo carioca, as alterações na coloração são mais visíveis, tornando-se escuros devido ao processo de oxidação das proteínas presentes no tegumento, o que pode gerar rejeição por parte dos consumidores. O objetivo do trabalho foi construir um modelo de predição de proteínas do tegumento do feijão utilizando a Near Infrared Spectroscopy, (NIRS), com duas granulometrias distintas: farinha e farelo, 10 cultivares de feijão carioca e 7 cultivares de feijão preto. A quantificação total de proteínas foi realizada pelo método de Bradford. As análises de predição foram realizadas em um espectrômetro FT-NIRS. Foram construídos os modelos de calibração e validação empregando os dados espectrais da NIRS e os valores de proteína obtidos por meio da análise de Bradford. Para as amostras de farinha e farelo foram utilizados dois métodos, o cross validation e o test set, a fim de comparar os dois modelos e avaliar a melhor predição dos teores de proteína. Os modelos foram ajustados por PLS, analisando os seguintes parâmetros estatísticos para cross validation: RMSEE e R² para calibração e RMSECV e R² na validação. Para o test set os parâmetros estatísticos avaliados foram: RMSEE e R² na calibração, RMSEP e R² na validação. Tais parâmetros auxiliam na redução de erros, implicando em resultados com maior confiabilidade. Os dados referentes a concentração total de proteínas no tegumento dos grãos de feijão, foram submetidos à análise de variância e comparação de médias (Scott-Knott < 5%) pelo software Genes. Houve diferenças significativas (P<0,05) entre as cultivares de feijão tipo carioca e tipo preto, após o armazenamento por 360 dias, sendo que os genótipos de feijoeiro preto apresentaram valores superiores quando comparados com os do grupo carioca. Tanto a farinha como o farelo apresentaram valores de RPD (Proporção de erro padrão), na validação e na calibração, para o cross validation, acima de 2, sendo tais valores aceitáveis para predição. O modelo que se demonstrou mais eficiente para a predição de proteínas no tegumento foi o cross validation, com um R² superior a 0,80, e a farinha apresentou-se como sendo a granulometria mais eficiente para as análises, devido à homogeneidade das amostras. Houve redução do teor de proteínas nos primeiros 15 dias após armazenamento dos grãos, com um incremento até os 60 dias e uma drástica redução após os 120 dias. 2021-03-31T19:09:15Z 2021-03-31T19:09:15Z 2019-12-02 bachelorThesis MAYER, Lucas Sartor. Quantificação protéica de grãos de feijão por meio da técnica de espectroscopia no infravermelho próximo (FT-NIRS). 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Agronomia) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), Pato Branco, 2019. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/24589 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Pato Branco Brasil Departamento Acadêmico de Ciências Agrárias Agronomia UTFPR |
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Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
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Português |
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Feijão - Cultivo Feijão - Melhoramento genético Materiais granulados Grãos - Armazenamento Beans - Planting Beans - Breeding Granular materials Grain - Storage CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA |
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Feijão - Cultivo Feijão - Melhoramento genético Materiais granulados Grãos - Armazenamento Beans - Planting Beans - Breeding Granular materials Grain - Storage CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA Mayer, Lucas Sartor Quantificação protéica de grãos de feijão por meio da técnica de espectroscopia no infravermelho próximo (FT-NIRS) |
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Beans are an important source of protein. During storage of bean grains changes occur in the integument color and grain texture. In cultivars of the carioca group, the changes in color are more visible, becoming dark due to the oxidation process of proteins present in the integument, which can cause rejection by consumers. The objective of this work was to construct a bean skin protein prediction model using the Near Infrared Spectroscopy (NIRS), with two distinct grain sizes: flour and bran, 10 carioca bean cultivars and 7 black bean cultivars. Total protein quantification was performed by the Bradford method. Prediction analyzes were performed on an FT-NIRS spectrometer. Calibration and validation models were constructed using NIRS spectral data and protein values obtained by Bradford analysis. For the flour and bran samples were used two methods, the cross validation and the test set, in order to compare both models and evaluate the best prediction of protein contents. The models were adjusted by PLS, analyzing the following statistical parameters for cross validation: RMSEE and R² for calibration and RMSECV and R² for validation. For the test set the statistical parameters evaluated were: RMSEE and R² in calibration, RMSEP and R² in validation. Such parameters help in reducing errors, resulting in results with greater reliability. Data regarding total protein concentration in the bean grain integument were submitted to analysis of variance and comparison of means (Scott-Knott <5%) by Genes software. There were significant differences (P <0.05) between carioca and black bean cultivars after storage for 360 days, and the black bean genotypes presented higher values when compared to the carioca group. Both flour and bran presented values of RPD (Standard Error Ratio), in validation and calibration, for cross validation, above 2, being these values acceptable for prediction. The most efficient model for protein prediction in the integument was cross validation, with an R² greater than 0.80, and flour was the most efficient particle size for analysis due to the homogeneity of the samples. There was a reduction in protein content in the first 15 days after grain storage, with an increase up to 60 days and a drastic reduction after 120 days. |
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MAYER, Lucas Sartor. Quantificação protéica de grãos de feijão por meio da técnica de espectroscopia no infravermelho próximo (FT-NIRS). 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Agronomia) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), Pato Branco, 2019. |
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