Análise da adulteração de méis por açúcares comerciais utilizando-se a composição isotópica de carbono

O mel é um alimento apreciado por seu sabor característico e pelo seu considerável valor nutritivo. Devido a oferta do produto ser menor que a procura, seu preço é relativamente alto, incentivando sua adulteração. Geralmente, a adulteração do mel é feita através da adição de açúcares comerciais, derivados de cana-de-açúcar e milho. Como essas plantas têm uma composição isotópica do carbono distinta das plantas utilizadas pelas abelhas como fonte de néctar (flores silvestres, citros e eucaliptos), é possível utilizar a composição isotópica do carbono de amostras de mel para se avaliar a adulteração desse produto por açúcares comerciais oriundos da cana e do milho. Foram analisadas amostras de plantas pertencentes ao ciclo fotos-sintético C3, subprodutos de plantas C4 (açúcares comerciais) e 61 amostras de mel obtidas no mercado. As plantas C3 analisadas apresentaram valores de d13C de -28,9±1,1‰ (n=8), enquanto os açúcares apresentaram valores de -11,1±0,7‰ (n=3). Das 61 amostras de mel analisadas, cerca de 8% (5 amostras) tiveram sinais claros de adulteração. A amostra de número 34 teve um valor igual a -12,9‰, indicando que açúcar puro de cana-de-açúcar ou milho estaria sendo comercializado como mel. As amostras 13, 14, 33 e 54 apresentaram valores iguais a -21,0; -19,9; -21,9 e -17,6‰, respectivamente. Esses valores indicam também adição de açúcares de cana-de-açúcar ou milho, no entanto em menor proporção. A metodologia testada neste trabalho foi aprovada como um método simples, confiável e complementar aos métodos químicos e físicos convencionais visando detectar adulteração de mel.

Previsão de estabilidade de óleos vegetais através da rede de inteligência artificial

Redes Neurais Artificiais são técnicas computacionais que se utilizam de um modelo matemático capaz de adquirir conhecimentos pela experiência; esse comportamento inteligente da rede provém das interações entre unidades de processamento, denominadas de neurônios artificiais. O objetivo deste trabalho foi criar uma rede neural capaz de prever a estabilidade de óleos vegetais, a partir de dados de suas composições químicas, visando um modelo para a previsão da shelf-life de óleos vegetais, tendo como parâmetros apenas dados de suas composições químicas. Os primeiros passos do processo de desenvolvimento da rede consistiram na coleta de dados relativos ao problema e sua separação em um conjunto de treinamento e outro de testes. Estes conjuntos apresentaram como variáveis dados de composição química, que incluíram os valores totais em ácidos graxos, fenóis, tocoferóis e a composição individual em ácidos graxos. O passo seguinte foi a execução do treinamento, onde o padrão de entrada apresentado à rede como parâmetro de estabilidade foi o índice de peróxido, determinado experimentalmente por um período de 16 dias de armazenagem na ausência de luz, a 65ºC. Após o treinamento foi testada a capacidade de previsão adquirida pela rede, em função do parâmetro de estabilidade adotado, mas com um novo grupo de óleos. Seguindo o teste, foi determinada a correlação linear entre os valores de estabilidade previstos pela rede e aqueles determinados experimentalmente. Com os resultados obtidos, pode-se confirmar a viabilidade de previsão da estabilidade de óleos vegetais pela rede neural, a partir de dados de sua composição química, utilizando como parâmetro de estabilidade o índice de peróxido.

Validação do aplicativo computacional SEEDSOLVE para previsão das perdas de germinação e vigor de sementes armazenadas

Objetivou-se validar o aplicativo computacional SEEDSOLVE para previsão das perdas de germinação e vigor de sementes ortodoxas armazenadas. A validação foi realizada comparando-se valores calculados com valores experimentais das perdas de germinação e vigor de sementes de três cultivares de milho e de soja armazenadas em laboratório, durante um período de 210 dias. Sementes de milho e soja, com três níveis de grau de umidade (11, 13 e 15% para o milho e 9, 11 e 13% para a soja), foram acondicionadas em embalagens de plástico polietileno e armazenadas em câmaras BOD sob três temperaturas (15, 25 e 35ºC). Os resultados das comparações dos dados calculados e experimentais de germinação e vigor durante o armazenamento de sementes dos três lotes de cada espécie, sob diferentes condições de armazenagem, permitiram concluir que o SEEDSOLVE prediz com razoável precisão as perdas de germinação e vigor de sementes de milho e de soja armazenadas.