Navegando por Autor "Augusto, Fábio"

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    ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS CROMATOGRÁFICOS DE AROMA PARA A DIFERENCIAÇÃO DA QUALIDADE SENSORIAL DE BEBIDAS DE CAFÉ ARÁBICA
    (2009) Ribeiro, Juliano Souza; Salva, Terezinha de Jesus Garcia; Augusto, Fábio; Ferreira, Márcia Miguel Castro; Embrapa - Café
    Neste trabalho explora-se a análise de componentes principais (PCA) como ferramenta para a diferenciação de bebidas de cafés arábicas com base no aroma do café torrado. Os dados utilizados como variáveis foram os perfis cromatográficos dos voláteis de grãos de café torrados, cujas bebidas foram submetidas à análise sensorial. A técnica de extração dos voláteis utilizada foi a de microextração em fase sólida (SPME). A separação e identificação dos compostos foram realizadas em cromatógrafos a gás com detector por ionização em chamas (GC-FID) e detector de massas (GC-MS), respectivamente. Foram identificados 54 compostos voláteis relacionados com a qualidade global, com o aroma e com o sabor da bebida. Os voláteis 1-metil pirrol, pirrol, ciclopentanona, diidro-2-metil 3-furanona, furfural, 2-Etil-5-metil pirazina, 2-Etenil-n-metil pirazina, 5-Metil 2-propionil furano e mais 5 compostos não identificados se mostraram importantes para a diferenciação das amostras segundo os três atributos.
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    MODELOS PARA PREVISÃO DE NOTAS DE AVALIAÇÃO SENSORIAL DE BEBIDA DE CAFÉ ARÁBICA COM BASE NA COMPOSIÇÃO DO AROMA DO GRÃO TORRADO
    (2009) Ribeiro, Juliano Souza; Salva, Terezinha de Jesus Garcia; Augusto, Fábio; Ferreira, Márcia Miguel Castro; Embrapa - Café
    O objetivo desse trabalho foi estabelecer modelos de regressão para previsão de notas de 6 atributos sensoriais com base no perfil cromatográfico dos voláteis de grãos de café arábica torrado. Cinqüenta e três amostras de cafés arábicas torrados foram analisadas sensorialmente usando uma escala de 1 a 5. A extração dos voláteis foi realizada pela técnica de microextração em fase sólida (SPME) e os voláteis extraídos foram analisados por cromatografia gasosa com detector por ionização em chama (SPME-GC-FID). A regressão por quadrados mínimos parciais (PLS) e o algoritmo OPS, para a seleção de variáveis, foram as ferramentas empregadas na análise dos dados. As notas previstas pelos modelos gerados para acidez, amargor, aroma, bebida (sabor), corpo e qualidade global, foram bastante concordantes com as das análises sensoriais, apresentado erros médios de previsão iguais a 0,28, 0,33, 0,35, 0,33, 0,34 e 0,41, respectivamente.