Biblioteca do Café

O café é uma das bebidas não alcoólicas mais populares consumida mundialmente e sua qualidade está envolvida com o aroma e sabor da bebida. A fermentação em ambientes fechados, em anaerobiose induzida, com inoculação de culturas iniciadoras são etapas de metodologia recentemente utilizada que podem contribuir para a produção de cafés com características especiais. O objetivo do trabalho foi conhecer o perfil químico, sensorial e microbiológico do processo envolvendo a fermentação na fruta íntegra, seguida de descascamento e secagem em pergaminho com mucilagem remanescente, além disso, conhecer os microrganismos presentes na fermentação espontânea e avaliar o efeito da bebida através da inoculação de Saccharomyces cerevisiae CCMA 0543 em diferentes tempos de fermentação. Cafés cerejas da variedade Mundo Novo foram avaliados nos tempos 0 horas (T1), 24 horas (T2), 48 horas (T3), 72 horas (T4) e 96 horas (T5) na fermentação inoculada e na fermentação espontânea (controle). A fermentação ocorreu em biorreatores fechados, em sistema de batelada simples. Os isolados foram identificados pelo perfil protéico (MALDI-TOF MS) e pelo sequenciamento do DNA. A quantificação do PCR em tempo real (qPCR) foi realizada para avaliar a persistência da cepa de S. cerevisiae que foi inoculada. Os açucares e ácidos orgânicos foram quantificados por cromatografia líquida de alta eficiência (HPLC) e os compostos voláteis identificados por cromatografia a gás acoplada a espectrometria de massas (GC-MS) durante a fermentação e secagem. Análise sensorial foi realizada no café torrado pela análise de dominância temporal das sensações (TDS). Na fermentação espontânea o tempo de 36 e 48 horas apresentaram as maiores populações de microrganismos. As bactérias dominaram o processo fermentativo em todos tratamentos. No ínicio de secagem, a população bacteriana foi alta, aproximadamente 4,9 UFC/g, decrescendo até o final de secagem, enquanto a população de leveduras dominou (5,4 UFC/ml) no final da secagem. Um total de 228 isolados de bactérias e leveduras foram identificados. A cepa inoculada permaneceu viável durante o processo. A fermentação inoculada com a S. cerevisiae CCMA 0543 apresentou altas concentrações de ácido cítrico nos tratamentos 1 (15,15 mg/g) e 5 (14,39 mg/g). Ácido succínico esteve presente em todos os tratamentos, a maior concentração foi no tratamento 5 (5,03 mg/g). A concentração de ácido acético não interferiu na qualidade da bebida variando de 3,25 a 14,93 mg/g na fermentação espontânea e de 1,89 a 15,71 mg/g na fermentação inoculada. A concentração de glicose e frutose diminuiu durante a fermentação no biorreator e secagem. Um total de 118 compostos voláteis foram identificados em todas as amostras. O tratamento CCMA 0543 foi caracterizado pela produção de compostos voláteis pertencentes as classes de furanos, pirazinas e cetonas nos tratamentos 2 e 4 e ácidos nos tratamentos 1, 3 e 5. Cafés inoculados até 48 horas apresentaram sabores de caramelo como dominante, e frutado nas 72 horas, e uma complexidade de sabores foram observadas em 96 horas. A integração da tecnologia de fermentação semi-sólida em anaerobiose induzida pela ação da levedura inoculada no processo utilizado é uma estratégia inovadora. Este método apresentou resultados positivos para a bebida, acrescentando sabores na qualidade da bebida.

The present study aimed at evaluating the use of Artificial Neural Network to correlate the values resulting from chemical analyses of samples of coffee with the values of their sensory analyses. The coffee samples used were from the Coffea arabica L., cultivars Acaiá do Cerrado, Topázio, Acaiá 474-19 and Bourbon, collected in the southern region of the state of Minas Gerais. The chemical analyses were carried out for reducing and non-reducing sugars. The quality of the beverage was evaluated by sensory analysis. The Artificial Neural Network method used values from chemical analyses as input variables and values from sensory analysis as output values. The multiple linear regression of sensory analysis values, according to the values from chemical analyses, presented a determination coefficient of 0.3106, while the Artificial Neural Network achieved a level of 80.00% of success in the classification of values from the sensory analysis.

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