sdv.sa
Paraná Gabrieli 
  
Alves De Oliveira 
  
Multivariada Calibração 
  
Curitiba 
  
Gabrieli Alves 
  
D E Oliveira 
  
Tese Apresentada Ao Curso De Pós 
  
Profa Dra 
  
Fernanda De Castilhos 
  
Marie- Geneviève Catherine 
  
Renard Claire 
  
Agradecimentos Agradeço 
  
Ao Professor 
  
Patrício Zamora 
  
A Todos Os Amigos Ppgeal 
  
Em Especial A Fabiane 
  
Ana Cátia 
  
Mery E Valesca 
  
Ao Eriel 
  
Cecile Noemi 
  
Maracujá De 
  
Etapa Na 
  
De 
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
DETERMINAÇÃO DE PARÂMETROS DE QUALIDADE DO MARACUJÁ (Passiflora edulis f. Flavicarpa) POR ESPECTROSCOPIA MID E NIR E

DEDICATÓRIA

A toda minha família, por compreender minha ausência, e pela força em todos os momentos. A minha mãe, que sempre foi meu grande exemplo, que me deu asas para poder ir para o mundo e ao mesmo tempo raízes para poder voltar sempre que quisesse. A minha irmã (Gracieli), que sempre me fez ver que eu poderia mais. Ao meu querido noivo, (Rodrigo), que foi meu companheiro até mesmo quando estávamos separados por um oceano, que me apoiou em todas as decisões, e também pelas muitas madrugadas correndo comigo, para que eu conseguisse os "benditos maracujás". A Juliana e Dane, amigas-irmãs de uma vida inteira, que torceram, vibraram e me alegraram sempre que precisei. Aos meus avós, que mesmo na simplicidade e sem entender muito, torceram por mim. A tia Lica, que na sua turbulência do dia a dia, ainda conseguiu me auxiliar em muitos conflitos. Ao tio Fio, exemplo de dedicação, que plantou em mim a vontade de lutar por algo melhor, e a tia Joselia, primeira pessoa que me deu a chance de continuar os estudos.

À Deus, que permanece ao meu lado em todos os momentos, que me mostra sempre o melhor caminho e principalmente que me permitiu alcançar mais essa vitória.

"MUITO OBRIGADA" RESUMO

A variedade de clima e solo do Brasil garante uma produção de frutos bastante diversificada durante todas as estações do ano. Dessa forma o país vem ganhando destaque na área de fruticultura. O maracujá é um fruto que se destacou nos últimos anos dentro e fora do país, devido ao aumento no consumo do fruto in natura e dos produtos derivados da polpa. Para o melhor aproveitamento dos frutos, é necessário conhecer os principais parâmetros de qualidade. Como os frutos são produtos altamente perecíveis e que continuam o metabolismo após a colheita, o estabelecimento de metodologias que possibilitem um controle rápido e eficiente é imprescindível para qualificá-los de maneira mais adequada, seja para a exportação, industrialização ou consumo in natura. As metodologias convencionais empregadas para determinar os parâmetros de qualidade dos frutos são fundamentais para a previsão de possíveis rendimentos para os processos industriais e também no estabelecimento do valor comercial do fruto, porém, são onerosas, demoradas e principalmente destrutivas. Neste sentido, o objetivo deste estudo foi verificar a eficiência da aplicação da espectroscopia na região do infravermelho médio e próximo acoplada a calibração multivariada para determinar os parâmetros de qualidade em frutos de maracujá intacto, da polpa in natura e da polpa liofilizada. Os parâmetros de qualidade analisados foram os açúcares simples, SSC, AT, ácidos orgânicos, vitamina C e carotenoides. Os resultados demonstraram baixas correlações entre os valores das análises de referência e os valores encontrados pelos modelos PLS para determinar as concentrações dos parâmetros de qualidade do fruto intacto. Os modelos multivariados desenvolvidos para determinar os parâmetros de qualidade da polpa in natura apresentaram bons resultados de predições para determinar a concentração de glucose, frutose, sacarose, SSC e AT utilizando a região do infravermelho médio. A região em NIR apresentou maior dificuldade de predição devido à maior absorção de bandas de água nessa região. Por outro lado, os modelos multivariados desenvolvidos para predizer os parâmetros de qualidade da polpa liofilizada apresentaram excelentes resultados principalmente na região em MID para a glucose (R 2 v = 0,938), a frutose (R 2 v = 0,907), a sacarose (R 2 v = 0,921) e ácido cítrico (R 2 v = 0,918). Os resultados para ácido málico e carotenóides foram insatisfatórios para as duas regiões utilizadas neste estudo, devido à baixa concentração. A partir dos resultados obtidos neste trabalho, verificou-se que: i) há uma maior dificuldade de correlacionar constituintes em baixas concentrações; ii) a intensidade de luz que atravessa a casca do fruto diminui significativamente com a profundidade, portanto, a casca demonstrou ser um obstáculo a utilização desta técnica e iii) a interferência da água na identificação de grupos e bandas específicas foi expressiva para o maracujá, devido ao seu alto teor de umidade. Os resultados revelaram ainda que a região do infravermelho médio foi mais adequada para predizer a concentração dos parâmetros de qualidade em comparação com a região em NIR. Com base também nos resultados obtidos, o uso da polpa in natura com a espectroscopia na região do MID mostrou-se como a mais adequada para a determinação dos parâmetros de qualidade do maracujá, pois boas correlações puderam ser obtidas sem a etapa de liofilização da polpa.

Palavras-chave: espectroscopia, calibração multivariada, maracujá ABSTRACT Climate and soil variety of Brazil ensures a diversified fruit production during all seasons. Thus the country is gaining prominence in the orcharding field. Passion fruit is a fruit that stood out in recent years internally and out of the country due to the increased consumption of fresh fruit and products derived from the pulp. For the best use of this fruit, it is necessary to determine its main quality parameters. Since passion fruits are highly perishable products and their metabolism proceeds even after harvest, to establish methodologies that allow fast and efficient control becomes essential to qualify them in a more adequate way, either for export, processing or fresh consumption. Traditional methodologies employed to determine fruit quality parameters have been fundamental to prediction of potential yields in industrial processes and also to establish commercial value of the fruit, however, they are expensive, time consuming and destructive. Therefore, the aim of this study was to assess the efficiency of mid and near infrared spectroscopy coupled to multivariate calibration to determine quality parameters of the intact passion fruit, as well as fresh and lyophilized pulps. Quality parameters analyzed were simple sugars, SSC, AT, organic acids, vitamin C and carotenoids. Results showed low correlations between reference analyses values and predicted values to determine the quality parameters concentrations in intact fruit. Multivariate models developed to quality parameters of in nature pulp showed good prediction results to determine the concentration of glucose, fructose, sucrose, AT, and SSC using mid-infrared. NIR region showed higher prediction difficulty due to the higher water absorption bands in this region. on the other hand, multivariate models developed to predict quality parameters of the lyophilized pulp presented excellent results especially in the MID region for glucose (R 2 v = 0,938), fructose (R 2 v = 0,907), sucrose (R 2 v = 0,921) and citric acid (R 2 v = 0,918). The results for malic acid and carotenoids contents were unsatisfactory in the two regions used in this study due to the low concentration of these compounds. From the results obtained in this study, it could be verified that: i) there is greater difficulty to correlate constituents at low concentrations, ii) light intensity through the fruit decreases significantly with skin depth, so thick skin has showed to be a barrier for using this technique and iii) water interference in identifying groups and specific bands was significant for passion fruit, due to its high moisture content. The results also revealed that the mid-infrared region was most suitable for predicting the concentration of quality parameters, in comparison with NIR region. Based also on the results obtained, the use of fresh pulp with MID spectroscopy seemed to be the most suitable choice for quality parameters determination of the passion fruit, since good correlations could be obtained without pulp lyophilization step. Destaca-se alcançando o terceiro lugar em produção mundial de frutos (40 milhões de toneladas ao ano), mas participa com apenas 2% do comércio global do setor, o que significa ainda uma baixa exportação (IBRAF, 2013). Esses valores demonstram a grande importância de estudos relacionados à fruticultura.

Dentro da grande variedade de frutos produzidos em nosso país, o maracujá se destaca, sendo o Brasil o maior produtor mundial deste fruto (IBGE, 2012). O maracujá é um fruto de composição rica: acidez de 2,9 a 5,0%, sólidos solúveis de 12,5 a 18,0%, açúcares totais de 8,3 a 11,6%, açúcares redutores de 5,0 a 9,2%, ácido ascórbico de 7,0 a 20,0 mg.100g -1 e aroma exótico (EMBRAPA 2012). Dessa forma, seu consumo tanto in natura como para industrialização (sucos, geléias entre outros) teve aumento de 59% no último ano (IBRAF, 2012). O fruto conquistou espaço no mercado interno e também nas exportações. A grande produção é extremamente atrativa do ponto de vista econômico. Entretanto, fatores como a perecibilidade dos frutos in natura, sazonalidade, técnicas inadequadas de colheita e pós-colheita contribuem com perdas estimadas em 50% de sua produção.

As mudanças nos hábitos das pessoas que buscam por uma alimentação mais saudável, com frutos frescos, de alta qualidade nutricional e também sensorial (aroma, sabor e aparência) se traduz em uma maior exigência dos consumidores.

Consequentemente, para que possam ser aceitos no mercado e principalmente para exportações, o nível de qualidade dos frutos é cada vez mais exigido. Técnicas adequadas para colheita e pós colheita de frutos tornam-se indispensáveis tanto para produtores que desejam exportar quanto para as indústrias (produção de sucos e derivados de frutos), que buscam produtos naturais com qualidade, os quais diferenciam o produto final e aumentam o rendimento.

Dessa forma, estudos vêm sendo desenvolvidos para determinar os parâmetros de qualidade dos frutos e dimensioná-lo de forma adequada para qualquer que seja o destino (consumo in natura dentro do país, exportação ou industrialização). O amadurecimento dos frutos é um processo complexo, geneticamente programado, que envolve drásticas mudanças na cor, textura, sabor e aroma [START_REF] Referências | Signal transduction systems regulating fruit ripening[END_REF]. Tais mudanças dão origem aos parâmetros de qualidade, os quais são apreciados nos frutos e são responsáveis por sua aceitação. Além disso, os parâmetros de qualidade também agregam valor tanto ao fruto destinado ao consumo direto (in natura) como aos destinados à industrialização.

Os parâmetros de qualidade são caracterizados com base nas propriedades físicas, tamanho, cor, firmeza, aparência da superfície, como também nas propriedades físico-químicas, açúcares, ácidos, sólidos solúveis, acidez titulável, vitamina C entre outras [START_REF] Bureau | Rapid and non-destructive analysis of apricot fruit quality using FT-near-infrared spectroscopy[END_REF]. A avaliação da qualidade dos frutos é uma questão importante, porém, as metodologias convencionais utilizadas necessitam de extração prévia dos analitos de interesse e por consequência, uma extensiva preparação da amostra, utilização de grande quantidade de reagentes, vidrarias e equipamentos, o que as torna trabalhosas e onerosas. Por isso, buscamse alternativas instrumentais que as tornem mais práticas e rápidas. Nesse contexto, a espectroscopia na região do infravermelho torna-se uma interessante alternativa.

Nos últimos anos, esta metodologia tem sido utilizada cada vez mais para o controle de qualidade em produtos alimentícios e agrícolas, para avaliação dos mais diferentes parâmetros de qualidade, como a quantidade de açúcares totais, individuais, amido, sólidos solúveis, ácidos orgânicos, acidez entre outros.

A espectroscopia na região do infravermelho é uma ferramenta com alto potencial analítico, pois fornece o perfil completo da composição de uma amostra em poucos segundos, apresenta alta sensibilidade, é de fácil implementação e baixo custo. Outro fator importante é que se trata de um método não destrutivo e não poluente ao operador e ao meio ambiente. Porém, devido à complexidade dos espectros, tais como sobreposição de sinais e a não lineridade entre a intensidade do sinal e a concentração das espécies químicas associdas, tona-se necessária a utilização de métodos quimiométricos (calibração multivarida), que auxiliam na identificação e quantificação dos componentes individuais a partir desta resposta instrumental complexa [START_REF] Ferrarini | Determinação de teores nutricionais do milho por espectroscopia no infravermelho e calibração multivariada. 107 f. Dissertação[END_REF][START_REF] Tozetto | Controle de qualidade de edulcorantes em adoçantes comerciais via espectrometria e métodos de calibração multivariada. 144 f. Dissertação[END_REF].

OBJETIVOS

A partir das necessidades de análises rápidas dos parâmetros de qualidade, que auxiliem na triagem de frutos (exportação, consumo direto ou industrialização) para maior aproveitamento dos mesmos e diminuição nas perdas internas, os objetivos desse trabalho foram: a) Investigar o uso da espectroscopia de infravermelho próximo com transformada de Fourier (FTIR) para determinação de parâmetros de qualidade de frutos de maracujá intactos;

b) Investigar a utilização das técnicas de espectroscopia no infravermelho próximo e médio com transformada de Fourier (FTIR) na determinação de parâmetros de qualidade da polpa in natura e polpa liofilizada dos frutos de maracujá; c) Construir modelos de calibração multivariada empregando o método de regressão por mínimos quadrados parciais (PLSR) para cada parâmetro de qualidade avaliado; d) Avaliar as espectroscopias em NIR e em MID como ferramentas para a determinação de parâmetros de qualidade do maracujá.

CAPITULO 2 -REVISÃO BIBLIOGRÁFICA Neste capítulo, é apresentada uma breve revisão bibliográfica abordando de forma sucinta a situação econômica da fruticultura no país, bem como os principais parâmetros relacionados à qualidade do maracujá. Em seguida será apresentado um embasamento teórico sobre a espectroscopia em MID e NIR, calibração multivariada e a utilização dessas ferramentas nos últimos anos aplicada à área alimentícia principalmente em frutos. O maracujá é um fruto carnoso, do tipo baga, com epicarpo (casca) às vezes lignificado, mesocarpo com espessura que varia de 0,5 a 4,0 cm, endocarpo (polpa) e sementes com arilo carnoso (Figura 2.1). O tamanho e o formato dos frutos são diferenciados conforme a espécie (SILVA e [START_REF] Silva | Classificação botânica do maracujazeiro[END_REF]. O maracujá amarelo ou azedo possui diâmetro de 4,9 a 7,8 cm, comprimento de 5,4 a 10,4 cm e peso do fruto entre 52,5 e 153,4 g. O rendimento em suco das espécies citadas acima varia de 30 a 40% em relação ao peso do fruto. O início do amadurecimento é frequentemente associado com mudanças de cor, degradação de polissacarídeos e ácidos orgânicos, alterações na textura, síntese de compostos voláteis e fenólicos. Estes eventos podem ser percebidos por análises físicas, químicas, bioquímicas ou sensoriais [START_REF] Referências | Signal transduction systems regulating fruit ripening[END_REF].

A mudança de cor da casca é uma das mais evidentes, e muitas vezes é o critério mais importante utilizado pelo consumidor no momento da compra, sendo também usada pelo produtor como indicador de colheita, já que essas mudanças de cor estão muitas vezes relacionadas com as alterações físico-químicas que acompanham o aumento dos parâmetros de qualidade (GAMARRA ROJAS e MEDINA, 1996;[START_REF] Salomão | Maracujá: pós-colheita[END_REF].

A cor da casca é o parâmetro de qualidade mais facilmente observado [START_REF] Shiomi | Postharvest ripening and ethylene biosynthesis in purple passion fruit[END_REF]. No entanto, deve-se ter cuidado com frutos que receberam maior incidência de raios solares, pois apresentam coloração mais intensa que os demais, podendo resultar em uma falsa indicação do estádio de maturação [START_REF] Jiménez | Physicochemical characterisation of gulupa (Passiflora edulis Sims. fo edulis) fruit from Colombia during the ripening[END_REF]. As alterações na cor da casca do maracujá durante o amadurecimento, passando do verde ao amarelo, estão relacionadas à degradação da clorofila, resultado da ação de enzimas específicas, e à manifestação dos pigmentos carotenóides [START_REF] Seymour | Biochemistry of fruit ripening[END_REF]. Além da presença dos pigmentos, a casca do maracujá é constituída principalmente de fibras, carboidratos e minerais [START_REF] Uchoa | Parâmetros Físico-Químicos, Teor de Fibra Bruta e Alimentar de Pós Alimentícios Obtidos de Resíduos de Frutas Tropicais[END_REF]KLIEMANN, 2006;[START_REF] Córdova | Características físico-químicas da casca do maracujá amarelo (Passiflora edulis Flavicarpa Degener) obtido por secagem[END_REF][START_REF] Leoro | Desenvolvimento de cereal matinal extrusado orgânico à base de farinha de milho e farelo de maracujá. 123 f. Dissertação[END_REF].

A diminuição da firmeza em frutos é um parâmetro de qualidade de extrema importância do ponto de vista econômico, já que afeta a distribuição e exportação do fruto [START_REF] Braz | Indução do amadurecimento de mangas cv. Tommy Atkins e cv. Ubá pela aplicação de ehtephon pós-colheita[END_REF]. A determinação da firmeza é uma forma prática de se avaliar o estádio de maturação do fruto. A redução da firmeza da casca ou da polpa é função da perda da integridade da parede celular. A degradação das moléculas poliméricas constituintes da parede celular, como celulose, hemicelulose e pectina, por enzimas sintetizadas durante o amadurecimento, geram rompimentos levando ao amolecimento [START_REF] Trucker | Biochemestry of fruit ripening[END_REF]JACKMAN e STANLEY, 1995). , 2005). [START_REF] Machado | Caracterização física e físico-química de frutos de maracujá amarelo proveniente da região de Jaguaquara[END_REF] encontraram porcentagens de açúcares redutores de 3,6%, não-redutores de 7,5% e açúcares totais por volta de 11%. et al., (2010) encontraram resultados de 4,9% de açúcares redutores e 9,6% de açúcares redutores totais. Ambos realizaram os estudos com frutos maduros.

Coello

Esta diferença pode ser atribuída a variedade do maracujá utilizado, época e local de cultivo, tipo de irrigação e tratamento do solo e clima da região.

A acidez titulável é também um parâmetro relacionado ao sabor do fruto, e que em muitos casos, como no maracujá, é uma característica marcante. [START_REF] Brody | Envasado de alimentos em atmosferas controladas, modificadas y vacio[END_REF] expõe que a acidez titulável de um fruto é dada pelos ácidos orgânicos, cujo teor tende a diminuir durante o processo de maturação, devido à oxidação dos mesmos no ciclo dos ácidos tricarboxílicos em decorrência da respiração. Chitarra e [START_REF] Chitarra | Pós-colheita de frutos e hortaliças: fisiologia e manuseio[END_REF] ressaltam ainda que estas reações também são fundamentais para a síntese de compostos fenólicos, lipídios e compostos voláteis. A acidez titulável da polpa de in natura de frutos de maracujá é de aproximadamente 4% e pH entre 2.7 e 3.1 (COELLO et al., 2010;[START_REF] Jiménez | Physicochemical characterisation of gulupa (Passiflora edulis Sims. fo edulis) fruit from Colombia during the ripening[END_REF][START_REF] Pedro | Influência de encapsulantes e do método de secagem nas propriedades físico-químicas e atributos de qualidade de polpa de maracujá (Passiflora edulis f. Flavicarpa) em pó. Tese[END_REF]. A acidez ocorre devido principalmente à presença de ácido cítrico (90%) seguido do ácido málico [START_REF] Canteri | Caracterização Comparativa entre Pectinas Extraídas do Pericarpo de Maracujá-Amarelo (Passiflora edulis f. flavicarpa)[END_REF]. A polpa ácida e aromática do maracujá amarelo é apreciada pela indústria, pois permite maior flexibilidade na adição de açúcar no preparo de bebidas prontas. (SOUZA e SANDI, 2001).

Segundo a tabela brasileira de composição de alimentos (TACO, 2006), o teor de proteínas, lipídios e cinzas é, respectivamente, igual a 2,0, 2,1 e 0,8%. O teor de ácido ascórbico no suco da fruta, um dos principais indicadores do seu valor nutritivo, é muito variável segundo o estádio de desenvolvimento, amadurecimento, temperatura de armazenamento e fatores climáticos. O teor de ácido ascórbico encontrado por [START_REF] Cereda | Conservação e armazenamento do maracujá amarelo (Passiflora edulis f. flavicarpa Deg). IIIvariações no teor de ácido ascórbico[END_REF] foi de 27,87 mg.100 g -1 .

Já foram identificados 73 compostos voláteis no suco de maracujá-amarelo.

Os principais são ésteres, 95% do total, que atuam na formação do aroma, como exemplo, o butirato de etila e o hexanoato de etila, sendo este último responsável pelo aroma adocicado do fruto e indica frescor (SALUNKHE e DESAI, 1984;

NARAIN e BORA, 1992).

Espectroscopia no Infravermelho

A origem da espectroscopia no infravermelho é datada do inicio do século O momento dipolar é determinado pela magnitude da diferença de carga e a distância entre os dois centros de carga. Quando uma molécula que possui essa variação do momento dipolar vibra, uma variação regular em seu momento de dipolo ocorre e surge um campo que pode interagir com o campo elétrico associado à radiação. Se a frequência da radiação coincidir exatamente com a frequência vibracional natural da molécula, ocorre uma transferência de energia efetiva e resulta em uma variação da amplitude da vibração molecular e a consequência é a absorção de radiação. Do mesmo modo, a rotação de moléculas assimétricas em torno dos seus centros de massa resulta em uma variação periódica do dipolo que pode interagir com a radiação. Nenhuma variação efetiva no momento de dipolo ocorre durante a vibração ou rotação de uma molécula homonuclear como O 2 , N 2 ou

Cl 2 e, consequentemente, essas substâncias não podem absorver no infravermelho [START_REF] Coates | A review of current new technology: Used in instrumentation for industrial vibrational spectroscopy[END_REF]SKOOG HOLLER e NIEMAN, 2002).

O processo é quantizado e o espectro vibracional costuma aparecer como uma série de bandas porque a cada mudança de energia vibracional corresponde uma série de mudanças de energia rotacional (SKOOG, HOLLER e NIEMAN, 2002).

Faz-se necessário salientar que a frequência ou o comprimento de onda de uma absorção depende das massas relativas dos átomos, das constantes de força das ligações e da geometria dos átomos [START_REF] Côcco | Previsão de propriedades físico-químicas e composição química da gasolina a partir de espectros no infravermelho. 873 f. Tese[END_REF]. Em uma molécula, as posições relativas dos átomos não estão fixas, variando continuamente em consequência dos tipos de vibrações e rotações em torno das ligações da molécula.

Para uma molécula diatômica ou triatômica simples é possível definir o número e a natureza de tais vibrações e relacioná-las às energias de absorção. Entretanto, para moléculas constituídas de muitos átomos possuindo um grande número de centros De maneira a exemplificar, a calibração em análise multivariada é realizada com "n" espectros para um conjunto de amostras com composição conhecida em "p" valores de comprimento de onda diferentes formando uma matriz X com "n" linhas e "p" colunas. Uma matriz Y com os valores de concentração também deve ser formada contendo "n" linhas, correspondente às diferentes amostras, e "q" colunas, indicando o número de diferentes analitos presentes nas amostras. Um modelo de calibração, na verdade, é uma função matemática que relaciona dois grupos de variáveis, uma delas denominada dependente (Y) e a outra denominada independente (X):

Y=f(X) = Xb
Esta etapa representa a calibração e, por isso, o conjunto de dados empregado para essa finalidade é chamado de conjunto de calibração. Os parâmetros do modelo estão no vetor de coeficientes de regressão b com "p" linhas e "q" colunas e é determinado matematicamente a partir dos dados experimentais [START_REF] Helland | On the structure of partial least square regression[END_REF]MARTENS e NAES, 1996) , 1994). A Equação 2.5 é utilizada para centrar os dados na média [START_REF] Ozaki | Near-infrared spectroscopy in food science and technology[END_REF]. , 2005).

ݔ ሺ.ሻ = ݔ ሺ,ሻ -̅ݔ (2.
ݔ = ݔ /൫∑ ݔ ଶ ൯ ଵ/ଶ (2.8)
Este processo é o mesmo que multiplicar cada elemento no vetor linha por uma constante b (Equação 2.9)

ܾ = 1/൫∑ ݔ ଶ ൯ ଵ/ଶ
(2.9)

Análise de Componente Principal (PCA)

A base fundamental da maioria dos métodos modernos para tratamento de dados multivariados é a análise por componentes principais (PCA -Principal Component Analysis) que consiste numa transformação da matriz de dados com o objetivo de representar as variações presentes em muitas variáveis, através de um número menor de "fatores". Constrói-se um novo sistema de eixos (denominados rotineiramente de fatores, componentes principais, variáveis latentes ou ainda autovetores) para representar as amostras, no qual a natureza multivariada dos dados pode ser visualizada em poucas dimensões (Figura 2.7). Estas novas variáveis são obtidas em ordem decrescente de quantidade de informação estatística que descrevem, ou seja, a primeira componente principal aponta a direção de maior variação dos dados, a segunda, que é ortogonal à primeira, aponta a outra direção que descreve a maior variação restante dos dados e assim por diante [START_REF] Beebe | Chemometrics: A practical guide[END_REF][START_REF] Sharaf | [END_REF]. É importante sempre destacar as duas grandes premissas da PCA, ou seja, a redução de variáveis, sem perder informação relevante [START_REF] Ferreira | Quimiometria I: calibração multivariada[END_REF]. A aplicação da PCA propicia a obtenção de duas novas informações, extremamente úteis: os escores e os pesos (loadings). Os scores são novas coordenadas das amostras, no novo sistema de eixos das componentes principais.

Como cada componente principal é construída pela combinação linear das variáveis originais, os loadings são os coeficientes desta combinação, ou seja, trata-se do peso que cada variável original contribui para a obtenção do novo sistema de eixos [START_REF] Ferreira | Quimiometria I: calibração multivariada[END_REF].

Objetivos adicionais de usos da PCA nos desenvolvimentos dos modelos multivariados são: classificação de grupos específicos e detecção de amostras diferenciadas. Esta metodologia tem recebido grande atenção devido à rapidez da análise e baixo custo, propiciando resultados positivos e demonstrando seu potencial para o controle de qualidade.

A espectroscopia de infravermelho em conjunto com a técnica PCA tem sido amplamente empregada para análises em frutos e reportados na literatura. [START_REF] Egidio | Evaluation of shelf-life of fresh-cut pineapple using FT-NIR and FT-IR spectroscopy[END_REF] verificaram a evolução da vida de prateleira de abacaxis usando a espectroscopia MID e NIR e a técnica PCA. A análise de componente principal permitiu separar as amostras "novas" das amostras "velhas" armazenadas em diferentes temperaturas, demostrando o potencial desta metodologia para identificar amostras que apresentam composição diferenciada, devido ao tempo de estocagem (mesmo sendo da mesma origem).

A qualidade pós-colheita de maçãs de diferentes origens (Bélgica, África do Sul, França e Itália) foi avaliada através da espectroscopia NIR com análise de PCA, a qual demonstrou-se eficiente em separar os frutos das distintas localidades [START_REF] Bobelyn | Postharvest quality of apple predicted by NIR-spectroscopy: Study of the effect of biological variability on spectra and model performance[END_REF].

Camps e Christen ( 2009) utilizaram a espectroscopia NIR para avaliar a qualidade de frutos de damasco com três diferentes variedades (Bergarouge, Harostar e Kioto). A metodologia PCA, foi aplicada para discriminar as amostras. A PC1 foi responsável por classificar as amostras de acordo com cada variedade, já a PC2 separo os frutos coloridos dos não coloridos com um erro de aproximadamente 14%.

Os espectros MID de frutos de damasco de oito diferentes cultivares (Moniqui;

Goldrich; Bergeron; Iranien; Badami; Ravicille; Ravilonge A4034A) foram analisados através da metodologia PCA para verificar a composição de ácidos orgânicos e açúcares. Com a análise da PC1 e PC2 observou-se uma relação da composição de ácidos orgânicos e açúcares com a maturação. A PC1 separou os cultivares com maior quantidade de açúcar (lado direito ou lado positivo da PC) e cultivares com maior quantidade de ácidos (lado esquerdo ou lado negativo da PC). Demonstrando mais uma vez a eficácia da técnica PCA para classificação de grupos específicos.

Regressão de Mínimos Quadrados Parciais (PLSR)

O método de Regressão de Mínimos Quadrados Parciais (PLSR) é um método de análise multivariado quantitativo considerado eficiente principalmente por lidar com ruídos experimentais, colinearidade e não linearidade [START_REF] Ferreira | Quimiometria I: calibração multivariada[END_REF].

PLSR é um exemplo de método de calibração indireto, pois não exige que os espectros individuais dos constituintes de interesse, nem dos interferentes, sejam conhecidos previamente. Entretanto, requer análise de uma série de amostras de calibração (conjunto de calibração), cuja composição seja conhecida [START_REF] Coates | A review of current new technology: Used in instrumentation for industrial vibrational spectroscopy[END_REF]. Essa calibração deve levar em conta todos os fenômenos físicos e químicos que possam afetar os espectros das amostras cujas concentrações deverão ser previstas (conjunto de validação).

No modelo PLSR as informações espectrais (matriz X) e as informações das concentrações (matriz Y) são usadas ao mesmo tempo correlacionando-as a fim de se obter uma relação linear na fase de calibração.

A regressão dos mínimos quadrados parciais (PLSR) para a construção do modelo, retira informações do conjunto de dados da matriz espectral (matriz X) para correlacioná-la com as informações retiradas do conjunto de dados de referência A detecção de "outliers" é tão importante quanto a determinação do número de componentes principais que serão empregadas no modelo. Ao verificar a qualidade do conjunto de calibração, deve-se assegurar de que as amostras formam um conjunto homogêneo, removendo-se aquelas amostras que são solitárias. Para a detecção de "outliers", usam-se duas grandezas complementares: leverage e resíduos de Student. A leverage é uma medida da influência de uma amostra no modelo de regressão. Um valor de leverage pequeno indica que a amostra em questão influencia pouco na construção do modelo de calibração. Por outro lado, se as medidas experimentais de uma amostra são diferentes das outras do conjunto de calibração, ela provavelmente terá uma alta influência no modelo, que pode ser negativa. Em geral, estas amostras solitárias estão visíveis no gráfico de scores. A leverage pode ser interpretada geometricamente como a distância de uma amostra ao centróide do conjunto de dados e é calculada segundo a Equação 2.12 [START_REF] Ferreira | Quimiometria I: calibração multivariada[END_REF].

݁݃ܽݎ݁ݒ݈݁ = ଷ (2.12)
Os resíduos das concentrações também devem ser analisados. Amostras mal modeladas têm resíduos altos. Para obter a influência de cada amostra em particular, temos o resíduo de Student, o qual indica se a amostra está dentro de uma distribuição normal com um nível de confiança de 95%, assumindo que os valores de limite de ± 2,5 (FERREIRA et al., 1999) 

,ܥܧܵܯܴ ܸܥܧܵܯܴ ݑ ܲܧܵܯܴ = ඥሺ∑ ሺݕ ᇱ -ݕሻ ଶ /݊ ୀଵ ሻ ଵ/ଶ (2.13)
Onde n representa o número de amostras do conjunto de calibração e/ou do conjunto de validação, y i é o valor de referencia e y' i é o valor previsto pelo modelo para i-ésima amostra. Nesses casos as unidades dos erros são referentes às unidades da análise em questão.

Após a escolha do melhor modelo de calibração, sua capacidade de previsão pode ser averiguada aplicando-o para determinar a concentração da composição de uma série de amostras de referência (validação externa), de composição diferente das amostras que faziam parte com do conjunto de calibração (não participaram do desenvolvimento do modelo). Essas amostras de validação externa devem ser representativas (MARTENS e NAES, 1996).

A partir dessa etapa o modelo de calibração multivariado é avaliado através do erro de previsão (RMSEP) e/ou erro médio relativo percentual (ER%), entre os valores calculados pelo modelo e os valores das análises de referência (Equação 2.14). O erro da etapa de validação externa, expressa a exatidão que pode ser esperada para amostras de composição desconhecida [START_REF] Haaland | Multivariate calibration methods applied to quantitative FT-IR analysis practical Fourier transform infrared spectroscopy[END_REF].

ܴܧሺ%ሻ = ∑ሺ௬ ି௬ᇱ ሻ ௬ 100 (2.14)
Coeficiente de regressão linear (R 2 v ) da etapa de validação externa exibido pelo gráfico de valor experimental (obtidos pelos métodos de referencia) em função do valor previsto (calculado pelo modelo de regressão) é também avaliado, é um parâmetro muito importante e de fácil interpretação. Quanto mais próximo de 1 melhor o ajuste ou habilidade de previsão do modelo de regressão [START_REF] Morgano | Aplicação de métodos quimiométricos em análise de alimentos. 127 f. Tese[END_REF].

De fato, quanto maior o valor dos coeficientes de regressão e quanto menor os valores dos erros das etapas de calibração e validação externa, melhores são os resultados obtidos pelos modelos.

Aplicações da espectroscopia MID e NIR em frutos

As técnicas MID e NIR tem provado ser uma poderosa ferramenta analítica para determinar diversos compostos, substâncias, ou quantificar constituintes em produtos alimentícios [START_REF] Mcgoverin | Review: the application of near infrared spectroscopy to the measurement of bioactive compounds in food commodities[END_REF] e na fruticultura esta ferramenta vem sendo utilizada em inúmeras as aplicações. [START_REF] Clark | Dry matter determination in 'Hass' avocado by NIR Spectroscopy[END_REF] colheram abacates (Hass) em diferentes estádios de crescimento e determinaram a quantidade de matéria seca dos frutos através de espectrofotômetro Vis/NIR nos modos de refletância e interactância. O melhor resultado para a etapa de validação externa (60 frutos) foi utilizando o modo de interactancia, a qual apresentou um valor de coeficiente de regressão de 0,88 com um erro de predição de 1,3% de matéria seca, para tanto utilizou 12 Variáveis latentes para desenvolver o modelo de calibração. Os autores relataram que pequenas características espectrais eram necessárias para melhorar a previsão.

Louw e Thern (2010) avaliaram os parâmetros de qualidade de três cultivares de ameixa (Pioneer, Laetitia e Angelenodo) Sul da África. Oitenta frutos foram coletados semanalmente por um período de sete semanas, iniciando na terceira semana antes da data de colheita comercial. As medidas em espectrofotômetro NIR-FT modo reflectância, foram realizadas nos frutos inteiros em dois lados opostos.

Para os sólidos solúveis totais (SST) um valor de R 2 de 0,959 e um RMSEP de 0,52°Brix foi encontrado utilizando a faixa espectral de 1800 -800 nm, 10 VLs e o pré-processamento MSC. A acidez titulável (AT) apresentou um R 2 de 0,785 e um RMSEP de 0,16% ácido málico foi encontrado, utilizando a faixa espectral de 1800 -1600 nm, 11 VLs e o pré-processamento SNV (standard normal variate). Para a relação de SST/AT foi aplicado também o pré-processamento SNV na faixa espectral de 1300 a 1100 nm utilizando 11 variáveis latentes e valores de R 2 = 0,896 e RMSEP=1,4 foram relatados. [START_REF] Davey | Application of Visible and Near-Infrared Reflectance Spectroscopy (Vis/NIRS) to Determine Carotenoid Contents in Banana (Musa spp.) Fruit Pulp[END_REF] determinaram o conteúdo de carotenóides em 66 amostras de bananas liofilizadas através da relação entre a análise de referência determinada em HPLC e dados espectroscópicos adquiridos em Vis/NIR em modo reflectância difusa. Para β-caroteno, o carotenóide em maior quantidade (144,8 nmol.g -1 de matéria seca), foi encontrado um valor de coeficiente de regressão para a etapa de validação cruzada de 0,89 com um valor de RMSECV de 16,16 nmol.g -1 de matéria seca. Quando o modelo foi aplicado para predizer as amostras da validação externa (17 amostras) um aumento no valor do coeficiente de regressão (R 2 da validação externa = 0,92 e RMSEP = 17,07 nmol.g -1 de matéria seca) foi observado. [START_REF] Scibisz | Mid-infrared spectroscopy as a tool for rapid determination of internal quality parameters in tomato[END_REF] utilizaram 340 frutos de tomates, distribuídos em 39 diferentes cultivares, para verificar a eficácia da espectroscopia MID na determinação de parâmetros de qualidade. Os espectros MID das polpas dos tomates foram coletados em espectrofotômetro equipado com acessório de reflectância total atenuada (ATR). Os seguintes resultados foram obtidos na etapa de validação externa: matéria seca (R 2 = 0,93 e RMSEP = 3,7% faixa espectral = 1600 a 920 cm -1 ), sólidos solúveis (R 2 = 0,97 e RMSEP = 3,3%; faixa espectral = 1600 a 920 cm -1 ), glucose (R 2 = 0,95 e RMSEP = 5,4%; faixa espectral = 1800 a 1000 cm -1 ), frutose (R 2 = 0,91 e RMSEP = 6,9%; faixa espectral = 1200 a 920 cm -1 ), acidez total (R 2 = 0,94 e RMSEP = 5,5%; faixa espectral = 1800 a 1200 cm -1 ), ácido cítrico (R 2 = 0,92 e RMSEP = 8,2%), ácido málico (R 2 = 0,77 e RMSEP = 36,9%; faixa espectral = 1600 a 1200 cm -1 ).

Cinco diferentes cultivares de frutos de palmeiras do Irã (Estamaran, Kabkab, Mazafati, Piarom e Degletnour) e um cultivar da Tunísia (Zahedi) foram estudados por [START_REF] Tavakolian | Differentiation of post harvest date fruit varieties non-destructively using FT-NIR spectroscopy[END_REF]. Os autores selecionaram 100 amostras de cada cultivar. Espectros de cada amostra foram adquiridos em espectrofotômetro NIR no modo reflectância difusa e em seguida foram realizadas as análises de referência (peso seco, firmeza e conteúdo de sólidos solúveis). Os resultados foram satisfatórios sendo que para o peso seco foi obtido valores para a etapa de validação externa de R 2 = 0,928 com RMSEP = 2.07% utilizando a faixa espectral de 1100 -2200 nm. Para a firmeza valores de R 2 = 0,792 com RMSEP = 1.03 Newton foram encontrados empregando o intervalo de comprimento de onda de 1300 a 2300 nm e para o conteúdo de sólidos solúveis a região espectral foi semelhante a utilizada para o peso seco e os valores encontrados foram de R 2 = 0,93 com RMSEP = 2.18°Brix. [START_REF] Oliveira | Comparison of NIRS approach for prediction of internal quality traits in three fruit species[END_REF] avaliaram a eficiência da espectroscopia NIR para determinar o conteúdo de sólidos solúveis e a acidez titulável em três frutos com características distintas: maracujá (casca grossa), tomate (estrutura interna heterogênea) e damasco (casca fina e estrutura interna homogênea). Foram utilizados neste estudo 61 frutos de maracujá (Passiflora edulis f. Flavicarpa), em dois estádios de maturação (verde-amarelo e amarelo), adquiridos no sul do Brasil.

Para o tomate, um total de 150 frutos do cultivar 'Levovil', em cinco estádios de maturação (verde, verde-laranja, laranja-verde, laranja, vermelho) foram colhidos no sul da França, onde também foram adquiridos os 116 frutos de damasco de três cultivares, denominados 'Bergeron', 'Iranien' e 'A4034', em duas fases diferentes de maturação: amarelo (imaturos) e laranja (maduro). Os resultados revelaram baixas correlações para ambos os parâmetros de qualidade, AT e SSC, para o maracujá (R 2 = 0,49 e 0,63, respectivamente) e o tomate (R 2 = 0,51 e 0,52, respectivamente) e boa correlação para o damasco (R 2 = 0,95 e 0,93, respectivamente). Os baixos valores de correlação para o maracujá foram atribuídos a baixa penetração da radiação infravermelha, devido a pele grossa do fruto. Para os tomates, as características internas (heterogeneidade) e altos teores de água conduziu a fraca correlação. Por outro lado, para o damasco, que é um fruto com a pele fina e polpa homogênea, boas previsão foram observadas.

Nota-se que cada trabalho considera características específicas para avaliação dos modelos. Alguns autores optaram por um maior número de VLs [START_REF] Clark | Dry matter determination in 'Hass' avocado by NIR Spectroscopy[END_REF], outros apresentam o erro de predição em forma de RMSEP, o qual representa o erro em unidades das análises, sendo que o erro relativo em porcentagem facilitaria a interpretação dos dados (LOUW e THERN, 2010;[START_REF] Tavakolian | Differentiation of post harvest date fruit varieties non-destructively using FT-NIR spectroscopy[END_REF], observou-se ainda que em outros estudos, foram utilizadas faixas espectrais relativamente menores [START_REF] Scibisz | Mid-infrared spectroscopy as a tool for rapid determination of internal quality parameters in tomato[END_REF]. De maneira particular, cada trabalho apresentou os dados obtidos pelos modelos, demonstrando que existem varias maneiras de expor os resultados, entretanto, é importante que se tenha sempre em mente os critérios de avaliação. et al., 2009et al., ), tomate (SCIBISZ et al., 2011;;[START_REF] Sirisomboon | Nondestructive estimation of maturity and textural properties on tomato 'Momotaro' by near infrared spectroscopy[END_REF]. Nenhum No caso do maracujá, os frutos que ainda não completaram o estádio de maturação apresentam baixa concentração de açúcares e elevada acidez. A má qualidade do produto presente no mercado é, muitas vezes, devido à colheita de frutos imaturos [START_REF] Bonghi | Peach fruit ripening and quality in relation to picking time, and hypoxic and high CO 2[END_REF]. A incidência do sol em algumas regiões das plantas de maracujá pode influenciar na colheita do fruto, alterando a coloração da casca (verde para amarelo), porém com falsa maturidade fisiológica [START_REF] Silva | Influência dos estádios de maturação na qualidade do suco do maracujá-amarelo[END_REF].

Frutos imaturos não permitem a melhor expressão do potencial de qualidade, mas garantem um produto facilmente manipulado ao longo da cadeia comercial [START_REF] Bonghi | Peach fruit ripening and quality in relation to picking time, and hypoxic and high CO 2[END_REF][START_REF] Crisosto | Segregation of peach and nectarine (Prunus persica (L.) Batsch) cultivars according to their organoleptic characteristics[END_REF] 

ܽܥ = ሺଵଶ.× లలయ ିଶ.ସ × లరఱ ሻ ଵ× (3.2) ܾܥ = ሺଶଶ.ଽ× లరఱ ିସ.଼ × లలయ ሻ ଵ× (3.3) ܥ ௧௧ = ܥ + ܥ (3.4)
em que: C a é o teor de clorofila a (mg.g -1 de matéria fresca); C b é o teor de clorofila b (mg.g -1 ); A645 e A668 'são os valores de absorbância em 645 e 668 nm respectivamente e C total é o teor de clorofila total (mg g -1 ). Os carotenóides são pigmentos relacionados à coloração que varia de amarelo a vermelho. Para o maracujá, em particular, a cor amarela é predominante na casca do fruto. A análise físico-química revelou um valor médio de 0,38 mg.g -1 de matéria fresca com um coeficiente de variação de 36%. De acordo com Pimentel-Gomes (1985) o coeficiente de variação indica a heterogeneidade das amostras.

Portanto, o conteúdo de carotenoides da casca do fruto de maracujá indicou uma grande diversidade das amostras em relação ao parâmetro.

A concentração de clorofila presente nas cascas dos frutos foi expressivamente baixa, com um valor médio de 0,06 mg.g -1 de matéria fresca e um valor de coeficiente de variação de 14,8%, evidenciando que as amostras eram mais homogêneas com relação a este parâmetro.

As transformações físico-químicas dos frutos de maracujá são marcadas por processos degradativos e de síntese. As cinco variáveis latentes do modelo de calibração para determinação da concentração de carotenóides em casa de frutos de maracujá foram responsáveis Quando o modelo foi aplicado para predizer a concentração de carotenóides totais das 15 amostras da etapa de validação externa, obteve-se um coeficiente de regressão de 0,703, um erro médio relativo de 17,9% e RMSEP de 0,08 mg.g -1 de matéria fresca. A Figura 3.8 apresenta a dispersão entre os valores determinados pela análise de referência e previstos pelo modelo multivariado. Observa-se que os dados não se ajustaram adequadamente ao modelo. [START_REF] Bureau | Rapid and non-destructive analysis of apricot fruit quality using FT-near-infrared spectroscopy[END_REF]. O estudo de [START_REF] Guthrie | NIR model development and robustness in prediction of melon fruit total soluble solids[END_REF] revelou ainda que a dificuldade de previsão foi também atribuída à heterogeneidade de distribuição SSC dentro do fruto e principalmente a pobre penetração da radiação NIR através da irregular e grossa casca do melão. [START_REF] Dull | Near infrared analysis of soluble solids in intact cantaloupe[END_REF] utilizaram dois comprimentos de onda para avaliar o SSC em fatias de melão (913 e 884 nm) e melão intacto (896 e 860 nm). O coeficiente de regressão e o RMSEP encontrados para a fatia de melão foram de 0,968 e 1,56 °Brix respectivamente, e para o melão intacto estes índices foram iguais a 0,600 e 2,18°Brix, respectivamente. [START_REF] Flores | Prediction of total soluble solid content in intact and cut melons and watermelons using near infrared spectroscopy[END_REF] avaliaram SSC em melancias e melões em fatias e intactos, utilizando um espectrofotômetro de arranjo de díodo equipado com faixa que cobre a região do visível e do infravermelho próximo. Os resultados de previsão de SSC para melancias fatiadas (R 2 = 0,92, RMESCV = 0,49) e melões (R 2 = 0,94, RMSECV = 0,60) foram relativamente melhores do que aqueles de melancias intactas (R 2 = 0,81, RMSECV = 0,93) e melões (R 2 = 0,87, RMSECV = 0,98).

Conclusão

A aplicabilidade da técnica de espectroscopia em NIR para determinar a concentração de carotenoides totais, clorofila total, conteúdo de sólidos solúveis e acidez titulável foi avaliada em frutos de maracujá intactos.

O desempenho dos modelos PLS de calibração e predição desenvolvidos para os diferentes parâmetros de qualidade demonstraram que as características físicas deste fruto afetam diretamente os resultados.

Correlações adequadas foram obtidas apenas para determinação do conteúdo de carotenoides totais, o qual é um parâmetro que apresentou um valor médio de concentração de 0,38 mg.g -1 de matéria fresca e foi medido diretamente na casca do fruto. Mesmo assim, os resultados da etapa de previsão revelaram um erro médio relativo de aproximadamente 17%.

O conteúdo de clorofila total não foi previsto pelos modelos multivariados devido à baixa concentração do parâmetro presente na casca do fruto (0,07 mg.g -1 de matéria fresca).

Os baixos valores de correlação entre os espectros em NIR do fruto intacto de maracujá e a concentração de SSC e AT na polpa in natura foram atribuídos a casca grossa do fruto, a qual dificulta a penetração da radiação em NIR e consequentemente a inferência destes parâmetros internos. Mesmo com a baixa correlação encontrada, vale ressaltar que o erro médio de previsão para a determinação de SSC foi de aproximadamente 9,4%; e como o teor de SSC pode ser considerado um excelente indicador de rendimento para as indústrias e para as exportações, a utilização de técnica para a triagem dos frutos se justifica.

A partir dos resultados obtidos no presente trabalho, entende-se que a espectroscopia em NIR possui algumas limitações para determinação de parâmetros de qualidade de frutos intactos, onde a boa previsão pode ser afetada pela baixa concentração do constituinte na amostra e principalmente pela característica física dos frutos a qual interfere na penetração da radiação. Portanto, vale a pena notar que há restrições específicas para cada tipo de fruto, como estas observadas para o maracujá intacto e que devem ser consideradas em aplicações da espectroscopia em NIR. A polpa de maracujá pode ser utilizada para o consumo in natura, entretanto, sua maior importância econômica está na utilização para fins industriais, sendo processada para fabricação de suco integral a 14°Brix e suco concentrado a 50°Brix, além de sorvetes, mousses, bebidas alcoólicas, entre outros [START_REF] Morzelle | Agregação de valor a frutos de ata através do desenvolvimento de néctar misto de maracujá (passiflora edulis sims ) e ata (annona squamosa l.)[END_REF].

A polpa do maracujá-amarelo é muito utilizada como matéria-prima, pois apresenta uma composição rica em nutrientes comparativamente a outros frutos.

Geralmente a polpa do maracujá é composta por cerca 84% de água; 0,67% de proteínas; 0,18% de lipídios; 14,45% de carboidratos e 0,17% de fibra. É um produto com elevada acidez, com pH variando de 2,6 a 3,4,sendo o ácido cítrico responsável por mais de 90% da acidez total, seguido pelo ácido málico. Em relação ao conteúdo vitamínico, mostra-se rico em vitamina A (2,4 mg.100g -1 ), niacina (2,2 mg.100g -1 ) e ácido ascórbico (18,2 mg.100g -1 ), apresentando ainda quantidade significativa dos minerais fósforo (25 mg.100g -1 ), cálcio (4 mg.100g -1 ) e ferro (0,36 mg.100g -1 ). O aroma global do suco do maracujá-amarelo fruta é derivado da interação entre mais de trezentos compostos voláteis identificados (CABRAL, FREIRE JÚNIOR e MATTA,

2005).

Com o conhecimento dos constituintes que compõem a polpa dos frutos, torna-se possível uma melhor adequação do processo com consecutivo aumento no rendimento industrial. Existem diversos métodos descritos na literatura para a determinação da composição química de polpa de maracujá. Análises quantitativas de conteúdo de sólidos solúveis, acidez titulável, vitamina C foram realizadas por métodos tradicionais [START_REF] Pinheiro | Optimization of extraction of highester pectin from passion fruit peel (Passiflora edulis flavicarpa) with citric acid by using response surface methodology[END_REF][START_REF] Medeiros | Caracterização físico-química de progênies de maracujá-roxo e maracujá-azedo cultivados no distrito federal[END_REF]. O conteúdo e a identificação dos carotenoides em polpa de maracujá foram realizados por cromatografia líquida de alta eficiência -HPLC (SILVA e MERCADANTE, 2002). Os açúcares simples, tal como glucose, frutose e sacarose são elementos principais na polpa de maracujá, no entanto, ainda são pouco investigados.

Métodos instrumentais modernos tais como, cromatografia gasosa (GC), HPLC, análise enzimática, eletroquímica ou métodos químicos, podem fornecer informações sobre os componentes presentes nas polpas dos frutos [START_REF] Giannoccaro | Comparison of two HPLC systems and an enzymatic method for quantification of soybean sugars[END_REF]RAMBLA, GARRIGUES, e DE LA GUARDIA, 1997). No entanto, a maioria destes métodos muitas vezes requer um processamento complexo, são demorados e principalmente utilizam uma enorme quantidade de reagentes químicos, aumentando os custos e tornando as análises inviáveis.

Diante do exposto, a espectroscopia na região do infravermelho se destaca como método de análise rápido e seguro, utiliza uma pequena quantidade de amostra e pode ser facilmente automatizado, ou seja, pode ser aplicado diretamente na linha processamento, avaliando o produto nas etapas de processamento e também o produto final. Neste sentido, o objetivo deste capítulo, foi avaliar a eficiência das técnicas MID e NIR para determinação dos parâmetros de qualidade da polpa in natura de maracujá. O espectro MID de cada amostra foi obtido pela média de 32 varreduras com uma região espectral compreendida entre 4000 a 800 cm -1 e resolução de 4 cm -1 .

Amostras in natura e homogeneizadas foram colocadas na superfície do cristal. O espectro do ar foi utilizado como background. As amostras foram analisadas em triplicata e o espectro médio foi usado no desenvolvimento dos modelos.

Em relação à região no infravermelho próximo (NIR), os espectros foram obtidos em um espectrofotômetro FT-NIR (Bruker Optics, Wissembourg, França) equipado com uma esfera de integração para fornecer medidas de reflectância difusa e um detector de TE-InGaAs. As medidas foram controladas pelo software OPUS Versão 5,0 que foi fornecido por Bruker Optics.

O espectro NIR de cada amostra foi obtido com uma média 32 varreduras em uma região espectral compreendida entre 800 a 2500 nm e resolução de 2 nm. Uma alíquota das amostras (aproximadamente 2 mL) de polpa de maracujá in natura foi transferida para cubetas de quartzo para aquisição dos espectros. Três espectros de cada amostra e a média da triplicata foram adquiridos e foram utilizados no desenvolvimento do modelo.

Determinação da Vitamina C

O teor de ácido ascórbico foi determinado pelo método Tillmans (titulométrico), que se baseia na redução de 2-6diclorofenol -indofenol (DCFI) pelo ácido ascórbico [START_REF] Carvalho | Análises químicas de alimentos[END_REF]. O DCFI em meio básico ou neutro é azul, em meio ácido é rosa, e sua forma reduzida é incolor. O ponto final da titulação foi detectado pela viragem da solução de incolor para rosa, quando a primeira gota de solução de DCFI foi introduzida no sistema, com todo o ácido ascórbico já consumido.

O sistema de análise era composto por três soluções:

1)

Solução de DCFI 0,01%: pesou-se 100 mg de DCFI, diluiu-se em água destilada fervente e transferiu-se para um balão volumétrico de 1 L o qual foi completado com água destilada e adicionado 210 mg de bicarbonato de sódio. Esta solução foi utilizada durante a titulação;

2) Solução de ácido oxálico 2%: obtida diluindo-se 20 g de ácido oxálico em 1 L de água destilada. A solução de ácido oxálico foi utilizada com extratora;

3) Solução padrão de ácido ascórbico: dissolveu-se 125 mg de ácido ascórbico em 50 mL de solução de ácido oxálico 2%. A solução padrão de ácido ascórbico foi empregada para padronizar a solução de DCFI 0,01%.

Por fim, uma pequena quantidade das amostras de polpa in natura de maracujá (1 mL) foi homogeneizada com 3 mL de solução de ácido oxálico a 2% e titulada com solução de DCFI a 0,01% até atingir o ponto de viragem (cor avermelhada). A análise de vitamina C foi realizada em duplicata e os resultados foram expressos em mg de ácido ascórbico por 100 mL de polpa.

Determinação de açúcares simples

A determinação de açúcares foi realizada segundo metodologia de [START_REF] Xie | Quantification of glucose, fructose and sucrose in bayberry juice by NIR and PLS[END_REF], com poucas modificações.

As amostras de polpa in natura de maracujá reservadas para a determinação de açúcares simples foram devidamente separada em eppendorf de 1,5 mL e armazenada sob refrigeração (-18°C) até o momento da análise. A preparação das amostras consistiu em centrifugar a amostra no próprio eppendorf a 1300 rpm por 5 minutos utilizando uma centrífuga para eppendorf (FANEM, modelo 243 -São Paulo). O sobrenadante foi recuperado e filtrado em uma membrana para solvente orgânico de 0,2 µm (Merck), e 20 µL foram injetados no cromatógrafo. O desvio padrão da análise foi realizado a partir de cinco repetições de determinação de açucares simples de uma mesma amostra.

Um sistema de cromatografia líquida de alta eficiência, foi utilizado, Agilent (modelo 110), equipado com forno (65°C), detector de índice de refração, e uma coluna Phenomenex Rezex RSO-oligosaccharide Ag+4%, 200 x 10,0mm, com grupos prata ligados quimicamente a sílica, e uma pré-coluna (10 cm). A fase móvel usada foi água MIli-Q, com vazão de 0,3 mLmin -1 e pressão de 13 bar. O tempo de cada análise foi de 55 minutos.

O método de padronização externa para os três principais açúcares foi empregado para a quantificação. Curvas analíticas com diferentes concentrações (0,125 a 50,0 mg.mL -1 ) para cada um dos açúcares individuais, glucose, frutose e sacarose, foi obtida através de análise de regressão para cada analito e está apresentada no Apêndice I. Padrões comerciais (Sigma) foram utilizados para construção dos pontos e cada concentração de cada um dos três açúcares foi injetada nas mesmas condições cromatográficas que as amostras de polpa de maracujá. Os resultados foram expressos em mg.mL -1 de polpa. O valor médio de conteúdo de sólidos solúveis em polpas in natura de maracujá foi de 13,3 °Brix, tal resultado está de acordo com os valores encontrados em outros estudos [START_REF] Nagato | Parâmetros físicos e químicos e aceitabilidade sensorial de sucos de frutas integrais, maracujá e uva, de diferentes marcas brasileiras[END_REF][START_REF] Pinheiro | Optimization of extraction of highester pectin from passion fruit peel (Passiflora edulis flavicarpa) with citric acid by using response surface methodology[END_REF]. A ampla variabilidade das amostras pode ser verificada através dos valores mínimo (5,5 °Brix) e máximo (17,0 °Brix) obtidos para este parâmetro.

De acordo com Silva e [START_REF] Silva | A cultura do maracujazeiro[END_REF], os açúcares são os principais componentes do conteúdo de sólidos solúveis do suco de maracujá. A concentração de açúcares presente na polpa de maracujá é usualmente elevada em relação aos demais parâmetros. Os resultados revelaram valores relativamente próximos para as médias de concentração de glucose (14,50 mg mL -1 ) e frutose (14,10 mg mL -1 ). Essa ocorrência deve-se possivelmente, ao estádio de amadurecimento do fruto, as condições de cultivo e clima. Os altos valores de coeficientes de variação encontrados para ambos os açúcares, 34% e 29%, respectivamente, representam a grande heterogeneidade das amostras em relação a este parâmetro. A sacarose foi o açúcar predominante, onde a concentração média encontrada foi de 36,13 mg mL - 1 ,sendo o valor mínimo de 8,85 mg mL -1 e máximo de 50,28 mg mL - entre 2000 e 3600 cm -1 (DUARTE et al., 2002;. IRUDAYARAJ e TEWARI, 2003).

Vale ressaltar que a polpa de maracujá é constituída de aproximadamente 85% de água (CABRAL; FREIRE JÚNIOR; MATTA, 2005). A banda considerada mais importante para predição dos componentes da polpa in natura de maracujá foi verificada na região entre 1000 e 1500 cm -1 (destaque, circulo vermelho). Essa segundo sobreton (1200 a 1500 nm) e maior intensidade de absorção na região de combinações (1900 -2380) O modelo obtido no infravermelho médio não apresentou comportamento tendencioso em superestimar ou subestimar os teores de glucose, com limite de levarage de 0,39 e considerando um resíduo de Student de ± 2,5 com 95% de confiabilidade, e pode ser comprovado pela boa distribuição das amostras do conjunto de calibração, conforma a Figura 4.6a. A presença de amostras anômalas nos conjuntos de calibração em MID e em NIR foi verificada através da Figura 4.11. O limite de leverage para a região em MID foi de 0,32 e para a região em NIR de 0,39. O modelo de calibração em MID apresentou boa correlação entre os valores experimentais e previstos, sendo os coeficientes de regressão para os conjuntos de calibração e validação cruzada de 0,952 e 0,859 respectivamente. Para tanto foi empregado o pré-processamento de dados MSC seguido de alisamento na região espectral de 800 a 2000 cm -1 . Quando o modelo foi aplicado para prever a concentração de frutose das 12 amostras da etapa de validação externa, encontrouse um bom valor de coeficiente de regressão (0,838) com 13,56% de erro médio relativo e RMSEP de 2,61 mg.mL -1 (TABELA 4.3). Os resultados encontrados neste estudo foram melhores que os resultados relados para o damasco, utilizando o préprocessamento de dados SNV, o intervalo espectral de 900 a 1500 cm -1 e 8 Variáveis Latentes, o qual apresentou valores de R 2 v = 0,74, ER = 16% RMSEP = 0,15 g.100g - 1 [START_REF] Bureau | Rapid and non-destructive analysis of apricot fruit quality using FT-near-infrared spectroscopy[END_REF]. Por outro lado, melhores resultados foram verificados para o tomate com R 2 v de 0,92, ER de 6,8% e RMSEP de 0,102 g.100g -1 empregando o intervalo espectral de 920 a 1200 cm -1 , 8 VLs e o pré-processamento de dados SNV [START_REF] Scibisz | Mid-infrared spectroscopy as a tool for rapid determination of internal quality parameters in tomato[END_REF].

Para o modelo em NIR foram verificados valores de R 2 c = 0,902 e R 2 cv = 0,811 aplicando também pré-processamento MSC seguido de alisamento na região espectral de 1000 a 2000 nm. Na etapa de previsão das 12 amostras, o valor de coeficiente de regressão foi de 0,785 com um valor de erro médio relativo de 14,06% e RMSEP de 2,93 (TABELA 4.3). Melhores resultados foram verificados para o suco de bayberry com valores de R 2 v de 0,963 e RMSEP de 0,212 g.100g -1 aplicando a segunda derivada e utilizando 4 VLs. Neste trabalho, os autores não relatam o erro médio relativo, o qual é considerado de mais fácil interpretação [START_REF] Xie | Quantification of glucose, fructose and sucrose in bayberry juice by NIR and PLS[END_REF].

A Figura 4.13 ilustra o gráfico dos valores previstos pelos modelos de regressão versus os valores experimentais obtidos pela análise de referência das 12 amostras da etapa de validação externa para predição de frutose. Novamente, o modelo em MID apresentou melhor ajuste em relação ao modelo desenvolvido em NIR. forneceu coeficientes de regressão para as etapas de calibração e validação cruzada de 0,881 e 0,754 respectivamente. Quando o modelo foi aplicado para prever a concentração de sacarose das 12 amostras da etapa de validação externa, obteve-se um valor de R 2 v = 0,737 e um baixo erro médio relativo igual a 6,56% (TABELA 3.3). [START_REF] Bureau | Rapid and non-destructive analysis of apricot fruit quality using FT-near-infrared spectroscopy[END_REF] verificaram um maior valor de coeficiente de regressão na etapa de validação externa (R 2 v =0,85) para determinação de sacarose em maça liofilizada porém o valor de erro médio relativo foi mais elevado (ER = 12%).

O modelo em NIR desenvolvido com os mesmos pré-processamentos (MSC seguido de alisamento) aplicado no intervalo espectral de 1100 a 1600 nm, revelou resultados iguais a R 2 c = 0,859 para a etapa de calibração e R 2 cv = 0,752 para a validação cruzada. Na etapa de validação externa, para predição das 12 amostras, obteve-se um valor de coeficiente de regressão semelhante ao modelo em MID (R 2 v = 0,716), porém, com um elevado erro médio relativo, igual a 17,17% (TABELA 3.3).

Mais uma vez, o resultado encontrado por [START_REF] Xie | Quantification of glucose, fructose and sucrose in bayberry juice by NIR and PLS[END_REF] avaliando a concentração de sacarose em suco de bayberry, foi melhor. Os autores encontram um valor de coeficiente de regressão igual a 0,99 com RMSEP de 0,108 g.100g -1 aplicando a segunda derivada e utilizando 5 Variáveis Latentes.

Os gráficos de valor previsto versus valor medido ilustram o baixo ajuste dos modelos para a determinação de sacarose em MID e em NIR (FIGURA 4.18). As seis Variáveis Latentes do modelo para determinação de SSC foram responsáveis por explicar 99,98% da variabilidade espectral e 99,91% da variabilidade da concentração de SSC em polpa in natura de maracujá.

A averiguação de presença de amostras outliers na construção do modelo multivariado foi verificada através da Figura 4.21, que relaciona o resíduo de Student com leverage. Considerando que o limite de leverage era de 0,18 e que o resíduo de Student é de ± 2,5 (95% de confiança), a amostra 84 (em destaque) encontrava-se com alto valor de leverage e estava longe do grupo. Quando foram analisadas suas características, constatou-se que se tratava da amostra com menor concentração de conteúdo de sólidos solúveis (5,5 °Brix), portanto, não foi excluída do grupo de calibração. O modelo de calibração em MID desenvolvido para determinação de SSC em polpa in natura de maracujá utilizou a faixa espectral de 900 a 2500 cm -1 e os préprocessamentos MSC seguido de alisamento. Valores elevados de R 2 c = 0,975 e R 2 cv = 0,958 foram encontrados. Ao aplicar o modelo para prever a conteúdo de sólidos solúveis das 32 amostras da etapa de validação externa, obteve-se excelentes resultados com alto valor de coeficiente de regressão, igual a 0,948 e baixos valores de ER = 2,03% e RMSEP = 0,33°Brix. Os valores apresentados neste trabalho foram mais satisfatórios que os valores reportados para a polpa de groselha preta, onde o R 2 v foi 0,84 e RMSEP = 1,14°Brix (CAMPS et al., 2010). Os autores utilizaram 3 VLs e toda o intervalo espectral (600 -7000 cm -1 ). 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 0.2 0.22 -2.5 A amostra 82 está fora do limite de leverage de 0,22, porém assim como no caso anterior, refere-se a amostra com menor conteúdo de sólidos solúveis (5,5°Brix), portanto foi mantida no grupo de calibração.

Sendo assim, o modelo de calibração multivariado desenvolvido para a determinação de SSC em polpa in natura de maracujá a partir da região em NIR, utilizou 94 amostras, os pré-processamentos MSC seguido de alisamento e o intervalo de 1100 a 1660 nm. Resultados satisfatórios foram obtidos na etapa de calibração com elevados valores de R 2 c de 0,948 e R 2 cv de 0,915. Quando o modelo foi aplicado para determinar o conteúdo de sólidos solúveis das 32 amostras da etapa de validação externa, obteve um bom valor de R 2 v de 0,908 e baixos valores de erro médio relativo (3,77%) e RMSEP (0,57 °Brix). Estes resultados foram melhores que os estudos realizados por [START_REF] Pérez-Marín | Miniature handheld NIR sensor for the on-site non-destructive assessment of postharvest quality and refrigerated storage behavior in plums[END_REF] e Louw e Theron (2010) com ameixas. Valores de R 2 v de 0,73 e RMSECV de 1,11% foram reportados por estes autores utilizando o intervalo espectral de 515 a 1650 nm e os préprocessamentos de dados, primeira e segunda derivada seguida de alisamento [START_REF] Pérez-Marín | Miniature handheld NIR sensor for the on-site non-destructive assessment of postharvest quality and refrigerated storage behavior in plums[END_REF]. Louw e Theron (2010) encontraram um valor mais elevado de coeficiente de regressão de 0,946 com RMSEP de 0,610%Brix, porém os autores utilizaram um grande número de variáveis latentes (VL=12) para desenvolver o modelo, o intervalo espectral de 800 a 1800 nm e os préprocessamentos primeira derivada seguido de SNV.

A Figura 4.26 ilustra a correlação entre os dados experimentais e os previstos pelo modelo, sendo possível observar que alguns valores não se ajustaram perfeitamente ao modelo. [START_REF] Nicolai | Nondestructive measurement of fruit and vegetable quality by means of NIR spectroscopy: A review[END_REF]. Mesmo assim, percebeu-se a presença de grande quantidade de ruídos. As bandas identificadas anteriormente como as de maior relevância para a construção dos modelos pôde ser sutilmente observadas nos números de onda de 1004 e 1640 cm -1 . Além disso, entende-se que algumas regiões foram mais importantes para o desenvolvimento do modelo, pois são regiões de forte absorção de grupos C-O (1000 e 1300 cm -1 ) e grupo C=O (1600 a 1800 cm -1 ), os quais fazem parte da estrutura dos principais ácidos orgânicos presente na polpa in natura de maracujá e que são responsáveis pela a acidez do fruto (SKOOG, HOLLER e NIEMAN, 2002). O modelo de número 3 foi o que apresentou melhor valor de R 2 c = 0,799 com um erro de calibração de 0,375 g de ácido cítrico 100 mL -1 de polpa. Um baixo valor de coeficiente de regressão na etapa de validação cruzada foi verificado (R 2 cv = 0,512) e um valor de RMSECV de 0,551 g de ácido cítrico 100 mL -1 de polpa.

Quando o modelo foi aplicado para prever a concentração de AT das 32 amostras da etapa de validação externa o valor do coeficiente de regressão foi ainda menor (R 2 v = 0,359) e um erro médio relativo foi de 7,22%. Esse baixo valor do coeficiente de regressão da validação externa, demonstra o baixo ajuste do modelo e portanto não houve correlação entre os dados calculados pelo modelo e os valores encontrados pela análise de referência e pode ser observado na Figura 4.32. Trabalhos publicados para predição AT aplicando a espectroscopia NIR são reduzidos em comparação com os relatados para SSC. [START_REF] Nicolai | Nondestructive measurement of fruit and vegetable quality by means of NIR spectroscopy: A review[END_REF] explicam essa escassez, afirmando que o espectro NIR de frutos é dominado por bandas de absorção de água e que a concentração típica de ácido é baixa, em comparação com os açúcares encontrados no fruto, e portanto, pode não ser medido adequadamente. A baixa previsibilidade foi também verificada em mangas (R 2 v = 0,393) [START_REF] Schmilovitch | Determination of mango physiological indices by near-infrared spectrometry[END_REF] em nêsperas (R 2 v = 0,374) [START_REF] Fu | Determination of soluble solid content and acidity of loquats based on FT-NIR spectroscopy[END_REF] e ameixa (R 2 v = 0,608) (LOUW e THERON, 2010). Previsões aceitáveis foram verificadas para polpa de bayberry com valores de R 2 c de 0,895 e RMSECV de 2.89 g.L -1 (XIE et al., 2011) e para o damasco com valores de R 2 v de 0,88, ER de 15% e RMSEP de 3,62 meq.100g -1 de matéria fresca que foram relatados por [START_REF] Bureau | Rapid and non-destructive analysis of apricot fruit quality using FT-near-infrared spectroscopy[END_REF] utilizando 10 VLs e o intervalo espectral entre 110 a 2500 nm.

Conclusões

A espectroscopia na região do infravermelho aliada à calibração multivariada permitiu a obtenção de modelos com bom desempenho para previsão dos parâmetros de qualidade da polpa in natura de maracujá.

Os melhores modelos para cada um dos parâmetros (glucose, frutose, sacarose, SSC e AT) foram desenvolvidos avaliando diferentes pré-processamentos de dados e regiões espectrais. De maneira geral, para a região em MID o intervalo espectral utilizado foi de 800 a 2500 cm -1 e para a região em NIR o intervalo mais adequado foi entre 1100 a 2000 nm. Os pré-processamentos que auxiliaram na extração das informações analíticas sem prejudicar os resultados foram o MSC e o alisamento.

De forma geral as duas metodologias foram adequadas para previsão dos parâmetros de qualidade em polpa in natura de maracujá. Entretanto a região do infravermelho médio forneceu melhores resultados para a glucose (R 2 v = 0,930 e erro médio relativo de 9,988%), a frutose (R 2 v = 0,838 e erro médio relativo de 13,56%), a sacarose (R 2 v = 0,737 e erro médio relativo de 6,56%), o SSC (R 2 v = 0,948 e erro médio relativo de 2,03%) e a AT (R 2 v = 0,856 e erro médio relativo de 4,15%). A baixa previsão da região do infravermelho próximo foi a devido possivelmente a presença da água, a qual apresenta alta intensidade de absorção da nessa região e pode ter interferido na menor especificidade das bandas. Polpas de frutos in natura apresentam aproximadamente 80% de umidade. A molécula de água possui uma grande diferença de cargas no momento dipolo, o que resulta em fortes bandas de absorção no espectro infravermelho [START_REF] Coates | A review of current new technology: Used in instrumentation for industrial vibrational spectroscopy[END_REF]SKOOG, HOLLER e NIEMAN, 2002). Dessa forma, medidas de parâmetros de qualidade de frutos e polpas in natura por espectrometria no infravermelho tendem a ser complicadas. Os espectros nesses casos são dominados por conjuntos de sobretons e combinações de bandas de água. Tal fato, em conjunto com a complexa composição química de um fruto, faz com que a interpretação dos dados dos espectros adquiridos no infravermelho próximo e médio seja altamente complicada, principalmente para determinar individualmente cada parâmetro de qualidade.

São vários os trabalhos que registraram que as maiores bandas de absorção em espectros adquiridos na região do infravermelho em frutos intactos (LOUW e [START_REF] Louw | Robust prediction models for quality parameters in Japanese plums (Prunus salicina L.) using NIR spectroscopy[END_REF][START_REF] Pérez-Marín | Miniature handheld NIR sensor for the on-site non-destructive assessment of postharvest quality and refrigerated storage behavior in plums[END_REF][START_REF] Zude | Nondestructive analysis of anthocyanins in cherries by means of Lambert-Beer and multivariate regression based on spectroscopy and scatter correction using timeresolved analysis[END_REF] e em polpa in natura [START_REF] Xie | Quantification of glucose, fructose and sucrose in bayberry juice by NIR and PLS[END_REF][START_REF] Reid | Differentiation of apple juice samples on the basis of heat treatment and variety using chemometric analysis of MIR and NIR data[END_REF]CARLINI, MASSANTINI e MENCARELLI, 2000;[START_REF] Xie | Prediction of titratable acidity, malic acid, and citric acid in bayberry fruit by near-infrared spectroscopy[END_REF] são bandas referentes a água. [START_REF] Nicolai | Nondestructive measurement of fruit and vegetable quality by means of NIR spectroscopy: A review[END_REF] afirmam que como as bandas de absorção de água dominam os espectros, não é provável que os constituintes menores possam ser medidos. Sendo assim, o presente capítulo, tem por objetivo analisar os parâmetros de qualidade da polpa liofilizada de maracujá através da espectroscopia em MID e em NIR.

Materiais e Métodos

Seleção e preparação dos frutos de maracujá

Cinquenta e seis frutos de maracujá amarelo (Passiflora edulis f. Flavicarpa) em diferentes estádios de maturação foram coletados na região de Curitiba no ano de 2011. A polpa foi separada da semente através de filtração simples e, em seguida liofilizada utilizando a temperatura de -56°C até secagem completa das amostras (liofilizador BOC EDWARDS, São Paulo). A polpa liofilizada foi usada neste estudo, com o intuito de eliminar interferências causadas pelas características físicas do fruto intacto (OLIVEIRA et al., 2013) e também para minimizar a influência da água na aquisição das bandas de absorção na região do infravermelho (WILLIAMS e NORRIS, 1987). Cada amostra foi caracterizada por suas propriedades espectrais e bioquímicas (açúcares individuais, ácidos orgânicos e carotenóides) e o desvio padrão da análise foi verificado através de cinco repetições de uma mesma amostra. O espectro NIR de cada amostra foi obtido com uma média 32 varreduras em uma região espectral compreendida entre 800 a 2500 nm e resolução de 2 nm. As polpas de maracujá liofilizadas foram colocadas sobre 30 posições automatizadas, com cada posição correspondente a um orifício de diâmetro de 18 mm. Assim que adquirido o primeiro espectro, cada amostra foi homogeneizada e um segundo espectro, foi capturado. A média da duplicata para cada amostra foi utilizada no desenvolvimento do modelo.

Determinação de açúcares simples

A análise de açúcares individuais, glucose, frutose e sacarose foi realizada com base no principio de hidrólise enzimática (VERMIER et al., 2007;VELTEROP, e VOS, 2001) utilizando um kit para análise de alimentos (Boehringer Mannheim Co., Mannhein, Germany). As medidas de absorbância foram realizadas em um espectrofotômetro (FLX-Xenius, SAFAS, Monaco) à 430 nm equipado com um dispositivo de injeção automática. O conteúdo de cada açúcar individual foi expresso em mg.g -1 de matéria seca (MS).

Para o preparo da amostra, inicialmente foi pesado 100 mg de polpa de maracujá liofilizada, a qual foi homogeneizada com 800 mg de água mili-Q. A amostra líquida foi diluída para uma concentração de 0 a 2 g.L -1 para determinação de glucose e frutose e de 0 a 4 g.L -1 para determinação de sacarose. Em seguida as amostras diluídas foram centrifugadas (Hettich Universal 320R -UK) por 5 minutos a 9000 rpm à temperatura de 4°C.

As amostras de maracujá (5 µL) foram transferidas para a microplaca juntamente com 250 µL dos reagentes específicos para cada tipo de açúcar. A microplaca foi colocada no espectrofotômetro à 37°C e as leituras em absorbância (430 nm) foram realizadas automaticamente, após o tempo de reação necessário para a cada quantificação. A Tabela 5.1 apresenta os reativos utilizados para determinação de cada açúcar simples, os quais fazem parte do kit enzimático e tempo de reação necessário. O preparo da amostra deu-se similarmente aos procedimentos utilizados para a determinação de açúcares, onde 100 mg de polpa de maracujá liofilizada foram homogeneizadas com 800 mg de água mili-Q. A amostra liquida foi diluída para uma concentração de 0 a 1 g.L -1 para os dois principais ácidos orgânicos (cítrico e málico). Em seguida as amostras diluídas foram centrifugadas (Hettich 320R) por 5 minutos a 9000 rpm à temperatura 4°C.

O volume de 5 µL das amostras diluídas e 250 µL dos reagentes utilizados para cada ácido (TABELA 5.3) foram transferidas para uma microplaca, a qual foi colocada no espectrofotômetro à 37°C e após o tempo necessário para cada reação e as leituras de absorbâncias à 430 nm foram realizadas automaticamente. onde C málico é a concentração do ácido málico determinada através da curva de calibração.

Determinação de carotenóides

A extração dos carotenóides de polpa de maracujá liofilizada foi realizada de acordo com o procedimento apresentado por [START_REF] Serino | HPLC Assay of Tomato Carotenoids: Validation of a 539 Rapid Microextraction Technique[END_REF]. A metodologia consistiu em pesar 50 mg de polpa liofilizada do fruto em um eppendorf ( 2 Os dados apresentados para todos os parâmetros da Tabela 5.5 apontam a grande variabilidade do grupo de amostra usado neste trabalho, o que contribui para aumentar a aplicabilidade dos modelos desenvolvidos a partir destes dados. De acordo com a resultados de espécies de maracujá já relatados (ZERAIK et al., 2009;JIMÉNEZ et al, 2011, OLIVEIRA et al., in press), o conjunto de dados deste trabalho parece ser representativo e, portanto, adequado para este estudo.

A análise de componente principal (PCA) dos açúcares individuais, ácidos orgânicos e β-caroteno da polpa liofilizada de maracujá está apresentada na Figura 5.2. Essa figura representa a dispersão dos frutos. 2005). A dispersão das amostras pode ser observada na Figura 5.2b. A PCA forneceu uma classificação das amostras de acordo com seu nível de açúcar e conteúdo de ácidos. Desta forma, as amostras de frutos mais doces estão agrupadas no lado direito do gráfico e os frutos mais ácidos estão dispostos no lado esquerdo. Por exemplo, as amostras "30", "20" e "3" (no lado direito) são amostras com maior teor de glucose (217,37; 175,52 e 172,62 mg.g -1 MS, respectivamente), enquanto que no lado esquerdo, as amostras "39", "10" e "31", apresentaram os menores teores de glucose (23,64; 55,14 e 55,37 mg.g -1 MS respectivamente) e os maiores teores de ácido cítrico (435,037; 298,682 e 378,370 mg.g -1 MS respectivamente). Além disso, as amostras 37, 50 e 52 estão separadas das demais devido à sua baixa concentração de açúcares e ácidos. de 1500-900 cm -1 corresponde à região de absorção dos principais componentes químicos, particularmente: açúcares e ácidos orgânicos. [START_REF] Bureau | Rapid and non-destructive analysis of apricot fruit quality using FT-near-infrared spectroscopy[END_REF][START_REF] Ruiz | Application of Reflectance Colorimeter Measurements and Infrared Spectroscopy Methods to Rapid and Nondestructive Evaluation of Carotenoids Content in Apricot (Prunus armeniaca L.)[END_REF]. O espectro em MID apresentou um perfil similar a maçã liofilizada relatada por [START_REF] Bureau | Effect of Sample Preparation on the Measurement of Sugars, Organic Acids, and Polyphenols in Apple Fruit by Mid-infrared Spectroscopy[END_REF] Entende-se que por essa razão, não foi possível observar na Figura 4.5b, separação de grupos específicos. A diferença de concentração dos constituintes entre as amostras foi verificada através de uma reta, que apresentou um aumento gradual na concentração de ácidos orgânicos.

-10 -5 0 5 10 -2 Normalmente, a exclusão das amostras outliers fornece um conjunto de dados mais homogêneo, o que permite a construção de um modelo mais previsível, eficiente e preciso [START_REF] Vandeginste | Handbook of Chemometrics and Qualimetrics: Part B[END_REF][START_REF] Ferreira | Quimiometria I: calibração multivariada[END_REF]. 2003) valores de coeficientes de correlação entre 0,82 e 0,90, revelam uma boa previsão. Melhores resultados foram relatados para determinação de glucose em bagaço de maçã liofilizado, com R 2 v = 0,968 com erro médio relativo de 7,4% porém foi utilizada a região espectral de 4000 a 6000 cm -1 .

Através da Figura 5.9 que apresenta as dispersões dos valores experimentais e previstos pelos modelos em MID e em NIR para determinação de concentração de glucose das amostras do grupo de validação externa, pode-se observar um melhor ajuste do modelo em MID aos dados experimentais em comparação ao modelo em NIR. Por outro lado, a amostra 29, considerada anômala pelo limite de leverage (0,57), não foi retirada do grupo de calibração, devido a ser a amostra com menor concentração do açúcar (28.37 mg.g -1 MS). O grupo de calibração responsável pelo desenvolvimento do modelo na região em MID para determinação de frutose em polpa de maracujá liofilizada, após a análise de outiliers, passou a conter 41 amostras.

O modelo em NIR desenvolvido para determinar a concentração de frutose (FIGURA 5.11b), apontou as amostras 7 e 37 como anômalas. A amostra 7, assim como discutida anteriormente para a glucose (FIGURA 4.8b), apresenta maior intensidade em relação ao espectro médio, e um valor de concentração de frutose de 62,03 mg.g -1 MS, assim sendo, optou-se pela retirada da mesma. Em relação a amostra 37, a qual está fora do limite de resíduos de Student, apresentou um valor de concentração de frutose de e 43,34 mg.g -1 MS, o qual está entre os intervalo máximo e mínimo, portanto foi retirada o grupo de calibração. Com a exclusão das MS. Resultados mais adequados foram observados para a maçã liofilizada, R 2 v = 0,97 e ER = 2,4% aplicando o pré-processamento SNV e intervalo espectral de 1100 a 1700 cm -1 (BUREAU et al., 2012), por outro lado correlações inferiores foram observadas para o bagaço da maçã, R 2 v = 0,731 e ER = 3,9% empregando os préprocessamento alisamento, primeira derivada e autoescalamento no intervalo de 500 a 4000 cm -1 (QUEJI et al., 2010). Para a região em NIR, utilizando o pré-processamento alisamento e também com toda a faixa espectral, o coeficiente de regressão da validação externa (14 amostras) foi de 0,832 e valores de ER de 12,30% RMSEP de 12,58 mg.g -1 MS. No [START_REF] Bureau | Effect of Sample Preparation on the Measurement of Sugars, Organic Acids, and Polyphenols in Apple Fruit by Mid-infrared Spectroscopy[END_REF] para maçã liofilizada (R 2 v = 0,99 e ER = 1,9%). Essa melhor eficiência dos modelos pode ser atribuída a menor faixa espectral (1010 a 1700 cm -1 ) utilizada pelos autores acarretando menores interferências no desempenho de previsão.

O modelo em NIR, com o pré-processamento alisamento e também com toda a faixa espectral, apresentou baixa capacidade de previsão, com um R 2 V de 0,691, ER de 7,0% e RMSEP de 22,53 mg.g -1 MS (TABELA 5.7). [START_REF] Queji | Determination of simple sugars, malic acid and total phenolic compounds in apple pomace by infrared spectroscopy and PLSR[END_REF] obtiveram melhores resultados R 2 V de 0,991, ER de 12,9% aplicando os préprocessamentos normalização e autoescalamento no intervalo espectral de 4000 a 6000 cm -1 .

As menores dispersões dos dados e consequentemente melhor ajuste do modelo foi observado em MID em comparação com o modelo em NIR podem ser Os resultados apresentados nesse estudo pelos modelos em MID para determinação da concentração de ácido cítrico e málico são semelhantes aos reportados para a maçã liofilizada por [START_REF] Bureau | Effect of Sample Preparation on the Measurement of Sugars, Organic Acids, and Polyphenols in Apple Fruit by Mid-infrared Spectroscopy[END_REF] Os autores obtiveram uma boa correlação para o ácido málico (intervalo de concentração no fruto de 2,5-7,7 g.kg -1 ) com valor de coeficiente de regressão da validação externa de 0,97 e 4,7% de erro de previsão. Por outro lado, quando aplicaram o modelo para prever o ácido cítrico (intervalo de concentração no fruto de 0,0 -0,32 g.kg -1 ) obtiveram valores absolutamente inadequados (R 2 V de 0,12 e RMSEP igual a 100%). Tais resultados confirmam a dificuldade de previsão de componentes com baixa concentração.

Quantificação de β-caroteno

Modelos de regressão PLS foram desenvolvidos para a concentração de βcaroteno, que é o carotenóide em maior quantidade nas amostras de polpa liofilizada de maracujá. Para a região no infravermelho médio, o modelo desenvolvido, utilizou o pré-processamento MSC, a região espectral de 4000 a 1000 cm -1 e três Variáveis Latentes. Os coeficiente de regressão e os erros da etapa de calibração e validação cruzada foram R 2 c = 0,843 com RMSEC de 0,03 mg.g -1 MS e R 2 cv = 0,810 com RMSECV de 0,043 mg.g -1 MS, respectivamente. Ao aplicar o modelo para predizer a concentração de β-caroteno das amostras da validação externa, um baixo valor para o coeficiente de regressão (R 2 v = 0,556) e um alto valor de erro médio relativo (ER = 36,08%) foram verificados. Tais resultados demonstram a baixa capacidade de previsão do modelo desenvolvido para determinação de β-caroteno em polpa liofilizada de maracujá.

O modelo em NIR apresentou resultados ligeiramente melhores do que o modelo em MID. Os valores encontrados foram, 0,900 e 0,03 mg.g -1 MS para o coeficiente de regressão e erro do grupo de calibração, e 0,818 e 0,045 mg.g -1 MS para o coeficiente de regressão e erro de etapa de validação cruzada. Quando o modelo foi aplicado para predizer a concentração do carotenóide nas amostras da validação externa, foi encontrado um valor de R 2 v de 0,772 e um alto valor de erro médio relativo, 25,51%. Mesmo com uma melhora significativa no coeficiente de regressão, o erro de previsão encontrado é extremamente alto, quando comparado ao desvio padrão da análise que foi de 0,06.

Os baixos coeficientes de regressão e altos valores de erro de previsão para β-caroteno obtidos neste estudo foram semelhantes aos resultados encontrados para damasco [START_REF] Ruiz | Application of Reflectance Colorimeter Measurements and Infrared Spectroscopy Methods to Rapid and Nondestructive Evaluation of Carotenoids Content in Apricot (Prunus armeniaca L.)[END_REF] e milho (BRENNA e [START_REF] Brenna | Application of near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) to the evaluation of carotenoids content in maize[END_REF]. Estes investigadores relataram que técnicas de espectroscopia em MID e em NIR são inadequadas para a determinação do teor em carotenóides, provavelmente devido às suas baixas concentrações e também por apresentarem bandas de absorção relativamente menos intensas na sua região de comprimento de onda, em comparação com compostos principais, tais como açúcares e ácidos. De acordo com a Figura 5.3a, a qual ilustra o perfil do espectro médio em MID, observa-se que a região espectral entre 1800-920 cm -1 , apresentou maior intensidade e está relacionada com os compostos orgânicos. O perfil dos coeficientes de regressão para a glucose utilizando os espectros em MID (FIGURA 5.19a) mostra que as bandas de intensidade mais elevada foram observadas em 1097, 1034 e 952 cm -1 . Um comportamento similar foi obtido para frutose, onde as bandas com maior intensidade foram encontradas entre 1103, 1039 e 987 cm -1 (FIGURA 5.19c). Estes resultados foram análogos aos reportados por [START_REF] Kacurakova | FT-IR study of plant cell wall model compounds: pectic polysaccharides and hemicelluloses[END_REF] e [START_REF] Scibisz | Mid-infrared spectroscopy as a tool for rapid determination of internal quality parameters in tomato[END_REF], que relataram que os coeficientes de regressão para o modelo de glucose resultaram em uma banda forte em 1035 cm -1 . Também, Sivakesava e Irudayaraj (2000) observaram bandas de maior intensidade em 1034 e 1062 cm -1 para a glucose e frutose, respectivamente.

A média dos espectros em NIR (FIGURA 5.3b) demonstrou bandas com elevadas absorções localizadas de 1100 a 2300 nm, que são bandas características de absorção de açúcares. Na Figura 5.19 b e d, observam-se os coeficientes de regressão para os modelos PLS desenvolvidos para determinar os conteúdos de glucose e frutose na região do infravermelho próximo. As bandas mais significativas para a construção do modelo corresponderam aos comprimentos de onda de 1201 e 1409 nm para a glucose, e 1466, 1934 e 2116 nm para a frutose. Cabe ressaltar que o modelo desenvolvido para a glucose utilizou a faixa espectral entre 800 a 2000 nm e para a frutose o modelo desenvolvido utilizou toda a faixa espectral. Resultados análogos para esses açúcares foram descritos por [START_REF] Xie | Quantification of glucose, fructose and sucrose in bayberry juice by NIR and PLS[END_REF] e [START_REF] Rambla | PLS-NIR determination of total sugar, glucose, fructose and sucrose in aqueous solutions of fruit juices[END_REF], confirmando os resultados deste trabalho.

Os coeficientes de regressão para o modelo PLS desenvolvido para a sacarose a partir de MID (FIGURA 5.19e) e NIR (FIGURA 5.19f) apresentaram bandas com maior intensidade semelhantes as observadas para a glucose e frutose.

Isto pode ser explicado, devido à sacarose ser constituída de uma molécula de glucose e uma de frutose. A região mais importante para na região em MID foi observada em 987 e 1039 cm -1 e para a região em NIR entre 2118 e 2288 nm. De nosso conhecimento, os resultados para os coeficientes de regressão de sacarose não foram até então, relatados na literatura. Todos os intervalos de maior importância observados nas figuras dos coeficientes de regressão (FIGURA 5.19.) estão em concordância com as zonas de maior intensidade observadas nas figuras dos espectros originais (FIGURAS 5.3).

Esta observação confirma que a calibração multivariada utiliza as informações mais relevantes para a construção dos modelos PLS de predição para os diferentes parâmetros. 

  Dedico este trabalho em especial à minha mãe MARIA RIBEIRO DA SILVA, quem me fez chegar até aqui e também... ...Para as pessoas que quando olho para trás sinto saudades... ...Para aquelas pessoas que me deram uma força quando eu estava "quase cansada"... ...Para aquelas pessoas, que não tem medo de lutar e enfrentar os obstáculos... ... e principalmente as pessoas que acreditam que a educação pode mudar o futuro de muitos, até mesmo de um país... Nossa vida é um caminho cheio de surpresas e incertezas, as quais ninguém é capaz de prever, por isso mais importante do que se tem na vida é quem temos na vida. Todas as pessoas importantes que fizeram e fazem a diferença na minha vida, dedico !!! LACAUT -Laboratório de Analises de Combustíveis Automotivos (Dra. Lílian Côcco), CEPPA -Centro de Pesquisa e Processamento de Alimentos (Professora Dra. Maria Lúcia Masson). Ao laboratório de Securite e Qualité des Aliments (Caroline Garcia, David Page et Marielle), Laboratório de Química Analítica e Alimentos (Marcelo) e ao Paulo (Secretário do Programa em Engenharia de Alimentos).

LISTA

  FIGURA 2.1 -MORFOLOGIA DO MARACUJÁ AMARELO ........................................ 7 FIGURA 2.2 -COMPONENTES BÁSICOS DE UM EQUIPAMENTO QUE OPERANA REGIÃO DO INFRAVERMELHO .............................................................................. 17

FIGURA 2 . 1 -

 21 FIGURA 2.1 -MORFOLOGIA DO MARACUJÁ AMARELO FONTE: PEDRO (2009)

FIGURA 2 .

 2 FIGURA 2.7 -GRÁFICO TRIDIMENSIONAL ILUSTRANDO OS EIXOS DAS COMPONENTES PRINCIPAIS FONTE: TOZETTO (2005)

(

  matriz Y). Portanto, o método decompõe as matrizes X e Y em uma soma de produtos de dois vetores (escores, T e U e loadings P e Q) para cada um deles representando uma componente principal. Existem vários algoritmos matemáticos para calcular esta decomposição, sendo que o mais utilizado é conhecido por NIPALS (GELADI e KOWALSKI, 1986). O modelo resultante para as decomposições estão apresentados nas Equações 2.10 e 2.11. matrizes T e U são os escores de X e Y respectivamente, e os elementos P e Q são os pesos ou loadings. As matrizes E e F correspondem aos erros, ou seja o quanto o modelo construído não consegue explicar os dados originais.Por meio das combinações lineares dos dados espectroscópicos (matriz X) e dos dados de referência (matriz Y), se obtém o número de variáveis latentes (VL) necessários para correlacionar os espectros e as concentrações. É usado para construção do modelo de calibração um número de variáveis latentes que proporcione o menor erro possível de previsão, ou seja, que as diferenças entre os valores de referência e os valores previstos sejam os menores.A seleção do número de VL a serem incluídas no modelo de regressão criado é um ponto muito importante. Deve-se sempre selecionar um número de variáveis latentes suficientes que permita modelar o sistema de forma a não ser super ajustado e também não deve modelar ruídos. Um modelo com maior número de variáveis latentes é mais ajustado, porém pode estar modelando informações irrelevantes (ruídos). Já um número muito baixo de VL pode deixar informações importantes de fora. O número ideal de VL é aquele que permite o desenvolvimento de um modelo com boa capacidade de previsão para amostras externas. Um dos métodos mais usados para a escolha do número de variáveis latentes é a validação cruzada (MARTENS e NAES, 1996) particularmente uma rotina denominada Leaveone-out. Neste procedimento, deixa-se uma mostra de fora, de uma série de n amostras, n-1 amostras são usadas na calibração e é feita a previsão da concentração da amostra que não foi usada para o desenvolvimento do modelo de calibração. O processo é repetido até que todas as amostras tenham sido excluídas uma vez. Compara-se a concentração de cada amostra prevista pelo modelo com o valor de referência e determina-se o erro de validação cruzada "RMSECV" (Raiz Quadrada da Soma dos erros da Validação Cruzada). O número mais adequado de VL será o correspondente ao menor valor de RMSECV(MARTENS e NAES, 1996;[START_REF] Kowalski | Recent developments in multivariate calibration[END_REF].

2. 6 .

 6 Considerações finais sobre a revisão da literatura A revisão de literatura permitiu observar alguns pontos importantes, tais como: a) A necessidade de práticas de determinação de parâmetros de qualidade em frutos, sendo que dessa forma, pode-se dimensionar de maneira adequada e eficiente os frutos para as diversas aplicações, seja industrialização, exportação e/ou comercialização, obtendo-se um melhor aproveitamento e rendimento dos mesmos; b) A aplicação da espectroscopia na região do infravermelho médio e próximo e o desenvolvimento de modelos de calibração multivariados tem se mostrado apropriado como ferramenta para a determinação da composição química dos frutos; c) A literatura consultada apresentou ainda bons resultados para o emprego da espectroscopia na região do infravermelho próximo para determinar os parâmetros de qualidade em frutos intactos. Entretanto, nota-se que estas pesquisas foram realizadas em frutos de características semelhantes, ou seja, frutos com casca fina e polpa homogênea: ameixa (LOUW e THERON, 2010; PÉREZ-MARÍN et al., 2010), nectarina, pêssego e ameixa (GOLIC e WALSH, 2006), damasco (BUREAU

  estudo foi desenvolvido com o maracujá, o qual é um fruto de importância nacional e apresenta características distintas dos frutos relatados acima; d) Verificou-se também que poucos trabalhos foram desenvolvidos para determinar a concentração de açúcares individuais em frutos. Ressaltando que entre os vários parâmetros de qualidade, o conteúdo de açúcar é um dos mais importantes; e) Além disso, constatou-se uma ausência de estudos para a comparação entre as duas técnicas MID e NIR em relação a determinação dos parâmetros de qualidade dos frutos. CAPITULO 3 -PARÂMETROS DE QUALIDADE DO FRUTO DE MARACUJÁ INTACTO 3.1. Introdução Quando um fruto é destinado à industrialização ou exportação, a avaliação da qualidade torna-se indispensável, sendo que é através da mesma que se define o valor de comercialização e também qual a melhor utilização do fruto para que possa proporcionar um maior rendimento. Neste contexto, a determinação da qualidade dos frutos torna-se uma questão de grande relevância. O máximo de qualidade que o fruto pode atingir em relação ao conteúdo de sólidos solúveis, acidez titulável, açúcares, ácidos orgânicos, cor, firmeza entre outros parâmetros de qualidade, está relacionada com a sua maturidade fisiológica. No caso da industrialização, após a avaliação da qualidade dos frutos, estes podem ser armazenados caso ainda não tenham atingido o estádio máximo de maturação, ou processados rapidamente para não perder a qualidade ideal. Já para a exportação, a avaliação da qualidade pode auxiliar no controle de amadurecimento, com a aplicação de inibidores de etileno durante o trajeto e se necessária, a aplicação de aceleradores do amadurecimento quando recebidos, garantindo dessa forma, que os mesmos desenvolvam as características desejadas (parâmetros de qualidade) em momentos oportunos. Para avaliar esses parâmetros de qualidade, muitos dos métodos usados são baseados em processos complexos de preparo da amostra, usam uma grande quantidade de reagentes, envolvem uma considerável quantidade de trabalho manual, demandam tempo e principalmente destroem o fruto (CAYUELA e WEILAND, 2010). Devido a todos esses fatores, muitas vezes, os frutos são processados sem avaliação prévia, e portanto, podem não ter atingido seu ponto ótimo de maturação, ocasionando diminuição de rendimento. Em relação às exportações, em muitos casos, quando não se realiza as análises dos parâmetros de qualidade e não se conhece a maturidade fisiológica dos frutos, estes são perdidos durante as etapas de transporte, armazenamento e distribuição.

  FIGURA 3.2 -ANÁLISE DE COMPONENTE PRINCIPAL (PCA) DAS 60 AMOSTRAS DE CASCA DE MARACUJÁ COM DIFERENTES PROCESSAMENTOS DE DADOS: DCM (a) E MSC (b)

  FIGURA 3.5 -COEFICIENTES DE REGRESSÃO PARA OS MODELOS PLS DESENVOLVIDOS PARA DETERMINAR A CONCENTRAÇÃO DE CAROTENOIDES TOTAIS COM (a) 9 VLS E (b) 5 VLS

  FIGURA 3.8 -VALORES PREVISTOS PELO MODELO (y previsto) VS VALORES REAIS OBTIDOS PELA ANÁLISE DE REFERENCIA (y medido) DAS 15 AMOSTRAS DE MARACUJÁ NA ETAPA DE VALIDAÇÃO EXTERNA PARA A DETERMINAÇÃO DE CONCENTRAÇÃO CAROTENOIDES TOTAIS

CAPITULO 4 -

 4 PARÂMETROS DE QUALIDADE DA POLPA IN NATURA DE MARACUJÁ 4.1. INTRODUÇÃO

4. 2 .

 2 Materiais e Métodos 4.2.1. Seleção e preparação dos frutos de maracujá Uma quantidade de 130 frutos de maracujá amarelo (Passiflora edulis f. Flavicarpa) coletados na região de Curitiba no ano de 2013 em diferentes estádios de maturação foram utilizados neste estudo. Os frutos foram analisados em duas bateladas (60 frutos na primeira remessa e após 15 dias foram recebidos mais 70 frutos). Assim que recebidos, os frutos foram cortados e despolpados através de filtração simples. As amostras referentes a cada fruto foram identificadas e após análise não destrutiva (MID e NIR) foram acondicionadas em embalagens com pouca presença de ar e reservadas em atmosfera refrigerada (-18°C) para análises posteriores. Para cada amostra foram adquiridos espectros na região do infravermelho próximo e médio e realizada a sua caracterização por análises físico-químicas e bioquímicas, tais como, açúcares individuais, acidez titulável, pH, vitamina C, SSC. O desvio padrão da análise foi verificado através de cinco repetições de uma mesma amostra.4.2.2. Aquisição dos espectros na região de MID e NIROs espectros no infravermelho médio (MID) foram registrados à temperatura ambiente em um espectrofotômetro Tensor(Bruker Optics, Wissembourg, França) equipado com uma célula de seleneto de zinco, um detector DTGS (Deuterated Tri Glycine Sulfate) e com acessório de reflectância atenuada total (ATR). As medidas foram controladas pelo software OPUS Versão 5,0 que foi fornecido por Bruker Optics.

  FIGURA 3.2 -MÉDIA DOS ESPECTROS DE INFRAVERMELHO DE AMOSTRAS DE POLPA IN NATURA DE MARACUJÁ: (a) MID NO INTERVALO DE 800 a 4000 cm-1, (b) NIR NO INTERVALO DE 1000 A 2500 nm.

FIGURA 4 . 4 -

 44 FIGURA 4.4 -ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS DE POLPA IN NATURA DE MARACUJÁ EM NIR: (a) 50 ESPECTROS (b) 130 ESPECTROS USANDO PRÉ-PROCESSAMENTO MSC

FIGURA 4 . 5 -

 45 FIGURA 4.5 -ERRO DE CALIBRAÇÃO E VALIDAÇÃO CRUZADA EM RELAÇÃO AO NÚMERO DE VARIÁVEIS LATENTES PARA A DETERMINAÇÃO DA CONCENTRAÇÃO DE GLUCOSE NAS REGIÕES EM MID (a) E NIR (b)

FIGURA 4 . 6 -

 46 FIGURA 4.6 -RESÍDUOS DE Student vs Leverage PARA O MODELO PLS DE DETERMINAÇÃO DA CONCENTRAÇÃO DE GLUCOSE NAS REGIÕES EM MID (a) E NIR (b)

  FIGURA 4.8 -VALORES PREVISTOS PELO MODELO (y previsto) VS VALORES REAIS OBTIDOS PELA ANÁLISE DE REFERENCIA (y medido) DAS 12 AMOSTRAS DE POLPA IN NATURA DE MARACUJÁ NA ETAPA DE VALIDAÇÃO EXTERNA PARA A DETERMINAÇÃO DE CONCENTRAÇÃO DE GLUCOSE

FIGURA 4 .

 4 FIGURA 4.11 -RESÍDUOS DE Student vs Leverage PARA O MODELO PLS DE DETERMINAÇÃO DA CONCENTRAÇÃO DE FRUTOSE NAS REGIÕES EM MID (a) E NIR (b)

FIGURA 4 .

 4 FIGURA 4.13 -VALORES PREVISTOS PELO MODELO (y previsto) VS VALORES REAIS OBTIDOS PELA ANÁLISE DE REFERENCIA (y medido) DAS 12 AMOSTRAS DE POLPA IN NATURA DE MARACUJÁ NA ETAPA DE VALIDAÇÃO EXTERNA PARA A DETERMINAÇÃO DE CONCENTRAÇÃO DE FRUTOSE

  FIGURA 4.18 -VALORES PREVISTOS PELO MODELO (y previsto) VS VALORES REAIS OBTIDOS PELA ANÁLISE DE REFERENCIA (y medido) DAS 12 AMOSTRAS DE POLPA IN NATURA DE MARACUJÁ NA ETAPA DE VALIDAÇÃO EXTERNA PARA A DETERMINAÇÃO DE CONCENTRAÇÃO DE SACAROSE

FIGURA 4 .

 4 FIGURA 4.19 -COEFICIENTES DE REGRESSÃO PARA OS MODELOS PLS DESENVOLVIDOS PARA DETERMINAR A CONCENTRAÇÃO DE SACAROSE EM MID (a) E NIR (b)

FIGURA 4 .

 4 FIGURA 4.20 -ERRO DE CALIBRAÇÃO E VALIDAÇÃO CRUZADA EM RELAÇÃO AO NÚMERO DE VARIÁVEIS LATENTES PARA A DETERMINAÇÃO DA CONCENTRAÇÃO DE SSC NA REGIÃO EM MID

FIGURA 4 .

 4 FIGURA 4.21 -RESÍDUOS DE Student vs Leverage PARA O MODELO PLS DE DETERMINAÇÃO DA CONCENTRAÇÃO DE SSC NA REGIÃO MID

  FIGURA 4.22 -VALORES PREVISTOS PELO MODELO (y previsto) VS VALORES REAIS OBTIDOS PELA ANÁLISE DE REFERENCIA (y medido) DAS 32 AMOSTRAS DE POLPA IN NATURA DE MARACUJÁ NA ETAPA DE VALIDAÇÃO EXTERNA PARA A DETERMINAÇÃO DE SSC EM MID

FIGURA 4 .

 4 FIGURA 4.25 -RESÍDUOS DE Student vs Leverage PARA O MODELO PLS DE DETERMINAÇÃO DA CONCENTRAÇÃO DE SSC NA REGIÃO EM NIR

  FIGURA 4.26 -VALORES PREVISTOS PELO MODELO (y previsto) VS VALORES REAIS OBTIDOS PELA ANÁLISE DE REFERENCIA (y medido) DAS 32 AMOSTRAS DE POLPA IN NATURA DE MARACUJÁ NA ETAPA DE VALIDAÇÃO EXTERNA PARA A DETERMINAÇÃO DE SSC EM NIR

FIGURA 4 .

 4 FIGURA 4.28 -ERRO DE CALIBRAÇÃO E VALIDAÇÃO CRUZADA EM RELAÇÃO AO NÚMERO DE VARIÁVEIS LATENTES PARA A DETERMINAÇÃO DA CONCENTRAÇÃO DE AT NA REGIÃO EM MID

Figura 4 .

 4 Figura 4.29 -RESÍDUOS DE Student vs Leverage PARA O MODELO PLS DE DETERMINAÇÃO DA CONCENTRAÇÃO DE AT NA REGIÃO EM MID

FIGURA 4 .

 4 FIGURA 4.31 -COEFICIENTE DE REGRESSÃO PARA O MODELO PLS DESENVOLVIDO PARA DETERMINAR AT EM MID

  FIGURA 4.32 -VALORES PREVISTOS PELO MODELO (y previsto) VS VALORES REAIS OBTIDOS PELA ANÁLISE DE REFERENCIA (y medido) DAS 32 AMOSTRAS DE POLPA IN NATURA DE MARACUJÁ NA ETAPA DE VALIDAÇÃO EXTERNA PARA A DETERMINAÇÃO DE AT EM NIR

CAPITULO 5 .

 5 PARÂMETROS DE QUALIDADE DA POLPA LIOFILIZADA 5.1. Introdução A água é o mais abundante e um importante constituinte químico dos frutos.

5. 2 . 2 .

 22 Aquisição dos espectros na região de MID e NIR Os espectros no infravermelho médio (MID) foram registrados à temperatura ambiente em um espectrofotômetro 27 Tensor (Bruker Optics, Wissembourg, França) equipado comum a célula de cristal de diamante (Golden Gate, Bruker Optics), um detector DTGS (Deuterated Tri Glycine Sulfate) e com acessório de reflectância atenuada total (ATR). As medidas foram controladas pelo software OPUS Versão 5.0 fornecido por Bruker Optics.O espectro MID de cada amostra foi obtido pela média de 32 varredura sem uma região espectral compreendida entre 4000a 650 cm -1 e resolução de 4 cm -1 .Amostras liofilizadas e homogeneizadas foram colocadas na superfície do cristal de diamante e foram prensadas com um sistema de press tip flap. O espectro do ar foi utilizado como background. Dois espectros foram adquiridos, a partir de duas alíquotas diferentes da mesma amostra. O espectro médio foi usado no desenvolvimento do modelo.Os espectros no infravermelho próximo (NIR) foram obtidos à temperatura ambiente em um espectrofotômetro FT-NIR (Bruker Optics, Wissembourg, França) equipado com uma esfera de integração para fornecer medidas de reflectância difusa e um detector de TE-InGaAs. As medidas foram controladas pelo software OPUS Versão 5,0 que foi fornecido por Bruker Optics.

  calibração foi construída com seis diferentes concentrações de soluções padrões de D-glucose, D-frutose e sacarose, as quais foram preparadas conforme mostra a Tabela 5.2. Pesou-se a quantidade referente a cada solução, 200 mg, para a glucose e frutose e 400 mg para a sacarose, e completou-se o volume para 100 ml de água mili-Q. Leituras de absorbância de cada solução dos três açúcares foram registradas em espectrofotômetro à 430 nm (FLX-Xenius, SAFAS, Monaco). Os resultados obtidos para cada curva de calibração, estão apresentados no Apêndice II. TABELA 5.2 -SOLUÇÕES PADRÃO DE D-GLUCOSE, D-FRUTOSE E é o valor da concentração de glucose presente na solução, encontrada através da equação da curva de calibração, D é o fator de diluição da glucose, m é a massa da amostra liofilizada, v é o volume de água utiliza na extração.A concentração da frutose na amostra foi calculada através da equação 4.2.

  é o valor da concentração de frutose presente na solução, encontrada através da equação da curva de calibração.A concentração da sacarose na amostra foi calculada pela equação 4.3.

  -total é o valor da concentração de glucose total (antes e depois da inversão da sacarose) presente na solução, encontrada através da equação da curva de calibração.5.2.4. Determinação de ácidos orgânicosO método enzimático também foi aplicado para determinar a concentração dos ácidos cítrico e málico das amostras de maracujá liofilizada. Kits para análise de alimentos (Boehringer Mannheim Co., Mannhein, Germany) foram utilizados de acordo com as metodologias propostas por Vermier et al., (2007) e Velterop, e Vos, (2001) com pequenas modificações. Uma curva de calibração foi desenvolvida relacionando a concentração de cada ácido com absorbância em 430 nm. As medidas de absorbância foram realizadas em um espectrofotômetro (FLX-Xenius, SAFAS, Monaco) equipado com um dispositivo de injeção automática. O conteúdo dos ácidos orgânicos foi expresso em mg.g -1 de matéria seca (MS).

  ácidos cítrico e málico de 1 g.L -1 foram preparadas para a construção da curva de calibração conforme mostra a Tabela 5.4. Pesou-se 100 mg de ácidos cítrico e málico e completou-se o volume para 100 ml de água mili-Q. Os resultados referente as curvas de calibração, estão apresentados no Apêndice II.

  FIGURA 5.1 -PROCEDIMENTO DE EXTRAÇÃO DE CAROTENÓIDES EM POLPA LIOFILIZADA DE MARACUJÁ

1 .

 1 Caracterização das amostras de maracujá A Tabela 5.5 mostra a faixa de valores obtida com as análises de referência dos parâmetros de qualidade das amostras de polpa liofilizada de maracujá. De acordo com os dados apresentados, a sacarose é o açúcar em maior quantidade presente na polpa de maracujá.Haard e Chism (1996) salientam que os principais açúcares nos frutos de maracujá são os três açúcares simples: sacarose, glucose e frutose e que a sacarose é o principal açúcar, seguido de glucose e frutose. Os mesmos autores afirmam ainda que os açúcares representam cerca de 80% dos sólidos solúveis de polpa de maracujá. No que diz respeito aos ácidos orgânicos (TABELA 5.5), os dois principais ácidos foram separados e identificados: ácido cítrico e ácido málico. O principal ácido orgânico encontrado foi o ácido cítrico com média de 236,23 mg.g -1 MS, enquanto que o ácido málico esteve presente em uma concentração muito baixa, aproximadamente 39.80 mg.g -1 MS. Os carotenóides individuais, β-caroteno, fitoflueno, e fitoeno foram identificados. Vestígios de outros carotenóides foram observados no cromatograma, mas a sua identificação não foi possível uma vez que estavam presentes numa quantidade muito pequena. O carotenóide mais importante foi β-caroteno, presente em uma concentração de 0 a 0,29 mg.g -1 MS.

  QUÍMICA DE POLPA DE MARACUJÁ LIOFILIZADA: a) CURVA DE CORRELAÇÃO, b) PC MAPA DAS AMOSTRAS. Na Figura 5.2a, a primeira PC-score (PC1) discriminou os frutos de acordo com seu amadurecimento. No lado direito (PC1-positivo), encontram-se as amostras com maior concentração de açúcar e no lado esquerdo (PC1-negative) as amostras de com conteúdos mais elevadas de ácidos são predominantes. Esta variação está relacionada ao amadurecimento, uma vez que o conteúdo de açúcar aumenta e concentração de ácido diminui durante a maturação (CHITARRA e CHITARRA,

2 .

 2 Caracterização dos espectros em MID e em NIRAs médias dos espectros originais de polpa liofilizada de maracujá em MID e em NIR são mostradas nas Figuras 4.3a e b, respectivamente. Na Figura 5.3a o espectro em MID, apresentou zonas de absorção importantes. A zona de absorção

  FIGURA 5.3 -MÉDIA DOS ESPECTROS DE INFRAVERMELHO DE AMOSTRAS DE POLPA DE MARACUJÁ LIOFILIZADA: (a) MID NO INTERVALO DE 4000 A 600 cm -1 , (B) NIR NO INTERVALO DE 700 A 2500 nm.

  FIGURA 5.5 -ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS DE POLPA DE MARACUJÁ LIOFILIZADA: ESPECTROS MID (A) E NIR (B) USANDO O PRÉ-PROCESSAMENTO DCM.

  FIGURA 5.7 -RESÍDUOS DE Student vs Leverage PARA O MODELO PLS DE DETERMINAÇÃO DA CONCENTRAÇÃO DE GLUCOSE NA REGIÃO MID (a) E NIR (b)

  FIGURA 5.8 -COMPARAÇÃO DOS ESPECTROS DAS AMOSTRAS ANÔMALAS COM A MÉDIA DOS ESPECTROS DOS MODELOS PARA A DETERMINAÇÃO GLUCOSE EM (a) MID e (b) NIR.

  FIGURA 5.9 -VALORES PREVISTOS PELO MODELO (y previsto) VS VALORES REAIS OBTIDOS PELA ANÁLISE DE REFERENCIA (y medido) DAS 14 AMOSTRAS DE POLPA LIOFILIZADA DE MARACUJÁ NA ETAPA DE VALIDAÇÃO EXTERNA PARA A DETERMINAÇÃO DE CONCENTRAÇÃO DE GLUCOSE

  FIGURA 5.11 -RESÍDUOS DE Student vs leverage PARA O MODELO PLS DE DETERMINAÇÃO CONCENTRAÇÃO DE FRUTOSE NA REGIÃO MID (a) E NIR (b)

  FIGURA 5.12 -VALORES PREVISTOS PELO MODELO (y previsto) VS VALORES REAIS OBTIDOS PELA ANÁLISE DE REFERENCIA (y medido) DAS 14 AMOSTRAS DE POLPA LIOFILIZADA DE MARACUJÁ NA ETAPA DE VALIDAÇÃO EXTERNA PARA A DETERMINAÇÃO DE CONCENTRAÇÃO DE FRUTOSE

  FIGURA 5.15 -VALORES PREVISTOS PELO MODELO (y previsto) VS VALORES REAIS OBTIDOS PELA ANÁLISE DE REFERENCIA (y medido) DAS 14 AMOSTRAS DE POLPA LIOFILIZADA DE MARACUJÁ NA ETAPA DE VALIDAÇÃO EXTERNA PARA A DETERMINAÇÃO DE CONCENTRAÇÃO DE SACAROSE

FIGURA 5 .

 5 FIGURA 5.17 -RESÍDUOS DE Student vs leverage PARA O MODELO PLS DE DETERMINAÇÃO DE CONCENTRAÇÃO DE ÁCIDO CÍTRICO NA REGIÃO EM MID (a) E EM NIR (b)

5. 3 . 6 .

 36 Coeficientes de regressão dos espectros em MID e em NIR para os diferentes parâmetros Com o intuito de averiguar as principais bandas utilizadas para o desenvolvimento dos modelos PLS para a determinação de glucose, frutose, sacarose e ácido cítrico, foram avaliados os gráficos de coeficientes de regressão (FIGURA 5.19) nas regiões em MID e em NIR.

FIGURA 5 .

 5 FIGURA 5.19 -COEFICIENTES DE REGRESSÃO PARA OS MODELOS PLS PARA A GLUCOSE EM MID (a) E NIR (b), FRUTOSE EM MID (c) E NIR (d), SACAROSE EM MID (e) E NIR (f) E ÁCIDO CÍTRICO EM MID (g) E NIR (h)

FIGURA 2 :FIGURA 5 :FIGURA 1 :

 251 FIGURA 1: CURVA DE CALIBRAÇÃO CONVENCIONAL OBTIDA PELO MÉTODO HPLC PARA DETERMINAÇÃO DE SACAROSE EM DIFERENTES CONCENTRAÇÕES (0.125 a 50.0 mg.mL -1 )

  de frutificação e menor naquelas sujeitas a frio mais intenso ou a um período de seca maior. A época da colheita tem início a partir do fim de dezembro e se estende até junho-julho do ano seguinte, podendo, eventualmente, ir até agosto[START_REF] Carvalho | Melhoramento cultural do maracujazeiro[END_REF]. O pico da safra ocorre de fevereiro a abril.

	O Brasil tem conseguido aumentar e diversificar a oferta de frutos produzidos
	em clima semi-árido durante quase todo ano, como é o caso das videiras, que estão
	produzindo mais de duas safras por ano, e os maracujazeiros que produzem durante O maracujá está incluído na categoria comercial de frutos tropicais
	todo o ano (EMBRAPA, 2013). Estas fruteiras fornecem frutos de boa qualidade, secundários, cujo mercado aumentou rapidamente nos últimos anos, juntamente
	com alto rendimento por área, em épocas em que os preços no mercado com a lichia, o durião, o rambutão e a goiaba (FAO, 2006). Estima-se que mais de
	internacional são mais atrativos. Neste contexto, devem se buscar técnicas 60% da produção brasileira de maracujá azedo seja destinada ao consumo in natura
	adequadas para avaliação dos parâmetros de qualidade dos frutos para que os e o restante seja destinado às indústrias de processamento, sendo suco o principal
	mesmos possam ser aproveitados da melhor maneira. produto.
	maracujá azedo (amarelo). Atualmente, o agronegócio do maracujá no Brasil gera
	R$ 500 milhões, emprega 250.000 pessoas e pode gerar de 5 a 6 empregos diretos
	e indiretos por hectare durante 2 anos, com apenas R$ 12 mil de investimentos

2.1. Fruticultura no Brasil

O Brasil é o terceiro maior produtor mundial de frutos, com 42,6 milhões de toneladas produzidas e um total de 340 milhões de toneladas colhidas em todo o território, anualmente. Apesar deste lugar de destaque, o país está no 12º lugar nas exportações de frutos. Deste volume total de produção, acredita-se que as perdas no mercado interno possam chegar a 40%. Contribuem para estas perdas, o mau uso das técnicas de manejo do solo e da planta, falta de estrutura de armazenamento, logística, embalagens inadequadas e a própria desinformação do produtor em relação ao amadurecimento do fruto

(BNDES, 2012)

.

Pela diversidade de climas e solos, o Brasil apresenta condições ecológicas para produzir frutos de ótima qualidade e com uma variedade de espécies que passam pelos frutos tropicais, subtropicais, e temperados em período integral de tempo. Esse quadro favorável aumenta o volume de frutos frescos e industrializados que são exportados (aproximadamente 760 kg em 2010), como acontece como a pêra, ameixa, uva, maçã

(IBRAF, 2011)

.

O aumento do consumo de frutos "in natura" e de sucos naturais é uma tendência mundial que pode ser aproveitada pelo Brasil como forma de incentivar o aumento da produção e a qualidade dos frutos. A citricultura brasileira é a maior do mundo e o Brasil é o maior exportador de sucos concentrados

(BNDES, 2012)

.

O mercado internacional é altamente competitivo e exige ofertas em qualidade e quantidade. Existem espaços para colocação de frutos "in natura", particularmente na entre safra do hemisfério norte, com espécies de clima tropical, como melão, abacaxi, banana, manga, mamão, e de clima temperado, como uva, maçã, figo, morango, entre outras. Dos grandes mercados, 90% estão localizadas no hemisfério norte e esta condição precisa ser melhor explorada. 2.2. Maracujá 2.2.1. Panorama econômico do fruto O Brasil é o maior produtor mundial de maracujá, sendo que, no ano de 2009, a produção brasileira foi de 713 mil toneladas (IBGE, 2012). A produção nacional de maracujá estende-se por todos os estados brasileiros. A região Nordeste é a maior produtora, seguida das regiões Sudeste, Norte e Sul (IBGE, 2012; DURIGAN, 1998; SOUZA, 2002). A área plantada com maracujá amarelo no Brasil vem se mantendo ao redor de 35 mil hectares (ha) com destaque para a região Nordeste, principalmente os Estados da Bahia e de Sergipe, com cerca de 10 mil e 4 mil ha, respectivamente. A região Sudeste aparece como a segunda região produtora do país com 10 mil ha, sendo 3,1 mil em São Paulo, 2,6 mil em Minas Gerais e 2,3 mil no Espírito Santo. A produção brasileira é da ordem de 500 mil toneladas anuais. O cultivo do maracujazeiro em escala comercial teve início no começo da década de 70, com o (JORNAL DA UNICAMP, 2013).

De acordo com as condições climáticas da região, podem-se ter duas ou mais safras de frutos por ano. O período de colheita é bastante longo na maioria das regiões brasileiras, sendo maior nas regiões com calor e umidade suficientes para um prolongado período A exportação de maracujá ainda é incipiente. Tem ocorrido em pequena escala, sob as formas de fruta fresca, e, principalmente, suco concentrado. Os principais destinos são os países europeus. A participação do fruto fresco no total das exportações de maracujá do Brasil tem-se restringido a 1,5%, porque o mercado interno absorve quase a totalidade da produção. Os sucos concentrados representam a maior parcela da exportação, sendo atualmente comercializado mais intensamente com Holanda, Estados Unidos, Porto Rico, Japão e Alemanha, os quais importam 76% do suco concentrado produzido no Brasil (MELETTI, 2011).

2.2.2. Parâmetros de qualidade

O gênero Passiflora possui um grande número de espécies, mais de 400, sendo cerca de 120 nativas do Brasil

[START_REF] Bernacci | Flora fanerogâmica do Estado de São Paulo[END_REF]

. Apesar disso, os cultivos comerciais do País baseiam-se numa única espécie, o maracujá-amarelo ou azedo (Passiflora edulis), que representa mais de 95% dos pomares, devido à qualidade dos seus frutos, vigor, produtividade e rendimento em suco

(MELETTI e BRÜCKNER, 2001)

.

técnica de reflectância total atenuada tem em anos recentes, revolucionado análises de amostras líquidas e sólidas porque combate os aspectos mais desafiadores da análise em infravermelho, nomeadamente a preparação de

  

	Próximo (NIR) 2.3.1.1. Ácidos carboxílicos com ligação de H 12000 -4000 MID figura são apenas aproximadas e foram compiladas a partir de uma quantidade 800 -2500 2500-2700 Larga Atualmente os principais instrumentos empregados para medidas no NIEMAN, 2002). O modo como a luz é espectralmente modulada define o princípio permite o uso de medições de absorbância para previsão de concentrações. A lei de 2.3.3.1. Reflectância Total Atenuada (ATR) FONTE: adaptado de STUART (2004) da luz pode ser variável, enquanto que o espectro de transmissão ele é constante A calibração multivariada foi desenvolvida na década de 70 e foi usada é ou não realístico (previsão ou validação). Na etapa de calibração, são obtidas,
	Médio (MID) N-H Aminas, amidas limitada de dados experimentais (XIAOBO et al., 2010). 4000 -200 infravermelho são os espectrofotômetros com transformada de Fourier (FT). O uso 2500 -5000 3300-3500 Média óptico do equipamento. Este pode ser dispersivo ou interferométrico. Lambert-Beer é assim dada por (Equação 2.1), para todo o comprimento de onda, o que torna as intensidades relativas das bandas primeiramente na região do infravermelho próximo, onde até então era difícil uma matriz com as respostas instrumentais (variáveis independentes -X) e uma
	Distante (FAR) A região MID é a região do infravermelho situada entre 4.000 e 200 cm -1 . 200 -10 5000 -100000 C=C Alquenos 1610-1680 Variável de instrumentos com transformadas de Fourier apresentam diversas vantagens. A De acordo com as vantagens citadas acima, atualmente os Muitas substâncias podem ser caracterizadas, identificadas e quantificadas 2.3.3.2. Reflectância Difusa diferentes (SKOOG, HOLLER e NIEMAN, 2002). designar bandas para componentes particulares. matriz com os resultados das concentrações (variáveis dependentes -Y),
	de vibração, como também para moléculas apresentando interações entre vários centros, é muito difícil definir o número e a natureza das vibrações envolvidas e relacioná-las à suas respectivas energias de absorção (SKOOG, HOLLER e FONTE: SKOOG HOLLER e NIEMAN, (2002) O emprego da espectroscopia no infravermelho para determinação de componentes de alimentos está quase que exclusivamente relacionada à região no infravermelho próximo e médio. Nessa região é onde provavelmente se encontra a maioria das pesquisas desenvolvidas e o maior número de aplicações. A maior parte dos estudos consiste na identificação de compostos orgânicos, pois nessa região ocorrem essencialmente transições fundamentais e existe uma faixa espectral conhecida como região de impressão digital (1.200 a 700 cm -1 ), onde pequenas diferenças na estrutura e na C=C Anéis aromáticos 1500-1600 Variável C≡C Alquinos 2100-2260 primeira relaciona-se ao aproveitar a energia radiante pois, os instrumentos com FT espectrofotômetros são interferométricos. O princípio deste tipo de equipamento ܣ = ܥܾ߳ (2.1) mediante a espectroscopia no infravermelho. A ATR é uma técnica extremamente Dessa forma na espectroscopia de reflectância difusa, não há uma relação Com o desenvolvimento de técnicas adequadas mais rápidas e seletivas, os normalmente obtidos pelos métodos convencionais de análise. Os dados assim Variável C-N Aminas, amidas 1180-1360 Glucose Frutose possuem poucos elementos ópticos e não possuem fendas que atenuem a radiação. consiste na separação temporal da radiação, impondo diferentes tempos de robusta e segura para estudos quantitativos envolvendo líquidos. Um acessório de Considerando-se a reflectância difusa, a energia que penetra em uma linear entre a intensidade da luz refletida (intensidade da banda) e a concentração avanços computacionais, principalmente na área da programação e interfaceamento organizados constituem o conjunto de calibração. Diante disto, cria-se um modelo Forte C≡N Nitrilas 2210-2280 Em consequencia, a potência radiante que atinge o detector é muito maior do que chegada da radiação ao detector. Um interferómetro divide a luz em dois feixes. Um Onde A é a absorbância, ε o coeficiente de absortividade (para um dado reflexão total atenuada opera medindo as mudanças que ocorrem em um feixe de partícula ou em um aglomerado de partículas é refletida em todas as direções. A da amostra, em contraste com a espectroscopia de transmissão tradicional, na qual de instrumentos aos computadores, tornou-se possível obter um grande número de matemático adequado que possa melhor reproduzir Y a partir dos dados de X. O Forte C-O Álcoois, éteres, ácidos carboxílicos 1050-1300 nos instrumentos dispersivos e a razão sinal/ruído observada é muito maior. Uma feixe reflete de um espelho fixo e o outro feixe de um espelho móvel. Os dois feixes comprimento de onda), b o percurso óptico e C a concentração. infravermelho que sofre reflexão interna total, ao entrar em contato com a amostra. reflectância difusa mede a razão entre a intensidade da luz refletida a partir da a intensidade da banda é diretamente proporcional à concentração. Portanto, as varáveis de uma única amostra, produzindo assim uma enorme quantidade de modelo construído será, então, utilizado na fase de previsão para estimar as Forte C=O Aldeídos, cetonas, ácidos carboxílicos, 1690-1760 segunda vantagem está relacionada à alta resolução e na reprodutibilidade do são então recombinados depois de espalhados espacialmente resultando num A transmitância (T) mede o decréscimo na intensidade da radiação, em O feixe de infravermelho é direcionado para um cristal opticamente denso com alto amostra, ou seja, a porção de radiação que penetra na superfície da amostra e não análises quantitativas por DRIFTS são bastante complicadas. A equação empírica informações. concentrações dos constituintes de novas amostras, a partir de suas respostas Forte Na região no infravermelho próximo as principais aplicações encontram-se na constituição de uma molécula resultam em mudanças significativas na distribuição ésteres comprimento de onda, os quais permitem a análise de espectros complexos. Por fim, interferograma que é uma variação sinusoidal da intensidade da luz, cuja frequência função do número de onda, quando esta passa através da amostra e é absorvida. A índice de refração, em certo ângulo. Essa reflectância interna cria uma onda é absorvida, mas refletida, e a intensidade da luz incidente. A técnica reflectância de Kubelka-Munk (Equação 2.3) relaciona a intensidade da radiação refletida com a Um exemplo notável é a intensidade de absorção em vários comprimentos de instrumentais (variáveis independentes). Os dados utilizados nesta fase formam o
	NIEMAN, 2002). análise quantitativa e qualitativa de materiais industriais e agrícolas e no controle de das bandas de absorção (COATES, 1999; SKOOG, HOLLER e NIEMAN, 2002). NO 2 Nitro compostos 1500-1570 1300-1370 Forte Forte detector simultaneamente, ou seja, é possível obter os dados de todo o espectro em amostra, as frequências específicas de energia são absorvidas pela amostra a par fonte e o detector. Assim, há que ter em conta a preparação da amostra, amostra mantida em contato com o cristal. Tal onda evanescente sobressai apenas Spectroscopy), a qual é aplicada principalmente para superfícies não totalmente Kubelka-Munk é definida como (FERRÃO, 2001): quantidade de dados associada à utilização de ferramentas químiométricas Sacarose uma terceira vantagem surge porque todos os elementos da fonte atingem o é função do comprimento de onda. Quando o sinal do interferograma interage com a amostra deve então ser minimamente transparente à radiação e é colocada entre a evanescente que se estende para além da superfície do cristal no interior da difusa, conhecida como DRIFTS (Difufuse Reflection Infrared Fourier Trasform concentração que pode ser utilizado para a avaliação quantitativa. A equação de onda que rotineiramente é registrada em um único espectro. A posse desta grande conjunto de validação.
	FONTE: SKOOG HOLLER e NIEMAN, (2002) menos de 1 segundo. da excitação vibracional do grupo funcional das moléculas. O interferograma nomeadamente a sua concentração, homogeneidade, e o tamanho das partículas poucos mícrons (0,5 a 5 µm) além da superfície cristalina e no interior da amostra. planas, podendo o substrato ser contínuo ou fragmentado (moído). O mecanismo de possibilita extrair informações relevantes mesmo a partir de dados químicos de
	No espectrofotômetro FT, a codificação é obtida dividindo-se a fonte de radiação em dois feixes cujos caminhos ópticos podem ser variados periodicamente detectado não pode ser diretamente interpretado. O espectro é reconstruído por aplicação da transformada de Fourier (FT), obtendo-se a representação da nela presentes. É o método indicado para líquidos, dado que nestes o efeito da reflexão seja desprezável. A transmitância pode ser descrita como a razão entre a Em regiões do espectro de infravermelho onde a amostra absorve energia, a onda evanescente será atenuada ou alterada. A energia atenuada de cada onda funcionamento da energia radiante ocorre com a penetração do feixe de luz e interação com as substâncias da amostra e, após absorção parcial e múltiplos ݂ሺܴߙሻ = ሺଵିோఈሻ మ (2.3) natureza multivariada. A quimiometria por sua vez, pode ser definida como uma ଶோఈ disciplina química que emprega métodos matemáticos e estatísticos para planejar
	Do ponto de vista da aplicação como dos instrumentos empregados, o espectro infravermelho é dividido em infravermelho próximo (NIR -do inglês, Near Infrared), médio (MID -do inglês, Middle Infrared) e distante (FAR -do inglês, Far Infrared). A Tabela 2.1 apresenta os limites aproximados para cada região. TABELA 2.1 -REGIÕES ESPECTRAIS DO INFRAVERMELHO Região Intervalo de número de onda (cm -1 ) Região em comprimento de onda (nm) TABELA 2.2 -FREQUÊNCIA DE GRUPOS FUNCIONAIS ORGÂNICOS Ligação Tipo de composto Intervalo de frequência (cm -1 ) Intensidade C-H Alcanos 2850-2970 1340-1470 Forte Forte C-H Alquenos 3010-3095 Média C-H Alquinos 675-995 3300 Forte Forte C-H Anéis aromáticos 3010-3100 690-1000 Média Forte O-H Álcoois e fenóis monoméricos Álcoois e fenóis com ligações de H Ácidos carboxílicos monoméricos 3590-3650 3200-3600 3500-3650 Variável Variável Média FIGURA 2.2 -SOBRETONS E COMBINAÇÕES BANDA EM NIR FONTE: Adaptado de XIAOBO et al., (2010) 2.3.1.3. Regiões no infravermelho médio e próximo associadas aos principais compostos em maracujá As moléculas orgânicas têm características e absorções específicas na região do infravermelho que podem reportar a composição química do material a ser analisado. Os principais constituintes das polpas dos frutos de maracujá são os açúcares simples (glucose, frutose e sacarose) e os ácidos orgânicos (ácidos cítrico e málico). Estruturalmente, os açúcares e ácidos são formados por grupamentos, tais como, C-OH, C=OH, C=O, CH 2 (FIGURA 1.3). Ácido cítrico Ácido málico FIGURA 2.3 -ESTRUTURA DOS PRINCIPAIS AÇÚCARES SIMPLES E ÁCIDOS ORGANICOS ENCONTRADOS EM POLPA DE MARACUJÁ Estes agrupamentos podem ser observados em várias frequências (MID) ou comprimentos de onda (NIR). Notoriamente, as regiões de maior intensidade relatadas nos espectros MID adquiridos de polpas de frutos foram no intervalo entre 1500 a 900 cm -1 (BUREAU et al., 2009; SCIBISZ et al., 2011). Essa região é dominada por grupos de estiramentos C-C e C-O (PAWAN, BIRCH, e GREEN, 1973), sendo que estes grupos fazem parte da estrutura química dos açúcares e ácidos orgânicos. Em relação aos espectros dos frutos adquiridos na região NIR, as maiores intensidades são reportadas entre 2200 a 1400 nm (GOMEZ et al., 2006; LIU e YING, 2005; CAYUELA e WEILAND, 2010).A região de 1660-1760 nm é relacionada com primeiro sobreton C-H de vibração de estiramento de grupos CH 3 e CH 2 , as quais podem ser relacionadas às características bandas de açúcar e ácidos orgânicos (IÑÓN et al., 2005; LEÓN et al., 2005). 2.3.2. Instrumentos para espectroscopia no infravermelho para fornecer padrões de interferência. A transformada de Fourier é, então, usada para o processamento de dados. A Figura 2.4 apresenta um esquema básico dos componentes principais de um equipamento de infravermelho: FIGURA 2.4 -COMPONENTES BÁSICOS DE UM EQUIPAMENTO QUE OPERA NA REGIÃO DO INFRAVERMELHO FONTE: VALDERRAMA (2005) As fontes de infravermelho consistem em um sólido inerte. A fonte de luz mais comum é a radiação térmica, produzida por um filamento incandescente, normalmente lâmpadas de tungstênio ou quartzo/halogêneo, para a região NIR e barras de carbono-silício (globars), para a região MID. São vários os exemplos de fontes para a região do infravermelho que encontram aplicações de acordo com o interesse específico ou a região NIR/MID/FAR (COATES, 1999; SKOOG, HOLLER e Fonte Seletor de comprimento de onda Recipiente da amostra Transdutor Processador e dispositivo de saída absorbância (ou transmitância) em função do número de onda (COATES, 1999). A seleção de comprimento de onda, que originam os espectros interferométricos é o que diferencia um equipamento de infravermelho dos equipamentos utilizados nas regiões do ultravioleta e do visível (COATES, 1999; SKOOG, HOLLER e NIEMAN, 2002). Os recipientes para a amostra variam de acordo com a região NIR/MID/FAR e com o estado físico da amostra (SKOOG, HOLLER e NIEMAN, 2002). Os transdutores para o infravermelho são de três tipos gerais: transdutores térmicos; transdutores piroelétricos; transdutor fotocondutor. Esses tipos de transdutores são encontrados em instrumentos com transformada de Fourier e têm como principal objetivo absorver a radiação e transmitir ao detector (SKOOG, HOLLER e NIEMAN, 2002). 2.3.3. Métodos de análise da amostra Dependendo da amostra, o espectro pode ser medido em modo de transmitância ou de reflectância. A radiação, ao incidir numa amostra, pode ser absorvida, transmitida ou refletida. A lei de Lambert-Beer relaciona a quantidade de radiação absorvida pela intensidade de energia transmitida através da amostra (I) e a intensidade de luz incidente (I 0 ), conforme a Equação 2.2: ܶ = ୍ ூ బ = 10 ି (2.2) evanescente retorna para o feixe de infravermelho, que então sai pela extremidade oposta do cristal e atinge o detector do espectrômetro, gerando o espectro de infravermelho. Dos vários cristais empregados na ATR destacam-se o seleneto de zinco, o germânio e o diamante. Nas unidades de ATR horizontais, o número de reflexões da radiação infravermelha em cada superfície do cristal está usualmente entre cinco e dez, dependendo do comprimento e da espessura do cristal e do espalhamentos, esta energia retorna à superfície (Figura 2.6). É importante salientar que a energia em reflectância difusa é atenuada após entrar em contato diversas vezes com as partículas da amostra, fornecendo muitas informações analíticas (CORDEIRO, 2006). e/ou selecionar experimentos de forma otimizada, a fim de fornecer o máximo de Onde Rα é a reflectância difusa informação química com a análise dos dados obtidos (FERREIRA et al., 1999). De acordo com a teoria, f (Rα) está relacionado com o coeficiente de De maneira geral, o procedimento da análise química é realizado absorção (K) e com o coeficiente de dispersão (S), expressos conforme a Equação primeiramente com a aplicação de alguns tratamentos químicos que são utilizados 2.4. ݂ሺܴߙሻ = ௌ com o objetivo de transformar a amostra, levando-a a um estado químico compatível (2.4) com a técnica analítica disponível. Posteriormente, modelos de calibração são sendo A é a absorbância. Por outro lado, os métodos de reflectância (R) podem ser usados em amostras que são difíceis de analisar por métodos de transmitância. Os métodos de reflectância podem ser divididos em duas categorias: a reflectância interna, que Aplicando a função de Kubelka-Munk, produz-se um espectro de reflectância (espectro corrigido), que se assemelha a espectros de transmissão. Além disso, o desenvolvidos para obtenção de uma função de regressão que permita prever a quantidade de espécie de interesse, a partir do parâmetro químico medido. Embora o método de calibração univariado seja o mais empregado, esta metodologia ângulo de incidência. A amostras e a reprodutibilidade espectral (STUARD, 2004). Na Figura 2.5 apresenta-espectro corrigido demonstra relação linear entre a intensidade da banda e a subutiliza os dados. A utilização de apenas um parâmetro dificulta, e às vezes até envolve uma célula de reflectância total atenuada em contato com a amostra, e a se uma visão simplificada da técnica de amostragem por ATR. concentração da amostra (KHOSHHESAB, 2012). impossibilita a determinação de um constituinte ou constituintes em amostras cujos reflectância externa que envolve um feixe de infravermelhos refletido diretamente da O efeito do tamanho da partícula causa deslocamento de linha base e torna-componentes apresentam interferências espectrais. A calibração multivariada, por superfície da amostra. Na reflectância externa, a radiação, quando incide na amostra, pode ser refletida sob a forma de reflectância especular ou difusa. A reflectância é fortemente afetada pelas características físicas da amostra, tais como se profundamente pronunciado em comprimentos de onda com grande absorção sua vez, permite a determinação de um componente de interesse em matrizes FIGURA 2.6 -REPRESENTAÇÃO DA REFLECTÂNCIA DIFUSA pelas amostras. Assim, por exemplo, em duas amostras de mesma composição, complexas ou a análise de multicomponentes em sistemas mais simples, onde há FONTE: KHOSHHESAB (2012) mas diferentes granulometrias haverá maior reflectância difusa nas partículas severa interferência espectral (TOZETTO, 2005). a granulometria e o grau de homogeneidade, assim como a forma e características O acessório DRIFTS é projetado para eliminar a radiação refletida menores (MESSERCHMIDT, 1999). A calibração pode ser definida como uma série de operações que superficiais das partículas, que influenciam de forma sistemática o espectro em toda a sua gama de comprimentos de onda (OSBORNE, JORDAN e KÜNNEMEYER, FIGURA 2.5 -ESQUEMA DE UM SISTEMA DE REFLECTÂNCIA TOTAL estabelecem, sob condições específicas, uma relação entre medidas instrumentais e especularmente. Outro aspecto relevante é a diferenciação entre o espectro da luz difusa e o espectro de transmissão comum (feito com pastilhas de KBr). Embora a 2.4. Calibração multivariada valores para uma propriedade de interesse correspondente (BRERETON, 2000). 1997). luz difusa forneça um espectro similar ao de transmissão comum, o caminho óptico Duas etapas são importantes na calibração multivariada: a construção do ATENUADA (ATR) COM MÚLTIPLAS REFLEXÕES 2006). É importante notar que as posições das bandas representadas na mesma amostra com a concentração das espécies absorventes nesta. Esta relação linear modelo (calibração) e a verificação de sua validade, ou seja, se o modelo construído

As vibrações são divididas em duas categorias: estiramentos e deformações angulares. Uma vibração de estiramento envolve uma variação contínua na distância interatômica ao longo do eixo da ligação entre dois átomos, enquanto que as deformações angulares são caracterizadas pela variação do ângulo entre duas ligações podendo acontecer de forma simétrica ou assimétrica e no plano ou fora do plano da molécula. Além desses tipos de vibração, interações ou acoplamentos de vibrações podem ocorrer se as vibrações envolverem ligações de um mesmo átomo central e o resultado disso é uma variação nas características das vibrações envolvidas

(SKOOG, HOLLER e NIEMAN, 2002)

.

Para a região da espectroscopia vibracional correspondente ao infravermelho próximo, os sinais observados são essencialmente devido a sobre tom e bandas de combinação de estiramentos e deformações angulares de transições fundamentais de ligações X-H, em que X representa átomos de oxigênio, nitrogênio, carbono, grupos aromáticos e também grupos funcionais importantes como os C-O, grupos carbonila, C-N, C-C, entre outros que sofrem estiramento

[START_REF] Workman Jr | Interpretative spectroscopy for near infrared[END_REF]

. processos. A espectroscopia NIR, além de fornecer os resultados de maneira mais rápida, é um método não destrutivo, assim como não gera subprodutos tóxicos e apresenta simplicidade na preparação de amostras, sendo que a maior desvantagem da técnica é, provavelmente, a baixa sensibilidade dos constituintes em menores concentrações

[START_REF] Burns | Handbook of near-infrared analysis[END_REF] SKOOG, HOLLER e NIEMAN, 2002)

.

A região no infravermelho médio é provavelmente onde se encontra a maioria das pesquisas desenvolvidas e o maior número de aplicações. Esta região começou a ser utilizada no final dos anos 50 para a análise qualitativa de compostos orgânicos devido à grande quantidade de informação que pode ser utilizada para a caracterização funcional de compostos orgânicos.

Para as regiões do infravermelho, em geral, é possível realizar medidas e amostras em todos os estados e formas como, gases, líquidos, sólidos, sistemas binários e terciários como as amostras semi-sólidas, pastas, géis e outras (COATES, 1999). 2.3.1. Espectroscopia no infravermelho próximo (NIR) e médio (MID) Existem diferenças básicas no comportamento da emissão de luz nas diferentes regiões do infravermelho. O infravermelho médio (MID) fornece informações essenciais a partir de frequências de vibrações moleculares, enquanto o infravermelho próximo (NIR) contêm informações de combinações de tons e sobretons (SHIROMA e RODRIGUEZ-SAONA, 2009).

As bandas de absorção na região MID são intensas. O espectro resultante é muito rico em informação acerca da estrutura química do composto

(CHRISTIAN, 1994)

. A Tabela 2.2 apresenta um resumo de frequências de absorção das moléculas orgânicas no infravermelho médio, onde estão registradas as frequências características de certos grupos.

Estas frequências características podem variar devido a vibrações associadas com um ou ambos átomos que constituem a molécula. Entretanto, tais efeitos de interação geralmente são mínimos, sendo assim, um intervalo de frequência pode ser atribuído, no qual é altamente provável que o máximo de absorção de um grupo funcional seja encontrado. 2.3.1.2. NIR Pelo fato das bandas serem de combinações e sobretons, a absorção do infravermelho próximo é 10 a 100 vezes menos intensa que o infravermelho médio. Além disso, existem combinações e forte sobreposição das bandas, fazendo com os espectros no NIR sejam de difícil interpretação. A difusão de luz na faixa NIR é maior, fatores como a estrutura física do produto e a presença de água na amostra podem influenciar na aquisição dos espectros (WILLIAMS e NORRIS, 1987). Todos esses fatores tornam os espectros NIR muito mais sobrecarregados e, como consequência, as bandas são menos específicas que as bandas na faixa MID (BELLON-MAUREL e MCBRATNEY, 2011). A principal vantagem da espectroscopia NIR em relação a espectroscopia MID é a aquisição de espectros sem preparo das amostras, ideal para acompanhamento de frutos intactos. Os sobretons e bandas de combinação são as características mais importantes na espectroscopia NIR, sendo que devido à armonucidade são observadas a ocorrência e as propriedades espectrais (frequência, intensidade) das bandas de absorção. As ligações químicas formadas por átomos de hidrogênio ou átomos mais leves são as que apresentam maior anarmonicidade. O diagrama apresentado na Figura 2.2 contém as correlações entre a absorção dos grupos funcionais e o comprimento de onda que são observados na região NIR (CHAGAS,

  . 2.4.4. Avaliação dos modelos de calibração Os modelos de calibração são avaliados através dos erros RMSEC (Raiz Quadrada da Soma dos Erros de Calibração) e RMSECV (Raiz Quadrada da Soma dos erros da Validação Cruzada). Além desses parâmetros de erros, que auxiliam na escolha dos modelos de calibração, a análise dos valores dos coeficientes de

regressão (R 2 ), entre os valores previstos pelo modelo e os valores experimentais, permite avaliar a capacidade de previsão dos modelos multivariados. A equação para obtenção de RMSEC, RMSECV e RMSEP pode ser visualizada na Equação 2.13.

  As vidrarias foram cobertas com papel alumínio, e a análise foi feita com o mínimo possível de iluminação para evitar a degradação.

	Os espectros no infravermelho próximo (NIR) foram registrado em um A concentração de clorofila a, b e clorofila total foram determinadas por
	estudo. espectrofotômetro FT-NIR (BrukerOptics, Wissembourg, França) equipado com uma colorimetria de acordo com a metodologia proposta por Arnon (1949). A amostra da
	A Tabela 3.1 apresenta a quantidade de frutos que foram utilizados para cada esfera de integração para fornecer medidas de reflectância difusa e um detector de Os reagentes utilizados foram: acetona P.A., éter de petróleo P.A. (mistura de casca dos frutos de maracujá (aproximadamente 3 a 5 g) foi triturada e
	parâmetro de qualidade. As análises de cor e firmeza são determinações físicas e TE-InGaAs. As medidas foram controladas pelo software OPUS Versão 5,0 que foi pentano e hexano) e celite. homogeneizada com acetona a 85%. A solução foi filtrada em papel filtro
	não foram utilizadas para correlacionar com os espectros NIR, porém foram fornecido pela Bruker Optics. Os carotenóides foram extraídos em capela de exaustão. A amostra de casca diretamente em um balão volumétrico de 100 mL. A massa retida no papel foi lavada
	, principalmente para exportações. Por realizadas a fim de proporcionar a avaliação da maturidade dos frutos. As análises O espectro NIR de cada fruto intacto foi obtido tomando-se em média 32 de maracujá (aproximadamente 3 a 5 g) foi triturada e homogeneizada com celite e com acetona a 85% até descoloração completa (amostra incolor). O volume foi
	outro lado, o fruto que atinge a maturidade fisiológica ideal, garante a aceitação do de cor, acidez titulável (AT) e conteúdo de sólidos solúveis (SSC) foram realizadas varreduras em uma região espectral entre 1000 a 2500 nm com uma resolução de 2 acetona. Em seguida a solução foi filtrada em papel filtro. A massa retida no papel aferido com a solução de acetona a 85%. As leituras em absorbâncias foram
	consumidor e maior rendimento na industrialização, mas está associado à alta durante todos os anos de estudo. Para apresentar os resultados obtidos para estes nm. Os frutos foram posicionados com o eixo-tronco na horizontal e os espectros de foi lavada com acetona até descoloração completa (amostra incolor). O filtrado realizadas em espectrofotômetro Ultrospec 1100 pro UV-Vis (Biochrom Ltd.,
	susceptibilidade, a contusões e a rápida deterioração (INFANTE et al., 2012), parâmetros nos diferentes anos, foram selecionadas apenas 30 amostras (ou 30 reflectância difusa foram medidos em varias posições. Trabalhou-se posteriormente (amostra em acetona) foi coletado e transferido para um funil de separação, onde se Cambridge, UK) a 645 e 663 nm em triplicata utilizando a acetona a 85% como
	necessitando ser processado ou consumido rapidamente. frutos) de cada ano, totalizando 90 amostras. As outras análises, como a firmeza, com a média dos espectros. adicionou 30 mL de éter de petróleo e 100 mL de água destilada, vagarosamente, branco.
	Os teores de clorofila foram determinados através das equações 3.2, 3.3 e 3.4
	(ESPOSTI, 2002):		
	Análise de referência	Quantidade de amostras/ ano	Ano de estudo
	Carotenóides utilizado.	60	2011
	Clorofila	60	2011
	Firmeza SSC 3.2.4. Determinação da firmeza do fruto intacto 60 30	2011 2011, 2012 e 2013
	Acidez titulável Cor A avaliação da firmeza dos frutos foi feita por compressão utilizando um 30 2011, 2012 e 2013 30 2011, 2012 e 2013 texturômetro Brookfield CT3 Texture Analyzer (Brookfield Engineering Laboratories,
	3.2. Materiais e Métodos Inc., Middleboro, MA, E.U.A.), com probe de compressão cilíndrico P-75 (aço Assim que recebidos, os frutos foram identificados e reservados em atmosfera inoxidável, 5 mm comprimento x 75 mm diâmetro) e base retangular TA-BT-KIT. A refrigerada (4°C) para análises posteriores. Inicialmente, foram realizadas as análises do fruto intacto, tais como a aquisição dos espectros em NIR e a velocidade do teste foi de 2 mm.s -1 até a tensão de 25% ser alcançada. Cada fruto ܶܥ ሺμ݃. ݃ ିଵ ݀݁ ܽ݅ݎ݁ݐܽ݉ ‪ܿܽሻݏ݁ݎ݂ = ଵ ర .. భ (3.1) భ% . foi comprimido na secção equatorial. As medidas foram realizadas a temperatura determinação da cor e firmeza. Em seguida, os frutos foram cortados e a polpa foi separada das sementes através de filtração simples. As cascas e as polpas foram ambiente, e os resultados expressos em quilogramas (kg). Onde: CT = concentração de carotenóides totais; A = absorbância no maior pico
	3.2.1. Seleção e preparação dos frutos de maracujá armazenadas sob refrigeração para análises físico-químicas posteriores. detectado; V = volume do balão utilizado na diluição (mL); m = massa da amostra 3.2.5. Determinação de carotenoides totais da casca do fruto (g); A 1% cm = parâmetro, igual a 2592.
	3.2.2. Obtenção dos espectros na região em NIR	
	3.2.6. Determinação de clorofila da casca do fruto	

Neste contexto, a demanda por uma técnica rápida, e principalmente, não destrutiva, para determinar os parâmetros de qualidade de frutos intactos torna-se extremamente interessante tanto para as indústrias como para as exportações. A espectroscopia na região do infravermelho próximo é uma ferramenta com alto potencial analítico, pois fornece um perfil completo da composição da amostra intacta, apresenta alta sensibilidade, é de fácil implementação e de baixo custo operacional

[START_REF] Ferrarini | Determinação de teores nutricionais do milho por espectroscopia no infravermelho e calibração multivariada. 107 f. Dissertação[END_REF][START_REF] Tozetto | Controle de qualidade de edulcorantes em adoçantes comerciais via espectrometria e métodos de calibração multivariada. 144 f. Dissertação[END_REF]

.

Uma busca mais apurada na literatura revelou que ainda não foi verificada a eficiência da técnica NIR para determinar parâmetros de qualidade em frutos de maracujá intactos, apesar da importância econômica deste fruto para o país. Dessa forma, o objetivo deste estudo foi verificar a eficácia da espectroscopia no infravermelho próximo, para determinar parâmetros de qualidade de frutos de maracujá intactos. Com este intuito, correlações foram desenvolvidas entre os espectros adquiridos do fruto intacto com a composição interna do fruto (acidez titulável e sólidos solúveis) referente a polpa in natura e com a composição externa do fruto, particularmente expressa pelos carotenoides e clorofila presentes na casca.

Um total de 150 frutos de maracujá amarelo (Passiflora edulis f. Flavicarpa), colhidos em nos anos de 2011, 2012 e 2013, com diferentes estádios de maturação (verde-amarelo e amarelo), adquiridos na região de Curitiba foram utilizados neste concentração de carotenóides e de clorofila, foram realizadas apenas nos primeiro ano de pesquisa, quando foi avaliada a relação da espectroscopia NIR com os parâmetros referêntes à casca do fruto de maracujá, empregando-se, portanto, para essa finalidade 60 frutos. TABELA 3.1 -PERFIL DOS FRUTOS DE MARACUJÁ AVALIADOS NESTE ESTUDO 3.2.3. Determinação da cor do fruto A cor de cada fruto de maracujá foi determinada em triplicata utilizando um espectrofotômetro de reflectância Hunterlab (marca MINISCAN XE plus, modelo 45/0-L). O sistema de cor CIE (Commission Internationale de l'Eclairage) L*, a* e b* (L*=luminosidade; a*=tonalidade verde-vermelha; b*=tonalidade azul-amarela) foi A quantificação de carotenóides totais da casca do fruto foi realizada segundo Rodriguez-Amaya (2001). Durante toda a análise tomou-se cuidado com a luz e o oxigênio. evitando a formação de emulsão. Com a adição da água, ocorreu a separação das fases, uma contendo o éter de petróleo e os carotenoides e outra constituída de água e acetona. A remoção da acetona ocorreu, seguida de varias lavagens com água destilada, com cuidado para não haver perda dos carotenoides. No final da lavagem a solução foi recolhida em um balão volumétrico de 50 mL e o volume foi aferido com éter de petróleo.

As leituras em absorbâncias foram realizadas em espectrofotômetro Ultrospec 1100 pro UV-Vis (Biochrom Ltd., Cambridge, UK) a 450 nm, em triplicata, empregando-se o éter de petróleo como branco. Utilizou-se nos cálculos o valor do coeficiente de absorção do éter de petróleo (A 1% 1cm = 2592). Como a leitura da absorbância deveria estar no intervalo de 0,2 a 0,8, amostras com valores inferiores a 0,2 foram descartas do conjunto e amostras com leituras superiores a 0,8 foram diluídas. O calculo do conteúdo de carotenoides totais na casca de maracujá foi realizado através da equação 3.1 (RODRIGUES-AMAYA, 2001).

  Para nosso conhecimento, não foram encontrados na literatura resultados em relação a análise de pigmento da casca do fruto de maracujá.

	1.2							
	1.0							
	Os valores de acidez titulável e conteúdo de sólidos solúveis encontrados 0.8
	0.4 nesse estudo foram semelhantes aos valores encontrados por Marchi et al., (2000), 0.6
	com Silva et al., (2005); Oliveira et al., (2014). 1000 1200 1400 1600 1800 0.2 1.2 Log 1/R	2000	2200	2400
	3.3.2. Caracterização dos espectros NIR 1.0			
	0.8							
	0.6							
	Os espectros originais na região do infravermelho próximo dos frutos de 0.4
	0.2							
	1000	1200	1400	1600	1800	2000	2200	2400
				Wavelength (nm)		
				Tais modificações podem ser observadas pela
	degradação da clorofila (verde) e síntese de carotenoides (amarelo) na casca do
	fruto. O início das mudanças na cor externa do maracujá amarelo acontece antes do 3.3.3. Análise de Componente Principal
	começo da ascensão climatérica, quando há rápida transição da cor verde-amarelo
	para o amarelo (AWAD, 1993). Entretanto segundo Gamarra e Medina (1995), as A Figura 3.2 apresenta a Análise de Componente Principal dos espectros de
	alterações no teor de pigmentos da casca se dão de forma bastante irregular. Tal 60 amostras de fruto de maracujá adquiridos em 2011. Diferentes pré-

irregularidade foi observada nas amostras utilizadas neste trabalho, pois a amostra com menor teor de clorofila não foi a mesma amostra com maior conteúdo de carotenóides. Tal fato deve-se principalmente a dificuldade de dissolução da amostra (casca rígida do fruto) e a suscetibilidade de degradação dos pigmentos durante a manipulação. maracujá intactos sem tratamento matemático estão expostos na Figura 3.1. Os sinais analíticos observados para os frutos de maracujá apresentam sobreposições, possivelmente devido a mistura complexa de componente relacionados à composição da casca. O perfil dos espectros são semelhantes a outros frutos intactos relatados na literatura como o damasco

[START_REF] Bureau | Rapid and non-destructive analysis of apricot fruit quality using FT-near-infrared spectroscopy[END_REF]

, maçã (LIU e YING, 2005) e tomate

(PEDRO e FERREIRA, 2005)

. A sobreposição de sinais dificulta a atribuição de uma determinada banda a uma única função química exclusivamente.

Sabe-se, entretanto, que estes espectros são de fato, dominados por bandas de absorção de água. Intervalos entre 2500 -2000 nm são relatados como bandas de absorção de água e de formação O-H. Bandas de absorção em 1000 e 1400 nm são referidas com primeiro e segundo sobretom da água, e as bandas 1800 e 1100 nm são relatadas com primeiro e segundo sobretom de estiramento C-H

(XIAPING et al., 2008)

. Outro aspecto importante que pode ser verificado no gráfico é a similaridade dos espectros, mesmo sendo adquiridos de colheitas e anos diferentes, atribuindo confiabilidade aos resultados obtidos. FIGURA 3.1 -ESPECTROS NO INFRAVERMELHO PRÓXIMO (NIR) DOS FRUTOS DE MARACUJÁ INTACTOS SEM TRATAMENTO PRÉVIO: (a) 60 FRUTOS COLHIDOS EM 2011 E (b) 90 FRUTOS SENDO 30 FRUTOS COLHIDOS EM 2011, 30 FRUTOS COLHIDOS EM 2012 E 30 FRUTOS COLHIDOS EM 2013 Devido a dificuldade de atribuir uma única banda para um determinado composto, procurou-se obter os modelos otimizados para cada parâmetro de qualidade do fruto de maracujá individualmente e, em seguida, verificar se o comprimento de onda considerado como relevante para a construção dos modelos esta relacionado às atribuições de absorção de adição das ligações químicas e grupos funcionais dos respectivos componentes estudados (carotenoides, clorofila, acidez titulável e conteúdo de sólidos solúveis).

processamentos foram aplicados, buscando obter alguma separação ou identificação de grupos específicos.

  amostras foi devido, no caso da vitamina C, a observação da baixa concentração no fruto e testes preliminares insatisfatórios com os modelos PLS.

	Para os açúcares, o motivo foi devido a problemas no equipamento para realização
	das análises. Nesta tabela também encontram os intervalos (valores mínimos e
	máximos), bem como a média de cada parâmetro.
	4.2.5. Determinação do conteúdo de sólidos solúveis (SSC)
	Metodologia similar ao item 3.2.7 do capítulo 3.
	4.2.6. Determinação do pH
	Os valores de pH e temperatura da amostras de polpa de maracujá in natura
	foram verificadas em potenciômetro digital da Micronal, modelo B-474.
	4.2.7. Determinação de acidez titulável (AT)
	Metodologia similar ao item 3.2.8 do capítulo 3.
	4.2.8. Desenvolvimento do modelo
	Metodologia similar ao item 3.2.9 do capítulo 3.
	4.3. Resultados
	4.3.1. Caracterização das amostras de maracujá

A Tabela 4.1 apresenta os resultados dos parâmetros de qualidade das 130 amostras de polpa in natura de maracujá. Tanto para a Vitamina C quanto para os açúcares, foram analisadas 50 polpas in natura de maracujá. A opção por esse número de

  resultados do modelo. O valor de concentração de sacarose da amostra 4 era de 32,72 mg.mL -1 , portanto não se tratava dos valores mínimos e máximos do parâmetro. Quando foi verificado o espectro da amostra em relação às médias dos

	espectros, observou-se que o mesmo apresentava uma menor intensidade (FIGURA
	4.17). Devido a isso, optou-se pela retirada da amostra e no desenvolvimento de um
	novo modelo de calibração com 37 amostras. O novo modelo, continuou com o
	mesmo número de VLs porém com minimização do valor de RMSEC e RMSECV. É
	importante destacar que a amostra 4 é a amostra 5 apresentada na PCA dos
	espectro em NIR como irregular (FIGURA 4.4a). A diferença de numeração é devido
	à retirada das amostras para compor o grupo de validação externa.
		1.6						
		1.4						
		1.2						
	Log 1/R	1.0						
		0.8						
		0.6						Amostra 4 média
		1000	1200	1400	1600	1800	2000	2200	2400
					Wavelength (nm)	
	FIGURA 4.17 -COMPARAÇÃO DOS ESPECTROS DA AMOSTRA 4 COM A
	MÉDIA DOS ESPECTROS DO MODELO PARA A DETERMINAÇÃO SACAROSE
	EM NIR							
	A capacidade de previsão dos modelos no infravermelho médio e próximo
	para determinar a concentração de sacarose em polpa in natura de maracujá foi
	considerada regular. O melhor modelo em MID foi desenvolvido aplicando o pré-
	processamento MSC seguido de alisamento na faixa espectral de 800 a 2500, e

  primeiro grupo, marcado com um círculo, corresponde aos frutos mais ácidos, e o segundo conjunto, marcado com um quadrado, para os frutos mais doces.

	Aproximadamente 97% de variação das informações dos espectros em MID, poderia
	ser representada ao longo da PC1, enquanto que a PC2 contribuiu com pouca
	informação (2,3%) porém foi suficiente para separar as amostras 10 e 39, as quais
	eram as amostras mais imaturas do grupo, semelhante aos resultados encontrados
	na PCA dos dados de referência. A observação dessa separação dos grupos das
	amostras mais ricas em conteúdos de açúcares e ácidos foi devido a ausência da
	água. Possivelmente, a polpa liofilizada permitiu a análise mais detalhada dos
	constituintes da amostra sem interferência da banda de água.
	O mapa das amostras dos espectros em NIR (FIGURA 5.5b), também
	identificou a amostra 39 como diferente do grupo (lado esquerdo superior), assim
	como a análise de PCA dos dados de referência (FIGURA 4.2b) e a análise de PCA

dos espectros em MID

(FIGURA 4.5a)

. Vale ressaltar que a amostra 39 apresentou o maior conteúdo de ácido, enquanto a amostra 30 apresentou um elevado conteúdo de açúcar, no lado direito inferior. A especificidade das bandas é menor na faixa em NIR em relação a faixa em MID (BELLON-MAUREL e MCBRATNEY, 2011).

  continuou no grupo de calibração. A partir dessa análise, os modelos em MID para glucose foram desenvolvidos com 41 amostras para o grupo de calibração e 14 amostras para o grupo de validação externa.

	Em relação ao modelo em NIR desenvolvido para determinar a concentração
	de glucose com 6 VLs, as amostras 7 e 36 foram identificadas como anômalas
	(FIGURA 5.7b). A amostra 36 destacou-se fora do limite de resíduos de Student,
	portanto, primeiramente foi verificada o valor da concentração de glucose (112,57
	mg.g -1 MS), e constatou-se que não se tratava da amostra de maior ou menor valor.
	Posteriormente, analisou-se também o espectro, o qual apresentou uma intensidade
	menor que a intensidade do espetro médio (FIGURA 5.8b). De maneira semelhante,
	verificou-se o motivo pelo qual a amostra 7 estava fora do limite de leverage (0,43) e
	verificou-se um espectro com maior intensidade que o espectro médio. Optou-se por
	retirar as duas amostras, para testar o desempenho do modelo. Melhoras
	significativas foram observadas em relação aos erros de calibração e de previsão.

Portanto, as amostras 7 e 36 foram definitivamente consideradas anômalas e retiradas do grupo de calibração, que passou a ser constituído de 40 amostras.