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Aplicação da modelização por redes neuronais ao teor de compostos fenólicos e atividade antioxidante em bananas de diferentes cultivares secadas sob condições distintas

dc.contributor.authorGuiné, Raquel
dc.contributor.authorBarroca, Maria João
dc.contributor.authorGonçalves, Fernando
dc.contributor.authorAlves, Mariana
dc.contributor.authorOliveira, Solange
dc.contributor.authorMendes, Mateus
dc.date.accessioned2014-09-16T08:30:24Z
dc.date.available2014-09-16T08:30:24Z
dc.date.issued2014
dc.description.abstractOs compostos fenólicos estão amplamente presentes no reino vegetal, sendo essenciais para o crescimento e reprodução das plantas, além de serem responsáveis pela cor, adstringência e aroma em vários alimentos [1]. Estes compostos, sendo antioxidantes, combatem os radicais livres, previnem doenças cardíacas, doenças neurodegenerativas, problemas do aparelho circulatório, cancro, inflamação e inibem a oxidação lipídica [1-2]. Porém, o processamento térmico pode destruir a quantidade ou a biodisponibilidade destes compostos, reduzindo assim os efeitos benéficos para a saúde [3]. As redes neurais artificiais (ANN: Artificial Neural Networks) têm sido utilizadas nos últimos anos para a modelização de muitos processos em engenharia de alimentos, como por exemplo: modelização e controlo do processo de secagem das uvas, previsão do desempenho energético do processo de secagem por atomização para óleo de peixe e leite em pó desnatado, previsão do encolhimento e reidratação de cenouras desidratadas [4-5]. O presente estudo foi realizado com o objetivo de investigar o impacto das condições de secagem sobre o teor em compostos fenólicos totais e atividade antioxidante em bananas de duas cultivares, bem como modelizar as variáveis do processo por meio de redes neurais artificiais. Bananas (cv. Musa nana e Musa cavendishii) em fresco, secadas por ar a 50 e 70 ºC e liofilizadas foram analisados quanto ao seu conteúdo em compostos fenólicos (FT) utilizando o reagente de Folin-Ciocalteu e atividade antioxidante (AA) utilizando o radical ABTS. Todas as amostras foram sujeitas a seis extrações sucessivas (três com metanol e três com uma solução de acetona). Os dados experimentais serviram para treinar uma rede neural usada para análise de dados e previsão das variáveis de saída (FT e AA). Os resultados indicam que as bananas das duas cultivares apresentam resultados semelhantes e que a secagem ao ar provocou um decréscimo do conteúdo de fenóis e na atividade antioxidante para ambas as temperaturas. A liofilização também diminuiu o teor de compostos fenólicos, porém em menor grau. Os testes feitos com as redes neurais mostraram que as variáveis FT e AA podem ser previstas com uma precisão elevada a partir das variáveis de entrada (Figura 1): variedade, estado de secagem, tipo de extrato e ordem do extracto, sendo que de entre estas as que assumem maior importância são o estado de secagem e a ordem do extrato.por
dc.identifier.citationGuiné RPF, Barroca MJ, Gonçalves F, Alves M, Oliveira S, Mendes M. (2014) Aplicação da modelização por redes neuronais ao teor de compostos fenólicos e atividade antioxidante em bananas de diferentes cultivares secadas sob condições distintas. Livro de atas do 12º Encontro de Química dos Alimentos, Lisboa, p. 296-299por
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.19/2248
dc.language.isoporpor
dc.peerreviewedyespor
dc.subjectFenoispor
dc.subjectbananapor
dc.subjectredes neuronaispor
dc.subjectmodelizaçãopor
dc.subjectsecagempor
dc.subjectliofilizaçãopor
dc.subjectatividade antioxidantepor
dc.titleAplicação da modelização por redes neuronais ao teor de compostos fenólicos e atividade antioxidante em bananas de diferentes cultivares secadas sob condições distintaspor
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dspace.entity.typePublication
oaire.citation.conferencePlaceLisboapor
oaire.citation.endPage299por
oaire.citation.startPage296por
oaire.citation.title12º Encontro de Química dos Alimentospor
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