Made available in DSpace on 2018-08-01T21:58:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_9982_Dissertação_Radigya (1).pdf: 1760976 bytes, checksum: 51ceba8c31d07e4fd2e5e4d40c305358 (MD5) Previous issue date: 2016-03-04 / O Brasil é o maior produtor e segundo consumidor mundial de café, sendo o Espírito Santo um dos maiores pólos de produção nacional deste produto. O café é uma fruta de grande importância para o PIB do país e a presença de adulterantes infringe o direito do consumidor, causando-lhe prejuízos e possíveis danos à saúde. Desta maneira, desenvolver um método analítico para determinar possíveis adulterações, agregaria valor de commodity, fortalecendo o crescimento econômico do país. Amostras de café torrados Conilon e Arábica foram analisadas através da técnica de Espectrometria de Massas por Ressonância Ciclotrônica de Íons com Transformada de Fourier (ESI(-)FT-ICR MS) e Espectroscopia na região do infravermelho médio com refletância total atenuada (ATR-FTIR) com o objetivo de desenvolver um método de quantificação de café Conilon em blendas de café Arábica, utilizando modelos de análise de dados uni e multivariados. Para construção do modelo de calibração univariada por ESI(-)FT-ICR MS, foram usadas 10 amostras de café Arábica (Coffea Arábica) adulteradas com diferentes proporções de café Conilon (Coffea Canephora), e 2 amostras puras (0% e 100 wt% de café Conilon) dopadas com um padrão interno de ácido esteárico de concentração 5.10-3 mol.L-1 (m/z 283 e 567). Para a análise de ATR-FTIR foram usadas uma maior variabilidade de adulterações, totalizando 21 amostras de blendas e 2 amostras puras (0% e 100 wt% de café Conilon), a partir dos resultados foi proposto um modelo de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS). A partir dos resultados de ESI(-)FT-ICR foi possível identificar as principais espécies químicas presentes nas amostras de cafés, tais como: ácido quínico (m/z 191), ácido cafeoilquínico (m/z 353) e ácido feruloilquínico (m/z 367). O modelo de calibração univariada desenvolvido apresentou boa linearidade (R2 de 0,976) e limites de detecção e de quantificação de 0.2 e 0.3 wt%, respectivamente. O modelo PLS construído com dados ATR-FTIR resultou em um RMSECV de 5.7 wt% e RMSEP de 9.2 wt%, com coeficientes de determinação para validação cruzada e previsão de 0.9635 e 0.9295, respectivamente. Foram encontrados valores de repetibilidade e precisão intermediária de 4 wt% e 5 wt% para ESI(-)FT-ICR MS respectivamente, e 1,7 wt% para ambas as figuras de mérito nas análises de ATR-FTIR.