Orientador: Caroline Joy Steel / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia de Alimentos / Made available in DSpace on 2018-08-19T12:10:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Penteado_AlessandraAfonsoTeixeira_M.pdf: 973579 bytes, checksum: 53ad98f08de44e474e99931a80129f8b (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Após as crescentes divulgações na mídia dos malefícios à saúde causados pela ingestão de gorduras trans e a Resolução RDC 360, de 23 de dezembro de 2003, que estabelece a obrigatoriedade de declaração dos níveis de gordura trans nos rótulos dos alimentos industrializados, nota-se uma crescente demanda por produtos sem ácidos graxos trans (¿low trans¿). O objetivo principal deste projeto foi aplicar a tecnologia de Redes Neurais Artificiais (RNAs) para a obtenção de blends de gorduras ¿low trans¿ derivadas de soja e avaliar seu desempenho quando aplicados no processamento de biscoitos laminados tipo Maria. Para tal, foram utilizadas duas bases de gorduras interesterificadas de soja (B1 e B2) e óleo de soja e, como características para definição do blend final foram utilizados os parâmetros de ponto de fusão e curva de sólidos das gorduras comerciais low trans e hidrogenada. Para a produção dos biscoitos, foram selecionados quatro blends de acordo com o menor erro apresentado pela RNA. Óleo de soja, gorduras comerciais low trans e hidrogenada de soja, foram utilizadas para comparação, bem como uma formulação sem adição de gordura. Todas as gorduras foram caracterizadas quanto aos índices de acidez, peróxido e iodo, composição em ácidos graxos e triacilgliceróis, ponto de fusão e curva de sólidos. Os blends foram caracterizados quanto ao ponto de fusão e curva de sólidos. Os biscoitos tiveram condições de processamento idênticas e diferenças de maquinabilidade da massa foram avaliadas. Após a produção dos biscoitos em escala laboratorial, os mesmos foram analisados quanto às suas características tecnológicas e físico-químicas (massa, dimensões, expansão, crescimento horizontal e vertical, cor instrumental, textura instrumental, atividade de água, gradiente de umidade, teor de umidade, teor de lipídios). Também foi realizado um acompanhamento mensal dos biscoitos por um período de quatro meses, analisando cor instrumental, textura instrumental, atividade de água, umidade e porcentagem de quebra/fissura. Os resultados mostraram que a gordura é fundamental para boa maquinabilidade, textura e umidade final dos biscoitos e ao longo do shelf- life estudado. Os biscoitos produzidos com os blends elaborados através da RNA, quando comparados com biscoitos produzidos com gorduras comerciais low trans e hidrogenada, não apresentaram alterações significativas nos parâmetros de processo/maquinabilidade e análises físico-químicas do produto final e ao longo de quatro meses de estocagem, sendo que o blend composto por 46% da base interesterificada de soja (B2) e 54% de óleo de soja, apresentou melhor performance. Assim, este estudo permite afirmar que através da RNA foi possível desenvolver gorduras para aplicação em biscoitos laminados que sejam low trans, derivadas de soja e com menor teor de saturados que as atuais gorduras comerciais. Portanto, representando uma vantagem para saúde do consumidor, otimizando tempo de formulação de gorduras, e possibilitando a obtenção de uma matéria prima para produção de biscoitos com maior disponibilidade no mercado brasileiro e a custos mais acessíveis / Abstract: After growing media disclosures of the health hazards caused by trans fats intake, and the RDC 360, 23 December 2003, establishing the mandatory declaration of trans fat levels on the labels of processed foods, a growing demand for products without trans fatty acids (¿low trans¿) has been noted. But the big challenge is getting ¿low trans¿ with the same functional and sensory properties of hydrogenated fats. The main objective of this project was to applied the technology of Artificial Neural Networks (ANN) to obtain fat blends derived from soy (low trans) and evaluate this performance when applied in the processing of rolled biscuits. To this end, was used two sets of soy interesterified fats (B1 e B2) and soybean oil and, as characteristics to define the blend, the parameters used were the melting point and the solid fat curve of the commercial fats low trans and hydrogenated. For the production of biscuits, four blends were selected according to the smallest ANN error. Soybean oil, commercial fats low trans and hydrogenated, were used for comparison as well as a fat-free formulation. All fats were characterized by acid value, peroxide and iodine index, fatty acid and triacylglycerols composition, melting point and solid fat curve. The biscuits had identical processing conditions and differences in machinability of the dough were evaluated. After biscuits production on a laboratory scale, they were analyzed in their technological and physicochemical characteristics (mass, size, expansion, horizontal and vertical growth, instrumental color, instrumental texture, water activity, moisture gradient, moisture and lipids value). Also, was carried out a monthly monitoring on the biscuits in a period of four months analyzing instrumental color, instrumental texture, water activity, moisture value and percentage of breakage/cracking biscuits. The results showed that fat is essential for a machinability, texture and moisture content in final biscuits and along the storage studied. The biscuits produced with the low trans blends prepared by the ANN, compared with the biscuits made with the commercial fatty low trans and hydrogenated, showed no significant changes in process/machinabilility parameters and physicalchemical analysis of the final products and over the four moth storage, and that the blend composed of 46% of the interesterified soybean (B2) and 54% soybean oil, had a better performance. Thus this study do suggest that through Artificial Neural Network was possible to develop low trans fats derived from soybean and less saturated fat than current commercial fats, for use in biscuits, representing a benefit for the consumer health, an operational and financial advantage, optimizing time of fats formulation, while enabling the obtains a raw material for biscuits production with Brasilian greater market availability and so, more affordable costs / Mestrado / Tecnologia de Alimentos / Mestre em Tecnologia de Alimentos

Orientador: Caroline Joy Steel / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia de Alimentos / Made available in DSpace on 2018-08-24T06:50:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marangoni_AndreLuis_D.pdf: 1214013 bytes, checksum: a252edf1c913d6c97e6f9530017bb9cd (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: A interesterificação é uma ferramenta fundamental para o desenvolvimento de gorduras "zero trans"; entretanto, comparada ao processo de hidrogenação, esta apresenta limitações, sobretudo no desenvolvimento de gorduras para uso em panificação. De acordo com a literatura, na produção de pão de forma, a gordura exerce diversas funções, como a lubrificação e o aumento da extensibilidade da massa, e o aumento do volume e do sabor do pão. A gordura afeta a textura, mantendo os pães macios por mais tempo; isto se deve possivelmente à sua interação com o amido da farinha, retardando o processo de retrogradação e, assim, estendendo a vida de prateleira do pão. O objetivo deste trabalho foi aplicar a tecnologia de Redes Neurais Artificiais (RNA) na formulação de gorduras "zero trans" à base de óleo de soja e gorduras interesterificadas de soja para facilitar o processo de formulação por blending, específicas para produtos de panificação, e determinar a influência das mesmas na qualidade dos pães de forma e nas interações entre as gorduras e o amido da farinha. Para tanto, foram produzidos pré-misturas e pães de forma com a adição de 4% de gordura. Como padrões, foram utilizadas gorduras comerciais, hidrogenada (GHS) e low trans (GLT), além de óleo de soja (OLS). Também foram utilizados os blends de gordura formulados através da RNA (BL1, BL2, BL3 e BL4). Para efeito de controle, foi produzido um pão sem adição de gordura (C). A análise farinográfica mostrou que a absorção de água (ABS) da farinha de trigo pura (59,0%) foi em média 6,5% maior que a das pré-misturas adicionadas de gordura. O tempo de desenvolvimento (Td) foi menor para as amostras GHS, GLT e BL4. A extensografia mostrou que, dentre todas as amostras, a BL4 foi a mais resistente (980 UE) e a menos extensível (114 mm). Isto provavelmente ocorreu devido ao menor teor de óleo de soja em sua constituição (54%), o que pode ter contribuído para uma massa de maior consistência. A análise dos pães produzidos revelou que apenas os volumes específicos das amostras OLS (3,46 mL/g) e BL4 (4,07 mL/g) diferiram significativamente entre si. A análise de firmeza dos pães mostrou que ao longo da estocagem houve diferença significativa entre a firmeza dos pães com gordura e a amostra controle (1005,75 gf), sendo este valor 13% superior ao da amostra GHS - a mais firme dentre os pães com adição de gordura. A uniformidade do miolo foi maior com a utilização de gordura. Nos pães controle (C), a porosidade (26,73%) foi quase 3 vezes superior ao das amostras com a adição dos blends. Os miolos dos pães BL1, BL2, BL3 e BL4 apresentaram alvéolos pequenos e espalhados mais uniformemente, quando comparados aos pães C, GHS, GLT e OLS. Quanto à umidade, os pães com gordura apresentaram um menor teor em relação ao da amostra controle (35%), pois as suas massas absorveram menos água durante a mistura. A análise térmica através de DSC sugeriu um efeito da gordura sobre o envelhecimento dos pães, uma vez que as variações de entalpia de retrogradação foram menores para os pães com gorduras. Os blends de gordura desenvolvidos usando a RNA e aqui utilizados, além do baixo teor de ácidos graxos trans (1,18% em média), apresentaram-se viáveis para aplicação em panificação, sobretudo o BL4 / Abstract: Interesterification is a fundamental tool in the development of "zero trans" fats; however, when compared to the hydrogenation process, it presents limitations, especially when developing shortenings for bakery products. According to literature, in the production of pan bread, fat has several functions, such as lubrication and an increase in dough extensibility, and an increase in bread volume and flavor. Fat affects texture, maintaining breads soft for a longer period of time; this is possibly due to its interaction with starch in flour, retarding the retrogradation process and, thus, extending bread shelf-life. The aim of this study was to apply Artificial Neural Network (ANN) technology in the formulation of "zero trans" fats based on soybean oil and soybean interesterified fats to ease the formulation process through blending, for use in bakery products, and determine their influence on the quality of pan bread and on their interaction with starch in flour. For this, pre-mixes and breads with the addition of 4% fat were produced. As standards, commercial fats (hydrogenated soybean fat ¿ GHS and low trans fat ¿ GLT) were used, as well as soybean oil (OLS). The fat blends formulated using the ANN (BL1, BL2, BL3 e BL4) were also used. As control (C), bread without fat addition was prepared. The farinographic analysis showed that water absorption (ABS) of pure wheat flour (59.0%) was in average 6.5% higher than that of the pre-mixes of flour and fats. Dough development time (Td) was lower for the samples GHS, GLT and BL4. The extensographic analysis showed that, amongst all samples, BL4 showed the highest resistance to extension (980 EU) and the lowest extensibility (114 mm). This probably occurred due to the lower soybean oil content in its constitution (54%) that could have contributed to a more consistent dough. The analysis of the breads produced revealed that only the specific volumes of the samples OLS (3.46 mL/g) and BL4 (4.07 mL/g) differed significantly. Firmness analysis of breads showed that throughout the storage period studied there was a significant difference between the firmness of the breads with fats and the control sample (1005.75 gf), being this value 13% higher than that of GHS ¿ the firmest amongst samples with fat. Crumb uniformity was greater with the use of fat. In the control breads (C), porosity (26.73%) was almost 3 times greater than that of the samples with the addition of the blends. The crumbs of breads BL1, BL2, BL3 and BL4 presented small and more uniformly distributed alveoli, when compared to breads C, GHS, GLT and OLS. As to moisture content, breads with fat presented lower values when compared to the control sample (35%), as their doughs absorbed less water during mixing. Thermal analysis through DSC suggested an effect of fat on bread staling, once retrogradation enthalpy changes were lower for breads with fats. The fat blends developed using the ANN and used in this study, as well as having a low trans fatty acid content (1.18% in average), showed feasibility for application in pan bread, especially BL4 / Doutorado / Tecnologia de Alimentos / Doutor em Tecnologia de Alimentos