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Previous issue date: 2013-02-08 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The potential application of NIR spectroscopy was studied to prospect oil seeds as to its characteristics of oil and protein. Spectra in the region 400-2500 nm were obtained from seeds of peanut, sesame, cotton and castor oil. The reference measurements included: oil content, protein and fatty acids. Using the technique PLS calibration models were developed for genotypes of groundnut, sesame and castor. As for peanuts: oil content (R = 0.4 and RMSECV = 1.7%), water content (R = 0.7 and RMSECV = 0.2%), oleic acid (R = 0.7 and RMSECV = 1.1%), linoleic acid (R = 0.7 and RMSECV = 0.8%), palmitic acid (R = 0.8 and RMSECV = 0.1%) and stearic acid (R = 0.6 and RMSECV = 0.3%); Sesame: oil content (R = 0.7 and RMSECV = 1.7%), water content (R = 0.9 and RMSECV = 0.1%), total protein (R = RMSECV = 0.8 and 0.9%), oleic acid (R = 0.6 and RMSECV = 0.8%), linoleic acid (R = 0.8 and RMSECV = 0.8%), palmitic acid ( R = 0.9 and RMSECV = 0.1%), stearic acid (r = 0.6 and RMSECV = 0.1%) and linolenic acid (R = 0.8 and RMSECV = 0.01%) and; castor : ricinoleic acid (R = 0.90 and RMSECV = 0.57%), oleic acid (R = 0.94 and RMSECV = 0.18%), linoleic acid (R = 0.90 and RMSECV = 0.25% ), palmitic acid (R = 0.92 and RMSECV = 0.04%), stearic acid (R = 0.91 and RMSECV = 0.03%) and linolenic acid (R = 0.51 and = 0.01 RMSECV %). Techniques were applied to cotton selection of samples and variables (APS-MLR). The models PLS and APS-MLR were compared and this obtained better results: oil content (R = 2.1% e RMSEP = 0.7), water content (R = 0.9% and RMSEP = 0.5), linoleic acid (r = 2.0% and RMSEP = 0.1), oleic acid (R = 0.3% and RMSEP = 0.7), palmitic acid (R = 0.9% and RMSEP = 0.3) and stearic acid (R = 0.05 and RMSEP = 0.05%). The levels of oil, water, total protein and fatty acids were predicted in seed and oil by VIS- NIR modeling spectra and calibration by PLS and MLR-APS in oilseeds / O potencial de aplicação da espectrometria NIR foi estudado para prospecção de genótipos de oleaginosas quanto às suas características de óleo e proteína. Espectros na região de 400 a 2500 nm foram obtidos em sementes de amendoim, gergelim, algodão e do óleo de mamona. As medidas de referência contemplaram: teor de óleo, proteína total e ácidos graxos. A técnica de PLS foi utilizada para o desenvolvimento dos modelos para os genótipos de amendoim, gergelim e mamona. Sendo para amendoim: teor de óleo (R = 0,5 e RMSECV = 1,7 %), teor de água (R = 0,8 e RMSECV = 0,2 %), ácido oleico (R = 0,9 e RMSECV = 1,1 %), ácido linoleico (R = 0,8 e RMSECV = 0,8 %), ácido palmítico (R = 0,8 e RMSECV = 0,1 %) e esteárico (R = 0,8 e RMSECV = 0,3 %); Gergelim: teor de água (R = 0,9 e RMSECV = 0,1 %), teor de óleo (r = 0,8 e RMSECV = 1,7 %), proteína total (R = 0,9 e RMSECV = 0,9 %), , ácido oleico (r = 0,8 e RMSECV = 0,8 %), ácido linoleico (R = 0,9 e RMSECV = 0,8 %), ácido palmítico (r = 0,9 e RMSECV = 0,1 %), ácido esteárico (R = 0,8 e RMSECV = 0,1 %) e ácido linolênico (R = 0,9 e RMSECV = 0,01 %) e; mamona: ácido ricinoleico (R = 0,9 e RMSECV = 0,57 %), ácido oleico (r = 0,9 e RMSECV = 0,18 %), ácido linoleico (r = 0,9 e RMSECV = 0,25 %), ácido palmítico (R = 0,9 e RMSECV = 0,04 %), ácido esteárico (R = 0,9 e RMSECV = 0,03 %) e ácido linolênico (R = 0,7 e RMSECV = 0,01 %). Nas amostras de algodão foram aplicadas técnicas de seleção de amostras (algoritmo de partição de amostras) e de variáveis (algoritmo das projeções sucessivas -APS). Os modelos PLS e APS-MLR foram comparados e este forneceu melhores resultados: teor de óleo (R = 0,7 e RMSEP = 2,1 %), teor de água (R = 0,5 e RMSEP = 0,9 %), ácido linoleico (R = 0,1e RMSEP = 2,0 %), ácido oleico (R = 0,7 e RMSEP = 0,3 %), ácido palmítico (R = 0,3 e RMSEP = 0,9 %) e ácido esteárico (R = 0,05 e RMSEP = 0,05 %). Os teores de óleo, água, proteína total e de ácidos graxos foram preditos por modelagem dos espectros VIS-NIR e calibração por PLS e APS- MLR em oleaginosas. Os modelos são viáveis para medidas não destrutivas de sementes em fase de melhoramento genético.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.bc.uepb.edu.br:tede/2411 |
| Date | 08 February 2013 |
| Creators | Almeida, Pollyne Borborema Alves de |
| Contributors | Medeiros, Everaldo Paulo de, Soares, Dartanhã José, Pontes, Marcio Jose Coelho de |
| Publisher | Universidade Estadual da Paraíba, Programa de Pós-Graduação em Ciências Agrárias - PPGCA, UEPB, Brasil, Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - PRPGP |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPB, instname:Universidade Estadual da Paraíba, instacron:UEPB |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -3549167150673249483, 600, 600, 600, 524871450381110278, 7828424726906663919 |
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