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Previous issue date: 2013-07-31 / Aiming to consumer s safety the presence of pathogenic contaminants in
foods must be monitored because they are responsible for foodborne outbreaks
that depending on the level of contamination can ultimately cause the death of
those who consume them. In industry is necessary that this identification be fast
and profitable. This study shows the utility and application of near-infrared (NIR)
transflectance spectroscopy as an alternative method for the identification and
classification of Escherichia coli and Salmonella Enteritidis in commercial fruit pulp
(pineapple). Principal Component Analysis (PCA), Independent Modeling of Class
Analogy (SIMCA) and Discriminant Analysis Partial Least Squares (PLS-DA) were
used in the analysis. It was not possible to obtain total separation between
samples using PCA and SIMCA. The PLS-DA showed good performance in
prediction capacity reaching 87.5% for E. coli and 88.3% for S. Enteritides,
respectively. The best models were obtained for the PLS-DA with second
derivative spectra treated with a sensitivity and specificity of 0.87 and 0.83,
respectively. These results suggest that the NIR spectroscopy and PLS-DA can be
used to discriminate and detect bacteria in the fruit pulp / Visando ? seguran?a do consumidor, ? de extrema import?ncia identificar
a presen?a de contaminantes patog?nicos nos alimentos, pois os mesmos s?o
respons?veis por surtos alimentares que dependendo do n?vel de contamina??o
pode chegar a causar a morte de quem os consome. Na industria h? uma
necessidade de que essa identifica??o de contaminantes seja r?pida e rent?vel.
Este estudo mostra a aplica??o e utilidade de medidas espectrais de
transflect?ncia no infravermelho pr?ximo (NIR) como um m?todo alternativo para
a identifica??o e classifica??o de Escherichia coli e Salmonella Enteritidis em
polpa de fruta comercial (abacaxi). An?lise de Componentes Principais (PCA),
Modelagem Independente por Analogia Classe (SIMCA) e An?lise Discriminante
por M?nimos Quadrados Parciais (PLS-DA) foram utilizados na an?lise. N?o foi
poss?vel obter uma separa??o total entre as amostras usando PCA e SIMCA. O
PLS-DA apresentou bom desempenho na capacidade de predi??o alcan?ando
87,5% para E. coli e 88,3% para S. Enteritides, respectivamente. Os melhores
modelos obtidos para o PLS-DA com os espectros tratados com segunda
derivada apresentaram sensibilidade e especificidade de 0,87 e 0,83,
repectivamente. Estes resultados sugerem que a espectroscopia NIR e PLS-DA
podem ser usados para discriminar e detectar bact?rias na polpa da fruta
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/17734 |
| Date | 31 July 2013 |
| Creators | Marques, Aline de Sousa |
| Contributors | CPF:03144855464, http://lattes.cnpq.br/6928918856031880, Moraes, Edgar Perin, CPF:13563054827, Melo, Maria Celeste Nunes de, CPF:34195602300, http://lattes.cnpq.br/0580551464788795, Silva, Edvan Cirino da, CPF:55227872449, http://lattes.cnpq.br/1777102714370218, Lima, K?ssio Michell Gomes de |
| Publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Programa de P?s-Gradua??o em Qu?mica, UFRN, BR, F?sico-Qu?mica; Qu?mica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Unknown |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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