Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The aim of this research was to evaluate variability and performance of two maize
sampling plans for mycotoxins quantification. Eleven maize lots were sampled using two
distinct sampling methods: manual, using a sampling spear, and automatic, using a continuous
flow sampling. Total variability and variability from each step of the analysis procedure
(sampling, sample preparation, and analysis) for results of aflatoxins, fumonisin, and
zearalenone were determined in 8, 11, and 5 lots respectively for each sampling plan. Those
variances were compared, for each mycotoxin, between the two sampling plans using a
multifactor analysis of variance. Distribution of the quantification results for aflatoxins and
zearalenone were compared among four theoretical distribution models. The
acceptance/rejection probabilities of a lot with determined aflatoxins or zearalenone
concentration were determined using calculated variances and the information on the selected
distribution to plot an operation characteristic curve (OC). Sampling and total variances were
lower on the automatic sampling plan for aflatoxins, fumonisins, and zearalenone
quantification. The OC curve from automatic sampling plan for aflatoxins and zearalenone
quantification reduces the consumer end seller risks when compared with the OC curve from
the manual sampling plan. The automatic sampling plan is more efficient than the manual one
for mycotoxins quantification in maize, reducing lot classification error, and providing more
safety in commercial transactions. / O objetivo deste trabalho foi avaliar a variabilidade e o desempenho de dois planos de
amostragem de milho para quantificação de micotoxinas. Amostraram-se 11 lotes de milho,
através de dois planos de amostragem: o manual, utilizando-se o calador graneleiro e o
automático, utilizando-se a amostragem em fluxo contínuo. De cada plano amostral
determinaram-se a variabilidade total e as variabilidades das etapas de amostragem,
preparação e análise dos resultados de aflatoxinas, fumonisinas e zearalenona em 8, 11 e 5
lotes, respectivamente. Essas variâncias foram comparadas, para cada micotoxina, entre os
dois planos de amostragem utilizando a análise de variância multifatorial. As distribuições
dos resultados de quantificação das aflatoxinas e zearalenona foram comparadas entre quatro
modelos de distribuições teóricas. Determinaram-se as probabilidades de aceitação e rejeição
de um lote com determinadas concentrações de aflatoxinas ou zearalenona, utilizando-se a
variância e as informações da distribuição selecionada para montar as curvas características
de operação (CO). A variância da amostragem e a variância total foram menores no plano de
amostragem automático para quantificação de aflatoxinas, fumonisinas e zearalenona. A
curva CO do plano de amostragem automático, para quantificação de aflatoxinas e
zearalenona reduz os riscos do consumidor e do produtor em relação à curva CO do plano de
amostragem manual. O plano de amostragem automático é mais eficiente que o plano de
amostragem manual para quantificação de micotoxinas em milho diminuindo, portanto, o erro
na classificação de lotes significando, pois, maior segurança nas relações comerciais.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsm.br:1/10129 |
Date | 01 March 2012 |
Creators | Mallmann, Adriano Olnei |
Contributors | Mallmann, Carlos Augusto, Silva, José Henrique Souza da, Corrêa, Benedito |
Publisher | Universidade Federal de Santa Maria, Programa de Pós-Graduação em Medicina Veterinária, UFSM, BR, Medicina Veterinária |
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:Repositório Institucional da UFSM, instname:Universidade Federal de Santa Maria, instacron:UFSM |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Relation | 500500000007, 400, 500, 300, 500, 300, f8b7bb02-50a2-468a-91b2-0a75e5374e2f, edb6c573-e522-42fc-aeb5-af0889750d94, e049c635-fc7e-4dcd-b0cb-edef2dcff503, b97730cf-3d32-4885-b94b-77f080a30441 |
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