Detecção de soro de queijo em leite por espectrofotometria no infravermelho

Abstract

A detecção de soro de queijo no leite em tempo real é um problema particularmente complexo, porque as análises usuais da composição do leite não podem ser realizadas rapidamente. Neste trabalho desenvolveu-se uma metodologia para detecção de soro adicionado em leite em pó por meio da técnica do infravermelho médio (MIR). Inicialmente foram avaliados, através da análise de componentes principais (ACP), espectros de amostras de leite adicionadas de glicomacropeptídeo (GMP) em diferentes proporções, a fim de selecionar a faixa de comprimento de onda em que o esse composto aparece no espectro. Após a seleção, foram avaliados espectros de amostras de leite adicionadas de soro lácteo em diferentes proporções e, com o intuito de detectar essa adição, empregaram-se técnicas de estatística multivariada tais como: análise de componentes principais (ACP), geralmente utilizada como método de análise exploratória; análise discriminante (AD) muito utilizada para a classificação de amostras e mínimos quadrados parciais (PLS) mais utilizada em problemas de calibração. As técnicas estatísticas empregaram-se bem na seleção de faixas de comprimento de onda onde o GMP aparece no espectro e na detecção do soro nas amostras de leite, sendo calibrado modelos para a detecção e quantificação de soro em amostras desconhecidas.

The detection in real time of whey in milk is a particularly complex problem, because the usual analysis for determination of milk chemical composition cannot be accomplished quickly. In this work, a method for detection of whey added in powder milk was developed through the technique of the mid-infrared spectroscopy (MIR). Initially, spectral data of milk samples added with glycomacropeptide (GMP) in different proportions were appraised by principal component analysis (ACP), with the purpose of selecting the range of wavelength which this composition appears in a spectrum. After the wavelength selection, specters of milk sample added with whey in different proportions were determined. In order to detect this adulteration, multivariate analysis techniques were used, such as principal component analysis (ACP), usually used as method of exploratory analysis; discriminant analysis (AD), which is used for the classification of samples and partial least squares (PLS), the most used in calibration problems. The statistical techniques evaluated in the present work were successfully used in the selection of the wavelength range, which the GMP appears in the spectrum, and for detection of whey in milk samples. In this way, statistical models were calibrated for detection and quantification of whey in unknown samples.