As análises por PCA e HCA proporcionaram uma interpretação multivariada dos resultados, mostrando que as amostras são agrupadas de acordo com as diferenças nos teores de minerais.
APLICAÇÃO DA ANÁLISE MULTIVARIADA NA INTERPRETAÇÃO DE TEORES DE MINERAIS ENCONTRADOS EM SUCOS DE FRUTAS
Marcelo Antônio Morgano (PG)*, **, Sonia Claudia do Nascimento de Queiroz (PG)** e Marcia Miguel Castro Ferreira (PQ)**.
*Centro de Química de Alimentos e Nutrição Aplicada -Instituto de Tecnologia de Alimentos – ITAL
**Instituto de Química - Universidade Estadual de Campinas – UNICAMP
palavras-chave: suco de frutas, análise multivariada, minerais.
Sucos de frutas são consumidos em todo o mundo, não só pelo sabor agradável mas, também por serem ricos em nutrientes que são indispensáveis à saúde dos seres humanos. Os sais minerais são de grande importância uma vez que regulam o metabolismo de diversas enzimas, o equilíbrio ácido-base, a pressão osmótica, etc. Assim, a determinação do teor de minerais é de extrema importância na avaliação da qualidade destes produtos em termos nutritivos.
Deste modo o objetivo deste trabalho foi analisar os teores de 9 minerais, por Espectrometria de Emissão Óptica em Plasma Indutivamente Acoplado (ICP-OES), em 7 diferentes tipos de sucos de frutas processados e aplicar as técnicas de Análise por Componentes Principais (PCA) e Análise Hierárquica por Agrupamento (HCA) para facilitar a interpretação dos resultados.
Os teores dos minerais Ca, P, Na, K, Mg, Zn, Fe, Mn e Cu foram determinados, após uma extração com HCl a frio, em um ICP-OES simultâneo, modelo ICP 2000 (BAIRD, Massachusetts, USA). As condições para a determinação multielementar foram: potência do plasma 1,0 KW; gás refrigerante 6,5 L/min; gás auxiliar (Ar) 6,5 L/min; vazão da amostra 2 mL/min; altura de observação vertical 19 mm (acima da bobina de indução); pressão do nebulizador pneumático concêntrico 3 bar. Dois lotes diferentes de cada suco (abacaxi, acerola, caju, goiaba, manga, maracujá e uva) foram analisados e as determinações foram feitas com três repetições analíticas. Em seguida foram aplicadas a PCA e a HCA à matriz de dados gerada (42x9).
Na PCA utilizou-se como pré-processamento o auto-escalamento e em seguida obtiveram-se os scores e os loadings. A PCA mostrou que a primeira componente principal (PC1) explica 49,6% da variância total dos dados, sendo que a segunda e a terceira componentes principais explicam 19,6% e 13,8%, respectivamente. A primeira componente principal está relacionada principalmente aos minerais Ca, Mg, Fe e P, enquanto a segunda componente principal relaciona-se aos minerais Mn, Cu, P e K. Pelos gráficos de scores e loadings observa-se que existe a separação entre os sucos de caju, maracujá, goiaba, acerola e manga, na primeira componente principal. Enquanto que a segunda componente principal separa os sucos de abacaxi e uva dos demais. Na primeira componente principal as amostras de sucos de caju são as que tem menores valores de scores e estão separadas das demais por apresentarem os menores teores dos minerais Ca, Mg e Fe que são os metais que mais se destacam nesta componente principal. Os sucos de abacaxi apresentam valores de scores mais positivos nas PC1 e PC2. Comparando com os loadings observa-se que isto se deve ao fato de que estes sucos são aqueles que tem maiores teores de Mn, Fe, Mg, e Ca. Os sucos de uva tem scores altamente positivos na PC1 e negativos na PC2. Para os demais sucos, goiaba, acerola, maracujá e manga, apesar de estarem satisfatoriamente separados na PC1 eles se encontram próximos ao zero das PC1 e PC2 e, portanto, não foi possível atribuir quais minerais foram importantes para suas separações.
Estas duas componentes principais descrevem 69% da variância total dos dados. A terceira componente principal (13,8% da variância total) tem alta contribuição de zinco e potássio, sendo responsável pela discriminação dos sucos de maracujá. É interessante notar que os diferentes sucos, foram agrupados entre si de acordo com as diferenças nos teores de minerais encontrados. Os sucos de acerola e goiaba, foram aqueles que mantiveram próximos nestas três componentes principais, indicando que seus teores de minerais diferenciam menos.
A análise hierárquica de agrupamentos (HCA), figura 1, complementa a análise de componentes principais (PCA), sendo uma outra forma de visualizar as semelhanças e diferenças na composição mineral dos diferentes sucos. O grau de similaridade entre as amostras varia entre 0 e 1 (quando amostras são idênticas). Com um grau de similaridade 0,7, destacam-se 6 grupos de sucos: uva, abacaxi, maracujá, caju, manga e um grupo com acerola e goiaba. Estes grupos correspondem aos mesmos grupos formados pelas 3 componentes principais evidenciando a importância de usarmos estes dois tipos de análises em conjunto para a interpretação dos resultados. É interessante notar também que as diferentes variedades de sucos, formam cada uma dois grupos distintos correspondendo aos dois lotes de sucos de frutas estudados (junho/98 e Agosto/98).
As
análises por PCA e HCA proporcionaram uma interpretação
multivariada dos resultados, mostrando que as amostras são
agrupadas de acordo com as diferenças nos teores de minerais.
Figura 1 – Análise hierárquica por agrupamento (HCA).