Caracterização de cervejas utilizando a GC×GC-MS e análise multivariada de dados [recurso eletrônico]
Andre Cunha Paiva
DISSERTAÇÃO
Português
T/UNICAMP P166c
[Beer characterization using GC×GC-MS and multivariate data analysis]
Campinas, SP : [s.n.], 2020.
1 recurso online ( 107 p.) : il., digital, arquivo PDF.
Orientador: Leandro Wang Hantao
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Química
Resumo: O crescente aumento no consumo de cervejas nas últimas décadas levou esta bebida fermentada a possuir grande importância no contexto global. Neste cenário, existe uma busca dos mestres cervejeiros por novas variedades das matérias-primas básicas - água, malte, lúpulo e levedura - utilizadas...
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Resumo: O crescente aumento no consumo de cervejas nas últimas décadas levou esta bebida fermentada a possuir grande importância no contexto global. Neste cenário, existe uma busca dos mestres cervejeiros por novas variedades das matérias-primas básicas - água, malte, lúpulo e levedura - utilizadas na produção desta bebida. De acordo com o estilo da cerveja, seu perfil aromático pode ser em grande parte moldado durante a etapa de fermentação, i.e., bioaromatização. Por isso, a levedura utilizada nesta etapa deve, além de apresentar bom desempenho fermentativo, contribuir com compostos que agregarão valor as propriedades sensoriais da cerveja. Devido ao papel de destaque das leveduras, foram investigadas as contribuições para o perfil de compostos orgânicos voláteis (VOC) que a levedura brasileira Brazilian Ale 02 (S. cerevisiae) é capaz de incorporar em uma cerveja do estilo India Pale Ale, frente a uma cerveja fermentada utilizando uma cepa já estabelecida para este estilo de cerveja. A abordagem analítica utilizando a cromatografia gasosa bidimensional abrangente (GC×GC) aliada a técnicas quimiométricas possibilitou a identificação de 7 compostos presentes exclusivamente devido a utilização da levedura brasileira. Além disso, outros 46 compostos foram apontados como relevantes para diferenciação entre ambas as cervejas. Este primeiro estudo de caso revelou a necessidade de se alinhar um painel sensorial e/ou critérios de avaliação do produto para obtenção de informações mais abrangentes sobre a influência dos VOC no aroma das cervejas. Isso motivou a realização de um segundo estudo de caso, em que foi utilizado um total de 1.569.641 avaliações de um banco de dados público de avaliações de consumidores sobre cervejas, plataforma online Untappd. O critério utilizado para escolha das cervejas foi baseado na nota média que cada uma delas possuía neste banco público, com as amostras sendo divididas em dois grupos, um grupo formado por cervejas de baixa preferência e outro formado por cervejas de alta preferência dos consumidores. Com isso, os perfis de VOC de 14 cervejas da família das lagers, amplamente consumidas mundialmente, foram caracterizados e relacionados com as avaliações de consumidores através da combinação da GC×GC e análise discriminante por mínimos quadrados parciais (PLS-DA). O protocolo adotado foi capaz de prever corretamente 54 amostras, errando a previsão de duas amostras, uma acurácia de 96,4 %. O estudo revelou também a tendência dos consumidores fornecerem melhores avaliações às cervejas com um perfil de VOC mais diversificado.
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Abstract: The continuous increase in beer consumption over the past decades has led this market to play an important role in global economy. Brewing masters endure a continuous search for new varieties of the raw materials – water, malt, hops and yeast – used in beer production. The fermentation...
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Abstract: The continuous increase in beer consumption over the past decades has led this market to play an important role in global economy. Brewing masters endure a continuous search for new varieties of the raw materials – water, malt, hops and yeast – used in beer production. The fermentation step is mostly responsible for shaping the organoleptic profile of a beer. Therefore, the yeast used in this step must not only present good fermentative properties, but also contribute with compounds that will improve beer quality and acceptance. In first application, the contributions of a Brazilian yeast strain, named Brazilian Ale 02 (S. cerevisiae), to the volatile organic compounds (VOC) profile of an India Pale Ale (IPA) beer were investigated, due to the prominent role played by the yeasts during brewing. A second beer brewed using a traditional yeast strain for IPA style was also characterized for comparative purposes. An approach using comprehensive two-dimensional gas chromatography (GC×GC) combined with chemometric techniques allowed the identification of seven compounds exclusively found in the beverage manufactured using the Brazilian yeast strain. Moreover, we identified 46 compounds that were detected in both beverages but with different intensities, which also contributed for the differentiation between the two classes. This study highlighted the importance of aligning a sensory panel and/or product evaluation criteria to interpret the chemical information and evaluate the influence of VOC on the aroma / acceptance of beers. Therefore, we decided to perform a second application to explore potential of a public database with over 1,569,641 consumer evaluations about beers, known as Untappd. Brand selection was based on their average grades in the Untappd platform. A total of 14 brands of beers from lager family were divided in two groups, first one containing samples with low consumers’ ratings and the second with brands that exhibited high evaluations. Accordingly, in this study the VOC profiles of beer samples were characterized and correlated with the consumers’ ratings by combining GC×GC analysis and discriminant analysis by partial least squares regression (PLS-DA). This protocol correctly classified 54 samples and only two mismatches with a 96.4% accuracy. This study also unveiled consumers rating trends, which is higher for beers with a more diversified VOC profile.
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Caracterização de cervejas utilizando a GC×GC-MS e análise multivariada de dados [recurso eletrônico]
Andre Cunha Paiva
Caracterização de cervejas utilizando a GC×GC-MS e análise multivariada de dados [recurso eletrônico]
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