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Doctoral Thesis
DOI
10.11606/T.46.2016.tde-18082016-083549
Document
Author
Full name
Lígia Bueno
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2016
Supervisor
Committee
Paixão, Thiago Regis Longo Cesar da (President)
Bertotti, Mauro
Coltro, Wendell Karlos Tomazelli
Fonseca, Fernando Josepetti
Stradiotto, Nelson Ramos
Title in Portuguese
Estudo e fabricação de dispositivos inteligentes (línguas e narizes eletrônicos) visando à discriminação de contaminação em alimentos
Keywords in Portuguese
Análise química
Bactérias
Colorimetria
Contaminação de alimentos
Controle de qualidade
Dispositivos eletrônicos
Polímeros molecularmente impressos
Quimiometria
Abstract in Portuguese
A proposta da presente tese foi desenvolver dispositivos inteligentes (língua e nariz eletrônicos/ colorimétrico) de baixo custo para discriminar amostras de alimentos contaminados quimicamente e biologicamente. Um dispositivo "optoeletrônico" à base de membranas poliméricas coloridas com indicadores de pH foi utilizado para discriminar compostos voláteis emitidos por micro-organismos (aminas liberadas pelos processos de deterioração dos alimentos e que são produto da descarboxilação de aminoácidos em alimentos predominantemente proteicos). As aminas avaliadas nesse estudo foram: isobutilamina, isopentilamina e trietilamina. O limite de detecção de 5 ppm das aminas foi alcançado utilizando o dispositivo "optoeletrônico" e, esse sistema, também foi testado em amostras reais de carne contaminadas obtendo uma boa discriminação das amostras com e sem as aminas. Aminas biogênicas (cadaverina, tiramina e putrescina) também foram testadas obtendo uma separação pelo gráfico de escores. Em uma segunda etapa o dispositivo também foi avaliado para discriminar quatro espécies de bactérias (Klebsiella pneumoniae, Proteus vulgaris, Proteus mirabilis e Escherichia coli) incubadas a 37°C e 25°C. Em ambos os casos o dispositivo inteligente utilizou um smartphone para registrar as imagens que atuou como detector para extração dos dados de RGB das imagens. A partir dessas informações (valores de RGB), as ferramentas quimiométricas PCA (do inglês Principal Component Analysis, Análise de Componentes Principais) e HCA (do inglês Hierarchical Cluster Analysis, Análise de Agrupamentos Hierárquicos) foram utilizadas para discriminar as amostras e a k-NN (do inglês kth Nearest Neighbor, k- vizinhos mais próximos) para validar o método. Em uma terceira etapa, uma língua eletrônica voltamétrica foi fabricada para discriminar amostras de leite adulteradas com melamina, ureia e formaldeído contendo concentrações finais de 0,95; 4,16 e 10,0 mmol L-1, respectivamente. Essa língua voltamétrica foi composta por três eletrodos metálicos: platina, ouro e cobre e dados voltamétricos foram utilizados como dados de entrada para as ferramentas quimiométricas (PCA e HCA). Foram testados três tipos de leite (integral, desnatado e semidesnatado) de três diferentes marcas e todos eles puderam ser discriminados com sucesso. O trabalho também apresenta a utilização de MIPs (polímeros molecularmente impressos - do inglês, molecularly imprinted polymers) como alternativa para detecção e discriminação de alimentos contaminados fazendo uso da impressão (cavidades) de substâncias químicas contaminantes ou das proteínas específicas de cada micro-organismo presente no processo de deterioração dos alimentos
Title in English
Study and development of smart devices (electronic nose and tongues) aiming at discrimination of contamination in food samples
Keywords in English
Bacteria
Chemical analysis
Chemometric
Colorimetry
Electronic device
Food contamination
Molecularly imprinted polymer
Quality control
Abstract in English
The present thesis aimed at development of low cost smart devices (electronic tongue and colorimetric nose) to discriminate chemically and biologically contamination in food samples. An "optoelectronic" plastic-based device with colored membranes contained pH indicator was used to discriminate volatile compounds released by microorganisms, due to the deterioration process of protein in food by the organisms. The amines evaluated in this study were: isobutylamine, isopentylamine and triethylamine, achieving a detection limit of 5 ppm. Such system was also tested in real meat samples contaminated with individual amines obtained a good discrimination of samples with and without studied compounds. Biogenic amines (cadaverine, tyramine and putrescine) were also tested and discriminated. In a second step, the device was also evaluated to discriminate four bacteria species (Klebsiella pneumoniae, Proteus vulgaris, Proteus mirabilis and Escherichia coli) incubated at 37 ° C and 25 ° C. In both cases, a smartphone was used as detector to extract RGB values of the samples. From extracted information (RGB values), the chemometric tools PCA (Principal Component Analysis) and HCA (Hierarchical Cluster Analysis) were used to discriminate samples and k-NN (kth Nearest Neighbor) was evaluated to validate the method. In a third stage, a voltammetric electronic tongue was developed to discriminate adulterated milk samples with melamine, urea and formaldehyde. This voltammetric electronic tongue was fabricated using three working electrodes: platinum, gold and copper and the voltammetric data was used as input data for chemometric tools (PCA and HCA). Three types of milk (whole, skimmed and semi-skimmed) from three different brands were tested and all of them could be successfully discriminated
 
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Publishing Date
2016-10-17
 
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