Determinação simultânea dos teores de cafeína, trigonelina e ácido clorogênico em amostras de café cru por análise multivariada (PLS) em dados de espectroscopia por reflexão difusa no infravermelho

Abstract

O objetivo deste trabalho foi investigar o uso da espectroscopia no infravermelho próximo (NIR) associada a métodos multivariados de análise (método dos mínimos quadrados parciais - PLS) para a determinação do teor de cafeína, trigonelina e ácido clorogênico em amostras de café cru. O método analítico proposto possibilita a determinação direta, sem tratamento e destruição da amostra, com obtenção de resultados rápidos (em intervalos da ordem de minutos), redução de custos, mão-de-obra e equipamentos e sem o consumo de reagentes químicos de forma a preservar o meio ambiente. Os níveis de cafeína, trigonelina e ácido clorogênico foram inicialmente determinados usando-se como método de referência a técnica de cromatografia líquida de alta eficiência (CLAE); posteriormente foram construídos modelos de regressão a partir dos espectros no infravermelho próximo das amostras de café cru. O método proposto forneceu resultados com boa capacidade de previsão dos teores de cafeína, trigonelina e ácido clorogênico, sendo os erros médios inferiores a 8% para as três propriedades estudadas.

The aim of this work was to investigate the use of the spectroscopy in the near infrared (NIR) associated to multivariate analysis methods (method of the partial least square - PLS) for the determination of the caffeine, trigoneline and clorogenic acid grade in samples of raw coffee. The proposed analytic method should make possible direct determinations (without treatment and destruction) of the sample, with fast results (in intervals of the order of minutes), reduction of costs, labor and equipments and without the consumption of chemical reagents in way to preserve the environment. The caffeine, trigoneline and clorogenic acid levels were initially used as reference method the technique of high performance liquid chromatografy (HPLC) and later regression models were built starting from the spectra of the near infrared. The proposed method supplied results with good capacity of forecast of the caffeine, trigoneline and clorogenic acid grade, and the mean error were below to 8% for the three studied properties.