Identificação de açafrão em pó pela fonte e níveis de adulteração de amarelo de metanil usando espectros de infravermelho próximo e modelagem PCA-SIMCA

Resumo: Cúrcuma proveniente de seis varejistas foi processada em pó e adulterada com amarelo de metanil (MY) em concentrações de 0,0 a 30% (p / p). Um espectrômetro de infravermelho próximo portátil foi usado para obter varreduras espectrais das amostras, que foram pré-processadas usando a aproximação de derivada de primeira (SG1) de Savitzky-Golay usando 61 pontos de suavização e polinômios de segunda ordem. Os espectros pré-processados ​​foram analisados ​​usando análise de componente principal (PCA) seguida pela classificação por analogia de classe de modelagem independente suave (SIMCA) e foram usados ​​para agrupar as amostras de pó de açafrão adulteradas de acordo com a fonte (ou seja, processador) de adulteração. Os resultados mostraram que o primeiro componente principal (PC1) dos modelos de PCA era sensível ao nível de adulteração, mas quando acoplado ao SIMCA, as amostras não adulteradas e adulteradas podiam ser classificadas de acordo com sua origem, apesar de apresentarem altos níveis de MY. Ao nível de significância de 5%, todas as amostras foram classificadas corretamente quanto à origem durante a validação. Algumas amostras foram classificadas em dois grupos, indicando possíveis semelhanças inerentes. Quando o modelo PCA foi construído usando apenas amostras não adulteradas, o modelo PCA-SIMCA não conseguiu classificar as amostras adulteradas, mas conseguiu classificar aquelas com níveis muito baixos (≤2%, p / p) de MY, permitindo a segregação de amostras adulteradas, mas não identificação de fontes. A combinação de modelagem de infravermelho próximo e PCA-SIMCA é uma ótima ferramenta não apenas para detectar pó de açafrão adulterado, mas também, potencialmente, para detê-lo no futuro, porque a origem do alimento adulterado pode ser rastreada até a fonte da adulteração.