UNIVERSIDADE ESTADUAL DE GOIÁS
William Oliveira de Araujo
OTIMIZAÇÃO DO PROCESSO DE EXTRAÇÃO DE AÇÚCARES REDUTORES DA
POLPA DO BARU (Dipteryx alata Vog.) UTILIZANDO METODOLOGIA DE
SUPERFÍCIE DE RESPOSTA
Anápolis
2011
William Oliveira de Araujo
OTIMIZAÇÃO DO PROCESSO DE EXTRAÇÃO DE AÇÚCARES REDUTORES DA
POLPA DO BARU (Dipteryx alata Vog.) UTILIZANDO METODOLOGIA DE
SUPERFÍCIE DE RESPOSTA
Trabalho
submetido
de
Conclusão
ao
corpo
de
Curso
docente
da
Coordenação de Química Industrial da
Universidade Estadual de Goiás como
parte dos requisitos necessários para a
obtenção do Título de Bacharel em
Química Industrial
Orientador: Prof. Dr. Diego Palmiro Ramirez Ascheri
ANÁPOLIS
2011
ii
ARAUJO, WILLIAM OLIVEIRA DE
Otimização do processo de extração de
açúcares redutores da polpa do baru (Dipteryx
alata Vog.) [Anápolis] 2011
XI, 53p. 29,7cm (UnUCET/UEG, Bacharel,
Química Industrial, 2011)
Trabalho
de
Conclusão
de
Curso
–
Universidade Estadual de Goiás, UnUCET
1. Dipteryx alata Vog.
2. Extração
3. Otimização
I. UnUCET/UEG II. Título (série)
iii
OTIMIZAÇÃO DO PROCESSO DE EXTRAÇÃO DE AÇÚCARES REDUTORES DA
POLPA DO BARU (Dipteryx alata Vog.) UTILIZANDO METODOLOGIA DE
SUPERFÍCIE DE RESPOSTA
William Oliveira de Araujo
BANCA EXAMINADORA
_______________________________________
Prof. Dr. Diego Palmiro Ramirez Ascheri
(Orientador)
_______________________________________
Prof. MSc. Adriana dos Santos Fernandes
(Membro)
_______________________________________
Prof. MSc. Lydia Tavares de Araujo Andrade
(Membro)
Aprovado em: ___/___/_____
iv
DEDICATÓRIA
Aos
meus
pais
pelo
esforço,
dedicação e compreensão irrestritos
em todos os momentos de minha vida.
E a todos meus familiares e amigos
pelo apoio em todas as fases ao longo
da realização deste trabalho.
v
AGRADECIMENTOS
Agradeço a princípio a Deus, por ter me concedido a vida, saúde e
disposição.
Aos meus pais, Denise Rosa de Oliveira e Zequinha Lima de Araujo, por
sempre estarem ao meu lado. Ao meu irmão Weslley Oliveira de Araujo, a minha
madrinha Dilma Rosa de Oliveira e a todos os meus familiares pelo apoio
incondicional.
Ao Prof. Dr. Diego Palmiro Ramirez Ascheri pela orientação, amizade e apoio.
A Universidade Estadual de Goiás e a todos os docentes do curso de Química
Industrial por todo o conhecimento compartilhado.
As Mestres Adriana e Lydia por fazerem parte da banca examinadora.
Aos técnicos de laboratório de química, “Tia”, Paula, Cris, Daiane, Talita,
Fernando e demais técnicos pela paciência, amizade e auxílio que foram essenciais
para a realização deste trabalho.
Ao amigo e colega Danilo Martins pela ajuda fundamental nas análises, nas
dúvidas, no cotidiano de análises e discussão de resultados. Obrigado por toda a
ajuda, esse trabalho, sem dúvidas, também é seu.
Aos meus amigos e colegas de curso pela cumplicidade, ajuda e amizade.
A todos os colegas de outras pesquisas pela agradável convivência dentro do
laboratório.
E a todos que de uma forma ou outra contribuíram para a realização deste
trabalho.
vi
Resumo do Trabalho de Conclusão de Curso apresentado à UnUCET/UEG como
parte dos requisitos para a obtenção do título de bacharel em Química Industrial
OTIMIZAÇÃO DO PROCESSO DE EXTRAÇÃO DE AÇÚCARES REDUTORES DA
POLPA DO BARU (Dipteryx alata Vog.) UTILIZANDO METODOLOGIA DE
SUPERFÍCIE DE RESPOSTA
William Oliveira de Araujo
Outubro/2011
Orientador: Prof. Dr. Diego Palmiro Ramirez Ascheri
Curso: Química Industrial
O baru (Dipteryx alata Vog.) espécie arbórea do Cerrado brasileiro, é altamente
explorada pela castanha de seus frutos, porém, a polpa contém alto teor de
açúcares que podem ser extraída para diversos fins. Por isso, o presente trabalho
teve por objetivo otimizar o processo de extração de açúcares redutores da polpa
utilizando metodologia de superfície de resposta. A polpa do baru foi caracterizada
quanto a sua composição química e os açúcares redutores foram extraídos por
maceração num sistema de agitação em temperaturas e tempos determinados.
Aplicou-se um planejamento fatorial composto central rotacional 23, variando a
quantidade de água de maceração (11,32 a 14,68 mL por 5 g de polpa) e a
temperatura e o tempo de extração (26,59 a 43,41 °C e 64,77 a 115,23 min,
respectivamente). Os resultados da composição química mostraram que a polpa do
baru é rica em açúcares contendo glicose, frutose e sacarose em torno de 6, 23 e
31%, respectivamente. Todas as variáveis do processo contribuíram intensivamente
na extração dos açúcares e um modelo polinomial de segunda ordem se ajustou
adequadamente aos dados experimentais ( R aj2 = 0,9519). A otimização foi possível
com parâmetros do processo operando para 5 g de polpa do baru, com 13,51 mL de
água de maceração, a 35 °C por 90 min de extração, para obter 26% de açúcares
redutores. Com este trabalho foi possível verificar a importância das variáveis
estudadas, uma vez que permitiram a extração de uma quantidade de açúcares
redutores próximos aquela previamente quantificada por cromatografia líquida de
alta eficiência, CLAE.
Palavras-chave: Dipteryx alata Vog., extração, otimização.
vii
ABSTRACT
The tonka beans (Dipteryx alata Vog.) Brazilian Cerrado tree species, is highly
exploited by the brown bear fruit, however, the pulp contains a high sugar content
that can be extracted for various purposes. Therefore, this study aimed to optimize
the extraction process of reducing sugars from the pulp using response surface
methodology. The tonka beans pulp was characterized as its chemical composition
and reducing sugars were extracted by maceration in a system of agitation in certain
times and temperatures. Was applied a rotational central composite factorial design
23, varying the amount of maceration water (11,32 to 14,68 mL per 5 g of pulp) and
the temperature and extraction time (26,59 to 43,41 °C and 64,77 to 115,23 min,
respectively). The results showed that the chemical composition of the tonka beans
pulp is rich in sugars containing glucose, fructose and sucrose around 6, 23 and
31%, respectively. All process variables contributed extensively in the sugars
extraction and a second order polynomial model a good fit to experimental data ( R aj2
= 0.9519). The optimization was possible with the process operating parameters to 5
g of pulp tonka beans, with 13,51 mL of maceration water, at 35 °C for 90 min of
extraction, for 26% of reducing sugars. This work was performed to verify the
importance of the variables studied, since that allowed the extraction of an amount of
reducing sugars near that previously measured by high performance liquid
chromatography, HPLC.
Keywords: Dipteryx alata Vog., Extraction, optimization.
viii
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1 – Barueiro ................................................................................................... 15
Figura 2 – Fruto do Baru (Dipteryx alata Vogel) ....................................................... 16
Figura 3 – Estrutura aberta de monossacarídeos (açúcares redutores), glicose e
frutose ..................................................................................................... 23
Figura 4 – Sacarose (açúcar não redutor) ................................................................ 25
Figura 5 – O tartarato de sódio e potássio forma um sal com o Cu2+ (azul anil) que
sofre posterior redução a tartarato e óxido cuproso (Cu2O precipitado de
coloração vermelho tijolo) e o açúcar redutor é oxidado formando um sal
sódico como produto ............................................................................... 26
Figura 6 – Extração da polpa do baru ...................................................................... 30
Figura 7 – Estimativa dos efeitos lineares e quadráticos das variáveis do modelo
polinomial de segunda ordem ajustado à variação de açúcares redutores
extraídos da polpa do baru em função da quantidade de água (P), tempo
(T) e temperatura de extração (Temp.) ................................................... 41
Figura 8 – Perfil de A.R. (%) em função de: (a) temperatura de extração x
quantidade de água/polpa, (b) tempo de extração x quantidade de
água/polpa e, (c) tempo x temperatura de extração................................ 42
Figura 9 – Perfil da otimização da extração dos açúcares redutores, A.R. (%), em
função da quantidade de água/polpa do baru, tempo e temperatura de
extração .................................................................................................. 43
ix
ÍNDICE DE TABELAS
Tabela 1 – Composição centesimal da casca e polpa de baru ................................. 18
Tabela 2 – Composição centesimal e valor calórico total da semente de baru ........ 20
Tabela 3 – Substâncias com propriedades antinutricionais ...................................... 21
Tabela 4 – Níveis reais e codificados das variáveis independentes estudadas no
processo de extração dos açucares redutores........................................ 31
Tabela 5 – Resultados referentes à composição química da polpa do baru............. 35
Tabela 6 – Variáveis e níveis utilizados e a resposta obtida para a extração de
açúcares redutores ................................................................................. 37
Tabela 7 – Análise de variância para o modelo de regressão linear sem e com
interação ajustado aos dados experimentais de AR extraído da polpa do
baru, em função da quantidade de água, tempo e temperatura de
extração .................................................................................................. 38
Tabela 8 – Análise de variância para o modelo de regressão polinomial de segunda
ordem sem e com interação ajustado aos dados experimentais de AR
extraído da polpa de baru, em função da quantidade de água, tempo e
temperatura de extração ......................................................................... 40
x
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO ............................................................................................. 12
2. REVISÃO BIBLOGRÁFICA ......................................................................... 14
2.1 O BARU ........................................................................................................................... 14
2.1.1 POTENCIAL NUTRICIONAL DO BARU ............................................................. 18
2.2 AÇÚCARES .................................................................................................................... 22
2.2.1 AÇÚCARES REDUTORES .................................................................................. 23
2.2.2 AÇÚCARES NÃO REDUTORES ......................................................................... 24
2.3 DETERMINAÇÃO DE AÇÚCARES REDUTORES PELO MÉTODO LANEEYNON ........................................................................................................................... 25
2.4 OTIMIZAÇÃO DE PROCESSOS VIA METODOLOGIA DE SUPERFÍCIE DE
RESPOSTA (MSR) ....................................................................................................... 27
3. MATERIAIS E MÉTODOS ........................................................................... 30
3.1 MATÉRIA-PRIMA .......................................................................................................... 30
3.2 EXTRAÇÃO DA POLPA ............................................................................................... 30
3.3 EXTRAÇÃO DOS AÇÚCARES DA POLPA E DELINEAMENTO
EXPERIMENTAL ........................................................................................................... 31
3.4 DETERMINAÇÕES ANALÍTICAS ............................................................................... 33
3.4.1 COMPOSIÇÃO QUÍMICA DA POLPA .................................................................... 33
3.4.2 DETERMINAÇÃO DOS AÇÚCARES REDUTORES DO EXTRATO DE
POLPA ......................................................................................................................... 33
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO ................................................................... 35
4.1 COMPOSIÇÃO QUÍMICA DA POLPA DO BARU .................................................... 35
4.2 EFEITOS DOS PARÂMETROS DO PROCESSO DE EXTRAÇÃO DE
AÇÚCARES REDUTORES ......................................................................................... 36
5. CONCLUSÕES ............................................................................................ 44
6. RECOMENDAÇÕES .................................................................................... 45
7. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................ 46
xi
1. INTRODUÇÃO
O Cerrado é um dos maiores e mais importantes biomas da América do Sul,
devido a sua grande diversidade de fauna e flora. Este bioma, tipicamente brasileiro,
está presente em quase todos os estados da federação, correspondendo a
aproximadamente 204 milhões de hectares (ha) (CAVASSAN; PINHEIRO da SILVA;
SENICIATO, 2006; MARTINS, 2006).
O cerrado é caracterizado pela presença de invernos secos e verões
chuvosos, cujo clima é denominado como tropical estacional. As chuvas
concentram-se de outubro a março (estação chuvosa), sendo este um período de
intenso crescimento para as plantas, aonde muitas dessas produzem seus frutos
nesta época. No inverno, na estação da seca, pode ficar de 2 a 7 meses sem
chover, dependendo do ano e região. As temperaturas médias anuais variam em
torno de 22 ºC ao Sul e 27 ºC ao Norte (MARTINS, 2006; PROENÇA; OLIVEIRA;
SILVA, 2000; WALTER, 2006).
Nos últimos anos o Cerrado vem sendo palco de uma acelerada e intensa
ocupação econômica, tendo como carro-chefe, o agronegócio. Devido a esta
veemente
ocupação
econômica,
aliada
ao
baixo
conhecimento
sobre
a
biodiversidade desse bioma, resultou em um grande processo de perda da
biodiversidade que ameaça a sustentabilidade e limita as oportunidades do futuro
econômico e social no Cerrado brasileiro (DIAS, 2008; MARTINS, 2006).
Sendo que, muitas das espécies nativas do Cerrado constituem fontes em
potencial de exploração econômica, as quais são utilizadas para os mais variados
fins, como medicinal e nutricional, pois apresentam características peculiares, com
formas variadas, cores atrativas e sabores característicos. Frutos como o baru, o
araticum, a mangaba, o pequi, o caju, a gabiroba, o jatobá, entre outros, já são
explorados por pequenas indústrias de doces, sorvetes, geléias, sucos, farinhas,
licores, etc., com grande aceitação popular. No entanto, a exploração deve ser de
forma racional e sustentável, ou seja, responder às necessidades do presente de
forma igualitária, mas sem comprometer as possibilidades de sobrevivência e
prosperidade das gerações futuras (CARAMORI; LIMA; FERNANDES, 2004;
MARTINS, 2006; SILVA et al., 1994).
O baru (Dipteryx alata Vog.) é uma leguminosa arbórea típica do Cerrado
brasileiro, apresenta uma dispersão irregular de indivíduos, ocorrendo geralmente de
12
forma agregada. Ocorre naturalmente em diversas formações florestais e em menor
densidade em formações savânicas. É uma das espécies mais promissoras para
cultivo, devido a seu uso múltiplo, alta taxa de germinação de sementes e de
estabelecimento de mudas. Possui potencial silvicultural além de conviver muito bem
em pastagens cultivadas. No estado de Goiás a espécie está protegida do corte pela
portaria nº18/2002 da Agência Goiana do Meio Ambiente (BASSINI, 2008; SANO;
RIBEIRO; BRITO, 2004).
O fruto do baru vem sendo bastante explorado por pesquisadores,
principalmente no que diz respeito à amêndoa, que representa, aproximadamente,
5% do fruto. Entretanto, trabalhos já determinaram a composição centesimal da
polpa e da casca deste fruto, avaliando suas possibilidades tecnológicas, bem como
suas potencialidades como ingrediente na indústria alimentícia (AZEREDO; FARIA,
2004; ROCHA, 2007).
Togashi e Scarbieri (1994) destacaram a presença de um elevado teor de
açúcares na polpa do baru e, recentemente, Ascheri et al. (2009), em polpa de frutos
de baru maduros, acusaram a presença de monossacarídeos de 22,84% e ainda foi
detectada uma expressiva quantidade de dissacarídeos, na ordem de 30,27%, o que
explica a razão de uma polpa adocicada.
Desta forma, considerando o baru como uma espécie nativa usada pela
população regional como fonte de renda familiar no Estado de Goiás e o alto teor de
açúcar na polpa, identificou-se a necessidade de desenvolver o presente trabalho,
de maneira a demonstrar uma alternativa de aproveitamento da polpa para o
consumo humano, de modo a proporcionar maior valor agregado aos frutos do baru.
Extrato de açúcares da polpa desse fruto poderá utilizar-se no processamento de
bebidas fermentadas da polpa do baru.
Neste contexto, o presente trabalho visou à otimização do processo de
extração de açúcares redutores (AR) da polpa do baru em função de fatores:
quantidade de água de diluição da polpa, temperatura e tempo de extração.
13
2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
2.1 O BARU
O baru (Dipteryx alata Vog.) é um fruto pertencente à família da
Leguminoseae Papilionoideae, à divisão Magnoliophyta (Angiospermae), a classe
Magnoliopdida (Dicotiledonae) e a ordem Rosales (SILVA et al., 2003).
Seu nome popular varia de acordo com a localidade, por exemplo, nos
estados de Goiás, Tocantins, Minas Gerais e Distrito Federal é conhecido com baru,
em São Paulo, Mato Grosso e Mato Grosso do Sul como cumaru ou cumbaru, em
Piauí como castanha-de-burro e como garampara no Maranhão. Já no exterior é
conhecido como tonka beans (BOTEZELLI; DAVIDE; MALAVASI, 2006; SANO;
RIBEIRO; BRITO, 2004). É conhecido também por fruta-de-macaco, barujó,
castanha-de-ferro, coco-feijão, cumaru-da-folha grande, cumarunana, cumaruverdadeiro, cumaru-roxo, cumbary, emburena-brava, feijão-coco, meriparagé, paucumaru (RIBEIRO et al., 2000).
Sua ocorrência natural ampla se concentra nas vegetações do Cerrado,
Cerradão Mesotrófico e Mata Mesofítica, geralmente nas áreas com solos férteis e
bem drenados, sendo distribuída em diversos Estados brasileiros, especialmente,
nos Estados do Tocantins, Goiás, Mato Grosso e Mato Grosso do Sul, ocorrendo
ainda em menor proporção, nos Estados de Minas Gerais, Maranhão, Pará e
Rondônia (RATTER et al., 2000; SANO; RIBEIRO; BRITO, 2004). Essa fruteira pode
ser encontrada também em países vizinhos como o Paraguai, e nas cercanias do
complexo do Pantanal (RIBEIRO et al., 2000).
O barueiro (Figura 1) possui árvore hermafrodita com altura média de 15 m,
podendo alcançar mais de 25 m em solos mais férteis. A copa, de seis a onze
metros de diâmetro, pode ser alongada ou larga. O tronco podendo atingir setenta
centímetros de diâmetro, possui casca de coloração cinza-claro. A folhagem é
composta, por cerca, de sete a doze folíolos, de coloração verde intensa, podendo
ser alternos ou sobpostos. Com caule ereto e ramos liso o que propiciam uma maior
resistência ao vento. A inflorescência, com cerca de duzentas a mil flores, do tipo
panícula é formada na parte terminal dos ramos e nas axilas das folhas superiores,
caducas antes de antese. As flores, com aproximadamente 8 mm de comprimento,
14
são hermafroditas de coloração alva e esverdeada (ALMEIDA et al., 1998; CORRÊA
et al., 2008; SANO; RIBEIRO; BRITO, 2004).
Figura 1 – Barueiro.
Fonte: Arquivo pessoal.
O fruto do baru (Figura 2), de coloração variando de marrom-claro a marromavermelhado, é do tipo drupóide, ovóide, com alguns frutos com formas não bem
definidas,
monospérmico,
indeiscente,
carnoso,
opaco,
superfície
irregular
apresentando algumas depressões, textura lisa, com ápice arredondado, base
estreita e bordo inteiro, com um dos lados apresentando-se levemente achatado.
Com 5 a 7 cm de comprimento por 3 a 5 cm de diâmetro, largura média 39,4 mm,
espessura média de 28,1 mm e com peso médio de 28,3 g. Possui pedúnculo de
consistência lenhosa, com fissuras lineares longitudinais e sépalas persistentes
enrijecidas. Quando o fruto é aberto, o pericarpo é bem distinto, o exocarpo é fino,
de cor verde-acinzentada, de consistência macia e quebradiça, o mesocarpo é
marrom, consistência macia, farináceo, espesso, constituindo a polpa, o endocarpo
é lenhoso, amarelo-esverdeado ou marrom com uma camada esponjosa na parte
interna, o qual aloja uma única semente (amêndoa) oleaginosa de cor bege. A
15
semente tem forma variando entre levemente ovalada e largo-elíptica, sendo mais
comum a elíptica, apresenta dimensões e massa variadas, associadas com a massa
do fruto, o comprimento varia de 1,0 a 3,5 cm, a largura de 0,9 a 1,3 cm, espessura
de 7,0 a 10,0 mm, e peso médio 1,26 g, a cor brilhante do tegumento varia de
marrom-amarelada ou avermelhada a quase preta. Com amêndoa e polpa
comestíveis, a produção do fruto é sazonal, ou seja, ocorrendo apenas em uma
época do ano (ALMEIDA et al., 1998; BARROSO, 1991; CORRÊA et al., 2008;
FERREIRA et al., 1998; SANO; RIBEIRO; BRITO, 2004; SANO; VIVALDI; SPEHAR,
1999; SILVA et al., 2003).
Figura 2 – Fruto do Baru (Dipteryx alata Vogel).
Fonte: www.portalsaofrancisco.com.br (2011).
Segundo Ribeiro et al. (2000) a floração do baru ocorre de novembro a
fevereiro, mas excepcionalmente, também em outras épocas. O período de
formação de frutos ocorre de janeiro a outubro, sendo que frutos maduros estão
disponíveis para coleta de amêndoas nos meses de julho a outubro, dependendo da
localidade.
A dispersão dos frutos ocorre de maneira barocórico (por gravidade) ou
zoocórica (morcegos, bovinos, roedores, entre outros) (SANO; RIBEIRO; BRITO,
2004).
O baru (Dipteryx alata Vog.) apresenta boa produtividade e germinação das
sementes, bem como crescimento rápido, apresentando mais de 95% de
sobrevivência, seu potencial para plantação em escala comercial é muito grande. E
economicamente o baru é uma grande potência, pois pode ser utilizado para
diversos fins: alimentício, forrageiro, oléico, medicinal, industrial, madeireiro e
16
paisagístico, podendo, também, ser empregado em recuperação de áreas
degradadas e plantio de enriquecimento de pastagens. Além da boa produtividade, é
um produto de fácil armazenamento e com pouca incidência de pragas e doenças
(OLIVEIRA et al., 2006; RIBEIRO et al., 2000; SANO; RIBEIRO; BRITO, 2004).
Em muitas propriedades tradicionais, voltadas para a pecuária, as árvores do
baru são preservadas nas pastagens cultivadas, devido a sua integração e
convivência pacífica com o modelo de exploração praticado pelas populações rurais.
Como o fruto amadurece na época da seca, quando a disponibilidade de forragem é
pequena, este serve de alimento para várias espécies da fauna, incluindo o gado e
animais domésticos, tornando-se importante fonte complementar de calorias para
animais em pastagens naturais ou degradadas e, ainda, a árvore serve de abrigo
para os mesmos. (CORRÊA et al., 2000; SANO; RIBEIRO; BRITO, 2004; SANO;
VIVALDI; SPEHAR, 1999). De acordo com Oliveira (1999) em pastagem cultivada,
os solos sob baru apresentaram teores de nitrogênio e matéria orgânica superiores
aos solos sob pequizeiro e braquiária. Na análise de forragem, verificou-se maior
conteúdo de nutrientes no capim sob baru que nas outras áreas.
Quanto ao aspecto alimentício tanto a polpa, a amêndoa e as flores podem
ser consumidas. O fruto como o todo, serve de alimentos para animais. As flores são
visitadas por abelhas que retiram o néctar e prestam serviços ambientais com a
polinização. A amêndoa de sabor agradável e menos acentuado que o do amendoim
é consumida de diversas formas: torrada como aperitivo ou em inúmeras receitas,
como por exemplo, na forma de pé-de-moleque, paçoca, rapadurinhas, cajuzinho,
entre outras. Já em relação à polpa do baru, esta também, pode ser utilizada na
fabricação de alguns produtos como o licor, de grande aceitação, e as geléias. O
licor, que inclusive, já é produzido tanto de forma artesanal como em escala
industrial. Desta forma, a aplicação alimentar contribui para o aproveitamento e
valorização dos produtos regionais, incentiva o desenvolvimento de alternativas
alimentícias com elevado teor nutricional e valoriza a causa da preservação e
desenvolvimento sustentável das áreas nativas do Cerrado (NEPOMUCENO, 2006;
SANO; RIBEIRO; BRITO, 2004; SILVA et al., 2003; SOARES JÚNIOR, et al., 2007).
O óleo da semente de baru possui alto teor de ácido oléico e linoléico de
grande utilização para fins comestíveis ou como matéria-prima na indústria
alimentícia e farmacêutica (TAKEMOTO et al., 2001). Sendo também, utilizado como
17
aromatizante de fumo e anti-reumático na medicina popular, tendo bom potencial
farmacológico (BASSINI, 2008; CORRÊA et al., 2008; NEPOMUCENO, 2006).
A madeira proveniente do baru devido apresentar uma alta densidade,
compacta, com alta durabilidade, elevada resistência ao apodrecimento, pode ser
utilizada para a fabricação de estacas, postes, moirões, construção civil e o
endocarpo para combustão, na forma de carvão. O baru é uma árvore que também
pode ser utilizada no paisagismo e recuperação de áreas degradadas, por possuir
baixa manutenção, adubação e pela alta produção de massa foliar (SANO;
RIBEIRO; BRITO, 2004; SANO; VIVALDI; SPEHAR, 1999).
Considerando as características da planta e dos frutos de baru no bioma
Cerrado, principalmente capacidade de adaptação a diversos tipos de solo,
produtividade, multiplicidade de usos, possibilidade de consórcio com pastagens e
também suas características funcionais, pode-se afirmar que esta espécie apresenta
grande
potencial
de
participar
de
sistemas
produtivos
mais
equilibrados
ecologicamente (VERA; SOUZA, 2009).
2.1.1 POTENCIAL NUTRICIONAL DO BARU
Dentre as diversas possibilidades de utilização do baru, seu emprego na
alimentação humana e animal é a de maior relevância. Na Tabela 1, encontra-se a
composição centesimal da casca e polpa do baru (Dipteryx alata Vog.) relatada por
Rocha e Santiago (2009).
Tabela 1 – Composição centesimal da casca e polpa de baru (g.100g-1).
Determinação
g.100g-1 (%)
Umidade
21,05
Carboidratos
65,01
Lipídios
3,30
Proteínas
4,45
Cinzas
1,79
Fibra bruta
4,39
Fonte: Rocha e Santiago (2009).
18
Os principais componentes encontrados na polpa do baru foram os
carboidratos (predominantemente por açúcares) (65,0%), umidade (21,05%) e
proteínas (4,45%) (ROCHA; SANTIAGO, 2009; SANO; RIBEIRO; BRITO, 2004).
O teor de proteínas da polpa de baru encontrado por Rocha e Santiago (2009)
de 4,45% foi semelhante ao encontrado por Vallilo, Tavares e Aued (1990) de 5,00%
e inferior ao encontrado por Togashi e Scarbieri (1994) de 5,59%.
O teor de umidade da casca e polpa do baru (21,05 g.100g-1) resultou em
valores próximos ao encontrados por Botezelli, Davide e Malavasi (2006), que
apontam valores entre 20,53 e 27,24 g.100g-1.
O teor de cinzas obtido por Rocha e Santiago (2009) de 1,79% é igual ao
encontrado por Vallilo, Tavares e Aued (1990).
O valor encontrado por Rocha e Santiago (2009) para o teor de lipídios da
casca e polpa de baru de 3,30% foi semelhante ao reportado por Togashi e Scarbieri
(1994) de 3,40%.
O teor de carboidratos encontrado por Rocha e Santiago (2009) de 65,01% foi
próximo ao relatado por Vallilo, Tavares e Aued (1990) de 63,18%, ao qual, de
acordo com o mesmo, 30,80% são referentes aos teores de glicose e sacarose e
32,80% ao teor de amido.
Considerando-se proteínas, lipídios e carboidratos, o valor calórico estimado
da casca e polpa do baru foi de 307,54 kcal.100g-1 (ROCHA; SANTIAGO, 2009).
Takemoto et al. (2001) determinou a composição centesimal e o valor calórico
da semente (amêndoa) de baru. Os resultados estão expressos na Tabela 2.
19
Tabela 2 – Composição centesimal aproximada (g.100g-1) e valor calórico total (kcal.100g-1)
da semente de baru (Dipteryx alata Vog.)*.
Componentes
Valores (média)
Substâncias voláteis a 105 °C (umidade)
6,1
Resíduo mineral fixo (cinzas)
2,70
Lipídios
38,2
Proteínas (N x 6,25)
23,9
Carboidratos totais**
15,8
Fibras totais
13,4
Fibras solúveis
2,50
Fibras insolúveis
10,9
Valor calórico total (VCT)***
502
Fonte: Takemoto et al. (2001).
*Média de cinco repetições.
**Calculado por diferença.
***Valor teórico.
De acordo com a Tabela 2, os componentes de maior relevância presentes na
semente de baru são os lipídios (38,2%) e as proteínas (23,9%). Comparando-se o
valor de lipídios obtido por Takemoto et al. (2001) verificou-se que este ficou um
pouco inferior ao encontrado por Vallilo, Tavares e Aued (1990) de 41,60% e ao
reportado por Togashi e Scarbieri (1994) de 40,30%.
O teor de proteínas encontrado por Takemoto et al. (2001) de 23,90% foi
semelhante ao relatado por Vallilo, Tavares e Aued (1990) de 23,50%.
O teor de cinzas da semente de baru encontrado por Takemoto et al. (2001)
de 2,70% resultou em valor próximo ao determinado por Togashi e Scarbieri (1994)
de 2,83% e ao reportado por Vallilo, Tavares e Aued (1990) de 2,99%.
O valor encontrado por Takemoto et al. (2001) para o teor de fibras totais da
semente de baru foi de 13,40% inferior ao obtido por Togashi e Scarbieri (1994) de
19,00%. Sendo que ambos obtiveram uma predominância maior de fibras insolúveis,
Takemoto et al. (2001) relatou um teor de 10,90% e Togashi e Scarbieri (1994) um
valor igual a 14,10%.
Segunto Takemoto et al. (2001) as sementes de baru ainda são grandes
fontes de macro e micronutrientes essenciais, como potássio, fósforo e manganês,
além de apresentar um elevado valor calórico.
20
O óleo da semente de baru apresenta composição de ácidos graxos
semelhantes aos do óleo de amendoim, destacando-se como ácidos graxos de
maior ocorrência o oléico e linoléico, sendo estes considerados essenciais
(TAKEMOTO et al., 2001; VERA; SOUZA, 2009).
Ao se considerar um alimento e seu valor nutritivo, não se pode deixar de
observar a existência de componentes que podem interferir, reduzindo ou impedindo
o aproveitamento de seus nutrientes, podendo ser eles proteínas, vitaminas ou
minerais. Tais substâncias são chamadas fatores antinutricionais (NEPOMUCENO,
2006).
Togashi e Scarbieri (1994) determinaram os teores dos fatores antinutricionais
presentes na polpa e na semente crua e torrada de baru, que estão representados
na Tabela 3.
Tabela 3 – Substâncias com propriedades antinutricionais.
Substâncias
Polpa
Semente (amêndoa)
Crua
Torrada
Taninos (mg/ 100 g)
3112
0
0
Ácido fitico (%)
0,27
0,16
0,06
Inibidor de triosina (UTI/ mg amostra)
0,67
38,60
0,63
Fonte: Togashi e Scarbieri (1994).
Foram observadas substâncias antinutricionais presentes no baru como o
tanino, ácido fitico e inibidor de triosina. O teor de tanino não foi detectado na
semente crua e, consequentemente, na semente torrada, porém foi determinada
uma grande quantidade na polpa, embora esse teor tenda a decrescer com a
maturação do fruto (SANO; RIBEIRO; BRITO, 2004; TOGASHI; SCARBIERI, 1994).
Os valores de ácido fitico encontrados na polpa, semente crua e semente
torrada de baru foram baixos quando comparados com os teores de ácido fitico do
feijão (1,63 a 3,67%) ou cereais como milho (0,89%), trigo (1,13%) e arroz (0,89%).
Sementes oleaginosas apresentam, em média, 1,5% de ácido fitico, em base seca,
valores bem acima dos encontrados no baru (TOGASHI; SCARBIERI, 1994).
A atividade inibitória de tripsina presente em elevada quantidade na semente
crua, 38,60 UTI/ mg amostra, pode ser reduzida consideravelmente para 0,63 UTI/
mg amostra, com a simples torrefação da semente. Desta forma, devido ao teor de
21
atividade antitripsina, que interferem no metabolismo digestivo, principalmente no
pâncreas e fígado, podendo causar hipertrofia e hiperplasia pancreáticas,
recomenda-se consumir a semente torrada (TOGASHI; SCARBIERI, 1994).
2.2 AÇÚCARES
Em alimentos, os carboidratos atuam basicamente como agentes de sabor
(doçura) agentes de escurecimento e agentes formadores de goma, influindo na
textura dos alimentos (OETTERER; SARMENTO, 2006).
As propriedades dos açúcares estão diretamente relacionadas com a
estrutura química deles e, portanto é com base nelas que é possível escolher qual
açúcar ou carboidrato será utilizado para a fabricação de um determinado alimento
(OETTERER; SARMENTO, 2006).
Certos carboidratos (açúcares comum e amido) são a base da dieta na maior
parte do mundo e a oxidação dos carboidratos é a principal via metabólica
fornecedora de energia para a maioria das células não-fotossintéticas, sendo
portanto, os nutrientes mais largamente consumidos. Por exemplo, os açúcares
podem ser ingeridos na forma de açucarados naturais como o mel e as frutas, de
açucarados propriamente ditos como o açúcar comercial nas várias formas, de
alimentos elaborados a base de açúcar, como geléias, doces, caramelos, balas,
glacês; de alimentos elaborados com adição de açúcar como bombons, sorvetes,
leite condensado, biscoitos, bolos, pudins e refrigerantes (NELSON; COX, 2002;
OETTERER; SARMENTO, 2006).
Os açúcares são substâncias que contêm carbono, hidrogênio e oxigênio de
acordo com a fórmula geral [CH2O]n onde n ≥ 3 e ocorrem como compostos simples
e complexos. São poliidroxialdeídos ou poliidroxicetonas, ou ainda, substâncias que
liberam estes compostos por hidrólise. São classificados de acordo com o número
de unidades de açúcares simples que contém, como: monossacarídeos,
dissacarídeos, oligossacarídeos e polissacarídeos (a palavra “sacarídeo” é derivada
do grego sakcharon que significa “açúcar”). Os monossacarídeos, ou açúcares
simples, consistem em uma única unidade de poliidroxialdeído ou cetona, como
exemplo, de maior abundante na natureza, pode se citar, o açúcar com seis átomos
de
carbono
na
molécula,
a
D-glicose,
também
chamada
dextrose.
Os
oligossacarídeos são compostos por cadeias curtas de unidades monossacarídicas,
22
unidas entre si por ligações glicosídicas. Os mais abundantes são os dissacarídeos,
formados por duas unidades de monossacarídeos, como a sacarose, composta por
D-glicose e D-frutose. Os polissacarídeos são formados por longas cadeias de
unidades de monossacarídeos unidas entre si por ligações glicosídicas (NELSON;
COX, 2002; MOTTA, 2005).
Os açúcares ainda podem ser classificados quanto ao seu poder de reduzir
sais de cobre, prata e ferro em soluções alcalinas, estes são conhecidos como
açúcares redutores, e os que não possuem esta capacidade como açúcares não
redutores (DEMIATE et al., 2002).
2.2.1 AÇÚCARES REDUTORES
Açúcares redutores (Figura 3) são carboidratos capazes de reduzir sais de
cobre, ferro e prata em soluções alcalinas, ao qual apresentam grupos aldeídicos e
cetônicos livres, tendo como exemplo a glicose, frutose, maltose, lactose, entre
outros (NELSON; COX, 2002; DEMIATE et al., 2002).
Figura 3 – Estrutura aberta de monossacarídeos (açúcares redutores), glicose e frutose.
Fonte: www.klickeducacao.com.br (2011).
Os monossacarídeos são açúcares redutores e o mecanismo de óxidoredução está representado pela formação de um enediol, função, em meio alcalino,
fortemente redutora, que interconverte aldoses e cetoses. A glicose, por exemplo, se
converte rapidamente em enediol, em meio alcalino, levando à formação de frutose
e de manose, sendo este composto conhecido como redutona, ao qual leva a
23
redução dos íons cúpricos ao ser oxidado à função aldônica. Sendo este mecanismo
semelhante aos demais monossacarídeos (DEMIATE et al., 2002).
As propriedades dos açúcares redutores são diferentes das dos açúcares não
redutores o que fará com que a utilização destes açúcares nos alimentos seja feita
em função dessas propriedades. Ao qual se pode citar a utilização da glicose para a
produção de álcool, pois a levedura ataca-a diretamente. Já para a produção de
açúcar é desejado a presença de sacarose, em vez de glicose e frutose, açúcares
redutores. Desta forma a análise constante de açúcares redutores totais é de grande
relevância para o controle industrial da fabricação de açúcar e de álcool,
principalmente em se tratando de melhoria da eficiência do processo industrial, ao
pagamento da cana-de-açúcar em função do teor de sacarose, e à avaliação do
estado de maturação da cana (ALVES et al., 2005; OETTERER; SARMENTO,
2006).
2.2.2 AÇÚCARES NÃO REDUTORES
A ligação glicosídica, que se forma com a união de dois monossacarídeos, faz
com que as funções anoméricas deste fiquem comprometidas, impedindo assim que
este apresente capacidade de reduzir os sais de cobre, ferro e prata dos reativos
analíticos (DEMIATE et al., 2002).
A sacarose (Figura 4), dissacarídeo importante em alimentos, apresenta com
a ligação glicosídica, duas funções anoméricas comprometidas, a cetônica da
frutose e a aldeídica da glicose, fazendo com que esta não apresente capacidade de
reduzir os sais de cobre do reativo analítico. Entretanto, esta ligação pode ser
facilmente quebrada através de hidrólise enzimática ou em meio ácido, assim
liberando os dois monossacarídeos, então redutores (DEMIATE et al., 2002).
24
Figura 4 – Sacarose (açúcar não redutor).
Fonte: www.repositorio.sead.ufscar.br (2011).
A mistura destes açúcares, sacarose (dissacarídeo), glicose e frutose
(monossacarídeos), obtidos após a hidrólise deste dissacarídeo, também recebe o
nome de açúcar invertido. Isto devido a uma alusão ao método de análise por
polarimetria, que com a hidrólise da sacarose, a frutose liberada faz com que o plano
da luz polarizada apresente um deslocamento para a esquerda, pois esta é
levorrotatória, ao contrário da sacarose que é dextrorrotatória, assim identificando-a
como açúcar invertido. Este que, por sua vez, tem um grande potencial econômico
(DEMIATE et al., 2002; OETTERER; SARMENTO, 2006; RODRIGUES et al., 2000).
2.3 DETERMINAÇÃO DE AÇÚCARES REDUTORES PELO MÉTODO LANEEYNON
Vários métodos de análise foram desenvolvidos para medir a concentração
total e os tipos de carboidratos presentes nos alimentos. Os métodos químicos
empregados para a determinação dos carboidratos na forma de monossacarídeos
são baseados no fato de que muitos desses apresentam poder redutor (em meio
alcalino, a quente) sobre o cobre, a prata, o ferro e/ou outras substâncias,
produzindo complexos coloridos, ou precipitados que podem ser quantificados.
Dentre os métodos clássicos conhecidos têm-se o método de Lane e Eynon, de
Benedict, complexométrico de EDTA, de Luff-Schoorl, de Musson-Walker e de
Somogyi-Nelson (NELSON; COX, 2002; SILVA et al., 2003; TAVARES et al., 2010).
O método de Lane-Eynon baseia-se no fato de que os sais cúpricos, em
solução tartárica alcalina (também conhecida como solução de Fehling), podem ser
25
reduzidos a quente por aldoses ou cetoses transformando-se em sais cuprosos
vermelhos, que se precipitam, perdendo sua cor azul primitiva (Figura 5). O tartarato,
ao unir-se ao cobre, formando um complexo solúvel, impede a formação de
hidróxido cúprico insolúvel que teria lugar se existisse cobre livre na solução
alcalina. Para a confirmação da reação verifica-se a formação de óxido cuproso, um
precipitado vermelho tijolo (DEMIATE et al., 2002; TAVARES et al., 2010).
Figura 5 – O tartarato de sódio e potássio forma um sal com o Cu2+ (azul anil) que sofre
posterior redução a tartarato e óxido cuproso (Cu2O precipitado de coloração vermelho tijolo)
e o açúcar redutor é oxidado formando um sal sódico como produto.
Fonte: TAVARES et al., 2010.
No método Lane-Eynon, observa-se o nome Fehling que esta associado aos
reativos utilizados na redução do cobre (o reativo de Fehling consiste em uma
mistura de sulfato de cobre e hidróxido de sódio, contendo ácido tartárico, que por
sua vez, tem como função manter o hidrato cúprico em solução). Este nome é em
homenagem ao primeiro pesquisador a indicar as proporções adequadas dos
reagentes e dar ao método uma base analítica sólida (DEMIATE et al., 2002).
Para maior exatidão dos resultados alguns fatores importantes devem ser
observados. Manter a solução constantemente em ebulição durante a titulação, pois
o óxido cuproso (Cu2O) formado pode ser novamente oxidado pelo oxigênio (O2) do
ar fazendo com que a cor retorne para azul; A titulação deve levar no máximo três
minutos, pois o aquecimento prolongado pode levar a decomposição dos açúcares.
Como o cobre reduzido e os açúcares não têm uma relação estequiométrica, o
resultado pode ser obtido a partir de tabelas ou padronizando-se a mistura de
Fehling com uma solução de açúcar com concentração conhecida, que é geralmente
expresso em glicose (TAVARES et al., 2010).
26
2.4 OTIMIZAÇÃO DE PROCESSOS VIA METODOLOGIA DE SUPERFÍCIE DE
RESPOSTA (MSR)
Metodologia de superfície de resposta (MSR) ou do inglês Response Surface
Methodology (RSM) se baseia em um conjunto de técnicas de planejamento e
análise de experimento usado na modelagem matemática de resposta. Este método
foi desenvolvido por George Box na Universidade de Princeton – Estados Unidos,
junto com outros autores na década de 1950. Essa técnica foi criada com a
finalidade de desenvolver, melhorar e otimizar processos (CARLEY; KAMNEVA.;
REMINGA, 2004; MYERS; KHURI; CARTER, 1989).
De acordo com a literatura, a metodologia de superfície de resposta passou a
ser aplicada pelas empresas e indústrias a partir dos anos 80, sendo as indústrias
japonesas e americanas as principais a utilizarem desta ferramenta. Ao qual, teve
como finalidade a melhoria da qualidade dos produtos e/ou processos de fabricação,
redução do tempo de desenvolvimento dos produtos, aumento da produtividade,
entre outros fatores. Assim várias áreas começaram a planejar e analisar
estatisticamente seus experimentos, como por exemplo, Indústria de Alimentos,
Agronomia, Física, Engenharia, Ciências Sociais, Biologia, entre diversas outras
(COLOMBARI, 2004; CUSTÓDIO; MORAIS; MUNIZ, 2000; GUEDES, 1996).
A metodologia de superfície de resposta pode ser utilizada para a modelagem
matemática de apenas uma resposta (single-response analysis), como para a
modelagem matemática de problemas em que são observadas várias características
de qualidade, conhecidas como otimização de multi-respostas (multiple-response
experimental design). Sendo que, isto se tornou possível devido ao avanço
tecnológico dos softwares estatístico que permitem o uso da metodologia de
superfície de resposta para multi-resposta e, também, proporcionam, a redução de
erros nas análises estatísticas dos problemas estudados (COLOMBARI, 2004).
A metodologia de superfície de resposta baseia-se na construção de modelos
matemáticos empíricos que geralmente empregam funções polinomiais lineares ou
quadráticas, que são ajustados aos dados obtidos segundo um planejamento
experimental, para descrever o sistema estudado e, consequentemente, dão
condições de explorar (modelar e deslocar) o sistema até sua otimização. Nestes
casos, os experimentos são realizados randomicamente e as variáveis analisadas
todas de uma vez, permitindo que os efeitos da interação também possam ser
27
avaliados (ASCHERI, 2007; PAIVA, 2006; SANTOS et al., 2011; TEÓFILO;
FERREIRA, 2006).
Neste sentido, otimizar significa encontrar os valores dos fatores (variáveis
independentes) que irão produzir a melhor resposta (variável dependente) desejada,
isto é, encontrar a região ótima na superfície definida pelos fatores. Um
planejamento experimental construído para estimar coeficientes, segundo algum
modelo aproximado, deve reunir certos critérios desejáveis, sendo os principais:
proporcionar boas estimativas para todos os coeficientes, exigindo poucos
experimentos e, fornecer condições de avaliação dos coeficientes e do modelo, ou
seja, da regressão e da falta de ajuste (TEÓFILO; FERREIRA, 2006; GRIZOTTO et
al., 2005).
Segundo Cochran e Cox (1957), a função matemática que descreve a
superfície de resposta é data por:
η = f (X1, X2,...,XK) + (1)
em que: X1, X2,...,XK são os fatores experimentais e é o resíduo ou erro
experimental, ou seja, é a dispersão dos resultados em torno da função matemática
aproximada aos pontos.
Na metodologia de superfície de resposta é desconhecida a função
matemática que define o relacionamento entre a resposta e os fatores experimentais
na maioria dos problemas. Sendo assim, o primeiro passo em um procedimento de
otimização é identificar uma função matemática que modele a variação das
respostas em função da variação dos fatores investigados (COLOMBARI, 2004).
Contudo, é improvável que um modelo polinomial seja uma aproximação razoável do
modelo real em todo o espaço experimental, mas pelo menos para uma determinada
região, ele funcionará muito bem (MONTGOMERY, 2009).
A análise de uma superfície de resposta é feita em termos de uma superfície
ajustada. Se tal superfície é adequada, sua análise será aproximadamente
equivalente a análise da superfície real. Sendo necessária a utilização de um arranjo
experimental adequado para a coleta dos dados da resposta, a fim de se estimar
eficazmente os parâmetros do modelo. Geralmente, quando se encontra em uma
região experimental distante do ponto de ótimo, a curvatura do sistema é bem
pequena, de onde decorre que um modelo de primeira ordem seja o mais adequado
28
para modelar a resposta. Desta forma, o interesse experimental deve ser, portanto,
caminhar em direção à região de ótimo. Uma vez encontrada tal região, um modelo
quadrático deve ser utilizado para demonstrar o ponto ótimo (PAIVA, 2006).
29
3. MATERIAIS E MÉTODOS
3.1 MATÉRIA-PRIMA
Os frutos do baru (Dipteryx alata Vog.) foram colhidos dos arredores do
Município de Pirenópolis, Estado de Goiás, no mês de setembro de 2009, coletados
do chão quando se iniciou sua queda natural, o que indicou o ponto ideal de colheita
dos frutos.
3.2 EXTRAÇÃO DA POLPA
Os frutos foram selecionados em função do tamanho e ausência de danos.
Após a seleção, os frutos foram lavados em água corrente para retirada de palha,
poeira e outros detritos. Seguidamente, os frutos foram imersos em solução de
hipoclorito de sódio (200 mg L-1) por 10 min e seco sob condições ambientes.
Após a sanitização, a polpa foi extraída do pericarpo com auxílio de facas de
aço inoxidável (Figura 6), seguida de secagem em estufa com circulação e remoção
de ar (Marconi, MA 035, Piracicaba, Brasil) à 60 °C até massa constante. A polpa
seca foi triturada em moinho de facas (Tecnal, TE-625, Piracicaba, Brasil), obtendose a polpa em pó.
Com o intuito de diminuir as partículas mais grossas e, ainda, concentrar os
açúcares, a polpa em pó foi passada em peneira de malha com furos de 75 µm de
diâmetro, armazenada em potes herméticos até seu posterior uso.
Figura 6 – Extração da polpa do baru.
Fonte: www.centraldocerrado.org.br (2011).
30
3.3
EXTRAÇÃO
DOS
AÇÚCARES
DA
POLPA
E
DELINEAMENTO
EXPERIMENTAL
O processo de extração foi conduzido em erlenmeyers de 250 mL e banhomaria com agitação pendular tipo Dubnoff (Tecnal, TE-053, Piracicaba, Brasil). As
condições do processo foram estabelecidas num Delineamento Composto Central
Rotacional (DCCR) e os resultados foram avaliados através da aplicação de
Metodologia de Superfície de Resposta (MSR).
Seguiu-se as seguintes etapas para a otimização do processo de extração
dos açúcares redutores (AR):
a) Através de um levantamento bibliográfico, foram selecionadas as variáveis
que mais influenciam no processo de extração de AR (BOAS et al., 2001; PAGANINI
et al., 2005).
b) A quantidade de polpa foi de 5 g por tratamento, estabelecida previamente
por meio de ensaios preliminares a este trabalho.
c) O método de planejamento experimental DCCR (BOX, 1954; COCHRAN;
COX, 1957) foi escolhido para três variáveis. Ele consistiu em um planejamento
fatorial 23 com oito ensaios (2 x 2 x 2), mais seis pontos axiais e cinco pontos
centrais (PC), totalizando dezenove experimentos, para avaliar a influência dos
fatores, no programa computacional Statistica 8.0 (STATSOFT, 2007), no qual as
variáveis independentes foram: Quantidade de água destilada (QA), Temperatura (T)
e Tempo de extração (Te), com agitação constante a 75 rpm. Na Tabela 4 se
detalham os valores dos níveis codificados e reais escolhidos para o planejamento
experimental DCCR.
TABELA 4 – Níveis reais e codificados das variáveis independentes estudadas no processo
de extração dos açucares redutores.
Nível
Variáveis
-α
α
-1
0
+1
+α
α
X1
11,32
12
13
14
14,68
X2
26,59
30
35
40
43,41
X3
64,77
75
90
105
115,23
X1 = Quantidade de água (mL por 5 g de polpa); X2 = Temperatura de extração (°C); X 3 =
Tempo de extração (min); α = 1,682.
31
O valor de α foi calculado em função do número de variáveis independentes,
sendo definido como (BARROS NETO; SCARMINIO; BRUNS, 2003):
α = (2 k ) 4 = (2 3 ) 4 = 1,682
1
1
(2)
O modelo polinomial de segunda ordem adotado em função das variáveis
dependentes, segundo Khuri e Cornell (1987), foi:
k
k
k
i=1
i=1
i< j
Y = b 0 + ∑ b i X i + ∑ b ii X i2 + ∑ b ij X i X j + ε
(3)
em que: Y é a função resposta, X é a variável estudada, b representa os coeficientes
do modelo e ε é o erro experimental.
d) A resposta adquirida (variável dependente) do experimento realizado foi a
quantidade de Açúcares Redutores, denotado anteriormente como AR, obtida por
análise titulométrica usando o método de Lane-Eynon (MATISSEK; SCHENEPEL;
STEINER, 1998), descrito no item 3.4.2.
e) Foi realizada Análise de Resíduos a 95% de limite de confiança (p<0,05),
que consistiu: no teste de significância do ajuste do modelo, baseados na Análise de
Variância (ANOVA), comparando-se a proporção da variação explicada, isto é, pela
análise do coeficiente de determinação ajustado ( R aj2 ) e pelo método de seleção
para frente (forward selection) até que o valor das somas dos quadrados do erro
(SQE) não variasse ou até completar os coeficientes do modelo proposto.
f) Os coeficientes do modelo foram estimados pelo método dos mínimos
quadrados, sendo sua significância avaliada pelo teste t e valor da probabilidade
(valor-p), adotando-se um valor de p ≤ 0,05, para todos os ensaios;
g) Curvas de contorno e superfícies de respostas foram desenhadas por meio
do modelo matemático proposto nos níveis reais das variáveis independentes,
mantendo-se a resposta em função do eixo Z, com eixos X e Y representando as
variáveis independentes ao mesmo tempo em que se mantêm as demais variáveis
constantes no ponto central.
h) Uma vez obtido um modelo polinomial ajustado à resposta, sua otimização
foi feita pela técnica proposta por Derringer e Suich (1980). Esta se baseia na
32
definição de uma função de desejabilidade (D) restrita no intervalo de [0,1], para a
qual se adotou como limites inferior, médio e superior nos valores de 0, 0,5 e 1,0,
respectivamente. Se a resposta for aquela que se quer, D = 1 e se a resposta estiver
fora da região aceitável, D = 0. Assim, as variáveis independentes são escolhidas de
modo a maximizar a desejabilidade global.
3.4 DETERMINAÇÕES ANALÍTICAS
3.4.1 COMPOSIÇÃO QUÍMICA DA POLPA
Os teores de água, cinzas, lipídios, fibras e proteínas foram determinadas
utilizando-se os métodos descritos pelo Instituto Adolfo Lutz (IAL, 2008).
Os açúcares redutores, glicose e frutose, e a sacarose foram determinadas
segundo Macrae (1998), por separação cromatográfica da amostra em coluna de
fase reversa e consequente determinação da concentração dos açúcares por
cromatografia líquida de alta eficiência (CLAE), utilizando método de padronização
externa. As seguintes condições cromatográficas foram utilizadas: coluna amino 30
cm x 4,6 mm (High Performance Carbohydrate), fase móvel Acetonitrila 75% em
água com fluxo de 1,4 mL min-1 e detector índice de refração com temperatura
interna de 45 ºC. Os resultados foram expressos em g por 100 g de matéria seca.
3.4.2 DETERMINAÇÃO DOS AÇÚCARES REDUTORES DO EXTRATO DE POLPA
Após a obtenção da solução do extrato de açúcares redutores da polpa do
baru, essa foi filtrada sob vácuo, tendo seu volume padronizado para 100 mL e em
seguida fez-se a determinação dos mesmos. Sendo que, as determinações se
deram no mesmo dia da extração, para evitar perdas devido à degradação da
amostra.
A determinação dos açúcares redutores foi realizada em quadruplicata, de
forma aleatória, pelo método de Lane e Eynon, que utiliza o licor ou solução de
Fehling, conforme descrito anteriormente: foram transferidos para um erlenmeyer de
250 mL, com auxílio de pipeta, 10 mL da solução A e 10 mL da solução B de
Fehling, e adicionados 40 mL de água destilada, aquecendo-se até a ebulição. A
amostra contendo os açúcares redutores foi utilizada como agente titulante, sendo
33
que, essa foi adicionada gota a gota sobre a solução de Fehling, em ebulição,
agitando-se sempre até que a solução passou da cor azul a incolor. No fundo do
erlenmeyer ficou um resíduo avermelhado, quando foram adicionadas 2 a 3 gotas de
azul de metileno e concluída a titulação com a mudança de coloração.
A solução de Fehling foi padronizada anteriormente utilizando-se uma solução
de glicose a 1%, em água, sendo feitas quatro repetições. A partir disso, calculouser o fator de conversão para ser usado como parâmetro nas análises das amostras
em questão.
Glicose %
100 x A x a
PxV
(4)
em que: A é o volume da solução da amostra gasta na titulação em mL; a é o valor
do título do Fehling (g de glicose por 10 mL da solução de Fehling); P é a massa da
amostra (g); V é o volume da amostra gasto na titulação.
Os resultados obtidos estão dispostos na Tabela 6, representados pela média
de quatro valores, mais ou menos o desvio padrão.
34
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO
4.1 COMPOSIÇÃO QUÍMICA DA POLPA DO BARU
Os componentes e respectivos valores médios da composição química da
polpa do baru estão descritos na Tabela 5.
Tabela 5 – Resultados referentes à composição química da polpa do baru*.
Componentes
Água
Média (g por 100 g em base seca)
20,00 ± 0,09
Proteínas
5,60 ± 0,30
Lipídios
3,10 ± 0,03
Fibra bruta
4,61 ± 0,40
Cinzas
3,50 ± 0,03
Carboidratos1
63,19 ± 0,05
Glicose
5,90 ± 0,65
Frutose
22,50 ± 0,22
Sacarose
30,91 ± 0,50
* média de três determinações; 1 Calculado por diferença [100-(Água + Proteína + Lipídios +
Fibra bruta + Cinzas)].
O teor de água inicial da polpa do baru foi de 20%, bem próximos dos
encontrados por Botezelli, Davide e Malavasi (2006) e Rocha e Santiago (2009) que
acharam teores de água entre 20 e 27%.
Os teores de proteínas (5,6%) e lipídios (3,1%) da polpa de baru são
consistentes com os valores encontrados por Alves et al. (2010) de 4,17% para
proteínas e 3,73% para os lipídios, entretanto o teor de cinzas (3,5%) foi elevado se
comparado com o referido por Arakaki (2010) que foi igual a 1,34%.
Apesar de na literatura não conter informações suficientes sobre a quantidade
certa do teor de açúcares na polpa do baru, Vallilo, Tavares e Aued (1990) destaca a
presença de 30,80% de glicose e sacarose, e segundo Togashi e Scarbieri (1994) os
teores de açúcares totais é igual a 20,40%. Sendo que, estas diferenças são
justificadas por Candil (2004) que afirma que fatores do ambiente (regiões de cultivo,
solo e clima) e fatores genéticos têm influência sobre as propriedades nutricionais
dos mesmos.
35
A polpa de baru do presente estudo apresenta considerável quantidade de
sacarose (30,91%), frutose (22,50%) e relativa quantidade de glicose (5,90%), o que
a torna adocicada. Entretanto, quando estes foram comparados com polpas de
outros frutos, como por exemplo, abacaxi, tamarindo e mangaba, observou-se que
os teores de frutose e glicose são menores e de sacarose é maior (ALMEIDA et al.,
2009). Mas, assim mesmo a polpa do baru é usada para a confecção de bebidas
alcoólicas fermentadas e licores, sendo este último já encontro disponível
comercialmente, podendo ser utilizada também em geléias, doces, bolos e diversos
outros fins (NEPOMUCENO, 2006).
4.2 EFEITOS DOS PARÂMETROS DO PROCESSO DE EXTRAÇÃO DE
AÇÚCARES REDUTORES
Os níveis dos fatores utilizados durante o processo de extração e a resposta
(açúcares redutores) estão especificados na Tabela 6.
Pelo fato de o baru ser um fruto climatérico, ou seja, continua seu processo
de maturação após a colheita, e ter alterações genéticas de região para região, o
presente estudo retrata uma condição específica, sem levar em conta estas
variações acima mencionadas. Consequentemente podem ser obtidos resultados
variáveis se realizados em outras condições (ALVES et al., 2010; BOTEZELLI;
DAVIDE; MALAVASI, 2006). Aqui também, a quantidade de açúcares redutores
extraída da polpa do baru dependerá das condições do processo estabelecidas
anteriormente pelo planejamento experimental usado. Por exemplo, a menor
quantidade de AR (19,78%) foi detectada quando o processo operou com as
condições do tratamento 1, isto é, quando a polpa foi macerada em 12 mL de água a
uma temperatura de 30 °C por um tempo de 75 min. Entretanto, a maior quantidade
de AR foi extraída quando o processo operou usando o tratamento 16; a polpa foi
macerada em 13 mL de água a uma temperatura de 35 °C por 90 min de agitação,
obtendo-se 25,94% de açúcares redutores, um aumentando de aproximadamente
6% em relação ao processo anterior.
36
Tabela 6 – Variáveis e níveis utilizados para planejamento experimental fatorial completo
composto central e a resposta obtida para a extração de açúcares redutores.
Tratamentos
X1
X2
X3
AR (%)*
1
12
30
75
19,78 ± 3,35
2
12
30
105
21,44 ± 0,10
3
12
40
75
20,53 ± 0,07
4
12
40
105
20,10 ± 0,23
5
14
30
75
21,32 ± 4,42
6
14
30
105
20,92 ± 2,45
7
14
40
75
24,70 ± 1,78
8
14
40
105
21,78 ± 0,03
9
11,32
35
90
21,92 ± 4,66
10
14,68
35
90
24,79 ± 3,98
11
13
26,59
90
20,31 ± 1,74
12
13
43,41
90
20,61 ± 0,87
13
13
35
64,77
23,30 ± 2,36
14
13
35
115,23
21,88 ± 3,05
15
13
35
90
25,55 ± 0,08
16
13
35
90
25,94 ± 1,65
17
13
35
90
25,46 ± 2,18
18
13
35
90
25,16 ± 0,47
19
13
35
90
25,32 ± 3,41
X1 = Quantidade de água (mL por 5 g de polpa); X2 = Temperatura de extração (°C); X 3 =
Tempo de extração (min); *média de quatro determinações ± desvio padrão.
Visto que em cada tratamento aplicado se obtêm diferentes resultados em AR
(Tabela 6), o processo de otimização utilizando metodologia de superfície de
resposta se mostra importante para este tipo de extração, assim como ocorre em
outros processos, ao qual se deseja obter um melhor rendimento possível (SANTOS
et al., 2011). Para isso, o modelo polinomial de segundo grau (Equação 3) foi
testado e sua adequação foi analisada pela ANOVA a nível de 5% de probabilidade
(Tabela 7).
37
Primeiramente foi testada a porção linear da Equação 3, sem interação e com
interação (Equações 5 e 6, respectivamente):
3
Y = b 0 + ∑ bi Xi + ε
(5)
i=1
k
k
i=1
i< j
Y = b 0 + ∑ b i X i + ∑ b ij X i X j + ε
(6)
O resultado da ANOVA está na Tabela 7. Nela pode ser vista que os
parâmetros dessas equações são significativos com valor-p menor de 0,02.
Entretanto, houve falta de ajuste uma vez que esta fonte de variação possui valor-p
muito menor que 0,01. Também, se pode observar que o coeficiente de
determinação ajustado foi igual a 0 ( R aj2 =0), indicando que a regressão linear sem ou
com interação não é um modelo adequado para ajustar os dados experimentais de
AR extraídos da polpa do baru, em função da quantidade de água, tempo e
temperatura de extração.
Tabela 7 – Análise de variância para o modelo de regressão linear sem e com interação
ajustado aos dados experimentais de AR extraído da polpa do baru, em função da
quantidade de água, tempo e temperatura de extração.
Fator
Sem interação
F
Com interação
Valor-p
F
Valor-p
X1
116,24**
<0,01
116,24**
<0,01
X2
14,66*
0,019
14,66*
0,019
X3
17,04*
0,015
17,04*
0,015
X1 X2
-
-
33,84**
0,004
X1 X3
-
-
30,03**
0,005
X2 X3
-
-
30,83**
0,005
<0,01
94,97**
<0,01
Falta de ajuste
R aj2
77,68**
0
0
* Significativo 95% de limite de confiança (p<0,05); ** Significativo 99% de limite de
confiança (p<0,01).
38
Uma vez constatado que o modelo de regressão linear não se ajustou aos
dados experimentais de AR, aplicou-se o modelo polinomial de segunda ordem,
também sem ou com interação (Equação 7 e 3, respectivamente).
k
k
i=1
i=1
Y = b 0 + ∑ b i X i + ∑ b ii X i2 + ε
(7)
Pela ANOVA da Tabela 8 constatou-se que a variação devido aos parâmetros
da regressão de ambos modelos polinomiais foram estatisticamente significativas no
nível de confiança de 95% (p<0,05), mostrando um valor de coeficiente de
determinação ajustado de 0,8228 e 0,9519, respectivamente, explicando, assim,
para o modelo polinomial sem interação mais de 82% da variação total da variável
resposta em torno da média e menos que 18% foram atribuídos aos resíduos. Já,
para o modelo polinomial com interação a variação total em torno da média foi maior
de 95%, enquanto que devido aos resíduos foi menor que 5%. Embora ambos
modelos polinomiais apresentem valor considerável de R aj2 , o modelo sem interação
evidenciou falta de ajuste (valor-p<0,05), enquanto que o com interação não
evidenciou a falta de ajuste, tendo em vista que essa variação não foi significativa
(valor-p>0,05).
Segundo Barros Neto, Scarmínio e Bruns (1995), para que uma regressão
seja não apenas estatisticamente significativa, mas também válida para fins
preditivos, o valor da razão média quadrática da regressão/média quadrática dos
resíduos, ou seja, de Fcalculado, deve ser no mínimo 4 a 5 vezes o valor de Ftabelado, e o
coeficiente de determinação deve ser maior ou igual a 60%. Tendo em consideração
o referido, o modelo polinomial completo de segunda ordem se mostrou adequado
para fins preditivos uma vez que o coeficiente de correlação ajustado foi de 0,9519 e
a razão Fcalculado / Ftabelado (36,038 / 3,388) ≈ 11.
39
Tabela 8 – Análise de variância para o modelo de regressão polinomial de segunda ordem
sem e com interação ajustado aos dados experimentais de AR extraído da polpa de baru,
em função da quantidade de água, tempo e temperatura de extração.
Fator
Sem interação
F
Com interação
Valor-p
F
Valor-p
X1
116,24**
<0,01
116,24**
<0,01
X2
123,79**
<0,01
123,79**
<0,01
X3
14,66*
0,019
14,66*
0,019
X12
575,96**
<0,01
575,96**
<0,01
X 22
17,04*
0,015
17,04*
0,015
X 32
210,87**
<0,01
210,87**
<0,01
X1 X2
-
-
33,84**
0,004
X1 X3
-
-
30,03**
0,005
X2 X3
-
-
30,83**
0,005
14,36*
0,011
4,04 n.s.
0,100
Falta de ajuste
0,8228
R aj2
0,9519
* Significativo 95% de limite de confiança (p<0,05); ** Significativo 99% de limite de
confiança (p<0,01). n.s. não significativo ao nível de 5% de probabilidade.
Segundo Calado e Montgomery (2003) o diagrama de pareto (Figura 7)
apresenta de forma rápida e clara os efeitos que são estatisticamente importantes.
Os efeitos cujos retângulos estiverem à direita da linha divisória (p=0,05) devem ser
considerados no modelo matemático. Os valores ao lado do retângulo representam
os valores da estatística de teste t, obtidos na janela dos efeitos principais.
Na
Figura
7,
observa-se
que
todas
as
variáveis
contribuíram
significativamente (p<0,05), sendo considerados como coeficientes do modelo
selecionado. As variáveis que mais contribuíram para a extração dos AR da polpa de
baru foram o tempo e a temperatura quadráticas, com sinal negativo, indicando que
durante o processo poderá se ter um máximo de extração dos açúcares redutores
em função dessas variáveis.
40
Figura 7 – Estimativa dos efeitos lineares e quadráticos das variáveis do modelo polinomial
de segunda ordem ajustado à variação de açúcares redutores extraídos da polpa do baru
em função da quantidade de água (P), tempo (T) e temperatura de extração (Temp.).
Por tanto o modelo matemáticos descreve-se da seguinte forma:
AR (%) = - 284,0 + 23,1X1 - 0,9 X12 + 4,5X2 - 0,1 X 22 + 1,7X3 - 0,01 X 32 + 0,1X1X2 0,04X1X3 - 0,01X2X3
(8)
A Figura 8 ilustra as superfícies de respostas e de contornos das superfícies
dos efeitos das variáveis independentes estudas sobre o percentual de açúcares
redutores extraídos. Sendo que, para a obtenção das superfícies se fez necessário a
escolha de dois fatores em estudo, ao passo que, o terceiro foi mantido constante
em seus níveis experimentais.
41
Figura 8 – Perfil de A.R. (%) em função de: (a) temperatura de extração x quantidade de
água/polpa, (b) tempo de extração x quantidade de água/polpa e, (c) tempo x temperatura
de extração.
Ao se observar as Figuras 8a, 8b e 8c, pode se perceber, de maneira geral,
que os pontos centrais, do planejamento experimental, foram os que obtiveram uma
maior extração dos açúcares redutores, ou seja, identificando o ponto ótimo da
extração dos mesmos.
42
Aplicando a função desejabilidade foi estabelecido um ponto ótimo para o
processo de extração de açúcares redutores da polpa do baru (Figura 9). Para a
extração de 26% de açúcares redutores é necessário utilizar uma quantidade de
água de 13,51 mL por 5 g de polpa do baru e o tempo e temperatura de extração
devem ser de 90 min e 35 °C, respectivamente.
Figura 9 – Perfil da otimização da extração dos açúcares redutores, A.R. (%), em função da
quantidade de água/polpa do baru, tempo e temperatura de extração.
43
5. CONCLUSÕES
Os resultados da composição química mostraram que a polpa do baru é rica
em açúcares, contendo glicose, frutose e sacarose em torno de 6, 23 e 31%,
respectivamente.
Verificou-se que para extração dos açúcares redutores o modelo quadrático
se ajustou adequadamente aos dados experimentais ( R aj2 = 0,9519), sendo que
todas as variáveis do processo contribuíram intensivamente na extração dos
açúcares.
O ponto ótimo para o processo de extração de açúcares redutores da polpa
do baru obteve-se um valor de 26%, sendo que para a obtenção desse teor de
açúcares é necessário, para 5 g de polpa, utilizar 13,51 mL de água de maceração,
a 35 °C por 90 min de extração. Confirmando desta for ma, a importância das
variáveis estudadas, uma vez que permitiram a extração de uma quantidade de
açúcares redutores próximos aquela previamente quantificada por cromatografia
líquida de alta eficiência, CLAE.
44
6. RECOMENDAÇÕES
Com os resultados obtidos no presente estudo, a otimização da extração de
açúcares redutores se torna um importante aliado ao processo de fermentação
alcoólica da polpa do baru, no que se refere ao controle para a obtenção de um
maior rendimento do processo.
Contudo, se observou que a polpa do baru também é rica em açúcares não
redutores, cerca de 31%. Ao qual, da mesma forma que os açúcares redutores,
estes têm um elevado potencial econômico, sendo desta forma, de grande
importância ser feito, futuramente, a otimização do processo de extração dos
mesmos, a fim de se obter um maior rendimento possível nos processos que
venham se utilizar destes açúcares.
45
7. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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