https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/item/143 Artigo em anais de congresso (CPACT) Tue, 21 Apr 2026 14:55:19 GMT 2026-04-21T14:55:19Z https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1185567 Título: Caracterização físico-química, concentração de antocianinas totais e capacidade antioxidante in vitro da amora-preta (cv. BRS Cainguá). Autoria: TEIXEIRA, R. dos S.; SILVA, F. T. S.; SUBELDIA, T. G.; FERRI, N. M. L.; VIZZOTTO, M.; NORA, L. Conteúdo: Resumo: A busca por alimentos com propriedades funcionais e por alternativas naturais aos aditivos sintéticos tem impulsionado o interesse por frutas ricas em compostos bioativos, como as antocianinas. Além de seus potenciais benefícios à saúde, esses pigmentos naturais têm ganhado destaque como corantes alternativos na indústria de alimentos. Nesse contexto, a amora-preta cv. BRS Cainguá surge como uma cultivar promissora, ainda pouco explorada cientificamente. Devido à escassez de estudos sobre esta cultivar, o objetivo foi apresentar a composição físico-química, antociânica e capacidade antioxidante dessa amora-preta. Para isso, foram realizadas análises físico-químicas, quantificação de antocianinas totais e ensaios antioxidantes. As frutas apresentaram baixo valor de luminosidade, coloração intensa e concentrações expressivas de antocianinas, associadas a uma elevada capacidade antioxidante frente aos radicais avaliados. Os resultados evidenciam o potencial da cultivar tanto para o consumo in natura quanto para uso em formulações de alimentos funcionais. Além disso, os atributos cromáticos e bioativos do extrato da fruta reforçam sua viabilidade como matéria-prima na produção de corantes naturais, atendendo à demanda crescente por alternativas seguras e sustentáveis aos corantes sintéticos. Recomenda-se a continuidade de estudos voltados à estabilidade dos pigmentos durante o processamento, microencapsulamento e armazenamento, visando ampliar a aplicabilidade tecnológica da BRS Cainguá. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1185567 2026-01-01T00:00:00Z https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1185551 Título: Batata-doce roxa (Ipomoea batatas (L.) Lam.) como fonte de antocianinas: extração enzimática, compostos fenólicos e potencial antioxidante. Autoria: SILVA, F. T. S.; TEIXEIRA, R. dos S.; BARROS, G. L. de; SUBELDIA, T. G.; FERRI, N. M. L.; VIZZOTTO, M.; NORA, L. Conteúdo: Resumo: As antocianinas são pigmentos naturais hidrossolúveis, da classe dos flavonoides, cuja coloração varia do vermelho ao azul em diversas matrizes vegetais. Devido a estas características, despertam interesse como corantes naturais, incentivando a busca por métodos eficientes de extração. Neste contexto, o presente trabalho teve como objetivo a obtenção de antocianinas de batata-doce roxa por extração enzimática, assim como avaliação de compostos fenólicos totais e da atividade antioxidante do extrato antociânico obtido. Para isso a extração enzimática foi conduzida sob três condições: (A) temperatura ambiente (20,0 ºC a 25,0 ºC); (B) em banho-maria, a 40°C; (C) em estufa, a 40°C. Os resultados sugerem que a temperatura e o tempo de extração afetaram o teor de antocianinas e, consequentemente, a atividade antioxidante do extrato. No entanto essas mesmas variáveis podem ter favorecido o aumento na concentração de compostos fenólicos totais. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1185551 2026-01-01T00:00:00Z https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1185563 Título: Bata-doce roxa: caracterização e potencial de valorização dos resíduos após extração de antocianinas. Autoria: SUBELDIA, T. G.; SILVA, F. T. S.; TEIXEIRA, R. dos S.; FERRI, N. M. L.; VIZZOTTO, M.; NORA, L. Conteúdo: Resumo: A batata-doce roxa (Ipomoea batatas L.) é uma importante fonte natural de antocianinas, pigmentos fenólicos com reconhecida atividade antioxidante e crescente interesse da indústria alimentícia e farmacêutica. A extração desses compostos gera quantidade significativa de resíduos sólidos, geralmente subutilizados, mas com propriedades físico-químicas relevantes. Conforme sua composição, esses resíduos podem ser aproveitados em diversas aplicações tecnológicas ou sustentáveis. Nesse contexto, estudos de caracterização são essenciais para sua valorização, promovendo o uso integral da matéria-prima, em consonância com os princípios da economia circular. Este trabalho teve como objetivo caracterizar os resíduos gerados na extração de antocianinas da batatadoce roxa e propor alternativas de aproveitamento. Amostras da batata-doce roxa in natura e dos resíduos foram analisadas quanto à composição centesimal, sólidos solúveis totais (ºBrix), pH, acidez total titulável (ATT), concentração de antocianinas e cor. Os resultados mostraram redução expressiva das antocianinas no resíduo, evidenciando a eficiência do processo extrativo. Apesar da perda nutricional, os resíduos apresentaram elevado teor de fibras, acidez e sólidos solúveis, características promissoras para aplicações específicas. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1185563 2026-01-01T00:00:00Z https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1185402 Título: Detecção de mastite em leite bovino por espectroscopia FTIR e aprendizado de máquina utilizando contagem de células somáticas. Autoria: SOUZA, R. D.; BARBOSA, R. S.; FERNANDES, S. A. de A. Conteúdo: A qualidade do leite é um fator crítico para a saúde pública e para a indústria de laticínios. A Contagem de Células Somáticas (CCS) é um indicador-chave da saúde do úbere e da qualidade do leite, com valores elevados estando associados à mastite. Técnicas espectroscópicas, como a Espectroscopia no Infravermelho com Transformada de Fourier (FTIR), combinadas com algoritmos de aprendizado de máquina, surgem como alternativas promissoras para uma detecção mais rápida e confiável. Este estudo teve como objetivo classificar amostras de leite com base na CCS (acima ou abaixo de 500 x 10 3 células/mL) utilizando espectroscopia FTIR combinada com o algoritmo de aprendizado de máquina Random Forest. Foram analisadas 658 amostras de leite de vacas Jersey. A CCS foi determinada por citometria de fluxo, e os espectros FTIR foram coletados na região do infravermelho médio. O algoritmo Boruta foi utilizado para seleção das bandas espectrais mais discriminativas. O conjunto de dados foi dividido em treinamento (70%) e teste (30%). O modelo de classificação Random Forest foi configurado com 500 árvores, e seu desempenho foi avaliado por meio de matriz de confusão e métricas derivadas. O algoritmo Boruta selecionou 29 números de onda discriminativos, localizados principalmente nas regiões associadas a lipídios (1724–1774 cm-1 ) e lactose (1018–1126 cm-1 ). O modelo Random Forest alcançou uma acurácia balanceada de 0,797. A especificidade foi alta (0,908), indicando boa capacidade de identificar amostras com baixa CCS. No entanto, a sensibilidade foi moderada (0,623), revelando uma dificuldade em detectar todas as amostras com CCS elevada. A precisão e o F1-Score foram de 0,814 e 0,706, respectivamente. A combinação FTIR-Random Forest mostrou-se um método viável e não destrutivo para a triagem de leite com base na CCS, com forte desempenho na identificação de amostras de baixa CCS. A baixa sensibilidade, contudo, aponta a necessidade de otimizações futuras, como o balanceamento de dados e ajuste de parâmetros, para melhorar a detecção de mastite subclínica. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1185402 2025-01-01T00:00:00Z