As especiarias e outros produtos derivados de plantas contêm muitos componentes ativos, como polifenóis e flavonóides. No entanto, mesmo as mais pequenas variações nas condições podem afectar consideravelmente a eficiência de extracção destes componentes activos, colocando desafios na determinação da quantidade exacta de componentes activos na solução de extracto.

Em um novo estudo publicado na Food Chemistry , os pesquisadores mediram exaustivamente a fluorescência emitida por polifenóis e flavonóides e analisaram os dados adquiridos usando métodos de aprendizado de máquina. Esta abordagem produziu um método altamente preciso, simples e rápido para estimar o conteúdo total de polifenóis e flavonóides e a capacidade antioxidante.

O fator crucial para alcançar a precisão foi integrar as medições adquiridas em múltiplas concentrações. Embora a prática convencional durante a medição da fluorescência envolva a diluição da amostra até uma única concentração, a grande variação nas quantidades dos componentes nos extratos vegetais torna a determinação de uma concentração de diluição universalmente adequada.

Consequentemente, os pesquisadores realizaram medições exaustivas de fluorescência em quatro níveis de diluição diferentes e integraram esses dados no processo de aprendizado de máquina.

Portanto, o aprendizado de máquina foi capaz de estimar com precisão índices importantes para avaliar extratos de especiarias, incluindo o teor total de polifenóis, teor total de flavonóides, capacidade antioxidante e capacidade redutora. Notavelmente, a estimativa da medição óptica do conteúdo total de flavonóides, em particular, representa uma conquista inovadora, marcando a eficácia deste método onde tais estimativas não foram conduzidas opticamente no passado.

Mais informações: Thi Bao Chau Bui et al, Utilização de impressão digital de fluorescência de diluição múltipla facilita a previsão de atributos químicos em extratos de especiarias, Food Chemistry (2023). DOI:10.1016/j.foodchem.2023.138028
Informações do diário: Química Alimentar

Fornecido pela Universidade de Tsukuba