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Liquid chromatography assay for gliadins quantification: application to gluten-containing and “gluten-free” food products
Publication . Morais, Jorge Sá; Meirinho, Sofia G.; Peres, António M.; Veloso, Ana C.A.; Dias, L.G.; Machado, Adélio A.S.C.
In the present work a high performance liquid-chromatography UV/Vis method was developed to quantify gliadins in foods. Gliadins are prolamins and are one of the constituents of wheat gluten (approximately 50%). These compounds have particular importance in food analysis since they are responsible for the celiac disease, which is an intolerance ar hypersensitivity to ingested prolamins.
An electronic tongue for juice level evaluation in non-alcoholic beverages
Publication . Peres, António M.; Dias, L.G.; Barcelos, Tânia P.; Morais, Jorge Sá; Machado, Adélio A.S.C.
An electronic tongue with 36 cross-sensibility polymeric membranes was built and applied for qualitative beverage analysis.
Aplicação de uma língua electrónica na classificação de méis monoflorais
Publication . Morais, L.; Dias, L.G.; Peres, António M.; Rocha, A.C.; Estevinho, Leticia M.; Machado, Adélio A.S.C.
Analisou-se o perfil polínico de 51 amostras de mel nacional. Os pólens mais frequentes no
mel são originários das plantas dos géneros Lavandula, Cistus, Echium, Erica, Castanea, Thymus,
Prunus, Cytisus, Carduus, Trifolium e Citrus. Considerando a classificação de mel monofloral de
Lavandula (pólen predominante superior a 15%), de Erica e de Echium (pólen predominante superior
a 45%) seleccionaram-se 38 méis monoflorais: 18, 9 e 11 destes méis foram classificados como méis
monoflorais de Lavandula, Erica e Echium, respectivamente. Contudo há méis que podem ser
classificados como mel monofloral de dois géneros de pólen (Lavandula-Echium, Erica-Lavandula,
Echium-Lavandula). Os méis monoflorais foram analisados com um sistema de multi-sensores
químicos não específicos de sensibilidade cruzada (Língua Electrónica) e os resultados foram tratados
através da análise de componentes principais e análise discriminante. Verificou-se que é possível
discriminar razoavelmente o mel monofloral de acordo com o género do pólen predominante.
An electronic tongue for honey classification
Publication . Dias, L.G.; Peres, António M.; Vilas-Boas, Miguel; Rocha, Maria A.; Estevinho, Leticia M.; Machado, Adélio A.S.C.
An electronic tongue system was developed
based on 20 all-solid-state potentiometric sensors and
chemometric data processing, with polymeric membranes
applied on solid conducting silver-epoxy supports
and a Ag=AgCl reference electrode. The sensor
array was applied to 52 commercial honey samples
obtained randomly from different regions of Portugal.
These samples were analysed independently for their
pollen profiles by biological techniques and the data
collected with the tongue were evaluated for discrimination
of the samples with multivariate statistical
methods (principal component analysis and linear discriminant
analysis), to investigate whether the device
may provide an analytical alternative for classification
of honey samples with respect to pollen type, a task
which is time consuming and requires skilled labour
when performed by biological techniques. It was found
that the tongue has a reasonable efficiency for classification
of honey samples of the most common three
types (with Erica, Echium and Lavandula as predominant
pollens). With linear discriminant analysis, the
honey samples yielded about 84% classification accuracy
and 72% for crossed validation. In this study, the
honey samples correctly classified for the different
types of the dominant pollen were: 53% for Lavandula,
83% for Erica and 78% for Echium pollen.
Aplicação de um sistema de multi-sensores para a detecção de gliadinas: discriminação semi-quantitativa entre alimentos com glúten e sem glúten
Publication . Meirinho, Sofia G.; Peres, António M.; Veloso, Ana C.A.
A doença celíaca caracteriza-se pela intolerância ou hipersensibilidade à ingestão
de prolaminas existentes no trigo, centeio, cevada e aveia. As proteínas do glúten do
trigo contêm aproximadamente 50% de prolaminas, denominadas por gliadinas. O
tratamento para a doença celíaca consiste em fazer uma dieta livre de glúten. Assim
sendo, torna-se imperativo dispor de metodologias analíticas capazes de detectar e
quantificar o teor de glúten em alimentos, especialmente em alimentos rotulados “sem
glúten”.
Neste trabalho, estudou-se a aplicabilidade de um sistema de multi-sensores (etongue),
com 36 membranas poliméricas de sensibilidade cruzada como técnica
analítica alternativa para análise qualitativa e semi-quantitativa de produtos alimentares.
O objectivo foi estabelecer uma distinção, entre alimentos “com” e “sem glúten”. A
discriminação entre os alimentos analisados baseou-se na capacidade do sistema multisensor
fornecer diferentes perfis potenciométricos consoante diferentes conteúdos de
gliadinas presentes nos alimentos, após extracção com uma solução aquosa de etanol a
70%. Os perfis de sinais do sistema de multi-sensores em conjunto com métodos
estatísticos multivariados de reconhecimento de padrões, nomeadamente a análise
discriminante, foram utilizados para diferenciar alimentos “com” e “sem glúten”. Foram
analisados quinze alimentos comercializados em Portugal e, adquiridos em
supermercados: 8 alimentos cujo rótulo indicava a presença de glúten e 7 alimentos,
com indicação no rótulo de ausência de glúten. O teor de gliadinas nos alimentos
estudados foi confirmado por cromatografia líquida de alta resolução, após a sua
extracção. O sistema de multi-sensores utilizado, apresentou um desempenho
satisfatório na diferenciação de extractos com diferentes teores de gliadinas, permitindo
discriminar alimentos “com” e “sem glúten” com sensibilidade e especificidades globais
superiores a 95% nos dados originais e de 75% no processo de validação cruzada. Além
disso permitiu classificar de forma semi-quantitativa um alimento em 3 grupos:
alimento sem glúten (<10 ppm), alimento com teor de glúten (20-40 ppm) e alimento
com teor de glúten (100-400 ppm). Nesta discriminação obteve-se sensibilidades e
especificidades globais de 100% e superiores a 79% para os dados originais e
procedimento de validação cruzada (predição), respectivamente. Celiac disease is characterized by intolerance or hypersensitivity to ingested
prolamins, which are composites of wheat, rye, barley and oats. Gluten proteins of
wheat are constituted of approximately 50% of prolamins named gliadins. The
treatment for celiac disease is gluten - free diet.
A multisensor potentiometric (e-tongue) with 36 cross-sensibility polymeric
membranes was applied for qualitative foodstuffs analysis. The objective was to
distinguish gluten-containing from gluten-free foods. The discrimination was based on
the capability of the e-tongue device to detect different gliadins contents. The e-tongue
signal profiles were used together with supervised multivariate statistical methods for
pattern recognition. A set of 15 Portuguese foods (7 foods samples with gluten-free
indicating and 8, indicating gluten-containing), purchased in commercial supermarkets
were analyzed. The multisensor systems used, showed satisfactory performance in the
differentiation of extracts with different levels of gliadins, allowing discriminating food
"with gluten" and "gluten free" with an overall sensitivity and specificity higher than
95% in the original data and 75% for the cross-validation procedure. Moreover it
allowed to semi-quantitatively classify food samples into 3 groups: gluten-free food
(<10 ppm), gluten-containing foods (20-40 ppm) and gluten-containing food (100-400
ppm). This discrimination was achieved with an overall sensitivity and specificity of
100% and greater than 79% for the original data and cross-validation (prediction)
procedure, respectively. The satisfactory results obtained showed that the multisensor
potentiometric device developed based on lipo-polymeric membranes can be used as an
effective tool in the preliminary detection of gluten in foods.
Os resultados satisfatórios obtidos mostraram que o sistema potenciomérico de
multi-sensores desenvolvido com base em membranas lipo-poliméricas pode ser
utilizado como uma ferramenta na detecção preliminar de glúten em alimentos.
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Fundação para a Ciência e a Tecnologia
Funding programme
POCI
Funding Award Number
POCI/QUI/58076/2004