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http://hdl.handle.net/11612/4484| Autor(a): | Cardoso, Ila Raquel Mello |
| Orientador: | Martins, lêndara Aparecida de Souza |
| Título: | Cinética da hidratação dos grãos de milho verde e milho doce com foco no uso da biodiversidade para produção de conservas alimentícias |
| Palavras-chave: | Zea mays L.; Adubação nitrogenada; Modelagem Matemática; Redes Neurais Artificiais; itrogen Fertilization; Mathematical Modeling; Artificial Neural Networks |
| Data do documento: | 26-Jan-2022 |
| Editor: | Universidade Federal do Tocantins |
| Programa: | Programa de Pós-Graduação em Biodiversidade e Biotecnologia da Amazônia Legal - Bionorte |
| Citação: | CARDOSO, Ila Raquel Mello. Cinética da hidratação dos grãos de milho verde e milho doce com foco no uso da biodiversidade para produção de conservas alimentícias. 2022. 65f. Tese (Doutorado em Biotecnologia e Biodiversidade) – Universidade Federal do Tocantins, Programa de Pós-Graduação em Biodiversidade e Biotecnologia Rede Bionorte, Palmas, 2022. |
| Resumo: | O milho (Zea mays L.) se destaca como sendo um dos principais grãos cultivados em todo o mundo. O consumo de milho varia desde a forma “in natura”, até os processados, como por exemplo, conserva alimentícia. Este estudo teve como objetivo estudar a cinética da hidratação dos grãos de milho verde e milho doce com foco no uso da biodiversidade para produção de conservas alimentícias. Os experimentos foram realizados na Universidade Federal do Tocantins e Instituto Federal do Tocantins, onde foram plantados 4 cultivares de milho (C1, C2 e C3 de milho verde comum e C4 de milho doce), sobre diferentes ambientes, níveis de adubação e épocas de semeadura. Foram colhidas espigas, no estágio de milho verde, com umidade dos grãos entre 70 a 80%, realizou a caracterização física e química dos grãos quanto ao teor de umidade, proteína, lipídios, cinzas, carboidrato e fibras. Para a cinética de hidratação, os grãos de milho foram embebidos em água destilada em temperaturas de 25, 35, 45, 55 e 65 ºC por até 70 minutos. Para o ajuste matemático utilizou-se o Software MatLab para os modelos de PELEG, PAGE, Weibull, Ibarz et al. e Henderson e Pabis e para o desenvolvimento da Rede Neural Artificial utilizou-se o Software SPSS. Os rendimentos de grãos verdes da C4 foram semelhantes (p<0,05), pelo teste de Scott-Knott, com as C1 e C3 nos ambientes 2 e 4. Já nos ambientes 1 a C1 assemelhou-se com a C3, e no ambiente 3 (plantio realizado em Paraíso em 2019) a C3 teve um maior rendimento de 77%. Observa-se que o milho doce cultivado em Palmas - TO apresentou um rendimento de grãos verdes de 60 %, semelhante a C1, desta forma nota-se que mesmo em condições climáticas distintas e genótipos de milho diferentes, o milho doce apresentou viabilidade produtiva semelhante ao milho verde. Os teores médios de cinzas, umidade, carboidrato, fibras, lipídeos e proteína das cultivares de milho verde e doce apresentaram valores superiores para o nível de adubação de 120N. Em relação a modelagem matemática, o coeficiente de determinação R2 para a C1 apresentou o melhor ajuste para o modelo de Ibarz et al a 25ºC. Para a C2 o melhor modelo matemático foi o de Ibarz et al para as temperaturas de 25ºC e modelo de PELEG para a temperaturas de 45 ºC. Os resultados obtidos para a C3 e C4, assemelham-se com a C1, pois também teve o melhor modelo o Ibarz et al. Todos os R2 encontrados na Rede Neural Artificial apresentaram valores acima de 0,90, indicando que 90% das variáveis estudadas para o teor de absorção foram explicadas pelas variáveis tempo e temperatura, também observou linearidade entre os valores de absorção e valor previsto da modelagem. Diante destes resultados observou-se a importante de estudar o rendimento dos grãos de milho doce e verde, pois a escolha das cultivares, do ambiente, da época da semeadura, entre outros fatores influenciam na produtividade. E pode-se concluir que o milho verde “in natura” conseguiu manter os padrões de qualidade relacionados a absorção de água, assemelhando-se ao milho doce, possibilitando assim a utilização destes grãos no processamento de conservas alimentícias. |
| Abstract: | Corn (Zea mays L.) stands out as one of the main grains cultivated worldwide. The consumption of corn varies from the "in natura" form, to the processed ones, such as canned food. This study aimed to study the kinetics of hydration of green corn and sweet corn grains with a focus on the use of biodiversity for the production of canned food. The experiments were conducted at the Federal University of Tocantins and Federal Institute of Tocantins, where 4 corn cultivars (C1, C2 and C3 common green corn and C4 sweet corn) were planted, under different environments, fertilizer levels and sowing times. The cobs were harvested, at the green corn stage, with grain moisture between 70 and 80%, performed the physical and chemical characterization of the grains for moisture content, protein, lipids, ash, carbohydrate and fiber. For the hydration kinetics, the corn grains were soaked in distilled water at temperatures of 25, 35, 45, 55, and 65 ºC for up to 70 minutes. MatLab Software was used for mathematical fitting for the PELEG, PAGE, Weibull, Ibarz et al. and Henderson and Pabis models and SPSS Software was used to develop the Artificial Neural Network. The green grain yields of C4 were similar (p<0.05), by the Scott-Knott test, with C1 and C3 in environments 2 and 4. In environments 1, C1 was similar to C3, and in environment 3 C3 had a higher yield of 77%. It can be observed that the sweet corn cultivated in Palmas - TO presented a yield of green grains of 60%, similar to C1, thus noting that even under different climatic conditions and different corn genotypes, sweet corn presented productive viability similar to green corn. The average contents of ash, moisture, carbohydrate, fiber, lipids and protein of green and sweet corn cultivars showed higher values for the 120N fertilization level. Regarding mathematical modeling, the coefficient of determination R2 for C1 showed the best fit to the model of Ibarz et al at 25ºC. For C2 the best mathematical model was that of Ibarz et al at 25ºC and the PELEG model at 45ºC. The results obtained for C3 and C4 are similar to those obtained for C1, because the best model was also the Ibarz et al. All R2 found in the ANN presented values above 0.90, indicating that 90% of the variables studied for the uptake content were explained by the variables time and temperature, also observed linearity between the values of uptake and predicted value of the modeling. Given these results it was observed the important to study the yield of sweet and green corn grains, because they influence productivity. And it can be concluded that green corn "in natura" managed to maintain the quality standards related to water absorption, resembling sweet corn, thus enabling the use of these grains in the processing of canned food. |
| URI: | http://hdl.handle.net/11612/4484 |
| Aparece nas coleções: | Doutorado em Biodiversidade e Biotecnologia da Amazônia Legal |
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