|
|
Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
Data corrente: |
28/11/2022 |
Data da última atualização: |
22/01/2024 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
MACHADO, G. O.; TEIXEIRA, G. G.; GARCIA, R. H. S.; MORAES, T. B.; BONA, E.; SANTOS, P. M.; COLNAGO, L. A. |
Afiliação: |
LUIZ ALBERTO COLNAGO, CNPDIA. |
Título: |
Non-invasive method to predict the composition of requeijão cremoso directly in commercial packages using time domain NMR relaxometry and chemometrics. |
Ano de publicação: |
2022 |
Fonte/Imprenta: |
Molecules, v. 27, a4434, 2022. |
Páginas: |
10 p. |
DOI: |
https://doi.org/10.3390/molecules27144434 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Low Field Time-Domain Nuclear Magnetic Resonance (TD-NMR) relaxometry was used to determine moisture, fat, and defatted dry matter contents in ?requeijão cremoso? (RC) processed cheese directly in commercial packaged (plastic cups or tubes with approximately 200 g). Forty-five samples of commercial RC types (traditional, light, lactose-free, vegan, and fiber) were analyzed using longitudinal (T1) and transverse (T2) relaxation measurements in a wide bore Halbach magnet(0.23 T) with a 100 mm probe. The T1 and T2 analyses were performed using CWFP-T1(Continuous Wave Free Precession) and CPMG (Carr-Purcell-Meiboom-Gill) single shot pulses. The scores of the principal component analysis (PCA) of CWFP-T1 and CPMG signals did not show clustering related to the RC types. Optimization by variable selection was carried out with ordered predictorsselection (OPS), providing simpler and predictive partial least squares (PLS) calibration models. The best results were obtained with CWFP-T1 data, with root-mean-square errors of prediction (RMSEP) of 1.38, 4.71, 3.28, and 3.00% for defatted dry mass, fat in the dry and wet matter, and moisture, respectively. Therefore, CWFP-T1 data modeled with chemometrics can be a fast method to monitor the quality of RC directly in commercial packages |
Palavras-Chave: |
CPMG; OPS; PLS; Requeijão cremoso; TD-NMR. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1148849/1/P-Non-Invasive-Method-to-Predict-the-Composition-of-Requeijao-Cremoso-Directly-in-Commercial-Packages-Using-Time-Domain-NMR-a.pdf
|
Marc: |
LEADER 02108naa a2200277 a 4500 001 2148849 005 2024-01-22 008 2022 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.3390/molecules27144434$2DOI 100 1 $aMACHADO, G. O. 245 $aNon-invasive method to predict the composition of requeijão cremoso directly in commercial packages using time domain NMR relaxometry and chemometrics.$h[electronic resource] 260 $c2022 300 $a10 p. 520 $aLow Field Time-Domain Nuclear Magnetic Resonance (TD-NMR) relaxometry was used to determine moisture, fat, and defatted dry matter contents in ?requeijão cremoso? (RC) processed cheese directly in commercial packaged (plastic cups or tubes with approximately 200 g). Forty-five samples of commercial RC types (traditional, light, lactose-free, vegan, and fiber) were analyzed using longitudinal (T1) and transverse (T2) relaxation measurements in a wide bore Halbach magnet(0.23 T) with a 100 mm probe. The T1 and T2 analyses were performed using CWFP-T1(Continuous Wave Free Precession) and CPMG (Carr-Purcell-Meiboom-Gill) single shot pulses. The scores of the principal component analysis (PCA) of CWFP-T1 and CPMG signals did not show clustering related to the RC types. Optimization by variable selection was carried out with ordered predictorsselection (OPS), providing simpler and predictive partial least squares (PLS) calibration models. The best results were obtained with CWFP-T1 data, with root-mean-square errors of prediction (RMSEP) of 1.38, 4.71, 3.28, and 3.00% for defatted dry mass, fat in the dry and wet matter, and moisture, respectively. Therefore, CWFP-T1 data modeled with chemometrics can be a fast method to monitor the quality of RC directly in commercial packages 653 $aCPMG 653 $aOPS 653 $aPLS 653 $aRequeijão cremoso 653 $aTD-NMR 700 1 $aTEIXEIRA, G. G. 700 1 $aGARCIA, R. H. S. 700 1 $aMORAES, T. B. 700 1 $aBONA, E. 700 1 $aSANTOS, P. M. 700 1 $aCOLNAGO, L. A. 773 $tMolecules$gv. 27, a4434, 2022.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agrossilvipastoril. |
Data corrente: |
14/11/2019 |
Data da última atualização: |
14/11/2019 |
Tipo da produção científica: |
Comunicado Técnico/Recomendações Técnicas |
Autoria: |
LULU, J.; ZOLIN, C. A.; MAGALHÃES, C. A. de S. |
Afiliação: |
JORGE LULU, CPAMT; CORNELIO ALBERTO ZOLIN, CPAMT; CIRO AUGUSTO DE SOUZA MAGALHAES, CPAMT. |
Título: |
Boletim Agrometeorológico: Início da 1ª safra 2019/2020 em Mato Grosso. |
Ano de publicação: |
2019 |
Fonte/Imprenta: |
Sinop, MT: Embrapa Agrossilvipatoril, 2019. |
Série: |
(Embrapa Agrossilvipastoril. Boletim Agrometeorológico, 10) |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
O presente boletim agrometeorológico tem por objetivo fornecer informações relevantes e consolidadas para dar suporte ao setor produtivo de Mato Grosso no sentido do acompanhamento das condições de chuva e déficit hídrico nas regiões produtoras do estado. Importante destacar que, considerando a escala de análise e dado o fator de variabilidade das precipitações e condições de seca, é necessário cautela na interpretação das informações aqui apresentadas. As informações deste boletim são fundamentadas em fontes de dados da Embrapa (Agritempo), CPTEC/INPE (Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos) e do INMET (Instituto Nacional de Meteorologia). |
Palavras-Chave: |
Agritempo; Dados climaticos. |
Thesagro: |
Meteorologia. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/204797/1/2019-cpamt-jorge-lulu-boletim-agrometeorologico-10.pdf
|
Marc: |
LEADER 01253nam a2200181 a 4500 001 2114419 005 2019-11-14 008 2019 bl uuuu u0uu1 u #d 100 1 $aLULU, J. 245 $aBoletim Agrometeorológico$bInício da 1ª safra 2019/2020 em Mato Grosso.$h[electronic resource] 260 $aSinop, MT: Embrapa Agrossilvipatoril$c2019 490 $a(Embrapa Agrossilvipastoril. Boletim Agrometeorológico, 10) 520 $aO presente boletim agrometeorológico tem por objetivo fornecer informações relevantes e consolidadas para dar suporte ao setor produtivo de Mato Grosso no sentido do acompanhamento das condições de chuva e déficit hídrico nas regiões produtoras do estado. Importante destacar que, considerando a escala de análise e dado o fator de variabilidade das precipitações e condições de seca, é necessário cautela na interpretação das informações aqui apresentadas. As informações deste boletim são fundamentadas em fontes de dados da Embrapa (Agritempo), CPTEC/INPE (Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos) e do INMET (Instituto Nacional de Meteorologia). 650 $aMeteorologia 653 $aAgritempo 653 $aDados climaticos 700 1 $aZOLIN, C. A. 700 1 $aMAGALHÃES, C. A. de S.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Agrossilvipastoril (CPAMT) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
Expressão de busca inválida. Verifique!!! |
|
|