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Tipo: Artigo de Periódico
Título: Mineral composition of wheat flour consumed in Brazilian cities
Título(s) alternativo(s): Journal of the Brazilian Chemical Society
Autor(es): Araujo, Rennan Geovanny Oliveira
Macedo, Samuel Marques
Korn, Maria das Graças Andrade
Pimentel, Maria Fernanda
Bruns, Roy Edward
Ferreira, Sergio Luis Costa
Autor(es): Araujo, Rennan Geovanny Oliveira
Macedo, Samuel Marques
Korn, Maria das Graças Andrade
Pimentel, Maria Fernanda
Bruns, Roy Edward
Ferreira, Sergio Luis Costa
Abstract: Neste trabalho, foi avaliada a composição mineral da farinha de trigo consumida no Brasil. Na etapa de amostragem foram coletadas 54 amostras em 15 cidades, incluindo as principais cidades brasileiras como: São Paulo, Rio de Janeiro, Salvador, Porto Alegre, Recife e outras. Os elementos determinados foram: cálcio, cobre, magnésio, manganês, ferro, fósforo, potássio e zinco. As amostras foram digeridas usando acido nítrico e peróxido de hidrogênio em sistema aberto. A técnica analítica empregada foi a espectrometria de emissão óptica com plasma indutivamente acoplado (ICP OES). A validação do método (incluindo digestão e determinação) foi confirmada usando um material de referência certificado de farinha de trigo fornecido pelo National Institute of Standards & Technology (NIST). Considerando as 54 amostras analisadas, os resultados demonstraram que os macronutrientes: cálcio, magnésio, potássio e fósforo encontram-se em média de 0,27; 0,35; 1,71 e 1,92 mg g-1, com variação da concentração de 0,11-1,96; 0,19-0,51; 0,76-3,16 e 0,81-7,15 mg g-1, respectivamente. Os micronutrientes: cobre, ferro, manganês e zinco encontram-se em média de 1,84; 37,82; 8,25 e 9,41 µg g-1, com a variação de concentração de 1,00-2,80; 10,46-146,58; 3,89-14,74 e 5,07-13,93 µg g-1, respectivamente. Os resultados foram também avaliados usando as técnicas de análise multivariadas: análise de componente principal (PCA) e análise de agrupamento hierárquico (HCA).
Palavras-chave: Wheat flour
Minerals
Brazilian cities
ICP OES
Principal component analysis (PCA)
Hierarchical cluster analysis (HCA)
URI: http://www.repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/4969
Data do documento: 2008
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