Extraction and determination of invertase and polyphenol oxidase activities during cocoa fermentation / Extração e determinação da atividade de invertase e polifenoloxidase durante fermentação de cacau

A fermentação é uma das etapas da pós-colheita que mais afeta a qualidade dos produtos obtidos a partir do cacau, pois enzimas oriundas deste processo promovem reações químicas de cura, estabilizando sabor e cor característicos do chocolate. Embora o papel essencial de enzimas endógenas durante essa etapa tenha sido evidenciado há muitos anos, existem ainda poucos estudos sistemáticos abordando a comparação entre diferentes genótipos de cacau, sob diferentes condições de cultivo, com diferentes métodos de fermentação. Além disso, não está ainda elucidado como os processos enzimáticos são regulados durante a fermentação, que substratos enzimáticos/produtos estão relacionados com o sabor de amêndoas com qualidade superior e quais os fatores limitantes para os processos enzimáticos (disponibilidade de substrato ou enzima, genótipo, condições de cultivo ou processo de fermentação). O presente trabalho visa determinar a atividade das enzimas invertase e polifenoloxidase (PPO) na fermentação dos cultivares de cacau PH 16 e TSH 1188, em cinco tempos distintos da fermentação, baseado nas condições ótimas de atividade previamente estabelecidas no tempo zero (momento imediato antes do início da fermentação). A atividade de ambas as enzimas foi determinada por espectrofotometria para os substratos sacarose e catecol, respectivamente. Os resultados demonstram a diferença e especificidade existente entre os cultivares de cacau, e entre polpa e semente de cada cultivar, além de elucidar a atividade equilibrada das enzimas durante as 156h de fermentação, evidenciando a capacidade das mesmas em se manter ativas ao longo do processo, apesar das intempéries fermentativas. A partir daí, podem ser realizadas intervenções tecnológicas (como controle de pH e temperatura no cocho) que contribuam para melhoria da qualidade da matéria-prima na produção de chocolates monovarietais, que possuem maior valor agregado

A Fermentação do cacau e o uso de inóculos leveduriformes / Cocoa fermentation and the use of yeast inoculum

O interesse no cultivo do cacau está relacionado ao aproveitamento de suas sementes para produção de manteiga de cacau e de chocolate. Dentre as etapas do seu pré-processamento, a fermentação é crucial para a qualidade do produto final, por ser o período responsável pelo desenvolvimento dos precursores de inúmeros compostos de sabor, um importante passo para a diminuição da adstringência, acidez e amargor da amêndoa de cacau. As leveduras apresentam papel fundamental como iniciadoras desse processo; desde os primeiros relatos a respeito dos microrganismos serem iniciadores da fermentação espontânea do cacau, esforços têm sido feitos para o desenvolvimento de uma cultura starter, na tentativa de melhor controlar o processo e, consequentemente, obter um produto final com maior qualidade. Diante do exposto, a presente revisão de literatura visou reunir trabalhos que utilizaram inóculo de leveduras combinadas ou não com outros microrganismos como iniciadoras da fermentação do cacau. De modo geral, notou-se uma falta de padronização na execução desse processo, especialmente no que tange a parâmetros como a quantidade de inóculo e o veículo de inoculação, bem como o tamanho do cocho. Além disso, observou-se também uma variação da eficiência do inóculo frente ao cultivar estudado. Por não se mostrar viável a criação um inóculo padrão para a fermentação do cacau, a tendência é que esses inóculos sejam regionais e potencialmente associados a uma variedade específica da planta, além de possivelmente apresentar resultados melhores de acordo com a época da colheita (safra principal ou safra temporã). É possível ainda que sejam desenvolvidas estratégias para inoculação em mix de varietais, como por exemplo utilizando uma combinação de inóculos de leveduras (múltiplas espécies) ao invés de uma única linhagem

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost