O Brasil é o quinto produtor mundial de banana, tendo produzido aproximadamente 6,9 milhões de toneladas em 2010, em uma área aproximada de 487 mil hectares (FAO, 2012). Entretanto, há poucos cultivares para exploração comercial com potencial agronômico, tolerantes às pragas e doenças e que apresentem frutos com boas características pós-colheita e organolépticas. Uma das estratégias à solução desse problema é a seleção de novos genótipos, por meio do melhoramento genético, visando o aumento do valor nutricional e funcional (biofortificação), associado às boas características agronômicas

AMORIM, E. P.

BORGES, C. V.

KUHNEN, S.

LEDO, C. A. da S.

MARASCHIN, M.

RAMLOV, F.

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 1 Eng. Agr., estudante de Pós-graduação, Universidade Federal do Recôncavo da Bahia, email: crisvanz@bol.com.br 2 Bióloga, estudante de Pós-Doc da Universidade Federal de Santa Catarina, email: fe_biotec@yahoo.com.br 3 Bióloga., professora da Universidade Federal de Santa Catarina, email: shirley@cca.ufsc.br  4 Eng. Agr., professor da Universidade Federal de Santa Catarina, email: m2@cca.ufsc.br 5 Eng. Agr., pesquisador da Embrapa Mandioca e Fruticultura, email: edson@cnpmf.embrapa.br 6 Eng. Agr., pesquisador da Embrapa Mandioca e Fruticultura, email: ledo@cnpmf.embrapa.br      ESPECTROSCOPIA DE INFRAVERMELHO MÉDIO E QUIMIOMETRIA APLICADAS A DISCRIMINAÇÃO DE ACESSOS DE BANANEIRA CRISTINE VANZ BORGES1; FERNANDA RAMLOV2; SHIRLEY KUHNEN3; MARCELO MARASCHIN4; EDSON PERITO AMORIM5; CARLOS ALBERTO DA SILVA LEDO6  INTRODUÇÃO  O Brasil é o quinto produtor mundial de banana, tendo produzido aproximadamente 6,9 milhões de toneladas em 2010, em uma área aproximada de 487 mil hectares (FAO, 2012). Entretanto, há poucos cultivares para exploração comercial com potencial agronômico, tolerantes às pragas e doenças e que apresentem frutos com boas características pós-colheita e organolépticas. Uma das estratégias à solução desse problema é a seleção de novos genótipos, por meio do melhoramento genético, visando o aumento do valor nutricional e funcional (biofortificação), associado às boas características agronômicas. A técnica de espectroscopia vibracional de infravermelho médio com transformada de Fourier (FTIR), em combinação com o tratamento dos dados espectrais via tecnologias de bio-informática dedicadas (quimiometria) baseadas em ferramentas estatísticas de análise multivariada (i.e., análise dos componentes principais - ACP), tem sido utilizada na construção de modelos de descrição e classificação de matrizes complexas (alimentos, bebidas, extratos vegetais, e.g. - KUNHEN et al., 2010; SUBRAMANIAN et al., 2011), típicas de estudos metabolômicos aonde o número de variáveis excede em muito o número amostral. Esta abordagem analítica constitui uma opção aos métodos convencionais de análises químicas, não raro exigentes quanto ao preparo da amostra e de elevado custo. Neste contexto, este trabalho avaliou o uso da ATR-FTIR à obtenção de perfis metabólicos de amostras de polpa de frutos de acessos de bananeira. Os dados espectrais foram utilizados à construção de modelo descritivo, via cálculo dos componentes principais, como estratégia analítica à discriminação de acessos daquela frutífera.   598MATERIAL E MÉTODOS Amostras de frutos (estádio seis de maturação, totalmente amarelos) de 29 acessos de bananeiras, pertencentes ao Banco Ativo de Germoplasma da Embrapa Mandioca e Fruticultura, foram coletadas, seguido da remoção da casca, segmentação da polpa em rodelas e transferência à estufa (45°C, peso constante).  A biomassa seca (~100 mg/amostra) foi finamente triturada (gral e pistilo, nitrogênio líquido) e amostras (~10 mg/amostra) foram submetidas à espectroscopia vibracional de FTIR em equipamento Bruker IFS 55, equipado com sistema de ATR de reflexão única (Golden Gate), coletando-se 128 varreduras/amostra, em janela espectral de 500 a 4000 ondas. cm-1e com resolução de 4 ondas.cm-1. O processamento dos espectros obtidos foi realizado com o auxílio do programa OPUS (Bruker Biospin, versão 5.0) e considerou a delimitação da janela espectral de interesse (3000-600 ondas. cm-1), a correção da linha de base, a normalização, a otimização da relação sinal/ruído (smoothing) e a deconvolução dos sinais espectrais. Subsequentemente, o conjunto de dados totais e parciais (janelas espectrais de fingerprint de proteínas, carboidratos e lipídios) dos espectros processados foi normalizado e utilizado para a ACP, com auxílio do pacote estatístico Pirouette (v. 4.5., Infometrics, Inc. USA). O pré-tratamento dos dados espectrais à análise dos componentes principais é descrito por Kunhen et al., (2010).   RESULTADOS E DISCUSSÃO  A análise visual dos espectros de FTIR permitiu a detecção de um conjunto variável de bandas espectrais de FTIR (15 a 20 bandas, 3000-600 ondas.cm-1) nas amostras de farinhas de polpa dos frutos dos acessos de bananeira. Estas discrepâncias indicam a existência de perfis metabólicos distintos, determinando composições químicas de polpa não homogêneas para os acessos. Os espectros de FTIR revelaram bandas tipicamente associadas à porção de hidrocarbonetos alifáticos constituinte de ácidos graxos e lipídios (2927 – 2885 ondas.cm-1, LAMBERT, 2001 - Figura 1). A presença de compostos de origem protéica nas amostras é decorrente de sinais nas janelas espectrais de 1650-1550 ondas.cm-1, relativos às funções aminas I e II respectivamente (Lambert, 2001) e 1543-1480 ondas.cm-1 (amina II, SCHULZ; BARANSKA, 2007). Com relação à região de fingerprint para carboidratos (1200-850 ondas.cm-1), bandas associadas ao componente amídico foram detectadas com intensidade relevante, dada à presença majoritária daquele componente polissacarídico na matriz em análise. O cálculo dos componentes principais a partir da totalidade de dados espectrais (i.e., 3000 – 600 ondas.cm-1) não permitiu a detecção de padrões metabólicos discriminantes dos acessos em estudo (dados não mostrados). Em função disto, os dados espectrais associados às regiões de fingerprints de proteínas, carboidratos e lipídios foram submetidos isoladamente à ACP, visando à detecção de padrões de agrupamento e de variáveis relevantes à 599classificação dos acessos. A região de fingerprint de lipídios mostrou-se mais eficiente na discriminação dos acessos de bananeira. Os CP1 (59,6%) e CP2 (23,3%) contribuíram para explicar 85,9% da variância presente nos dados. O cálculo de CP3 gerou um acréscimo relevante (7,2%) à interpretação da variância associada aos dados espectrais, sendo que este modelo descritivo mostrou-se eficiente na detecção de características peculiares quanto à composição lipídica das polpas dos acessos Lidi, Tuuigia, e F3P4 (Figura 2). Estes acessos revelaram-se discrepantes, agrupando-se em CP1+/CP2-/CP3-.  Figura 1 – Detalhe do perfil espectral de infravermelho médio (ATR-FTIR, 3000 – 600 ondas.cm-1) de amostra de farinha de polpa de banana (e.g., Ambrosia) do banco ativo de germoplasma da Embrapa Mandioca e Fruticultura.                              2928.951630.131418.711255.681054.28922.38818.24778.672894172811381102107310001500200025003000Wavenumber (cm-1)0.00.51.01.52.0TransmissionAmbrosiaAbsorbance600 Figura 2 – Distribuição fatorial dos CP1 x CP2 x CP3 consoante à região de fingerprint de lipídios (ATR-FTIR, 2997–2800 ondas.cm-1 e 1700–1760 ondas.cm-1) de amostras de polpa de frutos de acessos de bananeira do banco ativo de germoplasma da Embrapa Mandioca e Fruticultura.   A análise das contribuições fatoriais destacou que as principais variáveis responsáveis pela formação do agrupamento observado foram 2882, 2925 e 1727 ondas.cm-1. Os sinais em 2882 e 2925 ondas.cm-1 referem-se a constituintes triglicerídeos, enquanto a banda 1727 ondas.cm-1 é característica da deformação axial do grupo C=O de ácidos graxos (SCHULZ et al., 2007). CONCLUSÃO   O uso da ATR-FTIR associada à ACP mostrou ser uma abordagem analítica útil à classificação dos acessos de bananeira em estudo. As bandas relacionadas a lipídios foram responsáveis em discriminar alguns genótipos, os quais possivelmente apresentam constituições químicas diferenciadas. A discriminação de acessos do banco ativo de germoplasma da Embrapa Mandioca e Fruticultura via análise dos constituintes químicos de frutos é de interesse ao melhoramento genético assistido à obtenção de cultivares de banana com constituições químicas de polpa diferenciadas. REFERÊNCIAS  KUHNEN, S.; OGLIARI, J. B.; DIAS, P. F.; BOFFO, E. F.; CORREIA, I.; FERREIRA, A. G.; DELGADILLO, I.; MARASCHIN, M. ATR-FTIR spectroscopy and chemometric analysis applied 601to discrimination of landrace maize flours produced in southern Brazil. Food Science & Technology, v. 45, p. 1673-1681, 2010. LAMBERT, J. B.; SHULVELL, H. F.; LIGHTNER, D. A.; COOKS, R. G. Organic Structural Spectroscopy. Prentice Hall: Upper Saddle River, p. 568, 2001. SCHULZ, H.; BARANSKA, M. Identification and qualitification of valuable plant substances by IR and Raman spectroscopy. Vibrational Spectroscopy, v. 43, p. 13-25, 2007. SUBRAMANIAN, A.; ALVAREZ, V. B.; HARPER, W. J.; RODRIGUEZ-SAONA, L. E. Monitoring amino acids, organic acids, and ripening changes in Cheddar cheese using Fourier-transform infrared spectroscopy. International Dairy Journal, v. 21, p. 434-440, 2011. 602

Espectroscopia de infravermelho médio e quimiometria aplicadas a discriminação de acessos de bananeira.

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