Mestrado com dupla diplomação com a Universidade Tecnológica Federal do ParanáAs azeitonas de mesa são consumidas e apreciadas em todo o mundo e, embora a
sua classificação comercial não seja legalmente exigida, o Conselho Oleícola
Internacional sugere que seja regulamentada com base na avaliação sensorial por um
painel de provadores. A implementação de tal requer o cumprimento de diretrizes
estabelecidas pelo Conselho Oleícola Internacional, resultando numa tarefa complexa,
demorada e cujas avaliações não estão isentas de subjetividade. Neste trabalho, pela
primeira vez, uma língua eletrónica foi utilizada com o intuito de classificar azeitonas de
mesa em categorias comerciais, estipuladas com base na presença e na mediana das
intensidades do defeito organolético predominante percebido pelo painel de provadores.
Modelos de discriminação lineares foram estabelecidos com base em subconjuntos de
sinais potenciométricos de sensores da língua eletrónica, selecionados recorrendo ao
algoritmo de arrefecimento simulado. Os desempenhos qualitativo de previsão dos
modelos de classificação estabelecidos foram avaliados recorrendo à técnica de validação
cruzada leave-one-out e à técnica de validação cruzada K-folds com repetição, que
permite minimizar o risco de sobreajustamento, permitindo obter resultados mais
realistas. O potencial desta abordagem qualitativa, baseada nos perfis eletroquímicos
gerados pela língua eletrónica, foi satisfatoriamente demonstrado: (i) na classificação
correta (sensibilidades ≥ 93%) de soluções padrão (ácido n-butírico, 2-mercaptoetanol e
ácido ciclohexanocarboxílico) de acordo com o defeito sensorial que mimetizam
(butírico, pútrido ou sapateira); (ii) na classificação correta (sensibilidades ≥ 93%) de
amostras de referência de azeitonas e salmouras (presença de um defeito único intenso)
de acordo com o tipo de defeito percebido (avinhado-avinagrado, butírico, mofo, pútrido
ou sapateira), e selecionadas pelo painel de provadores; e, (iii) na classificação correta
(sensibilidade ≥ 86%) de amostras de azeitonas de mesa com grande heterogeneidade,
contendo um ou mais defeitos organoléticos percebidos pelo painel de provadores nas
azeitona e/ou salmouras, de acordo com a sua categoria comercial (azeitona extra sem
defeito, extra, 1ª escolha, 2ª escolha e azeitonas que não podem ser comercializadas como
azeitonas de mesa). Por fim, a capacidade língua eletrónica em quantificar as medianas
das intensidades dos atributos negativos detetados pelo painel nas azeitonas de mesa foi
demonstrada recorrendo a modelos de regressão linear múltipla-algoritmo de
arrefecimento simulado, com base em subconjuntos selecionados de sinais gerados pela
língua eletrónica durante a análise potenciométrica das azeitonas e salmouras. O
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desempenho de previsão dos modelos quantitativos foi validado recorrendo às mesmas
duas técnicas de validação cruzada. Os modelos estabelcidos para cada um dos 5 defeitos
sensoriais presentes nas amostras de azeitona de mesa, permitiram quantificar
satisfatoriamente as medianas das intensidades dos defeitos (R² ≥ 0,97). Assim, a
qualidade satisfatória dos resultados qualitativos e quantitativos alcançados permite
antever, pela primeira vez, uma possível aplicação prática das línguas eletrónicas como
uma ferramenta de análise sensorial de defeitos em azeitonas de mesa, podendo ser usada
como uma técnica rápida, económica e útil na avaliação organolética de atributos
negativos, complementar à tradicional análise sensorial por um painel de provadores.Table olives are consumed and appreciated all around the world and although its
commercial classification is not legally required, the International Olive Council suggests
the implementation of specific regulation based on the organoleptic evaluation carried out
by sesnory panel. The implementation of a trained sensory panel requires the compliance
with the guidelines established by the International Olive Council, being a complex and
time-consuming task, which evalautions are not without subjectivity. In this work, first,
an electronic tongue was used to classify table olives according to commercial categories
established based on the presence and median intensities of the predominantl organoleptic
defects perceived by the taste panel. Linear discrimination models were established based
on the most informative subsets of potentiometric signals recorded by the electronic
tongue sensors and selected using the simulated annealing algorithm. The qualitative
predictive performance of the established classfication models were evaluated using the
leave-one-out cross-validation and the repeated K-folds cross-validation techniques, the
latter the minimizes the risk of overfitting, allowing more realistic results. The potential
of this qualitative approach based on electrochemical profiles generated by the electronic
tongue, has been satisfactorily demonstrated by: (i) the correct classification (sensitivity
≥ 93%) of standard solutions (n-butyric acid, 2-mercaptoethanol and
cyclohexanecarboxylic acid) according to the sensory defects that they mimicked
(butyric, putrid or zapateria); (ii) the correct classification (sensitivity ≥ 93%) of reference
samples of olives and brines solutions (possessing a single intense defect) according to
the type of default perceived by the panel (winey-vinegary, butyric, musty, putrid or
zapateria ) and selected by the taste panel; and (iii) the correct classification (sensitivity
≥ 86%) of table olives samples despite their great heterogeneity, which presented one or
more organoleptics defects, identified by the sensory panel during the olive and/or brine
solutions evaluation, according to their commercial category (extra olive without defects,
extra, 1st choice, 2nd choice and olives that can not be sold as table olives). Finally, the
electronic tongue ability to quantify the median intensities of the negative attributes
perceived by the sensory panel in table olives was demonstrated using multiple linear
regression models based on subsets of potentiometric signals generated by the electronic
tongue during the table olives and brine solutions analysis, and selected using the
simulated annealing algorithm. The predictive performances of the quantitative models
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was evalauted using the same two cross-validation techniques. The established model, for
each of the five sensory defects perceived in the table olives samples allowed to
satisfactorily quantify the medians of defects intensities (R² ≥ 0.97). Thus, based on the
satisfactory quality and quantitative results achieved allows to foresee, for the first time
a possible practical application of electronic tongues as a sensory tool for table olives’
defects assessment, being a fast, economic and useful technique for the organoleptic
evaluation of negative attributes, complementary to the traditional sensory evaluation
carried out by trained sensory panels.Este trabalho foi em parte financiado pelo Projeto POCI-01-0145-FEDER-006984 - Laboratório
Associado LSRE-LCM - financiado pelo Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional (FEDER), através
do COMPETE2020 – Programa Operacional Competitividade e Internacionalização (POCI) e por fundos
nacionais através da Fundação para a Ciência e a Tecnologia