O Brasil é o maior produtor e segundo consumidor mundial de café, sendo o Espírito Santo um dos maiores pólos de produção nacional deste produto. O café é uma fruta de grande importância para o PIB do país e a presença de adulterantes infringe o direito do consumidor, causando-lhe prejuízos e possíveis danos à saúde. Desta maneira, desenvolver um método analítico para determinar possíveis adulterações, agregaria valor de commodity, fortalecendo o crescimento econômico do país. Amostras de café torrados Conilon e Arábica foram analisadas através da técnica de Espectrometria de Massas por Ressonância Ciclotrônica de Íons com Transformada de Fourier (ESI(-)FT- ICR MS) e Espectroscopia na região do infravermelho médio com refletância total atenuada (ATR-FTIR) com o objetivo de desenvolver um método de quantificação de café Conilon em blendas de café Arábica, utilizando modelos de análise de dados uni e multivariados. Para construção do modelo de calibração univariada por ESI(-)FT-ICR MS, foram usadas 10 amostras de café Arábica (Coffea Arábica) adulteradas com diferentes proporções de café Conilon (Coffea Canephora), e 2 amostras puras (0% e 100 wt% de café Conilon) dopadas com um padrão interno de ácido esteárico de concentração 5.10 -3 mol.L -1 (m/z 283 e 567). Para a análise de ATR-FTIR foram usadas uma maior variabilidade de adulterações, totalizando 21 amostras de blendas e 2 amostras puras (0% e 100 wt% de café Conilon), a partir dos resultados foi proposto um modelo de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS). A partir dos resultados de ESI(-)FT-ICR foi possível identificar as principais espécies químicas presentes nas amostras de cafés, tais como: ácido quínico (m/z 191), ácido cafeoilquínico (m/z 353) e ácido feruloilquínico (m/z 367). O modelo de calibração univariada desenvolvido apresentou boa linearidade (R 2 de 0,976) e limites de detecção e de quantificação de 0.2 e 0.3 wt%, respectivamente. O modelo PLS construído com dados ATR-FTIR resultou em um RMSECV de 5.7 wt% e RMSEP de 9.2 wt%, com coeficientes de determinação para validação cruzada e previsão de 0.9635 e 0.9295, respectivamente. Foram encontrados valores de repetibilidade e precisão intermediária de 4 wt% e 5 wt% para ESI(-)FT-ICR MS respectivamente, e 1,7 wt% para ambas as figuras de mérito nas análises de ATR-FTIR.
Brazil is the largest coffee producer and world's second major consumer of coffee. The Espirito Santo State has one of the largest national production centers of this product. Coffee is a very important fruit for the country's GNP and the presence of adulterants infringe consumer rights, causing losses to the consumer and possible damage to health. Therefore, developing an analytical method to determine possible tampering would add value to the commodity and strengthening the country's economic growth. Robusta and Arabica roasted coffee samples were analyzed by negative-ion mode electrospray ionization Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry (ESI(-)FT-ICR MS) and attenuated total reflection Fourier transform in the mid infrared region spectroscopy (ATR-FTIR) aiming to develop a quantification method of Robusta coffee in Arabica coffee blends using uni- and multivariate data analysis models. To build the univariate calibration model with ESI(-)FT-ICR MS data, 10 samples of Arabica coffee (Coffea Arabica) adulterated with different proportions of Robusta coffee (Coffea Canephora) and two pure samples (0% and 100 wt % of Robusta coffee), doped with an internal standard of 5x10 -3 mol L -1 stearic acid (m/z 283 and 567) were used. For the ATR- FTIR analysis a higher variability of adulterations were used, totaling 21 blend samples and two pure amostras (0% e 100 wt% Robusta coffee), and a partial least squares (PLS) regression model was proposed. ESI(-)FT-ICR results identified the main chemical species present in the coffee blends such as: quinic acid (m/z 191), caffeoylquinic acid (m/z 353) and feruloylquinic acid (m/z 367). The univariate calibration model obtained had a good linearity (R 2 of 0.9757) and limits of detection and quantification of 0.2 and 0.3 wt %, respectively. The PLS model built with ATR-FTIR data resulted in a RMSECV of 5.7 wt % and a RMSEP of 9.2 wt %, with coefficient of determination for cross-validation and prediction of 0.9635 and 0.9295, respectively. Repeatability and intermediate precision values of 4 wt% and 5 wt% were found for ESI(-)FT-ICR MS respectively, and 1.7 wt% for both figures of merit in the ATR-FTIR analysis.
