Modelagem preditiva computacional para estimar os parâmetros perfil de textura e atividade de água em produtos industrializados cárneos.

A análise de perfil de textura (TPA) é um teste instrumental com objetivo de relacionar parâmetros com textura de alimentos, sendo um fator importante de aceitabilidade dos alimentos pelos consumidores. Através da medição operacional em dois ciclos sucessivos de compressão da amostra, fornece medições razoáveis dos parâmetros: dureza, fraturabilidade, coesividade, elasticidade e mastigabilidade de matrizes (SALDAÑA et al., 2015). Este estudo desenvolveu um método preditivo para determinar o perfil realístico de textura em produtos de salsicharia. Um delineamento fracionado (27-3) foi realizado para avaliar o nível de significância das variáveis independentes ‘proteína isolada de soja, proteína texturizada de soja, carragena, fibra, carne mecanicamente separada, carragena e fécula e colágeno’ sobre a variável resposta ‘análise do perfil de textura (TPA)’. Em seguida, um delineamento composto central rotacionado (DCCR) foi utilizado para obtenção de modelos polinomiais. Os dados resultantes foram compilados numa ferramenta computacional desenvolvida utilizando o Visual Basic for Application (Microsoft, 2016). Uma estratégia de ajuste do modelo para cada simulação (calibração) foi projetada para minimizar os desvios decorrentes do processo e a potencial interação entre matérias-primas e aditivos alimentícios. Assim, o TPA foi primeiramente predito por simulação na plataforma computacional a partir do input da formulação e dos parâmetros relativos à etapa de cocção. Em seguida, uma amostra foi produzida a partir da mesma formulação em condições normais de trabalho agroindustrial e foi enviada ao laboratório para aferição instrumental dos parâmetros TPA. Tais medições foram registradas na plataforma para o ajuste do modelo. A partir do modelo calibrado, a formulação foi alterada para melhorar o perfil de textura original. Observamos que os parâmetros do TPA podem ser determinados de forma preditiva, porém uma estratégia de ajuste de modelo (calibração) foi crucial na precisão do método. Tal estratégia não foi reportada na literatura, portanto, será alvo de proteção por patente.