Obtaining a mixture of vegetable oils: optimization, characterization and prediction of physical and chemical properties.

O Brasil possui grande potencial agrícola para produzir óleo vegetal, tanto para fins alimentares como para suprir parte da demanda de energia renovável, porém nos últimos cinco anos tem sido o maior importador de azeite de oliva do mundo, devido aos seus benefícios para a saúde. Neste contexto objetivou-se, com este trabalho, a elaboração de misturas especiais de óleos vegetais para fins alimentícios, com base nos óleos de amendoim, gergelim, maracujá e soja. Os óleos de amendoim e gergelim como alternativa por serem culturas produzidas no Brasil, constituem uma fonte de ácidos graxos e antioxidantes tão pouco explorados na alimentação dos brasileiros, tal como o óleo de maracujá como co-produto, descartado pela indústria de suco e ainda o óleo de soja cuja matéria-prima abundante, tornam o produto acessível aos consumidores de todas as classes sociais. Os óleos de amendoim e gergelim foram extraídos de sementes das cultivares BRS-Havana e BRS-Seda, respectivamente, cedidas pela Embrapa Algodão enquanto o óleo de maracujá foi adquirido no comércio de São Paulo e o de soja no de Campina Grande. As misturas foram elaboradas com base em uma matriz de planejamento experimental e, em seguida, submetidas às análises de composição de ácidos graxos e ensaios físico-químicas (umidade, índice de acidez, índice de iodo, índice de refração, densidade e viscosidade) segundo a metodologia do IAL (2008). As medidas obtidas foram utilizadas para estudar e otimizar a elaboração das misturas de óleos vegetais e como variáveis para predição por espectrometria no infravermelho próximo (NIR) foram utilizados os mínimos quadrados parciais (PLS) como metodologia de calibração multivariada. Os resultados foram submetidos à análise de variância (ANOVA), à análise de variância multivariada (MANOVA), à análise de correlação canónica e à análise de correlação de Pearson, pelo software SAS 9.1.3; na análise de componentes principais (PCA) e regressão por mínimos quadrados parciais (PLS) utilizou-se o software Uncrambler 9.8®. Concluiu-se que a mistura equivalente a 40% de óleo de amendoim, 20% de óleo de gergelim, 20% de óleo de maracujá e 20% de óleo de soja apresentou-se como a melhor mistura para fins alimentares, com base na composição de ácidos graxos. Os métodos de predição por NIR foram eficazes para a estimativa não destrutiva, rápida, de baixo custo e direta, dos ácidos graxos palmítico, esteárico, oleico, linoleico, araquídico e linolênico e para as medidas físico-químicas de densidade, índice de refração, viscosidade, índice de acidez e índice de iodo.Brazil has great potential to produce vegetable oils as a source of raw materiais for food and energy. But in the last five years has been the largest importer of olive oil in the worid due to its health benefits and wide divulgation. In this context, the aim of this work was the development of special blends of vegetable oils as an alternative to olive oils based on peanut, sesame, soy and passion fruit. The peanut and sesame oils because they are a source of fatty acids and antioxidants in the diet of little explored in Brazil, passion fruit oil as co-product of the juice industry, and soybean oil abundant raw material which makes the product available to consumers of ali social classes. The peanut and sesame oils were extracted from seeds of BRS-Seda and BRS-Havana, while passion fruit oil was purchased commercially of city São Paulo-SP and trade soybean in the city of Campina Grande-PB. The mixtures were prepared based on an array of experimental design and then submitted to analysis of fatty acid composition and physico-chemical (moisture, acid value, iodine value, refractive index, density and viscosity). Moreover, were used as reference variables for prediction via infrared spectroscopy (NIR) using the partial least squares (PLS) and multivariate calibration methodology. The results were subjected to analysis of variance (ANOVA), multivariate analysis of variance (MANOVA), canonical correlation analysis and Pearson correlation analysis by SAS 9.1.3 software, the principal component analysis (PCA) and Partial least squares regression (PLS) was used Uncrambler 9.8 ® softwarlt was concluded that the mixture equivalent to 40% peanut oil, 20% sesame oil, 20% passion fruit oil, and 20% soybean oil was presented as the best mix for food composition based on fatty acids. The prediction by NIR methods were effective for estimating non-destructive, rapid, inexpensive and direct fatty acids palmitic, stearic, oleie, linoleic, linolenic and arachidic and physico-chemical measurements of density, refractive index, viscosity, acid value and iodine value.CNP