Avaliação Físico-Química de Queijos Semiduros de Diferentes

2.2.3.1 Análises físico-químicas

Os queijos foram analisados em diferentes pontos de maturação quanto aos parâmetros de extrato seco total por gravimetria (IAL, 2008), gordura por butirômetro de Gerber (Funke Gerber, Berlim, Alemanha)) especial para queijo (IAL, 2008), proteína bruta pelo método de micro-Kjedahl utilizando fator de conversão de 6,38 (AOAC, 2016), cinzas por incineração em mufla (El Labor, EF200F, São Paulo, Brasil) a 550 ºC por 12 horas (IAL, 2008), cloreto de sódio pelo método descrito por Barbano (1991) e pH por peagâmetro de bancada (Tecnopon, MPA210, São Paulo, Brasil).

2.2.3.2 Análise de índices de maturação

A maturação dos queijos foi avaliada por meio de três índices: índice de maturação por teor de tirosina pelo método descrito por Vakaleris e Prince (VAKALERIS; PRICE, 1959), índice de extensão de maturação pelo método de quantificação de nitrogênio solúvel em pH 4,6, e índice de profundidade de maturação por meio de nitrogênio solúvel em ácido tricloroacético (TCA) 12%, ambos métodos descritos pela AOAC (AOAC, 2016).

2.2.3.3 Análise de perfil de textura

O perfil de textura foi analisado utilizando texturômetro modelo TA.XTPlus

Texture Analyser (Stable Micro Systems, UK). As amostras foram preparadas

cortando-as em cilindros de 15 mm de diâmetro por 15 mm de altura, sem casca. Foram realizados seis ensaios para cada amostra, utilizando probe cilíndrico de alumínio P36R (36 mm de diâmetro), com compressão dupla de 30% da altura inicial da amostra, velocidade do teste foi de 0,8mm/s, à temperatura de 20 °C. Foram considerados os parâmetros dureza (N), adesividade (N.s), elasticidade, coesividade, mastigabilidade (N) e resiliência, calculados com base no software Texture Exponent

Lite (Stable Micro Systems, UK) (MARINHO et al., 2015).

2.2.3.4 Análise de Microestrutura (MEV-FEG)

A análise de MEV-FEG (Microscopia Eletrônica de Varredura de Alta Resolução, Mira 3, Tescan, República Tcheca) foi realizada com os queijos com 60 dias de maturação fabricados com a cultura LD. Segundo estudo realizado por Buffa

et al. (2002), a partir desse tempo é possível observar de maneira clara a distribuição

dos micro-organismos na estrutura dos queijos.

Para realização da análise, cubos de 0,5 mm³ foram submetidos a um processo de fixação da estrutura, utilizando solução de glutaraldeído 2% por quatro horas, e posterior desidratação utilizando soluções com concentração de etanol crescente: 30%, 50%, 70%, 95% e 100%, por um período de permanência em cada solução de 30 minutos, esta última por três vezes, e por fim, mantidas em acetona por uma hora. Após isso as amostras foram desidratadas em dessecador contendo sílica

gel, por 24 horas. A análise foi realizada em MEV-FEG a 15 kV; os fotomicrográficos foram analisados a um nível de magnitude de 500, 1000, 2000 e 4000 vezes, ou coletadas em magnitude que apresentassem a estrutura de forma mais clara (AMINIFAR et al., 2010).

2.2.3.5 Análise sensorial com consumidores

A análise sensorial com consumidores permite o uso concomitante de diferentes análises, que auxiliam o avaliador a entender melhor o produto. Dentre as análises mais utilizadas estão a avaliação de aceitabilidade de um produto e a avaliação utilizando a escala do ideal.

As doze amostras foram apresentadas de forma aleatória, uma por vez, em dias diferentes, em copos codificados com três dígitos aleatórios. Todos os avaliadores provaram todas as amostras de queijo, cada uma em seu tempo de maturação. Cada pedaço de queijo, sem casca, correspondia a 20 ± 3 g, a temperatura de 23 ± 2°C, sob luz branca, em cabines insonorizadas e inodoras. (ARES; JAEGER, 2015). Noventa consumidores participaram da avaliação sensorial, os quais assinaram o Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE), concordando em participar da análise e permitindo o uso das informações cedidas. A análise com consumidores foi realizada após aprovação pelo Comitê de Ética e Pesquisa (n° 1.941.390)

A análise de aceitabilidade foi realizada utilizando-se de escala hedônica de nove pontos, onde a nota 9 equivalia ao termo gostei extremamente e a nota 1 ao termo desgostei extremamente (HERSLETH et al., 2005).

Foi solicitado aos consumidores avaliar a aceitabilidade do produto, e por meio da escala do ideal (JAR) avaliar os queijos quanto a quantidade de sal, acidez e maciez (PLAEHN, 2014).

Para a avaliação CATA, os atributos selecionados para compor a ficha sensorial foram cor amarela escuro, cremoso, opaco, gorduroso, salgado, amargo, macio, sabor residual amargo, baixa qualidade, alta qualidade, brilhante, odor iogurte, odor manteiga, ácido, farelento, cor amarela claro, sabor de creme (ARES; JAEGER, 2013). A ficha sensorial encontra-se no ANEXO D.

2.2.3.6 Análise Estatística

Os dados coletados foram apresentados como média ± desvio padrão (SD) e foram submetidos à análise de homogeneidade de variância Brown- Forsythe, e se considerados homogêneos foram submetidos à Análise de Variância fator único (1- ANOVA), a fim de estabelecer diferença significativa (p < 0,05) entre as amostras. Depois disso, os dados foram submetidos a teste de diferença mínima significativa de Fischer, para culturas e tempos de maturação, indicando quais amostras apresentam diferenças entre si. Para Análise de Componentes Principais os dados foram autoescalonados, e foi aplicada a fim de correlacionar os parâmetros entre si, explicando as alterações ocorridas durante o tempo de maturação e entre as culturas utilizadas a partir software Statistica 7.0 (ZIELINSKI et al., 2015).

Os dados da análise de aceitabilidade foram compilados em %, e submetidos a ANOVA e teste de diferença significativa mínima de Tukey. Os resultados da JAR foram submetidos a análise de penalidades e os dados do CATA foram analisados primeiramente através de análise de correspondência, onde somente atributos com frequências maiores que 20% foram considerados. Para verificar quais atributos se correlacionam melhor com cada amostra, os dados foram submetidos ao teste Q de Cochram, que por meio de estatística não paramétrica, avalia dados de contingência, apresentando as diferenças significativas entre atributos, com p < 0,05. Através do gráfico da Análise de Correspondência (AC), foi possível caracterizar cada amostra com base nos dados obtidos dos consumidores (MEYNERS et al., 2013).