Predicting partition coefficients of migrants in food simulant/polymer systems using adaptive neuro-fuzzy inference system
AUTOR(ES)
Shahbazikhah, Parviz, Asadollahi-Baboli, Mohammad, Khaksar, Ramin, Alamdari, Reza Fareghi, Zare-Shahabadi, Vali
FONTE
Journal of the Brazilian Chemical Society
DATA DE PUBLICAÇÃO
2011-08
RESUMO
A contaminação de alimentos pela migração de aditivos de baixo peso molecular em alimentos processados industrialmente pode ser resultado do contato direto entre a embalagem e o alimento. A concentração do aditivo que migra do material da embalagem para o alimento está relacionada com as propriedades estruturais do aditivo, bem como com a natureza do material empregado na embalagem. O objetivo deste estudo é desenvolver um modelo QSPR pela adaptação do sistema de interferência neuro-fuzzy (ANFIS) a fim de predizer o valor do coeficiente de partição K, no sistema de estudo, embalagem/alimento. Para tal, foram investigados 44 coeficientes de partição em vários sistemas, assim constituídos: 4 de simuladores alimentares, 6 de migrantes alimentares e 2 de embalagens. Um conjunto de 6 descritores moleculares, representando várias características dos simuladores de alimentos (2 descritores), dos migrantes (3 descritores) e de polímeros (1 descritor) foi empregado como a série de dados para avaliar esse estudo. Esta série de dados foi dividida em três subconjuntos: treinamento, teste e predição. A técnica de modelagem ANFIS foi aplicada pela primeira vez neste campo de estudos relacionado com alimento/embalagem. O resultado desta modelagem forneceu um RMSE de 0,0006 e o coeficiente de correlação (R²) para o ensaio da predição foi de 0,9920.
