Os objetivos principais da pesquisa foram: desenvolver barras alimentícias a partir de nove formulações – as quais são objeto de depósito de patente – elaboradas pela variação controlada das quantidades dos seguintes ingredientes: pasta constituída de soro de leite e do bagaço do caju (X1), semente de gergelim (X2), farinha de mesocarpo de babaçu (X3) e amêndoa da castanha de caju triturada (X4); investigar o efeito das diferentes proporções dos ingredientes pelo método estatístico de triagem (screening design), consistindo de um Delineamento Fatorial Fracionado (DFF) 24-1, com a adição de três repetições no ponto central, totalizando 11 formulações em três repetições de processamento (n=33), tendo como variáveis dependentes as seguintes características tecnológicas: atividade de água (aW), potencial hidrogeniônico (pH), acidez titulável, sólidos solúveis totais (em ºBrix), relação °Brix/acidez, textura instrumental (dureza e cisalhamento); e utilizar o Delineamento Composto Central Rotacional (DCCR) para otimizar os produtos e encontrar as formulações que obtiverem as melhores características tecnológicas desejadas para os parâmetros supracitados, além dos itens de textura instrumental (fraturabilidade, elasticidade, coesão, mastigabilidade e resiliência) e cor instrumental, com resultados no espaço de cor CIE L*a*b*. A partir do DFF, observou-se que o gergelim e a pasta constituída de soro de leite e do bagaço do caju foram os ingredientes que mais influenciaram (p<0,05) na aW, acidez titulável, °Brix, relação °Brix/acidez e cisalhamento. A otimização das formulações foi feita por DCCR com quatro fatoriais, quatro pontos axiais e três repetições no ponto central. Os pontos axiais (-α e +α) foram calculados pela equação: α = (2N)1/4, e obteve α = 1,41, com duas variáveis independentes (pasta com soro de leite e bagaço do caju – X1 e o gergelim – X2), o que totalizou, novamente, 11 formulações, analisadas em três repetições de processamento (n=33). Pelas análises de ANOVA da regressão, verificou-se que o Fcal em relação aos resíduos foi superior ao Ftab, indicando que os modelos foram válidos e os coeficientes de correlação foram bons (R² > 75%), com os modelos explicando 80,1%, 77,8%, 78,8%, 77,7%, 81,5%, 79,0% e 95,6%, dos resultados de: aW, acidez, °Brix, mastigabilidade, resiliência, L* e b*, respectivamente. Em relação aos objetivos determinados para o DCCR, a formulação 5 proporcionou a melhor opção dentro dos resultados de otimização das características tecnológicas, indicando que a interação entre os menores teores de pasta de soro de leite e do bagaço do caju com os teores no ponto central de gergelim, resulta num produto com 0,52 de aW, 1,82 de acidez total, 32,8 de °Brix, 90,0 de mastigabilidade, 0,02 de resiliência, 52,5 de L* e 25,3 de cor b*, além de ser um produto seguro do ponto de vista microbiológico. Foi possível desenvolver barras alimentícias com características tecnológicas satisfatórias com o uso de resíduos agroindustriais, tendo sido possível maximizar a eficiência do processo e a qualidade das características tecnológicas desejáveis, por meio de planejamento experimental.
Os objetivos principais da pesquisa foram: desenvolver barras alimentícias a partir de nove formulações – as quais são objeto de depósito de patente – elaboradas pela variação controlada das quantidades dos seguintes ingredientes: pasta constituída de soro de leite e do bagaço do caju (X1), semente de gergelim (X2), farinha de mesocarpo de babaçu (X3) e amêndoa da castanha de caju triturada (X4); investigar o efeito das diferentes proporções dos ingredientes pelo método estatístico de triagem (screening design), consistindo de um Delineamento Fatorial Fracionado (DFF) 24-1, com a adição de três repetições no ponto central, totalizando 11 formulações em três repetições de processamento (n=33), tendo como variáveis dependentes as seguintes características tecnológicas: atividade de água (aW), potencial hidrogeniônico (pH), acidez titulável, sólidos solúveis totais (em ºBrix), relação °Brix/acidez, textura instrumental (dureza e cisalhamento); e utilizar o Delineamento Composto Central Rotacional (DCCR) para otimizar os produtos e encontrar as formulações que obtiverem as melhores características tecnológicas desejadas para os parâmetros supracitados, além dos itens de textura instrumental (fraturabilidade, elasticidade, coesão, mastigabilidade e resiliência) e cor instrumental, com resultados no espaço de cor CIE L*a*b*. A partir do DFF, observou-se que o gergelim e a pasta constituída de soro de leite e do bagaço do caju foram os ingredientes que mais influenciaram (p<0,05) na aW, acidez titulável, °Brix, relação °Brix/acidez e cisalhamento. A otimização das formulações foi feita por DCCR com quatro fatoriais, quatro pontos axiais e três repetições no ponto central. Os pontos axiais (-α e +α) foram calculados pela equação: α = (2N)1/4, e obteve α = 1,41, com duas variáveis independentes (pasta com soro de leite e bagaço do caju – X1 e o gergelim – X2), o que totalizou, novamente, 11 formulações, analisadas em três repetições de processamento (n=33). Pelas análises de ANOVA da regressão, verificou-se que o Fcal em relação aos resíduos foi superior ao Ftab, indicando que os modelos foram válidos e os coeficientes de correlação foram bons (R² > 75%), com os modelos explicando 80,1%, 77,8%, 78,8%, 77,7%, 81,5%, 79,0% e 95,6%, dos resultados de: aW, acidez, °Brix, mastigabilidade, resiliência, L* e b*, respectivamente. Em relação aos objetivos determinados para o DCCR, a formulação 5 proporcionou a melhor opção dentro dos resultados de otimização das características tecnológicas, indicando que a interação entre os menores teores de pasta de soro de leite e do bagaço do caju com os teores no ponto central de gergelim, resulta num produto com 0,52 de aW, 1,82 de acidez total, 32,8 de °Brix, 90,0 de mastigabilidade, 0,02 de resiliência, 52,5 de L* e 25,3 de cor b*, além de ser um produto seguro do ponto de vista microbiológico. Foi possível desenvolver barras alimentícias com características tecnológicas satisfatórias com o uso de resíduos agroindustriais, tendo sido possível maximizar a eficiência do processo e a qualidade das características tecnológicas desejáveis, por meio de planejamento experimental.