Estimação do Teor de Flavonoides e Capacidade Antioxidante de Extratos de Geoprópolis por Análise de Imagens, Infravermelho e Quimiometria

Abstract

La géopropolis est un produit apicole, résineux et gommeux, doté de propriétés adhésives, fabriqué par les abeilles indigènes sans dard du mélange de terre avec propolis. Les abeilles sans dard utilisent la géopropolis pour la construction, l’asepsie et le calfatage des environnements occupés par la colonie. La composition chimique de la géopropolis varie en fonction des caractéristiques botaniques où les ruches sont insérées ; généralement la géropropolis est composée de résines, de cires, d’huiles essentielles et de pollen, et présente des substances telles que les flavonoïdes, l’acides phénoliques, les esters et les terpènes, parmi d'autres composés. La géopropolis ne dispose pas encore de législation spécifique définissant les paramètres de contrôle de la qualité. Il existe une grande variété d'espèces d'abeilles et de types de géoprópolis. Ce travail reconnaît cette déficience et cherche à étudier la relation entre la composition chimique et la capacité antioxydant des géopropolis d'abeilles indigènes, au moyen des paramètres spectroscopiques et analyse des images des extraits de géopropolis. L'objectif principal de ce travail académique était donc de construire des modèles capables d'estimer, de manière simple, indices de qualité pour la géopropolis. De cette manière, le contenu en flavonoïdes totaux ont été déterminés par la méthode spectrophotométrique de complexation avec AlCl3 et les activités anti-radicalaires, par les méthodes de réduction du radicalaire stable DPPH (2,2-diphényl-1-picrylhydrazine) et de la réduction de l’ion Fe+3 en Fe+2 (FRAP) des extraits éthanoliques de géopropolis. Les spectres NIR et les images ont ensuite été obtenus, qui ont été calibrés en utilisant la régression des moindres carrés partiels PLS. Les modèles générés par PLS ont présenté des chiffres de mérite adéquats pour la détermination de l'activité antioxydante et de la teneur totale en flavonoïdes dans la géopropolis : le R² (coefficient de corrélation), le RMSEC (racine carrée de l'erreur quadratique moyenne d'étalonnage), le RMSECV (racine carrée de l'erreur quadratique moyenne de validation croisée) et le RMSEP (racine carrée moyenne de l’erreur de prédiction). L'obtention d'un spectre NIR (SPIR) ou d'une image photographique numérique d'extraits de géopropolis permet d'estimer, avec une exactitude adéquate, le contenu des flavonoïdes totaux et leur capacité antioxydant.

Geopropolis is a resinous gummous apicultural product, with adhesive properties, produced by native stingless bees from mixing earth and propolis. Stingless bees use geopropolis for the construction, asepsis and sealing of the environments occupied by the colony. The chemical composition of geopropolis is variable according to the botanical characteristics from the local where the colonies are inserted. Geopropolis is usually made of resins, waxes, oils and polymers, natural products from plants like flavonoids, phenolic acids, esters and terpenes, as well as other compounds. Despite the great variability of stingless bee species and possibly, different types of geopropolis, there is not a proper legislation about the quality parameters of geopropolis. The present study aimed to investigate the relashionship between the chemical composition and antioxidant capacity of geopropolis extracts through the analysis of spectroscopic parameters and digital images. To accomplish this, statistical models were built in order to estimate, in a quick and simple way, quality indexes for a geopropolis. Firstly, spectrophotometric methods of reference were performed; the levels of flavonoids in geopropolis extracts were determined by complexation with AlCl3, while the total antioxidant capacity was determined by DPPH (2,2-diphenyl-1-picrylhydrazine) and FRAP (ferric reducing antioxidant power) methods. After that, NIR spectra and digital images of geopropolis extracts were taken and calibrated using PLS regression. The models generated showed appropriate figures of merit: R² (Root mean square error of calibration), RMSEC (root mean square error of calibration), RMSECV (root mean square error of cross validation) and RMSEP (root mean square error of prediction), to estimate the antioxidant activity and flavonoid content in geopropolis. Consequently, NIR spectra or digital images of geopropolis extracts altogether with good PLS models would allow to predict the flavonoid content and antioxidant capacity extracts of geopropolis with high accuracy.