Submitted by Rodrigo Martins Cruz (rodrigo.cruz@ufvjm.edu.br) on 2015-02-19T13:03:29Z No. of bitstreams: 5 nathalia.pdf: 1483380 bytes, checksum: acf5f07f37d0cff8f8dc49c87a364666 (MD5) license_url: 52 bytes, checksum: 3d480ae6c91e310daba2020f8787d6f9 (MD5) license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) license.txt: 2110 bytes, checksum: b4c884761e4c6c296ab2179d378436d4 (MD5) / Approved for entry into archive by Rodrigo Martins Cruz (rodrigo.cruz@ufvjm.edu.br) on 2015-02-20T09:40:07Z (GMT) No. of bitstreams: 5 nathalia.pdf: 1483380 bytes, checksum: acf5f07f37d0cff8f8dc49c87a364666 (MD5) license_url: 52 bytes, checksum: 3d480ae6c91e310daba2020f8787d6f9 (MD5) license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) license.txt: 2110 bytes, checksum: b4c884761e4c6c296ab2179d378436d4 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-02-20T09:40:07Z (GMT). No. of bitstreams: 5 nathalia.pdf: 1483380 bytes, checksum: acf5f07f37d0cff8f8dc49c87a364666 (MD5) license_url: 52 bytes, checksum: 3d480ae6c91e310daba2020f8787d6f9 (MD5) license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) license.txt: 2110 bytes, checksum: b4c884761e4c6c296ab2179d378436d4 (MD5) Previous issue date: 2013-02-21 / O vinho ? uma das bebidas mais antigas e tradicionais produzidas e consumidas pela humanidade. Nas ?ltimas d?cadas a busca por qualidade nos produtos aliment?cios impulsionaram a pesquisa em t?cnicas anal?ticas capazes de fornecer resultados mais r?pidos e precisos. Neste contexto, m?todos anal?ticos que possam mensurar par?metros de qualidade de forma simult?nea para um grande n?mero de amostras constitui-se ferramenta desej?vel para processo de escala industrial. A espectroscopia no infravermelho pr?ximo (NIR) aparece como uma ferramenta de consider?vel import?ncia para a ind?stria de vinhos, permitindo o estabelecimento de in?meras metodologias anal?ticas. Dessa forma, o trabalho desenvolvido nesta disserta??o teve por objetivo usar a espectroscopia no infravermelho pr?ximo e ferramentas de an?lise multivariada de dados para o estabelecimento de protocolo quimiom?trico de an?lise da qualidade f?sico-qu?mica de vinhos tintos. As amostras de vinho foram analisadas quanto a 21 par?metros f?sico-qu?micos por meio de m?todos laboratorias enol?gicos de refer?ncia e por espectroscopia na regi?o eletromagn?tica do infravermelho pr?ximo. Os dados das t?cnicas de refer?ncia e os dados espectrosc?picos foram analisados utilizando diferentes tipos de regress?o (regress?o linear m?ltipla, regress?o por componentes principais e regress?o por m?nimos quadrados parciais) e pr?-processamentos para avalia??o de correla??o entre os dados. Os par?metros de acidez total, acidez fixa, cinzas e rela??o etanol/extrato seco obtiveram excelentes modelos de calibra??o. Os par?metros de a??cares redutores totais, extrato seco, glicerol, glicose e intensidade da cor, obtiveram bons modelos de calibra??o. Os par?metros de s?lidos sol?veis totais, compostos fen?licos, a??cares redutores, taninos e tonalidade obtiveram modelos de calibra??o capazes de separar corretamente os altos, m?dios e baixos valores. Para os par?metros de pH, antocianinas, di?xido de enxofre livre, di?xido de enxofre total e sulfatos totais foram obtidos modelos de calibra??o ruins. Os dados obtidos demonstraram que a espectroscopia no infravermelho pr?ximo combinada a ferramentas de an?lise multivariada de dados aplica-se na determina??o de alguns analitos enol?gicos. / Disserta??o (Mestrado) ? Programa de P?s-Gradua??o em Qu?mica, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2012. / ABSTRACT The wine is one of the oldest beverage produced and consumed by humanity. In the last years, the research in food quality are looking for a new analytical techniques more precise, faster and accurate. In this way, the wineries demand for new analytical methods that can provide simultaneous data for a large number of analyses. The near infrared spectroscopy (NIR) is a very important analytical tool in wine industry, allowing the establishment of numerous analytical methodologies. In that way, the work developed for this dissertation aimed use near infrared spectroscopy and multivariate data analysis tools for the establishment of chemometric analysis of physicochemical quality of red wines. The wine samples was analyzed for 20 parameters using enological laboratorial methods and by using near infrared spectroscopy. The chemical an spectroscopic data was analyzed using different types of regression (multiple linear regression, principal components regression and least partial squares) and preprocessing tools to evaluate the correlation between the data. The total acidity, fixed acidity, ash, ethanol/dry extract relation had a excellent correlation model. The total reducing sugar, dry extract, glycerol, glucose and color intensity had a good correlation model. The total soluble solids, phenolic compounds, reducing sugar, tannins and tonality had a calibration model able to separate correctly the high, meddle and low values. The ethanol, pH, anthocyanins, free sulfur dioxide, total sulfur dioxide, total sulfates and volatile acidity had a bad correlation model. The results showed that near infrared spectroscopy and multivariate analysis tools can be used for determinations in enological quality control.

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:41:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MariaRCI_DISSERT.pdf: 3251511 bytes, checksum: ea24e2034f12435ffe63fbcaee9ff544 (MD5) Previous issue date: 2010-02-24 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / In this work we used chemometric tools to classify and quantify the protein content in samples of milk powder. We applied the NIR diffuse reflectance spectroscopy combined with multivariate techniques. First, we carried out an exploratory method of samples by principal component analysis (PCA), then the classification of independent modeling of class analogy (SIMCA). Thus it became possible to classify the samples that were grouped by similarities in their composition. Finally, the techniques of partial least squares regression (PLS) and principal components regression (PCR) allowed the quantification of protein content in samples of milk powder, compared with the Kjeldahl reference method. A total of 53 samples of milk powder sold in the metropolitan areas of Natal, Salvador and Rio de Janeiro were acquired for analysis, in which after pre-treatment data, there were four models, which were employed for classification and quantification of samples. The methods employed after being assessed and validated showed good performance, good accuracy and reliability of the results, showing that the NIR technique can be a non invasive technique, since it produces no waste and saves time in analyzing the samples / Neste trabalho foram utilizadas ferramentas quimiom?tricas para classificar e quantificar o teor de prote?nas em amostras de leite em p?. Empregou-se a espectroscopia NIR com reflect?ncia difusa associada a t?cnicas multivariadas. Primeiramente, realizou-se um m?todo explorat?rio das amostras atrav?s da an?lise das componentes principais (PCA),em seguida a classifica??o de modelagem independente para analogia de classes (SIMCA). Dessa forma se tornou poss?vel classificar as amostras que se agruparam por semelhan?as em sua composi??o. Por fim, as t?cnicas de regress?o por m?nimos quadrados parciais (PLS) e regress?o por componentes principais (PCR) permitiram a quantifica??o do teor de prote?nas nas amostras de leite em p?, comparadas com o m?todo de refer?ncia Kjeldahl. Um total de 53 amostras de leite em p? comercializadas nas regi?es metropolitanas de Natal, Salvador e Rio de Janeiro foram adquiridas para an?lise, em que ap?s pr?-tratamento dos dados obtidos, foram encontrados quatro modelos, os quais empregaram-se para a classifica??o e quantifica??o das amostras. Os m?todos empregados ap?s serem avaliados e validados apresentaram bom desempenho, demonstrando exatid?o e confiabilidade nos resultados obtidos, mostrando que a t?cnica NIR pode ser uma t?cnica n?o invasiva, uma vez que n?o produz res?duos e ainda economiza tempo na an?lise das amostras

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:41:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AlessandraMC_DISSERT.pdf: 3533058 bytes, checksum: de92ff683335d9aa6c119013acb5b5d0 (MD5) Previous issue date: 2011-08-15 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / In this work calibration models were constructed to determine the content of total lipids and moisture in powdered milk samples. For this, used the near-infrared spectroscopy by diffuse reflectance, combined with multivariate calibration. Initially, the spectral data were submitted to correction of multiplicative light scattering (MSC) and Savitzsky-Golay smoothing. Then, the samples were divided into subgroups by application of hierarchical clustering analysis of the classes (HCA) and Ward Linkage criterion. Thus, it became possible to build regression models by partial least squares (PLS) that allowed the calibration and prediction of the content total lipid and moisture, based on the values obtained by the reference methods of Soxhlet and 105 ? C, respectively . Therefore, conclude that the NIR had a good performance for the quantification of samples of powdered milk, mainly by minimizing the analysis time, not destruction of the samples and not waste. Prediction models for determination of total lipids correlated (R) of 0.9955, RMSEP of 0.8952, therefore the average error between the Soxhlet and NIR was ? 0.70%, while the model prediction to content moisture correlated (R) of 0.9184, RMSEP, 0.3778 and error of ? 0.76% / Neste trabalho foram constru?dos modelos de calibra??o para determinar os teores de lip?dios totais e umidade em amostras de leite em p?. Para isso, utilizou-se a espectroscopia no infravermelho pr?ximo por reflect?ncia difusa, aliado ? calibra??o multivariada. Inicialmente, os dados espectrais foram submetidos ? corre??o multiplicativa do espalhamento da luz (MSC) e alisamento de Savitzsky-Golay. Em seguida, as amostras foram divididas em subgrupos por aplica??o da an?lise por agrupamento hier?rquico das classes (HCA) e crit?rio de Ward Linkage. Desta forma, tornou-se poss?vel construir modelos de regress?o por m?nimos quadrados parciais (PLS) que permitiu a calibra??o e previs?o dos teores de lip?dios e umidade, com base nos valores obtidos por m?todos de refer?ncia de Soxhlet e secagem a 105 ? C, respectivamente. Portanto, conclui-se que o NIR apresentou um bom desempenho para quantifica??o de amostras de leite em p?, principalmente pela minimiza??o do tempo das an?lises, n?o destrui??o das amostras e n?o gera??o de res?duos. Os modelos de previs?o para determina??o de lip?dios totais apresentaram correla??o (R) de 0,9955, RMSEP de 0,8952, por conseguinte, o erro m?dio entre o Soxhlet e o NIR foi ? 0,70%, enquanto o modelo de previs?o para teor de umidade apresentou correla??o (R) de 0,9184, RMSEP, 0,3778 e erro de ? 0,76%

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:42:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AnaCON_DISSERT.pdf: 2560306 bytes, checksum: 01b4c26da4748508add3442c02e1b43b (MD5) Previous issue date: 2013-02-04 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / In this work, the quantitative analysis of glucose, triglycerides and cholesterol (total and HDL) in both rat and human blood plasma was performed without any kind of pretreatment of samples, by using near infrared spectroscopy (NIR) combined with multivariate methods. For this purpose, different techniques and algorithms used to pre-process data, to select variables and to build multivariate regression models were compared between each other, such as partial least squares regression (PLS), non linear regression by artificial neural networks, interval partial least squares regression (iPLS), genetic algorithm (GA), successive projections algorithm (SPA), amongst others. Related to the determinations of rat blood plasma samples, the variables selection algorithms showed satisfactory results both for the correlation coefficients (R?) and for the values of root mean square error of prediction (RMSEP) for the three analytes, especially for triglycerides and cholesterol-HDL. The RMSEP values for glucose, triglycerides and cholesterol-HDL obtained through the best PLS model were 6.08, 16.07 e 2.03 mg dL-1, respectively. In the other case, for the determinations in human blood plasma, the predictions obtained by the PLS models provided unsatisfactory results with non linear tendency and presence of bias. Then, the ANN regression was applied as an alternative to PLS, considering its ability of modeling data from non linear systems. The root mean square error of monitoring (RMSEM) for glucose, triglycerides and total cholesterol, for the best ANN models, were 13.20, 10.31 e 12.35 mg dL-1, respectively. Statistical tests (F and t) suggest that NIR spectroscopy combined with multivariate regression methods (PLS and ANN) are capable to quantify the analytes (glucose, triglycerides and cholesterol) even when they are present in highly complex biological fluids, such as blood plasma / No presente trabalho, a an?lise quantitativa de glicose, triglicer?deos e colesterol (total e HDL) em plasma sangu?neo de ratos e humanos foi realizada sem necessidade de pr?tratamentos de amostras, atrav?s do uso da espectroscopia no infravermelho pr?ximo (NIR), aliada a m?todos multivariados. Para tanto, foram comparadas diferentes t?cnicas e algoritmos utilizados para pr?-processamentos de dados, sele??o de vari?veis e regress?es multivariadas, tais como a regress?o por m?nimos quadrados parciais (PLSR), regress?o n?o linear via redes neurais artificiais (ANN), regress?o por m?nimos quadrados parciais por intervalos (iPLS), algoritmo gen?tico (GA), algoritmo das proje??es sucessivas (SPA), entre outros. Para as determina??es em sangue de ratos, os algoritmos de sele??o de vari?veis apresentaram resultados satisfat?rios tanto em rela??o aos coeficientes de correla??o (R?) quanto para os valores de erro quadr?tico m?dio de previs?o (RMSEP) para os tr?s analitos, especialmente para triglicer?deos e colesterol-HDL. Os valores de RMSEP para glicose, triglicer?deos e colesterol-HDL atrav?s do melhor modelo PLS foram de 6,08, 16,07 e 2,03 mg dL-1, respectivamente. Para as determina??es em sangue de humanos, as previs?es atrav?s de modelos PLS apresentaram resultados insatisfat?rios, com comportamento n?o linear e presen?a de bias. A regress?o ANN foi investigada como uma alternativa ao PLS, por sua habilidade de modelar sistemas n?o lineares. O erro quadr?tico m?dio de monitoramento (RMSEM) para glicose, triglicer?deos e colesterol total, para os melhores modelos ANN, foram de 13,20, 10,31 e 12,35 mg dL-1, respectivamente. Testes estat?sticos (F e t) sugerem que a espectroscopia NIR aliada a m?todos de regress?o multivariados (PLS e ANN) possuem capacidade de quantificar os analitos (glicose, triglicer?deos e colesterol) mesmo quando os mesmos est?o presentes em fluidos biol?gicos altamente complexos, como o plasma sangu?neo

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-03-21T12:35:07Z No. of bitstreams: 1 KellySivocySampaioTeixeira_TESE.pdf: 2385798 bytes, checksum: ad5dc195f2ccb1f7300d4f04dc565b8f (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-03-23T13:54:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 KellySivocySampaioTeixeira_TESE.pdf: 2385798 bytes, checksum: ad5dc195f2ccb1f7300d4f04dc565b8f (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-23T13:54:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 KellySivocySampaioTeixeira_TESE.pdf: 2385798 bytes, checksum: ad5dc195f2ccb1f7300d4f04dc565b8f (MD5) Previous issue date: 2017-03-29 / O Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico - CNPq / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / A Organiza??o Mundial de Sa?de (OMS) sugere que o tratamento da tuberculose (TB) seja realizado atrav?s da terapia que consiste na associa??o de quatro f?rmacos: rifampicina, isoniazida, pirazinamida e etambutol. Com isso o tratamento ? melhor aceito tendo uma maior ades?o do paciente ? terapia prescrita. Levando-se em considera??o que a metodologia utilizada para o doseamento de um f?rmaco na presen?a de excipientes e outros f?rmacos ? a cromatografia l?quida de alta efici?ncia (CLAE) que ? sabidamente trabalhosa, de alto custo e destrutiva, foi proposta desse trabalho o desenvolvimento e valida??o de um modelo de calibra??o multivariada em associa??o com a t?cnica de espectroscopia no infravermelho pr?ximo (NIR) para determina??o simult?nea de rifampicina, isoniazida, pirazinamida e etambutol que fosse mais simples, r?pida, de baixo custo, n?o destrutiva e que n?o utilizasse solventes org?nicos, contribuindo assim com o meio ambiente. Sendo, portanto, ferramenta de otimiza??o para o controle de qualidade deste medicamento. Nesse trabalho foi utilizado o m?todo por NIR ? PLS (regress?o de m?nimos quadrados parciais) onde as misturas dos quatro f?rmacos foram realizadas com base no planejamento experimental do tipo composto central elaborado pelo programa Statistica 13 (StatSoft Inc.). Essas misturas foram lidas na faixa de 10.000 a 4.000 cm-1 utilizando um espectrofot?metro Infravermelho (IRPrestige-21 - Shimadzu) com resolu??o de 4 cm-1, 20 varreduras, temperatura e umidade controladas. As an?lises envolvendo CLAE foram realizadas em um cromat?grafo (Hitachi ? Elite Ultra), equipado com coluna C18 (15 cm x 4,6 mm ? ACE-5) e (25 cm x 4,6 mm ? Luna - Phenomenex) e detector UV (matriz de diodo), utilizando o m?todo de refer?ncia descrito na farmacopeia internacional 15? edi??o. Ao final, todos os dados foram tratados por ferramentas computacionais de an?lise multivariada, utilizando PLS atrav?s do programa pirouette 3.11 (Infometrix, Inc.). As sele??es de vari?veis foram realizadas pelo programa QSAR modeling. Foi realizada valida??o cruzada pelo m?todo leave-one-out e estimativa de figuras de m?rito como linearidade, precis?o e exatid?o foram demonstradas nos quatro modelos propostos. Na avalia??o das amostras comerciais pelos modelos de calibra??o multivariada em associa??o com a espectroscopia no infravermelho pr?ximo (NIR) desenvolvidos foram capazes de determinar simultaneamente os quatro f?rmacos, apresentando dados estatisticamente equivalentes aos obtidos por CLAE. / The World Health Organization (WHO) suggests that treatment of tuberculosis (TB) should be done through a combination of four drugs: rifampicin, isoniazid, pyrazinamide and ethambutol. With this the treatment is better accepted having a greater adhesion of the patient to the prescribed therapy. Taking into account that the methodology used for the determination of a drug in the presence of excipients and other drugs is high-performance liquid chromatography (HPLC), which is known to be laborious, expensive and destructive. Validation of a multivariate calibration model in association with the near infrared spectroscopy (NIR) technique for the simultaneous determination of rifampicin, isoniazid, pyrazinamide and ethambutol that was simpler, faster, low cost, non destructive and did not use organic solventes, thus contributing to the environment. Therefore, it is an optimization tool for the quality control of this medicine. In this work, the NIR - PLS (partial least squares regression) method was used where the mixtures of the four drugs were performed based on the experimental design of the central composite type elaborated by the program Statistica 13 (StatSoft Inc.). These mixtures were read in the 10,000 to 4,000 cm-1 range using an infrared (IRPrestige-21 - Shimadzu) spectrophotometer with 4 cm-1 resolution, 20 sweeps, controlled temperature and humidity. The analyzes involving HPLC were performed in a chromatograph (Hitachi - Elite Ultra) equipped with a C18 column (15 cm x 4.6 mm - ACE - 5) and (25 cm x 4.6 mm - Luna - Phenomenex) and UV detector (Diode array) using the reference method described in the International Pharmacopoeia 15th Edition. At the end, all data were treated by computational tools of multivariate analysis, using PLS through the program pirouette 3.11 (Infometrix, Inc.). The selections of variables were performed by the QSAR modeling program. Cross-validation was performed by the leave-one-out method and estimation of merit figures such as linearity, precision and accuracy were demonstrated in the four proposed models. In the evaluation of the commercial samples by the multivariate calibration models in association with the near infrared spectroscopy (NIR), they were able to simultaneously determine the four drugs, presenting data statistically equivalent to those obtained by HPLC.