Functional data analysis (FDA) is a demonstrably effective, practical, and powerful method of data analysis, yet it remains virtually unheard of outside of academic circles and has almost no exposure to industry. FDA adds to the milieu of statistical methods by treating functions of one or more independent variables as data objects, analogous to the way in which discrete points are the data objects we are familiar with in conventional statistics. The first step in functional analysis is to “functionalize” the data, or convert discrete points into a system represented most times by continuous functions. Choosing the type of functions to use is data-dependent and often straightforward – for example, Fourier series lend themselves well to periodic systems, while splines offer great flexibility in approximating more irregular trends, such as chemical spectra. This work explores the question of how B-splines can be rapidly and reliably used to denoised infrared chemical spectra, a difficult problem not only because of the many parameters involved in generating a spline fit, but also due to the disparate nature of spectra in terms of shape and noise intensity. Automated selection of spline parameters is required to support high-throughput analysis, and the heteroscedastic nature of such spectra presents challenges for existing techniques. The heuristic knot placement algorithm of Li et al. (2005) for 1D object contours is extended to spectral fitting by optimizing the denoising step for a range of spectral types and signal/noise ratios, using the following criteria: robustness to types of spectra and noise conditions, parsimony of knots, low computational demand, and ease of implementation in high-throughput settings. Pareto-optimal filter configurations are determined using simulated data from factorial experimental designs. The improved heuristic algorithm uses wavelet transforms and provides improved performance in robustness, parsimony of knots and the quality of functional regression models used to correlate real spectral data with chemical composition. In practical applications, functional principal component regression models yielded similar or significantly improved results when compared with their discrete partial least squares counterparts. / Thesis (Master, Chemical Engineering) -- Queen's University, 2012-10-01 20:18:31.119

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Performance management is a holistic approach to organisational improvement that integrates individual and organisational goals and fosters cooperation between supervisors and employees to develop a shared understanding of work expectations. The literature further clarifies a performance management system as having four practices – goal setting, performance appraisal, employee development, and rewards. The conceptualisation of performance management draws on the dominant HRM framework of bundles of “high commitment” work practices whereby an organisation involves employees in its goals and activities to promote their discretionary motivation towards desired outcomes and overall improvement. However, there has been limited research on fully theorising performance management with the four key components. Although some empirical studies have tested the performance management concept, they focus narrowly on only a few of these components. Moreover, empirical research has omitted the role of organisational commitment in explaining the commitment based mechanisms in which the performance management bundle operates to inspire employees to improve their contributions in a workplace. To address these gaps, this study proposes a conceptual model to empirically investigate the linkages between performance management and three employee outcomes of task performance, organisational citizenship behaviour (OCB), and turnover intention as mediated by two focal bases of organisational commitment – affective and continuance dimensions. These relationships are explored in the Thai Police Service. The mediating effects are based on the argument that satisfactory work conditions inherent in performance management may carry perceptions of both organisational care and support and also accumulated investments underlying the development of the affective and continuance dimensions, respectively. While both mediators are hypothesised to decrease turnover, affective commitment tends to increase task performance and OCB, and continuance commitment tends to be either unrelated or negatively related to both performance variables. Furthermore, because organisational characteristics in police forces are generally distinct from others, police culture was included in the conceptual model to examine the incremental contribution of performance management to changes in the employee outcomes. This research embraced three related studies. Four focus groups of 27 patrol officers were conducted in Study 1 to explore key dimensions of police culture and examine officers’ understanding of performance management practices. Having developed a written questionnaire to test the conceptual model, Study 2 surveyed 161 patrol officers returning 152 usable questionnaires in order to assess the meaning equivalence and applicability of the translated measures of all constructs (from English to Thai) in the model, and to determine their validity and reliability. In the third and main study, a revised questionnaire was used to survey 516 patrol officers, 454 of which returned usable questionnaires that were half split randomly (224 and 230) to enable the analysis in two parts. Based on structural equation modeling (SEM), the first part allowed the measurement properties to be re-explored due to questionnaire revisions, and then confirmed, using both respective samples. The second part was based on the Partial Least Squares (PLS) technique for testing the conceptual model using the second sample. Overall, the empirical analysis shows that performance management not only accounted for affective commitment but also, to a lesser extent, continuance commitment. Performance management also was related both directly with task performance and indirectly through affective commitment, only directly with OCB, and only indirectly (fully mediated) with turnover intention through continuance commitment. Even after controlling for the impact of police culture and demographic characteristics, the predictive strength of performance management remained significant. The hypothesized relationships of affective commitment to OCB and turnover, however, were not supported. The follow up analysis revealed that the positive relationship between the former actually existed, but was conditional upon a high level of continuance commitment. Some of the major theoretical implications include the conceptualisation of performance management as confirmed with four components, a better understanding of the role of organisational commitment in explicating the high commitment mechanisms of performance management and the impact of organisational culture on the operation of performance management. From a practical perspective, organisations are encouraged to establish the holistic process of performance management to elevate employee performance and overall productivity and to emphasise voluntary and supportive aspects of the implementation of performance management to ensure its positive effects through affective rather than continuance commitment. For police organisations particularly, management should strive for interventions that reinforce values of progressive thinking, people-centred operations, and cooperation to supplement the performance management system. Finally, the conclusion discusses limitations and directions for future research.

This study investigates whether balanced forms of organizational cultures moderate the effects of potential and realized absorptive capacities (ACs) to simultaneously generate exploratory and exploitative innovations. Using empirical survey data collected from 138 small to medium-sized enterprises (SMEs), we applied partial least squares (PLS) structural equation modeling (SEM) combined with mediation and moderation analyses to test our hypotheses. Our results show that the effects of potential AC on organizations' exploratory and exploitative innovations are fully mediated by the organizations' realized AC. The positive effects of realized AC on innovation are contingent on the overall cultural balance of the organization, which, however, does not affect the strong link between potential AC and realized AC. We thus provide novel empirical insights into the multi-dimensional nature of AC and the importance of cultural equilibrium for both exploratory and exploitative innovation, which is of particular importance for ambidextrous SMEs facing dynamic markets.

O biodiesel vem se consolidando como combustível alternativo devido às suas vantagens e importância econômica. Conforme seu percentual no diesel comercial cresce, o monitoramento da qualidade se torna cada vez mais importante para uma comercialização segura. No entanto, a estabilidade oxidativa do biodiesel é inferior à do diesel fóssil, assim antioxidantes sintéticos, tais como BHA, BHT, PG e TBHQ, são adicionados para prevenir a degradação do mesmo, evitando danos ao sistema de combustão automotivo. Os métodos para avaliar a estabilidade oxidativa e a quantidade de antioxidantes são em geral demorados, requerem preparação amostral ou equipamentos de alto custo. Com o objetivo de contornar tais problemas, neste trabalho foi aplicada uma metodologia para análise direta de antioxidantes em amostras de biodiesel por meio de voltametria de pulso diferencial. Conjuntamente, foi estudada a viabilidade da associação dessa metodologia com técnicas quimiométricas para a determinação simultânea desses antioxidantes em misturas de antioxidantes em biodiesel. Para permitir uma análise direta, sem extração e pré-concentração dos analitos, o biodiesel foi diluído em meio etanólico. Medidas de voltametria de pulso diferencial para cada antioxidante individualmente mostraram relação linear entre as concentrações dos antioxidantes e a corrente de oxidação. Os limites de detecção individuais obtidos foram de 20,5 mg L-1 para BHA, 32,4 mg L-1 para BHT, 35,5 mg L-1 para PG e 26,5 mg L-1 para TBHQ. A modelagem quimiométrica foi aplicada por meio das ferramentas Mínimos Quadrados Clássico (CLS), Mínimos Quadrados Parciais (PLS), Redes Neuronais Artificiais (ANN), Componentes Principais-Redes Neuronais Artificiais (PC-ANN) e Árvore de Decisão-Redes Neuronais Artificiais (DT-ANN). O modelo construído por PLS se mostrou melhor quando comparado à modelagem por CLS. O modelo construído por ANN’s sem seleção de dados de entrada apresentou erros semelhantes ao PLS. Quando a redução da quantidade de dados de entrada foi aplicada em conjunto com ANN’s através de Análise por Componentes Principais (PCA) e DT, a aplicação de PCA levou a aumento de 10,2% no erro de predição, enquanto que na seleção por DT os erros de predição foram reduzidos em 8,5%. A determinação simultânea dos quatro compostos pelo modelo DT-ANN apresentou precisão satisfatória, com recuperação de 98% para BHA, 97% para BHT, 103% para PG e 100% para TBHQ, o que indica que a técnica analítica e a modelagem quimiométrica são viáveis e promissoras para aplicação no controle de qualidade do biodiesel, bem como em análises de monitoramento nas plantas industriais. / Biodiesel is becoming established as an alternative fuel because its advantages and economic importance. As the levels of biodiesel in commercial diesel grows, quality monitoring becomes increasingly important for safe marketing. However, the oxidative stability of biodiesel is smaller than that of fossil diesel and synthetic antioxidants such as BHA, BHT, PG and TBHQ are added to it in order to prevent its degradation, avoiding damage to the automotive combustion system. Methods for evaluating oxidative stability and the amount of antioxidants are usually time-consuming, require sample preparation or expensive equipment. In order to overcome such problems, in this work a methodology was applied for direct analysis of antioxidants in biodiesel samples by means of differential pulse voltammetry. The viability of associating this methodology with chemometric techniques was studied for the simultaneous determination of these antioxidants in biodiesel. To allow a direct analysis, without extraction and preconcentration of analytes, biodiesel was diluted in ethanolic medium. Differential pulse voltammetric measurements for each antioxidant individually showed a linear relationship between antioxidant concentrations and oxidation current. The individual detection limits were 20,5 mg L-1 for BHA, 32,4 mg L-1 for BHT, 35,5 mg L-1 for PG and 26,5 mg L-1 for TBHQ. The chemometric modeling was applied using the Classical Least Squares (CLS), Partial Least Squares (PLS), Artificial Neural Networks (ANN), Principal Component-Artificial Neural Networks (PC-ANN) and Decision Tree-Artificial Neural Networks (DT-ANN) techniques. The model constructed by PLS was better than that obtained with CLS. The model constructed by ANN’s without input selection presented similar deviations in comparison to PLS. When amount of input data reduction was applied together with ANNs through Principal Component Analysis (PCA) and DT, the PCA application led to a 10.2% increase in prediction error, whereas in the selection by DT prediction errors were reduced by 8,5%. The simultaneous determination of the four compounds by the DT-ANN model presented satisfactory accuracy with 98% recovery for BHA, 97% for BHT, 103% for PG and 100% for TBHQ, indicating that the analytical technique and the chemometric modeling are feasible and promising for application in biodiesel quality control, as well as in monitoring analyzes in the industrial plants.

Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Faced with the economic stimulus generated by agribusiness around the production of biofuels and environmental benefits, biodiesel production has been gaining market making it necessary quality control throughout its chain of production and distribution. In Brazil, such supervision is done by the National Agency of Petroleum, Natural Gas and Biofuels (ANP) establishing parameters based on international standards, eg, American Society for Testing and Materials (ASTM). It is found, in literature, great amount of studies aimed quality control in the production of biodiesel and blends with diesel. However, most of these techniques require large quantities of reagents, used are time consuming and ue expensive analytical instruments. Within this context, Spectroscopic techniques, especially in the infrared are presented as a rapid, direct, non-destructive, clean and efficient alternative, and can be applied in situ quality control of biodiesel in all stages of the production chain and supervision. The potential of these techniques become almost limitless when combined with the use of chemometric methods to extract relevant information from complex data making them simpler to be applied in routine laboratories. Given the situation described, the present work ims at the use of spectroscopy in the mid infrared, combined the technique of discriminant analysis classification by partial least squares (PLS-DA) for the development of analytical method for classifying samples according biodiesels with their energy relative to pure biodiesels (B100) and their blends with diesel content of 5% biodiesel (B5). , Classification models for compliance with the contents of B5 were also developed. The usage of Spectroscopy in the Middle Infrared allied to the method of discriminant analysis by Partial Least Squares (PLS-DA) was able to sort through nearly 100% efficiency the samples of interest of the models developed in this work. So your application becomes feasible for the monitoring and supervision of the quality of these types of fuels. / Frente aos estímulos econômicos gerados pelos agronegócios em torno da produção de biocombustíveis e benefícios ao meio ambiente, a produção de biodiesel vem ganhando mercado, fazendo-se necessário o controle de qualidade ao longo de toda sua cadeia de produção e distribuição. No Brasil, essa fiscalização é feita pela Agência Nacional de Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP) que estabelece parâmetros baseados em normas internacionais como, por exemplo, da American Society for Testing and Materials (ASTM). Na literatura, encontra-se grande quantidade de trabalhos que visam o controle de qualidade na produção de biodiesel e misturas com diesel. Porém, a maioria dessas técnicas demandam grandes quantidades de reagentes, são demoradas e utilizam instrumentos analíticos caros. Ao encontro desse contexto técnicas espectroscópicas, principalmente no infravermelho apresentam-se como uma alternativa rápida, direta, não destrutiva, limpa e eficiente, podendo ser aplicadas in situ no controle de qualidade do biodiesel em todas as etapas da cadeia produtiva e fiscalização. As potencialidades dessas técnicas tornam-se quase ilimitadas quando aliadas ao uso de métodos quimiométricos para extrair informações relevantes de dados complexos tornando-os mais simples de serem aplicados nas rotinas de laboratórios. Diante da situação apresentada, o presente trabalho visa à utilização de técnicas de espectroscopia no infravermelho médio, aliada a técnica de classificação por análise discriminante por mínimos quadrados parciais (PLS-DA) para o desenvolvimento de método analítico para classificação de amostras de biodieseis de acordo com sua matriz energética em relação aos biodieseis puros (B100) e de suas misturas em diesel com teor de 5% de biodiesel (B5). Foram desenvolvidos também, modelos de classificação para verificação da conformidade quanto ao teor de B5. O uso da Espectroscopia no Infravermelho Médio aliada ao método de Análise Discriminante por Quadrados Mínimos Parciais (PLS-DA) foi capaz de classificar com eficiência próxima a 100% as amostras de interesse dos modelos desenvolvidos nesse trabalho. Portanto sua aplicação torna-se viáveis para o monitoramento e fiscalização da qualidade destes tipos de combustíveis. / Mestre em Química

O biodiesel vem se consolidando como combustível alternativo devido às suas vantagens e importância econômica. Conforme seu percentual no diesel comercial cresce, o monitoramento da qualidade se torna cada vez mais importante para uma comercialização segura. No entanto, a estabilidade oxidativa do biodiesel é inferior à do diesel fóssil, assim antioxidantes sintéticos, tais como BHA, BHT, PG e TBHQ, são adicionados para prevenir a degradação do mesmo, evitando danos ao sistema de combustão automotivo. Os métodos para avaliar a estabilidade oxidativa e a quantidade de antioxidantes são em geral demorados, requerem preparação amostral ou equipamentos de alto custo. Com o objetivo de contornar tais problemas, neste trabalho foi aplicada uma metodologia para análise direta de antioxidantes em amostras de biodiesel por meio de voltametria de pulso diferencial. Conjuntamente, foi estudada a viabilidade da associação dessa metodologia com técnicas quimiométricas para a determinação simultânea desses antioxidantes em misturas de antioxidantes em biodiesel. Para permitir uma análise direta, sem extração e pré-concentração dos analitos, o biodiesel foi diluído em meio etanólico. Medidas de voltametria de pulso diferencial para cada antioxidante individualmente mostraram relação linear entre as concentrações dos antioxidantes e a corrente de oxidação. Os limites de detecção individuais obtidos foram de 20,5 mg L-1 para BHA, 32,4 mg L-1 para BHT, 35,5 mg L-1 para PG e 26,5 mg L-1 para TBHQ. A modelagem quimiométrica foi aplicada por meio das ferramentas Mínimos Quadrados Clássico (CLS), Mínimos Quadrados Parciais (PLS), Redes Neuronais Artificiais (ANN), Componentes Principais-Redes Neuronais Artificiais (PC-ANN) e Árvore de Decisão-Redes Neuronais Artificiais (DT-ANN). O modelo construído por PLS se mostrou melhor quando comparado à modelagem por CLS. O modelo construído por ANN’s sem seleção de dados de entrada apresentou erros semelhantes ao PLS. Quando a redução da quantidade de dados de entrada foi aplicada em conjunto com ANN’s através de Análise por Componentes Principais (PCA) e DT, a aplicação de PCA levou a aumento de 10,2% no erro de predição, enquanto que na seleção por DT os erros de predição foram reduzidos em 8,5%. A determinação simultânea dos quatro compostos pelo modelo DT-ANN apresentou precisão satisfatória, com recuperação de 98% para BHA, 97% para BHT, 103% para PG e 100% para TBHQ, o que indica que a técnica analítica e a modelagem quimiométrica são viáveis e promissoras para aplicação no controle de qualidade do biodiesel, bem como em análises de monitoramento nas plantas industriais. / Biodiesel is becoming established as an alternative fuel because its advantages and economic importance. As the levels of biodiesel in commercial diesel grows, quality monitoring becomes increasingly important for safe marketing. However, the oxidative stability of biodiesel is smaller than that of fossil diesel and synthetic antioxidants such as BHA, BHT, PG and TBHQ are added to it in order to prevent its degradation, avoiding damage to the automotive combustion system. Methods for evaluating oxidative stability and the amount of antioxidants are usually time-consuming, require sample preparation or expensive equipment. In order to overcome such problems, in this work a methodology was applied for direct analysis of antioxidants in biodiesel samples by means of differential pulse voltammetry. The viability of associating this methodology with chemometric techniques was studied for the simultaneous determination of these antioxidants in biodiesel. To allow a direct analysis, without extraction and preconcentration of analytes, biodiesel was diluted in ethanolic medium. Differential pulse voltammetric measurements for each antioxidant individually showed a linear relationship between antioxidant concentrations and oxidation current. The individual detection limits were 20,5 mg L-1 for BHA, 32,4 mg L-1 for BHT, 35,5 mg L-1 for PG and 26,5 mg L-1 for TBHQ. The chemometric modeling was applied using the Classical Least Squares (CLS), Partial Least Squares (PLS), Artificial Neural Networks (ANN), Principal Component-Artificial Neural Networks (PC-ANN) and Decision Tree-Artificial Neural Networks (DT-ANN) techniques. The model constructed by PLS was better than that obtained with CLS. The model constructed by ANN’s without input selection presented similar deviations in comparison to PLS. When amount of input data reduction was applied together with ANNs through Principal Component Analysis (PCA) and DT, the PCA application led to a 10.2% increase in prediction error, whereas in the selection by DT prediction errors were reduced by 8,5%. The simultaneous determination of the four compounds by the DT-ANN model presented satisfactory accuracy with 98% recovery for BHA, 97% for BHT, 103% for PG and 100% for TBHQ, indicating that the analytical technique and the chemometric modeling are feasible and promising for application in biodiesel quality control, as well as in monitoring analyzes in the industrial plants.

FundaÃÃo Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Cientifico e TecnolÃgico / CoordenaÃÃo de AperfeÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / A cera de carnaÃba consiste em um importante produto econÃmico e sua produÃÃo vem ao longo dos anos sofrendo com a escassez de trabalhos cientÃficos que auxiliem no entendimento das diferenÃas quÃmicas existentes entre os tipos de cera. Deste modo, o presente trabalho teve por objetivo propor uma caracterizaÃÃo dos diferentes tipos de cera de carnaÃba (Tipo 1, Tipo 3 e Tipo 4) quanto à sua composiÃÃo quÃmica, em especial em relaÃÃo aos constituintes inorgÃnicos. As amostras de cera foram avaliadas quanto à composiÃÃo orgÃnica por FT-IR, TG e CG-MS. Os resultados obtidos mostraram que as ceras dos Tipos 1, 3 e 4 possuem pequenas diferenÃas sÃo quanto a sua composiÃÃo orgÃnica fator que pode ser responsÃvel pela diferenÃa de coloraÃÃo entre os materiais, apresentando em sua composiÃÃo basicamente parafinas, Ãlcoois de cadeia longa e Ãsteres de Ãcidos graxos. Para avaliaÃÃo dos inorgÃnicos, uma etapa de otimizaÃÃo das condiÃÃes de preparo de amostra por via Ãmida assistida por micro-ondas foi implementada. Os digeridos apresentaram teores de carbono residual inferior a 5%, sendo feita a quantificaÃÃo dos elementos por ICP OES. Os teores mÃdios para os elementos investigados nas amostras de cera do Tipo 1 foram: K (22,3 mg Kg-1), Al (20,5 mg Kg-1), Fe (11,5 mg Kg-1), Mg (4,0 mg Kg-1), Na (3,5 mg Kg-1), Pb (2,2 mg Kg-1), Ca (1,2 mg Kg-1 ), Cu (0,5 mg Kg-1), Mn (0,4 mg Kg-1), Zn (0,2 mg Kg-1) e Co (0,2 mg Kg-1). Os teores observados para Ni (67,2 mg Kg-1 ) se mostraram elevados nas amostras de trÃs industrias, elevando o valor mÃdio do elemento. Para as amostras de cera de carnaÃba do Tipo 3, os valores mÃdios das concentraÃÃes dos elementos foram: Al (122,0 mg Kg-1), K (112,1 mg Kg-1), Ca (103,9 mg Kg-1), Fe (93,4 mg Kg-1), Mg (67,1 mg Kg-1), Na (39,6 mg Kg-1), Mn (9,6 mg Kg-1 ), Pb (1,7 mg Kg-1), Zn (0,6 mg Kg-1), Ni (0,3 mg Kg-1), Cu (0,2 mg Kg-1) e Co (0,1 mg Kg-1). Por fim, para as amostras de cera do Tipo 4, os valores mÃdios de concentraÃÃo observados foram: K (185,3 mg Kg-1), Ca (116,8 mg Kg-1), Al, (97,6 mg Kg-1), Fe (84,5 mg Kg-1 ), Mg (76,9 mg Kg-1), Na (37,6 mg Kg-1), Mn (8,7 mg Kg-1), Pb (2,3 mg Kg-1), Zn (0,7 mg Kg-1), Cu (0,2 mg Kg-1) e Co (0,1 mg Kg-1 ). Os dados foram tratados utilizando o software de Quimiometria The Unscrambler 7.1 e X10.3. AnÃlise de Componentes Principais mostrou que as ceras podem ser classificadas e distinguidas em funÃÃo dos teores das espÃcies avaliadas. Nesse contexto as ceras Tipo 4 apresentaram os maiores teores de inorgÃnicos, seguido das ceras do Tipo 3 e por fim das ceras do Tipo 1. Novas amostras de cera foram adquiridas com o intuito de desenvolver um modelo de calibraÃÃo multivariada (NIR/PLS) para previsÃo de Al, Ca, Cu, Fe, K, Mg, Mn e Na nas amostras de cera. Os espectros foram prÃ-processados aplicando 1 derivada ao conjunto de dados espectrais e em seguida foram obtidos os modelos utilizando PLS-1. As amostras de cera foram divididas em dois conjuntos de dados: um para calibraÃÃo e o outro para validaÃÃo. Os modelos obtidos se mostraram promissores para a previsÃo do teor de elementos como Al, Fe e Cu nas amostras de cera de carnaÃba. Por fim, os resultados obtidos neste trabalho podem ser utilizados como parÃmetros de classificaÃÃo das amostras de cera, bem como podem ser utilizados como aporte para a elaboraÃÃo de normas para classificaÃÃo dos teores de qualidade das ceras de carnaÃba produzidas pelas indÃstrias refinadoras. / Carnauba wax is an important economic product and its industrial production has over the years suffering from the scarcity of scientific studies to aid in the understanding of the chemical differences between different types of wax. The aim of this work was characterize the different types of carnauba waxes (Type 1, Type 3 and Type 4) in relation to the chemical composition. The organic matrix of the samples were investigated by Infrared Spectroscopy (MID and NIR), Thermal Analysis and Gas Chromatography (CGMS). The results showed that the three types of waxes are very similar in its organic composition, presenting in its composition mainly paraffin, alcohols and esters of long chain fatty acids. To evaluate inorganic content, an optimization of the conditions of the sample preparation by microwave assisted wet digestion implemented. The digests showed residual carbon content less than 5%. The analysis was performed by ICP-OES. The elements data set was processed using the software The Unscrambler 7.1 and X10.3. The mean values for the elements in the samples investigated wax Type 1 levels were: K (22.3 mg kg -1), Al (20.5 mg kg-1), Fe (11.5 mg kg-1), Mg (4.0 mg kg-1), Na (3.5 mg kg-1), Pb (2.2 mg kg-1), Ca (1.2 mg kg-1), Cu (0.5 mg kg-1), Mn (0.4 mg kg-1) , Zn (0.2 mg kg-1) and Co (0.2 mg kg-1). The levels observed for Ni (67.2 mg kg-1) were higher in samples from three industries, raising the average value of the element. For samples carnauba wax Type 3, the mean concentrations of elements were: Al(122.0 mg kg-1), K(112.1 mg kg-1), Ca (103.9 mg kg- 1), Fe(93.4 mg kg-1), Mg(67.1 mg kg-1), Na(39.6 mg kg-1), Mn(9.6 mg kg-1), Pb(1 7 mg kg-1), Zn (0.6 mg kg-1), Ni (0.3 mg kg-1), Cu (0.2 mg kg-1) and Co (0.1 mg kg-1). Finally, the samples with wax to Type 4, the mean concentration values were observed : K (185.3 mg kg-1), Ca (116.8 mg kg-1), Al (97.6 mg kg-1), Fe (84.5 mg kg-1) mg (76.9 mg kg-1), Na (37.6 mg kg-1), Mn (8.7 mg kg-1), Pb (2.3 mg kg-1), Zn (0.7 mg kg -1), Cu (0.2 mg kg-1) and Co (0.1 mg kg-1). Principal Component Analysis showed that the three types of waxes could be distinguished based on the levels of inorganic elements. In this view point waxes Type 4 showed the highest inorganic levels than the waxes Type 3 and Type 1. New wax samples were acquired with a view to developing a model of multivariate calibration (NIR / PLS) for prediction of Al, Ca, Cu, Fe, K, Mg, Mn and Na in wax samples. The spectra were preprocessed applying first derivative and then the models PLS-1 were obtained. The spectra data set were divided into two groups: one for the calibration and the other for validation. The models obtained were promising for predicting the content of elements such as Al, Fe and Cu in samples of wax. Finally, the results obtained in this work can be used as parameter for sample classification and as well as used for the development of standards rules for quality assurance of the carnauba waxes produced by refining industrial processes.

Submitted by Danielle Karla Martins Silva (danielle.martins@ufpe.br) on 2015-03-13T13:14:22Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Érika Leite.pdf: 1493066 bytes, checksum: ac90321410c703d0b25329948cfd5555 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T13:14:22Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Érika Leite.pdf: 1493066 bytes, checksum: ac90321410c703d0b25329948cfd5555 (MD5) Previous issue date: 2014 / CAPES / As hepatites B e C são consideradas um problema de saúde pública em função de suas magnitudes e gravidades. De acordo com a Organização Mundial da Saúde, 2 bilhões de pessoas foram infectadas pelo HBV e estima-se que de 2 a 3% da população mundial esteja infectada com HCV. Esses índices podem ser maiores, uma vez que muitas pessoas infectadas são assintomáticas. As hepatites B e C possuem alta taxa de cronificação, podendo evoluir para cirrose ou carcinoma hepatocelular. O diagnóstico envolve métodos sorológicos específicos para detecção dos marcadores das hepatites B e C em conjunto com a avaliação dos níveis séricos das aminotransferases (ALT, AST e GGT), fosfatase alcalina, albumina e bilirrubina. Todos esses exames requerem a coleta de sangue do paciente e, portanto, trata-se de um método invasivo. Neste contexto, buscou-se uma alternativa não invasiva ao exame de sangue para se obter o diagnóstico de hepatite. Através da estratégia metabonômica, baseada na espectroscopia de ressonância magnética nuclear (RMN), é possível obter uma "impressão digital metabólica", em biofluido (urina) de pacientes infectados e relacioná-la com a patologia. Objetivo Identificar pacientes com HBV e HCV com base no padrão espectral de RMN de 1H de amostras de urina associadas com ferramentas estatísticas multivariadas (PCA e PLS-DA). Amostras e Análises Foram formados dois grupos: a) 13 pacientes (Grupo I) com o diagnóstico positivo para HBsAg, anti-HBc e DNA de HBV; e b) 18 pacientes (Grupo II) com anticorpos anti-HCV e RNA de HCV positivos e HBsAg negativo. As 31 amostras foram analisadas em 1H RMN e os dados espectrais processados por PCA e PLS-DA. Resultados O modelo metabonômico identificou como positivos 11 dos 13 pacientes com HBV e teve sensibilidade 78,57% e especificidade 84,61%. Para o grupo com HCV, o modelo identificou 15 dos 18 pacientes e teve sensibilidade de 88,23% e especificidade 83,33% Conclusão Neste estudo, o modelo metabonômico foi capaz de classificar corretamente 83,87% dos dados de pacientes com HBV e HCV. As variáveis mais importantes para a discriminação entre os grupos foram os deslocamentos químicos em 3,17 e 3,32 ppm, que, em princípio, podem ser associados à taurina e ao óxido de trimetilamina (TMAO).

Submitted by Danielle Karla Martins Silva (danielle.martins@ufpe.br) on 2015-03-13T13:23:18Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Maria de Jesus Santos.pdf: 2877099 bytes, checksum: 04af70722e8d7edebcc4a65d2877869b (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T13:23:18Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Maria de Jesus Santos.pdf: 2877099 bytes, checksum: 04af70722e8d7edebcc4a65d2877869b (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014 / Neste trabalho foram investigadas as composições dos voláteis a partir de mangas da cultivar Tommy Atkins expostas à radiação gama na dose de 0,5 kGy quando comparadas à composição de voláteis obtidos a partir de mangas que não passaram por este tratamento fitossanitário. O objetivo foi construir um modelo metabolômico para classificar as mangas através de modelo não invasivo. Foram analisadas 80 amostras classificadas com grau de maturação entre 4 e 5, segundo classificação da Embrapa. Os voláteis foram coletados após 18 dias de armazenamento sob temperatura de 12°C, usando um sistema Headspace Dinâmico (HD) e submetidos à corrida cromatográfica em fase gasosa seguida de detecção por espectrometria de massas (GC/MS). Os compostos foram identificados a partir da determinação do Índice de Retenção Van den Dool and Kratz e do espectro de massas, que foram comparados aos descritos na biblioteca de espectros do ADAMS. Foram identificados 16 compostos já mencionados na literatura e classificados como terpenos (mono e sesquiterpenos) e ésteres. Entre os terpenos, o α-Pineno e o 3-Careno foram os majoritários tanto para as mangas irradiadas, como para as não irradiadas. Após a identificação dos mesmos, os cromatogramas foram utilizados para a construção de uma matriz para tratamento estatístico, o qual foi realizado utilizando a plataforma online MetaboAnalyst 2.0 e o software “R Program”. As ferramentas de estatística multivariada utilizadas foram a PCA (Análise de Componentes Principais), PLS-DA (Análise Discriminante e Regressão por Mínimos Quadrados Parciais) e KNN (K-nearest neighbor). A PCA não apresentou um resultado satisfatório para a discriminação entre as mangas irradiadas e não irradiadas. Na PLS-DA, treze compostos foram responsáveis pela discriminação entre as mangas da cultivar Tommy Atkins irradiadas e não irradiadas, com destaque para o Octanoato de Etila, o α-Felandreno e o Germacreno-D. O KNN também indicou que os teores de Octanoato de Etila, α-Felandreno e Germacreno-D são responsáveis pela discriminação entre as mangas irradiadas e não irradiadas. No entanto, a acurácia observada na classificação utilizando KNN foi maior que a observada utilizando PLS-DA. No modelo construído com KNN, o teste de validação cruzada indicou acurácia igual a 81% contra 55% da observada para o modelo construído utilizando PLS-DA. Esse resultado garante um modelo metabolômico que é capaz de classificar as amostras de mangas da cultivar Tommy Atkins que foram expostas, ou não, à radiação gama para fins fitossanitários.