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Previous issue date: 2015-08-04 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O estudo de amostras complexas, como alimentos, fármacos e fluidos biológicos necessita
de métodos robustos de análise de dados, uma vez que estas amostras podem conter
informações de dezenas a milhares de constituintes. A pesquisa desenvolvida neste
trabalho tem como temática principal a aplicação de métodos multivariados de análise
para extrair informações a partir dos espectros vibracionais (infravermelho e Raman) ou
de massas, de amostras complexas. Técnicas de separação tais como CE, GC e LC são
utilizadas como abordagem auxiliar para fornecer informações aos modelos multivariados
propostos. Cinco aplicações são discutidas no texto. A primeira faz o uso da PCA sobre
cromatogramas de GC de diferentes amostras de óleo de soja e azeite de oliva, buscando
realizar uma análise exploratória das duas classes de óleos vegetais. Na sequência são
analisadas misturas com adições controladas de óleo de soja em azeite de oliva pelas
técnicas de absorção infravermelha e espalhamento Raman, com o objetivo de propor
uma regressão PLS que determine o percentual de adição. A segunda aplicação aborda a
busca de marcadores vibracionais, infravermelho e Raman, que possam ser utilizados para
a quantificação do percentual de gordura em amostras de leite fluido. Neste estudo foi
realizada uma análise do perfil de ácidos graxos presentes no leite pela técnica de GC, com
o objetivo de selecionar uma molécula representativa de triacilglicerol que foi utilizada
para simular espectros vibracionais por modelos teóricos. A partir dos espectros obtidos
por simulação computacional foi proposta a atribuição de modos vibracionais presentes na
gordura do leite. Foi também proposto um modelo MLR preditor do percentual de gordura
em amostras de leite fluido, cujas variáveis vibracionais foram previamente selecionadas a
partir de um modelo PLS. Outra aplicação foi a utilização de modelo PLS sobre espectros
Raman para a determinação simultânea das concentrações de rifampicina, isoniazida,
etambutol e pirazinamida em amostras de comprimidos utilizados no tratamento antituberculose.
A quarta aplicação está focada na quantificação do percentual de soro de leite
adicionado fraudulentamente em amostras de leite por análise do perfil de ácidos graxos
por GC e CE. Uma análise discriminante foi utilizada para selecionar marcadores de ácidos
graxos que foram monitorados por regressão MLR. Por fim, é apresentada a elaboração
de um tutorial completo de análise univariada e multivariada de dados, desenvolvido em
R-software, para a determinação de biomarcadores em experimentos de metabolômica
baseados em análises de espectros de massas. Todas estas aplicações têm como interseção
o uso de métodos multivariados de análise de dados como ferramenta principal para propor
novos marcadores vibracionais/metabolitos, assim como, métodos alternativos para a
quantificação de diferentes analitos. / The study of complex samples such as food, drugs, and biological fluids require a robust
data analysis methods, since these samples may contain information tens of thousands of
constituents. The research developed in this work has as main theme the application of
multivariate analysis methods to extract information from the vibrational spectra (infrared
and Raman) or mass spectra of complex samples. Separation techniques such as CE,
GC and LC are used as an auxiliary approach to providing information to the proposed
multivariate models. Five applications are discussed in the text. The first makes use
of PCA on GC chromatograms of samples of soybean oil and olive oil, searching for an
exploratory analysis of the two classes of vegetable oils. Following are analyzed with
mixtures of controlled additions of soybean oil in olive oil, by infrared absorption and
Raman scattering techniques, with the aim of proposing a PLS regression to determine
the percentage of addition. A second application addresses the search vibrational markers,
infrared and Raman, that may be used to quantify the percentage of fat in milk fluid
samples. In this study we carried out a profile analysis of fatty acids present in milk by
CG technique, for the purpose of selecting a representative molecule of triacylglycerol was
used to simulate vibrational spectra by theoretical models. From the spectra obtained by
computer simulation was proposed assignment of vibrational modes present in milk fat. It
was also proposed an MLR predictor model of the percentage of fat in fluid samples, whose
vibrational variables were previously selected from a PLS model. Another application
has been the use of PLS model of Raman spectra for the simultaneous determination of
concentrations of rifampicin, isoniazid, ethambutol and pyrazinamide in tablet samples
used in anti-tuberculosis treatment. The fourth application is focused on quantifying the
percentage of whey added fraudulently in milk samples for analysis of the fatty acid profile
by GC and CE. A discriminant analysis was used to select fatty acids markers that were
monitored by MLR regression. Finally, it shows the preparation of a complete tutorial of
univariate and multivariate data analysis, developed in R-software, for the determination
of biomarkers in metabolomics experiments based on mass spectra analysis. All these
applications have the intersection as the use of multivariate methods of analyzing data
as the main tool to propose new vibrational / metabolite markers as well as alternative
methods for quantification of various analytes.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/320 |
| Date | 04 August 2015 |
| Creators | Mendes, Thiago de Oliveira |
| Contributors | Bell, Maria José Valenzuela, Oliveira, Marcone Augusto Leal de, Teixeira, Alvaro Vianna Novaes de Carvalho, Perrone, Italo Tuler, Anjos, Virgílio de Carvalho dos, Junqueira, Georgia Maria Amaral |
| Publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora, Programa de Pós-graduação em Física, UFJF, Brasil, ICE – Instituto de Ciências Exatas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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