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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
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/17696 |
| Date | 04 February 2013 |
| Creators | Neves, Ana Carolina de Oliveira |
| Contributors | CPF:03144855464, http://lattes.cnpq.br/6928918856031880, Ferreira, Aurigena Antunes Ara?jo, CPF:83806059420, http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4792980U2, Silva, Edvan Cirino da, CPF:55227872449, http://lattes.cnpq.br/1777102714370218, Lima, K?ssio Michell Gomes de |
| Publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Programa de P?s-Gradua??o em Qu?mica, UFRN, BR, F?sico-Qu?mica; Qu?mica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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