Submitted by Josilei da Silva Ferreira (josilei.ferreira@gmail.com) on 2018-05-07T15:35:02Z
No. of bitstreams: 1
dissertaçãofinal_final_josilei.pdf: 4103586 bytes, checksum: 62cfc606264fba78b377feae104b2cd8 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Carolina Gonçalves Bet null (abet@iq.unesp.br) on 2018-05-08T17:44:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1
ferreira_js_me_araiq_int.pdf: 3747353 bytes, checksum: aba9cd38616fb14effcaaabc94315088 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-08T17:44:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1
ferreira_js_me_araiq_int.pdf: 3747353 bytes, checksum: aba9cd38616fb14effcaaabc94315088 (MD5)
Previous issue date: 2018-04-20 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O objetivo desta dissertação de mestrado foi o desenvolvimento de um método não-invasivo e rápido para o monitoramento dos processos relacionados com a deterioração fisiológica pós-colheita (PPD), tendo como estudo de caso amostras comerciais de mandioca não-resfriadas e resfriadas, utilizando sinais de TD-NMR em combinação com modelos quimiométricos. Os modelos de classificação multivariados se mostraram promissores somente para as amostras não-resfriadas. Um método analítico foi desenvolvido com os sinais TD-NMR combinados com valores de referência provenientes de método padrão bioquímico e PLS (partial least squares). As figuras de mérito evidenciaram excelentes limites de detecção e de quantificação de 0,06 UA∙mL-1 e de 0,2 UA∙mL-1, respectivamente. A sensibilidade foi de 0,4 [intensidade (u.a.)/( UA∙mL-1] e o erro padrão de validação cruzada de 0,7 UA∙mL-1 para o modelo que considera os dois tipos de amostras no mesmo conjunto de dados. / The objective of this master's thesis was the development of a non-invasive and rapid method for the monitoring of processes related to post-harvest physiological deterioration (PPD), having as case study commercial samples of non-refrigerated and refrigerated cassava using TD-NMR signals in combination with chemometric models. The multivariate classification models were promising only for the non-refrigerated samples. An analytical method was developed with TD-NMR signals combined with reference values from standard biochemical and partial least squares (PLS) methods. The merit figures showed excellent detection and quantification limits of 0.06 UA∙mL-1 and 0.2 UA∙mL-1, respectively. The sensitivity was 0.4 [intensity (a.u.)/(UA∙mL-1] and the standard error of cross-validation (SECV) of 0.7 UA∙mL-1 for the model considering the two types of samples in the same set of data.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unesp.br:11449/153905 |
| Date | 20 April 2018 |
| Creators | Ferreira, Josilei da Silva |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista (UNESP), Pereira, Fabíola Manhas Verbi [UNESP] |
| Publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UNESP, instname:Universidade Estadual Paulista, instacron:UNESP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 600, 600 |
Page generated in 0.0091 seconds