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Previous issue date: 2017-09-25 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Chitosan is a biomaterial in which the main quality characteristics are molar mass (MM) and degree of deacetylation (DD), that influence almost all of its functional properties. Thus, it is essential to determine both, to the supply of a quality raw material. The standard methodologies used to determine these parameters are viscosimetry and medium infrared spectroscopy, which, although accurate, present some operational difficulties. A feasible alternative to overcome these problems is the development of methodologies based on the near infrared (NIR) spectroscopy and chemometrics, proposed in this work. To develop the multivariate model, it was necessary to increase the variation of the parameters of interest. Thus, ten batches of chitosan were produced varying the deacetylation times in 3, 4, 5, 6 and 7 hours, producing 5 samples per batch and 50 samples in total. All samples were characterized in terms of DD and MM, according to the reference methodologies. The same samples were also analyzed by NIR spectroscopy. The NIR spectra of the samples were recorded in triplicates in the spectral range of 9,000 to 4,000 cm , using 32 scans and 8 cm¹ resolution, totalizing 150 spectra. To build the models, several spectral pre-processings were evaluated in relation to the predictive capacity. The calibration (100 samples) and prediction (50 samples) sets were selected with the assistance of the SPXY algorithm. The predictive capacity of the built models using the full spectral range of work was also evaluated and compared with those built using the variables selected by algorithms of variable selection. The evaluation of the predictive capacity of the models was performed by the analysis of figures of merit. Based on these parameters, it was verified that the best spectral pre-processing was the 1st derivative with window of 5 and 1st order polynomial for the DD. For the MM, the best predictive performance was shown by EMSC. In general, it was verified that the models built using the regression coefficients generated by the Martens' Uncertainty Test (Jack-knife coefficients), presented better predictive performance than the models built with all the spectral variables or with the spectral variables selected by the Successive Projections Algorithm (SPA). The prediction errors obtained for DD and MM were 1.85% and 29.08 KDa, respectively. The error obtained for DD is smaller than the allowed for the reference method. However, for the molar mass, the model did not show satisfactory performance. Therefore, it is clear the viability of the applied methodologies based on NIR spectroscopy and chemometrics to determine the DD in chitosan for biomedical purposes, produced by CERTBIO. / A quitosana é um biomaterial que tem como principais características de qualidade a massa molar (MM) e o grau de desacetilação (GD), que influenciam praticamente todas as suas propriedades funcionais. Deste modo, é imprescindível a determinação de ambas pa ra o fornecimento de uma matéria-prima de qualidade. As metodologias padrão utilizadas para determinação destes parâmetros são a viscosimetria e a espectroscopia de infravermelho médio, que, apesar de precisas e exatas, apresentam algumas dificuldades operacionais. Uma alternativa viável para contornar esses problemas, é o desenvolvimento de metodologias baseadas na espectroscopia no infravermelho próximo (NIR) e quimiometria, proposta neste trabalho. Para o desenvolvimento do modelo multivariado foi necessária a ampliação da variação dos parâmetros de interesse. Para isto, foram produzidos dez lotes de quitosana, variando-se os tempos de desacetilação em: 3, 4, 5, 6 e 7 horas, sendo produzidas 5 amostras por lote e 50 amostras no total. Todas as mostras foram caracterizadas em termos de GD e MM de acordo com as metodologias de referências. As mesmas amostras também foram analisadas por espectroscopia NIR. Os espectros NIR das amostras foram registrados, em triplicatas, na faixa espectral de 9.000 a 4.000 cm , utilizando-se 32 varreduras e resolução de 8 cm¹, totalizando 150 espectros. Para a construção dos modelos, vários pré -processamentos espectrais foram avaliados em relação a capacidade preditiva. Os conjuntos de calibração (100 amostras) e predição (50 amostras) foram selecionados com o auxílio do algoritmo SPXY. Também foi avaliada e comparada a capacidade preditiva dos modelos construídos utilizando toda a faixa espectral de trabalho com aqueles construídos utilizando as variáveis selecionadas por algoritmos de seleção de variáveis. A avaliação da capacidade preditiva dos modelos foi realizada pela análise de figuras de mérito. Com base nestes parâmetros foi constatado que o melhor pré-processamento espectral foi a 1ª derivada com janela de 5 e polinômio de 1ª ordem para o GD. Para a MM, a melhor performance preditiva foi mostrada pelo EMSC. De forma geral, foi constatado que os modelos construídos utilizando os coeficientes de regressão gerados pelo teste de incerteza de Martens (coeficientes Jack-Knife) apresentavam melhor performance preditiva que os modelos construídos com todas as variáveis espectrais ou com as variáveis espectrais selecionadas pelo Algoritmo das Projeções Sucessivas (SPA). Os erros de predição obtidos para GD e MM foram 1,85% e 29,08 KDa, respectivamente. O erro obtido para GD é menor que o permitido para o método de referência. No entanto para a massa molar, o modelo não mostrou um desempenho satisfatório. Deste modo, fica clara a viabilidade da aplicação das metodologias baseadas na espectroscopia NIR e quimiometria para a determinação do GD na quitosana para fins biomédicos, produzida pelo CERTBIO.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.bc.uepb.edu.br:tede/2918 |
| Date | 25 September 2017 |
| Creators | Guimarães, Pedro Queiroz |
| Contributors | Simões, Simone da Silva, Fook, Marcus Vinicius Lia, Veras Neto, Jose Germano, Pereira, Claudete Fernandes, Cardoso, Márcio José Batista |
| Publisher | Universidade Estadual da Paraíba, Programa de Pós-Graduação em Química - PPGQ, UEPB, Brasil, Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - PRPGP |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPB, instname:Universidade Estadual da Paraíba, instacron:UEPB |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -7931787842344471966, 600, 600, 600, 524871450381110278, 1571700325303117195 |
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