Submitted by Mario BC (mario@bc.ufrpe.br) on 2018-05-14T14:30:23Z
No. of bitstreams: 1
Iloane dos Santos Lima.pdf: 1544015 bytes, checksum: 45f0151a2dca3ae905e03d78d4c0d0a3 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-14T14:30:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Iloane dos Santos Lima.pdf: 1544015 bytes, checksum: 45f0151a2dca3ae905e03d78d4c0d0a3 (MD5)
Previous issue date: 2017-08-31 / Metabomics is a strategy that is based on the identification of patterns of a particular biological problem, by obtaining spectroscopic / spectrometric data of a given biofluid, the use of statistics to extract this information contributes significantly to the achievement of group classification. Thus, the present work aimed at the use of the meta-monetary strategy, based on nuclear magnetic resonance spectra of hydrogen and multivariate statistical techniques of grouping (principal component analysis (PCA), Fuzzy grouping) of samples of extra virgin olive oil. Were used 40 samples of extra virgin olive oil for this study. From the spectral data matrix, we used the pre-processing normalization by summation, in the samples. From the PCA, 99.1% of the variance explained using two components only, it was not possible to observe natural clusters of the data. with the application of the Fuzzy grouping, it was verified that there was distinction of the groups in organic and common, obtaining 65% confidence. The validation made by the silhouette index, which presented s (i) of 0.73, demonstrating that the adopted grouping presents adequate strength and criteria of distinction. Thus, the fuzzy grouping method was the most indicated in the construction of a classification model of samples of extra virgin olive oil, distinguishing their different modes of production, organic and common. / Metabonômica é uma estratégia que baseia- se na identificação de padrões de um determinado problema biológico, por meio da obtenção de dados espectroscópicos/espectrométricos de um dado biofluido, o uso da estatística para extração dessas informações contribui significativamente para realização de classificações de grupos. Desse modo, o presente trabalho objetivou-se ao uso da estratégia metabonômica, baseados em espectros de ressonância magnética nuclear de hidrogênio (RMN 1H) e técnicas estatísticas multivariadas de agrupamento (Análise de Componentes Principais (PCA), Agrupamento Fuzzy) de amostras de azeite de oliva extra virgem. Utilizou-se 40 amostras de azeite de oliva extra virgem para este estudo. A partir da matriz de dados espectrais, utilizou-se o pré-processamento normalização pela soma, nas amostras. A partir da PCA, 99,1% da variância explicada utilizando dois componentes apenas, não foi possível observar agrupamentos naturais dos dados. Com a aplicação do agrupamento Fuzzy, constatou-se que houve distinção dos grupos em orgânico e comum, obtendo 65% de confiança. A validação feita pelo índice da silhueta, que apresentou 𝑆(𝑖) de 0,73, demonstrado que o agrupamento adotado apresenta força e critério de distinção adequados. Desse modo, o método de agrupamento Fuzzy foi o mais indicado para a construção de um modelo de classificação de amostras de azeite extra virgem, distinguindo seus diferentes modos de produção, orgânico e comum.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede2/7246 |
| Date | 31 August 2017 |
| Creators | LIMA, Iloane dos Santos |
| Contributors | CUNHA FILHO, Moacyr, SILVA, Ronaldo Dionísio da, CUNHA FILHO, Moacyr, SILVA, Ronaldo Dionísio da, OLIVEIRA, Manoel Rivelino Gomes de |
| Publisher | Universidade Federal Rural de Pernambuco, Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada, UFRPE, Brasil, Departamento de Estatística e Informática |
| 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:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE, instname:Universidade Federal Rural de Pernambuco, instacron:UFRPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 768382242446187918, 600, 600, 600, -6774555140396120501, -5836407828185143517 |
Page generated in 0.0016 seconds