Estudo do perfil de contaminação de alimentos por dioxinas quanto à possível origem utilizando modelos quimiométricos discriminantes.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Matheus Mendes Malaquias Friaça Glória
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/61874
Resumo: Eventos de contaminação por dioxinas e furanos se caracterizam por serem problemas científicos complexos que requerem conhecimentos específicos sobre processos produtivos, levantamento de prováveis fontes de contaminação, compreensão dos padrões de bioacumulação e transferência, sendo que a fonte de contaminação geralmente possui um perfil específico. Além disso, demandam uma grande quantidade de investimento, tempo e esforço laboral para a sua elucidação. A necessidade de se mitigar, no menor tempo, um evento cria a necessidade do uso de ferramentas que possam classificar o perfil de contaminação encontrado em relação a um grupo de perfis com a origem conhecida. Perfis de várias origens de contaminação foram compilados da literatura existente, sendo classificados em doze grupos distintos. A análise discriminante por mínimos quadrados parciais foi utilizada com o propósito de se construir um modelo que permitisse classificar perfis de amostras de dioxinas e furanos quanto à provável origem de contaminação. O modelo construído foi avaliado quanto as figuras de mérito sensibilidade, especificidade, taxa de falso positivo e taxa de falso negativo. Os valores para a sensibilidade, do modelo, variaram de 73,7 a 100 %. Valores para a especificidade variaram de 76,9 a 100%. Taxas de falso positivo e falso negativo foram de até 26,3 e 23,1 %. Gráficos de vetores de regressão indicaram quais variáveis são mais significativas para a classificação de um determinado perfil de contaminação quanto à um determinado grupo. Perfis de amostras das matrizes gordura de aves, ovos e ração, fornecidas pelo Laboratório de Dioxinas e PCB’s do Laboratório Federal de Defesa Agropecuária de Minas Gerais (MAPA), foram classificadas, sendo que o resultado obtido foi condizente como a classificação esperada, apesar de taxas de bioacumulação e transferência não terem sido consideradas. O modelo construído pode ser utilizado para nortear o processo de investigação, sugerindo a provável origem desta, simplificando e trazendo agilidade ao processo de monitoramento destes contaminantes alimentares no Brasil.
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Perfis de várias origens de contaminação foram compilados da literatura existente, sendo classificados em doze grupos distintos. A análise discriminante por mínimos quadrados parciais foi utilizada com o propósito de se construir um modelo que permitisse classificar perfis de amostras de dioxinas e furanos quanto à provável origem de contaminação. O modelo construído foi avaliado quanto as figuras de mérito sensibilidade, especificidade, taxa de falso positivo e taxa de falso negativo. Os valores para a sensibilidade, do modelo, variaram de 73,7 a 100 %. Valores para a especificidade variaram de 76,9 a 100%. Taxas de falso positivo e falso negativo foram de até 26,3 e 23,1 %. Gráficos de vetores de regressão indicaram quais variáveis são mais significativas para a classificação de um determinado perfil de contaminação quanto à um determinado grupo. Perfis de amostras das matrizes gordura de aves, ovos e ração, fornecidas pelo Laboratório de Dioxinas e PCB’s do Laboratório Federal de Defesa Agropecuária de Minas Gerais (MAPA), foram classificadas, sendo que o resultado obtido foi condizente como a classificação esperada, apesar de taxas de bioacumulação e transferência não terem sido consideradas. O modelo construído pode ser utilizado para nortear o processo de investigação, sugerindo a provável origem desta, simplificando e trazendo agilidade ao processo de monitoramento destes contaminantes alimentares no Brasil.Dioxin and furan contamination events are characterized by being complex scientific problems that require specific knowledge about production processes, survey of likely sources of contamination, understanding of bioaccumulation and transfer patterns, once the source of contamination has generally a specific fingerprint. Moreover, the contamination events demand a large amount of investment, time and labor effort to elucidate them. The need to mitigate, in the shortest time, an event creates the need to use tools that can classify the contamination profile, found in relation to a group of profiles which have a known origin. Profiles from various sources of contamination were compiled from the existing literature, being classified into twelve different groups. The discriminant analysis by partial least squares was used in order to build a model that would allow classifying profiles of samples of dioxins and furans as to the probable source of contamination. The developed model was evaluated for the following figures of merit: sensitivity, specificity, false positive rate and false negative rate. The model's sensitivity values ranged from 73.7 to 100%. Values for specificity ranged from 76.9 to 100%. False positive and false negative rates were up to 26.3 and 23.1%. Regression vector plots indicated which variables are the most significant for the classification of a given contamination profile for a given group. Profiles of poultry fat, eggs and feed samples, supplied by the Dioxins and PCB's Laboratory from the Federal Laboratory of Animal and Plant Health and Inspection, were classified, and the result obtained was consistent with the expected classification, although bioaccumulation and transfer rates are not considered. The developed model can be used to guide the investigation process, suggesting its probable origin, simplifying and speeding up the process of monitoring these food contaminants in Brazil.porUniversidade Federal de Minas GeraisPrograma de Pós-Graduação em Ciência de AlimentosUFMGBrasilFARMACIA - FACULDADE DE FARMACIADioxinasFuranosPLS-DAEstudo do perfil de contaminação de alimentos por dioxinas quanto à possível origem utilizando modelos quimiométricos discriminantes.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALDissertação_Matheus_versaofinalcorrigida_20231123.pdfDissertação_Matheus_versaofinalcorrigida_20231123.pdfVersão com as correções solicitadas pelo repositórioapplication/pdf4625839https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/61874/3/Disserta%c3%a7%c3%a3o_Matheus_versaofinalcorrigida_20231123.pdf5785a79f2f97e30f0a97c60cd64bf15cMD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82118https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/61874/4/license.txtcda590c95a0b51b4d15f60c9642ca272MD541843/618742023-12-11 13:47:37.075oai:repositorio.ufmg.br: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ório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2023-12-11T16:47:37Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
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