Análise metabonômica para discriminação de pacientes com varicocele quanto sua fertilidade usando dados clínicos e cromatografia a líquido
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| Data de Publicação: | 2021 |
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Resumo: | PINTO SEGUNDO NETO, José Licarion também é conhecido em citações bibliográficas por: PINTO, L.; Pinto, Licarion. |
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SILVA, Hélder Vinícius Carneiro dahttp://lattes.cnpq.br/5679300190321138http://lattes.cnpq.br/5267552018296169PINTO SEGUNDO NETO, José Licarion2021-11-09T12:53:16Z2021-11-09T12:53:16Z2021-08-13SILVA, Hélder Vinícius Carneiro da. Análise metabonômica para discriminação de pacientes com varicocele quanto sua fertilidade usando dados clínicos e cromatografia a líquido. 2021. Dissertação (Mestrado em Química) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2021.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/41555PINTO SEGUNDO NETO, José Licarion também é conhecido em citações bibliográficas por: PINTO, L.; Pinto, Licarion.A varicocele é uma doença caracterizada pela dilatação abnormal e tortuosidade na veia espermática, sendo a principal causa de infertilidade entre homens. A relação entre a varicocele e a infertilidade ainda não é bem definida. Além disso, o diagnóstico de infertili- dade também é muito demorado, podendo chegar a 1 ano, e impreciso. Nesse âmbito, um estudo metabonômico pode oferecer mais pistas sobre a relação entre a varicocele, infer- tilidade e parâmetros seminais. A primeira etapa de um estudo metabonômico envolve o preparo do material biológico para as análises químicas, onde são necessárias técnicas que extraiam o máximo de informação mesmo em pequenas quantidades, como o QuEChERS miniaturizado e o DLLME. Assim, como a diversidade de metabólitos alcançadas pode ser muito vasta, o uso de técnicas cromatográficas de separação e análise tornam-se cruciais. Quando se pensa em um estudo metabonômico com objetivo de identificar, classificar e diagnosticar indivíduos, é importante que a instrumentação seja acessível para hospitais e clínicas de médio e pequeno porte, como o HPLC-DAD, que é de fácil operação, robusto, reprodutível e de baixo custo. As amostras de sêmen foram coletadas e divididas em três classes: controle (C), varicocele fértil (VF) e varicocele infértil (VI). O preparo de amostra deu-se por Microextração Líquido-líquido dispersiva (DLLME) e QuEChERS. A otimização do estudo metabonômico foi realizado em um HPLC-DAD utilizando acetoni- trila e metanol. Definidas as melhores condições, as amostras foram submetidas a análise multivariada exploratória e classificatórias de dados através do software MATLAB, uti- lizando o somatório dos comprimentos de onda (de 200 a 400 nm) e a absorção apenas em 210 nm. Os dados clínicos foram colhidos de acordo com os parâmetros da OMS. A inserção dos dados faltantes foi efetuada com os algoritmos de SVD, KNN, BPCA e subs- tituição pela média dos valores observados. A qualidade da inserção foi feita através do teste de Kolmogorov-Smirnov. As mesmas análises quimiométricas foram realizadas com os dados clínicos. A otimização revelou que o melhor preparo de amostra foi o DLLME e a melhor fase móvel foi o MeOH. A análise por PCA robusta não indicou a presença de amostras anômalas, mas também não foi capaz de promover uma separação visual entre as classes. Já a análise por PLS-DA conseguiu promover uma separação melhor entre as classes, com exatidão de 95% e 75 % para o somatório e em 210 nm, respectivamente. Já a análise por LDA com seleção de variáveis apresentou exatidão de 80% para ambas as classes. Na tentativa de melhorar os resultados, foram construídos modelos utilizando apenas as classes VF e VI, onde a LDA atingiu 100% de classificação correta em todos os dados avaliados. Em relação aos dados clínicos, o modelo de KNN foi o que apresentou os melhores resultados segundo o teste de Kolmogorov-Smirnov. Também não foi verificado aqui a presença de amostras anômalas. A análise exploratória indicou que os parâmetros seminais e hormonais são explicam as principais diferenças entre as classes VF e VI. Os modelos classificatórios obtiveram acurácia de 77,5% e 87,5% para o PLS e LDA, res- pectivamente. Assim, os estudos apresentados aqui, apesar de preliminares, apresentam elevado potencial para funcionarem como triagem para o diagnóstico de infertilidade em homens com varicocele.CAPESVaricocele is a disease characterized by abnormal dilation and tortuosity in the spermatic vein, being the principal cause of infertility among men. The relationship between varicocele and infertility is not well defined. In addition, the diagnosis of infer- tility is also very time-consuming, reaching up to 1 year, and imprecise. In this context, a metabonomic study can offer more shreds of evidence about the relationship between varicocele, infertility, and seminal parameters. The first stage of a metabonomic lead-up involves the biological material preparation for chemical analyses, where techniques that extract the maximum amount of information even in small quantities are needed, such as the miniaturized QuEChERS and DLLME. Once the metabolite diversity achieved by these methods is wide, the use of chromatographic techniques for discrimination analysis becomes fundamental. A metabonomic study to identify, classify, and diagnosing indivi- duals, the instrumentation must be accessible for medium and small hospitals and clinics, such as the HPLC-DAD, which is easy to operate, robust, reproducible, and Low cost. Semen samples were divided into three classes: control (C), fertile varicocele (VF), and infertile varicocele (VI). Sample preparation was made through DLLME and QuEChERS. The optimization of the metabonomic study was performed on an HPLC-DAD using ACN and MeOH. Once defined the best conditions, the samples were submitted to exploratory multivariate analysis and data classification using the MATLAB software, using the sum of wavelengths and absorption only at 210 nm. Clinical data were collected according to WHO parameters. The insertion of missing data was performed with the algorithms of SVD, KNN, BPCA, and replacement by the mean. Insertion quality was evaluated using the Kolmogorov-Smirnov test. The same chemometric analyzes were applied to clinical data. The optimization revealed that the best sample preparation was DLLME and, the best mobile phase was MeOH. Robust PCA analysis did not indicate anomalous samples presence, but there wasn’t a good visual separation between the classes. PLS analysis promoted better discrimination between the classes, with an accuracy of 95% and 75% for the sum and at 210 nm, respectively. The analysis by LDA with variable selection showed an accuracy of 80% for both classes. Models were built using VF and VI classes to improve the results, where LDA reached 100% of correct classification in all evaluated data. In clinical data, the KNN model showed the best results according to the Kolmogorov-Smirnov test. ROBPCA didn’t identify anomalous samples here either. Exploratory analysis indicated that seminal and hormonal parameters explain the main differences between classes VF and VI. The classification models obtained an accuracy of 77.5% and 87.5% for the PLS and LDA, respectively. The studies presented here, although preliminary, have a high potential to work as a screening method to diagnose infertility in men with varicocele.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em QuimicaUFPEBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessQuímica analíticaAprendizado de máquinaDados faltantesFertilidadeAnálise metabonômica para discriminação de pacientes com varicocele quanto sua fertilidade usando dados clínicos e cromatografia a líquidoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPECC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41555/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81908https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41555/3/license.txtc59d330e2c454f71974f5866a0e8a96aMD53ORIGINALDISSERTAÇÃO Hélder Vinícius Carneiro da Silva.pdfDISSERTAÇÃO Hélder Vinícius Carneiro da Silva.pdfapplication/pdf3918303https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41555/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20H%c3%a9lder%20Vin%c3%adcius%20Carneiro%20da%20Silva.pdf6c9efa57ac7315b6fea82bc0e6e2e7a5MD51TEXTDISSERTAÇÃO Hélder Vinícius Carneiro da Silva.pdf.txtDISSERTAÇÃO Hélder Vinícius Carneiro da Silva.pdf.txtExtracted texttext/plain148403https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41555/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20H%c3%a9lder%20Vin%c3%adcius%20Carneiro%20da%20Silva.pdf.txt4f6b214528cfd3dc98efa5680acd4e77MD54THUMBNAILDISSERTAÇÃO Hélder Vinícius Carneiro da Silva.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Hélder Vinícius Carneiro da Silva.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1214https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41555/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20H%c3%a9lder%20Vin%c3%adcius%20Carneiro%20da%20Silva.pdf.jpg0e376f63e4f4698d1b9a4351d0f8fa3bMD55123456789/415552021-11-10 02:13:33.556oai:repositorio.ufpe.br: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ório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212021-11-10T05:13:33Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false |
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