A importância do software na análise dos resultados em GC×GC : estudo comparativo dos softwares GCImageTM e ChromaTOFTM

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Schneider, Jaderson Kleveston
Data de Publicação: 2016
Outros Autores: Cunha, Michele Espinosa da, Brasil, Marcia Campos, Machado, Maria Elisabete, Jacques, Rosângela Assis, Caramão, Elina Bastos
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/143462
Resumo: A cromatografia gasosa bidimensional abrangente (GC×GC) é uma técnica que permite a separação e identificação de compostos com desempenho superior à cromatografia gasosa monodimensional (1D-GC). A GC×GC gera um número considerável de dados, os quais precisam de uma potente ferramenta computacional para a correta identificação dos compostos. Neste contexto, o uso de softwares adequados e altamente especializados se torna o coração da análise. Este trabalho objetivou comparar a eficiência de dois diferentes softwares, ChromaTOFTM e GCImageTM na identificação de compostos presentes em uma amostra de bio-óleo de palha de cana-de-açúcar analisado em um sistema GC×GC/TOFMS. O tratamento de dados no ChromaTOFTM foi realizado fornecendo as seguintes condições, largura de pico na 1D: 10 s; largura de pico na 2D: 0,2 s; razão sinal/ruído: 3 e intervalo de massas: 40-550 u.m.a. Para o tratamento da mesma amostra no GCImageTM, foi necessário informar apenas o período de modulação, que foi 10 s. Em ambos os softwares empregou-se a biblioteca NIST MS Search versão 2.0. O total de compostos tentativamente identificados foi de 324 aplicando o ChromaTOFTM e de 271 aplicando o GCImageTM. A diferença de 53 compostos pode ser atribuída principalmente à ferramenta de deconvolução espectral presente no software ChromaTOFTM, a qual é realizada automaticamente no processamento com este software e, manualmente, por opção do operador, no GCImageTM. O ChromaTOFTM identificou um número maior de compostos pertencentes as classes de cetonas e açúcares, em grande parte, identificados por deconvolução espectral. A partir do estudo comparativo pode-se concluir que a identificação de dados obtidos em um GC×GC/TOFMS deve ser realizada no software ChromaTOFTM para um resultado mais preciso, entretanto, quando o objetivo do trabalho for uma caracterização geral da amostra, pode-se empregar o GCImageTM.
id UFRGS-2_b3e06542b6ccb15f982b22a5034d38e4
oai_identifier_str oai:www.lume.ufrgs.br:10183/143462
network_acronym_str UFRGS-2
network_name_str Repositório Institucional da UFRGS
repository_id_str
spelling Schneider, Jaderson KlevestonCunha, Michele Espinosa daBrasil, Marcia CamposMachado, Maria ElisabeteJacques, Rosângela AssisCaramão, Elina Bastos2016-07-12T02:15:46Z20161984-4433http://hdl.handle.net/10183/143462000994388A cromatografia gasosa bidimensional abrangente (GC×GC) é uma técnica que permite a separação e identificação de compostos com desempenho superior à cromatografia gasosa monodimensional (1D-GC). A GC×GC gera um número considerável de dados, os quais precisam de uma potente ferramenta computacional para a correta identificação dos compostos. Neste contexto, o uso de softwares adequados e altamente especializados se torna o coração da análise. Este trabalho objetivou comparar a eficiência de dois diferentes softwares, ChromaTOFTM e GCImageTM na identificação de compostos presentes em uma amostra de bio-óleo de palha de cana-de-açúcar analisado em um sistema GC×GC/TOFMS. O tratamento de dados no ChromaTOFTM foi realizado fornecendo as seguintes condições, largura de pico na 1D: 10 s; largura de pico na 2D: 0,2 s; razão sinal/ruído: 3 e intervalo de massas: 40-550 u.m.a. Para o tratamento da mesma amostra no GCImageTM, foi necessário informar apenas o período de modulação, que foi 10 s. Em ambos os softwares empregou-se a biblioteca NIST MS Search versão 2.0. O total de compostos tentativamente identificados foi de 324 aplicando o ChromaTOFTM e de 271 aplicando o GCImageTM. A diferença de 53 compostos pode ser atribuída principalmente à ferramenta de deconvolução espectral presente no software ChromaTOFTM, a qual é realizada automaticamente no processamento com este software e, manualmente, por opção do operador, no GCImageTM. O ChromaTOFTM identificou um número maior de compostos pertencentes as classes de cetonas e açúcares, em grande parte, identificados por deconvolução espectral. A partir do estudo comparativo pode-se concluir que a identificação de dados obtidos em um GC×GC/TOFMS deve ser realizada no software ChromaTOFTM para um resultado mais preciso, entretanto, quando o objetivo do trabalho for uma caracterização geral da amostra, pode-se empregar o GCImageTM.Comprehensive two-dimensional gas chromatography (GC×GC) is a technique that allows the separation and identification of compounds with higher performance than the one-dimensional gas chromatography (GC-1D). The GC×GC generates a considerable amount of data, which need a powerful computational tool for the identification of compounds. In this context, the use of suitable software and highly specialized becomes the heart of the analysis. This study aimed to compare the efficiency of two different software, GCImageTM and ChromaTOFTM in the identification of compounds present in a sample of bio-oil of sugarcane straw analyzed in a GC×GC/TOFMS system. The data processing was performed in ChromaTOFTM using the following conditions, peak width in 1D: 10 s; peak width in 2D: 0.2 s; signal / noise ratio: 3 and mass range: 40-550 Daltons. For the treatment of the same sample GCImageTM, it was only necessary to inform the modulation period, which was 10 s. In both softwares, the library used was NIST MS Search version 2.0. The total amount of compounds tentatively identified applying ChromaTOFTM was 324 while using GCImageTM, only 271 peaks were identified. The difference of 53 compounds can be mainly attributed to spectral deconvolution present in ChromaTOFTM software tool, which is automatically performed in this software and manually, at the option of the operator, in the CGImageTM The ChromaTOFTM identified a higher number of compounds belonging to the classes of ketones and sugars, in large part, identified by spectral deconvolution. The ChromaTOFTM identified a higher number of compounds belonging to the classes of ketones and sugars, in large part, identified by spectral deconvolution. From the comparative study it can be concluded that the data identification obtained in a GC×GC/TOFMS must be held in ChromaTOFTM software for a more precise result. However, when the research aims a general characterization of the sample, it can employing the GCImageTM with good results.application/pdfporScientia Chromatographica. São Paulo. Vol. 8, n. 1 (2016), p. 35-48Cromatografia gasosa bidimensional abrangenteProcessamento de dadosBio-óleoChromaTOFTMCGImageTMData processingSoftware comparisonA importância do software na análise dos resultados em GC×GC : estudo comparativo dos softwares GCImageTM e ChromaTOFTMThe software importance in analysis by GC×GC : comparative study of software GCImageTM and ChromaTOFTMinfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/otherinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000994388.pdf000994388.pdfTexto completoapplication/pdf5999936http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/143462/1/000994388.pdf99115c3cc88d9d9b1a90256e5f666388MD51TEXT000994388.pdf.txt000994388.pdf.txtExtracted Texttext/plain34970http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/143462/2/000994388.pdf.txte245642fc7e0ba31d4ece7c4325e0837MD52THUMBNAIL000994388.pdf.jpg000994388.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1650http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/143462/3/000994388.pdf.jpg3b29520b1d523a9ceee5821aa40ec284MD5310183/1434622018-10-26 10:15:49.453oai:www.lume.ufrgs.br:10183/143462Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2018-10-26T13:15:49Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv A importância do software na análise dos resultados em GC×GC : estudo comparativo dos softwares GCImageTM e ChromaTOFTM
dc.title.alternative.en.fl_str_mv The software importance in analysis by GC×GC : comparative study of software GCImageTM and ChromaTOFTM
title A importância do software na análise dos resultados em GC×GC : estudo comparativo dos softwares GCImageTM e ChromaTOFTM
spellingShingle A importância do software na análise dos resultados em GC×GC : estudo comparativo dos softwares GCImageTM e ChromaTOFTM
Schneider, Jaderson Kleveston
Cromatografia gasosa bidimensional abrangente
Processamento de dados
Bio-óleo
ChromaTOFTM
CGImageTM
Data processing
Software comparison
title_short A importância do software na análise dos resultados em GC×GC : estudo comparativo dos softwares GCImageTM e ChromaTOFTM
title_full A importância do software na análise dos resultados em GC×GC : estudo comparativo dos softwares GCImageTM e ChromaTOFTM
title_fullStr A importância do software na análise dos resultados em GC×GC : estudo comparativo dos softwares GCImageTM e ChromaTOFTM
title_full_unstemmed A importância do software na análise dos resultados em GC×GC : estudo comparativo dos softwares GCImageTM e ChromaTOFTM
title_sort A importância do software na análise dos resultados em GC×GC : estudo comparativo dos softwares GCImageTM e ChromaTOFTM
author Schneider, Jaderson Kleveston
author_facet Schneider, Jaderson Kleveston
Cunha, Michele Espinosa da
Brasil, Marcia Campos
Machado, Maria Elisabete
Jacques, Rosângela Assis
Caramão, Elina Bastos
author_role author
author2 Cunha, Michele Espinosa da
Brasil, Marcia Campos
Machado, Maria Elisabete
Jacques, Rosângela Assis
Caramão, Elina Bastos
author2_role author
author
author
author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Schneider, Jaderson Kleveston
Cunha, Michele Espinosa da
Brasil, Marcia Campos
Machado, Maria Elisabete
Jacques, Rosângela Assis
Caramão, Elina Bastos
dc.subject.por.fl_str_mv Cromatografia gasosa bidimensional abrangente
Processamento de dados
Bio-óleo
topic Cromatografia gasosa bidimensional abrangente
Processamento de dados
Bio-óleo
ChromaTOFTM
CGImageTM
Data processing
Software comparison
dc.subject.eng.fl_str_mv ChromaTOFTM
CGImageTM
Data processing
Software comparison
description A cromatografia gasosa bidimensional abrangente (GC×GC) é uma técnica que permite a separação e identificação de compostos com desempenho superior à cromatografia gasosa monodimensional (1D-GC). A GC×GC gera um número considerável de dados, os quais precisam de uma potente ferramenta computacional para a correta identificação dos compostos. Neste contexto, o uso de softwares adequados e altamente especializados se torna o coração da análise. Este trabalho objetivou comparar a eficiência de dois diferentes softwares, ChromaTOFTM e GCImageTM na identificação de compostos presentes em uma amostra de bio-óleo de palha de cana-de-açúcar analisado em um sistema GC×GC/TOFMS. O tratamento de dados no ChromaTOFTM foi realizado fornecendo as seguintes condições, largura de pico na 1D: 10 s; largura de pico na 2D: 0,2 s; razão sinal/ruído: 3 e intervalo de massas: 40-550 u.m.a. Para o tratamento da mesma amostra no GCImageTM, foi necessário informar apenas o período de modulação, que foi 10 s. Em ambos os softwares empregou-se a biblioteca NIST MS Search versão 2.0. O total de compostos tentativamente identificados foi de 324 aplicando o ChromaTOFTM e de 271 aplicando o GCImageTM. A diferença de 53 compostos pode ser atribuída principalmente à ferramenta de deconvolução espectral presente no software ChromaTOFTM, a qual é realizada automaticamente no processamento com este software e, manualmente, por opção do operador, no GCImageTM. O ChromaTOFTM identificou um número maior de compostos pertencentes as classes de cetonas e açúcares, em grande parte, identificados por deconvolução espectral. A partir do estudo comparativo pode-se concluir que a identificação de dados obtidos em um GC×GC/TOFMS deve ser realizada no software ChromaTOFTM para um resultado mais preciso, entretanto, quando o objetivo do trabalho for uma caracterização geral da amostra, pode-se empregar o GCImageTM.
publishDate 2016
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2016-07-12T02:15:46Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2016
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/other
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10183/143462
dc.identifier.issn.pt_BR.fl_str_mv 1984-4433
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv 000994388
identifier_str_mv 1984-4433
000994388
url http://hdl.handle.net/10183/143462
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.ispartof.pt_BR.fl_str_mv Scientia Chromatographica. São Paulo. Vol. 8, n. 1 (2016), p. 35-48
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFRGS
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron_str UFRGS
institution UFRGS
reponame_str Repositório Institucional da UFRGS
collection Repositório Institucional da UFRGS
bitstream.url.fl_str_mv http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/143462/1/000994388.pdf
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/143462/2/000994388.pdf.txt
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/143462/3/000994388.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 99115c3cc88d9d9b1a90256e5f666388
e245642fc7e0ba31d4ece7c4325e0837
3b29520b1d523a9ceee5821aa40ec284
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1801224903587790848