Novas metodologias espectroscópicas e eletroquímica aplicando classificação multivariada em sistemas biológicos
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Tese |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/25444 |
Resumo: | Esta tese demonstra o desenvolvimento de novas metodologias instrumentais como: espectroscopias no infravermelho próximo e médio, de fluorescência molecular e voltametria de pulso diferencial, combinadas a técnicas de classificação multivariada e seleção de variáveis, aplicadas a sistema biológico como tecido, larvas de mosca e plasma sanguíneo. Em um primeiro estudo, a espectroscopia NIR foi utilizada para obtenção de espectros de crânio de rato saudáveis e com defeito crítico. Modelos multivariados de classificação foram construídos, visando uma metodologia alternativa para estimar a taxa de sucesso do reparo ósseo através dos tratamentos com laser de baixa intensidade e colágeno. Os algoritmos PCA- LDA, SPA-LDA e GA-LDA foram aplicados como ferramentas de classificação e seus desempenhos comparados. De maneira geral, os modelos foram capazes de classificar o grupo controle dos demais mostrando eficiência na avaliação da cicatrização de feridas em defeito craniano de rato. Em um segundo estudo, a espectroscopia ATR-FTIR foi utilizada para obtenção de espectros de plasmas sanguíneos de idosos saudáveis e portadores de sarcopenia. Modelos multivariados de classificação foram construídos, visando uma metodologia de diagnóstico para triagem de idosos sarcopênicos. Os algoritmos PCA-LDA, SPA-LDA e GALDA foram aplicados como ferramentas de classificação e seus desempenhos comparados. De maneira geral, os resultados obtidos através do algoritmo de seleção de variáveis SPA-LDA e GA-LDA foram os mais satisfatórios alcançando sensibilidade de 86,7%, pois puderam ser relacionadas a grupos funcionais pertencentes a diferentes biomoléculas e possíveis biomarcadores. Em um terceiro estudo, a voltametria de pulso diferencial e matrizes de excitação/emissão de fluorescência molecular foram obtidas para extratos de larvas de mosca controle e contendo o fármaco flunitrazepam. Foi avaliado o desempenho dos algoritmos de classificação com métodos de seleção de variáveis e funções discriminante linear (sensibilidade de 90%) e quadrática (sensibilidade de 100%) para os voltamogramas e o algoritmo 2D-LDA (sensibilidade de 100%) comparado ao PARAFAC-LDA (sensibilidade de 40%) para classificação entre os grupos investigado. Os resultados sugerem que métodos espectroscópicos e eletroquímicos somados à análise multivariada são capazes de minerar informações relevantes a cerca do entendimento da dinâmica biológica de diversos organismos, como também contribuir com o sistema de saúde pública na identificação de sarcopenia em idosos e classificar insetos contendo drogas. |
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Lima, Leomir Aires Silva deGasparotto, Luiz Henrique da SilvaMenezes, Fabricio GavaGama, Renata AntonaciSilva, Edvan Cirino daLemos, Sherlan GuimarãesLima, Kassio Michell Gomes de2018-06-18T19:26:42Z2018-06-18T19:26:42Z2018-03-16LIMA, Leomir Aires Silva de. Novas metodologias espectroscópicas e eletroquímica aplicando classificação multivariada em sistemas biológicos. 2018. 125f. Tese (Doutorado em Química) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2018.https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/25444Esta tese demonstra o desenvolvimento de novas metodologias instrumentais como: espectroscopias no infravermelho próximo e médio, de fluorescência molecular e voltametria de pulso diferencial, combinadas a técnicas de classificação multivariada e seleção de variáveis, aplicadas a sistema biológico como tecido, larvas de mosca e plasma sanguíneo. Em um primeiro estudo, a espectroscopia NIR foi utilizada para obtenção de espectros de crânio de rato saudáveis e com defeito crítico. Modelos multivariados de classificação foram construídos, visando uma metodologia alternativa para estimar a taxa de sucesso do reparo ósseo através dos tratamentos com laser de baixa intensidade e colágeno. Os algoritmos PCA- LDA, SPA-LDA e GA-LDA foram aplicados como ferramentas de classificação e seus desempenhos comparados. De maneira geral, os modelos foram capazes de classificar o grupo controle dos demais mostrando eficiência na avaliação da cicatrização de feridas em defeito craniano de rato. Em um segundo estudo, a espectroscopia ATR-FTIR foi utilizada para obtenção de espectros de plasmas sanguíneos de idosos saudáveis e portadores de sarcopenia. Modelos multivariados de classificação foram construídos, visando uma metodologia de diagnóstico para triagem de idosos sarcopênicos. Os algoritmos PCA-LDA, SPA-LDA e GALDA foram aplicados como ferramentas de classificação e seus desempenhos comparados. De maneira geral, os resultados obtidos através do algoritmo de seleção de variáveis SPA-LDA e GA-LDA foram os mais satisfatórios alcançando sensibilidade de 86,7%, pois puderam ser relacionadas a grupos funcionais pertencentes a diferentes biomoléculas e possíveis biomarcadores. Em um terceiro estudo, a voltametria de pulso diferencial e matrizes de excitação/emissão de fluorescência molecular foram obtidas para extratos de larvas de mosca controle e contendo o fármaco flunitrazepam. Foi avaliado o desempenho dos algoritmos de classificação com métodos de seleção de variáveis e funções discriminante linear (sensibilidade de 90%) e quadrática (sensibilidade de 100%) para os voltamogramas e o algoritmo 2D-LDA (sensibilidade de 100%) comparado ao PARAFAC-LDA (sensibilidade de 40%) para classificação entre os grupos investigado. Os resultados sugerem que métodos espectroscópicos e eletroquímicos somados à análise multivariada são capazes de minerar informações relevantes a cerca do entendimento da dinâmica biológica de diversos organismos, como também contribuir com o sistema de saúde pública na identificação de sarcopenia em idosos e classificar insetos contendo drogas.This thesis demonstrates the development of new instrumental methodologies such as: near and medium infrared spectroscopy, molecular fluorescence and differential pulse voltammetry, combined with multivariate classification and variable selection techniques applied to biological system such as tissue, fly larvae and blood plasma. In a first study, NIR spectroscopy was used to obtain healthy and critically defective rat skull spectra. Multivariate classification models were constructed, aiming at an alternative methodology to estimate the success rate of bone repair through low intensity laser and collagen treatments. The algorithms PCA-LDA, SPA-LDA and GA-LDA were applied as classification tools and their comparative performances. In general, the models were able to classify the control group of the others showing efficiency in the evaluation of wound healing in rat cranial defect. In a second study, ATR-FTIR spectroscopy was used to obtain blood plasma spectra of healthy elderly patients with sarcopenia. Multivariate classification models were constructed, aiming at a diagnostic methodology for screening of sarcopenic elderly. The algorithms PCA-LDA, SPA-LDA and GA-LDA were applied as classification tools and their comparative performances. In general, the results obtained through the SPA-LDA and GA-LDA variable selection algorithm were the most satisfactory, achieving sensitivity of 86.7%, since they could be related to functional groups belonging to different biomolecules and possible biomarkers. In a third study, differential pulse voltammetry and molecular fluorescence excitation / emission matrices were obtained for extracts of control fly larvae and containing the drug flunitrazepam. The performance of classification algorithms was evaluated using linear discriminant (90% sensitivity) and quadratic (100% sensitivity) methods for the voltamograms and the 2D-LDA algorithm (sensitivity of 100%) compared to PARAFAC - LDA (sensitivity of 40%) for classification between the groups investigated. The results suggest that spectroscopic and electrochemical methods added to the multivariate analysis are capable of mining relevant information about the understanding of the biological dynamics of several organisms, as well as contributing to the public health system in the identification of sarcopenia in the elderly and classify insects with drugs.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)porCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::QUIMICAFluorescênciaFT-IRNIRSarcopeniaVoltametriaEntomotoxicologiaAnálise multivariadaNovas metodologias espectroscópicas e eletroquímica aplicando classificação multivariada em sistemas biológicosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM QUÍMICAUFRNBrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALLeomirAiresSilvaDeLima_TESE.pdfapplication/pdf12936588https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/25444/1/LeomirAiresSilvaDeLima_TESE.pdf3b95baa9be2f99c235dfe55bfa524efcMD51TEXTLeomirAiresSilvaDeLima_TESE.pdf.txtLeomirAiresSilvaDeLima_TESE.pdf.txtExtracted texttext/plain160819https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/25444/2/LeomirAiresSilvaDeLima_TESE.pdf.txt6b5ca8a347dc219db55eef7ca0484db8MD52THUMBNAILLeomirAiresSilvaDeLima_TESE.pdf.jpgLeomirAiresSilvaDeLima_TESE.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4604https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/25444/3/LeomirAiresSilvaDeLima_TESE.pdf.jpgcde4c9f0b2899a204829a02e12a33929MD53123456789/254442019-01-29 19:06:05.093oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/25444Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2019-01-29T22:06:05Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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