An?lise multivariada para determina??o de atividade de hidrolases com aplica??o no setor de biocombust?veis

• Autor(a) principal: Chaves, Amanda Rocha
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFVJM
• Texto Completo: http://acervo.ufvjm.edu.br/jspui/handle/1/2698
• topic: Aprendizado de m?quina; Atividade enzim?tica; Celulases; Espectroscopia no infravermelho pr?ximo; Quimiometria; Xilanases; Machine learning; Enzyme activity; Cellulases; Near infrared spectroscopy; Chemometrics; Xylanases

O uso da espectrometria na regi?o do infravermelho pr?ximo (NIR) combinado com o m?todo de an?lise multivariada tem possibilitado a determina??o quantitativa, direta e n?o destrutiva de v?rias subst?ncias inorg?nicas e org?nicas em amostras complexas. Neste trabalho foi investigada a possibilidade da determina??o enzim?tica de forma direta para xilanases e celulases por meio de estudos de correla??o entre os m?todos convencionais para dosagem enzim?tica e a an?lise multivariada baseada em espectros de infravermelho pr?ximo. Para tanto, tr?s complexos enzim?ticos, contendo as enzimas alvo, foram utilizados, sendo estes dois comerciais, o Celluclast? e o Cellic? CTec2 ? Novozymes e um, obtido em laborat?rio. As amostras dos complexos enzim?ticos foram submetidas ? determina??o de ?-glicosidase, cmcase, fpase e xilanase e ? leitura de absorb?ncia na regi?o de 1100 a 2500 nm em espectrofot?metro de infravermelho pr?ximo. A metodologia para determina??o de atividade enzim?tica foi adaptada para microplaca, propiciando uma redu??o no tempo de an?lise, uso de reagentes e produ??o de res?duos. T?cnicas de pr?-processamento foram utilizadas para remo??o de amostras an?malas e melhoria do sinal espectral com o objetivo de gerar uma entrada robusta para os modelos de predi??o. A determina??o da correla??o entre os dados espectrais e as determina??es anal?ticas foi realizada por m?todos de regress?o multivariados: regress?o linear m?ltipla (MLR), regress?o por m?nimos quadrados parciais (PLS), regress?o por componentes principais (PCR), gradiente descendente (GBoost) e quadrados m?nimos lineares com e sem Kernel (Kernel-Ridge, Ridge). Todos os m?todos foram validados por meio de valida??o cruzada com dez parti??es. Os modelos mais promissores resultaram em valores de calibra??o, valida??o e predi??o acima de 90%, demonstrando a possibilidade de se obter determina??o direta de atividades enzim?ticas de amostras provenientes de processos fermentativos. A determina??o da atividade enzim?tica por meio de an?lise multivariada com base em espectros NIR se mostrou promissora, pois dispensa o processo de cat?lise como etapa necess?ria para a determina??o anal?tica das enzimas mencionadas.