Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27787
Título: Desenvolvimento de modelos de calibração multivariada para determinação de compostos fenólicos individuais em própolis
Título(s) alternativo(s): Development of multivariate calibration models for the determination of individual phenolic compounds in propolis
Autor(es): Matei, Letycia Alyne
Orientador(es): Oldoni, Tatiane Luiza Cadorin
Palavras-chave: Própole
Fenóis
Quimiometria
Cromatografia a líquido de alta eficiência
Espectroscopia de infravermelho
Propolis
Phenols
Chemometrics
High performance liquid chromatography
Infrared spectroscopy
Data do documento: 19-Mai-2021
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Pato Branco
Citação: MATEI, Letycia Alyne. Desenvolvimento de modelos de calibração multivariada para determinação de compostos fenólicos individuais em própolis. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Química) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), Pato Branco, 2021.
Resumo: A própolis é um material resinoso, empregado para várias finalidades na colmeia. Atualmente as pesquisas em torno do emprego das propriedades bioativas da própolis aumentaram, evidenciando assim a importância da própolis, e o quão rica é sua composição química. O presente trabalho tem como objetivo, elaborar modelos de calibração multivariada, empregando os espectros obtidos pela técnica de NIRS, assim como, as quantificações obtidas pela técnica da CLAE, avaliando as figuras de mérito obtidas. Além de determinar o emprego da quimiometria associada ao NIRS. Os modelos para o ácido trans-cinâmico, para a galangina e para o ácido cumárico, foram construídos no programa MatLab, pacote do PLS. Outras ferramentas como o HCA e PCA, com o programa ChemoStat, foram empregadas para remoção de outliers e aplicação do melhor pré processamento. Para os três modelos, o RER ficou acima de 10, apresentando alta utilidade prática, já o coeficiente R² de calibração ficou entre 0,90 e 0,96, R² de predição entre 0,84 a 0,90. Dentre os três modelos, o que apresentou melhores valores para as figuras de mérito, foi o modelo do ácido trans-cinâmico, sendo os erros: RMSEC de 0,224 mg g-¹, RMSECV de 0,437 mg g-¹e RMSEP de 0,476 mg g-¹. Foram obtidos os seguintes coeficientes de determinação: R² calibração de 0,91, R² validação cruzada de 0,67 e R² predição de 0,84, os valores obtidos para os coeficientes foram coerentes com os encontrados na literatura. Os três modelos construídos apresentaram figuras de mérito consideradas reprodutíveis, sendo assim, é possível concluir que o NIRS pode ser empregado juntamente com a quimiometria para a predição de compostos fenólicos individuais em própolis, através de pré-processamentos e eliminação de outliers.
Abstract: Propolis is a resinous material, used for various purposes in the hive. Currently, research on the use of propolis bioactive properties has increased, thus showing the importance of propolis, and how rich its chemical composition is. The present work has as objective, to elaborate models of multivariate calibration, using the spectra obtained by the technique of NIRS, as well as, the quantifications obtained by the technique of CLAE, evaluating the figures of merit obtained. In addition to determining the use of chemometry associated with NIRS. The models for trans-cinnamic acid, galangin and cumaric acid were built using the MatLab program, a PLS package. Other tools such as HCA and PCA, with the ChemoStat program, were used to remove outliers and apply the best pre-processing. For the three models, the RER was above 10, showing high practical utility, whereas the R² calibration coefficient was between 0.90 and 0.96, the prediction R² between 0.84 to 0.90. Among the three mode is, the one with the best values for the figures of merit, was the model of trans-cinnamic acid, with the following errors: RMSEC of 0.224 mg g-¹, RMSECV of 0.437 mg g-¹ and RMSEP of 0.476 mg g-¹. The following determination coefficients were obtained: R² calibration of 0.91, R² cross-validation of 0.67 and R² prediction of 0.84, the values obtained for the coefficients were consistent with those found in the literature. The three models built presented figures of merit considered reproducible, so it is possible to conclude that NIRS can be used together with chemometry to predict individual phenolic compounds in propolis, through pre-processing and elimination of outliers.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27787
Aparece nas coleções:PB - Química

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
modeloscalibracaomultivariadapropolis.pdf2,72 MBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.