Optimization of wood flour acetylation by factorial design and partial least squares regression

Acetylation was performed to reduce the polarity of wood and increase its compatibility with polymer matrices for the production of composites. These reactions were performed first as a function of acetic acid and anhydride concentration in a mixture catalyzed by sulfuric acid. A concentration of 50%/50% (v/v) of acetic acid and anhydride was found to produced the highest conversion rate between the functional groups. After these reactions, the kinetics were investigated by varying times and temperatures using a 3² factorial design, and showed time was the most relevant parameter in determining the conversion of hydroxyl into carbonyl groups.

Influence of strawberry jam color and phenolic compounds on acceptance during storage

The objective of this study was to evaluate the influence of the color and phenolic compounds of strawberry jam on acceptance during storage. Jams were processed, stored for 120 days and evaluated monthly for chromatic characteristics, total phenolic compounds, total anthocyanins (ANT), total ellagic acid (TEA), flavonoids and free ellagic acid (FEA), and sensory acceptance as well. Data were submitted to analysis of variance (ANOVA) and the means were compared by the Least Significant Difference (LSD). Cluster Analysis and Partial Least Square Regression (PLS) were performed to investigate the relationships between instrumental data and acceptance. Contents of ANT, TEA and redness decreased during storage. Other chemical characteristics and sensory acceptance showed a nonlinear behavior. Higher acceptance was observed after 60 days, suggesting a trend of quality improvement followed by decline to the initial levels. The same trend was observed for lightness, non-pigment flavonoids and FEA. According to PLS map, for consumers in cluster 2, acceptance was associated to jams at 60 days and to luminosity, FEA, and non-pigment flavonoids. For cluster 1, a positive association between flavor liking, jam at initial storage, and the contents of TEA and ANT was indicated. Jams at 120 days were positively associated to hue and negatively associated to color liking, for cluster 1. Color and texture were positively correlated to overall liking for cluster 2, whereas for cluster 1, overall acceptance seemed to be more associated to flavor liking. Changes in color and phenolic compounds slightly influenced the acceptance of strawberry jams, but in different ways for consumers clusters.

Determinação de sibutramina em formas farmacêuticas através de espectroscopia no infravermelho com refletância difusa e métodos de calibração multivariada

The goal of this work is the development and validation of an analytical method for fast quantification of sibutramine in pharmaceutical formulations, using diffuse reflectance infrared spectroscopy and partial least square regression. The multivariate model was elaborated from 22 mixtures containing sibutramine and excipients (lactose, microcrystalline cellulose, colloidal silicon dioxide and magnesium stearate) and using fragmented (750-1150/ 1350-1500/ 1850-1950/ 2600-2900 cm-1) and smoothing spectral data. Using 10 latent variables, excellent predictive capacity were observed in the calibration (n=20, RMSEC=0.004, R= 0.999) and external validation (n=5, RMSEC= 9.36, R=0.999) phases. In the analysis of synthetic mixtures the precision (SD=3,47%) was compatible with the rules of the Agencia Nacional de Vigilância Sanitária (ANVISA-Brazil). In the analysis of commercial drugs good agreement was observed between spectroscopic and chromatographic methods.

Caracterização espectroscópica multivariada do potencial antioxidante de vinhos

In this work the antioxidant capacity of red wine samples was characterized by conventional spectroscopic and chromatographic methodologies, regarding chemical parameters like color, total polyphenolic and resveratrol content, and antioxidant activity. Additionally, multivariate calibration models were developed to predict the antioxidant activity, using partial least square regression and the spectral data registered between 400 and 800 nm. Even when a close correlation between the evaluated parameters has been expected many inconsistencies were observed, probably on account of the low selectivity of the conventional methodologies. Models developed from mean-centered spectra and using 4 latent variables allowed high prevision capacity of the antioxidant activity, permitting relative errors lower than 3%.

Avaliação do perfil de dissolução de medicamentos utilizando-se espectroscopia eletrônica multivariada

In this work the evaluation of the dissolution profile of captopril-hydrochlorothiazide and zidovudine-lamivudine associations were carried out by multivariate spectroscopic method. The models were developed by partial least square regression from 20 synthetic mixtures using mean-centered spectral data. The external validation was accomplished with 5 synthetic mixtures shown mean prevision error of about 1%. Good agreement was observed in the analyses of commercial drugs (content uniformity and dissolution profile), considering the results obtained by the standard chromatographic method, with prevision error lower than 10%.

Aplicação de alguns modelos quimiométricos à espectroscopia de fluorescência de raios-X de energia dispersiva

The objective of this work was to accomplish the simultaneous determination of some chemical elements by Energy Dispersive X-ray Fluorescence (EDXRF) Spectroscopy through multivariate calibration in several sample types. The multivariate calibration models were: Back Propagation neural network, Levemberg-Marquardt neural network and Radial Basis Function neural network, fuzzy modeling and Partial Least Squares Regression. The samples were soil standards, plant standards, and mixtures of lead and sulfur salts diluted in silica. The smallest Root Mean Square errors (RMS) were obtained with Back Propagation neural networks, which solved main EDXRF problems in a better way.

Quantitative structure-retention relationships analysis of retention index of essential oils

Genetic algorithm and multiple linear regression (GA-MLR), partial least square (GA-PLS), kernel PLS (GA-KPLS) and Levenberg-Marquardt artificial neural network (L-M ANN) techniques were used to investigate the correlation between retention index (RI) and descriptors for 116 diverse compounds in essential oils of six Stachys species. The correlation coefficient LGO-CV (Q²) between experimental and predicted RI for test set by GA-MLR, GA-PLS, GA-KPLS and L-M ANN was 0.886, 0.912, 0.937 and 0.964, respectively. This is the first research on the QSRR of the essential oil compounds against the RI using the GA-KPLS and L-M ANN.

Espectroscopia no infravermelho médio e análise sensorial aplicada à detecção de adulteração de café torrado por adição de cascas de café

Mid-infrared spectroscopy and chemometrics were used to identify adulteration in roasted and ground coffee by addition of coffee husks. Consumers' sensory perception of the adulteration was evaluated by a triangular test of the coffee beverages. Samples containing above 0.5% of coffee husks from pure coffees were discriminated by principal component analysis of the infrared spectra. A partial least-squares regression estimated the husk content in samples and presented a root-mean-square error for prediction of 2.0%. The triangular test indicated that were than 10% of coffee husks are required to cause alterations in consumer perception about adulterated beverages.

Least squares regression with errors in both variables: case studies

Analytical curves are normally obtained from discrete data by least squares regression. The least squares regression of data involving significant error in both x and y values should not be implemented by ordinary least squares (OLS). In this work, the use of orthogonal distance regression (ODR) is discussed as an alternative approach in order to take into account the error in the x variable. Four examples are presented to illustrate deviation between the results from both regression methods. The examples studied show that, in some situations, ODR coefficients must substitute for those of OLS, and, in other situations, the difference is not significant.

Classification of brain tumor extracts by high resolution ¹H MRS using partial least squares discriminant analysis

High resolution proton nuclear magnetic resonance spectroscopy (¹H MRS) can be used to detect biochemical changes in vitro caused by distinct pathologies. It can reveal distinct metabolic profiles of brain tumors although the accurate analysis and classification of different spectra remains a challenge. In this study, the pattern recognition method partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) was used to classify 11.7 T ¹H MRS spectra of brain tissue extracts from patients with brain tumors into four classes (high-grade neuroglial, low-grade neuroglial, non-neuroglial, and metastasis) and a group of control brain tissue. PLS-DA revealed 9 metabolites as the most important in group differentiation: γ-aminobutyric acid, acetoacetate, alanine, creatine, glutamate/glutamine, glycine, myo-inositol, N-acetylaspartate, and choline compounds. Leave-one-out cross-validation showed that PLS-DA was efficient in group characterization. The metabolic patterns detected can be explained on the basis of previous multimodal studies of tumor metabolism and are consistent with neoplastic cell abnormalities possibly related to high turnover, resistance to apoptosis, osmotic stress and tumor tendency to use alternative energetic pathways such as glycolysis and ketogenesis.

Confiança organizacional e compartilhamento e uso do conhecimento tácito

Este estudo investiga a influência da confiança organizacional no desejo de usar e compartilhar o conhecimento tácito, baseado em hipóteses sobre a relação entre capacidade, benevolência e integridade nesse desejo. A amostra foi formada por 655 militares do Exército, instituição caracterizada por cultura de elevada exigência de confiança individual e organizacional, coletada em três instituições de formação de oficiais. O uso da técnica de modelagem de equações estruturais (partial least square) apresentou resultados que sugerem que esse desejo não é significativamente influenciado pela intensidade da confiança organizacional, definida com base na capacidade, benevolência e integridade dos indivíduos. Esses resultados refutam pesquisas anteriores de Holste e Fields, que destacam a influência do fator afeição no compartilhamento e o fator cognição no uso do conhecimento tácito, indicando a necessidade de compreender melhor os estímulos ao uso e compartilhamento do conhecimento dentro das estruturas organizacionais.

Inovatividade organizacional e seus antecedentes: um estudo aplicado às tecnologias para pecuária

Neste estudo, propõe-se um modelo para explicar a inovatividade dos pecuaristas de gado de corte sob a perspectiva organizacional. Segundo a teoria de difusão de inovações, a inovatividade organizacional é caracterizada como o grau em que uma organização inova relativamente mais cedo do que as demais. Para avaliar a inovatividade, quatro antecedentes foram considerados, sendo: as características percebidas da inovação compostas por vantagem relativa, compatibilidade, imagem, demonstração de resultado, visibilidade, experimentabilidade, voluntariedade e facilidade de uso; a participação dos pecuaristas em redes sociais, caracterizadas como redes de relacionamentos entre pares; as fontes de informação comercial, caracterizadas como informações obtidas por meio dos relacionamentos para reduzir os riscos; a psicografia organizacional, composta por direção, centralidade da decisão, abertura de comunicação e motivação para a conquista. Os quatro construtos possuem uma relação positiva com a inovatividade organizacional. Com amostragem não probabilística por conveniência, foram obtidos 205 questionários válidos. Na análise de componentes múltiplos, observou-se que o perfil dos respondentes se mostrou distinto quanto à inovatividade. Essa distinção motivou a geração de uma taxonomia com base no perfil de adoção de tecnologias com o objetivo de identificar as diferenças no comportamento inovativo, o que resultou em três grupos. Assim, três modelos foram analisados e comparados por meio da modelagem de equações estruturais, utilizando-se o método Partial Least Square (PLS). Os resultados mostraram que o grupo dos menos inovadores pauta suas decisões de adoção de novas tecnologias pelas redes sociais, pela compatibilidade da tecnologia com suas atividades organizacionais e pela imagem que ela tem perante os demais pecuaristas. Os intermediários têm uma psicografia organizacional voltada para a inovatividade, porém a adoção de novas tecnologias parece estar mais relacionada às imposições de mercado do que propriamente à percepção de suas características inovadoras. Os mais inovadores, como formadores de opinião, possuem uma inovatividade organizacional construída a partir de fontes de informação comerciais e avaliam o custo da tecnologia como um investimento positivo para o futuro de seu negócio.

Análise de fatores associados ao significado do trabalho

O trabalho tem sido visto não somente como forma de obter a renda, mas também como atividade que proporciona realização pessoal, status social e possibilidade de estabelecer e manter contatos interpessoais, entre outros. Nesta pesquisa, teve-se como objetivo investigar os fatores que influenciam e conferem sentido ao trabalho, como centralidade do trabalho, normas da sociedade e objetivos e resultados valorizados. Na centralidade do trabalho, procurou-se investigar o grau de importância do trabalho dentro do contexto das diversas áreas da vida das pessoas, como família, lazer, religião e vida comunitária. Em normas da sociedade, foram analisados os pontos mais significativos no tocante ao que a sociedade deveria proporcionar ao indivíduo, assim como o que o indivíduo deveria fazer em prol da sociedade. Nos objetivos e resultados valorizados, foi pesquisado o que as pessoas buscam com o trabalho. A partir da pesquisa na literatura, foi elaborado um modelo inicial que, não se mostrando satisfatório segundo critérios estatísticos, foi substituído por outro que apresentou significância estatística e boa aderência aos dados. O modelo escolhido foi o que melhor goodness-of-fit apresentou, quando se utilizou modelagem de equações estruturais pelo método partial least square. O estudo revelou que o significado do trabalho se reflete, na ordem, na centralidade do trabalho, nos objetivos e resultados valorizados e, por último, nas normas sociais.

O processo decisório em grupo: uma análise temporal-ambiental

Neste artigo, investiga-se a dinâmica do processo decisório conduzido por grupos de trabalho ao longo do tempo em ambientes com diferentes latitudes de ação (graus de liberdade para a atuação dos gestores distintos). O objetivo é verificar a influência do tempo e do ambiente nos processos decisórios em grupo. O tema é enfocado a partir de uma revisão teórica considerando três tópicos - o processo decisório conduzido por grupos, a influência do tempo nesses processos e a influência do ambiente nesses processos -, os quais dão origem às hipóteses a serem testadas. Na pesquisa de campo, de natureza quantitativa, utiliza-se o método survey e os dados foram coletados com 89 grupos da disciplina Jogos de Empresa, em um curso de graduação em Administração de Empresas. Para o tratamento dos dados, utilizou-se a modelagem por equações estruturais via partial least square para avaliação das relações entre os construtos. Como resultado, constatou-se influência temporal na associação entre qualidade do processo decisório e resultados organizacionais, reduzindo-se o efeito do perfil dos grupos. Já as relações interpessoais, independente do ambiente, influenciaram nos processos de planejamento e execução das decisões. Concluiu-se que diferentes relações entre perfil dos gestores, qualidade do processo e resultados são observadas pela incorporação simultânea das dimensões temporal e ambiental como contingências na análise do processo decisório em grupo.

Utilização de regressão multivariada para avaliação espectrofotométrica da demanda química de oxigênio em amostras de relevância ambiental

In this work, a partial least squares regression routine was used to develop a multivariate calibration model to predict the chemical oxygen demand (COD) in substrates of environmental relevance (paper effluents and landfill leachates) from UV-Vis spectral data. The calibration models permit the fast determination of the COD with typical relative errors lower by 10% with respect to the conventional methodology.