Solubilização alcalina de peixes e otimização multivariada para determinação de chumbo e manganês usando espectrometria de absorção atômica com forno de grafite

This paper describes the development of methods for the determination of Pb and Mn in fishes by GF AAS after solubilization with tetramethylamonium hidroxide. The optimization of the operational conditions and the choice of modifier were made using multivariated optimization. Analytical Figures of Merit were adequately to propose. The Limit of Quantification obtained were 150 and 18.5 µg kg-1 to Mn and Pb, respectively. No significant difference was found between the slope values obtained for the aqueous and standard addition calibration curves. The D.P.R. was always lower than 12% and the analysis of the SRM NRCC TORT2 showed 80-120% of recovery.

A formação dos docentes de química: uma perspectiva multivariada aplicada à rede pública de ensino médio de Goiás

This paper presents a multivariate statistical analysis as a valuable tool for educational management applied to public high school chemistry teacher formation. From 2003 to 2007, a decrease of 10% in the number of public high schools was seen, as well as a reduction of 7% in the number of teachers. Contrarily, there was an increase in the number of university graduate teachers. Principal Component Analyses reveal that in 2003, most chemistry teachers were not university graduates. In 2007, eight Regional Offices of Education reported teachers holding academic degrees, qualifying them as chemistry teacher in the school system

Identificação de extratos etanólicos de madeiras utilizando seu espectro eletrônico de absorção e análise multivariada

The application of multivariate analysis to spectrophotometric (UV) data was explored for distinguishing extracts of cachaça woods commonly used in the manufacture of casks for aging cachaças (oak, cabreúva-parda, jatobá, amendoim and canela-sassafrás). Absorbances close to 280 nm were more strongly correlated with oak and jatobá woods, whereas absorbances near 230 nm were more correlated with canela-sassafrás and cabreúva-parda. A comparison between the spectrophotometric model and the model based on chromatographic (HPLC-DAD) data was carried out. The spectrophotometric model better explained the variance data (PC1 + PC2 = 91%) exhibiting potential as a routine method for checking aged spirits.

Classificação multivariada de ervas medicinais da Região Amazônica e suas infusões de acordo com sua composição mineral

In this study, the mineral composition of leaves and teas of medicinal plants was evaluated. Ca, Cu, Fe, Mg, Mn e Zn were determined in the samples using flame atomic absorption spectrometry. Principal component analysis was applied to discriminate the samples studied. The samples were divided within the 2 groups according to their mineral composition. Copper and iron were the variables that contributed most to the separation of the samples followed by Ca, Mg, Mn and Zn. The information in the principal component analysis was confirmed by the dendrogram obtained by hierarchical cluster analysis.

Implementação de um método robusto para o controle fiscal de umidade em queijo minas artesanal. Abordagem metrológica multivariada

This study developed and validated a method for moisture determination in artisanal Minas cheese, using near-infrared spectroscopy and partial-least-squares. The model robustness was assured by broad sample diversity, real conditions of routine analysis, variable selection, outlier detection and analytical validation. The model was built from 28.5-55.5% w/w, with a root-mean-square-error-of-prediction of 1.6%. After its adoption, the method stability was confirmed over a period of two years through the development of a control chart. Besides this specific method, the present study sought to provide an example multivariate metrological methodology with potential for application in several areas, including new aspects, such as more stringent evaluation of the linearity of multivariate methods.

A quimiometria nos cursos de graduação em química: proposta do uso da análise multivariada na determinação de pkª

An experiment was proposed applying the Chemometric approach of Multivariate Analysis for inclusion in undergraduate Chemistry courses to promote and expand the use of this analytical-statistical tool. The experiment entails the determination of the acid dissociation constant of dyes via UV-Vis electronic spectrophotometry. The dyes used show from simple equilibrium to very complex systems involving up to four protolytic species with high spectral overlap. The Chemometric methodology was more efficient than univariate methods. For use in classes, it is up to the teacher to decide which systems should be utilized given the time constraints and laboratory conditions.

Resolução multivariada de curvas com mínimos quadrados alternantes: descrição, funcionamento e aplicações

Multivariate Curve Resolution with Alternating Least Squares (MCR-ALS) is a resolution method that has been efficiently applied in many different fields, such as process analysis, environmental data and, more recently, hyperspectral image analysis. When applied to second order data (or to three-way data) arrays, recovery of the underlying basis vectors in both measurement orders (i.e. signal and concentration orders) from the data matrix can be achieved without ambiguities if the trilinear model constraint is considered during the ALS optimization. This work summarizes different protocols of MCR-ALS application, presenting a case study: near-infrared image spectroscopy.

Abordagem multivariada envolvendo características físicas e morfológicas do sêmen bovino, idade dos touros e época de colheita de sêmen

Avaliaram-se as relações entre características físicas e morfológicas do sêmen de bovinos das subespécies Bos taurus taurus e Bos taurus indicus com a idade dos touros e a época de colheita do sêmen. Utilizaram-se observações feitas durante o período de 1993 a 1999, em 42 touros com 12 a 174 meses de idade, divididos em cinco classes: Bos taurus taurus - 12 a 36 meses; 37 a 60 meses; 61 a 84 meses; 85 a 108 meses; e 109 a 138 meses; e Bos taurus indicus - 12 a 42 meses; 43 a 72 meses; 73 a 102 meses; 103 a 132 meses; e 133 a 174 meses. As características analisadas foram: volume, turbilhonamento espermático, concentração espermática, motilidade espermática, vigor espermático, anormalidades espermáticas e integridade do acrossoma. No processamento das análises, utilizaram-se as médias das características em cada classe de idade e o mês de colheita de sêmen durante o período de 1993 a 1999. As técnicas estatísticas multivariadas de componentes principais e de agrupamento hierárquico mostraram resultados que podem contribuir na escolha de sêmen de melhor qualidade. As classes 103 a 132 meses e 133 a 174 meses para a subespécie Bos taurus indicus e a classe de idade 109 a 138 meses para a subespécie Bos taurus taurus foram as mais contrastantes. Para ambas as subespécies, nos meses mais úmidos, o sêmen apresentou menor qualidade, principalmente na subespécie Bos taurus taurus. As características do sêmen mais contrastantes no estudo por classes e no período de coleta de sêmen foram: vigor espermático, motilidade espermática, concentração espermática, integridade do acrossoma e anormalidades terciárias no sêmen.

Técnicas de análise multivariada na avaliação de injúrias pelo frio em mangas cv. Tommy Atkins

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Técnicas de análise multivariada na determinação de grupos homogêneos de produtores de leite

Nesta pesquisa objetivou-se captar a variedade de situações tecnológicas para identificar grupos de produtores, o mais semelhante possível, no conjunto de variáveis e características selecionadas. Foram considerados 72 produtores, 8,33% da amostra total, selecionados conforme 29 variáveis relacionadas a fatores produtivos. Avaliaram-se as variáveis de melhor representatividade dentro de cada fator e suas comunalidades dentro do conjunto de fatores analisados. Para a avaliação desses resultados, foram utilizados métodos de análise fatorial em componentes principais. Posteriormente, aplicou-se o método de análise de agrupamentos. O pluralismo tecnológico requer análises de agrupamento para viabilizar intervenções técnicas diferenciadas, o que permite a consolidação de condições de sustentabilidade a partir das reais necessidades de incorporação tecnológica dos produtores.

Análise multivariada na compactação de um latossolo vermelho cultivado com milho

Os solos submetidos aos sistemas de produção sem preparo estão sujeitos à compactação, provocada pelo tráfego de máquinas, tornando necessário o acompanhamento das alterações do ambiente físico, que, quando desfavorável, restringe o crescimento radicular, podendo reduzir a produtividade das culturas. O objetivo do trabalho foi avaliar o efeito de diferentes intensidades de compactação na qualidade física de um Latossolo Vermelho textura média, localizado em Jaboticabal (SP), sob cultivo de milho, usando métodos de estatística multivariada. O delineamento experimental foi inteiramente casualizado, com seis intensidades de compactação e quatro repetições. Foram coletadas amostras indeformadas do solo nas camadas de 0,02-0,05, 0,08-0,11 e 0,15-0,18 m para determinação da densidade do solo (Ds), na camada de 0-0,20 m. As características da cultura avaliadas foram: densidade radicular, diâmetro radicular, matéria seca das raízes, altura das plantas, altura de inserção da primeira espiga, diâmetro do colmo e matéria seca das plantas. As análises de agrupamentos e componentes principais permitiram identificar três grupos de alta, média e baixa produtividade de plantas de milho, segundo variáveis do solo, do sistema radicular e da parte aérea das plantas. A classificação dos acessos em grupos foi feita por três métodos: método de agrupamentos hierárquico, método não-hierárquico k-means e análise de componentes principais. Os componentes principais evidenciaram que elevadas produtividades de milho estão correlacionadas com o bom crescimento da parte aérea das plantas, em condições de menor densidade do solo, proporcionando elevada produção de matéria seca das raízes, contudo, de pequeno diâmetro. A qualidade física do Latossolo Vermelho para o cultivo do milho foi assegurada até à densidade do solo de 1,38 Mg m-3.

Discrimination of geomorphic surfaces with multivariate analysis of soil attributes in sandstone - basalt lithosequence

O conceito de superfície geomórfica permite uma interligação entre os diferentes ramos da ciência do solo, tais como geologia, geomorfologia e pedologia. Esta associação favorece a compreensão da distribuição espacial dos solos na paisagem, e torna possível compreender o comportamento dos atributos do solo, que estão principalmente relacionadas com a estratigrafia e formas do relevo. Assim, este estudo visa à aplicação da estatística multivariada para categorizar superfícies geomórficas em uma litossequência arenito-basalto, de modo a fornecer uma base para a avaliação do solo em áreas afins. A área de estudo está localizada no município de Pereira Barreto, São Paulo, Brasil. A área escolhida possui 530 hectares, onde foram localizadas e mapeadas três superfícies geomórficas (I, II e III). Na área, 134 amostras foram coletadas nas profundidades de 0,0-0,2 m e 0,8-1,0 m, foram determinados os conteúdos de areia, silte e argila, pH em CaCl2, conteúdo de MO, P, Ca, Mg, K, Al e H+Al. Com base nos resultados, foram realizadas a análise univariada e multivariada de variância, clusters e principal componente, a fim de comparar as três superfícies geomórficas. A análise estatística univariada dos atributos do solo não foi eficiente na identificação das três superfícies geomórficas. Utilizando-se os atributos físicos e químicos do solo, as técnicas estatísticas multivariada permitiram à separação dos três grupos de corpos naturais do solo que foram equivalentes as três superfícies geomórficas mapeadas. Estes resultados são interessantes, pois demonstram a viabilidade da utilização de classificação numérica das superfícies geomórficas para ajudar no mapeamento de solo.

Análise multivariada e variabilidade espacial na estimativa da erodibilidade de um argissolo vermelho-amarelo

A erodibilidade é um fator de extrema importância na caracterização da perda de solo, representando os processos que regulam a infiltração de água e sua resistência à desagregação e o transporte de partículas. Assim, por meio da análise de dependência espacial dos componentes principais da erodibilidade (fator K), objetivou-se estimar a erodibilidade do solo em uma área de nascentes da microbacia do Córrego do Tijuco, Monte Alto-SP, e analisar a variabilidade espacial das variáveis granulométricas do solo ao longo do relevo. A erodibilidade média da área foi considerada alta, e a análise de agrupamento k-means apontou para uma formação de cinco grupos: no primeiro, os altos teores de areia grossa (AG) e média (AM) condicionaram sua distribuição nas áreas planas; o segundo, caracterizado pelo alto teor de areia fina (AF), distribui-se nos declives mais convexos; o terceiro, com altos teores de silte e areia muito fina (AMF), concentrou-se nos maiores declives e concavidades; o quarto, com maior teor de argila, seguiu as zonas de escoamento de água; e o quinto, com alto teor de matéria orgânica (MO) e areia grossa (AG), distribui-se nas proximidades da zona urbana. A análise de componentes principais (ACP) mostrou quatro componentes com 87,4 % das informações, sendo o primeiro componente principal (CP1) discriminado pelo transporte seletivo de partículas principalmente em zonas pontuais de maior declividade e acúmulo de sedimentos; o segundo (CP2), discriminado pela baixa coesão entre as partículas, mostra acúmulo da areia fina nas áreas de menor cota em toda a área de concentração de água; o terceiro (CP3), discriminado pela maior agregação do solo, concentra-se principalmente nas bases de grandes declives; e o quarto (CP4), discriminado pela areia muito fina, distribui-se ao longo das declividades nas maiores altitudes. Os resultados sugerem o comportamento granulométrico do solo, que se mostra suscetível ao processo erosivo devido às condições texturais superficiais e à movimentação do relevo.

Utilização de análise multivariada e redes neurais artificiais na determinação do comportamento de colonização de populações de macrófitas aquáticas no reservatório de Santana

As análises de agrupamento e de componentes principais e as redes neurais artificiais foram utilizadas na determinação de padrões de comportamento das populações de macrófitas aquáticas que colonizaram o reservatório de Santana, Piraí-RJ, durante o ano de 2004. As análises de agrupamento dividiram o comportamento das populações durante o ano em dois grupos distintos, apresentando um padrão no primeiro semestre que difere daquele observado no segundo semestre do ano. A análise de componentes principais demonstrou que esse comportamento da comunidade (grupo de populações) é influenciado principalmente pelas espécies S. montevidensis, Heteranthera reniformis, Ludwigia sp., Rhynchospora aurea, C. iria, C. ferax e Aeschynomene denticulata no primeiro grupo e por Echinochloa polystachya, Polygonum lapathifolium, Alternanthera phyloxeroides, Pistia stratiotes, Eichhornia azurea, Brachiaria arrecta e Oxyscarium cubense no segundo grupo. As redes neurais artificiais agruparam as populações de macrófitas aquáticas em nove grupos, conforme sua densidade nos diferentes meses do ano. A aplicação da análise de componentes principais (ACP) nos valores de frequência das populações presentes nos primeiros três grupos de Kohonen permitiu discriminar três grupos de meses, cujas populações apresentaram características diferentes de colonização. A aplicação das redes neurais artificiais permitiu melhor discriminação dos meses e das espécies que compõem as comunidades correspondentes, quando utilizada a análise de componentes principais.

Espectroscopia no infravermelho próximo e métodos de calibração multivariada aplicados à determinação simultânea de parâmetros bioquímicos em plasma sanguíneo

In this work, the quantitative analysis of glucose, triglycerides and cholesterol (total and HDL) in both rat and human blood plasma was performed without any kind of pretreatment of samples, by using near infrared spectroscopy (NIR) combined with multivariate methods. For this purpose, different techniques and algorithms used to pre-process data, to select variables and to build multivariate regression models were compared between each other, such as partial least squares regression (PLS), non linear regression by artificial neural networks, interval partial least squares regression (iPLS), genetic algorithm (GA), successive projections algorithm (SPA), amongst others. Related to the determinations of rat blood plasma samples, the variables selection algorithms showed satisfactory results both for the correlation coefficients (R²) and for the values of root mean square error of prediction (RMSEP) for the three analytes, especially for triglycerides and cholesterol-HDL. The RMSEP values for glucose, triglycerides and cholesterol-HDL obtained through the best PLS model were 6.08, 16.07 e 2.03 mg dL-1, respectively. In the other case, for the determinations in human blood plasma, the predictions obtained by the PLS models provided unsatisfactory results with non linear tendency and presence of bias. Then, the ANN regression was applied as an alternative to PLS, considering its ability of modeling data from non linear systems. The root mean square error of monitoring (RMSEM) for glucose, triglycerides and total cholesterol, for the best ANN models, were 13.20, 10.31 e 12.35 mg dL-1, respectively. Statistical tests (F and t) suggest that NIR spectroscopy combined with multivariate regression methods (PLS and ANN) are capable to quantify the analytes (glucose, triglycerides and cholesterol) even when they are present in highly complex biological fluids, such as blood plasma