Pós Graduação em Biocombustíveis
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PPGBIO - Programa de Pós Graduação em Biocombustíveis
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Item Análise multivariada para determinação de atividade de hidrolases com aplicação no setor de biocombustíveis(UFVJM, 2021) Chaves, Amanda Rocha; Santos, Alexandre Soares dos; Pantoja, Lílian de Araújo; Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM); Santos, Alexandre Soares dos; Melo, Verônica Ferreira; Borges Neto, Waldomiro; Fidêncio, Paulo Henrique; Andrade, Paulo César de ResendeO uso da espectrometria na região do infravermelho próximo (NIR) combinado com o método de análise multivariada tem possibilitado a determinação quantitativa, direta e não destrutiva de várias substâncias inorgânicas e orgânicas em amostras complexas. Neste trabalho foi investigada a possibilidade da determinação enzimática de forma direta para xilanases e celulases por meio de estudos de correlação entre os métodos convencionais para dosagem enzimática e a análise multivariada baseada em espectros de infravermelho próximo. Para tanto, três complexos enzimáticos, contendo as enzimas alvo, foram utilizados, sendo estes dois comerciais, o Celluclast® e o Cellic® CTec2 – Novozymes e um, obtido em laboratório. As amostras dos complexos enzimáticos foram submetidas à determinação de β-glicosidase, cmcase, fpase e xilanase e à leitura de absorbância na região de 1100 a 2500 nm em espectrofotômetro de infravermelho próximo. A metodologia para determinação de atividade enzimática foi adaptada para microplaca, propiciando uma redução no tempo de análise, uso de reagentes e produção de resíduos. Técnicas de pré-processamento foram utilizadas para remoção de amostras anômalas e melhoria do sinal espectral com o objetivo de gerar uma entrada robusta para os modelos de predição. A determinação da correlação entre os dados espectrais e as determinações analíticas foi realizada por métodos de regressão multivariados: regressão linear múltipla (MLR), regressão por mínimos quadrados parciais (PLS), regressão por componentes principais (PCR), gradiente descendente (GBoost) e quadrados mínimos lineares com e sem Kernel (Kernel-Ridge, Ridge). Todos os métodos foram validados por meio de validação cruzada com dez partições. Os modelos mais promissores resultaram em valores de calibração, validação e predição acima de 90%, demonstrando a possibilidade de se obter determinação direta de atividades enzimáticas de amostras provenientes de processos fermentativos. A determinação da atividade enzimática por meio de análise multivariada com base em espectros NIR se mostrou promissora, pois dispensa o processo de catálise como etapa necessária para a determinação analítica das enzimas mencionadas.