Análise multivariada para determinação de atividade de hidrolases com aplicação no setor de biocombustíveis

dc.contributor.advisorSantos, Alexandre Soares dos
dc.contributor.advisorcoPantoja, Lílian de Araújo
dc.contributor.authorChaves, Amanda Rocha
dc.contributor.institutionUniversidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)pt_BR
dc.contributor.refereeSantos, Alexandre Soares dos
dc.contributor.refereeMelo, Verônica Ferreira
dc.contributor.refereeBorges Neto, Waldomiro
dc.contributor.refereeFidêncio, Paulo Henrique
dc.contributor.refereeAndrade, Paulo César de Resende
dc.date.accessioned2021-11-23T14:27:21Z
dc.date.available2021-11-23T14:27:21Z
dc.date.issued2021
dc.date.submitted2021-01-25
dc.description.abstractO 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.pt_BR
dc.description.abstractsThe use of near infrared spectrometry (NIR) combined with multivariate analysis method has made possible the quantitative, direct and non-destructive determination of several inorganic and organic substances in complex samples. In this work we investigated the possibility of direct enzyme determination for xylanases and cellulases through correlation studies between conventional methods for enzyme dosage and multivariate analysis based on near infrared spectra. To this end, three enzyme complexes containing the target enzymes were used, two commercial Celluclast® and Cellic® CTec2 - Novozymes and one obtained in the laboratory. The samples of the enzymatic complexes were submitted to the determination of β- glucosidase, cmcase, fpase and xylanase and the reading of absorbance in the region of 1100 to 2500 nm in near infrared spectrophotometer. The methodology for determining enzyme activity was adapted for microplate, providing a reduction in analysis time, reagent use, and waste production. Pre-processing techniques were used to remove anomalous samples and improve the spectral signal in order to generate a robust input for the prediction models. Correlation determination between spectral data and analytical determinations was performed by multivariate regression methods: multiple linear regression (MLR), partial least squares regression (PLS), principal component regression (PCR), gradient descent (GBoost), and linear least squares with and without Kernel (Kernel-Ridge, Ridge). All methods were validated using cross-validation with ten partitions. The most promising models resulted in calibration, validation and prediction values above 90%, demonstrating the possibility of obtaining direct determination of enzymatic activities of samples from fermentative processes. The determination of the enzymatic activity by means of multivariate analysis based on NIR spectra showed promise, since it dispenses with the catalysis process as a necessary step for the analytical determination of the enzymes mentioned.en
dc.description.thesisTese (Doutorado) – Programa de Pós-graduação em Biocombustíveis, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2021.pt_BR
dc.identifier.citationCHAVES, Amanda Rocha. Análise multivariada para determinação de atividade de hidrolases com aplicação no setor de biocombustíveis. 2021. 125 p. Tese (Doutorado em Biocombustíveis) – Programa de Pós-graduação em Biocombustíveis, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, Diamantina, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttps://acervo.ufvjm.edu.br/items/2b2122c2-f169-4eeb-a2f1-8da31786ab86
dc.language.isopor
dc.publisherUFVJMpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao à termo de autorização impresso assinado pelo autor, assim como na licença Creative Commons, com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri e o IBICT a disponibilizar por meio de seus repositórios, sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, e preservação, a partir desta data.pt_BR
dc.subject.keywordAprendizado de máquinapt_BR
dc.subject.keywordAtividade enzimáticapt_BR
dc.subject.keywordCelulasespt_BR
dc.subject.keywordEspectroscopia no infravermelho próximopt_BR
dc.subject.keywordQuimiometriapt_BR
dc.subject.keywordXilanasespt_BR
dc.subject.keywordMachine learningen
dc.subject.keywordEnzyme activityen
dc.subject.keywordCellulasesen
dc.subject.keywordNear infrared spectroscopyen
dc.subject.keywordChemometricsen
dc.subject.keywordXylanasesen
dc.titleAnálise multivariada para determinação de atividade de hidrolases com aplicação no setor de biocombustíveispt_BR
dc.typeTesept_BR

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