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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/39960
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Achuate, Assumane Joaquim | - |
dc.date.accessioned | 2023-12-15T11:53:48Z | - |
dc.date.available | 2023-12-15T11:53:48Z | - |
dc.date.issued | 2023-12-05 | - |
dc.identifier.citation | ACHUATE, Assumane Joaquim. Aplicação de espectrometria de massas com ionização por eletrospray e métodos quimiométricos para classificar espécies de Miconia spp. 2023. 90 f. Dissertação (Mestrado em Química) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2023.640. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/39960 | - |
dc.description.abstract | Because they have therapeutic properties, medicinal plants are used to treat, cure and prevent diseases, and this clinical practice is considered one of the oldest in humanity. Amongst the plants with medicinal properties, the genus Miconia is notable. This genus stands out for being one of the largest groups in the Melastomataceae family and for being distributed throughout the American continent. In Brazil, the genus Miconia is found in almost all plant formations and is represented by 26 species in Minas Gerais, where four of these species, namely M. albicans, M. chamissois, M. cuspidata and M. rubiginosa were studied in this work. This study aims to develop analytical methods capable of classifying the 4 species of Miconia using electrospray ionization mass spectrometry (ESI-MS) and chemometric methods. The use of Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) and Data Driven Smooth Independent Modelling of Class Analogy (DD-SIMCA) chemometric methods to extract the information in the mass spectra enabled the development of stable, robust and easy-to-interpret models. The use of the mass spectrometry technique in combination with chemometric methods to classify the samples of the 4 species proved to be efficient, since the PLS-DA and DD-SIMCA models built were able to correctly discriminate all the samples of the Miconia species in their respective classifications, obtaining an efficiency of 100% and sensitivity and specificity values equal to 1. The PLS-DA models developed have Root Mean Square Errors of Calibration (RMSEC), Cross Validation (RMSECV) and Prediction (RMSEP) below 1, demonstrating good accuracy. In this way, the analytical methods developed could become a viable alternative for quality control of natural products, and could be used for drug development and treatment of diseases. | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Uberlândia | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Gênero Miconia | pt_BR |
dc.subject | Genus Miconia | pt_BR |
dc.subject | ESI-MS | pt_BR |
dc.subject | Quimiometria | pt_BR |
dc.subject | Chemometrics | pt_BR |
dc.subject | PLS-DA | pt_BR |
dc.subject | DD-SIMCA | pt_BR |
dc.title | Aplicação de espectrometria de massas com ionização por eletrospray e métodos quimiométricos para classificar espécies de Miconia spp. | pt_BR |
dc.title.alternative | Application of electrospray ionization mass spectrometry and chemometric methods to classify species of Miconia spp | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Borges Neto, Waldomiro | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/7646193734918354 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Morais, Sérgio Antônio Lemos de | - |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/0823637365341467 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Pinto, Frederico Garcia | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/3064214368618657 | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/4019277000845771 | pt_BR |
dc.description.degreename | Dissertação (Mestrado) | pt_BR |
dc.description.resumo | Por apresentarem propriedades terapêuticas as plantas medicinais são utilizadas para o tratamento, cura e prevenção de doenças, sendo esta prática clínica considerada uma das mais antigas da humanidade. Entre as plantas com propriedades medicinais o gênero Miconia é notável. Este gênero se destaca por ser um dos maiores grupos da família Melastomataceae e estarem distribuídas em todo Continente Americano. No Brasil, o gênero Miconia é encontrado em quase todas as formações vegetais e é representado por 26 espécies em Minas Gerais, onde quatro dessas espécies, a saber, M. albicans, M. chamissois, M. cuspidata e M. rubiginosa foram estudadas neste trabalho. O presente estudo tem como objetivo desenvolver métodos analíticos capazes de classificar as 4 espécies de Miconia usando a técnica de espectrometria de massas com ionização por eletrospray (ESI-MS) e métodos quimiométricos. O uso dos métodos quimiométricos de Análise Discriminante por Quadrados Mínimos Parciais (PLS-DA) e Dados Aplicados a Modelagem Independente e Suave de Analogia de Classes (DD-SIMCA) para extrair as informações nos espectros de massas permitiu o desenvolvimento de modelos estáveis, robustos e fáceis de interpretar. A utilização da técnica de espectrometria de massas em combinação com métodos quimiométricos para classificar as amostras das 4 espécies mostrou-se eficiente, pois os modelos PLS-DA e DD-SIMCA construídos foram capazes de discriminar corretamente todas as amostras das espécies de Miconia em suas respectivas classificações, obtendo-se uma eficiência de 100% e valores de sensibilidade e especificidade iguais a 1. Os modelos PLS-DA desenvolvidos apresentaram Erros Quadráticos Médio de Calibração (RMSEC), Validação Cruzada (RMSECV) e Previsão (RMSEP) abaixo de 1, demostrando boa exatidão. Deste modo, os métodos analíticos desenvolvidos podem se tornar uma alternativa viável no controle de qualidade de produtos naturais e poderão ser utilizados para o desenvolvimento dos fármacos e tratamento de doenças. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pós-graduação em Química | pt_BR |
dc.sizeorduration | 90 | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA | pt_BR |
dc.identifier.doi | http://doi.org/10.14393/ufu.di.2023.640 | pt_BR |
dc.crossref.doibatchid | 22c2c65d-02b4-4579-9e8b-fb2a6c04a69e | - |
dc.subject.autorizado | Química | pt_BR |
dc.subject.ods | ODS::ODS 9. Indústria, Inovação e infraestrutura - Construir infraestrutura resiliente, promover a industrialização inclusiva e sustentável, e fomentar a inovação. | pt_BR |
Appears in Collections: | DISSERTAÇÃO - Química |
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