QUIMIOMETRIA APLICADA A MATRIZES COMPLEXAS: FUNDAMENTOS E APLICAÇÕES EM DADOS DE RMN

O curso aborda os fundamentos teóricos e aplicações práticas da quimiometria aplicada a dados espectroscópicos de Ressonância Magnética Nuclear de hidrogênio (RMN de ¹H), bem como outros tipos de resultados analíticos (como cromatogramas e espectros de IV) com foco na análise de matrizes complexas, como alimentos, produtos naturais e fluidos biológicos. Serão apresentados conceitos relacionados à análise estatística multivariada de dados, incluindo visualização, pré-processamento, análise exploratória e modelagem estatística aplicada à metabolômica e ao fingerprinting químico. Também será apresentado um método para fusão de matrizes oriundas de diferentes fontes analíticas. Desta forma, o conteúdo contemplará técnicas não supervisionadas e supervisionadas, como Análise de Agrupamentos Hierárquicos (HCA), Análise de Componentes Principais (PCA), heatmap, e métodos classificatórios e de regressão baseados em mínimos quadrados parciais (PLS-DA e PLS), enfatizando a interpretação de scores, loadings, validação de modelos, seleção de variáveis (VIP), figuras de mérito e Matriz de Confusão. O curso será dividido em atividades teóricas e acompanhamento de práticas em ambiente computacional (com uso de softwares gratuito e pago), visando capacitar os participantes na construção, interpretação e avaliação apropriada de modelos quimiométricos aplicados à diferentes objetivos, como detecção de adulterações, estudos de estresses bióticos e abióticos e predições multivariadas em diferentes matrizes químicas. Por fim, a obtenção através da estatística multivariada de rotas metabolômicas que sejam mais indicadas de acordo com a variabilidade dos metabólitos serão alcançadas e avaliadas.