Navegando por Autor "Morais, Camilo de Lelis Medeiros de"
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TCC Desenvolvimento de novas metodologias analíticas utilizando ferramentas quimiométricas e processamento de imagens para determinação quantitativa de compostos em sistemas biológicos(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2015) Morais, Camilo de Lelis Medeiros de; Lima, Kássio Michell Gomes de; Lima, Kássio Michell Gomes de; Moraes, Edgar Perin; Menezes, Fabrício GavaNovas metodologias analíticas foram desenvolvidas para quantificação de compostos em sistemas biológicos na presença de interferentes desconhecidos. O estudo foi realizado através de reações colorimétricas para determinação de colesterol total, colesterol HDL, triglicerídeos, proteínas totais, glicose, albumina e creatinina em plasma sanguíneo, por meio da formação de cromóforos por reações enzimáticas ou de complexação. Uma vez que os produtos de tais reações absorvem na região do visível, as metodologias analíticas desenvolvidas tiveram como base o sistema de imagens RGB (red-green-blue), o qual apresenta um grande potencial, devido a sua alta portabilidade, custo bastante reduzido, alta simplicidade de uso e rápida aquisição de dados.Ferramentas quimiométricas, tais como a resolução de curva multivariada por mínimos quadrados alternados (MCR-ALS), foram utilizadas para a quantificação das espécies no meio. Todos os resultados encontrados pelos métodos desenvolvidos foram comparados com os encontrados pelo método de referência, através da espectroscopia UV-Vis. De modo geral, foram encontradas taxas de recuperação próximas a 100%, ampla faixa linear, erros de calibração e previsão inferiores a 15% e não houve diferenças estatísticas em um nível de confiança de 95% entre os resultados alcançados pelos métodos propostos quando comparados com a metodologia oficial para análises bioquímicas.Dissertação Desenvolvimento de técnicas de classificação supervisionada para dados químicos multivariados(2017-09-29) Morais, Camilo de Lelis Medeiros de; Lima, Kassio Michell Gomes de; http://lattes.cnpq.br/6928918856031880; Moraes, Edgar Perin; http://lattes.cnpq.br/0705932816454884; Menezes, Fabricio Gava; http://lattes.cnpq.br/2848745987784319; Bruns, Roy EduardEsta dissertação consiste de um aporte teórico sobre a construção de técnicas de classificação supervisionada para aplicações em dados químicos multivariados. Para isso, técnicas quimiométricas baseadas em análise discriminante quadrática (QDA) e máquinas de vetores suporte (SVM) foram construídas em conjunto com análise de componentes principais (PCA), algoritmo de projeções sucessivas (SPA) e algoritmo genético (GA) para classificação supervisionada utilizando redução de dados e seleção de variáveis. Essas técnicas foram empregadas na análise de dados de primeira ordem, constituídos de espectros na região do infravermelho médio com transformada de Fourier e reflectância total atenuada (ATR-FTIR); espectros de massas obtidos por cromatografia líquida com um detector por tempo de vôo (LC/TOF); e espectros de massas obtidos por desorção/ionização por laser de superfície acoplado a um detector por tempo de vôo (SELDI-TOF). Os dados de ATR-FTIR foram utilizados para diferenciar duas classes de fungos do gênero Cryptococcus, enquanto que os dados de espectrometria de massas foram utilizados para identificar câncer de ovário e de próstata em soro sanguíneo. Além disso, novas técnicas de análise discriminante bidimensionais utilizando análise de componentes principais com análise discriminante linear (2D-PCA-LDA), análise discriminante quadrática (2D-PCA-QDA) e máquinas de vetores suporte (2D-PCA-SVM) foram desenvolvidas para aplicações em dados químicos de segunda ordem compostos por matrizes de excitação-emissão (EEM) por fluorescência molecular em amostras simuladas e reais. Os resultados obtidos mostraram que as técnicas desenvolvidas tiveram alto desempenho classificatório tanto para os dados de primeira quanto de segunda ordem, com taxas de acerto, sensibilidade e especificidade atingindo valores entre 90 a 100%. Além disso, as técnicas bidimensionais desenvolvidas tiveram, no geral, desempenho superior do que os métodos tradicionais de classificação multivariada utilizando dados desdobrados, o que mostra seu potencial para outras futuras aplicações analíticas.Artigo Estimation of ascorbic acid in intact acerola (Malpighia emarginata DC) fruit by NIRS and chemometric analysis(MDPI, 2019) Moraes, Francisca Pereira de; Costa, Rosangela Câmara; Morais, Camilo de Lelis Medeiros de; Medeiros, Fábio Gonçalves Macêdo de; Fernandes, Tássia Rayane Nascimento; Hoskin, Roberta Targino; Lima, Kássio Michell Gomes deAcerola fruit is one of the richest natural sources of ascorbic acid ever known. As a consequence, acerola fruit and its products are demanded worldwide for the production of health supplements and the development of functional products. However, the analytical determination of ascorbic acid is time-consuming and costly. In this study, we show a non-destructive, reliable, and fast method to measure the ascorbic acid content in intact acerola, using near-infrared spectroscopy (NIRS) associated with multivariate calibration methods. Models using variable selection by means of interval partial least squares (iPLS) and a genetic algorithm (GA) were tested. The best model for ascorbic acid content, based on the prediction performance, was the GA-PLS method with second derivative spectral pretreatment, with a root mean square error of cross-validation equal to 22.9 mg/100 g, root mean square error of prediction equal to 46.3 mg/100 g, ratio of prediction to deviation equal to 8.0, determination coefficient for calibration equal to 0.98 and determination coefficient for prediction equal to 0.96. The current methodology, using NIR spectroscopy and chemometrics, is a promising and rapid tool to determine the ascorbic acid content of intact acerola fruitDissertação Exposição à mistura de elementos essenciais e tóxicos em pessoas idosas institucionalizadas e associações com controle glicêmico e o perfil lipídico(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-09-19) Pacheco, Daniela Antunes; Pedrosa, Lúcia de Fátima Campos; Reis, Bruna Zavarize; https://orcid.org/0000-0001-8726-8699; http://lattes.cnpq.br/0683344477426879; http://lattes.cnpq.br/1863589790139155; http://lattes.cnpq.br/1863589790139155; https://orcid.org/0000-0001-9736-6591; http://lattes.cnpq.br/8548606335885612; Luchessi, André Ducati; Morais, Camilo de Lelis Medeiros deBackground: As populações estão constantemente expostas de maneira simultânea aos elementos essenciais e tóxicos. O excesso ou deficiência dessas substâncias pode afetar diversas funções metabólicas como o controle glicêmico e o perfil lipídico. As pessoas idosas apresentam deficiência progressiva na capacidade de desintoxicação pelos elementos, e ao mesmo tempo, são suscetíveis à dislipidemias e alterações no controle glicêmico. Objetivos: Avaliar a associação da mistura de elementos essenciais e tóxicos no plasma de pessoas idosas institucionalizadas e testar as associações com as variáveis do controle glicêmico e perfil lipídico. Métodos: O presente estudo do tipo transversal foi desenvolvido com 149 pessoas idosas, residentes em Instituições de Longa Permanência para Idosos (ILPI) públicas e privadas, da cidade de Natal/RN. Seis elementos essenciais (Co, Cu, Fe, Mn, Se e Zn) e dez tóxicos (Al, As, Ba, Cd, Hg, Li, Ni, Pb, Rb e Sr) definiram a composição da mistura, os quais foram avaliados no plasma por espectrometria de massa com plasma indutivamente acoplado (ICP-MS). A Bayesian kernel machine regression (BKMR) foi usada para estimar as potenciais interações entre os elementos e testar as associações da mistura com a glicemia, hemoglobina glicada (HbA1c), colesterol total (CT), lipoproteína de alta densidade (HDL-c), lipoproteína de baixa densidade (LDL-c) e triglicerídeos (TG). O algoritmo Monte Carlo via Cadeias de Markov foi aplicado para calcular as curvas de resposta à exposições específicas do metal para 10000 interações. As covariáveis sexo, idade, tipo de ILPI, raça/cor, índice de massa corporal (IMC), tabagismo, alcoolismo e número de comorbidades foram obtidas de prontuários e avaliações clínicas e usadas para ajustes do modelo. Resultados: Os participantes apresentavam em sua maioria, idade ≥ 80 anos (60%) e eram do sexo feminino (76,5%). Os maiores valores da probabilidade de inclusão a posteriori dos grupos (PIP) foram observados quanto ao efeito do Fe no CT (PIP = 0,4192); e do Ba (PIP = 0,6802), Cu (0,3970) e Fe (0,3490) nos TG. Na análise univariada, as respostas à exposição para maioria dos elementos químicos foram aproximadamente lineares, com exceção do Fe, que apresentou associação direta com CT, LDL-c e TG; e do Ba, associação inversa, e Cu, associação direta, em relação aos TG. Nenhum elemento se associou com os desfechos após fixar todos os elementos químicos em percentis (25º, 50º ou 75º). Em nenhum desfecho ocorreu a interação metal-metal. Nenhuma associação foi detectada entre a mistura dos elementos com os parâmetros do controle glicêmico. A concentração da mistura dos elementos abaixo do percentil 35º foi associada com a diminuição do CT, havendo tendência do aumento do CT ao elevar a concentração da mistura, sendo o Fe o elemento mais importante para o efeito da mistura. Conclusão: Nossos resultados sugerem que o Fe exerce efeito aumentando as concentrações de CT e TG enquanto o Ba diminui a concentração de TG. As menores concentrações da mistura dos elementos químicos no plasma, analisada neste estudo, apresentou efeito protetor em relação ao aumento do CT em pessoas idosas. Houve uma tendência para o aumento do CT à medida que aumenta a concentração da mistura de elementos químicos. O Fe foi o elemento mais importante e dominou o efeito da mistura de elementos essenciais e tóxicos no CT.Dissertação Near infrared spectroscopy and multivariate analysis as an effective, fast and cost-effective method to discriminate between Candida auris and Candida haemulonii(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-09-06) Nascimento, Ayrton Lucas Firmino do; Lima, Kassio Michell Gomes de; https://orcid.org/0000-0002-3827-3800; http://lattes.cnpq.br/6928918856031880; http://lattes.cnpq.br/6439050063732257; Menezes, Ana Carolina de Oliveira Neves; Morais, Camilo de Lelis Medeiros de; Schinaider, Kássia Jéssica Galdino da SilvaCandida auris e Candida haemulonii são duas espécies de fungos patogênicos oportunistas emergentes que têm aumentado em casos clínicos em todo o mundo nos últimos anos. Diferenciar algumas espécies de Candida pode ser muito laborioso e necessita de pessoal altamente treinado, financeiramente custoso, tende a levar dias para um resultado e não pode não ter elevados níveis de seletividade e especificidade, dependendo da sua similaridade. Assim, o objetivo deste trabalho é desenvolver uma nova metodologia, mais rápida e econômica comparada aos métodos tradicionais, para diferenciar entre C. auris e C. haemulonii com base em espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) e análise multivariada. As cepas C. auris CBS10913 e C. haemulonii CH02 foram separadas em 15 placas por espécie e três colônias isoladas de cada placa foram selecionadas para análise por Espectroscopia no Infravermelho Próximo com Transformata de Fourier (FT-NIR), totalizando 90 espectros. Subsequentemente, Análise de Componentes Principais (PCA) e algoritmos de seleção de variáveis, incluindo o Algoritmo de Projeções Sucessivas (SPA) e Algoritmo Genético (GA) acoplados à Análise Discriminante Linear (LDA), foram empregados para discernir padrões distintos entre as amostras. O uso dos algoritmos PCA, SPA e GA associados à LDA atingiu 100% de sensibilidade e especificidade para as discriminações. Os algoritmos SPA-LDA e GALDA foram essenciais na seleção das variáveis mais importantes (comprimentos de onda do infravermelho) para os modelos, o que pode ser atribuído às bandas de overtone e combinação de deformações axiais e angulares geradas por grupos funcionais de moléculas presentes nas estruturas da parede celular destes organismos, como polissacarídeos, peptídeos, proteínas ou moléculas resultantes do metabolismo das leveduras. Esses resultados mostram o alto potencial das técnicas combinadas de FT-NIR e análise multivariada para a classificação de fungos do tipo Candida, o que pode contribuir para um diagnóstico e tratamento mais rápidos e eficazes dos pacientes afetados por esses microrganismos.