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https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/28084| Título: | Métodos espectroscópicos e classificação multivariada aplicados na diferenciação de microrganismos patógenos |
| Autor(es): | Costa, Fernanda Saadna Lopes da |
| Orientador: | Lima, Kassio Michell Gomes de |
| Palavras-chave: | FT-IR;Fluorescência;Análise multivariada;Cryptococcus;Klebsiella sp. e Escherichia coli |
| Data do documento: | 25-Jul-2019 |
| Referência: | COSTA, Fernanda Saadna Lopes da. Métodos espectroscópicos e classificação multivariada aplicados na diferenciação de microrganismos patógenos. 2019. 103f. Tese (Doutorado em Química) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2019. |
| Resumo: | Este trabalho apresenta o desenvolvimento de métodos de classificação multivariada, aliados a técnicas espectroscópicas, como a espectroscopia na região do infravermelho médio e de fluorescência molecular, na detecção de microrganismos patógenos: fungos e bactérias. Os primeiros estudos, buscavam a diferenciação de Cryptococcus neoformans e Cryptococcus gatti. Estes fungos são os agentes etiológicos da criptococose, cujo tratamento adequado depende da detecção e diferenciação rápida e correta da espécie. Esta identificação é atualmente feita por técnicas clássicas e moleculares, que em sua maioria são trabalhosas e dispendiosas. Como método alternativo para discriminar C. gattii e C. neoformans, foi investigada inicialmente a espectroscopia no infravermelho médio por reflectância total atenuada, aliada a técnicas de classificação multivariada (PCA-LDA/QDA, GA-LDA/QDA, SPALDA/QDA), no qual o modelo GA-QDA obteve sensibilidade nas classes C. neoformans e C. gatti de 84,4% e 89,3%, respectivamente, utilizando apenas 17 números de onda. Em seguida, foi utilizada a espectroscopia de fluorescência em matriz excitaçãoemissão (EEM), combinada com métodos de classificação multivariada (UPCALDA/QDA, UGA-LDA/QDA, USPA-LDA/QDA, PARAFAC/PLS-DA, nPLS-DA). O modelo mais satisfatório foi o UGA-LDA, que utilizou apenas 5 comprimentos de onda, e apresentou sensibilidade de 88,9% em calibração e 100,0% de previsão para ambas as espécies, resultados que são comparáveis aos testes biológicos de rotina. O último estudo visava a diferenciação de bactérias sensíveis e multirresistentes do gênero Klebsiella sp. e Escherichia coli. Através da espectroscopia de fluorescência molecular e os métodos de classificação multivariada LDA, QDA e SVM acoplados a algoritmos de redução de dados PCA, GA e SPA. Dentre estes, os modelos que tiveram melhores desempenho para ambos os gêneros de bactéria, apresentaram taxas de sensibilidade e especificidade de 100%. Em comparação com os métodos clássicos, as metodologias propostas nestes estudos demonstram ser uma alternativa inovadora, mais rápida e barata para a identificação de microrganismos patógenos, como fungos e bactérias, abrindo a possibilidade de aplicação em laboratórios de diagnósticos de rotina. |
| Abstract: | This paper presents the development of multivariate classification methods, combined with spectroscopic techniques, such as spectroscopy in the middle infrared region and molecular fluorescence, in the detection of pathogenic microorganisms: fungi and bacteria. The first studies sought the differentiation of Cryptococcus neoformans and Cryptococcus gattii. These fungi are the etiological agents of cryptococcosis, whose proper treatment depends on the rapid and correct detection and differentiation of the species. This identification is currently done by classical and molecular techniques, which are mostly laborious and expensive. As an alternative method to discriminate C. gattii and C. neoformans, we initially investigated medium infrared spectroscopy by attenuated total reflectance, together with multivariate classification techniques (PCALDA/QDA, GA-LDA/QDA, SPA-LDA/QDA), in which the GA-QDA model obtained sensitivity in classes C. neoformans and C. gattii of 84.4% and 89.3%, respectively, using only 17 wave numbers. Then, fluorescence spectroscopy in excitation-emission matrix (EEM) was used, combined with multivariate classification methods (UPCA-LDA/QDA, UGA-LDA/QDA, USPA-LDA/QDA, PARAFAC/PLS-DA, nPLS-DA). The most satisfactory model was the UGA-LDA, which used only 5 wavelengths, and showed sensitivity of 88.9% in calibration and 100.0% prediction for both species, results that are comparable to routine biological tests. The last study aimed to differentiate sensitive and multi-resistant bacteria of the genera Klebsiella sp. and Escherichia coli. Through molecular fluorescence spectroscopy and multivariate classification, methods LDA, QDA and SVM coupled with data reduction algorithms PCA, GA and SPA. Among these, the models with the best performance for both types of bacteria presented sensitivity and specificity rates of 100%. Compared to the classical methods, the methodologies proposed in these studies proved to be an innovative, faster and cheaper alternative for the identification of pathogenic microorganisms, such as fungi and bacteria, opening the possibility of application in routine diagnostic laboratories. |
| URI: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28084 |
| Aparece nas coleções: | PPGQ - Doutorado em Química |
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