palavra unscramblers

XXV CONGRESSO BRASILEIRO DE ZOOTECNIA
ZOOTEC 2015
Dimensões Tecnológicas e Sociais da Zootecnia
Fortaleza – CE, 27 a 29 de maio de 2015
Análise exploratória de vagens de algaroba por meio da espectroscopia na região do infravermelho
próximo (NIRS) e da análise de componentes principais (PCA)
Exploratory analysis of mesquite pods by spectroscopy in the near infrared region (NIRS) and
principal component analysis (PCA)
Jacianelly Karla da Silva2, Antonio Marcos Ferreira Fernandes3, Carlos Mikael Mota4, Helen Cisne
Machado5, Yanna Helena Lima de Sousa6, Sueli Freitas dos Santos7, Diego Barcelos Galvani8, Marco
Aurélio Delmondes Bomfim9
1
Parte da dissertação de mestrado do segundo autor, financiado pela EMBRAPA.
Doutoranda do programa de Pós-gradução da UFPB, Areia, Paraíba. E-mail: [email protected]
3,4
Mestrando do Programa de Pós-graduação em Zootecnia UVA/EMBRAPA, Sobral, Ceará, Brasil. E-mail:
[email protected], [email protected]
5,6
Graduando em Zootecnia da Universidade Estadual Vale do Acaraú, Sobral, Ceará, Brasil. E-mail:
[email protected], [email protected]
7
Pós- doutoranda da Embrapa Caprino e Ovinos. E-mail: [email protected]
8,9
Pesquisadores
da
Embrapa
Caprinos
e
Ovinos.
E-mail:
[email protected],
[email protected] (orientador)
2
Resumo: O presente trabalho objetivou avaliar se a procedência das amostras deve ser considerada como
fator preponderante no desenvolvimento de modelos NIR por meio de técnicas multivariadas de amostras de
vagem de algaroba, coletadas nos estados brasileiros da Bahia, Ceará, Paraíba e Pernambuco. Foram
utilizadas 263 amostras de vagem de algaroba, que tiveram seus espectros de reflectância coletados em
espectrômetro NIR Perten DA 7250, na região de 950 a 1650 nm. Os espectros foram submetidos ao prétratamento matemático de correlação multiplicativa de sinal (Multiple Scatter Correction - MSC) e a uma
técnica multivariada de reconhecimento padrão não supervisionada (Análise de Componentes Principais –
PCA), para a análise exploratória, a fim estabelecer categorias. O comportamento para análise de PCA das
amostras de vagem de algaroba, independente da sua origem, foram semelhantes entre si, quando se avaliou a
distância média espectral por meio do Hotelling a 5% de probabilidade, não sendo observados agrupamentos
distintos de amostras. Como conclusão, o fator procedência não contribuiu para distinção de grupos, podendo
ser desenvolvido um único modelo de calibração NIRS para amostras de vagens de algaroba coletadas nos
estados da Bahia, Ceará, Paraíba e Pernambuco.
Palavras chave: algarobeira, NIR, Seleção
Abstract: This study aimed to evaluate if the origin of the samples have be taken account as an important
factor to model development on NIR spectroscopy by multivariate techniques for mesquite pods samples,
collected in the Brazilian states of Bahia, Ceará, Paraíba and Pernambuco. Two hundred sixty-three mesquite
pods samples were used, which had their reflectance spectra collected in NIR spectrometer Perten 7250, in
the region 950-1650 nm. The spectra were corrected to Multiple Scatter Correction (MSC) and a multivariate
technique of pattern recognition unsupervised (Principal Component Analysis - PCA), were applied to
evaluate the occurrence of categories. The behavior for PCA analysis of mesquite pod samples, regardless
their origin, were similar, according to Hotelling distance (5% of probability) and there was not distinct
sample groups. The origin did not contribute to separate the groups and all samples can be gathered to NIR
model development for mesquite pod samples collected in the states of Bahia, Ceará, Paraíba and
Pernambuco.
Keywords: algarobeira, NIRS, selecting,
Introdução
A algarobeira (Prosopis juliflora, (SW) DC) é uma leguminosa de origem africana e, de acordo
Silva et al., (2002), foi introduzida no Brasil no início da década de 1940, no município de Serra Talhada,
Pernambuco, com a finalidade de reflorestamento de áreas devastadas no semiárido nordestino e produção de
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forragem para os rebanhos durante períodos de estiagem, uma vez que a algarobeira frutifica nesta época do
ano, e suas vagens, que apresentam uma boa composição nutricional, são consumidas pelos animais.
No entanto, os produtores negligenciam uma etapa fundamental para o fornecimento de uma dieta
balanceada, que consiste no conhecimento da composição bromatológica dos alimentos fornecidos e/ou que
estão disponíveis para os animais.
Entretanto, as metodologias tradicionais que avaliam essa composição envolvem processos
complexos e tem como principal limitante o tempo para obtenção dos resultados, além do custo, que é outro
importante fator que dificulta o acesso dos produtores a esse serviço. Nesse contexto, a espectroscopia NIR
vem ganhando espaço como método de análise de alimentos rápido e barata, apresentando como principais
vantagens a pouca ou nenhuma geração de resíduos ao meio ambiente e pouco preparo da amostra (STUTH
et al., 2003).
Porem, para o desenvolvimento satisfatório de modelos de calibração em NIRS, devem ser levados
em consideração fatores inerentes ao material estudado, como material genético, idade, época do ano e
origem. Neste sentido, objetivou-se avaliar se a procedência das amostras deve ser considerada como fator
preponderante ao desenvolvimento dos modelos, com base na aplicação da espectroscopia NIRS e técnicas
multivariadas para análise exploratória de amostras de vagem de algaroba, coletadas em diferentes estados.
Material e Métodos
O trabalho foi desenvolvido no Laboratório de Nutrição Animal do Centro Nacional de Pesquisas de
Caprinos e Ovinos da Embrapa em Sobral, Ceará. Foram analisadas amostras de vagens de algaroba
coletadas nos estados da Bahia, Paraíba, Pernambuco e Ceará.
No laboratório, 263 amostras de vagem de algaroba foram picadas em tamanho de aproximadamente
um cm, a fim de padronizar o tamanho das partículas amostrais para o escaneamento. As amostras tiveram
seus espectros de reflectância coletados com auxílio de um espectrômetro NIR Perten DA 7250 (Perten
Instruments, Hägersten, Sweden) na região de 950 a 1650 nm com resolução de cinco nm.
Os espectros originais foram submetidos ao pré-tratamento matemático de correlação multiplicativa
de sinal (Multiple Scatter Correction – MSC), para minimizar os efeitos de espalhamento da luz. Uma
técnica multivariada de reconhecimento padrão não supervisionada (Análise de Componentes Principais –
PCA) foi aplicada para a análise exploratória das amostras, a fim estabelecer classes ou categorias. As
análises quimiométricas foram realizadas com auxílio do software The Unscrambler® versão 10.3 (Camo
Inc, Oslo, Norway).
Resultados e Discussão
Na Figura 1 (a), podem ser observados os espectros de 263 amostras de vagem de algaroba
escaneadas frescas. Embora o perfil espectral tenha apresentado semelhança entre si, nota-se uma variação
sistemática dos espectros. Para facilitar a identificação de possíveis propriedades de interesse no conjunto
espectral e corrigir o efeito de espalhamento, foi empregado um pré-tratamento matemático (Figura 1 (b)),
correção de espalhamento multiplicado (MSC - Multiple Scatter Correction),simplificando dessa forma o
modelo.
Figura 1 - Espectros originais das 263 amostra de vagem de algaroba na região de 950 a 1650 nm (a) e espectros
pré-processados usando Multiple Scatter Correction – MSC (b).
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Avaliando-se os espectros pré-tratados com MSC, pode ser observada a semelhança no perfil
espectral entre as amostras e sobreposições de algumas, o que pode ser um indicativo de semelhança na
composição química entre elas, não sendo possível a distinção de grupos. Entretanto, para identificar a
distribuição das amostras, foi aplicada a técnica de Análise de Componentes Principais (PCA - Principal
Component Analysis) para revelar agrupamentos de amostras e foi aplicada uma medida de distância
espectral baseada na distância euclidiana (Hotelling). Em geral, as técnicas de análise exploratória são usadas
para investigar a distinção ou semelhanças entre amostras de um determinado conjunto (BEEB et al., 1998).
A Figura 2 mostra os escores do PC1 (94% da variância explicada) versus PC2 (3% da variância
explicada) com a formação de grupos distintos de acordo com a origem do material. As amostras de origem
do estado da Bahia, em sua grande maioria ficaram separadas das demais, de procedência dos estados do
Ceará, Paraíba e Pernambuco, mas não foram considerados significativamente diferentes quando observados
os limites de Hotelling (P<0,05).
Figura 2 - Gráficos dos escores de PC1 (94%) versus PC2 (3%) das amostras de vagens de algaroba coletadas
em diferentes estados: Bahia (BA), Ceará (CE), Paraíba (PB) e Pernambuco (PE)
O comportamento para análise de PCA das amostras de vagem de algaroba, independente de sua
origem (Bahia, Ceará, Paraíba e Pernambuco), foi semelhante, não sendo necessários agrupamentos distintos
para o desenvolvimento de modelos NIR
Conclusão
A procedência não contribuiu para distinção de grupos, podendo ser desenvolvido um único modelo
de calibração NIRS para amostras de vagens de algaroba coletadas nos estados da Bahia, Ceará, Paraíba e
Pernambuco.
Literatura citada
ASSOCIATION OF OFFICIAL ANALYTICAL CHEMISTS - AOAC. Official Methods of Analysis. 18.ed.
Rev. Gaithersburg, Maryland, USA, 2010. 3000p.
BEEBE, K.R.; PELL, R.J; SEASHOLTZ, M.B. Chemometrics A Practical Guide. New York: John Wiley
& Sons, 1998.
SOUSA, L. C.; MILAGRES, J.L.; ALMEIDA, D.P. Desenvolvimento de modelos de calibração nirs para
minimização das análises de madeiras de eucalyptus spp. Ciência Florestal, v. 21, n. 3, p. 591-599, 2011.
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