Implementação da análise de componentes principais (PCA) ao software general RMN analysis toolbox (GNAT) : aplicação na diferenciação de óleo de oliva, soja e canola

Abstract

O uso de uma Interface Gráfica de Usuário (GUI) vem assumindo um papel importante como ferramenta visual para facilitar a interação do usuário com ferramentas matemáticas, como por exemplo, o pré-processamento de um conjunto de espectros de RMN, eliminando a necessidade dos usuários aprenderem uma linguagem de programação ou digitarem comandos para a obtenção de resultados. Os experimentos realizados em RMN de 1H e 13C têm o potencial de fornecer informações que caracterizam a composição do conjunto de amostras analisadas. Contudo, dependendo dos objetivos do estudo, esse conjunto de dados necessita de ferramentas de análise multivariada para extração dessas informações, sendo muitas vezes inevitável a importação e tratamento dos dados em diversos pacotes de softwares para uma análise completa dos espectros (pré-processamentos + analises multivariadas), em parte devido à falta de um software de processamento eficiente e que reúna as ferramentas necessárias para a análise de dados de RMN. Uma ferramenta gráfica de código aberto implementada no ambiente do MATLAB é o GNAT (General NMR Analysis Toolbox). Este software gratuito se trata de uma GUI desenvolvida para processamento básico de dados de RMN (por exemplo, transformada de Fourier, correção de linha de base, correção de fase), bem como técnicas mais avançadas (por exemplo, de convolução de referência e ferramentas de análise DOSY e SCORE). O objetivo principal desse trabalho foi desenvolver o código para a implementação da função PCA ao pacote computacional GNAT, visando contribuir para o desenvolvimento de uma ferramenta mais geral para análise de dados de RMN. Espectros de RMN de 1H e 13C de óleos de soja, canola e azeites foram obtidos na UNICAMP visando testar as funcionalidades das funções desenvolvidos nesse programa. A validação dos cálculos quimiométricos desenvolvidos no GNAT foi realizada comparando os resultados do modelo PCA com os espectros de RMN processados pelo software pago PLS_toolbox. Os resultados mostram que o modulo de funções desenvolvidos no GNAT apresentaram o mesmo valor de variância explicada para o conjunto de dados analisados no PLS_toolbox. Em ambos os programas, o conjunto de amostras de óleo de azeite foi separado do conjunto de óleo de soja e canola, sendo que no GNAT foi possível realizar a otimização dos parâmetros de pré-processamento imediatamente seguida da análise quimiométrica em todos os testes de otimização do programa. A perspectiva futura desse trabalho é desenvolver outras ferramentas de análise multivariada com foco em espectros de RMN, visando fornecer ao usuário o acesso a diversas opções para analise espectral de seus dados.