Professores:

• Dr. Elenilson Godoy Alves Filho (UFC)
• Dra. Lorena Mara Alexandre e Silva (EMBRAPA)

Local:

• Instituto de Química/UFMS – Campo Grande/MS

Data:

• 02 de agosto de 2026

Horário:

• 8:30 às 12h
• 14 às 18:30h

LIMITE DE VAGAS:

• 50 vagas

PRÉ-REQUISITO RECOMENDADO:

• Conhecimento prévio em química geral e RMN

OBJETIVOS:

• Apresentar aos alunos as análises multivariadas para o tratamento de dados de RMN; interpretação os resultados obtidos, visando a criação de modelos matemáticos; e testar os modelos em relação ao seu desempenho e à previsibilidade.

PROGRAMA

Teoria e aplicações quimiométricas de RMN na avaliação de matrizes complexas, como alimentos (foodomics), fluidos biológicos e produtos naturais para a detecção de adulterações, fingerprints, estudo de estresse biótico e abiótico de plantas e predições multivariadas. O curso será dividido em aulas teóricas e práticas em ambiente computacional.

• 1. Introdução;
• 2. Características gerais da análise multivariada;
• 3. Visualização dos dados;
• 4. Pré-tratamentos e processamentos
• 5. Análise exploratória;
• 6. Análise de Componentes Principais (PCA): scores e loadings; diferenças entre PCA e Análise Fatorial; validação de modelos;
• 7. Análise de Agrupamentos Hierárquicos (HCA): usos e tipos de análises de agrupamentos; medidas de distâncias;
• 8. Análises classificatórias. Método dos vizinhos mais próximos. Modelagem de analogia de classe por similaridade (PLS-DA);
• 9. Calibração e regressão por mínimos quadrados parciais com ou sem análise discriminante: método dos mínimos quadrados parciais para estimativas de variáveis preditas a partir de um número menor de variáveis preditoras (componentes ou variáveis latentes) e análise discriminante - o problema da separação de grupos; validação dos modelos;
• 10. Seleção de variáveis
• 11. Acompanhamento de prática

Bibliografia

• 1. Bro, R.; Smilde, A. K., Principal component analysis. Analytical Methods 2014, 6, 2812-2831.
• 2. Correia, P. R. M.; Ferreira, M. M. C., Reconhecimento de padrões por métodos não supervisionados: explorando procedimentos quimiométricos para tratamento de dados analíticos. Química Nova 2007, 30, 481-487.
• 3. Souza, A. M. d.; Poppi, R. J., Experimento didático de quimiometria para análise exploratória de óleos vegetais comestíveis por espectroscopia no infravermelho médio e análise de componentes principais: um tutorial, parte I. Química Nova 2012, 35, 223-229.
• 4. Souza, A. M. d.; Breitkreitz, M. C.; Filgueiras, P. R.; Rohwedder, J. J. R.; Poppi, R. J., Experimento didático de quimiometria para calibração multivariada na determinação de paracetamol em comprimidos comerciais utilizando espectroscopia no infravermelho próximo: um tutorial, parte II. Química Nova 2013, 36, 1057-1065.
• 5. Beebe, K. R.; Pell, R. J.; Seasholtz, M. B., Chemometrics: a practical guide. Wiley: 1998.
• 6. Canal no YouTube da Universidade de Copenhagen (prof. Rasmus Bro): QualityAndTechnology - Playlist dedicada a explicar a base da técnica de Análise de Componentes Principais (PCA) e alguns outros recursos avançados (https://www.youtube.com/channel/UCFxfyqM00LnjFll4xJgf0Fw).

Taxa de inscrição no Minicurso (somente para inscritos na XIX JBRM):

• R$ 30,00 para estudantes (Graduação e Pós-graduação)
• R$ 60,00 para profissionais