Determinação do caseinomacropeptídeo em leite UAT por espectroscopia no infravermelho próximo e regressão por mínimos quadrados parciais / Determination of caseinomacropeptide in uht milk using near infrared spectroscopy and pls regression

O presente trabalho foi realizado com o objetivo de desenvolver um método para a determinação de CMP em leite UAT por meio da aplicação da espectroscopia de infravermelho próximo. Leites UAT de oito marcas diferentes foram utilizados para a construção dos modelos de calibração. Os resultados demonstram que, para o desenvolvimento de um modelo de calibração adequado para a determinação de CMP em leite UAT, deve-se utilizar, juntamente com o método de regressão PLS, o método de seleção de espectros máxima distância e os pré-tratamentos 2ª derivada e variável normal padronizada. Além disso, pôde-se determinar que as regiões do infravermelho próximo mais correlacionadas com os movimentos vibracionais dos aminoácidos presentes no CMP foram: 1100-1310; 1400-1430; 1490-1550; 1640-1680; 1780-1970; 2020-2100 e 2310-2350nm. Conclui-se que a espectroscopia de infravermelho próximo pode ser uma alternativa para a determinação de CMP em leite UAT, desde que haja um conjunto de calibração com amostras representativas da população a ser predita no futuro.(AU)

his work´s objective was to develop an UHT milk caseinomacropeptide determination method trough NIR spectroscopy application. Eight UHT milk trademarks are used to produce a mathematical calibration model. The results of NIR analysis suggested that to produce a suitable calibration model, partial least-square regression (PLSR) must be used, with maximum distance in wavelenght space to select spectra, pre - treatment with 2nd derivative and standard normal variant (SNV). Also, suitable near-infrared regions more correlated with CPM aminoacids vibrational movements: 1100-1310; 1400-1430; 1490-1550; 1640-1680; 1780-1970; 2020-2100; and 2310-2350nm. Therefore, NIR spectroscopy can be an alternative to caseinomacropeptide determination of UHT milk, since there was a representative calibration set with a large enough and representative sample of entire population to be predicted in the future.(AU)

Stacked Multivariate Calibration Analysis / 分析化学

Two novel algorithms that employed the idea of ensemble models(stacked generalization or stacked regression), stacked multivariate calibration(PCR and PLS) and stacked moving-window multivariate calibration(PCR and PLS), were reported. The proposed algorithms established parallel, conventional PCR or PLS models based on all intervals of a set of spectra to take advantage of the information from the whole spectrum. Unlike traditional methods, they stack or incorporate these parallel models in a way to emphasize intervals(regions) highly related to the target property. These two stacking algorithms generate more parsimonious regression models with better predictive power than that of conventional PCR and PLS, and perform best when the spectral information is neither isolated to a single, small region, nor spread uniformly over the spectral data. The predictive performance of these two new algorithms is similar. Thus, two real NIR spectra were used here to show the improvement in predictive performance from these two new algorithms.