Modelos Quimiométricos de Fusão de Dados
A Fusão de Dados é uma estratégia que combina no mesmo modelo medidas obtidas de diferentes origens, tais como diferentes técnicas analíticas instrumentais (NIRS, MIRS, Raman, UV/vis, MS, RMN, etc.), sensores e/ou variáveis medidas discretamente (como variáveis físico-químicas). A grande quantidade de dados gerados nesses modelos demanda o uso de métodos multivariados/quimiométricos para extração e interpretação da informação. Neste minicurso, serão apresentados e discutidos modelos quimiométricos de fusão de dados de classificação supervisionada (PLS-DA) e calibração multivariada (PLS), o que demandará dos alunos um conhecimento prévio mínimo sobre estes dois tópicos. Com a fusão de dados, busca-se diminuir os erros de classificação ou quantificação em relação a modelos construídos com os dados de apenas uma técnica, valendo-se da sinergia das técnicas. A fusão de dados será mais útil quanto mais houver complementaridade entre as técnicas analíticas. Evidentemente, se não houver melhoria no modelo, a utilização da fusão de dados não se justifica. No entanto, um aspecto a ser particularmente destacado neste minicurso será o potencial de ganho na interpretação dos dados (analisando-se vetores informativos do modelo, tais como VIP scores e coeficientes de regressão), especialmente quando as técnicas analíticas fornecerem informações complementares, como na combinação de dados moleculares e atômicos. Serão discutidos os três níveis de fusão de dados: baixo (measurement level), médio (feature level) e alto (decision level). Em particular, será destacada a importância do uso de métodos de seleção de variáveis em combinação com fusão de dados. Serão mostrados alguns exemplos de modelos de classificação e calibração desenvolvidos para aplicações na autenticação de alimentos e em problemas forenses.
Referências:
- E Borràs, J. Ferré, R Boqué, M. Mestres, L. Aceña, O. Busto. “Data fusion methodologies for food and beverage authentication and quality assessment - A review”. Anal. Chim. Acta 891 (2015) 1-14.
- A Biancolillo, R Bucci, AL Magrì, AD Magrì, F Marini. “Data-fusion for multiplataform characterization of an italian craft beer aimed at its authentication”. Anal. Chim. Acta 820 (2014) 23-31.
- KM Nunes, MVO Andrade, AMP Santos Filho, MC Lasmar, MM Sena. “Detection and characterisation of frauds in bovine meat in natura by non-meat ingredient additions using data fusion of chemical parameters and ATR-FTIR spectroscopy”. Food Chem. 205 (2016) 14-22.
