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Desenvolvimento de uma técnica quimiométrica para a quantificação de atividades enzimáticas baseada na espectroscopia FT-IR e redes neurais artificiais

Processo: 14/06447-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de julho de 2014
Vigência (Término): 30 de junho de 2015
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Química
Pesquisador responsável:Eutimio Gustavo Fernández Núñez
Beneficiário:Augusto Cesar Barchi
Instituição-sede: Faculdade de Ciências e Letras (FCL-ASSIS). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Assis. Assis , SP, Brasil
Assunto(s):Amilases   Fermentação em estado sólido   Quimiometria   Redes neurais (computação)   Peptídeo hidrolases

Resumo

As técnicas de quantificações de atividades enzimáticas para extratos aquosos provenientes de fermentações em estado sólido são geralmente executadas seguindo protocolos constituídos por múltiplos passos, fazendo das mesmas procedimentos demorados, e com alta probabilidade de obter resultados imprecisos quando analistas inexperientes executam estas técnicas de analise. O presente projeto visa estabelecer um método quimiométrico que permita quantificar as atividades enzimáticas amilolíticas e proteolíticas simultaneamente a partir dos espectros FT-IR de extratos enzimáticos diluídos provenientes de processos fermentativos em estado sólido utilizando o fungo filamentoso Rhizopus oligosporus. O método utilizado de correlação será baseado em uma rede neural artificial supervisionada (RNAS), modelo "multilayer Perceptron", com algoritmo de aprendizado por retropropagação. Um conjunto de amostras superior a 100, composto por extratos obtidos a partir de quatro resíduos agrícolas fermentados de maneira isolada e por combinações de duas misturas ternárias dos referidos substratos, serão utilizadas para treinar, validar e testar a rede neural artificial. Para isto, serão determinadas as atividades enzimáticas proteolíticas e amilolíticas dos extratos por métodos clássicos e ao mesmo tempo serão realizadas as analises espectrais FT-IR das amostras diluídas. A RNAS calibrada permitirá reduzir tempo e custos das analises enzimáticas e paralelamente aumentar a precisão dos resultados.

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
ITO, SHURI; BARCHI, AUGUSTO CESAR; ESCARAMBONI, BRUNA; DE OLIVA NETO, PEDRO; HERCULANO, RONDINELLI DONIZETTI; BORGES, FELIPE AZEVEDO; ROMEIRO MIRANDA, MATHEUS CARLOS; FERNANDEZ NUNEZ, EUTIMIO GUSTAVO. UV/Vis spectroscopy combined with chemometrics for monitoring solid-state fermentation with Rhizopus microsporus var. oligosporus. JOURNAL OF CHEMICAL TECHNOLOGY AND BIOTECHNOLOGY, v. 92, n. 10, p. 2563-2572, OCT 2017. Citações Web of Science: 2.
FERNANDEZ NUNEZ, EUTIMIO GUSTAVO; BARCHI, AUGUSTO CESAR; ITO, SHURI; ESCARAMBONI, BRUNA; HERCULANO, RONDINELLI DONIZETTI; MALACRIDA MAYER, CASSIA ROBERTA; NETO, PEDRO DE OLIVA. Artificial intelligence approach for high level production of amylase using Rhizopus microsporus var. oligosporus and different agro-industrial wastes. JOURNAL OF CHEMICAL TECHNOLOGY AND BIOTECHNOLOGY, v. 92, n. 3, p. 684-692, MAR 2017. Citações Web of Science: 3.
BARCHI, AUGUSTO CESAR; ITO, SHURI; ESCARAMBONI, BRUNA; DE OLIVA NETO, PEDRO; HERCULANO, RONDINELLI DONIZETTI; ROMEIRO MIRANDA, MATHEUS CARLOS; PASSALIA, FELIPE JOSE; ROCHA, JOSE CELSO; FERNANDEZ NUNEZ, EUTIMIO GUSTAVO. Artificial intelligence approach based on near-infrared spectral data for monitoring of solid-state fermentation. Process Biochemistry, v. 51, n. 10, p. 1338-1347, OCT 2016. Citações Web of Science: 4.

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