Resumo:
A análise, monitoramento e detecção de substâncias presentes em meios de produção, assim como a determinação de suas concentrações são fatores de grande importância em processos biotecnológicos, permitindo, por exemplo, estudo de otimização de processos metabólicos de microorganismos. Contudo, o nível de complexidade e a grande incerteza, associados aos resultados de alguns métodos, limitam seu uso e reduzem o grau de confiabilidade dos mesmos. Neste cenário, a espectroscopia de espalhamento Raman com base em suas diversas vantagens como a capacidade de obtenção de espectros de amostras em qualquer estado físico e condição de temperatura e pressão, associado à ideia de “impressão digital” espectral das substâncias, apresenta-se como proposta de técnica para as demandas mencionadas. No entanto, devido à sua natureza de técnica semiquantitativa, requer ferramentas matemáticas adequadas para o correto tratamento e interpretação de seus dados. O uso de técnicas estatísticas multivariadas, como a Análise de Componentes Principais (PCA) e a Regressão Linear Multivariada (MLR) permitem o uso dos dados espectrais na sua totalidade, obtendo-se o máximo de informações neles contidas. O presente trabalho aplica estes métodos a dados oriundos de espectros Raman obtidos de diversas soluções aquosas de nitrato de sódio, glicerol e raminose (substâncias de interesse biotecnológico), em diferentes concentrações¸ relacionando as amplitudes de cada um destes espectros às suas proporções presentes nas misturas. Assim, foram criados modelos de regressão para a calibração destes dados, utilizando as intensidades espectrais como preditores e as respectivas concentrações como respostas, sendo realizados testes de predição e validação destes mesmos modelos. Também foi realizado o préprocessamento matemático destes dados através do PCA, identificando as variáveis de maior relevância e filtrando parte do ruído presente nos espectros. Foram também realizadas avaliações qualitativas dos mesmos espectros, discutindo-se suas principais características. A análise dos resultados obtidos confirmou a capacidade do método em identificar a presença das substâncias em questão nas misturas testadas, além de determinar suas respectivas concentrações através de seus espectros Raman. A Análise de Componentes Principais também mostrou-se eficiente no tratamento dos dados, possibilitando, inclusive, a identificação de padrões espectrais entre as amostras, nem sempre perceptíveis sem o adequado tratamento matemático.
