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Programa de Pós-Graduação em Química promove webcolóquio
Evento acontece na próxima quarta-feira (15) via plataforma Microsoft Teams
O Programa de Pós-Graduação em Química (PPGQ), vinculado ao Departamento de Química Fundamental (DQF) da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), promove um webcolóquio nesta quarta-feira (15), às 15h, via Microsoft Teams. Intitulado “Sistemas analíticos baseados em imagens digitais assistidas por Quimiometria”, o evento conta com a palestra do professor. Paulo Henrique Diniz, da Universidade Federal do Oeste da Bahia. O webcolóquio acontece on-line via Microsoft Teams.
Resumo
A avaliação da qualidade de produtos alimentícios exigida pelos órgãos de fiscalização para autorizar sua comercialização tem sido realizada com base na identificação e/ou quantificação de espécies químicas ou da determinação de diversos parâmetros físico-químicos. Contudo, a maioria dos métodos de referência adotados nas legislações específicas possui algumas desvantagens, tais como o elevado custo, a lentidão de análise e a necessidade de várias etapas de pré-tratamento das amostras. O uso de imagens digitais apresenta-se como uma alternativa promissora, pois permite superar inconvenientes das técnicas de referência por ser rápida e não invasiva, não destrutiva, além de, geralmente, dispensar o uso de reagentes químicos e evitar etapas de preparo da amostra, gerando baixa quantidade de resíduos, o que está de acordo com os princípios da Química Verde. Uma tendência notável no desenvolvimento de tais metodologias está relacionada com a aquisição de informações in situ e em tempo real utilizando dispositivos portáteis, tais como smartphones, que podem medir com precisão diferentes propriedades físicas e/ou químicas associadas a variações de cores. Neste cenário, tem crescido substancialmente o número de trabalhos que envolvem o desenvolvimento de novas metodologias verdes baseadas em imagens digitais, principalmente aquelas que empregam histogramas de cor. Tal abordagem, conhecida como CACHAS (do inglês chemometrics-assisted color histogram-based analytical system), produz uma quantidade elevada de dados proveniente de um número alto de amostras de matrizes muitas vezes complexas, o que dificulta a discriminação/quantificação de informação específica para cada analito ou espécies de interesse. Assim, faz-se necessário o uso de ferramentas quimiométricas de classificação e calibração multivariada, dependendo da finalidade de aplicação.