| dc.contributor | Lima, Kassio Michell Gomes de | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/5778641956389383 | |
| dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-3827-3800 | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/6928918856031880 | |
| dc.contributor | Santos, Luciene da Silva | |
| dc.contributor | Freitas, Rodrigo Pegado de Abreu | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/3462462933163509 | |
| dc.contributor | Marques, Amélia Pasqual | |
| dc.contributor | Vaz, Boniek Gontijo | |
| dc.creator | Alves, Marcelo Victor dos Santos | |
| dc.date | 2022-11-24T21:53:42Z | |
| dc.date | 2022-11-24T21:53:42Z | |
| dc.date | 2022-08-25 | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-04T12:08:47Z | |
| dc.date.available | 2023-09-04T12:08:47Z | |
| dc.identifier | ALVES, Marcelo Victor dos Santos. Desenvolvimento de metodologias analíticas baseadas em espectrometria de massas e análise multivariada no diagnóstico da fibromialgia. Orientador: Kassio Michell Gomes de. 2022. 126f. Tese (Doutorado em Química) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2022. | |
| dc.identifier | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/49877 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8599296 | |
| dc.description | This thesis presents the development of new analytical methodologies that combine
instrumental mass spectrometry readings with multivariate classification, in the search
for the differentiation of blood plasma samples for the detection of fibromyalgia. Within
the execution of the research, the studies carried out in this thesis explored the Paper
Spray Ionization Mass Spectrometry (PSI-MS) to obtain spectra from the blood plasma
of patients with and without fibromyalgia, and the processing of these spectral data by
multivariate analysis models. The multivariate classification techniques used represent
Principal Component Analysis (PCA), Successive Projection Algorithm (SPA), Genetic
Algorithm (GA), Linear Discriminant Analysis (LDA) and Quadratic (QDA) and Support
Vector Machine (SVM) proposing PCA-LDA, SPA-LDA, GA-LDA, PCA-QDA, SPAQDA, GA-QDA, PCA-SVM, SPA-SVM and GA-SVM models. For a first study, using a
total of twenty samples, the sensitivity and specificity results showed 100% separation
between classes, involving the supervised SPA-LDA technique, in addition to good
classifications with other models. For a second study the classifications obtained 100%
sensitivity for the PCA-LDA model, with sixty four samples, using patients with
symptoms related to catastrophizing pain (CAT) as a parameter. In addition to this last
result, the second study also presented classifications of different datasets with samples
of patients with and without fibromyalgia, related to other common symptoms in the
disease. Another important result, present in both studies, is the association of variables
selected by the classification models to the lysophosphatidylcholine (LysoPC) metabolite
class, mentioned in studies on fibromyalgia biomarkers. Thus, the results demonstrated
suggest the development of useful tools in the screening of fibromyalgia, with the
advantages of providing quick results, of simple operation and use of small aliquots of
blood plasma samples, also providing a good theoretical contribution on the diagnostic
approach of fibromyalgia, demonstrating the good execution of the analytical
methodology in the detection of the disease. | |
| dc.description | Esta tese apresenta o desenvolvimento de novas metodologias analíticas que combinam
as leituras instrumentais da espectrometria de massas com classificação multivariada, na
busca da diferenciação de amostras de plasma sanguíneo para detecção da fibromialgia.
Dentro da execução dos trabalhos, os estudos realizados nesta tese exploraram a
Espectrometria de Massas com Ionização por Paper Spray (PSI-MS) para obtenção de
espectros a partir do plasma sanguíneo de pacientes com e sem a fibromialgia, e o
processamento desses dados espectrais por modelos de análises multivariadas. As
técnicas de classificação multivariada utilizadas representam a Análise de Componente
Principal (PCA), Algoritmo de Projeções Sucessivas (SPA), Algoritmo Genético (GA),
Análise de Discriminantes Linear (LDA) e quadrática (QDA) e Máquina de Vetor de
Suporte (SVM) propondo modelos do tipo PCA-LDA, SPA-LDA, GA-LDA, PCA-QDA,
SPA-QDA, GA-QDA, PCA-SVM, SPA-SVM e GA-SVM. Para um primeiro estudo,
utilizando um total de vinte amostras, os resultados de sensibilidade e especificidade
apresentaram 100% de separação entre as classes, envolvendo a técnica supervisionada
SPA-LDA, além de boas classificações com outros modelos. Para um segundo estudo, as
classificações obtiveram 100% de sensibilidade para o modelo PCA-LDA, com sessenta
e quatro amostras, utilizando como parâmetro pacientes com sintomas relacionados a
catastrofização da dor (CAT). Além deste último resultado, o segundo estudo também
apresentou classificações de diferentes conjuntos de dados com amostras de pacientes
com e sem a fibromialgia, relacionadas a outros sintomas comuns na doença. Outro
resultado importante, presente em ambos os estudos, é a associação de variáveis
selecionadas pelos modelos de classificação a classe de metabólito lisofosfatidilcolina
(LysoPC), mencionada em estudos sobre biomarcadores da fibromialgia. Com isso, os
resultados demonstrados sugerem a elaboração de ferramentas úteis na triagem da
fibromialgia, com as vantagens de fornecer resultados rápidos, de simples operação e
utilização de pequenas alíquotas de amostra de plasma sanguíneo, propiciando também
um bom aporte teórico sobre a abordagem do diagnóstico da fibromialgia, demostrando
a boa execução da metodologia analítica na detecção da doença. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | pt_BR | |
| dc.publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte | |
| dc.publisher | Brasil | |
| dc.publisher | UFRN | |
| dc.publisher | PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM QUÍMICA | |
| dc.rights | Acesso Aberto | |
| dc.subject | Fibromialgia | |
| dc.subject | Espectrometria de massas | |
| dc.subject | Ionização por pulverização em papel | |
| dc.subject | Análise multivariada | |
| dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::QUIMICA | |
| dc.title | Desenvolvimento de metodologias analíticas baseadas em espectrometria de massas e análise multivariada no diagnóstico da fibromialgia | |
| dc.type | doctoralThesis | |
