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Reis M. R., Ferreira M. M. C., "Separação de Espectros de Luminescência Total e espectros simulados através do Método generalizado de Anulação do Posto (GRAM)" ["Separation of total luminiscence spectra and spectra simulated by the generalized rank annihilation method (GRAM)"].  Poços de Caldas, MG, 25-28/05/1998: 21a Reunião Anual da Sociedade Brasileira de Química: Perspectivas para a próxima década [21st Annual Meeting of the Brazilian Chemical Society: Perspectives for the next decade], Livro de Resumos [Book of Abstracts], 3 (1998) QA-133. Poster QA-133.


Português
QA-133

SEPARAÇÃO DE ESPECTROS DE LUMINISCÊNCIA TOTAL E
ESPECTROS SIMULADOS ATRAVÉS DO MÉTODO
GENERALIZADO DE ANULAÇÃO DO POSTO (GRAM)

Marlon M. Reis (PG), Márcia M. C. Ferreira
 

Departamento de Físico-Química, Instituto de Química, Universidade
Estadual de Campinas - UNICAMP

Palavras-chave: espectros de luminiscência total, gram, quimiometria.
 

        Este  método  foi  aplicado   em  espectros simulados  e  de  luminiscência  total,
coletados  a  partir  de  amostra  de  cálculo  dentário  de felinos  e  humanos.  Neste
último caso,  cada  espectro  corresponde  a  uma superfície de dados1,  pois  a cada
comprimento de  onda de excitação  é  coletado  um  espectro  de emissão,  Figura 1.
Estes espectros  apresentam picos  sobrepostos,  impendindo assim, a  identificação
direta das substâncias químicas luminiscentes das amostras de cálculo dentário.
        O  fundamento  do  Método Generalizado de Anulação do  Postoaplicado  é  a
solução  de   um   problema   generalizado  de   autovalores-autovetores  através  do
algoritmo  matemático  QZ.   A   formulação  deste   problema  envolve  também  uma
decomposição   em   valores   singulares.   Para  resolver   este   problema,  ou  seja,
encontrar os  espectros das substâncias presentes nas  amostras,  foi formulado  um
problema   de  autovalores-autovetores  generalizado.   Para   tal,  duas  matrizes,  a
primeira com  a  superficie de dados da amostra  de felinos e  na segunda a humana.
Desta  forma  teríamos  o  seguinte  problema:   A Y = B Y L,   onde  B  são  as
matrized de dados  e  L  as matrizes de autovetores e autovalores
respectivamente.   A   partir  destes   autovetores   são  determinados  os  espectros
procurados.   O  número  de  substâncias  diferentes  que  emitem  nesta  região  foi
determinado por uma decomposição em valores singulares.
        O resultado desta aplicação são três espectros de emissão  e excitação.  Estes
últimos,   são  os  responsáveis   pela  identificação  das  substâncias  luminiscentes
presentes nas amostras.  Os comprimentos  de  onda  destes  máximos são  410 nm,
418 nm, 434 nm. Estes picos estão em concordância com aqueles encontrados para
amostras de felinos e caninos3  e correspondem as espécies porfirinicas.
        Os  resultados  obtidos  para  os   dados  simulados  permitiram  a  comparação
entre  aqueles  obtidos   para   os   dados   experimentais  com  a  solução  ótima  do
problema,  mostrando a  confiabilidade do método.
        Esta  aplicação  do   Método  Generalizado  de  Anulação  do  Posto  mostra  a
importância    da    utilização    da    quimiometria    na    otimização    de   resultados
experimentais através de técnicas algébricas.
        Estes   algoritmos  foram   rodados   em   ambiente   MATLAB   usando  rotinas
internas do MATLAB.
 



Figura 1. Espectros correspondentes à amostra de cálculo dentário de felinos.

Bibliografia:

1- Sanchez, E.; Kowalski, B. R.; J. Chemometrics, 1988, 2, 247.
2- Wilson, B. E.; Sanchez, E.; Kowalski, B. R.; J. Chemometrics, 1989, 3, 493.
3- Ferreira, M. M. C.; Brandes, M. L.; Ferreira, I. M. C.; Kowalski, B. R.; A.
Spectroscopy, 1995, 49, 1317.

CAPES, FAPESP


English
QA-133

SEPARATION OF TOTAL LUMINISCENCE SPETRA
SIMULATED BY THE GENERALIZED RANK
ANNIHILATION METHOD (GRAM)

Marlon M. Reis (PG), Márcia M. C. Ferreira
 

Departamento de Físico-Química, Instituto de Química, Universidade
Estadual de Campinas - UNICAMP

Key-words: total luminiscence spectra, gram, chemometrics.
 

        This method was applied  for  simulated  total  luminiscence  spectra  which were
collected  from  feline  and  human  dental  calculus.   For   the  human  spectra,  each
spectrum corresponds to a  data  hypersurface1,  since for each excitation wavelength
an emission spectrum was recorded, Figure 1. The spectra contain overlapped peaks
what disables direct  identification  of  luminiscent chemical substances  in  the  dental
calculus samples.
        The Generalized Rank Annihilation Method is  based  on  solving a  generalized
eigenvalue-eigenvector  problem  via  the  QZ  mathematical algorithm.  This  problem
involves  also  singular values decomposition.  To  solve the problem  i.e.  to  find  the
spectra of the  present  substances,   a  generalized  eigenvalue-eigenvector  problem
was  formulated.   In  this  sense,   two  matrices  were  constructed,   from  which  one
contained   the   feline  data  hypersufrace,   and   the  other   one   the   human   data
hypersurface.  This way,  the  problem had the following form:  A Y = B Y L,  where A
and  B  are  the  data  matrices,  and  Y and  L  are the  eigenvector  and  eigenvalue
matrices,   respectively.  The  wanted   spectra   are  determined   from   the  obtained
eigenvectors.   The number of  different chemical substances which emit in this region
was determined by means of singular value decomposition.
        The  results  of  this application  are  three  emission and excitation spectra.  The
latter  are  responsible  for   the  identification  of  luminiscent   substances  which  are
present  in  the  samples.  The  wavelengths  of their maxima are  at  410 nm,  418 nm,
434 nm.   These peaks agree with  those find  in  the feline and canine  samples3  and
correspond  to  porphyrinic species.
        The results for simulated  data  were compared  with  those for  the  experimental
data, with the best solution of the problem,  what showed the reliability  of  the method.
        This  application  of   the  Rank  Annihilation  Method  shows   the  importance  of
chemometrics for optimization of experimental data by means  of  algebraic techniques.
        The  algorithms  were  applied  within   the  MATLAB  framework,   using  internal
MATLAB  routines.
 



Figure 1. The spectra for a sample of feline dental calculus.

Literature:

1- Sanchez, E.; Kowalski, B. R.; J. Chemometrics, 1988, 2, 247.
2- Wilson, B. E.; Sanchez, E.; Kowalski, B. R.; J. Chemometrics, 1989, 3, 493.
3- Ferreira, M. M. C.; Brandes, M. L.; Ferreira, I. M. C.; Kowalski, B. R.; A.
Spectroscopy, 1995, 49, 1317.

CAPES, FAPESP