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A cromatografia de gases acoplada à espectrometria de mobilidade iónica (GC-IMS) permite uma análise rápida, fiável e económica da composição química de misturas voláteis. Esta tecnologia de sensores foi usada com êxito na ciência dos alimentos para determinar a sua origem e frescura e prevenir a fraude alimentar. No entanto, os dados de GC-IMS são muito dimensionais complexos e sofrem de falta de linearidade, problemas de referência, desalinhamentos, sobreposição de picos, caudas de picos longos, etc., tudo isto tem de ser corrigido para obter as características relevantes das amostras.
Neste estudo, apresenta-se um fluxo de trabalho para o pré-processamento de sinais, seguido de 4 pontos diferentes para a extração de características em dados de GC-IMS. Mais concretamente estes pontos consistem em extrair, características de dados de: (1) a área total do cromatrograma de iões reactivos (RIC); (2) a resposta completa do RIC; (3) a matriz de amostra desdobrada; e (4) os volumes máximos de iões. Os fluxos de trabalho resultantes para o processamento de dados foram aplicados a um conjunto de dados que constava de duas amostras de presunto ibérico de diferentes classes de qualidade em função do seu regime alimentar. Foi avaliada a capacidade de deduzir informação química das amostras comparando os resultados de classificação obtidos da análise discriminante de mínimos quadrados parciais (PLS-DA) e as pontuações de importância da variável para a projecção (VIP) das amostras.
A eleição de uma estratégia de extração de características depende em grande medida da quantidade de informação química que se deseja recuperar da análise, bem como do esforço computacional requerido para gerar os modelos de dados.
Freire R, Fernandez L, Mallafré-Muro C, Martín-Gómez A, Madrid-Gambin F, Oliveira L, Pardo A, Arce L, Marco S. Full Workflows for the Analysis of Gas Chromatography—Ion Mobility Spectrometry in Foodomics: Application to the Analysis of Iberian Ham Aroma. Sensors. 2021; 21(18): 6156. https://doi.org/10.3390/s21186156
