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Objetivo Geral: Apresentar os fundamentos teóricos e práticos dos métodos quimiométricos supervisionados, capacitando o aluno a aplicar métodos avançados de classificação e calibração na solução de problemas relacionados à adulteração de alimentos, metabolômica e outros contextos analíticos. Objetivos Específicos: - Entender os conceitos fundamentais da estatística multivariada, incluindo sua importância na interpretação de dados químicos; - Estudar os princípios e aplicações de métodos discriminantes, como PLS-DA e SVM; e de classificação SIMCA, DD-SIMCA e OCPLS, para identificação de padrões em amostras; - Introduzir e compreender os fundamentos de calibração multivariada, incluindo CLS, RLM, PCR e PLS, para modelagem preditiva; - Aplicar métodos avançados de classificação na solução de problemas relacionados à adulteração de alimentos, metabolômica e outros contextos analíticos.

Fundamentos de quimiometria supervisionada; Pré-processamento de dados; Métodos discriminantes (PLS-DA, SVM) e one-class (SIMCA, DD-SIMCA, OCPLS); Aplicações em adulteração de alimentos e metabolômica; Introdução à calibração multivariada (CLS, RLM, PCR, PLS); Validação analítica multivariada.

1) FERREIRA, M. M. C. Quimiometria: conceitos, métodos e aplicações. Campinas: Editora UNICAMP, 2015. 2) WEHRENS, R. Chemometrics with R: Multivariate Data Analysis in the Natural Sciences and life Sciences. Heidelberg: Springer, 2011. 3) SENA, M. M.; ALMEIDA, M. R.; BRAGA, J. W. B.; POPPI, R. J. Multivariate Statistical Analysis and Chemometrics. In: FRANCA, Adriana S.; NOLLET, Leo M L (Org.). Spectroscopic Methods in Food Analysis. 1st ed. Boca Raton, USA: CRC Press (Taylor & Francis Group), 2017, Cap.10, p. 273-314.

1) BROWN, S.; TAULER, R.; WALCZAK, B. Comprehensive Chemometrics - Chemical and Biochemical Data Analysis. Elsevier, Ed. Romà Tauler. 2) VOGEL, A. I.; MENDHAM, J.; DENNEY, R. C.; BARNES, J. D.; THOMAS, M. J. K. Análise Química Quantitativa. Rio de Janeiro: LTC, 6ª Ed., 2002. 3) Artigos científicos na área.