O campo de química analítica trata da identificação e/ou quantificação de substâncias químicas. Os avanços no ramo ao longo dos anos resultaram no desenvolvimento de aparelhos bastante sofisticados que produzem conjuntos de dados complexos e em quantidades enormes. Essa fartura de dados exige ferramentas especializadas para poder extrair informações relevantes. O campo de quimiometria evoluiu justamente para cumprir essa finalidade.

No início, pensava-se que o tratamento de dados multivariados simplesmente fosse uma das novas técnicas para manipular dados, como se se tratasse de extensão de métodos existentes. Mais adiante, porém, reconheceu-se que ele deveria constituir um novo ramo da química. Agora, a quimiometria faz parte do currículo das principais universidades do mundo, existem programas de pós-graduação dedicados ao ramo, e as ferramentas de quimiometria se encontram no software de muitos aparelhos instrumentais.

Mesmo com a disponibilidade atual de ferramentas bem sofisticadas, há dois princípios fundamentais que não podem ser ignorados. Primeiro, é imprescindível aprender como escolher a ferramenta mais adequada para cada finalidade e saber interpretar os resultados obtidos. Ademais, é igualmente necessário avaliar a integridade do resultado.

Foi publicado nos últimos 20 anos um bom número de livros de referência sobre quimiometria. Alguns tratam dos assuntos de uma maneira relativamente superficial, enquanto outros são muito especializados e não alcançam a variedade das aplicações desejada pela maioria dos químicos analíticos. A grande maioria desses livros foi escrita em inglês, limitando a sua utilidade.

O lançamento recente de Quimiometria: Conceitos, métodos e aplicações preenche essa lacuna. Porém, este livro é muito mais do que uma referência em português. É de fato uma obra compreensiva de descrições das ferramentas de quimiometria.

O livro está organizado em cinco capítulos. O Capítulo 1 – “Introdução” – apresenta uma história da quimiometria, uma das mais amplas, e deve ajudar o leitor a entender a evolução dessa disciplina.  O Capítulo 2 – “Preparação dos dados para análise” – trata do manuseio de dados e descreve a organização de dados em forma de matrizes, fundamental para análise multivariada. A importância da visualização das informações em forma de gráficos é também enfatizada.

Os últimos três capítulos dão ênfase às três áreas mais importantes de quimiometria. Com dados novos, o quimiometrista deve primeiro averiguar se há tendências ou agrupamentos presentes. No Capítulo 3 – “Análise exploratória de dados” – são descritas duas metodologias comuns: análise de componentes principais (PCA) e análise de agrupamentos por métodos hierárquicos (HCA). Atenção considerável foi dada ao método PCA por sua importância em muitas áreas de quimiometria.

Esse capítulo tem foco nos fundamentos da matemática aplicada a matrizes, inclusive no conceito de projeção. Termina com a apresentação de vários exemplos oriundos de disciplinas diferentes, que mostram que, mesmo com finalidades diversas, as ferramentas PCA e HCA se aplicam da mesma maneira em cada situação.

Mesmo que o analista já empregue um método tradicional para determinar ou inferir a composição de uma substância, esses métodos clássicos sofrem de uma fraqueza crítica: eles presumem que as respostas das medições vêm somente do constituinte de interesse. No mundo real, esse é raramente o caso. O Capítulo 4 – “Calibração – Métodos de regressão” – descreve como se usam as ferramentas de regressão multivariada, tais como regressão pelo método das componentes principais (PCR) e regressão pelo método dos quadrados mínimos parciais (PLS), para estabelecer correlação entre dados espectrais e medidas de referência, com exatidão e precisão aprimorada.

A autora oferece descrições meticulosas para ambos os métodos, inclusive fragmentos de código de Matlab. Exemplos usando dados reais demonstram os métodos, e gráficos ressaltam os pontos- chave. Métodos de regressão são de grande utilidade na modelagem de dados multivariados, e, também, os modelos podem ser utilizados para caracterizar novas amostras. Assim, são introduzidos os conceitos de validação e predição.

Outro objetivo comum é procurar saber a qual categoria pertence uma determinada substância. Chama-se essa área de estudo de classificação, ou métodos de reconhecimento de padrões, e ela inclui campos como identificação de bactérias, análise de concorrentes, e aplicações forenses. No Capítulo 5 – “Métodos de classificação ou métodos supervisionados de reconhecimento de padrões” – são discutidos vários métodos de classificação multivariada. Ele aborda técnicas tanto paramétricas como determinísticas e inclui gráficos que mostram bem os conceitos. Medidas de qualidade da classificação são introduzidas e dicas sobre como escolher os métodos mais apropriados são oferecidas. Como essas dicas dependem do tipo de dados a ser analisado, o capítulo oferece exemplos que ajudam o leitor na escolha das opções a serem consideradas quanto à classificação de seus próprios dados.

Quimiometria traz uma excelente contribuição ao campo, especialmente por sua apresentação em português, a sexta língua mais falada no mundo. O leitor vai apreciar as explicações detalhadas dos conceitos junto com sugestões práticas. Quem trabalha na área de quimiometria deve-se ler este livro cuidadosamente e mantê-lo sempre por perto para consultas frequentes ao revistar os seus métodos.

Serviço

Título: Quimiometria: Conceitos, métodos e aplicações
Autora: Márcia Miguel Castro Ferreira
Páginas: 496 páginas
Editora da Unicamp
Área de interesse: Química
Preço: R$ 84,00
www.editoraunicamp.com.br