Apresentações da oficina Análise de dados NIR em ambiente R agora disponíveis

Explicação sobre o processo de ciência de dados utilizando o assunto dado no primeiro dia da oficina de análise dados NIR em ambiente R como exemplo. Explicação sobre o processo de ciência de dados utilizando o assunto dado no primeiro dia da oficina de análise dados NIR em ambiente R como exemplo.

Apresento abaixo as apresentações dos dois dias da oficina de “Análise de dados NIR em ambiente R”, ministrado por mim de maneira particular nos dias 30 de junho e 2 de julho de 2021.

Mas o que seria o NIR ??? 🤷🤔

NIR faz referência à espectroscopia do infravermelho próximo, que vem do inglês Near InfraRed spectroscopy. É uma técnica que faz uso de ondas eletromagnéticas próximas à faixa do visível para caracterizar amostras a partir da interação dessas ondas com os constituintes da amostra em análise (Pasquini 2003).

A técnica tem sido utilizada com sucesso em estudos de delimitação de espécies de plantas e bichos amazônicos (Durgante et al. 2013; Lang et al. 2015; Lang, Almeida, e Costa 2017; Prata et al. 2018; Damasco et al. 2019; Paiva, Perdiz, e Almeida 2021; Torralvo, Magnusson, e Durgante 2021), e também para estimar traços funcionais de plantas em larga escala (Costa et al. 2017).

Em termos práticos, a obtenção deste tipo de informação consiste em pegar pedaços de folhas ou de bichos (guardados em coleções biológicas como as presentes no INPA), emitir ondas do infravermelho próximo sobre a amostra, e obter o resultado da leitura da amostra na forma de uma planilha em que se tem para cada ondas dentro da faixa espectral um valor associado ao quanto aquele pedaço de amostra absorveu ou refletiu aquela onda eletromagnética (Fig. 1). Após a obtenção dessas leituras em grande quantidade de múltiplos indivíduos de múltiplas espécies, nós fazemos análises estatísticas multivariadas para porder entender quantas espécies existem, por exemplo, em um determinado grupo de plantas. De forma a facilitar o entendimento de como funciona este método, e como ele é utilizado para delimitar espécies, recomendo que assistam o vídeo da apresentação “O uso da espectroscopia NIRs no reconhecimento de espécies da flora amazônica”, ministrada pela Dra. Flávia Durgante durante o I Simpósio de Biodiversidade, Conservação e Uso Sustentável de Plantas, Algas e Fungos Amazônicos (SIMBOT AM). Como costumam dizer por aí, é uma apresentação #TopDasGaláxias 😎😎😎!

Esquema básico sobre obtenção de dados NIR e resultado prático da leitura. *A*. Nesta imagem na parte de baixo, observamos um equipamento em que obtemos dados NIR, modelo Antaris II da Thermo Fisher Scientific, encontrado no herbário do Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA). Colocamos pedaços de folhas ou bichos sobre uma região circular do aparelho (forma similar ao  círculo vermelho da imagem; tamanho não correspondente ao real), que é de onde são emitidas as ondas eletromagnéticas; em seguida, é posto um corpo negro para evitar a dissipação de ondas (na imagem, percebe-se um pedaço de madeira sobre essa região, geralmente utilizado para reforçar a pressão do corpo negro sobre a amostra) para, enfim, ser realizada a emissão das ondas eletromagnéticas e posterior obtenção de uma leitura espectral. Em plantas, isso é geralmente feito nas duas faces das folhas. *B*. Gráfico com números de onda no eixo X, e absorbância das ondas NIR no eixo Y, para amostras referentes a duas espécies hipotéticas; nesta imagem, é possível verificar certas diferenças no padrão espectral entre essas duas espécies. Por meio de análises estatísticas multivariadas, podemos utilizar essas informações para delimitar espécies. Fotos: R. O. Perdiz.

Figura 1: Esquema básico sobre obtenção de dados NIR e resultado prático da leitura. A. Nesta imagem na parte de baixo, observamos um equipamento em que obtemos dados NIR, modelo Antaris II da Thermo Fisher Scientific, encontrado no herbário do Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA). Colocamos pedaços de folhas ou bichos sobre uma região circular do aparelho (forma similar ao círculo vermelho da imagem; tamanho não correspondente ao real), que é de onde são emitidas as ondas eletromagnéticas; em seguida, é posto um corpo negro para evitar a dissipação de ondas (na imagem, percebe-se um pedaço de madeira sobre essa região, geralmente utilizado para reforçar a pressão do corpo negro sobre a amostra) para, enfim, ser realizada a emissão das ondas eletromagnéticas e posterior obtenção de uma leitura espectral. Em plantas, isso é geralmente feito nas duas faces das folhas. B. Gráfico com números de onda no eixo X, e absorbância das ondas NIR no eixo Y, para amostras referentes a duas espécies hipotéticas; nesta imagem, é possível verificar certas diferenças no padrão espectral entre essas duas espécies. Por meio de análises estatísticas multivariadas, podemos utilizar essas informações para delimitar espécies. Fotos: R. O. Perdiz.

Ao fim desta postagem, vocês podem encontrar as referências para cada um desses artigos citados anteriormente. Caso tenham dificuldade de terem acesso aos artigos, entrem em contato comigo!

  • DIA 1
  • DIA 2

Caso você tenha interesse no código fonte dessas apresentações, feitas por meio do pacote R xaringan, acesse-os no endereço abaixo:

👇👇👇

https://github.com/ricoperdiz/oficina-dados-nir

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Até a próxima, pessoal! 💐🌴😎

Para saber mais

Costa, Flávia R. C., Carla Lang, Danilo R. A. Almeida, Carolina V. Castilho, e Lourens Poorter. 2017. “Near-infrared spectrometry allows fast and extensive predictions of functional traits from dry leaves and branches”. Ecological Applications 28 (5): 1157–67. https://doi.org/10.1002/eap.1728.
Damasco, Gabriel, Douglas C. Daly, Alberto Vicentini, e Paul V. A. Fine. 2019. Reestablishment of Protium cordatum (Burseraceae) based on integrative taxonomy. Taxon 68 (1): 34–46. https://doi.org/10.1002/tax.12022.
Durgante, Flávia Machado, Niro Higuchi, Ana Almeida, e Alberto Vicentini. 2013. Species spectral signature: discriminating closely related plant species in the Amazon with Near-Infrared Leaf-Spectroscopy. Forest Ecology and Management 291: 240–48. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1016/j.foreco.2012.10.045.
Lang, Carla, Danilo R. A. Almeida, e Flávia R. C. Costa. 2017. “Discrimination of taxonomic identity at species, genus and family levels using Fourier Transformed Near-Infrared Spectroscopy (FT-NIR)”. Forest Ecology and Management 406: 219–27. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2017.09.003.
Lang, Carla, Flávia Regina Capellotto Costa, José Luís Campana Camargo, Flávia Machado Durgante, e Alberto Vicentini. 2015. “Near infrared spectroscopy facilitates rapid identification of both young and mature Amazonian tree species”. PLoS ONE 10 (8): e0134521. https://doi.org/https://doi.org/10.1371/journal.pone.0134521.
Paiva, Darlem Nikerlly Amaral, Ricardo Oliveira Perdiz, e Thaís Elias Almeida. 2021. Using near-infrared spectroscopy to discriminate closely related species: A case study of neotropical ferns. Journal of Plant Research 134 (3): 509–20. https://doi.org/10.1007/s10265-021-01265-9.
Pasquini, Celio. 2003. Near Infrared Spectroscopy: fundamentals, practical aspects and analytical applications. Journal of the Brazilian Chemical Society 14 (abril): 198–219. http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-50532003000200006&nrm=iso.
Prata, Eduardo M. B., Chodon Sass, Doriane P. Rodrigues, Fabricius M. C. B. Domingos, Chelsea D. Specht, Gabriel Damasco, Camila C. Ribas, Paul V. A. Fine, e Alberto Vicentini. 2018. “Towards integrative taxonomy in Neotropical botany: disentangling the Pagamea guianensis species complex (Rubiaceae)”. Botanical Journal of the Linnean Society 188 (2): 213–31. https://doi.org/10.1093/botlinnean/boy051.
Torralvo, Kelly, William E. Magnusson, e Flávia Durgante. 2021. Effectiveness of Fourier transform near-infrared spectroscopy spectra for species identification of anurans fixed in formaldehyde and conserved in alcohol: A new tool for integrative taxonomy. Journal of Zoological Systematics and Evolutionary Research 59 (2): 442–58. https://doi.org/10.1111/jzs.12442.

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