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Alessandro ULRICI
Professore Ordinario
Dipartimento di Scienze della Vita sede ex-Agraria
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Insegnamento: Chemiometria per il controllo degli alimenti
Controllo e sicurezza degli alimenti (RE) (Offerta formativa 2023)
Obiettivi formativi
Il corso si propone di fornire le conoscenze teoriche e pratiche relative alle principali tecniche disegno sperimentale e di analisi multivariata dei dati, sia a fini esplorativi che per la costruzione di modelli di calibrazione e di classificazione, al fine di mettere lo studente in grado di applicare le principali tecniche chemiometriche all'analisi di dati chimici, tecnologici e sensoriali acquisiti su matrici alimentari.
Prerequisiti
Conoscenze acquisite nella laurea di primo livello (triennale) in Chimica Generale, Chimica Analitica, Matematica.
È inoltre suggerita la conoscenza dei seguenti argomenti di statistica di base: statistica descrittiva, distribuzioni, limiti di confidenza, test di significatività, ANOVA, carte di controllo, regressione unilineare e multilineare, nonché di fogli di calcolo (ad es. Microsoft Excel) per l’esecuzione di analisi statistiche di base. Per coloro i quali ritenessero di non avere una preparazione sufficiente su questi argomenti si segnala che presso il Dipartimento di Scienze della Vita è presente in offerta formativa il corso opzionale di Elaborazione dei dati sperimentali.
Programma del corso
Chemiometria: l'approccio multivariato per l'analisi della struttura dei dati e per l'estrazione dell'informazione utile.
Disegno Sperimentale: disegni fattoriali a n livelli, disegno centrale composito, Dohelert. Disegni di screening: FFD, Plackett-Burmann. Disegni in domini constrained: D-Optimal. Disegni di miscela. Hill climbing techniques: steepest ascent, simplex.
Esercitazioni con MS-Excel sui metodi di disegno sperimentale.
Analisi esplorativa dei dati; struttura, variabilità e informazione
Clustering: distanza e similarità; metodi di linkage; clustering agglomerativo; dendrogrammi. Pretrattamento dei dati per colonna: mean centering, autoscaling.
PCA: interpretazione geometrica delle PC. Score, loading, percentuale di varianza spiegata. Scree plot, grafici di score e loading, biplot, grafici Q vs T^2. PCA su segnali; pretrattamenti per riga: SNV, smoothing, derivate, detrending, MSC. Carte di controllo multivariate (Q e T^2); contribution plots. Controllo multivariato di processo. Definizione matriciale di PCA; ortogonalità ed ortonormalità dei vettori degli score e dei loading; autovalori e percentuale di varianza spiegata.
Esercitazioni con PLS-Toolbox Eigenvectorsu Clustering e PCA.
Calibrazione multivariata: da PCR a PLS. Definizione geometrica e matriciale delle variabili latenti (LV). Scores, loadings, weights, coefficienti di regressione e VIP Plots. Selezione del numero di LV. PLS1 e PLS2. Crossvalidazione: leave-one-out, venetian blinds, contiguous blocks, random groups. Validazione esterna. Overfitting e underfitting. Statistiche RMSE e R^2; confronto dei parametri calcolati in calibrazione, crossvalidazione e predizione. Esercitazioni con PLS-Toolbox su PCR e PLS.
Classificazione multivariata: da PCA a SIMCA e da PLS a PLS-DA. Modelli e soglie di classe. Classification rate. Sensibilità, Specificità ed Efficienza in classificazione. Esercitazioni con PLS-Toolbox su SIMCA e PLS-DA.
Metodi didattici
Lezioni frontali in aula: 40 ore
Esercitazioni al computer: 24 ore
Testi di riferimento
- Dispense fornite dal docente del corso
- J.C.Miller and J.N. Miller "Statistics and Chemometrics for Analytical Chemistry" Ellis Horwood PTR Prentice Hall
- R.G. Brereton, "Chemometrics - Data Analysis for the Laboratory and Chemical Plant", WILEY
-PLS Toolbox Manual
Per approfondimenti:
- P. Gemperline (ed.) "Practical Guide to Chemometrics" CRC Press
- T. Naes, T. Isaksson, T. Fearn, T. Davies "A user-friendly guide to Multivariate Calibration and Classification" NIR Publications
- K.R. Beebe, R.J. Pell and M.B. Seasholtz, "Chemometrics: a practical Guide" WILEY Intrescience
- Multi-way analysis with applications in the chemical sciences / Age Smilde and Rasmus Bro and Paul Geladi. - Chichester : Wiley & Sons, 2004
- R. Todeschini, "Introduzione alla Chemiometria" EdiSES
- D.L. Massart, B.G.M Vandeginste, L.M.C. Buydens, S. De Jong, P.J. Lewi, J. Smeyers-Verbeke "Handbook of Chemometrics and Qualimetrics" Elsevier Publisher
Verifica dell'apprendimento
Esame orale della durata di circa 60 minuti.
Lo studente dovrà dimostrare di aver raggiunto sufficiente padronanza delle principali tecniche di disegno sperimentale e di analisi multivariata dei dati, anche attraverso il corretto utilizzo dei software per l'elaborazione dei dati che sono stati utilizzati durante le esercitazioni.
Risultati attesi
Conoscenza e capacità di comprensione:
tramite le lezioni in aula, lo studente apprende il ruolo svolto dalle principali tecniche di disegno sperimentale e di analisi multivariata dei dati nello specifico settore professionale delle scienze e tecnologie degli alimenti; apprende l’uso di software per l’elaborazione chemiometrica e per l’estrazione dell’informazione utile da dataset sperimentali relativi a problematiche in campo alimentare.
Capacità di applicare conoscenze e comprensioni:
lo studente è in grado di utilizzare autonomamente alcuni tra i più diffusi software per l’elaborazione dei dati con tecniche multivariate, di pianificare gli esperimenti secondo opportuni metodi di disegno sperimentale, e di interpretare i risultati delle analisi eseguite con le tecniche chemiometriche utilizzate.
Autonomia di giudizio:
lo studente è in grado di definire autonomamente le strategie di analisi dei dati più opportune per la risoluzione di problemi comuni nell'industria alimentare, anche correlando competenze trasversali inerenti le proprietà chimiche, fisiche e tecnologiche gli alimenti, le condizioni di processo e le tecniche analitiche.
Abilità comunicative:
la discussione in aula, stimolata dal docente durante le lezioni e le esercitazioni, consente allo studente di sostenere una discussione in merito agli argomenti trattati. Alla fine del corso lo studente sarà in grado di descrivere i concetti chiave e gli obiettivi fondamentali delle principali tecniche chemiometriche anche a professionisti in campo alimentare non esperti di analisi statistica multivariata. La verifica dell'abilità comunicativa è affidata all'esame finale orale.
Capacità di apprendimento:
le attività descritte consentono allo studente di acquisire la terminologia e la metodologia appropriata per il reperimento delle informazioni utili a provvedere autonomamente al proprio aggiornamento, con particolare attenzione agli strumenti informatici per l’elaborazione dei dati.