Comunicacion cientifica

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ESCUELA SUPERIOR POLITECNICA DE CHIMBORAZO UNIDAD DE NIVELACION CICLO DE NIVELACIÓN: SEPTIEMBRE 2013 / FEBRERO 2014 MÓDULO INTRODUCCION DE LA COMUNICACIÓN CIENTIFICA: 1.- DATOS INFORMATIVOS - NOMBRES Y APELLIDOS: María Paola Ramos Sandoval - DIRECCIÓN DOMICILIARIA: García Moreno Y Luz Eliza Borja - TELÉFONO: 2955449 CELULAR: 0987375304 - MAIL: [email protected] - FECHA: 01 de Noviembre de 2013 Riobamba – Ecuador

Transcript of Comunicacion cientifica

ESCUELA SUPERIOR POLITECNICA DE CHIMBORAZO

UNIDAD DE NIVELACION

CICLO DE NIVELACIÓN: SEPTIEMBRE 2013 / FEBRERO 2014

MÓDULO INTRODUCCION DE LA COMUNICACIÓN CIENTIFICA:

 

1.- DATOS INFORMATIVOS

- NOMBRES Y APELLIDOS: María Paola Ramos Sandoval

- DIRECCIÓN DOMICILIARIA: García Moreno Y Luz Eliza Borja

- TELÉFONO: 2955449 CELULAR: 0987375304

- MAIL: [email protected]

- FECHA: 01 de Noviembre de 2013

Riobamba – Ecuador

Objetivos:

Identificar el contenido del artículo científico. Conocer con profundidad como la ciencia ha ido avanzando día a día. Mejorar un sistema médico computarizado con mayor precisión cualitativa y cuantitativa.

Desarrollo del proyecto:

Quimiometrix es un paquete herramientas Quimiometricas

Este software está dividido en: 3

Gestión de datos

Permite la entrada, ordenamiento, edición y salida

de los datos a través de una amigable interfaz gráfica.

Pre-tratamiento de datos.- datos experimentales mejorados y

preparados convenientemente para el análisis.

Pre-procesamientos

Un conjunto de operaciones estadísticas q emplean datos dentro de un mismo rango

Centrado respecto a la medida.- cambia de lugar el origen de datos

sin alterar las relaciones

Auntoescalamiento.- trata el valor de cada variable restando su media y dividiendo

por su variación típica.

Transformaciones.

Conjunto de técnicas matemáticas que disminuyen o

eliminan

Alisamientos.- elimina el ruido experimental en las muestras.

Correcciones de la línea base.- se presenta dos alteraciones de la línea base en un

espectro: el efecto de offset.

Conversiones espectroscópicas.- útil para la lineación de datos, la ecuación define la

intensidad espectral y concentración

Ventajas

Resultados inmediatosNo es costosoEl resultado intacto y claro

Tecnicas

Extraccion del ADNReaccion de cadena Dtencion y lectura del ADN.Y resultados

DesventejasEl software puedo tener algun problema tecnico.

Resultados y discusión.

Los perfiles del ADN traen la atención de la comunidad científica

internacional

El impacto de la tecnología ha traído la identificación de materia

molecular del hombre.

Una persona hereda de sus padres dos longitudes específicas las cuales

son diferentes una de otra.

En dicha molécula es necesario someterlas a procesos formados x

los siguientes:

Extracción del ADN a partir de cualquier materia biológico.

Introducción

En el tema “ EXPERIMENTACION EN EL USO DEL SOFTWARE QUIMIOMETRIX PARA EL PROCESAMIENTO MULTIVARIADO

DE DATOS QUIMICOS Y BIOQUIMICOS” ha sido una gran fuente de conocimientos mediante técnicas investigaciones hemos

podidos leer, escuchar y llenarnos con mucho más interés en lo que se refiere al software Quimiometrix en donde observamos que

no solo se trata de nuevas herramientas en el campo de la química y bioquímica sino que también el tiempo ha ido modernizando

nuestras áreas de trabajo, con el avanzar de la tecnología tan dicho en todos los países y si como el pasar del tiempo el avanzo de

la tecnología lo hace con mucho más velocidad ya que con ello mejoramos una área productiva en dichos campos en los que se

requiera.

Con la creación del software Quimiometrix se han podido realizar mejores cálculos en lo que es el conteo de extensas caneas de

ADN, ya que en tiempos pasados no se ha podido lograr, hoy en día es toda una posibilidad gracias a los adelantos de la

informática, esta nueva y moderna herramienta no puedo lograse con anterioridad debido al bajo conocimiento con ciencias

tecnológicas es decir por el lento conocimiento en el tratado de la función de tecnología y química en la antigüedad para el extenso

conteo se los realizaba con varios algoritmos matemáticos hoy en día ya no es necesario de aquel largo y tedioso procedimiento

en el software nos ha facilitado todo el esfuerzo de dicha tarea debió a que cumple con varias especificaciones dando agilidad,

certeza y seguridad en el análisis de dicha problemática.

No obstante, actualmente se le presta especial atención a las ventajas que ofrece y el mejoramiento de los resultados que se

obtiene cuando se aplica un tratamiento multivariante en contraposición con el clásico procedimiento de calibración univariada. En

esos espectros muestran mucha más información disponible relacionada con esa sustancia.

En las técnicas quimiométricas, previo al trabajo de calibración multivariada, a partir de la visualización de los datos originales, se

pudo advertir la necesidad de realizar una corrección de línea base por simple sustracción, ya que algunos espectros se veían

desplazados por debajo de la línea base. De igual manera, se ordenaron los espectros en forma descendente de su número de

onda para una mejor comprensión.

A modo de evaluación de la efectividad del modelo de calibración construido, fueron examinados cuatro indicadores obtenidos

como respuesta del conjunto de validación. Preparación de los conjuntos de calibración, y validación. Técnicas quimiométricas

empleadas para el caso de estudio, se cuenta con datos de entrenamiento de 64 muestras. Dichas muestras son representativas

de seis tipos de combustibles destilados del

petróleo provenientes de la Refinería de Petróleo “Ñico López” en Ciudad de La Habana. El

análisis exploratorio PCA reveló que toda la información correspondiente a las variables analizadas, puede ser agrupada en solo

siete nuevas variables.

El análisis exploratorio por PCA realizado indica la factibilidad de la utilización de la espectroscopia infrarroja para extraer la

información requerida con vistas a lograr una posible clasificación de este tipo y con ello la predicción automática de las muestras

desconocidas. Se evaluaron tres clasificadores: SIMCA, PLS-DA y SBC, se comparó su comportamiento en función de los errores

cometidos por uno de ellos por el proceso de validación de estos modelos. Los resultados muestran que los clasificadores SVC y

SIMCA fueron los de mejores resultados al no presentar errores de clasificación.

Justificación

Actualmente, un laboratorio analítico automatizado es capaz de generar, tratar y almacenar en corto tiempo miles de datos,

referentes a muestras que han sido secuencialmente analizadas mediante técnicas de enorme poder resolutivo como:

cromatografía, electroforesis y espectroscopia IR, entre otras. Se abre ante la Quimiometría entonces, un campo inmenso de

trabajo, no solo en el desarrollo de herramientas automatizadas para el procesamiento e interpretación de los datos, sino también,

en su empleo por parte de los investigadores y especialistas en el campo de la Química, en la búsqueda de soluciones de los

problemas que emergen de la investigaciones y aplicaciones en diferentes áreas de la industria.

También resulta de interés el epígrafe referido al análisis de los software más utilizados en la especialidad, que tienen la

característica de incorporar herramientas estadísticas específicas fruto de las investigaciones en Quimiometría, y poco extendidas

entre las otras especialidades de la Estadística aplicada. Por su relación con el presente trabajo se hace referencia a aquellos de

mayor utilización entre la comunidad de especialistas químicos y bioquímicos: Pirouette® for Windows. Infometrix, Inc.USA.

Comprehensive Chemometrics Modeling Software, the Unscrambler®, CAMO Inc. Suecia. Multivariate & Experimental Design

Software, PLS_Toolbox, Eigenvector Research Inc. USA.

Descripción del software, Quimiometrix consiste en un paquete de herramientas quimiométricas, soportadas en técnicas

estadísticas y de reconocimiento de patrones de avanzada, para el análisis de datos multivariados. El software está compuesto por

tres módulos básicos: Módulo de gestión, pre-procesamiento, transformación y exploración de datos.

Lectura automática de perfiles de ADN en geles de poliacrilamida. Los perfiles de ADN han atraído en los últimos años la atención

de la comunidad científica internacional debido al impacto significativo que esta tecnología ha tenido sobre las tareas de

identificación de material molecular del hombre, los animales y las plantas. Mediante la aplicación de técnicas de ciencias Forenses

ha permitido nuevas tecnologías como el análisis del ADN en la investigación criminal a nivel mundial.

Para la identificación de seres humanos, los científicos utilizan los llamados STR LOCI (Short Tandem Repeat).35 Cada STR LOCI

exhibe una variación en la longitud de la molécula de ADN.

Extracción del ADN a partir de cualquier material biológico que permita su cuantificación. Reacción en cadena de la polimerasa.

Amplificación del extracto de ADN para incrementar la cantidad del mismo en la muestra. Detección y lectura de la información del

ADN. Los productos de la reacción en cadena son separados por tamaño, de forma que forman bandas o manchas en

correspondencia con cada STR LOCI. Los resultados se expresan a través de un par numérico, que son independientes para cada

STR LOCI (marcador genético).

Desarrollo

El creciente desarrollo de las técnicas de análisis químico instrumental y su vinculación con las tecnologías informáticas, ha posibilitado el procesamiento de gran cantidad de muestras en poco tiempo y en consecuencia, la adquisición de una gran cantidad de datos imposibles de ser analizados e interpretados de forma manual.

La quimiometria como nueva especialidad dentro de la química, emerge en el escenario mundial para la solución de esta problemática combinando de forma sistemática el empleo de técnicas químicas, matemáticas e informáticas que permiten la obtención y análisis de la información escondida.

El presente trabajo tiene como objetivo mostrar a través de ejemplos prácticos resultados alcanzados siendo representativos de las diferentes áreas de trabajo y la aplicación de la quimiometria, entre ellos: el procesamiento de datos de imágenes químicas para la lectura automática de perfiles de ADN en geles de poliacrilamida, la calibración multivariante en datos espectrales en el caso de la determinación cuantitativa de hidrocarburos en agua utilizando la espectroscopia FT-MIR y por último, un caso de reconocimiento de patrones de sustancias con el problema de clasificación de combustibles derivados del petróleo con fines de identificación.

El software Quimiometrix desarrollado por investigadores del centro de aplicación de tecnologías. Su éxito depende de los problemas químicos que sea capaz de resolver y resulta de vital importancia para el desarrollo de país. Posee una interfaz de visualización amigable desde su culminación, a finales del 2008 ha sido instalado en 18 instituciones del país, con más de 50 puestos de trabajo. El sistema es un producto de fácil integración con la sociedad.

Entre las funcionalidades que ofrece se destacan: conjunto de técnicas de pre procesamiento, transformación para la preparación de los datos, técnicas para el análisis exploratorio de los datos, posibilidades de las construcciones de modelos, tanto para clasificación de muestras de interés, como de calibración multivariante para la predicción de propiedades químico físicas a partir de los datos de trabajo.

El Módulo de gestión, pre-procesamiento, transformación y exploración de datos permite la entrada, ordenamiento, edición y salida de los datos a través de una amigable interfaz gráfica compuesta por un menú.

El menú ofrece el acceso a todas las funcionalidades que brinda el sistema, así como las funcionalidades referidas al trabajo con los ficheros tales como: Crear, abrir, guardar, importar y exportar datos desde y hacia las distintas configuraciones de archivos más utilizados.

Los resultados se muestran a través de ventanas que permiten visualizarlos tanto de forma numérica como de forma gráfica.

Módulo de Pre-procesamientos: se emplean principalmente para lograr que los datos estén dentro de un mismo rango de valores y siguiendo un comportamiento similar.

Módulo de Transformaciones: posee un conjunto de técnicas matemáticas que se emplean fundamentalmente para disminuir o eliminar las variaciones aleatorias, busca mejorar la interpretabilidad de los datos experimentales.

Exploración de datos: Las técnicas de exploración de datos se utilizan para poner de manifiesto y resaltar la información contenida en una matriz de datos multidimensional.

Como resultado de este software explicaremos el primer ejemplo antes mencionado.

El procesamiento de datos de imágenes químicas para la lectura automática de perfiles de ADN en geles de poliacrilamida

Los perfiles de ADN han atraído en los últimos años la atención de la comunidad científica internacional debido al impacto significativo que esta tecnología ha tenido sobre las tareas de identificación de material molecular del hombre, los animales y las plantas. Entre los campos de aplicación más importantes de esta técnica se encuentra el de las Ciencias Forenses, lo que ha permitido nuevas tecnologías como el análisis de ADN.

Para la identificación de seres humanos, los científicos utilizan los llamados STR LOCI (Short Tandem Repeat).

Cada STR LOCI exhibe una variación en la longitud de la molécula de ADN. Una persona hereda de sus padres dos longitudes específicas, las cuales tienden a ser diferentes del par de longitudes de otras personas.

Cada STR LOCI de un individuo tiene dos “alelos”, por tanto, para generar el perfil de una persona es necesario analizar la información proveniente de los STR LOCI.

Ante esta situación, se planteó el necesario desarrollo de un sistema automatizado para la captación, almacenamiento y procesamiento de imágenes de corridas de ADN sobre geles de poliacrilamida, su lectura automática para la obtención de los perfiles de ADN y desarrollo de base datos que permita su almacenamiento y comparación con fines identificativos con la mayor brevedad posible.

Las placas de forma general contienen un conjunto de defectos que se reflejan en la imagen digital obtenida por lo que es necesario realizarle un proceso de mejoramiento de su calidad que incluye la conversión de la imagen de color a tonos grises, no obstante el mejoramiento realizado en la imagen obtenida, además de estar el conjunto de manchas de ADN de los patrones y muestras de estudio está presente otro grupo de manchas generalmente más pequeñas y de diferentes formas y tamaño que es necesario eliminar para poder conformar los perfiles correspondientes sin el peligro de introducción de errores.

Para lograr la separación de forma automática de las manchas asociadas al ADN y las No- ADN es necesario lograr una caracterización de manchas de ADN a través de rasgos o descriptores representativos de su forma. Un aspecto a destacar dentro de los resultados obtenidos es la disminución considerable del tiempo del proceso lo que conlleva un ahorro no solo del tiempo dedicado por el experto sino también una reducción de costos con resultados eficientes.

Un total de 5 perfiles no pudieron ser extraídos debido a la presencia de ADN de más de dos personas en la misma muestra. Los errores fueron causados principalmente por errores en el clasificador en las manchas correspondientes a muestras de ADN.

Nuevo método de calibración multivariante para determinación de hidrocarburos en agua a través de la espectroscopia infrarroja.

Una de las formas de contaminación más frecuente presente en el agua son los vertimientos de hidrocarburos en áreas urbanas e industriales, provenientes de su uso y desecho, o como consecuencia de accidentes.

Para la detección y control de dicha contaminación, se necesita contar con métodos analíticos con apropiados con límites de detección y exactitud y además que sean simples y rápidos.

La espectroscopia infrarroja, ha sido una técnica muy utilizada para los análisis, al cual de se le atribuyen ventajas relacionadas con su baja complejidad y gran rapidez en su ejecución, así como la eliminación de los pasos de evaporación inherentes a otros métodos que permite la detección de hidrocarburos volátiles presentes.

El objetivo de este caso de estudio estuvo dirigido a la obtención de un método de clasificación supervisada para la identificación de seis tipos de combustibles derivados del petróleo a través del empleo de técnicas quimiométricas para el procesamiento Multivariado de datos.

Técnicas Quimiométricas:

Para el caso de estudio, se cuenta con datos de entrenamiento de 64 muestras. Dichas muestras son representativas de seis tipos de combustibles destilados de petróleo.

Las muestras de agua son colectadas en conformidad con las regulaciones usando un envase de vidrio equipado con una tapa especial que contiene una cartulina de politetrafluoroetileno conocido comúnmente como teflón se requieren para el análisis 750ml de muestra. Se debe preservar la muestra con (1 volumen de H2S04, densidad especifica 1,68 +1 volumen de agua)

Para garantizar un PH de 2 o menor. La muestra acidificada de agua es tratada de forma seriada tres veces con 30ml de 1,12tricohloro-1,2-trifuoroetano. El extracto es diluido a 100ml y se le añaden 3g de “Florisil” para remover las sustancias polares, con lo que se obtiene un disolución de hidrocarburo de petróleo despu8es de un proceso de filtrado.

Conclusiones

Concluimos con la identificación del contenido del artículo científico nos podemos informar más sobre proyectos que nos

puede servir en la vida diaria.

Ser capaz de conocer con profundidad como la ciencia ha ido avanzando día a día.

Es incuestionable una ventaja para los investigadores, especialistas y técnicos.

Técnicas quimiométricas autorizadas para procedimientos multivariado de datos mejoran y amplían la capacidad de

respuestas de los investigadores.

Las técnicas quimiométricas automatizadas para el procesamiento Multivariado de datos mejoran y amplían la capacidad

de respuesta de los investigadores en diversas formas entre ellas: capacidad de mayor procesamiento y extracción de

información útil de los datos; posibilidad de fácil acople con rápidas y modernas técnicas de análisis instrumental

generadoras de datos de estrés; mayor rapidez en la obtención de los resultados, capacidad de predicción cuantitativa de

propiedades químico físicas de sustancias a partir de los datos provenientes de su análisis químico instrumental.

Contar con un software autóctono que integre una gran parte de aquellas con funcionalidades de visualización y

graficación es incuestionablemente una ventaja para investigadores, especialistas y técnicos cubanos relacionados con

esta rama del saber.

GLOSARIO

Emerge

Sinónimos: Brote, surge, nace, germina

Antónimos: hundirse, sumergirse

Inminente

Sinónimos: apremiante, cercano, imperioso, inaplazable, inmediato, próximo

Antónimos: remoto, lejano

Cotejo

Sinónimos: equiparación, comparación, parangón, compulsación, constatación.

Antónimo: desigualdad

Corrobora

Sinónimos: ratificar, confirmar, apoyar, reafirmar, probar

Antónimos: desmentir

Especular

Sinónimos: traficar, negociar, encarecer, lucrarse, ganar, comprar, vender

Antónimo: despreocuparse

Acoplado

Sinónimos: ajustar, adaptar, encajar, articular, imbricar, ensamblar, compaginar, enlazar, unir, casar, conectar, juntar, ligar, soldar, aproximar.

Antónimo: desacoplar, desencajar, desconectar, desunir, separar

Sistemático

Sinónimo: metódico, regular, ordenado, táctico, sistematizado, invariable, seguro, consecuente, inmutable

Antónimos: anárquico, inconsecuente.

Consigo

Sinónimo: alcanzar, lograr, obtener, adquirir, agenciar, ganar

Antónimos: perder

Óptimo

Sinónimo: inmejorable, insuperable, fetén, perfecto, estupendo, excelente.

Antónimos: fatal, horrible

Tardío

Sinónimo: lento, tardo, calmoso, pausado, retardado, remiso.

Antónimos: diligente, activo, temprano.

Destilado

Sinónimo: alambicar, alquitarar, volatilizar, evaporar, sublimar, purificar

Sometido

Sinónimo: imponer, dominar, sujetar, sojuzgar, subyugar, reducir, reprimir, contener.

Antónimos: rebelarse

Anomalía

Sinónimo: anormalidad, irregularidad, rareza, singularidad, deformidad, aberración.

Espectral

Sinónimo: fantasmal, misterioso, aterrador, fantasmagórico.

Antónimos: claro, palpable

Referencias bibliográficas

Massart DL, Vandeginste BGM, Buydens LMC, Jong SD,Lewi PJ, Smeyers-Verbeke J. Handbook of Chemometrics and Qualimetrics: Part A. Data Handling in Science and Technology (20B). Amsterdam: Elsevier Science: 1997.2. Ramis Ramos G, Garcia Alvarez-Coque MC. Quimiometría. España: Ed Síntesis S.A.: 2001.3. Talavera I, Rodríguez JL. Estado del Arte del Reconocimientode Patrones en la Quimiometría. RT_002, Serie Azul. Reconocimiento de Patrones. Versión digital. RNPS_ 2142 ISSN 2072-6287. CENATAV[Consultada: 1ro de agosto de 2010]. Disponible en: http://www.cenatav.co.cu/doc/RTecnicos/ RT%20SerieAzul_002web.pdf4. Infometrix Inc. The Premier Chemometrics Company. [Consultada: 1ro de agosto de 2010]. Disponible en: http://www.infometrix.com5. The Unscramber. All-in-one Multivariate Data Analisisand Designe of experiments package. [consultada: 1ro de agosto de 2010] Diponible en: http://www.camo.com6. Eigenvector Research Incorporated. Powerful Resources for Intelligent data analysis. [Consultada: 1ro de agosto de 2010]. Disponible en: http://www.eigenvector.com7. Talavera I, Hernández N, Núñez O, Porro D, Bustio L, LarínR, Bermúdez M. QUIMIOMETRIX. Sistema de herramientas quimiométricas para el preprocesamiento, clasificación y predicción de datas químicas espectrales. Conferencia Internacional FIE’08, [CD ROM] Santiago de Cuba. 14-16 de julio de 2008.8. Núñez O, Porro D, Talavera I, Bustio L, Hernández N, Larín R. Nuevo sistema automatizado para el análisis de datos químicos y bioquímicos. Memorias de la Convencion de Salud e Informática 2009. [CD-ROM] Ciudad de La Habana 9-13 de febrero 2009.9. Esbensen KH. Multivariate Data Analysis - In Practice. 5 th edition. Alborg University, Esbjerg; August 2002. 10. Ferreira, M. Curso de Quimiometría. [consultada: 1ro de agosto de 2010] Diponible en: http://www.cenatav.co.cu.11. Pirouette user Guide. Multivariate Data Analysis. Version 3.11 Infometrix Inc. [Consultada: 1ro de agosto de 2010] Diponible en: http://www.infometrix.com.12. Manual de ayuda Quimiometrix. [consultada: 1ro de agosto de 2010] Diponible en: http://www.cenatav.co.cu.13. Savitzky A, Golay E. Smoothing and Differentiation of Data by Simplified Least Squares Procedures. Anal. Chem. 1964, 36:1627-1639 .14. Gorry A. General Least-Squares Smoothing and Differentiation by the Convolution (Savitzky-Golay) Method Anal Chem. 1990;62:570-573. 15. Isaksson T, Naes T. The effect of multiplicative scatter correction (MSC) and linear improvement in NIR spectroscopy Applied Spectroscopy 1988, 42:1273.16. Kortum G. Reflectance Spectroscopy, NY: Springer: 1969.17. Hotteling, H. Analysis of a Complex Statistical Variables into Principal Components, J Edu Psychol. 1933;24:417-424, 498-520.18. Jackson JE. A User’s Guide to Principal Components. New York: J. Wiley & Sons: 1991.19. Wold S, Sjöström M. Chemometrics: Theory and Application.B.R. Kowalski (Ed) ACS Symposium Series. 1977; 52:243-282 .20. Mardia KV, Kent JT, Bibby JM. Multivariate Analysis. Academic Press, London, 1980.

21. Hartigan JA. Clustering Algorithms. New York: J. Wiley & Sons: 1975.

22. Massart DL, Kaufman L. Interpretation of Analytical Chemical Data By the Use of Cluster Analysis. New York: Wiley: 1983.23. Derde MP, Massart DL. Supervised Pattern Recognition: The Ideal method. Anal Chim Acta. 1986;191:1.24. Kowalski BR, Bender CF. The K-Nearest Neighbor Classification Rule (Pattern Recognition). Anal. Chim. Acta. 1972, 44:1405-1411.25. Wold S, Sjöström M. SIMCA: A Method for Analying Chemical Data in Terms of Similarity and Analogy. Research Group for Chemometrics, Institute of Chemistry, Umea26. Vapnik V. The nature of Statistical Learning Theory. Springer Verlag, New York, 1995.27. Chen N, Wencong L, Jie Y, Gozheng L. Support Vector Machines in Chemistry. World Scientific, 2004.28. Martens H, Naes T. Multivariate Calibration. New York: Wiley: 1989.29. Wold S, Sjöström M, Eriksson L. PLS-regression: a basic tool of chemometrics. Chemometrics Intell Lab Syst. 2001;58: 109-130.30. Wold S, Trygg J, Berglum A, Antii H. Some recent development in PLS modelling. Chemometrics Intell Lab Syst. 2001;58:131-150.31. Haaland D, Thomas E. Partial Least-Squares methods for spectral analyses. Relation to other quantitative calibration methods and the extraction of qualitative information. Anal Chem. 1988;60(11):1193-1202.32. Brereton R. Chemometrics: Data Analysis for the Laboratory and Chemical Plant. Wiley & Sons: 2003.33. Silva F, Talavera I, González IR, Hernández N, Palau J, Santiesteban M. Automatic Extraction of DNA profiles in Polyacrilamide gel electrophoresis images. LNCS 3773, 2005:242-251.34. Talavera I, Silva F, González R, Hernández N, Palau J, Castro MM. Application of Chemometrics tools for automatic classification and profile extraction of DNA samples in forensic tasks. Anal Chim Acta. 2007;595:43 35. Gill P, Urquhart A, Millican E, Oldroyd N, Watson S. Sparkers. Criminal Intelligence Databases and interpretation of STRs. Advances in Forensic Haemogenetics. 1996;6:235-42.36. Lander ES. DNA fingerprinting: The NRC report. Science. 1993;259(5096):755-6.37. Lewontin RC, Hartl DL. Population genetics in forensic DNA typing, Science. 1991;254:1745-1750.38. Entrala C. Techniques for DNA analysis in forensic genetics. Disponible en: http//:www.ugr.es/~eianez,biotecnología/ forensetec.htm#1. 2001.39. Garea E, Silva FJ, Talavera I, Hernández N, González R. Improvement deoxyribo nucleic acid spots clasification in polyacrilamide gel images using photometric normalization algoritms. Anal Chim Acta. 2007;595:145-151.40. Ruiz MD, Talavera I, Dago A, Hernández N, Núñez AC, Porro D. A multivariate calibration approach for determination of petroleum hydrocarbons in water by means of IR spectrocopy. In process of publication in Journal of Chemometrics. Published online in Wiley InterScience 2010. (www.interscience.wiley.com) DOI: 10.1002/cem.1284.41. APHA Standard Methods for the Examination of Water and Waste Water 21st editions, Ed. APHA, 2005.42. US Environmental Protection Agency Method 1664, Revision A. n-hexane extractable material (HEM; oil and grease) and silica gel treated n-hexane extractable material by extraction and gravimetry. EPA-821-R-

98-002; 40 CFR Part 136 (July 1, 2000), Federal Register 1998, 64(93): 26315.U.S. Environmental Protection Agency, Washington.43. ISO93772/2000: Water Quality-Determination of Hydrocarbon Oil Index, 2000.44. ASTM D3921-03, Standard Test Method for Oil and Grease and Petroleum.45. Bro R. Multivariate calibration: what is in chemometrics for the analytical chemist? Anal Chim Acta. 2003;500:185-194.46. Hopke PK. The evolution of chemometrics. Anal Chim Acta. 2003;500:365-377.47. ASTM D1193-00 Specification for Reagent Water.48. Brudzewski K, Kesik A, Kolodziejczyk K, Zborowska U, Ulaczyk J. Gasoline quality prediction using gas chromatography and FT-IR spectroscopy: An artificial intelligence approach. Fuel. 2006;85(4):553-558.49. Flumignan DL, Tininis AG, Ferreira FO, de Oliveira JE. Screening brazilian C gasoline quality: Application of the SIMCA chemometric method to gas chromatographic data. Anal Chim Acta. 2007;595(1-2):128-135.50. Hidajat K, Chong SM. Quality characterization of crude oils by partial least squares calibration of NIR spectral profile. Revista CENIC Ciencias Químicas, Vol. 42, No. 1, pp.3-16, enero-abril, 2011.51. Reboucas M V, Barros N. Near infrared spectroscopic prediction of physical properties of aromatic-rich hydrocarbon mixtures. J of Near Infrared Spect. 2001;9:263.52. Caneca AR, Fernada PM, Kawakami HRG, Da Matta CE, Rodrigues de CF, et al. Assessment of infrared spectroscopy and multivariate techniques for monitoring the service condition of diesel-engine lubricanting oils. Talanta. 2006;70(2):344-52.53. Pasadakis N, Kardamakis AA. Identifying constituents in commercial gasoline using Fourier transform infrared spectroscopy and independent component analysis. Anal Chim Acta 2006;578(2):250-255.54. Balabin RM, Safieva RZ, Lomakina EI. Comparison of linear and nonlinear calibration models based on near infrared (NIR) spectroscopy data for gasoline properties prediction. Chem and Int Lab Syst. 2007;88:183-55. Barker M, Rayens W. Partial squares for discrimination. J. Chemometrics 2003;17(3):166-173