Tesis Doctorado

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Browsing Tesis Doctorado by Author "Castillo Felices, Rosario del Pilar"

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    Caracterización química localizada de pulpas lignocelulósicas mediante técnicas microscópicas y análisis multivariado aplicado a imágenes
    (Universidad de Concepción, 2017) Araya Quintana, Juan Andrés; Castillo Felices, Rosario del Pilar; Freer Calderón, Juanita
    El rendimiento en el proceso de obtención de etanol mediante sacarificación y fermentación de material lignocelulósico, depende en gran medida de la interacción de las enzimas con la fibra de celulosa, donde la presencia de lignina y hemicelulosas suponen una barrera para la accesibilidad enzimática, fenómeno conocido como recalcitrancia. La mayoría de los métodos analíticos existentes estudian la composición química de la madera a través de técnicas destructivas. Para estudiar más de cerca el fenómeno de la recalcitrancia es necesario desarrollar una estrategia que permita el análisis cualitativo y cuantitativo en la superficie misma de la fibra lignocelulósica. La visualización de la distribución espacial de los principales componentes químicos presentes en la fibra es posible mediante obtención de imágenes espectrales a través de micro-espectroscopía FT-IR, donde se obtiene un espectro infrarrojo desde cada píxel de la imagen microscópica. Debido a la gran cantidad de datos obtenidos desde una imagen espectral, es útil la utilización de diferentes técnicas de análisis multivariado, a fin extraer matemáticamente la información relevante que permita la separación e identificación de los diferentes componentes de la matriz. En este trabajo se analizaron por FT-IR de imágenes fibras pre-tratadas de material lignocelulósico. Las imágenes espectrales obtenidas fueron sometidas a análisis de componentes principales (PCA), resolución multivariada de curvas con mínimos cuadrados alternantes (MCR-ALS) y regresión por mínimos cuadrados parciales (PLS). La reconstrucción quimiométrica de las imágenes espectrales obtenidas permitió identificar in situ los diferentes compuestos químicos presentes en la fibra, así como describir su distribución. Además, se desarrollaron diferentes estrategias para análisis cuantitativo en imágenes espectrales, permitiendo cuantificar glucanos, lignina y hemicelulosa directamente desde la superficie de la fibra. Se aplicaron otras técnicas microscópicas, como microscopía electrónica de barrido (SEM) y microscopía laser confocal (CLSM) como métodos complementarios para el estudio de la ultraestructura de la fibra lignocelulósica. CLSM permitió la obtención de imágenes espectrales usando el espectro de emisión de compuestos auto-fluorescentes presentes en la madera. Mediante esta técnica fue posible identificar lignina y celulosa en la pared celular de fibras pre-tratadas y describir los patrones de distribución sin necesidad de métodos de marcaje molecular. Con las estrategias analíticas desarrolladas se observó que diferentes pre-tratamientos producen diferentes patrones de relocalización de lignina y que no es necesariamente el contenido total de lignina lo que afecta la accesibilidad enzimática, sino que la distribución en que ésta se encuentra en la pared celular. La plataforma analítica desarrollada permite el estudio químico micro-localizado, selectivo y no destructivo para matrices reales complejas y de estructura irregular, lo que proporcionaría una herramienta avanzada para el estudio del fenómeno de recalcitrancia. Este tipo de análisis tendría una aplicación transversal en el estudio de ambientes químicos en matrices microscópicas, por lo que su proyección en otras áreas del conocimiento constituye otra ventaja relativa a su desarrollo.
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    Desarrollo de estrategia analítica de detección de Fusarium circinatum en muestras de origen forestal mediante técnicas espectroscópicas.
    (Universidad de Concepción, 2025) Bravo Arrepol, Martín Diego; Castillo Felices, Rosario del Pilar; Sanfuentes Von Stowasser, Eugenio Alfredo
    La presente investigación aborda el desarrollo y la validación de metodologías innovadoras para la detección temprana de Fusarium circinatum, hongo fitopatógeno de relevancia mundial en la silvicultura de Pinus radiata. A lo largo del estudio, se caracteriza la complejidad biológica del patógeno y sus interacciones con el hospedero, subrayando la importancia de un diagnóstico precoz para minimizar las pérdidas económicas y ecológicas que ocasiona la enfermedad. Frente a las limitaciones de los métodos convencionales (como el cultivo en medios selectivos o la PCR), se propone la aplicación de técnicas espectroscópicas (NIR, FT-IR, y sistemas hiperespectrales) en combinación con análisis quimiométricos avanzados, demostrando su eficacia para discriminar de manera rápida, no destructiva y altamente sensible la presencia de F. circinatum en muestras de tejido fúngico, sustratos inoculados y plántulas, incluso antes de la aparición de síntomas visibles. El trabajo reveló que, a pesar de la imposibilidad de validar estos procedimientos en viveros forestales por restricciones logísticas y normativas asociadas al patógeno cuarentenario, las pruebas en condiciones controladas confirman su potencial como herramienta diagnóstica de amplio alcance. Asimismo, se destacan las diferencias espectrales observadas en distintos genotipos de P. radiata, lo que sugiere aplicaciones futuras en programas de mejoramiento genético y en la adaptación de estrategias de control. Con estos hallazgos, el estudio sienta las bases para la adopción de métodos espectroscópicos en la sanidad forestal, ofreciendo una alternativa competitiva frente a las técnicas tradicionales y abriendo nuevas posibilidades de gestión preventiva en la industria maderera.
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    Desarrollo e implementación de metodologías espectroscópica y quimiométricas para controles de la calidad y de procesos productivos de medicamentos en la industria farmacéutica
    (Universidad de Concepción, 2020) Pino Torres, César Lorenzo; Castillo Felices, Rosario del Pilar; Peña Farfal, Carlos Gustavo
    La industria farmacéutica es un sector industrias que necesita estar en constante evolución en cuanto a tecnologías de análisis se refiere. Esto le permite crecer de forma exitosa, optimizar la productividad de los análisis y cumplir con las especificaciones que los organismos reguladores demandan para la calidad requerida de los productos. En este contexto, la industria farmacéutica demanda técnicas analíticas que cumplan con las características mencionadas, incluyendo metodologías rápidas, sencillas y que garanticen resultados confiables Las técnicas espectroscópicas, en especial la espectroscopía de infrarrojo cercano y la espectroscopía Raman, presentan una serie de ventajas en relación a las técnicas instrumentales convencionales utilizadas por el sector industrial, como lo son las cromatográficas. Dentro de estas ventajas se destaca la rapidez de los análisis, puesto que no es necesario el tratamiento de la muestra, la ausencia de consumo de reactivos, la mínima formación del personal de laboratorio y el bajo coste de mantenimiento. El desarrollo de nuevos métodos analíticos basados en técnicas espectroscópicas para ser utilizadas en el control del proceso y ensayos de la calidad de los productos finales, es el principal objetivo de este trabajo de investigación. Bajo esta premisa se realizó un estudio crítico de distintos métodos cualitativos y cuantitativos aplicables en la monitorización del proceso de mezclado farmacéutico y la detección de su punto final mediante espectroscopía de infrarrojo cercano (NIRS) y espectroscopía Vis-NIR. El estudio reveló información importante respecto al avance tecnológico para estas tareas, ayudando a definir el método más adecuado para determinar el punto final en los procesos de mezclados estudiados, ya que no todos los métodos obtuvieron la misma sensibilidad ni la misma facilidad de implementación, característica relevante para análisis en línea. Respecto a las metodologías cuantitativas para el análisis de comprimidos farmacéuticos terminados, los resultados mostraron que los modelos desarrollados para espectroscopía NIR y Raman poseen una capacidad predictiva adecuada con los requerimientos exigidos por los organismos reguladores. Por lo que las metodologías desarrolladas se han aplicado para la determinación de la uniformidad de las unidades de dosificación en dos lotes comerciales. Además, la aplicación de espectroscopía Raman permitió la detección de una distribución inapropiada de ingredientes activos en productos farmacéuticos. Los estudios realizados en esta tesis proporcionaron un conjunto de pautas metodológicas basadas en técnicas espectroscópicas para realizar el control de parámetros críticos en la producción de comprimidos farmacéuticos, demostrando la factibilidad para ser utilizadas en controles de rutinas o de calidad en los laboratorios de producción.
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    Development of predictive methods based on VIS–NIR spectroscopy and artificial vision techniques for the detection of water stress in Eucalyptus spp. and a study of their recovery.
    (Universidad de Concepción, 2026) Sanhueza Novoa, Pamela Alejandra; Castillo Felices, Rosario del Pilar
    Water deficit is a major constraint on the productivity, establishment, and adaptability of Eucalyptus plantations, creating a need for rapid and non-destructive analytical tools capable of detecting plant responses before severe visible damage occurs. The main objective of this Ph.D. thesis was to develop and evaluate spectral methodologies based on visible–near infrared hyperspectral imaging (VIS–NIR HSI) and portable near-infrared spectroscopy, combined with chemometrics, machine learning, physiological measurements, recovery assessment, and candidate gene-expression analysis, for monitoring water-deficit responses in juvenile Eucalyptus plants. Two sequential controlled-environment assays were conducted. An initial assay involving four genotypes was used to evaluate the feasibility of VIS–NIR HSI for differentiating mild, moderate, and severe water-deficit conditions and to compare full-spectrum information with conventional vegetation indices. A second, expanded assay involving six genotypes integrated VIS–NIR HSI, portable NIR spectroscopy, physiological measurements, gene-expression analysis, and post-stress monitoring after rewatering. Principal component analysis was used to explore spectral structure, whereas ANOVA–simultaneous component analysis (ASCA) was applied to partition spectral variability associated with genotype, sampling day, treatment condition, biological replicate, and their interactions. Supervised classification models were evaluated for binary discrimination between control and pooled water-deficit samples and for multiclass discrimination among the control condition and three progressive water-deficit stages. Partial least squares-discriminant analysis, support vector machines, k-nearest neighbors, Random Forest, Extreme Gradient Boosting, and multivariate regression methods were evaluated within the analytical workflow. VIS–NIR HSI detected spectral changes associated with progressive water deficit more effectively than the evaluated vegetation indices. In the initial assay, supervised models based on mean spectra achieved external-validation errors between 0 and 2%, while support vector machine classification generated the most consistent spatial reconstructions of stress progression. In the expanded assay, binary discrimination between control and water-deficit samples was effective for both spectral platforms, whereas direct classification of the control condition and the three progressive water-deficit stages was less accurate because adjacent stress stages showed substantial spectral overlap. ASCA demonstrated that VIS–NIR HSI variability was dominated by genotype, which explained 30.2% of the spectral variance, whereas portable NIR variability was primarily associated with sampling day and treatment condition, explaining 40.2% and 10.6%, respectively. An ASCA-guided hierarchical HSI workflow achieved complete correct classification in the evaluated external-validation set, while portable NIR provided a more moderate but interpretable classification of water-deficit progression. Physiological measurements confirmed coordinated reductions in net CO₂ assimilation, stomatal conductance, photosystem II performance, and plant water status. Recovery after rewatering was incomplete and strongly genotype dependent, with the six evaluated genotypes showing contrasting degrees of restoration of water status and physiological function during the monitored recovery period. Water deficit induced DHN1, LEA4, and TRDX expression in genotype-dependent patterns, although high transcript accumulation did not necessarily indicate greater physiological tolerance. VIS–NIR HSI showed its strongest association with non-photochemical quenching, whereas portable NIR spectroscopy showed the clearest relationship with plant water potential. Overall, the results demonstrate that VIS–NIR HSI and portable NIR spectroscopy provide complementary, biologically meaningful information for non-destructive water-deficit monitoring in Eucalyptus. The proposed design-aware analytical framework supports controlled-environment phenotyping and genotype screening, although independent validation across new genotypes, experimental campaigns, nurseries, and field-like environments is required before operational implementation.
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    Nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy with multivariate analysis as a traceability tool for raw and commercial material for authentication and classification purposes in the sugar industry.
    (Universidad de Concepción, 2025) Fuentes Zepeda, Cristian Andrés; Castillo Felices, Rosario del Pilar; Öztop, Mecit Halil
    In the context of an increasingly globalized food system, the authenticity and traceability of food products have become critical factors for ensuring quality and origin. This is particularly relevant in the sugar industry, a key sector of the agroindustrial economy, which is highly susceptible to adulteration and production variability. Traditional quality parameters used in the evaluation of raw materials, commercial brown sugars, and derivative products such as pectin show a limited capacity to discriminate samples from different cultivation fields, botanical origin, or production method, and do not provide a detailed chemical profile. The main objective of this Ph.D. thesis was to evaluate the potential of proton nuclear magnetic resonance (1H NMR) spectroscopy combined with multivariate analysis as an alternative methodology for the quality assessment and authentication of sugar beet roots and commercial brown sugars. Complementarily, the potential of time-domain NMR supported by multivariate analysis was explored to differentiate pectin samples produced by distinct production methods. To reduce spectral complexity, extract meaningful spectral components, enhance predictive model performance, preserve essential spectroscopic information (e.g., signal multiplicity and coupling constants), and identify relevant variables, a processing strategy based on multivariate curve resolution (MCR) was implemented. The latter approach was complemented by exploratory and supervised models, which allowed effective discrimination according to the cultivation field of sugar beet roots, the botanical origin of commercial brown sugars and the method of production of pectin samples, even in the presence of simulated adulteration and highly similar spectral profiles. Furthermore, a novel graphical user interface, termed interval resonance analysis (InRA), was developed to flexibly automate critical processing steps in 1H NMR spectroscopy (e.g., automated signal detection and signal decomposition via MCR), thus reducing manual intervention and analysis time, while promoting accessibility and for non-expert operators. The combined use of 1H NMR spectroscopy and TD-NMR with multivariate analysis proved to be a robust, selective and reproducible analytical tool for chemical characterization and authentication in the sugar industry, offering an effective alternative to conventional quality control and traceability methods within the agro-industrial sector.
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