Green Chemistry is a vital and crucial instrument in achieving pollution control, and it plays an important role in helping society reach the Sustainable Development Goals (SDGs). NIR (near-infrared spectroscopy) has been utilized as an alternate technique for molecular identification, making the process faster and less expensive. Near-infrared diffuse reflectance spectroscopy and Machine Learning (ML) algorithms were utilized in this study to construct identification and classification models of bacteria such as Escherichia coli, Salmonella enteritidis, Enterococcus faecalis and Listeria monocytogenes. Furthermore, divide these bacteria into Gram-negative and Gram-positive groups. The green and quick approach was created by combining NIR spectroscopy with a diffuse reflectance accessory. Using infrared spectral data and ML techniques such as principal component analysis (PCA), hierarchical cluster analysis (HCA) and K-Nearest Neighbor (KNN), It was feasible to accomplish the identification and classification of four bacteria and classify these bacteria into two groups: Gram-positive and Gram-negative, with 100% accuracy. We may conclude that our study has a high potential for bacterial identification and classification, as well as being consistent with global policies of sustainable development and green analytical chemistry.

A qualidade dos recursos hídricos se constituiu em uma categoria primordial de preocupação para os pesquisadores, pois os impactos ambientais ocasionados pelo crescimento acelerado e desordenado das cidades torna a degradação desses recursos intensa e rapidamente perceptível, inclusive no extremo norte da amazônia. Nesse contexto, o objetivo desse estudo foi avaliar o perfil de susceptibilidades das bactérias isoladas da microbacia do Rio Branco, Roraima, extremo norte da Amazônia. Realizou-se o perfil de susceptibilidade dos isolados bacterianos empregando-se oito discos de antibacterianos e na identificação dos isolados empregou-se o método de Matrix Assisted Laser Desorption/Ionization – Time ofFlight Mass Spectrocopy (MALDI-TOF/MS). Os resultados obtidos demonstaram diferença significativa entre os períodos seco e chuvoso em relação à qualidade físico-química e microbiológica da água nos diferentes pontos coletados na microbacia do Rio Branco,RR. Do total de isolados analisados, apenas 31 % das bactérias, apresentaram resistência aos antibacterianos amicacina, amoxicilina, azitromicina e ciprofloxacina, evidenciando que os antibacterianos clorafenicol, gentamicina, imipenem e meropenem apresentaram eficiência de 100 % sobre os isolados. Foram identificadas as espécieis Klebsiella pneumoniae, Chromobacterium violaceum, Escherichia coli, Enterobacter kobei, Bacillus pumilus, Salmonella typhi e do gênero Staphylococcus sp. em ambos os períodos (seco e chuvoso) de coletas avaliados, sendo constatado a presença de bactérias consideradas potencialmente patogênicas, como Klebsiella pneumoniae, Staphylococcus sp., Enterococcus faecalis, Escherichia coli, Salmonella typhi e Shigella sp., tornando necessário a continuidade de estudos que visem identificar e avaliar o perfil de susceptibilidade das bactérias presentes em outros rios e igarapés do estado de Roraima.

O gerenciamento de resíduos químicos em laboratórios de patologia ainda continua sendo uma tarefa desafiadora, devido à variedade de resíduos nocivos e inflamáveis gerados nesses ambientes, o que exige um manejo cuidadoso para o descarte final adequado desses resíduos. Este estudo foi realizado no Laboratório de Anatomia Patológica e Citopatológica do Estado de Roraima (LAPER). A pesquisa, com abordagens qualitativa e quantitativa, identificou e quantificou os resíduos químicos do LAPER nos anos de 2020 a 2023. A literatura mostrou uma escassez de estudos específicos sobre resíduos em laboratórios de patologia, nas bases de dados científicos. Os resultados da pesquisa demonstraram que 54,73% dos resíduos gerados nesse período são alcoólicos, seguidos por formol (12,89%) e xilol (12,38%). Embora o LAPER já adote uma gestão responsável de resíduos ao contratar uma empresa terceirizada para a coleta e descarte de materiais gerados na unidade, é essencial que a instituição também priorize práticas sustentáveis em suas operações internas, em alinhamento com os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável, como o reaproveitamento dos resíduos gerados. Embora a maioria dos servidores siga as legislações vigentes, alguns ainda descartam os resíduos na pia e desconhecem os tipos de resíduos gerados, ignorando os riscos aos servidores envolvidos. É mister salientar, a importância do treinamento dos servidores do LAPER sobre o descarte adequado e minimização de resíduos, visando segurança ocupacional, tornando possível, ações de desenvolvimento sustentável e redução de impactos ambientais, contribuindo para a conservação dos recursos naturais e um ambiente mais saudável.

Este trabalho teve como objetivo quantificar os nutrientes Ba, Ca, Cu, Fe, K, Mg, Mn, Na, P e Zn no pseudofruto do Caju Anacardium occidentale L. das cidades de Amajari, Boa Vista, São João do Baliza e Caroebe do Estado de Roraima. Para tanto, foram coletadas 26 amostras de caju distribuídas nos Municípios de Boa Vista, Amajari, São João da Baliza e Caroebe. Os resultados demonstraram que o pseudofruto do caju do Estado de Roraima apresentou uma média de 84 % de umidade e 0,21 % de cinzas. Em todas as amostras as concentrações para Ba, Cu, Fe, Mn e Zn estiveram abaixo do limite de quantificação do espectrômetro de emissão óptica em plasma indutivamente acoplado. Já as concentrações para Ca, K, Mg, Na e P estiveram compreendidas na faixa de 4,4-72,1, 56,0-918,8, 39,2-163,6, 22,2-155,8 e 59,7-201,8 mg kg-1, respetivamente. Os resultados obtidos estão em consonância com os valores de referência da TACO.

A presente pesquisa teve como objetivo investigar a ocorrência dos contaminantes emergentes cafeína e amoxicilina nas águas superficiais da microbacia do Rio Branco na área adjacente à capital do Estado de Roraima, Boa Vista. Para investigar a ocorrência desses contaminantes emergentes, foram realizadas duas campanhas compreendendo o período seco e chuvoso em sete pontos de coleta, sendo cinco pontos localizados no Rio Branco, um ponto na foz do Igarapé Mirandinha e outro ponto na foz do Igarapé Grande. A detecção e a quantificação dos contaminantes foram realizadas empregando a cromatografia líquida de alta eficiência com detector por absorção de radiação ultravioleta com arranjo de diodos (HPLC-UV-DAD). Os resultados revelaram a presença de cafeína na faixa de 97 a 198 µg L-1 e de amoxicilina na faixa de 69 a 130,4 µg L-1 na microbacia do Rio Branco, sendo a cafeína quantificada com maior frequência. Os resultados indicaram ainda, que os contaminantes foram quantificados em concentrações mais elevadas nos pontos de coleta P1 e P2, que recebem o efluente do sistema de tratamento de esgoto do município e, ponto P5 que recebe por vezes o esgoto bruto originário de uma estação elevatória de esgoto. Esse estudo é pioneiro em Roraima e demonstra que esses pontos são impactados pelo descarte desses e de outros possíveis contaminantes não estudados, sugerindo a necessidade de se investigar esses e outros contaminantes emergentes nos rios e igarapés de Roraima, extremo norte da Amazônia.

The execution of calibration models was previously restricted to computers, but with technological advances, applications on mobile devices have made this process more accessible. Photometrix PRO stands out as an innovative tool for creating calibration models from digital images. The colorimetric chart, widely used to determine the pH of solutions by visual analysis, can present subjectivity in interpretation. This study aims to develop and evaluate calibration models (PLS) using Photometrix PRO to accurately correlate the visual information of a colorimetric pH chart from the company AlfaKit. The application was used to acquire images, generate calibration curves and obtain pH values from prediction and validation sets. The curves presented R2, RMSEC and RMSECV that indicated good fit of the models. The t-test, with 95% confidence, showed that there was no significant difference between the results of the models and the colorimetric method. The Residual Prediction Deviation (RPD) ranged from 1.12 (RGB) to 5.37 (RGBHSVLI), making the model (RGBHSVLI) suitable for quality control. The study successfully demonstrated the feasibility and effectiveness of smartphone-based multivariate calibration (PLS) for determining pH in drinking water.