| 总结: | Se ha introducido el uso del análisis multivariado de RMN en el desarrollo de modelos de predicción precisos, que potencialmente surgen de una correlación entre los perfiles de metabolitos solubles y la composición de la pared celular, para la determinación de los contenidos de hemicelulosa, celulosa y lignina en 8 especies de residuos de cultivos de invernadero. El presente artículo demuestra que los cubos discriminantes provenientes de un modelo PLS-DA en combinación con modelos lineales proporcionan una herramienta útil y rápida para la determinación de la composición de la pared celular de estos desechos vegetales. También se han aplicado métodos de regresión lineal regularizados para evitar el sobreajuste, produciendo modelos mejorados específicamente para determinaciones de lignina y celulosa. Los modelos predictivos también se presentan en una aplicación de escritorio disponible en http://www2.ual.es/NMRMBC/solutions. Para verificar la racionalidad y confiabilidad de los modelos, se realizaron experimentos de control siguiendo protocolos generalmente aceptados y se compararon con nuestros valores predichos.
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