Desenvolvimento de metodologias analiticas multivariadas empregando espectroscopia Raman de baixa resolução amplificada por superficie

• Main Author: Ribeiro, Diorginis Bueno Montrazi
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: [s.n.] 2009
• Subjects: Espectroscopia Raman; Calibração multivariada; Pesticidas; Raman spectroscopy; Multivariate calibration; Pesticides
• Online Access: RIBEIRO, Diorginis Bueno Montrazi. Desenvolvimento de metodologias analiticas multivariadas empregando espectroscopia Raman de baixa resolução amplificada por superficie. 2009. 127 p. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Quimica, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/249331>. Acesso em: 14 ago. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/249331

Orientadores: Ronei Jesus Poppi, Cesar Alexandre de Mello === Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Quimica === Made available in DSpace on 2018-08-14T13:51:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ribeiro_DiorginisBuenoMontrazi_D.pdf: 1788617 bytes, checksum: f8b9685d4131466922bc03a5fa000661 (MD5) Previous issue date: 2009 === Resumo: Nesta tese metodologias analíticas foram desenvolvidas empregando espectroscopia Raman de baixa resolução amplificada por superfície (SERS) e calibração multivariada baseada no método dos mínimos quadrados parciais (PLS) para determinação dos pesticidas endosulfan e metamidofos (e misturas deles) em água, e do hormônio tireoestimulante (TSH) em plasma. Para a construção dos modelos de calibração dos pesticidas, um total de 70 e 30 amostras compuseram os conjuntos de calibração e validação, respectivamente, sendo a divisão realizada pelo algoritmo de Kennard-Stone. Já na construção dos modelos de calibração para a determinação quantitativa dos pesticidas nas misturas, um total de 38 e 11 amostras foram utilizadas na calibração e validação respectivamente. Para construção dos modelos de calibração para quantificação de TSH, um total de 39 mostras foram utilizadas na calibração e 14 amostras de plasma foram utilizadas na validação. As amostras também foram divididas pelo algoritmo de Kennard-Stone. Os modelos foram desenvolvidos utilizando diferentes tipos de pré-processamentos de sinais e comparados através dos erros de previsão (RMSEP). Foram utilizados como pré-processamento, o filtro de transformada de Fourier, a correção de espalhamento multiplicativa, a transformação padrão normal de variação, a ortogonalização de espectros pelo metodo de Gram-Schmidt, a centralização e autoescalamento dos dados. Os melhores modelos foram validados através da determinação de figuras de merito. Foram avaliados a exatidão, sensibilidade, sensibilidade analítica, seletividade, ajuste, razão sinal/ruído, limites de detecção e quantificação. A metodologia proposta mostrou-se rápida, de baixo custo e apresentou erros abaixo de 10mg/L para os pesticidas e abaixo de 0,8 mUI/mL para TSH, podendo facilmente ser adaptada para o monitoramento de pesticidas em águas e também em análises laboratoriais de rotina para determinação de TSH. === Abstract: In this thesis analytical methodologies were developed employing low resolution surface enhanced Raman spectroscopy (SERS) and multivariate calibration based on partial least squares method (PLS) for determination of the pesticides endosulfan and methamidophos (and mixtures of them) in water and the thyroid stimulating hormone (TSH) in plasma. For the pesticides calibration model development, a total of 70 and 30 samples composed the calibration and validation sets, respectively, using the Kennard-Stone algorithm for samples separation. In the model development for the mixture of pesticides, a total of 38 and 11 samples were used in the calibration and validation sets, respectively. For the model development in the TSH determination, 39 samples were used in the calibration set and 14 in the validation set. Also the Kennard-Stone algorithm was used to split the samples into the two data sets. The models were developed using different preprocessing methods and compared by using the prediction errors (RMSEP). The following pre-processing were tested: Fourier transform filter, multiplicative scatter correction, standard normal variate, spectra orthogonalization by Gram-Schmidt method, mean center and autoscaling. The best models were validated by figures of merit determination. It was assessed the accuracy, sensibility, analytical sensibility, selectivity, fit, signal/noise ratio, detection and quantification limits. The proposed methodology is fast, has low cost and presented prediction errors below to 10 mg/L for the pesticides and below to 0.8mìUI/mL for TSH. It may easily be adapted for the pesticides monitoring in waters and also for routine laboratory analysis in TSH determination. === Doutorado === Quimica Analitica === Doutor em Ciências