| Processo: | 12/04321-3 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 01 de julho de 2012 |
| Data de Término da vigência: | 28 de fevereiro de 2014 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Química - Química Analítica |
| Pesquisador responsável: | Renato Lajarim Carneiro |
| Beneficiário: | Loriz Francisco Sallum |
| Instituição Sede: | Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Quimiometria Nanopartículas de prata |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | análise de fármacos | Espectroscopia Raman aumentada por superfície | nanopartículas de prata | Quimiometria | Quimiometria e espectroscopia Raman |
Resumo A espectroscopia Raman tem sido bastante utilizada nas análises farmacêuticas nas últimas décadas devido aos avanços desta técnica, relacionados ao desenvolvimento da eletrônica, óptica e estudos fundamentais. Problemas associados com a análise de substâncias utilizando métodos clássicos foram alcançados com alta precisão e bons níveis de seletividade usando a espectroscopia Raman amplificada por superfície (SERS). Graças a vantagens da técnica como a amplificação do sinal Raman e a rápida aquisição dos dados, a SERS tem se tornado uma ferramenta analítica útil para quantificar princípios ativos, detectar interferentes, além auxiliar em várias outras áreas. Propõe-se nesse projeto a construção de modelos de calibração para os fármacos de ibuprofeno, indometacina e benzidamina utilizando a SERS e a determinação destes em medicamentos comerciais. As nanopartículas de prata serão produzidas utilizando papel filtro como substrato, sendo avaliado pré-tratamentos do substrato e análise Raman com lasers de 1064 e 785 1/cm. O tratamento dos dados será feito com auxilio de ferramentas quimiométricas, tais como quadrados mínimos parciais (PLS), regressão por componentes principais (PCR), resolução multivariadas de curvas por quadrados mínimos alternados (MCR-ALS) e análise de componente principais (PCA). A qualidade dos resultados obtidos serão avaliados por meio de validação cruzada e de um conjunto externo de previsão. | |
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