Vista MARC: Desarrollo de estrategias analíticas basadas en el modelado quimiométrico de datos multidimensionales para el análisis de muestras biológicas, alimenticias y ambientales.

Desarrollo de estrategias analíticas basadas en el modelado quimiométrico de datos multidimensionales para el análisis de muestras biológicas, alimenticias y ambientales.

Fil: Culzoni, María Julia. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas; Argentina.

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Detalles Bibliográficos
Autor Principal:	Culzoni, María Julia
Formato:	Tesis
Lenguaje:	Spanish
Publicado:	Universidad Nacional del Litoral 2021
Materias:	Quimiometría Muestras complejas Contaminantes emergentes Chemometrics Complex samples Emerging contaminants
Acceso en línea:	https://hdl.handle.net/11185/5988

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spelling	oai:bibliotecavirtual.unl.edu.ar-handle:11185-59882021-09-15T19:37:50Z Desarrollo de estrategias analíticas basadas en el modelado quimiométrico de datos multidimensionales para el análisis de muestras biológicas, alimenticias y ambientales. Development of analytical strategies based on chemometric modeling of multidimensional data for the analysis of biological, food and environmental samples. Culzoni, María Julia Quimiometría Muestras complejas Contaminantes emergentes Chemometrics Complex samples Emerging contaminants Fil: Culzoni, María Julia. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas; Argentina. En el presente proyecto se propone el desarrollo de estrategias analíticas globales destinadas a la determinación de analitos de interés presentes en muestras biológicas, alimenticias y ambientales mediante la generación de datos de orden superior empleando cromatografía líquida de (ultra) alta eficiencia acoplada a detección de arreglo diodos, fluorescencia de barrido rápido o espectrometría de masas, espectroscopia de fluorescencia y técnicas electroquímicas, y su modelado posterior con algoritmos quimiométricos. Se contempla el desarrollo de métodos de extracción que sigan los principios de la química verde y que colaboren en la generación de métodos sensibles de cuantificación. Se pretende aportar a la comunidad científica métodos eficientes de análisis, validados según normas internacionales, que permitan la determinación simultánea de especies químicas que suelen formar parte de muestras complejas como, por ejemplo, metales pesados, residuos farmacológicos y sus metabolitos, toxinas y proteínas, entre otros, en muestras biológicas, alimenticias y ambientales. Los métodos desarrollados se emplearán en el establecimiento de sistemas de monitoreo de principios activos presentes como contaminantes en las matrices mencionadas. This project proposes the development of global analytical strategies aimed at determining analytes of interest present in biological, food and environmental samples by generating higher order data using (ultra) high-efficiency liquid chromatography coupled to diode array detection, fast scanning fluorescence or mass spectrometry, fluorescence spectroscopy and electrochemical techniques, and their subsequent modeling with chemometric algorithms. The development of extraction methods that follow the principles of green chemistry and that collaborate in the generation of sensitive quantification methods is contemplated. The aim is to provide the scientific community with efficient analysis methods, validated according to international standards, that allow the simultaneous determination of chemical species that usually form part of complex samples, such as, for example, heavy metals, pharmacological residues and their metabolites, toxins and proteins, among others, in biological, nutritional and environmental samples. The developed methods will be used in the establishment of monitoring systems of active principles present as contaminants in the mentioned matrices. 2021-09-15T19:37:50Z 2021-09-15T19:37:50Z info:ar-repo/semantics/plan de gestión de datos info:eu-repo/semantics/data management plan info:eu-repo/semantics/acceptedVersion https://hdl.handle.net/11185/5988 spa info:eu-repo/grantAgreement/UNL/CAI+D/50620190100020LI/AR. Santa Fe. Santa Fe/Desarrollo de estrategias analíticas basadas en el modelado quimiométrico de datos multidimensionales para el análisis de muestras biológicas, alimenticias y ambientales. info:eu-repo/semantics/openAccess Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es application/pdf Universidad Nacional del Litoral
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Desarrollo de estrategias analíticas basadas en el modelado quimiométrico de datos multidimensionales para el análisis de muestras biológicas, alimenticias y ambientales.

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