This work presents a comparative analysis between the multi-variate regression method by Partial Least Squares (PLS) and the Artificial Neural Networks (ANN) in the active principle quantification problem to samples of anti-hyphertensive pharmacological compounds. In the first experiment, two techniques were used to understand the analite quantification: Diffuse Reflection in Infrared Fourier Transform Spectroscopy (DRIFTS) and PLS. The second experiment involves the use of multi level perceptron algorithm with backpropagation training in the PLS substitution. Both experiments used the same DRIFTS data set. The implementation and the calibration models were developed in MATLAB environment. The training and validation spectra sets were obtained by a diffuse reflectance accessory joined to a Nicolet Magna 550 spectrometer on the medium infrared region. IntroduçãoCom a constante evolução dos processos produtivos, cada vez mais se fazem necessárias ferramentas analíticas que não causem impacto ambiental, bem como não necessitem de tratamentos demorados na amostra e ainda que não alterem as características inerentes aos insumos industriais.Neste sentido o presente grupo vem pesquisando ferramentas analíticas para a caracterização das matérias-primas empregadas na industrialização de alimentos e medicamentos. Em especial, técnicas espectroscópicas baseadas na radiação infravermelha, como por exemplo, a reflexão no infravermelho próximo (NIR) e a reflexão difusa no infravermelho médio com Transformada de Fourier (DRIFT). Aliados a estas técnicas de análise, ferramentas quimiométricas de regressão como o método dos mínimos quadrados parciais (PLS) tem apresentado excelentes resultados [1][2].A metodologia atualmente empregada na quantificação e qualificação dos princípios ativos presentes em medicamentos anti-hipertensivos, baseia-se em métodos cromatográficos, que apresentam inúmeras desvantagens como: o elevado tempo de análise; a sobreposição de picos; a necessidade de equipamentos e condições específicas de análise; e a destruição da amostra.Enquanto isto, o uso da técnica de espectroscopia por reflexão difusa no infravermelho com Transformada de Fourier (DRIFTS) não provoca a destruição da amostra, tem baixo custo de implementação, rapidez na análise e não gera resíduos ao meio ambiente.Embora se tenha conseguido bons resultados com a utilização do algoritmo PLS, o presente trabalho tem por objetivo realizar uma análise comparativa do método de regressão multivariado PLS frente à utilização de Redes Neurais Artificiais (RNAs) no problema de quantificação do princípio ativo hidroclorotiazida em amostras de medicamentos anti-hipertensivos utilizando dados de espectroscopia no infravermelho.Uma aplicação semelhante das RNAs em substituição a calibração multivariada foi abordada recentemente por Cerqueira e colaboradores [3] estudando o teor de nitrogênio em folhas de trigo. Reflexão difusaA técnica de reflexão difusa está bem fundamentada na literatura [4][5][6][7][8], sendo amplamente aplicada associada aos e...
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