Aplicação e validação de modelos de calibração de segunda ordem em quimica analitica

Abstract

Dedico este trabalho à minha amada esposa LilianRodrigues Braga por seu amor e companheirismo. E aos meus amados pais Jez Batista Vieira e Laurinda Maria Batista. Obrigado pelo amor, exemplo, apoio e por sempre estarem juntos a mim durante toda a minha vida.vii Agradecimentos • Ao Prof. Dr. Ronei Jesus Poppi, pela oportunidade da realização desse trabalho, pela orientação, confiança, convivência e amizade.• À UNICAMP, pelo programa de estágio docente (PED-A) (antigo programa de bolsa para instrutores graduados) que financiou o projeto e por fornecer toda a estrutura física, tecnológica e humana para a realização deste trabalho.• Ao Instituto de Química da UNICAMP, por ter me concedido o privilégio e a honra de atuar como professor nas disciplinas dos cursos de graduação durante os quatro anos em que realizei o doutorado.• Aos professores que foram meus coordenadores nas disciplinas que ministrei nos cursos de graduação da UNICAMP, pelo apoio e auxílio.• Às Profas. Dras. Carla B. G. Botolli e Izabel C. S. F. Jardim pela ajuda e disponibilização do equipamento, padrões e materiais na realização da aplicação em HPLC-DAD na determinação de pesticidas e metabólitos em vinho.

Aplicação de metodos quimiometricos de calibração de segunda ordem e transferencia de calibração na determinação simultanea de misturas de farmacos utilizando espectroscopia de fluorescencia molecular em fase solida

“…Dessa forma, uma vez obtidos os perfis de excitação e de emissão (B e C), a identificação do componente que corresponde à espécie de interesse é feita pela comparação entre os perfis obtidos e espectros conhecidos ou esperados. Caso essa identificação possa ser feita enquanto se procura o número ideal de fatores, a qualidade do ajuste da reta entre os pesos da coluna de A correspondente à espécie de interesse e as concentrações de referência para uma série de amostras de concentração conhecida pode ser utilizada como critério de escolha do número de fatores, uma vez que se espera que o número ideal de fatores forneça valores de A que se relacionem melhor com a concentração da espécie de interesse 35,[56][57][58][59][60] .…”