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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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dc.contributor.author Culzoni, María Julia
dc.date.accessioned 2021-09-15T19:37:50Z
dc.date.available 2021-09-15T19:37:50Z
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/11185/5988
dc.description Fil: Culzoni, María Julia. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas; Argentina.
dc.description.abstract 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.
dc.description.abstract 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.
dc.format application/pdf
dc.language.iso spa
dc.publisher Universidad Nacional del Litoral
dc.relation 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.
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
dc.subject Quimiometría
dc.subject Muestras complejas
dc.subject Contaminantes emergentes
dc.subject Chemometrics
dc.subject Complex samples
dc.subject Emerging contaminants
dc.title Desarrollo de estrategias analíticas basadas en el modelado quimiométrico de datos multidimensionales para el análisis de muestras biológicas, alimenticias y ambientales.
dc.title.alternative Development of analytical strategies based on chemometric modeling of multidimensional data for the analysis of biological, food and environmental samples.
dc.type info:ar-repo/semantics/plan de gestión de datos
dc.type info:eu-repo/semantics/data management plan
dc.type info:eu-repo/semantics/acceptedVersion


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