Estrategia de fusión de datos de nivel medio para evaluar el efecto sinérgico de señales procedentes de cromatografía líquida con detección dual

S.M. AZCARATE; C.M. TEGLIA; M.J. CULZONI; H.C. GOICOECHEA

Congreso; IX Congreso Argentino de Química Analítica; 2017

Introducción. La cromatografía líquida (LC) con detección dual (DAD/FSFD) en asociación a lacalibración de múltiples vías han permitido mejorar el rendimiento analítico1,2. En esta progresión deadquirir mayor y mejor información, la fusión de datos (DF) puede ser una herramienta poderosapara lograr resultados aún más confiables. La estrategia de DF consiste en combinar la informaciónprocedente de diferentes fuentes (técnicas o detectores) para una misma muestra3. Estametodología es implementada sobre las calibraciones con el propósito de obtener mejorespredicciones con menor incertidumbre cuando los resultados se comparan con los obtenidos a partirde una sola fuente. Así, existen diferentes posibilidades de realizar y evaluar esta estrategia.Resultados. Se desarrolló una estrategia de fusión de datos de nivel medio para el procesamientode datos de segundo orden adquiridos mediante cromatografía líquida con detectores DAD y FSFD.Se analizó un set de datos de quince principios activos de uso veterinario, once compuestos nofluorescentes y cuatro fluorescentes, que pueden estar presentes en camas de aves de corral.Previo a la fusión de la información individual proporcionada por cada detector se realizó una seriede pre-procesamientos de los datos y se desarrolló una etapa de extracción de informaciónaplicando MCR-ALS. El modelado quimiométrico implicó el análisis de los datos fusionados porMCR-ALS, y previo a una etapa de alineamiento, PARAFAC y N-PLS. La sinergia del nuevo bloquede datos se evaluó mediante la estimación de las cifras méritos. Finalmente, esta estrategia defusión se aplicó a la determinación de los compuestos estudiados en muestras reales de camas deaves de corral.Conclusiones La estrategia propuesta es una herramienta sencilla y potente, que contribuye alanálisis de datos cromatográficos de segundo orden registrados por diferentes detectores. Encuanto al rendimiento de los modelos, la fusión de datos de nivel medio aumenta la capacidad depredicción global y disminuye la incertidumbre de cada resultado individual.Referencias1) H. Parastar, In Data Handling in Science and Technology, Elsevier: Amsterdam, 2015; pp314−324.2) G.M. Escandar, H.C. Goicoechea, A. Muñoz de la Peña, A.C. Olivieri, Anal. Chim. Acta 806(2013) 8-26.3) Y. Liu, S.D. Brown Anal Bioanal Chem 380 (2004) 445-452.