Colunas de HPLC: muitas opções e codificação L da USP (Tabela de colunas disponibilizada!)

Na atualidade, muitas são as opções de colunas cromatográficas para serem utilizadas em HPLC e muitos são os fornecedores e fabricantes de tais colunas.

Esta lista de possíveis colunas se dividem nas categorias de:

  • cromatografia em fase reversa (colunas tipo C18, C8 e etc)
  • cromatografia em fase normal (colunas do tipo sílica, ciano e etc)
  • cromatografia por interações hidrofílicas (HILIC) (é uma variante da fase normal, com características da fase reversa e iônica)
  • cromatografia de íons
  • cromatografia de exclusão (GPC – cromatografia de permeação em gel)
  • cromatografia de afinidade
  • cromatografia quiral

Além disso, as colunas podem diferir no comprimento, diâmetro interno, diâmetro de partícula, recobrimento da partícula, porosidade, características morfológicas da partícula (esféricas ou irregulares), área superficial, entre outros.

A Farmacopeia Americana (USP) criou uma codificação (L code) que direciona para o tipo de coluna a ser utilizada em determinado método farmacopeico. Cabe ao analista a tarefa, as vezes árdua, de escolher o tipo certo de coluna, ainda atender a codificação USP e obter os bons resultados desejáveis.

Um exemplo de tabela com as lista de colunas e o respectivo código L USP está acima. Se quiser fazer o download da tabela completa é só clicar no link abaixo.

Boas escolhas para vocês!

TESTES ESTATÍSTICOS APLICADOS NA VALIDAÇÃO DE MÉTODOS ANALÍTICOS – Teste de Grubbs

TESTE DE GRUBBS

O teste de Grubbs é útil para avaliar se existem outliers (isto é, pontos fora da curva, ou fora do conjunto de dados obtidos). Este teste permite encontrar, estatísticamente, valores que devem ser descartados ou desconsiderados em uma análise.Também é útil para confirmar o ajuste de todos os pontos considerados em uma curva analítica.

TESTES ESTATÍSTICOS APLICADOS NA VALIDAÇÃO DE MÉTODOS ANALÍTICOS – RDC 166/2017 (PARTE 2)

TESTANDO A LINEARIDADE: USO DE GRÁFICOS DE RESÍDUOS

Uma das maneira de avaliar a linearidade de um método analítico é utilizar o gráfico de resíduos.

Visualmente é possível verificar se o gráfico de resíduos apresenta uma distribuição aleatória ao redor do valor de y=0 e, se for necessário, pode-se aplicar testes estatísticos de normalidade para confirmar a distribuição aleatória e não tentenciosa dos resíduos. Isto comprova a homocedasticidade.

Se os valores tenderem para o modelo heterocedástico o gráfico de resíduos mostrará resíduos que variam de acordo com a ordem de grandeza da concentração. Conforme ilustrado abaixo:

No primeiro gráfico vemos uma distribuição de resíduos que comprova a homocedasticidade (resíduos aleatórios centrados em y= 0 para qualquer valor de concentração). No segundo gráfico vemos uma distribuição de resíduos que evidência a heterocedasticidade, pois existe uma tentência nos valores de resíduos de forma que os mesmos aumentam conforme as concentrações (valores de x) aumentam.

Como escolher uma boa coluna de CG?

A cromatografia gasosa, apesar de ser uma técnica muito poderosa e útil, não é tão versátil quanto a cromatografia líquida, pois CG possue uma menor variedade de colunas. Porém, uma dúvida comum é como escolher a melhor coluna para obter os melhores resultados de CG.

Coluna capilar – qual comprimento? qual espessura de filme interno? qual tipo de fase?

Para cada aplicação uma recomendação!

Para ajudar, sugiro a leitura disponível no site da Sigma: https://www.sigmaaldrich.com/technical-documents/articles/analytical/gc-column-selection-guide.html

colunas capilares para análise de CG

Boa leitura e ótimos resultados!

TESTES ESTATÍSTICOS APLICADOS NA VALIDAÇÃO DE MÉTODOS – RDC 166/2017

Testando a linearidade para definir o modelo de regressão:

Homocedasticidade x Heterocedasticidade

Um modelo de regressão de mínimos quadrados ordinários (MMQO) pode ser aplicada com dados que apresentam homocedasticidade (isto é, são dados que possuem um variância constante, independente da ordem de grandeza dos valores). No caso de dados que apresentem heterocedasticidade, o modelo a ser aplicado é o de mínimos quadrados ponderados (MMQP). Se for necessário utilizar MMQP os fatores de ponderação deverão ser calulados (assunto para outro post!).

Para testar a homocedasticidade ou heterocedasticidade um teste estatísticos apropriado é o Teste de Cochran. Neste teste calcula-se C (Ccalcudo) e compara-se com C críitico (Ctabelado) se o valor calculado for menor que o tabelado aceita-se a hipótese de que os dados apresentam variâncias similares independentemente do valor de concentração, e são, portanto, homocedásticos.

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