Análise multivariada aplicada na identificação de fármacos antidepressivos. Parte II: Análise por componentes principais (PCA) e o método de classificação SIMCA

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Sabin, Janusa Goelzer
Data de Publicação: 2004
Outros Autores: Ferrão, Marco Flôres, Furtado, João Carlos
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: RBCF. Revista Brasileira de Ciências Farmacêuticas (Online)
Texto Completo: https://www.revistas.usp.br/rbcf/article/view/43990
Resumo: Neste trabalho a identificação e a discriminação de dois diferentes fármacos utilizados como antidepressivos foi estudada, empregando os espectros de reflexão difusa no infravermelho médio com transformada de Fourier (DRIFTS), juntamente com a análise de componentes principais (PCA) e o método de classificação SIMCA. Os espectros no infravermelho de amostras contendo diferentes concentrações dos princípios ativos cloridrato de amitriptilina e cloridrato de imipramina, foram coletados em um espectrofotômetro NICOLET Magna 550, sendo realizadas 2 réplicas para cada amostra, com resolução de 4 cm-1 e 32 varreduras. A análise de componentes principais confirmou a existência de dois grupos distintos, correspondendo aos dois diferentes princípios ativos utilizados, além de evidenciar a presença de amostras anômalas no conjunto de dados que, possivelmente, iriam interferir na modelagem. Já o método de classificação SIMCA possibilitou o reconhecimento de amostras dos princípios ativos cloridrato de imipramina e cloridrato de amitriptilina com resultados indicando 100% de classificação correta das classes modeladas.
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