< Terug naar vorige pagina
Project
Separometrie: bijdragen tot snellere en efficiëntere methodeontwikkeling en -validatie van farmaceutisch-analytische scheidingsmethodes (FWOKN211)
Separometrie is het gebruik van chemometrische methodes in scheidingstechnieken. Onderzoek zal verricht worden naar (a) het gebruik van minimale en weinig courante experimentele designs in methodeontwikkeling en robuustheidstesten, en naar (b) de multivariate analyse van fingerprints.
(a) Screening designs laten toe de factoren met de meeste invloed op de respons te identificeren. De frequents gebruikte zijn de fractionele factoriële en de Plackett-Burman designs. Response surface designs laten toe de respons te modelleren teneinde optimale voorwaarden te voorspellen. Meest gebruikt zijn de central composite designs. In het project zullen minimale en minder courant gebruikte designs (kleinere designs met minder experimenten) onderzocht worden. Supersaturated designs werden reeds onderzocht en een nieuwe methode (FEAR) voor het schatten van de factoreffecten werd reeds gedefinieerd. Deze designs zullen nog verder geëvalueerd worden. Daarnaast zullen D-optimale en Rechtschaffner designs als screening designs, en optimale en uniforme designs als response surface designs onderzocht worden. Voor dit onderzoek komen alle applicaties die toelaten snelle analyses te bekomen in aanmerking. Naast HPLC analyses, zullen in deze context ook UPLC analyses interessant zijn. UPLC zou toelaten een betere resolutie en sensitiviteit in kortere analysetijden te bekomen, en dus een verhoogde analyse-throughput opleveren, wat extreem nuttig is in de context van het vergelijken van verschillende experimentele-design resultaten.
(b) Chromatografische fingerprints zijn chromatogrammen, karakteristiek voor een complex staal. Eerst dienen fingerprints ontwikkeld te worden. Hierbij zijn een maximaal aantal componenten gescheiden. Daarna wordt de relevante informatie geëxtraheerd uit de fingerprints. Naast HPLC, zijn ook UPLC systemen interessant, aangezien UPLC toelaat meer pieken basislijn gescheiden te krijgen in een korter tijdsinterval. Vooral bij analyse van complexe stalen, zoals kruiden en planten-extracten, zou dit een enorm voordeel zijn.
(a) Screening designs laten toe de factoren met de meeste invloed op de respons te identificeren. De frequents gebruikte zijn de fractionele factoriële en de Plackett-Burman designs. Response surface designs laten toe de respons te modelleren teneinde optimale voorwaarden te voorspellen. Meest gebruikt zijn de central composite designs. In het project zullen minimale en minder courant gebruikte designs (kleinere designs met minder experimenten) onderzocht worden. Supersaturated designs werden reeds onderzocht en een nieuwe methode (FEAR) voor het schatten van de factoreffecten werd reeds gedefinieerd. Deze designs zullen nog verder geëvalueerd worden. Daarnaast zullen D-optimale en Rechtschaffner designs als screening designs, en optimale en uniforme designs als response surface designs onderzocht worden. Voor dit onderzoek komen alle applicaties die toelaten snelle analyses te bekomen in aanmerking. Naast HPLC analyses, zullen in deze context ook UPLC analyses interessant zijn. UPLC zou toelaten een betere resolutie en sensitiviteit in kortere analysetijden te bekomen, en dus een verhoogde analyse-throughput opleveren, wat extreem nuttig is in de context van het vergelijken van verschillende experimentele-design resultaten.
(b) Chromatografische fingerprints zijn chromatogrammen, karakteristiek voor een complex staal. Eerst dienen fingerprints ontwikkeld te worden. Hierbij zijn een maximaal aantal componenten gescheiden. Daarna wordt de relevante informatie geëxtraheerd uit de fingerprints. Naast HPLC, zijn ook UPLC systemen interessant, aangezien UPLC toelaat meer pieken basislijn gescheiden te krijgen in een korter tijdsinterval. Vooral bij analyse van complexe stalen, zoals kruiden en planten-extracten, zou dit een enorm voordeel zijn.
Datum:1 jan 2009 → 31 dec 2009
Trefwoorden:Drug Analysis, Chemometrics, Analytical Chemistry, Chromatography, Artificial Intelligence, Food Analysis
Disciplines:Wiskunde en statistiek, Chemie, Farmaceutische wetenschappen