ABSTRACT
Planejamento de Experimentos (DoE) permite obter e explorar conhecimentos sobre inúmeros sistemas, facilitando a coleta de informações com reduzido número de experimentos. No entanto, DoE é restrito ao delineamento do desenho experimental. Para superar essa limitação e permitir uma previsão precisa dos tempos de retenção para uma seleção de filtros UV orgânicos sob diversas condições, usamos a Relação Quantitativa entre Estrutura e Retenção combinada com o método de Monte Carlo para desenvolver uma plataforma in silico capaz de prever o perfil cromatográfico de filtros UV orgânicos. Sete analitos foram usados para estabelecer o modelo de predição: benzofenona-3, avobenzona, ethilhexil triazona, octil dimetil PABA, metoxicinamato de octila, tinosorb® S e octocrileno. Os valores residuais obtidos no modelo de análise de regressão múltipla mostraram distribuição normal, homocedasticidade e independência. Os coeficientes de determinação (R2) e predição (R2 pred) foram de 99,82% e 99,71%, respectivamente. A plataforma in silico apresentou grande potencial para predição do perfil cromatográfico de filtros UV orgânicos, da coeluição de analitos, de seus parâmetros cromatográficos, além de permitir, sem experimentação, uma visão geral do comportamento de retenção de compostos sob diversas condições cromatográficas
Design of Experiments (DoE) allows obtaining and explorer knowledge about innumerous systems, facilitating the information collection with reduced number of experiments. However, DoE is restricted to the limited range which experimental design was delineated. In order to overcome this limitation and enable accurate prediction of retention times for a selection of organic UV filters under various conditions, we used the Quantitative Structure-Retention Relationships tool combined with Monte Carlo method to develop an in silico platform capable of predicting chromatographic profile of organic UV filters. Seven analytes were used to established to prediction model: benzophenone-3, butyl methoxydibenzoilmethane, ethylhexyl triazone, ethylhexyl dimetyl PABA, ethylhexyl methoxycinnamate, bisethylhexyloxyphenol methoxyphenyl triazine and octocrylene. Residual values obtained from multiple regression analysis model showed normal distribution, homoscedasticity, and independence. Determination (R2) and prediction (R2 pred) coefficients were found to be 99,82% and 99,71%, respectively. In silico platform presented great potential for predicting chromatographic profile of organic UV filters, analytes coelution, chromatographic parameters and allowing, without experimentation, an overview of retention behavior of compounds under various chromatographic conditions