Dr ramon carrillo



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Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas

Escuela Superior de Sanidad “Dr. RAMON CARRILLO”

Universidad Nacional del Litoral
Tema 1: Proceso analítico general


  1. Introducción

La química analítica se divide en dos ramas principales: cualitativa y cuantitativa. El análisis cualitativo determina qué tipo de constituyente o constituyentes se encuentran en la muestra analítica, y el análisis cuantitativo determina la cantidad de determinada sustancia que se encuentra en la muestra. Con la instrumentación y la variedad de métodos químicos disponibles, puede lograrse gran especificidad o selectividad para que las mediciones cuantitativas también sirvan como mediciones cualitativas. No obstante, las pruebas cualitativas sencillas suelen ser más rápidas que los métodos cuantitativos.




  1. El proceso analítico

El proceso analítico sigue una secuencia: 1) definición del problema; 2) obtención y disolución de la muestra; 3) llevar a cabo la separación necesaria; 4) llevar a cabo las mediciones necesarias; y 5) presentación de datos.




    1. Definición del problema:

El analista debe realizarse las siguientes preguntas: ¿qué información se necesita?, ¿qué sensibilidad debe tener el método?, ¿qué exactitud y precisión son necesarias?, ¿qué interferencias puede encontrar y cuales son las separaciones que se necesitan?, ¿cuántas muestras hay que analizar?, ¿en qué tiempo hay que dar un resultado?, ¿cuántas muestras hay que analizar?, ¿de qué equipo se dispone?, ¿cuál será el costo?

Para un análisis en particular, pueden existir uno o más procedimientos, por lo cual se decidirá cual utilizar teniendo en cuenta la disponibilidad de reactivos químicos y equipos en el laboratorio, la experiencia del analista y la vigencia del método a desarrollar.


    1. Obtención y disolución de la muestra:

Hay que tomar varias precauciones en el momento de manejar y guardar muestras, con el objeto de evitar o minimizar la contaminación, pérdidas y descomposición. En general, es necesario evitar contaminación y alteración de la muestra por el recipiente, la atmósfera o la luz.

Hay que considerar la estabilidad de las muestras, siendo necesario en algunos casos agregar sustancias que preservan el analito a investigar pero que no interfieran en el análisis. Las proteínas y las enzimas tienden a desnaturalizarse al reposar, por lo que deberán analizarse sin pérdida de tiempo. Las trazas de los constituyentes pueden perderse durante el almacenamiento, por adsorción en las paredes del recipiente.

En algunos casos para preservar la muestra es necesario regular el pH de la muestra a analizar y la temperatura de conservación de la misma.

Si la muestra es sólida, generalmente se deberá disolver antes de efectuar el análisis. En ocasiones, los fluidos biológicos pueden analizarse directamente. No obstante, a menudo las proteínas interfieren y deben eliminarse. Esto se logra mediante técnicas de destrucción, como son la calcinación o la digestión ácida.

Generalmente la muestra disuelta debe someterse a un tratamiento preliminar para separar a dicha sustancia de los constituyentes que interfieren, y para transformarla para su medición.




    1. Separación:

Existen varias técnicas de separación para eliminar interferencias y lograr la selectividad deseada. Casi todas las propiedades químicas y físicas permiten aplicar mecanismos de separación, por ejemplo, reacciones de precipitación, solubilidad, volatilidad, congelamiento, y así sucesivamente. Generalmente, las proteínas pueden eliminarse por precipitación y posterior filtración de la muestra, con el fin de eliminar interferencias.




    1. Mediciones de la muestra:

Generalmente se debe saber la cantidad de muestra que se toma para analizar. Esto se logra pesándola o determinando su volumen, dependiendo si se quiere determinar la cantidad de sustancia en unidad de peso o de volumen.

Las muestras sólidas suelen contener una cantidad variable de agua adsorbida que será necesario remover o medir antes de pesar. Por lo general, se elimina secando la muestra en estufa, siempre y cuando, esta no se descomponga a una temperatura mayor que el punto de ebullición del agua.

El método que se emplee para medir cuantitativamente la sustancia que se va a analizar, dependerá de diversos factores, y uno de los más importantes es la cantidad de sustancia presente y la exactitud necesaria. Muchas de las técnicas disponibles tienen diversos grados de selectividad, sensibilidad, exactitud, precisión y rapidez.




    1. Procedimiento de datos:

Existen diversas maneras de expresar la cantidad o concentración de sustancia que se va a utilizar. En química analítica es necesario que existan buenos registros de laboratorio.

Se calcula la media de los resultados y se expresa con un intervalo de confianza adecuado.


  1. Clasificación de los métodos analíticos

La clasificación de los métodos analíticos pueden realizarse de dos maneras diferentes, según el tipo de análisis a realizar a la muestra en cuantitativa o cualitativa o según el tamaño de las muestras, en macro, semimicro, o ultramicro (ver Tabla 1).




Método

Masa de la muestra

Volumen de la muestra

Macro

>100 mg

>100 l

Semimicro

10-100 mg

50-100 l

Micro

1-10 mg

<50 l

Ultramicro

<1 mg




Tabla 1: Clasificación de lo métodos de análisis según el tamaño de la muestra
Los constituyentes de la muestra se pueden clasificar como principales (más de 1%), secundarios (0.1%-1%) o trazas (menor del 0.1%). Cuando hay algunas partes por millón de determinado constituyente, pueden denominarse ultratrazas.

Un análisis podrá ser completo o parcial, es decir, podrán analizarse todos los constituyentes o tan sólo algunos. A menudo se pide al analista que reporte la concentración de determinado producto o productos químicos.


4. Errores en el análisis Químico
4.1 Introducción estadística
Es imposible realizar un análisis químico sin que los resultados estén totalmente libres de errores o de incertidumbres. Sin embargo, se espera poder minimizar estos errores y estimar su magnitud con una exactitud apreciable.

La incertidumbre en las mediciones no puede eliminarse por completo, de tal forma que siempre se desconoce el verdadero valor para una cantidad determinada. No obstante, con frecuencia se puede evaluar la magnitud del error en la medición, y así, dentro de un cierto nivel de probabilidad, es posible definir los límites entre los cuales está el verdadero valor de una cantidad determinada.

No es fácil estimar la precisión y la exactitud de los datos experimentales; pero se deben hacer estos estimados siempre que se obtengan resultados en el laboratorio, ya que los datos cuya precisión y exactitud se desconocen son inútiles.


      1. Exactitud

El término exactitud indica qué tan cercana está la medición de su valor verdadero o aceptado, y se expresa en términos de error. Está relacionada al valor central de una serie de mediciones, el cual se determina mediante la Media o la Mediana:



  • La media, la media aritmética y el promedio son sinónimos para el valor que se obtiene de dividir la suma de mediciones repetidas entre el número de mediciones en la serie;

Donde xi representa los valores individuales de x que integran una serie de N mediciones repetidas.



  • La mediana es el valor del cual se distribuyen los demás datos por igual. La mitad de los datos son más pequeños que la mediana y la otra mitad son mayores. La mediana de una serie, que tiene número impar de resultados se obtiene ordenando los resultados de manera creciente o decreciente y tomando el valor central. Para un número par de resultados, se toma el promedio del par central.

Existe una diferencia fundamental entre los términos de exactitud y precisión, ya que exactitud mide la concordancia entre un resultado y su valor verdadero; y la precisión mide la concordancia entre varios resultados que se han medido de la misma manera. La precisión se determina sólo repitiendo una medición, en tanto que la exactitud nunca puede determinarse exactamente ya que nunca puede conocerse el verdadero valor de una cantidad; así en su lugar se debe usar un valor aceptado. Debido a lo anterior, la exactitud se expresa en términos de error absoluto o error relativo.




  • Error absoluto E en la medición de una cantidad xi está dado por la siguiente ecuación:

donde xt es el valor verdadero o aceptado de la cantidad. Errores con signo negativo indican que el valor experimental es menor que el valor aceptado, y a la inversa para valores positivos.



  • Error relativo (Er), con frecuencia es una cantidad más útil que el error absoluto El porcentaje de error relativo está dado por la expresión:






      1. Precisión

El término precisión describe la reproducibilidad de las mediciones, es decir, que tan cercanos están entre sí los resultados que se han obtenido exactamente. Para describir la precisión de una serie de datos repetidos se utilizan: la desviación estándar, la varianza y el coeficiente de variación. Estos términos son una función de al desviación de los datos respecto de la media.




4.2 Tipos de errores en los datos experimentales


      1. Errores aleatorios

Los errores aleatorios o indeterminados se manifiestan cuando un sistema de medición se utiliza a su máxima sensibilidad. Este tipo de error se debe a las numerosas variables no controladas que son parte inevitable de toda medición física o química. Muchos factores contribuyen al error aleatorio, pero ninguno puede identificarse o medirse con certeza ya que individualmente son tan pequeños que no pueden detectarse. No obstante, el efecto acumulativo de cada una de las incertidumbres ocasiona que los datos de una serie de mediciones repetidas fluctúen al azar alrededor de la media.

Empíricamente se ha encontrado que la distribución de los datos repetidos en la mayoría de los análisis cuantitativos se aproxima a una curva gaussiana.

Las variaciones en los resultados de las mediciones repetidas se deben a numerosos errores aleatorios que individualmente no son detectables, y que se atribuyen a variables que no se pueden controlar en el experimento. Estos pequeños errores por lo general se cancelan uno a otro, por lo que su efecto es mínimo, pero hay ocasiones en que se dan en la misma dirección y producen un gran error neto negativo o positivo.


Comúnmente el análisis estadístico de los datos analíticos se fundamenta en la suposición de que los errores aleatorios siguen una distribución normal o gaussiana. Algunas veces, los datos se apartan significativamente de este comportamiento, pero no es frecuente, por lo que nos basaremos en errores que siguen una distribución normal. Hay dos términos importantes que debemos diferenciar: Muestra de datos, que es un número finito de observaciones experimentales y Población o universo de datos, que es el número infinito de observaciones.
Las propiedades de la curva gaussiana son:

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