HR EXCELLENCE IN RESEARCH Inicjatywa Doskonałości – Uczelnia Badawcza YUFE Yerun
 

Nasza studentka autorką najlepszej pracy magisterskiej

Nasza studentka autorką najlepszej pracy magisterskiej

Piekus Natalia21 marca 2012 r. został rozstrzygnięty konkurs na najlepszą pracę doktorską i magisterską przygotowaną z zastosowaniem narzędzi statystyki i analizy danych zawartych w programach STATISTICA i STATISTICA Data Miner. W kategorii prac magisterskich Komisja najwyżej oceniła pracę studentki Natalii Piekuś, zatytułowaną „Analiza zanieczyszczeń preparatów zawierających ibuprofen z wykorzystaniem HPLC, spektroskopii IR i metod chemometrycznych”, przygotowaną w Katedrze i Zakładzie Chemii Nieorganicznej i Analitycznej na Wydziale Farmaceutycznym. Promotorem pracy dyplomowej była dr n. farm. Bogumiła Kupcewicz.

Konkurs organizowany jest corocznie przez firmy StatSoft Inc. i StatSoft Polska. Jego celem jest promocja autorów najlepszych prac, przy tworzeniu których wykorzystano zaawansowane metody analizy danych oraz popularyzacja umiejętności korzystania z nowoczesnych narzędzi analitycznych, jakie zawarte są w programach STATISTICA i STATISTICA Data Miner.

Natalia Piekuś w swojej pracy magisterskiej skupiła się na jednym z najważniejszych celów przemysłu farmaceutycznego - zapewnieniu bezpieczeństwa farmakoterapii, głównie poprzez kontrolę zawartości zanieczyszczeń w produktach leczniczych. Celem pracy było opracowanie oraz optymalizacja chromatograficznej metody rozdzielania zanieczyszczeń w preparatach zawierających ibuprofen jako substancję czynną. Otrzymane profile zanieczyszczeń zostały poddane analizie chemometrycznej - analiza skupień, analiza głównych składowych (CA - Cluster Analysis, PCA – Principal Component Analysis), podobnie jak widma absorpcyjne w zakresie podczerwieni wykonane dla tych samych preparatów. Wysoka korelacja pomiędzy wynikami uzyskanymi dla obu zbiorów danych pozwoliła na zbudowanie modeli kalibracyjnych metodą cząstkowych najmniejszych kwadratów (PLS – Partial Least Squares) pozwalających przewidzieć zawartości zanieczyszczeń w preparatach ibuprofenu na podstawie widm spektroskopowych w zakresie podczerwieni. Otrzymane modele okazały się być skuteczne oraz dobrze dopasowane, przez co stały się obiecującą alternatywą dla oznaczania stężenia zanieczyszczeń metodami chromatograficznymi.

Serdecznie gratulujemy!