Publicação
Desenvolvimento de sensor baseado em filmes finos de nanotubos de carbono para deteção de triclosan em leite materno
| Resumo: | O consumo atual de produtos farmacêuticos e de cuidado pessoal (PPCPs), tais como desodorizantes, pastas dentífricas ou sabonetes, tem vindo a ser alvo de preocupação, devido à elevada quantidade de compostos químicos que contêm, entre os quais se destaca o triclosan (5-cloro-2-(2,4-diclorofenoxi)fenol – TCS). Este composto já foi encontrado em águas residuais e água potável, bem como em amostras de leite materno, sangue e urina humanos. Além de ser um agente antibacteriano, o TCS tem atividade estrogénica em células humanas de cancro da mama, o que, aliado ao facto de o estrogénio promover o crescimento do tumor mamário, torna-o um potencial fator no progresso deste tipo de cancro. Por outro lado, considerando que já foram detetados vestígios de TCS em bebés cujas mães estiveram expostas a este composto, surge a necessidade de desenvolver um sensor capaz de detetar concentrações de TCS da ordem dos nano e picomolar em leite materno. Neste trabalho, foram desenvolvidos e testados sensores baseados em filmes finos de nanotubos de carbono, TiO2 e PAH/OG em substrato de vidro com elétrodos interdigitados de ouro. A sua resposta à presença de TCS foi caracterizada por espectroscopia de impedância e analisada pelo método de análise de componentes principais (PCA). Para todas as concentrações de TCS testadas (10-15 M a 10-5 M), os resultados indicam que a maioria dos sensores desenvolvidos permite distinguir várias concentrações de TCS através da sua resposta elétrica. Observou-se que as componentes principais F1 e F2 explicam a variância dos dados em cada caso em mais de 90%. A hipótese de juntar os dados de todos os filmes num contexto de língua eletrónica foi avaliada por PCA e revelou que F1 e F2 explicam a variância dos dados em mais de 70% para todas as soluções de TCS estudadas. |
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| Autores principais: | Sardinha, Margarida Isabel Robbins |
| Assunto: | Triclosan Leite materno Língua eletrónica MWCNTs Pulverização catódica Espectroscopia de impedância |
| Ano: | 2019 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade Nova de Lisboa |
| Idioma: | português |
| Origem: | Repositório Institucional da UNL |
| Resumo: | O consumo atual de produtos farmacêuticos e de cuidado pessoal (PPCPs), tais como desodorizantes, pastas dentífricas ou sabonetes, tem vindo a ser alvo de preocupação, devido à elevada quantidade de compostos químicos que contêm, entre os quais se destaca o triclosan (5-cloro-2-(2,4-diclorofenoxi)fenol – TCS). Este composto já foi encontrado em águas residuais e água potável, bem como em amostras de leite materno, sangue e urina humanos. Além de ser um agente antibacteriano, o TCS tem atividade estrogénica em células humanas de cancro da mama, o que, aliado ao facto de o estrogénio promover o crescimento do tumor mamário, torna-o um potencial fator no progresso deste tipo de cancro. Por outro lado, considerando que já foram detetados vestígios de TCS em bebés cujas mães estiveram expostas a este composto, surge a necessidade de desenvolver um sensor capaz de detetar concentrações de TCS da ordem dos nano e picomolar em leite materno. Neste trabalho, foram desenvolvidos e testados sensores baseados em filmes finos de nanotubos de carbono, TiO2 e PAH/OG em substrato de vidro com elétrodos interdigitados de ouro. A sua resposta à presença de TCS foi caracterizada por espectroscopia de impedância e analisada pelo método de análise de componentes principais (PCA). Para todas as concentrações de TCS testadas (10-15 M a 10-5 M), os resultados indicam que a maioria dos sensores desenvolvidos permite distinguir várias concentrações de TCS através da sua resposta elétrica. Observou-se que as componentes principais F1 e F2 explicam a variância dos dados em cada caso em mais de 90%. A hipótese de juntar os dados de todos os filmes num contexto de língua eletrónica foi avaliada por PCA e revelou que F1 e F2 explicam a variância dos dados em mais de 70% para todas as soluções de TCS estudadas. |
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