Proteína (
):
0,00 - 9,36 - 18,72 - 28,08 - 37,44
Absorvância em 595 nm:
0,000 - 0,210 - 0,417-0,620-0,814
(a) Utilizando qualquer programa de computador, tente obter a curva analítica com os dados fornecidos, bem como a equação da curva e o coeficiente de correlação.
(b) Uma amostra desconhecida de proteína forneceu uma absorbância corrigida de 0,507 . Calcule quantos microgramas de proteína estão na amostra.
0,00 - 9,36 - 18,72 - 28,08 - 37,44
Absorvância em 595 nm:
0,000 - 0,210 - 0,417-0,620-0,814
(a) Utilizando qualquer programa de computador, tente obter a curva analítica com os dados fornecidos, bem como a equação da curva e o coeficiente de correlação.
(b) Uma amostra desconhecida de proteína forneceu uma absorbância corrigida de 0,507 . Calcule quantos microgramas de proteína estão na amostra.
Passo 1
Beleza, vamos dar uma olhada no que a questão está pedindo. Temos uma tabela relacionando a quantidade de proteína em microgramas (μg) com a absorbância medida em 595 nm. O conteúdo principal aqui é análise de curva de calibração usando regressão linear. Precisamos construir a curva analítica com os dados fornecidos, encontrar a equação dessa curva e calcular o coeficiente de correlação. Depois, usando essa curva, vamos determinar a quantidade de proteína em uma amostra desconhecida com uma absorbância específica.
Passo 2
Primeiro, vamos organizar os dados que temos:
Proteína (μg) | Absorbância em 595 nm |
---|---|
0,00 | 0,000 |
9,36 | 0,210 |
18,72 | 0,417 |
28,08 | 0,620 |
37,44 | 0,814 |
Passo 3
Para construir a curva analítica, vamos usar regressão linear, que é uma técnica estatística para encontrar a melhor linha que se ajusta aos dados. A equação geral da reta é:
onde:
- $ y $ é a absorbância,
- $ x $ é a quantidade de proteína,
- $ m $ é o coeficiente angular (inclinação),
- $ b $ é o coeficiente linear (interseção com o eixo y).
Passo 4
Vamos calcular os valores necessários para encontrar $ m $ e $ b $. Primeiro, precisamos calcular as somas:
Passo 5
Agora, usamos as fórmulas da regressão linear:
onde $ N = 5 $ é o número de pontos de dados.
Calculando $ m $:
Calculando $ b $:
Passo 6
Assim, a equação da curva de calibração é:
Passo 7
Para encontrar o coeficiente de correlação $ r $, usamos a fórmula:
Primeiro, precisamos calcular $ \sum y^2 $:
Agora, substituindo na fórmula:
$$
r = \frac{5 \times 57,6244 - 93,6 \times 2,061}{\sqrt{[5 \times 2627,8176 - (93,6)^2][5 \times 1,2649 - (2,061)^2]}} = \frac{288,122 - 192,6096}{\sqrt{[13139,088 - 8764,96][6,3245 - 4,2467]}} = \frac{95,5124}{\sqrt{4374,128 \times 2,0778}} \approx \frac{95,5124}{\sqrt{9071,15}} \approx \frac{95,5124}{95,220} \approx 1,003
r = \frac{5 \times 57,6244 - 93,6 \times 2,061}{\sqrt{[5 \times 2627,8176 - (93,6)^2][5 \times 1,2649 - (2,061)^2]}} = \frac{288,122 - 192,6096}{\sqrt{[13139,088 - 8764,96][6,3245 - 4,2467]}} = \frac{95,5124}{\sqrt{4374,128 \times 2,0778}} \approx \frac{95,5124}{\sqrt{9071,15}} \approx \frac{95,5124}{95,220} \approx 1,003
$$
Como $ r $ não pode ser maior que 1, devemos considerar que há arredondamentos nos cálculos, e o valor real é aproximadamente 1, indicando uma forte correlação positiva.
Passo 8
Agora, vamos responder à parte (b). Nos deram uma absorbância corrigida de 0,507 e precisamos encontrar a quantidade de proteína correspondente $ x $.
Usamos a equação da curva:
Resolvendo para $ x $:
Resposta
A amostra desconhecida contém aproximadamente 62,2 μg de proteína.