O crescimento da população mundial e a expansão industrial são fatores que atualmente desencadeiam um aumento no consumo de produtos e geração de resíduos. Frequentemente utilizados na medicina tradicional e veterinária, os antibióticos são classificados como uma classe emergente de poluentes, pois, devido à sua baixa taxa de degradação e à ineficácia dos sistemas de tratamentos de água, encontram-se disseminados no meio ambiente e nos alimentos. Em consequência desse fato, estudos para o desenvolvimento de novos materiais e métodos que removam estes contaminantes utilizando menor quantidade de consumíveis químicos e a baixo custo, têm sido um campo em desenvolvimento na química analítica. Inserido nesse contexto encontra-se o grafeno, que devido à sua estrutura de anéis aromáticos com elétrons π deslocalizados e elevada área superficial (3600 m2/g), pode favorecer fenômenos de sorção, elevando a eficiência na extração de contaminantes presentes em matrizes complexas. O objetivo do projeto foi sintetizar e caracterizar novas fases sorventes à base de grafeno para atuar no preparo da amostra avaliando a eficácia destas na remoção de tetraciclinas presentes em leite. Para isso, utilizou-se da microextração por sorvente empacotado MEPS como método de preparo de amostra com posterior análise por cromatografia líquida acoplada a espectrometria de massas HPLC-MS/MS. A caracterização dos materiais foi feita através de microscopia eletrônica de varredura MEV e espectroscopia vibracional na região do infravermelho IV revelando eficácia na síntese das folhas de óxido de grafeno, assim como, no recobrimento das partículas de sílica com os novos materiais. Foram avaliadas as fases extratoras: G, GO-SIL, G-Sil e C18-G-Sil com relação a eficiência na extração das tetraciclinas. A fase G-Sil mostrou-se a mais apropriada para continuidade do estudo, pois apresentou os melhores resultados. Com o objetivo de otimizar a etapa de preparo de amostra, foi feito um planejamento fatorial fracionário 2^4-1 avaliando as variáveis químicas: solvente de eluição, força iônica, pH da solução de lavagem e inclusão de EDTA na solução tampão de Mcllvaine (pH 4.2). Posteriormente foi feito um planejamento fatorial completo 2³ visando a otimização dos ciclos de extração da MEPS, possibilitando determinar a condição ótima de extração do método. Baseando-se no documento: ICH - Q2 (R1) guideline, a metodologia foi submetida a testes para avaliar as figuras de mérito referentes a validação analítica. O método apresentou faixa linear de 15 - 110 µg/L, LQ entre 0,05 e 0,9 µg/L e boa seletividade. A precisão foi avaliada intra e inter-dia apresentando desvio padrão relativo - RSD abaixo de 18%. Ao final do desenvolvimento do estudo foram analisadas onze amostras reais incluindo leite bovino, caprino, ovino e leite em pó. A aplicação em amostras de diferentes espécies reforça a versatilidade do método desenvolvido, além de evidenciar o elevado potencial dos novos materiais de grafeno para atuar como sorvente no preparo da amostra.

Nowadays, the rise of world population and industrial expansion are leading to an increase in consumption and consequently waste generation. Large quantities of chemical residues are released into the environment affecting humans and wildlife. Among these residues, antibiotics used in medicine and veterinary are classified as an emerging contaminant due to their low degradation rate, ineffectiveness of wastewater treatment and consequently water and food contamination. An effort has been made to develop microextraction techniques to remove these drugs using reduce volume of solvent and chemical consumable and researches of new sorbent phases are increasing due the high potential to improve these microextraction techniques. Recent studies pinpoint graphene (G) as an effectively sorbent phase to act in sample preparation. G has a structure composed by carbon nanosheets arranged in a honeycomb pattern with large surface area (3600 m² /g) and delocalized π-electrons system that suggests good interaction between them and contaminants compounds such as veterinary drugs, pesticides, personal care products etc. This study focuses to evaluate sorbent phases based upon graphene particle supported on silica to analyze Tetracycline residues present in milk. For this purpose, was used microextraction by packed sorbent - MEPS as sample preparation method with analysis by liquid chromatography and mass spectrometry. The characterization of synthesized materials was performed by scanning electron microscopy - SEM and vibrational spectroscopy in infrared region - FTIR. The results suggest that synthesis of graphene's particles as well as the coating of silica surface with these materials were both performed. To evaluate extraction efficiency each sorbent material: GO-Sil, G-Sil, G, C18-GO-Sil were tested in MEPS and confronted to commercial phases: C8 and C18. By the results, G-Sil was choose to application as sorbent phase. MEPS extractions were optimized and the effect of some factors was investigated by application of experimental design. Firstly, a factorial experimental design 2^(4-1) was executed to evaluate chemistry variables such as elution solvent, washing solution, media ionic strength and inclusion of EDTA salt in Mcllvaine solution. After, an experimental design 2³ was made in order to estimate the cycles of MEPS extraction like sampling, washing and elution steps. By the results, an optimized extraction conditional was achieved and evaluation of validation parameters was carried out on sequence based on the ICH - Q2 (R1) guide. The method showed linearity ranging from 15 - 110 µg/L, LOQ values from 0,05 to 0,9 µg/L and good selectivity. Precision showed relative standard deviation RSD less than 18% to intra and inter-day analysis. The developed method was applied in analysis of eleven milk samples including bovine, caprine and ovine milk and milk powder. Application in samples from different species enhances the versatility of this analytical method and show the great potential for graphene's particles to act as sorbent phase in sample preparation.