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M.
Sánchez-­-Paniagua
López
&
al.

potente
herramienta
en
química
analítica
y,
especialmente,
en
la
optimización
de

dispositivos
analíticos,
aunque
su
uso
no
está
muy
extendido
en
el
campo
de
los

biosensores
(11-­-13).

La
metodología
de
diseños
de
experimentos
es
una
herramienta
matemática

y
estadística
cuyos
objetivos
son
seleccionar
la
estrategia
experimental
óptima
que

permita
obtener
la
máxima
información
con
el
mínimo
coste
y
evaluar
los

resultados
experimentales
obtenidos,
garantizando
la
máxima
fiabilidad.
Los
DoE

ofrecen
ventajas
incuestionables
frente
a
la
metodología
clásica,
entre
las
que
cabe

destacar:
i)
estima
el
error
experimental,
ii)
calcula
la
influencia
simultánea
de
los

factores,
iii)
calcula
el
efecto
de
las
interacciones,
iv)
con
el
mismo
número
de

experimentos
proporciona
mayor
información,
y
v)
supone
un
ahorro
de
tiempo
y

esfuerzo
así
como
un
menor
coste
económico
(14).

Existen
gran
variedad
de
diseños
de
experimentos
(15).
Una
forma
de

clasificarlos
es
en
función
del
objetivo
analítico
propuesto,
diferenciándose
entre

diseños
de
cribado
o
“screening”
y
diseños
de
optimización.
En
los
diseños
screening

el
objetivo
es
reducir
el
posible
número
de
factores
experimentales
que
afectan
a
la

respuesta,
descartando
los
que
tienen
menor
o
ninguna
influencia
en
la
misma.

Estos
diseños
son
adecuados
en
la
fase
inicial
de
experimentación
y
entre
los
más

utilizados
se
encuentran
los
Diseños
Plackett-­-Burman
y
Diseños
Factoriales
a
dos

niveles.
Existen
dos
tipos
de
diseños
factoriales,
completos
y
fraccionados.
En
los

diseños
factoriales
completos
se
utilizan
todas
las
combinaciones
posibles
de
todos

los
factores
a
todos
los
niveles
implicados
en
el
experimento,
habrá
Lk

combinaciones
de
L
niveles
de
k
factores.
Los
diseños
factoriales
fraccionados

están
formados
por
una
fracción
del
correspondiente
diseño
factorial
completo
y

contemplan
un
número
menor
de
experimentos.
Una
vez
realizado
el
cribado
de

las
variables,
se
procede
a
la
optimización
de
la
respuesta,
para
lo
cual
se
utilizan

diseños
factoriales
a
tres
o
más
niveles,
Diseños
Centrales
compuestos,
Diseños

Box-­-Behnken,
Diseños
Doehlert
y
Diseños
D-­-óptimos
entre
otros,
que
aportan

información
relacionada
con
el
efecto
cuantitativo
de
los
factores
así
como
sus

interacciones
y
permiten
obtener
la
Superficie
de
Respuesta
para
la
variable

dependiente
en
el
espacio
de
las
variables
independientes.

2.
MATERIAL
Y
MÉTODOS

2.1.
Reactivos

El
6-­-mercapto-­-1-­-hexanol
(MCH),
ditiotreitol
(DTT),
fosfatasa
alcalina-­-
estreptavidina
(ALP-­-Strp),
1-­-naftilfosfato,
albúmina
humana
(BSA),
tween
20,
las

sales
para
la
preparación
de
las
disoluciones
tampón
(Tris,
KCl,
MgCl2)
y
la

disolución
20×
de
fosfato
de
sodio
salino
con
EDTA
pH
7.4
(200
mM
fosfato
sódico,

3
M
NaCl,
20
mM
EDTA)
fueron
suministrados
por
Sigma-­-Aldrich
(España)
y

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