• Repositorio Institucional Universidad de Pamplona
  • Tesis de maestría y doctorado
  • Facultad de Ciencias Básicas
  • Maestría en Química
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    Campo DC Valor Lengua/Idioma
    dc.contributor.authorMéndez Hernández, José Manuel.-
    dc.date.accessioned2022-09-21T01:18:03Z-
    dc.date.available2020-03-13-
    dc.date.available2022-09-21T01:18:03Z-
    dc.date.issued2020-
    dc.identifier.citationMéndez Hernández, J. M. (2019). Desarrollo de un modelo de predicción para la identificación y cuantificación de adulterantes en drogas ilícitas incautadas en la ciudad de Cúcuta - Norte de Santander [Trabajo de Grado Maestría, Universidad de Pamplona]. Repositorio Hulago Universidad de Pamplona. http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/2745es_CO
    dc.identifier.urihttp://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/2745-
    dc.descriptionEn este trabajo, se desarrolla un modelo predictivo para identificar y cuantificar las sustancias presentes en muestras incautadas de drogas ilícitas, en la Fiscalía General de la Nación. La validación del método se llevó a cabo mediante el análisis de muestras de cocaína incautadas en la ciudad de Cúcuta y su área metropolitana durante el periodo comprendido entre julio - 2017 y junio – 2018; haciendo uso de la técnica cromatografía de gases con detector selectivo de Masas (GC/MS), para el análisis de las muestras. Adicionalmente se realizaron análisis mediante espectrometría infrarroja con transformada de Fourier y los espectros infrarrojos obtenidos fueron analizados mediante quimiometría de la siguiente forma: regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR) con el fin de predecir la composición y porcentaje de sustancias presentes en las muestras, análisis de componentes principales (PCA) para buscar similitudes entre las muestras y su posible relación con los sitios de incautación y análisis discriminante lineal para diferenciar entre cocaína clorhidrato y cocaína base. Los adulterantes estudiados, fueron los comúnmente utilizados en las muestras incautadas tales como: levamisol, cafeína, lidocaína, fenacetina, lactosa y bicarbonato de sodio. El método desarrollado en este trabajo es rápido, económico, no destructivo y ambientalmente amigable; por lo cual permite reducir los costos y tiempos de análisis, además de reducir la tasa de falsos positivos o falsos negativos en las pruebas preliminares de drogas ilícitas, las cuales se desarrollan en la actualidad por métodos colorimétricos. Por otra parte, el hecho de conocer los adulterantes y sus porcentajes en las muestras incautadas, servirán como herramientas para generación de política criminal en la Fiscalía General de la Nación, además de caracterización de lugares de procedencia o adulteración y generación de políticas de salud pública por parte de la secretaria de salud municipal.es_CO
    dc.description.abstractIn this study, a predictive model was developed to identify and quantify the substances present in illicit drug samples seized by the Office of the Attorney General’s Office. The validation of the method was carried out through the analysis of cocaine samples seized in the city of Cúcuta and his metropolitan area between July 2017 and June 2018 using Gas Chromatography with selective mass detector (GC / MS) for the analysis of the samples. Additional analysis was made using Infrared Spectroscopy technique with Fourier Transform Analysis and the infrared spectra obtained were analyzed using chemometrics in the next steps: Regression of Partial Least Squares (PLSR) in order to predict the composition and percentage of substances present in the samples, Analysis of Principal Components (PCA) to look for similarities between the samples and their possible relation to the location of seizure, and Linear Discriminant Analysis to differentiate between cocaine hydrochloride and crack cocaine. The adulterants studied were the most commonly used in the samples were: levamisole, caffeine, lidocaine, phenacetin, lactose, and sodium bicarbonate. The method developed in this study is fast, inexpensive, non-destructive, and environmentally friendly; it allows for a reduction in cost and analysis time, in addition to reducing the rate of false positives or false negatives in preliminary tests of illicit drugs as are currently given by using colorimetric methods. On the other hand, knowing the adulterants and their percentages in the samples seized will serve as tool for generating criminal policy in the Attorney General's Office, in addition to characterization of places of origin or adulteration and generation of public health policies by the Municipal Health Secretary.es_CO
    dc.format.extent134es_CO
    dc.format.mimetypeapplication/pdfes_CO
    dc.language.isoeses_CO
    dc.publisherUniversidad de Pamplona – Facultad de Ciencias Básicas.es_CO
    dc.subjectCocaína Clorhidrato.es_CO
    dc.subjectCocaína Base.es_CO
    dc.subjectAdulterantes.es_CO
    dc.subjectDiluyentes.es_CO
    dc.subjectATR.es_CO
    dc.subjectQuimiométria.es_CO
    dc.subjectSegunda Derivada.es_CO
    dc.subjectEspectrometría Infrarroja.es_CO
    dc.subjectFTIR.es_CO
    dc.titleDesarrollo de un modelo de predicción para la identificación y cuantificación de adulterantes en drogas ilícitas incautadas en la ciudad de Cúcuta - Norte de Santander.es_CO
    dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcces_CO
    dc.date.accepted2019-12-13-
    dc.relation.referencesUNODC, Executive summary — Conclusions and policy implications, in: World Drug Rep. 2018, Vienna, 2018: pp. 1–31. doi:10.18356/a1062695-en.es_CO
    dc.relation.referencesDepartamento Nacional de Planeacion, Narcomenudeo en Colombia, una transformacion de la economia criminal, Bogota, 2016. www.dnp.gov.co/paginas/narcomenudeo,-un-lucrativo-negocio-que-mueve-6-billones-de- pesos anuales.aspx.es_CO
    dc.relation.referencesJ.A. Buchanan, R.J. Oyer, N.R. Patel, G.A. Jacquet, L. Bornikova, C. Thienelt, D.A. Shriver, L.W. Shockley, M.L. Wilson, K.M. Hurlbut, E.J. Lavonas, A Confirmed Case of Agranulocytosis after Use of Cocaine Contaminated with Levamisole, J. Med. Toxicol. 6 (2010) 160–164. doi:10.1007/s13181-010-0060-3.es_CO
    dc.relation.referencesA. Imbernón-Moya, R. Chico, A. Aguilar-Martínez, Cutaneous and mucosal manifestations associated with cocaine use, 2016. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.medcle.2016.07.019.es_CO
    dc.relation.referencesC. Hennings, J. Miller, Illicit drugs: What dermatologists need to know, J. Am. Acad. Dermatol. 69 (2013) 135–142. doi:10.1016/j.jaad.2012.12.968.es_CO
    dc.relation.referencesP.R. Chai, W. Bastan, J. MacHan, J.B. Hack, K.M. Babu, Levamisole exposure and hematologic indices in cocaine users, Acad. Emerg. Med. 18 (2011) 1141–1147. doi:10.1111/j.1553-2712.2011.01202.x.es_CO
    dc.relation.referencesO. Havakuk, S.H. Rezkalla, R.A. Kloner, The Cardiovascular Effects of Cocaine, J. Am. Coll. Cardiol. 70 (2017). doi:10.1016/j.jacc.2017.05.014.es_CO
    dc.relation.referencesD.B. Spronk, J.H.P. Van Wel, J.G. Ramaekers, R.J. Verkes, Characterizing the cognitive effects of cocaine : A comprehensive review, Neurosci. Biobehav. Rev. 37 (2013) 1838–1859. doi:10.1016/j.neubiorev.2013.07.003.es_CO
    dc.relation.referencesV.N. Conceicao, L. Souza, B. Merlo, ESTUDO DO TESTE DE SCOTT VIA TÉCNICAS ESPECTROSCÓPICAS: UM MÉTODO ALTERNATIVO PARA DIFERENCIAR CLORIDRATO DE COCAÍNA E SEUS ADULTERANTES, Quim. Nova. 37 (2014) 1538–1544.es_CO
    dc.relation.referencesM. Monfreda, F. Varani, F. Cattaruzza, S. Ciambrone, A. Proposito, Fast profiling of cocaine seizures by FTIR spectroscopy and GC-MS analysis of minor alkaloids and residual solvents, Sci. Justice. 55 (2015) 456–466. doi:10.1016/j.scijus.2015.06.002.es_CO
    dc.relation.referencesJ. Broseus, S. Huhtala, P. Esseiva, First systematic chemical profiling of cocaine police seizures in Finland in the framework of an intelligence-led approach, Forensic Sci. Int. 251 (2015) 87–94. doi:10.1016/j.forsciint.2015.03.026.es_CO
    dc.relation.referencesS. Materazzi, A. Gregori, L. Ripani, A. Apriceno, R. Risoluti, Cocaine profiling: Implementation of a predictive model by ATR-FTIR coupled with chemometrics in forensic chemistry, Talanta. 166 (2017) 328–335.es_CO
    dc.relation.referencesD. Bewley-Taylor, M. Jelsma, Regime change: Re-visiting the 1961 Single Convention on Narcotic Drugs, Int. J. Drug Policy. 23 (2012) 72–81. doi:10.1016/j.drugpo.2011.08.003.es_CO
    dc.relation.referencesThe United Nations Office on Drugs and Crime (UNODC), World Drug Report 2019, Vienna, Austria, 2019. https://wdr.unodc.org/wdr2019/prelaunch/WDR19_Booklet_1_EXECUTIVE_SUMMARY.pdf.es_CO
    dc.relation.referencesA.F. da Silva, T.S. Grobério, J.J. Zacca, A.O. Maldaner, J.W.B. Braga, Cocaine and adulterants analysis in seized drug samples by infrared spectroscopy and MCR-ALS, Forensic Sci. Int. 290 (2018) 169–177. doi:10.1016/j.forsciint.2018.07.006.es_CO
    dc.relation.referencesO. Kudlacek, T. Hofmaier, A. Luf, F.P. Mayer, T. Stockner, C. Nagy, M. Holy, M. Freissmuth, R. Schmid, H.H. Sitte, F.P. Mayer, R. Schmid, M. Freissmuth, C. Nagy, O. Kudlacek, T. Hofmaier, Cocaine adulteration, J. Chem. Neuroanat. 83–84 (2017) 75–81. doi:10.1016/j.jchemneu.2017.06.001.es_CO
    dc.relation.referencesJ.F. Casale, J.R. Mallette, L.M. Jones, Chemosystematic identification of fifteen new cocaine-bearing Erythroxylum cultigens grown in Colombia for illicit cocaine production, Forensic Sci. Int. 237 (2014) 30–39. doi:10.1016/j.forsciint.2014.01.012.es_CO
    dc.relation.referencesP. Zuleta, D.M. Lorena Daza, El mambeo de la hoja de coca como una forma nutricional, Bogotá DC, Colombia, 2018. http://www.biblioteca.tv/artman2/publish/1504_291/Carta_de_.es_CO
    dc.relation.referencesJ.S. Sabogal, Determinación de la composición Química de drogas de abuso incautadas en colombia durante el primer semestre de 2010: Fase I Cocaina en muestras de basuco procedentes del laboratorio de estupefacientes del Instituto Nacional de Medicina Legal y Ciencias F, Universidad Nacional de Colombia, 2010.es_CO
    dc.relation.referencesM.J. Anzanello, A. Kahmann, M.C.A. Marcelo, K.C. Mariotti, M.F. Ferrão, R.S. Ortiz, Multicriteria wavenumber selection in cocaine classification, J. Pharm. Biomed. Anal. 115 (2015) 562–569. doi:10.1016/j.jpba.2015.08.008.es_CO
    dc.relation.referencesA. López-Valverde, J. De Vicente, A. Cutando, The surgeons Halsted and Hall, cocaine and the discovery of dental anaesthesia by nerve blocking, Br. Dent. J. 211 (2011) 485–487. doi:10.1038/sj.bdj.2011.961.es_CO
    dc.relation.referencesA. Grzybowski, Cocaine and the eye: A historical overview, Ophthalmologica. 222 (2008) 296–301. doi:10.1159/000140625.es_CO
    dc.relation.referencesDNE, Las sustancias quimicas y el trafico de estupefacientes, 2005.es_CO
    dc.relation.referencesOficina de las Naciones Unidas contra la Droga y el Delito UNODC, Monitoreo de territorios afectados por cultivos ilícitos 2018, Bogota:UNODC-SIMCI, 2019. https://www.unodc.org/documents/colombia/2019/Agosto/Informe_de_Monito 109 reo_de_Territorios_Afectador_por_Cultivos_Ilicitos_en_Colombia_2018_.pdfes_CO
    dc.relation.referencesG.A. BOHÓRQUES PORRAS, VALIDACION DEL METODO PARA LA IDENTIFICACION DE COCAÍNA, HEROÍNA Y CANNABIS SATIVA USANDO CROMATOGRAFIA DE GASES CON DETECTOR SELECTIVO DE MASAS EN LA FISCALIA GENERAL DE LA NACION DE LA CIUDAD DE CUCUTA, SECCIONAL NORTE DE SANTANDER, UNIVERSIDAD DE PAMPLONA, 2017.es_CO
    dc.relation.referencesL. Stride Nielsen, C. Lindholst, P. Villesen, Cocaine classification using alkaloid and residual solvent profiling, Forensic Sci. Int. 269 (2016) 42–49. doi:10.1016/j.forsciint.2016.11.007.es_CO
    dc.relation.referencesJ. Broséus, N. Gentile, F. Bonadio Pont, J.M. Garcia Gongora, L. Gasté, P. Esseiva, Qualitative, quantitative and temporal study of cutting agents for cocaine and heroin over 9 years, Forensic Sci. Int. 257 (2015) 307–313. doi:10.1016/j.forsciint.2015.09.014.es_CO
    dc.relation.referencesW. Garzón M, F. Parada A, N. Florián R, Analisis forense de muestras de cocaina producidas en Colombia: I. Perfil cromatografico de muestras de clorhidrato de cocaina, Vitae. 16 (2009) 228–236.es_CO
    dc.relation.referencesJ. Sabogal, J. Urrego, Composición química de muestras de bazuco incautado en Colombia primer semestre de 2010, Rev. Salud Pública. 14 (2012) 1014–1025.es_CO
    dc.relation.referencesM.C.A. Marcelo, K.C. Mariotti, M.F. Ferrão, R.S. Ortiz, Profiling cocaine by ATR-FTIR, Forensic Sci. Int. 246 (2015) 65–71. doi:10.1016/j.forsciint.2014.11.011.es_CO
    dc.relation.referencesC.A.F.O. Penido, M.T.T. Pacheco, R.A. Zângaro, L. Silveira, R. Zangaro, L. Silveira, Identification of different forms of cocaine and substances used in adulteration using near-infrared raman spectroscopy and infrared absorption spectroscopy, J. Forensic Sci. 60 (2015) 171–178. doi:10.1111/1556-4029.12666.es_CO
    dc.relation.referencesC. de Oliveira Penido, M. Fernandes, E. Novotny, I. Lednev, L. Silveira, Quantification of cocaine in ternary mixtures using partial least squares regression applied to Raman and Fourier transform infrared spectroscopy, J. Raman Spectrosc. (2017) 1–12. doi:10.1002/jrs.5231.es_CO
    dc.relation.referencesN.V.S.S. Rodrigues, E.M. Cardoso, M.V.O.O. Andrade, C.L. Donnici, M.M. Sena, Analysis of seized cocaine samples by using chemometric methods and FTIR spectroscopy, J. Braz. Chem. Soc. 24 (2013) 507–517. doi:10.5935/0103-5053.20130066.es_CO
    dc.relation.referencesT.S. Grobério, J.J. Zacca, É.D. Botelho, M. Talhavini, J.W.B. Braga, Discrimination and quantification of cocaine and adulterants in seized drug samples by infrared spectroscopy and PLSR, Forensic Sci. Int. 257 (2015) 297–306. doi:10.1016/j.forsciint.2015.09.012.es_CO
    dc.relation.referencesT. Skoog, douglas.Holler, James.Nieman, Principios de Análise Instrumental, Quinta Edi, Saunders College, Madrid, 2001. https://www.scribd.com/doc/63892151/Principios-de-Analisis-Instrumental- 110 Skoog-Holler-Nieman-5ta-Edicion.es_CO
    dc.relation.referencesJ. Rubinson, Kenneth.Rubinson, Analisis Instrumental, Madrid, 2001.es_CO
    dc.relation.referencesNIST, NIST Chemistry WebBook, (n.d.). https://webbook.nist.gov/chemistry/ (accessed September 2, 2019).es_CO
    dc.relation.referencesÖ. Özgenç, S. Durmaz, I.H. Boyaci, H. Eksi-Kocak, Determination of chemical changes in heat-treated wood using ATR-FTIR and FT Raman spectrometry, Spectrochim. Acta - Part A Mol. Biomol. Spectrosc. 171 (2017) 395–400. doi:10.1016/j.saa.2016.08.026.es_CO
    dc.relation.referencesP. Stoch, A. Stoch, M. Ciecinska, I. Krakowiak, M. Sitarz, Structure of phosphate and iron-phosphate glasses by DFT calculations and FTIR/Raman spectroscopy, J. Non. Cryst. Solids. 450 (2016) 48–60. doi:10.1016/j.jnoncrysol.2016.07.027.es_CO
    dc.relation.referencesX. Jiang, S. Li, G. Xiang, Q. Li, L. Fan, L. He, K. Gu, Determination of the acid values of edible oils via FTIR spectroscopy based on the O-H stretching band, Food Chem. 212 (2016) 585–589. doi:10.1016/j.foodchem.2016.06.035.es_CO
    dc.relation.referencesM. Baysal, A. Yürüm, B. Yıldız, Y. Yürüm, Structure of some western Anatolia coals investigated by FTIR, Raman, 13C solid state NMR spectroscopy and X-ray diffraction, Int. J. Coal Geol. 163 (2016) 166–176. doi:10.1016/J.COAL.2016.07.009.es_CO
    dc.relation.referencesA. González-Muñoz, B. Montero, J. Enrione, S. Matiacevich, Rapid prediction of moisture content of quinoa (Chenopodium quinoa Willd.) flour by Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy, J. Cereal Sci. 71 (2016) 246–249. doi:10.1016/j.jcs.2016.09.006.es_CO
    dc.relation.referencesR.P. Freitas, I.M. Ribeiro, C. Calza, A.L. Oliveira, M.L. Silva, V.S. Felix, D.S. Ferreira, F.A. Coelho, M.D. Gaspar, A.R. Pimenta, E.A. Medeiros, R.T. Lopes, Analysis of clay smoking pipes from archeological sites in the region of the Guanabara Bay (Rio de Janeiro, Brazil) by FT-IR, Spectrochim. Acta - Part A Mol. Biomol. Spectrosc. 163 (2016) 140–144. doi:10.1016/j.saa.2016.03.036.es_CO
    dc.relation.referencesS.T. Hassib, G.S. Hassan, A.A. El-Zaher, M.A. Fouad, E.A. Taha, Quantitative analysis of anti-inflammatory drugs using FTIR-ATR spectrometry, Spectrochim. Acta - Part A Mol. Biomol. Spectrosc. 186 (2017) 59–65. doi:10.1016/j.saa.2017.06.002.es_CO
    dc.relation.referencesA. Kahmann, M.J. Anzanello, F.S. Fogliatto, W.A. Chaovalitwongse, M.C.A. Marcelo, M.F. Ferrão, R.S. Ortiz, K.C. Mariotti, Interval importance index to select relevant ATR-FTIR wavenumber Intervals for falsified drug classification, J. Pharm. Biomed. Anal. 158 (2018) 494–503. doi:10.1016/j.jpba.2018.06.046.es_CO
    dc.relation.referencesA. Saitman, Overview of Analytical Methods in Drugs of Abuse Analysis, in: Crit. Issues Alcohol Drugs Abus. Test., Academic Press, 2019: pp. 157–171. doi:10.1016/b978-0-12-815607-0.00013-7.es_CO
    dc.relation.referencesC.E. Alciaturi, M.E. Escobar, C.D. La Cruz, C. Rincón, Partial least squares ( PLS ) regression and its application to coal analysis La regresión de mínimos cuadrados parciales ( PLS ) y su aplicación al análisis del carbón mineral, Rev. Téc. Ing. Univ. Zulia. 26 (2003) 197–204.es_CO
    dc.relation.referencesR. Kumar, V. Sharma, Chemometrics in forensic science, TrAC - Trends Anal. Chem. 105 (2018) 191–201. doi:10.1016/j.trac.2018.05.010.es_CO
    dc.relation.referencesJ. Miller, J. Miller, Estadística y Quimiometría para Química Analítica, 4a Edición, Pearson Educación, Madrid, 2002.es_CO
    dc.relation.referencesS. Wold, M. Sjöström, L. Eriksson, PLS-regression: A basic tool of chemometrics, Chemom. Intell. Lab. Syst. 58 (2001) 109–130. doi:10.1016/S0169-7439(01)00155-1.es_CO
    dc.relation.referencesI. Evrard, S. Legleye, A. Cadet-Taïrou, Composition, purity and perceived quality of street cocaine in France, Int. J. Drug Policy. 21 (2010) 399–406. doi:10.1016/j.drugpo.2010.03.004.es_CO
    dc.relation.referencesS. Schneider, F. Meys, Analysis of illicit cocaine and heroin samples seized in Luxembourg from 2005-2010, Forensic Sci. Int. 212 (2011) 242–246. doi:10.1016/j.forsciint.2011.06.027.es_CO
    dc.relation.referencesN. Fucci, N. De Giovanni, N. De Giovanni, Adulterants encountered in the illicit cocaine market, Forensic Sci. Int. 95 (1998) 247–252. doi:10.1016/S0379-0738(98)00102-9.es_CO
    dc.relation.referencesT.M. Brunt, C. Nagy, A. Bücheli, D. Martins, M. Ugarte, C. Beduwe, M. Ventura Vilamala, Drug testing in Europe: monitoring results of the Trans European Drug Information (TEDI) project, Drug Test. Anal. 9 (2017) 188–198. doi:10.1002/dta.1954.es_CO
    dc.relation.referencesH. Stambouli, Chemical Profile of Cocaine Seizures and Its Adulterants in Morocco, Forensic Sci. Addict. Res. 2016 (2017) 2007–2010. doi:10.31031/FSAR.2017.01.000520.es_CO
    dc.relation.referencesÉ.D. Botelho, R.B. Cunha, A.F.C. Campos, A.O. Maldaner, Chemical profiling of cocaine seized by Brazilian federal police in 2009-2012: Major components, J. Braz. Chem. Soc. 25 (2014) 611–618. doi:10.5935/0103-5053.20140008.es_CO
    dc.relation.referencesE.M. Bohorquez Navarro, Dina Luz; Salcedo Mendoza, Jairo Guadalupe; Romero, EVALUACIÓN DE LA PRODUCCION DE GALACTO-OLIGOSACÁRIDOS (GOS) UTILIZANDO UNA β-GALACTOSIDASA A PARTIR DE LA LACTOSA DEL LACTOSUERO, Universidad de Sucre, 2016. doi:https://doi.org/10.3929/ethz-b-000238666.es_CO
    dc.relation.referencesT. Gnanasambandan, S. Seshadri, S. Gunasekaran, SPECTROSCOPIC AND QUANTUM CHEMICAL (HF/DFT) ANALYSIS ON LEVAMISOLE, Int. J. Curr. Res. 4 (2012) 324–332. http://www.journalcra.com.es_CO
    dc.relation.referencesE.B. Burgina, V.P. Baltakhinov, E. V. Boldyreva, IR Spectra of Parecetamol and Phenacetin. 1. theoretical and Experimantal Studies, J. Struct. Chem. 45 (2004) 64–73. doi:10.1023/B.es_CO
    dc.relation.referencesNational Center for Biotechnology Information. PubChem Database. 112 Lidocaine hydrochloride, CID=6314, https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/compound/Lidocaine-hydrochloride (accessed on Jan. 11, 2020), (n.d.).es_CO
    dc.relation.referencesNational Center for Biotechnology Information. PubChem Database. Lidocaine, CID=3676, https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/compound/Lidocaine (accessed on Jan. 11, 2020), (n.d.).es_CO
    dc.relation.referencesT.S. Grobério, J.J. Zacca, M. Talhavini, J.W.B. Braga, Quantification of Cocaine Hydrochloride in Seized Drug Samples by Infrared Spectroscopy and PLSR, J. Braz. Chem. Soc. 25 (2014) 1696–1703. doi:10.5935/0103-5053.20140164.es_CO
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