Desde los años 70, el uso de la cromatografía líquida de alta resolución (HPLC, High Performance Liquid chromatography) ha ido creciendo en los laboratorios analíticos, siendo actualmente la técnica de separación analítica más utilizada. Desafortunadamente, la eficacia suele ser menor que la que se logra en otras técnicas de separación como la cromatografía de gases y la electroforesis capilar. Esto restringe el análisis de muestras complejas. De ahí el gran esfuerzo dedicado a aumentar la eficacia y selectividad en HPLC, con importantes mejoras desde el inicio de la técnica. A pesar de los avances en las últimas décadas, con el desarrollo de instrumentación cada vez más sofisticada, y la mejora en la tecnología de columnas (síntesis de nuevos soportes y fases estacionarias), aún existen desafíos por resolver. Además, la necesidad de proporcionar datos informativos de calidad, con un mínimo esfuerzo experimental, es imperativa en áreas científicas donde la adquisición de datos es lenta o laboriosa, como es el caso de la cromatografía líquida. El trabajo descrito en esta Memoria de Tesis Doctoral recoge algunas propuestas de dos tipos de estrategias para mejorar el rendimiento en HPLC. A continuación, se resumen brevemente los objetivos: Evaluación de la capacidad predictiva de diseños experimentales inusuales La obtención de modelos de retención de calidad requiere datos experimentales de calidad, para lo que resulta imprescindible una planificación y ejecución de conjuntos de experimentos perfectamente controlados. La información aportada por un diseño es máxima cuando éste incluye datos isocráticos, distribuidos de acuerdo a los requisitos de cada soluto. Lamentablemente, las experiencias isocráticas son también las más ineficientes en cuanto a tiempo de adquisición. Por esta razón, y a pesar de ser menos informativos, los experimentos de gradiente se consideran los más prácticos. Los diseños de entrenamiento que hacen uso de gradientes proporcionan también la información necesaria para realizar el ajuste de modelos, aunque no es sencillo encontrar un conjunto de gradientes óptimo para la modelización. En esta Tesis Doctoral, se presentan varios estudios que profundizan en el análisis de diseños experimentales para mejorar la capacidad de predicción, así como el ensayo de diversos diseños experimentales inusuales.   Se han abordado los tres siguientes objetivos: • Analizar la capacidad predictiva de diversos diseños experimentales y modelos de retención, a partir de la calidad de la información proporcionada por experimentos isocráticos, de gradiente y mixtos. Proponer el uso de experiencias isocráticas que incluyen incrementos transitorios de modificador orgánico (pulsos) con fines de modelización. • Desarrollar una metodología sistemática basada en la propagación de errores, para la evaluación en profundidad de la capacidad predictiva de diseños experimentales de un factor. La estrategia desarrollada es adecuada para la evaluación del rendimiento de cualquier perfil de elución, incluyendo configuraciones inusuales, no explotadas en HPLC. • Estudiar los efectos asociados a cambios regulares en los diseños isocráticos y de gradiente más usuales, en HPLC, de modificador orgánico, para la deducción de los principios generales que favorecen la calidad de la información en los diseños, y relacionarlos con las propiedades de los solutos, particularmente con su hidrofobicidad. Desarrollo de nuevas estrategias para la obtención de huellas dactilares cromatográficas más informativas La resolución de muestras complejas de productos naturales, que contienen un gran número de compuestos desconocidos de distinta naturaleza, o para los que no existe disponibilidad de patrones (se trate de compuestos conocidos o desconocidos), sigue siendo un reto. En este caso, una estrategia de análisis cada vez más frecuente se basa en la obtención de las denominadas huellas dactilares cromatográficas. Por lo general, las muestras con huellas dactilares similares también poseen propiedades similares. Por lo tanto, el cromatograma obtenido tiene un potencial interés como herramienta válida en el control de calidad de este tipo de muestras. Sin embargo, para el uso exitoso de las huellas dactilares, aún se necesitan estrategias que permitan obtener cromatogramas más ricos en información. Se han abordado los dos siguientes objetivos: • Obtener un conjunto de parámetros que permitan modelizar el comportamiento de un grupo de compuestos seleccionados (conocidos o desconocidos) de una huella dactilar cromatográfica, como alternativa al uso de parámetros enfocados a cada compuesto. • Extender el modelo de retención, obtenido a partir de compuestos seleccionados, a la predicción del cromatograma completo de la huella dactilar bajo cualquier nueva condición de elución arbitraria.