Жидкостная хроматография как метод разделения веществ в растворе. Вопросы, на которые отвечает хроматография. Многоканальное фотометрическое детектирование в хроматографии. Задача сравнения хроматограмм, особенности обработки аналитических данных.
Аннотация к работе
Если измерять концентрацию молекул в растворе на выходе колонки, то мы получим кривую, которая называется хроматограммой (рис.4, рис.5 и 6 из Приложения). Каждому веществу на хроматограмме соответствует свой пик. Абсцисса вершины пика вещества называется объемом удерживания вещества (VR), величина которого определяется химическим строением этого вещества, составом растворителя (подвижной фазы или элюента) и свойствами адсорбента (неподвижной фазы). Если мы начали с того, что определили хроматографию как метод разделения веществ, то в современной терминологии этот метод включает в себя и последующее измерение концентрации веществ в образце. Он заключается в том, что измерение концентрации вещества в вытекающем из колонки растворе осуществляется с помощью многоканального фотометра, причем для каждого канала сигнал детектора (Аі) связан с концентрацией вещества (С) как Аі=ai?C, что следует из спектра вещества (рис.3-I).Метод количественного сравнения и анализа сложных хроматограмм сможет найти применение во многих областях прикладных наук. Выявив наличие или отсутствие тех или иных веществ можно попытаться выделить их из раствора в чистом виде, установить их химическое строение, составить список соединений, характерных для конкретной болезни и отталкиваясь от этих данных проводить дальнейшее лечение [7].Хроматограмма водного экстракта коры осины (образец 1).
Вывод
Метод количественного сравнения и анализа сложных хроматограмм сможет найти применение во многих областях прикладных наук. Одной из наиболее ценных его возможностей является способность выполнения количественного анализа образца крови больного и сравнение ее хроматограммы с хроматограммой здорового человека. Выявив наличие или отсутствие тех или иных веществ можно попытаться выделить их из раствора в чистом виде, установить их химическое строение, составить список соединений, характерных для конкретной болезни и отталкиваясь от этих данных проводить дальнейшее лечение [7]. На данный момент подобные анализы проводятся для диагностики лишь малого числа болезней.
Некоторые работы, связанные с выделением наиболее характерных для эталонного образца пиков (получения chromatographic fingerprint - хроматографический "отпечаток пальца") проводятся в лаборатории FABI Брюссельского свободного университета [3, 4], однако там метод применяется только для выделения действующих веществ из лекарственных растений. Подобные работы проводят и в Центральном южном университете Китая, но усилия этих ученых направлены, в первую очередь, на разработку единой методики подготовки проб растительных экстрактов и очистку их от примесей [5].
Мы полагаем, что планируемый к разработке метод, позволит проводить ускоренную диагностику заболеваний по образцу крови, проводить стандартизацию и проверку подлинности веществ сложного состава, выполнять анализы биологических жидкостей на содержание лекарственных и токсических веществ, контролировать содержание пестицидов в питьевой воде и многое другое.
Список литературы
1. Цвет М.С. О новой категории адсорбционных явлений и о применении их к биохимическому анализу / Труды Варшавского общества естествоиспытателей, 1903, Том XIV, Отделение биологии, Протокол №6, с.1-20.
2. Хубер Л. Применение диодно-матричного детектирования в ВЭЖХ / М. Мир, 1993 г.
3. Heyden Y. V. Extracting Information from Chromatographic Herbal Fingerprints / LCGC Europe, September 2008, pp.438-443.
4. Boque, R. Maroto A., Heyden Y. V. Assessment of Accuracy in Chromatographic Analysis / LCGC Europe, May 2008, pp.17-21.
5. Chau F., Mok D. K. Fingerprinting Analysis of Raw Herb: Application of Chemometrics Techniques for Finding out Chemical Fingerprint of Chinese Herb / Analytical Sciences, 2001, Vol.17, pp. a419-a422.
6. Померанцев А.Л., Родионова О.Е. Хемометрика в аналитической химии / Электронный ресурс, http://www.chemometrics.ru, свободный доступ.
7. Zeng Z-D., Liang Y-Z., Xu C-J.comparing chemical fingerprints of herbal medicines using modified window target-testing factor analysis / Anal. Bioanal. Chem., 2005, Vol.381, pp.913-924.
8. Baroni M., Benedetti P., Fraternale S. The CARSO procedure in process optimization / J. Chemom., 2003, Vol.17, p.9.
9. Hansen P. W. Pre-processing method minimizing the need for reference analyses / J. Chemom., 2001, Vol.15, p.123.
10. Чуи К. Введение в вэйвлеты / М. Мир, 2001.
11. Savitzky A., Golay M. J. E. Smoothing and differentiation of data by simplified least squares procedures / An. Chem., 1964.
12. Померанцев А.Л. Методы нелинейного регрессионного анализа для моделирования кинетики химических и физических процессов / Дис. д-ра физ. - мат. наук,, Москва, ИХФ РАН, 2003.