最近的热科学™NanoDrop QC™软件为热科学™NanoDrop™OneC Microvolume紫外可见分光光度计使科学家们能够进行最优化分析高吸光度的化学样品稀释在实时要求。
本文提供了一个循序渐进的过程,设计和验证一个最优化方法,可以确定染料浓度在一个复杂的混合物。
本文还将演示如何NanoDrop QC软件可以用来获得定量数据样本中,有几个组件明显重叠的紫外可见光谱。
热费希尔科学生产的技术识别不同浓度日落黄和柠檬黄的混合物组成的各种比率的每个组件和计算的百分比两个染料混合物。
为NanoDrop NanoDrop QC软件C分光光度计使专利microvolume测量平台适用于广泛的行业,包括食品染料生产商,石化公司和聚合物制造商需要一个高效和精确的方法来评估样本的质量。
热科学NanoDrop一cMicrovolume紫外可见分光光度计。
介绍
紫外光谱(紫外)是一种分析方法,通常用来对化学物种获得定量数据。这是由于其负担能力、效率和精度。
wavelength-dependent消光系数是已知的纯化学样品,比尔定律可以用来确定浓度。
比尔定律的一个已知的缺点是它只能提供精确结果样本包括没有其他化学物种与重叠的吸光度分析波长。1化学计量学常常被用来研究紫外可见数据复杂的化学样品(如混合物)。
相关化学系统提供的信息可以通过化学计量学分析化学测量数据。2它提供了一个有效的方法来识别重叠光谱的化学物种的浓度。
化学计量学是使用一系列的统计方法和多变量数学模型计算定量浓度数据的几个组件在同一时间。3
的先进性在化学计量学多元校正模型采用限制它的使用对个人有着深刻理解的纪律。大多数的数据分析是由一个知识渊博的化学计量学专家一旦数据被收购了。
有效的最优化分析和NanoDropC的microvolume NanoDrop测量平台相结合的质量控制软件。测量平台使用一种创新的样品保存技术,两个光纤之间的表面张力是用来保持1到2μL样本(图1)。4
图1所示。NanoDrop Microvolume取样平台左:加载1μL示例的测量基座中间:样品在1毫米测量路径:样本测量0.2毫米。
几个通路长度(1.0毫米、0.2毫米、0.1毫米、0.05毫米和0.03毫米)也用于测量平台。实时调整样品测量过程中产生广泛的动态范围扩展从0.04到550吸光度单位(10毫米等效吸光度单位)。
这些特性使仪器的平台适合各种不同的工业应用,例如,工业染料分析、聚合物QA / QC,石化分析,和额外的材料科学应用。亚博老虎机网登录
演示NanoDrop QC软件执行实时的效果最优化的调查,两种常见的染料(日落黄、柠檬黄)结合起来,构建多元校正模型,确定每个组件的浓度和每个组件的比例组成的混合物。
染料选择高度重叠的紫外可见吸收光谱来展示这种技术的相关性。最优化的生产和验证技术也将概述。
亚博网站下载材料和方法
实验系统是两个水溶性偶氮染料的混合物,日落黄、柠檬黄,最优化的有效性分析microvolume紫外可见平台上运行的热费希尔科学。
这两种染料被选为实验框架的大部分地区,它们的光谱重叠。日落黄有三个山峰的内部紫外可见区域(238 nm、315 nm、476 nm)而柠檬黄有两个明显的峰值驻留在紫外可见光谱(259 nm、425 nm)(图2)。
。
图2。完整的紫外可见光谱纯柠檬黄和日落黄色(200 nm - 700 nm)。与紫外可见光谱采集模块的NanoDrop QC软件和基线修正为800海里。解决方案的每个染料准备在10毫克/毫升和2µL整除测量仪器。
每个染料的浓度选择为这些实验足够高,这样它将无法实现定量确定混合物中的每个染料的浓度,当用人标准光谱技术(如测量在比色皿和比尔定律)。
实验流程图
图3。实验步骤是创建和测试一个NanoDrop QC最优化方法确定柠檬黄和日落黄色染料浓度的混合物。
算法训练集
表1显示了训练集样本设计生产的最优化方法和建立的浓度日落黄和柠檬黄染料混合物。
100毫克/毫升染料溶液连续稀释在ddH₂O: 10毫克/毫升,2.5毫克/毫升,0.5毫克/毫升创建以下股票。合适的每个股票用移液器吸取提供100µL染料混合物。
2µL整除然后量化与NanoDrop QC软件利用常用的应用程序。通路长度控制配置为一个分析波长为240 nm和基线校正进行了800海里。三个复制运行每一个示例。
表1。最优化算法训练集样本创建。训练数据集包括随机确定混合物的柠檬黄和日落黄。张成的浓度范围从0毫克/毫升10毫克/毫升。
| 混合训练集 |
| 训练集样本# |
描述 |
柠檬黄
(毫克/毫升) |
日落黄
(毫克/毫升) |
| 1 |
混合物 |
7.46 |
2.54 |
| 2 |
混合物 |
0.38 |
9.62 |
| 3 |
混合物 |
5.92 |
4.08 |
| 4 |
混合物 |
2.43 |
7.57 |
| 5 |
混合物 |
8.00 |
2.00 |
| 6 |
混合物 |
3.74 |
6.26 |
| 7 |
混合物 |
5.22 |
4.78 |
| 8 |
混合物 |
2.07 |
0.43 |
| 9 |
混合物 |
0.42 |
2.08 |
| 10 |
混合物 |
1.61 |
0.89 |
| 11 |
混合物 |
1.88 |
0.62 |
| 12 |
混合物 |
1.03 |
1.47 |
| 13 |
混合物 |
1.54 |
0.96 |
| 14 |
混合物 |
0.09 |
0.41 |
| 15 |
纯 |
0.00 |
0.50 |
| 16 |
混合物 |
0.19 |
0.31 |
| 17 |
混合物 |
0.15 |
0.35 |
| 18 |
混合物 |
0.36 |
0.14 |
| 19 |
混合物 |
0.22 |
0.28 |
TQ分析方法
训练集信息导入到热科学™TQ分析师™软件和部分最小二乘(PLS)技术创建。光谱区从225纳米到600纳米的基线校正在800纳米是用来产生校准。
没有额外的光谱数据进行处理。使用的两个组件是日落黄色浓度(毫克/毫升)和柠檬黄浓度(毫克/毫升)。
两个组合的计算也设计了确定成分比例,例如,柠檬黄、日落黄的百分比的百分比。
该技术利用三个因素来确定柠檬黄的浓度和四个因素来确定日落黄的浓度。
NanoDrop QC方法
产生一个NanoDrop QC方法,上述TQ操作方法是导入到NanoDrop质量控制软件。分析波长240 nm的选择选择最优通路长度测量的结果。
方法验证
测量染料混合物
表2列出了验证样品产生的验证技术创建的。表2中的股票是由连续稀释100毫克/毫升染料溶液在ddH₂O获得0.5毫克/毫升,1.0毫克/毫升,2.5毫克/毫升,5毫克/毫升,10毫克/毫升的股票。
足量的每个股票用移液器吸取提供100µL染料混合物或纯染料的样品。2µL整除NanoDrop一被量化C仪器与应用程序的最优化方法。通路长度控制配置为分析波长240 nm。
三个复制运行所有样本。预期的(表2),测量中每个染料浓度的混合物进行比较来验证的准确性最优化技术。
表2。创建的样本来验证上述最优化方法。张成的样品浓度范围从0毫克/毫升8.21毫克/毫升。
| 验证样品 |
| 验证样品# |
描述 |
柠檬黄
(毫克/毫升) |
日落黄
(毫克/毫升) |
| 1 |
混合物 |
4.19 |
5.81 |
| 2 |
混合物 |
1.79 |
8.21 |
| 3 |
混合物 |
5.17 |
4.83 |
| 4 |
纯日落黄 |
0.00 |
5.00 |
| 5 |
混合物 |
1.34 |
3.66 |
| 6 |
混合物 |
4.59 |
0.41 |
| 7 |
混合物 |
0.32 |
2.18 |
| 8 |
混合物 |
1.61 |
0.89 |
| 9 |
混合物 |
1.91 |
0.59 |
| 10 |
混合物 |
0.39 |
0.61 |
| 11 |
纯柠檬黄 |
1.00 |
0.00 |
| 12 |
混合物 |
0.30 |
0.20 |
| 13 |
混合物 |
0.25 |
0.25 |
| 14 |
混合物 |
0.31 |
0.19 |
结果
Nanodrop QC软件使团队运行和实时进行最优化调查样本。图4演示了如何将数据可视化的软件。
图4。最优化方法应用程序的视图中包含NanoDrop质量控制软件。注意组件(染料浓度)和复合结果直接在屏幕上实时报道。不需要执行任何跑后数据处理。对于每一个混合物,软件显示(a)混合物的光谱和(b)和(c) %浓度组成的每个染料混合物。
预测的染料浓度和14染料混合物的浓度计算匹配(图5和6)。验证样本涵盖了广泛的浓度范围(0 mg / mL到8.21毫克/毫升)使染料浓度的完整范围使用训练集的评估。
在每种情况下(图5和6),最高的最优化预测浓度的染料表现出最重要的差异。当比较日落黄结果柠檬黄的结果,日落黄有较高预测误差的实例。
预期之间的变化观察到浓度和浓度仍然只报道范围从0.04毫克/毫升0.28毫克/毫升。
上述差异突出的意义验证最优化技术通过评估算法的性能与独立生成的样本。
图5:对比预期与柠檬黄测量浓度的验证样本集。绿线代表了趋势线,当预期浓度(即策划反对自己。测量值完全匹配预期值)。蓝色的点线时观察到的趋势线测量浓度绘制与预期的浓度。
图6:对比预期与日落黄的浓度测量验证样本集。橙色的线代表了趋势线,当预期浓度(即策划反对自己。测量值完全匹配预期值)。蓝色的点线时观察到的趋势线测量浓度绘制与预期的浓度。
结论
NanoDrop QC软件结合NanoDropC科学家microvolume取样平台提供了很多好处,比如:
- 量化样本高度吸收(> 500)没有要求专门的流动细胞,专门short-pathlength比色皿,或执行耗时稀释。
- 提供完整的紫外可见光谱信息测量,持续10秒(1300年数据)。
- 执行实时的最优化分析,使得数据处理任务更具流线型。
创建并进行最优化分析一系列混合物包括高度集中染料。
紫外可见测量的广泛适用性结合最优化分析是一个非常有益的解决方案不同范围的应用,如药物纯度,5石化化工分析、食品染料应用,聚合物制造,和许多其他应用程序需要最优化分析。
引用和进一步阅读
- Olivieri, Faber N,费雷J, et al。不确定性估计和数据的价值多元校正(IUPAC技术报告)。纯粹与应用化学2009;78(3):633 - 661页。
- 山地美国化学计量学;我们是什么意思,我们想要什么?30卷,化学计量学和智能实验室系统。爱思唯尔;1995年。109 - 15页。
- 克雷默r .第二章:基本方法。最优化技术进行定量分析。马塞尔·德克;1998年。
- 德斯贾丁斯P,康克林d NanoDrop microvolume核酸的定量。《可视化实验:木星。2010年杂志的可视化实验。
- Biancolillo,马里尼f .最优化Spectroscopy-Based药物分析的方法。2018年化学前沿;6:576。
确认
- 从材料最初由布莱恩·马特洛克亚博网站下载从热费希尔科学。
这些信息已经采购,审核并改编自热费希尔科学所提供的材料,材料和结构分析。亚博网站下载
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