Uma ferramenta computacional para a selecção da coluna na 2D cromatografia

Que combina a cromatografia colunas na cromatografia líquida bidimensional depende pela maior parte da experiência do experimentador. Recentemente, os cientistas nos E.U. desenvolveram uma ferramenta computacional para seleccionar as combinações apropriadas da coluna baseadas em propriedades físico-químicas das fases da coluna, e os analytes que serão separados.

Este artigo cobrirá:

Coluna de cromatografiaSatienpong P | Shutterstock

Que é 2D cromatografia líquida?

(A 2D) cromatografia líquida bidimensional é uma ferramenta poderosa para separar misturas do composto complexo.

O princípio atrás da 2D cromatografia líquida é que os compostos em uma amostra estão separados por duas etapas subseqüentes da cromatografia, que separam os compostos baseados em parâmetros físico-químicos diferentes. Por exemplo, a primeira dimensão da cromatografia poderia separar as moléculas baseadas no hydrophobicity (por exemplo cromatografia líquida da inverter-fase), e a segunda dimensão baseada em sua carga (por exemplo cromatografia do íon).

Uma 2D separação consegue conseqüentemente uma potência mais alta da separação em misturas complexas. Com uma vasta selecção de colunas de cromatografia com as fases diferentes da separação que estão no mercado - tal como C18, o phenyl polar, aromático iónico, encaixado, e fases chiral - um grande número características físico-químicas ortogonais podem ser seleccionadas de.

A selecção de combinações da coluna é geralmente pela maior parte empírica, e não há nenhuma combinação óptima da coluna para todos os compostos. Em lugar de, uma selecção da coluna precisa de levar em consideração que os compostos críticos precisem de ser separados em uma amostra particular. Contudo, as colunas combinadas precisam de ser combinadas às 2D condições de funcionamento da cromatografia líquida, tais como a escolha solvente.

Com o alvo para facilitar a selecção da combinação da coluna de cromatografia para a 2D cromatografia líquida, os cientistas nos EUA desenvolveram um modelo computacional que avaliasse combinações óptimas da coluna para a 2D cromatografia líquida baseada em parâmetros físico-químicos de colunas de cromatografia líquida comuns e em grupos diferentes de analytes.

Grupos da coluna da selecção para o desempenho cromatográfico óptimo

Os pesquisadores usaram de “o modelo hidrofóbica da subtracção Snyder-Dolan” (HSM) para avaliar a interacção de fases diferentes da coluna com analytes diferentes. Para usar este modelo, a informação sobre diversas propriedades físico-químicas dos analytes e das fases da coluna é exigida.

Os pesquisadores tomaram assim a 565 a cromatografia colunas de cromatografia líquida na consideração para que aqueles parâmetros tinham sido determinados experimental. Para estender o modelo de HSM à 2D cromatografia líquida, executaram seu modelo para todas as combinações possíveis destas colunas (isto é 319.225 combinações da coluna).

Para prever a potência da separação de cada um destas combinações da coluna, os pesquisadores identificaram 90 compostos como os analytes do teste onde todos os parâmetros físico-químicos exigidos foram sabidos. Para alcançar um grupo mais diverso de compostos, combinaram computacionalmente as propriedades físico-químicas das selecções destes 90 compostos em um grupo de 10.000"” compostos modelo virtuais.

Para cada combinação da coluna, seleccionaram 100 combinações de 1.000 compostos provados do grupo gerado de 10.000 compostos. A saída desta computação era de facto um grupo de 100 cromatogramas bidimensionais virtuais com cada 1.000 picos compostos para cada um das 319.225 combinações da coluna de cromatografia líquida.

A potência alta da separação para C18 combinou com as fases polares encaixadas

Selecionando as combinações da coluna com sua ferramenta computacional, os pesquisadores poderiam classificar as combinações diferentes da coluna de acordo com sua potência da separação. Seu estudo revelou que para a separação de seus grupos dos compostos modelo, as combinações as mais de funcionamento satisfatório tiveram uma predominância para C18 hidrofóbica ou fases aromáticas do phenyl na primeira dimensão da 2D cromatografia líquida, e uma predominância forte por fases polares encaixadas - isto é fases hidrofóbicas intercaladas com funcionalidades hidrófilas - na segunda dimensão.

Os cientistas forneceram assim uma ferramenta para facilitar a 2D revelação do método da cromatografia líquida sugerindo combinações da coluna de uma vasta gama de fases da coluna, com base nas propriedades físico-químicas de um grupo do analyte de interesse e das colunas de cromatografia líquida.

A validação experimental será exigida agora determinar se as fases previstas da coluna se operarão bem se sugerido para um grupo particular de analytes em que um experimentador está interessado. Os pesquisadores fizeram sua ferramenta acessível em linha de modo que os cientistas experimentais pudessem utilizar a ferramenta computacional.

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Last Updated: Jul 25, 2019

Hidaya Aliouche

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Hidaya Aliouche

Hidaya is a science communications enthusiast who has recently graduated and is embarking on a career in the science and medical copywriting. She has a B.Sc. in Biochemistry from The University of Manchester. She is passionate about writing and is particularly interested in microbiology, immunology, and biochemistry.

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