色谱柱选择对23种防腐剂测定结果的影响

以化妆品中23种防腐剂检测方法为例,探讨色谱柱选择对液相色谱方法测定结果的影响。参照《化妆品安全技术规范》甲基异噻唑啉酮等23个组分的检验方法,在2台不同的高效液相色谱仪上用15款不同品牌、型号的C₁₈色谱柱检测23种防腐剂,计算色谱峰的理论塔板数和分离度,对23种组分的分离效果进行分析,并应用USP (United States Pharmacopeia)数据库和PQRI (Product Quality Research Institute)数据库等2种等效色谱柱选择方法,对不同色谱柱的分离效果及等效性进行评价和预测。实验结果表明,15款色谱柱对23种防腐剂的分离效果差异显著,仅有2款色谱柱可以实现23种组分的完全分离。USP和PQRI数据库中2种等效色谱柱选择方法均无法预测出合适的等效色谱柱,对23种防腐剂的液相色谱分析参考价值均较小。色谱柱是影响23种防腐剂液相色谱法测定结果准确性的关键因素,有关实验室在应用该方法时,应考虑色谱柱选择性差异。化妆品基质复杂,如何在现有研究成果的基础上,开发色谱柱的筛选和预测评价体系,进而指导实际样品的分离是下一步研究的重点、难点。建议有关部门在制修订检测方法时,注重色谱柱的耐用性考察,完善系统适应性指标,细化色谱柱分类和增加描述信息,指导色谱柱的合理选择,从而规避由于色谱柱使用过程中选择依据缺失而导致测定结果不准确的风险。     

逆流色谱分离感应耦合等离子质谱在线测量超痕量钚

将逆流色谱（CCC）与感应耦合等离子质谱（ICP-MS）相联,研究了几种两相体系在CCC中的固定相保留率,从中选择1％TNOA-正庚烷作固定相,通过CCC富集分离钚并去除基体及干扰元素,通过研究在线分离条件及定量方法等,建成了CCC分离ICP—MS在线测量超痕量钚的方法。采用该方法分析得到实际土壤样品中^239Pu的含量与由传统的分离方法给出的结果相吻合。     

用最优化方法选择磺胺类药物的薄层色谱溶剂系统

薄层色谱是药学工作者最常用的分离分析手段,而溶剂系统的选择则是薄层色谱中最重要的问题。但目前在此问题上,人们往往只凭借经验而无比较实用的系统化方法可循,若实验者的经验较少,则会在溶剂系统选择上浪费大量时间或选出的溶剂系统不够合理。因此,笔者等曾提出一种比较实用的系统化方法:即利用均匀设计试验法选择溶剂系统组分,再利用单纯形优化法选择溶剂系统配比。本文通过对磺胺类药物的成功分离,进一步验证了该方法的可行性。     

气相色谱手性固定相进展

1966年Gil-Av等人首次用手性固定相在毛细管柱上分离了氨基酸对映体。至今这种方法已发展为研究和分离对映体的一种重要技术,并愈来愈多地用于天然产物绝对构象(外激素、香料成分等)的测定,不对称选择合成中对映体纯度及过剩量测定,手性药物中对映体纯度的测定,手性化合物在化学转移机理等方面的研究。目前气相色谱中用于分离对映体的     

糖的高效阴离子交换色谱-脉冲安培检测法分析

高效阴离子交换色谱-脉冲安培检测法是新近发展的一种分析糖的有效方法。本文讨论了糖的高效阴离子交换色谱分离和脉冲安培法检测的原理,色谱条件的选择,包括分离糖的固定相、流动相以及检测糖的脉冲电位波形,并对方法的应用进行了较为详细的叙述。     

自制离子色谱固定相在含磷阴离子分析中的应用

制备出一种新型抑制电导检测阴离子色谱固定相,通过对色谱条件的选择,成功实现了多种含磷阴离子的分离。选用KOH溶液作为流动相,成功分离并测定正磷酸根、焦磷酸根、三偏磷酸根和三聚磷酸根,且线性良好,方法的加标回收率达到90%～106%。用于实际样品分析,结果满意。     

蛋白质的微乳液毛细管电动色谱分离研究

考察了用微乳液毛细管电动色谱(MEEKC)分离蛋白质时微乳液组成等不同因素对分离的影响,并与胶束电动色谱进行对比,探讨了其分离机理,为蛋白质的分离鉴定提供了一种有力的工具.     

亲和膜色谱技术研究进展

对一种崭新的生物大分子分离技术－－亲和膜色谱技术做了全面的评述,介绍了亲和膜色谱分离的过程,评价了亲和膜基质材料活化、改性方法、给出了配基间隔臂的选择原则,概括了亲和膜色谱理论研究的进展,并对亲和膜色谱技术进行了展望。     

一种评价固定相表面硅羟基残余的新方法

常规的反相色谱柱评价方法未涉及固定相表面残余硅羟基活性的评价.本文以阿米替林的不对称度作为指标,发展了一种评价固定相表面残余硅羟基的新方法,并对十种不同品牌的反相色谱柱进行评价.基于评价结果,选取其中两支色谱柱对碱性抗茵药物进行色谱分离.结果表明,发展的评价方法能够很好地反映反相固定相的硅羟基残余情况,可以为选择色谱柱分离有机碱提供有价值的信息.     

聚硅氧烷-g-聚苯乙烯与聚苯乙烯均聚物在硅胶SEC柱上的分离和分析

在共聚产物的分析中,作者等提出了一种用体积排除色谱对共聚产物的各个组份作定量分析的方法^[1]。但是当共聚物与均聚物的分子量相近时,需要先借助其他方法例如溶解分级使其分离。利用吸附效应的差异,选择适当的展开剂,在硅胶板上进行薄层色谱,常可使共聚物与均聚物作有效的分离^[2-4]。但是用薄层色谱作准确的定量分析比较困难。近年来,利用在体积排除色谱柱中填料上的吸附等二次效应作共聚物的分离已经引起注意^[5,6]。     

α-干扰素的液相色谱/毛细管电泳两维分离分析

用亲和色谱/反相色谱、亲和色谱/毛细管电泳和凝胶色谱/毛细管电泳等两维系统, 对白细胞提取液中的α-干扰素进行分离分析, 并对结果进行比较,充分肯定了亲和色谱/毛细管电泳联用在蛋白质类药物制备纯化中的显著作用,以及毛细管电泳作为此类药物分析工具的可能性。     

用遗传算法优化的约束背景双线性化方法处理含未知背景组分干扰的色谱二维谱图体系

数值遗传算法是全局优化方法, 本文将其引入约束背景双线性化问题的优化求解过程, 以避免陷入局部最优。用本方法处理了模拟数据和两个实际含未知背景干扰的色谱二维谱图体系, 并探讨了如何提高遗传算法在优化平台区域的寻优速度,结果令人满意。     

反相高效液相色谱中溶质保留过程的热力学研究4: 焓熵补偿

依据液相色谱中溶质计量置换保留模型, 对溶质在反相液相色谱(RPLC)保留过程及其吸附、解吸附过程中的焓熵补偿进行了研究, 证实了在RPLC中焓熵补偿确实存在。从焓熵补偿的定义出发, 从理论上证明了溶质在保留过程中的焓熵补偿温度本质上为溶质保留值的收敛温度, 其数值为Z对1/T线性作图的斜率与截距之比。与惯常计算焓熵补偿温度的方法相比, 本文的方法所得补偿温度更为合理且不受流动相中强溶剂浓度变化的影响。     

任意多阶程序升温优化程序用于氨基酸对映体的分离

用氨基酸对映体在手性毛细管柱上扮离作实例, 研究了任意多阶程升优化程序的普遍适用性. 按计算结果进行实验所得的实际色谱图证明, 优化程序的应用将有助于在保证分离度的前提下, 大大缩短分析时间.提出了一种可以大体反映程序升温下复杂样品各组分在柱内运动过程的轨迹图(x-t图).轨迹图上所显示的每一组分在到达行程终点的时间的准确性得到了色谱实验的验证, 从而为探讨物质在各种条件下的柱内运动状,况特别是为多维色谱的深入研究提供了可能性.     

蛋白质在疏水作用色谱上的保留模型及其模型参数间关系的研究

在优先水化作用和相关作用原理的基础上,从热力学出发推导出蛋白质在高效疏水作用色谱(HIC)上的保留模型,建立了模型参数间的关系式,使过去观察到的经验规律有了理论依据,并利用上述模型解释了一些蛋白质在HIC上的重要色谱特性。     

反相高效液相色谱中溶质保留过程的热力学研究 Ⅱ. 焓变及其分量, 吸附及解吸附焓变

依据液相色谱中溶质计量置换保留模型, 从理论上分别推导出了在反相高效液相色谱(RP-HPLC)中lgI(与1mol溶质对固定相的亲合势有关的常数)和Z(对应于1mol溶质被固定相吸附时释放出置换剂的摩尔数)对绝对温度导数的线性关系式。发现非极性与极性小分子溶质的lgI和Z均具有热力学衡常数的特征。如在前报[1]报告的吉布斯自由能变一样, 也推导出了可将溶质保留过程中的总吸附焓变△H(Pa)分成两个独立的分量, 吸附焓变△(1,a)和解吸附焓变△H(Z,D)的表达式。可同时对在流动相中不同置换剂浓度条件下的△H(Pa)和△(Z,D)进行估算,并与实验值进行了比较, 偏差小于±10%。并用△H(1,a)和△H(Z,D)值对溶质在RP-HPLC的保留过程中热变化进行了解释。     

(R)-α-烷基糠胺的立体控制合成

本文以2-羟基蒎烷-3-酮(1)为手性助剂, 经手性酮亚胺(3)的不对称烷基化反应, 立体控制合成了(R)-α-烷基糠胺(5)。反应的对映体过量值经手性毛细管柱色谱测定为91.4→98%。     

研究电荷转移复合物的色谱方法

An equation for studying charge-transfer complexes using chromatog. is based on a model and the equation of E. Kov醫s (1982). Complexation constants were calculated using this equation. The acceptors are TCNQ and TeNF (tetranitrofluorenone). The donors are N-ethylcarbazole, phenanthrene and pyrene.     

气相色谱柱温的智能最佳化I. 理论基础

本文提出了智能最佳化气相色谱柱温的理论基础, 解决了最佳温度求解区间及控温方式的预测、 最难分离物质对及交叉点的预测、围绕最难分离物质对及交叉点的最佳化分离温度的预测三个问题, 为智能最佳化柱温程序奠定了基础。