胶束电动毛细管色谱法分离酮康唑手性异构体

1引言胶束电动毛细管色谱法（MECC）综合了反相高效液相色谱的分配机理和毛细管区带电泳的电渗及电泳机理,实现了对电中性物的分离。由于环糊精（CD）外表面具有亲水性,当其与胶束共存时,不能进入胶束,所以溶液存在三相即：胶束相、水相和CD相。异构体通过与CD形成不同稳定常数的主-客体络合物而达到手性识别,由于十二烷基硫酸钠（SDS）的高疏水性,该方法对分离电中性和疏水性化合物具有突出的优越性。酮康华（ketoconazole）属口服咪唑类抗真菌合成药物,到目前为止,人们对其它手性药物拆分进行了较多的研究,但对酮康唑的研…     

超支化聚合物化学键合毛细管电泳柱的制备及其对蛋白质的分离行为

分别合成了以三羟甲基丙烷和季戊四醇为核的超支化聚(胺-酯),并对其进行了红外测定、羟值测定、粘度测定等表征。采用化学键合方法将其涂于毛细管内壁,并测定涂层柱的电渗流以及对碱性蛋白质的分离能力,结果表明,涂层柱能有效地抑制碱性蛋白质在毛细管内壁上的吸附,大大降低电渗流;以三羟甲基丙烷为核的超支化聚(胺-酯)涂层柱的塔板数达105/m,而以季戊四醇为核的超支化聚(胺-酯)涂层柱的分离柱效更高,塔板数达107/m。实验结果表明这两类涂层柱都具有较好的分离效果和稳定性。     

以L-谷氨酰胺为手性选择剂毛细管电泳拆分几种药物旋光对映体

以Ｌ－谷氨酰胺为手性选择剂,建立了对普萘洛尔、慢心律、心律平、苯丙哌酮、异丙肾上腺素、氯胺酮、山莨菪碱、洛贝林、布比卡因、苯海索等１０种手性药物对映体的毛细管电泳快速分离方法,在含有６０ｍｍｏｌ／Ｌ Ｌ－谷氨酰胺,６０ｍｍｏｌ／Ｌ硼砂（ｐＨ＝９．２５）的缓冲溶液中,１０种手性药物在１１ｍｉｎ内达到基线分离。并对分离机理作了初步探讨。     

小波变换与神经网络结合用于示波计时电位测定

小波变换与神经网络的结合是化学计量学中一个十分活跃的研究领域。作者介绍了小波变换与神经网络的两种结合方式——辅助式结合和嵌套式结合,并将二者用于单组分示波计时电位信号定量计算的比较。结果表明：辅助式结合训练次数少,预测误差小;小波神经网络计算的自动化程度高,计算结果明显优于传统的人工神经网络。     

以L-白氨酸为手性选择剂用毛细管电泳法拆分12种手性药物

 建立了一种以L 白氨酸为手性选择剂用毛细管区带电泳法快速分离 12种手性药物的方法。实验结果表明 ,手性对映体的分离度受L 白氨酸浓度和缓冲液 pH的影响。在含有 70mmol/LL 白氨酸 ,5 0mmol/L硼砂 (pH9.0 )的溶液中 ,12种手性药物在 11min之内得到了基线分离。     

小波系数区域相关阈值滤噪方法研究

报道了一种基于小波分析的新的滤噪方法小波系数区域相关阈值滤噪法的基本原理 ,并将其用于模拟信号与含噪色谱信号的滤噪研究。系统的描述了该方法的滤噪过程 ,讨论了相关运算区域大小、软硬阈值法、信号的频率、信噪比对滤噪结果的影响。对高效液相色谱信号的滤噪结果表明 ,该方法在保留信号的特征信息的同时能够有效地滤除信号中的噪音     

化学计量学在毛细管电泳中的应用

综述了最优化方法，多元校正方法、人工神经网络、曲线分辨、信号处理等化学计量学方法在毛细管电泳分离分析中的应用，展望了化 社量学在毛细管电泳中的应用前景，引用参考文献55篇。     

利用二进样条小波模极大方法消除毛细管电泳信号噪声的研究

根据毛细管电泳信号中噪声与真实信号的模极大值特性之间存在较大差异的特点，提出了一种利用二进样条小波模极大值法去噪的方法研究了信号的半峰宽、不同信噪比以及阈值的选取对去噪结果的影响，并对模拟含噪信号和含噪毛经电泳信号去噪前后的结果进行了比较，实验结果表明，该法能效地消除谱带较宽的毛细管电泳等信号中存在的噪声。     

高效毛细管电泳电化学检测器的研制

本文提出了一种用于高效毛细管电泳的新型安培电化学检测器设计，使用Ｎａｆｉｏｎ溶液制作的ＨＰＣＥ／ＥＤ接口，可有效地隔开两化学系统的干扰，且不引入附加体积，经对有机酚类化合物的胶束电动毛细管色谱分离与电化学检测知，该系统性能优良，对对苯二酚的检出限为３０ａｍｏｌ。