共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
2.
离子色谱不对称色谱峰的处理 总被引:2,自引:2,他引:0
介绍了通过微分处理分辨离子色谱中不对称峰的方法。实验将F^-、Cl^-、Ac^-、NO2^-、NO3^-、PhCOO^-、SCN^-、柠檬酸根、水杨酸根、山梨酸根和葡萄糖酸根等常见离子按一定比例配合混合液,对出现的不对称峰进行微分处理,得到的导数谱图可进行峰高定量,收到了较好的效果。 相似文献
3.
4.
5.
亲水作用色谱(HILIC)作为一种分离极性化合物的液相色谱模式,可以作为反相液相色谱的重要补充,解决极性化合物的分离问题。近几年,HILIC研究发展十分迅速,应用领域也不断拓展,其中寡糖分离是HILIC最典型的应用领域。HILIC适合分离强极性和亲水性样品,是寡糖分离的理想色谱模式。基于HILIC的寡糖分离技术发展迅速,本文以近期发表在主要国际刊物的几个工作为典型案例,介绍HILIC用于寡糖色谱分离的若干进展。 相似文献
6.
7.
1可媲美二维液相色谱-质谱联用技术的一维毛细管液相色谱-串联质谱技术
如今二维鸟枪式(shotgun)液相色谱结合串联质谱用于蛋白质组学的研究屡见报道,通常使用反相液相色谱和其他可以正交的分离模式联用结合串联质谱可以分离上千种蛋白质。由于整体硅胶柱具有优越的渗透性,因此其可以长柱形式实现高效分离;结合平缓的梯度洗脱可以分离高复杂性的样品。日本Keio University的Yasushi Ishihama等成功地将整体硅胶柱应用于一维液相色谱-串联质谱
(LC-MS/MS)中,鉴定了大肠杆菌细胞表达的蛋白质组。他们使用的是一根长350 cm、内径100 μm的整体硅胶-C18毛细管柱来进行鸟枪式蛋白质组分析。实验中将4 μg大肠杆菌的胰蛋白酶酶解物进样至整体柱,随后启动一个长达41 h的梯度程序,采用流量为500 nL/min、压力不超过20 MPa的非超高压液相色谱条件,最终大肠杆菌中2602种蛋白质(包括830种膜蛋白)的22196条非冗余肽段得到了鉴定。相比使用传统的15 cm长、3 μm粒径的C18硅胶填充柱的LC-MS/MS,该体系可以获得较之平均高约5倍的峰响应值。如此高的响应值可能是因为使用长的整体硅胶柱以及缓慢的梯度获得的高效分离大大降低了电离抑制影响的缘故。因为这个高分辨率的体系不需要任何预分离,这种单次蛋白质组学检测方法可以大大地简化鸟枪技术的工作量,也降低了所需样品量,虽然采用了长时间的缓慢梯度,但是仍然减少了总的分析时间。(来源: Anal. Chem., 2010, 82: 2616-2620)
2纳米结构启动质谱技术
质谱在检测生物分子方面有很大的潜力,但现有方法仍存在灵敏度不够高、需要基质分子促使分析对象发生离子化等缺陷。纳米结构启动质谱(nanostructure-initiator mass spectrometry, NIMS)技术使用纳米结构表面的“启动子”或者“笼状物”进行释放和离子化吸附在其表面的完整分子,能以极高的灵敏度分析非常小的区域,从而允许对肽阵列、血液、尿和单个细胞进行分析,而且还能用于组织成像。此技术克服了一般质谱方法灵敏度低和需要基质辅助离子化的缺陷。近几年,来源于动植物油脂及微生物代谢的生物柴油因其具有广泛的适用性而受到关注。由于柴油的品质与其脂肪酸的含量和性质密切相关,因此建立与当今代谢工程匹配的最佳脂肪酸克隆体高通量分析方法是生物柴油发展的关键。Wolfgang Reindl和Trent R. Northen将NIMS技术作为一种快速简便的分析手段用于植物及微生物脂肪酸的分析。研究证明,NIMS技术在负离子模式下可实现大量饱和及不饱和脂肪酸的直接检测,并且在几个数量级范围表现出良好的线性关系,检出限可达fmol级;另外,可以实现微量橄榄油、黄豆油和藻类短杆菌肽的定性及定量分析。NIMS的独特表面允许样品进行原位净化,这使得信噪比可以达到10倍以上。这项研究为植物及微生物油脂的快速分析奠定了基础,促进了生物柴油的发展。(来源: Anal. Chem., Article ASAP DOI: 10.1021/ac100159y, Publication Date (Web): March 31, 2010, in press)
3在线毛细管电泳-激光诱导荧光检测-多级质谱(CE-LIF-MSn)技术用于母乳喂养婴儿的食用母乳和粪便中寡聚糖图谱的建立
CE-LIF常被用在碳水化合物的检测分析中。没有紫外吸收的碳水化合物经过衍生可以在很低浓度水平被检出,灵敏度可达到pmol,所以在复杂生物样品的检测中CE-LIF备受关注。但是对检出物质进行确认却是一个复杂和耗时的过程。CE-MS则在物质鉴定方面有独特的优势。荷兰Wageningen University的Henk A. Schols教授课题组将在线CE-LIF-ESI(电喷雾离子源)-MSn用于母乳喂养婴儿的
食用母乳和粪便中的寡聚糖图谱的建立。LIF通过CE毛细管上的窗口进行柱上检测,毛细管中的液体通过一个鞘流接口进入到MS中。这种设计可以在同一次分析中既得到LIF信号又得到离子强度信号,并可将两组信号进行相关分析以进行物质确证。通过在线CE-LIF和ESI-MS串联对母乳喂养婴儿所食的母乳和其粪便中8-氨基芘-1,3,6-三磺酸钠盐(APTS)衍生的人乳低聚糖物质(HMOs)分析图谱的比较,对HMOs在胃肠道中的代谢有了进一步的认识。与母乳中的寡聚糖相比,在母乳喂养婴儿的粪便中确证了lacto-N-fucopentaose (LNFP)和lacto-N-neo-tetraose(LnNT)两种新的异构体。通过粪便中的寡聚糖图谱可以推断出高相对分子质量的HMOs在胃肠道中的生物转化和降解。(来源: Electrophoresis, 2010, 31: 1264-1273)
4动态针捕集技术在临床呼气试验中的应用
现代分析科学为各领域的实际应用提供了有效的途径和手段,在医药学领域,使用超痕量分析对人呼气中存在的挥发性生物标志物或药物进行检测的新型诊断方式便是一例。德国罗斯托克大学的Maren Mieth等曾提出个性化的动态针捕集技术用于呼吸气体的取样和富集(见: Anal. Chem., 2009, 81: 5851-5857)。动态针捕集技术利用装有吸附填料的捕集针对所要分析的气体进行采集,在样品处理方面较之固相萃取或者固相微萃取技术更加快速、灵敏、稳定、即时。最近,他们又首次在医疗机构的临床条件下,针对低量(20 mL)呼出气体,完成了多床层动态针捕集联合中心切割气相色谱/质谱法(GC/MS)和全二维气相色谱/飞行时间质谱法(GC×GC/TOF-MS)的分析。为了实现快速有效的分离分析,他们应用高通量自动化解吸和分离系统,采用22根不锈钢针(60 mm×0.41 mm i.d., 0.72 mm o.d.)捕集气体,针管吸附物可稳定存在约7.8 h。实验中首先建立中心切割GC/MS方法,在消除了高浓度的挥发性消毒剂和麻醉剂的背景干扰后,采用该体系成功地测定了11位接受心脏手术病人的呼出气体,找出了5种病人呼出物随时间变化(术前、
术后各时间点)的规律,显示了此方法具有作为判断病情发展的辅助手段的良好潜力。接下来又采用GC×GC/TOF-MS对被分析物进行无偏向性的筛查和鉴定,从一位麻醉后病人呼出物的分析结果可以看出,采用该方法能检测到超过200种物质,并可成功地鉴定其中的60种。因此,可将检测结果作为进一步筛查标志物的依据和基础。此项研究表明了动态针捕集技术结合色谱-质谱联用能够为临床呼气试验提供特定的解决问题的途径。(来源: Anal. Chem., 2010, 82: 2541-2551)
5采用小分子作为亲和色谱配体纯化蛋白质的新方法
亲和色谱(AC)是目前进行蛋白质纯化的最有效的色谱分离技术,但现有配体基本上是蛋白质,使该技术的使用范围受限,同时又具有价格昂贵和易降解的缺点。采用化学稳定的小分子配体将大大扩大AC在生物药品净化上的使用范围,但设计能与大分子蛋白质紧密并特异性结合的小分子存在很大的技术难度。丹麦University of Copenhagen的J. E. Rasmussen和K. J. Jensen等报道了一个完
整的用于开发和建立新型小分子亲和树脂的综合方法。该方法组合了虚拟筛选和颗粒上自动串行库筛选,其中使用了一种新的光编码方案促进结构的全面完整的“一珠一化合物”库的亲和力映射。他们用该方法制备了用于识别人生长激素(hGH)的小分子亲和树脂,并评价其对大肠杆菌裂解液中hGH的选择吸收和洗脱能力,hGH的纯度(91%)和回收率(61%)均较好。(来源: Angew. Chem. Int. Ed., published online: 18 Mar, 2010) 相似文献
8.
9.
利用国产大孔硅胶作基质合成了疏水填料。按照高效疏水作用色谱法,采用梯度洗脱方式分离了6种标准蛋白及唾液中α-淀粉酶和基因工程生产的γ-干扰素。柱子不可逆吸附小、被试验的α-淀粉酶和溶菌酶活性几乎定量被回收。应用合成的色谱填料研究了洗脱剂中盐浓度和温度对蛋白质保留行为的影响,论证了合成填料的色谱属性。 相似文献
10.
11.
12.
14.
15.
L型~(75)Se-蛋氨酸或DL型~(75)Se-蛋氨酸的无菌溶液,用于肝、胰和甲状旁腺的扫描,进行其病变包括肿瘤的诊断,还可以用来测定动物或人体中蛋白质的转化。~(75)Se蛋氨酸中的主要放化杂质是亚硒酸、砜和亚砜。本工作利用国产滤纸型硅胶薄层片(G)和WhatmanNO.1色层纸(上行、下行以及小型)对~(75)Se-蛋氨酸、亚硒酸、亚砜和砜的薄层色谱和纸色谱行为进行了观察,以期寻找快速、理想的分离方法。 相似文献
17.
18.
19.