2016年3月6日
藻類の熱水液化から生成されるバイオ原油の水性画分の特性評価のために、2次元ガスクロマトグラフィー飛行時間型質量分析法が説明されています。このプロトコルは、高速熱分解、触媒高速熱分解、触媒脱酸素、および水素化処理からの液体製品の水性画分を分析するためにも使用できます。
この2Dガスクロマトグラフィーデータ取得法の全体的な目標は、藻類の熱水液化(HTL)から得られる水性副産物の特性評価です。この方法は、藻類の流体力学的方法で水相に報告する有機種の同定など、バイオ燃料分野の重要な質問に答えるのに役立ちます。この手法の主な利点は、ピークキャパシティ、分離能、および化合物の広範な組み合わせが向上することです。
この方法は、処理するか、さらに燃料や化学薬品に処理する必要がある大量の廃水を生成するバイオリファイナリーのデータを生成するために重要です。この方法では、1次元ガスクロマトグラフィーや液体クロマトグラフィーなどの他の分析手法では作成できない特性評価データを提供できます。この手法のアイデアを思いついたのは、バイオ燃料の生産プロセスから発生する非常に複雑な有機混合物を分析していたときでした。
これらの実験には、クアッドジェットデュアルステージ冷却ベース変調器と飛行時間型質量分析計を備えたガスクロマトグラフを使用します。オートサンプラーを設定して、各サンプルまたは標準試料を1マイクロリットルをガスクロマトグラフまたはGCに注入します。文献に記載されているように、オートサンプラー配列にはサンプル注入と標準注入のランダム化ブロックデザインを使用します。プライマリカラムとセカンダリカラムの両方のエッジが、鋭いエッジなしでまっすぐにカットされていることを確認します。
次に、モジュレーターの前にプレスタイトコネクタを使用してプライマリカラムとセカンダリカラムを接続します。GCインジェクターのグラスライナー、焦げ付き防止ライナーOリング、インセプターが新品で汚染されていないことを確認してください。次に、GCカラムにフェラルを置き、プライマリカラムをGCインジェクターに接続して、インジェクター内に5mmのカラムが入るようにします。
16分の1インチと内径0.5ミリメートルのトランスファーラインフェラルを使用して、セカンダリーコラムとトランスファーラインを接続します。二次柱の0.2メートルの部分をトランスファーラインに配置します。セカンダリ カラムの 0.1 メートルの部分がモジュレーターにあることを確認します。
GCのキャリアガスとして、超高純度のヘリウムガスを毎分1.5ミリリットルの流量で使用します。デュワー出口に取り付けられた圧力計を使用して液体窒素のレベルを読み取ることにより、モジュレーターの冷却剤として機能するデュワーに十分な液体窒素があることを確認します。圧力計の 69 キロパスカルの読み取り値はデュワーがいっぱいであることを示し、0 キロパスカルはデュワーが空であることを示します。
機器に大きな漏れがないことを確認してください。TOF-MSの真空計の読み取り値が、1.5ミリリットル/分のGCカラム流量で10の負の5倍よりも大きい場合、これはシステム内の大きな漏れを示しています。品質管理法またはQCメソッドを設定し、内蔵の集録システム調整プロトコルを実行して、メーカーのプロトコルを使用して最大の信号応答を実現します。
次に、QCメソッドの組み込み機器最適化プロトコルを実行します。直列に、フィラメントフォーカス、イオン光学フォーカス、および質量キャリブレーションテストをメーカーのプロトコルを使用して実行します。質量キャリブレーションテストに合格していることを確認します。
このQC方法により、機器のすべてのハードウェアパラメータが最適なレベルにあることが保証されます。機器には漏れがあってはなりません。これは、この手順の重要な側面です。
再チェックは、製造元のプロトコルを使用して実行する必要があります。生成されたリークチェックレポートを、内部標準に対する特定のイオンの相対濃度をチェックして分析します。モジュレーターの最適な変調周期を決定するには、長い変調周期を任意に選択し、以前と同様にサンプルを注入します。
コンタープロットの 2 次元で保持時間を特定し、その後ピークが溶出しないことを確認します。特定された 2 次元の保持時間を最適な変調期間として選択します。変調期間を長くし、ラップアラウンドが観察された場合は再度解析を実行します。
ラップアラウンド現象は、この等高線プロットに示すように、2 次元のピークが 1 次元のベースラインより下に溶出する場合に発生します。最適値が決定されるまで、これらの手順を繰り返します。この調査で使用した構成は、ユニークで重要です。
この組み合わせは、これまでバイオマス変換からの水性画分の分析には使用されていませんでした。極性キャピラリーカラムをプライマリカラムとして取り付けます。非極性キャピラリーカラムをセカンダリカラムとして取り付けます。
GCのキャリアガスには、超高純度のヘリウムガスを毎分1.5ミリリットルの流量で使用します。GCインジェクターを摂氏260度、分割比を1〜250に設定します。一次カラムの温度プログラムを、摂氏 40 度の一定温度で 0.2 分間開始し、その後、摂氏 5 度/分で摂氏 260 度まで温度上昇し、その後、摂氏 260 度の一定温度で 5 分間
行うように設定します。モジュレーターの温度はセカンダリーコラムより5°C高く、セカンダリーコラムの温度は1次カラムより5°C高く保つ。前に決定したように、0.8 秒のホット パルスと 1.2 秒のコールド パルスで 4 秒の最適な変調周期を使用します。次に、トランスファーラインの温度を摂氏270度に設定します。
次に、取得遅延または溶媒遅延をゼロ秒に設定します。質量オーバーチャージの下限と上限の範囲を 35 と 800 に設定し、MS 検出器の取り込み速度を 400 スペクトル/秒に設定します。MS 検出器の電圧を最適化値より 150 ボルト高く維持します。
最後に、MS イオン源の温度を摂氏 225 度に保ちます。機器メーカーが提供するソフトウェアを使用してデータ処理を実行します。データ解析方法では、基線の計算を選択し、基線より上のピークを検出し、ライブラリを検索し、面積と高さを計算します。
データファイルを使用してベースラインを追跡します。ベースラインオフセットを 0.5 として入力し、1 次元目に 15 秒、2 次元目に 0.15 秒の予想ピーク幅を入力します。化合物の同定のために、S/N 比を 5000 に設定し、類似性の値を 850 より大きい値に設定します。
市販のマススペクトルライブラリを選択してサンプル中に存在する化合物を同定し、ライブラリ検索モードをフォワードに設定します。このデータ分析方法で、製造元のプロトコルを使用してデータファイルを処理します。データファイルの処理には少なくとも1時間かかります。
ここに示されているのは、極性および非極性のカラムの組み合わせで分析された、藻類バイオ原油の水性画分について得られた全イオンクロマトグラムです。HTL藻類水中では、酸素化物と有機酸が観察されました。酸素化物に加えて、水相には、ピリジン、ピラジン、アセトアミド、スクシンイミド、およびそれらのアルキル誘導体などの窒素含有化合物があります。
おそらく、これらの化合物は藻類バイオマス中のタンパク質と炭水化物の分解生成物です。ここに示されているのは、HTL 藻類水中に存在する化合物の類似性値と保持時間を、極性と非極性のカラムの組み合わせを表形式で使用しています。藻類バイオ原油の水性画分の等高線プロットで同定された高強度ピークは、標準試料の分析によって検証されました。
有機酸と末端化合物を含む標準試料を調製し、飛行時間型質量分析法を用いた2Dガスクロマトグラフィーで分析しました。藻類バイオ原油の水性画分も、文献で広く使用されている非極性と極性の従来のカラムの組み合わせで分析されました。ここに示すように、藻類バイオ原油の水性画分に存在する有機酸と末端化合物は、複数のピークで溶出します。
これらの化合物の類似性値と保持時間は、表形式でリストされています。このビデオを見れば、質量分析を備えた2次元ガスクロマトグラフィーを使用して水性サンプルを分析する方法を十分に理解できるはずです。その開発後、この技術は、バイオ燃料の分野の研究者が、バイオマスの生化学的、熱化学的、および熱触媒的な変換から得られる副産物の水性の流れを分析するための道を開きました。
この手順に続いて、未確認の化合物の濃度を定量的に決定するなどの追加の質問に答えるために、一次元ガスクロマトグラフィーや液体クロマトグラフィーなどの他の方法を実行できます。この手順を試行する際、この装置構成では不揮発性塩、高化合物塩、無機塩を分析できなかったことを覚えておくことが重要です。
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本記事では、藻類の水熱液化によって生成されたバイオ原油の水相分を特性評価するための、二次元ガスクロマトグラフィー-飛行時間型質量分析法のについて解説します。この手法はピーク容量と分離能を向上させ、バイオリファイナリーにとって有用なデータを提供します。
藻類の水熱液化によって生成される水相副産物を特性解析することで、バイオリファイナリーにおいて、後続の処理や廃水の価値化に影響を及ぼす有機種を特定することが可能になります。本手法は、誘導体化を行うことなく、複雑な混合物に対して高いピーク容量と分離能を提供し、バイオ燃料製造ワークフローにおける予測の信頼性を向上させます。このアプローチは、さらなる変換や処理を行う前に水相ストリームの組成を明確にすることで、メカニズム的なリスク低減に寄与します。
この手法は、化合物の選択および優先順位付けに不可欠な定性的特性評価データを提供することにより、初期探索からリード化合物同定に至る創薬の連続的なプロセスにおいて位置付けられます。