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Analytical Chemistry

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内部标准

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每次处理或转移,样品时,则会发生样品丢失从而难以准确计算的浓度。

为了确保准确性,样品损失的影响必须尽量减少使用小心样品制备和通过限制的样品处理和转移步骤数。然而,样品损失也可能会导致系统错误,如不完整的样本操作、 基体效应,以及在解析过程中的变化。

这些来源的损失可以占由加入已知的浓度的一种相似但不是相同,对感兴趣的化合物。这就被所谓的内部标准。发生内部标准的任何样品损失应该是类似的分析物,允许浓度精确计算。

此视频将说明内部标准和适当的实验室技术占样品损失确定的未知浓度时的使用。

内部的标准是一种添加已知量标准、 样本,和空白,在分析过程中的物质。

在色谱和光谱技术,信号的内部标准和被测物比率的计算。这一比率,称为响应因子,分析物和标准浓度的比值成正比。

反应系数,R,可以由下面的公式,其中代表分析信号的样本和内部标准和 C 表示的样品和内部标准浓度表示。

内部的标准可以弥补系统和随机误差。例如,随机误差 — — 如不一致时测量样品— —将相同的内部标准和被分析物。因此,它们的信号的比例不会改变。

系统错误,如在解决方案中,基体效应比会受影响,只要基体效应的作用是同酬标准和被分析物。

虽然内部标准带来巨大的好处,它可以很难选择一个合适的。内部的标准必须是相似但不是相同,对分析物的信号。它也不能影响任何方式分析物的测量。

最后,集中必须是众所周知的。这被通过确保内部的标准不以本机方式存在于样品;因此,它在溶液中的唯一来源是已知的浓度增加。

在下面的实验中,将用气相色谱测定咖啡因在未知样品的浓度。

这被通过创建使用已知的咖啡因的解决方案,与腺嘌呤为内标校准曲线。校准曲线的斜率等于响应因子。

一旦响应因子已知的可以从其测量的色谱面积比计算未知的浓度。

现在,您了解基本的内部标准,让我们看看过程。

开始执行程序,准确衡量 100 毫克的内部标准,腺嘌呤,到一个干净的烧杯。

接下来,溶于二甲基亚砜,大约 20 毫升和混合溶液。

一旦腺嘌呤已解散,则将溶液倒入 50 毫升容量瓶。

冲洗用二甲基亚砜,10 毫升的烧杯和搅拌栏和冲洗倒进瓶子里。重复此冲洗两次,以确保妥善解决转移。填充到校准的标记,造成内部标准与浓度为 2 毫克/毫升。

下一步,进一只量杯准备股票溶液重量 100 毫克的咖啡因。溶解少量的甲醇与咖啡因。然后,使用 3 冲洗到新鲜 25 毫升容量瓶转移此解决方案。这是 4 毫克/毫升股票解决方案。使用它来创建 3 咖啡因标准。

接下来,添加 0.2 毫升的内部标准,腺嘌呤,每个培养瓶。用甲醇填充每到最后一卷。将每个解决方案转移到样品瓶。

通过气相色谱仪运行每个咖啡因标准。计算峰面积与标准的腺嘌呤咖啡因的比。

第一,进 100 毫升烧杯,重 2 克的咖啡和记录重量。

接下来,添加 20 毫升的甲醇提取咖啡的咖啡因。让溶液搅拌 20 分钟。

使用布氏漏斗,过滤掉咖啡的理由。冲洗用少量甲醇,烧杯,倒入这个冲洗入漏斗。重复冲洗两次。

最后量度的滤液;它应该是大约 35 毫升。

为了准备分析样品,请将 1 毫升的咖啡提取物添加到样品瓶。然后,添加 0.2 毫升的腺嘌呤的内部标准,并将小瓶放入仪器的自动取样器机架。

运行的样品,确保条件这样的咖啡因和腺嘌呤是单独的气相色谱分析。

完成后进行分析,计算内部标准和被分析物的峰面积。

一旦所有样品进行都分析,标准校准曲线可以通过绘制的峰面积与浓度的比率的比率确定咖啡因/腺嘌呤解决方案。这条线,表示响应因子,边坡为 1.8。

接下来,从提取的咖啡样品的 GC 数据进行了分析。峰面积比值的计算结果是 1.78。使用响应因子和已知的浓度的内部标准,腺嘌呤,咖啡因在未知样品的浓度的计算结果是 0.33 毫克/毫升。

许多不同类型的反应,跨越各种科学的门徒,利用内部的标准,以尽量减少错误和样品损失的影响。

可以使用内部标准,保持其浓度比接近于常数最小样品制备过程中遇到的样品损失的影响。

在此示例中,生物活性脂质提取使用液-液萃取过程的裂解细胞。稳定同位素内部标准被添加在开始部分的萃取,占样品制备过程中的错误。

内部标准并非只有关键制备的生物活性的脂类成分,但也为分析。脂类分离使用高性能液相色谱法,并通过质谱分析。

在光谱学,内部标准可以帮助正确的随机误差的变化在光源强度。如果一盏灯或其它光源具有可变电源,它会影响吸收和因此,排放的一个样本。然而,内部标准对分析物的比例将保持不变,即使光源不。

在色谱中,误差最大的来源之一是注射。自动取样器帮助最小化,但错误仍可 1-2%相对标准偏差。

在此示例中,蒸气标准包含内部的标准分析了利用气相色谱法建立的校准曲线。这一次完成,然后可以测量未知的样品,样品的波动造成的损失占。

你刚看了朱庇特的简介内部标准。现在,您应该了解样品损失最小化、 内部标准和响应因子的最佳做法。

谢谢观赏 !

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