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Analytical Chemistry

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社内基準

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サンプルが失われるたびにサンプルを処理または転送、濃度の正確な計算がそれにより困難します。

精度を確保するには、サンプルの損失の影響最小限にしなければならない注意サンプル準備を使用して、サンプルの処理と転送の手順の数を制限することによって。ただし、サンプルの損失は、不完全なサンプル操作、マトリックスの影響、および分析手順の変化などの体系的なエラーも起こります。

損失のこれらの源に似ていますが、同一ではない、興味の化合物種の既知濃度を追加することによって説明できます。これは内部標準と呼ばれます。濃度を正確に計算するため、試料の内部標準に発生するサンプル損失なります。

このビデオでは、未知の濃度を決定する際のサンプルの損失のために内部標準と適切な演習手法の使用を説明します。

内部標準が解析中に、既知の量の基準、サンプル、および空白に加えられる物質です。

クロマトグラフィーそして分光学、内部標準試料の信号の比率が計算されます。応答因子と呼ばれる、この比率は試料と標準濃度の比に比例します。

応答係数、R、C の内部基準とサンプルの表す解析的信号がサンプルと内部標準物質の濃度を表す以下の式で表現できます。

内部標準を体系的かつランダムなエラーを補正できます。たとえば、ランダムなエラー ——のサンプルを測定する際の不整合は内部標準と試料の両方で同じになるでしょう。したがって、その信号の比率は変更されません。

溶液中のマトリックスの影響などの系統誤差の比は影響はありませんマトリックス効果は、標準と試料の等しい限り。

社内基準は、大きな利点を提供する、適しているものを選択する困難になることができます。内部標準は似ていますが、同一ではない、試料に信号が必要です。何らかの方法で試料の計測にも影響をことはできません。

最後に、濃度がよく知られている必要があります。内部標準がネイティブ; サンプルでは存在しないことを確保するこしたがって、ソリューションにそれの唯一のソース追加既知濃度であります。

次の実験では、未知の試料中のカフェインの濃度はガス ・ クロマトグラフィーによって決定されます。

これは、内部標準としてアデニンと知られているカフェイン ソリューションを使用して検量線を作成することによって実現されます。検量線の傾きは、応答率と同じです。

応答率が判明すると、未知の濃度が測定されたクロマト面積比から計算できます。

今では社内基準の基本を理解すると、プロシージャを見てをみましょう。

手順を開始するには、きれいなビーカーに内部標準、アデニンの 100 mg を正確に計量します。

次に、ジメチルスルホキシドの約 20 mL に溶解し、溶液を混合します。

アデニンが解散した後は、50 mL のメスフラスコに溶液を注ぐ。

10 ml の DMSO のビーカーと攪拌バーをすすいで、リンスをフラスコに注ぐ。ソリューションの適切な転送を確実に 2 回、このすすぎを繰り返します。2 mg/mL の濃度と内部標準物質の校正マークを入力します。

次に、ストック溶液を調製するビーカーに 100 mg のカフェインの重量を量る。メタノールの少量のカフェインを溶かしてください。その後、新鮮な 25 mL のメスフラスコにこのソリューションを転送するのに 3 リンスを使用します。これは 4 mg/mL の原液です。3 カフェインの標準を作成するのにそれを使用します。

次に、各フラスコに内部標準、アデニンの 0.2 mL を追加します。メタノールと最終巻にそれぞれを入力します。サンプル瓶に各ソリューションを転送します。

ガス クロマト グラフを介して各カフェイン標準を実行します。標準のアデニンとカフェインのピーク面積の比を計算します。

まず、100 mL ビーカーにコーヒーの 2 グラムの重量を量る、重量を記録します。

次に、コーヒーからカフェインを抽出するメタノール 20 mL を追加します。20 分間攪拌するソリューションを許可します。

コーヒーかすを Büchner の目標到達プロセスを使用して、フィルターします。少量のメタノール、ビーカーを洗い、漏斗にこのリンスを注ぐ。すすぎを 2 回繰り返します。

最終; 濾液量を測定します。それは約 35 mL をする必要があります。

分析用サンプルを準備、サンプル瓶にコーヒー抽出液の 1 mL を追加します。アデニン内部標準の 0.2 mL を追加し、計測器の自動サンプラー ラックにバイアルを配置します。

サンプルでは、条件がカフェインとアデニンは別のものであることを確認のガスクロマトグラフィー分析を実行します。

分析を完了すると、内部標準と試料のピーク面積を計算します。

すべてのサンプルが解析されると、標準校正曲線は、濃度比とピーク面積の比をプロットすることによってカフェイン/アデニン解決策を決定できます。応答率を表します、このラインの斜面は 1.8 だった。

次に、抽出されたコーヒーのサンプルの GC データを分析します。1.78 にピーク面積の比を求めた。応答率と内部標準、アデニンの既知濃度を使用して、未知の試料中のカフェインの濃度は 0.33 mg/mL に計算されました。

さまざまな種類、さまざまな科学的な弟子たちの間での反応のエラーやサンプルの損失の影響を最小限に抑えるための社内基準を利用します。

試料中に発生したサンプルの損失の影響は、彼らの濃度比をほぼ一定に保つことの内部標準を使用して最小化できます。

この例では生理活性脂質液-液抽出プロセスを使用して分離セルから抽出しました。安定同位体の内部基準はサンプル準備中エラーを考慮して抽出の冒頭に追加しました。

社内基準だけなかった重要な生理活性脂質の準備のため、分析。高速液体クロマトグラフィー、質量分析器で分析して、脂質が分離されました。

分光学、内部基準が変化によりランダム エラーの正しい光源の輝度と役立ちます。ランプなどの光源に電力用可変がある場合吸収とその結果、サンプルの放出に影響します。ただし、光源がない場合でも検体に内部標準の比率は一定に滞在します。

エラーの最大の源の一つは、クロマトグラフィー、注射です。自動サンプラをこれを最小限に抑えるが、エラーが 1-2% の相対標準偏差をまだすることができます。

この例では、内部標準物質を含む蒸気の基準は、ガス ・ クロマトグラフィーを使用して検量線を確立するを分析しました。これが完了した、未知の試料を測定し、サンプルの変動による損失を占めています。

ゼウスの内部基準序説だけ見た。今サンプル損失を最小限に抑え、内部の標準、および応答の要因のためのベスト プラクティスを理解する必要があります。

見てくれてありがとう!

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