Bu kümelenmenin sonuçları, ağaçtaki dallar arasındaki bağlantıların yüksekliğinin benzerliğin (dis) bir ölçüsü olduğu bir dendrogramda (Şekil 3) görselleştirilebilir. İki sistem ne kadar yüksek bağlanırsa, benzemezlik değerleri o kadar yüksek, 1􏰎 | r | ve bu nedenle, daha farklıdırlar. Altında sistemlerin benzer olduğu düşünülen keyfi bir benzemezlik sınırı 0.4.30 olarak tanımlanmıştır. Bununla birlikte, ilgilenilen değerler, dikkate alınan sistemlerin çeşitliliğine de bağlı olacaktır (örneğin, silika bazlı RP fazlarına karşı çeşitli sabit fazlar).

Ek olarak, sistemlerdeki tutma faktörleri arasındaki korelasyon katsayıları, renklerin düşük korelasyon değerleri için koyu maviden yüksek r değerleri için kahverengiye ölçeklendiği bir renk haritasında görselleştirilebilir (Şekil 4). Sistemler, WPGMA dendrogramına göre azalan farklılığa göre sıralandığında, haritanın sol üst köşesinde mavi renkli bir sistem grubu ayırt edilebilir. Bu grup, sistemler test setinin diğer birçok sistemiyle düşük r değerlerine sahip olduğu için en farklı sistemleri temsil eder. Birkaç benzer sistem grubu (kırmızı renkli) de ortaya çıkar.

CE ve HPLC sistemlerinin bir kombinasyonu dikkate alındığında, küresel kümeden en farklı olanı yukarıdaki yaklaşıma göre seçilebilir. CE yöntemleri için, bir yanıt seçilmeli ve CS’lerin tutma faktörleri ile aynı büyüklük sırasına sahip değerlerle, örneğin geçiş süreleri ile uygulanmalıdır. Diğer bir olasılık, hem CE hem de HPLC ölçümleri için sözde normalleştirilmiş göç indekslerini (bkz. Bölüm III.C) kullanmak olabilir.

Tek bağlantı, 36 tam bağlantı, aritmetik ortalamalar kullanan 36 ağırlıksız çift grup yöntemi (UPGMA) 36 gibi diğer aglomeratif kümeleme teknikleri Van Gyseghem ve arkadaşları tarafından 1􏰎 | r | benzemezlik kriteri olarak ve bir kez Öklid mesafesini kullanarak. Ancak WPGMA yaklaşımı tercih edildi.

Aynı çalışmada, tek tip bir haritalama algoritması olan Kennard ve Stone algoritması ortogonal sistemleri seçmek için test edilmiştir. Put vd. ortogonal sistemleri seçmek için otomatik ilişkilendirmeli çok değişkenli regresyon ağaçları (AAMRT) uyguladı. Forlay-Frick vd. aynı amaçla parametrik ve parametrik olmayan istatistiksel testlerle birlikte genelleştirilmiş ikili korelasyon yöntemini (GPCM) kullandı. Bu farklı yöntemler oldukça benzer şekilde işliyor gibi görünüyor.

Dumarey vd. farklı seçim yöntemleriyle seçilen sistemlerin dikliğini değerlendirmek için sistematik bir karşılaştırma yaklaşımı önerdi. Kennard ve Stone algoritması, ilk olarak en farklı sistemleri seçiyor gibi görünüyor. Aynı makalede, Dumarey ve ark. ortogonal sistemleri seçmek için ortogonal projeksiyon yaklaşımının (OPA) kullanımını değerlendirdi. Ancak, bu yöntem diğerleri kadar iyi performans göstermiyor gibi görünüyor.

Ortogonal Taban
Silindirik Küresel dönüşüm
Küresel koordinat sistemi örnekleri
Uzayda koordinat sistemleri
Koordinat Dönüşümleri
X,y,z koordinat sistemi
Fizik koordinat sistemleri
Küresel koordinatlarda diverjans

Bilinmeyen Karışım için Ayırmanın Geliştirilmesi

Yöntem geliştirme prosedürünün ilk adımı olarak bilinmeyen bir karışım bir dizi ortogonal sistem üzerinde taranabilir. En iyi ayırmanın elde edildiği kromatografik ve / veya elektroforetik sistem daha sonra başka yöntem optimizasyonu için saklanabilir. Sırayla, hareketli fazın pH’ı ve organik modifiye edici bileşimi, CS üzerindeki ayırmayı iyileştirmek için ayarlanabilir.

Gerekirse, sıcaklık da değiştirilebilirken gradyan yöntemleri için gradyan eğimi düşünülebilir. CE yöntemleri için optimizasyon adımları, RP kromatografi yöntemlerinden farklı olacaktır. Diğer faktörler, CE yönteminin türüne bağlı olarak optimize edilecektir, örneğin, CZE ve MEKC. Bununla birlikte, CE yöntemlerinin geliştirilmesi için, bu çalışmanın 4. Bölümüne başvurmak istiyoruz.

ORTOGONALTEKNİK OLARAK CE

A.RPLC’nin Uygulamalarında Seçicilik Zorlukları

RPLC, ayırma problemlerinin çoğunu çözen çok güçlü bir teknik olmasına rağmen, kromatogramdaki birkaç kritik bölge gösterilebilir.

Her şeyden önce, iki bileşik birlikte ayrışabilir ve sonuç olarak sadece bir pik gözlemlenir (Şekil 5’te bölgeler 1 ve 4). Bu sorun genellikle MS tarafından tespit edilebilir. Bununla birlikte, iki yapısal veya stereoizomer, aynı moleküler ağırlıklara sahip oldukları için ayırt edilemez. Bu, ilaç safsızlık profili oluşturma sırasında sıklıkla meydana gelir çünkü ana bileşik ve bozunma ürünleri benzer yapılara sahiptir.

Örneğin, Şekil 5’te, ana bileşiğin, bölge 4’te bir katışkı ile olası bir birlikte elüsyonu varken, bölge l’de iki katışkı bir tepe ile temsil edilebilir. Tüm bileşiklerin ayrılması daha sonra çoğunlukla uygun bir mobil faz seçilerek CS’nin seçiciliğinin ayarlanmasıyla elde edilebilir.

Genellikle sabit faz değiştirilmeyecektir çünkü bu, mutlaka istenmeyen büyük seçicilik farklılıklarına neden olabilir.
İlaç-safsızlıklar karışımının tüm bileşiklerini tanımlamak için, ortogonal bir sistem setinin kullanılması faydalı olabilir. Bu sistemler arasındaki beklenen seçicilik farklılıkları, MS tespiti ve zirve izleme ve eşleştirme algoritmalarının kullanılması, karışımda meydana gelen tüm farklı bileşiklerin tanımlanabilme şansını artırmalıdır.

Muhtemelen ortaya çıkan ikinci bir problem, bazı polar olmayan bileşiklerin kolondan geç veya hatta elüsyona uğramamasıdır (Şekil 5’te bölge 2 veya ötesinde). Gradyan elüsyonu bu sorunu çözmek için bir olasılık sağlayabilir.
Kromatogramdaki son kritik bölge (Şekil 5’teki bölge 3) enjeksiyon tepe noktası civarındadır.

Bir polar bileşik, durağan faz tarafından tutulmayabilir ve bunun bir sonucu olarak, enjeksiyon zirvesi anında ayrışır. Bu tür bir sorun için, bir CE yöntemi bir alternatif olabilir. Örneğin, Herrero ve ark. bir CE yöntemi kullanarak RPLC tarafından tutulmayan birkaç polar bileşiği ayırt etmeyi başardı.

B. CE Yöntemlerinin Fazlası

RPLC’nin, polar bileşikleri enjeksiyon tepe noktasından ayırmada sıklıkla başarısız olduğu durumlarda, sıradan CE çoğunlukla verimli bir şekilde başarılı olur. Sonuç olarak, bir ortogonal kromatografik sete en az bir CE yönteminin eklenmesi çok yararlı olabilir.

The post ORTOGONALTEKNİK – Ayırma Teknolojisi – FARMASÖTİK ANALİZ – Kimya Mühendisliği – Ayırma Teknolojisi Ödevleri – Kimya Mühendisliği Ödev Yaptırma – Kimya Ödev Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).