復雜體系的分離分析技術平臺-luxin

復雜體系分離分析的技術平臺許國旺，路鑫中國科學院大連化學物理研究所2007，9，20一、復雜體系分離分析技術平臺面臨的主要問題二、我們的技術平臺一、復雜體系分離分析技術平臺面臨的主要問題樣本采集和處理儀器分析數(shù)據(jù)處理生物學解釋分辨率靈敏度通量未知物結(jié)構(gòu)鑒定海量分析數(shù)據(jù)的處理和信息挖掘組分-結(jié)構(gòu)-功能的關聯(lián)和表征1.樣品預處理重要目標化合物提取分析無偏向的提取全部或盡可能多的組分HighThroughputProductivityResolution化合物數(shù)目

常規(guī)的以一維色譜為核心的方法由于峰容量的限制，樣品分析時要么采用煩瑣的預處理方法，要么采用選擇性的檢測器，否則重疊不可避免。2.增加分辨率

正交分離的必要性

StatisticalMethodofOverlap單峰的數(shù)目不超過峰容量的18%。一個柱系統(tǒng)：峰容量=100樣品：組分數(shù)=501/3被分開，2/3是重疊峰！No.ofcomponentsDesignation(Rs>0.5)No.ofPeaks%Components1234>4SingletDoubletTripletQuadrupletQuintetoflarger187311362818810Table:MeanNo.ofthefirstfourn-tet’sina100peakcapacitysystemcontaining50components

此時，理論塔板數(shù)要增加361倍！所以：多維分離非常重要！正交的實現(xiàn)？？？？如果90%組分要分開，即分出45個，峰容量要增加19倍，即達1900OrthogonalityMeasureofthedifferencesinretentionbehaviorbetween2dimensionsOrthogonalityisrequiredifbenefitsofComprehensive2DLCaretobeexploited: vs.OrthogonalityinLC:differentseparationmechanisms(stationaryphase,mobilephase)Designofanormalphase×reversedphasesystem生物體系中很多重要化合物含量很低，但功能很重要，對它們的分析，需要專門的方法才能解決。3.提高靈敏度在線樣品預處理方法4.提高分析通量VanDeemterPlots

1.8μmColumnsZORBAXEclipseXDB-C184.6x50mm85:15ACN:Water1.0LOctanophenone0.05–5.0mL/min20°C5.0m3.5m1.8m260,740N/m@2mL/min5.0mL/minHETP(cm/plate)Interstitiallinearvelocity(ue-cm/sec)Particle H_min5μm 9.3μm3.5μm 6.0μm1.8μm 3.8μmNote:Efficiencyof1.8μmcolumnsisvirtually

flow-rateindependent.HPLCvsUPLCHPLC/MS50minUPLC/MS10min以植物的次生代謝分析為例，至少有20萬種代謝產(chǎn)物存在，但只有5萬種得到結(jié)構(gòu)鑒定。如此多的產(chǎn)物在沒有標樣的情況下進行結(jié)構(gòu)鑒定，需要發(fā)揮分析化學家的才智，急需方法學的革命性突破。5.未知物結(jié)構(gòu)鑒定LC-NMR6.海量分析數(shù)據(jù)的處理和信息挖掘7.組分-結(jié)構(gòu)-功能的關聯(lián)和表征

結(jié)論:復雜體系的分離分析只有通過集成的整體化方式才能解決SamplepreparationDataanalysisDatapreprocessingPeakdetectionDenoisinganddeconvolutionPeakalignmentStatisticalanalysisPatternrecognition:PCA,PLS-DA,ANNsBiologicalInterpretation

DataacqusitionGC-FID/MS,GC×GC-FID/TOFMSLC-MS,UPLC-Q-TOFmicro,LC-LC-MSBiomarkeridentificationTOFMS,FT-ICR-MS,MS/MS,RIetcLinkdatabases

KEGG,HumanCyc,ARM,METLINetc二、我們的技術平臺數(shù)據(jù)采集代謝組學分析

UPLC-Q-TOFmicro,LC×LC-MSn靶標分析

選擇性檢測，預處理方法中心切割的多維色譜輪廓分析

氨基酸類,膽汁酸類有機酸類順二醇類化合物磷脂類化合物神經(jīng)遞質(zhì)類化合物采用“逐步求精，分而治之”的策略，從多個層次進行研究SchematicdiagramofLC×LC全二維液相色譜系統(tǒng)(YuanWang,etal.“Atwo-dimensionalhighperformanceliquidchromatographicsystemanditsapplication”.ChinesePat.ApplicationNo.200610134027.5;YuanWang,etal.“Atwo-dimensionalhighperformanceliquidchromatographyinstrument”ChinesePat.ApplicationNo.200610134028.X)閥切式液相系統(tǒng)一次進樣即可實現(xiàn)疏水和親水組分的同時分析檢測(Yufa