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固定相优化选择性液相色谱:线性梯度预测算法的开发。

Stationary-phase optimized selectivity liquid chromatography: development of a linear gradient prediction algorithm.

机构信息

Pfizer Analytical Research Centre, Ghent University, Krijgslaan 281-S4 Bis, B-9000 Ghent, Belgium.

出版信息

Anal Chem. 2010 Mar 1;82(5):1733-43. doi: 10.1021/ac902287v.

DOI:10.1021/ac902287v
PMID:20146446
Abstract

Stationary-phase optimized selectivity liquid chromatography (SOS-LC) is a tool in reversed-phase LC (RP-LC) to optimize the selectivity for a given separation by combining stationary phases in a multisegment column. The presently (commercially) available SOS-LC optimization procedure and algorithm are only applicable to isocratic analyses. Step gradient SOS-LC has been developed, but this is still not very elegant for the analysis of complex mixtures composed of components covering a broad hydrophobicity range. A linear gradient prediction algorithm has been developed allowing one to apply SOS-LC as a generic RP-LC optimization method. The algorithm allows operation in isocratic, stepwise, and linear gradient run modes. The features of SOS-LC in the linear gradient mode are demonstrated by means of a mixture of 13 steroids, whereby baseline separation is predicted and experimentally demonstrated.

摘要

固定相优化选择性液相色谱(SOS-LC)是反相液相色谱(RP-LC)中的一种工具,通过在多段柱中组合固定相,可针对特定分离优化选择性。目前(商业上)可用的 SOS-LC 优化程序和算法仅适用于等度分析。已开发出阶梯梯度 SOS-LC,但对于分析由涵盖宽疏水性范围的组分组成的复杂混合物,这种方法仍然不太优雅。已开发出线性梯度预测算法,可将 SOS-LC 用作通用 RP-LC 优化方法。该算法允许在等度、分步和线性梯度运行模式下运行。通过使用 13 种类固醇的混合物来演示 SOS-LC 在线性梯度模式下的特点,预测并实验证明了基线分离。

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