在最近一篇文章中,越南范教授的问题解决我应该买哪色谱检测器的。虽然越南提供了一个很好的概述不同的选项可用于不同类型的色谱法,他只简单提到最重要的类型对于那些运行凝胶渗透色谱法(GPC)或凝胶排阻色谱(SEC):多角度光散射(mal)。
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秒/ GPC的问题
大多数类型的分析色谱校准通过参考分子依靠列。可以运行标准,保留时间可以校准基于分子性质,分子可以被注入,这些分子的性质可以通过插值估计的保留时间。
这是一个合理的方法对于大多数类型的色谱法,并且不容易太多的系统误差来源。这种尝试和测试方法是普遍的很大一部分的分析。然而,证券交易委员会/ GPC列校准系统误差的主要来源,因为分离原则是只松散与被测参数有关。
尺寸排阻色谱法的机理是,它将基于大小,特别是流体力学体积,由于扩散的毛孔在固定相小分子洗提晚于更大的分子。
大多数实践者会像测量分子量,流体力学体积。对于任何给定的高分子,流体力学体积和分子量之间的关系取决于密度和构象。紧凑的分子如支化聚合物相比,线性聚合物表现出不同的关系。
球状蛋白质有不同的关系比部分无序蛋白质,多肽、多域复合物与扩展的三级结构。因此,如果没有相似性和参考样品分子的密度或构象,然后使用典型列校准标准,如球状蛋白质或线性聚合物会导致不正确的测量。
你是特别的吗?
段共聚物,某些类型的样品,如聚乙二醇或糖基化的蛋白质缺乏适当的校准标准,或可能没有参考分子适合您的流动相。此外,理想列列交会互动会影响保留时间和偏离校准。
Non-steric交互静电和疏水等有一些常见的例子这样的理想的行为。支化聚合物在大的情况下,锚定的分支GPC包装毛孔导致更大的分子洗提后,扭转预测洗脱顺序。
当然质谱分析LC后提供准确的分子量,它有很多的局限性,包括行为不能代表实际的解决方案。异类样本可以产生一个真正的质量规格混乱,和非共价结合寡聚物通常以单体的形式出现在质量规范。
解决方案
所以,需要采取哪些措施由色析法实现可靠、准确,为基础的解决方案摩尔质量测量吗?怀亚特科技说,解决方案是光(TM)。发作可以被定义为一个采用测量大分子的大小和摩尔质量的解决方案。
它不依赖于列校准(这与蒸发光散射不应被混淆,使测量浓度和总是使用列校准)。SEC和mal结果在SEC-MALS系统中,在那里的唯一功能列效应分离,允许mal测量单个的分子大小在任何给定的洗脱时间。
只要好实现分离,SEC-MALS并不关心样本与列。这导致准确、可靠的结果,即使色谱之间移动阶段或不可重复运行,不需要校准。
一个完整的SEC-MALS系统特性在线mal探测器,一套行业标准高效液相色谱仪器,和一个在线浓度,通常基于微分折射率(dRI)或紫外线吸收。如果您正在运行水域的APC聚合物或UHPLC-SEC蛋白质,兼容dRI探测器和小规模mal是可用的。
所有质量,或大或小
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所有质量,或大或小。
SEC-MALS能够覆盖很大范围的摩尔质量,从200克/摩尔到数亿,实际上远远大于可能被秒。不同的分离方法分离必须用于更大的纳米粒子和高分子,以及任何其他分子不工作列。yabo214
不对称流Field-Flow分馏(AF4)被认为是基于最通用的大小结合mal的分离技术。它分离纳米颗粒和大分子从1 ~ 10yabo21400 nm和提供解决一样好,如果不是更好,比SEC对大多数物种。AF4也是多种分析物的首选方法。
除了摩尔质量
除了提供绝对采用摩尔质量的测量,SEC-MALS还定义了分子大小和构象,分析共轭分子如共聚物、糖蛋白和protein-carbohydrate复合物。
大小和形态
分子与均方根半径(Rg)大于10 nm, mal同步措施与摩尔质量大小。此外,大小和摩尔质量的多相聚合物的结合创造了一个构造情节,这可以解释为理解是否支或线性聚合物,和分支的程度。
大小比摩尔质量也将揭示蛋白质是否部分无序,完全折叠,或变性,这可以与电子显微镜和一枝数据来评估一段复杂的形状。
如果小于10纳米分子,它们的大小可以用微分测量粘度测定法或动态光散射(DLS)。这种技术也雇佣了流通池和激光光束,在线DLS的发作可以集成,消除了要求一个额外的探测器,将分散添加到色谱峰。通常,但并非总是,DLS用于更紧凑的蛋白质和聚合物的粘度测定法。
使共轭共聚物和微观
没有适当的参考标准,列校准不能用于共轭共聚物蛋白质和微观的特点。three-detector系统:SEC-UV-MALS-RI分子特性的主要手段。合并后的信号进行定义两种组分的分子量,如碳水化合物和蛋白质或两种类型的聚合物,也总分子量。
另一组分子不适合列校准surfactant-solubilized膜蛋白,也可以SEC-UV-MALS-RI的特征。绝对的确定真正的寡聚蛋白质在溶液中,无论是膜或其它类型的蛋白质,是一个重要的SEC-MALS在生命科学领域中的应用。亚博老虎机网登录
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误判质量会导致一个可怕的结果!
描述有信心
技术人员和科学家需要可靠的和可重复的分子属性的值,可以对他们有用的。认识到这一事实所有测量方法受到随机的来源,偏见,和系统误差,我们可以尽我们所能减少这样的错误。
生物化学家和分析化学家使用GPC或SEC和谁也采用mal确定绝对规模和摩尔质量查看它们的分子在一个全新的视角——新成果和扩展描述能力的信心。
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