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保留指数最新视觉报道_保留指数计算公式(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

保留指数

二维综合气相色谱（GC㗇C）在预测过程中热力学模型的局限性 ? 前言：目前，三参数热力学预测模型与“Kov㡴s 保留指数”已显示出比常规模型更高的准确性，然而，由于该预测模型需要大量的实验数据支持，它在实际应用中的适用性会受到不小的限制，为了解决这一难题，我们这次的研究重点在推进二维综合气相色谱（GC㗇C）的自动化上，目的是为了减少实验所需的时间和研究人员的精力。 ? 通过实验，研究人员找到了一种快速传输热力学数据的方法，可以将数据从一个色谱系统迅速传输到另一个色谱系统，这种方法有助于在新系统中利用现有的热力学数据，从而减少冗余实验的需求。 ? 由于保留指数与QSRR模型密切相关且简单易用，因此在气相色谱分离建模中广泛使用保留指数，在气相色谱早期阶段，由于各个色谱柱的异质性，实验室之间传输相关色谱数据仍是一个不小的难题。 ? 而通过使用保留指数作为标准，色谱学家可以更好地比较和关联不同化合物在色谱分离中的保留时间，即使在使用不同的GC柱和条件下，也能实现数据的传递和比较，确保色谱分析的一致性和可靠性。 ? 为了确认实验数据的可靠性，我们引入了“Kov㡴s 保留指数”作为解决方案，“Kov㡴s 保留指数”涉及计算正烷烃等温分离的调整保留时间 (tr') 的对数，这提供了一个线性标度。 ? 分离中的所有其他化合物都可以与该线性标度相关，“Kov㡴s 保留指数”= log(tr') ，后面的实验公式将利用该保留指数。 ? 色谱工作者可以比较和关联色谱分离中各种化合物的保留时间，即使使用不同的气相色谱柱和条件也是如此，这使得传输和比较从不同实验室获得的色谱数据变得更加容易，从而确保 GC 分析的一致性和可靠性。 ? 通过比较分析物 (j) 的调整保留时间 (t'r) ，与在分析物 (n) 之前和之后 (N) 洗脱的烷烃的洗脱时间，来确定保留指数 (RI)，保留指数的计算公式为：RI = n + (t'r - tn) / (t'N - tn) * (N - n) 。 ? 有趣的是，在最初，“Kov㡴s 保留指数”是为等温分离而设计的，它和 LTPRI 的简单性和广泛适用性使其成为气相色谱中保留行为建模的两种流行方法。 ? 保留指数数据的收集和使用的便利性也促进了它们在保留建模技术中的流行，LRI 比原始 “Kov㡴s 保留指数”更常用，因为许多化合物的数据可以在单次程序升温运行中轻松收集。 ? 线性程序升温保留指数（LRI 或 LTPRI）被广泛用作未知化合物鉴定的支持数据，例如，NIST 质谱库提供了大量化合物的 LRI 值，总计 70,835 种化合物，这个广泛的 LRI 数据数据库有助于在色谱分离中初步鉴定化合物。 ? 研究人员使用 LRI 数据来估计感兴趣分析物的洗脱顺序，并确定“峰”是否可能同时在同一时间洗脱，尽管这种估计更多的是插值而不是真实的预测，但它在色谱建模中仍然很有价值。 ? 当与定量结构保留关系 (QSRR) 技术相结合时，丰富的 LRI 数据成为开发预测模型的一个有吸引力的选择，QSRR 模型利用化合物的结构特征和性质来预测其在色谱分离中的保留行为，并且在这些模型中包含 LRI 数据增强了其准确性和适用性。 ? 保留指数 (RI) 确实为化合物鉴定提供了快速、简单的数据，但它们也有一些局限性，一个显著的缺点是它们对实验条件的依赖，经常会导致实验室内部和实验室之间报告的RI值存在差异，这种变化可能会产生极大误差，特别是在使用RI数据来识别结构相似的化合物时。 ? 当前的NIST数据库包含70,835种化合物的RI值，总共列出了346,757个RI值，所有这些都属于非极性或弱极性色谱柱，这进一步限制了 RI 数据的适用性，特别是在处理 GC㗇C（二维气相色谱）分离中使用的更复杂或极性固定相时。 ? 在GC㗇C中获取RI数据更具挑战性，因为它需要生成等挥发度曲线，这对于大多数仪器来说都是一个技术上困难且耗时的过程。 ? 总结：根据以上推演我们可以发现，热力学预测模型和“Kov㡴s 保留指数”仍然是气相色谱分离建模中两种主要的方法，热力学预测模型相对准确，但需要大量实验数据的支持，因此在实际应用中容易受到限制，为了解决这一问题，研究人员需要开发自动化热力学数据的收集，以减少实验的时间和精力消耗。 ? 由于“Kov㡴s 保留指数”与定量结构保留关系（QSRR）模型密切相关，它在开发预测模型时将是一个不错的备用的选择，它的特点是可以增强模型的适用性。 ? 热力学预测模型和“Kov㡴s 保留指数”都在气相色谱分离建模中发挥重要作用，它们各自具有优势和局限性，研究人员在实际应用中需要根据具体情况选择合适的方法，以提高色谱分析的准确性和效率。

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