ŠMAK, Pavel, Jana GREGOROVÁ, Lenka KUBINYIOVÁ, Jan ŠTINGL a Ondřej PEŠ. Chromatographic modeling as a tool in optimizing reversed-phase separation methods. In 23. Ročník školy hmotnostní spektrometrie. 2022. ISBN 978-80-88195-25-2.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Chromatographic modeling as a tool in optimizing reversed-phase separation methods
Název česky Modelování chromatografie jako nástroj při optimalizaci separace na reverzních fázích
Autoři ŠMAK, Pavel, Jana GREGOROVÁ, Lenka KUBINYIOVÁ, Jan ŠTINGL a Ondřej PEŠ.
Vydání 23. Ročník školy hmotnostní spektrometrie, 2022.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Konferenční abstrakt
Obor 10609 Biochemical research methods
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW Sborník
Organizační jednotka Lékařská fakulta
ISBN 978-80-88195-25-2
Klíčová slova anglicky chromatography; method optimization; reversed-phase chromatography
Změnil Změnila: Mgr. Tereza Miškechová, učo 341652. Změněno: 5. 4. 2023 14:03.
Anotace
Gradient elution can significantly enhance the separation in terms of the run time and peaks’ shape in HPLC. However, optimizing a gradient elution method can be a laborious process, especially if a larger number of compounds, significantly differing in the chromatographic behavior, needs to be separated. Multiple approaches are employed in order to obtain an ideal gradient composition over time – ranging from the “trial and error” methods to complex mathematical models. These models often rely on the Snyder’s equation and its modifications. In a typical setup, two or more separations are initially performed, and the results are fed to a software analysis tool, which tries to predict ideal conditions for the current system. Up to date available software tools for gradient run optimization lack either financial affordability or a feature-rich interface. A software tool developed in Python was developed, tested, and will be presented.
Návaznosti
MUNI/A/1090/2021, interní kód MUNázev: Příspěvek {bio}chemických metod při studiu molekulární podstaty vybraných patologických jevů a onemocnění
Investor: Masarykova univerzita, Příspěvek {bio}chemických metod při studiu molekulární podstaty vybraných patologických jevů a onemocnění
VytisknoutZobrazeno: 30. 4. 2024 11:30