![]() |
|
сделать стартовой | добавить в избранное |
![]() |
Методы исследования биологически активных соединений |
методы исследования, применяемые для анализа, установления структуры и количественного определения биологически активных соединений являются обычными химическими, физическими или физико-химическими методами. Специфика состоит только в том, что эти обычные методы применяются для анализа определенных объектов, таких, что требования к результатам анализа могут отличаться (и часто действительно отличаются) от методов, применяемых в других случаях. В частности, это относится к исследованию и анализу соединений, являющихся лекарственными средствами – как субстанций, так и входящих в лекарственную форму. Методы исследования биологически активных соединений можно условно разделить на три группы: химические методы, физические методы и физико-химические методы. Это деление во многих случаях является условным, потому что очень часто использование одного метода приводит к изменениям характеристик, определяемых другим методом. Например, проведение химических реакций часто сопровождается изменением окраски или выпадением осадка, что является изменением характеристик физического состояния анализируемой системы. Для установления структуры и анализа биологически активных соединений, в основном, используются физико-химические методы, рассмотрением которых мы и займемся. ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ К физико-химическим методам можно отнести следующие методы: Оптические методы: Электронная спектроскопия (спектроскопия в УФ и видимой областях спектра). Спектрофлуориметрия. Колебательная спектроскопия: ИК-спектроскопия и спектроскопия комбинационного рассеяния. поляриметрия, в том числе оптический круговой дихроизм и дисперсия оптического вращения. рефрактометрия. Масс-спектрометрия. Спектрометрия ядерного магнитного резонанса. Хроматография : планарная – хроматография на бумаге, тонкослойная (ТСХ). газовая (ГХ) и газо-жидкостная (ГЖХ) . высокоэффективная жидкостная хроматография (ВЭЖХ). Применение физико-химических методов основано на использования соответствующего оборудования, с помощью которого исследователь получает искомую информацию. Эта информация всегда получается в результате обработки сигналов. ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ Сигналом называются первичные данные, получаемые в ходе анализа. Это могут быть спектры, хроматограммы, какие-либо временные зависимости, например, зависимости от времени рН или оптической плотности и многое другое. Подобные данные представляют собой зависимости некоторой величины от времени, длины волны, расстояния (для данных по пространственному распределению) или иного параметра. Они включают в себя не только полезную, но и ненужную, мешающую информацию. Аналитический сигнал, получаемый от любого прибора, всегда включает в себя полезную информацию, шум и сигнал фона. Составляющая, несущая полезную информацию, часто может быть представлена графически в форме пика. при этом, в зависимости от частоты составляющие суммарного сигнала могут быть разделены следующим образом (F 1). Таблица 1. ЧАСТОТА КОМПОНЕНТА СИГНАЛА Промежуточная Полезная информация (пик) Низкая Фон, дрейф базовой линии Высокая ШУМ Это легко видеть, например, на хроматограмме (F 2), где имеются как пики отдельных веществ (их площади связаны с содержаниями), так и участки базовой линии (прямой или искривленной) между ними.
В общем случае при регистрации сигнала как на пики, так и на базовую линию накладывается шум (F 3). Шум может настолько перекрывать полезный сигнал, что последний становится трудно различим. Качество такого рода данных обычно характеризуют отношением (полезный сигнал/шум). Одна из важнейших задач обработки сигналов состоит в том, чтобы отличить полезный сигнал от шума, подавить шум и таким образом извлечь из исходных данных «чистый&g ; сигнал, увеличив количество полезной информации. При графическом представлении полезный сигнал, соответствующий индивидуальному веществу, обычно имеет форму пика, реже ступени. Для усиления полезного сигнала используют те или иные различия между ним и шумом, в первую очередь различия в их частотах. Частота электронного шума прибора обычно гораздо выше частоты полезного сигнала. В то же время, компонента, имеющая частоту значительно более низкую, чем сигнал, также является помехой и соответствует сдвигу или дрейфу базовой линии (F 3). Наиболее эффективные методы усиления сигнала основаны на различиях в частотах или фазах между полезным сигналом и помехами. Желательно, чтобы используемый для получения информации прибор обладал как можно меньшим уровнем шумов, поскольку в этом случае задача выделения полезного сигнала облегчается. Наиболее распространенными методами извлечения полезной информации являются различные алгебраические преобразования, сглаживание, корреляционный анализ, свертка, дифференцирование и интегрирование. Предварительно информацию, поступающую с прибора в непрерывном аналоговом виде (например, на самописец), подвергают оцифровке для обработки и хранения ее в памяти компьютера. Устройства, применяемые для оцифровки аналоговых сигналов, называются аналого-цифровыми преобразователями (АЦП). В этом случае выделение полезного сигнала осуществляют численными методами. Для экспериментатора, анализирующего данные, полученные на каком-либо приборе, наиболее важным является решение следующих задач: 1. Увеличение отношения сигнал/шум, сглаживание данных. 2. Улучшение разрешения перекрывающихся пиков и устранение сигнала фона. 3. Интегрирование сигналов для получения количественных данных. Одним из наиболее распространенных методов обработки сигналов является цифровая фильтрация данных. Эту операцию сейчас осуществляют большинство современных приборов. Для такой популярности метода цифровой фильтрации есть много причин: соответствующее программное обеспечение можно реализовать практически на любом компьютере; в методе используются только простейшие арифметические операции (сложение и умножение); цифровые фильтры легко адаптировать к любой конкретной ситуации; действия, выполняемые цифровыми фильтрами, легко поддаются интерпретации. Конечно, никакая фильтрация не может увеличить количество информации, содержащееся в данных, но она позволяет извлечь имеющуюся информацию, сделать ее более наглядной. В основе простейшего цифрового фильтра лежит операция усреднения: серия последовательных значений заменяется их средним арифметическим. Как известно из математической статистики, среднее характеризуется меньшим уровнем шумов (стандартным отклонением), чем исходные данные.
общая для всех методов фильтрации проблема заключается в следующем. Нестационарные (т. е. изменяющиеся в пространстве и времени) данные не могут быть адекватно описаны средним. Структура данных, имеющих форму пика, при усреднении искажается. Возможное решение проблемы состоит в таком выборе ширины диапазона (числа точек) для усреднения, чтобы сигнал усиливался, а шум подавлялся. Эта величина, называемая шириной фильтра, является одной из самых важных его характеристик. Слишком широкий фильтр подавляет структуру данных, слишком узкий — недостаточно эффективно устраняет шумы. Простейший тип цифрового фильтра называется оконным фильтром (или движущимся средним). Пример его использования приведен на рисунке (F 4). После фильтрации (F 4) структура данных выражена четче, а уровень шума ниже по сравнению с исходным спектром. На врезке (F 4) показана конкретная форма цифрового фильтра, использованного в этом примере. В простейшем случае, когда усреднение проводится по п соседним точкам, каждая точка входит в общую сумму с коэффициентом 1/ . Например, при усреднении по 8 точкам каждая точка входит с коэффициентом 1/8. Более сложным и более эффективным является способ фильтрации, основанный на методе наименьших квадратов. В пределах окна экспериментальные данные аппроксимируют каким-либо полиномом (например, квадратичной или кубической функцией). Широко распространен метод, который предложили Савицки и Голэй. Метод так и называется «Savizky-Golay smoo hi g» - сглаживание методом Савицки-Голэя. В этом методе задается определенное число экспериментальных точек (ширина окна), методом полиномиальной регрессии определяется сглаженное значение для каждой точки и окно передвигается дальше, проходя таким образом всю кривую. Эффективность фильтрации этим методом иллюстрирует рис. 4. Мы начнем с изучения оптических методов. Это связано как с универсальностью этих методов, так и с тем, что оптические методы используются для детектирования в ряде других физико-химических методов, например, хроматографии. Несомненно, наиболее простым и наиболее распространенным из оптических методов (в смысле его применения на практике) можно считать метод электронной спектроскопии. Этот метод часто называют либо УФ-спектроскопией, либо просто спектроскопией. Если химик говорит, что нужно снять спектр, определенно имеется в виду спектр в видимой или ультрафиолетовой (или в обеих) областях спектра, т.е. электронный спектр. Видимый спектр. Спектроскопия как наука возникла после открытия Ньютона (около 1672 г.), показавшего, что величина преломления света при прохождении его через призму меняется в зависимости от цвета. Этот вывод был сделан после того, как было обнаружено, что изображения окрашенных тел при наблюдении их через призму в большей или меньшей мере смещаются в соответствии с различиями в окраске. Было установлено также, что изображение синего тела смещается больше, чем изображение красного. В одном из последующих опытов Ньютон, используя в качестве источника света отверстие в оконной шторе, пропустил солнечный луч через стеклянную призму и таким образом получил спектр.
Стебли ломаются, семена щуплые. ПИРИМИДИН - бесцветные кристаллы, tпл 22,5 .С. Ядро пиримидина структурный фрагмент нуклеиновых кислот, тиамина, барбамила и др. ПИРИМИДИНОВЫЕ ОСНОВАНИЯ - природные органические соединения, производные пиримидина. Биологическая роль в жизнедеятельности всех организмов обусловлена участием пиримидиновых оснований в построении нуклеиновых кислот, коферментов и других биологически активных соединений. ПИРИН (Пирин-Планина) - горный хребет на юго-западе Болгарии (южные отроги в Греции). Длина 75 км, высота до 2914 м (г. Вихрен). Широколиственные и хвойные леса; выше 2000 м - луга. Национальный парк Пирин (Вихрен). Туризм. ПИРИТ (серный колчедан - железный колчедан), самый распространенный минерал класса сульфидов, FeS2. Примеси Cu, Au, Fe, Ni, Co и др. Латунно-желтые кубические кристаллы, сплошные зернистые массы. Твердость 6-6,5; плотность 5,0 г/см3. Полигенного происхождения. Главные промышленные месторождения - гидротермальные и метасоматические. Сырье для получения серной кислоты; руда золота, меди, кобальта
3. Применение имплантантов с биологически активным пористо-порошковым покрытием
5. Психодиагностика. Методы исследования
9. “Идеальные типы” как метод исследования культуры по работам М. Вебера в его избранных произведениях
10. Асимптотические методы исследования нестационарных режимов в сетях случайного доступа
11. Электронно-микроскопические методы исследования в медицине
12. Содержание биологически активных веществ в лекарственных растениях
14. Методы исследования в психодиагностике
15. О методах исследований в психологии
16. Психология религии: предмет, место в системе научного знания и методы исследования
17. Тестирование, как метод исследования
19. Методы исследования городской среды
20. Предмет экономической географии и региональной экономики. Методы исследований
21. Лекции Математические методы исследования экономики
26. Биологически активные добавки к пище
27. Новые и перспективные методы исследования письменной речи
28. Микробиологические методы исследования водоемов
29. Гидрологические методы исследования водоемов
30. Методи исследования клеток
31. Специфика системного метода исследования
32. Антиокислительные эффекты биологически активных веществ в составе растительных масел
35. Ландшафтно-экологические методы исследований
36. Геофизические методы исследования скважин
37. Законодательные гарантии обеспечения безопасности используемых в пище биологически активных веществ
41. Методы исследования потребительского поведения
42. Биологическая роль соединений, содержащих К+, Na+, их применение в фармации
43. Методы исследования и симптоматология заболеваний органов дыхания
44. Методы исследования легких и острые нарушения дыхания
45. Методы исследования почек при беременности
46. Методы исследования сердца, сосудов, средостений, диафрагмы и ЖКТ
47. Нейрон и исследование его активности
48. Основные физикальные и специальные методы исследования в ангиологии
49. Прямая кишка: анатомия, гистология и методы исследования
50. Свойства артериального пульса и методы исследования артериального давления
51. Сужение левого предсердно-желудочкового отверстия: дополнительные методы исследования и прогноз
52. Физическая сущность биологически активных излучений
53. Классификация методов исследования систем управления
57. Организация и методы исследования влияния родителей на физическое воспитание школьников
58. Аналитические методы исследования температурных полей
60. Исследование интеллектуальной активности
61. Методы исследования в психологии
62. Методы исследования личности
63. Методы исследования педагогической психологии
64. Общие и специальные методы исследования конфликтов с помощью опросника Айзенка
65. Отрасли, методы исследования, задачи психологии
66. Психодиагностические методы исследования личности
67. Психология как наука: объект, предмет, методы исследования. Место психологии в системе наук
68. Современные методы исследования психофизиологии памяти
69. Основные проблемы и методы исследования военной демографии
73. Исследование природных ресурсов планеты с помощью космических методов
74. Методологическое значение сравнительного метода в зоологических исследованиях
76. Влияние экологических и медико-биологических требований на структуру исследований и разработок
77. Методы политологических исследований (Контрольная)
79. Исследование религиоведческой концепции Фрейда - психоаналитического метода в целом
80. Методы психологических исследований
81. Исследование помехоустойчивого канала передачи данных методом имитационного моделирования на ЭВМ
82. Контент-анализ как метод конкретных политико-социологических исследований
83. Методы поиска и исследований в преподавании физики
84. Методы научных исследований
85. Методы и процедуры маркетинговых исследований (WinWord, Excel)
89. Методы лучевого исследования, применяемые в стоматологии
90. Определение индуктивности катушки и ее активного сопротивления методом резонанса
91. Исследование электрической цепи переменного тока при последовательном соединении
92. Видео практикум как активный метод развития профессионального мышления студентов
93. Методы психологических исследований
94. Характеристика методов психологического исследования
95. Исследование мышления больных шизофренией методом пиктограмм
96. Методы психологических исследований
97. Основные методы психологических исследований
98. Исследование помехоустойчивого канала передачи данных методом имитационного моделирования на ЭВМ