JP4813784B2 - 拡大モデルの最適フィットパラメータを定めるための方法、およびサンプルの選択された物理特性を引出すための方法 - Google Patents
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Description
1979年、Yau他著、John Wiley & Sons出版の書籍「近代のサイズ排除液体クロマトグラフィ」 1969年Journal of Applied Polymer Scienceの第13巻、頁775以降、L.H. Tung著
ピークを備えた単分散サンプルに対して主な適用範囲を有すると考えられる。本発明は一連の接続されたディテクタに適用可能であり、そのディテクタの数は任意である。
ついて測定可能な変動はないからである。しかし、この制限において、モル質量は測定できるが、平均平方半径は測定できない。
きい値として計算され、翼での対応する値はより小さいものとして計算される。この結果は細分化されたサンプルで見られるものと全く等価である。
上記のアルゴリズムによって、拡大カーネルのパラメータ化されたモデルが与えられると、ディテクタ間のバンド拡大現象に対して光散乱結果を補正することができる。しかし、アルゴリズムを適用するためには、使用するモデルを選択しなければならない。ここでは、特定のモデルについて記載し、これはカリフォルニア、サンタバーバラのワイアットテクノロジーによって作成されたMALSハードウェアのDAWN計器でうまく動く。しかし、このアルゴリズムは他の的確なモデルにも十分にうまく適用できることに留意するのは重要である。
このセクションでは、本方法は直列接続される2つ以上の任意のディテクタ用に一般化される。サンプルが連続的にD1からD2に、…、Dnに流れる、ディテクタの応答をDi(t)として定義する。一般に、サンプルピークはシステムを通って溶出されるにつれ累進的に広がる。データ(D1(t),D2,(t),…,Dn(t))の分析は、この累進的拡大によって損なわれる。上述のように、上流のディテクタを最も広い応答を備えたディテクタと一致させることが数字的により安定する。一般にこれはチェインの最後のディテクタである。しかし、中間のディテクタのどれかが大きな計測上の拡大を有するのなら、結果はそれを基準にすることができる。説明のため、ここでは上流のディテクタの信号はDnと一致するよう広げられると仮定する。
このセクションでは、MALS+dRI、粘度計+dRI、およびUV+MALSの計器の組合せに対するサンプルデータのアルゴリズムを示す。図1は日本の昭和電工によって製造されたShodex(登録商標)OHパックKWたんぱく質分離カラムに100μlのBSAを注入することによって得られたデータを示す。流量は0.5ml/分である。細分化されたサンプルはまず光散乱ディテクタを通り、次にdRIディテクタを通る。BSAサンプルは主に単量体からなるが、カラムによって分離された凝集体をかなりの量含有する。16分から18分の間のピークは主に純粋単量体からなる。14.4分および16分間のピークは純粋二量体であり、後ろのピークは分離が十分ではないより高い凝集である。横軸は分単位の時間である。トレース1は単量体モル質量Mw0によって除算される演算されたモル質量Mw(t)である。したがって、単量体は縦軸において1と読取られ、二量体は2、などと読取られる。トレース2は90°の光散乱信号であり、トレース3は屈折率信号である。屈折率および光散乱はピークが同じ最大高さを有するよう正規化される。トレース2および3に対する縦のスケールは任意である。
of the Society of Industrial and Applied Mathematicsの1963年の論文「非線形パラメータの最小二乗推定のためのアルゴリズム」第11巻、頁431−441に記載されているような民間のマルカルト非線形最小二乗パッケージを用いることによって最小化された。式(20)によって記載される拡大補正を行なうためには、βまたはx0を必要としないので、以下の結果を示す表には表わされないが、非線形最小化は正しく働いたことを確実にするために含まれている。
この場合、14に示されるLS信号は15で示されるUV信号より著しく広く、13に示される湾曲したモル質量トレースをもたらす。この実施例の場合、UV信号はLS信号と一致するよう拡大される。式(19)は次のように書き直される:
Claims (18)
- 2つ以上のディテクタi(iは1〜n、nはディテクタの数)を有するシステムにおいて、前記ディテクタ間のバンド拡大現象を補正するために用いられる拡大モデルの最適フィットパラメータを定めるための方法であって、
a)調節可能なパラメータαj(jは0,・・・,l、ここでlは調節可能な数)のセットを含む、拡大モデルB(α0,α1,・・・,αl,τ)を選択するステップ、
b)参照用のサンプルを注入するステップ、
c)各前記ディテクタiからの単一成分のピークに対応する信号Di(t)、ここでピークは単一成分が溶出する時間の範囲である、を時間の関数として集めるステップ、
d)参照用の信号Dn(t)を時間的に最も拡大された信号として規定するステップ、
e)各ディテクタiについて、拡大モデルを用いた以下の式のχi 2モデルを形成し、前記χi 2モデルは、参照用の信号Dn(t)を前記ディテクタiと対比して、前記ピークにわたって最小化され、
(a)βiはディテクタiのスケールファクタであり、
(b)αijはディテクタiとパラメータjについての拡大の程度を表し、そして、
f)前記χi 2モデルを最小化して前記ディテクタのピークに対する最適フィットパラメータを算出するステップ、を含む方法。 - 前記χi 2モデルの最小化は、非線形最小二乗アルゴリズムを使用することによって達成される、請求項1に記載の方法。
- 前記非線形最小二乗アルゴリズムはマルカルトによって開発された種類のものである、請求項2に記載の方法。
- 前記ディテクタ間のバンド拡大は希釈によって引き起こされる、請求項1に記載の方法。
- 前記ディテクタ間のバンド拡大は混合によって引き起こされる、請求項1に記載の方法。
- 前記ディテクタ間のバンド拡大は、ディテクタのセルおよび/またはその接続部内の機械的不良によって引き起こされる、請求項1に記載の方法。
- 前記ディテクタ間のバンド拡大は内部計器効果によって引き起こされる、請求項1に記載の方法。
- 前記内部計器効果は電子フィルタ処理によって引き起こされる、請求項7に記載の方法。
- 前記内部計器効果は各ディテクタによって測定されるサンプル体積の違いによって引き起こされる、請求項7に記載の方法。
- 単一成分の前記ピークは、単分散画分に対応し、クロマトグラフィ分離により他の画分から分離される、請求項1に記載の方法。
- 単一成分の前記ピークは、それぞれ画分に対応し、前記画分は分離装置によって分離されず、感知できる程度の分離が生じない、請求項1に記載の方法。
- 一連のディテクタを連続的に通過するサンプルの選択された物理特性を引出すための方法であって、前記ディテクタの一部がその信号にバンド拡大を示す場合に、前記ディテクタを通る前記サンプルに応答して前記ディテクタによってもたらされる信号の組合せを使用し、前記方法は
a)ディテクタiについて請求項1に記載の方法により最適フィットパラメータα ij およびτ i を求めるステップ、
b)対応する一連のディテクタ信号を引出すために、前記ディテクタに以下の式の拡大関数を与えるステップを含み、
c)前記拡大関数を与えた後、拡大された前記ディテクタ信号を用いて前記測定されたサンプルの前記選択された物理特性を引出すステップを含む、方法。 - 一連のディテクタを連続的に通過するサンプルの選択された物理特性を引出すための方法であって、前記ディテクタの一部がその信号にバンド拡大を示す場合に、前記ディテクタを通る前記サンプルに応答して前記ディテクタによってもたらされる信号の組合せを使用し、前記方法は
a)ディテクタiについて請求項12に記載の方法により最適フィットパラメータα 1 およびα 2 を求めるステップ、
b)対応する一連のディテクタ信号を引出すために、前記ディテクタに以下の拡大関数を与えるステップを含み、
c)前記拡大関数を与えた後、拡大された前記ディテクタ信号を用いて前記測定されたサンプルの前記選択された物理特性を引出すステップを含む、方法。 - R(θ)=K*MwcP(θ)[1−2A2MwcP(θ)]+O(c3)の関係から定められる前記選択された物理特性は、濃度信号c(t)から引出された、前記サンプルの重み平均モル質量Mwおよび二乗平均半径rg、ならびに光散乱ディテクタDi(t)からなる一連のディテクタからのi光散乱信号およびdRIディテクタから引出された過剰レイリー比R(θ,t)であり、前記dRIディテクタは前記光散乱ディテクタ信号に相関して拡大を示す濃度信号をもたらし、前記光散乱ディテクタ信号は拡大されている、請求項13または14に記載の方法。
- 前記ディテクタ信号はUVディテクタから出力されて、続いて多角度光散乱ディテクタから出力されており、前記多角度光散乱信号は拡大されている、請求項13または14に記載の方法。
- 前記ディテクタ信号は屈折率ディテクタから出力されて、続いて粘度計ディテクタから出力されており、前記屈折率ディテクタ信号は拡大されている、請求項13または14に記載の方法。
- 前記ディテクタiはクロマトグラフィのディテクタである、請求項1に記載の方法。
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