KR102648698B1 - 폴리락트산 내 d-락틱 반복 단위의 함량을 분석하는 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명에 따른 폴리락트산 내 D-락틱 반복 단위의 함량을 분석하는 방법은, 폴리락트산에 대한 특별한 화학적 처리 없이, 폴리락트산의 NMR 데이터와 가상의 폴리락트산을 이용함으로써, 신속하고 정확하게 폴리락트산 내 D-락틱 반복 단위의 함량을 분석할 수 있다는 특징이 있다.
Description
본 발명은 폴리락트산 내 D-락틱 반복 단위의 함량을 분석하는 방법에 관한 것이다.
폴리락트산(Polylactic Acid)은 생분해성 특성을 가지고 있음과 동시에 인장강도 및 탄성률 등의 기계적 물성이 우수한 소재로서, 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 폴리락트산은 호모중합체이나 입체 규칙성으로 인하여 다양한 구조를 가질 수 있다. 폴리락트산은 일반적으로 락타이드의 개환 중합을 통하여 제조되는데, 락타이드는 광학 이성질체가 존재하기 때문에 반복 단위 내에 이러한 광학 이성질체의 배열에 따라 폴리락트산의 특성이 변화할 수 있다.
특히, 폴리락트산 내에 D-락틱 반복 단위는 폴리락트산의 특성에 많은 영향을 미치기 때문에, 폴리락트산 내에 입체 규칙성(tacticity)의 분석이 중요하다. 종래에서는 폴리락트산 내에 D-락틱 반복 단위 함량(이하, D 함량)을 분석하기 위하여, 폴리락트산을 가수 분해하여 각 단량체로 분해하고 이를 LC(liquid chromatography) 분석하거나, 또는 폴리락트산을 가수 분해하여 각 단량체로 분해하고 에스테르화 반응을 통하여 알킬 락테이트로 전환한 후 이를 GC(gas chromatography) 분석하였다. 그러나, 상기의 방법들은 과정이 복잡하고 오랜 시간이 소요되며, 특히 분석 과정에서 racemization이 일어날 가능성이 있어 실제 분석 데이터의 신뢰성이 떨어질 수 있다.
다른 방법으로서, 상기의 방법과 달리 폴리락트산을 분해하지 않고 유기 용매에 용해시켜 polarimetry를 분석하는 방법이 있다. 그러나 상기 방법은 유기 용매에서의 폴리락트산의 농도에 따라 오차가 커지는 문제가 있고, chirality를 가지는 불순물이나 첨가제를 포함하는 경우, 오차가 발생할 우려가 있다.
한편, 같은 D 함량을 갖는 폴리락트산일지라도 원료 내 L-락타이드, 메소-락타이드, 및 D-락타이드 비율이 달라질 수 있으며 이로부터 폴리락트산의 입체 규칙성에 차이가 발생하며 물성에 영향을 미칠 수 있다. 상기의 방법 등 종래의 분석 방법으로는 원료상의 비율 차이를 확인하기 어려웠다.
따라서, 종래 방법과 달리 신속하고 정확하게 폴리락트산 내 D 함량, 원료 내 L-락타이드, 메소-락타이드, 및 D-락타이드의 상대적 비율을 분석하는 방법이 요구되고 있다.
본 발명은 폴리락트산에 대한 특별한 화학적 처리 없이, 신속하고 정확하게 폴리락트산 내 D 함량, 원료 내 L-락타이드, 메소-락타이드, 및 D-락타이드의 상대적 비율을 분석하는 방법을 제공하기 위한 것이다.
상기 과제를 해결하기 위하여, 본 발명은 하기의 단계를 포함하는 폴리락트산 내 D 함량을 분석하는 방법을 제공한다:
1) 폴리락트산의 NMR 스펙트럼으로부터 입체 규칙성(tacticity) 정량 데이터를 얻는 단계;
2) L-락타이드 비율 파라미터, 메소-락타이드 비율 파라미터 및 라세미화 파라미터의 세 개의 파라미터로 가상의 폴리락트산 배열을 얻는 단계;
3) 상기 단계 2의 가상의 폴리락트산의 입체 규칙성 데이터를 얻는 단계;
4) 상기 단계 1의 입체 규칙성 정량 데이터와 상기 단계 2의 가상의 폴리락트산의 입체 규칙성 정량 데이터의 표준 편차를 얻는 단계;
5) 상기 단계 3의 표준 편차가 최소화되는 L-락타이드 비율 파라미터, 메소-락타이드 비율 파라미터 및 라세미화 파라미터를 얻기 위하여 상기 단계 2 내지 4를 반복하는 단계; 및
6) 상기 단계 5에서 얻은 L-락타이드 비율 파라미터, 메소-락타이드 비율 파라미터 및 라세미화 파라미터로부터, D 함량을 얻는 단계.
폴리락트산은 락타이드의 중합으로 제조되는 중합체로서, 락타이드가 하기와 같이 L-락타이드, 메소-락타이드, 및 D-락타이드의 입체 구조를 가질 수 있기 때문에, 폴리락트산 내의 반복 단위도 이에 기인한 각각의 입체 구조를 가질 수 있다. 이러한 입체 구조는 폴리락트산의 물성에 영향을 미치기 때문에 폴리락트산 내 입체 구조의 분석이 필요하다.
한편, NMR을 이용한 폴리락트산의 입체 규칙성(tacticity; 택티서티) 분석 방법이 알려져 있다. 구체적으로, 폴리락트산의 NMR 스펙트럼을 분석하면, 폴리락트산 내에 단량체의 배열에 관한 정보를 얻을 수 있다. 그러나, 이로부터 폴리락트산 내에 D-락틱 반복단위가 어느 정도 존재하는지는 직접적으로 분석하기 어려운데, 그 이유는 각각의 분석된 택티서티에 두 가지 폴리락트산 배열이 대응되므로, D-락틱 반복단위의 함량을 계산할 수 없기 때문이다.
이에 본 발명은, NMR을 이용한 폴리락트산의 입체 규칙성 정보에 더하여, 가상의 폴리락트산 배열에 대한 입체 규칙성 정보를 얻은 후, 두 가지 입체 규칙성 정보를 서로 비교하는 방법으로, 폴리락트산 내 D-락틱 반복 단위의 함량, 원료 중 L-락타이드, 메소-락타이드, D-락타이드 함량을 분석하는 방법을 특징으로 한다.
이에 각 단계 별로 본 발명을 상세히 설명한다.
(단계 1)
본 발명의 단계 1은, 폴리락트산의 NMR 스펙트럼으로부터 입체 규칙성(tacticity) 정량 데이터를 얻는 단계로서, 실제 분석하고자 하는 폴리락트산의 입체 규칙성 정량 데이터를 얻는 단계이다.
폴리락트산 내 존재하는 락틱 반복 단위는, L-락틱 반복 단위와 D-락틱 반복 단위가 존재하며, 이들의 배열에 따라 다른 NMR 피크가 얻어진다. 이러한 관점에서, 상기 단계 1의 입체 규칙성 정량 데이터는, 폴리락트산의 tetrad intensity 데이터를 의미한다. 구체적으로, 폴리락트산 내 4개의 반복 단위의 배열(tetrad)에 따라 NMR 피크가 달라지며, 13C NMR과 1H NMR에서, 하기 표 1과 같이 chemical shift가 높은 쪽에서 낮은 쪽으로 하기의 피크를 얻을 수 있다(Polymers 2019, 11, 725).
| 13C NMR | mrr | rrr | mrm | rrm | mmm/mmr/rmm/rmr |
| 1H NMR | rmr | rmm | mmr | mmm/rrr/rrm/mrr | mrm |
상기 표 1에서, 'm'은 두 개의 반복단위가 서로 동일한 것을 의미하고, 'r'은 두 개의 반복단위가 서로 상이한 것을 의미한다. 일례로, 상기 'rmr'은 폴리락트산 내 4개의 반복 단위의 배열이 'LDDL'이거나 또는 'DLLD'인 것을 의미한다.
이러한 관점에서, 상기 단계 1의 NMR 스펙트럼은 폴리락트산의 13C NMR 스펙트럼 및 1H NMR 스펙트럼을 의미한다. 또한, 상기 각 피크의 integral intensity를 입체 규칙성(tacticity) 정량 데이터로서 얻을 수 있으며, 4개의 반복 단위의 배열(tetrad)에 따라 총 8종의 정량 데이터를 얻을 수 있다. 또한, 분석을 위하여, 상기 총 8종의 integral intensity 총 합 대비 각 integral intensity의 비율을 정량 데이터로서 얻을 수 있다.
(단계 2)
본 발명의 단계 2는, 가상의 폴리락트산 배열을 얻는 단계이다. 이를 위하여, 세 개의 파라미터를 임의로 설정하며, 하나는 L-락타이드 비율 파라미터이고, 다른 하나는 메소-락타이드 비율 파라미터이며, 또 다른 하나는 라세미화 파라미터이다.
상기 'L-락타이드 비율 파라미터'는 락틱 반복 단위를 생성할 때, (L-락테이트)-(L-락테이트) 반복 단위(LL)의 생성 확률을 의미한다. 즉, 상기 'L-락타이드 비율 파라미터'는 '(LL 반복 단위가 생성될 확률)/(LL 반복 단위가 생성될 확률)+(LD 반복 단위가 생성될 확률)+(DL 반복 단위가 생성될 확률)+(DD 반복 단위가 생성될 확률))'를 의미한다.
상기 '메소-락타이드 비율 파라미터'는 락틱 반복 단위를 생성할 때, 락틱 반복 단위를 생성할 때 (L-락틱)-(D-락틱) 반복 단위(LD)의 생성 확률 및 (D-락틱)-(L-락틱) 반복 단위(DL)의 생성 확률을 의미한다. 즉, 상기 '메소-락타이드 비율 파라미터'는 '((LD 반복 단위가 생성될 확률)+(DL 반복 단위가 생성될 확률))/(LL 반복 단위가 생성될 확률)+(LD 반복 단위가 생성될 확률)+(DL 반복 단위가 생성될 확률)+(DD 반복 단위가 생성될 확률))'를 의미한다.
예를 들어, 상기 'L-락타이드 비율 파라미터'가 0.90이고 '메소-락타이드 비율 파라미터'가 0.05이면, 락테이트 반복 단위를 생성할 때 LL 반복 단위가 생성될 확률이 0.90이고, LD 또는 DL 반복 단위가 생성될 확률이 0.05이며 DD 반복 단위가 생성될 확률이 0.05임을 의미한다.
상기 (LD 반복 단위가 생성될 확률)과 (DL 반복 단위가 생성될 확률)은 본 발명의 목적상 영향을 미치지 않는 것으로 간주되나 필요에 따라서 (LD 반복 단위가 생성될 확률)과 (DL 반복 단위가 생성될 확률) 간의 비율을 또 하나의 파라미터로서 도입할 수도 있다.
상기 '라세미화 파라미터'는, 가상으로 생성된 폴리락트산 내에서 전체 반복 단위 중 임의의 반복 단위에 대하여 L-락틱 반복 단위(L)는 D-락틱 반복 단위(D)로, D-락틱 반복 단위(D)는 L-락틱 반복 단위(L)로 변경되는 비율을 의미한다. 예를 들어, 상기 '라세미화 파라미터'가 0.10인 경우, 가상으로 생성된 폴리락트산 내에서 전체 반복 단위 중 임의의 10%에 대하여 그 입체 배율이 반대로 되는 것을 의미한다.
구체적으로, 임의의 L-락타이드 비율 파라미터, 메소-락타이드 비율 파라미터 및 라세미화 파라미터를 설정하고, 상기 L-락타이드 비율 파라미터 및 메소-락타이드 파라미터에 따라 L-락타이드를 의미하는 LL 배열과 메소-락타이드를 의미하는 LD 배열 또는 DL 배열 및 D-락타이드를 의미하는 DD 배열을 각 파라미터의 비율에 따라 확률적으로 배열한다. 이어, 전체 배열 중 상기 라세미화 파라미터 비율에 해당하는 수만큼의 반복단위를 무작위로 골라, L-락틱인 경우 D-락틱으로, D-락틱인 경우 L-락틱으로 변경하는 방식으로 가상의 폴리락트산 배열을 얻을 수 있다.
한편, 상기 가상의 폴리락트산 배열은 반복 단위의 길이가 10,000 내지 1,000,000일 수 있다.
(단계 3)
본 발명의 단계 2는, 상기 단계 2의 가상의 폴리락트산의 입체 규칙성 데이터를 얻는 단계이다.
상기 단계 2에서 얻은 가상의 폴리락트산 배열의 정보를 알고 있기 때문에, 이로부터 상기 단계 1와 같은 폴리락트산의 입체 규칙성 데이터를 얻을 수 있다. 예를 들어, 상기 단계 2에서 얻은 가상의 폴리락트산의 반복 단위 배열이 LLLDDLLLLL인 경우, LLLD, LLDD, LDDL, DDLL, DLLL, LLLL, LLLL을 각각 한 번씩 세어 정량 데이터를 얻을 수 있으며, 이는 상기 단계 1과 동일하게 4개의 반복 단위의 배열(tetrad)에 따라 총 8종의 정량 데이터를 얻을 수 있다.
(단계 4 및 5)
본 발명의 단계 4는, 상기 단계 1에서 얻은 폴리락트산의 NMR 스펙트럼으로부터 입체 규칙성(tacticity) 정량 데이터와, 상기 단계 3에서 얻은 가상의 폴리락트산의 입체 규칙성 데이터의 표준 편차를 얻는 단계이다. 또한, 본 발명의 단계 5은, 상기 단계 4의 표준 편차가 최소화되는 L-락타이드 비율 파라미터, 메소-락타이드 비율 파라미터 및 라세미화 파라미터를 얻기 위하여, L-락타이드 비율 파라미터, 메소-락타이드 비율 파라미터 및 라세미화 파라미터를 변화시켜 상기 단계 2 내지 4를 반복하는 단계이다.
바람직하게는, 상기 표준 편차는 상기 단계 1의 데이터와 상기 단계 3의 데이터의 대응되는 각 8종의 정량 데이터의 차이를 제곱한 것의 합의 제곱근을 의미한다. 상기 표준 편차가 작을수록 실제의 폴리락트산과 가상의 폴리락트산의 배열이 유사하다고 가정할 수 있다.
바람직하게는, 상기 표준 편차가 0.05 미만이다. 보다 바람직하게는, 상기 표준 편차가 0.01 미만, 또는 0.005 미만이다. 한편, 상기 표준 편차의 최소화란 반드시 이론적으로 가능한 최소값이 아니라, 상기 0.05 미만인 경우를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
(단계 5)
본 발명의 단계 5는, 상기 단계 4에서 얻은 L-락타이드 비율 파라미터, 메소-락타이드 비율 파라미터 및 라세미화 파라미터로부터, 폴리락트산 내 D 함량을 얻는 단계이다.
상기 단계 4를 통하여 상기 표준 편차가 최소화된 가상의 폴리락트산의 배열을 얻었는바, 이로부터 폴리락트산 내 D 함량을 얻는 단계이다. 이때, 실제의 폴리락트산과 가상의 폴리락트산의 배열이 유사하다고 가정할 수 있으므로, 가상의 폴리락트산 내 D 함량이 실제의 폴리락트산 내 D 함량으로 예측할 수 있다.
한편, 상기 단계 4를 통하여 가상의 폴리락트산의 배열을 알고 있기 때문에, 이로부터 D 함량을 쉽게 계산할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 폴리락트산 내 D-락틱 반복 단위의 함량을 분석하는 방법은, 폴리락트산에 대한 특별한 화학적 처리 없이, 폴리락트산의 NMR 데이터와 가상의 폴리락트산을 이용함으로써, 신속하고 정확하게 폴리락트산 내 D-락틱 반복 단위의 함량을 분석할 수 있다는 특징이 있다.
도 1은, 본 발명의 실시예에서 측정한 폴리락트산의 NMR 데이터를 나타낸 것이다.
이하, 본 발명의 구현예를 하기의 실시예에서 보다 상세하게 설명한다. 단, 하기의 실시예는 본 발명의 구현예를 예시하는 것일 뿐, 본 발명의 내용이 하기의 실시예에 의하여 한정되는 것은 아니다.
실시예
이하 5종의 폴리락트산을 사용하였다.
- L175 (Total Corbion 社)
- LX175 (Total Corbion 社)
- LX575 (Total Corbion 社)
- 2003D (NatureWorks 社)
- 4032D (NatureWorks 社)
1) 폴리락트산의 NMR 스펙트럼
상기 각 폴리락트산에 대하여 13C NMR과 1H NMR을 각각 측정하였으며, 그 결과를 도 1에 나타내었다.
또한, 도 1에 나타난 integral intensity를 분석하였으며, 각 tetrad 별로 하기 표 2의 입체 규칙성(tacticity) 정량 데이터를 얻었다.
| Tetrad 종류 | 락틱 배열 | L175 (%) |
LX575 (%) |
LX175 (%) |
4032D (%) |
2003D (%) |
| mmm | LLLL 및 DDDD | 97.28 | 92.10 | 83.94 | 93.99 | 87.08 |
| mrm | LLDD 및 DDLL | 0.11 | 1.37 | 1.44 | 1.79 | 0.55 |
| mmr | LLLD 및 DDDL | 0.22 | 0.54 | 0.75 | 1.11 | 2.25 |
| rmm | DLLL 및 LDDD | 1.24 | 0.54 | 1.62 | 0.55 | 4.57 |
| rmr | LDDL 및 DLLD | 0.65 | 0.43 | 0.31 | 0.68 | 3.02 |
| mrr | LDLL 및 DLDD | 0.03 | 1.42 | 5.32 | 0.65 | 1.19 |
| rrm | LLDL 및 DDLD | 0.45 | 3.19 | 5.77 | 1.14 | 1.11 |
| rrr | LDLD 및 DLDL | 0.02 | 0.41 | 0.84 | 0.09 | 0.23 |
2) 가상의 폴리락트산 배열
상기 폴리락트산 3종 각각에 대하여 임의의 L-락타이드 비율 파라미터, 메소-락타이드 및 라세미화 파라미터를 설정하고, 반복단위의 길이가 100,000이 되도록 배열하였다. 구체적으로, L-락타이드 비율 파라미터, 메소-락타이드 비율 파라미터에 따라 LL 배열, LD 배열, DL 배열 및 DD 배열을 배열하여 길이가 반복 단위가 100,000이 되는 폴리락트산 배열을 얻었다.다. 이어, 전체 배열 중 라세미화 파라미터 비율에 해당하는 수만큼의 반복단위를 무작위로 골라, L-락틱인 경우 D-락틱으로, D-락틱인 경우 L-락틱으로 변경하였다.
각 얻어진 가상의 폴리락트산 배열로부터 입체 규칙성 배열을 분석하였고, 이는 상기 표 2의 락틱 배열에 맞추어 분석하였다. 이에 따라 각 얻어진 입체 규칙성 정량 데이터를 상기 표 2의 데이터와 비교하여, 표준 편차(각 8종의 정량 데이터의 차이를 제곱한 것의 합의 제곱근)가 최소화되도록 L-락타이드비율 파라미터, 메소-락타이드 비율 파라미터 및 라세미화 파라미터를 변경하여 가상의 폴리락트산 배열을 반복하여 얻었다.
표준 편차가 최소화되었을 때의 가상의 폴리락트산 배열로부터 D-락틱 단위 함량을 계산하여, 그 결과를 하기 표 3에 나타내었다. 이때, D-락틱 단위 함량은 가상의 폴리락트산의 총 반복 단위 수 대비 D-락틱의 반복 단위 수로 계산하였다.
| L175 | LX575 | LX175 | 4032D | 2003D | |
| D 함량(%) | 0.87 | 2.23 | 3.72 | 2.10 | 4.23 |
| L-락타이드 비율 파라미터 | 0.987 | 0.977 | 0.961 | 0.981 | 0.974 |
| 메소-락타이드 비율 파라미터 | 0.008 | 0.017 | 0.039 | 0.004 | 0.003 |
| 라세미화 파라미터 | 0.00 | 0.008 | 0.018 | 0.004 | 0.018 |
| 표준편차 | 0.00349 | 0.00917 | 0.01811 | 0.00359 | 0.01138 |
상기와 같이 본 발명에 따른 실시예의 분석 방법은, 시료에 대한 화학적 처리가 생략되어 분석 방법이 간단하고, 또한 화학적 처리에 사용되는 시약 등을 사용하지 않으므로 안정성이 높다. 또한, Tacticity를 분석함에 따라 락틱 단위의 서열을 파악할 수 있으므로 동일한 D 함량 하에서도 Meso-Lactide에 의한 기여가 많은지 D-Lactide에 의한 기여가 많은지 판단할 수 있다는 이점이 있다.
비교예 1
문헌(Lee Tin Sin, Polylactic Acid A Practical Guide for the Processing, Manufacturing, and Applications of PLA Second Edition)에 제시된 방법을 이용하여 가수분해 및 에스터화하여 메틸 L-락테이트 및 메틸 D-락테이트로 전환하고 메틸 락테이트 중 메틸 D-락테이트 함량을 분석하여 폴리락트산 내 D-락틱 단위 함량을 측정하였다.
구체적으로, 폴리락트산 시료를 65℃의 가열 조건 하에 수산화 칼륨-메탄올 용액에 용해시켰다. 황산을 위 용액에 투입하고 동일 온도 하에서 가열하였다. 탈이온수와 메틸렌 클로라이드를 위 용액에 투입하여 혼합한 후 2개의 용액상으로 분리되도록 정치시켰다. 하층 용액을 채취하고 Chiral GC-FID를 이용하여 분석하였다.
상기 결과를 하기 표 4에 나타내었다.
| L175 | LX575 | LX175 | 4032D | 2003D | |
| GC 분석 D 함량(%) | 0.37 | 1.56 | 3.71 | 1.46 | 4.16 |
상기 비교예 1의 분석 방법을 상술한 본 발명의 실시예의 분석 방법과 비교하면, 상기 비교예 1의 분석 방법은 가수분해 및 에스터화가 진행되어야 하므로 분석 방법이 복잡하며, 또한 황산을 사용하여야 하므로 분석자의 안전성에 문제가 있다는 단점이 있다. 또한, 본 발명의 실시예의 분석 방법은 Tacticity를 분석함에 따라 락틱 단위의 서열을 파악할 수 있어, 동일한 D 함량 하에서도 Meso-Lactide에 의한 기여가 많은지 D-Lactide에 의한 기여가 많은지 분석할 수 있는 반면, 상기 비교예 1의 방법은 이러한 분석이 어렵다.
비교예 2
논문(Polymers 2019, 11, 725)을 이용하여 통계적 모델 방법으로, 폴리락트산 내 D-락틱 단위 함량을 계산하였다.
구체적으로, 앞서 표 2와 같이 얻은 입체 규칙성(tacticity) 정량 데이터에 대하여, 상기 논문 Table 3에 기재된 각 변수(p1, p2, f1)의 값을 엑셀의 해 찾기 기능으로 얻었다. 이때 p1은 L/(L+D)를, p2는 LL/(LL+DD)를, f2은 상기 논문의 'Two-State'의 모델에서의 변수를 의미한다.
상기 결과를 하기 표 5에 나타내었으며, 비교를 위하여 상기 표 3 및 표 4의 결과도 함께 기재하였다.
| L175 | LX575 | LX175 | 4032D | 2003D | |
| GC 방법 D 함량(%) | 0.37 | 1.56 | 3.71 | 1.46 | 4.16 |
| (* 표 3의 D 함량) | 0.87 | 2.23 | 3.72 | 2.10 | 4.22 |
| D 함량(%) | 0.88 | 2.76 | 4.78 | 2.26 | 4.27 |
| p2 | 0.996 | 1 | 1 | 0.988 | 0.977 |
| p1 | 0.919 | 0.782 | 0.885 | 0.778 | 0.899 |
| f2 | 0.939 | 0.873 | 0.586 | 0.948 | 0.751 |
| 표준편차 | 0.00982 | 0.0230 | 0.0449 | 0.0094 | 0.0320 |
상기 비교예 2의 분석 방법을 상술한 본 발명의 실시예의 분석 방법과 비교하면, Single Addition Factor가 높은지 Pair Addition Factor가 높은지에 따라 D 함량이 Meso-Lactide에서 왔는지 D-Lactide에서 왔는지 간접적으로 판단할 수는 있으나 수치로 보여주기 어렵다는 단점이 있다. 또한, 상기 비교예 2의 분석 방법은 확률론에 의거하여 Tacticity별 비율을 계산하기 때문에 표준편차가 비교적 크기 때문에 D 함량 정량 측면에서 정확성이 떨어진다는 단점이 있다.
Claims (10)
1) 폴리락트산의 NMR 스펙트럼으로부터 입체 규칙성(tacticity) 정량 데이터를 얻는 단계;
2) L-락타이드 비율 파라미터, 메소-락타이드 비율 파라미터 및 라세미화 파라미터의 세 개의 파라미터로 가상의 폴리락트산 배열을 얻는 단계;
3) 상기 단계 2의 가상의 폴리락트산의 입체 규칙성 데이터를 얻는 단계;
4) 상기 단계 1의 입체 규칙성 정량 데이터와 상기 단계 2의 가상의 폴리락트산의 입체 규칙성 정량 데이터의 표준 편차를 얻는 단계;
5) 상기 단계 3의 표준 편차가 최소화되는 L-락타이드 비율 파라미터, 메소-락타이드 비율 파라미터 및 라세미화 파라미터를 얻기 위하여 상기 단계 2 내지 4를 반복하는 단계; 및
6) 상기 단계 5에서 얻은 L-락타이드 비율 파라미터, 메소-락타이드 비율 파라미터 및 라세미화 파라미터로부터, 폴리락트산 내 D 함량을 얻는 단계를 포함하는,
폴리락트산 내 D-락틱 반복 단위의 함량을 분석하는 방법.
2) L-락타이드 비율 파라미터, 메소-락타이드 비율 파라미터 및 라세미화 파라미터의 세 개의 파라미터로 가상의 폴리락트산 배열을 얻는 단계;
3) 상기 단계 2의 가상의 폴리락트산의 입체 규칙성 데이터를 얻는 단계;
4) 상기 단계 1의 입체 규칙성 정량 데이터와 상기 단계 2의 가상의 폴리락트산의 입체 규칙성 정량 데이터의 표준 편차를 얻는 단계;
5) 상기 단계 3의 표준 편차가 최소화되는 L-락타이드 비율 파라미터, 메소-락타이드 비율 파라미터 및 라세미화 파라미터를 얻기 위하여 상기 단계 2 내지 4를 반복하는 단계; 및
6) 상기 단계 5에서 얻은 L-락타이드 비율 파라미터, 메소-락타이드 비율 파라미터 및 라세미화 파라미터로부터, 폴리락트산 내 D 함량을 얻는 단계를 포함하는,
폴리락트산 내 D-락틱 반복 단위의 함량을 분석하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 단계 1의 입체 규칙성 정량 데이터는, 상기 폴리락트산의 tetrad에 대한 integral intensity 데이터인,
방법.
상기 단계 1의 입체 규칙성 정량 데이터는, 상기 폴리락트산의 tetrad에 대한 integral intensity 데이터인,
방법.
제2항에 있어서,
상기 폴리락트산의 tetrad는 mmm, mrm, mmr, rmm, rmr, mrr, rrm, 및 rrr인,
방법.
상기 폴리락트산의 tetrad는 mmm, mrm, mmr, rmm, rmr, mrr, rrm, 및 rrr인,
방법.
제1항에 있어서,
상기 단계 1의 NMR 스펙트럼은 폴리락트산의 13C NMR 스펙트럼 및 1H NMR 스펙트럼인,
방법.
상기 단계 1의 NMR 스펙트럼은 폴리락트산의 13C NMR 스펙트럼 및 1H NMR 스펙트럼인,
방법.
제1항에 있어서,
상기 단계 2의 L-락타이드 비율 파라미터는, 락틱 반복 단위를 생성할 때 (L-락틱)-(L-락틱) 반복 단위(LL)의 생성 확률인,
방법.
상기 단계 2의 L-락타이드 비율 파라미터는, 락틱 반복 단위를 생성할 때 (L-락틱)-(L-락틱) 반복 단위(LL)의 생성 확률인,
방법.
제1항에 있어서,
상기 메소-락타이드 비율 파라미터는, 락틱 반복 단위를 생성할 때 (L-락틱)-(D-락틱) 반복 단위(LD)의 생성 확률 및 (D-락틱)-(L-락틱) 반복 단위(DL)의 생성 확률인,
방법.
상기 메소-락타이드 비율 파라미터는, 락틱 반복 단위를 생성할 때 (L-락틱)-(D-락틱) 반복 단위(LD)의 생성 확률 및 (D-락틱)-(L-락틱) 반복 단위(DL)의 생성 확률인,
방법.
제1항에 있어서,
상기 단계 2의 라세미화 파라미터는, 가상으로 생성된 폴리락트산 내에서 전체 반복 단위 중 임의의 반복 단위에 대하여 L-락틱 반복 단위(L)는 D-락틱 반복 단위(D)로, D-락틱 반복 단위(D)는 L-락틱 반복 단위(L)로 변경되는 비율인,
방법.
상기 단계 2의 라세미화 파라미터는, 가상으로 생성된 폴리락트산 내에서 전체 반복 단위 중 임의의 반복 단위에 대하여 L-락틱 반복 단위(L)는 D-락틱 반복 단위(D)로, D-락틱 반복 단위(D)는 L-락틱 반복 단위(L)로 변경되는 비율인,
방법.
제1항에 있어서,
상기 단계 3의 입체 규칙성 데이터는, 상기 단계 2의 가상의 폴리락트산의 tetrad에 대한 정량 데이터인,
방법.
상기 단계 3의 입체 규칙성 데이터는, 상기 단계 2의 가상의 폴리락트산의 tetrad에 대한 정량 데이터인,
방법.
제1항에 있어서,
상기 단계 4의 표준 편차는, 상기 단계 1의 데이터와 상기 단계 3의 데이터의 대응되는 각 8종의 정량 데이터의 차이를 제곱한 것의 합의 제곱근인,
방법.
상기 단계 4의 표준 편차는, 상기 단계 1의 데이터와 상기 단계 3의 데이터의 대응되는 각 8종의 정량 데이터의 차이를 제곱한 것의 합의 제곱근인,
방법.
제1항에 있어서,
상기 단계 4의 표준 편차가 0.05 미만인,
방법.
상기 단계 4의 표준 편차가 0.05 미만인,
방법.
Priority Applications (6)
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