Диссертация (1150360), страница 7
Текст из файла (страница 7)
В частности, на основе данных спектроскопии, применяяподходящиеметодыанализа,можнопроводитьконтрольподлинностилекарственных средств, определять место происхождения вин и многое другое.Следует сказать, что большинство подобных задач невозможно решить, неприбегая к помощи многомерного подхода к полученным спектральным данным,что связано с неразрешенностью и наложением спектральных сигналов, особеннополученных в ближней области инфракрасной спектроскопии.Выбор метода анализа полученных данных зависит от конкретной задачи,поставленной перед исследователем (рисунок 7).Рисунок 7.
Классификация хемометрических методов [87].40Например, для нахождения структуры в данных (описания общей картины)чаще всего применяют метод главных компонент (МГК), который позволяетразделить образцы на кластеры схожих или различных между собой.Для того, чтобы отнести образец, информация о котором неизвестна, кодному из уже заявленных классов используют методы классификации, такие каклогистическая регрессия, метод k-ближайших соседей и т.п.Обнаружение численных корреляций между, например, матрицей данных,полученных с помощью мультисенсорной системы, и информацией от другихметодов,такихкакбиотестирование,проводитсясиспользованиемрегрессионного анализа.
Методы проекций на латентные структуры (ПЛС),искусственных нейронных сетей (ИНС), являются одними из наиболеепопулярных.Сравнение различных аналитических методик можно провести, используякорреляционный анализ.Зачастую, вопросы, связанные с планированием эксперимента, анализомконкретных образцов, удобной визуализацией полученных результатов, а такжеполучением химически важной информации из отобранных данных, возможнорешить только используя методы и подходы хемометрики. Например, существуетнеобходимость максимально увеличить выход технологического процесса,который зависит от ряда параметров, таких как концентрации исходных веществ,температура, давление, значения рН и т.д.Для того чтобы выбрать оптимальные условия процесса необходимооценить влияние различных комбинаций факторов на результат (например, низкаятемпература при высоком давлении и низком значении рН, недостаток одного изисходных веществ при низком давлении и т.д.).
Используя современные методыхемометрики, нетрудно найти наиболее подходящие условия процесса, проведяанализ минимального количество комбинаций параметров.Также в качестве примера можно привести задачу диагностики заболеванийу пациентов, путем осуществления одного анализа (ЯМР-спектроскопия) какой-41нибудь биологической жидкости (слюна, кровь, моча).
Решить эту проблемуможно с применением аппарата хемометрики.Часто методы хемометрики используются в физической химии дляисследования кинетики химических процессов, используя спектроскопическиеданные, так в работе [88] использовался спектральный анализ в ультрафиолетовойи видимой области спектра для изучения кинетики реакции образованияфенилгидразона бензофенона. Для интерпретации спектральных данных в этойстатье использовался метод главных компонент.Исследованиекинетикипроцессовпроводятсяисприменениемхроматографических данных [89], в этом случае важную для исследователяинформацию также можно получить, используя методы обработки многомерныхданных.Методы хемометрики использовались и для решения задач органическойхимии, например, для прогнозирования свойств химических соединений, исходяиз их структуры (QSAR) [90].Кроме того, использование методов хемометрики позволяет оценить испрогнозировать различные интегральные параметры образцов - горькостьлекарственных препаратов в шкалах человеческого восприятия или вкусовыепараметры различных напитков, оцененных с помощью людей-дегустаторов.В связи с постоянно растущим числом веществ, которые являютсяпотенциальными загрязнителями, индивидуальное определение всех опасныхтоксикантов в каждой пробе воды не представляется возможным.
В такойситуации особое значение приобретают аналитические методы групповогоопределения различных загрязнителей, а также методы интегральной оценкикачества воды. Среди последних наибольшее распространение в настоящее времяполучили методы оценки токсичности с помощью биотестирования, котороеосновано на изучении реакций различных живых организмов на измененияокружающей их среды. В качестве биологических реакций могут выступать,например,инфузорий.выживаемостьдафний,плодовитостьводорослей,хемотаксис42Методы биотестирования позволяют оценить качество воды, а также ееопасность для живых организмов, однако, они обладают рядом существенныхнедостатков: необходимость использования живых организмов, которые должныкультивироваться и поддерживаться в рабочем состоянии в определенныхусловиях; длительное время анализа (в некоторых случаях до 96 часов). Такжесерьёзной проблемой представляется отсутствие универсальных биотестов,характеризующихся надёжностью и широким диапазоном применимости.Инструментальное определение токсичности без использования живыхорганизмов явилось бы крайне востребованной альтернативой традиционнымметодам биотестирования.
Было сделано предположение, что мультисенсорныесистемы в сочетании с методами обработки многомерных данных могут статьдостойной заменой современным методам биотестирования на основе реакцийживых гидробионтов.Анализлитературныхданныхпоказал,чтомультисенсорныепотенциометрические системы ранее не применялись для оценки интегральнойтоксичности водных сред в терминах реакций живых тест-объектов.Преимуществами такого подхода к оценке токсичности воды может статьэкспрессность анализа, так как длительность потенциометрических измеренийсоставляет всего 3-5 минут, что в дальнейшем может позволить разработать onlineсистемукомплекснойоценкисостояниягидросферы.Крометого,несомненным достоинством подобной системы стало бы отсутствие проблем,связанных с использованием живых организмов, которые в этом случаеиспользовались бы только на стадии градуировки массива сенсоров.Таким образом, основная задача данного исследования заключается визучении возможности оценки токсичности водных образцов, как модельных, таки реальных, в шкалах различных методов биотестирования, основанных нареакциях нескольких живых тест-объектов.43ГЛАВА 2.
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ОБЪЕКТОВ И МЕТОДОВИССЛЕДОВАНИЯ2.1. АппаратураСистема, состоящая из 21 перекрестно-чувствительного сенсора: 7 анион- и9 катион-чувствительных сенсоров с жидким контактом, 5 твердотельныхэлектрода (таблица 2), использовалась при работе с исследуемыми образцами,кроме того в массиве присутствовал стеклянный pH-электрод (Гомель, Беларусь).Все сенсоры разрабатывались на базе Лаборатории Химических СенсоровСПбГУ, выбор электродов для массива основывался на опыте работы с образцамиразличной природы.Таблица 2.
Составы мембран перекрестно-чувствительных сенсоровКодАн1Ан2Состав мембрананионы галогенидовAg2S-AgCl[91]поливинилхлорид 33%неорганические иортонитрофенилоктиловый эфир 66%органические анионытетрадодецилламмоний нитрат 1 %[92]ортонитрофенилоктиловый эфир 65,5%тридодецилметиламмоний нитрат 0,5 %тетрафенилпорфирин марганца хлорид 1%Ан4Ан5чувствительностиполикристаллическая мембрана на основеполивинилхлорид 33%Ан3Спектрнеорганические иорганические анионы[92]поливинилхлорид 33%неорганические иортонитрофенилоктиловый эфир 66%органические анионытридодецилметиламмоний нитрат 1%[93]поливинилхлорид 33%неорганические иортонитрофенилоктиловый эфир 66%органические анионы44КодАн6Ан7Состав мембранСпектрчувствительноститетрафенилпорфирин родия (III) хлорид 1%[93]поливинилхлорид 32,8%гидрофильныеортонитрофенилоктиловый эфир 65,5%анионы (сульфат,(1,3-[бис(3-фенилтиоуреидометил)] бензол) 1% карбонат, бикарбонат)тридодецилметиламмоний хлорид 0,7%[93]поливинилхлорид 33%неорганические иортонитрофенилоктиловый эфир 66%органические анионытриметилдодециламмоний хлорид 1 %[94]поливинилхлорид 33%ортонитрофенилоктиловый эфир 65%Кат1N,N,N’,N’-тетраоктилдиамид дигликолевойкислоты 0,5%катионы переходныхметаллов [95, 96]хлорированный дикарболлид кобальта 1,5%поливинилхлорид 33%Кат2ди-(2-этилгексил)себацинат 65,5%хлорированный дикарболлид кобальта 1,5%Кат3катионы щелочных,щелочно-земельных ипереходных металлов[97]поливинилхлорид 33%катионы щелочных,ди-(2-этилгексил)себацинат 66%щелочноземельных итетракис(3,5-бис-трифторметил)фенил боратпереходных металловкалия 1%[98]поливинилхлорид 33%ортонитрофенилоктиловый эфир 65%Кат4N, N’ – диэтил – N, N’ – ди-п-толил диамиддипиколиновой кислоты 0,5%катионы переходныхметаллов [99, 100]хлорированный дикарболлид кобальта 1,5%Кат5поливинилхлорид 33%катионы переходных45КодСостав мембранди-(2-этилгексил)себацинат 65%Спектрчувствительностиметаллов [101, 102]тетрафенил метилен дифосфин диоксид 0,5%хлорированный дикарболлид кобальта 1,5%поливинилхлорид 33%Кат6ортонитрофенилоктиловый эфир 65,5%хлорированный дикарболлид кобальта 1,5%Кат7Кат8катионы щелочных,щелочно-земельных ипереходных металлов[97]поливинилхлорид 33%катионы щелочных,2-фтор-2’-нитродифениловый эфир 66%щелочно-земельных итетракис(3,5-бис-трифторметил)фенил боратпереходных металловкалия 1%[97]поливинилхлорид 33%катионы щелочно-ди-(2-этилгексил)себацинат 65%земельных итриоктилфосфин оксид 1,5%переходных металловтетра(4-хлорфенил)борат калия 0,5%[103]поливинилхлорид 33%ди-(2-этилгексил)себацинат 65%Кат9фенилоктил-N,N-ди-i-бутилкарбамоилметиленфосфин оксид 0,5%катионы переходныхметаллов [101]хлорированный дикарболлид кобальта 1,5%Хк1Хк2Хк3иодид кадмия 33%ионы кадмия, серебра,сульфид серебра 33%ртути, редокс парысульфид мышьяка 33%[103, 104]сульфид свинца 12%ионы свинца, серебра,сульфид серебра 39%ртути, редокс парысульфид мышьяка 49%[103, 104]медь 10,5%ионы железа, редокс46КодСостав мембрансеребро 12%Спектрчувствительностипары [103, 104]мышьяк 25,5%селен 17%теллур 35%серебро 14%Хк4мышьяк 33,5%ионы серебра, ртути,сера 47%редокс пары [104]железо 5%бромид серебра 56,5%сульфид серебра 30%Хк5мышьяк 9%ионы ртути, редокспары [104]сера 3%иодид ртути 1,5%В катион- и анион-чувствительных сенсорах в качестве полимернойматрицы использовался поливинилхлорид (ПВХ), а в качестве пластификатораодноиздвухсоединений:ди-(2-этилгексил)себацинат(ДОС),o-нитрофенилоктиловый эфир (НФОЭ) или 2-фтор-2’-нитродифениловый эфир(2Ф2Н) (рисунок 8).NO2FOДОСНФОЭ2Ф2НРисунок 8.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
