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分析化學
分析化學將科學發現與實際應用相結合,實現精確的定量和定性分析。它在制藥、臨床診斷、食品安全和環境監測等行業中發揮著基礎性作用。關鍵技術包括質譜分析、光譜分析、色譜分析、電化學方法和滴定法。分析化學支持各行業在可重復性、效率和符合監管要求方面的需求。
Hamilton如何支持樣本制備工作流程
分析化學工作流程的主要步驟包括:
樣本識別:確保每個標本正確標記并追蹤,以維護數據完整性和患者安全。
樣本制備:涉及蛋白質沉淀、固相萃取(SPE)和衍生化等過程,以分離和濃縮目標分析物。
樣本存儲:在受控條件下保持制備樣品的完整性,直至進行分析。
樣本分析:采用質譜分析、免疫分析或高效液相色譜(HPLC)等技術,對目標分子進行檢測和定量分析。
Hamilton為分析化學家提供手動和自動化解決方案,幫助他們克服分析挑戰,這些解決方案專為精度、低通量和高通量以及可重復性而設計。我們的產品通過提升效率和可靠性,改變了樣品制備和化學分析。
我們有各種分析化學設備,從手動單通道移液器到高性能液體處理設備。這些工具可確保精確的液體處理,為藥物監測、代謝研究和質量評估中的HPLC和質譜應用提供無縫的樣品制備。固相萃取(SPE)模塊簡化了分析物的分離,而加熱振蕩模塊則控制混合和溫度。集成離心機和壓力模塊可自動化樣品分層或磷酸化肽富集等工作流程。*平臺優化了糖分析、尺寸排阻色譜和免疫測定的工作流程,以實現一致且可擴展的結果。
分析化學中常用技術概述
樣本制備過程中
固相萃取
固相萃取是從樣品基質中分離和純化分析物的重要方法。通過去除污染物,提高了樣品的純度,并提高了下游化學分析的準確性。
蛋白沉淀
蛋白沉淀是一種用于從生物樣本(如血漿或血清)中去除蛋白質的樣品制備方法,其原理是通過降低蛋白質的溶解度來實現。分析化學家通過添加有機溶劑(如乙腈或甲醇)、酸或鹽,使蛋白質聚集并從溶液中沉淀出來。PPT常用于最小化基質效應,從而提高待測物的檢測和定量精度。
過濾與離心
過濾和離心是按尺寸和密度分離成分的基本樣品制備技術。過濾通過將樣品通過多孔材料,去除液體或氣體中的顆粒,以確保樣品的清晰度并防止設備污染。離心則利用高速旋轉來分離不同密度的組分。在生物和化學分析中,離心常用于從液體樣品中分離固體、蛋白質或細胞碎片。
在化學化合物的鑒定與定量過程中
質譜分析
質譜分析通過測量離子的質量電荷比來識別和定量化學化合物。它通過電離化合物并分析其碎裂模式來提供分子信息。作為最敏感的分析方法之一,它支持跨行業進行定性及定量分析。
酶聯免疫吸附試驗(ELISA)
ELISA 是一種基于微孔板的免疫測定技術,用于定量測定生物樣本中的肽、抗體或小分子。
重量分析
重量分析法是一種定量分析技術,通過測量待測物的質量來確定其含量,通常在沉淀、過濾、干燥或燃燒等處理步驟后進行。盡管它是歷史最悠久的分析方法之一,但至今仍以高精度和可靠性著稱。
自動化樣本制備有哪些優勢?
自動化樣品制備可提升重復性、降低變異性并顯著提高效率。通過提升通量,它消除了樣品制備作為分析工作流程中關鍵瓶頸的問題。此外,自動化樣品追蹤可確保流程透明度、減少人為錯誤并滿足嚴格的監管標準。自動化固相萃取(SPE)等技術對于實現清潔、可靠且高質量的化學分析至關重要。
Hamilton如何確保與分析技術的整合?
Hamilton平臺與分析儀器兼容,可與高效液相色譜(HPLC)、氣相色譜-質譜(GC-MS)及其他工作流程實現無縫集成。這確保實驗室能夠充分利用儀器投資,同時獲得數據質量。Venus軟件還可輕松與任何實驗室信息管理系統(LIMS)集成,實現全面的樣品追蹤和完整的過程可追溯性。
為什么可重復性在分析化學中至關重要?
可重復性對于生成可靠、一致且具有科學有效性的結果至關重要,這些結果對于符合監管要求和確保數據完整性具有關鍵作用。自動化技術能夠減少人為錯誤、規范工作流程并提升精準度,從而確保分析結果的可靠性和可比性。
分析化學的主要類型:
分析化學大致可分為兩類:定性分析和定量分析。
定性分析:識別化學性質
定性分析主要關注識別物質的化學組成、結構及反應性。該過程常采用光譜學或色譜法等技術,用于檢測復雜基質中的組分、識別翻譯后修飾,或分析蛋白質折疊結構。
Hamilton自動化系統可簡化樣品制備流程,并與*的分析方法無縫集成,從而提升整體工作流程效率。例如,我們的自動化工作流程可確保樣品純化和分離的一致性,使研究人員在分析各類化學或生物化合物時能夠獲得精準的分析結果。
定量分析:測量化學成分
定量分析用于測定樣品中化學成分的濃度,為質量控制、研究和臨床診斷提供精確數據。標準技術如重量分析法用于測定質量,而色譜法則用于分離和定量復雜混合物中的物質。
Hamilton液體處理自動化解決方案可優化多種樣本制備方法,以滿足定量工作流程的需求。我們的自動化工作流程可提升準確性并提高通量,確保數據的可靠性,以滿足監管合規要求及高風險應用的需求。
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