更輕松的液相方法開發(fā)（八）AI驅(qū)動的色譜柱篩選與梯度優(yōu)化
發(fā)布時間:2025-03-12 閱讀次數(shù)：322次
在色譜分析的世界里，方法開發(fā)一直是科研人員面臨的重大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的LC方法開發(fā)不僅耗時費力，還依賴于豐富的色譜經(jīng)驗。但如今，隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展，這一切正在被改變。今天，就讓我們一起探索LabSolutions MD軟件如何通過AI算法實現(xiàn)色譜柱篩選和梯度條件的自動優(yōu)化，讓液相色譜方法開發(fā)變得更加高效！
傳統(tǒng)方法開發(fā)的困難
在傳統(tǒng)的液相色譜（LC）方法開發(fā)中，需要人工反復(fù)進行準(zhǔn)備工作（如流動相配制、色譜柱安裝、分析計劃創(chuàng)建），然后進行分析，最后需要人工數(shù)據(jù)分析結(jié)果調(diào)整條件。這一過程不僅耗時，還需要色譜專業(yè)知識來優(yōu)化條件。因此，減少人工干預(yù)并自動化方法開發(fā)過程對于提高工作效率具有重要意義。
LabSolutions MD：AI驅(qū)動的色譜柱篩選與梯度優(yōu)化，開啟高效分析新時代！
現(xiàn)在，有了新的解決方案！LabSolutions MD軟件的AI算法不僅能自動優(yōu)化梯度條件，還能在多根色譜柱之間進行篩選，找到最適合樣品的最佳組合。無論是新手還是專家，都能輕松上手，快速找到合適的分析條件。
實驗案例：六種化合物的分離挑戰(zhàn)
我們以6種化合物的混合物（氫化可的松、呋塞米、酮洛芬、丙磺舒、雙氯芬酸、吲哚美辛）為樣品，分別在三根不同的色譜柱上進行分析。實驗的目標(biāo)是找到滿足最小分離度1.5，且最后一個峰的洗脫時間小于10分鐘的色譜柱和梯度條件組合。（具體實驗方法略）
工作流程圖-AI算法反復(fù)尋找最佳條件
自動優(yōu)化的效果
通過LabSolutions MD軟件的AI算法，我們對三根色譜柱進行了自動優(yōu)化，分別是
① 色譜柱A（Shim-pack Velox C18）
初始分析時，部分峰的分離度僅為0.44，無法滿足目標(biāo) ×
經(jīng)過AI優(yōu)化后，分離度提升至2.6，完美滿足要求?
② 色譜柱B（Shim-pack Scepter C18-120）
初始分析時，部分峰的分離度僅為0.34，無法滿足目標(biāo) ×
經(jīng)過AI優(yōu)化后，分離度提升至1.7，成功達標(biāo)?
③ 色譜柱C（Shim-pack GIST C18-AQ）
初始分析時，兩個峰共洗脫，無法滿足分離度標(biāo)準(zhǔn)×
即使經(jīng)過AI優(yōu)化，仍無法達到要求，說明該色譜柱不適合該樣品?
結(jié)果表明，提供最高分離度(2.6)和最短分析時間的色譜柱A是此樣品的最佳選擇。
LabSolutions MD的強大功能
? 自動優(yōu)化梯度條件：AI算法會根據(jù)設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)，自動搜索最優(yōu)的梯度條件。
? 多色譜柱篩選：通過柱切換閥，AI算法可以在多根色譜柱之間進行篩選，找到最適合樣品的色譜柱。
? 無需色譜經(jīng)驗：無論你是新手還是專家，都能輕松上手，快速找到理想的分析條件。
? 全流程支持：涵蓋了方法開發(fā)的整個流程，包括篩選階段、優(yōu)化階段和穩(wěn)健性評估。
小結(jié)
我們看到了AI算法如何在短時間內(nèi)完成復(fù)雜的條件優(yōu)化，并從多根色譜柱中篩選出最佳選擇，顯著提升了分析效率和結(jié)果的可靠性。這種智能化的解決方案節(jié)省了科研人員大量時間和精力，使其有更多的時間去專注于數(shù)據(jù)分析和研究本身。
選擇LabSolutions MD方法開發(fā)軟件，讓我們一起踏上AI技術(shù)色譜分析新時代，感受AI技術(shù)的魅力吧。
*注：文中涉及最優(yōu)等程度類描述，僅限于實驗組別對比結(jié)果
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