ASTRA 的优势

通过光散射测量摩尔质量和摩尔尺寸

怀雅特技术使光散射精确测量摩尔质量成为现实,从而彻底改变了大分子色谱分析。ASTRA凭借数十年的经验为您带来了这场革命。考虑利用光散射的全部潜力并使其易于使用的一些特性:

视觉分析

ASTRA中的光散射分析视图提供了轻松分析数据的工具。 摩尔质量和半径会立即计算并显示每个时间点的变化。 对角度变化的拟合可以逐层评估。 此外,可以启用或禁用单个探测器,并提供即时反馈。

ASTRA支持几种复杂的模型来分析光散射强度的角度变化,以检索尺寸信息。有关详细信息,请参阅粒子分析部分

Light scattering GUI

光散射检测器的支持

大多数处理光散射数据的软件包都不提供光散射仪器的本地支持。相反,他们要求使用聚合物标准来校准仪器。这消除了光散射直接测量摩尔质量的基本优势,而是将光散射与柱校准的所有缺点联系在一起。

ASTRA为光散射仪器提供本地支持。校准仪器不需要标准聚合物。相反,一个简单的测量基本散射从一个纯溶剂被用来转换所有进一步的测量到本地散射单位瑞利比。不需要任何假设-结合浓度检测器,ASTRA直接测量摩尔质量。


光散射的优点

光散射法能够准确、快速地测量溶液中大分子的摩尔质量:

  • 与质谱法不同,光散射可以测定摩尔质量和聚集状态。.
  • 与分析超速离心法不同,光散射可以实时测量分离样品的摩尔质量和聚集状态。
  • 与柱校准不同,光散射不需要外部标准,也不需要任何关于样品如何洗脱的假设。

除了摩尔质量,光散射还测量尺寸。有关光散射如何工作的更多信息,请访问我们的理论部分

 

分布

大多数色谱分析程序计算单个峰(即洗脱体积范围)的样品性质。例如,可以确定峰值的平均摩尔质量、特性粘度或流体动力学半径。这是一种非常有效的方法来描述洗脱样品的不同部分。

解释分级样品中数据的另一种有效方法是考虑测量量的分布。例如,人们可能想知道在一定范围内摩尔质量的样品的分数。方法是计算摩尔质量的累积分布。

要计算累积分布,请执行以下步骤:

  1. 计算洗脱样品的总质量。如果在每个洗脱片段上测量浓度,则总质量等于浓度测量值之和乘以洗脱片体积。
  2. 使用DAWNminiDAWN MALS探测器计算每个洗脱片段的摩尔质量。
  3. 得到的摩尔质量和在该片段上测得的浓度按递增质量排序。
  4. 一定摩尔质量或更低摩尔质量的样品的重量分数通过将所有浓度相加至规定摩尔质量,乘以洗脱片段的体积,然后除以样品的总质量来计算。

分离BSA样品过程的结果如下图所示。可以看出,有一个“阶梯式”模式,每个低聚物在质量在台阶处表示出来。通过观察台阶高度,很容易确定每个低聚物中样品的比例。

微分分布就是这样。计算微分分布的一种方法是取累积分布的微分。这一点可以在下面的叠加图中清楚地看到,一个分离的BSA样品的累积分布和差异分布。微分分布提供了一定摩尔质量范围内样品重量分数的直观表示,并提供了整个分离、数据收集和分析系统最终分辨率的信息。

微分分布的计算历来是一件棘手的事情。最简单的方法是将所得数据拟合成单调函数,然后利用拟合函数的解析表达式直接计算微分分布。这种技术有严重的局限性(也就是说它根本不起作用),特别是对于窄峰、低聚物序列和非标准分离技术。Wyatt Technology已经实现了专有的自适应装箱算法,无需拟合数据即可精确计算差分分布。结果真是惊人。计算窄标准物和低聚物序列的微分分布变成了一个简单的过程。

BSA cumulative molar mass

BSA molar mass distributions

ASTRA利用这一重要功能,向用户展示强大的分布分析程序。如屏幕截图所示,只需在组合分布图中拖动一个区域,就可以确定样品在一定质量范围内的比例。在这种情况下,可以测定和报告BSA单体、二聚体和三聚体的质量分数。此外,当与ASTRA的数量密度计算相结合时,可通过分布分析程序确定特定尺寸范围内样品的数量分数。


为什么带宽校正对分布至关重要:

在计算的分布给出了每个洗脱片段计算值的精确图。如谱带展宽的讨论中所示,设置一个峰区域可以补偿跨越峰的摩尔质量的“鬼脸”;确保平均摩尔质量是正确的。然而,在分布图上的“鬼脸”是无法补偿的。如果没有带宽校正,则将一个尖锐的单分散峰的值人为分散,分辨率将明显下降。通过带宽校正,真实分布变得明显,分辨率得到恢复。下面所示的BSA寡聚物在有和没有带展宽校正的情况下测量的动画清楚地表明,带宽校正对于确定准确的分布是必要的。

Size Distribution

 

蛋白质共轭物和共聚物分析

利用光散射可以测定共聚物的摩尔质量、粒径、相对聚合物分数 - 只需要另外两个对组成聚合物具有不同灵敏度的检测器。传统上,光散射常被用于与RI和UV检测器结合使用。

一类重要的共聚物是蛋白质共轭物。例如,研究人员经常需要测定糖基化和聚乙二醇化蛋白质以及膜蛋白洗涤剂复合物中蛋白质的分数。ASTRA利用光散射检测器、UV和RI检测器对蛋白质结合物和共聚物的分析提供支持。

protein conjugate analysis GUI

用于蛋白质偶联物分析的界面简单易用。一旦输入蛋白质和改性剂的dn/dc和紫外消光值,就可以逐层查看总摩尔质量和蛋白质分数。阿ASTRA将会计算络合物的大小和络合物及其成分的摩尔质量。此外,得出该洗脱体积的浓度和计算的dn/dc值。


蛋白质结合物分析是展示ASTRA强大的自定义绘图能力的一个例子。如右图中蛋白质组分与洗脱体积的关系图,ASTRA计算的任何数据都可以用这种方式轻松绘制出来。

Protein Fraction


由于蛋白质结合物分析使用三个串联的检测器,因此必须校正带宽效应以获得准确的结果,如下面动画的相对蛋白质和改性组分的膜蛋白洗涤剂复合物。蛋白质组分和质量在洗脱峰上应保持恒定。没有带宽校正,就不可能确定这一点。有了ASTRA和校正,真正的分数立即显示出来。

Band Broadening Effects

 

病毒载体分析

ASTRA的病毒载体分析确定了关键的质量属性,包括病毒衣壳粒子总数、相对衣壳含量(例如空壳和实心的比率)以及聚集百分比。这种分析最适用于较小的载体,如腺相关病毒(AAV)或病毒样颗粒(VLP),在这些载体上散射对紫外信号的影响可以忽略不计。

SEC-MALS-UV-RI通常是这些较小载体所选择方法。也可采用FFF-MALS-UV-RI,尤其是当颗粒与SEC柱相互作用或聚集物太大而无法有效分离时。

HPLC Manager

HPLC Manager

该方法需要一个MALS检测器和两个浓度检测器 - 它们对蛋白质和核酸成分有不同的反应。传统上,这是通过结合UV和RI来实现的。借助HPLC CONNECT及其用于记录紫外数据的支持,病毒载体分析也可以在两种不同的紫外波长(例如280 nm和260 nm)下进行。

病毒载体分析的界面很容易使用。为蛋白质(衣壳)和核酸(遗传有效载荷)输入dn/dc值和紫外线消光系数,以确定病毒粒子的总摩尔质量、蛋白质和核酸的摩尔质量以及蛋白质质量分数。指定蛋白质衣壳和全长核酸的预期摩尔质量作为参考(如果不知道,这些参数可通过SEC-MALS测量),然后确定病毒载体粒子的总量、实心和空壳浓度,以及衣壳与病毒基因组的比率Cp/Vg

ASTRA的EASI Graph功能允许您覆盖色谱图痕迹和计算结果,例如多个运行空壳和实心粒子浓度或摩尔质量。EASI Table易于比较不同运行的数值结果,并提供统计分析。

One-Click MW

One-Click MW

粒子数密度

在粒子模式下,仅使用DAWN®即可测量样本的大小和数量密度。ASTRA支持几种复杂的模型,根据光散射强度的角度变化来确定大分子的大小:

  • Zimm、Debye和Berry Formulasm:传统的多极展开来确定样品的均方根半径,而不考虑几何结构。
  • 随机线圈和球体:已知几何体粒子的闭合形式表达式。适用于溶质和溶剂折射率相似的Rayleigh-Gans-Debye极限。
  • Mie:确定球形样品几何半径的全功率Mie计算。适用于任何折射率的样品。
  • 被包覆的球体:理想的脂质囊泡模型,其中球壳的厚度已知。
  • Rod: 如果已知杆的半径,此模型可用于确定长度。

number density analysis GUI

数字密度

如果已知样品的折射率,则可以使用ASTRA的专有数字密度计算。如屏幕截图所示,仅使用DAWN就可以确定每个洗脱片段的样品几何半径和数量密度。数字密度计算使测量峰值粒子总数成为可能。


此外,使用ASTRA强大的分布计算,可以报告累积和微分分数。例如,可以确定不同大小范围之间的样本的数量分数。最后,可以绘制出绝对数字密度和体积等数量,如下图所示的100nm纳米球样品。

100 nm nanosphere sample


分子构象

光散射

DAWNminiDAWN与浓度检测器用于测量摩尔质量和半径时,ASTRA可以根据测量的摩尔质量和均方根半径来评估分子的形状。均方根半径的对数与摩尔质量的对数的函数关系图,称为构象图,显示了两个量之间的关系。该图的斜率可以很好地估计形状:

  • 球体:斜率约为0.33
  • 随机线圈:斜率接近0.5-0.6
  • 棒状:斜率约为1.0

当分子尺寸在10nm以上时,我们可以用光散射仪和浓度同时测量摩尔质量和均方根半径。


水性聚合物

HA2 and HA4 sample conformation plot

这个构象图比较了两个含水聚合物样品(透明质酸)。HA2的斜率为0.49,表明它是一个随机线圈。HA4的斜率为0.18,表明结构更加紧凑。ASTRA的分支分析可与这些聚合物一起使用,以更紧密地评估HA4的高度分枝结构。


TCB中的聚乙烯

Polyethylene in TCB at 135 deg. C

此构象图比较了135°C下TCB中的两个聚乙烯样品。PE_linear的斜率为0.62,这表明它是一个线性随机线圈。PE_branched的斜率为0.47。斜率的差异表明PE_branched样品更致密,可能具有更多的分枝结构。


用粘度计配合光散射检测

如果我们想确定均方根半径小于10nm的分子的构象,ViscoStar可添加到分析中以确定构象。特性粘数随摩尔质量变化的曲线图,称为Mark Houwink Sakurada(MHS)图,显示了这两个量之间的关系。与构象图一样,该图的斜率可以很好地估计分子形状:

  • 实心球体:a约为0.0
  • θ条件下的线性随机线圈:a近似为0.5
  • 良好溶剂中的线性聚合物:a约为0.5~0.8
  • 刚性棒状:a约为1.8~2.0

水性聚合物

Aliginate Sample

这幅图显示的是海藻中的一种天然聚合物-海藻酸盐。其斜率约为0.99,表明它是一种线性聚合物。


合成聚合物

Polystyrene Mark-Houwink-Sakurada Plot

这张Mark Houwink Sakurada图显示了THF中的两个聚苯乙烯样品。PS_linear的斜率为0.68,PS_branched的斜率为0.51。虽然这两个都是随机的线圈,但支链样本显然更密集。

 

支化度计算

当使用DAWNminiDAWN进行摩尔质量测量,可以进行复杂的支化度计算来确定聚合物的支化度。ASTRA可以确定三或四官能团的分枝,甚至可以分析星形和梳状聚合物。如果测量了线性和相应支化聚合物的摩尔质量和均方根半径,则ASTRA可计算以下数量:

  • 分支比gM
  • 每个分子的分支单位
  • 长链分枝

此外,如果聚合物太小(均方根半径 < 10nm)无法使用光散射进行尺寸测量,则ASTRA可使用质量法测量已知Mark-Houwink-Sakurada参数和常见洗脱时间的样品。

Branching Analysis GUI

“分支分析”视图使分支计算变得简单。从四种不同的聚合物类型中选择:三官能团、四官能团、星形或梳状支化。输入长链分支或质量方法的参数。最后,通过选择绘图类型立即查看结果。左侧显示的界面中包含线性样品和分支样品的构象图和斜率的比较。

下面的图演示了分支分析视图中可用的其他可视信息:

 

粘度检测器

ASTRA对ViscoStar®的粘度数据收集和分析具有本地支持。该粘度计模块也可用于高温GPC应用。进行了几种不同类型的粘度分析,结合Wyatt Technology在光散射测量摩尔质量方面的经验,ASTRA通过粘度检测器进行的大分子表征已达到新的水平。

特性粘度计算

ViscoStar 和浓度检测器串联,可以计算出样品的特性粘度作为洗脱体积的函数。分析很简单,如果分别使用RI或UV浓度检测器,则设置峰值区域并输入样品的dn/dc或紫外线消光值。最重要的是,ASTRA强大的带宽校正首次使准确分析粘度数据成为可能。考虑BSA寡聚物序列的特性粘数,包括带宽校正和不带宽校正。每种低聚物特性粘度的恒定和准确值都可使用ASTRA测定和报告。

Mark-Houwink-Sakurada plot

使用ViscoStar结合DAWNminiDAWN以及浓度检测器,ASTRA可以通过浓度检测器测定Mark Houwink Sakurada常数Ka。确定这些参数的准确度是无与伦比的。对比通常的特性粘度测量,该方法使用光散射直接测量摩尔质量。详见706聚苯乙烯标准的Mark Houwink Sakurada图。ASTRA为确定Mark-Houwink参数提供了一个新的基准,可以准确地揭示与经典Mark-houvink-Sakurada方程行为发生偏差的实例。

Mak-Houwink

摩尔质量:Mark Houwink Sakurada Procedure

ASTRA可以从ViscoStar和浓度检测器获取数据,根据Mark Houwink Sakurada(MHS)方程计算摩尔质量。要使用此程序,只需知道Mark houvinkKa系数。这些可以从文献中获取,或者使用ASTRA与光散射检测器、ViscoStar和浓度检测器结合使用,以无与伦比的精度进行测定。计算摩尔质量后,ASTRA强大的分布和力矩程序将用于计算样品的摩尔质量矩(MnMwMz)和摩尔质量分布。最重要的是,MHS程序得益于ASTRA的带宽修正,使其能够准确测定每个洗脱体积的摩尔质量

摩尔质量:通用校准

通用校准仅使用ViscoStar和浓度检测器(Optilab或UV)。洗脱时间与流体动力学体积直接相关,而流体体积又与摩尔质量和特性粘度有关。假设样品为无规卷曲聚合物,结合特性粘度和洗脱时间来确定摩尔质量。就像MHS程序结果一样,通用校准结果可以转换为分布和矩。

尺寸计算

DAWNminiDAWN浓度检测器和ViscoStar可根据排除体积确定大分子的有效尺寸。当与光散射测量的均方根半径或QELS流体力学半径相比较时,粘度计的尺寸测量为大分子的构象和性质提供了新的线索。如THF中随机卷聚苯乙烯标准的有效尺寸或水动力半径。Rh与体积图显示了粘度计如何很好地确定尺寸,并准确地揭示了系统的色谱。这种用粘度计进行的尺寸测量是以前从未见过的;粘度计和两个附加检测器的带宽是如此极端,只有ASTRA的谱带展宽校正才能揭示系统的真实性质。

分布和力矩

将粘度计与光散射和浓度检测器耦合的另一个优点是能够计算特性粘度的分布和力矩。例如,可以计算每个峰值的传统数量、重量和z平均特性粘矩。此外,ASTRA强大的分布特性使您能够查看累积特性粘度和微分特性粘度的精确曲线,或相应的有效尺寸。

为什么带宽校正对粘度计至关重要

粘度计除了常见的带宽之外还有一个带宽来源(有关详细信息,请参见带宽校正)。当样品进入毛细管桥的第二级时,会产生一个压差,显示为粘度计信号。桥臂的体积约为30µL,由于样品在桥中分流,因此对于粘度计,检测到的洗脱体积约为60µL。

因此,对于粘度计而言,不考虑常规影响引起的加宽,最初的尖峰将被加宽约60µL。这使得带宽校正对于准确测定特性粘度至关重要,因为特性粘度是通过取粘度计和浓度峰值的比值来计算的。

ASTRA强大的带宽校正解释了粘度计中存在的加宽类型,以及由于常规影响而导致的展宽。结果是惊人的,这是第一次精确的特性粘度可以在狭窄的标准下测量。

 

常规和通用柱校正

ASTRA支持常规校准和通用校准,允许色谱仪在其传统(常规和通用校准)数据档案和通过多角度光散射实现的现代精确质量测定之间架起一座桥梁

校准模块包括来自多个校准标准运行的数据的能力,以确定整个色谱柱分离范围内的色谱柱剖面。典型的工作流程包括在多个样本运行中收集数据(图1),然后将这些数据合并(图2)以形成最终的校准曲线

Defining Peaks

Import Peak Data

利用浓度检测器(通常为示差折光检测器)的信号,可以合并来自多个运行的校准数据,以形成完整的常规校准曲线,或者使用具有Mark Houwink Sakurada系数的浓度检测器的信号,形成通用校准曲线,或者浓度和粘度计检测器的信号

MALS/Universal Calibration Comparison

MALS/Universal Calibration Comparison


完成的校准曲线可用于分析未知样品的平均摩尔质量和摩尔质量分布。校准结果可在图5所示的色谱柱剖面图中看到,以及保存有关色谱柱的诊断信息的字段,如踏板数、不对称系数、分辨率等。这些字段可用于跟踪色谱柱随时间的性能

Conventional Calibration Curve

比较从MALS得到的绝对摩尔质量和从校准结果得到的相对摩尔质量可以用来建立一个比较数据档案,映射绝对相对摩尔质量。将常规校准所得摩尔质量与MALS的摩尔质量进行比较,不仅可以说明常规大小排阻色谱法可能产生的误差,而且有助于分支的表征

 

在线DLS

ASTRA支持从WyattQELS DLS模块和某些DynaPro仪器进行数据收集和分析。在分析DLS数据时,ASTRA可以:

  • 在线测量每个洗脱组分的平移扩散和相应的流体动力学半径。
  • 确定平动扩散系数和流体动力学半径的积分和微分分布。
  • 计算流体动力学半径(Rh)与rms半径之比,以获得更多的构象信息。
  • 提供完整的相关功能以进行检查和分析。
  • 计算测量量的不确定度。
QELS Analysis GUI

ASTRA中的DLS分析视图提供了相关函数和相应的单指数拟合。可以在视图中设置分析参数,并在结果和拟合中立即反馈

可以制作定制图,不仅显示作为洗脱体积函数的Rh值,而且还显示了所示量的不确定性。详见分离后的BSA序列的Rh与洗脱体积的关系图。

QELS Analysis of BSA

DLS单机正则化与累积量

在线DLS分析不同,单机DLS测量使用WyattQELS 模块用于描述未分离样品的特征。单机DLS分析方法可以提供样本中大小分布的信息

正则化分析

ASTRA使用来自ALANGO的复杂的正则化算法。DYNALS提供自适应功能和闪电般的性能。DYNALS正则化方案可用于确定广泛的多分散样品的半定量分布,甚至可用于解析未分馏样品中的两种不同物种,前提是尺寸差异至少为5倍。

DYNALS正则化分析已完全集成到ASTRA中。如右图实验所示,基线和峰值的设置与通常一样,正则化分析是实验方法的一部分。结果包括流体动力学半径(Rh)和平动扩散(Dt)强度分布,以及基于假设球体或随机线圈模型的Rh权重分布。该报告还包含有关分布峰值的信息。

Batch QELS

DLS regularization analysis GUI

正则化过程的界面将所有相关分析参数和结果汇集到一个视图中。分析参数的更改会导致图形和数值信息的即时反馈。

特点:

  • 一个区域的平均相关函数可以增强信噪比。
  • 抑制低于用户定义大小的分布峰值。
  • 可以在RhDt分布或相关函数和拟合之间切换。
  • 基于球体或随机线圈模型从强度分布到重量分布的转换。
  • 完全符合ASTRA安全包的21 CFR Part 11。

累积量

描述DLS单机高斯形式的另一种分析技术,由平均半径和宽度(多分散性)定义,表示总体的均匀性。这被称为累积量拟合。这些结果以数字和图形的形式实时呈现。

特点:

  • 一个区域的平均相关函数可以增强信噪比。
  • 基于单指数拟合对相关函数进行预过滤。
  • 可以显示相关函数拟合和残差。
  • 一个标准偏差范围的图形显示,显示每个采集点的平均值和大小范围。
  • 完全符合ASTRA安全包的21 CFR Part 11。

Zimm图/第二维利系数

光散射可以用来测量大分子的第二维利系数(A2)。 A2是大分子自相互作用的量度,是优化蛋白质结晶和配方条件的有用参数。

整体拟合

传统的Zimm图涉及多组数据的多重拟合,以及零散射角和零浓度的外推。ASTRA采用了专有的全局拟合技术,将Zimm图升级为更稳健、更现代的分析。全局拟合技术消除了Zimm plot方法中的所有外推,帮助识别不一致的数据集,并为A2提供更精确和可靠的结果。与ASTRA中的所有分析程序一样,全局拟合视图(如右图所示)使用Zimm图的新视觉表示法提供了拟合质量的即时视觉确认。可以在栅格视图中更改参数,并可以立即查看拟合结果。


传统上,A2的测量是不易的,即制备多个浓度的样品,然后进行多次测量来构建一个经典的Zimm图。怀雅特科技致力于将这项技术带入21世纪,特别是因为它对蛋白质特性鉴定界的重要性日益增加。我们已经实施或正在探索的一些途径包括:

在线A2测定

ASTRA 支持对小体积样品的快速注射分析,理想情况下是在自动进样器的自稀释过程中制备的。这专有的在线分析可以使用传统测量所需的一小部分样本检索a2,并支持自动化和高通量研究。

 

dn/dc和紫外消光测定

ASTRA 有几种不同的方法来确定样本的dn/dc或紫外线消光系数:

直接测量

将已知浓度的等分试样注入Optilab或紫外线探测器。ASTRA提供了测定dn/dc或紫外消光系数的实验方法。定义基线,用浓度设置峰值区域,然后查看相应的分析程序以确定dn/dc或紫外线消光。

在线测量

如果可以假设注入质量的100%到达Optilab或紫外探测器,则可以在线计算dn/dc或紫外消光系数。

或者,如果组合使用Optilab和UV检测器,并且已知样本的dn/dc值,ASTRA可以计算样品的紫外消光系数。

RI校准

如果使用第三方RI检测器,ASTRA提供了一个实验模板,用于计算模拟输入信号的RI校准常数。

One-Click MW

One-Click MW

吸收校正

多角度光散射(MALS)分析是基于由光电二极管阵列测量的散射光强度。如果要测量样品的正确质量,我们必须考虑激光源强度的已知变化,以便我们不会错误地将此类变化归因于所分析的样品。

ASTRA®能够通过将测量信号除以激光监视器来解释功率波动引起的激光强度变化。ASTRA现在已经扩展到可以解释由于样品的吸光度而引起的测量强度的变化。这是通过根据前向激光监控信号的变化对测量的强度进行附加校正来实现的。

数据收集要求

要对样本应用前向监视器校正,必须在数据采集时测量前向监视器信号。DAWN®miniDAWN® 在每次采集时测量前向监视器信号。

分析

当信号与溶剂或样品没有相互作用时,标准的激光监测仪校正效果良好。这通常不是前向监视器校正的情况,因为样品的存在直接影响测量的强度。如果在溶剂峰值期间停止收集,或者当基线发生变化时,则平均监测值的测量不准确。因此,前向监视器校正要求用户指定纯溶剂的峰值范围。校正使用这个“纯溶剂”峰值来计算前向监视器平均值。

Defining Peaks

结果

前向监视器校正基于前向监视器中的变化来调整测得的光强度,该变化基于前向监视器信号与平均前向监视器信号之比的平方根成比例。 因此,预期前向监控器信号的小波动会导致所测摩尔质量的小变化。 以下示例说明了这些效果。

考虑一个吸收样品,如下所示,其中前向激光监视器(在辅助通道2上测量)的平均值为~3.05 V,但在吸收样品存在的情况下下降到~2.35 V(下降约23%)。因此,摩尔质量的预期变化应在该值附近。下面显示了有无前向监视器校正的样品比较。


Absorbing Sample
  Sample Sample with Correction    Change
Mn 2.157e+5 (0.3%) 2.598e+5 (0.3%) 20%
Mw 2.166e+5 (0.3%) 2.615e+5 (0.3%) 21%
Mz 2.174e+5 (0.6%) 2.629e+5 (0.7%) 21%
Mw/Mn 1.004 (0.4%) 1.007 (0.5%) -
Mz/Mn 1.008 (0.6%) 1.012 (0.8%) -

Defining Peaks

Defining Peaks

展宽校正

Band Broadening Correction几乎所有的在线分离技术都使用串联的检测器。但是,正如上面的动画所示,这就产生了一个根本问题。当一个狭窄的“峰值”沿着流动路径移动时,每个流动单元就像一个小的混合体积,使得最初的尖峰以轻微的指数尾变宽。流动路径中的每个检测器都会看到一个与初始理想峰值不同的越来越宽的峰值。


尽管这种扩展可能看起来很轻微,但它对依赖多个探测器数据的任何分析方法都有有害影响。例如右边用光散射(LS)和折射率(RI)检测器串联检测的分离BSA单体样品。计算的摩尔质量取决于光散射峰和折射率峰的比值。RI峰(虚线)相对于LS峰(实线)明显变宽,导致计算出的摩尔质量在峰值上有误差。然而,对于BSA单体来说,峰的质量应该是恒定的。

怀雅特技术公司很高兴能为这一根本问题提供第一个真正的解决方案。我们的科学家开发了一个专有的波段展宽校正算法,解释了物理加宽机制。当这种频带展宽校正被应用时,结果是惊人的。

BSA band broadening example

如左边的分离BSA系列,其中蓝色的数据没有针对频带展宽进行校正,而红色的数据则包含了频带展宽校正。未修正的数据显示了摩尔质量在每个峰上的典型的误差,而带宽校正的数据清楚地显示了低聚物序列预期的“阶梯”行为。

分离BSA的例子也显示了谱带展宽校正对LS曲线的影响。应用校正将稍微修改LS迹线以匹配加宽的RI迹线。这种修正几乎不会导致分辨率的损失,但能准确地揭示摩尔质量。

谱带展宽校正彻底改变了色谱分析,揭示了以前从未见过的趋势。此外,对于诸如蛋白质结合物分析粘度测定,需要三个探测器串联,因此谱带展宽效应更为严重。 ASTRA 可以将频带展宽校正应用于串联的任意数量的检测器,从而使执行这些复杂的分析成为可能,从而揭示关于您的系统的准确和令人兴奋的新信息

BSA band broadening example

基线校正

data selection

在许多情况下,流量、温度和其他影响的变化会导致仪器基线漂移,从而导致标准线性基线减法功能无法纠正该问题。可以收集一组空白数据来模拟这些效应。通过减去这个空白运行,我们可以生成性能良好的结果数据

 

峰值统计

好的色谱法在峰之间有重叠分离,并且峰应该是对称的。如果我们观察到色谱是不对称的呢?ASTRA可以用色谱峰高,柱板数,峰宽,不对称性,拖尾和分辨率等统计量来评估色谱质量。该分析内置在软件中的每个在线方法中,因此不需要额外的色谱软件来执行这些计算。

在可定制的ASTRA报告中,可视化每个在线检测器(MALS、UV或RI)的这些参数。

One-Click MW

误差分析

怀雅特技术软件是由科学家为科学家编写的。当然,我们知道计算量的不确定性对于评估任何度量都是必要的。ASTRA中的所有计算结果均具有严格的统计不确定性,这是经过仔细的误差分析和不确定性传播后得出的。

此外,ASTRA还包含专有 算法,用于准确确定所有测量的不确定性。这些不确定性对于进一步分析和评估信噪比至关重要。当这种强大的错误分析基础与ASTRA强大的报告和图形功能结合在一起时,其结果便是该软件为研究人员提供了必要的工具,以坚实的科学基础为他们提供出版质量结果。

 

数据安全和完整性

《美国联邦法规》第21卷第11部分要求电子数据是永久性的,并且数据的任何更改都应记录在审计跟踪中。ASTRA和DYNAMICS采用三种方法来确保这一点:

  • ASTRA和DYNAMICS在Security Pack模式下生成的所有数据和审计追踪都存储在安全的ODBC兼容数据库中。数据库可以联网,由IT部门自动备份。这样可以确保数据不会丢失,并且对数据的任何更改都将与同一数据库中的审计追踪相关联。

  • 加密校验:数据库中的每个条目都有一个加密的校验。ASTRA和DYNAMICS使用此校验来验证从数据库中读取的数据自上次写入以来未发生更改,并通知用户任何数据损坏或任何更改数据的尝试。

  • 结果比较:(仅限ASTRA)ASTRA将计算结果存储在数据库中。每次通过ASTRA重新处理数据时,都会将结果与数据库中的历史版本进行比较。如果结果发生变化,ASTRA会通知用户以便采取适当的措施。此功能在验证软件更新或新安装时非常有用。

验证

ASTRA和DYNAMICS的安全包随附了资质和操作资质文档,以确保在实验室现场进行验证。

此外,ASTRA和DYNAMICS都是经过完全验证的产品:

  • 所有的软件开发都是在正式的质量体系下完成的,使用标准的软件生命周期模型
  • 进行文件化测试和可追溯性,以证明准确性、可靠性和一致的预期性能
  • 内置了识别已更改或无效记录的能力

我们欢迎客户的合格审核员对软件开发和维护过程进行审核。

 

用户安全

ASTRA Security

在符合要求的安装中,系统访问仅限于授权的个人。怀雅特软件利用Microsoft Windows安全系统提供用户身份验证:

  • 安全登录-要在启用安全包的情况下运行ASTRA或DYNAMICS,用户必须输入唯一的用户ID和密码。登录、登录尝试和注销都记录在系统审核跟踪中。

  • Microsoft Windows用户帐户用于安全性。系统管理员创建四个特定的安全组,然后将现有的Microsoft Windows用户与这些组相关联。然后使用Microsoft Windows用户帐户登录。

  • 在动态网络或动态目录中设置适当的安全帐户是可能的。然后可以使用一个域级用户帐户登录到网络上的任何ASTRA或DYNAMICS。

特权级别

用户帐户可以具有以下四种权限级别之一:

  1. 管理员-管理员有权执行所有操作,包括更改数据库连接和删除数据。

  2. 研究员-研究人员可以创建和运行新方法,更改仪器配置设置,以及从数据库导出和导入数据。

  3. 技术人员-技术人员只能运行研究人员设置的预定义方法。技术人员可以收集数据并执行简单的处理,但不能更改任何配置设置。

  4. 访客-访客具有查看审核跟踪和数据的只读权限。

 

审计跟踪

ASTRA和DYNAMICS提供了两个级别的审计跟踪,以独立记录创建,修改或删除电子记录的所有操作员操作。 审计跟踪中的每个条目都带有时间戳记,并记录了执行操作的操作员以及执行操作的计算机。 在右侧的屏幕截图中,显示了系统日志的一般视图以及实验日志。

系统日志

系统日志始终与存储数据的数据库相关联。无法将此审计跟踪与其关联的数据分开。系统日志记录以下操作:

  • 登录、登录尝试和注销
  • 数据创建、修改和删除
  • 数据库连接和断开
  • 从数据库导入和导出数据

实验日志

每个实验都有一个单独的日志,记录实验中影响数据的所有操作。实验日志始终与实验一起,无法重置。实验日志记录了以下操作:

  • 更改仪器配置设置
  • 分析方法变更
  • 数据收集
  • 执行实验的电子签名
  • 表达方式的改变

 

电子签名

Electronic Signature

电子签名可以在安全包模式下对在ASTRA或DYNAMICS中收集的任何数据执行。要执行电子签名,用户首先指定签名含义(如责任、批准或审阅)和描述,然后输入唯一的用户ID和密码。电子签名对与数据相关联的实验日志执行,并显示在与实验相关的报告中。

一个实验可以执行多个电子签名。在报告的结果中,软件会标记上次修改之前所做的任何电子签名。失败的电子签名尝试将记录在系统日志中,并显示警报状态,以便立即通知系统管理员。

 

强制执行允许的序列

理想情况下,符合21 CFR Part 11的应用程序应可用于制造过程中的质量保证。为了达到这个目标,应用程序支持“操作系统检查以强制执行允许的步骤和事件序列”。换言之,质量保证技术人员应该能够以最小的输入运行应用程序,并且通过错误决策影响结果的可能性也很小。

ASTRA和DYNAMICS SP强烈支持通过这些方法(在DYNAMICS中称为“预置”)强制执行允许的序列。具有研究员特权级别的用户可以创建新实验,然后将其另存为方法。具有技术人员权限级别的用户只能使用该方法收集和分析数据,而不能更改方法配置、分析或结果报告。

借助其模板/预置技术,ASTRA和DYNAMICS支持将大分子和纳米颗粒特性化应用到日常制造和质量保证应用中。

 

可读记录

ASTRA和DYNAMICS生成的所有数据都以可读的形式提供给用户。使用强大的数据导出和表示功能,所有数据都可以用图形表示、以表格形式显示或导出为文本。此外,ASTRA报告可以定制以显示感兴趣的数据,并且可以导出为PDF或HTML格式。