Реферат: Методы исследования биологически активных соединений - текст реферата. Скачать бесплатно.
Банк рефератов, курсовых и дипломных работ. Много и бесплатно. # | Правила оформления работ | Добавить в избранное
 
 
   
Меню Меню Меню Меню Меню
   
Napishem.com Napishem.com Napishem.com

Реферат

Методы исследования биологически активных соединений

Банк рефератов / Химия

Рубрики  Рубрики реферат банка

закрыть
Категория: Реферат
Язык реферата: Русский
Дата добавления:   
 
Скачать
Архив Zip, 320 kb, скачать бесплатно
Заказать
Узнать стоимость написания уникального реферата

Узнайте стоимость написания уникальной работы

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ БИОЛОГИЧЕСКИ АКТИВНЫХ СОЕДИНЕНИЙ м етоды исследования , применяемые для анализа , установления структуры и количественного опр еделения биологически активных соединений являются обычными химическими , физическими или физико-химическими методами . Специфика состоит только в том , что эти обычные методы применяются для анализа определенных объектов , таких , что требования к результатам анализа могут отличаться (и часто действительно отличаются ) от методов , применяемых в других случаях . В частности , это относится к исследованию и анализу соединений , являющихся лекарственными средствами – как субстанций , так и входящих в лекарственную фор м у. Методы исследования биологически активных соединений можно условно разделить на три группы : химические методы , физические методы и физико-химические методы . Это деление во многих случаях является условным , потому что очень часто использование одного ме тода приводит к изменениям характеристик , определяемых другим методом . Например , проведение химических реакций часто сопровождается изменением окраски или выпадением осадка , что является изменением характеристик физического состояния анализируемой системы. Для установления структуры и анализа биологически активных соединений , в основном , используются физико-химические методы , рассмотрением которых мы и займемся. ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ К физико-химическим методам можно отнести следующие методы : 1. Оптич еские методы : Электронная спектроскопия (спектроскопия в УФ и видимой областях спектра ). Спектрофлуориметрия. Колебательная спектроскопия : ИК-спектроскопия и спектроскопия комбинационного рассеяния. п оляриметрия , в том числе оптический круговой дихроизм и дисперсия оптического вращения. р ефрактометрия. 2. Масс-спектрометрия. 3. Спектрометрия ядерного магнитного резонанса. 4. Хроматография : п ланарная – хроматография на бумаге , тонкослойная (ТСХ ). г азовая (ГХ ) и газо-жидкостная (ГЖХ ) . в ысокоэффективная жидкостная хроматография (ВЭЖХ ). Применение физико-химических методов основано на использования соответствующего оборудования , с помощью которого исследователь получает искомую информацию . Эта информация всегда получается в результате обработки сигналов. ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ Сигналом называются первичные данные , получаемые в ходе анализа . Это могут быть спектры , хроматограммы , какие-либо временные зависимости , например , зависимости от времени рН или оптической плотности и многое другое . Подобные данные пред ставляют собой зависимости некоторой величины от времени , длины волны , расстояния (для данных по пространственному распределению ) или иного параметра . Они включают в себя не только полезную , но и ненужную , мешающую информацию. Аналитический сигнал , получае мый от любого прибора , всегда включает в себя полезную информацию , шум и сигнал фона . Составляющая , несущая полезную информацию , часто может быть представлена графически в форме пика . п ри этом , в зависимости от частоты составляющие суммарного сигнала могут быть разделены следующим образом (F 1). Таблица 1. ЧАСТОТА КОМПОНЕНТА СИГНАЛА Промежуточная Полезная информация (пик ) Низкая Фон , дрейф базовой линии Высокая ШУМ Это легко видеть , например , на хроматограмме (F 2), где имеются как пики отдельных вещ еств (их площади связаны с содержаниями ), так и участки базовой линии (прямой или искривленной ) между ними . В общем случае при регистрации сигнала как на пики , так и на базовую линию накладывается шум (F 3). Шум может настолько перекрывать полезный сигнал, что последний становится трудно различим . Качество такого рода данных обычно характеризуют отношением (полезный сигнал /шум ). Одна из важнейших задач обработки сигналов состоит в том , чтобы отличить полезный сигнал от шума , подавить шум и таким образом из влечь из исходных данных «чистый > сигнал , увеличив количество полезной информации . При графическом представлении полезный сигнал , соответствующий индивидуальному веществу , обычно имеет форму пика , реже ступени. Для усиления полезного сигнала используют те или иные различия между ним и шумом , в первую очередь различия в их частотах . Частота электронного шума прибора обычно гораздо выше частоты полезного сигнала . В то же время , компонента , имеющая частоту значительно более низкую , чем сигнал , также является п омехой и соответствует сдвигу или дрейфу базовой линии (F 3). Наиболее эффективные методы усиления сигнала основаны на различиях в частотах или фазах между полезным сигналом и помехами . Желательно , чтобы используемый для получения информации прибор обладал как можно меньшим уровнем шумов , поскольку в этом случае задача выделения полезного сигнала облегчается. Наиболее распространенными методами извлечения полезной информации являются различные алгебраические преобразования , сглаживание , корреляционный анали з , свертка , дифференцирование и интегрирование . Предварительно информацию , поступающую с прибора в непрерывном аналоговом виде (например , на самописец ), подвергают оцифровке для обработки и хранения ее в памяти компьютера . Устройства , применяемые для оциф р овки аналоговых сигналов , называются аналого-цифровыми преобразователями (АЦП ). В этом случае выделение полезного сигнала осуществляют численными методами. Для экспериментатора , анализирующего данные , полученные на каком-либо приборе , наиболее важным являе тся решение следующих задач : 1. Увеличение отношения сигнал /шум , сглаживание данных. 2. Улучшение разрешения перекрывающихся пиков и устранение сигнала фона. 3. Интегрирование сигналов для получения количественных данных. Одним из наиболее распространенных методов обработки сигналов является цифровая фильтрация данных . Эту операцию сейчас осуществляют большинство современных приборов . Для такой популярности метода цифровой фильтрации есть много причин : - соответствующее программное обеспечение можно реализ овать практически на любом компьютере ; - в методе используются только простейшие арифметические операции (сложение и умножение ); - цифровые фильтры легко адаптировать к любой конкретной ситуации ; - действия , выполняемые цифровыми фильтрами , легко поддаю тся интерпретации. Конечно , никакая фильтрация не может увеличить количество информации , содержащееся в данных , но она позволяет извлечь имеющуюся информацию , сделать ее более наглядной. В основе простейшего цифрового фильтра лежит операция усреднения : сер ия последовательных значений заменяется их средним арифметическим . Как известно из математической статистики , среднее характеризуется меньшим уровнем шумов (стандартным отклонением ), чем исходные данные. о бщая для всех методов фильтрации проблема заключает ся в следующем . Нестационарные (т . е . изменяющиеся в пространстве и времени ) данные не могут быть адекватно описаны средним . Структура данных , имеющих форму пика , при усреднении искажается. Возможное решение проблемы состоит в таком выборе ширины диапазона (числа точек ) для усреднения , чтобы сигнал усиливался , а шум подавлялся . Эта величина , называемая шириной фильтра , является одной из самых важных его характеристик . Слишком широкий фильтр подавляет структуру данных , слишком узкий — недостаточно эффективно устраняет шумы . Простейший тип цифрового фильтра называется оконным фильтром (или движущимся средним ). Пример его использования приведен на рисунке (F 4). После фильтрации (F 4) структура данных выражена четче , а уровень шума ниже по сравнению с исходным спектром. На врезке (F 4) показана конкретная форма цифрового фильтра , использованного в этом примере . В простейшем случае , когда усреднение проводится по п соседним точкам , каждая точка входит в общую сумму с коэффициентом 1/n. Например , при усреднении по 8 точкам каждая точка входит с коэффициентом 1/8. Более сложным и более эффективным является способ фильтрации , основанный на методе наименьших квадратов . В пределах окна экспериментальные данные аппроксимируют каким-либо полиномом (например , квадратичной или кубической функцией ). Широко распространен метод , который предложили Савицки и Голэй . Метод так и называется « Savizky-Golay smoothing» - сглаживание методом Савицки-Голэя .. В этом методе задается определенное число экспериментальных точек n (ширина ок на ), методом полиномиальной регрессии определяется сглаженное значение для каждой точки и окно передвигается дальше , проходя таким образом всю кривую . Эффективность фильтрации этим методом иллюстрирует рис . 4. Мы начнем с изучения оптических методов . Это с вязано как с универсальностью этих методов , так и с тем , что оптические методы используются для детектирования в ряде других физико-химических методов , например , хроматографии. Несомненно , наиболее простым и наиболее распространенным из оптических методов (в смысле его применения на практике ) можно считать метод электронной спектроскопии . Этот метод часто называют либо УФ-спектроскопией , либо просто спектроскопией . Если химик говорит , что нужно снять спектр , определенно имеется в виду спектр в видимой или ультрафиолетовой (или в обеих ) областях спектра , т.е . электронный спектр. Видимый спектр. Спектроскопия как наука возникла после открытия Ньютона (около 1672 г .), показавшего , что величина преломления света при прохождении его через призму меняется в завис имости от цвета . Этот вывод был сделан после того , как было обнаружено , что изображения окрашенных тел при наблюдении их через призму в большей или меньшей мере смещаются в соответствии с различиями в окраске . Было установлено также , что изображение синег о тела смещается больше , чем изображение красного. В одном из последующих опытов Ньютон , используя в качестве источника света отверстие в оконной шторе , пропустил солнечный луч через стеклянную призму и таким образом получил спектр . Было известно и ранее , ч то сквозь призму можно наблюдать окрашенное изображение , но тогда предполагали , что эту окраску дает сама призма . Ньютон же на основании этого и других своих опытов сделал вывод , что белый свет является сложным , и в настоящее время известно , что семь перв и чных цветов — красный , оранжевый , желтый , зеленый , голубой , синий и фиолетовый — дают вместе белый свет. Окраска раствора позволяет характеризовать испытуемый образец . Одновременно эта окраска характеризует и ту область спектра , в которой поглощает этот об разец . Соответствующие данные приведены в следующих таблицах (F 5 и 6). Последующими открытиями было установлено , что видимая и прилегающие к ней инфракрасная и ультрафиолетовая области спектра представляют лишь очень небольшие участки всего спектра излуч ения , известного теперь под названием электромагнитного спектра. Уже давно установлено , что свет представляет собой электромагнитное излучение с длиной волны , изменяющейся в определенном интервале (Рис . F 7 и 8). При попадании на тот или иной предмет свет может отражаться , поглощаться или рассеиваться (Рис . F 9). Обычно эти три явления протекают одновременно , но доля каждого из них различна в каждом конкретном случае. Очень важно , что поглощение света веществом происходит избирательно , в зависимости от свой ств вещества . На избирательном поглощении света основаны спектральные методы анализа . Эти методы применяются для установления строения соединений , их идентификации и количественного определения. Приборы , применяемые для таких исследований , называются спект рофотометрами , и в них используется монохроматическое излучение , т.е . излучение с определенной длиной волны. в спектральных исследованиях помимо длины волны обычно используются следующие ее функции (рис . F 10): волновое число - число волн на сантиметр = 1/ l см -1 ; частота колебаний n (с -1 ) – число полных колебаний в секунду. v = Скорость света (см /сек )/ Длина волны (см ) = 3 ґ 10 10 / l . Все эти единицы связаны между собой : == Волновое число = (1) 1 Частота Длина волны Скорость света Единицы длины волны и частоты приведены в таблице (Рис . F 11). ЗАКОНЫ ПОГЛОЩЕНИЯ СВЕТА Количественные измерения поглощения света любой длины волны основаны на двух законах , установленных эмпирически в 18-м и 19-м веках , которые теперь связывают с именами Бугера , Ламберта и Бера . Так , в некоторых руководствах утверждается , что независимо Бугером в 1729 г . и Ламбертом в 1760 г . был сформулирован следующий закон : «Каждый тонкий слой постоянной толщины внутри однородной окрашенной среды поглощает определенную долю входящего в не го потока излучения независимо от интенсивности этого излучения» На самом деле , Бугер сформулировал свои выводы так : «При возрастании толщины на равные величины свет уменьшается подобно членам геометрической прогрессии» . И далее : «Надлежит сделать вывод , ч то пропорциональными поглощению света являются не толщины , а массы вещества , содержащиеся в этих толщинах». В 1760 г . Ламберт со ссылкой на Бугера выразил зависимость интенсивности прошедшего света от толщины слоя математической формулой . Практически во вс ех современных учебниках и монографиях основной закон поглощения света называют законом Бера (его фамилии на самом деле Беер ) и формулируют так : «Поглощение данным тонким слоем пропорционально числу содержащихся в нем поглощающих молекул , т.е . концентрации поглощающего вещества» и датируют 1852 годом . Это выражение и приписывание авторства Беру теперь являются общепринятыми , хотя на самом деле этот закон открыл Бугер. Согласно этому закону , доля света , поглощенного в слое вещества , не зависит от интенсивнос ти падающего излучения . Зависимости , устанавливаемые этими законами , обычно выражаются одной формулой , которая связывает отношение интенсивностей падающего на образец (I 0 ) и прошедшего через него (I) света с концентрацией (с ) поглощающего вещества , содержа щегося в образце толщиной
1Архитектура и строительство
2Астрономия, авиация, космонавтика
 
3Безопасность жизнедеятельности
4Биология
 
5Военная кафедра, гражданская оборона
 
6География, экономическая география
7Геология и геодезия
8Государственное регулирование и налоги
 
9Естествознание
 
10Журналистика
 
11Законодательство и право
12Адвокатура
13Административное право
14Арбитражное процессуальное право
15Банковское право
16Государство и право
17Гражданское право и процесс
18Жилищное право
19Законодательство зарубежных стран
20Земельное право
21Конституционное право
22Конституционное право зарубежных стран
23Международное право
24Муниципальное право
25Налоговое право
26Римское право
27Семейное право
28Таможенное право
29Трудовое право
30Уголовное право и процесс
31Финансовое право
32Хозяйственное право
33Экологическое право
34Юриспруденция
 
35Иностранные языки
36Информатика, информационные технологии
37Базы данных
38Компьютерные сети
39Программирование
40Искусство и культура
41Краеведение
42Культурология
43Музыка
44История
45Биографии
46Историческая личность
47Литература
 
48Маркетинг и реклама
49Математика
50Медицина и здоровье
51Менеджмент
52Антикризисное управление
53Делопроизводство и документооборот
54Логистика
 
55Педагогика
56Политология
57Правоохранительные органы
58Криминалистика и криминология
59Прочее
60Психология
61Юридическая психология
 
62Радиоэлектроника
63Религия
 
64Сельское хозяйство и землепользование
65Социология
66Страхование
 
67Технологии
68Материаловедение
69Машиностроение
70Металлургия
71Транспорт
72Туризм
 
73Физика
74Физкультура и спорт
75Философия
 
76Химия
 
77Экология, охрана природы
78Экономика и финансы
79Анализ хозяйственной деятельности
80Банковское дело и кредитование
81Биржевое дело
82Бухгалтерский учет и аудит
83История экономических учений
84Международные отношения
85Предпринимательство, бизнес, микроэкономика
86Финансы
87Ценные бумаги и фондовый рынок
88Экономика предприятия
89Экономико-математическое моделирование
90Экономическая теория

 Анекдоты - это почти как рефераты, только короткие и смешные Следующий
— Блин, а вдруг у мужика правда работа и дела? ? Да не, бред какой-то, он все врет.
(с) Женщины
Anekdot.ru

Узнайте стоимость курсовой, диплома, реферата на заказ.

Обратите внимание, реферат по химии "Методы исследования биологически активных соединений", также как и все другие рефераты, курсовые, дипломные и другие работы вы можете скачать бесплатно.

Смотрите также:


Банк рефератов - РефератБанк.ру
© РефератБанк, 2002 - 2016
Рейтинг@Mail.ru