逆相液体クロマトグラフィーによる利尿剤の勾配分離におけるマルチスケール最適化対遺伝的アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Alvarez-Segura T.; Lopez-Urena S.; Torres-Lapasio J.R.; Garcia-Alvarez-Coque M.C.

文献

J-GLOBAL ID：202002254968217587 整理番号：20A0121939

逆相液体クロマトグラフィーによる利尿剤の勾配分離におけるマルチスケール最適化対遺伝的アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multi-scale optimisation vs. genetic algorithms in the gradient separation of diuretics by reversed-phase liquid chromatography

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資料名：
巻： 1609 ページ： Null 発行年： 2020年
JST資料番号： C0278B ISSN： 0021-9673 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

多重線形勾配は,各特殊溶質クラスタに対する局所選択性要求を達成するために,勾配を注意深く調整することにより,複雑な試料の分離を得るための便利な解決策である。これらの勾配は,クロマトグラフの経験に従って試行錯誤によって設計できるが,この戦略は複雑な分離のために迅速に不適切になる。より進化した解は,多重セグメント化勾配の逐次構築を意味する。しかし,この戦略は,建設の各段階における探索空間の一部を捨てており,さらに,非常に複雑なサンプルを適切に扱うことができない。複雑さが大き過ぎるとき,最良の勾配を見つけるための唯一の有効な代替案は,遺伝的アルゴリズム(GA)のようなグローバル探索法の使用である。最近,詳細のレベルが探索に沿って増加する新しい大域的アプローチが提案されている。すなわち,多重スケール最適化(MSO)である。この戦略において,任意の溶媒変動関数を定義するために,中間曲線を構築するために,立方スプラインを適用した。細分化スキームを用いて,立方スプラインを生成し,それらのレベルを詳細に制御した。探索は,長い溶出を避け,バランスしたピーク分布を助けるような多くの制約を受けた。本研究の目的は,GAsとMSOの結果を評価し,比較することである。両方のアプローチを14の利尿薬とプロベネシドのセットで試験し,C18カラムを用いてアセトニトリル-水混合物で溶出した。分析時間15~16分で満足なベースライン分解能が得られた。著者らは,GAs最適化が,ペナルティパラメータがコスト関数に含まれるとき,MSOによって提供されるものと同等の結果を提供することを見出した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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クロマトグラフィー,電気泳動 , 液体クロマトグラフィー

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