HPLC发展回顾

文章来源:杰星科技 人气:236 发表时间:2019-08-29

鉴于HPLC在全行业运用越来越广泛,因此每一个实验室分析人员都应该熟练掌握并应用HPLC,对于一些常见的故障分析应该做到游刃有余,才能在运行故障的时候即使解决问题,提高工作效率。小编整理了HPLC的发展史哦,不要错过哦。

对于一些色谱工作人员来说,他们对高效液相层析法的认识还是要从很久以前的1969年说起。那一年,他们来到拉斯维加斯参加第五届由休息顿大学的化学家Albert Zlatkis组织的系列会议。

大致粗算了一下,今年是我们所了解的高效液相层析法或者简称为HPLC技术走过的第50个年头。关于HPLC的故事,从一开始他就像是一场关于层析技术的进步而不是技术的革命。这次,我们将重访HPLC走过的50年光景,同时回顾一下有关层析法的所有粒子填充柱技术的增量式开发。之后,我们找来了那些在柱填充材料和压力方面做出卓越贡献的公司和研究人员与我们共同展望了HPLC处理速度更快,处理样本更复杂的未来的发展前景。

早年期间的“色谱研究进展”会议聚焦了气相色谱技术(GC),这种技术可以在混合物流经充气柱的时候,分离混合物中的易挥发性化合物。所以在1969年的很多与会人员都是GC技术大佬,而且他们也没有听过关于HPLC技术过多的说法。但是在这届会议上这些技术大佬们开始觉悟。“这届会议对于HPLC的诞生而言起到了极其重要的作用,” Ronald Majors说,他是当年参加会的人员之一。在人们听到这个仍处于萌芽期的技术之后,“每个人都兴奋至极。”

在那个年代,GC仍旧占据分离技术的主导地位。但是GC的确存在一些短处。最要命的,就是GC要求被分离的物质要具备挥发性,或者借助衍生作用将被分离物质变成易挥发性质。“但是演化反应真的是一个让人崩溃的过程,” Majors说。因此很多大型或者极性分子无法使用GC技术分析。

但是GC不能分析的物质可以使用HPLC进行分离。在HPLC的处理过程中,液体移动相会携带者化合物的混合物通过一段填充有颗粒物的色谱柱。当泵压促使移动相通过色谱柱的时候,化合物会与静止相放生相互作用,也就是说会和色谱柱中的颗粒物表面接触发生不同程度的反应,这样化合物就在这个过程中被成功分离。

那一年,会议上初露头角的HPLC技术可谓是不费吹灰之力就赢得了在场科学家的极度关注,因为在这次会议上有很多像药物研发和生物技术分离等应用技术,但是GC这样的方法真的很难满足这些应用技术的分离目的。因此,从那一天开始,HPLC注定成为分析化学实验室的一匹黑马。在那之后,从手性分离到蛋白质组学的应用,不断地推动当今HPLC技术的进步。

即使在1969年,HPLC的知名度相对不高,之后,来自联合石油公司的Lloyd Snyder想起了Zlatkis组织的那次会议成为了HPLC技术出现的转折点。但是当他回到家后才回想起在会议上发生的更多的事情。于是他和其他参加这次会议的人一起在加州大学组织了一场为期半天时间的会议,让那些未能参加那次会议的人员们提供了关于HPLC的信息。

“我们打算让15到20个人来参加我们的会议,”Snyder说。“他们广播了这次会议的举办地点和时间,并安排这次会议在平时我们使用的教室里面进行。当收到会议通知的人赶到的时候,我们不得不将会议场所临时更改,选择一个可以容纳更多人的会议室。大约有150人前来参加我们的会议。我发现这件事成为了当时热议的话题。”

根据某些官方数据估算,今年是HPLC技术诞生的第50个年头。这些估算主要是根据耶鲁大学的Csaba Horváth和Seymour (Sandy) Lipsky在1966年发表的一片关于有机化合物的离子交换分离技术(Nature 1966, DOI:10.1038/211748a0)的发表时间算起。一年后,他们又发表了一篇研究报告。在这次研究当中,他们在快速液相色谱技术当中使的泵操作压力要比上一次实验(Anal. Chem.1967, DOI: 10.1021/ac60256a003)的压力高很多。他们就是那次在拉斯维加斯举办的具有标志性意义年会当中的先驱。

但是确认HPLC准确的出现时间并不容易。有人曾经预料,不久之后HPLC就得到了实践应用。在1941年,之后的诺贝尔奖得主Archer J. P. Martin和Richard L. M. Synge在文章中写道了一种液-液分配色谱法,色谱柱分离化合物的能力取决于液体-流动相的流速,以及色谱柱内填充颗粒物的直径平方。他们从理论塔板数(theoretical plates)的角度谈论了这种技术,理论塔板数经常被色谱工作人员用来描述则铺筑所能够解决的混合物的性能。

因此人们最早知道的关于液相色谱分离技术是在1941年,人们知道这种技术需要高压与微小颗粒填充物的结合才能实现该技术。但是这种技术却花费了将近30年的时间从书本的理论层面跳到现实的使用当中,因为人们觉得这种技术的实现需要很多知识。

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