МЕТОДИКА КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОБРАБОТКИ РЕЗУЛЬТАТОВ ПЛАНАРНОЙ ХРОМАТОГРАФИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕСПЕЦИАЛИЗИРОВАННОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

Кузьмин Антон Алексеевич, кандидат биологических наук, доцент, кафедра биотехнологий и техносферной безопасности, Пензенский государственный технологический университет (Россия, г. Пенза, проезд Байдукова / ул. Гагарина, 1а/11), kuzmin-puh@yandex.ru
Борисков Дмитрий Евгеньевич, кандидат сельскохозяйственных наук, доцент, кафедра биотехнологий и техносферной безопасности, Пензенский государственный технологический университет (Россия, г. Пенза, проезд Байдукова / ул. Гагарина, 1а/11), boriskovde1965@gmail.com

543.087.9, 543.544

Актуальность и цели. Ключевым этапом количественной планарной хроматографии является оцифровка результатов разделения для дальнейшей статистической обработки и определения состава смеси. Цель работы – предложить экспресс-методику оцифровки плоских хроматограмм и получения хроматографических кривых с использованием доступного неспециализированного программного обеспечения.
Материалы и методы. Материалом для работы послужили плоские хроматограммы цветных чернил, разделенных на бумажном носителе с помощью системы органических растворителей. Методологической основой работы является денситометрический метод анализа плоских хроматограмм, основанный на применении закона Ламберта – Бера о снижении интенсивности света, прошедшего через тонкий слой окрашенного вещества. Для оцифровки и построения хроматограмм использовали доступное программное обеспечение ImageJ на платформе Java.
Результаты. Предложена экономичная экспресс-методика оцифровки плоской хроматограммы с использованием планшетного сканера и неспециализированного программного обеспечения. Основными операциями процессинга являются следующие: вычитание фона, отброс цветовой информации и авторегулировки яркости/контрастности изображения. Проведен статистический анализ качества полученных денситограмм в зависимости от последовательности операций оцифровки.
Выводы. Качество денситограмм обнаруживает сложную зависимость от последовательности операций оцифровки. Операция авторегулировки яркости/контрастности или ухудшает качество денситограмм, повышая шум базовой линии, или действует нейтрально. Вычитание фона и отброс цветности важны не столько сами по себе, сколько в комплексе, с приоритетом операции вычитания фона изображения.

планарная хроматография, процессинг, хроматографический пик, количественный анализ хроматограмм, денситометрия, денситограмма, шум базовой линии, пигменты

 Скачать статью в формате PDF

1. W. Young, Forrest. Quantifying Qualitative Data / Forrest W. Young, Jan de Leeuw, Yoshio Takane // Similarity and Choice / H. Feger. – Bern : Hans Huber, 1980.
2. Rosenfeld,Azriel.Picture Processing by Computer/Azriel Rosenfeld.–New York:AcademicPress,1969.–198p.
3. Герасимов, А. В. Применение цветной компьютерной обработки хроматограмм при ТСХ-анализе тартразина / А. В. Герасимов // Журнал аналитической химии. – 2003. – Т. 58, № 3. – С. 241.
4. Герасимов, А. В. Применение программной обработки сканированных изображений хроматограмм в количественной планарной хроматографии / А. В. Герасимов // Журнал аналитической химии. – 2004. – Т. 59, № 4. – С. 392–397.
5. Герасимов, А. В. Применение планшетных сканеров и специализированного программного обеспечения для определения цветности сахарного песка в цветовом режиме CIE XYY / А. В. Герасимов, Я. С. Бурыгина // Хранение и переработка сельхозсырья. – 2002. – № 10. – С. 62.
6. Gerasimov, A. V. Application of planar chromatography with the computer processing of chromatograms to the analysis of flavoring materials using the determination of 4-(4-hydroxyphenyl)-2-butanone (raspberry ketone) as an example / A. V. Gerasimov // Journal of Analytical Chemistry.–2001.–Vol.56,№4.–P.370–375.
7. Gerasimov, A. V. Identification of colored substances in thin-layer chromatography by computer processing / A. V. Gerasimov, I. I. Malakhova, V. D. Krasikov // Russian Journal of Applied Chemistry. – 2000. – Vol. 73, № 10. – P. 1722–1725.
8. Кузьмин, А. А. Количественная оценка критериев эффективности разделения смесей методом бумажной хроматографии / А. А. Кузьмин, С. В. Зиновьев, А. А. Блинохватов, Д. Е. Борисков // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего. – Пенза : ПензГТУ, 2015. – № 5 (27). – С. 89–95.
9. Touchstone, J. C. Densitometry in thin layer chromatography, practice and applications / J. C. Touchstone, J. Sharma. – New York : Wiley, 1979. – P. 241–250.
10. Ламберт, И. Г. Феноменология, или Учение о видимости / И. Г. Ламберт ; пер. К. А. Волковой // Историко-философский ежегодник. – М. : Наука, 2006. – С. 105–113.
11. Burger, Wilhelm. Digital Image Processing: An Algorithmic Introduction Using Java / Wilhelm Burger, Mark J. Burge. – Springer, 2007. – 107 p.
12. Perez, J. M. M. Image Processing with ImageJ / J. M. M. Perez, J. Pascau. – Packt, 2013. – 140 p.
13. Nixon, Mark S. Feature Extraction and Image Processing / Mark S. Nixon, Alberto S. Aguado. – Boston : Academic Press, 2008. – P. 88.
14. Jähne, Bernd. Digital Image Processing / Bernd Jähne. – Springer, 2002. – 608 p.