反相液相色谱保留指数的移植方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114280199A(43)申请公布日2022.04.05(21)申请号202111651334.1(22)申请日2021.12.30(71)申请人中国计量科学研究院地址100029北京市朝阳区北三环东路18号(72)发明人张庆合李秀琴张燕(74)专利代理机构北京正鼎专利代理事务所(普通合伙)11495代理人岳亚(51)Int.Cl.G01N30/02(2006.01)G01N30/86(2006.01)G06N3/08(2006.01)G16C20/30(2019.01)G16C20/70(2019.01)权利要求书2页说明书9页附图2页(54)发明名称反相液相色谱保留指数的移植方法(57)摘要本发明公开了基于校准集化合物保留指数和误差反向传播网络构建的反相液相色谱保留指数的移植方法，以提高保留指数在不同方法间的移植效率和准确度，进而建立一种准确、灵活和通用的液相CRI数据库，提高了化学分析领域需要根据色谱保留信息进行方法移植和化合物鉴别的准确度。CN114280199ACN114280199A权利要求书1/2页1.一种反相液相色谱保留指数的移植方法，其特征在于，包括：利用液相色谱仪对初始化合物集在不同反相色谱条件下进行液相检测，以便得到不同色谱条件下初始化合物集中各化合物的保留时间；基于所述初始化合物集中各化合物的反相色谱保留特性，将所述初始化合物集分为不同子集，并按比例将所述不同子集的化合物分为校准集化合物、训练集化合物和测试集化合物；基于所述初始化合物集中各化合物的保留时间，以便得到所述初始化合物集中各化合物在不同色谱条件下的色谱保留指数；基于误差反向传播BP神经网络，构建所述校准集化合物的色谱条件‑保留指数关系模型；在第一反相色谱条件和第二反相色谱条件下分别对所述校准集化合物进行检测，以便获得所述校准集化合物分别在所述第一反相色谱条件和所述第二反相色谱条件下的保留指数；在所述第一反相色谱条件对待测化合物进行检测，以便得到所述待测化合物在所述第一反相色谱条件的保留指数；以及基于所述校准集化合物的保留指数关系模型，利用所述校准集化合物分别在所述第一反相色谱条件和所述第二反相色谱条件下的保留指数和所述待测化合物在所述第一反相色谱条件的保留指数，预测得到所述待测化合物在所述第二反相色谱条件的保留指数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述反相色谱条件的参数包括色谱柱类型、色谱柱温度、洗脱流速、梯度洗脱比例、流动相组成和色谱运行时间。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述初始化合物集中各化合物的反相色谱保留特性，利用自组织神经网络算法SOM对所述初始化合物集进行聚类分析，将所述初始化合物集分为不同子集，并按比例将所述不同子集的化合物分为校准集化合物、训练集化合物和测试集化合物。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照1:(4‑10):(2‑4)的比例权重将所述不同子集的化合物分为所述校准集化合物、所述训练集化合物和所述测试集化合物。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于校准集化合物和目标化合物的实测保留时间，利用如下公式得到所述色谱条件下各所述校准集化合物和目标物化合物在不同色谱方法下的保留指数，其中，RTmax、RTmin分别为所述不同色谱条件中，所述校准集化合物中实测保留时间的最大值和最小值；RTi为所述色谱方法下目标化合物的实测保留时间；CRIi为所述色谱条件下所述目标化合物的实测保留指数。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述误差反向传播神经网络，构建所述色谱条件‑保留指数关系模型的方法包括：基于所述网络，深度学习并构建不同色谱方法下所述校准集化合物保留指数关系初始模型；2CN114280199A权利要求书2/2页利用所述训练集化合物的保留指数对所述保留指数关系初始模型进行内部验证，并基于如下公式以平均相对误差为评价指标，对所述保留指数关系初始模型进行优化直到收敛为止，以便得到保留指数关系校验模型；其中，CR7Mea、CRIPre分别为某个色谱方法下所述训练集化合物的实测保留指数和预测保留指数，n为所述训练集化合物的个数，MRE为平均相对误差；以及采用所述测试集化合物的保留指数对所述保留指数关系初始模型进行外部验证和性能评价，以便得到所述保留指数关系模型。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始化合物集包括至少8个化合物，优选地，至少15个化合物，更优选地，至少30个化合物。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一反相色谱条件和第二反相色谱条件应符合：色谱柱：反相液相色谱柱；色谱运行时间：不低于10min；色谱洗脱流速：0.1ml/min～1.0ml/min；色谱柱温度：20℃