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Chemisches und Veterinäruntersuchungsamt Karlsruhe NMR-Spektroskopie mit MATLAB auf dem Weg in die Routineanalytik Thomas Hausler CVUA-Karlsruhe MATLAB EXPO München, 27. Juni 2017

NMR-SpektroskopiemitMATLAB auf demWegin die Routineanalytik€¦ · Anzahl der Kernen die das Signal erzeugen (chemische Struktur und Konzentration) Signalfläche des Analyten in

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Chemisches und Veterinäruntersuchungsamt Karlsruhe

NMR-Spektroskopie mit MATLAB auf dem Weg in die Routineanalytik

Thomas HauslerCVUA-Karlsruhe

MATLAB EXPO München, 27. Juni 2017

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Chemisches und Veterinäruntersuchungsamt Karlsruhe

Aufgaben der amtlichen Überwachung

Prüfung der Einhaltung gesetzlicher Vorgaben

(Sicherheit, Irreführung, Kennzeichnung, Auslobung)

Kontrolle der Einhaltung vorgegebener Grenzwerte

(Koffein, Methanol)

Prüfung auf Echtheit und Authentizität

(Apfel- oder Birnensaft)

Untersuchung auf unzulässige Stoffe

(Zucker im Schwarzwälder Kirschwasser)

z.B. GetränkePrüfung der

Verkehrsfähigkeit(u.a. Sensorik)

Chemische Analyse

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Untersuchung einer Probe

Glucose

Gaschromatographie Hochleistungs-Flüssigchromatographie Infrarotspektroskopie

Milchsäure

KoffeinTaurin

Hauptkomponenten

ZitronensäureVitamin CÄpfelsäureEssigsäure

SaccharoseFructose

EthanolMethanol

Enzymatik UV/Vis-Spektroskopie

Methoden

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Untersuchung einer Probe

Viele unterschiedliche Methoden bedeuten hohen präparativen Aufwand (Extraktion, Filtration…)

Hohe Probenanzahl bei Routineuntersuchungen

Keine der genannten Analysemethode erfasst eine Vielzahl an Analyten mit einer einzigen Messung

Problem:

X Aufarbeitungen X Messungen X Auswertungen

X Analyten

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Kernresonanzspektroskopie

Die Lösung?Kernresonanzspektroskopie (NMR)

1 Aufarbeitung 1 Messung 1 Auswertung

X Analyten

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Einfache Aufarbeitung?nach optionaler Filtration, nur Zugabe eines Puffers nötig

Parallele Erfassung vieler Analyten?Radiofrequenzpuls wirkt auf alle NMR aktiven Kerneà Antwort ist charakteristische Frequenz für jeden Analyt

Automatisierte Messung mehrerer Proben?Durch Probengeber Vorbereitung von bis zu 60 Proben möglich

→ Auswertung : Standardisierung und valide Ergebnisse notwendig ←

Kernresonanzspektroskopie

Anforderung: Untersuchung einer hohen Menge an Proben bei verhältnismäßigem Aufwand

Warum NMR für Routineuntersuchungen?

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Das NMR-Spektrum

Saccharose 10 g/LSaccharose 1g/L

Saccharose in ProbengetränkSaccharose Reinsubstanz

Qualität und Quantität

Identifizierung Quantifizierung

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Auswertung eines NMR Spektrums

x20Manuelle Auswertung zeitaufwändigBis zu 30 Analyten in Lösung

Fachpersonal erforderlich

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Automatisierung mit MATLAB

NMR-Spektrum

Informationen zu Analyten:Anzahl an SignalenIntegrationsbereiche

SignalflächenGefundener Gehalt des Analyten in der Probe

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Von der Integralfläche zum Gehalt

Tägliche Messung einer Referenzprobe:

Bekannte Substanzen in genau definierten Konzentrationen

IntegrationSignalflächen der Referenzprobe

Flächenfaktor

Bekannt: Anzahl der Kernen die das Signal erzeugen(chemische Struktur und Konzentration)

Signalfläche des Analyten in der Probe

Gehalt des Analyten in der Probe in mg/L

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Schritte im MATLAB-Skript

Einlesen der spektralen Daten

Bruker-spezifisches Skript

Auslesen der Messparameter

Integration innerhalb Integrationsgrenzen

Datenbank:Name der AnalytenIntegrationsgrenzen

Anzahl an Kernen je SignalBestimmungsgrenzen

Berechnung der Gehaltemit Flächenfaktor

Auswertung der Referenzprobe

Datenbank Referenz:IntegrationsgrenzenDefinierte Gehalte Excel-Report

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Vorteile durch Automation

Überprüfung von Qualitätsparameter:- Linienbreite

Standardisierte Auswertung- stets identische Integrationsparameter

Vermeidung von Übertragungsfehler- Automatischer Übertrag von Probennummern und Gehalte in LIMS System

Strukturierte Datenablage

Analyse von mehreren Proben gleichzeitig

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Probleme durch starre Integration? ?

Leicht unterschiedliche Signallagen aufgrund Matrixeffekte

à Korrektur durch manuelle Anpassung möglich

Überlagerung mit weiteren Analyten in der Probe möglich

à Korrektur NICHT durch manuelle Anpassung möglich

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Informationsgewinn durch 2D-Spektroskopie

Problem der leichten Verschiebungsänderung

Informationen:

Ungefährer Bereich des Signals

Mulitplizität (Singulett, Duplett…)

Exakte Position

Integration

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3.9844.024.044.064.084.1-0.5

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3x 106

ppm

datadesired SignalFit

Linefitting für robuste Analysen

Problem bei Überlagerung von Signalen

Informationen des gesuchten Signals

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Was können wir mit MATLAB

Einlesen der spektralen Daten → Bruker-spezifisches Script

Bearbeitung der Daten → Basislinienkorrektur, Auswahl bestimmter Bereiche

Einlesen von wichtigen Messparametern und deren Weiterverarbeitung

Informationsfussion unterschiedlicher NMR-Spektroskopiedaten

Line-Fitting Algorithmus durch Minimierung der Fehlerquadratsumme

Integration über trapeziodal Methode

Quantifizierung durch Einbezug der Referenzprobe und dessen Parametern

Flexibles Modell → Integration weiterer Analyten, Anwendung auf unterschiedliche Matrices möglich

Kompilierung des Scriptes → keine Veränderung durch Benutzer möglich → QM relevant

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Beispiel aus dem Alltag

Quantifizierungsreferenz

Probe mit Probennummer

kompiliertes

Script

LIMS-Import

Excel

Report

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Zusammenfassung

Automatische Quantifizierung mehrerer Analyten in unterschiedlichen Matrizes möglich

Auswertung mehrerer Datensätze mit einer Ausführung möglich

Einfache Ausführung durch Kompilierung finaler Versionen (erfüllt QM-Anforderung)

Implementierung neuer Analyten durch Erweiterung der Datenbank möglich

Gesicherte Ergebnisse durch Überprüfung von Qualitätskriterien und Verifizierung über zweidimensionale spektroskopische Methoden

Optimales Einfügen in den Laboralltag durch flexible Anpassung einzelner Skripte(Importfunktion in LaborInforMationsSystem)

Automatische Auswertung mit MATLAB erfüllt die Anforderungen fürRoutinebetrieb

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Vielen Dank für Ihre

Aufmerksamkeit