Kā jūs varat identificēt lipids no FTIR?
Šī lapa apkopo atkārtotos FTIR pierādījumus, kas ziņoti par lipids, tostarp biežākās virsotnes, atbalsta funkcionālās grupas un literatūrā balstītus interpretācijas modeļus. Tā ir strukturēta pierādījumu lapa, nevis automātiskas atsevišķa spektra noteiktības apgalvojums.
Backed by 14 cited sources
Ātra atbilde
lipids parasti tiek ziņots ar atkārtotu pīķu modeli un funkcionālo grupu pierādījumiem. Visnoderīgākā pieeja ir pārbaudīt vismaz divus raksturīgos pīķus, pirms to uzskatīt par atbilstību, pēc tam pārliecināties, vai pilns spektrs joprojām atbilst tai pašai materiālu saimei.
Pīķa interpretācija
Iespējamie materiāli / grupas
| Funkcionālā grupa | Pierādījumi |
|---|---|
| Alkyl C-H | 35 |
| Amide | 23 |
| Methacrylate | 23 |
| Acetate | 23 |
| Methoxy (OCH3) | 18 |
| Hydroxyl (O-H) | 11 |
| C-O single bond | 11 |
| Carbonyl (C=O) | 9 |
Spektra loģika
Šeit loģika ir pierādījumu apkopošana: atkārtotas literatūras pieminēšanas par lipids, atkārtotas pīķu pozīcijas un atkārtotas funkcionālo grupu asociācijas. Spēcīga materiāla hipotēze joprojām jāatbalsta ar vairākiem pīķiem, kas saskan viens ar otru, nevis tikai ar vienu galveno joslu.
Reālās pasaules izmantošana
Šī lapa ir paredzēta polimēru identificēšanai, ienākošo materiālu kvalitātes kontrolei, nezināmas plastmasas analīzei, pārstrādātā satura pārskatam un ar literatūru pamatotai references spektru interpretācijai.
Biežākās kļūdas
- Pārāk agri paziņot par materiāla atbilstību, jo ir viens pazīstams pīķis.
- Ignorējot parauga sagatavošanu, pildvielas, oksidāciju, ūdeni vai piedevas, kas var mainīt šķietamo modeli.
- Izmantojot literatūras pierādījumus, nepārbaudot, vai jūsu pašu paraugu ņemšanas režīms un spektra kvalitāte ir salīdzināmi.
Verifikācijas padoms
Izmantojiet DSC, GC-MS vai TGA, lai apstiprinātu materiāla hipotēzi, ja pīķu modelis ir neskaidrs vai jaukts.
Literatūra aiz šīs lapas
-
pārliecība 0,9
lipids
Pousti 等 - 2018 - Linear Scanning ATR-FTIR for Chemical Mapping and DOI: 10.1002/celc.201800968R1. -
pārliecība 0,9
lipids
AComDim, a multivariate tool to highlighting impact of agroclimatic factors on Moringa oleifera Lam. leaf’s composition from their FTIR-ATR profiles DOI: 10.1111/j.1745-4557.2008.00218. -
pārliecība 0,8
lipids
Rapid Assessment of Lipidomics Sample Purity and Quantity Using Fourier-Transform Infrared Spectroscopy DOI: 10.3390/biom12091265 -
pārliecība 0,7
lipids
FTIR, Raman and AFM characterization of the clinically valid biochemical parameters of the thrombi in acute ischemic stroke DOI: 10.1038/s41598-019-51932-0 -
pārliecība 0,7
lipids
Byrtusova 等 - 2020 - Revealing the Potential of Lipid and beta-Glucans DOI: 10.3390/microorganisms8071034 -
pārliecība 0,7
lipids
FTIR spectral signature of the effect of cardiotonic steroids with antitumoral properties on a prostate cancer cell line DOI: 10.1016/j.bbadis.2010.07.012 -
pārliecība 0,7
lipids
Research on Misfiring Fault Diagnosis of Engine Based on Wavelet Analysis DOI: 10.25165/j.ijabe.20181105.3748 -
pārliecība 0,7
lipids
Microstructure and Characteristic of BiVO4 Prepared under Different pH Values: Photocatalytic Efficiency and Antibacterial Activity DOI: 10.3390/ma9030129 -
pārliecība 0,7
Lipids
Biochemical profiling, prediction of total lipid content and fatty acid profile in oleaginous yeasts by FTIR spectroscopy DOI: 10.1186/s13068-019-1481-0 -
pārliecība 0,6
lipids
Prediction of Neonatal Respiratory Distress Biomarker Concentration by Application of Machine Learning to Mid-Infrared Spectra DOI: 10.3390/s22051744
Augšupielādējiet savu FTIR spektru
Saņemiet ar AI palīdzību veiktu polimēru analīzi un pīķu pīķa interpretāciju no sava spektra.