|
|
|
||
Výuka předmětu je zaměřena na analytické postupy využívajících chromatografických a především hmotnostně-spektrometrických metod pro stanovení organických látek v komplexních matricích. Jedná se především o analýzy z oblasti kvality a bezpečnosti potravin a postupy používané ve forenzní chemii. Hlavní důraz v předmětu je kladen na zajištění kvality měřených dat a pravidla jejich interpretace. Prezentovány jsou následující tematické okruhy: (i) spojení chromatografických technik s hmotnostní spektrometrií; (ii) interpretace hmotnostních spekter; (iii) využití software pro identifikaci analytů a vyhodnocování dat; (iv) aplikace cíleného screeningu; (v) kvantifikační postupy a techniky; konfirmace výsledků; (vi) statistické metody pro zpracování dat (multivariační analýza).
Poslední úprava: Stránská Milena (28.04.2025)
|
|
||
Účast na přednáškách je doporučená, není však kontrolována. Poslední úprava: Stránská Milena (28.04.2025)
|
|
||
Základem zkoušky je písemný test, složený z pěti tematických okruhů. Z každého okruhu musí student získat minimálně 50%. Pokud 50% není splněno pouze pro jeden tematický okruh, je možné opakovat jen tuto část formou ústního dozkoušení. Pokud 50% není splněno z více tematických okruhů, je zkouška hodnocena stupněm F.
Poslední úprava: Stránská Milena (28.04.2025)
|
|
||
1. Obecné požadavky na kvalitu generových dat pomocí chromatografických a hmotnostně-spektrometrických technik; vymezení základních pojmů. 2. Spojení plynové chromatografie s hmotnostní spektrometrií, ionizační techniky v GC-MS, konvenční detektory. 3. Spojení kapalinové chromatografie s hmotnostní spektrometrií, ionizační techniky, konvenční detektory. 4. Hmotnostní spektrometrie (MS), typy hmotnostních spektrometrů, akviziční módy. 5. Interpretace GC-MS hmotnostních spekter. 6. Interpretace LC-MS hmotnostních spekter. 7. Hmotnostně-spektrometrická data v praxi - potraviny, životní prostředí a toxikologie. 8. Knihovny spekter, retenční indexy. 9. Spektrální dekonvoluce, software pro identifikaci analytů. 10. Aplikace cíleného screeningu screeningu. 11. Přehled a použití různých kvantifikačních postupů a technik. 12. Kriteria konfirmace výsledků při použití hmotnostní spektrometrie. 13. Významné multivariační statistické metody pro zpracování velkých objemů dat. 14. Využití software pro automatické procesování dat. Poslední úprava: Stránská Milena (28.04.2025)
|
|
||
http://www.chem.arizona.edu/massspec/ http://www.ionsource.com/tutorial/spectut/spec1.htm http://www.chemguide.co.uk/analysis/masspecmenu.html http://webbook.nist.gov/chemistry/ http://www.chemspider.com/ http://www.massbank.jp/ http://metlin.scripps.edu/ http://fiehnlab.ucdavis.edu/ http://ec.europa.eu/food/plant/pesticides/eu-pesticides-database/public/?event=homepage&language=EN Poslední úprava: Stránská Milena (28.04.2025)
|
|
||
Studenti budou umět: Pro konkrétní analytické úkoly zvolit vhodné separační techniky (GC nebo LC) ve spojení s různými typy hmotnostních analyzátorů. Rozumět základním charakteristikám jednotlivých ionizačních technik a hmotnostních analyzátorů, jejich možnostem a limitacím. Vyhodnotit hmotnostní spektrum, určí molekulový ion a vyhodnotí izotopový profil, vypočítat sumární vzorec z izotopového profilu jednoduché organické molekuly, vypočítat počet dvojných vazeb). Kvalitativně vyhodnotit LC–MS a GC–MS data, Vědět kdy a jak aplikovat vyhlazovací algoritmy, spektrální dekonvoluci, využít knihovny spekter, posoudit kvalitu a specifičnost nalezených spekter, využít retenční indexy pro identifikaci analytů. Kvantifikovat naměřená data, konfirmovat výsledek analýzy podle aktuální legislativy, využít různé kalibrační postupy (kalibrační křivka, standardní přídavek, vnitřní standard, izotopové zřeďování apod.). Pochopit princip a základní úskalí multivariační analýzy. Aplikovat různé chemometrické nástroje pro zjištění struktury dat a získání maxima užitečných informací z naměřených dat. Poslední úprava: Stránská Milena (28.04.2025)
|
|
||
základní znalosti analytické a organické chemie v rozsahu vyučovaném v bakalářském SP na VŠCHT Praha Poslední úprava: Stránská Milena (28.04.2025)
|
Zátěž studenta | ||||
Činnost | Kredity | Hodiny | ||
Účast na přednáškách | 1.5 | 42 | ||
Příprava na přednášky, semináře, laboratoře, exkurzi nebo praxi | 1 | 28 | ||
Příprava na zkoušku a její absolvování | 1 | 28 | ||
4 / 4 | 98 / 112 |