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高通量还能定量的“下一代”TLC?

点板子,过柱子,绝对是各位有机同仁的日常工作中不可少的部分。如果说今天样品性质好,结个晶、打个浆就能纯化,还真不用过柱子,可是讲真,哪天进实验室不点块TLC就仿佛缺点什么。试问,有多少同学当年在过柱子时想过在瞬间点完所有的试管,有多少同学在同时监测若干平行反应时希望能一板跑完所有反应,再能出个原料转化率那就完美了……


嗯,这些或许都不再只是白日梦里的情景了。近期发表在J. Org. Chem.期刊上的文章“Next-Generation TLC: A Quantitative Platform for Parallel Spotting and Imaging”,给出了可能的解决办法。


文章作者Christopher J. Welch和Eric V. Anslyn等人要解决的问题很明确,单次平行点样实现高通量,紫外成像分析实现可定量。他们模拟了一个方法学研究的常见场景,监测同一个模式反应下不同底物的转化率。

图片来源:J. Org. Chem.


在监测规模上,他们实现了在一块板子上监测48个点。下图是跑完之后的板子照片。

图片来源:J. Org. Chem.


这一次监测48个点,用来监测柱层析的话一架试管都拦不住。那么问题来了,点这48个点要多久?说实话可能不少同学过柱子时也这么点过试管,但是一管一管地戳,是不是要戳到怀疑人生?作者显然有所准备,来看看他们发明的点样神器。

图片来源:J. Org. Chem.


上图a是用乐高积木搭的点样装置,中间加载了12个平头针。大家看明白了吧,真要点48个样时,先调整好针头之间距离,再把样品距离相应调整好,用这东西,4下结束战斗。不光点样装置用乐高搭,固定板子和成像拍照的暗盒也全部都用乐高搭建。这篇文章再次向我们展示了玩具对SCI论文的重大贡献。


点完样,跑板展开没什么好说的。另一个关键环节就是成像定量了。说简单也简单,手机拍照,图像识别紫外暗斑灰度,参考已知浓度的样品跑板后的照片建立标准曲线。

图片来源:J. Org. Chem.


这思路没什么新奇的,典型的外标分析法。让人佩服的是他们自己写了个图像分析程序完成斑点识别、灰度测定以及相应的定量分析。(点板子的还会写代码,就问程序员们怕不怕?)


下图是程序的初始界面,看扩展名就能猜到是用python语言写的。

图片来源:J. Org. Chem.


随后进入图像识别界面。然后就按照程序说明书一步一步的操作,完成去除溶剂前沿、识别样品暗斑、计算灰度等一系列操作。作者已经把代码放到了Github网站 [1],感兴趣的同学可以自行下载研究或应用。

图片来源:J. Org. Chem.


48个点的板子,经过软件处理识别就是下图b的样子

图片来源:J. Org. Chem.


说的这么热闹,又是乐高又是代码的,这东西会不会只是花拳绣腿?实战管用吗?作者进行了实验演练,给出了反应产率的对比研究。用TLC成像计算的产率和基于NMR(或LC-MS)的产率做了对比。虽有个别误差,但对于高通量体系来说尚能接受。

图片来源:J. Org. Chem.


其实TLC定量分析很早就有像薄层色谱扫描这样的专门设备,那时这世界上好像还没有微信。随着手机高清摄像头的普及,现在对无需美颜的TLC进行成像简直易如反掌。再配上适当的图像识别软件,一块小小的TLC将能提供更多的信息,而且成本还不高。


至于这个装置能不能真的成为“下一代”TLC,本君觉得,除了会搭乐高之外,找到那个合适的平头针似乎更为关键。


原文(扫描或长按二维码,识别后直达原文页面,或点此查看原文):

Next-Generation TLC: A Quantitative Platform for Parallel Spotting and Imaging

Alexander A. Boulgakov, Sarah R. Moor, Hyun Hwa Jo, Pedro Metola, Leo A. Joyce, Edward M. Marcotte, Christopher J. Welch*, Eric V. Anslyn*

J. Org. Chem., 2020, DOI: 10.1021/acs.joc.0c00349


参考资料:

1. 相关代码

https://github.com/marcottelab/appaloosa


(本文由乐只君子供稿)


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