Сложным веществом не является: А5. Сложным веществом (а не смесью) является: 1 ) физиологический раствор 2) воздух 3)

Содержание

05. Простые и сложные вещества

 

 

 

 

Модели молекул и названия веществ, входящих в состав лесного воздуха:

1 — азот, 2 — кислород, 3 — аргон, 4 — углекислый газ, 5 — вода, 6 — озон (образуется из кислорода при грозовых разрядах), 7 — терпинеол (выделяется хвойными деревьями).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Простое вещество состоит из атомов только одного вида или из молекул, построенных из атомов одного вида.

Примеры: азот, кислород, аргон, озон.

Сложное вещество состоит из молекул, построенных из атомов разных видов.

Примеры: углекислый газ, вода, терпинеол.

 

Часто физическое тело состоит из молекул нескольких разных веществ. Такое физическое тело называется смесью. Например, воздух — смесь нескольких простых и сложных веществ. Не нужно путать сложное вещество со смесью. Сложное вещество, если оно состоит из молекл только одного вида, смесью не является.

 

Сравнение смесей и сложных веществ

Смесь

Сложное вещество

1. Вещества сохраняют свои свойства.

1. Свойства исходных веществ не сохраняются.

2. Вещества можно разделить физическими методами.

2. Сложное вещество нельзя разделить физическими методами.

3. Количественный состав может быть произвольным.

3. Количественный состав химического соединения всегда одинаков независимо от места нахождения и способа получения.

 

Задачи

1. Представьте, что у вас в руках волшебная палочка и вы превращаете: а) камень в песок; б) кислород в озон; в) лед в пар. В каком случае вы проводите химические превращения?

2. Найдите простые вещества среди перечисленных веществ: воздух, вода, озон, мед, морская вода, кислород, азот.

3. Из перечисленных веществ два являются смесями. Найдите их: а) кислород, б) озон, в) вода в реке, г) вода в облаке, д) поваренная соль, е) воздух, ж) сахар.

Новые технологии:интраназальный путь введения | Еженедельник АПТЕКА

Насколько сложным и трудоемким является процесс создания нового лекарственного средства, известно всем. Не менее важен и путь введения препарата в организм. В настоящее время существует множество лекарственных веществ, которые не используются для лечения заболеваний из-за сложности изготовления препарата, что обусловлено большой массой молекулы, низкой растворимостью или другими физическими или химическими свойствами вещества. Не прекращаются поиски эффективных и безопасных путей оптимизации всасывания лекарственных средств, их распределения, метаболизма и экскреции. Разрабатываются альтернативные методики производства лекарственных препаратов, а также способы их введения.

Данная публикация является продолжением темы новых технологий в области фармации, начатой «Еженедельником АПТЕКА» в № 28 (399) от 28 июля 2003 г., и посвящена новым и альтернативным способам введения препаратов, в частности интраназальному пути введения.

Интраназальный способ введения лекарственных средств в настоящее время становится «модным» и все более распространенным. Он не является принципиально новым, на протяжении многих лет этот путь использовали для введения противовоспалительных средств при местном лечении ринитов. Однако сейчас нос рассматривают как удобный путь доставки в организм многих лекарственных средств, включая вакцины, препараты для лечения остеопороза, мигрени, сексуальных расстройств и даже инсулин.

Метод имеет свои преимущества…

Право метода на существование было доказано в середине 80-х годов минувшего столетия. Как оказалось, интраназальная форма препарата кальцитонин, используемого для лечения болезни Педжета, по эффективности не уступает лекарственной форме для внутримышечного введения, но имеет меньше побочных эффектов. Такой способ введения является наиболее подходящим для препаратов, которые выпускаются только в форме инъекционных растворов. Лекарственное вещество не участвует в первичном метаболизме в печени, так как через богатый кровеносными сосудами эпителий носовой полости оно поступает непосредственно в кровь. Кроме того, этот путь введения менее травматичен и трудоемок по сравнению с инъекционным, что позволяет повысить комплаентность пациентов, а также уменьшить расходы на лечение.

… и недостатки

Несмотря на преимущества, у интраназального пути введения есть и недостатки. Физиология носа достаточно сложна и имеет индивидуальные отличия, что обусловливает разную биодоступность препарата у пациентов. Нос имеет множество защитных механизмов, которые ограничивают абсорбцию вещества. Кроме того, лекарственные препараты могут необратимо повредить нежные ткани носа. Наряду с незначительным раздражением слизистой оболочки и ринитом, отмечаются, хотя и реже, более серьезные осложнения: носовые кровотечения, синуситы, перфорация носовой перегородки, потеря обоняния и др. Вид и выраженность развивающихся осложнений зависит как от свойств используемого вещества, так и от длительности его применения. Безопасность местных противовоспалительных средств давно доказана, однако еще очень мало данных по оценке безопасности системно действующих лекарственных средств. Основной проблемой остается низкая биодоступность препаратов при данном способе введения, а разнообразные методики, использующиеся для улучшения всасывания препарата, достаточно агрессивны — повреждают основную мембрану слизистой оболочки носа.

Чтобы избежать возможных осложнений при назначении лекарственного средства интраназально, необходимо учитывать другие препараты, принимаемые пациентом (антикоагулянты, например, повышают риск развития носового кровотечения).

Доктор Рой Фостер, директор международного токсикологического центра (Франция), подчеркивает, что исследования по оценке безопасности и токсичности лекарственных средств, произведенных по данной технологии, являются жизненно необходимыми. В любом случае, назначая и используя такие лекарственные средства, даже если их безопасность подтверждена, необходимо проводить местные пробы на их переносимость.

Опыт фармацевтической компании «Berna Biotech» подтверждает важность оценки безопасности препаратов. Назалфлу — первая интраназальная вакцина, которая в октябре 2000 г. появилась на фармацевтическом рынке Швейцарии, через год была отозвана с рынка из-за предполагаемой возможности развития паралича лицевого нерва при ее использовании. И хотя эти подозрения не подтвердились, публикации в прессе сделали невозможным присутствие препарата на
рынке.

Интраназальные вакцины

Наибольший шанс использования данного пути введения имеют вакцины, поскольку не требуют решения проблемы раздражающего действия препаратов на слизистую оболочку носа в результате их многоразового повторного введения, как при применении для лечения хронических заболеваний. Интраназальные вакцины удобны для иммунизации большого количества людей без риска инфекции, связанной с применением игл. Слизистая оболочка носа содержит большое количество клеток лимфоидной ткани и обычно первой контактирует с вдыхаемыми антигенами, которые таким образом активируют не только общий, но и местный иммунитет.

Флумист, интраназальная вакцина против гриппа компании «Wyeth», предназначенная для иммунизации здоровых людей в возрасте от 5 до 49 лет, получила первичное одобрение FDA. Окончательное одобрение ожидается в конце 2003 г. На стадии разработки находятся вакцины против Yersinia pestis (возбудителя чумы), Helicobacter pylori (этиологического фактора развития пептической язвы желудка и двенадцатиперстной кишки), E. coli, вируса бешенства и ВИЧ.

Инновационные технологии

Потенциал использования данного пути доставки лекарственных препаратов не ограничивается вакцинами. Разрабатываются неинвазивные интраназальные формы инсулина, которые позволят решить проблему нежелания больных сахарным диабетом, особенно II типа, придерживаться назначенного лечения из-за его травматичности. Разработанный по данной технологии инсулин компании «Wyeth» находится на I стадии клинических испытаний.

Для полной реализации преимуществ новой технологии необходимо решить проблему низкой биодоступности лекарственных средств при данном пути введения. Стивен Квей, директор фармацевтической компании «Nastech», специализирующейся на разработке новых форм лекарственных препаратов и путей их введения, сообщает, что в 80-х — первой половине 90-х годов биодоступность данных препаратов составляла менее 10%, в связи с чем производство препарата по приемлемой цене было невозможным. Для решения этой проблемы компания разработала несколько технологий, позволяющих увеличить всасываемость лекарственного препарата:

STA-T — технология, позволяющая стабилизировать сложные лекарственные вещества и обеспечить быстрое их всасывание при помощи небольших молекул, состоящих из анионов и катионов;

PTC — технология, позволяющая адсорбировать белки массой до 20 кД при помощи белка-пептида, комбинации активаторов межмембранных соединений, ингибиторов протеаз и индукторов абсорбции.

JAT — технология, предназначенная для молекул массой более 32 кД.

Плотные межмембранные соединения в эпителиальной и эндотелиальной тканях регулируют межклеточный транспорт веществ. Эти плотные связи селективно ослабляются и усиливаются в ответ на внутриклеточные и внеклеточные стимулы, в результате чего возможен пассаж растворов между клетками. Технологии, разработанные компанией, регулируют функционирование данных соединений в мембране слизистой оболочки носовой полости, создавая возможность абсорбции веществ, не проникающих до этого через эпителий носовой полости. Эта способность транспортировки лекарственных средств через межклеточные соединения наиболее важна для препаратов, применяемых для лечения заболеваний центральной нервной системы (ЦНС). Гематоэнцефалический барьер, защищающий ЦНС от проникновения токсинов, непроницаем и для многих лекарственных средств, используемых при болезни Альцгеймера, Паркинсона и ряде других заболеваний.

Разработанные компанией технологии позволяют повысить биодоступность препаратов до 30–50% и значительно расширить список лекарств с данным путем введения.

Моделированием пути движения воздуха в носовой полости при помощи компьютерной программы установлено, что наибольшее количество вдыхаемого вещества поступает в верхние и задние части. На основании этого открытия разрабатывается новая форма доставки аэрозольного вещества в носовую полость с целью повышения количества всасываемого лекарственного вещества.

Из носовой полости — непосредственно в мозг?

Спорным и открытым остается вопрос о возможности доставки лекарственных веществ непосредственно в ткани мозга из носовой полости. В то время как противники такой идеи считают, что это невозможно, сторонники убеждены, что это может быть открытием в лечении многих заболеваний ЦНС. Существует теория, согласно которой лекарственное вещество, попадая в полость носа, распространяется до верхней ее части — обонятельной области, а затем непосредственно в ткани головного мозга, проникая в спинномозговую жидкость, распространяясь через клетки эпителия обонятельной области. Теория вызывает огромный интерес, так как, кроме применения для лечения пациентов с болезнью Альцгеймера, данный путь может быть использован при болезни Паркинсона, депрессии и даже опухолях головного мозга. В исследованиях на приматах получены доказательства данной теории, но применяемые при изучении методы были чрезвычайно агрессивными, с использованием органических растворителей, которые потенциально могли разрушить слизистую оболочку обонятельной области. Исследования, проведенные на грызунах и собаках, недостаточны, так как следует учитывать, что обоняние для животных очень важно, в связи с чем до 50% слизистой оболочки носа расположено в обонятельной области, тогда как у человека — 3–10%. Проведенные на животных исследования не дают права экстраполировать полученные результаты на людей.

Интересным моментом в противоречивых исследованиях, касающихся этой теории, является то, что, попадая в носовую полость, слизистая оболочка которой имеет большую сеть кровеносных капилляров, препараты всасываются в кровь и таким образом могут проникать в ЦНС. Доказать теорию проникновения вещества в ЦНС через обонятельную область может исследование с использованием вещества, не способного проникать в кровь. Но даже если этот путь проникновения препарата в головной мозг будет доказан, существует еще проблема его доставки в обонятельную область, так как из-за анатомических особенностей носовой полости традиционные спреи не годятся для этих целей. Исследованиями Вильяма Фрея, профессора отдела неврологии университета Минессоты, установлено, что лекарства могут транспортироваться в головной мозг также по тройничным и обонятельным нервам. Однако эти данные должны быть подтверждены многими обширными научными исследованиями.

Интраназальный путь введения бесспорно очень перспективен. Около 20 препаратов, произведенных по данной технологии, уже представлены на фармацевтическом рынке, планируется увеличение их количества. На стадиях разработки и испытаний находится вдвое больше препаратов в данной лекарственной форме по сравнению с препаратами для внутривенного введения.

Станет ли интраназальный путь введения безопасным и простым способом доставки препарата и займет ли он достойное место в производстве лекарственных средств? Пока этот вопрос остается открытым.

По материалам журнала «Scrip Magazine»,
www.nastech.comrel=»nofollow»>

Характерные химические свойства азота и фосфора.

Химические свойства азота

Химический элемент азот образует только одно простое вещество. Данное вещество является газообразным и образовано двухатомными молекулами, т.е. имеет формулу N2. Не смотря то, что химический элемент азот имеет высокую электроотрицательность, молекулярный азот N2 является крайне инертным веществом. Обусловлен данный факт тем, что в молекуле азота имеет место крайне прочная тройная связь (N≡N). По этой причине практически все реакции с азотом протекают только при повышенных температурах.

Взаимодействие азота с металлами

Единственное вещество, которое реагирует с азотом в обычных условиях – литий:

Интересным является тот факт, что с остальными активными металлами, т.е. щелочными и щелочноземельными, азот реагирует только при нагревании:

Взаимодействие азота с металлами средней и низкой активности (кроме Pt и Au) также возможно, однако требует несравнимо более высоких температур.

Нитриды активных металлов легко гидролизуются водой:

А также растворами кислот, например:

Взаимодействие азота с неметаллами

Азот реагирует с водородом при нагревании в присутствии катализаторов. Реакция является обратимой, поэтому для повышения выхода аммиака в промышленности процесс ведут при высоком давлении:

Как восстановитель азот реагирует со фтором и кислородом. Со фтором реакция идет при действии электрического разряда:

С кислородом реакция идет под действием электрического разряда или при температуре более 2000 оС и является обратимой:

Из неметаллов азот не реагирует с галогенами и серой.

Взаимодействие азота со сложными веществами

В рамках школьного курса ЕГЭ можно считать, что азот не реагирует ни с какими сложными веществами кроме гидридов активных металлов:

Химические свойства фосфора

Существует несколько аллотропных модификаций фосфора. , в частности белый фосфор, красный фосфор и черный фосфор.

Белый фосфор образован четырехатомными молекулами P4, не является устойчивой модификацией фосфора. Ядовит. При комнатной температуре мягкий и подобно воску легко режется ножом. На воздухе медленно окисляется, и из-за особенностей механизма такого окисления светится в темноте (явление хемилюминесценции). Даже при слабом нагревании возможно самопроизвольное воспламенение белого фосфора.

Из всех аллотропных модификаций белый фосфор наиболее активен.

Красный фосфор состоит из длинных молекул переменного состава Pn. В некоторых источниках указывается то, что он имеет атомное строение, но корректнее все-таки считать его строение молекулярным. Вследствие особенностей строения является менее активным веществом по сравнению с белым фосфором, в частности в отличие от белого фосфора на воздухе окисляется значительно медленнее и для его воспламенения требуется поджиг.

Черный фосфор состоит из непрерывных цепей Pn и имеет слоистую структуру схожую со структурой графита, из-за чего и внешне похож на него. Данная аллотропная модификация имеет атомное строение. Самый устойчивый из всех аллотропных модификаций фосфора, наиболее химически пассивен. По этой причине, рассмотренные ниже химические свойства фосфора следует относить прежде всего к белому и красному фосфору.

Взаимодействие фосфора с неметаллами

Реакционная способность фосфора является более высокой, чем у азота. Так, фосфор способен гореть после поджига при обычных условиях, образуя кислотный оксид Р2O5:

а при недостатке кислорода оксид фосфора (III):

Реакция с галогенами также протекает интенсивно. Так, при хлорировании и бромировании фосфора в зависимости от пропорций реагентов образуются тригалогениды или пентагалогениды фосфора:

Ввиду существенно более слабых окислительных свойства йода по сравнению с остальными галогенами, возможно окисление фосфора йодом только до степени окисления +3:

В отличие от азота фосфор с водородом не реагирует.

Взаимодействие фосфора с металлами

Фосфор реагирует при нагревании с активными металлами и металлами средней активности образуя фосфиды:

Фосфиды активных металлов подобно нитридам гидролизуются водой:

А также водными растворами кислот-неокислителей:

Взаимодействие фосфора со сложными веществами

Фосфор окисляется кислотами окислителями, в частности, концентрированными азотной и серной кислотами:

Следует знать, что белый фосфор реагирует с водными растворами щелочей. Однако, ввиду специфичности умение записывать уравнения таких взаимодействий на ЕГЭ по химии пока еще не требовалось.

Тем не менее, тем, кто претендует на 100 баллов, для собственного спокойствия, можно запомнить следующие особенности взаимодействия фосфора с растворами щелочей на холоду и при нагревании.

На холоду взаимодействие белого фосфора с растворами щелочей протекает медленно. Реакция сопровождается образованием газа с запахом тухлой рыбы — фосфина и соединения с редкой степенью окисления фосфора +1:

При взаимодействии белого фосфора с концентрированным раствором щелочи при кипячении выделяется водород и образуется фосфит:

КТ-ангиография сосудов нижних конечностей


КТ ангиография сосудов нижних конечностей считается современным высокоинформативным методом исследования состояния вен и артерий ног, предоставляющим детальное представление о кровеносных сосудах обследуемой области. Компьютерная томография даёт возможность изучения состояния сосудистого русла ветвей брюшной аорты. Процедуру назначает сосудистый хирург, при этом часто предварительно выполняется ультразвуковая допплерография.


КТ может носить уточняющий характер после УЗИ сосудов нижней конечности. Помимо этого, КТ ангиографию сосудов нижних конечностей применяют для определения количества коллатералей между поверхностными и глубокими венами, при выявлении скрытых венозных тромбов в случае варикоза. Исследование всегда проводят с использование внутривенного контрастного усиления.


Преимущества метода


Преимущества метода раскидываются в том, что он является малоинвазийным и безопасным; позволяет получить послойные изображения интересующих структур во всех плоскостях; обладает высоким качеством отображения аорты, ее ветвей и окружающих органов; создаёт 3D-модель аорты, в том числе относительно костных образований; отличается быстротой и доступностью; не требует долгой и сложной подготовки перед провидением исследования


Когда проводится КТ ангиография сосудов нижних конечностей


КТ-исследование проводится при остром артериальном тромбозе и эмболии; атероскерозе; диабетической ангиопатии; болезни Такаясу; варикозной болезни; тромбофлебите сосудов нижних конечностей; хронической венозной недостаточности; аномалиях развития сосудов.


Противопоказания для проведения КТ ангиографии сосудов нижних конечностей


Компьютерную томографию вен и артерий ног проводят с контрастным веществом, улучшающим процесс визуализации исследуемого участка. Главным противопоказанием может стать наличие аллергии на йод, входящий в состав контрастного вещества. Кроме того, противопоказания также представлены беременностью и периодом лактации; почечной недостаточностью).


Проведение КТ не рекомендовано, если у пациента наблюдается выраженный болевой синдром, а также непроизвольные движения (гиперкинезы), потому что пациент не сможет долгое время находиться в неподвижном состоянии. Какие у пациента есть противопоказания, уточняет сам врач на предварительном приеме.


Подготовка к обследованию


Для КТ ангиографии нижних конечностей не требуется приведение специальной подготовки. Единственным важным требованием является прохождение обследования натощак. С собой на процедуру надо взять выписку из амбулаторной карты и результаты обследований, проводимых ранее.


Как проходит процедура?


Пациент ложится на стол, располагаясь на подвижной части томографа. Затем в руку пациента введётся контрастное вещество . Во ходе процедуры стол постепенно перемещается в горизонтальную плоскость, а кольцо томографа вращается вокруг стола.


КТ-исследование является безболезненным. В случае возникновения какого-либо дискомфорта, пациенту надо сообщить об этом врачу посредством двухсторонней связи. Как правило, длительность КТ ангиографии нижних конечностей не превышает 30 минут .


После завершения обследования пациент получает результат, чаще всего в электронном варианте.  

Химия в борьбе с коронавирусом

Национальная безопасность страны – не только вооружения, но и возможность молниеносно реагировать на внешние вызовы, в том числе биологические угрозы, такие как нынешняя, коронавирусная.

Химическая промышленность России сейчас – это прежде всего крупно- и среднетоннажные производства: неорганические соединения, минеральные удобрения, первые переделы нефти и газа. Доля импорта в этой категории в России составляет всего 35%. Но в малотоннажной химии – производствах, где годовой выпуск чаще всего составляет не более 10 т, а иногда и всего 1 кг на всю страну в год, доля импорта находится на уровне 80%, а иногда достигает и 100%. Малотоннажная химия обычно выпускает продукцию высоких переделов – красители, поверхностно-активные вещества, фармацевтические субстанции и т. п. Это многостадийное производство, которое требует высококвалифицированных специалистов и сложного оборудования. Импорт химии в основном идет из Китая и Германии, и, как правило, это продукция с высокой добавленной стоимостью. Представить, что российский химический комплекс полностью удовлетворит потребности внутреннего рынка, невозможно, но это и не нужно. Но отсутствие собственной малотоннажной химии все-таки тормозит развитие других отраслей, например фармацевтики, так востребованной внутренним рынком.

Борьба с коронавирусной инфекцией остро ставит вопрос о собственном химическом производстве для обеспечения людей современными терапевтическими препаратами и антисептическими и дезинфицирующими средствами.

Сейчас арсенал антисептических и дезинфицирующих средств разнообразен: поверхностно-активные вещества (четвертичные аммонийные соединения – ЧАС, например мирамистин), хлорсодержащие (хлорамин Б), кислородсодержащие (перекись водорода и надкислоты), амины, спирты (этиловый, пропиловый, изопропиловый), гуанидины (хлоргексидин), соли тяжелых металлов и многие другие. Большая часть представленных на рынке антисептиков произведена из ЧАС, ввезенных из Китая. Российские предприятия в лучшем случае производят готовую форму или попросту разводят концентрат и разливают в необходимую тару. Химическое соединение простое, но его производства в России нет. Когда рынку нужны были только тонны ЧАС, такая позиция была оправданна, но спрос будет расти, и пора развернуть свое производство.

Похожая ситуация – в фармацевтической отрасли. Считается, будто все, что связано с разработкой новых лекарств, – удел медиков, фармацевтов, но не надо забывать, что все начинается с химии. Активную фармацевтическую субстанцию необходимо получить, разработать технологию ее производства, а это химико-технологическая задача.

В ходе исполнения государственной программы Минпромторга «Развитие фармацевтической и медицинской промышленности на 2013–2020 гг.» удалось получить много новых, перспективных препаратов для терапии и диагностики; 50% отечественных лекарственных средств стало производиться в России. Производство лекарства можно разделить на два этапа: фармацевтическая субстанция – действующее вещество; готовая форма – то, что принимают пациенты. С готовыми формами дела обстоят хорошо, а с фармацевтическими субстанциями все не так радужно. На российском рынке доминируют зарубежные поставщики из Индии и Китая, доля отечественных фармацевтических субстанций – всего 5%. Китайцы лидируют в производстве традиционных крупнотоннажных субстанций, индийцы – в современных высокотехнологических продуктах. Китай никогда не был лидером фармацевтических инноваций, в основном занимался препаратами-копиями (дженериками). Но в последнее время китайская фармацевтика взяла курс на мощное инновационное развитие.

Производство фармацевтических субстанций – процесс более сложный, чем производство антисептиков, он требует совершенной технологической базы и высококвалифицированного персонала. Но даже если есть и первое, и второе, создать собственное производство субстанций – сложная и зачастую нерешаемая задача. РХТУ им. Д. И. Менделеева совместно с крупнейшими российскими производителями лекарств успешно работает на создание фармацевтических производств, но запрос рынка настолько велик, что проекты должны быть гораздо масштабнее.

И опять же, основная проблема – отечественное химическое сырье для синтеза. Иностранные коллеги, принимая во внимание цели и задачи российских производителей, препятствуют продаже полупродуктов и интермедиатов для синтеза субстанций: им ясно, что через короткое время Россия откажется от их сырья. Но отечественные субстанции необходимы – это вопрос национальной безопасности и здоровья граждан. И без участия государства дело с места не сдвинуть: развернуть полномасштабное производство субстанции с нуля затратно, а экономический результат не всегда оправдывает надежды.

Есть и еще один пример использования продукции химического комплекса в борьбе с коронавирусной инфекцией – полимерные мембраны для экстракорпоральной мембранной оксигенации (ЭКМО), по-другому – аппарата, заменяющего неработающие легкие. В московской 52-й больнице семь таких устройств работает на лечение самых тяжелых коронавирусных больных.

Принцип действия ЭКМО тот же, что и у легких, только функцию легочной ткани выполняет полимерная мембрана: с ее помощью кровь насыщается кислородом и отдает углекислый газ. Мембрана должна иметь высокую газопроницаемость и быть биологически и химически совместимой с кровью человека. Материалами для мембраны служат политетрафторэтилен, полипропилен, сополимеры (поликарбонат-полисилоксан) и др. Специальные полимеры – продукция малотоннажной химии. Сейчас их производят для ЭКМО только в Японии, США, Германии и Италии. Но ведь фундаментальные исследования в области мембранных технологий в России находятся на мировом уровне!

Химическая промышленность – драйвер экономического роста в стране, без развития химии невозможно развитие других отраслей, в том числе фармацевтики. Организовать производство дефицитных продуктов получается только при поддержке государства и кооперации бизнеса и науки – именно для этого приняты закон «Об инновационных научно-технологических центрах» и постановление правительства о субсидиях на развитие кооперации вузов и институтов с предпринимателями для поддержки создания высокотехнологических производств. Но пандемия ставит перед химией и бизнесом новые задачи, а заказчиком должно выступить государство, которое могло бы переориентировать инструменты господдержки на производство продуктов и разработку технологий, необходимых для обеспечения национальной безопасности.

Проверочная работа по химии Химические элементы 8 класс

Проверочная работа по химии Химические элементы. Вещества простые и сложные 8 класс с ответами. Работа представлена в 3 вариантах в виде теста. В каждом варианте по 15 заданий.

1 вариант

1. Химический элемент — это определенный вид:

1) простых веществ
2) молекул
3) атомов
4) электронов

2. О кислороде как о простом веществе речь идет в фразе:

1) кислород растворяется в воде
2) кислород входит в состав воды
3) оксиды -бинарные соединения, содержащие кислород
4) в человеческом организме содержится около 65% кислорода

3. Химический элемент алюминий обозначают символом

1) Ag
2) Au
3) Ar
4) Al

4. Установите соответствие между символом элемента и его прочтением.

Символ элемента

А. Al
Б. Аg
В. S
Г. O

Прочтение символа

1) аргентум
2) эс
3) о
4) аш
5) алюминий
6) аргон

5. Аллотропные модификации — это вещества, состоящие из:

1) атомов разных элементов
2) атомов одного и того же элемента
3) одинаковых молекул
4) разных молекул

6. Соль получена соединением оксидов железа и серы. (Оксид — это соединение элемента с кислородом). В состав соли входят элементы:

1) Cu, S
2) Fe, С
3) Cu, С, О
4) Fe, S, О

7. Относительная атомная масса хлора равна:

1) 35
2) 36
3) 35,5
4) 64

8. Сложным веществом является:

1) медь
2) алюминий
3) фосфор
4) вода

9. Относительная атомная масса показывает:

1) во сколько раз атом элемента больше атома водорода
2) во сколько раз атом элемента больше 1/12 атома углерода
3) во сколько раз масса атома элемента больше массы атома водорода
4) во сколько раз масса атома элемента больше 1/12 массы атома углерода

10. Атомная единица массы (а.е.м.) равна 1,66 · 10-24 г. Какова масса (г) атома кислорода?

1) 16 · 1,66 · 10-24
2) 8 · 1,66 · 10-24
3) 32 · 1,66 · 10-24
4) 4 · 1,66 · 10-24

11. Вертикальный столбец элементов Периодической системы называется:

1) группой
2) рядом
3) периодом
4) атомным номером

12. Порядковый номер элемента фосфор:

1) 31
2) 3
3) 5
4) 15

13. Элемент алюминий находится в группе:

1) 31
2) 3
3) 5
4) 15

13. Элемент алюминий находится в группе:

1) VA
2) IIIA
3) IIIB
4) VIIB

14. Элемент сера расположен в периоде:

1) первом
2) втором
3) третьем
4) четвертом

15. Элементы записаны в порядке увеличения атомных масс в строках:

1) гелий, водород, кальций, калий
2) кислород, кремний, алюминий, цинк
3) медь, железо, сера, хлор
4) магний, кальций, кремний, натрий
5) углерод, азот, натрий, фосфор

2 вариант

1. Простое вещество состоит из:

1) разных атомов
2) разных молекул
3) одинаковых молекул
4) одинаковых атомов

2. О химическом элементе идет речь в фразе:

1) водород — самый легкий газ
2) водород вступает в реакцию с кислородом
3) водород входит в состав воды
4) водородом наполняют метеорологические шары — зонды

3. Химический элемент магний обозначают символом

1) Mn
2) Mg
3) Мо
4) Md

4. Установите соответствие между русским и латинским названиями элементов:

Русское название

А. сера
Б. азот
В. водород
Г. кислород

Латинское название

1) [гидрогениум]
2) [сульфур]
3) [нитрогениум]
4) [оксигениум]
5) [аурум]
6) [купрум]

5. Аллотропные модификации — это:

1) простые вещества
2) сложные вещества
3) смеси простых и сложных веществ
4) смеси сложных веществ

6. При разложении сложного вещества образовались оксид кальция и углекислый газ. Какие элементы входят в состав сложного вещества? (Оксид — это соединение элемента с кислородом.)

1) К, С, О
2) Са, S, О
3) Са, С, О
4) Са, С

7. Во сколько раз относительная атомная масса кальция больше относительной атомной массы гелия?

1) в 9,75 раз
2) в 5 раз
3) в 10 раз
4) в 4,75 раз

8. Сложным веществом не является:

1) свинец
2) сульфид железа
3) хлорид калия
4) оксид железа

9. Атомная единица массы (а.е.м.) равна:

1) 1/16m атома O
2) 1/4m атома He
3) 1/12m атома C
4) 1/12m атома H

10. Какова масса, измеренная в а.е.м., двух атомов азота?

1) 14
2) 28
3) 32
4) 16

11. Горизонтальный ряд элементов Периодической системы называется

1) группой
2) подгруппой
3) периодом
4) семейством

12. В ряду элементов:

а) натрий
б) медь
в) хлор
г) марганец
д) калий

элементами одной подгруппы являются

1) а б
2) в г
3) г д
4) а д

13. В какой группе Периодической системы находится элемент железо?

1) 4
2) VIIIA
3) VIIIB
4) 5

14. В каком периоде расположен элемент цинк?

1) 4
2) IIV
3) IIA
4) 5

15. Элементы записаны в порядке уменьшения атомных масс в рядах

1) хлор, алюминий, фтор, кислород
2) цинк, углерод, водород, фосфор
3) гелий, натрий, магний, фосфор
4) азот, водород, кремний, калий
5) медь, железо, кальций, углерод

3 вариант

1. Частицы вещества, неделимые при химических реакциях, называются:

1) атомами
2) молекулами
3) простыми веществами
4) электронами

2. О простых веществах говорится во фразе:

1) оксид золота состоит из золота и кислорода
2) неизвестно ни одно сложное вещество, в которое бы входил гелий
3) реакция азота и водорода приводит к образованию аммиака, вещества с резким запахом
4) азот содержится во взрывчатом веществе -тротиле

3. Химический элемент медь обозначают символом

1) Со
2) Cr
3) Cu
4) Cd

4. Установите соответствие между названием элемента и его символом:

Название элемента

А. Фосфор
Б. Фтор
В. Калий
Г. Кальций

Символ элемента

1) Са
2) К
3) F
4) Р
5) Fm
6) Cl

5. Кислород и озон — аллотропные модификации, так как эти вещества:

1) отличаются цветом
2) имеют разные температуры кипения
3) по разному воздействуют на организм
4) образованы атомами одного и того же элемента

6. При разложении минерала магнезита образуются оксид магния и углекислый газ. Какие элементы входят в состав минерала? (Оксид — это соединение элемента с кислородом.)

1) Mg, S, О
2) Mg, S, Н
3) Mg, С, Н
4) Mg, С, О

7. Относительная атомная масса меди равна:

1) 32
2) 64
3) 65
4) 56

9. Относительная атомная масса представляет собой отношение:

1) m атома / 1/12m атома C
2) m атома / m атома H
3) m атома / 1/12m атома He
4) m атома / 1/16m атома O

10. Атомная единица массы (а.е.м.) равна 1,66 · 10-27 кг. Какова масса (г) двух атомов элемента водород?

1) 1,66 · 10-24 г
2) 2
3) 3,32 · 10-24 г
4) 3,32 · 10-27 кг

11. Группа Периодической системы элементов состоит из:

1) одной подгруппы
2) двух подгрупп
3) трех периодов
4) двух периодов

12. Порядковый номер элемента кремний в Периодической системе:

1) 3
2) 4
3) 14
4) 28

13. Элемент марганец находится в группе:

1) IVA
2) IVБ
3) VIIA
4) VIIB

14. В каком периоде Периодической системы находится элемент азот?

1) VA
2) VБ
3) 2
4) 1

15. Элементы расположены в порядке возрастания атомных масс в рядах:

1) бор, углерод, фтор, кислород
2) кальций, хром, цинк, бром
3) хлор, кремний, неон, фтор
4) алюминий, сера, аргон, калий
5) сера, фосфор, магний, хлор

Ответы на проверочную работу по химии Химические элементы. Вещества простые и сложные 8 класс
1 вариант
1-3
2-1
3-4
4-5123
5-2
6-4
7-3
8-4
9-4
10-1
11-1
12-4
13-2
14-3
15-25
2 вариант
1-4
2-3
3-2
4-2314
5-1
6-3
7-3
8-1
9-3
10-2
11-3
12-4
13-3
14-1
15-15
3 вариант
1-1
2-3
3-3
4-4321
5-4
6-4
7-2
8-3
9-1
10-3
11-2
12-3
13-4
14-3
15-24

Роль присадок в моторном масле: виды, функции пакетов присадок

Современное моторное масло является высокотехнологичным продуктом со сложным составом. Получить материал с заданными эксплуатационными характеристиками и оптимальным соотношением цены и качества, используя только комбинации базовых масел, невозможно. Поэтому в состав товарных продуктов вводят пакеты функциональных присадок. Специальные добавки обеспечивают стабильность свойств моторных масел в различных условиях. По принципу действия присадки можно условно разделить на модифицирующие (антипенные, вязкостно-загущающие, депрессорные и т. д.) и защитные, призванные уменьшить износ трущихся поверхностей в узлах и механизмах двигателей (антикоррозионные, антифрикционные, диспергирующие и т. д.).

Виды и функции основных присадок для моторных масел

Вязкостно-загущающие присадки

Основу модификаторов составляют полимеры различной массы и строения. Вязкостно-загущающие присадки повышают индекс вязкости смазывающего материала. Расширяется температурный диапазон эксплуатации. Продукт с вязкостно-загущающими присадками остается достаточно текучим для легкого пуска в мороз и образует стабильную противоизносную пленку при экстремальном нагревании в рабочих узлах. Утрата свойств масла в процессе эксплуатации обусловлена деструкцией загустителя под воздействием сдвиговых нагрузок.

Антиокислительные присадки

Основная задача добавок – замедлить окислительные процессы. Моторное масло работает в условиях повышенного давления и температуры, контактирует с кислородом и другими химически активными газами, с нагретыми металлами, действующими по типу катализатора. Антиокислительные присадки нейтрализуют агрессивные факторы. Увеличивается срок службы товарного масла и межсервисный интервал.

Антикоррозионные присадки

Добавки предотвращают коррозию металлических поверхностей. Детали двигателя окисляются под воздействием органических и минеральных кислот, газов. Коррозия ускоряется в условиях повышенных температур. Антикоррозионные присадки обеспечивают формирование защитной пленки на деталях двигателя, нейтрализуют действие кислот, увеличивают срок службы мотора.

Депрессорные присадки

Улучшают низкотемпературные свойства товарного масла. Повышение вязкости продукта при замерзании обусловлено кристаллизацией парафинов, которые содержатся в продуктах нефтепереработки. Образуются крупные органические конгломераты, снижается фильтруемость и прокачиваемость масла при низких температурах. Депрессорные присадки препятствуют кристаллизации парафинов. Добавки не позволяют макромолекулам срастаться в крупные конгломераты, сохраняя показатели прокачиваемости и фильтруемости, обеспечивая защиту двигателя при холодном пуске.

Антифрикционные присадки

Добавки уменьшают трение в нагруженных узлах. Повышается КПД двигателя, замедляется износ поверхности. В качестве антифрикционных присадок используют органические вещества, растворимые в базовом масле, а также мелкодисперсные минеральные компоненты: коллоидальный графит, дисульфид молибдена, политетрафторэтилен.

Противоизносные присадки

Вещества образуют на поверхностях деталей двигателя тонкую постоянно возобновляемую пленку. Стабильность защитного слоя обеспечена физическим взаимодействием противоизносных присадок с металлами. Добавки активно работают на тех участках, где толщина масляной пленки недостаточная для эффективной защиты от истирания, а также в высоконагруженных узлах. Свойства противоизносных компонентов усиливаются при выделении тепла в парах трения.

Моющие присадки

Вещества предотвращают образование лака, нагара в термонагруженных зонах. Твердые отложения снижают подвижность поршневых колец и ухудшают отвод тепла, что отрицательно влияет на срок службы двигателя. Моющие добавки, или детергенты, поддерживают чистоту металлических поверхностей мотора и растворяют уже имеющийся нагар.

Диспергирующие присадки

Работают в паре с моющими веществами. Диспергаторы удерживают растворенные отложения, сажу во взвешенном состоянии. Добавки предотвращают выпадение осадка и выводят загрязнения вместе с отработанным маслом.

Пакеты присадок ROLF для моторных масел

Для улучшения свойств товарного продукта не достаточно одной присадки – вещества добавляются пакетом со строго выверенной рецептурой. В компании ROLF Lubricants GmbH разработкой и испытанием компонентов занимаются высокотехнологичные лаборатории. Компаундирование выверяется с точностью до сотых долей грамма. Многофункциональные пакеты присадок ROLF обеспечивают длительный срок службы и стабильность свойств товарных масел.

Для улучшения свойств товарного продукта не достаточно одной присадки – вещества добавляются пакетом со строго выверенной рецептурой. В компании ROLF Lubricants GmbH разработкой и испытанием компонентов занимаются высокотехнологичные лаборатории. Компаундирование выверяется с точностью до сотых долей грамма. Многофункциональные пакеты присадок ROLF обеспечивают длительный срок службы и стабильность свойств товарных масел.

Другие преимущества продуктов:

  • хорошая растворимость в базовых маслах;
  • соответствие требованиям экологической безопасности;
  • современные компоненты, инертные по отношению к металлам и уплотнителям в конструкции двигателей;
  • оптимальная цена.

Ответственность производителя за качество продукции застрахована. Узнать больше о присадках ROLF для моторных масел можно в ближайшем представительстве компании.

Фреймворк для количественной оценки и визуализации

Реферат

Подробная характеристика химического состава сложных веществ, таких как продукты нефтепереработки и экологические смеси, очень необходима при оценке воздействия и производстве. Присущая сложность и изменчивость состава сложных веществ затрудняют выбор их подробных аналитических характеристик. Тем не менее, вместо точного химического состава сложных веществ, оценка степени сходства является разумным путем к принятию решений в отношении правил гигиены окружающей среды.Группирование подобных сложных веществ — это проблема, которую можно решить с помощью передовых аналитических методов и оптимизированных методов анализа и визуализации данных. Здесь мы предлагаем структуру с неконтролируемым и контролируемым анализом для оптимальной группировки сложных веществ на основе их аналитических характеристик. Мы тестируем два набора данных о сложных веществах, полученных из нефти. Первый набор данных получен из анализа газовой хроматографией-масс-спектрометрией (ГХ-МС) 20 стандартных стандартных образцов, представляющих сырую нефть и продукты нефтепереработки.Второй набор данных состоит из 15 образцов различных газойлей, проанализированных с использованием трех аналитических методов: ГХ-МС, ГХ-ГХ-пламенно-ионизационное обнаружение (FID) и спектрометрия-масс-спектрометрия ионной подвижности (IM-MS). Мы используем иерархическую кластеризацию с использованием корреляции Пирсона в качестве метрики сходства для неконтролируемого анализа и строим модели классификации с использованием алгоритма случайного леса для контролируемого анализа. Мы представляем количественную сравнительную оценку результатов кластеризации с помощью индекса Фаулкса – Мэллоуса и результаты классификации с помощью модельной точности предсказания группы неизвестного сложного вещества.Мы демонстрируем влияние (i) различных методологий группирования, (ii) размера набора данных и (iii) уменьшения размерности на качество группировки, и (iv) различных аналитических методов на характеристику сложных веществ. Хотя сложность и изменчивость химического состава являются неотъемлемой чертой сложных веществ, мы демонстрируем, как выбор методов анализа и визуализации данных может повлиять на передачу их характеристик, чтобы выявить достаточное сходство.

Образец цитирования: Онель М., Бейкал Б., Фергюсон К. , Чиу В.А., Макдональд Т.Дж., Чжоу Л. и др. (2019) Группировка сложных веществ с использованием данных аналитической химии: основа для количественной оценки и визуализации. PLoS ONE 14 (10):
e0223517.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0223517

Редактор: Цзе Чжан, Университет Ньюкасла, СОЕДИНЕННОЕ КОРОЛЕВСТВО

Поступило: 9 мая 2019 г .; Дата принятия: 23 сентября 2019 г .; Опубликовано: 10 октября 2019 г.

Это статья в открытом доступе, свободная от всех авторских прав, и ее можно свободно воспроизводить, распространять, передавать, модифицировать, надстраивать или иным образом использовать в любых законных целях.Работа сделана доступной по лицензии Creative Commons CC0 как общественное достояние.

Доступность данных: Документация R Markdown о рабочих процессах неконтролируемого и контролируемого анализа доступна по адресу http://parametric. tamu.edu/research/Onel_etAl_2019_Rmarkdown.html Данные GC-MS, GCxGC-FID и IM-MS Concawe и данные ГХ-МС образцов SRM можно загрузить с http://paroc.tamu.edu/Software/Onel_etAl_2019_data.zip.

Финансирование: Исследование финансировалось U.Грант P42 ES027704 Национального института здравоохранения США (NIH) (лауреат: доктор Иван Русин) и Техасский институт энергетики A&M. Содержание этой публикации не обязательно отражает официальную точку зрения NIH. Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

1. Введение

Продукты нефтепереработки представляют собой прототипы веществ UVCB (неизвестного или переменного состава, сложных продуктов реакции и биологических материалов) [1].UVCB являются одними из самых сложных веществ для промышленности и регулирующих органов, потому что существует несколько установленных рамок для оценки UVCB в рамках текущей политики регулирования химических веществ и обеспечения того, чтобы не было недооценки опасности для рабочих или обычных пользователей конечной продукции [ 2]. Действительно, сложность химического состава нефтяных веществ [3, 4] и, в частности, их многокомпонентный характер и изменчивость в составе продуктов, основанная на изменчивости запасов сырой нефти, создают уникальные проблемы для регулирующих органов и лиц, регистрирующих эти вещества. [5].

Как правило, отдельные вещества UVCB относят к категории продуктов на основе производственных процессов, физических / химических свойств (включая историю переработки и диапазоны точек кипения / углеродного числа) и ограниченной аналитической химической информации (например, классы углеводородов) [1, 2 ]. Однако регулирующие органы не всегда могут считать такие широкие параметры сходства достаточными, и необходимы новые подходы для облегчения группировки UVCB [6]. Последние разработки в области высокоразрешающих и многомерных аналитических методов улучшают характеристики сложных веществ, обеспечивая более высокое разрешение их химического состава [7, 8].Несмотря на эти достижения, полная химическая характеристика сложных веществ, таких как вещества UVCB нефти, все еще в значительной степени недостижима [6]. Это представляет проблему для определения «достаточного сходства» интересующего вещества по сравнению с теми веществами, которые, возможно, уже были протестированы на предмет их потенциального воздействия на человека и окружающую среду [9, 10].

Для быстрого профилирования химического состава проб окружающей среды и ультрафиолетовых лучей можно использовать различные аналитические методы, и все они позволяют получать сложные многомерные наборы данных [6, 11].Количественная интерпретация многомерных данных была активной областью статистики, и ряд алгоритмов был применен для классификации неизвестных выборок или для получения отличительных признаков данных [8, 12]. Например, методы интеграции данных, кластеризации и визуализации с использованием данных масс-спектрометрии ионной подвижности (IM-MS) подмножества UVCB были использованы для определения групповых сходств [13]. Также был проведен сравнительный анализ. Например, де Карвальо Роша, Шанц [14] использовали анализ основных компонентов (MPCA), анализ основных факторов (PARAFAC) и анализ самоорганизующихся карт (SOM), чтобы различать различные типы топлива посредством распознавания образов.Хотя SOM создают визуально привлекательные карты группирования (рис. 1), сравнительная оценка для определения оптимальной группировки является сложной задачей [15, 16]. Дополнительные методы анализа распознавания образов [1, 17–19] также были исследованы для интерпретации образов в сложных наборах данных; однако результаты этих методов в основном качественные по своей природе и основываются на субъективной визуальной оценке результатов группировки, а не на количественных сравнительных показателях.

Работа, представленная в этой рукописи, направлена ​​на преодоление разрыва между количественной оценкой и визуальной коммуникацией результатов группового анализа для поиска оптимальной группировки сложных веществ.В этом исследовании мы представляем основанную на данных структуру, которая включает два отдельных рабочих процесса для группировки сложных химических веществ. Во-первых, мы представляем рабочий процесс неконтролируемого анализа данных, основанный на иерархической кластеризации, где результаты демонстрируются с помощью дендрограмм, а качество группировки оценивается по существующим производственным классам с использованием индекса Фаулкса-Мальлоу (F-M). Во-вторых, мы используем контролируемый анализ. Мы применили алгоритм случайного леса для обучения моделей классификации прогнозированию информации о производственных категориях этих веществ.Общая предпосылка предлагаемой структуры состоит в том, чтобы обеспечить (i) оптимальную группировку сложных веществ, (ii) улучшенную интерпретацию результатов группировки для лиц, принимающих решения с использованием методов визуализации и идентификации наиболее информативных характеристик, и (iii) сравнительная оценка результатов группировки путем предоставления количественных показателей (например, индекса Фаулкса-Маллоуз для кластеризации и точности для анализа классификации).

2. Материалы и методы

2.1. Материалы

В этом исследовании мы использовали два разных набора эталонных данных аналитической химии: (i) 3 повтора 20 стандартных стандартных образцов (SRM) (Таблица 1) и (ii) несколько нефтесодержащих веществ UVCB, которые были предоставлены Европейской Ассоциация нефтепереработчиков AISBL, подразделение Concawe (Брюссель, Бельгия) и именуется «нефтяные образцы UVCB» (Таблица 2). В частности, SRM — это сертифицированные стандартные образцы, связанные с нефтью, которые предоставляются Национальным институтом стандартов и технологий (NIST) [14].Напротив, пробы UVCB нефти были получены в результате трех отдельных процессов очистки и классифицированы как газойли прямой перегонки (SRGO), другие газойли (OGO) и газойли вакуумной и гидроочищенной очистки (VHGO). Стандарты полициклических ароматических углеводородов (ПАУ), насыщенных углеводородов и сырой нефти были предоставлены Техасской группой геохимических и экологических исследований A&M (GERG) (Колледж-Стейшн, Техас).

2.2. Химическая дактилоскопия и обработка экспериментальных данных

Профиль аналитической химии SRM был получен с помощью газовой хроматографии-масс-спектрометрии (ГХ-МС) [14], тогда как химический отпечаток веществ UVCB нефти был оценен с помощью 3 различных методов аналитической химии: (i) комплексная двухмерная газовая хроматография. с пламенно-ионизационным детектором (GC × GC-FID), (ii) GC-MS и (iii) масс-спектрометрии ионной подвижности (IM-MS).Подробная экспериментальная процедура представлена ​​в Фергюсоне [20].

Данные ГХ-МС от de Carvalho Rocha, Schantz (14) представляют собой трехмерный массив, который состоит из 23 248 значений времени элюирования и 301 массы в масс-спектрах 60 стандартных стандартных образцов (трижды по 20 образцов). Чтобы уменьшить вычислительную сложность группового анализа и шума в данных ГХ-МС, мы выбрали 55 из 301 значений m / z (т.е. аналиты), которые соответствуют полициклическим ароматическим углеводородам (ПАУ) (таблица S1), и суммированы по полное измерение времени элюирования.Это дает двумерный массив (60 × 55), который затем используется для группового анализа.

2.3. Фреймворк для анализа и визуализации данных

Мы использовали два рабочих процесса анализа для группировки сложных веществ (рис. 2). В неконтролируемом анализе сложные вещества группируются на основе сходства между характеристиками (т. Е. Аналитическими химическими профилями) образцов (сложных веществ) без предварительного знания этикеток или категорий образцов. Чтобы оценить результат такой группировки, мы включили количественный показатель в рабочий процесс неконтролируемого анализа, чтобы сравнить результат с ранее сообщенной категоризацией образцов (т.е. производственные классы). Подробности предлагаемого рабочего процесса неконтролируемого анализа описаны в Разделе 2.3.2. В контролируемом анализе известные категоризации / классы образцов используются для построения моделей классификации, которые затем могут использоваться для прогнозирования класса неизвестного вещества. Эта идея основана на повторении, когда похожие сложные вещества, сгруппированные вместе в соответствии с их физическими / химическими свойствами, могут иметь аналогичные эффекты [2]. Подробности предлагаемого рабочего процесса неконтролируемого анализа описаны в Разделе 2.3.3. Независимо от того, какой рабочий процесс (неконтролируемый или контролируемый анализ), начальным общим шагом является предварительная обработка данных, которая имеет решающее значение для получения устойчивых и надежных моделей группирования (раздел 2.3.1).

2.3.1. Предварительная обработка данных.

Этапы предварительной обработки данных включают (i) форматирование данных, (ii) обработку недостающих данных и (iii) очистку и масштабирование данных. Выполнение этих шагов обеспечивает качество данных для построения надежных и надежных моделей. Применение этих шагов к каждому конкретному набору данных представлено ниже.

Сначала трехмерные данные аналитической химии (наборы данных ГХ × ГХ-ПИД, ГХ-МС и ИМ-МС) необходимо было развернуть в 2-мерную матрицу. Данные ГХ-МС SRM после этапа обработки экспериментальных данных, описанного в разделе 2.2, уже являются двумерными. Разворачивание было выполнено таким образом, чтобы для окончательной матрицы строки соответствовали сложным веществам, а столбцы — аналитическим характеристикам (измерениям), которые представляют собой сцепленные значения числа атомов углерода и состава молекулярного класса.Этот процесс дал размер массива 15 × 310 для GC × GC-FID, 15 × 248 для GC-MS и 15 × 403 для наборов данных IM-MS образцов Petroleum UVCB.

Затем были исследованы двухмерные наборы данных аналитической химии для обнаружения любых недостающих точек. Хотя передовые методы обработки недостающих данных иногда используются в комплексном анализе данных [21], здесь недостающие точки данных в профилях аналитической химии указывают на необнаруженный химический состав для определенного молекулярного класса. Таким образом, мы заменили соответствующие отсутствующие поля нулями.

Наборы данных были дополнительно очищены путем удаления столбцов (количество атомов углерода — состав молекулярного класса), если они показывают незначительные изменения. Здесь мы удалили столбцы со стандартным отклонением (SD) 0 или SD <0,05 для меньшего набора данных Petroleum UVCB. Этот шаг уменьшил количество функций в GC × GC-FID с 310 до 192, GC-MS с 248 до 62 и данных IM-MS с 403 до 68. Этот шаг не исключил никаких измерений из матрицы 60 x 55 Образцы SRM.

Последний шаг перед анализом данных — это масштабирование наборов данных.Чистые двумерные массивы были масштабированы с помощью построчного масштабирования минимум-максимум, где каждая строка соответствует новому образцу, а каждый столбец представляет собой новую аналитическую функцию. Каждое значение строки масштабировалось путем вычитания минимального значения этой строки и последующего деления его на диапазон соответствующей строки. Построчное масштабирование не выполнялось для наборов данных Petroleum UVCB, потому что данные уже были предварительно обработаны в программе PetroOrg [22] и масштабированы по строкам. Перед анализом классификации мы также выполнили построчное масштабирование от минимума до максимума массивов данных с построчным масштабированием.Этот дополнительный шаг масштабирования необходим, чтобы гарантировать, что каждое измерение имеет примерно равный вес в моделях классификации обучения.

2.3.2. Рабочий процесс неконтролируемого анализа.

Неконтролируемый анализ исследует шаблоны данных, чтобы сделать выводы о структуре группирования выборок без справочной информации о категоризации. Двумя наиболее распространенными методами неконтролируемого анализа, используемыми в литературе, являются кластерный анализ [23], используемый в нашем рабочем процессе (рис. 2, левая панель), и SOM [24].Подробные шаги этого рабочего процесса приведены ниже. Документация R Markdown по этому анализу для образцов SRM также представлена ​​в дополнительном материале (текст S1).

В рамках неконтролируемого рабочего процесса мы выполнили кластерный анализ с использованием данных, как описано, а также после создания набора данных с пониженным рангом, чтобы оценить эффект от использования данных с пониженным рангом (т. Е. После «уменьшения шума» данных ). Исходные немасштабированные наборы данных SRM и Petroleum UVCB были линейно масштабированы и центрированы по строкам (т.е. нормализация z-показателя). Затем полученные данные были разложены с использованием разложения по сингулярным значениям (SVD) [25, 26] в R для получения набора данных с пониженным рангом, соответствующего 85% вариации исходных данных.

корреляции Пирсона как исходных, так и аналитических данных химического анализа с пониженным рангом были использованы в качестве индекса сходства для иерархического кластерного анализа образцов с использованием hclust в R со средней связью [27, 28].

Количественное сравнение кластеризации с известными категориями веществ (рассматриваемых здесь как «золотой стандарт») было выполнено с использованием индекса Фаулкса-Маллоуз (F-M) [29].Индекс F-M традиционно используется для сравнения двух дендрограмм, но также может использоваться для сравнения одной дендрограммы с фиксированной категоризацией. Мы создали два набора дендрограмм иерархической кластеризации для образцов Petroleum UVCB и SRM. Сначала была создана искусственная дендрограмма путем вычисления евклидова расстояния между индексами (0/1) эталонной категоризации. Во-вторых, корреляционные матрицы образцов Petroleum UVCB и SRM были использованы для создания дендрограммы. Затем обе дендрограммы были разрезаны на известное количество производственных классов (т.е.е. 3 для образцов Petroleum UVCB и 3, 9 или 16 для образцов SRM) для оценки количества общих сложных веществ в полученных кластерах. Это число затем использовалось для расчета индекса F-M для двух групп (т. Е. Сравнения известной категоризации с группировкой на основе данных). Индекс F-M может быть выражен как среднее геометрическое значение точности и полноты, двух показателей машинного обучения, которые широко используются в моделировании на основе данных [23]. Выражаясь математически, мы имеем

где TP — истинно положительное, FP — ложноположительное, а FN — ложноотрицательное.TP указывает количество сложных веществ, которые сгруппированы в категорию A с точки зрения производственной категории, а также сгруппированы в категорию A с точки зрения профиля аналитической химии. Напротив, FP и FN обозначают количество сложных веществ, которые сгруппированы по-разному. Индекс F-M варьируется от 0 до 1, где 0 указывает на отсутствие какого-либо сходства, а 1 указывает на 100% идентичность между эталонной категоризацией и результатами кластеризации. Более подробную информацию об индексе F-M и других показателях для сравнения кластеризации можно найти в Wagner & Wagner [30].Индекс F-M рассчитывался с помощью функции FM_index пакета dendextend в р.

.

Чтобы проверить статистическую значимость результатов группирования, мы также рассчитали распределение индекса F-M при нулевой гипотезе об отсутствии связи между двумя дендрограммами кластеризации. Это нулевое распределение было создано путем перетасовки групповых меток образцов с использованием 1000 перестановок с эмпирическим значением p , определяемым долей переставленных значений индекса F-M, превышающих наблюдаемые.В качестве порога ложного срабатывания мы использовали α = 0,05. Расчет нулевого индекса F-M с 1000 перестановками групповых меток был выполнен с помощью функции Bk_permutations пакета dendextend в R.

.

2.3.3. Контролируемый рабочий процесс анализа.

Хотя неконтролируемый анализ может выявить ранее неизвестные структуры данных, контролируемые методы могут выявить особенности, наиболее важные для классификации. Более того, в этом контексте контролируемый анализ может выявить вещества, которые показывают сравнительно плохое сходство с другими членами производственной категории.Алгоритмы обучения с учителем широко используются в различных инженерных и научных задачах [31–40]. Здесь мы использовали алгоритм дерева решений случайного леса [41] для обучения моделей прогнозированию категории производства на основе характеристик. Модели были оценены по точности их классификации, а результаты были визуализированы через представление ToxPi [42] для расширенной интерпретации (рис. 2 справа). Шаги предлагаемого рабочего процесса контролируемого анализа представлены ниже и применяются к наборам данных Petroleum UVCB и SRM.Документация по анализу образцов SRM была создана с использованием R Markdown и представлена ​​в дополнительном материале (текст S1).

В нашей реализации случайных лесов количество аналитических функций было настроено с помощью поиска по сетке с использованием функции trainControl пакета каретки в R, где обучение каждой модели выполнялось с использованием перекрестной проверки с исключением по одному с 500 деревьями решений. Затем окончательный классификатор случайного леса был построен на всем наборе данных с 500 деревьями решений, где каждое дерево моделировалось с использованием оптимального количества аналитических функций.Кроме того, ранжирование аналитических признаков было получено путем расчета среднего снижения точности классификации среди 500 деревьев решений. Этот анализ был выполнен с помощью функции randomForest пакета randomForest.

Чтобы оценить точность модели классификации, начальным шагом было извлечение матрицы неточностей модели, то есть количества истинных и ошибочно предсказанных выборок для каждого класса. Затем была рассчитана точность классификации, которая представляет собой процент истинного предсказанного количества выборок из всех классов по отношению к общему количеству выборок.

В дополнение к количественной оценке классификационных моделей, мы составили профили индекса токсикологической приоритетности (ToxPi) сложных веществ, используя ранжированный список аналитических характеристик из классификационного анализа [42–44]. Путем интеграции нескольких источников данных в общую оценку веса доказательств и преобразования их в четкие визуальные рейтинги ToxPi обеспечивает эффективный способ визуальной коммуникации многомерных наборов данных. Здесь мы интегрировали 10 самых информативных хроматографических характеристик, которые были извлечены на этапе моделирования классификации, чтобы получить визуализацию ToxPi сложных веществ.

3. Результаты и обсуждение

3.1. Количественная оценка неконтролируемого анализа

Недавнее исследование [14] показало, что ГХ-МС в сочетании с неконтролируемым хемометрическим анализом можно использовать для дифференциации сложных веществ и смесей. Авторы пришли к выводу, что нелинейный метод SOM оказался эффективным при создании модели разделения. Однако модель сложнее интерпретировать, чем линейные модели, такие как MPCA и PARAFAC [45, 46]. Унифицированная матрица расстояний SOM-анализа 20 SRM (таблица 1) от de Carvalho Rocha, Schantz (14) показана на рисунке 1.Визуализация данных с использованием SOM ​​делает очевидным, что реплики одного и того же образца были хорошо сгруппированы (15 из 20 образцов имеют все 3 реплики в непосредственной близости друг от друга) (рис. 1). Однако менее очевидно, что анализ SOM может различать более широкие категории образцов (3 класса: сырая нефть, тяжелые и легкие продукты нефтепереработки; 9 классов: сырая нефть, мазут, газойль, моторное масло, биодизели, дизели. , бензины, керосины и реактивное топливо). Только образцы реактивного топлива и бензина из легких продуктов нефтепереработки сгруппированы близко друг к другу (рис. 1).

Для изучения дополнительных методов визуализации мы использовали данные de Carvalho Rocha, Schantz (14) для выполнения неконтролируемого кластерного анализа образцов (рис. 3). Результаты показали, что все технические реплики 20 веществ были плотно сгруппированы, что указывает на высокую воспроизводимость аналитических данных ГХ-МС анализа этих сложных веществ. Однако при рассмотрении 3 или 9 более широких производственных классов образцы не были сгруппированы так тесно, как в 16 производственных классах.Для группировки 9 классов повторяющиеся образцы газойлей, биодизельного топлива и моторных масел были сгруппированы в отдельные кластеры. В результатах группировки по 3 классам только пробы сырой нефти были сгруппированы в одну из трех групп. Несмотря на то, что большинство легких продуктов нефтепереработки (один бензин, три образца дизельного топлива, два реактивного топлива и два образца керосина) были сгруппированы вместе в одну из трех групп, один образец бензина и два образца биодизеля попадают в отдельные кластеры (рис. 3). Эти анализы продемонстрировали, что аналитические характеристики, полученные с помощью ГХ-МС, сами по себе недостаточны для обоснования объединения этих сложных веществ в производственные категории.

Затем мы стремились количественно сравнить результаты SOM и кластерного анализа с категориями производственных классов этих образцов. Мы использовали индекс Фаулкса-Маллоуз (F-M), чтобы обеспечить количественный показатель для таких сравнений [29]. Хотя прямого метода оценки качества группировки с помощью анализа SOM не существует, мы извлекли координаты x и y каждого образца SRM на карте SOM, как сообщили де Карвальо Роша, Шанц (14) (рис. 1), и использовали Матрица подобия на основе евклидова расстояния для получения индекса FM для анализа группировки на основе SOM.Индекс F-M также использовался для оценки влияния уменьшения размерности на результаты кластерного анализа.

На рис. 4 показаны индексы F-M для анализа на основе SOM, а также представленный рабочий процесс неконтролируемого анализа для полного набора данных из 55 функций GC-MS и сокращенного набора из 7 функций после SVD. Также приводятся значения p- значимости соответствия кластеризации по сравнению с известным назначением класса (рис. 4). Значения p- , полученные для 3-классной группировки, были выше 0.05 для основанного на SOM и исходного набора данных образцов SRM, подразумевая, что эти результаты не были статистически значимыми. Небольшие различия делят эти материалы на 16 категорий. Когда эти различия были сгруппированы по трем категориям, они представляли собой шум. Следовательно, случайная перестановка этих выборок случайно привела к более высоким показателям F-M. Напротив, значения p- для 3-классной группировки с сокращенными наборами данных были ниже 0,05. Это свидетельствует о том, что уменьшение размерности устраняет избыточные аналитические функции из наборов данных (с 55 до 7), что дополнительно снижает шум, приводя к статистически значимым результатам с аналогичным (и немного улучшенным) индексом F-M.

Основываясь на группировке SRM по 9 и 16 классам, можно четко заметить, что иерархическая кластеризация превосходит анализ SOM. Индекс F-M увеличился с 0,33 до 0,44 и с 0,42 до 0,57 для групп 9 и 16 классов соответственно. Хотя уменьшение размерности не привело к дальнейшему увеличению индекса F-M для групп 9 и 16 классов, оно также не повлияло на качество группировки и обеспечило одинаково хорошие результаты с меньшими числовыми характеристиками (7 из 55).

3.2. Важность размера пробы вещества при проведении контролируемого анализа

Здесь мы получаем выгоду от сквозной гипотезы о том, что «сложные вещества, которые группируются одинаково в зависимости от производства, могут иметь схожие профили опасности», и переходим от неконтролируемого анализа к контролируемому.С этой целью мы строим классификационные модели, используя аналитические химические профили образцов. Для каждого из 20 веществ SRM ГХ-МС была проведена три раза, что сделало окончательный набор данных ГХ-МС больше с точки зрения количества образцов. Таким образом, интересный вопрос, который мы можем изучить, заключается в том, сколько реплик образцов будет достаточно для разработки моделей, управляемых данными, которые могут точно различать шаблоны классов.

На рис. 5 и 6 показаны матрицы неточностей, полученные с помощью обученных классификаторов случайного леса.Эти матрицы сообщают известные («истинные») и предсказанные (с помощью обученного классификатора случайного леса) классы для каждой выборки SRM. Результаты показали, что мы достигли 100% точности классификации, когда использовали все реплики, представленные в таблице 1 (таблица 3, рис 5). Точность классификации снизилась до 65%, 35% и 15% для групп из 3, 9 и 16 классов, когда мы использовали только 1 из 3 повторов (Таблица 3, Рис. 6). Основная причина этого заключается в том, что количество выборок в группе уменьшается с увеличением количества классов.В частности, 14 из 16 классов были представлены только одной выборкой во время обучения модели для прогнозов из 16 классов (рис. 6C). Точно так же 5 из 9 классов были представлены только одной выборкой во время обучения модели для прогнозов 9 классов (рис. 6B). Это уменьшение количества информации на класс значительно усложняет обучение модели (Таблица 3). Следовательно, мы можем сделать вывод, что единичная выборка для каждого класса не дает адекватной информации для отражения индивидуальных характеристик класса.Более того, многомерный характер данных ГХ-МС с 55 характеристиками еще больше затруднял точность классификации материалов SRM при использовании только одного образца для каждой категории. Тем не менее, точность предсказаний классификаторов для каждого анализа была выше, чем у случайных предсказаний, что указывает на их статистическую значимость (таблица 3). Это было подтверждено посредством вычислений p -значения с использованием исходных результатов и результатов группирования 1000 случайных перестановок (таблица 3). Матрицы неточностей, сгенерированные из среднего значения 1000 перестановок выборок SRM, представлены на фиг. S1 и фиг. S2 для 3 и 1 повторов, соответственно.

Аналогичная тенденция наблюдалась с образцами Petroleum UVCB, где мы построили классификационные модели, используя только 1 повтор каждого образца (Таблица 4, S3 Рис). Результаты показали, что точность модели классификации для образцов Petroleum UVCB была неудовлетворительной, когда единственный статистически значимый результат был получен на основе данных IM-MS с точностью классификации 60%. Следовательно, чтобы построить точную классификационную модель, нам нужно большее количество экспериментальных реплик для каждого конкретного сложного вещества, чтобы уловить и изучить нелинейные характеристики их химической сложности.Хотя кластеризация может сгруппировать выборки точно независимо от размера выборки, учитывая, что измерения существенно отличаются друг от друга, достаточный размер выборки данных имеет важное значение во время построения классификационной модели. Тем не менее, каждая экспериментальная копия требует дополнительных затрат и требует дополнительного времени и ресурсов. Таким образом, минимизация количества повторений образцов при достижении точных прогнозных классификаторов имеет первостепенное значение. В этой работе мы заметили, что, учитывая высокое качество данных аналитической химии, трех повторов было достаточно для создания точных и надежных классификаторов.Важно отметить, что размер выборки имеет решающее значение на этапе обучения модели, когда модели выигрывают от большего количества выборок. Однако это не относится к фазе тестирования, когда одного эксперимента достаточно, чтобы предсказать информацию о классе неизвестного сложного вещества.

3.3. Важность соотношения количества вещества к классу при проведении контролируемого анализа

Еще один важный вопрос, на который необходимо ответить, заключается в следующем: как точно мы можем классифицировать новое, неизвестное вещество с помощью модели, управляемой данными, которая обучена с помощью базы данных аналитического химического профиля категоризированных веществ без предварительно маркированных образцов протестированных вещество? Гипотетически можно точно классифицировать неизвестное вещество, если у него есть классификатор, обученный работе с базой данных профиля аналитической химии, которая включает большое количество веществ в каждом классе.Другими словами, новое вещество может быть точно маркировано, если база данных аналитического химического профиля предоставляет точный средний профиль определенных классов. Здесь мы использовали 20 веществ SRM, чтобы понять, может ли соотношение количества веществ к классам в наборе данных обеспечить точную категоризацию каждого вещества SRM. С этой целью мы разработали одну модель классификации случайных лесов для каждого из 20 веществ SRM и сообщили об общей точности классификации. В частности, мы исключили информацию о аналитическом химическом профиле из всех трех повторов выбранного вещества SRM во время обучения модели, а затем спрогнозировали категорию с помощью обученной модели.

Для прогнозов 3 классов точность классификации была получена как 75% (таблица 5), где матрицы путаницы для исходных и средних значений 1000 перестановок меток групп веществ SRM представлены на рис. S4. Однако вычисленное значение p — Значение (Таблица 5) показало, что разработанные модели, основанные на данных, были статистически незначимыми, что мы связываем с низким соотношением количества веществ к классам. Это соотношение ухудшается по мере увеличения количества категорий для 20 веществ SRM.В качестве подтверждения наших наблюдений мы также запустили случайную модель леса, в которой рассчитали средний профиль признаков для каждого вещества, свернув реплики в один искусственный вектор признаков. Полученная точность классификации была очень похожей (в диапазоне 70% -75%, не показано).

В таблице

S2 приводится количество веществ и дубликатов образцов для каждого класса для классификации по 3, 9 и 16 классам. Как видно из таблицы S2, удаление всех 3-х повторений вещества часто соответствует удалению всех образцов класса в нескольких случаях анализа 9-го и 16-го классов, что мешает нам разработать классификационные модели для 2 (Категория 4 и 7) и 14 категорий (исключая только Категории 6 и 15) для анализа 9 и 16 классов соответственно.Следовательно, мы не можем сообщить об общей точности классификации для анализа по 9 и 16 классам. Эти результаты показывают, что высокое значение отношения вещества к классу имеет решающее значение для точной классификации неизвестного вещества с помощью моделей на основе данных, которые обучаются без каких-либо предыдущих образцов тестируемого вещества. Таким образом, мы делаем вывод, что (i) постоянное совершенствование базы данных аналитического химического профиля, используемой для обучения модели, с добавлением категоризированных веществ для каждого класса, и (ii) постоянное обновление модели, управляемой данными, является важным и необходимым для точной категоризации новое, неизвестное вещество.

3,4. Облегчение интерпретации данных через представление ToxPi

В дополнение к разработке высокоточных моделей классификаторов для прогнозирования информации о группе / классе неизвестного сложного вещества с использованием реплик образцов категоризированных веществ, мы также сообщили о 10 наиболее информативных характеристиках, которые четко идентифицируют образцы классов материалов SRM (Таблица 6) . Эти информативные функции помогают нам облегчить визуальную передачу результатов с помощью визуализации ToxPi, как показано на рис. 7.

Таблица 6. 10 самых информативных хроматографических характеристик ГХ-МС в отношении точности классификации нефтяных веществ.

См. Таблицы S3 – S5 для получения списка всех хроматографических характеристик и их соответствующих рангов в каждом анализе.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0223517.t006

Профили ToxPi образцов SRM успешно продемонстрировали различную природу газовых / моторных масел, биодизеля и сырой нефти (за исключением SRM 2722) с по отношению к остальным SRM.В частности, для сырой нефти все 10 основных хроматографических характеристик помогли идентифицировать сырую нефть среди SRM. В то время как для газа / моторных масел профили выявили важность C2-нафтобензотиофенов для дальнейшей идентификации между ними. Более того, профили ToxPi показали, что измерения C3-фенантрена / антраценов, C2-нафтобензотиофена и бензотиофена являются характеристиками образцов биодизеля и могут отличать их от остальных SRM. Мы также наблюдали большое сходство между подгруппой легких продуктов нефтепереработки, включающей реактивное топливо, керосины и бензины, где вес бензотиофена оставался уникальной характеристикой среди всех них.Это доказывает, что данные ГХ-МС не могут дать четкого различия между этими веществами. Наконец, мы отметили существенное различие между образцами дизельного топлива. В отличие от двух других образцов дизельного топлива, SRM 2723b и SRM 2771, большинство из 10 выбранных аналитических характеристик имели важное значение для идентификации SRM 1624d. В частности, дибензотиофен, C1-дибензотиофены и C4-нафталины были отдельными измерениями, которые больше всего отличают SRM 1624d от остальных SRM. Кроме того, PCA извлеченных баллов ToxPi помогает нам описать различие между сложными веществами, используя наиболее информативную аналитическую информацию о характеристиках (рис. 8).

3,5. Сравнение методов ГХ × ГХ-ПИД, ГХ-МС и ИМ-МС с помощью индекса Фаулкса-Маллоуса

В дополнение к количественной оценке качества группировки и информации о классах, необходимо изучить соответствующий метод аналитической химии, который обеспечивает оптимальное группирование для веществ со сложным химическим составом. В большинстве нормативных и стандартизированных протоколов анализа химического состава ГХ-МС используется в качестве предпочтительного инструмента для определения УФ-ХБ веществ.Как правило, в приборе ГХ-МС используется капиллярная колонка, нагретая термостатом при заданном градиенте температуры, чтобы разделять соединения по температуре кипения и полярности. Затем элюирующие соединения ионизируются и анализируются детектором. Поскольку молекулы определенных молекулярных классов поддерживают различные модели разрушения ионов по массе, ГХ-МС может различать ионные сигналы от нескольких соединений. Однако пиковая емкость колонки ГХ-МС может быть перегружена, вызывая скачок базовой линии, называемый неразрешенной сложной смесью (UCM).В таких случаях колонка больше не имеет разрешающей способности для разделения всех соединений в образце, что обычно наблюдается при анализе нефтяных веществ, поскольку отдельное нефтяное вещество содержит более 10 000 различных химических соединений. Это может ограничить количество молекул, которые могут быть эффективно дифференцированы прибором, и затруднить получение надежных химических отпечатков пальцев.

Однако в последние годы разрешающая способность и чувствительность прибора увеличились, что позволяет более детально характеризовать сложные вещества.Включение двух колонок для газовой хроматографии с разной селективностью (GC × GC-FID) увеличивает пиковую емкость прибора и позволяет улучшить разделение молекул, которые образуют UCM при анализе GC-MS. Более того, масс-спектрометрия ионной подвижности (IM-MS) включает уникальные методы ионизации, электронное распыление (ESI) или атмосферную фотоионизацию (APPI), а также методы разделения на основе размера, формы и заряда ионизированной молекулы. Это дополнительно увеличивает аналитическую чувствительность и позволяет улучшить химическое снятие отпечатков пальцев.Хотя эти два метода дополнительно улучшают способность характеризовать сложные вещества, такие как нефтепродукты, их применение все еще ново и не широко изучено в научных, регулирующих или промышленных сообществах [14, 47]. Несмотря на технологические достижения, внедренные методами ГХ-ГХ-ПИД и ИМ-МС по сравнению с ГХ-МС, нет никаких доказательств каких-либо потенциальных улучшений в отношении сложной группировки веществ. Поэтому мы использовали индекс Фаулкса-Мэллоуза для сравнительной оценки этих трех методов аналитической химии с использованием образцов Petroleum UVCB.

Рис. 9 демонстрирует, что ГХ × ГХ-ПИД и ГХ-МС дали статистически незначимые показатели F-M из-за ограниченного размера выборки. IM-MS был единственным методом, дающим статистически значимые результаты только после уменьшения размерности, который предоставил наиболее полезную информацию для выявления различий в классах между образцами Petroleum UVCB. Соответствующие им дендрограммы кластеризации представлены на рис. 10. В частности, индекс F-M группировки образцов Petroleum UVCB с 8 признаками, созданными с помощью техники IM-MS, был равен 0.49. Хотя мы не смогли сделать конкретных выводов по ГХ × ГХ-ПИД и ГХ-МС, мы можем сообщить, что ИМ-МС показал лучшие характеристики, чем два других метода, с точки зрения определения химических характеристик сложных веществ.

4. Заключение

В этом исследовании мы создали основанную на данных основу для оптимального группирования сложных химических веществ на основе их химических характеристик и предоставили количественную и визуальную оценку, чтобы облегчить интерпретацию сложной химической природы веществ / смесей.Разработанная структура состоит из двух рабочих процессов анализа с двумя разными точками зрения. В процессе неконтролируемого анализа мы исследовали группировку сложных веществ, используя их химические отпечатки пальцев, полученные с помощью различных аналитических методов, и количественно сравнили иерархию группирования с эталонной категоризацией с помощью индекса F-M. Напротив, в рабочем процессе контролируемого анализа мы извлекли выгоду из гипотезы «сквозного чтения», то есть аналогичные сложные вещества, сгруппированные вместе на основе их химической структуры (т. Е.е. категории производства) склонны вести себя аналогичным образом с точки зрения оценки риска для здоровья, связанного с окружающей средой. Следовательно, мы можем обучать высокоточные классификационные модели, используя имеющуюся информацию о классификации известных сложных веществ. Сгенерированные модели затем можно использовать для прогнозирования воздействия неизвестных сложных веществ на окружающую среду в будущем. Общей особенностью обоих рабочих процессов были количественные показатели, которые значительно облегчили сравнительную оценку различных параметров, таких как различные аналитические методы, размеры наборов данных или разное количество категоризации образцов для выяснения оптимальной группировки сложных веществ.Кроме того, мы включили представление ToxPi сложных веществ с наиболее информативными аналитическими функциями для дальнейшего анализа разработанных моделей классификации на основе данных.

Наши результаты показали, что для оценки статистической значимости результатов группирования очень важно переставлять метки категорий сложных веществ и рассчитывать значение p- для полученных результатов независимо от выбранного рабочего процесса. Кроме того, уменьшение размерности сыграло ключевую роль в уменьшении шума в извлеченных многомерных профилях аналитической химии.Уменьшение размерности позволило получить аналогичное или более высокое качество группировки со значительно уменьшенным количеством измерений. Выбор наиболее информативных функций значительно улучшил интерпретацию данных за счет передовых методов визуализации данных, таких как представление ToxPi. Это еще больше облегчило передачу информации о сложных характеристиках веществ лицам, принимающим решения.

Благодарности

Авторы выражают признательность доктору Р.Терри Л. Уэйду за его ценный вклад —

Ссылки

  1. 1.
    Кларк С.Р., Макки Р.Х., Фриман Дж.Дж., Свик Д., Махагаокар С., Пиграм Дж. И др. Соответствующий СГС подход к классификации нефтяных веществ, относящихся к классу веществ UVCB, по опасности для здоровья. Regul Toxicol Pharmacol. 2013. 67 (3): 409–20. pmid: 24025648.
  2. 2.
    Европейское химическое агентство. Система оценки всестороннего чтения (RAAF) — рассмотрение многокомпонентных веществ и UVCB.Хельсинки, Финляндия: Европейское химическое агентство; 2017.
  3. 3.
    Редман А.Д., Паркертон Т.Ф. Руководство по повышению сопоставимости и актуальности тестов на токсичность нефти. Mar Pollut Bull. 2015; 98 (1–2): 156–70. pmid: 26162510.
  4. 4.
    Gestel CAMv. Токсичность смеси: объединение подходов экологической и человеческой токсикологии. Бока-Ратон: CRC Press; 2011. xxxviii, 280 с. п.
  5. 5.
    Димитров С.Д., Георгиева Д.Г., Павлов Т.С., Караколев Ю.Х., Карамерцанис П.Г., Расенберг М. и др.Вещества UVCB: методология структурного описания и применение для оценки судьбы и опасности. Environ Toxicol Chem. 2015. 34 (11): 2450–62. pmid: 26053589.
  6. 6.
    КОНКАВЕ. REACH — Аналитическая характеристика веществ UVCB нефти. Брюссель, Бельгия: Номер контракта 2012: № 7/12.
  7. 7.
    Белл М., Блейс Дж. М.. Рабочий процесс «-Омикс» для палеолимнологических и геологических архивов: обзор. Sci Total Environ. 2019; 672: 438–55. Epub 2019/04/10. pmid: 30965259.
  8. 8.
    Чо Й, Ахмед А., Ислам А., Ким С. Развитие приборов FT-ICR MS, методов ионизации и методов интерпретации данных для петролеомики. Масс-спектром. Ред. 2015; 34 (2): 248–63. Epub 2014/06/20. pmid: 24942384.
  9. 9.
    Катлин Н.Р., Коллинз Б.Дж., Ауэрбах С.С., Фергюсон С.С., Харнли Дж. М., Геннингс С. и др. Насколько похоже достаточно похоже? Пример достаточного сходства с экстрактом гинкго билоба. Food Chem Toxicol. 2018; 118: 328–39. Epub 2018/05/13.pmid: 29752982.
  10. 10.
    Гримм Ф.А., Рассел В.К., Луо Ю.С., Ивата Й., Чиу В.А., Рой Т. и др. Группирование нефтяных веществ в качестве примеров UVCB методом масс-спектрометрии ионной подвижности для обеспечения возможности считывания на основе химического состава. Экологическая наука и технологии. 2017; 51 (12): 7197–207. pmid: 28502166.
  11. 11.
    Маршалл А.Г., Роджерс Р.П. Петролеомика: химия преступного мира. Proc Natl Acad Sci U S. A. 2008; 105 (47): 18090–5. pmid: 18836082; PubMed Central PMCID: PMC2587575.
  12. 12.
    Розетт Р.В., Петерсен Э.М. Методы факторного анализа масс-спектров. Anal Chem. 1975. 47 (8): 1301–8.
  13. 13.
    Гримм Ф.А., Рассел В.К., Луо Ю.С., Ивата Й., Чиу В.А., Рой Т. и др. Группирование нефтяных веществ в качестве примеров UVCB методом масс-спектрометрии ионной подвижности для обеспечения возможности считывания на основе химического состава. Наука об окружающей среде и технологии. 2017; 51 (12): 7197–207. WOS: 000404087400062. pmid: 28502166
  14. 14.
    де Карвалью Роча В.Ф., Шанц М.М., Шин Д.А., Чу П.М., Липпа К.А.Неконтролируемая классификация сертифицированных стандартных образцов нефти и других видов топлива путем хемометрического анализа данных газовой хроматографии-масс-спектрометрии. Топливо (лонд). 2017; 197: 248–58. pmid: 28603295; PubMed Central PMCID: PMC5464420.
  15. 15.
    Флексер А. Ограничения самоорганизующихся карт для векторного квантования и многомерного масштабирования. Adv Neur In. 1997; 9: 445–51. WOS: A1997BH93C00063.
  16. 16.
    Инь HJ. Связь между самоорганизующимися картами и метрическим многомерным масштабированием.Ieee Ijcnn. 2007: 1025–30. WOS: 0002542
    179.
  17. 17.
    Ранг J. Классификация и оценка риска химических веществ: случай DEHP в свете REACH. Журнал трансдисциплинарных экологических исследований. 2005; 4 (3): 1–15.
  18. 18.
    L’Yi S, Ko B, Shin D, Cho YJ, Lee J, Kim B и др. XCluSim: инструмент визуальной аналитики для интерактивного сравнения нескольких результатов кластеризации биоинформатических данных. BMC Bioinformatics. 2015; 16 Приложение 11: S5. pmid: 26328893; PubMed Central PMCID: PMC4547151.
  19. 19.
    Филиппова Д., Гадани А., Кингсфорд К. Корал: интегрированный набор визуализаций для сравнения кластеризации. BMC Bioinformatics. 2012; 13: 276. pmid: 23102108; PubMed Central PMCID: PMC3576325.
  20. 20.
    Ferguson KC. Характеристика сложных веществ, используемых в биологическом профилировании, путем определения свободной концентрации в анализах in vitro. 2018.
  21. 21.
    До К.Т., Валь С., Раффлер Дж., Мольнос С., Лаймигхофер М., Адамски Дж. И др.Характеристика пропущенных значений в нецелевых метаболомических данных на основе MS и оценка стратегий обработки недостающих данных. Метаболомика. 2018; 14 (10): 128. pmid: 30830398; PubMed Central PMCID: PMC6153696.
  22. 22.
    PetroOrg Software Таллахасси, Флорида 2014 [13.02.2019]. Доступно по адресу: http://software.Petroorg.com.
  23. 23.
    Алпайдин Э. Введение в машинное обучение, 3-е издание. Введение в машинное обучение, 3-е издание. 2014: 1–613. WOS: 000351537500022.
  24. 24.
    Кохонен Т. Самоорганизующаяся карта. Труды ИЭЭЭ. 1990. 78 (9): 1464–80. WOS: A1990EC03500004.
  25. 25.
    Ванлоан К. Вычисление Cs и обобщенных разложений по сингулярным числам. Numer Math. 1985. 46 (4): 479–91. WOS: A1985ANR4700001.
  26. 26.
    Голуб Г.Х., Рейнш К. Разложение по сингулярным числам и решения методом наименьших квадратов. Numer Math. 1970; 14 (5): 403– &. WOS: A1970G000600001.
  27. 27.
    Чипман Х., Тибширани Р.Гибридная иерархическая кластеризация с приложениями к данным микрочипов. Биостатистика. 2006. 7 (2): 286–301. WOS: 000236436300009. pmid: 16301308
  28. 28.
    Сюй Р., Вунш Д. Обзор алгоритмов кластеризации. Ieee T Neural Networ. 2005. 16 (3): 645–78. WOS: 000228909

    3. pmid: 15940994

  29. 29.
    Фаулкс Э.Б., Мальвас CL. Метод сравнения двух иерархических кластеров. Журнал Американской статистической ассоциации. 1983. 78 (383): 553–69. WOS: A1983RF005.
  30. 30.Вагнер С. и Доротея Вагнер. Сравнение кластеризации: обзор. Карлсруэ: Universität Karlsruhe, Fakultät für Informatik. 2007.
  31. 31.
    Кисар Ч., Макгаффин Л.Дж., Валлнер Б., Чопра Дж., Адхикари Б., Бхаттачарья Д. и др. Анализ и оценка совместной работы WeFold для прогнозирования структуры белка и ее конвейеров в CASP11 и CASP12. Научный доклад 2018; 8 (1): 9939. pmid: 29967418; PubMed Central PMCID: PMC6028396.
  32. 32.
    Kieslich CA, Tamamis P, Guzman YA, Onel M, Floudas CA.Высокоточное предсказание использования корецепторов ВИЧ-1 на основе структуры предполагает межмолекулярные взаимодействия, определяющие тропизм. PLoS One. 2016; 11 (2): e0148974. pmid: 26859389; PubMed Central PMCID: PMC4747591.
  33. 33.
    Онель М., Бейкал Б., Ван М.К., Гримм Ф.А., Чжоу Л., Райт Ф.А. и др. Оптимальная химическая группировка и дизайн сорбирующего материала с помощью методов анализа данных, моделирования и уменьшения размерности. Comput-Aided Chem En. 2018; 43: 421–6. WOS: 000441374200076.
  34. 34.
    Онель М, Кислих CA, Гусман Я., Floudas CA, Pistikopoulos EN.Подход с использованием больших данных к мониторингу пакетного процесса: одновременное обнаружение и диагностика неисправностей с использованием нелинейного опорного вектора на основе машинного выбора функций. Comput Chem Eng. 2018; 115: 46–63. pmid: 30386002; PubMed Central PMCID: PMC6205516.
  35. 35.
    Онель М, Кислич К.А., Гусман Я.А., Пистикопулос ЭН. Одновременное обнаружение и идентификация неисправностей в непрерывных процессах с помощью нелинейного выбора функций на основе машины опорных векторов. Int Symp Process Syst Eng. 2018; 44: 2077–82. pmid: 30534633; PubMed Central PMCID: PMC6284809.
  36. 36.
    Онель М, Кислих CA, Пистикопулос EN. Подход на основе машинного выбора нелинейных опорных векторов для обнаружения и диагностики неисправностей: приложение к процессу Tennessee Eastman. Журнал Айше. 2019.
  37. 37.
    Beykal B, Boukouvala F, Floudas CA, Pistikopoulos EN. Оптимальное проектирование энергетических систем с использованием ограниченной многоцелевой оптимизации серого ящика. Comput Chem Eng. 2018; 116: 488–502. WOS: 000448410000032. pmid: 30546167
  38. 38.Бейкал Б., Букувала Ф., Флаудас К.А., Сорек Н., Залавадия Х., Гильдин Э. Глобальная оптимизация вычислительных систем «серого ящика» с использованием суррогатных функций и приложений для операций на нефтяных месторождениях с жесткими ограничениями. Comput Chem Eng. 2018; 114: 99–110. WOS: 000439701100009.
  39. 39.
    Sorek N, Gildin E, Boukouvala F, Beykal B, Floudas CA. Снижение размерности для оптимизации добычи с использованием полиномиальных приближений. Computat Geosci. 2017; 21 (2): 247–66. WOS: 000398928300005.
  40. 40.
    Мукерджи Р., Онель М., Бейкал Б., Шафран А.Т., Стосси Ф., Манчини М.А. и др. Разработка вычислительной платформы Texas A&M Superfund Research Program для интеграции, визуализации и анализа данных. Компьютерная химическая инженерия. 46: Эльзевир; 2019. стр. 967–72.
  41. 41.
    Брейман Л. Случайные леса. Mach Learn. 2001. 45 (1): 5–32. WOS: 000170489

    1.

  42. 42.
    Marvel SW, To K, Гримм FA, Райт FA, Rusyn I, Reif DM. Графический интерфейс пользователя ToxPi 2.0: динамическое исследование, визуализация и совместное использование интегрированных моделей данных. BMC Bioinformatics. 2018; 19 (1): 80. pmid: 29506467; PubMed Central PMCID: PMC5838926.
  43. 43.
    Рейф Д.М., Мартин М.Т., Тан С.В., Хаук К.А., Джадсон Р.С., Ричард А.М. и др. Эндокринное профилирование и приоритезация химических веществ в окружающей среде с использованием данных ToxCast. Перспектива здоровья окружающей среды. 2010. 118 (12): 1714–20. pmid: 20826373; PubMed Central PMCID: PMC3002190.
  44. 44.
    Рейф Д.М., Сипа М., Лок Э.Ф., Райт Ф.А., Уилсон А., Кэти Т. и др.ToxPi GUI: интерактивный инструмент визуализации для прозрачной интеграции данных из различных источников доказательств. Биоинформатика. 2013. 29 (3): 402–3. pmid: 23202747; PubMed Central PMCID: PMC3988461.
  45. 45.
    Брат Р. ПАРАФАК. Учебник и приложения. Хемометр Intell Lab. 1997. 38 (2): 149–71. WOS: A1997Yh29600005.
  46. 46.
    Харшман Р.А., Ланди М.Э. Парафак — Параллельный факторный анализ. Расчет статистических данных An. 1994. 18 (1): 39–72. WOS: A1994NY54800004.
  47. 47.Стаут С.А., Ван З.Д. Методы химического дактилоскопирования и факторы, влияющие на следы нефти в окружающей среде. Стандартное руководство по экологической экспертизе разливов нефти: отпечатки пальцев и идентификация источника, 2-е издание. 2016: 61–129. WOS: 000404774100003.

REACH — идентификация сложных веществ

желтый раствор в стеклянной колбе с рукой ученого на фоне исследовательской лаборатории

Проблема определения идентичности и сходства веществ оказалась сложной задачей на сегодняшний день в рамках REACH SIEF и Консорциумов.Это особенно очевидно в случае сложных веществ, обычно рассматриваемых как UVCB (вещества неизвестного или переменного состава, продукты сложных реакций или биологические материалы). Команда регулирующих органов Exponent рассматривает проблемы и способы их эффективного решения.

Моно-составляющие вещества, как правило, хорошо определены, так как> 80% составляют определяющее вещество. Однако вариации в оставшихся 20% могут привести к разным классификациям и профилям веществ. Многокомпонентные вещества определяются тем, что основные составляющие присутствуют в количестве> 10%, но <80%.Опять же, вариации диапазонов концентраций основных компонентов могут привести к различным классификациям и профилям веществ. (Ссылка: ECHA «Руководство по идентификации и наименованию веществ в соответствии с REACH и CLP», версия 1.4, июнь 2016 г.)

Решение относительно того, приведут ли два описанных выше сценария к возникновению двух веществ, идентифицированных как одинаковые, обычно не принималось до тех пор, пока предварительный SIEF не начал рассматривать сходство веществ. Профиль сходства веществ (иногда называемый профилем идентичности вещества или сокращенно SIP) обычно готовится ведущим регистрантом или консорциумом, занимающимся регистрацией ведущего, и направляется в pre-SIEF для комментариев.На этом этапе возможны некоторые поправки. Обычно условием подписания соглашения SIEF и последующего совместного представления несведущего регистратора является согласие с профилем сходства веществ.

Особенно сложно определить профиль сходства веществ в случае веществ UVCB. Даже несмотря на то, что химический состав таких веществ может быть воспроизводимым, вариации в составе и чистоте исходных материалов (которые сами могут быть веществами UVCB) могут привести к трудностям в установлении сходства веществ.Это важный вопрос, поскольку ряд химических секторов включает такие сложные вещества, например цеолиты, неорганические пигменты, вещества с изменяющейся длиной алкильной цепи, вещества, полученные из угля и вещества, полученные из нефти. Для таких веществ критически важно провести надежный химический анализ с целью определения характеристик, например, для органических веществ такой анализ, как ожидается, будет включать инфракрасную спектроскопию, ЯМР (спектроскопию ядерного магнитного резонанса), ультрафиолетовую / видимую спектрофотометрию и высокочастотную спектроскопию. Производительная жидкостная (или газовая) хроматография — масс-спектроскопия.В случае неорганических веществ подходящие аналитические методы включают атомно-абсорбционную спектроскопию, дефракцию рентгеновских лучей, оптическую эмиссионную спектроскопию с индуктивно связанной плазмой и масс-спектрометрию с индуктивно связанной плазмой. Обычно ожидается, что ведущий регистрант предоставит руководство по любым нестандартным методам, рекомендованным для анализа «сложного» вещества.

Надежный химический анализ особенно важен для нефазовых веществ UVCB, поскольку досье запросов по Статье 26 тщательно проверяются Европейским химическим агентством — ECHA, но информация о составе и сопутствующие аналитические данные любой регистрации, выбранной для оценки, будут изучены и, следовательно, должны быть подробными и соответствовать хорошим стандартам.Во всех регистрационных досье жизненно важно, чтобы заявленный состав надлежащим образом подтверждался аналитическими доказательствами. В отличие от однокомпонентных веществ вещества UVCB также определяются в соответствии с производственным процессом и, как таковые, при подготовке досье для таких веществ UVCB также является ключевым моментом в управлении фактическими химическими производственными процессами; например, время реакции, температура, давление, стехиометрия реагентов и т. д. Объединение этих знаний с химическим анализом позволит регистранту определить химический состав, который будет внесен в досье с максимально возможной точностью.Однако раскрытие таких производственных деталей в рамках SIEF может не быть получено от участников, поскольку такая информация может считаться конфиденциальной. Если получение этой информации особенно проблематично, это будет для импортеров, которые могут не иметь подробной информации о производственном процессе от производителя, не входящего в ЕС, и во многих случаях будут иметь только паспорт безопасности, технический паспорт и, возможно, номер CAS. . В этих случаях потребуется тесное взаимодействие с производителем, не входящим в ЕС, для получения необходимых деталей, что, по всей вероятности, потребует заключения соглашений о конфиденциальности.Действительно, ECHA ранее наблюдало при просмотре определенных досье UVCB, что производственный процесс, включенный в досье, не был достаточно подробным, чтобы позволить окончательно идентифицировать зарегистрированное вещество, состав, изменчивость, и, следовательно, указанные составы потенциально представляют собой различные вещества, которые не могут быть охвачены. по одной регистрации.

Экспертные знания в области химии сложных веществ вместе с комплексом химических анализов — все это в совокупности позволяет определить след вещества и дать возможность регистранту как можно точнее описать вещество в регистрационном досье.Это должно включать идентификацию как можно большего числа компонентов. Помните, что вещества UVCB по определению не считаются содержащими примеси. Кроме того, особенно в случае веществ, не вводимых поэтапно, обозначение или «наименование» вещества также может вызвать трудности. Даже при соблюдении Руководства по идентификации и наименованию веществ в соответствии с REACH и CLP опыт показал, что производное название все еще может быть оспорено ECHA.

Трудности с идентификацией сложных веществ из-за более ранних сроков регистрации REACH привели к тому, что Европейская комиссия в 2014 году начала экспертное исследование, чтобы определить основные проблемы и обсудить передовой опыт.Это связано с тем, что многие досье не соответствуют требованиям в отношении идентичности вещества, обычно из-за недостаточной детализации состава вещества и / или недостаточных аналитических данных.

Этот окончательный отчет по проекту и приложения были опубликованы 14 июля 2016 года. В приложениях содержится ряд отраслевых информационных бюллетеней, подготовленных с целью исправления существующих недостатков и оказания помощи зарегистрированным в 2018 году лицам со сложными веществами.Поэтому лицам, зарегистрировавшимся со сложными веществами, рекомендуется ознакомиться с результатами этого исследования, оценить химический состав своих сложных веществ, провести надежный химический анализ, выявить сходство веществ в соответствующих SIEF, а также тщательно и усердно создать точные композиции во время подготовки их соответствующие досье. Это нетривиальная задача, и для малых и средних предприятий (МСП), обладающих пугающими ресурсами, может возникнуть необходимость в привлечении внешней помощи.

Сохранение массы | Химия для неосновных

Цели обучения

  • Укажите закон сохранения массы.

Вы когда-нибудь теряли винт?

Следующая ситуация случается слишком часто. Вы разобрали оборудование, чтобы его очистить. Когда вы снова собираете оборудование, у вас каким-то образом получается лишний винт или два. Или вы обнаружите, что отсутствует винт, который был частью оригинального оборудования.В любом случае вы знаете, что что-то не так. Вы ожидаете, что в итоге получите то же количество материала, с которого начали, а не больше или меньше того, что было у вас изначально.

Закон сохранения массы

К концу 1700-х годов химики приняли определение элемента как вещества, которое нельзя разбить на более простое вещество обычными химическими средствами. Также было ясно, что элементы соединяются друг с другом, образуя более сложные вещества, называемые соединениями.Химические и физические свойства этих соединений отличаются от свойств элементов, из которых они были образованы. Были вопросы о деталях этих процессов.

В 1790-х годах большее внимание стало уделяться количественному анализу химических реакций. Точные и воспроизводимые измерения масс реагирующих элементов и соединений, которые они образуют, привели к формулировке нескольких основных законов . Один из них называется законом сохранения массы , который гласит, что во время химической реакции общая масса продуктов должна быть равна общей массе реагентов .Другими словами, масса не может быть создана или разрушена во время химической реакции, она всегда сохраняется.

В качестве примера рассмотрим реакцию между нитратом серебра и хлоридом натрия. Эти два соединения растворяются в воде с образованием хлорида серебра и нитрата натрия. Хлорид серебра не растворяется в воде, поэтому образует твердое вещество, которое мы можем отфильтровать. Когда мы выпариваем воду, мы можем восстановить образовавшийся нитрат натрия. Если мы прореагируем 58,5 г хлорида натрия с 169.9 граммов нитрата серебра, начинаем с 228,4 грамма материалов. После завершения реакции и разделения материалов мы обнаружили, что у нас образовалось 143,4 грамма хлорида серебра и 85,0 граммов нитрата натрия, что дает нам общую массу продуктов 228,4 грамма. Итак, общая масса реагентов равна общей массе продуктов, что является доказательством закона сохранения массы.

Посмотрите это видео, демонстрирующее эту идею:

Сводка

  • Закон сохранения массы гласит, что во время химической реакции общая масса продуктов должна быть равна общей массе реагентов.

Практика

Воспользуйтесь ссылкой ниже, чтобы ответить на следующие вопросы:

https://www.etap.org/demo/grade8_science/lesson5/instruction1tutor.html

  1. Если вы хотите что-то сказать о химических реакциях, что бы вы использовали?
  2. Что означает Закон сохранения массы?
  3. Сколько кислородного газа мне понадобится, если я прореагирую на шесть молекул водорода?
  4. Сколько молекул воды могло бы образоваться?

Обзор

  1. Закон сохранения массы.
  2. Что означает этот закон?

Глоссарий

  • закон: Точные и воспроизводимые измерения масс реагирующих элементов и соединений, которые они образуют, привели к формулировке нескольких основных законов.
  • сохранение массы: Указывает, что во время химической реакции общая масса продуктов должна быть равна общей массе реагентов.
  • реагент: Вещество, изменяющееся в результате химической реакции.
  • продукт: Результат химической реакции.

Подходы XXI века к оценке воздействия, биологической активности и рисков сложных веществ: основные моменты семинара

основные моменты

В этом отчете семинара рассматривается оценка опасности и риска сложных веществ.

Выявлены возможности использования новых методологий подхода к оценке.

Новые методологии подхода включают подходы in vitro, и in silico, и повторное считывание.

Моделирование воздействия повышает актуальность оценки риска сложных веществ.

Представлены результаты текущей исследовательской деятельности; определены потребности в исследованиях.

Реферат

Семинар, июнь 2019 г. Резюме Объединенного исследовательского центра Комиссии.В центре внимания была потребность в улучшенных подходах к оценке безопасности сложных веществ. Примерно 10% и 20% веществ, зарегистрированных в соответствии с законодательством ЕС о химических веществах, являются «многокомпонентными веществами» и «веществами неизвестного или переменного состава, продуктами сложных реакций и биологическими веществами» (UVCB) соответственно, а UVCB составляют примерно 25% Реестр Закона США о контроле за токсичными веществами. Участников семинара попросили подумать о том, как можно в полной мере использовать возможности новых методологий подхода (NAM) для оценки сложных веществ.Сессии были сосредоточены на использовании NAM для скрининга, биологического профилирования и комплексной оценки рисков; улучшение подходов сквозного чтения с использованием новых потоков данных; и методы оценки облучения и дозиметрии. Семинар завершился организованными обсуждениями для изучения практических шагов вперед. Учитывая разнообразие сложных веществ, ни один «правильный» подход не считался работоспособным. Дальнейший путь должен быть сосредоточен на «обучении на собственном опыте» путем разработки и открытого обмена соответствующими целевыми примерами на основе ДН для оценки биологической активности, воздействия и рисков, связанных со сложными веществами.

Ключевые слова

Многокомпонентные вещества

UVCB (вещества неизвестного или переменного состава, сложные продукты реакции и биологические вещества)

Методологии нового подхода (NAM)

Способ действия (MoA)

Путь неблагоприятного исхода (AOP)

Комплексный подход к тестированию и оценке (IATA)

Оценка воздействия

Комбинированное воздействие

Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

Просмотреть аннотацию

© 2020 Авторы.Опубликовано Elsevier Inc.

Рекомендуемые статьи

Ссылки на статьи

Сложное вещество — обращайтесь с осторожностью | Magazine

Покупатели, совершающие обычные покупки, сталкиваются с усилением ответных мер. Барт Круийссен излагает ключевые проблемы, о которых следует знать.

Чем руководителям фондов следует вооружиться, разговаривая с потенциальными инвесторами? Аналогичным образом, что должны спросить институциональные инвесторы? Во всем мире налоговые органы активизируют свои усилия по борьбе с покупками по договорным ценам.Например, Индия задается вопросом, почему она должна терять налоговые поступления только потому, что иностранные фонды инвестируют в Индию через компанию, занимающуюся почтовым ящиком на Маврикии. Случай японских ТЗ (впервые опубликованный газетой в 2002 году), случай Lone Star (2005) и Indofood (Великобритания, 2006) показывают, что этот тип налогового планирования больше не является лишь компромиссом между налоговыми льготами и налоговыми рисками. Это намного больше, чем наем местных директоров и одна ежегодная поездка для участия в заседании совета директоров.

1. Контекст — Substance является частью более широкой концепции управления фондом, которая также включает такие налоговые темы, как местонахождение инвестиционного комитета, налогообложение комиссий за управление, механизмы переноса, риски постоянного представительства и т. Д.Управление фондами превзошло структурирование сделок в качестве основной темы налогообложения фондов недвижимости. Для принятия решений требуется достаточное знание этих тем и того, как они связаны.

2. Определение — Вещество действительно употребляется в разговорном смысле; это не определенный термин в налоговом мире. Он имеет столь же разнообразный смысл, как бенефициарное право собственности, налоговое резидентство и трансфертное ценообразование. Для многих стран оценка претензий по договорам смещается в сторону подхода, основанного на принципе «существо важнее формы».Соблюдение императива по существу больше не является вопросом простого выполнения списка формальных требований. Понятно, что в холдинговых, финансовых и управляющих структурах должна быть реальная активность, а не просто «штамповка». Иностранцы, инвестирующие в США, сталкиваются с тем, что принцип важнее формы. Положения об «ограничении льгот» в договорах США настолько строги, что покупка по договорам фактически ограничена в сфере инвестиций в недвижимость, в то время как инвестиции в недвижимость через налоговые производные контракты, такие как свопы на общую прибыль, были фактически запрещены.

3. Тенденция — Мировая тенденция, несомненно, заключается в том, что содержание вещества приобретает все большее значение. Судебные дела возникают во все более разнообразных странах. В Китае в конце 2008 года два судебных процесса поставили под сомнение налоговую эффективность использования офшорных SPV для владения китайской недвижимостью. Налоговые органы Чунцина постановили, что прибыль, полученная сингапурской холдинговой компанией высшего уровня от продажи своей сингапурской дочерней компании, которая, в свою очередь, владела долей участия в китайской компании, подлежала обложению подоходным налогом у источника в Китае.Налоговые органы Синьцзяна отказали барбадосской компании в предоставлении льгот по соглашению о продаже ее доли в совместном предприятии в Китае. В то время как Германия реализовала ряд положений о борьбе со злоупотреблениями в своем налоговом законодательстве, их ожидает еще больше. Кроме того, даже ситуации, не связанные с насилием, сталкиваются с последствиями из-за чрезмерного количества мер по борьбе со злоупотреблениями.

4. Встречные тенденции — Все страны-объекты инвестиций, от Китая до США, в настоящее время желают привлечь больше прямых иностранных инвестиций и могут согласиться с тем, что утечка налогов в размере нескольких сотен базисных пунктов является разумной, с одной стороны, и ограничением, с другой. .Почему освобожденный от налога инвестор из Гонконга может столкнуться с 60% -ным ударом налога при инвестировании в объект недвижимости Нью-Йорка, в то время как его американский партнер освобожден от уплаты налогов? Тем временем налоговые органы Индии, Германии и Канады (особенно в деле Прево, 2009 г.) продолжают обнаруживать, что судебные органы иногда связаны законодательством по форме, а не по существу, и его толкованием. Наконец, налоговые резиденты ЕС имеют на своей стороне все более благоприятное (прецедентное) право ЕС при инвестировании в пределах ЕС.

5.Аудиты и вызовы — Даже если иногда страны придерживаются одних и тех же правил ОЭСР, страны имеют свои собственные политики и методы, чтобы бросить вызов структурам. В то время как у некоторых стран нет доступных ресурсов, другие инвестировали в инфраструктуру. Немецкие налоговые органы дополняют строгие законы стандартизированными анкетами и потенциальными запросами о раскрытии конечных бенефициаров фондов, если требуются льготы по соглашению. Новое законодательство позволит налоговым органам Германии собирать информацию от третьих лиц за рубежом.Швейцария и Лихтенштейн столкнулись с резким дипломатическим давлением со стороны Германии, когда они проявили нежелание обмениваться информацией налогоплательщиков. Китай, вероятно, выпустит циркуляр, чтобы разобраться с «неправомерным» использованием офшорных SPV для удержания инвестиций в Китае. Иностранным инвесторам может потребоваться предоставить определенные документы и информацию, если эти SPV будут реализованы в оффшоре, что может привести китайские налоговые органы к выводу, что китайское налогообложение является правильным. На уровень риска могут влиять и другие факторы, например, если общественность недовольна тем, что иностранные инвесторы уходят с крупной прибылью, не уплачивая свою справедливую долю налогов.Попробуйте прочитать налоговые ведомости и приготовьтесь!

6. Согласование — Лучшие практики предполагают использование инвестиционных платформ, которые полностью соответствуют бизнес-стратегии. Например, европейская платформа может помочь преодолеть разрыв в часовых поясах между азиатскими инвестициями и инвесторами из США. Можно получить доступ к МСФО и языковым навыкам, в то время как спонсор фонда получает присутствие на дополнительном рынке и доступ к региональным инвесторам и сетям. Таким образом, анализ рентабельности инвестирования через третью страну включает в себя нечто большее, чем компромисс между снижением налогов и затратами на внедрение и поддержание структуры.

7. Политика в отношении налогов и налоговых рисков — Какой уровень риска является приемлемым? Хорошо ли понимаете другие связанные риски: личные обязательства директоров, репутационный риск, налоговые платежи, которые возникают, когда фонд уже ликвидирован? Обратите внимание, что так называемые положения FIN48 (US GAAP) устанавливают порог с большей вероятностью, чем нет. Другими словами, если вероятность возникновения налоговой позиции меньше 50%, отчитывающаяся организация должна указать налоговое обязательство на полную сумму.Даже для закрытых фондов любое стратегическое решение, принятое на начальном этапе, актуально на десятилетие или более. Поскольку налоговые изменения происходят быстро, как экстраполировать текущий статус? Мы рекомендуем как фондам, так и институциональным инвесторам разработать общую налоговую политику, охватывающую уровень налоговых утечек и (налоговых) рисков, который они могут принять, а также формализованную процедуру для периодического сравнения существующего содержания с (новыми) требованиями.
Барт Крюйссен — партнер PwC

— международная недвижимость и гостиничный бизнес.

Природа растительных веществ и обсуждение

СКЕЛЕТ ЗАВОДА

В 1952 г.Ф. Хилл из Гарварда
Университет выделил различные части растений, которые необходимы для
понимание их природы и использования для людей и животных. Было отмечено, что ограждение огораживает
подавляющее большинство растительных клеток и ограничивающий состав под названием
Cell
Стенка
. Стена придает прочность и жесткость
растение и служит своеобразным скелетом.
Эти стены всегда состоят из целлюлозы, которая встречается в одиночку.
или с другими веществами.Целлюлоза
это неживое вещество, которое растение вырабатывает из виноградного сахара. Это
химически очень сложный углевод с формулой (C 6 H 10 O 5 ) n Стенки клеток различаются по размеру и
внешний вид. У некоторых стены
сильно утолщенные, которые называются склеренхима
Ячейки. Они предназначены для
поддержать растение. Как тело растения
увеличивается в размерах, требуется больше поддержки и различные ткани склеренхимы
сформированы, которые почти полностью состоят из волокон.Волокна представляют собой длинные заостренные клетки с очень
толстые стенки и небольшие полости. Они
имеют тенденцию к переплетению и могут растягиваться и сжиматься. Некоторые волокна имеют клеточные стенки, которые
почти чистая целлюлоза, например хлопок.
В других также присутствует некоторое количество лигнина, как в лубяных волокнах, содержащихся в
кора растений. Лигнин сильно увеличивает
прочность стены без уменьшения ее способности проводить воду. Когда необходимо защитное покрытие,
целлюлозные стены могут быть пропитаны произведенными гидроизоляционными материалами
такие как суберин, кутин или слизь.В некоторых случаях неорганические материалы, такие как диоксид кремния, могут присутствовать в
клеточные стенки.

Свойства, которые делают клеточные стенки
полезные для растения часто несут ответственность за экономическую ценность
люди. Одревесневшие стены из дерева
имеет множество применений, когда требуется жесткий, но легко обрабатываемый материал. Чем больше эластичных волокон — это основа
текстильной промышленности и наряду с древесиной составляют основное сырье
материал бумажной промышленности.Клетка
стены с суберином обеспечивают пробку.
Стены из почти чистой целлюлозы используются для изготовления синтетических материалов.
волокна, целлофан, взрывчатые вещества и другие промышленные товары. Поскольку целлюлоза и ее производные
горючие, в качестве топлива можно использовать все типы стенок ячеек. Уголь — это ведь стены растений, которые
процветали в течение каменноугольного периода и постепенно утратили
их газообразные элементы. Постепенное
чередование видов топлива, которые показывают прогрессирующую потерю водорода и кислорода, может
можно отслеживать от целлюлозы до лигнина, торфа, мягких и каменных углей.

ПРОТОПЛАЗМ


Большое количество сахара, производимого во время фотосинтеза.
используется при образовании новой протоплазмы, чтобы заменить сломавшуюся
вниз и обеспечить рост растения.
Протоплазма растений — очень сложное вещество, и его химическая природа
не совсем понятен, хотя общие элементы включены в его состав.он содержит простые сахара и более высоко
промышленные углеводы; жиры на разных стадиях синтеза; большой
количество белкового материала, частично полученного из виноградного сахара и частично
из нитратов, абсорбированных из почвы; соли разных неорганических элементов,
такие как фосфор, железо, магний, сера, калий и кальций; а также
витамины, ферменты и другие выделения.
Когда пища готовится, она сильно меняет изначальную природу растения.
протоплазма.Все согласны
что свежая, сырая растительная пища может иметь большую пользу для здоровья из-за
наличие витаминов и других компонентов протоплазмы в здоровом
условие.

РЕЗЕРВ ЕДА

В большинстве случаев растения
гораздо больше пищи, чем можно сразу использовать для роста растений или в качестве источника
энергии.Излишки хранятся в
сильно модифицированные ячейки в разных местах в качестве резервного источника для использования
для роста и других занятий в более позднее время. Подземные стебли, корни, почки и семена являются основным хранилищем
органы растений. Три основных
виды пищевых материалов, которые производятся растениями, — это углеводы,
жиры и белки.

Углеводы

Это самые простые растения
продукты.Они состоят из углерода,
водород и кислород в соотношении двух частей водорода к одной из
кислород. Основные углеводы:
сахар, крахмал и целлюлоза.

Сахар . — Виноградный сахар,
производимые растением в процессе фотосинтеза, чаще всего присутствуют в растении
клетки. Это основной материал обмена веществ,
известная как глюкоза, имеет формулу C 6 H 12 O 6. Иногда хранится в больших
такое количество, которое содержится в стеблях кукурузы. Фруктовый сахар или фруктоза, другой продукт
фотосинтеза, имеет ту же формулу, но обладает немного другой
характеристики. Чаще всего встречается
только во фруктах.

Высшие и более сложные сахара
сформированы из этих простых сахаров.
Наиболее важным из высших сахаров является тростниковый сахар или сахароза с формулой C 12 H 22 O 11 .Накапливается в больших количествах в
сахарная свекла и сахарный тростник и, в меньшей степени, многие другие растения. Все сахара растворимы в воде и
таким образом, они легко доступны для использования растением. Они очень питательны и служат ценным кормом для
животные и люди. Мы используем эти
сахара не только в том виде, в каком они присутствуют в тканях растений, но и путем извлечения и
очищая их.

Крахмал . .— Крахмалы
нерастворимые соединения сложной природы и формулы (C 6 H 10 O 6 ) n . Их получают из виноградного сахара и
составляют первый видимый продукт фотосинтеза. Крахмал — самый распространенный вид резерва.
пища зеленых растений и имеет важнейшее значение в их метаболизме. Однако из-за его нерастворимости
крахмал должен быть переварен, то есть сделать растворимым, прежде чем его можно будет использовать.Это делается с помощью ферментов.
которые присутствуют в клетках. Крахмал
хранится в крупных тонкостенных ячейках в виде характерных зерен. Люди очень зависят от крахмала, который
представляет собой важнейшую растительную пищу и жизненно важен в промышленном мире.
также.

Целлюлоза .— Это высший вид
углевод. Помимо его присутствия в
стенки клеток, у него мало, если вообще есть, функции резервного питания, хотя
есть свидетельства того, что его используют определенные бактерии.

Резервная целлюлоза .— Они напоминают
целлюлоза физически, но они различаются по своим химическим свойствам. К ним относятся гемицеллюлозы, пектины,
десны и слизи. Что-нибудь из этого
соединения играют двойную роль. Они помогают
поддерживают стенки клеток и служат резервной пищей. Гемицеллюлозы могут постепенно превращаться в
пектины, а затем в десны.

Гемицеллюлоза .- Они часто встречаются как дополнительные слои
стенки клеток, особенно в семенах тропических растений, таких как финик и
пальма цвета слоновой кости. Они легко
усваиваются растениями, но лишь в незначительной степени усваиваются людьми, и поэтому не подходят
для питания человека. Однако у них есть
применение в некоторых отраслях.

Пектины .— Это фруктовые желе, которые встречаются у большинства растений.
клетки, особенно во фруктах и ​​овощах.Они хорошо растворяются в воде и могут использоваться в пищу обоими растениями.
и животные. Пектины также увеличивают
задержка воды в клетках. Середина
пластинка, цементирующий материал, скрепляющий стенки ячеек, состоит из
пектиновые соединения. Пектины затвердевают
после того, как они были удалены с растения, и люди воспользуются этим
при приготовлении джемов и желе.

Камеди .- расщепление целлюлозы или других углеводов
соединений является производным этих. Они состоят
органической кислоты в сочетании с неорганическими солями. Они могут секретироваться естественным путем в
тканей или может возникнуть в результате ранения. Десны помогают удерживать воду в растении, а также служат
резервная еда. Они используются в
промышленность, медицина и продукты питания.

слизи .- Они тесно связаны с деснами. При намокании водой не растворяются
но образуют слизистые массы. Они есть
секретируется в мешочки, каналы или волосы.
Они выполняют разнообразную функцию и могут служить в качестве резервной пищи, в качестве вспомогательного средства.
в контроле потери воды или слишком быстрой диффузии, как механизма для
хранение воды и как средство для облегчения рассеивания семян. Слизистость часто встречается в ассоциации
с целлюлозой в клеточных стенках. Они
успешно применяются в медицине.

Жиры

Жиры представляют собой соединения углерода,
водород и кислород похожи на углеводы, но в них намного меньше кислорода. Из-за этого их часто называют
углеводороды. Формула для
типичный жир Триолеин показывает их химическую природу: C 57 H 104 O 4 .. Жиры производятся из углеводов двумя
процессы, (1) производство жирных кислот и (2) образование
глицерин.Эти два продукта объединяются в
образуют жидкие или твердые жиры. В жидком состоянии жиры называются маслами или жирными маслами, и
бывают в виде небольших шариков.
Жиры в небольших количествах присутствуют во всей живой протоплазме, но
Складывается как резервный корм в основном в семенах и плодах. Они нерастворимы и должны перевариваться.
перед использованием. У них высокая энергия
содержания и являются ценным кормом как для растений, так и для животных. Жиры играют важную роль в медицине
и промышленность.

Белки

Белки
также частично получен из углеводов путем образования амино
кислоты. Эти последние простые соединения
затем соединяются с нитратами из почвы и другими веществами с образованием
очень сложная молекула белка.
Основная характеристика белков — высокое содержание азота.Также присутствует сера, и часто
фосфор. Глиадин — типичный
белок, который встречается в пшенице и имеет формулу: C 736 H 1161 N 184 O 208 S 3 . Несмотря на то, что белки являются основным
составляющие протоплазмы, они хранятся в основном только в семенах, где они
происходят в виде твердых гранул, называемых зернами алеурона. Известно, что сотни белков встречаются в
ткани растений. Как только белки
переведены в растворимую форму, они представляют собой важную пищу для обоих
растения и животные.Они есть
особенно ценны как строители мышц и нервов, а не как источник
энергии и являются неотъемлемой частью рациона животных. Белки редко извлекаются из растений
ткани для пищевых целей, за исключением соевых бобов. У белков очень мало промышленного применения.

СЕКРЕЦИИ И ИСКЛЮЧЕНИЯ


Растения производят различные типы веществ в виде
выделения и выделения.Эти
разнообразны по химическому составу и функциям. Некоторые из них секретируются в специальные клетки или ткани для определенного
цель, в то время как другие не имеют очевидного использования и считаются побочными продуктами
метаболизма. Иногда эти
материалы, имеющие большую коммерческую ценность и включают эфирные масла, пигменты,
смолы, дубильные вещества, латекс, воски, алкалоиды, глюкозиды, органические кислоты, ферменты,
витамины и гормоны.

Эфирные масла

Эти масла часто называют эфирными маслами.
отличаются от жирных масел своей высокой ароматичностью и летучестью.Они образуются в железах или специальных
клетки. Их функция кажется
в первую очередь для привлечения насекомых, участвующих в опылении, или для отражения враждебных
насекомые и животные своим едким вкусом.
Они могут оказывать антисептическое и бактерицидное действие в
растения. Эти ароматические масла используются
в производстве парфюмерии и мыла и в других отраслях промышленности, а также
в медицине и как пищевые ароматизаторы.

Пигменты


Завод производит все красящие материалы, которые входят в его состав.
основной корпус.Это химически и
функционально разнообразны. Большинство
важен хлорофилл, особенно сложное вещество. Он содержит пигменты ксантофилл и
каротин и является одним из важнейших факторов фотосинтеза. Другие цвета имеют ценность только как средство
привлечения насекомых и других животных для опыления и распространения, в то время как
некоторые из них являются лишь побочными продуктами деятельности растений. Когда пигменты стабильны, их можно
извлекаются и используются как красители.

Танины

Горькие, вяжущие
материалы, выделяемые в коре, древесине или других частях многих растений. Их функция может заключаться в помощи в
заживление ран и предотвращение кариеса, а также может играть роль в
образование пробки и пигментов.
Они также служат защитой от естественных врагов.Танины обладают особыми свойствами, которые делают
они бесценны в определенных отраслях.
Они могут реагировать с белками, такими как желатин в шкурах животных, с образованием
производят твердое твердое вещество. Таким образом
они используются при дублении кожи.
Они также могут реагировать с солями железа с образованием черного.
цвет. Это делает их ценными в
красильная промышленность и производство красок. Танины находят применение в медицине благодаря их вяжущим свойствам.
характеристики.

Смолы

Это сложные материалы, которые
вероятно, получены из углеводов.
Они секретируются железами или каналами и часто встречаются в сочетании.
с эфирными маслами и камедью. Они
образуются либо естественным путем, либо в результате повреждения тканей. Смолы нерастворимы в воде и поэтому
любая поверхность, непроницаемая для влаги.Таким образом, они важны при производстве красок и
лаки. Для растения могут служить смолы.
удерживать влагу или сопротивляться гниению благодаря своему антисептическому действию. Некоторые смолы использовались в медицине.

Латекс

Растения часто выделяют молочный или
цветная жидкость, которая называется латексом.
Это смесь смол, камедей, углеводородов, пищевых продуктов и др.
вещества, образующиеся в специальных сосудах, обычно в коре или
листья.Его использование растением не
ясно, но может быть задействован в защите.
Производятся ценные промышленные товары, такие как резина и жевательная резинка.
из латекса.

Воски

Часто бывает покрытие
листья и плоды, которые выделяет растение, чтобы защитить его от
чрезмерная потеря воды. Этот воск
похож на жир по составу.Воски
были собраны и в некоторой степени использовались в торговле, например, автомобильные воски.

Алкалоиды


Это растительные основания, которые содержат азот и считаются
продукты разложения белков.
Они секретируются в специальные клетки или пробирки. Они могут обеспечить защиту от естественных врагов из-за
их горький вкус.Алкалоиды
соединения без запаха, которые оказывают выраженное физиологическое действие на животных. Таким образом, они имеют важное значение в медицине.
и являются одними из самых ценных лекарств. В их состав также входят мощные растительные яды.
и наркотики. Такие вещества, как
кофеин и теобромин, которые действительно являются тесно связанными пуриновыми основаниями, являются
часто классифицируется как алкалоиды.

Глюкозиды

Хотя похож на алкалоиды в
их свойства, глюкозиды получены из углеводов, а не
белки.Считается, что они дают
функции защиты, как они обычно происходят в коре. Однако они могут служить для регулирования
кислотность и щелочность растительных клеток.
Эти вещества были полезны в качестве лекарств.

Органические кислоты

Они широко распространены среди
растения, особенно фрукты и овощи.Они могут находиться в свободном состоянии в виде кальция, калия или натрия.
соли или в сочетании со спиртами.
Считается, что фруктовые кислоты проявляют влечение к животным и, таким образом, помогают в
распространение фруктов и семян. Они
также участвуют в метаболизме и росте.

Ферменты

Ферменты присутствуют во всех живых
организмы.Есть много разных
видов, но обычно они присутствуют в очень небольших количествах. Они действуют как катализаторы в химической
реакции. Они вызывают все
химические изменения, которые происходят в живом веществе, фактически не вступая в
сами реакции. Один из их
наиболее важными функциями являются пищеварение, процесс, посредством которого нерастворимые
материалы расщепляются на растворимые и тем самым становятся доступными
для транспортировки ко всем частям организма для конечного использования.Ферменты бывают коллоидными и белковыми в
природа. Они специфичны в своих
действия. Их беспокоит не только
с окислением и другими деструктивными фазами метаболизма, но с
конструктивные фазы также. Они
участвуют в фотосинтезе и в образовании белков и жиров и
присутствуют в каждой живой клетке растения.

Витамины


Это вещества, которые кажутся необходимыми для благополучия
как растения, так и животные.Они есть
образованы растениями, и хотя животные могут их хранить, они неспособны
производя их. Витамины присутствуют в
чрезвычайно незначительные количества и поэтому их трудно изучать. Они необходимы для нормального обмена веществ,
рост, развитие и размножение.
Похоже, что они контролируют большинство конструктивных фаз метаболизма. Витамины также незаменимы для
профилактика некоторых заболеваний человека, например цинга. Зеленые овощи, фрукты и семена — важные источники
витамины.Водоросли особенно
ценны тем, что содержат много разных видов витаминов.

Гормоны

Гормоны производятся в одной части
организма, а затем переносятся в другие части, где они могут влиять
какой-то специфический физиологический процесс.
Гормоны растений регулируют различные явления роста, такие как:
тропизмы, увеличение клеток и удлинение клеток.Они также играют роль в производстве корней и цветов.
и в формировании плодов.

Профилирование системных метаболических сетей на основе омиков для расшифровки нефармакологических механизмов действия природных сложных веществ

Введение
Принятие нового Регламента ЕС 2017/745 следует приветствовать как исключительную возможность для реализации значительных достижений в лечении болезней человека.Действительно, введение правила классификации, такого как Правило 21, де-факто признает существование и важность медицинских устройств, состоящих из веществ или их комбинаций, которые, среди прочего, должны поглощаться человеческим организмом для достижения их эффективности. Этот инновационный подход обеспечивает столь необходимую нормативно-правовую базу, способную определять процесс создания безопасных и эффективных терапевтических решений, подкрепленных достоверными клиническими данными и основанных на природных сложных веществах.Терапевтический потенциал сложных природных веществ известен человечеству на протяжении тысячелетий, однако в настоящее время они не рассматриваются как источник терапевтического воздействия в той мере, в какой они должны. Потенциальная изменчивость состава природных сложных веществ и по сути неуловимая природа их механизма действия исторически привели к их упадку в пользу принятия терапевтических решений, основанных на отдельных молекулах, часто синтетической природы, свойства которых очень высоки. подвержены техническому исследованию с помощью редукционистского подхода.Это, в свою очередь, привело к созданию модели «ключ-замок» (качественно-количественно определяемое событие связывания лиг-и рецептора) в качестве парадигмы выбора для исследования механизма действия терапевтических действий. Соответственно, законодательные акты, касающиеся терапевтических средств, были разработаны для управления растворами на основе отдельных синтетических молекул, способных действовать посредством механизма блокировки клавиш, который с точки зрения регулирования был определен как «фармакологический механизм действия». Такой подход привел к исчезновению природных сложных веществ из репертуара надежных терапевтических решений, доступных для лечения болезней человека.Вышеописанный набор технических и нормативных инструментов, единственный из существующих на данный момент, фактически не применим к области природных сложных веществ. Поскольку такие вещества представляют собой смеси самых разнообразных химических соединений, в которых могут происходить как структурные, так и функциональные взаимодействия, их свойства (включая PD / PK) не могут быть определены как алгебраическая сумма свойств их отдельных молекулярных компонентов при изучении изолированно. (в поисках фармакологического механизма действия), но типичны для смеси как таковой.Свойства природных сложных веществ поэтому называются «возникающими свойствами», а качественно-количественные аспекты механизма действия, лежащие в основе их установления, поэтому концептуально недоступны в исследованиях, проводимых с использованием редукционистской парадигмы концепции «фармакологического механизма действия». Таким образом, кажется очевидным, что, по крайней мере, с точки зрения регулирования вопрос описания механизма действия природного сложного вещества должен основываться на концепции «нефармакологического» и довольно целостном подходе к получению данных, способных описание должно быть предпринято.Регламент ЕС 2017/745 предоставляет долгожданный регуляторный инструмент, наконец, способный учитывать особенности природных сложных веществ в «нефармакологических» рамках. Определенно, регулирование предусматривает установление требований, позволяющих сделать эти вещества надежным терапевтическим решением. Тем не менее, набор методов, позволяющих подойти к проблеме описания «нефармакологического механизма действия» природных сложных веществ в целостном виде, в настоящее время остается открытым.Однако последние технические достижения в области омикс-технологий теперь позволяют исследователям расшифровывать биологические явления, а следовательно, и последствия взаимодействия вещества с человеческим телом, в системном, а значит, целостном масштабе. Профилирование транскриптомики и метаболомики биологических жидкостей или органов в сочетании с использованием специально разработанных биоинформатических конвейеров может дать исчерпывающую картину сети метаболических взаимодействий, происходящих в масштабе всего тела. Таким образом, такие инструменты могут приобрести решающее значение при изучении механизма действия природных сложных веществ, которое имеет место в таком масштабе.Комбинация с другими информационными подходами (например, хемоинформатикой), способными связать особенности (среди прочего, например, химико-физические свойства и состав вещества) с биологическим эффектом, оказываемым природным сложным веществом, определенно сможет обеспечить удовлетворительное описание механизма действия природного сложного вещества. Ниже приводится обсуждение того, чего уже можно достичь с помощью современного уровня техники.

Циркадные ритмы, гомеостаз и целостная биология

Гомеостаз, как первоначально описал Клод Бернар (1813-1878), определяет способность высших животных поддерживать внутреннюю стабильность благодаря скоординированным физиологическим реакциям его частей на любую ситуацию или раздражитель, которые могут нарушить его нормальное состояние или функция.Циркадные (от латинского «Circa» = около и «Diem» = день) ритмы составляют, возможно, наиболее совершенную систему контроля гомеостаза. Циркадные ритмы контролируются молекулярными часами — внутренними системами отслеживания времени, которые позволяют организмам предвидеть изменения окружающей среды (например, доступность пищи и давление хищников), позволяя им адаптировать свое поведение и физиологию к соответствующему времени дня.
Действительно, эндогенные часы синхронизированы с суточным 24-часовым циклом, порождаемым вращением нашей планеты вокруг своей оси.Стоит отметить, что многие фундаментальные биологические процессы функционируют под контролем циркадных ритмов, что подчеркивает важность циркадных ритмов для физиологии и гомеостаза всего тела. Например, у людей цикл сна / бодрствования, гормональный фон, артериальное давление, метаболические реакции и т. Д. Регулируются специфическими эндогенными часами (Asher and Sassone-Corsi, 2015). Супрахиазматическое ядро ​​(SCN) в гипоталамусе является главным хронометристом циркадного ритма и в основном уносится световыми сигналами, которые передаются специализированными фоторецепторами, присутствующими в сетчатке.Однако было продемонстрировано, что различные области мозга или периферических органов, таких как печень, кишечник и сердце, также имеют местные часы, и что их правильная функция необходима для регулирования и сохранения физиологии каждой отдельной ткани (Schibler and Sassone- Корси, 2002). Роль SCN состоит в том, чтобы синхронизировать эти локальные часы друг с другом и с солнечным циклом, тем самым обеспечивая временную интеграцию физиологии всего организма и, таким образом, максимальную адаптивность, хотя лежащие в основе механизмы не совсем понятны.
На клеточном уровне любой биологический процесс, управляемый эндогенными клеточными часами, приводит к колебательным ритмам в экспрессии генов, метаболизме и поведении. Способность предвидеть ежедневные колебания окружающей среды — критически важная адаптация для всех живых организмов. В то время как воздействие света является доминирующим сигналом для синхронизации циркадных часов с окружающей средой (так называемый zeitgeber, от немецкого языка, означающий время), постиндустриальные технологии ослабили ограничения на деятельность человека, которые ранее были наложены солнечным днем.В результате сдвиг в циклах сна и бодрствования происходит параллельно с изменениями времени физической активности и рациона питания, которые сами по себе являются мощными цейтгеберами. Нарушения циркадных ритмов в результате нашего современного образа жизни связаны со знакомыми недугами, начиная от смены часовых поясов и заканчивая расстройствами настроения и сна. Корреляция этих циклов со здоровьем человека и болезнями хорошо задокументирована, а недавние открытия подтвердили их биологическое значение. Раскрытие механизмов, управляющих циркадными ритмами, подтверждает их центральную роль в физиологии и дало толчок дальнейшим исследованиям, чтобы определить, как внешние факторы, влияющие на наши часы, могут также влиять на патологию болезней.Считается, что факторы риска, связанные с образом жизни, такие как диета и физические упражнения, влияют на восприимчивость к таким заболеваниям, как диабет, ожирение, сердечно-сосудистые заболевания и рак (Asher and Sassone-Corsi, 2015). Может ли повышение или снижение риска заболевания быть опосредовано нашими внутренними биологическими часами?

Метаболомика с высокой пропускной способностью выявляет общесистемные метаболические связи

Понимание физиологических изменений, связанных с колебаниями конкретных биомаркеров, является сложным, поскольку требует мониторинга сложных сетей метаболитов во многих тканях в различные интервалы циркадного цикла.Применяя высокопроизводительную метаболомику к множеству тканей мышей, мы стремились выяснить, как естественно колебательные метаболические процессы интегрированы в физиологическую сеть (Dyar et al. 2018). Наш всеобъемлющий ресурс по циркадной метаболомике обеспечивает временную и пространственную перспективу изобилия циркадных метаболитов, раскрывая изысканную временную внутри- и межтканевую циркадную связь, которая существует как в условиях энергетического баланса, так и в условиях энергетического дисбаланса. Важно отметить, что мы показываем, как метаболиты связаны внутри и между различными тканями с течением времени, и как они модифицируются хроническим стрессом, связанным с питательными веществами, в форме хронического кормления с высоким содержанием жиров.Путем глобального картирования относительного распределения и содержания метаболитов с течением времени, в разных тканях и при различных условиях питания мы попытались точно зафиксировать динамический характер тканевого метаболизма и межорганной коммуникации в течение 24 часов. Анализируя количество, амплитуду, классы и распределения пиков циркадных метаболитов в каждой ткани, мы дополнительно охарактеризовали ткани с точки зрения их циркадного метаболизма и определили точные временные окна общих и тканеспецифических метаболических путей.Наконец, наш сравнительный анализ корреляций метаболитов внутри и между тканями подчеркивает скоординированные метаболические пути в физиологических и патологических условиях (Dyar et al. 2018).
В этой работе исследование метаболомики используется в качестве важного инструмента для лучшего понимания клеточной физиологии и выявления связей между внешними факторами и патологией (Koronowski et al.2019). Одновременная оценка комплексной панели метаболитов различных тканей — через несколько интервалов времени и в различных условиях окружающей среды позволяет получить представление о путях коммуникации между различными органами, которые необходимы для гомеостаза всего организма.В этом случае объединенная мощь метаболомики со сложными инструментами анализа обеспечивает новое понимание основ метаболических процессов, связанных с фенотипическими различиями у мышей, и подтверждает использование этого подхода для поддержки новых открытий в области здоровья и болезней человека.

Временные и тканеспецифические сигнатуры метаболитов: влияние нутриентного стресса

Несколько исследований, проведенных нашей командой, подчеркивают влияние обилия питательных веществ на циркадный метаболизм и демонстрируют его значимость для развития и лечения метаболических заболеваний.Основываясь на нашей предыдущей работе, мы использовали подход системной биологии для изучения нескольких тканей в контексте энергетического баланса. Сравнивая паттерны метаболизма при нормальной диете с питательными веществами, вызванными HFD, они составили пространственный и временной атлас циркадного метаболизма мышей. Атлас отображает сотни циркадных метаболитов, раскрывая метаболические связи, которые контролируют ежедневные колебания процессов, которые часто опосредуются дистальными системами органов.Кроме того, исследование показало, что внешние факторы, такие как хронический стресс, связанный с питательными веществами, могут изменять связь и координацию между тканевыми часами, что приводит к метаболическим изменениям, связанным с патологией. Обнаружение включало широкий спектр классов метаболитов из 8 типов тканей (например, сыворотка, печень, скелетные мышцы, мозг, коричневый и белый жир и сперма). Изменения относительного содержания некоторых метаболитов были характерны для известной тканеспецифической патологии. Например, углеводы составляли 53% от общего количества измененных метаболитов печени мышей, получавших обычную пищу, по сравнению только с 8% в группе HFD.Липидные метаболиты показали обратную пропорцию: у мышей, получавших нормальный корм, изменилось 11%, по сравнению с 52% у мышей, получавших HFD. Накопление липидов в печени по сравнению с углеводами свидетельствует о HFD-индуцированном стеатозе печени и может иметь отношение к прогрессированию НАСГ (неалкогольный стеатогепатит). Подобный сдвиг в накоплении липидов в скелетных мышцах, значительном поглощении глюкозы, предполагает возможность развития инсулинорезистентности (Dyar et al. 2018). Примечательно, что несколько эпидемиологических исследований коррелировали повышенный риск инсулинорезистентности и ожирения печени с работой в ночную смену.Чтобы создать визуальный атлас изучаемых метаболитов, мы применили алгоритмы, которые построили значимые временные корреляции в соответствии с классом метаболита и типом ткани. Полученный атлас выявил как временные, так и тканеспецифические признаки метаболических путей в течение 24-часового цикла. При изучении корреляций в соответствии с классом метаболитов липиды сыворотки показали наибольшую степень синхронизации с другими метаболитами при нормальном питании, что согласуется с ролью сосудистой сети в интеграции биохимических сетей.Однако в условиях стресса, связанного с питательными веществами HFD, эти корреляции были потеряны или значительно уменьшены, подтверждая влияние энергетического баланса на циркадные дисбалансы.

Возможности применения в персонализированной медицине

В дополнение к выяснению ключевых пространственных и временных элементов энергетического метаболизма, наши исследования предоставляют модель для изучения взаимосвязи между другими внешними факторами и нормальными связными сетями в тканях. Предлагаемая модель не ограничивается исследованием влияния пищевого поведения на нарушение обмена веществ или других поведенческих вмешательств, таких как упражнения.Комплексный анализ циркадного метаболома, возможно, путем интеграции наблюдений с различных омических платформ, таких как геномика, транскриптомика и микробиомика, предлагает потенциал для дальнейшего открытия путей заболевания для выявления новых биомаркеров и терапевтических целей, а также для точной настройки клинической диагностики. Диагностические мероприятия и прием лекарств обычно назначаются независимо от циркадного метаболизма. Ограничения графика работы врача, обеспечение соответствующих временных интервалов между приемами лекарств или требования к сбору образцов (например,(например, плазма натощак или утренняя моча) требуют расписания, а не согласования с биологическими часами. Многие обычно назначаемые лекарства действуют, воздействуя на продукты циркадных генов, и, поскольку их период полураспада часто составляет менее 6 часов, время приема может существенно повлиять на их действие или повлиять на потенциальные побочные эффекты. Сравнение метаболитов в нескольких тканях может дать понимание, которое отсутствовало в исследованиях отдельных биомаркеров, которые представляют только одну ткань в конкретный момент времени циркадного метаболома (Dyar et al.2018). Хотя взаимосвязь между координацией периферических часов и патологией остается в основном неизвестной, разработанный нами атлас циркадных ритмов демонстрирует, насколько важна глобальная метаболомика для заполнения этого информационного пробела. Использование известных колебаний может позволить получить полезные сведения, включая оптимизацию других внешних поведений, повышение точности диагностики и нацеливание на определенные моменты времени для введения терапевтических средств. В будущем тот же подход может быть использован на человеческих образцах, чтобы разблокировать биологические открытия, скрытые во временном нарушении регуляции метаболических процессов, и дать понимание для разработки персонализированной хронотерапии.

Ссылки
1. Шиблер У., Сассоне-Корси П. Сеть циркадных кардиостимуляторов. 2002; 111: 919-922.
2. Ашер Дж., Сассоне-Корси, П. Время для еды: тесное взаимодействие между питанием, метаболизмом и циркадными часами. 2015; 161: 84-92.
3. Дьяр К.А., Люттер Д., Артати А., Сеглия Н., Лю Й., Армента Д., Ястрох М., Шнайдер С., Матео С.Д., Сервантес М., Аббонданте С., Тонини П., Ороско-Солис Р., Киноути К., Ван К. , Swerdloff RS, Nadeef S, Masri SM, Magistretti PJ, Orlando V, Borrelli E, Uhlenhaut NH, Baldi P, Adamski J, Tschöp MH, Eckel-Mahan K, Sassone-Corsi P.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.