Автоматизированная жидкостная микроэкстракция фторхинолонов для их последующего хроматографического определения

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Разработан автоматизированный способ дисперсионной жидкостной микроэкстракции антибиотиков фторхинолонового ряда на принципах циклического инжекционного анализа. Способ предполагает диспергирование экстрагента газовой фазой, которая образуется in situ в экстракционной камере проточного анализатора. В качестве экстрагента для выделения и концентрирования фторхинолонов изучен глубокий эвтектический растворитель на основе терпеноида и смеси гидрофильной и гидрофобной карбоновых кислот, и обоснована возможность его применения. Гидрофильная карбоновая кислота в составе экстрагента выступает донором протонов для образования углекислого газа-диспергатора в присутствии растворенного в водной фазе карбоната натрия. На примере определения фторхинолонов в сточных водах показана возможность сочетания разработанного способа с методом высокоэффективной жидкостной хроматографии с флуориметрическим детектированием. Пределы обнаружения (3σ) для офлоксацина, флероксацина и норфлоксацина составили 0.3 мкг/л.

Об авторах

И. И. Тимофеева

Санкт-Петербургский государственный университет, Институт химии

Email: i.i.timofeeva@spbu.ru
Россия, 198504, Санкт-Петербург, Университетский просп., 26

К. А. Барбаянов

Санкт-Петербургский государственный университет, Институт химии

Email: i.i.timofeeva@spbu.ru
Россия, 198504, Санкт-Петербург, Университетский просп., 26

А. В. Булатов

Санкт-Петербургский государственный университет, Институт химии

Автор, ответственный за переписку.
Email: i.i.timofeeva@spbu.ru
Россия, 198504, Санкт-Петербург, Университетский просп., 26

Список литературы

  1. Крылов В.А., Крылов А.В., Мосягин П.В., Маткивская Ю.О. Жидкофазное микроэкстракционное концентрирование примесей // Журн. аналит. химии. 2011. Т. 66. С. 341.
  2. Дмитриенко С.Г., Апяри В.В., Толмачева В.В., Горбунова М.В. Жидкостная экстракция органических соединений в каплю экстрагента. Обзор обзоров // Журн. аналит. химии. 2021. Т. 76. № 8. С. 675. https://doi.org/10.31857/S0044450221080041
  3. Дмитриенко С.Г., Апяри В.В., Толмачева В.В., Горбунова М.В. Дисперсионная жидкостно-жидкостная микроэкстракция органических соединений. Обзор обзоров // Журн. аналит. химии. 2020. Т. 75. № 10. С. 867. https://doi.org/10.31857/S0044450220100059
  4. Золотов Ю.А. Проточный химический анализ: монография. М.: Наука, 2014. 428 с.
  5. Цизин Г.И., Статкус М.А., Золотов Ю.А. Сорбционное и экстракционное концентрирование микрокомпонентов в проточных системах анализа // Журн. аналит. химии. 2015. Т. 70. № 11. С. 1123.
  6. Vakh C., Falkova M., Timofeeva I., Moskvin A., Moskvin L., Bulatov A. Flow analysis: A novel approach for classification // Crit. Rev. Anal. Chem. 2016. V. 46 P. 374. https://doi.org/10.1080/10408347.2015.1087301
  7. Вах К.С., Тимофеева И.И., Булатов А.В. Автоматизация микроэкстракционного концентрирования на принципах циклического инжекционного анализа // Журн. аналит. химии. 2019. Т. 74. № 11. С. 846. https://doi.org/10.1134/S106193481911011X
  8. Smith E.L., Abbott A.P., Ryder K.S. Deep eutectic solvents (DESs) and their applications // Chem. Rev. 2014. V. 114. № 21. P. 11060. https://doi.org/10.1021/cr300162p
  9. Shishov A., Bulatov A., Locatelli M., Carradori S., Andruch V. Application of deep eutectic solvents in analytical chemistry. A review // Microchem. J. 2017. V. 135. P. 33. https://doi.org/10.1016/j.microc.2017.07.015
  10. Cao J., Su E. Hydrophobic deep eutectic solvents: The new generation of green solvents for diversified and colorful applications in green chemistry // J. Clean. Prod. 2021. V. 314. Article 127965. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.127965
  11. Ma Y., Wang Q., Zhu T. Comparison of hydrophilic and hydrophobic deep eutectic solvents for pretreatment determination of sulfonamides from aqueous environments // Anal. Methods. 2019. V. 11. P. 5901. https://doi.org/10.1039/C9AY02244A
  12. Turnidge J. Pharmacokinetics and pharmacodynamics of fluoroquinolones // Drugs. 1999. V. 58. P. 29. https://doi.org/10.2165/00003495-199958002-00006
  13. Martins M.A.R., Crespo E.A., Pontes P.V.A., Silva L.P., Bülow M., Maximo G.J., Batista E.A.C., Held C., Pinho S.P., Coutinho J.A.P. Tunable hydrophobic eutectic solvents based on terpenes and monocarboxylic acid // ACS Sustain. Chem. Eng. 2018. V. 6. P. 8836. https://doi.org/10.1021/acssuschemeng.8b01203
  14. Taverniers I., De Loose M., Van Bockstaele E. Trends in quality in the analytical laboratory. II. Analytical method validation and quality assurance // Trends Anal. Chem. 2004. V. 23. P. 535. https://doi.org/10.1016/j.trac.2004.04.001
  15. Herrera-Herrera A.V., Hernández-Borges J., Borges-Miquel T.M., Rodríguez-Delgado M.Á. Dispersive liquid-liquid microextraction combined with ultra-high performance liquid chromatography for the simultaneous determination of 25 sulfonamide and quinolone antibiotics in water samples // J. Pharm. Biomed. Anal. 2013. V. 75. P. 130. https://doi.org/10.1016/j.jpba.2012.11.026
  16. Selahle S.K., Nomngongo P.N. Determination of fluoroquinolones in the environmental samples using vortex assisted dispersive liquid-liquid microextraction coupled with high performance liquid chromatography // Int. J. Environ. Anal. Chem. 2020. V. 100. P. 282. https://doi.org/10.1080/03067319.2019.1636042
  17. Herrera-Herrera A.V., Hernández-Borges J., Borges-Miquel T.M., Rodríguez-Delgado M.Á. Dispersive liquid–liquid microextraction combined with nonaqueous capillary electrophoresis for the determination of fluoroquinolone antibiotics in waters // Electrophoresis. 2010. V. 31. P. 3457. https://doi.org/10.1002/elps.201000285

Дополнительные файлы


© И.И. Тимофеева, К.А. Барбаянов, А.В. Булатов, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».