Využití lineárních a nelineárních retenčních modelů pro separaci malých molekul, peptidů a proteinů chromatografií v systému s obrácenými fázemi

The applicability and predictive properties of the linear solvent strength model and two non-linear retention-time models, i.e., the quadratic model and the Neue model, were assessed for the separation of small molecules (phenol derivatives), peptides, and intact proteins. Retention-time measurements were conducted in isocratic mode and gradient mode applying different gradient times and elution-strength combinations. The quadratic model provided the most accurate retention-factor predictions for small molecules (average absolute prediction error of 1.5%) and peptides separations (with a prediction error of 2.3%). An advantage of the Neue model is that it can provide accurate predictions based on only three gradient scouting runs, making tedious isocratic retention-time measurements obsolete. For peptides, the use of gradient scouting runs in combination with the Neue model resulted in better prediction errors (<2.2%) compared to the use of isocratic runs. The applicability of the quadratic model is limited due to a complex combination of error and exponential functions. For protein separations, only a small elution window could be applied, which is due to the strong effect of the content of organic modifier on retention. Hence, the linear retention-time behavior of intact proteins is well described by the linear solvent strength model. Prediction errors using gradient scouting runs were significantly lower (2.2%) than when using isocratic scouting runs (3.2%).Byla studována aplikovatelnost a prediktivní vlastnosti modelu lineárního a dvou nelineárních retenčních modelů (kvadratického a Neue modelu) na separaci malých molekul (derivátů fenolu), pepitdů a proteinů. Měření retenčních časů bylo provedeno za izokratických podmínek a v gradientovém módu s různými kombinacemi času gradientu a eluční síly rozpouštědla. Kvadratický model vykazoval nejpřesnější predikce retenčních faktorů pro malé molekuly (průměrná chyba predikce 1,5%) a peptidy (chyba predikce 2,3%). Výhodou Neueho modelu byly přesnější predikce s použitím pouze tří testovacích gradientů bez nutnosti provádět měření izokratických retenčních časů. Pro peptidy byly získány přesnější predikovaná data s využitím testovacích gradientů v kombinaci s Neueho modelem (chyba predikce