Warning: Undefined property: Dissovet\Models\Dissertation::$performed_in_place2 in /var/www/application/Models/Dissertation.php on line 326
Диссертация

Диссертация

Назаренко Дмитрий Владимирович

Кандидат наук

Статус диссертации

02.12.2019 
Диплом Кандидат наук
25.11.2019 
Решение о выдаче диплома
04.10.2019 
Положительное заключение АК
14.05.2019 
На рассмотрении в АК
17.04.2019 
Положительная защита
15.03.2019 
Объявление опубликовано
06.03.2019 
Принят к защите
05.03.2019 
Заключение комиссии
04.03.2019 
Документы приняты
ФИО соискателя
Назаренко Дмитрий Владимирович
Степень на присвоение
Кандидат наук
Приказ о выдаче диплома
№ 1487 от 02.12.2019
Дата и время защиты
17.04.2019 16:30
Научный руководитель
Родин Игорь Александрович
Доктор наук
Оппоненты
Родионова Оксана Евгеньевна
Доктор наук
Дворкин Владимир Ильич
Доктор наук
Каламбет Юрий Анатольевич
Кандидат наук
Место выполнения работы
Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова, Химический факультет, Кафедра аналитической химии
Специальность
02.00.02 Аналитическая химия
химические науки
Диссертационный совет
Телефон совета
+7 916 132-95-68

Цель работы состояла в разработке подхода по видовой идентификации сырья лекарственных растений с использованием высокоэффективной жидкостной хроматографии масс-спектрометрии низкого разрешения и методов машинного обучения. Несмотря на то, что на сегодняшний день известны тысячи видов высших растений, значительная доля которых обладает той или иной физиологической активностью, активно в производстве различных препаратов применяют не более нескольких сотен. Такая ситуация позволяет без особых ограничений использовать комбинацию высокоэффективной жидкостной хроматографии и массспектрометрии низкого разрешения для рутинной видовой идентификации растительного материала. Безусловно, для этого требуется соответствующая база данных проанализированных экстрактов. При этом неизвестные образцы, идентификацию которых необходимо провести, могут быть как в форме порошков, так и в виде экстрактов различными растворителями. Более того, высоко верятно, что можно использовать любую форму препарата растения, которая в достаточно полной мере сохранила основной набор характеристических соединений. В работе получены данные ВЭЖХ-МС анализа экстрактов лекарственных растений 74 видов лекарственных растений, составлена и опубликована в интернете соответствующая база данных (БД). БД включает данные о 654 образцах и 2263 хроматограммах; ионный ток регистрировали при значениях m/z 100–900, в режиме регистрации как положительных, так и отрицательных ионов. Разработан подход к видовой идентификации лекарственных растений на основе комбинации хроматомасс-спектрометрического анализа водно-спиртовых экстрактов растительного сырья и методов машинного обучения. Предложенный подход не требует применения индивидуальных стандартных соединений и использует данные масс-спектрометрии низкого разрешения. Изучены подходы к обработке первичных аналитических данных и предложен подход с отбрасыванием значений времен удерживания компонентов пробы, позволяющий сохранить высокую эффективность алгоритма идентификации при малом числе используемых переменных. Предложенный подход проверен на устойчивость к внесению искажений. Показано, что алгоритмы, разработанные на одном оборудовании и в одних условиях экстракции, способны показывать высокую правильность идентификации при использовании данных, полученных на другом приборном комплексе и/или с использованием других условий экстракции

# Название Размер