更轻松的液相方法开发（八）AI驱动的色谱柱筛选与梯度优化

在传统的液相色谱（LC）方法开发中，需要人工反复进行准备工作（如流动相配制、色谱柱安装、分析计划创建），然后进行分析，最后需要人工数据分析结果调整条件。这一过程不仅耗时，还需要色谱专业知识来优化条件。因此，减少人工干预并自动化方法开发过程对于提高工作效率具有重要意义。

现在，有了新的解决方案！LabSolutions MD软件的AI算法不仅能自动优化梯度条件，还能在多根色谱柱之间进行筛选，找到最适合样品的最佳组合。无论是新手还是专家，都能轻松上手，快速找到合适的分析条件。

我们以6种化合物的混合物（氢化可的松、呋塞米、酮洛芬、丙磺舒、双氯芬酸、吲哚美辛）为样品，分别在三根不同的色谱柱上进行分析。实验的目标是找到满足最小分离度1.5，且最后一个峰的洗脱时间小于10分钟的色谱柱和梯度条件组合。（具体实验方法略）

工作流程图-AI算法反复寻找最佳条件

通过LabSolutions MD软件的AI算法，我们对三根色谱柱进行了自动优化，分别是

① 色谱柱A（Shim-pack Velox C18）

② 色谱柱B（Shim-pack Scepter C18-120）

③ 色谱柱C（Shim-pack GIST C18-AQ）

结果表明，提供最高分离度(2.6)和最短分析时间的色谱柱A是此样品的最佳选择。

我们看到了AI算法如何在短时间内完成复杂的条件优化，并从多根色谱柱中筛选出最佳选择，显著提升了分析效率和结果的可靠性。这种智能化的解决方案节省了科研人员大量时间和精力，使其有更多的时间去专注于数据分析和研究本身。

选择LabSolutions MD方法开发软件，让我们一起踏上AI技术色谱分析新时代，感受AI技术的魅力吧。