Tim Kobelt

Auslegung und Aufbau eines Pyrolyse-Gaschromatograph-Ionenmobilitätsspektrometers für den Nachweis von Bakterien und Biomarkern


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ISBN:

978-3-8191-0623-1

Reeks:

Berichte aus der Sensorik und Messtechnik
Uitgever: Prof. Dr.-Ing. Stefan Zimmermann
Hannover

Volume:

Trefwoorden:

Gaschromatograph; Ionenmobilitätsspektrometer; Pyrolyse; Biomarker; Viren; Bakterien; Datenerfassung

Soort publicatie:

Dissertatie

Taal:

Duits

Pagina's:

244 pagina's

Prijs:

59,80 €

Verschijningsdatum:

Maart 2026

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Samenvatting

Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Messsystem aus Pyrolyse (Py), Gaschromatograph (GC) und Ionenmobilitätsspektrometer (IMS) entwickelt und für die schnelle Detektion von Biomarkern, Bakterien und Viren eingesetzt. Grundlage bildet ein duales Driftzeit-IMS, mit dem die systematische Untersuchung des Einflusses des IMS auf die chromatographische Effizienz der GC-IMS-Kopplung erfolgte. Mithilfe dieser Erkenntnisse ließ sich eine allgemeingültige Erweiterung der bekannten Van-Deemter-Gleichung ableiten, die eine Vorhersage der Effizienz von Kopplungen zwischen GC und IMS erlaubt.
Für eine genaue zeitliche Synchronisation zwischen GC und IMS sowie eine zeitlich reproduzierbare Abtastung der GC-IMS-Daten wurde zudem eine Echtzeit-Datenerfassungsplattform entwickelt. Diese Plattform umfasst das parallele Erfassen der IMS-Spektren, deren Verarbeitung und Filterung, die Steuerung des Gesamtsystems sowie die erforderliche Steuer- und Auswertesoftware für mehrdimensionale GC-IMS-Daten.
Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse zum GC-IMS wurde zusammen mit der neuen Datenerfassung eine Py-GC-IMS-Kopplung realisiert. Beispielmessungen belegen die Eignung dieser Technologie für die Detektion von Biomarkern, wobei sich u. a. unterschiedlich komplexe Viren differenzieren lassen. Untersuchungen mit klinisch relevanten Bakterien zeigen zudem, dass eine taxonomische Zuordnung mittels Klassifizierungsalgorithmen möglich ist und die bislang mit Py-GC-IMS erreichbare Unterscheidbarkeit übertrifft.
Zusammenfassend wurde ein Gesamtsystem entwickelt, aufgebaut und charakterisiert, das die Grundlage für die Weiterentwicklung der Py-GC-IMS-Technologie für den diagnostischen Einsatz bildet.