Нир инструмент: ЗАО "НИР" - Официальный сайт. Рыбинск - Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение социального обслуживания населения

Содержание

ЗАО “НИР” – Официальный сайт. Рыбинск

Фрезы, сверла, развертки, зенкера, фасонный инструмент

Перейти в каталог

Новые инструментальные решения

Изготовление специального твердосплавного инструмента по Вашим чертежам

Подробнее

Метчики

Высокоточные метчики из быстрорежущих сталей и твердого сплава

Подобрать инструмент

Стандартный инструмент

Скачать каталоги PDF

Дополнение к каталогу 2022.1 Каталог продукции 2021 Фрезы Сверла Развертки Метчики Зенкеры Борфрезы Подбор концевых фрез

Изготовление

на заказ

Закажите инструмент по собственным чертежам или чертежам, спроектированным нашими специалистами

Срок изготовления от 15 рабочих дней в зависимости от сложности и объёма партии инструментов

Фрезы твердосплавные концевые различных типов 1-32 мм
Свёрла твердосплавные 1-32 мм, глубина обработки до 20D

Развёртки, зенкеры, центровки
Фасонные фрезы
Метчики
Резьбофрезы
Специальный инструмент по чертежам Заказчиков

Подробнее

Где купить?

Подробнее Нижний НовгородПодробнее НовосибирскПодробнее ОмскПодробнее ПсковПодробнее РязаньПодробнее СамараПодробнее Санкт-ПетербургПодробнее СаратовПодробнее ЕкатеринбургПодробнее ТверьПодробнее ТомскПодробнее ТюменьПодробнее ТулаПодробнее УльяновскПодробнее ЧелябинскПодробнее ЯрославльПодробнее

Пустовалов Михаил Александрович Руководитель дилерского направления

Связаться

Дилерская сеть

Москва и обл. 2
Ленинградская обл.2
Новосибирская обл.1
Тверская обл.2
Воронежская обл.1
Псковская обл.2
Ульяновская обл.2
Томская обл.1

Архангельская обл.1
Вологодская обл.1
Тульская обл.1
Саратовская обл.1
Челябинская обл.1
Курганская обл.1
Свердловская обл.1
Иркутская обл.1

Магаданская обл.1
Омская обл.1
Брянская обл.1
Белгородская обл. 1
Ярославская обл.1
Самарская обл.1

Смотреть все

ЗАО “НИР” является официальным дилером следующих марок инструмента:

Tungaloy
Pumori (Пумори)
SMW Autoblok

Подробнее

О технологии

Металлорежущий инструмент ЗАО «НИР» не имеет аналогов в России, сферы его применения – высокотехнологичные отрасли отечественной промышленности

Наноструктурированное покрытие не только увеличивает жизненный цикл инструмента в 2,5 раза, но и снижает затраты предприятий на его приобретение

Подробнее о технологии

Применение

Авиационное двигателестроение
Ракетно-космическая отрасль
Приборостроение
Энергетическое машиностроение
Судостроение
Транспортное машиностроение и другие отрасли

Авиационное двигателестроение
Ракетно-космическая отрасль
Приборостроение

Энергетическое машиностроение
Судостроение
Транспортное машиностроение и другие отрасли

Подробнее о технологии

Услуги

Восстановление осевого монолитного твердосплавного инструмента любого производителя

Выполним переточку инструмента, проведем работы по восстановлению эксплуатационных характеристик монолитного твердосплавного инструмента с многослойным наноструктурированным покрытием

Подробнее

Нанесение многослойного мультикомпонентного наноструктурированного PVD покрытия

Мы выполняем нанесение на инструмент и изделия заказчика различных видов упрочняющих и износостойких ( в т. ч. наноструктурированных) покрытий методом PVD

Подробнее

Спасибо!

Подписка успешно оформлена

Закрыть

Спасибо!

Ваша заявка отправлена

Закрыть

Задать вопрос

Рыбинский инструментальный завод. Россия. Фрезы, сверла, зенкера, специнструмент.

ЗАО «Новые инструментальные решения»

15 октября 2008 года ГК «РОСНАНО», ОАО «НПО «Сатурн» и ОАО «Газпромбанк» учредили новую компанию — Закрытое акционерное общество «Новые инструментальные решения».

26 апреля 2010 года в городе Рыбинске Ярославской области началось производство монолитного твердосплавного инструмента с многослойным наноструктурированным покрытием.

Основным видом деятельности ЗАО «НИР» является производство современного металлорежущего твердосплавного инструмента с многослойным наноструктурированным покрытием, построенное по самым современным стандартам.

Эффективность производства, качество и надежность выпускаемого инструмента являются для компании первостепенной задачей. Закрытое акционерное общество «Новые инструментальные решения» решает эту задачу самыми передовыми методами, используя уникальное оборудование. На производстве используются станки мировых лидеров: Walter, Zoller, Novotec, Studer, Woco, Junker.

Миссия компании

Обеспечение российского авиастроения отечественным высокопроизводительным инструментом, создание популярного российского бренда

Цифры и факты

1 600 000

штук инструмента выпущено ЗАО «НИР» с даты основания

165 000

штук готового инструмента в год

18

станков Walter

10

лет на рынке

О технологии

Металлорежущий инструмент ЗАО «НИР» не имеет аналогов в России, сферы его применения – высокотехнологичные отрасли отечественной промышленности

Авиационное двигателестроение
Ракетно-космическая отрасль

Приборостроение
Энергетическое машиностроение
Судостроение
Транспортное машиностроение и другие отрасли

Наноструктурированное покрытие, не только увеличивает жизненный цикл инструмента в 2,5 раза, но и снижает затраты предприятий на его приобретение

Каталог продукции

Процесс производства

Производство заготовки Junker Quickpoint 3000

Высокая точность благодаря обработке в центрах за один переход
Биение не более 0,001мм
Высокопроизводительная обработка
благодаря высокоскоростному шлифованию со скоростью 140 м/с.
Наличие промышленного робота Fanuc
Идеальное решение для массового выпуска продукции

Производство заготовки Studer S22

Высокопроизводительная обработка
благодаря высокоскоростному шлифованию со скоростью 140 м/с.
Высокоточная оснастка
Оптимизированное программное обеспечение
Идеальное решение для мелкосерийного производства специального инструмента

Заточка инструмента Walter Helitronic

Шесть станков Walter Helitronic Mini Power
Девять станков Walter Helitronic Power
Высокая жесткость станка благодаря запатентованной станине

3D моделирование выпускаемой продукции прямо на станке с просчетом оптимального сечения режущего инструмента в ToolStudio 2. 0
Система поддержания постоянной температуры в зоне обработки
Высокоточная оснастка фирмы Schunk
Высокопроизводительные круги фирмы Tyrolit

100% контроль качества инструмента

Контроль на станке Walter Helicheck
Контроль на станке Zoller Venturio 450
Контроль на станке Zoller Genius 3s
Индивидуальная маркировка изделий на минимаркере
Весь цикл производства отслеживается и сохраняется в архиве
Контролируем диаметр, длину, радиус, притупление режущей кромки, геометрию заточки передних и задних углов, а также ширину ленточек
На инструменты выписывается паспорт качества с фактическими значениями

Подготовка перед покрытием

Полировка и скругление режущих кромок
Обработка на станке O-Tec DF-35
Снятие всех видов загрязнений с помощью 7 моющих ванн на ультразвуковой линии мойки NOVATEC Plunitank 170

Покрытие Vocatec Alpha 400P

Стандартное осаждение дуговым методом TiN (1,3 μm), Ra = (0,12 ± 0,03) μm
Опция SPCS, сверхгладкие покрытия TiN (1,1 μm), Ra = (0,06 ± 0,04) μm
TiAIN (3,2 μm)

Руководство предприятия

Коряжкин Андрей Александрович

Генеральный директор

Головкин Сергей Евгеньевич

Коммерческий директор

Балясова Ирина Александровна

Главный бухгалтер

Пустовалов Михаил Александрович

Начальник коммерческого отдела

Гордеев Павел Игоревич

Начальник производства

Крылов Илья Владимирович

Технический директор

Дилеры | ЗАО НИР

АрхангельскПодробнее БелгородПодробнее БрянскПодробнее ВологдаПодробнее ВоронежПодробнее ИркутскПодробнее КурганПодробнее МагаданПодробнее МоскваПодробнее Нижний НовгородПодробнее НовосибирскПодробнее ОмскПодробнее ПсковПодробнее РязаньПодробнее СамараПодробнее Санкт-ПетербургПодробнее СаратовПодробнее ИжевскПодробнее ЕкатеринбургПодробнее ТверьПодробнее ТомскПодробнее ТюменьПодробнее ТулаПодробнее УльяновскПодробнее ЧелябинскПодробнее ЯрославльПодробнее

Дилерская сеть

Архангельская обл. 1
Белгородская обл.1
Брянская обл.1
Владимирская обл.3
Вологодская обл.1
Воронежская обл.1
Ивановская обл.1
Иркутская обл.1

Кировская обл.2
Костромская обл.0
Курганская обл.1
Курская обл. 1
Магаданская обл.0
Москва и обл.5
Нижегородская обл.2
Новосибирская обл.0

Омская обл.1
Пензенская обл.1
Псковская обл.1
Ростовская обл.1
Рязанская обл.4
Самарская обл.1
Ленинградская обл. 2
Саратовская обл.1

Свердловская обл.2
Смоленская обл.1
Тверская обл.3
Томская обл.0
Тульская обл.4
Тюменская обл.1
Ульяновская обл.1
Челябинская обл.1

Ярославская обл.1

По краям и республикам

Алтайский край0
Краснодарский край1
Красноярский край1
Пермский край1
Приморский край0
Республика Башкортостан1
Республика Марий Эл1
Республика Татарстан1

Республика Удмуртия1
Республика Чувашия1
Хабаровский край1

По областям

Архангельская область1
Белгородская область1
Брянская область1
Владимирская область3
Вологодская область1
Воронежская область1
Ивановская область1
Иркутская область1

Кировская область2
Костромская область0
Курганская область1
Курская область1
Магаданская область0
Москва и Московская область5
Нижегородская область2
Новосибирская область0

Омская область1
Пензенская область1
Псковская область1
Ростовская область1
Рязанская область4
Самарская область1
Санкт-Петербург и Лен. область2
Саратовская область1

Свердловская область2
Смоленская область1
Тверская область3
Томская область0
Тульская область4
Тюменская область1
Ульяновская область1
Челябинская область1

Ярославская область1

Москва и Московская область

Хабаров Максим Андреевич

Директор, ООО “ТехКом Инжиниринг”, www. oooteh.com

Адрес: 115093 г.Москва, ул. Партийный переулок д.1 корп.57 стр.3 оф.1

Телефон: +7 499 964-65-43

E-mail: [email protected]

Москва и Московская область

Баганов Александр Юрьевич

Директор, ООО «РТ-С»

Адрес: 127051, г. Москва, Большой Каретный пер, дом № 21

Телефон: +7 (916) 671-66-88

E-mail: [email protected]

Москва и Московская область

Бугрова Ирина Викторовна

Специалист клиентского сервиса, Перспектива

Адрес: 390000, Рязанская обл, Рязань г, Пожалостина ул, строение № 44, Кабинет 306

Телефон: +7 930 888 4526

E-mail: bugrova.iv@prspktv. ru

Москва и Московская область

Таран Валентин Николаевич

Генеральный директор, ООО «Мегапром»

Адрес: 109428, г. Москва, Рязанский пр-кт, дом № 26, строение 2

Телефон: +7 (499) 174-79-50

E-mail: [email protected]

Москва и Московская область

Мешалкин Сергей Владимирович

Заместитель Генерального директора , РЕМИЗ-99

Адрес: 111024, г.Москва , Шоссе Энтузиастов ,д.5

Телефон: +7-495-918-16-05

E-mail: [email protected]; [email protected]

Санкт-Петербург и Лен. область

Сухов Евгений Сергеевич

Руководитель отдела продаж инструмента, ООО «Пумори-северо-запад»

Адрес: 192019, г. Санкт-Петербург, ул. Седова, дом № 11, корпус 2, лит.А, БЦ «Marvel», оф. 101

Телефон: +7 (921) 773-31-47

E-mail: [email protected]

Санкт-Петербург и Лен. область

Александр Добкес

Генеральный директор, ООО ИК «4А Созвездие»

Адрес: 197375, Санкт-Петербург г, Вербная ул, дом № 27 БЦ “Лайнер”, оф.427

Телефон: +7 981 954 64 46

E-mail: [email protected]

Тверская область

Сухов Евгений Сергеевич

Руководитель отдела продаж инструмента, ООО «Пумори-северо-запад»

Адрес: 192019, г. Санкт-Петербург, ул. Седова, дом № 11, корпус 2, лит.А, БЦ «Marvel», оф. 101

Телефон: +7 (921) 773-31-47

E-mail: sukhov. [email protected]

Тверская область

Хабаров Максим Андреевич

Директор, ООО “ТехКом Инжиниринг”, www.oooteh.com

Адрес: 115093 г.Москва, ул. Партийный переулок д.1 корп.57 стр.3 оф.1

Телефон: +7 499 964-65-43

E-mail: [email protected]

Тверская область

Бугрова Ирина Викторовна

Специалист клиентского сервиса, Перспектива

Адрес: 390000, Рязанская обл, Рязань г, Пожалостина ул, строение № 44, Кабинет 306

Телефон: +7 930 888 4526

E-mail: [email protected]

Псковская область

Сухов Евгений Сергеевич

Руководитель отдела продаж инструмента, ООО «Пумори-северо-запад»

Адрес: 192019, г. Санкт-Петербург, ул. Седова, дом № 11, корпус 2, лит.А, БЦ «Marvel», оф. 101

Телефон: +7 (921) 773-31-47

E-mail: [email protected]

Самарская область

Царёв Алексей Александрович

Генеральный директор, ООО «Роллинг»

Адрес: 445057, Самарская обл., г. Тольятти, Спортивная ул., дом № 18а

Телефон: +7 (8482) 53-97-39

E-mail: [email protected]

Воронежская область

Зиновьев Николай Николаевич

Коммерческий директор, ООО “РТ-инструмент”

Адрес: город Воронеж, Ленинский проспект, дом 156, офис 217а

Телефон: 8 473 222-69-18, 8 920 407 87 67

E-mail: [email protected]

Белгородская область

Савонов Сергей Иванович

Генеральный директор , ООО «ТулПромКомплект»

Адрес: 308023, Белгородская обл. , г. Белгород, ул. Студенческая, дом 21А, офис 306Б

Телефон: +7 910 736 51 66, (4722) 21-92-95

E-mail: [email protected]

Архангельская область

Трибулев Михаил Владимирович

Руководитель отдела продаж , ООО «Мегапром»

Адрес: 109428, г. Москва, Рязанский пр-кт, дом № 26, строение 2

Телефон: +7 930 888 4542

E-mail: [email protected]

Вологодская область

Таран Валентин Николаевич

Генеральный директор, ООО «Мегапром»

Адрес: 109428, г. Москва, Рязанский пр-кт, дом № 26, строение 2

Телефон: +7 (499) 174-79-50

E-mail: [email protected]

Тульская область

Таран Валентин Николаевич

Генеральный директор, ООО «Мегапром»

Адрес: 109428, г. Москва, Рязанский пр-кт, дом № 26, строение 2

Телефон: +7 (499) 174-79-50

E-mail: [email protected]

Тульская область

Бугрова Ирина Викторовна

Специалист клиентского сервиса, Перспектива

Адрес: 390000, Рязанская обл, Рязань г, Пожалостина ул, строение № 44, Кабинет 306

Телефон: +7 930 888 4526

E-mail: [email protected]

Тульская область

Федоров Алексей

Технических специалист, ООО «Имет»

Адрес: 300041, Тульская обл, Тула г, Коминтерна ул, дом № 23, офис 1-12

Телефон: +7 930 888 45 53

E-mail: [email protected]

Тульская область

Мешалкин Сергей Владимирович

Заместитель Генерального директора , РЕМИЗ-99

Адрес: 111024, г. Москва , Шоссе Энтузиастов ,д.5

Телефон: +7-495-918-16-05

E-mail: [email protected]; [email protected]

Пермский край

Олейников Денис Валерьевич

Исполнительный директор , ООО “МГМ УРАЛ”

Адрес: 614111, г. Пермь, ул. Яблочкова 31,оф.74

Телефон: 8 (982) 475-40-06

E-mail: [email protected]

Республика Башкортостан

Овечкин Дмитрий Валерьевич

Директор филиала в Казани, ООО ТТК «Каммаркет»

Адрес: 423823, Татарстан Респ., г. Набережные Челны, Промышленно-коммунальная промзона, Трубный проезд, д. 4

Телефон: +7 (917) 295-15-23

E-mail: [email protected]

Республика Татарстан

Овечкин Дмитрий Валерьевич

Директор филиала в Казани, ООО ТТК «Каммаркет»

Адрес: 423823, Татарстан Респ. , г. Набережные Челны, Промышленно-коммунальная промзона, Трубный проезд, д. 4

Телефон: +7 (917) 295-15-23

E-mail: [email protected]

Брянская область

Таран Валентин Николаевич

Генеральный директор, ООО «Мегапром»

Адрес: 109428, г. Москва, Рязанский пр-кт, дом № 26, строение 2

Телефон: +7 (499) 174-79-50

E-mail: [email protected]

Ярославская область

Ермолов Сергей Дмитриевич

Исполнительный директор, ООО «Группа Консул»

Адрес: 150003, Ярославская обл., г. Ярославль, Республиканская ул., дом № 3

Телефон: +7 (4852) 64-05-46

E-mail: [email protected]

Челябинская область

Смолин Александр Сергеевич

Коммерческий директор, ООО «Интехсервис»

Адрес: 454091, Челябинская обл. , г. Челябинск, пр-т Ленина, дом № 21, корпус а, оф.315

Телефон: +7 (922) 750-45-00

E-mail: [email protected]

Курганская область

Смолин Александр Сергеевич

Коммерческий директор, ООО «Интехсервис»

Адрес: 454091, Челябинская обл., г. Челябинск, пр-т Ленина, дом № 21, корпус а, оф.315

Телефон: +7 (922) 750-45-00

E-mail: [email protected]

Свердловская область

Смолин Александр Сергеевич

Коммерческий директор, ООО «Интехсервис»

Адрес: 454091, Челябинская обл., г. Челябинск, пр-т Ленина, дом № 21, корпус а, оф.315

Телефон: +7 (922) 750-45-00

E-mail: [email protected]

Свердловская область

Мешалкин Сергей Владимирович

Заместитель Генерального директора , РЕМИЗ-99

Адрес: 111024, г. Москва , Шоссе Энтузиастов ,д.5

Телефон: +7-495-918-16-05

E-mail: [email protected]; [email protected]

Саратовская область

Филиппов Сергей Александрович

Менеджер по продажам, ООО «Мирин»

Адрес: 410019, Саратовская обл., г. Саратов, ул. Садовая Б., д. 248, оф. 8

Телефон: +7 (987) 354-86-08

E-mail: [email protected]

Красноярский край

Мешалкин Сергей Владимирович

Заместитель Генерального директора, РЕМИЗ-99

Адрес: 111024, г.Москва , Шоссе Энтузиастов ,д.5

Телефон: +7-495-918-16-05

E-mail: [email protected]; [email protected]

Хабаровский край

Мешалкин Сергей Владимирович

Заместитель Генерального директора , РЕМИЗ-99

Адрес: 111024, г. Москва , Шоссе Энтузиастов ,д.5

Телефон: +7-495-918-16-05

E-mail: [email protected]; [email protected]

Омская область

Котиков Юрий Владимирович

Руководитель отдела продаж , ООО ТК “ТЭС”

Адрес: г. Омск, ул.Учебная, д.76, оф. 3

Телефон: (3812) 53-22-96, (3812) 28-10-28

E-mail: [email protected]

Иркутская область

Макаров Максим Витальевич

Генеральный директор, ООО «АвиаТехКонсалт»

Адрес: 664020, Иркутская обл., г. Иркутск, ул. Ленинградская, дом № 106, кв. 118

Телефон: +7 (3952) 955 112, +7 (914) 014 58 49

E-mail: [email protected]

Ульяновская область

Баганов Александр Юрьевич

Директор, ООО «РТ-С»

Адрес: 127051, г. Москва, Большой Каретный пер, дом № 21

Телефон: +7 (916) 671-66-88

E-mail: [email protected]

Нижегородская область

Рябов Алексей Анатольевич

Заместитель директора, ООО «Питер-Софт»

Адрес: 603115, г. Нижний Новгород, улица Ломоносова, дом 9, офис 308.

Телефон: +7 (831) 282-23-04

E-mail: [email protected]

Нижегородская область

Золотова Наталия Владимировна

Генеральный директор, ООО «Промышленные решения»

Адрес: 603001, г.Нижний Новгород, ул. Рождественская, д.26, офис 15

Телефон: 8 920-253-85-60

E-mail: [email protected]

Рязанская область

Рябов Алексей Анатольевич

Заместитель директора, ООО «Питер-Софт»

Адрес: 603112, г. Нижний Новгород, ул. Кузнечихинская, дом № 100, оф. 6

Телефон: +7 (920) 254-46-26

E-mail: [email protected]

Рязанская область

Золотова Наталия Владимировна

Генеральный директор, ООО «Промышленные решения»

Адрес: 603001, г.Нижний Новгород, ул. Рождественская, д.26, офис 15

Телефон: 8 920-253-85-60

E-mail: [email protected]

Рязанская область

Бугрова Ирина Викторовна

Специалист клиентского сервиса, Перспектива

Адрес: 390000, Рязанская обл, Рязань г, Пожалостина ул, строение № 44, Кабинет 306

Телефон: +7 930 888 4526

E-mail: [email protected]

Рязанская область

Конкина Юлия

Руководитель отдела интернет-продаж , ООО «Мегапром»

Адрес: 390000, Рязанская обл, Рязань г, Пожалостина ул, дом 46, помещение Н3, кабинет 3

Телефон: +7 930 888 5855

E-mail: info@megaprom. ru

Кировская область

Золотова Наталия Владимировна

Генеральный директор, ООО «Промышленные решения»

Адрес: 603001, г.Нижний Новгород, ул. Рождественская, д.26, офис 15

Телефон: 8 920-253-85-60

E-mail: [email protected]

Кировская область

Ермолов Сергей Дмитриевич

Исполнительный директор, ООО «Группа Консул»

Адрес: 150003, Ярославская обл., г. Ярославль, Республиканская ул., дом № 3

Телефон: +7 (4852) 64-05-46

E-mail: [email protected]

Владимирская область

Золотова Наталия Владимировна

Генеральный директор, ООО «Промышленные решения»

Адрес: 603001, г. Нижний Новгород, ул. Рождественская, д.26, офис 15

Телефон: 8 920-253-85-60

E-mail: [email protected]

Владимирская область

Бугрова Ирина Викторовна

Специалист клиентского сервиса, Перспектива

Адрес: 390000, Рязанская обл, Рязань г, Пожалостина ул, строение № 44, Кабинет 306

Телефон: +7 930 888 4526

E-mail: [email protected]

Владимирская область

Мешалкин Сергей Владимирович

Заместитель Генерального директора , РЕМИЗ-99

Адрес: 111024, г.Москва , Шоссе Энтузиастов ,д.5

Телефон: +7-495-918-16-05

E-mail: [email protected]; [email protected]

Ивановская область

Золотова Наталия Владимировна

Генеральный директор, ООО «Промышленные решения»

Адрес: 603001, г. Нижний Новгород, ул. Рождественская, д.26, офис 15

Телефон: 8 920-253-85-60

E-mail: [email protected]

Республика Марий Эл

Золотова Наталия Владимировна

Генеральный директор, ООО «Промышленные решения»

Адрес: 603001, г.Нижний Новгород, ул. Рождественская, д.26, офис 15

Телефон: 8 920-253-85-60

E-mail: [email protected]

Республика Чувашия

Золотова Наталия Владимировна

Генеральный директор, ООО «Промышленные решения»

Адрес: 603001, г.Нижний Новгород, ул. Рождественская, д.26, офис 15

Телефон: 8 920-253-85-60

E-mail: [email protected]

Тюменская область

Овечкин Дмитрий Валерьевич

Директор филиала в Казани, ООО ТТК «Каммаркет»

Адрес: 423823, Татарстан Респ. , г. Набережные Челны, Промышленно-коммунальная промзона, Трубный проезд, д. 4

Телефон: +7 (917) 295-15-23

E-mail: [email protected]

Курская область

Савонов Сергей Иванович

Генеральный директор , ООО «ТулПромКомплект»

Адрес: 308023, Белгородская обл., г. Белгород, ул. Студенческая, дом 21А, офис 306Б

Телефон: +7 910 736 51 66, (4722) 21-92-95

E-mail: [email protected]

Ростовская область

Зиновьев Николай Николаевич

Коммерческий директор, ООО “РТ-инструмент”

Адрес: город Воронеж, Ленинский проспект, дом 156, офис 217а

Телефон: 8 473 222-69-18, 8 920 407 87 67

E-mail: [email protected]

Краснодарский край

Зиновьев Николай Николаевич

Коммерческий директор, ООО “РТ-инструмент”

Адрес: город Воронеж, Ленинский проспект, дом 156, офис 217а

Телефон: 8 473 222-69-18, 8 920 407 87 67

E-mail: rt-tool@mail. ru

Республика Удмуртия

Семёнов Александр Сергеевич

, ООО «Инструмент-Д»

Адрес: Адрес: г. Ижевск

Телефон: +7 (495) 211-75-60; +7 (915) 093-11-55

E-mail:

Смоленская область

Адрес:

Телефон:

E-mail:

Пензенская область

Мешалкин Сергей Владимирович

Заместитель Генерального директора, РЕМИЗ-99

Адрес: 111024, г.Москва , Шоссе Энтузиастов ,д.5

Телефон: +7-495-918-16-05

E-mail: [email protected]; [email protected]

Показать больше дилеров

Неотвлекаемые инструменты

Список фаворитов Нира

Неотвлекаемый Инструменты

Неотвлекаемый раскрывает секрет того, как, наконец, делать то, что вы говорите, с помощью четырехэтапной модели, основанной на исследованиях. Откройте для себя ключ к тому, чтобы получить максимальную отдачу от технологий, не позволяя им взять верх над вами.

Ниже приведен список лучших инструментов и ресурсов от Nir, которые помогут вам оставаться сосредоточенным и стать неотвлекаемым.

Основные внутренние триггеры
Найдите время для движения
Взломать внешние триггеры
Предотвратите отвлечение с помощью пактов
Другие полезные ресурсы и инструменты

Примечание. Некоторые из приведенных ниже ссылок могут включать специальные скидки или партнерские ссылки.

Основные внутренние триггеры

Быть неотвлекаемым означает понимать настоящие причины, по которым мы делаем что-то вопреки нашим интересам. Если мы хотим справиться с отвлечением, мы должны научиться справляться со своим желанием избежать дискомфорта.

Surfing the Urge (аудио)

Аудио-упражнение Вашингтонского университета, которое помогает человеку научиться справляться с тягой или побуждением вести себя определенным образом.

Попроб. »

Ловушка счастья: как перестать бороться и начать жить: руководство к действию (книга)

Отличное введение в терапию принятия и приверженности на простом английском языке.

Попроб. »

Иллюстрированная ловушка счастья: как перестать бороться и начать жить (книга)

Те же принципы, что и в полнотекстовой версии, но с иллюстрациями для облегчения чтения и развлечения.

Попроб. »

Выздоравливай!: программа расширения прав и возможностей, которая поможет вам перестать мыслить как наркоман и вернуть себе жизнь (книга)

Зависимость почти никогда не является источником наших отвлекающих факторов, но для некоторых людей она является. Проверенная программа доктора Стэнтона Пила представляет собой практичный, самостоятельный процесс, который может дать читателям возможность «развить навыки, необходимые для полноценной жизни и предотвращения рецидивов; и многое другое.”

Попроб. »

Найдите время для тяги

Вы не можете назвать что-то отвлечением, если не знаете, от чего оно вас отвлекает. Заблаговременное планирование — единственный способ узнать разницу.

Sunsama (программное обеспечение)

Sunsama — это фантастический инструмент тайм-боксинга для занятых профессионалов-одиночек или тех, кто работает в команде.

ПОДРОБНЕЕ »

SavvyCal (программное обеспечение)

Инструмент для планирования совещаний, который устраняет неудобную динамику силы совместного использования вашего календаря.

Попроб. »

Как установить таймбокс в календаре Google для продуктивного рабочего дня (статья)

Подробная статья с практическими рекомендациями от MakeUseOf, в которой описывается, как эффективно блокировать время в календаре Google, чтобы сосредоточиться на важной работе.

Попроб. »

3 бесплатных приложения, упрощающих определение времени (статья)

Хорошая статья от команды Zapier, в которой представлены три полезных программных приложения, помогающих пользователям эффективно отслеживать время.

Попроб. »

Календарь (программное обеспечение)

Отличный инструмент для ведения календаря, идеально подходящий для планирования времени в команде.

Попроб. »

По часовой стрелке (программное обеспечение)

По часовой стрелке оптимизирует календари команд, чтобы у каждого было больше времени. Это новый способ работы, который дает нам гибкость и концентрацию.

Попроб. »

Готовы заказать копию

Неотвлекаемый ?

Начните свой путь к восстановлению контроля над своим вниманием и своей жизнью.

Заказ «Индивидуальный»

Amazon »

Audiobook»

Подписанная копия »

Barnes & Noble»

Books-A-Million »

Indiebound»

Indigo »

Закупки за пределами США»

Закупки.

Hack Back Внешние триггеры

Звуки, звонки, звонки и другие сигналы в нашем окружении часто сбивают нас с пути. Мы должны задаться вопросом: служит ли этот триггер мне или я ему?

Задержка или расписание отправки сообщений электронной почты в Microsoft Outlook (Статья)

Точная статья поддержки в официальной онлайн-базе знаний Microsoft о том, как настроить электронную почту в Outlook для доставки в более позднее время.

Попроб. »

Acuity Scheduling (программное обеспечение)

Автоматизируйте планирование встреч на основе заданных вами параметров календаря.

Попроб. »

Mixmax (программное обеспечение)

Мощный плагин для Gmail, который позволяет пользователям откладывать доставку электронной почты.

Попроб. »

Sanebox (программное обеспечение)

Программное обеспечение, которое анализирует ваши привычки электронной почты, чтобы определить важность электронной почты в будущем и автоматически фильтровать/организовывать эти электронные письма, чтобы наиболее важные способы привлекли внимание, которого они заслуживают. Он также поставляется с функцией SaneBlackHole, которая гарантирует, что вы никогда больше не увидите электронные письма с определенного адреса. (Наслаждайтесь кредитом в размере 25 долларов США, который будет применен к вашей учетной записи в дополнение к 14-дневной бесплатной пробной версии, используя эту ссылку. )

Попроб. »

Как маркировать электронные письма в Gmail (статья)

Отметьте электронные письма, когда на них нужен ответ. Я помечаю свои электронные письма как «сегодня» или «на этой неделе». В этой статье поддержки вы узнаете, как помечать электронные письма в своей учетной записи Gmail.

Попроб. »

Пометка сообщений электронной почты в Outlook (статья)

Пометка сообщений электронной почты как «сегодня» или «завтра» в зависимости от того, когда на них нужен ответ. В этой статье поддержки вы узнаете, как помечать электронные письма в своей учетной записи Outlook.

Попроб. »

X.ai (программное обеспечение)

Личный помощник с искусственным интеллектом, который назначает для вас встречи.

Попроб. »

Как пользоваться режимом «Не беспокоить» (статья)

Руководство по переключению телефона в «режим кирпича» при выполнении целенаправленной работы. Не стесняйтесь использовать это собственное сообщение, чтобы люди знали, что вы неотвлекаемый: «Привет! Это автоматический ответ, чтобы вы знали, что в данный момент меня невозможно отвлечь. 📵 Я не сразу увижу ваше сообщение, но скоро свяжусь с вами».

Попроб. »

Pocket (App)

Восхитительное приложение, в котором вы можете легко сохранять статьи и видео, чтобы просматривать их позже на своем рабочем столе или в дороге через мобильное приложение.

Попроб. »

Clearthis.page (программное обеспечение)

«Эта служба берет любую веб-статью или новостную страницу и возвращает только соответствующий контент, освобождая вас от любого беспорядка, включая рекламу, всплывающие окна и многое другое».

Попроб. »

VoiceDream (приложение)

Отличное приложение для «чтения ушами», которое позволяет прослушивать сохраненные статьи, хранящиеся в других приложениях, таких как Pocket, которое является моей любимой комбинацией.

Попроб. »

Как отключить уведомления в Windows 10 (статья)

Пошаговая статья от Digital Trends, в которой рассказывается, как отключить или минимизировать объем уведомлений, которые вы получаете, если ваш компьютер работает под управлением операционной системы Windows 10. . Учебное видео и скриншоты прилагаются.

Попроб. »

Уведомления Facebook вышли из-под контроля. Вот как их приручить (статья)

Руководство от New York Times.

Попроб. »

Facebook News Feed Eradicator (программное обеспечение)

Обновляющий плагин Chrome, который заменяет ленту новостей Facebook вдохновляющей цитатой, чтобы вы не потерялись в бесконечной прокрутке обновлений.

Попроб. »

Как использовать настройки Facebook для более продуктивного общения (статья)

В этой статье описано несколько способов взломать Facebook, чтобы удовлетворить ваши потребности, не отвлекаясь.

Попроб. »

Todobook (программное обеспечение)

Еще один полезный плагин Chrome, который заменяет новостную ленту Facebook, на этот раз со списком дел, чтобы вы могли не тратить время на пустые обновления и вместо этого расставлять приоритеты в своей работе и добиваться цели.

Попроб. »

Amazon Lite (программное обеспечение)

Устраняет беспорядок при совершении покупок на Amazon.

Попроб. »

Distraction Free YouTube (программное обеспечение)

Плагин для Chrome, удаляющий рекламу и другие видео из вашего просмотра YouTube.

Попроб. »

Newsfeed Burner (программное обеспечение)

Многоцелевой плагин Chrome, который блокирует новостные ленты на LinkedIn, Facebook и YouTube.

Попроб. »

Открытие нескольких веб-сайтов (программное обеспечение)

Удобный подключаемый модуль Chrome, который позволяет настроить набор URL-адресов конкретных веб-сайтов для одновременного открытия в специальных вкладках браузера одним щелчком мыши.

Попроб. »

uBlock Origin (Software)

Один из самых популярных плагинов для блокировки рекламы в браузере Chrome.

Попроб. »

Как безвозвратно удалить приложения: удаление приложений с iPhone и Android (статья)

Отличная статья, чтобы узнать, как «удалить ненужные приложения с телефона или планшета, чтобы освободить место для хранения и повысить производительность».

Попроб. »

Смарт-часы (устройство)

На момент написания этой статьи я не рекомендую Apple Watch. Мало того, что Apple Watch в несколько раз дороже, чем мой Nokia Steel HR, они еще и не справляются с одной задачей, которую мне нужно было делать — постоянно показывать мне время. В отличие от Apple Watch, которые требуют резкого движения запястья, чтобы вывести их из черного экрана, Nokia Steel HR имеет стандартные часовую и минутную стрелки, которые никогда не гаснут.

Попроб. »

Firefox Focus (программное обеспечение)

Частный веб-браузер с автоматической блокировкой рекламы и защитой от отслеживания, предназначенный для того, чтобы забыть историю вашего браузера и файлы cookie после того, как вы закончите.

Попроб. »

Как настроить стандартные ответы в Gmail (статья)

Короткая и приятная статья, которая проведет вас через процесс настройки шаблонных ответов в Gmail на те надоедливые вопросы, которые вы получаете снова и снова.

Попробовать сейчас »

Junecloud Notefile (Software)

Отличная программа, позволяющая легко делать и отображать заметки на рабочем столе (только Mac) и автоматически синхронизировать их с iPhone и/или iPad через iCloud.

Попроб. »

Как изменить уведомления для Календаря Google (статья)

Подробное руководство от Zapier по избавлению Календаря Google от ненужных внешних триггеров.

Попроб. »

Как избавиться от привычки смотреть Netflix запоем (статья)

Полезная статья от Lifehacker, в которой рассказывается, как победить тягу к просмотру запоя, установив будильник, заставив себя зарабатывать каждый эпизод и отключив автовоспроизведение на Netflix, Hulu и Amazon Video.

Попроб. »

Зарядная станция REXIAO для нескольких устройств (Device)

Зарядная станция USB с 5 портами, которая заряжает и организует до пяти устройств, идеально подходит для офисных настроек.

Попроб. »

Бармен (приложение)

Bartender — это приложение для Mac, которое легко упорядочивает значки в строке меню, скрывая их до тех пор, пока они вам не понадобятся.

Попроб. »

SuperHuman (программное обеспечение)

Это мой любимый почтовый клиент. Он очень быстрый, отлично работает в автономном режиме и хорошо работает с системой маркировки, которую я описал в Неотвлекаемый .

Попроб. »

RoboKiller (программное обеспечение)

Это приложение почти полностью избавило меня от надоедливых звонков телемаркетологов, которые я получал раньше. Это также весело! Когда телемаркетолог звонит на ваш телефон, система воспроизводит записанное сообщение, чтобы отнять у него как можно больше времени и исключить вас из своего списка. Это гениально!

Попроб. »

Предотвратите отвлечение с помощью договоров

Чтобы не отвлекаться, нужно не только не отвлекаться. Это также требует соблюдения пактов.

Кухонный безопасный контейнер с временным замком (устройство)

Изящный кухонный сейф на аквариуме Shark Tank, предназначенный для блокировки искушений на кухне в течение заданного периода времени.

Попроб. »

SelfControl (программное обеспечение)

Приложение MacOS, позволяющее блокировать доступ к отвлекающим веб-сайтам.

Попроб. »

Freedom (программное обеспечение)

Еще один эффективный блокировщик приложений и веб-сайтов для Mac, Windows, Android, iPad и iPhone, который позволяет вам установить конкретное расписание без отвлекающих факторов, синхронизированное на всех ваших устройствах. Используйте код «INDISTRACTABLE» при оформлении заказа, чтобы получить скидку 40 % на планы Yearly или Forever Freedom Premium.

Попроб. »

Forest (приложение)

Приложение, которое позволяет вам отложить телефон, сосредоточиться и присутствовать. Чем больше внимания вы проявляете, тем больше растет ваш виртуальный лес.

Попроб. »

Внутренний съемный механический таймер GE на 24 часа (устройство)

Таймер внутренней розетки с 30-минутными интервалами и ежедневными циклами включения/выключения для ламп, сезонного освещения и небольших бытовых приборов.

Попроб. »

Eero (устройство)

Домашняя система Wi-Fi, которая подключается непосредственно к любой розетке, включая несколько портов Ethernet и трехдиапазонную сетку для проводного и беспроводного подключения.

Попроб. »

FocusMate (программное обеспечение)

Революционная система повышения производительности, которая объединяет вас с виртуальным коллегой для встроенной человеческой ответственности.

ПОДРОБНЕЕ »

Time Guard (программное обеспечение)

Классное приложение для iOS, которое позволяет вам выбирать, какие приложения блокировать на установленные периоды времени, чтобы помочь вам сосредоточиться, избавиться от отвлекающих факторов и защитить свое время.

Попроб. »

stickK (программное обеспечение)

Сообщество по подотчетности и постановке целей, которое позволяет вам создать цель, вложить деньги в эту цель и определить, что произойдет с этими деньгами (например, вы их потеряете), если вы не достигнете своей цели. Цель.

Попроб. »

Настольный велотренажер FitDesk и офисная рабочая станция с массажной перекладиной (устройство)

Велотренажер с рабочим столом для использования с ноутбуком. Отлично подходит для «многоканальной многозадачности».

Попроб. »

Время простоя для Apple (программное обеспечение)

Удобная новая функция в сочетании с новой функцией «Экранное время» в iOS, которая позволяет вам делать столь необходимые запланированные перерывы на вашем iPhone или iPad.

Попроб. »

Как настроить элементы управления временем экрана iOS 12? (Статья)

Статья от Protect Young Eyes, в которой рассказывается родителям, как настроить элементы управления экранным временем для управления устройствами iOS ваших детей, устанавливая ограничения приложений и ограничивая контент.

Попроб. »

HabitLab (программное обеспечение)

Расширение Chrome и приложение для Android, созданное Стэнфордским университетом, которое помогает вам восстановить контроль над просмотром веб-страниц, скрывая фиды, удаляя наживку и блокируя видео.

Попроб. »

Цифровое благополучие (программное обеспечение)

Подборка технологий Google для лучшей фокусировки, повышения производительности, упрощения работы с почтовыми ящиками и улучшения самочувствия.

Попроб. »

Другие полезные ресурсы и инструменты

Ниже приведены несколько дополнительных полезных инструментов, которые могут оказаться полезными для вас, когда вы продолжаете свой путь к контролю нашего внимания и выбору своей жизни.

SMART Recovery (Поддержка)

Интернет-сообщество для «самопомощи по избавлению от зависимости», где человек может найти встречу и присоединиться к ней, чтобы помочь справиться с зависимостью.

Попроб. »

Доктор Марк Льюис (Поддержка)

Квалифицированный специалист, который предлагает индивидуальную психотерапию или консультирование для людей, «которые хотят помочь уменьшить свою зависимость, бросить курить, сохранить контроль или избежать негативных последствий».

Попроб. »

Conversica (программное обеспечение)

Платформа искусственного интеллекта на основе разговоров, которая помогает специалистам по маркетингу и продажам развивать отношения с клиентами с помощью реальных разговоров, которые определяют потребности и возможности.

Попроб. »

Crystal.io (программное обеспечение)

Платформа бизнес-консультаций на основе искусственного интеллекта, основанная на сборе данных и поиске, поддерживающая такие функции, как продажи, маркетинг и операции.

Попроб. »

Echo (приложение)

Мобильное приложение, которое позволяет вам устанавливать «умные напоминания» на естественном языке для важных повседневных привычек, таких как вставание раз в час, короткий сон и любых других привычек, которые вы считаете важными для концентрации внимания и продуктивности. , и счастье.

Попроб. »

Evernote (программное обеспечение)

Одна из самых популярных и мощных платформ для заметок в мире, где вы также можете легко организовывать и управлять всеми своими идеями, проектами, списками дел и всем остальным.

Попроб. »

Как настроить делегирование Gmail (видео)

Короткое видео от Google, в котором объясняется, как управлять Gmail, в том числе составлять электронные письма и отвечать на них от чужого имени.

Попроб. »

О NIRANDFAR

NirandFar — это пересечение психологии, технологий и бизнеса. Я называю это «Поведенческий дизайн».

Я пишу, чтобы помочь компаниям разработать поведение потребителей, а также рассказать людям об изменении поведения и цифровых отвлечениях. Не стесняйтесь читать больше обо мне.

Отказ от ответственности: Как партнер Amazon, я получаю комиссионные за соответствующие покупки. Ваша покупка помогает поддержать мою работу по предоставлению вам моих последних исследований и статей.

РАБОТА С NIR EYAL

СВЯЗАТЬСЯ С NIR

Связаться с NIR Eyal

Подпишитесь на @NirEyal

Подпишитесь и получайте последние статьи Nir

FT-NIR: инструмент для быстрой количественной оценки внутриклеточных липидов в масличных дрожжах | Биотехнология для биотоплива и биопродуктов

Методология
Открытый доступ
Опубликовано: 29 июня 2019 г.

Mikołaj Chmielarz ¹ ,
Sabine Sampels ¹ ,
Johanna Blomqvist ² ,
Jule Brandenburg ¹ ,
Frida Wende ¹ ,
Mats Sandgren ¹ &
…
Фолькмар Пассот ORCID: orcid.org/0000-0002-2059-9044 ¹

Биотехнология для биотоплива том 12 , Номер статьи: 169 (2019) Процитировать эту статью

2673 доступа
9 цитирований
2 Альтметрика
Сведения о показателях

Abstract

Background

Экстракция липидов для количественного определения содержания жира в масличных дрожжах часто требует сильных кислот и вредных органических растворителей; это трудоемко и требует много времени. Поэтому в большинстве случаев выполняются только конечные измерения накопления липидов, и трудно проследить кинетику внутриклеточного накопления липидов. Чтобы решить эту проблему, мы создали модель прогнозирования с использованием спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона с преобразованием Фурье (FT-NIR). Этот метод позволяет измерить содержание липидов в дрожжах.

Методы

Калибровочные наборы для FT-NIR были созданы на основе спектров лиофилизированных клеток масличных дрожжей Rhodotorula toruloides CBS 14, Lipomyces starkeyi CBS 1807 и Yarrowia lipolytica CBS. Были получены клетки дрожжей 60140 CBS. из разных условий выращивания. Лиофилизированные клеточные осадки сканировали с использованием FT-NIR в многоцелевом анализаторе (MPA) от Bruker. Полученные спектры были отнесены к общему содержанию жира, полученному при экстракции липидов с использованием модифицированного метода Фолча. Были построены модели количественной оценки с использованием частичной регрессии методом наименьших квадратов (PLS), а калибровочные наборы были проверены на независимо культивируемых образцах. R. Toruloides Модель была дополнительно протестирована на Rhodotorula Babjevae DBVPG 8058 и Rhodotorula Glutinis CBS 2387.

Результаты

08 2 ^{2 9050.50508 2 ^{2 ^{2 ^{2 ^{2 ^{2 ^{2 ^{2 ^{2 ^{2 ^{2 ^{2 ^{2 ^{2 ^{2 9057. %, а среднеквадратическая ошибка перекрестной проверки (RMSECV) составила 1,53. Модель была проверена с использованием отдельного набора из 90 571 образцов R. toruloides 90 540 со среднеквадратической ошибкой прогноза (RMSEP) 3,21. R ² модели Lipomyces составлял 96%, с RMSECV 2,4 и RMSEP 3,8. R ² смешанной модели, включающей все испытанные штаммы дрожжей, составлял 90,5%, с RMSECV 2,76 и RMSEP 3,22 соответственно. Модели были проверены путем прогнозирования общего содержания жира во вновь культивируемых и лиофилизированных образцах. Кроме того, отслеживали кинетику накопления липидов в культуре и сравнивали со стандартными методами экстракции липидов.
Выводы
Используя спектроскопию FT-NIR, мы разработали более быструю, менее трудоемкую и неразрушающую количественную оценку содержания внутриклеточных липидов дрожжей по сравнению с методами, использующими экстракцию липидов.
История вопроса
Липиды из возобновляемых источников представляют особый интерес в связи с их потенциальным использованием в качестве устойчивого сырья для производства биодизеля и химикатов, а также в качестве ингредиентов пищевых продуктов или кормов для животных [1,2,3,4,5,6]. Маслянистые дрожжи могут накапливать липиды более чем на 20% от их сухой массы. Базидиомицеты красные дрожжи Rhodotorula toruloides обладает способностью утилизировать и накапливать липиды, используя глицерин, глюкозу и ксилозу в качестве единственных источников углерода. Таким образом, R. toruloides может преобразовывать побочные продукты, такие как лигноцеллюлоза из систем лесного и сельскохозяйственного производства или сырой глицерин из переэтерификации биодизельного топлива, в липиды более высокой ценности. Также представляют интерес аскомицетные масличные дрожжи, напр. Lipomyces starkeyi , известный своим высоким содержанием липидов и потенциалом производства топлива [2], и непатогенные диморфные аэробные дрожжи Yarrowia lipolytica, за его высокоразвитый набор инструментов для генетической модификации, например, для получения высокого содержания липидов или производства длинноцепочечных жирных кислот Ω-3 [3].
Одной из самых больших проблем при оптимизации систем производства липидов на основе дрожжей является возможность контролировать накопление липидов в дрожжевых клетках во время их культивирования. Экстракция липидов из микробов обычно основывается на органических растворителях, часто в присутствии сильных кислот и при повышенных температурах для разрушения клеточных стенок [5,6,7,8]. Органические растворители опасны для окружающей среды и здоровья человека. Более того, поскольку экстракция выполняется в двухфазной системе, при количественном определении липидов могут возникать ошибки из-за ошибок пипетирования. Эти ошибки, однако, могут быть сведены к минимуму за счет извлечения липидов из больших объемов проб. Это, однако, может повлиять на экспериментальные ферментации, поскольку общий объем ферментации может значительно измениться в течение времени культивирования путем удаления больших объемов образца. Помимо этого, экстракция липидов также трудоемка и требует много времени. По этим причинам продукцию липидов в большинстве случаев контролируют с помощью методов измерения конечной точки [7, 8], а кинетику накопления липидов редко исследуют.
Инфракрасная спектроскопия (ИК) измеряет поглощение света фундаментальными молекулярными колебаниями. Его можно использовать для идентификации биомолекул, таких как белки, липиды, ДНК и другие органические соединения [9]. Спектроскопия ближнего инфракрасного диапазона (БИК) измеряет поглощение световых колебательных обертонов и их комбинаций. NIR-область спектра электромагнитных длин волн колеблется от 780 нм (волновое число 12 800 см 90 508 -1 90 509) до примерно 2500 нм (4000 см 90 508 -1 90 509). При длинах волн выше 2500 нм начинается средний ИК-диапазон. И ИК-, и БИК-спектроскопия имеют ряд полезных применений в промышленности и в исследованиях для идентификации и количественного определения различных органических соединений, контроля качества продукции и аутентификации [10,11,12]. Эти спектроскопические методы также применялись для идентификации видов дрожжей и дифференциации штаммов [13, 14]. БИК-спектроскопия среди других методов используется для анализа содержания сахара и липидов в производстве биоэтанола [15]. Полосы поглощения в БИК-спектроскопии широкие и часто перекрываются, что приводит к сложным спектрам, которые трудно интерпретировать [16]. В классической NIR-спектроскопии образец сканируется монохроматическим светом, длина волны которого последовательно меняется на разные длины волн во всем диапазоне длин волн NIR. Принцип преобразования Фурье (FT)-NIR немного отличается: образец подвергается воздействию полихроматического света, который затем разделяется на светоделителе, в результате чего получается так называемая интерферограмма, показывающая интенсивность света как функцию времени. Затем интерферограмма преобразуется в частотную область с помощью преобразования Фурье. Преимущество FT-NIR по сравнению с классической NIR-спектроскопией заключается в том, что она быстрее, так как позволяет проводить одновременные измерения во всем диапазоне длин волн, более чувствительна, так как фоновый шум ниже, и имеет более высокую точность [16]. Методы как ИК, так и БИК-спектроскопии использовались ранее, например, для неинвазивного анализа липидов в организме человека [17], содержания и типа липидов в растениях [18], для определения качества оливкового масла [19].], или для анализа липидов в молоке [20], дрожжах [21, 22] и плесени [23]. Следовательно, FT-NIR также может быть возможным методом анализа общего содержания жира в дрожжевых клетках неразрушающим способом без необходимости предварительной экстракции липидов и использования органических растворителей.
Спектры, полученные с помощью NIR-спектроскопии, содержат много информации. Он чувствителен к концентрациям соединений, физической структуре, содержанию воды и т. д. Поскольку полосы поглощения в ближней ИК области очень широкие и перекрываются, для анализа выбираются все спектры или выбранные области. Многомерный анализ, такой как частичная регрессия методом наименьших квадратов (PLS), часто используется для создания прогностических моделей. Набор калибровочных спектров NIR присваивается эталонным значениям, полученным с помощью доступных аналитических методов [24]. Целью этого исследования было создание быстрого неразрушающего метода FT-NIR для количественного определения липидов в масличных дрожжах и, кроме того, минимизация использования органических растворителей, используемых в обычных методах определения концентрации липидов.
Результаты
Осадки клеток дрожжей, выращенных на различных источниках углерода в разное время культивирования (см. «Материалы и методы»), собирали и далее анализировали. На основе полученных спектров была создана модель предсказания липидов для R. toruloides .
Для калибровочного набора FT-NIR 60 уникальных образцов R. toruloides были проанализированы в трех повторностях, из которых были использованы 179 спектров, с последующей экстракцией липидов для получения эталонного значения. В качестве набора для внешней проверки было собрано и проанализировано таким же образом 18 образцов. Области волновых чисел FT-NIR, представляющие интерес для измерения концентрации липидов, были следующими: 4167–4545 см ⁻¹ , 5600–6150 см ⁻¹ , 6900–7300 см ⁻¹ и 8000–9000 см ⁻¹ . В этих областях связи C–H поглощают инфракрасный свет [25].
Определенное содержание жира в проанализированных образцах R. toruloides варьировало от 5,9 до 59% от сухой массы клеток (рис. 1, 2).
Рис. 1 Перекрестная проверка общего содержания жира в R. toruloides CBS 14. Из культур, выращенных в гидролизате гемицеллюлозы, смешанном гидролизате, сыром глицерине или глюкозе с YNB. Синие точки представляют собой культуры, выращенные в средах, содержащих ксилозу в качестве основного источника углерода; красные точки представляют собой культуры, выращенные в средах, содержащих другие источники углерода (глицерин и глюкозу)
Увеличенное изображение
Рис. 2 Перекрестная проверка общего содержания жира в модели нескольких комбинированных видов дрожжей ( R. toruloides , L. starkeyi , Y. lipolytica ), культивирование с использованием гидролизат гемицеллюлозы, смешанный гидролизат, сырой глицерин или глюкоза с YNB в качестве питательной среды. Красные точки обозначают красные дрожжи; желтые точки обозначают образцы L. starkeyi и Y. lipolytica
Полноразмерное изображение}}}}}}}}}}}}}}}
Модель количественного определения FT-NIR для общего содержания жира R. toruloides была создана с использованием программного обеспечения OPUS, включенного в пакет программного обеспечения FT-NIR, предоставленный производителем прибора, и эта модель количественного определения FT-NIR сравнивалась с содержанием жира данные, полученные при экстракции липидов (рис. 1). Калибровочный набор, полученный для клеток R. toruloides с различными концентрациями липидов, привел к модели количественного определения FT-NIR с перекрестной проверкой R ² значение 98% и значение RMSECV 1,53 на ранге 9. Для предварительной обработки спектров использовалась нормализация вектора. Области FT-NIR, использованные для создания модели, были: 8562,9–8038,4 см 90 508 -1 90 509 и 4485,9–4069,3 см 90 508 -1 90 509 . Уравнение линейной регрессии было следующим: \(y\, = \,0,9726x\, + \,0,9786\). Точность модели была подтверждена путем сравнения содержания липидов в образцах, предсказанного моделью, с результатами, полученными при экстракции липидов (рис. 3 и 4). Кроме того, для внешней проверки модели использовались отдельные тестовые образцы, показывающие, что полученная модель имеет значение RMSEP 3,21. Образцы получали из культур, выращенных в гидролизате гемицеллюлозы, смешанном гидролизате, сыром глицерине или глюкозе с добавлением дрожжевого азотистого основания (YNB). На рисунке 1 показано, что на прогнозы липидов FT-NIR состав среды не влиял. Данные о накоплении липидов в дрожжах сравнивали с данными прогнозной модели (см. рис. 4). В этом сравнении средняя разница между реальными данными и прогнозируемым содержанием липидов составила 5,2%. Чтобы увидеть, работает ли 9Модель 0571 R. toruloides работает на разных видах дрожжей, мы протестировали модель на образцах Lipomyces starkeyi , что привело к большим ошибкам прогноза (рис. 5).
Рис. 3
Тестовый набор для проверки общего содержания жира в модели R. toruloides CBS 14. Клетки выращивали на среде YNB с глюкозой, ксилозой и глицерином. Всего для калибровочного набора модели был использован 161 спектр. Независимые образцы в виде 42 спектров использовались для проверки набора тестов
Полноразмерное изображение
Рис. 4
Сравнение точности Rhodotorula (темно-серая полоса) с традиционной экстракцией липидов (светло-серый). Значения были получены путем анализа образцов тест-культуры с использованием пакета анализа Quant2. Образцы были получены из культивирования R. toruloides , выращенного в лигноцеллюлозном гидролизате ( n = 27). Ошибка прогноза для модели FT-NIR составила 2,17. Средняя разница между результатами экстракции липидов и предсказаниями FT-NIR составила 5,2%
Полноразмерное изображение
Рис. 5
Использование модели предсказания R. toruloides по спектрам L. starkeyi , культивируемого в YNB с добавлением глицерина или глюкозы
Полноразмерное изображение
7 В аналоге 90 как и для модели R. toruloides , спектры и аналитические данные для L. starkeyi использовали для создания модели количественного определения липидов Lipomyces FT-NIR. Модель Lipomyces состояла из 99 калибровочных спектров, с R ² 96% (рис. 6) и среднеквадратичным значением 2,4 для ранга 2. Для предварительной обработки спектров использовалась нормализация вектора, и использовались области FT-NIR: 8694,1–8061,5 см ^-1 , 7151,2–6649,8 см ^-1 и 4466,6–3849,5 см ^-1 . Уравнение линейной регрессии было следующим: \(y\, = \,0,94x\, + \,1,54\). Для тестирования модели было использовано 98 спектров штаммов L. starkeyi (CBS 1807, CBS 7544) и Yarrowia lipolytica CBS 6114 с результирующей RMSEP проверки 3,8 (рис. 7).
Рис. 6
Перекрестная проверка общего содержания жира в модели Lipomyces L. starkeyi , CBS 1807, культивирование с использованием глицерина или глюкозы с YNB в качестве среды для культивирования
Рис. 7
Тестовый набор для проверки общего содержания жира в модели Lipomyces . Клетки выращивали на среде YNB с глюкозой, ксилозой и глицерином. Всего 98 спектров от L. starkeyi и Y. lipolytica использовались для проверки тестового набора
Полноразмерное изображение
Спектры и аналитические данные R. toruloides, L. starkeyi и Y. lipolytica использовались для создания комбинированной модели количественного определения липидов FT-NIR. Комбинированная модель состояла из 238 калибровочных спектров с R ² 90,5% (рис. 2) и среднеквадратичным значением 2,76. Вторая производная использовалась для предварительной обработки спектров, а используемые области FT-NIR: 8775,1–8034,5 см 90 508 -1 и 6001,8–5554,3 см ⁻¹ . Уравнение линейной регрессии было следующим: \(y\, = \,0,9158x\, + \,1,8607\). Для тестирования комбинированной модели было использовано 55 спектров, в том числе дополнительно R. glutinis CBS 2387 и R. babjevae DBVPG 8058, для проверки эластичности модели FT-NIR с итоговым значением RMSEP проверки, равным 3,22.
Мы сравнили прогнозы концентраций липидов на основе комбинированной модели и модели Lipomyces со значениями, определенными экстракцией липидов на четырех независимых L. starkeyi Образцы CBS 1807. Значения модели Lipomyces были более похожи на значения экстракции липидов, чем предсказания комбинированной модели (рис. 8).
Рис. 8
Сравнение комбинированной модели и предсказания модели Lipomyces со значениями, полученными с экстракцией Фолча на четырех образцах Lipomyces starkeyi CBS 1807
Полноразмерное изображение
Обсуждение настоящего исследования
6 что можно быстро измерить содержание липидов в красном цвете ( Rhodotorula sp. ) и других ( Lipomyces starkeyi , Yarrowia lipolytica ) дрожжевых клеток с помощью FT-NIR спектроскопии с высокой точностью. Было необходимо использовать органический растворитель для экстракции липидов только во время создания модели FT-NIR, а впоследствии они были необходимы только при наличии явных выбросов или для дальнейшего уточнения модели FT-NIR с новыми точками данных модели. Проверка полученной модели липидов FT-NIR на образцах, собранных при культивировании R. toruloides CBS 14 на различных питательных средах, особенно на средах, взятых во время культивирования на лигноцеллюлозном гидролизате, также указывает на то, что различные методы культивирования не оказывают существенного влияния на прогнозы концентрации липидов на основе FT-NIR, если анализируемые дрожжевые клетки промывают. до измерений FT-NIR. Модель FT-NIR также можно использовать для анализа образцов, взятых во время культивирования на «сложных» средах для культивирования, для отслеживания накопления липидов в культуре с течением времени. В предыдущих исследованиях Laurens et al. установили модель содержания липидов, используя измерения NIR [21]. Однако они протестировали только стандартные среды для культивирования и использовали ограничение азота, чтобы получить более высокие вариации в накоплении липидов. В нашем исследовании мы использовали различные типы сред, в том числе гидролизат лигноцеллюлозы, который из-за своей сложности может создавать проблемы, если приводит к изменению липидного состава клеток. В пищевой науке было показано, например, что можно обнаружить различия в составе липидов за счет изменения условий культивирования (например, региона или температуры) [26, 27]. В отличие от этого, наши результаты ясно показывают, что среда для культивирования не вызывала значительных изменений в обнаружении липидов в образцах дрожжей.
Лоренс и др. В работе [21] использовался аналогичный подход, как и в нашем исследовании, но применялась другая аппаратура и другая обработка спектров. В частности, они использовали метиловые эфиры жирных кислот (МЭЖК) вместо общего жира. К сожалению, оба метода нельзя сравнивать напрямую, так как необработанные данные измерений должны быть обработаны соответствующими преобразованиями.
Невозможно было использовать существующую модель красных дрожжей для прогнозирования содержания липидов в непигментированных дрожжах. Точно так же Lipomyces 9Модель 0540 не могла быть использована для определения липидов в красных дрожжах. Однако можно было использовать модель Lipomyces на Y. lipolytica . В каждом конкретном случае необходимо проверять, можно ли анализировать штамм, принадлежащий другому виду, с использованием конкретной модели. Однако наши результаты показывают, что можно комбинировать виды из разных типов грибов при создании модели (рис. 2, 8), в соответствии с результатами Laurens et al. [21]. По сравнению с их моделью наша комбинированная модель имела приемлемое качество. Однако сама модель и ее точность могут быть дополнительно улучшены путем непрерывного добавления дополнительных выборок [12, 25].
Преимущество использования метода определения концентрации липидов на основе FT-NIR заключается в возможности совместного использования модели и данных между различными группами и пользователями, что позволяет расширять создаваемые модели путем добавления большего количества образцов из различных источников. Данные, используемые для создания модели прогнозирования, не ограничиваются одним типом машины FT-NIR. Это уже делается, например, в производстве биоэтанола при измерении содержания крахмала в зерне с разных ферм и годов урожая, а также на разных производственных объектах. Модели, используемые в промышленности, основаны на результатах исследований по FT-NIR анализу содержания крахмала в зерне [28]. Будущая цель может заключаться в создании базы данных FT-NIR с открытым доступом, используемой академическими группами, проводящими исследования дрожжей, накапливающих липиды, и отраслями, специализирующимися на системах производства дрожжевых липидов.
Ранее указывалось и обсуждалось, что может быть сложно создать надежные и надежные калибровочные модели FT-NIR из-за необходимых знаний хемометрики [12]. В случае программного обеспечения OPUS, которое использовалось в нашем исследовании, создание и расширение моделей требует только базовых знаний и может быть выполнено относительно быстро. Это упрощает использование модели, а также можно повысить точность модели, добавив в будущем дополнительные точки данных. Следует отметить, что для обработки данных не требуется использовать оборудование FT-NIR (только для сбора спектров), поэтому саму модель можно анализировать в автономном режиме.
В настоящем исследовании объемы образцов, использованные для классической экстракции липидов и измерения, проведенного с помощью FT-NIR, были примерно одинаковыми. Однако можно использовать меньшие зонды FT-NIR и тем самым уменьшить используемый объем образца [21, 29]. Это еще одно преимущество, особенно при отслеживании накопления липидов в течение всего процесса ферментации, когда плотность клеток низкая, т.е. в начале культивирования или во время мелкомасштабного тестирования или скрининга.
Мы создали модели FT-NIR для определения содержания липидов, которые легко внедрить для конечного пользователя и которыми можно легко поделиться благодаря возможности экспорта значений модели и образцов на другие типы оборудования FT-NIR с совместимым программным обеспечением. Как упоминалось ранее, в других исследованиях были опробованы различные подходы с FT-IR и NIR для обнаружения липидов [21, 22]. Оба решения являются жизнеспособными альтернативами нашему подходу. В методе FT-NIR в сочетании со специальным программным обеспечением используется более узкая полоса спектра, чем в ИК, и большая часть статистических операций автоматизирована и выполняется без участия пользователя. Во всех методах предпочтительнее лиофилизированный образец, но должна быть возможность анализа и влажных дрожжевых клеток, потому что есть примеры измерения жира в водном растворе, таком как молоко [20]. В будущем этот метод можно будет также использовать для оценки классов липидов и/или состава жирных кислот и уровня окисления в дополнение к общему содержанию жира, как описано в [12, 21].
Выводы
Насколько нам известно, мы впервые представляем рабочие модели FT-NIR для количественного определения общего содержания жира в масличных дрожжах в качестве быстрой и неразрушающей альтернативы экстракции липидов. Эти новые модели значительно сокращают время, необходимое для получения значений общего содержания жира, с нескольких часов до нескольких минут на анализируемый образец. Хотя гравиметрическое определение липидов по-прежнему является более точным, чем предсказание содержания липидов с помощью модели, анализ FT-NIR позволит проводить высокопроизводительные измерения образования липидов и исследования кинетики внутриклеточного накопления липидов. Точность предсказания модели можно еще больше повысить, включив в модель все большее число новых калибровочных значений.
Материалы и методы
штаммов дрожжей и условий культивирования
Используемые штаммы дрожжей были R. Toruloides CBS 14, L. Starkeyi CBS 1807, L. Starkey CBS 7544, Y. , R. glutinis CBS 2387 (получен от Centraalbureau voor Schimmelcultures, Утрехт, Нидерланды) и R. babjevae DBVPG 8058 (Коллекция промышленных дрожжей, Перуджа, Италия, исходный номер штамма J195, коллекция штаммов Департамента молекулярных наук Шведского университета сельскохозяйственных наук, выделенная из яблока). Их хранили при температуре - 80 °C в исходной среде с 50 % глицерина. Перед использованием штаммы переносили на чашки с дрожжевым экстрактом и солодовым экстрактом (YM) — 10 г/л глюкозы (≥ 99%, Fluka Analytical, Франция), 5 г/л пептона (из казеина, Merck KGaA, Германия), 3 г/л дрожжевого экстракта (Bacto™ Yeast Extract, BD, Франция), 3 г/л солодового экстракта (Merck KGaA, Германия), 16 г/л агара (VWR Chemicals, Швеция). После 3 дней роста при 25 °C чашки с агаром хранили при 4 °C. Предварительные культуры выращивали в среде YPD во встряхиваемых колбах при 25 °C в течение 72 ч.
Все компоненты среды, за исключением дрожжевого азотистого основания (YNB) и гидролизатов лигноцеллюлозы, автоклавировали при 121 °C в течение 20 мин. YNB и гидролизат подвергали стерильной фильтрации через фильтр 0,2 мкм (VWR International, LLC, США).
Все экспериментальные среды были основаны на среде YNB с дополнительными солями: 1,7 г/л YNB (азотистая основа для дрожжей Difco™ без аминокислот и сульфата аммония, BD, Франция), 0,75 г/л дрожжевого экстракта (Bacto™ Yeast Extract , BD, Франция), 2 г/л (NH ₄ ) ₂ HPO ₄ (≥ 98%, Sigma-Aldrich, США), MgCL ₂ 1 г/л (Merck KGaA, Германия). Были использованы следующие источники углерода и добавки: сырой глицерин из производства биодизеля (850 г/л глицерина (чистота 85%), предоставлен Perstorp AB), глюкоза (10–30 г/л), ксилоза (10–30 г/л). ), уксусная кислота (0,5–3 г/л, 95–97 %, Sigma-Aldrich, США), гидролизат гемицеллюлозы (из пшеничной соломы — до 40 % об./об. гидролизата, используемого в экспериментах), гидролизат целлюлозы (из пшеничной соломы – до 60% об./об. гидролизата, использованного в опытах). Источники углерода в смеси гемицеллюлозы/гидролизата целлюлозы определяли с помощью ВЭЖХ (Agilent 1100 Series, Germany) 50,8 г/л глюкозы, 290,3 г/л ксилозы и 5,2 г/л уксусной кислоты. Гидролизат пшеничной соломы получали паровым взрывом, как описано Blomqvist et al. [2].
Культивирование дрожжей проводили в биореакторах объемом 2 л (Minifors, Infors HT, Швейцария), 500 мл (Multifors, Infors HT, Швейцария) и в колбах с перегородками на 100 мл (Werner-Glas, Швеция). Культивирование в биореакторах проводили при следующих параметрах: pH = 6 (кислота 3M H ₃ PO ₄ , основание 5M NaOH), DO = 21% O ₂ , а температура = 25 °C. Условия культивирования во встряхиваемых колбах: начальный рН = 6, время культивирования 72 ч, встряхивание при 130 об/мин, 25°С (Ecotron, Infors HT, Швейцария).
Каждый из собранных образцов культивирования дважды промывали водой и лиофилизировали в течение 72 ч при температуре - 100 °C (CoolSafe Scanvac, LaboGene ApS, Дания) для удаления воды и других возможных соединений, которые могут мешать липидам в спектрах . После сбора спектров липиды из клеток экстрагировали и количественно определяли с использованием модифицированного метода Фолча, как описано ранее [8].
Многоцелевой анализатор (MPA) FT-NIR спектрометр от Bruker, оснащенный отделением для образцов и интегрирующей сферой, в сочетании с OPUS [OPUS ver. 7.5 build: 7.5.18 (20140810)], использовали для получения и анализа всех спектров FT-NIR. Все измерения проводились в трех повторностях с использованием встроенного отсека для сфер со следующими параметрами: кварцевый светоделитель, детектор RT_PbS, разрешение сканирования 16 см 90 508 -1 90 509, фон измеряется внутри. Стеклянные флаконы, содержащие лиофилизированные клеточные осадки, сканировали 32 раза. Спектры собирали в диапазоне длин волн от 4000 до 10 000 см 9 .0508 −1 . Модель прогнозирования была создана с помощью регрессии PLS с использованием программного обеспечения OPUS Quant2.
Для обеспечения точности модели FT-NIR меньший независимый тестовый набор образцов, отдельно от калибровки, был культивирован и проанализирован таким же образом. Эти выборки использовались для сравнения предсказания модели с фактическими результатами извлечения.
Процедура измерения представлена на рис. 9.
Рис. 9
Упрощенная схема построения модели. На первом этапе лиофилизированные дрожжевые клетки анализируют с помощью анализатора MPA FT-NIR. Затем на тех же клетках проводят экстракцию липидов и присваивают значения соответствующим спектрам. Наконец, когда не менее 50 образцов отсканированы и сопоставлены с аналитическими значениями, модель может быть создана с помощью Quant2, включенного в программное обеспечение OPUS 9. 0007
Полноразмерное изображение
Доступность данных и материалов
Наборы данных, использованные и/или проанализированные в ходе текущего исследования, можно получить у соответствующего автора по обоснованному запросу.
Сокращения
ИК:
инфракрасный
NIR:
ближний инфракрасный
FAME:
метиловые эфиры жирных кислот
Фурье-ИК:
Инфракрасное преобразование Фурье
Фурье-БИК:
Преобразование Фурье в ближнем инфракрасном диапазоне
RMSECV:
среднеквадратическая ошибка перекрестной проверки
RMSEP:
среднеквадратическая ошибка предсказания
ПОЖАЛУЙСТА:
частичный метод наименьших квадратов
МРА:
универсальный анализатор
YNB:
дрожжевое азотное основание
г. м.:
дрожжевой экстракт-солодовый экстракт
YPD:
дрожжевой пептон декстроза
HIP:
гексан изопропанол
Ссылки
Петрович У. Биотопливо нового поколения: новый вызов для дрожжей. Дрожжи. 2015;32(9):583–93.
КАС Статья Google ученый
Blomqvist J, Pickova J, Tilami SK, Sampels S, Mikkelsen N, Brandenburg J, et al. Маслянистые дрожжи как компонент корма для рыб. Научный доклад 2018; 8 (1): 15945.
Артикул Google ученый
Пассот В. Липиды дрожжей и мицелиальных грибов и их значение для биотехнологии. В: Сибирный АА, редактор. Биотехнология дрожжей и мицелиальных грибов. Чам: Springer International Publishing; 2017. с. 149–204.
Глава Google ученый
Карлссон Х., Альгрен С., Сандгрен М., Пассот В., Уоллберг О., Ханссон П.А. Системный анализ производства биодизеля из пшеничной соломы с использованием масличных дрожжей: схема процесса, массовый и энергетический балансы. Биотехнология Биотопливо. 2016;9:229.
Артикул Google ученый
Карлссон Х., Альгрен С., Сандгрен М., Пассот В., Уоллберг О., Ханссон П.А. Показатели парниковых газов при производстве биохимического биодизеля из соломы: изменения органического углерода в почве и влияние на климат в зависимости от времени. Биотехнология Биотопливо. 2017;10:217.
Артикул Google ученый
Пассот В. , Сандгрен М. Производство биотоплива из гидролизатов соломы: текущие достижения и перспективы. Приложение Microbiol Biotechnol. 2019;103(13):5105–16.
КАС Статья Google ученый
Brandenburg J, Poppele I, Blomqvist J, Puke M, Pickova J, Sandgren M, et al. Производство биоэтанола и липидов из ферментативного гидролизата пшеничной соломы после экстракции фурфурола. Приложение Microbiol Biotechnol. 2018;102(14):6269–77.
КАС Статья Google ученый
Brandenburg J, Blomqvist J, Pickova J, Bonturi N, Sandgren M, Passoth V. Получение липидов из гемицеллюлозы с помощью Lipomyces starkeyi при периодическом культивировании с подпиткой с регулируемым pH. Дрожжи. 2016;33(8):451–62.
КАС Статья Google ученый
Тамм Л.К., Татулян С. А. Инфракрасная спектроскопия белков и пептидов в липидных бислоях. Q Rev Biophys. 1997;30(4):365–429.
КАС Статья Google ученый
Dalle Zotte A, Berzaghi P, Jansson L-M, Andrighetto I. Использование спектроскопии отражения в ближней инфракрасной области (NIRS) для прогнозирования химического состава лиофилизированного яичного желтка и различения между различными источниками питания n-3 ПНЖК . Anim Feed Sci Technol. 2006; 128 (1–2): 108–21.
КАС Статья Google ученый
Дуань С., Чжан Дж. Ф., Ху И, Цзэн Л., Су Д., Бао Г.-М. Отличительный датчик включения флуоресценции в ближнем инфракрасном диапазоне для быстрого, чувствительного и хромогенного обнаружения сульфита в пищевых продуктах. Красители Пигм. 2019; 162: 459–65.
КАС Статья Google ученый
“>
Сюй Дж.Л., Риччоли К., Сун Д.В. Обзор неразрушающих спектроскопических методов анализа липидов и окисления липидов в рыбе и рыбных продуктах. Compr Rev Food Sci Food Safe. 2015;14(4):466–77.
КАС Статья Google ученый
Rellini P, Roscini L, Fatichenti F, Morini P, Cardinali G. Прямое спектроскопическое (FTIR) обнаружение внутривидовых бинарных загрязнений в культурах дрожжей. FEMS Yeast Res. 2009;9(3):460–7.
КАС Статья Google ученый
Сантос К., Фрага М.Е., Козакевич З., Лима Н. Инфракрасное преобразование Фурье как мощный метод идентификации и характеристики мицелиальных грибов и дрожжей. Рез микробиол. 2010;161(2):168–75.
КАС Статья Google ученый
Beekes M, Lasch P, Naumann D. Аналитические применения инфракрасной спектроскопии с преобразованием Фурье (FT-IR) в микробиологии и исследованиях прионов. Вет микробиол. 2007;123(4):305–19.
КАС Статья Google ученый
Стюарт Б.Х. Инфракрасная спектроскопия: основы и приложения. Нью-Йорк: Уайли; 2004.
Книга Google ученый
Azizian H, Kramer JK, Heymsfield SB, Winsborough S. Спектроскопия с преобразованием Фурье в ближней инфракрасной области: недавно разработанный неинвазивный метод измерения жира в организме: неинвазивное измерение содержания жира в организме с использованием FT-NIR. Липиды. 2008;43(1):97–103.
КАС Статья Google ученый
Camps C, Gerard M, Quennoz M, Brabant C, Oberson C, Simonnet X. Прогнозирование содержания эфирного масла орегано с помощью ручной спектроскопии NIR с преобразованием Фурье. J Sci Food Agric. 2014;94(7):1397–402.
КАС Статья Google ученый
“>
Мособа М.М., Азизян Х., Фардин-Киа А.Р., Карунатхилака С.Р., Крамер Дж.К.Г. Первое применение недавно разработанной методологии спектроскопии FT-NIR для прогнозирования подлинности розничных продуктов оливкового масла первого холодного отжима в США. Липиды. 2017;52(5):443–55.
КАС Статья Google ученый
Млчек Дж., Дворжак Л., Сустова К., Шведзяк К. Точность метода FT-NIR при оценке содержания жира в молоке с использованием калибровочных моделей, разработанных для эталонных методов по Роуз-Готлибу и Герберу. J АОАС междунар. 2016;99(5):1305–1309.
КАС Статья Google ученый
Laurens Lieve ML, Knoshaug EP, Rohrer H, Van Wychen S, Dowe N, Zhang M. Спектроскопический метод без растворителей для высокопроизводительного количественного скрининга жирных кислот в дрожжевой биомассе. Анальные методы. 2019;11(1):58–69.
Артикул Google ученый
Ами Д., Постери Р., Мерегетти П., Порро Д., Доглиа С.М., Брандуарди П. Инфракрасная спектроскопия с преобразованием Фурье как метод изучения накопления липидов в масличных дрожжах. Биотехнология Биотопливо. 2014;7:12.
Артикул Google ученый
Коса Г., Колер А., Тафинцева В., Циммерманн Б., Форфанг К., Афсет Н.К. и др. Культивирование маслянистых грибов на титрационных микропланшетах и мониторинг липогенеза с помощью высокопроизводительной ИК-Фурье-спектроскопии. Факт микробной клетки. 2017;16(1):101.
Артикул Google ученый
Шривастава С., Садистап С. Подходы и стратегии обработки данных для неразрушающего контроля качества и аутентификации фруктов: обзор. J Характеристика пищевых продуктов. 2018;12(4):2758–94.
Артикул Google ученый
Conzen J-P. Многомерная калибровка — практическое руководство по разработке методов количественной аналитической химии. 3-е изд. Эттлинген: Bruker Optik GmbH; 2014. с. 124.
Google ученый
Айзенстекен Д., Штурц Б., Робачер П., Лозано Л., Занелла А., Оберхубер М. Возможности спектроскопии в ближней инфракрасной области (БИКС) для отслеживания происхождения яблок: исследование различных сортов и высоты сада. Послеуборочная биотехнология. 2019;147:123–31.
КАС Статья Google ученый
Ghidini S, Varra MO, Dall’Asta C, Badiani A, Ianieri A, Zanardi E. Быстрая идентификация европейского морского окуня ( Dicentrarchus labrax L.) в соответствии с методом производства, системой выращивания и географическим происхождением ближней инфракрасной спектроскопии в сочетании с хемометрикой. Пищевая хим. 2019; 280:321–7.
КАС Статья Google ученый
Сон М., Химмельсбах Д.С., Бартон Ф.Е., Гриффи К.А., Брукс В., Хикс К.Б. Ближний инфракрасный анализ молотого ячменя для использования в качестве сырья для производства топливного этанола. Прил Спектроск. 2007;61(11):1178–83.
КАС Статья Google ученый
Najbjerg H, Young JF, Bertram HC, Afseth NK, Host V, Kohler A. Высокопроизводительная ИК-Фурье-спектроскопия интактных клеток HepG2 выявляет аддитивные и неаддитивные эффекты отдельных жирных кислот при их введении в виде смесей. J Биофотоника. 2013;6(5):446–56.
КАС Статья Google ученый
Ссылки на скачивание
Благодарности
Авторы благодарят Ирину Энстрём за предоставление образцов дрожжей Lipomyces .
Финансирование
Исследование было поддержано Шведским исследовательским советом по окружающей среде, сельскохозяйственным наукам и пространственному планированию (Formas), номера грантов 213-2013-80 и 2018-01877.
Информация об авторе
Авторы и представители
Факультет молекулярных наук Шведского университета сельскохозяйственных наук, а/я 7015, 750 07, Уппсала, Швеция
Миколай Хмелярз, Сабина Сампельс, Юле Бранденбург, 7
Венде 6& Матс Сандгрен
Факультет естественных наук и технологий Норвежского университета естественных наук: NMBU, P.O.Box 5003, 1432, Ås, Норвегия
Johanna Blomqvist
Авторы
Mikołaj Chmielarz
Посмотреть публикации автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
Sabine Sampels
Просмотр публикаций автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
Johanna Blomqvist
Просмотреть публикации автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
Jule Brandenburg
Просмотр публикаций автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
Frida Wende
Просмотр публикаций автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
Mats Sandgren
Просмотр публикаций автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
Volkmar Passoth
Просмотр публикаций автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
Взносы
MC участвовал в разработке исследования, выполнении основной части лабораторных работ, создании модели и написании первого варианта рукописи. С.С. участвовал в лабораторных работах, оценке результатов и внес большой вклад в написание. JBL участвовал в лабораторных работах, оценке результатов и написании. JBr и FW внесли свой вклад в оценку результатов и написание рукописи. MS и VP внесли большой вклад в разработку исследования, оценку результатов и написание рукописи. Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
Автор, ответственный за переписку
Переписка с Фолькмар Пассот.
Декларация этики
Одобрение этики и согласие на участие
Неприменимо.
Согласие на публикацию
Все авторы согласились на публикацию данной статьи.
Конкурирующие интересы
Авторы заявляют об отсутствии конкурирующих интересов.
Дополнительная информация
Примечание издателя
Springer Nature остается нейтральной в отношении юрисдикционных претензий в опубликованных картах и институциональной принадлежности.
Права и разрешения
Открытый доступ Эта статья распространяется в соответствии с условиями международной лицензии Creative Commons Attribution 4. 0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), которая разрешает неограниченное использование, распространение, и воспроизведение на любом носителе, при условии, что вы укажете автора(ов) оригинала и источник, предоставите ссылку на лицензию Creative Commons и укажете, были ли внесены изменения. Отказ от права Creative Commons на общественное достояние (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/) применяется к данным, представленным в этой статье, если не указано иное.
Перепечатки и разрешения
Об этой статье
БИК-спектроскопия в полимерной промышленности: идеальный инструмент для контроля качества и скрининга продукции – часть 1 например, в полимерной промышленности. В то же время эта тенденция сопровождается более сильным акцентом на экономичные и эффективные по времени методы, так что проведение большего количества тестов не приведет автоматически к увеличению затрат.
Основными факторами, побуждающими компании добровольно внедрять больше методов тестирования и обеспечения качества, являются: Тестирование может выявить продукты, не соответствующие техническим требованиям, что позволяет своевременно остановить производство и устранить избыточные производственные затраты.
Рост конкуренции. Практика обеспечения качества обеспечивает конкурентное преимущество и может использоваться в качестве маркетингового инструмента для повышения ценности бренда.
Нехватка ресурсов. Трудно найти квалифицированный персонал; поэтому проверки, которые могут быть выполнены неспециалистами, бесценны.

Спектроскопия в ближней инфракрасной области спектра (БИК) — это аналитический метод, направленный на устранение вышеуказанных факторов и особенно подходящий для повышения эффективности и рентабельности контроля качества , как показано в этой статье. Представлен краткий обзор NIRS, за которым следуют примеры применения для контроля качества полимеров, завершающиеся указаниями и примерами того, как компании, производящие и перерабатывающие полимеры, могут извлечь выгоду из использования NIRS.

Обзор технологии NIR

Взаимодействие между светом и веществом — хорошо известный процесс — просто вспомните, когда ваша кожа в последний раз обгорала на солнце. В зависимости от интенсивности и энергии применяемого света взаимодействие может быть разрушительным (как при солнечном ожоге) или безвредным (как при радиоволнах). Свет, используемый в спектроскопических методах, обычно описывается не приложенной энергией, а во многих случаях длиной волны или волновыми числами .

БИК-спектрометр, такой как 9Анализатор полимеров 1316 Metrohm DS2500 измеряет это взаимодействие между светом и веществом для создания спектров, как показано на рис. 1 . NIRS особенно чувствителен к присутствию определенных функциональных групп, включая -CH, -NH, -OH и -SH. Таким образом, NIR-спектроскопия является идеальным методом для количественного определения таких химических параметров, как содержание воды (влажность) , гидроксильное число , кислотное число и содержание амина , и это лишь некоторые из них. Кроме того, взаимодействие также зависит от матрицы самого образца, что позволяет определять физические и реологические параметры, такие как плотность , характеристическая вязкость и скорость течения расплава .

Рисунок 1 . Спектры нейлона и полиэтилена, полученные в результате взаимодействия света NIR с соответствующими образцами.
Вся эта информация содержится только в одном спектре, что делает этот метод пригодным для быстрого многопараметрического анализа . Твердые образцы, такие как порошки, помещают в соответствующий контейнер или пробирку (9).1316 Рисунок 2 a ), а затем помещается на анализатор как есть. Гетерогенные образцы, такие как полимерные гранулы, можно анализировать, используя мерные чашки большего размера ( Рисунок 2 b ).
Рисунок 2 . Установка твердого образца для измерения NIR-спектров. А) Прямое измерение порошков во флаконе. B) Большой гетерогенный образец, такой как гранулы, можно анализировать, используя большие чашки для образцов.
Узнайте больше об анализаторе полимеров DS2500 на нашем сайте!
Анализатор полимеров NIRS DS2500
Режим измерения называется « диффузное отражение », как правило, это подходящая процедура для анализа гранул , волокон , чешуек , а также хлопьев , а также крупных и мелких порошков 3
. При диффузном отражении ( Рисунок 3 ) БИК-свет исходит из-под образца, проникая в него и взаимодействуя с ним, частично поглощаясь. Непоглощенный свет NIR отражается к детектору. Менее чем через 1 минуту измерение завершается и отображаются результаты.
Рисунок 3 . Схематическое изображение светового пути, взаимодействующего с образцом при диффузном отражении.
Процедура получения NIR-спектров уже подчеркивает два основных преимущества NIR-спектроскопии: простота измерения образца и скорость .
Быстрая техника с результатами менее чем за минуту.
Не требуется пробоподготовки – измеряйте пробу как есть.
Низкая стоимость образца – не требуются химикаты или растворители.
Экологически чистая техника – без отходов.
Неразрушающий контроль — драгоценные образцы можно использовать повторно после анализа.
Простота в эксплуатации – неопытные пользователи сразу добиваются успеха.
Прочтите наши предыдущие сообщения в блоге, чтобы узнать больше о
NIRS как вторичном методе .
Какие производители полимеров в производственной цепочке могут извлечь выгоду из использования NIR-спектроскопии?
Рисунок 4 иллюстрирует отдельные производственные этапы от производителя пластика , через устройство для компаундирования пластмасс и преобразователь пластика до производителя пластиковых деталей . Первый шаг, на котором можно использовать лабораторные приборы ближнего инфракрасного диапазона, — это производство чистых полимеров, и их чистота требует подтверждения. NIRS также является очень полезным методом для следующего этапа, когда полимеры смешиваются в продукты, которые будут использоваться для дальнейшей обработки.
Рисунок 4 . Упрощенное изображение цепочки производства полимеров.
Производитель пластиковых деталей, обычно компания, занимающаяся литьем под давлением или экструзией, оценивает качество полученных партий полимеров. Во многих случаях сертификату поставщика доверяют без какой-либо дополнительной проверки. Тем не менее, быстро растущее число компаний, создающих продукцию для медицинской промышленности или производящих дорогостоящие детали или детали в больших количествах, начали оценивать важные реологические параметры качества каждой партии полимера, прежде чем использовать ее для литья под давлением или экструзии. Подача некондиционного полимера в производственный процесс приводит к дорогостоящему простою оборудования и длительной его очистке.
В этом случае быстрая предварительная проверка исходного полимерного материала, используемого в процессе, была бы идеальной, чтобы избежать таких рисков и возможных простоев. Для этой цели NIRS является идеальным решением, потому что оно быстрое, имеет низкие эксплуатационные расходы и может эксплуатироваться персоналом без какого-либо обширного химического образования.
Когда окончательная деталь создается в конце производственного процесса, она также может быть подвергнута NIR-спектроскопии для контроля качества. Это полезно, например, для оценки однородности или толщины бутылок или листов материала.
Какие виды применения полимеров и какие параметры возможны с NIRS в целом?
В принципе, анализ NIRS больше подходит для измерения сыпучих материалов, а не для следового анализа. Кроме того, образцы полимера должны содержать не более 3% сажи, и должен быть доступен эталонный метод. При соблюдении этих условий NIR-спектроскопия может использоваться в качестве быстрой и экономичной альтернативной технологии измерения.
Бюллетень по применению Metrohm 414 описывает несколько приложений для полимерной промышленности, которые могут быть выполнены с помощью инструментов NIRS. Этот документ содержит анализ широкого диапазона параметров в очень большом массиве образцов.
AB-414: Анализ полимеров с использованием спектроскопии в ближней инфракрасной области
Примеры использования спектроскопии в ближней ИК области для выбранных полимеров указаны в Таблице 1 .
Таблица 1. Примеры использования NIRS для выбранных полимеров.
Тип полимера Параметр Традиционный метод анализа Преимущества использования NIRS Замечания по применению связанных NIRS
Полиэтилен (HDPE/LDPE) Плотность Плотномер Результаты в течение 30 секунд АН-НИР-003
АН-НИР-081
Индекс текучести расплава Аппарат МФИ
Экономия времени
Без очистки оборудования
АН-НИР-083
Полипропилен (ПП) Индекс текучести расплава Аппарат МФИ
Экономия времени
Без очистки оборудования
АН-НИР-004
АН-НИР-082
АН-НИР-083
Полиамид (ПА) Характеристика вязкости Вискозиметр Уббелоде
Не требующее много времени растворение в опасных химических веществах
Без отходов
Экономия затрат
АН-НИР-005
АН-НИР-060
COOH, NH ₂ , Влага Титрование
Экономия времени и средств
Химические вещества не требуются
Оператор с химическим образованием не требуется
АН-НИР-077
Полиэтилентерефталат (ПЭТФ) Характеристика вязкости Вискозиметр Уббелоде
Не требующее много времени растворение в опасных химических веществах
Без отходов
Экономия затрат
АН-НИР-023
Кислотный номер Титрование
Экономия времени и средств
Химические вещества не требуются
Оператор с химическим образованием не требуется
Изофталевая кислота ВЭЖХ
Не требуются растворители для элюирования
Экономия времени и средств
Оператор с химическим образованием не требуется
Полиуретан (ПУ) ОН полиолов Титрование
Экономия времени и средств
Химические вещества не требуются
Оператор с химическим образованием не требуется
АН-НИР-006
АН-НИР-007
Содержание изоцианатов Титрование АН-НИР-035
АН-НИР-065
АН-НИР-068
Поливиниловый спирт (ПВА) Степень алкоголиза Титрование
Экономия времени и средств
Химические вещества не требуются
Оператор с химическим образованием не требуется
АН-НИР-076
Силиконовая резина Содержание винила Газовая хроматография
Экономия времени и средств
Химические вещества не требуются
Оператор с химическим образованием не требуется
АН-НИР-084
Поливинилиденхлорид (ПВДХ) Толщина листа Взвешивание
Экономия времени
Снижение риска ошибки пользователя
АН-НИР-092
Экономия до 90 % эксплуатационных расходов с помощью NIRS
Недооценка процессов контроля качества является одним из основных факторов, ведущих к внутреннему и внешнему отказу продукта, который, как сообщается, приводит к снижению оборота на 10–30 % .

Тип полимера	Параметр	Традиционный метод анализа	Преимущества использования NIRS	Замечания по применению связанных NIRS
Полиэтилен (HDPE/LDPE)	Плотность	Плотномер	Результаты в течение 30 секунд	АН-НИР-003
	Плотность	Плотномер	Результаты в течение 30 секунд	АН-НИР-081
	Индекс текучести расплава	Аппарат МФИ	Экономия времени Без очистки оборудования	АН-НИР-083
Полипропилен (ПП)	Индекс текучести расплава	Аппарат МФИ	Экономия времени Без очистки оборудования	АН-НИР-004
				АН-НИР-082
				АН-НИР-083
Полиамид (ПА)	Характеристика вязкости	Вискозиметр Уббелоде	Не требующее много времени растворение в опасных химических веществах Без отходов Экономия затрат	АН-НИР-005
	Характеристика вязкости	Вискозиметр Уббелоде		АН-НИР-060
	COOH, NH ₂ , Влага	Титрование	Экономия времени и средств Химические вещества не требуются Оператор с химическим образованием не требуется	АН-НИР-077
Полиэтилентерефталат (ПЭТФ)	Характеристика вязкости	Вискозиметр Уббелоде	Не требующее много времени растворение в опасных химических веществах Без отходов Экономия затрат	АН-НИР-023
	Кислотный номер	Титрование	Экономия времени и средств Химические вещества не требуются Оператор с химическим образованием не требуется
	Изофталевая кислота	ВЭЖХ	Не требуются растворители для элюирования Экономия времени и средств Оператор с химическим образованием не требуется
Полиуретан (ПУ)	ОН полиолов	Титрование	Экономия времени и средств Химические вещества не требуются Оператор с химическим образованием не требуется	АН-НИР-006
	ОН полиолов	Титрование		АН-НИР-007
	Содержание изоцианатов	Титрование		АН-НИР-035
				АН-НИР-065
				АН-НИР-068
Поливиниловый спирт (ПВА)	Степень алкоголиза	Титрование	Экономия времени и средств Химические вещества не требуются Оператор с химическим образованием не требуется	АН-НИР-076
Силиконовая резина	Содержание винила	Газовая хроматография	Экономия времени и средств Химические вещества не требуются Оператор с химическим образованием не требуется	АН-НИР-084
Поливинилиденхлорид (ПВДХ)	Толщина листа	Взвешивание	Экономия времени Снижение риска ошибки пользователя	АН-НИР-092

ЗАО “НИР” – Официальный сайт. Рыбинск

Фрезы, сверла, развертки, зенкера, фасонный инструмент

Новые инструментальные решения

Метчики

Стандартный инструмент

Изготовление

Последние новости

Вакансия «Оператор станков с программным управлением».

Наши люди на городской доске почта. Поздравляем начальника отдела информационных технологий Трусову Галину Николаевну с этим почетным правом!

Вакансия уборщика в Рыбинске. Июль 2022

Участие в 22-ой международной специализированной выставке «Металлообработка-2022».

«Закрытое акционерное общество «НОВЫЕ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ РЕШЕНИЯ» официально получил статус российского производителя твердосплавного монолитного инструмента»

Где купить?

Дилерская сеть

ЗАО “НИР” является официальным дилером следующих марок инструмента:

О технологии

Применение

Услуги

Восстановление осевого монолитного твердосплавного инструмента любого производителя

Нанесение многослойного мультикомпонентного наноструктурированного PVD покрытия

Спасибо!

Спасибо!

Задать вопрос

Рыбинский инструментальный завод. Россия. Фрезы, сверла, зенкера, специнструмент.

ЗАО «Новые инструментальные решения»

Миссия компании

Цифры и факты

1 600 000

165 000

18

10

О технологии

Металлорежущий инструмент ЗАО «НИР» не имеет аналогов в России, сферы его применения – высокотехнологичные отрасли отечественной промышленности

Процесс производства

Производство заготовки Junker Quickpoint 3000

Производство заготовки Studer S22

Заточка инструмента Walter Helitronic

100% контроль качества инструмента

Подготовка перед покрытием

Покрытие Vocatec Alpha 400P

Руководство предприятия

Коряжкин Андрей Александрович

Головкин Сергей Евгеньевич

Балясова Ирина Александровна

Пустовалов Михаил Александрович

Гордеев Павел Игоревич

Крылов Илья Владимирович

Дилеры | ЗАО НИР

Дилерская сеть

По краям и республикам

По областям

Москва и Московская область

Хабаров Максим Андреевич

Москва и Московская область

Баганов Александр Юрьевич

Москва и Московская область

Бугрова Ирина Викторовна

Москва и Московская область

Таран Валентин Николаевич

Москва и Московская область

Мешалкин Сергей Владимирович

Санкт-Петербург и Лен. область

Сухов Евгений Сергеевич

Санкт-Петербург и Лен. область

Александр Добкес

Тверская область

Сухов Евгений Сергеевич

Тверская область

Хабаров Максим Андреевич

Тверская область

Бугрова Ирина Викторовна

Псковская область

Сухов Евгений Сергеевич

Самарская область

Царёв Алексей Александрович

Воронежская область

Зиновьев Николай Николаевич

Белгородская область

Савонов Сергей Иванович

Архангельская область