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相似文献
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1.
建立了固相萃取-超高效液相色谱串联质谱法测定水中13种苯胺类化合物。样品通过HC-C18固相萃取小柱富集,洗脱后加入内标苯胺-D5进行氮吹浓缩,经HSS T3色谱柱(150 mm×2.1 mm,1.8μm)分离,采用多反应监测扫描模式,以内标法定量。13种苯胺类化合物在0.1~100μg/L(其中3-硝基苯胺为0.2~200μg/L)范围内与特征离子的色谱峰面积线性关系良好,相关系数均大于0.995,方法检出限为0.001~0.006μg/L,平均加标回收率为67.3%~117%,测定结果的相对标准偏差为3.77%~16.9%(n=6)。该法操作简单、稳定性好,能够满足实际水体中13种苯胺类化合物大批量样品分析的需求。  相似文献   

2.
建立了分散液液微萃取(DLLME)结合超高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱质谱(UPLC-Q Exac-tive Orbitrap MS)同时测定化妆水中抗生素、激素、禁用染料、农药以及真菌毒素5大类共139种药物残留的分析方法。考察了DLLME各条件对萃取效果的影响,确定最佳萃取条件为:取样量5.0 g,萃取剂为四氯乙烷(50μL)、分散剂为乙腈(300μL)、氯化钠用量为0.30 g、超声时间为8 min。样品经萃取后,采用岛津Shimpack XR-ODS II(150 mm×2.0 mm,2.2μm)色谱柱分离,通过Q-Exactive Orbitrap MS以全扫描确定母离子精确质量数的离子丰度,实现多种类目标物的定量,结合保留时间和子离子数据依赖模式扫描(DD-MS2)确定子离子的精确质量数,并配合谱库检索进行快速确证与筛查。结果表明:139种化合物的质量浓度在10~1 000 ng/m L范围内与峰强度呈良好线性关系(r> 0.99),检出限为10~30μg/kg,回收率为63.0%~95.9%,相对标准偏差(RSD)为3.0%~9.5%;各精确质量数偏差小于3×1...  相似文献   

3.
建立了一种基于超分子溶剂的涡旋辅助液液微萃取和高效液相色谱联用法检测罗丹明B和柯衣定。使用六氟异丙醇和芳樟醇制备超分子溶剂,并研究了其相行为和相率。将六氟异丙醇加入到芳樟醇水溶液中,形成超分子溶剂且密度大于水。在最优萃取条件下,六氟异丙醇/芳樟醇超分子溶剂对罗丹明B和柯衣定的线性范围为5~1000μg/L,检出限在1.3~1.5μg/L之间,定量限在4.5~5.0μg/L之间,日内、日间相对标准偏差(RSD)小于5.2%。方法用于检测环境水样和饮料中的罗丹明B和柯衣定,回收率为84.4%~109.1%, RSD在0.5%~7.6%之间。  相似文献   

4.
建立超高效液相色谱-串联质谱法测定鱼虾中5种硝基咪唑类药物及其代谢物的分析方法。样品中的目标物经乙酸乙酯提取,正己烷去脂,PCX固相萃取柱净化,采用Waters ACQUITY UPLC BEH C18色谱柱分离,采用电喷雾正离子模式,多反应监测(MRM)采集数据进行定性与定量分析,外标法定量。5种硝基咪唑类药物及其代谢物在0.5~20 ng/mL质量浓度范围内有良好线性,相关系数均大于0.99,方法定量限为0.2~0.5μg/kg,不同鱼虾样品中三个加标水平的平均回收率为76.5%~106%,相对标准偏差为1.97%~13.4%(n=6)。该方法具有灵敏度高、重现性佳、回收率高、基质干扰少、高效等优点,满足鱼虾中5种硝基咪唑类药物及其代谢物的定性定量检测要求。  相似文献   

5.
建立了一种水剂、乳液和非蜡基膏霜类化妆品中17种喹诺酮类药物的超高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱(UPLC-Q Orbitrap HRMS)分析方法。样品采用0.1%甲酸(体积分数)乙腈混合溶液超声提取,正己烷液液萃取脱脂,经Agilent Poroshell EC C_(18)(4.6 mm×150 mm,2.7μm)色谱柱分离后,以全扫描/二级离子扫描(Full Scan/dd-MS~2)进行定性筛查和定量检测,内标法定量。结果表明,17种喹诺酮类药物均在0.05~20.0μg/L范围内呈良好的线性关系(r~20.996 0),检出限和定量下限分别为0.5、1.0μg/kg。在2、4、20μg/kg 3个加标水平下,回收率为82.3%~108%,相对标准偏差(RSD,n=6)为3.5%~8.6%。该方法快速准确,灵敏度高,可用于化妆品中喹诺酮类药物的测定。  相似文献   

6.
采用固相支持液-液萃取/液相色谱-串联质谱(LC-MS/MS)技术建立了人全血中环孢素A的分析方法。全血样品经蛋白沉淀后,上样至固相支持液-液萃取柱,经甲基叔丁基醚洗脱,Shim-pack XR-ODS色谱柱(75 mm×3. 0 mm i. d.,2. 2μm)分离,电喷雾电离源、正离子模式和多反应监测模式下采集数据,以环孢素D为内标物定量。结果表明,环孢素A在1. 5~500μg/L范围内呈良好的线性关系,相关系数(r)为0. 998,检出限和定量下限分别为0. 5μg/L和1. 5μg/L,在50、100、400μg/L 3个加标浓度下的平均回收率为78. 6%~83. 5%,日内和日间相对标准偏差(n=3)分别为3. 1%~5. 6%和4. 5%~8. 3%。该方法操作简便、灵敏度高,可用于全血中环孢素A的分析。  相似文献   

7.
杨霄  万译文  黄华伟  索纹纹  肖维  李小玲 《色谱》2022,40(7):625-633
建立了分散固相萃取-超高效液相色谱-串联质谱法同时测定水产品中5种硝基咪唑类和6种苯二氮卓类药物残留的方法。样品用1%(v/v)氨水乙腈提取,提取液经十八烷基键合硅胶(C18)和N-丙基乙二胺(PSA)吸附剂净化,在45℃下用氮气吹至近干,用1 mL甲醇-水(1∶9,v/v)溶液复溶,过0.22μm尼龙-66滤膜后用超高效液相色谱-串联质谱测定。目标化合物采用Kinetex F5色谱柱(100 mm×3.0 mm,2.6μm)分离,以0.1%(v/v)甲酸水溶液和甲醇作为流动相进行梯度洗脱,在电喷雾离子源(ESI)、正离子扫描和多反应监测(MRM)模式下进行测定,基质匹配外标法定量。结果表明,5种硝基咪唑类和6种苯二氮卓类药物在8.5 min内完成色谱分离分析,目标物在0.5~20μg/L范围内线性关系良好,相关系数均大于0.995,检出限和定量限分别为0.2~0.5μg/kg和0.5~1.0μg/kg。以草鱼、对虾和大黄鱼为样品基质,在3个不同的添加水平下,5种硝基咪唑类和6种苯二氮卓类药物的平均回收率为73.2%~110.6%,相对标准偏差(RSD)小于15%。本研究建立的方法具有简单、快速、灵敏度高和成本低等优势,可用于水产品中5种硝基咪唑类和6种苯二氮卓类药物的快速检测。该方法的建立为我国水产品质量安全相关监管部门同时监控水产品中硝基咪唑类和苯二氮卓类药物残留提供了技术支持。  相似文献   

8.
励炯  孙岚  王红青  邱红钰  康健 《分析测试学报》2017,36(11):1357-1362
建立了水产品中5种硝基咪唑类药物的高效液相色谱-串联质谱检测方法。样品经含0.1%氨水乙腈提取,加无水硫酸钠、C18-N以及NH2-PSA净化剂后涡旋振荡对样品进行净化,以Merck Chromolith Performance RP-18e(4.6 mm×100 mm)色谱柱分离,甲醇和0.1%甲酸水溶液为流动相梯度洗脱,正离子模式电喷雾电离,配合多反应离子扫描(MRM)定性定量分析目标化合物。考察了提取剂中氨水和净化剂的用量对加标回收率的影响,在优化实验条件下,5种硝基咪唑类药物在20~500μg/L范围内线性关系良好,r2≥0.998 9;3个加标水平下的方法回收率为77.2%~94.8%;定量下限为0.7~2.0μg/kg。该方法快速、简单、准确,适用于水产品中5种硝基咪唑类药物残留的检测。  相似文献   

9.
建立了水中13种磺胺类抗生素的超声辅助分散液液微萃取/超高效液相色谱-串联质谱(UADLLME/UPLC-MS/MS)测定方法。以乙腈为分散剂,四氯乙烷为萃取剂,通过超声分散方式协同萃取水样中的目标化合物,采用C_(18)(色谱柱(100 mm×2.1 mm,1.7μm)分离,以乙腈-0.1%甲酸溶液为流动相,采用UPLC-MS/MS多反应监测模式(MRM)测定。优化了萃取剂和分散剂的类型和用量、萃取时间、氯化钠浓度和p H值等条件。在优化条件下,13种磺胺类抗生素在一定质量浓度范围内线性关系良好,相关系数均大于0.998,方法检出限(S/N=3)为0.6~2.4 ng/L;3个加标水平的平均回收率为80.3%~101.8%,相对标准偏差(RSD,n=5)为0.7%~4.5%。该方法前处理简单、环保、灵敏,适用于水样中多种磺胺类抗生素的测定。  相似文献   

10.
建立了固相萃取净化/超高效液相色谱-串联质谱同时测定猪肉中14种大环内酯类药物残留的方法。样品经70%(体积分数)乙腈提取,固相萃取柱(HLB柱)富集净化后,使用BEH C_(18)色谱柱(100 mm×2.1 mm,1.7μm)分离,以乙腈和0.1%甲酸-2 mmol/L乙酸铵溶液为流动相进行梯度洗脱。在正离子模式下,采用多反应监测模式分段扫描,外标法定量。结果表明,14种大环内酯类药物在对应质量浓度范围内均呈良好的线性关系,相关系数(r~2)均大于0.995,方法检出限为0.1~0.8μg/kg,定量下限为0.5~3.0μg/kg,在低、中、高3个加标水平下的回收率为71.1%~102%,相对标准偏差(RSD)均小于6.0%。该方法准确、可靠,可用于猪肉中大环内酯类药物的检测。  相似文献   

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