超高效液相色谱在烟草化学分析中的应用

对2000年至2017年期间超高效液相色谱法(UPLC)与光学检测器、质谱检测器联用测定烟叶原料、卷烟烟气、烟用材料等相关成分的应用进展作了评述,主要对色谱条件、前处理方法以及实际应用常见问题进行了讨论,并对目前UPLC技术使用的优势、不足及未来发展方向作了简要阐述(引用文献60篇)。     

超高效液相色谱法同时测定膨胀烟丝中3种糠醛类化合物

粉碎后的膨胀烟丝样品(约1g)用乙腈-二氯甲烷(1+1)混合液20 mL超声提取40min,取适量上清液在10 000r·min~(-1)转速下离心15min,过0.22μm的滤膜。采用超高效液相色谱法同时测定滤液中3种糠醛类化合物的含量。以ACCQ-TAG~(TM)ULTRA C_(18)色谱柱为分离柱,以乙腈(1+9)溶液为流动相,在检测波长284nm处进行测定。3种糠醛类化合物的质量浓度在一定范围内与其对应的峰面积呈线性关系,检出限(3s)为0.012～0.015 mg·L~(-1),测定下限(10s)为0.040～0.050mg·L~(-1)。方法用于膨胀烟丝样品的分析,加标回收率为76.1%～102%,测定值的相对标准偏差(n=5)为3.2%～4.9%。     

复烤片烟常规化学成分的傅里叶变换近红外光谱法的模型转移

为实现复烤片烟常规化学成分的模型在不同品牌傅里叶变换近红外仪器上的使用与共享,以贵州产区复烤片烟样品为研究对象,利用Kennard-Stone算法选择标准样品,将偏移量校正(BC)、截距斜率校正(SBC)和光谱空间转换(SST)等3种模型转移算法应用于不同品牌傅里叶变换近红外仪器的模型转移,并对3种模型转移算法的转移结果进行分析。结果表明:将复烤片烟常规化学成分的主机模型直接应用于从机预测时,主机和从机的预测值之间存在显著性差异;采用BC、SBC和SST可以实现不同品牌傅里叶变换近红外仪器的模型转移,其中SST转移结果最优。     

气相-质谱联用法测定主流烟气中几种芳香胺

采用固相萃取(SPE)-气相(GC)-质谱(MS)选择离子监测(SIM)法测定主流烟气中4种芳香胺(1-萘胺、2-萘胺、3-氨基联苯、4-氨基联苯)。探讨了萃取方式、萃取液浓度、萃取时间、pH等因素对分离检测的影响。对影响提取主流烟气中芳香胺的参数进行优化,在优化的条件下,用5%HCl在室温下超声萃取40 min,烟气中的芳香胺生成胺盐,用50%NaOH调胺盐pH至12以上,将胺游离出来。用五氟丙酸酐酰化,florisil SPE柱纯化后,上GC/MS检测。在优化的条件下,15 min内可实现4种芳香胺的分离检测。1-萘胺、2-萘胺、3-氨基联苯、4-氨基联苯的检测限分别为0.12、0.09、0.13、0.10 ng/mL,相对标准偏差在3.2%~4.7%之间;标准回收率在93.72%~104.22%之间,方法用于卷烟主流烟气中几种芳香胺的测定。     

1-烷基-2-甲基咪唑衍生物的高效简便合成

本文优化了溴乙烷与2-甲基咪唑的N-烷基化反应条件,并且高收率地合成了一系列具有抗菌活性的1-烷基-2-甲基咪唑衍生物。     

三维(二阶)算法在液相色谱分析中的应用

使用"垂线法"、"切线法"或"三角形法"等传统方法对液相色谱重叠峰分辨时经常会遇到误差过大的情况,而使用三维(二阶)算法对重叠和拖尾峰分辨可以最大限度地降低这种因几何分割而人为产生的误差。这样改进的色谱解析方法具有自动化程度高、抗干扰能力强、对重叠/拖尾峰定量准确等优点,甚至可以减少样品前处理和色谱条件优化。该方法的核心是基于化学计量学三维(二阶)算法抽取有效信息和建模的思想,三维色谱数据按照对三线性模型的符合程度有"三线性数据"和"非三线性数据"的区别,相应地将三维(二阶)算法分为"三线性算法"和"非三线性算法"。本文综述了近10年来国内外三维(二阶)算法在复杂体系液相色谱分析中的应用进展,侧重于样品前处理、辅助算法、校正算法间的联用和对比等问题。     

超高效液相色谱法测定贵州烟草中的游离氨基酸

游离氨基酸在烟草质量控制及卷烟配方优化中具有重要的作用。本研究采用柱前衍生-超高效液相色谱法对贵州烟草中游离氨基酸进行分离测定。结果:该方法可以在8.3 min内实现19种游离氨基酸的分离与测定,其回收率为83.19%~106.98%,相对标准偏差在0.53%~7.39%,检出限(S/N=3)在0.01~0.74μg·mL~(-1),线性相关系数均大于0.999。对贵州省5个产地烟叶样品批量检测,结果:毕节地区与其他地区烟叶样品中游离氨基酸总量差异显著;5个地区烟叶样品中精氨酸、天冬酰胺、谷氨酸、甘氨酸、组氨酸、赖氨酸、苯丙氨酸及脯氨酸含量差异显著,且19种游离氨基酸中脯氨酸含量最高,占总氨基酸含量的70%至80%。     

潜变量聚类分析法在近红外光谱波长范围选择中的应用研究

介绍了潜变量聚类分析方法的基本原理,并将该方法应用于近红外光谱定量模型的谱区选择。以烟草样品为例,对107个样品的光谱进行处理,将光谱分为5簇,从化学角度分别解释了这5簇各自反映的信息。在此基础上,选择相应的波长范围用PLS方法建立了总糖、还原糖和尼古丁的定量分析模型。与全谱模型相比,3个模型的交互验证相关系数(Rtraining)分别由0.977 1,0.917 2,0.987 4提高到0.995 5,0.975 1,0.994 4;验证样品相关系数(Rtest)由0.977 8,0.941 2,0.993 2提高到0.992 7,0.967 9,0.994 0;交互验证均方差(RMSECV)由1.09,1.43,0.14降为1.05,1.05,0.13;预测残差均方差(RM-SEP)由0.92,1.17,0.16降为0.39,0.63,0.11;预测样品间平均标准误差(D)由1.274%,1.972%,0.829%降为0.711%,0.843%,0.768%,表明用该方法建立模型的预测准确度和精密度均有所提高,对实际应用有一定的指导作用。     

雪松醇纳米乳的配方设计及表征

为改善雪松醇水溶性,研究制备了雪松醇纳米乳(Cedrol Nanoemulsion,CE-NE),优化其配方,并对其理化性质进行考察。本研究采用低能乳化法制备纳米乳,在伪三元相图筛选配方的基础上,以粒径及多分散系数(polydispersity,PDI)作为评价指标,利用单形网格设计法(Simplex Lattice Design,SLD)进一步优化纳米乳配方。利用透射电镜观察最优配方纳米乳的形貌,利用粒度仪测定纳米乳粒径及Zeta电位,并考察pH以及离心稳定性等理化性质。结果表明CE-NE最优处方组成为:1.2g蓖麻油聚氧乙烯醚、0.2g肉豆蔻酸异丙酯、0.6g聚乙二醇400、2.0g水,优化得到的纳米乳透射电镜观察其形貌呈大小均一球形,粒径为16.66nm、多分散系数为0.087、Zeta电位为-6.14mV,具有良好的离心稳定性。本研究成功的制备了雪松醇纳米乳,且具有良好的理化性质,为纳米乳载体的进一步应用奠定了基础。     

纳米载体包载锌酞菁及其衍生物用于光动力抗癌的研究进展

锌酞菁(ZnPc)是一种高效的第二代光敏剂,具有良好的光物理和光化学性质,可用于癌症的光动力治疗(PDT)。然而,由于共轭分子间的π-π作用力,锌酞菁溶解性差、结晶趋势强,阻碍了其直接用药。为了克服这个问题,大量纳米载体被研究开发。本文旨在对近五年纳米载体包载锌酞菁及其衍生物用于光动力抗癌的研究进行综述,根据其与锌酞菁及其衍生物的相互作用分为基于聚离子复合的纳米载体、基于物理包封以及化学键合的纳米载体。