AEIV结合AHSI用于饱和脂肪酮类物质的13C NMR谱模拟

应用一种反映分子局部微环境描述子--原子电性相互作用矢量（vector of atomic electronegative interaction,AEIV）和原子杂化状态指数（Atomic Hybridation State Index, AHSI）对饱和脂肪酮类化合物的55种分子中的153个¹³C NMR谱建模模拟,应用多元线性回归方法得到定量结构波谱关系(QSSR)模型的复相关系数R_MM=0.997, 标准偏差为SD_MM=7.155. 采用留一法交互检验的结果是R_CV=0.993,SD_CV=10.195. 并随机抽出三部分分子进行检验,得到的相关系数分别是R_MM1=0.996,R_MM2=0.996,R_MM3=0.999. 研究结果表明使用AEIV和AHSI所建模型预测能力是相当稳定的.     

超高效液相色谱-串联质谱法快速测定蔬菜中4种异噻唑啉酮类化合物的含量

提出了超高效液相色谱-串联质谱法(UHPLC-MS/MS)快速测定蔬菜中5-氯-2-甲基-4-异噻唑啉-3-酮(CMIT)、2-甲基-4-异噻唑啉-3-酮(MIT)、1,2-苯并异噻唑啉-3-酮(BIT)、2-正辛基-4-异噻唑啉-3-酮(OIT)等4种异噻唑啉酮类化合物含量的方法。取10.0 g已匀浆的蔬菜样品,用10 mL乙腈超声提取30 min,离心,残渣重复提取一次,合并提取液,加入5 g氯化钠,振荡、静置后,于40℃氮吹至近干,用2 mL 10%(体积分数,下同)甲醇溶液溶解残渣。所得溶液过已活化的HLB固相萃取小柱,用5 mL 10%甲醇溶液淋洗,6 mL甲醇洗脱。洗脱液于40℃氮吹至近干后,用甲醇定容至1 mL,过0.22μm有机滤膜,滤液在ACQIUTY UPLC BEH SHIELD RP18色谱柱上分离,以不同体积比的甲醇-水混合液为流动相进行梯度洗脱,质谱分析采用多反应监测采集模式,电喷雾正离子扫描模式,基质匹配法绘制工作曲线。结果表明,4种异噻唑啉酮类化合物的质量浓度在一定范围内与对应的峰面积呈线性关系,检出限(3S/N)分别为0.5,0.5,0.5,0.025...     

微波消解ICP-MS测定铝塑包装材料中的Pb,Cr,Cd和As含量

通过微波消解法对铝塑包装材料的前处理方法进行了深入的研究,考虑了5种不同的消解试剂组合以及不同的浓度配比关系对铝塑包装材料消解效果的影响,并对消解现象产生的可能性原因进行了简单的分析,结果发现硫酸-硝酸试剂组合消解效果最佳,正交试验结果表明试剂组合的最佳配比为1∶7.随后采用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)测定了铝塑包装材料中的Pb,Cr,Cd和As,各元素仪器检出限依次为0.215,0.067,0.006和0.020 ng·mL-1,线性相关系数在0.999 5以上;2#试样进行加标回收试验,回收率在83.8%~111.6%之间,相对标准偏差(RSD)在0.5%~7.4%之间;5种试样两次独立平行测定结果均比较接近,t检验法(取置信水平α=0.05)结果表明两次测定结果均无显著性差异.综上表明该方法线性关系好,检出限低,回收率高,精密度好,可准确测定铝塑包装材料及类似材料中的Pb,Cr,Cd,As含量.     

超高效合相色谱法快速检测塑料食品接触材料中13种紫外吸收剂

建立了一种同时检测塑料食品接触材料中13种紫外吸收剂的超高效合相色谱法。以甲醇为溶剂对塑料食品接触材料样品进行超声提取，经C18固相萃取柱净化，过0.22 μm有机滤膜，采用超高效合相色谱仪分析。选择ACQUTY UPC² HSS C18 SB色谱柱（150 mm×3.0 mm，1.8 μm），以超临界二氧化碳为流动相，异丙醇为改性剂进行梯度洗脱，在最优色谱条件下，13种紫外吸收剂能够在4 min内实现有效分离。结果表明，在各自线性范围内，13种紫外吸收剂的线性关系良好，标准曲线相关系数不低于0.9985，检出限（S/N=3）为0.05~0.15 mg/kg，加标回收率为86.8%~115.7%，相对标准偏差为0.73%~5.61%。该方法快速简便，准确可靠，同时大大减少了有机溶剂的消耗，可用于塑料食品接触材料中13种紫外吸收剂的快速检测。     

顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术鉴别潲水油

采用顶空固相微萃取与气质联用法分析了潲水油样品中的挥发性成分,比较了不同萃取头和不同色谱柱对潲水油中挥发性成分的萃取分离效果。结果表明,65μmPDMS/DVB萃取头和DM-5MS色谱柱能萃取出较多潲水油中所特有的香辛料成分,萃取效果较好。通过大量潲水油和正常食用植物油做对比,找出了潲水油和正常食用植物油的差别成分:茴香脑、丁香酚及二氢大茴香脑。     

Determination of 14 whitening active components in cosmetics by ultra-high performance liquid chromatography-triple quadrupole mass spectrometryEI北大核心CSCD

A method based on ultra high performance liquid chromatography-triple quadrupole mass spectrometry (UPLC-MS/ MS) was developed for the analysis of 14 whitening active components in oilycosmetics. The 14 whitening active components were extracted from cosmetics by supersonic extraction with 20 mmol / L potassium dihydrogen phosphate solution, purified by HLB solid phase extraction column and filtered with 0. 22 μm filter membrane. Shim-pack GIST C18 AQ chromatographic column was used for the separation of the whitening active components. Methanol-0. 1% formic acid solution(containing 5 mmol / L ammonium acetate)was employed as mobile phase for gradient elution, and the analytes were detected by electrospray ionization source with positive and negative ion alternate scanning mode and multiple reaction monitoring mode (MRM). The results showed that an effective separation was achieved within 10 min under the optimized conditions, 14 whitening active components exhibited good linear relationships in the respective linear range with the correlation coefficient more than 0. 999. The limits of detection were in the range of 0. 15-2. 5 mg / kg, and the limits of quantitation were in the range of 0. 5-7. 5 mg / kg. The recoveries were from 70% to 117%, and the relative standard deviations were between 0. 2% and 12% . © 2022, Youke Publishing Co.,Ltd. All rights reserved.     

超高效合相色谱快速检测塑料制品中的15种邻苯二甲酸酯

建立了使用超高效合相色谱检测塑料中15种邻苯二甲酸酯的方法。样品经正己烷超声萃取,过0.45 μ m有机膜后上机测试。采用ACQUITY UPC² HSS C18 SB色谱柱（150 mm×3 mm, 1.8 μ m）,以超临界CO₂流体为主流动相、乙腈为流动相改性剂进行梯度洗脱,流速为1.5 mL/min。在系统背压为12.41 MPa、色谱柱温度为65 ℃、二极管阵列检测器（PDA）检测波长为220 nm的条件下,15种邻苯二甲酸酯可以在8 min内实现分离检测。实验结果表明：15种邻苯二甲酸酯的线性范围为0.5~10 mg/L,相关系数大于0.9960,检出限（S/N=3）为1.0~2.2 mg/kg,加标回收率为78.1%~122.3%,相对标准偏差为2.95%~8.26%。该方法分析速度快,为邻苯二甲酸酯类物质的检测提供了新的选择。     

一种新型氨基酸拓扑结构信息矢量及在肽定量构效关系研究中的应用

从表征分子的66个结构参量和拓扑指数出发,经主成分分析（PCA）得到一种包含134个氨基酸体系的特征描述子：氨基酸拓扑与结构信息矢量（VTSA）．将其应用于58个血管紧张素转化酶抑制剂（ACEI）和88个弹性蛋白酶模拟底物催化动力体系（ESCK）的定量构效关系（QSAR）或定量序效模拟（QSAM）研究中,结合遗传偏最小二乘（GPLS）、支持向量机回归（SVMR）以及本文设计的免疫神经网络（INN）技术,成功建立了上述两个肽类似物样本集定量预测模型,并取得优于已有文献报道的结果：ACEI,Rca^2≥0．82,Rcu^2≥0．77,Ermse≤0．44（GPLS＋SVM）;ESCK,Rcu^2≥0．84,Rcu^2≥0．82,Ermse≤0．20（GPLS＋INN）．     

支持向量机和线性判别分析用于禽流感病毒编码蛋白识别

以支持向量机(SVM)和线性判别分析(LDA)对200条禽流感病毒、100条B型流感和100条C型流感病毒蛋白共400条为训练集样本,从表征序列的200个整体与局部变量中以逐步(stepwise)方法选取24个变量作为LDA模型的输入建立线性识别模型,病毒蛋白总识别率达99.8%,留一法交互检验总识别率为99.4%.从原始200变量中经主成分分析得16个主成分作为SVM的输入,以径向基核函数(RBF)SVM建立非线性识别模型,病毒蛋白总识别率为99.8%,留一法交互检验总识别率为99.2%.以100条禽流感、50条B型流感和50条C型流感病毒编码蛋白质共200条为测试集样本,得LDA模型,对其总识别正确率为95.4%,SVM模型对其总识别正确率为96.5%.识别结果表明,两个模型都可较好识别禽流感病毒蛋白,并且SVM对禽流感病毒蛋白的识别结果优于LDA.