液相色谱-电化学法检测食品中甲醛合次硫酸氢钠

根据离子特性及电化学活性的研究,提出了离子色谱-电化学法定性检测甲醛合次硫酸氢钠(CH2O·HSO<'->2·Na<'+>).对温度及酸度对分析物稳定性的影响作了试验并进行讨论.在定量检验时,回收率达到90%～96%之间,测定结果的相对标准偏差(n=5)均小于4%.     

加速溶剂萃取-气相色谱-串联质谱法测定茶叶中10种吡唑和吡咯类农药的残留量

建立了加速溶剂萃取(ASE)-气相色谱-串联质谱(GC-MS/MS)法用于测定茶叶中10种吡唑和吡咯类农药残留。ASE萃取压力为1.03×107 Pa,萃取温度为100 ℃,萃取时间为5 min,萃取溶剂为乙酸乙酯-正己烷(1:1, v/v)。萃取循环1次,萃取液浓缩后用Envi-Carb/PSA固相萃取小柱净化,乙酸乙酯-正己烷(1:1, v/v)洗脱。洗脱液浓缩后,用正己烷定容,供GC-MS/MS测定,外标法定量。方法的准确度和精密度均符合残留分析要求。方法的定量限(LOQ)分别为唑螨酯0.003 mg/kg、氟虫腈硫化物0.001 mg/kg、氟虫腈0.002 mg/kg、氟虫腈砜化物0.005 mg/kg、溴虫腈0.002 mg/kg、氟硅唑0.006 mg/kg、野燕枯0.001 mg/kg、吡草醚0.001 mg/kg、吡螨胺0.0003 mg/kg、唑虫酰胺0.005 mg/kg。方法的灵敏度能满足各国有关农药的残留限量要求。     

超高效液相色谱-电喷雾串联质谱法测定茶叶中敌草快和百草枯残留

建立了同时检测茶叶中敌草快和百草枯残留的超高效液相色谱-电喷雾串联质谱法。试样中的农药残留采用乙腈-体积分数2%甲酸溶液(3:7,V/V)提取,提取液经强阳离子交换固相萃取柱净化,Waters ACQUITY UPLC BEH HILIC(2.1 mm×50 mm,1.7μm)柱分离,多反应监测(MRM)正离子扫描方式质谱检测,外标法定量。方法对茶叶中敌草快和百草枯的检出限分别为5.0μg/kg和1.5μg/kg,在定量限、2倍定量限和MRL 3个添加水平的平均回收率为80.3%~94.8%,相对标准偏差为4.0%~10%。     

全二维气相色谱-飞行时间质谱结合聚类分析与Fisher判别分析对铁观音品质等级的评价研究

采用丙酮超声萃取铁观音样品,以全二维气相色谱-飞行时间质谱分析丙酮提取物。经筛选,在24份不同产季与等级的铁观音中获得68种共有组分,并结合质谱数据库、保留指数与结构谱图等进行了初步鉴定。在此基础上以基于Ward法的聚类分析将所有样品分为3个类别,获得了与感官审评基本相似的结果。通过逐步判别获得5种对分类结果有显著影响的组分,以此为变量通过Fisher判别法建立了4个判别函数,其对样品等级分类的结果与感官审评结果的符合率达到95.8%。证实了通过分析茶叶生化成分进行品质评判的可能。     

高效液相色谱法检测多种食品基体中残留的喹氧灵

建立了采用液相色谱检测大豆、花椰菜、樱桃、木耳、葡萄酒、茶叶、蜂蜜、猪肝、鸡肉、鳗鱼等多种食品基体中喹氧灵残留的方法。利用乙酸乙酯提取样品中残留的喹氧灵,用氨基固相萃取小柱净化;对于脂肪含量较高的样品,在进行固相萃取前采用凝胶渗透色谱净化技术去脂。方法的准确度与精密度较好,在添加浓度为0.010～5.0 mg/kg时,平均回收率及相对标准偏差分别为82%～96%及3.2%～11.8%;在0.050～50.0 mg/L范围内有良好的线性关系,检测限达0.010 mg/kg。该方法适用性广,能消除复杂基质带来的干扰,可用于各类食品中喹氧灵残留的分析。     

气相色谱串联质谱法测定个人护理品中九种合成麝香

建立了气相色谱串联质谱技术测定沐浴露、洗发露、洗衣液、洗洁精、洗手液、花露水、洗衣粉和香水8类个人护理品中9种合成麝香(SMs)检测方法。样品采用甲醇稀释,气相色谱串联质谱测定,内标法定量(内标物质为荧蒽-D10)。9种合成麝香的线性范围为0.5～100μg/L,相关系数均大于0.99,检出限为0.05～0.10μg/L。9种合成麝香的平均回收率为80.6%～125.3%,标准偏差为3.1%～9.6%。该方法利用GC-MS/MS的多反应监测模式灵敏度高,有效排除干扰。用本法,在146份样品中检出99份添加佳乐麝香和吐纳麝香,检出质量分数分别为36.1～40253.2 mg/kg和1.7～8772.4 mg/kg。     

顶空固相微萃取-全二维气相色谱/飞行时间质谱法分析闽南乌龙茶中的挥发性成分及其在分类中的应用

采用顶空固相微萃取(HS-SPME)结合全二维气相色谱/飞行时间质谱(GC×GC-TOF MS)分析了闽南乌龙茶中的挥发性成分。从48份不同等级和产季的乌龙茶(铁观音、黄金桂、本山、毛蟹和梅占)中获得了2000余种挥发性化合物,经筛选得到51种共有组分,并结合质谱数据库、保留指数与结构谱图等进行了初步鉴定。在此基础上采用主成分分析法(PCA)获得得分投影图,直观给出了不同样品的分类趋势。通过逐步判别获得9种对分类结果有显著影响的组分,并以此为变量通过Fisher判别法(FDA)建立了4个判别函数,对样品的分类准确率达到97.9%。本试验证实了以挥发性成分识别闽南乌龙茶的可行性。