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相似文献
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1.
利用分散固相萃取结合高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱对进出口葡萄酒中组胺、酪胺、尸胺、腐胺、色胺、精胺、亚精胺和苯乙胺8种生物胺进行分析。葡萄酒样品用去离子水稀释,加入200 mg十八烷基硅烷粉(Octadecylsilyl,ODS)和50 mg N-丙基乙二胺粉(Primary secondary amine,PSA)吸附剂分散固相萃取净化后,以高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱进行定性和定量分析。选择Phenomenex C18(100 mm×4.6 mm×2.6μm)分析柱,乙腈-0.1‰七氟正丁酸水溶液作为流动相进行梯度洗脱分离。质谱采用正离子模式,通过高分辨质谱全扫描模式提取目标化合物精确质量数,利用阈值自动触发全扫描二级质谱功能提高了定性的准确性。8种生物胺在0.2~10.0 mg/L浓度范围内线性关系良好,相关系数均大于0.99。方法的定量下限可达1.0 mg/L。在1.0、5.0、10.0 mg/L 3个浓度加标水平下,葡萄酒中8种生物胺的平均回收率为83.7%~101.6%,相对标准偏差(RSDs)为3.1%~12.9%。此方法准确灵敏且前处理简单,可作为葡萄酒中生物胺筛选和确认的检测方法。  相似文献   

2.
建立了分散固相萃取法(d-SPE)萃取,高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱快速筛查青椒中农药多残留的分析方法。样品采用乙腈提取,经N-丙基乙二胺(PSA)和C18分散固相萃取净化,以BEH C18色谱柱为分析柱,0.1%甲酸乙腈及含0.1%甲酸和4 mmol/L甲酸铵水溶液作为流动相进行梯度洗脱分离。采用正、负离子切换,同时对欧盟青椒定性和定量考核样品进行快速筛查,并对定量考核样品筛查到的16种农药进行定量测定。16种农药在一定浓度范围内呈良好的线性关系,相关系数(r2)大于0.995,该方法的定量下限为0.4~2.0μg/kg。在不同加标水平下的平均回收率为81.6%~116.5%,相对标准偏差为0.4%~7.5%。以欧盟青椒定量考核样品为研究对象,对其分别进行四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱和三重四极杆质谱测定,结果表明,四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱定量结果可与三重四极杆质谱结果相媲美。本方法简单、灵敏、准确,适用于农产品中农药多残留的快速筛查和分析测定,具有很好的实际应用价值。  相似文献   

3.
高洁  陈达炜  赵云峰 《色谱》2018,36(2):143-149
基于强阳离子交换填料(PCX),采用分散微固相萃取前处理技术,结合超高效液相色谱-四级杆-静电场轨道阱高分辨质谱联用技术,建立了一种快速测定葡萄酒和啤酒中多菌灵和噻菌灵的方法。通过对分散微固相萃取技术中PCX用量、洗脱溶剂中氨水的体积分数、乙腈的体积分数和洗脱体积的优化,实现了样品中多菌灵和噻菌灵的有效净化。经BEH C18(50 mm×2.1 mm,1.7 μm)色谱柱分离后,通过静电场轨道阱质谱靶向单一离子监测(targeted single ion monitoring,tSIM)结合数据依赖的二级质谱扫描(data dependent tandem mass spectrometry,ddMS2)采集模式进行定性定量分析。待测物多菌灵和噻菌灵在一定浓度范围内均呈良好线性关系,相关系数R2≥0.9999。在葡萄酒和啤酒基质中,多菌灵和噻菌灵的检出限分别为0.02和0.01 μg/L,定量限分别为0.06和0.03 μg/L。在0.1、1.0、100 μg/L 3个添加水平下,多菌灵和噻菌灵的加标回收率分别为95.6%~110.2%和87.5%~102.8%,日内精密度(RSDr)分别为1.8%~5.2%和1.3%~4.8%,日间精密度(RSDR)分别为4.3%~8.7%和4.8%~9.4%。该方法快速、简便、灵敏,适用于葡萄酒和啤酒中多菌灵和噻菌灵的残留检测。  相似文献   

4.
基于磁性分散固相微萃取净化,建立了测定运动营养食品中27种氨基酸含量的超高效液相色谱-四极杆-静电场轨道阱高分辨质谱法。通过优化液相色谱条件、质谱条件和样品前处理过程,在20 min内实现了对27种目标物的测定。样品经涡旋振荡,超声提取,磁性氧化石墨烯分散固相微萃取净化,采用Thermo Accucore HILIC色谱柱分离,以0.1%甲酸水溶液(含5.0 mmol/L甲酸铵)和0.1%甲酸乙腈(含5.0 mmol/L甲酸铵)为流动相进行梯度洗脱,静电场轨道阱高分辨质谱检测,外标法定量。结果表明,27种目标化合物在一定质量浓度范围内线性良好,相关系数(r2)均大于0.99,方法的定量下限为0.10~0.25 mg/kg,平均回收率为70.0%~93.0%,日内相对标准偏差(RSD,n=6)为1.6%~10%,日间RSD(n=5)为1.4%~5.2%。该方法高效灵敏,准确可靠,适用于运动营养食品中27种氨基酸的测定。  相似文献   

5.
建立了高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱快速筛查和分析葡萄酒中多种农药残留的方法。葡萄酒样品经含0.1%醋酸的乙腈溶液提取,盐析后浓缩,甲醇水定容后,经N-丙基乙二胺粉(PSA)净化,以C18柱为分析色谱柱,乙腈和5 mmol/L醋酸铵水溶液为流动相进行梯度洗脱,使用高分辨质谱Q-Exactive采集数据。检测数据表明,111种农药在1~100μg/L范围内线性关系良好,相关系数(r2)大于0.99。通过加标验证,该方法检出限可达到5μg/kg,回收率为63.3%~123.7%,RSD为3.2%~18.8%。经过实际样品验证,该方法简单、可靠、准确、快速,可用于葡萄酒中多种农药残留的高通量定性筛选和定量分析。  相似文献   

6.
胡巧茹  曹鹏  丛中笑  梁君妮  沙美兰  李晓玉  尹大路  鲁闽 《色谱》2019,37(11):1241-1248
建立了超高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱快速筛查和确证粮谷产品中20种真菌毒素的方法。样品经乙腈(含2%(体积分数)甲酸)提取,用Captiva EMR-Lipid小柱净化,采用Thermo Hypersil Gold C18柱(100 mm×2.1 mm,1.9 μm)分离,用四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱进行分析。在全扫描模式下以分析物的保留时间和一级母离子信息实现快速筛查,以自动触发采集的二级碎片离子信息进行确证。结果显示,目标分析物在各自的质量浓度范围内线性关系良好(相关系数r2>0.99),方法检出限为0.25~20 μg/kg,回收率为72.9%~117.8%,相对标准偏差为2.9%~15.2%(n=6)。该方法灵敏度高,结果准确、可靠,适用于粮谷产品中20种真菌毒素的快速筛查和确证。  相似文献   

7.
采用亲水色谱-静电场四极杆轨道阱质谱检测了饮料和酒类中36种合成色素。样品经调节p H、沉淀蛋白、稀释高速离心后上机。采用乙腈和缓冲盐梯度淋洗,亲水色谱柱分离。用静电场四极杆轨道阱质谱、电喷雾负离子源,选择离子扫描-数据依赖的二级采集模式(Target SIM-dd MS2)检测。36种色素定量限为0.010~0.32 mg/kg。在0.50 mg/kg(n=6)水平添加,添加回收率在83.8%~98.2%之间,RSD为0.62%~9.3%。方法定性质量相对偏差在±5×10~(-6)之内。  相似文献   

8.
应用PRiME HLB固相萃取柱通过式净化技术,采用液相色谱-四极杆静电场轨道阱高分辨质谱(LC-Q Orbitrap),建立了粮谷中17种酰胺类农药的检测方法。样品经乙腈提取,PRiME HLB固相萃取柱净化,在GL Intersil ODS-3色谱柱上以0.5%甲酸水和乙腈为流动相进行梯度洗脱,四极杆静电场轨道阱高分辨质谱以Full Scan/ddMS^2模式进行检测。结果表明,各组分在各自浓度范围内线性关系良好,相关系数均大于0.996。方法定量限在0.5~5μg/kg之间。待测物在5.0,10.0,50.0μg/kg 3个浓度水平下加标回收率在70.4%~101.6%之间,相对标准偏差在2.7%~10.8%之间。该方法可用于粮谷中酰胺类农药的测定。  相似文献   

9.
利用准确、可靠的色谱-质谱联用分析技术开展我国食用农产品中农兽药残留、有机污染物等有害物质的筛查和检测具有重要意义。高分辨质谱具备更高的分辨率和质量精度,在复杂食品基质中痕量化合物的定性确证和定量检测方面拥有很大应用潜力。该文综述了四极杆/飞行时间质谱(Q/TOF MS)、四极杆/静电场轨道阱质谱(Q/Orbitrap MS)技术的特点,重点分析了2017年至2022年国内外植物源和动物源食品中农药残留检测的高分辨质谱应用情况。从高分辨质谱技术本身的发展、食品安全监管部门和第三方检测机构的技术需求3个方面讨论了高分辨质谱技术的发展前景,展望了其未来研究的主要方向。  相似文献   

10.
基于在线净化液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱技术建立了快速测定动物源食品中地克珠利、妥曲珠利、妥曲珠利砜和妥曲珠利亚砜残留的分析方法。样品采用乙腈提取,经Cyclone在线净化柱净化后,将富集的目标物洗脱转至C_(18)分析柱,经色谱分离后,采用四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱以Full Scan/dd MS2模式进行检测。4种化合物在0.5~50 ng/m L范围内呈良好线性,相关系数均大于0.999 4,方法的定量下限(LOQ)为2μg/kg。待测物在4种基质中的加标回收率为80.2%~110.5%,相对标准偏差为2.8%~9.7%。该方法简化了前处理过程,消除了基质干扰。利用精确质量数、保留时间、同位素峰比、二级碎片多个定性信息能够实现快速确证测定。  相似文献   

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