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建立了一种简单、快速同时测定辣椒及其制品中苏丹橙G、甲基黄、对位红、柑桔红2号、苏丹红G、苏丹Ⅰ、苏丹Ⅱ、苏丹Ⅲ、苏丹红7B、苏丹红B、苏丹Ⅳ11种脂溶性着色剂的分析方法。样品经乙酸乙酯提取后采用凝胶渗透色谱净化,用配有二极管阵列检测器的高效液相色谱法测定,外标法定量。结果表明,11种着色剂在20~1 000μg/L范围呈良好线性,线性系数均大于0.998。在10、20、40μg/kg 3个加标水平下的平均回收率为75.8%~90.8%,相对标准偏差为3.0%~7.8%,11种着色剂的定量下限为10μg/kg。该方法稳定、可靠,适用于辣椒和辣椒酱中11种着色剂的测定。 相似文献
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整体柱在线净化-液相色谱-高分辨质谱法快速测定牛奶中15种糖皮质激素 总被引:1,自引:0,他引:1
将自制的在线固相萃取柱与液相色谱串联四极杆静电轨道离子阱质谱技术相结合,建立了快速测定牛奶中15种糖皮质激素类药物的新方法.样品采用乙腈均质提取2 min,经自制在线固相萃取小柱富集净化,在Waters CORTECS T3(150 mm ×2.1 mm,5μm)分析柱上实现良好分离,外标法定量.15种目标物质量浓度在0.10~100 ng/mL范围内线性关系良好,相关系数均大于0.99;在0.20,0.40,2.0μg/kg3个添加水平下,15种糖皮质激素的回收率在87.1% ~ 116.0%之间,相对标准偏差(RSD)在3.2%~8.7%(n=6)之间;方法的检出限(LOD,S/N≥3)和定量限(LOQ,S/N≥1O)分别为0.10和0.20μg/kg.该法适用于大批量牛奶中糖皮质激素类药物的快速定性筛查和定量分析. 相似文献
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采用MCX固相萃取柱净化,以超高效液相色谱-串联质谱(UPLC-MS/MS)法建立了香辛调料中曲托喹酚的测定方法。样品采用0.2%酸性乙醇提取,经MCX柱净化浓缩后,在ACQUITY BEH C18色谱柱上以乙腈和0.1%甲酸水溶液为流动相梯度洗脱,UPLC-MS/MS以MRM方式进行定量分析。结果表明,曲托喹酚在0.1~50 ng/mL范围内线性关系良好,相关系数(r)大于0.998,方法的检出限(LOD)为0.2 μg/kg,定量下限(LOQ)为0.5 μg/kg。化合物在不同基质的4个加标水平(0.5、2、10、100 μg/kg)下的回收率为74.5%~98.8%,相对标准偏差(RSD)为3.1%~9.1%。该方法灵敏、准确、可靠,可用于香辛调料中曲托喹酚的测定。 相似文献
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建立了强化食品(饮料、奶粉、含乳饮料、大米、果泥及果冻)中维生素C含量的高效液相色谱检测方法。优化了样品处理方法,在水浴控温和避光条件下处理样品,避免维生素C被氧化。选用Tech Mate C18–ST(250 mm×4.6 mm,5μm)反相色谱柱,以0.05 mol/L磷酸二氢钾缓冲溶液(p H 3)为流动相,流量为1.0m L/min,检测器为光电二极管阵列检测器,检测波长为266 nm。线性范围为0.2~100μg/m L,相关系数为0.999 6,果泥中维生素C的定量限为20 mg/kg,其它为100 mg/kg,加标回收率为82.2%~107%,测定结果的相对标准偏差为1.23%~6.86%(n=8)。该方法简单快速,其灵敏度、准确度和精密度均能满足强化食品中维生素C的检测要求。 相似文献
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TurboFlow在线净化/液相色谱-串联质谱法快速测定动物源性食品中聚醚类抗生素的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
建立了Turbo Flow在线净化/液相色谱-串联质谱法快速同时测定牛奶、鸡肉和鸡蛋中拉沙洛菌素、盐霉素、莫能菌素、甲基盐霉素、马杜霉素和尼日利亚菌素残留的方法。样品提取液经在线净化柱Cyclone-p净化,Thermo Scientific Hypersil-Gold C8(150 mm×2.1 mm,5μm)色谱柱分离,电喷雾正离子模式测定,整个分析过程仅13 min。方法在1~100μg/L范围内呈良好线性关系(r≥0.999),定量下限为1μg/kg,在动物源性食品中3个加标水平下的回收率为71.9%~109.0%,相对标准偏差为1.5%~14.9%。 相似文献
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采用顶空气相色谱-质谱联用(GC-MS)仪结合同位素峰形校正检索技术鉴别了市售芝麻油风味成分中的71种化合物,占总检出化合物的90.2%。检出化合物可分为吡嗪、吡咯、吡啶、噻唑、噻吩、吲哚、唑、呋喃、醛类和酚类等,其中醛、酚、吡嗪和呋喃类化合物的含量较高,分别占风味成分含量的37.4%,20.1%,10.0%和6.7%。同位素峰形校正检索技术在低分辨率质谱上可对化合物的相对分子质量实现精确测量,从而为低分辨率四极杆质谱确定化合物的元素组成和解析化合物结构提供了重要依据,同时也为芝麻油的成分分析提供了新的技术手段。 相似文献
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[目的]针对健康肉与病害肉的快速鉴别问题,本文对健康与病害肉的表面拉曼谱图的特征信息提取和分类方法进行研究,以实现对健康肉与病害肉的快速鉴别.[方法]以羊肉的表面增强拉曼谱图为样本,分别采用主成分分析-支持向量机和卷积神经网络两种方法进行分类.通过提取谱图的精细化特征,实现谱图数据的降维和干扰信息的过滤,为分类模型提供更加准确和丰富的特征信息.并以240份包含健康与病害羊肉的拉曼谱图为训练集样本,建立了分类模型,以另外的120份样本进行健康与病害肉的辨别效果验证.[结果]实验表明经过精细化特征提取后构建的主成分分析-支持向量机模型能清晰的找到健康与病害肉的分类边界,验证样本的识别准确率从82.5%上升到93.3%,同时使用卷积神经网络对精细化提取的特征进行学习与分类,识别准确率从常规方法的90.2%上升到95.5%.[结论]本文提出的基于表面增强拉曼的肉类谱图的精细化特征信息提取和分类方法能够有效实现对羊肉样品中健康肉与病害肉的快速分类和鉴别,该方法同样可以应用于其他肉类的检测分类,对保障食品安全具有重要的意义. 相似文献
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建立了一种基于超高效液相色谱-串联质谱同时检测植物体内27种典型药品及个人护理品(PPCPs)残留的分析方法,经HLB萃取小柱对植物体内PPCPs富集净化,以BEH C18色谱柱(100 mm×2.1 mm, 1.7μm)分离,以0.1%甲酸水溶液-乙腈为流动相梯度洗脱,电喷雾电离质谱正离子多反应监测(MRM)模式下分析。方法学考察表明,植物体中27种PPCPs的检出限为0.01~0.30μg/kg;定量限为0.03~0.98μg/kg;在各自的检测范围内有良好的线性关系(r2>0.99),平均回收率为80.8%~122.3%,相对标准偏差(RSD)为1.0%~9.9%。使用本方法检测生长在不同含量PPCPs培养基中的芽苗菜,结果发现在低含量PPCPs培养基中生长的芽苗菜体内检出了10种PPCPs;在中含量PPCPs培养基中生长的芽苗菜体内检出13种PPCPs;在高含量PPCPs培养基中生长的芽苗菜体内检出19种PPCPs。结果表明在有PPCPs污染的水体中生长的植物或是用含有被PPCPs污染的水源灌溉的植物会吸收并积累PPCPs,且植物对PPCPs的吸收种... 相似文献