基于异谱二维NIR-IR相关判别掺杂牛奶

为更快、更准确的判别掺杂牛奶和纯牛奶,将二维异谱NIR-IR相关谱与多维偏最小二乘判别(NPLS-DA)相结合,建立了掺杂牛奶与纯牛奶NPLS-DA模型。首先,准备并配置纯牛奶和浓度范围为0.01~1g·L-1掺杂淀粉牛奶样品各36个,并在室温的条件下采集所有样品的一维近红外透射光谱和中红外衰减全反射光谱。接着,计算了所有样品在4 200~4 800和900~1 700cm-1范围的同步二维NIR-IR相关谱,研究了其二维相关谱特性,并指出虽然该技术可提供更多的信息,但由于掺杂物微量,仍旧无法根据相关图谱直接对比判定牛奶是否掺杂,需要借助模式识别的方法进行判别。最后,将同步二维NIR-IR相关谱与NPLS-DA结合建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型,该模型对校正集内部样品和预测集外部样品的判别正确率分别为95.8%和100%。此外,为了比较,分别建立了基于二维NIR和IR相关光谱的NPLS-DA模型,两模型对未知样品的判别正确率均为95.8%。研究结果表明:采用NIR-IR相关谱的NPLS-DA模型能提供更好判别结果。该方法可有效提取食品中掺杂物的特征信息,为检测掺杂食品提供了一个新的方法。     

傅里叶变换红外光谱实时监测乳腺癌细胞化疗反应性的研究

应用傅里叶变换红外光谱技术监测乳腺癌细胞株MCF-7在化疗药物5氟尿嘧啶(5-FU)干预过程中相应的红外光谱变化,验证其与药物作用的时间和剂量相关性。对数据结果整理发现,在时间相关性方面,随药物作用时间的延长,乳腺癌细胞株MCF-7对脂类的利用率下降,细胞中脂类含量增加,同时肿瘤细胞分裂增殖受阻,细胞内DNA和RNA的含量降低,实验中观察到,48 h内,乳腺癌细胞MCF-7的红外光谱中代表脂类变化的峰强比I_{2 920}/I_{1 460}逐渐升高,I_{1 400}/I_{1 460}逐渐降低,代表细胞内核酸变化的峰强比I_{1 080}/I_{1 550},I_{1 240}/I_{1 550}逐渐降低;在剂量相关性方面,癌细胞红外光谱中峰强比I_{1 640}/I_{1 550}较正常升高,实验中观察到峰强比I_{1 640}/I_{1 550}随药物浓度的增加而呈现逐渐降低的趋势。以上这些变化与乳腺癌细胞在化疗药物干预过程中的生物学改变相符,可作为FTIR实时监测乳腺癌细胞化疗反应性的参考指标。     

Usefulness of parallel factor analysis to handle the matrix effect in the fluorescence determination of tetracycline in whey milk

The determination of tetracycline by fluorescence spectrophotometry in complex matrices has some difficulties, because the presence of other compounds in the matrix affects the analytical signal. In this work, the effect of some inorganic species that are present in whey milk on the fluorescence signal of tetracycline is studied using a D-optimal experimental design. Next, an experimental strategy is proposed in conjunction with Parallel Factor Analysis, PARAFAC, modeling that leads to suitably modeling the severe matrix effect in the determination of tetracycline in whey milk. A specific design is performed in such a way that the lack of trilinearity due to the effect of the presence of interferents on the signal is obviated. Then, ten test samples from three brands of milk, spiked with different quantities of tetracycline and measured in 2 days were analysed using this methodology (mean of the absolute value of the relative errors: 5.1%). The developed analytical method fulfils the property of trueness, the relative errors being, both in calibration and prediction, inside the interval set by Commission Decision 2002/657/EC at these concentration levels. Decision limits (CCα) at x₀ = 0 μg L⁻¹ and at x₀ = 100 μg L⁻¹ were 13.2 and 112.4 μg L⁻¹ respectively, for α = 0.05; whereas detection capabilities (CCβ) were 25.9 μg L⁻¹ and 124.4 μg L⁻¹ respectively for α = β = 0.05.     

高效毛细管电泳法测定牛奶和奶粉中残留的三聚氰胺

建立了牛奶和奶粉中三聚氰胺的高效毛细管电泳-二极管阵列检测器(HPCE-DAD)检测方法。使用长度58.5 cm、内径75 μm的毛细管柱,分离电压25 kV,进样量3.5 kPa (35 mbar)×8 s,分离温度25 ℃,缓冲溶液20 mmol/L 柠檬酸-40 mmol/L 磷酸氢二钠(pH 2.6),检测波长232 nm。分析物在1~100 mg/L 范围内线性良好,r2>0.997;牛奶和奶粉的定量限分别为0.5 mg/kg和1.0 mg/kg。在添加水平为定量限浓度至50 mg/kg时的回收率为72.2%~97.3%,相对标准偏差为2.1%~3.9%。     

超高效液相色谱-串联质谱法测定调制乳中3种磺胺类药物残留

建立了一种超高效液相色谱-串联质谱测定调制乳中磺胺嘧啶、磺胺甲基嘧啶和磺胺二甲基嘧啶残留的方法。调制乳经1%(v/v)乙酸水溶液和甲醇提取、沉淀蛋白质,HLB固相萃柱萃取净化处理后上机检测。采用ACQUITY UPLC HSS T3色谱柱,以0.1%(v/v)甲酸水溶液和乙腈为流动相进行梯度洗脱,使用电喷雾离子源,在正离子模式下进行数据采集。采用基质标准样品添加法绘制标准曲线,外标法定量,方法的定量限为1 μg/kg。在1~100 μg/L范围内3种磺胺类药物标准曲线的线性关系良好(相关系数(R²)≥0.998);在1、2和10 μg/kg 3个加标水平下,方法的回收率为76.5%~101.9%,相对标准偏差为1.2%~12.4%。该方法简便、快速、实用、准确,各项技术指标满足国内外法规的要求,可用于调制乳中磺胺类药物残留的确证检测。     

超高效液相色谱-串联电喷雾四极杆质谱法同时测定牛奶中12种糖皮质激素的残留

采用超高效液相色谱-串联电喷雾四极杆质谱(负离子模式)在多反应监测(MRM)模式下测定了牛奶中12种糖皮质激素的残留。试样中加入pH 5.20的醋酸盐缓冲溶液和甲醇,超声提取,以去除部分蛋白质,然后用正己烷脱脂,依次经HLB柱、硅胶柱和氨基柱等固相萃取柱浓缩和净化后,通过Waters ACQUITY UPLCTM BEH C18色谱柱分离,以甲醇和含0.1%甲酸的水为流动相进行梯度洗脱。在超高效液相色谱-质谱分析过程中以保留时间和离子对(母离子和两个碎片离子)信息比较进行定性,以母离子和响应值高的碎片离子进行定量。该法的检出限为0.02～0.38 μg/kg,最低定量限为0.07～1.27 μg/kg。添加水平为2 μg/kg和0.4 μg/kg时,12种糖皮质激素的加标回收率为69.3%～94.3%,相对标准偏差为3.5%～16.7%。     

高效毛细管电泳浊度法检测牛奶及奶粉中的三聚氰胺

建立高效毛细管电泳(HPCE)浊度法检测牛奶和奶粉中三聚氰胺的方法。样品中加入三氯乙酸水溶液,加热样品至沸腾后自然冷却,使蛋白质充分凝聚、沉降,并提取三聚氰胺。色谱条件为:毛细管柱长度50cm、内径75μm,分离电压13kV,进样量12.3kPa×3s,分离温度25℃,检测波长236nm。加标回收率为83%～98%之间,定量限为1mg/kg。测量结果的相对标准偏差为1.8%～3.4%(n=5)。该法可用于大量牛奶和奶粉样品中三聚氰胺的快速检测。     

离子色谱法测定乳品中硫氰酸钠含量

采用离子色谱法测定乳品中硫氰酸钠的含量。样品用5 mL乙腈沉淀蛋白质,上清液过C18柱净化,所得的产物采用离子色谱法测定,外标法定量。结果表明,通过流动相以及前处理方法的改进,硫氰酸钠质量浓度在0.10~4.00 mg/L范围内与色谱峰面积呈良好的线性,相关系数r2=1,方法的检出限为0.01 mg/L。在牛奶样品中加入硫氰酸钠标准溶液进行回收试验,测得回收率为95.0%~101.0%,测定结果的相对标准准偏差为1.8%~2.8%(n=7)。该方法操作简便,能有效避免假阳性的发生,测定结果准确,适合于乳品中硫氰酸钠的检测。     

纳米纤维固相萃取/超高效液相色谱-串联质谱法检测牛奶中25种糖皮质激素

采用静电纺丝技术制备了聚苯乙烯（PS）纳米纤维,用扫描电镜、透射电镜和红外光谱对其进行表征,并测试了比表面积和接触角。经过色谱条件、萃取条件优化,建立了基于纳米纤维固相萃取前处理/超高效液相色谱 - 串联质谱检测牛奶中25种糖皮质激素类药物残留的分析方法。样品经乙腈振荡提取,PS纳米纤维固相萃取柱富集净化,甲醇洗脱液用ACQUITY BEH C18（2.1 mm × 100 mm,1.7 μm）分离,以0.1%甲酸水 - 乙腈为流动相进行梯度洗脱,在双喷射流电喷雾正离子模式下,以多反应监测模式（MRM）进行检测,外标法定量。结果表明,25种糖皮质激素在1~100 μg/L范围内线性关系良好,相关系数（r）均大于0.995,方法检出限（LOD,S/N ≥ 3）和定量下限（LOQ,S/N ≥ 10）分别为0.04 ~ 0.10 μg/kg和0.13 ~ 0.33 μg/kg。在3个不同浓度加标水平下,25种糖皮质激素的回收率为71.5% ~ 105%,相对标准偏差（RSD）为1.8% ~ 10%。该方法操作简单、快速、准确、灵敏度高,应用该方法检测10批牛奶样品,有1批次检出微量氢化可的松残留。     

Biased detection of guanine-rich microRNAs by array profiling: Systematic error or biological phenomenon?

This article describes an unexpected phenomenon which was revealed during the study of microRNA expression profiles of breast tumors. Hierarchical clustering has distinguished two broad groups of microRNAs with different expression patterns. One of these groups, Group Q (“questionable”), was composed mainly of recently discovered microRNAs and contained a large number of viral microRNA species. This microRNA subset was found to be extremely rich in guanine. The above features suggest that the Group Q is an artifact of microRNA expression profiling. However, the latter explanation is not supported by the evidence for biologically relevant associations observed for the Group Q microRNAs.