基于捕集柱阵列的制备型二维液相色谱纯化烟草中的4个组分

二维液相色谱(2D-LC)因具有较高的峰容量,在复杂样品的分离分析中获得了广泛的关注。然而,制备型2D-LC以纯化高纯单体为目标,在方法开发和设备构成等方面与分析型2D-LC有较大的不同,目前尚未得到充分的开发,在大规模的制备纯化中应用较少。本文以一套制备液相色谱模块为分离系统,以稀释泵、切换阀和捕集柱阵列为接口,构建了新型的制备型2D-LC系统,旨在规模化纯化多个活性成分。以烟叶中可以用作医药原料的烟碱、绿原酸、芦丁和茄尼醇等组分为目标物,考察了不同类型填料对样品的捕集效率、过载条件下的色谱保留行为等,优化了制备色谱条件。进而利用在线2D-LC系统实现了烟叶提取物的纯化,通过一次运行获得了4个高纯化合物。该系统具有中压色谱纯化成本低、系统在线运行自动化程度高、稳定性好及容易放大等优点。烟叶中活性化学成分的回收利用对促进烟草行业的发展及带动地方农业经济开发具有重大的意义。     

利用特征中性丢失和非靶向液相色谱－质谱联用技术鉴定烟草中的糖苷成分

烟草中的糖苷化合物是非常重要的香气前体物质,了解糖苷化合物的种类和结构对于烟草的种植和加工均有重要意义。该文基于糖苷化合物在质谱分析中的特征中性丢失和非靶向液相色谱－质谱分析技术,建立了一种对烟草中糖苷化合物进行筛选和鉴别的方法。共筛选出60种糖苷化合物,其中糖元部分主要由己糖、脱氧己糖或两者的二糖或三糖组成。对苷元的二级质谱碎片离子进行了详细的结构解析,结合文献资料和现有数据库共鉴定出酚酸类、黄酮类、生物碱类、萜烯类、固醇脂类及神经酰胺类苷元共23种结合态糖苷化合物。所发现的糖苷化合物种类丰富,为后续研究烟草的香气成分及其影响因素提供了重要的物质基础。     

梗丝掺配对卷烟主流烟气粒相物中香味成分的影响

在叶丝样品中掺配了5种不同比例的梗丝卷制成了卷烟样品,然后通过中心切割气质联用技术对卷烟样品主流烟气的粒相物中香味成分进行测定分析.分析结果表明:随着梗丝掺配比例的增加,样品卷烟的单支克重、抽吸口数、总粒相物含量和主流烟气粒相物中香味成分含量均逐渐减少.此外,粒相物中大部分香味成分的含量也都逐渐降低.而由于梗丝中木质素、纤维素、果胶等大分子含量高以及燃烧性好,使得叶丝中梗丝量掺配增加后,烟气中2-甲基吡嗪等美拉德反应产物、香兰素等木质素热解产物以及2,3-二甲基-2-环戊烯-1-酮等大分子热解产物含量也随之增加.这些研究结果表明梗丝掺配虽然可以有效实现降焦,但仍需要通过加香方式来弥补梗丝加入后香气不足的问题.     

高分辨质谱技术研究DART离子化条件下的背景离子及潜在应用

运用高分辨质谱技术对实时直接分析(DART)离子化条件下的多种背景离子进行研究和表征,追溯了这些信号可能的来源。研究表明:背景离子主要在阳离子条件下产生,且主要来自实验室环境中微量的增塑剂和聚二甲基硅氧烷,其中聚二甲基硅氧烷可能来自泵油挥发。了解和掌握这些背景离子有助于利用DART技术开展研究和测试方面的工作:(1)这些背景信号较弱,在DART的样品分析时不会产生显著干扰。可在不额外加入内标化合物的情况下,考察高分辨质谱质量轴的稳定性和准确度。(2)了解这些背景离子有助于DART质谱分析复杂体系时避免误判。     

基于GA-SVM算法烟叶部位致香成分差异性分析

采用高效液相色谱-气相色谱-质谱联用法(HPLC-GC-MS)测定中部和下部烟叶的巨豆三烯酮、β-紫罗兰酮、氧化紫罗兰酮、茄酮等11种致香成分,应用遗传算法(GA)对筛选出的8种致香成分建立中部和下部烟叶支持向量机(SVM)分类判别模型.结果表明,中部和下部烟叶的SVM分类判别模型的建模、留一法及预报准确率分别为95.45%,89.39%和81.25%.利用Fisher判别矢量方法考察了中部和下部烟叶的空间分布规律,分析出中部和下部烟叶致香成分中,巨豆三烯酮、β-紫罗兰酮、氧化紫罗兰酮差异显著.     

在线液相色谱-气相色谱/质谱联用快速分析烟叶中的西柏三烯二醇

西柏三烯二醇是重要的中性香味物质——茄酮及其衍生物的前体物,对烟叶的香气风格和品质具有重要影响.建立了以超声波辅助溶剂萃取技术,结合在线液相色谱-气相色谱/质谱(liquid chromatography-gas chromatography/mass spectrometry,LC-GC/MS)联用法对烟草中的西柏三烯二醇进行快速分析的方法.该方法的前处理操作快速简便,检测灵敏度高,重复性好,在对不同地区K326青烟叶中西柏三烯二醇含量的比较分析中也取得了良好的结果,适用于烟草中西柏三烯二醇含量的大规模分析.     

近红外光谱法快速定量检测青烟叶及烤烟叶中的生物碱

基于傅里叶变换近红外漫反射光谱技术,采集123个青烟叶样品、412个烤烟叶样品的近红外光谱,并对其原始光谱进行一阶微分及Norris平滑处理;采用偏最小二乘(PLS)法建立青烟叶及烤烟叶近红外光谱与4种生物碱的预测模型,并将部分样本作为独立验证集进行预测;对烟叶烘烤前、后的生物碱含量进行比对分析。结果表明:各化学指标的预测均方差(SEP)与校正均方差(SEC)的比值均为0.8～1.2,验证集样本标准偏差(SD)与SEP的比值均大于2.0,校正集与验证集的相关系数r约为0.9,说明近红外模型可用于青烟叶及烤烟叶中生物碱的快速定量检测;转化株烟草在烘烤调制过程中发生了尼古丁向降烟碱的转化。     

近红外和电子鼻数据融合识别不同香型风格

分别基于近红外和电子鼻融合数据、近红外数据以及电子鼻数据建立判别烟叶清香型、中间香型和浓香型三种香型风格的定性判别模型,结果表明虽然三种模型的建模准确率差异不大,都超过了89.00%,但基于融合数据建立的模型对中间香型和浓香型的预报准确率分别为82.67%和80.00%,比仅仅利用近红外数据建立模型的72.41%和73.33,也比仅仅基于电子鼻数据建立模型的68.97%和53.33%都有明显的提高。融合后预报准确率提高的可能原因是：电子鼻风味分析仪对于影响中间香型和浓香型的烟叶致香成分感应更加灵敏,捕获的信息也更多,这些新的信息可以作为NIR数据信息的有利补充,可用于建立烟叶香型分类判别准确率更高的模型。同时本研究还基于相同的融合数据,对比不同数据挖掘算法建模和预报结果差异性。实验结果表明：人工神经网络的建模结果高于支持向量机建模,人工神经网络模型的预报结果准确率只有65.00%,远低于支持向量机模型的预报结果的83.75%。这也验证了支持向量机算法可以在建模过程中减少过拟合。该研究可以为快速鉴别烟叶香型风格提供支撑,而且随着研究的深入可以争取为烟草系统的专业评吸人员提供辅助的鉴别方法。     

拉曼光谱结合偏最小二乘同时测定烟草中叶黄素和β-胡萝卜素含量

色素是烟草中的重要组成成分,烟草的外观质量和内在品质都与色素相关。色素主要分为绿色素、黄色素和黑色素。在生长期,烟草中的绿色素主要是叶绿素,成熟期的烟草中黄色素则主要为叶黄素和胡萝卜素,黑色素则存在于成熟的烟叶中,或在调制和发酵的过程中产生。色素的检测对于烟草原料评价和成品质量都非常重要。鉴于烟草色素基于液相色谱的传统检测方法耗时较长、样品制备过程复杂,以及拉曼光谱操作简单、测定时间短、能提供有关分子官能团信息的特点,开发了一种应用拉曼光谱同时定量检测烟草中叶黄素和β-胡萝卜素的快检方法。烟草样品的有机溶剂提取物,密封在透明玻璃瓶中,将激光聚焦于瓶内溶液样品直接测定拉曼光谱。研究发现,不同于常见的514和785 nm激发波长,在短波455 nm激光作用下,可获得更理想的拉曼信号,光谱强度较高,荧光干扰较低。对色素萃取溶剂、焦平面与光学平台间的距离等实验条件进行了优化。考虑到不同检测日期仪器操作条件的变化可对拉曼光谱产生影响,以溶剂峰为内标峰,对光谱进行归一化处理,以校正因测定条件不稳定而引起的物理干扰。为了解决荧光干扰,以及色素分子之间的拉曼光谱干扰问题,采用偏最小二乘法（PLS）建立光谱分析的多元校正模型。建模中对波长区域以及光谱预处理方法进行了优化。研究结果表明,光谱归一化处理显著降低了因物理因素产生的光谱干扰,光谱求导运算对建模影响不大,而波长选择能明显改善模型的预测能力。利用798.2～1 752.8 cm-1波段建立叶黄素的PLS定量模型时,预测效果最佳,预测集的均方根误差（RMSEP）为6.68 μg·g-1;对于β-胡萝卜素,798.2～1 752.8 cm-1组合2 254.2～2 784.5 cm-1用来建模时得到的RMSEP最小,为2.56 μg·g-1。该方法操作简便、耗时少、结果准确可靠,为烟草样本中色素的定量分析提供了一种切实有效的新途径。     

烟叶中糖类物质含量及产地特性

定量检测不同产地鲜烟叶与烤后烟叶中淀粉、葡萄糖、果糖和蔗糖的含量,分析各糖类物质间含量相关性,比较烘烤前后各糖类物质含量变化,并研究不同产地鲜烟叶及烤后烟叶的糖类物质含量特性。结果表明:鲜烟叶中淀粉含量与烤后烟叶中葡萄糖、果糖及蔗糖含量均呈显著正相关,蔗糖含量与烤后烟叶中所有糖类物质含量均呈中等负相关;在鲜烟叶与烤后烟叶中,果糖、葡萄糖含量相当;黑龙江产鲜烟叶中淀粉含量最高,河南产鲜烟叶中淀粉含量最低,云南产鲜烟叶中还原糖、蔗糖含量最高;云南产烤后烟叶中淀粉转化最充分,黑龙江产烤后烟叶中淀粉含量最高,河南产烤后烟叶中葡萄糖、果糖含量显著低于其他产地的。