金年会平台官网
推荐新闻
您的位置: 首页 > 产品中心
产品名称:

文献解读丨GC×GC-MS结合化学计量学测定草鱼不同部位挥发性化合物

来源:金年会官方网站首页入口 发布时间: 2024-07-08 15:29:41
  目前,用于阐明非靶向香气特征的常用分析技术是GC-MS。然而,由于生物样品的复杂性,可能含有成百上千种挥发性成分。传统的一维GC-MS由于其分离能力不足,可能会出现共洗脱等问题。为了识别重叠峰,引

产品概述

  目前,用于阐明非靶向香气特征的常用分析技术是GC-MS。然而,由于生物样品的复杂性,可能含有成百上千种挥发性成分。传统的一维GC-MS由于其分离能力不足,可能会出现共洗脱等问题。为了识别重叠峰,引入了全二维气相色谱质谱(GC×GC-MS)联用技术。GC×GC-MS由于具有优越的分离能力和更高的峰容量,能够生成大量的数据,这对处理和分析气相色谱数据提出了巨大的挑战。对于有针对的靶向研究,质谱解卷积工具足以使研究人员从所需化合物中有效地提取信息。相比之下,在无针对的非靶向研究中,研究者缺乏关于样品成分和相关化合物的先觉知识。因此,先进的数据处理工具对于处理GC×GC-MS数据是非常重要的。

  本研究改进并建立了一种检测草鱼挥发性化合物的新方法。采用具有高分辨率的GC×GC-MS完全分离挥发性化合物,使用基于Matlab编写的脚本、PCA、OPLS-DA等化学计量学方法对挥发性成分进行大规模、非靶向的研究,鉴定出了用于区分草鱼不同部位的51种关键挥发性候选物。

  采用GCMS-TQ8050全二维气相色谱质谱系统,配备AOC-5000注射器、双级环型单调制器:DB-5MS色谱柱1(30 m × 0.25 mm × 0.25 μm)和BPX-1色谱柱2 (2.5 m × 0.1 mm × 0.1 μm),系统由Cycle Composer软件控制。配备65 μm PDMS/DVB(poly-dimethylsiloxane-divinylbenzene)萃取头的AOC-5000注射器自动执行HS-SPME过程。将色谱图数据文件加载到GC image软件中进行处理,生成省略S/N值小于100的blob表,该表包含如化合物ID、化合物名称、两根色谱柱的保留时间和RI、峰面积、blob体积等信息。由于不同样品的相同化合物在blob表中的ID是不同的,因此编写了基于Matlab的脚本来自动比较不同样品的相同物质。一个化合物种类最多的blob表被用作模板,其他blob表与其比较,以生成包含不同样品的相同化合物的矩阵。该矩阵被提交给Malab和SIMCA分别进行PCA和OPLS-DA分析,利用VIP值找出区分草鱼不同部位的关键挥发性成分(图1)。

  1. 技术路线比较了来自相同样品的两个色谱图,其是使用相同仪器获得的。图2a显示了GC×GC曲线D GC(冷喷涂装置关闭,其他条件相同)。图2a的相应强度是图2b的3倍以上,这意味着GC×GC-MS比常规GC-MS更灵敏。

  图3展示了某一草鱼样品的GC×GC-MS指纹图谱(a: 1D-GC, b: GC×GC, c: 3D-GC)。可以看出,色谱柱1出现了峰重叠等现象,许多blob均在色谱柱2上分离。此外,在GC箱温度程序中,加热速度非常慢(2 ℃/min),这意味着这些重叠峰很难通过优化色谱柱来分离。

  由此得出结论,相对于传统一维GC-MS,岛津的GC×GC-MS(GCMS-TP8050)能够检测出更多的挥发性化合物。以图2b为例,共检测出8749个blob,当S/N>

  50时有3042个blob,当S/N>

  100时有1469个blob。显然,一维GC是不能分离这么多峰的。

  表1展示了体积最大的前100种挥发性化合物,包括8种醇、7种醛、3种酮、33种烷烃、7种烯烃、21种酯、2种吡啶、1种酸、1种酚和17种其他化合物。其中,63种首次在草鱼中发现,44种首次在鱼和相关鱼制品中鉴定。

上一篇:汉威科技用智慧化手段为燃气厂站构筑安全防线 下一篇:2024年食品安全检测市场前景分析预测

留言框

  • 产品:

  • 留言内容:

  • 您的单位:

  • 您的姓名:

  • 联系电话:

  • 常用邮箱:

  • 详细地址:

  • 省份:

  • 验证码:

    请输入计算结果(填写阿拉伯数字),如:三加四=7
分享到:
金年会平台官网
  • 扫一扫,关注我们