时间:2021-04-16 08:02:41来源:
丹麦技术大学国家食品研究所的一个研究小组开发了一种使用标记化合物估算混合物中未知化学物质含量的框架。
在概念验证研究中,研究人员成功地使用了液相色谱-质谱(LC-MS)技术来估计印刷的早餐谷物盒中300多种未知物质的浓度。
许多分析都是寻找特定的化学物质,但丹麦团队对非针对性的方法很感兴趣。Analytica Chimica Acta的研究人员写道:“由于难以解决未知物质而避免或忽略未知物质的情况并不少见。”
定量往往依赖于与目标化合物匹配的标准品。但是,复杂的混合物可能包含数百种化学物质。
通讯作者埃尔科·皮耶克(Eelco pieke)说:“要获得这些或类似化合物的所有标准都是非常不可能的。相反,研究小组在设定浓度下添加了一系列定量标记(QM)。然后将它们与未知化学品进行比较,以估计其浓度。
选择的QM类似于通常在目标样品中发现的化学物质。皮克先生解释说:“我们在预计会有很多化合物的地区增加了质量管理体系。”
“这项研究完全没有针对性。您不需要有关结构的信息,也不需要有关身份的信息。”
与只需要一个QM的气相色谱(GC)-MS相比,在LC-MS中使用多个QM可能被视为一个缺点。但是,LC-MS可以分析范围更广的挥发性和非挥发性化合物。
皮耶克表示:“重要的是要摆脱针对性的鉴定和定量分析的思维方式,并朝着不惜一切代价获取数据的方向发展一点。”该方法仅给出化学含量的估算值,但会快速选择高浓度的化学含量,这将成为更详细研究的重点。
皮耶克表示,目前,这种无针对性的方法将适用于处理未知数和复杂样品的任何领域,尤其是食品安全,环境分析和代谢组学。
他说,研究小组目前正在尝试将结构信息与可能的不良健康影响联系起来,并且正在“寻找可能引起任何浓度安全问题的化学警报”。
研究人员还与法国食品,环境与职业健康与安全局(Anses)合作,寻找在风险评估中使用数据的方法。
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