包括食品在内的生物源产品含有多种成分,通过对这些成分进行全面分析,可以了解批次和制造方法差异对产品的影响,并根据成分模式预测未知产品的特征等。此类研究最近正在食品领域盛行,这类研究通常被称为代谢组学,研究时需要结合如多元分析和机器学习等分析软件,是最热门的分析方法之一。质谱仪(如LC-MS和GC-MS)已被视为代谢组学必不可少的工具。质谱仪具有出色的定性能力,在对检测到的成分进行识别时发挥着强大的功能。但另一方面,质谱仪也存在一些问题,如装置容易积蓄污垢,更新仪器调谐信息前后数据的质量有很大变化,所以不适合用于长期获取大量数据。特别是在GC-MS中,样品需通过三甲基硅烷化处理(TMS化)来测定代谢物,但在衍生化后,多数TMS化的化合物峰强度会随着时间的推移而降低。为了获得良好的测定结果,在衍生化后必须尽快完成分析。在本文中,我们研究了是否可以用GC-FID代替GC-MS进行代谢组学分析,结果发现GC-FID可以检测到与GC-MS相当数量的化合物,并且无论衍生后的样品放置数小时或者数天,这些峰的强度都比GC-MS所得结果稳定。这表明GC-FID的稳定性可使其成为代谢组学中长期获取大量数据的有效工具。
- 内容类型:
- 应用报告
- 文章编号:
- _x000D_
G309_x000D_
- 产品类型:
- 气相色谱仪
- 语言:
- 中文
- 更新时间:
- 2020年08月10日
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