Nexera-e

全二维液相色谱

 

Comprehensive Chromatography

全二维色谱法

全二维色谱技术作为可以迅速、多方位地解析复杂样品中成分的微小差异的有效分离技术,近年来,在香料、环境、化学等领域的需求日益增加。

传统的色谱法

想要详细地分离化合物群,想要分离隐藏在主成分中的多个微量成分。食品、生物、石化样品多具有复杂的组成,有时无法使用传统的色谱法充分予以分离。

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实现全二维分离

全二维液相色谱将两个独立的分离系统相结合,可大幅度地提高分离性能,是全新的分析方法。通过多个分离系统的组合,可以分离使用1维LC难以分离的成分,为此,可应用于复杂样品的分析。

2维谱图:必要的信息一目了然

表示出反映化合物结构的图像模式,在多组分混合物的分组分析中显示威力。

磷脂各成分(左图)通过第1维的正相系统基于极性基团的种类进行分离,通过第2维的反相系统基于脂肪酸的链长进行分离。轻质油分析(右图)呈现与苯环数或碳数对应的模式。

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PG:磷脂 PE:磷脂酰乙醇胺
PA:磷脂酸 PI:磷脂酰肌醇
PS:磷脂酰丝氨酸 PC:磷脂酰胆碱

更大程度上提高了色谱分离检测能力、使以往难以分离的结构类似化合物实现高分离分析的全二维色谱 e-Series,基于LC(液相色谱)的LC×LC系统「Nexera-e」以及基于GC(气相色谱)·GC-MS(气质联用仪)的GC×GC系统「Ultra-e」组成产品线,使用专用软件「ChromSquare)」进行数据解析。

LCxLC, LCxLCMS
(Nexera-e)

GCxGC, GCxGCMS
(Ultra-e)

基于Comprehensive Chromatography的应用

葛根汤提取物

在1个峰内含有若干成分吧?样品越复杂、类似成分越多,则在1个峰中就越有可能含有多个成分。单一分离系统无法分离的成分,如果使用两个独立的分离系统的话,则可以实现分离。

葛根汤提取物基于Nexera-e的分离与基于通常1维LC的分离

如上例所示的峰,在单一分离系统中重叠的成分,通过使用2个分离系统实现了分离。另外,1维LC确认到74个峰,而通过使用Nexera-e,在同一分析时间内检测出超过200个峰。

磷脂

全二维液相色谱分析的优点不仅仅是高分离。在2维谱图上,第1维轴与第2维轴可分别为不同的分离条件,因此,各成分的物性与图上的位置相关。在2维谱图上进行解析,可对具有类似结构的化合物分组,可直接观察到各成分群,或在图上解析未知成分的性质。

    

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磷脂39成分同时分析
PG:磷脂 PE:磷脂酰乙醇胺  PA:磷脂酸
PI:磷脂酰肌醇  PS:磷脂酰丝氨酸 PC:磷脂酰胆碱

磷脂各成分通过第1维正相系统基于极性基团种类进行分离,通过第2维反相系统基于脂肪酸链长进行分离。

上图按种类分组表示各成分。
磷脂有以正离子模式较强检出的成分和以负离子模式较强检出的成分,但利用LCMS-8050的高速正负离子切换[UFswitching]检测,可以在1次分析中获得双方数据。 

矿物油的芳烃类(MOAH)的分析

从原油经过各蒸馏、提纯过程生产出的矿物油产品含有矿物油饱和烃类(MOSH)、矿物油芳烃类(MOAH)。近年,发生了矿物油混入食品危害健康的问题。混入源可能是包装材料的印刷油墨直接混入,或是作为再生原料的报纸上的油墨等。在此介绍基于GC×GC的意大利面的MOAH分析。

在矿物油分析中,首先提取粉碎样品,然后分离MOSH成分与MOAH成分,并进行定量。比如,使用Ag硅胶SPE小柱在线SPE法分离的样品分割中还出现了目标成分之外的峰,妨碍定量。对此峰进行解析还有助于确定污染源。

下图是GC×GC分析市售意大利面的MOAH分割的结果。在MOAH Cloud上存在强峰,通过质谱谱库检索,确认了峰成分。大多是脂类化合物。MOAH定量使用GC×GC-FID,对对应面积积分区域部分进行积分,然后扣除不要要的峰强度,得到了1.6mg/Kg(C<25)的结果。在包装前测定的意大利面样品中不含一系列的脂类化合物,因此,可以污染认为是来自包装。

意大利面的MOAH分割的GCxGC-qMS色谱图
(1st色谱柱:SLB-5ms(L=30m, i.d.=0.25mm, df=0.25µm), 2nd色谱柱:Supelcowax-10(L=1m, i.d.=0.1mm, df=0.10mu;m),调制时间:6sec)

No 化合物名 No 化合物名 No 化合物名
1 Isopropyldodecanoate 2 Dioctylether 3 2-Ethylhexyl octanoate
5 Isopropyltetradecanoate 9 Methylhexadecanoate 10 Ethylhexadecanoate
11 Isopropylhexadecanoate 12 Abietatriene 13 Octyldodecanoate
15 Methyloctadecanoate 16 Dodecyloctanoate 17 n-Butylhexadecanoate
18 Octyltetradecanoate 19 Tetradecyloctanoate 20 n-Butyloctadecanoate
22 Octylhexadecanoate 23 Di(ethylhexyl) phthalate 25 Squalene
26 1-Hexacosanol        

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柑橘精油的GC×GC-MSMS分析

岛津的三重四极杆型质谱仪GCMS-TQ8030可高速实施扫描模式、MRM数据采集,还可进行scan/MRM同时测定。在此,介绍基于GCMS-TQ8030的scan/MRM同时测定模式的柑橘精油非目标定性分析,以及食品添加剂所含柑橘油的MRM目标分析的例子。1st色谱柱使用SLB-5ms,2nd色谱柱使用IL-60。

下图表示扫描部分的2维色谱图。另外,列表表示通过谱图相似度检索一致的不同极性的16种单/倍半萜。

Q3扫描部分的柑橘精油的2维色谱图和鉴定结果
(调制时间:5sec)

 

No 化合物名 No 化合物名 No 化合物名
1 citronellal 2 terpinen-4-ol 3 α-terpineol
4 decanal 5 neral 6 geranial
7 perillaldehyde 8 thymol 9 linalool isobutyrate
10 α-copaene 11 dodecanal 12 methyl, N-methyl anthranilate
13 (E,E), α-farnesene 14 δ-cadinene 15 caryophyllene oxide
16 α-sinensal        

进行了3种保存剂——邻苯基酚 (OPP)、丁基羟基甲苯 (BHT)、丁基羟基苯甲醚 (BHA)的MRM目标定量分析。对于OPP在0.1 ppm-100 ppm范围,而对于BHA和BHT在0.5 ppm-200 ppm范围测定了标准曲线。下图表示1 ppm水平的MRM的2维色谱图。从柑橘精油检测出57 ppm的OPP,未检出BHT和BHA。(BHT和BHA的LOD分别为3 ppb、11 ppb。)

1ppm水平的内标IS(,4-二溴苯)、BHT、OPP、BHA的
MRM GC×GC-MSMS 2维色谱图。

 

进行通常GC/MS/MS的MRM而有峰重叠的情况下,如果使用GCxGC-MSMS,则有可能实现色谱分离。

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马黛茶的分析

马黛茶作为恢复疲劳的滋补剂或兴奋性饮料,在南美各国被普遍消费。对从巴西超市买来的马黛茶样品(Ilex paraguariensis的枝叶)的挥发成分进行了GCxGC分析。

马黛茶的GCxGC-qMS色谱图
(1st色谱柱:SLB-5ms(L=30m, i.d.=0.25mm, df=0.25μm), 2nd色谱柱Equity 1701(L=1.5m, i.d.=0.1mm, df=0.1μm), 调制时间:6sec)

 

一维色谱柱使用微极性色谱柱,二维色谱柱使用具有适合高速分析的尺寸的中极性色谱柱。得到的二维色谱图上检测出很多的成分,在二维图的下部(低极性区域)检测出烃组,并且,检测出引人注目的化合物咖啡因。

GCxGC分析和单GC分析的比较
  检出峰数 鉴定峰数
GCxGC-MS 1000以上 241
单GC-MS 200 70

通过实施质谱图谱库检索,在检出的1000个以上的峰中,可鉴定241个。可知,GCxGC是分析复杂样品的有效手段。

马黛茶的GCxGC-qMS色谱图和鉴定结果例

 

No 化合物名 No 化合物名 No 化合物名
20 4-hydroxy-2-butanone 30 5-methyl-3-methylene-5-hexen-2-one 40 alpha-pinene
21 methylpyrazine 31 2-heptanone 41 2-octanone
22 furfural 32 nonane 42 2-heptenal,
23 isovaleric acid 33 4-heptenal, 43 2,2-dimethyl-3-heptanone
24 (2E)-hexenal 34 2-butoxyethanol 44 5-ethyl-2(5H)-furanone
25 2-allylfuran 35 2,4-hexadienal 45 5-methyl furfural
26 (2Z)-hexenal 36 2(5H)-furanone 46 benzaldehyde
27 furfuryl alcohol 37 gamma-butyrolactone 47 hexanoic acid
28 hexanol 38 pyrazine, 2,5-dimethyl- 48 3-methyl-2(5H)-furanone
29 pentanoic acid 39 2,7-dimethyloxepine 49 1-octen-3-ol

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血浆中的脂肪酸

食物中的脂肪与高血压、心脏病、肥胖、高胆固醇血症等一系列病理有很深的关系,被人们普遍关注,近年来,广泛使用色谱装置实施调查。但目前的方法存在i)因质谱图相似,不能确定脂肪酸同分异构体的双键位置、ii) GC分离能力低、iii) 因灵敏度低,无法检测微量水平的峰等问题。 在此,尝试使用具有高分离能力、高灵敏度的GC×GC法确定人血浆中的脂肪酸甲酯。

血浆中脂肪酸甲酯的二维色谱图
(1st色谱柱:SLB-5ms(L=30m, i.d.=0.25mm, df=0.25μm), 2nd色谱柱:Supercowax-10(L=0.95m, i.d.=0.1mm, df=0.1μm), 调制时间:6sec)

 

Peak FAME Peak FAME Peak FAME Peak FAME
1 C8:0 18 a-C19:0 35 C18:2ω6 (st) 52 C22:4ω6
2 C9:0 19 C19:0 36 C20:2 53 C22:4ω3
3 C10:0 (st) 20 C20:0 (st) 37 C20:2ω6 (st) 54 C24:4ω6
4 C11:0 (st) 21 C21:0 (st) 38 C22:2ω6 (st) 55 C20:5ω3 (st)
5 C12:0 (st) 22 C22:0 (st) 39 C24:2ω6 56 C20:5ω1
6 i-C14:0 23 C23:0 (st) 40 C18:3ω6 (st) 57 C21:5
7 C14:0 (st) 24 C24:0 (st) 41 C18:3ω3 (st) 58 C22:5ω6
8 i-C15:0 (st) 25 C14:1ω5 (st) 42 C18:3 59 C22:5ω3 (st)
9 a-C15:0 (st) 26 C16:1ω7 (st) 43 C19:3 60 C24:5ω3
10 C15:0 (st) 27 C17:1ω7 (st) 44 C19:3ω6 61 C24:5
11 i-C16:0 (st) 28 C18:1ω9 (st) 45 C20:3ω6 (st) 62 C20:6ω1
12 C16:0 (st) 29 C19:1 46 C20:3ω3 (st) 63 C22:6ω3 (st)
13 i-C17:0 (st) 30 C20:1ω9 (st) 47 C22:3ω6 64 C23:6
14 a-C17:0 31 C22:1ω9 (st) 48 C18:4ω3 65
C24:6ω3
15 C17:0 (st) 32 C24:1ω9 (st) 49 C20:4ω6 (st)    
16 i-C18:0 33 C16:2ω6 50 C20:4ω3 (st)    
17 C18:0 (st) 34 C17:2 51 C21:4    


可知FAME的峰与碳数(C)、双键数(DB)、双键位置(ω)对应,有规则地在2维色谱图上分布。 此空间分布排列对预测确定化合物很有用,根据此排列,65个峰中29个峰基于此排列位置成功得到鉴定(表中(st)为基于标准样品的物质)。另外,还检测出低水平的奇数碳数的脂肪酸。

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咖啡的分析

由于主要是属于吡喃、吡嗪、吡咯化合物的数千种挥发化合物的存在,赋予了烘焙咖啡香味的特征。不同种类的上述成分的嗅觉感受性、浓度,化学特性都不同,通过相互作用形成咖啡独特的香味。对于因组成成成分很复杂,以通常的GC难以分析的咖啡豆挥发成分,使用GCxGC-MS进行了分析。

阿拉伯咖啡挥发成分的二维色谱图
(1色谱柱:Supercowax-10(L=30m, i.d.=0.25mm, df=0.25μm), 2nd色谱柱:SPB-5ms(L=1.0m, i.d.=0.1mm, df=0.1μm), 调制时间:6sec)

 

此分析通过使用极性-无极性的色谱柱对,在二维面内检测出数千个峰,出色地描绘了很复杂的咖啡香味。

二维色谱图上描绘的吡嗪组

 

http://www.an.shimadzu.co.jp/gcms/gcxgc/c6nq2v0000010wj1-img/c6nq2v00000119u1.gif

可知14种吡嗪形成与侧链碳数对应的组,以水平方向的谱带群形式排列。


本网页刊登的应用数据由意大利·墨西拿大学 -  Mondero教授小组取得。

Application data by Universita degli Studio di Messina; Reference: Purcaro et.al. J.Sep.Sci. 2009, 32, 3355-3363

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