Fatty Acid Analysis of Edible Oils by GC —Comparing Helium and Hydrogen as Carrier Gases— —Comparing Analysis by GC with a Simple Screening Analysis by LC-MS—
Aplikace | 2025 | ShimadzuInstrumentace
Analýza mastných kyselin v jedlých olejích je zásadní pro ověřování kvality, sledování nutričních parametrů a zajištění bezpečnosti potravin. Složení mastných kyselin ovlivňuje fyzikálně-chemické vlastnosti olejů, jejich stabilitu a vliv na lidské zdraví, proto je robustní a efektivní metoda stanovení MK nezbytná jak pro průmyslovou kontrolu, tak pro výzkum.
Cílem bylo stanovit složení mastných kyselin šestnácti běžně dostupných jedlých olejů pomocí plynové chromatografie s plamenoionizační detekcí (GC-FID) na přístroji Brevis GC-2050 a porovnat použití vodíku a helia jako nosného plynu. Dále byla ověřena možnost rychlého screeningového stanovení mastných kyselin pomocí flow-injekčního LC-MS (FIA-MS) na systému Nexera + LCMS-2050 a porovnána s GC-FID.
Vzorky olejů se připravovaly derivatizací mastných kyselin na metylestery (FAME) podle modifikované AOAC metody 996.06 s využitím BF3-methanol. Po ochlazení a extrakci hexanem následovalo odstranění vody anhydridovým síranem sodným. GC-FID analýzy probíhaly na Brevis GC-2050 s autosamplerem AOC-30i, kolona SH-2560 (100 m × 0,25 mm, 0,20 µm), split 1:200, teplotním programem 100–240 °C při konstantním průtoku Nosného plynu (He 1,0 mL/min, H2 při lineární rychlosti 25 cm/s). FIA-MS screening byl proveden na Nexera + LCMS-2050, vzorky se 100× ředily 2-propanolem s interním standardem DHA a vstřikovaly přímo bez kolony, doba analýzy ~1 min.
Chromatogramy 37komponentního FAME standardu ukázaly obdobné separace s heliem i vodíkem. Srovnání složení 16 olejů prokázalo shodu výsledků mezi He a H2 do rozptylu ≤0,2 %. Vodík snížil dobu analýzy ~25 % a spotřebu nosného plynu o ~79 % (He o ~89 %). Tabulky ukazují, že dominantní MK (např. linolová, linolenová, olejová) byly zjištěny ve stejných poměrech. FIA-MS screening poskytl rychlé odhady složení, které korelovaly s GC-FID v rozdílu <5 % pro většinu MK, přičemž doba měření byla 1 min. a vysoká propustnost vhodná pro hromadné analýzy.
Studie potvrdila, že vodík je vhodnou alternativou helia pro GC-FID stanovení mastných kyselin v jedlých olejích, přičemž výsledky srovnatelné kvality lze získat při nižších nákladech a kratších časech analýzy. FIA-MS screening představuje efektivní nástroj pro rychlé předběžné hodnocení složení mastných kyselin.
GC
ZaměřeníPotraviny a zemědělství
VýrobceShimadzu
Souhrn
Význam tématu
Analýza mastných kyselin v jedlých olejích je zásadní pro ověřování kvality, sledování nutričních parametrů a zajištění bezpečnosti potravin. Složení mastných kyselin ovlivňuje fyzikálně-chemické vlastnosti olejů, jejich stabilitu a vliv na lidské zdraví, proto je robustní a efektivní metoda stanovení MK nezbytná jak pro průmyslovou kontrolu, tak pro výzkum.
Cíle a přehled studie / článku
Cílem bylo stanovit složení mastných kyselin šestnácti běžně dostupných jedlých olejů pomocí plynové chromatografie s plamenoionizační detekcí (GC-FID) na přístroji Brevis GC-2050 a porovnat použití vodíku a helia jako nosného plynu. Dále byla ověřena možnost rychlého screeningového stanovení mastných kyselin pomocí flow-injekčního LC-MS (FIA-MS) na systému Nexera + LCMS-2050 a porovnána s GC-FID.
Použitá metodika a instrumentace
Vzorky olejů se připravovaly derivatizací mastných kyselin na metylestery (FAME) podle modifikované AOAC metody 996.06 s využitím BF3-methanol. Po ochlazení a extrakci hexanem následovalo odstranění vody anhydridovým síranem sodným. GC-FID analýzy probíhaly na Brevis GC-2050 s autosamplerem AOC-30i, kolona SH-2560 (100 m × 0,25 mm, 0,20 µm), split 1:200, teplotním programem 100–240 °C při konstantním průtoku Nosného plynu (He 1,0 mL/min, H2 při lineární rychlosti 25 cm/s). FIA-MS screening byl proveden na Nexera + LCMS-2050, vzorky se 100× ředily 2-propanolem s interním standardem DHA a vstřikovaly přímo bez kolony, doba analýzy ~1 min.
Hlavní výsledky a diskuse
Chromatogramy 37komponentního FAME standardu ukázaly obdobné separace s heliem i vodíkem. Srovnání složení 16 olejů prokázalo shodu výsledků mezi He a H2 do rozptylu ≤0,2 %. Vodík snížil dobu analýzy ~25 % a spotřebu nosného plynu o ~79 % (He o ~89 %). Tabulky ukazují, že dominantní MK (např. linolová, linolenová, olejová) byly zjištěny ve stejných poměrech. FIA-MS screening poskytl rychlé odhady složení, které korelovaly s GC-FID v rozdílu <5 % pro většinu MK, přičemž doba měření byla 1 min. a vysoká propustnost vhodná pro hromadné analýzy.
Přínosy a praktické využití metody
- Možnost hraní vodíku jako nosného plynu přináší úsporu nákladů a nezávislost na omezené dostupnosti helia.
- Krátké časy analýzy zvyšují laboratorní propustnost.
- Robustní a kompaktní konstrukce GC-FID Brevis GC-2050 a LCMS-2050 podporuje provozní efektivitu.
- Rychlá FIA-MS screeningová metoda umožňuje předběžné hodnocení stovek vzorků denně.
Budoucí trendy a možnosti využití
- Další optimalizace teplotních programů a kolon pro zkrácení analýz.
- Automatizace vzorkování a integrace robotických platforem pro vysokopropustné laboratoře.
- Rozšíření metodiky na netradiční lipidy, oxidované či bioaktivní mastné kyseliny.
- Využití strojového učení pro rychlejší interpretaci chromatogramů a predikci kvality olejů.
Závěr
Studie potvrdila, že vodík je vhodnou alternativou helia pro GC-FID stanovení mastných kyselin v jedlých olejích, přičemž výsledky srovnatelné kvality lze získat při nižších nákladech a kratších časech analýzy. FIA-MS screening představuje efektivní nástroj pro rychlé předběžné hodnocení složení mastných kyselin.
Reference
- Shimadzu Application News: Simple Method for Screening Analysis of Vegetable Oils Using a Single Quadrupole Mass Spectrometer, 01-00674-EN
- AOAC Official Method 996.06 Fat (Total, Saturated, and Unsaturated) in Foods: Hydrolytic Extraction Gas Chromatographic Method
Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.
Podobná PDF
Column Selection for the Analysis of Fatty Acid Methyl Esters
2005|Agilent Technologies|Aplikace
Column Selection for the Analysis of Fatty Acid Methyl Esters Application Food Analysis Authors Frank David Research Institute for Chromatography President Kennedy Park 20 B-8500 Kortrijk, Belgium Pat Sandra University of Gent Krijgslaan 281 S4, B-9000 Gent Belgium Allen K.…
Klíčová slova
acid, acidtrans, transfatty, fattycis, cisdetector, detectoracids, acidstemperature, temperaturemin, minsplit, splitseparation, separationcolumn, columninlet, inletolive, olivearachidic, arachidicwax
New GC Column Technology for Old Problems in Fatty Acid Analysis
2020|Agilent Technologies|Prezentace
New GC Column Technology for Old Problems in Fatty Acid Analysis Gustavo Serrano Izaguirre, PhD Global Product Manager – GC Columns December 15, 2020 1 December 15, 2020 DE44171.6363541667 What Are We Testing? Fat profiles: • • • • Total…
Klíčová slova
new, newtechnology, technologycolumn, columnfastfame, fastfameacid, acidfatwax, fatwaxintuvo, intuvofames, famestrans, transfatty, fattyfats, fatscis, cisfame, fametriglycerides, triglyceridesfid
Fatty Acid and FAME Analysis Using State-of-the-Art Gas Chromatography
2019|Agilent Technologies|Prezentace
Fatty Acid and FAME Analysis Using State-of-the-Art Gas Chromatography Gustavo Serrano, Ph.D. Global Product Manager - GC Columns Agilent Technologies Outline • Analysis of Fats and Oils and Column Selection • DB-FATWAX Ultra Inert • DB-FastFAME • DB-HeavyWAX • Conclusions…
Klíčová slova
acid, acidacids, acidsfatwax, fatwaxfatty, fattydha, dhafat, fatconfidential, confidentialfame, famefid, fidwax, waxheavywax, heavywaxcis, cisoil, oilcolumn, columnfastfame
Automated and high-throughput derivatization for FAMEs analysis in vegetable oils and animal fats
2022|Thermo Fisher Scientific|Aplikace
Application note | 001225 Food analysis Automated and high-throughput derivatization for FAMEs analysis in vegetable oils and animal fats Goal Authors The aim of this study is to demonstrate the suitability of an automated sample Silvia Tagliabue , Laura Della…
Klíčová slova
fatty, fattyaoac, aoacmin, minanimal, animalrsh, rshrelative, relativeedible, edibleresponse, responseautosampler, autosamplerarea, areaoil, oiloils, oilsacid, acidfats, fatstriplus