Different data analysis approaches for the characterization of complex food matrices by GC×GC-qMS

Význam tématu

Volatilní analýza potravinářských surovin a charakterizace polymerních směsí ve stříbrných inkoustech vyžadují vysoké rozlišení a citlivost. Tyto metody jsou klíčové pro kontrolu kvality, bezpečnosti, odhalení původu potravin a optimalizaci vlastností inkových past pro průmyslové aplikace.

Cíle a přehled studie

• První část studie demonstruje tři přístupy zpracování dat GC×GC-MS (group-type charakterizace, direct fingerprinting, template matching) při analýze volatilu z pražených lískových ořechů a kávy.
• Druhá část ukazuje využití hyphenované GPC-IR pro separaci a identifikaci polymerních složek ve stříbrné inkové pastě.

Použitá metodika a instrumentace

• GC×GC-MS: HS-SPME (vlákno DVB/CAR/PDMS), separace na Agilent 6890 s termálním modulačním smyčkovým Zoex KT2004, detekce Agilent 5975 MS, vyhodnocení v Zoex GC Image.
• GPC-IR: hyphenovaná chromatografie na přístroji DiscoVI®R-LC s full-range FTIR detektorem pro souběžnou separaci a spektroskopickou identifikaci polymerů.

Hlavní výsledky a diskuse

• Group-type charakterizace sledovala relativní plošné podíly vybraných markerů (např. furanových sloučenin) a umožnila rozlišení vzorků podle původu a úrovně pražení.
• Direct fingerprinting poskytlo vizuální srovnání 2D chromatogramů a software zvýraznil rozdíly ve složení při různých podmínkách pražení.
• Template matching potvrdilo korespondenci shodných píků mezi referenčním a testovaným vzorkem podle podobnosti hmotnostních spekter.
• GPC-IR analyzovalo stříbrnou inkovou pastu a identifikovalo tři hlavní polymerní složky: alifatický polyester (Polymer A), alifatický polyuretan (Polymer B) a latentní cross-linker (Polymer C) s přiřazením k výrobcům pomocí IR databáze.

Přínosy a praktické využití metody

• GC×GC-MS přináší vynikající rozlišení komplexních matric, podporuje kvalitativní i polo-kvantitativní hodnocení pro QA/QC v potravinářském průmyslu.
• GPC-IR umožňuje detailní charakterizaci polymerních komponent v inkovinách, důležitou pro vývoj flexibilních vodivých sítí a optimalizaci stability tiskových materiálů.

Budoucí trendy a možnosti využití

• Integrace chemometrických a strojově-učených algoritmů pro automatizované zpracování 2D chromatografických dat a predikci senzorických vlastností.
• Rozšíření hyphenovaných technik (GPC-MS, GPC-NMR) pro komplexnější charakterizaci polymerů a jejich funkčních derivátů.
• Vývoj miniaturizovaných on-line systémů pro rychlou kontrolu kvality v průmyslové výrobě.

Závěr

Kombinace pokročilých 2D chromatografických metod a hyphenovaných spektroskopických přístupů poskytuje hluboké poznatky o struktuře a složení jak potravinářských matric, tak polymerních směsí. Tyto nástroje významně podporují výzkum, vývoj a zajištění kvality v různých průmyslových odvětvích.