The Focus Robotic Sample Processor as a Tool for the Multiple Analysis of Samples using Complementary Techniques
Technické články | | GL SciencesInstrumentace
Automatizovaná integrace komplementárních technik (headspace, SPME, DMI) v jednom workflow přináší laboratorní efektivitu, reprodukovatelnost a vysokou vzorkovou propustnost při analýze prchavých organických látek.
Cílem studie bylo ověřit schopnost Focus Robotic Sample Processor realizovat tři analytické přístupy za plně automatizovaných podmínek a demonstrovat jejich použití na třech typech vzorků: masti s vysokým obsahem těkavých látek, granule pracího prášku a nastrouhaná kostka mýdla.
Instrumentace
Headspace analýza ukázala rychlou identifikaci nejlabilnějších prchavých složek masti. SPME zachytila středně těkavé látky s vyšší citlivostí, což se projevilo ve výraznějších signálech. DMI přinesla detailní profil vysoce těkavých látek z mikrovločkových vzorků pracího prášku a mýdla. Posuny retenčních časů mezi technikami byly způsobeny neoptimalizovanými parametry pece.
Platforma umožňuje plynulý přechod mezi režimy bez manuální výměny komponent, zkracuje dobu přípravy, minimalizuje riziko kontaminace a zvyšuje propustnost vzorků, což ocení QA/QC laboratoře a výzkumné týmy.
Další rozvoj by mohl zahrnovat integraci GC×GC, nasazení sorpčních vláken s odlišnou selektivitou, propojení s hmotnostními detektory vyššího rozlišení a rozšíření softwarové automatizace pro plnou optimalizaci analytických metod.
Focus Robotic Sample Processor prokázal efektivní provádění headspace, SPME a DMI analýz na různých matricích v jednom automatizovaném workflow. Tento přístup zvyšuje rychlost i kvalitu analýz a nabízí laboratorím flexibilní řešení pro komplexní studium prchavých organických sloučenin.
není k dispozici
GC/MSD, HeadSpace, SPME, GC/SQ
ZaměřeníVýrobceAgilent Technologies, GL Sciences
Souhrn
Význam tématu
Automatizovaná integrace komplementárních technik (headspace, SPME, DMI) v jednom workflow přináší laboratorní efektivitu, reprodukovatelnost a vysokou vzorkovou propustnost při analýze prchavých organických látek.
Cíle a přehled studie
Cílem studie bylo ověřit schopnost Focus Robotic Sample Processor realizovat tři analytické přístupy za plně automatizovaných podmínek a demonstrovat jejich použití na třech typech vzorků: masti s vysokým obsahem těkavých látek, granule pracího prášku a nastrouhaná kostka mýdla.
Použitá metodika a instrumentace
Instrumentace
- Focus Robotic Sample Processor
- ATAS Optic 2-200 programovatelný injektor
- Agilent 5890 GC s 5971 MSD
- Headspace: 2,5 mL zahřívaná stříkačka, inkubace 15 min při 75 °C, agitace 500 rpm
- SPME: polyakrylátní vlákno, inkubace 15 min při 75 °C s agitací, extrakce 5 min, desorpce 3 min
- DMI: mikrovíčko (6 mm), termální desorpce při 250 °C
Hlavní výsledky a diskuse
Headspace analýza ukázala rychlou identifikaci nejlabilnějších prchavých složek masti. SPME zachytila středně těkavé látky s vyšší citlivostí, což se projevilo ve výraznějších signálech. DMI přinesla detailní profil vysoce těkavých látek z mikrovločkových vzorků pracího prášku a mýdla. Posuny retenčních časů mezi technikami byly způsobeny neoptimalizovanými parametry pece.
Přínosy a praktické využití metody
Platforma umožňuje plynulý přechod mezi režimy bez manuální výměny komponent, zkracuje dobu přípravy, minimalizuje riziko kontaminace a zvyšuje propustnost vzorků, což ocení QA/QC laboratoře a výzkumné týmy.
Budoucí trendy a možnosti využití
Další rozvoj by mohl zahrnovat integraci GC×GC, nasazení sorpčních vláken s odlišnou selektivitou, propojení s hmotnostními detektory vyššího rozlišení a rozšíření softwarové automatizace pro plnou optimalizaci analytických metod.
Závěr
Focus Robotic Sample Processor prokázal efektivní provádění headspace, SPME a DMI analýz na různých matricích v jednom automatizovaném workflow. Tento přístup zvyšuje rychlost i kvalitu analýz a nabízí laboratorím flexibilní řešení pro komplexní studium prchavých organických sloučenin.
Reference
není k dispozici
Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.
Podobná PDF
The Thermal Desorption of Chocolate Flavoured Powder using Difficult Matrix Introduction (DMI)
|Agilent Technologies|Aplikace
Application Note No. 079 The Thermal Desorption of Chocolate Flavoured Powder using Difficult Matrix Introduction (DMI) Diane Nicholas. Direct desorption of analytes from sample matrix to column Eliminates the need for sample preparation May be automated using…
Klíčová slova
cryotrap, cryotrapswept, sweptturned, turnedatasgl, atasglanalytes, analytesdesorption, desorptiondtd, dtdflavoured, flavouredfirstly, firstlydmi, dmifritted, frittedchocolate, chocolatedesorbed, desorbedmatrix, matrixtrapped
Multi-Residue Analysis of Pesticides in Samples of Lettuce and Peas Using Large Volume-Difficult Matrix Introduction-Gas Chromatography-Mass Spectrometry (LV-DMI-GC-MS)
|Agilent Technologies|Aplikace
Application Note No. 082 Multi-Residue Analysis of Pesticides in Samples of Lettuce and Peas Using Large Volume-Difficult Matrix Introduction-Gas Chromatography-Mass Spectrometry (LV-DMI-GC-MS) Richard Fussell, Central Science Laboratory, York, N. Yorks, UK Diane Nicholas Introduction Ethyl acetate is widely used as…
Klíčová slova
dmi, dmipeas, peaslettuce, lettuceendosulfan, endosulfanextracts, extractstpe, tpefritted, frittedpesticide, pesticidemean, meanmins, minsshape, shapepesticides, pesticidespoor, poormicrovial, microvialcleaned
Petrol Range Organics In Soils, Sludges And Wastewaters by Headspace GC-MS
|Agilent Technologies|Aplikace
Application Note No. 093 Petrol Range Organics In Soils, Sludges And Wastewaters by Headspace GC-MS Steve Gardner, Alcontrol Technichem, Uxbridge, Middlesex UK Introduction Most PRO methods quantify the petrol range organics by indiscriminately integrating the area between two points, this…
Klíčová slova
petrol, petrolether, ethermean, meanlod, lodtert, tertrsd, rsdfocus, focuscrimp, crimpnonane, nonanedecane, decaneoctane, octaneheptane, heptaneeradication, eradicationisopropyl, isopropyltray
Analysis of Trace Level Silicone Oil in Vehicle Paint using Difficult Matrix Introduction (DMI) Coupled with Selective Exclusion
|Agilent Technologies|Aplikace
Application Note No. 054 Analysis of Trace Level Silicone Oil in Vehicle Paint using Difficult Matrix Introduction (DMI) Coupled with Selective Exclusion Diane Nicholas Exclusion of major components allowing trace level detection No manual sample preparation May be…
Klíčová slova
microvial, microvialsilicone, siliconevolts, voltspaint, paintoil, oilexclusion, exclusiondiane, dianedtd, dtdnicholas, nicholaslevel, levelplace, placeinvolatile, involatileliner, linerdmi, dmifritted