GC, GC/MSD, Příprava vzorků
ZaměřeníŽivotní prostředí, Potraviny a zemědělství, Metabolomika
VýrobceThermo Fisher Scientific
Význam tématu
Gasová chromatografie (GC) a GC-MS představují klíčové techniky pro analýzu těkavých organických sloučenin v různých matricích (environmentální, potravinářské, klinické). V praxi tvoří příprava vzorku často až 80 % celkového času analýzy a je zdrojem variability výsledků. Automatizace této fáze workflow má zásadní význam pro zvýšení reproducibility, produktivity a bezpečnosti laboratoří.
Cíle a přehled studie / článku
Cílem textu je představit komplexní řešení automatizované přípravy vzorků pro GC a GC-MS pomocí robotických autosamplerů TriPlus RSH a RSH SMART. Předkládá dostupné „prepCycles“ pro nejběžnější techniky (kalibrace, derivatizace, LLE, mikro-SPE) a ukazuje, jak software Sampling Workflow Editor umožňuje vytvářet i modifikovat vlastní sekvence přípravy vzorků.
Použitá metodika a instrumentace
Automatizovaná příprava vzorku je realizována na platformách Thermo Scientific TriPlus RSH a RSH SMART vybavených:
- Automatic Tool Change (ATC) – automatická výměna až šesti stříkaček
- Agitátory/incubátory – pro konstantní teplotu a míchání
- Vortex mixery – intenzivní míchání vzorků
- Kartáče a stanice pro oplachy – Standard, Large a Fast Wash
- Solventní stanice – až 3×100 mL nádobky
- Tray Holders – kapacita až 162×2 mL, volitelně chlazené zásuvky
- Sampling Workflow Editor software – grafické vytváření a úprava work-flow
- Chromeleon™ CDS / TraceFinder™ CDS – řízení instrumentace a zpracování dat
Hlavní výsledky a diskuse
Implementace automatických prepCycles pro: kalibrace (externí, interní, standard addition), derivatizace (jedno-, dvoj- a sekvenční kroky), LLE (standardní i dispersní), mikro-SPE clean-up a QuEChERS extrakty prokázala:
- Snížení relativní směrodatné odchylky (RSD) pod 2–5 % u standardních metod
- Zvýšení vzorkového výkonu – až 24/7 provoz bez obsluhy
- Optimalizaci „overlapping“ – vzorky se připravují během běhu GC analýzy
- Minimalizaci objemu vzorku a spotřeby rozpouštědel (úspora nákladů a environmentální dopad)
- Zlepšení bezpečnosti – minimalizace expozice operátora nebezpečným chemikáliím
Přínosy a praktické využití metody
Automatizované workflow přináší laboratorím následující výhody:
- Úspora pracovní síly – až o 60 % kratší čas přípravy vzorku
- Konzistentní výsledky – redukce lidské chyby při pipetáži a značení
- Flexibilita – snadné přizpůsobení a rozšíření pomocí Sampling Workflow Editor
- Škálovatelnost – paralelní zpracování až desítek vzorků
- Kompatibilita – bezproblémové napojení na GC a GC-MS instrumenty Thermo Scientific
Budoucí trendy a možnosti využití
Vývoj v oblasti automatizace přípravy vzorků bude směřovat k:
- Integrované laboratoři 4.0 – napojení na LIMS a autonomní scheduling
- Pokročilé řízení procesů – využití strojového učení pro optimalizaci workflow
- Další miniaturizace – snížení spotřeby reagencií a odpadů
- Rozšíření na nové techniky – kombinace GC, LC a hmotnostních spektrometrů v jednom automatizovaném systému
Závěr
Automatizované robotické řešení TriPlus RSH a RSH SMART společně se Sampling Workflow Editor softwarem poskytuje ucelenou platformu pro spolehlivou, efektivní a bezpečnou přípravu vzorků před GC a GC-MS analýzou. K dispozici jsou předdefinované knihovny prepCycles pro kalibrace, derivatizace, extrakce a clean-up, které lze dále upravovat či rozšiřovat podle specifických potřeb laboratoře. Nasazení těchto postupů vede k výraznému zrychlení workflow, zlepšení datové kvality a snížení ekologické stopy provozu.
Reference
- Zwagerman R., Overman P.: Optimized Analysis of MCPD‐ and Glycidyl Esters in Edible Oils and Fats. Eur. J. Lipid Sci. Technol., 2019.
- AOCS Official Methods Cd29a-13, Cd29b-13, Cd29c-13 (2013).
- ISO 18363-4:2018 – Determination of Bound Glycidol- and MCPD-Esters in Foods.
- Thermo Fisher Scientific: Application Note AN10591 – Automated LLE for SVOCs in Water.
- Thermo Fisher Scientific: Application Note AN10594 – Automated Derivatization Workflows for GC-MS.
Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.