GC/MSD, GC/MS/MS, SPME, GC/QQQ
ZaměřeníPotraviny a zemědělství
VýrobceThermo Fisher Scientific
Význam tématu
Haloanisoly, zejména 2,4,6-trichloroanisol (TCA), 2,3,4,6-tetrachloroanisol (TeCA), pentachloroanisol (PCA) a tribromoanisol (TBA), představují klíčové kontaminanty vína. Jejich přítomnost i v nízkých ng/L hladinách způsobuje nežádoucí zatuchlou vůni a příchuť, což vede k ekonomickým ztrátám ve vinařství.
Cíle a přehled studie
Cílem aplikace je demonstrovat výkonnost systému Thermo Scientific TSQ 9610 triple kvadrupolového hmotnostního spektrometru spojeného s technologií HS-SPME Arrow pro detekci a kvantifikaci haloanisolů ve vzorcích vína. Studie sleduje parametry citlivosti, linearity, opakovatelnosti a robustnosti při vysokém počtu vzorků.
Použitá metodika a instrumentace
Využitá metoda kombinuje headspace-SPME Arrow s 100 μm PDMS vláknem a TriPlus RSH SMART autosamplerem pro minimalizaci přípravy vzorku. Chromatografická separace probíhá na TRACE 1610 GC s kolonkou TraceGOLD TG-WaxMS (30 m×0,25 mm, 0,25 μm) a detekce na TSQ 9610 MS s NeverVent AEI iontovým zdrojem. Klíčové parametry: 5 min inkubace, 15 min expozice při 40 °C, následná desorpce 3 minuty při 260 °C; GC program do 250 °C (celkem 15 min).
Hlavní výsledky a diskuse
- Rychlá separace všech analyzovaných haloanisolů v <15 min s dostatečnou chromatografickou rozlišitelností (Rs>2) a symetrickými píky.
- Limity detekce (MDL) 0,03–0,07 ng/L, LOQ 0,11–0,24 ng/L, výrazně pod prahovými hodnotami senzitivity.
- Lineární rozsah kalibrace 0,1–25 ng/L s koeficientem R² ≥0,997 a RSD kalibračních faktorů <8,2 %.
- Obnova analyzátů 90–105 % v modelech vína fortifikovaných na 0,25–5 ng/L.
- Opakovatelnost měření spiked vzorků na úrovni 0,25 ng/L s RSD <10 %.
- Minimální carry-over po analýze 60 vzorků díky efektivnímu vypalování a vyčištění SPME Arrow vlákna.
Přínosy a praktické využití metody
Metoda umožňuje plně automatizovanou analýzu vína s minimální přípravou, vysokou průchodností a nízkými limity detekce. Díky SRM režimu je dosažena vysoká selektivita i v komplexním matričním pozadí, což umožňuje rutinní kontrolu a zajištění kvality ve vinařských a analytických laboratořích.
Budoucí trendy a možnosti využití
- Rozšíření metody na další škodlivé látky a defekty chuti v potravinách a nápojích.
- Optimalizace sorpčních vláken a nových fází pro zvýšení citlivosti a životnosti extrakčního sorbentu.
- Integrace automatizované HS-SPME do online monitorovacích systémů kvality.
- Kombinace s vysokorozlišovacími technikami pro komplexnější identifikaci stopových látek.
Závěr
Prezentovaná HS-SPME Arrow/GC-MS/MS metoda na systému TSQ 9610 prokázala vysokou citlivost, přesnost i robustnost při stanovení haloanisolů ve víně. Plně automatizovaný workflow zajišťuje rychlou analýzu až 60 vzorků v sérii bez přerušení a s konzistentní kvalitou výsledků.
Reference
- Callejón RM, Ubeda C, Ríos-Reina R, Morales ML, Troncoso AM. Recent developments in the analysis of musty odour compounds in water and wine: A review. Journal of Chromatography A. 2016;1428:72–85.
- Pawliszyn J. Theory of solid-phase microextraction. Journal of Chromatographic Science. 2000;38:270–278.
- Thermo Scientific. SPME Arrow – High Sensitivity and Robustness in GC-MS Solid Phase Micro Extraction. 2021.
- Pollnitz AP, Pardon KH, Sykes M, Sefton MA. The effects of sample preparation and gas chromatograph injection techniques on the accuracy of measuring guaiacol, 4-methylguaiacol and other volatile oak compounds in oak extracts by stable isotope dilution analyses. Journal of Agricultural and Food Chemistry. 2004;52:3244–3252.
- Vilanova M, Oliveira JM. Application of gas chromatography on the evaluation of grape and wine aroma in Atlantic viticulture (NW Iberian Peninsula). In: Gas Chromatography in Plant Science, Wine Technology, Toxicology and Some Specific Applications. 2012. p. 110–146.
- Pati S, Tufariello M, Crupi P, Coletta A, Grieco F, Losito I. Quantification of volatile compounds in wines by HS-SPME-GC/MS: Critical issues and use of multivariate statistics in method optimization. Processes. 2021;9:662.
Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.