简介:研究了用基质固相分散.高效液相色谱法测定烟草中有机酸的方法。将烟草样品与石墨化碳黑球(W/W,1:4)充分研磨后装柱,用热水洗脱,洗脱液中的有机酸用高效液相色谱测定。以ZORBAXStableBound(4.6×50mm,1.8μm)快速分离柱为固定相,0.01mol/LNaH2PO4(pH2.98)和乙腈(体积比为98:2)为流动相,流速为2.0mL/min,柱温25℃,检测波长210nm。方法回收率为94%~98%;相对标准偏差为2.1%~3.0%;检出限为80~200μg/L。色谱分离时间不超过3.0min。用于实际样品分析,结果令人满意。
简介:以对化感物质具有高敏感性的莴苣(Lactucasativa)种子为指示材料,研究了烟草品种K326形成的顶、腋芽等残体腐解液的化感潜力,同时将残体腐解液(各组分)分离后分别进行化感潜力的生物测定。结果表明:1)烟草残体腐解液对莴苣种子萌发及幼苗生长具有显著的抑制作用,且表现出低促高抑的双重浓度效应;2)腐解液及其组分对种苗各部分生长的抑制强度表现为:胚根〉胚轴〉子叶;3)将烟草残体腐解液分离后进行的生物测定表明,其酸溶性组分的生长抑制作用强度〉碱溶性组分〉中性组分,在烟草残体腐解液中酸溶性组分的化感物质是形成生长抑制作用的主体,而中性及碱溶性组分中的化感物质在一定浓度范围内对生长具有促进效应。
简介:为了鉴别黄斑烟中香精斑烟和料斑烟支污染物的来源,利用高场不对称离子迁移谱(FAIMS)法不同离子在强场(>15000V/cm)条件下离子迁移率呈非线性变化的原理,使黄斑烟支上疑似香精污染物的离子团相互分离,得到待测物质的特征三维扫描图谱。通过图像相似度计算查找软件(VisualSimilarityDuplicateImageFinder),对比香精斑烟支污染物和对照样品三维扫描图谱的相似度,鉴别香精斑烟支污染物来源。料斑烟在经过样品处理后,可利用同样的方法鉴别。结果表明:人工分拣香精斑烟支污染物的FAIMS图谱和人造香精斑的FAIMS图谱相似度达到95%以上,人工分拣的烟丝湿团的FAIMS图谱和各类人造污染物的FAIMS图谱相似度约为95%,说明可利用FAIMS分析与鉴别香精斑烟和料斑烟表面污染物来源,且人工观察分拣黄斑烟支归类的方法基本准确。
简介:比较研究。THPLC和GC测定卷烟主流烟气中挥发性羰基化合物的方法。采厢吸附2,4-二硝基苯肼(DNPH)的剑桥滤片直接对卷烟烟气中的羰基化合物进行捕集,系统研究酸度、滤片使用张数等条件对衍生化反应及烟气捕集效率的影响;HPLC方法中,通过流动相的选择和洗脱条件的优化,实现了羰基化合物-DNPH衍生物的完全基线分离;GC方法中,通过对色谱柱、程序升温以及其它色谱条件的优化,实现了卷烟烟气中7种低级醛和酮的简便快速测定;对气相色谱和液相色谱法在分离效果和定性定量结果等方面进行了比较。
简介:建立了苯酚提取超高效液相色谱法(UPLC)同时测定新鲜烟叶中三磷酸腺苷(ATP)、二磷酸腺苷(ADP)和单磷酸腺苷(AMP)的分析方法。苯酚提取样品溶液中的ATP、ADP和AMP较稳定,不易水解,样品在2h以内各磷酸腺苷变化率小于10%。采用6‰三乙胺(pH=6.6)和甲醇作为流动相梯度洗脱,3种磷酸腺苷在10min内实现了较好的分离,线性范围(5~200)μg/mL内,磷酸腺苷浓度与峰面积相关性很高(r〉0.9999),3种磷酸腺苷检测限均小于0.5μg/mL,回收率在91.68%~110.79%之间,RSD在1.53%~3.67%之间。
简介:用全二维气相色谱飞行时间质谱(GC×GC-TOFMS)和GC-MS分析了同时蒸馏萃取得到的烤烟中性组分,建立了烟草挥发性、半挥发性中性化学成分分析的GC×GC-TOFMS方法。以云南楚雄产云烟85C3F烟叶为例,进行了GC×GC-TOFMS与GC-MS在分离能力、灵敏度和族分离方面的对比,结果显示:①GC×GC-TOFMS的灵敏度提高了10.82倍;②GC×GC-TOFMS的分离能力大大提高,在1DGC-MS上峰形很好的一个峰,被GC×GC-TOFMS分离出8种成分,因此定量更加准确;③C1、C2、C3、C4取代萘因性质不同而在全二维谱图上明显地分为不同的族。可见,GC×GC-TOFMS在分离、定性定量和族分离方面与GC-MS相比有明显的优势;④比较了国内6个主要烟叶产地云烟85的部分半挥发性中性成分的含量,结果显示:烟草中性化学成分的含量与各产地的土壤、气候条件有关,以湖北恩施最高,其次是云南楚雄、贵州遵义、河南内乡、福建连城、山东安丘,但总量相差不大。
简介:为适应快速分析烟草中植物色素含量的需要,应用傅立叶变换近红外(FT-NIR)光谱法测定了77个具有代表性的烟草样品的光谱数据,利用偏最小二乘法,以样品的光谱数据和对应的化学测定值为基础,建立了预测烟草中叶黄素、β-胡萝卜素和其它类胡萝卜素含量的数学模型。结果表明:模型优化后,模型的相关系数(R)分别为0.9802、0.9962和0.9751,预测标准偏差(RMSEP)分别为0.00947、0.0607和0.0446。该方法简便、快速、不破坏样品,可用于大批量烟草样品中叶黄素、β-胡萝卜素和其它类胡萝卜素的快速测定。