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最小的遗留物是高通量分析的先决条件。然而,最小化遗留物和周期时间竞争和仔细优化是强制性的。在这项研究中各种化合物的洗涤条件对遗留的影响进行了研究。策略来最小化遗留物。不同的清洗任务的影响。最后的贡献不同的系统组件(如喷油嘴针阀或列进行了研究。

浓缩技术通常用于调味化合物的分析在不同的矩阵与GC / MS。芳香化合物的分析是通过清洗和陷阱,萃取或顶部空间,根据灵敏度要求。管前¬牵引(ITEX)动态顶空使用微型圈闭充满一种吸附剂材料有效地提取化合物。我们评估如果ITEX可以用来有效地分析这些化合物和减少分析时间。

能够反褶积算法准确地报道独立
组件的死coelutions此类组件属于不同的化学类。
现有算法无法区分化学分析物,如分支和线性烷烃相似,因此化学反褶积不是
GCxGC的替代品。
能够反褶积算法准确地拒绝了超过80%的杂散信号手动策划光谱发现含有无关的标记

综合二维气相色谱的使用有助于提高色谱分辨率是一个主要的步骤解决问题的信心峰鉴别在复杂样本矩阵。结合二维气相色谱的分离能力,分辨能力大于25000,子ppm质量精度高分辨飞行时间质谱仪multi-reflecting是理想的解决方案的信心化合物识别在复杂样本矩阵。

这个海报显示成功的开始阶段的一种创新的方式来检测磷的水体通过减少化学物质的数量,降低成本的分析仪器,使潜在的实时监控,并产生一致的和可靠的结果。

结合综合二维气相色谱法(GC×GC)和高分辨飞行时间质谱仪和化学电离复合识别是一个功能强大的工具。的性能LECO飞马GC-HRT 4 d使用化学电离(CI)使用苯甲酮和柴油了。GC×GC分离结果在狭窄的山峰,因此,高速检测系统是必要的。

Pegasus GC-HRT GC-HRT 4 d,综合分析仪器是有效的工具的酵母提取物。
•提高色谱分辨率荷尔蒙替代疗法的4 d系统促进复合特征通过改善光谱相似性分数
•高质量数据导致优秀的光谱相似性分数相比,大型的数据库(NIST,威利)
•高分辨率、准确质量测定数据至关重要的片段,分子加合物

GC×GC-HRT综合分析,是一种强大的工具
在复杂矩阵分析物的化学表征。高的高分辨率前端分离的结合
决议飞行时间质谱分析成为可能
在这些样品鉴定未知化合物。

ei / CI工作流促进自信化合物鉴定。
-GC-HRT和HR-CI源提供高质量的、精确的质量数据:
- database搜索(NIST,威利等)。
公式测定(片段、分子和离子加合物)

我们证明工厂改进通过转基因技术喀斯内生非目标基因表达谱的变化。