GC-MS 분석을위한 일반적인 샘플 준비 기술
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GC-MS를위한 일반적인 샘플 준비 기술

2024 년 10 월 24 일

가스 크로마토 그래피-질량 분석법 (GC-MS)은 휘발성 및 반 전분자 화합물을 분석하는 데 사용되는 강력한 분석 기술입니다. 샘플 및 표적 분석 물의 특성에 따라 샘플을 효과적으로 준비하기 위해 다양한 기술을 사용 할 수 있습니다. 다음은 샘플을 준비하는 데 사용되는 일반적인 기술입니다.GC-MS 분석:

LC-MS와 GC-MS의 차이점에 대해 자세히 알고 싶으시면이 기사를 확인하십시오.LC-MS와 GC-MS의 차이점은 무엇입니까?


1. 액체 샘플 준비

희석 : 액체 샘플은 전형적으로 메탄올, 아세톤 또는 디클로로 메탄과 같은 낮은 끓는점 용매에서 희석되어 대략 0.1 내지 1 mg \ / ml의 농도를 달성한다. 이를 통해 샘플이 GC 시스템과 호환되도록하고 입구를 막는 위험을 최소화합니다.

여과 : 분석 전에 샘플을 여과하여 분석을 방해 할 수있는 입자를 제거해야합니다. 에이0.22 μm 필터일반적으로 사용됩니다.

원심 분리 : 고체를 함유 할 수있는 샘플의 경우, 원심 분리는 유리체로 옮기기 전에 미분화 된 물질로부터 액체를 분리하는 데 도움이 될 수있다.


2. 견고한 샘플 준비

용해 : 고체 샘플은 적합한 낮은 비등점 용매에 용해되어야합니다. 솔벤트 바이알에 소량의 고체 (몇 곡물)를 추가하고 완전한 용해를 보장하기 위해 여러 번 반전합니다.

유도체화 : 반 전용 또는 극성 화합물의 경우, 변동성을 향상시키고 탐지 감도를 향상시키기 위해 유도체화가 필요할 수 있습니다. 여기에는 분석 물을 화학적으로 변형하여 GC 분석에 더 적합하게 만듭니다.


3. 헤드 스페이스 분석

정적 헤드 스페이스 :이 방법에서, 샘플을 함유하는 밀봉 된 바이알은 휘발성 화합물이 샘플 위의 헤드 스페이스로 확산 될 수 있도록 일정한 온도로 고정된다. 평형에 도달하면이 헤드 스페이스는 가스 타석 주사기를 사용하여 분석을 위해 샘플링 할 수 있습니다.

동적 헤드 스페이스 (Purge and Trap) :이 기술은 휘발성 구성 요소를 헤드 스페이스로 추출하는 것을 향상시키기 위해 샘플을 통해 불활성 가스를 전달하는 것을 포함합니다. 이 방법은 분석 전에 휘발성 물질을 집중시킴으로써 감도를 크게 증가시킵니다.

크로마토 그래피에서 헤드 스페이스 바이알이 왜 사용되는지에 대해 더 알고 싶습니까?,이 artice를 확인하십시오. 왜 헤드 스페이스 바이알이 크로마토 그래피에 사용 되는가? 12 각도


4. 추출 기술

고체 미세 추출 (SPME) : SPME는 추출 상으로 코팅 된 섬유를 사용하여 액체 또는 기체상으로부터 분석 물을 흡수합니다. 이 기술은 용매가 필요하지 않고 직접 샘플링을 허용하며 휘발성 화합물에 특히 유용합니다.

액체-액체 추출 (LLE) 및 고체 추출 (SPE) : 이들 방법은 GC-MS 분석 전에 복잡한 매트릭스의 간섭 물질로부터 분석 물을 분리하여 샘플을 정리하는 데 사용된다.


5. 초점을 맞추기위한 팁

질소 정화 :이 기술은 질소의 흐름 하에서 용매를 증발시킴으로써 샘플을 집중시키는 데 사용되며, 이는 분석 물을 보존하는 동안 샘플 부피를 줄이는 데 도움이됩니다.


샘플 준비 고려 사항

사용 된 모든 용매가 휘발성이며 GC-MS에 적합한 지 확인하십시오. 물과 비 휘발성 용매는 피해야합니다.

샘플은 GC 컬럼을 손상 시키거나 분석을 방해 할 수있는 강산, 염기, 염 또는 기타 오염 물질을 함유해서는 안됩니다.

최종 샘플은 입자가 없어야하며 바람직하게는 준비됩니다.유리 바이알 플라스틱에서 재료의 침출을 방지합니다.

가스 크로마토 그래피의 자동 샘플러 바이알에 대한 자세한 내용은이 기사를 참조하십시오. 가스 크로마토 그래피를위한 2 ml 오토 샘플러 바이알

결론

효과적인 샘플 준비 기술은 성공적인 GC-MS 분석에 필수적입니다. 각 방법에는 장점이 있으며 샘플 및 표적 화합물의 특성에 따라 특정 응용 프로그램이 있습니다. 이러한 기술을 사용함으로써 분석가들은 결과의 정확성, 민감도 및 재현성을 향상시켜 궁극적으로 환경 모니터링, 식품 안전 및 제약과 같은 다양한 분야에서보다 신뢰할 수있는 데이터를 얻을 수 있습니다.

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