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深度共晶溶剂-液-液微萃取法结合薄层色谱法和智能手机数字图像比色法用于测定食品样品中的丙烯酰胺含量

《Chemical and Biological Technologies in Agriculture》:Deep eutectic solvent-liquid–liquid microextraction followed by thin-layer chromatography and smartphone digital image colorimetry for the determination of acrylamide in food samples

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年06月02日 来源:Chemical and Biological Technologies in Agriculture 5.2

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   摘要 背景 丙烯酰胺(AA)是一种常见的食品加工污染物,在高温食品加工过程中会产生。因此,需要灵敏且可靠的分析方法来检测复杂食品基质中的丙烯酰胺含量。传统技术需要昂贵的仪器设备、复杂的样品制备过程以及专业操作人员的参与。因此,人们越来越需要简单、成本低廉且环保的分析方法,以便

摘要

背景

丙烯酰胺(AA)是一种常见的食品加工污染物,在高温食品加工过程中会产生。因此,需要灵敏且可靠的分析方法来检测复杂食品基质中的丙烯酰胺含量。传统技术需要昂贵的仪器设备、复杂的样品制备过程以及专业操作人员的参与。因此,人们越来越需要简单、成本低廉且环保的分析方法,以便能够快速准确地监测食品样品中的丙烯酰胺含量。在本研究中,开发了一种基于深共晶溶剂的液-液微萃取(DES-LLME)技术,结合薄层色谱(TLC)和智能手机数字图像比色法(SDIC),用于检测食品样品中的丙烯酰胺。

结果

经过DES-LLME处理后得到的最终提取物被涂在定制的比色盒内的TLC板上,然后捕获图像并将其分为红色、绿色和蓝色通道;经过4-氟-2-硝基-5-(哌嗪-1-基)苯胺衍生化处理后,蓝色通道显示出最高的灵敏度,用于丙烯酰胺的定量分析,反应时间为5.0分钟。最佳DES-LLME条件为:使用300 μL的氯化胆碱/苯酚(1:4摩尔比)作为萃取溶剂,400 μL的乙腈作为破乳溶剂,以及1.0分钟的萃取时间。最佳SDIC条件包括TLC板与检测相机之间的距离为8.0厘米,使用波长为405纳米的光源进行照明,亮度为100.0%。检测限和定量限分别为0.40 μg mg?1和1.33 μg mg?1,决定系数(R2)超过0.9951,相对标准偏差低于7.4%。所提出的DES-LLME-TLC-SDIC方法成功应用于多种食品基质中,包括婴儿食品、饼干、咖啡、黑巧克力和薯片,相对回收率在87.5%到106.3%之间。

结论

所提出的DES-LLME-TLC-SDIC方法为食品样品中丙烯酰胺的检测提供了一种可靠、成本低廉且实用的技术。该方法成功应用于多种食品基质,并表现出令人满意的分析性能,显示出其在常规食品分析中的潜力。

图形摘要

此图像的替代文本可能是由AI生成的。

背景

丙烯酰胺(AA)是一种常见的食品加工污染物,在高温食品加工过程中会产生。因此,需要灵敏且可靠的分析方法来检测复杂食品基质中的丙烯酰胺含量。传统技术需要昂贵的仪器设备、复杂的样品制备过程以及专业操作人员的参与。因此,人们越来越需要简单、成本低廉且环保的分析方法,以便能够快速准确地监测食品样品中的丙烯酰胺含量。在本研究中,开发了一种基于深共晶溶剂的液-液微萃取(DES-LLME)技术,结合薄层色谱(TLC)和智能手机数字图像比色法(SDIC),用于检测食品样品中的丙烯酰胺。

结果

经过DES-LLME处理后得到的最终提取物被涂在定制的比色盒内的TLC板上,然后捕获图像并将其分为红色、绿色和蓝色通道;经过4-氟-2-硝基-5-(哌嗪-1-基)苯胺衍生化处理后,蓝色通道显示出最高的灵敏度,用于丙烯酰胺的定量分析,反应时间为5.0分钟。最佳DES-LLME条件为:使用300 μL的氯化胆碱/苯酚(1:4摩尔比)作为萃取溶剂,400 μL的乙腈作为破乳溶剂,以及1.0分钟的萃取时间。最佳SDIC条件包括TLC板与检测相机之间的距离为8.0厘米,使用波长为405纳米的光源进行照明,亮度为100.0%。检测限和定量限分别为0.40 μg mg?1和1.33 μg mg?1,决定系数(R2)超过0.9951,相对标准偏差低于7.4%。所提出的DES-LLME-TLC-SDIC方法成功应用于多种食品基质中,包括婴儿食品、饼干、咖啡、黑巧克力和薯片,相对回收率在87.5%到106.3%之间。

结论

所提出的DES-LLME-TLC-SDIC方法为食品样品中丙烯酰胺的检测提供了一种可靠、成本低廉且实用的技术。该方法成功应用于多种食品基质,并表现出令人满意的分析性能,显示出其在常规食品分析中的潜力。

图形摘要

此图像的替代文本可能是由AI生成的。

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