智能手机数字图像色度测量与分散固相微提取相结合,用于确定食品样本中的
Jude Caleb1, Usama Alshana2, Nusret Ertaş3
1Department of Analytical Chemistry, Faculty of Pharmacy, Near East University, 99138 Nicosia, TRNC, Mersin 10, Turkey.
Food chemistry
|June 11, 2023
概括
一种新方法使用分散固相微提取 (DSPME) 和智能手机数字图像色度计 (SDIC) 进行简单,低成本的在坚果中的确定. 这种方法提供了准确的结果,使其成为昂贵的分析技术的可行替代方案.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 食品分析 食品分析
- 环境科学 环境科学
背景情况:
- 准确和负担得起的分析方法对于食品安全和质量控制至关重要.
- 传统的测定方法可能昂贵且复杂.
- 需要在食品矩阵中进行微量元素分析的可访问的分析技术.
研究的目的:
- 开发和验证一种简单,廉价和准确的方法,用于在坚果中确定.
- 为了将分散固相微提取 (DSPME) 与智能手机数字图像色度测量 (SDIC) 结合起来进行分析.
- 为现有的检测方法提供一个具有成本效益的替代方案.
主要方法:
- 分散固态微提取 (DSPME) 用于样品制备.
- 智能手机数字图像色度计 (SDIC) 用于定量检测.
- 一个定制设计的色度框和ImageJ软件用于图像分析和度确定.
- 优化提取和检测参数以提高准确性.
主要成果:
- 线性校准图表实现了确定系数 (R2) > 0.9955.5 的线性校准图.
- 低百分比的相对标准偏差 (%RSD) 低于6.8%,表明高精度.
- 敏感的检测极限 (LOD) 在0.070.11μg mL-1.1之间.
- 在坚果样本中,相对恢复率 (%RR) 高,从92.0%到106.0%不等.
- 成功确定了在各种坚果类型中的含量,包括杏仁,象牙,花生和核桃.
结论:
- 开发的DSPME-SDIC方法简单,便宜,准确地用于在坚果中确定.
- 该技术为食品样本的常规分析提供了可靠和可访问的替代方案.
- 该方法的灵敏度和准确性适用于评估各种坚果矩阵中的含量.
