在Cannabis sativa花朵中同时分析大麻素和烯,使用全面的二维液态色谱与智能主动调制相结合

科学领域:

• 分析化学 分析化学
• 染色体学 染色体学 是一种染色学.
• 植物科学 植物科学

背景情况:

• 综合二维液态色谱 (LC×LC) 为复杂的植物样本提供了高峰容量.
• 大麻sativa含有大麻素和烯,由于度和化学差异,需要不同的分析方法.
• 对这些化合物的同时分析具有挑战性,但对于各种应用来说是有价值的.

研究的目的:

• 开发和演示一种新的LC×LC方法,用于对Cannabis sativa中的大麻素和烯进行同时分析.
• 通过使用优化的调制策略,应对高度差异和样本复杂性的挑战.
• 引入智能主动调制 (SAM) 用于在LC×LC中在线控制分裂比.

主要方法:

• 实现一个LC×LC系统与一个活跃的流量分流进行跨维度调制.
• 开发一种智能主动调制 (SAM) 策略,用于选择性稀释化分数.
• 在八种不同的Cannabis sativa菌株上测试该方法,以生成组合指纹.

主要成果:

• SAM策略使复杂的Cannabis sativa样本中的大麻素和烯能够同时确定.
• LC×LC染色图显示每个菌株的4954峰值,识别了THCA-A,CBDA,烯,烯和烯等主要化合物.
• 该方法提供了详细的组成信息,突出了菌株特定的配置文件.

结论:

• 在LC×LC中智能主动调制 (SAM) 是一种强大而简单的策略,用于分析具有极其不同的度的分析剂的复杂样品.
• 这种方法是第一个使用SAM在Cannabis sativa中同时进行大麻素和烯分析的方法.
• 该方法适用于分析具有类似分析挑战的其他复杂矩阵.