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Unisciti a noi per due seminari online imminenti su SepScience.com. Spieghiamo come le tecnologie LECO GC-TOF-MS e GC×GC-TOF-MS all’avanguardia possono migliorare notevolmente le tue applicazioni per l’analisi degli alimenti (9 giugno) e ambientale (11 giugno).

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Giorno 1 // 9 giugno 2020 // PRODOTTI ALIMENTARI

Relatori:
Jürgen Wendt & Nick Jones // LECO Europe
Giorgia Purcaro // Università di Liegi, BE
Jean-Francois Focant // Università di Liegi, BE
Radim Štěpán // Ispettorato ceco dell’agricoltura e degli alimenti, CZ


L’analisi degli alimenti è impegnativa a causa della complessità delle matrici dei campioni in combinazione con una varietà elevata di analiti che sono presenti a vari livelli.

Tradizionalmente i laboratori sono costretti a impiegare un numero elevato di strumenti GC con metodi di analita target diversi e tipi di colonne diversi per generare dati sufficienti allo scopo di rilevare e quantificare con precisione specie importanti come pesticidi, diossine e oli minerali a fini regolamentari e di scoperta che si traducono in investimenti elevati e rendimento del campione non ideali. È stato necessario scendere a compromessi utilizzando i rivelatori MS quadrupolari, poiché il numero di analiti target che possono essere analizzati su un intervallo di massa limitato a una sensibilità sufficiente è limitato, aumentando così il numero di strumenti richiesti. Anche le applicazioni di screening non mirate sono state limitate significativamente dalle stesse restrizioni.

Durante l’ultimo decennio, grazie agli enormi progressi apportati alla potenza del computer, è ora possibile utilizzare la spettrometria di massa (MS) a tempo di volo (TOF) in modo facile, di routine e potente per eseguire tali applicazioni. L’uso della tecnologia TOF-MS fornisce molto più di una soluzione equivalente per queste applicazioni, in quanto opera con velocità elevate di acquisizione dati, su ampie gamme di massa ad alta sensibilità. Grazie a queste capacità le correlazioni complesse matrice-analita possono essere risolte in modo rapido ed efficiente, utilizzando separazioni 1D o separazioni 2D complete (GC×GC) in combinazione con una potente deconvoluzione. Usando questi approcci, è possibile analizzare più classificazioni di analiti utilizzando un numero inferiore di strumenti e meno cicli, in un tempo più breve. Inoltre le analisi target possono essere eseguite contemporaneamente a screening non mirati.

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Giorno 2 // 11 giugno 2020 // AMBIENTALE

Relatori:
Jürgen Wendt & Nick Jones // LECO Europe
Lourdes Ramos // IQOG-CSIC Madrid, ES
David Benanou // Veolia, FR
Thomas Gröger // Helmholtz Institute Munich, DE


L’ambiente in cui viviamo fornisce tutto il necessario per far prosperare la vita, dall’energia, al cibo, all’acqua necessari per l’esistenza di base alle materie prime che guidano la nostra industria e lo sviluppo della nostra civiltà. Tuttavia è proprio questo sviluppo che a sua volta crea un equilibrio ciclico durante il quale tutto ciò che facciamo nella nostra società ha un impatto sull’ambiente e poi di nuovo su noi stessi e sulla nostra salute. La comprensione di questo equilibrio uomo-ambiente è essenziale affinché ci impegniamo a raggiungere una vita sostenibile e sana. Pertanto misurare gli impatti dell’uso di sostanze chimiche come i pesticidi in agricoltura, il petrolio per la produzione di innumerevoli materiali o le emissioni e la generazione di rifiuti creata dalla combustione di carburante, ecc. è un’esigenza analitica estremamente importante.

L’analisi delle migliaia di sostanze chimiche presenti nell’aria, nella terra e nell’acqua che utilizziamo è estremamente complessa e pertanto è impegnativa dal punto di vista temporale e sperimentale.

La tecnologia GC, GC×GC, TOF-MS e HR-TOF-MS all’avanguardia di LECO fornisce le modalità migliori di sempre per rilevare e quantificare miscele complesse di sostanze chimiche presenti nell’acqua, nel suolo e nell’aria che respiriamo nelle nostre città e campagne. Utilizzando la funzionalità TOF-MS leader del settore di LECO, è possibile ridurre i tempi di esecuzione, analizzare contemporaneamente più classificazioni di composti e migliorare le separazioni in matrici sporche con GC×GC completo.

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