यह प्रोटोकॉल फिंगरप्रिंट के लिए एक दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है और व्यापक दो आयामी गैस क्रोमेटोग्राफी द्वारा एकत्र किए गए बहु-आयामी डेटा का पता लगाता है और बड़े पैमाने पर स्पेक्ट्रोमेट्री के साथ।। अतिरिक्त कुंवारी जैतून का तेल अस्थिर अंश (यानी, वोलेटिलोम) में एन्क्रिप्टेड रासायनिक जानकारी का पता लगाने के लिए समर्पित पैटर्न मान्यता एल्गोरिदम (टेम्पलेट मिलान) लागू किए जाते हैं।
डेटा प्रसंस्करण और मूल्यांकन व्यापक दो आयामी गैस क्रोमेटोग्राफी (जीसीएक्सजीसी) के महत्वपूर्ण कदम हैं, खासकर जब बड़े पैमाने पर स्पेक्ट्रोमेट्री के साथ मिलकर। डेटा में एन्क्रिप्टेड समृद्ध जानकारी अत्यधिक मूल्यवान हो सकती है लेकिन कुशलता से पहुंचना मुश्किल हो सकता है। डेटा घनत्व और जटिलता लंबे समय तक विस्तार के समय का कारण बन सकती है और श्रमसाध्य, विश्लेषक-निर्भर प्रक्रियाओं की आवश्यकता हो सकती है। प्रभावी अभी तक सुलभ डेटा प्रसंस्करण उपकरण, इसलिए, दैनिक उपयोग के लिए प्रयोगशालाओं में इस उन्नत बहुआयामी तकनीक के प्रसार और स्वीकृति को सक्षम करने के लिए महत्वपूर्ण हैं। इस कार्य में प्रस्तुत डेटा विश्लेषण प्रोटोकॉल व्यक्तिगत क्रोमेटोग्राम के भीतर और क्रोमाटोग्राम के सेट में सूचनात्मक पैटर्न की उन्नत मान्यता के लिए व्यक्तिगत रासायनिक सुविधाओं में जटिल दो आयामी क्रोमेटोग्राम के अत्यधिक स्वचालित डिकंस्ट्रक्शन के लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए क्रोमेटोग्राफिक फिंगरप्रिंटिंग और टेम्पलेट मिलान का उपयोग करता है। प्रोटोकॉल थोड़ा हस्तक्षेप के साथ उच्च स्थिरता और विश्वसनीयता बचाता है । साथ ही, विभिन्न प्रकार की सेटिंग्स और बाधा कार्यों में विश्लेषक पर्यवेक्षण संभव है जिन्हें विभिन्न आवश्यकताओं और लक्ष्यों के अनुकूल बनाने के लिए लचीलापन और क्षमता प्रदान करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। टेम्पलेट मिलान यहां अतिरिक्त कुंवारी जैतून का तेल volatilome का पता लगाने के लिए एक शक्तिशाली दृष्टिकोण होने के लिए दिखाया गया है । चोटियों का क्रॉस-अलाइनमेंट न केवल ज्ञात लक्ष्यों के लिए किया जाता है, बल्कि अलक्षित यौगिकों के लिए भी किया जाता है, जो अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए लक्षण वर्णन शक्ति को काफी बढ़ाता है। उदाहरण समान परिस्थितियों में विश्लेषण किए गए नमूना सेट से क्रोमेग्राफिक पैटर्न के वर्गीकरण और तुलना के लिए प्रदर्शन को सबूत देने के लिए प्रस्तुत किए जाते हैं।
समय-उड़ान द्रव्यमान स्पेक्ट्रोमेट्रिक डिटेक्शन (जीसी×जीसी-एओएफ एमएस) के साथ संयुक्त व्यापक दो-आयामी गैस क्रोमेटोग्राफी आजकल जटिल नमूनों1,2,3,4,5के रासायनिक लक्षण वर्णन के लिए सबसे जानकारीपूर्ण विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण है। जीसी×जीसी में, कॉलम को मॉड्यूलेटर (जैसे, थर्मल या वाल्व-आधारित फोकसिंग इंटरफेस) द्वारा क्रमिक रूप से जोड़ा और इंटरफेस किया जाता है जो दूसरे आयाम (2 डी) कॉलम में उनके पुनः इंजेक्शन से पहले पहले आयाम(1डी) कॉलम से घटकों को जाल मेंफंसाताहै। यह ऑपरेशन एक निश्चित मॉड्यूलेशन समय-अवधि(पीएम)के भीतर किया जाता है, जो आमतौर पर 0.5-8 एस के बीच होता है। थर्मल मॉड्यूलेशन द्वारा, इस प्रक्रिया में क्रायो-ट्रैपिंग और समग्र पृथक्करण शक्ति के लिए कुछ लाभों के साथ एल्यूटिंग बैंड का ध्यान केंद्रित करना शामिल है।
हालांकि जीसी×जीसी एक दो आयामी जुदाई तकनीक है, यह प्रक्रिया अनुक्रमिक डेटा मूल्यों का उत्पादन करती है। डिटेक्टर एनालॉग-टू-डिजिटल (ए/डी) कनवर्टर एक निश्चित आवृत्ति पर क्रोमेग्राफिक सिग्नल आउटपुट प्राप्त करता है। फिर, डेटा को विशिष्ट मालिकाना प्रारूपों में संग्रहीत किया जाता है जिसमें न केवल डिजिटल डेटा होता है बल्कि संबंधित मेटाडेटा (डेटा के बारे में जानकारी) भी होता है। जीसी×जीसी सिस्टम में नियोजित ए/डी कनवर्टर दो विश्लेषणात्मक आयामों में समय के एक समारोह के रूप में क्रोमेग्राफिक सिग्नल की तीव्रता को डिजिटल नंबर (डीएन) में मैप करने में मदद करता है । एकल चैनल डिटेक्टर (जैसे, लौ आयनीकरण डिटेक्टर (एफआईआईडी), इलेक्ट्रॉन कैप्चर डिटेक्टर (ईसीडी), सल्फर चेमिल्यूमिनेसेंस डिटेक्टर (एससीडी), आदि) प्रति नमूना समय एकल मूल्यों का उत्पादन करते हैं, जबकि मल्टीचैनल डिटेक्टर (जैसे, मास स्पेक्ट्रोमेट्रिक डिटेक्टर (एमएस)) विश्लेषणात्मक रन के साथ प्रति नमूना समय के अनुसार कई मूल्यों (आमतौर पर, एक स्पेक्ट्रल रेंज पर) का उत्पादन करते हैं।
2डी डेटा की कल्पना करने के लिए, विस्तार पिक्सेल (डिटेक्टर घटनाओं के अनुरूप चित्र तत्व) के कॉलम के रूप में एक एकल मॉड्यूलेशन अवधि (या चक्र) डेटा मूल्यों के rasterization के साथ शुरू होता है । समन्वय (वाई-एक्सिस, बॉटम-टू-टॉप) के साथ 2डी सेपरेशन समय की कल्पना की जाती है। पिक्सेल कॉलम को क्रमिक रूप से संसाधित किया जाता है ताकि abscissa (एक्स-एक्सिस, लेफ्ट-टू-राइट) 1डी सेपरेशन समय की रिपोर्ट करे। यह आदेश 2 डी डेटा को दाएंहाथ के कार्टेसियन समन्वय प्रणाली में प्रस्तुत करता है, जिसमें 1डी रिटेंशन ऑर्डिनल सरणी में पहले इंडेक्स के रूप में होता है।
2डी क्रोमाटोग्राम का डेटा प्रोसेसिंग कच्चे डेटा की तुलना में उच्च स्तर की जानकारी तक पहुंच प्रदान करता है, जिससे 2डी पीक डिटेक्शन, पीक पहचान, मात्रात्मक विश्लेषण के लिए प्रतिक्रिया डेटा की निकासी और क्रॉस-तुलनात्मक विश्लेषण सक्षम होता है।
2डी पीक पैटर्न को नमूने के अद्वितीय फिंगरप्रिंट के रूप में माना जा सकता है और प्रभावी क्रॉस-तुलनात्मक विश्लेषण के लिए मिन्यूटी सुविधाओं के रूप में यौगिकों का पता लगाया जा सकता है। टेम्पलेट-आधारित फिंगरप्रिंटिंग6,7के रूप में जाना जाने वाला यह दृष्टिकोण बायोमेट्रिक फिंगरप्रिंटिंग6से प्रेरित था। स्वचालित बॉयोमीट्रिक फिंगरप्रिंट सत्यापन प्रणाली, वास्तव में, अद्वितीय उंगलियों की विशेषताओं पर भरोसा करती है: रिज विभाजन और अंत, स्थानीयकृत और करार छापों या विस्तृत छवियों से निकाला गया। इन विशेषताओं, जिसे मिन्यूटी फीचर्स नाम दिया जाता है, फिर उपलब्ध संग्रहित टेम्पलेट्स8, 9के साथ क्रॉस-मिलान कियाजाताहै।
जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, हर जीसी×जीसी सेपरेशन पैटर्न दो आयामी विमान पर तर्कसंगत रूप से वितरित 2डी चोटियों से बना है। प्रत्येक चोटी एक एकल विश्लेषण से मेल खाती है, इसकी जानकारीपूर्ण क्षमता है, और तुलनात्मक पैटर्न विश्लेषण के लिए एक ही विशेषता के रूप में माना जा सकता है।
यहां, हम जीसी×जीसी-TOF एमएस द्वारा रासायनिक फिंगरप्रिंटिंग के लिए एक प्रभावी दृष्टिकोण पेश करते हैं जिसमें मिलकर आयनीकरण की विशेषता है। लक्ष्य क्रोमाटोग्राम के एक सेट से व्यापक और मात्रात्मक रूप से सूची सुविधाओं के लिए है।
मौजूदा वाणिज्यिक सॉफ्टवेयर या इन-हाउस दिनचर्या10, 11 की तुलना में जो पीक-फीचर्स दृष्टिकोण को नियोजित करते हैं, टेम्पलेट-आधारित फिंगरप्रिंटिंग उच्च विशिष्टता, दक्षता और सीमित कम्प्यूटेशनल समय की विशेषता है। इसके अलावा, इसमें एक आंतरिक लचीलापन है जो विभिन्न इंस्ट्रूमेंटेशन द्वारा प्राप्त या लंबे समय तक चलने वालेअध्ययनों 12,13, 14के रूप में गंभीर रूप से गलत तरीके से गलत तरीके से क्रोमेटोग्राम के बीच मिन्यूटिया सुविधाओं (यानी,2डी चोटियों) के क्रॉस-संरेखण को सक्षम बनाता है।
प्रस्तावित विधि के बुनियादी संचालन संक्षेप में 2डी पैटर्न जटिलता और सूचना शक्ति की एक अच्छी समझ के लिए पाठक मार्गदर्शन करने के लिए वर्णित हैं । फिर, साधन उत्पादन डेटा मैट्रिक्स की खोज करके, रासायनिक पहचान की जाती है और दो आयामी अंतरिक्ष पर स्थित लक्षित विश्लेषणों को जाना जाता है। लक्षित चोटियों का टेम्पलेट तब बनाया जाता है और एक ही विश्लेषणात्मक बैच के भीतर अधिग्रहीत क्रोमेटोग्राम की एक श्रृंखला पर लागू होता है। प्रतिधारण समय, स्पेक्ट्रल हस्ताक्षर, और प्रतिक्रियाओं (निरपेक्ष और रिश्तेदार) से संबंधित मेटाडेटा लक्षित चोटियों के फिर से गठबंधन पैटर्न से निकाले जाते हैं और नमूना सेट में रचनात्मक मतभेदों को प्रकट करने के लिए अपनाए जाते हैं।
इस प्रक्रिया के एक अतिरिक्त, अनूठे कदम के रूप में, ज्ञात और अज्ञात विश्लेषण दोनों के लिए फिंगरप्रिंटिंग क्षमता का विस्तार करने के लिए पूर्व-लक्षित क्रोमेग्राम पर एक संयुक्त अलक्षित और लक्षित (यूटी) फिंगरप्रिंटिंग भी किया जाता है। यह प्रक्रिया वास्तव में व्यापक तुलनात्मक विश्लेषण के लिए एक यूटी टेम्पलेट का उत्पादन करती है जिसे काफी हद तक स्वचालित किया जा सकता है।
अंतिम चरण के रूप में, विधि उच्च और निम्न इलेक्ट्रॉन आयनीकरण ऊर्जा (70 और 12 ईवी) के साथ उत्पादित दो समानांतर डिटेक्टर संकेतों में सुविधाओं के क्रॉस-अलाइनमेंट को करती है।
प्रोटोकॉल एक क्रोमाटोग्राम या क्रोमेटोग्राम के एक सेट और चर क्रोमेटोग्राफी और/या कई डिटेक्टरों के साथ विश्लेषण का समर्थन करने में काफी लचीला है । यहां, प्रोटोकॉल को व्यावसायिक रूप से उपलब्ध जीसी×जीसी सॉफ्टवेयर सुइट (सामग्री की तालिकादेखें) के साथ प्रदर्शित किया जाता है, जो एमएस लाइब्रेरी और खोज सॉफ्टवेयर (सामग्रियों की तालिकादेखें) के साथ संयुक्त है। कुछ आवश्यक उपकरण अन्य सॉफ्टवेयर में उपलब्ध हैं और इसी प्रकार के उपकरण साहित्य में विवरणों से स्वतंत्र रूप से रीचनबाख और सह-कार्यकर्ता15 , 16, 17,18,19द्वारा लागू किए जासकतेहैं । प्रदर्शन के लिए कच्चे डेटा अतिरिक्त कुंवारी जैतून (EVO) लेखकों की प्रयोगशाला14में आयोजित तेल पर एक शोध अध्ययन से प्राप्त होता है । विशेष रूप से, इतालवी ईवो तेलों के अस्थिर अंश (यानी, वोल्टिलोम) का नमूना हेडस्पेस सॉलिड फेज माइक्रोएक्सट्रैक्शन (एचएस-एसपीएमई) द्वारा लिया जाता है और नमूनों की गुणवत्ता और संवेदी योग्यता के लिए फिंगरप्रिंट डायग्नोस्टिक्स को कैप्चर करने के लिए जीसी×जीसी-टीओएफ एमएस द्वारा विश्लेषण किया जाता है। सामग्री की तालिका में नमूनों, नमूने की स्थिति और विश्लेषणात्मक सेट-अप के बारे में विवरण प्रदान किए जाते हैं।
चरण 1-6 क्रोमटोग्राम के प्री-प्रोसेसिंग का वर्णन करें। चरण 7-9 अलग-अलग क्रोमेटोग्राम के प्रसंस्करण और विश्लेषण का वर्णन करते हैं। चरण 10-12 टेम्पलेट निर्माण और मिलान का वर्णन करते हैं, जो क्रॉस-सैंपल विश्लेषण का आधार हैं। चरण 13-16 में यूटी विश्लेषण के लिए चरण 14-16 के साथ क्रोमाटोग्राम के एक सेट में प्रोटोकॉल लागू करने का वर्णन किया गया है।
जीसी×जीसी-टीईएफ एमएस डेटा का दृश्य व्यापक दो आयामी अलगाव द्वारा प्राप्त परिणामों की उचित समझ के लिए एक मौलिक कदम है। अनुकूलित रंगीकरण के साथ छवि भूखंड विश्लेषकों को डिटेक्टर प्रतिक्रिया मतभेदों की सराहना करने और इस प्रकार नमूना घटकों के अंतर वितरण की अनुमति देता है। यह दृश्य दृष्टिकोण क्रोमेटोग्राम की व्याख्या और विस्तार पर विश्लेषकों के परिप्रेक्ष्य को पूरी तरह से बदलता है। यह पहला कदम, एक बार क्रोमोग्राफर द्वारा समझ और आत्मविश्वास से उपयोग किया जाता है, आगे की प्रक्रिया में एक नया परिप्रेक्ष्य खोलता है।
डेटा प्रसंस्करण का एक और मौलिक पहलू सभी नमूना बिंदुओं के लिए पूर्ण डेटा मैट्रिक्स (यानी, एमएस स्पेक्ट्रल डेटा और प्रतिक्रियाओं) तक पहुंच है, जिनमें से प्रत्येक एक ही डिटेक्टर घटना से मेल खाती है। इस संबंध में 2डी चोटियों एकीकरण, ताकि डिटेक्टर घटनाओं का संग्रह एक एकल विश्लेषण के अनुरूप एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करते हैं । वर्तमान प्रोटोकॉल में, 2डी चोटियों का पता लगाना वाटरशेड एल्गोरिदम18 पर आधारित है जिसमें आंशिक सह-eluting यौगिकों के मामले में पता लगाने की संवेदनशीलता में सुधार करने के लिए कुछ अनुकूलन शामिल हैं। इस प्रक्रिया को और अधिक विशिष्ट बनाने के लिए, deconvolution किया जाना चाहिए, और अधिक परिष्कृत प्रक्रियाओं को अपनाया । यह एमएस डेटा के लिए आयन पीक डिटेक्शन करने से संभव है; एल्गोरिदम डेटा सरणी को संसाधित करता है और स्पेक्ट्रल प्रोफाइल19,31के आधार पर सिंगल एनालिसिस से प्रतिक्रिया को अलग करता है ।
प्रोटोकॉल का एक महत्वपूर्ण अभी तक महत्वपूर्ण कदम है, और किसी भी जीसी×जीसी-एमएस डेटा व्याख्या प्रक्रिया का, विश्लेषण पहचान से संबंधित है । प्रामाणिक मानकों के साथ एक पुष्टित्मक विश्लेषण के अभाव में कदम 8 और 9 में प्रस्तावित इस प्रक्रिया को विश्लेषक द्वारा सावधानीपूर्वक आयोजित किया जाना चाहिए । स्वचालित कार्रवाई किसी भी वाणिज्यिक सॉफ्टवेयर में उपलब्ध हैं; वे एकत्र संदर्भ स्पेक्ट्रा (यानी, स्पेक्ट्रल पुस्तकालयों) के खिलाफ एमएस स्पेक्ट्रल हस्ताक्षर समानता मूल्यांकन और क्वालीफायर/क्वांटिफायर आयनों के बीच विशेषता अनुपात का मूल्यांकन शामिल हैं । हालांकि, आइसोमर्स की पहचान को अस्वीकार करने के लिए अतिरिक्त पुष्टित्मक मानदंडों की आवश्यकता है। प्रोटोकॉल उम्मीदवारों की सूची को प्राथमिकता देने के लिए रैखिक प्रतिधारण अनुक्रमित को अपनाने का प्रस्ताव करता है; यहां की सीमा प्रतिधारण डेटा की उपलब्धता और इसकी निरंतरता से संबंधित है ।
इस दृष्टिकोण को अद्वितीय बनाने वाली मुख्य विशेषता 12 ,13,15,29से मेल खाती है । टेम्पलेट मिलान एक बहुत प्रभावी, विशिष्ट और सहज तरीके से 2डी पैटर्न मान्यता को सक्षम बनाता है। यह संवेदनशीलता और विशिष्टता के संदर्भ में, अनुकूलित सीमा मूल्यों और/या बाधा कार्यों को लागू करके सेट किया जा सकता है, जबकि विश्लेषक सक्रिय रूप से कार्य मापदंडों को बदलने के साथ बातचीत करके प्रक्रिया की निगरानी कर सकता है । इस प्रक्रिया की खासियत एक समान बैच के नमूनों के बीच लक्षित और अलक्षित चोटियों की जानकारी को पार करने की संभावना पर निर्भर करती है, लेकिन मध्यम से गंभीर गलत संरेखण के बावजूद समान नाममात्र की स्थितियों के साथ प्राप्त नमूनों के बीच भी। इस ऑपरेशन के फायदे सभी लक्षित विश्लेषण पहचानों को संरक्षित करने की संभावना से संबंधित हैं, जो विश्लेषक के लिए एक समय लेने वाला कार्य है, और पिछले विस्तार सत्रों से लक्षित और अलक्षित चोटियों के लिए सहेजे गए सभी मेटाडेटा।
टेंपरेचर मिलान कम्प्यूटेशनल समय के मामले में भी बहुत प्रभावी है; लो-रेजोल्यूशन एमएस डेटा फाइल्स में लगभग 1-2 जीबी पैक्ड डेटा होता है जबकि हाई-रेजोल्यूशन एमएस एनालिसिस 10-15 जीबी प्रति सिंगल एनालिटिकल रन तक पहुंच सकता है । टेम्पलेट मिलान हर बार पूर्ण डेटा मैट्रिक्स को संसाधित नहीं करता है, लेकिन सबसे पहले, टेम्पलेट चोटियों का उपयोग करके क्रोमटोग्राम के बीच प्रतिधारण-समय संरेखण करता है, टेम्पलेट में संदर्भ के साथ उनकी समानता मिलान के लिए खोज खिड़की के भीतर उम्मीदवार चोटियों को संसाधित करता है। गंभीर मिथ्या संरेखण के मामले में, सबसे चुनौतीपूर्ण स्थिति, वैश्विक दूसरे क्रम पॉलीनोमियल ट्रांसफॉर्म ने कंप्यूटेशनल समय13को कम करते हुए स्थानीय तरीकों से बेहतर प्रदर्शन किया।
जीसी×जीसी तकनीक के लिए शिक्षा और अनुसंधान प्रयोगशालाओं से परे व्यापक रूप से फैलने के लिए, डेटा प्रसंस्करण उपकरणों को दृश्य और क्रोमेकोग्राम निरीक्षण के लिए बुनियादी संचालन की सुविधा प्रदान करनी होगी; विश्लेषण की पहचान मानकीकृत एल्गोरिदम और प्रक्रियाओं (जैसे, NIST खोज एल्गोरिदम और आईटी अंशांकन) को अपनाने की संभावना प्रदान करनी चाहिए; और क्रॉस-तुलनात्मक विश्लेषण सहज, प्रभावी और इंटरैक्टिव उपकरणों द्वारा समर्थित होना चाहिए। प्रस्तावित दृष्टिकोण इन जरूरतों को संबोधित करता है, जबकि एनालाइट्स सह-एल्यूशन, मल्टीपल एनालिसिस कैलिब्रेशन, समूह-प्रकार विश्लेषण और समानांतर पता लगाने के संरेखण जैसी जटिल स्थितियों से निपटने के लिए उन्नत विकल्प और उपकरण प्रदान करता है।
संदर्भित साहित्य में कई संभावित परिदृश्यों को शामिल किया गया है जहां जीसी×जीसी और, अधिक आम तौर पर, व्यापक दो आयामी क्रोमेटोग्राफी, अद्वितीय समाधान और विश्वसनीय परिणाम प्रदान करते हैं जिन्हें एकल रन विश्लेषण में 1डी-क्रोमेटोग्राफी द्वारा प्राप्त नहीं किया जा सकता है। 5,32,33 हालांकि जीसी×जीसी सबसे शक्तिशाली उपकरण है जो अलगाव क्षमता और संवेदनशीलता को बढ़ाता है, हमेशा पृथक्करण शक्ति, संवेदनशीलता और अन्य प्रणालीगत क्षमताओं की सीमाएं होती हैं। के रूप में इन प्रणालीगत सीमाओं से संपर्क कर रहे हैं, डेटा विश्लेषण उत्तरोत्तर और अधिक कठिन हो जाता है । इसलिए, अनुसंधान और विकास हमारे निपटान में विश्लेषणात्मक उपकरणों में सुधार जारी रखना चाहिए ।
The authors have nothing to disclose.
इस शोध को प्रोगेटो एगर − फोंडाजिओनी ने रीट प्रति ला राइसरका एग्रोलिमेंटेवर में समर्थन दिया था। परियोजना परिवर्णी शब्द वायलिन – अभिनव विश्लेषणात्मक उपकरण (https://olivoeolio.progettoager.it/index.php/i-progetti-olio-e-olivo/violin-valorization-of-italian-olive-products-through-innovative-analytical-tools/violin-il-progetto) के माध्यम से इतालवी जैतून उत्पादों का वीरता। जीसी इमेज सॉफ्टवेयर उन पाठकों के लिए एक मुफ्त परीक्षण के लिए उपलब्ध है जो प्रोटोकॉल को प्रदर्शित और परीक्षण करना चाहते हैं।
1D SolGel-Wax column (100% polyethylene glycol; 30 m × 0.25 mm dc × 0.25 μm df). Carrier gas helium at a constant nominal flow of 1.3 mL/min. | Trajan SGE Analytical Science, Ringwood, Australia | PN 054796 | Carrier gas helium at a constant nominal flow of 1.3 mL/min. Oven temperature programming set as follows: 40°C (2 min) to 240°C (10 min) at 3.5°C/min. |
2D OV1701 column (86% polydimethylsiloxane, 7% phenyl, 7% cyanopropyl; 1 m × 0.1 mm dc × 0.10 μm df) from . | Mega, Legnano, Milan, Italy | PN MEGA-1701 | |
Automated system for sample preparation: SPR Autosampler for GC | SepSolve-Analytical, Llantrisant, UK | ||
Extra Virgin Olive oils: Sicily and Tuscany, Italy | Project VIOLIN (Ager – Fondazioni in rete per la ricerca agroalimentare) | Samples (n=10) were collected during the production year 2018 within the "Violin" project sampling campaign. Oils were submitted to HS-SPME to sample volatiles according to a reference protocol validated in a previous study of Stilo et al.14 | |
Gas chromatograph: Model 7890B GC | Agilent Technologies Wilmington DE, USA | ||
GC Image GC×GC edition V 2.9 | GC Image LLC, Lincoln, Nebraska | https://www.gcimage.com/gcxgc/trial.html | |
Image processing software | GC Image LLC, Lincoln, Nebraska | https://www.gcimage.com/gcxgc/trial.html | |
Mass spectrometer: BenchTOF-Select | Markes International Llantrisant, UK | ||
Methyl-2-octynoate (CAS 111-12-6) | Merck-Millipore/Supelco | PN: 68982 | |
Modulator controller: Optimode v2.0 | SRA Intruments, Cernusco sul Naviglio, Milan, Italy | ||
Modulator: KT 2004 loop type | Zoex Corporation Houston, TX, USA | ||
MS library and search software: NIST Library V 2017, Software V 2.3 | National Institute of Standards and Technology (NIST), Gaithersburg MD | https://www.nist.gov/srd/nist-standard-reference-database-1a-v17 | |
n-alkanes C8-C40 for retention indexing | Merck-Millipore/Supelco | PN: 40147-U | |
n-hexane (CAS 110-54-3) gas chromatography MS SupraSolv | Merck-Millipore/Supelco | PN: 100795 | |
Solid Phase Microextraction fiber | Merck-Millipore/Supelco | PN 57914-U | |
α- /β-thujone (CAS 546-80-5) | Merck-Millipore/Sigma Aldrich | PN: 04314 |