Полузамерзший разбор по составу: Полузамерзший — разбор слова по составу (морфемный разбор)

Урок русского языка “Виды грамматических разборов”. | План-конспект урока по русскому языку (3 класс) на тему:

Соколова Н.В., МБОУ СОШ № 181

Виды грамматических разборов. Урок русского языка. 3 класс. УМК-любой

Учебные задачи:

• учить выразительному чтению (определять задачу чтения, выбирать тон и темп, соблюдать паузы, выделять логические ударения).

Учебные умения:

• работать с произведением Жуковского В.А. «Жаворонок»;
• определять точку зрения автора и выражать своё отношение к произведению;
• готовить выразительное чтение произведения;
• отрабатывать навыки фонетического, морфологического, синтаксического разбора слов и предложений.

Оборудование: портрет  Жуковского В.А., изображение жаворонка, схема фонетического разбора, карточки со словами предложения, карточки со стихотворением и заданием для учащихся

1. Организационный момент.

2. Сообщение темы урока.

Сегодня на уроке познакомимся со стихотворением Жуковского В. А. «Жаворонок» и повторим виды разборов по русскому языку.

Записываем в тетради дату, классная работа.

3. Знакомство со стихотворением.

У каждого человека есть своё любимое время года. И у каждого времени года есть свои поклонники. Любое время года по-своему прекрасно, и мы должны учиться видеть это прекрасное так же, как видят это поэты и передают свои чувства в своих произведениях.

Сегодня будем говорить о   стихотворении Жуковского В.А. «Жаворонок». Кто из вас подготовил информацию о биографии этого поэта?

Василий Андреевич Жуковский был известным поэтом, переводчиком и прозаиком. Также поэт был воспитателем Александра Николаевича – наследника Российского престола, сына царя. Стихи Жуковского для детей отличаются особой теплотой, поэтичностью и нежностью. Все эти произведения любят дети на протяжении многих десятилетий

Выборочно говорят дети

Предлагаю послушать выразительное чтение стихотворения наизусть(у детей карточки с напечатанным стихотворением). Читает подготовленный ученик.

Если  в классе есть проектор, можно посмотреть слай-шоу к этому стихотворению, подготовленный Жакулиной И.В.  http://metodisty.ru/m/videos/view/zhakulina_i-v-_zhukovskii_v-a-_zhavoronok

Жаворонок

Василий Жуковский

На солнце тёмный лес зардел.
В долине пар белеет тонкий.
И песню раннюю запел
В лазури жаворонок звонкий.

Он голосисто с вышины
Поёт, на солнышке сверкая:
– Весна пришла к нам молодая!
Я здесь пою приход весны!

4. Каллиграфическая минутка.

Пропишем название этого произведения; В.А. Жуковский «Жаворонок»

5. Анализ стихотворения.

Давайте обсудим (после самостоятельного  прочтения стихотворений)

• Какую картину нарисовал поэт?
• Какое время суток? Время года?
• Какие чувства передаёт это стихотворение? Почему?
• Значения слов «зардел» – покраснел, «лазурь» – яркий голубой цвет (воспользоваться толковым словарём) – запишите лексические значения слов 
• Подготовьте выразительное чтение (несколько детей читают стихотворение выразительно)

6. Главные члены предложений. Связи слов в предложении.

Сколько в первом четверостишии предложений?

 Спишем первое предложение, выделим основу предложения, выпишем связи слов – словосочетания.

Эту работу выполним с остальными предложениями первой строфы.

7. Фонетический анализ. 

• Во второй строфе есть реплика. Чьи это слова? Что означает последняя строчка? (примета весны – песнь жаворонка)

Слово «весна» возьмём сегодня для фонетического разбора. Но прежде назовите орфограммы в слове «весна» (безударный гласный в корне слова – проверочное слово «вёсны»)

Выполним фонетический разбор этого слова ( ребёнок у доски)

7. Анализ предложения.

Существует много народных примет, связанных с весною. Одну из них мы сейчас назвали. У нас на доске карточки со словами, которые нужно расположить в определённом порядке.

Проверим. Составим это предложение на доске.

Выполним синтаксический анализ этого предложения. (Длинные сосульки предвещают долгую весну (повеств. , невосклиц., распр., сосульки, предвещают)

8. Разбор глагола как части речи. (предвещают – у доски)

9. Разбор слов по составу

Я приготовила для вас букет весенних загадок. Сейчас отгадаем загадки, а отгадки запишем в столбик.

Клейкие почки, зелёные листочки. С белой корой Стоит под горой.(Берёзка) Новоселье у скворца Он ликует без конца. Чтоб у нас жил пересмешник, Смастерили мы …(Скворечник)

У занесенных снегом кочек, Под белой шапкой снеговой Нашли мы маленький цветочек, Полузамерзший, чуть живой. (Подснежник) Наконец река проснулась, С боку на бок повернулась – Затрещал, ломаясь, лёд – Значит, скоро… (Ледоход.)

Выполним разбор слов по составу (выполняют дети у доски с проговариванием)

10.Самостоятелная работа

Мы повторили  виды разборов в русском языке. Сейчас вы будете выполнять самостоятельно работу  на выбор. Смотрите задание на карточке.

Инструкция: любое предложение  списать и выполнить все виды разборов Весна  пришла с.с.,  ч.р.  к  нам з.б.  молодая! пр. Я з.б.  здесь  пою ч.р.  приход с.с.  весны! пр. пр.Главные члены предложений. Связи слов в предложении. Анализ предложения. з.б Фонетический анализ. ч.р.Разбор глагола как части речи. с.с Разбор слов по составу

Итог урока:

• С каким литературным произведением мы познакомились?
• Какие виды разборов повторили?

11. Домашнее задание:

• подготовить выразительное чтение стихотворения или выучить по желанию.

Василий Жуковский Жаворонок На солнце тёмный лес зардел. В долине пар белеет тонкий. И песню раннюю запел В лазури жаворонок звонкий. Он голосисто с вышины Поёт, на солнышке сверкая: – Весна пришла к нам молодая! Я здесь пою приход весны!	Инструкция: любое предложение  списать и выполнить все виды разборов Весна  пришла с. с.,  ч.р.  к  нам з.б.  молодая! пр. Я з.б.  здесь  пою ч.р.  приход с.с.  весны! пр. Главные члены предложений. Связи слов в предложении – словосочетания.Анализ предложения пр. Фонетический анализ з.-б. Разбор глагола как части речи ч.р. Разбор слова по составу с.с.
Василий Жуковский Жаворонок На солнце тёмный лес зардел. В долине пар белеет тонкий. И песню раннюю запел В лазури жаворонок звонкий. Он голосисто с вышины Поёт, на солнышке сверкая: – Весна пришла к нам молодая! Я здесь пою приход весны!	Инструкция: любое предложение  списать и выполнить все виды разборов Весна  пришла с.с.,  ч.р.  к  нам з.б.  молодая! пр. Я з.б.  здесь  пою ч.р.  приход с.с.  весны! пр. Главные члены предложений. Связи слов в предложении – словосочетания.Анализ предложения пр. Фонетический анализ з.-б. Разбор глагола как части речи ч.р. Разбор слова по составу с. с.
Василий Жуковский Жаворонок На солнце тёмный лес зардел. В долине пар белеет тонкий. И песню раннюю запел В лазури жаворонок звонкий. Он голосисто с вышины Поёт, на солнышке сверкая: – Весна пришла к нам молодая! Я здесь пою приход весны!	Инструкция: любое предложение  списать и выполнить все виды разборов Весна  пришла с.с.,  ч.р.  к  нам з.б.  молодая! пр. Я з.б.  здесь  пою ч.р.  приход с.с.  весны! пр. Главные члены предложений. Связи слов в предложении – словосочетания.Анализ предложения пр. Фонетический анализ з.-б. Разбор глагола как части речи ч.р. Разбор слова по составу с.с.

Карта сайта

Центральная библиотечная система г. Сыктывкар

Главная Архив новостей О системе Документы Наши библиотеки Контакты Коллегам Профессиональные события Конкурсы Публикации Проекты и программы Наши издания Методические рекомендации Опыт других библиотек Планирование Школа информационного комфорта Читателям Анализ деятельности библиотек Требования к оказываемым услугам Правила пользования библиотекой Услуги, оказываемые библиотеками МБУК «ЦБС» Прейскурант на платные услуги оказываемые библиотеками МБУК «ЦБС» Афиша Периодические издания Виртуальные выставки Обзор книг Викторины Конкурсы Спроси у библиотекаря Электронный каталог

Электронная библиотека Ресурсы МБУК “ЦБС” Ресурсы НЭБ РК Ресурсы НЭБ РФ Ресурсы библиотеки им. Б.Н.Ельцина Ресурсы Литрес Каруселька: детская страничка Книжный лабиринт Азбука здоровья Информационная безопасность Игровой пятачок Мир детских сайтов Коми ЧОМ Твоя информационная грамотность Краеведение Доступная среда Противодействие коррупции Независимая оценка качества работы Интернет приемная Оценка качества оказания услуг

Он-лайн прогноз химического состава полузамороженного говяжьего фарша с помощью неинвазивной NIR-спектроскопии.

• DOI:10.1016/S0309-1740(02)00113-4
• Идентификатор корпуса: 27144265

 @article{Tgersen2003OnlinePO,
  title={Онлайн-прогнозирование химического состава полузамороженного говяжьего фарша с помощью неинвазивной NIR-спектроскопии.},
  автор = {Гейр Т {\ o} Герсен, Дж. Ф. Арнесен, Б. Н. Нильсен и Кьелл Ивар Хильдрам},
  Journal={Наука о мясе},
  год = {2003},
  объем={63 4},
  страницы={
          515-23
        }
} 

• G. Tøgersen, J. F. Arnesen, K. I. Hildrum
• Published 1 April 2003
• Chemistry, Medicine
• Meat science

View on PubMed

doi.org

Application of FT NIR spectroscopy in the determination of basic химический состав свинины и говядины

• Й. Млчек, К. Шустова, Й. Симеонова

• Химия

• 2018

содержание воды) с помощью спектроскопии FT NIR. Образцы анализировали на приборе FT NIR Nicolet Antaris…

Проблемы разработки моделей состава мяса с использованием многоточечной БИК-спектроскопии от оперативного до оперативного мониторинга.

• Ю. Диксит, Мария П. Касадо-Гавальда, Р. Кама-Монкунилл, П. Каллен, К. Салливан

• Науки об окружающей среде, медицина

  Журнал пищевых наук
• 2017

9005 Всего результатов от это исследование показывает, что многоточечные NIR-системы в сочетании с многомерным анализом имеют потенциал в качестве инструмента технологии анализа процессов (PAT) для мониторинга параметров процесса, таких как жир и влажность, в мясной промышленности, предоставляя спектральную и пространственную информацию в реальном времени.

Онлайн-прогнозирование содержания натрия в ломтиках вяленой ветчины в вакуумной упаковке с помощью неинвазивной спектроскопии в ближней инфракрасной области.

• М. И. Кампос, М. Муссонс, Г. Антолин, Л. Дебан, Р. Пардо

• Химия, медицина

  Мясоведение

• 2017
-9002 ядро грецкого ореха
• Jianhua Yi, Yifei Sun, Zhenbao Zhu, Ning Liu, Jiali Lu

• Химия

• 2017

АННОТАЦИЯ В настоящей работе было собрано 116 образцов, и модель предсказания спектроскопии отражения в ближней инфракрасной области для определения содержания влаги, белка и жира в муке грецких орехов была…

Развитие отражения в ближней инфракрасной области спектроскопия для предсказания химического состава говядины с широким диапазоном изменчивости.

• Х. Су, Кун Ша, Баочжун Сунь

• Химия, медицина

  Meat science

• 2014

Multipoint NIR spectrometry and collimated light for predicting the composition of meat samples with high standoff distances

• Y. Dixit, Maria P. Casado-Gavalda, C. Sullivan

• Chemistry

• 2016

Хемометрическое моделирование содержания жира, холестерина и калорийности свежего и приготовленного говяжьего фарша с помощью отражательной спектроскопии в ближнем ИК-диапазоне (БИК) спектроскопия. Измерения коэффициента отражения в ближнем инфракрасном диапазоне (356…

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЖИРНОКИСЛОТНОГО СОСТАВА ГОВЯДИНЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БЛИЖНЕЙ ИНФРАКРАСНОЙ СПЕКТРОСКОПИИ: ВЛИЯНИЕ НА ТКАНИ И ПОДГОТОВКУ ОБРАЗЦОВ

• B. Mourot, G. Mairesse, La Messayais
• 2015
туша крупного рогатого скота для прогнозирования состава жирных кислот (ЖК) с помощью портативного оборудования NIRS (ближней инфракрасной спектроскопии) и для изучения влияния…

Исследование метода оценки качества говяжьей вырезки с использованием видимой и ближней инфракрасной спектроскопии

• Daitaro Ishikawa, G.
  Ueno, T. Fujii

• Химия

• 2016

Неразрушающий прогноз и визуализация химического состава в мясе ягненка с использованием нир. G. ElMasry, Da-Wen Sun, P. Allen

• Науки об окружающей среде

• 2012

ПОКАЗЫВАЮТСЯ 1-4 ИЗ 4 ССЫЛОК

Экспресс-анализ говяжьего фарша в режиме онлайн непосредственно на выходе из мясорубки.

• T. Isaksson, B. Nilsen, G. Tøgersen, R.P. Hammond, K.I. Hildrum

• Химия, медицина

  Мясоведение

• 1996
7 Промышленный анализ воды и жира,

7 масштабировать партии мясного фарша.

• G. Tøgersen, T. Isaksson, B. Nilsen, E. Bakker, K.I. Hildrum

• Науки об окружающей среде, медицина

  Наука о мясе

• 1999

4 900 Обучение более точной визуальной оценке мяса.

• J H Kroeze, G. Wijngaards, P. Padding, M. Linschoten, B. Theelen-Uijtewaal

• Психология

  Meat Science

• 2000

. Интерпретация эволюции с температурой ν2+ν3+ν3+ν3+ν3+ν3+ν2+ν3+ν2+ν2+ν2+ν2+ν2+ν2+ν2+ν2+ν2+ν2+ν2+ν2+ν2+ν2+ν2+ν2+ν2+ν2. комбинированная полоса в воде

• V. Fornés, J. Chaussidon

• Physics

• 1978

Ближний инфракрасный спектр поглощения воды около 5000 см-1 был получен при различных температурах в диапазоне -50 °С до 50°С. Сложная полоса была разделена на три компонента…

Пристальный взгляд на пепперони, рисовую лапшу, замороженные обеды и пиццу 2022, Volume 37, Issue 4

Страницы: 36–46

https://doi.org/10.56530/spectroscopy.wt8165o4

Набор образцов пищи с различным процентным составом жиров, белков и углеводов был переварен. в одной партии микроволнового разложения и проанализированы для определения концентрации элементов с помощью масс-спектрометрии с индуктивно связанной плазмой (ИСП-МС) и ИСП-оптической эмиссионной спектроскопии (ОЭС) с использованием Руководства по элементному анализу (EAM) Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) 4. 7 (для ИСП-МС) и FDA EAM 4.4 (для ИСП-ОЭС). Встроенные программные инструменты были использованы для оптимизации аналитического рабочего процесса, что особенно полезно для новых или менее опытных пользователей, использующих эти методы. Обработанные пищевые продукты часто содержат высокие концентрации одних элементов и следовые количества других, поэтому требуется широкий аналитический диапазон. Метод ICP-MS, используемый для анализа различных образцов в этой работе, был новым. Чтобы обеспечить оптимальную настройку метода ICP-MS, полуколичественные результаты использовались для оценки содержания твердых веществ в пищевых переварах до окончательного разбавления проб. Одни и те же образцы пищевых продуктов были проанализированы с использованием ИСП-МС и ИСП-ОЭС, и эти два метода были сопоставлены.

Образцы сельскохозяйственных пищевых продуктов содержат широкий спектр микроэлементов и второстепенных элементов, которые могут варьироваться в зависимости от нескольких факторов, включая географическое положение, тип почвы, методы ведения сельского хозяйства и тип культуры. Наряду с элементами, которые отслеживались десятилетиями, в сельскохозяйственной почве и других химических веществах и добавках, попадающих в пищевую цепь, могут также присутствовать новые загрязняющие вещества. Важные появляющиеся загрязнители включают технологические критические элементы (ТХЭ), такие как редкоземельные элементы (РЗЭ), которые используются в передовых материалах, возобновляемых источниках энергии, батареях, бытовой электронике и применениях в науках о жизни. Добыча, переработка, использование и утилизация этих элементов могут привести к загрязнению окружающей среды, что в конечном итоге может привести к заражению пищевых продуктов.

Закуски содержат несколько ингредиентов и часто проходят сложную обработку, при этом каждый ингредиент и процесс представляют собой потенциальный источник загрязнения. Хотя случаи редки, особенно если производители придерживаются действующей надлежащей производственной практики (cGMP) (1), обработанные пищевые продукты могут быть заражены на любом этапе производства, упаковки и распределения. Как правило, химические вещества, которые контролируются в пищевых продуктах, включают органические загрязнители, такие как остатки пестицидов, и неорганические загрязнители. Согласно общему стандарту на продукты питания и корма, изложенному в Кодексе Алиментариус (2), опубликованном Продовольственной и сельскохозяйственной организацией (ФАО) и Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ), наиболее опасными элементами являются мышьяк (As), кадмий (Cd), свинец (Pb) и ртуть (Hg). Максимальные уровни (МУ) каждого из этих элементов зависят от типа пищевых продуктов, как показано в Таблице I. МДУ Кодекса гарантируют, что пищевые продукты не содержат загрязнителей на уровнях, которые могут угрожать здоровью человека. Законодательство многих стран основано на стандартах Кодекса и соответствующих текстах.

Чтобы обеспечить безопасность пищевых продуктов и их соответствие нормам и законам США, Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) разрабатывает и публикует работы, описывающие аналитические методы, которые производители или импортеры могут использовать в своих лабораториях. Примеры включают Руководство FDA по элементному анализу (EAM) 4.4 для оптической эмиссионной спектроскопии с индуктивно связанной плазмой (ICP-OES) и EAM 4.7 для ICP-масс-спектрометрии (MS) (3,4). Как ИСП-ОЭС, так и ИСП-МС являются хорошо зарекомендовавшими себя методами, и из-за их многоэлементности и высокой пропускной способности они широко используются в рутинных измерениях микроэлементов в широком диапазоне образцов, включая продукты питания и напитки (5– 11). EAM 4.4 и 4.7 описывают, как определить несколько элементов в переварах пищевых продуктов, приготовленных с использованием кислотного разложения с помощью микроволнового излучения. В методах также описывается серия тестов контроля качества (КК) для обеспечения работы прибора и точности данных.

В помощь занятым аналитикам, использующим методы EAM с ИСП-ОЭС или ИСП-МС, программные средства могут ускорить разработку методов, повысить удобство использования обоих методов и обеспечить уверенность в результатах. Многие лаборатории, которые анализируют неизвестные образцы или работают с большим разнообразием образцов, используют полуколичественный анализ, чтобы лучше понять образец, прежде чем разрабатывать количественный метод. Знать больше о пробах полезно для всех аналитиков, но программные инструменты, снижающие некоторую неопределенность при использовании методов ICP, особенно полезны для новых пользователей.

Получение полного спектра ИСП-МС или ИСП-ОЭС добавляет к количественному измерению всего несколько секунд, но собранные дополнительные данные могут предоставить ценную дополнительную информацию о пробах. В качестве метода ИСП-МС может получать полуколичественные результаты для 78 элементов в каждом образце, что обеспечивает более полное представление о составе образца и подтверждение количественных результатов. Дополнительная информация обеспечивает уверенность в результатах, устраняя необходимость в повторных измерениях и потенциально экономя время и ресурсы в ходе аналитической последовательности.

Обработанные пищевые продукты часто содержат высокие концентрации кальция (Ca), железа (Fe), калия (K), магния (Mg), натрия (Na), фосфора (P), марганца (Mn), меди (Cu) и цинк (Zn), тогда как микроэлементы, такие как As, хром (Cr), Cd, Pb, никель (Ni), молибден (Mo), селен (Se) и Hg, являются обязательными аналитами в большинстве регулируемых методов, поэтому широкий спектр аналитических требуется диапазон.

Материалы и методы

Образцы и подготовка образцов

В этом исследовании был измерен набор образцов пищевых продуктов с различным процентным составом жиров, белков и углеводов, включая пепперони, рисовую лапшу, замороженный обед и замороженную пиццу, купленные в магазине. супермаркет в Северной Каролине (рис. 1).

Образцы продуктов питания были переварены в том виде, в каком они были получены, за исключением замороженной пиццы и замороженного обеда, которые перед отбором образцов были гомогенизированы в блендере. Образцы готовили для анализа в соответствии с процедурой расщепления, описанной в методе EAM, с использованием системы микроволнового расщепления с закрытым сосудом MARS 6 iWave (CEM Corporation). После точного взвешивания образцов (примерно 0,5 г пищевых продуктов или SRM) в 75-миллилитровые прокладки для сосудов PFA MARSXpress, 8 мл азотной кислоты (HNO ₃ ) и 1 мл перекиси водорода (H ₂ O ₂ ) были добавлены во вкладыши сосудов. Дубликаты образцов, стандартные эталонные материалы (SRM) и образцы с добавками затем подвергали разложению в одной партии с использованием программы нагрева, показанной в Таблице II. Каждая партия расщепления может содержать до 40 различных матриц образцов пищевых продуктов, при этом для всех типов образцов используется одна программа. Наконец, к продуктам гидролиза добавляли 0,5 мл концентрированной соляной кислоты (HCl), а затем деионизированную воду (DIW) до конечной массы 100 г.

Аналитическая последовательность

Калибровочные стандарты для методов ИСП-МС и ИСП-ОЭС были приготовлены в 1 % HNO ₃ и 0,5 % HCl с использованием стандартных растворов (экологический калибровочный стандарт, многоэлементный калибровочный стандарт-1 и 1000 мкг/мл). единый калибровочный стандарт для Hg, Agilent Technologies). Для анализа ICP-MS большинство элементов были откалиброваны от 0,1 до 25 частей на миллиард, а Cu, Zn и Mn были откалиброваны до 250 частей на миллиард, тогда как ртуть была откалибрована от 0,01 до 2,5 частей на миллиард. Для анализа ICP-OES были приготовлены стандарты от 10 ppb до 10 ppm для всех элементов со стандартом 100 ppm для Ca, K, Mg, Na и P.

Для анализа ICP-MS раствор внутреннего стандарта (ISTD), содержащий 2 ppm скандия (Sc), германия (Ge), родия (Rh), индия (In), тербия (Tb), лютеция (Lu) и висмута. (Bi) готовили в растворе, состоящем из 1% HNO ₃ , 0,5% HCl и 10% изопропанола (IPA). ИПС добавляли для обеспечения постоянного уровня углерода (C) в растворах и калибровочных стандартах. Такой подход устранял проблему изменчивости сигнала, которая могла иметь место для некоторых плохо ионизированных аналитов (таких как As и Se) из-за усиления ионизации в присутствии C. Раствор внутреннего стандарта автоматически добавлялся к образцу и стандартному раствору в соотношении примерно 1:16 с помощью Т-образного соединителя, присоединенного к линии забора пробы, которая ведет непосредственно к распылителю.

ICP-OES ISTD состоял из раствора иттрия (Y) с концентрацией 2 мг/л в 2% HNO ₃ , который добавляли на линии в разбавлении ~1:8. Трубка перистальтического насоса образца была бело-белой (внутренний диаметр 1,03 мм), а внутренний стандарт был оранжево-зеленым (внутренний диаметр 0,38 мм). Использовалась стандартная система ввода проб, состоящая из концентрического стеклянного распылителя и двухпроходной стеклянной циклонной распылительной камеры. После калибровки анализировали независимый контрольный раствор (ICS) и холостой стандарт, а затем каждые 10 образцов анализировали контрольный стандарт и холостой стандарт.

Аналитические последовательности калибровочных стандартов, образцов и растворов для контроля качества для обоих методов показаны на рисунке 2. В каждом методе EAM указано минимальное количество образцов для контроля качества, которые должны быть проанализированы с каждой партией образца. Эти образцы QC включают стандартные материалы (RM), обогащенные аналитические порции (FAP), обогащенные аналитические растворы (FAS), холостые пробы метода (MBK), холостые пробы обогащенного метода (FMB) и количество повторов, которые должны быть включены в каждый аналитический цикл.

Приборы

Точность полуколичественного анализа сложных матриц образцов с помощью ICP-MS значительно повышается, если все элементы собираются с использованием режима гелиевой ячейки столкновений для контроля полиатомных интерференций. Режим гелиевой ячейки столкновений широко используется для устранения полиатомных помех в многоэлементном количественном анализе. Поскольку гелий является нереакционноспособным газом, в ячейке не образуются новые помехи, в то время как обычные многоатомные помехи на основе матрицы удаляются с помощью распознавания кинетической энергии (KED). Это делает гелиевый режим идеально подходящим для количественного и полуколичественного анализа образцов со сложным и переменным составом основных элементов (12). В этом исследовании использовался один квадрупольный прибор ИСП-МС (7850, Agilent Technologies), оснащенный октопольной ячейкой для реакции со столкновением (Octopole Reaction System CRC) и технологией разбавления аэрозоля Ultra High Matrix Introduction (UHMI).

Хотя многоатомные ионы были успешно удалены с использованием режима гелиевой ячейки, некоторые другие спектральные перекрытия требовали другого подхода. РЗЭ имеют относительно низкий второй потенциал ионизации, поэтому они могут образовывать небольшой процент двухзарядных ионов (М ²⁺ ) в плазме наряду с обычными однозарядными (М ⁺ ) ионами. Двухзарядные ионы имеют половину своей истинной массы в масс-спектре ИСП-МС, потому что квадрупольный масс-фильтр разделяет ионы на основе отношения их массы к заряду ( м/з ). Следовательно, РЗЭ, такие как неодим (Nd), самарий (Sm), гадолиний (Gd) и диспрозий (Dy), изотопы которых имеют массы 150, 156 и 160, будут образовывать ионы M ²⁺ на m /z 75, 78 и 80 соответственно. Если РЗЭ присутствуют в образце в достаточно высокой концентрации, эти ионы РЗЭ ²⁺ могут мешать измерению нормальных аналитических изотопов As и Se. Метод EAM 4.7 ICP-MS рекомендует аналитикам измерять ¹⁴⁶ Nd, ¹⁴⁷ Sm, ¹⁵⁵ Gd и ¹⁶³ Dy для мониторинга потенциальных перекрытий ⁷⁵ As и ⁸² Se. При анализе образцов неизвестных или новых типов содержание РЗЭ можно быстро и просто оценить с помощью функции полуколичественного анализа IntelliQuant программного обеспечения ICP-MS MassHunter (версия 4.6 и выше). Если после полуколичественного анализа ожидается или идентифицирована высокая концентрация РЗЭ, мастер методов в программном обеспечении может настроить автоматическую функцию для корректировки вклада РЗЭ 9.0271 2+ ионов составляют сигналы, измеренные для As и Se.

В этом исследовании полуколичественные данные были рассчитаны на основе спектра быстрого сканирования полной массы, полученного в рамках количественного анализа, с дополнительным временем измерения всего две секунды. Полуколичественные результаты предоставляют ценную информацию о содержании элементов в образцах пищевых продуктов, в том числе:

• Полный элементный состав каждого образца. Результаты могут отображаться в таблице концентраций или в виде тепловой карты периодической таблицы, что позволяет быстро просмотреть и легко сравнить состав каждого образца (рис. 4).
• Выявление неожиданного присутствия основных элементов или микроэлементов, не включенных в количественный анализ, и выявление загрязнения во время подготовки проб. Например, относительно высокая концентрация Ti, идентифицированная в порошкообразном пончике по тепловой карте периодической таблицы, показанной на рисунке 4, может оказаться неожиданной. Вероятно, это произошло из-за TiO ₂ в белой глазури, но спектр полной массы IntelliQuant можно использовать для однозначного подтверждения наличия элемента по его изотопной структуре.
• Оценка уровня общего содержания твердых веществ в матрице (TMS) для каждой серии проб или для типичной пробы из новой партии проб.
• Функция TMS использует полуколичественные данные для расчета приблизительного уровня содержания твердых веществ в образце.

При расчете не учитываются газовые элементы, такие как аргон (Ar), кислород (O) и азот (N), а также C, P, сера (S) и галогениды, что обеспечивает более точный результат. Чтобы упростить настройку метода и обеспечить наилучшую возможную точность для некалиброванных элементов, полуколичественные данные (и расчет TMS) используют профиль массового отклика, созданный на основе количественных калибровочных стандартов. Функция TMS — отличный диагностический инструмент для определения возможных причин подавления внутреннего стандарта. Это особенно полезно при работе с неизвестными и потенциально сложными матрицами образцов пищевых продуктов, помогая аналитику решить, нужно ли разбавлять образец или требуется более высокая настройка HMI. Измеренные уровни TMS для образцов, проанализированных в этом исследовании, показаны в Таблице III.

На основании уровней TMS в этих типах образцов пищевых продуктов (таблица III) был выбран плазменный режим «HMI-4». HMI применяет дополнительный поток газообразного аргона для разбавления пробы аэрозоля в четыре раза. Этот «аэрозольный» метод разбавления избавляет аналитика от необходимости вручную разбавлять образцы, что экономит время и снижает вероятность внесения ошибок или загрязняющих веществ. При использовании HMI все соответствующие настройки автоматически настраиваются для уровней матрицы целевых типов образцов. Для простоты настройки другие рабочие параметры прибора оптимизировались автоматически с помощью функции автонастройки программного обеспечения управления прибором. Кроме того, что способствует простоте настройки метода, все количественные анализы и измерения быстрого сканирования были получены в гелиевом режиме. Условия эксплуатации прибора приведены в таблице IV.

Для анализа ICP-OES полуколичественные данные были получены с использованием функции программного обеспечения Agilent ICP Expert, известной как IntelliQuant Screening. Программное обеспечение автоматически дает рекомендации по длинам волн для аналитов на основе элементного состава образца и любых потенциальных спектральных помех, которые могут возникнуть из-за матрицы образца. Пример образца вяленой говядины приведен на рис. 3. Данные показывают интерференцию Fe на Mn 259,372 нм, что объясняет высокую концентрацию Mn, измеренную с помощью 259Линия 0,372 нм. В программном обеспечении (рис. 3) Mn 257,610 нм был присвоен наивысший рейтинг достоверности (пять звездочек), поэтому он был выбран для количественного метода. Наличие доступа к этому типу информации о длинах волн облегчает аналитику уверенность в результатах, которые они сообщают.

Анализ образцов с ИСП-ОЭС проводился в соответствии с FDA EAM-4.4 для 22 элементов с использованием ИСП-ОЭС Agilent 5900, работающего в режиме синхронного вертикального двойного обзора (SVDV). Режим SVDV позволяет осевому и радиальному свету одновременно достигать детектора. Устранение необходимости в отдельных изображениях плазмы сокращает время анализа, сохраняя при этом низкие пределы обнаружения (LOD) в осевом представлении и больший линейный диапазон для основных катионных элементов в радиальном представлении. Параметры плазмы ИСП-ОЭС приведены в таблице V.

Результаты

Критерии контроля качества в EAM 4.4 и 4.7

Для проверки процесса расщепления проб два набора из трех SRM NIST были проанализированы в двух экземплярах с использованием ICP-MS и ICP-OES. Как показано в Таблице VI, средние концентрации соответствовали сертифицированным концентрациям, удовлетворяя требованиям критериев контроля качества метода EAM FDA на 80–120%. Поскольку не все SRM сертифицированы для всех аналитов, пустые ячейки указывают на отсутствие сертифицированного или эталонного значения. Нет сертифицированных значений для As, Ni и таллия (Tl), которые перечислены в EAM 4.7.

Пределы обнаружения в Таблице VII были рассчитаны по трехкратному стандартному отклонению 10 измерений калибровочного бланка. Согласно методам EAM минимальные требования к контролю качества были включены в каждый аналитический цикл. Для ICP-OES все образцы FAP были обогащены при концентрации 0,05 ppm, и извлечения показаны в Таблице VII. Для образцов с более высокими естественными концентрациями результаты выброса 0,05 ppm не сообщались. Для ICP-MS в те же образцы добавляли все элементы в концентрации 1 или 50 частей на миллиард и измеряли с помощью ICP-MS. Для образцов, в которых концентрация элементов в природе была ниже 5 частей на миллиард, сообщается о всплеске в 1 часть на миллиард. Для образцов с более высокими естественными концентрациями сообщаются результаты выброса 50 частей на миллиард. Извлечение всех элементов в образцах обогащенных продуктов питания находилось в пределах критериев контроля качества метода EAM ±20%, как показано в Таблице VII.

Количественные результаты для образцов пищевых продуктов

Количественные результаты, скорректированные на разведение, полученные с помощью ICP-MS, приведены в Таблице VII (вяленая говядина и мармеладные мишки), а в Таблице VIII представлены количественные результаты с поправкой на разведение для замороженных обедов, пепперони, пиццы и риса. лапша. В дополнение к 12 элементам, указанным в EAM 4.7, приводятся данные для алюминия (Al), ванадия (V), Fe, кобальта (Co), сурьмы (Sb), бария (Ba), тория (Th) и урана ( У). Согласно рассматриваемым элементам Кодекса концентрации мышьяка (от 4,4 до 890,2 мкг/кг), Cd (от 6,5 до 39,4 мкг/кг), Pb (от 6 до 9,5 мкг/кг) и Hg (ниже предела обнаружения) во всех закусочных продуктах были ниже любого из МДУ Кодекса (таблица I). Высокая концентрация Al в образце пиццы, вероятно, из-за пищевой добавки Al, согласуется с литературными значениями (13).

Периодическая таблица элементов в образцах пищевых продуктов

Методы ICP-MS и ICP-OES могут быть настроены для получения и обработки полуколичественных данных в дополнение к сбору количественных данных. Функция быстрого сканирования ICP-MS, используемая в этом исследовании, позволяет получить полные данные масс-спектра для каждого образца всего за 2 с дополнительного времени измерения. Поскольку данные собираются в режиме гелиевой ячейки столкновений, аналиты свободны от обычных перекрытий многоатомных ионов, что обеспечивает качество результатов. Для ICP-OES детектор и обширная база данных длин волн позволяют программному обеспечению предоставлять информацию о пробах в реальном времени на основе каждого отдельного спектра. В обоих случаях результаты могут быть отображены в виде таблицы или в виде цветовой карты периодической таблицы Менделеева, показывающей приблизительную концентрацию всех элементов, присутствующих в образце.

На рис. 4 показана тепловая карта ICP-MS IntelliQuant для порошкообразных пончиков. Интенсивность цвета указывает на диапазоны концентраций элементов в образце, а более темный цвет указывает на более высокую концентрацию этого элемента. Полуколичественные данные дают полную картину элементов, присутствующих в образце, так как данные могут быть представлены для элементов, не включенных в калибровочные стандарты, что демонстрируется высокой концентрацией титана (Ti), помеченного как пищевая добавка «TiO » на упаковке. Полуколичественный результат для Ti в образцах пончиков составил ~90 частей на миллион.

На рис. 5 показана тепловая карта периодической таблицы, созданная ICP-OES, с оценочными концентрациями элементов в образце вяленой говядины. Цветовое кодирование, используемое для представления диапазона концентраций элементов, настраивается пользователем.

Выводы

Как и многие аналитические лаборатории, предприятия по тестированию пищевых продуктов должны повышать производительность, обеспечивая при этом качество данных, соответствие требованиям и контроль аудита, что может быть сложной задачей для сотрудников, которые могут ежедневно анализировать больше образцов или работать с приборами, которые им не знаком. Полезно, чтобы инструментарий, который они используют, был максимально интуитивным, а любые эталонные или регулируемые методы могли быть быстро реализованы, особенно новыми пользователями.

В этой статье мы показали, как программные инструменты, доступные для ИСП-МС и ИСП-ОЭС, могут помочь аналитикам упростить настройку метода и снизить вероятность ошибок. Программные функции, такие как IntelliQuant, также могут предоставить ценную информацию о составе пробы и дополнительных аналитах помимо требований регламентированного метода. Эти возможности продемонстрированы для анализа различных пищевых продуктов, которые были приготовлены и проанализированы в соответствии с методами EAM 4.4 и 4.7 Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США. Ни один из закусочных продуктов не содержал потенциально вредных загрязняющих элементов выше максимально допустимого уровня Кодекса.

Ссылки

(1) Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США, Текущие надлежащие методы производства (CGMP) пищевых продуктов и пищевых добавок (FDA, Роквилл, Мэриленд, 2021 г. ). https://www.fda.gov/food/guidance-regulation-food-and-dietary-supplements/current-good-manufacturing-practices-cgmps-food-and-dietary-supplements.

(2) Международные пищевые стандарты Codex Alimentarius, «Общий стандарт на загрязняющие вещества и токсины в пищевых продуктах и ​​кормах», CSX 193-1995, с поправками 2019 г., стр. 45–54 (по состоянию на сентябрь 2021 г.). www.fao.org/fao-who-codex-alimentarius/sh-proxy/en/?lnk=1&url=https%253A%252F%252Fworksp ace.fao.org%252Fsites%252Fcodex %252FStandards%252FCXS%2B193- 1995%252FCXS_193e.pdf

(3) W.R. Mindak and S.P. Dolan, Руководство по элементному анализу Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США, 4.4 Индуктивно-связанная плазменно-атомная эмиссия Spec Трометрическое определение элементов в пищевых продуктах с использованием микроволнового расщепления, версия 1.1 (FDA, Роквилл, Мэриленд, 2010 г.).

(4) П. Дж. Грей, В. Р. Миндак и Дж. Ченг, Руководство по элементному анализу Управления по контролю за продуктами и лекарствами США, 4. 7 Масс-спектрометрическое определение содержания мышьяка, кадмия, хрома, свинца, ртути и других элементов в пищевых продуктах с помощью микроволн Пищеварение, Версия 1.2 (FDA, Роквилл, Мэриленд, 2020 г.).

(5) M. Patriarca et al, J. Anal. В. Спектр. 36 , 452–511 (2021).

(6) Д. Линк, П. Дж. Уолтер и Х. Кингстон, Enviro. науч. Тех. 32 , 3628–3632 (1998).

(7) Р.А. Надкарни, Анал. хим. 56 , 2233–2237 (1984).

(8) S.P. Dolan и S.G. Capar, J. Food Compos. Анальный. 15 , 593–615 (2002).

(9) Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США, Общее исследование диеты FDA, март 2021 г. . https://www.fda.gov/food/science-research-food/total-diet-study (по состоянию на октябрь 2021 г.)

(10) S.A. Baker, D.K. Брэдшоу и Н. Дж. Миллер-Ихли, At. Спектроск. 20 , 167–173 (1999).