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公开(公告)号:CN108760939B
公开(公告)日:2019-12-10
申请号:CN201810860221.4
申请日:2018-08-01
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明涉及兽药残留检测领域,具体涉及一种从禽蛋同时高效提取氯霉素、甲砜霉素、氟苯尼考及其代谢物氟苯尼考胺多残留的方法,包括如下步骤:禽蛋样品提取与净化:采用97:2:1,V/V的甲醇:氨水:水溶液为提取剂,加速溶剂萃取ASE技术提取,离心浓缩仪蒸发浓缩,正己烷手动去脂;液相色谱‑串联质谱检测。本发明选择了甲醇:氨水:超纯水(97:2:1,V/V)作为提取剂,加速溶剂萃取法同时提取禽蛋中氯霉素、甲砜霉素、氟苯尼考及其代谢物氟苯尼考胺多残留。氯霉素、甲砜霉素、氟苯尼考及其代谢物氟苯尼考胺在禽蛋中添加浓度分别为LOQ、0.5MRL、1.0MRL、2.0MRL的提取回收率分别大于或等于90.31%、93.40%、92.32%和92.35%,满足兽药残留检测方法的需求。
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公开(公告)号:CN118846072A
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202410825774.1
申请日:2024-06-25
Applicant: 扬州大学
IPC: A61K45/06 , A61K31/635 , A61K31/505 , A61K9/08 , A61K47/18 , A61K47/12 , A61K47/22 , A61K47/20 , A61P33/02
Abstract: 本发明公开了一种磺胺药和抗菌增效剂的复方溶液剂及其制备方法和应用,所述复方溶液剂中还包括溶剂、pH缓冲体系和稀释剂;所述溶剂为N‑甲基吡咯烷酮,pH缓冲体系为三乙醇胺和有机酸。本发明公开了一种性质稳定、澄清的磺胺药和抗菌增效剂复方溶液剂及其制备方法。本发明的复方溶液剂可用于混饮给药,与水混合后稳定性好、无特殊气味,溶液剂消除了已有预混剂拌料不均、病畜食欲下降时摄入量少等问题。
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公开(公告)号:CN108760939A
公开(公告)日:2018-11-06
申请号:CN201810860221.4
申请日:2018-08-01
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明涉及兽药残留检测领域,具体涉及一种从禽蛋同时高效提取氯霉素、甲砜霉素、氟苯尼考及其代谢物氟苯尼考胺多残留的方法,包括如下步骤:禽蛋样品提取与净化:采用97:2:1,V/V的甲醇:氨水:水溶液为提取剂,加速溶剂萃取ASE技术提取,离心浓缩仪蒸发浓缩,正己烷手动去脂;液相色谱‑串联质谱检测。本发明选择了甲醇:氨水:超纯水(97:2:1,V/V)作为提取剂,加速溶剂萃取法同时提取禽蛋中氯霉素、甲砜霉素、氟苯尼考及其代谢物氟苯尼考胺多残留。氯霉素、甲砜霉素、氟苯尼考及其代谢物氟苯尼考胺在禽蛋中添加浓度分别为LOQ、0.5MRL、1.0MRL、2.0MRL的提取回收率分别大于或等于90.31%、93.40%、92.32%和92.35%,满足兽药残留检测方法的需求。
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公开(公告)号:CN108760938A
公开(公告)日:2018-11-06
申请号:CN201810860099.0
申请日:2018-08-01
Applicant: 扬州大学
IPC: G01N30/02
CPC classification number: G01N30/02
Abstract: 本发明涉及兽药残留检测领域,具体涉及一种高效检测禽蛋中氯霉素、甲砜霉素、氟苯尼考及其代谢物氟苯尼考胺多残留的分析方法,本发明首次建立禽蛋中氯霉素、甲砜霉素、氟苯尼考及其代谢物氟苯尼考胺多残留超高效液相色谱‑串联质谱检测法,本发明的目标化合物出峰时间短(1min左右),灵敏度高(CAP、TAP、FF和FFA在禽蛋中的LOD分别为0.03、0.3、0.1、0.4µg/kg,LOQ分别为0.08、0.8、0.27、1.2µg/kg),四种目标化合物在禽蛋中添加浓度分别为LOQ、0.5MRL、1.0MRL、2.0MRL的回收率分别大于或等于90.31%、93.40%、92.32%和92.35%,日内、日间相对标准偏差分别低于4.33%和5.77%。同时该方法洗脱程序简单,溶剂消耗少,分析效率更高,耗时短(每个样品只需要4min),更适合在大批量样品分析中应用与推广。
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公开(公告)号:CN104820045A
公开(公告)日:2015-08-05
申请号:CN201510231081.0
申请日:2015-05-07
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明涉及兽药残留检测领域,具体涉及一种禽肉中哌嗪残留的提取和净化的方法。该方法是以5.0%三氯乙酸水溶液和乙腈的混合溶液为提取剂处理禽肉样品得提取液,提取液中加入乙腈饱和的正己烷去除脂肪后,用固相萃取法净化。经提取和净化的样品可供UPLC-MS/MS和HPLC-MS/MS测定分析。本发明哌嗪的提取回收率均达到90%以上。
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公开(公告)号:CN104807906A
公开(公告)日:2015-07-29
申请号:CN201510228890.6
申请日:2015-05-07
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明涉及兽药残留检测领域,具体涉及一种高效检测禽肉中哌嗪残留的方法。该方法是将禽肉经过提取和净化后,用超高效液相色谱-串联质谱法检测。本发明在回收率、精密度和灵敏度三个方面与其他检测方法进行比较,具有简单、快速、准确和灵敏的优点。
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公开(公告)号:CN113702526A
公开(公告)日:2021-11-26
申请号:CN202110972164.0
申请日:2021-08-24
Applicant: 扬州大学
Inventor: 谢恺舟 , 姜军华 , 刁志祥 , 谢星 , 庞茂达 , 郭亚文 , 陈兰 , 陈晋元 , 贺兆源 , 卢阳 , 王波 , 张跟喜 , 张涛 , 戴国俊 , 王冉 , 卜仕金 , 包文斌 , 高玉时
Abstract: 本发明涉及兽药残留检测领域,具体涉及一种高效同时检测猪肉、禽肉和禽蛋中阿苯达唑及其三种代谢产物多残留的分析方法。将猪肉、禽肉和禽蛋依次经过提取剂提取,正己烷脱脂,提取液经过HLB固相萃取柱净化,净化后的样液于氮吹仪中氮气吹干,复溶后采用UPLC‑FLD系统检测;猪肉和禽肉采用的提取剂为乙酸乙酯,禽蛋采用的提取剂为甲酸‑乙腈;所述阿苯达唑及其三种代谢产物为阿苯达唑、阿苯达唑砜、阿苯达唑亚砜、阿苯达唑‑2‑氨基砜。该方法快速高效且定量准确,具有较高的回收率及灵敏度,满足国际贸易中对兽药残留检测的相关标准,满足兽药残留检测要求。
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公开(公告)号:CN109655551A
公开(公告)日:2019-04-19
申请号:CN201910078312.7
申请日:2019-01-28
Applicant: 扬州大学
Inventor: 谢恺舟 , 王波 , 赵霞 , 谢星 , 庞茂达 , 王雅娟 , 郭亚文 , 卜晓娜 , 刘楚君 , 刁志祥 , 张培杨 , 王旭堂 , 陈长宽 , 张跟喜 , 张涛 , 戴国俊 , 王冉 , 卜仕金 , 王金玉
Abstract: 本发明涉及兽药残留检测领域,具体涉及一种高效同时检测禽蛋、禽肉及猪肉中甲砜霉素、氟苯尼考和氟苯尼考胺多残留的分析方法,包括如下步骤:1)禽蛋、禽肉或猪肉样品提取与净化;2)超高效液相色谱-荧光检测:a.超高效液相色谱条件:以流动相A:含0.005mol/L的NaH2PO4、0.003mol/L十二烷基硫酸钠和0.05%的三乙胺的水溶液和流动相B:乙腈为流动相;b.荧光检测。该方法能高效、准确同时检测禽蛋(鸡蛋、鸭蛋、鹅蛋、鸽蛋和鹌鹑蛋)、禽肉(鸡肉、鸭肉和鹅肉)及猪肉中甲砜霉素、氟苯尼考及其代谢物氟苯尼考胺的残留,且满足中国农业部、美国(FDA)和欧盟(EU)兽药残留检测方法的要求。
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公开(公告)号:CN105954370B
公开(公告)日:2018-01-09
申请号:CN201610246436.8
申请日:2016-04-20
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明涉及兽药残留检测领域,具体涉及一种高效检测禽和猪组织(肌肉、肝脏、肾脏和皮脂)中哌嗪残留的确证分析方法。该方法是将组织样品经过加速溶剂萃取法提取、净化和衍生化处理后,用气相色谱‑串联质谱法(GC/MS‑MS)进行检测。本发明在回收率、精密度和灵敏度三个方面与其他检测方法进行比较,具有简单、快速、准确和灵敏的优点。
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公开(公告)号:CN109796381A
公开(公告)日:2019-05-24
申请号:CN201910078213.9
申请日:2019-01-28
Applicant: 扬州大学
Inventor: 谢恺舟 , 王波 , 赵霞 , 谢星 , 庞茂达 , 王雅娟 , 郭亚文 , 卜晓娜 , 刘楚君 , 王旭堂 , 刁志祥 , 张培杨 , 陈长宽 , 张跟喜 , 张涛 , 戴国俊 , 王冉 , 卜仕金 , 王金玉
IPC: C07C315/06 , C07C317/32
Abstract: 本发明涉及兽药残留检测领域,具体涉及一种从禽蛋、禽肉及猪肉中高效同时提取甲砜霉素、氟苯尼考和氟苯尼考胺多残留的方法,包括如下步骤:1)禽蛋、禽肉或猪肉样品提取与净化:针对禽蛋样品,以体积比为98:2乙腈:氨水为提取剂,针对禽肉或猪肉样品,以体积比为98:2的乙酸乙酯:氨水为提取剂;2)超高效液相色谱-荧光检测。本发明以加速溶剂萃取法同时提取禽蛋、禽肉及猪肉中甲砜霉素、氟苯尼考及其代谢物氟苯尼考胺残留,甲砜霉素、氟苯尼考及其代谢物氟苯尼考胺在禽蛋、禽肉及猪肉中添加浓度分别为LOQ、0.5 MRL、1.0 MRL、2.0 MRL的提取回收率均在80.00%以上,满足兽药残留检测方法的需求。
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