Jour 1 // 9 juin 2020 // ALIMENTS
Intervenants :
Jürgen Wendt et Nick Jones // LECO Europe
Giorgia Purcaro // Université de Liège, BE
Jean-Francois Focant // Université de Liège, BE
Radim Štěpán // Autorité tchèque d’agriculture et d’inspection des aliments, CZ
L’analyse des aliments est difficile en raison de la complexité des matrices d’échantillons en combinaison avec une grande variété d’analytes qui sont présents à différents niveaux.
Traditionnellement, les laboratoires sont obligés d’utiliser un grand nombre d’instruments GC avec à la fois différentes méthodes d’analyte cible et différents types de colonnes, afin de générer suffisamment de données pour détecter et quantifier avec précision des espèces importantes telles que les pesticides, les dioxines et les huiles minérales à des fins réglementaires et de découverte, ce qui se traduit par des investissements élevés et un rendement d’échantillon moins qu’idéal. Des compromis ont dû être faits à l’aide de détecteurs quadripolaires MS, car le nombre d’analytes cibles pouvant être analysés sur une plage de masse restreinte avec une sensibilité suffisante est limité, augmentant ainsi le nombre d’instruments requis. Les demandes de dépistage non ciblé ont également été considérablement restreintes par ces mêmes limitations.
Au cours de la dernière décennie, en raison des énormes progrès réalisés en matière de puissance informatique, il est désormais possible d’utiliser la spectrométrie de masse (MS) à temps de vol (TOF) facilement, régulièrement et puissamment pour effectuer de telles applications. L’utilisation de la technologie TOF-MS offre bien plus qu’une solution équivalente à ces applications, car elles fonctionnent avec des taux d’acquisition de données élevés, sur de larges plages de masse avec une sensibilité élevée. En raison de ces capacités, les coélutions complexes matrice-analyte peuvent être résolues rapidement et efficacement en utilisant des séparations 1D ou des séparations 2D complètes (GC×GC), en conjonction avec une déconvolution puissante. En utilisant ces approches, plusieurs classifications d’analytes peuvent être analysées en utilisant moins d’instruments et moins d’analyses en moins de temps. De plus, les analyses cibles doivent être effectuées en même temps que le dépistage non cible.
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Jour 2 // 11 juin 2020 // ENVIRONNEMENT
Intervenants :
Jürgen Wendt et Nick Jones // LECO Europe
Lourdes Ramos // IQOG-CSIC Madrid, ES
David Benanou // Veolia, FR
Thomas Gröger // Helmholtz Institute Munich, DE
L’environnement dans lequel nous vivons fournit tout ce dont la vie a besoin pour s’épanouir, de l’énergie, de la nourriture, de l’eau nécessaire à l’existence de base aux matières premières qui alimentent notre industrie et le développement de notre civilisation. Cependant, c’est ce développement même qui à son tour crée un équilibre tournant au cours duquel tout ce que nous faisons dans notre société a un impact sur l’environnement, puis sur nous-mêmes et notre santé. La compréhension de cet équilibre homme-environnement est essentielle alors que nous nous efforçons d’atteindre un objectif de vie durable et saine. Par conséquent, mesurer les impacts de l’utilisation de produits chimiques comme les pesticides dans l’agriculture, le pétrole pour la production d’innombrables matériaux ou les émissions et la production de déchets créés par la combustion de carburant, etc. est un besoin analytique très important.
L’analyse des milliers de produits chimiques présents dans nos réserves d’air, de terre et d’eau est très complexe et donc longue et difficile à expérimenter.
La technologie de pointe de LECO GC, GC×GC, TOF-MS et HR-TOF-MS permet de détecter et de quantifier mieux que jamais les mélanges complexes de produits chimiques présents dans l’eau, le sol et l’air que nous respirons dans nos villes et nos campagnes. À l’aide de la capacité TOF-MS de Leco, leader de l’industrie, il est possible de réduire les temps d’exécution, d’analyser simultanément plusieurs classifications de composés et d’améliorer les séparations dans les matrices sales avec GC×GC complet.
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