简介：利用热重红外联用技术（TG-FTIR）和热裂解气相色谱-质谱联用技术（Py—GC／MS）比较研究了空气和氮气氛围下，清香型和浓香型各部位烟叶的热失重和热裂解行为。结果表明：空气氛围下样品热解更完全，N2氛围下不同热解阶段气体的释放情况差异更明显。浓香型烟叶含有较高的碱性香气成分，较高的异戊酸和苯甲酸含量以及类胡萝卜素降解产物，而清香型烟叶含有较高的非酶棕色化反应产物。中上部烟叶的香气成分均高于下部烟叶。

简介：为了阐明提高谷氨酰胺合成酶（GS）活性是否可以提高烟草的耐盐能力,本试验以烟草栽培品种K326为对照,研究TaGS1/TaGS2转基因烟草抗盐能力及其机制。结果表明,盐胁迫条件下,过表达TaGS1/TaGS2烟草与对照相比,根系较发达,烟株生物量较高,TaGS2转基因烟草尤为显著;转基因烟草的叶绿素含量、气孔导度、净光合速率、GS活性、可溶蛋白含量等碳氮代谢功能均显著优于野生型K326;且转基因株系脯氨酸含量及含水量较高,MDA含量较低,叶片渗透调节能力和质膜保护能力比K326强。研究表明TaGS1/TaGS2的过表达提高了烟草的耐盐能力,其高GS活性是维持碳氮代谢抵抗盐胁迫的生理基础。

简介：采用离线裂解装置在不同温度点对三种Amadori化合物1-L-丙氨酸-1-脱氧-D-果糖（ADF）、1-L-缬氨酸-1-脱氧-D-果糖（VDF）、1-L-脯氨酸-1-脱氧-D-果糖（PDF）分别进行裂解试验,并采用GC/MS联用技术对其产物进行初步定性研究.结果表明：三种Amadori化合物在不同温度下裂解产物不同,高温时裂解产物较多;热解产物主要为醛类、吡嗪类、呋喃、呋喃酮、吡唑、吡咯、吡喃酮等杂环化合物,部分产物结构可以直接反映出Amadori化合物中糖或氨基酸的结构,这些物质是食品及卷烟烟气中重要的致香成分.

简介：为探索以D-甘露糖与氨基酸的美拉德反应制备Amadori化合物的可行性问题,以D-甘露糖和L-色氨酸为原料合成了1-L-色氨酸-1-脱氧-D-果糖,利用IR、NMR和HR-MS对产物进行了结构表征,采用单因素试验和正交试验优化了合成工艺,利用在线裂解气相色谱/质谱联用（Py-GC/MS）法研究了产物的热裂解行为。结果表明：（1）最佳合成条件为：当L-色氨酸投料量为30mmol时,反应温度65℃、反应时间6.0h、物料比1：1（D-甘露糖与L-色氨酸的物质的量比）、催化剂用量0.5mmol及溶剂用量80mL,此条件下产率达到45.2%;（2）无论有氧或无氧条件下裂解,产物种类均随温度升高而增加,有氧条件裂解产物种类多于无氧条件;在600℃有氧条件下,1-L-色氨酸-1-脱氧-D-果糖裂解生成具有花香、烘烤香、坚果香、焦糖香等香韵的产物;（3）以D-甘露糖和L-色氨酸为原料合成1-L-色氨酸-1-脱氧-D-果糖的技术方法可行,产品收率较高。

简介：为分析比较不同卷烟气相成分的差异,以及减害降焦过程中卷烟气相成分的变化情况,建立了气袋-热脱附-气/质联用法分析卷烟主流烟气中气相全成分的方法。运用此方法所得研究结果表明：（1）此方法可较完全地捕集卷烟主流烟气气相成分,能定性鉴定出卷烟烟气中的67种成分,标样RSD在5%以下,样品RSD大都在10%以下,优于文献报道;（2）此方法准确可靠,对2R4F的测试结果和文献报道值相符;（3）样品测试结果表明混合型卷烟的气相成分中,含氮气体成分比烤烟型卷烟高;卷烟滤嘴中添加了活性炭材料后,大部分气相成分呈不同程度下降。由上述几点可认为此测试方法适用于日常分析以及对减害材料的评价研究。

简介：采用热重-微分热重技术研究了1-L-谷氨酸-1-脱氧-D-果糖的热失重和裂解温度,通过在线裂解气质联用技术分别分析研究了无氧和有氧条件下1-L-谷氨酸-1-脱氧-D-果糖在300℃、600℃、750℃和900℃四个温度的热裂解产物。研究结果表明1-L-谷氨酸-1-脱氧-D-果糖的裂解温度为161.3℃,在700℃时失重达到90.50%。无氧和有氧条件下裂解产物的种类和数量随着裂解温度升高而增多,有氧条件下裂解产物总数稍多于无氧条件,但种类有明显差异。无氧裂解和有氧裂解产物主要为酮类、吡咯类、吡啶类、呋喃类、吡嗪类、吲哚类以及少量芳香族化合物。有氧热裂解产物的香韵分析结果表明1-L-谷氨酸-1-脱氧-D-果糖裂解产物具有烘烤香、坚果香、甜香、花香、奶香等香韵。

简介：热解单光子电离／飞行时间质谱法（Py—SPI—TOFMS）已用于三种主要烟草种类间的区分鉴别，分别是白肋烟，烤烟和香料烟。SPI是一种软电离技术，可对大量不同种类的脂肪族和芳香族物质进行无分子离子碎片或极少分子离子碎片的快速综合在线监控。烟草样本在800℃高温下的氮气中热解。热解后的气体在5m／z到170m／z质量值域间含来自70种以上物质的信号。对所获得的质量光谱进行主要组分分析（PCA）和线性判别式分析（LDA），对不同烟草种类做出区别。先运用费希尔比率计算出该数据集的变量还原。得到的结果给出关于化学成分的信息以及来自每一种烟草种类的热解气体的特征，从而可得出植物种类。在LDA的基础上建立起对未知样本的烟草种类识别模型，而且是通过每一种烟草种类的附加测定交叉检验的。此外，还介绍了建立在主要组分回归（PCR）基础上的关于烟草混合物识别的首批结果。