Application of Cu-based metal-organic framework (Cu-BDC) as a sorbent for dispersive solid-phase extraction of gallic acid from orange juice samples using HPLC-UV method

化学 吸附剂 没食子酸 吸附 高效液相色谱法 色谱法 检出限 橙汁 傅里叶变换红外光谱 固相萃取 扫描电子显微镜 中心组合设计 响应面法 萃取(化学) 溶剂 核化学 分析化学(期刊) 化学工程 材料科学 有机化学 工程类 复合材料 食品科学 抗氧化剂
作者
Ahmad Reza Bagheri,Mehrorang Ghaedi
出处
期刊:Arabian Journal of Chemistry [Elsevier BV]
卷期号:13 (5): 5218-5228 被引量:63
标识
DOI:10.1016/j.arabjc.2020.02.020
摘要

In the current work, the Cu-based metal-organic framework (MOF) (Cu-BDC) was synthesized through a simple and one-pot solvothermal method and used as a sorbent for dispersive solid-phase extraction (DSPE) of gallic acid (GA) from orange juice samples followed by high-performance liquid chromatography-ultraviolet (HPLC-UV) determination. The prepared Cu-BDC was fully characterized using different analysis including Fourier-transform infrared spectroscopy (FT-IR), X-ray Powder Diffraction (XRD), Scanning Electron Microscopy (SEM), Energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDS) and Brunauer-Emmett-Teller (BET). The prepared Cu-BDC had exceptional properties in terms of high specific surface area (400 m2 g−1) and high adsorption capacity (300 mg g−1) toward GA. The influence of effective factors on extraction recovery of GA such as sorbent dosage, ultrasonic time, washing solvent volume and eluent solvent volume was evaluated using a central composite design (CCD) based response surface methodology (RSM). Under the optimized conditions, the presented method showed a wide linear range of 0.5–15.0 mg L−1 with a detection limit of (0.145 mg L−1) and acceptable repeatability (RSD < 6.0%) which shows the applicability of the proposed method for accurate determination of GA from complicated orange juice samples.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
冰冰大王发布了新的文献求助10
1秒前
NexusExplorer应助123采纳,获得10
2秒前
科研通AI2S应助Zyr采纳,获得10
3秒前
3秒前
3秒前
yum发布了新的文献求助10
4秒前
coolru发布了新的文献求助200
4秒前
3434发布了新的文献求助10
4秒前
王六完成签到,获得积分20
4秒前
乐正海亦完成签到,获得积分10
5秒前
领导范儿应助高大的傲雪采纳,获得10
5秒前
Behappy完成签到 ,获得积分10
5秒前
一方通行完成签到,获得积分10
6秒前
英姑应助乐观稀采纳,获得10
6秒前
dengdengdeng完成签到,获得积分10
6秒前
大方的硬币完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
7秒前
上官若男应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
7秒前
呆呆鸟完成签到,获得积分10
7秒前
无花果应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
yum完成签到,获得积分20
7秒前
所所应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
ding应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
8秒前
领导范儿应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
8秒前
慕青应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
8秒前
菜菜爸爸发布了新的文献求助10
8秒前
桐桐应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
AGOA小秘书应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
persist完成签到 ,获得积分10
9秒前
赘婿应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
无花果应助忐忑的远山采纳,获得30
9秒前
Enigma_GEB应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7582061
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9161136
关于积分的说明 19601702
捐赠科研通 7164240
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266079
关于科研通互助平台的介绍 2430987
邀请新用户注册赠送积分活动 2257249