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werden Auch aus diesem Grund arbeiten die Hersteller für Massenspektrometer derzeit an der Entwicklung von DART-QQQ-Kopplungen für die Routineanalytik um die beschriebenen Vorteile von DART-Ionisierung und QQQ-Analysator auch für die Routineanalytik zugänglich zu machen Hierdurch könnten sich diese Bauweisen zukünftig in der Routineanalytik für viele Authentifizierungsfragestellungen etablieren solange eine überschaubare Anzahl von Markerverbindungen für die Klassifikation ausreichend ist Ein weiterer Parameter welcher voraussichtlich die Verbreitung von lösungsmittelfreien Techniken beschleunigen wird ist das 1 5-Grad-Ziel des Pariser Klimaabkommens Aufgrund der steigenden CO 2 -Abgaben und der Verknappung von fossilen Ausgangsprodukten ist eine Preissteigerung für organische Lösemittel erwartbar Dieser Marktmechanismus begünstigt die Etablierung von lösungsmittelfreien Analysen unter der Voraussetzung dass die Verfügbarkeit analytischer interner Standards gegeben ist Ein weiteres Zukunftsfeld im Rahmen von DART-MS-Applikationen ist die Automatisierung insbesondere in der Probenvorbereitung Hier könnten die Kosten für die Analytik durch den Einsatz von Pipettierrobotern weiter reduziert werden da die Probenvorbereitung derzeit die größte Fehlerquelle der Analytik darstellt und die meiste Zeit in Anspruch nimmt Optimal wäre eine Kombination aus einem automatisiertem Pipettierroboter und DART-MS um einen möglichst hohen sowie reproduzierbaren Probendurchsatz zu gewährleisten Eine solche Vorgehensweise die auf einem umweltfreundlichen Messverfahren basiert könnte die Analytik auf ein neues und nachhaltiges Niveau heben Publikationen Felix Schmauder David Schütz Marina Creydt Janet Riedl Markus Fischer Food authentication goes green Determination of the geographical origin of grain maize Zea mays Lusing direct analysis in real time mass spectrometry DART-MS Food Control Volume 163 2024 https doi org 10 1016 j foodcont 2024 110489 David Schütz Elisabeth Achten Marina Creydt Janet Riedl and Markus Fischer Non-Targeted LC-MS Metabolomics Approach towards an Authentication of the Geographical Origin of Grain Maize Zea mays L Samples Foods 2021 10 9 2160 https doi org 10 3390 foods10092160 Danksagung Die Autoren danken Janet Riedl vom Bundesinstitut für Risikobewertung und David Schütz für die Bereitstellung der Proben AUTOREN Felix Schmauder Dr Marina Creydt Prof Dr Markus Fischer Hamburg School of Food Science – Institut für Lebensmittelchemie Universität Hamburg gdlc@unihamburg de www chemie unihamburg de 21 www labo de 11 2024 Lebensmittelanalytik Bild 4 Ergebnisse der Herkunftsbestimmung von Körnermais mittels DART-MS Abkürzungen für die Herkunftsländer Esp Spanien Fra Frankreich Ger Deutschland Ung Ungarn Per Peru Ukr Ukraine Usa USA A Scores-Plot der 1 und der 4 Hauptkomponente B Konfusionsmatrix aus Random-Forest-Algorithmus der gemittelten Testdatensätze zur Darstellung der Vorhersagen des Modells im Vergleich zu den tatsächlichen Klassen Die Angaben sind in Prozent aufgeführt Zudem kann der Abbildung die Anzahl der gemessenen Proben # entnommen werden C Box-Plot der relativen Konzentration eines Triacylglycerids TG 54 5 welches als geeignete Markerverbindung identifiziert werden konnte Bilder Elsevier bearbeitet Felix Schmauder Universität Hamburg