通常的一維LC無法獲得的高分離得以實現(xiàn)
在1個峰內(nèi)含有若干成分吧？樣品越復雜、類似成分越多，則在1個峰中就越有可能含有多個成分。單一分離系統(tǒng)無法分離的成分，如果使用互相獨立的2個系統(tǒng)的話，則可以實現(xiàn)分離。
如上例所示的峰，在單一分離系統(tǒng)中重疊的成分，通過使用2個分離系統(tǒng)實現(xiàn)了分離。另外，1維LC確認到74個峰，而通過使用Nexera-e，在同一分析時間內(nèi)檢測出超過200個峰。
最大限度利用2個不同分離系統(tǒng)，實現(xiàn)全2維分離
全二維液相色譜將兩種獨立的分離系統(tǒng)加以結合，可大幅度地提高分離性能，是全新的分析方法。通過多個分離系統(tǒng)的組合，可以分離使用一維LC難以分離的成分，為此，可應用于復雜樣品的分析。另外，與一般的二維LC不同，獲取的數(shù)據(jù)反映出第1維與第2維雙方的分離結果，可最大限度地應用雙方的分離系統(tǒng)。
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復雜樣品分離不充分，造成峰重合
將一維分離的成分進一步以第2根色譜柱進行分離， 即使復雜的樣品也可實現(xiàn)高分離
通常的1維LC與Comprehensive 2D-LC的差異
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全二維液相色譜將一維系統(tǒng)的洗脫液在二維譜圖上進一步細致地分割解析，在線連續(xù)地在二維系統(tǒng)實施分離。通過2個環(huán)路的閥構成一維與二維系統(tǒng)相交的流路結構，切換閥使這些環(huán)路交替地重復進行一維洗脫液分割和向二維系統(tǒng)注入的動作。
全二維液相色譜系統(tǒng)的流路與動作
在二維譜圖上解析各成分
全二維液相色譜分析的優(yōu)點不僅僅是高分離。在二維譜圖上，第一維軸與第二維軸可分別為不同的分離條件，因此，各成分的物性與圖上的位置相關。在二維譜圖上進行解析，可對具有類似結構的化合物分組，可直接觀察到各成分群，或在圖上解析未知成分的性質(zhì)。
?磷脂39成分的同時分析
PG：磷脂 PE：磷脂酰乙醇胺 ?PA：磷脂酸
PI：磷脂酰肌醇 ?PS：磷脂酰絲氨酸 PC：磷脂酰膽堿
磷脂各成分通過第1維正相系統(tǒng)基于極性基團種類進行分離，通過第2維反相系統(tǒng)基于脂肪酸鏈長進行分離。
上圖按種類分組表示各成分。
磷脂有以正離子模式較強檢出的成分和以負離子模式較強檢出的成分，但利用LCMS-8050的高速正負離子切換［UFswitching］檢測，可以在1次分析中獲得兩組數(shù)據(jù)。
由擁有卓越性能的Nexera X2構筑
為實現(xiàn)全二維液相色譜，要求各構成組件具有最好的性能。比如，二維分析系統(tǒng)滿足超快速梯度分析，即高流量且超高壓的送液要求。并且，為了解析樣品間的差異，還要求在上述分析條件下具有非常高的保留時間重現(xiàn)性。 Nexera-e采用具有世界領先水平的Nexera X2的各組件，具備充分滿足上述嚴苛要求的性能。比如，送液單元LC-30AD可最高至3 mL/min的高流量區(qū)域，并以130 MPa耐壓實施送液。與同樣可耐壓130 MPa的高壓流路切換閥FCV-32AH組合，擴大了二維分析系統(tǒng)的選擇范圍。
Nexera-e 系統(tǒng)（PDA型號）
Nexera-e采用本公司自行開發(fā)的低容量流路切換閥。
全二維液相色譜需要頻繁的切換流路，因此，如果閥的密封因磨損易產(chǎn)生粉末，則可能在分析中造成流路堵塞等，有可能對分析產(chǎn)生重大影響。流路切換閥FCV-32AH采用了在開發(fā)Nexera X2的自動進樣器過程中培育優(yōu)異技術，排除了這種擔心。
對于基本上以超快速分析為主的全二維液相色譜來說，檢測器的高速采樣也非常重要。
Nexera X2的光電二極管陣列檢測器SPD-M30A最高達200 Hz，三重四極桿型質(zhì)譜儀LCMS-8050也通過采用UFMS技術而實現(xiàn)了超高速掃描，可從容地采集數(shù)據(jù)。
標準品分析中各成分的保留時間重現(xiàn)性（n=6）
（1: Acetanilide, 2: Methyl paraben, 3: Acetophenone, 4: Propyl paraben, 5: Butyrophenone, 6: Benzophenone, 7: Hexanophenone)
二維數(shù)據(jù)變換與二維數(shù)據(jù)上的定性?定量解析
數(shù)據(jù)采集所獲得的數(shù)據(jù)通過全二維液相色譜解析軟件ChromSquare變換為二維等高線數(shù)據(jù)。色譜圖上的峰在等高線數(shù)據(jù)上被識別為點，以這個點為單位進行定性·定量解析處理。
磷脂標準樣品的LC×LC/MS數(shù)據(jù)解析
（左上：等高線圖（放大），左下：MS譜圖，右上：第2維的色譜圖，右下：等高線圖（整體））?
隨著指針的移動，顯示表示MS譜圖。比如，可以對有特征的點簡便地使用MS譜圖進行定性分析。
與通常的HPLC分析相同，可根據(jù)標準樣品的分析結果制作標準曲線，根據(jù)此標準曲線進行未知樣品的定量分析。
點整體的MS譜圖（紅線）和數(shù)據(jù)點的MS譜圖（藍線）
標準曲線
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Comprehensive Chromatography
全二維色譜法
全二維色譜技術作為可以迅速、全面地解析復雜樣品中成分的微小差異的有效分離技術，近年來，在香料、環(huán)境、化學等領域的需求日益增加。
傳統(tǒng)的色譜法
想要詳細地分離化合物群，想要分離隱藏在主成分中的多個微量成分。食品、生物、石化樣品多具有復雜的組成，有時無法使用傳統(tǒng)的色譜法充分予以分離。
實現(xiàn)全二維分離
全二維液相色譜將兩個獨立的分離系統(tǒng)相結合，可大幅度地提高分離性能，是全新的分析方法。通過多個分離系統(tǒng)的組合，可以分離使用1維LC難以分離的成分，為此，可應用于復雜樣品的分析。
2維譜圖：必要的信息一目了然
表示出反映化合物結構的圖像模式，在多組分混合物的分組分析中顯示威力。
磷脂各成分（左圖）通過第1維的正相系統(tǒng)基于極性基團的種類進行分離，通過第2維的反相系統(tǒng)基于脂肪酸的鏈長進行分離。輕質(zhì)油分析（右圖）呈現(xiàn)與苯環(huán)數(shù)或碳數(shù)對應的模式。
PG：磷脂 PE：磷脂酰乙醇胺
PA：磷脂酸 PI：磷脂酰肌醇
PS：磷脂酰絲氨酸 PC：磷脂酰膽堿
最大限度提高了色譜分離檢測能力、使以往難以分離的結構類似化合物實現(xiàn)高分離分析的全二維色譜?e-Series，基于LC(液相色譜)的LC×LC系統(tǒng)「Nexera-e」以及基于GC(氣相色譜)·GC-MS(氣質(zhì)聯(lián)用儀)的GC×GC系統(tǒng)「Ultra-e」組成產(chǎn)品線，使用專用軟件「ChromSquare）」進行數(shù)據(jù)解析。
LCxLC, LCxLCMS
(Nexera-e）
GCxGC, GCxGCMS
（Ultra-e)
基于Comprehensive Chromatography的應用
葛根湯提取物
在1個峰內(nèi)含有若干成分吧？樣品越復雜、類似成分越多，則在1個峰中就越有可能含有多個成分。單一分離系統(tǒng)無法分離的成分，如果使用兩個獨立的分離系統(tǒng)的話，則可以實現(xiàn)分離。
葛根湯提取物基于Nexera-e的分離與基于通常1維LC的分離
如上例所示的峰，在單一分離系統(tǒng)中重疊的成分，通過使用2個分離系統(tǒng)實現(xiàn)了分離。另外，1維LC確認到74個峰，而通過使用Nexera-e，在同一分析時間內(nèi)檢測出超過200個峰。
磷脂
全二維液相色譜分析的優(yōu)點不僅僅是高分離。在2維譜圖上，第1維軸與第2維軸可分別為不同的分離條件，因此，各成分的物性與圖上的位置相關。在2維譜圖上進行解析，可對具有類似結構的化合物分組，可直接觀察到各成分群，或在圖上解析未知成分的性質(zhì)。
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磷脂39成分同時分析
PG：磷脂 PE：磷脂酰乙醇胺 ?PA：磷脂酸
PI：磷脂酰肌醇 ?PS：磷脂酰絲氨酸 PC：磷脂酰膽堿
磷脂各成分通過第1維正相系統(tǒng)基于極性基團種類進行分離，通過第2維反相系統(tǒng)基于脂肪酸鏈長進行分離。
上圖按種類分組表示各成分。
磷脂有以正離子模式較強檢出的成分和以負離子模式較強檢出的成分，但利用LCMS-8050的高速正負離子切換［UFswitching］檢測，可以在1次分析中獲得雙方數(shù)據(jù)。?
礦物油的芳烴類(MOAH)的分析
從原油經(jīng)過各蒸餾、提純過程生產(chǎn)出的礦物油產(chǎn)品含有礦物油飽和烴類(MOSH)、礦物油芳烴類(MOAH)。近年，發(fā)生了礦物油混入食品危害健康的問題?；烊朐纯赡苁前b材料的印刷油墨直接混入，或是作為再生原料的報紙上的油墨等。在此介紹基于GC×GC的意大利面的MOAH分析。
在礦物油分析中，首先提取粉碎樣品，然后分離MOSH成分與MOAH成分，并進行定量。比如，使用Ag硅膠SPE小柱在線SPE法分離的樣品分割中還出現(xiàn)了目標成分之外的峰，妨礙定量。對此峰進行解析還有助于確定污染源。
下圖是GC×GC分析市售意大利面的MOAH分割的結果。在MOAH Cloud上存在強峰，通過質(zhì)譜譜庫檢索，確認了峰成分。大多是脂類化合物。MOAH定量使用GC×GC-FID，對對應面積積分區(qū)域部分進行積分，然后扣除不要要的峰強度，得到了1.6mg/Kg(C<25)的結果。在包裝前測定的意大利面樣品中不含一系列的脂類化合物，因此，可以污染認為是來自包裝。
意大利面的MOAH分割的GCｘGC-qMS色譜圖
(1st色譜柱：SLB-5ms（L=30m, i.d.=0.25mm, df=0.25μm), 2nd色譜柱：Supelcowax-10（L=1m, i.d.=0.1mm, df=0.10mu;m),調(diào)制時間：6sec)
島津的三重四極桿型質(zhì)譜儀GCMS-TQ8030可高速實施掃描模式、MRM數(shù)據(jù)采集，還可進行scan/MRM同時測定。在此，介紹基于GCMS-TQ8030的scan/MRM同時測定模式的柑橘精油非目標定性分析，以及食品添加劑所含柑橘油的MRM目標分析的例子。1st色譜柱使用SLB-5ms，2nd色譜柱使用IL-60。
下圖表示掃描部分的2維色譜圖。另外，列表表示通過譜圖相似度檢索一致的不同極性的16種單/倍半萜。
Q3掃描部分的柑橘精油的2維色譜圖和鑒定結果
（調(diào)制時間：5sec)
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| No | 化合物名 | No | 化合物名 | No | 化合物名 |
| 1 | citronellal | 2 | terpinen-4-ol | 3 | α-terpineol |
| 4 | decanal | 5 | neral | 6 | geranial |
| 7 | perillaldehyde | 8 | thymol | 9 | linalool isobutyrate |
| 10 | α-copaene | 11 | dodecanal | 12 | methyl, N-methyl anthranilate |
| 13 | (E,E), α-farnesene | 14 | δ-cadinene | 15 | caryophyllene oxide |
| 16 | α-sinensal |
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進行了3種保存劑——鄰苯基酚 (OPP)、丁基羥基甲苯 (BHT)、丁基羥基苯甲醚 (BHA)的MRM目標定量分析。對于OPP在0.1 ppm-100 ppm范圍，而對于BHA和BHT在0.5 ppm-200 ppm范圍測定了標準曲線。下圖表示1 ppm水平的MRM的2維色譜圖。從柑橘精油檢測出57 ppm的OPP，未檢出BHT和BHA。(BHT和BHA的LOD分別為3 ppb、11 ppb。)
1ppm水平的內(nèi)標IS(,4-二溴苯)、BHT、OPP、BHA的
MRM GC×GC-MSMS 2維色譜圖。
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進行通常GC/MS/MS的MRM而有峰重疊的情況下，如果使用GCxGC-MSMS，則有可能實現(xiàn)色譜分離。
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馬黛茶的分析
馬黛茶作為恢復疲勞的滋補劑或興奮性飲料，在南美各國被普遍消費。對從巴西超市買來的馬黛茶樣品(Ilex paraguariensis的枝葉）的揮發(fā)成分進行了GCｘGC分析。
馬黛茶的GCｘGC-qMS色譜圖
（1st色譜柱：SLB-5ms（L=30m, i.d.=0.25mm, df=0.25μm), 2nd色譜柱Equity 1701（L=1.5m, i.d.=0.1mm, df=0.1μm), 調(diào)制時間：6sec)
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一維色譜柱使用微極性色譜柱，二維色譜柱使用具有適合高速分析的尺寸的中極性色譜柱。得到的二維色譜圖上檢測出非常多的成分，在二維圖的下部（低極性區(qū)域）檢測出烴組，并且，檢測出引人注目的化合物咖啡因。
| GCｘGC分析和單GC分析的比較 |
| 檢出峰數(shù) | 鑒定峰數(shù) |
| GCxGC-MS | 1000以上 | 241 |
| 單GC-MS | 200 | 70 |
通過實施質(zhì)譜圖譜庫檢索，在檢出的1000個以上的峰中，可鑒定241個。可知，GCｘGC是分析復雜樣品的有效手段。
馬黛茶的GCｘGC-qMS色譜圖和鑒定結果例
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| No | 化合物名 | No | 化合物名 | No | 化合物名 |
| 20 | 4-hydroxy-2-butanone | 30 | 5-methyl-3-methylene-5-hexen-2-one | 40 | alpha-pinene |
| 21 | methylpyrazine | 31 | 2-heptanone | 41 | 2-octanone |
| 22 | furfural | 32 | nonane | 42 | 2-heptenal, |
| 23 | isovaleric acid | 33 | 4-heptenal, | 43 | 2,2-dimethyl-3-heptanone |
| 24 | (2E)-hexenal | 34 | 2-butoxyethanol | 44 | 5-ethyl-2(5H)-furanone |
| 25 | 2-allylfuran | 35 | 2,4-hexadienal | 45 | 5-methyl furfural |
| 26 | (2Z)-hexenal | 36 | 2(5H)-furanone | 46 | benzaldehyde |
| 27 | furfuryl alcohol | 37 | gamma-butyrolactone | 47 | hexanoic acid |
| 28 | hexanol | 38 | pyrazine, 2,5-dimethyl- | 48 | 3-methyl-2(5H)-furanone |
| 29 | pentanoic acid | 39 | 2,7-dimethyloxepine | 49 | 1-octen-3-ol |
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血漿中的脂肪酸
食物中的脂肪與高血壓、心臟病、肥胖、高膽固醇血癥等一系列病理有很深的關系，被人們普遍關注，近年來，廣泛使用色譜裝置實施調(diào)查。但目前的方法存在i)因質(zhì)譜圖相似，不能確定脂肪酸同分異構體的雙鍵位置、ii) GC分離能力低、iii) 因靈敏度低，無法檢測微量水平的峰等問題。 在此，嘗試使用具有高分離能力、高靈敏度的GC×GC法確定人血漿中的脂肪酸甲酯。
血漿中脂肪酸甲酯的二維色譜圖
（1st色譜柱：SLB-5ms（L=30m, i.d.=0.25mm, df=0.25μm), 2nd色譜柱：Supercowax-10（L=0.95m, i.d.=0.1mm, df=0.1μm), 調(diào)制時間：6sec)
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| Peak | FAME | Peak | FAME | Peak | FAME | Peak | FAME |
| 1 | C8:0 | 18 | a-C19:0 | 35 | C18:2ω6 (st) | 52 | C22:4ω6 |
| 2 | C9:0 | 19 | C19:0 | 36 | C20:2 | 53 | C22:4ω3 |
| 3 | C10:0 (st) | 20 | C20:0 (st) | 37 | C20:2ω6 (st) | 54 | C24:4ω6 |
| 4 | C11:0 (st) | 21 | C21:0 (st) | 38 | C22:2ω6 (st) | 55 | C20:5ω3 (st) |
| 5 | C12:0 (st) | 22 | C22:0 (st) | 39 | C24:2ω6 | 56 | C20:5ω1 |
| 6 | i-C14:0 | 23 | C23:0 (st) | 40 | C18:3ω6 (st) | 57 | C21:5 |
| 7 | C14:0 (st) | 24 | C24:0 (st) | 41 | C18:3ω3 (st) | 58 | C22:5ω6 |
| 8 | i-C15:0 (st) | 25 | C14:1ω5 (st) | 42 | C18:3 | 59 | C22:5ω3 (st) |
| 9 | a-C15:0 (st) | 26 | C16:1ω7 (st) | 43 | C19:3 | 60 | C24:5ω3 |
| 10 | C15:0 (st) | 27 | C17:1ω7 (st) | 44 | C19:3ω6 | 61 | C24:5 |
| 11 | i-C16:0 (st) | 28 | C18:1ω9 (st) | 45 | C20:3ω6 (st) | 62 | C20:6ω1 |
| 12 | C16:0 (st) | 29 | C19:1 | 46 | C20:3ω3 (st) | 63 | C22:6ω3 (st) |
| 13 | i-C17:0 (st) | 30 | C20:1ω9 (st) | 47 | C22:3ω6 | 64 | C23:6 |
| 14 | a-C17:0 | 31 | C22:1ω9 (st) | 48 | C18:4ω3 | 65 | |
| 15 | C17:0 (st) | 32 | C24:1ω9 (st) | 49 | C20:4ω6 (st) |
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| 16 | i-C18:0 | 33 | C16:2ω6 | 50 | C20:4ω3 (st) |
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| 17 | C18:0 (st) | 34 | C17:2 | 51 | C21:4 |
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可知FAME的峰與碳數(shù)(C)、雙鍵數(shù)(DB)、雙鍵位置(ω)對應，有規(guī)則地在2維色譜圖上分布。 此空間分布排列對預測確定化合物非常有用，根據(jù)此排列，65個峰中29個峰基于此排列位置成功得到鑒定（表中（ｓt）為基于標準樣品的物質(zhì)）。另外，還檢測出低水平的奇數(shù)碳數(shù)的脂肪酸。
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咖啡的分析
由于主要是屬于吡喃、吡嗪、吡咯化合物的數(shù)千種揮發(fā)化合物的存在，賦予了烘焙咖啡香味的特征。不同種類的上述成分的嗅覺感受性、濃度，化學特性都不同，通過相互作用形成咖啡獨特的香味。對于因組成成成分非常復雜，以通常的GC難以分析的咖啡豆揮發(fā)成分，使用GCｘGC-MS進行了分析。
阿拉伯咖啡揮發(fā)成分的二維色譜圖
（1色譜柱：Supercowax-10（L=30m, i.d.=0.25mm, df=0.25μm), 2nd色譜柱：SPB-5ms（L=1.0m, i.d.=0.1mm, df=0.1μm), 調(diào)制時間：6sec)
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此分析通過使用極性－無極性的色譜柱對，在二維面內(nèi)檢測出數(shù)千個峰，出色地描繪了非常復雜的咖啡香味。
二維色譜圖上描繪的吡嗪組
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可知14種吡嗪形成與側鏈碳數(shù)對應的組，以水平方向的譜帶群形式排列。
本網(wǎng)頁刊登的應用數(shù)據(jù)由意大利·墨西拿大學 -? Mondero教授小組取得。
Application data by Universita degli Studio di Messina; Reference: Purcaro et.al. J.Sep.Sci. 2009, 32, 3355-3363
GC×GC系統(tǒng)實現(xiàn)了全二維色譜法（GC×GC）的數(shù)據(jù)采集?？梢詮膹碗s基質(zhì)中分離目標物質(zhì)，根據(jù)2維色譜圖模式進行分類分析等。
用途
有效應對以往GC或GCMS難以分析的天然產(chǎn)物等復雜樣品的分離分析。
· 食品
· 香精香料
· 環(huán)境
· 石油化工等
特長
在1維色譜圖上因沸點相近而無法分離的色譜峰，可根據(jù)極性的差異在二維色譜上實現(xiàn)分離。
可以分析以往因基質(zhì)復雜而難以分離的成分。
反映化合物結構的圖像模式
GC×GC具有反映化合物結構的圖像模式，在多成分混合物的分組分析中發(fā)揮威力。
輕質(zhì)油的分析
表示與苯環(huán)數(shù)或碳數(shù)對應的模式。
GCMS-QP2010 Ultra的超快速改善分離
GCｘGC要求具有超快的掃描速度高速采樣功能。GCMS-QP2010 Ultra高達20,000 u/sec的高速性能提高了色譜峰的分離能力。
全二維色譜法解析軟件 ChromSquare
直接讀取以Gcsolution、GCMSsolution采集的GC×GC數(shù)據(jù)，變換為2維色譜圖后進行數(shù)據(jù)的定性或定量?？煞奖愕剡M行分組或報告制作。
ChromSquare
* ChromSquare為意大利 Chromaleont S.r.l 的產(chǎn)品。
* 也可作為軟件介紹美國Zoex公司的”GC Image”。