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Rev. bras. farmacogn ; 20(1): 93-99, Jan.-Mar. 2010. ilus, tab
Article in English | LILACS | ID: lil-551270

ABSTRACT

The usefulness of pyrolysis coupled to gas chromatography/mass spectrometry (Py-GC/MS) to evaluate the identity and reproducibility of different brands and batches of commercially available samples of Cymbopogon citratus Stapf (sold as tea) was investigated. Samples of the vegetable material were extracted using hexane and the extract was pyrolysed at 450 ºC using a vertical microfurnace pyrolyser interfaced directly with a gas chromatograph/mass spectrometer operated using electron impact ionization at 70 eV. The relative peak areas of the different compounds identified on the pyrograms were used for multivariate data analysis using principal component analysis (PCA) and hierarchical cluster analysis (HCA) techniques. Principal component analysis of pyrolysis data from samples of different brands was able to represent 84.7 percent of the total variability within the first two principal components, and led to the correct classification of the samples tested. The method was also able to reveal important differences between samples when different batches of the same brand were compared.


A utilidade da técnica de pirólise acoplada à cromatografia à gás/espectrometria de massas (Py-GC/MS) na avaliação da identidade e reprodutibilidade de diferentes marcas e lotes de amostras comerciais de Cymbopogon citratus Stapf. (comercializado como chá) foi investigada. Amostras do material vegetal foram extraídas com hexano e o extrato foi diretamente pirolisado a 450 ºC utilizando um pirolisador de microforno vertical, interfaciado diretamente com um cromatógrafo à gás/espectrômetro de massas, operado utilizando ionização por impacto eletrônico a 70 eV. As áreas relatives dos picos de interesse identificados nos pirogramas foram utilizadas para análise estatística multivariada, com análise de componentes principais e análise hierárquica de agrupamentos. A análise de components principais dos dados de pirólise foi capaz de representar 84.7 por cento da variabilidade total nos dois primeiros componentes calculados e levou a correta classificação das amostras testadas. O método foi capaz de revelar diferenças importantes entre amostras, quando diferentes lotes da mesma marca foram comparados.

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