Summary

Determinazione di 45 pesticidi nelle varietà di avocado mediante il metodo QuEChERS e gascromatografia-spettrometria di massa tandem

Published: December 08, 2023
doi:

Summary

Il presente protocollo descrive l’analisi di residui di pesticidi multiclasse nelle varietà di avocado utilizzando il metodo Quick-E asy-Ch eap-E ffective-R ugged-S afe (QuEChERS) con formiato di ammonio, seguito da gascromatografia-spettrometria di massa tandem.

Abstract

La gascromatografia (GC) e la spettrometria di massa tandem (MS/MS) sono uno strumento analitico preminente ampiamente impiegato per la sorveglianza dei residui di pesticidi negli alimenti. Tuttavia, questi metodi sono vulnerabili agli effetti matrice (ME), che possono potenzialmente influire su una quantificazione accurata a seconda della specifica combinazione di analita e matrice. Tra le varie strategie per mitigare le ME, la calibrazione a matrice abbinata rappresenta l’approccio prevalente nelle applicazioni di residui di pesticidi grazie alla sua efficacia in termini di costi e alla semplice implementazione. In questo studio, un totale di 45 pesticidi rappresentativi sono stati analizzati in tre diverse varietà di avocado (ad esempio, Criollo, Hass e Lorena) utilizzando il metodo Quick-E asy-Ch eap-E ffective-R ugged-S afe (QuEChERS) con formiato di ammonio e GC-MS/MS.

A tale scopo, sono stati estratti 5 g del campione di avocado con 10 ml di acetonitrile, quindi sono stati aggiunti 2,5 g di formiato di ammonio per indurre la separazione di fase. Successivamente, il surnatante è stato sottoposto a un processo di purificazione mediante estrazione dispersiva in fase solida utilizzando 150 mg di MgSO4 anidro, 50 mg di ammina primaria-secondaria, 50 mg di ottadecilsilano, 10 mg di nerofumo grafitato e 60 mg di un assorbente a base di ossido di zirconio (Z-Sep+). L’analisi GC-MS/MS è stata eseguita con successo in meno di 25 minuti. Sono stati condotti rigorosi esperimenti di convalida per valutare le prestazioni del metodo. L’esame di una curva di calibrazione a matrice per ciascuna varietà di avocado ha rivelato che l’EM è rimasto relativamente costante e inferiore al 20% (considerato come un ME morbido) per la maggior parte delle combinazioni di pesticidi/varietà. Inoltre, i limiti di quantificazione del metodo erano inferiori a 5 μg/kg per tutte e tre le varietà. Infine, i valori di recupero per la maggior parte dei pesticidi sono rientrati nell’intervallo accettabile del 70-120%, con valori di deviazione standard relativi inferiori al 20%.

Introduction

Nell’analisi chimica, l’effetto matrice (ME) può essere definito in vari modi, ma una definizione generale ampiamente accettata è la seguente: si riferisce alla variazione del segnale, in particolare a una variazione della pendenza della curva di calibrazione quando la matrice del campione o parte di essa è presente durante l’analisi di uno specifico analita. Come aspetto critico, la ME richiede un’indagine approfondita durante il processo di convalida di qualsiasi metodo analitico, in quanto influisce direttamente sull’accuratezza della misurazione quantitativa per gli analiti target1. Idealmente, una procedura di pretrattamento del campione dovrebbe essere sufficientemente selettiva da evitare l’estrazione di componenti dalla matrice del campione. Tuttavia, nonostante gli sforzi significativi, nella maggior parte dei casi molti di questi componenti della matrice finiscono ancora nei sistemi di determinazione finale. Di conseguenza, tali componenti della matrice spesso compromettono i valori di recupero e precisione, introducono ulteriore rumore e aumentano il costo complessivo e la manodopera coinvolti nel metodo.

Nella gascromatografia (GC), la ME si verifica a causa della presenza di siti attivi all’interno del sistema GC, che interagiscono con gli analiti target attraverso vari meccanismi. Da un lato, i costituenti della matrice bloccano o mascherano questi siti attivi che altrimenti interagirebbero con gli analiti target, con conseguente frequente aumento del segnale2. D’altra parte, i siti attivi che rimangono non ostruiti possono causare il picco di coda o la decomposizione dell’analita a causa di forti interazioni, portando a una ME negativa. Tuttavia, questo può offrire potenziali benefici in alcuni casi2. È fondamentale sottolineare che raggiungere la completa inerzia in un sistema GC è estremamente impegnativo, nonostante l’utilizzo di componenti altamente inerti e una corretta manutenzione. Con l’uso continuo, l’accumulo di componenti della matrice nel sistema GC diventa più pronunciato, causando un aumento della ME. Al giorno d’oggi, è ampiamente riconosciuto che gli analiti contenenti ossigeno, azoto, fosforo, zolfo ed elementi simili, mostrano una ME maggiore in quanto interagiscono facilmente con questi siti attivi. Al contrario, composti altamente stabili come gli idrocarburi o gli organoalogenati non subiscono tali interazioni e non mostrano ME osservabile durante l’analisi 2,3.

Nel complesso, la ME non può essere completamente eliminata, portando allo sviluppo di diverse strategie per la compensazione o la correzione quando la rimozione completa dei componenti della matrice non è fattibile. Tra queste strategie, l’utilizzo di standard interni deuterati (IS), protettivi dell’analita, calibrazione a matrice, il metodo di aggiunta di standard o la modifica delle tecniche di iniezione sono stati documentati nella letteratura scientifica 1,2,4,5. Anche le linee guida SANTE/11312/2021 hanno raccomandato queste strategie6.

Per quanto riguarda l’applicazione della calibrazione a matrice abbinata per compensare gli EM, le sequenze di campioni in situazioni pratiche comprendono diversi tipi di alimenti o vari campioni della stessa merce. In questo caso, si presume che l’impiego di qualsiasi campione della stessa merce compenserà efficacemente la ME in tutti i campioni. Tuttavia, nella letteratura esistente mancano studi sufficienti che indaghino specificamente questo problema7.

La determinazione multiresiduo di pesticidi in matrici contenenti una percentuale apprezzabile di grasso e pigmenti costituisce un compito impegnativo. La notevole quantità di materiale coestratto può influire in modo significativo sull’efficienza dell’estrazione e interferire con la successiva determinazione cromatografica, danneggiando potenzialmente la colonna, la sorgente e il rivelatore e determinando ME significativi 8,9,10. Di conseguenza, l’analisi dei pesticidi a livelli di tracce in tali matrici richiede una riduzione significativa dei componenti della matrice prima dell’analisi, garantendo al contempo elevati valori di recupero7. Ottenere elevati valori di recupero è fondamentale per garantire che le analisi dei pesticidi rimangano affidabili, accurate e conformi agli standard normativi. Ciò è fondamentale per garantire la sicurezza alimentare, la protezione dell’ambiente e un processo decisionale informato in agricoltura e nei settori correlati.

L’avocado è un frutto di alto valore commerciale, coltivato nei climi tropicali e mediterranei di tutto il mondo e ampiamente consumato sia nelle sue regioni di origine che nei numerosi mercati di esportazione. Dal punto di vista analitico, l’avocado è una matrice complessa contenente un numero significativo di acidi grassi (cioè oleico, palmitico e linoleico), simili alle noci, un significativo contenuto di pigmenti, come nelle foglie verdi, oltre a zuccheri e acidi organici, simili a quelli che si trovano in altri frutti11. A causa della sua natura grassa, è necessario prestare particolare attenzione quando si utilizza qualsiasi metodo analitico per l’analisi. Sebbene l’analisi dei residui di pesticidi sia stata condotta sugli avocado utilizzando GC-MS in alcuni casi 8,12,13,14,15,16,17,18,19,20, è stata relativamente meno frequente rispetto ad altre matrici. Nella maggior parte dei casi, è stata applicata una versione del metodo Quick-E asy-Ch eap-E ffective-R ugged-S afe (QuEChERS) 8,12,13,14,15,16,17,18. Nessuno di questi studi ha indagato la consistenza degli EM tra le diverse varietà di avocado.

Pertanto, lo scopo di questo lavoro è stato quello di studiare la consistenza dei ME e i valori di recupero per 45 pesticidi rappresentativi in diverse varietà di avocado (ad esempio, Criollo, Hass e Lorena) utilizzando il metodo QuEChERS con formiato di ammonio e GC-MS/MS. Per quanto ne sappiamo, questa è la prima volta che questo tipo di studio è stato condotto su tali campioni di matrice grassa.

Protocol

1. Preparazione dell’impasto e soluzioni di lavoro NOTA: Per motivi di sicurezza, si consiglia di indossare guanti in nitrile, camice da laboratorio e occhiali di sicurezza per tutta la durata del protocollo. Preparare soluzioni madre individuali di ciascuno dei 45 standard commerciali di pesticidi (vedere la Tabella dei materiali) a circa 1.000 mg/L in acetonitrile in matracci tarati da 10 mL. Combinare le singole soluzioni madre di cui so…

Representative Results

La convalida completa del metodo analitico è stata condotta secondo le linee guida SANTE/11312/20216, che comprendono valutazioni di linearità, ME, recupero e ripetibilità. Per la valutazione della linearità, sono state costruite curve di calibrazione abbinate a matrice utilizzando campioni bianchi con punte a diversi livelli di concentrazione (da 5 a 600 μg/kg). I coefficienti di determinazione (R2) per la maggior parte dei pesticidi selezionati sono ri…

Discussion

La limitazione principale associata alla calibrazione con corrispondenza a matrice deriva dall’uso di campioni bianchi come standard di calibrazione. Ciò comporta un aumento del numero di campioni da elaborare per l’analisi e una maggiore iniezione di componenti della matrice in ciascuna sequenza analitica, con potenziali esigenze di manutenzione dello strumento. Tuttavia, questa strategia è più adatta dell’addizione standard, che genererebbe un numero molto maggiore di campioni da iniettare a causa della necessità d…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Ringraziamo l’Università EAN e l’Università di La Laguna.

Materials

3-Ethoxy-1,2-propanediol Sigma Aldrich 260428-1G
Acetonitrile Merk 1006652500
Ammonium formate Sigma Aldrich 156264-1KG
AOAC 20i/s autosampler Shimadzu 221-723115-58
Automatic shaker MX-T6-PRO SCILOGEX 8.23222E+11
Balance OHAUS PA224
Centrifuge tubes, 15 mL Nest 601002
Centrifuge tubes, 2 mL Eppendorf 4610-1815
Centrifuge tubes, 50 mL Nest 602002
Centrifuge Z206A MERMLE 6019500118
Choper 2L Oster 2114111
Column SH-Rxi-5sil MS, 30 m x 0.25 mm, 0.25 µm Shimadzu 221-75954-30 MS GC column 
Dispensette 5-50 mL BRAND 4600361
DSC-18 Sigma Aldrich 52600-U
D-Sorbitol Sigma Aldrich 240850-5G
Ethyl acetate Merk 1313181212
GCMS-TQ8040  Shimadzu 211552
Graphitized carbon black Sigma Aldrich 57210-U
Injection syringe Shimadzu LC2213461800
L-Gulonic acid γ-lactone Sigma Aldrich 310301-5G
Linner splitless Shimadzu 221-4887-02
Magnesium sulfate anhydrus Sigma Aldrich M7506-2KG
Methanol Panreac 131091.12.12
Milli-Q ultrapure (type 1) water Millipore F4H4783518
Pipette tips 10 – 100 µL Biologix 200010
Pipette tips 100 – 1000 µL Brand 541287
Pipette tips 20 – 200 µL Brand 732028
Pipettes Pasteur NORMAX 5426023
Pippette Transferpette S variabel 10 – 100 µL BRAND 704774
Pippette Transferpette S variabel 100 – 1000 µL BRAND 704780
Pippette Transferpette S variabel 20 – 200 µL SCILOGEX 7.12111E+11
Primary-secondary amine Sigma Aldrich 52738-U
Shikimic acid Sigma Aldrich S5375-1G
Syringe Filter PTFE/L 25 mm, 0.45 µm NORMAX FE2545I
Triphenyl phosphate (QC) Sigma Aldrich 241288-50G
Vials with fused-in insert Sigma Aldrich 29398-U
Z-SEP+ Sigma Aldrich 55299-U zirconium oxide-based sorbent
Pesticides CAS registry number
4,4´-DDD Sigma Aldrich 35486-250MG 72-54-8
4,4´-DDE Sigma Aldrich 35487-100MG 72-55-9
4,4´-DDT Sigma Aldrich 31041-100MG 50-29-3
Alachlor Sigma Aldrich 45316-250MG 15972-60-8
Aldrin Sigma Aldrich 36666-25MG 309-00-2
Atrazine Sigma Aldrich 45330-250MG-R 1912-24-9
Atrazine-d5 (IS) Sigma Aldrich 34053-10MG-R 163165-75-1
Buprofezin Sigma Aldrich 37886-100MG 69327-76-0
Carbofuran Sigma Aldrich 32056-250-MG 1563-66-2
Chlorpropham Sigma Aldrich 45393-250MG 101-21-3
Chlorpyrifos Sigma Aldrich 45395-100MG 2921-88-2
Chlorpyrifos-methyl Sigma Aldrich 45396-250MG 5598-13-0
Deltamethrin Sigma Aldrich 45423-250MG 52918-63-5
Dichloran Sigma Aldrich 45435-250MG 99-30-9
Dichlorvos Sigma Aldrich 45441-250MG 62-73-7
Dieldrin Sigma Aldrich 33491-100MG-R 60-57-1
Diphenylamine Sigma Aldrich 45456-250MG 122-39–4
Endosulfan A Sigma Aldrich 32015-250MG 115-29-7
Endrin Sigma Aldrich 32014-250MG 72-20-8
EPN Sigma Aldrich 36503-100MG 2104-64-5
Esfenvalerate Sigma Aldrich 46277-100MG 66230-04-4
Ethion Sigma Aldrich 45477-250MG 563-12-2
Fenamiphos Sigma Aldrich 45483-250MG 22224-92-6
Fenitrothion Sigma Aldrich 45487-250MG 122-14-5
Fenthion Sigma Aldrich 36552-250MG 55-38-9
Fenvalerate Sigma Aldrich 45495-250MG 51630-58-1
HCB Sigma Aldrich 45522-250MG 118-74-1
Iprodione Sigma Aldrich 36132-100MG 36734-19-7
Lindane Sigma Aldrich 45548-250MG 58-89-9
Malathion Sigma Aldrich 36143-100MG 121-75-5
Metalaxyl Sigma Aldrich 32012-100MG 57837-19-1
Methidathion Sigma Aldrich 36158-100MG 950-37-8
Myclobutanil Sigma Aldrich 34360-100MG 88671-89-0
Oxyfluorfen Sigma Aldrich 35031-100MG 42874-03-3
Parathion-methyl Sigma Aldrich 36187-100MG 298-00-0
Penconazol Sigma Aldrich 36189-100MG 66246-88-6
Pirimiphos-methyl Sigma Aldrich 32058-250MG 29232-93-7
Propiconazole Sigma Aldrich 45642-250MG 60207-90-1
Propoxur Sigma Aldrich 45644-250MG 114-26-1
Propyzamide Sigma Aldrich 45645-250MG 23850-58-5
Pyriproxifen Sigma Aldrich 34174-100MG 95737-68-1
Tolclofos-methyl Sigma Aldrich 31209-250MG 5701804-9
Triadimefon Sigma Aldrich 45693-250MG 43121-43-3
Triflumizole Sigma Aldrich 32611-100MG 68694-11-1
α-HCH Sigma Aldrich 33377-50MG 319-86-8
β-HCH Sigma Aldrich 33376-100MG 319-85-7

References

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Varela-Martínez, D. A., González-Curbelo, M. Á., González-Sálamo, J., Hernández-Borges, J. Determination of 45 Pesticides in Avocado Varieties by the QuEChERS Method and Gas Chromatography-Tandem Mass Spectrometry. J. Vis. Exp. (202), e66082, doi:10.3791/66082 (2023).

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