Summary

Определение 45 пестицидов в сортах авокадо методом QuEChERS и газовой хроматографией-тандемной масс-спектрометрией

Published: December 08, 2023
doi:

Summary

В настоящем протоколе описан анализ многоклассовых остатков пестицидов в сортах авокадо с использованием метода Quick-E asy-Ch eap-E ffective-R ugged-S afe (QuEChERS) с формиатом аммония с последующей газовой хроматографией-тандемной масс-спектрометрией.

Abstract

Газовая хроматография (ГХ) и тандемная масс-спектрометрия (МС/МС) являются выдающимся аналитическим инструментом, широко используемым для наблюдения за остатками пестицидов в пищевых продуктах. Тем не менее, эти методы уязвимы к матричным эффектам (МЭ), которые потенциально могут повлиять на точность количественного определения в зависимости от конкретной комбинации аналита и матрицы. Среди различных стратегий по снижению выбросов МЭ матричная калибровка представляет собой преобладающий подход при применении остатков пестицидов из-за его экономической эффективности и простоты реализации. В этом исследовании было проанализировано в общей сложности 45 репрезентативных пестицидов для трех различных сортов авокадо (т.е. Criollo, Hass и Lorena) с использованием метода Quick-E asy-Ch eap-E ffective-R ugged-S afe (QuEChERS) с формиатом аммония и GC-MS/MS.

С этой целью 5 г образца авокадо экстрагировали с 10 мл ацетонитрила, а затем добавляли 2,5 г формиата аммония для индуцирования фазового разделения. Затем надосадочную жидкость подвергали процессу очистки с помощью дисперсионной твердофазной экстракции с использованием 150 мг безводного MgSO4, 50 мг первично-вторичного амина, 50 мг октадецилсилана, 10 мг графитизированного технического углерода и 60 мг сорбента на основе оксида циркония (Z-Sep+). Анализ ГХ-МС/МС был успешно проведен менее чем за 25 минут. Для оценки эффективности метода были проведены тщательные валидационные эксперименты. Изучение калибровочной кривой, согласованной с матрицей, для каждого сорта авокадо показало, что МЭ оставался относительно постоянным и составлял менее 20% (рассматриваемый как мягкий МЭ) для большинства комбинаций пестицидов/сортов. Кроме того, пределы количественного определения метода были ниже 5 г/кг для всех трех разновидностей. Наконец, значения восстановления для большинства пестицидов находились в допустимом диапазоне 70-120%, при этом относительные значения стандартного отклонения были ниже 20%.

Introduction

В химическом анализе матричный эффект (МЭ) может быть определен различными способами, но общепринятое общее определение звучит следующим образом: он относится к изменению сигнала, в частности, к изменению наклона калибровочной кривой, когда матрица образца или ее часть присутствуют во время анализа конкретного аналита. В качестве критического аспекта МЭ требует тщательного исследования в процессе валидации любого аналитического метода, поскольку он напрямую влияет на точность количественного измерения целевых аналитов1. В идеале процедура предварительной обработки образца должна быть достаточно селективной, чтобы избежать извлечения каких-либо компонентов из матрицы образца. Однако, несмотря на значительные усилия, многие из этих компонентов матрицы в большинстве случаев все же попадают в системы окончательного определения. Следовательно, такие матричные компоненты часто ставят под угрозу значения восстановления и точности, вносят дополнительный шум и увеличивают общую стоимость и трудозатраты, связанные с методом.

В газовой хроматографии (ГХ) МЭ возникает из-за наличия активных центров внутри системы ГХ, которые взаимодействуют с анализитами-мишенями посредством различных механизмов. С одной стороны, составляющие матрицы блокируют или маскируют эти активные центры, которые в противном случае взаимодействовали бы с целевыми аналитами, что приводит к частому усилению сигнала. С другой стороны, активные центры, которые остаются беспрепятственными, могут вызывать пиковое хвостообразование или разложение аналита из-за сильных взаимодействий, что приводит к отрицательному МЭ. Тем не менее, в некоторых случаях это может принести потенциальную пользу2. Важно подчеркнуть, что достижение полной инертности в системе ГХ является чрезвычайно сложной задачей, несмотря на использование высокоинертных компонентов и надлежащее техническое обслуживание. При длительном использовании накопление матричных компонентов в системе ГХ становится более выраженным, вызывая повышенный МЭ. В настоящее время широко признано, что аналиты, содержащие кислород, азот, фосфор, серу и подобные элементы, проявляют больший МЭ, поскольку они легко взаимодействуют с этими активными центрами. И наоборот, высокостабильные соединения, такие как углеводороды или галоорганические соединения, не вступают в такие взаимодействия и не проявляют наблюдаемого МЭ во время анализа 2,3.

В целом, МЭ не может быть полностью устранена, что приводит к разработке нескольких стратегий компенсации или коррекции, когда полное удаление компонентов матрицы нецелесообразно. Среди этих стратегий использование дейтерированных внутренних стандартов (ИС), протекторов аналита, калибровка с учетом матрицы, метод стандартного добавления или модификация методов впрыска были задокументированы в научной литературе 1,2,4,5. В руководящих принципах SANTE/11312/2021 также рекомендованы эти стратегии6.

Что касается применения матрично-согласованной калибровки для компенсации МЭ, то последовательности образцов в практических ситуациях охватывают различные виды пищевых продуктов или различные образцы из одного и того же товара. В этом случае делается предположение, что использование любой выборки из одного и того же товара позволит эффективно компенсировать МЭ во всех образцах. Тем не менее, в существующей литературе отсутствует достаточное количество исследований, специально посвященных этому вопросу7.

Определение нескольких остатков пестицидов в матрицах, содержащих заметный процент жира и пигментов, представляет собой сложную задачу. Значительное количество коэкстрагированного материала может существенно повлиять на эффективность экстракции и помешать последующему хроматографическому определению, потенциально повреждая колонку, источник и детектор, что приводит к значительным МЭ 8,9,10. Следовательно, анализ пестицидов на следовых уровнях в таких матрицах требует значительного уменьшения компонентов матрицы перед анализом при обеспечении высоких значений извлечения7. Получение высоких значений извлечения имеет решающее значение для обеспечения надежности, точности и соответствия нормативным стандартам анализов пестицидов. Это жизненно важно для обеспечения безопасности пищевых продуктов, защиты окружающей среды и принятия обоснованных решений в сельском хозяйстве и смежных областях.

Авокадо – фрукт высокой коммерческой ценности, выращиваемый в тропическом и средиземноморском климате по всему миру и широко потребляемый как в регионах своего происхождения, так и на многочисленных экспортных рынках. С аналитической точки зрения авокадо представляет собой сложную матрицу, содержащую значительное количество жирных кислот (т. е. олеиновой, пальмитиновой и линолевой), сходных с орехами, значительное содержание пигмента, как в зеленых листьях, а также сахаров и органических кислот, сходных с теми, что содержатся вдругих фруктах. Из-за его жирной природы следует уделять особое внимание при использовании любого аналитического метода анализа. В то время как анализ остатков пестицидов проводился на авокадо с использованием ГХ-МС, в некоторых случаях 8,12,13,14,15,16,17,18,19,20, он был относительно менее частым по сравнению с другими матрицами. В большинстве случаев применяется вариант метода Quick-E asy-Ch eap-E ffective-R ugged-S afe (QuEChERS) 8,12,13,14,15,16,17,18. Ни в одном из этих исследований не изучалась консистенция МЭ между различными сортами авокадо.

Таким образом, целью данной работы было изучение согласованности МЭ и значений восстановления для 45 репрезентативных пестицидов для различных сортов авокадо (т.е. Криолло, Хасс и Лорена) с использованием метода QuEChERS с формиатом аммония и ГХ-МС/МС. Насколько нам известно, это первый случай, когда такого рода исследования проводились на образцах жировой матрицы.

Protocol

1. Приготовление материала и рабочих растворов ПРИМЕЧАНИЕ: В целях безопасности рекомендуется носить нитриловые перчатки, лабораторный халат и защитные очки на протяжении всего протокола. Приготовьте отдельные исходные растворы каждого из 45 коммерческих…

Representative Results

Всесторонняя валидация аналитического метода была проведена в соответствии с руководящими принципами SANTE/11312/20216, охватывающими оценки линейности, ME, восстановления и повторяемости. Для оценки линейности были построены калибровочные кривые, согласованные ?…

Discussion

Основное ограничение, связанное с калибровкой по матрице, возникает из-за использования пустых образцов в качестве калибровочных стандартов. Это приводит к увеличению количества образцов, подлежащих обработке для анализа, и увеличению количества компонентов матрицы в каждой аналити?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Мы хотели бы поблагодарить Университет EAN и Университет Ла-Лагуны.

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

  1. Raposo, F., Barceló, D. Challenges and strategies of matrix effects using chromatography-mass spectrometry: An overview from research versus regulatory viewpoints. Trends Analyt Chem. 134, 116068 (2021).
  2. Rahman, M. M., Abd El-Aty, A. M., Shim, J. H. Matrix enhancement effect: a blessing or a curse for gas chromatography?-A review. Anal Chim Acta. 801, 14-21 (2013).
  3. Poole, C. F. Matrix-induced response enhancement in pesticide residue analysis by gas chromatography. J Chromatogr A. 1158 (1-2), 241-250 (2007).
  4. Anastassiades, M., Maštovská, K., Lehotay, S. J. Evaluation of analyte protectants to improve gas chromatographic analysis of pesticides. J Chromatogr A. 1015 (1-2), 163-184 (2003).
  5. Trufelli, H., Palma, P., Famiglini, G., Cappiello, A. An overview of matrix effects in liquid chromatography-mass spectrometry. Mass Spectrom Reviews. 30 (3), 491-509 (2011).
  6. European Commission SANTE/11312/2021. Guidance document on analytical quality control and method validation procedures for pesticide residues analysis in food and feed. European Commission. , (2021).
  7. Kwon, H., Lehotay, S. J., Geis-Asteggiante, L. Variability of matrix effects in liquid and gas chromatography-mass spectrometry analysis of pesticide residues after QuEChERS sample preparation of different food crops. J Chromatogr A. 1270, 235-245 (2012).
  8. Lehotay, S. J., Maštovská, K., Yun, S. J. Evaluation of two fast and easy methods for pesticide residue analysis in fatty food matrixes. J AOAC Int. 88 (2), 630-638 (2005).
  9. González-Curbelo, M. &. #. 1. 9. 3. ;., González-Sálamo, J., Varela-Martínez, D. A., Hernández-Borges, J. Analysis of pesticide residues in pollen and dairy products. Sustainable Agriculture Reviews 47. 47, 47-89 (2020).
  10. Madej, K., Kalenik, T. K., Piekoszewski, W. Sample preparation and determination of pesticides in fat-containing foods. Food Chem. 269, 527-541 (2018).
  11. Yanty, N. A. M., Marikkar, J. M. N., Long, K. Effect of varietal differences on composition and thermal characteristics of avocado oil. J Am Oil Chem Soc. 88, 1997-2003 (2011).
  12. Pano-Farias, N. S., Ceballos-Magaña, S. G., Muniz-Valencia, R., Gonzalez, J. Validation and assessment of matrix effect and uncertainty of a gas chromatography coupled to mass spectrometry method for pesticides in papaya and avocado samples. J Food Drug Anal. 25 (3), 501-509 (2017).
  13. Pano-Farias, N. S., Ceballos-Magaña, S. G., Jurado, J. M., Aguayo-Villarreal, I. A., Muñiz-Valencia, R. Analytical method for pesticides in avocado and papaya by means of ultra-high performance liquid chromatography coupled to a triple quadrupole mass detector: Validation and uncertainty assessment. J Food Sci. 83 (8), 2265-2272 (2018).
  14. Pano-Farias, N. S., Ceballos-Magaña, S. G., Gonzalez, J., Jurado, J. M., Muñiz-Valencia, R. Supercritical fluid chromatography with photodiode array detection for pesticide analysis in papaya and avocado samples. J Sep Sci. 38 (7), 1240-1247 (2015).
  15. Lozano, A., Rajski, &. #. 3. 2. 1. ;., Uclés, S., Belmonte-Valles, N., Mezcua, M., Fernández-Alba, A. R. Evaluation of zirconium dioxide-based sorbents to decrease the matrix effect in avocado and almond multiresidue pesticide analysis followed by gas chromatography tandem mass spectrometry. Talanta. 118, 68-83 (2014).
  16. Han, L., Matarrita, J., Sapozhnikova, Y., Lehotay, S. J. Evaluation of a recent product to remove lipids and other matrix co-extractives in the analysis of pesticide residues and environmental contaminants in foods. J Chromatogr A. 1449, 17-29 (2016).
  17. Chamkasem, N., Ollis, L. W., Harmon, T., Lee, S., Mercer, G. Analysis of 136 pesticides in avocado using a modified QuEChERS method with LC-MS/MS and GC-MS/MS. J Agric Food Chem. 61 (10), 2315-2329 (2013).
  18. Rajski, &. #. 3. 2. 1. ;., Lozano, A., Uclés, A., Ferrer, C., Fernández-Alba, A. R. Determination of pesticide residues in high oil vegetal commodities by using various multi-residue methods and clean-ups followed by liquid chromatography tandem mass spectrometry. J Chromatogr A. 1304, 109-120 (2013).
  19. Hernández-Borges, J., Ravelo-Pérez, L. M., Hernández-Suárez, E. M., Carnero, A., Rodríguez-Delgado, M. &. #. 1. 9. 3. ;. Analysis of abamectin residues in avocados by high-performance liquid chromatography with fluorescence detection. J Chromatogr A. 1165 (1-2), 52-57 (2007).
  20. Moreno, J. F., Liébanas, F. A., Frenich, A. G., Vidal, J. M. Evaluation of different sample treatments for determining pesticide residues in fat vegetable matrices like avocado by low-pressure gas chromatography-tandem mass spectrometry. J Chromatogr A. 1111 (1), 97-105 (2006).
  21. . Commission Directive 2002/63/EC of 11 July 2002 establishing Community methods of sampling for the official control of pesticide residues in and on products of plant and animal origin and repealing Directive 79/700/EEC. Official Journal of the European Union. L187, 30-43 (2002).
  22. . European Regulation, 396/2005, Regulation (EC) NO 396/2005 of the European Parliament and of the Council of 23 February 2005 on maximum residue levels of pesticides in or on food and feed of plant and animal origin and amending Council Directive 91/414/EEC. Official Journal of the European Union. L70, 1-16 (2005).
  23. González-Curbelo, M. &. #. 1. 9. 3. ;., Lehotay, S. J., Hernández-Borges, J. Validation of a modified QuEChERS version for high-throughput analysis of a wide range of pesticides in foods. Abstracts of Papers of the American Chemical Society. 246, (2013).
  24. González-Curbelo, M. &. #. 1. 9. 3. ;., Lehotay, S. J., Hernández-Borges, J., Rodríguez Delgado, J. Ammonium formate buffer in QuEChERS for high throughput analysis of pesticides in food by fast, low-pressure GC-MS/MS and LC-MS/MS. Abstracts of Papers of the American Chemical Society. 248, (2014).
  25. González-Curbelo, M. &. #. 1. 9. 3. ;., Lehotay, S. J., Hernández-Borges, J., Rodríguez-Delgado, M. &. #. 1. 9. 3. ;. Use of ammonium formate in QuEChERS for high-throughput analysis of pesticides in food by fast, low-pressure gas chromatography and liquid chromatography tandem mass spectrometry. J Chromatogr A. 1358, 75-84 (2014).
  26. Varela-Martínez, D. A., González-Sálamo, J., González-Curbelo, M. &. #. 1. 9. 3. ;., Quick Hernández-Borges, J. Quick, easy, cheap, effective, rugged, and safe (QuEChERS) extraction. Handbooks in Separation Science. , 399-437 (2020).
  27. González-Curbelo, M. &. #. 1. 9. 3. ;. Analysis of organochlorine pesticides in a soil sample by a modified QuEChERS approach using ammonium formate. J Vis Exp. 191, e64901 (2023).
  28. González-Curbelo, M. &. #. 1. 9. 3. ;., Dionis-Delgado, S., Asensio-Ramos, M., Hernández-Borges, J. Pesticide analysis in toasted barley and chickpea flours. J Sep Sci. 35 (2), 299-307 (2012).
  29. Varela-Martínez, D. A., González-Curbelo, M. &. #. 1. 9. 3. ;., González-Sálamo, J., Hernández-Borges, J. High-throughput analysis of pesticides in minor tropical fruits from Colombia. Food Chem. 280, 221-230 (2019).
  30. Li, L., Li, W., Qin, D. M., Jiang, S. R., Liu, F. M. Application of graphitized carbon black to the QuEChERS method for pesticide multiresidue analysis in spinach. J AOAC Int. 92 (2), 538-547 (2009).

Play Video

Cite This Article
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).

View Video