Summary

Bepaling van 45 pesticiden in avocadovariëteiten met behulp van de QuEChERS-methode en gaschromatografie-tandem massaspectrometrie

Published: December 08, 2023
doi:

Summary

Dit protocol beschrijft de analyse van residuen van bestrijdingsmiddelen in avocadovariëteiten met behulp van de Qu ick-Easy-Ch eap-E ffective-R ugged-S afe (QuEChERS) methode met ammoniumformiaat, gevolgd door gaschromatografie-tandem massaspectrometrie.

Abstract

Gaschromatografie (GC) tandem massaspectrometrie (MS/MS) is een vooraanstaand analytisch instrument dat op grote schaal wordt gebruikt voor de bewaking van residuen van bestrijdingsmiddelen in voedsel. Desalniettemin zijn deze methoden kwetsbaar voor matrixeffecten (ME’s), die mogelijk van invloed kunnen zijn op nauwkeurige kwantificering, afhankelijk van de specifieke combinatie van analyt en matrix. Van de verschillende strategieën om ME’s te verminderen, vertegenwoordigt matrix-gematchte kalibratie de overheersende aanpak in toepassingen voor residuen van bestrijdingsmiddelen vanwege de kosteneffectiviteit en eenvoudige implementatie. In deze studie werden in totaal 45 representatieve pesticiden geanalyseerd in drie verschillende variëteiten van avocado’s (d.w.z. Criollo, Hass en Lorena) met behulp van de Qu ick-Easy-Ch eap-E ffective-R ugged-S afe (QuEChERS) methode met ammoniumformiaat en GC-MS/MS.

Voor dit doel werd 5 g van het avocadomonster geëxtraheerd met 10 ml acetonitril en vervolgens werd 2,5 g ammoniumformiaat toegevoegd om fasescheiding te induceren. Vervolgens onderging het supernatans een reinigingsproces via dispersieve vastefase-extractie met behulp van 150 mg watervrij MgSO4, 50 mg primair-secundair amine, 50 mg octadecylsilaan, 10 mg gegrafitiseerd roet en 60 mg sorptiemiddel op basis van zirkoniumoxide (Z-Sep+). De GC-MS/MS-analyse werd met succes uitgevoerd in minder dan 25 minuten. Er werden rigoureuze validatie-experimenten uitgevoerd om de prestaties van de methode te beoordelen. Uit het onderzoek van een matrix-afgestemde kalibratiecurve voor elke avocadovariëteit bleek dat de ME relatief consistent bleef en minder dan 20% (beschouwd als een zachte ME) voor de meeste combinaties van bestrijdingsmiddel en ras. Bovendien waren de kwantificeringsgrenzen van de methode voor alle drie de variëteiten lager dan 5 μg/kg. Ten slotte vielen de terugwinningswaarden voor de meeste pesticiden binnen het aanvaardbare bereik van 70-120%, met relatieve standaarddeviatiewaarden van minder dan 20%.

Introduction

In de chemische analyse kan het matrixeffect (ME) op verschillende manieren worden gedefinieerd, maar een algemeen aanvaarde algemene definitie is als volgt: het verwijst naar de verandering in het signaal, met name een verandering in de helling van de kalibratiecurve wanneer de monstermatrix of een deel ervan aanwezig is tijdens de analyse van een specifieke analyt. Als cruciaal aspect vereist ME grondig onderzoek tijdens het validatieproces van elke analytische methode, omdat het rechtstreeks van invloed is op de nauwkeurigheid van de kwantitatieve meting voor de doelanalyten1. Idealiter zou een voorbehandelingsprocedure van het monster selectief genoeg moeten zijn om te voorkomen dat er componenten uit de monstermatrix worden geëxtraheerd. Ondanks aanzienlijke inspanningen komen veel van deze matrixcomponenten in de meeste gevallen echter nog steeds in de definitieve bepalingssystemen terecht. Bijgevolg brengen dergelijke matrixcomponenten vaak de herstel- en precisiewaarden in gevaar, introduceren ze extra ruis en escaleren ze de totale kosten en arbeid die met de methode gemoeid zijn.

Bij gaschromatografie (GC) ontstaat ME door de aanwezigheid van actieve plaatsen binnen het GC-systeem, die via verschillende mechanismen interageren met de doelanalyten. Aan de ene kant blokkeren of maskeren de matrixbestanddelen deze actieve plaatsen die anders zouden interageren met de doelanalyten, wat resulteert in frequente signaalversterking2. Aan de andere kant kunnen actieve plaatsen die onbelemmerd blijven, piekresidu of afbraak van analyten veroorzaken als gevolg van sterke interacties, wat leidt tot een negatieve ME. Dit kan echter in bepaalde gevallen potentiële voordelen bieden2. Het is van cruciaal belang om te benadrukken dat het bereiken van volledige inertie in een GC-systeem buitengewoon uitdagend is, ondanks het gebruik van zeer inerte componenten en goed onderhoud. Bij continu gebruik wordt de accumulatie van matrixcomponenten in het GC-systeem meer uitgesproken, wat leidt tot een verhoogde ME. Tegenwoordig wordt algemeen erkend dat analyten die zuurstof, stikstof, fosfor, zwavel en soortgelijke elementen bevatten, een grotere ME vertonen omdat ze gemakkelijk interageren met deze actieve plaatsen. Omgekeerd ondergaan zeer stabiele verbindingen zoals koolwaterstoffen of organohalogenen dergelijke interacties niet en vertonen ze geen waarneembare ME tijdens analyse 2,3.

Over het algemeen kan ME niet volledig worden geëlimineerd, wat leidt tot de ontwikkeling van verschillende strategieën voor compensatie of correctie wanneer volledige verwijdering van matrixcomponenten niet haalbaar is. Onder deze strategieën is het gebruik van gedeutereerde interne standaarden (IS’s), analytbeschermers, matrix-afgestemde kalibratie, de standaard additiemethode of de wijziging van injectietechnieken gedocumenteerd in de wetenschappelijke literatuur 1,2,4,5. In de richtsnoeren van SANTE/11312/2021 worden deze strategieën ook aanbevolen6.

Wat betreft de toepassing van matrix-gematchte kalibratie om ME’s te compenseren, omvatten monstersequenties in praktijksituaties verschillende soorten voedsel of verschillende monsters van hetzelfde product. In dit geval wordt de veronderstelling gemaakt dat het gebruik van een monster van dezelfde grondstof ME in alle monsters effectief zal compenseren. Er is echter een gebrek aan voldoende studies in de bestaande literatuur die specifiek dit probleem onderzoeken7.

De bepaling van het multiresidugehalte van bestrijdingsmiddelen in matrices die een aanzienlijk percentage vet en pigmenten bevatten, vormt een uitdagende taak. De aanzienlijke hoeveelheid geco-geëxtraheerd materiaal kan de extractie-efficiëntie aanzienlijk beïnvloeden en de daaropvolgende chromatografische bepaling verstoren, waardoor de kolom, bron en detector mogelijk worden beschadigd en aanzienlijkeME’s 8,9,10 kunnen ontstaan. Bijgevolg vereist de analyse van pesticiden op sporenniveaus in dergelijke matrices een aanzienlijke vermindering van matrixcomponenten vóór de analyse, terwijl hoge terugwinningswaarden worden gewaarborgd7. Het verkrijgen van hoge herstelwaarden is van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat pesticidenanalyses betrouwbaar, nauwkeurig en in overeenstemming met de wettelijke normen blijven. Dit is van vitaal belang voor het waarborgen van voedselveiligheid, milieubescherming en geïnformeerde besluitvorming in de landbouw en aanverwante gebieden.

Avocado is een vrucht met een hoge commerciële waarde die wereldwijd in tropische en mediterrane klimaten wordt geteeld en op grote schaal wordt geconsumeerd, zowel in de regio’s van herkomst als op de talrijke exportmarkten. Vanuit analytisch oogpunt is avocado een complexe matrix die een aanzienlijk aantal vetzuren bevat (d.w.z. oliezuur, palmitinezuur en linolzuur), vergelijkbaar met noten, een aanzienlijk pigmentgehalte, zoals in groene bladeren, evenals suikers en organische zuren, vergelijkbaar met die inander fruit. Vanwege de vettige aard moet speciale aandacht worden besteed aan het gebruik van een analytische analysemethode. Hoewel analyse van residuen van bestrijdingsmiddelen is uitgevoerd op avocado’s met behulp van GC-MS in sommige gevallen 8,12,13,14,15,16,17,18,19,20, is dit relatief minder frequent geweest in vergelijking met andere matrices. In de meeste gevallen is een versie van de Qu ick-Easy-Ch eap-E ffective-R ugged-S afe (QuEChERS) methode toegepast 8,12,13,14,15,16,17,18. Geen van deze studies heeft de consistentie van ME’s tussen verschillende avocadovariëteiten onderzocht.

Daarom was het doel van dit werk om de consistentie van ME’s en herstelwaarden te bestuderen voor 45 representatieve pesticiden in verschillende variëteiten van avocado (d.w.z. Criollo, Hass en Lorena) met behulp van de QuEChERS-methode met ammoniumformiaat en GC-MS/MS. Voor zover wij weten, is dit de eerste keer dat dit type onderzoek is uitgevoerd op dergelijke vetmatrixmonsters.

Protocol

1. Voorbereiding van de voorraad en werkoplossingen NOTITIE: Om veiligheidsredenen is het raadzaam om gedurende het hele protocol nitrilhandschoenen, een laboratoriumjas en een veiligheidsbril te dragen. Bereid individuele voorraadoplossingen van elk van de 45 in de handel verkrijgbare pesticidennormen (zie materiaaltabel) in een dosis van ongeveer 1.000 mg/l in acetonitril in maatkolven van 10 ml. Combineer de bovenstaande individuele voor…

Representative Results

Uitgebreide validatie van de analytische methode werd uitgevoerd volgens SANTE/11312/2021 richtlijnen6, die beoordelingen van lineariteit, ME, herstel en herhaalbaarheid omvatten. Voor de lineariteitsbeoordeling werden matrix-afgestemde kalibratiecurven geconstrueerd met behulp van blanco monsters met spikes op meerdere concentratieniveaus (variërend van 5 tot 600 μg/kg). De bepalingscoëfficiënten (R2) voor de meeste van de geselecteerde bestrijdingsmidde…

Discussion

De belangrijkste beperking in verband met matrix-afgestemde kalibratie komt voort uit het gebruik van blanco monsters als kalibratiestandaarden. Dit leidt tot een groter aantal monsters dat voor analyse moet worden verwerkt en een verhoogde injectie van matrixcomponenten in elke analytische sequentie, wat mogelijk leidt tot hogere onderhoudseisen aan het instrument. Desalniettemin is deze strategie geschikter dan standaard optelling, die een veel groter aantal te injecteren monsters zou genereren vanwege de noodzaak om v…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

We willen EAN University en de University of La Laguna bedanken.

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