Summary

QuEChERS 분석법 및 가스 크로마토그래피-탠덤 질량분석법을 이용한 아보카도 품종의 45가지 살충제 측정

Published: December 08, 2023
doi:

Summary

본 프로토콜은 포름암모늄을 사용한 Qu ick-E asy-Cheap-E ffective-R ugged-S afe(QuEChERS) 분석법을 사용하여 아보카도 품종의 다등급 살충제 잔류물을 분석한 후 가스 크로마토그래피-탠덤 질량분석법을 설명합니다.

Abstract

가스 크로마토그래피(GC) 탠덤 질량분석법(MS/MS)은 식품의 잔류 농약 모니터링에 광범위하게 사용되는 탁월한 분석 기기입니다. 그럼에도 불구하고 이러한 분석법은 매트릭스 효과(ME)에 취약하며, 이는 분석물과 매트릭스의 특정 조합에 따라 정확한 정량화에 잠재적으로 영향을 미칠 수 있습니다. ME를 완화하기 위한 다양한 전략 중에서 매트릭스 일치 보정은 비용 효율성과 간단한 구현으로 인해 농약 잔류물 응용 분야에서 널리 사용되는 접근 방식을 나타냅니다. 이 연구에서는 포름암모늄 및 GC-MS/MS와 함께 Qu ick-E asy-Cheap-E ffective-R ugged-S afe(QuEChERS) 방법을 사용하여 세 가지 종류의 아보카도(즉, Criollo, Hass 및 Lorena)에서 총 45개의 대표적인 살충제를 분석했습니다.

이를 위해 아보카도 샘플 5g을 10mL의 아세토니트릴로 추출한 후 포름산암모늄 2.5g을 첨가하여 상 분리를 유도했습니다. 그 후, 상층액은 150mg의 무수 MgSO4, 50mg의 1차-2차 아민, 50mg의 옥타데실실란, 10mg의 흑연화 카본 블랙 및 60mg의 지르코늄 산화물 기반 흡착제(Z-Sep+)를 사용하여 분산형 고체상 추출을 통해 세척 공정을 거쳤습니다. GC-MS/MS 분석은 25분 이내에 성공적으로 수행되었습니다. 방법의 성능을 평가하기 위해 엄격한 검증 실험이 수행되었습니다. 각 아보카도 품종에 대한 매트릭스 일치 보정 곡선을 검사한 결과, ME는 상대적으로 일관되게 유지되었으며 대부분의 살충제/품종 조합에서 20% 미만(부드러운 ME로 간주됨)으로 나타났습니다. 또한, 이 방법의 정량화 한계는 세 가지 품종 모두에 대해 5μg/kg 미만이었습니다. 마지막으로, 대부분의 살충제에 대한 회수 값은 허용 범위인 70-120% 내에 있었고 상대 표준 편차 값은 20% 미만이었습니다.

Introduction

화학 분석에서 매트릭스 효과(ME)는 다양한 방법으로 정의할 수 있지만, 널리 받아들여지는 일반적인 정의는 다음과 같습니다: 신호의 변화, 특히 특정 분석물의 분석 중에 샘플 매트릭스 또는 그 일부가 존재할 때 검량선의 기울기 변화를 나타냅니다. 중요한 측면으로, ME는 표적 분석물1에 대한 정량 측정의 정확도에 직접적인 영향을 미치기 때문에 모든 분석 방법의 검증 과정에서 철저한 조사가 필요합니다. 이상적으로, 시료 전처리 절차는 시료 매트릭스에서 성분을 추출하지 않도록 충분히 선택적이어야 합니다. 그러나 상당한 노력에도 불구하고 이러한 매트릭스 구성 요소 중 다수는 대부분의 경우 여전히 최종 결정 시스템으로 끝납니다. 결과적으로, 이러한 매트릭스 구성 요소는 종종 복구 및 정밀도 값을 손상시키고, 추가 노이즈를 유발하며, 방법과 관련된 전체 비용과 노동력을 증가시킵니다.

가스 크로마토그래피(GC)에서 ME는 GC 시스템 내에 다양한 메커니즘을 통해 표적 분석물과 상호 작용하는 활성 부위의 존재로 인해 발생합니다. 한편으로, 매트릭스 성분은 표적 분석물과 상호 작용할 수 있는 이러한 활성 부위를 차단하거나 마스킹하여 빈번한 신호 향상을 초래합니다2. 반면에, 장애물이 없는 활성 부위는 강한 상호 작용으로 인해 피크 테일링 또는 분석물 분해를 유발하여 음의 ME로 이어질 수 있습니다. 그러나 이는 특정 경우에 잠재적인 이점을 제공할 수 있습니다2. GC 시스템에서 완전한 불활성 상태를 달성하는 것은 매우 불활성인 구성 요소를 사용하고 적절한 유지 관리를 수행함에도 불구하고 매우 어렵다는 점을 강조하는 것이 중요합니다. 지속적인 사용으로 GC 시스템에서 매트릭스 구성 요소의 축적이 더욱 두드러져 ME가 증가합니다. 오늘날에는 산소, 질소, 인, 황 및 이와 유사한 원소를 포함하는 분석물이 이러한 활성 부위와 쉽게 상호 작용하기 때문에 더 큰 ME를 나타낸다는 것이 널리 알려져 있습니다. 반대로, 탄화수소 또는 유기 할로겐과 같은 매우 안정적인 화합물은 이러한 상호 작용을 겪지 않으며 분석 중에 관찰 가능한 ME를 나타내지 않습니다 2,3.

전반적으로 ME는 완전히 제거할 수 없으므로 매트릭스 구성 요소를 완전히 제거할 수 없는 경우 보정 또는 수정을 위한 여러 전략을 개발하게 됩니다. 이러한 전략 중 중수소화 내부 표준물질(IS), 분석물 보호제, 매트릭스 정합 보정, 표준물질 첨가 방법 또는 주입 기술의 수정의 활용이 과학 문헌 1,2,4,5에 문서화되어 있습니다. SANTE/11312/2021 가이드라인도 이러한 전략을 권장하고있습니다 6.

ME를 보상하기 위한 매트릭스 매칭 보정의 적용과 관련하여, 실제 상황에서의 시료 염기서열은 다양한 유형의 식품 또는 동일한 상품의 다양한 시료를 포함합니다. 이 경우, 동일한 상품의 샘플을 사용하면 모든 샘플에서 ME를 효과적으로 보상할 수 있다고 가정합니다. 그러나 기존 문헌에는 이 문제를 구체적으로 조사하는 충분한 연구가 부족하다7.

상당한 비율의 지방과 색소를 함유한 매트릭스에서 살충제의 다중 잔류물을 측정하는 것은 어려운 작업입니다. 상당한 양의 공발추출된 물질은 추출 효율에 상당한 영향을 미치고 후속 크로마토그래피 측정을 방해하여 컬럼, 소스 및 검출기를 손상시킬 수 있으며 상당한 MEs 8,9,10을 초래할 수 있습니다. 결과적으로, 이러한 매트릭스에서 미량 수준의 살충제를 분석하려면 분석 전에 매트릭스 성분을 크게 줄이면서 높은 회수율을 보장해야 한다7. 높은 회수율을 얻는 것은 농약 분석이 신뢰할 수 있고 정확하며 규제 표준을 준수하도록 하는 데 매우 중요합니다. 이는 농업 및 관련 분야에서 식품 안전, 환경 보호 및 정보에 입각한 의사 결정을 보장하는 데 매우 중요합니다.

아보카도는 전 세계적으로 열대 및 지중해성 기후에서 재배되는 상업적 가치가 높은 과일로 원산지와 수많은 수출 시장에서 널리 소비됩니다. 분석적 관점에서 아보카도는 견과류와 유사한 상당한 수의 지방산(즉, 올레산, 팔미트산, 리놀레산)을 포함하는 복잡한 매트릭스이며, 녹색 잎과 같은 중요한 색소 함량, 다른 과일에서 발견되는 것과 유사한 당 및 유기산을 함유하고 있습니다11. 지방이 많은 특성으로 인해 분석을 위해 분석 방법을 사용할 때 특별한 주의를 기울여야 합니다. GC-MS를 사용하여 아보카도에 대한 잔류 농약 분석이 수행되었지만 일부 사례에서 8,12,13,14,15,16,17,18,19,20에 비해 상대적으로 빈도가 낮았습니다. 대부분의 경우, Qu ick-Easy-Ch eap-E ffective-R ugged-S afe(QuEChERS) 방법의버전이 적용되었다 8,12,13,14,15,16,17,18. 이러한 연구 중 어느 것도 다양한 아보카도 품종 간의 ME의 일관성을 조사하지 않았습니다.

따라서 이 연구의 목적은 포름암모늄 및 GC-MS/MS와 함께 QuEChERS 방법을 사용하여 다양한 종류의 아보카도(예: Criollo, Hass 및 Lorena)에서 45가지 대표적인 살충제에 대한 ME의 일관성과 회수 값을 연구하는 것이었습니다. 우리가 아는 한, 이러한 유형의 연구가 이러한 지방 매트릭스 샘플에 대해 수행된 것은 이번이 처음입니다.

Protocol

1. 재고 및 작업 용액의 준비 알림: 안전상의 이유로 프로토콜 전반에 걸쳐 니트릴 장갑, 실험실 가운 및 보안경을 착용하는 것이 좋습니다. 45가지 상업용 살충제 표준물질( 재료 표 참조) 각각의 개별 원액을 10mL 용량 플라스크의 아세토니트릴에서 약 1,000mg/L로 준비합니다. 위의 개별 스톡 용액을 결합하여 25mL 용량 플라스크의 아세토?…

Representative Results

SANTE/11312/2021 가이드라인6에 따라 분석 방법의 포괄적인 검증이 수행되었으며, 여기에는 선형성, ME, 회수 및 반복성 평가가 포함됩니다. 선형성 평가를 위해 여러 농도 수준(5 – 600 μg/kg 범위)에서 스파이크된 블랭크 샘플을 사용하여 매트릭스 일치 보정 곡선을 구성했습니다. 선택된 대부분의 살충제에 대한 결정 계수(R2)는 0.99 이상인 것으로 나타났?…

Discussion

매트릭스 정합 교정과 관련된 주요 제한 사항은 블랭크 샘플을 교정 표준으로 사용하는 데서 발생합니다. 이로 인해 분석을 위해 처리해야 할 샘플의 수가 증가하고 각 분석 시퀀스에서 매트릭스 성분의 주입이 증가하여 잠재적으로 기기 유지 관리 요구가 높아질 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 이 전략은 각 샘플에 대해 보정 곡선을 수행해야 하기 때문에 주입할 샘플의 수가 훨씬 더 많은 표준…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

EAN University와 University of La Laguna에 감사드립니다.

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