HPLC-MS測定食品中唑嘧磺草胺的殘留量

王鑫，李道霞，劉美，王穎，余曉琴

（四川省食品藥品檢驗檢測院，四川成都610097）

HPLC-MS測定食品中唑嘧磺草胺的殘留量

王鑫，李道霞，劉美，王穎，余曉琴

（四川省食品藥品檢驗檢測院，四川成都610097）

為建立一套對食品中唑嘧磺草胺殘留量檢測的方法，采用高效液相色譜-質譜聯用技術（high performance liquid chromatography-mass spectrometry，HPLC-MS）對樣品中的唑嘧磺草胺進行檢測。結果表明：采用乙腈對樣品進行提取后，再經過凈化劑（花椒：40 mg PSA+10 mg GCB+150 mg MgSO4，其他樣品：30 mg GCB+150 mg MgSO4）處理后進樣，得到溶劑標準曲線在1 μg/mL～200 μg/mL濃度范圍內呈良好線性關系（R＞0.999），而11種基質的標準曲線在 5 μg/mL～200 μg/mL 濃度范圍內也呈良好線性關系（R＞0.995），檢出限范圍為 0.1 μg/kg～33 μg/kg，因此本試驗的方法滿足對唑嘧磺草胺分析的要求。

唑嘧磺草胺；高效液相色譜-質譜聯用技術；檢測

唑嘧磺草胺，化學名稱為：N-C2，6-二氟（苯基）-5-甲基-1，2，4-三唑，商品名為闊草清，是一種由美國陶氏益農公司開發出的超高效的三唑并嘧啶磺酰胺類除草劑[1]。嘧啶磺酰胺類除草劑的作用機制是乙酰乳酸合成酶抑制劑，其使植物體內乙酰乳酸合成酶（ALS）活力降低，纈氨酸、亮氨酸與異亮氨酸的合成受到抑制，影響蛋白質的合成從而導致植物生長停止而死亡，主要適用作物為：大豆、玉米、小麥、大麥、三葉草、苜蓿、豌豆等農作物[2]。唑嘧磺草胺雖然是低毒性除草劑，但其殘效期較長，又由于使用面積巨大以及不規范使用等原因，其危害仍不可忽視。據相關報道，長期接觸化學除草劑，可在人體內不斷蓄積，導致慢性危害，如癌癥、免疫性疾病等[3]。我國最新發布的GB 2763-2016《食品安全國家標準食品中農藥最大殘留限量標準》規定了唑嘧磺草胺在谷物和大豆油料油脂中最大殘留量為0.05 mg/kg。

酰胺類除草劑可用乙酸乙酯、丙酮、丙酮-水、己烷-丙酮等溶劑提取，弗羅里硅土、中性氧化鋁、硅膠等固相萃取柱凈化，也可采用凝膠滲透色譜凈化，經氣相-電子捕獲檢測器（gas phase-electron capture detector，GC-ECD）、氣相-氮磷檢測器（gas phase-nitrogen and phosphorus detector，GC-NPD）、氣相-質譜（gas phase mass spectrometry，GC-MS）或高效液相色譜（high performance liquid chromatography，HPLC）測定[4]。由于大多數酰胺類除草劑都含有電負性離子，因此適用質譜技術分析，沈偉健等[5]比較電子轟擊離子源和負化學離子源兩種電離技術檢測12種胺類除草劑，發現兩種方法都具有較高靈敏度，但EI源能夠提供更多的碎片和結構信息。林立業[6]采用高效液相色譜法測定唑嘧磺草胺的含量，平均回收率為99.71%～99.89%，標準偏差和變異系數分別為0.113和0.141，雖然已有酰胺類除草劑檢測方法的報道，但采用高效液相質譜聯用法檢測唑嘧磺草胺這一具體的酰胺類物質的還很少。

本文旨在研究反相高效液相色譜-串聯質譜法測定農作物中的唑嘧磺草胺，優化檢測條件，使其能夠對農作物中的唑嘧磺草胺進行準確的測定，為唑嘧磺草胺殘留檢測方法的制定與修訂提供基礎數據與建議。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

玉米、大豆、芹菜、茄子、韭菜、葡萄、柑橘、香菇、花生油、綠茶和花椒等均為市售；唑嘧磺草胺對照品（純度≥96%）：Sigma公司；乙腈（色譜純）、甲酸（色譜純）：賽默飛世爾科技（中國）有限公司；PSA填料：CNW公司；GCB填料：SWELL公司；其他試劑均為分析純。

VORTEX-2 GENIE型渦旋機：美國Scientific Industries；L-550型高速離心機：湖南湘儀儀器有限公司；HK-02A萬能粉碎機：廈門旭朗機械設備有限公司；Agilent1290-G6460A型高效液相色譜-質譜聯用儀：安捷倫科技公司；ACQUITY UPLC BEH C18，2.1×10 mm（1.7 μm）色譜柱：濟南捷島分析儀器有限公司。

1.2 方法

1.2.1 樣品前處理

將樣品用微型組織粉碎機進行粉碎處理，處理的時間因樣品不同而不同，即為將樣品粉碎成粉末狀或漿狀，可適當延長較難粉碎樣品的粉碎時間。

1.2.2 提取液制備

向樣品中加入乙腈10 mL（粉末樣品需先加適量的水使樣品完全潤濕），震蕩10 min；加入4 g無水硫酸鎂和1 g氯化鈉，震蕩5 min，以4 000 r/min的轉速離心5 min，上清液即為唑嘧磺草胺的提取液。

1.2.3 凈化

取1.5mL上清液于裝有凈化劑（30mgGCB+150mg MgSO4）的2mL塑料離心管中，渦旋1min，離心5min。取上述經凈化處理的上清液過0.22 μm的有機系濾膜，入瓶待測。

1.2.4 液相色譜條件

色譜柱：ACQUITY UPLC BEH C18（2.1 mm×10 mm，1.7 μm）；柱溫：45 ℃；進樣量：5 μL；流速：0.3 mL/min；流動相A：0.2%甲酸水溶液，流動相B：乙腈。梯度洗脫程序見表1。

表1 梯度洗脫程序Table 1 Procedures of gradient elution

1.2.5 質譜條件

電離方式：正離子電噴霧（ESI+）模式，毛細管電壓4.0 kV，鞘氣溫度350℃，載氣流速12 L/min，霧化氣7 L/min，干燥氣、碰撞氣：氮氣。反應（MRM）監測模式檢測。質譜分析參數見表2。

表2 質譜分析參數Table 2 HPLC-MS/MS conditions

2 結果與討論

2.1 定性及定量離子峰的選擇

空白基質（葡萄）在采用方法1.2.5中1和2通道時的離子峰見圖1，樣品（葡萄）加入0.01 mg/L水平濃度的唑嘧磺草胺后在采用方法1.2.5中1和2通道時的離子峰見圖2。

在對試驗所選的檢測對象進行檢測時發現，無論是水果還是蔬菜的空白基質中都沒有發現相應的唑嘧磺草胺的離子峰，因此本試驗采用加標方式，進行質譜條件優化和基質效應、線性關系等驗證。在進行質譜條件優化時發現，采用方法中1和2通道時（見圖1和圖2的左上方），在加入0.01 mg/L水平濃度的唑嘧磺草胺后，除花椒外所選的檢測樣品都有兩個豐度較高的碎片離子，分別是192、129，本試驗將192離子峰作為唑嘧磺草胺的定性峰，129離子峰作為唑嘧磺草胺的定量離子峰。但在花椒基質中子離子192處，有很明顯的干擾峰，不能將192離子作為其定性離子。

圖1 空白基質的質譜圖Fig.1 Mass spectra of blank matrix

圖2 加標（0.01 mg/L）基質的質譜圖Fig.2 Mass spectra of the labeled（0.01 mg/L）matrix

2.2 線性關系、基質效應的驗證

基質標準曲線的線性方程、相關系數和檢出限見表3。

表3 基質標準曲線的線性方程、相關系數和檢出限Table 3 Matrix standard curve linear equation and correlation coefficients of compounds

分別用已知含量的唑嘧磺草胺制備成0.005、0.01、0.02、0.05、0.1、0.2 mg/L，6 個不同濃度的樣品，在所選定的條件下分別進行測定，并以唑嘧磺草胺的質量濃度（mg/L）為橫坐標，以唑嘧磺草胺峰面積為縱坐標，得到唑嘧磺草胺的標準曲線圖。在所確定的試驗條件下，以峰面積和標準溶液濃度作圖，溶液標準曲線在 1 μg/mL～200 μg/mL 濃度范圍內呈良好線性關系，相關系數＞0.999。對11種基質進行驗證時，除花椒基質標準曲線在5 μg/mL～200 μg/mL濃度范圍內不呈良好線性關系，其相關系數R=0.819 3，在控制信噪比S/N≥10，其檢出限為89 μg/kg。其他11種基質標準曲線在5 μg/mL～200 μg/mL濃度范圍內呈良好線性關系，其相關系數R＞0.995，檢出限范圍為0.1 μg/kg～33 μg/kg。由此推測試驗方法對絕大多數樣品是適用的。

基質效應是在提取基質中的目標物時，基質中的干擾物影響目標化合物的離子化，使得目標化合物在儀器上的響應發生了增強或者抑制的現象，為提高目標化合物的測定準確度，需要對不同基質產生的基質效應做出評價，并選擇合適的方法減小基質效應的干擾[7]。采用相對響應值法：基質效應=純溶劑標準響應值/空白基質標準響應值，基質效應大于1時，為基質增強效應，基質效應小于1時，為基質抑制效應[8]。檢測結果見表3，其中有5種樣品基質是增強效應，其中花椒基質效應達20.44，說明花椒基質中有很明顯的物質干擾唑嘧磺草胺的檢測，需要對花椒重新優化凈化劑，6種基質是抑制效應，且7種的基質效應值超出了0.7～1.3，因此基質效應不可忽略。

2.3 準確度和精密度

通過加標回收試驗，考察方法的準確度和精密度（n=5），添加水平分別為 0.01、0.05、0.1 mg/kg。加標回收試驗結果見表4。

表4 基質添加回收率及精密度測定結果（x±s，n=5）Table 4 Rusults of recovery and precision of determination（x±s，n=5）

結果表明，花椒在該添加水平中回收率只有44.4%～55.6%，是不符合分析要求的。而其他10種基質的回收率在80%～116%，相對偏差0.4%～8.5%，由此該方法的準確度和精密度符合這10種樣品的唑嘧磺草胺殘留分析要求。

2.4 花椒檢測條件再優化

花椒空白基質在采用方法1.2.5中1和3通道時的離子峰見圖3，花椒加入0.04 mg/L水平濃度的唑嘧磺草胺后在采用方法1.2.5中1和3通道時的離子峰見圖4。

圖3 花椒空白基質的質譜圖Fig.3 Mass spectra of blank matrix of Chinese prickly ash

圖4 花椒加標（0.04 mg/L）基質的質譜圖Fig.4 Mass spectra of the labeled（0.04 mg/L）matrix of Chinese prickly ash

在2.1質譜條件優化時，發現花椒在192離子碎片處，有很明顯的其他干擾離子峰，因此不能將其作為定性峰。通過對質譜條件的再優化，即采用1.2.5方法中1和3通道對花椒進行質譜分析發現，在加標0.04 mg/L后，如圖4，129離子碎片有一個很顯著的峰形。因此對于花椒采用方法1.2.5中的1和3通道進行質譜分析，129離子峰為其定性離子峰，109離子峰為定量離子峰。

在以上的樣品處理方法中，發現花椒的基質干擾較大，造成其線性、回收都較差。為此，通過對凈化劑的選擇，分別比較了不同凈化劑及不同凈化劑按不同比例對樣品凈化效果的影響，選擇出對花椒凈化效果更好的凈化劑：40 mg PSA+10 mg GCB＋150 mg MgSO4。用該凈化劑處理花椒后，得到花椒的線性方程、相關系數、基質效應、檢出限、回收率及精密度分別為y=6 510.348 368x＋251.874 113、R=0.999 30、6.6、33 μg/kg、（75.1±0.9）%，由此該處理方法可以滿足花椒樣品的唑嘧磺草胺殘留分析的要求。

3 結論

通過對玉米，大豆，芹菜，茄子，韭菜，葡萄，柑橘，香菇，花生油，綠茶和花椒樣品中的唑嘧磺草胺進行檢測分析發現，所選樣品唑嘧磺草胺含量極低，造成在樣品空白基質的質譜圖中沒有明顯的唑嘧磺草胺離子峰。通過質譜條件的優化，除花椒樣品外，其他樣品定性離子為192，而花椒為129。在所選樣品中，有5種樣品基質是增強效應，6種基質是抑制效應，且7種的基質效應值超出了0.7～1.3。最后確定對于大多數基質可以采用30 mg GCB＋150 mg MgSO4作為凈化劑，花椒這類質譜基質效應較強的樣品凈化劑為40 mg PSA+10 mg GCB＋150 mg MgSO4。

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Determination of Flumetsulam in Food by HPLC-MS

WANG Xin，LI Dao-xia，LIU Mei，WANG Ying，YU Xiao-qin
（Sichuan Institute for Food and Drug Control，Chengdu 610097，Sichuan，China）

To establish the method for detection of flumetsulam residues，this experiment adopts HPLC-MS instrument testing samples of flumetsulam.The results showed that the samples were extracted by acetonitrile，then after the extraction was dealt with purifying agent（Chinese prickly ash：40 mg PSA+10 mg GCB+150 mg MgSO4，other samples：30 mg GCB+150 mg MgSO4）.The pure standard curve of the solvent in 1 μg/mL-200 μg/mL had a good linear relationship（R＞ 0.999），and 11 kinds of samples of matrix standard curve in 5 μg/mL-200 μg/mLalso had a good linear relationship（R＞ 0.995），and detection limit range was 0.1 μg/kg-33 μg/kg，so the experiment method could meet the requirements of analysis of flumetsulam.

flumetsulam；high performance liquid chromatography-mass spectrometry （HPLC-MS）；determination

10.3969/j.issn.1005-6521.2017.21.032

王鑫（1983—），女（漢），工程師，碩士研究生，研究方向：食品檢測。

2017-01-20