龐國(guó)芳 陳 誼 范春林 白若鑌 孫悅紅 常巧英
1 中國(guó)檢驗(yàn)檢疫科學(xué)研究院 北京 100176
2 北京工商大學(xué) 北京 100048
3 北京合眾恒星檢測(cè)科技有限公司 北京 100176
高分辨質(zhì)譜-互聯(lián)網(wǎng)-數(shù)據(jù)科學(xué)三元融合技術(shù)構(gòu)建農(nóng)藥殘留偵測(cè)技術(shù)平臺(tái)*
龐國(guó)芳1陳 誼2范春林1白若鑌3孫悅紅2常巧英1
1 中國(guó)檢驗(yàn)檢疫科學(xué)研究院 北京 100176
2 北京工商大學(xué) 北京 100048
3 北京合眾恒星檢測(cè)科技有限公司 北京 100176

研究建立了基于高分辨質(zhì)譜-互聯(lián)網(wǎng)-數(shù)據(jù)科學(xué)三元融合技術(shù)(簡(jiǎn)稱“三元融合技術(shù)”)的農(nóng)藥殘留偵測(cè)技術(shù)平臺(tái),包括網(wǎng)絡(luò)聯(lián)盟實(shí)驗(yàn)室、偵測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)庫和 5 個(gè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)。分布在全國(guó)各地的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)盟實(shí)驗(yàn)室在其客戶端將農(nóng)藥殘留的檢測(cè)原始數(shù)量按統(tǒng)一模板通過網(wǎng)絡(luò)上報(bào)至采集系統(tǒng);采集系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)獲取、信息補(bǔ)充、衍生物合并、毒性分析,然后參照多國(guó)農(nóng)藥最大殘留限量(MRL)進(jìn)行污染等級(jí)判定形成結(jié)果記錄,存入檢測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)庫;數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)根據(jù)用戶的條件設(shè)定,讀取數(shù)據(jù),并根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析模型進(jìn)行各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)分析,生成圖表,得出綜合結(jié)論,然后將分析結(jié)果返回網(wǎng)絡(luò)聯(lián)盟實(shí)驗(yàn)室的客戶端。從而實(shí)現(xiàn)了 20—30 分鐘自動(dòng)生成圖文并茂的農(nóng)藥殘留偵測(cè)報(bào)告,并可實(shí)現(xiàn)“一鍵下載”,其工作效能是傳統(tǒng)方法不可能實(shí)現(xiàn)的。農(nóng)藥殘留偵測(cè)數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了食用農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)藥殘留實(shí)時(shí)檢測(cè)和數(shù)據(jù)的及時(shí)采集、管理和智能分析,并在短時(shí)間內(nèi)自動(dòng)生成相關(guān)農(nóng)藥殘留檢測(cè)報(bào)告,從而為農(nóng)藥殘留追根溯源、風(fēng)險(xiǎn)安全評(píng)估、農(nóng)藥的科學(xué)管理與使用,提供實(shí)時(shí)在線服務(wù)。這是實(shí)現(xiàn)農(nóng)藥的科學(xué)施用,農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)藥殘留安全監(jiān)管,落實(shí)民眾“舌尖上安全”的一個(gè)有效快捷的好工具。
高分辨質(zhì)譜,農(nóng)藥殘留數(shù)據(jù),智能分析,偵測(cè)報(bào)告自動(dòng)生成
DOI 10.16418/j.issn.1000-3045.2017.12.013
1976 年,世界衛(wèi)生組織(WHO)、國(guó)際糧農(nóng)組織(FAO)和聯(lián)合國(guó)環(huán)境規(guī)劃署(UNEP)共同設(shè)立了全球環(huán)境檢測(cè)系統(tǒng)/食品項(xiàng)目(Global Environment Monitoring System/Food),旨在掌握各會(huì)員國(guó)食品污染狀況,了解食品污染物的攝入量,保護(hù)人體健康,促進(jìn)國(guó)際貿(mào)易發(fā)展[1]。美國(guó)于 1962 年啟動(dòng)了“農(nóng)藥殘留監(jiān)測(cè)計(jì)劃”(Pesticide Program: Residue Monitoring,PPRM),此后又相繼建立了“國(guó)家殘留監(jiān)控計(jì)劃”(National Residue Program,NRP)和“農(nóng)藥數(shù)據(jù)計(jì)劃”(Pesticide Data Program,PDP),到目前為止,美國(guó)共有三大農(nóng)藥殘留監(jiān)控系統(tǒng)[2]。歐盟于 1971 年按照 71/118/EEC 號(hào)指令要求各成員國(guó)開展農(nóng)獸藥殘留檢測(cè)工作,到 1996 年歐共體啟動(dòng)《共同體農(nóng)藥殘留監(jiān)控計(jì)劃》,現(xiàn)已形成歐盟層面和歐盟各成員國(guó)兩個(gè)層面的殘留監(jiān)控體系[3]。日本于 2003 年啟動(dòng)了當(dāng)時(shí)世界上最為嚴(yán)厲的農(nóng)藥殘留監(jiān)控體系——“肯定列表制度”,并明確規(guī)定,只有符合該列表制度的農(nóng)產(chǎn)品才能進(jìn)入日本市場(chǎng)[4]。中國(guó)于 1999 年制定了《中華人民共和國(guó)動(dòng)物及動(dòng)物源食品中殘留物質(zhì)監(jiān)控計(jì)劃》[5];2010年,衛(wèi)生部等 5 部門聯(lián)合制定《食品安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)管理規(guī)定》,提出制定國(guó)家食品安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)計(jì)劃[6]。
隨著世界各國(guó)食品安全戰(zhàn)略地位的確立,農(nóng)藥殘留限量標(biāo)準(zhǔn)越設(shè)越多,限量要求越來越嚴(yán),農(nóng)藥殘留監(jiān)控的挑戰(zhàn)越來越大。農(nóng)藥最大殘留限量(MRL)既是食品安全限量標(biāo)準(zhǔn)之一,也是食品農(nóng)產(chǎn)品國(guó)際貿(mào)易準(zhǔn)入門檻,更是世界各國(guó)為保護(hù)食品農(nóng)產(chǎn)品安全所重點(diǎn)研究的技術(shù)措施。目前世界常用農(nóng)藥大約有 2 000 種,歐盟、美國(guó)、日本和中國(guó)制定的 MRL 分別達(dá)到 162 248 項(xiàng)(839種農(nóng)藥,2013 年)①歐盟:http://www.europa.eu.int/comm/food.、39 147 項(xiàng)(500 多種農(nóng)藥,2011年)②U.S. Environmental Protection Agency. [2017-01-19]. http://www.epa.gov.、51 600 項(xiàng)(823 種農(nóng)藥,2013 年)③Positive List System for Agricultural Chemical Residues in Foods. [2006-05-29]. http://www.m5.ws001.squarestart.ne.jp/foundation/search.html和 4 140 項(xiàng)(433 種農(nóng)藥,2016 年)[7]。與世界發(fā)達(dá)國(guó)家相比,中國(guó)學(xué)者在這一領(lǐng)域的研究,還有廣闊的發(fā)展空間。
因此,筆者團(tuán)隊(duì)于 2013 年對(duì) 1990—2013 年這 24 年間發(fā)表在 15 個(gè)主流國(guó)際雜志上 4 109 篇檢測(cè)農(nóng)藥殘留的論文進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn),農(nóng)藥殘留分析一直唱主角的色譜技術(shù)論文總量悄然被質(zhì)譜技術(shù)超越,超越的時(shí)間點(diǎn)在 2001 年左右,到 2013 年農(nóng)藥殘留檢測(cè)質(zhì)譜技術(shù)的論文數(shù)量已遙遙領(lǐng)先于色譜技術(shù)[8]。氣/液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜多殘留檢測(cè)技術(shù),成為世界各國(guó)研究者的熱門研究領(lǐng)域[9-16]。特別是近年來發(fā)展起來的高分辨質(zhì)譜技術(shù),由于具有以農(nóng)藥精確質(zhì)量數(shù)篩查農(nóng)藥的優(yōu)點(diǎn),在農(nóng)藥殘留分析方面具有顯著優(yōu)勢(shì),引起目前農(nóng)藥殘留研究者的高度關(guān)注[17-20]。鑒于高分辨質(zhì)譜偵測(cè)技術(shù)的高度數(shù)字化、信息化和自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn),產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)出規(guī)模巨大(volume)、類型多樣(variety)、產(chǎn)生速度快(velocity)、價(jià)值密度低(value)的大數(shù)據(jù) 4V 特征,這就為農(nóng)藥殘留數(shù)據(jù)的采集、處理、存儲(chǔ)和分析提出了極大的挑戰(zhàn)[21,22]。因此,為了對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速智能分析,可以用于大數(shù)據(jù)采集、傳送、統(tǒng)計(jì)和智能分析的農(nóng)藥殘留偵測(cè)技術(shù)平臺(tái)亟待開發(fā)。
如何基于互聯(lián)網(wǎng),利用先進(jìn)的高分辨率質(zhì)譜技術(shù)與數(shù)據(jù)科學(xué)融合,構(gòu)建農(nóng)藥殘留偵測(cè)數(shù)據(jù)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)食用農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)藥殘留數(shù)據(jù)的及時(shí)采集、管理和智能分析,并在短時(shí)間內(nèi)自動(dòng)生成相關(guān)農(nóng)藥殘留檢測(cè)報(bào)告,為農(nóng)藥殘留追根溯源、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估以及農(nóng)藥的科學(xué)管理與使用,提供實(shí)時(shí)在線服務(wù)。到目前為止,這類方法和系統(tǒng)未見報(bào)道。
筆者團(tuán)隊(duì)研發(fā)了一種高分辨質(zhì)譜-互聯(lián)網(wǎng)-數(shù)據(jù)科學(xué)三元融合技術(shù),并基于該技術(shù)構(gòu)建了農(nóng)藥殘留偵測(cè)技術(shù)平臺(tái),提出了偵測(cè)報(bào)告自動(dòng)生成及一鍵快速下載的方法。通過全國(guó)各地的聯(lián)盟實(shí)驗(yàn)室用高分辨質(zhì)譜技術(shù)對(duì) 18 類 146 種水果蔬菜中世界常用 1 200 多種農(nóng)藥化學(xué)污染物實(shí)施一年四季循環(huán)監(jiān)測(cè);通過互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)各個(gè)聯(lián)盟實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通及數(shù)據(jù)共享;通過數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和智能分析系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能管理與分析,實(shí)現(xiàn)了報(bào)告自動(dòng)生成并一鍵快速下載。該方法提高農(nóng)藥殘留發(fā)現(xiàn)的能力,以及提高檢測(cè)方法的效能,是任何一種傳統(tǒng)農(nóng)藥殘留檢測(cè)技術(shù)所不能比擬的。同時(shí),也使農(nóng)藥殘留食品安全問題早發(fā)現(xiàn)、早預(yù)警、早管理,促進(jìn)食品安全監(jiān)管前移,實(shí)現(xiàn)食品安全由被動(dòng)整治逐步向防患于未然轉(zhuǎn)移。
基于三元融合技術(shù)構(gòu)建的農(nóng)藥殘留偵測(cè)技術(shù)平臺(tái)(圖 1),主要包括 3 個(gè)部分:(1)分布在全國(guó)各地的若干個(gè)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)盟實(shí)驗(yàn)室;(2)五大基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫 ——檢測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)庫、多國(guó) MRL 數(shù)據(jù)子庫、多國(guó)農(nóng)產(chǎn)品信息數(shù)據(jù)子庫、農(nóng)藥信息數(shù)據(jù)子庫和地理信息數(shù)據(jù)子庫;(3)基于瀏覽器、數(shù)據(jù)服務(wù)器和 Web 服務(wù)器 3 層架構(gòu)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和智能分析系統(tǒng)。
該平臺(tái)的工作原理如下:
(1)通過分布在全國(guó)各地的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)盟實(shí)驗(yàn)室,從客戶端將氣相色譜-四極桿-飛行時(shí)間質(zhì)譜(GC-Q-TOF/MS,下文簡(jiǎn)稱“GC”)和液相色譜-四極桿-飛行時(shí)間質(zhì)譜(LC-Q-TOF/MS,下文簡(jiǎn)稱“LC”)農(nóng)藥殘留偵測(cè)結(jié)果按統(tǒng)一模板通過網(wǎng)絡(luò)上報(bào)至數(shù)據(jù)處理中心采集系統(tǒng)。
(2)采集系統(tǒng)根據(jù)五大基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫通過對(duì)數(shù)據(jù)獲取、信息補(bǔ)充、衍生物合并、毒性分析、參照多國(guó)MRL標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行污染等級(jí)判定后,形成結(jié)果記錄,存入偵測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)庫。
(3)智能分析系統(tǒng)根據(jù)用戶的條件設(shè)定,讀取數(shù)據(jù),然后逐一根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析模型,進(jìn)行各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)分析,生成圖表,得出綜合結(jié)論,并將分析結(jié)果返回給全國(guó)各地網(wǎng)絡(luò)聯(lián)盟實(shí)驗(yàn)室的客戶端。最終生成一本圖文并茂的農(nóng)藥殘留偵測(cè)報(bào)告。

圖1 農(nóng)藥殘留偵測(cè)技術(shù)平臺(tái)架構(gòu)圖
1.2.1 農(nóng)藥殘留檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)方法的建立
建立的農(nóng)藥殘留檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)方法是基于農(nóng)藥精確質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(圖 2),采用 LC 和 GC 技術(shù),對(duì)水果蔬菜中農(nóng)藥殘留完成非靶向高通量檢測(cè),可獲得相關(guān)農(nóng)藥殘留原始數(shù)據(jù),并對(duì)農(nóng)藥殘留進(jìn)行偵測(cè),過程如圖 3 所示。
1.2.2 建立網(wǎng)絡(luò)聯(lián)盟實(shí)驗(yàn)室
加入網(wǎng)絡(luò)聯(lián)盟實(shí)驗(yàn)室要滿足 4 個(gè)條件:(1)要熟悉高分辨質(zhì)譜,比如 GC、LC 或其他高分辨質(zhì)譜檢測(cè)農(nóng)藥殘留技術(shù);(2)要有一定的農(nóng)藥殘留識(shí)譜和解譜能力;(3)實(shí)驗(yàn)室要通過國(guó)家或國(guó)際組織農(nóng)藥殘留水平測(cè)試能力的考核并獲得 A 等級(jí)(該考核需每年 1 次),還要通過由聯(lián)盟實(shí)驗(yàn)室組織的飛行樣品考核;(4)為了保障檢測(cè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性、完整性、安全性和可靠性,聯(lián)盟成員按照“五統(tǒng)一”規(guī)范進(jìn)行操作,即統(tǒng)一采樣、統(tǒng)一制樣、統(tǒng)一檢測(cè)方法、統(tǒng)一格式數(shù)據(jù)上傳和統(tǒng)一內(nèi)容統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告。通過全國(guó)各聯(lián)盟實(shí)驗(yàn)室成員實(shí)驗(yàn)室的標(biāo)準(zhǔn)化操作,每年、每季度、每個(gè)月都會(huì)定期采樣并進(jìn)行檢測(cè),從而實(shí)現(xiàn)一年四季循環(huán)偵測(cè),產(chǎn)生并沉淀大量農(nóng)藥殘留檢測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù),存入數(shù)據(jù)庫。

圖2 LC 和 GC 農(nóng)藥化學(xué)污染物質(zhì)譜數(shù)據(jù)庫建立流程

圖3 農(nóng)藥殘留偵測(cè)流程圖
為有效地保存和使用農(nóng)藥殘留檢測(cè)數(shù)據(jù),并為農(nóng)藥殘留污染物進(jìn)行等級(jí)判定,以及為統(tǒng)計(jì)分析提供基礎(chǔ)和依據(jù),設(shè)計(jì)并建立了農(nóng)藥殘留偵測(cè)數(shù)據(jù)庫,包括農(nóng)藥殘留偵測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)庫、多國(guó)和多地區(qū)組織 MRL 數(shù)據(jù)子庫、農(nóng)產(chǎn)品信息數(shù)據(jù)子庫、農(nóng)藥信息數(shù)據(jù)子庫和地理信息數(shù)據(jù)子庫五大基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(表 1)。
數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是基于“瀏覽器/數(shù)據(jù)庫服務(wù)器/Web 服務(wù)器”的 3層架構(gòu)。其中瀏覽器層位于各地聯(lián)盟實(shí)驗(yàn)室的客戶端中,是用戶訪問系統(tǒng)的界面;Web 服務(wù)器層位于數(shù)據(jù)中心,負(fù)責(zé)訪問數(shù)據(jù)庫和執(zhí)行預(yù)處理邏輯;數(shù)據(jù)庫服務(wù)器位于數(shù)據(jù)中心,負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和管理農(nóng)藥殘留各類數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、污染等級(jí)判斷、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)四大模塊(圖 4)。各模塊的功能分別為:(1)數(shù)據(jù)獲取模塊。負(fù)責(zé)獲取各聯(lián)盟實(shí)驗(yàn)室上報(bào)的農(nóng)藥殘留檢測(cè)結(jié)果。(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊。負(fù)責(zé)對(duì)上報(bào)的檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,包括對(duì)上報(bào)數(shù)據(jù)的判定,對(duì)農(nóng)藥、地域和農(nóng)產(chǎn)品分類等信息的補(bǔ)充、分類、合并。(3)污染等級(jí)判斷模塊。負(fù)責(zé)根據(jù)各國(guó)(或地區(qū)組織)的 MRL 進(jìn)行污染等級(jí)判定。(4)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊。負(fù)責(zé)最后形成結(jié)果記錄存入偵測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)庫。采集系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了偵測(cè)結(jié)果的自動(dòng)上傳及污染等級(jí)判定,建立了農(nóng)藥殘留偵測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)庫。
農(nóng)藥殘留偵測(cè)數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)由數(shù)據(jù)層、訪問層、業(yè)務(wù)層和展現(xiàn)層組成(圖 5)。

圖4 農(nóng)藥殘留偵測(cè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)架構(gòu)圖

圖5 農(nóng)藥殘留偵測(cè)數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)架構(gòu)圖

表1 農(nóng)藥殘留偵測(cè)數(shù)據(jù)庫
(1)數(shù)據(jù)層。由農(nóng)藥殘留偵測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)庫、四大基礎(chǔ)數(shù)據(jù)子庫以及相關(guān)文件組成,提供數(shù)據(jù)庫和文件服務(wù);主要實(shí)現(xiàn)農(nóng)藥殘留偵測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)庫和4個(gè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)子庫相互關(guān)聯(lián)、互聯(lián)互通。
(2)訪問層。通過數(shù)據(jù)庫訪問組件訪問數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)提供給業(yè)務(wù)層。
(3)業(yè)務(wù)層。根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析模型實(shí)現(xiàn)采樣點(diǎn)、農(nóng)藥、污染等級(jí)等多維度的交叉統(tǒng)計(jì)分析。該系統(tǒng)同樣基于“瀏覽器/Web 服務(wù)器/數(shù)據(jù)庫服務(wù)器”的 3 層架構(gòu)。所述數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)包括六大模塊:① 參數(shù)設(shè)置模塊,負(fù)責(zé)為用戶提供參數(shù)設(shè)置的界面和通道;② 單項(xiàng)分析模塊,負(fù)責(zé)完成 20 項(xiàng)單項(xiàng)統(tǒng)計(jì)功能;③ 綜合分析模塊,負(fù)責(zé)在單項(xiàng)分析結(jié)果的基礎(chǔ)上完成 5 項(xiàng)綜合分析;④ 報(bào)告生成模塊,負(fù)責(zé)將分析結(jié)果形成圖文并茂的檢測(cè)報(bào)告;⑤ 附表生成模塊,負(fù)責(zé)生成各類統(tǒng)計(jì)報(bào)表;⑥ 預(yù)警報(bào)告模塊,根據(jù)分析結(jié)果給出預(yù)警提示。
(4)展現(xiàn)層。根據(jù)客戶提出的 20 個(gè)條件生成各類圖文并茂的智能分析報(bào)告。生成的統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告包含生成統(tǒng)計(jì)說明文本、生成統(tǒng)計(jì)圖數(shù)據(jù)表、繪制統(tǒng)計(jì)圖 3 個(gè)部分。
為了調(diào)查清楚全國(guó) 31 個(gè)省會(huì)/直轄市所售不同產(chǎn)地水果蔬菜中不同農(nóng)藥殘留情況和規(guī)律特征,本平臺(tái)借助互聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建的全國(guó) 10 個(gè)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)盟示范實(shí)驗(yàn)室,按照“五統(tǒng)一”操作原則,對(duì) 31 個(gè)省會(huì)/直轄市的 284 個(gè)區(qū)縣,638 個(gè)采樣點(diǎn)采集的 18 類 146 種水果蔬菜樣品進(jìn)行偵測(cè),其中采用 LC 技術(shù)檢測(cè)了12 551 個(gè)樣品,數(shù)據(jù)量為 7 561 620 條,GC 技術(shù)檢測(cè)了 9 817 個(gè)樣品,數(shù)據(jù)量為6 968 862 條。將分析結(jié)果數(shù)據(jù)按統(tǒng)一模板通過網(wǎng)絡(luò)上報(bào)至采樣系統(tǒng),基于平臺(tái)的五大基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫,對(duì)農(nóng)藥、地域和農(nóng)產(chǎn)品分類信息進(jìn)行補(bǔ)充;進(jìn)行衍生物合并、農(nóng)藥毒性分類處理;根據(jù)各國(guó)或地區(qū)組織的 MRL 進(jìn)行污染等級(jí)判定;形成結(jié)果記錄,按統(tǒng)一格式數(shù)據(jù)上傳,并存入偵測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)庫。實(shí)現(xiàn)了一年四季不間斷的農(nóng)藥殘留偵測(cè)。農(nóng)藥殘留檢測(cè)的樣品種類見表 2 和 3。
利用平臺(tái)的智能分析系統(tǒng),根據(jù)統(tǒng)一的統(tǒng)計(jì)分析條件設(shè)定,現(xiàn)已建成農(nóng)藥殘留大數(shù)據(jù)庫雛形(圖 6),包括 31 個(gè)省會(huì)/直轄市 284 個(gè)區(qū)縣,600 多個(gè)采樣點(diǎn);18 類146 種水果蔬菜 20 000 多批樣品;400 多種檢出農(nóng)藥;1 374 萬條偵測(cè)數(shù)據(jù);1.4 億張殘留農(nóng)藥質(zhì)譜圖;2 500 萬字文圖并茂偵測(cè)報(bào)告。

圖6 農(nóng)藥殘留偵測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)示意圖①②③④⑤⑥⑦⑧……為聯(lián)盟實(shí)驗(yàn)室偵測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)庫
智能分析系統(tǒng)建立了在線定制模式,支持用戶自主選擇和過濾統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以凸顯興趣數(shù)據(jù)或關(guān)鍵數(shù)據(jù);支持用戶定制報(bào)告類型和范圍,提高數(shù)據(jù)展示和大數(shù)據(jù)分析能力。同時(shí),自動(dòng)報(bào)告系統(tǒng)還可實(shí)現(xiàn)報(bào)告結(jié)構(gòu)和內(nèi)容的定制擴(kuò)展開發(fā)。從 31 個(gè)省會(huì)/直轄市水果蔬菜中農(nóng)藥殘留的情況分析,該平臺(tái)可以在客戶端自主選擇所需報(bào)告類型并下載分析報(bào)告。農(nóng)藥殘留偵測(cè)結(jié)果報(bào)告下載參數(shù)可任意選擇,例如采樣期間類型、一個(gè)或多個(gè)行政區(qū)域(可實(shí)現(xiàn)全國(guó)—大區(qū)—省—地市—區(qū)縣 5 級(jí)架構(gòu))、檢測(cè)設(shè)備類型以及導(dǎo)出報(bào)告正文或附表。根據(jù)數(shù)據(jù)量不同,一份報(bào)告字?jǐn)?shù)從幾萬到幾十萬不等,從正文到附表,圖文并茂,均可在 30 分鐘內(nèi)直接生成并實(shí)現(xiàn)“一鍵下載”,極大地提高了對(duì)海量農(nóng)殘數(shù)據(jù)進(jìn)行分析報(bào)告的
能力。

表2 利用LC技術(shù)進(jìn)行農(nóng)藥殘留偵測(cè)的樣品種類范圍:18 類 146 種水果蔬菜(占國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)名錄的 80% 以上)

表3 利用GC技術(shù)進(jìn)行農(nóng)藥殘留偵測(cè)的樣品種類范圍:18 類 146 種水果蔬菜(占國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)名錄的 80% 以上)
應(yīng)用該平臺(tái)形成的檢測(cè)報(bào)告與現(xiàn)有人工報(bào)告相比,不但準(zhǔn)確性高、速度快、判定標(biāo)準(zhǔn)多,且統(tǒng)計(jì)范圍靈活、分析方法多樣。實(shí)現(xiàn)了在線數(shù)據(jù)采集、結(jié)果判定、統(tǒng)計(jì)分析和報(bào)告制作的自動(dòng)化,大大提高了數(shù)據(jù)分析的深度、精準(zhǔn)度和工作效率,這是傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)報(bào)告模式不可比擬的。因此,這種統(tǒng)計(jì)分析軟件具有極其重要的現(xiàn)實(shí)意義和商業(yè)推廣價(jià)值。
基于三元融合技術(shù)構(gòu)建農(nóng)藥殘留偵測(cè)技術(shù)平臺(tái),研究開發(fā)出的 GC 和 LC 兩種聯(lián)用技術(shù)具有非常重要的意義。
實(shí)現(xiàn)了 6 個(gè)方面的獨(dú)特創(chuàng)新:(1)實(shí)現(xiàn)了以電子標(biāo)準(zhǔn)替代實(shí)物標(biāo)準(zhǔn)做參比的傳統(tǒng)定性鑒定方法,使農(nóng)藥多殘留檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了由靶標(biāo)檢測(cè)向非靶標(biāo)篩查的跨越式發(fā)展。(2)兩種技術(shù)聯(lián)用檢測(cè)能力相對(duì)于單一技術(shù)分別提高 51.1%(GC 485 種)和 39.6%(LC 525 種)。(3)一次樣品制備,實(shí)現(xiàn)了對(duì) 1 000 多種農(nóng)藥殘留的有效提取和凈化;兩種技術(shù)聯(lián)用,可適用于 18 類 146 種水果蔬菜多種農(nóng)藥殘留的檢測(cè)。(4)兩種技術(shù)聯(lián)用均能滿足國(guó)際公認(rèn)標(biāo)準(zhǔn) 10 μg/kg 精準(zhǔn)測(cè)定的要求。(5)智能篩查軟件的開發(fā)使 GC/LC1000 多種農(nóng)藥殘留檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化、信息化和電子化。(6)聯(lián)用技術(shù)節(jié)省了資源、減少了污染,完全達(dá)到了綠色發(fā)展、環(huán)境友好、清潔高效的技術(shù)要求。
美國(guó) EPA 農(nóng)藥殘留檢測(cè)技術(shù) 20 種,檢測(cè)農(nóng)藥 500 多種④Pesticides. [2017-01-19]. http://www.epa.gov/pesticides/methods/ramindex.htm.;歐盟(29 國(guó))農(nóng)藥殘留檢測(cè)技術(shù) 15 種,檢測(cè)農(nóng)藥 996 種[23];日本農(nóng)藥殘留檢測(cè)技術(shù)10 種,檢測(cè)農(nóng)藥 832 種[24];我國(guó)目前農(nóng)藥殘留檢測(cè)技術(shù) 19 種,測(cè)定農(nóng)藥 609 種;而 GC 和 LC 兩種聯(lián)用技術(shù)可同時(shí)篩查 1 080 種農(nóng)藥化學(xué)污染物,處于國(guó)際領(lǐng)先地位。現(xiàn)行美國(guó)、歐盟、日本和我國(guó)的農(nóng)藥殘留檢測(cè)技術(shù),仍以傳統(tǒng)實(shí)物標(biāo)準(zhǔn)品作參比定性鑒定,屬靶向檢測(cè),應(yīng)用的檢測(cè)范圍有限;而本方法新研究技術(shù)是以電子標(biāo)準(zhǔn)做參比,屬非靶向檢測(cè)、全譜掃描,從原理看其檢測(cè)范圍是無限的,具有強(qiáng)大的發(fā)現(xiàn)能力,具備明顯優(yōu)勢(shì)。
全國(guó)采用這項(xiàng)技術(shù)的 10 個(gè)聯(lián)盟示范實(shí)驗(yàn)室,將農(nóng)藥殘留檢測(cè)原始結(jié)果在其客戶端通過網(wǎng)絡(luò)上報(bào)至數(shù)據(jù)處理中心采集系統(tǒng),并基于平臺(tái)的四大基礎(chǔ)數(shù)據(jù)子庫,利用“數(shù)據(jù)獲取—信息補(bǔ)充—衍生物合并—禁藥處理—污染等級(jí)判定”的數(shù)據(jù)融合與處理模型,對(duì)農(nóng)藥、地域和農(nóng)產(chǎn)品分類信息進(jìn)行補(bǔ)充;進(jìn)行衍生物合并、農(nóng)藥毒性分類處理;根據(jù)各國(guó)或地區(qū)組織的 MRL 進(jìn)行污染等級(jí)判定;形成結(jié)果記錄,存入偵測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)庫。利用智能分析系統(tǒng)的“多國(guó) MRL 標(biāo)準(zhǔn)—農(nóng)產(chǎn)品分類—千余種農(nóng)藥特性”的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)與查詢模型,可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行橫向、縱向分類對(duì)比,單項(xiàng)、綜合分析并舉,詳盡快捷地總結(jié)出各項(xiàng)規(guī)律特征[25]。
對(duì)自動(dòng)化智能統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn), 31 個(gè)省會(huì)/直轄市普遍的典型農(nóng)藥殘留規(guī)律性特征解讀如下:
(1)發(fā)現(xiàn)了我國(guó)市售水果蔬菜農(nóng)藥殘留普遍存在。從圖 7 可以看出,采用 LC 技術(shù),檢測(cè)了 31 個(gè)省會(huì)/直轄市 635 個(gè)采樣點(diǎn) 12 551 例市售水果蔬菜樣品,檢出農(nóng)藥 174 種,5 486 頻次,不同城市樣品中農(nóng)藥殘留檢出率為 39%—88%;采用 GC 技術(shù),檢測(cè)了 31 個(gè)省會(huì)/直轄市 471 個(gè)采樣點(diǎn) 9 823 例水果蔬菜樣品,檢出農(nóng)藥 329 種,20 412 頻次,不同城市樣品中農(nóng)藥殘留檢出率為 54%—97%。。
(2)發(fā)現(xiàn)了我國(guó)使用農(nóng)藥功能分類狀況。從圖 8 可以看出,LC 檢出了 174 種農(nóng)藥,GC 檢出了 343 種農(nóng)藥,兩種技術(shù)合計(jì)檢出 517 種農(nóng)藥,其中含共檢的 93 種。利用兩種檢測(cè)技術(shù)共同發(fā)現(xiàn),我國(guó)現(xiàn)行使用的排前 3 名的農(nóng)藥種類分別為殺蟲劑、殺菌劑和除草劑,但檢出品種數(shù)各有不同。證明兩種技術(shù)聯(lián)用有很強(qiáng)的互補(bǔ)性,能夠更好地反映出水果蔬菜農(nóng)藥殘留真實(shí)狀況。
(3)發(fā)現(xiàn)了我國(guó)使用農(nóng)藥化學(xué)組成分類狀況。從圖 9 可以看出,兩種技術(shù)檢出的農(nóng)藥,按化學(xué)組成分類,主要以有機(jī)氮、有機(jī)磷、有機(jī)氯農(nóng)藥為主。
(4)發(fā)現(xiàn)了市售果蔬農(nóng)藥殘留水平狀況。從圖 10 可以看出,目前我國(guó)蔬菜和水果檢出農(nóng)藥以低、中殘留水平為主,LC 技術(shù)和 GC 技術(shù)檢出農(nóng)藥殘留含量不超過 10 μg/kg 的頻次占比分別為 54.1% 和 51.9%。兩種技術(shù)檢出農(nóng)藥殘留水平較一致。
(5)發(fā)現(xiàn)了單例樣本檢出農(nóng)藥品種與占比。從圖 11 可以看出,LC 技術(shù)未檢出和檢出 1 種農(nóng)藥的樣品數(shù)占樣品總數(shù)的 52.6%, GC 技術(shù)未檢出和檢出 1 種農(nóng)藥的樣品占樣品總數(shù)的 50.0%。同時(shí),也驗(yàn)證了兩種技術(shù)檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

圖7 31個(gè)省會(huì)/直轄市在2012—2015年間市售水果蔬菜農(nóng)藥殘留檢出率

圖8 市售水果蔬菜檢出農(nóng)藥品種(按功能分類)
(6)發(fā)現(xiàn)了水果蔬菜檢出農(nóng)藥的毒性狀況。圖12顯示,目前我國(guó)蔬菜和水果中檢出農(nóng)藥殘留以低毒和中毒農(nóng)藥為主,LC 技術(shù)檢出低毒和中毒農(nóng)藥種類和頻次占比分別為 85.4% 和 92.9%,GC 技術(shù)檢出低毒和中毒農(nóng)藥種類和頻次占比分別為 83.4% 和 87.6%。但是,值得特別警醒的是,LC 技術(shù)高劇毒農(nóng)藥檢出頻次 3.9%,違禁農(nóng)藥占 3.2%,GC 技術(shù)高劇毒農(nóng)藥檢出頻次 7.0%,違禁農(nóng)藥占 5.4%。
(7)發(fā)現(xiàn)了31個(gè)省會(huì)/直轄市市售水果蔬菜農(nóng)藥殘留報(bào)告統(tǒng)計(jì)分析顯示安全水平有基本保障。從圖 13 可以看出,蔬菜 LC 檢驗(yàn)合格率 96.5%;GC 合格率 96.3%。水果 LC 檢驗(yàn)合格率 98.3%,GC 合格率 98.7%。充分證明我國(guó)市售水果蔬菜農(nóng)藥殘留安全水平有基本保障。

圖9 市售水果蔬菜檢出農(nóng)藥品種(化學(xué)成分分類)

圖10 水果蔬菜檢出農(nóng)藥水平

圖11 水果蔬菜單例樣品檢出農(nóng)藥品種
基于高分辨質(zhì)譜-互聯(lián)網(wǎng)-數(shù)據(jù)科學(xué)三元融合技術(shù)的農(nóng)藥殘留偵測(cè)技術(shù)平臺(tái)的構(gòu)建及偵測(cè)報(bào)告自動(dòng)生成方法,為我國(guó)各地區(qū)農(nóng)藥殘留數(shù)據(jù)的分析與預(yù)警提供了高效精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。其中網(wǎng)絡(luò)聯(lián)盟實(shí)驗(yàn)室與農(nóng)藥殘留檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)方法充分保障了數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性、完整性、準(zhǔn)確性、安全性和可靠性;聯(lián)盟實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)庫和 4 個(gè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)子庫的建立為農(nóng)藥殘留偵測(cè)數(shù)據(jù)的分析和污染等級(jí)判定提供了標(biāo)準(zhǔn)和科學(xué)依據(jù);提出的農(nóng)藥殘留數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)結(jié)果的自動(dòng)上傳、數(shù)據(jù)預(yù)處理和污染等級(jí)判定,建立了農(nóng)藥殘留偵測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)庫;提出的農(nóng)藥殘留數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了農(nóng)藥殘留偵測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)庫和 5 個(gè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)子庫相互關(guān)聯(lián)、互聯(lián)互通,多維農(nóng)藥殘留數(shù)據(jù)的單項(xiàng)和綜合統(tǒng)計(jì)分析,實(shí)現(xiàn)了圖文并茂的檢查結(jié)果報(bào)告生成的自動(dòng)化。
實(shí)現(xiàn)了“一鍵下載”一個(gè)省市的農(nóng)藥殘留圖文并茂偵測(cè)報(bào)告 20—30 分鐘自動(dòng)生成,這是傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法不可能實(shí)現(xiàn)的。形成的檢測(cè)報(bào)告與現(xiàn)有人工報(bào)告相比,不但準(zhǔn)確性高、速度快、判定標(biāo)準(zhǔn)多,且統(tǒng)計(jì)范圍靈活、分析方法多樣。實(shí)現(xiàn)了在線數(shù)據(jù)采集、結(jié)果判定、統(tǒng)計(jì)分析和報(bào)告制作的自動(dòng)化,大大提高了數(shù)據(jù)分析的深度、精準(zhǔn)度和工作效率,具有極其重要的現(xiàn)實(shí)意義和商業(yè)推廣價(jià)值。這項(xiàng)研究成果緊扣國(guó)家“十三五”規(guī)劃綱要“增強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品安全保障能力”和“推進(jìn)健康中國(guó)建設(shè)”的主題。該項(xiàng)研究成果可在這些領(lǐng)域的發(fā)展中,發(fā)揮重要的技術(shù)保障作用。

圖12 水果蔬菜檢出農(nóng)藥毒性(a) 利用LC技術(shù)檢出農(nóng)藥品種數(shù);(b) 利用LC技術(shù)檢出的農(nóng)藥頻次; (c) 利用GC技術(shù)檢出的農(nóng)藥品種數(shù);(d) 利用GC技術(shù)檢出的農(nóng)藥頻次

圖13 31個(gè)省會(huì)/直轄市市售水果蔬菜農(nóng)藥殘留報(bào)告統(tǒng)計(jì)分析
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Tri-element Integrated Technology of High Resolution MS, Internet, and Digital Science Constitutes Technical Platform for Pesticide Residues
Pang Guofang1Chen Yi2Fan Chunlin1Bai Ruobin3Sun Yuehong2Chang Qiaoying1
(1 Chinese Academy of Inspection and Quarantine, Beijing 100176, China 2 Beijing Technology and Business University, Beijng 100048, China 3 Beijing Uni-Star Inspection Technology Co., Ltd., Beijing 100176, China)
A technical plaform for pesticide residues detection has been developed on the basis of tri-element integrated technology of highresolution MS-internet-digital science (simply referred as“tri-element integrated technology”) inlcuding network leagued laboratories, detection result databases, and 4 sub-bases of fundamental data, data collection system as well as data intelligently analyzing system. The network leagued laboratoies located at various places across the country submit the raw test results of pesticide residues from their client side to the collection system per a unified template; the collection system shall obtain the data, supplement the information, consolidate the derivatives and analyze the toxicity before archiving and storing the results into the test result database based on the judgment of the contamination levels in referrence to maximum residule limit (MRL) of multi-countries. Data intelligent analyzing system shall, based on the settings of conditions by a client, access data, conduct various statistical analysis per the statisitical analytical module, churn out graphs/tables, derive a general conclusion and then return the analytical results to the client side of the network leagued laboratories. Hence the realization of “one-click download” of the detection report with graphs within 30 minutes, with its working efficiency being incomparable to that of the conventional method. The platform for pesticide residue detection data has realized the realtime detection of pesticide residues in edible agricultural products and timely collection, management and intelligent analysis of the data, which may give an automatic generation of the test report of the related pesticide residues within a short time, thus providing a realtime online service for the traceability and safety risk assessment of pesticide residues and the scientific management and application of pesticides. This is an effective and rapid tool for realizing the scientific application of pesticides,supervising the pesticide residue safety, and executing the “the safety of every bite” of our common folks.
high-resolution mass spectrometry, pesticide residus data, intelligent analyzing, automatic generation of detection report
龐國(guó)芳 中國(guó)工程院院士,中國(guó)檢驗(yàn)檢疫科學(xué)研究院研究員,中國(guó)食品安全國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)審評(píng)委員會(huì)副主任,中國(guó)國(guó)家食品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估專家委員會(huì)副主任,美國(guó)分析化學(xué)家協(xié)會(huì)(AOAC)資深專家,國(guó)際AOAC 2014年度Harvey W. Wiley獎(jiǎng)獲得者。30多年來始終工作在檢驗(yàn)檢疫第一線,致力于食品科學(xué)檢測(cè)技術(shù)理論與實(shí)踐的研究,在農(nóng)藥等化學(xué)污染物殘留微量分析技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行了開拓性的研究工作,在研究高靈敏度、高選擇性、高分辨率的多殘留快速檢測(cè)新技術(shù)、新方法方面;在研究新型萃取、分離、富集等樣品制備新技術(shù)、新方法方面多有創(chuàng)新。在檢測(cè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化工程化方面頗有建樹,研究建立了139項(xiàng)國(guó)家技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和3項(xiàng)國(guó)際AOAC標(biāo)準(zhǔn)。3次榮獲國(guó)家科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng),8次榮獲國(guó)際AOAC科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)。論著10部(2 000萬字),論文100多篇(其中40篇SCI論文)。E-mail: ciqpang@163.com
Pang Guofang Academician of Chinese Academy of Engineering, the chief scientist of CAIQ, deputy director of Risk Evaluation Expert Committee of China National Food Safety, deputy director of Review Committee of China National Food Safety Standards, Fellow of Association of Official Analytical Chemists (AOAC), recipient of the 2014 Harvey W. Wiley Award. Over the past 30 years, he has been always working at the forefront of the inspection and quarantine work, devoting himself to the research on the theory and practice of food scientific analysis and conducting the pioneering research work in the field of trace element analytical techniques of pesticide and veterinary drug residues. He has made many innovations in the study of new techniques of rapid detection of multiresidues with high sensitivity, high selectivity and high resolutions as well as in the study of new techniques and new methods such as sample preparation like extraction, separation,enrichment, etc. He has focused his study on the high through-put techniques of the trace elements of over 1000 pesticides and veterinary drug residues and established 139 China National Standards and 3 AOAC Official Method. He won the Second Prize of the State Scientific and Technical Progress for 3 times and the Award of Science and Technique of AOAC for 8 times. He had 10 scientific and technical works (20 million words) and over 100 papers published, of which 40 were SCI indexed papers. E-mail: ciqpang@163.com
*資助項(xiàng)目:“十二五”國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2012BAD29B01),國(guó)家科技基礎(chǔ)性工作專項(xiàng)(2015 FY111200)
修改稿收到日期:2017年12月12日