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巧克力中加利福尼亚农药、霉菌毒素和大麻素的分析方法研究

期刊:journal of separation scienceDOI:10.1002/jssc.202001265

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作者及发表信息

本研究由Nathaly Reyes-GarcesColton Myers(来自美国宾夕法尼亚州Restek Corporation)合作完成,发表于Journal of Separation Science。论文于2020年12月29日收稿,2021年4月23日被接受,最终版本DOI为10.1002/jssc.202001265。


学术背景

研究领域与动机

研究聚焦于分析化学食品检测的交叉领域,针对大麻合法化背景下新兴的大麻 infused 食品(如巧克力)中污染物(农药、真菌毒素)及有效成分(大麻素)的检测需求。加州法规要求对所有大麻制品进行上述三类物质的强制检测,但巧克力因高脂肪、高糖分的复杂基质特性,传统方法面临提取效率低、分析时间长等问题。

科学问题与目标

  1. 技术瓶颈
    • 现有方法多针对植物材料或大麻油,缺乏对巧克力等复杂食品基质的优化方案。
    • 气相色谱(GC)分析农药时耗时过长,液相色谱(LC)与GC平台的分析时间不匹配,影响检测通量。
  2. 研究目标
    • 开发一种统一工作流程,通过低溶剂用量(3 mL)同步提取巧克力中的农药、真菌毒素和大麻素。
    • 结合低压气相色谱(LPGC, Low-Pressure Gas Chromatography)与LC技术,实现12分钟内完成两类平台的分析,提升效率。

研究流程与方法

1. 样本制备与提取

  • 研究对象:空白巧克力与CBD-infused巧克力(1 mg/g CBD),样本量0.5 g。
  • 提取流程
    1. 预处理:样本经冷冻研磨或干冰粉碎后,加入0.5 mL异丙醇(IPA)和2.5 mL含1%乙酸的乙腈(ACN),涡旋离心。
    2. 净化步骤
      • LC分析:上清液通过C18固相萃取(SPE)柱去除脂肪,再加水低温离心沉淀残留脂质。
      • GC分析:额外使用分散固相萃取(dSPE)吸附剂(MgSO₄和PSA)去除糖分和水。
    3. 大麻素分析:直接稀释原始有机提取液,避免净化步骤干扰。

2. 仪器分析平台

  • LC-MS/MS
    • 色谱柱:Raptor ARC-18(2.1×100 mm, 2.7 µm),流动相为含甲酸铵的甲醇/水体系,梯度洗脱12分钟。
    • 质谱:Shimadzu 8060三重四极杆,多反应监测(MRM)模式,优化碰撞能量。
  • LPGC-MS/MS
    • 创新点:采用真空出口技术,连接宽径分析柱与限制毛细管,通过降低载气粘度加速分离,12分钟内完成7种GC适用农药分析。
  • HPLC-UV:用于大麻素定量,波长228 nm,等度洗脱(75% ACN)。

3. 方法验证

  • 线性与灵敏度:农药和真菌毒素的定量限(LOQ)为5–75 ng/g,大麻素为2–200 ppm,均满足加州法规要求。
  • 准确度与精密度:加标回收率70–114%,RSD <23%。
  • 基质效应:除极性农药daminozide(基质增强175%)外,其余化合物离子化效应可控。

主要结果

  1. 提取效率优化
    • 异丙醇-乙腈混合溶剂显著提升疏水性农药(如spiroxamine、acequinocyl)的回收率(>80%),而单一乙腈提取时效率低于70%。
  2. 快速分析平台
    • LPGC-MS/MS将传统GC方法(通常30+分钟)缩短至12分钟,与LC-MS/MS时间匹配,实现高通量。
  3. 大麻素检测
    • 直接稀释法回收率稳定(CBD 105±12%),且溶剂体积(3–12 mL)对结果无显著影响(p>0.05)。

结论与价值

  1. 科学价值
    • 首次建立巧克力中农药、真菌毒素和大麻素的同步检测流程,解决了复杂基质干扰问题。
    • 验证了LPGC在食品检测中的高效性,为GC分析提速提供新思路。
  2. 应用价值
    • 方法符合加州法规要求,LOQ低于行动水平,可直接用于合规性检测。
    • 低溶剂用量和短分析时间降低了实验室成本,适合大规模商业化检测。

研究亮点

  1. 方法创新
    • 将SPE、dSPE与稀释法结合,实现三类物质的单次提取-多平台分析
    • LPGC技术的应用是分析速度突破的关键。
  2. 实际意义
    • 为大麻食品行业提供了标准化检测方案,填补了巧克力基质的方法空白。

其他有价值内容

  • 稳定性问题:部分农药(如fipronil)在48小时内响应下降10–17%,提示需控制样本分析时间。
  • 未来方向:需进一步评估不同巧克力类型(如黑巧、牛奶巧)对方法的影响,以扩展适用性。

此研究为复杂食品基质中的多类污染物检测提供了高效、可靠的解决方案,兼具学术创新性与实际应用潜力。

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