Sample Cleanup Methods for Multiresidue Pesticide GC/MS/MS Analysis in Avocado

Význam tématu

Vysoký obsah lipidů v některých potravinových matricích, jako je avokádo, komplikuje analýzu reziduí pesticidů metodou GC/MS/MS. Odstranění tukových interferencí je zásadní pro přesné stanovení nízkých koncentrací kontaminantů a pro snížení nároků na údržbu analytického vybavení.

Cíle a přehled studie

Cílem práce bylo porovnat dvě metody očisty extraktů po QuEChERS extrakci: tradiční gelovou permeační chromatografii (GPC) a novou sorpční technologii Enhanced Matrix Removal–Lipid (EMR–Lipid). Testovaný systém zahrnoval šestnácti násobné opakování tří koncentračních hladin (5, 50, 300 ppb) pro 38 pesticidů ve třech odrůdách avokáda.

Použitá instrumentace

• QuEChERS extrakční sada Agilent Bond Elut QuEChERS AOAC 2007.01
• EMR–Lipid dSPE a Final Polish tuby (Agilent)
• GPC systém Gilson GX-271 se sloupcem SR25 Bio-Beads S-X3
• GC/MS/MS Agilent 7890A/7000B se sloupcem HP-5ms Ultra Inert (15 m×0,25 mm×0,25 µm) a PFT spojkou
• Autoinjektor Agilent 7693A
• Software TRILUTION LC a Agilent MassHunter

Hlavní výsledky a diskuse

• Účinnost odstraňování matrice: EMR–Lipid odstranil až 77 % signálu matricových interferencí (GPC ~65 %) u odrůdy 1, u odrůdy 3 EMR ~65 % a GPC ~38 %.
• Obnova pesticidů (70–120 %) a přesnost (RSD < 20 %) byla u většiny sloučenin srovnatelná pro obě metody, s výjimkou vysoce lipofilních pesticidů (např. DDT, bifenthrin), které měly nižší obnovy u EMR–Lipid.
• Phorate a fenthion vykazovaly nižší obnovu při GPC kvůli částečné degradaci v organickém elučním roztoku.
• Různá odrůda avokáda měla značné odlišnosti v lipidovém spektru, což ovlivňuje optimalizaci doby sběru frakcí u GPC.

Přínosy a praktické využití metody

EMR–Lipid nabízí značné zkrácení doby přípravy (16 min oproti téměř 2 hodinám u GPC), možnost paralelního zpracování více vzorků, nižší spotřebu organických rozpouštědel a snížené nároky na údržbu přístroje. Oba přístupy dosahují validních výsledků, přičemž EMR–Lipid je vhodnější pro rutinní analýzy vysoce tukových vzorků.

Budoucí trendy a možnosti využití

• Další vývoj sorpčních materiálů pro selektivní odstranění tuků a souběžnou zachování analyzovaných látek.
• Automatizace a miniaturizace dSPE postupů pro vyšší propustnost laboratoří.
• Integrace s vysoce výkonnými hmotnostními spektrometry a pokročilou datovou analýzou.
• Rozšíření aplikace EMR–Lipid na další matice s vysokým obsahem lipofilních interferencí.

Závěr

Metoda EMR–Lipid dSPE představuje efektivní alternativu k časově i rozpouštědlově náročné GPC očistě extraktů vysokotukových vzorků. Poskytuje uspokojivé obnovy a přesnost stanovení pesticidů, výrazně zkracuje dobu přípravy a snižuje provozní náklady.

Reference

1. Anastassiades M. et al. Fast and easy multiresidue method employing acetonitrile extraction/partitioning and dispersive solid-phase extraction for determination of pesticide residues in produce. J. AOAC Int. 86, 412–431 (2003).
2. Zhao L., Lucas D. Multiresidue analysis of pesticides in avocado with Agilent Bond Elut EMR–Lipid by GC/MS/MS. Agilent Technologies Application Note 5991-6097EN (2015).
3. Automated Gel Permeation Chromatography (GPC) Clean-up of Soil Extracts Prior to Analysis for Semivolatile Organic Compounds by GC/MS. Gilson Application Note.
4. An Introduction to Gel Permeation Chromatography and Size Exclusion Chromatography. Agilent Technologies Primer 5990-6969EN (2015).
5. Pesticide Properties Database. International Union of Pure and Applied Chemistry.
6. Meng C-K. The GC/MS/MS Analyzer and the Pesticides and Environmental Pollutants MRM Database. Agilent Technologies Application Note 5990-9453EN (2011).
7. Agilent Pesticide Analysis Reference Guide. Agilent Technologies 5991-2389EN (2013).
8. Tango J. S. et al. Caracterização Física e Química de Frutos de Abacate Visando a seu Potencial Para Extração de Óleo. Rev. Bras. Frutic. 26(1), 17–23 (2004).
9. Zorstlikova J., Lehotay S. J., Hajslova J. Simultaneous analysis of organophosphorus and organochlorine pesticides in animal fat by GC with pulsed flame photometric and μ-ECD detectors. J. Sep. Sci. 25, 527–537 (2002).