Quantitative Analysis of Polycyclic Aromatic Hydrocarbons in Five Edible Oil Samples by GCMS-TQ8050NX

Aplikace | 2026 | ShimadzuInstrumentace
GC/MSD, GC/MS/MS, GC/QQQ
Zaměření
Potraviny a zemědělství
Výrobce
Shimadzu

Význam tématu


Polycyklické aromatické uhlovodíky (PAH) jsou lipofilní environmentální kontaminanty vznikající nedokonalým spalováním organické hmoty. Vzhledem k jejich tendenci akumulovat se v lipidových matricích představují PAH v jedlých olejích potenciální zdravotní riziko (karcinogenita, kardiopulmonální a imunosupresivní účinky). Regulace (Commission Regulation (EU) 2023/915) stanovuje mezní hodnoty pro benzo[a]pyren (BaP, 2 µg/kg) a součet čtyř prioritních PAH (PAH4: BaP, BaA, BbF, CHR; 10 µg/kg, 20 µg/kg pro kokosový olej a kakaové máslo). Analytické metody s nízkou meznou hodnotou detekce a spolehlivým odstraněním lipidové matice jsou proto nezbytné pro zajištění shody a bezpečnosti potravin.

Cíle a přehled studie / článku


Cílem studie bylo vyvinout citlivou a reprodukovatelnou metodiku pro kvantifikaci 14 PAH v pěti běžných jedlých olejích (kukuřičný, olivový, sezamový, kokosový, rýžový otrubový) kombinací extrakce pomocí molekulárně imprintované SPE (MIP-SPE) a GC-MS/MS (Shimadzu GCMS-TQ8050 NX). Hodnoceny byly analytické parametry (linearita, citlivost, recoveries) a obsah cílových PAH v reálných vzorcích s porovnáním vůči požadavkům EU.

Použitá metodika a instrumentace


Metodika vzorkování a přípravy:
  • Do 1 mL vzorku oleje bylo přidáno 50 µL izotopově označené vnitřní standardní směsi (ISTD).
  • Vzorek byl doplněn 1 mL cyklohexanu a promíchán.
  • MIP-SPE (AFFINIMIP® SPE PAHs, 3 mL) byl kondicionován 3 mL cyklohexanu; 2 mL připraveného vzorku bylo naloženo při ~0,3 mL/min.
  • Kartridž byl promyt 1 mL cyklohexanu a analyty eluovány 3 mL ethylacetátu.
  • Eluát byl odpařen za proudem dusíku při <30 °C a rektifikován do 1 mL toluenu pro GC-MS/MS analýzu.

Instrumentace (samostatná sekce):
  • GC-MS/MS: Shimadzu GCMS-TQ8050 NX (triple quadrupole).
  • Autosampler: HTA 2800T „all-in-one“ (liquid, headspace, SPME schopnosti).
  • Analytický sloupec: SH-I-5Sil MS, 30 m × 0,25 mm, df 0,25 µm.
  • Softwarové nástroje: LabSolutions (včetně funkce Create MS Table) a MRM Optimization Tool v Smart Pesticides Database ver. 2.1 pro automatickou optimalizaci MRM přechodů a kompilaci metody.

Klíčové parametry GC-MS/MS (shrnutí): splitless injekce 1 µL, inyektor 250 °C, řízení toku lineární rychlostí (~55 cm/s), solvent cut 1,5 min, detektorové napětí korelované s tune výsledkem. Matrice-matched kalibrace byla připravena v rozsahu 0,5–100 µg/L; ISTD na 25 µg/L.

Hlavní výsledky a diskuse


Analytické vlastnosti:
  • Linearita: kalibrační křivky (0,5–100 µg/L) vykázaly r² > 0,99 pro všechny analyty.
  • Citlivost: S/N ≥ 10 na nejnižší kalibrační úrovni (0,5 µg/L), což potvrzuje vhodnost metody pro stanovení stopových koncentrací.
  • Automatizovaná optimalizace MRM přechodů pomocí softwaru výrazně zkrátila dobu vývoje metody eliminací manuální konsolidace dat.

Recoveries a matrixové efekty:
  • Vyšší molekulární hmotnosti (těžší PAH) měly obecně lepší obnovy; některé lehčí sloučeniny (acenaphthylene ~60 %) vykazovaly nižší obnovy, pravděpodobně kvůli slabší interakci s MIP sorbentem a ztrátám při odpařování.
  • Fluoren vykazoval recoveries většinou 70–85 %, s výjimkou kokosového a olivového oleje.
  • Některé analyty vykázaly recoveries 120–150 %, což bylo přičteno pozitivním matrixovým efektům (zbytkové koextrahované složky zvyšující signál).

Obsah PAH ve vzorcích:
  • Kukuřičný olej a rýžový otrubový olej: žádné detekovatelné hladiny z 14 cílových PAH.
  • Olivový olej: zjištěna chrysene ~1 µg/kg.
  • Kokosový olej: benzo[a]anthracene ~1,1 µg/kg a chrysene ~1,4 µg/kg.
  • Sezamový olej: nejvyšší kontaminace v této studii – benzo[a]pyren ~1 µg/kg a součet PAH4 ~6 µg/kg.

Všechny naměřené koncentrace byly pod stanovenými ML dle nařízení EU 2023/915.

Přínosy a praktické využití metody


  • Kombinace MIP-SPE a GC-MS/MS poskytuje selektivní vyloučení lipidové matice a zlepšenou čistotu extraktů, což vede ke sníženému matričnímu rušení a vyšší citlivosti.
  • Automatizovaná optimalizace MRM zkracuje dobu vývoje metody a snižuje riziko chyb při sestavování vícepřechodových metod.
  • Provozní postup je vhodný pro rutinní kontrolu kvality a monitorování PAH v komplexních, vysoce tučných a pigmentovaných potravinových matricích (výrobci olejů, laboratoře potravinářské kontroly, QA/QC oddělení).

Budoucí trendy a možnosti využití


  • Další optimalizace MIP sorbentů pro lepší retenci lehčích PAH a snížení ztrát během koncentračního kroku.
  • Integrace automatizované přípravy vzorků a online SPE-GC řešení pro vyšší průchodnost analýz.
  • Rozšíření panelu analyzovaných sloučenin (metabolity, kyselé nebo polarizované PAH deriváty) a validace pro širší spektrum potravinových matric.
  • Využití vysokorychlostních datových nástrojů a pokročilých algoritmů pro korekci matrixových efektů a kvantifikaci bez nutnosti rozsáhlých matrix-matched kalibrací.

Závěr


Vyvinutá metoda založená na MIP-SPE a GC-MS/MS (Shimadzu GCMS-TQ8050 NX) pro 14 PAH v jedlých olejích dosahuje vysoké citlivosti, vynikající linearity a přijatelné obnovy zejména pro těžší PAH. Aplikovaná příprava vzorků účinně redukuje matriční interferenci typickou pro vysoce tukové vzorky. Všechny analyzované vzorky v tomto studiu splnily limity stanovené nařízením EU 2023/915.

Reference


Commission Regulation (EU) 2023/915 of 25 April 2023 on maximum levels for certain contaminants in food and repealing Regulation (EC) No 1881/2006. (Accessed September 14, 2026).

Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.

PDF verze ke stažení a čtení
 

Podobná PDF

Determination of 19 Polycyclic Aromatic Hydrocarbon Compounds in Salmon and Beef
Determination of 19 Polycyclic Aromatic Hydrocarbon Compounds in Salmon and Beef
Determination of polycyclic aromatic hydrocarbon compounds in edible oils by GC-MS
Fast and Accurate GC/MS Testing for EPA and EU Polycyclic Aromatic Hydrocarbons (PAHs) for Food andEnvironmental Applications - GC column Choices and Method Optimization