新型质谱数据采集与处理方法实现农产品中有害物质的高通量识别与定量分析

　　如何准确、高效地识别和定量检测食品中众多有害物质是食品安全领域长期以来面临的重大技术难题。常用的食品安全检测方法主要是针对农药、兽药和毒素中的某一类或几类物质，同一样本需要经过多次不同方法的检测进行分析，存在耗时、费力、通量较低等弊端，难以满足当前食品安全检测的需求。

 

　　近日，中国农业科学院农产品加工研究所农产品加工质量安全防控创新团队基于液相串联高分辨质谱平台，开发了一种新型质谱数据采集与处理方法。通过联合运用数据包含与排除列表，显著提升了质谱数据依赖性采集 （DDA）在获取目标化合物子离子数据的效率，从而实现了液相串联高分辨质谱在农产品中农兽药与真菌毒素的高通量筛查。

 

　　基于化合物同位素峰的种类与丰度相对恒定的现象，创造性提出了一种新型质谱数据处理策略：同位素峰多点校正曲线（IMS）。IMS仅需单个样本便可实现校正曲线的配制，简化了校正曲线的配制工作，尤其适用于农产品中化学性有害因子的高通量定量分析。研究团队将基质干扰离子、目标化合物的母离子数据导入数据采集列表中，将DDA的子离子数据采集点数最大化地覆盖到潜在有害物质上，实现食品中有害物质的高效筛查与溯源。基于高分辨质谱开发新型数据采集与处理方法成功应用到粮食、果蔬和牛奶中155种兽药、200种农药和50种真菌毒素的高通量筛查与定量分析，显著提升了筛查与定量分析方法的准确性与实用性，这为保障我国农产品质量安全提供了一条新的策略和方法。

 

　　相关研究成果相继发表在《Food Chemistry》和《Journal of Hazardous Materials》上。该研究成果得到了中国农业科学院科技创新工程和国家自然科学基金（No.31702296）的资助。

 

　　原文连接：

 

　　https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304389422002011

 

　　https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0308814622006318

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