色谱  2017, Vol. 35 Issue (11): 1171-1176   PDF    
扩展功能
加入收藏夹
复制引文信息
加入引用管理器
Email Alert
RSS
本文作者相关文章
沈丹玉
袁新跃
张延平
韩永翔
刘毅华
莫润宏
钟冬莲
汤富彬
多管漩涡混合-气相色谱-三重四极杆质谱测定油茶籽中18种多氯联苯
沈丹玉1 , 袁新跃2 , 张延平1 , 韩永翔1 , 刘毅华1 , 莫润宏1 , 钟冬莲1 , 汤富彬1     
1. 中国林业科学研究院亚热带林业研究所, 浙江 杭州 311400;
2. 杭州市富阳区食品安全检验检测中心, 浙江 杭州 311400
摘要:通过比较不同吸附剂的净化效果,建立了油茶籽中18种多氯联苯(PCBs)的气相色谱-三重四极杆质谱(GC-QQQ-MS/MS)检测方法。油茶籽样品用乙腈提取,加氯化钠盐析,离心分层后提取液加无水硫酸镁、C18、N-丙基二乙胺(PSA)和多壁碳纳米管(NANO)进行多管漩涡振荡分散固相净化,GC-QQQ-MS/MS多反应监测(MRM)模式进行检测。结果表明,油茶籽中18种多氯联苯具有良好的线性关系,检出限为5 μg/kg,平均回收率为109.2%,相对标准偏差为2.9%~6.2%(n=3)。方法应用于3个油茶主产省份油茶籽监测,48个油茶籽样品中18种多氯联苯均未检出。
关键词多管漩涡混合    气相色谱-三重四极杆质谱    多氯联苯    油茶籽    
Determination of 18 polychlorinated biphenyls in camellia seeds by multiple vortex and gas chromatography-triple quadrupole mass spectrometry
SHEN Danyu1, YUAN Xinyue2, ZHANG Yanping1, HANan Yongxiang1, LIU Yihua1, MO Runhong1, ZHONG Donglian1, TANG Fubin1     
1. Research Institute of Subtropical Forestry, Chinese Academy of Forestry, Hangzhou 311400, China;
2. Testing Center for Food Safety of Fuyang District of Hangzhou, Hangzhou 311400, China
Foundation item: Fundamental Research Funds of Chinese Academy of Forestry (CAF) (Nos. CAFYBB2017QA006, CAFYBB2017SZ002)
Abstract: A method based on the cleaning effects of different sorbents and gas chromatography-triple quadrupole mass spectrometry (GC-QQQ-MS/MS) was developed for the determination of 18 polychlorinated biphenyls (PCBs) in camellia seeds. The camellia seeds were extracted with acetonitrile, salted out with sodium chloride, then cleaned-up by QuEChERS with anhydrous MgSO4, C18, primary secondary amine (PSA), and multi walled carbon nanotubes (NANO) using multiple vortex after the centrifugal separation, and finally analyzed by GC-QQQ-MS/MS in multiple reaction monitoring mode via positive electrospray ionization. All the 18 PCBs could be completely separated with an excellent linear relationship. The limits of detection for the 18 PCBs were 5 μg/kg. For all the samples, the mean spiked recoveries was 109.2% with relative standard deviations (RSDs) of 2.9%-6.2% (n=3). The extraction, purification and analytical methods were developed and assessed. The method was successfully applied to the 48 samples from three main producing provinces of camellia seeds. All the 18 PCBs were not detected from the 48 samples.
Key words: multiple vortex     gas chromatography-triple quadrupole mass spectrometry (GC-QQQ-MS/MS)     polychlorinated biphenyls (PCBs)     camellia seeds    

多氯联苯(polychlorinated biphenyls, PCBs)作为持久性有机污染物, 具有高度的致癌、致畸和致突变毒性[1]。1979年美国环保局(EPA)[2]禁止PCBs的生产, 2001年多个国家[3]通过的斯德哥尔摩关于持久性有机污染物公约也禁止PCBs的生产, 之后各国[4]也纷纷禁止PCBs的生产及使用。由于PCBs有持久性和难降解性, 一旦进入环境中后很难被分解, 能在环境介质(土壤、沉积物、水体、植被等生物体)中存留数十年或更长时间, 并且通过生物富集和放大, 最终对人体健康产生危害[5-11]。因此对环境、食品中PCBs的污染水平、环境行为以及对生态系统和人体健康的危害等方面进行深入研究非常重要, 是当今环境科学与食品安全研究领域的热点[12-15]

PCBs大多脂溶性非常高, 因此有可能进入到油茶富含油脂的部位——油茶籽中。研究油茶籽有害污染物的含量是对油茶籽和油茶籽油进行质量安全评价的前提。现有的GB 5009.190-2014《食品安全国家标准食品中指示性多氯联苯含量的测定》标明了方法适用于鱼类、贝类、蛋类、肉类、奶类及其制品等动物性食品和油脂类试样中指示性PCBs的测定, 不涉及植物性油脂类样品。目前国内外PCBs研究的对象主要集中于水体、土壤和沉积物等环境样品, 以及肉类、蛋类、水产品等动物性食品[16-24], 植物样品的PCBs检测报道相对较少[25, 26], 而关于油茶籽中PCBs的检测方法尚未见报道。由于油茶籽样品富含油脂、蛋白质和色素, 基质复杂, 故将PCBs从样品中分离富集出来成为决定分析结果可靠性的重要前提。近年来, 气相色谱-三重四极杆质谱(GC-QQQ-MS/MS)技术已逐步应用于痕量有机分析[27, 28]。本文运用多管漩涡混合比较了不同吸附剂对油茶籽基质的净化效果, 建立了GC-QQQ-MS/MS测定油茶籽中18种PCBs的分析方法。该方法操作简便, 净化效果好, 准确度高, 对于油茶籽样品的PCBs监测具有重要意义。

1 实验部分
1.1 仪器、试剂与材料

气相色谱-三重四极杆质谱仪(7000B QQQ, 美国Agilent公司); 高速均质机(T18, 德国IKA公司); 冷冻离心机(Biofuge Stratos, 美国Thermo公司); 氮吹浓缩仪(HCG-24A, 天津恒奥科技公司); 多管漩涡混合仪(DMT2500, 上海圣科仪器设备有限公司); 分析天平(CPA225D, 德国Sartorius公司)。

乙腈、正己烷(色谱纯, 美国Fisher Technologies公司); 氯化钠、无水硫酸镁(分析纯, 国药集团化学试剂有限公司); C18(45 μm)、多壁碳纳米管(NANO, 5 nm)、强阳离子交换填料(Cleanert SCX, 40~60 μm)、石墨化炭黑(Pesticarb, 120~400目)(天津艾杰尔公司); N-丙基二乙胺(PSA, 45 μm)、弗罗里硅土(Florisil, 60~100目)(上海月旭公司)。无水硫酸镁、C18、PSA、Florisil、NANO、SCX和Pesticarb吸附剂使用前在烘箱中于130 ℃烘2 h后置于干燥器冷却备用。

空白基质样品为2016年油茶籽监测中选取的阴性样品。实际检测的油茶籽样品于2016年11月采自湖南、江西、浙江3个油茶主产省份。

1.2 溶液配制

18种PCBs混合标准品: 1. PCB28 (2, 4, 4-trichlorobiphenyl)、2. PCB52 (2, 2′, 5, 5′-tetrachlorobiphenyl)、3. PCB101 (2, 2′, 4, 5, 5′-pentachlorobiphenyl)、4. PCB81 (3, 4, 4′, 5-tetrachlorobiphenyl)、5. PCB77 (3, 3′, 4, 4′-tetrachlorobiphenyl)、6. PCB123 (2′, 3, 4, 4′, 5-pentachlorobiphenyl)、7. PCB118 (2, 3′, 4, 4′, 5-pentachlorobiphenyl)、8. PCB114 (2, 3, 4, 4′, 5-pentachlorobiphenyl)、9. PCB138 (2, 2′, 3, 4, 4′, 5-hexachlorobiphenyl)、10. PCB105 (2, 3, 3′, 4, 4′-pentachlorobiphenyl)、11. PCB153 (2, 2′, 4, 4′, 5, 5′-hexachlorobiphenyl)、12. PCB126 (3, 3′, 4, 4′, 5-pentachlorobiphenyl)、13. PCB167 (2, 3′, 4, 4′, 5, 5′-hexachlorobiphenyl)、14. PCB156 (2, 3, 3′, 4, 4′, 5-hexachlorobiphenyl)、15. PCB157 (2, 3, 3′, 4, 4′, 5′-hexachlorobiphenyl)、16. PCB180 (2, 2′, 3, 4, 4′, 5, 5′-heptachlorobiphenyl)、17. PCB169 (3, 3′, 4, 4′, 5, 5′-hexachlorobiphenyl)、18. PCB189 (2, 3, 3′, 4, 4′, 5, 5′-heptachlorobiphenyl)质量浓度均为100 mg/L(购于美国AccuStandard公司)。

PCBs标准工作溶液的配制:准确吸取1 mL PCBs混合标准品于10 mL容量瓶中, 用正己烷定容, 配成10 mg/L的标准储备液, 于4 ℃保存。

2016年抽检的阴性油茶籽经乙腈均质提取作为基质提取液, 用来稀释标准储备液, 配制成5、10、20、50、100、200、500 μg/L的混合标准工作液, 于4 ℃保存, 备用。

1.3 样品处理

称取10 g磨碎的油茶籽样品于50 mL离心管中, 加入25 mL乙腈, 均质1 min, 加入2 g NaCl, 以2 500 r/min的速度多管漩涡混合2 min, 以5 000 r/min的速度离心5 min。取5 mL上清液于已加600 mg无水MgSO4、100 mg C18、100 mg PSA和5 mg NANO的10 mL离心管中, 以2 500 r/min的速度多管漩涡混合2 min, 以10 000 r/min的速度离心5 min。取2.5 mL上清液, 于40 ℃下用氮气吹干, 用1 mL正己烷溶解, 过0.22 μm有机膜, 待测。

1.4 仪器工作条件

色谱条件:色谱柱为HP-5MS毛细管柱(30 m×0.25 mm×0.25 μm)。升温程序:初始温度为70 ℃, 保持2 min, 以25 ℃/min的速度升温到150 ℃, 再以3 ℃/min的速度升温到200 ℃, 最后以8 ℃/min的速度升温到280 ℃, 保持5 min。进样口温度为280 ℃; 载气为高纯氦气(99.999%), 流速为2.4 mL/min; 不分流进样, 进样量为1.0 μL。

质谱条件:电子轰击(EI)离子源, 电离能量为70 eV, 离子源温度为230 ℃, 四极杆温度为150 ℃, 传输线温度为280 ℃, 溶剂延迟为5 min, 灯丝电流为100 μA, 多反应监测(MRM)模式, 其他参数见表 1

表 1 18种PCBs的保留时间、定量及定性离子对、碰撞池电压 Table 1 Retention times, quantitative ions, qualitative ions and collision energies of the 18 polychlorinated biphenyls (PCBs)

定量方法为峰面积外标法定量。18种PCBs总离子流色谱图见图 1

图 1 18种PCBs的总离子流色谱图 Fig. 1 Total ions current chromatogram of the 18 PCBs 1. PCB28; 2. PCB52; 3. PCB101; 4. PCB81; 5. PCB77; 6. PCB123; 7. PCB118; 8. PCB114; 9. PCB138; 10. PCB105; 11. PCB153; 12. PCB126; 13. PCB167; 14. PCB156; 15. PCB157; 16. PCB180; 17. PCB169; 18. PCB189.
2 结果与讨论
2.1 吸附剂净化效果的比较

油茶籽提取液未经净化时呈黄色; 分别经Florisil和PSA净化后, 提取液黄色变浅; 经SCX净化后, 提取液颜色明显变浅; 分别经Pesticarb和NANO净化后, 提取液变成无色透明(见图 2)。

图 2 不同类型吸附剂对油茶籽提取液净化效果的对比 Fig. 2 Comparison for the clean-up effects of camellia seed extracts by different adsorbents From left to right: 1. control; 2. Florisil; 3. primary secondary amine (PSA); 4. strong cation exchange (SCX); 5. Pesticarb; 6. multi walled carbon nanotubes (NANO).

Florisil适合从非极性基质中吸附极性化合物。PSA主要去除各种糖类、脂肪酸、有机酸、酚类和亲脂性色素等极性物质, 并且能螯合大多数金属离子。SCX以硅胶为基质, 是强阳离子交换相与疏水相的混合模式, 具有磺酸基和苯基官能团混合化学结构, 不仅可用于分离阳离子、碱性化合物和含氮化合物, 也对多种弱阳离子、中性有机化合物具有合适的保留作用。Pesticarb采用新型球形炭黑材料为填料, 具有高净化效果, 对各种色素和极性干扰物具有吸附能力。NANO是碳纳米管的一种, 是具有较强表面吸附作用的纳米材料, 也有较强的吸附和去除色素的能力。油茶籽样品含有大量脂肪, 样品的共提物中含有色素、蛋白质等大分子干扰物质。从外观净化结果看, Pesticarb和NANO对油茶籽样品的色素净化效果较好。

2.2 方法学参数验证
2.2.1 校准曲线、方法检出限与定量限

采用油茶籽基质匹配溶液补偿基质效应。将标准储备液用空白油茶籽提取液稀释, 配制成7个质量浓度梯度的系列混合标准溶液。线性范围、线性方程、相关系数(r2)和方法检出限见表 2。在5~500 μg/L的线性范围内, 油茶籽基质匹配标准曲线的线性关系良好, 相关系数除了PCB169为0.993 3外, 其他17种PCBs的相关系数均在0.995 0~0.999 1之间。

表 2 18种PCBs的线性范围、线性方程、相关系数和检出限 Table 2 Linear ranges, linear equations, correlation coefficients (r2), LODs of the 18 PCBs

采用空白油茶籽样品对18种PCBs进行加标回收试验(2、5和25 μg/kg), 进行检出限考察。当加标量为2 μg/kg时, PCB77、PCB81、PCB52和PCB28的回收率分别为81.3%、72.9%、71.2%和69.5%, 其他14种PCBs的回收率为42.2% ~62.3%;当加标量为5和25 μg/kg时, 18种PCBs回收率为70.5% ~109.0%, 能满足方法要求, 故以5 μg/kg作为方法的检出限。

2.2.2 方法准确度和精密度

采用空白油茶籽样品对18种PCBs进行加标回收试验, 选择5、25和250 μg/kg 3个添加水平, 做3次平行试验, 计算平均回收率和相对标准偏差, 结果见图 3。未净化的油茶籽提取液中PCBs的回收率为171.5% ~217.9%, 平均回收率为193.0%, 相对标准偏差为3.8% ~11.4%, 整体回收率偏高; 经PSA净化处理的PCBs的回收率为102.0% ~136.5%, 相对标准偏差为3.9% ~8.4%, 其中PCB157和PCB169回收率较高(分别为136.5%和132.6%), 其余16种PCBs回收率为102.0% ~121.0%, 平均回收率为112.2%;经Florisil净化处理的PCBs回收率为143.5% ~196.3%, 相对标准偏差为2.6% ~6.3%, 整体回收率偏高; 经NANO净化处理的PCBs回收率为25.4% ~219.6%, 相对标准偏差为2.3% ~5.5%, 其中PCB52、PCB101、PCB153、PCB138和PCB180的回收率偏高(>160.0%), 其余13种PCBs回收率较低(<60.0%); 经SCX净化处理的PCBs回收率为225.4% ~303.5%, 相对标准偏差为2.3% ~7.2%, 整体回收率偏高; 经Pesticarb净化处理的PCBs回收率为43.9% ~288.1%, 相对标准偏差为2.5% ~7.3%, 其中PCB81、PCB77、PCB126和PCB169回收率偏低(<50.0%), 其余14种PCBs回收率偏高(>170.0%)。综合比较, 经PSA净化处理的PCBs回收率和精密度数据均能满足检测要求。

图 3 油茶籽中18种PCBs在不同吸附剂下的添加回收率和相对标准偏差(n=3) Fig. 3 Spiked recoveries and relative standard deviations of the 18 PCBs in camellia seeds by different sorbents (n=3)

在保证回收率的前提下, 对油茶籽提取液进一步净化, 在600 mg无水MgSO4、100 mg C18、100 mg PSA的基础上加不同量的NANO, 比较油茶籽中添加5、25和250 μg/kg 3个水平下18种PCBs的回收率。由图 4可以看出, NANO添加量为5 mg时, PCB157回收率略高, 为127.5%, 其他17种PCBs的回收率为95.7% ~115.3%, 平均回收率为109.2%, 相对标准偏差为2.9% ~6.2%; NANO添加量为10 mg时, PCB52、PCB101、PCB123、PCB153、PCB180的加标回收率较高, 为123.3% ~154.3%, 其余13种PCBs回收率为83.6% ~109.8%, 相对标准偏差为2.6% ~5.4%; NANO添加量为20 mg时, PCB52、PCB101、PCB123、PCB153、PCB138、PCB180的加标回收率较高, 为125.8% ~159.3%, 其他12种PCBs回收率为80.1% ~105.8%, 相对标准偏差为2.8% ~5.8%; NANO添加量为40 mg时, PCB52、PCB101、PCB123、PCB153、PCB138、PCB180的加标回收率较高, 为127.5% ~160.0%, PCB28、PCB157和PCB189回收率略低, 分别为70.5%、71.5%和68.3%, 其他9种PCBs回收率为81.6% ~106.0%, 相对标准偏差为2.5% ~5.9%。综合比较, 采用600 mg无水MgSO4、100 mg C18、100 mg PSA联合5 mg NANO对油茶籽进行净化, 能得到满意的外观净化效果, 回收率和精密度可满足检测的要求。

图 4 600 mg无水MgSO4、100 mg C18、100 mg PSA和NANO联合净化对油茶籽中18种PCBs的添加回收率(n=3) Fig. 4 Spiked recoveries of the 18 PCBs in camellia seeds clean-up by 600 mg anhydrous MgSO4, 100 mg C18, 100 mg PSA and different amounts of NANO (n=3)
2.3 实际样品检测

采用600 mg无水MgSO4、100 mg C18、100 mg PSA和5 mg NANO联合净化的方法, 分别对来自湖南、浙江、江西3个省16个油茶采样点采集的48批油茶籽样品进行上述18种PCBs的测定, 18种PCBs均未检出。

3 结论

建立了油茶籽中18种PCBs的提取净化及GC-QQQ-MS/MS检测方法。通过对不同吸附剂的比较, 确定PSA和NANO联合用于油茶籽的净化, 方法学参数验证良好。该方法应用于实际样品测定, 平行性好, 准确度好, 灵敏度高, 适用于油茶籽样品中PCBs的检测。该方法适用于批量样品处理, 可应用于日常检测工作和实验基地样品监测, 对保证油茶籽的质量安全起到一定作用。

参考文献
[1] Koci V, Ocelka T, Grabic R. Air Soil & Water Research, 2009, 2: 1.
[2] Wang B H. The Administration and Technique of Environmental Monitoring, 2001, 13(6): 9.
王炳华. 环境监测管理与技术, 2001, 13(6): 9.
[3] United Nations Environmental Progamme. Stockholm Convention on Persistent Organic Pollutants.[2017-09-30]. http://chm.pops.int/TheConvention/POPsReviewCommittee/ReportsandDecisions/tabid/3309/Default.aspx
[4] Magulova K, Priceputu A. Environ Pollut, 2016, 217: 82. doi: 10.1016/j.envpol.2016.01.022
[5] Zhang G, Guo L L, Liu G Q, et al. Acta Geochimica, 2006, 25: 188.
[6] Paolo T, Sara V, Paolo B, et al. Water Air Soil Pollut, 2008, 188: 93. doi: 10.1007/s11270-007-9527-5
[7] Wang Y W, Cai Y Q, Jiang G B. Scientia Sinica Chimica, 2010, 40(2): 99.
王亚韡, 蔡亚岐, 江桂斌. 中国科学:化学, 2010, 40(2): 99.
[8] Wang N, Kong D Y, Cai D J, et al. Environ Sci Technol, 2010, 44: 4334. doi: 10.1021/es9038775
[9] Zhao Q Q, Bai J H, Lu Q Q, et al. Environ Pollut, 2016, 213: 860. doi: 10.1016/j.envpol.2016.03.039
[10] Jepson P D, Deaville R, Barber J L, et al. Sci Rep-UK, 2016, 6(1): 71.
[11] Cincinelli A, Martellini T, Pozo K, et al. Environ Pollut, 2016, 217: 19. doi: 10.1016/j.envpol.2015.12.057
[12] Coelho S D, Sousa A C, Isobe T, et al. Chemosphere, 2016, 160: 89. doi: 10.1016/j.chemosphere.2016.06.038
[13] Conesa J A, Ortuño N, Abad E, et al. Sci Total Environ, 2016, 571: 435. doi: 10.1016/j.scitotenv.2016.07.009
[14] Polak M L, Zlatic E, Demsar L, et al. Food Chem, 2016, 213: 246. doi: 10.1016/j.foodchem.2016.06.051
[15] Saija E, Mangano V, Casale K E, et al. Data Brief, 2016, 7: 129. doi: 10.1016/j.dib.2016.02.027
[16] He X L, Xia N, Zhang Y Y, et al. Journal of Instrumental Analysis, 2011, 30(2): 152.
贺行良, 夏宁, 张媛媛, 等. 分析测试学报, 2011, 30(2): 152.
[17] Yang J J, Wu S Q, Tong L, et al. Journal of Instrumental Analysis, 2011, 30(4): 374.
杨佳佳, 吴淑琪, 佟玲, 等. 分析测试学报, 2011, 30(4): 374.
[18] Li X, Cao Y Z, Zhang J J, et al. Journal of Instrumental Analysis, 2013, 32(10): 1180.
李星, 曹彦忠, 张进杰, 等. 分析测试学报, 2013, 32(10): 1180. doi: 10.3969/j.issn.1004-4957.2013.10.005
[19] Qin M Y, Zhang X S, Kang L, et al. Chinese Journal of Analytical Chemistry, 2013, 41(1): 76.
秦明友, 张新申, 康莉, 等. 分析化学, 2013, 41(1): 76.
[20] Wang D W, Zhao S M, Jin W, et al. Chinese Journal of Analytical Chemistry, 2013, 41(6): 861.
王道玮, 赵世民, 金伟, 等. 分析化学, 2013, 41(6): 861.
[21] Wang L, Li S S, Zhang Z, et al. Chinese Journal of Chromatography, 2015, 33(8): 878.
王丽, 李书书, 张展, 等. 色谱, 2015, 33(8): 878.
[22] Zhang Y, Jiang Z B, Jiao Z, et al. Journal of Instrumental Analysis, 2016, 35(8): 1036.
张艳, 江志彬, 焦哲, 等. 分析测试学报, 2016, 35(8): 1036.
[23] Hu H M, Guo Y M, Hao Q, et al. Journal of Instrumental Analysis, 2016, 44(1): 88.
胡红美, 郭远明, 郝青, 等. 分析化学, 2016, 44(1): 88. doi: 10.11895/j.issn.0253-3820.150544
[24] Shao Y, Yang G S, Han S, et al. Journal of Instrumental Analysis, 2016, 44(5): 698.
邵阳, 杨国胜, 韩深, 等. 分析化学, 2016, 44(5): 698. doi: 10.11895/j.issn.0253-3820.150805
[25] Yu J, Zhou F D, Li Q, et al. Science and Technology of Food Industry, 2011, 32(7): 413.
俞婧, 周法东, 李强, 等. 食品工业科技, 2011, 32(7): 413.
[26] Dai S H, Zhao H L, Wang M, et al. Chinese Journal of Analytical Chemistry, 2012, 40(11): 1758.
戴守辉, 赵桦林, 王敏, 等. 分析化学, 2012, 40(11): 1758.
[27] Li Q, Xia J, Bai Y K, et al. Journal of Chinese Mass Spectrometry Society, 2012, 33(5): 295.
李强, 夏静, 白彦坤, 等. 质谱学报, 2012, 33(5): 295.
[28] Lu D, Lin Y, Feng C, et al. J Chromatogr B, 2014(945/946): 75.