植物源性食品中化學(xué)性危害物質(zhì)的色譜-質(zhì)譜檢測技術(shù)研究進(jìn)展

李曉慧，李建洪，王洪萍，金 芬*

（1.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與檢測技術(shù)研究所，北京 100081；2.海南州農(nóng)畜產(chǎn)品質(zhì)量安全檢驗檢測中心，青海 海南藏族自治州 813000）

植物源性食品是我國的重要食物來源，占我國主要食品消費(fèi)量的84.81%［1］。該類食品在種植、儲藏、運(yùn)輸和加工等過程中可能因不合理或違法操作產(chǎn)生或引入化學(xué)性危害物質(zhì)，故植物源性食品的質(zhì)量問題一直是食品安全問題的關(guān)注熱點(diǎn)。植物源性食品中的化學(xué)性危害物質(zhì)種類多、數(shù)量大，主要包括內(nèi)源性植物毒素、外源性真菌污染、農(nóng)獸藥殘留、環(huán)境污染物等。這些化學(xué)性危害物質(zhì)經(jīng)膳食進(jìn)入人體，可能對健康造成潛在危害，據(jù)統(tǒng)計，2003～2017 年我國導(dǎo)致食源性中毒死亡的食物類別主要為真菌（51.1%）、谷物（9.9%）、調(diào)味品（9.8%）、白酒（8.2%）和有毒植物（5.0%），大部分為植物源性食品［2］。因此植物源性食品中化學(xué)性危害物質(zhì)的篩查監(jiān)測一直是世界各國食品安全領(lǐng)域關(guān)注的熱點(diǎn)之一。

近年來，隨著毒理學(xué)的發(fā)展，對內(nèi)源性植物毒素、真菌毒素、農(nóng)獸藥有毒代謝產(chǎn)物以及新型化學(xué)危害物的研究日益深入，常規(guī)的靶向檢測技術(shù)已很難滿足植物源性食品風(fēng)險評估的要求，對植物源性食品中化學(xué)性危害物質(zhì)高通量、高靈敏度檢測技術(shù)的需求越來越強(qiáng)烈。基于色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)的高通量、高靈敏度檢測技術(shù)是目前植物源性食品安全領(lǐng)域化學(xué)性危害物質(zhì)高通量篩查的最有力手段，其中色譜分離技術(shù)與三重四極桿質(zhì)譜（QQQ）、四極桿-飛行時間質(zhì)譜（Q-TOF）以及與四極桿-靜電場軌道阱質(zhì)譜（Q-Orbitrap）等高分辨質(zhì)譜聯(lián)用等的應(yīng)用較多。本文從主要化學(xué)性危害物質(zhì)的類型及檢測概況、樣品前處理方法以及色譜-質(zhì)譜檢測技術(shù)的應(yīng)用3方面對植物源性食品中化學(xué)性危害物質(zhì)的研究進(jìn)展進(jìn)行了綜述，以期為植物源性食品安全風(fēng)險篩查及風(fēng)險評估提供參考。

1 植物源性食品中主要化學(xué)性危害物質(zhì)的類型

近年來，世界各國均已開展了植物源性食品中化學(xué)性危害物質(zhì)監(jiān)測與評估的相關(guān)研究，主要集中在內(nèi)源性毒素、外源性毒素、農(nóng)藥殘留及代謝物等方面。本文基于化學(xué)性危害物質(zhì)的類型，綜述了不同類型化學(xué)性危害物質(zhì)的發(fā)生、來源和殘留污染情況。

1.1 內(nèi)源性毒素

植物源性食品中的內(nèi)源性毒素復(fù)雜多樣，按其結(jié)構(gòu)不同可分為蛋白質(zhì)毒素、非蛋白質(zhì)氨基酸、生物堿、不含氮毒素和生氰糖苷類毒素5 大類，僅蛋白質(zhì)毒素類下的環(huán)形多肽類毒素目前就已分離純化出22 種化合物類型［3］。近年來，由于食材處理不當(dāng)或誤食等引起的植物源性食品安全事件時有發(fā)生，目前已針對含量高或致死性強(qiáng)的四季豆中的毒扁豆堿，馬鈴薯等茄科植物中的α-茄堿（又名龍葵堿）、α-卡茄堿，木薯中的亞麻仁苦甙，白果中的銀杏毒，黃花菜中的秋水仙堿以及真菌毒蘑菇中的鵝膏毒肽等建立了相關(guān)檢測方法［4-10］，但仍有很多內(nèi)源性毒素尚缺乏系統(tǒng)分離純化及鑒定分析。因此亟需加快多種內(nèi)源性毒素的高通量篩查和未知毒素的鑒定研究。

1.2 外源性毒素

真菌毒素是最常見的外源性毒素，是由真菌產(chǎn)生的具有毒性的次級代謝產(chǎn)物，經(jīng)攝入和吸收后可在生物體內(nèi)引起毒害作用，是影響植物源性食品質(zhì)量安全的一類關(guān)鍵風(fēng)險因子［11-12］。據(jù)聯(lián)合國糧食及農(nóng)業(yè)組織估計，全球每年約有25%的收獲作物受到霉菌毒素的污染［13］。目前已知真菌毒素的種類達(dá)500余種，且數(shù)量仍在繼續(xù)上升［14］，其中對人類健康危害最嚴(yán)重的主要包括黃曲霉毒素、赭曲霉毒素、棒曲霉素、玉米赤霉烯酮和伏馬菌素等。但近年來的研究發(fā)現(xiàn)，隱蔽型真菌毒素往往與原型同時存在于糧食與食品中，且部分隱蔽型真菌毒素的濃度可能超過食品中霉菌毒素原型的水平，同時在人體內(nèi)經(jīng)代謝可重新轉(zhuǎn)化為母體毒素甚至生成毒性更強(qiáng)的代謝物［15-16］。然而，目前針對植物源性食品中真菌毒素的檢測技術(shù)研究大多針對黃曲霉毒素等毒素［17-20］，缺乏對其他類型真菌毒素及真菌毒素原型在真菌、植物體內(nèi)代謝轉(zhuǎn)化和加工過程中產(chǎn)生的不同的隱蔽型毒素［21-22］的研究。采用常規(guī)的靶向檢測技術(shù)往往會造成對此類潛在隱蔽型真菌毒素的漏檢，從而低估其對人體的危害。而采用色譜-質(zhì)譜聯(lián)用的高通量檢測技術(shù)對真菌毒素及隱蔽型真菌毒素進(jìn)行廣泛的高通量、非靶向篩查是準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)和檢測真菌毒素的有效手段。

1.3 農(nóng)藥殘留及代謝物

農(nóng)藥殘留一直是影響植物源性食品質(zhì)量安全的最主要的化學(xué)性風(fēng)險因子。我國近年來的農(nóng)產(chǎn)品例行監(jiān)測結(jié)果顯示，水果、蔬菜、茶葉等主要植物源農(nóng)產(chǎn)品的農(nóng)殘合格率基本穩(wěn)定在97%以上，但仍存在部分農(nóng)藥殘留超標(biāo)現(xiàn)象［23-25］。植物源性食品中殘留的農(nóng)藥種類主要包括低中毒有機(jī)磷類、有機(jī)氯類、擬除蟲菊酯類、三唑類、苯并咪唑類和煙堿類等［26-28］。目前，農(nóng)藥的種類已達(dá)1 000多種，在我國登記使用的農(nóng)藥有效成分達(dá)751 種［29］。目前常規(guī)農(nóng)藥殘留的實驗室檢測多側(cè)重于農(nóng)藥的有效成分，可實現(xiàn)幾百種已知化合物的篩查和定量分析［30-33］，但對靶向目標(biāo)以外的農(nóng)藥殘留代謝物的篩查研究有待深入。農(nóng)藥施用后，在不同作物、環(huán)境以及加工過程中可產(chǎn)生不同的代謝及降解轉(zhuǎn)化產(chǎn)物，且其毒性可能高于母體，并可能對人類健康構(gòu)成嚴(yán)重危害［34-35］。目前關(guān)于手性農(nóng)藥在作物中降解和代謝的研究較為成熟［36-38］，但對大部分農(nóng)藥在不同植物源性食品復(fù)雜基質(zhì)中產(chǎn)生的未知有毒代謝及轉(zhuǎn)化產(chǎn)物尚缺乏有效監(jiān)測。

1.4 其他化學(xué)性風(fēng)險物質(zhì)

除上述3種類型外，植物源性食品中的化學(xué)性風(fēng)險物質(zhì)還包括重金屬［39］、鄰苯二甲酸酯類［40-42］、多氯聯(lián)苯［40，43］、苯并芘［44］等化學(xué)工業(yè)污染物，以及蘇丹類、羅丹明B、胭脂紅和柑橘紅2號等用于染色的非法添加物［45］。此類化學(xué)性風(fēng)險物質(zhì)可通過富集、加工和食品包裝材料遷移等方式引入植物源性食品中，往往具有較高毒性或內(nèi)分泌干擾作用，易引起消費(fèi)者恐慌和媒體炒作。因此建立高通量的檢測手段開展此類化學(xué)性風(fēng)險物質(zhì)的監(jiān)測顯得尤為重要。

2 植物源性食品中主要化學(xué)性危害物質(zhì)的樣品前處理方法

鑒于植物源性食品的基質(zhì)復(fù)雜性（色素、糖類、有機(jī)酸、脂類等）和化學(xué)性危害物質(zhì)的痕量濃度［46］，開發(fā)高效的前處理方法是保證方法性能和結(jié)果可靠性的關(guān)鍵步驟。

2.1 液液萃取

液液萃取（LLE），是基于目標(biāo)物在兩種互不相溶或微溶的溶劑中溶解度的不同，實現(xiàn)目標(biāo)物從一種溶劑轉(zhuǎn)移到另一種溶劑中的方法，是最經(jīng)典的提取方法之一。乙腈、乙酸乙酯和正己烷等為液液萃取最常用的提取溶劑，可與大多數(shù)儀器兼容。Timofeeva 等［47］采用液液萃取進(jìn)行簡單、快速前處理后，結(jié)合高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜（HPLC-MS/MS）實現(xiàn)了不同果汁中馬拉硫磷、二嗪磷、吡蟲啉和三嗪酮等農(nóng)藥的快速檢測，回收率為96.0%～111%。Bakirci等［48］采用四氟乙烷和甲苯混合溶劑實現(xiàn)了對番茄、黃瓜等9 種果蔬中71 種農(nóng)藥的有效提取，結(jié)合超高效液相色譜-飛行時間質(zhì)譜（UPLC-QTOF MS）進(jìn)行分析，回收率為70.0%～120%。Lei 等［49］將甲酸/水/甲醇混合溶劑提取與超高效液相色譜-四極桿-靜電場軌道阱質(zhì)譜（UPLC-Q-Orbitrap MS）相結(jié)合，實現(xiàn)了野生蘑菇中環(huán)肽毒素的非靶向篩查，并對主要的環(huán)肽毒素進(jìn)行了定量分析，回收率為72.5%～91.9%。然而，液液萃取需采用大量有機(jī)溶劑，樣品濃縮耗時耗力，可能導(dǎo)致基質(zhì)效應(yīng)較高、回收率低、重現(xiàn)性差等問題。

2.2 固相萃取

固相萃?。⊿PE）是基于液-固相色譜理論，利用特定吸附劑實現(xiàn)對樣品中農(nóng)藥殘留的選擇性吸附，再采用不同類型的洗脫液實現(xiàn)雜質(zhì)和目標(biāo)物選擇性洗脫的前處理方法。Sivaperumal等［50］以石墨化炭黑（GCB）/乙二胺-N-丙基硅烷（PSA）為吸附劑，實現(xiàn)了芒果、茄子等13 種果蔬中60 種農(nóng)藥的有效回收，回收率達(dá)74.0%～111%。Balinova等［51］采用不同的固相萃取劑對谷物、水果和蔬菜中的25種農(nóng)藥殘留進(jìn)行提取，回收率達(dá)73.0%～117%。Habler等［52］將固相萃取與液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜（LC-MS/MS）結(jié)合實現(xiàn)了谷物中14 種鐮刀菌毒素的有效提取，回收率達(dá)79.0%～117%。相較于液液萃取，固相萃取能夠?qū)?fù)雜基質(zhì)進(jìn)行有效分離，對于大體積樣品在濃縮和凈化上具有明顯優(yōu)勢。但該方法操作繁瑣，在大批量植物源性食品前處理方面的優(yōu)勢并不明顯，且會因樣品中的雜質(zhì)導(dǎo)致濾芯堵塞。

2.3 固相微萃取

固相微萃?。⊿PME）是一種利用“相似相溶”原理，通過基體表面上涂覆的固定相薄層對目標(biāo)物進(jìn)行凈化分離的方法，其靈敏度和選擇性受固定相薄層材質(zhì)的直接影響。目前用于植物源性食品中化學(xué)性危害物質(zhì)測定的SPME涂層主要包括聚酰胺（PA）、聚二甲基硅氧烷（PDMS）、分子印跡等，富集方式包括直接SPME 法和頂空SPME 法兩種。Abdulra'uf 等［53］采用頂空固相微萃取結(jié)合氣相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜（GC-MS/MS）實現(xiàn)了4種果蔬中14種農(nóng)藥殘留的檢測，回收率達(dá)73.3%～118%。Nonaka等［54］采用固相微萃取對堅果、谷物、干果和香料中的4種黃曲霉毒素進(jìn)行測定，回收率達(dá)80.8%～109%。固相微萃取是一種集采樣、萃取、濃縮和進(jìn)樣為一體的前處理技術(shù)，有效克服了傳統(tǒng)前處理技術(shù)耗時且需溶劑以及固相萃取易堵塞濾芯的缺點(diǎn)。

2.4 基質(zhì)分散固相萃取

基質(zhì)分散固相萃?。∕SPD）是將樣品與固相萃取吸附劑混合，充分研磨至半固體狀態(tài)并轉(zhuǎn)移至層析柱，選用合適的溶劑將目標(biāo)物洗脫的前處理方法。Giannioti等［55］采用基質(zhì)分散固相萃取結(jié)合LC-MS/MS實現(xiàn)了無麩質(zhì)谷物中7 種霉菌毒素（其中4 種為新型霉菌毒素）的檢測，回收率達(dá)91.1%～105%。Chu等［56］采用基質(zhì)分散固相萃取結(jié)合氣相色譜-質(zhì)譜法實現(xiàn)了蘋果汁中266種農(nóng)藥殘留的有效提取，97%的農(nóng)藥回收率為70.8%～117%。與傳統(tǒng)的前處理方法相比，基質(zhì)分散固相萃取可同時實現(xiàn)均化、萃取和凈化，過程簡單、快速，成本低，能夠減少樣品損失和溶劑消耗，近年來已在農(nóng)藥殘留、真菌毒素檢測等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。但基質(zhì)分散固相萃取法需要對樣品量、固相萃取吸附劑的種類和含量以及淋洗液組成等多個變量進(jìn)行優(yōu)化。

2.5 分散固相萃取

分散固相萃?。╠-SPE）是將固相萃取吸附劑顆粒分散在樣品萃取液中以達(dá)到去除樣品中基質(zhì)和干擾組分的目的，QuEChERS 方法為其典型應(yīng)用。QuEChERS 方法具有操作簡便、溶劑使用量少和適用范圍廣等優(yōu)勢，是目前植物源性食品農(nóng)藥多殘留分析中應(yīng)用最為廣泛的前處理技術(shù)［57-60］。

QuEChERS 程序主要包括幾個步驟：（1）采用有機(jī)溶劑進(jìn)行初步提?。唬?）提取物中加入鹽混合物使其鹽析分層；（3）吸取有機(jī)提取層加入分散固相萃取劑進(jìn)行凈化；（4）上清液進(jìn)入儀器進(jìn)行分析。Jallow 等［61］采用QuEChERS 方法實現(xiàn)了馬鈴薯和草莓等12 種果蔬中34 種農(nóng)藥的有效提取，回收率達(dá)79.0%～106%。Cervera 等［62］采用QuEChERS 方法實現(xiàn)了高含水量、高酸和高油含量植物性食品中55 種農(nóng)藥的有效回收，回收率達(dá)70.0%～120%。

但上述傳統(tǒng)的QuEChERS 方法往往采用多步離心分離，存在富集倍數(shù)低、檢出限高等缺陷。使用新型材料作為吸附劑是近年來QuEChERS 前處理技術(shù)的發(fā)展趨勢［58，63-66］。Han 等［64］采用多壁碳納米管（MWCNTs），建立了豇豆中171 種農(nóng)藥殘留的測定方法，大部分農(nóng)藥的回收率達(dá)74.0%～129%。Li等［66］將磁性納米顆粒（MNPs）和GCB/PSA聯(lián)合使用，獲得了優(yōu)于傳統(tǒng)QuEChERS方法的色素凈化效果，并實現(xiàn)了101 種農(nóng)藥的有效回收，回收率達(dá)71.5%～112%。Ma 等［67］采用Fe3O4磁性多壁碳納米管實現(xiàn)了谷物中20 種霉菌毒素的有效提取，回收率達(dá)71.6%～113%，有效提高了色素凈化效果和回收效率并縮短了預(yù)處理時間。因此，新材料的研發(fā)和使用，有望實現(xiàn)樣品中化學(xué)性危害物質(zhì)的“全回收”，是今后植物源性食品中化學(xué)性危害物質(zhì)高通量檢測的一個重要研究方向。

2.6 其他提取方法

近年來，樣品前處理技術(shù)正向簡單、快速、小型化等綠色前處理方向發(fā)展，用于植物源性食品中化學(xué)性危害物質(zhì)檢測的還有微分散固相萃?。―-μ-SPE）、管內(nèi)固相微萃?。↖T-SPME）、單滴微萃?。⊿DME）和分散液液微萃取（DLLME）等微型前處理方法。但這些方法仍然存在一些缺點(diǎn)，如單滴微萃取操作時間長、分散液液微萃取提取效率低等。針對植物源性食品中多種化學(xué)性危害物質(zhì)高通量篩查的需求，前處理技術(shù)在綠色、小型化的同時，應(yīng)盡可能多地保留樣品中可能存在的危害物質(zhì)。

3 植物源性食品中化學(xué)性危害物質(zhì)的色譜-質(zhì)譜檢測技術(shù)及其應(yīng)用

根據(jù)檢測的目的及使用儀器設(shè)備的不同，植物源性食品中化學(xué)性危害物質(zhì)檢測技術(shù)可分為定向檢測、靶向篩查和非靶向篩查3種［46，68］。

3.1 定向檢測技術(shù)

定向檢測技術(shù)是指在樣品數(shù)據(jù)采集之前對目標(biāo)化合物進(jìn)行預(yù)先選擇，通常采用串聯(lián)四極桿質(zhì)譜（如QQQ）、四極桿線性離子阱（QLIT）的多重反應(yīng)監(jiān)測（MRM）或選擇反應(yīng)監(jiān)測（SRM）模式進(jìn)行靶標(biāo)分析。定向檢測技術(shù)需要逐一測定目標(biāo)化合物的標(biāo)準(zhǔn)品，以獲得其保留時間、定性定量離子對、離子比率等信息，并采用相同的方法進(jìn)行未知物測量，通過比較兩者的保留時間、碎片離子等信息即可實現(xiàn)高靈敏度、高選擇性和高重現(xiàn)性的定性及定量檢測。表1和表2分別總結(jié)了近年來基于定向檢測的標(biāo)準(zhǔn)方法以及定向檢測在植物源性食品化學(xué)性危害物質(zhì)研究中的應(yīng)用。Shabeer等［69］采用GC-MS/MS 技術(shù)在SRM模式下對豆蔻中的243種農(nóng)藥殘留進(jìn)行定向檢測，在0.01 mg/kg加標(biāo)水平下，78%農(nóng)藥的回收率為70.0%～120%，定量下限均低于0.01 mg/kg；他們還采用液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜（LC-MS/MS）在MRM 模式下定向檢測了葡萄干中的276 種農(nóng)藥殘留［70］。定向檢測技術(shù)具有高靈敏度、高特異性等特點(diǎn)，但也存在只針對部分特定目標(biāo)物、高度依賴標(biāo)準(zhǔn)品進(jìn)行定性和定量、方法分析成本較高的缺點(diǎn)。

表1 定向檢測技術(shù)在植物源性食品化學(xué)性危害物質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)檢測方法中的應(yīng)用Table 1 Application of target detection technology for detection of chemically hazardous substances in plant-derived food by standard methods

表2 國內(nèi)外基于定向檢測技術(shù)開展的植物源性食品中化學(xué)性危害物質(zhì)研究Table 2 Studies on chemically hazardous substances in plant-derived foods based on target detection technology at home and abroad

3.2 靶向篩查技術(shù)

近年來，基于串聯(lián)質(zhì)譜篩查數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建靶向篩查方法，成為解決定向檢測方法對標(biāo)準(zhǔn)品高度依賴、耗時問題的重要手段?；谝延械馁|(zhì)譜數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建檢測方法，避免了初篩階段需要購買全部標(biāo)準(zhǔn)品的問題，可在此基礎(chǔ)上，針對篩選出的疑似存在的污染物購買相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)品進(jìn)行進(jìn)一步的確證和準(zhǔn)確定量［71］。本課題組前期構(gòu)建了涵蓋623 種農(nóng)藥及代謝物基本信息、色譜和質(zhì)譜信息等3 類共11 個參數(shù)的氣相色譜-四極桿串聯(lián)質(zhì)譜篩查數(shù)據(jù)庫，基于該數(shù)據(jù)庫，不依靠標(biāo)準(zhǔn)品即可進(jìn)行靶向目標(biāo)物的篩查。該方法成功用于山東濰坊地區(qū)黃瓜中農(nóng)藥及代謝物殘留的快速篩查，為我國農(nóng)產(chǎn)品中農(nóng)藥殘留的風(fēng)險評估提供了一種高通量的靶向篩查分析手段［72］。

然而，靶向篩查技術(shù)理論上只能實現(xiàn)有限數(shù)量目標(biāo)化合物的篩查，方法的靈敏度在很大程度上與駐留時間等參數(shù)有關(guān)，監(jiān)測的化合物越多，掃描駐留時間越短，方法的靈敏度越差［73］。此外，靶向篩查無法進(jìn)行回顧性分析，無法對不在數(shù)據(jù)庫或方法列表內(nèi)的化合物進(jìn)行判定。

（續(xù)表2）

3.3 非靶向篩查技術(shù)

非靶向篩查，廣義上是指利用代謝組學(xué)技術(shù)鑒別分析樣品中的所有未知物，旨在揭示樣品之間物質(zhì)成分的差異性［99］；狹義上，非靶向篩查可分為可疑物篩查和非目標(biāo)物篩查。

3.3.1 可疑物篩查可疑物篩查技術(shù)［100］，通常采用Q-TOF、Q-Orbitrap 等高分辨質(zhì)譜，依據(jù)已知化學(xué)性危害物及其轉(zhuǎn)化產(chǎn)物［101-103］等數(shù)據(jù)庫信息，在無需標(biāo)準(zhǔn)品的條件下創(chuàng)建可疑物列表，在全掃描模式下采集數(shù)據(jù)，基于高分辨率實現(xiàn)化合物精確質(zhì)量數(shù)的采集。表3 總結(jié)了近年基于色譜與高分辨質(zhì)譜聯(lián)用的可疑物篩查技術(shù)在植物源性食品可疑物篩查方面的研究。Bauer 等［104］基于超高效液相色譜-四極桿-飛行時間質(zhì)譜（UPLC-QTOF MS）創(chuàng)建了648種農(nóng)藥代謝物的數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)了在無標(biāo)準(zhǔn)品情況下對可疑農(nóng)藥代謝物的定性篩查；Pang等［105］采用氣相色譜-四極桿-飛行時間質(zhì)譜法（GC-QTOF MS）和液相色譜-四極桿-飛行時間質(zhì)譜法（LC-QTOF MS）開發(fā)了高通量的農(nóng)藥多殘留篩查方法，可實現(xiàn)134種果蔬樣品中733種農(nóng)藥殘留的無標(biāo)準(zhǔn)品快速篩查，在8種代表性果蔬基質(zhì)中大部分農(nóng)藥（66.6%～77.2%）的回收率為60%～120%。

表3 國內(nèi)外基于可疑物篩查技術(shù)開展的植物源性食品中化學(xué)性危害物質(zhì)研究Table 3 Studies on chemically hazardous substances in plant-derived foods based on suspect screening at home and abroad

近年來，“多維色譜技術(shù)”與飛行時間質(zhì)譜的聯(lián)用逐漸成為植物源性食品中可疑物研究的熱點(diǎn)。多維色譜技術(shù)主要包括二維液相色譜技術(shù)和二維氣相色譜技術(shù)等，可通過耦合兩個及以上不同極性的色譜柱，實現(xiàn)高峰容量、高靈敏度、瓦片效應(yīng)和族分離等，提升復(fù)雜基質(zhì)中化合物的分離性能。姜俊等［106］使用建立的全二維氣相色譜-飛行時間質(zhì)譜方法（GC×GC-TOF MS），在5 種蔬菜中篩查出64 種農(nóng)藥殘留，并實現(xiàn)了8 種同分異構(gòu)體的完全分離；Dasgupta 等［107］采用GC×GC-TOF MS 技術(shù)篩查出葡萄和葡萄酒中的160種農(nóng)藥殘留和25種持久性有機(jī)污染物，回收率為70%～120%。目前，二維色譜技術(shù)在篩查領(lǐng)域的應(yīng)用尚處于研究階段，隨著數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)和硬件設(shè)施的進(jìn)一步發(fā)展完善，“多維色譜技術(shù)”與飛行時間質(zhì)譜聯(lián)用的應(yīng)用場景將更廣泛。

與靶向篩查技術(shù)不同的是，可疑物篩查方法采用全掃描數(shù)據(jù)采集方法，可進(jìn)行回顧性分析，在理論上所能監(jiān)測的風(fēng)險物質(zhì)數(shù)量不受限制。但實際應(yīng)用中其識別化合物的能力取決于所構(gòu)建的可疑物列表的大小，相較于低分辨質(zhì)譜而言，其靈敏度和定量準(zhǔn)確性仍是短板［108］。

3.3.2 非目標(biāo)物篩查非目標(biāo)物篩查技術(shù)，通常是指不預(yù)先選擇目標(biāo)化合物，不歧視任何被分析物，對樣品前處理過程中被保留的所有化合物進(jìn)行總篩查的方法。非目標(biāo)物篩查的步驟一般包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析3 個階段。首先，基于普適性較強(qiáng)且相對簡單的樣品前處理方法，利用可進(jìn)行無差別檢測的高分辨質(zhì)譜和非依賴性質(zhì)譜數(shù)據(jù)采集方式獲取海量數(shù)據(jù)信息，主要包括所有可離子化的化合物（分子離子）以及部分質(zhì)譜數(shù)據(jù)（分子離子進(jìn)行二級或多級裂解產(chǎn)生的碎片離子）；然后，通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪、基線校準(zhǔn)、解卷積和峰對齊處理，對存在的化合物進(jìn)行峰檢測、注釋，以及對同系物、特征碎片離子、元素同位素、加合離子等可能屬于一個物質(zhì)的所有信息進(jìn)行分組，并采用主成分分析、聚類和回歸分析等統(tǒng)計方法對色譜峰進(jìn)行優(yōu)先級排序；最后，借助NIST（https：//www.nist.gov）、MassBank（https：//massbauk.eu/MassBank）、Mzcloud（https：//www.mzcloud.org）、Metlin（http：//metlin.scripps.edu）、MDB（https：//hmdb.ca）、PubChem（https：//pubchem.ncbi.nlm.nih.gov）等化合物的數(shù)據(jù)庫平臺并基于未知物的譜圖相似性、模擬碎裂和結(jié)構(gòu)預(yù)測工具，如Waters MassLynx 軟件、Thermo Scientific Metworks 軟件、Agilent MassHunter Molecular Structure Correlator 軟件（MSC）、CFM-ID 譜圖預(yù)測模型軟件、Sirius4結(jié)構(gòu)預(yù)測模型和多評價指標(biāo)體系MetFrag結(jié)構(gòu)鑒定模型等，最終實現(xiàn)未知可疑物的識別與確證。表4 總結(jié)了近年來非目標(biāo)物篩查技術(shù)在植物源性食品中的應(yīng)用。Diaz 等［128］采用UPLCQTOF MS 對橙子、香蕉和玉米中的危害物進(jìn)行非靶向篩查，檢出了傳統(tǒng)靶向方法未關(guān)注的2 種霉菌毒素；Lei 等［49］采用超高效液相色譜-四極桿-靜電場軌道阱高分辨質(zhì)譜（UPLC-Q-Orbitrap HRMS）技術(shù)對蘑菇中環(huán)肽毒素的潛在有毒類似物進(jìn)行篩查，首次鑒定出兩種未知環(huán)肽毒素；Bi等［129］采用高分辨質(zhì)譜法對9 大類植物源和動物源性食品中的未知有機(jī)污染物有機(jī)磷酸酯（OPEs）進(jìn)行非靶向篩查，成功鑒定了一種新型OPEs。

表4 國內(nèi)外基于非目標(biāo)物篩查技術(shù)開展的植物源性食品中未知化學(xué)性危害物質(zhì)研究Table 4 Studies on unknown chemically hazardous substances in plant-derived foods based on non-target screening at home and abroad

相較于可疑物篩查，非目標(biāo)物篩查技術(shù)的篩查能力更強(qiáng)，但未知物結(jié)構(gòu)解析難度大、費(fèi)時耗力，且各項研究應(yīng)用的數(shù)據(jù)處理軟件及相關(guān)術(shù)語不統(tǒng)一，未知化合物鑒定標(biāo)準(zhǔn)也存在差異，方法應(yīng)用達(dá)不到標(biāo)準(zhǔn)化水平。

4 總結(jié)與展望

植物源性食品中的風(fēng)險物質(zhì)篩查還面臨植物源性食品基質(zhì)復(fù)雜、潛在風(fēng)險物質(zhì)不明、新污染物和未知風(fēng)險因子層出不窮以及風(fēng)險物質(zhì)殘留量低等問題。因此，未來色譜-質(zhì)譜聯(lián)用檢測技術(shù)的主要突破點(diǎn)包括：一是加快新型樣品前處理技術(shù)和多維色譜聯(lián)用技術(shù)的研發(fā)，提高提取凈化效率和方法分離效能；二是不斷補(bǔ)充已有風(fēng)險物質(zhì)的質(zhì)譜數(shù)據(jù)信息，完善已有的質(zhì)譜數(shù)據(jù)庫；三是加快非靶向篩查方法的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程，推動數(shù)據(jù)處理流程的自動化和標(biāo)準(zhǔn)化，提高篩查的準(zhǔn)確率和效率。