磁性“一步法”-液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法測定水產(chǎn)品中28種有機磷農(nóng)藥殘留

摘要 基于磁性納米材料建立了磁性“一步法”前處理技術(shù)，結(jié)合液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜（LC-MS/MS）方法，實現(xiàn)了水產(chǎn)品中28 種有機磷農(nóng)藥殘留的精準(zhǔn)定量分析。針對水產(chǎn)品富含蛋白質(zhì)、脂肪和脂肪酸的特點，選擇磁性聚合物（聚二乙烯基苯-吡咯烷酮， Fe3O4-PLS）為凈化劑，通過疏水作用、氫鍵和π-π鍵等相互協(xié)同作用高效吸附基質(zhì)干擾組分，凈化樣品。優(yōu)化了萃取溶劑類型及用量、鹽析與除水劑、Fe3O4-PLS 和C18 用量等實驗條件。在最佳樣品前處理條件下， 28 種有機磷農(nóng)藥的方法檢出限（MLOD）為0.03～0.85 μg/kg，方法定量限（MLOQ）為0.50～2.00 μg/kg；不同添加濃度水平下目標(biāo)物的平均回收率為60.1%～119.0%，相對標(biāo)準(zhǔn)偏差（RSDs）為0.8%～19.0%，方法的靈敏度和準(zhǔn)確度高。與QuEChERS 方法對比，本方法在萃取溶劑、鹽析與除水劑和凈化劑用量以及分析效率等方面均展現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢。采用本方法檢測不同種類水產(chǎn)品中有機磷農(nóng)藥殘留，結(jié)果表明，本方法具有良好的實用性，可為水產(chǎn)品中有機磷農(nóng)藥殘留的快速分析提供新的方法依據(jù)。

關(guān)鍵詞 Fe3O4-PLS；磁性“一步法”；液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜；水產(chǎn)品；有機磷農(nóng)藥

水產(chǎn)品富含人體所需的蛋白質(zhì)、不飽和脂肪酸和維生素等，是人類飲食的重要組成部分[1]。然而，水產(chǎn)品在養(yǎng)殖過程中易受到多種污染物的污染[2-4]。有機磷農(nóng)藥廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，可通過地表徑流、地下水滲透、沉降和廢水排放等途徑進入水環(huán)境[5-8]；同時，有機磷農(nóng)藥也應(yīng)用于水產(chǎn)養(yǎng)殖中的清塘和病蟲害防治[9-10]，殘留在水中的有機磷農(nóng)藥可通過吸入、皮膚接觸和攝食等途徑污染水產(chǎn)品[3，11]，并通過食物鏈的生物放大作用在人體內(nèi)積累，對消費者的健康構(gòu)成潛在危害[12-14]。為保障水產(chǎn)品的質(zhì)量安全和消費者的健康，亟需建立水產(chǎn)品中有機磷農(nóng)藥殘留的快速、精準(zhǔn)分析方法。

目前，水產(chǎn)品中農(nóng)藥殘留的分析通常采用有機溶劑萃取，萃取液經(jīng)固相萃取[15]或分散固相萃?。╠-SPE）[11，16]凈化后，結(jié)合色譜和質(zhì)譜實現(xiàn)準(zhǔn)確定量分析。其中， d-SPE 方法多以N-丙基乙二胺（Primarysecondary amine， PSA）、十八烷基硅烷（Octadecylsilane， C18）和石墨化炭黑（Graphitized carbon black，GCB）等商品化吸附劑，以及m-ZrO2@Fe3O4、Fe3O4-OPA 和Fe3O4-PLS 等磁性材料[17-18]為凈化劑[19-20]，通過吸附去除影響目標(biāo)物回收率和準(zhǔn)確度的基質(zhì)干擾物，實現(xiàn)樣品凈化，改善了SPE 方法容易堵塞柱、耗時等問題，具有操作簡便、快速和高效等優(yōu)勢，在污染物殘留分析領(lǐng)域具有較好的應(yīng)用前景。特別是以磁功能材料為凈化劑的d-SPE 方法可避免凈化過程的離心分離，提升了樣品前處理效率。然而，其萃取過程仍需要一次高速離心，而離心機的體積大，處理通量低，限制了批量樣品的分析速度。Qi 等[21]通過平衡萃取和凈化過程中樣品量的差異，將萃取和凈化過程合并為一步，并基于磁功能材料快速分離的特性，構(gòu)建了磁性“一步法”前處理技術(shù)，無需離心分離，單個樣品前處理時間可縮短至5 min以內(nèi)，實現(xiàn)了果蔬中多農(nóng)藥殘留的高效分析。然而，磁性“一步法”在水產(chǎn)品中有機磷農(nóng)藥殘留分析方面的研究鮮見報道。針對水產(chǎn)品基質(zhì)復(fù)雜，富含蛋白質(zhì)、脂肪和脂肪酸等特點，篩選對水產(chǎn)品基質(zhì)組分具有理想吸附性能的磁功能材料對保障目標(biāo)物的精準(zhǔn)定量分析至關(guān)重要?；谟H脂性二乙烯苯和親水性N-乙烯基吡咯烷酮單體制備的磁性聚合物Fe3O4-PLS[17]可通過疏水作用、氫鍵和π-π鍵等作用力協(xié)同，實現(xiàn)水產(chǎn)品中脂肪、蛋白質(zhì)和脂肪酸等基質(zhì)干擾物的吸附去除，從而達到基質(zhì)凈化和準(zhǔn)確分析目標(biāo)物的目的[22-24]。

本研究以Fe3O4-PLS 為凈化劑，系統(tǒng)考察了萃取溶劑類型和用量、鹽析與除水劑、Fe3O4-PLS 和C18用量等關(guān)鍵因素對目標(biāo)農(nóng)藥回收率的影響，得到了水產(chǎn)品中有機磷農(nóng)藥殘留分析的最佳樣品前處理條件，并結(jié)合LC-MS/MS 技術(shù)構(gòu)建了水產(chǎn)品中28 種有機磷農(nóng)藥殘留的精準(zhǔn)定量分析方法。采用本方法對浙江省內(nèi)不同種類水產(chǎn)品（魚、蝦和蟹類等）中有機磷農(nóng)藥殘留進行監(jiān)測分析，進一步驗證了本方法在實際樣品分析中的適用性。

1 實驗部分

1.1 儀器與試劑

島津8050 三重四極桿質(zhì)譜儀和Nexera X2 超高效液相色譜儀（日本Shimadzu 公司）；ALC-210.2 電子天平（感量0.01 g，瑞士Mettler Toleco 公司）；BS224S 電子天平（德國IKA 公司）；Vortex2 渦旋儀（德國IKA 公司）；Milli-Q Integral 純水儀（美國Millipore 公司）。

28 種有機磷農(nóng)藥標(biāo)準(zhǔn)品，純度均大于98%，購于上海農(nóng)藥研究所和農(nóng)業(yè)部環(huán)境保護科研監(jiān)測所，詳見電子版文后支持信息表S1。甲醇和乙腈（色譜純，美國Merck 公司）；甲酸（色譜純，美國ACS 恩科化學(xué)公司）；乙酸（分析純，上海凌峰化學(xué)試劑有限公司）；C18（50 μm）、PSA（40～60 μm）、NaCl 和無水MgSO4（分析純，天津博納艾杰爾科技有限公司）；檸檬酸鈉和檸檬酸二鈉鹽倍半水合物（分析純，北京百靈威科技有限公司）；Fe3O4-PLS（粒徑760 nm）為實驗室自制[23]。實驗用水為Milli-Q Integral 純水儀制備的超純水（18.2 MΩ·cm）。

水產(chǎn)品樣品哈氏仿對蝦、梭子蟹、青蟹、南美白對蝦、美國紅魚、大黃魚、鯽魚、鱸魚、鯉魚、鯛魚和鳊魚等均購自浙江省杭州市超市。實際樣品監(jiān)測中的18 批次水產(chǎn)品樣品分別采集于浙江省內(nèi)11 個養(yǎng)殖場（詳情見電子版文后支持信息圖S1），采樣點和水產(chǎn)品詳細信息見電子版文后支持信息表S1。水產(chǎn)品樣品經(jīng)解剖、清洗、去除其頭和尾等不可食用部位后，將肌肉組織切塊，用攪拌器攪拌均勻，于–18 ℃保存?zhèn)溆谩?/p>

1.2 實驗方法

1.2.1 樣品前處理方法

磁性“一步法”：稱取2.00 g（±0.02 g）上一節(jié)中制得的水產(chǎn)品樣品于50 mL 離心管中，準(zhǔn)確加入1.5 mL 水和3.5 mL 2%乙酸乙腈，渦旋1 min；加入2 g NaCl-MgSO4（1∶4， m/m）、40 mg Fe3O4-PLS 和10 mg C18，渦旋1 min， 然后將其置于長方體磁鐵側(cè)面， 30 s 即可完全分離；取1 mL 上清液，經(jīng)0.22 μm濾膜過濾，進行LC-MS/MS 分析。

QuEChERS 方法參考文獻[25]。準(zhǔn)確稱取10.0 g 蝦于50 mL 離心管中，加入10 mL 乙腈，渦旋1 min，隨后加入4 g MgSO4、1 g NaCl、1 g 檸檬酸鈉和0.5 g 檸檬酸二鈉鹽倍半水合物，渦旋1 min， 4000 r/min離心5 min。準(zhǔn)確移取7 mL 上清液轉(zhuǎn)移到含有400 mg PSA、400 mg C18 和1200 mg 無水MgSO4 的15 mL離心管中，渦旋1 min， 4000 r/min 離心5 min， 上清液經(jīng)0. 22 μm 濾膜過濾，進行LC-MS/MS 分析。

1.2.2 儀器分析條件

采用Nexera X2 超高效液相色譜儀和島津8050 三重四極桿質(zhì)譜儀進行定量分析。采用Luna OmegaC18 色譜柱（100 mm×2.1 mm， 1.6 μm）進行分離，柱溫箱溫度為35 ℃；流動相A 為0.1%（V/V）甲酸溶液，流動相B 為甲醇；梯度洗脫（0～2 min， 20% B；2～12 min， 20%～90% B；12～14 min， 90% B；14～14.2 min， 90%～20% B；14.2～20 min， 20% B）；總運行時間為20 min；流動相流速為0.3 mL/min；進樣體積為1 μL。

串聯(lián)質(zhì)譜采用電噴霧離子源（ESI），所有農(nóng)藥均采用正離子模式檢測。正離子模式下ESI 電壓為4000 V，毛細管溫度為300 ℃，加熱塊溫度為400 ℃， 脫溶劑管（DL）溫度為250 ℃；干燥氣（氮氣）、加熱氣（空氣）和霧化氣（氮氣）的流速分別設(shè)置為10、10 和3 L/min；碰撞氣為氬氣。串聯(lián)質(zhì)譜采用多反應(yīng)監(jiān)測（Multiple reaction monitoring， MRM）模式，每對離子的駐留時間為2 ms。每個化合物的母離子-子離子對及相應(yīng)的碰撞能量等質(zhì)譜參數(shù)詳見電子版文后支持信息表S2。

1.2.3 方法驗證

配制濃度為0.5、1、2、5、10、25、50、100 和250 μg/L 的基質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)溶液和溶劑標(biāo)準(zhǔn)溶液。通過繪制分析物的峰面積與濃度的關(guān)系擬合溶劑標(biāo)準(zhǔn)曲線和基質(zhì)匹配標(biāo)準(zhǔn)曲線，并以基質(zhì)匹配標(biāo)準(zhǔn)曲線線性方程斜率和溶劑標(biāo)準(zhǔn)曲線線性方程斜率的比值評價基質(zhì)效應(yīng)。方法檢出限（MLODs）根據(jù)3 倍信噪比和稀釋因子計算得到，方法定量限（MLOQs）根據(jù)SANTE/11312/2021 定義為滿足目標(biāo)物回收率和精密度要求的最低加標(biāo)水平。經(jīng)前處理后的樣品采用LC-MS/MS 分析。

2 結(jié)果與討論

2.1 樣品前處理方法的建立

對萃取溶劑類型、鹽析與除水劑、Fe3O4-PLS 和C18 用量等關(guān)鍵因素進行了優(yōu)化。選擇哈氏仿對蝦為代表基質(zhì)，預(yù)先制備混配農(nóng)藥的基質(zhì)樣品，使每種有機磷農(nóng)藥的添加濃度為100 μg/kg， 經(jīng)前處理后，進行LC-MS/MS 分析。以28 種農(nóng)藥的回收率分布情況評價總體回收率，以確定最佳的樣品前處理條件。

2.1.1 萃取溶劑類型及用量的優(yōu)化

乙腈是水產(chǎn)品污染物殘留分析中兼顧目標(biāo)物萃取效率和蛋白沉淀效率的最相容溶劑[26-27]，通過向乙腈中加入乙酸等溶劑可進一步提高目標(biāo)分析物的萃取效率[28-29]?？疾炝瞬煌愋腿軇ㄒ译?、0.5%乙酸-乙腈、1%乙酸-乙腈、1.5%乙酸-乙腈和2%乙酸-乙腈）對28 種有機磷農(nóng)藥萃取效率的影響。結(jié)果表明（圖1A），當(dāng)萃取溶劑為純乙腈時， 28 種有機磷農(nóng)藥的回收率為35.4%～189.0%，僅53.6%的有機磷農(nóng)藥回收率在70%～120%范圍內(nèi)。隨著乙酸濃度增加，有機磷農(nóng)藥回收率分布在70%～120%內(nèi)的數(shù)量逐漸增加。當(dāng)乙酸濃度增至2%時， 28 種有機磷農(nóng)藥的回收率為65.2%～101.0%，其中， 89.3%的目標(biāo)物回收率分布在70%～120%范圍內(nèi)。因此，選擇2%乙酸-乙腈用于水產(chǎn)品中28 種有機磷農(nóng)藥殘留的萃取。

萃取溶劑用量也會影響有機磷農(nóng)藥回收率。探究了不同用量的2%乙酸-乙腈對28 種有機磷農(nóng)藥回收率的影響（見電子版文后支持信息圖S2）。當(dāng)2%乙酸-乙腈用量為3 mL 時，目標(biāo)農(nóng)藥的回收率為65.8%～107.0%，其中89.3%的目標(biāo)農(nóng)藥回收率在70%～120%范圍內(nèi)。當(dāng)2%乙酸-乙腈用量為3.5 mL 時，28 種有機磷農(nóng)藥的回收率為71.6%～112.0%。然而，隨著乙腈用量的繼續(xù)增加，甲胺磷和氧化樂果等農(nóng)藥回收率呈下降趨勢，當(dāng)2%乙酸-乙腈用量為4.0 和4.5 mL 時，目標(biāo)農(nóng)藥回收率分別為53.2%～118.0%和51.7%～117.0%。綜上，選擇2%乙酸乙腈的用量為3.5 mL。

2.1.2 鹽析和除水劑用量的優(yōu)化

NaCl 和無水MgSO4（1∶4， m/m）是常用的鹽析與除水劑組合，可促進目標(biāo)物在有機相中的分布，提高目標(biāo)物的回收率[30-31]。考察了不同用量（1、2、3 和4 g）的NaCl 和無水MgSO4（1∶4， m/m）對28 種有機磷農(nóng)藥回收率的影響，目標(biāo)農(nóng)藥的回收率見圖1B。當(dāng)鹽析與除水劑用量為1 g 時， 28 種農(nóng)藥的回收率為65.8%～169.0%，其中，伏殺硫磷的回收率高達169%；當(dāng)鹽析與除水劑用量增至2 g 時， 28 種農(nóng)藥的回收率為67.1%～118.0%，符合分析要求；當(dāng)鹽析與除水劑用量為3.0 和4.0 g 時，目標(biāo)農(nóng)藥回收率為63.0%～133.0%和64.3%～126.0%，伏殺硫磷和甲胺磷等農(nóng)藥回收率偏高（gt;120%）。因此，本研究選擇鹽析與除水劑用量為2.0 g。

2.1.3 Fe3O4-PLS用量的優(yōu)化

考察了不同用量（10、20、30、40 和50 mg）的凈化材料Fe3O4-PLS 對28 種有機磷農(nóng)藥回收率的影響，目標(biāo)農(nóng)藥的回收率分布見圖2A。不同F(xiàn)e3O4-PLS 用量下，目標(biāo)農(nóng)藥的回收率均在60.7%～104.0%內(nèi)，符合分析要求。其中，當(dāng)Fe3O4-PLS 用量為40 mg 時，回收率處于70%～120%的目標(biāo)農(nóng)藥數(shù)量最多，占比高達92.8%。當(dāng)Fe3O4-PLS 用量增至50 mg，目標(biāo)農(nóng)藥回收率為61.8%～98.2%，其中85.7%的目標(biāo)農(nóng)藥回收率在70%～120%內(nèi)，目標(biāo)物的回收率未得到進一步改善。本實驗選擇Fe3O4-PLS 的用量為40 mg。

2.1.4 C18用量的優(yōu)化

C18 常用于脂肪、脂肪酸和甾醇等非極性物質(zhì)的吸附去除[32]?？疾炝薋e3O4-PLS（40 mg）和不同用量（10、20、30、40 和50 mg）C18 組合凈化對有機磷農(nóng)藥回收率的影響。如圖2B 所示，在不同的C18 用量下，目標(biāo)農(nóng)藥的回收率影響相當(dāng)，符合殘留分析要求?？紤]到節(jié)約成本，選擇C18 用量為10 mg。

與單獨使用Fe3O4-PLS 凈化相比，萃取液經(jīng)40 mg Fe3O4-PLS 和10 mg C18 共同凈化可實現(xiàn)基質(zhì)干擾物的高效吸附去除，凈化效果較佳，尤其是硫環(huán)磷、殺蟲畏、毒死蜱、馬拉硫磷、敵百蟲、磷胺、殺撲磷和保棉磷等目標(biāo)物的基質(zhì)效應(yīng)明顯減弱（電子版文后支持信息圖S3）。

2.2 方法驗證

2.2.1 線性范圍、方法檢出限及方法定量限

配制濃度為0.5、1、2、5、10、25、50、100 和250 μg/L 的基質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)溶液和溶劑標(biāo)準(zhǔn)溶液。其中，溶劑標(biāo)準(zhǔn)溶液采用甲醇溶液配制而成，基質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)溶液采用空白基質(zhì)的提取溶液配制。溶液經(jīng)LC-MS/MS分析后，通過分析物的峰面積（y）與濃度（x，μg/L）的關(guān)系擬合溶劑標(biāo)準(zhǔn)曲線和基質(zhì)匹配標(biāo)準(zhǔn)曲線方程，線性方程、基質(zhì)效應(yīng)和MLOD 等參數(shù)見表1。二嗪磷、馬拉硫磷和苯線磷等13 種目標(biāo)農(nóng)藥的線性范圍為0.5～250 μg/L；內(nèi)吸磷、甲胺磷和地蟲硫磷等9 種目標(biāo)農(nóng)藥在1～250 μg/L 范圍內(nèi)線性關(guān)系良好；敵百蟲、殺撲磷和殺蟲畏等6 種目標(biāo)農(nóng)藥在2～250 μg/L 范圍內(nèi)具有良好的線性關(guān)系。28 種農(nóng)藥的MLODs為0.03～0.85 μg/kg， MLOQs 為0.5～2.0 μg/kg。

2.2.2 基質(zhì)效應(yīng)

基質(zhì)效應(yīng)通過基質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)曲線線性方程斜率和溶劑標(biāo)準(zhǔn)曲線線性方程斜率的比值進行評價[33]，其中，當(dāng)斜率比為1 時，表示無基質(zhì)效應(yīng)；當(dāng)斜率比小于1 時，呈基質(zhì)抑制效應(yīng)；當(dāng)斜率比大于1 時，呈基質(zhì)增強效應(yīng)。同時，根據(jù)基質(zhì)效應(yīng)的差異程度，進一步對基質(zhì)/溶劑標(biāo)準(zhǔn)溶液線性的斜率比值進行細化。當(dāng)斜率比在0.8～1.2 之間時，基質(zhì)效應(yīng)抑制或增強效果較弱；斜率比在0.5～0.8 或1.2～1.5 范圍內(nèi)，表現(xiàn)為中等基質(zhì)效應(yīng)；當(dāng)斜率比小于0.5 或大于1.5 時，表示基質(zhì)效應(yīng)增強或抑制效果較為顯著[34]。由表1 可見，28 種目標(biāo)農(nóng)藥的斜率比為0.51～1.26；其中，僅有苯線磷、甲胺磷、乙硫磷和地蟲硫磷4 種農(nóng)藥表現(xiàn)出明顯的基質(zhì)效應(yīng)，表明基質(zhì)效應(yīng)對目標(biāo)物的定量分析影響相對較小。為了實現(xiàn)所有分析目標(biāo)物的準(zhǔn)確定量分析，仍采用基質(zhì)匹配標(biāo)準(zhǔn)溶液曲線進行濃度校正。

2.2.3 回收率和精密度

選取空白蝦樣品基質(zhì)進行添加回收實驗，目標(biāo)物添加濃度水平分別為0.5、1、2、5、10、100 和250 μg/kg（n=3），按照1.2.1 節(jié)的方法進行檢測，目標(biāo)農(nóng)藥的回收率見電子版文后支持信息表S3。馬拉硫磷、苯線磷和甲基硫環(huán)磷等13 種目標(biāo)農(nóng)藥在0.5～250 μg/kg 添加水平下的回收率為60.3%～119.0%，RSDs 為0.9%～19.0%。受儀器靈敏度限制，內(nèi)吸磷、蠅毒磷和地蟲硫磷等9 種目標(biāo)農(nóng)藥在添加濃度為0.5 μg/kg 時未檢出，當(dāng)目標(biāo)物添加濃度為1～250 μg/kg 時，該9 種目標(biāo)農(nóng)藥的回收率為60.1%～118.0%，RSDs 為0.8%～19.0%；敵百蟲、殺撲磷和伏殺硫磷等6 種目標(biāo)農(nóng)藥在添加濃度為0.5 和1.0 μg/kg 時未檢出，當(dāng)添加濃度2～250 μg/kg 時，回收率為62.9%～117.0%， RSDs 為1.2%～18.0%。綜上，在0.5～250 μg/kg 的添加水平下， 28 種目標(biāo)農(nóng)藥回收率為60.1%～119.0%， RSDs 為0.8%～19.0%，方法的準(zhǔn)確度和精密度符合殘留分析要求。

2.2.4 本方法與QuEChERS方法對比

將磁性“一步法”與QuEChERS 方法在萃取溶劑、鹽析與除水劑和凈化劑等用量、樣品前處理時間以及目標(biāo)物回收率等方面進行對比（表2）。選取空白蝦樣品基質(zhì)進行添加回收實驗，添加濃度水平為100 μg/kg（n=3）。QuEChERS 方法和本方法的目標(biāo)物回收率分別為60.3%～102.0%和62.4%～94.8%，均滿足農(nóng)藥殘留分析要求。為實現(xiàn)目標(biāo)物的理想萃取效率， QuEChERS 方法中單個樣品萃取溶劑的消耗量為10 mL， 本方法中單個樣品的萃取溶劑用量為5 mL， 僅為QuEChERS 方法的1/2。在鹽析與除水劑用量方面， QuEChERS 方法需消耗7.7 g 鹽析與除水劑，本方法的鹽析與除水劑用量僅為2 g。在樣品凈化過程中， QuEChERS 方法中凈化劑的用量為400 mg PSA 和400 mg C18，本方法僅需使用40 mg Fe3O4-PLS和10 mg C18 即可實現(xiàn)樣品的理想凈化。更重要的是， QuEChERS 方法的單個樣品前處理時間約為15 min， 而本方法在5 min 之內(nèi)即可完成樣品前處理，大大縮短了樣品前處理時間，顯著提高了樣品前處理效率。本方法在萃取溶劑、鹽析與除水劑和凈化劑用量以及樣品前處理時間等方面均展現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。

2.2.5 不同水產(chǎn)品中的驗證研究

為評價本方法對不同水產(chǎn)品中有機磷農(nóng)藥殘留分析的適用性，選取10 種不同種類的水產(chǎn)品空白樣品（梭子蟹、青蟹、南美白對蝦、美國紅魚、大黃魚、鯽魚、鱸魚、鯉魚、鯛魚和鳊魚）進行回收率驗證實驗。目標(biāo)農(nóng)藥的添加濃度為100 μg/kg（n=3），不同水產(chǎn)品中目標(biāo)農(nóng)藥的回收率結(jié)果和基質(zhì)效應(yīng)見電子版文后支持信息表S4 和S5。結(jié)果表明，雖然目標(biāo)農(nóng)藥的回收率因水產(chǎn)品種類和目標(biāo)農(nóng)藥化學(xué)性質(zhì)的不同而存在差異，但所有水產(chǎn)品中的目標(biāo)農(nóng)藥回收率均在60%～120%范圍內(nèi)， RSD 均小于20%，符合農(nóng)藥殘留分析要求。同時， 28 種有機磷農(nóng)藥在不同種類的水產(chǎn)品中的基質(zhì)效應(yīng)范圍為0.6～1.4，其中79.3%的有機磷農(nóng)藥未表現(xiàn)出明顯的基質(zhì)效應(yīng)。因此，本方法在不同種類水產(chǎn)品有機磷農(nóng)藥殘留分析方面具有良好的適用性。

2.2.6 實際樣品分析

采用本方法對浙江省內(nèi)養(yǎng)殖場中18 種水產(chǎn)品中的有機磷農(nóng)藥殘留進行分析，目標(biāo)水產(chǎn)品包括白條魚（2）、鯉魚（3）、草魚（2）、鯰魚（1）、黑魚（1）、鯽魚（2）、七星鱸（1）、大嘴黑鱸（1）、美國紅魚（1）、大黃魚（3）和青蟹（1），具體采樣信息見電子版文后支持信息圖S1 和表S2。結(jié)果表明，僅在鯰魚中檢出毒死蜱，檢出濃度為0.54 μg/kg， 其余27 種有機磷農(nóng)藥在所有水產(chǎn)品中均未檢出。目前，國內(nèi)外缺乏水產(chǎn)品中目標(biāo)農(nóng)藥的最大殘留限量標(biāo)準(zhǔn)，然而，根據(jù)我國國家標(biāo)準(zhǔn)（GB 27632021）和歐盟文件（396/2005）中制定的農(nóng)產(chǎn)品中有機磷農(nóng)藥殘留的最大殘留限量（0.01～10 mg/kg），水產(chǎn)品中檢測到的毒死蜱濃度較低，處在可安全食用范圍內(nèi)。

3 結(jié)論

本研究基于磁性Fe3O4-PLS 為凈化劑，開發(fā)了磁性“一步法”前處理技術(shù)，結(jié)合LC-MS/MS，建立了水產(chǎn)品中28 種有機磷農(nóng)藥殘留的精準(zhǔn)定量分析方法?？疾炝溯腿∪軇╊愋汀Ⅺ}析與除水劑、Fe3O4-PLS 和C18 用量等對目標(biāo)農(nóng)藥回收率的影響，獲得最佳前處理條件。28 種有機磷農(nóng)藥的MLODs 為0.03～0.85 μg/kg， MLOQs 為0.50～2.00 μg/kg。不同添加濃度水平下，目標(biāo)物的回收率在60.1%～119.0%范圍內(nèi)， RSDs 為0.8%～19.0%，符合殘留分析要求。與QuEChERS 方法相比，磁性“一步法”在萃取溶劑、鹽析與除水劑、凈化劑用量等方面展現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢，尤其在提升樣品前處理效率方面，可將單個樣品前處理時間縮短至5 min 內(nèi)。進行了磁性“一步法”在不同種類水產(chǎn)品中有機磷農(nóng)藥殘留分析的驗證研究，結(jié)果表明，本方法在不同種類水產(chǎn)品有機磷農(nóng)藥殘留分析中具有較好的適用性，可為水產(chǎn)品中有機磷農(nóng)藥殘留監(jiān)管、隱患排查、毒理效應(yīng)及風(fēng)險評估等研究提供可靠的技術(shù)支撐。

References

[1] MELENCHON F， LARRAN A M， SANZ M A， RICO D， FABRIKOV D， BARROSO F G， GALAFAT A， ALARCON F J，MORALES A E， HIDALGO M C， LOUREN?O H M， PESSOA M F， TOMAS-ALMENAR C. Fishes， 2023， 8（6）： 286.

[2] JIMOH J O， RAHMAH S， MAZELAN S， JALILAH M， OLASUNKANMI J B， LIM L S， GHAFFAR M A， CHANG Y M，BHUBALAN K， LIEW H J. Environ. Pollut. ， 2023， 317： 120769.

[3] HU S L， CHEN X C， XUE Y X， ZHI L Y， YANG Y H， ZHU Y G， XUE X M. Exposure Health， 2023， 16（1）： 57-70.

[4] GU L， HU B， FU Y， ZHOU W， LI X， HUANG K， ZHANG Q， FU J， ZHANG H， ZHANG A， FU J， JIANG G. Water Res. ，2023， 240： 120083.

[5] KAUSHAL J， KHATRI M， ARYA S K. Ecotoxicol. Environ. Saf. ， 2021， 207： 111483.

[6] QUAGLIA G， JORIS I， BROEKX S， DESMET N， KOOPMANS K， VANDAELE K， SEUNTJENS P. J. Environ. Manage. ，2019， 246： 583-593.

[7] UDDIN M H， SHAHJAHAN M， AMIN A R， HAQUE M M， ISLAM M A， AZIM M E. Aquacult. Rep. ， 2016， 3： 88-92.

[8] WANG S， YANG G， TANG Y， WANG Y， SHEN X， SI W， YU H， ZHAI W， FODJO E K， KONG C. Foods， 2023， 12（6）：1131.

[9] SHI Q， YANG H， CHEN Y， ZHENG N， LI X， WANG X， DING W， ZHANG B. Int. J. Mol. Sci. ， 2023， 24（13）： 11099.

[10] ZHANG L， LIU Y， CHEN H， CAI W. Comp. Biochem. Physiol. ， Part C： Toxicol. Pharmacol. ， 2022， 257： 109333.

[11] LI J， ZHAO L， LETCHER R J， ZHANG Y， JIAN K， ZHANG J， SU G. Environ. Int. ， 2019， 127： 35-51.

[12] LAO Y M， QU C L， ZHANG B， JIN H. Food Chem. ， 2023， 402： 134500.

[13] AJIBOYE T O， OLADOYE P O， OLANREWAJU C A， AKINSOLA G O. Environ. Nanotechnol. ， Monit. Manage. ， 2022，17： 100655.

[14] YU X， XU F， ZHANG R， LIU H， SUN A， ZHANG L， ZHANG Z， SHI X. Sci. Total Environ. ， 2023， 883： 163633.

[15] WANG S， HUANG X， WANG M， TIAN L， LI X， KONG C， HAN F， LOU X， YE H， SHI Y. Anal. Lett. ， 2022， 55（5）： 784-795.

[16] TONG Xue-Zhi， CHEN Dong-Yang， FENG Jia-Li， FAN Xiang， ZHANG Hao， YANG Sheng-Yuan. Chin. J. Chromatogr，2023， 41（6）： 490-496.

童學(xué)智， 陳東洋， 馮家力， 范翔， 張昊， 楊勝園. 色譜， 2023， 41（6）： 490-496.

[17] LIU Z， ZHAO H， WANG J， WANG Z， DI S， XU H， WANG Q， WANG X， WANG X， QI P. Ecotoxicol. Environ. Saf. ， 2022，241： 113830.

[18] PENG X T， JIANG L， GONG Y， HU X Z， PENG L J， FENG Y Q. Talanta， 2015， 132： 118-125.

[19] ZHANG L， MA J， LIU P， QI A， JIN H， JIA R， ZHENG Z， YAN C， CAI M. Front. Mar. Sci. ， 2023， 10： 1167712.

[20] KIM K， CHOI Y， MOK S， MOON H B， JEON J. Food Chem. ， 2023， 399： 133958.

[21] QI P， WANG J， LIU Z， WANG Z， XU H， DI S， ZHAO H， WANG X. J. Chromatogr. A， 2021， 1659： 462589.

[22] HE Z， WANG P， LIU D， ZHOU Z. Talanta， 2014， 127： 1-8.

[23] LIU Z， QI P， WANG J， WANG Z， DI S， XU H， ZHAO H， WANG Q， WANG X， WANG X. Sci. Total Environ. ， 2020， 708：135221.

[24] YAO Z， JIAO W， SHAO F， SONG H， ZHANG H， ZHOU Q， LI A. Chem. Eng. J. ， 2019， 360： 511-518.

[25] BARBIERI M V， POSTIGO C， GUILLEM-ARGILES N， MONLLOR-ALCARAZ L S， SIMIONATO J I， STELLA E，BARCELO D， ALDA M L D. Sci. Total Environ. ， 2019， 653： 958-967.

[26] SHIN D， KIM J， KANG H S. Food Control， 2021， 120： 107552.

[27] VARENINA I， BILANDZIC N， LUBURIC D B， KOLANOVIC B S， VARGA I. Food Control， 2022， 133： 108576.

[28] LI S， MENG Z， LIU Y， LIU D， XU Z. J. Food Compos. Anal. ， 2022， 113： 104712.

[29] PERESTRELO R， SILVA P， PORTO-FIGUEIRA P， PEREIRA J A M， SILVA C， MEDINA S， CAMARA J S. Anal. Chim.Acta， 2019， 1070： 1-28.

[30] ZHANG C， DENG Y， ZHENG J， ZHANG Y， YANG L， LIAO C， SU L， ZHOU Y， GONG D， CHEN L， LUO A. TrAC， Trends Anal. Chem. ， 2019， 118： 517-537.

[31] KIM L， LEE D， CHO H K， CHOI S D. Trends Environ. Anal. Chem. ， 2019， 22： e00063.

[32] LONG Y， HUANG Y， ZHU M， MA Y， GAN B， WANG Y X， YU Q， XIE J， CHEN Y. Food Chem. ， 2023， 409： 135265.

[33] PRODHAN M， AFROZE M， BEGUM A， AHMED M， SARKER D. Int. J. Environ. Anal. Chem. ， 2023， 103（6）： 1292-1303.

[34] WANG S， QI P， DI S， WANG J， WU S， WANG X， WANG Z， WANG Q， WANG X， ZHAO C， LI Q. Anal. Chim. Acta， 2019，1074： 108-116.