生物质谱（精选8篇）
生物质谱 篇1
0 引言
生命科学的迅猛发展使人们从基因组学、蛋白质组学等研究领域中获得了大量的数据[1]。但数据并不等同于信息和知识，而是信息和知识的源泉。如何收集、存储和分析这些数据，尤其是如何从不连贯的数据中获取有用的生物学信息，仅仅依靠传统的数理统计手段是难以解决这些问题的。
伴随着蛋白质组学和基因组学研究的发展，生物信息学(bioinformatics)应运而生[2]。生物信息学以数学理论和计算机技术为主要手段，应用软件和计算机网络为主要工具，通过对海量的原始数据进行收集、存储、管理、分析、注释、加工和处理，从而获得新的知识。通过将数据挖掘和信息处理技术应用于临床医学数据，生物信息学在医学基础研究和临床实践领域都发挥了巨大的辅助和推动作用。将生物信息学的方法应用到质谱数据的挖掘，可以很大程度上提高疾病预测的准确度，并提高分类效率。
本文在查阅大量文献的基础上，综述了质谱分析的生物信息学方法，并分析、对比了几种代表性研究方法的优劣。
1 质谱分析的主要方法
数据挖掘[3]是从大量、不完整、有噪声、模糊、随机的数据中，提取隐含在其中人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。而质谱分析的目的在于从原始质谱数据中提取有用信息，为临床疾病诊断和个体化治疗方案的确定提供决策性建议。从信息学角度讲，属于数据挖掘范畴。
质谱分析的方法有很多，每种方法都有自己的优点和不足之处，到目前为止还没有一种普适的方法。比选择分类方法更重要的是熟悉选定的方法，以保证其正确和合理使用。通常需要根据主观标准来进行选择，如研究人员的经验和科学背景等。
目前，质谱分析主要有决策树模型(Decision Tree Analysis,DTA)[5]、偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)、人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)[6]和支持向量机(Support Vector Machines,SVM)[7]等几种方法。根据是否具有记忆和学习功能，可分为非智能算法(DTA、PLS)与智能算法(ANN、SVM)两类。
在进行质谱数据分析前，首先需要对数据进行预处理，为高质量的挖掘结果打好基础。
1.1 质谱数据的预处理
“预处理”一词给人的印象是处理一系列主要分析的次要前期阶段。然而，预处理阶段有其特殊的重要性，因为它影响到数据处理后期阶段的特定编码格式的选择。选择正确的编码格式，可以大大降低后续处理的计算量，提高分析的能力和效率。
迄今，还没有一种通用、公认的方法读出谱线。目前常用的读出谱峰的方法有：幅值法、一阶导数法和二阶导数法。信噪比大的明显的谱峰，由平均质量和强度最高值检测和表征(图1A)[4]。这里所说的“质量”，实际上是“质荷比”[8]。
如果不同谱线的峰值对应相近的质量，谱线的峰值就会互相配合并集群，这就是所谓的谱峰聚类(图1B)。峰值完全依靠谱结构分组。每个高峰聚类对应于一个质量区间，由一个特征性的质量来描述，如某一集群中众多谱峰的平均位置所对应的质量。按照谱峰的最大强度值读出所有的谱线。
峰值的自动检测和聚类往往同步进行。在峰值检测的第一步，峰值都是独立地由单一质谱决定的。谱峰聚类后，单一质谱依据较严格的标准被再次分析，从而最初遗漏的信噪比较小的峰值将被发现，也就是说一个峰值如果存在于许多谱中，那么它也很有可能存在于一个谱中。在图1中，右侧标记“×”的极大值被其他谱证明，而左边极大值的则得不到证明。峰值检测和聚类通常分两个步骤进行：第一，峰值自动检测和集群;第二，根据检查结果，由有经验的工作人员手动调整。
1.2 决策树模型
1.2.1 模型原理
决策树模型是一种阶梯式划分数据(图2)的算法。从给定的样本数目基本一致的两个数据集开始(图2A，顶部)(例如两组分别来自健康人和病人的血清质谱的峰丛强度)，通过从不同类别中将病例分离，检查所有可能的特征截断值的用途。两个数据点之间的每个特定功能的截断，对应于两个分类器：一个分类器将数值小(大)于截断值的样本分配到“白(黑)”类中，另一个功能相反的分类器将数值低(高)于截断值的样本分配到“黑(白)”类中(图2A，中)。判断截断是否有效的依据是正确归类病例的数目。用所有测得的功能检查所有不同的截断后，选择最有用的截断/特征对。在图2A(下)中，最有用的切断标记为“*”,该截断生成的分类器只有3个错误分类的病例。从而，可获得优化的同质类中的子数据集，例如图2B中的子数据集I和II。数据分区的过程反复进行，直到获得的同质类(Class homogenous)的子数据集的大小可以接受。图2B显示了一个连续应用两个截断的例子，最后产生三个子数据集，记为“终端节点”I-III。
决策树生成中的核心问题是“过拟合”现象。决策树过于拟合实际数据集，因而对于未曾发现的数据很可能是不适合的。
研究只对非过度拟合的决策树感兴趣。非过拟合决策树的分类标准并不代表实际数据集的特性，而是潜在患者群的典型特征。如图3 A，在单一的决策树中使用许多分裂标准，生成树所使用的数据集的错误分类的数量可以减少到零。然而，只有最初的几个准则可以推广到无形的数据。
可以通过停止准则防止过度拟合。停止准则，即决策树生成过程中当遇到某一标准时，则停止生成，例如，当所有终端节点少于5例病人时。交叉验证是估计最佳分裂标准数量的一种很好的方式(图3B)。通过选择各自的测试集上整体分类错误最少的树的结构，可以获得决策树的最佳截断个数。
1.2.2 模型举例
(1)研究[15]表明，发明蛋白质芯片飞行时间质谱系统，根据各蛋白质峰的质荷比(m/z)，采用决策树算法，建立一个决策树的蛋白质指纹图谱模型;将检测人血清中相应的蛋白质的质荷比与本发明的模型进行分析，就可以初步用于肺癌诊断，其预测准确率为71%。
(2)研究[16]表明，分类决策树模型的交叉验证(测试组)总准确率为81.8%，ALN有转移的乳腺癌患者检出率为83.3%，ALN无转移的检出率为80%，构建的分类决策树模型能达到区分ALN是否有转移的最佳效果。
1.3 偏最小二乘法（PLS)
偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)是一种适合处理变量数很大的建模方法，具有较强的提供信息能力，在分析化学中得到了广泛的应用[11,12]。PLS变量筛选法是在PLS回归法基础上作变量筛选的[9]。
1.3.1 PLS回归法原理
PLS法是一种研究两个数据块或矩阵和相关关系的方法。在该方法中对数据矩阵实施序列的正交变换：
其中h为隐变量的个数。在变换过程中，使得到的矢量ti与对数据矩阵变换得到的矢量ui=Yqi的协方差为最大值。具体PLS正交变换算法见文献[10]
式(1)可写为矩阵的形式:
PLS回归模型为：
将(2)带入(3)，可得：
因此，PLS回归法的模型系数由(4)得：
其中，隐变量的个数或矩阵中变量的个数小于矩阵中变量的个数。
2.3.2 PLS变量筛选法原理
PLS变量筛选法是在PLS方法技术上发展起来的一种变量筛选法，能提取成分复杂的图谱信息，且可以避免谱图数据共线的问题。预测能力强且模型相对简单。
在PLS变量筛选法中，首先用PLS法对含有全部变量的数据处理，建立一个预报稳定性较高的模型。在此基础上，利用其中回归系数等有关信息进行变量筛选。主要采用以下判据删除影响不大的变量：
△Ei表示当删除第个变量时，PLS回归模型的拟合误差增加值;T为PLS法得到的正交矩阵，矩阵(TTT)-1为对角矩阵，较容易计算;R是PLS正交分解得到的矩阵，而矢量1i为第1i个分量为1、其余分量为0的一种特殊矢量;bi为第i个变量对应的回归系数。在PLS变量筛选法中，主要是删除那些△Ei值很小对应的变量。
1.3.3 模型举例
⑴研究[17]中，Goncalves等应用SELDI-TOF-MS研究了81例早期乳腺癌患者的血清蛋白质组图谱，其中40个蛋白质在有转移组和无转移组中有显著性差异表达。采用偏最小二乘法，最终得到了一个由40个蛋白组成的蛋白质组预后预测图谱，其预测的敏感度和特异度分别是87%和76%。血清蛋白质组学在乳腺癌预后预测中得到应用。
⑵研究[9]表明：肝癌病人和健康人的血清蛋白质指纹图谱数据，经过数据预处理、PLS变量筛选法建立分类模型，模型CR值达到0.9611,100个样本完全判断正确。
1.4 人工神经网络模型
人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)模型的研究目标，是通过研究人脑的组成机理和思维方式，探索人类智能的奥秘，进而通过模拟人脑的结构和工作模式，使机器具有类似人类的智能。应用到医学数据处理上，就是通过建立模型，找出血清蛋白质谱中表征健康或疾病的信息。
感知器(perceptron)模型是一种最基础的神经网络模型。在感知器模型的基础上，发展出了反向传播(Back Propagation,BP)神经网络、自组织映射(Self-Organized Mapping,SOM)神经网络等模型[12]。
BP神经网络可以处理共线性效应和变量间交互作用，善于处理非线性的、模糊的、含有噪声的数据情况，且理论基础牢固，物理概念清晰，通用性好。SOM神经网络是无监督竞争式学习网络，通过学习能够提取待处理数据中的某种内在规律，并按离散时间方式进行分类，大大减弱了一致性准则中的人为因素。神经网络的局限性在于，建立在渐进理论的基础上，需要无穷多的样本才能较真实的模拟样本的分布函数，而实际上所得的样本都是有限的。
1.4.1 反向传播模型原理
反向传播模型也称B-P模型，是一种用于前向多层的反向传播学习算法。所以将其称作反向学习算法，是因为在修改各人工神经元的连接权值时，所依据的是该网络的实际输出与其期望的输出之差，将这一差值反向一层一层的向回传播，来决定连接权值的修改(图4)。
B-P算法的学习过程如下：
(1)选择一组训练样例，每一个样例由输入信息和期望的输出结果两部分组成;
(2)从训练样例集中取一样例，把输入信息输入到网络中;
(3)分别计算经神经元处理后的各层节点的输出;
(4)计算网络的实际输出和期望输出的误差;
(5)从输出层反向计算到第一个隐层，并按照某种能使误差向减小方向发展的原则，调整网络中各神经元的连接权值;
(6)对训练样例集中的每一个样例重复(3)～(5)的步骤，直到对整个训练样例集的误差达到要求时为止。
1.4.2 自组织映射模型原理
自组织映射神经网络是聚类分析中广泛使用的一种高维可视化的无监督学习算法，是通过模拟人脑对信号处理的特点而发展起来的一种人工神经网络。SOM网络由输入层和竞争层(输出层)组成，且两层之间是全连接的(图5)。目前，SOM算法已被广泛应用于众多信息处理领域，在血清蛋白质谱分析中也发挥着很大作用[13]。
SOM算法的学习过程如下：
将网络中各输入神经元与竞争层神经元的连接情况抽出，设网络输入模式为：
竞争层神经元矢量为:
其中式(7)的Pk为连续值，式(8)的Aj为数字量。竞争层神经元j与输入层神经元之间的连接权矢量为
1.4.3 模型举例
⑴研究[18]采用BP-ANN算法，建立并存储诊断模型、预后模型。诊断模型对大肠癌的诊断灵敏度和特异度分别为82.22%和80.45%，阴性预测值94.74%，阳性预测值51.39%，准确度为80.80%。预后模型通过回验，证明该模型的检验符合率为62.96%。
⑵在研究[14]中，对所有质谱数据用SOM-ANN进行特征选择(网络为6*6，迭代次数为1 000次)，按权值大小挑出权值大的那些特征，对权值相同的特征挑出其中一个。在卵巢癌质谱数据的实验结果中，当特征维数选择为5左右时，SOM的识别率达到了87.2%，是一种有效的特征选择方法。
1.5 支持向量机
支持向量机(Support vector machine,SVM)是一种新型模式识别方法，它能根据有限的样本信息，在研究对象模型的复杂性与分类器的学习能力之间寻求最佳的折中方案。理论上，支持向量机算法得到的是全局最优点，解决了局部极值问题。该算法将实际问题通过非线性变换转换到高维的特征空间，巧妙地解决了维数问题，使算法复杂度与样本维数无关。但是支持向量机算法的核函数选择困难，且算法的复杂性导致训练速度较慢，不宜解决大规模的分类问题。
支持向量机刚主要用于解决数据分类问题，分类问题中最常见的是线性可分问题(图6左)、大约线性可分(图6右)、线性不可分情况(图7)[14]。
1.5.1 模型原理
SVM的基本思想是根据结构风险最小原理，寻找一个满足要求的分割平面，使训练集中的点距离该平面尽可能地远，即构造一个分类函数，将两类样本尽可能地区分开来，使得分类平面两侧的余裕(margin)尽可能最大(图8)。
图8中十字和圆圈分别代表两类训练样本点，分类线H能把两类正确的分开，H1、H2平行于H，且分别通过两类样本中离分类线H最近的点。H1、H2之间的距离叫两类的分类空隙或分类间隔。
1.5.2 模型举例
⑴本研究[19]中应用非线性的SVM分类器(nonlinear SVM classifier)，在此基础上分别应用1 000次5倍交叉验证和“留一法”交叉验证两种方法，并建立评价模型。经过计算筛选出最佳组合是：3 932m/z+5635 m/z，即由这两个蛋白质峰构建的模型可达到对乳腺癌患者的最佳检测效果。
⑵研究[14]表明，脑良性肿瘤样本较少，用SVM模型可以使这样的小样本具有较好的推广性。在研究生物信息学方面，选择了“留一法”SMV分类器简历评价模型，可以筛选出在胶质瘤和脑良性肿瘤及健康对照中表达有差异的新的潜在生物标记，并且可以建立检测胶质瘤敏感性和特异性都很高的判别模型，为胶质瘤的诊断提供了新的方法。
2 质谱分析的发展趋势及前景展望
高通量检测技术的进步，使原始蛋白质表达谱的采集得以实现，但随之而来的是后续分析、处理技术和方法的新挑战。使用得当的话，质谱分析的结果可应用于疾病预警或者检测，为个体化治疗方案的制定提供支持。
本文综述了质谱分析的几种主要方法：决策树模型、偏最小二乘法、神经网络模型和支持向量机。对分析方法的基本原理、适用范围、优势和不足之处做了具体论述，并分别给出疾病诊断的实例加以说明，展现了质谱分析方法对疾病判别和预测的重要作用。
综上所述，通过对临床血清蛋白质谱数据库的原始数据开展分析，可以发现与疾病诊断或健康状况预警相关联的特征信息，提示或协助临床诊断和个体化治疗方案的确定，对人群健康分析和疾病预警的实现具有重要的指导意义。研究人员将在改进现存方法的基础上，创新质谱处理方法，寻找生物信息学和临床诊断间的契合点。
摘要：蛋白质谱具有复杂、数据量大等特点,采用一般的统计学方法难以得到满意的疾病预测或分类结果。文从生物信息学的角度出发,综述了质谱数据挖掘的决策树模型、偏最小二乘法、神经网络模型和支持向量机几种主要方法,并对不同的方法给出了疾病诊断的实例说明,体现了质谱分析方法对疾病判别和预测的重要作用。
关键词：生物信息学,数据预处理,决策树模型,偏最小二乘法,人工神经网络,支持向量机
生物质谱 篇2
飞行时间质谱分析技术进展
质谱分析仪用来测定有机化学中分子结构和分子量,飞行时间质谱TOFMS(Time of Flight Mass Spectrometry)以其分析速度快,分析质量范围广而在生命科学,分析化学等领域得到了广泛的`应用.综述了TOFMS的基本原理,技术和仪器的发展状况和发展方向,以及相关技术在生物分析方面的应用,并对今后的前景进行了展望.
作 者： 作者单位： 刊 名：广州化工 英文刊名：GUANGZHOU CHEMICAL INDUSTRY 年，卷(期)：2009 37(8) 分类号：V2 关键词：飞行时间质谱 联用技术 生物分析生物质谱 篇3
关键词 超高效液相色谱-质谱/质谱法 ；磺胺 ；残留量 ；蔬菜
中图分类号 O657.752 文献标识码 A Doi：10.12008/j.issn.1009-2196.2016.06.016
Determination of 7 Sulfanilamide in Vegetables by
UPLC-MS/MS Spectrometry
HUANG Zhibo WANG Jiyang CHENG Xuemei LIAGN Zhigang HE Jian'an
（Dongguan Agricultural Products Institute of Quality Safety Supervision and Inspection，
Dongguan， Guagndong 523000）
Abstract The detectable method of 7 sulfanilamide in vegetables by UPLC-MS/MS spectrometry simultaneous has been established. The samples are initially extracted with 1% acetic acid acetonitrile. The eluate is separated by gradient elution with methanol-water solution of different ratio on C18 （100 mm×2.1 mm， 1.8 μm） column， and detected under positive multiple reactions monitoring（MRM）. The external standard calibration curves are used for quantitative analysis， the correlation coefficients is higher than 0.999. The results showed that the 7 sulfanilamide detection limits is 0.000 4～0.000 6 mg/kg. The average spiked recoveries ranged from 67.5%～94.1%， and the relative standard deviations （RSDs， n=6） is less than 5.3%. The method is quick， easy and effective， it can satisfy the demand for the determination of the 7 sulfanilamide residues in vegetables.
Keywords UPLC-MS/MS ； sulfanilamide ； residual ； vegetable
磺胺类药物（Sulfonamides，SAs）是指具有对氨基苯磺酰胺结构的一类药物的总称，是一类用于预防和治疗细菌感染性疾病的化学治疗药物。因其具有结构稳定性和环境持久性，容易在环境中长期残留，对人类的健康造成较为严重的影响[1]。
近年来，磺胺类抗生素普遍用在养殖业中，这些药物在使用后大多以其原形或者代谢物形式被排出，畜禽粪便广泛被用作肥料而进入到农田，并影响农田土壤和灌溉水。尽管磺胺在动物性食品中污染问题的关注度很高，但在植物性食品中的污染关注不多，甚至是空白。植物性食品中磺胺污染可能会产生与动物性食品中残留超标和农药残留超标一样的人体健康风险。
目前，磺胺类抗生素在动物类食品、环境中的监测分析常有报道。涉及分析方法有高效液相色谱法（HPLC）[2-4]、气相色谱质谱联用分析法（GC-MS）[5]、液相色谱质谱联用分析法（LC-MS＼MS）[6-10]，但对于蔬菜中磺胺类药物残留检测分析却非常少，李学德等[11]撰写高效液相色谱-荧光检测法同时测定蔬菜中3种磺胺类药物残留一文中提及的前处理方法要烘干磨碎，费时费力，不利于大批量蔬菜的检测。
本研究建立了基于超高效液相色谱-质谱/质谱（LC-MS/MS）法同时测定蔬菜中7种磺胺的残留量的分析方法。该法快速、简单、实用性高，完全能满足日常蔬菜中磺胺残留检测的要求。
1 材料与方法
1.1 材料
1.1.1 仪器与试剂
Agilent Technologies 6420 Triple Quard 超高效液相色谱串联四级杆质谱联用仪购于安捷伦公司；台式高速冷冻离心机购于德国Sigma；涡旋混合器购于美国VVW公司；乙腈和甲酸均为色谱纯；乙酸为分析纯；实验室用水为Milli-Q超纯水仪器制备的超纯水。
磺胺嘧啶（CAS：68-35-9）、磺胺吡啶（CAS：144-83-2）、磺胺恶唑（CAS：246-67-47）、磺胺氯哒嗪（CAS：80-32-0）、磺胺异恶唑（CAS：127-69-5）、磺胺地索辛（CAS：155-91-9）、磺胺邻二甲氧嘧啶（CAS：2447-57-6）均购于德国Dr Ehrenstorfer公司，纯度均>98%。
nlc202309090654
1.1.2 仪器工作条件
色谱条件：采用安捷伦ZORNAX BONUS-RP C18色谱柱（100 mm×2.1 mm，1.8 μm），柱温为40℃，进样量为1 μL；流动相：A为乙腈，B为0.1%甲酸水溶液，梯度洗脱程序见表1。
质谱条件：动态多反应监测（DMRM）正离子扫描模式。其他质谱参数见表2。
1.2 方法
1.2.1 样品提取
称取5.00 g已均质过的蔬菜试样于50 mL的离心管中，加入1%乙酸乙腈15 mL，用涡旋混合器混匀30 s后，震荡提取30 min。
1.2.2 样品测定
将离心后样品用滤纸过滤，滤液收集到20 mL容量瓶中，最后用水定容至20 mL，混匀后过0.2 μm微孔滤膜后，按仪器工作条件进行测定。
2 结果与分析
2.1 仪器条件优化分析
2.1.1 质谱条件考察
在正离子模式下对各待测化合物单标准溶液全扫描找出母离子，SIM扫描模式优化母离子碎裂电压；再进行子离子扫描，找出每个化合物所对应的2个相对强响应的特征子离子，并优化起碰撞电压等参数，获得的最佳质谱条件见表2。
2.1.2 提取剂的选择
一般磺胺类药物提取溶剂有乙腈、二氯甲烷，但二氯甲烷有可能会提取出脂类物质而影响检测效果，所以选取乙腈为提取溶剂。由于磺胺类一般为弱碱性，结果发现，在乙腈中添加1%乙酸比纯乙腈提取效果好（图1）。
2.1.3 色谱柱的选择
本试验采用安捷伦ZORNAX BONUS-RP C18色谱柱，对比100 mm×2.1 mm（1.8 μm）柱和50 mm×2.1 mm（1.8 μm）柱后，结果发现50 mm柱的分离度不够，出峰时间过快，造成多种药物同时出峰，而采用100 mm柱分离效果好，而且峰型对称尖锐。因此，本试验采用ZORNAX BONUS-RP C18 100 mm×2.1 mm（1.8 μm）色谱柱。
2.1.4 流动相的选择
比较以乙腈-0.1%甲酸水、甲醇-0.1%甲酸水作为流动相对7种磺胺分离的影响，结果表明，以乙腈-0.1%甲酸水为流动相时，各药物有较好的分离，而且峰形和灵敏度也有所提高（图2），因此选择乙腈-0.1%甲酸水作为流动相。
2.2 基质影响、线性范围及检出限分析
2.2.1 基质影响
液相色谱-质谱/质谱法中基本都存在基质效应，且大多都是共提物基质成分与目标成分的电离竞争引起的降低目标离子强度，从而对检测定量定性造成较大的影响。由于蔬菜种类多，批量样品都找对应蔬菜基质校准定量，则工作量大而不符合快速、简单、实用性高的要求。分别采用生菜、豆角、萝卜、茄子代表叶菜、豆类、根茎类、茄果类蔬菜基质，考察纯溶剂标样与基质匹配标样的差异，分别配置纯溶剂标样与基质匹配标样的相同浓度标样上机对比，以纯标峰面积为100%，各种蔬菜基质标与纯标的对比结果见图3所示，各种蔬菜的基质影响不大，因此，本实验采用纯标液外标法定量。
2.2.2 线性关系和检出限
在质量浓度为0.05～0.5 mg/L范围内，纯溶剂标准溶液经UPLC-MS/MS测定后，以标准品峰面积为纵坐标，以待测物质量浓度（mg/L）为横坐标，得到各药物的工作曲线（表3），理论定量限按照公式进行计算。
检出限=■。
其中，C：标液浓度为0.05 mg/L；V：定容体积为20 mL；F：浓缩倍数为4；m：称样量为5.00 g；S/N：标液浓度0.05 mg/L的信噪比。得到各种农药的最低检出限结果见表3。
2.3 方法的回收率和精密度分析
由于蔬菜种类繁多，本实验只选取了生菜、豆角、萝卜、茄子代表叶菜、豆类、根茎类、茄果类蔬菜进行回收率和精密度的验证实验。选用不含各种待测组分的生菜、豆角、萝卜、茄子样品进行3个浓度水平的添加回收实验，每个处理平行重复6次，按照1.2.2的条件进行处理测定。7种磺胺在不同蔬菜中的添加量、平均回收率和精密度结果见表4，纯溶剂标准溶液色谱见图4。
3 结论
本研究建立了蔬菜样品中7种磺胺类药物残留同时测定的筛选方法，纯溶剂标外标法定量，定量准确，总体回收率为67.5%～94.1%，相对偏差均小于5.3%，最低检出限为0.000 4～0.000 6 mg/kg，本方法操作快速、简单、实用性高，能满足大批量蔬菜样品的检测，易于在蔬菜磺胺类药物残留检测中推广应用。
参考文献
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生物质谱 篇4
1 材料与方法
1.1 药品和试剂
氯氮平标准品购于公安部, 氯氮平片 (上海医药有限公司信谊制药总厂, 批准文字:国药准字H31021152) ;0.5 mol/L NaOH溶液;SKF525 (内标液) 配制成1.0 mg/mL的乙醇储备液, 置冰箱保存;其他试剂均为分析纯。
1.2 仪器及色谱条件
气相色谱 (Finnigan) 条件: DB-5毛细管柱 (30 m×0.25 mm×0.25 μm) , 柱温220 ℃, 1 min→20 ℃/min→280 ℃, 6 min;检测器:300 ℃, 空气60 kPa, 氢气2.3 kPa, 载气N2 2.0 mL/min, NPD检测器。分流进样, 进样量1 μL。气相色谱-质谱联用仪 (Finnigan) 条件:DB-5毛细管柱 (30 m×0.25 m×0.25 μm) , EI源70ev;质量范围:50-650, 柱温220 ℃, 1 min→20 ℃/min→280 ℃, 6 min;离子源温度:250 ℃, 传输线温度:280 ℃, 载气:He 2.0 mL/min。
1.3 提取和检测
取固体检材1 g或血1 mL, 加蒸馏水1 mL, 加入内标液10 μL, 振荡, 固性检材超声细胞粉碎 (JYD-650L智能型) 匀浆3 min, 0.5 mol/L NaOH调pH10, 振荡摇匀, 加入5 mL乙醚, 振荡15 min, 1 800 r/min离心10 min, 将上清液移入另一干净且干燥试管中, 重复萃取一次。40 ℃恒温水浴中挥干, 20 μL无水乙醇定容, 取1 μL进样检测, 保留时间定性, 内标法和工作曲线法定量。气相色谱-质谱联机分析, 选择离子模式检测 (SIM) , 质谱图、质量色谱图定性, 气相色谱检测, 内标法定量。
1.4 动物实验
Wister大鼠6只, 体重 (180±10) g, 河北省实验动物中心提供, 实验前禁食24 h。经灌胃匀速注入LD50 (351mg/kg) 氯氮平, 给药后观察大鼠的中毒症状, 2 h立即处死, 取心血、心、肝、脾、肺、肾、脑按上述方法条件提取检测其中氯氮平含量。
2 结 果
2.1 气相色谱图、质谱图 (见图1～图10)
2.2 响应曲线和精密度
取氯氮平标准液 (1 mg/mL) , 用乙醇将母液稀释成40.0 μg/mL、30.0 μg/mL、20.0 μg/mL、16.0 μg/mL、8.0 μg/mL、4.0 μg/mL、2.0 μg/mL、1.0 μg/mL的标准溶液系列。分别取1 μL标准溶液, 依上述气相色谱条件下进样。以浓度为横坐标, 峰面积为纵坐标作线性回归, 得其回归方程为Y=8327X-2687 (r=0.987) , 两者之间线性关系良好, 经t检验有统计学意义 (P<0.05) , 检出限为30 ng (S/N>3) 。
取浓度为0.2 μg/μL、0.4 μg/μL、0.8 μg/μL的三种标准溶液在上述气相色谱条件下每样品每日测定5次, 连续测定3 d, 其日内、日间保留时间为 (7.80±0.23) min、 (7.80±0.17) min。
2.3 标准曲线和提取回收率
分别取空白肝组织1 g和心血1 mL, 各12份, 置于离心管中, 各加蒸馏水1 mL和内标液10 μL (1 mg/mL) , 振荡, 按加入氯氮平标准液配制成质量浓度为0.1 μg/mL (μg/g) 、0.5 μg/mL、1 μg/mL、2 μg/mL、4 μg/mL、8μg/mL、12 μg/mL、16 μg/mL、18 μg/mL、24 μg/mL、28μg/mL、32 μg/mL的标准系列, 按1.3检材提取和检测。建立的心血和肝组织中氯氮平检测的标准曲线回归方程Y=33.396X+0.924 8 (μg/mL) 和Y=36.947X+0.126 4 (μg/g) , 式中Y为心血或肝组织中氯氮平浓度, x为氯氮平峰面积与内标峰面积比值;相关系数分别为0.985和0.984;线性范围均为 (0.1～48) μg/mL, 最低检出浓度为0.1 μg/mL或 μg/g (S/N>3) 。
取肝组织1 g或心血1 mL, 各9份, 分别加入标准品4 μg (3份) 、8 μg (3份) 、20 μg (3份) , 按上述方法提取检测, 标准曲线计算回收率。回收率和变异系数分别为 (91.3±1.5) %～ (105.3±1.74) %和1.82～8.72。
2.4 染毒大鼠体内氯氮平检测
染毒大鼠心血和各脏器中均检出氯氮平。大鼠心血、心、肝、脾、肺、肾、脑的含量依次为 (19.7±6.9) μg/mL、 (5.6±2.3) μg/mL、 (25.8±4.0) μg/mL、 (34.5±4.7) μg/mL、 (13.0±2.2) μg/mL、 (20.0±4.3) μg/mL、 (40.9±39.6) μg/mL。
3 讨 论
已报道的氯氮平检测方法有:HPLC、RP-HPLC、LC-MS/MS、固相微萃取-气相色谱质谱法、GC/MS等[4,5,6,7,8,9,10,11]。但是本文所建立的GC、GC/ MS检测方法, 一方面确保定性准确, 另一方面又保证了定量结果的准确。
以SKF525为内标, 其保留时间 (TR=3.45, 氯氮平TR=7.8) 合适, 峰型良好, 与氯氮平分离度Rs>2, 且与生物检材中的杂质峰分离良好, 在较高浓度范围内有较好的线性关系, 提取回收率及精密度均达到检案要求, 且重现性好, 灵敏度高, 可满足定性、定量检验的分析要求, 可用于生物检材中氯氮平含量的定性和定量分析。
本实验氯氮平染毒大鼠体内检材用上述方法提取、净化、浓缩后检验, 同样可获得稳定可靠的分析结果。结果显示, 各脏器内氯氮平含量变化不大, 说明生物样品组成对氯氮平的检测没有影响[12], 以心血、肝、肺含量较高, 与文献[13]报道氯氮平在家兔体内分布特点结果相同。
由于气相色谱/质谱检测方法选择性好, 定性准确, 气相色谱检测简便, 快速, 灵敏, 定量结果准确, 因此既可用于氯氮平中毒或死亡案件的法医学鉴定和法医毒物动力学研究[14], 也可用于氯氮平中毒的临床快速检验诊断。
摘要：目的 建立生物检材中氯氮平的气相色谱和气相色谱/质谱检测方法。方法 检材经0.5mol/L NaOH调pH10, 乙醚萃取, 气相色谱/质谱联用法定性, 气相色谱内标法定量检测生物检材中氯氮平。结果 气相色谱/质谱分析氯氮平的选择离子m/z为243、326。心血中氯氮平气相色谱检测的回归方程、线性检测范围、相关系数、回收率、最低检出浓度分别为Y=33.396X+0.924 8 (μg/mL) 、 (0.1～48) μg/mL、0.985、 (92.40±1.0) %、0.1μg/mL;肝组织中氯氮平气相色谱检测的回归方程、线性检测范围、相关系数、回收率、最低检出浓度分别为Y=36.947X+0.126 4 (μg/g) 、 (0.1～48) μg/g、0.984、 (91.3±1.5) %、0.1μg/g。染毒大鼠心血、心、肝、脾、肺、肾和脑中氯氮平的含量依次为 (19.7±6.9) μg/mL、 (5.6±2.3) μg/mL、 (25.8±4.0) μg/mL、 (34.5±4.7) μg/mL、 (13.0±2.2) μg/mL、 (20.0±4.3) μg/mL、 (40.9±39.6) μg/mL。结论 生物检材中气相色谱/质谱检测方法选择性好, 定性准确, 气相色谱检测简便, 快速, 灵敏, 定量结果准确, 可用于氯氮平中毒的临床快速检验诊断和氯氮平中毒死亡案件的法医学鉴定。
质谱技术员岗位职责 篇5
1、负责利用LC/MS技术(液相色谱质谱联用技术)检测生物样品;
2、负责临床生物样品的接收及分析处理工作;
3、负责新方法的开发、验证方案的起草和验证实施;
4、负责起草研究报告，包括试验方法开发、验证、样品分析报告;
5、负责仪器维护，包括校准和常规实验室工作后清理;
6、能够阅读、理解并严格按照实验室相关SOP规范操作实验各项流程。
质谱技术员岗位职责(二)
1、负责精准诊疗中心质谱/测序技术工作，熟练PCR相关原理，了解NGS、质谱等原理操作;
2、严格遵守实验室的“操作规程”和质量规定，按要求完成科室的日常临床样本检测;
3、负责各类仪器的定标、质控工作，认真填写质控数据，保证检测结果的准确性;
4、负责相关仪器的日常保养和维护，科室生物安全、5S协同管理;
5、其他与实验室相关的事宜。
质谱技术员岗位职责(三)
1、严格遵守实验室的“操作规程”和质量规定进行标本的实验操作
2、负责本科室的日常医学标本的检测
3、负责报告单审查签发，报告结果临床咨询
4、负责各类仪器的定标、质控工作，认真填写质控数据，保证检测结果的准确性
5、负责相关仪器的日常保养和维护
6、其他与实验室相关的事宜
质谱技术员岗位职责(四)
1、在上级领导的指导下完成目标蛋白分离纯化和检测工作。
2、设计蛋白质分离纯化相关实验方案，分析解决相关问题。
3、熟练在LC-MS等仪器平台进行相关项目工作。
4、熟练完成复杂成分小分子、多肽、蛋白组检测及数据分析等工作。
5、完成公司领导交付的其他工作。
质谱技术员岗位职责(五)
1、配合项目技术负责人完成质量研究，完成相应方法学验证工作;
2、进行提取物、浸出物及相关样品的日常分析检测工作;
3、正确处理和整理实验数据、原始记录;
液相色谱质谱联用仪的使用与保养 篇6
【关键词】液相色谱质谱联用仪；使用；维护保养
在上个世纪初期，出现了质谱技术，通过实践研究表明，质谱分析具有很多的优势，如灵敏度较高，不需要较多的样品用量，准确度较高，分析速度较快等，因此在各个领域内都得到了较为广泛的应用。如今已经出现了各种质谱联用技术，如气象色谱质谱联用、液相色谱质谱联用等，以便对质谱功能进行丰富，对质谱的使用范围进行扩展。其中，液相色谱质谱联用技术因为具有较为广泛的适用范围和较强的分离能力，得到了较为广泛的应用。
1、液相色谱质谱联用仪概述
液相色谱质谱联用仪主要种类和工作原理：液相色谱是液相色谱质谱联用仪的分离系统，检测系统为质谱。液相色谱质谱联用仪在结构方面包括诸多组成部分，如进样系统、离子源、质量分析器、检测器等，在色谱部分和流动相分离样品，离子化之后，质谱的质量分析器按照质量数来分开离子碎片，利用检测器，就可以将质谱图给得出来。液质联用有机综合了色谱和质谱优势，如色谱可以较好的分离复杂样品，MS则在选择性以及灵敏度方面较高，可以将相对分子质量和结构信息给提供出来。
通常情况下，高效液相色谱和超高效液相色谱会与质谱仪所联用，超高效液相色谱通过对液相系统耐高压性能进行增加，对色谱柱固定相粒径和色谱柱内径和长度进行降低，这样理论塔板高度就得到了较小，理论塔板数得到了增加，相较于高效液相色谱来讲，缩短了分析时间、增加了色谱峰容量，提升了分离度和灵敏度，这样色谱分析就可以变得更加高效和快速。
液相色谱质谱联用仪主要是对分子量信息进行提供，那么液相色谱质谱联用仪的关键部分就是质量分析器，液相色谱质谱联用仪的质量分析器有着诸多的种类，四极杆分析器经常用到，飞行时间分析器也应用较为广泛。为了促使结构信息得到增加，液相色谱质谱联用仪通常将具有串联质谱功能的质量分析器给应用了过来。
2、日常维护
一是仪器正常工作所需条件：液相色谱质谱联用仪作为一种高端精密的检测仪器，仪器敏感性较好，外界环境容易对其产生干扰作用，因此仪器就要求有着较高正常使用条件。
单相交流电源是必要条件，要保证足够的稳定，220V和50Hz，为了避免仪器受到其他仪器电源波动以及噪声的干扰，需要专线供电，这样仪器的灵敏度才可以得到保证。将不间断电源UPS给应用进来，保证仪器有着持续稳定的电压，否则突然断电，就可能会损坏到仪器配件。在环境方面，实验室温度需要保持在22摄氏度到25摄氏度之间，相对湿度在百分之八十以内，质谱仪工作过程中，会有大量的热量产生于电路板及分子涡轮蹦，要保证实验室温度在25摄氏度以内，如果运行环境一直高温，那么就会损坏到电路板，泵的使用寿命会受到影响。
如果灰尘等污染到质谱类仪器设备，那么就很容易导致故障的出现。灰尘污染到仪器设备电路板上的电子元件，散热不良以及过热等现象就容易出现，进而影响到电子元件正常功能，那么就会有不稳定或者异常出现于输出信号中，仪器也会遭到损坏。在日常工作中，需要仔细清洁放仪器房间，在不使用仪器的过程中，需要将防尘罩给盖上去。
二是维护和保养：首先是液相部分，流动相使用的溶剂需要符合相关的等级要求，有真多溶剂添加剂都是禁止使用等，如碱金属卤化物及其酸溶液，有机胺，三氟乙酸，表面活性剂、离子对试剂等等。要将澄清溶液作为样品，避免有显著的杂质存在，如果有显著杂质存在于样品中，那么在进样之前，就需要过膜处理，避免色譜柱和离子源的毛细管遭到杂质堵塞。要严格控制进样浓度，优化时和测样时样品浓度保持在1-5ug/g左右，避免超过100ng/g，否则就会污染到仪器，降低灵敏度增加噪声，对测量结果造成较大的影响。
其次是质谱部分，在使用质谱之前，需要抽真空，通常情况下，机械油泵和分子涡轮泵构成了质谱的真空系统，在工作过程中，机械油泵将一定的前级真空度给提供出来；在使用仪器的过程中，每周都需要将机械泵的镇气阀给拧开，以便促使泵油回流，因为如果泵内只有较低的油位，机械泵就可能会遭到损坏。结束镇气后，需要对镇气阀及时关闭，避免停电或者误操作，向系统中反抽泵油，泵油回流之后，需要对气镇阀及时关闭。通常情况下，连续工作3000个小时之后，就需要对泵油进行更换。
要将具有较高纯度的氮气作为液相色谱质谱联用仪的雾化气体、干燥气以及碰撞气等，纯度要尽量接近百分之百，如果气体只有较低的纯度，那么杂质很容易碰撞到例子，这样就会猝灭离子，在很大程度上影响到仪器的灵敏度。因为质谱载气有着较大的消耗量，因此，通常将液氮或者氮气发生器给应用过来。
在质谱准备过程中，需要首先打开脱溶剂气，然后将高压打开，最后向质谱切换流动相的流路，需要注意的是，不能颠倒这个顺序。如果没有开气体就将高压打开，那么局部就会有较高的温度，部分部件可能会遭到烧水。如果没有将高压打开，就向质谱切换流动性，没有雾化流动性，直接流入到质谱中，质谱就会遭到污染。
最容易遭受到污染的部分是离子源，因此，就需要对进样浓度严格控制，避免过大，否则就会升高背景，在较大程度上降低灵敏度。完成每次样品运行之后，都需要对离子源进行清洗，采用的是纯甲醇，清洗时间要保持在30分钟。对锥孔定期取下清洗，将体积比为1比1的异丙醇和水混合溶液给应用过来，然后在混合溶液中放置锥孔尖头，避免对锥孔尖头直接碰触，经过超声三十分钟之后，取出来晾干，如果锥孔存在着严重的污染问题，可以将百分之十的甲酸给加入进来。
为了促使液相色谱质谱联用仪的性能状态始终保持在最好，那么就需要将标准溶液应用过来，定期调谐，校准质量轴，此外，还需要结合国家的相关标准和计量规范，利用有证标准物质来定期核查仪器性能，并且仔细记录核查结果。
3、结语
通过上文的叙述分析我们可以得知，液相色谱质谱联用仪因为具有一系列的优势，如今在较多的领域内都得到了较为广泛的应用；液相色谱质谱联用仪作为精密仪器，比较的敏感，那么在使用的时候，就需要保证有符合标准的条件，并且做好维护保养工作，以便将液相色谱质谱联用仪维持一个较好的状态，将液相色谱质谱联用仪的作用给充分发挥出来。
参考文献
[1]王贵友，顾兆.质谱仪技术发展与应用[J].现代科学仪器，2009，2（6）：123-125.
[2]林静.质谱联用技术及其在临床上的应用[J].医学综述，2010，16（4）：55-57.
生物质谱 篇7
赛默飞中国区总裁江志成, 及赛默飞色谱与质谱业务总裁Dan Shine等多位领导莅临活动现场。赛默飞中国区总裁江志成在会上强调:“赛默飞一直坚持以创新驱动本地化发展, 并积极响应中国的国家发展策略, 同时凭借国际领先的检测技术、对本地市场的深入洞察及专业化的科学人才储备, 在中国市场赢得了众多客户的高度青睐和认可。”
在赛默飞众多领先科技中, Orbitrap系列产品是赛默飞致力于本地创新研发的有力代表。赛默飞全球色谱质谱业务总裁Dan Shine介绍道:“从2005年推出至今的十年间, Orbitrap加快了世界检测行业的发展历程, 持续引领整个检测行业迈向高分辨率、高精准、更稳定的阶段。Orbitrap同样为中国市场带来超乎寻常的体验, 除了蛋白质组学以外, 其他包括制药业、代谢组学、生物标记发现、兴奋剂检测、毒药检测及环境检测等领域, 都是Orbitrap系列产品所涵盖的监测范围, 我们很高兴该系列的推层出新能为整个中国质量检测市场造福。”
“当然, 我们绝不止步于此。赛默飞将继续加大研发力度、开发新技术、增强研究人员专业技能, 不仅力创Orbitrap另一个辉煌十年, 更致力于为整个检测行业带来更多具有代表性的产品, 从而使公司在‘使世界更健康、更清洁、更安全’的道路上坚定前行。”江志成先生继续补充道。
基于对Orbitrap的创新延续, 赛默飞推出的两款质谱新品在分辨率、精准度、稳定性等方面进行了有效提升和改进:
Thermo ScientificTMOrbitrap FusionTMLumosTM三合一质谱仪基于革命性的Tribrid技术, 配置大气压离子源、先进的四级杆技术、超高场Orbitrap分析器和最新型的双压线性离子阱, 在灵敏度、选择性和功能性方面取得前所未有的进步, 进一步扩展了生命科学研究人员在挑战定量限和蛋白质表征方面的范围;此外, 该仪器也是小分子定性和定量的强大分析平台, 可以实现极低水平的定量分析。该款产品主要应用在代谢组学、蛋白质组学和生物分析领域。
Thermo ScientificTMQ ExactiveTMGC Orbitrap GC-MS/MS系统是GC和Orbitrap技术的完美结合, 不仅具有三重四杆GC-MS的定量能力, 还具备Oribrap技术才能提供的高质量精度、全扫描高分辨率、准确质量数能力, 再与智能识别软件强强联合, 能够最大限度发挥其出色分析能力。该系统在代谢组学、食品安全、工业、临床及药物分析领域都有着广泛应用, 开创了分析新纪元。
生物质谱 篇8
关键词：枸杞；农药残留；气相色谱-质谱法（GC-MS）；多残留检测；固相萃取；前处理
中图分类号：TQ450.2+63 文献标志码：A 文章编号：1002—1302（2016）01—0285—05
枸杞是我国传统的药食同源植物，具有补肾养肝、润肺明目之功效，同时也是我国主要的出口创汇农产品，主要出口韩国、日本、东南亚及欧美地区等。枸杞属于香甜细嫩的花果类植物，在生长过程中，病虫害种类多、发生频率高，往往大量使用多种农药进行防治，造成枸杞农药残留严重，致使枸杞食用、药用安全性受到影响。目前，农药残留已成为当前影响我国枸杞质量安全、出口创汇的主要因素。我国目前仍未规定枸杞中农药残留的限量标准。因此，探讨简单、快速、准确的枸杞农药多残留分析方法对控制枸杞农药残留污染、促进枸杞产业健康发展具有重要意义。目前，关于枸杞中农药残留分析方法的研究报道较少，主要有液相色谱法、液相色谱-串联质谱法、气相色谱法、气相色谱-质谱法等；但以上方法均是针对每一类药物进行检测，目前枸杞中使用的农药多达几十种，无法满足农药多残留分析要求。本试验以枸杞生长过程中常用的农药为研究对象，采用气相色谱-质谱法（GC-MS）结合固相萃取技术，建立简单、准确、可靠的枸杞中28种农药多残留分析方法，该方法前处理简单、快速、净化效果好、定性准确、灵敏度高、回收率稳定，各项检测指标均能满足目前我国农药残留监测要求。
1材料与方法
1.1材料与试剂
earb/NH2固相萃取柱（500 mg/500 mg/6 mL，德国CNW公司）；丙酮、正己烷（色谱级，美国J.T.Baker公司）；乙腈（色谱级，德国Merck公司）；甲苯（色谱级，德国CNW公司）；敌敌畏、敌百虫、乙酰甲胺磷、甲拌磷、氧乐果、久效磷、乐果、百菌清、毒死蜱、对硫磷、三唑酮、马拉硫磷、三氯杀螨醇、丙溴磷、联苯菊酯、甲氰菊酯、氯氟氰菊酯、氟氯氰菊酯、哒螨灵、氯氰菊酯、氰戊菊酯、溴氰菊酯、苯醚甲环唑、二甲戊乐灵、克螨特、丙环唑、戊唑醇、咪鲜胺均购自中国国家标准物质中心，浓度均为1 000 mg/L。其余试剂为分析纯，试验用水为超纯水。
1.2仪器与设备
Agilent7890A气相色谱仪，7000B Triple Quad GC/MS质谱仪（Agilent公司）；MassHunter数据处理软件；Rapid Trace全自动固相萃取工作站（美国Biotage公司）；MS3 basic涡旋混合器（德国IKA公司）；T18 ULTRA TURRAX（德国IKA公司）；R-210旋转蒸发器（瑞士步琦公司）；KQ-500DB超声波清洗器（昆山市超声仪器公司）。
1.3方法
1.3.1溶液配制 单标储备液的制备：分别量取标准溶液各1.0 mL，用丙酮稀釋成100 mg/L的标准储备液，-20℃下保存备用。混合标准工作液的制备：吸取一定量的各标准储备液置于同一容量瓶中，用丙酮稀释成合适浓度的工作溶液。
1.3.2样品前处理 称取（5.00±0.01）g枸杞于50 mL离心管中，加入5 mL水和15 mL乙腈，15 000 r/min匀浆提取1 min，加入2 g氯化钠，涡旋混合1 min，6 000 r/min离心5 min，取上层有机相至浓缩瓶中。离心管中再加15 mL乙腈，重复提取1次，抽取并合并上层有机相，40℃旋转蒸发至1～2 mL，待净化。earb/NH2固相萃取柱用4 mL乙腈+甲苯（体积比3：1）预淋洗，待液面到达柱吸附层时，迅速将上述待净化液转移至净化柱上，再用2 mL乙腈+甲苯（体积比3：1）洗涤样液瓶并转移上柱，重复3次，用25 mL乙腈+甲苯（体积比3：1）洗涤净化柱，收集流出液于浓缩瓶中，40℃旋转蒸发至近干，加入5 mL正己烷再旋转蒸发至干，用正己烷+丙酮（体积比1：1）定容至1 mL，过0.22μm有机相滤膜，用于气质测定。
1.3.3色谱、质谱条件 色谱条件：色谱柱：DB-17MS（30 m×0.25 mm×0.25 μm，美国Agilent公司）；升温程序：初始温度70℃，恒温1 min，以8℃/min的速率升温至210℃，再以20℃/min的速率升温至290℃，保持12 min；进样口温度280℃；进样方式：脉冲不分流；载气：高纯度氦气；流速：1.2 mL/min；进样量：1.0 μL。質谱条件：电子轰击（EI）电离模式；电离能量70 eV；扫描方式：选择离子监测（sIM）；离子源温度：230℃；四级杆温度：150℃；GC-MS接口温度：280℃；溶剂延迟：3.75 min。
1.3.4标准曲线、方法检出限及定量限 将28种农药混合溶液稀释成10.0、5.0、2.0、0.5、0.2、0.1、0.05、0.02、0.01、0.002μg/mL系列标准工作液，采用“1.3.3”节的方法进行分析，以进样质量浓度为横坐标，峰面积为纵坐标，进行线性回归计算，求得28种农药的线性方程、相关系数。在阴性样品中添加28种农药标准品，计算3倍信噪比（S/N>～3）和10倍信噪比（S/N≥10）时所对应的样品质量浓度，分别作为方法的检出限（LOD）、定量限（LOQ）。
nlc202309031608
1.3.5方法回收率及精密度试验 采用对阴性样品进行加标回收试验来考察方法的准确度、精密度，对空白枸杞样品，分别添加不同浓度的农药混合标准溶液，按照“1.3.2”节的方法进行样品前处理，在“1.3.3”节条件下测定，计算样品加标回收率。每个添加水平重复6次，测得各组分的峰面积，计算其相对标准偏差。
2结果与分析
2.1色谱条件优化
选择合适的色谱柱是农药多残留分析的前提，本试验考察了DB-5MS、DB-17MS等2种不同极性的色谱柱，通过标准工作液进样来比较两者对28种农药的分离效果。结果显示，DB-5MS、DB-17MS均能实现组分的基本分离，但乙酰甲胺磷、久效磷等有机磷农药在DB-17MS色谱柱上的峰形（图1）优于DB-5MS色谱柱。
22
2.2质谱条件优化
按照出峰顺序对测物进行分组，分时段完成所有离子的检测。保留时间接近的化合物被分进一组进行多离子同时扫描。采用SIM方法，每种化合物分别选择1个定量离子、2～3個定性离子，以响应值较高且干扰较少的离子进行定量，以特征离子及离子问的相对丰度比进行定性。28种化合物优化的定量离子及定性离子等参数见表1。SIM扫描每个组分定量离子流图见图2。
2.3样品前处理条件优化
比较了乙腈、丙酮、丙酮+正己烷（5：5）等溶剂对28种农药的提取效果，结果表明，枸杞复水后加乙腈提取效果最好，这可能与样品中加入水促进了枸杞中糖分溶解，从而提高了乙腈的渗透能力有关。加入NaCl后，乙腈可从混合溶液中快速分离，有利于后续操作。丙酮提取液中干扰物较多，不利于下一步净化。丙酮+正己烷（5：5）的提取效率低于以上2种提取溶剂。因此，本试验采用乙腈作为提取溶剂。
目前多农残分析主要采用固相萃取柱吸附杂质方式来净化，本试验对比了C18、Florisil、carb/NH23种吸附剂的净化效果。由于枸杞基质复杂，含有较多的糖类、蛋白质及色素等，C18对这些杂质的吸附能力弱，净化效果较差。Florisil柱虽然对杂质有较强的吸附能力，但对极性较强的有机磷农药也有吸附能力，增强洗脱液极性，可将此类组分洗脱，但杂质也会被同步洗脱。carb/NH2的净化效果最好，但对百菌清等含有芳香族结构的农药也产生明显吸附效果，在洗脱液中加入25%左右的甲苯可以破坏吸附剂和此类农药的相互作用。同时，甲苯的存在可防止碱性敏感的农药在碱性吸附剂（NH2）上的降解。因此，本试验选择carb/NH2作为固相萃取柱，乙腈+甲苯（体积比3：1）为洗脱溶剂。
2.4标准曲线、方法检出限和定量限
28种农药混合标准溶液，采用外标法定量，在“1.3.3”节条件下分析，以定量离子峰面积（y）对质量浓度（x）得出校正曲线，通过回归分析得出回归方程、决定系數（表2）。结果表明，28种农药在0.01～5.00μg/mL范围内线性关系良好（r2>0.99），方法的检出限（LOD）和定量下限（LOQ）分别为0.008～0.085μg/g和0.027～0.280μg/g，满足农药残留定量分析要求。
2.5方法的回收率与精密度
分别在空白样品中添加不同浓度水平的混合农药标准工作溶液，每个添加水平平行分析6次，添加后按“1.3.2”节和“1.3.3”节所述步骤进行提取、净化、测定，样品加标回收率、相对标准偏差见表3。结果显示，在3个加标水平下，28种农药的平均回收率范围为71.0%～106.0%，相对标准偏差为0.96%～12.3%，表明该方法准确可靠。
2.6实际样品测定
利用本试验方法，分别对来自农贸市场、超市、农户、枸杞加工企业、生产基地的27个枸杞样品进行检测，其中有11个样品检出23次农药残留。检出的农药和检出量分别为：毒死蜱（0.091～0.275 mg/kg）、丙溴磷（0.528 mg/kg）、联苯菊酯（0.016 mg/kg）、三氟氯氰菊酯（2.22 mg/kg）、哒螨灵（1.09 mg/kg）、氯氰菊酯（0.194～0.434 mg/kg）、氰戊菊酯（0.284～0.616 mg/kg）、溴氰菊酯（3.11～3.59 mg/kg）、苯醚甲环唑（0.0780～0.212 mg/kg）、甲氰菊酯（0.148 mg/kg）、克螨特（0.145 mg/kg）、戊唑醇（0.412 mg/kg）。
3结论
本研究建立了枸杞中28种农药多残留的气相色谱一质谱联用检测方法，包括11种有机磷杀虫剂、1种有机硫杀虫剂、1种有机氮杀虫剂、3种有机氯杀虫剂、7种拟除虫菊酯类杀虫剂、4种含氮杀菌剂、1种除草剂，该方法灵敏度高、结果准确可靠，重复性好，为枸杞中农药多残留的测定提供了简单可靠的前处理方法和检测手段。