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改進數據采集方法 農科院提升農殘篩查效率
2020年09月17日 08:46:56
來源：儀器網 點擊量：5882
近日，中國農業科學院蜜蜂研究所的研究團隊改進了液相串聯高分辨質譜法的數據采集方法，可以顯著提升該方法在高通量篩查方面的準確性和實用性，適用于農產品中獸藥、農藥、霉菌毒素等混合污染物的高通量篩查。
【化工儀器網 行業動態】農藥殘留和獸藥殘留是我國農產品食品質量安全面臨的主要問題。農藥和獸藥不僅是防治病蟲害的有效手段，對植物和禽畜的生長發育也有很大的影響。在種植和養殖過程中，使用農藥和獸藥是無法避免的。因此應對農獸藥殘留問題的關鍵在于加強農產品檢測，保證進入市場的農產品農獸藥殘留不超過限量標準。
針對農產品中的化合物殘留檢測目前有很多標準，包括高效液相色譜法、酶聯免疫法、高效液相色譜熒光檢測法、氣相色譜-質譜法、液相色譜-串聯質譜法等。在種植和養殖過程中使用的農獸藥種類眾多，樣品中殘留的有害物質往往成分復雜，因此需要檢測的項目也有很多。大多數常用的檢測方法只適用于一類或者幾類農獸藥，使得農產品檢測的效率低下。而液相色譜-串聯質譜法雖然可以檢測的成分較多，但也存在實用性差、假陽性高等問題。提高現有檢測方法的效率以及準確性和全面性是當前食品安全領域的迫切需求。
近日，中國農業科學院蜜蜂研究所的研究團隊改進了液相串聯高分辨質譜法的數據采集方法，可以顯著提升該方法在高通量篩查方面的準確性和實用性，適用于農產品中獸藥、農藥、霉菌毒素等混合污染物的高通量篩查。
高分辨質譜常用的數據采集方法主要有兩種：數據依賴性采集(DDA)和數據非依賴性采集(DIA)。前者適用于靶向化合物的分析，后者適用于非靶向物質的檢測，兩者以獨立的方式運行，難以兼容。研究團隊打破了兩者之間的界限，開發出集成了DDA和DIA兩種模式的新型數據采集方法(DDIA)，可以在單次數據采集中同時進行靶向和非靶向物質的檢測。這種方法可以減少數據的重復采集以及數據整合工作，提高設備利用率，節約檢測成本。
目前研究人員已經成功將DDIA應用到牛奶、谷物、蔬菜和蜂蜜的高通量篩查分析中。隨著DDIA的進一步完善，這種數據采集方法有望代替DDA和DIA，推動液質聯用技術的發展，在食品檢測領域之外也可以發揮巨大的作用。
資料來源：中國科學報
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