单一提取和集成非目标数据采集与数据挖掘工作流程,用于分析农业植物产品中的危险物质
Cheng Zhong1, Songhe Li1, Nanri Yin1
1Key Laboratory of Biology and Genetic Improvement of Oil Crops, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Wuhan 430062, China; Oil Crops Research Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Wuhan 430062, China; National Reference Laboratory for Agricultural Testing, Wuhan 430062, China; Quality Inspection and Test Center for Oilseed Products, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Wuhan 430062, China; Laboratory of Quality and Safety Risk Assessment for Oilseed Products (Wuhan), Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Wuhan 430062, China; Key Laboratory of Detection for Mycotoxins, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Wuhan 430062, China.
这项研究引入了一种改进的工作流程,用于检测农业植物食品中的危险物质. 与传统技术相比,新方法可提高18.5%的污染物识别率.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 食品安全 食品安全
- 环境科学 环境科学
背景情况:
- 在农业植物食品 (APFP) 中识别污染物是一个重大挑战.
- 现有方法在全面覆盖危险物质方面可能存在局限性.
研究的目的:
- 开发一个先进的工作流程,以加强APFP中危险物质的检测.
- 提高食品安全分析中污染物识别的覆盖范围和准确性.
主要方法:
- 开发了一个单步提取和集成非目标数据采集 (INDA) 工作流.
- 对于多极危险物质,D-optimal实验设计优化过板提取 (FPE).
- 可变窗口数据独立采集 (vDIA) 与数据依赖采集 (DDA) 结合,以最大限度地利用MS2频谱.
主要成果:
- 结合DDA和vDIA方法,与单独使用DDA相比,危险物质的识别率提高了18.5%.
- 工作流程显示了多极危险物质的更好的覆盖范围.
- 使用GNPS的分子网络有助于发现危险物质的相关代谢物和结构相关产物.
结论:
- 开发的INDA工作流程显著提高了APFP中危险物质的识别.
- 结合DDA和vDIA模式,为食品污染物分析提供了更全面的方法.
- 分子网络是识别食品矩阵中新型或相关的危险化合物的宝贵工具.
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