食品中喹诺酮类抗菌药的分析方法比较研究
作者单位:浙江工商大学
学位级别:硕士
导师姓名:张虹
授予年度:2009年
学科分类:09[农学] 0903[农学-农业资源与环境]
主 题:喹诺酮类药物 残留分析 前处理方法 气相色谱分析方法 气质联用分析方法 高效液相色谱分析方法 液相色谱串联质谱分析方法
摘 要:喹诺酮类(quinolones,QNs)药物是一类抗菌作用强,抗菌谱广的人工合成抗菌药。随着QNs在家禽类动物中的大量使用,很多地方出现滥用该类药物的情况,使得QNs在动物性食品中残留的现象普遍存在。QNs在人体内累积后能产生毒副作用,而低浓度的QNs残留能导致病原微生物产生耐药性,从而危害人类健康。本研究建立了三种食品中喹诺酮类药物的分析方法,并对方法进行比较,旨在建立切实可行的分析食品中多种QNs的方法,从而更好的监控食品中QNs的残留,确保食品的安全性。 本实验首先对样品的提取液、提取方式和净化方法进行研究。选择了五种提取溶剂、三种提取方式和两种净化方法对喹诺酮的提取及净化效果进行比较。结果表明柠檬酸-磷酸盐缓冲液(Mcllvaine)的提取率高,超声提取的方式效果好,固相萃取(SPE)的净化方法更有效。SPE的方法优化结果:选择Varian—Boud elut plexa固相萃取柱为净化柱,采用3mL甲醇、3mL纯水、3mL Mcllvaine缓冲液活化,1mL 5%甲醇水溶液淋洗,6mL甲醇洗脱目标物质。 本文建立了气相色谱(GC-FID)和气质联用(GC-MS)分析方法的操作条件。酸性喹诺酮经衍生化后用气相色谱检测,GC-FID检测出萘啶酸(NAL)和氟甲喹(FLU),检出限是9.09μg/mL和11.54μg/mL,定量限是30-30μg/mL和38.36μg/mL。GC-MS检测出奥索利酸(OXO)、NAI和FLU,检出限是23.08μg/mL、1.03μg/mL和1.18μg/mL,定量限是79.92μg/mL、3.42μg/mL和3.95μg/mL。GC-FID和GC-MS分析速度快、定性准确,但样品分析前需经过衍生化,样品处理相对复杂。本研究分析了三种酸性QNs,但这两种方法适用范围窄,且灵敏度低。因此该方法不适于检测残留在食品中微量的QNs类药物。 高效液相色谱(HPLC-FLD)方法比GC-FID和GC-MS方法在分析QNs类药物方面具有一定的优势。本文建立了同时检测食品中13种喹诺酮类药物的HPLC-FLD分析方法,并对色谱柱、流动相体系、检测波长和其他色谱相关参数进行了选择优化。经方法学验证:QNs的线性范围是2.00~200.00ng/mL(其中达氟沙星在1.00~100.00ng/mL,恩诺沙星和莫西沙星在4.00~800.00ng/mL,OXO、NAL和FLU在2.00~400.00ng/mL);QNs在各自的线性范围内具有良好的线性关系,相关系数R范围在0.9987~0.9999之间。最低检出限(LOD)在0.008~1.112μg/kg,定量限(LOQ)在0.027~3.706μg/kg。在空白样品中添加三个浓度水平的QNs标准溶液,13种QNs的回收率在72.76%~102.79%之间,日内精密度在0.61%~9.99%之间,日间精密度在3.40%~6.09%。该方法操作简便,灵敏度高,可同时分析多组分QNs的残留。 超高效液相色谱质谱联用技术(UPLC-MS/MS)比液相色谱具有更快的分析速度,能分析更多种QNs。本文建立了同时检测食品中22种喹诺酮类药物的UPLC-MS/MS分析方法。该方法对色谱柱、流动相体系、色谱和质谱相关参数进行了选择优化。通过空白样品基质溶液加标定量,有效地降低了基质干扰的影响,回收率和重现性良好,QNs在其线性范围内相关系数为0.9851~0.9997之间,具有良好的线性关系。LOQ在0.008μg/kg~0.339μg/kg,回收率在63.1%~94.6%之间,相对标准偏差在0.86%~13.12%之间。该方法灵敏度高,定性定量准确,分析速度快,可以对食品中多组分QNs的残留进行分析。 通过对GC-FID、GC/MS、HPLC-FLD和UPLC-MS/MS方法的比较得出,GC-FID和GC-MS方法分析QNs的种类少,检出限高,灵敏度相对较低,不适合分析残留在食品中微量的QNs类药物。UPLC-MS/MS的分析速度快,分离效率高,即使在液相色谱不能同时分析多种QNs的情况下,质谱检测器的多离子反应监控技术(MRM)也能解决这一问题,而且还能同时分析更多种QNs。本研究分析了22种QNs,但仍可能开发出更多种QNs的同时检测方法。但HPLC-FLD分析QNs的价格比UPLC-MS/MS便宜,而且液相色谱比质谱检测器的稳定性高。HPLC-FLD和UPLC-MS/MS的灵敏度和准确性高,操作简便,定量限远低于我国农业部和欧盟规定的动物性食品中QNs的最低残留限量,因此两种方法都适合分析食品中多组分QNs的残留。