在食品制造中,顏色添加劑被廣泛使用,因為某些顏色通常與特定的味道相關聯。在其歷史過程中,為了降低其成本,顏色添加劑經常被其他化合物污染,這使得對其進行監測變得至關重要。在今天,由于許多顏色添加劑來源于天然物質,農藥含量成為一個關注點。為了測量農藥含量,通常采用QuEChERS樣品制備法提取食物中的農藥,這些方法通常是手動的,并且往往浪費且耗時。在本研究中,我們使用了CEM公司的EDGE®自動化提取系統來從美國分析化學家協會(AOAC)顏色添加劑社區提供的各種顏色添加劑中提取農藥。對各種基質的提取效率進行了評估,發現EDGE能夠從顏色添加劑中提取出農藥,并具有良好的回收率和標準偏差。對于希望實現農藥提取自動化的實驗室來說,EDGE是一個不錯的選擇。
食品中的顏色添加劑是食品工業的重要組成部分,因為消費者常常將某些顏色與特定的食物和風味聯系起來。過去,食品顏色添加劑常常被其他物質摻雜以降低成本。因此,為了防止添加劑造成傷害,監測其安全性有著悠久的歷史。現代對食品顏色添加劑的擔憂之一是它們含有的農藥水平。許多食品顏色添加劑源自商業種植的天然產品,這使得它們容易受到農藥污染。此外,許多顏色添加劑是濃縮提取物,這可能增加了農藥的濃度。為了分析這些添加劑中的農藥含量,通常使用像QuEChERS這樣的提取技術來提取樣品。QuEChERS樣品制備方法傳統上使用乙腈和鹽從食品基質中提取農藥。這種方法是手動操作的,并且每個樣品會產生幾件廢物。因此,需要生成更少廢物且自動化的替代提取方法。
在本應用報告中,使用了CEM公司的EDGE自動提取系統,從Restek公司提供的不同一致性(包括粉末和油樹脂)的幾種食品顏色添加劑中提取農藥,這些添加劑包括胭脂紅、姜黃素、葉綠素銅鈉、降胭脂紅、奶酪色、胡蘿卜油樹脂、胭脂樹和辣椒提取物。通常,這些基質被視為難以處理。通過標準添加物摻入實驗,EDGE展示了能夠以高提取回收率(60-125%)和小于20%的良好標準偏差來提取干燥和油樹脂顏色添加劑。
這些提取回收率和標準偏差符合AOAC顏色添加劑社區提出的要求,使EDGE成為自動化農藥提取的潛在解決方案。
三、材料與方法
顏色添加劑樣品(包括胭脂紅、姜黃素、葉綠素銅鈉、降胭脂紅、奶酪色、胡蘿卜油樹脂、胭脂樹和辣椒提取物)由AOAC顏色添加劑社區提供。農藥摻入混合物由Restek提供。乙腈、乙酸、丙酮、甲醇和石油醚從Sigma購買。其他用品由CEM提供。每種樣品類型根據表1中指示的樣品質量、摻入質量和額外吸附劑略有不同地進行準備。樣品連同其額外的吸附劑一起直接稱重到裝有S1 Q-Disc Stack的Q杯中。每個樣品通過AOAC顏色添加劑社區提供的定制混合液,按扌旨定量摻入每種農藥。樣品制備三份。每個提取瓶也配備一個Q-Shield。準備好的Q杯和提取瓶放入EDGE架上,然后將架子放入EDGE設備中。使用表2中指示的基質運行EDGE方法,采用含有1.0%乙酸(體積比)的乙腈作為提取溶劑,并按照表1中的攪拌方向進行操作。
表1. Q杯準備與EDGE中的攪拌
表2. EDGE方法參數
從每個提取物中取1 mL轉移到一個棕色小瓶中,然后取10 µL樣品直接注入到連接Waters XEVO TQD質譜儀的Waters Acquity H Class UPLC系統,未進行稀釋。使用Restek Raptor ARC-18色譜柱(2.7 µm, 100 x 2.1 mm)對農藥進行分離,流動相為4 mM甲酸銨和0.1%甲酸的水溶液(流動相A)以及4 mM甲酸銨和0.1%甲酸的甲醇溶液(流動相B),流速為0.25 mL/min,按照表3中的程序進行操作。同時,也通過各自的多反應監測(MRM)轉換進行監測。
表3. 用于分離農藥的UPLC梯度
每個摻入樣品與提取后摻入樣品進行比較,以評估回收數據。每種粉末基質和降胭脂紅的回收數據如表4所示。對于這些基質,篩選了54種化合物,可接受的回收范圍為60%-125%。對于胭脂紅,其中53種化合物的回收值在可接受范圍內,只有一種化合物的標準偏差大于20%。對于姜黃素,49種化合物的回收值在可接受范圍內,所有化合物的標準偏差都在理想范圍內。對于葉綠素銅鈉,53種化合物的回收值在可接受范圍內,只有一種化合物的標準偏差大于20%。對于降胭脂紅,所有54種化合物的回收值均在可接受范圍內,且只有一種化合物的標準偏差大于20%。因此,EDGE能夠從粉末顏色添加劑中提取農藥。
每種油樹脂的回收數據如表5所示。對于每種油樹脂,分析了58種農藥。對于奶酪色,54種化合物的回收值在可接受范圍內,51種化合物的標準偏差低于20%。對于胡蘿卜油樹脂,56種農藥的回收值在可接受范圍內,53種化合物的標準偏差低于20%。對于胭脂樹,55種化合物的回收值在可接受范圍內,53種化合物的標準偏差低于20%。對于辣椒提取物,57種農藥的回收值在可接受范圍內,53種化合物的標準偏差低于20%。基于這些數據,可以證明EDGE能夠提取被認為是難以處理的油樹脂,并且具有高回收率和理想的標準偏差。
表4. 胭脂紅、姜黃素、葉綠素銅鈉和降胭脂紅的回收數據
表5. 奶酪色、胡蘿卜油樹脂、胭脂樹和辣椒提取物的回收數據