《Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis》：Development and validation of an LC-MS/MS method for the determination of mycotoxins in the medicinal and edible herb dandelion
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•开发并验证了一种用于测定蒲公英中五种真菌毒素的LC-MS/MS方法。•稀释-直接进样法实现了多种真菌毒素的有效同时分析。•在分析的所有54个蒲公英样品中均检测到AFB?和FB?。•所有蒲公英样品中均存在多种真菌毒素共污染现象。引言草药（HMs）在世界各地的传统医学体系中被广
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开发并验证了一种用于测定蒲公英中五种真菌毒素的LC-MS/MS方法。
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稀释-直接进样法实现了多种真菌毒素的有效同时分析。
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在分析的所有54个蒲公英样品中均检测到AFB?和FB?。
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所有蒲公英样品中均存在多种真菌毒素共污染现象。
引言
草药（HMs）在世界各地的传统医学体系中被广泛用作治疗药物[1]、[2]、[3]，并越来越多地被视为慢性疾病治疗的选择[4]、[5]、[6]。由于中医药（TCM）的悠久历史，草药在中国尤其受欢迎[7]。因此，草药质量受到越来越多的关注，以支持良好实践[8]、[9]。
从种植到市场销售的整个过程中，草药材料在不利的条件下容易受到真菌感染，从而导致各种真菌毒素的污染[10]、[11]。与农药残留和重金属污染相比，真菌毒素污染因其天然来源而更难以预防。此外，真菌毒素的物理化学性质多样，使得快速同时测定具有挑战性；因此，仅有少数研究报告[12]。此外，中医使用的草药种类繁多，复杂基质造成的基质干扰对高效多真菌毒素测定构成了重大障碍[13]。
蒙古蒲公英（Taraxacum mongolicum Hand.-Mazz.），俗称蒲公英，在中医中作为全草广泛使用。据报道，它具有抗炎[14]和抗肿瘤[15]的特性。此外，由于该草药具有多种药理活性，还被广泛应用于食品、保健化妆品行业[16]。然而，我们之前的研究发现蒲公英上存在大量真菌，表明该草药被各种致病真菌污染[17]。随着蒲公英作为草本茶饮越来越受欢迎，真菌毒素污染造成的潜在健康风险不应被忽视[18]。因此，需要进一步研究以确定真菌毒素的发生情况并评估相关风险。
药用植物中真菌毒素测定的经典方法，如薄层色谱法（TLC），成本低且操作简单，但在低毒素浓度下表现不佳，目前主要用于初步筛查；结果通常通过高效液相色谱（HPLC）进行确认[19]。研究人员设计了如适配体等新型材料，以实现药用植物中低浓度毒素的快速准确测定，但实际应用仍然很少[20]、[21]。液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）是目前最成熟和最精确的技术，能提供目标化合物的保留时间和结构信息[22]。它能够在复杂药用基质中以低浓度同时测定多种真菌毒素，具有良好的重复性和高可靠性[23]、[24]。
在本工作中，采用LC-MS/MS对蒲公英样品中五种常见真菌毒素——黄曲霉毒素B?（AFB?）、伏马菌素B?（FB?）、脱氧雪腐镰刀菌烯醇（DON）、赭曲霉毒素A（OTA）和玉米赤霉烯酮（ZEN）进行同时测定和定量。评估了不同的萃取溶剂。测试了各种净化方法以建立蒲公英的高效样品前处理方法。进行了全面的方法验证，并将建立的方法应用于商业蒲公英样品的真菌毒素污染测定。本研究不仅为改进蒲公英真菌毒素污染的风险评估和安全管理提供了可靠依据，而且对指导草药中外源性真菌毒素污染的测定和控制具有重要意义。
分节片段
化学品和试剂
2023年10月从安徽省亳州中药材批发市场购买了54个蒲公英样品（图S1）。原始栽培地点和储存期限列于表S1中。温室种植的蒲公英样品用作方法开发的空白基质。
LC-MS级甲醇和乙腈（ACN）购自默克公司（Supelco LiChrosolv，德国达姆施塔特）。HPLC级甲酸（FA）和乙酸（HAc）获自
MRM参数优化
通过将标准真菌毒素溶液直接注入QqQ-MS/MS检测器中，筛选并选择了由前体离子、定性离子和定量离子组成的离子对，以及最佳碰撞能量。
对于DON、FB?、AFB?和OTA，观察到假分子离子[M+H]+的信号强度最高，被选为前体离子。对于ZEN，[M-H]?被选为前体离子。为获得适合MRM分析的产品离子，碰撞
结论
在本研究中，建立了一种基于LC-QqQ-MS/MS的方法，用于测定草药蒲公英中五种常见真菌毒素。采用简单直接的稀释-直接进样法进行样品净化，未观察到离子源的严重污染。验证结果表明，在评估的条件下，该方法适用于蒲公英中五种目标真菌毒素的测定。最后，该方法被成功应用于
CRediT作者贡献声明
Sherif Ramzy Mohamed：写作——审阅与编辑。石建荣：资源、资金获取。许建红：监督、项目管理。王刚：写作——初稿、方法论、形式化分析。田传本：方法论、数据整理。焦明月：验证、方法论。王雨涵：可视化。张晓云：写作——审阅与编辑。
生成式AI和AI辅助技术在写作过程中的声明
在本文准备过程中，作者使用DeepSeek V4和ChatGPT 5.6进行文本润色。作者根据需要审阅和编辑了输出内容，并对已发表文章的内容承担全部责任。
利益冲突声明
作者声明，没有已知的竞争性经济利益或个人关系可能影响本文所报道的工作。
致谢
本工作得到国家自然科学基金（32572727）、江苏省科技支撑计划（BE2022786）、国家农产品安全风险专项评估项目（GJFP20240101、GJFP20240102）的资助。
王刚 | 田传本 | 焦明月 | 王雨涵 | 张晓云 | Sherif Ramzy Mohamed | 石建荣 | 许建红
