《Food Chemistry》：Coupling micro-flow liquid chromatography with Q-Orbitrap high-resolution mass spectrometry for greener, comprehensive pesticide residue analysis in fruits and vegetables
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为提升农药残留分析在灵敏度、通量和可持续性方面的综合表现，研究人员开发了一种结合微流液相色谱（micro-flow LC）与Q-Orbitrap高分辨质谱（HRMS）的新方法。该方法集成了全扫描、可变数据非依赖采集（vDIA）和数据依赖MS2（ddMS2）的工作流程，在番茄、橙子和鳄梨三种基质中对239种农药实现了≤0.010?mg·kg?1的仪器定量限，并展现出优异的稳定性、线性与低基质效应。相比传统液相色谱，该方法溶剂消耗和废物产生减少25倍，为食品安全监管提供了一个强大、灵敏且信息丰富的综合检测平台。
在保障“舌尖上的安全”这场持久战中，如何快速、精准、全面地检测出水果蔬菜中种类繁多、含量极低的农药残留，是食品分析科学家们面临的核心挑战。传统的主流武器——三重四极杆串联质谱（LC-QqQ-MS/MS），虽然灵敏度高、定量准，但每次实验通常只能“瞄准”事先设定好的几十上百种已知农药，对于那些不在名单上的“漏网之鱼”就无能为力了。近年来，高分辨质谱（HRMS）技术，特别是基于Orbitrap的质谱仪，因其能进行非靶向（即不预设目标）筛查和强大的数据追溯能力，被视为未来方向。然而，一个尴尬的现实是：高分辨质谱在二级质谱（MS2）模式下的灵敏度常常不如三重四极杆，这使得它在检测痕量农药时有点“力不从心”。与此同时，另一个技术趋势——色谱分离的“微型化”，即使用更细的色谱柱和更低的流速，在蛋白质组学等领域已被证明能大幅提升电喷雾离子化效率，从而增强信号强度。那么，能否将这两者强强联合，用微型化的色谱“管道”来给高分辨质谱这个“精密探测器”输送更浓缩的信号，从而弥补其在灵敏度上的短板，并实现“一次进样，既能准确定量已知目标，又能全面筛查未知物质”的理想呢？这正是本篇发表在《Food Chemistry》上的研究试图解答的问题。
为了验证这一设想，研究人员Florencia Jesús等人主要运用了以下几项关键技术：首先，建立了基于QuEChERS（快速、简便、廉价、高效、耐用、安全）方法的自动化微固相萃取（μSPE）样品前处理流程，用于多种果蔬基质的净化。其次，核心是开发了微流液相色谱（micro-flow LC）与Q-Orbitrap高分辨质谱联用系统，使用内径0.3?mm的色谱柱，流速低至15?μL·min?1。最后，设计并优化了一套混合数据采集工作流程，在一次分析中同时进行全扫描（full scan）、可变数据非依赖采集（variable data-independent acquisition， vDIA）和基于固定排除列表的数据依赖MS2（data-dependent MS2， ddMS2）采集。研究测试了番茄、橙子、鳄梨三种代表性基质，并利用能力验证样品和来自欧洲监测计划的25个真实样品进行方法验证。
研究结果部分的主要发现如下：
3.1. 用于高分辨质谱的微流液相色谱方法开发
研究人员成功将微流液相色谱平台（Vanquish? Neo）与Orbitrap Exploris? 240质谱仪耦合。使用内径0.3?mm的色谱柱和15?μL·min?1的流速，在保持良好色谱分离的前提下，将单次分析运行时间缩短至约16分钟。通过增加预柱（pre-column）解决了小内径色谱柱长期使用压力升高的问题，确保了方法的鲁棒性。至关重要的是，相比使用2.1?mm内径柱和350?μL·min?1流速的传统分析型液相色谱，新方法的溶剂消耗和废物生成减少了惊人的25倍，凸显了其显著的绿色环保优势。
3.2. 最终数据采集工作流程的评估
最终确定的数据采集方案包括：1个分辨率为90,000 FWHM（m/z200）的全扫描事件，以及9个vDIA窗口和2个ddMS2扫描（分辨率15,000 FWHM），循环时间控制在≤700?ms。这种设计在采集速度与谱图质量之间取得了平衡，既能满足低浓度下的定量需求（每个色谱峰有足够的数据点），又能保留丰富的碎片离子信息用于化合物确证。该混合采集策略使得在一次分析中同时实现靶向定量和非靶向数据收集成为可能。研究还特别指出，对于少数因共流出、低前体离子丰度或同分异构干扰的化合物，灵活采用了以碎片离子作为定量离子等替代策略，确保了所有目标物的可靠检测。
3.3. 方法性能评估
3.3.1. 保留时间和峰面积的稳定性
在长达23小时、连续75次进样的序列中，超过95%的化合物保留时间偏差在±0.05分钟以内，100%符合监管要求（±0.10分钟）。峰面积的相对标准偏差（RSD）中位数在三种基质中分别为8.1%（番茄）、6.6%（橙子）和5.5%（鳄梨），证明了方法具有优异的稳定性和重现性。
3.3.2. 灵敏度、线性和基质效应
灵敏度评估显示，所有239种农药在三种基质中均能在0.010?mg·kg?1的浓度水平被成功识别和定量。其中很大一部分甚至在0.001–0.002?mg·kg?1的极低浓度下即可被检测。方法的线性范围良好，绝大多数化合物在高达0.100?mg·kg?1的浓度范围内保持线性。基质效应评估表明，在番茄和鳄梨中，超过80%的化合物表现为低基质效应（-20% 至 +20%）；橙子基质相对复杂，仍有约72%的化合物为低基质效应。结果表明，尽管微流液相色谱能提高离子化效率，但基质干扰依然存在，因此在实际分析中仍需要使用基质匹配标准品进行校准。
3.4. 能力验证样品和真实样品的分析
对四个外部能力验证（PT）样品的分析结果显示，所有计算得出的z-分数均处于满意范围内（|≤2.0|），证明了方法的准确性和可靠性。对25个已知含有农药残留的真实样品进行分析，并将结果与已获认可的常规分析型LC-QqQ-MS/MS方法结果进行比较，绝大多数化合物的浓度差异小于30%，表明该方法与现行主流方法具有良好的一致性。
结论与重要意义
本项研究证实，将微流液相色谱与Q-Orbitrap高分辨质谱联用，是应对水果蔬菜中农药多残留分析挑战的一种高效策略。该方法的核心优势在于：首先，它实现了优异的灵敏度。 微型化的色谱系统显著提升了电喷雾离子化效率，使得高分辨质谱能够在非靶向（全扫描+vDIA）的数据采集模式下，对239种农药达到≤0.010?mg·kg?1的仪器定量限，其检测能力已逼近以高灵敏度著称的三重四极杆质谱。其次，它提供了无与伦比的数据丰富性。 不同于靶向方法的一次性“狩猎”，该方法在一次运行中同时捕获了所有离子的精确质量信息和高品质的二级碎片谱图，这为后续的疑似物筛查和非靶向发现奠定了坚实的数据基础，实现了真正的“一次实验，多种用途”。最后，它践行了绿色分析化学理念。 高达25倍的溶剂和废液减量，不仅降低了实验室的运行成本和环境负担，也符合分析技术可持续发展的全球趋势。
综上所述，这项研究不仅成功开发并验证了一个强大、灵敏且实用的农药残留分析新平台，更重要的是，它巧妙地通过色谱技术的“瘦身”来赋能质谱技术的“增效”，为未来食品安全监测提供了一条兼顾高性能、高信息量与高可持续性的新路径。它表明，高分辨质谱并非只能用于探索性研究，在精心优化和整合后，它完全有能力承担起常规监管检测的重任，并带来超越传统方法的深度与广度。
