《Advances in Sample Preparation》:Innovative ultrasound-assisted and vacuum manifold-assisted pipette tip solid-phase extraction using MSU-2-C18 sorbent for the extraction and purification of glycoalkaloids in potato-based snacks prior to UHPLC-MS/MS analysis
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本研究针对马铃薯零食中糖苷生物碱(α-茄碱、α-卡茄碱)及其降解产物(γ-卡茄碱、茄啶)的检测难题,开发了一种结合超声辅助提取(UAE)与真空微流控移液枪头固相萃取(VMA-PT-SPE)的微型化样品前处理技术。通过优化MSU-2-C18介孔硅胶吸附剂与UHPLC-MS/MS联用,实现了对复杂基质中痕量目标物的高灵敏度检测(LOD低至0.55 μg/kg),方法绿色度评分(AGREEprep)达0.65。实际样品分析揭示了不同产品中糖苷生物碱含量的显著差异(2.0–16.0 mg/kg),为食品安全风险评估提供了可靠工具。
马铃薯作为全球重要的粮食作物,其衍生的零食产品因口感佳、食用便捷而广受欢迎。然而,马铃薯本身含有的天然毒素——糖苷生物碱(Glycoalkaloids, GAs),如α-茄碱(α-solanine)和α-卡茄碱(α-chaconine),在储存或加工过程中可能降解为γ-卡茄碱(γ-chaconine)和苷元茄啶(solanidine)。这些化合物过量摄入可引起胃肠道或神经系统不适,欧洲食品安全局(EFSA)因此建议对马铃薯制品中的糖苷生物碱进行监测。然而,工业零食配方复杂,含有大量油脂、淀粉及添加剂,对痕量糖苷生物碱的准确定量构成挑战。传统样品前处理方法往往耗时长、溶剂用量大,且难以同时捕获主要糖苷生物碱及其降解产物。为此,研究人员开发了一种快速、环保的微型化分析策略,旨在提升检测效率与准确性。
本研究的关键技术方法包括:
- 1.
利用Box-Behnken实验设计优化超声辅助提取(UAE)条件(时间、振幅、固液比),确定最佳参数为5分钟、100%振幅、1:9 (w/v) 固液比,以甲醇为溶剂;
- 2.
合成并筛选C18功能化介孔硅胶吸附剂(SBA-15-C18、MSU-2-C18、ethane-PMO-C18),最终选用MSU-2-C18(5 mg)作为真空微流控移液枪头固相萃取(VMA-PT-SPE)的吸附相;
- 3.
通过超高效液相色谱-串联质谱(UHPLC-MS/MS)在多反应监测(MRM)模式下对目标物进行定量,结合基质匹配校准曲线消除基质效应。
3.1. 超声辅助提取条件的Box-Behnken优化
通过响应面模型确定提取时间与振幅的交互作用对α-茄碱和α-卡茄碱回收率影响显著(p < 0.001)。最优条件下载体样本中两种主要糖苷生物碱的提取总量达5.2 mg/kg,模型预测值与实验值高度吻合(R2> 0.96)。
3.2. 微型化固相萃取条件筛选
表征显示MSU-2-C18具有高比表面积(682 m2/g)和三维蠕虫状孔道结构,利于分析物扩散。与商业Si-C18相比,其功能化程度(0.26 mmol C18/g)更高,对四种目标物吸附率均超过98%。VMA-PT-SPE格式在真空控制下实现流速标准化,回收率提升至82–95%,显著优于手动移液枪头操作(PT-SPE)。
3.3. 方法验证
该方法在1–50 ng/mL范围内线性良好(R2≥ 0.999),检出限(LOD)为0.55–4.40 μg/kg,定量限(LOQ)为1.82–14.67 μg/kg。加标回收率在79–100%之间,日内与日间精密度(RSD)均低于16%。复杂基质(如含谷物粉的零食)中观察到显著离子抑制效应(最高–59.6%),需通过基质匹配校准校正。
3.4. 实际样品分析
四种商业零食中总糖苷生物碱含量为2.0–16.0 mg/kg,其中茄啶普遍检出(0.05–1.0 mg/kg),证实加工过程中苷元残留。样本S3因马铃薯成分占比高而含量最高,但均低于EFSA推荐的急性摄入安全阈值(20 mg/kg)。
3.5. 可持续性评估
AGREEprep评分(0.65)显示该方法在溶剂减量(总耗甲醇4.7 mL)、能耗优化(约11 W/样本)及设备微型化方面具有明显优势,符合绿色分析化学原则。
本研究成功构建了UAE-VMA-PT-SPE与UHPLC-MS/MS联用平台,实现了马铃薯零食中糖苷生物碱及其降解产物的高效、高灵敏度检测。MSU-2-C18吸附剂的三维孔道结构与真空微流控控制相结合,解决了传统PT-SPE流速不稳定的技术瓶颈。该方法不仅为食品中痕量毒素监控提供了新工具,其微型化、低溶剂消耗的设计理念也为复杂基质样品前处理技术的绿色发展提供了重要参考。