超高效液相色谱-串联质谱法测定白芷中51种禁用农药的残留量

将白芷药材粉碎至通过孔径为(250±9.9)μm的网筛,并称取此白芷粉末样品2.00g于聚丙烯管中与水10mL混匀,再加入含1%(体积分数)乙酸的乙腈10.0mL,涡旋1min后加入无水硫酸镁4g和乙酸钠1g,剧烈振荡3min,离心5min,取其上清液5.0mL置于已盛有无水硫酸镁900mg、N-丙基乙二胺(PSA)450mg和硅胶300mg的净化管中,剧烈振荡5min使净化完全,离心5min。移取上清液3.0mL于40℃水浴中减压蒸缩至近干。加入50μg·L^-1的磷酸三苯酯内标溶液300μL,加入乙腈定容至1.0mL,经0.20μm滤膜过滤,取其滤液,按仪器工作条件进行超高效液相色谱-串联质谱法分析。选用Eclipse Plus C18色谱柱和以不同比例的(A)含10mmol·L^-1甲酸铵的0.1%(体积分数)甲酸溶液和(B)乙腈的混合液为流动相,按梯度洗脱程序对白芷中可能残留的51种禁用农药进行色谱分离,并在电喷雾离子源正、负离子(ESI+和ESI-)电离方式和动态多反应监测(dMRM)模式条件下进行串联质谱法测定。采用基质匹配标准曲线法定量。51种农药的质量浓度在一定范围内与其对应的峰面积呈线性关系,并测得其检出限(3S/N)为0.3~5.0μg·kg^-1。标准加入法回收试验的结果显示,其中大部分农药的回收率在71%以上,测定值的相对标准偏差(n=6)均小于20%。按此方法分析了70批白芷样品,共检出16种农药,其中甲拌磷亚砜的检出率达95%,最高检出量为15.2μg·kg^-1;甲拌磷砜和毒死蜱的检出率均为10%,最高检出量依次为3.5,45.0μg·kg^-1,其余13种农药的检出率均低于5%,且检出量均较低。     

基于FTIR技术和稀疏线性判别分析的秦艽种类鉴别

傅里叶变换红外光谱通常包含有大量的波长变量点,对其进行定性分析需要建立稳健的、可解释性的分类模型。稀疏线性判别分析(SLDA)是一种较为新颖和有效的机器学习算法,常用于高维度、小样本数据的变量筛选和判别分析,SLDA通过在线性判别分析中引入正则项,使分类器训练过程和变量选择过程同时完成,不同判别方向上载荷系数的稀疏性则增强了模型的可解释性。采集甘肃不同产地的秦艽样本94个,其中麻花秦艽(Gentiana straminea Maxim)30个,黄管秦艽(Gentiana officinalis)28个,大叶秦艽(Gentiana macrophylla Pall)36个,利用傅里叶变换红外光谱法获得所有样本的光谱图。取其中70个样本构成训练集,剩余24个为测试集。使用训练集建立SLDA模型,对2个判别方向上不为0的载荷系数个数进行网格化寻优,得到了最优的参数空间。利用建立的SLDA模型对测试样本进行预测,其分类准确率达到100%,实现了对三种秦艽的快速、准确鉴别。实验结果表明,与PLS-DA方法相比,SLDA模型在分类准确率、稀疏性及可解释性方面均具有一定优势,是一种新颖、有效的光谱定性分析方法。