GC-NCI-MS法测定葵花籽、大麦及香蕉中氟虫腈及其代谢物

潘红蕊1,刘旸2,张彬1,张静2,杨菲2,李捷2,彭杨思2,刘培*2

(1.天津海关工业产品安全技术中心,天津 300457;2.天津海关动植物与食品检测中心,天津 300457)

摘要:氟虫腈作为广谱苯基吡唑类在农作物害虫防控中应用广泛,但其母体及代谢产物氟甲腈、氟虫腈砜、氟虫腈硫醚均具有强生物毒性,可损害人体多器官功能,且现行国标配套检测方法SN/T 1982—2007测定低限无法满足GB 2763—2021的残留限量要求,建立高灵敏度、高适配性的检测方法具有重要的食品安全监管意义。建立了葵花籽、大麦及香蕉中氟虫腈及其代谢产物的气相色谱-负化学源-质谱外标定量分析方法。创新点在于优化了不同基质的前处理流程,适配GC-NCI-MS的离子化特性,提升了痕量残留的检测灵敏度。样品经全果/粉碎处理后,制备样品经过乙腈提取、正己烷液液分配净化,初级次级胺(PSA)固相萃取柱净化,无水硫酸钠除水,用气相色谱-负化学源-质谱测定,外标法定量。结果表明在大麦及葵花籽基质中,氟虫腈及其代谢产物在0.0006~0.02 μg/mL范围内线性关系良好(R2>0.9943),空白基质加标水平为0.0005、0.001、0.0025 mg/kg时,回收率为91.86%~108.8%,RSD为0.7%~11.9%;在香蕉基质中,氟虫腈及其代谢产物在0.005~0.1 μg/mL范围内线性关系良好(R2>0.9938);空白基质加标水平为0.0002、0.0004、0.001 mg/kg时,回收率为88.4%~103.5%,RSD为7.1%~10.8%。该方法的检出限与定量限均低于国标限量要求,基质效应可控,与现行行业标准相比检测灵敏度提升1~2个数量级。采用该方法对30个实际样品进行检测,仅有1批次的香蕉样品检出氟虫腈代谢物(以氟甲腈及氟虫腈砜计),残留总量远低于国标限量。该方法稳定性强、灵敏度高、基质适配性好,可有效满足香蕉、葵花籽及大麦中氟虫腈及其代谢产物痕量残留的检测需求,为食品安全监管提供技术支撑。

关键词:香蕉;葵花籽;大麦;氟虫腈及其代谢物;气相色谱-负化学源-质谱

氟虫腈属于苯基吡唑类杀虫剂,是一类作用机制独特、杀虫谱广泛的化学药剂,其通过干扰昆虫γ-氨基丁酸受体阻断神经传导,在水稻、蔬菜、棉花等多种农作物的害虫防控中应用普遍,对鳞翅目、鞘翅目等多种害虫均具有良好的防治效果[1]。然而,氟虫腈对人体存在显著的健康风险,短期或长期通过膳食等途径摄入,可对消化系统、神经系统、生殖系统造成损害,同时对肝脏、肾脏、甲状腺等重要器官产生不同程度的毒性作用,严重威胁人体健康[2]

氟虫腈本身杀虫活性强,但在环境及生物体内稳定性较差,极易发生水解、光解、还原反应以及生物代谢转化,生成氟甲腈、氟虫腈砜和氟虫腈硫醚3种主要代谢产物[3]。研究表明,这3种代谢物的急性毒性与生物蓄积性均高于氟虫腈母体,其中氟甲腈的大鼠经口LD50更低,因此在农产品残留与安全评价中必须同时监测,其化学结构与转化关系如图1所示[4]

1.氟虫腈;2.氟虫腈砜;3.氟虫腈硫醚;4.氟甲腈

图1 氟虫腈及其代谢产物

Fig.1 Fipronil and its metabolites

随着食品安全监管要求的不断提高,氟虫腈及其代谢物的痕量残留检测成为研究热点。目前氟虫腈及其代谢物的检测方法主要包括气相色谱法[5,6]、液相色谱法[7,8]、气相色谱质谱法[9-12]、气相色谱串联质谱法[13,14]、液相色谱质谱法[15]及液相色谱串联质谱法[16,17]等。其中气相色谱-质谱法因兼具分离能力与定性准确性,成为农产品中农药残留检测的常用方法,但常规电子轰击电离(EI)模式对氟虫腈这类含卤素化合物的离子化效率较低,检测灵敏度有限。GB 2763—2021《食品安全国家标准 食品中农药最大残留限量》[18]明确规定香蕉中氟虫腈的最大残留量(以氟虫腈及其3种代谢物之和计)为0.005 mg/kg,葵花籽及麦类中氟虫腈的最大残留量(以氟虫腈及其3种代谢物之和计)为0.002 mg/kg,但其指向方法标准SN/T 1982—2007《进出口食品中氟虫腈残留量检测方法 气相色谱-质谱法》[19]的测定低限为0.01 mg/kg,远高于国标限量要求,无法满足实际检测需求。负化学电离(NCI)模式对含电负性元素(如F、Cl)的化合物具有高离子化效率,可显著提升检测灵敏度,因此本研究采用气相色谱-负化学源-质谱法(GC-NCI-MS)技术,针对香蕉、葵花籽、大麦3种不同基质的特性优化前处理流程,建立氟虫腈及其代谢产物的痕量残留检测方法,填补现行标准的检测方法空白,为农产品氟虫腈残留的精准监管提供技术支撑。

1 实验部分

1.1 主要仪器与试剂

TSQ8000型气相色谱-三重四级杆质谱仪(配有负化学源,Xcalibur操作软件)、TG-5SILMS型色谱柱(30 m×0.25 mm,0.25 μm)(美国Thermo公司);初级次级胺(Primary secondary amine,PSA,美国Agilent公司);固相萃取柱(天津博纳艾杰尔科技有限公司);T25型均质器(德国IKA公司);V-850/R-210型旋转蒸发器(德国BUCHI公司);N-EVAP 112型氮气浓缩仪(美国Organomation公司);1000Y型磨碎机(永康市铂欧五金制品有限公司)。

丙酮(天津科密欧化学试剂有限公司);乙腈、氯化钠(≥99.9%)、无水硫酸钠(天津市风船化学试剂科技有限公司);正己烷(天津市永大化学试剂有限公司),以上试剂均为色谱纯;氟虫腈标准品(Fipronil,CAS120067-37-3,Firststander,100 μg/mL)、氟甲腈标准品(Fipronil-desulfinyl,CAS205650-65-3,Firststander,100 μg/mL)、氟虫腈砜标准品(Fipronil sulfone,CAS120068-36-2,Firststander,100 μg/mL)、氟虫腈硫醚标准品(Fipronil sulfide,CAS120067-83-6,Firststander,100 μg/mL)(天津阿尔塔科技有限公司)。

1.2 分析方法

1.2.1 标准曲线配制

配制浓度为10 μg/mL的氟虫腈及其衍生物的标准混合使用液于10 mL容量瓶中,依次各加入1.0 mL氟虫腈及其衍生物的单一标准品溶液,用V(丙酮)∶V(正己烷)=3∶7溶液定容,并确保溶液混合均匀。

分别配制系列标准工作液:以V(丙酮)∶V(正己烷)=3∶7混合溶液逐级稀释标准混合使用液,制得质量浓度为0.005、0.01、0.02、0.05、0.1 μg/mL的系列工作液(适用于香蕉基质);制得质量浓度为0.0006、0.00125、0.0025、0.00625、0.008、0.01、0.02 μg/mL的系列工作液(适用于葵花籽、大麦基质)。

1.2.2 样品前处理

取500 g香蕉,将其切碎后,用食品捣碎机将样品加工成浆状。混匀,装入洁净的容器内,密闭,标明标记。各取500 g大麦、葵花籽,磨碎后过2.0 mm圆孔筛并混匀,均分成两份作为试样,待使用。氯化钠、无水硫酸钠:650 ℃灼烧4 h,置入干燥器中冷却,备用。

称取10 g试样(精确至0.1 g)于100 mL离心管中,加入10 mL水,40 mL乙腈,高速匀浆 2 min,再加入5 g氯化钠,振荡10 min,以3000 r/min离心10 min。

取20 mL(香蕉)、10 mL(大麦、葵花籽)上层提取液至50 mL离心管中,加入10 mL正己烷,振摇3 min,静置分层,弃去上层正己烷相,再加 10 mL正己烷重复操作一遍,将下层乙腈相收集于100 mL浓缩瓶中,使用40 ℃水浴浓缩近干后加入1.0 mL V(丙酮)∶V(正己烷)=3∶7溶液溶解残渣。

先用5 mL V(丙酮)∶V(正己烷)=3∶7溶液对PSA柱进行预淋,后将样液过PSA柱并用10 mL V(丙酮)∶V(正己烷)=3∶7溶液洗脱,流速控制在2 mL/min以内,将全部洗脱液收集并转移至浓缩瓶后,用40 ℃水浴浓缩近干。

除水与复溶:向浓缩瓶中加入0.5 g无水硫酸钠,振荡1 min,静置2 min,取上清液由V(丙酮)∶V(正己烷)=3∶7溶液进行复溶,并准确定容至1.0 mL,待上机测定。

1.2.3 仪器参数设定

质谱条件:电离方式为负化学电离(NCI);离子源温度为200 ℃,反应气甲烷的流速为1 mL/min;采用Acquisition-Timed的检测模式;溶剂延迟:4.0 min。

色谱条件:色谱柱初始温度设为70 ℃,以 30 ℃/min升至200 ℃,保持8 min,再以50 ℃/min升至300 ℃,保持5 min;进样口温度为 250 ℃;色谱质谱接口温度为250 ℃;载气为氦气,采用恒流模式,流量为1.5 mL/min;进样量为 1 μL;不分流进样。

2 结果与讨论

2.1 质谱参数的确定

首先,本研究对浓度为 1 μg/mL的氟虫腈及其代谢物混合标准溶液,开展50~550 m/z质荷比范围的全扫描检测,所得结果见图2。由图可清晰看出,氟虫腈与其3种代谢产物的色谱峰分离度良好,无重叠现象,可实现有效分离,为后续选择离子监测奠定基础。

图2 全扫模式下氟虫腈及其代谢产物出峰情况

Fig.2 Peak emergence of fipronil and its metabolites in full scan mode

随后取浓度为0.2 μg/mL的氟虫腈、氟甲腈、氟虫腈砜、氟虫腈硫醚4种目标物单标标准溶液,分别采用全扫模式进行质谱扫描,在各目标物出峰位置提取对应的离子对信息,相关出峰及离子对提取结果见图3,结合离子峰强度与丰度比,选择响应值最高的离子作为定量离子,其余特征离子作为定性离子,详细信息汇总于表1,其中氟虫腈的离子对选择参考SN/T 1982—2007[19],并根据NCI模式的离子化特性进行优化,提升了离子响应强度。

表1 氟虫腈及其代谢物的保留时间、离子对信息及丰度比注

Tab.1 Retention time,ion pair information and abundance ratio of fipronil and its metabolites

注:*表示为定量离子对。

目标物保留时间/min特征离子(m/z)(丰度/%)氟虫腈 10.97366(100)∗,333(27),368(70)氟虫腈砜 13.34416(100)∗,383(82),385(52)氟虫腈硫醚10.51384(100)∗,386(30),350(20)氟甲腈 7.98352(100)∗,354(34),318(13)

由表1可知,4种目标物在NCI模式下均产生了特征性强的分子离子峰,无明显碎片离子,这是由于NCI模式为软电离方式,主要生成分子离子或准分子离子,与EI模式相比更适合含卤素化合物的痕量检测[1]。定量离子的丰度均为100%,响应值稳定,可保证定量的准确性;定性离子的丰度比固定,可作为目标物定性的重要依据,符合GB 2763—2021对农药残留定性检测的要求[18]

2.2 方法学验证

2.2.1 方法线性相关性

本研究采用上述气相色谱-负化学源-质谱仪器方法,以目标物质量浓度为横坐标、定量离子对峰面积为纵坐标绘制标准曲线,相关线性范围、线性方程与相关系数的详细数据均汇总于表2中。

表2 氟虫腈及其代谢物线性范围、线性方程及相关系数

Tab.2 Linear range,linear equation and correlation coefficient of fipronil and its metabolites

基质目标物线性范围/(μg·mL-1)线性方程相关系数(R2)大麦 氟虫腈氟虫腈砜氟虫腈硫醚氟甲腈0.0006~0.020.0006~0.020.0006~0.020.0006~0.02y=576.305x-118.867y=913.065x-168.62y=3229.85x-289.72y=3554.12x-639.4990.99640.99430.99900.9986葵花籽氟虫腈氟虫腈砜氟虫腈硫醚氟甲腈0.0006~0.020.0006~0.020.0006~0.020.0006~0.02y=1669.63x+2.53547y=1898.93x-308.792y=9499.75x+805.485y=10724.8x-858.8530.99820.99470.99940.9981香蕉 氟虫腈氟虫腈砜氟虫腈硫醚氟甲腈0.005~0.10.005~0.10.005~0.10.005~0.1y=3690.85x+11657.3y=3441.38x+10375.5y=19324.3x+63006.8y=9776.56x+38747.50.99730.99380.99700.9984

由表2可知,针对不同检测基质,氟虫腈及其代谢产物展现出良好的线性相关性:大麦与葵花籽基质中,目标物在0.0006~0.02 μg/mL浓度区间线性关系良好,相关系数均大于0.9943;香蕉基质中,目标物在0.005~0.1 μg/mL范围内线性关系优异,相关系数均高于0.9938。这一结果充分表明,本研究建立的检测方法可满足大麦、葵花籽和香蕉中氟虫腈及其代谢产物残留量检测的基础线性要求。

2.2.2 检出限及定量限的测定

本研究采用空白样品逐步降低加标量的方式,以信噪比S/N≥3(LOD)为检出限判定标准、S/N≥10(LOQ)为定量限判定标准,确定了该检测方法的检出限与定量限,相关数据详细汇总于表3。结果证实,本方法对3种基质中氟虫腈及其代谢物的检出限为0.000005~0.0002 mg/kg,定量限为0.00001~0.0004 mg/kg,均远低于GB 2763—2021规定的最大残留限量,且与原方法相比,检测灵敏度提升1、2个数量级。与现行行业标准SN/T 1982—2007(测定低0.01 mg/kg)[19]相比,本方法的灵敏度提升了25~2000倍,有效解决了原有方法无法满足国标限量检测的问题。

表3 氟虫腈及其代谢物的检测限和定量限

Tab.3 Detection Limits and quantification limits of fipronil and its metabolites

基质化合物检出限/(mg·kg-1)定量限/(mg·kg-1)国标限量/(mg·kg-1)[18]大麦 氟虫腈氟虫腈砜氟虫腈硫醚氟甲腈0.000200.000060.000030.000060.00040.00020.00010.00020.002(总和)葵花籽氟虫腈氟虫腈砜氟虫腈硫醚氟甲腈0.000100.000050.000020.000010.000300.000150.000080.000020.002(总和)香蕉 氟虫腈氟虫腈砜氟虫腈硫醚氟甲腈0.0000500.0000200.0000100.0000050.000200.000060.000040.000010.005(总和)

2.2.3 回收率及精密度

为验证所建检测方法的回收率与精密度,本研究选取香蕉、葵花籽、大麦的空白基质开展加标回收试验,针对3类基质分别设置低、中、高3个梯度(基本满足1LOQ、2LOQ、10LOQ)的加标水平,严格按照前述的样品前处理流程完成提取、净化、定容等操作,且每个加标水平均平行重复试验6次,最终测定并计算氟虫腈及其3种代谢产物的平均回收率与相对标准偏差(RSD),具体结果详见表4。试验结果显示,大麦与葵花籽空白基质中,氟虫腈及其代谢产物的加标浓度分别为0.0005、0.001、0.0025 mg/kg,目标物的回收率范围为91.86%~108.8%,相对标准偏差在0.7%~11.9%之间;香蕉空白基质的加标水平设定为0.0002、0.0004、0.001 mg/kg,目标物回收率达88.4%~103.5%,RSD为7.1%~10.8%。所有回收率均处于农药残留检测80%~120%的合理区间,RSD均小于15%,符合GB/T 27404—2008《实验室质量控制规范 食品理化检测》的要求[20]

表4 氟虫腈及其代谢物不同添加水平的回收率及标准偏差

Tab.4 Recovery rates and standard deviations of fipronil and its metabolites at different addition levels (n=6)

基质添加水平/(mg·kg-1)氟虫腈氟虫腈砜氟虫腈硫醚氟甲腈回收率/%RSD/%回收率/%RSD/%回收率/%RSD/%回收率/%RSD/%大麦 0.00050.00100.0025107.4101.2102.81.26.64.6106.9105.899.21.03.75.2106.30107.30104.301.00.93.6108.8106.396.70.74.22.9葵花籽0.00050.00100.0025105.598.3107.47.411.311.6102.6105.997.710.411.611.9106.10103.2091.8610.911.411.0107.399.3102.29.110.911.6香蕉 0.00020.00040.0010103.488.589.68.28.78.1102.690.290.17.810.48.999.7090.0089.207.18.910.8103.588.489.97.49.99.6

2.3 实际样品测试

在市场、购物网站随机购买香蕉、葵花籽及大麦各10份,共计30份实际样品待测。使用本方法对购得样品中的氟虫腈及其代谢产物的残留量进行检测。检测结果表明,30份样品中仅1批次香蕉检出氟虫腈残留(以氟甲腈与氟虫腈砜计),其余样品均为未检出。该阳性样品中氟虫腈及其代谢物残留总量为0.00023 mg/kg,远低于GB 2763—2021规定的香蕉中氟虫腈及其代谢物总和0.005 mg/kg的限量标准,表明该样品符合食品安全要求;且仅检出氟虫腈代谢物未检出母体,可能是由于氟虫腈在香蕉储存过程中发生了氧化与光解反应,转化为氟虫腈砜与氟甲腈;葵花籽与大麦样品均未检出目标物,表明该类农产品中氟虫腈的使用与残留控制效果较好,符合当前农产品质量安全监管要求。实际样品检测结果与方法学验证数据匹配性良好,阳性样品的残留量在方法的定量限范围内,检测结果准确可靠,表明本方法可有效应用于实际样品的痕量残留筛查与检测。

3 结论

本方法为农产品中氟虫腈及其代谢物的痕量残留检测提供了新的技术手段,可作为GB 2763—2021的配套检测方法,弥补现行行业标准的不足,为食品安全监管提供可靠的技术支撑。后续可进一步拓展该方法的应用基质,实现果蔬、谷物类农产品中氟虫腈残留的高通量检测。

参考文献:

[1]Zhang A Z,Li X J,Wang Z Q,Zhang S F,Song Y,Cao L L,Cai J M,Chen L J.ChinJChromatogr.,2018,36(8):745-751.张爱芝,李湘江,王志强,张书芬,宋悦,曹丽丽,蔡君美,陈林吉.色谱,2018,36(8):745-751.

[2]Yu F F,Kuai P,Wang L L,Wang X L,Yan H G,Cai Y P.Food Ind.,2022,43(1):304-307.于飞飞,郐鹏,王丽丽,王学亮,阎华国,蔡燕萍.食品工业,2022,43(1):304-307.

[3]Xiao S Y,Qiu S,Li Y Y,Sun A Q,Ma J Z,Liu P Y,Jiang X.ModFood,2025,(1):164-168;174.肖舒元,邱硕,李艳洋,孙安琪,马嘉泽,刘朋宇,姜璇.现代食品,2025,(1):164-168;174.

[4]Dai J F,Huang Y X,Chen H J,Li Z,Xu Y Y,Shi P T,Jiang Q Q,Li S J,Liu K L.Agrochenicails.2024,63(8):592-597;603.戴金凤,黄宇翔,陈红军,李政,许银玉,石鹏途,蒋青青,李双佳,刘开林.农药,2024,63(8):592-597;603.

[5]Yang J J,Le S W,Zhao Q.JAnalSci.,2023,39(4):383-390.杨进劼,乐诗文,赵琴.分析科学学报,2023,39(4):383-390.

[6]Hao L H,Jia L P.Food FermentInd.,2021,47(23):252-257.郝莉花,贾利平.食品与发酵工业,2021,47(23):252-257.

[7]Gong Z,Zhang R Q,Wang T F,Wang Z,Su P,Zhang C T,Yang Y.JFood SafQual.,2020,11(6):1709-1714.龚震,张瑞琪,王铁峰,王震,苏萍,张春婷,杨屹.食品安全质量检测学报,2020,11(6):1709-1714.

[8]Li D N,Wang J S.ChinJAnalLab.,2024,43(7):998-1003.李丹娜,王建山.分析试验室,2024,43(7):998-1003.

[9]Ye Q,Deng Y C,Liang Y K,Gao Y W,Luo C,Ding H Q.Agrochenicails,2017,56(3):203-206;212.叶倩,邓义才,梁应坤,高毓文,骆冲,丁海权.农药,2017,56(3):203-206;212.

[10]Wang C M,Li S J,Lu Y,Zhao X,Li K J,Le F P,Gao Y.JAnalSci.,2023,39(1):40-46.汪春明,李淑娟,芦云,赵鑫,李克静,乐粉鹏,高洋.分析科学学报,2023,39(1):40-46.

[11]Wang N.StandQualLight Ind.,2023,192(6):73-76;80.王娜.轻工标准与质量.2023,192(6):73-76;80.

[12]Hu G X,Xia X,Zhu H F.ChemReagents,2017,39(5):509-512.胡贵祥,夏祥,朱慧芳.化学试剂,2017,39(5):509-512.

[13]Jiang X Q,Yuan H F,Cheng Y,Gao H W.PhysTestChemAnalPart B ChemAnal.,2024,60(3):300-304.蒋晓勤,袁荷芳,程妍,高蕙文.理化检验-化学分册,2024,60(3):300-304.

[14]Han C,Hu B J,Jin N,Liu B,Shen Y,Jin J C,Chen S B.Food Sci.,2020,41(16):327-331.韩超,胡贝贞,金娜,刘滨,沈燕,金建昌,陈树兵.食品科学,2020,41(16):327-331.

[15]Huang J P,Sun W W,Chen S M,Chen H B,Wu H J.JInstrumAnal.,2025,44(2):342-348.黄江鹏,孙雯雯,陈少敏,陈慧冰,吴海军.分析测试学报,2025,44(2):342-348.

[16]Wei N,Qin F,Huang K,Wang W L,Si L L,Su H H,Cai X Y,Su H.China Port SciTechnol.,2024,6(S1):70-82.韦娜,秦富,黄恺,汪文龙,司露露,苏海惠,蔡翔宇,苏华.中国口岸科学技术,2024,6(S1):70-82.

[17]Guo H B,Peng K L,Wu J L,Yang S X,Lin L,Ye J Z,Liu Y J,Wang X F.Food ResDev.,2024,45(4):158-163.郭宏斌,彭侃霖,吴金玲,杨舒娴,林玲,叶剑芝,刘元靖,王晓芳.食品研究与开发,2024,45(4):158-163.

[18]GB 2763—2021.National Food Safety Standard-Maximum Residue Limits for Pesticides in Food,2021-03-03.GB 2763—2021.食品安全国家标准 食品中农药最大残留限量,2021-03-03.

[19]SN/T 1982—2007.Determination of Fipronil Residues in Food Import and Export-GC-MS Method,2008-03-01.SN/T 1982—2007.进出口食品中氟虫腈残留量检测方法 气相色谱-质谱法,2008-03-01.

[20]GB/T 27404—2008.Criterion on Quality of Laboratories-Chemical Testing of Food,2008-10-01.GB/T 27404—2008.实验室质量控制规范 食品理化检测,2008-10-01.

Determination of Fipronil and Its Metabolites in Sunflower Seeds,Barley,and Banana using GC-NCI-MS

PAN Hong-rui1,LIU Yang2,ZHANG Bin1,ZHANG Jing2,YANG Fei2,LI Jie2,PENG Yang-si2,LIU Pei*2

(1.Technical Center of Safety of Industrial Products of Tianjin Customs,Tianjin 300457,China;2.Animal,Plant and Foodstuffs Inspection Center of Tianjin Customs,Tianjin 300457,China)

AbstractFipronil,a broad-spectrum phenylpyrazole,is widely used to control crop pests.However,its parent body and metabolites,such as fipronil,fipronil sulfone,and fipronil sulfide,exhibit strong biological toxicity and can damage the functions of multiple human organs.Moreover,the lower limit of determination of the current national standard supporting detection method SN/T 1982—2007 does not meet the residue limit requirements of GB 2763—2021.Therefore,establishing a highly sensitive and adaptable detection method was important for food safety supervision.In this study,a gas chromatography-negative chemical ionization-mass spectrometry (GC-NCI-MS) external standard quantitative analysis method was established for the detection of fipronil and its metabolites in sunflower seeds,barley,and bananas.The innovation was that the pretreatment process is optimized for different matrices,adapting to the ionization characteristics of GC-NCI-MS,with the trace-residue detection sensitivity being enhanced.Herein,the samples were processed whole or crushed.The prepared samples were then extracted with acetonitrile,purified via liquid-liquid distribution with n-hexane,purified using a solid-phase extraction column of primary and secondary amines,dehydrated with anhydrous sodium sulfate,analyzed using GC-NCI-MS,and quantified using the external standard method.In the barley and sunflower seed matrices,the results revealed a good linear relationship within the range of 0.0006~0.02 μg/mL (R2>0.9943) for fipronil and its metabolites.When the blank-matrix spike levels were 0.0005,0.001,and 0.0025 mg/kg,the recovery rates were 91.86%~108.8%.The relative standard deviation (RSD) ranged from 0.7% to 11.9%.In the banana matrix,a good linear relationship was observed for fipronil and its metabolites within the range of 0.005~0.1 μg/mL (R2>0.9938).When the blank-matrix spike levels were 0.0002,0.0004,and 0.001 mg/kg,the recovery rate was 88.4%~103.5%,and the RSD was 7.1%~10.8%.The detection and quantification limits of this method were lower than the national-standard limit requirements.Moreover,the matrix effect was controllable and,compared with current industry standards,the detection sensitivity was one to two orders of magnitude higher.The method was used to test 30 samples.Fipronil metabolites (classified as fipronil and fipronil sulfone) were detected in only one batch of banana samples,and the total residue was far lower than the national-standard limit.Overall,this method exhibits strong stability,high sensitivity,and good matrix compatibility.Moreover,it can meet the detection requirements for trace residues of fipronil and its metabolites in bananas,sunflower seeds,and barley,thereby providing technical support for food safety supervision.

Key wordsbanana;sunflower seed;barley;fipronil and its metabolites;gas chromatography-negative chemical ionization-mass spectrometry

中图分类号:O657.63

文献标识码:A

文章编号:0258-3283(2026)07-0067-06

DOI:10.13822/j.cnki.hxsj.2026.0019

收稿日期:2026-01-28;修回日期:2026-05-21;接受日期:2026-05-25

基金项目:天津海关科技项目(2025THK004)。

作者简介:潘红蕊(1986-),女,蒙古族,河北承德人,硕士,高级工程师,主要研究方向为大型仪器分析。

通讯作者:刘培,E-mail:lplfr@hotmail.com。