食品中雌激素和PFCs的檢測

中國的食品安全事件不斷發生，三聚氰胺問題奶粉，毒豇豆，“含汞”可口可樂、雪碧，主食轉基因，激素污染，蜂膠造假等，這都對食品安全檢測技術、方案提出了很高的要求。賽默飛世爾以其全面而精準的儀器和解決方案，為食品安全保駕護航。本文主要介紹了食品中殘留雌激素和母乳中痕量級PFCs的分析檢測方案。

中國的食品安全事件不斷發生，三聚氰胺問題奶粉，毒豇豆，“含汞”可口可樂、雪碧，主食轉基因，激素污染，蜂膠造假等，這也對食品安全檢測技術、方案提出了更高的要求。

多年來，賽默飛世爾與中國政府部門進行了長期的合作，在食品安全方面幫助中國政府部門開發或者研究新的檢測標準。2008年震驚全國的“三聚氰胺事件”，賽默飛世爾在第一時間向科技部遞交了“采用酶標法進行三聚氰胺的快速、高通量檢測”的解決方案。2009年，賽默飛世爾又率先推出KingFisher系列自動化磁珠提取純化儀器，大大縮短了禽流感檢測周期。賽默飛世爾又針對“毒豇豆”事件為高毒農藥殘留分析提供解決方案。

食品中殘留雌激素的檢測

食品中殘留雌激素事件的不斷發生引起了人們對食品安全的高度重視。賽默飛世爾科技提供了高效液相色譜串聯質譜法以及Orbitrap高分辨軌道阱檢測法，為雌激素的檢測提供了高效、簡便、可靠的方法，繼續履行著 “使世界更健康、更清潔、更安全”的承諾。

日常生活中，食品所含雌激素主要來源于兩個方面：一是食品中所固有的，叫內源性激素，二是人為添加的，屬于外源性激素。天然雌激素主要包括雌酮、雌二醇、雌三醇；人工合成的雌激素主要有己二烯雌酚、己烯雌酚、己烷雌酚等。在經濟利益的驅使下，很多不法商販在食品中，如雞、鴨、魚、蔬菜、水果中添加過量外源性激素。人體從外界攝入大量的雌激素或類雌激素物質后，可造成體內激素代謝紊亂，引發疾病。

目前，我國常規的雌激素檢測是三重四極桿質譜儀分析。賽默飛世爾科技推出的TSQ系列三重四極桿質譜儀，配置了新一代HESI源和APCI源，顯著提升了儀器的靈敏度和精確度，同時又具有自動清潔功能，能夠很好地消除殘留和交叉污染。在耗氣方面，TSQ系列三重四極桿質譜儀的耗氣量在同類儀器中非常具有優勢，大大節省了儀器的維護成本。此外，其更高的靈敏度、更寬的線性范圍以及更強的化學特異性，使食品中殘留雌激素的精確測定成為可能。

此外，賽默飛世爾還提供Orbitrap高分辨軌道阱檢測方法用于雌激素檢測。這種方法具有超高的分辨率，靈敏度不隨分辨率增大而降低，無需用外標法即可測定精確質量數，屏蔽掉實際樣品中的復雜基質，可以節省前處理的凈化過程，使分析操作更加簡單，結果更加精確可靠。同時，賽默飛世爾Orbitrap高分辨軌道阱檢測法質量軸溫度的準確度，可達到其它高分辨儀器無可比擬的一周長，這是進行雌激素大量分析的保證和基礎。

母乳中痕量級PFCs的分析

在人血清和母乳中可檢測到多種PFCs，它甚至存在于新生兒的血液中，這可能是來自母親的哺乳。五十多年來，PFCs被廣泛用于各種工業以及消費品領域。由于許多合成化合物無法被降解，而一些實驗室研究表明，PFCs可能產生發育、生殖和全身毒性，這些化合物成為了環境污染物。人們嘗試控制PFCs，并想要開發一種能夠可靠地定量分析痕量級全氟化合物的方法，從而確定暴露途徑和健康結果。液相色譜-串聯質譜（LC/MS/MS）早已成為PFCs的分析方法，但是由于背景的PFCs污染和基質干擾，定量精度受到了一定限制。UHPLC/MS是一種可監測一系列人體基質中低濃度PFCs的分析方法，可提供高靈敏度、高選擇性、精確且可重復的測量。

通過使用Thermo Scientific Accela UHPLC，PAL自動進樣器和TSQ Vantage三重四極桿質譜儀聯合系統的SRM和H-SRM模式，可以快速、準確而穩定地定量分析母乳中的6種PFCs。利用不含PFC的Accela泵和預清潔的無PFC的脫氣機，消除了PFC污染，同時利用PEEK管代替了特氟龍管。TSQ Vantage系統的SRM模式可獲得優異的靈敏度和選擇性，因而無需修改LC配置。這是一個明顯優于其他商業平臺的優勢，因為它不需要使用在線的被污染的阱或切換柱的方法來分析PFC。

實驗表明，利用集成的UHPLC/MS平臺，可在9min內分離人類母乳基質中的6種PFC分析物。主要的基質干擾物在死體積期間就被洗脫，3.64min時第一個化合物被洗脫，證實了這是一個強大的定量分析方法。檢測器響應具有良好的線性，同時H-SRM消除了基質干擾，而且無需犧牲任何靈敏度。

Accela系統結合1.9 μm顆粒的色譜柱以及高壓四元泵，可在一系列流速和壓力下快速而有效地進行色譜分離。與已有的三重四極桿質譜系統相比，TSQ Vantage的信噪比提高了10倍，可極其靈敏地定量分析復雜的基質樣品，并保持很高的分析精度。該儀器能夠以極高的分辨率選擇母離子，使得H-SRM模式能夠獲得更高的分析選擇性和精度。