第一作者简介:卜全民,男,江苏南京人,博士,教授,研究方向为公共安全管理和应急管理。E-mall: buquanmin@jspi.edu.cn
目的 建立常见食品基质中氰化物等五种毒物的拉曼光谱快速分析方法。方法 采用水、乙腈及乙酸乙酯作为提取剂对饮用水、苹果以及烤鸭三种常见食品基质中氰化物、百草枯、毒死蜱、甲拌磷以及敌鼠钠五种毒物进行提取,并使用表面增强拉曼光谱法检测。结果 实验表明,每种毒物均有其独特的拉曼信号,这些特征信号可作为其定性的判别依据,氰化物在饮用水、苹果以及烤鸭这三种基质中的检出限均不大于1μg/mL(g);百草枯的检出限在0.05 ~0.1μg/mL(g)之间;毒死蜱、甲拌磷的检出限在0.05 ~1μg/mL(g)之间;敌鼠钠检出限在0.1 ~1 μg/mL(g)之间,均满足现场检测需求。结论 该方法操作简单且分析速度快,为毒物的快速筛查提供了较好的解决方案。
Objective To establish a method of Raman spectroscopic analysis about five poisons likely envenomed into common foods.Methods Five toxicants/poisons of cyanide, paraquat, chlorpyrifos, thimet and diphacinone were respectively spiked into three common food materials (drinking water, smashed apple and roast duck flesh), having them extracted with the relative water, acetonitrile and ethyl acetate. Surface enhanced Raman spectroscopy was adopted to detect the extracted toxicants.Results Each toxicant has shown its own unique Raman signals that are capable of being used as the basis for qualitative discrimination. The detection limits were no more than 1μg/g for cyanide in drinking water, fruit and roast duck flesh, demonstrating the individual 0.05~0.1μg/mL(g), 0.05~1μg/mL(g) and 0.1~1μg/mL(g) for paraquat, chlorpyrifos/thimet and diphacinone, respectively. The results proved that the adopted method is eligible for rapid detection on scene.Conclusion The method established here is of simple operation, fast analysis speed, having provided a correct solution for rapid detection/screening of poisons/toxicants.
投毒案中, 对毒物进行现场检测以识别中毒物质的成分, 对抢救中毒人员和案件定性有着重要意义, 因此简单快速的检测方法已成为研究趋势[1]。而常被当作投毒载体的饮用水及食物, 因其中的毒物含量较低, 现场的快速检测存在一定难度。为满足检测需求, 提高检测灵敏度已成为快速检测方法研究的重点。
表面增强拉曼光谱(surface enhanced Raman spectroscopy, SERS)是一种将目标物吸附在纳米材料表面, 使得拉曼光谱测试时的信号得以增强, 甚至可增强达15个数量级[2, 3]的新型光谱技术, 多年来在痕量物质分析和识别上的应用极为广泛, 涵盖法医鉴定、食品安全、生物医学、痕量毒品、环境污染等多个方面[4, 5, 6, 7, 8, 9]。因SERS处理过程简单、检测方便快捷、对样品损害较小, 适合进行现场快速检测, 本研究通过建立几种较为常见毒物的SERS现场快速检测方法, 实现其在饮用水及日常食物中的现场检测, 为涉毒案件的毒物检测提供参考。
SSR-3000便携式拉曼光谱仪(南京简智仪器设备有限公司), 激光波长785 nm, 光谱范围180~2800 cm-1, 分辨率< 5 cm-1, 激光功率450 mW。
纳米增强试剂:金溶胶, 银溶胶; 金溶胶:取100 mL 0.01%氯金酸(AuCl3· HCl· 4H2O)水溶液加热至沸腾, 剧烈搅拌下准确加入1.0 mL 1%柠檬酸三钠(Na3C6H5O7)水溶液, 金黄色的氯金酸水溶液在2 min内变为红色, 继续煮沸15 min, 冷却后用水定容到100 mL; 银溶胶:取200 mL 1.0 mmol/L硝酸银(AgNO3)水溶液加热沸腾, 剧烈搅拌下逐滴准确滴加5.0 mL 1%柠檬酸三钠(Na3C6H5O7)水溶液, 持续煮沸1 h, 溶液变为灰绿色, 冷却后用水定容到200 mL。
50 μ g/mL水中氰化物(以CN-计)、100 μ g/mL甲醇中百草枯、100 μ g/mL丙酮中毒死蜱、100 μ g/mL乙腈中毒死蜱、100 μ g/mL丙酮中甲拌磷、100 μ g/mL丙酮中敌鼠钠, 均来自坛墨质检标准物质中心; 乙腈、乙酸乙酯, 盐酸、氢氧化钠分析纯, 均购自上海国药集团化学试剂有限公司; C18、N-丙基乙二胺(PSA)、石墨碳化黑(GCB), 均购自艾杰尔-飞诺美科技有限公司; 市售苹果、烤鸭; 实验用水均为一级用水。
1.2.1 标准溶液配制
氰化物、百草枯、毒死蜱、甲拌磷、敌鼠钠:将各浓度标准溶液原液, 用水分别稀释为5、10、10、10、10 μ g/mL的储备液, 再将储备液逐级稀释为0.1、0.05、0.01 、0.005和0.001 μ g/mL的标准工作液待用, 水为空白对照组。
1.2.2 基质加标样品制备
苹果和烤鸭为常见食品, 选择这两种基质分别代表水果及肉类基质用于模拟阳性样品。取日常饮用水、粉碎机粉碎后的苹果及烤鸭分别加入毒物单标, 使各基质浓度为表1所示浓度, 涡旋混匀后作为基质加标样品。
![]() | 表1 毒物在食物基质中加标浓度 Table 1 The concentration of poisons spiked into three food materials |
1.3.1 仪器条件
检测时间10 s。每个样品重复扫描三次。
1.3.2 前处理方法
自来水加标样品:根据检测项目加入相应增强试剂混匀检测即可。
苹果、烤鸭加标样品:取样品1 g于5 mL离心管中, 加入2 mL不同溶剂(氰化物及百草枯溶剂为水, 毒死蜱及甲拌磷溶剂为乙腈, 敌鼠钠溶剂为乙酸乙酯)进行提取。超声3 min, 摇匀后离心(4 000 r/min)1 min, 取全部清液于2 mL离心管中, 加入相应净化剂(氰化物及百草枯净化剂为0.3 g C18, 甲拌磷、毒死蜱及敌鼠钠净化剂为20 mg GCB和20 mg PSA)净化, 充分振荡, 离心(4 000 r/min)1 min分层后上清液待用(如食物中含较多油脂, 则取出全部清液于2 mL离心管中, 加入0.3 mL正己烷, 混匀静置下层待测)。
氰化物、毒死蜱、甲拌磷加标样品:分别取金溶胶增强试剂200 μ L、上述待测液40 μ L于1.5 mL样品瓶, 充分混匀后上机检测。
百草枯加标样品:取银溶胶增强试剂50 μ L、上述待测液200 μ L于1.5 mL样品瓶中, 充分混匀后上机检测。
敌鼠钠加标样品:取金溶胶增强试剂200 μ L、上述待测液20 μ L于1.5 mL样品瓶中, 充分混匀后上机检测。
为避免随着时间的增加而使增强试剂效果减弱, 样品均在混匀后3 min内进行检测。
分别将毒物标准工作溶液按照1.3的步骤进行逐一检测, 每种毒物均有其独特的拉曼信号, 其相应拉曼特征峰、特征峰归属[10, 11, 12, 13, 14]及检出限如表2所示。对低于检出限浓度的毒物进行检测时, 拉曼谱图会丢失部分特征峰, 甚至与空白对照液的谱图更为相似。五种毒物在各自的检出限浓度均可识别到清晰的拉曼信号, 而空白对照液在此特征峰附近无干扰, 因此这些特征信号可作为定性依据。
![]() | 表2 毒物拉曼特征峰、特征峰归属及检出限 Table 2 Raman characteristic peak and attribution plus detection limit of the 5 toxicants |
为探究溶液pH值对增强效果的影响, 首先用0.1 mol/L的氢氧化钠及盐酸溶液调节五种毒物标准溶液的pH值, 按照1.3的步骤对其逐一检测。选取预实验中各个毒物信号最稳定特征峰, 即氰化物2 127 cm-1、百草枯1 649 cm-1、毒死蜱676 cm-1、甲拌磷644 cm-1、敌鼠钠994 cm-1, 以其特征峰强度表征pH值对表面增强效果的影响, 结果见图1。
![]() | 图1 不同pH下毒物标准溶液的特征峰强度Fig.1 Characteristic peak intensity of poison standard solutions at different pH value |
由图可见, 中性环境最利于增强剂与五种毒物标准溶液的结合。实际加标样品提取后待测溶液为中性, 因此无需对提取液进行pH值的调节。
2.3.1 氰化物加标样品的检测
将氰化物加标样品按照1.3.2进行检测, 实验结果见图2。在水中添加的氰化物, 检出限为0.05 μ g/mL, 与氰化物标准溶液相似。苹果样品中氰化物需要经过水溶液浸提再进行拉曼增强检测, 浸提过程中, 部分水溶性色素等杂质溶出, 即使经过C18净化处理, 仍无法排除干扰, 将加标浓度增至0.5 μ g/g, 信号增强便于识别。在处理烤鸭基质加标样品时, 为除去油脂, 加入正己烷进行预处理。但由于本身基质复杂, 仅在浓度大于等于1 μ g/g时, 可识别出氰化物特征峰。日常投毒事件中, 在投毒井水或者中毒牲畜饲料中检测氰化物含量均大于1 μ g/mL(g), 高于此方法的检出限, 因此可达到日常水质及食物中的检测需求。
2.3.2 百草枯加标样品的检测
实验将上述1.2.2中百草枯加标样品按照1.3.2进行检测, 实验结果见图3。饮用水中杂质干扰不明显, 百草枯加标样品检出限与标准溶液检出限近似, 为0.005 μ g/mL。百草枯样品前处理同氰化物相同, 因为苹果中糖及色素干扰, 样品加标浓度为0.05 μ g/g时, 三个百草枯特征峰可被识别。烤鸭由于本身基质复杂, 浓度为0.1 μ g/g时, 仅能识别1 191 cm-1及1 649 cm-1两个特征峰。因此百草枯在苹果中检出限为0.05 μ g/g, 而在烤鸭中检出限为0.1 μ g/g。
2.3.3 毒死蜱加标样品的检测
实验将上述1.2.2中毒死蜱加标样品按照1.3.2进行检测, 实验结果见图4。日常饮用水中杂质干扰不明显, 在加标浓度为0.05 μ g/mL时仍能识别拉曼信号。对苹果基质进行检测时, 样品经过GCB、PSA净化后, 能除去大部分浸提液中的色素, 净化液清澈透明, 极大地提高了检测效果。苹果样品加标浓度为0.5 μ g/g时, 三个主要特征峰均可识别, 可对毒死蜱进行准确鉴别。而烤鸭中基质复杂, 脂溶性杂质较多, 在乙腈提取时可能会被提取到浸提液中, 影响检测效果, 因此毒死蜱检出限为1 μ g/g。
2.3.4 甲拌磷加标样品的检测
实验将上述1.2.2中甲拌磷加标样品经1.3.2的方法处理后的待测液进行检测, 实验结果见图5。当样品加标浓度为0.05 μ g/mL时, 日常饮用水中的杂质对甲拌磷检测的干扰较小, 甲拌磷的六个特征峰均能明显识别。由于苹果和烤鸭样品基质复杂, 采用与毒死蜱相同的前处理后再进行拉曼增强检测, 研究发现苹果加标样品中甲胺磷的特征峰有部分缺失或者信号极其微弱, 难以识别, 但在644、1 046、1 093、1 441 cm-1处的特征峰有明显的信号, 且当加标浓度为0.1 μ g/g时还能被识别。烤鸭样品较苹果样品具有更加复杂的基质干扰, 浓度为1 μ g/g时, 其主要特征峰均能被识别。
2.3.5 敌鼠钠加标样品的检测
实验将上述1.2.2中敌鼠钠加标样品经1.3.2的方法处理后进行检测, 实验结果见图6。由于敌鼠钠本身标准溶液的拉曼信号较弱, 因此日常饮用水中杂质干扰与上述其它几种毒物相比稍明显, 同等浓度下信号有所减弱, 检出限为0.1 μ g/mL。苹果和烤鸭样品采用乙酸乙酯作为提取剂并加入GCB和PSA进一步净化, 提高提取的效率, 最后再进行SERS检测。苹果加标样品的检测结果如图6所示, 检出限为0.5 μ g/g。烤鸭基质空白的基线较高且杂峰较多, 分析认为这是由于烤鸭基质复杂, 用乙酸乙酯提取时, 大部分中极性和弱极性物质均会被萃取, 导致提取成分复杂, 因此该基质加标检出限提高至1 μ g/g。
本文基于表面增强拉曼光谱技术, 可以对未知的毒物进行筛查检测。采用快速简单的前处理方法可对氰化物、百草枯、毒死蜱、甲拌磷以及敌鼠钠这五种毒物在饮用水、苹果及烤鸭这三种基质中进行检测。其中氰化物在三种基质中的检出限均不大于1 μ g/mL(g); 百草枯的检出限在0.05~0.1 μ g/mL(g)之间; 毒死蜱、甲拌磷的检出限在0.05 ~1 μ g/mL(g)之间; 敌鼠钠检出限在0.1~1 μ g/mL(g)之间, 可满足日常毒物现场检测的需求。且几种毒物均存在独特的拉曼特征峰组, 不会相互干扰, 建立毒物谱图库, 可进行未知毒物的快速筛查。通过简单前处理, 结合表面增强拉曼可在10 min内完成多毒物筛查的检测流程, 此研究适用于上述五种毒物的现场快速筛查, 也为其他毒物的现场实时快速检测提供了研究方法和思路。可依据此研究基础, 开发其他毒物的现场快速检测方法, 实现投毒现场的未知毒物筛查。
[1] |
|
[2] |
|
[3] |
|
[4] |
|
[5] |
|
[6] |
|
[7] |
|
[8] |
|
[9] |
|
[10] |
|
[11] |
|
[12] |
|
[13] |
|
[14] |
|