在食品制造中，颜色添加剂被普遍的使用，因为某些颜色通常与特定的味道相关联。在其历史过程中，为降低其成本，颜色添加剂经常被其他化合物污染，这使得对其进行监测变得至关重要。在今天，由于许多颜色添加剂来源于天然物质，农药含量成为一个关注点。为了测量农药含量，一般会用QuEChERS样品制备法提取食物中的农药，这一些方法通常是手动的，并且往往浪费且耗时。在本研究中，个人会使用了CEM公司的EDGEAOAC）颜色添加剂社区提供的各种颜色添加剂中提取农药。对各种基质的提取效率进行了评估，发现EDGE能够从颜色添加剂中提取出农药，并拥有非常良好的回收率和标准偏差。对于希望实现农药提取自动化的实验室来说，EDGE是一个不错的选择。

  食品中的颜色添加剂是食品制造业的重要组成部分，因为消费者常常将某些颜色与特定的食物和风味联系起来。过去，食品颜色添加剂常常被其他物质掺杂以减少相关成本。因此，为避免添加剂造成了严重的伤害，监测其安全性有着悠久的历史。现代对食品颜色添加剂的担忧之一是它们含有的农药水平。许多食品颜色添加剂源自商业种植的天然产品，这使得它们容易受到农药污染。此外，许多颜色添加剂是浓缩提取物，这可能增加了农药的浓度。为分析这些添加剂中的农药含量，通常使用像QuEChERS这样的提取技术来提取样品。QuEChERS样品制备方法传统上使用乙腈和盐从食品基质中提取农药。这种方法是手动操作的，并且每个样品会产生几件废物。因此，需要生成更少废物且自动化的替代提取方法。

  在本应用报告中，使用了CEM公司的EDGE自动提取系统，从Restek企业来提供的不同一致性（包括粉末和油树脂）的几种食品颜色添加剂中提取农药，这些添加剂包括胭脂红、姜黄素、叶绿素铜钠、降胭脂红、奶酪色、胡萝卜油树脂、胭脂树和辣椒提取物。通常，这些基质被视为难以处理。通过标准添加物掺入实验，EDGE展示了能够以高提取回收率（60-125%）和小于20%的良好标准偏差来提取干燥和油树脂颜色添加剂。

  这些提取回收率和标准偏差符合AOAC颜色添加剂社区提出的要求，使EDGE成为自动化农药提取的潜在解决方案。

  颜色添加剂样品（包括胭脂红、姜黄素、叶绿素铜钠、降胭脂红、奶酪色、胡萝卜油树脂、胭脂树和辣椒提取物）由AOAC颜色添加剂社区提供。农药掺入混合物由Restek提供。乙腈、乙酸、丙酮、甲醇和石油醚从Sigma购买。其他用品由CEM提供。每种样品类型根据表1中指示的样品质量、掺入质量和额外吸附剂略有不同地进行准备。样品连同其额外的吸附剂一起直接称重到装有S1 Q-Disc Stack的Q杯中。每个样品通过AOAC颜色添加剂社区提供的定制混合液，按扌旨定量掺入每种农药。样品制备三份。每个提取瓶也配备一个Q-Shield。准备好的Q杯和提取瓶放入EDGE架上，然后将架子放入EDGE设备中。使用表2中指示的基质运行EDGE方法，采用含有1.0%乙酸（体积比）的乙腈作为提取溶剂，并按照表1中的搅拌方向做相关操作。

  从每个提取物中取1 mL转移到一个棕色小瓶中，然后取10 µL样品直接注入到连接Waters XEVO TQD质谱仪的Waters Acquity H Class UPLC系统，未进行稀释。使用Restek Raptor ARC-18色谱柱（2.7 µm, 100 x 2.1 mm）对农药进行分离，流动相为4 mM甲酸铵和0.1%甲酸的水溶液（流动相A）以及4 mM甲酸铵和0.1%甲酸的甲醇溶液（流动相B），流速为0.25 mL/min，按照表3中的程序进行操作。同时，也通过各自的多反应监测（MRM）转换进行监测。

  每个掺入样品与提取后掺入样品作比较，以评估回收数据。每种粉末基质和降胭脂红的回收数据如表4所示。对这些基质，筛选了54种化合物，可接受的回收范围为60%-125%。对于胭脂红，其中53种化合物的回收值在可接受范围内，只有一种化合物的标准偏差大于20%。对于姜黄素，49种化合物的回收值在可接受范围内，所有化合物的标准偏差都在理想范围内。对于叶绿素铜钠，53种化合物的回收值在可接受范围内，只有一种化合物的标准偏差大于20%。对于降胭脂红，所有54种化合物的回收值均在可接受范围内，且只有一种化合物的标准偏差大于20%。因此，EDGE能够从粉末颜色添加剂中提取农药。

  每种油树脂的回收数据如表5所示。对于每种油树脂，分析了58种农药。对于奶酪色，54种化合物的回收值在可接受范围内，51种化合物的标准偏差低于20%。对于胡萝卜油树脂，56种农药的回收值在可接受范围内，53种化合物的标准偏差低于20%。对于胭脂树，55种化合物的回收值在可接受范围内，53种化合物的标准偏差低于20%。对于辣椒提取物，57种农药的回收值在可接受范围内，53种化合物的标准偏差低于20%。基于这一些数据，可以证明EDGE能够提取被认为是难以处理的油树脂，并且具有高回收率和理想的标准偏差。

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