Return to search

Estudo do efeito matriz na determinação de agrotóxicos em diferentes tipos de arroz pelo método QuEChERS modificado e LC-MS/MS / Study of the matrix effect for pesticide determination in different types of rice by modified QuEChERS method and LC-MS/MS

Rice is socially and economically important because it is the main component of the diet of more than half of the world s population. Brazil is one of the main rice producers in the world and Rio Grande do Sul state yields about 60% of the national production. This grain has been recently recognized by its functional characteristics; therefore, the demand for special cultivars, such as cateto rice, black rice and red rice, has increased lately, due to their complex nutritional composition and higher value, even though the number of consumers is still low. The quality of these grains must be monitored to guarantee food safety. A fundamental parameter of the quality is the investigation of pesticide residue. This study has developed and validated a method for pesticide multiresidue determination in different types of rice by Liquid Chromatography coupled with tandem Mass Spectrometry (LC-MS/MS) employing the acetate QuEChERS method in sample preparation. In the cleanup step, the type and the quantity of sorbent were optimized. Besides the sorbents which are frequently used, like PSA and C18, others that had never been tested so far, such as chitosan and diatomaceous earth, were also evaluated. After the optimization, 150 mg of C18 as sorbent was chosen. The efficiency and the reliability of the method were evaluated according to some parameters, such as linearity, limits of detection and quantification, accuracy and precision (repeatability and intermediate precision), matrix effect and robustness. Analytical curves showed adequate linearity (r2 ≥ 0.99) for all analytes. Recovery ranges were 54-112; 50-112; 48-116 and 51-122% for red, whole, cateto and white rice, respectively, with RSD lower than 20%. The limits of quantification ranged from 5 to 25 μg kg-1. The study of the matrix effect has shown low values (< 20%) for most of analytes. Supression was the predominant effect for 80% of the analytes. This effect was compensated by matrix-matched calibration. The method analytes has shown the robustness of the different types of rice with accuracy and precision. Therefore, the proposed method can be efficiently applied to determine pesticides in different types of rice because all validation parameters comply with the limits recommended for the validation of chromatographic methods. / O arroz tem grande importância social e econômica, pois é um dos componentes principais da alimentação de mais da metade da população mundial. O Brasil está entre os principais produtores mundiais de arroz, sendo que o estado do Rio Grande do Sul contribui com cerca de 60% da produção nacional. Atualmente, este cereal vem sendo reconhecido pelas suas características funcionais, neste sentindo, apesar de um grupo ainda restrito de consumidores, cresce a demanda por cultivares especiais, como arroz cateto, arroz negro e arroz vermelho, pois este tem uma composição nutricional bastante complexa e maior valor agregado. É de extrema importância para a segurança alimentar que seja monitorado a qualidade desses grãos. Um parâmetro determinante nessa qualidade é a investigação de resíduos de agrotóxicos. Nesse trabalho foi desenvolvido e validado um método multirresíduos para determinação de agrotóxicos em diferentes tipos de arroz por Cromatografia Líquida acoplada à Espectrometria de Massas em série (LC-MS/MS) empregando o método QuEChERS acetato no preparo de amostra. Na etapa de limpeza do extrato, foram otimizados o tipo e a quantidade de sorvente, sendo avaliados além dos sorventes geralmente empregados, como PSA e C18, outros materiais, até então nunca investigados para este fim, como a quitosana e terra diatomácea. Para esse estudo após otimização foi escolhido 150 mg de C18 como sorvente. A eficiência e confiabilidade do método foram avaliadas através de alguns parâmetros de validação como linearidade, limites de detecção e quantificação, exatidão e precisão (repetibilidade e precisão intermediária), efeito matriz e robustez. As curvas analíticas apresentaram linearidade (r2 ≥ 0,99) para todos analitos no solvente e para 80% dos analitos considerando a curva trabalho. As recuperações foram entre 54-112; 50-112; 48-116 e 51-122% para o arroz vermelho, integral, cateto e branco, respectivamente, com RSD menor que 20%. Os limites de quantificação do método foram na faixa de 5 a 25 μg kg-1. Em relação ao efeito matriz, o efeito foi baixo (< 20%) para maioria dos analitos, ocorrendo supressão para 80% dos analitos. Esse efeito foi compensado com calibração por superposição na matriz. O método apresentou robustez para a variação de matriz, uma vez que pode ser aplicado em diferentes tipos de arroz mantendo a exatidão e precisão. Portanto, concluiu-se que o método proposto pode ser aplicado de forma eficiente para a determinação de resíduos de agrotóxicos em diferentes tipos de arroz, uma vez que todos os parâmetros de validação encontram-se de acordo com os limites sugeridos para validação de métodos cromatográficos.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsm.br:1/4222
Date30 March 2012
CreatorsCabrera, Liziara da Costa
ContributorsZanella, Renato, Primel, Ednei Gilberto, Furlong, Eliana Badiale, Adaime, Martha Bohrer, Martins, Manoel Leonardo
PublisherUniversidade Federal de Santa Maria, Programa de Pós-Graduação em Química, UFSM, BR, Química
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSM, instname:Universidade Federal de Santa Maria, instacron:UFSM
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relation100600000000, 400, 300, 300, 300, 300, 500, 300, 0aa2baab-94e8-4d3d-bbb2-85495ba77db5, 3abdaa04-7a88-480c-afb6-4fa60df107e2, 0de0f0a9-9470-4b56-8242-28b9a0abee74, 2c1399ff-d8db-4c34-bfb7-35960c93e877, a0f5a1bf-e731-4df0-9010-ddadda7ae90a, 88c60daa-8d0c-4040-b197-e3e252bd8864

Page generated in 0.0027 seconds