技术专栏

——结合飞诺美（Phenomenex）SPE 小柱的应用排查思路

一、问题背景：当 SPE 回收率显著高于 100%

在固相萃取（SPE）方法开发或日常检测过程中，回收率是评价方法性能的重要指标之一。通常，当回收率低于预期时，分析人员会优先考虑样品在提取或洗脱步骤中的损失；然而，当回收率持续且显著高于 100% 时，则往往意味着分析流程中存在正向系统偏差。

需要明确的是，在标准方法允许范围内的小幅正向偏差并不一定代表异常。例如，在 GB 23200.121-2021 附录 A 中，对于浓度 ≤ 0.01?mg/kg 的农药残留，回收率 60%–130% 可被视为合理波动。但当结果超出该范围，尤其是在使用 飞诺美（Phenomenex）SPE 小柱 进行前处理的情况下，仍需对整个分析流程进行系统排查。

二、原因一：共洗脱干扰物导致信号放大

2.1 问题机理

SPE 的核心目标之一是去除基质杂质。但若样品基质中某些成分在 飞诺美（Phenomenex）SPE 吸附剂（如反相、混合模式或离子交换填料）上的保留行为与目标物相近，这些物质可能无法在洗涤步骤中被完全去除，而在洗脱阶段与目标分析物 共洗脱。

在后续 LC 或 LC-MS 分析中，共洗脱物可能：

• 与目标物形成重叠或难以区分的色谱峰
• 在质谱检测中产生基质效应，增强离子化效率

上述情况都会导致峰面积或信号响应被系统性放大，从而推算出异常偏高的回收率。

2.2 排查与优化思路

• 优化洗涤条件：调整洗涤溶剂组成、比例或体积，使干扰物在洗涤阶段被优先去除，同时保证目标物仍稳定吸附在 Phenomenex SPE 填料 上。
• 更换吸附剂类型：若反相 SPE 选择性不足，可考虑更换为 飞诺美（Phenomenex）离子交换或混合模式 SPE 小柱，以提高选择性。
• 分离后端干扰：在不调整 SPE 的前提下，通过优化色谱柱、流动相或梯度程序，将干扰峰与目标峰在后续分析中充分分离。
• 空白扣除：并行处理基质空白样，校正基质本底信号。

三、原因二：溶剂或 SPE 吸附剂引入的外源污染

3.1 问题机理

当干扰信号并非来源于样品基质时，应考虑实验源头污染的可能性。例如：

• 洗脱溶剂中含有与目标物性质相似的微量杂质
• SPE 小柱在生产或储存过程中残留背景物

这些污染物在经过 飞诺美（Phenomenex）SPE 小柱 洗脱后，会直接贡献信号，造成回收率虚高。

3.2 排查与优化思路

• 预清洗与预平衡：在上样前，使用足量洗脱溶剂对 Phenomenex SPE 小柱 进行充分活化和清洗。
• 空白 SPE 运行：使用“空白 SPE 小柱 + 洗脱溶剂”进行完整流程，检测本底信号并进行扣除。
• 溶剂质量控制：必要时更换至色谱纯溶剂，或更换不同批次溶剂进行比对验证。

四、原因三：内标行为异常导致校正失真

4.1 问题机理

内标是定量计算的重要参考点。如果内标在 飞诺美（Phenomenex）SPE 小柱 上的吸附或洗脱行为与目标物存在显著差异，例如：

• 内标洗脱不完全
• 内标在前处理或储存中降解

则在计算回收率时，会因内标回收率偏低而系统性放大目标物结果。

4.2 排查与优化思路

• 选择性质相近的内标：优先使用结构、极性和保留行为与目标物相似的内标，使其在 Phenomenex SPE 前处理流程 中的行为更具代表性。
• 监控内标回收率：将内标回收率作为方法适用性的关键监控指标。
• 替代评估方式：在方法验证阶段，可在洗脱后加入外标，用于评估真实提取回收率。

五、原因四：回收率计算与积分设置错误

5.1 问题机理

在大量实例中，回收率异常偏高并非源自 SPE 操作，而是出现在 计算或数据处理环节，例如：

• 稀释因子遗漏
• 洗脱后定容体积未计入
• 色谱积分基线或峰识别设置不当

这类问题即使在使用 飞诺美（Phenomenex）高一致性 SPE 小柱 的情况下，也会直接导致结果失真。

5.2 排查与优化思路

• 重新核查计算流程：确保所有稀释、定容和校正因子完整纳入计算。
• 检查积分参数：确认自动或手动积分设置正确，避免人为扩大峰面积。
• 验证仪器方法：检查线性范围、校准曲线及进样溶剂强度，确保方法本身不存在系统偏差。

六、推荐的系统性排查顺序

当出现 SPE 回收率显著高于 100% 的情况时，建议按以下顺序排查：

1. 空白验证（基质空白 / 空白 SPE + 溶剂）
2. 内标回收率评估
3. 计算与积分复核
4. 针对性优化 飞诺美（Phenomenex）SPE 小柱 的洗涤或吸附模式
5. 必要时同步调整后续色谱分析方法

七、结论

SPE 回收率显著超过 100% 并不意味着实验“成功”，而是提示分析流程中存在可识别、可修正的正向系统偏差。通过围绕 飞诺美（Phenomenex）SPE 小柱 使用场景，对基质干扰、源头污染、内标行为及计算细节进行系统排查，可以有效定位问题来源，并逐步建立更加稳定、可靠的前处理与分析流程。