农药残留和兽药残留是我国农产品食品质量安全面临的主要问题。农药和兽药不仅是防治病虫害的有效手段，对植物和禽畜的生长发育也有很大的影响。在种植和养殖过程中，使用农药和兽药是无法避免的。因此应对农兽药残留问题的关键在于加强农产品检测，保证进入市场的农产品农兽药残留不超过限量标准。
针对农产品中的化合物残留检测目前有很多标准，包括高效液相色谱法、酶联免疫法、高效液相色谱荧光检测法、气相色谱-质谱法、液相色谱-串联质谱法等。在种植和养殖过程中使用的农兽药种类众多，样品中残留的有害物质往往成分复杂，因此需要检测的项目也有很多。大多数常用的检测方法只适用于一类或者几类农兽药，使得农产品检测的效率低下。而液相色谱-串联质谱法虽然可以检测的成分较多，但也存在实用性差、假阳性高等问题。提高现有检测方法的效率以及准确性和全面性是当前食品安全领域的迫切需求。
近日，中国农业科学院蜜蜂研究所的研究团队改进了液相串联高分辨质谱法的数据采集方法，可以显著提升该方法在高通量筛查方面的准确性和实用性，适用于农产品中兽药、农药、霉菌毒素等混合污染物的高通量筛查。
高分辨质谱常用的数据采集方法主要有两种：数据依赖性采集(DDA)和数据非依赖性采集(DIA)。前者适用于靶向化合物的分析，后者适用于非靶向物质的检测，两者以独立的方式运行，难以兼容。研究团队打破了两者之间的界限，开发出集成了DDA和DIA两种模式的新型数据采集方法(DDIA)，可以在单次数据采集中同时进行靶向和非靶向物质的检测。这种方法可以减少数据的重复采集以及数据整合工作，提高设备利用率，节约检测成本。
目前研究人员已经成功将DDIA应用到牛奶、谷物、蔬菜和蜂蜜的高通量筛查分析中。随着DDIA的进一步完善，这种数据采集方法有望代替DDA和DIA，推动液.
