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本报讯(见习记者孙丹宁)中国科学院大连化学物理研究所研究员许国旺团队在血清中外源暴露物的高覆盖筛查方面取得新进展。他们将二维液相色谱与高分辨质谱信息非依赖采集技术相结合,提出了一种可以同时对血清中1210种农药、兽药、其他化学污染物及其代谢物进行高覆盖筛查的方法。相关成果发表于《环境污染》。
数以万计的外源性暴露物在人体中蓄积和代谢,不仅种类繁多,而且化学性质各异,对人体中暴露物的高覆盖筛查难以实现。目前,一维色谱-质谱是暴露组学分析的主流方法,但面临单根色谱柱的分离性能有限、单次分析仅局限于某几类暴露物等挑战,往往需要多种方法、多次分析才能实现对人体中上千种暴露物的筛查。因此,需要发展高覆盖筛查的新技术。
针对上述难题,团队提出了一种基于二维液相色谱、结合高分辨质谱信息非依赖采集的非靶向筛查策略。研究人员通过预分离色谱柱将目标分析物切割为具有不同极性的两组馏分,每组馏分再通过相应定制极性的色谱系统进行分离检测,使暴露物中的油水分配系数范围扩大。结合自建数据库中的一级母离子、二级特征碎片离子和保留时间,该方法实现了对血清中1210种农药、兽药、其他化学污染物及其代谢物的高覆盖筛查。
研究证实,该方法稳定可靠,适用于大规模血液样本的暴露物筛查。
相关论文信息:
https://doi.org/10.1016/j.envpol.2023.121914
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