结合结构数据库,In Silico碎片化和MS/MS图书馆,用于从回收的高密度聚乙烯牛奶瓶中对非易挥发性移民进行无针对性选

科学领域:

• 分析化学 分析化学
• 材料科学 材料科学 材料科学
• 环境科学 环境科学

背景情况:

• 化学污染阻碍了塑料的有效机械回收利用.
• 确保回收塑料的安全性,特别是与食品接触的安全性,需要强大的分析方法.

研究的目的:

• 开发和开源工具,用于识别回收材料中的塑料相关化学物质.
• 评估从牛奶瓶中回收的高密度聚乙烯 (rHDPE) 的化学成分.
• 评估rHDPE在与食品接触应用中的适用性.

主要方法:

• 创建一个内部的MS/MS光谱库,包含500多种与塑料相关的化学物质.
• 开发用于库编译的"mspcompiler" R 软件包.
• 液态染色学-高分辨率质谱学 (LC-HRMS) 的应用,用于非目标查.
• 在碎,GC-MS和化学数据库中用于化合物识别.
• 采用伪多重反应监测 (PMRM) 方法进行敏感查和量化.

主要成果:

• 在回收高密度聚乙烯 (rHDPE) 中确定了83种化合物.
• 通过使用开发的MS/MS库和R包成功注释了66个化合物.
• 通过补充分析技术和数据库识别了剩余的未知化合物.
• 量化发现,在去除非易失性物质 (如八烯) 方面存在挑战.

结论:

• 开发的工具 (MS/MS库和R包) 有效地识别回收塑料中的化学污染物.
• 改进的分类和回收技术对于rHDPE的安全食品接触应用至关重要.
• 清除特定的非挥发性污染物仍然是安全使用rHDPE的一个重大挑战.