在非目标分析中扩大对和多基基物质的覆盖范围,使用数据独立分析和离子解离子

科学领域:

• 环境化学环境化学
• 分析化学 分析化学
• 质谱测量质量谱测量

背景情况:

• 和多基基物质 (PFAS) 是持久性环境污染物,具有已知的健康风险.
• 目前使用UHPLC HRMS/MS与数据依赖采集 (DDA) 的PFAS分析在离子选择方面存在局限性.
• 所有离子碎片化 (AIF) 提供了更广泛的离子覆盖范围,但由于失去了前体-碎片关系,其错误阳性率很高.

研究的目的:

• 引入IonDecon软件用于过AIF数据,以改善PFAS的识别.
• 评估IonDecon在为非目标PFAS分析解密AIF文件中的准确性和有效性.
• 在复杂的环境样本中评估IonDecon对PFASMS/MS覆盖率的影响.

主要方法:

• 开发和应用IonDecon软件来过所有离子碎片化数据.
• 将IonDecon与AIF和传统的DDA在整洁的解决方案中之间的PFAS注释精度进行比较.
• 评价IonDecon对PFASMS/MS覆盖范围在复杂的矩阵,如家用污水的影响.

主要成果:

• IonDecon成功地解构了AIF数据,生成开源的DDA格式文件用于下游分析.
• 在整洁的解决方案中,IonDecon与AIF实现了与DDA相比的虚假阳性率,准确地注释了PFAS标准.
• 与IonDecon相结合的AIF显著提高了复杂样本中的PFASMS/MS覆盖率,在国内污水中加倍了三倍.
• 虽然IonDecon提高了数据质量,但在复杂样本中仍然存在一些虚假碎片,这表明DDA的持续效用.

结论:

• IonDecon是解散AIF数据的宝贵工具,改善了环境分析中的PFAS识别和覆盖范围.
• 将AIF和IonDecon集成到分析工作流中可以大幅增加可识别PFAS的数量,包括新型化合物.
• 虽然AIF和IonDecon增强了非目标分析,但建议将它们与DDA结合起来,以尽量减少复杂样本中的错误阳性.