GC-Orbitrap-HRMS结合ROIMCR和MSident技术，对鱼类基认证参考材料中的持久性有机污染物进行靶向与非靶向分析

《Analytica Chimica Acta》：GC-Orbitrap-HRMS with ROIMCR and MSident targeted and non-targeted analysis of Persistent Organic Pollutants in fish-based certified reference materials

定量分析多环芳烃及有机氯农药在鱼类中的污染评估方法研究

　　本研究聚焦于一种名为ROIMCR（Regions of Interest Multivariate Curve Resolution）的多变量曲线解析方法，用于分析和验证持久性有机污染物（POPs）在环境样本中的含量。同时，结合MSident程序，该方法还能够识别样本中可能存在的其他未知POPs。这些技术的应用旨在提高对POPs污染模式的全面评估能力，从而更好地理解其在生态系统中的分布与影响。

POPs是一类具有持久性、生物累积性和生物放大性的有毒化合物，它们能够在环境和生物体内长期存在，并通过食物链不断积累。这些污染物包括多种卤代化合物，如多氯联苯（PCBs）、有机氯农药（OCPs）、多溴联苯醚（PBDEs）等。由于其在工业、农业和消费品中的广泛应用，POPs最终会进入水生生态系统，对环境和生物造成严重影响。鱼类作为生物指示物，能够有效反映河流污染情况，因此成为研究POPs污染的重要对象。

然而，分析POPs面临一定的挑战。一方面，部分POPs具有挥发性，可能在提取过程中损失；另一方面，鱼类体内含有大量脂质，这些脂质可能干扰分析物的检测。因此，采用经过验证或认证的方法对鱼类或生物体中的POPs进行测定，是确保污染趋势监测和符合斯德哥尔摩公约要求的关键。这些方法通常包括提取、气相色谱-高分辨率质谱（GC-HRMS）分析，以及使用仪器软件对目标分析物进行定量。

本研究使用的两种认证参考材料（CRM）——ERM?-CE100和ERM?-CE103，分别用于定量分析特定的POPs。ERM?-CE100包含1,3-六氯丁二烯（HCBu）和六氯苯（HCBz），而ERM?-CE103则包含五氯苯（PeCB）和六氯环己烷（HCH）的四种异构体。通过将ROIMCR方法与传统的Xcalibur软件进行比较，研究发现两者在定量结果上具有良好的一致性，并且与认证值相吻合。这表明ROIMCR方法在定量分析方面具有可靠性。

在非目标分析方面，研究还利用ROIMCR方法和MSident程序对ERM?-CE100样本进行了处理。这些样本含有较高浓度的POPs，通过分析发现多种OCPs、PCBs、多环芳烃（PAHs）和邻苯二甲酸酯类化合物。这表明ROIMCR与MSident的结合能够更全面地识别样本中的化学成分，从而提升对污染模式的评估能力。这种方法不仅能够提取所有样本成分的色谱和光谱信息，还能在不损失灵敏度和分辨率的前提下，实现对多种污染物的识别和分析。

ROIMCR方法的优势在于其能够处理GC-HRMS数据，提取重要的光谱信息，并在非目标分析中识别未知化合物。相比传统的分析方法，ROIMCR方法能够在一次数据处理中完成定量和定性分析，提高工作效率。同时，结合MSident程序，该方法还能直接搜索公共数据库，快速识别化学成分，为环境监测提供更全面的信息支持。

在实际应用中，ROIMCR方法可以用于处理多种环境样本，包括鱼类、土壤、沉积物等。这种方法特别适用于复杂混合物的分析，能够有效分离和识别多种污染物。通过对比不同实验案例的参数设置，研究发现ROIMCR方法在不同浓度下的应用效果有所差异，因此需要根据实际情况调整参数，以确保分析结果的准确性。

此外，研究强调了非目标分析的重要性。传统的分析方法通常只关注特定的污染物，而忽略了可能存在的其他未知化合物。通过非目标分析，可以更全面地了解样本中的化学成分，从而发现潜在的环境风险。ROIMCR与MSident的结合方法能够在一次分析中实现这一目标，提高数据处理的全面性和效率。

在数据处理过程中，研究采用了多种方法，包括色谱图的保留时间（RT）分析、光谱信息的解析以及化学成分的识别。通过对比不同方法的分析结果，研究发现ROIMCR方法能够提供更准确的定量数据，并且在非目标分析中具有更高的识别能力。这种方法不仅适用于特定的POPs，还能够扩展到其他类型的污染物，如多氯联苯、有机氯农药等。

研究还指出，ROIMCR方法在非目标分析中的应用具有广阔的前景。通过这种方法，可以更全面地识别样本中的化学成分，从而为环境监测和污染治理提供科学依据。此外，结合MSident程序，该方法还能提高数据处理的自动化程度，减少人为干预，提高分析的准确性和可靠性。

总之，本研究展示了ROIMCR方法在分析和验证POPs方面的强大功能和灵活性。通过结合非目标分析和化学成分识别技术，该方法能够更全面地评估污染模式，为环境科学和生态监测提供新的工具和方法。未来的研究可以进一步优化ROIMCR方法的参数设置，提高其在不同环境样本中的适用性，从而更好地服务于环境监测和污染治理工作。