基于瞬态事件峰高改进单颗粒电感耦合等离子体质谱（SP-ICP-MS）检测能力与品质因数的研究

本研究针对单颗粒电感耦合等离子体质谱（SP-ICP-MS）中传统信号处理方法的局限性，首次系统评估了峰高作为分析信号的潜力。研究人员开发了一种基于三次多项式拟合的峰高计算新方法，在50–200 μs驻留时间范围内实现了峰高与粒径平方的线性响应。结果表明，峰高信号可显著提高近检测限（LoD）小颗粒的定量准确性，优化阈值选择策略，并为检测限的确定提供更可靠且无需假设的解决方案，对复杂基质中纳米颗粒精准表征具有重要意义。

　　

在当今科技飞速发展的时代，纳米颗粒（Nanoparticles, NPs）因其独特的尺寸依赖性性质，在工业、环境、食品和生物医学等领域展现出巨大的应用潜力。然而，随着纳米颗粒生产和使用的日益增长，开发准确、灵敏且可靠的方法来表征这些微小颗粒变得至关重要。单颗粒电感耦合等离子体质谱（Single-Particle Inductively Coupled Plasma-Mass Spectrometry, SP-ICP-MS）作为一种强大的技术，能够在样品制备最小化的情况下，提供纳米颗粒的质量、尺寸分布以及颗粒数浓度（Particle Number Concentration, PNC）的全面信息，因而受到越来越多的关注。

尽管SP-ICP-MS技术自2003年由Degueldre等人提出以来，已经发展了多种数据处理策略，但大多数研究仍然主要依赖于单个事件的积分强度（峰面积）作为分析信号，因为这被认为与纳米颗粒的质量成正比。然而，早期的ICP-MS仪器受限于毫秒级的驻留时间（dwell time），每个事件只能由一个数据点表征，因此无法选择其他信号参数进行定量。随着仪器的发展，数据采集速度已经达到微秒甚至纳秒级别，这使得准确监测事件的传输时间（峰宽）成为可能。峰宽与纳米颗粒的尺寸直接成正比，这大大简化了计算过程，并提供了一些纳米形态学信息。但这种方法由于难以准确识别事件的时间边界，仍然没有被广泛采用。

与此同时，使用峰高作为分析信号的可能性在SP-ICP-MS领域却被忽视了。事实上，在其他技术如色谱或石墨炉技术中，峰高已经被广泛研究，并在特定情况下显示出优势，例如在连续事件部分重叠时受影响较小，以及在信噪比（Signal-to-Noise Ratio, S/N）较低时能提供更高的准确性。然而，在SP-ICP-MS中，峰高目前仅用于设置阈值，以区分来自悬浮纳米颗粒的强度峰和来自连续背景（Background, BG）的信号。选择合适的阈值对于准确估计检测到的事件数量（与PNC相关）和强度分布（影响颗粒尺寸的确定）至关重要。此外，该阈值还用于计算检测限（Limit of Detection, LoD），但这需要多种假设来将基于峰高的标准与相应的峰面积关联起来。

因此，为了克服现有技术的局限性，来自西班牙萨拉戈萨大学（University of Zaragoza）的研究团队开展了这项研究，旨在首次全面评估峰高作为SP-ICP-MS分析信号的潜力。他们开发了一种新的数据处理方法，能够同时计算峰高、峰面积和峰宽，从而实现对不同分析信号的公平比较。研究以金纳米颗粒（Gold Nanoparticles, AuNPs）为模型，涵盖了广泛的质量范围（0.1–9.9 fg），并深入探讨了峰高在特定应用场景中的附加价值。相关研究成果发表在《Analytica Chimica Acta》上，为SP-ICP-MS技术的发展提供了新的思路和方法。

为了开展这项研究，研究人员主要运用了几个关键技术方法。首先，他们使用了配备有三重锥接口和OmniRing?的NexION 5000 ICP-MS/MS仪器，在单四极杆或“仅Q3”模式下操作，并使用NH₃作为反应池气体以提高灵敏度。数据采集参数经过优化，驻留时间在10至3000 μs范围内调整，以评估其对不同分析信号的影响。其次，研究团队修改了先前开发的内部Python脚本，利用scipy.optimize库进行多项式拟合和求导，从而同时计算峰面积、峰宽和峰高。此外，所有实验均使用高单分散性（Ultra Uniform?）的AuNPs悬浮液，其标称直径分别为10、20、30、50和100 nm，并稀释至约5×10⁴ NPs mL^-1的浓度，以确保双事件概率低于0.1%。外部校准通过建立分析信号与NP特定性质之间的线性关系来实现，包括积分强度与NP质量（∝d³）、信号宽度与NP直径（∝d）以及信号高度与NP直径平方（∝d²）的相关性。

3.1. 峰高的测定

为了评估峰高作为SP-ICP-MS分析信号的潜力，研究团队首先开发了一种新的策略来确定峰高。传统方法直接使用每个事件检测到的最大信号强度读数作为峰高，但由于ICP-MS检测是在用户定义的离散驻留时间内累积信号，导致信号在多个相邻读数之间分布，从而引入了不精确性。为了解决这个问题，研究人员提出了一种基于累积强度（即事件个体信号的总和）与读数（连续驻留时间）演变的三次多项式函数拟合方法。通过计算该函数的最大一阶导数（δ_MAX）来确定调整后的峰高。这种方法最小化了事件分段效应，显著减少了峰高分布的拓宽，使得分布与通过积分强度获得的分布相当。

3.2. 驻留时间对峰高的影响

驻留时间的选择对峰高确定的准确性和精密度有显著影响。研究人员通过在不同驻留时间（10、20、50、100、200、500、1000和3000 μs）下分析所有可用的AuNPs悬浮液，评估了驻留时间对峰高以及其他分析信号的影响。结果表明，峰高测量必须在峰宽保持稳定的驻留时间范围内进行。对于50 nm的AuNPs，所有三种分析信号都可以在50-200 μs范围内精确计算。然而，对于更小的NPs，这个范围会缩短，因为它们产生更短的传输时间。因此，研究选择50 μs作为后续分析的驻留时间，因为它适用于所有NP尺寸。

3.3. 分析信号类型对线性响应的影响

在开发了合适的峰高确定方法并选择了适当的驻留时间后，研究人员评估了三种分析信号（峰面积、峰宽和峰高）的线性响应范围。使用四种单分散AuNP标准品和空白溶液（超纯水）进行五重分析，并构建相应的校准曲线。结果显示，峰面积显示出良好的线性（R² = 0.99989），但在20 nm和30 nm NPs处观察到显著偏差。峰宽测量在50 nm AuNPs之前保持线性，但对于100 nm AuNPs不再遵循线性趋势，这与先前报道的异常短传输时间一致。峰高与NP直径的平方成正比，线性响应范围不包括100 nm AuNPs，但对于较小的NPs（20 nm和30 nm），偏差显著降低（仅3.0%和3.2%），表明确保了尺寸均匀性。峰高在处理信噪比低的小NPs时提供更高的准确性，因为只需要检测超过阈值的最大强度读数，而不需要所有强度读数都高于阈值。

3.4. 峰高用于标记不正确的积分阈值

选择合适的峰值识别阈值对SP-ICP-MS分析至关重要，但目前尚无共识的最佳策略。研究人员通过使用不同阈值（2.0、3.0和6.0计数）分析30 nm AuNPs，展示了阈值选择对峰面积和峰高分布的影响。研究发现，峰高分布可以作为评估阈值选择适当性的有前途的工具，从而支持峰面积在定量SP-ICP-MS分析中的有效使用。这对于SP-ICP-MS领域非常重要，因为验证分布结果的准确性并不简单，不同技术可能会给出不同的结果。

3.5. 峰高用于准确测定检测限（LoD）

SP-ICP-MS中检测限的确定仍然具有挑战性，因为没有完全建立的估计策略。传统方法需要将峰高等于I_c的事件面积估算并插值到峰面积校准曲线中，但这需要假设三角形峰轮廓并估计峰宽，引入了不精确性。本研究提出了一种新策略，直接将背景校正后的积分阈值（I_c - BG平均值）插值到峰高校准曲线中，从而计算LoD_size。这种方法不仅更直接，而且更准确且无需假设。研究计算出的AuNPs的LoD_size为16.6 nm，而先前策略低估为9.9 nm。通过引入10 nm AuNPs悬浮液进行验证，发现在工作条件下没有事件超过积分阈值，而20 nm AuNPs可以清晰检测到，证明了新方法的准确性。

本研究首次评估了峰高作为SP-ICP-MS分析信号的潜力。通过开发一种基于三次多项式拟合的新方法，成功减少了峰高确定中的不确定性，并产生了与积分强度相当的窄NP分布。研究确定了50 μs为最佳驻留时间，并在该范围内观察到峰高与NP直径平方的线性关系。尽管峰高在较大颗粒（100 nm AuNPs）处出现线性偏差，但在较小NPs（20 nm和30 nm）处表现出更高的准确性，表明其有潜力提高SP-ICP-MS中的定量限（Limit of Quantification, LoQ）。此外，峰高在设置适当的阈值值和准确确定检测限方面显示出重要价值，为SP-ICP-MS结果的质量提升提供了互补或替代信号。总之，峰高不应被忽视，值得进一步研究，以增强SP-ICP-MS以及一般单事件ICP-MS的分析质量。