《Analytical Methods》：Surface chemical differentiation of fingermark samples by ToF-SIMS and multivariate statistical analysisOpen Access
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本研究展示了飞行时间二次离子质谱（ToF-SIMS）结合多元统计分析（MVSA）在来自八位供体的指纹样本化学区分中的适用性。研究人员在每枚指纹样本的微小区域内测量了多个ToF-SIMS谱图，以评估不同指纹样本间的化学变异性是否超过同一枚指纹样本内部的化学变异性
本研究展示了飞行时间二次离子质谱（ToF-SIMS）结合多元统计分析（MVSA）在来自八位供体的指纹样本化学区分中的适用性。研究人员在每枚指纹样本的微小区域内测量了多个ToF-SIMS谱图，以评估不同指纹样本间的化学变异性是否超过同一枚指纹样本内部的化学变异性。主成分分析（PCA）实现了来自不同供体的指纹样本的分离，而多元曲线分辨（MCR）进一步解析出与单个指纹相关联的MCR因子，并揭示了有助于指纹样本区分的特征性m/z信号。在所检测的数据集中，部分特征信号被确认为供体特有的信号，而其他信号虽非唯一，但因不同供体所得ToF-SIMS谱图中相对强度的差异，仍可实现供体区分。本研究证明，ToF-SIMS与MVSA的结合可为传统指纹形态学分析提供一种有前景的补充方法，尤其是在仅有小面积指纹残留物可供分析的情况下。
论文解读文章
一、研究背景与科学问题
指纹作为个体特有的摩擦脊皮肤纹路，因其独特性和时间稳定性，百余年来一直是法医鉴定领域的重要工具。指纹乳突脊上的毛孔分泌外泌汗液，其成分复杂，主要包含水、无机盐、氨基酸、脂肪酸和尿素等，并常与皮脂物质及外源性污染物共存。传统指纹检验主要依赖形态学特征比对，包括茚三酮处理、碘/苯并黄酮喷雾、真空金属沉积及粉末法等显现技术。然而，形态学分析要求指纹样本具有足够大面积且保存完好，这在许多实际案件中难以满足。
随着分析化学技术的发展，法医指纹分析日益引入多种仪器分析方法，包括红外光谱、拉曼光谱、紫外-可见光谱、核磁共振波谱、免疫分析、色谱及质谱技术。其中，质谱技术已成为应用最广泛的仪器方法之一，涵盖解吸电喷雾电离质谱（DESI-MS）、激光烧蚀实时直接分析成像质谱（LADI-MS）、表面辅助激光解吸/电离飞行时间质谱（SALDI-ToF-MS）、基质辅助激光解吸电离质谱成像（MALDI-MSI）、激光烧蚀电感耦合等离子体质谱成像（LA-ICP-MSI）以及飞行时间二次离子质谱（ToF-SIMS）等。
ToF-SIMS凭借高横向和高质量分辨率、低检测限、无需样品前处理及对样品破坏性小等优势，已被越来越多地应用于潜在指纹成像、内源性成分化学表征、外源性污染物测定及指纹老化研究。然而，ToF-SIMS数据的固有复杂性使得结果解读颇具挑战，因此将降维方法与ToF-SIMS分析相结合具有显著优势。此前研究已证明主成分分析（PCA）、非负矩阵分解（NMF）及均匀流形逼近与投影（UMAP）等方法可有效降低数据复杂度并揭示具有化学意义的模式。PCA和多元曲线分辨（MCR）是评估ToF-SIMS数据集最常用的MVSA方法，二者提供互补信息：PCA描述最大方差方向，MCR则分解出具有化学意义的纯组分贡献。
本研究的核心科学问题在于：能否在极小的分析面积（200 μm × 200 μm）内，通过ToF-SIMS测量检测到不同供体指纹样本表面化学的供体依赖性差异？该问题的回答对法医实践具有重要意义，因为当仅有小面积证据材料可用时，基于表面化学信息的区分方法可为传统形态学检验提供补充证据价值。
二、研究设计与主要结论
研究人员从八位供体（三位女性、五位男性）采集指纹样本，标记为F1至F8。为最小化污染、标准化自然分泌物处理并确保一致的指纹沉积，研究人员建立了详细的标准化方案：供体先用液体皂彻底洗手三次，再用流水冲洗1分钟去除残留皂液，随后用压缩空气吹干；供体佩戴丁腈手套30分钟以诱导出汗，摘除手套后双手相互摩擦30秒以将自然分泌物分布至食指；最终以1 kg控制力将食指指纹沉积于20 mm × 20 mm玻璃载玻片中心。
每枚指纹样本在不同位置至少采集六张ToF-SIMS谱图。PCA分析表明，选择合适的主成分（PC）组合（PC 3 vs. PC 2）后，来自同一指纹样本的多个测量点PCA得分聚集在一起，且不同指纹样本的95%置信椭圆互不重叠，成功实现了八枚指纹样本的区分。MCR分析采用八个MCR因子，每个因子成功归属于一枚指纹样本，MCR得分图显示关联样本的得分显著高于其他样本。通过MCR载荷分析，研究人员识别出各指纹样本的特征性信号：F1（m/z 274.28）、F4（m/z 338.24）、F5（m/z 132.91和224.83）、F6（m/z 500.37和528.25）、F8（m/z 170.86和172.86），而F2、F3和F7未检出特征性信号。进一步通过ToF-SIMS谱图叠加的目视检查确认，仅m/z 274.28（F1）、224.83（F5）、170.86（F8）和172.86（F8）为数据集内唯一的信号，其余特征信号虽非唯一，但因相对强度的差异仍可实现供体区分。利用特征性信号作为PCA预处理的选定区间进行空间缩放后，对应指纹样本的PCA得分被清晰分离，其余样本聚集于得分图中心。
本研究的重要意义在于：首次将PCA/MCR联合方法应用于ToF-SIMS数据以实现不同供体指纹样本的化学区分与识别；证明即使在极小分析面积下，指纹表面化学信息仍具有供体区分能力；为法医指纹检验提供了超越传统形态学分析的有前景的补充方法。
三、关键技术方法
本研究主要采用以下关键技术方法：飞行时间二次离子质谱（ToF-SIMS），使用30 keV Bi3+一次离子源，束流0.6 pA，分析面积200 μm × 200 μm（128像素 × 128像素），正离子极性模式采集，配备电子中和枪和氩气气氛（5 × 10?7 mbar）；主成分分析（PCA），采用均方根谱缩放和均值中心化预处理，选取六个PC（累积方差≥80%）；多元曲线分辨（MCR），选取八个MCR因子（每枚指纹样本对应一个因子），随机初始化；特征性信号引导的空间缩放策略，将MCR识别的特征性信号作为PCA预处理中的选定区间进行针对性分析。样本来源为八位成年志愿者供体（三女五男）的食指自然分泌物指纹。
四、研究结果
PCA区分指纹样本：通过PC 3 vs. PC 2得分图，来自同一指纹样本的多个ToF-SIMS测量点PCA得分聚集，不同样本的95%置信椭圆完全分离。多个信号（m/z 61.98、62.99、148.95、164.95等）在PC 2和PC 3上均呈现高正载荷。部分信号（m/z 62.99和78.96）在基底玻璃谱图中也强度较高，但样本分离主要源于多个其他信号的组合变异。
MCR解析供体关联因子：八个MCR因子各归属一枚指纹样本，MCR得分图中关联样本得分显著高于其他样本（接近零）。MCR因子编号为任意指定，与指纹样本编号不对应（如MCR因子1主要关联F6而非F1）。
特征性信号识别：通过MCR载荷 vs. MCR因子图分析，识别出各样本的特征性信号。不同信号在区分强度上存在差异，如F5的m/z 224.83信号区分度显著，而m/z 132.91信号在其他因子中也有较明显载荷。
唯一性确认：通过ToF-SIMS谱图叠加目视检查，确认m/z 274.28（F1）、224.83（F5）、170.86（F8）和172.86（F8）为数据集内唯一信号；m/z 338.24（F4）、132.91（F5）、500.37（F6）和528.25（F6）虽为特征性信号但非唯一。
特征信号引导的靶向PCA：以特征性信号为空间缩放依据进行PCA处理后，对应样本的PCA得分被清晰分离，其余样本聚集于中心，验证了该方法对已知供体化学特征指纹样本的识别与分离能力。
五、讨论与结论
本研究表明，不同供体的指纹样本表面化学组成存在可测量的差异，且该差异可通过ToF-SIMS在小面积测量中检出。PCA与MCR提供互补信息：PCA实现样本分离，MCR解析各样本的化学特征贡献。部分供体（F2、F3、F7）虽无特征性信号，仍可通过信号相对强度差异实现区分，这凸显了MVSA方法的价值——在仅凭谱图目视比较难以可靠区分的情况下，MVSA可有效识别差异。特征性信号引导的PCA策略为已知供体化学特征指纹的识别提供了直观的视觉化方法。
研究结论指出，ToF-SIMS与MVSA结合的表面化学信息区分方法可作为法医指纹检验中有前景的补充方法。研究人员同时指出，未来需纳入更多供体、重复采样并考察不同环境因素影响，以全面评估该方法的稳健性和法医适用性。本研究遵循《赫尔辛基宣言》一般原则，所有参与者均知情同意。
