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数以万计的外源性暴露物在人体中蓄积和代谢,不仅种类繁多,而且化学性质各异,难以实现人体中暴露物的高覆盖筛查。近日,中国科学院大连化学物理研究所研究员许国旺团队,在血清中外源暴露物的高覆盖筛查方面取得新进展。团队利用二维液相色谱结合高分辨质谱信息非依赖采集技术,提出了一种可以同时进行血清中1210种农药、兽药(部分人畜共用药物)、其他化学污染物及其代谢物的高覆盖筛查的方法。相关成果发表在《环境污染》上。
目前,一维色谱—质谱是暴露组学分析的主流方法,但是面临着单根色谱柱的分离性能有限、单次分析只能局限于某几类暴露物等挑战,往往需要多种方法、多次分析才能实现人体中上千种暴露物的筛查。因此,需要发展高覆盖筛查的新技术。
针对上述难题,团队提出了一种基于二维液相色谱,结合高分辨质谱信息非依赖采集的非靶向筛查策略。研究人员通过预分离色谱柱,将目标分析物切割为具有不同极性的两组馏分,每组馏分再通过相应的定制极性的色谱系统进行分离检测,该方法将暴露物中的油水分配系数范围扩大到了-8至12。并且,结合自建数据库中的一级母离子、二级特征碎片离子和保留时间,实现了对血清中1210种农、兽药(部分人畜共用药物)、其他化学污染物及代谢物的高覆盖筛查。
研究证实,该方法稳定可靠,适用于大规模血液样本的暴露组筛查。
相关论文信息:https://doi.org/10.1016/j.envpol.2023.121914
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