学术研究报告
作者及发表信息
本研究由西班牙IDAEA-CSIC环境化学系的Carlos Pérez-López、Bernat Oró-Nolla、Silvia Lacorte及通讯作者Romà Tauler*合作完成，发表于2023年5月的《Analytical Chemistry》期刊（卷95，页7519-7527），标题为《Regions of Interest Multivariate Curve Resolution Liquid Chromatography with Data-Independent Acquisition Tandem Mass Spectrometry》。
学术背景
本研究属于分析化学与环境毒理学交叉领域，聚焦于全氟及多氟烷基物质（PFAS）的高通量检测与定量分析。PFAS是一类在环境中持久存在、具有生物累积性的污染物，常见于鸟类蛋类等生物样本中。传统的质谱数据分析方法（如数据依赖性采集，DDA）需依赖复杂的预处理步骤（如峰对齐、峰匹配等），且对共流出化合物的分辨能力有限。本研究提出了一种基于“兴趣区域多元曲线分辨”（ROIMCR）的新方法，直接利用数据非依赖性采集（DIA）模式下的MS1（一级质谱）和MS2（二级质谱）数据的双线性结构，实现高效解析与定量，避免繁琐的数据处理流程。
研究目标包括：
1. 验证ROIMCR方法在同时分析MS1和MS2数据时的优势；
2. 通过PFAS标准品混合物、加标鸡蛋及海鸥蛋样本验证方法的适用性；
3. 开发一种可直接关联前体离子与碎片离子的化合物鉴定流程。
研究流程
1. 样本准备与质谱分析
- 样本类型：
- 标准品混合物：23种PFAS，浓度梯度为10–300 ng/mL（6组）；
- 加标鸡蛋样本：添加50 ng天然PFAS的鸡蛋；
- 海鸥蛋样本：来自Ebro三角洲自然保护区的Larus audouinii和Larus michahellis物种。
- 样本预处理：1 g蛋样本经乙腈提取，并通过活性炭和冰醋酸净化，特异性富集含氟化合物。
2. ROI数据压缩与MCR-ALS分析
- ROI（兴趣区域）筛选：
- 通过阈值过滤（信号强度>1100）、质量精度容差（±0.005 m/z）及色谱峰时间范围一致性，将原始数据压缩为特征信号矩阵（MS1: 3355个ROI；MS2: 2249个ROI）。
- 数据融合：将MS1和MS2数据矩阵垂直（样本间）和水平（MS模式间）拼接，形成增强矩阵DMS1/MS2,aug。
3. 化合物鉴定与定量
- 鉴定：通过比对解析的MS1/MS2谱图与标准品或数据库（如HMDB、PubChem）；
- 定量：利用洗脱曲线峰高建立内标校准曲线（以9种质量标记替代物为参比），计算PFAS浓度及加标回收率。
主要结果
1. 数据分辨率与灵敏度提升
- 在50 ng/mL PFAS标准品中，ROIMCR同时解析MS1和MS2数据（DMS1/MS2,aug）的方差解释率（R2）达96.4%，优于单独分析MS1（99.3%）或MS2（99.3%）时的结果（图3）。
- 共鉴定34种组分（含23种PFAS、2种脂质及4种未识别化合物），其中PFOS和PFHxS在海鸥蛋中浓度分别为35–36 ng/g和11.5 ng/g（湿重）。
2. 方法验证与回收率
- 校准曲线线性良好（R2 > 0.97），相对误差（RE%）多数<10%；
- 加标鸡蛋样本的平均回收率为75%，表明方法在复杂基质中的适用性（表1）。
3. 技术优势
- 直接关联前体离子（MS1）与碎片离子（MS2），避免DDA模式的离子选择偏差；
- 相比XCMS、MS-DIAL等工具，ROIMCR无需峰对齐或特征提取，简化流程并提高重现性。
结论与价值
1. 科学价值：首次利用MS1/MS2数据的双线性结构实现直接解析，为复杂基质中痕量化合物的发现与定量提供新范式。
2. 应用价值：可扩展至环境监测、食品安全及代谢组学（如脂质omics）领域，尤其适用于共流出化合物的高通量分析。
研究亮点
1. 方法创新：ROIMCR首次实现DIA模式下MS1/MS2数据的同步分析与数据融合；
2. 效率提升：通过ROI压缩减少计算资源消耗，保留原始质谱精度；
3. 实际应用：在鸟类蛋样本中成功鉴定PFAS，验证方法在环境污染研究中的实用性。
其他发现
- 海鸥蛋中检测到4种未识别化合物（峰37–40），提示可能存在新型污染物，需进一步研究。