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Compound Discoverer软件在新污染物分析中的应用

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本文使用赛默飞Compound Discoverer 3.3 SP3 软件，分析若干实际采集的数据，展示了Compound Discoverer 软件在新污染物分析中的应用，包括在线与本地数据库靶向搜索，特征同位素查找、特征碎片查找、分子网络等不依赖数据库的非靶向搜索。利用这些算法，找到了样品中全氟化合物、农药、有机磷酸酯、消毒副产物、药品及个人护理品等代表性的新污染物及其降解产物，体现了Compound Discoverer 软件在污染物分析中的强大应用。

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自2022 年5 月国家发布《新污染物治理行动方案》[1] 以来，新污染物发现、筛查、监测及治理受到了多方关注与重视。包括全氟化合物、抗生素、内分泌干扰物在内的首批重点关注物质被逐渐纳入各地环境监测系统的日常监测清单中，对其进行靶向筛查与定量监测。然而，新污染物之所以被称之为“新”污染物，在于其范围的不确定性，只要是传统认知之外的污染物均可称之为“新污染物”。以全氟化合物为例，目前已知的数量已达上万种，且种类还在不断增加。面对为数众多且范围不定的新污染物，传统的靶向分析手段已无法满足监测与筛查需求。以静电场轨道（Orbitrap）质谱为代表的高分辨质谱技术可以无损地采集样品中的所有信息，并通过准确的质量数测定推断未知物的分子式，是新污染物分析的利器。然而，无损的数据也意味着海量的信息，若没有软件辅助，从原始数据中挖掘出新污染物的信息将是一件极度耗时耗力的工作。赛默飞Compound Discoverer 软件是一款专注于小分子质谱数据处理的集成式软件，可批量完成原始数据的峰提取、峰对齐、库搜索及后续统计分析。此外，模块化的设计让使用者可以根据自己的实际需求自由组合节点形成个性化的workflow，完成数据处理（图1）。有了Compound Discoverer 软件的帮助，使用者可以一次性处理多个数据，免除了手动逐个分析数据的烦恼；不同功能的节点组成的workflow 可以充分挖掘出原始数据蕴含的信息，最大限度地发现样品中的新污染物。

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