随着科研人员对微塑料研究的深入,如何准确快速地实现微塑料样品的全自动定性定量分析引起了更多的关注。鉴于微塑料聚合物颗粒间的化学结构高度相似,导致红外谱图极易混淆,利用谱库的自动算法将彼此准确的区分是一个非常大的挑战。安捷伦 8700 LDIR 红外成像系统利用 Clarity 软件搭配的智能化谱库,可实现环境样品中相似结构化合物的准确区分。
如环境样品中的聚酰胺(PA)与天然蛋白的红外谱图非常相似,软件自动区分难度很大。对于环境样品而言,蛋白又是非常难被处理掉的杂质,因此能够准确区分 PA 与蛋白则可以成为评价一个微塑料自动化测试方法是否准确的重要因素之一。
我们利用市售的可溯源 PA 及蛋白标准品进行颗粒定性准确度验证,由于这两种颗粒在高倍显微镜下外观上存在明显差别,因此可通过 8700 LDIR 高倍摄像头的自动拍照功能对颗粒图像进行二次校对,以确定软件自动定性结果是否准确。两种标准品的具体测试信息如图 1 所示:
图 1. 使用 8700 LDIR Clarity 软件测试的可溯源 PA 及蛋白标准品具体信息,其中蛋白在谱库中标注为 Natural Polyamide; 聚酰胺在谱库中标准为 Polyamide (PA)
为优化谱库自动区分 PA 及蛋白的能力,首先利用初始谱库测试了纯品蛋白 PA 及纯品 PA 的样品。由于实验室环境为非洁净空间,可能存在污染情况。定性列表如图 2 左图所示,在纯品蛋白样品中共检出 106 个颗粒,其中 65 个颗粒为蛋白,占比约为 60%。样品中未检出 PA 颗粒。通过显微镜确认均与蛋白颗粒的外观状态不同,如图 2 右图所示。
图 2. (左)纯品蛋白样品测试定性列表;(右)检出其他定性结果高清照片
然后按照同样的方法测试了 PA 标准品。如图 3 所示,结果中共检出 2482 种颗粒,其中 1157 颗被鉴定为 PA,而有 729 个颗粒被定性为蛋白,约占总颗粒数的 29.1 %。但我们通过高清图像二次确认,被误识别蛋白的定性结果匹配度都较低,均低于 0.7。
图 3. 纯 PA 样品测试定性结果列表
为了提高定性结果准确度,将 30 个被误判为蛋白的谱图添加入谱库中并命名为 PA。利用新建立的谱库重新选择一个小区域进行测试,在测试的 102 个颗粒中,87 个颗粒被定性为 PA,并未发现蛋白颗粒检出,如图 4 所示。
图 4. 利用优化完的谱库重新测试的 PA 纯品定性结果列表
在优化谱库的基础上,测试了 PA 与蛋白的混标。测试过程中自动采集了每个颗粒的高清图像,以便于后续进行准确度交叉验证。在小区域测试结果中共检出 60 个颗粒,其中有 28 颗定性为 PA,23 颗定性为蛋白。经过高清图像确认,所有 PA 和蛋白均被正确归类,没有出现假阳性结果,如图 5 所示。
图 5. PA 与蛋白混标测试定性结果列表
结 语
我们利用该方法对谱库中包含的所有聚合物定性结果进行了优化,此方法不仅可提高定性结果的准确度,也能进一步提升定性结果的匹配度值,并大大降低假阳性结果的出现。
安捷伦 8700 LDIR 红外成像系统在微塑料自动分析测试的流程中,利用了波数成像和全谱扫描两种模式来进行数据采集。首先,软件使用 1442cm-1 对目标区域进行快速成像,通过光的散射原理将大于 6um 以上尺寸的颗粒自动识别出来,依次采集每个颗粒的图像并生成尺寸信息后进行 ID 编码标记;然后,物镜分别采集每个颗粒的红外谱图,并与标准谱库进行自动比对后确定定性结果。谱库根据微塑料测试要求及测量模式专业设计,里面涵盖了不同种类的聚合物以及环境基质中较难处理掉的常见化合物,如纤维素、蛋白等。
对于无法通过前处理达到杂质完全去除的环境样品来说,8700 LDIR 红外成像搭配智能化谱库并通过在软件中加入自动化算法,不仅可以提升用户的工作效率,同时也能够极大地保证测试结果的准确度。
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