AIMS Virtual 系列丨密闭式原位电离质谱降低人源可变微环境的干扰

环境基质中人为污染物的快速定量分析对于监管检测至关重要。原位质谱(aims)极大地提高了样品通量,适用于现场分析。但对于现场分析,瞬态微环境(tme)和可变背景可能干扰重现性。


美国托莱多大学 gionfriddo 博士于《2021 aims virtual 原位质谱网络研讨会》(点击查看)介绍了一种提取和分析地表水中杀虫剂和药物的有效策略,即将新开发的“箭状-spme”与 td-dart-ms 联用来最小化这些影响。该方法适用于水样以及空气和土壤中农药和药物的现场高通量分析,即,箭状-spme-td-dart-ms,不失为一种优异的分析工具,可在几分钟内实现现场实时环境监测。


本研究亮点


01

使用 spme-arrow-dart-ms 开发一种新的样品引入方法。

02

“箭状-spme”的密闭式解吸显著减少了环境干扰。

03

3分钟提取时间内进行可靠定量环境污染物的定量限达到低 ppb 至 ppt 水平。




spme 和 td-dart 的联用减少了背景污染,适用于现场分析,即使在可变和非理想环境中,分析物在低 μg/l 范围内定量,总分析时间小于5分钟,大多数化合物的线性动态范围(ldr)和日间重现性分别为2.5-500 μg/l 和低于10%。





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通过热脱附装置将 spme 样品引入 dart-ms 新方法的开发和验证





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 spme- arrow 耦合 td-dart-ms 原理图


为能够对环境基质中的农药和药物进行更准确、更严格的分析,本研究改进了热脱附装置(td),以便于 spme-arrow 的引入,使用 dart 源进行方便的封闭式脱附和电离。spme-arrow,一种新的 spme 结构,与传统 spme 相比,具有更强的机械稳定性和更大的萃取相体积,允许更高的分析物容量。通过将其引入该流程,可在部分封闭系统中快速实现所有分析物的彻底解吸,从而大幅降低背景信号,使环境相关的影响降到最小。


代表性化合物选自污染环境水体中的药物和杀虫剂,以确定该方法对目标基质的真实现场能力。利用超声辅助提取进行定量,以河水作为模型分析物进行筛查分析,结果表明该方法可用于环境污染的现场分析,并进一步阐明了污染物的迁移,为不稳定污染物分析提供了理想的解决方案。



仪器参数

通过方法优化,spme-arrow 耦合 td-dart 的最佳条件为 td 300°c,dart 温度450°c、格栅电压+50 v。提取方法为使用超声波搅拌3分钟后,td 解吸时间30秒。

定量分析

对于定量,为每个分析物选择的离子为:美沙酮,310.2 m/z;二苯胺,170.1 m/z;2-苯基苯酚,171.1 m/z;地西泮,285.1 m/z;二甲草胺,256 m/z;苯丙胺,136.1 m/z;吗啡,286.1 m/z;可卡因,304.25 m/z。

方法模型验证

分析物的线性范围在1到500 μg/l 之间,内标物以50 μg/l的浓度加入溶液中。根据校正的有效性,为每种化合物选择内标物,不仅校正日内重现性,而且校正日间重现性。大多数化合物在低 μg/l 范围内仅用3分钟提取即可稳定定量。







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 两种药物(二苯胺和美沙酮)的代表性校准曲线


由于多种因素的影响,不同实验的日间再现性通常不令人满意。本研究将 spme-arrow 与 dart 联用,可从基质中预富集分析物,并采用可重复的方法将样品引入质谱分析。封闭的 td 接口在不受环境条件影响的情况下进行解吸和电离,方法更具稳定性。未优化条件下的初始 spme-arrow-td-dart 实验已经证明了相对良好的日内重现性(大多数分析物的rsd小于20%),无需内标校正,且优化条件下的 rsd 值低于15%。若实现令人满意的日间再现性,需要进行内标校正。大多数分析物的准确度值在100±20%范围内,精密度值<15%。


表1 方法模型不同药物校正曲线及日内重现性和日间重现性结果

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环境样品的应用

选择河水作为真实基质体系,以评估开发的 spme-arrow-td-dart-ms 方法的能力,发现目标分析物包括美沙酮和可卡因,美沙酮检测浓度为6.2 μg/l。


本研究开发并评估了一种 spme 引入 dart-ms 快速分析环境污染物的方法。这项工作使原位质谱现场分析进一步扩展到更复杂的样品和次优环境中,并免受潜在污染和环境的影响,可实现现场分析的应用。现场快速可靠的定量,可进一步研究人为污染物在现场环境的分布和流动性。



● 参考文献

ronald v. emmons, emanuela gionfriddo. minimizing transient microenvironment-associated variability for analysis of environmental anthropogenic contaminants via ambient ionization. science of the total environment 775 (2021)

https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.145789


技术:tiwen
编辑:shujie
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