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    重庆时时彩怎样做好: 同时寻找和测定复杂样品中的多种分析物的方法及系统.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201180062637.8

    申请日:

    2011.10.25

    公开号:

    CN103370615A

    公开日:

    2013.10.23

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):G01N 27/62申请公布日:20131023|||实质审查的生效IPC(主分类):G01N 27/62申请日:20111025|||公开
    IPC分类号: G01N27/62; G01N1/28; H01J49/26 主分类号: G01N27/62
    申请人: 华盛顿大学商业中心
    发明人: B·D·莱特内尔; E·洛; C·巴内斯; M·J·斯泰恩
    地址: 美国华盛顿
    优先权: 2010.10.25 US 61/406,559
    专利代理机构: 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 11038 代理人: 张琤
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201180062637.8

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2015.12.09|||2013.11.20|||2013.10.23

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    用于通过解吸电离、质量分析以及多变量统计分析从样品材料中检测多种分析物的方法和系统。

    权利要求书

    权利要求书
    1.   要求排他性的所有权或特权的本发明的实施方案被限定如下:

    1.  用于检测样品材料中的分析物的方法,其包括:
    (a)通过样品材料的常压解吸电离产生分析物颗粒;
    (b)用质量分析仪对分析物颗粒进行分析,以提供来自混合样品的分析物颗粒的质谱;以及
    (c)通过对所述质谱的多变量统计学分析来确定样品材料中分析物的存在。

    2.  权利要求1的方法,其中通过常压解吸电离产生分析物颗粒包括使所述样品材料与等离子体接触。

    3.  权利要求2的方法,其中所述等离子体是低温等离子体。

    4.  权利要求1的方法,其中通过常压解吸电离产生分析物颗粒包括使所述样品材料与下述接触:电喷雾解吸电离源,纸喷雾电离源,超声喷雾解吸电离源,大气压解吸光电离源,实时直接分析源,常压固体分析探针源,解吸常压化学电离源,电介质阻挡放电电离源,等离子体辅助解吸/电离源,中性解吸采样电喷雾萃取电离源,电喷雾辅助激光解吸电离源,激光消融电喷雾电离源,基质辅助激光解吸电喷雾电离源,或红外激光辅助解吸电喷雾电离源。

    5.  权利要求1的方法,其中所述分析物颗粒是正离子。

    6.  权利要求1的方法,其中所述分析物颗粒是负离子。

    7.  权利要求1的方法,其中所述质量分析仪是常压质量分析仪。

    8.  权利要求1的方法,其中所述质量分析仪是质谱仪。

    9.  权利要求1的方法,其中所述质量分析仪是离子迁移谱仪。

    10.  权利要求1的方法,其中所述质量分析仪是离子阱质谱仪,四极质谱仪或离子回旋共振质谱仪。

    11.  权利要求1的方法,其中所述多变量统计学分析包括主成分分析。

    12.  权利要求1的方法,其中所述多变量统计学分析包括偏最小二乘回归分析。

    13.  权利要求1的方法,其中所述样品材料是固体。

    14.  权利要求1的方法,其中所述样品材料是液体。

    15.  权利要求1的方法,其中所述样品材料是表面涂层。

    16.  权利要求1的方法,其中所述样品材料是塑料,聚合物,织物,纺织品,金属,陶瓷,或它们的混合物。

    17.  权利要求1的方法,其中所述样品材料是水性的。

    18.  权利要求1的方法,其中所述样品材料是全血,血浆,唾液,粘液,尿液,皮肤,毛发,组织,或它们的混合物。

    19.  权利要求1的方法,其中所述样品材料是食物或饮料。

    20.  权利要求1的方法,其中所述样品材料是化学试剂。

    21.  权利要求1的方法,其中所述样品材料是药剂。

    22.  权利要求1的方法,其中所述样品材料是爆炸物。

    23.  用于检测样品材料中的分析物的系统,其包括:
    (a)用于产生分析物颗粒的常压解吸电离源;
    (b)用于对分析物颗粒进行分析以提供所述颗粒的质谱的质量分析仪;以及
    (c)用于分析所述质谱以确定所述样品材料中分析物的存在的多变量统计学分析程序。

    24.  权利要求23的系统,其中所述常压解吸电离源是等离子体。

    25.  权利要求23的系统,其中所述常压解吸电离源是低温等离子体。

    26.  权利要求23的系统,其中所述常压解吸电离源是电喷雾解吸电离源,纸喷雾电离源,超声喷雾解吸电离源,大气压解吸光电离源,实时直接分析源,常压固体分析探针源,解吸常压化学电离源,电介质阻挡放电电离源,等离子体辅助解吸/电离源,低温等离子体源,中性解吸采样电喷雾萃取电离源,电喷雾辅助激光解吸电离源,激光消融电喷雾电离源,基质辅助激光解吸电喷雾电离源,或红外激光辅助解吸电喷雾电离源。

    27.  权利要求23的系统,其中所述质量分析仪是常压质量分析仪。

    28.  权利要求23的系统,其中所述质量分析仪是质谱仪。

    29.  权利要求23的系统,其中所述质量分析仪是离子迁移谱仪。

    30.  权利要求23的系统,其中所述质量分析仪是离子阱质谱仪,四极质谱仪或离子回旋共振质谱仪。

    31.  权利要求23的系统,其中所述多变量统计分析程序包括主成分分析程序。

    32.  权利要求23的系统,其中所述多变量统计分析程序包括偏最小二乘回归分析程序。

    说明书

    说明书同时寻找和测定复杂样品中的多种分析物的方法及系统
    对相关申请的交叉引用
    本申请要求2010年10月25日递交的美国专利申请号61/406,559的权益,通过引用将其全部内容明确并入。
    发明背景
    微量营养素缺乏持续地作为全球疾病负担的主要因素之一。出于这个原因,对测定人体和食物中的某些关键微量营养素的兴趣日趋强烈。传统的血清微量营养素浓度测定缓慢、复杂,材料成本能够在5-10美元/每次测量之间(ELISA试剂盒或自动分析仪方法的成本),这使得对于多种分析物的大型研究而言成本过高??焖?,高效的微量营养素检则技术要求快速采样时间,高灵敏度,分析精度和仪器的便携性。拥有所有这些特征的设备可能通过促进群体范围的营养研究而对全球健康产生巨大的影响。然而,目前还没有一种满足所有这些要求的技术。
    质谱(MS)和基于质谱的方法被认可为最敏感的通用目的型分析方法之一,其具有多种有利于对特定有机化合物进行快速、特异性痕量鉴定的特征。质谱方法是选择性的,可广泛应用的,并且提供高特异性。然而,仅仅在近期开发常压(amb i ent)质谱离子化方法之后,质谱方法才得以在无需显著样品操作的情况下被应用,而所述显著样品操作在以前将质谱技术限制于实验室环境。自从引入直接常压离子化后,十几种不同的常压解吸电离方法已被应用于多种化合物,例如多肽、蛋白质、爆炸物以及药品。在直接常压离子化方法之中,等离子体笔大气压质谱(PPAMS)是采用低温等离子体探针(LTP-探针)从液体或固体样品中解吸和电离目的种类的技术。
    尽管有上述分析技术的进展,仍然需要稳定的、可现场部署的系统及方法,其提供对常规难以分析的复杂基质中多种组分的快速、同时检测。本发明寻求满足这种需求,并提供其它相关优势。
    发明概要
    本发明提供了从复杂样品中检测多种分析物的方法和系统。
    在一个方面,本发明提供了用于检测样品材料中的分析物的方法。在一个实施方案中,该方法包括:
    (a)通过对样品材料的常压解吸电离来产生分析物颗粒;
    (b)用质量分析仪对所述分析物颗粒进行分析,以提供来自混合样品的分析物颗粒的质谱;以及
    (c)通过对所述质谱的多变量统计分析,确定样品材料中分析物的存在。
    在一个实施方案中,通过常压解吸电离来产生分析物颗粒包括将样品与等离子体(例如,低温等离子体)接触。在另一个实施方案中,通过常压解吸电离来产生分析物颗粒包括将样品材料与电喷雾解吸电离源接触。
    在一个实施方案中,所述分析物颗粒是正离子。在另一个实施方案中,所述分析物颗粒是负离子。
    在一个实施方案中,所述质量分析仪是大气压质量分析仪(例如,质谱仪或离子迁移谱仪)。合适的质量分析仪包括离子阱质谱仪仪,四极质谱仪以及离子回旋共振质谱仪。
    在一个实施方案中,所述多变量统计分析包括主成分分析。在另一个实施方案中,所述多变量统计分析包括偏最小二乘回归分析。
    在本发明的另一个方面,提供了用于检测样品材料中的分析物的系统。在一个实施方案中,该方法包括:
    (a)用于产生分析物颗粒的常压解吸电离源;
    (b)用于对分析物颗粒进行分析以提供该颗粒的质谱的质量分析仪;以及
    (c)用于分析所述质谱以确定样品材料中分析物的存在的多变量统计分析程序。
    附图说明
    通过参考下面的详细描述,以及结合附图,本发明的上述方面和许多相伴的优势将由于其被更好地理解而变得更易于领会。
    图1示意性地说明本发明的有代表生的系统,包括常压解吸电离源,质量分析仪以及相关的多变量统计分析包。
    图2A是来自对正离子谱的主成分分析(PCA)的得分图,其比较来自下列的峰:牛血清白蛋白(BSA)溶液样品,添加了高血水平(HBL)铁(Fe)样品的BSA溶液样品,和含有在HBL的所有五种营养素的样品。主成分(PC)1捕 获样品中80%的差异,并且代表了将Fe加入溶液中。
    图2B是PC1的负载图,其清楚地显显示了通常与铁有关的峰在正的PC负载中存在。特征性的铁峰显示于m/z55(Fe+)和112(Fe2),这验证了铁的添加促成PC1。位于43,44和59的峰为在铁加入到系统中后显显示了电离增强的离子。
    图3A-3F是制备于甲醇中的混合微量营养素的正离子电喷雾电离质谱(ESI-MS)数据,其获自用于PPAMS的相同的质谱仪。溶液为由下列组成的多组分混合物:一种浓度为其HBL浓度的10倍的营养素,为1x HBL浓度的其它四种营养素(4NutrHBL)。显示了混合物的M+质子的ESI-MS产物离子模式谱。假定各谱相对于对照5NutrHBL谱(图3F)的变化是由于存在过量的营养素。被认为来自于各营养素的片段化的主要离子被标记:图3A显示甲状腺素(Thyr)的主要片段的大多数为较高的分子量,仅m/z271(C6H5O2ICl+)在所示的80-300范围内可见;图3B显示m/z101(ZnCl++H2),133(ZnCl++O2+H2),143(ZnCl++C2H2O+H2),172(ZnCl2++HCl+H2),228(ZnCl2+FeCl++H2),268(2ZnCl2)以及291(2ZnCl2+H2O+H2+H+)被归因于锌(Zn);图3C显示了m/z91(FeCl+),109(FeCl++H2O),228(ZnCl2+FeCl++H2)以及289(2FeCl2+2H2O+H+)代表铁(Fe);图3D显示了m/z165(C11H17O+),181(C11H17O2+),251(C15H23O++O2),269(C15H23O++O2+H2O)以及291(C18H27O3+)表示视黄醇(Ret);以及图3E显示了m/z177(C7H7N5O+),193(C7H9N6O+),253(C12H13N1O5+)以及290(C13H11N6O2+Na+)表示叶酸(FA)。ESI-MS/MS产物离子数据证实了对经标记的峰的鉴别(数据未显示)。
    图4A和4B表示图3A-3E中所示的ESI-MS正离子谱的PCA结果。这些结果被表示为得分(图4A)和负载(图4B)图。得分图显示了HBL混合溶液中存在的每一种微量营养素的出色分离。各组周围绘制的椭圆代表该组在PC1和2上的95%置信度范围。与PC1有关的负载(其捕获系统差异的75%)显示原始ESI-MS峰在得分图上如何与谱的位置相关联。符号表示与给定峰有关的营养素,其是通过在每个质量数处的原始营养素质量峰的图来确定的。通过比较图4A和4B,可以见到正负载中对于Zn和Fe的更多作出贡献的峰,而有更多的Thyr和FA在负负载中。营养素的HBL浓度的增加和负载值的增加之间具有松散的关联。符号:(·)5NutrHBL;4NutrHBL+10x FA;(*)4NutrHBL+10x Ret; (◇)4NutrHBL+10x Fe;4NutrHBL+10x Zn;以及4NutrHBL+10x Thyr(n=3)。
    图5A-5F是通过本发明的代表性的系统获得的原始正离子PPAMS数据。图5A显示了在甲醇中为HBL浓度的所有5种微量营养素的混合微量营养素样品的原始正离子PPAMS数据,所述样品被点在玻璃盘上并干燥。虽然在每个样品上产生了许多MS/MS谱,对于每种微量营养素包括了单一的特征峰和伴随的PPAMS/MS。在固定于双面胶带上的原始单一营养素粉末上获取的PPAMS/MS产物离子正离子模式谱包括:m/z119的MS/MS(ZnCl++H2+H2O)(图5B);m/z129的MS/MS(CHNFe+N2+H2O)(图5C);m/z287的MS/MS Ret(M+H+)(图5D);m/z389的MS/MS,来自FA的片段(C12H13N2O5+O2+2N2+2H2O)(图5E);以及m/z363的MS/MS,来自Thyr的单环(C6H5I2O2)(图5F)。
    图6A是来自一组溶液的PPAMS正离子谱的PCA的得分图,所述溶液模拟相对“健康”的个体,其中所述营养素中的4种处于HBL浓度,只有1种处于LBL浓度,如图所示。符号:(-)5NutrLBL;(o)4NutrHBL+FALBL;(*)4NutrHBL+RetLBL;(X)4NutrHBL+FeLBL;4NutrHBL+ZnLBL;以及(+)4NutrHBL+ThyrLBL。
    图6B是PC1的负载图(41%),其来自“健康”血液模型的正离子谱的PCA。标记了目的峰,并通过每种质量的原始谱的图确定了与它们相关的营养素。
    图6C是来自相反样品组的正离子谱的得分图,所述相反样品组模拟相对“不健康”的个体,其中所述营养素中的4种处于LBL浓度,仅有1种处于HBL浓度,如图所示。符号:(-)5NutrHBL;(o)4NutrLBL+FAHBL;(*)4NutrLBL+RetHBL;(X)4NutrLBL+FeHBL;4NutrLBL+ZnHBL;以及(+)4NutrLBL+ThyrHBL。
    图6D是“不健康”血液模型的PC1的负载图(46%)。所有溶液均形成于在含有叠氮钠的等渗柠檬酸盐-磷酸盐缓冲盐水(cPBSz)中的10%猪血浆溶液中。
    图7显示了下述的PCA结果:纯水(微酸性),以低水平添加了铅、铜和锌的低污染水,以及以高浓度添加了所述三种分析物组的高污染水。结果产生了出色的数据区分,如围绕数据样品的95%置信度椭圆所表明的。
    图8A-8C显示了下述的PCA结果:纯水(微酸性),相对于以低水平添加了铅、铜和锌的低污染水,与其中仅一种分析物铅(图8A)、铜(图8B)或锌(图 8C)的污染被分别单独提高至高浓度的水相比。
    图9A-9C显示了含有铅和双酚A(BPA)污染物的PVC样品的PCA结果。对具有不同分析物浓度的5个样品组的分析在PC1相对于PC3的图上给出了所有样品类型之间清楚的区分(图9A)。当仅有一种分析物的浓度被改变(在图9B和9C中分别为铅和双酚A)以及当与低浓度污染物样品和纯PVC比较时,这种区分被凸显。
    发明详述
    本发明提供了用于检测复杂基质中的分析物的方法和系统。通过从含有多种分析物的样品中获得单一质谱、然后通过多变量统计分析从该谱中鉴定单个分析物来检测样品材料中的分析物。通过使用多变量统计分析,基于化学计量学和模式识别,所述方法和系统从复杂基质中容易地鉴别单个分析物。
    在一个方面,本发明提供了用于检测样品材料中的分析物的方法。在一个实施方案中,该方法包括:
    (a)通过样品材料的常压解吸电离来产生分析物颗粒;
    (b)用质量分析仪对该分析物颗粒进行分析以提供混合分析物样品的质谱;以及
    (c)通过对它们的质谱进行多变量统计分析来确定样品材料中分析物的存在。
    如本文所用,术语“分析物颗?!敝傅氖墙馕缋朐从胙凡牧系南嗷プ饔盟闹行苑肿雍头肿悠?,带负电荷的离子,以及带正电荷的离子。在一个实施方案中,所检测的分析物颗粒是正离子。在另一个实施方案中,所检测的分析物颗粒是负离子。
    术语“解吸电离”指的是引起分析物颗粒(例如,中性,负的,以及正的)从样品材料上解吸的电离。术语“常压解吸电离”指的是在环境条件(例如,大气压力)下发生的解吸电离。
    适宜的解吸电离源包括本领域中已知的那些??捎糜诒痉⒚鞯姆椒ê拖低持械拇硇缘慕馕缋朐窗ǖ缗缥斫馕缋?DESI)源,超声喷雾解吸电离(DeSSI)源,大气压解吸光电离(DAPPI)源,实时直接分析(DART)源,常压固体分析探针(ASAP)源,解吸常压化学电离(DAPCI)源,电介质阻挡放电电离(DBDI)源,等离子体辅助解吸/电离(PADI)源,中性解吸采样电喷雾萃取 电离(ND-EESI)源,电喷雾辅助激光解吸电离(ELDI)源,激光消融电喷雾电离(LAESI)源,基质辅助激光解吸电喷雾电离(MALDESI)源,红外线激光辅助解吸电喷雾电离(IR-LADESI)源,以及等离子体包括低温等离子体(LTP)。
    可用于本发明的方法和系统中的代表性低温等离子体探针被描述于US2011/004560中,在此以其全部通过引用而并入。合适的等离子体笔可以从PVA TePLA America(Corona,CA)商业购得。
    在一个实施方案中,通过解吸电离产生分析物颗粒包括使样品材料与等离子体接触。在一个实施方案中,该等离子体是低温等离子体。
    在其它实施方案中,通过解吸电离产生分析物颗粒包括使样品材料与下述接触:电喷雾解吸电离源,纸喷雾电离源,超声喷雾解吸电离源,大气压解吸光电离源,实时直接分析源,常压固体分析探针源,解吸常压化学电离源,电介质阻挡放电电离源,等离子体辅助解吸/电离源,中性解吸采样电喷雾萃取电离源,电喷雾辅助激光解吸电离源,激光消融电喷雾电离源,基质辅助激光解吸电喷雾电离源,红外线激光辅助解吸电喷雾电离源。
    在本发明的方法和系统中,用质量分析仪对分析物颗粒进行了分析,以提供该分析物颗粒的质谱。所述质谱是来自从单个样品解吸的分析物颗粒的峰的集合。在本发明的方法和系统中,不测量组分分析物颗粒的单个质谱。这与常规常压质谱技术相反,所述常规常压质谱技术依赖于分离样品的组分(例如,色谱法如气相或液相色谱,或者串联质谱法),然后测量各分离组分的质谱。在本发明的方法和系统中,所述分析在经解吸的分析物颗粒的单个质谱上进行。
    适宜的质量分析仪包括本领域中已知的那些。在一个实施方案中,所述质量分析仪是质谱仪。适宜的质谱仪包括离子阱质谱仪,四极质谱仪,以及离子回旋共振质谱仪。在另一个实施方案中,所述质量分析仪是离子迁移谱仪。在本发明的系统和方法中,所述质量分析仪是常压质量分析仪。如本文所用,术语“常压质量分析仪”指的是在大气压力下操作的质量分析仪。这与在极低的压力下操作的常规质量分析仪相反。
    如上所述,本发明的方法和系统在通过质谱的化学计量学(模式识别)分析确定样品材料中分析物的存在方面是有效的?;Ъ屏垦Х治鍪嵌啾淞客臣蒲Х治?。在一个实施方案中,所述多变量统计分析包括主成分分析(PCA)。在另一个实施方案中,所述多变量统计分析包括偏最小二乘(PLS)回归分析。
    由本发明的方法和系统分析的样品材料的性质不是关键性的。本发明的方法和系统在分析固体和液体时是有效的。合适的固体包括无定形和结晶固体,以及整体和粉末状固体。合适的液体包括水性和有机的液体和凝胶。
    代表性的样品材料包括塑料,聚合物,织物,纺织品,金属,陶瓷,或它们的混合物。在一个实施方案中,所述样品材料是表面涂层。
    代表性生的样品材料包括生物学材料,如全血,血浆,唾液,粘液,尿液,皮肤,毛发,组织,或它们的混合物。
    在一个实施方案中,样品材料是食品或饮料。在某些实施方案中,样品材料是化学试剂。代表性的化学试剂包括药物试剂和爆炸物。
    在另一个方面,本发明提供了用于检测分析物的系统。在一个实施方案中,该系统包括:
    (a)用于产生分析物颗粒的解吸电离源;
    (b)用于对混合分析物表面上的分析物颗粒进行分析以提供所述颗粒的质谱的质量分析仪;以及
    (c)用于分析所得到的质谱以确定样品材料中所述分析物的存在的多变量统计分析程序。
    合适的解吸电离源包括如上所述的那些,包括常压解吸电离源。在一个实施方案中,所述解吸电离源是等离子体。在一个实施方案中,所述解吸电离源是低温等离子体。在一个实施方案中,所述解吸电离源是电喷雾解吸电离源。
    合适的质量分析仪源包括如上所述的那些,包括常压质量分析仪。在一个实施方案中,所述质量分析仪是常压质谱仪。
    合适的多变量统计分析程序包括如上所述的那些。在一个实施方案中,所述多变量统计分析程序包括主成分分析程序。主成分分析被描述在Wagner,M.S.,和Castner,D.G.Langmuir2001,17,4649-4660中,其在此以其全部通过引用而被明确并入。在一个实施方案中,所述多变量统计分析程序包括偏最小二乘法回归分析程序。
    图1中示意性地显示了本文的代表性系统。参照图1,系统10包括解吸电离源(等离子体笔)100,质量分析仪200,以及相关的多变量统计分析程序300。所述代表性的等离子体笔电离源包括高电压电极110,电介质阻挡层120,高电压返回130,以及任选的支架140用于定位并保持所述笔。通过输入端150将 排放气体引入所述笔中,以提供有效地从由基底500支持的样品400中产生分析物颗粒410(例如正和负离子以及中性的)的低温等离子体。在本发明的方法中,由等离子体相互作用所产生的解吸的分析物颗粒被引入质量分析仪中,其提供通过多变量统计分析被分析的质谱。
    对营养素粉的PPAMS分析
    下面是对本发明的代表性方法和系统的描述,其用于同时原位检测粉末营养素形式的多种分析物(例如,视黄醇形式的维生素A,铁,锌,叶酸,和在甲状腺素中结合的碘)。实验的细节在实施例1中描述。
    被分析的微量营养素以及它们的结构和分子量列于表1中。
    表1微量营养素,它们的结构和分子量。


    在本发明的系统中,PPAMS LTP探针与离子阱质谱仪相耦合,并且单独地对于每一种微量营养素以及对基于生理学的血浆模型评估了其灵敏性和特异性。关键的离子片段获自纯的微量营养素粉末,其有助于表征在甲醇、牛血清白蛋白(BSA)以及猪血浆基质中的营养素。所获得的离子片段与用飞行时间次级离子质谱(ToF-SIMS)和电喷雾电离质谱(ESI-MS)进行的验证实验非常吻合。此外,获得了猪血浆溶液的PPAMS数据,在所述猪血浆溶液中添加的微量营养素水平人为地模拟健康和不健康的个体。通过对由生理学模型产生的谱使用多变量统计建模方法、主成分分析(PCA)而进行了目的在于鉴定和区分出单独的微量营养素的实验。
    飞行时间次级离子质谱法和对微量营养素的谱特征的主成分分析。为了确立PPAMS系统对于检测适宜的生理学浓度的微量营养素是有效的,制备了5种目的微量营养素的标准混合物,并使用ToF-S IMS进行了分析??⒘搜分票阜桨赣糜谡庑┭橹な笛?,其中使用溶解于1mg/ml牛血清白蛋白(BSA)的dH2O溶液中的标准浓度的微量营养素。所述标准浓度是基于在1杯蛋白质溶液中加入100%每日推荐量(RDA)的每种营养素以模拟食物源中的营养素检测。最终所使用的RDA浓度为1.7ppm叶酸(FA),3.8ppm视黄醇形式的维生素A(Ret),625ppb甲状腺素形式的碘(Thyr),75ppm铁(Fe),以及46ppm锌(Zn)?;诔赡耆搜褐械脑て谟嘏ǘ瓤⒘说诙票阜桨?。这些样品是基于人血中预期的高血浓度水平(HBLC),其也是在1mg/ml BSA/dH2O溶液中制备的。最终使用的HBLC为50ppb FA,650ppb Ret,105ppb Thyr,2ppm Fe和20ppm Zn。在分析之前,将10μL每种溶液的滴液移取到12mm直径的干净玻璃盖片上,并允许其在真空干燥器中干燥过夜。
    在正和负离子模式中都进行了ToF-SIMS实验。正如在实施例部分中所述的,在本文中描述了正离子结果。ToF-S IMS是高灵敏度的表面分析技术,其产生关于样品最外面1-2nm的化学性质的信息。每个谱包含数百至数千个峰,这常常挑战视觉辨别数据中的趋势的能力。为了便于数据分析,通常应用数学算 法(例如PCA)来观察和鉴别促成样品间最大差异的峰分组。PCA算法产生两种主要的矩阵,称为得分和负载。对于得分和负载的描述,参见Wagner,M.S.;Graham,D.J.;Ratner,B.D.;Castner,D.G.Surf.Sci.2004,570,78-97,在此以其全部通过引用而明确地并入。
    得分图在新的轴系统中显示样品之间的关系,而负载图将初始变量(即ToF-SIMS情况下的m/z峰,)与称作主成分(PC)的新变量(即轴)联系起来。
    在一定的浓度范围内,所有所述营养素都被发现可从BSA溶液中被检测到。金属离子营养素(Fe和Zn)在所列的HBLC可被容易地检测到,并且,使用PCA可将其与BSA对照容易地区分开。在图2A和2B中显示了来自铁的代表性ToF-SIMS正离子得分和负载图。由于在PCA中使用的数据集由几种不同类型的样品所构成,采用了统计学限制来区分样品类型。由于样品组由来自相同样品类型的重复谱组成,假定分数服从正态分布。对于每个数据组的PC得分,利用了t分布来计算95%置信椭圆和置信区间。对于PC得分的描述,参见Wagner,M.S.;Castner,D.G.Langmuir2001,17,4649-4660,以及Wise,B.M.;Gal lagher,N.B.PLS-Toolbox Vers ion2.0Manual;Eigenvector Research:Manson,WA,1998,在比通过引用将其中的每一篇都以其全部明确地并入。图2A和2B中显示了PC1(捕获了样品之间80%的总差异(total variance))的得分和负载图,其中比较了3种样品:普通BSA样品,添加了铁的样品,以及添加了所有5种营养素的样品。这些图显示出三组样品之间的主要区别是BSA溶液中铁的添加。此营养素的常见片段主宰了负载图;特别地,峰例如FeH+(m/z55)和Fe2+(m/z112)被显示出影响得分图。观察对锌进行比较的样品的PC1图也显示了能够很好地与该营养素的添加相关联的区分。特别地,Zn+和ZnH+离子对于区分是重要的。对于这两种金属,各种同位素均是可检测的并被用于澄清样品间的差异,从而增强PC的区分。
    在1x浓度血液分析所需要的浓度上,没有发现剩余的3种营养素能够如此容易地与对照相区分。发现Ret在RDA值(约5x HBL)处区分,其中其许多峰中的大部分来自其烃类尾部的不同片段化。通过分析不同浓度(10x和20x HBLC)的溶液以及搜索反映这些浓度差异的峰(例如,当Ret的浓度增加时变得更为突出的峰)证实了这些峰指示Ret。这是必要的,因为Ret的化学结构与生物材料及大气中所发现的烃类的普遍性相结合使得来自Ret的结构的峰的独特性 被减少到最小。Thyr(在血液中发现的碘结合分子)和FA都只能在以1000x HBLC被分析时是可辨别的。在这些高浓度下,除了所鉴别的若干特征性片段峰外,这两种分子离子均被检测到。所鉴别出的Thyr峰包括分子离子(m/z777),若干片段峰(m/z732,577,449和359),以及高度突出的碘相关峰(m/z172.8,被鉴别为NaINa+)。所鉴别出的FA峰包括分子离子(m/z441),若干突出的片段峰(m/z176,177,178),并且检测到了两个不太突出的峰(m/z295和296)。
    HBLC营养素的ESI-MS和PCA分析。通过质谱(Bruker-Esquire LC-离子阱质谱仪)表征了营养素片段,并且证实了HBLC在该质谱仪的检测极限内。营养素混合溶液如下制备:在甲醇中对于4种营养素以1x HBLC制备且对于剩下的营养素以10x HBLC制备,对5种营养素类型中的每一种都这样配制。与ToF-SIMS样品类似,最终使用的HBLC为50ppb FA,650ppb Ret,105ppb Thyr,2ppm Fe和20ppm Zn。通过流动注射以1.5μL/min输注样品并通过ESI-MS进行分析。然后,将混合的营养素质谱与在为HBLC的所有5种营养素的溶液上获取的对照溶液谱图进行交互比较。不同于ToF-SIMS和PPAMS,选择甲醇而非BSA或猪血浆溶液用于稀释,这是因为BSA或血浆中的高盐含量引起信号饱和(数据未显示)。
    图3A-3F显示了在甲醇中制备的混合微营养素样品的正离子ESI-MS谱。大部分峰在所有的谱图中都存在。当在谱图中添加了过量的单一营养素时,某些峰在所述谱图中显示出强度增加(图3A-3E)。相对于对照谱图图3F对每个单个的谱图(图3A-3E)都运行了PCA,以获得促成将所述峰与对照组相区分的营养素离子峰。在这些图中,几个代表性的峰清晰可见,并且被进行了标记。通过在随后的扫描过程中获取的MS/MS谱(数据未显示)确认了每个所述经标记的峰的特征(参见上文对图3A-3F的描述)。这些谱中存在的峰的复杂度和数目使得营养素浓度的分析变得复杂。在加入蛋白和盐溶液后该过程变得更具挑战性。多变量技术通过将多个变量减少到最好地表达最大变异度的单一变量而协助了分析的实施。
    对来自图3A-3F的正离子ES I-MS数据的PCA容易地区分具有过量微量营养素的溶液。前两个PC的得分图显示在图4A中。前两个PC引起数据组中总差异的95%。捕获70%的差异的PC1显示出与添加的营养素的浓度总和的增加具有松散的正相关(即发现PC1中的区分由样品中的总营养素含量的增加产生)。PC1 的相应负载图显示在图4B中。每个负载峰用彩色圆点标记,其指示峰的贡献性营养素(符号:(·)5NutrHBL;4NutrHBL+10x FA;(*)4NutrHBL+10x Ret;(◇)4NutrHBL+10x Fe;4NutrHBL+10x Zn;以及4NutrHBL+10x Thyr(n=3))。视觉上,过量Zn(具有最高HBLC的微营养素)的添加看起来造成了PC2中所显示的区分。这种趋势随着与PC3中的区分相关的过量的Fe而继续。也发现了其它的PC区分具有更低血液浓度的营养素。注意到了虽然对于这种特定PCA图而言这种关联似乎是强的,PCA得分代表了取决于片段化模式而被上调和下调的数个峰的多变量组合。随着加入生理学缓冲溶液和蛋白质,所述得分在单个微量营养素的丰度之间可能不产生此种线性关联。
    等离子体笔常压质谱(PPAMS)。在ESI-MS结果之后,使用了与Bruker-Esquire LC-离子阱质谱仪偶联的PPAMS来确定LTP-探针电离营养素的能力。使单个营养素的纯品粉末悬在双面胶带上并对其进行分析。然后,在甲醇中制备为HBLC的所有5种营养素的溶液,使其干燥于玻璃表面上,并对其进行分析。如图5A中所示,以良好的信噪比从对照表面上获得了质谱。对于每种营养素,观察到了数种关键的片段。图5A中显示的峰首先在悬于带子上的原始营养素粉末的PPAMS(和MS/MS)谱图(数据未显示)中被观察到。作为示例,图5B-5E中呈现了取自每一种营养素粉末的单一PPAMS/MS谱图。对于每一种营养素粉末,收集了若干目的片段的MS/MS谱图。代表生的谱图显示在图5A-5F中。
    作为Zn粉末PPAMS/MS的代表,图5B显示了m/z119(ZnCl++H2+H2O)的结果。PPAMS/MS谱的特征在于典型的加合物m/z64(Zn+),m/z99(ZnCl+),和m/z101(ZnCl++H2)。m/z129处的峰在主宰原始的Fe PPAMS谱图(数据未显示),且所产生的PPAMS/MS谱图显示在图5C中?;贛S/MS数据中存在的m/z57(FeH+),m/z71(FeNH+),m/z83(CHNFe+),以及111(CHNFe++N2),将该峰归于Fe复合物(CHNFe++N2+H2O)。
    在采用PPAMS和电喷雾解吸电离(DESI)对纯Ret溶液和粉末进行的初始测试中,观察到了Ret在所使用的常压条件下显示出显著的片段化。随后的测试确定了片段化机制似乎主要是通过pi-键臭氧分解,这产生醛(酮)终止的离子。已观察到这种片段化发生于不饱和脂肪酸和酯中。Ret分子包含4个这 种分裂可发生的位置,产生分别称为片段A,B,C和D的4个片段,其相应的m/z值为153,193,219和259。通过这4个起始片段的其它潜在的片段化(水和/或乙烯丢失)以及环氧化,图5D中所示的在全Ret峰上获取的PPAMS/MS谱显示了关于这4个片段的证据。呈现在所显示的谱图上的峰为m/z155(片段A+H2),m/z199(片段C+O-CH2-OH),m/z256(片段D+O-H2O)以及m/z271(M+-H2O)。
    将389处的PPAMS/MS峰(显示在图5E中)确定为FA片段是通过将m/z297处存在的离子鉴别为由肽键处的分裂所产生的较大片段或(C12H13N2O5+O2)来实现的。m/z167和m/z149处的峰被分别认定为第二肽键去除的分裂(C5O4H7)和额外的水分子。作为Thyr粉PPAMS/MS的代表,图5F显示了m/z363,其是由完整甲状腺素分子中所存在的环状结构之一细成的。Thyr谱图还显示了m/z345(M363+-H2O),m/z247(M363++O-I-H2O+CH)和m/z232(M363+-H2O-I+CH2)处所预期的片段。
    使用一系列模型溶液显示了对于只进行很少或者无样品制备的血浆的常压取样使用PPAMS的效力。在10%猪血浆溶液中制备了用于PPAMS的所述5种微量营养素的样品,所述10%猪血浆溶液是在含有叠氮化钠的等渗柠檬酸盐-磷酸盐缓冲盐水(cPBSz)(0.01M柠檬酸钠,0.01M磷酸钠,0.12M氯化钠,0.02%(w/v)的叠氮化钠,并用氢氧化钠调节至pH7.4)中制备的。添加了柠檬酸钠用作缓冲剂且用作钙螯合剂以抑制血液和血液制品中常见的钙依赖性蛋白酶。叠氮化物抑制需要氧化磷酸化作用来生长的生物体的生长。溶液是基于HBLC和低血液水平浓度(LBLC)。以50ppb FA,625ppb维生素A,105ppb Thyr,2ppm铁(由FeCl2盐配制,Fe),以及20ppm锌(由ZnCl2配制,Zn)掺入了HBLC样品。以5ppb FA,288ppb Ret,46ppb Thyr,0.5ppm Fe,以及10ppm Zn掺入LBLC样品。对照样品包括普通玻璃,普通10%猪血浆溶液,所有5种营养素以LBLC在10%猪血浆中,以及所有5种营养素以HBLC在10%猪血浆中。
    测试了数个不同的样品组,所有的都在10%猪血浆溶液中。第一次测试向样品中掺入了10x HBLC的单一营养素,完成了该测试以确定可指示特定营养素的峰。接下来,测试了对于4种营养素为1x HBLC而对于剩余的单一营养素为10x的样品。完成了下一个实验来模拟“相对健康的”个体,其中1种营养素处于LBCL,而另外4种处于HBLC。最后,测试了“相对不健康”的个体,其中 一种营养素处于HBLC,而另外4种处于LBLC。使10μL的每一种样品溶液沉积在12mm的干净玻璃盖玻片上,并将其置于干燥器中过夜,然后进行分析。
    使用LTP来电离样品,并且使用离子阱MS进行检测,以正模式对50-1000m/z的质量范围进行扫描。对所产生的谱图进行无监督PCA以确定所述营养素是否在LBLC和HBLC时均能从复杂溶液中被区分。如本文所用,术语“无监督PCA”指的是当选择了质谱中的所有峰片段用于PCA时的PCA。监督PCA指的是当用户创建片段列表以集中PCA时的PCA。在“相对健康”的样品中(其中4种营养素处于HBLC而1种营养素处于LBLC),使用PC1vs.PC2简图可以完全区分所述数据(图6A)?!跋喽圆唤】怠钡难分?其中4种营养素处于LBLC而1种营养素处于HBLC),数据大部分可以以95%置信度区分开(图6C)。虽然某些95%置信椭圆确实重叠,仅有极少的实际数据点重叠。正如所料,伴随着添加缓冲液和蛋白质溶液,得分在单个微量营养素的丰度之间并未产生线性相关。然而,在高和低血浆浓度时营养素都是可区分的,并且PCA得分基于营养素浓度而偏移。此外,许多在“健康”血浆模型的负载图中主宰的峰也存在于“不健康”模型的负载图中(图6B和6D)。通过结合相对健康和不健康的数据集(数据未显示),对该数据进行了其它的分析。虽然使用PC1和PC2未完全区分所述数据,所述数据以预期的方式分组。如预期的,观察到数个具有低。营养素浓度的样品含有显著重叠。然而,使用额外的PC完全区分了甚至是重叠的置信椭圆。
    对微量营养素的分析和检测对于减少营养不良相关疾病的全球负担是重要的。本发明为5种关键微量营养素的检测和定量提供了系统和方法。通过对猪血浆中微量营养素的样品基质应用PPAMS显示了将微量营养素从复杂生物学溶液中以及使其彼此之间定生区分的分析表现和能力,其中在所述猪血浆中营养素浓度从高血液水平浓度(HBLC)至低血液水平浓度(LBLC)变化。将多变量软件模型(主成分分析(PCA))用于通过营养素类型定性区分获得的片段。从每种混合样品的正离子谱产生的PCA得分图以95%的置信水平显示了对单一营养素的HBLC与LBLC的出色区分。相关的PCA负载图显示出关键负载可被归因于预期的微量营养素片段。成功地显示了PPAMS技术,并将其与传统的MS技术飞行时间次级离子质谱(ToF-SIMS)和电喷雾电离质谱(ESI-MS)进行了比较。在ESI-MS和PPAMS中都有可能区分浓度为与基于人类血液的营养素检测相关的 营养素。然而,只有PPAMS能够从猪血浆中检测处于生理浓度的营养素。ToF-SIMS检测了来自血浆溶液的营养素,但是对于叶酸、维生素A和碘,其需要5x至1000x更高的浓度来通过PCA实现微量营养素的足够区分。
    水中污染物的PPAMS分析
    下面是对用于同时原位检测自来水中的多种分析物(即铅,铜和锌)的本发明的代表生方法和系统的描述。在实施例2中描述了实验细节。
    在经掺杂的水样品上获得了原始质谱。然后在所产生的谱图上进行了无监督PCA以区分污染物。首先相对于所述谱的总强度衡量样品,然后对整个谱图应用了平方根变换,最后对所述数据进行了平均值中心化。如图7所示,经掺杂的样品在低和高的整体营养素污染值时均以95%的置信度与普通水容易地区分开。类似地,在下述上进行了PCA:普通水样品,相对所有污染物均处于低浓度的样品以及其中单一污染物浓度增加的样品。所产生的图显示在图8A-8C中。单独地和总体地,都在无污染的水和含有低水平污染物及高水平污染物的水之间存在显著的区分。
    对聚氯乙烯(PVC)中污染物的PPAMS分析
    下面是对使用本发明的代表性方法和系统来同时原位检测和区分塑料(即聚氯乙烯(PVC))中常见的多种污染物(即铅和双酚A(BPA))的描述。在实施例3中描述了实验细节。
    本发明的方法和系统被用于分析聚合物产品。制备了掺杂了已知水平的污染物铅和BPA的PVC样品。利用从所述系统获得的谱图,进行了无监督PCA。如图9A所示,将含有纯的PVC的样品与含有同高或低铅以及高或低BPA相组合的PVC的样品进行了比较。显示了使用PC1和PC3区分了这些样品。为了更清楚地使样品差异可视化,将数据分析分为多个PCA图。图9B显示了对于3种组分的分析:纯PVC样品,低铅/低BPA样品,和高铅/低BPA样品。参考图9B,PC1清楚地将纯PVC与经污染的样品区分开,PC2将安全水平的铅与高水平的铅区分开。图9C显示了对3种其它组分的分析:PVC样品,低铅/低BPA样品,和低铅/高BPA样品。参考图9C,在PC1中将大部分污染物与纯PVC区分开,而在PC2中将低和高水平的BPA区分开。
    提供了下面的实施例用于阐释、而非限制本发明的目的。
    实施例
    实施例1
    代表性的PPAMS方法:营养素粉末
    在本实施例中,描述了用于实施本发明的代表性方法的材料、方法(用于分析包含多种营养素的粉末的方法),以及比较性的质谱方法。
    化学品和试剂。所分析的营养素,叶酸(FA,C19H19N7O6),视黄醇(Ret,C20H30O,维生素A类似物),甲状腺素(Thyr,结合至生理学载体的碘,C15H11I4NO4),铁(Fe,由FeCl2盐配制),以及锌(Zn,由ZnCl2盐配制)作为干结晶粉末(来自Sigma-Aldrich化学有限公司(圣路易斯,密歇根州))被获得并如所收到的使用。对于叶酸和视黄醇(其不溶于水),通过分别将粉末溶于二甲亚砜(DMSO,Sigma-Aldrich公司,密尔沃基,威斯康星州)和乙醇(EtOH,Mallinckrodt Baker公司,菲利普斯堡,新泽西州)中来制备储液。终浓度为0.5mg/mL FA/DMSO,和0.65mg/mL Ret/EtOH。然后用水性溶剂将所述营养素进一步稀释至它们的所需浓度。去离子/蒸馏水(dH2O)获自Barnstead/Thermolyne去离子装置(Nanopure,18MΩ·cm电阻率,Dubaque,爱荷华州)。购买了牛血清白蛋白(BSA,A-7638,Sigma,圣路易斯,密苏里州)并用作血液的初始类似物。将猪血浆(PL26009,创新研究公司,Novi,密歇根州)用作用于PPAMS测试的血液模型。
    飞行时间次级离子质谱(ToF-SIMS)。ToF-SIMS谱是用TOF-SIMS5-100飞行时间谱仪(ION-TOF,,德国)获得的。使用25keV Bi3+一级离子源在静态条件下(一级离子剂量<1012ions/cm2)对样品进行分析,并使用电子流枪进行了电荷中和。在m/z=1-878的质量范围中使用100×100μm2分析区域,从每个样品收集到了6个正的和3个负的次级离子谱。分析了平行双样,这产生了12个正的和6个负的次级离子谱/样品类型。在进一步分析之前,使用CH3+,C2H3+,C3H5+和C7H7+峰对正离子谱进行了质量校准,而使用CH-,OH-和C2H-峰对负离子谱进行了质量校准。由于正离子谱产生了最强的数据趋势,本文中仅描述了正离子ToF-SIMS数据。用来自ION-TOF的Surface Lab6软件包对所产生的谱进行了分析。从蛋白质相关峰的基础开始构建了峰列表,所述蛋白质相关峰修改自Brown,B.N.;Barnes,C.A.;Kasick,R.T.;Michel,R.;Gilbert,T.W.;Beer-Stolz,D.;Castner,D.G.;Ratner,B.D.;Badylak,S.F. Biomaterials2010,31,428-437(在此以其全部通过引用而明确地并入),并且补充了营养素相关峰。通过营养素样品中峰的存在和对照样品中峰的缺失或者其强度与营养素浓度成比例的峰证实了营养素相关峰。
    电喷雾电离质谱(ESI-MS)。为了证实将在PPAMS实验中使用的质谱仪能够测量生理学相关范围内的微量营养素,进行了ESI-MS。在Bruker-Esquire LC-离子阱质谱仪(Bruker/Hewlett-Packard,比尔里卡,马萨诸塞州)上获得了正离子电喷雾MS和MS/MS谱。通过注射泵(Cole Parmer型号74900)以1.5μL/min、通过流动注射输注了样品,并在标准正交Bruker离子发生器中将其电离。所述质谱仪的设置如下:电喷雾毛细管,100V;传输毛细管,70V,干燥气体温度,250℃;截取器1,20V,截取器2,6.0V,八极I,3V,八极II,1V,八极射频,100V;峰至峰透镜I电压,-5V;透镜II电压,-60V。对于所有样品,通过喷射m/z50-1100范围内的被捕获的离子获得了质谱。累积了大约100次扫描,并对其进行了平均以提供用于定量的谱。使用Bruker数据分析软件从谱确定了质量分配。
    等离子体笔常压质谱(PPAMS)。在Bruker-Esquire LC-离子阱质谱仪(比尔里卡,马萨诸塞州)上进行了实验。如用ESI-MS所进行的,用相关的Bruker软件获取和分析了数据。在纯微量营养素原料粉末上、以正和负离子模式进行了PPAMS。由于正模式产生了最好的数据,本文中仅呈现了正离子PPAMS数据。所使用的主要实验参数为:m/z范围50-1100;峰至峰透镜I电压,-5V;镜头II电压,-60V;截取器1,15V;截取器2,4.0V,八极I,3V;八极II,2V。对谱仪进行编程以就最大离子阱注射时间为200ms、伴有2次微扫描/谱而收集谱。在30秒的获取时间内对扫描进行平均。
    如下文所述构建了低温等离子体探针(LTP探针)用于在低温(约30℃)下产生常压等离子体。此设备使得能够在没有视觉可注意的样品分解或破坏的情况下进行样品分析。所述LTP探针由下述组成:玻璃管(外径6.35mm,内径3.75mm),其具有轴向居中的内部接地电极(不锈钢,直径1.33mm)以及围绕所述管的外部的铜带形成的外部电极。所述玻璃管的壁用作介电阻挡。通过以2-5kHz的变化频率对外部电极施加3-6kV的交变高电压,而使内部电极接地以产生电介质阻挡放电来生成等离子体羽。利用具有可调节的频率和振幅的方形波形、通过定制建造的电源提供了放电AC电压。总功率消耗低于3W。通过所 述管的内部区域供给氦放电气体,以促进放电和将分析物离子输送到质谱仪的入口中。样品被置于距质谱仪入口1-2cm远、且距等离子体源3-5mm远的样品架上。以距样品表面约60°的角度放置所述等离子体源。
    主成分分析(PCA)。采用了多变量分析技术主成分分析(PCA)来使用Mat lab(MathWorks公司,内蒂克,马萨诸塞州)程序分析所产生的谱数据,所述主成分分析捕获描述给定数据集中的主要变化源(已知为主成分,PC)的峰的线性组合。起初,对于ToF-S IMS数据创建了完整的峰集合用于数据分析,其包括强度如下的所有峰:m/z<100时,强度>100计数;m/z在100-200之间时,强度>50计数;m/z>200时,强度>5计数。然后,为了进一步分析所述数据,减少峰列表至仅包括如在ToF-S IMS部分中所描述的蛋白质和营养素峰。对于所有其它数据,取决于实验方案,将整个谱或所选的峰集相对于所选峰的总和归一化以解释谱之间的产率波动,同时试图减少背景噪声对分析的影响。使用MATLAB(MathWorks公司,内蒂克,马萨诸塞州)的NESAC/BIO MVA工具箱(西雅图,华盛顿州)进行了PCA。在运行PCA之前对所有的谱都进行了平均值中心化。
    实施例2
    代表性PPAMS方法:受污染的水
    在此实施例中,描述了本发明的代表性方法,用于分析经污染的水样品的方法。用铅、铜和锌处理了自来水,并通过所述方法进行了分析。
    化学品和试剂。三水合醋酸铅(分子量:379.33),氯化铜(I)(分子量:99),以及氯化锌(分子量:136.30)作为干燥的结晶粉末(来自Sigma-Aldrich化学有限公司(圣路易斯,密歇根州)被获得并被用作常见的自来水污染物。在1M HCl溶液中制备了氯化铜,而将铅和锌储液直接溶解于获自Barns tead/Thermolyne去离子装置(Nanopure,18MΩ·cm电阻率,Dubaque,爱荷华州)的去离子蒸馏水(dH2O)中。在稀释之前,起初以100x的浓度制备这些组分(污染物)。使用15ppb铅、1.3ppm铜和5ppm锌的水浓度作为最终的“低污染”自来水值。类似地,使用75ppb铅,6.5ppm铜和25ppm锌作为“中等污染”自来水水平,而使用150ppb铅,13ppm铜和50ppm锌作为“高污染”自来水值。所选择的浓度使得低水平样品将通过水安全检查,而中等和高水平将不能通过。
    等离子体笔常压质谱(PPAMS)。在Bruker-Esqui re LC-离子阱质谱仪(比尔里卡,马萨诸塞州)上进行了实验。所有的数据都是以正离子模式、用相关的Bruker数据分析软件获取的。所使用的主要实验参数为:m/z范围50-1100;峰至峰透镜I电压,-5V;透镜I I电压,-60V;截取器1,15V;截取器2,4.0V,八极I,3V;八极I I,2V。对谱仪进行编程以就最大离子阱注射时间为200ms、伴有2次微扫描/谱而收集谱。在30秒的获取时间内对扫描进行平均。
    所使用的低温等离子体探针(LTP探针)如上面实施例1中所述。水污染样品由下述组成:被移取至干净塑料培养皿中的约1mL样品液体,其中液体界面距离质谱仪(MS)入口约1-2cm远,且距离等离子体源3-5mm远。在距样品表面约60°的角度处放置所述等离子体源。
    如上面实施例1中所描述的使用主成分分析。
    实施例3
    代表性PPAMS方法:经污染的塑料
    在此实施例中,描述了本发明的代表性方法,为用于分析经污染的塑料材料的方法。用铅和双酚A处理了聚氯乙烯(PVC),并且使用所述方法对其进行了分析。
    为了模拟在塑料(如玩具或食品膜)中发现的污染物,使用了聚氯乙烯(PVC,科学聚合物产品公司,安大略,纽约,分子量:215000)作为基底,向其中加入了双酚A(BPA,Sigma Aldr ich,分子量:228.29)和三水合醋酸铅。通过以600rpm搅拌溶液2天而以1mg/ml的浓度将PVC溶解于二氯甲烷(DCM)中。使用了90ppm铅和75ppm BPA作为“低浓度”玩具值,而将600ppm铅和500ppmBPA用作“高浓度”玩具值。所有的污染物都是参照溶液中所存在的PVC的总量而添加的。将20μl最终PVC溶液的液滴移取至12mm直径的干净载玻片上。这些样品在2分钟内干燥。在分析之前,是所述载玻片在真空干燥器中静置过夜。
    等离子体笔常压质谱(PPAMS)分析如上面实施例2中所述的。如上文实施例2中所述的使用了主成分分析。
    虽然阐释和描述了示例性的实施方案,将理解,可在其中进行各种改变而不背离本发明的精神和范围。

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    同时 寻找 测定 复杂 样品 中的 多种 分析 方法 系统
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