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专家研究成果 | 利用安捷伦 Py-GC/QTOF 质谱及 8700 LDIR 红外成像对食盐中微塑料进行定性及定量分析
近日，由舟山市疾病预防控制中心、厦门大学公共卫生学院及安捷伦科技（中国）有限公司共同组建的“环境健康影响因素检测技术研究中心”在环境微塑料研究中取得进展。厦门大学公共卫生学院申河清教授课题组及舟山疾病预防控制中心（浙江省海产品健康危害因素关键技术研究重点实验室）在“Environmental Pollution”上联合发表了题为“Identification and quantification of microplastics in salts by complementary approaches using pyrolysis-gas chromatography/quadrupole-time of flight mass spectrometry (Py-GC/QTOFMS) and laser direct infrared (LDIR) chemical imaging analysis”的研究论文，由高洪影（博士研究生）和王恒博士共同担任第一作者完成。
最新研究数据显示，科研工作者们在全球范围内的食盐中基本都发现了塑料颗粒的身影，但是对于食盐中具体包含塑料的种类、颗粒尺寸、数量以及质量等信息却并不清楚。本研究利用 8700 LDIR 红外成像光谱仪对食盐样品进行了快速定性及颗粒数定量分析，按照匹配度 > 65% 的定性标准筛选了食盐中的疑似聚合物清单，并从中选出 7 种聚合物（分别为 PVC、PMMA、PP、PS、PE、PET 以及 PC）作为靶向的分析塑料。然后采用热裂解气相色谱四极杆-飞行时间质谱（Py-GC/QTOFMS）对食盐中的微、纳塑料颗粒进行定性及质量定量测试，在质谱测试结果中发现了 PVC 及疑似 PET 的身影。这两种聚合物在商业海盐和散装海盐中均检出，且在海盐中的浓度远高于岩盐，表明海水受到污染更大。
根据 Py-GC/QTOFMS 和 LDIR 的结果，可以确定 PVC 和 PET 是采集样本食盐中主要的微塑料污染物。根据实地调查发现，这可能是由于海洋渔业对 PET 产品的大量使用废弃以及在海盐干燥过程中使用 PVC 黑膜造成的。对于其他塑料（如 PP 和 PE）可能是其热解产物在方法中没有规定或是低于检出限所以未检出。排除干扰因素后，Py-GC/QTOFMS 的测试结果仅与 LDIR 方法在匹配度 > 0.85 的结果高度一致。
为精准识别和定量不同环境和生物样品中的塑料颗粒，本研究显示 Py-GC/QTOFMS 结合 LDIR 红外成像的分析可以较好地实现技术互补，帮助获取环境塑料颗粒的全方位信息，尤其是准确的聚合物材料信息、粒径特征（LDIR）和质量浓度（Py-GC/QTOFMS），为进一步的实际环境暴露的风险评估提供支持。
专家介绍
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申河清 教授
厦门大学公共卫生学院，环境医学课题组组长，博士生导师。主要从事环境污染暴露、毒理及人群健康相关的研究。
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高洪影 博士研究生
厦门大学公共卫生学院，2021 级博士研究生，主要从事环境及生物样品中微纳塑料检测方法的开发，毒理学以及暴露的健康风险研究。
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王恒 博士
舟山疾病预防控制中心理化检验科科长，博士，副主任技师，主要从事卫生理化检测工作。
用户反馈
8700 LDIR 激光红外成像光谱仪能对微米尺度（10-50 微米）塑料颗粒自动识别和计数，可覆盖几十种不同的聚合物类型，易于实现对微塑料初筛、粒径分布和颗粒浓度定量。该仪器的性能远远超过了传统的人工目视检查结果，极大地提升了检测效率；结合适当的样品前处理技术，Py-GC/QTOFMS 可实现对微、纳塑料颗粒的同时分析，即塑料颗粒的精确定性和定量（质量浓度）。LDIR 与 Py-GC/QTOFMS 结合，可以提供互补性信息，提升整个分析方案的准确度和可靠性。
8700 LDIR 红外成像在食品微塑料快速定性及定量测试中的解决方案
8700 LDIR 红外成像光谱仪采用量子级联激光器作为光源，搭配安捷伦开发的高度智能化 Clarity 软件，可自动实现对微塑料颗粒识别、图像采集、红外谱图测试、尺寸信息以及定性结果统计等。与此同时，还可获得每个颗粒的形态分析数据，可用于颗粒的形状筛分及溯源工作。
如下图所示，食盐中微塑料的粒径基本低于 100 μm，常规传统红外显微仪器很难实现准确测试。而 8700 LDIR 红外成像高精度的颗粒识别方法，可将大于 6 μm 以上的颗粒全部自动识别并实现准确测试。测试全程由软件自动控制，尽可能地消除了人为误差的影响，为实验室间进行数据对比提供了更多可行性。
安捷伦 Py-GC/MS 在微塑料定性及质量定量分析中的解决方案
四极杆飞行时间（QTOF）技术具有高分辨率与高灵敏度性能，可以精确分析和重构未知塑料，这一优势将很好的补充 LDIR 的化学筛选技术，以便更精确地定性和定量分析塑料污染物，为分析环境和生物样品中的疑似 MPs 提供了一种新方法。
常用作 MPs 聚合物指标的 MS 峰丰度很高，但它们并不具有特征性，可以是许多不同聚合物的热裂解产物，例如，甲苯、苯乙烯等具有非常相似结构的化学物质是某些塑料的常见成分，会干扰塑料的识别。因此，通过匹配有限的参考材料来识别环境聚合物是一项具有挑战性的任务。利用 Py-GC/QTOFMS TIC 模式建立目标 MP 的特征指纹图谱，筛选没有标准参考的可疑 MP。同时，MS/MS 模式与高分辨率 QTOF 相结合可以准确识别和定量估计实际样品中的 MPs 和 NPs 聚合物，并消除 NPs 物质造成的干扰。
常见几种塑料的检测限（LOD）和定量限（LOQ）
不同塑料品种用于定性与定量的 MSMS TOF 高分辨质谱信息及保留时间
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