新型PFAS化合物层出不穷，看timsTOF如何破解检测困局！

布鲁克质谱

2022.8.18

作者布鲁克

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新版《生活饮用水卫生标准》GB5749-2022正式发布，首次将全氟辛酸PFOA和全氟辛烷磺酸PFOS加入到水质参考指标当中。全氟化合物的安全性以及如何准确全面的对全氟化合物进行分析等问题又重新引起了社会各界的讨论。

近年来，关于PFOA和PFOS对生长发育、肝肾毒性、免疫系统毒性的报道屡见不鲜，甚至有报道称其具有致癌性，因此，PFOA和PFOS陆续在很多国家被禁用。而由于全氟化合物良好的防水防油以及稳定性等特点，被广泛的应用于各种工业产品当中，随着PFOS和PFOA被禁用，为应对生产需要，各种新型含氟替代物陆续出现，目前已知的全氟和多氟化合物已经超过了4700种。因此全氟化合物的分析热点已经从传统的对PFOA、 PFOS等化合物的靶向监测转移到了对各种新型PFAS化合物的非靶向筛查和确证当中来。目前来说，这项工作还面临着很多的挑战，主要有：

PFAS数量庞大，种类复杂，传统的分析方法只针对其中的几种或几十种；
PFAS在环境和生物体中很可能发生降解（尤其是长链PFAS），增加了分析的复杂性；
PFAS标准品少之又少；
存在众多同分异构体；
PFAS无处不在，分析过程中产生严重的背景干扰。

针对这些挑战，布鲁克推出一系列解决方案，在“PFAS分析解决方案（第一期）”中，我们提到了timsTOF在分离PFAS同分异构体中的优势。本期我们会讨论如何利用timsTOF结合布鲁克MetaboScape^®软件对PFAS进行非靶向的筛查和确证。图1为简要的筛查和确证流程。

图1：PFAS筛查确证流程

以水样的分析为例，经PASEF采集得到的数据,导入MetaboScape^®软件中进行数据分析，提取Features总数大于1000，包含大量的水体有机质化合物，在此基础上进行搜库会给PFAS的鉴定带来大量的假阳性结果。Kendrick Mass defect分析一般用来分析同系物及其衍生物。当以质量亏损值KMD(Kendrick mass defect)—相对质量与KM的差值—对相对分子质量作图时，含有相同KMD值，结构单元数量不同的化合物均处在同一水平线上，见图2。

图2：PFAS同系物KMD图

经过Kendrick mass defect分析和过滤之后，PFAS化合物会分布在相对集中的区域，见图3。在此基础上进行PFAS的后续鉴定，会大大降低分析的复杂性，提高鉴定结果的准确度。

图3：水样中化合物KMD分析结果

为了进一步提高PFAS鉴定结果的准确和全面性，布鲁克MetaboScape^®软件提供多种鉴定方式：二级谱库搜索、自定义化合物列表进行筛查、分子式拟合、in-silico碎片分析，另外最新版本的MetaboScape^® 2022b引入CCS-Predict Pro机器学习算法，可以对化合物的CCS值进行预测。经过一级精确质量数、精细同位素结构、二级碎片和CCS值4个维度的匹配，可以大大增加鉴定结果的可靠性。PFAS分析中，CCS预测值与实测值的偏差可做到小于5%（图4）。

图4：PFAS鉴定结果

综上，timsTOF除了可以对PFAS异构体进行分离以外，配合MetaboScape^®软件，可以通过Kendrick mass defect分析降低PFAS分析的复杂度，通过CCS预测等未知物鉴定手段增加鉴定结果的可靠性。除此以外，布鲁克提供PFAS kit——无PFAS背景配件包以及延迟柱解决方案，帮助您解决PFAS分析过程中的背景干扰问题！