GC/MSD, GC/MS/MS, GC/HRMS, GC/Orbitrap, Software
ZaměřeníŽivotní prostředí
VýrobceThermo Fisher Scientific
Význam tématu
Analýza kontaminantů v půdách je klíčová pro ochranu životního prostředí a lidského zdraví. Půdní vzorky mohou obsahovat široké spektrum těkavých a polotěkavých látek, jako jsou polychlorované bifenyly (PCB), polyaromatické uhlovodíky (PAH) či pesticidy. Tradiční GC-MS kvadrupólová řešení nabízejí robustnost, ovšem jejich ne-cílené režimy full-scan jsou limitovány citlivostí a selektivitou. Vysokorozlišovací hmotnostní spektrometrie (HRAM) s Orbitrap technologií a výkonným softwarovým zpracováním otevírá nové možnosti neřízeného (non-targeted) monitoringu kontaminantů.
Cíle a přehled studie
Cílem studie bylo demonstrovat výkonnost přístroje Thermo Scientific™ Orbitrap Exploris™ GC 240 pro diferenciální analýzu tří půdních vzorků ze tří lokalit blízko Brém v Německu. Dalším cílem bylo ukázat schopnosti softwaru Thermo Scientific™ Compound Discoverer™ pro zpracování HRAM GC dat, identifikaci neznámých sloučenin a statistické vyhodnocování rozdílů mezi půdami.
Použitá metodika
Vzorky půdy (2 g) byly extrahovány bez předsítnění acetonitrilem a následně hexanem. Po vortexování a odstředění byl hexanový extrakt injektován do plynového chromatografu v režimu elektronové ionizace (EI) pro full-scan (m/z 50–550) s rozlišením 120 000 (m/z 200). Pro potvrzení molekulárních iontů byly aplikovány pozitivní a negativní chemické ionizace (PCI/NCI) a data dependent MS2 (ddMS2) pro generování vysoce kvalitních fragmentačních spekter. Softwarové workflow v Compound Discoverer zahrnovalo kroky: spektrální dekonvoluci, vyhledávání v knihovnách NIST 2020, GC-Orbitrap Contaminants Library, ChemSpider, mzCloud a hromadné doplňování chybějících hodnot, korekci QC vzorků, označení pozadí a statistické moduly pro PCA, Volcano Plot a Box-Whisker analýzu.
Použitá instrumentace
- Thermo Scientific™ Orbitrap Exploris™ GC 240 mass spectrometer
- Thermo Scientific™ TRACE™ 1610 GC s rozhraním SL (splitless)
- Thermo Scientific™ TriPlus™ RSH SMART autosampler
- TraceGOLD TG-5SilMS kolona (30 m × 0,25 mm × 0,25 µm)
- Software Thermo Scientific™ Compound Discoverer™
Hlavní výsledky a diskuse
PCA skórový graf potvrdil jasné rozlišení tří lokalit a reprodukovatelnost replikátů. Volcano Plot porovnávající vzorky D a L vyzdvihl nejvýznamnější růstové faktory v signálech. Identifikace pyrenu (C16H10) byla potvrzena v EI (SI ~897/932, mass error 0,1 ppm) i v PCI (molekulární iont m/z 202,23). Intenzivní výskyt PAH v lokalitě M koreloval s přítomností krbů v obytné zástavbě. Hexachlorovaný PCB byl rozpoznán díky charakteristickému izotopickému profilu v režimech EI i NCI a vzorek D vykazoval nejvyšší kontaminaci. Softwarové vizualizace Box-Whisker umožnily přehledné srovnání plošných integrálů mezi vzorky.
Přínosy a praktické využití metody
Využití GC-Orbitrap Exploris GC 240 s Compound Discoverer umožňuje komplexní neřízenou analýzu půdních vzorků s vysokým rozlišením, výjimečnou přesností hmotnostního měření (<1 ppm) a širokým dynamickým rozsahem. To zkracuje čas na tvorbu cílených metod, podporuje odhalování neočekávaných kontaminantů a zefektivňuje statistickou interpretaci dat pro environmentální monitoring, forenzní účely či QA/QC v průmyslu.
Budoucí trendy a možnosti využití
Očekává se rozšíření databází HRAM spekter a integrace strojového učení pro automatizovanou identifikaci neznámých sloučenin. Real-time monitoring společně s cloudovou infrastrukturou umožní rychlejší reakci na environmentální havárie. Dále lze metodu aplikovat na sedimenty, povrchové vody či biologické vzorky v oblasti toxikologie a ekotoxikologie.
Závěr
Kombinace Orbitrap Exploris GC 240 a softwaru Compound Discoverer představuje moderní platformu pro neřízenou a vysoce citlivou analýzu půdních kontaminantů. Studie prokázala schopnost detekce a potvrzení klíčových organických znečišťujících látek a statistického rozlišení vzorků z různých lokalit.
Reference
1. Thermo Fisher Scientific Technical Note 10730: Mass resolving power of 240,000: for confident compound identification, 2021.
Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.