GC/MSD, GC/HRMS, GC/TOF
ZaměřeníŽivotní prostředí
VýrobceAgilent Technologies, LECO
Význam tématu
Analýza perzistentních organických polutantů (POPs) je klíčová pro hodnocení ekologických a zdravotních rizik vyplývajících z jejich bioakumulace a dlouhodobé persistence v životním prostředí. POPs, jako jsou dioxiny, PCB nebo PBDE, se využívaly desítky let v zemědělství, průmyslu a jako retardéry hoření. Díky své chemické stabilitě a toxicitě jsou regulovány mezinárodními dohodami a vyžadují citlivé a spolehlivé analytické metody pro monitorování v komplexních matricích.
Cíle a přehled studie / článku
Cílem studie bylo ověřit schopnosti vysoce rozlišovacího GC-HRT (Folded Flight Path™) přístroje LECO Pegasus pro cílenou i necílenou analýzu POPs v sedimentu a rybí tkáni. Studie demonstruje jak selektivní extrakci a identifikaci známých PCB kongenerů, tak objev a charakterizaci dalších látek jako HCB, OCS, DDMU, p,p'-DDE, DDT, BDE-47 a CB-180 v jednom analytickém běhu.
Použitá metodika a instrumentace
Vzorky sedimentu a rybí tkáně byly extrahovány směsí dichlormethan-hexan (1:4) a očištěny přes sloupcové karty se silikou. Následné koncentrování proběhlo na objem 1 mL v isooktanolu.
- GC podmínky: Agilent 7890 s 7693 autosampler, kolona Restek Rxi-5Sil MS (60 m × 0,18 mm × 0,10 µm), injekce splitless 1 µl, teplota injektoru 300 °C, program pece od 80 °C (1 min) do 160 °C rychlostí 30 °C/min a dále do 300 °C při 3 °C/min (4 min držení), nosný plyn He konstantně 1,00 mL/min.
- MS podmínky: LECO Pegasus GC-HRT ve vysokém rozlišení (R=25 000) a ultra-vysokém rozlišení (R=50 000) při 3 spektrách/s, rozsah m/z 50–1000 (HR) nebo 200–600 (UHR), ionizace EI 70 eV, kalibrace PFTBA.
Hlavní výsledky a diskuse
V sedimentním vzorku byly detekovány a dekonvoluovány kongenery CB 47, CB 162 a CB 209 s vysokou kvalitou spektrálních dat (NIST shoda >800) a odchylkami hmotnosti pod 1 ppm. V rybí tkáni bylo zjištěno více než 70 PCB kongenerů s průměrnou přesností 1,01 ppm. Ultra-vysoké rozlišení umožnilo rozlišení isobarických fragmentů BDE-47 a CB-180, které by při nízkém rozlišení kolidovaly.
Současně byla provedena necílená analýza, při níž v rybím vzorku identifikovali i další třídy POPs: HCB, OCS, DDMU, p,p'-DDE, DDT, BDE-47 a CB-180. Molecular iony těchto látek vykázaly odchylky hmotnosti v rozmezí ±1 ppm, což potvrzuje vysokou spolehlivost elementární formulace.
Přínosy a praktické využití metody
Metoda umožňuje jednorázové screeningové i kvantitativní stanovení širokého spektra POPs v komplexních matricích bez nutnosti separátního běhu pro každou třídu látek. Vysoké rozlišení a přesná měření hmotností podporují robustní identifikaci a minimalizují interference, což je zásadní pro sledování znečištění v životním prostředí, regulatorní monitoring a QA/QC v průmyslových laboratořích.
Budoucí trendy a možnosti využití
Další rozvoj necílené analýzy může směřovat k plnohodnotnému non-target screeningu a automatizovanému vyhledávání neznámých kontaminantů. Kombinace s vícerozměrnou chromatografií (GC×GC), zdokonalování algoritmů dekonvoluce a propojení s chemoinformatikou otevře cestu k detekci nových emergentních znečišťujících látek.
Závěr
LECO Pegasus GC-HRT prokázal vynikající schopnosti v cílené i necílené analýze POPs v sedimentu a rybí tkáni. Vysoce rozlišovací Folded Flight Path™ technologie přináší precizní měření molekulární hmotnosti, čisté chromatografické záznamy a robustní identifikaci i v komplikovaných maticích.
Reference
- S.K. Shin, T.S. Kim, J. Hazard Mater., 137(3), 1514–1522 (2006).
- E.J. Reiner et al., LC GC Europe, 60–70 (2010).
- T.M. Kolic et al., J Chrom. Sci., 47, 83–91 (2009).
- J. Maervoet et al., Environ. Health Perspect., 112(3), 291–294 (2004).
- P.O. Steen et al., Environ. Sci. Technol., 43(12), 4404–4411 (2009).
- S.C. Roberts et al., Environ. Sci. Technol., 45, 1999–2005 (2011).
- J.L.M. Rodrigues et al., Appl. Environ. Microbiol., 72(4), 2476–2482 (2006).
- T. Cajka et al., J. Sep. Sci., 28, 601–611 (2005).
- E. Reiner, poskytnutí vzorků, LECO Corporation (2010).
- M. Alaee, J. Sep. Sci., 24, 465–469 (2001).
Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.