Summary

あたりを識別する-ポリフルオロ化学種の結合対象・非対象と検診高分解能質量分析ワークフロー

Published: April 18, 2019
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Summary

ここでは、質量分析法による逐次対象数量と水中のフッ素化合物の非ターゲット分析のためのプロトコルを提案する.この方法は知られているフッ素系化合物の定量的なレベルを提供し、豊かさの半定量的な見積もり関連試料中の未知の化学物質を識別します。

Abstract

歴史とあたり新興-ポリフルオロアルキルリン物質 (PFASs) は連邦レベルにローカルから公衆と政府機関から大きな関心を集めていると。PFAS 化学進化を続ける提示環境モニタリングへの挑戦対象法の継続的な開発に必ずしもから新しい化合物の発見が遅れています。したがって、将来の方法が新興国と予期しない化合物を検出、時間をかけて、これらの種を監視し、将来有効にする化学構造の詳細を解決する人間の健康に働くため、必要があります。このため、高分解能質量分析法による分析を対象外はほぼすべてのサンプル準備の方式と組み合わせることができます広範なベースの検出アプローチを提供しています、検出後化合物を同定のための重要な機能を提供します。ここで、我々 フッ素化エーテル酸やスルホン酸塩、あたりなど、短いチェーンのより多くの親水性 PFAS 化学調整固相抽出 (SPE) を用いたサンプル濃縮法でこの方法で作製した試料の分析について説明対象と対象外のモード。基準がありますが、分析を実行するとき期待される化合物に本質的に限られている場合、対象となるメソッドは優れた定量化を提供します。対照的に、非ターゲットを絞ったアプローチは予期しない化合物の存在を識別し、それらの化学構造に関するいくつかの情報を提供できます。化学的機能については、サンプルの場所間で化合物を関連付けるし、豊かさと時間の経過とともに発生を追跡する使用できます。

Introduction

あたりのクラス-ポリフルオロアルキルリン物質 (PFASs)、重要な公衆衛生問題と有機汚染物質。飲料水健康諮問度 EPA1,2セット ・ 2000 年代の3,4 で停止、主要な米国の生産がある特定化合物ペルフルオロオクタン酸 (PFOA)、パーフルオロオクタンスルホン (PFOS).代替品を含む製品のニッチを埋めるため PFAS の特性の重要な理解を得るために織物および消費者製品の製造、化学反応 PFAS 代替の何千人もいない場合球、何百の材質が開発されて6,5,87,廃止された化合物。現在進行中の直鎖過フッ素化されたカルボン酸の環境レベルを監視する必要があるし、このような PFOS、PFOA は、およびその関連同族をスルホンがあるが、新興化学化合物は、EPA など確立された方法によってカバーされていません。メソッド 5379とよく従来のターゲット分析のない分析用標準。このプロトコルの目的は、2 つ折りです。分析用標準が利用可能な水のフッ素系種のターゲットを絞ったクロマトグラフィー-タンデム質量分析のための経路を提供し、データ分析のため対象外、高分解能質量分析を用いたアプローチのシームレスな統合の詳細同じサンプルで不明または予期しない化合物の検出ができます。

固相抽出 (SPE) は、サンプルのクリーンアップおよび濃度と多くの検体・ サンプルの行列10,11への応用のための確立された方法です。PFAS 分析、非極性を含む複数の固体保フェーズ機能極、イオン交換カラムは、さまざまなマトリックス9,12、フッ素化種のサブクラスのさまざまな範囲に使用されている、 13,14,,1516。SPE サンプル分析オンライン セットアップを使用して大幅に進歩アプローチのスループットを向上させる、基本的なプロセスは一貫性のある17検体の取扱いの再現性を向上します。オフライン SPE 大量注入濃度を削除するいくつかの努力も行っている、しかしこれらはカジュアルな分析18,19の領域の外側に配置、クロマトグラフィーへの変更を必要とします。.我々 のサンプルの分析は、実質的なサンプル濃度の要因」を達成しながら伝統的な有機汚染物質から酸性 PFAS 材料を徹底的に分離するのに高分子弱陰イオン交換 (ワックス) 保相を使用します。このワックスの段階はパーフルオロブタンスルホン酸塩 (PFBS) などの短鎖パーフルオロスルホン酸またはより長いチェーン レガシー全弗素化よりも極性あるヘキサフルオロプロピレン酸化ダイマー酸 (hfpo という DA) など過フッ素化エーテルをキャプチャすることが重要種20,21。最近 PFAS 化学5短いフッ素鎖とエーテル インクルー ジョンへの大幅なシフトがあった、この位相選択こと MS 分析用新規化合物のより完全な回復ができます。

LC ・ MS/MS 定量を使用してターゲットを絞った基準を認証され、安定同位体標識内部標準は特異性と感度、定量分析のための比類のないレベルを提供しています。このアプローチは多くの状況において望ましいが、それはすべてあまりにも一般的な状況分析で実用的ではありません。ターゲットを絞ったアプローチは動作サンプルでは、予想される種は、どのメソッドが事前に確立されています。新規化合物のこのアプローチは化学や、濃度に関係なく関心のある種をも検出できる、低解像度の質量分析計はほぼする十分な情報を提供することができます。未知の化合物の明確な化学の割り当て。その結果、前提の仮説なしサンプルを分析し、遡及して化学物質をサンプルで検出可能な機能に割り当てる高解像度モダンな質量分析装置の力を活用して非対象と解析の分野は生じています。このアプローチは生物学22,23,24化学物質のさまざまなクラスの環境科学25,26,27の分野で広く使用されています。過フッ素化合物、特に彼らのユニークな質量スペクトル パターンのためこのメソッドで識別するために簡単ですし、何百もの化合物は、ちょうど過去数年5,28に記載されています。

ここで説明したプロトコルは識別し関心の新たな化合物を半定量的に監視の必要性と対象となる LC ・ MS/MS PFAS 定量を結びつけるものです。SPE 相の選択、サンプル調製技術より親水性の新興 PFAS 酸水からのキャプチャを確保するため、および以下の長い鎖ポリマー種と非イオン性種に合うかもしれませんが。さらに、非ターゲット分析によって生成されるデータは高密度、高次元のデータ解析ソフトウェアの使用を必要と。そのようなソフトウェア パッケージが頻繁にベンダー固有と計測器プラットフォーム間で動作の変更が必要です。可能であれば、分析プロセスは、一般的な方法に記載されている、オープン ソース/フリーウェアの代替物を参照、効率と精度の任意のソフトウェアのアプローチは、個別に評価されなければなりません。

Protocol

1 水試料の収集 PFAS 標準在庫品の準備 1 ng/μ L で (例えば、PFOA、PFOS、hfpo というダ) 興味の任意の対象化合物を含むメタノール PFAS 標準的な混合物を準備します。これはネイティブの PFAS 混合物です。市販の混合物も承ります (すなわち、PFAC ミックス A とミックス B)。 1 ng/μ L で比類の安定同位体標識 (SIL) PFAS 化合物 (例えば、 13C4- PFOA、 13C8- PFOS、 13C3- hfpo という-ダ) を含む標準的な混合物を準備します。これは、PFAS 混合物です。市販の混合物も承ります (すなわち、MPAFC ミックス A とミックス B)。注: ターゲット PFAS の SIL バージョンが利用できない場合、サロゲートと同じような構造とチェーンの長さを使用する (例えば、 13C2- hfpo という DA の PFHxA) 準備のフィールド空白 (FB)、スパイク空白 (SB) サンプル 2 つに塗りつぶし、きれいな高密度ポリプロピレン (HDPE) やポリプロピレン (PP) 研究所の 1,000 mL ボトルは、純水 (DI)、PFAS 無料知られています。注意: PFAS 材料よく持つ未定義発がんです。標準や原液に口腔や皮膚の露出を避けるために注意する必要があります。 最終濃度期待サンプル濃度 (例えば、100 ng/L) と同じでボトルのいずれか PFAS 標準混合物の量を追加します。これはスパイク空白 (SB) です。 スパイク空白に防腐剤 35% 硝酸 5 mL を追加します。 SB サンプルとコントロールとしてのサンプリング場所ハワイプ フィールド空白の両方を運ぶ。 フィールド サンプリング注: サンプル コレクターを可能な限りニトリル手袋と流れるシステムからのサンプル着用ください。タップ試料は、流れし、平衡 (2-3 分) をサンプリングする前にするべき。 きれいな HDPE または PP ボトル内のフィールド位置から 500-1,000 mL の水を収集します。 サンプル瓶やフィールドを空白に防腐剤 35% 硝酸 5 mL を追加します。注意: 硝酸は腐食性、酸化力の強い 2. サンプル抽出 注: PFAS、ユビキタス、永続的です。すべての溶剤は、最高級の低レベル PFAS 汚染分析されていることを確認します。ブランクと試料を準備する前に基準を準備するために使用すべての実験装置を徹底的にすすいでください。 試料の前処理 別に各サンプルを注ぐ、事前にクリーンアップされた 1 L HDPE 卒業シリンダーと正確なボリュームのレコード。 空サンプル瓶にメタノール 10 mL を追加、キャップ、ボトル内部から吸着 PFAS をリンスによく振る。 測定水試料をメタノール洗浄とリンスのボトルに戻ります。 定量用標準曲線 入力 8、PFAS 無料純水で 1 L HDPE/PP のボトル。 望ましい定量範囲をカバー 8 の等間隔の濃度を選択します。たとえば: 10、25、50、100、250、500、750、1,000 ng/L 10 1,000 ng/L の範囲に 2.2.2 最終 PFAS 濃度を生成するため、各ボトルにネイティブ PFAS ミックスの量を追加 (例えば、100 μ L PFAS ミックス A の純水 1 L に 100 ng/L =)。 内部標準添加注: 安定同位体標識内部標準物質 (IS) の付加は対象外の分析に加えて量的な結果が必要な場合にのみ必要。 検量線の中間点を近似の濃度で各サンプルには、PFAS 混合物を追加 (、PFAS ミックスの例えば、250 μ L = 250 ng/L) ろ過 事前にクリーンアップされた 1 L HDPE 真空フラスコに穏やかな真空下で GF/A ガラス繊維フィルター (47 mm、1.6 μ m 孔サイズ) を試料の。 粒子状物質がボトルに残っている場合は、フィルターに追加の脱イオン水ですすいでください。サンプル ボトルや固相抽出の新しいコンテナーにフィルターの水を返します。 固相抽出 (SPE)注: 記載されているカートリッジの濃度はここ定流量ピストン ポンプを使用します。集中真空マニホールド20を使用してまたはオンライン SPE LC MS17セットアップを使用しての方法が可能ですが、説明しておりません。 メタノール 25 ml 弱陰イオン交換 (ワックス) カートリッジを状態します。 追加 25 ml の脱イオン水のワックス カートリッジを状態します。 位置ポンプ フィルターのサンプル ボトルにチューブを描くと対応するサンプル名 SPE カートリッジにラベルを付けます。 ポンプ流れを通して液体を無駄にするを破棄すること 10 mL/分 (500 mL の合計) の安定した流量でカートリッジを通ってサンプル水の 500 mL。注: より大きいまたは小さいボリュームは期待サンプル濃度に応じて集中できます。 溶出用ピストン ポンプからカートリッジを取り外します。注: 場合同じポンプを使用して追加のサンプルを集中し、ピストン ポンプする必要がありますフラッシュ 25 ml のメタノールの平衡の次のカートリッジをインストールする前に。 真空マニホールドに SPE カートリッジを転送し、外部のガラス貯水池で装備。 25 mM、穏やかな真空下で pH 4.0 ナトリウム酢酸緩衝液の 4 ml SPE カートリッジをフラッシュします。流れを破棄します。中立的なメタノール 4 mL で洗い SPE カートリッジ。注: 中性洗浄特定非イオン性極性 analytes が予想される場合、分数を集めることができます。そうでなければ、無駄に破棄します。 溶離液を収集する各 SPE カートリッジの下に 15 mL ポリプロピレン製遠心管を配置します。4 ml のメタノールで水酸化アンモニウム 0.1% のサンプルを溶出します。 溶出チューブを外し、少し高温 (40 ° C) 水のお風呂で乾燥窒素気流下における蒸発によって 500 1,000 μ L に溶出液量を減らします。 抽出物は、室温で分析の前に格納できるサンプルを集中しました。 対象となる LC ・ MS/MS 定量 サンプルの希釈 100 μ L を高速液体クロマトグラフィー サンプルバイアルに 2 mM 酢酸アンモニウム緩衝の 300 μ L で抽出します。 調整し、製造元の指示に従って高速液体クロマトグラフィーと MS システムの平衡します。注: 背景 PFAS は一般的サンプル バイアル隔壁のほとんどの LC システムのフッ素樹脂コンポーネントを使用するために検出されました。空白の検出可能なレベルを使用する前にごくわずかあるを確認します。可能な限り、テフロン部品を交換する LC システムの変更が示唆されました。LC のミキシング バルブに隣接する分析「ホールド アップ」列の使用も推奨29です。 標準的な曲線、サンプル、および実行にわたって尽力ドリフトを評価する標準的な曲線の追加の複製から成る分析ワークリストを準備します。例ワークリストを表 1に示します。 興味の対象の化合の確立 LC と MS のメソッドを使用してサンプルを分析します。例 LC グラデーションは表 2に示すように、MS メソッド パラメーターを表 3および表 4に示します。さらに詳細な議論はマッコードら21で見つけることができます。 試料の濃度と内部標準試料のピーク面積比を用いた標準試料から標準曲線を生成します。1/9濃度予測のための重み × 二次回帰式を生成します。 準備の標準曲線と面積比を使用して各サンプルの対象となる検体を量的に表わす (標準領域/地域) 各測定のため。 濃度は、校正の範囲を超えた場合、元のサンプルは適切な濃度と適切な範囲への集中をもたらすことを再抽出・ ディ ・水で希釈します。 非対象 LC ・ MS/MS データ コレクション サンプルの希釈 100 μ L を高速液体クロマトグラフィー サンプルバイアルに 2 mM 酢酸アンモニウム緩衝の 300 μ L で抽出します。 調整し、高速液体クロマトグラフィー、製造元の指示に従って高分解能 MS を平衡します。 2.6.2 のように分析ワークリストを準備します。 表 5に MS さんの例 LC グラデーションを収集するデータ依存モードでワイド スキャン MS1 で LC MS データの収集機器のソフトウェアを使用して。機器の設定の詳細については、Strynar ら30ニュートンら31で見つけることができます。注: 改善・ MS/MS の品質データ依存解析行えます 2.8.1-2.8.8 でデータ処理後に残る機能のサブセットの最寄りのイオン一覧。 データ処理の非対象注: データ解析はソフトウェアの広い範囲で行うことが、これらのメソッドは、任意のデータセットに対してのみ、または最高のメソッドを反映していません。可能であれば、手順は、別のソフトウェアで行うことが一般的な説明を提供します。この原稿で使用されるサンプル データの処理は、ニュートンらの詳細としてベンダー特定のソフトウェア (ソフトウェア 1 およびソフトウェア 2) を使用して行った。31.モノアイソ大衆、保持時間、化学の統合されたピーク領域を識別するためにいくつかオープン ソース ソフトウェア パッケージ32,33またはベンダーのソフトウェアのいずれかを使用して化学機能の分子特徴抽出を実行します。機能。 ソフトウェア 1 で選択サンプル ファイルの追加/削除 > ファイルの追加をターゲットとした実験から raw データを選択し、 [ok]をヒットします。 ソフトウェア 1 選択でバッチ再帰的特徴抽出 > Open メソッド… load メソッドの予定や、ソフトウェアの設定を手動で編集します。特徴抽出のための profinder の設定は、表 6にあります。 ソフトウェア 1で特徴抽出した後を選択ファイル > エクスポート CSV として…、ファイル > CEF でエクスポート…、またはファイル > PFA でエクスポート…さらに処理するため。CEF ファイルは、説明の残りの部分に使用されます。 ソフトウェア 2 (MPP) では型未確認データのインポート ウィザードの種類のワークフローと新しい実験を作成し、 [ok]をクリックします。 MPPデータ ファイルの選択]で、(CEF または PFA のいずれか) のインポートには、エクスポートされたソフトウェア 1 結果を探します位置合わせパラメーターオプションが表示されるまで次へをクリックします。 MPP、0.0 (配置既にソフトウェア 1、ステップ 2.8.1.2 の特徴抽出の実行) に複合境界整列の値を設定し、完了が利用できるまでの手順を次をクリックします。 分析の再現性に基づく同定をフィルター処理します。複数のレプリケーション サンプルが利用できるが、機能があるべき > 個人の 80% を複製して < 30% の変化 (CV) の分析の係数 MPP を選択実験のセットアップ > 実験グループ各 raw ファイルにその起源のサンプルに対応するグループを割り当てる (すなわち、同じソースから複製が同じグループ内にする必要があります)。ネストされた変数 (例えば、技術的複製対インストゥルメンタル) に対応する複数のグループを作成できます。 MPP を選択実験のセットアップ > 作成解釈実験パラメーターを選択 (すなわち、グループ) 利用が終了するまで次へをクリックします。カテゴリを作成、これを操作することができますのフィルタ リングします。 MPP を選択品質管理 > 周波数によってフィルター。サンプル Group(non-averaged) 2.8.2.2 で作成し、次のヒットを解釈し、すべてのエンティティには、エンティティの一覧を設定します。 入力パラメーターでサンプリングされた少なくとも 1 つの条件の 80% エンティティの保存期間を設定し、利用が終了するまで次へをクリックします。周波数フィルタ リング機能リストを名前します。 MPP を選択品質管理 > サンプルのばらつきのフィルター。2.8.2.4 と Group(non-averaged)、解釈から周波数フィルタ リング機能にエンティティの一覧を設定し、ヒット次の。 生データと係数が変化 < 30% への関心の範囲のラジオ ボタンを選択します。クリックして次 > 終了CV フィルター機能としてリストを保存します。 サンプルがあるないより有意に高く機能を削除 (> 3 倍) (FB) フィールド空白のサンプルよりも豊富。 MPP を選択分析 > フォールドの変更。CV フィルター機能やグループ、次のヒットのサンプルに解釈にエンティティの一覧を設定します。すべて 1 つの条件に対して条件の選択FB倍変更オプションまたは空白の加工サンプルのグループ名だったものは何でも選択します。 次の画面では、倍変更カットオフを 3.0 に設定し、プロンプトの末尾をクリックします。FC フィルター リストとしてリストを保存します。 適切な背景サンプルに対して興味の個々 のサンプルのバイナリ比較を実行します (例えば、対上流点源の下流) 倍 – 個々 の化学的特徴の変化を調べること。 MPP を選択分析 > 火山プロット フィルター。FC フィルター リストとグループに解釈にエンティティの一覧を設定します。 フォールドの変更条件のペアは比較 (対上流と下流のサンプルなど) の 2 つのサンプルを選択し、選択テストマン-ホイットニー対になっていません。 予備的な分析は、次の画面で複数のテスト補正の値を選択していない、結果プロットへのクリックスルー。 結果の画面に 3.0 倍変更カットオフと 0.1 p 値カットオフ] を選択します。終了し、エクスポート リストに予備の結果として。 各機能は、フィルタ リングした後、残りの正確な質量と質量スペクトルの複合から予測される化学 formula(s) を生成します。 MPP、選択結果の解釈 > IDBrowser 識別とに予備格付け結果のエンティティのリスト。 IDBrowser で識別すべての化合物同定法として分子式発電機 (MFG) を使用を選択します。 数式の生成オプションの要素の列に F を追加し、、50、最大値に設定、終了を選択します。次の数式の生成、保存し、MPP に戻るに戻りますを選択します。 MPP、フィルタ リングされた右クリックし、製作所エンティティ リストと一致し、 [一覧のエクスポートを選択します。結果を保存します。 フッ素化; の示す質量欠陥を有するそれらのため減少する重要な化学機能リストの種のモノアイソ質量を調べる種類と Fiehn の34を参照してください。 共通の polyfluorination モチーフ (CF2 (m/z 49.9968)、CF2O (m/z 65.9917)、CH2CF2O (m/z 80.0074) 等) を含む化学シリーズに注意してください; 質量欠損のプロットまたはソフトウェア アルゴリズムを使用してDimzon ら36ロースら35 , 劉ら17ディスカッション セクションを参照してください。 予測の化学式または EPA 化学ダッシュ ボード データベースおよび/または潜在的な化学構造を返す他のデータベースに対して中立的な大衆を検索します。 EPA Comptox 化学品ダッシュ ボード バッチ検索ツール (https://comptox.epa.gov/dashboard/dsstoxdb/batch_search) を開き、(数式または固まり) の識別子のリスト識別子ボックスに貼り付けます識別子の種類 (すなわち、MS 対応を選択した後数式またはモノアイソ質量)。 化学データのダウンロードを選択し、ドロップダウン リストから潜在的なマッチのため必要な物理/化学/毒性データを選択もします。 化学直観と利用可能な参照データを使用して、低い一致、潜在的な化学構造のリストから削除 ionizability または存在疎水性などの物性化学安定性のための実現可能性に基づく各式近くの源からの化学物質を製造等します。追加のデータがない場合は、スペクトルの可能性を文学の有病率の純粋に基づいてランク付けできます。・ マクイクランら37を参照してください。 利用可能な標準および/またはターゲットを絞った高分解能 MS/MS を使用して構造を確認データベース、インシリコ理論スペクトル、または手動のキュレーションからスペクトルに対してフラグメントのマッチングします。

Representative Results

定量的 LC ・ MS/MS 結果、総イオン ・ クロマト グラム (TIC) と、抽出クロマト グラム () 特定化学物質測定 (図 1) 化学遷移のクロマト グラムのイオンの形で。化学変化の統合されたピーク面積は化合物の豊かさに、内部標準 (図 2) に正規化された較正曲線を使用して正確な濃度の計算に使用することができます。個々 の検体の低またはフラット応答は、校正範囲の質量分析計の線形の範囲外、または計測器が調整・校正を必要とすることを示します。複製の精度不良は、サンプル注入または一貫性のないクロマトグラフィー LC パラメーターの変更を必要とする問題を示します。 MS1 のフルスキャンを用いた非ターゲット分析を個々 のイオン (図 4) の Eic のアドホック生成可能サンプル (図 3)、チックが得られます。任意の与えられたガスクロマト グラフ時点では、化合物の同位体指紋、高分解能質量分析計を使用するときの信号と化学種の含まれています。MS1 スキャンから化合物を識別するは、いくつかアプローチ38,39,40のいずれかを使用してピーク ピッキング アルゴリズムによってプログラムで実行されます。ピーク ピッキングには、測定の正確な質量とガスクロマトグラフィーの保持時間、クロマト グラフのピーク面積とイオンの質量スペクトルと化学的特徴が得られます。この情報は通常のさらなる処理とフィルタ リング、デジタル データベース形式で保存、データのネストおよび相互に連結された性質を概念的に理解できる (図 5)。 化合物の詳細な調査を選択するいくつかの条件の 1 つを満たす機能リストがフィルター処理されます。最初と最も簡単な質量欠損 (機能の正確な質量とその質量の公称値の差) によってフィルタ リングします。PFAS 化合物が負の質量欠損 (図 6) フッ素原子の彼らの優勢のためあり、ポリフルオロ化合物相同性有機材料31,34 より肯定的、しかし大幅により小さい質量の欠陥.PFAS 種に共通の繰り返し単位を持つ同族を識別するためにステップをフィルター処理する 2 番目の方法は, CF2または CF2O. これらを識別することができるなど、ケンドリックを利用した欠陥プロット17,36, またはR のなどのソフトウェア パッケージ非標的35 (図 7) をパッケージ化します。 次のフィルター、割り当ての候補に化学アイデンティティの高い特異的観察および/またはあたり一応ポリフルオロ種を開始することができます/。正確な質量マッチングのための潜在的な化学式の比較的小さいリストを提供しますが、質量スペクトル41の同位体パターン スペクトル マッチング添加せず識別のため十分ではありません。高解像度 MS1 データから 1 つまたは複数の推定化学式、質量スペクトルの同位体指紋照合し、(図 8) を獲得します。マッチングのための数式のアブイニシオ原子の定義されたプールを使用して生成することができますまたは文学の組み合わせから供給することができます化合物と 1 つまたは複数のデータベースの内容を報告します。米国 EPA 化学ダッシュ ボード (https://comptox.epa.gov/dashboard/) ホスト PFAS 化合物の常に更新されたリスト機関によって識別されると同様、ノーマン ネットワーク42など他の組織によってコンパイルされた一覧が表示されます。 化学式をさらに確認することができます、いくつかの構造情報は、MS/MS スペクトル (図 9) から獲得することができます。EPA の化学ダッシュ ボード、Pubchem など CA レジストリ等の大規模な化学データベースから候補構造があります。予測スペクトル生成することができますまたは断片化プログラムのさまざまなを使用して取得、割り当て、43または MS/MS スペクトル解釈できます手動で。 データ マトリックスの例はフッ素系の点源の下流上流収集 (5 上流、下流 5) 10 個のサンプルから全体の機能マトリックスを含む補足情報で使用可能です。それぞれの行は、関連付けられている保持時間、中立質量、質量スペクトルは、各サンプルの生の豊かさと化学機能を表します。(補足テーブル、シート 1)。初期のフィルター処理 (補足テーブルシート 2) 負の質量欠損との対になっていない t 検定の統計的有意性の上流と下流 ~ 120「興味深い」の化学的特徴の数が減ります。予測の化学式は、アジレントの IDBrowser から得られ、可能な一致 (補足テーブルシート 3) 返される EPA Comptox 化学品ダッシュ ボードに対して検索します。データ ソース37に基づくそれぞれの化学式の「トップ ヒット」(補足テーブルシート 4) が割り当てられました。残りの機能の半分以上は質の高い試合を持っていないことに注意してください。一致なしで特定の機能は、ソース内の断片化/付加体形成、貧しい式の割り当ての結果をすることができます。 または PFASs の同定はソース データベースに見つかりません。割り当てを検証するために raw のスペクトルの解釈は、この原稿の範囲を超えていますが、作品引用15,30,31,44より多くの情報を見つけることができます。 45。 ID サンプル名 サンプルの種類 Std コンク バイアル LC メソッド MS 法 1 DB_001 空白 1: 1 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 2 DB_002 空白 1: 1 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 3 DB_003 空白 1: 1 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 4 DB_004 空白 1: 1 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 5 DB_005 空白 1: 1 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 6 FB 空白 1: 2 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 7 10 std 標準 10 1: 3 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 8 25 std 標準 25 1: 4 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 9 50 std 標準 50 1: 5 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 10 100 std 標準 100 1: 6 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 11 250 std 標準 250 1: 7 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 12 500 std 標準 500 1: 8 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 13 750 std 標準 750 1 1:B PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 14 1000 std 標準 1000 1:B 2 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 15 DB_006 空白 3 1:B PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 16 SB_DUP1 検体 1:B、4 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 17 SB_DUP2 検体 5 1:B PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 18 SW サイト 03 検体 6 1:B PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 19 SW サイト 16 検体 7 1:B PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 20 SW サイト 30 検体 8 1:B PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 21 DB_007 検体 1 1:C PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 22 SW サイト 19 検体 1:C 2 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 23 SW サイト 48 検体 3 1:C PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 24 SW サイト 49 検体 1:C、4 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 25 SW サイト 05 検体 5 1:C PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 26 SW サイト 47 空白 6 1:C PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 27 DB_008 検体 7 1:C PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 28 SW サイト 19_DUP 検体 8 1:C PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 29 SW サイト 20 検体 1 1:D PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 30 SW サイト 21 検体 1:D 2 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 31 SW サイト 46 検体 3 1:D PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 32 SW サイト 47 検体 1:D、4 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 33 DB_009 空白 5 1:D PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 28 SW サイト 32 検体 6 1:D PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 29 SW サイト 50 検体 7 1:D PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 30 SW サイト 25 検体 8 1:D PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 31 SW サイト 21_DUP 検体 1 1:E PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 32 SW サイト 52 検体 1:E 2 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 33 DB_010 空白 3 1:E PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 34 FB 空白 1: 2 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 35 10 std 標準 10 1: 3 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 36 25 std 標準 25 1: 4 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 37 50 std 標準 50 1: 5 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 38 100 std 標準 100 1: 6 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 39 250 std 標準 250 1: 7 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 40 500 std 標準 500 1: 8 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 41 750 std 標準 750 1 1:B PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 42 1000 std 標準 1000 1:B 2 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 43 DB_011 空白 1:B 2 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 44 DB_012 空白 1:E、4 PFAS 卒業生 400 ul/分 – 9 分実行します。 PFCMXA + hfpo というダ ・ MS/MS – 9 分 ターゲット分析と LC ・ MS/MS を使用して PFAS の定量のためのテーブル 1: 例ワークリスト 時間(分)0 % A(5% メタノールで 2.5 mM 酢酸アンモニウム)90 % B(95% メタノールで 2.5 mM 酢酸アンモニウム)10 5 15 85 5.1 0 100 7 0 100 7.1 90 10 9 90 10 ターゲットを絞った分析 LC 分離のため表 2: 例のグラデーション キャピラリー電圧 (kv) 1.97 コーン電圧 (V) 15 抽出電圧 (V) 3 RF のレンズ (V) 0.3 ソース温度 150 溶媒の温度 40 脱溶媒ガス流量 (L/hr) 300 円錐形ガス流量 (L/hr) 2 ターゲットを絞った分析表 3: イオン化震源パラメーター Cmp 前駆体 製品 ドウェル時間 コーン電圧 (V) 衝突エネルギー (eV) PFBA 212.80 168.75 0.01 15 10 13 C 4-PFBA は、します。 216.80 171.75 0.01 15 10 PFPeA 262.85 218.75 0.01 15 9 PFBS ° 1 298.70 79.90 0.01 40 30 PFBS ° 2 298.70 98.80 0.01 40 28 PFHxA ° 1 312.70 118.70 0.01 13 21 PFHxA ° 2 312.70 268.70 0.01 13 10 13 C 2 PFHxA です。 314.75 269.75 0.01 13 9 HFPO という DA 1 ° 329.16 168.90 0.01 10 12 HFPO という DA 2 ° 329.16 284.90 0.01 10 6 HFPO という DA は 1 ° です。 332.16 168.90 0.01 10 12 HFPO という DA は 2 ° です。 332.16 286.90 0.01 10 6 PFHpA ° 1 362.65 168.65 0.01 14 17 PFHpA ° 2 362.65 318.70 0.01 14 10 PFHxS ° 1 398.65 79.90 0.01 50 38 PFHxS ° 2 398.65 98.80 0.01 50 32 13 C 4-PFHxS は、します。 402.65 83.90 0.01 50 38 PFOA ° 1 412.60 168.70 0.01 15 18 PFOA ° 2 412.60 368.65 0.01 15 11 13 C 4-PFOA とは、します。 416.75 371.70 0.01 15 11 本法 ° 1 462.60 218.75 0.01 15 17 本法 ° 2 462.60 418.60 0.01 15 11 本法は 467.60 422.60 0.01 15 11 PFOS ° 1 498.65 79.90 0.01 60 48 PFOS ° 2 498.65 98.80 0.01 60 38 13 C 4 PFOS は 502.60 79.70 0.01 60 48 PFDA ° 1 512.60 218.75 0.01 16 18 PFDA ° 2 512.60 468.55 0.01 16 12 13 2 – PFDA です。 514.60 469.55 0.01 16 12 表 4: 例遷移表と PFAC MXA、hfpo という DA との内容の MS/MS パラメーター 時間(分) % A(5% メタノールで 2.5 mM 酢酸アンモニウム) % B(95% メタノールで 2.5 mM 酢酸アンモニウム) 0 90 10 0.5 90 10 3 50 50 3.5 50 50 5.5 40 60 6 40 60 7 0 100 11 0 100 表 5: 非ターゲットにおける LC の分離例グラデーション Profinder のパラメーター 設定値 抽出ピーク高さフィルター 800 カウント 錯体は許可されています。 -H/+ H 特徴抽出同位体モデル 一般的な有機分子 許可された充電状態 2-1 月 化合物のイオン数のしきい値 2 つ以上のイオン RT アライメント トレランス 0.40 分 + 0.0% 配置質量許容差 20.00 ppm + 2.0mDa 絶対高さの後処理フィルター > = 1 つのサンプルで 10000 カウント MFE スコア フィルターを後処理 > 75 で 1 つのサンプルを = ピーク積分アルゴリズム アジャイル 2 ピーク統合高さフィルター > = 5000 カウント イオン絶対高さフィルターによって検索します。 > = 1 つのサンプルで 7500 カウント イオン スコア フィルターによって検索します。 > 50.00 1 つのサンプルを = 表 6: 分子機能の抽出と位置合わせ設定 Profinder ソフトウェア。非上場のすべての値には、データ処理のための既定の設定が保持されます。 イオン豊富なしきい値 機能のしきい値 しきい値を複製 (n = 5) 実行時間 機能 レプリケーションしきい値を渡す CV のしきい値を渡す TIC の 90% の機能 1 S/N × 2000 どれも 8.15 987 505 421 91 2 S/N × 5000 どれも 5.02 707 357 313 93 3 S/N × 10000 どれも 2.3 308 249 230 93 1 S/N × 2000 100% 3.3 603 339 297 92 2 S/N × 35000 100% 1.58 310 248 229 93 3 S/N × 10000 100% 1.45 202 190 182 92 表 7: サンプル処理時間と異なる特徴抽出しきい値の化学機能 id の比較。 図 1: 総イオン ・ クロマト グラム及び過フッ素化エーテル標準のサブセットを抽出したイオンのクロマト グラム。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。 図 2: 分析曲線建設の減少の品質を示す化合物の代表的な較正曲線。一番左のパネルを示す高品質の校正。中央のパネルは, 高濃度; 特に、準備重複全体にわたる精度不良を持つ化合物を示します右のパネルは、校正範囲のハイエンドでフラットな応答と下の端にない探索可能なシグナルの結果精度不良と低線形ダイナミック レンジで曲線を示します。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。 図 3: 地表水抽出収集上流とフッ素系の現場の下流の総イオンのクロマト グラム (TIC) をオーバーレイします。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。 図 4: 抽出クロマト グラム () すべての複数のフッ素系クラスを含む地表水サンプルから化学機能を識別します。各化学トレースは差別化のための別の色。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。 図 5: ヘキサフルオロプロピレン酸化ダイマー酸 (hfpo という DA) として識別される化学機能の raw と予測情報の概念図です。化学機能 MS 測定から raw データをソフトウェア抽出からコンパイルされ、クロマト グラフ含まれている (例えば、保持時間 (RT)) 質量分析法による情報。予測式、構造、および化学的アイデンティティは、各機能の生の測定データから生成されます。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。 図 6: 化学機能を製造される (赤、左) と参照表面水 (青、右) の識別のために質量欠損プロットします。フッ素系化合物秋の近くと、破線以下ゼロ。バック グラウンドの表面水サンプル (右) で永続的な PFOS ・ PFOA シリーズに注意してください。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。 図 7: 同族によってされラベル付けされたと表面の水のサンプルから正体不明の化学的特徴の質量対質量欠損プロット、標的R パッケージです。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。 図 8: 未知の化学的特徴の同じモノアイソと 3 つの可能な化学式の予測された同位体強度と質量スペクトル マサチューセッツ州この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。 図 9: 注釈付きの断片化スペクトル全弗素エーテル化合物のフラグメント ピーク。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。 図 10: しきい値をフィルター処理のグラフィカルな表現です。化学機能質量スペクトルのイオン豊富なしきい値は右、左から抽出クロマト グラフ機能の豊富なしきい値を機能し、帳票注入実験における機能検出頻度のしきい値を複製します。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。

Discussion

検体の取扱い及び準備
参照/スパイク基準を含めることは、彼らは分析の妥当性をチェックするため安全策を提供任意のターゲットを絞った分析に非常に重要です。QC サンプルの欠如により結果の精度に関する評価フッ素のユビキタス性質意味チャンス汚染処理材料、または LC MS システム、フィールドが珍しくないと考慮する必要があります。さらに、日常的なサンプル処理、手順の多くは非常に可変することができます特に SPE の変動に関係なくプロトコルの検証できますと濃度のサンプル手順。両方レガシーと新規物質の抽出、濃度、固定相の選択および pH と塩分46などのソース サンプルのコンポーネントによって大きく影響されます。Pefluorinated 化学物質の特定のクラスは、関心のある場合、試料条件の影響を考慮するべき。研究室のセットアップが下流のデータ解析は同じ場合、水抽出液の代替のサンプル準備スキームを使用できます。

対象となるデータ分析
利用可能な標準と一致した、安定同位体標識内部標準化合物は、データ分析のための主な懸念事項はインストゥルメンタルと法の検出限界値の決定と適切なレポートの範囲で定めることができる、低レベルの標準の信号対雑音比などの標準的なアプローチを使用して研究所によって研究所基礎47 をスパイクします。一致する内部標準の不在で不一致のマトリックスの影響からエラーが発生して試料の正確な背面予測は、測定の精度を推定する使用ことができます。曲線を準備する基準に欠けているとき、未知の定量的な見積もり密接に一致した標準に同じように扱うことによって化合物、でも見積もりエラー、10 + 折りたたみ、不確実性を定量化する限られた能力はおよそマッコード、ニュートン、および Strynar21。これらのケースでトレンド ・ データを収集まだことができます、しかし、濃度の推定値は本質的に信頼性の高い。

対象外のデータ分析
ピーク ピッキング設定は、化学機能を特定の数に大きな影響を与えるが、機能の選択の質にも大きく影響します。ピーク ピッキングに関心の決定が 1) 2) 抽出クロマト グラムの強度ピーク機能、機能豊富なしきい値 3) 機能検出を考慮すべきイオン豊富なしきい値のスペクトルに含まれる個々 の固まりの強さ頻度、複製のしきい値、および 4) 分析のバリエーション、CV しきい値 (図 10)。

ますます低豊富 (表 7) の追加機能を解決するサンプル時間の急激な増加にピーク ピッキング結果に非現実的な低しきい値を設定します。イオン豊富なしきい値フィルター質量スペクトル機能、十分な個々 の同位のしきい値を渡さない。これは理想的な品質 MS スペクトル、彼らは楽器の音よりもむしろ実際の化学機能を確保し、下流の処理で数式の予測を可能にする機能の場合のみ選択します。機器のノイズに基づいて適切なしきい値、理想的に少なくとも MS1 のノイズしきい値 x 3 のスキャンします。機能豊富なしきい値は、強度やクロマトグラフィーの特徴抽出の領域に基づいて化学機能をフィルター処理します。この手順により、ガスクロマトグラフィーによる質の悪いは、通常、高い差異や他の貧しいソフトウェア抽出の結果低豊富なピークの拒絶反応です。実験、および悪い機能生成 (しきい値展示許容範囲を超えてクロマトグラフィー下の機能など) の許容可能なレベルに基づく行列ごと、適切なしきい値を決定する必要があります。さらに分析の QC を分析および/または準備の複製 (レプリケーションしきい値) で矛盾した同定に基づくクロマトグラフィーのレベルで機能を拒否するために使用または複製 (CV しきい値) 間再現性に乏しくに基づいてできます。適切なレベルは、使用ピークの統合ソフトウェアの品質および調査の下で化学物質のエンティティによって異なります。水溶性フッ素系化合物は、軽く最適化された統合プロトコルの機能を識別する 80 + 分析の % をレプリケートし、CVs はメソッドのセクションで説明するよう、30% を下回ると予想されます。

非対象の解析から検出されたピークは、検出された物質の濃度の定量的評価を得られない。さらに、真の未知数の id が新規化合物が存在しないために、確認することは困難することができます公開データベースから。小説の構造決定は、広範な分析は、複数のメソッドと質量分析法と化学の専門知識が必要です。ただし、化学的特徴のピーク面積の正規化の既知の種21から未知の濃度の半定量的な見積もりを提供できます。個々 の種の応答は大きくなければ一貫性のあるべき未来への化学物質の永続性を監視する個々 の種の時のトレンド情報を生成ことができます一貫性のあるサンプリングおよび準備のステップを採用している場合マトリックス21のバリエーション。

このメソッドの主なメリットは、対象・標的解析できるようにサンプル処理の拡張性です。ターゲット分析と同等以上の定量的な情報を提供しています、それは大きくマトリックス材料の関係と同様、新しい材料を扱う時に必要な分析の幅広さを欠いています。知られている材料のみに基づいて対象と方法論かも容疑者のスクリーニング法を適用して、重大な健康への影響がある可能性がある場合でも、限られたデータベースは以前気付かれていない種を完全にブラインド。不明な同定の精度は時間の投資とこれによって生成された多次元データの分析に必要な専門知識のレベルが低下、増加し続けるソフトウェアを向上させるデータベースがより堅牢になると、アプローチ。銀行データは新しく開発されたソフトウェアとの事後分析を可能により検出された化合物の id は現在知られている場合でも、時間の経過と共に比較のためにもかかわらず、現在生成されたデータは、重要な将来価値です。

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

米国環境保護庁、オフィスの研究と開発、資金を供給し、ここで説明した研究を管理します。この文書が米国環境保護庁、オフィスの研究開発、によってレビューおよび承認します。この記事の見解は、著者のビューまたは米国環境保護庁の政策を必ずしも表さない。本研究は、科学との間の省庁間の契約 DW89992431601 を通した教育のオークリッジ国立研究所によって管理されて国立露出研究所でポスドク研究プログラムに任命によって部分で支えられました、米国エネルギー省と米国環境保護庁。

Materials

Acqity ultra-high performance liquid chromatography system  Waters Corporation Modified with PFCs analysis kit (176001744); equivalent UPLC system is acceptible if PFAS background is checked and confirmed to be low
Ammonium acetate Fluka 17836 Mass spectrometry grade >99% pure
Ammonium Hydroxide Sigma-Aldrich 338818
Balance Mettler AB204S
BEH C18 reverse phase UPLC column, 2.1×50 mm, 1.7 μm  Waters Corporation 186002350
Dual piston syringe pump  Waters Corporation SPC10-C
Glacial Acetic Acid Sigma-Aldrich ARK2183 
Glass Microfiber Filters Whatman 1820-070
High density polyethelye sample bottle  Nalgene 2189-0032 
High Resolution Mass Spectrometer Various Mass Spectrometer should be capable of providing accurate mass to <10ppm and collecting MS/MS data.  Agilent 6530 qTOF and Thermo Fisher Orbitrap Fusion were used in this work
Methanol Sigma-Aldrich
Nitric Acid (35% w/w) Thermo Fisher Scientific SVCN-5-1 Can be prepared in house using concentrated nitric acid and reagent water
Polypropylene Buchner funnel ACE Glass 12557-09 
Polypropylene cenitrfuge tube and cap BD Falcon 352096
Polypropylene Vacuum Flask (1 L) Nalgene DS4101-1000
Quattro Premier XE triple quadrupole mass spectrometer  Waters Corporation Equivalent triple-quadrupole or better system can be used instead, should provide high sensitivity and stability for targeted analysis
Reagent Water Any source determined to be PFAS free
Sodium Acetate Sigma-Aldrich W302406
TurboVap nitrogen evaporator  Caliper Life Sciences 103198 Equivalent systems or rotary vacuum evaporator may be used instead
Weak anion exchange SPE cartridge (Oasis WAX Plus) Waters Corporation 186003519
Standard Solutions
2,3,3,3-Tetrafluoro-2-(1,1,2,2,3,3,3-heptafluoropropoxy)propanoic acid (HFPO-DA) Wellington HFPO-DA
Additional targeted compound standards of interest to be determined based on preliminary analysis and standard availability
Mass labeled HFPO-DA Wellington M2HFPO-DA
Native PFCA/PFAS Mixture (2 ug/mL) Wellington PFAC-MXA or PFAC-MXB; or individually prepared mixture containing compounds of interest
Stable Isotope Labeled PFCA/PFAS Mixture (2 ug/mL) Wellington MPFAC-MXA or MPFAC-MXB; or individually prepared mixture containing compounds of interest as appropriate for Native PFASs
Software
Mass Profiler Professional Agilent Or open source software packages
Profinder Agilent Or open source software packages

References

  1. . Provisional Health Advisories for Perfluorooctanoic Acid (PFOA) and Perfluorooctane Sulfonate (PFOS). United States Environmental Protection Agency. , (2009).
  2. . Lifetime Health Advisories and Health Effects Support Documents for Perfluorooctanoic Acid and Perfluorooctane Sulfonate. United States Environmental Protection Agency. , 33250-33251 (2016).
  3. . Fact Sheet: 2010/2015 PFOA Stewardship Program Available from: https://www.epa.gov/assessing-and-managing-chemicals-under-tsca/fact-sheet-20102015-pfoa-stewardship-program (2006)
  4. EPA and 3M Announce phase out of PFOS. Environmental Protection Agency Available from: https://yosemite.epa.gov/opa/admpress.nsf/0/33aa946e6cb11f35852568e1005246b4 (2000)
  5. Wang, Z., Cousins, I. T., Scheringer, M., Hungerbühler, K. Fluorinated alternatives to long-chain perfluoroalkyl carboxylic acids (PFCAs), perfluoroalkane sulfonic acids (PFSAs) and their potential precursors. Environment International. 60, 242 (2013).
  6. Scheringer, M., et al. Helsingør Statement on poly- and perfluorinated alkyl substances (PFASs). Chemosphere. 114, 337-339 (2014).
  7. Wang, Z., DeWitt, J. C., Higgins, C. P., Cousins, I. T. A Never-Ending Story of Per- and Polyfluoroalkyl Substances (PFASs). Environmental Science & Technology. 51 (5), 2508-2518 (2017).
  8. Xiao, F., Golovko, S. A., Golovko, M. Y. Identification of novel non-ionic, cationic, zwitterionic, and anionic polyfluoroalkyl substances using UPLC-TOF-MSE high-resolution parent ion search. Analytica Chimica Acta. 988, 41-49 (2017).
  9. Shoemaker, J., Grimmett, P., Boutin, B. Method 537. Determination of selected perfluorinated alkyl acids in drinking water by solid phase extraction and liquid chromatography/tandem mass spectrometry (LC/MS/MS). US Environmental Protection Agency. , (2009).
  10. Poole, C. F., Gunatilleka, A. D., Sethuraman, R. Contributions of theory to method development in solid-phase extraction. Journal of Chromatography A. 885 (1), 17-39 (2000).
  11. Ahrens, L. Polyfluoroalkyl compounds in the aquatic environment: a review of their occurrence and fate. Journal of Environmental Monitoring. 13 (1), 20-31 (2011).
  12. Higgins, C. P., Field, J. A., Criddle, C. S., Luthy, R. G. Quantitative Determination of Perfluorochemicals in Sediments and Domestic Sludge. Environmental Science & Technology. 39 (11), 3946-3956 (2005).
  13. Szostek, B., Prickett, K. B., Buck, R. C. Determination of fluorotelomer alcohols by liquid chromatography/tandem mass spectrometry in water. Rapid Communications in Mass Spectrometry. 20 (19), 2837-2844 (2006).
  14. Alzaga, R., Bayona, J. M. Determination of perfluorocarboxylic acids in aqueous matrices by ion-pair solid-phase microextraction-in-port derivatization-gas chromatography-negative ion chemical ionization mass spectrometry. Journal of Chromatography A. 1042 (1-2), 155-162 (2004).
  15. Schaider, L. A., et al. Fluorinated Compounds in U.S. Fast Food Packaging. Environmental Science & Technology Letters. 4 (3), 105-111 (2017).
  16. Lindstrom, A. B., Strynar, M. J., Libelo, E. L. Polyfluorinated Compounds: Past, Present, and Future. Environmental Science & Technology. 45 (19), 7954 (2011).
  17. Liu, Y., Pereira, A. D. S., Martin, J. W. Discovery of C5-C17 Poly-and Perfluoroalkyl Substances in Water by In-Line SPE-HPLC-Orbitrap with In-Source Fragmentation Flagging. Analytical Chemistry. 87 (8), 4260 (2015).
  18. Backe, W. J., Day, T. C., Field, J. A. Zwitterionic, Cationic, and Anionic Fluorinated Chemicals in Aqueous Film Forming Foam Formulations and Groundwater from U.S. Military Bases by Nonaqueous Large-Volume Injection HPLC-MS/MS. Environmental Science & Technology. 47 (10), 5226-5234 (2013).
  19. Mazzoni, M., Rusconi, M., Valsecchi, S., Martins, C. P. B., Polesello, S. An on-line solid phase extraction-liquid chromatography-tandem mass spectrometry method for the determination of perfluoroalkyl acids in drinking and surface waters. Journal of Analytical Methods in Chemistry. 2015, 942016 (2015).
  20. Li, F., et al. Method development for analysis of short- and long-chain perfluorinated acids in solid matrices. International Journal of Environmental Analytical Chemistry. 91 (12), 1117-1134 (2011).
  21. McCord, J., Newton, S., Strynar, M. Validation of quantitative measurements and semi-quantitative estimates of emerging perfluoroethercarboxylic acids (PFECAs) and hexfluoroprolyene oxide acids (HFPOAs). J Chromatoqr A. , (2018).
  22. Wang, Y., Liu, S., Hu, Y., Li, P., Wan, J. -. B. Current state of the art of mass spectrometry-based metabolomics studies – a review focusing on wide coverage, high throughput and easy identification. RSC Advances. 5 (96), 78728-78737 (2015).
  23. Cajka, T., Fiehn, O. Toward Merging Untargeted and Targeted Methods in Mass Spectrometry-Based Metabolomics and Lipidomics. Analytical Chemistry. 88 (1), 524-545 (2016).
  24. Mann, M., Kelleher, N. L. Precision proteomics: The case for high resolution and high mass accuracy. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 105 (47), 18132-18138 (2008).
  25. Sobus, J. R., et al. Integrating tools for non-targeted analysis research and chemical safety evaluations at the US EPA. Journal of Exposure Science & Environmental Epidemiology. , (2017).
  26. Bletsou, A. A., Jeon, J., Hollender, J., Archontaki, E., Thomaidis, N. S. Targeted and non-targeted liquid chromatography-mass spectrometric workflows for identification of transformation products of emerging pollutants in the aquatic environment. TrAC Trends in Analytical Chemistry. 66, 32-44 (2015).
  27. Viant, M. R., Sommer, U. Mass spectrometry based environmental metabolomics: a primer and review. Metabolomics. 9 (1), 144-158 (2013).
  28. Xiao, F. Emerging poly- and perfluoroalkyl substances in the aquatic environment: A review of current literature. Water Research. 124, 482-495 (2017).
  29. Nakayama, S. F., Strynar, M. J., Reiner, J. L., Delinsky, A. D., Lindstrom, A. B. Determination of perfluorinated compounds in the Upper Mississippi River Basin. Environmental Science & Technology. 44 (11), 4103 (2010).
  30. Strynar, M., et al. Identification of novel perfluoroalkyl ether carboxylic acids (PFECAs) and sulfonic acids (PFESAs) in natural waters using accurate mass time-of-flight mass spectrometry (TOFMS). Environmental Science & Technology. 49 (19), 11622 (2015).
  31. Newton, S., et al. Novel Polyfluorinated Compounds Identified Using High Resolution Mass Spectrometry Downstream of Manufacturing Facilities near Decatur, Alabama. Environmental Science & Technology. 51 (3), 1544-1552 (2017).
  32. Forsberg, E. M., et al. Data processing, multi-omic pathway mapping, and metabolite activity analysis using XCMS Online. Nature Protocols. 13, 633 (2018).
  33. Sturm, M., et al. OpenMS – An open-source software framework for mass spectrometry. BMC Bioinformatics. 9 (1), 163 (2008).
  34. Kind, T., Fiehn, O. Seven Golden Rules for heuristic filtering of molecular formulas obtained by accurate mass spectrometry. BMC Bioinformatics. 8, 105-105 (2007).
  35. Loos, M., Singer, H. Nontargeted homologue series extraction from hyphenated high resolution mass spectrometry data. Journal of Cheminformatics. 9, 12 (2017).
  36. Dimzon, I. K., et al. High Resolution Mass Spectrometry of Polyfluorinated Polyether-Based Formulation. Journal of the American Society for Mass Spectrometry. 27, 309 (2016).
  37. McEachran, A. D., Sobus, J. R., Williams, A. J. Identifying known unknowns using the US EPA’s CompTox Chemistry Dashboard. Analytical and Bioanalytical Chemistry. 409 (7), 1729-1735 (2017).
  38. French, W. R., et al. Wavelet-Based Peak Detection and a New Charge Inference Procedure for MS/MS Implemented in ProteoWizard’s msConvert. Journal of Proteome Research. 14 (2), 1299-1307 (2015).
  39. Tautenhahn, R., Böttcher, C., Neumann, S. Highly sensitive feature detection for high resolution LC/MS. BMC Bioinformatics. 9, 504 (2008).
  40. Rafiei, A., Sleno, L. Comparison of peak-picking workflows for untargeted liquid chromatography/high-resolution mass spectrometry metabolomics data analysis. Rapid Communications in Mass Spectrometry. 29 (1), 119-127 (2015).
  41. Kind, T., Fiehn, O. Metabolomic database annotations via query of elemental compositions: Mass accuracy is insufficient even at less than 1 ppm. BMC Bioinformatics. 7, 234-234 (2006).
  42. Brack, W., Dulio, V., Slobodnik, J. The NORMAN Network and its activities on emerging environmental substances with a focus on effect-directed analysis of complex environmental contamination. Environmental Sciences Europe. 24 (1), 29 (2012).
  43. Blaženović, I., et al. Comprehensive comparison of in silico MS/MS fragmentation tools of the CASMI contest: database boosting is needed to achieve 93% accuracy. Journal of Cheminformatics. 9, 32 (2017).
  44. Rager, J. E., et al. Linking high resolution mass spectrometry data with exposure and toxicity forecasts to advance high-throughput environmental monitoring. Environment International. 88, 269-280 (2016).
  45. Munoz, G., et al. Environmental Occurrence of Perfluoroalkyl Acids and Novel Fluorotelomer Surfactants in the Freshwater Fish Catostomus commersonii and Sediments Following Firefighting Foam Deployment at the Lac-Mégantic Railway Accident. Environmental Science & Technology. 51 (3), 1231-1240 (2017).
  46. Brumovský, M., Bečanová, J., Karásková, P., Nizzetto, L. Retention performance of three widely used SPE sorbents for the extraction of perfluoroalkyl substances from seawater. Chemosphere. 193, 259-269 (2018).
  47. Definition, Definition and Procedure for the Determination of the Method Detection Limit (Revision 2). Environmental Protection Agency. , (2016).

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Cite This Article
McCord, J., Strynar, M. Identifying Per- and Polyfluorinated Chemical Species with a Combined Targeted and Non-Targeted-Screening High-Resolution Mass Spectrometry Workflow. J. Vis. Exp. (146), e59142, doi:10.3791/59142 (2019).

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