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一种基于分子网络的废水中致毒有机污染物非目标筛查分析的方法技术

技术编号:25344810 阅读:34 留言:0更新日期:2020-08-21 17:03
本发明专利技术公开了一种基于分子网络的废水中致毒有机污染物非目标筛查分析的方法,包括如下步骤:a)将预处理后的废水进行固相萃取,得到有机污染物浓缩液;b)使用配有馏分自动收集器的高效液相色谱仪对有机污染物浓缩液进行分馏,得到待检测馏分;c)采用高效液相色谱‑飞行时间质谱仪对步骤b)中待检测馏分进行分析检测;d)使用开源分析软件对步骤c)检测所得的质谱数据进行处理,并生成有机污染物之间关联的分子网络,针对网络节点的物质进行分析。本发明专利技术基于分子网络的废水中致毒有机污染物非目标筛查分析方法,通过生成污染物分子网络,网络节点以饼图形式显示该物质在不同组分响应强度,可直观的对比不同组分中同一物质的浓度高低。

【技术实现步骤摘要】
一种基于分子网络的废水中致毒有机污染物非目标筛查分析的方法
本专利技术属于环境分析化学和环境毒理学
,具体涉及一种基于分子网络的废水中致毒有机污染物非目标筛查分析的方法。
技术介绍
我国工业在近30年的飞速发展过程中生产和使用了大量的有机合成化学品,这些物质进入水体成为自然环境中毒害污染物的重要来源。因此,对废水中有机污染物进行全面的筛查并对其毒性效应进行评估,对于保护水生生态系统安全和人类健康具有重要的意义。迄今为止,基于将色谱技术与四极杆或离子阱质谱分析仪结合使用,开发了大量的目标污染物筛查方法。在这些方法中,分析物的列表很少超过200~300种化合物,样品中可能存在的目标分析物以外的相关污染物通常会被忽略。废水中可能存在的化合物数量巨大以及不同污染物广泛的理化性质,限制了单一/类污染物分析方法在全面筛查中的应用。因此,迫切的需要能够检测和识别大量污染物的宽范围、通用筛查方法,以提供有关废水中预期以外存在的化合物的更真实和完整的信息。随着分析化学方法以及仪器设备的发展,基于全扫描采集技术的高分辨质谱技术非目标筛本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于分子网络的废水中致毒有机污染物非目标筛查分析的方法,其特征在于,包括如下步骤:/na)将预处理后的废水进行固相萃取,得到有机污染物浓缩液;/nb)使用配有馏分自动收集器的高效液相色谱仪对有机污染物浓缩液进行分馏,得到待检测馏分;/nc)采用高效液相色谱-飞行时间质谱仪对步骤b)中待检测馏分进行分析检测;/nd)使用开源分析软件对步骤c)检测所得的质谱数据进行处理,并生成有机污染物之间关联的分子网络,针对网络节点的物质进行分析。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于分子网络的废水中致毒有机污染物非目标筛查分析的方法,其特征在于,包括如下步骤:
a)将预处理后的废水进行固相萃取,得到有机污染物浓缩液;
b)使用配有馏分自动收集器的高效液相色谱仪对有机污染物浓缩液进行分馏,得到待检测馏分;
c)采用高效液相色谱-飞行时间质谱仪对步骤b)中待检测馏分进行分析检测;
d)使用开源分析软件对步骤c)检测所得的质谱数据进行处理,并生成有机污染物之间关联的分子网络,针对网络节点的物质进行分析。


2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤a)中,所述的预处理为调节废水的pH=2~3,过0.45μm的玻璃纤维滤膜。


3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤a)中,所述的固相萃取为将预处理后的废水过HLB固相萃取小柱,得到洗脱液;将洗脱液在氮气流下吹至近干,加入甲醇复溶,然后过0.22μm有机滤膜,得到有机污染物浓缩液。


4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤b)中,所述的高效液相色谱仪对有机污染物浓缩液进行分馏的色谱条件如下:
色谱柱型号:WatersXBridgeC18柱,4.6mm×150mm,3.5μm;
检测器:2998光电二极管阵列检测器;
流动相A:超纯水;
流动相B:甲醇;
柱温:30℃;
流速:0.8mL/min;
进样体积:100μL;
运行时间:60min;
采用梯度洗脱模式,见表1;
表1流动相梯度洗脱参数






馏分收集处理:前20min,每1min收集一个馏分;后40min,每2min收集一个馏分,共收集40个馏分。


5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤c)中,所述的待检测馏分为步骤b)中部分待检测馏分或全部待检测馏分;其中,所述的部分待检测馏分为全部待检测馏分中细胞存活率最低的1~5个馏分。


6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述的细胞存活率的检测方法为将步骤b)得到的待检测馏分暴露于人HepG2细胞,用CCK8试剂盒测定细胞存活率,具体包括如下步骤:
1)细胞培养:用DMEM完全培养基培养HepG2细胞;
2)暴露:将步骤1)培养后中的培养液体倒掉,每90μLDMEM完全培养基中加入10μL步骤b...

【专利技术属性】
技术研发人员:吴兵穆洪新王瑾丰胡海冬任洪强
申请(专利权)人:南京大学
类型:发明
国别省市:江苏;32

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