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公开(公告)号：CN118837428B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411149002.7
申请日：2024-08-20
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01N27/62
Abstract: 本发明公开了基于谱图相似度生成分子网络以非靶向识别全氟及多氟烷基化合物的方法，属于涉及分析化学技术领域，其步骤为：使用超高效液相色谱串联高分辨率质谱系统检测样品；原始数据格式转换；采用R语言统一提取样品一级色谱峰信息和二级质谱碎片信息；使用Matlab算法计算任意两张谱图之间的PFAS相似度，得到相似度矩阵；根据相似度矩阵生成分子网络；选择适当的PFAS作为网络初始种子，依照网络连接关系，逐级解析与种子之间相似度超过阈值的谱图。相较传统的全氟化合物非靶向识别方法，本方法不依赖先验条件，能够识别到更多缺少已知结构或谱图信息的新型含氟化合物，具有广泛的实用性。
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公开(公告)号：CN118837428A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411149002.7
申请日：2024-08-20
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01N27/62
Abstract: 本发明公开了基于谱图相似度生成分子网络以非靶向识别全氟及多氟烷基化合物的方法，属于涉及分析化学技术领域，其步骤为：使用超高效液相色谱串联高分辨率质谱系统检测样品；原始数据格式转换；采用R语言统一提取样品一级色谱峰信息和二级质谱碎片信息；使用Matlab算法计算任意两张谱图之间的PFAS相似度，得到相似度矩阵；根据相似度矩阵生成分子网络；选择适当的PFAS作为网络初始种子，依照网络连接关系，逐级解析与种子之间相似度超过阈值的谱图。相较传统的全氟化合物非靶向识别方法，本方法不依赖先验条件，能够识别到更多缺少已知结构或谱图信息的新型含氟化合物，具有广泛的实用性。
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公开(公告)号：CN116858973A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202311070865.0
申请日：2023-08-23
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种非靶向筛查土壤和沉积物中全氟及多氟醚羧酸的方法，其步骤为：利用改进的固液萃取方法对土壤样品前处理；使用超高效液相色谱串联高分辨质谱系统检测样品；原始数据格式转换；采用R语言提取样品一级色谱峰信息和二级质谱碎片信息；使用Matlab算法进行样品峰源内裂解标注和样品峰同位素模式识别标注；依据化合物二级质谱碎片信息，参考相关文献、数据库进行解谱及结构推断。相较传统的全氟化合物非靶向识别方法，本方法对全氟及多氟醚羧酸具有更高的回收率和灵敏度，在兼容传统全氟化合物的同时，能够识别更多类型的新型含氟替代品，具有广泛的实用性。
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公开(公告)号：CN116148403A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310147105.9
申请日：2023-02-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种快速提取水样中短链全氟及多氟烷基化合物的微萃取方法，包括以下步骤：取水样置于离心管中，加入NaCl调节体系的盐浓度为15％，加入6M HCl调节体系的pH为1.0，混匀；加入1.5mL含2,2,2‑三氟乙醇和乙酸乙酯的混合试剂，涡旋，形成水/2,2,2‑三氟乙醇/乙酸乙酯的混合体系，静置分层，收集上清液，重复提取2遍。本发明采用液液微萃取技术，以2,2,2‑三氟乙醇和乙酸乙酯的混合溶剂作为萃取剂，使水相中的PFASs能够快速转移至有机相中，与传统的前处理方法相比，不仅有机溶剂使用量少，环境友好，而且操作简单，萃取速度快，目标化合物回收率高。
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