梁夢園，范德玲，古文，劉濟(jì)寧，石利利

(生態(tài)環(huán)境部南京環(huán)境科學(xué)研究所，江蘇 南京 210042)

隨著環(huán)境研究的深入，對于不斷出現(xiàn)的新型化學(xué)污染物，以及缺乏標(biāo)準(zhǔn)品的物質(zhì)，傳統(tǒng)目標(biāo)物定性與定量方法已無法滿足要求。近年來，質(zhì)譜分析技術(shù)發(fā)展迅速，可用于高通量篩選、未知物鑒別的非靶向技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。2015年歐盟資助建立的諾爾曼網(wǎng)(www.norman-network.net)已將非靶向分析列為優(yōu)先開發(fā)的方法[1]，以快速識別不同基質(zhì)中的未知物[2]。從廣義上講，非靶向篩查是指利用代謝組學(xué)的技術(shù)鑒別樣品中的多種未知物，并結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)方法探尋樣品中的物質(zhì)成分的差異性[3-4]。狹義的非靶向篩查包括可疑物篩查和非目標(biāo)物篩查。可疑物篩查是指根據(jù)感興趣的化合物類型，利用文獻(xiàn)、自建或商業(yè)的化學(xué)數(shù)據(jù)庫來匹配識別樣品中的化合物，識別化合物的多少取決于構(gòu)建數(shù)據(jù)庫的大小[5]。非目標(biāo)物篩查是針對未建立相關(guān)數(shù)據(jù)庫的新型污染物，需要根據(jù)采集后的譜圖信息，利用數(shù)據(jù)工具和輔助分析技術(shù)，或通過人工來進(jìn)行推斷。隨著高分辨質(zhì)譜技術(shù)的不斷發(fā)展，通過非靶向篩查識別的物質(zhì)準(zhǔn)確度越來越高。通常，環(huán)境樣品基質(zhì)復(fù)雜，富含化學(xué)物質(zhì)多樣，非靶向篩查技術(shù)正逐漸成為環(huán)境介質(zhì)中未知物識別的有力分析工具[6]。現(xiàn)對非靶向篩查技術(shù)在環(huán)境污染物識別中的應(yīng)用及局限性進(jìn)行綜述，以進(jìn)一步拓展非靶向篩查在土壤等復(fù)雜環(huán)境介質(zhì)中的應(yīng)用。

1 非靶向篩查技術(shù)

非靶向篩查技術(shù)在環(huán)境污染物分析中是一項(xiàng)熱門技術(shù)。其通過氣相-液相聯(lián)合高分辨質(zhì)譜儀、核磁共振等分析儀器對樣品進(jìn)行檢測，通過輔助分析技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，利用圖譜數(shù)據(jù)庫或碎片預(yù)測等來獲得化合物信息[6]。非靶向篩查技術(shù)具有高通量的優(yōu)勢，拓展了傳統(tǒng)靶向分析的廣度。已廣泛應(yīng)用于生物醫(yī)藥[7]、食品安全[8-9]等領(lǐng)域。目前，應(yīng)用于非靶向篩查的分析技術(shù)主要為氣相色譜-高分辨率質(zhì)譜法(GC-HRMS)和液相色譜-高分辨率質(zhì)譜法(LC-HRMS)[1,10-11]。針對不同的分析樣品和目標(biāo)物，不同分析方法有其各自的優(yōu)勢和一定的局限性。

1.1 氣相色譜-高分辨率質(zhì)譜法

GC-HRMS是非靶向篩查中最常用技術(shù)之一，具有檢測速度快、分析靈敏度高、分離效能高、重復(fù)性好等特點(diǎn)，但其樣品必須能夠氣化，對小分子化合物、揮發(fā)性物質(zhì)、半揮發(fā)性等熱穩(wěn)定性物質(zhì)具有較好的分析效果；而對于強(qiáng)極性、非揮發(fā)性物質(zhì)需要經(jīng)衍生轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的揮發(fā)性衍生物后進(jìn)行氣相色譜-質(zhì)譜分析[10]。非靶向篩查研究常用的儀器為氣相色譜-飛行時(shí)間質(zhì)譜儀(GC-TOF-MS)和全二維氣相色譜-質(zhì)譜儀(GC×GC-MS)。

飛行時(shí)間質(zhì)譜(TOF-MS)是利用動(dòng)能相同而質(zhì)荷比不同的離子在恒定電場中運(yùn)動(dòng)，通過恒定距離所需時(shí)間的不同來對化合物結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析的質(zhì)譜方法[12]。近年來，TOF-MS的分辨率可達(dá)55 000(半峰全寬，F(xiàn)WHM)[13]，具有高通量、高靈敏度和選擇性強(qiáng)的特點(diǎn)，對于復(fù)雜基質(zhì)中有機(jī)物的檢測有很大優(yōu)勢[14]。GC-TOF-MS可在Scan模式下對樣品進(jìn)行全掃描，可一次篩查上百種化合物。Allan等[15]利用GC-TOF-MS技術(shù)針對水樣中有機(jī)磷和麝香類化合物進(jìn)行檢測，初步篩查得到14種有機(jī)磷化合物和2種麝香類化合物，其中3-甲基苯基磷酸二苯酯(DPhCrP)、2-異丙基苯基磷酸二苯酯(PPhDPhP)和磷酸苯基(二叔丁基苯基)酯(DBPP)在挪威境內(nèi)均為第一次報(bào)道。Lee等[16]利用GC-TOF-MS平臺構(gòu)建了一個(gè)包含215種持久性污染物的數(shù)據(jù)庫譜庫，包含化合物的特征離子及碎片、同位素比例和保留時(shí)間，并利用該平臺對北極地區(qū)環(huán)境樣品海水、空氣、土壤、沉積物、冰山和污泥進(jìn)行檢測，通過數(shù)據(jù)庫比對，在其中各發(fā)現(xiàn)113，103，102，101，35和59種污染物，主要污染物類型有硅氧烷、多氯聯(lián)苯、多環(huán)芳烴、有機(jī)磷阻燃劑、鄰苯二甲酸鹽和合成麝香類化合物。GC-TOF-MS近年來在環(huán)境介質(zhì)非靶向篩查中廣泛應(yīng)用，主要適用于非極性和中等極性化合物的分析，如多環(huán)芳烴、鹵代化合物、有機(jī)磷化合物、農(nóng)藥類物質(zhì)。

二維氣相色譜-質(zhì)譜也是非靶向篩查中有力的工具，其將分離機(jī)理不同卻又相互獨(dú)立的2根色譜柱串聯(lián)，樣品經(jīng)第1根色譜柱分離后，通過調(diào)制器以脈沖的方式進(jìn)入第2根色譜柱進(jìn)行進(jìn)一步分離，利用極性和溫度的不同實(shí)現(xiàn)氣相色譜分離特性的正交化[17]。全二維色譜具有更大的峰值容量和分離能力[1,18-19]，結(jié)合質(zhì)譜高分辨率、高靈敏度的特點(diǎn)，對一維色譜無法分離的物質(zhì)有更強(qiáng)的優(yōu)勢。Mohler等[20]利用全二維氣相色譜-飛行時(shí)間質(zhì)譜(GC×GC-TOF-MS)分析了采自5個(gè)點(diǎn)位的22個(gè)地下水樣品，初步鑒定出760多種極性物質(zhì)，包括酸/酯、醇、酚、酮、醛。Skoczyńska等[21]對易北河(捷克)沉積物進(jìn)行提取凈化后，采用GC×GC-TOF-MS極性分析，從3個(gè)餾分中初步篩查得到400多種化合物，包括有潛在毒性的氯代多環(huán)芳烴、烷基化多環(huán)芳烴、醌類、二萘酚類和硫芳烴等。GC×GC在兩個(gè)維度上提供了物質(zhì)的信息，TOF-MS具有較高的捕獲率，兩者耦聯(lián)可提供被測物質(zhì)的特定信息，尤其適用于族類物質(zhì)、環(huán)烷烴、單芳烴、稠環(huán)芳烴類的分析。盡管對于復(fù)雜基質(zhì)的非靶向分析，全二維氣相色譜-質(zhì)譜有明顯的優(yōu)勢，但會(huì)產(chǎn)生結(jié)構(gòu)復(fù)雜的龐大數(shù)據(jù)[22]。為降低背景干擾，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度，LECO公司針對GC×GC-TOF-MS開發(fā)了匹配的高分辨率解卷積技術(shù)，Agilent公司開發(fā)了實(shí)時(shí)背景離子質(zhì)量校正技術(shù)，可以提高未知化合物的測量準(zhǔn)確度。但不同解卷積軟件只針對本公司儀器平臺，不能互通使用。

1.2 液相色譜-高分辨率質(zhì)譜法

LC-HRMS將高效、快速分離的液相色譜(LC)與高靈敏度、高準(zhǔn)確度的質(zhì)譜(MS或MSn)聯(lián)用，對于難揮發(fā)或熱不穩(wěn)定性化合物有較好的分析效果，是當(dāng)前應(yīng)用最廣泛的非靶向篩查技術(shù)之一[23-24]。目前，與液相色譜聯(lián)合用于非靶向研究的質(zhì)譜，主要是TOF-MS和軌道離子阱質(zhì)譜(Orbitrap-MS)。

TOF-MS全掃描模式具有高分辨率和精確度，在未知化合物分子鑒別方面的選擇性和專一性都很高，但目前主要用于化合物的定性分析，篩選得到的化合物需要結(jié)合其他分析平臺進(jìn)一步定量分析[1]。Vergeynst等[25]利用大體積進(jìn)樣-超高效液相色譜-四極桿飛行時(shí)間質(zhì)譜(LVI-UPLC-QTOF-MS)分析平臺，對比利時(shí)河水樣品中的藥物進(jìn)行篩查，發(fā)現(xiàn)37種可疑藥物，其中30種通過與標(biāo)準(zhǔn)品比對得到驗(yàn)證，包括鎮(zhèn)痛藥、抗生素、抗抑郁藥、抗癲癇藥、抗干擾藥和抗炎藥等。Martínez等[26]采用超高效液相色譜-四極桿串聯(lián)飛行時(shí)間質(zhì)譜(UPLC-QTOF-MS)與超高效液相色譜-三重四極桿串聯(lián)質(zhì)譜法(UPLC-QQQ-MS)對河水中殘留藥物進(jìn)行篩查，確認(rèn)了酮咯酸、曲唑酮、氟康唑、二甲雙胍、文拉法辛等藥物成分，質(zhì)量濃度為14～677 ng/L。Hernández等[27]利用液相色譜-飛行時(shí)間質(zhì)譜(LC-TOF-MS)分析農(nóng)藥及代謝物，包括377種殺蟲劑、40種代謝物、47種抗生素、20種其他產(chǎn)物及7種新型環(huán)境污染物，為食品和水中農(nóng)藥及其代謝物的篩查提供參考。Yu等[28]和Wang等[29]通過LC-QTOF-MS的非靶向篩查技術(shù)總結(jié)環(huán)境中單氟和多氟烷基化合物的碎片特征及裂解行為，構(gòu)建了其篩查策略，并在空氣顆粒物和廢水中得到驗(yàn)證。研究顯示，LC-TOF-MS與LC-QQQ-MS等定量分析平臺結(jié)合是環(huán)境樣品中未知污染物定性定量分析的有效方法。

液相色譜-軌道離子阱質(zhì)譜(LC-Orbitrap-MS)不僅具有高分辨率、高靈敏度和高質(zhì)量精度，還能對化合物進(jìn)行多級質(zhì)譜分析，對于樣品中痕量物質(zhì)及新型污染物分析具有顯著優(yōu)勢。通常，Orbitrap-MS分辨率可達(dá)100 000，對于分離2個(gè)質(zhì)量差只有0.01 u的峰是必要的。對于基質(zhì)背景復(fù)雜的樣品，Orbitrap-MS儀的高分辨率擴(kuò)展了其更廣闊的掃描范圍，尤其適用于分析含有痕量物質(zhì)的樣品。當(dāng)有標(biāo)準(zhǔn)品時(shí)，可通過化合物的精確質(zhì)量數(shù)和保留時(shí)間對未知化合物進(jìn)行定性和定量[30]。Naree等[28]利用LC-HRMS構(gòu)建了一個(gè)非靶向篩查策略，通過對韓國境內(nèi)榮山江水樣中的藥物和個(gè)人護(hù)理品(PPCPs)類污染物進(jìn)行篩查，最終匹配得到51種PPCPs，其中28種化合物經(jīng)與標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)匹配得到驗(yàn)證，卡馬西平、二甲雙胍、對麻黃堿、萘普生和氟康唑檢出率為100%，卡馬西平、二甲雙胍、對麻黃堿、咖啡因、西咪替丁的最高質(zhì)量濃度>1 000 ng/L。Meng等[31]利用LC-Orbitrap-MS技術(shù)對淀山湖地表水中的藥物和個(gè)人護(hù)理品進(jìn)行篩查，通過數(shù)據(jù)庫匹配得到95種化合物，主要?dú)w為4大類：農(nóng)藥、藥物、塑化劑和表面活性劑，并對其中檢出較高、風(fēng)險(xiǎn)較大的19種物質(zhì)進(jìn)一步確認(rèn)及量化，方法檢出限為0.015～1.00 ng/L，定量限為0.05～6.50 ng/L?；贚C-Orbitrap-MS平臺構(gòu)建的非靶向分析策略在環(huán)境水樣中污染物的篩選應(yīng)用較廣泛，對于其他環(huán)境樣品的檢測分析具有一定的借鑒意義。

1.3 數(shù)據(jù)處理

利用GC-MS、LC-MS對樣品進(jìn)行檢測后會(huì)產(chǎn)生大量譜圖，如何將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可視化數(shù)據(jù)，并進(jìn)行系統(tǒng)分析是非靶向篩查的難點(diǎn)。對于GC-MS、LC-MS譜圖的解析，包括兩個(gè)方面：譜圖數(shù)據(jù)提取和化合物推斷。首先，需要對質(zhì)譜譜圖中的峰進(jìn)行識別、過濾、對齊、提取，扣除背景中的信號峰；然后，根據(jù)譜圖提供的精確質(zhì)量數(shù)可以匹配得到分子式。MS-MS圖譜提供了碎片離子信息、裂解規(guī)律、同位素比例等信息，與相關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對來匹配識別化合物[32-34]，或人工總結(jié)化合物的特征碎片及裂解規(guī)律，通過R元(R Development Core Team)等軟件構(gòu)建相匹配的算法，以篩查識別污染物。Kang等[35]利用MSConvert(ProteoWizard)軟件對質(zhì)譜圖數(shù)據(jù)進(jìn)行提取轉(zhuǎn)換，將得到的數(shù)據(jù)通過R元構(gòu)建解析算法來實(shí)現(xiàn)多氟烷類物質(zhì)(PFAS)的篩查識別。在數(shù)據(jù)提取方面，通過解卷積軟件進(jìn)行信號噪音消除，同位素及加合物的構(gòu)建，但對于基質(zhì)復(fù)雜、污染物結(jié)構(gòu)多樣的環(huán)境樣品，數(shù)據(jù)解析算法的研究與開發(fā)仍是一項(xiàng)很大的挑戰(zhàn)。對于同分異構(gòu)體類化合物，其特征碎片及裂解行為通常一致，可通過分析化合物在色譜分離中的相對出峰順序來進(jìn)一步區(qū)分[36]。隨著質(zhì)譜數(shù)據(jù)庫和化學(xué)數(shù)據(jù)庫的不斷擴(kuò)大，商業(yè)版質(zhì)譜數(shù)據(jù)處理軟件相繼出現(xiàn)，MZmine和XCMS軟件是最常用的兩款。儀器生產(chǎn)商也開發(fā)了相匹配的軟件，如Agilent公司的MassHunder Profinder軟件、Thermo公司的Compound discoverer軟件、AB SCIEX公司的PeakView 1.2軟件，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的批處理，從原始數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)庫的獲取，到譜庫匹配進(jìn)行化合物鑒別，同時(shí)還可以進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。此外，相關(guān)類型軟件還有Kendrick mass defect software、AMDIS軟件(Automated mass spectra deconvolution and identification system，NIST) 等。但這類軟件都只針對特定的分析平臺，相互之間無法識別。

2 非靶向篩查技術(shù)在環(huán)境分析中的應(yīng)用

2.1 環(huán)境水樣污染物非靶向篩查

非靶向篩查前提是要從復(fù)雜基質(zhì)中獲得盡可能多的化學(xué)物質(zhì)的信息，已廣泛應(yīng)用于地表水[37]、地下水[38]、廢水[39]等的研究，主要針對農(nóng)藥、藥物、個(gè)人護(hù)理品等有機(jī)污染物[40-43]。樣品經(jīng)過提取、富集、凈化等前處理后，其中的化學(xué)物質(zhì)轉(zhuǎn)化為便于分析測定的形式[44]。水樣前處理方法主要為固相萃取(SPE)[45-46]，經(jīng)過濾去除懸浮顆粒性雜質(zhì)，使用甲酸或氨水調(diào)節(jié)水樣至酸性(pH值=3)或中性后進(jìn)行富集萃取。萃取劑通常為HLB吸附劑，即由n-乙烯基吡咯烷酮和二乙烯基苯兩種單體結(jié)合而成的一種聚合物，以達(dá)到親水親脂平衡，對樣品中極性和酸性跨度大的物質(zhì)均有良好的吸附能力。Casado等[47]利用HLB固相萃取前處理聯(lián)合LC-HRMS對地表水中農(nóng)藥類污染物進(jìn)行非靶向篩查，鑒別出252種農(nóng)藥類污染物，其中204種物質(zhì)的檢測限可達(dá)5 ng/L。為了縮短樣品的前處理時(shí)間而篩查盡可能多的物質(zhì)，可使用多種固相萃取小柱串聯(lián)的方式對水樣中的化合物進(jìn)行富集，同時(shí)可以降低檢測限[48-49]。Gago-Ferrero等[50]運(yùn)用LC-QTOF-MS技術(shù)構(gòu)建一個(gè)包含284種藥物及其代謝物的數(shù)據(jù)庫，利用4種固相萃取小柱(200 mg Strata X, 150 mg Isolute ENV+, 100 mg Strata-X-AW, 100 mg Strata-X-CV)串聯(lián)方式處理廢水樣品，用含2%氨水的甲醇∶乙酸乙酯(V∶V=1∶1)溶液和含1.7%甲酸的甲醇∶乙酸乙酯(V∶V=1∶1)溶液洗脫，通過比對，最終篩查出82種物質(zhì)。隨著質(zhì)譜分析靈敏度的不斷提高，樣品中10-15g水平的物質(zhì)也能被檢測到。對于此類液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用儀，水樣分析可以選擇直接進(jìn)樣法，既避免了樣品在前處理過程中的損失，也節(jié)省了吸附材料的使用[24]。Pérez-Parada等[51]以河水樣品中篩選得到的10種藥物為對象，比較了直接進(jìn)樣和SPE法2種方式對分析結(jié)果的影響，發(fā)現(xiàn)SPE法檢出限較低，但基質(zhì)效應(yīng)高；而對于會(huì)發(fā)生離子抑制或增強(qiáng)的化合物，直接進(jìn)樣法結(jié)果更為準(zhǔn)確。隨著質(zhì)譜分析的分辨率不斷提高，就環(huán)境水樣中痕量化合物及新型污染物分析而言，直接進(jìn)樣法可能會(huì)有更廣泛的應(yīng)用而成為未來的發(fā)展趨勢。

2.2 沉積物樣品中污染物非靶向篩查

水體中的污染物在轉(zhuǎn)移過程中會(huì)富集到沉積物中，在水體和沉積物之間形成動(dòng)態(tài)平衡。而疏水性物質(zhì)會(huì)在沉積物中大量蓄積，在轉(zhuǎn)移中又會(huì)少量地釋放入水體，進(jìn)一步污染水源。因此，對沉積物中污染物的篩查也需要高度關(guān)注。沉積物樣品的前處理與土壤樣品的處理一致。Grigoriadou等[52]分析卡瓦拉市(希臘東北部)沿海地區(qū)沉積物中的有機(jī)污染物時(shí)，選取硅膠柱對提取液進(jìn)行凈化，利用戊烷、二氯甲烷和甲醇分別洗脫，分6個(gè)餾分進(jìn)行收集，經(jīng)GC-MS分析發(fā)現(xiàn)，污染物主要包括6大類：鹵代化合物、含氮化合物、含硫化合物、增塑劑、多環(huán)芳烴類和含氧化合物。Bu等[53]在傳統(tǒng)凈化方法上進(jìn)行優(yōu)化，海河沉積物樣品以二氯甲烷∶丙酮(V∶V=1∶1)為提取劑，加速溶劑萃取法進(jìn)行提取，提取液依次采用凝膠滲透色譜(GPC)和含弗羅里硅土的固相萃取柱(SPE)進(jìn)行凈化，采用GC-MS分析篩查出847種有機(jī)污染物，主要為農(nóng)藥、阻燃劑、藥物及個(gè)人護(hù)理品。目前對于沉積物中污染物的研究主要集中于農(nóng)藥、藥物、鹵化物和多環(huán)芳烴等。沉積物通?；|(zhì)成分復(fù)雜，對化合物篩查影響較大，目前尚未有較好的前處理方法來進(jìn)行改進(jìn)。今后，開發(fā)降低基質(zhì)效應(yīng)、提高檢測限的前處理方法，以及完善數(shù)據(jù)處理軟件是重點(diǎn)發(fā)展方向。

2.3 土壤樣品中污染物非靶向篩查

對于土壤和沉積物等固體樣品，與傳統(tǒng)前處理方法相比，僅在提取液的凈化方面有所不同。Tong等[54]利用微波萃取技術(shù)提取沉積物中的抗生素類物質(zhì)，結(jié)合HLB固相萃取對提取液凈化后，利用UPLC-Q-Orbitrap-MS對25種抗生素進(jìn)行分析，檢測限可達(dá)0.1～3.8 μg/kg。QuEChERS法是一種快速、簡單、安全的提取方法，近年來主要用于農(nóng)藥殘留的相關(guān)研究[55-56]。張璐等[57]利用QuEChERS法處理土壤樣品，經(jīng)LC-Orbitrap-MS儀全掃描模式對土壤中殘留氨基甲酸酯類農(nóng)藥進(jìn)行分析，定性篩查得到23種該類農(nóng)藥，平均回收率為62.5%～112.9%，定量限為5 μg/kg。QuEChERS法廣泛應(yīng)用于食品中殘留農(nóng)藥的分析，在土壤、沉積物等環(huán)境基質(zhì)中使用較少。隨著吸附劑的不斷開發(fā)，未來QuEChERS法在環(huán)境樣品前處理中將有很大的應(yīng)用空間。

目前，土壤非靶向篩查研究多用于農(nóng)業(yè)土壤中農(nóng)藥殘留問題，而關(guān)于場地土壤中污染物的研究鮮有報(bào)道。Guo等[58]構(gòu)建了一種分層虛擬篩選的方法，在一級虛擬分餾中建立多元分析方法，在二級虛擬結(jié)構(gòu)解析中，開發(fā)內(nèi)部定量結(jié)構(gòu)-保留關(guān)系(QSRR)模型和毒性模擬方法。利用該策略對化學(xué)園區(qū)中18個(gè)土壤樣品進(jìn)行分析，檢測到8個(gè)具有抗雄性激素的化合物。這種從毒性效應(yīng)出發(fā)，利用虛擬分層篩選的策略對土壤中有毒有害污染物進(jìn)行篩查的方法，能更快速地識別關(guān)鍵污染物，具有良好的應(yīng)用前景。

3 非靶向篩查技術(shù)存在的問題和應(yīng)用前景

非靶向篩查技術(shù)在環(huán)境分析中的應(yīng)用已引起廣泛關(guān)注，但該方法仍處于發(fā)展階段，存在很多不足，有待進(jìn)一步完善。在樣品前處理過程中，環(huán)境水樣基質(zhì)相對簡單，固相萃取是最常用的方法。而對于固體類環(huán)境樣品，基質(zhì)比較復(fù)雜，樣品中痕量物質(zhì)的提取及圖譜基質(zhì)效應(yīng)的去除存在很大挑戰(zhàn)。隨著納米材料學(xué)的發(fā)展，碳基納米材料、類石墨相氮化碳、金屬有機(jī)骨架、金屬氧化物等修飾的功能化磁性納米材料在環(huán)境樣品污染物的分析中開始應(yīng)用，對于各類復(fù)雜樣品的前處理具有良好的潛力。GC-HRMS和UPLC-HRMS具有高通量、高靈敏度、高分辨率和較低的檢出限，能快速鑒別大量化合物，是目前非靶向篩查的主要分析平臺。但非靶向篩查技術(shù)首先缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的流程及評價(jià)指標(biāo)，對分析結(jié)果無法進(jìn)行系統(tǒng)評估；其次，對于樣品中含量很低的化合物，其數(shù)據(jù)難以從大量數(shù)據(jù)中提取出來；此外，譜圖數(shù)據(jù)庫中包含的化合物譜圖有限，不同分析儀器得到的質(zhì)譜圖存在一定差異，而數(shù)據(jù)分析軟件對譜圖數(shù)據(jù)的解析算法也不盡相同。因此，在環(huán)境研究領(lǐng)域，非靶向篩查技術(shù)作為一項(xiàng)新型的分析技術(shù)，面臨著巨大的挑戰(zhàn)，同時(shí)也具有廣闊的發(fā)展空間。