单体氯同位素异数体分布指纹分析

氯同位素异数体分布可能是有机氯化合物的一种指纹特征，然而目前精准的氯同位素异数体分布尚鲜有人知。近期，东莞理工学院教师唐才明博士（原中科院广州地化所分析化学工程师）和中科院广州地化所彭先芝研究员课题组实现了氯同位素异数体分布指纹分析，并成功将该分析方法应用于多氯代有机污染物的源识别研究。

环境中广泛分布着大量人为源和自然源有机氯化合物，已经引起全球学术界和公众的普遍关注。揭示有机氯化合物的来源有利于了解它们的环境行为和命运，以及其对人类和生态环境的影响。然而，有机氯化合物的源识别至今仍是一项充满挑战的工作。单体氯同位素分析（CSIA-Cl）是当前正在快速发展的一种同位素分析方法，已经应用于有机氯污染物的源识别，表现出颇具前景的应用性能。但是，多氯代有机物的氯同位素异数体可能不服从二项分布（Tang et al., Chemosphere, 2021, 282, 131099），这与团簇同位素（clumped isotopes）的分布情形近似（如¹³C¹⁶O¹⁸O、¹²C¹⁸O₂和 ¹³CH₃D等）。目前，关于团簇同位素的理论和机理已经得到充分研究，团簇同位素的非随机分布归因于多重同位素取代的同位素异数体在能量上更易于形成，这也是团簇同位素研究的理论基础。此外，该课题组最近的CSIA-Cl方法学研究也表明多氯代有机物的氯同位素异数体为非随机分布，即非二项分布（Tang et al., J. Chromatogr. A, 2021, 1651, 462311）。非二项分布的多氯代有机物氯同位素异数体可能导致出现如下情形：来自不同源某种多氯代有机化合物可能具有相等的氯同位素比值，但是它们的氯同位素异数体分布却各异。于是，单体氯同位素比值可能掩盖一些与氯同位素异数体相关的信息，进一步可能导致错误的源识别结果。相对于氯同位素比值，氯同位素异数体分布在理论上更具有化合物特异性和更丰富的信息，因此可能比前者更能胜任多氯代有机物的源识别。遗憾的是，可能由于缺乏合适的检测仪器和分析方法，目前关于多氯代有机污染物的单体氯同位素分布的研究鲜见报道。

在前期的研究中，该课题组发现，利用气相色谱双聚焦高分辨质谱（GC-HRMS）能在较低进样量（0.5 ng/化合物）条件下检测含有≤6个Cl原子的有机氯化合物（如六氯苯）的全部氯同位素异数体，显示出较高的分析精度（标准偏差≤0.5‰）。基于此，研究人员推测GC-HRMS或许能用于检测多氯代有机物的氯同位素异数体分布，即直接检测多氯代有机物的所有氯同位素异数体的丰度。另一方面，团簇同位素研究的数据处理方法已经相对成熟，团簇同位素组成（Δ值）计算方法可以为同位素异数体分布指纹分析提供启示和借鉴。

由此，该课题组利用GC-HRMS开展了多氯代有机物氯同位素异数体分布指纹分析的研究，验证了分析方法的精度、灵敏度、浓度依耐性和时间飘移性等，并成功将方法应用于六种示例化合物（两种氯乙烯和四种多氯联苯）的源识别。在前期研究基础上，研究人员选择了最优仪器工作条件用于化合物分析，以获得最佳分析效果。在数据处理方面，科研人员借鉴了团簇同位素的数据处理方法，并对方法做了调整，以适合氯代有机物氯同位素异数体分布的分析。具体数据处理过程如下。

应用公式1计算得到氯同位素比值：

（1）

式中n表示某种多氯代有机物的Cl原子数，i代表某个氯同位素异数体的³⁷Cl原子数，I_i表示氯同位素异数体i的质谱信号强度。再通过公式2计算得到氯同位素异数体实测相对丰度（A_meas）:

（2）

然后假设该氯代有机物的氯同位素异数体的理论模拟相对丰度（A_theo）服从二项分布，于是氯同位素异数体理论模拟相对丰度可用公式3计算得到：

（3）

最后用公式4计算氯同位素异数体相对丰度差异（ΔA, ‰）:

（4）

研究人员首先对购自两个生产商的四氯乙烯（PCE）和三氯乙烯（TCE）进行了充分研究。如图1所示，来自两个厂家的PCE和TCE的氯同位素异数体存在显著差异，在多数情形中，ΔA显著偏离0值，显示氯同位素异数体分布显著偏离二项分布。ΔA值未表现出浓度依耐性，最后PCE的ΔA分析有效浓度范围确定为0.1-1 μg/mL，TCE的有效分析浓度范围为0.05-1 μg/mL。此外，ΔA值未呈现系统性时间飘移性和批间差异。在不同类型质谱上以及不同电子电离能条件下，观察到的ΔA值存在差异。研究人员因此推断，ΔA值和ΔA分布模式或许能用于推测氯代有机物经历的物理和化学过程。此外，研究人员建议用同一种色谱质谱仪器在相同参数和稳定工作条件下检测多氯代有机物的ΔA值，以获得最佳实验结果。

图1. 不同产家四氯乙烯（PCE）和三氯乙烯（TCE）的氯同位素异数体相对丰度差异（ΔA）。图片来源：Anal. Chem.

研究人员一共分析了来自四个产家的PCE和TCE标样，以及塑料和三氯甲烷中残留的多氯乙烯化合物，发现在绝大多数情形中，不同源的PCE和TCE呈现出可分辨的ΔA值和ΔA分布模式，清楚指示化合物的不同来源（图2）。相比之下，一部分不同源的PCE和TCE不能通过氯同位素比值实现显著区分。

图2. 不同源PCE和TCE的氯同位素异数体的ΔA值。图片来源：Anal. Chem.

研究人员还分析了不同来源的四种多氯联苯（PCBs）标准溶液和沉积物中PCBs的氯同位素异数体分布。如图3所示，不同源标准溶液中四种PCBs的ΔA值和ΔA分布模式均可区分，显示化合物的不同来源；而沉积物中PCB-18、PCB-28 和PCB-52的ΔA分布模式不可区分，显示化合物的相同来源。沉积物中PCB-101的ΔA分布模式可以区分，表明其不同来源。这些结果与应用氯同位素比值进行源识别的结果基本一致。

图3. 不同源多氯联苯（PCBs）的氯同位素异数体的ΔA值。图片来源：Anal. Chem.

综上，研究人员建立了一种单体氯同位素异数体分布的指纹分析方法，用于多氯代有机物源识别。该方法已成功应用于六种典型多氯代有机污染物的源识别。研究结果显示，ΔA分布模式是一种高度化合物特异性的指纹特征，能提供相对于氯同位素比值更为可信的多氯代有机污染物源识别结果。这项研究提供了一种用于指纹分析单体氯同位素异数体分布的新方法，可以促进污染物源识别相关研究，还有望应用于揭示污染物经历的物理和化学过程。在未来研究中，开发和应用参考策略以将ΔA值和ΔA分布模式校正至标准值可能有助于不同方法和不同实验室之间的数据比对。

这一成果近期发表在Analytical Chemistry 上，文章第一作者和通讯作者是东莞理工学院教师唐才明博士，共同通讯作者是中科院广州地化所彭先芝研究员，其他作者还包括广州质量监督检测研究院的谭建华博士、张沛林、刘德云和中山大学附属第三医院岭南院区的唐财兴。

原文（扫描或长按二维码，识别后直达原文页面，或点此查看原文）：

Characterization of Compound-Specific Chlorine Isotopologue Distributions of Polychlorinated Organic Compounds by GC-HRMS for Source Identification

Caiming Tang*, Jianhua Tan, Caixing Tang, Deyun Liu, Peilin Zhang, and Xianzhi Peng*

Anal. Chem., 2021, DOI: 10.1021/acs.analchem.1c00059

彭先芝研究员简介

彭先芝, 女，博士，中国科学院广州地球化学研究所研究员。曾主持多项国家自然科学基金和广东省自然科学基金等项目。发表SCI论文60余篇，参与编写专著一本。目前研究方向为（1）环境中塑料污染及相关化学品污染地球化学；（2）PPCPs和EDCs等化学品污染物的生物地球化学循环；（3）分子和同位素指纹在有机污染研究中的应用。

http://www.gig.ac.cn/sourcedb_gig_cas/zw/rck/200907/t20090710_2057256.html 

https://www.x-mol.com/university/faculty/16400 

唐才明博士简介

理学博士，男，东莞理工学院生态环境工程技术研发中心教师，硕士生导师，实验室副主任（学科骨干高层次人才岗位）。于2016年11月通过中国科学院大学（中国科学院广州地球化学研究所）博士学位论文答辩，研究方向为环境分析化学和计算化学，获中国科学院“百篇优博”论文奖；于2009年7月获中国科学院研究生院（中国科学院广州地球化学研究所）理学硕士学位，研究方向为环境分析化学；2006年6月获湖南师范大学理学学士学位。曾从事新药研发2年，环境分析1.5年；2013年7月至2020年10月在有机地球化学国家重点实验室工作，从事色谱质谱分析及研发；2020年10月至今在东莞理工学院从事科研教学工作。在Analytical Chemistry, Journal of Chromatography A/B, Analytica Chimica Acta, Environmental Pollution, Talanta,《分析化学》等期刊发表第一/通讯作者论文27篇，总引次数>2350，H因子=20 （2021年6月）。主持完成国家自然科学基金一项，独著环境分析化学研究领域学术专著一部。研究方向：环境分析化学，计算化学，同位素分析化学，新型污染物准/非靶向筛查分析，色谱质谱分析，色谱高分辨质谱分析大数据处理，污染物同位素效应数值模拟。

https://www.researchgate.net/profile/Caiming-Tang