王 寬，董豐收，吳小虎，劉新剛，徐 軍，鄭永權(quán)

（中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院植物保護(hù)研究所，植物病蟲(chóng)害生物學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100193）

氣相色譜串聯(lián)質(zhì)譜（GC-MS）把氣相色譜的分離分析與質(zhì)譜的定性定量分析結(jié)合起來(lái)，在石油化工、環(huán)境安全、食品衛(wèi)生等領(lǐng)域的現(xiàn)代分析中發(fā)揮著重要的作用。隨著分析組分日趨復(fù)雜多樣，傳統(tǒng)的一維氣相色譜串聯(lián)質(zhì)譜遇到了瓶頸，通常不能對(duì)高度復(fù)雜的混合物進(jìn)行充分的分離，雜質(zhì)與目標(biāo)分析物經(jīng)常共洗脫，峰容量嚴(yán)重不足，導(dǎo)致分離分析效果差。針對(duì)該問(wèn)題，20世紀(jì)90年代，Liu等[1]在傳統(tǒng)一維氣相色譜的基礎(chǔ)上發(fā)明了全二維氣相色譜法（GC×GC）。GC×GC具有高分辨率、高峰容量的特點(diǎn)，可以使復(fù)雜樣品混合物中的每種化合物都經(jīng)歷兩種獨(dú)立的分離機(jī)制分離洗脫，有效解決了傳統(tǒng)一維氣相色譜分離時(shí)出現(xiàn)的組分共洗脫和峰容量嚴(yán)重不足的問(wèn)題[2]。全二維氣相色譜充分提高了復(fù)雜混合物中有機(jī)分析物的分離度和鑒定[3-4]，為復(fù)雜組分樣品分析提供了新方法。

飛行時(shí)間質(zhì)譜（time-of-flight mass spectrometry，TOF-MS）是近年來(lái)應(yīng)用最廣泛的質(zhì)譜分析技術(shù)之一[5-9]，具有很高的采集頻率,可高效分析檢測(cè)二維氣相色譜流出的樣品，其還具備自動(dòng)峰識(shí)別以及圖譜去卷積解析功能的高性能處理軟件, 縮短了檢測(cè)時(shí)間，提高了檢測(cè)分析的靈敏度和效率。

全二維氣相色譜-飛行時(shí)間質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)（GC×GC-TOF-MS）將色譜和質(zhì)譜優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。將全二維氣相色譜優(yōu)異的分離能力、高分辨率、高峰容量的特點(diǎn)與飛行時(shí)間質(zhì)譜的高采集頻率、高靈敏度、高選擇性及能夠提供化合物相對(duì)分子質(zhì)量與結(jié)構(gòu)信息等優(yōu)點(diǎn)結(jié)合起來(lái)，表現(xiàn)出了強(qiáng)大的定性定量分析能力，解決了復(fù)雜混合物不易被分離和鑒定的難題，在石油化工、生物醫(yī)療、食品安全、環(huán)境檢測(cè)等現(xiàn)代分析領(lǐng)域中占有重要地位[10-11]。筆者介紹了全二維氣相色譜和飛行時(shí)間質(zhì)譜的應(yīng)用原理，綜述了GC×GC-TOF-MS在現(xiàn)代分析領(lǐng)域中的應(yīng)用，展望了GC×GC-TOF-MS的應(yīng)用趨勢(shì)，為該技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展提供參考。

1 全二維氣相色譜的原理

全二維氣相色譜主要原理（如圖1）是使用一個(gè)調(diào)制器把分離機(jī)理不相同的兩支色譜柱串聯(lián)起來(lái)（第一維柱一般為非極性相的長(zhǎng)柱，按分析物沸點(diǎn)程序溫控分離，第二維柱一般為極性柱或選擇性柱的短柱，按分析物極性等溫分離），經(jīng)過(guò)第一根色譜柱分離后的餾出物在調(diào)制器內(nèi)進(jìn)行濃縮聚集，然后調(diào)制器再將餾出物以周期性的脈沖形式相互獨(dú)立地送到第二根性質(zhì)不同的二維柱上進(jìn)行再分離[12]，最后進(jìn)入色譜檢測(cè)器。在第一根色譜柱中沒(méi)有完全分開(kāi)的組分（共餾出物）在第二根色譜柱可得到進(jìn)一步分離，達(dá)到了正交分離的效果。系統(tǒng)總的峰容量是兩根柱子實(shí)際峰容量的乘積，而不是簡(jiǎn)單相加[13]。這極大提高了峰容量和分辨率，同時(shí)也提高了靈敏度。

圖1 全二維氣相色譜原理示意圖

全二維氣相色譜技術(shù)的發(fā)展歷程大概分為3個(gè)階段：①1991年至20世紀(jì)末，從全二維氣相色譜技術(shù)被發(fā)明，到早期的氣流調(diào)制和熱調(diào)制器技術(shù)的研究，以及信號(hào)數(shù)據(jù)處理方法的研究與發(fā)展，全二維氣相色譜技術(shù)逐漸被認(rèn)識(shí)和認(rèn)可。②本世紀(jì)前10年，由商業(yè)化的熱調(diào)制器、數(shù)據(jù)處理軟件和高采樣率的飛行時(shí)間質(zhì)譜構(gòu)成的全二維系統(tǒng)進(jìn)入多個(gè)行業(yè)分析領(lǐng)域，得到實(shí)際應(yīng)用。③2010年后到未來(lái)一段時(shí)間，更簡(jiǎn)便經(jīng)濟(jì)的熱調(diào)制技術(shù)，嘗試結(jié)合快速掃描單四極桿和飛行時(shí)間質(zhì)譜，更新全二維氣質(zhì)技術(shù)。

調(diào)制器是全二維氣相色譜技術(shù)的關(guān)鍵器械，起捕獲、聚焦和再傳送進(jìn)樣的作用。自全二維氣相色譜問(wèn)世以來(lái)，調(diào)制器經(jīng)歷了多次創(chuàng)新優(yōu)化。21世紀(jì)初，利用冷熱噴嘴的熱調(diào)制技術(shù)得到快速發(fā)展并實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，逐漸成為主流調(diào)制技術(shù)；2015年，固態(tài)熱調(diào)制器商業(yè)化并投入市場(chǎng)，為其普及創(chuàng)造了條件。目前已經(jīng)發(fā)展到兩種截然不同的調(diào)制器類(lèi)別，即：熱調(diào)制器和閥基調(diào)制器，閥基調(diào)制器的調(diào)制周期可以達(dá)到50 ms[14-15]，全二維氣相色譜的分析檢測(cè)效率得以極大提高。

2 飛行時(shí)間質(zhì)譜的原理

在真空條件下，質(zhì)譜儀中氣體組分首先通過(guò)微孔取樣，然后到達(dá)離子源室，由離子源產(chǎn)生的離子首先被推斥極推出離子源區(qū)，然后離子聚焦透鏡聚焦離子，再經(jīng)過(guò)一個(gè)脈沖電場(chǎng)加速后進(jìn)入飛行管區(qū)，經(jīng)過(guò)反射器反射并以恒定速度飛向檢測(cè)器，記錄各離子的到達(dá)時(shí)間和豐度（圖2）。質(zhì)荷比與時(shí)間的平方成正比，這樣就可以對(duì)組分進(jìn)行準(zhǔn)確定性[16]。飛行時(shí)間質(zhì)譜儀可檢測(cè)的分子量范圍大，掃描速度快，適用于極快的檢測(cè)分析過(guò)程。

圖2 飛行時(shí)間質(zhì)譜原理示意圖

3 GC×GC-TOF-MS的應(yīng)用研究

目前GC×GC-TOF-MS已被用于石油化工、食品安全、生物醫(yī)療、環(huán)境檢測(cè)等多個(gè)領(lǐng)域中，成為這些領(lǐng)域里新興有效的分析方法。

3.1 在石油化工分析領(lǐng)域中的應(yīng)用

石油組成成分復(fù)雜多樣，包含有芳烴、多環(huán)芳烴以及其他有機(jī)化合物，不同的燃料油其理化性質(zhì)與組成成分有差異，且燃料油的識(shí)別標(biāo)志物也有很大的區(qū)別，有些燃料油含有一些烴類(lèi)化合物，其燃燒后會(huì)產(chǎn)生污染氣體，造成大氣環(huán)境的污染。因此對(duì)石油中各組分開(kāi)展監(jiān)測(cè)分析，對(duì)于石油的質(zhì)量鑒定和評(píng)估石油對(duì)環(huán)境的污染具有重要的意義。

GC×GC-TOF-MS相比于GC-MS靈敏度更高、峰容量更大，適合復(fù)雜混合物體系的分析，對(duì)石油樣品的分析有很好的應(yīng)用前景，國(guó)內(nèi)外對(duì)GC×GC-TOF-MS分析石油組分已有相關(guān)報(bào)道。路鑫等[17]利用GC×GC-TOF-MS開(kāi)展了柴油組成分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)柴油組成的詳細(xì)表征和柴油族組成的快速分離及定量，定性分析了催化裂解柴油中的27種含氮化合物和42種含硫化合物，定量測(cè)定了4個(gè)不同來(lái)源的柴油餾分中非芳烴、一環(huán)芳烴、二環(huán)芳烴、三環(huán)芳烴的含量。王匯彤等[18-20]初步探索了GC×GC-TOF-MS在石油地質(zhì)實(shí)驗(yàn)分析中的應(yīng)用潛力，并依據(jù)極性大小和環(huán)數(shù)多少的分布特征對(duì)典型石油樣品中飽和烴組分以及芳烴組分進(jìn)行了定性分析，識(shí)別出環(huán)基取代苯系列，雙環(huán)芳烴系列芴、氧芴等系列，多環(huán)芳烴系列,單芳甾和三芳甾烴系列等組分。Ljesevic等[21]研究了Oerskoviasp菌株對(duì)柴油芳香族餾分中多環(huán)芳烴的降解，采用GC×GC-TOF-MS對(duì)降解產(chǎn)物進(jìn)行了可視化分析。牛魯娜等[22-23]利用GC×GC-TOF-MS分析了焦化柴油中飽和烴的分子組成，對(duì)飽和烴組分中1 057個(gè)化合物單體進(jìn)行了定性，并準(zhǔn)確區(qū)分了在傳統(tǒng)一維氣相色譜上共流出的正構(gòu)烷基環(huán)己烷、正構(gòu)烷基環(huán)戊烷和正構(gòu)α單烯烴，該研究為油品加工工藝機(jī)體的研究提供方法支持。辛利等[24]定量分析了催化裂化汽油全餾分，GC×GC-TOF-MS對(duì)催化裂化汽油組分按照其分子的沸點(diǎn)及極性差異進(jìn)行兩個(gè)維度的分離，較好地解決了傳統(tǒng)一維氣相色譜法中沸點(diǎn)相似化合物共流出問(wèn)題，從而實(shí)現(xiàn)了催化裂化汽油組分的精確分離和準(zhǔn)確定性分析。押淼磊等[25]通過(guò)優(yōu)化GC×GC-TOF-MS分析條件實(shí)現(xiàn)了0號(hào)汽油、93號(hào)汽油、97號(hào)汽油和重柴油中烷烴、萘系、菲系等族組分和目標(biāo)化合物的較好分離，并研究了不同沸點(diǎn)燃料油中烴類(lèi)組分的全二維譜圖特征，為環(huán)境中烴類(lèi)污染物的來(lái)源解析和遷移轉(zhuǎn)化等研究提供有力技術(shù)支撐。

3.2 在食品質(zhì)量安全分析領(lǐng)域中的應(yīng)用

食品種類(lèi)多且組分千差萬(wàn)別，部分食品品質(zhì)和風(fēng)味與其揮發(fā)性物質(zhì)組成及含量密切相關(guān)。對(duì)于食品中揮發(fā)性成分的定性定量測(cè)定一直是該領(lǐng)域的研究重點(diǎn)，GC×GC-TOF-MS為此類(lèi)樣品分析提供了有效途徑。

酒中酯類(lèi)、醇類(lèi)、酸類(lèi)、酚類(lèi)等微量元素的含量、相互間的量比是賦予酒口感和香型的關(guān)鍵，對(duì)確定酒品質(zhì)的優(yōu)劣至關(guān)重要[26-27]，將GC×GC-TOF-MS應(yīng)用到酒類(lèi)的微量組分分析中，為酒品中醇、醛、酸、酯、呋喃、吡嗪等組分的鑒定提供了便利手段[28-32]。Zhu等[33]利用GC×GC-TOF-MS檢測(cè)了茅臺(tái)白酒中的風(fēng)味物質(zhì)，在茅臺(tái)酒樣品中共鑒定出528種成分，包括有機(jī)酸、醇、酯、酮、醛、乙縮醛、內(nèi)酯，含氮和含硫化合物等。Robinson等[34]采用頂空固相微萃取方法并結(jié)合GC×GC-TOF-MS建立了表征葡萄酒揮發(fā)性特征的分析方法，同時(shí)分析350多種不同的揮發(fā)性和半揮發(fā)性化合物，包括強(qiáng)效芳香化合物類(lèi)，例如，單萜類(lèi)，去甲腎上腺素類(lèi)，倍半萜類(lèi)和烷基-甲氧基吡嗪類(lèi)，用來(lái)評(píng)估葡萄酒揮發(fā)性成分的組成差異。

GC×GC-TOF-MS也應(yīng)用到了植物油、食用醬、食用香精、咖啡豆揮發(fā)物、茶葉揮發(fā)物等食品組分分析中[11,35-36]。陳琦等[37]利用該技術(shù)快速定性篩查了食品中32種防腐劑和抗氧化劑。王震等[38]利用該技術(shù)篩查出打開(kāi)包裝并放置1年的奶粉所含有的47種醛類(lèi)成分，為奶粉氧化程度評(píng)價(jià)提供了量化指標(biāo)。Xu等[39]采用該技術(shù)測(cè)定植物油中31種游離甾體化合物，與一維氣相色譜質(zhì)譜相比該技術(shù)可以將31種甾體化合物完全分離并進(jìn)行鑒定。Drabova等[40]利用該技術(shù)快速并準(zhǔn)確地定性定量分析了茶葉中多環(huán)芳烴。Zhang等[41]使用該技術(shù)研究了綠茶、烏龍茶和紅茶中揮發(fā)性成分的差異，初步鑒定出450種化合物，這項(xiàng)研究體現(xiàn)了GC×GC-TOF-MS方法與多變量數(shù)據(jù)分析相結(jié)合的強(qiáng)大功能，可有效解析高復(fù)雜性的天然產(chǎn)物信息。

3.3 在生物醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用

GC×GC-TOF-MS對(duì)生物組織中天然揮發(fā)性和衍生化代謝產(chǎn)物的分析可為綜合代謝組學(xué)研究提供信息豐富的數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)的一維氣相色譜相比，GC×GC的第二個(gè)分離維數(shù)增加了化學(xué)選擇性，TOF-MS的快速掃描在化學(xué)選擇性和總峰容量方面具有優(yōu)勢(shì)。此外，GC×GC-TOF-MS還可以提高靶標(biāo)和非靶向代謝組學(xué)中候選生物標(biāo)志物的質(zhì)量[42-44]。Ly-verdu等[45]利用GC×GC-TOF-MS對(duì)C3HeB/FeJ小鼠肝組織提取物的代謝組學(xué)指紋圖譜進(jìn)行測(cè)定。Welthagen等[46]利用GC×GC-TOF-MS分析了小鼠脾臟的復(fù)雜代謝物譜圖，所得二維色譜圖與一維GC-TOF-MS方法相比，分辨率、質(zhì)譜質(zhì)量和靈敏度都得到了極大的改善。Rocha等[47]探索了GC×GC-TOF-MS在人體尿液代謝組學(xué)中的應(yīng)用潛力。Mohler等[48]使用該技術(shù)來(lái)鑒定從酵母細(xì)胞中分離出的代謝物提取物的化學(xué)差異，鑒定出了26種代謝物，為進(jìn)一步的功能鑒定提供了重要基礎(chǔ)。

GC×GC-TOF-MS也被應(yīng)用到了藥物的組分篩選和分析中[49]。Wu等[50]比較了一維氣相色譜和GC×GC，GC-MS 和GC×GC-TOF-MS 對(duì)廣藿香（Pogostemon cablin Benth）揮發(fā)油的檢測(cè)性能，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明GC×GC-TOF-MS具有更高的靈敏度和分離度，可鑒定廣藿香揮發(fā)油中的394個(gè)組分。Qiu等[51]采用GC×GC-TOF-MS定性定量了不同地域中藥材揮發(fā)油的化學(xué)成分，結(jié)果表明，四川省羌活的化學(xué)成分與其他地理來(lái)源的草藥存在明顯差異，尤其是單萜和含氧倍半萜烯。

3.4 在環(huán)境檢測(cè)領(lǐng)域中的應(yīng)用

環(huán)境中持久性污染物污染問(wèn)題一直備受關(guān)注。污染物難降解又有一定的揮發(fā)性和生物毒性，給生態(tài)健康造成威脅，因此，開(kāi)展持久性污染物有效監(jiān)測(cè)分析具有重要意義。

GC×GC-TOF-MS在環(huán)境中持久性污染物的分析檢測(cè)應(yīng)用也十分活躍[52]。Matamoros等[53]基于GC×GC-TOF-MS技術(shù)同時(shí)成功測(cè)定了河水中痕量濃度的13種藥物、18種增塑劑、8種個(gè)人護(hù)理產(chǎn)品、9種酸性除草劑、8種三嗪類(lèi)除草劑、10種有機(jī)磷化合物、5種苯基脲、12種有機(jī)氯殺菌劑、9種多環(huán)芳烴和5種苯并噻唑類(lèi)和苯并三唑類(lèi)等97種有機(jī)污染物，檢測(cè)限（LOD）為0.5～100 ng/L，定量限（LOQ）為2～185 ng/L，重復(fù)性始終低于20%。Prebihalo等[54]采用該技術(shù)檢測(cè)了廢水處理設(shè)施處理后用于灌溉農(nóng)田的廢水，發(fā)現(xiàn)廢水灌溉后該農(nóng)田水和土壤樣品中均存在鹵代苯并三唑，會(huì)導(dǎo)致農(nóng)田環(huán)境的污染。Zhan等[55]采用GC×GC-TOF-MS開(kāi)發(fā)了非靶標(biāo)篩選和定量分析方法，明確了土壤樣品中包括27種多環(huán)芳烴及其衍生物、10種鄰苯二甲酸酯、8種酚類(lèi)化合物和5種苯衍生物在內(nèi)的50種主要有機(jī)污染物。

氯化石蠟（CPs）是具有數(shù)千種異構(gòu)體的復(fù)雜混合物，其在環(huán)境基質(zhì)中的分析一直是分析領(lǐng)域有難度的工作。利用一維氣相色譜分析時(shí)，由于氯化石蠟分布范圍廣，不能獲得有效分離，而利用GC×GC可獲得分離。Xia等[56]利用GC×GC-TOF-MS成功分析了環(huán)境樣品中短鏈和中鏈氯化石蠟，有效消除了氯化石蠟同系物與其他有機(jī)鹵素化合物之間的干擾，證明該技術(shù)是分析氯化石蠟最有效的工具。

多氯聯(lián)苯（PCBs）的有效分析也一直是環(huán)境領(lǐng)域的重要課題，GC×GC-TOF-MS為檢測(cè)環(huán)境中的PCBs等有機(jī)污染物提供了高效的手段。周偉峰等[57]采用GC×GC-TOF-MS 分析了混合樣品Aroclor 1260、Aroclor 1254、Aroclor 1242 中 的PCBs 單 體。Focant等[58]利用GC×GC-TOF-MS成功分離和鑒定209種PCBs。

GC×GC-TOF-MS 還可有效用于檢測(cè)復(fù)雜基質(zhì)中的痕量農(nóng)藥。姜俊等[59]使用固相萃取-GC×GC-TOF-MS方法成功同時(shí)分析了蔬菜中64種農(nóng)藥殘留，包括29 種有機(jī)磷類(lèi)農(nóng)藥、27種有機(jī)氯類(lèi)農(nóng)藥、8種氨基甲酸脂類(lèi)農(nóng)藥以及環(huán)氧七氯，64種農(nóng)藥的回收率為68.3%～117.8%，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.6%～9.1%。Zrostlíková等[60]，Dallüge等[61]利用該技術(shù)成功測(cè)定了蔬菜提取物中58種農(nóng)藥和水果樣品中20種新農(nóng)藥，結(jié)果發(fā)現(xiàn)分離效果好，定性準(zhǔn)確。GC×GC-TOF-MS也被成功應(yīng)用到動(dòng)物飼料[62]、茶葉[63]等樣品的農(nóng)藥殘留檢測(cè)，均表現(xiàn)出良好的分離定性效果。

4 總結(jié)與展望

可見(jiàn)，相對(duì)于傳統(tǒng)一維色譜，GC×GC-TOF-MS具有更高的靈敏度和更大的峰容量。全二維氣相色譜優(yōu)異的分離能力與飛行時(shí)間質(zhì)譜定性識(shí)別功能相結(jié)合，有效解決了復(fù)雜組分定性定量分析難題，在現(xiàn)代分析中發(fā)揮著重要作用[64]。隨著現(xiàn)代分析技術(shù)的不斷創(chuàng)新，GC×GC-TOF-MS技術(shù)會(huì)更加完善成熟。如標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)譜庫(kù)會(huì)不斷更新和豐富；另外由于GC×GC-TOF-MS分析會(huì)產(chǎn)生巨量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理軟件需要升級(jí)優(yōu)化，處理速度更快。全二維氣相色譜技術(shù)可以有效地分離易揮發(fā)物質(zhì)，但對(duì)于難汽化物質(zhì)的分離仍需依靠液相色譜，目前已有二維液相色譜的研究應(yīng)用[65-67]，但全二維液相色譜-飛行時(shí)間質(zhì)譜（LC×LC-TOF-MS）的應(yīng)用鮮有報(bào)道，有待探索其應(yīng)用潛力，以滿(mǎn)足各種復(fù)雜樣品的有效分析?？傊珿C×GC-TOF-MS是目前分析領(lǐng)域解決復(fù)雜組分定性定量分析的有效技術(shù)，其優(yōu)良的分離和定性定量特點(diǎn)也必將被各分析領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。