선별(환경)

Screening (environmental)

환경 과학에서 선별은 특히 질량 분광 기법과 함께 환경에서 잠재적으로 위험한 유기 화합물의 수준을 감시하는 데 사용되는 일련의 분석 기법을 광범위하게 말한다.[1][2][3][4] 그러한 선별 기법은 일반적으로 분석 시작 전에 관심 화합물을 선택하는 표적형 또는 분석의 후반 단계에서 관심 화합물을 선택하는 비표적형으로 분류된다. 이 두 가지 기법은 목표 화합물과 유사한 기준 표준을 사용하는 표적 선별, 기준 표준 대신 정확한 질량, 동위원소 패턴, 크로마토그래픽 보존 시간 등 카탈로그 데이터 라이브러리를 사용하는 의심스러운 선별, 그리고 비표적 선별, 당사로 구성될 수 있다.분석 전에 비교를 위해 존재하는 지식이 없다.[1][2][3][5] 이와 같이 대상 선별은 특히 규제 목적을 위해 선택성과 민감도가 높은 특정 유기 화합물의 존재를 모니터링할 때 가장 유용하다. 새로운 또는 새로운 환경 트렌드나 질병에 대한 바이오마커를 발견하기 위해 검출된 화합물 및 관련 대사물의 수를 최대화할 필요가 있을 때, 전통적으로 보다 비표적 접근법이 사용되어 왔다.[4][5][6][7] 그러나 질량 분광기가 민감도가 증가하면서 보다 고해상도 형태로 빠르게 개선됨에 따라 독립적으로 접근하거나 보다 표적화된 방법과 연계하여 의심 및 비표적 선별이 더욱 매력적으로 되었다.[1][2][5][6][8]

환경 심사에 대한 접근 방식

질량분광학(mass spectrometry)은 환경 선별 과정에 크로마토그래피와 함께 사용된다.

질량분석법은 일반적으로 환경오염물질 모니터링 분석, 특히 수생환경(식물 물질에[9] 대한 농약 선별 등 비수리적 환경에서도 적용할 수 있지만)에 대해 분리를 위한 크로마토그래피와 짝을 지어 사용하는 방법이다.[2][4][10] 대상 선별을 위해, 이것은 "단일 반응 모니터링(SIM) 또는 선택된 반응 모니터링(SRM) 모드를 사용하는 가스 크로마토그래피-질량 분석(GC-MS) 또는 액체 크로마토그래피-질량 분석(LC-MS) 방법을 사용하는 것을 의미한다.[4] 단, 용의자와 비표적 선별의 경우, 이러한 방법은 제한된 수의 화합물만을 기록하기 때문에 불충분하며, 특히 LC-MS 비교 라이브러리의 부족을 고려할 때 미지의 화합물에 대한 불충분한 유용한 정보를 결정할 수 있다.[4] 이러한 비표적 선별 접근방식의 경우 고해상도 질량분석법과 고질량 정확도 크로마토그래피 기법이 필요하다. 4중극, 비행시간, 이온트랩, 궤도선 질량분석기 및 고성능 액체 크로마토그래피(및 초고성능 액체 크로마토그래피)의 조합이 등장하여 용의자와 비표적 선별을 보다 빠르고 효과적으로 다루게 되었다.[2][6][4][10]

대상 선별

이 절은 유기화합물의 환경분석에 관한 것이다. 대상의 군사적인 결정은 대상 분석을 참조하십시오.

표적 선별 또는 분석은 존재할 수 있는 다른 화합물은 무시하면서 샘플에서 미리 결정된 유기 화합물의 짧은 목록을 찾을 때 유용하다. 미리 결정된 화합물에 맞추어 정렬하는 기준 표준을 이용할 수 있으며 크로마토그래픽 보존 시간, 단편화 패턴, 동위원소 패턴과 같은 속성을 비교하는 데 사용된다.[10] 대상 선별을 위한 워크플로우는 "특정하고 정확한 측정"을 달성하기 위해 미리 결정된 화합물에 대한 샘플 추출, 샘플 세척 및 계측 방법의 최적화가 필요하다.[2] 대부분의 분석 결과는 심사의 초점이 좁다는 점을 감안할 때 본질적으로 양적인 결과가 될 것이다.[2][3] 이와 같이, 대상 접근법은 전통적으로 규제 감시 체계에서 사용되어 왔다.[11] 그러나 단점은 많은 유해 유기 화합물이 환경 모니터링 규제에 포함되지 않아 특별히 표적이 되지 않으며,[8] 이러한 접근방식은 일반적으로 오염 사건의 조기 경고를 제공하는 신속한 대응 접근방식에 능숙하지 않다는 것이다.[11]

피의자심문

의심 선별은 표본에 알려진 구조물이 있는 하나 이상의 의심되는 화합물을 찾을 때 유용하지만 기준 표준은 사용할 수 없거나 존재하지 않는다. 이 경우 의심 화합물에 대한 질량 정확도, 보존 시간, 동위원소 패턴 및 기타 구조 정보와 같은 정보가 포함된 사용자 구축 데이터베이스를 참조, 필터링 및 SRM 또는 전체 스캔을 사용한 고해상도 질량 분광 분석 결과와 비교한다.[3] 의심스러운 화합물의 구조는 그 정보에 기초하여 설명되며, 실제 기준 표준으로 이상적으로 확인된다.[2][3] 표적 선별과 비교하여, 의심스러운 선별에서 수행되는 초기 작업은 대체로 질적이며, 잠재적으로 더 표적화된 접근 방식으로 따라야 할 정량적 작업이 더 많다.[10] 더 많은 화합물에 대해 분석할 수 있는 것 외에도, 이 접근방식의 추가적인 이점은 심지어 몇 년이 지난 후에도 샘플의 재분석 없이 소급 분석이 가능하다는 것이다.[4][6] 의심스러운 접근법의 단점은 데이터 분석(예를 들어, 실리코 단편화 소프트웨어에서[10][8][6] 사용)뿐만 아니라 의심스러운 선별 목록을 신중하게 개발하고 데이터베이스를 선택하는 등 관련된 복잡성이다.[8]

비표적 선별

비표적 선별은 표본 내 모든 유기 화합물의 존재를 조사해야 할 때 유용하다. 이 경우 표본에 포함된 화합물에 대한 정보가 알려져 있지 않기 때문에 적어도 초기에는 비표적 선별을 가장 까다로운 접근법 중 하나로 만드는 전체적 비교를 위해 기준 표준을 사용할 수 없다. 오히려 초기 복합 탐지를 위해 대량 필터링, 피크 검출 및 기타 특성이 포함된 완전한 자동 스캔을 사용한다. 그런 다음 이온의 정확한 질량을 이용하여 검출된 화합물의 원소 구성을 추론한다. 데이터베이스 검색을 수행하여 가장 그럴듯한 구조에 대해 요소 구성이 주어지는 것을 확인할 수 있다.[4][10] 용의자 선별과 마찬가지로, 비표적 선별에서 수행되는 초기 작업은 잠재적으로 더 많은 양적 작업이 뒤따를 수 있는, 대체로 질적이다. 의심스러운 선별과 유사하게 완전히 비표적 접근법의 단점은 다변량 통계 모델을 요구하는 프로세스의 데이터 집약적인 성격이며, 연구자들이 사용하는 광범위한 데이터 처리 워크플로우는 그러한 데이터 분석 프로세스의 방법 성능 평가를 더욱 복잡하게 만든다.[6]

참조

  1. ^ a b c Fontanals, N.; Pocurull, E.; Marcé, R.M.; Borrull, F. (2019). "Water Analysis - Organic Compounds". In Worsfold, P.; Poole, C.; Townshend, A.; Miró, M. (eds.). Encyclopedia of Analytical Science. Vol. 10 (3rd ed.). Elsevier. pp. 286–298. ISBN 9780081019832.
  2. ^ a b c d e f g h Schlabach, M.; Haglund, P.; Reid, M.; et al. (2017). Suspect screening in Nordic countries: Point sources in city areas. Nordic Council of Ministers. pp. 13–14. doi:10.6027/TN2017-561. ISBN 9789289352017.
  3. ^ a b c d e Aceña, J.; Heuett, N.; Garinali, P.; et al. (2016). "Chapter 12: Suspect Screening of Pharmaceuticals and Related Bioactive Compounds, Their Metabolites and Their Transformation Products in the Aquatic Environment, Biota and Humans Using LC-HR-MS Techniques". In Pérez, S.; Eichhorn, P.; Barceló, D. (eds.). Application of Time-of-Flight and Orbitrap Mass Spectrometry in Environmental, Food, Doping, and Forensic Analysis. Wilson & Wilson's Comprehensive Analytical Chemistry. Vol. 71. Elsevier. pp. 357–379. ISBN 9780444635723.
  4. ^ a b c d e f g h Gosetti, F.; Mazzucco, E.; Gennaro, M.C.; et al. (2016). "Contaminants in water: Non-target UHPLC/MS analysis". Environmental Chemistry Letters. 14: 51–65. doi:10.1007/s10311-015-0527-1. S2CID 100647526.
  5. ^ a b c Dom, I.; Biré, R.; Hort, V.; et al. (2018). "Extended Targeted and Non-Targeted Strategies for the Analysis of Marine Toxins in Mussels and Oysters by (LC-HRMS)". Toxins. 10 (9). 375. doi:10.3390/toxins10090375. PMC 6162736. PMID 30223487.
  6. ^ a b c d e f Cavanna, D.; Righetti, L.; Elliott, C.; et al. (2018). "The scientific challenges in moving from targeted to non-targeted mass spectrometric methods for food fraud analysis: A proposed validation workflow to bring about a harmonized approach". Trends in Food Science & Technology. 80: 223–41. doi:10.1016/j.tifs.2018.08.007.
  7. ^ Kacham, J. (11 December 2015). "What is the difference between targeted analysis and non targeted analysis?". ResearchGate. Retrieved 19 September 2020.
  8. ^ a b c d Gago-Ferrero, P.; Krettek, A.; Fischer, S.; et al. (2018). "Suspect Screening and Regulatory Databases: A Powerful Combination To Identify Emerging Micropollutants". Environmental Science & Technology. 52 (12): 6881–6894. Bibcode:2018EnST...52.6881G. doi:10.1021/acs.est.7b06598. PMID 29782800.
  9. ^ Wylie, P.L.; Westland, J.; Wang, M.; et al. (2020). "Screening for More than 1,000 Pesticides and Environmental Contaminants in Cannabis by GC/Q-TOF". Medical Cannabis and Cannabinoids. 3 (1): 14–24. doi:10.1159/000504391. PMC 8489331. S2CID 210986718.
  10. ^ a b c d e f Llorca, M.; Rodríguez-Mozaz, S. (June 2013). State-of-the-art of screening methods for the rapid identification of chemicals in drinking water (PDF). European Commission, Joint Research Centre. doi:10.2788/80087. ISBN 9789279382949.
  11. ^ a b Clark, A. (2004). "Contamination Monitoring: Screening vs. Targeted Analysis". In Gray, J.; Thompson, K.C. (eds.). Water Contamination Emergencies: Can We Cope?. Royal Society of Chemistry. pp. 77–99. ISBN 0854046283.