南京大学环境学院韦斯教授团队自然通讯:双层同系物网络方法用于全氟和多氟烷基物质(PFAS)的非靶向筛查和回顾性数据挖掘

文摘   2025-01-19 20:49   浙江  
南京大学环境学院韦斯教授团队2025 年 1 月 15 日“Two-layer homolog network approach for PFAS nontarget screening and retrospective data mining” 发表于Nature Communications,开发了一种双层同系物网络方法用于全氟和多氟烷基物质(PFAS)的非靶向筛查和回顾性数据挖掘,检测出多种新型 PFAS,揭示其在环境中的历史和全球存在情况,为相关管理和决策提供指导。
全氟和多氟烷基物质(PFAS)凭借其独特的性能,在工业领域广泛应用了数十年。然而,其碳 - 氟键异常稳定,使得PFAS在环境中持久存在,对全球人类健康和生态系统造成持续性危害。传统的PFAS,如全氟辛烷磺酸(PFOS)和全氟辛酸(PFOA),因其危害性已在全球范围内被禁止生产和使用。在此背景下,大量PFAS替代品不断涌现并进入环境。目前,PubChem数据库中记录了超过七百万种PFAS相关结构,这给PFAS的评估和监管带来了巨大挑战。
此外,新型PFAS的报道往往滞后于其生产和排放,许多新型PFAS具有与PFOS相当的毒性,但仍有大量新型PFAS未被监测到。现有非靶向筛查方法在复杂环境样本中假阳性率高,且难以鉴定新型PFAS,同时缺乏大时空尺度下PFAS的分布研究,阻碍了对其潜在危害的有效评估。
在此,我们开发了一种基于质谱的双层同系物网络方法,用于PFAS的非靶向筛查。第一层在同系物之间构建网络,评估显示它能过滤掉94%的假候选物。第二层在类别之间构建网络,以加快PFAS的识别。我们在十二种防水产品和两种相关工业污泥中检测到94种PFAS,其中包括36种此前未在任何样本中报道过的新型PFAS。通过重新分析我们之前的样本,构建了一个本地数据集用于回顾性分析,结果在2005年收集的样本中发现了15种新型PFAS。对公共数据库MassIVE的检索揭示了来自七个国家的样本中存在新型PFAS。在此,我们揭示了新型PFAS在历史上和全球范围内的存在,为持久性化学品的管理和政策制定提供了指导。    
论文中构建的双层同系物网络,通过同系物筛选、光谱过滤、基于光谱相似性构建内部和外部网络以及社区检测等步骤,有效降低假阳性,加速PFAS的识别,具体过程如下:
1. 同系物筛选确定候选物:依据PFAS同系物间相差CF_2单元的特点,选择前体离子质量相差49.99681 Da(CF_2)的离子作为候选物,从质谱原始数据中提取强度大于10000的峰,并通过CF_2归一化质量缺陷(0 - 0.15和0.85 - 1)进行初步过滤,对具有MS/MS光谱的特征进行同系物筛选,设定MS1容忍度为5 ppm,每类最少同系物数量为2 。    
2. 构建第一层内部网络:针对每个候选物类别,利用GNPS光谱相似性算法(修改后的余弦相似性算法,考虑中性丢失,MS/MS容忍度设为0.01 Da)计算节点间光谱相似性。当相似性大于0.3时保留边,去除与同类其他特征无连接的特征,该网络可过滤潜在类别中的假同系物,提供类别共同片段信息辅助结构注释 。
3. 构建第二层外部网络:将经过内部网络过滤后的每类光谱合并为单个光谱,仅包含同系物间作为内部网络边标签的共同片段。基于光谱相似性公式S=\fracF × 2(F_1+F_2)(S为光谱相似性,F为两光谱中匹配片段数,F_1、F_2为两光谱总片段数,匹配容忍度0.005 Da)构建外部网络,保留S大于0.2的边,反映同系物类别间结构距离。
4. 社区检测:运用Louvain算法对外部网络进行社区检测,设置分辨率为1.0并考虑边权重(类别光谱相似性S),依据社区对PFAS进行结构诊断。    
图 4:在防水相关样品中检测到的 18 类 PFAS 中,有 94 种鉴定出 PFAS。    
Jiao, Z., Taniyasu, S., Yu, N. et al. Two-layer homolog network approach for PFAS nontarget screening and retrospective data mining. Nat Commun 16, 688 (2025). https://doi.org/10.1038/s41467-025-56035-1

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