多实验室间溶解性有机质液相色谱-串联质谱分析可比性研究

《Environmental Science & Technology》：Comparability of Liquid Chromatography Tandem Mass Spectrometry Analysis of Dissolved Organic Matter across Laboratories

本综述系统评估了24个实验室采用非靶向液相色谱-串联高分辨质谱（LC–MS/MS）分析溶解性有机质（DOM）的数据可比性。研究通过标准化数据处理流程（如CMN和FBMN）发现，仪器参数统一时，高强度特征分子检测一致性显著，而低强度特征存在较大变异。文章为跨实验室DOM化学分析的数据整合、标准化及质控实践提供了关键建议，对全球碳循环研究和生态监测具有重要意义。

　　

引言

溶解性有机质（DOM）作为地球生物圈碳循环的核心组分，在陆地-河流-海洋界面的物质交换及生物/非生物转化过程中具有重要作用。近年来，基于液相色谱-串联高分辨质谱（LC–MS/MS）的非靶向分析方法极大提升了DOM化学结构的解析能力，但实验室间数据可比性仍是制约其大规模应用的瓶颈。仪器类型（如QTOF、Orbitrap、FT–ICR）、电离方式（ESI±）、数据采集模式（DDA/DIA）及数据处理流程的差异，导致跨研究数据整合困难。本研究通过24个实验室对统一藻类-DOM混合样品的环试分析，系统评估了LC–MS/MS数据在标准化条件下的可比性瓶颈与解决策略。

材料与方法

样品制备：从美国加州斯克里普斯码头采集表层海水，经固相萃取（PPL柱）富集DOM，并与商品化^{Synechococcus}藻类提取物按梯度比例混合（A5M、A15M、A45M及纯藻样A），添加8种内标物（如海人草酸、伊格洛尔等）。

LC–MS/MS分析：参与实验室采用统一参数：C18 UHPLC柱（粒径<2 μm）、0.1%甲酸-水/乙腈梯度洗脱、正负离子模式DDA采集。原始数据经mzML格式转换后上传至MassIVE数据库。

数据分析：分别通过经典分子网络（CMN，基于MS/MS谱图相似性）和特征分子网络（FBMN，基于m/z-保留时间对齐）进行特征提取与注释，辅以主坐标分析（PCoA）、PERMANOVA和随机森林（RF）算法评估实验室间差异。

结果与讨论

数据质量与标准品检测：15个实验室（占比62.5%）成功检测≥6种内标，其ESI+模式下的注释特征数达71–158个，但仅占特征总量的3.8%，凸显DOM复杂性与DDA子采样偏差。未达标实验室主因包括动态排除设置缺失、碰撞能量不适或色谱柱性能差异（如5 μm粒径柱导致峰展宽）。

特征检测一致性：全特征分析显示，实验室间共享特征占比极低（FBMN-ESI+为1.0%），但聚焦前1000个高强度特征时，共享率升至4.7%。高强度特征在多数实验室中稳定检出，而低强度特征呈现显著实验室特异性（图4C-D）。

样本分类能力：PCoA表明各实验室均可区分样本类型（如纯藻样A与DOM混合样），但合并数据后实验室来源成为主要方差来源（PERMANOVA的R²=0.51）。限制分析至高强度特征后，样本类型区分度提升（R²从0.25升至0.38），证明高强度特征驱动分类稳健性（图5）。

关键代谢物一致性：通过RF识别样本区分的关键代谢物（如藻源标志物loliolide/dihydroactinidiolide、海草源cabrillostatin/eupafolin），发现合并同注释特征后，实验室间关键驱动分子重叠率显著提高（图6）。例如，loliolide在藻比例高的样本中强度递增，而cabrillostatin在DOM富集样本中升高，符合其生物来源特性。

标准化建议与展望

研究建议：1）采用性能近似的质谱平台（如Orbitrap系列）并统一DDA参数；2）建立内标检测率等质控阈值；3）开发机器学习辅助的保留时间校正与特征匹配算法；4）推动原始数据（mzML格式）与元数据（如采样环境参数）的公开共享。这些措施将支撑全球海洋调查（如GEOTRACES、BioGeoSCAPES）中DOM化学数据的长期可比性整合。

结论

LC–MS/MS非靶向分析在DOM研究中具备跨实验室可比性潜力，但高度依赖方法标准化与数据处理优化。高强度特征及注释明确的代谢物可作为跨平台比较的可靠指标，而低强度特征的整合仍需先进算法支持。本研究为多源DOM数据在生态监测与全球碳循环模型中的协同应用奠定了方法论基础。