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本研究整合靶向生物标志物分析与未靶向筛选方法，利用高分辨质谱技术（DI-FT-ICR MS）追踪沿海环境中有机质的来源、运输及归宿，识别出t’-Peaks、m-Peaks和h-Peaks三组诊断分子，并开发空间变异指数，验证其在珠江口湾及珠江口的适用性。
张哲轩|朱利安·P·萨克斯|赵晨|阿诺德·于盖|陈亮赵|李继英|丁赫
香港科技大学海洋科学与海洋研究中心，香港新界清水湾999077
摘要
识别水生生态系统中的有机物来源及其命运对于理解其在食物网、污染物传输和碳封存中的作用至关重要；然而，源追踪技术经常面临与大量地球化学参数的重叠特征以及针对特定化合物（例如脂质）的分析代表性相关的挑战。高分辨率质谱技术的最新进展，如直接注入傅里叶变换离子回旋共振质谱（DI-FT-ICR MS），允许在单个样本中检测数千种已知和未知的有机溶剂可提取的分子特征，包括脂质；然而，由于将有机溶剂可提取的分子式与特定来源和生物地球化学过程联系起来的困难，非靶向筛选分析仍然未得到充分利用。在这里，我们整合了靶向生物标志物和非靶向筛选方法，以标记沉积物中的各种有机溶剂可提取的分子式，并探索它们在解码沿海环境中陆地、海洋和人为有机化合物的来源、传输和命运方面的潜力。以香山湾作为模型生态系统，我们识别出三个诊断组（t’-Peaks、m-Peaks和h-Peaks），分别代表陆地、海洋和人为来源。然后引入了三个新的指数（It’、Im、Ih）来追踪整个海湾内地域、海洋和人为有机物质来源的空间变异性。这些指数在珠江口得到了进一步验证，证明了它们在沿海生态系统中的更广泛应用。本研究强调了使用DI-FT-ICR MS进行非靶向筛选作为追踪多种有机物来源的敏感且可扩展工具的潜力，其应用范围包括碳循环和古环境研究，以及流域管理和污染监测。
引言
识别水生和海洋生态系统中的有机物来源及其命运对于理解水生食物网（Jardine等人，2015年；Liang等人，2022年）、污染物传输（Badin等人，2008年；Gregg等人，2015年）和长期碳封存（Van de Broek等人，2018年；Wei等人，2024年）至关重要。确定有机物来源的传统方法通常依赖于诸如C/N比和δ13C值等整体地球化学指标（Bianchi和Canuel，2011年）。然而，由于来源特征的重叠和成岩作用的影响，这些整体参数可能缺乏特异性（Lamb等人，2006年）。与整体参数相比，脂质生物标志物具有更清晰的生物学起源，并被广泛用于追踪环境中的有机物来源（Luo等人，2019年；Summons等人，2022年）。已建立的脂质生物标志物，如长链烷烃（Eglinton和Hamilton，1967年）、甾醇和甾烷醇（Grimalt等人，1990年）、甘油二烷基甘油四醚（GDGTs）（Hopmans等人，2004年；Zhang等人，2020年；Zhang等人，2024a；Zhang等人，2024b年）、异形胞糖脂（Kang等人，2023年）和长链二醇（Lattaud等人，2017年），已显示出在水中区分有机物来源的潜力。然而，这种靶向生物标志物分析通常仅限于特定分析窗口内的少数已知分子，可能会忽略含有N、S和P的环境相关但未知的化合物（Ga?parovi?等人，2018a；Ga?parovi?等人，2017年；Ga?parovi?等人，2018b），这些化合物可能携带重要的生物地球化学和环境信息。常用的脂质生物标志物分析方法是气相色谱-质谱（GC–MS）和液相色谱-质谱（LC-MS），这两种方法通常需要大量的实验室工作和质谱专业知识（表1）（Liu等人，2020年；Tao等人，2021年；Holm等人，2022年）。
为了最大化化合物的识别，最近的研究利用了高效液相色谱与高分辨率串联质谱（HPLC-HRMS/MS）结合的方法，在各种环境背景下进行了研究（表1）（Collins等人，2018年；Ding等人，2021年；Holm等人，2024年；Liu等人，2025年）。与这些用于获取结构信息的分析方法相比，DI-FT-ICR MS这种互补技术能够从单次样品注射中检测数千种化合物的分子式（表1）（Qi等人，2022年；He等人，2022年），无论是溶解有机物质（DOM）还是沉积物的水提取物（Koch等人，2005年；Schmidt等人，2011年；Schmidt等人，2014年；He等人，2020年；Zhou等人，2022年；Chen等人，2025a；Chen等人，2025b；Zhang等人，2025b）。DI-FT-ICR MS在分子式水平上提供了卓越的质量准确性和广泛的化学覆盖范围，能够检测已知和未知的化合物（Ga?parovi?等人，2023年；Ga?parovi?等人，2018a；Ga?parovi?等人，2017年；Ga?parovi?等人，2018b；Menges等人，2022年；Zhang等人，2025a）。尽管具有这些优势，但在现代水生环境中对有机溶剂可提取的分子特征进行非靶向分析时，DI-FT-ICR MS的应用仍然有限（Menges等人，2022年；Ga?parovi?等人，2023年）。在这些分子特征的非靶向筛选中，一个核心挑战是确定检测到的分子式的分子结构和来源，从而确定它们的生物地球化学意义。
正如在DOM研究中所展示的，将DI-FT-ICR MS识别的分子式与其他参数（例如光学性质）关联起来，可以提供关于DOM来源和生物地球化学过程的稳健和互补的信息（Stubbins等人，2014年；Wagner等人，2015年；Sun等人，2022年；Liang等人，2025年；Zhang等人，2025b）。然而，尚未在基于DI-FT-ICR MS的非靶向筛选脂质类化合物与靶向脂质生物标志物分析之间建立这种联系。基于先前的研究表明，靶向分析特定生物标志物可以揭示有机物来源（Bianchi和Canuel，2011年；Luo等人，2019年；Summons等人，2022年），而非靶向筛选可以识别更广泛的已知和未知化合物（Ga?parovi?等人，2023年），我们假设结合这两种方法可以帮助注释DI-FT-ICR MS检测到的脂质类特征，并利用它们来追踪沿海沉积物中有机物的来源和命运。
在这项研究中，我们开发了一个综合框架，结合了靶向（广为人知的特定来源脂质生物标志物）和非靶向方法，用于标记非靶向有机溶剂可提取的分子式，并筛选诊断陆地、海洋和人为有机物的新生物标志物（图1）。我们选择长链二醇和甾烷醇作为靶向脂质，因为这些生物标志物已被广泛用于评估沿海环境中有机物的来源和命运（Peng等人，2005年；Lattaud等人，2017年；Wei等人，2024年）。通过将靶向脂质（即长链二醇和甾烷醇）与非靶向方法进行比较，我们在从香山湾收集的沉积物中识别出三个诊断分子组，该海湾是一个高度城市化、半封闭的生态系统。基于这些组，使用最相关和普遍存在的有机溶剂可提取的分子特征开发了三个新的指数，以追踪整个海湾中有机物来源的空间变异性。为了测试和验证这种方法的更广泛应用，将这些指数应用于第二个河口-海岸生态系统——珠江口。这些方法使我们能够引入一种新的分子级工具包，用于有机物质来源追踪，可用于现代过程研究和古环境应用。
采样
香山湾（中国东南部）是一个半封闭的富营养化沿海海湾，面积为560平方公里，位于一个高度工业化和城市化的区域（图S1）（Sun等人，2023年）。香山湾中的营养物质主要来自密集的海洋养殖活动，包括养鱼场和虾塘，特别是在海湾内部（Nobre等人，2010年；Yang等人，2018年）。尽管自21世纪中叶以来采取了减少局部营养物质输入的管理措施，但该海湾的营养物质库存尚未显示出
从河流到海洋的整体参数分布
在河流（n=4）、海湾（n=40）和海洋（n=5）中调查了整体参数（图2，表S2和表S3）。总沉积有机碳（TOC）浓度在河流中显著高于海湾（0.76±0.37%）和沿海海洋（0.48±0.034%）（p<0.05，图2a，表S2和表S3）。总氮（TN）含量在河流中显著高于沿海海洋（0.095±0.027% vs 0.065±0.004%）（p<0.05，图2b，
整体地球化学参数的复杂性
整体地球化学参数，如C/N比，已被广泛用于评估有机物来源（Bianchi和Canuel，2011年）。富含N的大分子和生物聚合物（例如木质素）的存在使得陆地有机物的C/N比高于水生生物（Hedges等人，1986年）。然而，氮的多种来源以及成岩过程中的氨基酸选择性降解可以
结论
本研究强调了整合靶向和非靶向方法在解决沿海环境中有机物来源复杂性方面的能力。虽然传统的整体地球化学指标如C/N比和δ13C提供了有用的见解，但其解释可能会受到重叠来源和成岩过程的干扰。相比之下，非靶向方法的应用，特别是对有机溶剂可提取的分子特征的非靶向筛选，提供了改进的
CRediT作者贡献声明
张哲轩：撰写——原始草稿、可视化、软件、方法论、调查、正式分析、数据管理、概念化。朱利安·P·萨克斯：撰写——审阅与编辑、验证、方法论、概念化。赵晨：撰写——审阅与编辑、验证、方法论、数据管理。阿诺德·于盖：撰写——审阅与编辑、验证、方法论。陈亮赵：撰写——审阅与编辑、验证、方法论。李继英：撰写——审阅与编辑，
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。
致谢
我们感谢Runze Xue、Yu Pang、Zekun Zhang和Xiaoxia Chen在实验室方面的协助。这项工作得到了国家自然科学基金（U24A20610、42222061）、中国香港特别行政区研究资助委员会（AoE/P-601/23-N和26300822）以及香港和澳门海洋研究中心（CORE）的资助。CORE是崂山实验室和香港科技大学的联合海洋研究中心。
