全二維氣相色譜技術(shù)應(yīng)用研究進(jìn)展

陳文婷

（內(nèi)江市第一人民醫(yī)院，四川內(nèi)江 641000）

氣相色譜技術(shù)是現(xiàn)代儀器分析的重要研究領(lǐng)域之一。傳統(tǒng)的一維氣相色譜技術(shù)（1DGC），在理論和應(yīng)用方面均已十分成熟。對于成分復(fù)雜的分析樣品，僅靠1DGC 分析不僅耗費(fèi)大量時(shí)間，而且由于其色譜峰容量較小，峰重疊現(xiàn)象十分嚴(yán)重，定性、定量結(jié)果的準(zhǔn)確性不夠理想，即使是化合物族組成分析也很難得出準(zhǔn)確的分析結(jié)果[1]。為給復(fù)雜樣品的分離分析提供更好的技術(shù)支持，二維氣相色譜聯(lián)用技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

二維氣相色譜起初發(fā)展為中心切割二維氣相色譜，中心切割二維氣相色譜雖能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)物的分離，但當(dāng)組分自柱1進(jìn)入到柱2時(shí)，其譜帶已經(jīng)較寬，會造成第二維分辨率的損失，而且分析速度也較慢，不能完全利用到二維氣相色譜的峰容量，系統(tǒng)總的峰容量僅為兩支色譜柱峰容量之和，一般適用于所需切割成分較少的情況[2]。隨著色譜技術(shù)發(fā)展，全二維氣相色譜出現(xiàn)，不同于普通的中心切割二維氣相色譜，它將兩根不同分離機(jī)理且各自獨(dú)立的色譜柱串聯(lián)起來，從柱1 中流出的組分都需要先進(jìn)入一個(gè)調(diào)制器聚焦再以脈沖形式送到柱2 中進(jìn)行分離，最后所有組分從柱2 進(jìn)入檢測器，獲得所需信息。從構(gòu)造上看，兩根色譜柱使色譜峰聚集在一個(gè)二維平面，其峰容量是兩根色譜柱峰容量的乘積，分辨率為兩根色譜柱分辨率平方和的二次方根，因而該技術(shù)的峰容量、靈敏度與分辨率都具有很大優(yōu)勢，這些優(yōu)點(diǎn)使得圖譜峰形質(zhì)量更好，峰純度更高。在全二維氣相色譜條件下，大多數(shù)目標(biāo)化合物和化合物族群色譜峰可達(dá)到基線分離，相互干擾減少，有利于準(zhǔn)確積分。并且二維圖譜中每種物質(zhì)有兩個(gè)保留值，且位置穩(wěn)定，加上調(diào)制作用使信噪比大大提高，使得全二維氣相色譜技術(shù)定性定量分析準(zhǔn)確性都顯著增強(qiáng)[3-6]。這對于分離復(fù)雜樣品和檢測基體中痕量物質(zhì)極為有效[7]。全二維氣相色譜技術(shù)出現(xiàn)后受到復(fù)雜體系分離分析領(lǐng)域的關(guān)注和重視，迅速成為表征和分析復(fù)雜樣品的技術(shù)手段[8]。

1 全二維氣相色譜技術(shù)在石化產(chǎn)品分析中的應(yīng)用

石油化工產(chǎn)品的化學(xué)成分十分復(fù)雜，1DGC 對其分離分析的能力有限，需要更高的分辨率和峰容量的分析分離技術(shù)。全二維氣相色譜具有正交分離系統(tǒng)，可以更好的分離鑒別出石化產(chǎn)品中的化學(xué)成分，并更準(zhǔn)確的對其進(jìn)行定性定量分析。以下介紹全二維氣相色譜技術(shù)在重餾分油與輕餾分油兩類石化產(chǎn)品中的應(yīng)用。

1.1 重餾分油

重餾分油相對分子質(zhì)量大，雜原子含量高，且隨著碳原子數(shù)的增加，同分異構(gòu)體逐漸增多，VENDEUVRE 等[9]比較了全二維氣相色譜與氣相色譜、液相色譜與質(zhì)譜在餾分組類型分離和詳細(xì)的烴類物質(zhì)分析上的差別。結(jié)果表明，在實(shí)驗(yàn)成本、實(shí)驗(yàn)耗時(shí)和測定結(jié)果準(zhǔn)確性方面，全二維氣相色譜技術(shù)具有明顯優(yōu)勢。郭琨等[10]以16 種多環(huán)芳烴混合標(biāo)準(zhǔn)溶液為研究對象，通過考察升溫速度、二維補(bǔ)償溫度、調(diào)制周期等影響全二維氣相色譜正交分離的關(guān)鍵實(shí)驗(yàn)因素，建立了全二維氣相色譜-飛行時(shí)間質(zhì)譜（TOFMS）分離分析重餾分油的方法。結(jié)果顯示所建立的方法能將樣品中不同環(huán)數(shù)的芳烴很好的分開，并結(jié)合譜庫檢索及文獻(xiàn)報(bào)道對多環(huán)芳烴及其加氫處理產(chǎn)物進(jìn)行了準(zhǔn)確定性，為研究重餾分油轉(zhuǎn)化規(guī)律、提升餾分利用率提供了良好的技術(shù)支持。

在分析原油開采的商業(yè)潛力時(shí)，石油的地球化學(xué)特征是開發(fā)新戰(zhàn)略和技術(shù)的重要任務(wù)。PRATA等[11]使用全二維氣相色譜質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)分析從巴西海岸不同地區(qū)獲得的原油，直接從色譜指紋圖譜獲取了其相關(guān)地球化學(xué)特征。全二維氣相色譜避免了手動操作，從而大幅提高了測定結(jié)果的可靠性，顯著減少了分析時(shí)間和成本。AGUIAR 等[12]采用全二維氣相色譜-TOFMS 分析了超重油中指紋化合物族組成及部分單體化合物，首次實(shí)現(xiàn)了對易共流出的五環(huán)萜烷和三環(huán)萜烷的有效分離。碳數(shù)大于30 的三環(huán)萜烷易被含量較高的五環(huán)萜烷所掩蓋，而全二維氣相色譜利用這兩類化合物在二維柱上不同的保留時(shí)間將二者很好地分離，從而檢測到C36三環(huán)萜烷。該研究還首次成功地在巴西原油中鑒定出去甲基三環(huán)、四環(huán)和五環(huán)萜烷。

1.2 輕餾分油

輕餾分油包括汽油、柴油和凝析油等，這類石化產(chǎn)品與日常生活息息相關(guān)，對其進(jìn)行準(zhǔn)確分析非常重要。王匯彤等[13]采用全二維氣相色譜對四川盆地22 個(gè)凝析油樣品進(jìn)行族組分和化合物定性、定量分析。該方法有效地避免了常規(guī)色譜分析時(shí)出現(xiàn)共餾峰干擾的情況，比以往多定性出13 個(gè)化合物。并且將其與氫火焰離子化檢測器（FID）聯(lián)用后對過去無法定量的一系列化合物進(jìn)行了測定，解決了凝析油族組分難以定量的問題。PARASTAR 等[14]結(jié)合全二維氣相色譜與最小二乘法，建立了一種簡單、快速、可靠的方法，實(shí)現(xiàn)了對汽油質(zhì)量的評估及對其潛在摻雜物的檢測。王云玉等[15]采用全二維氣相色譜-TOFMS 測定汽油中的微量含氧化合物，通過對氣相色譜和質(zhì)譜條件的優(yōu)化，有效地排除了非目標(biāo)組分的干擾，實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確定性，避免出現(xiàn)假陽性結(jié)果，同時(shí)消除了目標(biāo)組分之間色譜峰分離不完全對檢測結(jié)果產(chǎn)生的影響，為汽油中微量含氧化合物的測定奠定了科學(xué)基礎(chǔ)。林海等[16]建立了全二維氣相色譜法測定柴油和生物柴油混合燃料中7 種常見脂肪酸甲酯含量的方法，實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)物與基體的充分分離及準(zhǔn)確定量。

2 全二維氣相色譜在食品分析中的應(yīng)用

全二維氣相色譜-質(zhì)譜(MS)聯(lián)用法在2002年首次被應(yīng)用于食品分析[17]。全二維氣相色譜-MS聯(lián)用法不僅能夠更詳細(xì)地了解食品成分，而且還具有很大的潛力用于確認(rèn)食品真實(shí)性和質(zhì)量。

2.1 在食物安全及品質(zhì)中的應(yīng)用

食物中容易保留蓄積在生物原料里的持久性有機(jī)污染物（POPs），比如多氯二苯并對二噁英/呋喃（PCDD/Fs）、多氯聯(lián)苯（PCBs）、有機(jī)氯農(nóng)藥（OCPs）等含氯有機(jī)物，以及近來被關(guān)注的一些含溴化合物，食物中POPs 的檢測對保證人體健康和生命安全非常重要。HOH 等[18]開發(fā)了自動化直接進(jìn)樣和全二維氣相色譜-TOFMS 結(jié)合的方法分析魚油中目標(biāo)和非目標(biāo)的化學(xué)物質(zhì)，該方法可同時(shí)鑒定魚油中已知的POPs。PLANCHE 等[19]采用全二維氣相色譜-TOFMS 分析了復(fù)雜食品基質(zhì)中的二噁英相關(guān)微污染物，實(shí)現(xiàn)了多種二噁英相關(guān)微量污染物的良好分離，大大提高了對食品化學(xué)污染物的風(fēng)險(xiǎn)評估。

此外，全二維氣相色譜技術(shù)還可以更好地鑒別食物的品質(zhì)。MAGAGNA 等[20]利用全二維氣相色譜-MS 指紋圖譜研究來自單一植物來源（Picual）的特級初榨橄欖油（EVOO）樣品揮發(fā)性物質(zhì)（VOC）的分布。EVOO 的質(zhì)量與原材料橄欖果實(shí)的成熟程度有密切關(guān)系。該實(shí)驗(yàn)將全二維氣相色譜-MS 與專用的自動化軟件相結(jié)合，得到完全的指紋圖譜，對樣品中VOC 的分析全面而準(zhǔn)確，并驗(yàn)證了其中的成熟指示劑，有利于保障EVOO 的產(chǎn)品質(zhì)量。SAMYKANNO 等[21]利用全二維氣相色譜-TOFMS 對在澳大利亞生長的兩個(gè)草莓品種（Albion 和Juliette）的揮發(fā)性組分進(jìn)行分析，對兩個(gè)品種進(jìn)行了初步鑒定，并解釋了Juliette 比Albion更甜的原因。VYVIURSKA 等[22]使用全面的二維氣相色譜-TOFMS 研究了不同加工階段的金合歡花蜂蜜樣品以及相關(guān)的蜂蠟樣品的VOC 分布，不僅在金合歡蜂蜜中首次發(fā)現(xiàn)了馬鞭草烯和羅勒烯的存在，還得出蜂蠟的最終揮發(fā)性有機(jī)化合物的組成受到蠟齡的影響，這可以作為蜂蠟產(chǎn)品質(zhì)量評價(jià)的一個(gè)重要指標(biāo)。

2.2 在酒類分析中的應(yīng)用

作為一種高分辨的分析檢測手段，全二維氣相色譜在對酒類的質(zhì)量控制上得到了廣泛的應(yīng)用[23]。TAKAHASHI 等[24]使用全二維氣相色譜-TOFMS聯(lián)用重新對日本清酒的香味成分進(jìn)行了分析，并探索出清酒中的化學(xué)成分與特定感官性質(zhì)之間的關(guān)系。DUGO 等[25]首次將全二維氣相色譜技術(shù)用于馬爾薩拉葡萄酒中化學(xué)成分的分析鑒定，為馬爾薩拉葡萄酒成分的高度復(fù)雜性研究提供了新思路。許和強(qiáng)等[26]運(yùn)用全二維氣相色譜-TOFMS 對露酒中微量成分進(jìn)行了定性分析，鑒定出多種有利于人體健康的氨基酸類、酮類、萜烯類等物質(zhì)。粟學(xué)俐[27]采用全二維氣相色譜質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)對啤酒風(fēng)味成分進(jìn)行了分析，比起1DGC，得到了更全面的啤酒風(fēng)味成分。該研究拓展了新技術(shù)新方法在啤酒分析領(lǐng)域的應(yīng)用，促進(jìn)了整個(gè)行業(yè)的發(fā)展。周慶伍課題組多次將全二維氣相色譜運(yùn)用于酒類成分的分析研究[28-30]。該課題組采用全二維氣相色譜-TOFMS對白酒中10 中吡嗪類物質(zhì)進(jìn)行了測定，經(jīng)驗(yàn)證，該方法準(zhǔn)確可靠，滿足白酒中吡嗪類痕量物質(zhì)定量要求。之后該課題組又結(jié)合頂空固相微萃取技術(shù)與全二維氣相色譜-TOFMS 聯(lián)用技術(shù)，首次對古井貢酒中的風(fēng)味成分進(jìn)行了全面分析，共鑒定出800 余種包含醇類、酯類、酸類、醛酮類以及健康功能成分在內(nèi)的揮發(fā)性風(fēng)味成分，結(jié)果表明，其中含有吡嗪類、萜烯類、內(nèi)酯類以及不飽和烯烴、烯酸、烯酯等一系列與人體健康密切相關(guān)的健康功能成分。

2.3 在茶類分析中的應(yīng)用

茶葉是我國重要的經(jīng)濟(jì)作物之一，茶葉產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對于我國農(nóng)業(yè)和農(nóng)村的發(fā)展具有重要的作用[31]。茶葉的揮發(fā)性成分是決定茶葉品質(zhì)的重要因素，它不僅是區(qū)分不同茶類品質(zhì)特征的重要指標(biāo)，同時(shí)也是吸引消費(fèi)者并影響其持續(xù)購買產(chǎn)品最重要的因素，所以全面研究茶葉中的揮發(fā)性成分有很大的應(yīng)用意義[32]。

楊方課題組[33-35]采用頂空固相微萃取結(jié)合全二維氣相色譜-TOFMS 分析了閩南烏龍茶中的揮發(fā)性成分，從48 份不同等級和產(chǎn)季的烏龍茶（鐵觀音、本山、黃金桂、梅占和毛蟹）中獲得了2 000 余種揮發(fā)性化合物，通過后續(xù)數(shù)據(jù)處理獲得了9 種對分類結(jié)果有顯著影響的組分，再以此為變量采用Fisher 判別法建立了4 個(gè)判別函數(shù)，樣品分類準(zhǔn)確率達(dá)到97.9%，該準(zhǔn)確率大大高于之前該課題組使用近紅外光譜技術(shù)進(jìn)行識別的預(yù)測準(zhǔn)確率。之后該課題組采用同方法對烏龍茶子類鐵觀音的丙酮提取物進(jìn)行了分析，又成功區(qū)分了24 種安溪鐵觀音樣品的等級。朱蔭等[36]采用全二維氣相色譜-TOFMS聯(lián)用技術(shù)同時(shí)分析西湖龍井茶的香氣成分，結(jié)果表明，比起1DGC，采用全二維氣相色譜使可分析的香氣化合物數(shù)量提高了5 倍以上。通過特征香氣成分分析，發(fā)現(xiàn)具有愉悅氣味特征的酯、醇、醛、烯醇及芳香烴等化合物是決定西湖龍井茶優(yōu)異香氣品質(zhì)的主要化學(xué)物質(zhì)。

3 全二維氣相色譜技術(shù)在煙草行業(yè)中的應(yīng)用

煙草的化學(xué)成分非常復(fù)雜，若采用1DGC 技術(shù)分析，則某些成分可能分離不徹底，而全二維氣相色譜可分離1DGC 難以分開的峰，并可降低基質(zhì)對測定的干擾，因此全二維氣相色譜很適合煙葉這類復(fù)雜樣品的分離分析[37]。

BROKL 等[38]開發(fā)了頂空固相微萃?。℉SSPME）與全面二維氣相色譜-TOFMS 的方法，用于評價(jià)存在于主流煙氣煙霧顆粒物中的揮發(fā)性化合物。并結(jié)合主成分分析對所研究的香煙類型進(jìn)行了明確區(qū)分。鄭曉云等[39]采用全二維氣相色譜-TOFMS 對薄荷型ESSE 卷煙的核心香味成分進(jìn)行了定性分析。該方法使得在一維上有相近保留時(shí)間的組分利用成分極性大小不同在二維氣相色譜上分開。向章敏等[40]利用正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)與單因素試驗(yàn)設(shè)計(jì)相結(jié)合，建立了一種頂空固相微萃取-全二維氣相色譜-TOFMS 快速分析煙草揮發(fā)性生物堿的方法，全二維技術(shù)排除了干擾物質(zhì)的影響，使煙草揮發(fā)性生物堿的分析更加準(zhǔn)確。鹿洪亮等[41]采用全二維氣相色譜-TOFMS 對不同部位的煙葉、不同品種煙草中的25 種中性香味成分含量進(jìn)行了測定和對比，結(jié)果表明，我國的主要煙葉品種及不同產(chǎn)地的煙葉在品質(zhì)上有很大差別。李海鋒等[42]采用全二維氣相色譜-TOFMS 對煙葉中酸性化合物進(jìn)行了研究，定性檢出煙葉中揮發(fā)性、半揮發(fā)性的酸性化合物143 種，同時(shí)對不同類別的化合物在二維氣相色譜上的分布模式進(jìn)行了研究。結(jié)果表明，高分辨率的全二維氣相色譜-TOFMS 法非常適合于煙葉成分的分離分析。

4 全二維氣相色譜技術(shù)在農(nóng)藥殘留分析中的應(yīng)用

在農(nóng)藥殘留的研究中，傳統(tǒng)的1DGC-MS 聯(lián)用技術(shù)現(xiàn)已得到廣泛的應(yīng)用，是一種成熟、穩(wěn)定的農(nóng)藥殘留的檢測手段。但隨著植物中農(nóng)藥殘留的成分越來越復(fù)雜，1DGC-MS 聯(lián)用技術(shù)仍受到分辨率和掃描速率的限制，不能完全滿足高通量快速篩查分析的要求，所以具有更強(qiáng)大分離分析能力的全二維氣相色譜開始在農(nóng)藥殘留檢測中使用。

DALLüGE 等[43]以蔬菜提取物中農(nóng)藥殘留的測定為例，證明全二維氣相色譜顯著改善了農(nóng)藥殘留成分的分離度，并使用全掃描質(zhì)譜對其中58 種進(jìn)行了鑒定，這在使用1DGC-TOFMS 時(shí)是不可能的。張兵等[44]采用全二維氣相色譜-電子捕獲檢測器（ECD）對土壤中3 種指示性毒殺芬和20 種高關(guān)注的毒殺芬同類物進(jìn)行檢測分析，經(jīng)土壤樣品的驗(yàn)證，證實(shí)該方法可有效提高基質(zhì)和目標(biāo)物的分離效果。OCHIAI 等[45]結(jié)合攪拌棒吸附萃取法與全二維氣相色譜-TOFMS，對河流中OCPs 進(jìn)行超痕量分析，該方法成功應(yīng)用于河水中含量在pg/L 到ng/L 水平的16 種OCPs 的測定，其測定結(jié)果與使用大體積樣品(20 L)的常規(guī)液液萃取-氣相色譜-高分辨質(zhì)譜（LLE-GC-HRMS）聯(lián)用方法相符。PREBIHALO等[46]以全二維氣相色譜為基礎(chǔ)開發(fā)了一種能夠快速識別廢水中新出現(xiàn)的污染物的分析方法，分析出來自賓夕法尼亞州立大學(xué)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的廢水以及土壤樣品中存在鹵代苯并三唑，并且其可能降解成苯酚，這是一種對人類有很大傷害的污染物。DAN 等[47]開發(fā)了用于同時(shí)定量分析PCBs 和PCNs 的同位素稀釋-全二維氣相色譜-高分辨飛行時(shí)間質(zhì)譜法，該方法理想地分析了18 種PCBs 和16 種PCNs，實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)物的完全分離，并且還在3 種魚類中檢測到了目標(biāo)物以外的多環(huán)芳烴（PAHs）和OCPs 等污染物。該方法用作各種環(huán)境基質(zhì)中痕量環(huán)境污染物常規(guī)分析，可提高分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。

5 全二維氣相色譜技術(shù)在香精香料分析中的應(yīng)用

香精香料是從帶香物質(zhì)中提取或人工合成的致香物質(zhì)的總稱[48]，其所含成分越來越復(fù)雜，但現(xiàn)在對香精香料的質(zhì)量控制方法多不能準(zhǔn)確反映其內(nèi)在質(zhì)量，并且不能對其進(jìn)行準(zhǔn)確的定性定量分析，故需要運(yùn)用更精確的方法對其進(jìn)行分離分析。

周圍等[49]運(yùn)用全二維氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)成功分離復(fù)雜天然產(chǎn)物玫瑰精油，并確證了其中的色譜峰共流出物，且重復(fù)性較好。王輝等[50]采用全二維氣相色譜-質(zhì)譜法對國產(chǎn)品種豐花玫瑰精油分離分析其成分，共定性分析出328 種化合物，這些成分在二維色譜圖上按族排列分離，在整個(gè)二維平面上呈現(xiàn)瓦片型規(guī)律分布，在二維平面上的顯示相比一維更加直觀形象。姚林江等[51]比較了1DGC-TOFMS 和全二維氣相色譜-TOFMS 兩種方法對香水組成的分析結(jié)果，對于同一香水樣品，1DGC-TOFMS 只鑒定出樣品中匹配度大于750 的共172 種化合物，而全二維氣相色譜-TOFMS 定性出匹配度大于750 的共722 種化合物。吳晶晶等[52]采用全二維氣相色譜-TOFMS 分析了廣西八角茴香油揮發(fā)性成分，結(jié)果顯示，利用二維色譜分離出利用GC-MS 法無法分離的1-甲基-4-(1-甲基乙烯基)-苯、3，7-二甲基-1，6-辛二烯-3-醇、苯甲酸甲酯，1-甲氧基-4-(1-丙烯基)苯和大茴香醛等成分，顯示出全二維氣相色譜強(qiáng)大的分離分析能力。谷風(fēng)林等[53]利用固相微萃?。⊿PME）法結(jié)合全二維氣相色譜-TOFMS 對蘭香草進(jìn)行定性分析。共鑒定出香草蘭中181 種揮發(fā)、半揮發(fā)性成分，而以前采用氣相色譜聯(lián)合嗅覺測量法最多只檢出96 種香氣成分。李智宇等[54]建立了香紫蘇油的全二維氣相色譜-TOFMS 指紋圖譜，并且定性了183 個(gè)物質(zhì)，其中正構(gòu)烷烴、芳香環(huán)物質(zhì)和非芳香環(huán)物質(zhì)在DB-Petro×DB-17ht 柱上實(shí)現(xiàn)了明顯的族組分分離。張喆等[55]采用固相微萃取結(jié)合全二維氣相色譜-TOFMS 分析了肉味香精揮發(fā)性風(fēng)味成分，共鑒定出167 種化合物，并找出形成肉味的主要成分為醛類、雜環(huán)類物質(zhì)及含硫化合物。該方法明確了肉味香精的風(fēng)味組成和特征性風(fēng)味成分，不僅為其質(zhì)量控制提供了信息，也對同類產(chǎn)品的揮發(fā)性成分的研究、品質(zhì)及安全性評價(jià)等提供了研究方法和科學(xué)依據(jù)。

6 全二維氣相色譜技術(shù)在中藥揮發(fā)油分析中的應(yīng)用

我國是中藥大國，中藥資源十分豐富。揮發(fā)油在中藥中分布廣泛，尤其見于解表藥、活血藥、行氣藥及化濕藥等藥材中，為中藥含有的一類重要有效成分[56]。中藥屬于天然產(chǎn)物，成分十分復(fù)雜，還會多種中藥配伍使用，因此中藥及其復(fù)方的成分分析技術(shù)難度較大，需要借助有效的手段。隨著中藥的發(fā)展，1DGC 難以完全分離復(fù)雜中藥的揮發(fā)油成分，色譜峰重疊嚴(yán)重，而全二維氣相色譜的分離分析更具優(yōu)勢。

武建芳課題組用全二維氣相色譜-TOFMS 分析連翹揮發(fā)油的化學(xué)成分組成[57]，鑒定出匹配度大于800 的組分有220 種，其中醇類46 種、酮類41 種、醛類19 種、醚類13 種、酸類和酯類29 種、烴類43種、含雜原子的物質(zhì)29 種，其中以含氮的雜原子為主，并且其中的66 種成分體積分?jǐn)?shù)大于0.02%。隨后還建立了分析中藥莪術(shù)揮發(fā)油組成的全二維氣相色譜-TOFMS 方法[58]，實(shí)現(xiàn)了莪術(shù)揮發(fā)油的單個(gè)組分與族組分分析。鑒定出匹配度大于800 的組分有249 種，其中單萜18 種、倍半萜35 種、單萜含氧衍生物34 種、倍半萜含氧衍生物37 種，其中體積分?jǐn)?shù)大于0.02%的組分有69 種。王楠等[59]采用全二維氣相色譜-TOFMS 對川芎揮發(fā)油進(jìn)行分析，并結(jié)合聚類分析評價(jià)了川芎藥材的質(zhì)量，結(jié)合偏最小二乘法判別分析，很好地將4 個(gè)產(chǎn)區(qū)的揮發(fā)油樣品進(jìn)行了區(qū)分，發(fā)現(xiàn)苯酞類物質(zhì)（如藁本內(nèi)酯、川芎內(nèi)酯A 和新蛇床內(nèi)酯）對川芎揮發(fā)油樣品地區(qū)差異的影響最大。鄒西梅等[60]應(yīng)用全二維氣相色譜-TOFMS分析廣藿香浸膏的揮發(fā)性有機(jī)物，分析得到匹配度大于750 的組分有323 個(gè)，其中酮類67 個(gè)、醛類17個(gè)、醇類52 個(gè)、酸類37 個(gè)、烯類40 個(gè)、酯類34 個(gè)、烷類36 個(gè)、其它類40 個(gè)。有69 個(gè)組分相對含量大于0.1%。毛寒冰等[61]采用全二維氣相色譜法對魚腥草揮發(fā)油的化學(xué)成分進(jìn)行分析，得到匹配度大于800 的組分有274 種，其中角鯊烯、亞油酸、細(xì)辛腦和對傘花烴等物質(zhì)未見文獻(xiàn)報(bào)道過，而這些物質(zhì)都具有不同的藥理作用，其原因可能是以前的1DGC分離度不高，使這幾個(gè)成分在色譜圖中發(fā)生重疊而未被檢出。這充分說明了全二維氣相色譜對中藥復(fù)雜成分分離分析的優(yōu)勢。DIMANDJA 等[62]用全二維氣相色譜-FID 對薄荷油和荷蘭薄荷油進(jìn)行分析，結(jié)果顯示用全二維氣相色譜-FID 鑒定出峰的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于GC-MS 法。并且發(fā)現(xiàn)，香芹酮、薄荷醇和檸檬烯為荷蘭薄荷油的主要成分，而薄荷醇、薄荷酮則為薄荷油的主要成分，以此證實(shí)了全二維氣相色譜分析復(fù)雜成分樣品的優(yōu)越性。殷瑋等[63]采用全二維氣相色譜-TOFMS 對止咳川貝枇杷滴丸中的揮發(fā)性成分進(jìn)行定性定量分析，共確定了其中的74個(gè)成分，比起前期采用GC-MS 法多解析47 種成分，三維峰面積計(jì)算也更精準(zhǔn)，鑒定成分由占揮發(fā)油總面積的63%提高為90%。

王新宏課題組[64]首次將全二維氣相色譜-MS用于三個(gè)不同種類（茅蒼術(shù)、北蒼術(shù)和關(guān)蒼術(shù)）的蒼術(shù)揮發(fā)油的研究，通過優(yōu)化色譜條件，鑒定出匹配度大于800 的組分有119 種，而過去主要采用GC-MS法分析，鑒定組分在100 種之內(nèi)。結(jié)果顯示，用全二維氣相色譜鑒定出峰的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于1DGC-MS法，也進(jìn)一步說明了全二維氣相色譜具有更高的分辨率及靈敏度。在此基礎(chǔ)上，該課題組將全二維氣相色譜-MS 與化學(xué)計(jì)量學(xué)方法相結(jié)合，對33 批蒼術(shù)藥材的分析數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，獲得了較好的聚類結(jié)果，其分類結(jié)果與實(shí)際情況一致，并找到了10 個(gè)對聚類分析影響最為顯著的的化合物。采用全二維氣相色譜使得峰容量增大，可分析數(shù)據(jù)更加全面，分析結(jié)果也更加準(zhǔn)確。

以上研究表明，全二維氣相色譜在藥物分析領(lǐng)域發(fā)揮強(qiáng)大的作用，有助于全面控制中藥質(zhì)量。

7 全二維氣相色譜技術(shù)在代謝組學(xué)中的應(yīng)用

隨著全二維氣相色譜技術(shù)的逐漸成熟，該技術(shù)還開始應(yīng)用于新興的代謝組學(xué)領(lǐng)域。代謝組學(xué)是20 世紀(jì)90 年代中期發(fā)展起來的一門新興學(xué)科，通過在體外因素作用下，對生物體內(nèi)代謝物的變化進(jìn)行定量分析，尋找代謝物類型和數(shù)量變化與生理及病理變化的相互關(guān)系和動態(tài)規(guī)律。目前，代謝組學(xué)已經(jīng)廣泛地應(yīng)用到了包括藥物研發(fā)、分子生理學(xué)、分子病理學(xué)、基因功能組學(xué)、營養(yǎng)學(xué)、環(huán)境科學(xué)等重要領(lǐng)域，也是疾病診斷、治療和預(yù)測的重要手段。代謝組學(xué)力求分析生物體系中所有代謝產(chǎn)物，常用的分析技術(shù)為GC-MS 法、LC-MS 法和NMR法。一些主要從事重要復(fù)雜樣品分析的研究機(jī)構(gòu)開始進(jìn)行代謝組學(xué)的創(chuàng)新性研究，建立全二維氣相色譜-TOFMS 的代謝組學(xué)平臺?；诙嗑S色譜-質(zhì)譜的聯(lián)用技術(shù)，對復(fù)雜代謝產(chǎn)物實(shí)現(xiàn)高靈敏度、高分辨的數(shù)據(jù)采集，并開發(fā)其配套的數(shù)據(jù)處理軟件，建立高通量的代謝組學(xué)分析平臺，并將這些平臺應(yīng)用于疾病、藥物、植物和微生物次生代謝產(chǎn)物的研究及其生化代謝網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，這為分析復(fù)雜生物基質(zhì)中的代謝物提供了強(qiáng)有力的支持。比如WINNIKE 等[65]比較了GC-MS 法和全二維氣相色譜-質(zhì)譜技術(shù)發(fā)現(xiàn)代謝產(chǎn)物的生物標(biāo)志物的性能，共分析了來自109 個(gè)人血清樣品的代謝產(chǎn)物提取物，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，采用全二維氣相色譜-MS 法檢測到的峰數(shù)量在信噪比不小于50 時(shí)是GC-MS 法的3 倍，并且全二維氣相色譜-MS 數(shù)據(jù)中有34 種代謝產(chǎn)物在統(tǒng)計(jì)學(xué)上有顯著差異，數(shù)量多于GC-MS 數(shù)據(jù)。這也顯示出了1DGC 的色譜峰分辨率有限，不能完全對復(fù)雜物質(zhì)中成分進(jìn)行定性定量。PAYEUR 等[66]開發(fā)了測定培養(yǎng)的哺乳動物中胰島素分泌細(xì)胞中脂肪酸的全二維氣相色譜-TOFMS 方法。分析結(jié)果顯示樣品中存在30 種可識別的脂肪酸，這個(gè)結(jié)果比之前在這些細(xì)胞中鑒定的脂肪酸的數(shù)量加倍。該方法線性好，同一樣品重復(fù)進(jìn)樣的平均相對標(biāo)準(zhǔn)偏差為8.4%（n=3），對不同樣品的重復(fù)分析，平均相對標(biāo)準(zhǔn)偏差為12.4%（n=4）。該方法可用于證明葡萄糖濃度對細(xì)胞中脂肪酸含量的變化影響。

8 結(jié)論

綜上所述，全二維氣相色譜已被運(yùn)用到各個(gè)領(lǐng)域，大幅提高了復(fù)雜化學(xué)成分的分離分析效果。

在已有的研究中發(fā)現(xiàn)，越來越多的研究者以全二維氣相色譜技術(shù)為基礎(chǔ)，結(jié)合更高效的提取方法[固相萃?。⊿PE）、加速溶劑萃?。ˋSE）等]對復(fù)雜物質(zhì)揮發(fā)油進(jìn)行提取，連接各種檢測器，如火焰離子檢測器、四級桿單桿質(zhì)譜檢測器、三重四級桿質(zhì)譜檢測器及飛行時(shí)間質(zhì)譜檢測器等對復(fù)雜化學(xué)成分進(jìn)行定性定量研究。全二維氣相色譜實(shí)現(xiàn)高分離度的核心是調(diào)制技術(shù)，目前調(diào)制技術(shù)有熱調(diào)制和流速調(diào)制兩種模式，相對傳統(tǒng)氣相色譜技術(shù)，最大的突破就是將兩根不同長度的氣相色譜柱通過一個(gè)環(huán)形調(diào)制器串聯(lián)起來，基于調(diào)制器技術(shù)使得檢測靈敏度大幅提高。追求更先進(jìn)的調(diào)制技術(shù)可以獲得更多的數(shù)據(jù)點(diǎn)，結(jié)合更高的掃描速率及分辨率可提高離子利用率及檢測質(zhì)量的精確度，進(jìn)而保證色譜峰的純度。

全二維氣相色譜分析常常會獲得幾千個(gè)化合物的色譜圖，這就需要更完善的數(shù)據(jù)分析軟件支持，軟件可以幫助快速、自動化地解析每一種化合物。如果將全二維氣相色譜生成的大量數(shù)據(jù)與各種化學(xué)計(jì)量學(xué)方法、能提供結(jié)構(gòu)信息的其它檢測技術(shù)聯(lián)用，其必將發(fā)揮更加強(qiáng)大的作用。

隨著研究的進(jìn)一步深入，全二維氣相色譜技術(shù)不斷完善并日趨成熟，朝著更高靈敏度和更加方便快捷的方向發(fā)展，而與其匹配的計(jì)算機(jī)軟件也應(yīng)不斷完善?？梢灶A(yù)見，未來該技術(shù)的研究必會深入到更多的領(lǐng)域，解決可能遇到的分析難題，在分析領(lǐng)域發(fā)揮舉足輕重的作用。