化学计量学在毒物化学归因中的应用

近十年来,化学计量学方法与分析技术相结合,对样品进行了表征和鉴别,产生了信息量大、代表性强的样品检测方法。在法医学案件鉴定处理中,使用这些新技术和数学/统计学方法,可获得统计可信度的结果,从而有助于法医学案件以及毒性化合物中毒事件的追踪溯源。该文对毒物检测中使用的化学计量学方法进行了详细讨论,对其优缺点进行了比较总结,并对毒物化学归因中化学计量学的未来发展应用进行了展望。

乙基塔崩暴露识别及化学归因技术研究

塔崩类化合物是具有速效致死性的有机磷酸酯类化合物,可严重干扰哺乳类动物神经系统的正常功能,而对这些毒性物质的追踪溯源和识别归因是当前分析鉴别和毒物确证领域面临的主要难题。该文以乙基塔崩为研究对象,将有机合成方法、有机分析方法、化学计量等手段有机结合在一起。通过全二维气相色谱-飞行时间质谱仪对乙基塔崩样品进行的全方位分析鉴定以及特征数据的筛选甄别,解析样品中包含合成路线信息的特征分子结构,利用偏最小二乘法判别分析构建了乙基塔崩的路线分类预测模型,识别率为100%。建立了杂质与乙基塔崩的有效关联,实现了此类化合物制备方法及合成路线的化学归因。

天然来源化生威胁物质的化学归因技术研究进展

面临各种未知化生威胁时,亟需从样品及其相关材料中获取与有毒物质相关的提取及制备路线、地域来源特征等化学信息,即化学归因,以对威胁物质追踪溯源。与合成类物质不同,天然来源化生威胁物质来源多样、易受多种环境因素调控,追踪更为复杂。本文重点综述了含有蓖麻毒素、精神活性物质以及辣椒素的植物、毒蘑菇和病原微生物的化学归因技术研究进展。化学归因中的分析检测大多依赖于高容量和结构确证性强的色谱和质谱技术,其中,稳定同位素比质谱技术逐渐受到重视并获得成功应用。一般所获取的数据是复杂多元的,需要结合多种化学计量学手段和机器学习算法才能高效准确地提取化学归因特征,而可靠性、泛化能力及可解释性是选择算法的关键考量因素。