近日，北京大学环境模拟与污染控制国家重点联合实验室、环境科学与工程学院胡敏教授与合作团队在大气棕色碳中吸光有机物的识别研究方面取得新进展，相关成果以“Resolving ultraviolet-visible spectra for complex dissolved mixtures of multitudinous organic matters in aerosol”为题发表于Analytical Chemistry。该论文第一作者为北京大学博士生徐楠，通讯作者为胡敏教授。
该研究开发了一种约束型非负矩阵分解 (NMF) 模型，结合超高效液相色谱-二极管阵列检测器-超高分辨率质谱（UHPLC-DAD-UHRMS），以非目标方式对可溶性有机气溶胶中各种物质的紫外-可见光谱进行了解析，并用标准物质和测试样品对解析出的光谱进行了验证。在MS1级别成功识别出了大约40,000种吸光物质。研究结果表明，环境大气中的BrC 是由包括弱吸光性物种在内的大量有机物组成的。先前基于少量生色团对 BrC 吸光特性的研究可能存在偏差。
BrC在大气中广泛存在，在全球气候和空气质量中发挥着至关重要的作用。从微观上看，它是由极其复杂的化学组份构成的吸光性混合物。用UHPLC-DAD-UHRMS将其吸光组分在不同的保留时间展开后，色谱图仍然含有大量重叠的吸光峰。在此基础上利用机器学习，可以解析出各吸光分子的紫外-可见光谱，从而全面建立起吸光与化学成分之间的联系。
研究团队及资助：
该研究获得国家重点研发计划 (2022YFC3701000)、国家自然科学基金 (22221004, 41977179)的联合资助。
文章链接：
https://doi.org/10.1021/acs.analchem.3c02700
研究背景
棕色碳（BrC），也称为吸光性有机气溶胶，在全球气候和空气质量方面发挥着至关重要的作用。然而，由于对BrC中吸光性有机物的认知尚不全面，对其来源、形成和演变机制的理解相对匮乏，导致气候和大气模型存在显著的不确定性。由于BrC的化学组成异常复杂，迄今为止在环境大气中已鉴定的生色团数量相当有限，尤其在城市大气中仅占不到10%。如果不能全面了解不同来源和大气环境中BrC的分子组成，则难以确保所识别化合物对整体性质的充分代表性。
UHPLC-DAD-UHRMS联用技术的出现，将复杂可溶性混合物的吸光测量提高到了分子水平。然而，气溶胶中溶解有机物的数目过于庞大，导致DAD色谱图中存在许多重叠的峰。我们以甲醇提取的有机气溶胶为例，充分利用UHPLC-DAD-UHRMS提供的丰富信息，在原有NMF模型的基础上，建立了非目标性紫外-可见光谱解析模型。
研究结果
UHPLC-DAD可以在波长和保留时间两个方向同时呈现洗脱液的吸光贡献。采集的数据为n行m列的矩阵，其中m为保留时间数据点，n为波长数据点。数据矩阵（X）可以分解为光谱矩阵因子（S）和洗脱峰矩阵因子（P）：Xn×m =Sn×r × Pr×m，其中r对应于吸光物种的数量。S的每一列代表某物质的吸收光谱，P的每一行代表其洗脱峰。由于X、P和S矩阵中的所有元素都是非负的，因此这实际上是一个非负矩阵分解（NMF）问题。利用UHRMS测得的分子信号强度作为初始输入参数，可以将解析出的DAD光谱直接分配给相应的分子。时间窗口为2min，窗口以0.1分钟的步长向前移动，直到整个矩阵完成分解。解析得到的光谱通过标准物质和验证样本进行了验证，解析结果和实测光谱的数值和形状都匹配较好。
图1对模型的流程进行了概括。图1a是不同波长下的UHPLC-DAD色谱图，以52个参与计算的样品中的3个（W3、S4、CB2）为例。图中标记了2分钟的时间窗口。图1b表示时间窗口内提取和拼接的UHPLC-DAD色谱（b1）以及提取和拼接的UHRMS离子峰（b2）。用彩色表示的离子峰是主要的吸光贡献者，灰色的是其他离子峰。图1c是NMF的初始化和迭代算法。DAD数据矩阵（X，b1）可分解为各分子的光谱矩阵因子（S）和洗脱峰矩阵因子（P）。离子峰强度矩阵（b2）直接作为初始P矩阵（P0）。初始S矩阵（S0）是通过X乘以P0的Moore-Penrose伪逆（pinv）获得的。T表示矩阵的转置。k表示迭代次数。输入X和P0，迭代结束时输出"S^"和"P^"。图1d展示了模型解析出的主要吸光分子的光谱（"S^"，d2）和洗脱峰（"P^"，d3），以W3为例。图中不同分子的颜色与b2是对应的。d1表示通过"S^"×"P^"重构的DAD色谱图。
图1 模型方案概述
以冬季北京为例，UHPLC-DAD-UHRMS检测出了超过8万种物质，由约1万个分子式的同分异构体组成，其中大约一半的物质对370 nm处的吸光有贡献。此前，人们认为BrC的吸光主要来自于少量的重要吸光物种。但通过对BrC吸光分子的全面解析发现，实际情况并非如此。以北京为例，冬季吸光能力最强的100种物质仅贡献了370 nm处总吸光的13%，夏季更低，不足6%。
以往研究识别到的大多数吸光物质通常在300 nm以上具有吸收峰，然而环境气溶胶的整体光谱形状却通常是在300 nm以上单调递减的。这两者之间的矛盾可以用以往研究中忽略的BrC中存在的大量弱吸光物质进行解释，虽然它们本身在300nm以上的吸光效率并不一定突出，但由于数量众多，吸光加和后能产生显著贡献。同时，这些在紫外波段具有较强吸收能力的有机物可能在光化学反应中发挥着至关重要的作用。
图2 北京大气BrC中存在的大量吸光物种
(a) 样品W1在250-500 nm范围内的DAD色谱图。 (b) 大量吸光性有机物对370 nm处色谱图的贡献。 (c, d) 不同分子数目对应的370 nm处的最大吸光贡献（蓝色线表示北京冬季最大吸光贡献平均，橙色线表示北京夏季最大吸光贡献平均）。
研究意义
自然界中的有机物是极其复杂的混合物，普遍存在于土壤圈、水圈、大气圈和生物圈中。它们数量繁多，性质各异，在全球碳循环中发挥着重要作用。吸光性是有机物最重要的特性之一。它可以影响水生和大气系统中发生的光化学反应，改变环境能见度和环境质量。吸光能力也能产生直接辐射强迫，导致全球气候变化。本研究开发的模型适用于解析各种溶解有机混合物的紫外-可见吸收光谱，如大气中的棕色碳（BrC）、水圈中的色素溶解有机物质（CDOM）、食品着色剂等。该模型将复杂溶解有机混合物的性质探索推向了分子水平，为识别潜在的重要成分和获取全面的化学信息奠定了基础。
研究团队长期致力于棕色碳的分子组成和光学性质的研究，已发表文章如下：
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