基本介紹
- 中文名：解吸電噴霧電離
- 外文名：desorption electrospray ionization ( DESI)
- 專業：離子化技術
背景,原理,相關參數,幾何參數,噴射參數,溶液參數,表面參數,載物表面,套用,化學反應的研究,化合物的表征和檢測,分析和展望,
背景
質譜科學的廣泛套用，尤其是過去 35 年裡在生命科學領域中的迅猛發展，從一個角度上看可認為得益於功能越來越強大以及通用性越來越好的離子化技術的發明和使用。例如，電噴霧電離( ESI) 和基質輔助雷射解吸電離 (MALDI) 這兩種離子化方式使得分子量為幾萬、幾十萬 ,甚至是上百萬的生物大分子可以方便、靈敏、快速和準確地用質譜技術檢測 ,從而給生命科學領域的研究帶來革命性的變化。
2004 年美國普渡大學的 Cooks 研究組首先使用 DESI 技術進行了各種質譜分析的研究。迄今為止，DESI 技術雖然僅經歷了 3 年的發展時間 ,但是國外已有大量的文獻報導了它在多個領域的套用 ，並且已經出現了基於該項技術的第一代商品儀器。
原理
解吸電噴霧電離（DESI）是 ESI 和解吸附作用的綜合體現，其基本原理是液滴攜帶機理。
樣品用適當溶劑溶解後被滴加在絕緣材料 (如聚四氟乙烯 (PTFE) 、聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA) 等) 的表面上 ，並揮去溶劑，樣品即被沉積在載物表面。所用的噴霧溶劑先被加以一定的電壓，並從霧化器的內套管中噴出，霧化器外套管噴出的高速 N2 氣(線速度可達 350 m/s)迅速將溶劑霧化並使其加速，令帶電的液滴撞擊到樣品表面。樣品在被高速液滴撞擊後發生濺射進入氣相；同時由於 N2 氣的吹掃和乾燥作用 ,含有樣品的帶電液滴發生去溶劑化，並沿大氣壓下的離子傳輸管遷移，進入質譜前端的毛細管，然後被質譜儀的檢測器檢測。
DESI實驗示意圖
相關參數
影響 DESI 離子化效率的參數主要有以下 4套 ：
幾何參數
主要包括與樣品離子化有關的參數 和與樣品離子接收有關的參數。
噴射參數
包括溶劑噴射毛細管內徑、霧化氣流速、噴射溶液流速及所載入的電離電壓。這類參數主要影響帶電液滴的大小和液滴撞擊表面的速度。
溶液參數
包括噴射溶液的組成和用於沉積樣品的溶液組成。噴射溶液的組成主要影響液滴的大小和溶液帶電的難易程度。沉積樣品的溶液組成主要影響樣品在表面的結晶形態，從而影響表面的均勻度，以及樣品被濺射或被吹掃的難易程度。
表面參數
包括載體的物化性質、表面溫度及表面載入的電壓等。不同的表面對信號的影響較大，,因此其相關研究是 DESI 技術的一個重要課題。載體表面溫度和上述提到的部分幾何參數、噴射溶液的性質和噴射參數一起主要影響樣品的離子化效率。
載物表面
DESI 可以在大氣壓下直接離子化載物表面上的固體物質，這是 DESI 作為質譜離子化技術的一個優勢。載物表面的化學性質和結構對 DESI 的離子化過程有非常顯著的影響，這是 DESI 能否被實際套用的關鍵。目前這方面的研究不是很廣泛 (特別是對於多孔表面上的樣品分析並不多)，相關研究主要集中於以下兩方面：(1) 硬質 (非多孔) 粗糙表面，如高分子聚合物、石墨、玻璃、金屬等材料； (2) 多孔吸附性表面，如紙、正/反相矽膠薄層板等。採用第一類材料作為載物表面的研究報導比較豐富。而對於吸附性表面的研究主要集中在紙表面、正/反相矽膠表面以及矽晶片和超薄層板。其中，針對矽膠表面的研究對於發展薄膜色譜-質譜聯用技術有著重要意義。
套用
目前 DESI 的套用主要集中在利用其研究化學反應和分析各種化合物上，以下將針對這兩個方面分別進行介紹。
化學反應的研究
利用 DESI 技術可以考察化合物在常壓下的離子氣相反應和在界面的反應。反應的產物 (包括形成共價鍵和非共價鍵的產物)，或者反應的中間體可以通過質譜檢測器直接檢測到。有關用 DESI 研究化學反應的報導不是很多 ,但是將以往一些僅在質譜儀的真空環境中觀察到的離子氣相反應，移到常壓下進行研究並探討它們的套用是非常有意義的。
DESI體系中的Eberlin反應
化合物的表征和檢測
合成聚合物的表征
對於合成聚合物的分子量測定,DESI技術具有常壓、快速、靈敏和準確的特點,尤其是它可以在常壓下直接分析未處理過的樣品,使得DESI-MS 和其它分子量測定技術相比有著顯著的優勢。
爆炸物及化學戰毒劑的檢測
藥品的分析
DESI 質譜技術在藥物分子分析方面具有的快速、無需樣品前處理以及幾乎無交叉污染的特點是 DESI 將被廣泛套用於藥品分析的明顯優勢所在。
生物代謝產物和生物組織表面的分析
DESI 對生物代謝產物分析的套用涉及藥物代謝研究、天然產物及其次級生物代謝產物的分析等。
分析和展望
綜上所述，雖然對於 DESI 技術的基礎套用研究還僅處於初始發展階段，但是該離子化技術所顯示的各項優勢卻有著很大潛力和實用價值，並且正呈現進一步蓬勃發展的勢頭。如何改進這種質譜分析的前沿技術，並努力發掘其在各個分析領域中的套用，值得我們更加深入地去探索。
