近日，我校分析测试中心吴婷老师在高分辨质谱数据解析及环境新污染物筛查研究中取得了重要进展。

针对液相色谱-质谱技术（LC-MS）数据预处理中的特征提取难题，吴婷课题组创新性地提出局部非对称高斯拟合算法（LAGF）。该算法采用“1 Da数据点分箱”式EIC提取方法，显著提升了特征检测效率，简化了参数调整，降低了峰检测的假阳性，有利于批量代谢组学研究和环境污染物筛查分析。LAGF算法通过自动确定峰中心位点（μ）和峰高（α），同时自适应调整两侧标准偏差（σ1和σ2）来确定色谱峰型，最小化广义双侧非对称高斯拟合的参数数量。相比XCMS、Mzmine等传统工具，该算法在多数情况下展现出更高的特征提取准确性。LAGF算法同时以开源Python代码和交互界面两种形式提供，可便捷地应用于非靶向和靶向LC-MS分析，提升峰检测和化合物鉴定性能。相关研究成果以“Local Asymmetric Gaussian Fitting Algorithm for Enhanced Peak Detection of Liquid Chromatography–High Resolution Mass Spectrometry Data”为题发表在分析化学领域权威期刊Analytical Chemistry上。化学学院硕士生邹盛斯为论文第一作者，吴婷和杜一平为论文通讯作者。

作为传统卤系阻燃剂的“安全”替代品，聚合物阻燃剂已在日常生活和工业生产中得到广泛应用。然而，现有研究尚未系统揭示其环境归趋和毒性效应，相关潜在风险仍存在重大认知空白。针对这一问题，课题组自主研发了基于高分辨质谱数据的溴代污染物非靶向筛查工具BrMiner，在华南典型电子垃圾回收场的环境样品中成功鉴定出76种聚合物阻燃剂的降解产物。课题组与暨南大学陈达教授和南京大学张效伟教授合作，利用拟降解实验和斑马鱼胚胎毒性测试，证实了聚合物阻燃剂在环境降解过程中会产生更高毒性的转化产物，为完善阻燃剂环境风险评估体系提供了重要依据。研究成果以“Environmental impacts of polymeric flame retardant breakdown”为题发表在Nature Sustainability上。化学学院已毕业博士研究生熊訚然为论文共同第一作者，吴婷为论文共同通讯作者。

上述研究工作得到了杜一平教授的悉心指导以及我校分析测试中心的鼎力支持。

原文链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.analchem.5c00060；https://www.nature.com/articles/s41893-025-01513-z