研究
本實驗室的研究橫跨基礎物理化學與分析量測,主軸為質譜。研究工作由離子生成機制的探討出發,並將所得認識用於發展新的量測方法,以處理既有技術難以觸及的分析問題。
游離機制:MALDI 與 MAI · Ionization Mechanisms: MALDI and MAI
基質輔助雷射脫附游離(MALDI)與基質輔助游離(MAI)皆以固態基質為媒介產生氣相離子,前者由雷射脈衝驅動,後者僅需基質昇華即可進行。兩者在生物分子分析中應用廣泛,但離子生成機制迄今仍缺乏共識。就 MALDI 而言,多光子游離、能量匯集、預形成離子與熱游離等模型並存於文獻,各模型的預測在部分實驗條件下互相牴觸。 MAI 的情形另有特殊之處:相變過程本身即造成電荷分離,所得電荷態分布與電噴灑游離相近,其成因尚未獲得充分解釋。機制認識不足的後果是基質篩選多仰賴經驗、靈敏度難以事先估計,新游離方法的設計亦缺乏依據。
本實驗室以絕對游離效率為主要觀測量,直接量測離子與中性物種的數量比,而非僅比較訊號強度。在此基礎上系統性改變雷射脈寬與能量、基質種類,以及進樣端的溫度與壓力條件,逐一檢驗各機制模型的預測。 MALDI 方面據此建立熱致質子轉移(TIPT)的定量描述,由基質的熱力學性質與雷射誘導溫度推算離子產率。 MAI 方面則聚焦於昇華過程中的自發電荷分離,釐清壓力、溫度與基質性質對離子生成與電荷態分布的影響。
TIPT 模型在多組獨立實驗中可重現量測所得的離子產率。 MAI 方面確認昇華驅動的電荷分離具普遍性,不限於特定基質,且在常壓、次常壓與真空條件下均可運作。相關認識已應用於離子源設計,發展出不需高電壓與雷射的游離方式,並適用於可攜式質譜儀。綜合結果顯示,固態樣品的離子生成主要由熱力學與相變過程決定。
醣類質譜與機器學習分類 · Carbohydrate Mass Spectrometry with Machine-Learning Classification
醣類的質譜分析受限於數項因素:游離效率偏低、鹼金屬加成物使訊號分散,以及液滴乾燥時形成的環狀沈積使分析物在樣品點上分布不均。上述因素導致同一樣品於不同位置量得的訊號強度差異顯著,定量重現性不足。此外,醣類異構物的質量相近,僅憑質量資訊不易區分。這些限制構成血清、尿液等臨床檢體應用於快速篩檢的主要障礙。
本實驗室由樣品製備著手,發展快速冷凍乾燥液滴法(RFDD)。該方法使基質與分析物於低溫下同時固化,維持預形成鈉加成物的均勻分布,改善樣品點內訊號的空間一致性。在訊號可靠度提升之後,進一步將完整質譜視為高維特徵,結合機器學習分類模型進行判讀,降低判讀結果對單一離子強度的依賴。
RFDD 使離子強度提升逾兩個數量級,並改善樣品點內訊號的均勻性;於血清基質中的定量校正線性可達 R² = 0.99。現階段正將此流程應用於尿液液態切片,評估其用於癌症早期偵測與轉移監測的可行性。
塑膠的質譜辨識與回收分選 · Mass-Spectrometric Identification of Plastics for Recycling
塑膠回收的效率限制主要來自分選環節。混合高分子料流若無法快速且低成本地辨識,再生料的品質即難以提升。現行以近紅外光譜為主的分選技術,對深色塑膠與多層複合材料的辨識能力有限,而此類材料在實際回收流中佔有相當比例。
本研究以質譜作為高分子的指紋辨識工具。不同高分子經熱裂解與游離後產生具特徵性的碎片組合,可作為分類依據,再以分類模型自動判別材料種類。方法設計以現場適用性為前提,著重量測系統的體積、成本與分析速度,而非實驗室級的分析精度。實驗室先前發展的可攜式質譜儀與新型離子源,為此提供了技術基礎。
本主題目前處於方法建立階段,由國家科學及技術委員會計畫支持,正進行高分子標準品的質譜特徵建置與分類模型的驗證。
催化反應中間體的直接偵測 · Detection of Reactive Intermediates in Catalysis
催化循環中的關鍵中間體多具短暫壽命與低濃度,不易直接觀測,其存在通常由動力學數據與計算結果間接推論。當數個競爭性的機制假說皆能解釋既有數據時,僅憑間接證據難以判別,催化劑的設計方向亦因此受限。
本實驗室建置客製化質譜進樣系統,使反應溶液得以直接導入質譜儀。低溫噴灑游離(CSI)與溫度可控的進樣設計可降低瞬態物種於傳輸過程中的分解,使其在反應進行中被偵測。此項工作與合成化學、電化學及計算化學團隊合作進行,目的在於提供可區辨競爭機制假說的實驗證據。
於雙核鈷水氧化系統中觀測到過氧橋聯物種,並確認非無辜配體在催化循環中的氧化態變化,據以說明反應速率與過電位之間取捨關係的成因。於高價鐵氧物種的研究中,釐清 O–O 鍵斷裂在均裂與異裂路徑之間的分歧條件。於鈀預催化劑系統中,追蹤活性物種的生成過程。
早期研究
在轉向質譜之前,我的研究是交叉分子束反應動力學與光解離,探討化學鍵在孤立碰撞中如何斷裂與生成。那段物理化學的訓練,至今仍影響本團隊面對分析問題的方式。
研究計畫
- 以創新質譜平台實現尿液液態切片於癌症早期偵測與轉移預警之研究 115-2113-M-005-014-National Science and Technology Council (NSTC) · 2026/08–2027/07 · PI · ongoing
- 整合質譜法與機器學習模型應用於塑膠的智慧分類與回收 114-2113-M-005-013-National Science and Technology Council (NSTC) · 2025/08–2026/07 · PI · ongoing
- 利用新型高效鈀金屬預催化劑提升有機場效電晶體材料開發效率 (2/3) 114-2113-M-126-002-National Science and Technology Council (NSTC) · 2025/08–2026/07 · Co-PI · ongoing
- 建構以研究有機金屬催化反應機構為目的質譜平台 (二) (2/2) 113-2113-M-005-010-National Science and Technology Council (NSTC) · 2024/08–2025/07 · PI · ongoing
- 利用新型高效鈀金屬預催化劑提升有機場效電晶體材料開發效率-新世代鈀金屬預催化劑的設計與應用 (1/3) 113-2113-M-126-003-National Science and Technology Council (NSTC) · 2024/08–2025/07 · Co-PI · ongoing
- 建構以研究有機金屬催化反應機構為目的質譜平台 (二) (1/2) 112-2113-M-005-018-National Science and Technology Council (NSTC) · 2023/08–2024/07 · PI · completed
- 建構以研究有機金屬催化反應機構為目的質譜平台 111-2113-M-005-017-National Science and Technology Council (NSTC) · 2022/08–2024/01 · PI · completed
- 結合新型離子阱與軟性游離法於蛋白質非共價鍵之研究與應用 110-2113-M-005-004-National Science and Technology Council (NSTC) · 2021/08–2022/07 · PI · completed