仪器信息网APP
选仪器、听讲座、看资讯

AMDIS自动化质谱图解卷积和鉴定软件在GC/MS数据处理的初步应用(7)- 手动解卷积(2)

气质联用(GCMS)

  • AMDIS自动化质谱图解卷积和鉴定软件在GC/MS数据处理的初步应用

    (7)- 手动解卷积(2)


    ( 本文只是一种探讨交流,可能有不足不妥之处,欢迎批评指正。未经同意,请勿转载。多谢合作!)
    先回顾一下AMDIS的基本概念
    对于AMDIS有的网友可能比较熟悉,特别是农残,环境,有害物,香精香料等领域的朋友可能属于高级使用者。本人以初学者的身份初步介绍一下AMDIS。如有不妥,请批评指正。未经许可,不得转载,请谅解。
    一般来说,目标化合物的分析要求检测目标离子和确认离子的比例。然而,对于高基体
    背景的样品,大峰后面的痕量组分或流出时间很接近的成分,离子比例会受到基体的影响很难符合要求。为了确保分析结果可靠,一般采用背景扣除及手动积分。因此,对于复杂基体的样品数据处理,需要耗费大量的时间。为了提高分析效率,谱图可以利用一种称为“解卷积”的数学计算来将目标化合物从背景中分离出来。美国国家标准和技术院(NIST)开发了功能强大的解卷积软件,即自动质谱解卷积和鉴定系统(AMDIS)。
    下面简单介绍一下AMDIS:
    AMDIS
    软件由美国国家标准技术研究院(NIST)(National Institute of Standards and Technology)提供。
    The Automatic Mass Spectral Deconvolutionand Identification System (AMDIS)
    自动质谱图解卷积和鉴定系统软件(AMDIS)让您从GC/MS数据文件自动找到目标化合物。软件先对GC/MS数据文件解卷积寻找所有分离组分。每一组分与目标化合物的谱库进行对比。如果以上的用户设定值,然后报告出目标图谱和解卷了组分的图谱的匹配因子。
    什么是解卷积(Deconvolution)?
    NIST AMDIS的定义:“这里所用的术语在广义上是指从一个复杂的混合物中提取信号。 解卷积的过程包括处理噪音、校正漂移、从紧密相邻的共洗脱峰中提取出单个峰等。” (简单讲就是去复杂化)
    用下面的简图可以解释解卷积过程:

    在GC/MS 中,Deconvolution是一种数学技术,它可以将重叠的质谱图“分开”成为“清晰”的单个组分的谱图。图1 是这个过程的简单示意图。这里分别是总离子流色谱图(TIC)和质谱图。与常见的情况一样,这个色谱峰包含了多个重叠在一起的组分,而最高点质谱图实际上也是这些组分的组合图。质谱谱库检索只可能给出一个较差的匹配,而且不能识别所有构成这种组合谱图的单个化合物组分。

    图1 解卷积过程的简单示意图
    其它相关内容请参考我以前的帖子。
  • 该帖子已被版主-yezi7414加5积分,加2经验;加分理由:讨论交流
    +关注 私聊
  • symmacros

    第1楼2016/12/30

    应助达人

    (7) 手动解卷积(2)----未分离峰的观察和大峰里面的小峰观察
    例1 未分离峰的观察
    打开Amdis,选择需要分析的MS数据文件。选择所关心的未分离色谱峰,利用鼠标左键拖曳放大(用zoom, unzoom或all unzoom缩放)。

    在峰顶部(scan 5555)鼠标左键点击得到质谱图

    在下面的质谱图的m/z 88,101,157,213,256离子上面单点击鼠标左键。再次点击就会消去或者点击上面的色谱图右侧的离子也会消去这个离子的提取离子图。观察这些主要离子的趋势。

    同样点击5565扫描的另一个相连峰的顶部,在下面的质谱图的m/z 60,73,55离子上面单点击鼠标左键。最多可以看到8个离子。

    主要就可以看到未分离峰的两种化合物的分流和重叠程度。上面的例子看到两种物质的重叠性不高,基本可以分开,上部分的纯度很高。这种情况下可以直接点击峰顶后进行NIST Search或Amdis自动检索。


    看下面的例子,分离要差一点。

    也可以用同样的方法处理。

0
    +关注 私聊
  • symmacros

    第2楼2016/12/30

    应助达人

    例2 大峰里面的小峰观察
    下面的总离子色谱图粗看是只有一个大峰。

    在不同的点点击得到质谱图,如下:


    可以发现在24.11min左右和其它地方有所不同,出现m/z93, 121等离子。

    点击m/z93和121离子,会出现明显的一个化合物。

    点击最大的离子m/z 61,可以看到这个化合物极小,所占比例非常少,一般可能非常难以注意到。

    在小峰的位置(不可在小峰范围以外的任何上部位置)进行手动取平均质谱图和手动背景扣除。

    然后送到NISTSearch进行检索或Amdis建库。

    可以看到从很大的峰里面把包含极小的化合物成功提取出来,并且纯度非常好,检索就非常容易得到较为准确的结果了。是不是很神奇?结果如下:
    Name: Ethanone, 1-(2-pyridinyl)-
    Formula: C7H7NO
    MW: 121 CAS#: 1122-62-9 NIST#: 231429 ID#:41820 DB: mainlib
    Other DBs: Fine, TSCA, RTECS, HODOC, NIH, EINECS,IRDB
    Contributor: Japan AIST/NIMC Database- SpectrumMS-NW-5640
    10 largest peaks:
    79 999 | 78 784 | 121 623 | 43 422 | 93 338 |
    52 326 | 51 296 | 50 101 | 80 95 | 27 66 |
    Synonyms:
    1.Ketone, methyl 2-pyridyl
    2.Methyl 2-pyridyl ketone
    3.2-Acetylpyridine
    4.2-Pyridyl methyl ketone
    5.2-Acetopyridine
    6.Acetyl pyridine
    7.1-(2-Pyridinyl)ethanone #
    请问您想到这样的结果吗?

0
    +关注 私聊
  • symmacros

    第3楼2016/12/30

    应助达人

    本文只是一种探讨交流,可能有不足不妥之处,欢迎批评指正。未经同意,请勿转载。多谢合作!

0
    +关注 私聊
  • lzq168

    第4楼2016/12/30

    应助达人

    以前AMDIS没怎么用,建目标数据库太累,自从能导入自建数据库后,用的很多.特别看了朱老师关于几个AMDIS应用的帖子,大有收获.

0
  • 该帖子已被版主-symmacros加2积分,加2经验;加分理由:迎新年。
    +关注 私聊
  • symmacros

    第5楼2016/12/30

    应助达人


    
    能导入自建数据库就方便多了。

    lzq168(lzq168) 发表:以前AMDIS没怎么用,建目标数据库太累,自从能导入自建数据库后,用的很多.特别看了朱老师关于几个AMDIS应用的帖子,大有收获.

0
    +关注 私聊
  • GRANT

    第6楼2016/12/30

    应助达人

    朱老师年末发好文,有空找个数据分析下

0
  • 该帖子已被版主-symmacros加2积分,加2经验;加分理由:迎新年。
    +关注 私聊
  • symmacros

    第7楼2016/12/30

    应助达人

    有机会试试,探讨一下。有时候有可能也许有点用处。

    GRANT(fatinsect) 发表:朱老师年末发好文,有空找个数据分析下

0
    +关注 私聊
  • sallysally

    第8楼2016/12/30

    第二个例子太神了,那个大风里面的杂质太小了,居然还看出来。

0
  • 该帖子已被版主-symmacros加2积分,加2经验;加分理由:迎新年。
    +关注 私聊
  • symmacros

    第9楼2016/12/30

    应助达人

    这个是个可能比较特殊的例子,不注意可能看不出来。

    sallysally(sallysally) 发表:第二个例子太神了,那个大风里面的杂质太小了,居然还看出来。

0
    +关注 私聊
  • tulipylm0499

    第10楼2016/12/30

    赞 前面描述的方法最大的好处就是当你没有库时,也可以看到峰是干净的还是不纯的。对于建库的话,或者安朱老师的方法提纯ms或者直接把原料分开进样

1
  • 该帖子已被版主-symmacros加2积分,加2经验;加分理由:迎新年。
查看更多
猜你喜欢最新推荐热门推荐更多推荐
举报帖子

执行举报

点赞用户
好友列表
加载中...
正在为您切换请稍后...