1、 AnalyzerPro® 兼容性如何?
该软件可以兼容多种质谱采集格式,如 CSV、mzXml、JCamp、NetCDF、Text 等。质谱品牌或型号可以是下面任何一家:安捷伦、SCIEX、布鲁克、岛津、LECO、赛默飞、Advion、沃特世、JEOL、MassTech 等。
点击 Apply 后,矩阵结果和火山图会刷新显示:
然后通过 Matrix Report 右上角的“Save Target Library”将所有显示的 components 保存到 Target Library 中。
5、火山图中的三角形代表什么?
在 Components 处理方法下,一个“三角形”代表一组质荷比 m/z,具体可见界面右下角的谱图;在 Features 处理方法下,一个“三角形”代表一个质荷比 m/z,即对应于某个化合物的特征离子。
6、特征分子谱图在数据处理时起什么作用?应怎么利用?如何设置质荷比 m/z 显示的小数位?
无需纠结谱图本身。只要将特征数据建库,后续即可使用。特征分子表示该分子(物质)在样品中具有重要作用,能够反映样品的某些重要特征。比如食品中不是所有的挥发性风味化合物都对该食品的风味有贡献,找到特征物质分子即可很好地反映食品风味的特性。
质荷比 m/z 小数位在质量精度部分的设置如下:
如小数位设置太多,可能会出现质荷比 m/z 的理论值与实测值小数部分不一致,影响目标匹配。
7、进行 direct-MS 实验时,如何扣背景?
AnalyzerPro® 在处理 direct-MS 实验数据时无需扣背景空白,只需在样品拆分时将“阈值线”提高即可。
8、处理 PCA 聚类时,横纵坐标的选择依据是什么?
主成分分析法 PCA 的原理是将 n 维特征映射到 k 维上。第一个新坐标轴选取是原始数据中方差最大的方向,第二个新坐标轴选取是与第一个坐标轴正交的平面中方差最大的,以此类推。软件在进行 PCA 聚类时,默认呈现的是 PCA1 和 PCA2,即贡献度最大的两个主成分。
9、既然 Components 由连续扫描窗口中的一系列质荷比 m/z 组成,是否可认为一个 Components 中不同的质荷比 m/z 都来自同一个前体离子?
Components(组分)即指某特定的化合物。不过,“前体离子”在质谱检测中有特定的含义,一个组分中不同的 m/z 可能并不来自同一个前体离子。
10、设置扫描窗口大小的标准是什么?
通常扫描窗口决定了一个峰值上的扫描次数。扫描窗口的设定为我们分离不同组分提供了方法。如下图中所示:扫描窗口设置为 0.1,那么 7.0 与 7.1 将会分为不同组分,但是如果扫描窗口设置为 0.2,那么我们就只能得到一个组分。
11、除了聚类分析外,PCA 还可以用于识别分析吗?
是的,PCA 可用于识别分析。它可帮助发现变量之间的关系,并对不同变量之间的关系进行探索性分析。它也可用来发现哪些变量对结果影响最大,以及如何通过改变变量来改变结果。主成分分析(PCA)主要是一种用于特征选择或数据可视化的无监督降维技术。虽然 PCA 通常不用于识别分析,但它可以间接地帮助识别。
例如,您可以设置一个实验来确定未知样本是否属于已知类别。为此,我们处理了 3 家不同制药公司生产的药物 A 的 5 个重复和 2 个未知样本。从下面的 PCA 显示中可以看到,Pharma 1、Pharma 2 和 Pharma 3 中的药物 A 聚集在右侧,而两个未知样本似乎没有与已知药物 A 聚集在一起。因此,这两个未知样本不是药物 A。在这种情况下,未知样本是药物 A 的假冒产品。为了评估未知样本与药物 A 之间的差异,我们可以使用火山图。
12、有数据库可供原位源® 如 SICRIT、DISI、DART 等使用吗?
是的,数据库可自建、开源分享、商业采购、借用其他技术版本。如,NIST 有 EI 谱库和 ESI 谱库可借鉴;不过前者 EI 谱库内碎片峰多,母离子少;后者 ESI 谱库各厂家的谱库指征不同,母离子有,但化合物覆盖范围远比原位源要窄。若需原位源的建库协助,或原位质谱数据分析协助,请联系华质(微信公众号:ASPECTech;微信号:AIMS-Groups)。
13、火山图中 P 值阈值的设置依据是什么?
P 值是火山图中显著性的截止值,通常根据所需的统计显著性水平来确定。P 值 0.05(或更低)通常被用作统计显著性的阈值,表示观察到的差异是显著的,而不是偶然的。
14、目标库中的置信度设置为 70:30 的基础是什么?
置信比是质谱匹配可靠性的度量。70:30 给出了一个加权值,该值基于 NIST正向搜索分数的 70%(目标数据匹配到谱库)和反向搜索分数的 30%(谱库数据匹配到目标)。反向搜索值的权重低是因为反向搜索对不匹配的 m/z 没有惩罚,不如正向准确。
欲了解更多应用,敬请联系我们!
电话:010-6439 9978
邮箱:info@aspectechnologies.com
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