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邢江涛
作为NTS领域的关键技术革新,GC-Q-Orbitrap/MS凭借优异的定性与定量性能,补充并重构了NTS的技术路径,推动NTS从技术探索向标准化应用跨越,开启了该领域的全新发展阶段。与此同时,质量亏损过滤、质谱图预测、特征精细同位素分布匹配等数据驱动型策略的兴起进一步打破了面临“数据爆炸”的困境。原始谱图质量直接决定了数据驱动型策略能否准确落地,而持续且稳定的超高质谱分辨率、高质量精度、高灵敏度及宽动态范围,正是保障原始谱图质量的关键核心要素。
为进一步明晰这一关系,列出两个示例进行简要阐释。
1. 含硫化合物的质谱特征
有机化合物中S、Si、Cl及Br元素的存在均会产生独有的天然同位素及丰度比,A?-A?差值更易成为识别依据。以3-甲基苯硫酚的TMS衍生物(C10H16SSi,MW=196)为例,分辨率为240000(FWHM,m/z200)时可有效区分m/z=198的A2同位素C10H16Si34S与C10H1630SiS,从而获得更准确的同位素差值。
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为清晰呈现特征,以含硫化合物丰富的大蒜为样品分析,其中的单硫(二甲硫醚)、双硫((E)-1-丙烯基-2-丙烯基二硫)及三硫(二甲基三硫)质谱图为例,凭借超高分辨率(>60000,FWHM,m/z=200)且稳定的质量精度(小于1ppm),三种化合物S产生的A?-A?的实测差值与理论值的偏差仅在0.00005Da左右。
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需要注意的是,分辨率不足会导致相近离子无法有效区分而导致该差值较大。以化合物(E)-1-丙烯基-2-丙烯基二硫为例,C3H3S2、C3H4S2、C3H5S2、C3H6S2碎片离子与各自的同位素离子相互叠加,增加了判断难度。动态分辨率≥80000时,C3H332S34S、C3H432S33S、C213CH432S2、C3H532S2四个离子能基线分离,可获得准确的硫化特征精细同位素分布。动态分辨率≥20000时,C3H332S34S、C3H432S33S与C213CH432S2三者无法区分,无法获得准确的硫化特征精细同位素分布。
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以1.995796±0.00005u作为含硫化合物的精准筛选依据,则可在大蒜样品中得到90种含硫化合物。而经常规定性方式确定的含硫化合物仅有48种(Level 3: 4种,Level 2: 44种)。以Peak@3.35min为例,该峰匹配为2,4-二甲基呋喃(C6H8O,SI=650,RSI=827,▲RI=15)。但该峰的质谱图具有含硫化合物的质谱特征。进一步分析可知,该峰为2,4-二甲基呋喃与烯丙基甲基硫醚共流出,两个物质在常规-5色谱柱下保留指数相差仅32。
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再以Peak@21.40min为例,因谱库未收录该化合物,匹配出的化合物HRF分值较低,无法解释特征碎片离子元素组成。由PCI质谱图可知该化合物的准分子离子M+H为235.02805(C9H15OS3),与理论值的偏差仅有0.22ppm。
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经MassFrontier?质谱解析软件分析,初步判断该化合物为阿霍烯((E)-ajoene),约其响应二分之一的Peak@21.63min的峰为(Z)-ajoene。据报道,阿霍烯是一种有效的抗菌、抗微生物和抗真菌药物,在癌症的化疗治疗中也显示出一定前景。
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2. 芳烃类化合物质谱特征
在GC-EI-MS中,杂环、芳环等高度不饱和的有机化合物在受到电子轰击时,会失去两个电子而形成双电荷离子。共轭结构能稳定分子离子,减少碎片化,使双电荷离子更易被观测到。以Phenanthrene(C14H10,MW: 178)质谱图为例,MS Interpreter软件对碎片离子m/z=89的注释为C14H102+(Doubly-charged),并非C7H5+。
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13C(Exact Mass:13.00335)的同位素离子因为双电荷的存在,A1-A0的理论值并非1.00335 u而是0.50168 u。从Phenanthrene的高分辨质谱图可知,m/z=89.03858为C14H102+,m/z=89.54027为C1313CH102+;m/z=88.03078为C14H82+,m/z=88.53245为C1313CH82+;m/z=87.02296为C14H62+,m/z=87.52468为C1313CH62+。同位素离子丰度比可佐证该结果。
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另一方面,如图所示,m/z=87.52468与m/z=87.52687相差0.00219 amu,质谱动态分辨率至少需要39000才可将其区分开,否则会导致双电荷离子的质谱特征失真。
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这一点在复杂基质样品中显得尤为重要。以蒽油样品中2,3-苯并咔唑质谱图为例,动态分辨率>80000时,m/z=108.03787得以与m/z=108.03385、108.04015分离,从而获得精准的△m/z。
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蒽油样品经解卷积处理,以△m/z=0.5000±0.1000过滤,最终得到2401对具有双电荷质谱特征的593个峰。对2401个A1-A0值做分布直方图分析。从结果看,均值为0.5009,中位数为0.5017(与理论值几乎没有差异),数据整体呈现出高度集中的分布特征。
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