基于Backfolding的純凈質譜數據提取算法
混合物樣品經過GC-MS系統分析,其中保留時間接近的物質經過色譜后不能被完全分離,導致成分的譜峰重疊,得到的質譜圖會包含共流出物的干擾,最終將導致定性分析的準確率和可靠性降低[1]。本文采用基于Backfolding算法提取純凈的質譜譜圖。該算法是基于矩陣的算法,首先將原始GC-MS數據表示為矩陣形式,然后將矩陣中相鄰掃描質譜圖相減,得到的正值和負值的絕對值分別保存在單獨的數據集中,相減操作能夠去除一些隨掃描時間變化較小的噪聲干擾。之后,分別對相減得到的兩個數據集進行移位操作并重新相加組合成一個矩陣,重新組合的數據的色譜分辨率會有明顯的提高[2-4]。最后將新合成的矩陣經過一系列的矩陣運算,可以得到代表純凈成分的質譜數據的矩陣[5-7]。
關鍵詞： 氣相色譜/質譜;Backfolding;成分重疊;純凈質譜譜圖提純
氣相色譜-質譜聯用儀( GC-MS) 是對復雜混合物樣品進行定性分析的重要工具, 廣泛應用于環境、食品、地質檢測等各個領域。其中保留時間接近的物質經過色譜后不能被完全分離, 導致色譜峰重疊,質譜儀掃描得到的質譜圖會包含共流出物的離子,同時也包含一些來自離子源污染物、柱流失物、基質干擾物所產生的離子, 最終將導致定性分析的準確率和可靠性降低。Backfolding 算法是差分GC-MS 算法的延伸, 該算法首先應用差分GC-MS 算法得到兩組差分數據, 包括正值和負值差分數據。然后將正值和負值差分數據進行移位并重新組合, 最后進行成分色譜圖的重建。經過一系列工作得到 干凈的質譜圖, 以提高定性分析的可靠性和準確性。
通過對比AMDIS 與自編算法提取的結果與譜圖, 兩者的處理結果具有較好的一致性, 自編的譜圖提取算法基本達到了AMDIS 的水平, 能夠較好的去除儀器的背景噪聲, 得到較干凈的譜圖, 實現了簡單、可靠的定性分析。
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