基于Backfolding的纯净质谱数据提取算法
混合物样品经过GC-MS系统分析,其中保留时间接近的物质经过色谱后不能被完全分离,导致成分的谱峰重叠,得到的质谱图会包含共流出物的干扰,最终将导致定性分析的准确率和可靠性降低[1]。本文采用基于Backfolding算法提取纯净的质谱谱图。该算法是基于矩阵的算法,首先将原始GC-MS数据表示为矩阵形式,然后将矩阵中相邻扫描质谱图相减,得到的正值和负值的绝对值分别保存在单独的数据集中,相减操作能够去除一些随扫描时间变化较小的噪声干扰。之后,分别对相减得到的两个数据集进行移位操作并重新相加组合成一个矩阵,重新组合的数据的色谱分辨率会有明显的提高[2-4]。最后将新合成的矩阵经过一系列的矩阵运算,可以得到代表纯净成分的质谱数据的矩阵[5-7]。
关键词： 气相色谱/质谱;Backfolding;成分重叠;纯净质谱谱图提纯
气相色谱-质谱联用仪( GC-MS) 是对复杂混合物样品进行定性分析的重要工具, 广泛应用于环境、食品、地质检测等各个领域。其中保留时间接近的物质经过色谱后不能被完全分离, 导致色谱峰重叠,质谱仪扫描得到的质谱图会包含共流出物的离子,同时也包含一些来自离子源污染物、柱流失物、基质干扰物所产生的离子, 最终将导致定性分析的准确率和可靠性降低。Backfolding 算法是差分GC-MS 算法的延伸, 该算法首先应用差分GC-MS 算法得到两组差分数据, 包括正值和负值差分数据。然后将正值和负值差分数据进行移位并重新组合, 最后进行成分色谱图的重建。经过一系列工作得到 干净的质谱图, 以提高定性分析的可靠性和准确性。
通过对比AMDIS 与自编算法提取的结果与谱图, 两者的处理结果具有较好的一致性, 自编的谱图提取算法基本达到了AMDIS 的水平, 能够较好的去除仪器的背景噪声, 得到较干净的谱图, 实现了简单、可靠的定性分析。
参考文献：
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