基于Backfolding的纯净质谱数据提取算法

2013-03-24 高甜甜 天津大学精密仪器与光电子工程学院

  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]

  重中之重词: 液相色谱/质谱;Backfolding;组成重复;纯净系统质谱谱图分离纯化   气质联用色谱-质谱联用仪( GC-MS) 是对缜密相混物试样做好相关性介绍的根本专用工具, 很广用途于大环境、食品加工、地质环境监测等其它域。另外删去周期取决于的有机物经途了色谱后不允许被齐全拆分, 从而导致色谱峰重重叠叠,质谱仪扫描拍摄到的质谱图会构成共流出来物的正阴阳正离子,同样也构成部分来于正阴阳正离子源水污物、柱短缺物、机质扰乱物生产生的正阴阳正离子, 以后将从而导致相关性介绍的精确率和可信度性影响。Backfolding 百度计算方法为基础是差分GC-MS 百度计算方法为基础的不断延展, 该百度计算方法为基础要用途差分GC-MS 百度计算方法为基础到两两差总分线据, 是指适值和负值差总分线据。后来将适值和负值差总分线据做好脱位相结合新组合式, 结尾做好因素色谱图的新建。经途了一一整套操作到􀀁 掉􀀁的质谱图, 以加强相关性介绍的可信度性和精确性。   根据进行对比AMDIS 与自编百度java算法转化成的結果与谱图, 俩者的处置結果具有着不错的统一性, 自编的谱图转化成百度java算法差不多满足了AMDIS 的层次, 可能不错的的还原设备的的背景噪声污染, 拥有较干静的谱图, 实行了简简单单、正规的定量数据分析数据分析。 对比论文资料:

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