強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合的“升維”體驗(yàn)——全二維氣相色譜-靜電場(chǎng)軌道阱質(zhì)譜
聽聞我國(guó)的5G建設(shè)已經(jīng)完成80%,在家辦公的飛飛也是喜大普奔,畢竟一個(gè)多月居家隔離、云辦公,全靠wan能的互聯(lián)網(wǎng)大神凱瑞。網(wǎng)絡(luò)講座、在線會(huì)議、慕課、直播,成熟的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用加持下,我們隔離了病毒,不隔離溝通。
5G 給我們一個(gè)新的維度
不遠(yuǎn)的將來,5G技術(shù)大面積鋪開應(yīng)用,勢(shì)必讓我們的生活產(chǎn)生質(zhì)的飛躍。為什么5G如此硬核,僅僅因?yàn)樗臄?shù)據(jù)傳輸速率高達(dá) 20 Gbps,秒秒鐘就下一部學(xué)(娛)習(xí)(樂)視頻嗎?不!5G帶來的改變,不僅僅在于速度的提升,5G與人工智能、大數(shù)據(jù)相結(jié)合,將開啟萬(wàn)物互聯(lián)的全新時(shí)代。說5G為我們所處的三維世界加上一個(gè)新的維度,也不足為過。
在不同的領(lǐng)域,引入和結(jié)合新的技術(shù),也往往也會(huì)帶來類似的“升維”體驗(yàn)。
我們熟知的色譜質(zhì)譜世界經(jīng)過近百年的發(fā)展,分析技術(shù)從色譜拓寬到色譜-質(zhì)譜聯(lián)用,從逐個(gè)色譜峰剪下稱重到批量處理組學(xué)分析大樣本數(shù)據(jù),從幾百分辨率進(jìn)化到動(dòng)則上百萬(wàn)分辨率的質(zhì)譜,每次技術(shù)革新無(wú)一例外,都為我們展示了更復(fù)雜的數(shù)據(jù)維度和深度。
色譜質(zhì)譜世界Z的“維度”體驗(yàn),莫過于多維色譜技術(shù)。
上世紀(jì)90年底初,Jorgenson和Phillips先后提出了全二維液相色譜和全二維氣相色譜的方法。以氣相色譜為例,全二維氣相色譜(GC×GC)不同于普通的二維氣相色譜(GC+GC)。GC+GC一般采用ZX切割的方法,不能完全利用二維氣相色譜的峰容量。而GC×GC通過調(diào)制器將兩根不同極性的色譜柱以串聯(lián)的形式連接,使得**根色譜柱的餾出物在調(diào)制器內(nèi)進(jìn)行濃縮聚集,然后以周期性的脈沖方式釋放到第二根色譜柱上繼續(xù)分離,Z終從第二根色譜柱進(jìn)入檢測(cè)器。
全二維GC×GC原理示意圖
圖片引自:Jens Dallüge, Beens J , Brinkman U A T . Comprehensive two-dimensional gas chromatography: a powerful and versatile analytical tool[J]. Journal of Chromatography A, 2003, 1000(1-2):69-108.
質(zhì)譜分析結(jié)合全二維氣相色譜(GC×GC),再次為化合物定性分析拓寬了維度,然而,GC×GC-MS至今未得到大范圍的推廣應(yīng)用,除了傳統(tǒng)的熱調(diào)制器安裝繁復(fù),對(duì)操作人員的要求較高之外,Z重要的原因在于:數(shù)據(jù)廣度拓寬之余深度的挖掘不足。通常與GC×GC相聯(lián)用的四極桿質(zhì)譜或低分辨飛行時(shí)間質(zhì)譜,無(wú)法提供足夠的樣品分析靈敏度和高質(zhì)量、高分辨的極ng確質(zhì)譜信息,致使GC×GC分離所得的色譜峰只有少部分得以定性確認(rèn)。
高分辨靜電場(chǎng)軌道阱氣質(zhì)聯(lián)用儀(GC-Orbitrap/MS)自推出以來,以其出色的分辨率、靈敏度、質(zhì)量精度、動(dòng)態(tài)范圍,在未知樣品揮發(fā)性成分分析中展現(xiàn)出極大的優(yōu)勢(shì)。
那么,Orbitrap/MS與GC×GC的強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合,是不是又可以帶來一次GC-MS分析的 “升維”體驗(yàn)?zāi)兀?/span>
全二維GC×GC-Orbitrap/MS安裝及原理示意圖
我們對(duì)一個(gè)復(fù)雜的植物精油樣品,分別采用一維GC-Orbitrap/MS和全二維GC×GC-Orbitrap/MS分析,并對(duì)比了二者的分析結(jié)果。一維GC-Orbitrap/MS數(shù)據(jù)通過高分辨解卷積軟件處理,在樣品中共分析得到揮發(fā)性化合物峰473個(gè),共定性出化合物244個(gè)(HRF Score > 90, SI > 650, RSI > 650, ΔRI < 30)。全二維GC×GC-Orbitrap/MS數(shù)據(jù)解析得到有效色譜峰733個(gè),定性揮發(fā)性化合物482個(gè)(SI > 650, RSI > 650, ΔRI < 30)。
精油樣品一維GC-Orbitrap/MS分析總離子流圖(TIC)
精油樣品全二維GC×GC-Orbitrap/MS分析結(jié)果(3D視圖)
有趣的是,這個(gè)精油樣品的色譜圖可以根據(jù)是否依賴二維分離定性,分割成兩部分。
精油樣品全二維GC×GC-Orbitrap/MS分析結(jié)果(2D視圖)
一維保留指數(shù)(RI)小于1400部分的化合物,基本不存在一維保留時(shí)間完全重疊的色譜峰,可以通過高分辨解卷積對(duì)峰進(jìn)行分離定性。以一維保留指數(shù)900 < RI < 1000的化合物為例,一維的GC-Orbitrap/MS分析共鑒定出揮發(fā)性化合物19個(gè),而GC×GC-Orbitrap/MS僅定性出揮發(fā)性化合物10個(gè)。
對(duì)于一維RI > 1400部分的化合物,存在大量一維保留時(shí)間相同的化合物,以1420 < RI < 1830為例(下圖),全二維氣相色譜通過串聯(lián)兩根不同極性的色譜柱,一針進(jìn)樣實(shí)現(xiàn)以往雙柱分離的效果,很大程度上簡(jiǎn)化了從復(fù)雜樣品中鑒定未知化合物的流程。
一維保留指數(shù)1420 < RI < 1830段的化合物(全二維數(shù)據(jù)2D視圖)
分析數(shù)據(jù)有“量”還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,“質(zhì)”才是評(píng)判質(zhì)譜數(shù)據(jù)價(jià)值的標(biāo)桿。
我們選取了TIC圖中樣品中峰面積Zda的化合物—乙酸冰片酯(RT 36.43 min,TIC Area 2.07E11)和相對(duì)面積較小的化合物—丁香酚(RT 39.53 min,TIC Area 1.93E7),查看這兩個(gè)化合物的極ng確質(zhì)量數(shù)測(cè)量結(jié)果、測(cè)量偏差及同位素離子豐度比率(下圖)。
Orbitrap/MS實(shí)測(cè)代表化合物的質(zhì)量數(shù)、質(zhì)量偏差及同位素離子豐度比率
對(duì)于一維GC-Orbitrap/MS數(shù)據(jù)而言,無(wú)論是高響應(yīng)的乙酸冰片酯,還是低響應(yīng)的丁香酚,實(shí)測(cè)特征離子m/z 95.0855 (C7H11+,乙酸冰片酯),m/z 164.0832 (C10H12O2+,丁香酚)及其M+1,M+2離子的質(zhì)量偏差均小于2 ppm。而GC×GC-Orbitrap/MS的數(shù)據(jù)中,除了豐度極低的C8[13]C2H12O2+離子質(zhì)量偏差為7.6 ppm外,其余離子的質(zhì)量偏差均小于3 ppm。無(wú)論是一維還是全二維的數(shù)據(jù),均展示了與天然同位素豐度比率極為相似的同位素豐度值,可用于輔證化合物的定性結(jié)果。可見,即使為了GC×GC分離提高了Orbitrap/MS的掃描速度,也能得到高質(zhì)量精度的質(zhì)譜數(shù)據(jù)。
誕生于上世紀(jì)90年代的全二維氣相色譜,極大程度地拓展了極端復(fù)雜未知樣品(如油品、環(huán)境污染物、精油、煙氣等)的分析廣度。而靜電場(chǎng)軌道阱質(zhì)譜提供的高分辨、高靈敏度、高精度的數(shù)據(jù)為未知化合物定性分析提升了可挖掘深度。
新質(zhì)譜技術(shù)在經(jīng)典的色譜技術(shù)強(qiáng)勢(shì)輔助下,實(shí)現(xiàn)了又一技術(shù)“升維”,為探索未知照亮一束光…
參考文獻(xiàn):
1、許國(guó)旺,葉芬,孔宏偉,路鑫,趙欣捷. 全二維氣相色譜技術(shù)及其進(jìn)展[J]. 色譜(2):132-136.
2、Jens Dallüge, Beens J , Brinkman U A T . Comprehensive two-dimensional gas chromatography: a powerful and versatile analytical tool[J]. Journal of Chromatography A, 2003, 1000(1-2):69-108.
全二維氣相色譜高分辨質(zhì)譜聯(lián)用應(yīng)用
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- 作者簡(jiǎn)介:氣相色譜儀,液相色譜儀,氣質(zhì)聯(lián)用儀,液質(zhì)聯(lián)用儀[詳細(xì)]
- 最近更新:2025-04-24 18:16:19
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