CN103328966A - 背景扣除介导的数据相关型采集 - Google Patents

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CN103328966A CN2012800061502A CN201280006150A CN103328966A CN 103328966 A CN103328966 A CN 103328966A CN 2012800061502 A CN2012800061502 A CN 2012800061502A CN 201280006150 A CN201280006150 A CN 201280006150A CN 103328966 A CN103328966 A CN 103328966A
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Abstract

本申请公开了一种用于质谱分析中的背景扣除介导的数据相关型采集方法。该方法包括:实时地将背景数据从样本的前体离子谱中扣除,以得到感兴趣组分的质量数据,以及在从所述背景扣除步骤所得到的质量数据的基础上,对所述感兴趣组分进行数据相关型采集。本发明还包括能够进行背景扣除介导的数据相关型采集的质谱仪系统和适用于背景扣除介导的数据相关型采集中的计算机程序。因此,本发明为样本中次要的感兴趣组分提供了高敏感度的数据相关型采集。

Description

背景扣除介导的数据相关型采集
相关专利的交叉引用
本申请主张了提交于2011年1月21日的美国临时专利申请序号No.61/435,257的美国法典第35条第119(e)款下的优先权,其全文以引用的方式并入本文。
发明领域
本发明涉及一种新颖的基于背景扣除的质谱信息来进行样品的数据相关型采集的方法和系统。
背景技术
美国专利20100213368中描述了一种精确且彻底的背景扣除方法,其全文以引用的方式并入本文。该方法采用一个样本的数据集和一个或一些于其有关的对照样本的数据集来减少样本中基质的化学噪声和不相关信号,导致有效地识别样本中的感兴趣组分.这方法也可应用到有效确定感兴趣组分碎片离子。这是通过采集非限定的样本和其对照样本的碎片离子数据来实现的。非限定的碎片离子数据可采用如下几种技术来获得:源内裂解或MSE(比如,见Plumb等人,RCMS,2006,20:1989-1994)。感兴趣组分的碎片离子可根据它们的保留时间和色谱图峰型与其前体/分子离子相对应。然而,在色谱无法分离相关共流出组分和共存多个可能的分子离子的情况下,就会很难确定碎片离子和其前体离子之间相关性了。在这种情况下,最好是采用基于MS/MS硬件的方式,来准确无误地将碎片离子与它们各自的前体离子进行相关联。
基于硬件的MS/MS技术,或者也称为串联质谱法,是一种非常有效地技术:在质谱仪中首先选择特定的前体离子,然后再对其进行激活和碎裂,然后记录特定前体离子的碎片离子(又称为产物离子)。对比前面提到的根据色谱特征把非限定碎片离子与它们各自的前体离子进行相关联的方法,借助MS/MS实验所获得的数据可以直接确定碎片离子和其分子离子之间的关系。MS/MS实验中获得的碎片离子信息可用于对它们各自的前体离子进行鉴定和解析结构。完成MS/MS实验需要设定每一个预期的前体离子和每一个单独的采集方式。然而,这就需要多次的进样才能采集到多个前体离子的数据。此外,还必须要事先知道感兴趣的预期的前体离子,才能得到它们各自的MS/MS数据。另外有一种方案就是利用数据相关扫描方式的MS/MS采集,使得在一个扫描功能中获得多个组分的MS/MS数据,且不需要预先设置特定前体离子。
在数据相关MS/MS采集方式中(DDA MS/MS),为了获得多个感兴趣的前体离子的MS/MS数据,通常的做法是在色谱分离的每个时间点上,会使用前体离子扫描模式(PIA)(可能是全扫描或是考察扫描),以便可以实时判断:(1)质谱中是否有值得选择的前体离子,以及(2)选择那些前体离子来做后续的MS/MS扫描。比如,在实际应用中,常用的方法是在前体离子谱中选择强度最高的离子去触发MS/MS扫描。还有一些例子是通过采用一些辅助方法,比如动态列表排除法或动态背景排除法(参见美国专利7351956和7297941),通过避免和/或者限定在较长的色谱时间范围内重复选择相同前体离子(比如强的背景离子)来进一步增大获得更多组分的MS/MS数据的机会。但是,所有的上述DDA的标准自身并不具备区分感兴趣组分与不感兴趣组分的能力(例如来自样品基质的信号)。这样做尽管能提高了获取更多组分的MS/MS数据,但是由于许多感兴趣的前体离子还是由于其强度较低,或者是仪器采集周期时间不够,而无法触发获得它们的MS/MS数据。因此,开发一种系统或方法,能够扣除背景数据并只采集感兴趣组分或者主要是感兴趣组分的质谱数据,是非常期待和需要的。
发明内容
本发明是通过以下方式实现上述需求的:公开一种用于实时地进行前体离子谱的背景扣除,进而将不相关信号(例如,来自样品基质的信号)去除以及进行基于背景扣除的质谱信息来进行数据相关型采集的方法和系统。
在一个方面,本发明提供了一种质谱仪系统,包括:(a)一数据相关型采集模块,其包括一质量数据采集单元;以及(b)一背景扣除模块,其包括一计算单元,其中,所述背景扣除模块可将背景组分的质量数据(“背景数据”)从一包括所述背景组分的样本的质量数据集中扣除,其中,对所述数据相关型采集模块所进行的质量数据采集是通过所述背景扣除模块来进行介导的。
在另一个方面,本发明提供了一种质谱仪系统,包括:(a)一种采集样本的质谱数据集的装置,这装置根据较早进行的数据相关型采集过程中识别的一离子峰进行数据采集(数据相关型采集);以及(b)一种将背景数据从样本数据集中扣除的装置,其中,从样本数据集大体上去除了不感兴趣的背景组分的离子信号,使得样本数据集中感兴趣组分的离子变得突出,从而实现仅对感兴趣组分进行有选择性的和高灵敏度的数据相关型采集,并且,得自背景扣除的数据集基本上是由感兴趣组分的相关数据组成的。
在另一个方面,本发明提供了一种分析样本的质谱的方法,包括以下步骤:(a)在一色谱时间点,利用第一质谱采集功能对样本采集一原始质谱,其中,所述原始质谱包括所检测的离子峰在该色谱时间点的m/z和强度信息;以及(b)利用背景数据集中的离子信息对所述原始质谱进行背景扣除,生成当前背景扣除质谱。
在另一个方面,本发明提供了一种用于分析样本的系统,包括:(a)一分离模块,其用于分离样本中组分的离子;(b)一质谱仪,其用于检测该样本中组分的离子;(c)一数据相关型采集模块;以及(d)一系统控制器,其包括一背景扣除模块,其构成使得所述系统根据指令进行数据相关型采集。
本发明可具有以下一个或多个优点:(a)本发明能选择性地对感兴趣组分,而不是样本基质组分进行数据相关型MS/MS采集和/或其他类型的数据相关型采集(如数据相关型样品收集)。在对样本中的此类感兴趣组分进行分析之前,通常对有多少这样的感兴趣组分以及它们的身份和数量是未知的。(b)因此,本发明为较小的感兴趣组分进行数据相关型采集提供了更好的敏感性。(c)除了特定m/z值的离子信号的信息之外,本发明还能根据实时基峰离子色谱图或总离子色谱图对感兴趣组分进行数据相关型采集。(d)本发明使得数据相关型MS/MS采集所得到数据显示出洗脱组分的峰形,这些峰形与样品中分析中所见到的前体离子分布或者UV分布、放射色谱分布或其他分布进行相关性分析或比较来达到鉴定或者其他目的。(e)本发明使得数据相关型MS/MS采集的所得到数据集变得更小,但是更相关。(f)本发明能灵活地根据用户的要求有择性地对特别一组感兴趣组分进行数据相关型采集。通常此类感兴趣组分在样本中的总量以及它们的特征和数量方面都是未知的。
结合以下附图和详细说明,可更好地对本发明的这些和其他的方面和优点进行理解。
附图说明
图1a至图1c是用于数据相关型采集的设备的三个示意图。
图2是用于得到背景数据的方法的步骤的流程图。
图3描述了图1a至图1c的系统的I/O设备的示例性截屏。
图4是实时背景扣除介导的数据相关型采集的步骤的流程图。
图5a至图5c示出了用于进行数据相关型采集的实时背景扣除后的质谱图。
图6是现示用当前背景扣除质谱的方法进行数据相关型采集的步骤的流程图。
图7a-图7c以色谱图示出了图6的方法600的效果。
图8现示了另一种用当前背景扣除质谱的方法进行数据相关型采集的步骤的流程图。
图9a至图9f示出了采用图8中的方法800来对数据相关型MS/MS扫描事件进行介导的决定点。
图10现示了用当前背景扣除质谱所构成的色谱的特性来进行数据相关型采集的步骤的流程图。
图11a至图11d示出了根据用户的要求用特别处理的背景数据有择性地对特别一组感兴趣组分进行数据相关型采集.
具体实施方式
在一个方面,本发明提供了一种质谱仪系统,包括:
(a)一数据相关型采集模块,其包括一质量数据采集单元;以及
(b)一背景扣除模块,其包括一计算单元,
其中,所述背景扣除模块可将背景组分的质量数据(“背景数据”)从一包括所述背景组分的样本的质量数据集中扣除,其中,通过所述背景扣除模块来对所述数据相关型采集模块所进行的质量数据采集进行介导。
在本方面的一实施例中,所述扣除事件每次都发生在进行该样本的即时后续数据相关型数据采集事件之前。
在本方面的另一实施例中,所述扣除包括采用计算算法,将背景组分的质量信号从样本的质量信号中去除或大体地去除。
在本方面的另一实施例中,在样本数据集的采集之前立即采集对照样品的背景数据集。
在本方面的另一实施例中,该系统还包括一数据存储模块,其中,在样本数据集的采集之前,将背景数据集预存储于其中。
在本方面的另一实施例中,所述背景扣除模块接受来自所述数据相关型采集模块的样本数据集、用在所述数据存储模块中的背景数据、通过计算算法的运算,将背景数据从样本数据集中扣除。
在本方面的另一实施例中,所述样本数据集是由样本的前体离子或母离子质量数据组成。
在本方面的另一实施例中,所述背景扣除模块从样本数据集中扣除背景数据,以产生新的基本上由感兴趣组分的质量数据组成的质量数据集,并且所述新质量数据集确定了用于指示一即时后续数据扫描事件的质量信号的选择。
在本方面的另一实施例中,所述质量信号的选择是根据所述新质量数据集中当前强度最高的质量信号。
在本方面的另一实施例中,所述质量信号的选择是根据所述新质量数据集中当前快速上升的质量信号或者独特的质量信号。
在本方面的另一实施例中,所述质量信号的选择是根据新质量数据集的基峰离子色谱图的快速上升特性或者其他独特特性。
在本方面的另一实施例中,所述即时后续数据扫描事件为MS/MS采集事件。
在本方面的另一实施例中,所述即时后续数据扫描事件为样本分级分离事件,其产生的分离的组分用于进一步分析。
在本方面的另一实施例中,所述进一步分析选自MSn、MS/MS和NMR。
在本方面的另一实施例中,所述扣除事件包括:通过所述数据相关型采集模块与所述背景扣除模块之间的相互作用将多个背景数据从多个样本数据集中扣除,然后对样品采集多个数据相关型数据。
在本方面的另一实施例中,在所述背景扣除模块的计算单元中通过计算算法的运算而得到的数据事件触发了所述质量数据的数据相关型采集。
在本方面的另一实施例中,所述计算算法在样本数据集中离子峰强度与对应组分的背景数据集中离子峰强度之间进行扣除或对比。
在本方面的另一实施例中,所述对比步骤包括:样本数据集中离子峰强度除以背景数据集中的对应离子峰强度,或者,背景数据集中的离子峰强度除以样本数据集中的对应离子峰强度,所述除以的结果以百分位或比率的形式表示并以它触发下一个数据采集事件。
在本方面的另一实施例中,所述背景数据的强度在进行所述扣除或对比之前乘以一放大因子。
在本方面的另一实施例中,所述比例因子是由被测试样本与对应的背景对照之间的浓度或效能差异所确定的。
在本方面的另一实施例中,背景数据和样本数据集为高分辨率质谱数据集。
在本方面的另一实施例中,背景数据包括对照样本的离子的m/z、色谱时间以及峰强度有关的信息,并基本上由不感兴趣的背景组分组成的。
在本方面的另一实施例中,所述系统为一LC-MS/MS系统。
在本方面的另一实施例中,所述系统包括一高分辨率质谱仪。
在另一个方面,本发明提供了一种质谱仪系统,包括:(a)一种根据在较早的数据采集事件中识别的峰对样本采集质谱数据的装置(数据相关型采集);以及(b)一种将背景数据从样本数据集中扣除的装置,其中,大体上去除了不感兴趣的背景组分的离子信号,使得样本中感兴趣组分的离子变得突出,从而实现仅对感兴趣组分进行有选择性和高敏感度数据相关型采集,并且,得自背景扣除的数据集基本上是由感兴趣组分的相关数据组成的。
在本方面的一实施例中,该系统还包括一种用于重构样本的当前背景扣除的质谱的装置,其中,根据所述当前背景扣除的质谱图在一指定的色谱时间的原始的质谱中选择离子进行数据采集。
在本方面的另一实施例中,所述重构装置包括将背景数据从一所测试样本的原始质谱中去除或大体地去除的计算算法。
在本方面的另一实施例中,所述采集装置包括一数据相关型采集模块,并且所述扣除装置包括一背景扣除模块。
在本方面的另一实施例中,所述系统为一LC-MS/MS系统。
在本方面的另一实施例中,所述系统包括一高分辨率质谱仪。
在另一方面中,本发明提供了一种用于分析样本的质谱的方法,包括以下步骤:
(a)在一色谱时间点,利用第一质谱采集功能采集样本的原始质谱,其中,所述原始质谱包括在该色谱时间点的所检测的离子峰的m/z和强度信息;以及
(b)利用背景数据集中的离子信息,在所述原始质谱中对离子进行背景扣除,生成当前背景扣除的质谱。
在本方面的另一实施例中,不感兴趣组分的离子信号大体上从当前背景扣除质谱中去除,并且样本中感兴趣组分的离子变得突出,从而实现对感兴趣组分进行有选择性和高敏感的数据相关型采集。
在本方面的另一实施例中,该方法还包括步骤(c):在步骤(a)中根据所指定的色谱时间点和m/z坐标,对背景数据集中的数据进行限定。
在本方面的另一实施例中,所述限定步骤包括对该色谱时间点的原始质谱中的离子加上以其为中心的一色谱波动时间窗口和一质量精度窗口。
在本方面的另一实施例中,所述色谱波动时间窗口和所述质量精度窗口为可变窗口。
在本方面的另一实施例中,在将背景数据从包括了背景组分的数据的原始质谱的对应部分中扣除之后,在该色谱时间点时重构原始质谱而得到了当前背景扣除质谱。
在本方面的另一实施例中,所述背景扣除是在第一装置中从数据存储中取得到背景数据再从样本的原始数据集中扣除背景数据。
在本方面的另一实施例中,所述第一装置包括一背景扣除模块。
在本方面的另一实施例中,该方法还包括基于当前背景扣除质谱的信息,确定在该色谱时间点之后的第二数据相关型采集功能的事件。
在本方面的另一实施例中,所述确定步骤是通过第二装置实现的,其用于基于当前背景扣除质谱的信息,为所述第二数据相关型采集功能计算出指令。
在本方面的另一实施例中,所述第二装置包括一数据相关型采集模块。
在本方面的另一实施例中,所述质谱采集功能在背景数据集的采集和样本的原始数据集的采集中保持相同或相等,使得这两个数据集中的不感兴趣组分具有相同的或类似的离子群体。
在本方面的另一实施例中,在步骤(a)或(b)之前,该方法还包括以下步骤:
(e)得到至少一个包括与离子的m/z、色谱时间以及峰强度有关的信息的背景数据集;
(f)明确指定一色谱波动时间窗口和一质量精度窗口;以及
(g)对待测试的样本进行分离和质谱分析,其中,所述分析包括第一质谱采集功能。
在本方面的另一实施例中,所述样本为生物样本。
在本方面的另一实施例中,所述生物样本包含活性药用成分或其代谢物。
在本方面的另一实施例中,所述生物样本包括一个或多个选自滥用药物、代谢物、医药品、法医化学品、农药、肽、蛋白质以及核苷酸的感兴趣组分。
在本方面的另一实施例中,所述生物样本包括难以与感兴趣组分相分离的多种背景组分。
在另一方面中,本发明提供了一种用于采用质谱仪对样本进行分析的方法,包括以下步骤:
(a)得到包括与离子的m/z、色谱时间以及质量峰强度有关的信息的背景数据集;
(b)采用至少第一质谱采集功能来分析样本的质谱;
(c)用第一质谱采集功能在一色谱时间点采集原始质谱,所述原始质谱包括所检测离子在该色谱时间点的m/z和强度信息;
(d)在背景数据集中从色谱时间和m/z坐标进行数据的区域的限定;
(e)采用第一装置用背景数据集的对应区域中的离子信息在该色谱时间点扣除原始质谱中的离子;以及
(f)在该色谱时间点之后,采用第二装置决定第二数据相关型采集功能的事件,所述第二装置包括基于第一质谱采集功能的当前背景扣除质谱信息,为决定所述事件而计算出指令;
由此,不感兴趣组分的离子信号大体上从第一质谱采集功能的当前背景扣除质谱中去除,并且样本中感兴趣组分的离子变得突出,从而实现对感兴趣组分进行有选择性和高灵敏的数据相关型采集。
在本方面的一实施例中,所述限定包括在该色谱时间点时以原始质谱中的离子为中心应用一色谱波动时间窗口和一质量精度窗口。
在本方面的另一实施例中,该方法还包括:在该色谱时间点以原始质谱中的离子为中心应用色谱波动时间窗口和质量精度窗口之前,对它们进行明确指定。
在本方面的另一实施例中,所述样本为生物样本。
在本方面的另一实施例中,所述生物样本包含活性药用成分或其代谢物。
在本方面的另一实施例中,所述生物样本包括一个或多个选自滥用药物、代谢物、医药品、法医化学品、农药、肽、蛋白质以及核苷酸的感兴趣组分。
在本方面的另一实施例中,所述生物样本包括背景中难以与感兴趣组分相分离的多种组分。
在另一方面中,本发明提供了一种用于分析样本的系统,包括:
一分离模块,其用于分离样本中组分的离子;
一质谱仪,其用于检测该样本中组分的离子;
一数据相关型采集模块;以及
一系统控制器,其包括一背景扣除模块,其构成来执行使得所述系统进行根据本文公开的任一实施例的方法的指令。
在本方面的一个实施例中,所述样本包括感兴趣组分和不感兴趣的背景组分,并且所述不感兴趣的背景组分与背景对照样本中的组分大体上相同。
其他方面或实施例将在其他部分中进行更加详细地说明。正如本领域的技术人员将会理解的那样,本发明的其他方面或实施例可包括本文公开的实施例的任何合适的组合。
定义
本文使用的术语“质谱”或者“质谱图”是指在一给定色谱时间点的质谱信息,包括m/z和离子信号的相关强度属性。(强度属性能够以相对形式或绝对形式来表示)
本文使用的术语“扫描”是指在一色谱时间点的采集或其他动作的事件,例如,在一色谱时间点采集质谱的事件,或者指示采样设备在一色谱时间点进行针对色谱流出物的动作的事件(例如,开启或关闭该采样设备)。
本文使用的术语“扫描功能”是指在一分析中进行的质谱采集(或者其他采集/动作,包括针对色谱流出物的非质谱动作)的类型。在这个分析过程中,可由一个以上的扫描功能。比如,在数据相关型工作流程中,可存在有前体离子采集(PIA)扫描功能和数据相关型采集(DDA)扫描功能。各扫描功能可具有多个扫描事件并且这些扫描事件通常标注有连续的扫描编号(例如,1、2、3、4等)。通常情况下,标注扫描功能的这些扫描事件的扫描编号与这些扫描事件的色谱时间特性有关并且代表了这些色谱时间特性。在数据相关型工作流程中,DDA功能的扫描事件,如果存在有的话,通常会紧接PIA功能的扫描事件。比(例)如:
PIA1/DDA1、PIA2/DDA2、PIA3/DDA3、PIA4/DDA4、PIA5/DDA5、……;或者
PIA1/noDDA1、PIA2/noDDA2、PIA3/DDA1、PIA4/noDDA、PIA5/DDA2、……;等等。
本文所使用的质谱采集功能的术语“数据”数据集”是指该扫描功所得到的质谱信息,通常包括离子的色谱时间、m/z和信号强度属性(以相对形式或绝对形式来表示)。
本文所使用的术语“数据相关型采集功能”是指质谱采集功能或非质谱功能(例如,采样),这质谱功能的扫描事件是基于由“母”质谱采集功能(其通常称为前体离子采集功能)获得的数据集的当前信息来执行的。数据相关型采集功能包括,但不限于,MS/MS采集功能。
MS/MS采集功能,或者也称为串联质谱扫描功能,是这样一种技术:首先对质谱仪中的特定前体离子进行选择,然后再对其进行激活和击碎,之后对特定前体离子的碎片离子(又称为产物离子)进行记录。
本文所使用的术语“数据相关型MS/MS采集功能”是指一种DDA功能的方式,其中,为了得到不同前体离子的MS/MS数据,通常会将一标准应用于对前体离子采集功能的数据的检查中,以实时地对以下事件作出判断:是否有如何前体离子值得在此时进行选择,和/或选择哪个(哪些)前体离子来进行后续的MS/MS扫描事件。
本文所使用的术语“背景数据”是指不同于前体离子采集扫描功能的数据集的数据集,它是被输入到(背景扣除模块)来实现由前体离子采集扫描功能进行的实时背景扣除的数据集。背景数据通常包括m/z和离子信号的强度属性,如果在前体离子采集扫描功能的数据集中也含有等同的离子信号,那么上述这些离子信号不会触发进行数据相关型的采集。
本文所使用的术语“背景扣除”是指前体离子采集扫描功能的数据集与背景数据的实时对比运算,以削弱/取消不感兴趣的离子信号并且由此突出/强调对感兴趣的离子信号进行相关的数据相关型采集,其中,所述实时对比的运算通常包括,但不限于,强度减法、强度除法、离子信号归零或者任何其他计算式运算或其变型,正如本公开内容的一些实施例中所示。
本文所使用的术语“将背景数据从样本数据集中扣除的装置”是指一种包括进行上述提及的“背景扣除扣除”的方法或系统的装置。
本文所使用的术语“当前背景扣除质谱”是指对从最近的色谱时间点的前体离子采集功能处得到的质谱进行背景扣除运算所得到的数据,包括该色谱时间点处的经过处理的离子信号的m/z和其相关强度属性确(以相对形式或绝对形式来表示)。
本文所使用的前体离子采集功能的术语“背景扣除数据集”(又称为“新质量数据集”或者“背景扣除质谱信息”)是指在背景扣除扣除质谱图中的离子信号的强度属性是在所有当前背景扣除质谱图的离子中最强的。
本文所使用的背景扣除数据集的术语“当前强度最高的质量信号”是指当前背景扣除质谱的离子信号,这些离子信号的相关强度属性在当前背景扣除质谱的离子信号中最高。
本文所使用的术语“动态例表排除法”是指一种现有的DDA技术,其中,具有最近触发的数据相关扫描的前体离子的m/z信息存储于临时排除列表中,使得该信息用来防止连续选择小一个时间内出现的相同离子并且由此使得其他未出现在该列表上的前体离子(通常是质谱中强度更低的离子)有机会被选择来进行数据相关型采集。
本文所使用的术语“动态背景信号排除法”是指一种现行的DDA技术,其中,对前体离子采集功能的数据集中离子信号的快速上升或独特属性进行表征,并且将其用来触发数据相关型采集(US7351956、US7297941或者Kohli等人,Rapid Commun.MassSpectrom.,2005,19:589-596),并且由此为更多离子提供了触发数据相关型采集的机会。
本文所使用的术语“基峰强度”是指质谱中离子信号的最高强度值。本文所使用的术语“基峰离子色谱图”或“BPI”是指来自质谱采集功能的数据集的时间分布,其描述了基峰强度随着色谱时间尺度的时间变化。基峰强度变化的快速上升属性或者独特属性能够以与例如US7297941中用于表征单独离子信号的快速上升属性或独特属性的方式相类似的方式进行表征。
本文所使用的术语“总离子强度”是指质谱中所有离子信号强度的总和。本文所使用的术语“总离子色谱图”或“TIC”是指来自质谱采集功能的数据集的时间分布,其描述了总离子强度随着色谱时间尺度的时间变化。总离子强度变化的快速上升属性或者其他独特属性能够以与US7297941中用于表征单独离子信号的快速上升属性或独特属性的方式相类似的方式进行表征。
根据本发明的术语“用于数据相关型采集的装置”是指一种利用前体离子采集功能的“背景扣除数据集”(又称为“新质量数据集”或者“背景扣除质谱信息”)来对至少一个数据相关采集功能的事件进行介导的装置。因此,该装置全面地包括任何采用前体离子采集功能的质谱信息对数据相关型采集/动作事件的执行进行指示的方法或系统。
本文所使用的术语“测试样本”是指任何被分析的样本,其分析包括至少一个“数据相关性采集功能”的分析。
本文所使用的术语“感兴趣组分”是指测试样本中分析目的所针对的分析物。根据本发明,对于感兴趣组分的离子来说,它们在背景数据中(对应的时间和m/z部分中)的同等离子信号通常是不存在的,或者是以显著较低的强度存在。测试样本中的“感兴趣组分”的实例包括,但不限于,医药品、药物代谢物、降解物、杂质、蛋白质、肽、脂质、糖、酸、碱、污染物、工业化学品、滥用药物、农药、法医化学品和异生物质等。
术语“不感兴趣组分”是指测试样本中不同于“感兴趣组分”的组分,这些组分的同等离子信号通常也会以相当的水平存在于背景数据中。
本文所使用的术语“生物样本”是指示例性类型的“测试样本”,其包括来源于生物化学源或相关源(包括,但不限于,胆汁、尿液、血浆、体液、粪便、组织或细胞匀浆、微粒或酶孵育物、植物或蔬菜提取物、天然产物提取物、制剂或载体等)的“不感兴趣组分”。
优选实施例
图1a至图1c示出了用于背景扣除介导的数据相关型采集的设备100的典型的基本部件。在图1a所示的1个实施例中,该设备包括一耦接至一质谱仪120的分离模块110以及用于控制分离模块110和质谱仪120的系统控制器130。一输入/输出(I/O)设备140(通常包括一输入部件,比如键盘或控制按钮,以及一输出部件,比如显示器)可操作性地与控制器130连接。还提供了一数据存储器150。质谱仪120优选地包括一用于进行数据相连型质谱采集(例如MS/MS采集)的DDA模块160a。系统控制器130适于计算和限定一系列用于控制数据相关型采集的指令。控制器130优选地包括一背景扣除模块170,其构成来实时地获得背景扣除质谱,进而对数据相关型采集进行介导。数据存储器150包括一背景存储器180,其包含有被背景扣除模块170所重新得到的背景数据。
质谱仪120优选地包括一具有相对较高的质量分辨能力的质量分析器,其中包括有本领域内已知的飞行时间质量分析器或傅里叶转换型(包括OrbitrapTM)质量分析器。分离模块110为液相色谱(LC)、气相色谱(GC)、毛细管电泳(CE)或者其他以时间差异的方式对样品的组分进行分离并且洗脱的装置。控制器130可包括任何适用于完成本申请中所述的目的的数据采集和处理系统或装置。比如,它可包括一个编程好的或者可编程的一般用途或特殊用途计算机或者其他带有相关的编程和数据采集和控制装置的自动数据处理设备。比如,它可包括一个或多个自动化数据处理芯片,其适用于通过适当编码的结构化编程来实现自动化和/或交互性控制,其中包括一个或多个应用程序和操作系统程序,以及任何必要的或理想的易挥发型或持久型存储媒介。
在一个实施例中,上述数据相关型质谱采集为通过质谱仪120中的DDA模块160a进行的MS/MS采集。本实施例中的DDA模块160a包括一离子选择和碎裂装置,比如进行MS/MS采集的离子阱或碰撞室。MS/MS采集的事件包括对前体离子的选择以及对它们的碎裂和产物离子的记录,且这些事件是由控制器130中计算和限定的一系列指令来控制的,在该控制器中,其中一些指令是在背景扣除模块170中所得到的当前背景扣除质谱信息的基础上进行计算和限定的。
在另一个实施例中,上述通过质谱仪120中的DDA模块160a所进行的数据相关型质谱采集为不同于MS/MS采集功能的质谱采集功能。比如,在一些实施例中,数据相关型采集功能是对相反极性离子的采集(例如,负电流与正电流)或在离子阱装置进行MSn的采集。数据相关型采集的事件,如触发采集和决定和完成采集的方式,是由控制器130中计算和限定的一系列指令来控制的,在该控制器中,其中一些指令是在背景扣除模块170中所得到的当前背景扣除质谱信息的基础上进行计算和限定的。
在图1b所示的另一个实施例中,设备100可包括一位于质谱仪120外侧的DDA模块160b,而不是位于质谱仪120内部的DDA模块160a。数据相关型采集是通过DDA模块160b在质谱仪120的外侧进行。分离模块110通过一色谱流出物分流器耦接至质谱仪120和DDA模块160b。系统控制器130耦接至质谱仪120和DDA模块160b,以用于控制质谱仪120和DDA模块160b。数据相关型采集功能为DDA模块160b所进行的色谱流出物的数据相关型采样或其他的分析。数据相关型采样功能的事件包括对色谱流出物的采样或丢弃作出决定的定时,且这些事件是由控制器130中计算和限定的一系列指令来控制的,在该控制器中,其中一些指令是在背景扣除模块170中所得到的当前背景扣除质谱信息的基础上进行计算和限定的。在一个实施例中,DDA模块160b为与质谱仪120分离的装置,并且对来自分离模块110的色谱流出物进行采样或其他的分析。比如,在一个实施例中,它是进行不同类型的质谱采集的第二质谱仪,例如,离子化极性的对立模式。在另一个实施例中,它为一分级分离装置,其为多孔板样式或单独小瓶样式,用于将感兴趣的洗脱组分收集起来,用于后续的分析。图1d示出了其中一个这种分级分离装置,其包括流出物分流开关和移动式组分收集装置,这两者都与系统控制器130相耦接,且关于对色谱流出物进行采样或丢弃的决定是由控制器130中计算和限定的一系列指令来控制和协调的。在另一个实施例中,它为一分流装置,用于引导感兴趣的洗脱组分进行核磁共振(NMR)分析。在另一个实施例中,它为一定位装置,用于将感兴趣的洗脱组分定位至一激光解析基体辅助离子源(MALDI)的板上。
在图1c所示的另一个实施例中,根据本发明的用于背景扣除介导的数据相关型采集的设备100包括一位于质谱仪120内的DDA模块160a和位于质谱仪120外侧的DDA模块160b,还有这些部件之间的上述所有连接。通过160a的数据相关型质谱采集功能(比如MS/MS采集)和通过160b的数据相关型采样或其他功能都是在背景扣除模块170中所得到的当前背景扣除质谱信息的基础上进行的。
图2阐述了获得背景数据的一优选实施例的步骤,一般称为200,这些步骤优选地是在背景扣除介导的数据相关型采集的分析周期开始之前由相同的设备100所执行的。在步骤202中,针对将要采用数据相关型采集来进行分析的测试样本,得到一个或一些背景样本。预计背景样本包含大部分的或者几乎所有的不感兴趣组分(例如,样本基质组分),这些不感兴趣组分可能存在于测试样本中,但是没有包含或者包含非常少量的感兴趣组分。背景样本可能包含或者可能没有包含不存在于测试样本中的其他组分。
在步骤204中,采用设备100对背景样本进行分析,以获得一系列沿着分析的色谱时间坐标的质谱,包括m/z值和用于背景组分的待检测离子的强度。质谱数据优选地是以高分辨率的方式获得的(例如,高达3000Da的质量范围的质谱分辨能力大于10000),并且,数据集中相同组分的所测定的精确质量m/z值在两个样品分析间通常保持在一个特定的质量精度范围内(例如,在10ppm内)。这种鉴定标准通常可以在飞行时间(ToF)型或傅里叶转换(FT)型质谱仪器(包括OrbitrapTM)来实现的。此外,运行间的组分的色谱洗脱时间可能会移位并且不同组分的移位可能具有或可能不具有相同的长度或相同的方向,但是它们通常是在一个色谱波动时间范围内(例如,小于0.3分钟)。重要的是要保持组分分离条件和质谱条件相同或相似,以在适用的情况下用于背景样本的分析和测试样本的后续分析,使得运行间的离子信号在色谱时间和m/z坐标方面是相当,并且对质量精度窗口和色谱波动时间窗口进行限定,以实时地得到测试样本的背景碎裂的质谱图,下面将对其进行更加详细地说明。另外,还重要的是要保持用于背景数据集的采集和测试样本的前体离子数据集的采集的质谱采集功能相同或等同,使得这两个数据集中的不感兴趣组分在用于有效的背景扣除时给出相似离子分布。比如,在一个实施例中,这两个数据集都是通过常规的质谱采集功能来获得的,不会启动前体离子碎裂装置,因此,这两个数据集大部分是组分的分子离子。作为一个替换的方法,在另一个实施例中,这两个数据集可通过非特定碎裂采集功能,包括离子源内碎裂或MSE,获得的,并且因此,这两个数据集大部分是组分的非特定碎片离子。
在步骤206中,所获得的质谱及其相关色谱时间信息通常作为背景数据存储于背景存储器180中。在一个实施例中,作为可选地对背景数据进行其他工艺处理,减少数据集,以在用于实时背景扣除时,达到更快的接入和计算的目的。例如,在一个实施例中,对背景数据进行降噪和/或峰电位减除算法的工艺处理。这可以通过将扫描事件(即,色谱时间点的扫描)中的任何离子简单地去除来完成,这些离子在质量精度窗口内的等同m/z离子在工艺处理之前或工艺处理之后并不存在于相邻扫描事件的数据中(美国专利申请20100213368),或者工艺处理可通过其他算法来完成,比如,窗口化质量选择方法(Fleming等人,J.Chromatogr.A,1999,849:71-85)。比如,在另一个实施例中,简化型背景数据是通过提取表示整个原始的背景数据集的数据子集来获得的,并且,简化的数据集被用于背景扣除的数据相关型采集。比如,自动地跳过从每一相邻扫描得到的背景数据的质谱。这样做是切合实际的,原因是在于,通常情况下质谱仪的采样速率足够快,能使得基质中相同的组分在多个相邻扫描上都受到检测,并且因此,跳过每一相邻扫描或每两相邻扫描不会影响对它们的识别和扣除。可被理解的是,现有很多方式来在不脱离本发明的范围的前提下可用于处理和/或减少背景数据集,比如,将数据转换为不同的形式(例如,阵列样式),以表示背景离子的m/z、强度和保留时间信息,从而达到更快的接入和计算的目的。
作为方法200的替代,通过其他方法或来源获得背景数据。比如,只要数据中组分的保留时间和m/z信息一般是在它们预期值的典型色谱时间波动窗口和质量精度窗口之内,便可采用历史/档案数据或者来自与设备100不完全相同的色谱/质谱系统的数据。作为一个替换的方法,在背景数据中不感兴趣组分可人工地合成,这些不感兴趣组分已知是存在于测试样本数据中。比如,在一个实施例中,组分的m/z值、保留时间范围和强度范围归属于基于现有知识数据库或文献的数据阵列。在一个实施例中,保留时间范围为模型峰的宽度(例如,高斯峰的宽度)。在另一个实施例中,它是预期分析的全部或大部分的色谱持续时间,以将此组分限定为一连续背景。在另一个实施例中,强度范围是模型峰的形态(例如,高斯峰形)和/或是以有限的强度值。在另一个实施例中,它是无限的值或者是用类似将组分从数据相关型采集的触发中排除的方法来限定。在一些实施例中,对来自不同来源的背景数据进行结合,比如,方法200所获得的数据与人工合成数据之间进行结合。
参考图3,其示出了计算机屏幕302的示例性截屏300,同样地,I/O设备140的显示器上也显示了该截屏。
图4阐述了一种用于实时地获得背景扣除数据并以次介导对测试样本进行数据相关型采集的方法的基本步骤,这一般称为400,是在分析期间由设备100优选地进行。据了解,用类似步骤通过采集后的数据处理,而不是用于实时背景扣除介导数据相关型采集,来获得背景扣除数据的已经在之前公开了(例如,Zhang等人,J.MassSpectrom.2008,43:1181-1190;US2010/0213368)并且很容易在其他实验室中进行复制(例如,Zhu等人,Rapid Commun.Mass Spectrom.2009,23:1563-72),其全文以引用的方式并入本文。
在步骤402中,通常在测试样本的分析周期开始之前,使用者对保留时间波动窗口、m/z精度窗口以及强度扣除的方法进行确定,并且通过I/O设备140(例如,通过屏幕302上示出的字段304、306和308)将它们及其相关参数输入至背景扣除模块170中。
所指定的保留时间波动窗口(即色谱波动时间窗口)是基于色谱/质谱系统100运行间所预期的色谱时间波动的范围,并且,在一个实施例中,它设定为可以适应运行间色谱时间波动的典型多样性的一个值,例如,最大已知色谱时间波动的两倍。例如,如果在不同的样品运行间的组分的色谱时间波动一般小于0.3分钟(由在不同的样品运行间相同组分的顶峰时间所测定),那么±0.3分钟是优选的色谱波动时间窗口,但是正如会理解的那样,其他范围也是可能的。通常情况下,没有必要将时间窗口设定得太宽(例如,>100x最大已知时间波动)。如果时间窗口设定得太宽,那么可能会增大将测试样本中感兴趣组分错误地扣除的可能性,进一步对其数据相关型采集产生不利的影响。
所指定的m/z精度窗口是基于色谱/质谱系统100所预期的质量测量精度的范围,并且,在一个实施例中,它设定为可以适应运行间典型的质量测量精度的一个值,例如,最大已知质量测量精度的两倍。例如,如果不同的样品运行间的组分的质量精度一般小于10ppm,那么质量精度窗口可优选地设为±10ppm,但是正如本领域的技术人员将会理解的那样,其他的范围也是可能的。通常情况下,没有必要将质量精度窗口设定得太宽(例如,>100x最大已知质量测量精度)。如果质量精度窗口设定得太宽,那么可能会增大将测试样本中感兴趣组分错误地扣除的可能性,进一步对其数据相关型采集产生不利的影响。
在根据本发明的示例性实施例中,正如屏幕302上的字段308所示,强度扣除方法是一种强度放大因子的应用。正如将在下文进行更加详细地说明那样,当指定了一强度放大因子时,背景数据的指定区域中的离子的最大强度在从测试样本质谱中的离子的强度中扣除之前乘以所指定的强度放大因子。这种对背景离子强度的放大有助于有效地去除背景离子,应为在测试样本与背景样本中的基质组分的数量在通常情形下可能有所不同。在一些实施例中,放大因是根据感知到样本之间基质组分或者其他不感兴趣组分的强度(或数量)差异程度来设定的。在一优选的实施例中,该强度放大因子设定为2,但是正如本领域的技术人员将会理解的那样,其他值(例如100)也是可能的。通常情况下,没有必要将放大因子设定的太大(例如,大于10000)。如果强度放大因子设定的太大,那么可能会由于背景数据中存在有少量的感兴趣组分而导致感兴趣组分的信号在背景去除的数据中显著减少,并且由此对其数据相关型采集产生不利的影响。
在一替代实施例中,强度扣除方法呈现出其他形式,例如,在没加放大因子的前提下进行强度扣除,或仅根据在背景数据的指定区域中存在有等同离子,无论这些等同离子的强度如何,直接将测试样本质谱中的这离子归零,或者进行强度差异的对比并以比值或百分位的形式进行表达,正如将在下文进行更加详细地说明那样。
在步骤404中,通常通过I/O设备140(例如通过屏幕302上的字段310)对适合用于测试样本分析的背景数据进行指定。系统控制器130通常是从背景存储器180处可取出所指定的背景数据,并且使得它们作好被背景扣除模块170接入的准备。在一优选的实施例中,在测试样本的分析周期开始之前,将所指定的背景数据读入控制器的存储器中,并且,所送入的背景离子信息以适合于快速计算目的的格式设置在沿着保留时间和m/z坐标的阵列中。正如将会被理解的那样,所述优选实施例存在有许多不脱离本发明的精神的替代实施例。例如,在一些实施例中,不是在开始测试样本分析之前将整个背景数据集送入,而是在测试样本分析的色谱时间前进的同时,将部分的背景数据动态地送入至控制器的存储缓冲器中。在一些实施例中,所送入的背景数据是以与阵列格式不同的格式进行设置,但是仍然满足沿着保留时间和m/z坐标进行计算的要求。在一些实施例中,用与步骤206中所涉及的工序相类似的其他工序对背景数据进行处理(如果不是已经在步骤206中进行的话),以提取简化型背景数据集或者消除数据中的随机噪音。
然后,在步骤406中,使用者通常输入一开始测试样本的分析周期的命令(通常是通过I/O设备),在收到该命令之后,对控制器130进行编程,启动样本中组分的色谱分离并且启动第一质谱采集功能来沿着色谱时间坐标来记录所洗脱组分的离子。来自分离模块110的洗脱组分在质谱仪120中进行电离,并且在通常情况下,在分析周期的持续时间内的每个很小的时间间隔获得一系列质谱,例如,时间间隔的范围为0.01秒至10秒。第一质谱采集功能(有时称作“前体离子采集功能”)的各质谱随着色谱时间坐标为在该功能的各色谱时间点处所检测的组分的所有离子进行m/z值和强度的记录。正如将在下面步骤中进行更加详细地说明那样,通常情况下,一旦第一质谱采集功能的扫描事件在一时间点上完成,那么立即采用一背景算法来对该功能的质谱数据进行处理,并且,实时地对该质谱数据进行估算,以确定是否继续进行以及如何继续进行第二数据相关型采集功能的扫描事件。除了第二数据相关型采集功能之外,其他采集功能也包括在分析周期内。在一些实施例中,其他采集功能的扫描事件与第一质谱采集功能的扫描事件相交错。例如,在一些实施例中,包括了非特定碎片采集功能(Zhang等人,Anal.Chem.,2009,81:2695-700.),以对测试样本的洗脱组分中的非特定碎片质谱进行记录。在一个实施例中,第一质谱采集功能的原始质谱数据的副本将保存在数据存储器150中。在一替代实施例中,第一质谱采集功能为预扫描功能,并且因此,所获得的质谱数据在没有被永久保存的情况下仅仅是临时存储于控制器130的存储器中。
第一质谱采集功能的质谱数据与通过方法200所获得的背景数据相类似,且优选地以高分辨率的方式进行采集。另外,在适用的情况下,用于获得数据的组分分离条件和质谱条件优选地与用于获得背景数据的条件相同或相似,使得不同样品运行间的离子信号在色谱时间和m/z坐标上相当,并且,在步骤402中所指定的质量精度窗口和色谱波动时间窗口对于识别来自第一质谱采集功能的存在于背景数据中和测试样本的的数据中的常见组分的离子是有意义的。
在步骤408中,背景扣除模块170采用在步骤402中所指定的m/z和保留时间窗口,以测试样本的第一质谱采集功能的所得质谱中的离子为中心对背景数据的区域进行了限定。在一些实施例中,用于对背景数据的区域进行限定的方式是与US2010/0213368中所描述的方式相类似。在示例性实施例中,一旦第一质谱采集功能已经完成了在一色谱时间点对测试样本的质谱进行采集,那么背景扣除模块随着色谱时间坐标以该色谱时间点为中心应用步骤402中所指定的色谱波动时间窗口,进而将背景数据的区域限定在所指定的时间窗口内,例如,相对地与该时间点为中心。只考虑用在这色谱时间范围的限定界限内的背景数据与测试样本的质谱中的数据进行对比。另外,背景扣除模块还以测试样本的质谱的离子信号的m/z值为中心,应用步骤402中所指定的质量精度窗口,以对背景数据的离子的区域进行限定,这样一来,这些离子的精确m/z值会位于所指定的质量精度窗口内,例如,相对地以离子信号的精确质量m/z值为中心。只有在m/z坐标的限定界限内的背景数据的离子会被考虑来触发对在测试样本质谱中该m/z值的离子信号的扣除。对背景数据中其精确质量m/z值在所限定的m/z界限之外的离子不加以考虑。
在一些实施例中,如US2010/0213368所述且本领域的技术人员将会理解的是,为了降低计算冗余度和促进处理速度。可一个接一个地或者同时地或者以其他方式应用保留时间窗口和质量精度窗口,或者将背景数据集中保留时间和m/z坐标组成阵列格式,或者将数据集组成其他适合的格式。应用步骤402中所指定的时间窗口和质量窗口将导致根据测试样本质谱中的各m/z数据点的指定保留时间和m/z界限对背景数据进行区域限定。象所理解的那样,无论背景数据中的共有的不感兴趣组分在所指定的色谱波动时间窗口内有多大的色谱时间波动的可能性,这将使得它们能够从测试样本质谱中被捕获并且被扣除,并且同时会阻止用质量精度窗口之外的不相关的相同质量的组分错误地扣除测试样本质谱的组分。
在优选的实施例中,出于背景扣除的目的,在第一质谱采集功能的初始m/z范围中对测试样本的质谱中所有m/z数据点进行检查。在一替代实施例中,当测试样本质谱数据的m/z值是在第二m/z范围内,这些数据点才进行步骤408、410和412所诉的背景扣除。这个第二m/z范围通常小于初始m/z范围并且在该初始范围内。比如,如果初始m/z范围为50-1500Th,那么第二m/z范围为150-1000Th。(Th,或称作Thomson,是m/z值的单位。)第二m/z范围通常是在知晓潜在的感兴趣组分的m/z范围的基础上来确定的。第一质谱采集功能的第二m/z范围通常通过I/O设备140(例如,通过屏幕302上的字段312)输入至背景扣除模块170中,这是作为步骤402的一部分并在分析周期开始之前。
在步骤410中,该方法提供了一种装置,该装置用于采用所指定的强度扣除方法,基于对背景数据的对应区域(其中,保留时间和m/z坐标中的m/z界限和保留时间界限在步骤408中限定)中离子信号的最大强度的检查和确定,来对测试样本质谱中的离子信号进行背景扣除。对背景数据的限定区域的检查和对测试样本质谱中离子信号的扣除都是背景扣除模块170功能的一部分。如果测试样本质谱中一个离子没有在背景数据的限定区域内出现,那么这离子信号将保持不变。如果一些离子信号存在于背景数据的限定区域内,那么测试样本质谱中的对应离子将被一特定的强度扣除方法来进行背景扣除。
在一示例性实施例中,指定方法可首先确定背景数据限定区域中离子的最大强度,然后再将该强度从测试样本质谱中离子的强度中扣除。如果所述扣除的净值在零以下,那么将测试样本质谱中离子的强度设定为零,或者,把该离子从测试样本质谱处废除。
根据一优选实施例,版如步骤402所示先用一放大因子将背景数据的限定区域中离子信号的最大强度可进行放大,再将它从测试样本质谱的离子强度中扣除。
根据一替代实施例,在对照样本数据对应限定区域中有离子信号的这一基础上,可用所指定方法直接将测试样本质谱中的该离子强度归零,且不需要对该强度进行考虑。本发明适用于以下情况:测试样本没有污染对照样本以及对照样本中没有感兴趣组分。
正象本领域的技术人员将会理解的,通过设计和应用,强度扣除方法可以产生许多变型,并且因此,用背景数据的对应区域中的离子信息对测试样本质谱中的离子信号进行扣除的方法也会有许多变型。
在步骤412中,在完成了针对第一质谱采集功能的第一m/z范围内所有的数据点的或指定的第二m/z范围内的m/z数据点的步骤410之后,该方法记录了在当前色谱时间点当前的测试样本的背景扣除以后的一系列m/z数据的强度。这一系列m/z和强度信息在本申请中称作在该时间点的测试样本的“当前背景扣除质谱”,并且该信息通常保持在系统控制器130的存储器中,用于实时地对后续数据相关型采集扫描事件进行介导作出决定。任选地,在一些实施例中,当前背景扣除质谱的副本与其色谱时间信息一起作为永久的测试样本分析数据集的一部分而保存在数据存储器150中。如果离子信号没有在背景数据的限定区域中指定的色谱波动时间窗口和质量精度窗口出现,它们的原始强度与其m/z值一起直接记录在当前背景扣除质谱中。根据本发明的示例性实施例,强度值为零的离子可以记录为零,或者,将该m/z数据点从背景扣除质谱中除去。
图5中所示的是在色谱时间点获得测试样本的当前背景扣除质谱的一实例。较长的垂直箭头示出了色谱时间坐标。较短的水平空心箭头示出了采集质谱的时间点。在所示出的各质谱中,离子强度绘制在y轴上,而离子信号的m/z值绘制在x轴上。图5a示出了在色谱时间t从测试样本的第一质谱采集功能中采集的当前质谱。出于说明的目的,图5a中的质谱仅包含三个m/z数据点a、b和c。图5b示出了在以色谱时间点t为中心的指定色谱时间窗口δt之内的背景数据的区域,出于说明的目的,该区域沿着色谱时间坐标在不同色谱时间点处(例如,-t-δt,-t以及-t+δt)包含三个背景质谱。图5a中的短水平双箭头示出了以图5中的离子为中心进行应用的质量精度窗口的宽度。图5b中相同的短水平双箭头示出了在图5b中所示的背景数据上进行限定的对应m/z界限。通过检查对应的限定m/z界限中的离子信息而确定的是,图5a中的离子a和c在图5b中分别具有自身的等同离子,而图5a中的离子b在图5b中不具有对应的离子信号。背景数据中离子a的最高强度是在RT-t-δt中,而背景数据中离子c的最高强度是在RT-t+δt中。假定该强度扣除方法要将强度放大因子2应用至限定区域中背景离子的最高强度,那么RT-t-δt中背景离子a的最高强度以及RT-t+δt中背景离子c的最高强度乘以2并且从图5a中离子a和离子c的强度中扣除。因此,测试样本在色谱时间t的背景扣除质谱在图5c中进行了示出,而图5c示出的仅有离子b,这是因为扣除了离子a和离子c。图5c中示出的背景扣除质谱信息要被用于对后续数据相关型采集事件做出决定。现在,后续DDA事件将会集中在离子b上,即测试样本中的潜在的感兴趣组分,而不是图5a中的原始质谱中的不感兴趣组分,即离子a和离子c。
对质谱进行背景扣除的工序时间取决于许多因素,其中包括计算引擎的能力、输入的背景数据的格式、质谱中m/z数据点的数量、色谱时间和质量精度窗口设定、以及计算平台、语言和编程来进行与背景扣除相关的操作的代码。在具有平均计算能力和典型的背景扣除参数(例如,0.3分钟的色谱时间窗口和10ppm的质量精度窗口)的实例中,处理一典型质谱的时间为几毫秒或者更少,这相当适合于对后续数据相关型采集事件进行决策。将其他方法用来在不脱离本发明的范围的前提下进一步改善工序时间是很好理解的。这些方法可包括,但不限于:(1)具有较高计算能力的专用背景扣除模块;(2)以阵列格式或以其他装置将背景数据输入至控制器的存储器中,以实现更快的接入和计算;(3)对背景数据进行预处理,减少噪音和数据点;(4)改进的计算和迭代编码、语言、算法等。
根据本发明的其他实施例,当前背景扣除质谱在用于数据相关型采集的决策目的之前,采用其他数据处理技术进行处理或者与其他数据处理技术相结合。比如,在一些实施例中,当前背景扣除质谱在用于对数据相关型采集进行介导之前进行随机减噪(例如,通过去除任何其在质量精度窗口内的精确质量未出现在前一扫描中的离子),或者质量亏损过滤【US7,381568B2,US7,589318B2】,或者同位素模式过滤【Zhu P,等人,Analytical Chemistry2009,81:5910-7】,或者预定义质量包含列表。作为替代地,对测试样本的所采集质谱首先采用其他数据处理技术进行处理,例如,减噪和/或质量亏损过滤和/或同位素模式过滤和/或质量包含列表的过滤,然后再处理来获得当前背景扣除质谱。将会被理解的是,其他数据处理技术与实时背景扣除方法的组合一般情况下便于对感兴趣组分进行检测或者对精确群体的感兴趣组分进行检测。在本申请的剩余部分中,“当前背景扣除质谱”或“背景扣除的质谱”或者类似术语的意思是指:其他工艺,比如减噪、质量亏损过滤、同位素模式过滤或质量包含列表的过滤,可能已经应用于数据中。
根据本发明的用于进行数据相关型采集的方法包括一种装置,其包括使用得自第一质谱数据采集功能的当前背景扣除质谱信息,以对至少一个数据相关型采集功能的事件进行介导。将会理解的是,所得到的当前背景扣除质谱用来取代第一质谱数据采集功能的原始质谱,进而实时地对第二数据相关型采集功能的扫描事件进行介导。因此,采用当前背景扣除质谱信息来对数据相关型采集进行介导的装置包括任何现有的或待开发的方法,这些方法实时地采用得自第一质谱数据采集功能的质谱信息来指示第二数据相关型采集的执行,其中一些方法已经在商业仪器软件(例如,XCalibur)中存在,并且,其中一些方法已经进行了公开(例如,美国专利7,351,956和US7297941),其全文以引用的方式并入本文。将会进一步理解的是,当前背景扣除质谱数据显著地不同于样本基质的信号中的未扣除质谱数据,并且,大体上将其他不感兴趣组分去除。因此,背景扣除数据使得一些新的且改进的方法变得可行,这些方法利用背景扣除质谱信息或者该信息的特点和/或进一步的导数,来对数据相关型采集进行介导。根据本发明,数据相关型采集功能包括任何及时地处理从分离模块110流出来的测试样本色谱流出物的功能。它包括质谱采集功能;与质谱不相关的采集功能,例如,采样或分级分离功能。
以下所述的是根据本发明的采用当前背景扣除质谱信息来对数据相关型采集进行介导的装置的一些实施例,其目的是进行说明。可以理解的是,本领域的普通技术人员可以在不脱离本发明的范围的前提下作出该装置的这些实施例的变形或替代。
图6中所示的是一装置的实施例,一般称作600,该装置是用于基于当前背景扣除质谱中的强度最大的离子或若干个强度最大的离子,来进行数据相关型MS/MS采集。借助于用合适的背景数据充分涵盖测试样本中的不感兴趣组分,通常不感兴趣组分的信号从当前背景扣除质谱数据中被去除,使得它们无法妨碍感兴趣组分触发数据相关型采集。另外,感兴趣组分它们自身一般在通常较好的色谱分离中分离为离散峰。因此,数据相关型采集的决定是基于当前背景扣除质谱中的突出离子作出的,而这些离子通常为测试样本中感兴趣组分在当前色谱时间点的相关离子。在步骤602中,就在一色谱时间点获得当前背景扣除质谱的步骤412之后,控制器130对当前质谱进行检查并选择质谱中的具有最高的背景扣除强度值的一个或几个m/z数据点。在步骤604中,控制器130引导DDA模块160a对与所选择的m/z数据点相对应的一个或几个前体离子进行采样。在步骤606中,对这些前体离子进行一个或几个串联质谱扫描事件。在本实施例中,设置一强度阈值来避免那些其强度低于阈值的离子采集数据相关型MS/MS,通常并不是必需的,这是因为要么当前背景扣除质谱中的强度最大的离子是在该色谱时间点洗脱出来的感兴趣组分的相关离子,要么在那个时刻没有感兴趣组分洗脱出来,因此质谱中没有明显的离子。当然,如果愿意的话,仍然可以设定一强度阈值,但是通常该阈值可以设得非常低,到仪器噪音水平。
一般情况下,背景扣除介导的数据相关型采集方法,例如方法600,与没有进行背景扣除的方法相比,为待选择的感兴趣组分的前体离子提供了更好的触发数据相关型MS/MS采集的机会。因此,针对感兴趣组分的数据相关型采集的检测敏感度更好,尤其是针对测试样本中的低含量组分来说。另外,方法600中所示的实施例为针对感兴趣组分而获得的数据相关型MS/MS数据提供了展示整个色谱峰的机会,而不是仅仅展示部分的峰或者一个或几个不连续的扫描事件。这一优点在图7中进行了示出,其中,图7a示出了一典型的基峰离子(BPI)色谱图,其表示了在得自第一质谱采集功能的各原始未扣除质谱中沿着强度最大的离子的色谱时间坐标的轮廓;图7b示出了一典型的BPI色谱图,其表示了在得自第一质谱采集功能的各当前背景扣除质谱中强度最大的离子;以及图7c示出了一典型的BPI色谱图,其表示了在得自第二质谱采集功能的各数据相关型MS/MS质谱中强度最大的离子。采用方法600,通过将第一质谱采集功能的各当前背景扣除质谱中的强度最大的离子选为用于触发后续MS/MS扫描事件中的每一事件的前体离子来获得数据相关型MS/MS质谱。由于图7c中的数据是以数据相关的方式通过图7b中数据的介导来获得的,因此,图7c中组分的数据显示出了针对峰710c、720c、730c和740c的整个色谱峰轮廓,并且,这些峰轮廓与图7b中所呈现的峰轮廓相类似(即,峰710b、720b、730b和740b)。具有色谱连续性的峰轮廓信息的可用性对于研究者进行数据的讯问、解释或量化来说是有价值的。例如,可以采用如中性丢失过滤和产物离子过滤等算法来对数据相关型MS/MS数据集与前体离子MS数据集进行相关,进而对具有碎片模式的特定感兴趣组分进行突出。另外,数据相关型MS/MS数据集的色谱轮廓与UV-色谱图、放射色谱图或其他得自样本分析的轮廓进行相关和/或比较,以实现进一步的数据挖掘和/或相关。但是,如果采用图7a中的数据来对数据相关型采集进行介导,那么来自不感兴趣组分的竞争就比较强,而大多数现有DDA方法(例如,动态列表排除或动态背景排除)的目标是当感兴趣组分的强度相对于共洗脱的不感兴趣组分来说具有足够的竞争力时才为之争取到采集数据相关型MS/MS质谱的机会,因此,用于感兴趣组分的数据相关型MS/MS质谱通常在色谱坐标上是离散不连续的,因而缺乏色谱可比性。
图7中示出的另一个优点是,对更小的前体离子数据集进行背景扣除介导的数据相关型采集,如图7b所示,因此所得到的MS/MS数据集也更小,但是与图7c中示出的感兴趣组分却更相关。这一更小的但是更相关的MS/MS数据集便于对它们的审查和解释以鉴定感兴趣的组分。相比之下,如果采用图7a中示出的未扣除数据来触发数据相关型采集,那么首先,大多数所采集的MS/MS数据将会与不感兴趣组分的强离子相关。第二,即使采用了如动态列表排除和动态背景排除等方法来增大获得用于强度较低的离子的MS/MS数据的机会,却会产生更多不相关的MS/MS数据,以至于要对大型数据集进行仔细审查来识别出与感兴趣组分相关的信息,这是更为棘手的一件事。
图8中示出的是一种装置的实施例,这种装置一般称为800,用于基于当前背景扣除质谱中的强离子,以及一个动态排除列表,来进行数据相关型MS/MS采集。通常情况下,在背景扣除介导的DDA的分析周期开始之前,将一具体的DDA方法(例如,此处所述的方法800)与其相关参数一起选为步骤402的一部分,这些参数包括与排除列表相关的参数。所指定的方法和参数通常通过I/O设备140输入至控制器130中。就在色谱时间点获得当前背景扣除质谱的步骤412之后,控制器130在步骤802中检查当前背景扣除质谱,并且选择该质谱中具有最大值的背景扣除强度的m/z数据点。在步骤804中,对所选择的m/z数据点进行检查,以确定其是否在任何预先设定数目(例如,二)的前几个背景扣除质谱谱图中曾被选为前体离子。如果是,系统控制器在步骤806中跳过该离子并且选择当前背景扣除质谱中不是作为之前强度较大离子的同位素的下一个强度最大的m/z数据点。用于确定同位素离子的参数也设定来作为步骤402的一部分并且是通过I/O设备140输入至控制器130中。从步骤806返回至步骤804,以确定该离子是否在位于任何预先设定数目(即,二)的前几个背景扣除质谱谱图中曾被选为前体离子。步骤806与步骤804之间的循环一直反复进行,直到在步骤804中确定了所选择的离子还没有在先设定数目(例如,二)的前几个背景扣除质谱谱图中曾被中选为前体离子。之后,进行步骤808,其中,控制器130引导DDA模块160a对与步骤804中所选择的m/z数据点相对应的前体离子进行采样。在步骤810中,对所采样的前体离子进行串联质谱法。
通过指定两个先前扫描来检查离子是否在这些扫描中已经选为前体离子,方法800中的实施例实际上采用一动态排除列表来避免任何所选择的前体离子在第一质谱采集功能的两个后续扫描中再一次被选择。将会理解的是,动态排除的设定可以是其他长度,例如,一个扫描、三个扫描或者用于第一质谱采集功能的特定时段长度。
有了动态排除列表,方法800中所示出的实施例便实现了数据相关型MS/MS扫描事件在色谱时间区域中的共洗脱离子之间动态地交替。共洗脱离子或者来自共洗脱感兴趣组分,或者来自相同的、但是离子形态不同(例如,加合物、双电荷的或者源内碎片)的组分。图9示出了采用图8中的方法800来将感兴趣组分的不同离子动态地选为前体离子,以触发数据相关型MS/MS扫描事件的决定点。图9a至图9f示出了来自第一质谱采集功能的六个连贯扫描(即,扫描编号=1-6)的六个背景扣除质谱。假定图9a为第一功能的第一扫描事件,那么图9a中的离子c为在先前两个扫描中没有被选择的强度最大的离子。因此,在第一质谱采集功能的扫描编号1之后,将它选为用于后续DDA扫描的前体离子。图9b中的离子c不在选择的范围之内,这是因为在图9a中它刚被选择过,并且因此,强度第二大的离子a选为用于第一质谱采集功能的扫描编号2之后的后续DDA扫描的前体离子。同样地,离子b选为图9c的前体离子,这是因为排除了强度较大的离子c和a。类似地,离子c、a和b分别选为来自图9d、图9e和图9f的前体离子,它们用于在第一质谱采集功能的各扫描之后的数据相关型MS/MS扫描事件。在本实例中,离子b是离子a的加合物,并且离子c是与离子a的组分不同的组分。这两个组分都是感兴趣组分。
由于根据本发明的当前背景扣除质谱将大多数的不感兴趣组分排除在考虑范围之外,因此,这些质谱允许前体离子选择工序集中在感兴趣组分上来进行数据相关型MS/MS采集。例如,图9所示的质谱中示出的离子相当少,这是因为样本基质组分和其他不感兴趣组分的离子信号已经从质谱中扣除。因此,一般情况下,背景扣除介导的DDA方法提供了更好的针对低含量感兴趣组分的敏感性。强度阈值(本领域中周知的一个术语)设定对于这类数据相关型采集方法来说是没有必要的。如果选择将一强度阈值包括在方法中,那么它通常会设定为一个相对较低的值,以利用好背景扣除介导方法所提供的敏感性。
背景扣除介导方法在对感兴趣组分、而不是不感兴趣组分进行数据相关型采集方面的优势也带来了其他的益处。比如,如图9所示,采用一个较短的排除周期(例如,1扫描事件,2扫描事件或3扫描事件)来得到感兴趣组分的共洗脱离子的数据相关型MS/MS数据。当一分离模块与具有高采样率的质谱仪(其中,第一质谱采集功能(即前体离子采集功能)以多达20个扫描事件对组分的洗脱峰进行了覆盖)相耦接时,这一优点甚至变得更加明显,这样,允许数据相关型MS/MS功能的每个共洗脱前体离子具有足够的扫描次数(例如5),因而所得的MS/MS数据呈现出一些色谱的特点。
本领域的技术人员将会理解的是,在不脱离本发明的范围的前提下,在借助动态排除列表来进行数据相关型MS/MS采集的方法800中所示出的实施例存在有许多变型。比如,除了步骤804中应用的动态排除标准之外,其他标准,如噪音/峰电位,可以用来将一离子排除在选择范围之外。这种噪音/峰电位标准为噪音/峰电位检查步骤,例如步骤807(图8中未示出),除了步骤804之外,还要进行该步骤。噪音/峰电位检查标准是用来确定当前背景扣除质谱中正在考虑的m/z数据点的离子信号是否也出现在步骤402中所指定的质量精度窗口内的先前一个或两个扫描中,或者,基于质谱仪器噪音的随机特性,以其他形式对它们进行设定。再比如,当在步骤806中选择下一个强度最大的离子时,对标准进行设置,使得该离子既不是先前强度最大离子的同位素,也不是与其相关的指定离子形式中的其中一个形式。在一些实施例中,步骤806中出于排除目的来确定相关离子形式的参数是设定为步骤402的一部分并且通过I/O设备140输入至控制器130中。另外,可以在不脱离本发明的范围的前提下,以各种方式来使用动态排除列表。比如,在一些实施例中,不是使所选的一个高强度离子仅仅进行一个DDA扫描并立即将其纳入排除列表中,而是设定指定数量的扫描事件(借助时间长度或扫描次数),从而使其在被纳入排除列表中之前,有更长的时间有资格被选用于数据相关型MS/MS采集。
除了上述基于质谱中强度最大的离子或基于不在动态排除列表之内的强度最大的离子来作出DDA决定的实施例之外,采用当前背景扣除质谱来对DDA采集进行介导的装置的其他示例性实施例为那些对前体离子采集功能中的快速上升的或独特的质量信号的离子进行识别的方法,这种识别一般是通过当前背景扣除质谱与一个或多个先前采集的背景扣除质谱之间的对比来实现的。这些方法可以以与US7351956、US7297941或Kohli等人的Rapid Commun.Mass Spectwm.,2005,19:589-596中所述的方式类似的方式进行。比如,在一个实施例中,控制器130存取背景扣除质谱数据,并且基于可能感兴趣离子在多个扫描上的强度,为这些离子生成提取离子色谱图(XICs)。(提取离子色谱图本质上表示的是一特定m/z值的离子信号沿着色谱时间坐标的强度分布。)另外,控制器130可能采用曲线拟合或其他曲线近似算法来为所生成的XIC的所有或任何部分提供曲线近似。之后,控制器130确定一阶和/或高阶导数或者其他与XIC上的感兴趣点相关的和/或表征了该感兴趣点的值。一阶导数或其他导数通常表征了可能感兴趣离子的信号是快速上升、快速下降、还是相对于时间是接近色谱峰的顶点还是波谷。根据所得到的导数信息,控制器130实时地作出关于是否触发离子的数据相关型采集和何时触发的决定,并且相应地引导160a和/或160b执行数据相关型采集。
之前存在的用于对快速上升的或独特的质量信号的离子进行识别的方法通常情况下对用来得到离子的DDA数据的时间安排进行优化,并且由此产生一种动态背景信号排除的效果,该效果使得更多离子有机会触发数据相关型采集。然而,如果没有采用当前背景扣除质谱数据,那么这些方法自身不会对感兴趣组分和不感兴趣组分加以区分,并且通常情况下,来自不感兴趣组分的离子的竞争较强。因此,之前存在的方法通常与强度阈值、动态排除列表以及其他技术结合来使用,以提高DDA工序的效率。采用当前背景扣除质谱至少可在三个方面显著地改善这些方法。第一,它改善了对快速上升的或独特的质量信号进行识别的工序,原因在于大多数不感兴趣组分的离子已经从背景扣除质谱中去除,因此,要处理的离子非常地少。第二,它简化了所采集的数据相关型数据的结果,并且由此改善了后续的数据审查和解释。例如,在一数据相关型MS/MS实验中,所得到的MS/MS质谱更具选择性地表示了感兴趣组分,从而得到了通常情况下较小、但是更相关的数据集,而不是遍及不感兴趣组分的数据。第三,由于在背景扣除质谱中去除了大多数样本基质背景,因此,如果选择在DDA方法中设定一个强度阈值来防止背景噪音触发DDA,那么在不会使占空比达到饱和的前提下设定一个相对较低的强度阈值,并且由此提高了对具有相对较小强度的感兴趣组分的检测敏感度。
除了对识别快速上升的或独特的质量信号的方法进行改进之外,背景扣除质谱数据的可用性还能实现在对前体离子采集功能的基峰强度的快速上升的或独特的特性进行识别的基础上,进行DDA。这样做是可能的,原因是根据本发明的当前背景扣除质谱将大多数不感兴趣组分排除在考虑范围之外并且由此使得基峰强度的离子与感兴趣组分相关,如果它们存在的话。对基峰强度的快速上升的或独特的质量信号进行识别的任务相对要比对具有快速上升的或独特的信号的离子进行识别的任务更简单。原因在于,尽管在各色谱时间点存在有许多离子信号,但是只有一个基峰强度的离子需要去处理。在一些实施例中,对基峰强度的快速上升的或独特的特性进行识别的方法以与用于对具有快速上升的或独特的信号的离子进行识别的上述方法相似的方式进行,并且该方法通常情况下是通过当前背景扣除质谱的基峰强度与一个或多个先前采集的背景扣除质谱的基峰强度之间的对比来进行的。在一些实施例中,通过将前一个背景扣除质谱的基峰强度,或者将前3个背景扣除质谱的基峰强度的平均值从当前背景扣除质谱的基峰强度中扣除,来确定快速上升的或独特的特性。在替代性实施例中,借助当前背景扣除质谱中基峰强度的百分位变化,或者一个或多个先前背景扣除质谱中的基峰强度的平均值来对特性进行确定。在一些其他实施例中,在一基峰离子色谱图的基础上对特性进行确定,该基峰离子色谱图产生自一些先前前体离子采集扫描的背景扣除质谱数据。通过采用曲线拟合或其他曲线近似算法来对该基峰离子色谱图进行进一步的平滑。兴趣点的一阶导数或其他导数(例如,相对于时间)被及时地进行确定或近似,以确定是否开始或停止一数据相关型采集事件以及确定如何执行该采集事件。
出于说明的目的,图10阐述了一种方法的实施例的基本步骤,该方法一般称作1000,用于在与得自方法400的背景扣除质谱的实时基峰离子色谱图相关的导数值的基础上,进行数据相关型采集。在步骤1002中,在一色谱时间点获得当前背景扣除质谱的步骤412之后,控制器130存取本扫描的背景扣除数据和选自第一质谱采集功能的许多先前扫描的背景扣除数据,并且产生了至当前色谱时间点的基峰离子色谱图。这能够以各种各样的方式来完成。比如,在一些实施例中,作为第一个步骤,产生了一条由直线所表示的线段来近似的一阶曲线,这些直线沿着色谱时间坐标在单个基峰强度数据点之间进行绘制。
在步骤1004中,控制器130能够执行各种各样曲线拟合算法中的任何一种算法,以为所产生的全部或部分BPI色谱图提供曲线近似。控制器130所执行的算法包括任何合适的曲线拟合或平滑算法,或者如高斯模型拟合的其他合适的数学运算,其中包括,但不限于,各种线性和非线性曲线拟合方法,比如,最小方差、加权方差和抗差拟合(所有都具有或不具有界限);样条插值,比如,2次或更高次多项式和指数功能。并且这些算法用来确定与基峰离子色谱图有关的各种导数信息,其中包括,但不限于,局部的或全部的色谱图曲线近似,曲线上任何一个或多个点的变化率(一阶导数),曲线的局部最小点和最大点(一阶导数的零)以及曲线下面积(积分)。
在步骤1006中,控制器130能够存取表示了经平滑的BPI色谱曲线的数据,并且对一阶导数或其他与BPI色谱图上一兴趣点相关的和/或对其进行表征的值进行了确定。分析中各种时间点或其他兴趣点处的这些一阶导数或高阶导数(例如,相对于时间)是基于经平滑的或者经近似的BPI色谱图曲线,并且对它们进行确定是为了确定基峰强度是快速上升、快速下降、还是接近峰或感兴趣峰的顶点或波谷,以用于进一步分析(例如,US7315156,US7297941,或Kohli等人,Rapid Commun.Mass Spectrom.,2005,19:589-596)。
在步骤1008中,基于所得到的导数信息或者基于与来自其他数据处理技术(如果采用的话)的信息一起的导数信息,控制器130对是否触发(或开始和/或停止)数据相关型采集事件以及如何执行这些事件实时地作出决定,并且相应地引导160a和/或160b。本领域的技术人员理解的是,DDA事件可为一周期,其覆盖了与该事件的开始和停止相关的基峰离子色谱图(例如,峰)的区域;或者,它可为在单一色谱时间点的事件;或者周期的事件,在该周期中,各时间点处存在有更多事件。比如,在一些实施例中,周期的事件包括BPI色谱图中峰的分级分离的开始和停止;或者,在开始和停止周期的事件期间(例如,覆盖一峰区),触发了多个数据相关型MS/MS采集事件。可以采用各种方式来在分析目的的基础上对决定标准进行设定。一般情况下,决定标准是在分析周期开始之前,在用户通过I/O设备140的输入的基础上进行设定,和/或在数据的自动统计计算的基础上进行实时地设定。在一个实施例中,快速下降的比率的导数值在160b和/或160a上触发了周期的DDA事件的停止。在另一个实施例中,对接近峰顶的基峰强度进行表征的导数值在160a和/或160b上触发了DDA事件。在借助160a用于MS/MS任务的周期的DDA事件的一实施例中,与事件周期中的基峰强度相对应的m/z值选为前体离子,进一步对MS/MS事件进行触发。在借助160a用于MS/MS任务的周期的DDA事件的另一个实施例中,采用一个或几个其他方法,例如动态排除列表,不但能选择基峰离子,而且能选择除这些基峰离子之外的离子来对MS/MS事件进行触发。在借助160b的DDA采样任务的实施例中,对峰之间的顶点或波谷进行表征的导数值可引导160b来改变用于色谱流出物分级分离的孔或点。然而在一替代性实施例中,DDA决定的作出是基于BPI色谱点的导数值和基峰强度的阈值设定。比如,如果当前背景扣除质谱的基峰在强度阈值之下,那么快速上升的或接近顶点的值的导数可能不会触发DDA事件的开始,或者,当基峰强度在导数达到作为目标的快速上升值或波谷值之前低于强度阈值时,DDA事件的周期可能会停止。
在一些实施例中,除了强度阈值之外,其他数据处理技术可与对基峰强度的快速上升的或独特的特性进行识别的方法相结合,其中包括,但不限于,噪音/峰电位排除、动态列表排除、质量亏损过滤、同位素模式过滤、对快速上升的或独特的质量信号的离子进行识别的方法、或者其他对DDA决定的作出进行改善或改进的技术或工艺。
除了方法1000中所示出的基峰强度和/或基峰离子色谱图之外,也可采用根据当前发明的其他类型的强度和色谱图,其中包括,但不限于,总离子强度和/或总离子色谱图,进而相对于时间对这些强度和/或色谱图的特性导数值进行确定。比如,在总离子色谱图的情形下,系统控制器能够确定第一质谱采集功能的背景扣除质谱的总离子强度,并且在步骤1002中,沿着色谱时间坐标,产生达到当前色谱时间点的总离子色谱图。
众所周知,采用背景扣除质谱信息来对数据相关型采集进行介导的装置可能是单独地或者是以与其他与作出DDA决定相关的工序或算法相结合的方式而呈现出各种各样的形式,其中包括,但不限于,质量亏损过滤、同位素模式过滤、中性缺失过滤或预定义质量包含列表。众所周知,将各种装置与方法结合起来的方式有很多种,并且,只要是基于当前背景扣除质谱信息来计算和限定DDA功能的一些指令,那么它们全都在本发明的范围之内。比如,在一些结合形式中,能够使得一个以上的装置来触发DDA事件,而在一些其他形式中,确定了一用户定义的优选顺序,使得其中一个装置相比起其他装置来说具有优先权。
无论是采用背景扣除质谱信息来对数据相关型采集进行介导的装置(不管该装置是基于存在于当前背景扣除质谱中的一个或几个的强度最大的离子、还是基于动态排除列表之外的强度最大的离子、还是基于对快速上升的或独特的质量信号的离子进行的识别、还是基于对基峰强度或总离子强度的快速上升的或独特的特性的识别)、还是采用背景扣除质谱信息的其他装置、还是装置的组合、还是与数据处理技术(如强度阈值、噪音/峰电位减除、质量亏损过滤和/或同位素模式过滤)的进一步结合,对上述装置的实施例来说一个常见的优点是:不感兴趣组分的信号从第一质谱采集功能的数据中被扣除,并且因此,对与感兴趣组分相关的离子或峰选择性地进行后续的DDA扫描事件。
另一个作为根据本发明的背景扣除介导的DDA方法的特性的优点是:用来进行实时背景扣除的背景数据通常是在测试样本的分析周期开始之前得到的,并且因此存在有以下的灵活性:为一测试样本专门地设计和形成背景样本,或者按照用户的要求来形成和/或调节背景数据集,进而最大程度地实现了对数据相关型采集中的特定感兴趣组分集合进行选择性地和/或有效地检测的这一优点。在一些实施例中,背景样本和测试样本是在稳定同位素标记技术的基础上通过化学标记(例如,ICAT、iTRAQTM或者TMTI)或者代谢结合(例如,SILAC、稳定标记谷胱甘肽)或者其他方法来形成的,使得在背景扣除之后,只有与背景样本与测试样本之间的稳定同位素标记差异相关的峰才保留在第一质谱采集功能的测试样本数据中,从而实现了对这些峰的选择性数据相关型采集。在一些其他示例性实施例中,一个以上背景样本和/或一个以上背景数据集用来扩大对该去除的不感兴趣组分的涵盖范围,以便于对特定群体或类型的潜在感兴趣组分进行选择性检测。
比如,在图11中所示出的是根据本发明的实施例的一个应用,其中采用了两个背景数据集来使得DDA可以选择性地对样本中的特定感兴趣组分进行检测和/或分级分离。假定特定感兴趣组分为一药物代谢物样本中的谷胱甘肽被困代谢物,而该谷胱甘肽被困代谢物是在含有谷胱甘肽的情况下通过药物的肝微粒体孵育而得到的。在药物代谢物样本进行分析之前得到两个背景数据集,以实现覆盖样本基质中所有可能的不感兴趣组分。比如,图11b示出了主要是表示肝微粒体组分和谷胱甘肽相关组分、而没有任何药物相关组分的一个背景数据集的基峰离子色谱图。图11c示出了主要是表示肝微粒体组分和药物相关组分(例如,药物和其代谢物)、但是没有任何谷胱甘肽相关组分的第二个背景数据集的基峰离子色谱图。图11a示出了第一质谱采集功能进行到15分钟这一时间点而产生的药物代谢物样本的原始未扣除数据的一部分基峰离子色谱图。预计图11a中所示出的药物代谢物样本含有肝微粒体组分、药物相关组分和谷胱甘肽相关组分。它还可能含有潜在感兴趣组分,即药物的谷胱甘肽被困代谢物,若存在有的话。但是,药物可能的谷胱甘肽被困代谢物将具有较小的质谱强度并且通常会位于原始未扣除数据的样本中各种不感兴趣组分的离子信号的基线之下。采用图11b和图11c中示出的两个背景数据集来对图11a中的数据进行实时背景扣除,以有意地将所有主要的不感兴趣组分去除,其中包括图11c中所示出的一些药物代谢物峰。结果在图11d中进行了表示,而图11示出了达到15分钟这一时间点的一部分基峰离子色谱图。虽然在y轴标度上只有0.5%或者甚至更小,但是一些感兴趣的谷胱甘肽被困代谢物却被突出为背景扣除后基峰色谱图中清晰可见的峰(峰1110、1120和1130)。因此,对补充性背景数据集的妥善使用能够特定地去除不感兴趣组分,从而能够对存在于背景扣除数据中的感兴趣组分的特定子集进行后续DDA。
图11中所示出的实例还示出了背景扣除数据用于触发多种类型的数据相关型采集的灵活性。比如,对实时背景扣除基峰色谱图(在图11d中示出)进行表征的导数值单独地进行使用,或者与一强度阈值(如图11d中的块1100所示)相结合地进行使用,进而触发了各个峰1110、1120和1130的周期DDA事件的开始和停止。在一个实施例中,各周期事件的数据相关型采集为160a上的数据相关型MS/MS采集事件。在另一个实施例中,它为160b上的数据相关型采样或分级分离事件。或者,在一些实施例中,它包括具有160a上的DDA MS/MS采集事件和160b上的DDA采样事件的多种类型的数据相关型采集。在一些实施例中,DDA采样事件是用于在微板上分级分离至MALDI板或NMR管等。
图11中所示出的另一个优点是,对较小的前体离子数据集进行背景扣除介导的数据相关型采集,如图11d所示,并且因此所得的MS/MS数据集(如果采集到的话)与将图11a中所示的数据用作前体离子数据集来获得的DDA MS/MS数据集相比,更加小,但是也与感兴趣组分(即,谷胱甘肽被困代谢物)更加相关。这种更小的、但是却更相关的MS/MS数据集轻松地实现了对谷胱甘肽被困代谢物的识别的审查和解释,从而解除了对主要与样本中的不感兴趣组分相关的大量MS/MS数据进行仔细审查的需要。
尽管出于说明的目的在本文中提及了若干类型的感兴趣组分的实体和应用实例,但是可理解的是,根据本发明的背景扣除介导的数据相关型采集适合于各种不同类型的化学个体,并且可进行广泛地应用,其中包括,但不限于,运动抽样检验、赛马抽样检验、药品杂质、代谢物、多肽、脂类、糖类、农药、生物标志物、滥用药物、环境分析、生物分析、临床检验、食品检验、法医分析等。它不仅实现了选择性地对潜在感兴趣组分进行数据相关型质谱表征,而且还为潜在感兴趣组分实现了智能分级分离和/或其他分析方法,并且还适用于组分的存档、确认和/或后续表征用途。
在一些实施例中,上述第一质谱采集功能主要是为了获得组分的分子离子;在一些实施例中,上述第一质谱采集功能主要是为了获得组分的碎片离子。而后者的实施例是通过非特定碎裂技术来实现的,这些技术包括离子源CID、MSE或类似技术。在任一情形下,获得了第一质谱采集功能的当前背景扣除质谱信息并且将其用于对数据相关型采集功能进行介导。在一替代性实施例中包括有两个前体离子采集功能,其中一个用于主要地获得组分的分子离子,而另一个用于通过非特定碎裂技术主要地获得组分的碎片离子,或者,其中一个用于获得组分的阳离子信号,而另一个用于通过极性切换技术获得组分的阴离子信号。获得了这两个前体离子采集功能的背景扣除质谱数据并且将这些数据用于实时地对数据相关型采集进行介导。比如,这一替代性实施例实现了数据相关型MS/MS采集功能,进而获得了感兴趣组分的分子离子的MS/MS数据,并且还实现了另一个数据相关型MS/MS采集功能,进而获得了感兴趣组分的主要碎片离子的MS/MS数据。在其他情形下,这一替代性实施例实现了数据相关型MS/MS采集功能,进而获得了感兴趣组分的阳离子MS/MS数据,并且还实现了另一个数据相关型MS/MS采集功能,进而获得了感兴趣组分的阴离子MS/MS数据。所获得的大量MS/MS数据有益于对感兴趣组分进行结构鉴定。
在其他实施例中,步骤410中所应用的强度扣除方法以及由此的用于扣除离子信号的装置涉及了在当前测试样本中的离子信号与背景数据的对应限定区域中的最大强度之间的强度差异的对比,或者当前测试样本质谱中的离子信号与背景数据的对应限定区域中的最大强度之间的强度差异的对比,但其中该最大强度被乘以一指定的放大因子。上述对比的结果以百分位、比率或其他形式来进行表示,或者是测试样本中的强度与背景中的强度对比,或者是反过来比。因此,步骤412中的当前背景扣除质谱指的是在当前色谱时间点,测试样本的m/z数据点的当前强度比率或其他值(相对于背景)的列表。当前背景扣除质谱信息用来实时地为数据相关型采集作出决定。采用一方法来解决分母(例如,背景强度)的值为零的情况。这种方法的一个实施例是创建一个子列表,其记录了测试样本的m/z数据点的强度值,而这些m/z数据点在对应的背景数据中强度值为零。本子列表中的数据点相比起表示为比率或百分位的剩余数据点来说,在触发数据相关型采集时具有优先权。例如,当方法600应用于数据相关型采集时,首先选择当前背景扣除质谱的子列表中的强度最大的离子,进行后续MS/MS扫描事件;只有当该子列表中没有离子时,具有最大强度比率值的离子才会被选择来用于后续MS/MS扫描事件。另外,可以采用动态排除列表(如方法800中所示)来防止相同的高级优先权离子(在该子列表中或者不在该子列表中)被连续地选择来用于数据相关型采集。
在其他实施例中,以测试样本质谱的单个m/z数据点为中心进行限定的保留时间窗口和/或质量精度窗口是在步骤408中对背景数据的区域进行限定,这些窗口是以不对称的方式进行应用,而该不对称方式与相对于m/z数据点位置的保留时间和m/z界限的位置有关。比如,在测试样本m/z数据点一侧的保留时间和/或m/z界限相比起另一侧的保留时间和/或m/z界限来说,沿着各自的色谱时间和/或m/z坐标更加靠近(或更加远离)m/z数据点的位置。比如,当应用一保留时间窗口时,将峰拖尾因子这一因素包括进去。
在其他实施例中,在步骤404中指定一可变的色谱波动时间窗口,使得用于限定背景数据的范围的时间窗口对于取决于当前色谱时间值(和/或m/z值和/或其强度值和/或测试样本数据点的其他特性)的当前测试样本质谱来说,与一不同的时间值(和/或m/z值和/或其强度值和/或数据点的其他特性)相比要更宽(或更窄)。类似地,在一些实施例中,在步骤404中指定一可变的质量精度时间窗口,使得用于限定背景数据的范围的质量精度窗口对于取决于当前色谱时间值(和/或m/z值和/或其强度值和/或测试样本数据点的其他特性)的测试样本数据点的m/z值来说,与一不同的时间值(和/或m/z值和/或其强度值和/或数据点的其他特性)相比要更窄小(或更宽松)。在这些情形下,用于对背景数据的区域进行限定的色谱时间和/或m/z界限是在测试样本质谱中正在考虑的各个离子的信息的基础上,视作一系列可沿着色谱时间和/或m/z坐标变化的区域。
根据本发明的用于背景扣除介导的数据相关型采集的方法可用来对单个测试样本进行分析,并且还可用来批量地对多个测试样本进行分析。批量处理的方式可通过样本顺序表来实现。在一些实施例中,将背景数据集分配给列表中的单个测试样本,以实现实时背景扣除的目的,或者,将普通背景数据集分配给列表中的多个或全部测试样本。
实例
出于说明的目的,下文中给出了背景扣除介导的数据相关型采集的一些不受限制的实例,便于对本发明进行理解。在这些实例中所引用的是一些用于数据相关型采集的方法,而这些方法已经在其他部分中进行了详细地说明。
实例1
为了对微粒体孵育样本(测试样本)中的药物的谷胱甘肽被困代谢物进行检测和表征,针对测试样本获得了两个对照样本:不含有该药物的捕获剂谷胱甘肽的微粒体孵育样本以及不含有谷胱甘肽的药物的微粒体孵育样本。(见Zhang等人,J.MassSpectrom.2008,43:1181-1190,其全文以应用的方式并入本文)
采用质量分辨率为Rs100000的LC/MS系统来为这两个对照样本设定一质谱扫描功能,以获得这些样本的高分辨率的LC/MS数据。为测试样本设定一前体离子扫描功能。将LC和前体离子扫描功能条件设定为与那些用于两个对照样本的条件相同。为测试样本设定用于对来自前体离子扫描功能的质谱进行实时背景扣除处理的方法和参数。最大强度扣除算法用来进行背景扣除运算。上述两个对照样本的待采集数据指定为背景数据。其他背景扣除参数:色谱波动时间窗口:0.3分钟;质量精度窗口:10ppm;背景数据强度放大因子:2x。
在方法600(后面进行详细说明)之后为测试样本设定一数据相关型MS/MS采集功能,这表明了,对前体离子采集功能的当前背景扣除质谱中最大强度离子信号的m/z值进行选择和激活,以在后续的数据相关性扫描事件中获得其MS/MS质谱。
首先是对两个对照样本进行LC/MS分析,然后是对测试样本进行分析,其中各样本的注射量为15微升。为两个对照样本所采集的数据为背景数据。图11b和图11c中分别示出的是样本的数据的基峰离子色谱图。对来自测试样本的前体离子采集功能的质谱进行采集和记录。图11a中示出的是进行到15分钟这一时间点时数据的实时基峰离子色谱图。
当来自测试样本的前体离子采集功能的质谱采集正在进行时,采用上述方法400对这些质谱分别实时地进行背景扣除处理。简而言之,以当前色谱时间点(15分钟)的质谱作为例子,对于该质谱中的各离子来说,该离子在两个对照样本的背景质谱中的等同离子被限定出来,这些背景质谱是从RT14.7分钟到RT15.3分钟,即,15分钟±0.3分钟(质谱中的m/z值和背景数据是相互匹配的,前提是只要它们都在所指定的以该离子的质量精度为中心的质量精度容忍窗口中,而该离子的质量精度设定为±10ppm);之后对背景数据的限定区域中等同离子的最大强度进行确定且乘以放大因子(2x),并且将其从15分钟处的质谱的离子的强度中扣除。对所得的当前背景扣除质谱进行记录,并且该质谱成为背景扣除质谱数据集的一部分。图11d中示出的是进行到15分钟这一时间点时前体离子采集功能的背景扣除质谱数据的实时基峰离子色谱图。值得注意的是,一些谷胱甘肽被困药物代谢物的离子信号现在在图11d中变得突出(小于图11a标度的1%的强度)。
在前体离子采集的各扫描事件之后,选择并激活当前背景扣除质谱中最大强度离子信号的m/z值,以在后续的数据相关性扫描事件中获得其MS/MS质谱。因此,获得了这些谷胱甘肽被困药物代谢物的双电荷分子离子的MS/MS质谱,这些离子为图11d中所强调区域(1110,1120,1130)中的基峰离子。
实例2
本实例为实例1的变型。唯一的区别是,数据相关型MS/MS采集功能是照着上述方法800进行设定,这表明了,会根据动态排除列表对前体离子采集功能的当前背景扣除质谱中高强度离子信号的m/z值进行检查,并且还表明了,对在排除列表之外的最大强度离子信号的m/z值进行选择和激活,以在后续的数据相关型扫描事件中获得其MS/MS质谱。因此,对这些谷胱甘肽被困药物代谢物的双电荷分子离子(其强度最大)以及它们的单电荷相应离子(其为图11d(1110,1120,1130)中所强调区域中的第二强度最大离子)进行交替地选择以及激活,以获得它们各自的MS/MS质谱(工作原理以图8和图9进行进一步的详细说明)。
实例3
本实例为实例1的另一个变型。除了在方法600之后设定的数据相关型MS/MS采集功能之外,设定了另一个数据相关型功能,从而通过分级分离装置160b来对LC流出物进行分级分离。数据相关型分级分离功能的方法是照着上述方法1000进行设定,这表明了,将对前体离子采集功能的背景扣除质谱的实时基峰离子色谱图进行处理,以确定表征快速上升、快速下降或者接近峰的顶点或波谷的一阶导数值(相对于时间),并且还表明了,与强度阈值设定(强度计数的绝对值为500)相结合的导数值将对碎片收集的开始或停止动作或者收集瓶的变化进行确定。因而,对照样本和测试样本的分析不仅获得了用于测试样本中双电荷谷胱甘肽被困药物代谢物的MS/MS质谱,如实例1所示,同时还实现了对图11d(1110,1120,1130)中所强调的各个峰的分级分离收集。对于所强调的三个峰中的每一个峰来说,分级分离的开始动作是由在该峰快速上升至所设定的强度阈值之上时所触发的,而分级分离的停止动作是由在该峰快速下降至所设定的强度阈值之下时所触发的。得自本分析的数据相关型分级分离允许进行后续的研究(纳米喷雾MS3),以进一步对本分析中所检测的代谢物离子进行表征。
尽管出于清楚和理解的目的已经对本发明进行了相当详细的说明,但是本领域的技术人员会理解的是,基于本申请的公开内容,在不脱离本发明的范围的前提下可作出各种形式和细节上的变化。因此,本发明并不限于上述提出的方法或构造的准确组成部分或细节。除了在工艺自身必要或固有的范围内,在本申请中(包括附图)没有旨在说明或暗示所述方法或工艺的步骤或阶段的具体顺序。在许多情形下,工艺步骤的顺序是变化的,且同时不会改变上述方法的目的、效果或意图。

Claims (54)

1.一种质谱仪系统,包括:
(a)一数据相关型采集模块,其包括一质量数据采集单元;以及
(b)一背景扣除模块,其包括一计算单元,
其中,所述背景扣除模块可将背景组分的质量数据(“背景数据”)从一包括所述背景组分的样本的质量数据集中扣除,其中,通过所述背景扣除模块来对所述数据相关型采集模块所进行的质量数据采集进行介导。
2.根据权利要求1所述的质谱仪系统,其中,所述扣除每次都发生在进行该样本的即时后续数据相关型数据采集事件之前。
3.根据权利要求1所述的质谱仪系统,其中,所述扣除包括采用计算算法,将背景组分的质量信号从样本的质量信号中去除或大体地去除。
4.根据权利要求1所述的质谱仪系统,其中,在样本数据集的采集之前立即采集背景数据。
5.根据权利要求1所述的质谱仪系统,还包括一数据存储模块,其中,在样本数据集的采集之前,将背景数据预存储于其中。
6.根据权利要求5所述的质谱仪系统,其中,所述背景扣除模块接受来自所述数据相关采集模块的样本数据集、从所述数据存储模块中重新得到背景数据、以及通过计算算法的运算,将背景数据从样本数据集中扣除。
7.根据权利要求6所述的质谱仪系统,其中,所述样本数据集为样本的前体或母质量数据集。
8.根据权利要求6所述的质谱仪系统,其中,所述背景扣除模块从样本数据集中扣除背景数据,以产生新的基本上由感兴趣组分的质量数据组成的质量数据集,并且所述新质量数据集确定用于指示一即时后续数据扫描事件的质量信号的选择。
9.根据权利要求8所述的质谱仪系统,其中,所述质量信号的选择被限定为所述新质量数据集中当前强度最高的质量信号。
10.根据权利要求8所述的质谱仪系统,其中,所述质量信号的选择选自所述新质量数据集中当前快速上升的质量信号或者独特的质量信号。
11.根据权利要求8所述的质谱仪系统,其中,所述质量信号的选择是基于新质量数据集的基峰离子色谱图的快速上升特性或者独特特性的。
12.根据权利要求8所述的质谱仪系统,其中,所述即时后续数据扫描事件为MS/MS采集事件。
13.根据权利要求8所述的质谱仪系统,其中,所述即时后续数据扫描事件为样本的分级分离事件,其产生的分离组分用于进一步分析。
14.根据权利要求13所述的质谱仪系统,其中,所述进一步分析选自MSn、MS/MS和NMR。
15.根据权利要求1所述的质谱仪系统,其中,所述扣除包括:在通过所述数据相关型采集模块与所述背景扣除模块之间的相互作用而采集样本的多个后续数据相关型数据集之前,将多个背景数据从多个样本数据集中扣除。
16.根据权利要求1所述的质谱仪系统,其中,在所述背景扣除模块的计算单元中通过计算算法的运算而得到的数据事件触发了所述质量数据的数据相关型采集。
17.根据权利要求6所述的质谱仪系统,其中,所述计算算法进行样本数据集中离子峰强度与用于对应组分的背景数据集中离子峰强度之间的扣除或对比。
18.根据权利要求17所述的质谱仪系统,其中,所述对比包括:样本数据集中离子峰强度除以背景数据集中的对应离子峰强度,或者,背景数据集中的离子峰强度除以样本数据集中的对应离子峰强度,所述除以给出了表示为百分位或比率或者表示为下一个数据事件的触发的结果。
19.根据权利要求17所述的质谱仪系统,其中,所述背景数据的强度在进行所述扣除或对比之前乘以一放大因子。
20.根据权利要求19所述的质谱仪系统,其中,所述放大因子是由被测试样本与对应的背景对照之间的浓度或效能差异所确定的。
21.根据权利要求1所述的质谱仪系统,其中,背景数据和样本数据集为高分辨率质谱数据集。
22.根据权利要求1所述的质谱仪系统,其中,背景数据包括对照样本的基本上由不感兴趣的背景组分组成的离子的m/z、色谱时间以及峰强度有关的信息。
23.根据权利要求1所述的质谱仪系统,其中,所述系统为一LC-MS/MS系统。
24.根据权利要求1所述的质谱仪系统,其中,所述系统包括一高分辨率质谱仪。
25.一种质谱仪系统,包括:(a)用于基于在较早的数据采集事件(数据相关型采集)中识别的峰,对数据采集事件中的样本的质谱数据集进行采集的装置;以及(b)将背景数据从样本数据集中扣除的装置,其中,不感兴趣的背景组分的离子信号大体上被去除了,使得样本中感兴趣组分的离子变得突出,从而实现仅对感兴趣组分进行有选择性和高敏感数据相关型采集,并且,得自背景扣除的数据集基本上是由感兴趣组分的相关数据组成。
26.根据权利要求25所述的质谱仪系统,还包括,用于重构样本的当前背景扣除质谱的装置,其中,所述当前背景扣除质谱确定了待通过采集装置而选择用于数据采集的离子,并且其中,在指定的色谱时间点选择原始的质谱。
27.根据权利要求26所述的质谱仪系统,其中,所述重构装置包括将背景数据从一所测试样本的原始质谱中去除或大体地去除的计算算法。
28.根据权利要求25所述的质谱仪系统,其中,所述采集装置包括一数据相关型采集模块,并且所述扣除装置包括一背景扣除模块。
29.根据权利要求25所述的质谱仪系统,其中,所述系统为一LC-MS/MS系统。
30.根据权利要求25所述的质谱仪系统,其中,所述系统包括一高分辨率质谱仪。
31.一种用于分析样本的质谱的方法,包括以下步骤:
(a)在一色谱时间点,利用第一质谱采集功能采集样本的原始质谱,其中,所述原始质谱包括所检测的离子峰在该色谱时间点的m/z和强度信息;以及
(b)利用背景数据集中的离子信息,在所述原始质谱中对离子进行背景扣除,生成当前背景扣除质谱。
32.根据权利要求31所述的方法,其中,不感兴趣组分的离子信号大体以从当前背景扣除质谱中去除,并且样本中感兴趣组分的离子变得突出,从而实现对感兴趣组分进行有选择性和高灵敏的数据相关型采集。
33.根据权利要求31所述的方法,还包括:(c)在步骤(a)中所指定的色谱时间点和m/z坐标,对背景数据集中的数据区域进行限定。
34.根据权利要求33所述的方法,其中,所述限定包括在该色谱时间点以原始质谱中的离子为中心施加一色谱波动时间窗口和一质量精度窗口。
35.根据权利要求34所述的方法,其中,所述色谱波动时间窗口和所述质量精度窗口为可变窗口。
36.根据权利要求31所述的方法,其中,在将背景数据从包括背景组分的数据的原始质谱的对应区域中扣除之后,在该色谱时间点重构原始质谱而得到了当前背景扣除质谱。
37.根据权利要求31所述的方法,其中,所述背景扣除是借助用于从数据存储中重新取出背景数据以及从样本的原始数据集中扣除背景数据的第一装置来进行的。
38.根据权利要求37所述的方法,其中,所述第一装置包括一背景扣除模块。
39.根据权利要求31所述的方法,还包括:基于当前背景扣除质谱的信息,确定在该色谱时间点之后的第二数据相关型采集功能的事件。
40.根据权利要求39所述的方法,其中,所述确定步骤是通过第二装置实现的,其用于基于当前背景扣除质谱的信息,为所述第二数据相关型采集功能计算出指令。
41.根据权利要求40所述的方法,其中,所述第二装置包括一数据相关型采集模块。
42.根据权利要求31所述的方法,其中,所述质谱采集功能保持来在背景数据集的采集和样本的原始数据集的采集中相同或相等,使得这两个数据集中的不感兴趣组分具有相同的或类似的离子群体。
43.根据权利要求31所述的方法,在步骤(a)或(b)之前,还包括以下步骤:
(d)得到至少一个包括与离子的m/z、色谱时间以及峰强度有关的信息的背景数据集;
(e)明确指定一色谱波动时间窗口和一质量精度窗口;以及
(f)对待测试的样本进行分离和质谱分析,其中,所述分析包括第一质谱采集功能。
44.根据权利要求31-43中任一项所述的方法,其中,所述样本为生物样本。
45.根据权利要求44所述的方法,其中,所述生物样本包括一个或多个选自滥用药物、代谢物、医药品、法医化学品、农药、肽、蛋白质以及核苷酸的感兴趣组分。
46.根据权利要求44所述的方法,其中,所述生物样本包括背景中难以与感兴趣组分相分离的多种组分。
47.一种用于采用质谱仪对样本进行分析的方法,包括以下步骤:
(a)得到包括与离子的m/z、色谱时间以及质量峰强度有关的信息的背景数据集;
(b)采用至少第一质谱采集功能来分析样本的质谱;
(c)在一色谱时间点采集第一质谱采集功能的原始质谱,所述原始质谱包括所检测离子在该色谱时间点的m/z和强度信息;
(d)在色谱时间和m/z坐标对背景数据集的数据区域进行限定;
(e)基于背景数据集的对应区域中的离子信息,采用第一装置在该色谱时间点扣除原始质谱中的离子;以及
(f)采用该色谱时间点之后的第二装置,决定第二数据相关型采集功能的事件,所述第二装置包括基于第一质谱采集功能的当前背景扣除质谱信息,为决定所述事件而计算出指令;
由此,不感兴趣组分的离子信号大体上从第一质谱采集功能的当前背景扣除质谱中去除,并且样本中感兴趣组分的离子变得突出,从而实现对感兴趣组分进行有选择性和高灵感的数据相关型采集。
48.根据权利要求47所述的方法,其中,所述限定包括在该色谱时间点时,以原始质谱中的离子为中心施加一色谱波动时间窗口和一质量精度窗口。
49.根据权利要求47所述的方法,还包括:在该色谱时间点以原始质谱中的离子为中心应用色谱波动时间窗口和质量精度窗口之前,对它们进行明确指定。
50.根据权利要求47-49中任一项所述的方法,其中,所述样本为生物样本。
51.根据权利要求50所述的方法,其中,所述生物样本包括一个或多个选自滥用药物、代谢物、医药品、法医化学品、农药、肽、蛋白质以及核苷酸的感兴趣组分。
52.根据权利要求50所述的方法,其中,所述生物样本包括背景中难以与感兴趣组分相分离的多种组分。
53.一种用于分析样本的系统,包括:
一分离模块,其用于分离样本中组分的离子;
一质谱仪,其用于检测该样本中组分的离子;
一数据相关型采集模块;以及
一系统控制器,其包括一背景扣除模块,所述背景扣除模块构成来执行使得所述系统进行根据权利要求31-43和权利要求47-49中任一项所述的方法的指令。
54.根据权利要求53所述的系统,其中,所述样本包括感兴趣组分和不感兴趣的背景组分,并且所述不感兴趣的背景组分与背景对照样本中的组分大体上相同。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105334279A (zh) * 2014-08-14 2016-02-17 大连达硕信息技术有限公司 一种高分辨质谱数据的处理方法
TWI613445B (zh) * 2016-04-01 2018-02-01 行政院農業委員會農業藥物毒物試驗所 搭配質譜影像分析檢驗農藥殘留之方法及其系統
CN109416342A (zh) * 2016-06-28 2019-03-01 株式会社岛津制作所 分析装置
CN109725078A (zh) * 2018-12-29 2019-05-07 南方科技大学 一种血清多肽组学的质谱检测方法
CN106687808B (zh) * 2014-07-07 2019-08-20 纳米技术分析责任有限公司 用于分析时变气流的便携式电子系统
CN110234991A (zh) * 2017-01-30 2019-09-13 株式会社岛津制作所 谱数据处理装置

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8927927B2 (en) * 2011-11-04 2015-01-06 Shimadzu Corporation Mass spectrometer
GB201205009D0 (en) * 2012-03-22 2012-05-09 Micromass Ltd Multi-dimensional survey scans for improved data dependent acquisitions (DDA)
EP2781916A1 (en) * 2013-03-22 2014-09-24 Biotage AB Coupling module
WO2015189605A1 (en) * 2014-06-11 2015-12-17 Micromass Uk Limited Ion profiling with a scanning quadrupole mass filter
US10495647B2 (en) 2014-06-13 2019-12-03 Waters Technologies Corporation Analysis of complex biological matrices through targeting and advanced precursor and product ion alignment
US10217619B2 (en) * 2015-03-12 2019-02-26 Thermo Finnigan Llc Methods for data-dependent mass spectrometry of mixed intact protein analytes
JP6628181B2 (ja) * 2015-12-17 2020-01-08 株式会社島津製作所 質量分析を用いた試料解析方法及び試料解析システム
WO2017153726A1 (en) * 2016-03-07 2017-09-14 Micromass Uk Limited Spectrometric analysis
US9779922B1 (en) * 2017-01-17 2017-10-03 Advion Inc. Generation of discovery ion currents and mass spectrometry and uses thereof
US10429364B2 (en) 2017-01-31 2019-10-01 Thermo Finnigan Llc Detecting low level LCMS components by chromatographic reconstruction
JP6931586B2 (ja) * 2017-10-06 2021-09-08 日本電子株式会社 質量分析データ処理装置及び質量分析データ処理方法
GB2574269B (en) * 2018-06-01 2023-03-15 Waters Technologies Ireland Ltd Techniques for sample analysis using consensus libraries
WO2021074716A1 (en) * 2019-10-17 2021-04-22 Dh Technologies Development Pte. Ltd. Threshold-based ida exclusion list
US11587774B2 (en) * 2020-09-21 2023-02-21 Thermo Finnigan Llc Using real time search results to dynamically exclude product ions that may be present in the master scan
US11721538B2 (en) * 2020-11-17 2023-08-08 Thermo Finnigan Llc Feeding real time search results of chimeric MS2 spectra into the dynamic exclusion list
US20220178890A1 (en) * 2020-12-08 2022-06-09 Thermo Finnigan Llc Automated test mix for gas chromatograph/gas chromatography-mass spectrometry health and diagnostics

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5668373A (en) * 1996-04-26 1997-09-16 Trustees Of Tufts College Methods and apparatus for analysis of complex mixtures
US20060284069A1 (en) * 2004-04-08 2006-12-21 Yves Le Blanc Dynamic background signal exclusion in chromatography / mass spectrometry data-dependent data acquisition
CN101002460A (zh) * 2004-06-23 2007-07-18 兰达解决方案公司 输入数据的自动背景去除
CN101256175A (zh) * 2007-11-21 2008-09-03 皖南医学院 一种色谱指纹图谱峰纯度的检验方法
CN101256176A (zh) * 2007-11-21 2008-09-03 邹纯才 一种色谱峰匹配的分析方法
US20100213368A1 (en) * 2009-02-22 2010-08-26 Xin Wang Precise and thorough background subtraction

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4008388A (en) * 1974-05-16 1977-02-15 Universal Monitor Corporation Mass spectrometric system for rapid, automatic and specific identification and quantitation of compounds
US5672869A (en) 1996-04-03 1997-09-30 Eastman Kodak Company Noise and background reduction method for component detection in chromatography/spectrometry
JP4151144B2 (ja) * 1998-08-20 2008-09-17 株式会社島津製作所 クロマトグラフ質量分析装置
AU2003262188A1 (en) 2002-04-12 2003-10-27 Northeastern University Matched filtration with experimental noise determination for denoising, peak picking and quantitation in lc-ms
AU2003262824B2 (en) * 2002-08-22 2007-08-23 Applied Biosystems Inc. Method for characterizing biomolecules utilizing a result driven strategy
JP3817523B2 (ja) * 2003-02-14 2006-09-06 株式会社日立製作所 質量分析データ解析システム
WO2005010492A2 (en) * 2003-07-17 2005-02-03 Yale University Classification of disease states using mass spectrometry data
US7365309B2 (en) * 2003-12-22 2008-04-29 Micromass Uk Limited Mass spectrometer
CA2501003C (en) * 2004-04-23 2009-05-19 F. Hoffmann-La Roche Ag Sample analysis to provide characterization data
US7381568B2 (en) 2004-06-02 2008-06-03 Bristol-Myers Squibb Company Mass defect filter
US7498568B2 (en) * 2005-04-29 2009-03-03 Agilent Technologies, Inc. Real-time analysis of mass spectrometry data for identifying peptidic data of interest
US7297941B2 (en) * 2005-06-02 2007-11-20 Thermo Finnigan Llc Methods for improved data dependent acquisition
CA2546667A1 (en) * 2005-06-03 2006-12-03 F. Hoffmann-La Roche Ag In situ biomarker identification
WO2006130983A1 (en) 2005-06-08 2006-12-14 Mds Inc. Doing Business Through Its Mds Sciex Division Dynamic background signal exclusion in chromatography/mass spectrometry data-dependent data acquisition
WO2007076606A1 (en) 2006-01-05 2007-07-12 Mds Analytical Technologies, A Business Unit Of Mds Inc., Doing Business Through Its Sciex Division Mass defect triggered information dependent acquisition
DE102006060994B4 (de) * 2006-12-20 2010-02-11 Zf Friedrichshafen Ag Kugelzapfen und -hülsen aus nichtrostendem Stahl
GB0709312D0 (en) * 2007-05-15 2007-06-20 Micromass Ltd Mass spectrometer
US8053723B2 (en) * 2009-04-30 2011-11-08 Thermo Finnigan Llc Intrascan data dependency
US10553412B2 (en) * 2010-05-24 2020-02-04 Agilent Technologies, Inc. System and method of data-dependent acquisition by mass spectrometry

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5668373A (en) * 1996-04-26 1997-09-16 Trustees Of Tufts College Methods and apparatus for analysis of complex mixtures
US20060284069A1 (en) * 2004-04-08 2006-12-21 Yves Le Blanc Dynamic background signal exclusion in chromatography / mass spectrometry data-dependent data acquisition
CN101002460A (zh) * 2004-06-23 2007-07-18 兰达解决方案公司 输入数据的自动背景去除
CN101256175A (zh) * 2007-11-21 2008-09-03 皖南医学院 一种色谱指纹图谱峰纯度的检验方法
CN101256176A (zh) * 2007-11-21 2008-09-03 邹纯才 一种色谱峰匹配的分析方法
US20100213368A1 (en) * 2009-02-22 2010-08-26 Xin Wang Precise and thorough background subtraction

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DANIELD.KELSON: "Optimal techniques in two‐dimensional spectroscopy: Background subtraction for the 21st century", 《PUBLICATIONS OF THE ASTRONOMICAL SOCIETY OF THE PACIFIC》 *
HAIYING ZHANG 等: "An algorithm for thorough background subtraction", 《JOURNAL OF MASS SPECTROMETRY》 *
HAIYING ZHANG 等: "Mass defect profiles of biological matrices and the general applicability of mass defect filtering for metabolite detection", 《RAPID COMMUNICATIONS IN MASS SPECTROMETRY》 *
张小吐 等: "正交投影用 于一维重叠色谱峰分辨及背景扣除", 《分析化学》 *
陈迪钊 等: "联用 色谱二维数据中背景的检验和扣除", 《怀化师专学报》 *

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106687808B (zh) * 2014-07-07 2019-08-20 纳米技术分析责任有限公司 用于分析时变气流的便携式电子系统
US10697944B2 (en) 2014-07-07 2020-06-30 Nanotech Analysis S.R.L. Portable electronic system for the analysis of time-variable gaseous flows
CN105334279A (zh) * 2014-08-14 2016-02-17 大连达硕信息技术有限公司 一种高分辨质谱数据的处理方法
CN105334279B (zh) * 2014-08-14 2017-08-04 大连达硕信息技术有限公司 一种高分辨质谱数据的处理方法
TWI613445B (zh) * 2016-04-01 2018-02-01 行政院農業委員會農業藥物毒物試驗所 搭配質譜影像分析檢驗農藥殘留之方法及其系統
US10001462B2 (en) 2016-04-01 2018-06-19 Agricultural Chemicals And Toxic Substances Research Institute, Council Of Agriculture, Executive Yuan Method and system for detecting pesticide residue in agricultural products using mass spectrometry imaging analysis
CN109416342A (zh) * 2016-06-28 2019-03-01 株式会社岛津制作所 分析装置
US10935528B2 (en) 2016-06-28 2021-03-02 Shimadzu Corporation Analysis device
CN109416342B (zh) * 2016-06-28 2022-02-01 株式会社岛津制作所 分析装置
CN110234991A (zh) * 2017-01-30 2019-09-13 株式会社岛津制作所 谱数据处理装置
CN109725078A (zh) * 2018-12-29 2019-05-07 南方科技大学 一种血清多肽组学的质谱检测方法

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