CN114303228B - 质谱仪校准 - Google Patents

Abstract

本文公开了一种处理质谱数据的方法，该方法包括进行直接校准测量以确定质谱仪器在校准时间的校准移位，以及确定跨多个采集周期中持续存在的内在离子种类集合。然后将直接校准测量与校准移位的预期变化以及内在离子种类集合一起使用，以计算质谱仪器在并非校准时间的一个或多个感兴趣的时间点的校准移位。

Description

质谱仪校准

相关申请的交叉引用

本申请要求于2019年8月30日提交的英国专利申请第1912494.0号和2019年8月30日提交的美国临时专利申请第62/894298号的优先权和权益。这些申请的全部内容通过引用并入本文。

技术领域

本发明总体上涉及校正质谱数据的方法，以及质谱仪和质谱方法。公开了各种实施例，其涉及用于校正与仪器校准随时间例如由于与诸如温度和电源稳定性等环境因素相关的波动导致的变化相关联的误差的方法。

背景技术

众所周知，高分辨率质量分析仪或质谱仪的准确度受到其对诸如温度和电源稳定性等环境因素的敏感性的限制。

高分辨率质量分析仪或质谱仪的准确度也可能受到所分析样品的各种体积性质的影响。例如，与被分析样品相关的空间电荷效应可能会影响高分辨率质量分析仪或质谱仪的分辨率。

为了改进高分辨率质量分析仪或质谱仪的准确度，已知周期性地校准质量分析仪或质谱仪。校准质量分析仪或质谱仪的处理可以包括生成或使用与一种或多种良好表征的分析物相关的一种或多种测试信号，以便监测和校正校准移位。高分辨率质量分析仪或质谱仪的一般准确度损失可以表征为与校准移位有关。

已知各种技术试图校正这种校准移位。已知技术可大致分为两种类型，即：(i)外在校正方法；(ii)内在校正方法。

校准移位可能在特征时间尺度上发生。因此，应该理想地应用于采集的质谱数据以便校正这种校准移位的校准校正只能在与生成测试信号的时间足够接近的时间以足够的准确度来确定。因此，应当理解，如果在生成测试信号之间存在过大的时间间隔，则质量分析仪或质谱仪的校准可能在测试信号之间开始显著漂移。

已知的外在校正方法通常涉及以一定操作模式周期性地运行仪器或质谱仪，在该操作模式中，将外部锁定质量样品或校准物引入仪器或质谱仪中并且采集对应于锁定质量样品或外部校准物的质谱数据。可以基于所确定的已知锁定质量离子的质量或质荷比来调整或校正分析物离子的质量或质荷比。

锁定质量样品或外部校准物可通过单独的专用机构供应或以其他方式引入仪器或质谱仪，该单独的专用机构可单独于可用于递送或引入一种或多种分析物样品的相对应机构。锁定质量样品或外部校准物可以经由单独的、不同的或专用的离子源供应或引入仪器或质谱仪。例如，已知提供具有两个单独的电喷雾电离(“ESI”)离子源的仪器或质谱仪。第一电喷雾电离离子源可用于电离样品并产生分析物离子，而第二单独电喷雾离子源可包括专用电喷雾电离离子源，其仅用于将锁定质量样品或外部校准物引入仪器或质谱仪用于质量校准目的。

应当理解，已知的外在校正方法涉及引入锁定质量样品或外部校准物，使得样品的分析以及因此感兴趣的分析物离子的生成被周期性地中断，这通常是不希望的。

与锁定质量样品或外部校准物相关的质量峰不会出现在与分析物样品相对应的质谱中，这有利于锁定质量数据和分析物质谱数据的纯度。然而，在两种不同的配置或操作模式之间重复切换仪器或质谱仪的要求可能是有问题的。特别是，如果需要在实验或采集期间进行多次校正，则有必要在进行单独的锁定质量采集时多次中断实验。很明显，分析物质谱数据采集的重复中断会导致分析物数据丢失，这是有问题的。

此外，已知的外在校正方法需要提供附加的专用离子源以将锁定质量物质或外部校准物引入仪器或质谱仪。提供单独的专用锁定质量离子源的要求引入了附加的复杂性(机械和电气复杂性)并涉及附加的成本。

已知的内在校正方法与外在校正方法的不同之处在于，根据已知的内在校正方法，有效用作锁定质量或校准物的种类已经存在于一些或所有分析物谱中。内在锁定质量物质或校准物对于正被分析的分析物样品可以是内源的或外源的。例如，如果内在锁定质量对于分析物样品是外源的，则锁定质量或校准物可能在样品电离之前已添加到样品中。如果锁定质量或校准物对分析物样品而言是内源的，则锁定质量或校准物可以包含化学背景离子或样品本身的另一组分。

与已知的外在校正方法相比，已知的内在校正方法的优点在于不需要中断分析物数据的采集。但是，如果在电离之前将非原生(外源)锁定质量化合物添加到样品中，则分析物种类与添加的锁定质量种类之间可能会发生干扰，这可能会有损测量分析物和锁定质量种类的准确度。此外，如果使用内源性组分(如背景离子)校准仪器，则可能会出现此类组分被抑制的情况。

US-9418824(Micromass)公开了一种质谱方法，包括在时间T₀初始校准或重新校准质谱仪，同时测量一个或多个锁定质量离子的飞行时间或质荷比M₀。然而，虽然US-9418824(Micromass)与其他已知的校正方法相比提供了各种改进，但相信在这方面仍有进一步改进的余地。

因此，希望提供用于确定这种校准移位的改进技术，特别是能够通过提供校准仪器和校正质谱数据的改进方法来改进高分辨率质量分析仪或质谱仪的准确度。

发明内容

根据一个方面，提供了一种处理质谱数据的方法，该质谱数据包括在相对应的多个采集周期期间从质谱仪器获得的多个质谱，该方法包括：

使用具有已知质荷比(m/z)值或先前质量测量的质荷比(m/z)值的校准物进行直接校准测量以确定质谱仪器在一个或多个校准时间的校准移位；

确定在采集过程中存在的一个或多个内在离子种类的集合；和

使用直接校准测量、校准移位偏移随时间的预期变化和一个或多个内在离子种类的集合来计算质谱仪器在并非(多个)校准时间的一个或多个感兴趣时间点的校准移位。

在实施例中，该方法包括；当采集周期之间的质谱峰的质荷比(m/z)变化与基于校准移位的预期变化的预期质荷比(m/z)随时间变化一致时，通过跟踪跨不同采集周期的质谱峰并将来自不同采集周期的多个质谱峰与单个离子种类相关联来确定跨多个采集周期存在的一个或多个内在离子种类集合；并使用直接校准测量、校准移位的预期变化和一个或多个内在离子种类的集合来计算质谱仪器在并非(多个)校准时间的一个或多个感兴趣的时间点的校准移位。

众所周知，质谱仪器可能会随着时间的推移而失去准确度。这通常被称为仪器的校准移位，校准移位会引入质量误差，如果不进行适当补偿，可能会使记录的质谱数据失真。

例如，质谱仪器用于生成质谱序列形式的质谱数据，每个质谱包括多个质谱峰，显示采集周期(或“扫描”)期间存在的任何离子种类的质荷比(m/z)值，在采集周期(或“扫描”)期间记录质谱。但是，校准移位的影响是记录的质荷比(m/z)值可能与真实的质荷比(m/z)值不同。因此，可能需要重新校准仪器以校正质谱数据，以解决由该校准移位引起的此类质量误差。

校准移位随时间例如由于温度波动等变化，这可能会影响飞行管(在飞行时间质量分析仪中)的长度。应当认识到，校准移位通常还取决于质荷比(m/z)。

例如，校准移位可以(并且在各种实施例中)根据一对偏移和梯度值来限定。为避免任何疑问，应当理解“偏移”是指在特定时间点所有离子共有的测量值的位移。因此，偏移会影响在特定时间点测量的所有离子。然而，偏移的大小可能并且通常取决于质荷比(m/z)。偏移的大小也可能随时间变化(通常会增加)。“梯度”是指数据所需的换算，例如将测量的离子到达时间转换为相对应的质荷比(m/z)值，该值可能从初始仪器校准期间确定的值变化。因此，偏移和梯度共同限定了记录的质荷比(m/z)值将如何从特定离子种类的实际或“真实”值偏移。

因此，虽然将根据校准移位来描述各种实施例，但在实施例中，该校准移位包括限定校准移位的一对偏移和梯度值。因此，本文中对确定校准移位值的任何提及在实施例中可以被理解为包括确定限定校准移位的一对偏移和梯度值。

然而，应当认识到，情况不一定如此。例如，在实施例中，本文提出的技术可以仅用于校正例如梯度的移位。这可以帮助简化校准移位的计算，并且可以提供充分的校正，尤其是在偏移变化相对不显著的情况下。

类似地，本文提出的技术不限于校正仅根据偏移和/或梯度限定的误差，并且通常可以通过适当的建模应用于仪器校准中可能随时间发生的任何其他适当类型的移位。

本方案允许使用在特定校准时间的校准移位的直接校准测量与在采集过程期间存在(使得它们跨多个采集周期存在的)的内在离子种类的测量的组合来在任何(多个)感兴趣的时间点确定校准移位并因此进行校正。

特别地，使用具有已知质荷比(m/z)值或先前质量测量的质荷比(m/z)值的校准物直接确定至少第一校准时间的校准移位值。然后可以以下面将进一步解释的方式从第一校准时间外推该值，以推断(多个)校准时间之前/之后(或两个校准时间之间)的任何其他(多个)感兴趣的时间点的校准移位值。

在实施例中，校准移位随时间的预期变化的先验知识用于给出校准移位在两个时间点之间的间隔上的初始范围。然后可以通过使用基于校准移位的预期范围和测量精度的公差检查在一个时间点的测量与先前测量的一致性来跟踪在采集过程中存在的内在种类的测量。

一旦被跟踪的内在种类集合可用，就可以在任何(多个)感兴趣的时间点考虑内在和外在测量值的完整集合计算校准移位的值。

在以这种方式确定了感兴趣时间点的校准移位之后，然后可以相应地确定用于校正校准移位的适当校正因子。

在实施例中，使用(概率)贝叶斯方法执行计算质谱仪器在并非(多个)校准时间的一个或多个感兴趣时间点的校准移位的步骤，如下文将进一步解释的。

应当认识到，贝叶斯方法的基本原理是，特定系统可用的信息是关于系统已知信息(先验知识)与可用于确认或改善先验知识的新数据的组合。任何不确定性来源都表示为模型中的变量。因此，未知变量(或变量集合)的先验概率分布可以与新的相关数据组合，以便根据过程的标准集合确定(多个)变量的更新“后验”概率分布。

本质上，先验概率分布因此代表了考虑任何可用(先验)信息的系统初始模型。当新数据变得可用时，这用于更新初始模型以确定后验概率分布。后验概率分布又可以用于推断(多个)未知变量的有用代表值(例如，本实施例中的校准移位)和相关联的误差条(不确定性)和协方差。

因此，在实施例中，在特定时间点的校准移位的先验概率分布是使用在(多个)校准时间的已知校准移位和校准移位随时间例如在(多个)校准时间到感兴趣的时间点之间的预期变化的先验知识确定的。引入内在离子种类的测量更新了校准移位的概率分布(对于所有时间点)。因此，在感兴趣的时间点对内在离子种类的测量代表了新数据，新数据可用于计算更新的后验概率分布并推断任何(多个)感兴趣的时间点的校准移位值。

应当认识到，不同时间点的推断是相关的。也就是说，任何时间点的测量都会影响所有其他时间点的推断，因为它们与校准移位的预期变化所关联的先验概率分布交互，校准移位的预期变化是随时间连续限定的(因此是“普及的”)。这意味着在推断任何特定时间点的移位时，通常必须考虑所有可用数据(来自所有时间点)。然而，在实践中，这种影响可能相对较弱，特别是在观测(测量)之间存在较大差距的情况下，这将反映在推断的不确定性中。

换言之，使用在(多个)校准时间的已知校准移位和校准移位随时间的预期变化的先验知识来确定感兴趣的特定时间点的校准移位的后验概率分布。校准移位的预期变化随时间连续限定，因此连接所有测量时间(无论这些是(多个)校准时间还是测量内在离子种类的时间点)，并允许模型扩展到不存在测量的时间点。

因此，这种方案允许在任何(多个)感兴趣的时间点确定校准移位，只要有足够数量的内在离子种类观测可用，以便可以更新概率分布并基于可用数据以足够的确定性在(多个)感兴趣的时间点推断校准移位(并且无需执行进一步的校准测量)。使用这种概率方法自然也允许估计与后验概率分布和因此计算的校准移位相关联的不确定性或误差。

具体而言，上述方案利用内在离子种类的测量作为新数据，该新数据可用于改善校准移位的初始先验概率分布，校准移位可基于直接校准测量和随时间的预期变化计算。应当理解，“内在”离子种类可以是在被进行质量分析的样品内或从该样品生成的离子种类(与单独于样品添加到仪器中的“外在”离子种类相反)。因此，在实施例中，方法包括将样品引入质谱仪器并通过分析样品获得质谱数据。

在实施例中，上述方案利用持续存在的(或几乎持续存在的)内在离子种类的测量。也就是说，本方案可以利用对至少大部分采集存在的内在离子种类的测量。“持续存在的”通常是指离子种类跨多个采集周期存在。因此，“持续存在的”离子种类应在至少两个相邻的采集周期中存在。在实施例中，持续存在的离子种类在整个采集持续时间(限定多个采集周期)的至少约50％和/或校准事件之间时间的至少50％存在。因此，在实施例中，仅在采集持续时间的至少约50％存在的离子种类被包括在内在离子种类的集合内并在确定校准时使用。这提供了在校准方法中使用足够的离子种类同时仍确保行为可以在整个采集过程(包括多个采集周期)中可靠建模，例如，能够以足够的确定性推断出校准移位值之间的平衡。

因此，在实施例中，内在离子种类中的至少一些可以在校准时间之后从第一采集周期至少直到期望确定校准移位的(多个)感兴趣的时间点持续存在。然而，应当认识到，这不一定是这种情况，并且本方案也能够容易地利用仅在相对短的持续时间内存在的瞬态内在离子种类的测量。

例如，即使内在离子种类中的一些没有连续存在直至感兴趣的时间点，仍然可以根据校准随时间变化的先验概率的连续性推断感兴趣的时间点的校准移位的代表值。也就是说，校准移位的预期变化可用于缩小任何差距，并有效地将不同采集周期的观测“缝合”在一起，以覆盖更大的感兴趣时间段。例如，校准移位的预期变化可用于缩小校准时间与内在离子种类的第一次测量之间的差距(使得在校准时间使用的校准物与用于计算校准移位的内在离子种类之间没有必要存在任何重叠)，以及用于缩小不存在内在离子种类或仅存在相对较少内在离子种类情况下的任何其他差距。当然，如果存在较大差距，对于这些较大差距，没有可用于更新概率分布的观测，则关于差距中时间点的任何推断都将具有更大的相关联不确定性。

由于校准移位的变化，内在种类的记录质荷比(m/z)值当然会因采集周期而异(因为正是这种变化由本技术校正)。为了识别和使用出现在多于一个采集周期中的内在离子种类，因此必须以某种方式跨多个采集周期跟踪内在离子种类，质谱峰出现在不同的时间点(因此可能具有不同的质荷比(m/z)值)归因于具有单个“真实”质荷比(m/z)值的单个离子种类。

如果已知内在离子种类的真实质荷比(m/z)，则该信息可用于帮助在不同采集周期之间跟踪种类。然而，通常此时内在离子种类的质荷比(m/z)是未知的，或者充其量只是非常近似地已知。实际上，本方案的一个好处是该技术不需要知道内在离子种类的准确质荷比(m/z)，因为这些也可以建模为(未知)变量并相应地确定，例如，使用上述贝叶斯方法。

尽管如此，与单个离子种类相关联的质谱峰(质荷比(m/z)值)通常会聚集在真实的质荷比(m/z)值周围。此外，不同采集周期之间的质荷比(m/z)值的变化通常由校准移位随时间的预期变化界定。因此，预期变化有效地提供了一定程度的公差，该公差允许相邻采集周期中的质谱峰匹配并相互关联，作为尚未知(或仅近似已知)质荷比(m/z)的单个离子种类。

可以基于仪器的预表征获得预期的质荷比(m/z)随时间的变化程度。例如，在这样的预表征中，仪器可以在设计用于模拟典型使用条件的环境腔室中利用已知校准物操作。可以驱动环境腔室以模仿最终用户实验室中的环境条件。

然而，其它布置也是可能的。例如，可以通过计算机模拟或任何其他合适的预表征技术来获得预期的变化。

因此，在实施例中，预期的质荷比(m/z)随时间的变化是基于描述仪器的校准移位随时间的预期变化的预定函数来确定的。也就是说，根据上述方案，离子种类是使用对质荷比(m/z)随时间变化的预期程度的先验知识来跟踪的。

特别地，可通过基于采集周期之间的质荷比(m/z)的变化与预期变化一致，将来自不同采集周期的离子峰彼此关联来识别跨多个采集周期存在的内在离子种类。例如，在两个或多个峰的质荷比(m/z)遵循预期变化的情况下，至少在峰的相关联误差值范围内，这些峰可以组合在一起并识别为与相同的离子种类相关联。

应当认识到，离子种类的跟踪因此是概率性的，并且以这种方式组合在一起并被识别为属于单个离子种类的质谱峰仅被确定为可能属于相同的离子种类。这种方案适用于大多数离子种类，因为特定离子种类的质谱峰将遵循预期的质荷比(m/z)变化的假设通常是成立的。然而，离子峰中的一些实际上可能不对应于相同的离子种类，或者可能受到其他峰干扰的影响。如将在下文进一步解释的，本文描述的技术允许异常值排除，以减轻这种情况并且当某些离子种类与其他离子种类不一致时，允许将它们从校准移位的确定中舍弃。

为了在感兴趣的特定时间点找到校准移位，有必要对至少一个时间点的校准移位有一些先验知识。因此，根据本技术，校准移位的直接校准测量在一个或多个校准时间执行。直接校准测量可以例如使用具有已知质荷比(m/z)值或先前质量测量的质荷比(m/z)值的外部或外在锁定质量校准物来执行。

原则上还可以使用来自样品或在样品内但具有已知质荷比(m/z)值或先前质量测量的质荷比(m/z)值的内在离子的直接校准测量。例如，这些可能是在电离之前添加到样品中的外源种类，或者可能作为背景离子存在。在那种情况下，校准过程可以使用已知和未知的内在离子种类的组合，而不是使用外部和内在校准测量的组合。

当根据一对偏移和梯度值限定校准移位时，可能需要获得至少两种已知校准物种类的校准测量值。因此，通常在每个校准时间需要至少两次锁定质量测量，以便在该校准时间锚定偏移和梯度。然而，这原则上也可以通过在不同校准时间执行两次锁定质量测量来完成，例如，不同的校准时间相对于校准的预期变化足够接近。

以上述方式识别的每个内在离子种类可以存储为时间标记的质荷比(m/z)测量值的集合。因此，对于每个感兴趣的时间点，存在对应于在该时间点存在的内在离子种类的记录的质荷比(m/z)测量值集合。还有在直接校准时间的校准移位和校准移位随时间的预期变化的先验知识，它们一起可用于给出在任何感兴趣的特定时间点的校准移位的初始先验估计。因此，校准移位随时间的预期变化可用于确定校准移位在感兴趣时间点的先验概率分布。

使用贝叶斯方案，通过在直接校准时间的校准移位的先验知识以及校准移位随时间的预期变化估计的先验概率分布然后可以使用新数据进行改善，以内在离子种类的测量形式获得新数据。例如，一旦识别了足够数量的合适的内在离子种类，就可以根据内在离子种类集合的未知质荷比(m/z)值集合和每个时间点的未知校准移位生成质谱数据集的模型。

然后可以对模型进行评估，以求解与测量数据和校准移位随时间的先验预期“最佳”匹配的质荷比(m/z)值和校准移位。

特别地，这可能涉及基于所测量的内在离子种类的质荷比和已知校准移位在一个或多个校准时间的先验知识和内在离子种类随时间的预期质荷比变化来确定校准移位和内在离子类集合的质荷比的更新概率分布。

因此，可以确定更新的概率分布，该更新的概率分布有效地代表在所有时间点的校准移位和内在离子种类的质荷比(m/z)的同时概率分布。特别地，所确定的更新的概率分布可以是未归一化的后验概率分布，其代表内在离子种类的未知校准移位和未知质荷比(m/z)的分布。

应当认识到，未归一化的后验概率分布可以被归一化从而以通常的方式给出归一化的后验概率分布。然而，为了使用和评估更新的概率分布，并不一定严格需要对其进行归一化。

然后，可以适当地表征校准移位和内在离子种类集合的质荷比(m/z)的更新的(例如，未归一化的后验)概率分布，例如通过对校准移位和质荷值进行积分以鉴于已知信息(先验概率分布和测量的内在离子种类)，为更新概率分布所根据的模型分配可能性。

例如，一旦使用给定的内在离子种类(特定模型)集合(或子集)确定了更新的概率分布，则可以通过对内在离子种类的可变(未知)校准移位和质荷比的联合概率分布进行积分来评估该概率分布(“证据”)的边际可能性。在实施例中，这包括对集合内的内在离子种类的未知校准移位和质荷比的(联合)更新概率分布进行积分以确定与后验概率分布相关联的边际可能性。

以这种方式评估边际可能性(证据)允许比较使用包含/排除的内在离子种类的不同组合(集/子集)生成的多个模型，以移除异常值和干扰。例如，由于内在离子种类的跟踪和识别是基于质荷比(m/z)的预期变化，如上所讨论，这些峰中的一些可能被错误地分配在一起。或者，可能有其他干扰会使内在离子种类中的一些的测量值失真，以致它们与预期行为和/或其他已识别离子种类不一致。

在这种情况下，这些测量值可能无助于系统建模，并且可能被视为异常值。因此，希望这些异常值将被排除，以改进从后验概率分布推断的校准移位的置信度。

使用上面概述的概率方案可以适当地降低这些异常值的权重和实际上舍弃这些异常值。例如，一旦使用内在离子种类的特定集合或子集确定了特定模型的边际可能性，就可以对列出的离子种类的不同集合或子集重复该处理，等等，以确定根据包含/排除的内在离子种类的特定集合限定的模型，该模型具有最高的边际可能性(证据值)。因此，该方法可以包括基于内在离子种类的多个不同的集合/子集来评估边际可能性以确定当确定更新的概率分布时使用哪些内在离子种类集/子集来计算(多个)感兴趣的时间点处的校准移位。

因此，可以以上述方式确定感兴趣的特定时间点处的校准移位值，然后用于确定用来校正质谱数据的合适校正因子。校正因子可以包括质量、质荷比或时间校正因子。例如，应当认识到，质谱仪通常可以测量质量、质荷比或时间中的任何一个，这些通常可以在彼此之间转换。因此，质谱数据和校正因子可以作为质量或时间、值而不是质荷比的集合来存储和处理。

然后可以使用校正因子来校正质谱数据。因此，在实施例中，该方法包括生成第一质谱数据集并使用确定的校正因子校正第一质谱数据集的至少一部分的质量、质荷比或时间，以便生成第二校正的质谱数据集。

质谱数据可以直接从质谱仪器获得并被“即时”处理。然而，也可以是首先存储质谱数据，然后检索以进行后续处理的情况。

另一方面，提供了一种质谱方法，包括：使用质谱仪器获得质谱数据；使用根据本文描述的实施例中任何实施例的方案校正所获得的质谱数据。

另一方面涉及一种质谱仪，包括：质量分析仪，其用于获得质谱数据；控制电路，其被配置为使用根据本文描述的实施例中任何实施例的方案来校正所获得的质谱数据。

根据本文所描述的方案，倘若在感兴趣的时间点存在足够数量的内在离子种类，因此可以使用直接校准测量和内在离子种类随时间的预期质荷比变化来推断在任何感兴趣的时间点的校准移位和内在种类的质荷比(m/z)值。

这意味着可以在校准事件之前/之后的任何感兴趣的时间点确定用于校正校准移位的合适校正因子，从而降低需要执行校准测量的频率，同时仍然能够可靠地校正校准移位。

因此，与已知的外在校准方法相比，上述方案有利地降低了应该执行外部校准测量的频率，进而减少了中断感兴趣分析的需要。

此外，上述方案与更常规的内在校准方法的不同之处在于，该方法利用潜在未知质荷比(m/z)的内在种类，并且内在种类可能仅在采集持续时间的一部分内存在，而不是依赖于在整个采集过程中存在的已知质荷比(m/z)的背景离子，背景离子可能会干扰感兴趣的分析物种类。

因此，应当认识到，与其他已知校准方法相比，上述方案提供了各种改进。

附图说明

现在将仅以举例的方式并且参考附图来描述各个实施例，其中：

图1显示了根据一个实施例可用于生成质谱数据集的质谱仪的示例；

图2说明质谱仪校准如何随时间变化；

图3显示了可以应用本实施例的可能采集场景的示例；

图4是概述根据实施例的整体方法的流程图；

图5显示了根据一个实施例的可用于表征质谱仪的预期校准移位的环境腔室的温度分布的示例；

图6、7和8显示了这种表征的结果；

图9、10、11、12和13说明了根据各种实施例的一些校准结果。

具体实施方式

图1显示了根据各种实施例可用于生成质谱数据集的质谱仪器10的示例。质谱仪器10通常包括离子源12，其用于生成离子以供质量分析仪16分析。

如通常已知的，可以在离子源12与质量分析仪16之间提供各种其他离子引导或操纵装置14。例如，在实施例中，质谱仪器可以进一步包括：(i)一个或多个离子引导器；(ii)一个或多个离子迁移分离装置和/或一个或多个场非对称离子迁移谱仪装置；和/或(iii)一个或多个离子阱或一个或多个离子捕获区域。因此，应当认识到，图1只是示意性的，并且质谱仪可以包括任何其他期望的部件。

可以使用任何合适的离子源12。例如，离子源12可以选自由以下组成的群组：(i)电喷雾电离(“ESI”)离子源；(ii)大气压光致电离(“APPI”)离子源；(iii)大气压化学电离(“APCI”)离子源；(iv)基质辅激光解吸电离(“MALDI”)离子源；(v)激光解吸电离(“LDI”)离子源；(vi)大气压电离(“API”)离子源；(vii)硅上解吸电离(“DIOS”)离子源；(viii)电子撞击(“EI”)离子源；(ix)化学电离(“CI”)离子源；(x)场电离(“FI”)离子源；(xi)场解吸(“FD”)离子源；(xii)电感耦合等离子体(“ICP”)离子源；(xiii)快速原子轰击(“FAB”)离子源；(xiv)液相二次离子质谱法(“LSIMS”)离子源；(xv)解吸电喷雾电离(“DESI”)离子源；(xvi)镍-63放射性离子源；(xvii)大气压基质辅激光解吸电离离子源；(xviii)热喷雾离子源；(xix)大气采样辉光放电电离(“ASGDI”)离子源；(xx)辉光放电(“GD”)离子源；(xxi)撞击器离子源；(xxii)实时直接分析(“DART”)离子源；(xxiii)激光喷雾电离(“LSI”)离子源；(xxiv)超声喷雾电离(“SSI”)离子源；(xxv)基质辅入口电离(“MAII”)离子源；(xxvi)溶剂辅入口电离(“SAII”)离子源；(xxvii)解吸电喷雾电离(“DESI”)离子源；(xxviii)激光烧蚀电喷雾电离(“LAESI”)离子源；(xxix)表面辅激光解吸电离(“SALDI”)离子源；和(xxx)低温等离子体(“LTP”)离子源。

图1中的质谱仪器10还包括布置在离子源12上游的色谱或其他分离装置11。色谱或其它分离装置可以包括液相色谱或气相色谱装置。可替代地，分离装置可以包括：(i)毛细管电泳(“CE”)分离装置；(ii)毛细管电色谱法(“CEC”)分离装置；(iii)基本刚性的陶瓷基多层微流体基板(“瓷片”)分离装置；或(iv)超临界流体色谱法分离装置。然而，这种色谱法或其他分离装置11的存在是可选的并且在实施例中可以省略。

可以使用任何合适的质量分析仪16。然而，在实施例中，质量分析仪16可以是飞行时间质量分析仪，并且具体地，质量分析仪16可以包括具有相对延长的飞行路径的飞行时间质量分析仪，例如多反射飞行时间质量分析仪。在那种情况下，应当认识到校准移位的问题可能特别重要，尤其是因为一些已知的校准技术依赖于重复中断数据采集以执行外在校准测量，这将在采集周期相对较长时呈现显著的占空比问题。

然后使用检测器17记录传递到质量分析仪16的离子以生成一系列质谱。每个质谱包括峰的集合，这些峰对应于在记录质谱的采集周期中存在的离子的质荷比(m/z)值。通常，在采集过程中，随着时间的推移从单个样品中获得大量质谱。

使用检测器17记录的离子信号然后被传递到合适的处理器18。处理器18包括重新校准电路系统，现在将描述其功能。

例如，众所周知，仪器校准的变化(通常由温度变化驱动)会导致质量误差，从而使记录峰的质荷比(m/z)值相对于其“真实”值移位。因此希望能够校正这种校准移位。

根据本实施例，与可能由温度变化等导致的仪器校准的变化相关联的质量误差使用直接校准测量和内在离子种类测量的组合来校正。

在许多情况下，的线性重新校准是足够的。为了实现这一点，外在“锁定质量”数据是对两个已知种类的采集，以提供偏移和梯度信息。在分析物采集中，对持久的内在种类进行跟踪，对超过采集持续时间50％以上的种类的测量值被保留作为重新校准“求解”过程的输入。50％的比例是一个务实的选择，平衡了对合理数量的跟踪种类的需求，以便为重新校准提供足够的统计准确度。

在跟踪和求解过程中，都采用了预期变化程度的先验知识。在这种情况下，先验知识表达为每单位时间2×2协方差矩阵，偏移和梯度各一维。在跟踪过程中，该协方差矩阵用于确定(相当松弛的)公差，以允许匹配相继时间点中的峰值。在求解过程中，给定偏移和梯度在某些其他时间点的值，协方差矩阵限定了在特定时间点偏移和梯度的先验概率分布(见图2)。

因此，图2说明了质谱仪校准如何随时间移位。特别是，如图2所示，对时间t₁的偏移和梯度的明确知识随时间散布到由时间t₂的轮廓线指示的概率分布中。轮廓由每单位时间的协方差矩阵乘以时间差|t₂-t₁|来限定。

代表仪器校准变化的协方差矩阵可以通过分析在环境腔室中收集的校准物数据来得到，在该环境腔室中，根据反映客户实验室空调操作的时间表来驱动温度。

因此，为了确定感兴趣的特定保留时间的校准移位，校准移位必须在至少一个时间段内准确已知。这可以使用任何合适的直接校准技术来确定，该技术可以例如涉及使用外部锁定质量组分从一个或多个多点锁定质量采集进行直接校准测量，或者从一种或多种品质控制肽和片段(如果可用)进行直接校准测量。

为了从校准时间的锁定质量测量转移到不同的时间段，需要一些关于校准移位随时间的预期变化的先验知识。该信息可以在初始校准设置(由制造商执行)期间通过分析在环境腔室中收集的校准数据来获得，在环境腔室中，根据反映最终用户实验室的操作条件的时间表来驱动温度。

数据采集的一个可能场景如图3所示。偏移和梯度的变化都会影响值与其原始校准值的偏差。每次测量都附有一个指示其精度的误差条。分析物采集通过两个锁定质量采集进行。目的是提供一种可以针对偏移和梯度变化进行调整的方法，无需附加的锁定质量扫描采集，而是使用分析物内在但未知m/z的种类。在图3中，离子种类跨采集的很大一部分持续存在(尽管不一定是这种情况，并且本文描述的方案也可以使用对仅暂时存在的瞬态种类的观测)。如图3所示，持续存在的内在种类可以在下和上m/z种类彼此一致并且仪器校准漂移尚未确定的情况下来跟踪。中间m/z种类在分析物采集的后半部出现偏差，可能是因为来自靠近的瞬时种类的干扰。

因此，图3显示了典型采集场景的示例：偏移和梯度随时间的漂移分别显示在下曲线图和上曲线图中。这些漂移对锁定质量和分析物采集测量的影响显示在两个外在锁定质量值(圆形和六边形)和三个内在/>值(正方形、三角形和五边形)的中央图表中。中间内在种类中的指向上的三角形表明，即使这些值已被跟踪并作为一个种类相关联，它们的位移模式与其近似/>值所关联的漂移不符，重要的是，与其他被追踪的种类不一致。

求解过程将锁定质量数据的时间标记测量值、跟踪的内在种类以及体现在协方差矩阵中的先验知识作为输入，以产生每个时间点的偏移和梯度。它能够排除与大部分测量值不符的种类，这样它们就不会使输出偏斜。

根据本实施例，采用贝叶斯方案，因为必须假定偏移和梯度随时间变化的一些先验知识，以便从在不同时间采集的锁定质量测量值转移到将被校正的分析物质量(这可以通过使用环境腔室采集的数据变化的表征来确立)，而且因为某些测量值会受到未检测到的干扰的影响，应该被排除。这涉及比较具有不同测量值排除模式的系统模型，测量值排除模式应该通过贝叶斯模型比较来实现。

概括地说，如图4所示，根据实施例的示例性方法包括以下步骤。为找到特定保留时间的偏移和梯度，这两个量都需要至少在一个保留时间锚定。此信息可能来自一个或多个多点锁定质量采集或来自一种或多种“QC”肽及其片段(如果可用)。因此，首先，执行处理多点锁定质量数据的步骤(步骤301)。

然后跟踪分析物数据中的峰值检测以找到持续存在的(或接近持续的)种类(步骤302)。为了能够跟踪持续存在的(或接近持续存在的)种类，必须提供种类测量质量偏差的估计值。这可以以偏移和梯度每单位时间的协方差矩阵的形式给出。公差可以上下进一步限制，以使跟踪更加稳健。可以组合来自多个扫描的数据以改进测量统计，同时在采集时间的采样中维持足够的粒度以绘制出偏移和梯度的变化。

然后将该系统建模为未知(偏移、梯度)对的集合和的内在离子种类的未知质量的集合(步骤303)。在根据校准m/z的平方根对系统建模时进行所有计算是合适的，因为这移除在校准仪器时存在的任何偏移。然后找到最大后验概率状态并将其用于估计边际可能性(即“证据”)，同时允许由峰值检测结果和与先验相关联的协方差提供的误差条的一些夸大(步骤304)。

然后比较已排除(或严重降低其权重)内在离子种类的不同组合的不同模型，以便可以移除异常值和干扰(步骤305)。然后使用包含/排除的种类方面的最佳模型来产生每个时间点的偏移和梯度(步骤306)。

至于跟踪过程，一个度量(逆协方差矩阵)，C^-1(Δt)，需要限定偏移和增益随时间的可变性，以便评估模型。此信息可能以每单位2×2协方差矩阵形式提供，因此C(Δt)＝|Δt|C(1)。协方差矩阵，C₀，(或等效物)也可以在采集开始时t₀提供，或某个其他已知时间点提供，以相对于t₀在任何时间t完全限定偏移和梯度的先验概率分布。

特定时间的偏移和梯度可以表示为以便，

且

“扫描”用索引k按时间t_k顺序标记使得C_k＝|t_k-t_k-1|C(1)，k>0。这里考虑的扫描可能是组合一系列相继扫描的结果。一次扫描，k，具有锁定质量信息，L_k，与之相关联的是三元组的集合，{λ_j,l_jk±s_jk}，j∈L_k。三元组的成员分别是参考值、观测值和误差条。

在采集期间，可能存在许多内在种类，索引为i∈X_k，值x_ik±σ_ik对应于未知的真实值，ξ_i。严格来说，应该有与每个ξ_i相关联的先验概率分布，Pr(ξ_i)。这里，假设这个先验足够宽泛，不会显著影响可能性。

这得到

/>

并且类似地，

综上所述，可以针对扫描k的未知校准移位，β_k，测量的锁定质量，l_k，集合i内的测量内在离子，x_ik，以及内在离子的质荷比(m/z)值，ξ_i，确定联合概率分布：如

其中

和

联合概率分布可以通过最小化函数Q(ξ,β)而最大化为ξ,β的函数以便确定未知背景值的“最佳”估计，以及所有时间点的偏移和梯度，/>Q(ξ,β)的最小化通常可以根据任何合适的技术来执行。

例如，应当认识到，Q(ξ,β)的最小化是一个非线性问题，因为ξ,β二者都是未知的。解决此问题的一种方法是将其分为两个线性问题，例如，通过选择起始集ξ ⁽⁰⁾,并根据β求解线性系统找到β ⁽⁰⁾，然后根据ξ求解线性系统/>以找到ξ ⁽¹⁾，以此类推。这种交替方法缓慢收敛，但在找到二次收敛方法例如牛顿法的收敛区域内的点时是有效的。起始集，ξ ⁽⁰⁾，可以通过调整的平方根质量的加权平均值产生，有利于那些在时间上更接近锁定质量扫描的测量值。

然后可以通过对未知值ξ,β进行积分来计算联合概率分布的相关联证据(边际可能性)来表征联合概率分布。假设联合概率分布基本上是高斯分布，因此可以经由拉普拉斯近似计算证据的估计，

评估后验概率分布的其他方案当然是可能的。例如，上述方案使用围绕最大后验概率估计的高斯近似。已经发现这在许多情况下工作得很好，因为在许多情况下，后验概率分布将基本上是高斯分布。然而，其他合适的方法也可以用于评估和表征后验概率分布，包括但不限于变分贝叶斯方法或马尔可夫链蒙特卡罗方法。还将认识到，如果校准移位仅根据梯度来限定，例如，则可以更容易地计算证据，而不必使用这种近似。因此，应当理解，上述方案仅仅是可以如何表征校准移位族的后验分布的一个示例，但也可以设想到其他方案。

一旦有证据可用，就可以根据包含/排除的内在离子种类的不同集合i评估替代模型。例如，从模型中排除离子种类可能涉及夸大与该种类相关联的所有误差条，以便有效地将其从校准移位的估计中移除。

可以选择具有最高证据(边际可能性)的包含/排除的内在离子种类的集合。但是，如果有100种，那么将有超过10³⁰种配置可供尝试。因此，与其这样做，可能期望替代地探索概率的“后验泡沫(posterior bubble)”，例如通过马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)采样。

例如，在实施例中，包含/排除的种类的探索可以通过吉布斯采样来执行，因为种类的包含/排除对应于具有相关联概率的二元切换(binary switches)集合的探索。例如，每个离子种类可以轮流采用，如果一个种类被标记为“好”(这样它应该包含在模型中)，则其相关联峰上的误差条会被适当地夸大。另一方面，如果一个离子种类被标记为“坏”，它的证据被重新计算，乘以它是坏的先验概率，然后与它被标记为好时的相对应值进行比较。使用吉布斯接受规则接受切换。当从坏切换到好时，这个处理是相似的，除了误差条将被缩小，而先验的好/坏则反过来。

例如，可能存在一个种类为“好”的先验概率p。如果，对于一个特定的模型，有n个好的种类和(N-n)个坏的种类，然后将证据乘以pⁿ(1-p)^(N-n)以给出好/坏分配和数据的联合概率分布。然后可以使用吉布斯采样适当地探索该概率分布，例如进行多次迭代，以找到局部最大值。

各种其它方案当然将是可能的。例如，也可以使用这些联合概率来对移位的代表值的采样进行加权。

因此，用于探索包含/排除种类集的其他技术当然也可以用于评估不同的模型并允许适当地舍弃异常值观测。

需要注意的是，上面的误差条、方差和协方差可能过于严格，并导致证据值不适当地低。可以通过为所有方差元素和相关联的概率分布引入比例因子来广泛地减轻这种危险。这反过来可以允许对与模型相关联的误差进行更现实的(悲观的)估计。

例如，如果总共有N_L个锁定质量测量值，I个种类的N_x跟踪离子测量值和个K扫描，然后有证据表达式中方差比例因子的幂。明确地，比例因子可以引入至υ≥1且证据的不同部分写成

其中和p>1是对于υ的先验概率分布中的参数，

Pr(υ|p)＝(p-1)v^-p.

发现对于/>

其中不完全伽马函数或者

对于特殊情况

为了计算输出偏移和梯度的协方差，使用估计

然后可以使用具有最高证据(边际可能性)的模型来确定校准移位。与该值相关联的误差也自然从上述概率方案中脱离，因此可以很容易地估计并与校准移位值一起作为输出提供。例如，如果误差太高，则可能表明校准方法无效，并且可能提示用户获得更多测量值以提供可用于改善模型的新数据(内在离子种类)。

结果

现在将描述各种结果以说明根据本实施例的方法。

在按照图5所示温度曲线编程的环境腔室中进行了8次30分钟的碘化钠校准物溶液的采集序列。

图6显示了六个校准到达时间与其参考值的偏差(数据在相隔30秒的时间点周围的30秒窗口内组合)。图7和图8显示了通过使用六个种类的已知质量拟合六个种类的到达时间而产生的偏移和梯度。当使用相同的六个种类作为输入时，这几乎完全覆盖了求解过程产生的偏移和梯度。

使用上述相同的碘化钠采集，我们可以不同地处理数据；不是使用六个选定的离子，而是跟踪“背景”离子，并保留一百个最强烈的种类。然后允许程序排除任何异常值。得到的偏移和梯度变化如图9和图10所示。100个中有13个作为异常值被排除，包括在172Da的种类(见图11)。

图12显示了在每个时间点使用这些相同的六个种类拟合偏移和梯度时，六个选定质量的测量到达时间的残差(以皮秒为单位)。图13显示了使用100个跟踪种类和13个被排除的情况下估计每个时间点的偏移和梯度时的残差。

应当认识到，以上详细描述的各种实施例可能适用于任何类型的质量分析仪。然而，各种实施例涉及飞行时间质谱仪器，并且尤其涉及折叠飞行路径仪器。特别地，根据各种实施例的方案可以在折叠飞行路径仪器上实施，以便解决折叠飞行路径仪器的特定短期质量稳定性问题。

根据本技术的方法可以使用软件(例如计算机程序)来至少部分地执行。因此，可以理解，当从另外的方面来看时，本发明提供了被专门适配成当安装在数据处理装置上时执行本文所述的方法的计算机软件；包含计算机软件代码部分的计算机程序元件，当该程序元件在数据处理装置上运行时用于执行本文所述的方法；以及包含代码装置的计算机程序，其被适配成当该程序在数据处理系统上运行时执行本文所述的一种或多种方法的所有步骤。该数据处理系统可以是微处理器、可编程FPGA(现场可编程门阵列)，或者任何其他合适的系统。

本技术还扩展到一种计算机软件载体，其包括这样的软件：当用于操作包括数据处理装置的图形处理器、渲染器或微处理器系统时，该软件使得所述处理器、渲染器或系统与所述数据处理装置结合地用于执行本发明的方法的步骤。这样的计算机软件载体可以是诸如ROM芯片、CD ROM、RAM、闪速存储器或磁盘之类的物理存储介质，或者可以是诸如导线上的电子信号、光信号或无线电信号(例如卫星等)之类的信号。

还应当认识到，并非本发明方法的所有步骤都需要由计算机软件来执行，因此，从更广泛的方面来看，本技术提供了用于执行本文所述方法的至少一个步骤的计算机软件以及安装在计算机软件载体上的这种软件。

因此，本技术可以适当地体现为与计算机系统一起使用的计算机程序产品。这样的实施方式可以包括一系列固定在有形介质(诸如非暂态计算机可读介质，例如软盘、CDROM、ROM、RAM、闪速存储器或硬盘)上的计算机可读指令。它还可以包括一系列可经由调制解调器或其他接口装置传输到计算机系统的计算机可读指令，其通过有形介质(包括但不限于光学或模拟通信线路)传输，或者使用无线技术(包括但不限于微波、红外或其他传输技术)无形地传输。该一系列计算机可读指令体现了本文先前描述的全部或部分功能。

本领域的技术人员应当理解，可以用多种编程语言来编写此类计算机可读指令，以便与许多计算机体系结构或操作系统一起使用。另外，此类指令可以使用当前或将来的任何存储器技术来存储，包括但不限于半导体、磁性或光学技术，或者可以使用当前或将来的任何通信技术来传输，包括但不限于光学、红外或微波技术。可以设想，这样的计算机程序产品可以作为具有附带印刷文档或电子文档(例如，缩卷软件)的可移除介质而被分发、预先装载有计算机系统(例如，在系统ROM或固定磁盘上)，或者从服务器或电子公告板通过网络(例如，互联网或万维网)分发。

尽管已参考优选实施方案描述本发明，但所属领域的技术人员将理解，在不脱离所附权利要求书所阐述的本发明的范围的情况下，可在形式和细节上进行各种改变。

Claims (12)

1.一种处理质谱数据的方法，所述质谱数据包括在对应的多个采集周期期间从质谱仪器获得的多个质谱，所述方法包括：

使用具有已知质荷比(m/z)值或先前质量测量的质荷比(m/z)值的校准物进行直接校准测量以确定所述质谱仪器在一个或多个校准时间的校准移位；

当采集周期之间的质谱峰的质荷比(m/z)变化与基于预期校准移位变化的随时间的预期质荷比(m/z)变化一致时，通过跟踪跨不同采集周期的质谱峰并将来自不同采集周期的多个质谱峰与单个离子种类相关联来确定跨多个采集周期存在的一个或多个内在离子种类的集合；和

使用所述直接校准测量、所述预期校准移位变化和所述一个或多个内在离子种类的集合来计算所述质谱仪器在并非所述一个或多个校准时间的一个或多个感兴趣时间点的校准移位。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，使用贝叶斯方法执行计算所述质谱仪器在所述一个或多个感兴趣时间点的校准移位的步骤。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，通过以下方式计算所述校准移位：基于已知的所述一个或多个校准时间的校准移位和所述预期校准移位变化确定所述校准移位的先验概率分布；和基于所述先验概率分布和所述内在离子种类确定所述校准移位和所述内在离子种类的质荷比的更新概率分布。

4.根据权利要求3所述的方法，包括对根据所述校准移位和内在离子种类集合的质荷比的所述更新概率分布进行积分以确定与所述更新概率分布相关联的边际可能性。

5.根据权利要求4所述的方法，包括评估多个不同的内在离子种类集合/子集的所述边际可能性，以确定当确定所述更新概率分布以计算所述一个或多个感兴趣时间点的校准移位时使用哪些内在离子种类集合/子集。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述校准测量是使用外部或外在锁定质量校准物来执行的。

7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，包括基于计算的校准移位确定用于校正所述质谱数据的校正因子。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述校正因子包括质量、质荷比或时间校正因子。

9.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述随时间的预期质荷比变化是基于预定函数确定的，所述预定函数描述了所述质谱仪器的随时间的预期校准移位变化，所述随时间的预期校准移位变化是从对所述质谱仪器进行预表征期间使用环境腔室中已知校准物执行的测量获得的。

10.根据权利要求8所述的方法，包括生成第一质谱数据集并使用所述校正因子来校正所述第一质谱数据集的至少一部分的所述质量、质荷比或时间，以便生成经校正的第二质谱数据集。

11.一种非暂态计算机可读存储介质，存储有当在数据处理器上执行时实现如权利要求1至10中任一项所述的方法的软件代码。

12.一种质谱分析方法，包括：

使用质谱仪器获得第一质谱数据集；和

使用根据权利要求1至10中任一项所述的方法校正获得的所述第一质谱数据集。