CN117581330A - 扫描swath中增强的q1质量分离 - Google Patents

Abstract

在每个时间周期期间，以k个重叠步长步进前体离子传输窗口，这些步长从起始m₁m/z开始完全跨质量范围间隔开Δm m/z。在m₁和m₁+Δm之间从m₁开始以n‑1个不同的偏移量开始再步进窗口n‑1次。质量范围的总共n次扫描。为每个时间周期产生作为前体离子m/z的函数的总共k×n个产物离子谱。从谱中选择产物离子。对于至少一个时间周期，通过使用诸如Drizzle之类的线性重构算法组合在n次扫描中的每次扫描期间测得的产物离子的强度从而以大于Δm的分辨能力重构作为前体离子m/z的函数的产物离子的强度。

Description

扫描SWATH中增强的Q1质量分离

相关应用

本申请要求于2021年6月9日提交的美国临时专利申请序列No.63/208,538的权益，该临时专利申请的内容通过引用整体并入本文。

技术领域

本文的教导涉及提高扫描SWATH串联质谱法的分辨率。更具体而言，本文的教导涉及用于操作质谱仪以产生具有不同偏移量或移位的前体离子质量范围的多次扫描的系统和方法。来自多次扫描的测得的产物离子强度测量结果(measurement)被用作线性重构算法的输入，以提高前体离子质荷比(m/z)维度中测得的产物离子强度数据的分辨率。

本文的系统和方法可以结合处理器、控制器或计算机系统(诸如图1的计算机系统)来执行。

背景技术

如下所述，扫描SWATH是一种串联质谱方法，其中跨质量范围扫描前体离子质量选择窗口，使得相继的窗口具有大的重叠区域和小的非重叠区域。这种扫描使结果所得的产物离子成为被扫描的前体离子质量选择窗口的函数。这个附加信息对于识别负责每个产物离子的一个或多个前体离子是有用的，这在传统的SWATH中有时难以做到。

扫描SWATH的一个问题是，在前体离子m/z(Q1)维度中提供的数据的水平受到前体离子质量过滤器(Q1四极杆)的速度的限制。这降低了峰指派(peak assignment)的保真度，但更重要的是，在扫描SWATH的情况下，它限制了可能产生各种测得的产物离子的前体离子m/z的定义。这种前体离子m/z的算法隔离要求对质量剖面进行合理的定义并且，在许多情况下，跨前体离子质量范围仅存在有限数量的数据点。

因此，需要可以提高前体离子m/z维度中扫描SWATH测量结果的分辨率的系统和方法。

串联质谱法和扫描SWATH

一般而言，串联质谱法或MS/MS是用于分析化合物的众所周知的技术。串联质谱法涉及从样本中裂解一种或多种化合物、选择一种或多种化合物的一种或多种前体离子、将一种或多种前体离子裂解为产物离子以及对产物离子进行质量分析。

串联质谱法可以提供定性和定量信息。产物离子谱可以被用于识别感兴趣的分子。一种或多种产物离子的强度可以被用于定量样本中存在的化合物的量。

可以使用串联质谱仪执行大量不同类型的实验方法或工作流程。这些工作流程的三大类是靶向获取、信息相关的获取(IDA)或数据相关的获取(DDA)和数据独立的获取(DIA)。

在靶向获取方法中，为感兴趣的化合物预定义从前体离子到产物离子的一个或多个过渡。当样本被引入串联质谱仪时，在多个时间段或循环中的每个时间段或循环期间询问一个或多个过渡。换句话说，质谱仪选择并裂解每个过渡的前体离子，并对过渡的产物离子执行目标质量分析。因此，为每个过渡产生质谱。靶向获取方法包括但不限于多反应监视(MRM)和选择的反应监视(SRM)。

在IDA方法中，随着样本被引入串联质谱仪，用户可以指定用于执行产物离子的靶向或非靶向质量分析的准则。例如，在IDA方法中，执行前体离子或质谱法(MS)调查扫描以生成前体离子峰列表。用户可以选择准则来过滤峰列表以找到峰列表上前体离子的子集。然后对前体离子的子集的每个前体离子执行MS/MS。为每个前体离子产生产物离子谱。随着样本被引入串联质谱仪，对前体离子的子集的前体离子重复执行MS/MS。

但是，在蛋白质组学和许多其它样本类型中，化合物的复杂性和动态范围非常大。这对传统的靶向和IDA方法提出了挑战，要求非常高速的MS/MS获取来深入询问样本，以便既识别又量化范围广泛的分析物。

因此，开发了DIA方法，串联质谱法的第三大类。这些DIA方法已被用于提高从复杂样本收集数据的重现性和全面性。DIA方法也可以被称为非特定裂解方法。在传统的DIA方法中，串联质谱仪的动作在基于先前前体离子或产物离子扫描中获取的数据的MS/MS扫描之间没有变化。而是选择前体离子质量范围。然后前体离子质量选择窗口跨前体离子质量范围步进。前体离子质量选择窗口中的所有前体离子被裂解，并且前体离子质量选择窗口中的所有前体离子的所有产物离子都被质量分析。

注意的是，术语“质量”和“质荷比(m/z)”可以互换使用。本领域普通技术人员理解，质量可以通过除以电荷而转换成m/z，并且m/z可以通过乘以电荷而转换成质量。因此，术语“质量”的使用还应当包括“m/z”，并且术语“m/z”的使用还应当包括“质量”。

用于扫描质量范围的前体离子质量选择窗口可以非常窄，使得窗口内多个前体的可能性小。这种类型的DIA方法称为例如MS/MS^ALL。在MS/MS^ALL方法中，大约1amu的前体离子质量选择窗口在整个质量范围内被扫描或步进。为每个1amu前体质量窗口产生产物离子谱。通过组合每个质量选择窗口的产物离子谱，产生整个前体离子质量范围的产物离子谱。分析或扫描整个质量范围一次所需的时间被称为一个扫描周期。但是，在每个周期期间在宽的前体离子质量范围内扫描窄的前体离子质量选择窗口对于一些仪器和实验来说是不切实际的。

因此，更大的前体离子质量选择窗口或具有更大宽度的选择窗口跨整个前体质量范围步进。这种类型的DIA方法被称为例如SWATH获取。在SWATH获取中，在每个周期中跨前体质量范围步进的前体离子质量选择窗口的宽度可以是5-25amu，或者甚至更大。与MS/MS^ALL方法一样，每个前级离子质量选择窗口中的所有前体离子都被裂解，并且每个质量选择窗口中所有前体离子的所有产物离子都进行质量分析。但是，因为使用了更宽的前体离子质量选择窗口，所以与MS/MS^ALL方法的周期时间相比，周期时间可以显著减少。或者，对于液相色谱(LC)，可以增加累积时间。一般而言，对于LC，周期时间由LC峰定义。必须跨LC峰获得足够多的点(强度作为周期时间的函数)才能确定其形状。当周期时间由LC定义时，一个周期中可以执行的实验或质谱法扫描的次数定义每次实验或扫描可以累积离子观察的时间。因此，更宽的前体离子质量选择窗口可以增加累积时间。

美国专利No.8,809,770描述了可以如何使用SWATH获取来提供关于感兴趣的化合物的前体离子的定量和定性信息。特别地，将从裂解前体离子质量选择窗口中发现的产物离子与感兴趣的化合物的已知产物离子的数据库进行比较。此外，分析从裂解前体离子质量选择窗口中发现的产物离子的离子痕量或提取的离子色谱图(XIC)，以提供定量和定性信息。

但是，例如，在使用SWATH获取分析的样本中识别感兴趣的化合物会是困难的。这会是困难的，因为没有随前体离子质量选择窗口提供的前体离子信息来帮助确定产生每个产物离子的前体离子，或者提供的前体离子信息来自具有低灵敏度的质谱法(MS)观察。此外，因为随前体离子质量选择窗口提供的特定前体离子信息很少或没有，所以也难以确定产物离子是否与前体离子质量选择窗口内的多个前体离子卷积或包括来自多个前体离子的贡献。

因此，开发了一种在SWATH获取中扫描前体离子质量选择窗口的方法，称为扫描SWATH。本质上，在扫描SWATH中，前体离子质量选择窗口跨质量范围进行扫描，因此连续的窗口具有大面积重叠和小面积非重叠。这种扫描使结果所得的产物离子成为被扫描的前体离子质量选择窗口的函数。进而，这种附加信息可以被用于识别负责每个产物离子的一个或多个前体离子。

扫描SWATH已在国际公开No.WO 2013/171459 A2(下文中称为“'459申请”)中进行了描述。在'459申请中，前体离子质量选择窗口或25Da的前体离子质量选择窗口随时间进行扫描，使得前体离子质量选择窗口的范围随时间改变。然后将检测到产物离子的定时与传输它们的前体离子的前体离子质量选择窗口的定时关联。

通过首先绘制检测到的每个产物离子的质荷比(m/z)作为由四极杆质量过滤器传输的前体离子m/z值的函数来完成相关性。由于前体离子质量选择窗口是随时间扫描的，因此由四极杆质量过滤器传输的前体离子m/z值也可以被认为是时间。检测到特定产物离子的开始和结束时间与其前体从四极杆传输的开始和结束时间关联。因此，产物离子信号的开始和结束时间被用于确定其对应前体离子的开始和结束时间。

图2是示出如何可以将由在扫描SWATH获取中通过重叠前体离子质量选择窗口被过滤的前体离子产生的产物离子绘制为跨前体质量范围移动的前体离子质量选择窗口的函数的图200。曲线210示出在m/z 230处存在前体离子220。前体离子质量选择窗口241跨从m/z231到m/z 233的前体离子质量范围步进，导致重叠的矩形前体离子质量选择窗口240。前体离子质量选择窗口240的每个窗口都被分段。然后对结果所得的产物离子进行质量分析，从而产生用于前体离子质量选择窗口240的每个窗口的产物离子质谱(未示出)。

图2仅示出了跨从m/z 231到m/z 233的前体离子质量范围的前体离子质量选择窗口241的一次扫描。但是，例如，可以跨从m/z231到m/z 233的前体离子质量范围多次扫描前体离子质量选择窗口241。

产物离子选自所产生的产物离子谱之一。例如，选择具有高于特定阈值的质量峰的产物离子。

然后通过从针对前体离子质量选择窗口240的每个前体离子质量选择窗口产生的每个产物离子谱获得产物离子的强度，将产物离子的强度计算为前体离子质量选择窗口241的位置的函数。作为前体离子质量选择窗口的位置的函数计算的所选择的产物离子的强度可以被称为例如四极离子迹线(QIT)。

为产物离子计算的示例性QIT 260在曲线250中示出。QIT 260示出了从针对前体离子质量选择窗口240的每个前体离子质量选择窗口产生的每个产物离子谱获得的所选择的产物离子的强度。将强度绘制为前体离子质量选择窗口240的前沿的函数。但是，如上所述，这些强度可以被绘制为前体离子质量选择窗口240的任何参数(包括但不限于后沿、设定的质量、前沿或扫描时间)的函数。

曲线250的QIT 260示出，当扫描前体离子质量选择窗口241的前沿达到m/z 230时，所选择的产物离子的强度变得非零。它还示出，当扫描前体离子质量选择窗口的前沿通过m/z 232时，产物离子的强度返回到零。换句话说，QIT 260具有与扫描前体离子质量选择窗口241的位置对应的尖锐前沿和后沿。

图2示出QIT 260的前沿和后沿可以被用于确定所选择的产物离子的对应前体离子。本质上，QIT 260的前沿和后沿意味着所选择的产物离子的前体离子必须位于这些边缘之间的前体离子质量选择窗口中。前体离子质量选择窗口240的前体离子质量选择窗口245在这些窗口内具有前沿。曲线210示出前体离子220是可以在前体离子质量选择窗口245中的唯一前体离子。因此，具有QIT 260的所选择的产物离子与前体离子220对应。

美国专利No.10,068,753(下文中称为“'753专利”)中也描述了扫描SWATH。'753专利通过组合来自重叠的矩形前体离子质量选择窗口的连续组的产物离子谱提高产物离子与其对应前体离子的相关性的准确性。通过对产品离子谱中产物离子的强度进行连续求和，组合来自连续组的产物离子谱。这种求和产生可以具有与前体质量不一致的形状的函数。该形状将产物离子强度描述为前体质量的函数。前体离子是根据为产物离子计算的函数确定的。

图3是示出如何对来自重叠的矩形前体离子传输窗口的相继组的产物离子谱进行求和以产生将产物离子强度描述为前体质量的函数的三角函数的图300。曲线310示出在质量330处存在前体离子320。重叠的矩形前体离子传输窗口340跨质量范围步进，从而产生多个产物离子谱。本质上，为每个窗口340产生产物离子谱(未示出)。

选择窗口340的相继组350。对来自窗口340的相继组350的谱(未示出)的产物离子强度进行求和。这种求和产生曲线360。曲线360示出前体离子320的产物离子获取产物离子强度相对于前体质量的三角形函数370。曲线360还示出函数370的顶点或重心指向前体离子320的质量330。

关于'459申请，对于QIT的前沿和后沿分析存在两个问题。首先，如'753专利所描述的，大多数质量过滤器无法产生具有清晰边缘的前体离子质量选择窗口。因此，计算出的QIT同样不太可能具有清晰的边缘。其次，产物离子可能是具有相似质量的两种或更多种不同前体离子的结果。换句话说，产物离子强度可能是由两个或更多个干扰前体离子产生的强度的卷积。这个问题也影响'753专利的求和技术。

图4是使用来自实际扫描SWATH实验的数据针对从两个干扰前体离子产生的所选择的产物离子计算的示例性四极离子迹线(QIT)的曲线400。曲线400与图2的曲线250的比较示出实际QIT不具有清晰的边缘。比较还示出由两个干扰前体离子造成的多个强度水平使对应前体离子的确定进一步复杂化。

针对图4中所示的问题，美国专利No.10,651,019(下文中“'019专利”)针对使用线性方程组从产物离子QIT确定对应的前体离子。例如，前体离子质量选择窗口跨质量范围的每个步长都由线性方程表示。每个线性方程的未知变量是跨前体离子质量范围的前体离子m/z值的强度。每个线性方程的系数指定前体离子质量选择窗口的位置。每个方程的结果是跨质量范围的前体离子质量选择窗口的那个特定步长处的QIT值。通过跨前体离子质量范围(未知变量)求解用于前体离子强度值的线性方程组来找出产物离子QIT的对应前体离子。

图5是示出使用由矩阵乘法方程表示的线性方程组从产物离子QIT确定对应前体离子的简化示例的图500。曲线510示出如何跨从m/z为1到m/z为5的前体离子质量范围扫描前体离子质量选择窗口541。前体离子521和522是未知的。

从产物离子谱中选择产物离子，该产物离子谱是通过跨从m/z为1到m/z为5的前体离子质量范围扫描前体离子质量选择窗口541、将每个窗口分段并对为每个窗口生成的产物离子进行质量分析而产生的。曲线550的QIT 560是针对所选择的产物离子计算的QIT。如上所述，所选择的产物离子的实际QIT将不会具有QIT 560的尖锐边缘。事实上，所选择的产物离子的实际QIT看起来更像图4的QIT 410。但是，QIT 560用尖锐边缘绘制以简化示例。

为了确定与QIT 560对应的前体离子，计算线性方程组。这个系统以矩阵乘法方程570的形式表示。在方程570中，9×5质量过滤器矩阵571乘以长度为5的前体离子列矩阵572以产生长度为9的QIT列矩阵573。质量过滤器矩阵571的元素在跨前体离子质量范围的扫描期间从前体离子质量选择窗口541的移动获知。QIT列矩阵573也是已知的。它是根据所产生的产物离子谱计算的。前体离子列矩阵572未知。

将数值方法应用于矩阵乘法方程570以求解前体离子列矩阵572。前体离子列矩阵572的解确定针对QIT 560的对应前体离子。例如，前体离子列矩阵572的解示出具有QIT560的所选择的产物离子是从在2m/z处具有强度2的前体离子和在3m/z处具有强度1的前体离子产生的。这些前体离子分别是曲线510中示出的离子521和522。

'459申请、'753专利和'019专利提供了用于在扫描SWATH数据时识别与产物离子对应的一种或多种前体离子的方法。但是，'459申请、'753专利和'019专利并未解决在不丢失数据的后处理所需的任何信息的情况下减小存储扫描SWATH数据所需的文件尺寸。

国际公开No.WO 2020/240506 A1(下文中称为“'506申请”)确实解决了减小存储扫描SWATH数据所需的文件尺寸的问题。具体而言，如'506申请中所描述的，检测到的每个独特产物离子在数据获取期间被实时编码。这种编码包括检测到重叠窗口的每个独特离子的计数或强度的总和以及与每个总和相关联的窗口的位置。对于每个独特离子的编码存储在存储器设备中而不是质谱数据。使用去模糊算法或数值方法从编码的数据确定每个独特离子的前体离子。

发明内容

根据各种实施例，提供了用于提高扫描SWATH数据的分辨率的系统、方法和计算机程序产品。该系统包括质谱仪和处理器。

在多个t个时间周期中的每个时间周期期间，质谱仪以k个重叠步长步进固定长度l质荷比(m/z)的前体离子传输窗口，这些步长从质量范围的起始m₁ m/z开始完全跨质量范围r m/z(l<r)间隔开Δm m/z。质谱仪在m₁和m₁+Δm之间从m₁开始以n-1个不同的偏移量开始跨质量范围再步进窗口n-1次。因此，为每个时间周期产生质量范围的n次扫描和传输窗口的总共k×n个步长。对于传输窗口的每个步长，质谱仪都对所传输的前体离子进行裂解，并对所得的产物离子进行质量分析。为每个时间周期产生作为前体离子m/z的函数的总共k×n个产物离子谱。

处理器从在t个时间周期上产生的k×n×t个产物离子谱中选择至少一个产物离子。对于t个时间周期中的至少一个时间周期，处理器以大于Δm的分辨能力重构作为前体离子m/z的函数的产物离子的强度。处理器通过使用线性重构算法组合在该时间周期的n次扫描中的每次扫描期间的以Δm的分辨能力测得的作为前体离子m/z的函数的产物离子的强度来执行重构。

申请人的教导的这些和其它特征在本文中阐述。

附图说明

本领域技术人员将理解，以下描述的附图仅用于说明目的。附图无意以任何方式限制本教导的范围。

图1是图示在其上可以实现本教导的实施例的计算机系统的框图。

图2是示出如何将由在扫描SWATH获取中通过重叠前体离子质量选择窗口过滤的前体离子产生的产物离子绘制为跨前体质量范围移动的前体离子质量选择窗口的函数的图。

图3是示出如何对来自重叠的矩形前体离子传输窗的相继组的产物离子谱进行求和以产生将产物离子强度描述为前体质量的函数的三角函数的图。

图4是使用来自实际扫描SWATH实验的数据针对从两个干扰前体离子产生的所选择的产物离子计算的示例性四极离子迹线(QIT)的图。

图5是示出如何使用由矩阵乘法方程表示的线性方程组从产物离子四极离子迹线(QIT)确定对应前体离子的简化示例的图。

图6是覆盖虚拟图像的一部分的七个捕获的图像的足迹的示意性表示。

图7是覆盖虚拟图像的多个捕获的图像的示意性表示。

图8是细雨(drizzling)的示意性表示，示出了捕获的图像的输入像素网格与更小区域的阵列的关联。

图9是细雨的示意性表示，示出了捕获的图像的小区域的阵列到虚拟图像中对应像素的映射。

图10是细雨的另一个示意性表示，示出了捕获的图像的小区域的阵列到虚拟图像中对应像素的映射。

图11是图示虚拟图像的3×3像素部分上所得像素量值的一个示例的另一个示意性表示。

图12是示出根据各种实施例的如何跨一维前体离子质量范围扫描前体离子质量窗口的示例性图。

图13是示出根据各种实施例的如何使用Drizzle算法将具有分辨能力(resolvingpower)Δm的作为前体离子m/z的函数的产物离子的收缩的测得的强度映射到具有大于Δm的分辨能力的作为前体离子m/z的函数的产物离子的重构的测量结果的示例性图。

图14是示出根据各种实施例的用于提高扫描SWATH数据的分辨率的系统的示意图。

图15是示出根据各种实施例的用于提高扫描SWATH数据的分辨率的方法1500的流程图。

图16是根据各种实施例的系统的示意图，该系统包括执行用于提高扫描SWATH数据的分辨率的方法的一个或多个不同的软件模块。

在详细描述本教导的一个或多个实施例之前，本领域的技术人员将认识到的是，本教导的应用不限于下面的详细描述中阐述或附图中图示的组件的构造、布置和步骤的布置的细节。而且，应该理解的是，本文使用的措词和术语是出于描述的目的，而不应当被认为是限制性的。

具体实施方式

计算机实现的系统

图1是图示在其上可以实现本教导的实施例的计算机系统100的框图。计算机系统100包括总线102或用于传送信息的其它通信机制，以及与总线102耦合以用于处理信息的处理器104。计算机系统100还包括耦合到总线102的存储器106，其可以是随机存取存储器(RAM)或其它动态存储设备，用于存储要由处理器104执行的指令。存储器106还可以被用于在执行要由处理器104执行的指令期间存储临时变量或其它中间信息。计算机系统100还包括耦合到总线102的只读存储器(ROM)108或其它静态存储设备，用于存储用于处理器104的静态信息和指令。提供诸如磁盘或光盘之类的存储设备110，并将其耦合到总线102以存储信息和指令。

计算机系统100可以经由总线102耦合到显示器112，诸如阴极射线管(CRT)或液晶显示器(LCD)，以向计算机用户显示信息。包括字母数字键和其它键的输入设备114耦合到总线102，用于将信息和命令选择传送到处理器104。用户输入设备的另一种类型是光标控件116，诸如鼠标、轨迹球或光标方向键，用于将方向信息和命令选择传送到处理器104并用于控制显示器112上的光标移动。这种输入设备通常在两个轴(即，第一轴(即，x)和第二轴(即，y))上具有两个自由度，这允许设备指定平面中的位置。

计算机系统100可以执行本教导。与本教导的某些实施方式一致，响应于处理器104执行存储器106中包含的一个或多个指令的一个或多个序列，由计算机系统100提供结果。此类指令可以从诸如存储设备110之类的另一个计算机可读介质读入存储器106。存储器106中包含的指令序列的执行使处理器104执行本文所述的过程。可替代地，可以使用硬连线电路系统代替软件指令或与软件指令结合使用以实现本教导。因此，本教导的实施方式不限于硬件电路系统和软件的任何特定组合。

如本文所使用的，术语“计算机可读介质”是指参与向处理器104提供指令以供执行的任何介质。这种介质可以采取许多形式，包括但不限于非易失性介质、易失性介质和前体离子质量选择介质。非易失性介质包括例如光盘或磁盘，诸如存储设备110。易失性介质包括动态存储器，诸如存储器106。前体离子质量选择介质包括同轴电缆、铜线和光纤，包括构成总线102的电线。

计算机可读介质的常见形式包括例如软盘、柔性盘、硬盘、磁带或任何其它磁介质，CD-ROM、数字视频盘(DVD)、蓝光盘、任何其它光学介质，拇指驱动器、存储卡、RAM、PROM和EPROM、FLASH-EPROM、任何其它存储芯片或盒带，或计算机可以从中读取的任何其它有形介质。

各种形式的计算机可读介质可以涉及将一个或多个指令的一个或多个序列携带到处理器104以供执行。例如，指令最初可以被携带在远程计算机的磁盘上。远程计算机可以将指令加载到其动态存储器中并使用调制解调器通过电话线发送指令。计算机系统100本地的调制解调器可以在电话线上接收数据并使用红外发送器将数据转换成红外信号。耦合到总线102的红外检测器可以接收红外信号中携带的数据并将数据放置在总线102上。总线102将数据携带到存储器106，处理器104从存储器106检索并执行指令。由存储器106接收的指令可以可选地在处理器104执行之前或之后存储在存储设备110上。

根据各种实施例，被配置为由处理器执行以执行方法的指令存储在计算机可读介质上。计算机可读介质可以是存储数字信息的设备。例如，计算机可读介质包括如本领域中已知的用于存储软件的光盘只读存储器(CD-ROM)。计算机可读介质由适于执行被配置为执行的指令的处理器访问。

为了说明和描述的目的，已经给出了本教导的各种实施方式的以下描述。它不是详尽的并且不将本教导限制到所公开的精确形式。鉴于以上教导，修改和变化是可能的，或者可以从本教导的实践获取。此外，所描述的实施方式包括软件，但是本教导可以被实现为硬件和软件的组合或者单独地实现为硬件。本教导可以用面向对象和非面向对象的编程系统来实现。

偏移扫描和线性重构

如上所述，扫描SWATH是一种串联质谱方法，其中跨质量范围扫描前体离子质量选择窗口，使得相继的窗口具有大的重叠区域和小的非重叠区域。扫描SWATH的一个问题是，在前体离子质荷比(m/z)(Q1)维度中提供的数据水平受到前体离子质量过滤器(Q1四极杆)的速度的限制。这降低了峰指派(peak assignment)的保真度，但更重要的是，在扫描SWATH的情况下，它限制了可能产生各种测得的产物离子的前体离子m/z的定义。

因此，需要可以提高前体离子m/z维度中扫描SWATH测量结果的分辨率的系统和方法。

在各种实施例中，通过在每个时间周期期间偏移多个扫描SWATH扫描并应用线性重构算法来提高前体离子m/z维度中的扫描SWATH测量结果的分辨率。具体而言，多个扫描SWATH扫描中的每个扫描SWATH扫描相对于前一扫描偏移m/z增量。然后将线性重构算法应用于多个扫描SWATH扫描的测量结果以提高前体离子m/z维度中的测量结果的分辨率。

在扫描SWATH中，期望前体离子m/z维度的高分辨率，但由于前体离子质量过滤器的时间约束，这常常无法实现。因此，前体离子m/z维度通常采样不足。

增强采样不足的图像的分辨率多年来一直困扰着其它学科。在2000年代初，NASA开发了一种线性可变像素重构算法(通常被称为Drizzle算法)以增强未匹配的CCD设备和光学望远镜的采样不足效果。Drizzle算法最初应用于哈勃望远镜，以辅助哈勃深场的数据收集并且现在在全球范围内被许多人普遍使用。算法的输入是一系列图像，这些图像具有轻微的宽高比偏移或抖动。然后，该算法通过使用输入数据的线性插值来提供增强的像素分辨率。Drizzle算法适用于数据中的任何任意移位、数据的失真以及缺失的数据。

在各种实施例中，以允许在前体离子m/z维度中移位的方式执行扫描SWATH实验。因此，所收集的所得产物离子强度可以使用Drizzle算法进行处理，以增强前体离子m/z分辨率(即，最终数据中的步长尺寸)。

在各种实施例中，可以以两种方式使用更高分辨率的数据。首先，更高的前体离子m/z分辨率允许产物离子去卷积并以更高的准确性指派给其对应的前体离子。其次，更高的前体离子m/z分辨率提高了未加工检测器信号到输出SWATH文件的转换。目前，未加工检测器测量结果使用分箱方法存储。基于产物离子与前体m/z相关联的可能性，将测量结果指派给区间。这种关联由前体离子质量窗口的宽度及其在前体离子m/z维度中的可能位置控制。

在各种实施例中，使用诸如Drizzle算法之类的线性重构算法来增强产物离子的前体离子质量窗口指派。这种增强的产物离子指派显著提高了数据质量。

Drizzle算法在许多参考文献中都有描述，例如，包括“Drizzle：A Method forthe Linear Reconstruction of Undersampled Images”，Publication of theAstronomical Society of the Pacific 114：114-152，2002年2月(下文中“Drizzle论文”)。Drizzle论文概述了一系列恢复因采样不足而丢失的图像信息的技术。这一系列技术被称为“线性重构”。

Drizzle论文中描述的第一种线性重构技术是交织。根据Drizzle论文，在交织中，“根据原始图像中像素中心的对准，将来自独立图像的像素放置在输出图像上的交替像素中。”由于望远镜定位误差或所使用光学器件的几何失真，真正的交织可以是不可能的。

Drizzle论文中描述的第二种线性重构技术是移位并相加。根据Drizzle论文，在移位并相加中，“像素被移位到适当的位置，然后加到子采样的图像上。”移位并相加技术可以处置由望远镜定位误差或光学器件的几何失真造成的抖动。但是，因为移位并相加将输入图像与原始像素进行卷积，所以会增加图像的模糊度。

针对交织和移位并相加的缺陷，Drizzle论文提出了第三种重构技术，称为可变像素线性重构，或者更简单地称为“Drizzle”。Drizzle论文指出，“Drizzle具有移位并相加的多功能性，但在很大程度上维持了交织的分辨率和独立噪声统计。”

例如，美国专利申请公开No.US2006/0245640 A1(下文中“'640申请”)说明了如何使用Drizzle。图6是覆盖虚拟图像的一部分的七个捕获的图像的足迹的示意性表示。为了捕获图像以覆盖图6的虚拟图像170的所有部分，可以调整望远镜的位置参数以在捕获图像之后重新定位望远镜，使得后续图像包括虚拟图像的未由前一图像捕获的至少一部分。图6图示了第一捕获的图像172的在涵盖虚拟图像170的至少一部分的第一位置处被捕获的足迹。第一捕获的图像172包括与虚拟图像170中的像素对应的像素。图6还图示了在捕获第一图像172之后捕获的图像174-184的足迹，其中望远镜被重新定位以捕获图像174-184中的每一个。

图7是覆盖虚拟图像的多个捕获的图像的示意性表示。图7图示了图像174-184的足迹以及覆盖虚拟图像170的许多其它捕获的图像，其中通过将望远镜重新定位在虚拟图像170的另一部分上来促进图像捕获。为了形成完整的合成图像，与虚拟图像170中的每个像素对应地捕获一个或优选地多于一个图像。在虚拟图像170的任何一个部分上添加多个图像增加了可以提供给Drizzle算法的对于感兴趣区域的该部分的信息。使用多个图像可以获得更高的有效分辨率并减少所得合成图像的相关噪声。

如果捕获的图像具有可接受的质量，那么捕获的图像172可以结合到虚拟图像170中。然后，使用Drizzle算法基于捕获的图像的像素量值来改变虚拟图像170的像素。在Drizzle算法中，考虑到图像与虚拟图像170之间的移位和旋转，捕获的图像(输入图像)中的像素被映射到虚拟图像中的像素，如图8和图9中所示。

图8是细雨的示意性表示，示出了捕获的图像的输入像素网格与更小区域的阵列的关联。图9是细雨的示意性表示，示出了捕获的图像的小区域的阵列到虚拟图像中对应像素的映射。

返回到图7，虚拟图像170的像素通常小于捕获的图像的像素。例如，虚拟图像170中的像素可以是捕获的图像中像素尺寸的大约二分之一到大约捕获的图像中像素的尺寸，但是小于捕获的图像中像素尺寸的二分之一的其它值也是可能的。因此，可以通过将多个捕获的图像映射到虚拟图像170中来获得更高分辨率。为了避免图像与检测器阵列的大像素“足迹”进行卷积，像素被有效地“收缩”，即，捕获图像中像素的量值与更小的空间区域相关联。区域的这个阵列也可以被称为收缩的像素或“水滴(drop)”。图8图示了捕获的图像的3像素×3像素部分，并示出了为每个像素定义的水滴。如图所示，水滴小于输入像素。

量值的值与每个水滴相关联。这些量值被分布到虚拟图像中的像素中。水滴与虚拟图像中一个或多个像素的关联在图9中示出。这种关联是基于在捕获的图像已在适当的情况下移位和/或旋转之后水滴与虚拟图像中的像素的重叠。参考特征可以被用于确定合适的平移量和/或旋转量。例如，两个参考点(诸如两颗星)的质心可以被用于计算X和Y方向上的移位量以及旋转量、旋转的中心和旋转的方向。例如，在感兴趣区域或虚拟图像比捕获的图像大得多以至于一些捕获的图像不包括参考点之一或两个参考点的情况下，可以改变这些参考点之一或两者。也可以采用其它方法。

如上所述，与捕获的图像中的像素相比，虚拟图像中的像素的尺寸通常减小。虚拟图像中的像素也比水滴小。例如，水滴的线性维度是输入像素的线性维度的一半，略大于虚拟图像的像素的维度。水滴的尺寸范围可以从捕获的图像中的像素的大约五分之一到与捕获的图像中的像素相同的尺寸，以及虚拟图像中的像素的尺寸的大约一到两倍之间。这些范围之外的值也是可能的。

基于水滴(减小的区域)与虚拟图像的像素的重叠，将捕获的图像的像素的量值的部分分布到虚拟图像的像素中。因而，可以说水滴“下雨”落在位于下方的虚拟图像的对应像素上；因此得名“细雨”。例如，每个水滴的像素量值可以与虚拟图像的像素与捕获的图像的水滴之间的重叠面积成比例地在重叠的虚拟图像像素之间划分。

图10是细雨的另一个示意性表示，示出了捕获的图像的小区域的阵列到虚拟图像中对应像素的映射。图11是图示虚拟图像的3×3像素部分上所得像素量值的一个示例的另一个示意性表示。

图10图示了水滴与虚拟图像的像素之间所得的重叠，其中虚拟图像的3像素×3像素部分被示为覆盖在捕获的图像像素的3像素×3像素部分上。图11图示了图10中所示的虚拟图像的3像素×3像素部分的像素量值值的一个示例，其中量值值基于0-255的值并且与捕获的图像的水滴与虚拟图像的像素之间的重叠量对应。这些值仅仅是示例性的而不是限制性的。注意的是，如果水滴尺寸太小，那么并非虚拟图像中的所有输出像素都添加了来自每个输入图像的数据。出于这个原因，图10中所示的虚拟图像中的像素之一具有零值。因而，水滴的尺寸可以被设计得足够小以避免由于卷积而使图像降级，但又足够大以使得在所有图像被“滴落”之后，覆盖范围相当均匀并且不会被零值破坏。

如Drizzle论文中所描述的，“水滴尺寸由用户可调的称为pixfrac的参数控制，该参数只是水滴的线性尺寸与输入像素的比率(在由于相机几何失真而进行任何调整之前)。因此，交织相当于在pixfrac→0.0的极限下的Drizzle，而移位并相加相当于pixfrac＝1.0。”换句话说，取决于所选择的pixfrac，Drizzle可以被用于执行交织、移位并相加或可变像素线性重构。pixfrac参数也可以被称为分数像素重叠值。

在Drizzle论文和'640申请中，Drizzle算法被应用于二维延伸的图像像素。每个图像像素都有量值，如上所述。

相比之下，扫描SWATH数据由一维测量结果组成。每个测量结果都是对于前体离子质量窗口的位置的产物离子强度。因此，在各种实施例中，Drizzle算法被应用于一维延伸的强度测量结果。

图12是示出根据各种实施例的如何跨一维前体离子质量范围扫描前体离子质量窗口的示例性图1200。在多个t个时间周期中的每个时间周期期间，以k个重叠步长步进固定长度l m/z的前体离子传输窗口1210，这些步长完全跨质量范围r m/z(l<r)间隔开Δmm/z。例如，窗口1210的前沿开始于质量范围的m₁ m/z。在图12的示例中，窗口1210步进八次(k＝8)。

为了提供Drizzle算法所需的抖动，在m₁和m₁+Δm之间从m₁开始以n-1个不同的偏移量开始再步进窗口1210n-1次。如图12中所示，使用两个偏移量，跨质量范围步进或扫描窗口1210三次(n＝3)。对于每个时间周期产生传输窗口的总共k×n个步长。对于窗口1210的每个步长，所传输的前体离子被裂解并且对所得的产物离子进行质量分析。这产生k×n个产物离子谱，该谱是每个时间周期的前体离子m/z的函数。

在每个时间周期期间，可以通过使用在前体离子m/z维度中彼此偏移的n个不同扫描作为Drizzle算法的n个不同输入来增加每个产物离子的前体离子m/z维度中强度的分辨率。例如，对于t个时间周期中的至少一个时间周期，通过使用Drizzle在对于一个时间周期的n次扫描中的每次扫描期间作为以Δm的分辨率测得的前体离子m/z的函数组合产物离子的强度来以比Δm大的分辨率重构作为前体离子m/z的函数的至少一个产物离子的强度。

图13是示出根据各种实施例的如何使用Drizzle算法将具有分辨能力Δm的作为前体离子m/z的函数的产物离子的收缩的测得的强度映射到具有大于Δm的分辨能力的作为前体离子m/z的函数的产物离子的重构的测量结果的示例性图1300。图13图示了实际测量结果1310与重构的测量结果1320的收缩的测得的强度1311(水滴)与区间(像素)之间所产生的重叠，其中重构的测量结果1320的三个区间部分被示为覆盖在实际测量结果1310的三个区间部分上。例如，图13是图10的一维版本。

在各种实施例中，Drizzle算法可以执行交织、移位并相加或可变像素线性重构，以便以更高的分辨能力将产物离子的测量结果重构为前体离子m/z的函数。如Drizzle论文所描述的，不均匀的移位会使交织变得不可行。因此，只有当扫描之间的前体离子质量窗口的移位或偏移量一致时，才能执行交织。例如，均匀的偏移量在图12中示出。类似地，当扫描之间前体离子质量窗口中的移位或偏移量不均匀时，可以执行移位并相加或可变像素线性重构。

如上所述，'753专利表明大多数质量过滤器不能产生具有如图12中所示的清晰边缘的前体离子质量选择窗口。因此，即使指示质量过滤器为线性重构提供此类偏移量，扫描之间前体离子质量窗口的移位或偏移量也可能不均匀。因此，移位并相加或可变像素线性重构对于扫描SWATH也是有用的算法。

在各种实施例中，一旦找到用于产物离子的最优水滴尺寸，作为前体离子m/z的函数的产物离子的重构的测量结果就可以被存储在存储器设备中，而不是用于那个产物离子的质谱数据。因此，Drizzle还可以被用于对检测到的每个独特产物离子进行编码，从而提供'506申请的方法的替代方案。

用于提高扫描SWATH数据的分辨率的系统

图14是示出根据各种实施例的用于提高扫描SWATH数据的分辨率的系统的示意图1400。图14的系统包括质谱仪1410和处理器1420。

例如，质谱仪1410还可以包括离子源1411、质量过滤器1412、裂解设备1413和质量分析器1414。在图14的系统中，质量过滤器1412和裂解设备1413被示出为四极杆的不同级，并且质量分析器1414被示出为飞行时间(TOF)设备。本领域普通技术人员可以认识到的是，这些级中的任何一个可以包括其它类型的质谱设备，包括但不限于离子阱、轨道阱、离子迁移设备或傅立叶变换离子回旋共振(FT-ICR)设备。

在各种实施例中，图14的系统还可以包括样本引入设备1430。例如，样本引入设备1430随时间将一种或多种感兴趣的化合物从样本引入到离子源设备1411。样本引入设备1430可以执行包括但不限于注射、液相色谱、气相色谱、毛细管电泳或离子迁移率的技术。

在多个t个时间周期中的每个时间周期期间，质谱仪1410从质量范围的起始m₁ m/z开始以k个重叠步长步进固定长度l质荷比(m/z)的前体离子传输窗口，这些步长完全跨质量范围r m/z(l<r)间隔开Δm m/z。质谱仪1410在m₁和m₁+Δm之间从m₁开始以n-1个不同的偏移量开始跨质量范围再步进窗口n-1次。因此，为每个时间周期产生质量范围的n次扫描和传输窗口的总共k×n个步长。对于传输窗口的每个步长，质谱仪1410使传输的前体离子裂解并且对所得的产物离子进行质量分析。为每个时间周期产生总共k×n个产物离子谱，该谱是前体离子m/z的函数。

处理器1420可以是但不限于图1的计算机系统、计算机、微处理器，或能够从质谱仪1410发送和接收控制信号和数据并处理数据的任何设备。处理器1420与质谱仪1410通信。处理器1420被示为单独的设备，但可以是质谱仪1410或另一个设备的处理器或控制器。

处理器1420从在t个时间周期内产生的k×n×t个产物离子谱中选择至少一个产物离子。对于t个时间周期中的至少一个时间周期，处理器1420以大于Δm的分辨能力作为前体离子m/z的函数重构至少一个产物离子的强度。处理器1420通过使用线性重构算法组合在至少一个时间周期的n次扫描中的每次扫描期间的以Δm的分辨能力测得的作为前体离子m/z的函数的至少一个产物离子的强度来执行重构。

在各种实施例中，线性重构算法可以是交织算法、可变像素重构算法或移位并相加算法。

在各种实施例中，交织算法可以是具有0的分数像素重叠值的可变像素重构算法。

在各种实施例中，移位并相加算法可以是具有1的分数像素重叠值的可变像素重构算法。

在各种实施例中，处理器1420处理器还根据作为前体离子m/z的函数的至少一个产物离子的重构的强度来识别至少一个产物离子的前体离子。

在各种实施例中，处理器1420处理器还将作为前体离子m/z的函数的至少一个产物离子的重构的强度存储在存储器设备(未示出)中。

用于提高扫描SWATH数据的分辨率的方法

图15是示出根据各种实施例的用于提高扫描SWATH数据的分辨率的方法1500的流程图。

在方法1500的步骤1510中，在多个t个时间周期中的每个时间周期期间，使用质谱仪从质量范围的起始m₁ m/z开始以k个重叠步长步进固定长度l m/z的前体离子传输窗口，这些步长完全跨质量范围r m/z(l<r)间隔开Δm m/z。在m₁和m₁+Δm之间从m₁开始以n-1个不同的偏移量开始再步进传输窗口n-1次。为每个时间周期产生质量范围的总共n次扫描和传输窗口的总共k×n个步长。对于传输窗口的每个步长，传输的前体离子都会裂解并对所得的产物离子进行质量分析。为每个时间周期产生总共k×n个产物离子谱，该谱是前体离子m/z的函数。

在步骤1520中，使用处理器从在t个时间周期内产生的k×n×t个产物离子谱中选择至少一个产物离子。

在步骤1530中，对于t个时间周期中的至少一个时间周期，以大于Δm的分辨能力重构作为前体离子m/z的函数的至少一个产物离子的强度。通过使用处理器使用线性重构算法组合在至少一个时间周期的n次扫描中的每次扫描期间作为以大于Δm的分辨能力测量的前体离子m/z的函数的至少一个产物离子的强度来执行重构。

用于提高扫描SWATH数据的分辨率的计算机程序产品

在各种实施例中，计算机程序产品包括有形计算机可读存储介质，其内容包括具有在处理器上执行的指令的程序，以便执行用于提高扫描SWATH数据的分辨率的方法。这种方法由包括一个或多个不同软件模块的系统执行。

图16是根据各种实施例的系统1600的示意图，系统1600包括执行用于提高扫描SWATH数据的分辨率的方法的一个或多个不同的软件模块。系统1600包括控制模块1610和分析模块1620。

控制模块1610指示质谱仪在多个t个时间周期中的每个时间周期期间从质量范围的起始m₁ m/z开始以k个重叠步长步进固定长度l质荷比(m/z)的前体离子传输窗口，这些步长完全跨质量范围r m/z(l<r)间隔开Δm m/z。控制模块1610还指示质谱仪在该周期期间在m₁和m₁+Δm之间从m₁开始以n-1个不同的偏移量开始再步进传输n-1次。为每个时间周期产生质量范围的总共n次扫描和传输窗口的总共k×n个步长。对于传输窗口的每个步长，控制模块1610指示质谱仪使传输的前体离子裂解并且对所得的产物离子进行质量分析。为每个时间周期产生总共k×n个产物离子谱，该谱是前体离子m/z的函数。

分析模块1620从在t个时间周期内产生的k×n×t个产物离子谱中选择至少一个产物离子。对于t个时间周期中的至少一个时间周期，分析模块1620以大于Δm的分辨能力重构作为前体离子m/z的函数的至少一个产物离子的强度。通过使用线性重构算法组合在至少一个时间周期的n次扫描中的每次扫描期间的以Δm的分辨能力测得的作为前体离子m/z的函数的至少一个产物离子的强度来执行重构。

虽然结合各种实施例描述了本教导，但是并不意图将本教导限于此类实施例。相反，本领域技术人员将认识到的是，本教导涵盖各种替代方案、修改和等同形式。

另外，在描述各种实施例时，说明书可能已经给出了作为特定步骤顺序的方法和/或过程。但是，就该方法或过程不依赖于本文阐述的步骤的特定次序而言，该方法或过程不应当限于所描述的步骤的特定顺序。如本领域普通技术人员将认识到的，步骤的其它顺序可以是可能的。因此，说明书中阐述的步骤的特定次序不应当被解释为对权利要求的限制。此外，针对方法和/或过程的权利要求不应当限于以所写次序执行其步骤，并且本领域技术人员可以容易地认识到，顺序可以变化并且仍然在各种实施例的精神和范围之内。

Claims (15)

1.一种质谱分析系统，包括：

质谱仪，在多个t个时间周期中的每个时间周期期间，以k个重叠步长步进固定长度l质荷比(m/z)的前体离子传输窗口，这些步长从质量范围的起始m₁ m/z开始完全跨质量范围rm/z(l<r)间隔开Δm m/z，并且在m₁和m₁+Δm之间从m₁开始以n-1个不同的偏移量开始再步进n-1次，从而为每个时间周期产生质量范围的n次扫描和传输窗口的总共k×n个步长，并且对于传输窗口的每个步长，对所传输的前体离子进行裂解并对所得的产物离子进行质量分析，从而为每个时间周期产生作为前体离子m/z的函数的k×n个产物离子谱；以及

处理器

从在t个时间周期上产生的k×n×t个产物离子谱中选择至少一个产物离子，以及

对于t个时间周期中的至少一个时间周期，通过使用线性重构算法组合在所述至少一个时间周期的n次扫描中的每次扫描期间的以Δm的分辨能力测得的作为前体离子m/z的函数的所述至少一个产物离子的强度从而以大于Δm的分辨能力重构作为前体离子m/z的函数的所述至少一个产物离子的强度。

2.如权利要求1所述的系统，其中线性重构算法包括交织算法。

3.如权利要求2所述的系统，其中交织算法包括分数像素重叠值为0的可变像素重构算法。

4.如权利要求1所述的系统，其中线性重构算法包括可变像素重构算法。

5.如权利要求1所述的系统，其中线性重构算法包括移位并相加算法。

6.如权利要求5所述的系统，其中移位并相加算法包括分数像素重叠值为1的可变像素重构算法。

7.如权利要求1所述的系统，其中处理器还根据作为前体离子m/z的函数的所述至少一个产物离子的重构的强度来识别所述至少一个产物离子的前体离子。

8.如权利要求1所述的系统，其中处理器还将作为前体离子m/z的函数的所述至少一个产物离子的重构的强度存储在存储器设备中。

9.一种质谱分析方法，包括：

使用质谱仪，在多个t个时间周期中的每个时间周期期间，以k个重叠步长步进固定长度l质荷比(m/z)的前体离子传输窗口，这些步长从质量范围的起始m₁ m/z开始完全跨质量范围r m/z(l<r)间隔开Δm m/z，并且在m₁和m₁+Δm之间从m₁开始以n-1个不同的偏移量开始再步进n-1次，从而为每个时间周期产生质量范围的n次扫描和传输窗口的总共k×n个步长，并且对于传输窗口的每个步长，对所传输的前体离子进行裂解并对所得的产物离子进行质量分析，从而为每个时间周期产生作为前体离子m/z的函数的k×n个产物离子谱；

使用处理器从在t个时间周期上产生的k×n×t个产物离子谱中选择至少一个产物离子；以及

对于t个时间周期中的至少一个时间周期，使用处理器通过使用线性重构算法组合在所述至少一个时间周期的n次扫描中的每次扫描期间的Δm的分辨能力测得的作为前体离子m/z的函数的所述至少一个产物离子的强度从而以大于Δm的分辨能力重构作为前体离子m/z的函数的所述至少一个产物离子的强度。

10.如权利要求9所述的方法，其中线性重构算法包括交织算法。

11.如权利要求9所述的方法，其中线性重构算法包括可变像素重构算法。

12.如权利要求9所述的方法，其中线性重构算法包括移位并相加重构算法。

13.如权利要求9所述的方法，还包括根据作为前体离子m/z的函数的所述至少一个产物离子的重构的强度来识别所述至少一个产物离子的前体离子。

14.如权利要求9所述的方法，还包括还将作为前体离子m/z的函数的所述至少一个产物离子的重构的强度存储在存储器设备中。

15.一种计算机程序产品，包括非暂态有形计算机可读存储介质，其内容包括具有在处理器上执行的用于质谱分析方法的指令的程序，包括：

提供一种系统，其中该系统包括一个或多个不同的软件模块，并且其中所述不同的软件模块包括控制模块和分析模块；

使用控制模块，指示质谱仪在多个t个时间周期中的每个时间周期期间以k个重叠步长步进固定长度l质荷比(m/z)的前体离子传输窗口，这些步长从质量范围的起始m₁ m/z开始完全跨质量范围rm/z(l<r)间隔开Δm m/z，并且在m₁和m₁+Δm之间从m₁开始以n-1个不同的偏移量开始再步进n-1次，从而为每个时间周期产生质量范围的n次扫描和传输窗口的总共k×n个步长，并且对于传输窗口的每个步长，对所传输的前体离子进行裂解并对所得的产物离子进行质量分析，从而为每个时间周期产生作为前体离子m/z的函数的k×n个产物离子谱；

使用分析模块从在t个时间周期上产生的k×n×t个产物离子谱中选择至少一个产物离子；以及

使用分析模块，对于t个时间周期中的至少一个时间周期，通过使用线性重构算法组合在所述至少一个时间周期的n次扫描中的每次扫描期间的以Δm的分辨能力测得的作为前体离子m/z的函数的所述至少一个产物离子的强度从而以大于Δm的分辨能力重构作为前体离子m/z的函数的所述至少一个产物离子的强度。