CN117981048A - 用于非接触式样品喷射的信号解卷积的系统和方法 - Google Patents

Abstract

一种用于确定样品迹线中的卷积峰强度的方法包括从样品孔板喷射多个样品喷射物。生成喷射时间日志，该喷射时间日志包括该多个样品喷射物中的每个样品喷射物从样品孔板的喷射时间。用质量分析器分析该多个样品喷射物。基于分析产生该多个样品喷射物的强度对时间值的样品迹线。获得已知峰形状。至少部分地基于已知峰形状和喷射时间日志来确定样品迹线的卷积峰的卷积峰强度。

Description

用于非接触式样品喷射的信号解卷积的系统和方法

相关申请的交叉引用

本申请作为PCT国际专利申请于2022年9月23日提交，要求于2021年9月23日提交的美国临时申请第63/247,344号的优先权和利益，该申请由此通过引用整体并入。

背景技术

声学喷射质谱法(AEMS)是一种高通量分析平台，其中纳升大小的样品液滴以非接触方式从样品孔板声学喷射，并被捕获在开放端口接口(OPI)中。样品被稀释并从OPI传送至质谱仪(MS)以进行分析。每次喷射通常在标准系统设置上生成1秒基线宽的峰，这将分析通量确定至～1Hz。尽管1Hz的速度已明显快于常规液相色谱-MS或流动注入-MS，但某些试验需要更快的通量。提高速度的一种方法是通过使用较低粘度的载体溶剂(例如乙腈)、显著更高的雾化器气体流速和/或显著的硬件修改来实现更尖锐的峰宽度。这些变化可能无法以稳健的方式用于各种各样的试验。

发明内容

在一个方面，本技术涉及一种用于确定样品迹线中的卷积峰强度的方法，该方法包括：从样品孔板喷射多个样品喷射物；生成喷射时间日志，该喷射时间日志包括多个样品喷射物中的每个样品喷射物从样品孔板的喷射时间；用质量分析器分析多个样品喷射物；基于分析产生多个样品喷射物的强度对时间值的样品迹线；获得已知峰形状；以及至少部分地基于已知峰形状和喷射时间日志来确定样品迹线的卷积峰的卷积峰强度。在示例中，该方法还包括估计卷积峰的沿样品迹线的位置。在另一示例中，该方法还包括至少部分地基于已知峰形状来估计卷积峰的峰形状。在又一示例中，强度对时间的迹线包括多个峰，并且其中已知峰形状至少部分地基于多个峰的子集的形状。在再一示例中，该方法还包括获得预运行样品数据，其中预运行样品数据包括预运行样品迹线，其中已知峰形状至少部分地基于预运行样品迹线。

在上述方面的另一示例中，该方法还包括将至少一个分布函数拟合到迹线，其中拟合的至少一个分布函数包括该已知峰形状。在示例中，该至少一个分布函数包括至少两个分布函数。在另一示例中，该至少两个分布函数是不同的。在又一示例中，该至少两个分布函数包括高斯分布函数和韦伯分布函数。在再一示例中，该方法还包括在喷射多个样品喷射物之前和之后中的至少一者检测分离的峰形状，其中该已知峰形状至少部分地基于该分离的峰形状。

在上述方面的另一示例中，卷积峰强度至少部分地基于峰面积、峰高度和峰宽度中的至少一者。在示例中，卷积峰强度至少部分地基于峰高度的预定百分比。在另一示例中，卷积峰强度包括半峰全宽。在又一示例中，已知峰形状至少部分地基于样品孔板中的样品的化学性质。在再一示例中，已知峰形状至少部分地基于输送液体流速、传送导管几何形状、开放端口接口几何形状和输送液体性质被建模。在上述方面的另一示例中，该方法还包括对已知峰形状进行建模。

在另一方面，本技术涉及一种质量分析器，该质量分析器包括：非接触式样品喷射器；样品接收器，该样品接收器与非接触式样品喷射器相邻；质量分析装置，该质量分析装置流体耦接到样品接收器；处理器，该处理器可操作地耦接到非接触式样品喷射器、样品接收器和质量分析装置；以及耦接到处理器的存储器，该存储器存储指令，该指令当由处理器执行时执行一组操作，该组操作包括：用非接触式样品喷射器将多个样品喷射物从样品孔板喷射到样品接收器中；生成喷射时间日志，该喷射时间日志包括多个样品喷射物中的每个样品喷射物从样品孔板的喷射时间；用质量分析装置分析多个样品喷射物；基于分析产生多个样品喷射物的强度对时间值的样品迹线；获得已知峰形状；以及至少部分地基于已知峰形状和喷射时间日志来确定样品迹线的卷积峰的卷积峰强度。在示例中，质量分析器还包括电离元件，并且其中该组操作还包括使朝向质量分析装置的多个样品喷射物电离。在另一示例中，质量分析装置包括差分迁移率谱仪(DMS)、质谱仪(MS)和DMS/MS中的至少一者。在又一示例中，非接触式样品喷射器包括声学液滴喷射器。在再一示例中，样品接收器包括开放端口接口。

附图说明

图1是将声学液滴喷射(ADE)与开放端口接口(OPI)采样接口和电喷雾电离(ESI)源组合的示例系统的示意图。

图2是用于使用高通量样品引入耦合MS来确定卷积峰的强度的系统的示意图。

图3描绘了与多个喷射物相关联的解卷积峰以及由质量分析装置生成的合并信号的绘图。

图4描绘了图3中描绘的每个喷射物的强度的绘图。

图5描绘了确定样品迹线中的卷积峰强度的方法。

图6A-图6B描绘了获得已知峰形状的方法的示例。

图7是图5的方法的第一示例的绘图，示出了如何通过使用喷射定时数据并使用至少两个不同的分布函数来改进AEMS峰面积计算。

图8A-图8B分别描绘了1Hz采样率和3Hz采样率的样品迹线。

图9描绘了其中可以实现本示例中的一个或多个示例的合适操作环境的示例。

具体实施方式

为了说明的目的，图1是将ADE 102与OPI采样接口104和ESI源114以及质谱仪(MS)组合的示例系统100的示意图。这样的系统100可以被称为声学喷射质谱仪(AEMS)。系统100可以是质量分析仪器，诸如MS装置，其用于对在采样OPI的开放端内接收的分析物进行电离和质量分析。这样的系统100例如在美国专利第10,770,277号中进行了描述，该美国专利的公开内容通过引用整体并入本文。ADE 102包括声学喷射器106，其被配置为将液滴108从孔板112的储存器喷射到采样OPI 104的开放端中。如图1所示，示例系统100典型地包括：与ESI源114液体连通的采样OPI 104，用于将含有一种或多种样品分析物的液体(例如，经由电喷雾电极116)排放到电离室118中；以及与电离室118连通的质量分析器检测器(总体上以120进行描绘)，用于对由ESI源114生成的离子进行下游处理和/或检测。由于ESI源114的电喷雾电极116和雾化器喷嘴138的配置，从其喷射的样品转变为气相。液体处理系统122(例如，包括一个或多个泵124和一个或多个传送导管125)提供从溶剂储存器126到采样OPI104以及从采样OPI 104到ESI源114的液体流动。由于ESI源114允许形成多个带电离子并因而更适用于各种应用，因此为了一致性，在本申请内对它们进行了描述。然而，本文描述的技术也可用于结合了多个大气压化学电离(APCI)源的系统。

返回到图1，溶剂储存器126(例如，包含液体输送溶剂)可以经由供应导管127液体地耦接至采样OPI 104，液体可以通过供应导管127由泵124(例如，往复式泵，诸如旋转泵、齿轮泵、柱塞泵、活塞泵、蠕动泵、隔膜泵之类的正排量泵，或诸如重力泵、脉冲泵、气动泵、动电泵和离心泵之类的其他泵)以选定的体积速率递送，这些全部作为非限制性示例。如下文详细讨论的，液体流入和流出采样OPI 104发生在可在开放端处访问的样品空间内，使得一个或多个液滴108可被引入到样品尖端处的液体边界128中并且随后被递送至ESI源114。

系统100包括ADE 102，其被配置为生成声能，该声能被施加到储存器110内包含的液体，导致一个或多个液滴108从储存器110喷射到采样OPI 104的开放端中。控制器130可以可操作地耦接到系统100的任何方面并被配置为操作系统100的任何方面。这使得ADE106的声学换能器能够将液滴108注入到采样OPI 104中，如本文另外讨论的，作为非限制性示例，基本上连续地或针对实验方案的选定部分进行该注入。可以利用其他类型的样品引入系统，诸如基于重力的液滴系统。然而，ADE 102和其他非接触式喷射系统特别有利，因为可以实现高样品通量。控制器130可以是但不限于微控制器、计算机、微处理器或能够发送和接收控制信号和数据的任何装置。控制器130与系统100的其余元件之间的有线或无线连接未被描绘出，但对于本领域技术人员来说是清楚的。在图9的上下文中描述了控制器的示例。

如图1所示，ESI源114(当使用时)可以包括加压气体源136(例如氮气、空气或稀有气体)，其将高速雾化气流供应至围绕电喷雾电极116的出口尖端的雾化器喷嘴138。如图所示，电喷雾电极116从雾化器喷嘴138的远端突出。加压气体与从电喷雾电极116排出的液体相互作用，以增强样品羽流的形成以及羽流内的离子释放，从而例如经由高速雾化流和液体样品(例如，分析物-溶剂稀释物)射流的相互作用来由质量分析器检测器120进行采样。排出的液体可以包括从孔板112的每个储存器110接收的液体样品LS。液体样品LS被用溶剂S稀释并且通常通过多份体积的溶剂S而与其他样品分离(因此，由于溶剂S的流将液体样品LS从OPI 104移动到ESI源114，溶剂S在本文中也可以被称为输送液体)。雾化器气体能够以各种各样的流速被供应，例如在从约0.1L/min至约40L/min的范围内，其也可以在控制器130的影响下进行控制(例如，经由打开和/或关闭阀140)。

将理解的是，可以调节雾化器气体的流速(例如，在控制器130的影响下)，使得可以基于例如当分析物-溶剂稀释物从电喷雾电极116排放时雾化器气体和分析物-溶剂稀释物的相互作用所产生的吸力/抽吸力(例如，由于文丘里效应/冲击形成)来调节采样OPI104内的液体的流速。电离室118可维持在大气压，但在一些示例中，电离室118可被抽空至低于大气压的压强。

本领域技术人员还将理解，根据本文的教导，质量分析器检测器120可以具有各种各样的配置。一般而言，质量分析器检测器120被配置为处理(例如，过滤、分类、解离、检测等)由ESI源114生成的样品离子。作为非限制性示例，质量分析器检测器120可以是三重四极质谱仪，或本领域已知的并且根据本文的教导修改的任何其他质量分析器。可以根据本文公开的系统、装置和方法的各个方面进行修改的其他非限制性示例性质谱仪系统可以在例如下列文献中找到：由James W.Hager和J.C.Yves Le Blanc撰写并发表于《质谱快讯》(2003；17：1056-1064)上的题为“使用Q-q-Q线性离子阱(Q TRAP)质谱仪进行产物离子扫描”的文章；和题为“用于质谱仪的碰撞室”的美国专利第7,923,681号，其公开内容由此通过引用整体并入本文。

其它配置，包括但不限于本文描述的那些配置和本领域技术人员已知的其它配置，也可以与本文公开的系统、装置和方法结合使用。例如，其他合适的质谱仪包括单重四极、三重四极、ToF、阱和混合分析器。还将理解的是，系统100中可以包括任何数量的附加元件，包括例如设置在电离室118和质量分析器检测器120之间并被配置为根据离子在高场和低场中的迁移率差异来分离离子的离子迁移率谱仪(例如，差分迁移率谱仪)。另外，将理解的是，质量分析器检测器120可包括能够检测通过分析器检测器120的离子并且能够例如提供指示每秒检测到的离子数量的信号的检测器。

本文描述的技术用于对由系统100生成的样品迹线中的峰进行解卷积。在AEMS中，对于在相同分析条件(例如，载流、分析物、喷射体积和源条件)下的给定试验，MS信号峰具有相似的形状。此外，声学喷射事件和MS信号出现之间的相对恒定的延迟时间使得能够预测将发生喷射信号的时间。通过结合使用预测的信号出现定时和峰形状，可以对合并的峰进行解卷积，从而即使采样之间的延迟时间明显短于基线峰宽度也允许确定每个喷射物的强度。卷积峰的强度可以经由如下所述的多种方法获得。

图2是根据各种实施例的用于确定使用高通量样品引入耦合质谱法产生的迹线的卷积样品峰的强度的系统200。系统200包括样品引入系统201、MS202和处理器203。这些系统的多个部件在图1中被更详细地描绘，因此不必进一步对其进行描述。样品引入系统201在喷射时间从孔板215喷射每个样品211。喷射的样品211可以全部来自孔板215的单个孔，或者来自孔板215的多于一个孔。在其他示例中，每个喷射的样品211是从孔板215的一个或多个孔喷射的单个样品211。对应于一系列喷射的样品211的一系列喷射时间212例如以数据日志的形式产生。在示例中，样品引入系统201可以电离一系列样品211中的每个喷射的样品，从而产生离子束231。这种电离系统如上所述在图1中被描绘(例如，包括ESI源114)。

质谱仪202接收样品211(例如，以离子束231的形式)并随时间对它们进行质量分析。每个喷射的样品211不一定在MS202处被离散地接收。在示例中，喷射的样品211在它们沿着传送导管213行进时稀释并与输送液体混合，并且当它们被接收在MS202处时被采样。产生针对一系列样品211的强度对时间值的迹线241。在示例中，强度对时间值的迹线241可以针对每个样品211的一个或多个m/z值。

处理器203(其也可以是诸如图1中所描绘的系统控制器)接收迹线241和一系列喷射时间212(例如，喷射时间日志)。在示例中，处理器203使用从喷射到质量分析的已知延迟时间来确定对应于一系列喷射时间212的一系列预期峰时间。取决于输送液体流速、传送导管213直径和其他因素，延迟时间可以在约1秒和约20秒之间。考虑了其他延迟时间。在示例中，处理器203可以使用一系列预期峰时间来识别迹线241的至少一个孤立的或已知的峰242。这个已知的峰242可用于确定卷积峰244的形状和强度中的一者或多者，该卷积峰244已有效地被较大的相邻峰245所包含。因此，已知峰形状可从可在迹线241的一系列峰内的离散的、非卷积的、分离的或以其他方式解析的峰得到。在其他示例中，已知峰形状可以是迹线241中的一个或多个峰的平均。还有其他示例考虑了根据从预运行样品获得的数据确定的已知峰形状，预运行样品可以以较低速率执行以便更容易地区分峰形状。

还可以利用一个或多个分布函数来确定已知峰形状；例如，处理器203可以通过将一个或多个分布函数拟合到至少一个孤立峰242来计算峰轮廓243。在一些示例中，至少两个不同分布函数的混合物用于对不对称峰建模。在这样的示例中，至少两个不同分布函数的混合物产生具有比后沿梯度大的前沿梯度的不对称峰。在示例中，至少两个不同分布函数可以是高斯分布函数和韦伯分布函数。在其他示例中，混合物可以具有一个或多个函数，例如，其可以是多个高斯函数的混合物，或者可以是高斯函数和韦伯函数的混合物，或者可以是任意数量不同的函数和每种类型的任意数量的函数的混合物。例如，可以利用三个高斯函数、一个韦伯函数和一个指数修正高斯函数。考虑了其他混合物。

与迹线241分开的峰还可用于确定已知峰形状(例如，用于识别孔板或以其他方式指示单独的孔板的状况或来源的测试峰)。此外，可以至少部分地基于输送液体的流速或性质(例如，粘度)或者传送导管213或OPI 220的几何形状来对峰形状进行建模。在另一个示例中，已知峰形状可以部分地基于来自样品孔板215的喷射的样品211的化学性质。

最后，对于一系列预期峰时间中的至少一个时间，处理器203可以确定卷积峰244的强度。确定强度的方法是本领域公知的，并且包括基于已知峰形状计算卷积峰244的面积。在图2中，可以计算迹线241的仅一个卷积峰244的面积。在其他示例中，可以计算迹线241的两个或更多个峰或所有峰的面积。在其他示例中，强度可以基于峰高度、峰宽度和峰面积中的一项或多项。强度可以基于峰高度的预定百分比(例如，峰高度的约1％、约3％、约5％、约10％、约25％、约50％、约60％、约70％、约75％、约95％、约97％和约99％)。还可以利用基于半峰全宽(FWHM)的强度。

在示例中，处理器203可识别与相邻峰具有最小重叠的一个或多个峰。例如，这是通过使用从喷射时间日志获得的一系列预期峰时间(加上由于样品传输而导致的已知延迟时间)计算峰之间的中点处的强度来完成的。此后，选择在与相邻峰的每个中点处具有小于阈值强度值的强度的每个峰。阈值强度值可以是背景强度值或峰顶点强度的一部分。最后，选择一个或多个峰中具有最小重叠且具有最高强度的峰作为至少一个孤立峰242。在示例中，预期峰时间是针对峰顶点的。具体地，一系列预期峰时间中的每个时间包括预期峰的顶点所在的时间。

样品引入系统201不必是如上所述的液滴喷射系统。相反，其可以包括表面分析系统，该表面分析系统可以是但不限于基质辅助激光解吸/电离(MALDI)装置或激光二极管热解吸(LDTD)装置。图2描绘了流动注入装置和离子源装置。流动注入装置210可以是定时阀装置，其在一系列喷射时间212中的每个喷射时间处通过阀在特定采样时间将样品注入到流动液流中，并且离子源装置电离该流动液流的样品，从而产生离子束231。流动注入装置210可以是非接触式液滴分配器(诸如ADE)，以在一系列喷射时间中的每个喷射时间处将液滴喷射到流动液流中，并且离子源装置电离流动液流的样品，从而产生离子束231。

在图2中，液滴分配器是ADE 210，其将一系列样品211作为液滴喷射到OPI 220的管222的入口221中。OPI 220将一系列样品211的液滴与管222中的传送液体混合以形成一系列分析物-溶剂稀释物。OPI 220将一系列稀释物传送到传送导管213的出口223。如果使用的话，离子源装置230接收一系列稀释物，并在接收到一系列稀释物时将一系列稀释物的样品电离，从而产生随着稀释物被递送而变化的离子束231。例如，离子源装置230可以是电喷雾离子源(ESI)装置。离子源装置230在图2中被示出为质谱仪202的一部分，但也可以是单独的装置。质谱仪202可以执行MS或MS/MS。质谱仪202还可以是任何类型的质谱仪，诸如上面在图1的上下文中描述的质谱仪。

处理器203用于向样品引入系统201和MS202发送指令、控制信号和数据，以及从样品引入系统201和MS202接收指令、控制信号和数据。处理器203通过例如控制一个或多个电压、电流、或压力源(未示出)来进行控制或提供指令。处理器203可以是如图9所示的单独的装置，或者可以是样品引入系统201或质谱仪202的处理器或控制器，或者可以是能够发送和接收控制信号和数据以及分析数据的控制器、计算机、微处理器等。

注意，在整个书面描述中参考样品引入系统使用术语“喷射”、“喷射物”、“喷射时间”等。本领域普通技术人员可以理解，也可以使用其他术语来描述样品从样品引入系统的移动，诸如但不限于像“注入”、“注入物”和“注入时间”之类的术语。

图3中描绘了与重叠信号相关联的挑战，其示出了与多个喷射物相关联的解卷积峰以及由质量分析装置生成的合并信号的绘图。迹线T是由质量分析装置收集的数据的合并信号。与每个喷射物相关联的基础信号位于迹线下方。这些基础信号合并成迹线T，该迹线显示在质量分析装置或相关联的计算机上。因此，在没有本文描述的技术的情况下，确定位于迹线T下方的每个峰的强度是具有挑战性的。例如，虽然迹线T的峰T₂和T₃的高度明显不同，但来自每个喷射物的基础峰几乎相同。这在图4的上下文中是值得注意的，图4描绘了图3中所描绘的每个喷射物的强度的绘图，作为本文描述的解卷积过程的结果。注意，喷射物2和3的强度几乎相同，乍一看与图3中的迹线T的峰T₂和T₃不对应。然而，喷射物2和3的几乎相同的强度确实对应于基础迹线峰T₂和T₃。本文描述的各种解卷积过程使得能够准确确定峰强度，而不管显示的信号重叠如何。

图5描绘了确定样品迹线中的卷积峰强度的方法500。方法500开始于操作502，从样品孔板喷射多个样品喷射物。如本文其他地方所指出的，样品可以从样品孔板的一个或多个样品孔喷射。流程继续至操作504，生成喷射时间日志，该喷射时间日志包括多个样品喷射物中的每个样品喷射物从样品孔板的喷射时间。喷射时间日志可以存储在可由处理器或控制器访问的存储器中。在操作506中，执行用质量分析器分析多个样品喷射物。操作508包括基于分析产生多个样品喷射物的强度对时间值的样品迹线。如果需要，该迹线可以被显示，这可以帮助系统用户识别迹线中卷积峰的潜在位置、在迹线中指出错误状况或采取其他动作，诸如故障排除、审查或控制动作。在操作510中，可以获得已知峰形状。然后在操作512中确定卷积峰的具体位置。在操作514中，可以至少部分地基于已知峰形状和喷射时间日志来确定样品迹线的卷积峰的卷积峰强度。操作512和514可以基本上同时执行。如图5所描绘的方法只是用于确定卷积峰位置(在样品迹线的时间尺度内)和强度的方法的一个示例。

在使用数值优化来确定峰位置和强度的示例中，同时确定峰位置和强度两者，并且用这两者一起定义峰。峰模型具有(一个或多个)形状参数、位置参数和强度参数。形状参数(例如，已知峰形状)可以从干净的峰示例或以本文描述的其他方式获得。此后，计算其他两种参数以便获得测量的强度迹线。虽然峰强度彼此独立，但峰位置却并非如此；相反，所有峰的间隔与喷射日志时间一致。然而，峰位置(峰模型位置)相对于喷射时间的精确延迟可能不是已知的。因此，必须确定该延迟。所有峰的延迟相同或几乎相同。可选地，可以考虑延迟时间的变化，或者可以假设延迟时间是恒定的。一般来说，延迟可能因不同的采集参数、溶剂类型、“色谱系统性质”而异。对于上述给定设置，各个峰延迟实际上是相同的。

图6A-图6B描绘了获得已知峰形状600(诸如图5中在操作510中提到的已知峰形状)的方法的示例。已知峰形状600可用于确定卷积峰的强度。在相关方面，已知峰形状也可以用于估计卷积峰的形状，尽管这不一定是所有方法都需要的。图6A描绘了第一示例602，可以利用迹线的子集(例如，一个或多个)峰。在图6所描绘的相关联的绘图中，描绘了包括卷积峰的迹线中的峰子集602a。可以对该峰子集进行平均，或者可以利用平均值或中值形状的标准偏差内的已知峰形状。在第二示例604中，预运行的数据或从这样的数据获得的迹线可用于确定已知峰形状。预运行604a在相关联的示例绘图中被描绘为包括多个离散峰，其形状可以容易地确定并且可以被应用为已知峰形状。第三示例606设想将一个或多个分布函数拟合到迹线，并且所得到的拟合可以用于确定已知峰形状。由(一个或多个)分布函数的应用产生的峰形状被描绘为曲率606a，用于进一步定义已知峰形状。

在图6B中，可以在第四示例608中使用分离的峰形状来确定已知峰形状。相关联的绘图中描绘的这种分离的峰形状608a可以是由出于任意数量的原因而使样品从样品孔板离散地、分离地喷射导致的，这些原因包括但不限于：系统校准、喷射定时器校准、样品传输时间校准、孔板识别等。在第五示例610中，可以基于样品孔板中样品的化学性质或其他特性来确定或计算已知峰形状。在第六示例612中，已知峰形状可以基于系统或其性能的某方面来建模，如本文其他地方所描述的。

一般而言，通过使用由ADE装置提供的喷射定时数据(例如，在喷射时间日志中)来改进AEMS峰强度确定。使用从样品的喷射到样品的质量分析(例如，当喷射的样品经过传送导管朝向质量分析装置时)的已知延迟时间来计算对应于ADE喷射时间的预期AEMS峰时间。然后，这些预期的AEMS峰时间被用在本文描述的各种示例中的一个或多个示例中以确定AEMS迹线中的卷积峰的强度。这比不使用样品喷射时间的常规色谱峰积分算法有了显著的改进，因为通过色谱柱的延迟时间取决于所分析的特定样品。考虑到上述系统和方法，下面是一些具体示例。

示例1

在示例1中，峰解卷积用于提高与较大峰(例如，卷积峰)的尾部部分地重叠的小峰的定量精度，在这种情况下，常规的面积计算(例如，通过拆分)由于显著较大的峰尾部对较小峰的贡献而导致大的误差。这种方法需要首先检测峰，并且在某些情况下，小峰可能被相邻的较大峰完全卷积(例如，被模糊)，因此显示为较大峰尾部上的肩部。这导致峰检测器无法识别卷积峰的存在或卷积峰的位置。在此示例中，卷积峰的存在和位置二者对于成功的峰解卷积来说都是期望的，尽管只有一个条件也可以产生足够准确的结果。为了克服这个问题，可以使用喷射时间来指出所有峰的大致位置。峰拟合将进一步优化这些位置并产生解卷积面积。

图7是第一示例的绘图，示出了如何通过使用喷射定时数据并使用至少两个不同的分布函数来改进AEMS峰面积计算。如上所述，两个不同的分布函数可以包括使用相同类型(例如高斯函数)但是包含不同参数的两个函数。使用相同类型的分布函数的多个分布可能需要更多参数来调整，但是使用不同类型的至少两个不同分布函数可以使用更少的参数来提供峰形状不对称性。一般来说，AEMS峰具有稳定的形状。AEMS峰具有小的峰宽度变化，并且相对于已知的喷射或注入时间具有一致的延迟。AEMS峰的面积的变化系数为约3％至约8％。

在所描绘的示例中，首先使用峰轮廓对AEMS峰进行建模。AEMS峰轮廓具有能够处理强上升和长拖尾信号的分析曲线或形状。峰轮廓能够处理数值优化中的一阶导数奇异点。峰轮廓是根据最佳混合模型创建的，该模型通过包含至少一个附加的分布函数而偏离高斯分布。然后使用ADE喷射时间作为输入以约束优化来将峰轮廓拟合到AEMS迹线。ADE喷射时间也可用于创建峰轮廓。它们可用于识别孤立的AEMS峰，从中创建峰轮廓。

图7是示出根据各种实施例的如何通过使用喷射定时数据并使用至少两个不同的分布函数来改进AEMS峰面积计算的示例性绘图700。在绘图700中，第一AEMS峰710是卷积峰，因为第二峰与峰710在峰710的后沿712中卷积。为了重新创建第二峰，AEMS峰积分算法创建峰轮廓或峰轮廓模型。该峰轮廓是通过将高斯分布函数和韦伯分布函数的混合物拟合到AEMS迹线的孤立峰(未显示)而创建的。

在绘图700中，将峰轮廓拟合到AEMS迹线以创建建模的第二峰720。该拟合现在使用产生第二峰的样品的已知喷射时间。换句话说，根据产生第二峰的样品的已知喷射，计算第二峰的预期时间。然后使用第二峰的预期时间将峰轮廓拟合到AEMS迹线。建模的第二峰720现在很好地拟合到峰710的后沿712。

在其他示例中，考虑使用约束时间参数优化来调整各个峰时间。在这样的示例中，可以执行峰位置的优化，因为已知位置具有一定精度，尽管精确洗脱时间相对于注入定时(例如，具体已知的参数)的变化存在一些随机性。另外，由于使用高斯分布函数和韦伯分布函数，第二峰720现在具有正确的AEMS峰形状。具体地，第二峰720现在包括比后沿梯度更大的前沿梯度。第二峰720现在是不对称峰。

实际AEMS峰710的建模峰730也得到改进。建模峰730的前沿仍然仅包括与实际峰710的前沿的轻微偏差。此外，可以通过调整建模峰730的参数来补偿该偏差。图7中所示的峰面积计算或积分不限于由AEMS产生的峰。这种峰积分可以对由与质谱仪耦接的任何样品引入系统产生的样品峰执行，其产生不对称样品质量峰、记录由样品引入系统执行的喷射的样品喷射时间、并且具有一致的从喷射到质量分析的延迟时间。

示例2

示例2在采样之间的延迟时间显著短于基线峰宽度时使重叠信号峰解卷积。在此示例2中，在高通量采集和已知采样率(受灵敏度和噪声约束)中，峰重叠如此广泛以致于由于多种原因不能使用示例1的上下文中描述的方法。首先，无法使用峰检测，因为在如此高重叠的情况下，峰和噪声之间没有足够的区别。为了说明这一点，图8A描绘了一种样品迹线，其中样品以1Hz喷射，从而导致离散的、分开的峰，其强度相当容易计算。图8B描绘了一种样品迹线，其中样品以3Hz喷射，从而导致相邻峰之间显著重叠。由于这些显著重叠，必须以某种其他方式确定峰的数量和大致位置。将大量峰拟合到仅比需要优化的参数的数量大一点点的测量阵列(例如，每个峰由2个参数描述；对于测量阵列可能包括跨12个重叠峰的70个测量点)会导致不稳定优化，无法达到成本函数的全局最小值，并且导致不正确的结果。

为了解决上述问题，不执行峰检测；相反，基于喷射时间日志(例如结束时间)进行峰位置初始确定。卷积峰必须位于两个结束时间之间。使用预期的峰轮廓，确定对峰位置(例如，在顶点处)的更准确的猜测。为了确保优化不会以某些局部最小值告终，需要引入额外的约束和/或减少参数数量。可以通过应用相对峰距离约束来减少参数的数量。相对距离信息可以从喷射结束时间日志获得。由于喷射结束时间与峰顶点位置高度相关，因此通过流动相的喷射体积传输具有高度可重复性。两壁之间的喷射时间距离可能相对于峰宽度有显著变化。使用喷射结束时间，可以相对于彼此精确地约束峰位置，并且可以优化整组峰在时间上的位置，从而将参数数量从2N减少到N+1。这有助于数值优化稳定性和更准确的结果。

图9描绘了其中可以实现本示例中的一个或多个示例的合适操作环境900的一个示例。该操作环境可以直接并入用于质谱法或其他质量分析系统的控制器中，例如诸如图1中描绘的控制器或图2中描绘的计算机。这只是合适操作环境的一个示例，并不意味着对使用范围或功能有任何限制。可以适合使用的其他众所周知的计算系统、环境和/或配置包括但不限于个人计算机、服务器计算机、手持式或膝上型装置、多处理器系统、基于微处理器的系统、可编程消费者电子设备(诸如智能电话)、网络PC、小型计算机、大型计算机、平板电脑、包括任何上述系统或装置的分布式计算环境等。

在其最基本的配置中，操作环境900通常包括至少一个处理单元902和存储器904。取决于计算装置的精确配置和类型，存储器904(其尤其存储用于喷射样品、创建喷射时间日志、识别已知峰形状等、或执行本文公开的其他方法的指令)可以是易失性的(诸如RAM)、非易失性的(诸如ROM、闪存等)、或这二者的某种组合。这个最基本的配置在图9中通过虚线906示出。此外，环境900还可以包括存储装置(可移除存储装置908，和/或不可移除存储装置910)，包括但不限于磁或光的盘或带。类似地，环境900还可以具有诸如触摸屏、键盘、鼠标、笔、语音输入等的(一个或多个)输入装置914和/或诸如显示器、扬声器、打印机等的(一个或多个)输出装置916。环境中还可以包括一个或多个通信连接912，诸如LAN、WAN、点对点、蓝牙、RF等。

操作环境900通常包括至少某种形式的计算机可读介质。计算机可读介质可以是能够由处理单元902或具有该操作环境的其他装置访问的任何可用介质。作为示例而非限制，计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据之类的信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移除和不可移除的介质。计算机存储介质包括RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光存储、盒式磁带、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、固态存储设备或任何其他可用于存储期望信息的有形介质。通信介质体现计算机可读指令、数据结构、程序模块或诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且包括任何信息传递介质。术语“调制数据信号”是指具有以将信息编码在信号中的方式设置或改变其一个或多个特征的信号。作为示例而非限制，通信介质包括诸如有线网络或直接线连接之类的有线介质，以及诸如声学、RF、红外和其他无线介质之类的无线介质。上述任意项的组合也应当包括在计算机可读介质的范围内。计算机可读装置是合并了计算机存储介质的硬件装置。

操作环境900可以是使用到一个或多个远程计算机的逻辑连接在联网环境中操作的单个计算机。远程计算机可以是个人计算机、服务器、路由器、网络PC、对等装置或其他公共网络节点，并且通常包括上面描述的元件中的许多或全部以及未如此提及的其他元件。逻辑连接可以包括由可用通信介质支持的任何方法。这种联网环境在办公室、企业范围的计算机网络、内部网和互联网中很常见。

在一些示例中，本文描述的部件包括可由计算机系统900执行的此类模块或指令，其可以存储在计算机存储介质和其他有形介质上并且在通信介质中传输。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据之类的信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移除和不可移除的介质。上述任意项的组合也应包括在可读介质的范围内。在一些示例中，计算机系统900是将数据存储在远程存储介质中以供计算机系统900使用的网络的一部分。

本公开参照附图描述了本技术的一些示例，其中仅示出了可能示例中的一些示例。然而，其他方面可以以许多不同的形式来体现，并且不应被解释为限于本文中阐述的示例。相反，提供这些示例是为了使本公开彻底且完整，并且向本领域技术人员充分传达可能示例的范围。

尽管本文描述了具体示例，但是本技术的范围不限于这些具体示例。本领域技术人员将认识到在本技术的范围内的其他示例或改进。因此，具体结构、动作或介质仅作为说明性示例被公开。除非本文另有说明，否则根据本技术的示例还可以组合一般公开的但未明确以组合的方式举例说明的那些示例的元件或部件。本技术的范围由所附权利要求及其任何等同物限定。

Claims (21)

1.一种用于确定样品迹线中的卷积峰强度的方法，所述方法包括：

从样品孔板喷射多个样品喷射物；

生成喷射时间日志，所述喷射时间日志包括所述多个样品喷射物中的每个样品喷射物从所述样品孔板的喷射时间；

用质量分析器分析所述多个样品喷射物；

基于分析产生所述多个样品喷射物的强度对时间值的样品迹线；

获得已知峰形状；以及

至少部分地基于所述已知峰形状和所述喷射时间日志来确定所述样品迹线的卷积峰的卷积峰强度。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括确定所述卷积峰的沿所述样品迹线的位置。

3.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，还包括至少部分地基于所述已知峰形状来估计所述卷积峰的峰形状。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中强度对时间的迹线包括多个峰，并且其中所述已知峰形状至少部分地基于所述多个峰的子集的形状。

5.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，还包括获得预运行样品数据，其中所述预运行样品数据包括预运行样品迹线，其中所述已知峰形状至少部分地基于所述预运行样品迹线。

6.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，还包括将至少一个分布函数拟合到所述迹线，其中拟合的所述至少一个分布函数包括所述已知峰形状。

7.根据权利要求6所述的方法，其中所述至少一个分布函数包括至少两个分布函数。

8.根据权利要求7所述的方法，其中所述至少两个分布函数是不同的。

9.根据权利要求6-7中任一项所述的方法，其中所述至少两个分布函数包括高斯分布函数和韦伯分布函数。

10.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，还包括在喷射所述多个样品喷射物之前和之后中的至少一者检测分离的峰形状，其中所述已知峰形状至少部分地基于所述分离的峰形状。

11.根据权利要求1-10所述的方法，其中所述卷积峰强度至少部分地基于峰面积、峰高度和峰宽度中的至少一者。

12.根据权利要求11所述的方法，其中所述卷积峰强度至少部分地基于峰高度的预定百分比。

13.根据权利要求11-12中任一项所述的方法，其中所述卷积峰强度包括半峰全宽。

14.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中所述已知峰形状至少部分地基于所述样品孔板中的样品的化学性质。

15.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中所述已知峰形状至少部分地基于输送液体流速、传送导管几何形状、开放端口接口几何形状和输送液体性质被建模。

16.根据权利要求15所述的方法，还包括对所述已知峰形状进行建模。

17.一种质量分析器，包括：

非接触式样品喷射器；

样品接收器，与所述非接触式样品喷射器相邻；

质量分析装置，流体耦接到所述样品接收器；

处理器，可操作地耦接到所述非接触式样品喷射器、所述样品接收器和所述质量分析装置；以及

耦接到所述处理器的存储器，所述存储器存储指令，所述指令当由所述处理器执行时执行一组操作，所述一组操作包括：

用所述非接触式样品喷射器将多个样品喷射物从样品孔板喷射到所述样品接收器中；

生成喷射时间日志，所述喷射时间日志包括所述多个样品喷射物中的每个样品喷射物从所述样品孔板的喷射时间；

用所述质量分析装置分析所述多个样品喷射物；

基于分析产生所述多个样品喷射物的强度对时间值的样品迹线；

获得已知峰形状；以及

至少部分地基于所述已知峰形状和所述喷射时间日志来确定所述样品迹线的卷积峰的卷积峰强度。

18.根据权利要求17所述的质量分析器，还包括电离元件，并且其中所述一组操作还包括使朝向所述质量分析装置的所述多个样品喷射物电离。

19.根据权利要求17-18中任一项所述的质量分析器，其中所述质量分析装置包括差分迁移率谱仪DMS、质谱仪MS和DMS/MS中的至少一者。

20.根据权利要求17-19中任一项所述的质量分析器，其中所述非接触式样品喷射器包括声学液滴喷射器。

21.根据权利要求17-20中任一项所述的质量分析器，其中所述样品接收器包括开放端口接口。