DE102023107397A1

DE102023107397A1 - Analyse von Flugzeitmassenspektren

Info

Publication number: DE102023107397A1
Application number: DE102023107397.4A
Authority: DE
Inventors: Bernd Hagedorn; Dmitry GRINFELD; Ankit Dwivedi; Hamish Stewart
Original assignee: Thermo Fisher Scientific Bremen GmbH
Current assignee: Thermo Fisher Scientific Bremen GmbH
Priority date: 2022-03-30
Filing date: 2023-03-23
Publication date: 2023-10-05
Also published as: JP2023153035A; GB202204525D0; GB2617318A; CN116895515A; US20230317441A1

Abstract

Ein Verfahren zum Analysieren von Daten, die von einem Ionenanalysator erzeugt werden, umfasst (i) das Empfangen eines von einem Ionenanalysator erzeugten Datensegments, wobei das Datensegment Daten umfasst, die einem ersten Ankunftszeitintervall zugeordnet sind, und (ii) Anlegen eines Filters auf das Datensegment, um eine gefilterte Version des Datensegments zu erzeugen. Eine dem Filter zugeordnete Breite ist konfiguriert, um von einer Breite einer erwarteten Ionenankunftszeitverteilung für den Ionenanalysator für Ankunftszeiten innerhalb des ersten Ankunftszeitintervalls abhängig zu sein. Das Verfahren umfasst ferner (iii) das Identifizieren einer oder mehrerer Ionenpeaks in der gefilterten Version des Datensegments, und dann (iv) das Bestimmen einer oder mehrerer Eigenschaften jedes Ionenpeaks des einen oder der mehreren identifizierten Ionenpeaks.

Description

GEBIET DER ERFINDUNG
Die vorliegende Erfindung betrifft Verfahren zur Analyse von Ionen und insbesondere zur Flugzeitmassenspektrometrie (ToF-MS) und zu Flugzeit- (ToF) Massenanalysatoren.
STAND DER TECHNIK
Flugzeit- (ToF) Massenanalysatoren nutzen die Eigenschaft, dass die Flugzeit eines Ions in einem elektrostatischen Feld proportional zur Quadratwurzel des Masse-zu-Ladung-Verhältnisses (m/z) der Ionen ist. Ionen werden aus einer Ionenquelle ausgestoßen, auf eine gewünschte Energie beschleunigt und treffen nach dem Flug mit einer spezifizierten Entfernung auf einen Ionendetektor. Das vom Detektor erzeugte Signal wird aufgezeichnet und führt üblicherweise zu zeitlich aufgelösten Peaks, die durch Ionen mit dem gleichen Masse-zu-Ladung-Verhältnis (m/z) erzeugt werden. Da die Flugdistanz im Wesentlichen für alle Ionen gleich ist, wird eine Ionenankunftszeit verwendet, um ihr Masse-zu-Ladung-Verhältnis (m/z) zu bestimmen, was später zur Identifizierung verwendet werden kann.
ToF-Massenanalysatoren erfassen in der Regel Spektren mit einer Rate zwischen etwa 100 Hz und 10 kHz, wobei jedes Spektrum möglicherweise Hunderte oder Tausende verschiedener Ionenpeaks enthält. Es kann wünschenswert sein, diese Spektren in Echtzeit zu analysieren, z. B. so, dass die Parameter für nachfolgende Scans basierend auf den Ergebnissen der Analyse eingestellt werden können.
Es wird angenommen, dass Spielraum für Verbesserungen an Einrichtungen und Verfahren zur Flugzeitmassenanalyse verbleibt.
KURZDARSTELLUNG
Ein erster Gesichtspunkt stellt ein Verfahren zum Analysieren von Daten bereit, die von einem Ionenanalysator erzeugt werden, wobei das Verfahren Folgendes umfasst:

(i) Empfangen eines von dem Ionenanalysator erzeugten Datensegments, wobei das Datensegment Daten umfasst, die einem ersten Ankunftszeitintervall zugeordnet sind;
(ii) Anlegen eines Filters auf das Datensegment, um eine gefilterte Version des Datensegments zu erzeugen, wobei eine dem Filter zugeordnete Breite konfiguriert ist, dass sie von einer Breite einer für den Ionenanalysator erwarteten Verteilung der Ionenankunftszeit für Ankunftszeiten innerhalb des ersten Ankunftszeitbereichs abhängt;
(iii) Identifizieren einer oder mehrerer Ionenpeaks in der gefilterten Version des Datensegments; und dann
(iv) Bestimmen einer oder mehrerer Eigenschaften jedes Ionenpeaks des einen oder der mehreren identifizierten Ionenpeaks.

Ausführungsformen stellen Verfahren zum Analysieren von Daten bereit, die von einem Ionenanalysator, wie etwa veinem Flugzeitmassenanalysator, erzeugt werden. Der Ionenanalysator kann einen Ionendetektor umfassen, der am Ende eines Ionenwegs angeordnet ist. Ein Paket von Ionen kann in den Ionenweg injiziert werden, woraufhin sich die Ionen zum Erfassen entlang des Ionenwegs zum Detektor bewegen können. Der Detektor kann konfiguriert sein, um ein Signal zu erzeugen, das eine Ionenintensität angibt, die in Abhängigkeit von der (Ankunfts)zeit am Detektor empfangen wird. Dieses Signal kann digitalisiert werden, um eine Sammlung digitaler Abtastungen zu erzeugen, wobei jede Abtastung einen Intensitätswert einschließt und einer jeweiligen Ankunftszeit zugeordnet ist. Das Signal und/oder die Sammlung von Abtastungen (und die Ankunftszeiten, die dem Signal und/oder der Sammlung von Abtastungen zugeordnet sind) können das gesamte Ankunftszeitintervall oder einen Großteil davon für das bestimmte Paket von Ionen, welches das Signal erzeugte, abdecken.
Bei dem Verfahren wird jedes Signal und/oder die Sammlung von Abtastungen (die aufgrund eines jeweiligen Pakets von Ionen erzeugt wird) durch (getrenntes) Verarbeiten jedes Segments von einem oder mehreren Segmenten, in die das Signal und/oder die Sammlung unterteilt ist, verarbeitet. Zum Beispiel kann jedes Segment einen Teilsatz von Abtastungen der (gesamten) Sammlung von Abtastungen umfassen, die in Bezug auf ein Ionenpaket erzeugt werden. Jedes Segment kann einen (zusammenhängenden) Satz von Abtastungen umfassen, wobei alle Ankunftszeiten für die Abtastungen des Segments innerhalb eines jeweiligen Ankunftszeitintervalls für dieses Segment liegen. Jedes Ankunftszeitintervall für jedes des einen oder der mehreren Segmente kann ein Teilbereich des (gesamten) Ankunftszeitintervalls für das besondere Paket von Ionen sein, welches das Signal erzeugte.
Bei dem Verfahren wird jedes Datensegment (getrennt) durch Anlegen eines Filters an das Segment verarbeitet. Eine dem Filter zugeordnete Breite (wie eine Breite eines Glättungskerns oder eine Breite eines Wavelets) wird in Bezug auf jedes Segment ausgewählt, z. B. derart, dass die Breite für jedes unterschiedliche Segment, in welches das Signal und/oder die Sammlung von Abtastungen unterteilt ist, unterschiedlich ist. Insbesondere ist die Breite konfiguriert, um von einer Breite einer erwarteten Ionenankunftszeitverteilung für Ionen mit Ankunftszeiten innerhalb des Ankunftszeitintervalls abzuhängen, das diesem Segment zugeordnet ist. Die Breite der erwarteten Ankunftszeitverteilung hängt üblicherweise von der Ankunftszeit selbst ab, und so kann die Breite, die dem Filter für jedes Segment zugeordnet ist, von (z. B. proportional dazu) dem Ankunftszeitintervall abhängen, das diesem Segment zugeordnet ist, und kann insbesondere von dem Mittelwert der Ankunftszeit, der diesem Segment zugeordnet ist, abhängen (z. B. proportional dazu sein).
Nachdem ein Segment auf diese Weise gefiltert wurde, wird die gefilterte Version des Segments verwendet, um eine oder mehrere Ionenpeaks innerhalb dieses Segments zu identifizieren, und dann werden eine oder mehrere Eigenschaften von jedem des/der identifizierten Ionenpeak(s) bestimmt (z. B. sein Schwerpunkt, seine Intensität und/oder sein Bereich usw.), z. B. durch Anpassen eines geeigneten Ionenpeakmodells an das ursprüngliche ungefilterte Segment (und/oder an die gefilterte Version des Segments).
Wie nachstehend ausführlicher beschrieben, ist das Filtern jedes Segments unter Verwendung eines Filters, der eine Breite aufweist, die von der Breite einer erwarteten Ionenankunftszeitverteilung für das Segment abhängt, besonders vorteilhaft, wenn die Breiten einzelner Ionenpeaks, die durch den Ionendetektor aufgezeichnet werden, kleiner sein können als die Breite einer erwarteten Ionenankunftszeitverteilung für eine bestimmte Ionensorte. Unter diesen Umständen kann der Ionendetektor dort, wo der Ionenfluss am Detektor relativ niedrig ist, ein multimodales Signal in Bezug auf eine einzelne Ionensorte erzeugen, da einzelne Ionen derselben Sorte an dem Detektor mit geringfügig unterschiedlichen Ankunftszeiten, die innerhalb der erwarteten Ankunftszeitverteilung für diese Sorte liegen, ankommen. Das Vorhandensein solcher multimodaler Peaks in dem Signal könnte zu der Identifizierung mehrerer unterschiedlicher Ionenpeaks im Signal führen, die dann fälschlicherweise als zu mehreren unterschiedlichen Ionensorten gehörend identifiziert werden könnten.
In Ausführungsformen weist der Filter die Wirkung auf, ein multimodales Signal, das durch Ionen derselben Sorte erzeugt wird, in ein unimodales Signal zu glätten, während (ein) beliebige(s) multimodale(s) Signal(e) beibehalten wird/werden, das/die aus Ionen unterschiedlicher Sorten produziert wird/werden. Dies stellt dann sicher, dass die gefilterte Version des Datensegments (normalerweise) nur ein Ionenpeak in Bezug auf jede Ionensorte einschließt. Dies wiederum ermöglicht eine verbesserte Identifizierung und Charakterisierung der Ionensorten, die innerhalb eines besonderen Ionenpakets vorhanden sind.
Darüber hinaus sind, wie nachstehend ausführlicher beschrieben, alle verschiedenen Schritte des Verfahrens nicht sehr rechenintensiv und können auf effiziente Weise implementiert werden. Dies ermöglicht die Identifizierung und Charakterisierung von Ionenpeaks in Echtzeit, selbst wenn Spektren mit relativ hohen Raten (> 100 Hz) erzeugt werden, wie dies üblicherweise für Flugzeit-Massenanalysatoren der Fall ist.
Somit stellen Ausführungsformen ein verbessertes Verfahren zur Analyse von Daten bereit, die von einem Ionenanalysator erzeugt werden, das besonders robust ist, um Ionenpeaks genau zu identifizieren und zu charakterisieren, und das in Echtzeit, d. h. gemeinsam mit der Datensammlung mit hohen Raten (>100 Hz), ausgeführt werden kann.
Der Ionenanalysator kann jeder beliebige Ionenanalysator sein, wie etwa ein Flugzeit-(ToF) Massenanalysator sein, der konfiguriert ist, um das Masse-zu-Ladung-Verhältnis (m/z) von Ionen aus ihren Ankunftszeiten zu bestimmen, oder ein Ionenmobilitätsanalysator, der konfiguriert ist, um die Ionenmobilität von Ionen aus ihren Ankunftszeiten zu bestimmen.
In besonderen Ausführungsformen ist der Ionenanalysator ein Multireflexions-Flugzeit-(MR-ToF) Analysator, wie etwa ein Multireflexions-Flugzeitmassenanalysator des Typs mit Kippspiegel, z. B. der in US-Patent Nr. 9,136,101 beschriebene Typ, oder ein Multireflexions-Flugzeit-Massenanalysator des Typs mit einer einzelnen Fokussierlinse, z. B. der in UK-Patent Nr. 2,580,089 beschriebene Typ.
Der Ionenanalysator kann Teil eines Analysegeräts sein. Das Analysegerät kann ein Massenspektrometer, ein Ionenmobilitätsspektrometer oder eine Kombination der beiden (z. B. ein Massenspektrometer, das einen Ionenmobilitätsabscheider einschließt) sein. Das Gerät kann eine Ionenquelle umfassen. Ionen können aus einer Probe in der Ionenquelle erzeugt werden. Die Ionen können über eine oder mehrere Ionenoptik-Vorrichtungen, die zwischen der Ionenquelle und dem Analysator angeordnet sind, von der Ionenquelle zu dem Analysator geleitet werden.
Die eine oder die mehreren Ionenoptik-Vorrichtungen können jede geeignete Anordnung von einer oder mehreren Ionenführungen, einer oder mehreren Linsen, einem oder mehreren Gates und dergleichen umfassen. Die eine oder die mehreren Ionenoptik-Vorrichtungen können eine oder mehrere Ionenübertragungsführungen zum Übertragen von Ionen und/oder einen oder mehrere Masseselektoren oder Filter für Masse auswählende Ionen und/oder eine oder mehrere Ionen-Kühlionenführungen für Kühlionen und/oder eine oder mehrere Kollisions- oder Reaktionszellen zum Fragmentieren oder Reagieren von Ionen und so weiter einschließen. Eine oder mehrere oder jede Ionenführung kann eine RF-Ionenführung, wie etwa eine Multipol-Ionenführung (z.B. Quadrupol-Ionenführung, Hexapol-Ionenführung usw.), eine segmentierte Multipol-Ionenführung, eine Ionenführung des gestapelten Ringtyps und dergleichen umfassen.
Der Ionenanalysator kann einen Ioneninjektor, der zu Beginn eines Ionenwegs angeordnet ist, und einen Ionendetektor umfassen, der am Ende des Ionenwegs angeordnet ist. Der Ionenanalysator kann konfiguriert sein, um Ionen durch Bestimmen der Ankunftszeiten von Ionen an dem Detektor zu analysieren (d. h. die Zeit, die von Ionen benötigt wird, um von dem Injektor über den Ionenweg zu dem Detektor zu gelangen).
Der Ioneninjektor kann in jeder geeigneten Form vorliegen, wie etwa einer Ionenfalle oder einer oder mehreren (z. B. orthogonalen) Beschleunigungselektroden. Der Ioneninjektor kann konfiguriert sein, um Ionen (von der Ionenquelle über die eine oder die mehreren optischen Ionenvorrichtungen) aufzunehmen, und kann optional konfiguriert sein, um ein Paket von Ionen zu akkumulieren (z. B. durch Akkumulieren von Ionen während einer Akkumulationszeitspanne). Der Ioneninjektor kann konfiguriert sein, um ein (empfangenes und/oder akkumuliertes) Paket von Ionen in den Ionenweg zu injizieren (z. B. durch Beschleunigen des Ionenpakets entlang des Ionenwegs), woraufhin die Ionen des Pakets entlang des Ionenwegs zum Detektor wandern.
Der Detektor kann ein beliebiger geeigneter Ionendetektor sein, wie etwa ein oder mehrere Umwandlungsdynoden, optional gefolgt von einem oder mehreren Elektronenvervielfachern, einem oder mehreren Szintillatoren und/oder einem oder mehreren Photonenvervielfachem und dergleichen. Der Detektor kann konfiguriert sein, um an dem Detektor empfangene Ionen zu erfassen, und kann konfiguriert sein, um ein Signal zu erzeugen, das eine Intensität von Ionen angibt, die in Abhängigkeit von der (Ankunfts)zeit am Detektor empfangen werden.
Jedes Signal wird von einem (einzelnen) Ionenpaket erzeugt. Mehrere solche Ionenpakete können nacheinander in den Ionenweg injiziert und von dem Detektor erkannt werden. Somit kann das Verfahren wiederholt umfassen: (i) Injizieren eines Pakets von Ionen in den Ionenweg, (ii) Erfassen des Ionenpakets am Detektor und (iii) Erzeugen eines jeweiligen Signals für das Ionenpaket. Die Ionenpakete können in den Ionenweg mit jeder beliebigen gewünschten Rate injiziert werden (und Signale können erzeugt werden), wie etwa mit einer Rate von mehr als um 100 Hz und weniger als um 10 kHz, z. B. um 200 Hz. Jedes Signal weist ein jeweiliges Ionenankunftszeitintervall auf, das ihm zugeordnet ist.
Der Detektor kann einen Digitalisierer einschließen, wie etwa einen Zeit-Digital-Wandler (TDC) oder einen Analog-Digital-Wandler (ADC), der konfiguriert sein kann, dass jedes Signal digitalisiert wird, um eine Sammlung digitaler Proben zu erzeugen. Der Digitalisierer kann einen einzelnen Kanal oder mehrere Kanäle aufweisen, z. B. wo das Signal von dem Detektor zwischen einem ersten Kanal mit hoher Verstärkung und einem zweiten Kanal mit niedriger Verstärkung aufgeteilt ist (um den Dynamikbereich zu erhöhen).
Jede Sammlung digitaler Abtastungen kann aus dem Signal in Bezug auf ein einzelnes Ionenpaket erzeugt werden. Somit kann das Verfahren wiederholt umfassen: (i) Injizieren eines Pakets von Ionen in den Ionenpfad, (ii) Erfassen des Ionenpakets, (iii) Erzeugen eines jeweiligen Signals für das Ionenpaket und (iv) Digitalisieren des Signals, um eine jeweilige Sammlung digitaler Abtastungen für das Ionenpaket zu erzeugen. Alternativ kann jede Sammlung digitaler Abtastungen aus dem Signal in Bezug auf mehrere Pakete von Ionen (d. h. mehrere Ioneninjektionen) erzeugt werden, wodurch die mehreren Signale und/oder Abtastungen kombiniert (z. B. gemittelt) werden. Somit kann das Verfahren das mehrmalige Wiederholen der Schritte (i) bis (iv) und das Kombinieren (z. B. Mitteln) der digitalen Abtastungen umfassen, um eine Sammlung digitaler Abtastungen zur weiteren Analyse zu erzeugen.
Jede digitale Abtastung in jeder Sammlung ist einer jeweiligen Ankunftszeit zugeordnet und schließt einen Intensitätswert ein, der eine Ionenintensität angibt, die von dem Detektor zu der bestimmten Ankunftszeit gemessen wird. Unterschiedliche Ankunftszeiten zeigen unterschiedliche Werte einer zugehörigen physisch-chemischen Eigenschaft an, wie Masse-zu-Ladung-Verhältnis (m/z) oder Ionenmobilität. Digitale Abtastungen können in einer Form gespeichert und verarbeitet werden, die einen Intensitätswert und einen Ankunftszeitwert einschließt, aber es wäre auch möglich, dass digitale Abtastungen in einer Form gespeichert und verarbeitet werden, die einen Intensitätswert und einen Wert der zugehörigen physikalisch-chemischen Eigenschaft (z. B. m/z) einschließt. Die Ankunftszeiten, die jeder Sammlung von Abtastungen zugeordnet sind, können das gesamte Ankunftszeitintervall oder einen Großteil davon für das zugehörige Signal abdecken.
In Ausführungsformen ist jedes Signal und/oder jede Sammlung von Abtastungen in ein oder mehrere Segmente unterteilt, z. B. mehrfache Segmente. Jedes Segment kann einen Teilsatz des Signals umfassen, das in Bezug auf ein Ionenpaket erzeugt wird, z. B. einen Teilsatz digitaler Abtastungen einer (gesamten) Sammlung von digitalen Abtastungen, die in Bezug auf ein Ionenpaket erzeugt werden (oder einen Teilsatz digitaler Abtastungen einer Sammlung, die durch Kombinieren (z. B. Mitteln) von Signalen aus mehreren Ionenpaketen erzeugt werden). Insbesondere kann jedes Segment einen (nicht überlappenden) zusammenhängenden Abschnitt des Signals (z. B. einen (zusammenhängenden) Satz digitaler Abtastungen) umfassen, wobei alle Ankunftszeiten für das Segment (Abtastungen des Segments) innerhalb eines jeweiligen Ankunftszeitintervalls für dieses Segment liegen.
Somit kann jedes Datensegment einen jeweiligen Satz digitaler Abtastungen umfassen, wobei jede Abtastung des Satzes einer jeweiligen Ankunftszeit zugeordnet ist, und wobei die Ankunftszeiten, die dem Satz zugeordnet sind, innerhalb eines jeweiligen Ankunftszeitintervalls liegen. Zum Beispiel kann ein Signal in ein erstes Segment, das einen ersten Satz digitaler Abtastungen umfasst, wobei die Ankunftszeiten, die dem ersten Satz zugeordnet sind, innerhalb eines ersten Ankunftszeitintervalls liegen, und in ein zweites Segment unterteilt werden, das einen zweiten Satz digitaler Abtastungen umfasst, wobei die Ankunftszeiten, die dem zweiten Satz zugeordnet sind, innerhalb eines zweiten unterschiedlichen Ankunftszeitintervalls liegen. Das Signal kann optional auch in ein oder mehrere weitere Segmente unterteilt sein, die jeweils einen jeweiligen weiteren Satz digitaler Abtastungen umfassen, wobei die Ankunftszeiten, die jedem jeweiligen weiteren Satz zugeordnet sind, innerhalb eines jeweiligen weiteren unterschiedlichen Ankunftszeitintervalls liegen.
Jedes Ankunftszeitintervall für jedes der Segmente, in das ein Signal und/oder eine Sammlung von Abtastungen unterteilt ist, kann ein Teilbereich des (gesamten) Ankunftszeitintervalls für das Signal sein. Die Ankunftszeitintervalle für die mehrfachen Segmente, in die das Signal/die Sammlung unterteilt ist, können ein Satz von nicht überlappenden Ankunftszeitintervallen sein, d. h. jedes Ankunftszeitintervall für jedes der Segmente kann ein nicht überlappender Teilbereich des gesamten Ankunftszeitintervalls sein.
Das Signal kann auf jede geeignete Weise in mehrere Segmente unterteilt werden. Das Signal kann vor der Digitalisierung oder nach der Digitalisierung in mehrere Segmente unterteilt werden. In besonderen Ausführungsformen wird das Signal als Teil des Digitalisierungsprozesses in mehrere Segmente unterteilt, z. B. werden digitale Abtastungen aus dem Digitalisierer in Form von Segmenten (d. h. Sätzen von digitalen Abtastungen) ausgegeben.
In einigen Ausführungsformen können das Signal und/oder die Sammlung digitaler Abtastungen in gleich große, nicht überlappende, benachbarte Segmente (d. h. in datenunabhängiger Weise) unterteilt werden.
In besonderen Ausführungsformen ist das Signal und/oder die Sammlung digitaler Abtastungen jedoch datenabhängig in mehrere Segmente unterteilt. Insbesondere können ein oder mehrere Segmente erzeugt werden, wenn die Ionenintensität einen Schwellenwert überschreitet. Zum Beispiel kann ein Segment beginnen, wenn die Intensität einer Abtastung einen ersten Schwellenwert überschreitet und kann enden, wenn die Intensität einer Abtastung unter einen zweiten Schwellenwert fällt. Der erste und der zweite Schwellenwert können gleich oder unterschiedlich sein. Wenn die Intensität nur kurz unter den zweiten Schwellenwert fällt, kann das Segment fortgesetzt werden. Dies kann zum Beispiel erreicht werden, indem der Digitalisierer so konfiguriert wird, dass ein Segment nur dann beendet wird, wenn der Schwellenwert für eine bestimmte Anzahl von Abtastungen unter dem zweiten Schwellenwert bleibt. Es wäre auch möglich, dass ein Segment eine gewisse Anzahl von Abtastungen beginnt, bevor die Intensität einer Abtastung den ersten Schwellenwert überschreitet und/oder eine bestimmte Anzahl von Abtastungen beendet wird, nachdem das Signal unter den zweiten Schwellenwert gefallen ist.
Es versteht sich, dass durch Teilen des Signals und/oder der Sammlung digitaler Abtastungen in mehrere Segmente in der Art verschiedener Ausführungsformen einige oder die meisten Abtastungen innerhalb eines Segments einen Intensitätswert über einem Schwellenwert aufweisen. Andere Bereiche des Signals können verworfen werden. Auf diese Weise kann sichergestellt werden, dass jedes Datensegment Daten in Bezug auf eine oder mehrere Ionenpeaks einschließt (und dass Bereiche des Signals ohne Ionenpeaks verworfen werden).
Bei dem Verfahren wird jedes Datensegment (getrennt) durch Anlegen eines Filters an das Segment verarbeitet. In Ausführungsformen wird der Filter nach der Digitalisierung auf jedes Segment angelegt, d. h. der Filter wird auf jeden Satz digitaler Abtastungen angelegt.
Eine Breite δt (z. B. volle Breite mit Halbwertszeit (FWHM), die dem Filter zugeordnet ist (wie etwa eine Breite (z. B. FWHM) eines Glättungskernes oder Wavelets) wird in Bezug auf jedes Segment ausgewählt, z. B. so, dass die Breite δt für jedes unterschiedliche Segment, in die das Signal unterteilt ist, unterschiedlich ist. Insbesondere ist die Breite δt konfiguriert, um von einer Breite einer erwarteten Ionenankunftszeitverteilung für Ionen mit Ankunftszeiten innerhalb des Ankunftszeitintervalls abzuhängen, das diesem Segment zugeordnet ist. Die erwartete Ionenankunftszeitverteilung für den Ionenanalysator kann zum Beispiel durch Durchführen einer geeigneten Kalibrierung für den Ionenanalysator bestimmt werden.
Die Breite der erwarteten Ankunftszeitverteilung kann von der Ankunftszeit selbst abhängen, sodass die Breite δt, die dem Filter für jedes Segment zugeordnet ist, von dem Ankunftszeitintervall abhängen kann, das diesem Segment zugeordnet ist, und insbesondere von dem Mittelwert der Ankunftszeit T abhängen kann, der diesem Segment zugeordnet ist. Die Abhängigkeit kann jede geeignete Form annehmen, wie etwa eine lineare (proportionale) Abhängigkeit (d. h. δt ∝T) oder eine nicht-lineare Abhängigkeit.
In Ausführungsformen weist der Filter die Wirkung auf, ein multimodales Ionenpeak, das durch Ionen derselben Sorte erzeugt wird, in ein unimodales Ionenpeak zu glätten, während er jedes/sämtliche multimodale Ionenpeak(s) beibehält, das/die durch Ionen unterschiedlicher Sorten erzeugt wird/werden. Dies stellt sicher, dass die gefilterte Version des Datensegments (normalerweise) nur ein Ionenpeak in Bezug auf jede Ionensorte einschließt.
In Ausführungsformen nutzt der Filter einen Glättungskern. Der Glättungskern kann jede geeignete Form annehmen. In Ausführungsformen weist der Glättungskern die Form einer Gaußschen Kurve auf. Alternativ kann der Glättungskern näher zu der erwarteten Ankunftszeitverteilung für das Gerät (die z. B. aus einer Kalibrierung bestimmt werden kann) geformt werden. Zum Beispiel kann der Glättungskern die Form einer asymmetrischen Gaußschen Kurve annehmen, z. B. mit unterschiedlichen Breiten links und rechts von ihrer Mitte.
In alternativen Ausführungsformen ist der Filter eine kontinuierliche Wavelet-Transformation (CWT), d. h. wenn die Skala des Wavelets wieder von dem dem Segment zugeordneten Ankunftszeitintervall abhängt (z. B. proportional dazu), z. B. der dem Segment zugeordnete Mittelwert der Ankunftszeit T. Jedes geeignete Wavelet kann verwendet werden, wie etwa das Marr-Wavelet.
Nachdem ein Segment gefiltert wurde, wird die gefilterte Version des Segments verwendet, um eine oder mehrere Ionenpeaks innerhalb dieses Segments zu identifizieren. Dies kann auf jede geeignete Weise erfolgen.
Wenn der Filter eine Glättungsfunktion ist, kann das Verfahren das Identifizieren eines oder mehrerer lokaler Minima im gefilterten Signal und dann das Teilen des Segments in ein oder mehrere Intervalle an der Stelle jedes der identifizierten Minima umfassen (z. B. wenn ein Minimum unter einem spezifizierten Schwellenwert liegt). Wenn der Filter eine kontinuierliche Wavelet-Transformation (CWT) ist, kann das Verfahren das Identifizieren eines oder mehrerer lokaler Maxima im gefilterten Signal und dann das Teilen des Segments in ein oder mehrere Intervalle an der Stelle jedes der identifizierten Maxima umfassen (z. B. wenn ein Maximum über einem spezifizierten Schwellenwert liegt). Im Allgemeinen kann das Verfahren je nach Art des Filters das Identifizieren eines oder mehrerer lokaler Minima, Nulldurchgangspunkte und/oder lokaler Maxima im gefilterten Signal und dann das Teilen des Segments in ein oder mehrere Intervalle an der Stelle jedes der identifizierten Minima, Nulldurchgangspunkte und/oder Maxima umfassen. Das Aufteilen auf ein lokales Minimum oder Maximum kann nur dann erfolgen, wenn das Minimum oder das Maximum einen Schwellenwert überschreitet (oder darunter liegt).
Das Verfahren kann das Halten oder Verwerfen jedes Intervalls basierend auf der maximalen Intensität der Abtastungen innerhalb dieses Intervalls umfassen. Zum Beispiel kann das Verfahren das Halten eines Intervalls, in dem die maximale Intensität dieser Abtastungen des Intervalls über einem Schwellenwert liegt, und das Verwerfen eines Intervalls umfassen, in dem die maximale Intensität dieser Abtastungen unter dem Schwellenwert liegt. Somit kann das Verfahren das Halten von nur diesem (diesen) Intervall(en) mit einer maximalen Abtastintensität über einem Schwellenwert (und Verwerfen jedes anderen Intervalls (aller anderen Intervalle)) umfassen.
Es versteht sich, dass diese Schritte sicherstellen, dass in dieser Stufe, in der nur ein Ionenpeak in einem Segment vorhanden ist, nur ein einziges Intervall von diesem Segment verbleibt. In diesem Fall kann das Verfahren durch Bestimmen einer oder mehrerer Eigenschaften (z. B. Schwerpunkt, Intensität und/oder Bereich usw.) des Ionenpeaks durch Analysieren der ungefilterten und/oder gefilterten Daten in diesem Intervall fortfahren. Dies kann durch Anpassen eines geeigneten (einzelnen) Peakmodells auf die Abtastungen des Intervalls erfolgen. Jedes geeignete Peakmodell kann verwendet werden, wie etwa eine Gaußsche Kurve oder eine asymmetrische Gaußsche Kurve.
Wenn mehrere Intervalle für ein Segment verbleiben, kann das Verfahren durch Verarbeiten jedes Intervalls nacheinander fortgesetzt werden. In Ausführungsformen wird die Summe der Intensitäten der Abtastungen jedes Intervalls berechnet, und die Intervalle werden dann gemäß der für jedes Intervall berechneten Summe sortiert, z. B. von der höchsten zu der niedrigsten.
Das Verfahren kann das Anpassen eines (ersten) einzelnen Peakmodells auf die Abtastungen des (ersten) Intervalls mit der höchsten Summe umfassen. Als Nächstes können für das (zweite) Intervall mit der nächsthöchsten Summe die Abtastungen des Intervalls unter Verwendung des ersten Peakmodells modifiziert werden (zumindest in dem Ausmaß, dass das erste Peakmodell das zweite Intervall überlappt). Zum Beispiel können Intensitätswerte, die aus dem ersten Peakmodell bestimmt werden, jeweils von entsprechenden Intensitätswerten einer oder mehrerer oder jeder der Abtastungen des zweiten Intervalls subtrahiert werden, z. B. um einen Satz von modifizierten Abtastungen für das zweite Intervall zu erzeugen. Das Verfahren kann fortgesetzt werden, indem ein (zweites) einzelnes Peakmodell an die modifizierten Abtastungen des zweiten Intervalls angepasst wird.
Dieser Prozess kann für jedes verbleibende Intervall (alle verbleibenden Intervalle) des Segments fortgesetzt werden, um aus dem Intervall mit der höchsten Summe zu dem Intervall mit der niedrigsten Summe zu gelangen, wobei die Abtastungen jedes Intervalls zunächst unter Verwendung jedes Peakmodells (und aller Peakmodelle) modifiziert werden, das/die bereits für andere Intervalle dieses Segments bestimmt wurde(n) (zumindest in dem Ausmaß, dass das betreffende Peakmodell das betreffende Intervall überlappt). Dies kann das Subtrahieren von Intensitätswert(en), der/die aus dem/den vorhandenen Peakmodell(en) bestimmt wird/werden, aus entsprechenden Intensitätswerten einer oder mehrerer oder jeder der Abtastungen für das aktuelle Intervall umfassen, z. B. um einen Satz von modifizierten Abtastungen für das aktuelle Intervall zu erzeugen. Das Verfahren kann dann das (b) Anpassen eines (einzelnen) Peakmodells an die modifizierten Abtastungen des aktuellen Intervalls umfassen. Auf diese Weise können eine oder mehrere Eigenschaften (z. B. Schwerpunkt, Intensität und/oder Bereich usw.) jeder der mehreren Ionenpeaks im Segment bestimmt werden. Wiederum kann jedes geeignete (einzelne) Peakmodell für jedes Intervall verwendet werden, wie etwa eine Gaußsche Kurve oder eine asymmetrische Gaußsche Kurve.
In weiteren Ausführungsformen kann, wenn der vorstehend beschriebene Prozess für alle (gehaltenen) Intervalle eines Segments abgeschlossen wurde, der Peakmodellanpassungsprozess optional iteriert werden. Dies kann durch Modifizieren der Abtastungen des ersten Intervalls unter Verwendung jedes Peakmodells (und aller Peakmodelle) erfolgen, das/die für die anderen Intervalle in dem Segment erzeugt wird/werden. Dies kann das Subtrahieren von Intensitätswert(en), der/die aus diesem/diesen vorhandenen Peakmodell(en) bestimmt wird/werden, aus entsprechenden Intensitätswerten einer oder mehrerer oder jeder der Abtastungen für das erste Intervall umfassen, z. B. um einen Satz von modifizierten Abtastungen für das erste Intervall zu erzeugen. Das Verfahren kann das Anpassen eines modifizierten ersten Peakmodells an die modifizierten Abtastungen des ersten Intervalls umfassen. Dann kann das Verfahren wie vorstehend beschrieben fortgesetzt werden, wobei jedoch das modifizierte erste Peakmodell anstelle des ersten Peakmodells verwendet wird, und wobei in jedem Schritt die Abtastungen jedes Intervalls unter Verwendung des aktuellsten Peakmodells (der aktuellsten Peakmodelle), das/die in Bezug auf die anderen Intervalle in dem Segment erzeugt wird/werden, modifiziert werden.
Somit kann das Verfahren, wenn ein Satz von Peakmodellen durch Anpassen eines Peakmodells an jedes der mehreren verbleibenden Intervalle erzeugt wurde, Folgendes umfassen: (c) Verwenden der Peakmodelle des Satzes außer dem ersten Peakmodell, um die Abtastungen des Intervalls mit der höchsten Summe zu modifizieren; (d) Anpassen eines ersten modifizierten Peakmodells an die modifizierten Abtastungen des Intervalls mit der höchsten Summe und Ersetzen des ersten Peakmodells durch das erste modifizierte Peakmodell in dem Satz von Peakmodellen; (e) Verwenden der Peakmodelle des Satzes außer dem zweiten Peakmodell, um die Abtastungen des Intervalls mit der zweithöchsten Summe zu modifizieren; und (f) Anpassen eines zweiten modifizierten Peakmodells an die modifizierten Abtastungen des Intervalls mit der zweithöchsten Summe und Ersetzen des zweiten Peakmodells durch das zweite modifizierte Peakmodell in dem Satz von Peakmodellen. Das Verfahren kann optional ferner (g) für jedes Intervall (und alle Intervalle) jedes verbleibenden Intervalls (aller verbleibenden Intervalle) des Segments außer das Intervall mit der höchsten Summe und das Intervall mit der zweithöchsten Summe das Durchführen der Schritte (h) und (i) umfassen: (h) Modifizieren der Abtastungen des Intervalls mit der nächsthöchsten Summe unter Verwendung der Peakmodelle des Satzes außer dem Peakmodell für das aktuelle Intervall; und (i) Anpassen eines Peakmodells an die modifizierten Abtastungen des aktuellen Intervalls und Ersetzen des Peakmodells für das aktuelle Intervall durch das modifizierte Peakmodell für das aktuelle Intervall in dem Satz von Peakmodellen.
In Ausführungsformen kann dieser Iterationsprozess (d. h. Schritte (c) bis (i)) wie gewünscht ein- oder mehrmals wiederholt werden. Die Iteration(en) kann/können beispielsweise beendet werden, wenn die Modellparameter eine gewünschte Präzision erreicht haben oder wenn eine definierte maximale Anzahl von Iterationen erreicht wurde.
Als optionaler letzter Schritt kann das Verfahren das Durchführen einer (nichtlinearen) Anpassung des Vollsegments umfassen, z. B. unter Verwendung eines Multipeak-Modells. Die Anfangswerte für diese Anpassung können aus dem/den einzelnen Ionenpeakmodell(en) abgeleitet werden, das/die in dem/den vorherigen Schritt(en) bestimmt wurde(n). Dieser Schritt kann die Genauigkeit der verschiedenen bestimmten Eigenschaften auf Kosten der zusätzlichen Verarbeitungszeit erhöhen. In einigen Ausführungsformen wird dieser Schritt nicht durchgeführt, da festgestellt wurde, dass ohne diesen Schritt eine ausreichende Genauigkeit erhalten werden kann.
Sobald ein oder mehrere Endmodelle für das Segment bestimmt wurden, können das eine oder die mehreren Peakmodelle jeweils verwendet werden, um eine oder mehrere Eigenschaften jedes Ionenpeaks in dem Segment, wie etwa dessen Schwerpunkt, Intensität und/oder Bereich, zu bestimmen. Die eine oder die mehreren Eigenschaften jedes Ionenpeaks können dann wie gewünscht verwendet werden. Zum Beispiel kann eine physikalisch-chemische Eigenschaft jedes Ions in dem Segment, wie etwa dessen Masse-zu-Ladung-Verhältnis und/oder Ionenmobilität, bestimmt werden.
Ein weiterer Gesichtspunkt stellt ein nichtflüchtiges computerlesbares Speichermedium bereit, das einen Computersoftwarecode speichert, der, wenn er auf einem Prozessor ausgeführt wird, das/die vorstehend beschriebene(n) Verfahren ausführt.
Ein weiterer Gesichtspunkt stellt ein Steuerungssystem für ein Analysegerät, wie etwa ein Masse- und/oder Ionenmobilitätsspektrometer, bereit, wobei das Steuerungssystem konfiguriert ist, um das Analysegerät zu veranlassen, das/die vorstehend beschriebene(n) Verfahren auszuführen.
Ein weiterer Gesichtspunkt stellt ein Analysegerät, das einen Ionenanalysator und ein Steuerungssystem wie vorstehend beschrieben umfasst, bereit.
Ein weiterer Gesichtspunkt stellt ein Analysegerät bereit, das Folgendes umfasst:

einen Ionenanalysator; und
ein Steuerungssystem, das konfiguriert ist zum:
- (i) Empfangen eines von dem Ionenanalysator erzeugten Datensegments, wobei das Datensegment Daten umfasst, die einem ersten Ankunftszeitintervall zugeordnet sind;
- (ii) Anlegen eines Filters auf das Datensegment, um eine gefilterte Version des Datensegments zu erzeugen, wobei eine dem Filter zugeordnete Breite konfiguriert ist, um von einer Breite einer erwarteten Ionenankunftszeitverteilung für den Ionenanalysator für Ankunftszeiten innerhalb des ersten Ankunftszeitintervalls abhängig zu sein;
- (iii) Identifizieren eines oder mehrerer Ionenpeaks in der gefilterten Version des Datensegments; und dann
- (iv) Bestimmen einer oder mehrerer Eigenschaften jedes Ionenpeaks des einen oder der mehreren identifizierten Ionenpeaks.

Diese Gesichtspunkte und Ausführungsformen können, und in Ausführungsformen tun sie dies, jedes oder mehrere der hierin beschriebenen optionalen Merkmale einschließen.
Somit kann das Analysegerät zum Beispiel ein Massen- und/oder Ionenmobilitätsspektrometer sein. Der Ionenanalysator kann ein Flugzeit- ( ToF) Massenanalysator sein, wie ein Multireflexions-Flugzeit- (MR-ToF) Analysator.
BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
Verschiedene Ausführungsformen werden nun unter Bezugnahme auf die beigefügten Figuren ausführlicher beschrieben, in denen:

1 schematisch ein Analysegerät gemäß Ausführungsformen zeigt;
2 schematisch einen Multireflexions-Flugzeitmassenanalysator gemäß Ausführungsformen zeigt;
3 schematisch einen Prozess zum Erfassen von Ionen in einem Ionenanalysator gemäß Ausführungsformen veranschaulicht;
4A ein digitalisiertes Signal zeigt, das Ionenpeaks einschließt, die zwei unterschiedlichen Ionensorten entsprechen, und 4B ein digitalisiertes Signal zeigt, das Ionenpeaks einschließt, die einer Signalionensorte entsprechen;
5 schematisch ein Verfahren gemäß Ausführungsformen zeigt;
6 das Verfahren von 5 für ein Signal veranschaulicht, das Ionenpeaks einschließt, die zwei unterschiedlichen Ionensorten entsprechen;
7 das Verfahren von 5 für ein Signal veranschaulicht, das Ionenpeaks einschließt, die einer einzelnen Ionensorte entsprechen;
8 schematisch ein Verfahren gemäß Ausführungsformen zeigt;
9 die Konvergenz des geschätzten Schwerpunkts und der geschätzten Peakfläche während der Iteration des Verfahrens gemäß Ausführungsformen unter Verwendung der Beispieldaten von 6 veranschaulicht;
10 eine geteilte Erfolgsrate in Abhängigkeit von dem Abstand zwischen zwei Peaks für das Verfahren gemäß Ausführungsformen zeigt;
11 die Anzahl falscher Positive in Abhängigkeit des Abstands zwischen zwei Peaks für das Verfahren gemäß Ausführungsformen zeigt;
12 eine geteilte Erfolgsrate in Abhängigkeit des Abstands zwischen zwei Peaks für das Verfahren gemäß Ausführungsformen zeigt;
13 die Anzahl falscher Positive in Abhängigkeit des Abstands zwischen zwei Peaks für das Verfahren gemäß Ausführungsformen zeigt; und
14 die Genauigkeit in Abhängigkeit des Abstands zwischen zwei Peaks gemäß Ausführungsformen zeigt.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
1 veranschaulicht schematisch ein Analysegerät, das gemäß Ausführungsformen betrieben werden kann. Das Analysegerät kann ein Massenspektrometer (das optional einen Ionenmobilitätsabscheider einschließen kann) oder ein Ionenmobilitätsspektrometer sein. Wie in 1 gezeigt, schließt das Analysegerät eine Ionenquelle 10, eine oder mehrere Ionenübertragungsstufen 20 und einen Analysator 30 ein.
Die Ionenquelle 10 ist konfiguriert, um Ionen aus einer Probe zu erzeugen. Die Ionenquelle 10 kann jede geeignete kontinuierliche oder gepulste Ionenquelle sein, wie etwa eine Elektrospray-Ionisierungsquelle (ESI-Quelle), eine MALDI-Ionenquelle, eine atmosphärische Druckionisierungsquelle (API-Quelle), eine Plasmaionenquelle, eine Elektronenionisierungsquelle, eine chemische Ionisierungsionenquelle und so weiter. In einigen Ausführungsformen kann mehr als eine Ionenquelle bereitgestellt und verwendet werden. Die Ionen können jede geeignete Art von zu analysierenden Ionen sein, z. B. kleine und große organische Moleküle, Biomoleküle, DNA, RNA, Proteine, Peptide, Fragmente davon und dergleichen.
Die Ionenquelle 10 kann optional mit einer Trennvorrichtung, wie etwa einer Flüssigchromatographie-Trennvorrichtung oder einer Kapillarelektrophorese-Trennvorrichtung (nicht gezeigt), gekoppelt sein, sodass die in der Ionenquelle 10 ionisierte Probe von der Trennvorrichtung stammt.
Die Ionenübertragungsstufe(n) 20 sind stromabwärts der Ionenquelle 10 angeordnet und können eine atmosphärische Druckschnittstelle und eine oder mehrere Ionenführungen, Linsen und/oder andere Ionenoptik-Vorrichtungen einschließen, die so konfiguriert sind, dass die meisten oder alle durch die von der Ionenquelle 10 erzeugten Ionen von der Ionenquelle 10 zu dem Analysator 30 übertragen werden können. Die Ionenübertragungsstufe(n) 20 kann/können eine beliebige geeignete Anzahl und Konfiguration von Ionenoptik - Vorrichtungen einschließen, beispielsweise optional eines oder mehrere der Folgenden einschließen: eine oder mehrere HF- und/oder Multipol-Ionenführungen, eine oder mehrere Ionenführungen für Kühlionen, eine oder mehrere massenselektive Ionenführungen und so weiter.
Der Analysator 30 ist stromabwärts der Ionenübertragungsstufe(n) 20 angeordnet und ist konfiguriert, um Ionen von der/den Ionenübertragungsstufe(n) 20 aufzunehmen. Der Analysator ist konfiguriert, um die Ionen zu analysieren, um so eine physikalisch-chemische Eigenschaft der Ionen zu bestimmen, wie deren Masse-zu-Ladung-Verhältnis, Masse, Ionenmobilität und/oder Kollisionsquerschnitt (CCS). Dazu ist der Analysator 30 konfiguriert, um Ionen entlang eines Ionenpfads innerhalb des Analysator s 30 zu bewegen und die benötigte Zeit (die Driftzeit) für Ionen zu messen, die sich entlang des Ionenpfads bewegen. Somit kann der Analysator 30 einen Ionendetektor umfassen, der am Ende des Ionenpfads angeordnet ist, wobei der Analysator konfiguriert ist, um die Ankunftszeit von Ionen am Detektor aufzuzeichnen. Das Gerät kann konfiguriert sein, um die physikalisch-chemische Eigenschaft der Ionen aus ihrer gemessenen Ankunftszeit zu bestimmen. Das Gerät kann konfiguriert sein, um ein Spektrum der analysierten Ionen, wie etwa ein Massenspektrum oder ein Ionenmobilitätsspektrum, zu erzeugen.
In bestimmten Ausführungsformen ist der Analysator 30 ein Flugzeit- (ToF) Massenanalysator, z. B. dazu konfiguriert, um das Masse-zu-Ladung-Verhältnis (m/z) von Ionen zu bestimmen, indem er die Ionen entlang eines Ionenpfads innerhalb eines Driftbereichs des Analysators bewegt, wobei der Driftbereich bei hohem Vakuum (z. B. < 1 × 10^-5 mbar) gehalten wird. Ionen können durch ein elektrisches Feld in den Driftbereich beschleunigt werden und können durch einen Ionendetektor erfasst werden, der am Ende des Ionenpfads angeordnet ist. Die Beschleunigung kann veranlassen, dass Ionen mit einem relativ niedrigen Masse-zu-Ladung-Verhältnis eine relativ hohe Geschwindigkeit erreichen und den Ionendetektor vor Ionen mit einem relativ hohen Masse-zu-Ladung-Verhältnis erreichen. Somit gelangen Ionen nach einer durch ihre Geschwindigkeit und die Länge des Ionenpfads bestimmten Zeit zum Ionendetektor, was es ermöglicht, das Masse-zu-Ladung-Verhältnis der Ionen zu bestimmen. Jedes Ion oder jede Gruppe von Ionen, die am Detektor ankommt, kann durch den Detektor abgetastet werden, und das Signal aus dem Detektor kann digitalisiert werden. Ein Prozessor kann dann einen Wert bestimmen, der die Flugzeit und/oder das Masse-zu-Ladung-Verhältnis („m/z“) des Ions oder der Gruppe von Ionen angibt. Daten für mehrere Ionen können gesammelt und kombiniert werden, um ein Flugzeit- („ToF“) Spektrum und/oder ein Massespektrum zu erzeugen.
In alternativen Ausführungsformen ist der Analysator 30 ein Ionenmobilitätsanalysator, z. B. konfiguriert, um die Ionenmobilität von Ionen zu bestimmen, indem die Ionen entlang eines Ionenpfads innerhalb eines Driftbereichs des Analysators geleitet werden, wobei ein Puffergas im Driftbereich bereitgestellt wird. Ionen können durch das Puffergas durch ein elektrisches Feld gedrückt werden (oder Ionen können durch einen Gasstrom durch den Driftbereich gedrückt werden, wobei ein elektrisches Feld angeordnet ist, um dem Gasstrom entgegenzuwirken), und können von einem Ionendetektor erfasst werden, der am Ende des Ionenpfads angeordnet ist. Ionen mit die einer relativ hohen Mobilität erreichen den Ionendetektor vor Ionen mit einer relativ niedrigen Mobilität. Somit können sich Ionen gemäß ihrer Ionenmobilität trennen und können mit einer durch ihre Ionenmobilität bestimmten Ankunftszeit zum Ionendetektor gelangen. Jedes Ion oder jede Gruppe von Ionen, die am Detektor ankommt, kann durch den Detektor abgetastet werden, und das Signal aus dem Detektor kann digitalisiert werden. Ein Prozessor kann dann einen Wert bestimmen, der die Ankunftszeit und/oder Ionenmobilität des Ions oder der Gruppe von Ionen angibt. Daten für mehrere Ionen können gesammelt und kombiniert werden, um ein Ankunftszeitspektrum und/oder ein Ionenmobilitätsspektrum zu erzeugen.
Es ist zu beachten, dass 1 lediglich schematisch ist und dass das Analysegerät eine beliebige Anzahl von einer oder mehreren zusätzlichen Komponenten einschließen kann und dies in Ausführungsformen tut. Zum Beispiel schließt das Analysegerät in einigen Ausführungsformen eine Kollisions- oder Reaktionszelle zum Fragmentieren oder Reagieren von Ionen ein, und die von dem Analysator 30 analysierten Ionen können Fragment- oder Produktionen sein, die durch Fragmentieren oder Reagieren von Elternionen erzeugt werden, die durch die Ionenquelle 10 erzeugt werden.
Wie auch in 1 gezeigt, unterliegt das Gerät der Steuerung einer Steuerungseinheit 40, wie etwa einem entsprechend programmierten Computer, der den Betrieb verschiedener Komponenten des Geräts einschließlich des Analysators 30 steuert. Die Steuerungseinheit 40 kann auch Daten von verschiedenen Komponenten empfangen und verarbeiten, die den/die Detektor(en) gemäß hierin beschriebenen Ausführungsformen einschließen.
2 veranschaulicht im Detail schematisch eine beispielhafte Ausführungsform des Analysators 30. In dieser Ausführungsform ist der Analysator 30 ein Multireflexions-Flugzeit- (MR-ToF) Massenanalysator.
Wie in 2 gezeigt, schließt der Multireflexions-Flugzeitanalysator 30 ein Paar Ionenspiegel 31, 32 ein, die in einer ersten Richtung X voneinander beabstandet sind und einander zugewandt sind. Die Ionenspiegel 31, 32 sind entlang einer orthogonalen Driftrichtung Y zwischen einem ersten Ende und einem zweiten Ende verlängert.
An einem Ende (dem ersten Ende) des Analysators ist eine Ionenquelle (Injektor) 33 angeordnet, die in Form einer Ionenfalle vorliegen kann. Die Ionenquelle 33 kann angeordnet und konfiguriert sein, um Ionen von der/den Ionenübertragungsstufe(n) 20 aufzunehmen. Ionen können in der Ionenquelle 33 akkumuliert werden, bevor sie in den Raum zwischen den Ionenspiegeln 31, 32 injiziert werden. Wie in 2 gezeigt, können Ionen aus der Ionenquelle 33 mit einem relativ kleinen Injektionswinkel oder einer relativ kleinen Driftrichtungsgeschwindigkeit injiziert werden, wodurch eine Zickzack-Ionenbahn erzeugt wird, wobei unterschiedliche Oszillationen zwischen den Spiegeln 31, 32 räumlich getrennt sind.
Eine oder mehrere Linsen und/oder Deflektoren können entlang des Ionenpfads zwischen der Ionenquelle 33 und dem Ionenspiegel 32 angeordnet sein, worauf die Ionen zuerst stoßen. Zum Beispiel können, wie in 2 gezeigt, eine erste Out-of-Plane-Linse 34, ein Injektionsdeflektor 35 und eine zweite Out-of-Plane-Linse 36 entlang des Ionenwegs zwischen der Ionenquelle 33 und dem zuerst durch die Ionen angetroffen Ionenspiegel 32 angeordnet sein. Andere Anordnungen wären möglich. Im Allgemeinen können die eine oder die mehreren Linsen und/oder Deflektoren konfiguriert sein, um den Ionenstrahl angemessen zu konditionieren, zu fokussieren und/oder abzulenken, d. h. derart, dass er veranlasst wird, die gewünschte Bahn durch den Analysator anzunehmen.
Der Analysator schließt auch einen anderen Deflektor 37 ein, der entlang des Ionenpfads zwischen den Ionenspiegeln 31, 32 angeordnet ist. Wie in 2 gezeigt, kann der Deflektor 37 ungefähr äquidistant zwischen den Ionenspiegeln 31, 32 entlang des Ionenwegs nach seiner ersten Ionenspiegelreflexion (in Ionenspiegel 32) und vor seiner zweiten Ionenspiegelreflexion (in dem anderen Ionenspiegel 31) angeordnet sein.
Der Analysator schließt auch einen Detektor 38 ein. Der Detektor 38 kann ein beliebiger geeigneter Ionendetektor sein, der konfiguriert ist, um Ionen zu erfassen und um z. B. eine Intensität und eine Ankunftszeit zu erfassen, die der Ankunft des Ions/der Ionen beim Detektor zugewiesen sind. Geeignete Detektoren schließen zum Beispiel einen oder mehrere Konversionsdynoden ein, optional gefolgt von einem oder mehreren gefolgt von einem oder mehreren Elektronenmultiplikatoren und dergleichen.
Zum Analysieren von Ionen können Ionen aus der Ionenquelle 33 in den Raum zwischen den Ionenspiegeln 31, 32 injiziert werden, so dass die Ionen einen Zickzack-Ionenweg mit mehrfachen Reflexionen zwischen den Ionenspiegeln 31, 32 in der X-Richtung annehmen, während: (a) sie entlang der Driftrichtung Y in Richtung des gegenüberliegenden (zweiten) Endes der Ionenspiegel 31, 32 driften, (b) die Driftrichtungsgeschwindigkeit in der Nähe des zweiten Endes der Ionenspiegel 31, 32 umkehren und dann (c) entlang der Driftrichtung Y zum Deflektor 37 zurückdriften. Die Ionen können dann veranlasst werden, sich von dem Deflektor 37 zum Detektor 38 zu bewegen.
In dem Analysator von 2 sind beide Ionenspiegel 31, 32 in Bezug auf die X- und/oder Drift-Y-Richtung gekippt. Es wäre stattdessen möglich, dass nur einer der Ionenspiegel 31, 32 gekippt ist, und z. B. der andere der Ionenspiegel 31, 32 parallel zur Drift-Y-Richtung angeordnet sein soll. Im Allgemeinen weisen die Ionenspiegel einen nicht konstanten Abstand voneinander in der X-Richtung entlang ihrer Längen in der Driftrichtung Y auf. Der Driftrichtungsgeschwindigkeit von Ionen in Richtung des zweiten Endes der Ionenspiegel wird ein elektrisches Feld entgegengesetzt, das sich aus dem nicht konstanten Abstand der beiden Spiegel voneinander ergibt, und dieses elektrische Feld veranlasst, dass die Ionen ihre Driftrichtungsgeschwindigkeit in der Nähe des zweiten Endes der Ionenspiegel umkehren und entlang der Driftrichtung in Richtung des Deflektors 37 zurückdriften.
Der in 2 dargestellte Analysator umfasst ferner ein Paar korrigierender Streifenelektroden 39. Ionen, die sich die Driftlänge herunterbewegen, werden mit jedem Durchlauf durch die Spiegel 31, 32 leicht abgelenkt, und die zusätzlichen Streifenelektroden 39 werden verwendet, um den Flugzeitfehler zu korrigieren, der durch den variierenden Abstand zwischen den Spiegeln erzeugt wird. Zum Beispiel können die Streifenelektroden 39 elektrisch vorgespannt sein, sodass die Periode der Ionenoszillation zwischen den Spiegeln entlang der gesamten Driftlänge im Wesentlichen konstant ist (trotz des nicht konstanten Abstands zwischen den beiden Spiegeln davon). Die Ionen werden schließlich selbst zurück in den Driftraum reflektiert und beim Detektor 38 fokussiert.
Weitere Details des Multireflexions-Flugzeitmassenanalysators des Typs mit Kippspiegel von 2 sind in US-Patent Nr. 9,136,101 beschrieben.
Es sollte beachtet werden, dass im Allgemeinen der Analysator 30 jede geeignete Art von Flugzeit- (ToF) Massenanalysator sein kann (oder tatsächlich ein Ionenmobilitätsanalysator). Zum Beispiel kann der Analysator ein Multireflexions-Flugzeitmassenanalysator des Typs mit einer einzelnen Linse sein, z. B. wie in GB 2,580,089 beschrieben.
Im Allgemeinen nutzen Flugzeit- (ToF) Massenanalysatoren mit Ionenaufpralldetektoren die Eigenschaft, dass die Flugzeit eines Ions in einem elektrostatischen Feld proportional zu der Quadratwurzel des Masse-zu-Ladung-Verhältnisses (m/z) ist. Ionen werden gleichzeitig aus einer Ionenquelle ausgestoßen (z. B. einem orthogonalen Beschleuniger oder einer Hochfrequenz-Ionenfalle), auf eine wünschenswerte Energie beschleunigt und treffen nach dem Flug mit einer bestimmten Entfernung auf einen Ionendetektor.
3 veranschaulicht schematisch den Prozess eines Pakets von Ionen 50, das durch den Detektor erfasst wird. Wie in 3 gezeigt, umfasst der Detektor eine Umwandlungsdynode 51, gefolgt von einer oder mehreren Elektronenmultiplikatorstufen 53. Der Detektor kann auch oder stattdessen einen oder mehrere Szintillatoren und/oder einen oder mehrere Photonenmultiplizierer usw. einschließen. in der in 3 dargestellten Ausführungsform werden die Ionen 50 veranlasst, auf die Umwandlungsdynode 51 zu wirken, woraufhin Sekundärelektronen 52 erzeugt werden. Die Sekundärelektronen 52 werden dann durch die eine oder die mehreren Stufen der Elektronenmultiplikation 53 verstärkt, um ein Signal zu erzeugen, das die Intensität der an der Umwandlungsdynode 51 empfangenen Ionen 50 in Abhängigkeit von der Zeit angibt.
Das erzeugte Signal wird durch die Datenerfassungselektronik 54, wie etwa einen Digitalisierer, z. B. entweder einen Zeit-Digital-Wandler (TDC) oder einen Analog-Digital-Wandler (ADC), aufgezeichnet. Wie in 3 gezeigt, führt dies zu zeitaufgelösten Peaks 55, die durch Ionen des gleichen Masse-zu-Ladung-Verhältnisses erzeugt werden. Da die Flugdistanz für alle Ionen 50 im Wesentlichen gleich ist, wird die Ionenankunftszeit verwendet, um das Masse-zu-Ladung-Verhältnis (m/z) der Ionen zu bestimmen, das dann zur Ionenidentifikation verwendet werden kann.
ToF-Massenanalysatoren erfassen üblicherweise Signale mit einer Rate zwischen etwa 100 Hz und 10 kHz, wobei jedes Signal möglicherweise Hunderte verschiedener Ionenpeaks enthält. Jedes Signal entspricht einem jeweiligen Paket von Ionen 50, die durch den Injektor 33 in den Analysator ausgestoßen werden. Es kann wünschenswert sein, diese Signale in Echtzeit zu analysieren, z. B. so, dass die Parameter für nachfolgende Scans basierend auf den Ergebnissen der Analyse eingestellt werden können.
Die von der Datenerfassungselektronik 54 aufgezeichneten Peaks können jedoch komplizierte Formen aufweisen, und Peaks, die sich von unterschiedlichen Ionensorten ableiten, können sich überlappen. Daher stellen Ausführungsformen ein Verfahren zum Identifizieren von Peaks bereit, die unterschiedlichen Masse-zu-Ladung-Verhältnissen aus dem aufgezeichneten Signal entsprechen, und dann eine Ankunftszeit, eine Intensität und/oder eine oder mehrere andere Eigenschaften jedem dieser Peaks zuzuweisen.
Es können zwei Randfälle identifiziert werden, die das Peak-Anpassungsverfahren ansprechen sollte. Diese sind durch 4 veranschaulicht.
Wie in 4A gezeigt, werden im ersten Randfall zwei überlappende Peaks durch zwei unterschiedliche Ionensorten mit ähnlichen Masse-zu-Ladung-Verhältnissen erzeugt. Die überlappenden Peaks sollten entflochten sein, um die Ankunftszeit und/oder andere Parameter für jede der beiden Sorten individuell zu schätzen.
Wie in 4B, im zweiten Randfall, gezeigt, erzeugt eine einzelne Ionensorte einen multimodalen Peak, wobei dieser Peak nicht als Signal interpretiert werden sollte, der sich aus unterschiedlichen Ionensorten (wie im ersten Fall) ergibt, sondern als ein Signal behandelt werden sollte, das nur von einer einzelnen Sorte stammt. Es ist anzumerken, dass, wenn mehrere Signale gemittelt wurden oder wenn mehr Ionen in dem Signal vorhanden waren, die multimodale Struktur dieses Peaks verschwinden würde.
Dieser zweite Fall ist besonders relevant für Multireflexions-Flugzeit- (MR-ToF) Analysatoren. Wie vorstehend beschrieben, werden in diesen Geräten die Ionentrajektorien unter Verwendung mehrerer Reflexionen zwischen den Ionenspiegeln 31, 32 gefaltet, um eine lange Flugdistanz und damit eine lange Flugzeit T zu erreichen. In diesem Fall kann eine eher breite Wahrscheinlichkeitsverteilung für die Ionenankunftszeit mit der Breite ΔT noch zu einer sehr hohen Auflösung führen, die proportional zum Verhältnis ΔT / T ist. Andererseits wandeln Ionendetektoren des Stands der Technik einfallende Ionen in Spannungsimpulse mit einer Halbwertsbreite (FWHM) unter 1 ns um, was deutlich weniger als ΔT für MR-ToF-Geräte sein kann. In diesem Fall, wenn nur wenige Ionen einer Sorte detektiert werden, ist es sehr wahrscheinlich, dass ein multimodales Signal, wie das in 4B gezeigte Signal, aufgezeichnet wird. Nur wenn viele solcher Signale gemittelt wurden, tritt ein unimodaler Peak auf, der eine ähnliche Form wie die Ankunftszeitverteilung aufweist. Das Mitteln ist jedoch zeitaufwändig und kann, wenn möglich, weggelassen werden, um eine schnelle Analyse einer gegebenen Abtastung zu erreichen. In ähnlicher Weise würde eine größere Anzahl von Ionen und ein besseres Signal-Rausch-Verhältnis die Wahrscheinlichkeit reduzieren, auf multimodale Peaks zu treffen, aber dies kann nicht immer erreicht werden.
Die Breite der Ankunftszeitverteilung hängt üblicherweise von der Ankunftszeit selbst ab. Dies führt zu Peaks von stark unterschiedlichen Breiten, wenn ein großer Masse-zu-Ladung-Bereich analysiert wird. Insbesondere für Ionen mit einem großen Masse-zu-Ladung-Verhältnis können breite Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Ionenankunftszeit erwartet werden, was zu multimodalen Signalen führt, die nur durch eine einzige Ionensorte erzeugt werden.
Diese multimodalen Peaks können von Ionen einer einzelnen Sorte aufgrund von schlechten Ionenstatistiken und Rauschen entstehen, und die Modi solcher Peaks können leicht als mehrere überlappende Peaks interpretiert werden. Um dies zu vermeiden, werden glättende Splinefunktionen (z. B. Cudinov, a. V., et al. „Interpolational and smoothing cubic spline for mass spectrometry data analysis", International Journal of Mass Spectrometry 396 (2016): 42-47.), kontinuierliche Wavelet-Transformationen (z. B. Du, Pan, Warren A. Kibbe und Simon M. Lin. „Improved peak detection in mass spectrum by incorporating continuous wavelet transform-based pattern matching“, Bioinformatics 22.17 (2006): 2059-2065; und Lange, Eva, et al. „High-accuracy peak picking of proteomics data using wavelet techniques", Biocomputing 2006. 2006. 243-254), und diskrete Wavelet-Transformationen (z.B. Coombes, Kevin R., et al. „Improved peak detection and quantification of mass spectrometry data acquired from surface-enhanced laser desorption and ionization by denoising spectra with the undecimated discrete wavelet transform", Proteomics 5.16 (2005): 4107-4117) im Stand der Technik verwendet, um Signal und Rauschen zu trennen und nach Ionenpeaks auf unterschiedlichen Skalen zu suchen. Die Erfinder haben jedoch festgestellt, dass das Durchführen einer Filterung auf unterschiedlichen Skalen und die Suche nach Peaks auf allen Skalen sehr zeitaufwändig sein können und daher nicht für eine Echtzeitanalyse von Spektren geeignet sind, die mit einer Rate von 100 Hz bis 10 kHz aufgezeichnet wurden.
Die US-Patentanmeldung Nr. US 2009/0072134 verwendet ein massenabhängiges Binning der eingehenden Daten, sodass jeder Peak über den vollen Massenbereich hinweg in Bezug auf Anzahl von Bins eine ähnliche FWHM aufweist. Dies führt jedoch dazu, dass Informationen während des Binning-Prozesses verloren gehen.
Somit führen Verfahren nach dem Stand der Technik entweder eine Analyse auf vielen unterschiedlichen Skalen durch, was rechenaufwendig ist, oder verwenden Binning, was zu einem Präzisionsverlust führt.
5 zeigt ein Verfahren gemäß verschiedenen Ausführungsformen. Der Ansatz erfordert keine Glättungstechnik auf unterschiedlichen Skalen und reduziert die Wahrscheinlichkeit, einen multimodalen Peak als überlappende Peaks unterschiedlicher Ionensorten zu interpretieren. 5 ist ein Flussdiagramm, das die Hauptschritte des Algorithmus gemäß verschiedenen Ausführungsformen veranschaulicht.
Wie in 5 gezeigt, wird in einem ersten Schritt 60 das Spektrum unter Verwendung eines Schwellenwerts in verschiedene Segmente geschnitten. Nur Abtastungen über dem Schwellenwert zusammen mit einigen angrenzenden Abtastungen werden zurückgehalten. Dieser Schritt kann leicht in der Firmware des ADC 54 implementiert werden.
In einem zweiten Schritt 61 wird ein Gaußscher Filter an die Rohdaten jedes Segments angelegt. Wenn die Breite des Glättungskerns in der Größenordnung der Breite der Ankunftszeitverteilung in diesem Segment liegt, verwandelt der Filter üblicherweise multimodale Peaks in einen unimodalen Peak. Dies vermeidet eine falsche Identifizierung mehrerer Peaks.
Um die korrekte Breite der Ankunftszeitverteilung eines Ions mit einer gegebenen Ankunftszeit zu finden, wird der ToF-Analysator kalibiriert. Dieses Vorwissen ermöglicht es dem Algorithmus, einen Peak auf einer spezifischen Skala zu suchen, anstatt Peaks auf allen Skalen wie im Stand der Technik zu betrachten und dadurch die Analyse erheblich zu beschleunigen.
In einigen Ausführungsformen hat es sich als ausreichend erwiesen, eine lineare Abhängigkeit anzunehmen. Somit kann die Breite δt des Glättungskerns proportional zur mittleren Ankunftszeit T im aktuellen Segment sein. Der Faktor zwischen diesen beiden kann als „Zeit-Skalen-Faktor“ bezeichnet werden. In Ausführungsformen kann dieser Faktor in der Größenordnung von 1e^-6 liegen.
Ein etwas anspruchsvolleres Modell kann verwendet werden, z. B. der Form $δ t \propto \sqrt{δ t_{min}^{2} + {(\frac{T}{2 R})}^{2}} .$
Hier ist δt_min die Peakbreite, die bei kurzen Flugzeiten erhalten werden kann, begrenzt durch Auswirkungen wie die Anfangsenergie und die Positionsverteilung der Ionen, während $R = \frac{T}{2 δ t}$
sich auf die Auflösung bei hohem Masse-zu-Ladung-Verhältnis bezieht, die hauptsächlich durch Unterschiede in der Ionenweglänge aufgrund von Aberrationen im Gerät begrenzt ist. Andere Parameter, wie die Anzahl der Ionen, beeinflussen auch die Breite und Form der Verteilung, werden jedoch als weniger wichtig erachtet.
Sobald das Segment gefiltert wurde, werden lokale Minima in dem gefilterten Signal gefunden, und das Segment wird weiter in mehrere Intervalle an der Stelle dieser Minima unterteilt. Dies wird durch 6A veranschaulicht.
Es versteht sich, dass im Wesentlichen der Gaußsche Filter ein Musterabgleich ist, der ein Maximum an der Position der Peaks und der Minima dazwischen ergibt. Um dies weiter zu verbessern, ist es vorteilhaft, ein Modell der Ankunftszeitverteilung als Glättungskern zu verwenden. In Ausführungsformen kann die Ankunftszeitverteilung durch eine asymmetrische Gaußsche Funktion gut gestaltet werden, mit einem unterschiedlichen Wert für Sigma nach links und rechts von seiner Mitte, und dieses Modell kann als Glättungskern verwendet werden.
Als Alternative zum Gaußschen Filter im zweiten Schritt 61 kann eine kontinuierliche Wavelet-Transformation (CWT) angewendet werden, wobei die Skala des Wavelet wiederum proportional zur mittleren Ankunftszeit im aktuellen Segment ist. Unter Verwendung des Ricker-Wavelet (auch als Marr-Wavelet oder Mexikanischer-Hut-Wavelet bekannt) wird ein gefiltertes zweites Derivat des Signals erhalten. Die lokalen Maxima des transformierten Signals werden als eine erste Schätzung der Peakpositionen angenommen, wenn sie einen Schwellenwert überschreiten. Das Aufteilen erfolgt dann zwischen diesen geschätzten Peakpositionen. Unter Verwendung von CWT können zwei Peaks in Situationen identifiziert werden, in denen kein lokales Minimum zwischen den beiden Peaks vorhanden ist.
Im dritten Schritt 62 und vierten Schritt 63 werden nur Intervalle, in denen der maximale Intensitätswert einen gegebenen Schwellenwert überschreitet, behalten, und die verbleibenden Intervalle werden nacheinander verarbeitet.
Wenn das Signal im Segment nur von einer einzelnen Ionensorte stammt, sollte an diesem Punkt nur ein einzelnes Intervall belassen werden, so dass dann die Parameter nur eines einzelnen Peaks geschätzt werden sollten. Diese Situation ist durch 7 veranschaulicht.
Wenn mehrere Intervalle verbleiben, werden sie gemäß dem summierten Signal vom höchsten zum niedrigsten sortiert, und dann schätzt der Algorithmus die Parameter der Peaks in jedem dieser Intervalle nacheinander ab.
Angenommen, die Peakparameter in Intervall k mit rohen ungefilterten Abtastungen der Höhe y_i, die bei Flugzeiten t_i aufgezeichnet wurden, sollen geschätzt werden. In dem dritten Schritt 62 werden die Modellwerte f_l(t_i) zunächst bei diesen Flugzeiten von anderen Peaks subtrahiert, die bereits geschätzt wurden, um ŷ_i = y_i - Σ_l≠k f_l(t_i) zu erhalten. Ein Beispiel eines derartigen korrigierten Signals ist in 6C gezeigt.
Im vierten Schritt 63 werden die Parameter der Peaks unter Verwendung des verbleibenden Signals ŷ_i geschätzt. Um die Peakmitte T in einem gegebenen Intervall zu finden, können viele Verfahren verwendet werden. Zwei dieser Verfahren sind:

1. Berechnung des Schwerpunkts T = Σ_it_i · ŷ_i / Σ_it_i.
2. Berechnung des Mittelpunkts, in dem die kumulative Summe Σ_i<jŷ_i die Hälfte des Gesamtsignals erreicht.

Hier sind t_iund y_i die Abtastzeit und die Spannung. Das Maximum des Peaks y_max wird als gleich dem in diesem Intervall des Segments beobachteten maximalen Signal angenommen.
Alternativ könnte das Signal an der geschätzten Peakmitte verwendet werden. Die Breite des linken σ_l und rechten Teils σ_r des asymmetrischen Peaks wird so angepasst, dass der integrierte Bereich des Modells und die beobachteten Daten links und rechts von der geschätzten Peakmitte gleich sind. Diese Parameter führen zu dem folgenden Modell des Peaks: $f_{k} (t_{i}) = y_{m a x} exp (- \frac{{(t_{i} - T)}^{2}}{2 σ {(t_{i})}^{2}}) mit σ (t_{i}) = {\begin{matrix} σ_{l} if t_{i} < T \\ σ_{r} if t_{i} > T \end{matrix}$
Auf ähnliche Weise können Parameter anderer Modelle geschätzt werden.
Es ist anzumerken, dass in Ausführungsformen die gefilterte Version eines Segments nur zum Aufteilen der Peaks und nicht zum Anpassen des Modells verwendet wird. Stattdessen wird das Modell an das ursprüngliche ungefilterte Datensegment angepasst. Dadurch wird sichergestellt, dass die Auflösung beibehalten wird.
Nachdem ein Modell für jeden Peak erhalten wurde, können die Schätzungen optional iteriert werden. Für diese zusätzlichen Iterationen kann das vollständige Segment nur anstelle eines Intervalls verwendet werden. Es hat sich jedoch herausgestellt, dass es ausreichend ist, nur die Daten aus den entsprechenden Intervallen zu verwenden. Die Iteration(en) kann/können beendet werden, wenn die Parameter die gewünschte Präzision erreichen oder wenn eine definierte maximale Anzahl von Iterationen erreicht ist. Das Ergebnis dieser Iteration ist in 6D gezeigt.
8 ist ein Flussdiagramm, das Details des iterativen Prozesses des dritten Schritts 62 und vierten Schritts 63 des Verfahrens in der Situation veranschaulicht, in der mehrere Intervalle verbleiben. Wie in 8 gezeigt, wird das Gesamtsignal für jedes verbleibende Intervall berechnet (Schritt 70), und die Intervalle werden gemäß ihrem Gesamtsignal in der Reihenfolge von dem höchsten zu dem niedrigsten (Schritt 71) sortiert. Der Algorithmus wählt zunächst das Intervall mit dem höchsten Gesamtsignal aus (Schritt 72) und passt ein Peakmodell an dieses Intervall an (Schritt 73).
Als Nächstes wird bestimmt, ob das aktuelle Intervall das letzte Intervall ist (Schritt 74). Wenn dies nicht der Fall ist, wird das Intervall mit der nächsthöchsten Summe ausgewählt (Schritt 75). Dann nimmt der Algorithmus eine Schätzung der Signalmenge vor, die von Peaks in anderen Intervallen des Segments stammt, das in dem aktuellen Intervall auftritt (Schritt 76), und subtrahiert dieses geschätzte Signal von dem Signal in dem aktuellen Intervall (Schritt 77). Der Algorithmus kehrt dann zu Schritt 73 zurück, indem ein Peakmodell an das korrigierte Signal für das durch Schritt 77 erzeugte aktuelle Intervall angepasst wird.
Dieser Prozess wird in Schleifen wiederholt, indem jedes Intervall einzeln durchlaufen wird, bis das letzte Intervall erreicht ist, wobei Schritt 74 bestimmt, dass das aktuelle Intervall das letzte Intervall ist. Als Nächstes wird bestimmt, ob die maximale Anzahl von Iterationen erreicht wurde (Schritt 78). Wenn dies der Fall ist, wird der Prozess beendet (Schritt 79), und der aktuelle Satz von Peakmodellen wird ausgegeben und/oder zur weiteren Analyse verwendet.
Wenn andererseits die maximale Anzahl von Iterationen nicht erreicht wurde, wird das gesamte Verfahren iteriert, beginnend mit dem Intervall mit dem höchsten Gesamtsignal (Schritt 80). In diesem Fall wird jedoch, wie aus 8 ersichtlich, das erste Intervall den Schritten 76 und 77 unterzogen (d. h. durch Subtrahieren einer geschätzten Signalmenge, die von Peaks in anderen Intervallen des Segments stammt, das in dem aktuellen Intervall erscheint, von dem Signal des aktuellen Intervalls), bevor ein Peakmodell in Schritt 73 an das korrigierte Signal angepasst wird.
Obwohl in der in 8 dargestellten Ausführungsform die Iteration nach einer maximalen Anzahl von Iterationen beendet ist, wäre es stattdessen möglich, mehr anspruchsvolle Terminierungskriterien zu verwenden, z. B. basierend auf einer gewünschten Genauigkeit für den/die Parameter, der/die aus dem/den Peakmodell(en) bestimmt werden (z. B. Schwerpunkt, Intensität und/oder Fläche).
9 zeigt die Konvergenz des geschätzten ToF-Schwerpunkts und der geschätzten ToF-Peakfläche für das Beispiel aus 6 nach einer Anzahl von Iterationen. Wie aus 9 ersichtlich ist, werden üblicherweise zum Umwandeln nur wenige Iterationen für die Schätzungen benötigt, und selbst die anfängliche Schätzung ist für viele Anwendungen bereits genau genug.
Zurückkehrend zu 5 kann ein optionaler Endschritt 64 durchgeführt werden, wodurch eine nichtlineare Anpassung des vollständigen Segments an ein Multipeak-Modell hergestellt wird. Die Anfangswerte für die nichtlineare Anpassung werden aus dem vorherigen Schritt 63 erhalten. Dieser zusätzliche Schritt 64 kann zeitaufwändig sein, und normalerweise stimmen die Rohdaten im Modell nach dem vorherigen Schritt 63 gut überein. Daher kann dieser letzte Schritt 64 nur dann durchgeführt werden, wenn es die Zeit erlaubt. Das resultierende endgültige Modell ist in 6D gezeigt.
Die Leistung des Algorithmus wurde unter Verwendung von aufgezeichneten Daten einer TMT-Abtastung sowie simulierter Peaks bewertet, die es ermöglichen, die Peakeigenschaften beliebig anzupassen (vor allem der Abstand zwischen zwei Peaks). Unter Verwendung von simulierten Daten wurde festgestellt, dass bei einer Flugzeit von ~300 µs und einer Auflösung von 100.000 (entsprechend einer FWHM von 1,5 ns) zwei Peaks, die durchschnittlich 10 Ionen mit einer ToF-Differenz von 4 ns enthalten, für geeignete Parameter noch zuverlässig unterschieden werden können. Dies ist in 10 gezeigt. Die geteilte Erfolgsrate ist als der Bruchteil der Segmente definiert, die korrekt in zwei Peaks aufgeteilt sind. Unter Verwendung der CWT können auch niedrigere Werte in Situationen erreicht werden, in denen kein lokales Minimum zwischen den Peaks beobachtet wird.
Während die wahre positive Rate beim Reduzieren des Zeitskalierungsfaktors zunimmt, zeigt 11, dass für die gleichen Daten auch der Mittelwert von falschen Positiven pro Abtastung, insbesondere bei Verwendung von CWT, zunimmt.
In den 12 und 13 ist die falsch positive Rate für zwei Peaks mit ToF ~ 1000 µs aufgetragen. Dies zeigt deutlich, dass das Erhöhen der ToF und damit der Peakbreite zu mehr falschen Positiven führt. Die Verringerung der Anzahl von Ionen führt weiter zu ähnlichen Problemen. Es sollte ein gutes Gleichgewicht zwischen falschen Positiven und falschen Negativen gefunden werden. Um diese Ziele zu kombinieren, ist die Genauigkeit als $\frac{T P}{T P + F P}$
definiert, wobei TP die Anzahl der erfolgreichen Aufteilungen in mindestens zwei Peaks ist und FP die Anzahl überhöhter Peaks ist.
Die Genauigkeit ist in 14 gezeigt. Ein Zeit-Skalenfaktor von 3e^-6 wurde gewählt, um die maximale Genauigkeit bei größeren Peakabständen sicher zu erreichen.
Es sei darauf hingewiesen, dass alle Schritte des Algorithmus gemäß Ausführungsformen sehr effizient implementiert werden können und nicht rechenintensiv sind. Es konnte gezeigt werden, dass die Analyse eines Segments, das zwei Peaks enthält, in einer C++-Implementierung durchschnittlich 4 µs dauert, wenn der letzte optionale Schritt 64 einer nichtlinearen Anpassung ausgeschlossen ist. Implementierungen schneller als 4 µs sind möglich.
In einem Extremfall kann es etwa 500, 1000 oder mehr Peaks in einem Spektrum geben, die üblicherweise in einem ersten Kanal mit hoher Verstärkung und in einem zweiten Kanal mit niedriger Verstärkung gleichzeitig aufgezeichnet werden, um den Dynamikbereich zu erhöhen. Somit müssen etwa 1000 oder mehr Segmente analysiert werden, was eine Online-Analyse der eingehenden Daten ermöglicht.
Es versteht sich, dass Ausführungsformen entweder einen CWT oder einen Tiefpassfilter mit einer Skala verwenden, die von der Flugzeit oder dem m/z abhängt, um das Signal in Peaks aufzuteilen, die von unterschiedlichen Ionensorten stammen. Die richtige Skala wird ausgewählt, um eine falsche Detektion mehrerer Sorten aufgrund schlechter Ionenstatistik zu vermeiden.
Obwohl die vorliegende Erfindung unter Bezugnahme auf verschiedene Ausführungsformen beschrieben wurde, versteht es sich, dass verschiedene Änderungen vorgenommen werden können, ohne vom Schutzumfang der Erfindung, wie in den beigefügten Ansprüchen dargelegt, abzuweichen.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

US 9136101 [0015, 0075]
GB 2580089 [0015, 0076]
US 2009/0072134 [0088]

Zitierte Nicht-Patentliteratur

Cudinov, a. V., et al. „Interpolational and smoothing cubic spline for mass spectrometry data analysis“, International Journal of Mass Spectrometry 396 (2016): 42-47 [0087]
Lange, Eva, et al. „High-accuracy peak picking of proteomics data using wavelet techniques“, Biocomputing 2006. 2006. 243-254 [0087]
Coombes, Kevin R., et al. „Improved peak detection and quantification of mass spectrometry data acquired from surface-enhanced laser desorption and ionization by denoising spectra with the undecimated discrete wavelet transform“, Proteomics 5.16 (2005): 4107-4117 [0087]

Claims

Verfahren zum Analysieren von Daten, die durch einen Ionenanalysator erzeugt werden, wobei das Verfahren Folgendes umfasst: (i) Empfangen eines von dem Ionenanalysator erzeugten ersten Datensegments, wobei das erste Datensegment Daten umfasst, die einem ersten Ankunftszeitintervall zugeordnet sind; (ii) Anlegen eines Filters auf das erste Datensegment, um eine gefilterte Version des ersten Datensegments zu erzeugen, wobei eine dem Filter zugeordnete Breite konfiguriert ist, um von einer Breite einer erwarteten Ionenankunftszeitverteilung für den Ionenanalysator für Ankunftszeiten innerhalb des ersten Ankunftszeitintervalls abhängig zu sein; (iii) Identifizieren einer oder mehrerer Ionenpeaks in der gefilterten Version des ersten Datensegments; und dann (iv) Bestimmen einer oder mehrerer Eigenschaften jedes Ionenpeaks des einen oder der mehreren identifizierten Ionenpeaks.
Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend: (i) Empfangen eines von dem Ionenanalysator erzeugten zweiten Datensegments, wobei das zweite Datensegment Daten umfasst, die einem zweiten unterschiedlichen Ankunftszeitintervall zugeordnet sind; (ii) Anlegen des Filters auf das zweite Datensegment, um eine gefilterte Version des zweiten Datensegments zu erzeugen, wobei die dem Filter zugeordnete Breite konfiguriert ist, um von einer Breite einer erwarteten Ionenankunftszeitverteilung für den Ionenanalysator für Ankunftszeiten innerhalb des zweiten unterschiedlichen Ankunftszeitintervalls abhängig zu sein; (iii) Identifizieren eines oder mehrerer Ionenpeaks in der gefilterten Version des zweiten Datensegments; und dann (iv) Bestimmen einer oder mehrerer Eigenschaften jedes Ionenpeaks des einen oder der mehreren identifizierten Ionenpeaks.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei: das erste Datensegment und das zweite Datensegment von einem Signal abgeleitet sind, das von dem Ionenanalysator als Reaktion auf das Erfassen eines einzelnen Ionenpakets erzeugt wird; oder das erste Datensegment und das zweite Datensegment von einem Signal abgeleitet werden, das durch Kombinieren mehrerer Signale erzeugt wird, die durch den Ionenanalysator erzeugt werden.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei das Verfahren das Erzeugen eines Datensegments umfasst, wenn eine Intensität des Signals einen Schwellenwert überschreitet.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei: das erste Datensegment einen ersten Satz digitaler Abtastungen umfasst, wobei jede Abtastung des ersten Satzes einer jeweiligen Ankunftszeit zugeordnet ist, und wobei die Ankunftszeiten, die dem ersten Satz zugeordnet sind, innerhalb des ersten Ankunftszeitintervalls liegen; und/oder das zweite Datensegment einen zweiten Satz digitaler Abtastungen umfasst, wobei jede Abtastung des zweiten Satzes einer jeweiligen Ankunftszeit zugeordnet ist, und wobei die Ankunftszeiten, die dem zweiten Satz zugeordnet sind, innerhalb des zweiten unterschiedlichen Ankunftszeitintervalls liegen.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die dem Filter zugeordnete Breite konfiguriert ist, um von dem Ankunftszeitintervall abhängig zu sein, der dem Segment zugeordnet ist.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei die dem Filter zugeordnete Breite konfiguriert ist, um von der mittleren Ankunftszeit abhängig zu sein, die dem Segment zugeordnet ist.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die erwartete Ionenankunftszeitverteilung für den Ionenanalysator aus einer Kalibrierung für den Ionenanalysator bestimmt wird.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei der Filter eine Gaußsche Glättungsfunktion, eine asymmetrische Gaußsche Glättungsfunktion oder eine kontinuierliche Wavelet-Transformation (CWT) nutzt.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei das Identifizieren einer oder mehrerer Ionenpeaks in der gefilterten Version des Datensegments Folgendes umfasst: Identifizieren eines oder mehrerer lokaler Minima, Nulldurchgangspunkte und/oder lokaler Maxima in der gefilterten Version des Datensegments, und Teilen des Segments in ein oder mehrere Intervalle an der Stelle eines oder mehrerer der identifizierten Minima, Nulldurchgangspunkte und/oder Maxima; und Halten von nur einem Intervall (von Intervallen) mit einer maximalen Abtastintensität über einem Schwellenwert.
Verfahren nach Anspruch 10, ferner umfassend: wo nur ein einzelnes Intervall für das Segment verbleibt: Bestimmen einer oder mehrerer Eigenschaften eines Ionenpeaks in dem Intervall durch Anpassen eines Peakmodells an die Abtastungen, wobei optional das eine oder die mehreren Merkmale einen Schwerpunkt, eine Intensität und/oder eine Fläche des Ionenpeaks umfassen.
Verfahren nach Anspruch 10 oder 11, ferner umfassend, wo mehrere Intervalle für das Segment verbleiben: Summieren der Intensitäten der Abtastungen innerhalb dieses Intervalls für jedes verbleibende Intervall; Anpassen eines ersten Peakmodells an die Abtastungen des Intervalls mit der höchsten Summe; Verwenden des ersten Peakmodells für das Intervall mit der höchsten Summe, um die Abtastungen des Intervalls mit der zweithöchsten Summe zu modifizieren; und Anpassen eines zweiten Peakmodells an die modifizierten Abtastungen des Intervalls mit der zweithöchsten Summe.
Verfahren nach Anspruch 12, ferner umfassend, für jedes Intervall jedes verbleibenden Intervalls (aller verbleibenden Intervalle) des Segments außer dem Intervall mit der höchsten Summe und dem Intervall mit der zweithöchsten Summe das Durchführen der folgenden Schritte (a) und (b): (a) Modifizieren der Abtastungen des Intervalls mit der nächsthöchsten Summe unter Verwendung des ersten Peakmodells für das Intervall mit der höchsten Summe, des zweiten Peakmodells für das Intervall mit der zweithöchsten Summe und jedes anderen Peakmodells (aller anderen Peakmodelle), das/die für andere Intervalle des Segments bestimmt wurde/wurden; und (b) Anpassen eines Peakmodells an die modifizierten Abtastungen des Intervalls.
Verfahren nach Anspruch 12 oder 13, ferner umfassend, wenn ein Satz von Peakmodellen durch Anpassen eines Peakmodells an jedes der mehreren verbleibenden Intervalle erzeugt wurde: (c) Verwenden der Peakmodelle des Satzes außer dem ersten Peakmodell, um die Abtastungen des Intervalls mit der höchsten Summe zu modifizieren; (d) Anpassen eines ersten modifizierten Peakmodells an die modifizierten Abtastungen des Intervalls mit der höchsten Summe und Ersetzen des ersten Peakmodells durch das erste modifizierte Peakmodell in dem Satz von Peakmodellen; (e) Verwenden der Peakmodelle des Satzes außer dem zweiten Peakmodell, um die Abtastungen des Intervalls mit der zweithöchsten Summe zu modifizieren; und (f) Anpassen eines zweiten modifizierten Peakmodells an die modifizierten Abtastungen des Intervalls mit der zweithöchsten Summe und Ersetzen des zweiten Peakmodells durch das zweite modifizierte Peakmodell in dem Satz von Peakmodellen; und optional (g) für jedes Intervall jedes verbleibenden Intervalls (aller verbleibenden Intervalle) des Segments außer dem Intervall mit der höchsten Summe und dem Intervall mit der zweithöchsten Summe das Durchführen der folgenden Schritte (h) und (i): (h) Modifizieren der Abtastungen des Intervalls mit der nächsthöchsten Summe unter Verwendung der Peakmodelle des Satzes außer dem Peakmodell für das aktuelle Intervall; und (i) Anpassen eines Peakmodells an die modifizierten Abtastungen des aktuellen Intervalls und Ersetzen des Peakmodells für das aktuelle Intervall durch das modifizierte Peakmodell für das aktuelle Intervall in dem Satz von Peakmodellen.
Verfahren nach Anspruch 14, ferner umfassend Iterationsschritte (c) bis (i) ein oder mehrere Male.
Verfahren nach einem der Ansprüche 12-15, ferner umfassend, wenn ein Peakmodell an jedes der mehreren verbleibenden Intervalle angepasst ist: Anpassen eines Multipeak-Modells an die Abtastungen des Segments.
Verfahren nach einem der Ansprüche 12-16, ferner umfassend das Verwenden der Modelle, um eine oder mehrere Eigenschaften jedes identifizierten Ionenpeaks in dem Segment zu bestimmen, wobei optional die eine oder die mehreren Eigenschaften einen Schwerpunkt, eine Intensität und/oder eine Fläche eines Ionenpeaks umfassen.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, ferner umfassend das Verwenden der einen oder der mehreren bestimmten Eigenschaften jedes Ionenpeaks, um eine physikalisch-chemische Eigenschaft, wie etwa ein Masse-zu-Ladung-Verhältnis von Ionen, die dem Ionenpeak zugeordnet sind, zu bestimmen.
Verfahren zum Betreiben eines Analysegeräts, das eine Ionenquelle und einen Ionenanalysator umfasst, wobei das Verfahren Folgendes umfasst: Erzeugen von Ionen in der Ionenquelle; Analysieren der Ionen mit dem Ionenanalysator, um Daten zu erzeugen; und Analysieren der Daten unter Verwendung des Verfahrens nach einem der vorstehenden Ansprüche.
Nichtflüchtiges computerlesbares Speichermedium, das einen Computerprogrammcode speichert, der, wenn er auf einem Prozessor ausgeführt wird, das Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche durchführt.
Steuerungssystem für ein Analysegerät, wobei das Steuerungssystem konfiguriert ist, um das Analysegerät zu veranlassen, das Verfahren nach einem der Ansprüche 1-19 durchzuführen.
Analysegerät, umfassend einen Ionenanalysator und das Steuerungssystem nach Anspruch 21.
Analysegerät, umfassend: einen Ionenanalysator; und ein Steuerungssystem, das konfiguriert ist zum: (i) Empfangen eines von dem Ionenanalysator erzeugten Datensegments, wobei das Datensegment Daten umfasst, die einem ersten Ankunftszeitintervall zugeordnet sind; (ii) Anlegen eines Filters auf das Datensegment, um eine gefilterte Version des Datensegments zu erzeugen, wobei eine dem Filter zugeordnete Breite konfiguriert ist, um von einer Breite einer erwarteten Ionenankunftszeitverteilung für den Ionenanalysator für Ankunftszeiten innerhalb des ersten Ankunftszeitintervalls abhängig zu sein; (iii) Identifizieren eines oder mehrerer Ionenpeaks in der gefilterten Version des Datensegments; und dann (iv) Bestimmen einer oder mehrerer Eigenschaften jedes Ionenpeaks des einen oder der mehreren identifizierten Ionenpeaks.
Analysegerät nach Anspruch 22 oder 23, wobei der Ionenanalysator ein Flugzeit-(ToF) Massenanalysator ist.
Analysegerät nach Anspruch 24, wobei der Analysator ein Multireflexions-Flugzeit-(MR-ToF) Massenanalysator ist.