JPWO2020225863A1 - 質量分析装置及び質量分析方法 - Google Patents
質量分析装置及び質量分析方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JPWO2020225863A1 JPWO2020225863A1 JP2021518241A JP2021518241A JPWO2020225863A1 JP WO2020225863 A1 JPWO2020225863 A1 JP WO2020225863A1 JP 2021518241 A JP2021518241 A JP 2021518241A JP 2021518241 A JP2021518241 A JP 2021518241A JP WO2020225863 A1 JPWO2020225863 A1 JP WO2020225863A1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- parameters
- temperature
- parameter
- physical quantity
- measurement
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 57
- 238000004949 mass spectrometry Methods 0.000 title claims description 47
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 119
- 150000002500 ions Chemical class 0.000 claims description 81
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 45
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims description 25
- 238000000752 ionisation method Methods 0.000 claims description 15
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims description 12
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 69
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 60
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 40
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 27
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 25
- 238000004807 desolvation Methods 0.000 description 16
- 238000000132 electrospray ionisation Methods 0.000 description 14
- 239000002904 solvent Substances 0.000 description 10
- 239000007921 spray Substances 0.000 description 10
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 9
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 9
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 9
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 7
- 230000008016 vaporization Effects 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000009834 vaporization Methods 0.000 description 6
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 239000005504 Dicamba Substances 0.000 description 4
- 238000000065 atmospheric pressure chemical ionisation Methods 0.000 description 4
- IWEDIXLBFLAXBO-UHFFFAOYSA-N dicamba Chemical compound COC1=C(Cl)C=CC(Cl)=C1C(O)=O IWEDIXLBFLAXBO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 3
- SYTBZMRGLBWNTM-UHFFFAOYSA-N flurbiprofen Chemical compound FC1=CC(C(C(O)=O)C)=CC=C1C1=CC=CC=C1 SYTBZMRGLBWNTM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 229960002390 flurbiprofen Drugs 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 241000244206 Nematoda Species 0.000 description 2
- MXWJVTOOROXGIU-UHFFFAOYSA-N atrazine Chemical compound CCNC1=NC(Cl)=NC(NC(C)C)=N1 MXWJVTOOROXGIU-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 2
- 239000003480 eluent Substances 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 239000002243 precursor Substances 0.000 description 2
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 1
- 238000000451 chemical ionisation Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000000375 direct analysis in real time Methods 0.000 description 1
- 238000012063 dual-affinity re-targeting Methods 0.000 description 1
- 230000005684 electric field Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 239000010419 fine particle Substances 0.000 description 1
- 230000017525 heat dissipation Effects 0.000 description 1
- 230000002363 herbicidal effect Effects 0.000 description 1
- 239000004009 herbicide Substances 0.000 description 1
- 238000005040 ion trap Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000005507 spraying Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01J—ELECTRIC DISCHARGE TUBES OR DISCHARGE LAMPS
- H01J49/00—Particle spectrometers or separator tubes
- H01J49/0027—Methods for using particle spectrometers
- H01J49/0031—Step by step routines describing the use of the apparatus
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01J—ELECTRIC DISCHARGE TUBES OR DISCHARGE LAMPS
- H01J49/00—Particle spectrometers or separator tubes
- H01J49/0027—Methods for using particle spectrometers
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N27/00—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
- G01N27/62—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating the ionisation of gases, e.g. aerosols; by investigating electric discharges, e.g. emission of cathode
- G01N27/622—Ion mobility spectrometry
- G01N27/623—Ion mobility spectrometry combined with mass spectrometry
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01J—ELECTRIC DISCHARGE TUBES OR DISCHARGE LAMPS
- H01J49/00—Particle spectrometers or separator tubes
- H01J49/0009—Calibration of the apparatus
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01J—ELECTRIC DISCHARGE TUBES OR DISCHARGE LAMPS
- H01J49/00—Particle spectrometers or separator tubes
- H01J49/02—Details
- H01J49/04—Arrangements for introducing or extracting samples to be analysed, e.g. vacuum locks; Arrangements for external adjustment of electron- or ion-optical components
- H01J49/0431—Arrangements for introducing or extracting samples to be analysed, e.g. vacuum locks; Arrangements for external adjustment of electron- or ion-optical components for liquid samples
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01J—ELECTRIC DISCHARGE TUBES OR DISCHARGE LAMPS
- H01J49/00—Particle spectrometers or separator tubes
- H01J49/0027—Methods for using particle spectrometers
- H01J49/0036—Step by step routines describing the handling of the data generated during a measurement
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Electrochemistry (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)
Abstract
本発明の一態様の質量分析装置は、イオン源（３１）でのイオン化効率に影響を及ぼすＮ種類（但しＮは２以上の整数）のパラメータを最適化するために、Ｎ種類のパラメータのうちの各パラメータの値、又はＭ種類（但しＭはＮよりも小さい整数）のパラメータをまとめた値の組、を複数段階に変化させながら目的成分を含む試料に対する測定を繰り返し実行するように各部を制御する測定制御部（４１）と、該測定制御部（４１）による制御の下で実行される測定の結果に基づいて、各パラメータについての最適な値を逐次的に見つけるパラメータ決定部（５３）と、を備え、物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先に最適化するものである。
Description
本発明は質量分析装置及び質量分析方法に関し、さらに詳しくは、実測結果に基づいて装置パラメータを最適又はそれに近い状態に調整する機能を有する質量分析装置、及び質量分析方法に関する。
液体クロマトグラフ質量分析装置（ＬＣ−ＭＳ）では、液体クロマトグラフ部のカラムから溶出する試料液中の化合物をイオン化するために、エレクトロスプレーイオン化（ＥＳＩ）法、大気圧化学イオン化（ＡＰＣＩ）法、大気圧光イオン化（ＡＰＰＩ）法などの大気圧イオン化（ＡＰＩ）法によるイオン源が用いられる。例えばＥＳＩイオン源では、カラムからの溶出液が供給されるキャピラリの先端付近にkVオーダーの高電圧を印加することで、溶出液に片寄った電荷を付与しながら略大気圧雰囲気であるイオン化室内に噴霧する。これにより生成された微小な帯電液滴は、イオン化室内で高温のガスに晒され、該液滴中の溶媒（移動相）の気化が促進される。溶媒の気化や液滴の分裂の過程で、該液滴中の試料成分はイオン化され気相中に取り出される。こうして生成された試料成分由来のイオンが収集されて質量分析に供される。
上記のようなイオン源を備えたＬＣ−ＭＳにおいて高感度の成分分析を行うには、イオン化効率ができるだけ高くなるように、イオン源の構成要素へ印加する電圧、それら構成要素自体やイオン化室内の温度、或いは、イオン化に際して利用される各種のガスの流量、等の装置パラメータを最適化することが重要である。こうした装置パラメータの最適値は、目的成分（化合物）の種類や移動相の条件（移動相の種類、流速等）等に依存する。そこで、装置パラメータの最適化は一般に、各パラメータの値を所定の範囲で変化させつつ目的成分を含む試料（一般的には標準試料）を実測することで得られた結果に基づいて行われる。この装置パラメータ最適化のための測定の回数が多いと、測定の効率が低下するのみならず、試料や移動相等の消費材の使用量が多くなり測定コストの増加に繋がる。そのため、できるだけ少ない測定回数で以て最適なパラメータ値、つまりは最適な測定条件を探索することが要望されている。
いま、調整すべきパラメータの種類の数がＮ、１種類のパラメータについて変化させる値の数（以下「水準数」という）をＬとした場合、全てのパラメータについて総当たり的にパラメータ値を組み合わせて測定を実行しようとすると測定回数はＬNとなる（以下、この方法を「網羅法」という）。例えばＬ、Ｎが数個程度であっても測定回数はかなり多くなる。これに対し、複数種類のパラメータについて１種類ずつ順番に値の最適化を行う方法が従来知られている（以下、この方法を「逐次法」という）。この逐次法は、非特許文献１に記載の、株式会社島津製作所が提供しているインターフェイスパラメータ最適化機能を含む「Labsolutions Connect MRM」に採用されている方法である。逐次法では測定回数はＬ×Ｎであり、上述した網羅法に比べると測定回数は格段に少なくて済む。
「LabSolutions Connect MRM」、［online］、株式会社島津製作所、［2019年4月18日検索］、インターネット＜URL: https://www.an.shimadzu.co.jp/data-net/labsolutions/connect_mrm/index.htm＞
しかしながら、逐次法では、複数種類のパラメータのうちの１種類を除く他のパラメータの値を所定値に固定したうえでその１種類のパラメータを最適化するという処理を順番に行うため、全てのパラメータの最適化が終了した段階でも、全体的にみて必ずしも検出感度が高いようなパラメータに到達しない場合がある。即ち、大局的最適解が導かれず、局所的最適解に陥ってしまう場合があるという問題がある。装置パラメータ最適化の結果、局所的最適解であることが判明した場合には、最適化をやり直せばよいものの、それだけ測定効率が低下するうえに試料や移動相などの消費材の使用量が増加して測定コストが高くなる。一方、局所的最適解のままで目的試料の測定を実行することになると、検出感度が低く分析精度の低下に繋がる。
本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、逐次法により装置パラメータを最適化する際に局所的最適解に陥ることを防止し、高い検出感度のパラメータを探索することができる質量分析装置及び質量分析方法を提供することにある。
本発明に係る質量分析方法の一態様は、液体試料に含まれる成分をイオン化する大気圧イオン化法によるイオン源を具備する質量分析装置を用いた質量分析方法であって、前記イオン源でのイオン化効率に影響を及ぼすＮ種類（但しＮは２以上の整数）のパラメータを最適化するために、
前記Ｎ種類のパラメータのうちの各パラメータの値、又はＭ種類（但しＭはＮよりも小さい整数）のパラメータをまとめた値の組、を複数段階に変化させながら目的成分を含む試料に対する測定を繰り返し実行する測定実行工程と、
前記測定実行工程における測定の結果に基づいて、前記１種類のパラメータ又は前記Ｍ種類のパラメータについての最適な値を逐次的に見つけるパラメータ値探索工程と、
を有し、前記測定実行工程では、前記Ｎ種類のパラメータのうち、物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先行してその値又は値の組を変化させ、前記パラメータ値探索工程では、該物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先に最適化するものである。
前記Ｎ種類のパラメータのうちの各パラメータの値、又はＭ種類（但しＭはＮよりも小さい整数）のパラメータをまとめた値の組、を複数段階に変化させながら目的成分を含む試料に対する測定を繰り返し実行する測定実行工程と、
前記測定実行工程における測定の結果に基づいて、前記１種類のパラメータ又は前記Ｍ種類のパラメータについての最適な値を逐次的に見つけるパラメータ値探索工程と、
を有し、前記測定実行工程では、前記Ｎ種類のパラメータのうち、物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先行してその値又は値の組を変化させ、前記パラメータ値探索工程では、該物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先に最適化するものである。
また本発明に係る質量分析装置の一態様は、液体試料に含まれる成分をイオン化する大気圧イオン化法によるイオン源、試料成分由来のイオンを質量電荷比に応じて分離する質量分離部、及び、分離されたイオンを検出する検出部、を具備する質量分析装置であって、前記イオン源でのイオン化効率に影響を及ぼすＮ種類（但しＮは２以上の整数）のパラメータを最適化するために、
前記Ｎ種類のパラメータのうちの各パラメータの値、又はＭ種類（但しＭはＮよりも小さい整数）のパラメータをまとめた値の組、を複数段階に変化させながら目的成分を含む試料に対する測定を繰り返し実行するように前記イオン源、前記質量分離部、及び前記検出部を制御する測定制御部と、
前記測定制御部による制御の下で実行される測定の結果に基づいて、前記１種類のパラメータ又は前記Ｍ種類のパラメータについての最適な値を逐次的に見つけるパラメータ決定部と、
を備え、前記測定制御部は、前記Ｎ種類のパラメータのうち、物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先行して、その値又は値の組を変化させながら測定の繰り返しを実行するように制御を行い、前記パラメータ決定部は、前記物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先に最適化するものである。
前記Ｎ種類のパラメータのうちの各パラメータの値、又はＭ種類（但しＭはＮよりも小さい整数）のパラメータをまとめた値の組、を複数段階に変化させながら目的成分を含む試料に対する測定を繰り返し実行するように前記イオン源、前記質量分離部、及び前記検出部を制御する測定制御部と、
前記測定制御部による制御の下で実行される測定の結果に基づいて、前記１種類のパラメータ又は前記Ｍ種類のパラメータについての最適な値を逐次的に見つけるパラメータ決定部と、
を備え、前記測定制御部は、前記Ｎ種類のパラメータのうち、物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先行して、その値又は値の組を変化させながら測定の繰り返しを実行するように制御を行い、前記パラメータ決定部は、前記物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先に最適化するものである。
本発明に係る質量分析方法及び質量分析装置の一態様において、液体試料に含まれる成分をイオン化する大気圧イオン化法によるイオン源とは、典型的には、ＥＳＩ法、ＡＰＣＩ法、又はＡＰＰＩ法によるイオン源であるものとすることができる。例えばＥＳＩイオン源において、物理量が温度であるパラメータとは、液体試料を噴霧するスプレーノズル（プローブ）先端付近の温度、及び、イオン化室内で生成されたイオンと完全には溶媒が気化していない帯電液滴とを次段へと送る脱溶媒管の温度、などを含むものとすることができる。
こうした大気圧イオン源では、液体試料が微細な液滴として略大気圧雰囲気中に噴霧され、その液滴から溶媒が気化する過程で試料成分由来のイオンが生成される。したがって、イオン化効率つまり検出感度は、例えば液体試料が噴霧される領域の温度や噴霧直前の液体試料の温度など、温度の影響を受け易い。但し、必ずしも常に温度が高いほうがイオン化効率が高いというわけではなく、成分の種類等によっては、高温条件よりも低温条件の下で検出感度が高くなるものもある。一方で、高い検出感度を達成する上での温度の最適条件は他の物理量、例えば電圧やガス流量などの影響を受け易いため、温度パラメータよりも先に、他の物理量であるパラメータを最適化してしまうと、あとから温度パラメータを最適化しても全体的にみれば高感度とはいえない局所的な最適条件に到達してしまうおそれがある。
これに対し本発明の一態様である質量分析方法及び質量分析装置によれば、少なくとも１種類の温度パラメータは、物理量が温度以外である、電圧パラメータやガス流量パラメータなどよりも先に最適化される。そのため、その少なくとも１種類の温度パラメータが全体的にみれば高感度とはいえない局所的な最適条件に到達してしまうことを回避し、全体的にみて高感度であるようなパラメータの値を見いだすことができる。それにより、無駄なパラメータ最適化の作業を行うことを回避でき、測定効率の向上を図ることができる。また、試料や、移動相などの消費材の使用量を抑えることができ、測定コストの抑制に有利である。
本発明に係る質量分析装置の一実施形態であるＬＣ−ＭＳについて、添付図面を参照して説明する。
［本実施形態のＬＣ−ＭＳの全体構成］
図１は、本実施形態のＬＣ−ＭＳの概略ブロック構成図である。
図１において、測定部１は、液体クロマトグラフ部（ＬＣ部）２及び質量分析部（ＭＳ部）３を含む。質量分析部３は、イオン源３１、質量分離部３２、及び検出部３３を含む。図示しないが、液体クロマトグラフ部２は、送液ポンプ、インジェクタ、カラムなどを含み、送液ポンプにより送給される移動相中にインジェクタから所定量の試料を注入し、移動相の流れに乗せて該試料をカラムへと送り込む。試料中の各種成分（化合物）はカラムを通過する間に時間的に分離されて、カラム出口から溶出して質量分析部３に導入される。質量分析部３においてイオン源３１は、カラムからの溶出液中の成分をイオン化し、質量分離部３２は生成された各種イオンをその質量電荷比m/zに応じて分離する。検出部３３は質量電荷比に応じて分離されたイオンを検出し、イオン量に応じた検出信号を発生する。
図１は、本実施形態のＬＣ−ＭＳの概略ブロック構成図である。
図１において、測定部１は、液体クロマトグラフ部（ＬＣ部）２及び質量分析部（ＭＳ部）３を含む。質量分析部３は、イオン源３１、質量分離部３２、及び検出部３３を含む。図示しないが、液体クロマトグラフ部２は、送液ポンプ、インジェクタ、カラムなどを含み、送液ポンプにより送給される移動相中にインジェクタから所定量の試料を注入し、移動相の流れに乗せて該試料をカラムへと送り込む。試料中の各種成分（化合物）はカラムを通過する間に時間的に分離されて、カラム出口から溶出して質量分析部３に導入される。質量分析部３においてイオン源３１は、カラムからの溶出液中の成分をイオン化し、質量分離部３２は生成された各種イオンをその質量電荷比m/zに応じて分離する。検出部３３は質量電荷比に応じて分離されたイオンを検出し、イオン量に応じた検出信号を発生する。
制御部４は測定部１の動作を制御するものであり、装置パラメータ最適化時測定制御部４１、装置パラメータ記憶部４２、測定制御部４３などの機能ブロックを含む。装置パラメータ最適化時測定制御部４１はパラメータ探索用データが予め格納されたメモリを有する。データ処理部５は測定部１で得られたデータを受けて各種のデータ処理を行うものであり、データ記憶部５１、ピーク検出部５２、装置パラメータ決定部５３などの機能ブロックを含む。
なお、通常、制御部４及びデータ処理部５の機能ブロックの大部分は、パーソナルコンピュータをハードウェア資源とし、該コンピュータにインストールされた専用の制御・処理用のプログラムを該コンピュータ上で実行することで具現化されるものとすることができる。
［本実施形態のＬＣ−ＭＳにおけるイオン源の構成及び概略動作］
図２は、本実施形態のＬＣ−ＭＳにおけるイオン源３１の概略構成図である。このイオン源３１は大気圧イオン源の一つであるＥＳＩイオン源であり、チャンバ３１０の内部に形成される略大気圧雰囲気であるイオン化室３１１に、溶出液中の成分をイオン化するＥＳＩプローブ３１２を備える。ＥＳＩプローブ３１２は、溶出液が流通するキャピラリ３１２１、該キャピラリ３１２１を囲むように配置されているネブライズガス管３１２２、該ネブライズガス管３１２２を囲むように配置されている加熱ガス管３１２３、ＥＳＩプローブ３１２の先端部を加熱するインターフェイスヒータ３１２４、及び、キャピラリ３１２１に高電圧を印加する高電圧電源３１２５、を含む。イオン化室３１１と次段の中間真空室（図示しない）との間は脱溶媒管３１３を通して連通している。脱溶媒管３１３の周囲には、乾燥ガスをイオン化室３１１内に噴出する乾燥ガス管３１４が配置されている。また、脱溶媒管ヒータ３１５は脱溶媒管３１３のを加熱するものであり、ブロックヒータ３１６はイオン化室３１１内全体を加熱するものである。
図２は、本実施形態のＬＣ−ＭＳにおけるイオン源３１の概略構成図である。このイオン源３１は大気圧イオン源の一つであるＥＳＩイオン源であり、チャンバ３１０の内部に形成される略大気圧雰囲気であるイオン化室３１１に、溶出液中の成分をイオン化するＥＳＩプローブ３１２を備える。ＥＳＩプローブ３１２は、溶出液が流通するキャピラリ３１２１、該キャピラリ３１２１を囲むように配置されているネブライズガス管３１２２、該ネブライズガス管３１２２を囲むように配置されている加熱ガス管３１２３、ＥＳＩプローブ３１２の先端部を加熱するインターフェイスヒータ３１２４、及び、キャピラリ３１２１に高電圧を印加する高電圧電源３１２５、を含む。イオン化室３１１と次段の中間真空室（図示しない）との間は脱溶媒管３１３を通して連通している。脱溶媒管３１３の周囲には、乾燥ガスをイオン化室３１１内に噴出する乾燥ガス管３１４が配置されている。また、脱溶媒管ヒータ３１５は脱溶媒管３１３のを加熱するものであり、ブロックヒータ３１６はイオン化室３１１内全体を加熱するものである。
イオン源３１におけるイオン生成動作を簡単に説明する。
試料成分を含む溶出液がキャピラリ３１２１の先端付近に到達すると、高電圧電源３１２５からキャピラリ３１２１に印加されている高電圧（最大数kV程度）により形成される直流電場によって、溶出液には片寄った電荷が付与される。電荷を付与された溶出液はネブライズガス管３１２２から噴出するネブライズガスの助けを受けて、微細な液滴（帯電液滴）となってイオン化室３１１内に噴霧される。噴霧された液滴はイオン化室３１１内のガス分子に接触して分裂して微細化される。イオン化室３１１内は高温になっているため液滴中の溶媒は気化する。また、加熱ガス管３１２３から噴出する加熱ガスは噴霧流を囲むように流れるため、液滴からの溶媒の気化は促進され、噴霧流の広がりは抑えられる。液滴からの溶媒の気化が進行する過程で該液滴中の成分分子は電荷を有して該液滴から飛び出し気体イオンとなる。
試料成分を含む溶出液がキャピラリ３１２１の先端付近に到達すると、高電圧電源３１２５からキャピラリ３１２１に印加されている高電圧（最大数kV程度）により形成される直流電場によって、溶出液には片寄った電荷が付与される。電荷を付与された溶出液はネブライズガス管３１２２から噴出するネブライズガスの助けを受けて、微細な液滴（帯電液滴）となってイオン化室３１１内に噴霧される。噴霧された液滴はイオン化室３１１内のガス分子に接触して分裂して微細化される。イオン化室３１１内は高温になっているため液滴中の溶媒は気化する。また、加熱ガス管３１２３から噴出する加熱ガスは噴霧流を囲むように流れるため、液滴からの溶媒の気化は促進され、噴霧流の広がりは抑えられる。液滴からの溶媒の気化が進行する過程で該液滴中の成分分子は電荷を有して該液滴から飛び出し気体イオンとなる。
脱溶媒管３１３の両開口端には圧力差があるため、イオン化室３１１内のガスは脱溶媒管３１３中に吸い込まれるようなガス流が形成されている。キャピラリ３１２１の先端からの噴霧流中から生成された試料成分由来のイオンや溶媒が完全には気化していない帯電液滴は、上記ガス流に乗って脱溶媒管３１３中に吸い込まれる。なお、脱溶媒管３１３の入口開口の周りの乾燥ガス管３１４からは乾燥ガスが噴出しているため、乾燥ガスに晒されることで帯電液滴からの溶媒の気化は一層進行する。さらに、脱溶媒管３１３はヒータ３１５により高温に加熱されているので、脱溶媒管３１３中においても帯電液滴からの溶媒の気化は進行する。それにより、試料成分由来のイオンは効率良く生成され、次段の中間真空室へと送られる。
イオン源３１には、主としてイオン化効率に影響を与える装置パラメータとして次の７種類のパラメータがある。
（１）インターフェイス温度（以下、「IFT」又は「I/F温度」と略す場合がある）
主としてインターフェイスヒータ３１２４により加熱される、ＥＳＩプローブ３１２先端付近の温度であり、その温度範囲は１００〜４００℃である。
（２）ブロックヒータ温度（以下、「BHT」又は「BH温度」と略す場合がある）
主としてブロックヒータ３１６により加熱される、脱溶媒管３１３の入口（乾燥ガス管３１４の出口）付近の温度であり、その温度範囲は５０〜５００℃である。
（３）脱溶媒管温度（以下、「DLT」又は「DL温度」と略す場合がある）
主として脱溶媒管ヒータ３１５により加熱される、脱溶媒管３１３の温度であり、その温度範囲は５０〜３００℃である。
（１）インターフェイス温度（以下、「IFT」又は「I/F温度」と略す場合がある）
主としてインターフェイスヒータ３１２４により加熱される、ＥＳＩプローブ３１２先端付近の温度であり、その温度範囲は１００〜４００℃である。
（２）ブロックヒータ温度（以下、「BHT」又は「BH温度」と略す場合がある）
主としてブロックヒータ３１６により加熱される、脱溶媒管３１３の入口（乾燥ガス管３１４の出口）付近の温度であり、その温度範囲は５０〜５００℃である。
（３）脱溶媒管温度（以下、「DLT」又は「DL温度」と略す場合がある）
主として脱溶媒管ヒータ３１５により加熱される、脱溶媒管３１３の温度であり、その温度範囲は５０〜３００℃である。
（４）インターフェイス電圧（以下、「IFV」又は「I/F電圧」と略す場合がある）
ＥＳＩプローブ３１２の先端（つまりはキャピラリ３１２１）へ印加されるイオン生成用の高電圧であり、その電圧範囲は１〜５kV（但し、極性はイオン化モードに依存し、正又は負のいずれかを採り得る）である。
（５）ネブライズガス流量（以下、「Nebgas」と略す場合がある）
ネブライズガス管３１２２を通してＥＳＩプローブ３１２先端の噴出口付近に流すネブライズガスの流量であり、その流量範囲は０〜３．０L/minである。
（６）加熱ガス流量（以下、「Heatgas」と略す場合がある）
加熱ガス管３１２３を通してキャピラリ３１２１周囲から液滴の噴霧流と同方向に流す高温のガスの流量であり、その流量範囲は０〜２０L/minである。
（７）乾燥ガスの流量（以下、「Drygas」と略す場合がある）
乾燥ガス管３１４を通して、脱溶媒管３１３へのガスの吸い込み方向と逆方向に流す乾燥したガスの流量であり、その流量範囲は０〜２０L/minである。
ＥＳＩプローブ３１２の先端（つまりはキャピラリ３１２１）へ印加されるイオン生成用の高電圧であり、その電圧範囲は１〜５kV（但し、極性はイオン化モードに依存し、正又は負のいずれかを採り得る）である。
（５）ネブライズガス流量（以下、「Nebgas」と略す場合がある）
ネブライズガス管３１２２を通してＥＳＩプローブ３１２先端の噴出口付近に流すネブライズガスの流量であり、その流量範囲は０〜３．０L/minである。
（６）加熱ガス流量（以下、「Heatgas」と略す場合がある）
加熱ガス管３１２３を通してキャピラリ３１２１周囲から液滴の噴霧流と同方向に流す高温のガスの流量であり、その流量範囲は０〜２０L/minである。
（７）乾燥ガスの流量（以下、「Drygas」と略す場合がある）
乾燥ガス管３１４を通して、脱溶媒管３１３へのガスの吸い込み方向と逆方向に流す乾燥したガスの流量であり、その流量範囲は０〜２０L/minである。
なお、上記の（１）、（２）、（３）は物理量が温度であるパラメータ（以下「温度パラメータ」という場合がある）、（４）は物理量が電圧であるパラメータ（以下「電圧パラメータ」という場合がある）、（５）、（６）、（７）は物理量がガス流量であるパラメータ（以下「ガス流量パラメータ」という場合がある）である。
上記７種類のパラメータの値を変えるとイオン化効率が変化し、質量分析に供されるイオンの量が変化して検出部３３における検出感度（信号強度）も変化する。検出感度の変化の度合いや変化の方向は成分（化合物）に依存するため、高感度の測定を行うには化合物毎にパラメータ値を最適化する必要がある。
次に、本実施形態のＬＣ−ＭＳにおける装置パラメータの最適化の方法とその手順について説明する。図３は装置パラメータを最適化する際の手順を示すフローチャートである。
次に、本実施形態のＬＣ−ＭＳにおける装置パラメータの最適化の方法とその手順について説明する。図３は装置パラメータを最適化する際の手順を示すフローチャートである。
装置パラメータ最適化時測定制御部４１は全てのパラメータの値を一旦、初期値に設定する（ステップＳ１）。初期値としては、様々な化合物について一般的に検出感度が高くなるようなデフォルト値が選ばれる。
次に装置パラメータ最適化時測定制御部４１は、上記初期条件から、温度パラメータのみを、上述した３種類の温度パラメータ（I/F温度、BH温度、DL温度）をセットにした、低温セットから高温セットまでのＬtemp水準（Ｌtemp段階）に順次変更し、その各水準においてそれぞれ目的化合物を含む試料についてのＬＣ／ＭＳ分析を実行するように測定部１を制御する（ステップＳ２）。温度の具体例は後述する。
測定部１で得られたデータはデータ記憶部５１に一旦保存され、ピーク検出部５２は得られたデータに基づいて、異なる温度セットを含む装置パラメータ毎に、クロマトグラム（トータルイオンクロマトグラム又は抽出イオンクロマトグラム）を作成する。そして、目的化合物に対応するピークを検出し、そのピーク面積値を計算する。ピーク面積値は検出感度を反映しているから、装置パラメータ決定部５３は異なる温度条件の下でそれぞれ得られたピーク面積値を比較し、最も大きなピーク面積値を与える温度セットを見いだして、該セットのパラメータ値を温度パラメータの最適条件として選択する（ステップＳ３）。
そのあと装置パラメータ最適化時測定制御部４１は、上記初期条件の温度パラメータを上記最適条件に設定したうえで、インターフェイス電圧パラメータをＬvoltage水準に順次変更し、その各水準においてそれぞれ目的化合物を含む試料についてのＬＣ／ＭＳ分析を実行するように測定部１を制御する（ステップＳ４）。
測定部１で得られたデータはデータ記憶部５１に一旦保存され、ステップＳ３と同様に、ピーク検出部５２は得られたデータに基づいてクロマトグラムを作成する。そして、目的化合物に対応するピークを検出し、そのピーク面積値を計算する。装置パラメータ決定部５３は異なる電圧条件の下でそれぞれ得られたピーク面積値を比較し、最も大きなピーク面積値を与える電圧値を見いだして、それをインターフェイス電圧の最適条件として選択する（ステップＳ５）。
装置パラメータ最適化時測定制御部４１は、上記初期条件のインターフェイス電圧を上記最適条件に設定したうえで、ネブライズガス流量パラメータをＬnebgas水準に順次変更し、その各水準においてそれぞれ目的化合物を含む試料についてのＬＣ／ＭＳ分析を実行するように測定部１を制御する（ステップＳ６）。
測定部１で得られたデータはデータ記憶部５１に一旦保存され、ステップＳ３と同様に、ピーク検出部５２は得られたデータに基づいてクロマトグラムを作成する。そして、目的化合物に対応するピークを検出し、そのピーク面積値を計算する。装置パラメータ決定部５３は異なるネブライズガス流量条件の下でそれぞれ得られたピーク面積値を比較し、最も大きなピーク面積値を与えるガス流量値を見いだして、それをネブライズガス流量の最適条件として選択する（ステップＳ７）。
装置パラメータ最適化時測定制御部４１は、上記初期条件のネブライズガス流量を上記最適条件に設定したうえで、加熱ガス流量パラメータをＬheatgas水準に順次変更し、その各水準においてそれぞれ目的化合物を含む試料についてのＬＣ／ＭＳ分析を実行するように測定部１を制御する（ステップＳ８）。
測定部１で得られたデータはデータ記憶部５１に一旦保存され、ステップＳ３と同様に、ピーク検出部５２は得られたデータに基づいてクロマトグラムを作成する。そして、目的化合物に対応するピークを検出し、そのピーク面積値を計算する。装置パラメータ決定部５３は異なる加熱ガス流量条件の下でそれぞれ得られたピーク面積値を比較し、最も大きなピーク面積値を与えるガス流量値を見いだして、それを加熱ガス流量の最適条件として選択する（ステップＳ９）。
装置パラメータ最適化時測定制御部４１は、上記初期条件の加熱ガス流量を上記最適条件に設定したうえで、乾燥流量パラメータをＬdrygas水準に順次変更し、その各水準においてそれぞれ目的化合物を含む試料についてのＬＣ／ＭＳ分析を実行するように測定部１を制御する（ステップＳ１０）。
測定部１で得られたデータはデータ記憶部５１に一旦保存され、ステップＳ３と同様に、ピーク検出部５２は得られたデータに基づいてクロマトグラムを作成する。そして、目的化合物に対応するピークを検出し、そのピーク面積値を計算する。装置パラメータ決定部５３は異なる乾燥ガス流量条件の下でそれぞれ得られたピーク面積値を比較し、最も大きなピーク面積値を与えるガス流量値を見いだして、それを乾燥ガス流量の最適条件として選択する（ステップＳ１１）。
以上のようにして、セットとされた３種類の温度パラメータを含めた７種類のパラメータを順番に最適化し、最終的に選択されている値を各パラメータの最適値として決定する（ステップＳ１２）。
以上のようにして、セットとされた３種類の温度パラメータを含めた７種類のパラメータを順番に最適化し、最終的に選択されている値を各パラメータの最適値として決定する（ステップＳ１２）。
上述したように本実施形態のＬＣ−ＭＳでは、装置パラメータの最適化の際に、電圧パラメータやガス流量パラメータに先立って温度パラメータを最適化している。また、３種類の温度パラメータを独立ではなく、まとめて最適化するようにしている。これらの点について、その効果を確認するために実施した実験とその結果について説明する。
［温度パラメータを先行して最適化することの効果］
電圧パラメータやガス流量パラメータに先立って温度パラメータを最適化することの効果について、具体的に基づいて説明する。
図４及び図５は、３種類のガス流量パラメータ（Nebgas、Heatgas、Drygas）及び電圧パラメータ（IFV）に対する検出感度の分布を示す感度マップである。図４は温度パラメータの値が全体的に低温である低温セットの場合、図５は温度パラメータの値が全体的に高温である高温セットの場合である。図４及び図５において、一つのグラフ（マップ）の横軸はI/F電圧、縦軸はNebgas、グラフマトリクスの横軸はDrygas、縦軸はHeatgasである。この例は、除草剤の一種であるジカンバ（Dicamba）に対する実測により作成したものである。
電圧パラメータやガス流量パラメータに先立って温度パラメータを最適化することの効果について、具体的に基づいて説明する。
図４及び図５は、３種類のガス流量パラメータ（Nebgas、Heatgas、Drygas）及び電圧パラメータ（IFV）に対する検出感度の分布を示す感度マップである。図４は温度パラメータの値が全体的に低温である低温セットの場合、図５は温度パラメータの値が全体的に高温である高温セットの場合である。図４及び図５において、一つのグラフ（マップ）の横軸はI/F電圧、縦軸はNebgas、グラフマトリクスの横軸はDrygas、縦軸はHeatgasである。この例は、除草剤の一種であるジカンバ（Dicamba）に対する実測により作成したものである。
イオン源３１では一般に、噴霧流中の帯電液滴からの脱溶媒が促進されたほうがイオン化効率が高くなる傾向にある。そのため、温度パラメータのデフォルト値（つまりは図３のステップＳ１における初期値）は相対的に高い温度に定められる。しかしながら、中には低温条件の下で高い感度を示す化合物もあり、ジカンバはその一つである。図４と図５とを比較すると、温度パラメータが低温セットである図４のほうが、全体的に感度が高くなっていることが分かる。つまり、シカンバにおいては、同じガス流量及び電圧の条件の下では、温度が高いよりも低いほうが検出感度が高くなる。
図４及び図５に示した感度マップの中で検出感度が最大になる点、つまり最適解をそれぞれ○で示している。図４及び図５から、温度条件が異なるとガス流量と電圧の最適な条件が全く異なっていることが分かる。これは、温度パラメータは検出感度への影響が大きく、温度条件によって、ガス流量や電圧などの他のパラメータの最適値が大きく変わる傾向にあるためである。図４における最適解と図５における最適解とを比べると、図４における最適解のほうが検出感度はかなり高い。したがって、図５における最適解は、温度パラメータを含む装置パラメータ全体の中では最適解ではない局所的最適解にすぎないことが分かる。一方、図４における最適解は、温度パラメータを含む装置パラメータ全体の中での大局的最適解である。
ジカンバのように高温度条件よりも低温度条件において感度が高くなる化合物が目的化合物である場合、高温度条件の下で、温度パラメータに先立ってガス流量パラメータ及び電圧パラメータを最適化すると図５中に示したような局所的最適解に到達してしまう。それにより、ガス流量パラメータ及び電圧パラメータが決まってしまうため、そのあとに温度パラメータを最適化したとしても、図４に示したような大局的最適解に到達し得ない。即ち、大局的最適解を見つけるうえで、温度パラメータの最適化を後回しにすることは不利であることが分かる。これに対し、本実施形態のＬＣ−ＭＳでは、検出感度に対する影響が大きい温度パラメータをガス流量パラメータや電圧パラメータよりも先に最適化しているので、より高い感度の条件に到達し易いという効果がある。
温度パラメータを先行して最適化することの効果を確認するため、図６（ａ）、（ｂ）に示した二通りの探索条件で装置パラメータの最適化を実施し、その最適化の過程における測定毎の最大信号強度を比較した。図６から分かるように、７種類のパラメータにおいて各水準の値は同じであり、異なるのは、３種類の温度パラメータを他のパラメータに先行して最適化するか他のパラメータよりもあとに最適化するかだけである。但し、単純に図６に示した二通りの探索条件で実測を行って信号強度を比較しようとしても、信号強度の経時的変化や観測ノイズの影響を受けて正しい比較が行えない。そこで、装置パラメータの組合せの条件を変えて実測を行うことで大量のデータを予め収集しておき、その大量データを基に構築した信号強度モデルに対しコンピュータ上で、上記二通りの探索条件に従ったパラメータ最適化を実施した。
図７は、装置パラメータ最適化の過程での最大信号強度の変化を示す図である。温度パラメータを先行して最適化した場合には、最終的に、つまりは３０回の探索（測定）の結果、最大信号強度が０．８４（相対値）であるのに対し、温度パラメータをあとで最適化した場合には、最終的に最大信号強度は０．６５にしかならない。この結果から、温度パラメータを先行して最適化することにより、より高い検出感度の条件に到達し得ることを実験的に確認することができる。
［複数種類の温度パラメータをまとめて最適化することの効果］
まず、複数種類（上記実施形態では３種類）の温度パラメータをまとめて最適化することの妥当性について、図８を参照して説明する。図８は、３種類の温度パラメータを独立に変更してアトラジン（Atrazine）及びフルルビプロフェン（Flurbiprofen）を実測して得られた信号強度の分布を示す感度マップである。一つのグラフ（マップ）の横軸はBH温度、縦軸はDL温度であり、複数のグラフの横軸はI/F温度である。それ以外のパラメータは予め確認しておいた高感度の条件に設定している。
まず、複数種類（上記実施形態では３種類）の温度パラメータをまとめて最適化することの妥当性について、図８を参照して説明する。図８は、３種類の温度パラメータを独立に変更してアトラジン（Atrazine）及びフルルビプロフェン（Flurbiprofen）を実測して得られた信号強度の分布を示す感度マップである。一つのグラフ（マップ）の横軸はBH温度、縦軸はDL温度であり、複数のグラフの横軸はI/F温度である。それ以外のパラメータは予め確認しておいた高感度の条件に設定している。
温度パラメータのセットの例として、低温から高温まで変化させた５組のセットを、図８中に星印で示している。また、矢印を付した星印は、各化合物において検出感度が最大となる温度条件を示している。図８から分かるように、アトラジンとフルルビプロフェンとでは最適な温度条件は異なるものの、いずれの化合物においても３種類の温度パラメータ全体の昇降と信号強度とが相関関係にあることが確認できる。この結果から、３種類の温度パラメータを一つのセットとしてまとめて最適化しても、十分に高い感度に到達し得るということができる。
３種類の温度パラメータをセットにして最適化することの効果を確認するため、図９（ａ）、（ｂ）に示した二通りの探索条件で装置パラメータの最適化を実施し、その最適化の過程における測定毎の最大信号強度を比較した。なお、図９（ｂ）に示した温度パラメータの５セットは、上記図８中に星印で示したものと同じである。図９から分かるように、７種類のパラメータにおいて各水準の値は同じであり、異なるのは、３種類の温度パラメータをセットにしているか否かだけである。但し、この実験も上記温度パラメータを先行して最適化することの効果の確認実験と同様に、予め収集した大量のデータを基に構築した信号強度モデルに対しコンピュータ上で、上記二通りの探索条件に従ってパラメータ最適化を実施したものである。
図１０は、装置パラメータ最適化の過程での最大信号強度の変化を示す図である。いずれの化合物においても、温度パラメータをセットにして変更しながら探索することで、温度パラメータを独立に変更しながら探索する場合と同等の信号強度に、より少ない測定回数（この例では、３０回→２１回）で以て到達できることが確認できる。なお、図１０（ｂ）に示したフルルビプロフェンでは、温度パラメータをセットにすることで探索空間が絞られているものの、最終的に到達する信号強度が向上する効果もみられた。これは、温度パラメータの最適化が３段階から１段階に減ることで、観測ノイズの影響により測定値は大きいものの真値は小さい、という誤った条件に探索が進むことが減るためであると推測される。
［変形例］
上記実施形態のＬＣ−ＭＳは様々に変形が可能である。具体的には、上述した装置パラメータの数値はあくまでも一例であることは当然である。また、装置パラメータの種類も適宜に変更が可能である。また、図３のステップＳ２〜Ｓ１１の処理において最適な条件を選択する際には、単に実測データから信号強度が最大である条件を選択するのではなく、実測データに基づいて回帰モデルを計算し、その回帰モデルにおける最適条件を選択するようにしてもよい。
上記実施形態のＬＣ−ＭＳは様々に変形が可能である。具体的には、上述した装置パラメータの数値はあくまでも一例であることは当然である。また、装置パラメータの種類も適宜に変更が可能である。また、図３のステップＳ２〜Ｓ１１の処理において最適な条件を選択する際には、単に実測データから信号強度が最大である条件を選択するのではなく、実測データに基づいて回帰モデルを計算し、その回帰モデルにおける最適条件を選択するようにしてもよい。
また、上記実施形態のＬＣ−ＭＳでは、３種類の温度パラメータをセットとしているので、３種類の温度パラメータの全てを電圧パラメータ及びガス流量パラメータよりも先に最適化しているが、３種類の温度パラメータを独立に最適化する場合には、最もイオン化効率に影響がある一種類の温度パラメータを電圧パラメータ及びガス流量パラメータよりも先に最適化するようにしてもよい。また、３種類の温度パラメータの全てをセットにするのではなく、そのうちの２種類の温度パラメータのセットとし、他の１種類の温度パラメータは該セットとは別に最適化してもよい。
また、上記実施形態のＬＣ−ＭＳはイオン源にＥＳＩイオン源を用いていたが、それ以外のイオン化法、例えば大気圧化学イオン化（ＡＰＣＩ）法、大気圧光イオン化（ＡＰＰＩ）法、探針エレクトロスプレーイオン化（ＰＥＳＩ）法、リアルタイム直接分析（ＤＡＲＴ）法におけるイオン化法などによるイオン源を用いた質量分析装置であってもよい。また、質量分析装置は四重極型質量分析装置のようなシングルタイプの質量分析装置に限らず、トリプル四重極型質量分析装置、四重極−飛行時間型質量分析装置、イオントラップ飛行時間型質量分析装置などに本発明を適用可能であることは当然である。
さらにまた、上記実施形態や変形例も本発明の一例にすぎず、本発明の趣旨の範囲で適宜変形、修正、追加等を行っても本願特許請求の範囲に包含されることは当然である。
［種々の態様］
上述した例示的な実施形態及びその変形例が以下の態様の具体例であることは、当業者であれば容易に理解される。
上述した例示的な実施形態及びその変形例が以下の態様の具体例であることは、当業者であれば容易に理解される。
第１の態様の質量分析方法は、液体試料に含まれる成分をイオン化する大気圧イオン化法によるイオン源を具備する質量分析装置を用いた質量分析方法であって、前記イオン源でのイオン化効率に影響を及ぼすＮ種類（但しＮは２以上の整数）のパラメータを最適化するために、
前記Ｎ種類のパラメータのうちの各パラメータの値、又はＭ種類（但しＭはＮよりも小さい整数）のパラメータをまとめた値の組、を複数段階に変化させながら目的成分を含む試料に対する測定を繰り返し実行する測定実行工程と、
前記測定実行工程における測定の結果に基づいて、前記１種類のパラメータ又は前記Ｍ種類のパラメータについての最適な値を逐次的に見つけるパラメータ値探索工程と、
を有し、前記測定実行工程では、前記Ｎ種類のパラメータのうち、物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先行してその値又は値の組を変化させ、前記パラメータ値探索工程では、該物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先に最適化するものである。
前記Ｎ種類のパラメータのうちの各パラメータの値、又はＭ種類（但しＭはＮよりも小さい整数）のパラメータをまとめた値の組、を複数段階に変化させながら目的成分を含む試料に対する測定を繰り返し実行する測定実行工程と、
前記測定実行工程における測定の結果に基づいて、前記１種類のパラメータ又は前記Ｍ種類のパラメータについての最適な値を逐次的に見つけるパラメータ値探索工程と、
を有し、前記測定実行工程では、前記Ｎ種類のパラメータのうち、物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先行してその値又は値の組を変化させ、前記パラメータ値探索工程では、該物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先に最適化するものである。
また第１の態様の質量分析装置は、液体試料に含まれる成分をイオン化する大気圧イオン化法によるイオン源、試料成分由来のイオンを質量電荷比に応じて分離する質量分離部、及び、分離されたイオンを検出する検出部、を具備する質量分析装置であって、前記イオン源でのイオン化効率に影響を及ぼすＮ種類（但しＮは２以上の整数）のパラメータを最適化するために、
前記Ｎ種類のパラメータのうちの各パラメータの値、又はＭ種類（但しＭはＮよりも小さい整数）のパラメータをまとめた値の組、を複数段階に変化させながら目的成分を含む試料に対する測定を繰り返し実行するように前記イオン源、前記質量分離部、及び前記検出部を制御する測定制御部と、
前記測定制御部による制御の下で実行される測定の結果に基づいて、前記１種類のパラメータ又は前記Ｍ種類のパラメータについての最適な値を逐次的に見つけるパラメータ決定部と、
を備え、前記測定制御部は、前記Ｎ種類のパラメータのうち、物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先行して、その値又は値の組を変化させながら測定の繰り返しを実行するように制御を行い、前記パラメータ決定部は、前記物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先に最適化するものである。
前記Ｎ種類のパラメータのうちの各パラメータの値、又はＭ種類（但しＭはＮよりも小さい整数）のパラメータをまとめた値の組、を複数段階に変化させながら目的成分を含む試料に対する測定を繰り返し実行するように前記イオン源、前記質量分離部、及び前記検出部を制御する測定制御部と、
前記測定制御部による制御の下で実行される測定の結果に基づいて、前記１種類のパラメータ又は前記Ｍ種類のパラメータについての最適な値を逐次的に見つけるパラメータ決定部と、
を備え、前記測定制御部は、前記Ｎ種類のパラメータのうち、物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先行して、その値又は値の組を変化させながら測定の繰り返しを実行するように制御を行い、前記パラメータ決定部は、前記物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先に最適化するものである。
第１の態様の質量分析方法及び質量分析装置によれば、少なくとも１種類の温度パラメータは、物理量が温度以外である、電圧パラメータやガス流量パラメータなどよりも先に最適化される。そのため、その少なくとも１種類の温度パラメータが全体的にみれば高感度とはいえない局所的な最適条件に到達してしまうことを回避し、全体的にみて高感度であるようなパラメータの値を見いだすことができる。それにより、無駄なパラメータ最適化の作業を行うことを回避でき、測定効率の向上を図ることができる。また、試料や、移動相などの消費材の使用量を抑えることができ、測定コストの抑制に有利である。
第２の態様の質量分析方法及び質量分析装置は、第１の態様の質量分析方法及び質量分析装置において、前記Ｎ種類のパラメータのうち、物理量が温度であるパラメータの全てを、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先行して最適化するものとすることができる。
第２の態様の質量分析方法及び質量分析装置によれば、温度パラメータの全てが電圧パラメータやガス流量パラメータなどよりも先に最適化されるため、全体的にみて、より高感度であるようなパラメータの値を見いだすことができる。
第３の態様の質量分析方法及び質量分析装置は、第１の態様の質量分析方法及び質量分析装置において、前記Ｎ種類のパラメータは、物理量が温度、電圧、及びガス流量であるパラメータを含むものとすることができる。
第４の態様の質量分析方法及び質量分析装置は、第１の態様の質量分析方法及び質量分析装置において、前記測定実行工程では、物理量が温度であるパラメータの値を変化させる際に、所定範囲内で単調に変化させるものとすることができる。
「単調に変化させる」とは単調増加又は単調減少である。温度は電圧やガス流量とは異なり、変更後の値に安定するまでに時間を要する。これに対し第４の態様の質量分析方法及び質量分析装置によれば、温度パラメータを変更する際に温度を昇降させず単調に変更するので、温度の変更に要する時間を短縮することができ、装置パラメータの最適化に要する時間も短縮することができる。
第５の態様の質量分析方法及び質量分析装置は、第４の態様の質量分析方法及び質量分析装置において、前記測定実行工程では、物理量が温度であるパラメータの値を変化させる際に単調増加させるものとすることができる。
一般に、温度を変化させる際には、ヒータを用いた昇温のほうが放熱又は冷却素子を用いた冷却による降温よりも速い。したがって、第５の態様の質量分析方法及び質量分析装置によれば、温度の変更に要する時間を一層短縮することができ、装置パラメータの最適化に要する時間も短縮することができる。
第６の態様の質量分析方法及び質量分析装置は、第１〜５の態様のいずれか一つの質量分析方法及び質量分析装置において、物理量が温度である２種類以上のパラメータをパラメータセットとしてまとめて最適化するものとすることができる。
第７の態様の質量分析方法及び質量分析装置は、第６の態様の質量分析方法及び質量分析装置において、前記Ｎ種類のパラメータのうちの物理量が温度であるパラメータの全てをパラメータセットとしてまとめるものとすることができる。
第６及び第７の態様の質量分析方法及び質量分析装置によれば、物理量が温度である複数種類のパラメータをセットとしてまとめて最適化するので、少ない測定回数で以て高い検出感度の条件を見つけることができる。これにより、装置パラメータの最適化に要する時間を短縮することができる。
上述したように、上記第１〜第７の態様の質量分析方法及び質量分析装置では、局所的最適解に陥ることを回避することにより、高い検出感度の装置パラメータを探索することができる。但し、最適化するパラメータの順序を入れ替えても、それだけで最適化に必要な測定回数が少なくなるわけではない。上述したように、パラメータの最適化は目的成分毎、或いは移動相の条件毎に行う必要があるため、例えば目的成分の数が多いと、逐次法であっても測定回数はかなり多くなる。そのため、従来の逐次法よりもさらに少ない測定回数で以て、従来法と同等の出感度を達成できるような手法が求められている。
以下の態様の質量分析方法及び質量分析装置は、従来の網羅法及び逐次法よりも少ない測定回数で以て高い検出感度のパラメータを探索することができ、それによって測定効率を向上させるとともに試料及び消費材の使用量を抑制することをその目的としている。
即ち、一つ態様の質量分析方法は、液体試料に含まれる成分をイオン化する大気圧イオン化法によるイオン源を具備する質量分析装置を用いた質量分析方法であって、前記イオン源でのイオン化効率に影響を及ぼすＮ種類（但しＮは２以上の整数）のパラメータを最適化するために、
前記Ｎ種類のパラメータのうちの、少なくとも１種類の物理量について物理量が同一であるパラメータの全て又は一部をまとめたＭ種類（但し、Ｍは１以上Ｎ未満）のパラメータセットと、それ以外のＮ−Ｍ種類のパラメータとを順番に、それぞれのパラメータセット又はパラメータの値を複数段階に変化させながら目的成分を含む試料に対する測定を繰り返し実行する測定実行工程と、
前記測定実行工程における測定の結果に基づいて、前記Ｍ種類のパラメータセット及びＮ−Ｍ種類についての最適な値を逐次的に見つけるパラメータ値探索工程と、
を有するものである。
前記Ｎ種類のパラメータのうちの、少なくとも１種類の物理量について物理量が同一であるパラメータの全て又は一部をまとめたＭ種類（但し、Ｍは１以上Ｎ未満）のパラメータセットと、それ以外のＮ−Ｍ種類のパラメータとを順番に、それぞれのパラメータセット又はパラメータの値を複数段階に変化させながら目的成分を含む試料に対する測定を繰り返し実行する測定実行工程と、
前記測定実行工程における測定の結果に基づいて、前記Ｍ種類のパラメータセット及びＮ−Ｍ種類についての最適な値を逐次的に見つけるパラメータ値探索工程と、
を有するものである。
また一つの態様の質量分析装置は、液体試料に含まれる成分をイオン化する大気圧イオン化法によるイオン源、試料成分由来のイオンを質量電荷比に応じて分離する質量分離部、及び、分離されたイオンを検出する検出部、を具備する質量分析装置であって、
前記イオン源でのイオン化効率に影響を及ぼすＮ種類（但しＮは２以上の整数）のパラメータを最適化するために、
前記Ｎ種類のパラメータのうちの、少なくとも１種類の物理量について物理量が同一であるパラメータの全て又は一部をまとめたＭ種類（但し、Ｍは１以上Ｎ未満）のパラメータセットと、それ以外のＮ−Ｍ種類のパラメータとを順番に、それぞれのパラメータセット又はパラメータの値を複数段階に変化させながら目的成分を含む試料に対する測定を繰り返し実行するように前記イオン源、前記質量分離部、及び前記検出部を制御する測定制御部と、
前記測定制御部による制御の下で実行される測定の結果に基づいて、前記Ｍ種類のパラメータセット及びＮ−Ｍ種類についての最適な値を逐次的に見つけるパラメータ決定部と、
を備えるものである。
前記イオン源でのイオン化効率に影響を及ぼすＮ種類（但しＮは２以上の整数）のパラメータを最適化するために、
前記Ｎ種類のパラメータのうちの、少なくとも１種類の物理量について物理量が同一であるパラメータの全て又は一部をまとめたＭ種類（但し、Ｍは１以上Ｎ未満）のパラメータセットと、それ以外のＮ−Ｍ種類のパラメータとを順番に、それぞれのパラメータセット又はパラメータの値を複数段階に変化させながら目的成分を含む試料に対する測定を繰り返し実行するように前記イオン源、前記質量分離部、及び前記検出部を制御する測定制御部と、
前記測定制御部による制御の下で実行される測定の結果に基づいて、前記Ｍ種類のパラメータセット及びＮ−Ｍ種類についての最適な値を逐次的に見つけるパラメータ決定部と、
を備えるものである。
ここでいう物理量は上記と同様に、温度、電圧、ガス流量などである。特に、検出感度には温度の影響が大きく、また複数の温度条件は相関性が高いため、物理量が温度であるパラメータの全て又は一部をまとめることでパラメータセットを形成するとよい。これにより、少ない測定回数で以て高い検出感度の条件を見つけることができ、装置パラメータの最適化に要する時間を短縮することができる。
１…測定部
２…液体クロマトグラフ部（ＬＣ部）
３…質量分析部（ＭＳ部）
３１…イオン源
３１０…チャンバ
３１１…イオン化室
３１２…ＥＳＩプローブ
３１２１…キャピラリ
３１２２…ネブライズガス管
３１２３…加熱ガス管
３１２４…インターフェイスヒータ
３１２５…高電圧電源
３１３…脱溶媒管
３１４…乾燥ガス管
３１５…脱溶媒管ヒータ
３１６…ブロックヒータ
３２…質量分離部
３３…検出部
４…制御部
４１…装置パラメータ最適化時測定制御部
４２…装置パラメータ記憶部
４３…測定制御部
５…データ処理部
５１…データ記憶部
５２…ピーク検出部
５３…装置パラメータ決定部
２…液体クロマトグラフ部（ＬＣ部）
３…質量分析部（ＭＳ部）
３１…イオン源
３１０…チャンバ
３１１…イオン化室
３１２…ＥＳＩプローブ
３１２１…キャピラリ
３１２２…ネブライズガス管
３１２３…加熱ガス管
３１２４…インターフェイスヒータ
３１２５…高電圧電源
３１３…脱溶媒管
３１４…乾燥ガス管
３１５…脱溶媒管ヒータ
３１６…ブロックヒータ
３２…質量分離部
３３…検出部
４…制御部
４１…装置パラメータ最適化時測定制御部
４２…装置パラメータ記憶部
４３…測定制御部
５…データ処理部
５１…データ記憶部
５２…ピーク検出部
５３…装置パラメータ決定部
本発明に係る質量分析方法の一態様は、液体試料に含まれる成分をイオン化する大気圧イオン化法によるイオン源を具備する質量分析装置を用いた質量分析方法であって、前記イオン源でのイオン化効率に影響を及ぼすＮ種類（但しＮは２以上の整数）のパラメータを最適化するために、
前記Ｎ種類のパラメータのうちの、各パラメータの値又はＭ種類（但しＭはＮよりも小さい整数）のパラメータをまとめた値の組、を複数段階に変化させながら目的成分を含む試料に対する測定を繰り返し実行する測定実行工程と、
前記測定実行工程における測定の結果に基づいて、前記Ｎ種類のパラメータのうちの、各パラメータの値又はＭ種類のパラメータをまとめた値の組、についての最適な値を逐次的に見つけるパラメータ値探索工程と、
を有し、前記測定実行工程では、前記Ｎ種類のパラメータのうち、物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類の値又はその値の組を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先行して変化させ、前記パラメータ値探索工程では、該物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先に最適化するものである。
前記Ｎ種類のパラメータのうちの、各パラメータの値又はＭ種類（但しＭはＮよりも小さい整数）のパラメータをまとめた値の組、を複数段階に変化させながら目的成分を含む試料に対する測定を繰り返し実行する測定実行工程と、
前記測定実行工程における測定の結果に基づいて、前記Ｎ種類のパラメータのうちの、各パラメータの値又はＭ種類のパラメータをまとめた値の組、についての最適な値を逐次的に見つけるパラメータ値探索工程と、
を有し、前記測定実行工程では、前記Ｎ種類のパラメータのうち、物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類の値又はその値の組を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先行して変化させ、前記パラメータ値探索工程では、該物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先に最適化するものである。
また本発明に係る質量分析装置の一態様は、液体試料に含まれる成分をイオン化する大気圧イオン化法によるイオン源、試料成分由来のイオンを質量電荷比に応じて分離する質量分離部、及び、分離されたイオンを検出する検出部、を具備する質量分析装置であって、前記イオン源でのイオン化効率に影響を及ぼすＮ種類（但しＮは２以上の整数）のパラメータを最適化するために、
前記Ｎ種類のパラメータのうちの、各パラメータの値又はＭ種類（但しＭはＮよりも小さい整数）のパラメータをまとめた値の組、を複数段階に変化させながら目的成分を含む試料に対する測定を繰り返し実行するように前記イオン源、前記質量分離部、及び前記検出部を制御する測定制御部と、
前記測定制御部による制御の下で実行される測定の結果に基づいて、前記Ｎ種類のパラメータのうちの、各パラメータの値又はＭ種類のパラメータをまとめた値の組、についての最適な値を逐次的に見つけるパラメータ決定部と、
を備え、前記測定制御部は、前記Ｎ種類のパラメータのうち、物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類の値又はその値の組を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先行して変化させながら測定の繰り返しを実行するように制御を行い、前記パラメータ決定部は、前記物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先に最適化するものである。
前記Ｎ種類のパラメータのうちの、各パラメータの値又はＭ種類（但しＭはＮよりも小さい整数）のパラメータをまとめた値の組、を複数段階に変化させながら目的成分を含む試料に対する測定を繰り返し実行するように前記イオン源、前記質量分離部、及び前記検出部を制御する測定制御部と、
前記測定制御部による制御の下で実行される測定の結果に基づいて、前記Ｎ種類のパラメータのうちの、各パラメータの値又はＭ種類のパラメータをまとめた値の組、についての最適な値を逐次的に見つけるパラメータ決定部と、
を備え、前記測定制御部は、前記Ｎ種類のパラメータのうち、物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類の値又はその値の組を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先行して変化させながら測定の繰り返しを実行するように制御を行い、前記パラメータ決定部は、前記物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先に最適化するものである。
イオン源３１では一般に、噴霧流中の帯電液滴からの脱溶媒が促進されたほうがイオン化効率が高くなる傾向にある。そのため、温度パラメータのデフォルト値（つまりは図３のステップＳ１における初期値）は相対的に高い温度に定められる。しかしながら、中には低温条件の下で高い感度を示す化合物もあり、ジカンバはその一つである。図４と図５とを比較すると、温度パラメータが低温セットである図４のほうが、全体的に感度が高くなっていることが分かる。つまり、ジカンバにおいては、同じガス流量及び電圧の条件の下では、温度が高いよりも低いほうが検出感度が高くなる。
第１の態様の質量分析方法は、液体試料に含まれる成分をイオン化する大気圧イオン化法によるイオン源を具備する質量分析装置を用いた質量分析方法であって、前記イオン源でのイオン化効率に影響を及ぼすＮ種類（但しＮは２以上の整数）のパラメータを最適化するために、
前記Ｎ種類のパラメータのうちの、各パラメータの値又はＭ種類（但しＭはＮよりも小さい整数）のパラメータをまとめた値の組、を複数段階に変化させながら目的成分を含む試料に対する測定を繰り返し実行する測定実行工程と、
前記測定実行工程における測定の結果に基づいて、前記Ｎ種類のパラメータのうちの、各パラメータの値又はＭ種類のパラメータをまとめた値の組、についての最適な値を逐次的に見つけるパラメータ値探索工程と、
を有し、前記測定実行工程では、前記Ｎ種類のパラメータのうち、物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類の値又はその値の組を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先行して変化させ、前記パラメータ値探索工程では、該物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先に最適化するものである。
前記Ｎ種類のパラメータのうちの、各パラメータの値又はＭ種類（但しＭはＮよりも小さい整数）のパラメータをまとめた値の組、を複数段階に変化させながら目的成分を含む試料に対する測定を繰り返し実行する測定実行工程と、
前記測定実行工程における測定の結果に基づいて、前記Ｎ種類のパラメータのうちの、各パラメータの値又はＭ種類のパラメータをまとめた値の組、についての最適な値を逐次的に見つけるパラメータ値探索工程と、
を有し、前記測定実行工程では、前記Ｎ種類のパラメータのうち、物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類の値又はその値の組を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先行して変化させ、前記パラメータ値探索工程では、該物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先に最適化するものである。
また第１の態様の質量分析装置は、液体試料に含まれる成分をイオン化する大気圧イオン化法によるイオン源、試料成分由来のイオンを質量電荷比に応じて分離する質量分離部、及び、分離されたイオンを検出する検出部、を具備する質量分析装置であって、前記イオン源でのイオン化効率に影響を及ぼすＮ種類（但しＮは２以上の整数）のパラメータを最適化するために、
前記Ｎ種類のパラメータのうちの、各パラメータの値又はＭ種類（但しＭはＮよりも小さい整数）のパラメータをまとめた値の組、を複数段階に変化させながら目的成分を含む試料に対する測定を繰り返し実行するように前記イオン源、前記質量分離部、及び前記検出部を制御する測定制御部と、
前記測定制御部による制御の下で実行される測定の結果に基づいて、前記Ｎ種類のパラメータのうちの、各パラメータの値又はＭ種類のパラメータをまとめた値の組、についての最適な値を逐次的に見つけるパラメータ決定部と、
を備え、前記測定制御部は、前記Ｎ種類のパラメータのうち、物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類の値又はその値の組を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先行して変化させながら測定の繰り返しを実行するように制御を行い、前記パラメータ決定部は、前記物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先に最適化するものである。
前記Ｎ種類のパラメータのうちの、各パラメータの値又はＭ種類（但しＭはＮよりも小さい整数）のパラメータをまとめた値の組、を複数段階に変化させながら目的成分を含む試料に対する測定を繰り返し実行するように前記イオン源、前記質量分離部、及び前記検出部を制御する測定制御部と、
前記測定制御部による制御の下で実行される測定の結果に基づいて、前記Ｎ種類のパラメータのうちの、各パラメータの値又はＭ種類のパラメータをまとめた値の組、についての最適な値を逐次的に見つけるパラメータ決定部と、
を備え、前記測定制御部は、前記Ｎ種類のパラメータのうち、物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類の値又はその値の組を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先行して変化させながら測定の繰り返しを実行するように制御を行い、前記パラメータ決定部は、前記物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先に最適化するものである。
Claims (8)
- 液体試料に含まれる成分をイオン化する大気圧イオン化法によるイオン源を具備する質量分析装置を用いた質量分析方法であって、前記イオン源でのイオン化効率に影響を及ぼすＮ種類（但しＮは２以上の整数）のパラメータを最適化するために、
前記Ｎ種類のパラメータのうちの各パラメータの値、又はＭ種類（但しＭはＮよりも小さい整数）のパラメータをまとめた値の組、を複数段階に変化させながら目的成分を含む試料に対する測定を繰り返し実行する測定実行工程と、
前記測定実行工程における測定の結果に基づいて、前記１種類のパラメータ又は前記Ｍ種類のパラメータについての最適な値を逐次的に見つけるパラメータ値探索工程と、
を有し、前記測定実行工程では、前記Ｎ種類のパラメータのうち、物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先行してその値又は値の組を変化させ、前記パラメータ値探索工程では、該物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先に最適化する、質量分析方法。 - 前記Ｎ種類のパラメータのうち、物理量が温度であるパラメータの全てを、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先行して最適化する、請求項１に記載の質量分析方法。
- 前記Ｎ種類のパラメータは、物理量が温度、電圧、及びガス流量であるパラメータを含む、請求項１に記載の質量分析方法。
- 前記測定実行工程では、物理量が温度であるパラメータの値を変化させる際に、所定範囲内で単調に変化させる、請求項１に記載の質量分析方法。
- 前記測定実行工程では、物理量が温度であるパラメータの値を変化させる際に単調増加させる、請求項４に記載の質量分析方法。
- 物理量が温度である２種類以上のパラメータをパラメータセットとしてまとめて最適化する、請求項１に記載の質量分析方法。
- 前記Ｎ種類のパラメータのうちの物理量が温度であるパラメータの全てをパラメータセットとしてまとめる、請求項６に記載の質量分析方法。
- 液体試料に含まれる成分をイオン化する大気圧イオン化法によるイオン源、試料成分由来のイオンを質量電荷比に応じて分離する質量分離部、及び、分離されたイオンを検出する検出部、を具備する質量分析装置であって、
前記イオン源でのイオン化効率に影響を及ぼすＮ種類（但しＮは２以上の整数）のパラメータを最適化するために、
前記Ｎ種類のパラメータのうちの各パラメータの値、又はＭ種類（但しＭはＮよりも小さい整数）のパラメータをまとめた値の組、を複数段階に変化させながら目的成分を含む試料に対する測定を繰り返し実行するように前記イオン源、前記質量分離部、及び前記検出部を制御する測定制御部と、
前記測定制御部による制御の下で実行される測定の結果に基づいて、前記１種類のパラメータ又は前記Ｍ種類のパラメータについての最適な値を逐次的に見つけるパラメータ決定部と、
を備え、前記測定制御部は、前記Ｎ種類のパラメータのうち、物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先行して、その値又は値の組を変化させながら測定の繰り返しを実行するように制御を行い、前記パラメータ決定部は、前記物理量が温度であるパラメータの少なくとも１種類を、物理量が温度以外であるパラメータの全てよりも先に最適化する、質量分析装置。
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2019/018334 WO2020225863A1 (ja) | 2019-05-08 | 2019-05-08 | 質量分析装置及び質量分析方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPWO2020225863A1 true JPWO2020225863A1 (ja) | 2021-12-02 |
| JP7131699B2 JP7131699B2 (ja) | 2022-09-06 |
Family
ID=73051618
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2021518241A Active JP7131699B2 (ja) | 2019-05-08 | 2019-05-08 | 質量分析装置及び質量分析方法 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US11942313B2 (ja) |
| JP (1) | JP7131699B2 (ja) |
| CN (1) | CN113711025B (ja) |
| WO (1) | WO2020225863A1 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP4006952A1 (en) * | 2020-11-25 | 2022-06-01 | F. Hoffmann-La Roche AG | Anomaly detection of gas flow parameters in mass spectrometry |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006292542A (ja) * | 2005-04-11 | 2006-10-26 | Hitachi High-Technologies Corp | 液体クロマトグラフ質量分析装置 |
| JP2012058122A (ja) * | 2010-09-10 | 2012-03-22 | Shimadzu Corp | 液体クロマトグラフ質量分析装置 |
| JP2013525810A (ja) * | 2010-05-05 | 2013-06-20 | ザ・ジョージ・ワシントン・ユニバーシティ | レーザアブレーションエレクトロスプレーイオン化質量分析によって代謝状態を検出する方法 |
Family Cites Families (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2926773B2 (ja) * | 1989-08-22 | 1999-07-28 | 株式会社島津製作所 | 液体クロマトグラフ／質量分析法及びその装置 |
| JP2790927B2 (ja) * | 1991-10-03 | 1998-08-27 | 株式会社日立製作所 | 液体クロマトグラフ質量分析装置 |
| US5796099A (en) * | 1995-06-07 | 1998-08-18 | Barringer Instruments Ltd. | Pressure based calibration correction of an ion mobility spectrometer |
| DE10128546A1 (de) * | 2001-06-13 | 2002-12-19 | Merck Patent Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zur automatischen, optimierten Durchführung chromatographischer Analysen |
| US20100285446A1 (en) * | 2007-07-20 | 2010-11-11 | Akos Vertes | Methods for Detecting Metabolic States by Laser Ablation Electrospray Ionization Mass Spectrometry |
| JP5206005B2 (ja) * | 2008-02-15 | 2013-06-12 | 株式会社島津製作所 | 質量分析装置 |
| WO2011146269A1 (en) * | 2010-05-21 | 2011-11-24 | Waters Technologies Corporation | Techniques for automated parameter adjustment using ion signal intensity feedback |
| RU2438121C1 (ru) * | 2010-07-30 | 2011-12-27 | Цестос Инвестментс Лимитед | Способ определения параметров газовой среды и устройство для его реализации |
| WO2012124020A1 (ja) * | 2011-03-11 | 2012-09-20 | 株式会社島津製作所 | 質量分析装置 |
| WO2015033397A1 (ja) * | 2013-09-04 | 2015-03-12 | 株式会社島津製作所 | クロマトグラフ質量分析用データ処理装置 |
| EP3107114A4 (en) * | 2014-02-10 | 2017-02-22 | Shimadzu Corporation | Mass spectrometer and mass spectrometry method |
| JP5904300B2 (ja) * | 2015-06-04 | 2016-04-13 | 株式会社島津製作所 | 質量分析装置 |
-
2019
- 2019-05-08 JP JP2021518241A patent/JP7131699B2/ja active Active
- 2019-05-08 WO PCT/JP2019/018334 patent/WO2020225863A1/ja active Application Filing
- 2019-05-08 CN CN201980095164.8A patent/CN113711025B/zh active Active
- 2019-05-08 US US17/601,456 patent/US11942313B2/en active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006292542A (ja) * | 2005-04-11 | 2006-10-26 | Hitachi High-Technologies Corp | 液体クロマトグラフ質量分析装置 |
| JP2013525810A (ja) * | 2010-05-05 | 2013-06-20 | ザ・ジョージ・ワシントン・ユニバーシティ | レーザアブレーションエレクトロスプレーイオン化質量分析によって代謝状態を検出する方法 |
| JP2012058122A (ja) * | 2010-09-10 | 2012-03-22 | Shimadzu Corp | 液体クロマトグラフ質量分析装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 田川雄介: "LC-MS高感度計測のためのインターフェイスパラメータ最適化", 島津評論, vol. Vol.75/No.3-4, JPN6019030425, 20 March 2019 (2019-03-20), pages 131 - 135, ISSN: 0004835351 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20220199382A1 (en) | 2022-06-23 |
| CN113711025A (zh) | 2021-11-26 |
| US11942313B2 (en) | 2024-03-26 |
| JP7131699B2 (ja) | 2022-09-06 |
| CN113711025B (zh) | 2024-05-24 |
| WO2020225863A1 (ja) | 2020-11-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Tang et al. | Charge competition and the linear dynamic range of detection in electrospray ionization mass spectrometry | |
| US8927927B2 (en) | Mass spectrometer | |
| JP6176049B2 (ja) | タンデム四重極型質量分析装置 | |
| JP7095809B2 (ja) | 質量分析装置及び質量分析装置用プログラム | |
| JP6091620B2 (ja) | イオン化装置及び質量分析装置 | |
| JP6202103B2 (ja) | 質量分析装置及び質量分析方法 | |
| WO2012124020A1 (ja) | 質量分析装置 | |
| JP6107978B2 (ja) | 質量分析装置及び質量分析方法 | |
| JP2020506524A (ja) | フーリエ変換質量分析計 | |
| US9316625B2 (en) | Mass spectrometer | |
| JP2009129868A (ja) | 質量分析装置及びその調整方法 | |
| JP5904300B2 (ja) | 質量分析装置 | |
| JP7131699B2 (ja) | 質量分析装置及び質量分析方法 | |
| CN112601958B (zh) | 质量校正 | |
| CN113711332B (zh) | 质量分析装置及质量分析方法 | |
| JP7229163B2 (ja) | 質量分析におけるディスカバリイオン電流の生成およびその利用 | |
| JP4552350B2 (ja) | ガスクロマトグラフ質量分析装置 | |
| WO2023047546A1 (ja) | 質量分析方法及び質量分析装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210726 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210831 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220726 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220808 |
|
| R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 7131699 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |