ฟังก์ชันการวิเคราะห์เชิงอนุพันธ์ใน msFineAnalysis เวอร์ชัน 3 (1) [แอปพลิเคชัน GC-TOFMS]

บทนำ

เนื่องจากประสิทธิภาพของแมสสเปกโตรมิเตอร์ดีขึ้น ความต้องการการวิเคราะห์เชิงอนุพันธ์ของส่วนประกอบปริมาณน้อยในวัสดุจึงเพิ่มขึ้น เพื่อจัดการกับแนวโน้มนี้ เราได้เพิ่มฟังก์ชันการวิเคราะห์ความแตกต่างใหม่ให้กับ msFineAnalysis ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์วิเคราะห์เชิงคุณภาพแบบอัตโนมัติของเราที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับข้อมูล GC-HRTOFMS บันทึกการใช้งานนี้อธิบายเวิร์กโฟลว์ที่ใช้โดย msFineAnalysis สำหรับการวิเคราะห์เชิงอนุพันธ์โดยการวิเคราะห์ข้อมูลกาวอีพ็อกซี่ที่วัดโดย headspace(HS)-GC-TOFMS และ pyrolysis(Py)-GC-TOFMS

เวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์เชิงอนุพันธ์

เวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์เชิงอนุพันธ์แสดงไว้ที่ด้านบนสุดของรูปที่ 1 เมื่อทำการวัดตัวอย่างสำหรับการเปรียบเทียบอย่างง่าย (n=1) ตัวอย่างแต่ละรายการจะถูกวัดสองครั้ง: หนึ่งครั้งโดย GC/EI หนึ่งครั้งโดย GC/SI เท่ากับ 4 GC การวัด สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ (n=3, 5) การวัด GC/EI จะดำเนินการสำหรับแต่ละตัวอย่างมากกว่าหนึ่งครั้ง และการวัด GC/SI จะดำเนินการเพียงครั้งเดียวสำหรับแต่ละตัวอย่าง (สำหรับสองตัวอย่าง n=5 แล้วจึงรวมจำนวน GC ทั้งหมด การวัดจะเป็น 12) หลังจากนั้น ข้อมูล GC/EI และ GC/SI จะถูกโหลดลงใน msFineAnalysis จากนั้นทำตามคำแนะนำ GUI ผลการวิเคราะห์แบบบูรณาการจะถูกส่งออกเป็นรายงานที่มีรหัสสี ขั้นตอนสุดท้ายต้องการให้นักวิเคราะห์ยืนยันผลลัพธ์

เวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์แบบรวม msFineAnalysis จะแสดงในส่วนด้านล่างของรูปที่ 1 ขั้นตอนแรกสำหรับเวิร์กโฟลว์นี้คือการตรวจจับโครมาโตแกรมพีค (พีคดีคอนโวลูชัน) สำหรับข้อมูลที่วัดได้ ในระหว่างกระบวนการนี้ จะตรวจพบยอดเล็กน้อยที่อาจไม่ชัดเจนใน TICC
ถัดไป การจัดตำแหน่งข้อมูลและการวิเคราะห์องค์ประกอบความแปรปรวนจะดำเนินการสำหรับพีค EI ที่ตรวจพบโดยอิงตามเวลาการเก็บข้อมูล (RT) และความคล้ายคลึงกันของมวลสเปกตรัม ความแตกต่างจะถูกเปรียบเทียบโดยใช้อัตราส่วนความเข้มระหว่างตัวอย่างกับความสามารถในการทำซ้ำ หลังจากนั้น ทั้งข้อมูล EI และ SI จะได้รับการวิเคราะห์โดยใช้เวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์แบบรวมที่ใช้สำหรับ msFineAnalysis เวอร์ชันก่อนหน้า เวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์นี้ประกอบด้วยการค้นหาฐานข้อมูลไลบรารี EI การค้นหาโมเลกุลไอออนในข้อมูล SI และการวิเคราะห์มวลที่แม่นยำของข้อมูล EI และ SI สำหรับคำอธิบายโดยละเอียดของเวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์แบบรวม EI/SI โปรดดูที่ MSTips หมายเลข 275. ตัวอย่างของผลการวิเคราะห์เชิงอนุพันธ์ msFineAnalysis Ver3 จะถูกตรวจสอบในหน้าต่อไปนี้

รูปที่ 1 ขั้นตอนการวิเคราะห์โดยใช้ msFineAnalysis

การวัด

ใช้กาวอีพ็อกซี่ที่มีจำหน่ายทั่วไป (A, B) สองชนิดเป็นตัวอย่าง ตัวอย่างเหล่านี้ได้รับการรักษาให้หายขาดก่อนการวิเคราะห์ HS-GC-MS และ Py-GC-MS ถูกใช้สำหรับการวัด สำหรับ HS-GC-MS ตัวอย่างถูกให้ความร้อนที่ 50°C และวิเคราะห์ส่วนประกอบระเหยง่ายที่ถูกดูดซับด้วยความร้อน สำหรับ Py-GC-MS ตัวอย่างถูกให้ความร้อนที่ 600 °C และผลิตภัณฑ์ไพโรไลซิสถูกวิเคราะห์ วิธีการแตกตัวเป็นไอออนที่ใช้สำหรับการวัดเหล่านี้คือ EI และ FI (การแตกตัวเป็นไอออนในสนาม) ในลักษณะไอออไนซ์แบบแข็งและแบบอ่อนตามลำดับ เพื่อทำการวิเคราะห์ทางสถิติ การวัด GC/EI ถูกดำเนินการด้วย n=5 พารามิเตอร์ที่ใช้ในการวิเคราะห์เชิงอนุพันธ์คือค่า p (ดัชนี: ยิ่งค่า p เล็กลง ความสามารถในการทำซ้ำทางสถิติจะสูงขึ้น) ≦5% และการเปลี่ยนแปลงเท่า (อัตราส่วนความเข้มระหว่างตัวอย่าง) ≧2 เงื่อนไขการวัดโดยละเอียดแสดงในตารางที่ 1

ตารางที่ 1. เงื่อนไขการวัดและการวิเคราะห์

HS-GC-MS ผลการวัด

รูปที่ 2 แสดงภาพหน้าจอของผลการวิเคราะห์ส่วนต่างสำหรับตัวอย่าง headspace โดยใช้ msFineAnalysis ด้านบนซ้ายของหน้าจอแสดงโครมาโตแกรมของ TICC และพีคของสารประกอบที่ตรวจพบโดยการดีคอนโวลูชัน สีของยอดผสมสะท้อนผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ความแตกต่าง สีฟ้าบ่งชี้ว่าสารวิเคราะห์เฉพาะนี้มีความเกี่ยวข้องอย่างยิ่งกับตัวอย่าง A ในขณะที่สีแดงบ่งชี้ถึงความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นกับตัวอย่าง B พล็อตภูเขาไฟที่ด้านบนขวาของหน้าจอระบุความแตกต่างของความเข้มระหว่างตัวอย่างในแกน X และการทำซ้ำทางสถิติ ในแกน Y ทำให้สามารถยืนยันยอดที่ตรวจพบได้อย่างครอบคลุม ศูนย์กลางด้านขวาของหน้าจอแสดงผลการจัดหมวดหมู่ ซึ่งช่วยให้เข้าใจอย่างเป็นรูปธรรมเกี่ยวกับจำนวนยอดทั้งหมดที่ตรวจพบ รวมทั้งรายละเอียดว่าพีคสัมพันธ์กับตัวอย่างแต่ละรายการอย่างไร รายการพีคที่ด้านล่างสุดแสดงตารางรหัสสีพร้อมผลการวิเคราะห์แบบบูรณาการสำหรับพีคที่ตรวจพบ ซึ่งช่วยให้นักวิเคราะห์เชื่อมโยงได้อย่างง่ายดายว่าสารวิเคราะห์ใดมีความเกี่ยวข้องอย่างยิ่งกับตัวอย่างเฉพาะ

ตารางด้านล่างแสดงว่าตรวจพบยอดทั้งหมด 15 จุด การแจกแจงความแตกต่างของพีคแสดงให้เห็นว่าพีค 2 พีค (พีค ID [003] บิวทิล อีเทอร์ และ [009] บิวทานอล) เป็นคุณลักษณะเฉพาะของตัวอย่าง A, พีค 11 พีคเป็นคุณลักษณะของตัวอย่าง B ([001,002] ไซลอกเซนที่มีน้ำหนักโมเลกุลต่ำ ฯลฯ) และพีคสองค่าที่ไม่มีความแตกต่างของความเข้มข้นระหว่างตัวอย่าง A และ B ([004] โทลูอีนและ [013] ไซโคลเฮกซาซิล็อกเซน) ท่ามกลางความแตกต่างเหล่านี้ เป็นที่ทราบกันดีว่าไซลอกเซนไซลอกเซนที่มีน้ำหนักโมเลกุลต่ำทำให้เกิดปัญหา เช่น ความผิดพลาดในการสัมผัสเมื่อใช้ในผลิตภัณฑ์ไฟฟ้า เนื่องจากมีความผันผวนสูงและความสามารถในการสร้างฟิล์มฉนวนออกไซด์

รูปที่ 2 ภาพหน้าจอของ msFineAnalysis (HS-GC-MS)

ผลการวัด Py-GC-MS

รูปที่ 3 แสดงภาพหน้าจอของผลการวิเคราะห์เชิงอนุพันธ์สำหรับตัวอย่างไพโรไลซ์โดยใช้ msFineAnalysis โดยรวมแล้ว มีการตรวจพบพีค 120 พีคสำหรับตัวอย่างเหล่านี้ การแจกแจงความแตกต่างของพีคแสดงให้เห็นว่าพีค 28 พีคเป็นลักษณะของตัวอย่าง A (ID พีค [044] ไดบิวทิลพทาเลต เป็นต้น) พีค 23 พีคเป็นลักษณะของตัวอย่าง B ([030] พี-ไอโซโพรพีนิลฟีนอล [048] บิสฟีนอล A เป็นต้น ) และ 20 พีคที่ไม่แสดงความแตกต่างของความเข้มระหว่างตัวอย่าง A และตัวอย่าง B ([018] ฟีนอล เป็นต้น) นอกจากนี้ มียอดเขา 49 จุดที่พบว่าไม่มีความสามารถในการทำซ้ำทางสถิติ (สีเทาในแปลงภูเขาไฟ "อื่นๆ" ในผลการจำแนกประเภท) Dibutylphthalate(DBP) เป็น phthalate ester ที่อยู่ภายใต้คำสั่ง RoHS ตรวจพบ Bisphenol A ในตัวอย่างทั้งสองและเป็นสารประกอบฐานสำหรับกาวอีพ็อกซี่ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากตรวจพบในตัวอย่าง B ที่ความเข้มสูงกว่าตัวอย่าง A ถึงสองเท่า จึงจัดว่าเป็นจุดสูงสุดของความแตกต่างระหว่างตัวอย่าง

รูปที่ 3 ภาพหน้าจอของ msFineAnalysis (Py-GC-MS)

สรุป

ฟังก์ชันการวิเคราะห์ส่วนต่างใน MsFineAnalysis Ver3 ช่วยให้เราได้รับข้อมูลเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างตัวอย่างกาวอีพ็อกซี่สองตัวอย่างได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ ผลลัพธ์เหล่านี้ยังแสดงให้เห็นว่า msFineAnalysis ไม่เพียงแต่ช่วยลดเวลาการวิเคราะห์อันเนื่องมาจากการทำงานอัตโนมัติเท่านั้น แต่ยังสร้างการวิเคราะห์เชิงคุณภาพที่มีความน่าเชื่อถือสูงซึ่งเป็นผลมาจากการดีคอนโวลูชันสูงสุด การวิเคราะห์ทางสถิติ และการวิเคราะห์แบบบูรณาการ EI/SI