李 跑, 蔡文生, 邵學廣,3*(. 南開大學化學學院, 天津 30007; 2. 湖南農(nóng)業(yè)大學食品科學技術學院, 湖南 長沙 4028; 3. 喀什大學化學與環(huán)境科學學院, 新疆 喀什 844006)

鄒漢法研究員紀念專輯(下)·研究論文

基于高通量解析算法的復雜樣品重疊氣相色譜-質(zhì)譜信號的快速分析

李 跑1,2, 蔡文生1, 邵學廣1,3*
(1. 南開大學化學學院, 天津 300071; 2. 湖南農(nóng)業(yè)大學食品科學技術學院, 湖南 長沙 410128; 3. 喀什大學化學與環(huán)境科學學院, 新疆 喀什 844006)

化學計量學算法為重疊氣相色譜-質(zhì)譜(GC-MS)信號的解析提供了有效手段,但其在計算過程中一般需要將數(shù)據(jù)進行分段處理,然后只對信號的某些區(qū)間進行解析,難以實現(xiàn)真正意義上的高通量分析。該文結(jié)合移動窗口目標轉(zhuǎn)換因子分析(MWTTFA)和非負免疫算法(NNIA),建立了一種高通量解析方法。首先,根據(jù)所有可能存在的目標組分的標準質(zhì)譜信息,利用MWTTFA檢驗復雜信號中存在的組分,并確定目標組分的質(zhì)譜信息和洗脫時間區(qū)域。以得到的質(zhì)譜信息作為后續(xù)計算的輸入值,利用NNIA解析得到相應的色譜信息。采用快速升溫程序?qū)?7種和42種農(nóng)藥混合標準樣品的GC-MS信號進行分析,利用所建立的方法可在10 min內(nèi)得到全部組分的色譜和質(zhì)譜信息。

氣相色譜-質(zhì)譜;移動窗口目標轉(zhuǎn)換因子分析;非負免疫算法;重疊峰解析;農(nóng)藥混合標準品

復雜樣品分析一直是分析化學研究領域的重點與難點。近年來,越來越多的研究者選擇利用化學計量學手段來解決復雜體系的定性、定量分析問題，如實際分析體系的信息提取[1]、復雜色譜信號的解析[2,3]等。為解決聯(lián)用儀器信號的分析問題,國內(nèi)外諸多學者已建立了多種化學計量學算法,如基于化學因子分析(CFA)的一系列算法[1,4,5]以及結(jié)合二維數(shù)據(jù)和交替最小二乘法的多元曲線分辨(MCR-ALS)算法[6,7]。此外,基于卷積和去卷積的小波變換(WT)也已廣泛應用于重疊色譜信號的解析[8,9]。這些方法可以從多組分重疊信號中提取隱藏的組分信息,為復雜重疊信號的高通量分析提供新途徑。但是,在有未知干擾存在的情況下,這些算法往往無法得到正確的解析結(jié)果。為解決這一問題,直接三線性分解(DTD)、平行因子分析(PARAFAC)和交替三線性分解(ATLD)等方法相繼出現(xiàn)[10-13]。這些算法具有“二階優(yōu)勢”,能夠在未知干擾存在的情況下提取重疊信號中的有用信息。

免疫算法(immune algorithm, IA)可用于重疊信號的解析[14-16]。最初采用IA解析氣相色譜-質(zhì)譜(GC-MS)信號時,需要提供所有組分的質(zhì)譜信息,不適于未知體系的解析。為了解決缺乏標準品的問題,本課題組提出了自適應免疫算法(AIA)[17]。AIA無需提供標準品信息,而是采用獨立成分分析(ICA)，直接從測量數(shù)據(jù)中提取被測物的質(zhì)譜信息。但是,某些情況下,重疊信號不滿足獨立性要求,導致AIA得到的質(zhì)譜數(shù)值出現(xiàn)負值,色譜圖出現(xiàn)扭曲,因此又對ICA進行了一系列的改進,提出了平均場-獨立成分分析(mean field ICA, MF-ICA)[18]、基于化學知識的后旋轉(zhuǎn)策略[19]以及窗口獨立成分分析(window ICA, WICA)[20]。盡管這些方法都已成功應用于復雜GC-MS信號的解析,但是依舊難以實現(xiàn)復雜體系的高通量分析,因此本課題組建立了非負免疫算法(NNIA)。該算法利用非負校正對IA計算中重疊組分帶來的干擾進行補償,實現(xiàn)了混合信號中某一組分信息的提取[21]。將NNIA與目標轉(zhuǎn)換因子分析(TTFA)和迭代目標轉(zhuǎn)換因子分析(ITTFA)結(jié)合,可以實現(xiàn)重疊信號中某些特定組分信號的識別與解析[22,23]。

針對復雜GC-MS信號的解析,由于樣品中包含的組分數(shù)較多、信號過于復雜,上述方法的應用往往受到一定限制。在實際分析中需利用標準樣品確定目標組分的洗脫區(qū)域,以簡化計算過程,因而很難實現(xiàn)真正意義上的高通量分析[24]。為解決這一問題,本文提出了一種重疊GC-MS信號的高通量解析方法。該方法通過建立包含所有可能待測組分的標準質(zhì)譜庫,利用移動窗口目標轉(zhuǎn)換因子分析(MWTTFA)對標準質(zhì)譜庫中的組分逐一進行測試,確定目標物質(zhì)的質(zhì)譜信息及其色譜保留時間,進而利用NNIA算法解析得到的色譜信息。

1 實驗部分

1.1 儀器、試劑與材料

PolarisQ 2000氣相色譜-質(zhì)譜儀(美國ThermoFisher Scientific公司)。17種和42種農(nóng)藥混合標準品溶于丙酮溶液(10 mg/L),由中國進出口商品檢驗檢疫研究所提供，其詳細信息分別見表S1和表S2(詳見http://www.chrom-China.com/UserFiles/File/1606046-SI.pdf)。

1.2 色譜、質(zhì)譜條件

色譜柱:CP-Sil8CB(30 m×0.32 mm, 0.25 μm,美國VARIAN公司);進樣口溫度:250 ℃;進樣方式:不分流進樣。17種農(nóng)藥混合標準品的升溫程序:60 ℃保持2 min,以80 ℃/min升至260 ℃,保持6 min;分析時間:10 min; 42種農(nóng)藥混合標準品的升溫程序:60 ℃保持1 min,以100 ℃/min升至300 ℃,保持4 min;分析時間:8 min。載氣:氦氣(純度>99.999%);流速:1 mL/min;進樣量:1 μL。離子源:電子轟擊(EI)源;離子源溫度:200 ℃;傳輸線溫度:280 ℃;電壓:70 eV。

17種和42種農(nóng)藥混合標準品的總離子色譜圖見圖1。其中掃描范圍為m/z60～520,采樣時間間隔約0.47 s,數(shù)據(jù)矩陣大小分別為461×1 010和461×630。由圖1可知，混合標準品的色譜圖中多處出現(xiàn)色譜峰重疊現(xiàn)象,并存在雜質(zhì)干擾。因此,需要對此類信號進行解析,以實現(xiàn)高通量分析。

圖1 (a)17種和(b)42種農(nóng)藥混合標準品的總離子流色譜圖Fig. 1 Total ion chromatograms (TICs) of (a) the17 pesticide and (b) the 42 pesticide mixed standard samples

1.3 計算步驟

本文所建立的方法分為兩個步驟,首先按照色譜的流出方向,利用MWTTFA逐步移動固定大小的窗口從而進行目標檢驗,以確定某一組分是否存在以及存在的保留時間區(qū)域[25,26],同時得到組分的質(zhì)譜信息,然后利用NNIA解析得到組分的色譜圖。TTFA利用主成分分析和對目標因子的最小二乘法變換,得到轉(zhuǎn)換后的目標因子。如果目標因子在轉(zhuǎn)換過程中保持不變(在一定的誤差閾值內(nèi)相等),則表明該目標因子存在于數(shù)據(jù)矩陣中。TTFA計算得到的質(zhì)譜數(shù)據(jù)與其輸入質(zhì)譜數(shù)據(jù)(質(zhì)譜庫中的質(zhì)譜)間的匹配度作為判斷該組分是否存在的標準。根據(jù)文獻方法[27]進行匹配度計算,以千分數(shù)表示匹配程度的大小。由于計算得到的質(zhì)譜數(shù)據(jù)(轉(zhuǎn)換質(zhì)譜)更加接近測量值,因此本文采用MWTTFA的計算結(jié)果作為NNIA的輸入。

具體過程為:(1)樣品測試,得到GC-MS測試數(shù)據(jù)。(2)根據(jù)測試結(jié)果確定可能存在的所有組分(本實驗為可能存在的300種常見農(nóng)藥)并收集其標準質(zhì)譜數(shù)據(jù)。所有質(zhì)譜圖均為標準化質(zhì)譜圖,最大相對豐度為100。(3)利用MWTTFA判斷GC-MS測試數(shù)據(jù)中存在的組分信息,同時計算得到“轉(zhuǎn)換質(zhì)譜”。當匹配度大于700‰時,認為該組分存在。(4)利用被檢測為“存在”組分的轉(zhuǎn)換質(zhì)譜進行NNIA計算,從重疊信號中解析出色譜圖。計算中只采用該組分存在的“窗口”區(qū)間的GC-MS數(shù)據(jù),以提高計算的準確性。

2 結(jié)果與討論

2.1 GC-MS信號中的組分信息識別

采用300種農(nóng)藥的標準質(zhì)譜數(shù)據(jù)對17種農(nóng)藥混合標準品的GC-MS數(shù)據(jù)進行MWTTFA計算,得到300條匹配率曲線。毒死蜱(chlorpyrifos)、倍硫磷(fenthion)和對硫磷(parathion)3種農(nóng)藥組分的匹配率曲線見圖2。圖中的水平實線為匹配度700‰的標度線。由圖2可知,3種農(nóng)藥組分在6.28～6.38、6.34～6.46和6.38～6.47 min保留時間區(qū)域內(nèi)的匹配度大于700‰?？梢源_定GC-MS信號中存在這3種組分的質(zhì)譜信息。而對于大部分農(nóng)藥組分,匹配率曲線中沒有高于700‰的區(qū)間,說明GC-MS信號中不存在這些組分的質(zhì)譜信息,即測試樣品中不存在這些農(nóng)藥組分。

圖2 毒死蜱、倍硫磷和對硫磷的匹配率曲線和17種農(nóng)藥混合標準品的總離子流色譜圖Fig. 2 Match ratio curves for chlorpyrifos, fenthion,parathion and TIC of the 17 pesticide mixed standard samples

如圖3所示,磷胺(phosphamidon)及其同分異構(gòu)體的匹配率曲線中有2個匹配率大于700‰的區(qū)間。由于同分異構(gòu)體的存在,導致二者質(zhì)譜信息相似性過高,匹配率曲線十分相似,匹配率大于700‰的區(qū)間(5.68～5.80和5.89～6.02 min)也基本相同。對于標準質(zhì)譜相似或相同的情況,TTFA不能區(qū)分其差異,一般需結(jié)合其他色譜參數(shù)進行進一步分析,如保留指數(shù)等。

圖3 磷胺及其異構(gòu)體的匹配率曲線和17種農(nóng)藥混合標準品的總離子流色譜圖Fig. 3 Match ratio curves for phosphamidon andits isomer and TIC of the 17 pesticide mixed standard samples

圖4 倍硫磷和對硫磷在質(zhì)譜庫中的質(zhì)譜圖、轉(zhuǎn)換質(zhì)譜圖和實驗得到的質(zhì)譜圖Fig. 4 Mass spectra of fenthion and parathion from the library, transformed mass spectrometry and experiments

對300種農(nóng)藥的匹配率曲線進行檢索,發(fā)現(xiàn)17種農(nóng)藥標準品的匹配率曲線中均存在匹配率大于700‰的區(qū)間,說明該GC-MS信號中含有17種農(nóng)藥的信息,證明了MWTTFA計算結(jié)果的可靠性。該方法計算簡單,可在幾秒內(nèi)完成300種組分的檢測,實現(xiàn)復雜信號的高通量分析。

2.2 質(zhì)譜信息的提取

通過MWTTFA計算得到每種組分的轉(zhuǎn)換質(zhì)譜。對某些農(nóng)藥組分的質(zhì)譜進行測試并與數(shù)據(jù)庫中的標準質(zhì)譜圖進行比較,考察了轉(zhuǎn)換質(zhì)譜的正確性。倍硫磷和對硫磷的標準質(zhì)譜圖、計算得到的轉(zhuǎn)換質(zhì)譜圖及實驗得到的質(zhì)譜圖見圖4。可以看出,實驗得到的質(zhì)譜圖與計算得到的轉(zhuǎn)換質(zhì)譜圖更為相似,而與質(zhì)譜庫中質(zhì)譜圖存在較大差異。這可能是由于儀器和檢測條件的不同,直接采用標準質(zhì)譜數(shù)據(jù)進行計算可能會產(chǎn)生較大誤差。轉(zhuǎn)換質(zhì)譜是基于測量數(shù)據(jù)得到的,因此與測量數(shù)據(jù)中的質(zhì)譜信息更加相符。在后續(xù)的NNIA計算中均采用轉(zhuǎn)換質(zhì)譜數(shù)據(jù),以得到更加精確的計算結(jié)果。

圖5 17種農(nóng)藥混合標準品的總離子流色譜圖及其解析結(jié)果Fig. 5 TIC and the resolved chromatographic profiles of the 17 pesticide mixed standard samples

2.3 色譜曲線的解析

在NNIA中輸入2.2節(jié)得到的轉(zhuǎn)換質(zhì)譜,以進行色譜曲線的解析,得到每個組分的色譜圖。17種農(nóng)藥混合標準品的解析結(jié)果見圖5。從各組分的色譜曲線可以看出,其色譜峰窄、峰形對稱且不包含背景信息。色譜峰較窄是因為采用了快速的升溫梯度且流速較快。同時,在總離子流色譜圖中重疊嚴重的組分信息也得到了較好的解析。磷胺的色譜曲線中仍出現(xiàn)了其同分異構(gòu)體的色譜峰,這是因為二者的保留時間較為接近,出現(xiàn)在同一“窗口”所致?？赏ㄟ^對窗口位置的調(diào)整或保留指數(shù)等進行色譜峰的確認。本文所建立的方法可以較好地從混合GC-MS信號中提取所有組分的質(zhì)譜和色譜信息,實現(xiàn)對組分的快速定性鑒定和定量信息提取。

2.4 42種農(nóng)藥混合標準品的解析

為進一步檢驗本文方法用于高通量分析的可行性,采用更快的升溫程序?qū)?2種農(nóng)藥混合標準品進行了分析,其總離子流色譜圖及解析曲線見圖6。由于升溫速度加快,42種農(nóng)藥中大部分組分的色譜曲線出現(xiàn)了重疊,但仍能得到很好的解析結(jié)果。除由于質(zhì)譜信息相似(或相同)導致產(chǎn)生雙峰外,其余每個組分均得到了單一的色譜曲線,實現(xiàn)了8 min內(nèi)42種農(nóng)藥的快速分析。本文為復雜體系的快速分析建立了一種有效方法,但本文只對標準樣品進行了解析,對于更復雜的實際樣品,可能需要對算法進一步改進。

圖6 42種農(nóng)藥標準品的總離子流色譜圖及其解析結(jié)果Fig. 6 TIC and the resolved chromatographic profiles of the 42 pesticide mixed standard samples

3 結(jié)論

本研究建立了一種高通量解析算法用于多組分農(nóng)藥混合樣品重疊GC-MS信號快速分析的方法。結(jié)合標準質(zhì)譜庫,利用MWTTFA逐一檢測目標組分是否存在,并得到組分的存在區(qū)間及轉(zhuǎn)換質(zhì)譜,然后利用NNIA得到單一目標組分的色譜信息。MWTTFA可以正確識別重疊信號中的組分信息,且轉(zhuǎn)換質(zhì)譜圖與實驗得到的質(zhì)譜圖更加接近。通過快速升溫程序?qū)?7種和42種農(nóng)藥混合標準品的信號進行分析,實現(xiàn)了短時間內(nèi)多組分農(nóng)藥混合標準品的快速分析。本方法為多組分體系的高通量快速分析提供了一種有效途徑。

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Rapid analysis of complex samples using overlappinggas chromatography-mass spectrometry signalsbased on high-throughput approach

LI Pao1,2, CAI Wensheng1, SHAO Xueguang1,3*
(1.CollegeofChemistry,NankaiUniversity,Tianjin300071,China; 2.CollegeofFoodScienceandTechnology,HunanAgriculturalUniversity,Changsha410128,China; 3.CollegeofChemistryandEnvironmentalScience,KashgarUniversity,Kashgar844006,China)

Chemometric methods have been proved to be a powerful tool for the resolution of overlapping signals. However, a short elution region containing the signals of the target components must be determined prior to the calculation. It is difficult to achieve the high-throughput analysis for the gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) signals with long elution time. An approach based on moving window target transformation factor analysis (MWTTFA) and non-negative immune algorithm (NNIA) was developed for the resolution of multicomponent overlapping GC-MS signals. In the method, a rapid temperature program was used to make the analytes within a short retention time period, and then the chromatographic and mass spectral information of the components in the overlapping signals was calculated with the developed algorithm. In the calculation, MWTTFA was employed for testing the existence of a specific analyte in the signals, and the chromatographic information was extracted by NNIA. A mixture of 17 and 42 pesticide standard solutions were tested in full-scan mode within 10 min. The results showed that both the chromatographic and the mass spectra information of the components was extracted from the overlapping signals.

gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS); moving window target transformation factor analysis (MWTTFA); non-negative immune algorithm (NNIA); resolution of overlapping peaks; pesticide mixed standard samples

10.3724/SP.J.1123.2016.06046

2016-06-28

國家自然科學基金項目(21175074,21475068).

Foundation item: National Natural Science Foundation of China (Nos. 21175074, 21475068).

O658

:A

:1000-8713(2017)01-0008-06

*通訊聯(lián)系人.Tel:(022)23503430,E-mail:xshao@nankai.edu.cn.