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　　保留指數(shù)的重要性

　　● 保留指數(shù)（RI）匹配可能是GC/MS譜庫檢索鑒定/定性未知化合物時最重要的輔助指標。

　　● 如果不進行 RI 匹配，單個GC/MS數(shù)據(jù)中高達 30% 的化合物可能會被錯誤鑒定！

　　● 譜庫檢索與 RI 相結(jié)合可以顯著提高未知化合物鑒定的可信度。

　　● 新版的NIST數(shù)據(jù)庫（NIST23）現(xiàn)在幾乎為每一種化合物都提供了測量值和AI生成的 RI 值。

　　● 但是，很少有MS軟件產(chǎn)品能充分利用這些信息！

　　GC上的保留指數(shù)RI 校準

　　● 當然，要想利用已公布的 RI 值，就必須對GC進行校準。

　　● 這通常是通過一系列正構(gòu)烷烴（正構(gòu)烷烴混標）來完成的。

　　● 然而，由于以下原因，在校準運行中識別正構(gòu)烷烴峰可能是一個復雜的手動過程：

　　● 污染物峰干擾，尤其是在使用固相微萃?。⊿PME）和大體積進樣（LVI）時。

　　● 殘留以及舊的 “臟” 色譜柱。

　　● 正構(gòu)烷烴標準品中的雜質(zhì)峰干擾，通常是支鏈烷烴。

　　● 溶劑峰和溶劑雜質(zhì)。

　　● 分析人員輸入錯誤的正構(gòu)烷烴標準品（例如，標準品中沒有連續(xù)的正構(gòu)烷烴）。

　　● “鬼峰”。

　　● 使用 RI 的最大障礙在于校準！

　　理想的 RI 校準

　　● 當然，我們希望正構(gòu)烷烴的色譜圖很干凈，如圖所示。

　　實際RI校準中易出現(xiàn)的問題，舉例如下

　　● 上圖：SPME 運行中存在污染物峰，許多污染物峰比烷烴的校準峰大得多，烷烴校準峰非常小。

　　● 下圖：標準品不連續(xù)，可能存在用戶輸入錯誤。

　　如何輕松自動地定位烷烴標準品峰

　　● 找出 N 個最大的峰（N 為校準物數(shù)量），并按保留時間順序指定它們？

　　● 事實證明，這個方法行不通！

　　● 那利用譜庫檢索來識別正構(gòu)烷烴并指定它們呢？

　　● 也不行。譜庫檢索算法無法正確識別分子量較重的正構(gòu)烷烴（對于 碳原子n=20~30 及更高碳數(shù)，具體取決于信噪比）。

　　● 什么！譜庫檢索無法正確識別高濃度的化合物？？？

　　● 對于正構(gòu)烷烴，我們確實無法……

　　為什么呢？

　　● 正構(gòu)烷烴是直鏈飽和烴鏈，所以任何一種正構(gòu)烷烴產(chǎn)生的碎片，它們的碎片的質(zhì)荷比（m/z）都是相同的。

　　● 隨著分子量的增加，m/z 較重碎片的強度越來越小。

　　● 由于較重碎片強度變小，檢索算法對它們的權(quán)重也越來越低。

　　● 到了一定程度，碎片強度的其他變化會 “掩蓋” 強度小的m/z而m/z較重碎片的影響，檢索結(jié)果就會返回錯誤的識別結(jié)果。

　　● 例如，C19 和 C24 的質(zhì)譜及檢索結(jié)果

　　能否利用洗脫時間？

　　● 洗脫時間高度依賴于程序升溫曲線。

　　● 但是，如果我們能夠識別出前 3 種正構(gòu)烷烴，就可以利用速度和加速度來預測系列中下一個正構(gòu)烷烴的位置，并以此來預測再下一個正構(gòu)烷烴的位置，依此類推。

　　GC/ID軟件——整合所有方法：

　　● GC/ID軟件中的全自動保留指數(shù)校正AutoRI功能

　　● 排除所有不屬于正構(gòu)烷烴家族的峰。

　　● 較輕的正構(gòu)烷烴（大約到 C15）可以通過譜庫檢索的方式可靠地識別出來。

　　● 我們可以利用這些峰來預測 C15 以上的下一個正構(gòu)烷烴的洗脫時間。

　　● 如果下一個峰被識別為正構(gòu)烷烴（即使檢索結(jié)果顯示是 “錯誤” 的正構(gòu)烷烴），并且其保留時間在預測范圍內(nèi)，那么就是有效的。

　　● 如果在(n+1) 窗口內(nèi)沒有峰，則在(n+2)…(n+3) 等位置尋找可識別的正構(gòu)烷烴（n 為碳原子數(shù)）。

　　● 找到下一個正構(gòu)烷烴后重新計算預測值。

　　● 持續(xù)進行，直到識別出GC/MS數(shù)據(jù)中的所有正構(gòu)烷烴。

　　最終結(jié)果

　　● 我們現(xiàn)在可以自動、可靠地識別用于 RI 校準的所有正構(gòu)烷烴。

　　● 能夠處理含有連續(xù)正構(gòu)烷烴的情況。

　　● 也能處理含有非連續(xù)正構(gòu)烷烴的情況（例如 C6  -C20、C25、C28、C35）。

　　● 排除所有非正構(gòu)烷烴的干擾峰。

　　● “專家” 邏輯可以處理溶劑峰、“鬼峰”。

　　● 我們還會去除諸如柱流失等 “恒定” 的背景干擾，以提高正構(gòu)烷烴的識別率。

　　● 它可以利用用戶提供的 “預期正構(gòu)烷烴” 來提高準確性，同時也能糾正錯誤和干擾。

　　GC/ID軟件成功解決的RI校準典型 “難題”的示例

　　● 上圖：SPME 運行中存在污染物峰，許多污染物峰比校準峰大得多，校準峰非常小。

　　● 下圖：柱流失干擾正構(gòu)烷烴的識別，必須去除。

　　總結(jié)

　　● 保留指數(shù)與譜庫檢索相結(jié)合可以顯著提高化合物的鑒定的準確率。

　　● GC上的RI 校準的困難可能會嚴重阻礙 RI 匹配的應用。

　　● GC/ID軟件中強大的 RI 校準自動化系統(tǒng)（AutoRIX）消除了使用 RI 匹配的障礙。

　　● 現(xiàn)在每次運行都可以自動利用譜庫中豐富的 RI 信息。

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