LC-HRMSのための自動化されたほぼリアルタイムQC

科学分野:

• アナリティカル・ケミストリー (Analytical Chemistry) とは
• 環境科学 環境科学
• データサイエンス データサイエンス

背景:

• 分析測定のための伝統的な品質管理 (QC) は,バッチ後に発生し,サンプル損失と再実行のリスクを冒します.
• LC-HRMS取得中の自動化されたリアルタイムQCは,問題を迅速に特定することができます.
• この研究では,歴史的な河川水監視データを用いて新しいQCアプローチを評価しています.

研究 の 目的:

• LC-HRMSの自動化された,ほぼリアルタイムの品質管理ワークフローの開発と評価.
• データ取得中にパフォーマンスエクスクリプションの即時検出とドキュメントを可能にする.
• 試料の損失を最小限に抑え,主動的な問題フラグを介して高価な再放送を防止します.

主な方法:

• 同位体でラベル付けされた内部規格を追跡するために,モジュール化された MATLAB ワークフローが開発されました.
• PCAとホーテリングのT2を用いた多変数統計プロセス制御 (MSPC) がピークの高さ,保持時間,質量エラーに適用されました.
• メールによる即時警告が発せられ,結果はPostgreSQLのデータベース/Grafanaのダッシュボードにログインされました.

主要な成果:

• ワークフローは,シミュレートされた機器の故障 (電源の故障,ポンプの故障) の際に問題を成功裏にフラグアップしました.
• MSPCは,単変数限界が破られていない場合でも,質量エラーの異常を検出しました.
• MSPCと単変数の値の間で高い一致が観察され,タイプIとタイプIIの誤差は最小でした.

結論:

• 開発されたワークフローにより,LC-HRMSでのパフォーマンスエクスクリプションの即時検出,トリアージ,およびドキュメント化が可能になります.
• 積極的なメンテナンスをサポートし,ダウンタイムを最小限に抑え,貴重なサンプルを保護します.
• ワークフローは,機器無関係であり,内部標準化されたLC-HRMS方法にも広く適用できます.