使用标准的后列输入策略,以纠正基于LC-MS的定量代谢学中的矩阵效应

科学领域:

• 分析化学 分析化学
• 代谢学 代谢学 代谢学
• 质谱测量质量谱测量

背景情况:

• 液体染色学质谱学 (LC-MS) 中的矩阵效应阻碍了准确的代谢量化量化.
• 稳定同位素标记的内部标准,正确的黄金标准,是昂贵的,通常是不可用的.

研究的目的:

• 引入和验证后列注入标准 (PCIS) 方法用于LC-MS.中的矩阵效应校正.
• 证明PCIS在提高分析物量化的准确性和精度方面的有效性.

主要方法:

• 开发并优化了一种LC-MS/MS方法,用于分析血中的内分泌素和相关代谢物.
• 根据七个特征选择和评估了一个结构模拟物,阿拉基多诺伊尔-2'-甲基胺,作为PCIS.
• 通过使用三种评估方法,评估PCIS纠正与没有纠正.

主要成果:

• PCIS校正显著改善了至少八种分析物中的六种分析物的矩阵效应,精度和稀释线性.
• PCIS使得等离子体和清洁溶液中的校准曲线能够并行.
• 对于六种分析物质,PCIS的准确性高于稳定同位素标记的内部标准.

结论:

• 后列注入标准 (PCIS) 为准确的LC-MS量化提供了一种可行且被低估的方法.
• 通过使用整洁的解决方案,PCIS促进了量化,推动了在代谢学中绝对量化的目标.
• 这种方法提供了一个具有成本效益和效率的替代方案,用于矩阵效应补偿的传统内部标准.