在超临界流体染色学-质谱学中对UniSpray电离的AI驱动的洞察力
Veronika Pilařová1, Kateřina Plachká1, Taťána Gazárková1
1Department of Analytical Chemistry, Faculty of Pharmacy in Hradec Králové, Charles University, 500 03, Hradec Králové, Czechia.
优化化溶剂成分是敏感超临界流体染色学-质谱学 (SFC-MS) 电离化的关键. 人工神经网络揭示了UniSpray (美国) 的性能往往优于电喷射电离 (ESI),但最佳溶剂因分析物和来源而异.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 分离科学 分离科学
- 质谱测量质量谱测量
背景情况:
- 超临界流体色谱-质谱 (SFC-MS) 需要最佳的化溶剂选择,以获得敏感和可重复的电离.
- 联合喷雾 (美国) 是一种以喷雾为基础的电离源,与传统的电子喷雾电离 (ESI) 相比,具有独特的电离特性.
- 了解化溶剂成分对SFC-MS电离效率的影响对于方法开发至关重要.
研究的目的:
- 为了研究SFC-MS.的UniSpray (美国) 源中的电离过程.
- 用数据驱动方法确定化溶剂成分对电离效率的影响.
- 为了在一系列分析剂和溶剂条件下比较US与ESI的电离性能.
主要方法:
- 使用一种通用的SFC方法与24种不同的化溶剂.
- 分析了一组具有不同物理化学性质的多种化合物.
- 采用人工神经网络 (ANN) 来将分子描述符与MS反应相关联,并确定关键的电离驱动因素.
主要成果:
- ANN分析发现了US和ESI之间的电离效率有显著差异,这取决于化溶剂和分析物的特性.
- 美国在82%的测试化合物中表现优于ESI.
- 特定的分析剂,如基本β-阻断剂和替代化合物,与ESI显示出更好的电离.
- 在美国和伊斯兰国家之间,最佳化溶剂成分有很大差异,乙醇和异醇等酒精对美国有利,但对伊斯兰国家不利.
- 水和氨度的影响在来源和电离模式之间有所不同.
结论:
- 化溶剂的优化对于SFC-MS至关重要,对于US和ESI有着不同的最佳成分.
- 与SFC-MS中的ESI相比,美国为大多数分析物提供了更好的电离效率.
- 数据驱动的方法,如ANN,是加速SFC-MS方法开发和理解电离机制的宝贵工具.
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