使用质量控制样本对气体染色学-质谱学长期仪器漂移的校正超过155天
Jie Yu1, Tong An1, Daifeng Chen2
1Technical Center, Shanghai Tobacco Group Co. Ltd., Shanghai, 201315, China.
气色谱-质谱学 (GC-MS) 中的长期仪器数据漂移是通过一种新的峰值区域校正方法来解决的. 随机森林算法证明了复杂化学分析的最稳定和最可靠的校正.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 染色体学 染色体学 是一种染色学.
- 频谱测量是一种光谱测量.
背景情况:
- 长期的仪器数据漂移对分析测量的过程可靠性和产品稳定性构成重大挑战.
- 气色谱-质谱 (GC-MS) 容易漂移,这会影响长时间的定量分析的准确性.
- 准确可靠的化学分析对于各种行业的质量控制和研究至关重要,包括烟草产品评估.
研究的目的:
- 开发和评估一种具有成本效益和可靠的峰值面积校正方法,以减轻GC-MS中的长期数据漂移.
- 为了比较不同算法的性能 (Spline插值,支向量回归,随机森林) 对大量化学化合物的数据漂移进行校正.
- 引入创新方法,包括"虚拟QC样本"和批量和注射顺序效应的数值指数,以提高校正精度.
主要方法:
- 在155天内对6种商业烟草产品进行了20次重复GC-MS测试.
- 建立了一个使用20个质量控制 (QC) 样本的整合校正数据集,创建了一个"虚拟QC样本"以实现规范化.
- 应用了分线插曲 (SC),支向量回归 (SVR) 和随机森林 (RF) 算法来规范178种目标化学物质,包括批量和注射顺序效应.
主要成果:
- 随机森林 (RF) 算法证明了对长期,高度可变的GC-MS数据的最稳定和可靠的校正性能.
- 主要组件分析 (PCA) 和标准偏差分析证实了射频校正程序的稳定性.
- 间隙插值 (SC) 和支向量回归 (SVR) 模型的稳定性较低,SVR倾向于过度纠正大变化的数据.
结论:
- 定期的QC样本测量与适当的校正算法相结合,有效地弥补了GC-MS的长期测量变化.
- 提出的峰值面积校正方法,特别是使用随机森林算法,可以在长时间内可靠地跟踪数据和进行定量比较.
- 这种方法提高了GC-MS分析的可靠性,用于需要长期稳定性和准确性的应用.
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