Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Новый подход к идентификации компонентов сложных смесей органических соединений с использованием газовой хроматографии/масс-спектрометрии

Диссертация: Новый подход к идентификации компонентов сложных смесей органических соединений с использованием газовой хроматографии/масс-спектрометрии
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Положения, выносимые на защиту. о Результаты исследования, посвященного межприборной воспроизводимости масс-спектров ЭИ и ее влиянию на достоверность идентификации неизвестных органических соединений. о Результаты статистического исследования интенсивности пика молекулярного иона в масс-спектрах ЭИ (представленных в соответствующих базах данных), показывающие, что для порядка четверти… Читать ещё >

Новый подход к идентификации компонентов сложных смесей органических соединений с использованием газовой хроматографии/масс-спектрометрии (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ГЛАВА 1. ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕИЗВЕСТНЫХ ОРГАНИЧЕСКИХ СОЕДИНЕНИЙ, ОСНОВАННАЯ НА ИСПОЛЬЗОВАНИИ МЕТОДА ГАЗОВОЙ ХРОМАТОГРАФИИ/МАСС-СПЕКТРОМЕТРИИ С ЭЛЕКТРОННОЙ ИОНИЗАЦИЕЙ (ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР)
  • Что понимают под терминами «идентификация» и «неизвестное соединение»
  • Подходы к идентификации неизвестных органических соединений
  • Интерпретация масс-спектров ЭИ
  • Использование смоделированных масс-спектров ЭИ
  • Поиск по базе данных масс-спектров ЭИ
  • Сопоставление масс-спектров неизвестного соединения и возможного кандидата, зарегистрированных в одних и тех же условиях
  • Газохроматографические индексы удерживания
  • Выделение «чистых» масс-спектров коэлюируемых соединений
  • ГЛАВА 2. ОБОРУДОВАНИЕ, ИСХОДНЫЕ ВЕЩЕСТВА, ТЕХНИКА ЭКСПЕРИМЕНТА
  • Оборудование
  • Исходные вещества
  • Техника эксперимента
  • ГЛАВА 3. ДОСТОВЕРНОСТЬ ИДЕНТИФИКАЦИИ НЕИЗВЕСТНЫХ ОРГАНИЧЕСКИХ СОЕДИНЕНИЙ, ОСНОВАННОЙ НА ПОИСКЕ ПО БАЗАМ ДАННЫХ МАСС-СПЕКТРОВ ЭИ
  • Различие между масс-спектрами ЭИ, зарегистрированными в неидентичных экспериментальных условиях
  • Интенсивность пика молекулярного иона в масс-спектрах ЭИ (представленных в базах данных)
  • Возможность достоверной идентификации неизвестных соединений, основанной на поиске по базам данных масс-спектров ЭИ
  • ГЛАВА 4. СОПОСТАВЛЕНИЕ МАСС-СПЕКТРОВ, ОСНОВАННОЕ НА ИСПОЛЬЗОВАНИИ МЕТОДА ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ
  • Дифференциация органических соединений, обладающих практически идентичными масс-спектрами ЭИ, основанная на использовании метода главных компонент
  • Сопоставление масс-спектров, основанное на совместном использовании метода главных компонент и f-критерия Стьюдента
  • Использование метода главных компонент и i-критерия Стьюдента для надежного сопоставления масс-спектров
  • Использование метода главных компонент и f-критерия Стьюдента для достоверной идентификации «неизвестного» соединения
  • Минимальное число экспериментов, необходимое для сопоставления масс-спектров с использованием метода главных компонент и f-критерия Стьюдента
  • Порядок действий при идентификации неизвестного органического соединения
  • Идентификация примеси в фармацевтическом препарате
  • ГЛАВА 5. ВЫДЕЛЕНИЕ «ЧИСТЫХ» МАСС-СПЕКТРОВ КОЭЛЮИРУЕМЫХ СОЕДИНЕНИЙ
  • Сопоставление возможностей метода «вычитания фона», прокрустова анализа и компьютерных программ AMDIS и ChromaTOF
  • Использование прокрустова анализа для выделения «чистых» масс-спектров в случае наличия большого числа общих значений m/z в масс-спектрах коэлюируемых соединений

Актуальность темы

Идентификация следовых количеств неизвестных органических соединений, входящих в состав сложных многокомпонентных смесей, является одной из наиболее сложных и важных задач современной аналитической химии. В настоящее время для ее решения главным образом используют метод газовой хроматографии/масс-спектрометрии с электронной ионизацией (ГХ/МС (ЭИ)). Данное обстоятельство объясняется высокой чувствительностью и селективностью метода ГХ/МС, а также наличием баз данных масс-спектров ЭИ, использование которых значительно ускоряет и упрощает процедуру идентификации неизвестных органических соединений. Однако вопросу достоверности такой идентификации не уделяется должного внимания. Обычно вещество считается идентифицированным, если значение величины степени совпадения, рассчитанной между экспериментальным масс-спектром и библиотечным масс-спектром соединения, возглавляющего список возможных кандидатов, превышает установленную исследователем границу. Строгое обоснование такого подхода в литературе отсутствует, а влияние условий регистрации масс-спектров (тип масс-анализатора, способ осуществления калибровки прибора и др.) на результаты поиска по базе данных не учитывается.

Целью работы являлась разработка подхода к повышению достоверности идентификации следовых количеств компонентов сложных смесей органических соединений при использовании метода ГХ/МС (ЭИ).

Для достижения поставленной цели было необходимо: о изучить вопрос воспроизводимости масс-спектров ЭИ, представленных в базах данных и полученных экспериментально с помощью масс-спектрометров различных типово провести статистическое исследование интенсивности пика молекулярного иона в масс-спектрах ЭИ (представленных в соответствующих базах данных) — о изучить вопрос достоверности идентификации неизвестных органических соединений, основанной на проведении поиска по базам данных масс-спектров ЭИ с использованием коммерчески доступного программного обеспеченияо рассмотреть возможность увеличения достоверности идентификации, основанной на сопоставлении экспериментальных масс-спектров неизвестного соединения и возможного кандидата (зарегистрированных при одних и тех же условиях) с помощью метода главных компоненто рассмотреть возможность применения математических методов для выделения «чистых» и неискаженных масс-спектров соединений, хроматографические профили которых накладываются друг на друга.

Научная новизна. Изучен вопрос воспроизводимости масс-спектров ЭИ, представленных в базах данных и полученных экспериментально с использованием масс-спектрометров различных типов. Показано, что различия между масс-спектрами проявляются в основном не в наборе пиков фрагментных ионов, а в значениях их интенсивностей.

Впервые определено распределение органических соединений в зависимости от интенсивности пика молекулярного иона в масс-спектрах ЭИ (представленных в соответствующих базах данных). Установлено, что относительная интенсивность пика молекулярного иона в масс-спектрах ЭИ не превышает 1% для порядка четверти органических соединений.

Изучен вопрос достоверности идентификации неизвестных органических соединений, основанной на проведении поиска по базам данных масс-спектров ЭИ (с использованием компьютерной программы MS Search). Показано, что в общем случае результаты библиотечного поиска являются ориентировочными.

Показана возможность использования метода главных компонент для дифференциации (основанной на рассмотрении только масс-спектральных данных) следовых количеств органических соединений (о-, м-, /7-диметилбензола), обладающих практически идентичными масс-спектрами ЭИ.

Предложен подход, позволяющий значительно повысить достоверность идентификации следовых количеств неизвестных органических соединений при использовании метода ГХ/МС (ЭИ). Подход основан на выборе наиболее вероятного кандидата с помощью баз данных масс-спектров ЭИ (и индексов удерживания) и последующем сопоставлении экспериментальных масс-спектров неизвестного и предполагаемого соединений (зарегистрированных при одних и тех же условиях) с помощью метода главных компонент и i-критерия Стьюдента.

Практическая значимость. Рассмотрена возможность использования коммерческих баз данных масс-спектров ЭИ для проведения достоверной идентификации неизвестных органических соединений. Показано, что результаты библиотечного поиска следует рассматривать как ориентировочные.

Показана возможность значительного увеличения достоверности идентификации следовых количеств аналитов, основанной на сопоставлении экспериментальных масс-спектров ЭИ неизвестного соединения и возможного кандидата (зарегистрированных при одних и тех же условиях) при совместном использовании метода главных компонент икритерия Стьюдента. Практическое применение предложенного подхода особенно целесообразно в тех случаях, когда необходима высокая достоверность идентификации (например, в судебной химии).

Рассмотрена возможность извлечения «чистых» и неискаженных масс-спектров ЭИ органических соединений, хроматографические профили которых накладываются друг на друга, с использованием различных подходов (метода «вычитания фона», прокрустова анализа) и ряда компьютерных программ (АМ018, СЬготаТОР). Полученные результаты имеют особое значение в случае анализа следовых количеств аналитов и показывают, что при наличии общих значений т/г в масс-спектрах коэлюируемых соединений и высоком содержании мешающего компонента только прокрустов анализ позволяет выделить неискаженные масс-спектры.

Положения, выносимые на защиту. о Результаты исследования, посвященного межприборной воспроизводимости масс-спектров ЭИ и ее влиянию на достоверность идентификации неизвестных органических соединений. о Результаты статистического исследования интенсивности пика молекулярного иона в масс-спектрах ЭИ (представленных в соответствующих базах данных), показывающие, что для порядка четверти органических соединений интенсивность пика молекулярного иона в масс-спектрах ЭИ не превышает 1%. о Результаты, полученные при изучении вопроса достоверности идентификации неизвестных органических соединений, основанной на использовании баз данных масс-спектров ЭИ, и показывающие невысокую достоверность библиотечного поиска, о Новый подход к достоверному сопоставлению масс-спектров (зарегистрированных при одних и тех же условиях), основанный на совместном использовании метода главных компонент и ¿—критерия Стьюдента и позволяющий значительно увеличить достоверность идентификации в случае использования метода ГХ/МС (ЭИ). о Результаты сопоставления ряда программ и математических подходов, предназначенных для выделения «чистых» масс-спектров соединений, хроматографические пики которых разделены неполностью.

Вклад автора состоит в проведении всего объема экспериментальных исследований, обработке данных, интерпретации и обобщении полученных результатов.

Апробация работы. Результаты работы были представлены на III Всероссийской конференции «Масс-спектрометрия и ее прикладные проблемы» (Москва, 2009), на VII Международном зимнем симпозиуме по хемометрике «Modern Methods of Data Analysis» (Санкт-Петербург, 2010), на IV Всероссийской конференции «Фундаментальные вопросы масс-спектрометрии и ее аналитические применения» (Звенигород, 2010), на IV Всероссийской конференции «Масс-спектрометрия и ее прикладные проблемы» (Москва, 2011), на Международной конференции «Conferentia Chemometrica 2011» (Шюмег, Венгрия, 2011), на VIII Международном зимнем симпозиуме по хемометрике «Modern Methods of Data Analysis» (Дракино, 2012), на XIII Международной конференции «Chemometrics in Analytical Chemistry» (Будапешт, Венгрия, 2012), на Всероссийской конференции по аналитической спектроскопии (Краснодар, 2012) и на XIII Международной конференции «European Meeting on Environmental Chemistry» (Москва, 2012).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 7 статей (в рецензируемых журналах) и 12 тезисов докладов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, выводов и списка литературы. Во введении отражена актуальность темы работы, сформулирована цель, научная новизна, практическая значимость и положения, выносимые на защиту. В первой главе рассмотрены основные подходы к идентификации следовых.

выводы о Проведено сопоставление масс-спектров ЭИ, зарегистрированных в неидентичных условиях. Показано, что различия между масс-спектрами проявляются в основном не в наборе пиков фрагментных ионов, а в значениях их интенсивностей. о Впервые определено распределение органических соединений (представленных в базах данных масс-спектров ЭИ) в зависимости от интенсивности пика молекулярного иона. Установлено, что пик молекулярного иона отсутствует в масс-спектрах ЭИ порядка четверти органических соединений (что снижает достоверность результатов библиотечного поиска), о Экспериментально показано, что результаты поиска по базам данных масс-спектров ЭИ следует рассматривать как ориентировочные, поскольку нет однозначной корреляции между величиной степени совпадения и достоверностью идентификации, о Предложен подход, позволяющий значительно увеличить достоверность идентификации следовых количеств аналитов при использовании метода ГХ/МС (ЭИ). Подход основан на выборе наиболее вероятного кандидата с помощью библиотечного поиска и последующем сопоставлении экспериментальных масс-спектров неизвестного и предполагаемого соединений (зарегистрированных при одних и тех же условиях) с помощью метода главных компонент и f-критерия Стьюдента. о Проведено сопоставление ряда математических подходов для выделения «чистых» и неискаженных масс-спектров коэлюируемых соединений. Показано, что при наличии общих значений m/z в масс-спектрах коэлюируемых соединений и высоком содержании мешающего компонента только прокрустов анализ позволяет выделить неискаженные масс-спектры.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Работа посвящена важной проблеме современной аналитической химии — идентификации следовых количеств компонентов смесей органических соединений. В первой части работы рассмотрена возможность проведения достоверной идентификации с использованием метода ГХ/МС (ЭИ) и баз данных масс-спектров ЭИ. Показано, что по ряду причин (главной из которых является высокая вероятность ошибочной идентификации) результаты библиотечного поиска следует рассматривать как ориентировочные и для достоверной идентификации необходимо проводить сопоставление масс-спектров ЭИ, зарегистрированных при одних и тех же экспериментальных условиях. Во второй части работы предложен подход к надежному сопоставлению масс-спектров (зарегистрированных при одних и тех же условиях), основанный на совместном использовании метода главных компонент и f-критерия Стьюдента. Возможности предложенного подхода рассмотрены на примере ряда соединений, обладающих практически идентичными масс-спектрами ЭИ, содержащими один и тот же набор значений m/z. Использование предложенного подхода может позволить избежать ложноположительной идентификации в случае полного совпадения времен удерживания аналитов. В заключительной части работы рассмотрены подходы к выделению «чистых» и неискаженных масс-спектров соединений, хроматографические профили которых разделены неполностью. Показано, что при наличии априорной информации о характеристичных значениях m/z коэлюируемых соединений «чистые» и неискаженные масс-спектры могут быть извлечены при использовании прокрустова анализа (даже в тех случаях, когда масс-спектры содержат большое число общих значений m/z, а концентрации веществ отличаются на два порядка).

Показать весь текст

Список литературы

  1. .Л. Введение в химическую идентификацию. СПб.: ВВМ, 2008. 180 с. 2. de Zeeuw R.A. Substance identification: the weak link in analytical toxicology//J. Chromatogr. B. 2004. Vol. 811, № 1. P. 3−12.
  2. Milman B.L. Identification of chemical compounds // Trends Anal. Chem. 2005. Vol. 24, № 6. P. 493−508.
  3. Hartstra J., Franke J.Р., de Zeeuw R.A. How to approach substance identification in qualitative bioanalysis // J. Chromatogr. B. 2000. Vol. 739, № 1. P. 125−137.
  4. E.C., Лукашенко И.M., Калинкевич Г. A., Савчук С. А. Идентификация нефтепродуктов в объектах окружающей среды с помощью газовой хроматографии и хромато-масс-спектрометрии // Журнал аналитической химии. 2002. Т. 57, № 6. С. 592−596.
  5. Е.С., Буткова О. П., Шелепчиков A.A., Фешин Д. Б. Идентификация источников разлива нефтепродуктов в почве и донных отложениях методом газовой хроматографии масс спектрометрии II Масс-спектрометрия. 2010. Т. 7, № 2. С. 139−146.
  6. C.B., Туров Ю. П., Нехорошее В. П., Головко А. К. Идентификация бензинов с углеводородными маркерами // Журнал аналитической химии. 2009. Т. 64, № 10. С. 1035−1039.
  7. Е.С. Системный подход к идентификации органических соединений в сложных смесях загрязнителей окружающей среды // Журнал аналитической химии. 2002. Т. 57, № 6. С. 585−591.
  8. И.Г. Сравнительная характеристика условий однозначности хроматографической идентификации органических соединений // Журнал аналитической химии. 2001. Т. 56, № 9. С. 915−924.
  9. AM. Хроматографический анализ в экологической экспертизе //Журнал аналитической химии. 1995. Т. 50, № 3. С. 230−241.
  10. Little J.L., Cleven C.D., Brown S.D. Identification of «known unknowns» utilizing accurate mass data and chemical abstracts service databases // J. Am. Soc. Mass Spectrom. 2011. Vol. 22, № 2. P. 348−359.
  11. .П., Конопелько Л. А. Идентификация органических соединений в методиках выполнения измерений II Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1999. Т. 65, № 12. С. 58−59.
  12. Kerber A., Laue R., Meringer М., Rucker С. Molecules in silico: potential versus known organic compounds // MATCH Commun. Math. Comput. Chem. 2005. Vol. 54, № 2. P. 301−312.
  13. Milman B.L. A procedure for decreasing uncertainty in the identification of chemical compounds based on their literature citation and cocitation. Two case studies //Anal. Chem. 2002. Vol. 74, № 7. P. 1484−1492.
  14. Milman B. L Literature-based generation of hypotheses on chemical composition using database co-occurrence of chemical compounds // J. Chem. Inf. Model. 2005. Vol. 45, № 5. P. 1153−1158.
  15. McLafferty F.W., Turecek F. Interpretation of Mass Spectra, 4th edition. Mill Valley: University Science Books, 1993. 371 p.
  16. Gross J. Mass spectrometry: a textbook. Berlin: Springer-Verlag, 2002. 518 p.
  17. В.Г., Варламов А. В., Микая А. И., Простаков Н. А. Основы масс-спектрометрии органических соединений. М.: МАИК Наука/Интерпериодика, 2001. 286 с.
  18. AT. Масс-спектрометрия в органической химии. М.: Бином. Лаборатория знаний, 2003. 493 с.
  19. Philipov S., Berkov S. GC-MS investigation of tropane alkaloids in Datura stramonium HZ. Naturforsch. 2002. Vol. 57, № 5−6. P. 559−561.
  20. URL: http://webbook.nist.gov/ (дата обращения: 20.08.2012).
  21. И.Г., Иоффе Б. В. Интерпретация масс-спектров органических соединений. Л.: «Химия», 1986. 176 с.
  22. Kerber A., Meringer М., Rucker С. CASE via MS: ranking structure candidates by mass spectra // Croatica Chemica Acta. 2006. Vol. 79, № 3. P. 449−464.
  23. Schymanski E.L., Meringer M., Brack W. Matching structures to mass spectra using fragmentation patterns: are the results as good as they look? // Anal. Chem. 2009. Vol. 81, № 9. P. 3608−3617.
  24. И.А., Гуляев И. В., Ревельский А. И., Чепелянский Д. А., Бочков П. О. Идентификация неизвестных соединений с использованием баз данных и компьютерного генерирования масс спектров // Масс-спектрометрия. 2010. Т. 7, № 2. С. 118−123.
  25. .Л., Русских Я. В., Некрасова Л. В., Жаковская З. А. Подход к масс спектрометрической идентификации цианобактериальных пептидов. Пример деметилмикроцистина LR // Масс-спектрометрия. 2011. Т. 8, № 1. С. 5160.
  26. Dromey R.G. Mass spectrum dictionary for library searching // Anal. Chem. 1979. Vol. 51, № 2. P. 229−232.
  27. Hertz H.S., Hites R.A., Biemann K. Identification of mass spectra by computer-searching a file of known spectra // Anal. Chem. 1971. Vol. 43, № 6. P. 681−691.
  28. NIST MS Search user guide. National Institute of Standards and Technology. Gaithersburg, 2008. 49 p.
  29. Abramson F.P. Automated identification of mass spectra by the reverse search II Anal. Chem. 1975. Vol. 47, № 1. P. 459.
  30. Ausloos P., Clifton C.L., Lias S.G., Mikaya A.I., Stein S.E., Tchekhovskoi D.V., Sparkman O.D., Zaikin V., Zhu D. The critical evaluation of a comprehensive mass spectral library// J. Am. Soc. Mass Spectrom. 1999. Vol. 10, № 4. P. 287−299.
  31. McLafferty F.W., Stauffer D.A., Loh S.Y., Wesdemiotis C. Unknown identification using reference mass spectra. Quality evaluation of databases // J. Am. Soc. Mass Spectrom. 1999. Vol. 10, № 12. P. 1229−1240.
  32. McLafferty F.W., Stauffer D.B., Loh S.Y. Comparative evaluations of mass spectral data bases // J. Am. Soc. Mass Spectrom. 1991. Vol. 2, № 5. P. 438 440.
  33. Stein S.E., Ausloos P., Lias S.G. Comparative evaluations of mass spectral databases // J. Am. Soc. Mass Spectrom. 1991. Vol. 2, № 5. P. 441 443.
  34. Grotch S.L. Matching of mass spectra when peak height is encoded to one bit//Anal. Chem. 1970. Vol. 42, № 11. P. 1214−1222.
  35. Grotch S.L. Computer identification of mass spectra using highly compressed spectra codes //Anal. Chem. 1973. Vol. 45, № 1. P. 2−6.
  36. Knock B.A., Smith I.C., Wright D.E., Ridley R.G. Compound identification by computer matching of low resolution mass spectra // Anal. Chem. 1970. Vol.42, № 13. P. 1516−1520.
  37. Rasmussen G.T., Isenhour T.L. The evaluation of mass spectral search algorithms // J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1979. Vol. 19, № 3. P. 179−186.
  38. Crawford L.R., Morrison J.D. Identification of an unknown compounds in a catalog //Anal. Chem. 1968. Vol. 40, № 10. P. 1464−1469.
  39. Neudert R., Bremser W., Wagner H. Multidimensional computer evaluation of mass spectra // Org. Mass Spectrom. 1987. Vol. 22, № 6. P. 321−329.
  40. Stein S.E., Scott D.R. Optimization and testing of mass spectral library search algorithms for compound identification // J. Am. Soc. Mass Spectrom. 1994. Vol. 5, № 9. P. 859−866.
  41. McLafferty F.W., Hertel R.H., Villwock R.D. Probability based matching of mass spectra. Rapid identification of specific compounds in mixtures // Org. Mass Spectrom. 1974. Vol. 9, № 7. P. 690−702.
  42. Pesyna G.M., McLafferty F.W., Venkataraghavan R., Dayringer H.E. Statistical occurrence of mass and abundance values in mass spectra // Anal. Chem. 1975. Vol.47, № 7. P. 1161−1164.
  43. Pesyna G.M., Venkataraghavan R., Dayringer H.E., McLafferty F.W. Probability based matching system using a large collection of reference mass spectra // Anal. Chem. 1976. Vol. 48, № 9. P. 1362−1368.
  44. Mun I.K., Bartholomew D.R., Stauffer D.B., McLafferty F.W. Weighted file ordering for fast matching of mass spectra against a comprehensive data base //Anal. Chem. 1981. Vol. 53, № 12. P. 1938−1939.
  45. McLafferty F.W., Stauffer D.B. An improved comprehensive data base for matching unknown mass spectra // J. Mass Spectrom. Ion Proc. 1984. Vol. 58. P. 139−149.
  46. Atwater B.L., Stauffer D.B., McLafferty F.W., Peterson D.W. Reliability ranking and scaling improvements to the probability based matching system for unknown mass spectra // Anal. Chem. 1985. Vol. 57, № 4. P. 899−903.
  47. Stauffer D.B., McLafferty F.W., Ellis R.D., Peterson D.W. Adding forward searching capabilities to a reverse search algorithm for unknown mass spectra //Anal. Chem. 1985. Vol. 57, № 3. P. 771−773.
  48. Stauffer D.B., McLafferty F.W., Ellis R.D., Peterson D.W. Probability-based-matching algorithm with forward searching capabilities for matching unknown mass spectra of mixtures // Anal. Chem. 1985. Vol. 57, № 6. P. 1056−1060.
  49. Stein S.E. Estimating probabilities of correct identification from results of mass spectral library searches // J. Am. Soc. Mass Spectrom. 1994. Vol. 5, № 4. P. 316−323.
  50. McLafferty F.W., Zhang M.Y., Stauffer D.B., Loh S.Y. Comparison of algorithms and databases for matching unknown mass spectra // J. Am. Soc. Mass. Spectrom. 1998. Vol. 9, № 1. P. 92−95.
  51. Sparkman D. Informatics and mass spectral databases in the evaluation of environmental mass spectral data // Comprehensive environmental mass spectrometry Ed. by Lebedev A. Saint Albans: ILM Publications, 2012. P. 89 121.
  52. Likic V.A. Extraction of pure components from overlapped signals in gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) // BioData Min. 2009. Vol. 2, № 6. P. 1−11.
  53. OPCW Technical Document QDOC/LAB/WI/PT04 (Work instruction for the reporting of the results of the OPCW proficiency tests). 2012.
  54. Sparkman D. Evaluating electron ionization mass spectral library search results//J. Am. Soc. Mass Spectrom. 1996. Vol. 7, № 4. P. 313−318.
  55. Wold S., Christie O.H.J. Extraction of mass spectral information by a combination of autocorrelation and principal components models //Anal. Chim. Acta. 1984. Vol. 165. P. 51−59.
  56. Varmuza K., Werther W., Henneberg D., Weimann B. Computer-aided interpretation of mass spectra by a combination of library search with principal component analysis // Rapid. Comm. Mass Spectrom. 1990. Vol. 4, № 5. P. 159−162.
  57. Scsibrany H., Varmuza K. Common substructures in groups of compounds exhibiting similar mass spectra // Fresenius J. Anal. Chem. 1992. Vol. 344, № 4−5. P. 220−222.
  58. Varmuza K., Werther W. Mass spectral classifiers for supporting systematic structure elucidation // J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1996. Vol. 36, № 2. P. 323−333.
  59. Werther W., Lohninger H., Stand P., Varmuza K. Classification of mass spectra: A comparison of yes/no classification methods for the recognition of simple structural properties // Chemom. Intell. Lab. Syst. 1994. Vol. 22, № 1. P. 63−76.
  60. D’Arcy P., Mallard G. AMDIS User guide. National Institute of Standards and Technology. Gaithersburg, 2004. 222 p.
  61. Stein S.E. Chemical substructure identification by mass spectral library searching // J. Am. Soc. Mass Spectrom. 1995. Vol. 6, № 8. P. 644−655.
  62. Stein S.E. An integrated method for spectrum extraction and compound identification from gas chromatography/mass spectrometry data // J. Am. Soc. Mass Spectrom. 1999. Vol. 10, № 8. P. 770−781.
  63. Meyer M.R., Peters F.T., Maurer H.H. Automated mass spectral deconvolution and identification system for GC-MS screening for drugs, poisons, and metabolites in urine // Clin. Chem. 2010. Vol. 56, № 4. P. 575 584.
  64. Zhang W., Wu P., Li C. Study of automated mass spectral deconvolution and identification system (AMDIS) in pesticide residue analysis // Rapid. Commun. Mass. Spectrom. 2006. Vol. 20, № 10. P. 1563−1568.
  65. Mai M., Koh P.K., Cheah P.Y., Chan E.C. Development and validation of a gas chromatography/mass spectrometry method for the metabolic profiling of human colon tissue // Rapid Commun. Mass Spectrom. 2009. Vol. 23, № 4. P. 487-^94.
  66. B.A., Чернова О. Ю., Созин А. Ю. Хромато-масс-спектрометрическая идентификация примесей в силане природного изотопного состава и обогащенном изотопом 28Si // Аналитика и контроль. 2011. Т. 15, № 4. С. 421−428.
  67. В.А., Чернова О. Ю., Созин А. Ю., Котков АЛ. Хромато-масс-спектрометрическая идентификация примесей в фосфине высокой чистоты //Аналитика и контроль. 2012. Т. 16, № 2. С. 196−202.
  68. С.А., Барсегян С. С., Барсегян И. Б., Колесов Г. М. Хроматографическое исследование экспертных и биологическихобразцов, содержащих дезоморфин // Журнал аналитической химии. 2008. Т. 63, № 4. С. 396−405.
  69. Н.А., Темердашев З. А. Идентификация и хроматографическое определение фенольных соединений в тысячелистнике обыкновенном // Аналитика и контроль. 2012. Т. 16, № 2. С. 188−195.
  70. El Bazaoui A., Bellimam М.А., Soulaymani A. Nine new tropane alkaloids from Datura stramonium L. identified by GC/MS // Fitoterapia. 2011. Vol. 82, № 2. P. 193−197.
  71. E.A., Савчук C.A., Сорокин В. И., Кислун Ю. В., Клюев А. Е. Оксибутират, его прекурсоры и метаболиты // Наркология. 2002. № 3. С. 12−19.
  72. Muravnik L.E., Shavarda A.L. Pericarp peltate trichomes in pterocarya rhoifolia: histochemistry, ultrastructure, and chemical composition // Int. J. Plant Sci. 2011. Vol. 172, № 2. P. 159−172.
  73. Commission Decision 2002/657/EC of 12 August 2002 // Off. J. Eur. Commun. 2002. Vol. L221. P. 8−36.
  74. Guidance for industry: mass spectrometry for confirmation of the identity of animal drug residues: final guidance. FDA. Washington, 2003.
  75. WADA Technical Document TD2010IDCR. 2011.
  76. Larsson M. Substance identification in anti-doping control by means of mass spectrometry. Data reduction and decision criteria // J. Anal. Sci. Meth. Instrum. 2011. Vol. 1, № 2. P. 19−24.
  77. Babushok V.I., Linstrom P.J., Reed J.J., Zenkevich I.G., Brown R.L., Mallard W.G., Stein S.E. Development of a database of gas chromatographic retention properties of organic compounds // J. Chromatogr. A. 2007. Vol. 1157, № 1−2. P. 414—421.
  78. Stein S.E., Babushok V.I., Brown R.L., Linstrom P.J. Estimation of Kovats retention indices using group contributions // J. Chem. Inf. Model. 2007. Vol. 47, № 3. P. 975−980.
  79. Zenkevich I.G., Makarov A.A., Schrader S., Moeder M. A new version of an additive scheme for the prediction of gas chromatographic retention indices of the 211 structural isomers of 4-nonylphenol // J. Chromatogr. A. 2009. Vol. 1216, № 18. P. 4097−4106.
  80. И.Г., Уколова Е. С. Об основных факторах, влияющих на межлабораторную воспроизводимость газохроматографических индексов удерживания //Аналитика и контроль. 2010. Т. 14, N24. С. 243−250.
  81. И.Г. Новые возможности совместной интерпретации масс-спектрометрических и хроматографических данных при идентификации органических соединений // Масс-спектрометрия. 2004. Т. 1, № 1. С. 4552.
  82. И.Г., Ивлева Е. С. Зависимость газохроматографических индексов удерживания от соотношения характеризуемых и реперных компонентов //Журнал аналитической химии. 2011. Т. 66, № 1. С. 47−55.
  83. И.Г., Елисеенков Е. В., Касаточкин А. Н. Хроматографическая «составляющая» хроматомасс, спектрометрической идентификации продуктов хлорирования циклогексана // Масс-спектрометрия. 2009. Т. 6, № 2. С. 137−148.
  84. Sanz J., Soria А.С., Garcia-Vallejob M.C. Analysis of volatile components of Lavandula luisieri L. by direct thermal desorption-gas chromatography-mass spectrometry//J. Chromatogr. A. 2004. Vol. 1024, № 1−2. P. 139−146.
  85. Smith R. Understanding mass spectra: a basic approach. New York: Wiley, 2004. 372 p.
  86. Venn R.F. Principles and practice of bioanalysis. London, New York: Taylor & Francis, 2000. 362 p.
  87. BillerJ.E., Biemann K. Reconstructed mass spectra, a novel approach for the utilization of gas chromatograph/mass spectrometer data // Anal. Lett. 1974. Vol. 7, № 7. P. 515−528.
  88. Colby B.N. Spectral deconvolution for overlapping GC/MS components // J. Am. Soc. Mass Spectrom. 1992. Vol. 3, № 5. P. 558−562.
  89. Herron N.R., Donnelly J.R., Sovocool G.W. Software-based mass spectral enhancement to remove interferences from spectra of unknowns // J. Am. Soc. Mass Spectrom. 1996. Vol. 7, № 6. P. 598−604.
  90. Dromey R.G., Stefik M.J., Rindfleisch T.C., Duffield A.M. Extraction of mass spectra free of background and neighboring component contributions from gas chromatography/mass spectrometry data // Anal. Chem. 1976. Vol. 48, № 9. P. 1368−1375.
  91. Jolliffe I.T. Principal component analysis. Second edition. New York: Springer-Verlag, 2002. 502 p.
  92. Jackson J.E. A user’s guide to principal component. New York: John Willey, 1991. 567 p.
  93. К. Анализ многомерных данных: пер. с англ. С.В. Кучерявского- под ред. О. Е. Родионовой. Черноголовка: ИПХФ РАН, 2005. 160 с.
  94. Manne R. On the resolution problem in hyphenated chromatography // Chemom. Intell. Lab. Syst. 1995. Vol. 27, № 1. P. 89−94.
  95. Sharaf M.A., Kowalski B.R. Extraction of individual mass spectra from gas chromatography/mass spectrometry data of unseparated mixtures // Anal. Chem. 1981. Vol. 53, № 3. P. 518−522.
  96. Sharaf M.A., Kowalski B.R. Quantitative resolution of fused chromatographic peaks in gas chromatography/mass spectrometry // Anal. Chem. 1982. Vol. 54, № 8. P. 1291−1296.
  97. Andrade J.M., Gomez-Carracedo M.P., Krzanowski W., Kubista M. Procrustes rotation in analytical chemistry, a tutorial // Chemom. Intell. Lab. Syst. 2004. Vol. 72, № 2. P. 123−132.
  98. Vandeginste В., Essers R., Bosman Т., Reijnen J., Kateman G. Three-component curve resolution in liquid chromatography with multiwavelength diode array detection //Anal. Chem. 1985. Vol. 57, № 6. P. 971−985.
  99. Kvalheim O.M., Liang Y.Z. Heuristic evolving latent projections: resolving two-way multicomponent data //Anal. Chem. 1992. Vol. 64, № 8. P. 936−946.
  100. Statheropoulos M., Smaragdis E., Tzamtzis N., Georgakopoulos C. Principal component analysis for resolving coeluting substances in gas chromatography/mass spectrometry doping control analysis // Anal. Chim. Acta. 1996. Vol. 331, № 1−2. P. 53−61.
  101. Windig W., Lippert J.L., Robbins M.J., Kresinske K.R., Snyder A.P. Interactive self-modeling multivariate analysis II Chemom. Intell. Lab. Syst. 1990. Vol. 9, № 1. P. 7−30.
  102. Snyder A.P., Windig W., Toth J.P. Interactive self-modeling multivariate analysis of thermolysis mass spectra I I Chemom. Intell. Lab. Syst. 1991. Vol. 11, № 2. P. 149−160.
  103. Statheropoulos M., Mikedi K. PCA-ContVarDia: an improvement of the PCA-VarDia technique for curve resolution in GC-MS and TG-MS analysis // Anal. Chim. Acta. 2001. Vol. 446, № 1−2. P. 353−370.
  104. Statheropoulos M., Mikedi K., Tzamtzis N., Pappa A. Application of factor analysis for resolving thermogravimetric-mass spectrometric analysis spectra //Anal. Chim. Acta. 2002. Vol. 461, № 2. P. 215−227.
  105. А.В., Чамян К. Р., Ревельский И. А. Использование автоматического поиска компонентов программой Mass Frontier в данных ГХ/МС анализа сложной смеси // Масс-спектрометрия. 2009. Т. 6, N22. С. 131−136.
  106. URL: http://www.amdis.net/ (дата обращения: 20.08.2012).
  107. Lee S., Choi H.K., Cho S.K., Kim Y.S. Metabolic analysis of guava (Psidium guajava L.) fruits at different ripening stages using different data-processing approaches // J. Chromatogr. B. 2010. Vol. 878, № 29. P. 2983−8.
  108. Д.Р. Использование программного обеспечения AMDIS в анализе летучих органических соединений в воздухе методом хроматомасс-спектрометрии // Масс-спектрометрия. 2008. Т. 5, № 2. С. 139−146.
  109. Lu Н., Dunn W.B., Shen Н., Kell D.B., Liang Y. Comparative evaluation of software for deconvolution of metabolomics data based on GC-TOF-MS // Trends Anal. Chem. 2008. Vol. 27, № 3. P. 215−227.
  110. The NIST Mass Spectrometry Data Program, Distributors' Meeting, PITTCON, 2002. URL: http://chemdata.nist.gov/mass-spc/pubs/pittcon-2002/ms-distributors-mtg-pittcon02.pdf (дата обращения: 20.08.2012).
  111. McLafferty F.W., Stauffer D.B. Retrieval and interpretative computer programs for mass spectrometry // J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1985. Vol. 25, № 3. P. 245−252.
  112. Eichelberger J.W., Harris L.E., Budde W.L. Reference compound to calibrate ion abundance measurements in gas chromatography mass spectrometry systems // Anal. Chem. 1975. Vol. 47, № 7. P. 995−1000.
  113. Morales-Rios M.S., Velasco L., Perez-Rojas N.A., Joseph-Nathan P. Electron ionization mass spectra of indolenines obtained using sector and ion trap mass spectrometers II Rapid Commm. Mass Spectrom. 2005. Vol. 19, № 10. P. 1296−1304.
  114. A.C., Ревельский AM., Ревельский И. А. Сопоставление масс-спектров электронной ионизации ряда соединений (ММ < 200 Да), зарегистрированных с помощью различных типов масс-спектрометров // Масс-спектрометрия. 2011. Т. 8, № 2. С. 106−110.
  115. А.С., Фаерман В. И., Лопатин М. А. Создание библиотеки масс-спектров для расширения области применения хроматомасс-спектрометров с ионной ловушкой // Масс-спектрометрия. 2008. Т. 5, N22. С. 147−149.
  116. URL: http://www.tau.ac.il/chemistry/amirav/smbms.shtml (дата обращения: 20.08.2012).
  117. Dagan S, Mass spectrometry in supersonic molecular beams, PhD Thesis. Tel-Aviv University, 1996.
  118. A.C., Ревельский И. А. Интенсивность пика молекулярного иона в масс-спектрах электронной ионизации // Масс-спектрометрия. 2012. Т. 9, № 1. С. 58−60.
  119. Leth Т. Chemometric analysis of mass spectra of cis and trans fatty acid picolinyl esters // Z. Lebensm.-Unters. Forsch. 1997. Vol. 205, № 2. P. 111 115.
  120. Mjos S.A., Pettersen J. Determination of trans double bonds in polyunsaturated fatty acid methyl esters from their electron impact mass spectra // Eur. J. Lipid Sci. Technol. 2003. Vol. 105, № 3^. P. 156−164.
  121. Hejazi L., Ebrahimi D., Guilhaus M., Hibbert, D.B. Discrimination among geometrical isomers of a-linolenic acid methyl ester using low energy electron ionization mass spectrometry // J. Am. Soc. Mass Spectrom. 2009. Vol. 20, № 7. P. 1272−1280.
  122. Scrivens J.H., Jackson A.T., Jennings K.R., Jennings R.C.K., Everall N.J. High energy collision-induced dissociation (CID) product ion spectra of isomeric polyhydroxy sugars // Int. J. Mass Spectrom. 2003. Vol. 230, № 2−3. P. 201−208.
  123. Berman E.S.F., Kulp. K.S., Knize M.G., Wu L., Nelson E.J., Nelson D.O., Wu K.J. Distinguishing monosaccharide stereo- and structural isomers with TOF-SIMS and multivariate statistical analysis // Anal. Chem. 2006. Vol. 78, № 18. P. 6497−6503.
  124. Samokhin A., Revelsky I. Distinguishing by principal component analysis o-xylene, m-xylene, p-xylene and ethylbenzene using electron ionization mass spectrometry// Eur. J. Mass Spectrom. 2011. Vol. 17, № 5. P. 477−480.
  125. Grubb H.M., Meyerson S. Mass spectra of alkylbenzenes // Mass spectrometry of organic ions Ed. by McLafferty F.W. New York: Academic Press, 1963. P. 453−527.
  126. Moraes L.A.B., Sabino A.A., Meurer E.C., Eberlin M.N. Absolute configuration assignment of ortho, meta, or para isomers by mass spectrometry// J. Am. Soc. Mass Spectrom. 2005. Vol. 16, № 4. P. 431−436.
  127. Samokhin A., Revelsky I. Reliable comparison of electron ionization mass spectra recorded under identical experimental conditions // Spectrosc. Lett. 2013. Vol.46, № 2. P. 117−121.
  128. A.C., Ревельский И. А. Надежное сопоставление масс-спектров, зарегистрированных в идентичных условиях, с помощью метода главных компонент // Аналитика и контроль. 2012. Т. 16, № 3. С. 269−274.
  129. Mjos S.A., Meier S., Boitsov S. Alkylphenol retention indices // J. Chromatogr. A. 2006. Vol. 1123, № 1. P. 98−105.
  130. A.C., Ревельский И. А. Применение метода главных компонент для выделения «чистых» масс-спектров в газохроматографическом масс-спектральном анализе // Масс-спектрометрия. 2010. Т. 7, № 2. С. 132−138.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!