自动解析GC-MS重叠峰准确识别化合物的方法

所属分类：医疗健康

所属单位：宁夏医科大学

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成果简介

一种自动解析GC‑MS重叠峰准确识别化合物的方法，利用GC‑MS获得表征样本中化合物的数据信息，随后针对各m/z下的色谱信号(EIC)采用多尺度高斯平滑函数提取其中的色谱峰信息。利用基于密度函数的聚类方法，以EIC色谱峰的形状和保留时间作为相似度标准，将归属于同一化合物的EIC峰聚类到一起，采用非负约束的多元曲线分辨‑交替最小二乘法实现单样本中重叠化合物的解析。该发明能够快速、准确地实现样本中化合物的自动化解析并筛选差异性化合物，对复杂植物样本分析如非靶向代谢组学研究具有重要价值。

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