复杂样本GC-MS自动解析实现化合物准确鉴别与差异性组分筛查的方法

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

本发明提供了一种复杂样本GC‑MS自动解析实现化合物准确鉴别与差异性组分筛查的方法，属于气相色谱‑质谱联用数据解析。首先针对TIC和EIC下的色谱峰进行自动化提取，随后明确每个TIC色谱峰的解析范围，查找解析范围内的EIC色谱峰信息。根据EIC色谱峰信息进行聚类，获得每一个类的代表性色谱轮廓谱图。经过筛查后，构建初始色谱谱图矩阵，利用修正的多元曲线分辨‑交替最小二乘法对初始色谱谱图矩阵进行优化解析，获得每个TIC色谱峰下的化学成分。将解析所得每个化学成分的质谱谱图导入到质谱库中自动匹配化合物，完成单个样本GC‑MS中化合物智能化精准识别。本发明在GC‑MS技术涉及的科研、检测、工业应用等领域，具有良好的应用价值。

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