msFineAnalysis ИИ
Неизвестные соединения
Программное обеспечение для анализа структуры
Передовые технологии искусственного интеллекта позволяют
структурный анализ неизвестных соединений
msFineAnalysis AI предлагает новый инструмент структурного анализа для неизвестных, специально разработанный для JEOL JMST2000GC «AccuTOF™ GC-Alpha». Это программное обеспечение следующего поколения добавляет возможность структурного анализа, чтобы улучшить общую функциональность автоматического качественного анализа, которая уже была доступна в нашем предыдущем поколении msFineAnalysis.
Новый "комплексный анализ" объединяет данные высокого разрешения ГХ/ЭУ, данные высокого разрешения ГХ/мягкой ионизации и "структурный анализ" используя два ИИ (основной ИИ, вспомогательный ИИ). Эти передовые технологии искусственного интеллекта позволяют msFineAnalysis AI предоставлять уникальную возможность автоматического анализа структуры, которая ранее не была доступна для качественного анализа ГХ-МС.
Особенности
#1 Анализ структуры ИИ
Развитие инновационных решений: от оценки молекулярной формулы до предсказания структурной формулы неизвестных соединений
Для неизвестного соединения, которое не зарегистрировано в базе данных библиотеки (▼), обычные алгоритмы msFineAnalysis автоматически предлагают молекулярную формулу. Чтобы сделать еще один шаг вперед, msFineAnalysis AI позволяет автоматически прогнозировать структуры для всех обнаруженных компонентов.
Необходимость мягкой ионизации: надежное получение информации о молекулярной формуле — первый шаг в структурном анализе!
Масс-спектр компонента, не зарегистрированного в библиотеке
Масс-спектральные данные ЭУ используются для библиотечных баз данных, поэтому методы ЭУ широко используются для качественного анализа образцов ГХ-МС. Однако, поскольку EI является методом жесткой ионизации, наблюдается много фрагментных ионов, и во многих случаях нередко наблюдается минимальный сигнал или его отсутствие для молекулярных ионов.
Кроме того, для неизвестных веществ, не зарегистрированных в базах данных библиотек, по одним только масс-спектрам ЭИ трудно различить, являются ли самые большие наблюдаемые м / г на самом деле молекулярный ион или просто ион-фрагмент. В этих случаях эффективным средством определения этой информации является метод мягкой ионизации.
В системе AccuTOF™ GC-Alpha опционально доступны различные методы мягкой ионизации, включая FI, PI и CI. Эти методы могут помочь в различении ионов (например, молекулярных ионов и протонированных молекул), которые предоставляют информацию о молекулярной массе, которая затем позволяет точно определить информацию о молекулярной формуле для неизвестных компонентов.
Поскольку информация о молекулярной формуле является важной отправной точкой для анализа структуры ИИ, мягкая ионизация имеет решающее значение для идентификации неизвестных соединений.
Ручной анализ структуры квалифицированным аналитиком по сравнению с автоматическим анализом структуры с помощью ИИ
※ Измерено на ПК стандартной конфигурации JMS-T2000GC.
Время, необходимое для структурного анализа, сравнивали для соединений, обнаруженных в акриловой смоле, измеренных Py-GC-TOFMS, и не были зарегистрированы в базе данных библиотеки NIST.
Требуется даже аналитик с более чем 30-летним опытом масс-спектрометрии примерно 2 часа для структурного анализа 4 компонентов, что составляет 30 минут на компонент. С другой стороны, анализ структуры ИИ завершен. 100 компонентов менее чем за 7 минут, что составляет 4 секунды на компонент.
Оценка структурного анализа AI (сходство) между структурной формулой, оцененной опытным аналитиком, и правильной структурной формулой, что указывает на то, что структурная формула предсказана с хорошим сходством.
Автоматический анализ структуры с использованием двух ИИ:
Анализ стабильной структуры без необходимости в онлайн-среде
msFineAnalysis AI предлагает функцию автоматизированного анализа структуры.
Основываясь на информации о структурных формулах более 100 миллионов органических соединений, признанных в мире, и расчетах с использованием двух недавно разработанных моделей ИИ, он предоставляет структурные формулы-кандидаты даже для компонентов, которые не зарегистрированы в базе данных библиотеки.
Точность прогнозирования анализа структуры AI
База данных библиотеки NIST20 используется основным ИИ, используемым для анализа структуры ИИ, для обучения и оценки.
Тесты на точность предсказания подтвердили, что правильная структура находится в первых 1% для 73% соединений и в первых 10% для 93% соединений.
Правильное ранжирование структурной формулы в
14681 соединений
Структуры с той же формулой состава, что и целевые соединения (14581 соединение), приготовлены из PubChem. Среди них проверяется ранговый порядок правильной структуры.
Из 14581 проверенного соединения правильная структура была получена в пределах 1% верхнего ранга в 73% (10644 соединения).
Впоследствии были проанализированы 6 известных соединений, которые не были зарегистрированы в базе данных библиотеки NIST20, и правильная структура была признана самой высокой для трех соединений. Для остальных соединений основные структуры, перечисленные в результате структурного анализа, имеют сходные черты с правильной формулой.
Приложение для анализа структуры ИИ
Результаты анализа структуры AI для акриловой смолы, измеренные с помощью Py-GC-HRTOFMS, показаны ниже. Для 20 соединений, структура которых не могла быть подтверждена с помощью базы данных библиотеки NIST20, анализ структуры AI был выполнен после определения их молекулярной формулы с помощью комплексного анализа.
Все эти соединения имели структуры, включающие метиловые эфиры (отражающие структуру мономера акриловой смолы), показанные для возможностей с более высоким рейтингом. Эта информация позволила нам оценить, что все соединения, предназначенные для анализа структуры, являются продуктами термического разложения акриловой смолы.
#2 Обнаружение деконволюции
Хроматографическая деконволюция пиков позволяет обнаруживать компоненты в следовых количествах, которые могут быть неочевидны в TICC из-за совместного элюирования нескольких компонентов.
EI: черная сплошная линия: TICC, серые пики: пик деконволюции (синий: выбран в данный момент)
FI: зеленая сплошная линия: TICC, серые пики: пик деконволюции (синий: выбран в данный момент)
Этот шаг упрощает процесс анализа данных, определяя, какие ионы сочетаются с каждым соединением, и устраняет необходимость создания хроматограмм извлеченных ионов (EIC).
#3 Качественный анализ индекса удерживания
Индекс удерживания (RI) представляет собой относительное значение индекса, основанное на временах удерживания (RT) для стандартной смеси н-алканов.
Экран создания индекса удержания
Эта функция качественного анализа выполняется путем преобразования RT целевого компонента в RI и последующего сравнения его со значением RI, указанным в базах данных и т. д. С помощью msFineAnalysis AI можно еще больше сузить результат качественного анализа, используя РИ.
#4 Сравнение двух образцов (дифференциальный анализ)
Эта функция использует воспроизводимость p-значения по вертикальной оси и график вулкана, который показывает отношение интенсивности между двумя образцами по горизонтальной оси.
Детальный анализ – сюжет Вулкан
(A: эталонный продукт, B: дефектный продукт)
Эта информация позволяет визуально подтвердить различия компонентов между двумя образцами. Например, можно подтвердить, увеличивается или уменьшается компонент при сравнении эталонного продукта с дефектным продуктом, или идентифицировать характерные компоненты в новом материале, сравнивая его с существующим материалом. Для сравнения двух образцов можно установить n=1, 3, 5 для количества измерений для каждого образца.
Поток анализа ИИ msFineAnalysis
Характеристики
Автоматическое обнаружение пиков и создание масс-спектров
Создание масс-спектров путем ручного обнаружения пиков
Создание масс-спектров путем обработки деконволюции
Анализ идентичных компонентов двух элементов данных измерений
Анализ молекулярных ионов по двум масс-спектрам
Компонентный анализ дисперсии
Отображение результатов анализа с использованием индексов удержания
Отображение результатов поиска в базе данных NIST
Отображение точных результатов расчета массы
Отображение результатов анализа изотопной картины
Отображение условий измерения
Пользовательский интерфейс: английский
Анализ структуры ИИ
Скачать буклет
msFineAnalysis AI Программное обеспечение для анализа структуры неизвестных соединенийАвтоматический
Приложения
Применение ГХ-ВПМС: качественный анализ химических компонентов в фитотерапии
Связанные товары
JMS-T2000GC Высокопроизводительный газовый хроматограф AccuTOF™ GC-Alpha — времяпролетный масс-спектрометрАльфа — новое начало
Alpha перенесет вас в новый мир масс-спектрометрии.
Представляем JMS-T2000GC «AccuTOF™ GC-Alpha», совершенную ГХ-МС с превосходными характеристиками и простотой в эксплуатации.
Подробнее
Вы медицинский работник или персонал, занимающийся медицинским обслуживанием?
Нет
Напоминаем, что эти страницы не предназначены для предоставления широкой публике информации о продуктах.