[发明专利]一种复杂液‑质联用数据中的色谱峰定量分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种复杂液-质联用数据中的色谱峰定量分析方法，属于分析化学领域。具体来说是利用高分辨液相与质谱联用数据，以及数据背景、噪声的相关特征，获取多个具有实际意义的化学指标，在此基础上进行多步的峰细分、峰融合与峰调整，实现复杂液-质联用数据的简单、快速、准确自动划分，进而提高液-质联用数据的定量准确性与分析可靠性。

背景技术

色谱峰的检测与准确峰划分是基于色谱技术对目标化合物进行准确定量分析的基础。由于液-质联用技术，特别是高分辨质谱和超高效液相色谱的使用，使得对复杂化合物的分析检测具有更高的灵敏度，也能够更好地目标化合物的定量信息，具有较高的鉴定准确性与分析效率，已经非常广泛地用于靶向与非靶向的代谢组学等研究与应用领域中。另一方面，由于离子源、环境噪声、色谱峰型、同分异构物质等多重因素的影响，在实际的定量过程中，往往不能从提取离子色谱图中准确进行峰划分，进而影响液-质联用数据的定量分析结果。

代谢组学等领域所涉及的液-质联用数据与定量分析过程，往往是建立在特定的实验条件的基础上，含有大量具有实际物理意义，但未得到实际应用的分析指标。通过分析这些指标，即可有效获取色谱峰中的信息，从而实现液-质数据中色谱峰的准确划分，从而快速、准确得到定量分析结果。

迄今为止，研究者提出了不少方法对高分辨液相质谱数据进行峰划分方法，比如利用多类不同的连续或非连续的小波变换、贝叶斯或人工神经网络算法等实现对色谱数据的峰划分。在Maven，Mzmine，XCMS以及各类商业仪器中的数据软件处理包中也存在多类不同峰划分的方法。这些方法各有优劣，但从整体而言，其峰划分方法结果的好坏往往受到实验数据的影响。另一方面，实因这些方法的复杂性和较长的计算时间，且对同批数据的不同样本划分亦存在较大的差异，且同时对多类物质，较多样本进行峰划分时，往往无法快速获取结果，使其在定量软件上的应用受到极大限制。目前而言，绝大多数的定量处理软件的峰识别与划分仍然采用较为传统的平滑、去噪等手段，对数据进行简单的峰识别与峰划分。

高分辨质谱数据特别是液-质联用数据，由于峰形、噪声和背景的多重因素影响，使得在定量过程中无法单纯依靠对峰形或传统色谱峰参数的计算完成整个分析。即使同一物质，在不同样本中的峰形，噪声和背景也会出现很大的不同。显然，使用简单的基线校正、去噪、峰平滑等手段，亦不能很好的确定定量过程中真实色谱离子峰的保留时间范围等，而峰划分结果的不准确，也必然导致定量过程中的诸多不准确性。在传统液-质定量软件中，只能通过人工调整与筛选，逐个检查每种物质定量匹配结果，人工实现定性、定量分析，才能获取较为满意的定量结果。特别地，对于待定性数据中存在保留时间比较接近的同分异构组分，加上噪声及保留时间漂移等因素的影响，某些样本可能会形成峰形极为复杂的重叠峰，但另一些样本可能会将这几个峰很好地区分开，传统方法较难对上述情况进行综合分析，获取每个样本中各个组分的保留时间范围，甚至无法确定这一系列重叠峰中可能包含几种组分。

本发明将复杂液-质数据中多组份的定量分析分解为峰细分、峰融合和峰调整三个阶段，选取具有实际物理意义且用户容易获取的指标，实现对复杂液-质联用数据的快速划分，综合降低数据中噪声、峰形变化、背景对色谱峰的影响，同时在不同样本的定量识别结果具有一致性，在实际定量分析中可得到充分应用。

发明内容

本发明的目的在于提供一种复杂液-质联用数据中的色谱峰定量分析方法，使用原始数据获得扣除背景后所提取的离子色谱图，根据多个有实际意义的化学指标，进行峰细分、峰融合与峰调整，其最大特征在于避免传统峰划分方法对色谱峰峰形特征的依赖，降低噪声和背景等峰划分结果的影响，保持在同一实验数据下不同样本数据的快速峰划分峰结果的一致性。该方法特别适合于定量物质较多，样本量较大时的复杂情况。在脂类组学和代谢组学的液-质数据定量分析中具有良好的应用场景。

为解决复杂高分辨质谱数据的液-质联用数据的准确峰定量问题，本发明首先获取质谱和色谱的相关特征，获得峰表中每种物质背景扣除后的提取离子色谱图。在此基础上，根据色谱峰跨度值这一指标，获得潜在色谱峰。然后比较相邻峰的峰面积及上半部分峰面积、峰高、峰距等因素，实现潜在色谱峰的初步融合。最后通过色谱峰值和另一个色谱峰值距离，以及局部噪声水平等因素，减少噪声或裂峰等不规则峰形造成的不准确结果，进一步融合与调整色谱峰的保留时间范围，最终实现对色谱峰的准确细分。