[ZT]GC-MS在香氣香味分析中的應用（二）

　　三、數據處理

　　一般一種材料里含有許多香氣香味化合物，少則幾十種，多則幾百種，加之香氣香味化合物本身非常復雜，有各種結構，不同性質的物質。有時最后所采集的色譜質譜里包含的信息量很龐大。要快速準確對數據進行處理是一件不容易的事情。數據處理一般包含下列組件：

• MS ChemStation 質譜化學工作站，采集數據等。
• Data Analysis (DA) 數據分析，對采集來的數據進行分析等。
• MS Library Search 質譜譜庫檢索
• MS Interpreter 圖譜解析
• AMDIS, GC/MS Deconvolution自動化質譜圖解卷積和鑒定軟件
• Retention Index Calibration (RIC) 保留指數校正
• Quantitative Analysis (QA)/Report 定量分析/報告

　　定性分析

　　定性分析，就是要確定分析樣品中有什么成分。也就是要確定各個色譜峰代表什么化合物。對色譜峰的質譜圖的檢索解析及其核對等。并標注在圖譜上等一系列工作。

　　譜庫檢索

　　譜庫檢索是香氣香味化合物定性的一個重要手段。首先要求有較大完整的質譜數據庫(MS database或MS library)。目前主要使用的商業質譜庫有NIST和Wiley。其中NIST05，NIST08還包含NIST檢索，AMDIS，部分化合物的保留指數數據庫等。雖然它們收集幾十萬張標準質譜圖或化合物，但收集的香氣香味化合物不夠全面，特別是近幾年新發現的香氣香味化合物，新合成的香料化合物沒有收入。另外，也有出售香料香精專用質譜庫，如FFNSC(Flavor & Fragrance Natural & Synthetic Compounds)等。 有的公司或研究機構有自己的香氣香味化合物專用譜庫，但一般不對外，屬于保密知識財產。另一種辦法是自己建立譜庫，當然這是件費功夫而辛苦的工作，還要有足夠的標樣。標樣可以從試劑公司或香料供應商購買。有純度高的標樣最好。如果無法得到很純的標樣也無太大關系，因為可以利用GC/MS中色譜分離的優勢得到純物質進入質譜而獲得標準質譜圖。也可以從天然物等來分離提純標樣。自建譜庫的另一好處是，由于用自己的儀器類型和相同操作條件得到的質譜圖，使用時匹配度很好。

　　譜庫檢索軟件

　　現在的質譜工作站的數據分析本身，以及像NIST等其他專業譜庫檢索軟件的功能很多。例如，質譜數據查詢：化合物的基本信息，分子量，分子式，化學結構等。質譜圖比較：未知化合物與譜庫中標準譜圖進行比較，差別比較。圖譜分析：計算分子量，同位素比例，分析碎片離子。正向檢索，逆向檢索等。

　　測定樣品時，儀器已經正確的調諧過，儀器處于最佳狀態。數據采集的質量范圍要合適，例如有人為了減少氧，氮，CO2離子對基流的影響，從45開始掃描，這樣會使質譜圖上沒有如29，30，31，42，43等離子，使與標準質譜圖檢索時匹配度過低。如果掃描范圍過大，則掃描速度慢，MS文件也太大。背景扣除要正確。

　　圖譜解析

　　對所測樣品，應盡量多了解。知道來源，

　　對于譜庫中無法檢索到物質。從碎片離子，分子離子，丟失的碎片，特征離子，同位素等信息仔細分析判斷其化學結構。詳情請參考有關質譜解析的資料。

　　有些未知化合物，需用制備氣相色譜收集流分，用紫外光譜，紅外光譜，核磁共振等方法鑒定結構。

　　保留指數校正

　　MS鑒定未知物最常用的辦法就是未知物的質譜與質譜數據庫中標準譜圖進行對比。基于相似度，檢索功能可提供一個按相似系數由高到低的匹配列表。相似度越大，檢索的正確的可能性就越高。正如眾所周知，充滿揮發性香氣香味成分的植物的提取物，香精油等天然材料的復雜機體含大量的萜(烯)化合物，即由異戊二烯單元組成烯類及其含氧衍生物，如醇類，醛類，酮類，酯類，醚類，氧化物等。其質譜裂解出非常相似的碎片，用質譜數據譜庫PBM檢索就難以識別。例如，甲位蒎烯和乙位蒎烯這兩個異構體的質譜圖非常接近，在PBM檢索時，給出的結果可能把甲位判斷成乙位。再例如，檸檬醛的兩個異構體橙花醛和香葉醛，橙花醇和香葉醇等等也有同樣問題。許多醇和及其酯的大部分離子碎片也相同。脂肪醇和直鏈烯烴的質譜圖非常相似。三個二甲苯的鄰，間，對異構體也非常相似。有時候，即是匹配度很高，也無法斷定檢索的結果是否正確。有時候檢索到的幾個化合物的匹配度都很高，也很接近，究竟選哪一個呢?對于異構體，同系物和結構特征相似的化合物，由于其質譜圖非常相似，譜庫檢索結果匹配度，排列次序都很接近，檢索給出的順序也不一定正確。但它們的保留時間可能會不同，但保留時間只能在特定色譜條件下不變，而保留指數在固定相相同下有可比性。所以在譜庫檢索的基礎上，用保留指數來確認結果。是一種很重要的手段。

　　下面是甲位蒎烯和乙位蒎烯這兩個異構體的質譜圖，差別不大：　　

 

　　上面幾個質譜相似化合物對例子的保留指數差別如下表。

　　

 

　　下面簡單介紹一下AMDIS：

　　AMDIS 軟件由美國國家標準技術研究院(NIST)(National Institute of Standards and Technology)提供。

　　The Automatic Mass Spectral Deconvolution and Identification System (AMDIS)

　　自動質譜圖解卷積和鑒定系統軟件(AMDIS)讓您從GC/MS數據文件自動找到目標化合物。軟件先對GC/MS數據文件解卷積尋找所有分離組分。每一組分與目標化合物的譜庫進行對比。如果以上的用戶設定值，然后報告出目標圖譜和解卷了組分的圖譜的匹配因子。

　　什么是解卷積(Deconvolution)?

　　NIST AMDIS的定義：“這里所用的術語在廣義上是指從一個復雜的混合物中提取信號。 解卷積的過程包括處理噪音、校正漂移、從緊密相鄰的共洗脫峰中提取出單個峰等。” (簡單講就是去復雜化)

　　用下面的簡圖可以解釋解卷積過程:

　　在GC/MS 中，Deconvolution是一種數學技術，它可以將重疊的質譜圖“分開”成為“清晰”的單個組分的譜圖。圖1 是這個過程的簡單示意圖。這里分別是總離子流色譜圖(TIC)和質譜圖。與常見的情況一樣，這個色譜峰包含了多個重疊在一起的組分，而最高點質譜圖實際上也是這些組分的組合圖。質譜譜庫檢索只可能給出一個較差的匹配，而且不能識別所有構成這種組合譜圖的單個化合物組分。　　

 

　　左邊是TIC上某一峰的質譜圖。右邊是經過解卷積處理后，讓目標化合物從基質和干擾物分離出來。得到3張質譜圖。很明顯，這樣干凈而純的質譜圖非常有利于PBM質譜譜庫檢索或其它譜圖檢索解析工具。這樣對共流出的度組分，大峰中小成分，基質掩蓋的痕量組分分析度很有利。

　　另外，AMDIS可以進行保留指數校正。

　　下面AMDIS的核對窗口顯示不同的區域：

　　最上面的是總離子色譜圖，第二是目標離子輪廓圖，第三是原始色譜圖和提取色譜圖的，最后的是數據譜庫和提取色譜圖的比較。

　　

 

　　AMDIS 軟件的詳細內容，請參考有關使用手冊。

　　下面是某白酒樣品在PEG-20M色譜柱上的總離子色譜圖(一小部分)。 其中乙酸乙酯(4.028分鐘)的峰與少量甲醇(4.028分鐘)的峰相重疊(后面是乙縮醛，4.254分鐘)。直接用PBM檢索無法看到甲醇。經過AMDIS處理后，痕量甲醇就能夠出現。

      如果能夠將AMDIS和保留指數校正等方法結合起來，就可以得到更為準確或更多的檢索信息。并能提高檢索效率。

　　定量分析

　　由于FID的動態線性范圍很寬，香氣香味樣品一般用氣相色譜FID來定量。而不用質譜總離子(TIC)來定量。除非對非常痕量的成分，可選用選擇離子(SIM)來定量。因為通常要同時分析多個香氣香味組分，一般采用內標法定量。對某些樣品，例如香精油，一些可全部在氣相色譜上出峰的香精樣品，也可用歸一化法進行考察或進行質量控制。對高純度的香料，可用歸一化法測定其純度和雜質。對于非常痕量的組分或基質復雜時，用選擇離子(SIM)來定量不失為一個好的選擇。

　　如果沒有獨立氣相色譜儀，用SIM來定量，不用TIC來定量。離子色譜圖比TIC的基質效應小，且信噪比(S/N)高. 所以離子色譜圖能給出更穩定的定量數值。但同時要對多個香氣香味組分進行定量，每個化合物要選擇其定量和特征離子，還要制作定量校正表，很麻煩。