LCMS-IT-TOF离子阱-飞行时间液质联用仪

LCMS-IT-TOF是一款新型质谱仪，它结合了QIT（离子阱）和TOF（飞行时间）技术。QIT和TOF相结合时，最大的技术挑战是有效引入离子至QIT内，同时喷射捕获离子到TOF。这里，我们介绍新开发的技术，用来解决这些问题。

源设计，来自于岛津制作所的成功的单四极质谱仪源设计，脱溶剂毛细管，减少碰撞离子聚焦的Q-Array。八极杆离子透镜可以通过CII（压缩离子导入）方法有效地从LC引进洗脱离子。离子阱QIT通过们新的清洁技术，获得高效的MSn 能力。此外，BIE（弹道离子提取）技术，为所有MS ，MSn ...模式提供高分辨率。飞行管的温度控制确保了稳定的离子飞行路径长度和离子加速电压，从而确保质量数稳定。双级反射，以优化的能量吸收和时间收敛给出了出色的分辨率

高速和高精度MSⁿ 测量

LCMS-IT-TOF旨在通过使用高速/高精确度MSn（n≥10）数据在研发领域，如杂质分析、代谢轮廓和生物标记物研究，大力协助鉴定目标化合物的新技术。

上述数据表明四个化合物在2.0分钟内的分析。MSn 的自动功能，使得它有可能获得通过外部标准的高精确度的MSn 数据，利用高速质谱测量性能。

高速正负极性切换模式

高速正负极性切换，在不能判断样品是否将作为正离子或负离子检测时，它特别有用。 LCMS-IT-TOF采用了新开发的、高度精确和稳定的电源供应器，以及新开发的高压开关，允许只有1秒或更少的极性切换（需要尖锐的色谱峰与改进的高速色谱法）。极性切换的最大速率为2.5赫兹，它允许获得每秒2.5倍的正离子和负离子的质谱对。

示例数据

压缩离子导入 (CII™)

LCMS-IT-TOF的离子光学系统，带来一种新型的离子导入的方法，被称为压缩离子导入或CII，Skimmer、八极杆和第一个镜头的组合，把连续的离子流转换为脉冲，以便引进到离子阱中。这种方法使得它可以在引入离子阱之前控制离子的积累，使得RF在所有CII积累的离子进入离子阱的瞬间应用于射频环电极。LCMS-IT-TOF采用这种不同于传统离子阱的控制。CII的发展有效地将LC系统连接至MS，并且极大地改善了离子阱捕获率，克服了以前的缺陷，从而提高了灵敏度。

使用MSⁿ数据预测药物中的杂质结构

图1和图2显示红霉素A肟（ERY-AO）的UV和MS色谱，这是一个由应变产生的细菌，称为Saccaropolyspora红霉素的大环内酯类抗生素。一些杂质被标示出来。图3显示了红霉素A肟（ERY-AO）的质谱图。红霉素AO的分子显示为m/z =747.4661。获得数据字和理论值之间的质量差（747.4643）约为0.002。

如图4所示的MS/MS谱图的m/z=747。大峰的m/z=571，被视为A区红霉素AO结构的损失，因为质量差与M/Z=747是176。在m/z=396.2416被视为C区。这是高度可靠的数字，因为与理论的数字相比，其质量差仅为0.003。

图6显示了杂质A的质谱图：MS/MS谱图表明ERY-AO具有类似的结构。

与C区（396.2386）理论图相比，m/Z=396.2406的质量差为0.002。M/Z=571也进行了检测，它是类似于ERY-AO的MS/MS谱图。然而，杂质的分子量是733，杂质A和从该损失之间的杂质的质量差是162。而从地区ERY-AO质量差是14.0144。使用精确质量计算器，这个数字被认为是CH2（14.0156），并假设杂质有一个结构，从一个区的甲基A组，以一个氢取代。

智能自动MSⁿ 功能

样品一旦进入LC / MS便不能重复采集分析；因此，至关重要的是，仪器可以自动选择合适的母离子。利用LCMS-IT-TOF，各种离子选择标准都可使用，如根据离子的强度或m/z ，以及智能自动母离子选择，如单同位素峰选择和带电状态的过滤。

按强度顺序选择母离子

中性丢失分析原则

如果指定的中性丢失在MS2的谱图中观察到，则MS3分析自动进行。中性丢失分析中，只有目标离子在MS3中进行测量，从而有效的获得所需信息，而不浪费时间。

由于有关目标离子的详细信息，可以通过使用中性丢失分析功能得到，它可以成为一个支持化合物鉴定的强大工具（例如，药物研发中的二相代谢产物）。

中立丢失分析功能示例中性丢失分析和MS3的测量相结合，提供了准确的质量信息，可进行高度可靠的磷脂结构分析

设置PS（极性基团 X：丝氨酸） - 特定NL （87Da） ，并进行中性丢失分析

Formula Predictor软件

分子式预测软件（备选产品）

精确MSⁿ 的有效性

在组成预测中，目标成分有一个小的质量和质量精度，其测量值，提供数量较少的候选化合物和提高预测的可靠性。当使用公式预测的信息丰富的MSn 数据软件时，公式预测从子离子中最小的质量的离子开始，并使用在母离子的候选数量减少的有效预测结果。

公式预测软件窗口

举个例子来说，预测离子的m/z371.1645元素组成的情况下。正确的成分是C17H26N2O5S+的H+（m/z为371.1641）。
组合预测过程如下：

这样，使用同位素的模式，使正确的公式，以实现较高的排名。此外，使用MSn的数据，可减少候选化合物数量。

离子源选件(APPI, APCI)

LCMS- IT -TOF采用广泛应用的电离ESI方法，然而APPI （大气压光电离）和APCI （APCI电离）方法为更多的低极性物质的离子化提供了选择。 APPI （大气压光电离源），是其中的电离样品离子化，使用紫外线灯。 APCI（APCI电离）是在分析样品受到电晕针放电的电离。 APPI达到良好的低到中等极性化合物的电离，而APCI是适合于中等极性的物质。使用这些电离方法，可以预期进一步扩大LCMS- IT - TOF的应用。电离方法的选择是基于样品性质。

APPI-IT-TOF（LCMS-IT-TOF大气压光电离包：APPI+APCI）

· 支持APPI， APCI， APPI / APCI组合模式。
· APPI采用紫外线，而APCI通过与反应离子（来自溶剂）进行离子-分子反应获得离子化。
· 对于低到中等极性化合物（多环芳烃，某些真菌毒素等的分析）。
· LCMS-IT-TOF的仪器控制和数据处理软件LCMSsolution。

LCMS-IT-TOF大气压力化学电离源套件

· 支持APCI电离。
· APCI通过反应离子（来源于溶剂）进行离子 - 分子反应来进行电离。
· 对于中等极性物质的分析（类固醇，脂质体，糖类，农药等）。
· LCMS-IT-TOF仪器控制和数据处理软件LCMSsolution。

APPI和 APCI电离方法的原理及组件

大气压光电离（ APPI ）

这是一个新的电离方法，使用紫外线对样品进行电离。擅长于低极性化合物的高灵敏度电离方法。APCI加热器和喷雾器用于蒸发样品。（ APPI和APCI组合电离也可以使用同步的紫外线辐射和电晕放电）。

直接APPI如果分析目标电离能量比光子的能量低，离子M +光子离子接收来自溶剂中的氢质子，成为 [M + H] + 。

加入的化合物称为掺杂，电离能低于分析目标，有时可以增加灵敏度。

APCI电离（APCI）

这是一种电离方法，通过反应离子产生离子 - 分子反应而电离样品。样品溶液进入加热器（约400℃ ）后被雾化氮气雾化，形成喷雾，两个样品和溶剂分子被蒸发成气态。溶剂分子通过电晕放电电离，形成稳定的反应离子。这些反应离子与样品分子（离子 - 分子反应）之间发生质子转移，样品分子添加或失去质子成为离子。这种离子 - 分子反应以各种各种形式出现，如质子转移反应，亲电加成反应等，同ESI一样 ，检测质子化的分子（或去质子化分子），因此它被用于分析高脂溶性化合物和在溶液中不电离的化合物。

分析实例

MTDATA [ 4,4 '，4 “ - 三（ 3 -甲基phenylphenylamino的）三苯胺]是一种作为有机EL元素的典型材料。用APPI模式，观测到的基峰为分子离子M + ，而在APCI电离模式，它是质子化分子[M + H ] + 。基于每一精确质量是有可能鉴定其为MTDATA的。使用APCI，可观察到MTDATA的裂解碎片离子 m / z值为530.2628，607.3000和698.3422 ，用APPI仅观察到分子离子，而且没有发生任何断裂。

代谢物结构分析软件MetID Solution

MetID解决方案对代谢前、后样品数据进行比较，然后对预期和非预期的代谢产物进行搜索。（见性能分析解决方案代谢软件，深度搜索功能统计，针对在大量数据中的变化。）代谢样品中所产生的峰值（不出现在代谢前的样品中）是公认的可能的代谢物，并结合组合预测工具中的同位素模式比较有力地支持高度精确的代谢物鉴定。对未知的代谢物候选化合物（不是预期中的代谢途径物质），多变量统计分析结合MSn 谱图，有效地筛选候选化合物和确定的代谢产物。这种技术不仅可以应用到代谢产物分析中，而且可以用于类似的化合物中污染物的识别和天然物质化学的检测和鉴定。

· 操作简便
· 比较前和后的代谢样品
· 通过多变量分析进行候选代谢检测
· 同步组成预测工具
· 支持Lhasa Meteor

样品代谢前和代谢后比较

MetID解决方案可以用来比较代谢前、后的样品，以检查所形成的代谢产物的类型。以下是通过氧化反应代谢分子式为C18H11N2时获得的数据的解释。有图显示出化合物因氧化而改变。

在比较m/z为289.0739代谢前和代谢后的样品的质谱图后，揭示了只在代谢后的样品中观察到的峰。因此，该物质被判定为代谢产物。通过比较峰值，代谢产物质量数附近的任何物质，都可作为代谢产物进行检测。然而，高分辨率，高精确度的岛津LCMS-IT-TOF，因为是使用精确的质量宽度（XIC：提取离子色谱图）绘制的图谱之间进行的比较，所以具有很高的可靠性评估。

m/z289.739质谱图

代谢途径往往遵循典型模式，如氧化反应等，则使用MetID解决方案，可以判断衍生出的代谢物的存在。然而，由于不太典型的代谢途径也存在，因此在整个测量质量范围比较质量色谱图，同时对各自的样品之间的差异也会进行评估。由于组分预测被应用到这些差异，可以判断他们是否可以从母体化合物进行代谢。这些结果显示在如下所示的窗口中。

多变量分析检测候选代谢物

母离子分析

由于（n（2））母体化合物和代谢产物的MSn谱图之间经常有一些相关性，因此采用统计分析（PLS方法之间的相关性类型：偏最小二乘法）的方法，对MSn谱图之间的相关性和每个母离子进行分析。

基本上，如果母体化合物进行代谢，那么很有可能代谢物的一部分将继续保持与母体化合物一致的结构。因此，利用其能够在代谢物MSn谱图中找到母体化合物和产物离子及中性丢失之间共同点的功能，高度相关性的母离子会作为候选代谢物自动提取出来。

分析结果显示在下面所示的窗口。在左上角绘制每个母离子和母体化合物的离子之间的相关性。高相关性的前体离子沿X轴分布在该区域，大于0。另外，这些前体离子列表显示在窗口底部。

母离子分析窗口

MetID解决方案可以自动生成获取MS/MS谱图的方法。保留时间，质谱，MS和MS/MS谱精确质量信息可通过单一的分析获取，除了使用比以前更少的分析来确定预期的代谢产物外，它能够可靠和有效的检测和预测未知的代谢产物。

预测候选代谢物的元素组成

即使是未知的代谢物，也可以通过组分预测工具从候选代谢物的分子式和母药之间的差异中得到代谢的线索。利用精确质量数可以自动预测未知代谢物的组成。高精确度的预测，通过比较质谱图的同位素模式是有可能实现的。

代谢组学软件Profiling Solution

通过代谢组学的方法分析从庞大样品量或化合物中获取的复杂数据文件的差异性，从而阐明代谢途径和控制机制，为包括药品，食品和环境在内的学术研究和应用领域提供了功能强大的工具。自动检测并列出大量数据的峰值，是代谢和差异分析中最重要的一步。

轮廓解决方案软件自动按保留时间将由LCMS-IT-TOF质谱仪获得的高准确性数据排列，并生成可以用于商业多变量分析软件的列表（矩阵）。这大大减少峰值获取和列表创建的工作量，由于大量的数据点和样品组分，这个过程可能需要一段相当长的时间。

注1）配置解决方案软件不提供多变量的分析功能。
注2）推荐使用MetID解决方案比较代谢前与代谢后的样品，以帮助搜索可预测的和未知的代谢产物。

特点

1、从大量的数据文件自动提取和显示峰值。对齐色谱峰提供更准确的峰值评估。
2、同时显示多个色谱。
3、支持集中的QA/QC样品。过滤表中显示的峰值信息。

代谢组学分析实例：绿茶叶的质量评估。

从大量的数据文件自动提取和显示峰简单地拖放多个数据文件，然后按一下[执行]按钮执行峰值获取，并列出每个峰的m/z值、保留时间和信号强度。此表可作为多变量分析数据，通过商业统计计算软件，如由Umetrics开发的SIMCA-P来进行分析。

色谱自动校正（调整）保留时间的细微变化，允许更精确的峰值评价，即使每次运行中存在波动。

同时显示多个色谱图

可以显示所有数据的色谱和质谱图。提供运行（分组，积分，逻辑运算）和信号强度的过滤功能可对数据进行比较和查看。

支持合并的QA/QC样品

支持合并的QA/QC 样品，其中包括混合小批量的目标样品所作的分析控制，有助于有效地发现峰值的差异。归一化处理峰面积值（数值显示或相对强度显示），操作和过滤增强和可视化面积的差值，可追踪相对量的变化。

可靠的蛋白分析

蛋白质分析软件 (选件)

LCMS-IT-TOF自动化功能的优势，可以得到最充分的开发利用。使用蛋白的方法创建一个峰值列表，并设置数据库的搜索参数，允许所有操作从分析到蛋白质鉴定的自动化。鉴定结果可以直接通过蛋白质分析软件浏览，数据管理既简便又确定。方法重建也可以进行参数修改。

NanoESI 接口 (选件)

nano Electrospray NES-100

获取更高灵敏度的高精度LCMS-IT-TOF数据！纳升喷雾提供高电离效率并减少损失。使用NanoESI（纳米电喷雾）接口允许超低样品量进行较高灵敏度的分析。拆装也很容易，与标准的ESI接口相比，并不需要更多的工作。

分析示例: 胰蛋白酶酶切的BSA (50 fmol)

当用高效液相色谱法分离一种蛋白质酶切产物时，可以观察几十到数百个峰值。因此，多个肽在几秒钟之内洗脱并不罕见。在这种情况下，高速且智能自动的MSn分析提供了更高的覆盖率。此外，MS高精度质谱图有助于进一步改善蛋白质分析的可靠性。蛋白质分析软件窗口如下图所示。可以同时观看到每个数据文件的MS数据以及Mascot的搜索结果。

Mascot的搜索结果显示出BSA获得1180的最高得分。此外，所有搜索结果在4ppm的质量误差范围内的肽都被对应（外标法）。这即是当使用高精度LCMS-IT–TOF可能获得一个高质量的分析实例。

岛津代谢组学解决方案

岛津大力支持代谢组学的研究。提供分析各种生物样品的高分离性能的分离工具，在线精确质量测定工具，以及有效地从大量采集数据中提取所需信息的工具。这些仪器设备，都旨在充分利用技术优势，实现高精度和高速处理。

[1] 什么是代谢组学?

代谢组学是系统生物学的重要组成部分，其中包括低分子量的化合物，如有机酸和氨基酸代谢产物（代谢组学研究）分析。因此，基因组学重点研究DNA，转录组学研究的重点是mRNA以及蛋白质组学研究的重点是蛋白质，而代谢组学重点研究整体代谢产物。

DNA和蛋白质受食品、药品、运动和各种压力等环境因素的影响。其相互作用的结果反映在留下的代谢产物中，因此可以说，代谢组学承担着测量体内基因和蛋白质的活动，以及环境影响的总和。由于代谢组学可用于获得有关生物功能的有价值的信息，其应用已经延伸到广泛的研究领域，从生物标记物的发现项目（药物代谢动力学，药物的安全性，药物毒性等）来诊断疾病、生活习惯和健康。

[2] 代谢组学分析流程

可大致分为以下几步:
第1步项目构想第2步实验设计
步骤3差异代谢产物的发现
步骤4差异代谢产物的鉴定
步骤5假说，验证，结论

[第1步 项目构想 ]

要启动一个项目，必须有一些要解决的问题，如药物、食物或环境相关的问题，（例如，“这种药物为什么是毒性的，或为什么这种食物具有降压功效” ），或与疾病相关的问题，或基因组学/蛋白质组学相关的问题（例如，“该基因或蛋白质的功能是什么” ） 。这个问题就成为该项目的构想。

[第2步 实验设计]

代谢可以有各种方法，所以重要的是分析项目时，要进行实验设计，以便得到有意义的结果。例如，应该培养细胞，用于临床前样品，或应该使用动物疾病模型，而对于临床样品，应该使用一个健康人的样品（I期）或疾病样品（II期和之后），并且样品本身应包括组织和细胞或生物体液，如血浆，血清或尿液。此外，决定那些考虑系统的生物变异样品的数量是有必要的。

[第3步 差异代谢产物的发现]

发现差异代谢物的方法大致可分为两类。
（1）非目标代谢组学
这是指在所有化合物中搜索差异代谢物，并强调深入的搜索技术，这是一个强大的方法。它涉及到相对定量分析。
（2）目标代谢组学
在这种方法中，已知代谢产物进行选择性分析。对相对定量分析加以考虑，多个样品浓度轮廓分析是可行的。

代谢组学涉及到不同的技术相关的方法，包括利用色谱 - 质谱和核磁共振等。当使用色谱 - 质谱方法时，测量数据的不断进步首先表现在保留时间和质量分析上。如果保留时间校准和调整是必要的，则要使用相同的样品进行反复测量样品。比如说寻找用药物产生的差异代谢产物，将必然涉及大量数据的产生。这是由于用药后，在一定的时间间隔采样而产生了多个数据，以及生物变异和母体变异的可能性。因为从如此多的分析的样品中生成巨大数量的数据，所以分析软件变得几乎不可或缺。因此，代谢产物的发现通常使用专门的应用软件，以加工处理获得的数据，如校正保留时间和质量，调整和归一化操作，以及进行统计分析和数据挖掘等操作。

[第4步 差异代谢产物的鉴定]

反复核对注册在数据库中的化合物，以确定在第3步中发现的代谢产物，通过化合物信息分析确定其结构。国内和国际各种数据库都在发展，其中包含MS / MS和其他参考谱图，以及代谢途径相关的化合物。因为在通过参照数据库和差异代谢产物信息的基础上进行的结构鉴定之前还需要一些时间，将根据从MS和NMR等分析仪器获得差异代谢物的信息来进行结构鉴定。

[ 5步假设，验证，结论]

更差异代谢产物被发现和鉴定后，重新审视项目的构想，建构并验证一个假设，并得出一个结论。建构一个有意义的假说和获取结论需要重复性的数据，从复杂样品中分离出每个代谢产物（通常情况下，质量分辨率和色谱分离度的组合）的手段，用于ID验证的丰富数据（质量准确度和MSn信息），可以从大量数据中提取完成研究目标信息的软件。

[3]岛津代谢组学解决方案

色谱和质谱的结合，被广泛用于代谢组学，因为这种技术可达到化合物的高度分辨。

发现差异代谢物，最重要的信息是保留时间。优异的保留时间重现性是至关重要的，岛津的Prominence HPLC系列获得高度评价，其优异的性能完全适合代谢组学的研究。岛津的LCMS-IT-TOF，以高速测量获得MSn  精确质量的功能，结合Prominence高效液相色谱，可以提供准确的信息，以满足这些目标所需。

为了从这些仪器获得的大量数据中有效地提取所需信息来完成研究项目，此系统需与轮廓解决方案代谢组学软件组合。该软件由在代谢组学和生物信息学具有广泛认可和专业知识经验的PhenomenomeDiscoveries有限公司（加拿大）开发，以岛津整体代谢组学解决方案的形式提供给客户。

当利用LCMS-IT-TOF的0.1秒高速质谱采集并且与HPLC在线联机进行分析时，仅需一次分析，就能够获取MS谱，MS/MS和MS/MS/MS的谱图。LCMS-IT-TOF组成预测程序有效的缩减了备选代谢物，不止使用同位素方法和还参考了MSN谱精确确的质谱信息。这就是该系统对于解决代谢最艰巨的任务，识别发现的代谢物并有力支持应用代谢学的项目的成功（如寻找生物标志物）的巨大作用。

化合物优化处于药物研发的深度研究阶段，在化合物优化的过程中，需要高通量代谢物的分析。为此，我们提供了一个包括代谢物结构分析软件MetID Solution的系统可以有效的发现并识别预期的或未知的代谢产物。

通过比较代谢前、后的XIC （精确质量）色谱，并对母药和代谢物的MSn 谱使用多变量分析这个系统可以让哪些即使不熟悉代谢研究分析人员都能自动提取候选代谢物，从而有效提高实验室整体效能。

另一方面，关于发现代谢物的鉴定，值得注意的是目前正在重新关注于GCMS，因为这是一种可以轻松地分析小分子化合物（如氨基酸，有机酸和脂肪酸）的具有高灵敏度和高分辨率的方法。

岛津提供GCMS系统，包括为分析和鉴定某些特定的氨基酸，有机酸和脂肪酸的GCMS-QP2010Plus，具有自动保留时间校正的GCMSsolution软件（版本2.5和更高版本），以及GCMS代谢物数据库。使用具有保留指数的代谢物数据库，候选化合物范围可以大大缩小，从而获得高度可靠的鉴定。

配备了离子阱的LCMS-IT-TOF与高效液相色谱在线配置能获得精确的n级质谱检测。

通过轮廓解决方案代谢组学软件对目标候选化合物的高效搜索，大大提高了研究的效率。

代谢物结构分析软件MetID的解决方案对代谢前、后数据进行比较，搜索预期和未知的代谢产物。

代谢组学分析示例

下面介绍的示例是关于绿茶叶轮廓分析的方法，分析决定绿茶质量的成分。

1. 前处理与分析

分析样品来自绿茶博览会中排名靠前的九种高级绿茶叶，使用 Prominence UFLC/LCMS-IT-TOF 进行分析。

2. 峰提取与列表创建——通过Profiling Solution软件提取峰

分别从MS1的分析中提取峰和使用峰信号强度值创建峰列表。峰保留时间排序，同位素峰消除， p值过被应用到3798个检测到的峰值中，从中提取出479个显著峰值。然后把数据输出到商业的多变量分析软件中（ SIMCA-P， Umetrics开发 ） 。

3. 多变量分析

PCR技术得分和PCR量值图生成。茶博会上排名靠前的绿茶叶和排名靠后的茶叶被划分到左边和右边的PCR分值图上，这样，主成分轴指示出级别的差异性。

主要成分轴（ PC1）的PCR量值图（显示每个成分对茶叶品质的贡献率），显示了大量高级茶叶所含的成分呈现正值。

4.未知化合物的分子式预测

选择一个典型对茶叶品质有贡献的候选未知化合物峰X，并预测其分子式。从MS3的分析中获得的准确质量的信息用于预测分子式。分子式预测软件（Formula Predictor）显示峰X为C14H16O10。

5.候选未知化合物的预测

在互联网上发布的数据库中搜索一个分子式为C14H16O10显示，该化合物可能是名为茶没食子素（theogallin）的多酚。归于基于茶没食子素结构的质谱图表明峰值X是茶没食子素。

2005年3月获得Pittcon银奖

R&D杂志的2006年新产品大奖