基于Q Exactive-GC建立高分辨精确质量数据库及目...（二）
按照以上规则，Q Exactive-GC 所采集数据的定性点均在 4 个以上，并可以实现全扫描图谱的库检索工作。利用 TraceFinder 3.3可快速建立精确质量数据库（Database），并且可利用数据库进行相关检索。数据库如图 2 所示。
3.3 快速筛查流程
3.3.1 目标化合物筛查流程
利用 Q Exactive-GC 高分辨率、高质量精度、高灵敏度等优异性能，结合高分辨精确质量数据库进行快速筛查，不受目标化合物数量的限制，从而达到高通量、快速筛查的目的，并满足低浓度化合物检测和数据回溯性研究。
利用化合物的精确质量数据库和保留时间，同时结合同位素强度、同位素分布等信息，建立了目标化合物筛查流程。如图 3 所示。
3.3.2 筛查参数设置
Q Exactive-GC 筛查方法主要涉及精确质量数据库的选择、保留时间参数设置、精确质量数据参数设计、同位素模型参数设置等方面。通过参数的设置，达到快速、准确筛查的目的，如图 4 所示。
采用固定的色谱柱、气相色谱方法，可以保证化合物统一的保留时间。通过保留时间的限制，尽可能的将化合物在色谱上进行分离，再结合精确质量数据库可达到更可靠的筛查效果。
Q
Exactive-GC
超高分辨率以及高质量精度，使测定的数据可信度更高。在筛查过程中，准确、稳定的数据保证了筛查结果的确定性、唯一性。实验中，通过对400余种农药化合物选取的1345个碎片离子精确质量数的研究，其实测值与理论值的质量偏差均在1ppm范围内[3]，如图4所示。Q
Exactive-GC在大量的数据采集过程中能保持良好的质量偏差，进而实现了通过尽可能低地限制质量偏差以减少假阳性结果。
除了保留时间、精确质量、质量偏差等标准参数，目标化合物筛查流程还引入了同位素拟合的概念，将实际值和理论同位素值进行对比，增加、完善了判断条件。这主要是因为化合物具备的同位素簇信息对于定性具有重要意义。例如
Cl 和 Br，其同位素贡献占到了 32.0% 和 97.3%，并且随着化合物中元素个数的增加，同位素贡献呈现上升的趋势。
TraceFinder 3.3 可根据离子的化学式自动生成相应的同位素峰理论信息，自动与测定值相比较。化合物的同位素分布与同位素丰度信息在检索中的得分作为筛查的一项重要参数和判断依据。如图 5 所示。
3.5 筛查结果浏览及导出报告
TraceFinder 3.3 筛查结果的浏览采用了简单、直观的“交通信号灯”模式，结果展示更清楚直观。如图 8 所示，符合筛查结果中参数设置的项目可清晰显示，便于使用者查看。
同时，筛查结果可快速转化成常见数据格式（XLS, PDF, CSV 等）快速预览、生成、导出。用户也可根据不同的检测需要选择默认模板和自定义报告模板，快速生成相关的实验结果。
4.结论
目标化合物筛查是 Q Exactive-GC
在食品安全、环境监测、毒物检测等领域的主要应用。利用仪器超高分辨率、稳定的质量精度以及高灵敏度与 TraceFinder
软件结合，可以快速建立化合物精确质量数据库，利用化合物的精确质量数与保留时间，同位素强度，同位素分布等信息结合，对样品进行快速筛查。
参考文献
[1].
Comprehensive comparison of liquid chromatography selectivity as
provided by two types of liquid chromatography detectors (high
resolution mass spectrometry and tandem mass spectrometry): “Where is
the crossover point?” A.Kaufmann et al. / Analytica Chimica Acta 673
(2010) 60-72
[2]. 《EC 657-2002》
[3]. 彭兴，朱曼洁，李春丽，芦苓. 基于 Q Exactive-GC 精确质量数据库筛查及确证食品中 435 种农药多残留. 赛默飞世尔科技.
