Chromatographischer Fingerabdruck durch Template-Matching für Daten, die durch umfassende zweidimensionale Gaschromatographie gesammelt werden

Chromatographischer Fingerabdruck durch Template-Matching ist von Bedeutung, da er automatisch reichhaltige, nicht zielgerichtete und zielgerichtete chemische Informationen durch GC mal GC-Chromatogramme über mehrere Proben hinweg mit einer konsistenten Kreuzausrichtung extrahieren kann. Die Hauptvorteile dieser Technik sind die umfassende Abdeckung von ungezielten und zielgerichteten Analyten sowie die konsistente Abstimmung der chromatographischen Merkmale über mehrere Chromatogramme und Proben hinweg durch Kreuzausrichtung. Die Technik hat breite Anwendungsmöglichkeiten.

Hier wenden wir es auf die Lebensmittelomik an, insbesondere auf die Charakterisierung der chemischen Informationen, die in der flüchtigen Fraktion von nativen Olivenölen extra verschlüsselt sind. Die Technik ist grundlegend für die Forschung mit maschinellem Lernen, um komplexe Beziehungen zwischen der Probenchemie und externen Faktoren zu entdecken. Zum Beispiel in Lebensmitteln, unter Verwendung von sensorischer Qualität und Produktionsmethoden.

Ich würde es als essentiell bezeichnen, dass die Chromatographie unerlässlich ist. Sind die Trennungen schlecht, ist die Leistungsfähigkeit der Technik begrenzt, aber wenn die Chromatogramme gut sind, ist die Methode recht erfolgreich. GC by GC visualisiert Strukturerhaltungsbeziehungen in Bildern. Das menschliche Auge ist gut daran angepasst, zweidimensionale Muster wahrzunehmen, und so zeigt das Sehen der Methode ihre Leistungsfähigkeit auf sehr direkte Weise.

Um ein zweidimensionales Raster-Array für die Visualisierung und Verarbeitung zu erstellen, starten Sie die Bildsoftware und wählen Sie Datei und Importieren aus, um die gewünschten Rohdatendateien zu öffnen. Stellen Sie im Importdialog die Modulationsperiode auf 3,5 Sekunden ein, klicken Sie auf OK und wählen Sie Datei und Bild speichern unter. Navigieren Sie zum gewünschten Ordner, geben Sie den Dateinamen ein und klicken Sie auf Speichern.

Um die Modulationsphase zu verschieben, wählen Sie Processing und Shift Phase und stellen Sie den Shift-Betrag auf minus 0,8 Sekunden ein. Wählen Sie für die Grundlinienkorrektur Grafik und Rechteck zeichnen aus, klicken und ziehen Sie, um ein Rechteck im Bild zu zeichnen, in dem keine Spitzen erkannt werden. Wählen Sie Werkzeuge aus, visualisieren Sie Daten und notieren Sie den Mittelwert und die Standardabweichung des Detektorsignals.

Schließen Sie dann das Werkzeug, und wählen Sie Verarbeitung und Grundlinie korrigieren aus. Um die chromatographischen Bilder mithilfe von Wert- und Farbkarten einzufärben, wählen Sie Anzeigen und einfärben. Öffnen Sie die Registerkarte Import Export, wählen Sie die benutzerdefinierte Farbkarte der Nummer AAAA aus und klicken Sie auf Importieren.

Legen Sie dann in den Steuerelementen für die Wertezuordnung den Wertebereich auf die minimalen und maximalen Werte fest und klicken Sie auf OK. Wählen Sie für die 2D-Peak-Anolyt-Detektion die Option Verarbeitung und Blobs erkennen aus. Einige Peaks werden aufgeteilt und es werden einige falsche Detektionen beobachtet.

Wählen Sie Konfigurieren, Einstellungen und Bloberkennung aus. Stellen Sie die Glättung für 1D-Samples auf 0,1 und für 2D-Modulationen auf zwei ein und stellen Sie das Minimum auf eins mal 10 bis zur Sexte ein. Klicken Sie dann auf OK, wählen Sie Verarbeitung aus, und erkennen Sie Blobs, und beobachten Sie die Verbesserungen.

Um bedeutungslose Erkennungen zu entfernen, wählen Sie zunächst Verarbeitung und interaktive Bloberkennung aus. Notieren Sie sich die Einstellungen für die Bloberkennung, und klicken Sie auf Erkennen. Klicken Sie im erweiterten Filter-Generator auf Hinzufügen.

Wählen Sie im Fenster "Neue Einschränkung" die Option "Aufbewahrung 2" aus, und klicken Sie auf "OK". Legen Sie dann in einem Constraint-Schieberegler die minimale und maximale 2D-Retentionszeit für den Filter fest, um die Anzahl der falschen Peaks zu reduzieren, ohne die wahren Peaks zu verlieren, und klicken Sie auf Anwenden und Ja. Um nach den Peak-Spektren und einer NIST-MS-Bibliothek von Interesse zu suchen, wählen Sie Konfigurieren, Einstellungen und Suchbibliothek aus und stellen Sie den Spektraltyp auf Peak MS, den Intensitätsschwellenwert auf 100, den NIST-Suchtyp auf einfache Ähnlichkeit, den Spaltentyp NIST-Retentionsindizes auf standardpolar und die Toleranz der NIST-Retentionsindizes auf 10 ein.

Klicken Sie dann auf OK, und wählen Sie Verarbeitungs- und Suchbibliothek für alle Blobs aus. Um eine Vorlage mit gezielten Peaks in der Bildansicht zu erstellen, klicken Sie auf den ersten Peak und klicken Sie bei gedrückter Strg-Taste auf alle weiteren Peaks, um die gewünschten Peaks auszuwählen. Klicken Sie auf Zur Vorlage hinzufügen und wählen Sie Datei und Vorlage speichern aus.

Geben Sie dann den Ordner- und Dateinamen an und klicken Sie auf Speichern. Um die Vorlage abzugleichen und anzuwenden, wählen Sie Datei und Bild öffnen aus, navigieren Sie zu der gewünschten Chromatogrammdatei und öffnen Sie sie. Legen Sie den Cursormodus auf Vorlage und Objekte auswählen und Vorlage auswählen und Vorlage laden fest.

Klicken Sie im Fenster der Ladevorlage auf Durchsuchen und öffnen Sie die Vorlage für Zielspitzen. Klicken Sie dann auf Laden und verwerfen. Klicken Sie in der Bildansicht mit der rechten Maustaste auf einen Vorlagenpeak, um dessen Objekteigenschaften zu überprüfen, einschließlich des Qualifizierers Chemical Logic Expression (qCLIC) und der Referenz-MS. Wählen Sie Vorlage und interaktive Vorlage zum Abgleichen und Transformieren aus.

Klicken Sie im Fenster "Vorlage abgleichen" auf "Alle abgleichen" und überprüfen Sie die übereinstimmenden Ergebnisse in der Tabelle und im Bild. Jeder Template-Peak wird mit einem ungefüllten Kreis markiert. Wenn eine Übereinstimmung erzielt wird, wird ein Link zu einem gefüllten Kreis für den erkannten Peak angezeigt.

Bearbeiten Sie dann die Übereinstimmungen nach Bedarf und klicken Sie auf Anwenden, um die Metadaten aus der Vorlage in das Chromatogramm zu übertragen. Wenn die chromatographischen Bedingungen erheblich variieren und das Template mit einem neuen Chromatogramm falsch ausgerichtet wird, laden Sie das Ziel-Template2. BT-Datei, wählen Sie Vorlage und interaktive Match-Vorlage aus und klicken Sie auf Transformation bearbeiten.

Variieren Sie in der Benutzeroberfläche der transformierten Vorlage die 1D- und 2D-Skalen, Verschiebungen und Scherungen, um die Vorlage besser an den erkannten Peaks auszurichten, und klicken Sie auf Vorlage transformieren. Wenn die Vorlage transformiert wurde, klicken Sie auf Übereinstimmung bearbeiten, und gleichen Sie die Vorlagenspitzen wie gezeigt ab. Um Korrespondenzen zwischen nicht zielgerichteten und zielgerichteten Analyten herzustellen, wählen Sie Datei aus, öffnen Sie die Analyse und öffnen Sie die Datei wie angegeben.

Öffnen Sie die Registerkarte Verbindungen, um die metrischen Werte und Statistiken für bestimmte Analyten oder nicht zielgerichtete Analyten mit Identifikatoren zu überprüfen, die über alle Chromatogramme hinweg ausgerichtet sind. Öffnen Sie die Registerkarte Attribute, um Werte und Statistiken für bestimmte Metriken in den Chromatogrammen zu überprüfen, und öffnen Sie diese Registerkarte für die statistische Zusammenfassung, um die Zusammenfassungsstatistiken für Verbindungen und Merkmale zu überprüfen. Wenn die Chromatogramme aus verschiedenen Klassen stammen, werden auf der Registerkarte "Zusammenfassung" Statistiken zum Fisher-Verhältnis aufgelistet, die einen Einblick in die Funktionen zur Unterscheidung zwischen Klassen geben.

In diesen Diagrammen sind relative Retentionsmuster für homologe Reihen und Klassen dargestellt. Mit Anmerkungen für lineare gesättigte Kohlenwasserstoffe, ungesättigte Kohlenwasserstoffe, lineare gesättigte Aldehyde, einfach ungesättigte Aldehyde, mehrfach ungesättigte Aldehyde, primäre Alkohole und kurzkettige Fettsäuren. Detektierte 2D-Peaks können identifiziert werden, indem das durchschnittliche MS-Spektrum, das aus dem gesamten 2D-Peak oder aus dem größten Spektrum extrahiert wurde, verglichen wird.

Die Sammlung der identifizierten 2D-Peaks kann verwendet werden, um eine Vorlage mit Zielpeaks zu erstellen, um zuverlässige Korrespondenzen zwischen derselben Verbindung in allen Probenchromatogrammen herzustellen. Bei dieser Analyse kann eine partielle Fehlausrichtung zwischen dem Ziel-Template und dem eigentlichen Chromatogramm beobachtet werden. Um Fehlausrichtungen zu minimieren, können interaktive Vorlagentransformationen die Vorlagenspitzen neu positionieren, um eine bessere Anpassung zu erzielen.

Die nicht zielgerichtete Merkmalsvorlage besteht aus 2D-Peaks von Analyten, die im Komposit-Chromatogramm nachgewiesen wurden und mit der Vorlage für zuverlässige Peaks übereinstimmen. Die Massenspektren der Komposit-Peaks sowie deren Retentionszeiten werden dann in der Feature-Vorlage aufgezeichnet. Wenn die unüberwachte Mustererkennung durch Hauptkomponentenanalyse auf die gezielte Peakverteilung innerhalb der 20 analysierten Proben angewendet wird, gruppieren sich sizilianische und toskanische Öle getrennt, was darauf hindeutet, dass die pedoklimaktischen Bedingungen und das Terroir die relative Prävalenz von flüchtigen Bestandteilen beeinflussen.

Wenn Sie das Verfahren zum ersten Mal erlernen, ist es wichtig, die Ergebnisse bei jedem Schritt zu überprüfen. Wenn Sie Fragen haben, sind die Leute bei GC Image sehr ansprechbar und hilfsbereit. Wir verwenden die Technik derzeit, um andere Lebensmittelprodukte wie z. B. Haselnüsse, Kakao und Tees, aber auch Bioflüssigkeiten wie Speichel, Urin und Kot für metabolomische Nährstoffanwendungen zu analysieren.