Fingerprinting cromatografico per corrispondenza dei modelli per i dati raccolti dalla gascromatografia bidimensionale completa

L'impronta digitale cromatografica mediante corrispondenza dei modelli è significativa perché può estrarre automaticamente informazioni chimiche ricche, non mirate e mirate mediante GC volte cromatogrammi GC su più campioni con un allineamento incrociato coerente. I principali vantaggi di questa tecnica sono la copertura completa di analiti non mirati e mirati e la corrispondenza coerente delle caratteristiche cromatografiche su più cromatogrammi e campioni mediante allineamento incrociato. La tecnica ha ampie applicazioni.

Qui lo applichiamo alla foodomica e nello specifico per caratterizzare l'informazione chimica criptata nella frazione volatile degli oli extra vergini di oliva. La tecnica è fondamentale per la ricerca che utilizza l'apprendimento automatico, per scoprire relazioni complesse tra la chimica del campione e i fattori esterni. Ad esempio nel cibo, utilizzando la qualità sensoriale e i metodi di produzione.

Direi che la cromatografia è essenziale. Se le separazioni sono scarse, la potenza della tecnica è limitata, ma se i cromatogrammi sono buoni, il metodo è abbastanza efficace GC per GC visualizza le relazioni di ritenzione della struttura nelle immagini. L'occhio umano è ben adattato a percepire schemi bidimensionali, e quindi vedere il metodo dimostra il suo potere in modo molto diretto.

Per creare un array raster bidimensionale per la visualizzazione e l'elaborazione, avviare il software di immagine e selezionare il file e importare per aprire i file di dati grezzi di interesse. Nella finestra di dialogo di importazione, impostare il periodo di modulazione su 3,5 secondi, fare clic su OK, selezionare il file e salvare l'immagine con nome. Passare alla cartella desiderata, immettere il nome del file e fare clic su Salva.

Per spostare la fase di modulazione, selezionare la fase di elaborazione e la fase di spostamento e impostare la quantità di spostamento su meno 0,8 secondi. Per la correzione della linea di base, selezionare l'elemento grafico e disegnare il rettangolo, quindi fare clic e trascinare per disegnare un rettangolo nell'immagine in cui non vengono rilevati picchi. Selezionare gli strumenti e visualizzare i dati e annotare la media e la deviazione standard del segnale del rivelatore.

Quindi chiudere lo strumento e selezionare l'elaborazione e la linea di base corretta. Per colorare le immagini cromatografiche utilizzando le mappe dei valori e dei colori, selezionare Visualizza e Colora. Apri la scheda di importazione, esportazione e seleziona il numero, la mappa dei colori personalizzata AAAA, quindi fai clic su importa.

Quindi, nei controlli di mappatura dei valori, impostare l'intervallo di valori sui valori minimo e massimo e fare clic su OK. Per il rilevamento di picco dell'anolita 2D, selezionare l'elaborazione e rilevare i BLOB. Alcuni picchi saranno divisi e si osserveranno alcuni rilevamenti spuri.

Selezionare Configura, Impostazioni e Rilevamento BLOB. Impostate l'arrotondamento su 0,1 per i campioni 1D e su due per le modulazioni 2D, quindi impostate il valore minimo su uno per 10 al sesto. Fare quindi clic su OK, selezionare l'elaborazione, rilevare i BLOB e osservare i miglioramenti.

Per rimuovere i rilevamenti senza significato, selezionare prima l'elaborazione e il rilevamento interattivo dei BLOB. Prendere nota delle impostazioni di rilevamento BLOB e fare clic su Rileva. Nel generatore di filtri avanzato, fai clic su Aggiungi.

Nella finestra Nuovo vincolo selezionare Conservazione 2 e fare clic su OK. Quindi, in un vincolo, i cursori impostano i tempi di ritenzione 2D minimo e massimo per il filtro per ridurre il numero di falsi picchi senza perdere i veri picchi e fare clic su Applica e sì. Per cercare gli spettri di picco e una libreria NIST MS di interesse, selezionare configura, impostazioni e libreria di ricerca e impostare il tipo di spettro su picco MS, la soglia di intensità su 100, il tipo di ricerca NIST su semplice somiglianza, il tipo di colonna degli indici di ritenzione NIST su polare standard e la tolleranza degli indici di ritenzione NIST su 10.

Fare quindi clic su OK e selezionare la libreria di elaborazione e ricerca per tutti i BLOB. Per creare un modello con picchi mirati nella visualizzazione immagine, fare clic sul primo picco e fare clic tenendo premuto il tasto Ctrl su eventuali picchi aggiuntivi per selezionare i picchi di interesse. Fare clic su aggiungi al modello e selezionare il file e salvare il modello.

Quindi specificare la cartella e il nome del file e fare clic su Salva. Per abbinare e applicare il modello, selezionare il file e aprire l'immagine, quindi individuare e aprire il file del cromatogramma di interesse. Impostare la modalità cursore su modello e selezionare gli oggetti, quindi selezionare il modello e caricare il modello.

Nella finestra del modello di caricamento, fare clic su Sfoglia e aprire il modello di picchi di destinazione. Quindi fare clic su Carica e Ignora. Nella visualizzazione immagine, fare clic con il pulsante destro del mouse su un picco del modello per ispezionarne le proprietà dell'oggetto, tra cui il qualificatore chemical logic expression, o qCLIC, e fare riferimento a MS. Seleziona il modello e il modello interattivo di corrispondenza e trasformazione.

Nella finestra del modello di corrispondenza, fare clic su Corrispondenza tutto ed esaminare i risultati della corrispondenza nella tabella e nell'immagine. Ogni picco del modello sarà contrassegnato da un cerchio vuoto. Se viene stabilita una corrispondenza, ci sarà un collegamento a un cerchio pieno per il picco rilevato.

Quindi modifica le corrispondenze in base alle esigenze e fai clic su Applica per trasferire i metadati dal modello al cromatogramma. Se le condizioni cromatografiche variano in modo sostanziale, causando il disallineamento del modello con un nuovo cromatogramma, caricare il modello di destinazione2. bt e selezionare il modello e il modello di corrispondenza interattiva e fare clic su Modifica trasformazione.

Nell'interfaccia del modello trasformato, variare le scale, le traslazioni e le cesoie 1D e 2D per allineare meglio il modello con i picchi rilevati, quindi fare clic su Trasforma modello. Quando il modello è stato trasformato, fare clic su modifica corrispondenza e far corrispondere i picchi del modello come illustrato. Per stabilire le corrispondenze tra analiti non mirati e mirati, selezionare il file e aprire l'analisi e aprire il file come indicato.

Apri la scheda Composti per esaminare i valori metrici e le statistiche per analiti specifici o analiti non mirati con identificatori allineati in tutti i cromatogrammi. Apri la scheda degli attributi per esaminare i valori e le statistiche per metriche specifiche nei cromatogrammi e apri questa scheda di riepilogo statistico per esaminare le statistiche di riepilogo sia per i composti che per le funzionalità. Se i cromatogrammi provengono da classi diverse, la scheda di riepilogo elencherà le statistiche del rapporto di Fisher che forniscono informazioni sulle caratteristiche per discriminare tra le classi.

In questi grafici vengono mostrati i modelli di ritenzione relativa per le serie e le classi omologhe. Con annotazioni per idrocarburi saturi lineari, idrocarburi insaturi, aldeidi sature lineari, aldeidi monoinsature, aldeidi polinsature, alcoli primari e acidi grassi a catena corta. I picchi 2D rilevati possono essere identificati confrontando lo spettro MS medio estratto dall'intero picco 2D o dallo spettro più ampio.

La raccolta dei picchi 2D identificati può essere adottata per costruire un modello di picchi mirati per stabilire correttamente corrispondenze affidabili tra lo stesso composto in tutti i cromatogrammi campione. In questa analisi, si può osservare un parziale disallineamento tra il modello mirato e il cromatogramma vero e proprio. Per ridurre al minimo i disallineamenti, le trasformazioni interattive del modello possono riposizionare i picchi del modello per un migliore adattamento.

Il modello di feature non mirato è composto da picchi 2D di analiti rilevati nel cromatogramma composito che corrispondono al modello di picchi affidabile. Gli spettri di massa dei picchi compositi, così come i loro tempi di ritenzione, vengono quindi registrati nel modello di funzionalità. Quando il riconoscimento non supervisionato del pattern mediante l'analisi delle componenti principali viene applicato alla distribuzione mirata dei picchi all'interno dei 20 campioni analizzati, gli oli siciliani e toscani si raggruppano separatamente, suggerendo che le condizioni pedoclimatiche e il terroir influiscono sulla prevalenza relativa dei volatili.

Quando si apprende la procedura per la prima volta, è importante controllare i risultati in ogni fase. Se hai domande, le persone di GC Image sono molto reattive e disponibili. Attualmente stiamo utilizzando la tecnica per analizzare altri prodotti alimentari, come ad esempio nocciole, cacao e tè, ma anche biofluidi, come saliva, urina e feci per applicazioni metabolomiche dei nutrienti.