고급 AI 기술로 가능
알려지지 않은 화합물의 구조 분석
msFineAnalysis AI는 JEOL JMST2000GC "AccuTOF™ GC-Alpha"용으로 특별히 설계된 미지 물질에 대한 새로운 구조 분석 도구를 제공합니다. 이 차세대 소프트웨어는 이 구조 분석 기능을 추가하여 이전 세대 msFineAnalysis에서 이미 사용할 수 있었던 전반적인 자동 정성 분석 기능을 개선합니다.
새로운 "통합 분석" GC/EI 고분해능 데이터, GC/연성 이온화 고분해능 데이터 결합, "구조 분석" 두 개의 AI(메인 AI, 지원 AI)를 사용합니다. 이러한 고급 AI 기술을 통해 msFineAnalysis AI는 이전에 GC-MS 정성 분석에 사용할 수 없었던 고유한 자동 구조 분석 기능을 제공할 수 있습니다.
특징
#1 AI 구조 분석
진화하는 혁신적인 솔루션: 미지 화합물에 대한 분자식 추정에서 구조식 예측까지
라이브러리 데이터베이스(▼)에 등록되지 않은 미지 화합물의 경우 기존의 msFineAnalysis 알고리즘이 자동으로 분자식을 제안합니다. 한 단계 더 나아가 msFineAnalysis AI는 감지된 모든 구성 요소의 구조를 자동으로 예측할 수 있습니다.
Soft ionization의 필요성: 분자식 정보의 확실한 획득은 구조분석의 첫걸음!
라이브러리에 등록되지 않은 구성 요소의 질량 스펙트럼
EI 질량 스펙트럼 데이터는 라이브러리 데이터베이스에 사용되므로 EI 방법은 GC-MS 샘플의 정성 분석에 널리 사용됩니다. 그러나 EI는 하드 이온화 방법이기 때문에 많은 단편 이온이 관찰되며 많은 경우 분자 이온에 대한 신호가 미미하거나 전혀 관찰되지 않는 경우가 드물지 않습니다.
또한 라이브러리 데이터베이스에 등록되지 않은 미지 물질의 경우 EI 질량 스펙트럼만으로는 관찰된 최대 물질인지 여부를 구별하기 어렵습니다. m / z 실제로 분자 이온 또는 조각 이온입니다. 이러한 경우, 소프트 이온화 방법은 이 정보를 결정하는 효과적인 도구입니다.
AccuTOF™ GC-Alpha를 사용하면 FI, PI 및 CI를 포함한 다양한 소프트 이온화 방법을 시스템에서 선택적으로 사용할 수 있습니다. 이러한 기술은 분자량 정보를 제공하는 이온(예: 분자 이온 및 양성자화된 분자)을 구별하는 데 도움이 될 수 있으며, 이를 통해 알려지지 않은 구성 요소에 대한 분자식 정보를 정확하게 결정할 수 있습니다.
분자식 정보는 AI 구조 분석의 중요한 출발점이기 때문에 소프트 이온화는 미지 화합물을 식별하는 데 매우 중요합니다.
숙련된 분석가의 수동 구조 분석 vs. AI 자동 구조 분석
※ JMS-T2000GC 표준구성 PC로 측정
Py-GC-TOFMS로 측정한 아크릴 수지에서 관찰된 화합물 중 NIST 라이브러리 데이터베이스에 등록되지 않은 화합물에 대해 구조 분석에 소요되는 시간을 비교하였다.
30년 이상의 질량 분석 경험이 있는 분석가도 필요합니다. 2개 성분의 구조 분석에 약 4시간 소요, 구성 요소당 30분입니다. 한편, AI 구조 분석 완료 100분 이내에 7개의 구성 요소, 구성 요소당 4초입니다.
숙련된 분석가가 추정한 구조식과 올바른 구조식 사이의 AI 구조 분석 점수(유사도)는 구조식이 좋은 유사도로 예측되었음을 나타냅니다.
두 개의 AI를 사용한 자동 구조 분석:
온라인 환경이 필요 없는 안정적인 구조 분석
msFineAnalysis AI는 자동화된 구조 분석 기능을 제공합니다.
세계적으로 인정된 100억개 이상의 유기화합물의 구조식 정보와 새로 개발된 XNUMX개의 AI 모델을 이용한 계산을 기반으로 라이브러리 데이터베이스에 등록되지 않은 성분에 대해서도 후보 구조식을 제공한다.
AI 구조 분석 예측 정확도
NIST20 라이브러리 데이터베이스는 학습 및 평가를 위해 AI 구조 분석에 사용되는 Main AI에서 사용됩니다.
예측 정확도 테스트는 올바른 구조가 화합물의 1%에 대해 상위 73%에 있고 화합물의 10%에 대해 상위 93%에 있음을 확인했습니다.
올바른 구조식 순위
14681 화합물
대상 화합물(14581개 화합물)과 동일한 조성식을 가진 구조가 PubChem에서 준비되었습니다. 올바른 구조의 순위 순서는 그들 사이에서 확인됩니다.
검증된 14581개의 화합물 중 1%(73개의 화합물)에서 상위 10644% 순위 내에서 올바른 구조를 얻었습니다.
이어 NIST6 라이브러리 데이터베이스에 등록되지 않은 20개의 알려진 화합물을 분석했고, 올바른 구조는 XNUMX개의 화합물에 대해 가장 높은 순위를 매겼다. 나머지 화합물의 경우 구조 분석 결과에 나열된 상위 구조는 모두 올바른 공식과 유사한 기능을 공유했습니다.
AI 구조 분석 애플리케이션
Py-GC-HRTOFMS로 측정한 아크릴 수지의 AI 구조 분석 결과는 아래와 같다. NIST20 라이브러리 데이터베이스로 구조를 확인할 수 없는 20개의 화합물에 대해 통합 분석을 통해 분자식을 결정한 후 AI 구조 분석을 수행하였다.
이러한 모든 화합물은 더 높은 등급의 가능성에 대해 표시된 메틸 에스테르(아크릴 수지 모노머 구조를 반영)를 포함하는 구조를 가졌습니다. 이 정보를 통해 구조 분석 대상 화합물이 모두 아크릴 수지 열분해 생성물임을 추정할 수 있었습니다.
#2 디콘볼루션 감지
크로마토그래피 피크 디콘볼루션은 여러 성분의 동시 용출로 인해 TICC에서 명확하지 않을 수 있는 미량 성분을 검출할 수 있습니다.
EI: 검은색 실선: TICC, 회색 피크: 디콘볼루션 피크(파란색: 현재 선택됨)
FI: 녹색 실선: TICC, 회색 피크: 디콘볼루션 피크(파란색: 현재 선택됨)
이 단계는 각 화합물과 함께 이동하는 이온을 정의하여 데이터 분석 프로세스를 단순화하고 추출된 이온 크로마토그램(EIC)을 생성할 필요가 없습니다.
#3 유지 지수 정성 분석
보유 지수(RI)는 n-알칸 표준 혼합물의 보유 시간(RT)을 기준으로 한 상대 지수 값입니다.
리텐션 인덱스 생성 화면
이 정성 분석 기능은 대상 구성 요소의 RT를 RI로 변환한 다음 데이터베이스 등에 나열된 RI 값과 비교하여 수행됩니다. msFineAnalysis AI를 사용하면 정성 분석 결과를 더 좁힐 수 있습니다. 리.
#4 두 샘플 비교(차이 분석)
이 함수는 세로축에 p-값의 재현성을 사용하고 가로축에 두 샘플 간의 강도 비율을 나타내는 화산 플롯을 사용합니다.
상세 분석 – 화산 플롯
(A: 참고품, B: 불량품)
이 정보를 통해 두 샘플 간의 서로 다른 구성 요소를 시각적으로 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 기준품과 불량품을 비교할 때 성분의 증가 또는 감소 여부를 확인하거나 기존 재료와 비교하여 새로운 재료의 특징적인 성분을 식별할 수 있습니다. 두 샘플 비교의 경우 각 샘플에 대한 측정 횟수를 n=1, 3, 5로 설정할 수 있습니다.
msFineAnalysis AI 분석 흐름
제품 사양
피크 자동 감지 및 질량 스펙트럼 생성
수동 피크 검출로 질량 스펙트럼 생성
deconvolution 처리를 통한 질량 스펙트럼 생성
XNUMX개의 측정 데이터 항목의 동일 성분 분석
XNUMX개의 질량 스펙트럼에 따른 분자 이온 분석
분산 성분 분석
리텐션 인덱스를 이용한 분석 결과 표시
NIST 데이터베이스 검색 결과 표시
정확한 질량 계산 결과 표시
동위 원소 패턴 분석 결과 표시
측정 조건 표시
사용자 인터페이스: 영어
AI 구조 분석
카탈로그 다운로드
msFineAnalysis AI 미지 화합물 구조 분석 소프트웨어자동
어플리케이션
GC-TOFMS 응용 프로그램: msFineAnalytic AI를 사용한 반도체 제조용 용매의 불순물 정성 분석
GC-TOFMS 응용 프로그램: 약초의 화학 성분에 대한 정성 분석
GC-TOFMS 애플리케이션: AI 구조 분석 기능을 갖춘 JMS-T2000GC용 msFineAnalytic AI 새로운 정성 분석 소프트웨어
GC-TOFMS 애플리케이션: 자동 구조 분석 소프트웨어 msFineAnalysis AI에 AI 구조 분석 기능 도입
GC-TOFMS 응용 프로그램: Py-GC-HRTOFMS 및 msFineAnalysis AI를 사용한 아크릴 수지 올리고머의 구조 분석
GC-TOFMS 응용: Py-GC-HRTOFMS 및 msFineAnalysis AI를 사용한 Vinyl Acetate의 첨가제 및 관련 화합물의 구조 분석
GC-TOFMS 응용: Py-GC-HRTOFMS 및 msFineAnalysis AI를 사용한 폴리에틸렌 테레프탈레이트 필름의 구조 분석
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