Headspace GC-HRMS를 이용한 커피향 통합분석 - GC/EI 및 GC/Soft Ionization을 통해 획득한 데이터를 활용한 통합분석 기법 개발 - [GC-TOFMS 응용]
엠에스팁 No.280
개요
전자 이온화(EI)는 가스 크로마토그래피 질량 분석법(GC-MS)과 함께 일반적으로 사용되는 하드 이온화 방법입니다. EI에서 생성된 질량 스펙트럼 단편화 패턴은 화합물을 식별하기 위한 라이브러리 데이터베이스 검색에 사용됩니다. 반대로 전계 이온화(FI)와 같은 연성 이온화 방법은 최소한의 단편화로 깨끗한 분자 이온을 생성하는 경향이 있습니다. 고분해능 MS가 이러한 이온화 기술과 함께 사용될 때 EI에 의해 생성된 조각 이온과 연성 이온화에 의해 생성된 분자 이온의 정확한 질량은 분석물에 대한 정보의 추가 차원을 제공합니다. 정확한 질량 정보와 기존의 라이브러리 검색 결과를 결합하면 라이브러리 검색만 사용하는 것보다 식별 정확도를 높일 수 있습니다. 이 작업에서는 msFineAnalysis 소프트웨어를 소개하고 이를 사용하여 커피 헤드스페이스의 정성 분석을 위해 GC/EI 및 GC/연성 이온화에서 수집한 데이터를 자동으로 결합합니다.
실험
상업용 커피는 다음과 같이 준비되었습니다.
1) 커피 원두 22g을 15mL 바이알에 넣고 끓는 물 XNUMXmL를 넣고 바이알을 밀봉한다.
2) 시료를 상온으로 식힌 후 상등액 10 mL를 다른 바이알에 넣고 내부 표준액(p-Bromofluorobenzene) 2 μL를 시료에 첨가하였다.
3) 마지막으로 상기 용액 2mL를 헤드스페이스 샘플러용 베일에 옮겨 바이알에 밀봉한 후 샘플로 사용하였다.
표 1은 헤드스페이스/GC-TOFMS 시스템에 사용된 측정 조건을 보여줍니다.
표 1. 측정 조건
| MS-62070STRAP(제올) | |
| 모드 | 트랩 모드 |
| 발췌 | 3 시간 |
| 가열 조건 | 60 ° C, 15 분 |
| JMS-T200GC (절) | |
| 이온화 모드 | EI+: 70eV, 300μA, FI+: -10kV, 8mA(Carbotec 5μm) |
| GC 컬럼 | ZB-WAX, 30m x 0.18mm, 0.18μm |
| 오븐 온도 | 40°C (3min)→30°C/min→250°C(10min) |
| 입구 온도 | 250 ° C |
| 입구 모드 | 30:1 분할 |
결과 및 논의
그림 1은 JEOL msFineAnalysis 소프트웨어에 사용되는 통합 분석 단계의 작동 흐름도를 보여줍니다(오른쪽 차트). 먼저, EI와 소프트 이온화(SI)를 모두 사용하여 데이터를 수집하고 모든 피크와 관련 질량 스펙트럼을 크로마토그램에서 검출합니다. 그 후, 이러한 이온화 방법에 의해 생성된 질량 스펙트럼은 머무름 시간을 사용하여 연결되고 이러한 연결된 질량 스펙트럼은 단일 구성 요소로 기록됩니다. 다음으로, EI 질량 스펙트럼은 라이브러리 데이터베이스 검색에 사용되며(1), SI 질량 스펙트럼은 분석 물질 분자 이온을 식별하는 데 사용됩니다(2). 그런 다음 분자 이온을 정확한 질량 분석에 사용하여 가능한 원소 조성을 결정하고 이러한 후보 공식을 EI 라이브러리 검색 결과를 사용하여 필터링합니다(3). 다음으로, 분자 이온은 후보 공식(4)을 추가로 제한하는 데 도움이 되도록 동위원소 패턴 분석을 받습니다. 그런 다음 각 후보 공식은 EI 조각 이온의 정확한 질량 분석을 위한 검색 제약 조건으로 사용됩니다(5). 분자 이온 공식 후보가 올바르지 않은 경우 EI 조각 이온은 많은 조성 공식을 생성하지 않으므로 분자 이온 공식이 해당 특정 분석물에 대한 좋은 후보가 아님을 나타냅니다. 이러한 결과는 통합 정성 보고서(6)로 출력됩니다.
그림 1. 정성 분석 흐름
그림 2. HS/GC/TOFMS로 얻은 커피 향의 TIC 크로마토그램
그림 3. msFineAnalysis 통합 정성 분석 결과
msFineAnalysis 자동 분석 기능은 머무름 시간을 사용하여 자동으로 연결된 GC/EI 및 GC/FI 측정(그림 67)에서 2개의 구성 요소를 감지했습니다. 그런 다음 자동 분석 기능은 연결된 데이터를 분석하기 위해 그림 1의 단계를 자동으로 사용했으며 결과는 그림 3과 같이 색상으로 구분된 표로 출력되었습니다. 각 색상은 화합물 식별에 대한 신뢰 수준을 나타냅니다.
녹색: 분자식 후보가 고유하게 식별되었습니다.
주황색: 여러 분자식 후보가 확인되었습니다.
흰색: 중요한 분자식 후보가 확인되지 않았습니다.
주황색 또는 흰색으로 분류된 구성 요소는 수동으로 추가 검토하여 잠재적으로 고유한 후보 공식을 식별할 수 있습니다. 이 예에서 소프트웨어는 커피 헤드스페이스 샘플의 63개 구성 요소 중 67개에 대한 고유한 분자식을 자동으로 결정할 수 있었습니다.
결론
msFineAnalysis 소프트웨어는 EI 라이브러리 검색 결과와 소프트 이온화(SI) 분자식 결정을 자동으로 결합하여 매우 정확한 정성 분석 결과를 생성합니다. 또한 이 소프트웨어를 사용하면 데이터베이스 검색만으로는 식별할 수 없는 라이브러리에 등록되지 않은 미지 성분(매치 팩터 점수: 낮음)에 대한 분자식을 결정할 수 있습니다(그림 1, 왼쪽). GC/MS 정성 분석을 위한 msFineAnalysis 통합 분석 방법의 효율성은 일치 요인 점수 수준에 관계없이 정확한 질량에서 분자식을 자동으로 결정하여 후보 공식을 제한함으로써 입증되었습니다.
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