ty8天游线路检测中心-QMS 集成定性分析软件 msFineAnalysis iQ |产品信息|日本日本株式会社

ty8天游线路检测中心-QMS 定性分析解决方案的新时代随着集成分析和 AI 结构分析的发展而发展

msFineAnalysis IQ 结合了 ty8天游线路检测中心/EI 数据和软电离数据“综合分析”和“AI结构分析” JMS-Q1600GC/JMS-TQ4000GC 专用的新一代 ty8天游线路检测中心-QMS 分析软件。
通过极大地推进传统的库搜索并使估计 NIST DB 中未发现的未知物质的结构成为可能，它极大地扩展了 ty8天游线路检测中心-QMS 定性分析的可能性。

功能

自动执行从分子离子采集到结构估计的一系列分析。

#1 综合分析

#2 AI结构分析

#3 目标分析

#4 反卷积检测

#5 netCDF (ANDI-MS) 数据分析

#6 两个样本的比较（差异分析）

#1 综合分析

摆脱仅基于图书馆搜索的定性分析！
“一体化分析”实现更可靠的定性分析

以前手动或使用多个软件执行的软电离方法数据确认已合并到一个软件和集成分析流程中。

使用软电离方法数据实现分析自动化，显着减少定性分析所需的时间。

●综合分析结果屏幕

●单个化合物分析屏幕

通过结合保留指数信息和同位素模式分析，可以获得更准确的定性分析结果。

需要软电离方法
仅使用 NIST DB 搜索进行定性分析中隐藏的风险您真的发现了它们吗？

EI法中，电离时的能量高，有时无法得到分子离子，在右图所示的A成分的EI谱中，无法确认分子离子。 NIST DB 搜索会产生多个候选者，但如果唯一可用的信息是 EI 数据，则将选择具有最高匹配因子的 #1 候选者。
另一方面，当使用软电离（SI）方法测量组分A时，确认了m/z 314的分子离子，这表明候选物#2的分子量为314的可能性更大。
仅使用EI数据进行定性分析存在误判的风险，但通过结合DB检索和SI方法数据分析，可以获得高度准确的定性分析结果。
msFineAnalysis IQ 自动执行结合 EI 方法数据和 SI 方法数据的定性分析（集成分析）。

#2 AI结构分析

即使对于未在 NIST DB 中注册的化合物也可以进行定性分析！
AI 快速建议未知物质的候选结构式

我们开发了两种类型的 AI 模型，可以根据结构式预测 EI 质谱和保留指数值。
利用这些，我们构建了一个由大约 2 亿个化合物组成的数据库（AI 库），使得能够以与传统 NIST DB 搜索相同的操作感对 NIST DB 中未注册的化合物进行定性分析。
msFineAnalysis IQ 的 AI 结构分析利用从软电离 (SI) 数据获得的分子量信息来缩小候选结构式的范围，快速实现更可靠的结构估计。

●传统的 msFineAnalysis iQ

NIST DB搜索+α定性分析信息是使用软电离方法获得的。

●最新的 msFineAnalysis IQ

人工智能通过结构分析NIST 数据库您可以估算未注册化合物的结构式。

高精度 AI 模型

预测质谱的 AI 模型采用了在 JEOL 气相色谱仪高分辨率飞行时间质谱仪 JMS-T2000GC AccuTOFTM ty8天游线路检测中心-Alpha 20 的 msFineAnalysis AI 软件开发中积累的技术。
下图显示了用于评估的 10,000 种化合物的测量质谱和预测
这是质谱的余弦相似度直方图。
传统AI模型中，平均余弦相似度为072，但是
最新模型将平均余弦相似度提高到了 086。

高精度结构式预测

下图显示了使用 AI 结构分析，使用 10,000 个化合物进行评估，评估候选列表顶部是否呈现正确的结构式的结果。结果，我们证实该方法具有良好的结构式预测精度。

使用 Py-ty8天游线路检测中心-QMS 对丙烯酸树脂热解产物进行定性分析

很难获得聚合物热分解产物的标准样品，特别是二聚体和三聚体，这些样品通常没有在 NIST DB 中注册。下图是未在NIST DB中注册的成分的分析示例，该成分对应于丙烯酸树脂的二聚体（甲基丙烯酸甲酯/丙烯酸甲酯共聚物）。

当我们检查文献中描述的结构式 * 在 msFineAnalysis IQ 的 AI 结构分析中会达到什么位置时，在本例中，正确的结构被呈现为第二个候选结构。

msFineAnalysis IQ 分析工作流程

集成分析比仅使用 NIST DB 搜索的定性分析提供更准确的分析结果。
此外，即使通过NIST DB搜索无法获得强有力的候选者，也可以通过AI结构分析来估计结构。

#3 目标分析

快速搜索异味成分、添加剂等目标化合物！

目标分析功能根据组成式、m/z 值和 CAS# 自动搜索化合物。
目标列表可以自由编辑。还提供预设列表。
还可以对目标分析检测到的成分进行综合分析。

●编辑目标列表

●目标分析结果屏幕

使用微室/TD-ty8天游线路检测中心-QMS 分析汉堡中的香气成分（MSTips No486）

我们使用微室/TD-ty8天游线路检测中心-MS 测量市售汉堡，并使用自制的食品香气成分列表进行有针对性的分析。结果，清单上登记的 7 种化合物中有 4 种符合标准（背景颜色：蓝色）。我们能够快速搜索汉堡包中源自香料和香草的特征香气成分。

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#4 反卷积检测

TICC 检测到作为一个峰出现的共洗脱成分以及隐藏在底部的痕量成分！

#5 netCDF (ANDI-MS) 数据分析

可以分析 netCDF (ANDI-MS) 数据（ty8天游线路检测中心-MS 的常见数据格式）！
使用 JEOL 上一代 ty8天游线路检测中心-QMS 系列采集的过去数据也可以通过将其转换为 netCDF 格式进行分析。

#6 两样本比较（差异分析）

快速提取两个样品之间的差异，例如良品/次品、生产区域、制造方法等！

●差异分析结果屏幕

msFineAnalysis IQ 允许使用统计假设检验进行差异分析。统计假设检验使用 ty8天游线路检测中心/EI 数据（两个样品各 n=3 或 5）并测试样品之间检测到的化合物。“确定是否存在“再现性”和“差异性”。将每个样品分类为特征成分和常见成分后，自动使用ty8天游线路检测中心/EI和SI数据进行综合分析。

●火山图

在火山图中，每个图对应一个分量，圆圈的大小反映了峰面积值。 The horizontal and vertical axes are as follows

[横轴]
两个样本之间强度比的对数（倍数变化）
绝对值越大，样本之间的强度比越大

[垂直轴]
p 值对数的负值
值越大，差异的再现性越高

火山图可让您直观地检查样品之间的差异成分和再现性。

使用 HS-SPME-ty8天游线路检测中心-QMS 对不同可可含量的巧克力进行差异分析（MSTips No438）

在每个样品中，检测到了被认为源自巧克力香气成分的成分，例如醛、酯、羧酸和含氮吡嗪。

ID:032，可可含量最高，约为 95%，估计为四甲基吡嗪。四甲基吡嗪是烘烤可可时产生的一种香气，表明在可可含量较高的样品中强烈检测到了这种香气。
尽管该成分在两个样品中的洗脱时间与常见成分乙酸相似，但我们能够使用反卷积峰检测功能检测其峰。

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不同色调（青色和品红色）水性油墨的差异分析（MSTips No396）

火山图的左侧区域为青色，右侧区域为洋红色。

虽然与中心的水和异丙醇等常见成分相比，其量很少，但己内酰胺是洋红色中独特的成分另一方面，在青色乙醇中，2,2'-氧双-(二甘醇)和四种其他组分。

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适用机型

JMS-Q1600GC UltraQuad™ SQ-Zeta 气相色谱四极杆质谱仪

JMS-TQ4000GC UltraQuad™ TQ 气相色谱仪三重四极杆质谱仪

特别说明

此产品需要 MS-06023N20（NIST20 数据库）或 MS-06024N23（NIST23 数据库）。
本产品在安装了 Windows®10 操作系统（64 位版本）和 Windows®11 操作系统（64 位版本）的 PC 上运行。
此产品需要屏幕分辨率为 1,920 x 1,080 或更高的显示器。
我们建议使用性能等于或高于MS-67078PCJ的PC来操作本产品。
本产品是支持MS-66061MPR（主程序）扫描数据、SIM/Scan模式扫描数据、MS-66090MPR（主程序）单Q模式扫描数据、单Q模式/SIM/Scan扫描数据和SRM/Scan模式扫描数据的程序。