Библиотечный поиск

Распространенным методом идентификации является библиотечный поиск, при котором фрагменты структуры, ее спектр, сама структура исследуемого соединения сравниваются с соответствующими элементами библиотечного каталога. Однако в случае поиска спектрального соответствия идентификация неизвестного соединения возможна, только если снектр неизвестного соединения присутствует в библиотеке спектров. В противном случае выдается информация о структурных аналогах, по которым пользователь может восстановить возможные структуры неизвестного соединения, используя некоторую априорную информацию о нем [67, 68]. [c.91]

Масс-спектры. Фрагмент массива данных, параллельный оси масс при определенном времени во время элюирования пика дает масс-спектр соответствующего соединения (график относительной интенсивности ионов как функции от m/z). Масс-спектр с характерной структурой фрагментации является отпечатком пальцев молекулы и может служить для идентификации неизвестных веществ либо путем библиотечного поиска, либо в результате интерпретации спектра. [c.607]

При многомерной хроматографии удобно применять детекторы, предусматривающие библиотечный поиск (МС- или ИК-спек-трометры) или элементный анализ (атомно-эмиссионный детектор). Для надежной идентификации детектор должен давать одиночные, хорошо разрешенные пики. Использование сложных алгоритмов хемометрики позволяет с помощью компьютерной обработки получать данные по неразрешенным пикам, однако этот подход имеет свой ограничения. [c.79]

Библиотечный поиск — один из наиболее широко используе мых методов идентификации масс спектров благодаря универ [c.112]

Масс-спектрометр с ионизацией ЭУ особенно подходит для анализа органических соединений в органическом синтезе, нефтехимии, медицине, биологии, а также при анализе загрязнений окружающей среды [13, 40], т.к. дает возможность получить общую характеристику неизвестного соединения по масс-спектру, содержащему пики как молекулярных, так и осколочных ионов. Следует отметить, что основной материал по масс-спектрометрии органических соединений разных классов, накопленный и представленный в каталогах, — это,, главным образом, масс-спектры, полу ченные при анализе ЭУ. Поэтому автоматические системы обработки результатов масс-спектрометрических измерений, использующие библиотечный поиск, ориентируются именно на эти данные [81-87]. [c.847]

Чувствительность положительной химической ионизации (ПХИ) для многих соединений сравнима с чувствительностью ионизации ЭУ. Однако, применяя ХИ, необходимо учитывать, что отсутствие в масс-спектре пиков осколочных ионов не позволяет пользоваться библиотечным поиском для установления структуры химических соединений. [c.848]

Эта операция играет важную роль во многих системах библиотечного поиска , используемого для идентификации неизвестного соединения [98—101] спектр неизвестного соединения сопоставляется с множеством хранящихся в библиотеке [c.386]

Таким образом, качественный анализ типов соединений в сложных смесях осуществляется по совокупности аналитических признаков, включающих наличие характеристических групп ионов в определенных гомологических рядах и их положение, относительные величины суммарных интенсивностей пиков ионов этих групп, а также форму распределения интенсивностей пиков внутри этих групп. Благодаря этому идентификация типов соединений в сложных смесях может быть сведена к хорошо формализуемым и легко автоматизируемым с помощью ЭВМ приемам анализа индивидуальных органических соединений по их масс-спектрам, с одной стороны, и к приемам анализа формы неразделенных пиков в газовой хроматографии или полос поглощения в абсорбционных спектрах — с другой. Для анализа смесей определенного происхождения, например нефтяных фракций, можно составить каталог типовых распределений характеристических групп ионов в масс-спектрах и пиков ионов в этих группах для различных типов соединений и использовать его при библиотечном поиске с помощью ЭВМ. [c.73]

Преимущество метода библиотечного поиска по сравнению с другими методами проявляется в том, что его эффективность значительно выше за счет использования дополнительных хроматографических данных. Действительно, методы сравнения позволяют идентифицировать соединения, обладающие сходными масс-спектрами, но разными временами удерживания или индексами Ковача. Однако выбор наиболее подходящего метода является не только функцией рассматриваемой задачи, но также и предпо- [c.277]

Примерно таким же образом (см. выше) можно идентифицировать ЛОС в воде [24, 48]. После извлечения их из воды, загрязненной нефтепродуктами, примеси анализировали одновременно на двух капиллярных колонках с НЖФ различной полярности (силиконы ОУ-101 и ОУ-225), каждая из которых снабжена ПИД и через систему клапанов поочередно соединяется с масс-спектрометром. Газохроматографические и масс-спектрометрические сигналы подаются в компьютер, который вычисляет относительные времена и индексы удерживания пиков. Второй компьютер методом библиотечного поиска (библиотека из 30000 масс-спектров органических соединений) находит наиболее вероятные масс-спектры, соответствующие целевым компонентам. Система испытана при анализе вод, загрязненных нефтепродуктами [24]. Аналогичные приемы идентификации ЛОС использовали при анализе бензольных экстрактов [48]. [c.85]

В экологической аналитической химии, особенно при определении органических загрязнителей, в настоящее время общепризнанным является метод идентификации целевых компонентов, основанный на использовании комбинации ГХ/МС/ИКФ. В общем случае идентификация неизвестного соединения должна производиться, исходя из предварительного представления о его природе, сообщаемого характером масс-спектра и результатом МС библиотечного поиска, как показано в табл. Х.11. [c.608]

После каждого анализа оснащенная компьютером хроматографическая система с помощью специального программного обеспечения автоматически идентифицирует ПАУ, выполнив библиотечный поиск, а перед количественным определением (его проводили методом внешнего стандарта) она проверяет чистоту каждого пика. В табл. 11.6 приведен образец отчета о качественном и количественном анализе пробы сточной воды, содержащей ПАУ. Из хроматограмм (рис. 11.12 и 11.13) и табл. [c.154]

После каждого анализа система с помощью специального программного обеспечения автоматически идентифицирует вещества, выполнив библиотечный поиск, а перед количественным определением она проверяет "чистоту" пика. В табл. 4.2 приведен образец отчета о количественном анализе пробы сточной воды. [c.102]

Привлечение масс-спектрометрии высокого разрешения значительно расширило перечень объектов для качественного анализа. Так, сочетание обучающейся машины и метода библиотечного поиска позволило составить программу для определения класса соединения и его структуры путем анализа путей его распада при электронном ударе невозможность использования ионов с малыми массами, образующихся на самых глубоких стадиях, существенно ограничивает эффективность метода, а привлечение теории масс-спектров потребовало большой затраты машинного времени и оказалось пригодным лишь для сравнительно простых образцов. [c.53]

Метод нахождения максимальных пиков ионов, приводящий к улучшению разрешения хроматограммы по ПИТ и автоматическому вычитанию фона, осуществляется в реальном масштабе времени. Он особенно эффективен при анализе смеси соединений, имеющих одинаковое время удерживания и почти идентичные масс-спектры. Такие смеси невозможно разделить путем обычного вычитания спектров, однако реконструкция хроматограммы по ионам, пики которых являются максимальными, позволяет увеличить точность измерения времени удерживания, что в совокупности с библиотечным поиском повышает надежность идентификации. Для успешного анализа плохо разделяющихся компонентов длительность цикла развертки (развертка плюс возврат)—должна быть минимальной—1 с и менее. Это позволяет за один хроматографический опыт зарегистрировать и последовательно обработать около 5—7 тысяч спектров. [c.124]

Для достоверной машинной идентификации в системе ГХ— МС—ЭВМ существенны также особенности конструкции хроматографа и интерфейса, ионная оптика, стабильность и воспроизводимость масс-спектров, отношение сигнал/шум и динамический диапазон детектирующей системы, а также параметры и программное обеспечение ЭВМ, позволяющее вычитать масс-спектры фона и улучшать разрешение пиков на хроматограмме. Однако эффективность использования программ интерпретации масс-спектров и библиотечного поиска определяется, в первую очередь, качеством масс-спектральной информации. [c.125]

Поскольку экспериментальные условия получения спектров различны, трудно ожидать полного совпадения стандартного и неизвестного спектров в процессе библиотечного поиска, а среди масс-спектров компонентов реальной смеси всегда найдутся спектры, не поддающиеся машинной идентификации. В этом случае помимо априорной информации приходится применять весь комплекс эмпирических правил, основанных на корреляции между структурой молекулы и ее масс-спектром. [c.125]

Дискретный характер масс-спектров позволяет эффективно использовать ЭВМ для их автоматической обработки и интерпретации. В настоящее время принято выделять три основные группы методов автоматической идентификации органических соединений по спектрам низкого разрещения (см. монографии [17, 22] и обзорные статьи [77— 80]). Первую (главную) группу составляют методы библиотечного поиска, основанные на сопоставлении спектров неизвестных веществ с массивами данных, записанных в памяти ЭВМ. Методы второй группы ( самообучающиеся интерпретирующие алгоритмы) используют эмпирические или полуэмпирические корреляции масс-спектров и структуры. Третья группа — методы распознавания образов — предусматривает формализацию для ЭВМ закономерностей фрагментации органических соединений и традиционных способов их расшифровки. [c.97]

Качественная характеристика процессов фрагментации органических соединений разных рядов связана с представлением результатов в описательной и недостаточно конкретной форме, в которой их весьма сложно использовать для установления структуры неизвестных соединений на основе эмпирических корреляций структура — процессы фрагментации . Гораздо более надежным оказывается исключение стадии полного анализа спектров (а следовательно — и необходимости выявления таких процессов) и использование прямых корреляций структуры веществ с их спектрами. По этой причине в настоящее время получили широкое распространение методы масс-спектрометрической идентификации, основанные на сравнении спектров неизвестных соединений с большими массивами данных. Степень совпадения спектров можно при этом оценить количественными критериями, а сама процедура библиотечного поиска осуществляется с помощью ЭВМ. [c.108]

Характер масс-спектрометрической идентификации определяется прежде всего алгоритмами библиотечного поиска и сравнения спектров, количеством спектров в банке данных и формой их представления (полные или сокращенные). Основной же фактор, влияющий на результаты идентификации и мало зависящий от вида алгоритмов, — природа исследуемых веществ, т. е. число соединений, обладающих близкими масс-спектрами (как представителей разных классов, так и изомеров одного и того же гомологического ряда). [c.109]

Во многих случаях, наприм , тфи идентификации веществ методами рас-1юзнавания образе , анализ вообще невозможен без хюмощи компьютеров. Исходным материалом для хюстроения образов могут служить, в частности, данные инфракрасных или масс-спектров (см. разд. 9.2 и 9.3). Процедуры, основанные иа сравнении спектра неизвестного соединения со спектрами индивидуальных веществ, хранящихся в памяти компьютера, называются поискам в базах данных или библиотечным поиском (см. гл. 13). [c.61]

Совместное использование ИК- и МС-детектирования в сочетании с каииллярной газовой хроматографией выявляет и усиливает зшикальные преимзтцества обоих спектральных методов. В такой системе можно, проведя однократный ввод пробы, осуществить разделение смеси в каииллярной колонке и получить ИК-и МС-данные о каждом нике, элюируемом из колонки. Сочетание гибридных методов обеспечивает более достоверную идентификацию анализируемого вещества, а также облегчает проведение библиотечного поиска. В качестве примера иснользования такого метода можно, привести определение основных и нейтральных комионентов в объектах окружающей среды (рис. 5-21 и 5-22) [26]. Следует отметить сходство хроматограммы общего сигнала, полученной при ИК-детектировании, и хроматограммы общего ионного тока (МС-детектирование) (рис. 5-21). Иа рис. 5-22 приведены для сравнения совершенно идентичные масс-спектры изомеров дихлорбензола и ИК-сиектры соответствующих соединений. Более подробные сведения о ГХ-ИКС с преобразованием Фурье, сочетании этого метода с масс-спектрометрией, а также примеры иснользования этого гибридного метода приведены в работах, перечисленных в списке дополнительной литературы к этой главе. [c.91]

Метод менее стандартизован и автоматизирован по сравнению с другими типами хроматографии, однако позволяет получать богатую, зачастую уникальную информацию. Первый полностью автоматизированный прибор для ТСХ был сконструирован и выпущен в продажу фирмой Вакег в 1972 году, однако до сих пор используется ручной вариант ТСХ. Тем не менее современные методы ТСХ включают автоматизированное многократное проявление, проявление с ускорением потока подвижной фазы, сочетания с ВЭЖХ, электронной и инфракрасной спектроскопией, спектрометрией комбинационного рассеяния. Разработаны [53] программы библиотечного поиска по величинам /2/и ультрафиолетовым спектрам. [c.106]

Другой метод разделения перекрывающихся хроматографи ческих пиков в ГХ — МС основан на библиотечном поиске масс спектров В библиотечном файле выбираются масс спект ры, которые взятые вместе, образовали бы масс спектр, идеи тичный анализируемому Пределы применимости этого мс юдп ограничиваются размерами библиотеки, сравнение спскгрои должно выполняться с помощью высокоэффективного алюрш ма, иначе затраты мащинного времени будут очень велпки Кроме того, корреляция между библиотечными и анализирус мыми спектрами может быть не очень хорошей из за влияния на вид масс спектров условий их получения [c.67]

Реконструированная хроматограмма имеет гор-пдо большее разрешение, чем экспериментальная хроматограмм по ПИТ ионная масс хроматограмма или обычная хроматогрпмм, ia регистрированная каким либо другим хроматографическим де тектором (рис 2 5) Реконструированные масс спектры п ряде случаев более пригодны для анализа с помощью автомттпче ских методов, например библиотечного поиска, чем исходные масс спектры, поскольку в них исключен вклад других компо нентов [c.69]

В работе [171] описано дальнейшее развитие автоматиче ских методов совместной обработки хроматографической и масс спектральной информации Осуществляется сравнение индексов удерживания и масс спектров компонентов с данными, имеющимися в библиотеке, но не для отдельных хроматогра фических пиков, а целиком для сложных профилей ГХ — МС опытов с архивной библиотекой таких профилей Таким путем можно определять новые компоненты или аномальные концепт рации ранее установленных соединений Эта система работает следующим образом вначале осуществляется вычитание фона и разделение перекрывающихся компонентов, затем определяются относительные индексы удерживания для каждого компонента и рассчитываются относительные концентрации на основании одного или нескольких внутренних стандартов После этого производится поиск каждого масс спектра в библиотеке и, наконец, из этих данных строится ГХ — МС профиль, который сравнивается с библиотекой таких профилей для ранее проанализированных смесей ГХ—МС профиль определяется как совокупность данных состоящих из следующих частей а) ненорма лизованный масс спектр каждого компонента после обнаруже ния хроматографических пиков, вычитания фона и разделения перекрывающихся компонентов, б) индексы удерживания каж дого компонента в) относительные концентрации всех компо нентов г) название каждого компонента, которое может быть просто кодовым или предположительным, приписанным компоненту в результате обычного библиотечного поиска Пример такого ГХ—МС профиля показан на рис 2 14 Относительные концентрац и компонентов представлены вертикальными линиями в соответствующих положениях наложенными на обычный график ПИТ в зависимости от относительных индексов удерживания Высота каждой линии соответствует площади пика на графике ПИТ или относительной концентрации [c.111]

Идентификация следовых соединений в воде В настоящее время придается большое значение изучению природных и син тетических органических соединений в водах, особенно в питье вых [354] Решение этой проблемы во многом облегчается бла годаря применению ГХ — МС метода для разделения и иденти фикации компонентов весьма сложных смесей Шейкельфорд и Кейт [355] в 1976 г, используя ГХ—МС метод, идентифицировали сотни соединений на уровне концентраций 10 % и мень ше, и список этих соединений непрерывно пополняется Обзор ГХ—МС методов определения углеводородов в воде приведен в работе [356] Эти методы, реализуемые на хромато масс спектрометрах с эффективными капиллярными колонками и системами обработки данных на базе ЭВМ, позволяющими выделять ионные масс хроматограммы и масс спектры компонентов на фоне шумов и реализовать различные алгоритмы библиотечного поиска и идентификации соединений обеспечивают определение летучих соединений в образцах природной и питьевой воды на уровне концентрации менее 1 мкг в 1 л воды Методы количественного определения основаны, как правило, на многоионном детектировании и получении масс хроматограмм по полному ионному току и отдельным пикам, а также на использова ние внутренних стандартов С помощью ХМС достигается предел обнаружения углеводородов в образцах воды 1 нг/л для каждого соединения [c.148]

Цель этой главы — обзор основных принципов и сравнение преимуществ и недостатков трех главных компьютерных методов, которые позволяют устанавливать структуру неизвестного продукта. Особое внимание уделяется сравнительным методам или библиотечному поиску, который представляется наиболее подходящим для решения этой проблемы [1]. Дан пример предложенного нами подхода, использующего совокупность масс-спектров и индексов Ковача и называемого ЗРЕСМА. Этот подход был специально создан для индентификации компонентов запаха и летучих душистых веществ [2, 3]. [c.271]

Таким oopasOiM, предварительная работа, необходимая для создания банка масс-спектрометрических данных, сводится к тройному библиотечному поиску [141] [c.289]

В этом случае опытный масс-спектрометрист обычно находит решение на основании правил фрагментации и распознавания образов. Помимо этого, комбинация метода библиотечного поиска и теоретических и (или) статистических методов дает полезную структурную информацию для веществ, отсутствующих в используемом банке данных. Этой возможностью не следует пренебрегать специалистам, обладающим достаточной широтой кругозора. [c.303]

Вещество, дающее пик (а), было идентифицировано маес-спектромети-чески как дииитрил 2,3-диметил-2,3-диэтилянтарн0й кислоты, и результат был подтвержден библиотечным поиском ИК-спектров, который показал наличие нитрильной группы. ]У1асс-спектр и ИК-спектр вещества а и результаты соответствующих библиотечных поисков представлены на рис. Х.37. Результаты атомно-эмиссионного анализа (рис. Х.36) к тому же четко показывают присутствие в составе молекулы атомов азота. [c.611]

Вещество, соответствующее пику (б), и его гомологи были идентифицированы с помощью сочетания ГХ/1МС как серия этоксикарбинолов (рис. Х.38). Элементный состав и наличие атомов кислорода были ясно продемонстрированы результатами АЭД-анализа (рис. Х.36). Однако структура, предложенная в результате библиотечного поиска, масс-спектров и ИК-спектров, оказалась неверной. Для окончательного выяснения структуры было бы необходимо провести хромато-масс-спектрометрический анализ в режиме химической ионизации для регистрации молекулярного иона, но при решении поставленной задачи достаточно было показать, что данное соединение является неионогенным поверхностно-активным веществом (ПАВ). [c.611]

Для сравнения с библиотекой обычно выбирают группу наиболее интенсивных и близких к молекулярной массе пиков в спектре компонента. Определение микропримесей обычно требует перенормировки интенсивностей линий спектра каждый раз, когда рассматриваются основные пики возможных соединений. В ряде систем осуществляется и обратный библиотечный поиск — обнаружение одновременно до пяти соединений в конкретной хроматограмме с маркировкой соответствующих разверток. Наличие предварительной информации о происхождении образца, его молекулярной массе, ИК-спектрах и других характеристиках позволяет сократить время машинного поиска в несколько раз и повысить надежность идентификации. [c.125]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология