用于得到增强的质谱数据的方法和装置制造方法

用于得到增强的质谱数据的方法和装置制造方法
【专利摘要】一种质谱分析方法，包括将测量数据尤其是从周期性地进行多次方向改变的离子种类所得到的数据分解成K个谐波分量信号与一个噪声分量之和，该数据包括使用频谱仪随着时间推移而测量的信号和噪声，其中谐波分量信号以及它们的数量K从测量数据以及一个代表测量数据中噪声的确定的量(10)获得。优选地，谐波分量信号以及它们的数量K基于以下方式迭代地确定：使用K的初始值(20)来计算测量数据与包括多个K谐波分量信号的数据集的模型数据(30)之间的差的一个最小化非负度量；并且如果不在基于代表噪声的量(40)的噪声范围之内，改变K的值(50)并根据需要多次重新计算R(K)(30)，直到确实位于噪声范围(100)之内。可以从模型数据集获得质谱信息，如不同离子种类的数量的度量、每一个离子种类的质荷比的度量、以及每一个离子种类的信号强度的度量。
【专利说明】用于得到增强的质谱数据的方法和装置 发明领域
[0001] 本发明总体上涉及质谱分析法，具体地涉及用于得到增强的质谱数据的方法和装 置。本发明的一个方面涉及在质量分析仪之内、在一个质荷比范围之内存在多少不同的离 子种类的度量的确定方法。其他的方面涉及确定质荷比以及此类离子的丰度。
[0002] 发明背景
[0003] 质谱分析法（MS)是一种广泛用于在质量分析仪的电场和/或磁场中通过测量电 离分析物的质量或者更具体地质荷比来表征原子和/或分子组合物的分析技术。
[0004] 在各种类型的质谱仪中，傅里叶变换质谱仪（FTMS)被认为是提供最高精度、分辨 率和分辨能力的仪器。FTMS分析的方法基于例如在傅里叶变换离子回旋共振质谱分析法 (FT-ICR MS)的情况下在静电场和磁场的组合中、或者在轨道阱（Orbitrap?)分析仪的情 况下仅在一个静电场中捕获离子。在这两种情况下，被捕获的离子在检测器电极上以取决 于它们相应的质荷比（m/z)的特定频率振荡并引发交变镜像电荷。所产生的镜像电流被放 大、采样、并记录。
[0005] 历史上，一个典型的FTMS谱通过以下方式得到：将傅里叶变换（FT)应用到在N个 时间上等距的点处在时间T过程中记录的信号（所谓的"瞬态"）以在频域内得到一个谱。 进而，频率与m/z相关。典型的将快速傅里叶变换（FFT)算法用于此过程。该技术将瞬态 看做是非衰减谐波信号之和，并且在奈奎斯特（Nyquist)频带-N/2T < f < N/2T中由Λ fFT =1/T分开的频率的一个等距网格上产生一个谱。虽然稳健并且快速，FT具有频率分辨 率不确定性，其限制了质量测量的精度和分辨率两者、并且因此限制了质谱的整体质 量。另外，FT不提供频谱的任何谐波分量的衰减速率的明确信息，这降低了质谱中离子丰 度的准确性。由于FT使用了干扰谐波波形，与使用离子束直接检测的MS方法（如飞行时 间（TOF)MS)相比，FT产生了对于分离得较近的峰可能具有不同强度的频谱。
[0006] FT的上述缺点是对其优点的折中。要解决这些缺点，已经利用所记录的FTMS信号 的某些属性进行了改进。
[0007] 兰格（Lange)和先科（Senko)在EP 2372747中描述了一种方法，该方法利用FTMS 信号中的相位相关性来得到更精确的所谓吸收模式的FT幅值谱。虽然所产生的谱峰在某 种程度上更窄、并且旁波瓣被抑制，但这种方法仍然无法提供超出上面所描述的FT不确定 性的分辨率。此外，采用的相位校正的FT算法要求对预期的信号相位的准确了解，这对 FTMS信号并不总是先验地已知的、并且不一定被保持贯穿整个质量范围。
[0008] R. A.格罗特（R. A. Grothe)在US 2009/0278037 A中已经提出了一种基于模型的 方法，该方法包括在频域内处理信号，并且涉及被测信号的每一个FT谱峰与一个具有未知 的频率、初始幅值、相位以及衰减的模型信号的最小二乘近似。该方法还利用了信号的频率 稀疏性，这允许在一个窄的频率窗口之内感兴趣的峰的分离。这种方法提供了在得到的所 有谱参数（即相位、幅值、衰减以及频率）方面的好得多的准确性。对于任意一个被至少若 干个FT数据块与其他峰分开的峰，频率准确度并不局限于1/T。虽然将该方法可以直接推 广到在FT域中K个峰重叠的情况下，这必然导致一个寻找K组单独谱参数的非线性问题。 另外，为了解决这个问题，任何数值算法都要求对K值的一个先验了解、以及对频率的紧密 的初始近似。因此，实际上本方法并不提供优于1/Τ的峰分辨率。
[0009] 另一种最近引入的方法是如在曼德尔斯塔姆V. A. (Mandelshtam V. Α.) "核磁 共振波谱法的发展（Progress in Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy) "38， 159-196(2001年）中所描述的过滤器对角化方法（Filter Diagonalization Method(FDM))[3,4],Aizikov，K.以及 RB.奥康纳（P.B.O'Connor)在《美国质谱学会杂 志》（American Society for Mass Spectrometry)，17(6)，836_843( 2〇〇6 年）中关于 FTMS 领域对其进行了描述。FDM表示对绕过由FT等距频率网格所带来的限制、并超越因此而带 来的不确定性的一种尝试。该技术引入了一种具有非自共轭哈密顿算子的特殊辅助准量子 动态系统，然后将其对角线化以找到频率的全集。FDM还可以被重新公式化为使用FTMS瞬 态的自相关性性质，该自相关性性质意味着瞬态中的每一个连续强度值都可以在形式上表 示为之前的时间点处的值的线性组合。典型地，在从窄频带FT窗口中通过逆FT方式重构 的离散"伪瞬态"信号上进行运算，FDM将由N个时间上等距的复数数据点所表示的时域上 的离散信号分解成N/2个衰减谐波分量（正弦曲线）之和，它们中每一个的特征是一个复 数频率和复数幅值。
[0010] FDM成功提供了优于FFT的质量峰分辨率。然而，FDM实现了对具有明显超出了在 质量分析仪内的独特离子种类数量的谐波数量（N/2)的被测（即噪声）FTMS信号的准确排 列，因此不能容许噪声。由于被测信号典型地包含明显的噪声、并且由于FTMS信号的稀疏 性质，由过多的谐波分量数量引入的退化导致方法中的不稳定性，这些不稳定性显现在伪 峰、峰分裂以及其他难以从真峰中分离出来的不希望的伪像中。
[0011] 如在例如 T. C.法勒（T. C. Farrar)、J. W.埃林（J. W. Elling)和 M. D.克拉林 (M.D.Krahling)，分析化学（Anal. Chem·)，64 2770-2774(1992) ;S.管（S.Guan)、A.G.马 歇尔（A. G. Marshall)，分析化学，69 (6) ,1156-1162(1997年）；以及《最大熵值法》（MEM) (参见例如A. Rahbee，国际质谱和离子方法期刊（International Journal of Mass Spectrometry and Ion Processes)，72(1_2)，3_13(1986年）；以及Z.张（Z. Zhang)、S.管 (S.Guan)与 A. G.马歇尔（A. G. Marshall)，美国质谱学会杂志（Journal of the American Society for Mass Spectrometry)，8(6)，659_670(1997 年））中，对绕过 FT 的不确定性，已 经描述了依赖于FTMS瞬态的自相关性属性的所谓线性预测（LP)方案下的其他方法。这些 方法通过将被测时域信号近似为数量典型地少于N/2的指数衰减谐波（正弦曲线）的线性 组合、而不是与FDM -样准确地排列来降低FDM的退化。谐波的近似数量必须是先验已知 的或者猜测的。因此问题被公式化为一个超定线性方程组，该方程组使用最小二乘法来解 决。与来自离子的信号相关的谐波以及与噪声相关的谐波可以通过它们的幅值被区分开来 (参见T.C.法勒（T.C. Farrar)等人、以及管（Guan)和马歇尔（Marshall))。但是，类似于 FDM，过多的假定谐波数量可能导致峰分裂和假分辨率，而低估这个值则降低分辨率。
[0012] 虽然这些LP方法能够提供类似于FDM的具有更好稳定性的分辨率，它们仍然采用 了大谐波数量，并且由于它们在典型与FTMS信号相关联的升高的噪声水平下变得越来越 不稳定，所以众所周知这些方法只能在低噪声条件下工作。另外，如果直接应用到一个典型 的FTMS瞬态，这些方法变得在计算上极其昂贵，由于它们迭代地寻找谐波的数量，与FDM相 比要更加昂贵。
[0013] 为了使这些类型的方法在实际中有效率地且有效果地工作，具有对谐波分量的准 确数量的先验知识是必不可少的；太少的先验知识可能导致次佳的分辨率，而过多的先验 知识可能引入先前所述的如伪峰的假像。使用LP方法，很难估计谐波分量的数量。
[0014] 马诺拉可斯（Manolakis)、英格尔（Ingle)和卡甘（Kogon)( "统计与自适应信号 处理（Statistical and Adaptive Signal Processing)，'，2005 年，Artech House 有限公 司，诺伍德，美国，ISBN : 1-58053-610-7,第478-494页）描述了一种包括噪声中的复指数的 谐波信号模型。在噪声分量很小的假设下使用一种自相关技术，以试图确定存在的复指数 的数量。使用测量数据的集合来构造相关性矩阵，并且确定了本征值和本征向量。超出预 期的噪声水平的本征值被认为是表示真实信号分量，而其他的则被认为是与噪声相关。然 而，在这种方法中，评估的是被测信号的自相关属性而不是模型信号的自相关属性。这意味 着，所确定的残差并不直接与被测信号中的噪声相关，而仅仅是噪声的一个近似，如果信噪 比较低、和/或有被测峰在频率上以小于1/T被分离，其中T为信号持续时间，这都是不能 令人满意的（本发明正是要寻求解决这个问题）。每当有至少两个峰以少于1/T被分离， 分辨率的问题变得不明确，并且噪声的作用急剧增加，使得所描述的这些方法不适用。严格 的假设是噪声分量很小而数据记录很长（大T)，这两者对于FTMS都不符合。所引用的书 籍的作者指出所描述的自相关技术最好是用作粗略估计，因为它们的表现并不是非常的准 确，尤其是对于短数据记录来说。
[0015] 发明概沭
[0016] 本发明是在上述背景下进行的。
[0017] 本发明的各个方面提供了一种质谱分析方法，包括：提供包括随着时间推移而测 量的信号和噪声的测量数据，该测量数据已经从在一个质量分析仪中周期性地进行多次方 向变化的离子种类中得到，这些种类在一个质荷比范围之内；确定一个代表在测量数据内 的噪声的量，并且从测量数据中确定一个K谐波分量信号的模型数据集；其中，谐波分量信 号以及它们的数量K基于以下方式迭代地确定：使用K的初始值来计算测量数据与包括多 个κ个谐波分量信号的数据集的模型数据之间的差R (K)的一个最小化非负度量，其中，R(K) 在如下条件下进行计算：模型数据
【权利要求】
1. 一种质谱分析方法，包括： 提供包括随着时间推移而测量的信号和噪声的测量数据，该测量数据已经从在质量分 析仪中周期性地进行多次方向变化的离子种类中得到，这些种类在一个质荷比范围之内； 确定一个代表该测量数据内的该噪声的量，并且 基于该代表噪声的量来确定一个噪声范围，并且 从该测量数据确定K谐波分量信号的一个模型数据集； 其中，这些谐波分量信号以及它们的数量K基于以下方式迭代地确定： 使用K的一个初始值来计算该测量数据与包括K谐波分量信号的多个数据集的模型数 据之间的差R(K)的一个最小化非负度量，其中，在如下条件下计算R(K):该模型数据4在具 有一组复数值a K的测量数据点处满足方程
=〇,并且 如果R(K)不在该噪声范围之内，改变K的值并且根据需要多次重新计算R(K)，直到R (K)确 实在该噪声范围之内； 并且从该模型数据集获得这些离子种类的质谱信息，该质谱信息包括以下各项中的一 项或多项：不同离子种类的数量的度量；这些离子种类的质荷比的度量；每一个离子种类 的信号强度的度量。
2. 根据权利要求1所述的方法，其中对于k = 0. . . K，这些复数值. aK满足条件
3. 根据权利要求1或权利要求2所述的方法，其中差R(K)的该度量包括在多个数据点 处该测量数据与该模型数据之间的最小化的归一化的残差之和。
4. 根据任一以上权利要求所述的方法，其中对从一个初始值0开始的渐增的K值重新 计算R(K)。
5. 根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中对从一个初始值开始的渐减的K值 重新计算R(K)。
6. 根据任一以上权利要求所述的方法，其中K的初始值是从该测量数据的频域谱中的 峰数量确定的。
7. 根据任一以上权利要求所述的方法，其中K的值被改变、并且R(K)被重新计算，直到 K的值是K的最小值，对该最小值，R (K)小于、或等于该代表噪声的量。
8. 根据任一以上权利要求所述的方法，其中K的值被改变、并且R(K)被重新计算，直到 R(K)变为与该代表噪声的量最接近的值。
9. 根据任一以上权利要求所述的方法，其中这些离子在该质量分析仪内经历在一个频 率范围内的周期性运动，并且该测量数据是通过镜像电流检测得到的。
10. 根据任一以上权利要求所述的方法，其中该代表噪声的量包括一个噪声功率，并且 该噪声功率是由一种包括以下各项中一项或多项的方法确定的：从该测量数据中评估该噪 声功率；从自该质量分析仪获得的前一组或另一组测量数据评估该噪声功率；测量在该质 量分析仪的数据测量装置中所使用的前置放大器的特性；基于该质量分析仪的先验知识设 定噪声功率。
11. 如任一以上权利要求所述的方法，其中该模型数据集包括一个谐波信号，该谐波信 号可以通过对每一个均乘以复数幅值的K个复指数项之和来描述，并且假设该谐波信号具 有自相关属性以获得该K个谐波信号。
12. 如任一以上权利要求所述的方法，其中差R(K)的度量由涉刀
的一项或多项来描述，其中cn是在N个数据点中的每一个数据点处的测量数据，并且是 该模型数据集内的N个数据点中的每一个数据点处的K谐波信号。
13. -种使用任一以上权利要求所述的方法确定所发现的K个离子种类的质荷比的方 法，其中该方法进一步包括： 获得一组自相关系数a，根据
If各项4联系在一起，其 中 <是在该模型数据集内的测量数据点处的K谐波信号； 以λ +a2 λ 2. . . +aK λ κ = 〇形式的多项式方程组合这些自相关系数a ; 从该多项式方程的根获得该K个谐波信号的频率；并且 将该K个谐波信号的频率从频率转换到质荷域，由此这些频率中的每一个频率描述该 K个离子种类中的每一个离子种类的质荷比。
14. 一种使用如权利要求13所述的方法确定该质量分析仪中的每一个种类的离子的 数量的估计值的方法，其中每一个种类的离子的数量由该K个谐波信号的幅值所表示，这 些幅值通过残差R的最小化被发现，其中R具有形式R = (1/Ν) Σ n | Cn-Σ kAk( λ k)212,并且 cn是在N个数据点中的每一个数据点处的测量数据。
15. 如任一以上权利要求所述的方法，其中该测量数据包括从一个更大的测量数据集 选出的具有一个质荷比范围的离子。
16. 如权利要求15所述的方法，其中该质荷比范围由包括以下各项的一种方法从一个 更大的数据集中选出： 得到该更大的测量数据集的一个频谱以形成一个变换的数据集； 在该变换的数据集的频域谱中选择一个频率范围以形成一个变换的数据子集，并且； 将该变换的数据子集变换回到时域内以形成该测量数据。
17. 如权利要求16所述的方法，其中在变换回到时域之前，将所选择的频率范围乘以 一个的平滑加窗（变迹）频率函数W(f)。
18. 如当从属于权利要求11时的权利要求17所述的方法，其中这些谐波分量的复数幅 值通过除以在所得到的频率值fk中所取得的加窗函数W(f k)的值进行校正，其中fk是所得 到的第k个谐波的频率。
19. 如权利要求17或18所述的方法，其中在该时域中该变换回的信号在从一个任意时 间h开始、到一个任意时间tH〉、结束的若干个等距时间点上被再采样。
20. 如权利要求18和19中任一项所述的方法，其中这些谐波分量的复数幅值通过乘以 exp(_2 π ifktQ)进行校正。
21. 如权利要求17至2 0中任一项所述的方法，其中该差R(κ)的度量由涉及
的一项或多项来描述，其中cn是在Ν个数据点中的每一个数据点 处的测量数据，<是该模型数据集内N个数据点中的每一个数据点处的K谐波信号，并且wn 是自该加窗函数W(f)获得的时域加权系数的集合。
22. -种包括如任一以上权利要求所述方法的获得质谱的方法，包括从该模型数据集 获得质谱，该模型数据集包括一组K个谐波分量信号。
23. -种用于确定存在于质量分析仪之内并且在一个质荷比范围之内的离子种类的质 谱信息的系统，每一个种类具有一个不同的质荷比，包括： 计算机，该计算机具有用于接收测量数据的输入，该测量数据包括使用质量分析仪从 存在于该质量分析仪之内并且在一个质荷比范围之内的不同离子种类所得到的、随着时间 推移而测量的信号和噪声，这些离子在该质量分析仪中在一个频率范围内周期性地进行 多次方向变化，该计算机还具有用于输出由该计算机从该测量数据获得的该质谱信息的输 出； 其中该计算机被编程有包括以下各项的程序： 一个或多个用于从该测量数据获得一个包括一组Κ个谐波分量信号的模型数据集的 程序代码模块；以及 一个或多个用于基于以下方式迭代地寻找这些谐波分量信号以及它们的数量Κ的程 序代码模块：使用Κ的初始值来计算该测量数据与包括一组Κ个谐波分量信号的模型数据 集之间的差R(K)的一个最小化非负度量，其中，在如下条件下计算R (K):该模型数据在具 有一组复数值aK的测量数据点处满足方程
并且，改变 K的值并根据需要多次重新计算R(K)，直到R(K)位于从一个代表噪声的确定的量获得的一个 噪声范围之内。
24. -种计算机可读介质，该计算机可读介质携带计算机程序，该程序具有用于实施如 权利要求1至22中任一项所述方法的计算机代码模块。
【文档编号】G06K9/00GK104303258SQ201380025564
【公开日】2015年1月21日 申请日期:2013年5月16日 优先权日:2012年5月18日
【发明者】K·艾子科夫, D·格林菲尔德 申请人:塞莫费雪科学（不来梅）有限公司