数据处理

数据处理

将离子强度求和，然后按总离子强度对时间（色谱保留时间）的函数作图，得到总离子流色谱图（TIC），该图非常类似于分光光度计的输出，如UV检测器。对MS而言，一条轴表示离子强度；另一轴可以是时间或特定时间的数字采样值（比如：图谱）。您能单独显示每一张图谱，非常类似于数码摄像机拍摄的一系列图像，从本质上讲，是一系列高速静态照片。可能有简单的但非常有用的技术，例如，在选定离子的色谱图中，降低数据阵列，或使用数字过滤器降低噪音，这样您可以仅显示出每个数字样品中的最强峰（基峰离子色谱图或BPI）。数据输出、存储和检索多年来，软件设计已成为独立的专业，不再是简单设置数据采集参数的途径。现今，操作和数据系统允许操作员进行复杂的仪器控制。

这些专业的软件包得到了显著的发展：
- 工作流程控制，比如开放存取（OA），也称为"上行系统"，一位接受了全面培训的操作员能够建立完整的LC或GC/MS方法，大量非专业用户可使用这些已建立的方法，这样，非专业用户不需大量培训便能使用先进的技术。非专业人员可能只是偶尔使用质谱仪，确定化合物的特性或纯度。这种系统方便了非专业人员的使用，使用仪器时，不用首先成为娴熟的操作人员。

减少数据的应用-这些软件包有助于在复杂混合物中，从成千上万个独特化学个体里鉴别代谢物或开发生物标记物。通常使用"专家"系统，可以扩大该应用，比如说主要组成分析软件（PCA），它检测出趋势，而不是大量输出具体的数据。数据管理的需求远未得到满足。高分辨率、质量数准确的数据将产生多达1GB/h的数据。这样巨大的数据不仅仅来自生命科学的研究，而且越来越多地来自工业领域的研究工作，这类工作依赖于高容量的数据处理过程，比如代谢物和其生物转化过程的表征。5台质谱仪运行180天，每天每台能产生24GB的数据，这些数据需要存储、检索、分类，生成信息的数据达21.6 TB。

在任何数据方案中，必须说明的首要问题是怎样使用采集的数据？不像传递信息的电子邮件，传递信息之后几乎不起任何作用，当生物、医药和物理化学测量值在数据文件中不停地累集，在线数据值随着时间而增加。但是随数据量增加，也增加了数据访问的代价。由于数据文件大小增加，访问数据的时间随之增加，一种解决途径是包括某种形式的分级存储管理。这样，一小部份数据将能快速访问，或"激活"，而余下的数据以连续分级处理或被指定长期存档。质量准确性和分辨率提高被测质量数的准确性和分辨率是现今结构表征的各项应用中的主要工具，应用范围已不再局限于早期药物发现。由于QTOF具有广泛的特异性和效用，其正逐步取代其它LCMS技术。

QTOF质谱仪具有高的质量准确性，误差为真实值、计算值、单同位质量值的几个ppm；高分辨率-比四级杆质谱高10倍-允许我们根据质量缺失（在此，氢和其它共存原子的质量值起到区分作用）确定经验式。物种形成分析，例如辨明乙醛和硫化物之间的不同，使用质量准确性高于四极杆（质量精度为30ppm）的质谱，可以辨明其差别。在此例中两种物质质量数相差0.035Da。

但是，包括甲基化在内的代谢过程之间的区别，越来越有挑战性。增加CH2将前体（仅对药物的响应）的测量质量增大+14.0157 Da，与之相比，在两步生物转化中，涉及羟基化（增加氧），及随后的双键氧化（失去H2），测量质量增大+13.9792 Da。可见，当使用整数分辨率时，两种代谢方法对其代谢产物的测量值将同为+14Da。