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LCMSMS和LCMS定量分析 的幾個問題

更新時間:2019-12-10      點擊次數:11548

本文整理 LCMSMSLCMS定量分析 的幾個問題,以及LCMSMS定量分析的實例供大家了解!

 

LCMSMS如何用內標定量分析?

 

Q:本人現在用三重四級桿LCMSMS定量分析目標物,但是沒有標準品。內標法該具體怎么操作呢?資料說先配制一定重量比的待測組分和內標樣品的混合物做色譜分析,測量峰面積,做重量比和面積比的關系曲線,此曲線即為標準曲線,如果這樣的話,沒有標準品怎么辦?

 

方法一:

1、內標法進行定量分析,同樣需要待測物標準品。如果沒有待測物標準品就不能準確測量其含量,因為無法繪制標準曲線。

2、沒有待測物標準品不能準確測量其含量,但可以通過加入內標的方法測量待測物的相對含量,可以比較待測物在各樣品中的多少及相差倍數。

3、用LCMSMS做定量一般都采用MRM的掃描方式,你沒有待測物標準品,就無法建立和優化MRM掃描的質譜參數,這樣你只能使用FULL SCAN或SIM的掃描方法。沒有待測物標準品,你也無法準確得到待測物在LC上的保留時間,如果你的樣品中有與待測物相似質量數的化合物,你得到的色譜峰就不會很純凈,會對你判定那個是你的待測化合物產生干擾。

 

方法二:沒有標準品,就只用面積相對定量。然后選用LCMSMS的SIM模式(樣品雜質比較少,選擇同位素豐度為100%的分子量,上下增減0.2)。考察因素導致的量的改變比較微量,選擇一種物質為回收率指示物(反應液前處理前加入),一種物質為內標物(前處理后、液相小瓶中進樣測試前,在待測樣品中加入定量的內標物,然后進行測試)。

 

LCMS可以進行定量分析嗎?

 

Q:請問液質聯用中質譜跑出來用于定性的圖譜是什么樣的,既然是用質譜來進行定量的話,那色譜本身配置的紫外檢測器跑出來的圖譜用于何用?液質聯用有SIM和全掃描的,那么一般在藥物代謝動力學試驗中一般用哪一種呢?尤其是在對體內藥物分析時,內標法用于定量的質譜圖是什么樣的?

 

質譜定量分析,使用的一般是LCMS/MS,不使用LCMS, 看一下質荷比,推測下分子量。UV可以用來定量,但是在有紫外吸收的干擾峰的時候,定量是不準的。LCMS/MS使用母離子/子離子來進行定量,相對來說,干擾要少的多,也比較準確,在PK/TK的應用很廣泛。這里只有LCMS/MS定量的譜圖,僅供參考!

LCMSMS定量的譜圖

183.1/141.3 通道的是內標,其他的兩個是化合物。

 

質譜定量中已經被廣泛接受的方式是MS/MS定量。這種定量常通過三級四極桿或離子阱質譜實現。要求使用MS/MS的原因是:許多化合物有同樣的質量。當使用Di一個維度即單級質譜MS去定量時,也會缺乏特異性,尤其是對于像血液那樣的復雜的基質。Di二個維度的MS(即MS/MS)在大多數情況下,能夠提供wei一的斷裂。合并特異的母離子質量和wei一的碎片離子信息,可以選擇性地監測被定量的化合物。

 

LCMSMS定量分析實例

 

我想用LC-Q-TOF-MS 來做代謝組學,因為是樣品是體液含有多種化合物,想加入內標后先進行一個相對的定量來判斷含量發生變化的化合物,怎樣去定量?用總離子流圖好像不合適,如果利用峰面積進行相對定量的話,用哪個圖比較合適?得用標準品才能定性嗎?

 

LCMSMS定量分析使用SIM 或MRM模式。*的MRM更為準確。SIM使用Q選擇性的濾過選中的分子量。但是分子量相同的化合物很多,所以,如果樣品稍微復雜的話,SIM基本不合適。

 

MRM選擇母離子和子離子。使用Q過濾母離子,q 轟擊母離子,TOF過濾子離子,使子離子被檢測器檢測到。分子量相同,轟擊后產生的子離子不一樣的干擾離子就被排除了。所以,MRM模式是更為可靠的LCMS定量分析方法。MRM檢測是離子對。

 

內標的選擇原理是結構基本和待測化合物類似。結構相同或類似,主要是為了滿足被離子化的效率與樣品類似。這就是為什么很多都選擇使用該化合物或此類化合物的氘代化合物。內標的選擇還要求其分子量與待測物質不重合(還需要盡量避開化合物的isotopic peak的m/z),并且可以和待測物質分開。

 

如果使用MRM, 樣品被分開的話,那么理論上來說總離子流圖上的每個峰都是代表一種物質。同時使用MRM模式,如果樣品們的分子量與子離子不重疊,那么,即使在柱子中不被分開的化合物,也是可以認為在MS中被分開了。

 

液質中幾個峰,MRM檢測到幾十個物質就是多個物質在同一時間從色譜柱跑出來了。雖然出峰時間一樣,但是每個化合物的peak應該是軟件中可以顯示出來的,只不過報道中由于篇幅有限,會被簡略掉。

 

定性的話,需要標品,retention time 需要一致。

定量的話,需要先作標準曲線。peak area ration vs concentration.

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