![[Reader Insight] Optimizing Matrix Curve Quantification in Mass Spectrometry](http://www.welch-us.com/cdn/shop/articles/quantification-1080-1220_750x.webp?v=1773651723)
[Взгляд читателя] Оптимизация количественной оценки матричной кривой в масс-спектрометрии
Эта статья написана штатным автором Welch’s Хроматографией Маунд. Содержание статьи отражает исключительно точку зрения автора.
Введение
Количественное определение по матричной кривой является часто используемым методом в масс-спектрометрии. Благодаря отличной разделительной способности квадруполя, полная базовая разделимость аналита в хроматографической колонке не является необходимой. Для сокращения времени анализа в экспериментах часто произвольно устанавливаются программы градиентного элюирования, что может привести к неполному разделению примесей и целевого аналита. В результате примеси и целевой аналит могут конкурировать за ионизацию, влияя на отклик аналита, что приводит к матричным эффектам.
Матричные эффекты могут быть классифицированы как положительные или отрицательные, что проявляется в увеличении или уменьшении отклика аналита. Эти изменения отклика не зависят от коэффициентов извлечения.
Как правило, для создания стандартной кривой для количественного определения, называемой матричной кривой, мы используем растворы для пробоподготовки. Преимущество использования матричной кривой для количественного определения состоит в том, что нет необходимости приобретать дорогостоящие изотопно-меченые внутренние стандарты. Однако для точного количественного определения необходимо тщательно рассмотреть несколько деталей.
Для разных образцов требуются соответствующие матричные растворы
Это легко понять. Например, при определении остаточных пестицидов матричный эффект сильно различается между различными фруктами и овощами из-за существенных различий в составе.
Но должны ли для разных образцов яблок требоваться свои матричные растворы? Рекомендация автора: да, должны. Это потому, что эндогенные компоненты, такие как сахара, кислоты и пигменты, в разных образцах варьируются, и эти компоненты составляют гораздо большую долю, чем сам аналит. Это одна из основных причин матричных эффектов.
В качестве другого примера, даже если базовая смесь одинакова, разные этапы производства детских смесей могут содержать разные типы и количества добавленных витаминов, липидов и белков. Эти добавки также могут вносить значительный вклад в матричные эффекты.
Только образцы с очень схожим составом или производственными процессами (например, одинаковые типы материалов, контактирующих с пищевыми продуктами, белого уксуса или глюкозного сиропа) могут быть достаточно охвачены одним и тем же матричным раствором. Однако это можно определить только по результатам.
По возможности используйте отрицательные образцы
Хотя использование матричных растворов из положительных образцов для построения кривых не изменяет наклон кривой, оно может повысить пересечение с осью, добавляя дополнительный параметр калибровки.
Кроме того, если объем раствора для обработки мал, для получения необходимого раствора может потребоваться несколько образцов. Важно сначала смешать раствор, прежде чем строить кривую. В противном случае ошибки между параллельными экспериментами могут снизить коэффициент корреляции кривой, влияя на ее количественную способность.
В случаях, когда все образцы положительны, необходимо скорректировать коэффициент разбавления при пробоподготовке. Концентрация аналита должна оставаться ниже средней точки диапазона концентраций кривой, что уменьшает влияние базовых значений на наклон.
Если количественно определяются несколько соединений с большими различиями в концентрации, концентрации образцов следует сгруппировать и использовать различные коэффициенты разбавления для построения матричной кривой.
Избегайте чрезмерно большого диапазона концентраций для матричной кривой
Многие соединения проявляют хорошую линейность при приготовлении с чистыми растворителями в широком диапазоне концентраций. Однако при использовании матричного раствора для построения кривой матричный эффект может различаться при очень низких и высоких концентрациях.
На примере отрицательного эффекта (который встречается чаще, чем положительный эффект), присутствие большого количества матрицы может подавлять ионизацию по мере увеличения концентрации. Однако окончательная оценка должна основываться на коэффициенте корреляции кривой. Если коэффициент корреляции высок, кривая может считаться действительной.
Минимизация матричных эффектов
Чрезмерные матричные эффекты указывают на то, что матрица значительно мешает анализу, потенциально вызывая большие отклонения в результатах. При возникновении проблемы с измерением может быть трудно отследить источник ошибки, поскольку серьезность матричного эффекта может маскировать другие сопутствующие ошибки.
Опять же, на примере отрицательного эффекта, автор предполагает, что степень подавления матричных эффектов должна быть не менее 30%. Если отрицательный эффект ниже 30%, рекомендуется оптимизировать параметры пробоподготовки и очистки или увеличить время хроматографической задержки, чтобы уменьшить влияние матричных эффектов.
Важно отметить, что количественное определение по матричной кривой корректирует только влияние матричных эффектов на результаты и не корректирует коэффициенты извлечения. Это отличается от метода стандартных добавок. Для оценки применимости метода матричные эффекты и коэффициенты извлечения следует обсуждать и корректировать отдельно.
Для образцов с сильными матричными эффектами или высокими фоновыми концентрациями количественное определение с использованием матричной кривой может быть сложным. В таких случаях читатели могут обратиться к другой статье автора «Матричные эффекты в масс-спектрометрическом анализе: причины и решения.»
Кроме того, поскольку различия в матрицах между различными образцами значительны, при построении матричных кривых для разных образцов следует обращать внимание на потенциальное загрязнение прибора и хроматографической колонки. Желательно увеличить время уравновешивания между программами элюирования и регулярно очищать источник ионов.
Наконец, по мнению автора, более детальная оптимизация процесса пробоподготовки и соответствующее увеличение времени анализа являются более рекомендуемыми эффективными способами минимизации влияния матричных эффектов.