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크로마토그래피 및 질량 분석을 위한

기기 인텔리전스 기초

LC/MS 시스템의 워크플로 인텔리전스

최신 세대의 LC/TQ 및 LC/(Q)-TOF 기기는 수작업의 부담을 줄이고 기기를 최고의 성능으로 유지하기 위한 지능적 자동화 기능 세트를 제공합니다. 소프트웨어 예측 도구는 사용자가 문제를 해결하는 데 필요한 시간을 줄이는 데 도움이 될 뿐만 아니라 고비용을 초래하는 가동 중단 및 예기치 않은 유지보수 문제를 방지하고 장비의 수명을 연장합니다. MassHunter 소프트웨어의 한 기능인 Intelligent Reflex 워크플로와 같은 새로운 워크플로 인텔리전스 기능은 분석자의 부담을 줄이면서 시간을 절약하도록 설계되었습니다. 이러한 워크플로는 수작업을 줄이고 실험실 생산성을 높이며 시료 재분석 필요성을 없애는 데 목표를 두고 있습니다.

애질런트의 Emma Rennie가 기기 인텔리전스의 미래에 대해 이야기합니다.

LC/Q-TOF 및 LC/TQ의 Intelligent Reflex 워크플로

Intelligent Reflex는 정량 질량 분석법 데이터 분석 소프트웨어가 제공하는 답변을 기반으로 시료를 자동으로 재주입하는 스마트 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 여러 논리 기반의 워크플로를 통해 실시간으로 데이터 품질을 향상시키고 처리량을 크게 증가시킵니다. 이러한 시료 재주입 프로토콜은 고처리량 및 일상적인 실험실 시나리오에서 LC/TQ 및 LC/(Q)-TOF 사용자의 효율성을 향상시킵니다. 사용자는 또한 두 가지 LC/Q-TOF 전용 Intelligent Reflex 워크플로를 통해 식별 신뢰도를 높일 수 있습니다. 모든 워크플로는 QC, 블랭크 및 시료를 포함하는 일반적이고 일상적인 작업 목록 구조가 있다고 가정합니다. 이 워크플로는 MassHunter Quantitative Analysis 분석법, 사전 설정된 검량선 및 하드코딩된 규칙과 결합된 이상치 임계값을 사용하여 교차 오염을 방지하고 사용자가 실험실 표준 작업 절차를 따를 수 있도록 합니다. Intelligent Reflex 워크플로의 결과로 추가된 재주입을 한 눈에 볼 수 있습니다.

5가지 Intelligent Reflex 워크플로를 사용할 수 있습니다. 아래에서, 또는 이 기술 문서에서 워크플로를 확인하세요.

캐리오버 검출 워크플로

Intelligent Reflex 캐리오버 검출 워크플로는 캐리오버로 인해 작업 목록의 여러 시료가 오염되는 것을 방지합니다. 캐리오버가 검출되면 시스템은 오염을 극복하기 위해 사용자가 정의한 최대 블랭크 수까지 주입합니다. 최대 블랭크 수 만큼 주입한 후에도 캐리오버가 계속 검출되는 경우 사용자가 작업 목록을 일시 중지하도록 선택할 수 있습니다. 캐리오버가 더 이상 검출되지 않거나 존재하지 않는 경우 작업 목록이 예정대로 계속됩니다.

나타낸 스크린샷은 진행 중인 분석 중 캐리오버가 검출될 때 블랭크를 삽입한 모습입니다.

검량 범위 초과 워크플로

타겟 분석물이 사전 결정된 검량선 범위를 초과하여 검출되면 Intelligent Reflex 검량 범위 초과 워크플로를 사용하여 계산된 농도를 추정할 수 있습니다. 분석물질이 검량 범위를 초과하면 교차 오염이 없도록 먼저 블랭크를 주입합니다. 그런 다음, 감소된 주입량으로 시료를 재주입하여 검량선 범위 내로 다시 가져옵니다.

이 스크린샷은 정량 상한을 초과한 원래의 측정 보고로 인해 소프트웨어가 더 낮은 주입량으로 재주입을 추가하는 모습을 보여줍니다.

고속 스크리닝 워크플로

Intelligent Reflex 고속 스크리닝 워크플로는 추정 양성을 확인하는 데 사용됩니다. 이러한 워크플로는 생산성을 높이고 양성 시료의 예상 수가 적은 작업 목록의 시간을 줄여줍니다. 예를 들어, 법독성학 시료의 경우 대부분의 시료가 깨끗하고 양성 결과를 나타내는 시료의 비율이 낮을 것이라는 기대가 있을 수 있습니다. 고속 스크리닝 워크플로는 일반적으로 두 가지 수집 및 정량 분석법을 사용합니다. 이 시나리오에서 1단계 분석법은 빠르며 종종 급격한 그레디언트를 사용합니다. 이 빠른 분석법은 모든 시료를 빠르게 스크리닝하는 데 사용됩니다. 분석 결과 타겟 분석물이 확실하게 검출되면, 실제 확인을 위해 더 긴 분석법을 사용하여 해당 시료를 재분석합니다. 고속 스크리닝 워크플로 적용에 대해 자세히 알아보세요.

이 스크린샷은 추정 양성 반응이 검출된 후 작업 목록에 자동으로 확인 분석법이 삽입되는 모습을 보여줍니다.

표적 MS/MS 확인 워크플로

표적 MS/MS 확인 워크플로는 LC/Q-TOF 기기에 사용할 수 있으며 비표적 스크리닝 중에 의심스럽거나 존재하는 것으로 선별된 화합물을 확인합니다. 이 Intelligent Reflex 워크플로에는 두 가지 수집 및 정량 분석법이 사용됩니다. 1단계 분석법은 All Ions(DIA) 데이터를 사용하며, 2단계 분석법은 확인을 위해 MS/MS 데이터를 사용합니다.

이 스크린샷은 QC 및 블랭크 주입과 함께 표적 재주입이 실행 중인 작업 목록에 추가된 모습을 보여줍니다. 원래 생성된 작업 목록을 완료한 후 과학자가 수동으로 입력하지 않고 즉시 표적 재주입이 수행됩니다. 식품 매트릭스 중 농약을 스크리닝하는데 사용되는 이 워크플로에 대해 자세히 알아보세요.

반복 MS/MS 워크플로

Intelligent Reflex 반복 MS/MS 워크플로는 LC/Q-TOF에 의한 시료 또는 풀링한 QC의 철저한 특성 분석을 제공합니다. 사용자는 존재비가 더 높은 전구체를 반복적으로 제외함으로써 식별 신뢰도를 높일 수 있습니다. 예를 들어, 첫 번째 분석에서 전구체 A, B, C를 검출합니다. 두 번째 분석에서는 동일한 분석법을 사용하지만 A, B, C를 제외시킵니다. 두 번째 분석에서 전구체 D와 E가 검출되면 세 번째 분석에서는 사용자 지정 반복 횟수가 실행될 때까지 A, B, C, D 및 E를 제외시킵니다. 사용자는 시료 분석 중에 존재비가 높은 매트릭스 전구체가 선택되지 않도록 매트릭스 블랭크 반복을 시작할 수 있습니다.

Intelligent Reflex 워크플로에 대해 자세히 알아보세요.

다양한 유형의 Intelligent Reflex 워크플로를 살펴보세요

캐리오버 검출

캐리오버가 검출되면 시스템은 오염을 없애기 위해 블랭크를 주입합니다. LC/TQ 및 LC/Q-TOF 대상.

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검량 범위 초과

타겟 분석물이 검량선 범위를 초과하는 것으로 검출되면 시료의 용량을 줄여 다시 주입합니다. LC/TQ 및 LC/Q-TOF 대상.

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고속 스크리닝

모든 시료는 빠른 분석법으로 신속하게 스크리닝되며, 추정 양성 결과는 확인을 위해 더 긴 분석법으로 재분석됩니다. LC/TQ 및 LC/Q-TOF 대상.

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의심 물질 스크리닝/표적 MS/MS

비표적 스크리닝 중에 의심되거나 존재하는 것으로 선별된 화합물을 확인합니다. LC/Q-TOF 대상.

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반복 MS/MS

존재비가 높은 전구체를 반복적으로 제외하여 식별 신뢰도를 높입니다. LC/Q-TOF 대상.

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워크플로의 시작과 끝

분석법 개발 및 데이터 분석은 모든 분석 워크플로의 처음과 끝을 구성합니다.

분석법 최적화

MassHunter Optimizer 소프트웨어는 엔드 투 엔드 LC/MS/MS 분석법 개발, 최적화 및 QA/QC 배치를 위한 지능형 소프트웨어 알고리즘입니다. MassHunter 12의 일부인 Optimizer 도구를 통해 사용자는 완전 자동화 또는 반자동 방식으로 다중 반응 모니터링(MRM) 전이와 이온화원 파라미터를 최적화할 수 있습니다. 모듈식의 엔드 투 엔드 워크플로 접근 방식을 통해 사용자는 화학식 정보를 입력할 수 있으며, 이를 통해 각 화합물에 대해 최적화된 MRM transition과 전체 분석법에 대해 최적의 이온화원 파라미터를 얻을 수 있습니다.

지능형 최적화 도구를 사용하면 새로운 분석법을 처음부터 만들거나, 기존 분석법에 새로운 화합물을 추가하거나, 기존 분석법의 파라미터를 미세 조정하거나 검증할 수 있습니다. 워크플로가 완료된 후 사용자는 최적화 결과를 보고서 형식으로 검토할 수 있습니다. 21 CFR Part 11 규정에 따라 분석법에 대한 모든 변경 사항은 감사 가능한 방식으로 저장됩니다.

화합물 파라미터 이온화원 파라미터
충돌 에너지 캐필러리 및 노즐 전압
Fragmentor 전압 네뷸라이져 압력
전구체 이온과 생성 이온의 식별 가스 온도
가스 유량

단계별 비디오와 6475 e-book을 통해 MassHunter Method Optimizer 소프트웨어에 대해 자세히 알아보세요.

예를 들어, 이 이미지는 처음부터 완전히 최적화된 7가지 분석물질 표준 혼합물의 크로마토그램을 보여줍니다. 중성 분석물질의 화학식을 분석법 개발 인터페이스에 입력하면 가능한 [M+H]+ 또는 [M-H]- 전구 이온을 자동으로 계산합니다. 최적화 워크플로는 두 가지 주요 단계에서 자동으로 처리되었습니다. 먼저, MRM 최적화에는 전구체 fragmentor 전압, RT 측정(선택 사항), 생성 이온 선택, 그리고 MRM 충돌 에너지 전압이 포함되었습니다. 다음으로, 이온화원 최적화에는 건조 가스 온도, sheath 가스 온도, 캐필러리 전압, 네뷸라이져 압력, 건조 가스 유량, sheath 가스 유량, 그리고 노즐 전압이 포함되었습니다.

이 MassHunter Optimizer 포스터를 통해 LC/MS/MS 분석법 개발, 최적화 및 QA/QC 배치를 위한 전체 워크플로를 자세히 알아보세요.

Agilent University에서 MassHunter Optimizer 및 소스 최적화 도구를 다루는 교육 과정을 예약하세요.

피크 적분을 위한 AI 도구

MassHunter 소프트웨어의 AI 피크 적분 도구는 데이터 분석 과정에서 수동 피크 검출 및 적분을 자동화합니다. 머신러닝 모델은 사용자의 일반적인 데이터 분석 워크플로 중에 수동 적분 이벤트를 관찰하여 맞춤 학습됩니다. 그런 다음 수동 피크 적분을 적응형 AI 보조 피크 검출 및 적분으로 대체합니다.

프탈레이트의 GC/MS 분석을 위한 AI 피크 적분에 사용할 수 있습니다.