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如何看懂质谱图
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如何看懂质谱图
质谱图是质谱分析的核心数据呈现形式,通过离子质荷比(m/z)与信号强度的二维坐标展示样品组成信息。要系统掌握如何看懂质谱图,首先需要理解其基本构成要素:横坐标代表质荷比(mass-to-charge ratio),反映离子的质量与电荷数关系;纵坐标为相对丰度(relative abundance),表示离子信号的强度,通常以基峰(zuì高强度峰)归一化为100%。在解析过程中需重点关注分子离子峰(M+或M-)、同位素峰分布模式以及特征碎片峰这三类关键信号。分子离子峰直接对应完整分子的质量,其m/z值可用于初步推算分子量;同位素峰簇(如[ M ]⁺、[ M+1 ]⁺、[ M+2 ]⁺)的强度比能反映元素组成特征,特别是含Cl/Br/Si等元素的化合物会呈现显著的同位素分布;而碎片峰则源于分子离子在电离过程中的裂解,通过分析其质量差可推断分子结构单元。对于高分辨质谱图(HRMS),还需关注实测m/z值与理论值的偏差(通常以ppm表示),该数据能jīngquè确定元素组成。现代质谱仪如Orbitrap或TOF的质量精度可达1-5 ppm,具体费用需要根据实验需求和样品情况来确定。在解析复杂样品时,需结合色谱保留时间(LC-MS/GC-MS)和串联质谱(MS/MS)数据,通过母离子-子离子关系构建裂解途径。值得注意的是,基质效应、离子抑制等干扰因素可能导致信号失真,因此在如何看懂质谱图时需要评估数据采集条件的合理性。
质谱图的解析深度取决于仪器类型和分析目的。在低分辨质谱中,需重点识别特征质量数的整数部分,如小分子药物检测中m/z 304可能对应某活性成分的分子离子。而高分辨质谱则能区分质量数相近的化合物,例如区分C18H27NO3(理论m/z 305.1991)和C17H25O4(理论m/z 305.1753)。对于蛋白zhìzǔxué数据,如何看懂质谱图需掌握de novo测序原理,通过相邻b/y离子系列的质量差推导氨基酸序列。现代质谱软件如MaxQuant、Proteome Discoverer已实现自动化峰识别,但人工验证仍bùkěhuòquē,特别是对低丰度信号或共洗脱峰的解析。
在代谢组学应用中,如何看懂质谱图需要结合质谱数据库(如HMDB、MassBank)进行匹配。二级质谱图中的中性丢失特征具有重要诊断价值,例如m/z 79的丢失提示磷酸基团,m/z 162可能对应己糖单元。对于非靶向分析,需建立系统化的峰提取流程:首先通过总离子流图(TIC)评估数据质量,接着提取特征峰(通常信噪比>3),zuì后通过保留时间对齐和峰面积归一化进行定量比较。稳定同位素标记实验(如SILAC、13C标记)产生的质量偏移峰是验证代谢通路的有效工具。
常见问题:
Q1. 如何区分质谱图中的基质干扰峰与真实分析物信号?
A:可通过空白对照实验排除基质峰,真实分析物应满足:①在样品组中信号强度显著高于空白对照(通常≥3倍);②具有合理的色谱峰形(对称因子0.8-1.2);③在MS/MS中产生符合逻辑的碎片离子。采用动态背景扣除(DBS)算法也能有效降低基质干扰。
Q2. 高分辨质谱图中出现多个同位素峰时,如何确定哪个是单同位素峰?
A:可通过同位素分布模拟软件(如IsotopePattern)预测理论分布,单同位素峰应满足:①在低质量端具有zuì高丰度(对轻元素组成的分子);②其m/z值与元素组成计算值偏差在仪器精度范围内;③对于含Br/Cl的化合物,需结合特征同位素峰簇强度比(如Br的[M]:[M+2]≈1:1)综合判断。
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文献和实验hj841023 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/224514928?report=genbank&log$=seqview&from=11637691&to=11820525 刚开始着手实验前期工作,有很多不懂的,请教论坛里各位高手,如何看懂GenBank里的ATM基因DNA序列,以上是相关链接。谢谢各位指教了。:) freecell 请参考这个帖子: http
——找差异分子案例实践——数据库,解决如何看懂别人上传的数据集。 本期有几个思考问题: 为什么别人要上传自己的实验芯片数据? 为什么有些上传的数据集未见其对应的发表文章? 不怕自己的实验数据外泄吗? 内容来源:freescience,经其授权转载 配图来源:网络
当你着手去做代谢组学的时候才能体会什么是无助!三大组学,哪个分析难度最高、水最深?小编认为非代谢组学莫属。为什么? 基因/转录组=测核苷酸排列,4 种核苷酸组成;蛋白组=测氨基酸排列,20 种氨基酸组成;代谢组=测核苷酸+氨基酸+糖+有机酸+脂类等组成,每一类都有 N 种。 分析化学没学好?色谱玩不溜?原始图谱不会看?算法不太懂?如果是这种情况,可能连代谢组学的门都难摸到。代谢组学做得好的平台,基本都是有 N 年分析化学经验的大牛。对于生物领域研究的老师,也许我们并不需要过分关注检测
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