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免疫算法用于复杂样品的GC-MS快速分析
  • ISSN号:0251-0790
  • 期刊名称:《高等学校化学学报》
  • 时间:0
  • 分类:O652[理学—分析化学;理学—化学]
  • 作者机构:[1]南开大学化学学院分析科学研究中心,天津300071
  • 相关基金:国家自然科学基金(批准号:21175074)资助
中文摘要:

建立了一种基于免疫算法的复杂样品气相色谱-质谱联用(GC-MS)快速分析方法,该方法采用快速温度程序测定复杂样品的GC-MS信号,再通过快速解析得到各组分的信息.计算过程中,采用各种可能存在于混合物中的组分质谱作为算法的输入,按照保留时间的顺序逐一对重叠的质谱信号进行解析,得到各组分的色谱信息.对于混合物中实际存在的组分可得到该组分的色谱流出曲线,而对于混合物中不存在的组分所得色谱流出曲线几乎为零.采用所建立的方法对含有16个组分的有机磷农药混合物进行了分析,在保留时间10 min内得到了所有组分的色谱信息.

英文摘要:

Immune algorithm (IA) has been proved to be an efficient tool for extracting the information of the components from overlapping signals. Based on IA, a method for rapid analysis of mixture samples via gas chromatography-mass spectrometry(GC-MS) was developed. In the method, the measurement of GC-MS was achieved with a very fast temperature program, and then IA was adopted to obtain the information of each com- ponent in the overlapping signal. Taking the mass spectra of all the possible components as the input of the al- gorithm, the concentration of each component at each retention time can be obtained. The concentrations of all the retention times form the chromatographic profiles of the components. Owing to the character of IA, the ex- tracted concentration for the components that does not really exist in the sample will be zero. GC-MS data of 16-organophosphorus pesticides mixture was investigated by the method. The results show that the chromato- graphic information of all the components can be extracted from the overlapping signal eluted in 10 min.

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期刊信息
  • 《高等学校化学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:吉林大学 南开大学
  • 主编:周其凤
  • 地址:吉林大学南胡校区
  • 邮编:130012
  • 邮箱:cjcu@jlu.edu.cn
  • 电话:0431-88499216
  • 国际标准刊号:ISSN:0251-0790
  • 国内统一刊号:ISSN:22-1131/O6
  • 邮发代号:12-40
  • 获奖情况:
  • 首届及第二届国家期刊奖,连续两届“百种中国杰出学术期刊”,中国期刊方阵“双高”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国科学引文索引(扩展库),日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:50676