3.2.5质谱谱图数据库
质谱数据分析资源
质谱数据分析资源在当今科学研究和医学诊断领域,质谱数据分析资源在发现新药物、研究蛋白质结构以及诊断疾病等方面起着重要作用。
质谱是一种广泛应用的分析技术,能够对样品中的分子进行鉴定和定量。
为了有效地进行质谱数据分析,研究人员和实验室需要合适的资源和工具。
1. 质谱数据库质谱数据库是质谱数据分析的宝贵资源之一。
这些数据库包含了大量的质谱数据和相关信息,可以帮助研究人员对未知样品进行鉴定和定量分析。
一些知名的质谱数据库包括PubChem、MassBank、METLIN等。
这些数据库提供了广泛的化合物信息,包括质谱图、碎片图谱、化合物标识等。
研究人员可以通过比对实验数据和数据库中的信息来确定样品中的化合物。
2. 质谱数据处理软件质谱数据处理软件是质谱数据分析的核心工具。
这些软件能够对原始质谱数据进行预处理、去噪、峰识别和峰归一化等操作,提取有用的信息。
同时,它们还能对质谱图谱进行解析、比对和分析,帮助研究人员对化合物进行鉴定和定量分析。
一些常用的质谱数据处理软件包括MassHunter、XCMS、MzMine等。
3. 质谱仪器和设备质谱仪器和设备是进行质谱数据分析的必备工具。
质谱仪器通过将样品离子化,然后通过电场或磁场进行分离和测定。
不同类型的质谱仪器包括质谱质谱仪(MS/MS)、液相色谱质谱仪(LC-MS)、气相色谱质谱仪(GC-MS)等。
这些仪器能够提供高灵敏度的质谱数据,并可以进行多种分析技术,包括质谱成像、蛋白质组学和代谢组学等。
4. 质谱数据分析方法质谱数据分析方法是进行质谱数据分析的基础。
这些方法包括质谱谱库搜索、化合物标识、定量分析、统计分析等。
研究人员需要了解和掌握这些方法,才能有效地进行质谱数据分析。
此外,还有一些新的质谱数据分析方法在不断地发展和改进,如基于机器学习的质谱数据分析和质谱成像技术等。
5. 数据共享和交流平台为了促进质谱数据分析的发展和研究成果的共享,建立数据共享和交流平台非常重要。
化学行业免费的谱图数据库18个
化学专业免费的谱图数据库18个1、【名称】ChemExper化学品目录CDD (包括MSDS、5000张红外谱图)【资源简介】The database contains currently more than 70 000 chemicals, 16000 MSDS, 5000 IR spectra and more than 20 suppliers. It is the only chemical database that lets you SUBMIT your own data! 【检索途径】You can find a chemical by its molecular formula, IUPAC name, common name, CAS number, catalog number, substructure or physical characteristics【地址】http://www.chemexper.be/【名称】 (NMR谱图数据库及NMR谱图预测)【资源简介】This is a web-based approach implementing a new java applet that enables to assign a chemical structure to the corresponding NMR spectrum by simply drawing lines between atoms and automatically characterized signals.This NMR predictor allows to predict the spectrum from the chemical structure based on Spinus (Structure-based Predictions In NUclear magnetic resonance Spectroscopy), which is an on-going project for the development of structure-based tools for fast prediction of NMR spectra developed by Gasteiger (http://www2.chemie.uni-erlangen.de/services/spinus/index.html). SPINUS - WEB currently accepts molecular structures via a Java molecular editor, and estimates 1H NMR chemical shifts.【地址】/2、【名称】BioMagResBank (BMRB): 多肽、蛋白质、核酸等的核磁共振数据存储库【资源简介】IntroductionBioMagResBank (BMRB) is the publicly-accessible depository for NMR results from peptides, proteins, and nucleic acids recognized by the International Society of Magnetic Resonance and by the IUPAC-IUBMB-IUPAB Inter-Union Task Group on the Standardization of Data Bases of Protein and Nucleic Acid Structures Determined by NMR Spectroscopy. In addition, BMRB provides reference information and maintains a collection of NMR pulse sequences and computer software for biomolecular NMR. Access to data in BMRB is free directly from its web site (URL ) and ftp site () and will remain so as public funding permits. The concept of a biomolecular NMR data bank developed under a five-year research grant awarded to the University of Wisconsin-Madison from the National Library of Medicine, National Institutes of Health. This grant was phased out after that period, and a Request for Applications was issued by the NIH for future support of this activity. BMRB at t he University of Wisconsin-Madison won this competition, has been supported since 1 September 1996 by the National Library of Medicine, NIH under grant 1 P41 LM05799. The current award for five years expires on 31 August 2004.AimsIn collaboration with the Protein Data Bank (PDB, Brookhaven National Laboratories) and Nucleic Acid Data Bank (NDB, Rutgers University), BMRB aims to develop into the collection site for structural NMR data in proteins and nucleic acids. Steps are being taken at BMRB to achieve this capability, which will include transmission of all relevant data to the PDB and NDB collections. In addition, BMRB has the goal of archiving NMR-specific data including assigned chemical shifts, J-couplings, relaxation rates, and chemical information derived from NMR investigations (for example, hydrogen exchange rates and pKa values). In developing these collections BMRB intends to be responsive to the needs and priorities of the scientific community. The operating policy at BMRB is monitored and shaped by its Advisory Board which meets once each year to review progress and set priorities. The Advisory Board is composed ofrepresentatives from laboratories that originate and/or use data within the BMRB p urview.【地址】/3、【名称】NIST Chemistry WebBook【资源简介】The November 1998 release of The NIST WebBook is the fifth edition of the NIST Chemistry WebBook. It contains thermochemical data for over 5000 organic and small inorganic compounds, reaction thermochemistry data for over 8000 reactions, IR spectra for over 5000 compounds, mass spectra for over 10,000 compounds, electronic / vibrational spectra for over 3000 compounds, constants ofdiatomic molecules (spectroscopic data) for over 600 compounds, Ion energetics data for over 14,000 compounds, and thermophysical property data for 16 fluids There are many avenues for searching the database. Structures are given for most species, as well as common and commercial names.【检索途径】Formula NamePartial formulaCAS registry numberStructure basedIon energeticsVibrational and electronic spectraMolecular weightAuthor【地址】/chemistry4、【名称】粉末衍射模式数据库PowBase (Powder Patterns Database)【资源简介】PowBase is a "minimum database" of constant wavelength powder patterns. The data files (zipped) contain either a CIF file or a .dat file (the latter can be viewed by WinPLOTR, option INSTRM=0).The search output produces entry numbers with hyperlink to the raw data (zipped files), the formula, wavelength, a comment, and a reference with email address. Some pertinent hyperlinks may be added, and also a VRML 3D view, sometimes.【地址】http://sdpd.univ-lemans.fr/powbase/5、【名称】上海有机化学所:化学数据库【资源简介】上海有机化学研究所的化学专业数据库由多个数据库组成,注册后可免费使用。
质谱谱图解析
3. 根据分子离子峰的同位素丰度,未知物含有2-3个O及5-6个C,分子 量为126的合理化学式只有三个:C5H2O4,C6H6O3,C7H10O2,由以 上判断,最有可能的化学式为C6H6O3
4. 根据C6H6O3计算环加双键值为4
至此,可排出可能的ห้องสมุดไป่ตู้构为呋喃甲酸甲酯,但无法确定是哪个异构体。 这两个异构体都能产生谱图中的重要峰
若有高分辨质谱数据,即可直接获得m/z 67,m/z 95的元素组成,使 解析大为简化
最后,还要合成这两个异构体,再根据这两个异构体的质谱图和色谱 保留时间最终确定未知物结构
两种异构体产生谱图中重要峰的途径如下:
例 12
这是一张由植物中提取的一种成分的质谱图,应用化学电离技术获得分 子量为151,由同位素丰度得到该分子元素组成为C9H13NO
7. 未知物化学式比色酮和香豆素多了一个O,即多一个羟基
8. 天然的色酮及香豆素衍生物类化合物中,取代基多位于A环:
9. 由香豆素及色酮的质谱图可看到两者都发生消除反应,失去[CO],产生 [M-28]碎片离子,但只有色酮发生失去乙炔的消除反应,产生[M-26]碎片 离子,而香豆素不发生这种反应
10. 未知物的谱图中只有[M-28]的碎片峰(m/z 118),而没有[M-26]的 碎片峰(m/z 120),因此排除了羟基色酮的可能
1. 未知物谱图中质量数最高的峰是m/z 254(偶数),与m/z 226相差28 u,为失去合理中性物,因此认定m/z 254为分子离子峰
2. 由m/z 254离子的元素组成C15H10O4计算其环加双键值为11 3. 分子离子峰为基峰环加双键值为11可产生[M-28]+显著碎片峰,具有
药物分析中的质谱谱库建立与应用
药物分析中的质谱谱库建立与应用质谱谱库在药物分析领域扮演着重要的角色。
它是由一系列已知化合物的实验质谱数据组成的数据库,可以用于分析未知样品中的化合物成分。
本文将探讨质谱谱库的建立过程和在药物分析中的应用。
一、质谱谱库的建立过程质谱谱库的建立过程主要包括以下几个步骤:1. 数据采集:采集已知化合物的质谱数据。
可以通过质谱仪器进行实验,在一定的质谱条件下得到化合物的质谱图。
2. 数据处理:对采集到的质谱数据进行处理,包括质谱图的峰提取、质谱峰的峰面积计算等。
同时,还需要对质谱数据进行归一化处理,使不同仪器、不同实验条件下的质谱数据具有可比性。
3. 数据存储:将处理后的质谱数据存储到数据库中。
可以使用各种数据库管理系统进行数据的存储和管理,以便后续的查询和应用。
4. 数据验证:通过与已知化合物对比,验证质谱数据的准确性和可靠性。
可以使用质谱图的相似度计算方法来评估未知样品和已知化合物之间的相似程度。
二、质谱谱库的应用质谱谱库在药物分析中有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域:1. 药物成分鉴定:通过与质谱谱库中已知化合物的比对,可以确定药物中的各种成分。
对于复杂的样品,可以通过质谱谱库的检索功能,快速找到目标化合物。
2. 药物代谢物分析:质谱谱库可以用于鉴定药物代谢产物,并帮助研究人员了解药物在人体内的代谢途径和代谢产物的结构。
3. 药物质量控制:通过与质谱谱库中的标准质谱数据进行比对,可以对药物的质量进行评估和监控。
同时,质谱谱库还可以用于检测药物中的杂质或不良反应产物。
4. 新药物开发:质谱谱库可以辅助新药物的开发和研究。
通过与质谱谱库中已知化合物的比对,可以评估新药物的结构与已知药物类似性,并判断其可能的活性。
5. 毒理学研究:质谱谱库可以用于毒理学研究中的代谢产物鉴定。
通过分析药物代谢产物的质谱数据,可以了解毒物在人体内的代谢途径和毒性产物的结构。
三、质谱谱库的发展趋势随着科学技术的不断进步,质谱谱库的建立和应用也在不断发展。
安捷伦质谱数据提取
安捷伦质谱数据提取1.引言1.1 概述概述部分的内容可以围绕着安捷伦质谱数据提取的背景和重要性展开。
下面是一种可能的写作方式:概述:质谱数据提取是一种关键的分析技术,广泛应用于化学、生物、环境等领域。
在各个领域的研究中,仪器设备的选择和数据处理的技术都起着至关重要的作用。
安捷伦(Agilent)作为一个知名的科学仪器供应商,其质谱仪在质谱数据提取方面具有广泛应用的优势。
质谱数据提取是指通过使用质谱仪仪器,从样品中获取并解读质谱数据的过程。
质谱数据包含了样品中化合物的质荷比、相对丰度等信息,能够为化合物的鉴定和定量提供重要依据。
在过去的几十年中,通过不断创新和技术提升,质谱仪已经成为分析化学领域中最重要的分析工具之一。
安捷伦质谱数据提取的方法具有高灵敏度、高分辨率、高重复性和快速分析速度的特点。
安捷伦公司通过不断改进仪器硬件和软件算法,提高了质谱信号的采集效率和分析精度。
同时,安捷伦还开发了一系列数据处理软件,使用户能够更加方便地提取并解读质谱数据。
本文将详细介绍安捷伦质谱数据提取的两种主要方法。
方法一主要基于质谱仪的硬件改进,通过提高质谱信号的采集效率和分辨率,实现对样品中化合物的准确鉴定。
方法二则着重于安捷伦质谱仪的软件算法,通过自动化处理和数据分析,提高质谱数据的处理速度和准确性。
在接下来的正文中,我们将详细介绍这两种方法的原理、优势和应用案例。
同时,我们还将探讨目前面临的挑战和未来的发展方向。
通过深入了解安捷伦质谱数据提取技术的特点和应用领域,读者将能够更好地应用该技术解决实际问题,推动科学研究和工业应用的发展。
1.2 文章结构文章结构本文主要介绍了安捷伦质谱数据提取的方法。
文章分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分首先概述了质谱数据的重要性和应用,以及当前质谱数据提取的挑战。
接着介绍了文章的结构,包括引言、正文和结论三个部分的内容。
正文部分分为两个小节,分别介绍了质谱数据提取的两种方法。
质谱数据分析资源
质谱数据分析资源1 数据库(1)蛋白质序列数据库://sites/entrez?db=Protein/IPI/IPIhelp.html(2)实验数据:/pride/startBrowse.do/OPD///data.jspAdipose Proteome Database: http://proteome.biochem.mpg.de/adipoOrganellar Map Database: http://proteome.biochem.mpg.de/ormd/Body Fluid Database - Seminal: http://proteome.biochem.mpg.de/seminal/Body Fluid Database - Tear: http://proteome.biochem.mpg.de/tear/Body Fluid Database - Urinary: http://proteome.biochem.mpg.de/urine/Red Blood Cell Database: http://proteome.biochem.mpg.de/rbc/2 数据分析工具(1)蛋白质组专家系统:/tools/ 提供的工具链接:Aldente:利用PMF数据鉴定蛋白质,使用了Hough变换来处理图谱,对图谱进行再校正和异常值排除。
提供单机版下载。
FindMod:利用PMF数据鉴定蛋白质中存在的修饰,考虑的修饰是Swiss-Prot数据库中包含的注释。
FindPept:利用PMF数据鉴定蛋白质,处理非特异性酶切的数据,考虑了化学修饰,翻译后修饰等因素。
GlycoMod:利用PMF数据预测蛋白质中可能发生的糖基化修饰,鉴定糖肽。
Mascot:商业化的数据库搜索软件,提供PMF搜库,PFF搜库以及混合搜库的功能,网站有大量的背景知识介绍。
网址为:/。
PepMAPPER:PMF数据搜索软件。
nist标准质谱数据库
nist标准质谱数据库NIST标准质谱数据库。
NIST标准质谱数据库(NIST MS库)是由美国国家标准与技术研究院(NIST)开发的一套用于质谱数据分析的标准参考库。
该数据库收集了大量化合物的质谱数据,为科学家、化学家、药学家和环境科学家等提供了重要的参考信息。
NIST MS 库的建立旨在帮助用户识别和鉴定未知化合物,推动科学研究和工业应用的发展。
NIST MS库包含了各种类型的质谱数据,涵盖了不同化合物的碎片图谱、质谱谱图和质谱库等信息。
用户可以通过查询该数据库来获取化合物的质谱信息,从而进行化合物的鉴定和结构分析。
此外,NIST MS库还提供了丰富的质谱数据比对工具,帮助用户快速准确地分析和解释实验数据。
NIST MS库的应用领域非常广泛,主要包括但不限于以下几个方面:1. 化合物鉴定与结构分析,科学家可以通过NIST MS库快速准确地识别未知化合物的质谱信息,从而确定其分子结构和化学性质。
2. 药物研发与药物分析,药学家可以利用NIST MS库对药物进行质谱分析,帮助药物研发和药物质量控制。
3. 环境污染物分析,环境科学家可以利用NIST MS库对环境样品中的有机污染物进行质谱鉴定和定量分析,从而评估环境污染程度和影响。
4. 食品安全与质量控制,食品科学家可以利用NIST MS库对食品中的添加剂、农药残留和食品成分进行质谱分析,保障食品安全和质量。
总的来说,NIST MS库是一套非常重要的质谱数据库,为科学研究和工业应用提供了强大的支持。
通过利用NIST MS库,用户可以快速准确地获取化合物的质谱信息,推动科学研究和技术创新的发展。
希望NIST MS库能够继续完善和更新,为广大用户提供更加全面和可靠的质谱数据服务。
数据库的建立
气相色谱-质谱联用(MS)谱图数据库的建立一、 质谱图数据库建立的意义一次质谱实验可产生大量的质谱数据,而且目前自然界中已知的化合物有数十万种,所以用人工方式鉴别位置化合物的种类和结构比较困难,有必要用计算机辅助分析来代替人工的鉴别方式。
试图用计算机技术鉴别低分辨质谱的最早尝试是由Abrahams 和Stenhager 提出的。
考虑到理论方法遇到的困难和统计方法的缺点,许多学者认识到将未知谱同已知谱进行比较是一个成功的鉴别化合的方法。
这一方法有两个优点:它仅用低分辩质谱法去鉴别一种完全位置的化合物;它是一种简单的方法,不需要质谱方面的理论只是。
质谱库检索技术正是应这种要求产生的,这种技术的实现首先需要建立质谱数据库。
二、 GC-MS 质谱图数据库的结构所要建立的质谱数据库数据来自NIST 05谱库,共包含163198个不同化合物的谱图,每张谱图都提供了化合物名称、分子式、CAS 登记号、二维联结表等信息。
质谱库由INDEX1,INDEX2和MAINLAB 三个文件组成。
INDEX1存储谱图的十强峰、元素及分子量信息。
INDEX2存储ID 号、CAS 号和分子式信息,MAINLAB 文件存储谱库中谱图的数据信息。
1、 INDEX1的结构INDEX1中ID 为化合物的特征识别号,MWT 为化合物的分子量,ELE 为化合物的元素信息,1210,,,M M M 为化合物的十强峰,Point1为化合物的谱图数据在MAINLAB 中的存储位置。
INDEX1文件由163198个记录组成,每个记录的大小为32字节。
下面是一个记录的存储结构:Struct INDEX1{long ID; // 化合物的ID 号 short MWT; // 化合物的分子量short ELE; // 化合物的元素信息short M1; // 化合物的第1强峰short M2; // 化合物的第2强峰short M10; // 化合物的第10强峰long Point1; // 该化合物的质谱数据在MAINLAB文件中的存储地址};INDEX1中的ELE存储了化合物的元素信息,用户可以通过输入元素信息来缩小检索范围。
质谱数据分析2014
• Usually, only a fraction of the proteins synthesized can be detected in a proteomics experiment, whereas the expression of ALL genes can be monitored in a whole-genome
• 最后一个R的质量多加了18,这是因为我们写在下面的是残基的分子量。
肽和肽键
质量排列
• 把所有多肽的分子量排序。
质量纹
• 如此,质谱图上的质量就可以与多肽上的质量相匹配。
http://www.absoluteastronom /topics/Peptide_mass_fi ngerprinting
质量纹
• 这就是多肽质量纹(PMF)的最基础的思路。质量纹算法成立的基础,在于酶切的特异性以及多肽离子质 量的精确测定
• 问题?
PMF中的问题
• 第一个问题:质量相近的多肽怎么处理?
• 在现实的蛋白数据库中,多肽的数量是很庞大的。这里面难保不会有质量非常相近的多肽。这样,就造成 了质谱图上的一个峰可能匹配不止一个多肽,于是我们就难以知晓这张质谱图究竟代表哪个蛋白。
From Yogita Mantri & Arvind Gopu’s presentation in 2003
array experiment.
蛋白质组学研究的目标
• 蛋白质鉴定 • 蛋白质特性-如翻译后修饰 • 蛋白质定量-相对定量、绝对定量 • 样品间比较
• 定性-不同样品间含有的蛋白类型的差异 • 定量-不同样品间含有的蛋白浓度/含量的差异 • 翻译后修饰-不同样品间是否存在不同的翻译后修饰形式
质谱网站
质谱, 网站, 大搜罗The NIST Chemistry WebBook (免费)/chemistryNetSci的计算化学软件目录/Resources/Software/The Encyclopedia of Mass Spectrometry/inca/publications/store/6/2/1/4/1/1/...Internet Resources for Mass Spectrometry(Internet质谱资源介绍) (免费) /articles/jms_intres.pdfSDBS: NIMC有机物谱图库,*** (免费)http://www.aist.go.jp/RIODB/SDBS/menu-e.htmlAnnual Workshop on SIMS/Bio-Rad推出可检索80万张谱图的Internet版数据库(03-09-2004) /Spy/basehtml/SpyH/1,1181,4-1-...European Journal of Mass Spectrometry (EJMS) (免费,摘要)/ems.htmlCritical Reviews in Analytical Chemistry (免费,摘要)/ejournals/issues/issue_years.asp?...HighChem, Ltd. (质谱软件)/ (Mass Spectrometry's web address)/International Journal of Mass Spectrometry (Former title: International Journal of Mass Spectrometry and Ion Processes)(免费,摘要)/locate/ijmsipIntroduction to Organic Chemistry, Revised Printing, 4/E/catalog/academic/product/0,4096,0139... /cinf/milne.htmElectrospray Mass Spectrometry at the University of Leeds/Facil/mass.htmJEOL USA, Inc. 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(质谱仪和气相色谱服务商)/Shula Levin's Homepage of HPLC and LC-MS Since 1997 (HPLC, LC/MS和IR相关教学资料和网络资源链接)/Spectroscopy Letters (免费,摘要)/servlet/product/productid/SLSPEX CertiPrep, Inc.样品制备仪器和标准参考物质(元素溶液)目录及MSDS/crmmain/msds/msds.htmThe Analyst (免费,目录)/is/journals/current/analyst/about.htmThe Complex Carbohydrate Research Center (复杂碳水化合物研究中心)/The LC/MS Home Page & The LC/MS Bookstore 液相色谱法/质谱法) /TIMS List热电离质谱学)/archives/tims-l.htmlUsenet Mass Spectrometry Newsgroup (质谱学) (免费)/stms/Waters Corporation (高效液相色谱、质谱)/Wiley Registry of Mass Spectral Data, 7th Edition (质谱数据库) /html/wap-pr.htm爱尔兰质谱学会(IMSS)http://www.imss.ie/index.htm澳大利亚分离科学研究中心(ACROSS).au/澳大利亚墨尔本大学:化学学院.au/澳大利亚与新西兰质谱学会(ANZSMS).au/anzsms/比利时安特卫普大学化学系http://sch-www.uia.ac.be/en/index.html比利时根特大学:毒物学实验室http://allserv.rug.ac.be/~wlambert/表面科学常用缩略语及相关解释词汇目录/tech/list.html表面科学建模、分析和可视化软件与数据库指南(部分免费)/software.html#1波兰质谱学会(PMSS)http://ptsm.ibch.poznan.pl/PTSM_main.htm德国University of Erlangen-Nuremberg计算机化学中心:Johann Gasteiger教授http://www.chemie.uni-erlangen.de/gasteiger/德国柏林技术大学化学学院有机化学系:Schwarz的研究小组http://www.chem.tu-berlin.de/AK-Schwarz/第16届国际质谱学大会(16th IMSC)(2003-08-31)/17届国际质谱学大会(2006-08-27)/第19届阿撒拉墨质谱会议-生物分子相互作用:蛋白质复合物的鉴定与特征描述(2003-10-17)/confAsilomar2003.php第20届法国质谱学会议(2003-09-16)http://amsterdam.ipbs.fr/20jfsm/anglais/home.htm第6届健康与生命科学领域分子与细胞蛋白质组学质谱国际大会(2003-08-24)/symposium/分析技术描述(Evans Analytical Group相关专业分析技术的教材,检测极限列表和几种分析仪器优缺点对比)/tech.htm分子反应动力学国家重点实验室中国科学院化学研究所http://159.226.64.133/复杂碳水化合物谱图库(Proton NMR、GC-EIMS) (免费)/web/specdb/specdbframe.html国际质谱学会(IMSS)http://www.imss.nl/荷兰Twente大学:Nico N. M. Nibbering教授的研究小组(质谱)http://smct.ct.utwente.nl/people/nicon/nicon.html荷兰质谱学会(NVMS)http://www.denvms.nl/加拿大曼尼托巴大学物理学与天文学系Kenneth G. Standing教授(质谱)http://www.physics.umanitoba.ca/people/faculty/standing.html检索质谱文献库Mass Spectrometry Bulletin/is/database/msbhome.htm链接部分国家的质谱学会/esms/ESMSlink.htm美国爱荷华州立大学化学系:R. S. Houk教授的研究组(无机质谱)/faculty/Robert_Houk/homepage.htm...美国东北大学Barnett研究中心:Barry L. Karger教授的研究小组/KargerRG/美国范德比尔特大学:质谱研究中心(Mass Spectrometry Research Center (MSRC) at the Vanderbilt University Medical Center in Nashville)/美国佛罗里达州立大学化学与生物化学系:Alan G. Marshall教授的研究小组/faculty/marshall.htm美国加利福尼亚大学欧文分校化学系:Barbara J. Finlayson-Pitts教授的研究小组/people/faculty/bjfinlay/美国加州理工学院化学系:Jesse L. Beauchamp教授的研究小组/美国洛克菲勒大学质谱学与气体离子化学实验室:Brian T. Chait教授/research/abstract.php?id=18美国马里兰大学化学与生物化学系:Catherine C. Fenselau教授的研究小组(生物质谱) /biochem/fenselau/index.html美国史蒂文斯理工学院化学与化学生物学系:A. K. Ganguly教授(合成有机化学) /chem_chembio/People/Faculty/A...美国学术性质谱网站链接导航/index/referenc/academicsites.html美国印第安那大学:Hites分析环境化学实验室/~hiteslab/美国犹他大学化学系:Peter B. Armentrout教授的研究小组/faculty/armentrout/armentrout.html美国质谱学会(ASMS, American Association for Mass Spectrometry)/南非质谱协会(SAAMS)http://www.saams.up.ac.za/欧洲质谱学会(ESMS)/esms/岛津公司:Koichi Tanaka (2002年诺贝尔化学奖获得者)/about/nobel/***高纯度化学研究所http://www1m.mesh.ne.jp/kojundo/e/index.htm***质谱学会(MSSJ)http://www.mssj.jp/瑞典质谱学会(SMSS)http://www.smss.uu.se/瑞士质谱组(SGMS)http://www.sgms.ch/生物技术中的质谱仪器相关资源/以色列巴依兰大学:化学系http://www.biu.ac.il/ESC/ch/印度质谱学会(ISMAS)/英国表面分析论坛英国伦敦大学比克贝克学院生物与化学学院:分析科学研究小组/~chm_tgc/英国曼彻斯特理工大学化学系:J. Philip Day的研究小组/people/academic/jpd.html英国质谱学会(BMSS)/index.html质谱:Mass Spectrometry Database,American Academy of Forensic Sciences (免费) http://www.ualberta.ca/~gjones/mslib.htm质谱资源: Mass Spectrometry Internet Resources FAQ/~kmurray/mass-spec-resource...质谱资源导航(Mass Spectrometry Links)/cooks/MS%20Links.htmAdvanced Chemistry Development (ACD)/。
如何检索化合物的波谱数据
一、直接登录网站,地址:
/chemistry/二、登录网站直接输入NIST的 Chemistry Web Book,再搜索即可。
NIST的Chemistry Web Book介绍
美国国家标准与技术研究院NIST的基于Web的物性数 据库 Chemistry Web Book可以看作是NIST的标准参考 数据库Standard Reference Data中一部分与化学有关 的数据库的Web版本,可通过分子式检索、化学名检索、 CAS 登录号检索、离子能检索、电子亲和力检索、质 子亲和力检索、酸度检索、表面活化能检索、振动能检 索、电子能级别检索、结构检索、分子量检索和作者检 索等方法,得到气相热化学数据、浓缩相热化学数据、 相变数据、反应热化学数据、气相离子能数据、离子聚 合数据、气相IR色谱、质谱、UV/Vis色谱、振动及电子 色谱等。
输入一个ethanol试试吧
点击“查看谱图”
3
化合物谱图数据库查询系统
登录方法
一、直接登录网站,地址: /cdb再搜索即可。
化合物谱图数据库查询系统介绍
该图谱资源库在搭建分析测试技术体系框架的基础 上,设计了图谱资源数据库的基本架构和功能,通 过搜索引擎,由化合物的分子式、分子量、中英文 名称、CAS号码、CDB编号等信息可在数据库中检索 到该化合物的红外、紫外、质谱及核磁等各种谱图 及分子结构。 能够容纳大约10万张谱图,目前已有320个化合物的 标准红外图进入数据库。该网站对公众免费开放。
Spectra online Galactic主页
登陆可选择”demo”方式,如图下:
登陆后到搜索界面:
DEMO MODE的四种检索方式
以搜索天然产物“吗啡”为例进行搜索:
麻黄素
麻黄碱麻黄素和麻黄碱是同义词,已合并。
麻黄碱,学名(1R,2S)-2-甲氨基-苯丙烷-1-醇,存在多种立体异构体,是一种生物碱。
分子式C10H15NO。
存在于多种麻黄属植物中,中草药麻黄的主要成分。
无色挥发性液体。
可以水蒸气蒸馏。
常用其盐酸盐。
目录1理化性质2光谱图2.1 红外光谱2.2 质谱图3作用与用途4药物信息5物质毒性6合成方法7天然来源8管制规定9化学检测方法1理化性质外观性状:蜡状固体或结晶颗粒。
麻黄碱的几种分子模型(5张)溶解度:1g麻黄碱溶于20ml水;0.2ml乙醇,溶于氯仿和乙醚。
pH:1g麻黄碱溶液在200ml水中溶液pH值为10.8。
熔点:37-39℃比旋光度:-41° (c=5,1M HCl)沸点:255℃密度:1.124 g/mL(25℃)闪点:85.56℃储存条件:冷冻保存(+4℃)[1]2光谱图红外光谱红外光谱图[2]谱峰列表序号峰位(cm-1)透过率(%) 半峰宽(cm-1)峰差(%)1 550 69 20 122 622 64 37 173 703 9 22 514 742 33 37 165 763 39 62 136 842 56 43 117 913 64 31 108 991 43 28 339 1028 42 39 2610 1084 51 52 1211 1136 46 45 1512 1153 57 22 913 1202 60 41 2214 1372 54 83 2015 1452 28 43 2716 1473 41 21 1117 1492 46 14 1418 2802 32 172 1019 2885 27 97 1020 2976 24 87 1921 3026 35 42 922 3065 34 202 823 3314 42 113 11[2]质谱图质谱图[3]3作用与用途麻黄碱为拟肾上腺素药,能兴奋交感神经,药效较肾上腺素持久,口服有效。
质谱图.ppt
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• 20世纪70年代,出现了场解吸(FD)离子 化技术,能够测定分子量高达1500~2000Da 的非挥发性化合物,但重复性差。
• 20世纪80年代初发明了快原子质谱法 (FAB-MS),能够分析分子量达数千的多 肽。
• 在20世纪80及90年代,质谱法经历了两次 飞跃。在此之前,质谱法通常只能测定分 子量500Da以下的小分子化合物。
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• 一般分析物分子量小于2000Da带单电荷或 双电荷
•
> 2000Da带多电荷
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NANO-ESI喷雾照片
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ESI特点
• 1、 ESI产生的生物大分子离子如多肽蛋白等常常带 10个以上电荷,使得m/z大大减小,弥补了四极杆质 量分析器等质量范围窄的缺点。
• 理想的基质必须蒸汽压低,同时是被分析样品的良好溶剂,甘油是最 常用的一种基质。
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原子枪 Ar0/Cs+
样品 MH+
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FAB优缺点
•
优点
• 缺点
•
1、质量数可以做到7000Da。
•
1、质量数高时灵敏度下 降严重。
• 2、快速。
• 2、灵敏度比MALDI,ESI
• 3、软电离方式,碎片离子少。 低。
四极杆或离子阱 统称API-MS
质量分析器
基质辅助激光解吸电离
飞行时间 质量分析器
仪器统称基质辅助激光 解吸电离飞行时间质谱仪
(MALDI-TOF-MS)
API-MS:是可以和液相色谱、毛细管电泳等分离手段联用,扩展 了应用范围,包括药物代谢、临床和法医学、环境分析、食品 检验、组合化学、有机化学的应用等;
质谱的图谱分析
质谱法是有机化合物结构分析的最 重要的方法之一。它能准确地测定 有机物的分子量,提供分子式和其 他结构信息。它的测定灵敏度远高 于其他结构分析方法,如红外、核 磁等。
2021/10/10
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空空气气的的质质谱谱图图
2
横坐标表示 m/z,由于分子离子或碎 片离子在大多数情况下只带一个正电 荷,所以通常称m/z为质量数,对于低 分辨率的仪器,离子的质荷比在数值 上就等于它的质量数。
谱图中有较多的碎片离子,能提供丰富的结构信息。 灵敏度高,能检测纳克级样品。 重复性好。相对于其他电离技术,EI的重复性最好。
EI法的缺点:
70eV的轰击电子能量较高,使某些化合物的分子离子检测 不到,造成分子量测定的困难。
EI法要求样品先气化然后才能电离,受热易分解,或者是 不能气化的物质都不适宜用电子轰击法电离。
进一步碎裂的离子就是稳定离子。如果某个离子 在离子源中就已经发生碎裂,那么它就是不稳定 离子。 第三种情况,即某个离子在从离子源到检测器的 运动中发生了碎裂,这种离子称亚稳离子。亚稳 离子的平均寿命为5x10-6s,介于稳定离子和不稳定 离子之间。 亚稳离子是研究质谱碎裂机理的重要手段,它能 指示发生碎裂的离子(母离子)与产物离子(子 离子)之间的关联。亚稳离子必须用特殊的实验 技术才能检测。 亚稳离子峰的质量数通常不是整数,其峰形不是 一个尖峰,而是一个跨几个质量数的宽峰。
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质谱的解析是一种非常困难的事情。自从有 了计算机联机检索之后,特别是数据库越来 越大的今天,尽管靠人工解释EI质谱已经越 来越少,但是,通过对化合物分子断裂规律 的了解,作为计算机检索结果的检验和补充 手段,质谱图的人工解释还有它的作用,特 别是未知化合物质谱的解释。另外,在MSMS分析中,对于离子谱的解释,目前还没 有现成的数据库,主要靠人工解释。因此, 学习一些质谱解析方面的知识,在目前仍然 是有必要的。
质谱碎片峰数值参考-定义说明解析
质谱碎片峰数值参考-概述说明以及解释1.引言1.1 概述质谱碎片峰数值参考是质谱分析中一个重要的参数,它用于描述质谱图中的碎片峰数量。
在质谱分析中,通过对待测物质进行电离,将其转化为带电的离子,并利用质谱仪进行进一步分析。
在质谱分析的过程中,待测物质会经历一系列的分解反应,形成各种不同的碎片峰。
这些碎片峰的数值参考对于准确的质谱分析结果至关重要。
质谱碎片峰数值参考是指在质谱图中,用于表示待测物质分解产物的峰的数量。
这些分解产物峰的数值参考可以通过质谱仪的数据分析软件来获取。
根据待测物质的性质和分解机制,不同的质谱图中会出现不同数目的碎片峰。
因此,质谱碎片峰数值参考是一个具有选择性的参考指标,能够反映待测物质的化学结构和分解反应途径。
质谱碎片峰数值参考在许多领域具有广泛的应用。
在药物研发领域,通过分析药物的质谱图,可以确定药物的分解产物,从而评估药物的稳定性和药效。
在环境和食品安全领域,质谱碎片峰数值参考可以用于分析有机污染物和农药的降解产物,以评估其对环境和人体的潜在危害。
此外,质谱碎片峰数值参考还可以应用于生物医学研究、食品鉴定和法医学等领域。
随着质谱技术的不断发展,质谱碎片峰数值参考也在不断进步和完善。
新的分析方法和算法的引入,使得质谱碎片峰数值参考的获取更加准确和可靠。
未来,我们可以期待质谱碎片峰数值参考在更多领域的应用,为科学研究和实际应用提供更为可靠的质谱分析结果。
同时,对于质谱碎片峰数值参考的研究和探索也将推动质谱技术的发展,为我们更深入地了解物质的分解反应和化学性质提供更多的有价值信息。
1.2文章结构文章结构的主要目的是为读者提供一个整体的框架,使其能够清晰地了解文章的组织结构和内容安排。
本文的结构分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分将提供对质谱碎片峰数值参考的概述,介绍该主题的重要性和目的,并对全文进行总结。
这一部分的主要目的是为读者提供对整篇文章的概括,引起读者的兴趣,使其理解本文的研究背景和问题。
实用蛋白质谱分析数据库
实用蛋白质谱分析数据库1. GPMdbGPMdb全称为Global Proteome Machine Database。
这是一个持续更新的大型数据库,包含许多被质谱鉴定过的蛋白质质谱数据。
网站链接:网站界面很简单,可以通过搜索蛋白、基因名称,或者motif等,加上对应的种属即可获得有关这个蛋白的质谱鉴定数据,包括肽段序列,翻译后修饰等等。
这个数据库可以提供最直接的质谱数据参考,非常实用!!2. EBI PRIDE ArchiveEBI PRIDE Archive是一个shotgun proteomics 质谱研究数据库,主要包括shotgun蛋白组学相关质谱数据,蛋白多肽鉴定,翻译后修饰等质谱鉴定信息。
能够为shotgun proteomics研究提供一些相关参考依据。
网站链接:/pride/archive/3. Human Proteome MapHuman Proteome Map是一个指示蛋白质在各部分组织中的分布表达量的数据库。
蛋白质在各个组织中的表达量的数据均基于质谱研究数据。
因此,这个数据库可以为研究组织中某一蛋白的表达量提供一定的参考。
网站链接:4. UniProtUniProt 是一个包含蛋白序列,修饰,功能注释,研究文献,蛋白的亚细胞定位,以及相关疾病等的数据库。
UniProt 在研究蛋白质功能以及与其它蛋白的关系等方面提供了很全面的信息,可以使我们以最快的速度了解一个蛋白最重要的研究发现,并查找到具体研究的文献。
网站链接:5. MaConDaMaConDa的全称为The Mass spectrometry Contaminants Database。
这是一个质谱鉴定污染物数据库,由伯明翰大学开发。
数据库的数据资料大多来源于许多已发表的质谱鉴定文献和质谱公司。
这个数据库能够为分析质谱数据的可信度提供极大的帮助。
网站链接:6. UnimodUnimod 是一个包含了已知蛋白质翻译后修饰以及蛋白分子量的数据库。
质谱-ppt
200 pg 六氯苯 71
107 142 179 214 249
60 ng 六氯苯 107 100 142 177 150 214 200 249 250
在TRACE MS EI/70获得的结果
CI谱图
Scan EI+
100
% 51 0 100 % 0
105 77 76 78 182 苯甲酮, EI
99 113
142 m/z
正癸烷
EI的优缺点
• 优点 • 1.高的灵敏度 • 2.有达10万个化合物的 数据库可快速检索 • 3.可根据碎片方式鉴定 未知物 • 4.从碎片离子判定结构 • 缺点 • 1.质量范围小 • 2.有可能汽化前发生解 离 • 3.碎片过多有时看不到 分子离子
(2)化学电离源
2 质谱仪的发展史
1912年:
40年代:
世界第一台质谱装置
质谱仪用于同位素测定
50年代: 分析石油 60年代: 研究GC-MS联用技术 70年代: 计算机引入
90年代:由于生物分析的需要,一些新的离子 化方法得到快速发展,如快原子轰击离子源, 基质辅助激光解吸电离源,电喷雾电离源,大 气压化学电离源等。 目前:出现了比较成熟的液相色谱-质谱联用 仪,感应耦合等离子体质谱仪,富立叶变换质 谱仪等。质谱分析法已广泛地应用于化学、化 工、材料、环境、地质、能源、药物、刑侦、 生命科学、运动医学等各个领域。
特点:
得到一系列准分子离子(M+1)+,(M-1)+, (M+29)+等等; CI源的的碎片离子峰少,图谱简单,易于解释; 不适于难挥发成分的分析。
甲烷 异丁烷 氨
I35 / I18 = 0.05 I57 / I43 = 1 I35 / I18 = 0.05
质谱介绍及质谱图的解析(来源小木虫)
质谱介绍及质谱图的解析(来源:小木虫)质谱法是将被测物质离子化,按离子的质荷比分离,测量各种离子谱峰的强度而实现分析目的的一种分析方法。
质量是物质的固有特征之一,不同的物质有不同的质量谱——质谱,利用这一性质,可以进行定性分析(包括分子质量和相关结构信息);谱峰强度也与它代表的化合物含量有关,可以用于定量分析。
质谱仪一般由四部分组成:进样系统——按电离方式的需要,将样品送入离子源的适当部位;离子源——用来使样品分子电离生成离子,并使生成的离子会聚成有一定能量和几何形状的离子束;质量分析器——利用电磁场(包括磁场、磁场和电场的组合、高频电场、和高频脉冲电场等)的作用将来自离子源的离子束中不同质荷比的离子按空间位置,时间先后或运动轨道稳定与否等形式进行分离;检测器——用来接受、检测和记录被分离后的离子信号。
一般情况下,进样系统将待测物在不破坏系统真空的情况下导入离子源(10-6~10-8mmHg),离子化后由质量分析器分离再检测;计算机系统对仪器进行控制、采集和处理数据,并可将质谱图与数据库中的谱图进行比较。
一、进样系统和接口技术将样品导入质谱仪可分为直接进样和通过接口两种方式实现。
1. 直接进样在室温和常压下,气态或液态样品可通过一个可调喷口装置以中性流的形式导入离子源。
吸附在固体上或溶解在液体中的挥发性物质可通过顶空分析器进行富集,利用吸附柱捕集,再采用程序升温的方式使之解吸,经毛细管导入质谱仪。
对于固体样品,常用进样杆直接导入。
将样品置于进样杆顶部的小坩埚中,通过在离子源附近的真空环境中加热的方式导入样品,或者可通过在离子化室中将样品从一可迅速加热的金属丝上解吸或者使用激光辅助解吸的方式进行。
这种方法可与电子轰击电离、化学电离以及场电离结合,适用于热稳定性差或者难挥发物的分析。
目前质谱进样系统发展较快的是多种液相色谱/质谱联用的接口技术,用以将色谱流出物导入质谱,经离子化后供质谱分析。
主要技术包括各种喷雾技术(电喷雾,热喷雾和离子喷雾);传送装置(粒子束)和粒子诱导解吸(快原子轰击)等。
药物分析中的质谱谱库建立研究
药物分析中的质谱谱库建立研究背景介绍在药物研究与开发过程中,质谱谱库的建立是非常重要的一项工作。
质谱谱库可以提供大量有关分析样品的质谱数据,帮助科研人员进行药物分析、结构鉴定和毒物检测等工作。
本文将探讨药物分析中质谱谱库建立的相关研究内容。
1.质谱谱库的概念与意义质谱谱库是利用质谱技术获取的大量复杂样品的质谱数据,并进行整理归纳,形成一个数据库。
这些数据可以包括质谱图谱、质谱峰信息和质谱图谱之间的关联信息等。
质谱谱库的建立对于药物分析、结构鉴定和毒物检测等领域都具有重要意义。
它可以为科研人员提供参考数据,加快研究进展,节省研究时间,提高研究效率。
2.质谱谱库建立的方法2.1 样品的选择与制备质谱谱库的建立需要收集大量的样品,并对其进行制备。
样品的选择应该具有代表性,覆盖多个药物和化合物的结构特征。
制备样品时,需要进行适当的样品前处理,如提取、纯化、浓缩等步骤,以获得高质量的质谱数据。
2.2 质谱仪器的选择与设置质谱谱库建立需要选择适当的质谱仪器,并且进行相应的设置。
常见的质谱仪器包括气相色谱质谱联用仪(GC-MS)、液相色谱质谱联用仪(LC-MS)以及高分辨质谱仪等。
根据研究需求选择合适的仪器,并进行仪器的校准与调整。
2.3 数据采集与处理在建立质谱谱库的过程中,需要对样品进行质谱分析,并采集质谱数据。
这些数据可以导入质谱数据库进行整理和处理。
常见的数据处理方法有质谱图的修复、质谱峰的检测与筛选以及质谱图谱的相似性比对等。
3.质谱谱库的应用与展望3.1 药物分析与结构鉴定质谱谱库可以为药物分析和结构鉴定提供重要的参考依据。
通过质谱谱库中的质谱数据,可以与待测样品进行对比分析,确定其组分和结构等信息。
这在新药研发和药物质控领域具有重要意义。
3.2 毒物检测与环境监测质谱谱库的建立对于毒物检测和环境监测也具有重要意义。
通过比对质谱谱库中的数据,可以对毒物及其代谢产物进行快速鉴定和定量分析。
同时,质谱谱库还可用于环境污染物的分析与监测,帮助科研人员了解环境中有害物质的分布与污染状况。
质谱谱图库构建使用多种方法权衡
质谱谱图库构建使用多种方法权衡质谱谱图库是质谱分析领域中重要的工具,用于比对和鉴定未知样品的成分。
在构建质谱谱图库的过程中,我们需要权衡使用多种方法的优缺点,以确保谱图库的准确性和可靠性。
本文将探讨使用多种方法构建质谱谱图库所需权衡的不同方面。
首先,我们需要考虑质谱仪的选择。
不同类型的质谱仪具有不同的分辨率、灵敏度、质谱图峰形等特性。
对于大规模建库而言,选择具有高分辨率和高灵敏度的质谱仪能够提供更准确和全面的质谱信息。
然而,高端质谱仪设备价格昂贵,对于预算有限的实验室来说可能并不切实际。
因此,我们需要权衡投资与实验需求之间的关系,选择在预算范围内具有较好性能的质谱仪。
其次,选择合适的质谱数据处理方法也是构建质谱谱图库时需要权衡的因素之一。
常用的数据处理方法包括质谱图峰拾取、峰识别和质谱图峰库生成等。
对于高质量的质谱数据,使用精确和高效的数据处理方法可以提高质谱谱图库的准确性和可靠性。
然而,不同的数据处理方法可能会存在一定的误差和局限性。
因此,我们需要综合考虑数据处理方法的可靠性、计算复杂度和实验室实际条件等因素,选择最适合自己实验室的方法。
此外,样本选择也是构建质谱谱图库时需要权衡的重要因素之一。
建库的样本应该广泛覆盖各种类型的化合物,并且包括不同来源、不同纯度和不同浓度的样品。
然而,获取不同类型和来源的样品可能会面临一定的困难,例如获取稀有物种的样品或者获取高纯度的化合物。
在样品选择时,我们需要综合考虑实验的预算限制、实验室实际条件和建库的研究目标,选择具有代表性和实用性的样品。
另外,对于建库过程中的数据共享和标准化也需要进行权衡。
在构建质谱谱图库的过程中,我们需要保证数据的一致性和可比性。
一种常见的策略是将数据上传到公共数据库,以便其他研究人员可以使用和比对。
然而,数据共享可能会面临一些问题,例如数据安全性和数据的使用限制。
我们需要权衡数据共享的利与弊,保护研究人员的隐私和知识产权,同时鼓励数据共享和开放科学研究。
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3.2.5.质谱谱图数据库
服务介绍:
可获取化合物质谱谱图,物化性质等信息。
本数据库的质谱谱图用java applet显示,请用户的浏览器不要禁用java。
检索方式与示例:
可以通过谱峰数据来检索相似谱图,检索途径为质荷比、丰度组合。
也可根据化合物的名称、CAS号、分子式。
注:由于谱图匹配算法还在继续开发中,目前还不能很好的匹配谱图形状,系统将对此功能进一步完善。
3.2.5.1质谱谱图检索
基本原理用户手动通过输入提问谱图中一定数目的质谱峰数据(质荷比、丰度),在数据库中进行匹配,获得与提问谱相似的谱图。
第一步:先指定待输入的谱峰的数目。
输入的数字,不得少于输入谱峰的数目,但可以多于输入谱峰的数目。
如本例中要输入5个谱峰,可以输入数字“10”,如图3.2.5.1所示(例1)。
点按钮峰数确认,开始输入具体数据,进入第二步。
图3.2.5.1 质谱谱图检索的第一步:输入谱峰数目(例1)
第二步:输入每个谱峰的具体数据并设置匹配条件。
注意,每个谱峰都必须输入质荷比(M/E),但丰度(Abundance)可以为空。
如某个谱峰只输入丰度(Abundance)而没有输入质荷比(M/E),则该峰的数据无效。
如图3.2.5.2所示,每个谱峰质荷比前的勾选框被选择,表示该谱峰被选中。
图3.2.5.2 质谱谱图检索的第二步:输入谱峰的质荷比(M/E)(例1)
谱峰数据输入完成后,需要在下方选择附加条件,意为在检出的质谱图中要求:
1)包含所有选中的质荷比(默认选择),如果去掉选择表示不要求含有所有选中的质荷比。
2)最大质荷比相近:+-后的数据默认为0,并勾选此项(默认选择),表示检出谱图的最大
质荷比必须与输入的最大质荷比完全相同(本例中即242)。
如果输入一个非零的数字,例如2,
则表示检出谱图的最大质荷比与输入的最大质荷比可以相差2,即在240-244之间均可。
如去
掉勾选,则表示不限制检出谱图的最大质荷比。
3)检出谱图的峰总数,可指定一个峰总数的范围。
如果不勾选此项,则表示不限制峰总数。
4)显示结果数和每页记录数,默认为仅取前面100条结果。
用户可根据需要自行指定,方
便显示。
第三步:检索并查看比较结果。
完成第二步后,点开始检索,即可获得结果,列表如图3.2.5.3。
图3.2.5.3 检索结果列表(例1)
结果列表包括比较勾选框、化合物名、最大质荷比、峰的总数和详细信息的链接。
用户点击最后一栏的详细信息的链接,即可查看化合物的结构与质谱谱图,如图3.2.5.4。
质谱谱图用java applet显示,鼠标移到谱线上可查看该谱峰的质荷比与相对丰度。
图3.2.5.4 化合物结构与谱图(例1)
比较勾选框,是为进行多个谱图之间的比较而专门设置的。
如图3.2.5.5所示,选择2个谱图之后,点击表格下方的按钮质谱谱图比较,则可将2个谱图显示在同一个页面上,方便用户查看比较。
如图3.2.5.6。
谱图比较的功能没有数目限制,可同时显示多个谱图。
图3.2.5.5 选择2个谱图进行比较(例1)
图3.2.5.6 选择2个谱图进行比较(例1)
3.2.5.2化合物检索
基本原理用户输入化合物的英文名称、CAS号或者分子式,选择精确检索或者模糊检索。
系统根据用户输入的关键词检索该化合物的质谱谱图并列表显示。
通过化合物的名称检索质谱图
图3.2.5.7 通过名称精确检索质谱图(例2)
图3.2.5.8 通过名称精确检索质谱图的结果(例2)
用户可输入化合物的关键词,例如英文名称的精确检索如图3.2.5.7,表示检索化合物名称为“ethanol”的化合物的谱图,检索结果列表如图3.2.5.8(例2)。
在表中点最后一栏详细信息的链接,即可看到该化合物的结构与质谱图。
乙醇的结构和质谱图如3.2.5.9所示。
图3.2.5.9 乙醇的结构和质谱图(例2)
通过化合物的CAS号检索质谱图
输入化合物CAS号时有无短划线均可,例如“94-41-7”或者“94417”,分别如图3.2.5.10和图3.2.5.11所示。
这两种输入方法的检索结果相同,见图3.2.5.12(例3)。
图3.2.5.10 CAS号的输入1
图3.2.5.11 CAS号的输入2
图3.2.5.12 通过CAS号检索质谱图的结果(例3)
输入化合物的分子式
输入化合物的分子式(化学元素符号按C、H顺序,其他元素按字母顺序排列)。
为方便查询时的输入操作,输入元素符号不区分大小写,数字不考虑上下标,如图3.2.5.13和图3.2.5.14,其效果完全相同。
检索结果见图3.2.5.15(例4)。
由于C2H6O存在2个同分异构体,乙醇和甲醚。
每个化合物都有自己的一个列表,方便用户区分。
图3.2.5.13 分子式的输入1
图3.2.5.14 分子式的输入2
图3.2.5.15 通过分子式检索质谱图(例4)。