[0068] 参照图8-A,示图81以周期时间相对于TOF1(母离子飞行时间)的坐标绘出了离子信号。虚线对应于母离子,而填充区域对应于由碎片离子潜在占据的区域。区域边界绘制为TOF1
[0069] 使用非冗余采样的复用
[0070] 参照图8-B,示图83示出了母离子和碎片离子的示例性信号(示为小方块)。关注于谱恢复,带有碎片信号的一种母物质由黑色方块表示。为了便于说明,为两个相续开始选择了相同的母物质。淡色方块表示来自门采样时间在各开始之间不同的其他母物质的碎片信号。前述是代表性的非冗余采样方法。椭圆形显示了在周期时间内示例性的信号重叠。由于是非冗余采样,因此错误的重叠在各关联开始之间是不同的(使用关注的相同门),而真正的信号是重复的。
[0071] 信号分段84采用
颜色编码来
跟踪关注的碎片,其中黑条代表关注的门的碎片峰。在实验中,重叠可以在局部峰重叠的情况下区分而在接近完全重叠的情况下无法区分。由于稀疏发生的重叠并且由于相关性分析,系统性重复峰可与错误的重叠分开。系统性重复信号在与重复选择的母门时间相对应的分段内出现。
[0072] 一旦碎片峰被分配给所有母门,谱恢复就可通过预期重叠的事后分析(计算机中的实验再现)得到增强。重叠的信号可能被丢弃或通过关联层析谱(profile)而与相同母离子的其他碎片峰去卷积。如果重叠被丢弃,则可基于丢弃重叠的相对数目来调整信号强度。
[0073] 精细非冗余采样
[0074] 母选择的分辨率可以通过使用精细门结合粗略门而得到增强。试举一例,粗略门选择2μs的间隔,而精细门偏转器选择具有10-20ns间隔和30-50%占空比的约5-7个精细时间门,以在第三编码维度内的开始之间交替。相比于一层门,串联体的总占空比下降(近似2-5%),但母选择的分辨率从500上升至50,000。第二层精细门选通适合于非常复杂混合物的串联式MR-TOF分析,其中母离子按同量异位素密集堆积,信号不再稀疏,并且需要母离子的某些稀疏化选择用来解码。
[0075] 使用延迟编码的复用
[0076] 系统性信号重叠可通过实现提取脉冲延迟的唯一非冗余变化来避免。该组延迟可以通过非线性级数来定义,从而减少或避免可重复的信号间间隔。例如,该组延迟可以被定义为TD(n)=TD0*n*(n+1)/2,其中TD0超过TOF2中的典型峰宽。换句话说,该组延迟使用与具有整数系数n的n*(n+1)/2成比例的线性级数间隔来形成。如果例如TD0=10ns(在TOF2=1ms且R2=100,000时期望峰具有FWHM<5ns),则该组延迟被表示为
0,10,30,60,100,150,210,280(n=8),360,450,550,660,780,910和1050ns(n=15)。如可以理解的,前述导致了独特的延迟以及各延迟之间的唯一时间差。在延迟编码期间,门同步可被简化。试举一例,等
距离门的间距(comb)可被设定为恒定值,而源脉冲以与梳状偏移值相对应的C倍在各开始之间被延迟。随后为每个梳状位置重复使用非冗余复用的分析。全质量分析则能够采取C个重复的分析块。
[0077] 根据一些实现,延迟可被设为根据窗口数量逐步增加。然而,考虑到延迟时间的限制(对于SID单元<1μs,对于CID单元<0.3μs),窗口数量会是有限的,例如,对于CID单元小于8而对于SID单元小于15。窗口的这类减少会限制母选择的复用增益、灵敏度和分辨率。在一些实现中,延迟序列可以对每个分段(即,相邻开始之间的间隔)是唯一的,使得延迟的唯一序列在包含多个分段的采集周期内为任何门出现。为了避免冗余,延迟表可以通过使用从一组互相正交的矩阵块构建的编码矩阵的转置版本来形成。
[0078] 双编码
[0079] 根据一些实现,两种类型的非冗余编码可以被组合,即采用两种编码——通过使用碎片提取的时间延迟编码形成的编码频率脉冲(EFP)以及通过母选择门的非冗余采样(NRS)。在这些实现中,可以采用每个窗口的门位置数量的减少以及短延迟组。双编码方法的细节将在如下针对具体例子加以描述。
[0080] 编码矩阵
[0081] 非冗余复用方案的能力和潜力依赖于非冗余编码矩阵的存在和性质。这类矩阵(表示为M)应满足非冗余条件:
[0082] (Mi,j,Ma,j)≠(Mi,b,Ma,b) (1)
[0083] 对于
[0084] 其中W是母离
子窗口的数量,S是在获取周期内分段(开始)的数量,i,a是窗口的索引,并且j,b是分段的索引。根据一些实现,非冗余编码矩阵还满足能够以与拉丁超立方采样原理相一致的方式从一组相互正交的拉丁方(Latin square)中构建的条件。拉丁方是填充有n个不同码元的n×n阵列,每个码元在每行和每列中都恰好出现一次。应当指出,矩阵M是适合于编码的,即使在条件(1)偶尔不被满足的情况下,即,低冗余存在。在这种情况下,解码是基于被解码的门位置重合信号的数目是其它门位置信号重合数目的至少两倍的这一事实。
[0085] 图9-A示出了NRS矩阵结构的矩阵注解和原则。应该注意的是采集周期包含从开始到离子源开始测得的多个分段。分段被划分到多个窗口间隔,并且每个窗口间隔被划分到多个门间隔。大写字母S、W和G代表每周期的分段数、每分段的窗口数和每窗口的门数,而小写字母s、w和g则对应于分段、窗口和门的当前系数。在一例中,当前窗口是#w,下一个口窗是#w+1,并且每个窗口具有10个门位置,即G=10。在该例的矩阵91中,矩阵单元中的数字代表门的状态,例如,1表示打开的门且0表示不参与的门。非冗余是通过示例性矩阵91示出的,其中同一对窗口内的相同门组合在整个采集周期的任何两个分段s=i和s=j中是被禁止的。该示例性矩阵部92显示单元注解的缩减法,其中该单元内的数目表示开启门的当前数量。矩阵93给出W=5和G=5的一个拉丁方的例子。一个示例性拉丁方矩阵95具有一组(W-1)相互正交的拉丁方,其中W=5。在通过延迟编码复用的情况下,可以使用等价于矩阵95的转置矩阵96。但是应当理解的是,窗口和延迟两者都可能使用相似类型的非冗余矩阵进行编码。
[0086] 表1中的如下伪代码示出了用于生成一组(W-1)相互正交的拉丁方以构建非冗余编码矩阵M的示例性算法.
[0087] 表1
[0088]
[0089] 根据表1所示的算法,每个块中的列通过应用线性级数位移生成。位移值等于块数目加1。非冗余矩阵M的主要性质是:(a)每个数字在行内是唯一的,(b)在每个块内,每个数字是每列唯一的,(c)数字出现的频率相等,以及(d)非冗余结构满足条件(1)的要求。
[0090] 为了增加矩阵M(例如,矩阵93)的大小,单元数量成比例地增大,例如,增加每个窗口的延迟或门位置的数量。门位置数量的增加会降低占空比。此外,延迟的数量受到碎片单元中各处理的限制。为了克服该限制,MS-TOF实现两种复用方法(即,采样和延迟编码)的组合。
[0091] 在组合编码的情况下,编码矩阵M的每个元素可被写作表示可变门位置和延迟的一对数字。矩阵可以通过下述变换从非冗余矩阵M构建:矩阵M的每个元素可以被视为一个在基数D的记数系统中表示的数字,其中D是可用的延迟的数量。参见图9B中的矩阵98,第一位数字表示窗口中的门位置的数目而第二位数字表示延迟的数量。
[0092] 参见图9B,用于组合编码的矩阵变换在矩阵97和98内示出。初始矩阵M(即,矩阵97)由一组互相正交的拉丁方构建并适合于针对42次发射在7个窗口内的7个门位置处(总共49个门位置)进行正交采样,其中每个单独的门(窗口号和门号的组合)被重复6次。
[0093] 组合编码允许通过引入两个延迟而将门位置的数目由7减至4或是通过引入三个不同的延迟而将门位置的数目由7减至3。后一种情况在矩阵98中显示。该矩阵是通过在基数3的记数系统的每个元素的代表而被变换的。
[0094] 矩阵M的类似变换可被用于通过组合多于两种类型的复用(例如,通过添加超快门)来进行编码的情况。在这种情况下,单元中的数可以包括三位或更多位数字。
[0095] 通过组合两种或更多种类型的复用,非冗余矩阵的大小可以增加,而不会牺牲实验参数。在一例中,G被设定为每窗口10个门位置G=10和一组11个延迟D=11。这允许使用具有100个拉丁方且大小为101x101的矩阵。数字101被选择作为小于GXD(即110)的最接近的素数。矩阵可以被裁剪到100×100,以使窗口数量等于100。独立门的总数是1010并且可用的非数冗余试验(开始)是10100。由于可用非冗余开始的数目较大,因此开始可以被过滤以满足一些实验要求,如脉冲间隔的平滑变化。该实验的占空比为10%并且母选择的时间分辨率是1010。解码所有门位置的碎片谱所需的开始的数量是101并且实验时间为102.01ms,同时独立门重复之间的平均时间是10μs。应当指出的是,前述仅提供作为例子。
[0096] 假阳性和假阴性
[0097] 所描述的编码算法严重依赖于MS-MS数据的稀疏性。典型的肽碎片谱已知含有相对较少,例如,三个或四个至几十个主峰以及从几十到一百多个小峰。例如,针对单一母离子的碎片峰的平均数目可能超过100。在第二MS级的100,000分辨率下,谱总数(spectral population)(占飞行时间标度的百分比)预计在0.1%的范围内。每个开始的门数量约为100且主要受限于当前可用FTMOS晶体管的
频率范围。因此,所记录信号的总数预计在10%的范围内。随后使用接受的真实峰在计算机上的实验再现能够分配发生重叠的主要部分,由此移除由于编码引起的谱失真。为了优化编码策略,应该对阳性和假阳性识别做出更准确的估计。
[0098] 分段谱内针对非重叠峰的概率函数为:
[0099] pNO=(1-fP·ρ)W-1,
[0100] 其中fP是门中出现母离子的频率,其被定义为 ρ是每单个门的碎片谱的总数,W是每个分段的窗口数量,G是每个窗口的门位置数量,并且P是在谱中母离子的W总数。分段的总数根据如下确定:ρS=1-(1-fP·ρ)。
[0101] 针对特定门g的碎片谱的解码以如下方式执行:
[0102] 1.在获取周期期间,选择一组包含门g的碎片谱的分段。当使用W×W(W-1)尺寸的编码矩阵时,在总数为W(W-1)的分段中,在总数为W(W-1)的分段中的N个分段谱中含有任何特定门,其中N≤W(矩阵的属性)。一组针对窗口2的门1的分段的例子在图9-A的94处示出。
[0103] 2.应用延迟相关性由此根据在每个分段中的门g处使用的延迟对齐谱。
[0104] 3.为了重合峰搜遍谱。对这些峰求和得到门g的碎片谱。如果一个峰在N的至少K个谱中被发现,则认为该峰是重合的。可以选择K的值以使得K大于与其他门信号随机重合的预期数目。
[0105] 应当注意,该求和峰可含有外来重叠峰的信号。这个估计的一点是要搜索这样的重叠的概率仍然很小的编码策略。
[0106] 阳性识别的概率(即,至少有K个峰没有重叠)可以根据如下确定:由来自不同门的K个和更多随机峰组成的假阳性识别的
概率则为:
[0107] 编码例1:
[0108] 参见图10-A,表101显示了在使用具有25个门位置的非冗余采样(不存在延迟编码)时的示例性编码参数。前述允许使用25个窗口:W=25,G=25,D=1.占空比是DC=4%并且母选择的质量分辨率是312,即RS=W*G/2。编码矩阵具有25列和100行,即开始数为S=100且每25次发射重复各个门。图示102和103呈现出假阴性识别(实线)和假阳性识别(虚线)的概率,两者都是针对母离子总数(在图示102中P=100而在图示103中P=1000)匹配K个峰的数量的函数。为了模拟这些图示,假设每个母离子的碎片离子的平均总数为ρ=0.001。通过将可接受概率
阈值设为等于1%,可接受的K的范围在P=100时为从3到7,而在P=1000时为从3到6。
[0109] 编码例2:
[0110] 参见图10-B,表104显示了在使用具有一组15个延迟的非冗余延迟编码(不存在门编码)时的示例性编码参数。前述允许形成多达210个非冗余窗口。由于单元操作和提取脉冲的最大频率(受限于FTMOS晶体管)要求在10μs窗口内选择至少5个门,因此引入门位移。试举一例,可以使用源的可变延迟以及10μs周期的2μs长门脉冲梳状滤波。形成的有效梳状位移的数量由C=5表示。总体的,W=210、G=1、D=15以及C=5。
占空比是DC=20%并且母选择的质量分辨率是525,即RS=W*C/2。编码矩阵具有210列
15行,即开始的数量是S=15。然而获取周期必须被重复C=5次,即,总共获取具有75个开始。任何具体门都以相同的位移在块内重复5次。图示105和106呈现出在每一个母离子的碎片离子的平均总数为ρ=0.001的情况下作为母离子总数在图示105中为P=
100而在图106中为P=1000时匹配K个峰的数目的函数的假阴性(实线)和假阳性(虚线)识别的概率。通过将可接受概率阈值设为等于1%,可接受的K的范围在P=100时为从3到13,而在P=1000时为从7到8。
[0111] 编码例3:
[0112] 参见图10-C和10-D,表107和110显示了在两种设置下使用非冗余延迟和门编码的组合时的编码参数:在第一种设置中,如表107所示,G=17;D=6(C=1)。在第二种设置中,如表110所示,G=6且D=17。在这两种情况下,C=1并且非冗余窗口的数量是W≤102。W被设为100以形成100x200矩阵,即每周期的开始数为S=100。第二种情况改善了占空比(从6%至17%)并加速了成型(profiling)(每6个开始Vs17个开始出现一个门)。然而在第二场景中母选择的分辨率有所下降(从850到300)。图示109和112呈现出两种情况下(针对G=17且D=6的图示109以及针对G=6且D=17的图示112)作为母离子总数为P=1000时匹配K个峰的数目的函数的假阴性(实线)和假阳性(虚线)识别的概率。在第一场景中,当P=1000,每个母离子的碎片离子的平均总数为ρ=0.001。通过将可接受概率阈值设为等于1%,可接受的K的范围在P=100和P=
1000两者下都足够宽。由于识别对于高达1000的较大母离子数量P是可靠的,因此P越小,就可以接受具有弱共振或有限数量的重复重叠的更快的分析和更弱的编码方法。
[0113] 编码例的比较
[0114] 所有的上述编码方法对于其中离子源同时发射多达1000种母物质的极复杂混合物的TOF-TOF分析而言都是可行的。仅通过门采样进行的编码会限制母选择的分辨率或是降低分析的占空比。仅通过提取延迟进行的编码要求至少10-15个门位置,而这会禁止CID单元的使用,因为提取的异步需要小于300ns。组合编码是最灵活的,并且允许达到TOF-TOF参数的最佳组合。
[0115] TOF-TOF的参数
[0116] 串联式TOF的参数和设置可以依据样本复杂度加以调整。低复杂度样本(单
蛋白质消化、合成混合物等)不太会需要并行MS-MS。高吞吐量串联体尤其适于对其中识别成分的数目从几万到甚至几百万变化的中到高复杂度样本的分析,诸如代谢组学、石油组学和蛋白质组学样本。期望在串联式质谱之前具有分离能力从100到10,000的层析分离(LC、GC和GCxGC)。于是,编码策略应该具有10-100ms,或是允许在解码信号序列中恢复时间表,而这还会由于信号分析处的速度和
存储器而对编码信号串加以限制。如将被示出的,更长的获取周期以及NRS和EFP编码的组合提供更好的结果。还将显见的是在所有情况下,更高的占空比都是由更低的母选择分辨率实现的。折中方案应该基于分析类型加以选择。
[0117] 图11示出了串联式MR-TOF的示例性设置和参数的表格1100。串联式MR-TOF的设置可以相对于(在高样本复杂度的情况下期望的)母选择分辨率在(在中等样本复杂度期望的)敏感度和速度之间进行选择。在估计参数时可以使用如下关系:复用增益=W/C,即窗口数除以梳状位移数(仅在延迟编码中使用);占空比DC=DC(F)/G/C,其中G是门位置数而DC(F)是精细门采样的占空比;选择质量分辨率RS=W*G*F*C/2,其中F是精细门位置数;轮廓(profile)时间分辨率=TOF1*G/C,即,独立门出现的时间段;以及周期时间=S*TOF1,并且取决于编码矩阵高度(行数),后者又取决于编码类型。值得注意的是,大多数母离子预计出现在碎片谱内,于是它们的分辨率将等于在100,000至400,000的量级上的R2。然而,在高样本复杂度的情况下,中度的母离子分离(典型地R=500)有可能引起嵌合体碎片谱,即包含来自具有接近m/z的不同母物质的多种碎片谱的谱。在通过元素成分或使用化学排除规则(例如,考虑到胺酸的精确质量)分组碎片峰的情况下,期望的亚ppm质量精确性将明确地帮助嵌合体谱的部分分离。可以期望不会填充所有采样窗口的不完全组的母离子。这些效应可被转换成为MS-MS数据内改善的可信度提供更高的占空比或更高的母选择分辨率的编码策略。为了改善母分离,可以应用精细门的第三层编码以将母离子分离增加到10,000-50,000的分辨率水平。策略之间的切换可以通过感测获取信号的阈值稀疏性来自动执行。
[0118] 在表110中,例1和2对应于CID单元,其中延迟数量被限制为D<5-8。相比于纯门编码(例1),组合编码(例2)提供给更高的母选择分辨率并且允许使用更大数量的母离子。例3至6对应于SID单元。仅门编码(例3)提供相比于组合编码(例5和6)更低的占空比,而仅延迟编码(例4)不允许对非常复杂混合物的分析。可以选择组合编码以提供更大的占空比(例5)或更好的母选择(例6)。例7呈现精细门的使用,这允许处理极端复杂的混合物,将母离子选择改善至RS=10,000,但是会降低占空比并减缓获取和表征。
[0119] 各例还呈现了针对分析仪(更长的飞行路径和更高的能量将R1和R2改善至800,000)和单元选择(CID相比于SID并且以不同的离子轨迹设置)的不同配置。选择示例性的分析仪参数以使得各脉冲之间的平均时间段被设为10μs。
[0120] 在所有的例子中,全质量MS-MS的占空比在3%至17%间变化,母选择的质量分辨率在300至10,000间变化(相比于传统串联式操作中的RS=100-200),质量谱分辨率大于100,000而复用增益则在25至200间变化。所述组合由于现有串联式MS的相续母选择而优于它们的参数。
[0121] 数据依赖编码
[0122] 术语“数据依赖性”能够包括通常被批量完成并且计及整个LC-MS-MS分析中的识别相重性的、可以实时,在编码和/或解码步骤之前或至少在碎片谱解释步骤之前进行调整的信号获取策略。由于优选的获取策略至少部分依赖于总体信号稀疏性,并且这类稀疏性可以在信号解码之前测得,因此可以认为编码序列的数据依赖调整(切换)改善了识别。这类策略可以对非常稀疏的信号使用频率增加的开始脉冲和更宽的门,由此降低门数量或在过密信号的情况下切换至精细门采样。
[0123] 由于母离子在解码谱中被恢复,因此嵌合体谱的存在可以在解释碎片谱之前被监测到。在所选的母质量窗口内若干母质量的确实出现能够可靠地指示嵌合体谱的出现(由于母离子可能未击中,因此并非反之亦然)。解码谱相对高的总数可以是嵌合体谱的另一个指示。在两种情况下,决定可以在识别步骤之前在现场做出。编码算法可被切换并且精细选通可被开启以分离母同量异位素。还可以预想其中若干编码序列被顺序且重复组合的鲁棒的替换制度。
[0124] 模拟编码
[0125] 前述复用方法依赖于门位置和提取脉冲延迟的数字编码。如图10A-D的矩阵属性所示,解码能力完全没有受到其限制的影响。在中等复杂度分析物混合物的情况下,信号如此稀疏而可以使用具有更低效的非冗余编码的方法,但是可以使用更简单的
电路或数据系统轻易实现。例如,提取脉冲和门的延迟可以通过(优选在频率上正交的)Sinus波信号改变,以使得各信号之间的共振每个开始出现一次或很少的几次。这类Sinus发生器可被其
驱动器迫使
相移或频移,或者如果在自由模式下运行时,该发生器可由被适当延迟的激励脉冲所同步。随后可以通过分离的数据通道测量实际发生的门和脉冲定时。
[0126] 在前分离
[0127] 如图11所示,尽管获取周期被相当地延长(25-1000ms,取决于样本复杂度),任何单门都被频繁采样(10μs/DC~6-250us)。一旦碎片谱被恢复,层析图就可被重构为峰强度图。期望串联式并行MR-TOF仪器适用于如LcxCE(具有亚二次峰)和具有50ms峰的GCxGC的相对较快的层析分离。更强有力的层析降低了对非冗余编码的要求,并且可以使用更短的编码序列或更快的源脉冲调制。
[0128] 在特别设计分析策略时,可以使用甚至更快的在前分离。试举一例,MS3质谱仪可以利用相对慢的扫描(每次扫描1-2秒)母MS1分离器,而MS2和MS3级使用NRS TOF-TOF执行。另举一例,具有10-100ms典型分离时间以及峰宽度从100至500μs的离子迁移率(IMS)在如下情况下可以与并行MR-TOF组合:(a)在多个IMS重复周期内探针采样IMS输出;(b)使用IMS分数后续较慢的释放而将IMS部分采样并累加到一组射频陷阱内;或是(c)通过以更大谱超越的代价使用更短的飞行时间并布置更快的源脉冲重复,和/或通过以母选择更低分辨率的代价使用更少的门来加速串联式MR-TOF操作,同时充分利用使用IMS分离时对串联体参数更低的要求。
[0129] 复用的质谱分析
[0130] 虽然针对串联式MR-TOF描述了稀疏信号非冗余编码的原理,但是本公开适用于更宽范围的质谱方法和装置。试举一例,可以使用磁体-扇体质谱仪在聚焦面内生成质量分离离子的多个束。阵列门可被用于选择一组母物质,该组母物质随后被引入优选地由气体中的RF禁闭所辅助的碎裂单元(CID或SID)中。总碎片谱可以通过诸如具有阵列检测器的MR-TOF或磁谱仪的并行质谱仪来获取。另一例示通过后源衰减(PSD)进行碎片分析的MALDI-TOF质谱仪,其中母离子的非冗余子集可以通过快速切换TIS形成。在另一例中,母离子的多个质量窗口可被准入到碎裂单元内,并且含有多种碎片谱的混合物的“嵌合体”谱可以在高分辨率仪器上通过诸如FTMS的缓慢信号获取、静电陷阱或轨道陷阱来获取。在另一例中,不同的稀疏谱可以源自其他分离器或源,诸如:(i)轮廓化表面同时发射的
像素;(ii)一组
离子化源;(iii)一组碎裂单元;(iv)后面跟随有离子迁移率分离器的脉冲陷阱转换器;以及(v)时间上分离离子的并行质量分析仪,诸如具有质量选择释放的离子陷阱、飞行时间质量分析仪或质谱仪。串联式TOF和上述串联式MR-TOF是具体情况。源于是可被理解为TOF或MR-TOF分离的离子包以及作为任何TOF MS的质谱仪。TOF分析仪可以包括漂移空间、栅格
覆盖的离子反射镜、无栅格的离子反射镜和静电扇形区的任意组合。
[0131] 非冗余复用方法依赖于在多个质量谱获取期间恒定或重复的信号。该方法还依赖于谱、空间或时间稀疏的离子流,由此相对小部分的信号在各源之间重叠。非冗余原理可以在不考虑仪器类型的情况下应用于质谱仪。非冗余采样可根据如下布置:(i)来自多个离子源的离子流;(ii)在单个离子源的下游复用的离子流,所述复用可以在离子迁移界面、离子迁移率单元、中间陷阱、碎裂单元和多个RF离子引导件内出现;(iii)由多个脉冲转换器生成的离子包;(iv)由单个脉冲转换器生成并按照离子m/z时间分离的离子包。
[0132] 图12示出了针对用于执行复用质谱分析的方法1200的一组示例性操作。在操作1210,采样离子以形成复数离子源的子集。各源形成具有有限谱信号重叠的稀疏且重复的离子流。在操作1212,由单个检测器记录质谱。在操作1214,分析谱稀疏度,并且在操作1216,执行采样离子的非冗余编码。注意到操作1212-1216可以在以非冗余形式改变子集的同时重复,其中任意两个同时采样源的组合是唯一的,而任何具体源都被多次采样。在操作1218,通过将编码信号与源采样关联解码来自所有独立源的谱。在某些实现中,编码步骤可以基于质谱稀疏度而被自动调整。非冗余采样矩阵可以基于相互正交的拉丁方矩阵。进一步地,解码可以通过重叠计算机重构而得到辅助。在某些实现中,非冗余采样通过离子流延迟的非冗余编码来实现。
[0133] 根据本公开,可以实现多种有用的分析制度。例如仅MS制度,其中离子被从SID单元静电反射并通过
真空CID单元,由此达到最大分辨率并且可以实现质量分析的质量精度。射入分析仪内的离子数目在低和高增益之间交替,从而绕过分析仪内(由窄质量范围的空间电荷影响的)空间电荷效应,并由此在宽动态范围内提供提高的质量精度和分辨率。优选地,对于可以允许离子频繁射入MR-TOF分析仪内而没有明确谱重叠的暂时窄质量范围的选择,使用在前的迁移率分离。该制度对混合物的高吞吐量特征、确定精确母质量以及用于确定下述数据依赖制度中的选择窗口而言是有用的。此外,根据并行全质量串联式MS分析的例子,图11示出了用于这类分析的参数范围,其可以从在低母离子分离分辨率(几百)下具有大占空比(高达20%)的制度改变至灵敏度更低但具有更高(1000-2000)甚至高得多(10,000-20,000)的母选择分辨率的更为特定的分析。本公开可被进一步应用于具有低解析TOF1(R1=100)的高吞吐量和灵敏度(DC>20%)的制度。在这些实现中,碎片谱基于母质量窗口的选择和层析分离的时间相关性而被重构。作为附加或替换,本公开可被应用于针对近同量异位素而具有高母选择分辨率(R1>10,000)的探索性实现。这类探索可以为了可靠性使用更高吞吐量的非冗余采样而以并行方式顺序实现。此外,本公开可被应用于在当前MS-MS仪器中被广泛使用的数据依赖获取。进一步地,MS3制度可以在使用诸如IMS或质量分离器的额外的在前分离器的情况下实现。注意到TOF-TOF串联体使得MS2和MS3级高度并行且快速,由此使得MS3可行。
[0134] 在此描述的系统和技术的各种实现可以在数字电子和/或光学电路、集成电路、特殊设计的ASIC(
专用集成电路)、计算机
硬件、
固件、
软件和/或其组合中实现。上述的各种实现可以包括在一个或多个
计算机程序中的实现,所述一个或多个计算机程序能在可编程系统上执行,所述可编程系统则包括至少一个可编程处理器(可以是专用或通用处理器)、数据存储系统、至少一个输入设备和至少一个输出设备,其中该处理器被耦合以从数据存储系统和输入设备接收数据和指令并向其传输数据和指令。
[0135] 这些计算机程序(还被称为程序、软件、软件应用或代码)包括用于可编程处理器的机器指令,并且能够以高级程序化和/或面向对象的编程语言,和/或以汇编/机器语言实现。如在此使用的,术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指代用于向可编程处理器提供机器指令和/或数据的任何计算机程序产品、非暂态计算机可读介质、装置和/或设备(例如,磁盘、光盘、存储器、
可编程逻辑器件(PLD)),包括接收机器指令作为机器可读信息的机器可读介质。术语“机器可读信号”指代用于向可编程处理器提供机器指令和/或数据的任何信号。
[0136] 在本
说明书中描述的主题和功能性操作的实现可以在数字
电子电路中实现,或者在包括在本说明书中公开的结构及其结构等价物的计算机软件、固件或硬件中实现,或是在上述的一个或多个的组合中实现。此外,在此说明书中描述的主题可被实现为一个或多个计算机程序产品,即,在计算机可读介质上编码的、用于由
数据处理装置执行或控制其操作的计算机程序指令的一个或多个模块。计算机可读介质可以是机器可读存储设备、机器可读存储基底、存储器设备、影响机器可读传播信号的物质成分、或是上述的一个或多个的组合。术语“数据处理装置”、“计算设备”和“计算处理器”涵盖包括例如以可编程处理器、计算机或多个处理器或计算机的形式来处理数据的所有装置、设备和机器。所述装置除了硬件之外,还可以包括创建用于所述计算机程序的
执行环境的代码,例如构成处理器固件、协议栈、
数据库管理系统、
操作系统或上述的一个或多个的组合的代码。传播信号是例如机器生成的电、光学或电磁信号的人为生成的信号,其被生成以编码信息用于传送至合适的接收机装置。
[0137] 计算机程序(也被称为应用、程序、软件、软件应用、脚本或代码)可以用包括编译或解释语言在内的任何形式的编程语言编写,并且能够以任何形式被利用,包括作为独立的程序或作为模块、部件、子例程、或是与在计算环境中使用的其他单元。计算机程序不是必须与文件系统中的文件相对应。程序可被存储在保存有其他程序或数据的文件的一部分内(例如,存储在
标记语言文档中的一个或多个脚本)、专用于所述程序的单个文件内、多个协同文件(例如,存储一个或多个模块、子程序或代码部分的文件)中。计算机程序可被用于在一个计算机上执行,也可被用于在位于一个地点或分布在多个地点并通过通信网络互连的多个计算机上执行。
[0138] 在此说明书中描述的处理和逻辑流程能够由执行一个或多个计算机程序以通过操作输入数据并生成输出来实现功能的一个或多个可编程处理来实现。所述处理和逻辑流程还能通过装置实现,所述装置则可被实现为例如FPGA(
现场可编程门阵列)或ASIC(专用集成电路)的
专用逻辑电路。
[0139] 适于执行计算机程序的处理器例如包括通用和专用
微处理器两者,以及任何类型的数字计算机的任何一个或多个处理器。一般而言,处理器将接收来自
只读存储器或
随机存取存储器或前述两者的指令和数据。计算机必不可少的要素是执行指令的处理器以及存储指令和数据的一个或多个存储器设备。一般地,计算机将可以包括或操作性地耦接至用于存储数据的一个或多个
大容量存储设备(例如,磁盘、磁光盘或光盘),以接收来自其的数据或向其传送数据或数据收发两者。然而,计算机无需具有这类设备。适于存储计算机程序指令和数据的计算机可读介质包括所有形式的
非易失性存储器、介质和存储器设备,例如包括
半导体存储器设备,诸如EPROM、EEPROM和闪存设备;
[0140] 磁盘,例如内置
硬盘和可移动盘;磁光盘;以及CD-ROM和DVD-ROM盘。处理器和存储器可由专用集成电路补充或并入在其中。
[0141] 为了提供与用户的交互,本公开的一个或多个方面可以在具有用于向用户显示信息的诸如CRT(
阴极射线管)或LCD(
液晶显示器)监视器的显示设备以及用户能够通过其而向计算机提供输入的
键盘和诸如
鼠标或跟踪球的指示设备的计算机上实现。其他类型的设备也可被用于提供与用户的交互;例如,向用户提供的反馈可以是任何形式的可
感知的反馈,例如
视觉反馈、听觉反馈或
触觉反馈;并且来自用户的输入可以按任何形式接收,包括声音、话音或触觉输入。此外,计算机可以通过向用户使用的设备发送文档或接收来自其的文档来与用户交互;例如,通过向用户的客户机设备上的网络浏览器发送网页来响应于从该网络浏览器接收到的
请求。
[0142] 本公开的一个或多个方面可以在包括后端部件(例如作为数据
服务器)或是包括
中间件部件(例如,
应用服务器)或是包括前端部件(例如,具有用户能够通过其与本说明书中描述的主题实现交互的图形
用户界面或网络浏览器的客户机计算机)或是包括上述后段、中间件或前端部件中的一个或多个的任意组合的计算系统内实现。系统的各部件可以通过数字数据通信的任何形式或介质(诸如,通信网络)互连。通信网络的例子包括局域网(“LAN”)、广域网(“WAN”)、网间网(例如,因特网)、和
对等网络(例如,专用对等网络)。
[0143] 虽然本说明书包含各种特例,但是这些例子不应被解释为对本公开的范围或其声明范围的限制,而只是对本公开具体实现的特定特征的描述。在本说明书中分开的实现的上下文中描述的某些特征也可以在单个实现中组合实现。相反地,在单个实现的上下文中描述的各个特征可以在多个单独的实现中或在任何合适的子组合中实现。此外,虽然以上描述的各特征以特定组合其作用,并且最初是这么声明的,但是所声明组合中的一个或多个特征正在某些情况下可从该组合中去除,并且所声明的组合可以得到子组合或子组合的变体。
[0144] 类似地,虽然在附图中以具体次序描述了各操作,但这不应被理解为要求这些操作以所示的具体次序或顺序执行,也不应被理解为要求执行所有示出的操作以实现期望结果。在特定环境下,多任务和并行处理会是有利的。此外,上述各实施例中各自系统部件的分离不应被理解为在所有实施例中由要求这种分离,并且其应被理解为所描述的程序部件和系统能被一般性地并入在单个软件产品内或可被打包到多个软件产品内。
[0145] 业已描述了多个实现。然而,将会理解可以在不背离本公开发明精神和范围的情况下做出各种
修改。因此,其他实现位于所附权利要求的范围内。例如,在权利要求书中阐述的动作能够以不同的次序执行并仍然能够实现期望的结果。