Unravel the heaviest co-elution of the TIC chromatogram by reconstructing clean mass spectra for heavy co-eluted compounds, ready for reliable library searching and ID confirmation. Mass spectral deconvolution (continued) SmartTune SmartTune is the simplified tuning tool for Thermo Scientific ISQ...
FTIR and py-GC-MS spectraSphenopterid specimens from the Late Pennsylvanian of Sydney Coalfield, Canada, are investigated by FTIR and py-GC-MS techniques as part of an on-going research project into the biochemistry and chemotaxonomy of Pennsylvanian-age pteridophylls. Included in the ...
MassBank最显著的一个特征就是它使用的被称为“合并谱图 (merged spectra)”的信息,即人为地将来自于相同代谢物但是不同碰撞能量或者不同的碎裂方式的碎片离子合并为一张质谱图[2]。 mzCloud总共有1.7w个化合物(农学、内源性、食品等多领域综合性数据库...
MassBank最显著的一个特征就是它使用的被称为“合并谱图 (merged spectra)”的信息,即人为地将来自于相同代谢物但是不同碰撞能量或者不同的碎裂方式的碎片离子合并为一张质谱图[2]。 mzCloud总共有1.7w个化合物(农学、内源性、食品等多领域综合性数据库),具有二级图谱的1w+(不分物种),其中3000+个属于内源性...
气相色谱-质谱联用（gc-ms）气相色谱-质谱联用(GC-MS)一、实验目的 1. 了解质谱检测器的基本组成及功能原理，学习质谱检测器的调谐方法；2. 了解色谱工作站的基本功能，掌握利用气相色谱-质谱联用仪进行定性分析的基本操作。二、实验原理 气相色谱法（gas chromato graphy, GC）是一种...
Methods:Headspace solid-phase micro-extraction (HS-SPME) combined with gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) was used to identify and analyze the flavor substances in five fresh edible fungi. Mass spectra data were tandem retrieved using the NIST11.L standard spectral library. The matching ...
B.标准谱图自动调谐(Standard Spectra AutoTune,STune):在整个扫描范围内标准响应调节,适应于定性分析以及检索商品谱图谱库,如果需要经常检索谱库,最好采用STune。 C.快速调谐(Quick Tune):可以看作是ATune的简化,它只调节四极杆和电子倍增管的参数,即只调整响应(EMV)、分辨率和质量轴校正,所以非常快速,一般只在...
为探索快速,准确分析挥发性有机物的方法,本文采用GC/MS法测定环保标准气 SpectraVOC60,利用直观推导式演进特征投影法(HELP)进行解析,解析结果与环保标准气一致.运用该... 张斌 - 《科技创新导报》 被引量: 0发表: 2010年 以GC/MS侦测高科技工业区内空气中挥发性有机物浓度之研究 中的挥发性有机物.由结果的...
扣本底:把鼠标箭头置于放大的Tic 屏内,击右键,Subtract Spectram扣 (某一位置的 ) 本底值Subtract Averaged Spedtrnm扣(某一段的)平均本底值。选好扣本底方式后(即击左键)鼠标变成一条可以左右移动的坚线。在一定的本底位置上双击左键即扣除了该点的本底值(按键的同时可以发现质谱图发生了变化)。5. 装谱库...
Identification of experimentally acquired mass spectra of unknown compounds presents a~particular challenge because reliable spectral databases do not cover the potential chemical space with sufficient density. Therefore machine learning based \emph{de-novo} methods, which derive molecular structure directly ...