Exploring Ion Mobility Data File Conversions to Leverage Existing Tools and Enable New Workflows

Význam tématu

Odvození dalších rozměrů separace pomocí iontové mobility (IM) v kombinaci s kapalinovou chromatografií (LC) a hmotnostní spektrometrií (MS) významně rozšiřuje analytický potenciál v oblasti lipidomiky, environmentálních analýz a proteomiky. Přidání časové dimenze mobility umožňuje odhalení izomerů, zlepšení rozlišení složitých vzorků a zvýšení citlivosti detekce. Nicméně většina existujících datových pracovních postupů je optimalizována pro tradiční LC-MS bez IM a nevyužívá plně nové informace získané z rozšířených datových souborů.

Cíle a přehled studie / článku

Cílem studie je představit a vyhodnotit konverzní postupy v nástroji PNNL PreProcessor, které umožňují převést LC-IM-MS data do formátu LC-MS DDA a zároveň konvertovat 2D-LC-MS data do formátu LC-IM-MS. Tyto postupy mají umožnit využití zavedených softwarových nástrojů (např. MS-DIAL, MassHunter, Lipid Annotator) a zavést nové workflow pro analýzu čtyřdimenzionálních dat.

Použitá metodika a instrumentace

• Hmotnostní spektrometr s iontovou mobilitou 6560 IM-QTOF (Agilent Technologies).
• Kapalinová chromatografie 1290 Infinity II (Agilent Technologies) pro 1D a 2D separace.
• Převodní nástroj PNNL PreProcessor (vč. IM-to-DDA a 2D-LC to LC-IM-MS konverzí).
• IM-MS Browser pro extrakci iontových mobilitních rysů (IMFE) a vyhodnocení konvertovaných souborů.
• Softwarové nástroje pro následnou analýzu: MassHunter Qual, Lipid Annotator, Mass Profile, MS-DIAL.
• High-Resolution Demultiplexing (HRdm) pro zlepšení rozlišení multiplexovaných dat.

Hlavní výsledky a diskuse

• Konverze All Ions IM/MS do DDA formátu zvýšila počet identifikovaných lipidů díky lepšímu využití pracovní periody (duty cycle).
• Při workflows 1 a 2 se odlišně zachází s IM izomery – workflow 1 zachovává chromatografické CV (driftové časy) v sekvencích, workflow 2 je vhodnější pro přímou infúzi a vzorky s úzkými časovými okny eluce.
• V lipidomice se ukázalo, že konvertované soubory IM-to-DDA poskytují podobnou kvalitu fragmentačních spekter jako standardní DDA, s mírně nižšími skóre podobnosti, ale vyšší mírou pokrytí fragmentů u menších lipidů.
• Multiplexovaná akvizice s HRdm 3.0 vedla k dalšímu nárůstu počtu identifikací oproti demultiplexingu 2.0 a zjednodušení workflow spojením interpolace, demultiplexingu, detekce rysů a dekonvoluce do jednoho kroku.
• Převod 2D-LC-MS do LC-IM-MS umožnil detekci 12 ze 14 standardů PFAS a otevřel cestu pro aplikaci čtyřdimenzionální extrakce rysů na data původně získaná ve 2D separaci.

Přínosy a praktické využití metody

• Umožnění použití široce rozšířených softwarových balíků pro analýzu IM-MS dat bez nutnosti vývoje zcela nových nástrojů.
• Zvýšení počtu spolehlivě identifikovaných sloučenin v lipidomické a PFAS analýze.
• Rozšíření možností analýzy složitých vzorků se strukturálními izomery a při 2D chromatografii.
• Zjednodušení pracovního postupu díky integrovaným konverzním modulům a HRdm dekonvoluci.

Budoucí trendy a možnosti využití

• Další rozvoj algoritmů pro dekonvoluci čtyřdimenzionálních dat a automatizovanou extrakci rysů.
• Integrace strojového učení pro rozlišení izomerů a predikci driftových časů.
• Rozšiřování konverzních postupů na jiné typy instrumentace a komerčně dostupných datových formátů.
• Využití konvertovaných datových formátů v online platformách pro velké datové analýzy (cloudové služby, LIMS).

Závěr

Představené konverzní workflow v PNNL PreProcessoru významně rozšiřují možnosti použití iontové mobility v kombinaci s LC-MS a 2D-LC-MS. Umožňují snadný přechod na zavedené DDA postupy, zvyšují počet identifikací a otevírají nové cesty pro 4D datovou analýzu. Implementace HRdm dekonvoluce a rozšíření podpory 2D konverzí podpoří širší adopci IM technologie v různých aplikacích laboratorní analytiky.

Reference

1. Bilbao A. et al. Journal of Proteome Research, 2022, 21(3), 798–807.
2. Tsugawa H. et al. Nature Methods, 2015, 12(6), 523–526.
3. Wright J. et al. Agilent Technical Overview, 2022.