JEOL 实战|树脂差异,AnalyzerPro 解卷 & 火山图,“一眼可见”

2026-03-19 09:42:47, 华质君 华质泰科生物技术(北京)有限公司


在非靶向分析、复杂材料体系对比、微量差异识别等应用场景中,尤其是树脂、聚合物、胶黏剂等工业材料分析,成分高度相似、添加剂差异微弱、重复性要求极高,单靠肉眼比对 TIC 或简单叠图,几乎不可能给出可信结论。

一起来看 “软件定义方法学” 如何发挥决定性作用。


AnalyzerPro,集解卷积 + 多变量统计 + 差异可视化于一体,与质谱厂商的实际应用深度结合,推动质谱分析从“图谱堆积”走向“判定结果”。


本文以 JEOL GC-TOFMS + AnalyzerPro 的真实应用为例,展示如何通过解卷积 + 火山图(Volcano Plot)+ PCA,让树脂样品之间的差异一眼可见



🧩 场景痛点:树脂样品“看起来很像”,但真的一样吗?

在工业质量控制与材料研发中,研究者经常面临这样的困境:

  • 多批次或不同来源的树脂样品,TIC 轮廓高度相似
  • PCA 分析中样品聚类不够清晰,差异被主成分掩盖
  • 真正起区分作用的添加剂或微量组分,被淹没在背景信号中
  • 即使检测到差异,也难以同时兼顾统计显著性与重复性
👉 这类问题,本质是数据没有被正确“拆解”和“对比”


🛠️ 实验方法:Py-GC-TOFMS × AnalyzerPro 的完整数据链路

样品与测量平台
  • 样品类型:6 种市售聚乙酸乙烯酯树脂(样品 A–F)

  • 分析目的:比较树脂样品间的成分差异与添加剂分布


裂解-GC-TOFMS(Py-GC-TOFMS)分析条件:

  • 系统:JMS-T200GC(JEOL)

  • 裂解温度:600 °C

  • 电离方式:EI⁺,70 eV,300 µA

  • 进样方式:分流进样(100:1)

  • 载气:He,1.0 mL/min(恒流)

  • 扫描范围:m/z 35–650

  • 数据处理软件:AnalyzerPro

快速 GC + 裂解进样,使复杂树脂在极短时间内释放大量组分,对数据处理能力提出极高要求。


✅ AnalyzerPro 核心策略:先“拆清楚”,再“比明白”

📊 解卷积 —— 把“叠在一起的信号”拆开
AnalyzerPro 对裂解-GC-MS 全扫描数据进行自动解卷积,从高度重叠的 TIC 中提取独立组分及其纯净质谱,为后续统计分析提供可靠输入。

📊 差异放大:火山图让关键组分“自动跳出来”
火山图(Volcano Plot)的价值
  • X 轴:样品间组分强度比的对数(差异大小)
  • Y 轴:方差分析 p 值的负对数(重复性/显著性)
  • 每一个点:一个解卷积后的独立化合物
AnalyzerPro 将差异幅度 + 统计显著性同时纳入判断:
  • Y 值越高 → 重复性越好
  • |X| 越大 → 差异越显著
  • 超过 p = 0.05 阈值的组分被自动高亮显示

📊 图示结果
  • 图 1:样品 C 与 F 的 TIC 对比及火山图
两者共享大量组分,但 F 中部分组分显著富集

  • 图 2:样品 A 与 C 的 TIC 对比及火山图
共享组分明显减少,双方均存在大量“各自特有”的化合物

  • 图 3:聚乙酸乙烯酯样品的 PCA 得分图
结合解卷积与火山图筛选后的组分,样品分群更加清晰、稳定

👉 火山图 一图说明 “差异在哪里、差异有多大、是否可靠” 。


🎯 结论:从 “看谱图” 到 “做判定” 的关键一跃

通过 JEOL Py-GC-TOFMS + AnalyzerPro 的组合:
  • 树脂样品间的微弱差异被成功放大
  • 关键区分组分可被快速、自动锁定
  • 差异判断同时具备统计显著性与重复性支撑
  • 为质量控制、配方一致性评估、材料比对提供可直接决策的数据依据

AnalyzerPro 并不是 “多画几张图” ,而是把 GC-MS 数据真正变成 “能用的结论” 




看见数据背后的化学真相

不只是看图谱,更是读数据


AnalyzerPro,助您洞察复杂世界的化学底色。 


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