基于区块化 F-ratio 组学比对，告别手动找峰：批量石油样品 GC×GC-TOFMS 全组分精准解析

研究背景

基于此，本研究创新性的将传统基于区块（tile）的Fisher比率分析，拓展为复杂样品全组分非靶向筛查工具，建立基于“tile-Fisher"全峰查找+空白对照P-test统计验证+MPT总峰表+SSPT单样本峰表一体化流程，不再只关注高显著性差异峰，而是完整捕获所有可检出代谢物，解决保留时间漂移、峰重叠、批量样本峰表无法对齐等行业痛点，大幅提升分析效率。

ChromaTOF Tile 软件以区块分析解决漂移、以高灵敏度解决漏峰、以统一列表解决对齐，让 GC×GC-TOFMS 复杂石油样品的全组分非靶向分析从 “难以实现” 变成 “稳定可重复”！

研究思路&结果

仪器型号：Pegasus BT4D（GCxGC-TOFMS）

厂家：美国LECO力可公司

调制器：两阶四喷口热调制器

色谱柱系统：1D：Rxi-1（30m x 0.25mm x 0.25μm）；2D：Rxi-17MS（2.0 m x 0.18mm x 0.20μm）

载气：氦气He

载气流速：2 mL/min

调制周期：6s

升温程序：起始温度40℃，4℃/min升高到240℃

二维柱温箱和调制器补偿温度：+10℃和+18℃

质谱采集范围：40-334 amu

离子源温度：225℃

传输线温度：285℃

飞行时间质谱采集速率：200张谱图/秒（全二维色谱联用必要条件）

全二维质谱数据处理软件：ChromaTOF

差异比对组学软件：ChromaTOF Tile

采用ChromaTOF Tile软件对 9 类石油样品 + 1 组空白（各 3 次重复，共 30 张图谱）进行Tile-Fisher 比率分析，以8 s×120 ms为Tile区块大小，对S/N>10的信号逐块计算 F-ratio 并依据最高 F-ratio 对应的质荷比对检出峰进行排序。经人工剔除冗余峰与柱流失等无用峰后，将初始 1407 个峰精简为719 个有效峰。

Tile-based F-Ratio

P-test

为确定特定分析物信号在样本中的存在是否具有统计学显著性，以10 s×120 ms区块范围累加信号，用99% 置信区间 对累加信号峰进行p检验（空白 ±2.33 倍标准差）判定峰是否存在，最终得到715 种可靠待测物，并构建总峰表 MPT。再衍生出单样品专属峰表（SSPT），天然实现保留时间对齐，仅260 种为所有样品共有，样品差异显著。按一维保留时间累加总离子流信号，自动生成模拟蒸馏曲线，分析主组分与痕量组分分布。

两种典型的MPT命中化合物（1,2,4-三甲基苯和1-甲基萘）如下图所示。

• 1,2,4-三甲基苯在所有石油样品中均高丰度存在，信号远高于空白阈值，全部通过 p‑test，峰形清晰、无干扰，代表样品中高含量共有组分的典型检出结果。

• 1‑甲基萘为低丰度、非共有组分，仅在部分样品中明显存在；经 99% 置信区间阈值判定，可准确区分 “真实存在” 与 “空白噪声”，有效避免低含量峰的误判，体现方法对痕量、非共有组分的精准鉴别能力。

模拟蒸馏结果显示（下图），9 种石油样品在前 25 min 即可累积 99% 总离子流信号，仅 1% 信号对应大量晚流出痕量组分。样品越重、组分越复杂，达到 99% 信号所需时间越长。

上图左 Y轴 为 TIC 累积占比，右 Y 轴为组分数，横坐标为一维保留时间；虚线标记 99% TIC 对应的时间与峰数，直观呈现主组分与痕量组分的出峰分布。

上图为关联散点图，展示总组分数、99% TIC 组分数、占比与99% TIC 对应流出时间的正相关关系，说明样品越重、组分越复杂，主组分完全流出越晚。

总结：

• 所有样品99% 的总信号来自前 25 min 出峰组分（总运行 50 min）。

• 剩余约 1% 信号对应大量晚出峰微量组分，是石油样品的重要特征。

• 样品越重、组分越多，达到 99% 信号所需的一维保留时间越长。

• 精准揭示被常规方法漏检的痕量组分

  常规的色谱方法在未经过专门设计时，往往难以捕捉到极低浓度或较晚洗脱的成分。而该模拟蒸馏工作流程能够深入揭示石油材料中那些仅占总成分约1%、在较长保留时间才洗脱出来的痕量微量成分。

• 突破色谱峰重叠限制，识别出海量真实分析物

  在常规的寻峰算法中，由于不可避免的色谱重叠现象，系统识别出的峰数量总是少于实际存在的分析物数量。该方法结合了飞行时间质谱（TOFMS）的极佳选择性和分区块Fisher比率计算，能够轻松攻克极低分离度的难题，所发现的分析物数量远超标准寻峰软件，甚至能揭示几乎所有被检测到的化合物。

• 精准到“单像素”的信号提取，大幅提高定量准确性

  在计算模拟蒸馏所需的总离子流（TIC）信号时，该方法并非对整个信号分块区域进行求和，而是极其精确地提取分析物命中“针脚”位置（即单个像素）的TIC信号。这种精细的操作最大程度地排除了相邻分析物的信号干扰，从而最大化了定量计算的准确度。

• 天然克服保留时间偏移，实现样本间的完美对齐

  过去依赖于为每个色谱图单独建立峰表的常规方法，无法妥善解决色谱图之间的保留时间偏移和其他仪器变异问题。该方法依赖底层分块技术，不仅能有效降低对保留时间偏移的敏感度，还能自动生成“主峰表（MPT）”，从而在不同样品和复本之间实现分析物的自然对齐与横向比较。

• 自适应信噪比阈值与基线校正

  该方法充分利用了底层的分块逻辑，天然具备处理基线校正的能力，并结合信噪比限制条件。只要信号在所有样品中表现出相对于基线噪声足够高的信噪比（例如S/N > 10），该痕量分析物就会被判定为可检测并产生Fisher比。这种机制确保了只要高于定量限（LOQ）的微量成分都能被无遗漏地捕捉到主峰表（MPT）中。

在模拟蒸馏中建议结合使用飞行时间质谱（TOFMS）和火焰离子化检测器（FID），核心是为了获得更加精确的模拟蒸馏曲线。

虽然该研究证明了利用单像素精确位置处的TOFMS总离子流（TIC）信号可以作为分析物相对定量的有效估算手段，但FID的信号响应能够更容易、更直接地根据分析物的实际浓度进行校准。因此，将具有极佳化学选择性（能够发现所有痕量分析物）的TOFMS与更易于实现精确浓度定量的FID结合使用，可以进一步提升整体定量分析的准确度。

Tile-based F-ratio分析比标准寻峰软件能够发现更多分析物，核心原因在于其突破了色谱峰重叠的物理限制，并充分利用了飞行时间质谱极佳的化学选择性。

• 常规寻峰算法受限于色谱峰重叠

  标准的寻峰软件主要是基于色谱图上的物理峰来进行识别的。然而，在复杂样品中，多个不同的化合物经常会在相近的时间洗脱，导致色谱峰不可避免地发生重叠。因此，受限于这种物理重叠，常规寻峰算法识别出的可见“峰”的数量，总是少于或等于实际存在的“分析物”数量。

• 分区块Fisher比率分析结合TOFMS提取隐蔽信号

  分区块Fisher比率分析法并没有单纯依赖物理峰的形态，而是借助了TOFMS极其出色的质量通道（m/z）选择性。该软件在对信号进行分块处理时，会对每一个表现出足够信噪比（S/N > 10）的质量通道独立计算信号。这种极高的选择性使得该方法能够在色谱分离度极低（即峰严重重叠）的情况下，依然精准提取并揭示出几乎所有被仪器检测到的独立分析物。

主峰表（MPT）与样本特定峰表（SSPT）是全局基础→样本衍生的层级关系，核心逻辑三点：

1. 生成关系

   先通过分区块 F‑ratio 分析汇总所有样本信号，构建全局统一的主峰表（MPT）；再以 MPT 为基础，为每个样本 / 进样复本生成专属样本特定峰表（SSPT）。

2. 筛选机制

   由 MPT 到 SSPT 的关键过滤是p 检验（99% 置信区间）：以空白为参照，仅将统计学显著、高于空白的分析物，从 MPT 中提取至对应样本的 SSPT。

3. 核心优势

   所有 SSPT 源自同一 MPT，基于相同分块索引与精确定位，天然实现跨样本保留时间对齐，无需逐张峰表校正，彻底解决保留时间偏移问题。