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LC-MS（液相色譜-質譜聯(lián)用技術）分析

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發(fā)布時間：2025-03-13 10:46:39 更新時間：2025-05-13 17:40:34

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作者：中科光析科學技術研究所檢測中心

LC-MS（液相色譜-質譜聯(lián)用技術）是一種結合液相色譜（LC）分離能力與質譜（MS）高靈敏度檢測的分析方法，廣泛應用于 藥物開發(fā)、代謝組學、環(huán)境監(jiān)測及食品安全 等領域。以下是基于 USP <1058>（分析儀器確認）、ICH Q2(R1)（方法驗證） 及 ISO 17025（實驗室能力認可） 的系統(tǒng)化分析框架：

一、LC-MS核心組件與參數(shù)

組件	關鍵參數(shù)	典型配置
液相色譜	流動相梯度、流速（0.2~1.0mL/min）	二元/四元泵（Agilent 1290 Infinity）
電離源	ESI（電噴霧）、APCI（大氣壓化學電離）	離子源溫度（300~~500℃）、噴霧電壓（±3~~5kV）
質量分析器	三重四極桿（MRM模式）、Q-TOF（高分辨）	質量精度（<1ppm）、分辨率（>30,000 FWHM）
檢測器	光電倍增管（PMT）、微通道板（MCP）	動態(tài)范圍（10?~10?）

二、核心檢測項目與優(yōu)化策略

分析類型	關鍵參數(shù)	優(yōu)化要點
定量分析（MRM）	選擇離子對（母離子→子離子）	碰撞能量優(yōu)化（CE 10~40eV）、駐留時間≥10ms
定性分析（Full Scan）	全掃描范圍（m/z 50~2000）	掃描速度（1~5Hz）、質量精度校準（內(nèi)標法）
代謝組學	質量偏移（<5ppm）、保留時間漂移（<0.1min）	數(shù)據(jù)依賴采集（DDA/DIA） + 數(shù)據(jù)庫匹配（HMDB）
脂質組學	同位素校正、加合離子去卷積	離子遷移譜（IMS）分離 + 動態(tài)排除（Dynamic Exclusion）

三、標準化操作流程

1. 樣品前處理

生物樣本：
1. 血漿/血清：乙腈沉淀蛋白（1:3體積比），離心取上清；
2. 細胞/組織：液氮研磨，甲醇-氯仿提取脂質。
環(huán)境樣本：
1. 固相萃?。⊿PE）：C18柱活化→上樣→洗脫（甲醇）；
2. 過濾凈化（0.22μm PVDF膜）。

2. 方法開發(fā)與優(yōu)化

色譜條件：
- 色譜柱：C18（2.1×100mm, 1.7μm）；
- 流動相：A（0.1%甲酸水），B（乙腈+0.1%甲酸）；
- 梯度：5% B→95% B（10min），流速0.3mL/min。
質譜參數(shù)：
- ESI+模式：噴霧電壓3.5kV，離子源溫度350℃；
- MRM模式：母離子→子離子（如m/z 256→152，CE 25eV）。

3. 數(shù)據(jù)采集與分析

定量分析：
1. 使用Skyline或MassHunter構建MRM方法；
2. 外標曲線（R²≥0.99），LLOQ（定量下限）≤1ng/mL。
定性分析：
1. 高分辨數(shù)據(jù)（Q-TOF）匹配mzCloud/NIST數(shù)據(jù)庫；
2. 同位素分布驗證分子式（如[M+H]+、[M+Na]+）。

四、常見問題與解決方案

問題現(xiàn)象	可能原因	改進措施
靈敏度低	離子源污染或噴霧針堵塞	清洗離子源（異丙醇超聲）、更換噴霧針
基線噪音大	流動相純度低或柱效下降	使用HPLC級溶劑、更換色譜柱（柱壓≥4000psi時）
保留時間漂移	柱溫波動或流動相比例變化	恒溫柱溫箱（±0.5℃）、脫氣機更新
質量精度偏差	校準失效或儀器未穩(wěn)定	定期校準（CsI溶液）、預熱質譜≥2小時

五、應用案例

領域	應用場景	典型方法
藥物代謝動力學	血漿中阿司匹林及其代謝物定量	MRM模式（m/z 179→137，LLOQ 0.1ng/mL）
環(huán)境污染物分析	水中多環(huán)芳烴（PAHs）篩查	APCI源+全掃描（m/z 150~350），數(shù)據(jù)庫匹配
食品安全	乳制品中三聚氰胺殘留檢測	ESI+ MRM（m/z 127→85，CE 20eV）
代謝組學	癌癥患者血清差異代謝物發(fā)現(xiàn)	Q-TOF全掃描（DDA模式）+ 主成分分析（PCA）

六、維護與驗證

日常維護：
- 每周清洗離子傳輸管（1%甲酸超聲）；
- 每月更換機械泵油（Turbo Pump）。
方法驗證（ICH Q2）：
- 精密度（RSD≤15%）、準確度（回收率80%~120%）；
- 基質效應（ME ≤±20%）、穩(wěn)定性（室溫24h，凍融3次）。

通過系統(tǒng)化LC-MS分析，可實現(xiàn)復雜基質中痕量化合物的精準檢測。建議結合 自動化樣品前處理（如Hamilton STAR） 提升通量，并針對高通量需求采用 SWATH/DIA數(shù)據(jù)非依賴采集 技術。對于疑難數(shù)據(jù)解析，推薦使用 AI輔助軟件（如Compound Discoverer） 實現(xiàn)代謝通路可視化與生物標志物挖掘。