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　　保留指數（RI）值作為一個重要的輔助定性指標，能夠極大地提高化合物識別的可信度。在GC/ID軟件中，保留指數的計算不需要借助使用正構烷烴混標，利用Cerno公司開發的自動校準保留指數（AutoRI）的新方法，通過樣品數據自校正的方式計算出每個峰的保留指數值。

　　AutoRI計算保留指數，在保留指數線性曲線良好的情況下，其測定保留指數RI的準確性很高，可與使用正構烷烴的外標校準法相媲美。

香葉油樣品中未知成分的鑒定

　　香葉油樣品直接GC/MS進樣，GC/MS為Agilent 5977，分離色譜柱為DB-1（60 m x 320 μm x 0.5 μm ）。

　　香葉油揮發性組分的TIC圖見圖1.

圖1：香葉油樣品揮發性組分的TIC圖

　　GC/MS數據分析由GC/ID 5.0軟件完成，如圖2所示，在GC/ID軟件中調用香葉油樣品數據，然后自動運行即可。

圖2：在GC/ID中運行AutoRI

　　1. GC/ID分析結果

　　GC/ID運行結束后，我們可以直接查看該數據的自校正保留指數曲線，如圖3所示。結果表明，保留指數線性良好，可以用于樣品保留指數的計算。

圖3：樣品的自校正保留指數曲線

　　GC/ID的分析結果將顯示在一個可編輯審查的報告中，如圖4所示，每個保留時間峰的鑒定結果都顯示了峰的保留指數。

圖4：GC/ID的分析結果報告

　　在GC/ID報告中，我們可以查看任一峰的詳細NIST檢索和保留指數結果，如圖5所示為保留時間Rt=30.411min峰的鑒定結果。結合NIST正、反檢索和保留指數匹配值RI_Fit，我們可以確定該峰為Linalool。

圖5：Rt=30.411min峰的NIST匹配候選結果

　　選中列表中的Linalool結果行，我們可以查看它的更詳細的鑒定結果，如圖6所示，其校正計算的保留指數為1081.6，譜庫收錄的保留指數為1086，偏差為4.4（匹配度RI_Fit=95.6）。

圖6：Linalool的鑒定詳細信息

　　2. NIST譜庫檢索匹配接近候選化合物的識別

　　Rt=31.269min的峰，NIST檢索結果如圖7所示，NIST正反檢索匹配度最高的為第7個化合物，CAS#: 3033-23-6，但其保留指數RI_Fi值僅為59.2，這意味著實測保留指數與譜庫理論保留指數偏差為41.8。NIST匹配度第二高的化合物在結果表中的第6行，CAS#: 5258-11-7，其保留指數RI_Fi值80.2。NIST匹配度第三的化合物為CAS#: 16409-43-1，其保留指數匹配最佳，RI_Fit為99.8。

　　這三個化合物的NIST匹配度很近似，如果只是看匹配度，我們很難區分這兩個同分異構體。但是保留指數RI_Fi值很好地幫我們區分了它們。

圖7：Rt=31.269min峰的NIST匹配候選結果

　　3. 共流出峰的解卷積分析

　　GC/ID自帶解卷積功能，可對共流出峰中的混合物進行解卷積運算，并自動給出各個組分的鑒定結果。我們在該樣品中發現了一些共流出峰，GC/ID對其都有很好的分析結果。

　　如圖8所示，在保留時間55.5min的峰中，GC/ID給出了混合物的分析結果，并在TIC圖中進行混合峰的顏色標記（粉色）。結果表明，該峰位置存在兩個組分，解卷積后的保留時間分別為55.53min和55.59min，鑒定結果分別為CAS#: 10219-75-7和CAS#: 17066-67-0，分子式均為C15H24，保留指數的匹配值RI_Fit分別為99.9和95.2。

圖7：GC/ID對Rt=55.5min峰的解卷積分析計鑒定結果

　　圖8：Rt=55.53min峰的解卷積后的質譜圖

　　圖9：Rt=55.59min峰的解卷積后的質譜圖

　　4.小結

　　GC/ID軟件中將正向檢索和反向檢索、保留指數（RI）相結合，能夠顯著提高通過GC/MS技術鑒定未知化合物的準確性和可信度。

　　色譜共流出峰也能通過GC/ID的解卷積分析得到很好的鑒定。

　　在很多情況下，通過利用樣品分析中那些檢索結果置信度高且與保留指數趨勢線高度相關的化合物（自動保留指數校準，AutoRI），可以省去為獲取保留指數數據而對GC進行精確校準的額外工作。

　　關于MassWorks GC / ID V5.0

　　GC/ID 是由 Cerno Bioscience 公司開發的一款革命性的 GC/MS 全自動數據處理軟件，用于定性和半定量分析。2024 年，GC/ID V5.0 版本正式更新和發布，它將是功能最強大、最容易使用、最獨立于 GC/MS 制造商的解決方案！

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