LabSolutions LCGC - Features

Die für die Analyse großer Datenmengen erforderliche Zeit, die durch immer schnellere Analysen und vermehrt simultane Mehrkomponentenanalyse in den letzten Jahren anfällt, ist zu einer Herausforderung geworden. Zudem haben die verschärften Vorschriften im Zusammenhang mit der Datenintegrität zu Forderungen nach automatisierten und vereinfachten manuellen Methoden zur Integration von schwierigen Chromatogrammpeaks geführt. Hier stellen wir einen neuen Peak-Integrationsalgorithmus für LabSolutions, i-PeakFinder, vor, der darauf ausgelegt ist, diese Probleme zu lösen. i-PeakFinder, ein neuer Peak-Integrationsalgorithmus für LabSolutions, ist eine vollständig automatisierte Integrationsfunktion, die Peaks mit hoher Genauigkeit erkennen kann, ohne dass besondere Parametereinstellungen erforderlich sind. Darüber hinaus verfügt dieser Algorithmus über einstellbare Parameter, sodass die Integrationsfunktion auf eine Vielzahl komplexer Chromatogrammmuster angewendet werden kann. Des Weiteren erlauben die einstellbaren Parameter auch bei Batchanalysen eine hochgenaue Peak-Integration aus großen Datenmengen.

Hochpräzise Erkennung von Schulterpeaks

Mit i-PeakFinder können Schulterpeaks präzise erkannt werden. In Situationen, in denen bisher eine manuelle Peaksintegration erforderlich war, um Schulter- und Hauptpeaks durch traditionelle Integrationsverfahren zu unterscheiden, kann i-PeakFinder Schulterpeaks automatisch erkennen und dabei eine gleichbleibende Peaksensitivität über das gesamte Chromatogramm aufrechterhalten. Im Allgemeinen ist es schwierig, besonders kleine Schulterpeaks, wie in Abb. 2 gezeigt, automatisch zu erkennen; i-PeakFinder kann diese Peaks jedoch auf Basis der Schwellenwertbeurteilung automatisch detektieren.

Einfache Anpassung der Peak-Basislinien-Bearbeitung

Die präzise Erkennung von Verunreinigungspeaks ist für die pharmazeutische Qualitätskontrolle und andere Anwendungen unerlässlich. Verunreinigungsspitzen sind oft an der Basis eines Hauptpeaks verschmolzen, und die quantitativen Ergebnisse der Flächen-Normalisierung können je nach verwendeter Peak-Basislinien-Methode variieren. Auch das verwendete Verfahren zur Peak-Basislinien-Bearbeitung unterscheidet sich je nach Probe und Untersuchungsziel. Bei herkömmlichen Methoden muss für eine bestimmte Peak-Basislinien-Bearbeitung oft eine Zeitprogrammierung erfolgen oder die Integration manuell durchgeführt werden.

Mit i-PeakFinder hingegen stehen in den Basiseinstellungen anpassbare Parameter für die Durchführung spezifischer Peak-Basislinien-Bearbeitungen zur Verfügung, sodass der Anwender den optimalen Typ der Basislinie in jeder Situation leicht umsetzen kann. Abb. 3 zeigt eine Liste der Basislinientypen im Einstellungsfenster, Abb. 4 das Ergebnis der Bearbeitung eines an der Baseline verschmolzenen Verunreinigungspeaks und Tabelle 1 die erzielten quantitativen Ergebnisse mittels Flächen-Normalisierung mit unterschiedlichen Basislinientypen. Geeignete Basislinienanpassungen für die jeweilige Situation können einfach durch Änderungen an wenigen Basisparametern durchgeführt werden.

Basisparameter für die Peakerkennung

Die Basisparameter, die dem Benutzer die Anpassung der Peakerkennungsbedingungen erlauben, sind der oben erwähnte Basislinientyp, der Peakerkennungsschwellenwert und der Peak-Integrationsbereich. Mit der Einstellung für den Erkennungsschwellenwert werden Peaks, die unterhalb des geschätzten Rauschpegels (berechnet mittels proprietärem Algorithmus) liegen, nicht erkannt. Durch die Senkung des Peakerkennungsschwellenwerts können kleinere Peaks erkannt werden. Der Peak-Integrationsbereich legt den Zeitraum fest, in dem Peaks erkannt werden. Abb. 6 zeigt das Ergebnis einer Änderung des Peakerkennungsschwellenwerts von der Standardeinstellung 5 auf 2.000. Diese intuitiven Bedienelemente erlauben es dem Anwender, durch einfache Anpassung kleine Peaks zu erkennen oder zu ignorieren. Abb. 7 zeigt ein Beispiel zur Anpassung des Peak-Integrationsbereichs. Ohne Anpassung fallen alle Peaks in den Bereich und die Basislinie wird von negativen Peaks beeinflusst. Durch Ausschluss negativer Peaks über den Integrationsbereich kann die Basislinie passend konfiguriert werden.

Detaillierte Peakerkennungseinstellungen

Bei komplexen Chromatogrammen reichen Anpassungen des Detektionsschwellenwerts, Integrationsbereichs und des Basislinientyps möglicherweise nicht aus, um das gewünschte Integrationsresultat zu erzielen. i-PeakFinder ist mit einer Vielzahl von Chromatogrammen kompatibel und erlaubt dem Benutzer die Konfiguration weiterer, detaillierter Peakerkennungsparameter. Einige dieser detaillierten Einstellungen sind nachfolgend beschrieben:

(1) Peaks detektieren, die nicht vom Rauschen beeinflusst sind [Minimale Halbwertsbreite]

Bei Chromatogrammen, die beispielsweise durch LCMS gemittelt werden, wird gelegentlich eine Glättung durchgeführt. Liegt die Rauschfrequenz nahe der Peakfrequenz, ist es schwierig, Peaks automatisch zu erkennen, sodass Einzelpeaks als mehrere Peaks erkannt werden können. In diesem Fall ignoriert die Einstellung der minimalen Halbwertsbreite das Rauschen unterhalb dieses Wertes und stellt sicher, dass Peaks mit einer FWHM oberhalb des gewählten Minimalwerts erkannt werden. Abb. 8 zeigt den Unterschied bei der Erhöhung des Minimal-FWHM-Wertes. Dieses Feature ist hilfreich, wenn im Peak Rauschen beobachtet werden kann.

(2) Sicherstellen von Flächenpräzision und Linearität [Peak-Basislinienhöhe]

Bei ausgestellt tailierenden Peaks und Chromatogrammen mit viel Basislinienrauschen können die Start- und Endpunkte der Peaks je nach Datenmaterial variieren, was die Genauigkeit der Flächenbestimmung verringert. Mit der Einstellung für die Peak-Basislinienhöhe werden die Start- und Endpunkte als Produkt aus eingegebenem Wert und Rauschintensität (ermittelt durch einen proprietären Algorithmus) erkannt. Je größer der Wert der Peak-Basislinienhöhe, desto höher liegt die Basislinie.

Mit dieser Einstellung wird eine gute Reproduzierbarkeit der Bestimmung von Start- und Endpunkten der Basislinie erzielt. Abb. 9 zeigt ein Beispiel für die Anpassung der Basislinienhöhe beim Festlegen der Basislänge von tailierenden Peaks.

(3) Vermeidung der Erkennung von langperiodischen Schwankungen als Peaks [Maximale Halbwertsbreite]

Die maximale Halbwertsbreite, das Gegenstück zur minimalen Halbwertsbreite, ist ein Parameter, mit dem größere Peaks als Basislinienschwankungen ignoriert werden können. Beispiel: In Abb. 10 tritt eine Baseline-Drift als breite Ausbeulung auf, die als Peak interpretiert werden könnte. Diese Schwankung kann durch das Setzen einer maximalen FWHM entfernt werden.

(4) Verschmolzene Peaks als Einzelpeak zusammenfassen [Peaks nach Trenntiefe vereinigen]

Die Einstellung der minimalen Halbwertsbreite vermeidet die fehlerhafte Erkennung von Rauschen als Peaks, während die Einstellung zur Vereinigung nach Trenntiefe verschmolzene Peaks zu einem einzelnen Peak zusammenfasst. Abb. 11 zeigt drei verschmolzene Peaks. Durch die Konfiguration dieser Einstellung werden die beiden seitlichen Peaks mit dem größeren Peak vereinigt. Diese Einstellung wirkt nur innerhalb von Basislinienintervallen, die verschmolzene Peaks enthalten.

(5) Entscheidung, ob Schulterpeaks erkannt werden sollen [Peak-Vereinigung nach Schulterverhältnis]

Wenn Verunreinigungen als Schulterpeaks an der Basis eines Hauptbestandteils verschmolzen sind, erforderte das traditionelle Integrationsverfahren eine Zeitprogrammierung oder eine manuelle Integration zur Detektion des Schulterpeaks. Mit i-PeakFinder können Schulterpeaks einfach erkannt werden, und der Benutzer kann festlegen, ob Verunreinigungspeaks erkannt werden sollen – abhängig vom Verhältnis der Höhe des Hauptbestandteils zum Tangentialwert des Schulterpeaks. Abb. 12 zeigt ein Beispiel für die automatische Detektion eines Schulterpeaks sowie dessen Vereinigung mit dem Hauptbestandteil durch Schwellenwertsetzung. Die Konfiguration eines Schwellenwerts kann auch genutzt werden, um zu bestimmen, ob Verunreinigungspeaks erkannt werden sollen.