熱分解GC-HRMSによる酢酸ビニル樹脂の統合解析 ‐GC/EI、GC/ソフトイオン化法データを用いた統合解析手法の開発- [GC-TOFMS Application]

はじめに

ガスクロマトグラフ質量分析法で使用される電子イオン化 (Electron Ionization, EI) 法は、フラグメントイオンを生成しやすいハードイオン化法の一つであり、取得したマススペクトルとライブラリー登録されたマススペクトルを比較することで化合物の同定を行うことできる。それに対し、電界イオン化 (Field Ionization, FI) 法などのソフトなイオン化法では、フラグメントイオンの生成が最小限に抑えられ、分子イオンの情報を得ることができる。また質量分析部を高分解能飛行時間質量分析計とすることにより、EI法およびソフトイオン化法の双方で得られたすべてのマススペクトルピーク (EI法におけるフラグメントイオンピーク、ソフトイオン化法における分子イオンピーク) に対して精密質量情報を得ることができる。これら各ピークの精密質量情報とEI法のライブラリーサーチの結果を組み合わせてマススペクトルを解釈することにより、EI法のライブラリーサーチのみでは絞り込めなかった化合物候補を一意に確定することができたり、そもそもライブラリーにはヒットしなかった成分に対して組成推定ができるなど、より確度の高い解析が可能となる。
今回、EI法とソフトイオン化法で得られた2種類の測定結果を自動で統合し解析するソフトウェアを開発したので、その詳細と解析例を紹介する。

結果

Fig.1 Qualitative analysis flow

解析フローについて:
Fig.1に従来のEI法のライブラリサーチのみでの解析フロー (左側) と、今回開発した統合解析の解析フロー (右側) を示した。本手法では、始めにEI法とソフトイオン化 (SI) 法で得られたデータに対し、クロマトグラム上のピークを検出してマススペクトルを作成する。各イオン化法のマススペクトルは保持時間情報に基づき紐づけられ、同一成分として記録される。次にEI法で得られたマススペクトルを用いてライブラリーサーチが行われる (①)。SI法で得られたマススペクトルを使用し分子イオンの探索を行う (②)。検出された分子イオンに対して精密質量解析を実施するが、この組成式推定には、ライブラリーサーチの結果、有意なスコアで特定された化合物の組成式を考慮した上で解析が実施される (③)。分子イオンに対しては同位体パターン解析を行い、組成式候補を絞り込む (④)。さらに、分子イオンの組成式候補の元素種・個数を条件として、EIマススペクトル上のフラグメントイオンの精密質量解析を実施する。分子イオンの組成式候補が正しくない場合、EIフラグメントイオンの組成式情報を得ることができないケースが生じるため、そのような場合EIフラグメントイオンの解釈率は低くなる。得られた解釈率からさらに分子イオンの組成式候補を絞り込んでいく (⑤)。これらの結果を統合し、総合的な解析結果を得る。

Table 1 Measurement condition

Fig.2 TIC chromatograms for Vinyl acetate resin by using a Py/GC/TOFMS.

Fig.3 Integrated qualitative analysis result on the msFineAnalysis

Fig.4 Comparison results;
left: ordinary GC-MS qualitative analysis result
Right: Integrated qualitative analysis result

msFineAnalysisで自動解析を実施したところ、33成分が検出された (Fig.2)。GC/EI、GC/FIで検出された各成分は、保持時間に基づき紐づけを行い同一成分として記録され、その後の解析処理が自動で実施される。msFineAnalysisではFig.1のフローに従って解析を実施した結果、検出された各成分をその同定の確度に従い3種類に分類し、それぞれを色分けして表示する (Fig.3)。

• 緑色: 有意な分子組成式が一意に決定された (もしくは解析者自身が一意に決定した)
• 橙色: 有意な分子組成式が複数候補得られた
• 白色: 有意な分子組成式が得られなかった

通常のGC/EI定性分析と統合解析結果の比較を行ったところ (Fig.4)、従来の定性分析法では観測成分の1/4程度しか分子組成式を一意に決定できなかったのに対し、本解析手法では90%以上の成分の分子組成式を一意に決定することができた。加えてEIフラグメントイオンの組成式も同時に得ているため、試料分子の構造情報も得ることが可能であった。本手法では、ライブラリーに登録されている成分 (マッチファクタースコア：高) に対してはライブラリー検索結果と分子組成式を組み合わせた確度の高い定性分析結果を与えることが可能であり、従来方法 (Fig.1左側) では同定することが難しかったライブラリーに登録されていない未知成分 (マッチファクタースコア：低) に対しても分子組成式を推定することが可能である。本解析手法ではマッチファクタースコアの高低に関わらず、精密質量情報から分子組成式を推定し候補を絞り込むことが可能であり、本手法がGC/MS定性分析に有効であることを確認できた。