Structural Elucidation by Composition Formula Predictor Software Using MSn Data
Postery | | ShimadzuInstrumentace
Identifikace neznámých sloučenin a nečistot v léčivých přípravcích je klíčová pro zajištění jejich kvality a bezpečnosti. Vysoká hmotnostní přesnost v kombinaci s víceúrovňovou fragmentací (MSn) umožňuje detailní strukturní analýzu i v komplexních vzorcích.
Cílem práce bylo ukázat, jak lze využít hybridní LC–MSn přístroj IT-TOF společně se softwarovým nástrojem Composition Formula Predictor k rychlé a spolehlivé predikci chemických vzorců a struktur erythromycinu a jeho nečistot.
Studie ukázala, že kombinace LC–MSn (IT-TOF) a softwaru Composition Formula Predictor významně zrychluje a usnadňuje strukturní analýzu erythromycinu a jeho nečistot. Metoda nabízí vysokou přesnost, automatizaci a široké možnosti aplikace v analytické chemii.
Software, LC/TOF, LC/MS, LC/MS/MS, LC/IT
ZaměřeníVýrobceShimadzu
Souhrn
Význam tématu
Identifikace neznámých sloučenin a nečistot v léčivých přípravcích je klíčová pro zajištění jejich kvality a bezpečnosti. Vysoká hmotnostní přesnost v kombinaci s víceúrovňovou fragmentací (MSn) umožňuje detailní strukturní analýzu i v komplexních vzorcích.
Cíle a přehled studie
Cílem práce bylo ukázat, jak lze využít hybridní LC–MSn přístroj IT-TOF společně se softwarovým nástrojem Composition Formula Predictor k rychlé a spolehlivé predikci chemických vzorců a struktur erythromycinu a jeho nečistot.
Použitá metodika a instrumentace
- Příprava vzorku: erythromycin v methanolu (1 mg/mL), injekce 10 µL
- LC separace: Phenomenex Gemini C18 (150 × 2 mm, 5 µm), isokraticky 60 % acetonitrilu s 0,1 % NH4OH, průtok 0,2 mL/min, teplota kolony 40 °C
- Detekce: UV detektor při 200 nm, LCMS-IT-TOF v negativním režimu ESI, sběr dat v režimu MS a MS2
- Software: Composition Formula Predictor pro generování a hodnocení možných chemických vzorců na základě přesné hmotnosti, izotopického rozložení a fragmentačních dat
Hlavní výsledky a diskuse
- Výchozí sloučenina erythromycin byla identifikována jako C37H68N2O13 díky shodě přesné hmotnosti a fragmentů.
- Impurity s m/z 733,4439; 763,4581 a 783,4421 vykázaly fragmentační vzorce podobné erythromycinu A oximu a pravděpodobně z něj odvozeny.
- Impurity s m/z 761,4375 vykazovala odlišný fragmentační profil bez ztráty glykozidických oblastí, což svědčí o externí příměsi.
Přínosy a praktické využití metody
- Rychlá automatizovaná predikce chemických vzorců z MSn dat šetří čas při interpretaci spekter.
- Možnost eliminace méně pravděpodobných vzorců pomocí pravidel (DBE, H/C poměr, N pravidlo) a izotopického skóre.
- Aplikace v QA/QC farmaceutických firem i v akademickém výzkumu přírodních produktů.
Budoucí trendy a možnosti využití
- Integrace strojového učení pro zlepšení předpovědí a interpretace fragmentačních vzorců.
- Rozšíření a sdílení databází fragmentačních vzorců pro urychlení identifikace nových derivátů.
- Online monitorování výrobních procesů a in-line kontrola kvality pomocí MSn a predikčního softwaru.
Závěr
Studie ukázala, že kombinace LC–MSn (IT-TOF) a softwaru Composition Formula Predictor významně zrychluje a usnadňuje strukturní analýzu erythromycinu a jeho nečistot. Metoda nabízí vysokou přesnost, automatizaci a široké možnosti aplikace v analytické chemii.
Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.
Podobná PDF
Accurate Mass Analysis of Flavonoids by LCMS-IT-TOF
|Shimadzu|Aplikace
LAAN-A-LM-E009 SHIMADZU APPLICATION NEWS ● LIQUID CHROMATOGRAPHY MASS SPECTROMETRY No. C51 Accurate Mass Analysis of Flavonoids by LCMS-IT-TOF substance. Moreover, many existing TOF type mass spectrometers achieve high mass accuracy using the internal standard method. However, in the LCMS-ITTOF, long-lasting…
Klíčová slova
nobiretin, nobiretinmolecular, molecularnarirutin, narirutinlcms, lcmstangeretin, tangeretinvalue, valuehesperidin, hesperidinmandarin, mandarinphysiologically, physiologicallymass, massrutin, rutintof, tofnews, newsflavonoid, flavonoiddisaccharide
Natural Product Analysis Utilizing an Ion Trap – Time-of-Flight Mass Spectrometer (IT-TOF)
|Shimadzu|Postery
C146-E092 Natural Product Analysis Utilizing an Ion Trap – Time-of-Flight Mass Spectrometer (IT-TOF) Joy M. Ginter1 ; Holly M. Shackman1 ; Joseph P. Fox1 ; Masayuki Nishimura1 ; Masahiko Taniguchi2 ; Yoshihide Usami2 ; Kuo-Hsiung Lee2 1 Shimadzu Scientific Instruments,…
Klíčová slova
glc, glcginsenoside, ginsenosidetic, ticginseng, ginsengmass, massfragmentation, fragmentationmsn, msnmonoisotopic, monoisotopicamerican, americanaccuracy, accuracyion, ionhoh, hohittof, ittofprotopanaxadiol, protopanaxadiolprotopanaxatriol
Analysis of degradation products in electrolyte for rechargeable lithium-ion battery through high mass accuracy MSn and multivariate statistical technique
2012|Shimadzu|Postery
Analysis of degradation products in electrolyte for rechargeable lithium-ion battery through high mass accuracy MSn and multivariate statistical technique ASMS 2012 WP26-541 Hiroki Nakajima, Satoshi Yamaki, Tsutomu Nishine, Masaru Furuta SHIMADZU CORPORATION, Kyoto, Japan Analysis of degradation products in electrolyte…
Klíčová slova
electrolyte, electrolytebattery, batterylithium, lithiumrechargeable, rechargeablemsn, msndegradation, degradationmultivariate, multivariateion, ionaccuracy, accuracystatistical, statisticalproducts, productsformula, formulaopls, oplspredictor, predictorhigh
Analysis of degradation products in electrolyte for rechargeable lithium-ion battery through high mass accuracy MSn and multivariate statistical technique
2012|Shimadzu|Postery
PO-CON1228E Analysis of degradation products in electrolyte for rechargeable lithium-ion battery through high mass accuracy MSn and multivariate statistical technique IMSC 2012 PWe-200 Hiroki Nakajima, Satoshi Yamaki, Tsutomu Nishine, Masaru Furuta SHIMADZU CORPORATION, Kyoto, Japan Analysis of degradation products in…
Klíčová slova
electrolyte, electrolytebattery, batterylithium, lithiumrechargeable, rechargeabledegradation, degradationmsn, msnmultivariate, multivariateion, ionaccuracy, accuracystatistical, statisticalproducts, productsformula, formulaopls, oplspredictor, predictorhigh