Data Explorer软件中有什么设置可以让我获得更好的质谱图?


日付: 07/09/2018
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仅用于科研,不用于诊断


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1) Baseline  和Advanced Baseline Correction User-added image
Advance baseline orrection 在线形噪音(高质量端)的质谱图更有帮助。如蛋白或DNA样品。 
 
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2) 降噪的类型 

  • Noise Removal (真正的降噪) 
  • ​Noise Filtering (真正的降噪) 
  • Default Smoothing (基于分辨率) 
  • Gaussian Smoothing (经典平滑)

3) Noise Removal  NR(2.00) 

程序设定质谱图的噪音为白噪声。在噪声区域范围内,程序会随即减少其波动。可以用程序中的“Std Dev to remove”数值设定噪声范围。通常这个值设为2,指信噪比低于2(RMS)的所有信号将被去除。这个设定非常降噪,而如果设定为1,效果则没有那么明显。这项技术不像经典的平滑,不会较少峰的分辨率。 

  • 降噪效果非常好
  • 通常参数值比较少,由2改为1可避免钉子峰 
  • 基本能保持原峰的分辨率 
  • 能达到很好的展示目的

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4) Noise Filtering  NF(0.7) 
 
未被过滤得噪声是随机及没有相关性的,而信号是有非常相关的,Y值会连续变化,由峰高逐渐较少。噪声过滤器设计为能识别数据的相关性,以过滤没有相关性的噪声。相关性是唯一的参数,它能决定多少噪声会被过滤掉。其值设定范围是0至1,默认为0.7。分辨率的损失非常少。 

  • 参数少,通常默认0.7会获得最好的数据  
  • 降噪时能保持分辨率
  • 不影响基线附件的小峰 
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5) Default smoothing (基于分辨率的 gaussian)                  

这是经典高斯平滑的高级功能。过滤的改变取决于质量范围内峰在采集时设置的分辨率。经典的平滑在低分子与高分子之间。程序参数较少, 依赖于峰检测器设置。 

  • 最好在高质量端,每个峰数据点很多的的数据上使用 
  • 依赖于合适的峰检测参数 
  • 注意:不要用于高分辨数据 – 例如有很好的同位素簇的多肽  

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6) Smoothing  

经典的平滑程序可以修改平滑点数(3至353),可以通过选中采集的信号(蓝底),“suggested”建议出一个值使得程序更容易使用。 

  • 程序的量已知
  • 可以让用户输入大范围的数值 
  • 数据输出后可与其他数据输出比较