ガスクロを用いてもなかなか検出できない香気物質がある。低閾値でそもそも入っている量が少なかったり、天然物由来のピークが数多く、重複したりしてしまう場合だ。GC-MSの場合、オートマチックではないが、その既知方法の一つに特徴的フラグメントイオンの追跡という手法がある。一つの成分分離が不完全となっているピークにおいて、それぞれ特定m/zのフラグメントに注目し、それぞれの物質が幾らづつ入っているのか計算するのである。
これに対して、全領域マスフラグメントに対して時間微分をし、フラグメントの単位時間増加を計算してやれれば、カーブが重複している場合でも容易に解釈できるはずだと思うのだが…。同種分子から発生するフラグメントであれば積分曲線のパターンは共通化する筈であるからMSD曲線としては同じ挙動を示すフラグメントに関して加算することでMSD精度を向上させる。
GC-MSのデータは経時(RT)、m/z、ピーク強度の3次元のデータである。もっとこの辺のところを掘り下げて、GC-MSの時間軸での追跡をしての微小要素の抽出ができないかと考えた。これらを行列計算で処理をすることで全領域フラグメンテーションをすると同時に、同じ増加と減少の強度変化を示すフラグメントの抽出(グルーピング)、強度積算による各成分の強度比の算出が出来ると考えられる、フラグメントの抽出により、同一化合物由来と判断されたフラグメントグループはマスパターンライブラリを利用したマッチングをすることで、微小ピークであってもマッチングが可能と考えられる。
参考；
1.aromaphilia: メモ；TEAC (11/19-21）
2.aromaphilia: ガスクロ(GC)に関する基礎知識的なメモ
3.aromaphilia: 香気のライブラリを整備したい
4.クロマトグラムデータ処理方法及び装置 特開2011-220907