【發文匯錄】氣相色譜-離子遷移譜技術應用現狀

前言

越來越多的研究將GC-IMS與GC-MS、電子鼻、GC-O等聯用，相互補充，揚長避短，以提供更全面的揮發性成分信息。與此同時，引入化學計量學方法對GC-IMS的數據進行降維簡化、判別、預測和揭示不同變量的相互關系。主要包括：判別分析（也稱監督模式識別方法），將已知類別的樣品作為訓練集使計算機擁有判別能力而后對未知樣品分類定性；探索性分析（即非監督模式識別方法），基于樣品數據本身的特點將樣品分類鑒別無需訓練集；回歸預測，基于因變量與自變量間的關系進行預測分析。

GC-IMS的諸多優勢符合當下對揮發性物質分析的要求，具有廣闊的應用前景，但也存在數據庫尚不*等問題，未來可在現有基礎上進一步擴充。此外，還可與代謝組學、蛋白質組學、脂質組學、微生物組學等共同發展，與核磁、質譜等鑒別技術進行數據融合，或在儀器組成、GC與IMS接口設計、新型接口材料和漂移管材料等方面進行改善和提升，進而擴大GC-IMS在各個領域中的應用，推動行業的可持續發展。

無需富集濃縮、直接頂空進樣；

無需真空，開機穩定30 min即可實驗；

ppbv級別檢出限，捕捉痕量揮發性有機物；

GC與IMS聯用，二次分離、獲得三維數據；

可視化的分析軟件，給出直觀的差異化數據；

操作簡單、日常維護成本低，除頂空瓶外幾乎無其他耗材。