概 述
表征样品并识别未知成分
您是否经常需要从复杂样品中鉴定未知化合物？ACD/MS Structure ID Suite提供了一个简单、可重复的工作流程，用于生成和缩小符合条件的结构候选列表。
谱图检索匹配专有和商业数据库
检索 PubChem数据库以获得符合组分精确分子量和分子式的结构
通过色谱保留时间和符合或排除片段列表缩小候选结构的范围
优 势
用于样品反向工程数据分析的工作流程
从复杂样品中获得痕量组分信息
只需单击两下，即可将总离子图转化为各个组分提取的离子图，解决共洗脱组分谱峰重叠问题。
识别“已知未知”组分
在内部和商业数据库中检索符合标准谱图的组分。
使用镜像图和Hit-quality指标评估谱图匹配精度。
增加已鉴定化合物的数量
没有样品中所有组分的MS标准谱图？通过精确分子量和分子式搜索超1亿个结构的PubChem 数据库获得更多组分结构信息。
聚焦候选结构列表
根据预测的LC或GC保留时间，或通过实验质谱与预测的质谱碎片之间的匹配情况候选结构列表进行排序。
以您的知识为基础
根据实验数据结果构建内部数据库，增加可快速识别的化合物数量。
预测结构碎片自动归属质谱峰，并在质谱峰上查看归属的结构片段。
归集检索数据库后符合组分精确分子量的结构列表，并通过元素组成和结构包含/排除列表进一步精简此结构列表。
将分析结果存储在可搜索的数据库中，方便找到数据的所有相关信息。
从总离子图中获取组分信息，并按组分的精确分子量检索候选结构。
运作方式
简单预测MS碎片
01
导入数据（任何常用格式）。
02
执行去卷积和光谱检索算法，分离各个组分并通过光谱检索识别组分化合物。
03
选择在光谱搜索后仍未识别的组分，并为其生成分子式。针对更多化合物库搜索其精确分子量和分子式。
04
报告分析结果并将其上传到共享数据库
产品特点
去卷积
去卷积LC/MS和GC/MS总离子图
a. IntelliXtract算法采用独特的Ion-Thread技术获得组分信息
自动获得每个组分的质谱图
识别痕量组分和共洗脱组分
组分表征
使用IntelliTarget算法筛选已知化合物
a. 即使在低浓度或复杂的样品中也能识别出组分
智能化组分识别工作流程，使用光谱比对来识别“已知的未知”组分
a. 实验MS谱图比对内部或商业质谱数据库(如Wiley、NIST)
自动MS Structure ID工作流程中使用组分的质量数和分子式来识别“已知的未知”组分
a. 由组分的分子离子峰的质量电荷数生成组分的分子式
b. 使用片段包含/排除列表的精简候选结构列表
c. 利用母离子峰的精确质量数和计算的分子式检索化学结构数据库
d. 根据预测的LC/MS或GC/MS组分保留时间，或根据质谱峰和预测的碎片之间匹配情况，对候选结构列表进行排序
检索PubChem数据库中超 1亿个结构
使用彩色编码显示组分的理论同位素类型与实验数据的匹配度
在软件的组分列表中查看样品的所有组分，包括组分的保留时间、质量-电荷比、结构、质谱图、碎片离子、检索匹配度指数（Hit-quality）等信息
数据导入和处理
支持所有主流仪器供应商数据格式文件
自动识别谱峰
a. 调整自动积分参数或手动积分处理数据
质谱图上自动添加标注，如同位素、加合物、多聚物、碎片等
从总离子图中扣除空白背景信号，或从质谱图中扣除背景质谱信号
通过分析中性丢失信息获得更多的结构信息
a. 生成中性丢失谱
b. 同时检索具有固定中性丢失的相关质谱峰
通过分子式模拟质谱峰，模拟时考虑同位素模式
宏命令自动化处理
MS 片段预测
通过预测碎片结构与质谱峰匹配情况来确认化合物的身份
根据已建立的文献规则预测MS碎片化途径
a. 可以预测不超过255个非氢原子分子的质谱碎片
不同筛选选项筛选符合实验数据的质谱碎片。 筛选选项:
a. 正电离或负电离模式
b. 常见碎裂反应形式(共振反应、成环和氢转移反应)
c. Distonic离子形成机制(氢转移、双键裂解、三键裂解、饱和环裂解)
d. 裂解成键类型(丙烯酸、非芳香族、环芳香族、环芳香族)
e. 氢重排，骨架重排，氧原子丢失，中性丢失
数据库化、报告和数据整合
可创建用户谱图库，数据库中包含光谱图、色谱图、归属信息、注释等扩展标准光谱数据库
在下一次谱图搜索中使用这些数据库，还可以通过色谱方法、化合物结构和文本检索此数据库
通过自定义模板导出数据和分析报告
多技术类型数据处理和分析
同时查看不同技术的数据来增强您对分析结果的理解
a. 可导入分析NMR、IR 等数据
分析数据：
a. NMR：傅里叶变换、校正、标峰、积分和多重峰分析
b. 光谱谱图：校正基线、标峰和平滑曲线
自动化执行数据常规处理
兼容您所有仪器/技术
ACD/Labs
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