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Die Shimadzu Corporation hat am 1. Juni die Software Peakintelligence for GCMS Ver. 2 für Triple-Quadrupol-Gaschromatographen/Massenspektrometer (GC-MS/MS) veröffentlicht. Mit dieser Software kann jeder die mit einem GC-MS/MS erfassten Daten mithilfe der firmeneigenen KI-Algorithmen von Shimadzu einfach analysieren. Zusätzlich zur Smart Metabolites Database ^*1, die in Version 1 ^*2 vom Mai letzten Jahres eingeführt wurde, werden nun auch die Quick-DB GC/MS Database for Pesticide Residue Analysis ^*3 und die Smart Pesticides Database ^*4 unterstützt. Jedes Land hat seine eigenen Gesetze (in Japan das Lebensmittelhygienegesetz), die die Grenzwerte für Pestizidrückstände in Lebensmitteln festlegen. Da Hunderte von Pestizidmessdaten reguliert werden, treten bei der Analyse zahlreiche Peaks ^*5 auf, die nicht der gewünschten Komponente entsprechen. Dies erschwert die Auswertung und erfordert weitere umfangreiche Analysen. Die Software verarbeitet komplexe Daten präzise und schnell und reduziert das Risiko einer möglichen Datenmanipulation bei der Beurteilung der Lebensmittelsicherheit.

Bei der Analyse von Pestizidrückständen weist die herkömmliche Datenauswertung einige Schwächen auf. Beispielsweise müssen Anwender für jede Analyse die geeigneten Parameter zur Peakdetektion ^manuell ermitteln, was zeitaufwändig ist. Da die Parameter subjektiv gewählt werden, variieren die Ergebnisse je nach individueller Expertise. Die in diese Software integrierten KI-Algorithmen hingegen ermöglichen die automatische und hochpräzise Detektion von Peaks, die häufig in GC-MS/MS-Chromatogrammen auftreten. Die Software macht die manuelle Parameterkonfiguration überflüssig und bietet eine Datenanalysegenauigkeit, die der eines erfahrenen Anwenders entspricht – selbst bei Spurenproben. Sie spart nicht nur Zeit bei der Parameteroptimierung, sondern reduziert auch den Aufwand für die manuelle Wellenformverarbeitung auf etwa ein ^Viertel und bietet einen standardisierten Workflow. Shimadzu forscht und entwickelt kontinuierlich an KI-Technologien und integriert KI-Algorithmen in alle Shimadzu-Analysegeräte, um neue Werte zu schaffen und gesellschaftliche Herausforderungen zu lösen.

Merkmale

1. Kompatibel mit Datenbanken für Pestizidrückstände

Peakintelligence für GCMS ist in Version 1 zusätzlich zur Datenbank für metabolische Komponenten auch mit Komponentenmessungen aus der Datenbank für Pestizidrückstände kompatibel und ermöglicht so die genaue und schnelle Messung von Hunderten von regulierten Pestizidrückständen.

2. Analytische Zuverlässigkeit auf Expertenniveau

Die Überwachung verschiedener Pestizide und die Analyse von Proben, die anfällig für Verunreinigungen sind, erfordern eine visuelle und manuelle Bearbeitung. Eine fehlerhafte Peakdetektion verhindert nicht nur eine korrekte Bewertung (bestanden/nicht bestanden), sondern kann auch zu Datenmanipulationen führen. Diese Software erzielte eine Übereinstimmung von über 90 % mit Analysen, die von erfahrenen Anwendern durchgeführt wurden. Dadurch lassen sich unabhängig vom Anwender stabile Messergebnisse erzielen.

3. Erreichen einer hohen betrieblichen Effizienz

Die visuelle Überprüfung und Korrektur der mittels GC-MS/MS gewonnenen Analyseergebnisse ist sehr zeitaufwendig. Dieses Produkt führt die Peakintegration automatisch mithilfe von KI-Algorithmen durch, wodurch sich der Zeitaufwand für die Überprüfung, Korrektur und Analyse der Ergebnisse auf ein Viertel des herkömmlichen Zeitaufwands reduziert.

• *1: Lehrerdaten bereitgestellt von der Universität Osaka und dem Shimadzu-Institut für Analyse und Innovation
• *2: Datenbank für GC/MS, GC-MS/MS zur Unterstützung der Entwicklung von Methoden zur Metabolitenanalyse
• *3: Datenbank für GC/MS, GC-MS/MS zum schnellen Screening von Pestizidrückständen in Lebensmitteln
• *4: Datenbank für GC/MS, GC-MS/MS zur Unterstützung der Methodenentwicklung für die Pestizidrückstandsanalytik in Lebensmitteln
• *5: Peakförmige Bereiche im Chromatogramm (Diagramm der Messergebnisse), die mit einem Analysegerät ermittelt wurden. Ihre Höhe und Fläche geben die Menge einer vorhandenen Verbindung an.
• *6: Bedingungen für die Erkennung des Anfangs- und Endpunkts von Peaks
• *7: Wenn eine einzelne Probe 475 Komponenten enthält

Weitere Details finden Sie unter
Peakintelligence™ für GCMS