Approach to Optimization of Mass Spectrometric Detection Parameters for Identification of Ultra-Small Amounts of Highly Toxic Substances

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The procedure of optimization of the following parameters is described: scanning speed, duration of registration of selective transitions (dwell time), duration of delay in transition from one selective transition to another (pause time). A chromatograph for HPLC with a three-quadrupole mass spectrometric detector (LC-MS/MS Shimadzu 8050) was used. Chromatographic separation was carried out on a column with reversed-phase sorbent Phenomenex Kinetex C18. As mobile phase A was used 0.1 % solution of formic acid in water with addition of 10 mM/L ammonium formate, as mobile phase B – 0.1 % solution of formic acid in methanol with addition of 10 mmol/L ammonium formate. The optimal parameters for confirmatory methods were established: duration of registration of selective transitions – not less than 10 ms, duration of delay in transition from one selective transition to another – 1 ms, scanning speed – from 1000 to 5000 scans per second. This technique has been successfully applied in routine chemical and toxicological studies of urine samples with low content of various narcotic and medicinal substances.

About the authors

M. Sh. Aigumov

Noyabrsk Psychoneurological Dispensary

Author for correspondence.
Email: aygumov.m@yandex.ru
Russian Federation, Noyabrsk

S. A. Savchuk

Association of Specialists in Chemical-toxicological and Forensic Chemical Analysis; The Institute of Physical Chemistry and Electrochemistry RAS (IPCE RAS)

Email: aygumov.m@yandex.ru
Russian Federation, St. Petersburg; Moscow

References

  1. The Scheduled MRM algorithm Pro – Automated intelligent design of high throughput, high quality quantitation assays. SCIEX technical note RUO-MKT-02-8539-A.
  2. Thomas S.N., French D., Jannetto P.J., Rappold B.A., Clarke W.A. Liquid chromatography-tandem mass spectrometry for clinical diagnostics// Nat. Rev. Methods Primers. 2022. V. 2. № 1. P. 96.
  3. Clarke W., Molinaro R.J., Bachmann L.M., Botelho J.C., Cao Z., French D. et al. CLSI. Liquid chromatography-mass spectrometry methods; Approved guideline. CLSI document C62-A // CLSI. 2014. V. 34. № 16.
  4. Stone P., Glauner T., Kuhlmann F., Schlabach T., Miller K. New Dynamic MRM Mode Improves Data Quality and Triple Quad Quantification in Complex Analyses. Agilent Technologies Technical Overview, publication number 5990-3595, 2009.
  5. Triggered MRM: Simultaneous Quantification and Confirmation Using Agilent Triple Quadrupole LC/MS Systems, Agilent Technologies, publication number 5990-8461EN, 2013.
  6. LC/MS/MS Forensic Toxicology DB, Instruction Manual, 225-28669A, April 2018.
  7. Baker D., Fages L., Capodanno E., Loftus N. Multi-residue veterinary drug analysis of >200 compounds using MRM Spectrum mode by LC-MS/MS, ASMS 2017 TP-207, Shimadzu.
  8. König S., Wüthrich T., Bernhard W., Weinmann W. Screening by LC–MS-MS and fast chromatography: An alternative approach to traditional immunoassays? // Spectrosc. Suppl. 2013. V. 11. № 2. P. 22.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».