質譜儀-Mass AI人工智慧如何解密高分子裂解產物結構

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為什麼要用AI分析?

傳統質譜資料庫在面對高分子材料熱裂解所產生之未知產物時，常因資料不足而無法進行有效結構解析。為解決此問題，JEOL研發團隊開發了msFineAnalysis AI系統，結合GC-TOFMS實驗數據與深度學習質譜預測技術，並建置一套整合自PubChem資料庫的AI結構解析平台，其第二版更新後涵蓋約1.2億筆化合物資料，其中包含2,500萬筆以人工智慧模擬生成（in silico）之高分子熱裂解產物及其預測的電子撞擊（EI）質譜圖。透過對商用壓克力樹脂進行熱裂解GC-MS分析，在三聚物滯留時間區間（14–20分鐘）內共檢出48種化合物，其中僅2種登錄於NIST23資料庫，餘下46種中有20種可與in silico熱裂解資料庫對應，顯示此AI系統在提升高分子熱裂解物結構推定準確性與效率方面具顯著成效。

電腦模擬如何建立資料庫？
本篇所建立之 in silico 熱裂解產物結構係依據以下步驟進行模擬生成。用於AI資料庫建構的均聚物(homopolymer)與共聚物種(copolymer)類列於表一：

選取49種單體化合物。
以這些單體生成49種均聚物與18種共聚物的六聚體直鏈結構。
對上述聚合物結構隨機斷開1至5個單鍵以模擬熱裂解過程。
對斷裂位置進行加氫或雙鍵替代處理，以生成穩定的產物結構。
針對所有結構組合重複上述模擬斷裂程序，最終產出完整的熱裂解產物結構式。

經上述模擬流程共建立約2,500萬筆熱裂解產物結構資料，並將之輸入所開發之深度學習模型，以預測對應之電子游離源質譜圖（EI mass spectra）。這些in silico資料構成AI資料庫的核心基礎，對於補強傳統資料庫在高分子熱裂解物鑑定上的不足具關鍵意義。

用於預測EI質譜之2,500萬筆in silico熱裂解物資料庫中所涵蓋之聚合物列表

▲表一用於預測EI質譜之2,500萬筆in silico熱裂解物資料庫中所涵蓋之聚合物列表

三聚物結構解析
本篇利用電子游離法(EI)和日本電子JEOL獨家游離源: 場游離源(FI, Field Ionization)針對壓克力樹脂進行分析，共解析出48種熱裂解產物，這些化合物主要集中於滯留時間14至20分鐘的三聚物區段（trimer region）。(如圖一)

壓克力樹脂之Py-GC-EI與FI分析之總離子質譜圖

▲圖一壓克力樹脂之Py-GC-EI與FI分析之總離子質譜圖

在三聚物區段中所檢出的48種化合物中，僅有2種可在NIST23質譜資料庫中找到對應資訊，其餘46種化合物則以AI資料庫進行結構解析。這些化合物中，有26種來自PubChem資料庫，另有20種與本研究所構建之in silico熱裂解物資料庫相對應。根據分析結果，藉由in silico熱裂解物資料庫資訊，約可推定三聚物區段中約42%化合物之結構式。
利用JEOL獨家開發之AI人工智慧軟體msFineAnalysis AI 解析滯留時間為18.63分鐘之ID:045化合物的結果顯示，此化合物在使用電子撞擊（EI）模式時幾乎無法觀測到分子離子峰，但在場游離源（FI）模式下，偵測到 m/z 300.15728 的分子離子峰，分子式經高精度質量分析推定為 C₁₅H₂₄O₆。此分子式資訊被作為AI結構解析中的篩選依據，以有效縮減候選化合物結構數量。透過此方式，從AI資料庫中約1.2億筆化合物中，成功縮減至7,529種候選化合物結構，並進一步篩選出分數最高者，其結構推定為甲基聚丙烯酸酯（methyl polyacrylate）之熱裂解產物。(如圖二)

▲圖二 AI 結構分析成功從1.2億筆資料中辨識出源自甲基聚丙烯酸酯的模擬熱裂解產物，
展現in silico資料庫在裂解物鑑定上的高效能

另外，本篇也整理了三聚物區段中20種化合物的AI結構預測結果，這些推定結構皆與in silico熱裂解物資料庫對應，並標示其AI分數(AI Score)，此結果驗證了本篇所建立之模擬資料庫對於高分子熱裂解產物結構鑑定的有效性與實用性。(如圖三)

以AI結構解析方式與in silico熱裂解物資料庫資訊推定之三聚物區段20種化合物結構

▲圖三以AI結構解析方式與in silico熱裂解物資料庫資訊推定之三聚物區段20種化合物結構

結論
本篇結合GC-TOFMS分析技術與msFineAnalysis AI（ver.2）人工智慧軟體系統，運用包含2,500萬筆模擬裂解物的in silico資料庫，成功解析壓克力樹脂熱裂解產物中傳統資料庫無法涵蓋之三聚物成分。AI輔助結構推定顯著提升高分子熱裂解產物的定性準確性與效率，尤其在無分子離子資訊時仍能透過FI (場游離源)分析模式與AI預測結構達成有效鑑定，展現其於固體高分子材料熱裂解質譜分析之高度應用潛力。

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