Détecteur non destructif (détecteur FT)

Détecteur non destructif (détecteur FT)

Le principe de du détecteur non destructive consiste à enregistrer d’un courant induit, par le mouvement cohérent d’un paquet d’ions de même m/z entre des plaques de détection (Équation 1). Le signal est en fait proportionnel à ce courant induit.  courant induit fticr

Selon l’équation 1, le courant induit apparaît comme étant indépendant de la fréquence des ions et de l’intensité du champ magnétique ou électrostatique. Cependant, le courant induit augmente linéairement avec la charge des ions, donc le signal est plus intense pour un ion multichargé.
Pendant la durée d’acquisition du signal, certains phénomènes peuvent influencer le courant induit notamment, la présence des molécules neutres provoquant des collisions ion/neutre. Il en résulte une diminution de cohérence des ions de même m/z (création du déphasage) qui finissent par induire des courants en opposition de phase et le courant induit devient nul. Les collisions sont responsables de la diminution du signal suivant une exponentielle décroissante caractéristique du signal (Free Induction Decay, ou FID). Ceci conduit à la limitation de la durée du signal transitoire et donc à une diminution de résolution de l’instrument (Figure 1). Il est donc important de travailler sous un très bon vide dans les analyseurs à détection non destructive, comme le FT-ICR ou Orbitrap.

signal transitoire fticr

Figure 1. Signal transitoire de 0.32 s (512k) correspondent à l’enregistrement de l’ion m/z 531 de la bradykinine (a) sans et (b) avec introduction d’argon dans la cellule suivi d’un temps de pompage de 1 s.

Phénomène Isotope Beating
Lors de l’enregistrement le signal d’espèces de haut rapport m/z dans les analyseurs FT-ICR ou Orbitrap, le signal transitoire obtenu présente un motif de répétition périodique appelé “Isotope Beating” pour le signal transitoire « time domain » (Figure 2). Comme son nom l’indique ce phénomène est lié aux interférences constructives et destructives (en phase et déphase) liées au fait que les isotopes ont une fréquence très proche. Ce phénomène est d’autant plus important pour les ions multichargés à cause du rapprochement de la fréquence des ions isotopiques (Figure 3). Ainsi, il nécessite un signal transitoire suffisamment long afin de ne pas interrompre un massif isotopique, provoquant une erreur de mesure.

spectre de masse

Figure 2. Spectres de masse d’isolement de l’ion m/z 531 avec une fenêtre (a) de 5 Th, et (b) de 0.5 Th conduisant à la sélection de l’ion monoisotopique uniquement.

signal transitoire

Figure 3. Signal transitoire (a) bovine insuline avec un état de charge +5 (Mw=5729), (b) cytochrome c avec un état de charge +8 (Mw=12360), et (c) myoglobine avec un état de charge +10 (Mw=17554), collecté avec un aimant de 7 Tesla.

Mode de détection
Afin d’enregistrer un signal transitoire plus long et réduire le nombre de points, il est donc nécessaire d’utiliser le mode de détection “hétérodyne”.2, Ce mode de détection, aussi nommé détection à bande étroite (“narrow-band”), permet d’utiliser un plus faible taux d’échantillonnage. Le principe de la détection “hétérodyne” consiste à multiplier le signal produit par le courant induit (f1) par une fréquence de référence (f2) qui est proche de celle du signal d’intérêt. La combinaison de ces deux signaux sinusoïdaux donne un signal composite comprenant deux composantes correspondant à la somme et à la différence des fréquences de deux signaux originaux, i.e. (f1+f2) et (f1-f2). La composante de fréquence élevée est éliminée par un filtre passe-bas permettant de sélectionner seulement la fréquence basse. Ainsi le taux d’échantillonnage nécessaire est fortement diminué permettant l’enregistrement d’un signal transitoire beaucoup plus long. Cependant, notez que la gamme de masse qu’on peut observer devient aussi plus étroite. Le principe de détection “hétérodyne” est présenté dans la figure 4.

hétérodyne

Figure 4. Illustration du principe de détection “hétérodyne”.2

Effet de charge d’espace
Lorsque trop d’ions sont présents dans la cellule, il devient nécessaire de prendre en compte les effets de la charge d’espace qui entraine des interactions de répulsion entre les ions. Ceci peut conduire à un décalage de la fréquence des ions dans la cellule. Ainsi, pour avoir une précision de masse optimale, il est nécessaire d’effectuer un étalonnage de l’instrument dans les mêmes conditions et avec un nombre d’ions proches de l’analyse.2 Par ailleurs, lorsque la charge d’espace est trop élevée, des phénomènes dit de coalescence peuvent apparaître où des ions de rapport m/z proche se confondent conduisant à un signal unique.
Néanmoins, le nombre d’ions a une influence positive sur la durée du signal transitoire. Il a été montré que lorsque le nombre d’ions est plus important, l’atténuation du signal est plus lente, car le paquet d’ions est plus résistant vis-à-vis des collisions. Ceci a des conséquences sur les mesures de rapports isotopiques. En effet, dans certains cas, en particulier lors de l’enregistrement d’un signal transitoire relativement long, il apparaît une discrimination en faveur des isotopes de plus grandes abondances. Ainsi en figure 5, le signal transitoire correspondant aux ions de plus faibles abondances présente une atténuation plus rapide que dans le cas des ions de plus haute abondance.

Extrait signal transitoire pour les pics isotopiques à partir des ions chargé 51 fois

Figure 5. Extrait signal transitoire pour les pics isotopiques à partir des ions chargé 51 fois. La durée du signal transitoire est plus longue pour l’isotope plus abondant qui se traduit par une intensité plus grand qu’en réalité dans le spectre de masse.

Traitement de signal – Transformée de Fourier

Le signal sinusoïdal produit par le mouvement périodique des ions est amplifié et digitalisé avec un taux d’échantillonnage adapté. Selon le critère de Nyquist,36 la fréquence d’échantillonnage d’un signal doit être égale ou supérieure à 2 fois la fréquence maximale (correspond à la plus petite valeur m/z) contenue dans ce signal, afin de convertir ce signal d’une forme analogique (continue) à une forme numérique (discrète). La durée de détection des ions, sera ainsi liée au plus petit rapport m/z détecté et au nombre de points de donnés utilisés. Le nombre de points maximum est défini par l’informatique et est de l’ordre de 1 à 2 millions au maximum dans les instruments actuels. Le signal transitoire dans le domaine temporel est transformé en domaine de fréquences par la transformée de Fourier. À la fin, le spectre de fréquence est converti en un spectre de masse par une simple équation mathématique (Figure 6).

traitement du signal

Figure 6. Obtention et traitement du signal produit par des ions en mouvement cohérent au sein d’une cellule ICR : obtention d’un spectre de masse.

De façon à améliorer la qualité du spectre de masse obtenu après transformée de Fourrier, différents traitements peuvent être utilisés au niveau du signal transitoire digitalisé comme : “l’Apodisation”, et “le Zero-filling”.
L’apodisation
L’apodisation implique la multiplication du signal transitoire par une fonction permettant de réduire au minimum les pics présents aux pieds des signaux des spectres de masse, mais ce traitement a un impact négatif sur la résolution. Ces pics résultent de la troncation brusque du signal transitoire au début et à la fin d’acquisition de données dans le signal transitoire. Les fonctions d’apodisation (sinusoïdales) utilisées permettent de réduire au minimum ce problème en forçant le début et la fin du signal transitoire à tendre vers zéro de façon monotone (Figure 7).
Le « zero-filling »
Dans le cas du traitement par zero-filling, on double (triple, etc…) le nombre de points en ajoutant des zéros, permettant de diminuer l’intervalle de fréquence. Le traitement « zero filling» a seulement pour effet d’améliorer visuellement la forme des pics (qui sont plus arrondis). Les zéros ajoutés seront mélangés avec les points réels qui seront traités par la transformation Fourier. Ce traitement permet en particulier de réduire les erreurs sur la hauteur et la largeur du pic. Par ailleurs, avant la transformée de Fourier il est possible d’accumuler un grand nombre de FID conduisant à un renforçant du rapport signal sur bruit (le signal croit de façon linéaire avec le nombre d’accumulations alors que le bruit croit en racine carrée de ce nombre).

shéma traitement

Figure 7. Schéma du traitement par Apodisation, en haut signal avant le traitement, et en bas après le traitement.

  1. Comisarow M.B.. Signal modeling for ion cyclotron resonance. J. Chem. Phys. 1978, 69, 4097.
  2. Easterling M.L., Amster I.J., van Rooij G.J., Heeren R.M.A.. Isotope beating effects in the analysis of polymer distributions by Fourier transform mass spectrometry. J. Am. Soc. Mass Spectrom. 1999, 10, 1074.
  3. Drader J.J., Shi S.D.-H., Blakney G.T., Hendrickson C.L., Laude D.A. Marshall A.G.. Digital quadrature heterodyne detection for high-resolution fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry. Anal. Chem. 1999, 71, 4758.
  4. Bresson J.A., Anderson G.A., Bruce J.E., Smith R.D.. Improved Isotopic Abundance Measurements for High Resolution Fourier Transform Ion Cyclotron Resonance Mass Spectra via Time-Domain Data Extraction. J Am Soc Mass Spectrom 1998, 9, 799.
  5. Gordon E.F., Muddiman D.C.. Impact of ion cloud densities on the measurement of relative ion abundances in Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry: experimental observations of coulombically induced cyclotron radius perturbations and ion cloud dephasing rates. J. Mass Spectrom. 2001; 36: 195.
  6. Goodner K.L., Milgram K.E., Williams K.R., Watson C.H., Eyler J.R. Quantitation of ion abundances in Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry. J. Am. Soc. Mass Spectrom. 1998, 9, 1204.

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