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質量分析（MS）検出（SFC-MS）による超臨界液クロマトグラフィーの適用を、一般的な逆相液体クロマトグラフィー（RPLC）と親水性相互作用液液クロマトグラフィー（HILIC）に対して比較して、イオン化パフォーマンスと分析のパフォーマンスと分析の識別を示しました。異なるクロマトグラフィー条件は、ヒトメタボロームデータベース（HMDB）で報告されたさまざまなクラスから51の代謝産物の選択されたセットで特徴付けられ、以前にヒト尿および/または血漿で検出されました。修飾子としての10mmの水酸化アンモニウムを伴う二酸化炭素（CO2）とメタノールを使用したDiolカラムを使用したSFCは、RPLC溶離液フロントで共溶出する20の極性分析物を保持および分離することができました。調査された条件では、多くの代謝産物が共溶出しているHilicと比較して、SFCは溶出ドメインと分析時間の間に異なる比率を示しました。同様のピーク幅と対称性が観察されましたが、保持時間の変動はHILICの幅と比較してわずかに低かった（RPLCおよびHILICではそれぞれ0.24％と1.26％）。SFC-MSでは、28人の分析対象者の有意な信号増強（2〜150回、平均約10回）を測定しました（MEOH/H2O、95/5、V/V+25mm酢酸アンモニウム）。LC-MSによって測定された9つの分析物は、SFC-MSでは検出できませんでした。メタボロミクスに対するSFC-MSの適用可能性は、データ独立した取得（DIA）およびすべての理論的質量スペクトル（SWATH/MS）のより具体的に連続的なウィンドウ取得を使用して尿サンプルの分析で調査されました。メタボロミクスライブラリを使用して、15分の単一のSFC-MS分析で、ヒト尿の74代謝産物を陽性モードで特定できます。
質量分析（MS）検出（SFC-MS）による超臨界液クロマトグラフィーの適用を、一般的な逆相液体クロマトグラフィー（RPLC）と親水性相互作用液液クロマトグラフィー（HILIC）に対して比較して、イオン化パフォーマンスと分析のパフォーマンスと分析の識別を示しました。異なるクロマトグラフィー条件は、ヒトメタボロームデータベース（HMDB）で報告されたさまざまなクラスから51の代謝産物の選択されたセットで特徴付けられ、以前にヒト尿および/または血漿で検出されました。修飾子としての10mmの水酸化アンモニウムを伴う二酸化炭素（CO2）とメタノールを使用したDiolカラムを使用したSFCは、RPLC溶離液フロントで共溶出する20の極性分析物を保持および分離することができました。調査された条件では、多くの代謝産物が共溶出しているHilicと比較して、SFCは溶出ドメインと分析時間の間に異なる比率を示しました。同様のピーク幅と対称性が観察されましたが、保持時間の変動はHILICの幅と比較してわずかに低かった（RPLCおよびHILICではそれぞれ0.24％と1.26％）。SFC-MSでは、28人の分析対象者の有意な信号増強（2〜150回、平均約10回）を測定しました（MEOH/H2O、95/5、V/V+25mm酢酸アンモニウム）。LC-MSによって測定された9つの分析物は、SFC-MSでは検出できませんでした。メタボロミクスに対するSFC-MSの適用可能性は、データ独立した取得（DIA）およびすべての理論的質量スペクトル（SWATH/MS）のより具体的に連続的なウィンドウ取得を使用して尿サンプルの分析で調査されました。メタボロミクスライブラリを使用して、15分の単一のSFC-MS分析で、ヒト尿の74代謝産物を陽性モードで特定できます。
The application of supercritical fluid chromatography with mass spectrometric (MS) detection (SFC-MS) was compared towards generic reversed phase liquid chromatography (RPLC) and hydrophilic interaction liquid chromatography (HILIC) for the analysis of urine with regards of ionization performance and analyte identification. The different chromatographic conditions were characterized with a selected set of 51 metabolites from different classes reported in the Human Metabolome DataBase (HMDB) and previously detected in human urine and/or plasma. SFC using a diol column with a gradient of carbon dioxide (CO2) and methanol with 10 mM ammonium hydroxide as modifier was able to retain and separate 20 polar analytes co-eluting in the RPLC eluent front. In the conditions investigated and compared to HILIC where many metabolites were also co-eluting, SFC showed a different ratio between elution domain and analysis time. Similar peak width and symmetry were observed, while retention time variability was slightly lower compared to that of HILIC (0.15% versus 0.24% and 1.26% for RPLC and HILIC, respectively). In SFC-MS, a significant signal enhancement (2-150 times, average of about 10 times) was measured after post-column make-up addition (MeOH/H2O, 95/5, v/v + 25 mM ammonium acetate) for 28 analytes. Nine analytes measured by LC-MS could not be detected in SFC-MS. Applicability of SFC-MS for metabolomics was investigated with the analysis of urine samples using data independent acquisition (DIA) and more specifically Sequential Window Acquisition of all Theoretical Mass Spectra (SWATH/MS). Using a metabolomics library, 74 metabolites from human urine could be identified in positive mode in a single SFC-MS analysis of 15 min.
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