Zurück zu Fähigkeiten

interpret-mass-spectrum

pjt222
Aktualisiert 2 days ago
8 Ansichten
17
2
17
Auf GitHub ansehen
Anderegeneral

Über

Diese Fähigkeit analysiert Massenspektrometrie-Daten, um Summenformeln zu bestimmen, Fragmentierungswege zu identifizieren und Strukturmerkmale vorzuschlagen. Entwickler können sie nutzen, um synthetische Produkte zu bestätigen, Verunreinigungen zu identifizieren oder Isotopenmuster für Elemente wie Halogene zu interpretieren. Sie wertet systematisch Molekülionen, gängige Fragmentverluste und die Reinheit aus den bereitgestellten MS-Daten aus.

Schnellinstallation

Claude Code

Empfohlen
Primär
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Plugin-BefehlAlternativ
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git CloneAlternativ
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/interpret-mass-spectrum

Kopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren

Dokumentation

Interpret Mass Spectrum

Analyze MS → mol ion, formula, fragmentation pathways, structural features.

Use When

  • MW + formula of unknown
  • Confirm synthetic product (mol ion + fragmentation)
  • ID impurities / degradation products
  • Propose structural features from characteristic frag losses
  • Isotope patterns → halogens, S, metals

In

  • Req: MS data (m/z + rel int, min full scan)
  • Req: Ionization method (EI, ESI, MALDI, CI, APCI, APPI)
  • Opt: HRMS exact mass (measured vs calc)
  • Opt: Mol formula from other (EA, NMR)
  • Opt: MS/MS data (frag of selected precursor)
  • Opt: Chrom ctx (LC-MS / GC-MS tR, purity)

Do

Step 1: Ionization Method + Expected Ion Types

Determine what species present before peak assignment:

  1. Classify ionization:
MethodEnergyPrimary IonFragmentationTypical Use
EI (70 eV)HardM+. (radical cation)ExtensiveSmall volatile molecules, GC-MS
CISoft[M+H]+, [M+NH4]+MinimalMolecular weight confirmation
ESISoft[M+H]+, [M+Na]+, [M-H]-MinimalPolar, biomolecules, LC-MS
MALDISoft[M+H]+, [M+Na]+, [M+K]+MinimalLarge molecules, polymers, proteins
APCISoft[M+H]+, [M-H]-SomeMedium polarity, LC-MS
  1. Polarity mode: +ve → cations; -ve → anions. ESI uses both commonly.
  2. Adducts + clusters: Soft ionization → [M+Na]+ (M+23), [M+K]+ (M+39), [2M+H]+, [2M+Na]+ besides [M+H]+. ID these before mol ion.
  3. Multiply charged: ESI → m/z = (M + nH) / n. Look for fractional m/z spacing (0.5 Da = z=2).

→ Method documented, expected ion types listed, adducts/clusters ID'd → true mol ion determinable.

If err: Method unknown → examine spectrum for clues: extensive frag → EI; adduct patterns → ESI; matrix peaks → MALDI. Check instrument log.

Step 2: Mol Ion + Mol Formula

ID mol ion peak + derive formula:

  1. Locate mol ion (M): EI → M+. highest m/z w/ reasonable isotope pattern (may be weak/absent for labile compounds). Soft → ID [M+H]+ / [M+Na]+ + subtract adduct → M.
  2. N rule: Odd MW → odd # N. Even MW → 0 or even # N.
  3. DBE: DBE = (2C + 2 + N - H - X) / 2, X = halogens. Ring / π bond = 1 DBE. Benzene = 4, carbonyl = 1.
  4. HRMS: Exact mass avail → calc formula using mass defect. Compare measured vs candidate formulas in accuracy window (typ < 5 ppm modern instruments).
  5. Cross-check isotope pattern: Observed must match proposed formula (Step 3).

→ Mol ion ID'd, MW determined, N rule applied, formula proposed (confirmed by HRMS if avail).

If err: No mol ion in EI (common thermally labile / highly branched) → try softer ionization. Ambiguous mol ion → check loss of common small frags from highest m/z (M-1, M-15, M-18 → help ID M).

Step 3: Isotope Patterns

Use isotopic signatures → detect elements:

  1. Monoisotopic elements: H, C, N, O, F, P, I have characteristic abundances. CHNO only → M+1 ≈ 1.1% per C.
  2. Halogen patterns:
ElementIsotopesM : M+2 RatioVisual Pattern
35Cl / 37Cl35, 373 : 1Doublet, 2 Da apart
79Br / 81Br79, 811 : 1Equal doublet, 2 Da apart
2 Cl--9 : 6 : 1Triplet
2 Br--1 : 2 : 1Triplet
1 Cl + 1 Br--3 : 4 : 1Characteristic quartet-like
  1. Sulfur: 34S → 4.4% at M+2. M+2 ≈ 4-5% rel M (after 13C2 correction) → ≈ 1 S.
  2. Silicon: 29Si (5.1%) + 30Si (3.4%) → distinctive M+1 + M+2 contributions.
  3. Compare calc vs observed: Use proposed formula → theoretical pattern → overlay observed → confirm/refute.

→ Pattern analyzed, Cl/Br/S/Si presence determined, consistent w/ proposed formula.

If err: Isotope res insufficient (low-res instrument) → M+2 unresolvable. Note limitation, rely on exact mass + other spectra for elemental comp.

Step 4: Fragmentation Losses + Key Frag Ions

Map pathways → structural info:

  1. Catalog major frags: All peaks > 5-10% rel int w/ m/z.
  2. Neutral losses from mol ion:
Loss (Da)Neutral LostStructural Implication
1H.Labile hydrogen
15CH3.Methyl group
17OH.Hydroxyl
18H2OAlcohol, carboxylic acid
27HCNNitrogen heterocycle, amine
28CO or C2H4Carbonyl or ethyl
29CHO. or C2H5.Aldehyde or ethyl
31OCH3. or CH2OH.Methoxy or hydroxymethyl
32CH3OHMethyl ester
35/36Cl./HClChlorinated compound
44CO2Carboxylic acid, ester
45OC2H5.Ethoxy
46NO2.Nitro compound
  1. Characteristic frag ions:
m/zIonOrigin
77C6H5+Phenyl cation
91C7H7+Tropylium (benzyl rearrangement)
105C6H5CO+Benzoyl cation
43CH3CO+ or C3H7+Acetyl or propyl
57C4H9+ or C3H5O+tert-Butyl or acrolein
149Phthalate fragmentPlasticizer contaminant
  1. Map frag pathways: Connect frag ions by successive losses → frag tree from M down to low mass.
  2. Rearrangement ions: McLafferty (γ-H transfer + β-cleavage) → even-electron ions from carbonyl compounds. Retro-Diels-Alder → characteristic cyclohexene.

→ All major frag ions assigned, neutral losses calc + correlated w/ structure, frag tree built.

If err: Frags don't correspond to simple losses → consider rearrangement. Unassigned frags → unexpected groups, impurities, matrix/BG peaks.

Step 5: Purity + Structure

Evaluate spectrum for purity + assemble proposal:

  1. Purity check: GC-MS / LC-MS → examine chrom for add'l peaks. Direct-infusion → look for unexpected ions not frags/adducts of analyte.
  2. BG + contaminant peaks: Common: phthalate plasticizers (m/z 149, 167, 279), column bleed (siloxanes 207, 281, 355, 429 in GC-MS), solvent clusters.
  3. Structure proposal: Combine formula (Step 2) + isotope (Step 3) + frag (Step 4) → structure / candidate set.
  4. Rank candidates: Frag tree → rank. Best = explains most frag ions w/ fewest ad hoc.
  5. Cross-validate: Compare vs NMR, IR, UV-Vis. MS alone rarely unambiguous for novel compounds.

→ Purity assessed, contaminants ID'd if present, structural proposal / ranked candidates consistent w/ all MS + cross-validated where poss.

If err: Multiple components w/o chrom sep → flag mixture, recommend LC-MS / GC-MS reanalysis. No satisfactory proposal → ID which add'l data (HRMS, MS/MS, NMR) would resolve.

Check

  • Ionization method ID'd + expected ion types documented
  • Mol ion located + distinguished from adducts, frags, clusters
  • N rule applied + consistent w/ proposed formula
  • DBE calc + accounted for in structure
  • Isotope pattern matches formula
  • Major frag ions assigned w/ neutral losses + structural rationale
  • Frag tree built M → low mass
  • Contaminant + BG peaks ID'd + excluded
  • Proposal cross-validated w/ other spectra

Traps

  • Mis-ID mol ion: EI → base peak often frag, not M. M = highest m/z w/ reasonable isotope pattern. ESI adducts ([M+Na]+, [2M+H]+) → mistaken for M.
  • Ignore N rule: Odd-mass M → odd # N. Forget → impossible formulas.
  • Confuse isobaric losses: Loss 28 = CO or C2H4; loss 29 = CHO or C2H5. HRMS / add'l frag → distinguish.
  • Neglect multiply charged: ESI → 2+/3+ at half/third expected m/z. Non-integer spacing between isotope peaks → multi charge diagnostic.
  • Over-interpret low-abundance: Peaks < 1-2% rel int → noise, isotope contribs, minor contaminants, not real frags.
  • Assume pure: Many real spectra = mixtures. Check chrom purity + look for ions inconsistent w/ proposed structure.

  • interpret-nmr-spectrum — connectivity + H environments → structural confirm
  • interpret-ir-spectrum — func groups explaining observed frag
  • interpret-uv-vis-spectrum — chromophores in analyte
  • interpret-raman-spectrum — complementary vibrational
  • plan-spectroscopic-analysis — select + sequence techniques pre-acquisition
  • interpret-chromatogram — GC/LC chrom data coupled w/ MS

GitHub Repository

pjt222/agent-almanac
Pfad: i18n/caveman-ultra/skills/interpret-mass-spectrum
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Verwandte Skills

llamaguard

Andere

LlamaGuard ist Metas 7-8B-Parameter-Modell zur Moderation von LLM-Eingaben und -Ausgaben in sechs Sicherheitskategorien wie Gewalt und Hassrede. Es bietet eine Genauigkeit von 94-95 % und kann mit vLLM, Hugging Face oder Amazon SageMaker eingesetzt werden. Nutzen Sie diese Skill, um Inhaltsfilterung und Sicherheitsguardrails einfach in Ihre KI-Anwendungen zu integrieren.

Skill ansehen

cost-optimization

Andere

Diese Claude Skill unterstützt Entwickler bei der Optimierung von Cloud-Kosten durch Ressourcen-Dimensionierung, Tagging-Strategien und Ausgabenanalysen. Sie bietet einen Rahmen zur Senkung von Cloud-Ausgaben und zur Implementierung von Kosten-Governance für AWS, Azure und GCP. Nutzen Sie sie, wenn Sie Infrastrukturkosten analysieren, Ressourcen richtig dimensionieren oder Budgetvorgaben einhalten müssen.

Skill ansehen

quantizing-models-bitsandbytes

Andere

Diese Fähigkeit quantisiert LLMs auf 8-Bit- oder 4-Bit-Präzision mittels bitsandbytes und erreicht dabei eine Speicherreduzierung von 50–75 % bei minimalem Genauigkeitsverlust. Sie ist ideal für den Betrieb größerer Modelle mit begrenztem GPU-Speicher oder zur Beschleunigung von Inferenzvorgängen und unterstützt Formate wie INT8, NF4 und FP4. Die Fähigkeit integriert sich in HuggingFace Transformers und ermöglicht QLoRA-Training sowie 8-Bit-Optimierer.

Skill ansehen

dispatching-parallel-agents

Andere

Diese Claude-Fähigkeit verteilt mehrere Agenten, um drei oder mehr unabhängige Probleme gleichzeitig zu untersuchen und zu beheben. Sie ist für Szenarien konzipiert, die unabhängige Fehler umfassen, die ohne gemeinsamen Zustand oder Abhängigkeiten gelöst werden können. Die Kernfähigkeit ist die parallele Problemlösung, bei der pro unabhängigem Problembereich ein Agent zugewiesen wird, um die Effizienz zu maximieren.

Skill ansehen