SYSTEM AND METHODS FOR NON-TARGETED PROCESSING OF CHROMATOGRAPHIC DATA

Methods are provided for non-targeted processing of hyphenated chromatographic data, such that even when the data represent a complex mixture of unknown components, a comprehensive number of the components are detected with minimal information loss and introduction of error. Processing hyphenated chromatographic data by the present methods is compatible with use of subsequent algorithms for chromatographic information extraction, and enhances the accuracy of a subsequent peak/component picking program. The present methods comprise subjecting data collected using a hyphenated chromatographic technique like GC-MS or LC-MS, i.e., data having a continuous or non-discrete dimension (e.g. mass ) to an algorithm that organizes the data into discrete groups (clusters) of the continuous dimension. Grouping using the present methods results in consecutive clusters of continuous dimensions having varying width less than or equal to that of the instrument resolution window. The present methods result in a decreased rate of error relative to the traditional approach. Cette invention concerne des procédés de traitement de données chromatographiques fragmentées de sorte que même lorsque ces données représentent un mélange complexe de composants inconnus, il est possible de détecter un nombre important de composants pour un minimum de perte d'informations et d'introduction d'erreurs. Le traitement de données chromotographiques fragmentées selon le procédé actuel est compatibles avec l'utilisation d'algorithmes ultérieurs pour l'extraction d'informations chromatiques et permet d'améliorer la précision d'un programme subséquent de saisie de crêtes/composants. Le procédé de l'invention consiste à soumettre les données recueillies au moyen d'une technique chromatique fragmentée telle que GC-MS ou LC-MS, c'est-à-dire avec des données ayant une dimension continue ou non discrète (de masse), à un algorithme qui permet d'agencer les données en groupes discrets (ensembles) de la dimension continue. Le groupage selon les procédés de l'invention permet d'obtenir des ensembles consécutifs de dimensions continues dont la largeur variable est inférieure ou égale à la fenêtre de résolution. Par rapport à l'approche classique, les procédés actuels procurent une diminution du taux d'erreur.