《ACS Measurement Science Au》：Graphical Visualization Approach for Two-Dimensional Liquid Chromatography with Parallel Column Arrays
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二维液相色谱（2D-LC）是一种用于复杂混合物分析的高分辨率分离技术，但其数据可视化和分析，特别是在使用并行柱阵列的系统中，仍存在挑战。本研究开发并介绍了一种开源图形可视化软件包，可用于绘制和表征2D-LC数据。该软件不仅能绘制导入的实验数据，还包含一个2D-LC模拟器，能够生成一维和二维色谱图。其创新之处在于利用HSV（色相、饱和度、明度）色轮，将多个2D-LC等高线图合并为单一图形，为在第二维中使用顺序或并行柱阵列的系统提供了一种新的可视化策略。该工具为使用自制或商业仪器的研究人员提供了有效的数据表征和可视化手段，有助于评估不同分离条件的互补性（正交性）。
在生命科学、制药、聚合物和蛋白质组学等诸多领域，科学家们常常需要面对极其复杂的混合物样本。要从中精准地“揪出”目标分析物，就像大海捞针一样困难。二维液相色谱（Two-dimensional liquid chromatography, 2D-LC）技术是应对这一挑战的利器。它将两种互补的分离模式结合在一次分析中，显著提升了峰容量和分离能力，成为色谱学家手中分辨率最高的技术之一。然而，这项强大的技术也伴随着一个棘手的难题：数据分析和可视化。对于自建（home-built）的系统，通常没有现成的商业软件包可用；而即便是商业软件，也难以有效展示那些在第二维分离中使用多根色谱柱（即并行柱阵列）的系统所产生的复杂数据。当需要同时或顺序使用多根色谱柱来增加选择性或缩短循环时间时，传统的二维等高线图（contour plot）就显得力不从心，因为每根柱子的数据都需要单独的图形来呈现，这不仅繁琐，也妨碍了对整体分离效果的直观理解和比较。为了打破这一瓶颈，一项新的研究应运而生。
这项发表在《ACS Measurement Science Au》上的研究，介绍了一个开源的、带有图形用户界面（Graphical User Interface, GUI）的软件包，专门用于绘制和表征2D-LC数据。研究人员不仅开发了可以处理导入的原始实验数据的功能，还别出心裁地内嵌了一个2D-LC模拟器，能够生成仿真的一维和二维色谱图用于测试。其最核心的创新，在于提出并实现了一种全新的可视化策略：利用HSV（Hue, Saturation, Value，色相、饱和度、明度）色轮，通过矢量加法（vector addition）将多达四个2D-LC等高线图（相当于第二维最多四根色谱柱的数据）融合到一张图中。这使得研究人员能够在一张图上直观地看到来自不同色谱柱的分离贡献是如何叠加和分布的，极大地方便了使用并行柱阵列的2D-LC系统的数据解读与方法开发。
作者为开展这项研究，主要运用了以下几项关键技术方法：首先是基于Python的开源软件开发，集成了包括tkinter（用于值输入和文件选择）、matplotlib（用于绘制一维图）、plotly（用于绘制单柱二维图）、kivy（用于绘制和显示并行维度图）以及scipy（利用其凸包方法计算互补性）在内的多个库。其次是色谱模拟技术，该软件包含一个2D-LC模拟器，能够通过随机峰生成算法，模拟等度和梯度条件下的一维及二维分离，用于验证可视化工具。再者是数据可视化与融合算法，核心是利用HSV颜色模型和矢量加法，将多个第二维分离的数据整合到单一等高线图中，并提供交互式颜色轮分解视图。最后是分离互补性量化方法，采用凸包（convex hull）法计算二维分离空间的利用率，以评估不同分离条件或柱阵列的互补性（orthogonality），避免了传统分箱法对箱体大小的依赖。
软件设计与方法
该软件包基于Python和一系列开源库构建。其核心功能模块包括数据输入（支持模拟参数设置和外部CSV文件导入）、色谱模拟（可生成随机峰分布的一维和二维模拟数据）、数据绘图（生成标准一维色谱图和二维等高线图）以及多图融合与可视化（针对第二维多柱系统，通过HSV色轮进行数据叠加和颜色映射）。软件通过设置噪声阈值处理实验数据，并利用凸包法自动计算分离空间的覆盖率，从而量化分离的互补性。
软件在实验与模拟色谱图可视化中的应用
研究表明，该软件能有效处理模拟和实验数据。通过模拟不同数量第二维色谱柱（1至4根）下的分离，发现随着柱数增加，分离互补性有轻微提升，其中从1根柱增加到2根柱时提升最明显。该软件生成的一维和二维色谱图与商业色谱数据系统（Chromatographic Data System, CDS）绘制的图形几乎完全一致，证明了其绘图准确性。在针对大肠杆菌（Escherichia coli）酶解产物的实际2D-LC分离中，软件成功可视化了使用两根不同第二维色谱柱（C18柱和Bonus RP柱）顺序分析的数据。通过将两张二维图以红、蓝两色融合，重叠区域呈现为紫色，直观展示了两柱分离模式的异同，并计算出组合图的覆盖率高于任一单柱，证实了多柱策略在提升分离互补性上的潜力。
结论
本研究成功开发并展示了一个用于表征一维和二维液相色谱数据的开源绘图软件包。该工具无需依赖商业CDS，即可轻松可视化实验或模拟数据。其核心价值在于引入了一种基于HSV色轮的新颖图形化策略，能够将多达四个第二维分离的数据融合到一张图中，有效解决了并行柱阵列2D-LC系统的数据可视化难题。同时，软件集成的凸包法可以量化二维分离空间的利用程度，为评估不同分离条件或色谱柱组合之间的互补性提供了量化指标。这项工作为使用自制或商业2D-LC系统（特别是采用多根第二维色谱柱的系统）的研究人员提供了一个强大、灵活且免费的数据分析和可视化解决方案，有望促进2D-LC技术在复杂样品分析中的进一步应用和发展。
