实验设计先不谈，在仪器分析阶段，若想获得高质量数据，有以下几个方面需要注意。

1）前处理方法的一致性。不同实验人员操作方式不尽相同。因此，一个项目应当只由一个人负责前处理。推荐使用自动衍生设备，以减少人为的误差。

2）检测之前需确保仪器处于最佳工作状态。仪器的控制软件都有系统自检功能，可以快速便捷地核查质谱仪器的状态。但更重要的是气相色谱状态，推荐使用一组混标作为仪器质控。在每一个项目开始之前，先进行质控样检测，确认气相色谱的分离度和质谱的整体响应。

3）后期数据矫正，特别是对于大样本项目。我们可以在检测序列中加入随行质控样本（每个样品取少量后混合），在后期数据处理时，使用质控样本结合如LOESS之类的算法对整体数据进行矫正。

这主要是由于衍生化反应造成的。当代谢物有多个活泼氢时，会产生三甲基硅烷基（TMS）取代数目不同的衍生产物。如甘氨酸会生成2TMS和3TMS取代的衍生物。即使衍生试剂过量，也很难保证不同TMS取代个数的产物比例会保持一致。因此，通常的做法是将同一个代谢物的所有衍生产物的面积进行加和。我公司自主开发的XploreMET软件会自动完成这一步骤。

软件会对原始质谱数据做基线计算、平滑、峰查找和解卷积。在解卷积之后，软件会考察代谢物所有碎片的信噪比、碎片提取离子流图（EIC）的对称性以及碎片色谱峰的纯度（共流出干扰的程度），最终自动挑选出一个最优的定量离子（Quant Mass）。最终的峰面积是对定量离子进行积分所得。

我们平常看到的总离子流色谱图（TIC）其实是软件根据质谱采集到的一个个数据点拟合出来的。每一个数据点背后就有一张质谱图。当两个或多个色谱峰没有分离开而共流出时，质谱采集到的数据点就是一张混杂的质谱图，包含了多个组分的碎片信息。如果直接用于定性分析会导致物质相似度的降低和组分的丢失。解卷积（Deconvolution）就是利用数学算法将色谱未分离的组分重新解析开，还原它们最真实的质谱信息。需要指出的是，解卷积不是万能的，好的色谱分离依然十分重要。

GC/MS的定性有双重标准，一是上文提到的保留指数，二是质谱信息的相似度（similarity）。不同于LC/MS的软电离源，GC/MS使用的EI源属于硬电离，能量较强且稳定，在将代谢物分子电离后，分子离子峰进一步碎裂产生丰富的碎片离子。因此，我们很难在GC/MS上看到分子离子峰。GC/MS提供的是代谢物的“指纹图谱”，将仪器得到的实际指纹图谱和质谱库（如NIST库）进行比对后，我们将会得到一个叫相似度的指标。保留指数和相似度都必须满足设定的阈值，软件才会给出色谱峰的定性结果。最后采用标准品质谱信息进行完全比对定性，也就是说只有经过标准品比对，代谢物才是被百分之百定性。

保留指数（Retention Index）又称科瓦茨（kovats）指数，是重要的定性指标。它需要采用一系列保留指数基准物质（如脂肪酸甲酯和正构烷烃）作为参考，将保留时间转换为指数。相比于保留时间，保留指数的特点是它只和色谱柱类型有关，而和其他仪器参数无关。例如，针对不同的生物样品，我们可能需要不同的升温程序，以达到最佳的色谱分离。此时，代谢物的保留时间就会发生改变，无法和质谱库中的标准时间进行匹配。再比如，色谱柱使用较长时间后，柱前端容易被严重污染，从而影响柱效。我们一般会将柱前端截断30-50公分（更好的方法是色谱柱前添加保护芯片）以恢复柱效。此时，所有代谢物的保留时间都会提前。保留指数不会受到这些实验条件的影响，依然可以用于准确定性。

衍生化极大地拓展了GC/MS的检测分析范围。GC/MS能检测到有机酸、氨基酸、单糖、糖醇、胺类、脂肪酸、吲哚、单甘油酯、核苷、二糖、生育酚、甾醇和胆汁酸等代谢物。