JP6695556B2 - イメージング質量分析データ処理装置及び方法 - Google Patents
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Description
またライブラリに収録されていない化合物がプリカーサイオンに含まれる場合もあり、そのような場合にライブラリに収録されていない化合物由来のプロダクトイオンのピークの強度が大きいと、ライブラリ検索結果に、ライブラリに収録されている方の化合物すら同定候補として挙がらない場合もある。
a)前記MSnスペクトルデータに基づいて、前記測定対象領域又は該領域中の一部領域に対する特定の質量電荷比における信号強度分布を示す質量分析イメージング画像を作成する画像作成部と、
b)前記質量分析イメージング画像上で複数の小領域をそれぞれ関心領域として設定する関心領域設定部と、
c)前記複数の関心領域に含まれる測定点におけるMSnスペクトルデータに基づいて、該複数の関心領域の間で該複数の関心領域それぞれにおけるMSnスペクトルを加算した又は減算した演算済みMSnスペクトルを取得するMSnスペクトル取得部と、
d)前記演算済みMSnスペクトルを利用して前記複数の関心領域に存在する化合物を同定する化合物同定部と、
を備えることを特徴としている。
a)前記MSnスペクトルデータに基づいて、前記測定対象領域又は該領域中の一部領域に対する特定の質量電荷比における信号強度分布を示す質量分析イメージング画像を作成する画像作成ステップと、
b)前記質量分析イメージング画像上で複数の小領域をそれぞれ関心領域として設定する関心領域設定ステップと、
c)前記複数の関心領域に含まれる測定点におけるMSnスペクトルデータに基づいて、該複数の関心領域の間で該複数の関心領域それぞれにおけるMSnスペクトルを加算した又は減算した演算済みMSnスペクトルを取得するMSnスペクトル取得ステップと、
d)前記演算済みMSnスペクトルを利用して前記複数の関心領域に存在する化合物を同定する化合物同定ステップと、
を有することを特徴としている。
そのために本発明に係るイメージング質量分析データ処理装置では、好ましくは、
前記質量分析イメージング画像を表示部の画面上に表示する画像表示処理部と、
表示された質量分析イメージング画像上でユーザが任意の小領域を関心領域として指定する関心領域指定部と、
をさらに備え、前記関心領域設定部は前記関心領域指定部により指定された小領域を関心領域として設定する構成とするとよい。
前記MSnスペクトルデータに基づいて、主要な複数の質量電荷比における信号強度分布を示す参照質量分析イメージング画像を作成する参照画像作成部と、
前記複数の参照質量分析イメージング画像を信号強度分布の類似性に基づいて一又は複数のグループに分類する画像分類部と、
分類された参照質量分析イメージング画像を表示部の画面上に表示する参照画像表示処理部と、
をさらに備える構成とするとよい。
前記化合物同定部は既知の化合物についてMSnスペクトルが格納されているライブラリを参照して化合物同定を行うものであり、
既知の化合物に混合し得る一又は複数の化合物を含む混合物のMSnスペクトルを、該混合物が混合する条件と共に前記ライブラリに格納しておき、
処理対象であるMSnスペクトルデータを取得した際の分析条件の一部が前記混合条件と一致する場合に、その混合条件に対応した前記ライブラリ中のMSnスペクトルを実測のMSnスペクトルから減算したうえでライブラリ検索を実行することを特徴としている。
前記化合物同定部は既知の化合物についてMSnスペクトルが格納されているライブラリを参照して化合物同定を行うものであり、
該化合物同定部は、前記ライブラリに格納されている複数のMSnスペクトルを組み合わせたMSnスペクトルと実測のMSnスペクトルとの類似性に基づく化合物同定を実行することを特徴としている。
前記化合物同定部は既知の化合物についてMSnスペクトルが格納されているライブラリを参照して化合物同定を行うものであり、
該化合物同定部は、前記ライブラリに格納されているMSnスペクトル上の各ピークを所定の質量電荷比だけ上方向に又は下方向にシフトさせたMSnスペクトルと実測のMSnスペクトルとの類似性に基づく化合物同定を実行することを特徴としている。
a)既知の化合物に混合し得る一又は複数の化合物を含む混合物のMSnスペクトルが、その混合物の混合条件と共に収録されているライブラリと、
b)前記MSnスペクトルデータを前記ライブラリと照合することにより試料中の化合物を同定するものであって、該MSnスペクトルデータを取得した際の分析条件の一部が前記混合条件と一致する場合に、その混合条件に対応した前記ライブラリ中のMSnスペクトルを実測のMSnスペクトルから減算したうえでライブラリ検索を実行する化合物同定部と、
を備えることを特徴としている。
a)既知の化合物のMSnスペクトルが収録されているライブラリと、
b)前記MSnスペクトルデータを前記ライブラリと照合することにより試料中の化合物を同定するものであって、該ライブラリに格納されている複数のMSnスペクトルを組み合わせたMSnスペクトルと実測のMSnスペクトルとの類似性に基づいて化合物を同定する化合物同定部と、
を備えることを特徴としている。
図1は本実施例のイメージング質量分析装置の概略構成図である。
参照情報作成処理部21は詳細な機能ブロックとして、主要ピーク抽出部210、画像作成処理部211、画像分類部212、参照情報表示処理部213、を含む。スペクトルライブラリ26には、多数の既知の化合物について、化合物情報(化合物名、組成式、理論分子量、CAS番号等)と対応付けて標準的なMSスペクトル及びMS/MSスペクトルが収録されている。
図2はその際の特徴的なデータ処理のフローチャート、図3はそのデータ処理の説明図である。
画像作成処理部211は上記主要ピークの質量電荷比におけるMS/MSイメージング画像を参照MS/MSイメージング画像として作成し、画像分類部212はその多数の画像を2次元分布の類似性に応じてグループ分けする。この画像の分類には主成分分析や階層的クラスタ解析などの統計解析手法を用いることができる。
この例では、複数の主要ピークのm/z値と各測定点における主要ピークの強度値情報からなる行列データに対し各m/z値を説明変数として主成分分析を行い、各m/z値の線形結合を新たな主成分(つまりは第2、第3、…主成分)とした。このm/z値の線形結合に対するMS/MSスペクトルデータの各画素(測定点)の強度値に基づいて2次元分布画像を作成したものが、図4に示した参照画像表示画面100中の最左端の列の画像である。この画像はその主成分のグループに分類されたm/z値における標準的な2次元分布を示すヒートマップであると捉えることができる。また、図4において上記画像の右側には、主成分スコアから計算されるm/z値毎の因子負荷量(主成分負荷量)の大きさを示す因子負荷量スペクトルが示され、さらにその右側に、各主成分において因子負荷量が大きいm/z値の順にそのm/z値のMS/MSイメージング画像を表示している。なお、因子負荷量スペクトルとは、m/z値毎に求まる因子負荷量をマススペクトル様に表現したものである。
この参照画像表示画面100により、MS/MSイメージングデータ内で特徴的な空間分布と、その分布に近い個々のMS/MSイメージング画像をまとめて確認することができる。
また、図4に示したような情報の代わりに又はそれと共に、主成分分析により分類された各グループにおける代表的な参照MS/MSイメージング画像を異なる色で示して重ね合わせた画像を作成し、これをROI設定のための参照用として表示してもよい。
各m/z値におけるMS/MSイメージングデータを分類対象として階層的クラスタリングを行い、MS/MSイメージング画像を、ユーザが予め指定したクラスタ数、又は、Jain-Dubes法、x-means法、Upper Tail法などにより自動的に決定されたクラスタ数に分類した。そして、各m/z値におけるMS/MSイメージング画像をクラスタ毎に分けて表示した。
図5に示した参照画像表示画面110中の上部領域には各クラスタの代表的なイメージング画像を表示し、その中の一つのイメージング画像をユーザがクリック操作等により選択すると、そのクラスタに属する(分類されている)m/z値のMS/MSイメージング画像が下部領域に一覧で表示されるようになっている。
この参照画像表示画面110では、MS/MSイメージングデータ内で特徴的な空間分布と、その中の一つのクラスタに含まれる複数のMS/MSイメージング画像とを確認することができる。
図6はこの変形例1において同定処理部25が実行する特徴的な処理のフローチャートである。
上記実施例では、スペクトルライブラリ26に収録されているMS/MSスペクトルは既知の化合物に対応するものであったが、ここでは、或る化合物に混合する可能性がある未知の、つまりは同定できない混合物のMS/MSスペクトルを、それが混合する条件、つまりは分析条件と共にスペクトルライブラリ26に保存しておく。
図7はこの変形例2において同定処理部25が実行する特徴的な処理のフローチャートである。
上記実施例では、スペクトルライブラリ26に収録されているMS/MSスペクトルの一つ一つと実測のMS/MSスペクトルとの類似性を判定していたが、この変形例2では、スペクトルライブラリ26に収録されている複数のMS/MSスペクトルを組み合わせた、つまりは加算したMS/MSスペクトルも検索の対象とする。
なお、3以上である値NがMS/MSスペクトルの組合せ数として指定された場合には、N個のMS/MSスペクトルだけでなく、N未満の数のMS/MSスペクトルの組合せについても類似度の算出対象とするとよい。
図8はこの変形例3において同定処理部25が実行する特徴的な処理のフローチャートである。
MALDIイオン源で化合物をイオン化する際には該化合物にプロトンが付加して又は該化合物からプロトンが脱離してイオン化する場合が多いが、条件によっては、プロトンの代わりにNaやKなどのアルカリ金属イオンが付加してイオン化する場合がある。このようなアダクトイオンをプリカーサイオンとして選択してMS/MS分析を行うと、衝突誘起解離によりイオンの特定の結合部分が解離し断片化した構造体にプリカーサイオンに付加していたアルカリ金属イオンなどが付加し、それがMS/MSスペクトル上のピークとして観測されることがある。そこで、この変形例3では、このアダクトイオンに相当する質量電荷比差を考慮してライブラリ検索を行う。
また、上記変形例1〜3で説明した同定手法はイメージング質量分析装置のみならず、より一般的なMS/MS分析が可能な質量分析装置、例えばタンデム四重極型質量分析装置、Q−TOF型質量分析装置、イオントラップ質量分析装置、イオントラップ飛行時間型質量分析装置などで得られたデータに基づく化合物同定にも利用することができる。
2…データ処理部
20…スペクトルデータ格納部
21…参照情報作成処理部
210…主要ピーク抽出部
211…画像作成処理部
212…画像分類部
213…参照情報表示処理部
22…ROI設定処理部
23…平均スペクトル作成部
24…スペクトル加減算部
25…同定処理部
26…スペクトルライブラリ
3…入力部
4…表示部
Claims (10)
- 試料上の所定の測定対象領域内の複数の測定点に対しそれぞれMSn分析(ただしnは2以上の整数)を行うことで得られたMSnスペクトルデータを処理するイメージング質量分析データ処理装置であって、
a)前記MSnスペクトルデータに基づいて、前記測定対象領域又は該領域中の一部領域に対する特定の質量電荷比における信号強度分布を示す質量分析イメージング画像を作成する画像作成部と、
b)前記質量分析イメージング画像上で複数の小領域をそれぞれ関心領域として設定する関心領域設定部と、
c)前記複数の関心領域に含まれる測定点におけるMSnスペクトルデータに基づいて、該複数の関心領域の間で該複数の関心領域それぞれにおけるMSnスペクトルを加算した又は減算した演算済みMSnスペクトルを取得するMSnスペクトル取得部と、
d)前記演算済みMSnスペクトルを利用して前記複数の関心領域に存在する化合物を同定する化合物同定部と、
を備えることを特徴とするイメージング質量分析データ処理装置。
- 請求項1に記載のイメージング質量分析データ処理装置であって、
前記質量分析イメージング画像を表示部の画面上に表示する画像表示処理部と、
表示された質量分析イメージング画像上でユーザが任意の小領域を関心領域として指定する関心領域指定部と、
をさらに備え、前記関心領域設定部は前記関心領域指定部により指定された小領域を関心領域として設定することを特徴とするイメージング質量分析データ処理装置。
- 請求項1に記載のイメージング質量分析データ処理装置であって、
前記MSnスペクトルデータに基づいて、主要な複数の質量電荷比における信号強度分布を示す参照質量分析イメージング画像を作成する参照画像作成部と、
前記複数の参照質量分析イメージング画像を信号強度分布の類似性に基づいて一又は複数のグループに分類する画像分類部と、
分類された参照質量分析イメージング画像を表示部の画面上に表示する参照画像表示処理部と、
をさらに備えることを特徴とするイメージング質量分析データ処理装置。 - 請求項3に記載のイメージング質量分析データ処理装置であって、
前記画像分類部は主成分分析を利用して参照質量分析イメージング画像を一又は複数のグループに分類することを特徴とするイメージング質量分析データ処理装置。 - 請求項3又は4に記載のイメージング質量分析データ処理装置であって、
前記参照画像表示処理部は、分類された複数のグループにおける代表的な参照質量分析イメージング画像を異なる色で示して重ね合わせた画像を表示部の画面上に表示し、
該画像に基づいて前記関心領域設定部による関心領域の設定を行えるようにしたことを特徴とするイメージング質量分析データ処理装置。 - 請求項1に記載のイメージング質量分析データ処理装置であって、
前記MSnスペクトル取得部は、複数の関心領域のそれぞれにおいて当該関心領域に含まれる測定点に対する平均MSnスペクトルを算出し、各関心領域に対する平均MSnスペクトルを加算又は減算することで前記演算済みMSnスペクトルを得ることを特徴とするイメージング質量分析データ処理装置。 - 請求項1に記載のイメージング質量分析データ処理装置であって、
前記化合物同定部は既知の化合物についてMSnスペクトルが格納されているライブラリを参照して化合物同定を行うものであり、
既知の化合物に混合し得る一又は複数の化合物を含む混合物のMSnスペクトルを、該混合物が混合する条件と共に前記ライブラリに格納しておき、
処理対象であるMSnスペクトルデータを取得した際の分析条件の一部が前記混合条件と一致する場合に、その混合条件に対応した前記ライブラリ中のMSnスペクトルを実測のMSnスペクトルから減算したうえでライブラリ検索を実行することを特徴とするイメージング質量分析データ処理装置。 - 請求項1に記載のイメージング質量分析データ処理装置であって、
前記化合物同定部は既知の化合物についてMSnスペクトルが格納されているライブラリを参照して化合物同定を行うものであり、
該化合物同定部は、前記ライブラリに格納されている複数のMSnスペクトルを組み合わせたMSnスペクトルと実測のMSnスペクトルとの類似性に基づく化合物同定を実行することを特徴とするイメージング質量分析データ処理装置。 - 請求項1に記載のイメージング質量分析データ処理装置であって、
前記化合物同定部は既知の化合物についてMSnスペクトルが格納されているライブラリを参照して化合物同定を行うものであり、
該化合物同定部は、前記ライブラリに格納されているMSnスペクトル上の各ピークを所定の質量電荷比だけ上方向に又は下方向にシフトさせたMSnスペクトルと実測のMSnスペクトルとの類似性に基づく化合物同定を実行することを特徴とするイメージング質量分析データ処理装置。 - 試料上の所定の測定対象領域内の複数の測定点に対しそれぞれMSn分析(ただしnは2以上の整数)を行うことで得られたMSnスペクトルデータを処理するイメージング質量分析データ処理方法であって、
a)前記MSnスペクトルデータに基づいて、前記測定対象領域又は該領域中の一部領域に対する特定の質量電荷比における信号強度分布を示す質量分析イメージング画像を作成する画像作成ステップと、
b)前記質量分析イメージング画像上で複数の小領域をそれぞれ関心領域として設定する関心領域設定ステップと、
c)前記複数の関心領域に含まれる測定点におけるMSnスペクトルデータに基づいて、該複数の関心領域の間で該複数の関心領域それぞれにおけるMSnスペクトルを加算した又は減算した演算済みMSnスペクトルを取得するMSnスペクトル取得ステップと、
d)前記演算済みMSnスペクトルを利用して前記複数の関心領域に存在する化合物を同定する化合物同定ステップと、
を有することを特徴とするイメージング質量分析データ処理方法。
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US20210318277A1 (en) * | 2018-10-11 | 2021-10-14 | Kagami Inc. | Analysis method, analysis apparatus, analysis program, method for generating standard shape |
CN111220753A (zh) * | 2018-11-26 | 2020-06-02 | 中国科学院大连化学物理研究所 | 一种苦参识别平台和利用该平台的苦参识别方法 |
CN111220750A (zh) * | 2018-11-26 | 2020-06-02 | 中国科学院大连化学物理研究所 | 一种中药识别平台和利用该平台的中药识别方法 |
WO2020166007A1 (ja) * | 2019-02-14 | 2020-08-20 | 株式会社島津製作所 | イメージング質量分析装置 |
WO2020217334A1 (ja) * | 2019-04-24 | 2020-10-29 | 株式会社島津製作所 | イメージング質量分析装置 |
JP7290164B2 (ja) * | 2019-06-28 | 2023-06-13 | 株式会社島津製作所 | 生体組織上の還元型グルタチオン分布を測定する方法及び診断用データの取得方法 |
WO2021130840A1 (ja) * | 2019-12-24 | 2021-07-01 | 株式会社島津製作所 | イメージングデータ処理方法、イメージングデータ処理装置、及びイメージングデータ処理用プログラム |
JP7375640B2 (ja) * | 2020-03-23 | 2023-11-08 | 株式会社島津製作所 | イメージング質量分析システム、及び、イメージング質量分析を利用した分析方法 |
CN111738362B (zh) * | 2020-08-03 | 2020-12-01 | 成都睿沿科技有限公司 | 对象识别方法及装置、存储介质及电子设备 |
US12181455B2 (en) * | 2021-07-28 | 2024-12-31 | John Wiley & Sons, Inc. | Adaptive search mass spectrometer spectral analysis |
Family Cites Families (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5744824A (en) * | 1980-09-01 | 1982-03-13 | Hitachi Ltd | Spectrum display device |
US8119982B2 (en) * | 2007-04-04 | 2012-02-21 | Shimadzu Corporation | Method and system for mass spectrometry data analysis |
WO2010001439A1 (ja) * | 2008-07-03 | 2010-01-07 | 株式会社島津製作所 | 質量分析装置 |
DE102010006450B4 (de) * | 2010-02-01 | 2019-03-28 | Bruker Daltonik Gmbh | Gestufte Suche nach Mikrobenspektren in Referenzbibiliotheken |
DE102010019857B4 (de) * | 2010-05-07 | 2012-02-09 | Bruker Daltonik Gmbh | Aufnahmetechik für MALDI-Flugzeitmassenspektrometer |
JP6025141B2 (ja) * | 2011-04-28 | 2016-11-16 | 公益財団法人がん研究会 | 質量分析データ処理方法及び装置 |
JP2013040808A (ja) * | 2011-08-12 | 2013-02-28 | Shimadzu Corp | 質量分析データ解析方法及び解析装置 |
JP6088177B2 (ja) * | 2011-09-02 | 2017-03-01 | 株式会社 資生堂 | 解析装置、解析方法、プログラム |
JP5821767B2 (ja) * | 2012-04-20 | 2015-11-24 | 株式会社島津製作所 | クロマトグラフタンデム四重極型質量分析装置 |
EP2960647B1 (en) * | 2013-02-22 | 2019-04-03 | Shimadzu Corporation | Data processing device and data processing method |
JP5971184B2 (ja) | 2013-04-22 | 2016-08-17 | 株式会社島津製作所 | イメージング質量分析データ処理方法及びイメージング質量分析装置 |
WO2014175211A1 (ja) * | 2013-04-22 | 2014-10-30 | 株式会社島津製作所 | イメージング質量分析データ処理方法及びイメージング質量分析装置 |
US9495753B2 (en) * | 2013-05-30 | 2016-11-15 | Canon Kabushiki Kaisha | Spectral image data processing apparatus and two-dimensional spectral apparatus |
CN103792275A (zh) * | 2013-09-24 | 2014-05-14 | 中国科学院成都生物研究所 | 一种高分辨质谱准确分子式预测方法 |
JP6098538B2 (ja) * | 2014-02-03 | 2017-03-22 | 株式会社島津製作所 | 糖ペプチドの分析方法、および糖鎖構造解析用プログラム |
WO2016002047A1 (ja) | 2014-07-03 | 2016-01-07 | 株式会社島津製作所 | 質量分析データ処理装置 |
JP2016075574A (ja) * | 2014-10-06 | 2016-05-12 | キヤノン株式会社 | 質量顕微鏡装置 |
US10551247B1 (en) * | 2015-04-27 | 2020-02-04 | National Technology & Engineering Solutions Of Sandia, Llc | Global analysis peak fitting for chemical spectroscopy data |
-
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