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MASS SPECTRUM ANALYSIS SYSTEM, METHOD, AND PROGRAM meetings

Patent code P160013571
File No. S2015-0961-N0
Posted date Dec 28, 2016
Application number P2015-078992
Publication number P2016-200435A
Patent number P6715451
Date of filing Apr 8, 2015
Date of publication of application Dec 1, 2016
Date of registration Jun 11, 2020
Inventor
  • (In Japanese)吉村 健太郎
  • (In Japanese)城野 悠志
  • (In Japanese)舟山 慧
  • (In Japanese)川井 将敬
  • (In Japanese)森 優喜
  • (In Japanese)竹田 扇
Applicant
  • (In Japanese)国立大学法人山梨大学
Title MASS SPECTRUM ANALYSIS SYSTEM, METHOD, AND PROGRAM meetings
Abstract PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a mass spectrum analysis system for automatically producing an appropriate representative mass spectrum on the basis of the scan raw data output from a mass spectroscope.
SOLUTION: Three-dimensional measurement data of mass-to-charge ratio, ion intensity, and measurement time is input, a time zone in which the sum total of the ion intensity becomes maximum with respect to a specified mass-to-charge ratio of the input measurement data is calculated, a representative mass spectrum is produced on the basis of the ion intensity of the input measurement data in the detected best time zone. The detected best time zone and produced representative mass spectrum are displayed on a display device. Label information (information related to a sample, analysis condition, or the like) is added to the produced representative mass spectrum, and they are stored.
Outline of related art and contending technology (In Japanese)

質量分析技術には飛行時間型,四重極型,イオントラップ型などさまざまなタイプがあるが,いずれにしてもイオン化されたサンプル(試料)を質量電荷比(m/z)の違いにより分離する。したがって質量分析装置からは質量電荷比を横軸にとり,縦軸にイオン強度をとったマススペクトルを表わすことのできる基礎となるデータが生データとして出力される。

質量分析装置のメーカはさまざまなタイプの質量分析装置を製造,販売しているが,一般には一連のマススペクトル生データを出力することにとどまる。ひとつのサンプルを質量分析している過程においてもマススペクトルは刻々変化するので,どの時点またはどの時間帯のマススペクトルデータが好適か,適切な質量電荷比の範囲はどの辺かを判断して,利用目的に合致した代表マススペクトルのデータを生成することが必要となるが,この機能を,多くの質量分析装置は保有していないし,代表スペクトルをユーザが見える形で描画することもできない。さらに進んで大量のマススペクトルデータを管理,編集する機能を持たない。仮にこれらの機能があったとしてもメーカに特化したものであり,汎用性に欠け,その後の統計解析との親和性が低い。たとえば,質量分析装置から出力される生データは装置側で付与した識別番号を伴っているが,ユーザには分りにくい。質量分析の対象のサンプルに関連したユーザの分る言葉,数字で表わされる識別符号をつけた方が,ユーザには分りやすい。そうすれば後日,特定のサンプルのマススペクトルデータを抽出したり,多量のデータを分類したりすることが容易となる(データの管理,編集)。

質量分析装置から出力されるマススペクトルデータによって表わされる各ピークは,既存のマススペクトルデータベースと比較され,これに基づいてサンプルとの同定が行なわれる。

マススペクトルデータの利用は単にサンプルの同定にとどまらず,検体のさまざまな統計解析において利用される。たとえば,特定の薬を投与をしたウサギ群と投与しないウサギ群との間で,または特定の疾患のあるマウス群と同疾患のないマウス群との間で,マススペクトルに有意差のあるピークが存在するか(有意差検定),そのようなピークが存在する場合,該ピークは薬の投与の有効性,疾患の特定等の指標(マーカ)として有効に使えるか(判別分析と検証),などの統計解析の基礎データとしても利用される。

特許文献1には,マススペクトル解析法,とくにピーク位置を検出する方法が記載されているが,この方法は適切に処理された後のマススペクトルデータの存在を前提にしているように思われる。

また,特許文献2には,健常者グループとがん疾患患者から採取した検体のマススペクトルに基づいて,脂肪酸の差異を多変量解析して,特定のがんの診断を行う検査方法が記載されている。これは多変量解析手法を用いたがんの診断に特化したものである。

Field of industrial application (In Japanese)

この発明は,マススペクトル解析システム,方法およびプログラムに関する。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
 
複数のマススペクトルのデータをラベル情報を付加して記憶するマススペクトル蓄積手段,
複数種類の有意差検定法複数種類の次元縮約法,複数種類の機械学習法または複数種類の交差検証法の選択を可能にする統計解析法入力手段,
前記マススペクトル蓄積手段に蓄積されているマススペクトルから,選択された有意差検定法次元縮約法,機械学習法または交差検証法を適用すべきデータセットを指定するデータセット指定手段,および
前記統計解析法入力手段にて選択される複数種類の有意差検定法を実行するプログラムルーチンを有し,選択された有意差検定法を前記指定されたデータセットに対して実行する統計解析実行手段を備え,
前記統計解析実行手段は,群間で有意差があると判断されたピークを選出するものであり,
前記統計解析実行手段は,さらに前記統計解析法入力手段で選択される次元縮約法を実行するプログラムルーチンを有し,前記データセット指定手段によって指定されたデータセット,または前記統計解析実行手段によって群間に有意差があると判断されたピークに対して選択された次元縮約法を実行し,その結果得られるスコアに関するデータを出力するものであり,
前記統計解析実行手段は,さらに前記統計解析法入力手段で選択される機械学習法を実行するプログラムルーチンを有し,前記データセット指定手段によって指定されたデータセット,前記統計解析実行手段によって群間で有意差があると判断されたピーク,または前記統計解析実行手段によって出力されたスコアに関するデータに対して選択された機械学習法を実行可能なものであり,前記選択された機械学習法の学習結果を,前記選択された交差検証法により検証するものであり,
前記統計解析法入力手段は,前記有意差検定法,前記次元縮約法,前記機械学習法,または前記交差検証法の選択の組み合わせを変更可能なものであり,
前記統計解析実行手段は,前記データセット指定手段が指定したデータセットに対し,前記組み合わせごとに前記有意差検定法または前記次元縮約法,前記機械学習法および前記交差検証法を実行し,前記交差検証法の結果に基づいて最適な組み合わせを自動的に判定するものである,
マススペクトル解析システム。

【請求項2】
 
複数のマススペクトルのデータをラベル情報を付加してマススペクトル蓄積手段に記憶し,
複数種類の有意差検定法複数種類の次元縮約法,複数種類の機械学習法または複数種類の交差検証法から選択された有意差検定法次元縮約法,機械学習法または交差検証法の入力を統計解析法入力手段が受付け,
前記マススペクトル蓄積手段に蓄積されているマススペクトルから,選択された有意差検定法次元縮約法,機械学習法または交差検証法を適用すべきデータセットをデータセット指定手段が指定に応じて選択し,
複数種類の有意差検定法を実行するプログラムルーチンのうち統計解析法入力手段が受付けた有意差検定法に関するプログラムルーチンを,前記選択されたデータセットに対して統計解析実行手段が実行し,
前記統計解析実行手段は,群間で有意差があると判断されたピークを選出し,
前記統計解析実行手段はさらに,複数種類の次元縮約法を実行するプログラムルーチンのうち,前記統計解析法入力手段により受付けられた次元縮約法を実行するプログラムルーチンを,前記データセット指定手段によって指定されたデータセット,または前記統計解析実行手段によって群間に有意差があると判断されたピークに対して実行し,その結果得られるスコアに関するデータを出力
前記統計解析実行手段は,複数種類の機械学習法を実行するプログラムルーチンのうち,前記統計解析法入力手段が受付けた機械学習法に関するプログラムルーチンを,前記選択されたデータセット,前記統計解析実行手段によって群間で有意差があると判断されたピーク,または前記統計解析実行手段によって出力されたスコアに関するデータに対して実行し,前記選択された機械学習法の学習結果を,複数種類の交差検証法を実行するプログラムルーチンのうち,前記統計解析法入力手段が受付けた交差検証法に関するプログラムルーチンにより検証し,
前記有意差検定法,前記次元縮約法,前記機械学習法,または前記交差検証法の選択の組み合わせの変更を前記統計解析入力手段が受付け,
前記統計解析実行手段は,前記データセット指定手段が選択したデータセットに対し,前記組み合わせごとに前記有意差検定法または前記次元縮約法,前記機械学習法および前記交差検証法に関するプログラムルーチンを実行し,前記交差検証法の結果に基づいて最適な組み合わせを自動的に判定するものである,
マススペクトル解析方法。

【請求項3】
 
複数のマススペクトルのデータをラベル情報を付加してマススペクトル蓄積手段に記憶し,
複数種類の有意差検定法複数種類の次元縮約法,複数種類の機械学習法または複数種類の交差検証法から選択された有意差検定法次元縮約法,機械学習法または交差検証法の入力を受付け,
前記マススペクトル蓄積手段に蓄積されているマススペクトルから,選択された有意差検定法次元縮約法,機械学習法または交差検証法を適用すべきデータセットを指定に応じて選択し,
複数種類の有意差検定法を実行するプログラムルーチンのうち選択された有意差検定法に関するプログラムルーチンを,前記選択されたデータセットに対して実行して,群間で有意差があると判断されたピークを選出し,
数種類の次元縮約法を実行するプログラムルーチンのうち,選択された次元縮約法を実行するプログラムルーチンを,選択されたデータセット,または群間に有意差があると判断されたピークに対して実行し,その結果得られるスコアに関するデータを出力するようにコンピュータを制御
複数種類の機械学習法を実行するプログラムルーチンのうち,選択された機械学習法に関するプログラムルーチンを,前記選択されたデータセット,群間で有意差があると判断されたピーク,または出力されたスコアに関するデータに対して実行し,前記選択された機械学習法の学習結果を,複数種類の交差検証法を実行するプログラムルーチンのうち,前記受付けた交差検証法に関するプログラムルーチンにより検証し,
前記有意差検定法,前記次元縮約法,前記機械学習法,または前記交差検証法の選択の組み合わせの変更を受付け,
選択されたデータセットに対し,前記組み合わせごとに前記有意差検定法または前記次元縮約法,前記機械学習法および前記交差検証法に関するプログラムルーチンを実行し,前記交差検証法の結果に基づいて最適な組み合わせを自動的に判定するようにコンピュータを制御する,
マススペクトル解析プログラム。
IPC(International Patent Classification)
F-term
Drawing

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JP2015078992thum.jpg
State of application right Registered
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