(57)【要約】  【課題】分析者の経験や技量に依存せずに、より精度の高い較正曲線を作成する。  【解決手段】分子量が既知である試料成分を複数含む較正用標準試料をＧＰＣ分析してデータを収集し、作成したクロマトグラムに出現しているピークを検出する。各ピークのピークトップの保持時間を確定したならば、分子量と保持時間との関係を較正点テーブルに保持する（Ｓ１１〜Ｓ１５）。このテーブル中からｍ個の較正点を選択し（Ｓ１６）、予め用意された複数の近似式モデルにその較正点を適用して係数を計算し、それぞれ近似式を決定して近似誤差を求める（Ｓ１７、Ｓ１８）。較正点の選択組合せをいろいろ変えてそれぞれ近似式を決定した後、近似誤差が小さい順に近似式を並べた一覧表を較正曲線候補として表示する（Ｓ２１、Ｓ２２）。分析者はこの中から較正曲線を選択する。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め用意された較正曲線を用いて、分析装置により目的試料を分析して取得されたデータから前記目的試料に関する所定の指標値を導出する分析装置用データ処理装置において、
a)前記分析装置により較正用標準試料を分析して取得されたデータに基づいて、較正曲線を作成する際の元となる複数の較正点を求めて格納しておく較正点保持手段と、
b)該較正点保持手段に格納されている複数の較正点の全て又はその一部を、その組み合わせを変えながら順次選択して出力する較正点選択手段と、
c)予め用意された複数の近似式モデルのそれぞれについて、前記較正点選択手段により出力された較正点を用いて近似式モデルに含まれる係数を算出して近似式を決定する近似式決定手段と、
d)前記近似式決定手段により決定された各近似式について近似誤差又はそれに相当する値を算出する誤差情報算出手段と、
e)前記較正曲線の候補として、前記近似式決定手段により決定された近似式と前記誤差情報算出手段により算出された近似誤差又はそれに相当する値とを提示する情報提示手段と、
を備えることを特徴とする分析装置用データ処理装置。
【請求項２】
前記情報提示手段は近似誤差が小さい順に前記近似式を提示することを特徴とする請求項１に記載の分析装置用データ処理装置。
【請求項３】
前記分析装置はゲル浸透クロマトグラフ装置であり、前記指標値は分子量であり、前記較正曲線は保持時間と分子量との関係を示すものであることを特徴とする請求項１又は２に記載の分析装置用データ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばゲル浸透クロマトグラフ等の分析装置で得られたデータを処理するデータ処理装置に関し、更に詳しくは、そのデータ処理の際に用いる較正曲線の作成を支援する機能を有するデータ処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
サイズ排除クロマトグラフ（Size Exclusion Chromatography）とも呼ばれるゲル浸透クロマトグラフ（Gel Permeation Chromatography、以下ＧＰＣと略す）は液体クロマトグラフの一種であり、固定相である充填剤（ゲル）の細孔（ポア）を利用して、移動相中に溶解させた試料成分分子を分子サイズの差に基づいて分離し、分子量や分子量分布などを測定するものである（例えば特許文献１など参照）。
【０００３】
このようなＧＰＣ分析では、分析対象である未知試料の分子量を算出するために、クロマトグラム上でピークが出現する時間（保持時間又は溶出時間）と分子量との関係を示す較正曲線が利用される。従来の一般的な較正曲線の作成手順は次の通りである。
【０００４】
まず、分子量が既知である１乃至複数の試料成分を含む較正用標準試料を分析して、クロマトグラムを取得する。そのクロマトグラム上で既知の試料成分によるピークのピークトップが出現する時間（保持時間）を読み取り、その結果から分子量と保持時間とを対応付けた表を作成する。一般的には分子量の異なるものが数点程度用いられる。上記表に挙げられた分子量−保持時間を較正点とし、互いに異なる数個の較正点から近似式を求めて較正曲線を作成する。
【０００５】
こうした作業に際し、分析者は自分の経験に照らして適切だと思われる２乃至３程度の近似式に上記表の関係を当てはめ、最も相関のよい（近似誤差の小さい）ものを採用することで較正曲線を求める。また、場合によっては較正点が適切でない（例えば或る較正点を得る際にノイズが混入した等）こともあるから、実測で得た全ての較正点を用いずに適宜に較正点を除外する等、その組み合わせを調整し、より近似誤差の小さな較正曲線を求めることもある。いずれにしても、こうした作業は分析者の手作業で行われており、どのような近似式を採用するのか、或いはどういった較正点を除外するのかなどの判断は、全て分析者の経験や勘に委ねられている。
【０００６】
一般に、通常の液体クロマトグラフやガスクロマトグラフなどでは、較正曲線（検量線）は直線となるか、或いは直線でなくても折れ線や低次の関数で近似できる場合が多い。そのため、分析者毎の較正曲線のばらつきはそれほど大きくなく、実際上、問題とならない場合が多い。ところが、ＧＰＣ分析では、較正曲線の形状が複雑になる傾向にあり、高次の多項式や複数の関数の組み合わせで表現する必要がある場合も多い。そのため、上記のような手作業で較正曲線を作成した場合、仮に同一の較正点を用いたとしても分析者によって較正曲線のばらつきが大きくなる。そのために、目的試料の分子量の精度もばらつくおそれがある。また、採用された較正曲線よりもより適切な近似式や較正点の組み合わせが存在した場合でも、それが見逃されてしまって、最適な分析ができない可能性がある。
【０００７】
【特許文献１】特開平８−２７１４９４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明はかかる課題を解決するために成されたものであり、その目的とするところは、分析者の経験や技量に依存することなく高精度の較正曲線を作成することで、分析精度を高めたり良好な再現性を達成したりすることができる分析装置用データ処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために成された本発明は、予め用意された較正曲線を用いて、分析装置により目的試料を分析して取得されたデータから前記目的試料に関する所定の指標値を導出する分析装置用データ処理装置において、
a)前記分析装置により較正用標準試料を分析して取得されたデータに基づいて、較正曲線を作成する際の元となる複数の較正点を求めて格納しておく較正点保持手段と、
b)該較正点保持手段に格納されている複数の較正点の全て又はその一部を、その組み合わせを変えながら順次選択して出力する較正点選択手段と、
c)予め用意された複数の近似式モデルのそれぞれについて、前記較正点選択手段により出力された較正点を用いて近似式モデルに含まれる係数を算出して近似式を決定する近似式決定手段と、
d)前記近似式決定手段により決定された各近似式について近似誤差又はそれに相当する値を算出する誤差情報算出手段と、
e)前記較正曲線の候補として、前記近似式決定手段により決定された近似式と前記誤差情報算出手段により算出された近似誤差又はそれに相当する値とを提示する情報提示手段と、
を備えることを特徴としている。
【００１０】
ここで、「予め用意された複数の近似式モデル」とは、例えば低次式から高次式まで次数の異なる多項式や、或いは複数の異なる関数の組み合わせなどとすることができる。
【００１１】
また、「近似誤差又はそれに相当する値」とは、近似式とその決定の元となった較正点とのずれを表す値でありさえすればよく、近似誤差のほか相関係数などが考えられる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明に係る分析装置用データ処理装置では、較正点選択手段により複数の較正点が与えられると、近似式決定手段は上述したように予め用意された複数の各種の近似式モデルのそれぞれについて、上記較正点を用いて近似式モデルに含まれる係数を算出して近似式を決定する。したがって、例えば５種の近似式モデルが用意されている場合には、或る１つの組み合わせの較正点に対して５つの近似式が決定される。また、較正点選択手段は複数の較正点の全て又はその一部を、その組み合わせを変えながら順次選択して出力するから、その組み合わせの異なる較正点毎に上記のようにそれぞれ例えば５つの近似式を決定する。
【００１３】
さらに誤差情報算出手段は、上記のように決定された各近似式毎に例えば近似誤差を計算する。そして情報提示手段は、上記のように決定された近似式とそれに対応する例えば近似誤差とを、例えばモニタの画面上に一覧表の形式で提示する。分析者はこのように提示された情報を見て、最適であると考えられる近似式を較正曲線として選択する。通常は、最も近似誤差が小さい（相関係数が高い）近似式を較正曲線として選択するから、本発明に係る分析装置用データ処理装置では、好ましくは、情報提示手段は近似誤差が小さい順に前記近似式を提示する構成とするとよい。これにより、分析者はより容易に較正曲線を選択できる。
【００１４】
本発明は特に、較正曲線が例えば直線のように単純ではなく、比較的次数の高い多項式になる場合や複数の関数の組み合わせとなるような場合に有用である。こうした分析装置の一例としてはゲル浸透クロマトグラフ装置を挙げることができ、その場合には、前記指標値は分子量であり、前記較正曲線は保持時間と分子量との関係を示すものである。
【００１５】
以上のように本発明に係る分析装置用データ処理装置によれば、これまで分析者の経験や判断に依存していた、近似式の次数の選択や較正点の組み合わせの選択などを伴う較正曲線の作成作業が自動的に且つ網羅的に行われるので、分析者の経験や技量の相違による較正曲線のばらつきがなくなる。それによって、常に高精度の分析が可能となる。また、従来は必ずしも最適な較正曲線を作成できるとは限らなかったのに対し、本発明に係る分析装置用データ処理装置によれば、較正用標準試料の分析結果に対し最も近似性の高い較正曲線を求めることができるので、その点でも高精度の分析が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
本発明の一実施例として、本発明に係るデータ処理装置をゲル浸透クロマトグラフ（ＧＰＣ）分析装置に適用した例について以下に説明する。
【００１７】
図１は本実施例によるＧＰＣ分析装置の概略構成図である。このＧＰＣ分析装置は、移動相容器１、送液ポンプ２、インジェクタ３、カラム４、示差屈折率検出器５、及びデータ処理部６等から成る。カラム４には、目的試料の種類（例えばタンパク質、高分子ポリマー等）に応じたＧＰＣ用充填剤が充填される。本発明に係るデータ処理装置に相当するデータ処理部６の実体はパーソナルコンピュータであり、パーソナルコンピュータに専用の制御・処理用ソフトウエアがインストールされ実行されることにより、ＧＰＣ分析に必要な各種制御やデータ処理動作が達成される。
【００１８】
このＧＰＣ分析装置において分子量が未知である成分を含む目的試料を分析する際の手順を図２を用いて説明する。まず、目的試料に対するＧＰＣ分析を実行してデータを収集する（ステップＳ１）。即ち、送液ポンプ２は移動相容器１から移動相を吸引して略一定流量でインジェクタ３を介しカラム４に送給する。所定のタイミングでインジェクタ３により目的試料を移動相中に注入するとともに、示差屈折率検出器５での測定を開始する。注入された試料は移動相に乗ってカラム４に導入され、カラム４内の充填剤の細孔の影響により各試料成分の分子量に応じた時間だけカラム４内に留まる。そして、分子サイズの大きな（一般には分子量の大きな）試料成分から順次カラム４より溶出し示差屈折率検出器５に到達して検出される。
【００１９】
測定開始後、示差屈折率検出器５による検出値は時々刻々とデータ処理部６に送られ、データ処理部６では時間経過に伴ってクロマトグラムを作成する（ステップＳ２）。図４はクロマトグラムの一例であり、試料成分が溶出したときにその試料成分に対応したピークが現れる。こうしたクロマトグラムが取得されたならば、データ処理部６ではクロマトグラムに対して波形処理を行うことによりクロマトグラム上に出現したピークを検出する（ステップＳ３）。図４の例では、Ａ，Ｂ，Ｃの３つのピークが検出される。
【００２０】
それから検出された各ピークのピークトップの溶出時間（保持時間）を求める（ステップＳ４）。図４の例ではＡ，Ｂ，Ｃの３つのピークに対しｔａ，ｔｂ，ｔｃの保持時間が求まる。その後、予め作成された較正曲線を参照して、上記各保持時間からそれぞれ分子量を算出する（ステップＳ５）。これにより、目的試料に含まれる３つの試料成分の分子量が求まる。
【００２１】
上述したようにデータ処理部６ではピークの保持時間から分子量を算出するために較正曲線を予め保持しているが、本実施例のＧＰＣ分析装置では、精度の高い較正曲線を簡便に作成するためにデータ処理部６は較正曲線作成支援処理部７を機能の１つとして備える。即ち、この較正曲線作成支援処理部７も所定のソフトウエアによりパーソナルコンピュータのＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどのハードウエア資源を利用して具現化される機能である。
【００２２】
このＧＰＣ分析装置において較正曲線を作成する際の手順を図３を用いて説明する。較正曲線を作成するために、分子量が既知である試料成分を含む較正用標準試料を用いる。通常、１つの標準試料は分子量が既知である複数の試料成分を含むが、１つの標準試料で不足する場合には複数種の標準試料を準備する。試料成分の分子量は分析対象である上記目的試料の分子量の範囲に合わせて適当に選定するとよい。また、分子量が相違する試料成分の数も適宜に決めることができるが、多すぎると処理量が膨大になって時間が掛かりすぎ、少なすぎると較正曲線の精度が低下するおそれがある。したがって、通常は数個〜１０数個程度の範囲とする。ここでは、試料成分の数は１０個、つまりｎ＝１０であるとする。
【００２３】
まず、上記較正用標準試料に対するＧＰＣ分析を実行してデータを収集する（ステップＳ１１）。そしてデータ処理部６は収集されたデータに基づいてクロマトグラムを作成し（ステップＳ１２）、そのクロマトグラムに対して波形処理を行うことによりクロマトグラム上に出現したピークを検出する（ステップＳ１３）。それから検出された各ピークのピークトップの保持時間を求める（ステップＳ１４）。ここまでは、上述した目的試料の分析の際と同じである。
【００２４】
１０個の試料成分について分子量がそれぞれＭ１、…、Ｍ１０であり、ピークトップの保持時間がｔ１、…、ｔ１０であるとすると、分子量と保持時間との組（ｔ１，Ｍ１）、…、（ｔ１０，Ｍ１０）がそれぞれ較正点となるから、これを集めて較正点テーブルを作成して記憶する（ステップＳ１５）。この較正点テーブルに保持されている１０個の較正点が較正曲線を作成する際の元データとなる。この各較正点は、図５に示すように横軸に保持時間、縦軸に分子量（通常対数目盛）をとったグラフの上でそれぞれ１点を表す。
【００２５】
次に、上記較正点テーブルに保持されているＮ個の較正点の中からＭ個（１≦Ｍ≦Ｎ）の較正点を選択するが、まずｍ＝ｎ、つまりｎ個全ての較正点を選択する（ステップＳ１６）。較正曲線作成支援処理部７は、予め決められた複数の近似式モデルを保持している。具体的に言うと、例えば、直線、折れ線、３次式、３次＋双曲線、５次式、５次＋双曲線、７次式、７次＋双曲線などの近似式モデルを持つ。各近似式モデルは未定の係数を含み、この係数が定まると近似式が確定する。そこで、較正曲線作成支援処理部７は上記のような近似式モデルを選択し、較正点テーブルより受け取った複数の較正点に基づいて各近似式モデルの係数を計算する（ステップＳ１７）。例えば、まずｎ個の較正点を用いて直線の近似式を算出する。そして係数が求まり近似式が確定したならば、その近似式と較正点との相関性又は近似性を示す値として例えば近似誤差を計算する（ステップＳ１８）。
【００２６】
次いで、全ての近似式モデルについて近似式を求めたか否かを判定し（ステップＳ１９）、未確定の近似式モデルがある場合にはステップＳ１７へ戻る。したがって、ステップＳ１７〜Ｓ１９の繰り返し処理により、上述したように予め用意された全ての近似式モデル（直線、折れ線、３次式、３次＋双曲線、５次式、５次＋双曲線、７次式、７次＋双曲線など）について、ｎ個の較正点を用いたときの近似式がそれぞれ求められることになる。決まった較正点に対してそれぞれ異なる近似式Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３を作成した状態の一例を図５に示す。
【００２７】
ｎ個の較正点を用いて全ての近似式モデルについての近似式が確定すると、その後に、今度はｎ個の較正点について全ての選択組合せが実行されたか否かを判定し（ステップＳ２０）、未実行のものがある場合にはステップＳ１６へ戻る。即ち、上述したようにｍ＝ｎとした処理が終了したならば、次にｍ＝ｎ−１、つまりこの例では９個の較正点を選択する。換言すれば、全部で１０個の較正点の中で１個の較正点を無効データとして扱う。但し、１０個の較正点のうちのどの１個を無効とするのかで１０通りの選択組合せが考え得るから、それぞれについて順番に処理してゆくことになる。
【００２８】
例えば、１番目の較正点（ｔ１、Ｍ１）を無効とし、残りの９個の較正点（ｔ２，Ｍ２）、…、（ｔ１０，Ｍ１０）を用いてステップＳ１８の処理を実行し、この９個の較正点を用いて全ての近似式モデルについて近似式を確定したならば、次に２番目の較正点（ｔ２、Ｍ２）を無効とし、残りの９個の較正点（ｔ１，Ｍ１）、（ｔ３，Ｍ３、）、…、（ｔ１０，Ｍ１０）を用いてステップＳ１８の処理を実行する、というように繰り返す。さらに、ｍ＝ｎ−１についての処理が終了したならば、ｍ＝ｎ−２として同様の処理を繰り返す。
【００２９】
但し、近似式モデルの係数を算出するためには、各近似式モデル毎に最低限必要な較正点の個数が決まっている。例えば７次式では８個の係数が存在し、この８個の係数を算出するためには９個の較正点が必要である。したがって、ｍが８になった場合には７次式の近似式モデルは利用することができない。このように次数が高いほど必要な較正点の個数は多くなるから、ｍをｎから順番に減らしてゆくに従い利用できる近似式モデルも減ってゆく。なお、近似式モデルを直線とした場合、２個の較正点があれば直線を引くことができるが、実際にはこのように多数の較正点を無効として近似式を求めてもあまり意味がない。したがって、無効とする較正点の個数を例えば２或いは３（ｍの下限値ｐを７又は８）等と予め制限しておくことが実用上必要である。
【００３０】
そして、決められた範囲で較正点の全ての選択組合わせについて近似式を確定し、各近似式の近似誤差を求めたならば、その多数の近似式を較正曲線の候補として近似誤差が小さい順に並べた一覧表を作成し（ステップＳ２１）、これをモニタ画面上に表示する（ステップＳ２２）。図６は較正曲線候補の一覧表の一例を示す図である。分析者が、表示された一覧表を参考にして適切な近似式を選択し指示すると（ステップＳ２３）、選択された近似式が較正曲線として記憶部に格納されて、前述したような目的試料の分析の際に利用される。通常は、一覧表内の最高順位、つまり近似誤差の最も小さな近似式を較正曲線として選べばよい。
【００３１】
以上のようにして、本実施例のＧＰＣ分析装置では、データ処理部６に備えられた較正曲線作成支援処理部７の機能を利用して、分析者の経験や判断などに依存せずに精度の高い較正曲線を自動で作成することができる。
【００３２】
なお、上記実施例は本発明に係るデータ処理装置をＧＰＣ分析装置に適用した例であるが、予め標準試料を測定することにより較正曲線を作成しておき、この較正曲線を用いて未知試料の測定結果から該未知試料に関する目的とする値を導出するような分析装置一般に適用することができる。但し、較正曲線が常に直線などで近似されることが決まっている場合には有用性は低く、較正曲線が複雑であるほど有用性が高い。
【００３３】
また、上記実施例では較正曲線の候補を分析者に提示して、最終的には分析者が最も適切であると考える近似式を較正曲線として選択するようにしていたが、自動的に近似誤差が最小となる較正曲線を自動的に選択して内部メモリに記憶する構成としてもよい。
【００３４】
なお、上記実施例は本発明の一例であり、本発明の趣旨の範囲で適宜変形、修正、追加などを行っても本発明に包含される。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明の一実施例によるＧＰＣ分析装置の概略構成図。
【図２】本ＧＰＣ分析装置における目的試料測定時の処理フローチャート。
【図３】本ＧＰＣ分析装置における較正曲線作成時の処理フローチャート。
【図４】本ＧＰＣ分析装置において取得されるクロマトグラムの一例を示す図。
【図５】較正曲線作成支援処理動作の説明図。
【図６】較正曲線作成支援処理動作の結果として表示される較正曲線候補一覧表の一例を示す図。
【符号の説明】
【００３６】
１…移動相容器
２…送液ポンプ
３…インジェクタ
４…カラム
５…示差屈折率検出器
６…データ処理部
７…較正曲線作成支援処理部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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