(57)【要約】  【課題】  ペプチド・マス・フィンガープリントの分析の際に、蛋白質の同定精度を向上させる。  【解決手段】  分析対象の試料の分子量が既知である場合にはその分子量に応じて、また電気泳動によって蛋白質を分離する場合には泳動マップ上の目的バンドの位置から推定した概略分子量に応じて、質量データ個数制限部３５はMALDI-TOFMS３からデータベース検索エンジン４１に転送する質量データの個数を制限し、信号強度の大きいものから順に質量データを選択する。それによって、ノイズ等に由来する質量データをできる限り排除することができるので、検索エンジン４１による蛋白質の同定精度が向上する。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
目的蛋白質を消化又は切断して抽出した断片ペプチドを質量分析し、それにより取得された複数の質量データをデータベース検索エンジンに与え、質量が一致するペプチドを含む蛋白質をデータベースから検索して同定する蛋白質同定処理方法において、
目的蛋白質の既知の分子量又は推定分子量に応じて、データベース検索エンジンに与える質量データの個数を制限することを特徴とする蛋白質同定処理方法。
【請求項２】
分子量に応じて蛋白質を分離・精製する精製手法により目的試料を分離し、分離後に目的とするサンプルを取り出すことによって前記目的蛋白質を得るものであって、その目的蛋白質に関する分離情報に基づいて前記推定分子量を求め、該推定分子量に応じてデータベース検索エンジンに与える質量データの個数を制限することを特徴とする請求項１に記載の蛋白質同定処理方法。
【請求項３】
前記精製手法は電気泳動法であり、電気泳動により作成されるマップ内での目的とするサンプルの位置に基づいて前記推定分子量を求めることを特徴とする請求項２に記載の蛋白質同定処理方法。
【請求項４】
前記精製手法はカラムクロマトグラフィであり、カラムクロマトグラフィにより作成されるクロマトグラムデータでの目的とするピークの位置に基づいて前記推定分子量を求めることを特徴とする請求項２に記載の蛋白質同定処理方法。
【請求項５】
前記精製手法は限外濾過法であり、使用する限外濾過膜に応じて前記推定分子量を求めることを特徴とする請求項２に記載の蛋白質同定処理方法。
【請求項６】
質量データの個数を制限する際に、質量分析により得られた多数の質量データの中からピーク強度が高いものから順番に質量データを選択することを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の蛋白質同定処理方法。
【請求項７】
試料を電気泳動法により分離・精製し、分離後に着目するサンプルを取り出し目的蛋白質を取得し、その目的蛋白質を消化又は切断して抽出した断片ペプチドを質量分析し、それにより取得された複数の質量データをデータベース検索エンジンに与え、質量が一致するペプチドを含む蛋白質をデータベースから検索して同定するために使用される蛋白質同定処理装置において、
a)電気泳動により作成されるマップ内での目的蛋白質の位置を示す情報に基づいて概略的な分子量を求める分子量推定手段と、
b)その推定分子量に応じてデータベース検索エンジンに与える質量データの個数を決定する質量データ個数決定手段と、
c)質量分析により得られた多数の質量データの中で、前記質量データ個数決定手段により決定された質量データ個数だけ質量データを選択して検索エンジンに与える質量データ選択手段と、
を備えることを特徴とする蛋白質同定処理装置。
【請求項８】
試料をゲル濾過法又は限外濾過法により分離・精製して着目するサンプルを自動的に分取し、その目的サンプルを液状消化又は切断して抽出した断片ペプチドを質量分析し、それにより取得された複数の質量データをデータベース検索エンジンに与え、質量が一致するペプチドを含む蛋白質をデータベースから検索して同定するために使用される蛋白質同定処理装置において、
a)ゲル濾過により作成されるクロマトグラムデータ内での目的蛋白質の位置を示す情報に基づいて、又は限外濾過により得られる目的蛋白質の概略的な分子量を求める分子量推定手段と、
b)その推定分子量に応じてデータベース検索エンジンに与える質量データの個数を決定する質量データ個数決定手段と、
c)質量分析により得られた多数の質量データの中で、前記質量データ個数決定手段により決定された質量データ個数だけ質量データを選択して検索エンジンに与える質量データ選択手段と、
を備えることを特徴とする蛋白質同定処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プロテオーム解析において目的とする蛋白質を同定するための処理方法及び装置に関し、更に詳しくは、質量分析計で取得された質量データに基づいて蛋白質をデータベース検索により同定する際の処理方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
プロテオーム解析は、細胞を構成する全ての蛋白質を網羅的に解析することを主目的としている。プロテオーム解析の一手法として、ペプチド・マス・フィンガープリンティング（Peptide Mass Fingerprinting:ＰＭＦ）と呼ばれる方法がある。図１はＰＭＦによる蛋白質の分析手順を示すフローチャートである（非特許文献１など参照）。
【０００３】
まず、蛋白質抽出用試薬を用いて試料から蛋白質を抽出し、例えばスピンカラム等を用いて蛋白質を粗精製する（ステップＳ１）。こうして得られた蛋白質を二次元電気泳動によって分離し、蛋白質の二次元マップを作成する（ステップＳ２）。その後に泳動後のゲルを染色し（ステップＳ３）、マップ上に展開された個々の蛋白質の中で着目するスポット（目的バンド）を切り出す（ステップＳ４）。切り出されたスポットをゲル内で酵素消化によって処理することで消化断片ペプチド混合物を作製し（ステップＳ５）、それをマトリクス支援レーザ脱離イオン化飛行時間型質量分析装置（ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦＭＳ=Matrix-assisted Laser Desorption Ionization/Time of Flight Mass Spectrometer）で分析するためのＭＡＬＤＩサンプルプレートにロードする（ステップＳ６）。このサンプルプレートをＭＡＬＤＩ−ＴＯＦＭＳにセットし、各断片ペプチドの質量を高い精度で測定する（ステップＳ７）。その後、データベース検索エンジンを用い、測定された質量データに一致する質量を有するペプチドを含む蛋白質を蛋白質配列データベース（ＤＢ）から検索し（ステップＳ８）、例えば複数挙げられた候補の中で最も確からしい蛋白質を同定結果として出力する（ステップＳ９）。データベース検索エンジンとしては、例えばマトリックスサイエンス株式会社が提供しているマスコット（MASCOT）などが知られている。
【０００４】
近年、ライフサイエンス分野における技術の急速な進歩に伴って、上記のようなプロテオーム解析の迅速化、高精度化に対する要求が非常に強まっている。特に、多種類の試料を短時間で解析処理すること、つまりハイスループット化が求められており、そのためには、できるだけ人手を介さずに自動で分析を行うことが重要である。例えば、現状の解析でも、ステップＳ４、Ｓ５及びＳ６に示したスポット切り出し、酵素消化及びＭＡＬＤＩサンプルプレートへのロード等の一連の作業は自動化され、そうして作製されたサンプルプレートをオペレータがＭＡＬＤＩ−ＴＯＦＭＳの所定位置にセットした後には、ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦＭＳによりレーザ照射位置等の分析条件が自動的に設定されて質量分析が実行され、その分析結果である質量データがデータベース検索エンジンに送られて自動検索が実行され、同定結果が得られるようになっている（非特許文献２参照）。
【０００５】
【非特許文献１】「プロテオーム解析フロー」、[online]、島津製作所株式会社、[平成１６年６月２１日検索]、インターネット<URL :  http://www.shimadzu-biotech.jp/products/prtm＿flw.html>
【非特許文献２】「MALDI-TOFMS AXIMA シリーズ  AXIMA-CFR plus」、“自動分析ソフトウエア  IntelliMarque”、[online]、島津製作所株式会社、[平成１６年６月２１日検索]、インターネット<URL :  http://www.shimadzu-biotech.jp/products/tofms/index.html>
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述したように質量分析から同定処理までを自動で行うことによってハイスループット化が達成されるものの、質量分析によって得られた質量スペクトルからオペレータがピークを抽出し、そのピークの質量データを利用して同定処理を実行する場合に比べると同定精度が低下する傾向にある。ここで言う同定精度の低下とは、蛋白質が同定できない場合と、同定したもののその結果が正しくない場合との両方である。自動化した場合に同定精度が低下する要因として、大別して２つの要素が考えられる。その１つは、目的試料に由来するピークでない、各種のノイズによるピークに対応する質量データを排除せずに検索エンジンに送り込んでしまうことであり、他の１つは、本来は同一質量数のピークとして出現すべきものが質量分析計の分析の限界等によってごく近接した２個のピークとして質量スペクトル上に現れてしまうことである。
【０００７】
オペレータが質量スペクトルを確認する場合には、明らかにノイズ要因であると識別できるようなピークを排除したり、或いは、明らかに同一質量数に由来していると思われる近接した２つのピークの一方を排除したりする、といった処理を手作業で行うことが可能である。しかしながら、質量分析から同定処理までを自動で行う場合に、従来、上記のような不所望のピークの排除は為されていないため、それによって同定精度が低下してしまうものと考えられる。
【０００８】
本発明はこうした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、ＰＭＦによって蛋白質の同定を行う場合に、その同定精度を向上させることができる蛋白質同定処理方法及び装置を提供することである。
【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第１発明は、目的蛋白質を消化又は切断して抽出した断片ペプチドを質量分析し、それにより取得された複数の質量データをデータベース検索エンジンに与え、質量が一致するペプチドを含む蛋白質をデータベースから検索して同定する蛋白質同定処理方法において、
目的蛋白質の既知の分子量又は推定分子量に応じて、データベース検索エンジンに与える質量データの個数を制限することを特徴としている。
【００１０】
即ち、蛋白質のペプチド結合を切断する方法には、酵素などによる消化と化学物質を用いる化学的切断とがある。消化で使用される消化酵素はトリプシン等の特異性の明確な酵素であるから、蛋白質を切断する位置（例えばトリプシンであればリジンとアルギニンのＣ末端側）が決まっており、理想的に蛋白質が消化されれば、断片化ペプチドの種類は元の蛋白質に応じて決まっている。同じように、例えばシアン化臭素などを用いると、特異的にメチオニンのＣ末端側でペプチド結合が切断される。このような場合、分子量が大きな蛋白質ほど断片化ペプチドの種類数が多くなるから、質量分析による質量データの個数も多くなる。
【００１１】
本来、断片化ペプチドの混合物を質量分析した結果は、断片化ペプチドの種類数と同じ数の質量データが得られる筈であり、それ以上の質量データはノイズに由来するものであると考えられる。したがって、基本的には、目的蛋白質の分子量に応じて質量データの個数を決定し、その個数分だけの質量データをデータベース検索エンジンに送ることによって、ノイズ等に起因する余分な質量データを排除することができる。但し、実際には酵素や化学反応による切断は必ずしも理想的に生じるものではなく、本来は切断されるべき部位で切断されなかったり、逆に切断されるべきでない部位で切断されてしまったりするため、余裕をみて、想定される断片化ペプチドの種類数よりも適宜の個数だけ多い数を制限数として定めておくとよい。
【００１２】
目的蛋白質の分子量が既知である場合にはその分子量に応じて質量データの個数を決めればよいが、実際には、多くの場合、目的蛋白質の分子量は未知である。こうした場合には、何らかの手段で目的蛋白質の概略的な分子量を推定する必要がある。
【００１３】
本発明の一態様として、分子量に応じて蛋白質を分離する精製手法により目的試料を分離し、分離後に目的とするサンプルを取り出すことによって前記目的蛋白質を得る場合には、その目的蛋白質に関する分離情報に基づいて前記推定分子量を求め、該推定分子量に応じてデータベース検索エンジンに与える質量データの個数を制限するようにすることができる。
【００１４】
具体的には例えば、前記精製手法は、ＳＤＳ−ポリアクリルアミド電気泳動、等電点電気泳動、二次元電気泳動などの電気泳動法であり、電気泳動により作成されるマップ内での目的とするサンプルの位置に基づいて前記推定分子量を求めることができる。電気泳動により作成されるマップ内での目的とするサンプルの位置は、ゲルの濃度、ゲルの大きさ、蛋白質の泳動度に依存しているから、これらからサンプルの位置に対応する分子量を概略的に算出することができる。
【００１５】
また別の例として、前記精製手法はゲル濾過法などのカラムクロマトグラフィであり、カラムクロマトグラフィにより作成されるクロマトグラムデータでの目的とするピークの位置に基づいて前記推定分子量を求めることもできる。即ち、ゲル濾過により作成されるクロマトグラムデータ内での目的とするサンプルの溶出位置はゲル濾過に使用した粒子径、カラム長、流速に依存していることから、これらからピーク位置に対応する分子量を概略的に算出することができる。
【００１６】
さらにまた別の例として、前記精製手法は限外濾過法であり、使用する限外濾過膜に応じて前記推定分子量を求めることもできる。即ち、限外濾過膜により得られるサンプルは、使用した限外濾過膜の種類に依存していることから、得られたサンプルに対応する分子量を概略的に算出することができる。
【００１７】
また、一般に質量分析により得られる質量スペクトルにおいてノイズ等に起因するピークは断片ペプチド由来のピークよりも小さくなるから、質量データの個数を制限する際には、質量分析により得られた多数の質量データの中からピーク強度が高いものから順番に質量データを選択すればよい。
【００１８】
また、上記課題を解決するために成された第２発明は上記第１発明に係る蛋白質同定処理方法を具現化した装置であって、試料を電気泳動法により分離・精製し、分離後に着目するサンプルを取り出し目的蛋白質を取得し、その目的蛋白質を消化又は切断して抽出した断片ペプチドを質量分析し、それにより取得された複数の質量データをデータベース検索エンジンに与え、質量が一致するペプチドを含む蛋白質をデータベースから検索して同定するために使用される蛋白質同定処理装置において、
a)電気泳動により作成されるマップ内での目的蛋白質の位置を示す情報に基づいて概略的な分子量を求める分子量推定手段と、
b)その推定分子量に応じてデータベース検索エンジンに与える質量データの個数を決定する質量データ個数決定手段と、
c)質量分析により得られた多数の質量データの中で、前記質量データ個数決定手段により決定された質量データ個数だけ質量データを選択して検索エンジンに与える質量データ選択手段と、
を備えることを特徴としている。
【００１９】
また第３発明に係る蛋白質同定処理装置は、第２発明と同様に、試料をゲル濾過法又は限外濾過法により分離・精製して着目するサンプルを自動的に分取し、その目的サンプルを液状消化又は切断して抽出した断片ペプチドを質量分析し、それにより取得された複数の質量データをデータベース検索エンジンに与え、質量が一致するペプチドを含む蛋白質をデータベースから検索して同定するために使用される蛋白質同定処理装置において、
a)ゲル濾過により作成されるクロマトグラムデータ内での目的蛋白質の位置を示す情報に基づいて、又は限外濾過により得られる目的蛋白質の概略的な分子量を求める分子量推定手段と、
b)その推定分子量に応じてデータベース検索エンジンに与える質量データの個数を決定する質量データ個数決定手段と、
c)質量分析により得られた多数の質量データの中で、前記質量データ個数決定手段により決定された質量データ個数だけ質量データを選択して検索エンジンに与える質量データ選択手段と、
を備えることを特徴としている。
【００２０】
第２及び第３発明に係る蛋白質同定処理装置において、分子量推定手段は電気泳動、ゲル濾過又は限外濾過による分離結果に基づいて目的蛋白質の推定分子量を求め、質量データ個数決定手段はその推定分子量に応じてデータベース検索エンジンに与える質量データの個数を決定し、質量データ選択手段はその個数の分だけ、質量分析により得られた多数の質量データの中でピーク強度が高いものから順番に質量データを選択する。そして、データベース検索エンジンは、選択された質量データに一致するペプチドをデータベースの中から検索し、そのペプチドを含む蛋白質が目的蛋白質であるとして同定する。第２及び第３発明に係る蛋白質同定処理装置によれば、こうした一連の処理が人手を掛けずに自動的に行えるので、処理が非常に迅速に行えスループットを向上させることができる。
【発明の効果】
【００２１】
第１乃至第３発明に係る蛋白質同定処理方法及び装置によれば、本来の質量分析の対象である断片化ペプチドに由来する質量データを漏らさず、ノイズ等に起因すると想定される不要な質量データはできるだけ排除した上で、質量データをデータベース検索エンジンに送るようにしているので、データベースの検索が的確に行われ、同定精度を向上させることができる。すなわち、誤った蛋白質が同定結果として出力される確率を低減するとともに、同定ができない確率も低減することができる。
【００２２】
また第２及び第３発明に係る蛋白質同定処理装置によれば、目的蛋白質の分子量の推定から同定結果の出力までが自動的に行われるので、精度の高い蛋白質同定をハイスループットで行うことができ、特に多検体の分析に好適である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
本発明に係る蛋白質同定処理方法を適用するＰＭＦ分析の手順は、基本的には既に説明した図１のフローチャートと同様である。図３は本発明に基づく蛋白質同定処理を行う際に使用する装置を示すブロック構成図である。
【００２４】
本発明の一実施例による蛋白質同定処理方法を図１及び図３により説明する。図３において、電気泳動装置１はステップＳ２の処理、前処理装置２はステップＳ４、Ｓ５Ｓ６の処理を行うものである。前処理装置２としては、例えば上記特許文献１中に記載の「ハイスループット・ゲルエクサイズプロセッサ  Ｘｃｉｓｅ」を利用することができる。この前処理装置２により作製されたサンプルをＭＡＬＤＩ−ＴＯＦＭＳ３にセットして質量分析を実行するわけである。ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦＭＳ３は、大別して、実際にサンプルに対する分析を実行する分析部３１と分析によって取得されたデータの処理を実行するデータ処理部３２とを含む。通常、データ処理部３２の実体はパーソナルコンピュータであり、このコンピュータに所定の制御・処理ソフトウエアをインストールして実行させることにより後述のような処理が達成される。データ処理部３２は、その機能として、質量スペクトル作成部３３、ピーク検出部３４、質量データ個数制限部３５などを含む。さらに、データ処理部３２として機能するコンピュータと一体又は別体のコンピュータ（ここではコンピュータ４と記す）には、蛋白質配列データベース４２が構築され、そのデータベース上のデータ検索を行う検索エンジン４１が導入されている。この検索エンジン４１は、例えば上述したマスコットなどである。
【００２５】
ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦＭＳ３にあって、分析部３１ではセットされたサンプルに対する分析が順次実行されデータが取得される。質量スペクトル作成部３３は、取得されたデータに基づいて横軸が質量数、縦軸が信号強度である質量スペクトルを作成する。質量スペクトル上には、サンプルに含まれる断片化ペプチドの質量の位置にピークが出現する。ピーク検出部３４は所定の基準に基づいて質量スペクトルに現れているピークを検出し、各ピークについて質量と信号強度（ピーク強度）とをピーク情報として自動的に収集する。従来、ここで収集されたピーク情報は全て検索エンジンに送られていたが、この実施例では、その手前に質量データ個数制限部３５という一種のフィルタが設けられ、ピーク情報が取捨選択された上で検索エンジン４１に送られる。
【００２６】
質量データ個数制限部３５は分析対象である蛋白質の分子量に応じて選択すべき質量データの個数ｎを決定し、ピーク検出部３４で検出されたピークの中でその個数ｎだけ信号強度の高い順番にピークを選択し、そのピークの質量データｍ１,ｍ２，ｍ３，…を検索エンジン４１へと送る。分子量と個数ｎとの関係は予め計算式やテーブル等により質量データ個数制限部３５に保持されており、外部から分子量が与えられると個数ｎが自動的に求まるようになっている。分子量と個数ｎとの関係は、おおまかに言うと、分子量が大きいほどｎが大きくなる関係であるが、詳細は後述する。
【００２７】
分子量については、オペレータが手入力で質量データ個数制限部３５に与える場合と、自動的に分子量（実際には推定分子量）が質量データ個数制限部３５に読み込まれる場合とが考えられる。実際の分析では殆どないが、目的蛋白質の分子量が既知である場合には、オペレータがキー入力操作等によって分子量の数値を入力すると、質量データ個数制限部３５はその数値に基づいて個数ｎを算出する。一方、多くの場合、目的蛋白質の分子量は未知である。しかしながら、二次元電気泳動はそもそも蛋白質を分子量に基づいておおまかに分離するものであるから、図２の泳動画像（マップ）に示すように、一次元方向が等電点、他の次元方向が分子量（実際には泳動度であるが、ゲルの大きさや濃度は既知であるから泳動度から分子量を求めることができる）となっている。したがって、前処理装置２でスポットを切り出す際にその切り出し位置から概略的な分子量を得ることができ、その情報を質量データ個数制限部３５に送ればよい。
【００２８】
分子量と質量データ個数ｎとの関係は、理論的に求めても良いし実験的に求めても良い。すなわち、上述したように、特異性を有する消化酵素によるゲル内消化によって断片化されたペプチドの種類の数は理論的に求まるから、その理論値に適宜のマージンを加えることにより各分子量に対応する個数ｎを算出し、これから計算式又はテーブルを作成すればよい。但し、実際には次のように複数の既知の分子量の蛋白質について適切な質量データ個数を実験的に求め、それに基づいて計算式やテーブルなどを作成するほうが容易である。
【００２９】
次に、分子量に応じて検索エンジンに送る質量データの個数を変更したときの同定精度の変化について、実験による具体例を挙げて説明する。図５は転送する質量データ数（つまりｎ）と同定のための検索結果のスコアとの関係を示す図であり、（ａ）はホスホリラーゼＢ（Phosphoryrase B、分子量：97000）の場合、（ｂ）はオバアルブミン（Ovalbumin、分子量：45000）の場合、（ｃ）はアルファラクトアルブミン（α-lactalbumin、分子量：14400)の場合である。検索スコアは高くなるほど同定精度が高いことを示すとみることができる。（ａ）の場合、質量データ個数が３０個程度が最も検索スコアが高く、（ｂ）の場合、質量データ個数が２０〜２５個程度が最も検索スコアが高く、（ｃ）の場合、質量データ個数が１５個程度が最も検索スコアが高く、それぞれ、それ以上に転送する質量データ個数を増やしても却って検索スコアが低下する、つまり同定精度が下がることが分かる。したがって、こうして求めた特定の分子量に対する最適質量データ個数に基づいて、例えば図４に示すような分子量と質量データ個数ｎとの一般的な関係を決め、これを計算式やテーブルで表現してメモリ等に格納するようにしておけばよい。
【００３０】
上記実施例では、蛋白質を分離・精製する手法として電気泳動を利用した場合について説明したが、ゲル濾過法等のカラムクロマトグラフィや限外濾過法を用いて蛋白質を分離するようにしてもよい。こうした方法を利用した場合、図１のフローチャートは図６のフローチャートのように書き換えることができる。但し、図６におけるステップＳ１１、Ｓ１５〜Ｓ１９は図１中のステップＳ１、Ｓ５〜Ｓ９と同一であり、ステップ１２の処理、つまり目的サンプルを分離する処理方法のみが相違する。例えばクロマトグラフィによる場合には、例えば図７に示すようなクロマトグラムデータが取得できるから、そのクロマトグラムデータ内で目的とするサンプルを決定し、さらにそのピークの位置に基づいて概略の分子量を推定することができる。もちろん、図３に示すような装置の構成においては、電気泳動装置１に代えて、カラムクロマトグラフィや限外濾過装置を用いればよい。
【００３１】
また、上記実施例は本発明の一例にすぎないから、上記記載以外の点についても、本発明の趣旨の範囲で適宜に変形や修正、追加を行っても本願特許請求の範囲に包含されることは当然である。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】ＰＭＦによる一般的な分析手順を示すフローチャート。
【図２】電気泳動画像（マップ）の一例を示す図。
【図３】本発明に基づく蛋白質同定処理を行う際に使用する装置を示すブロック構成図。
【図４】分子量と質量データ個数ｎとの一般的な関係を示す図。
【図５】検索エンジンに転送する質量データ数と同定のための検索結果のスコアとの関係を示す図。
【図６】他の実施例に基づくＰＭＦによる分析手順を示すフローチャート。
【図７】クロマトグラフデータの一例を示す図。
【符号の説明】
【００３３】
１…二次元電気泳動装置
２…前処理装置
３…ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦＭＳ
３１…分析部
３２…データ処理部
３３…質量スペクトル作成部
３４…ピーク検出部
３５…質量データ個数制限部
４…コンピュータ
４１…検索エンジン
４２…蛋白質配列データベース
【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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【図７】
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