(57)【要約】  質量分析計および質量分析方法であって、２つの別々のサンプルが質量分析され、次いで第１のサンプル中の１つ以上の成分、分子または分析物の相対強度、濃度または発現レベルが第２のサンプル中の１つ以上の成分、分子または分析物の相対強度、濃度または発現レベルに対して定量化される、質量分析計および質量分析方法が開示される。相対的定量化は、内部較正物質を使用する必要なく確率的に行われる。
2007535673.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
成分、分子または分析物の第１の混合物を含む第１のサンプルを準備すること、
成分、分子または分析物の第２の混合物を含む第２の異なるサンプルを準備すること、および、
前記第２のサンプル中の成分、分子または分析物の強度、濃度または発現レベルに対する前記第１のサンプル中の成分、分子または分析物の相対的な強度、濃度または発現レベルを確率的に決定または定量化することを含む質量分析方法。
【請求項２】
成分、分子または分析物の混合物をそれぞれ含む複数のさらなるサンプルを準備することをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記成分、分子または分析物が、（ｉ）タンパク質、（ｉｉ）タンパク質消化物、（ｉｉｉ）ペプチドまたは（ｉｖ）ペプチドの断片を含む請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１の混合物中の前記成分、分子または分析物が、前記第２の混合物中の前記成分、分子または分析物および／またはさらなる混合物中の成分、分子または分析物と同じ種である請求項１、２または３に記載の方法。
【請求項５】
前記第１の混合物中の前記成分、分子または分析物が、前記第２の混合物中の前記成分、分子または分析物および／またはさらなる混合物中の成分、分子または分析物と異なる種である請求項１、２または３に記載の方法。
【請求項６】
前記成分、分子または分析物の第１の混合物を消化すること、および／または、
前記成分、分子または分析物の第２の混合物を消化すること、および／または、
成分、分子または分析物のさらなる混合物を消化することをさらに含む先行する請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記成分、分子または分析物の第１の混合物が消化されて第１の複合混合物を形成し、および／または、
前記成分、分子または分析物の第２の混合物が消化されて第２の複合混合物を形成し、および／または、
成分、分子または分析物のさらなる混合物が消化されてさらなる複合混合物を形成する請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記複合混合物が、ペプチドまたはタンパク質消化物の複合混合物を含む請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記第１のサンプルを１つ以上の第１の複製サンプルに分割すること、および／または、
前記第２のサンプルを１つ以上の第２の複製サンプルに分割すること、および／または、
さらなるサンプルを１つ以上のさらなる複製サンプルに分割すること、および／または、
前記第１の複合混合物を１つ以上の第１の複製サンプルに分割すること、および／または、
前記第２の複合混合物を１つ以上の第２の複製サンプルに分割すること、および／または、
さらなる複合混合物を１つ以上のさらなる複製サンプルに分割することをさらに含む先行する請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
前記第１のサンプル中の成分、分析物または分子を分離処理手段によって分離すること、および／または、
前記第２のサンプル中の成分、分析物または分子を分離処理手段によって分離すること、および／または、
さらなるサンプル中の成分、分析物または分子を分離処理手段によって分離すること、および／または、
前記第１の複製サンプル中の成分、分析物または分子を分離処理手段によって分離すること、および／または、
前記第２の複製サンプル中の成分、分析物または分子を分離処理手段によって分離すること、および／または、
さらなる複製サンプル中の成分、分析物または分子を分離処理手段によって分離することをさらに含む先行する請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
前記分離処理が、液体クロマトグラフィを含む請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
分離処理が、（ｉ）高速液体クロマトグラフィ（「ＨＰＬＣ」）、（ｉｉ）陰イオン交換、（ｉｉｉ）陰イオン交換クロマトグラフィ、（ｉｖ）陽イオン交換、（ｖ）陽イオン交換クロマトグラフィ、（ｖｉ）イオン対逆相クロマトグラフィ、（ｖｉｉ）クロマトグラフィ、（ｖｉｉｉ）一次元電気泳動、（ｉｘ）多次元電気泳動、（ｘ）サイズ排除、（ｘｉ）アフィニティ、（ｘｉｉ）逆相クロマトグラフィ、（ｘｉｉｉ）キャピラリ電気泳動クロマトグラフィ（「ＣＥＣ」）、（ｘｉｖ）電気泳動、（ｘｖ）イオン移動分離、（ｘｖｉ）電界非対称イオン移動分離またはスペクトロメトリ（「ＦＡＩＭＳ」）または（ｘｖｉ）キャピラリ電気泳動を含む請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１のサンプル中の成分、分析物または分子をイオン化すること、および／または、
前記第２のサンプル中の成分、分析物または分子をイオン化すること、および／または、
さらなるサンプル中の成分、分析物または分子をイオン化すること、および／または、
第１の複製サンプル中の成分、分析物または分子をイオン化すること、および／または、
第２の複製サンプル中の成分、分析物または分子をイオン化すること、および／または、
さらなる複製サンプル中の成分、分析物または分子をイオン化することをさらに含む先行する請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項１４】
前記第１のサンプル中の成分、分析物または分子を質量分析すること、および／または、
前記第２のサンプル中の成分、分析物または分子を質量分析すること、および／または、
さらなるサンプル中の成分、分析物または分子を質量分析すること、および／または、
前記第１の複製サンプル中の成分、分析物または分子を質量分析すること、および／または、
前記第２の複製サンプル中の成分、分析物または分子を質量分析すること、および／または、
さらなる複製サンプル中の成分、分析物または分子を質量分析することをさらに含む先行する請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
前記成分、分析物または分子を質量分析する工程が、複数の質量ピークを含む質量スペクトルデータを生成することをさらに含む請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
１つ以上の前記質量ピークの質量または質量電荷比を決定することをさらに含む請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
１つ以上の前記質量ピークに対して、信号強度または積分信号を決定することをさらに含む請求項１５または１６に記載の方法。
【請求項１８】
１つ以上の前記質量ピークに対して保持時間を決定することをさらに含む請求項１５、１６または１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記第１のサンプルおよび／または前記第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプルからの質量ピークをクラスタリングすることをさらに含む請求項１５から１８のいずれかに記載の方法。
【請求項２０】
前記第１の複製サンプルおよび／または前記第２の複製サンプルおよび／またはさらなる複製サンプルからの質量ピークをクラスタリングすることをさらに含む請求項１５から１８のいずれかに記載の方法。
【請求項２１】
前記第１のサンプル中の成分、分析物または分子を認識または同定すること、および／または、
前記第２のサンプル中の成分、分析物または分子を認識または同定すること、および／または、
さらなるサンプル中の成分、分析物または分子を認識または同定すること、および／または、
前記第１の複製サンプル中の成分、分析物または分子を認識または同定すること、および／または、
前記第２の複製サンプル中の成分、分析物または分子を認識または同定すること、および／または、
さらなる複製サンプル中の成分、分析物または分子を認識または同定することをさらに含む請求項１９または２０に記載の方法。
【請求項２２】
成分、分析物または分子が、質量または質量電荷比もしくは正確な質量または正確な質量電荷比に基づいて認識または同定される請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記成分、分析物または分子の正確な質量または質量電荷比が、２０ｐｐｍ、１９ｐｐｍ、１８ｐｐｍ、１７ｐｐｍ、１６ｐｐｍ、１５ｐｐｍ、１４ｐｐｍ、１３ｐｐｍ、１２ｐｐｍ、１１ｐｐｍ、１０ｐｐｍ、９ｐｐｍ、８ｐｐｍ、７ｐｐｍ、６ｐｐｍ、５ｐｐｍ、４ｐｐｍ、３ｐｐｍ、２ｐｐｍ、１ｐｐｍ以内または＜１ｐｐｍである請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記成分、分析物または分子の質量電荷比が、０．０１質量単位、０．００９質量単位、０．００８質量単位、０．００７質量単位、０．００６質量単位、０．００５質量単位、０．００４質量単位、０．００３質量単位、０．００２質量単位、０．００１質量単位以内または＜０．００１質量単位である請求項２２または２３に記載の方法。
【請求項２５】
成分、分析物または分子が、クロマトグラフィ保持時間に基づいて認識または同定される請求項２１から２４のいずれかに記載の方法。
【請求項２６】
成分、分析物または分子を衝突または断片化セルにおいて断片化して複数の断片、娘または生成イオンを形成、作成または生成することをさらに含む請求項２１から２５のいずれかに記載の方法。
【請求項２７】
前記断片、娘または生成イオンを質量分析することをさらに含む請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
断片、娘または生成イオンに基づいて前記第１のサンプル中の成分、分子または分析物を同定または認識すること、および／または、
断片、娘または生成イオンに基づいて前記第２のサンプル中の成分、分子または分析物を同定または認識すること、および／または、
断片、娘または生成イオンに基づいてさらなるサンプル中の成分、分子または分析物を同定または認識することをさらに含む請求項２１から２７のいずれかに記載の方法。
【請求項２９】
質量ピークの正確な同定のために確率を得ることまたは割当てることをさらに含む請求項１５から２８のいずれかに記載の方法。
【請求項３０】
タンパク質検索手順から前記確率を得ることまたは導き出すことをさらに含む請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
タンパク質検索手順から確率が得られない場合または導き出されない場合に正確な同定の一定の確率を割当てることをさらに含む請求項２９または３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記正確な同定の確率を値ｘ％として割当てることをさらに含む請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
ｘが、（ｉ）＜５％、（ｉｉ）５〜１０％、（ｉｉｉ）１０〜１５％、（ｉｖ）１５〜２０％、（ｖ）２０〜２５％、（ｖｉ）２５〜３０％、（ｖｉｉ）３０〜３５％、（ｖｉｉｉ）３５〜４０％、（ｉｘ）４０〜４５％、（ｘ）４５〜５０％、（ｘｉ）５０〜５５％、（ｘｉｉ）５５〜６０％、（ｘｉｉｉ）６０〜６５％、（ｘｉｖ）６５〜７０％、（ｘｖ）７０〜７５％、（ｘｖｉ）７５〜８０％、（ｘｖｉｉ）８０〜８５％、（ｘｖｉｉｉ）８５〜９０％、（ｘｉｘ）９０〜９５％および（ｘｘ）＞９５％からなる群から選択される請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
タンパク質検索手順が行われない場合、正確な同定の一定の確率を割当てることをさらに含む請求項２９から３３のいずれかに記載の方法。
【請求項３５】
前記正確な同定の確率を値ｘ％として割当てることをさらに含む請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
ｘが、（ｉ）＜５％、（ｉｉ）５〜１０％、（ｉｉｉ）１０〜１５％、（ｉｖ）１５〜２０％、（ｖ）２０〜２５％、（ｖｉ）２５〜３０％、（ｖｉｉ）３０〜３５％、（ｖｉｉｉ）３５〜４０％、（ｉｘ）４０〜４５％、（ｘ）４５〜５０％、（ｘｉ）５０〜５５％、（ｘｉｉ）５５〜６０％、（ｘｉｉｉ）６０〜６５％、（ｘｉｖ）６５〜７０％、（ｘｖ）７０〜７５％、（ｘｖｉ）７５〜８０％、（ｘｖｉｉ）８０〜８５％、（ｘｖｉｉｉ）８５〜９０％、（ｘｉｘ）９０〜９５％および（ｘｘ）＞９５％からなる群から選択される請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
各サンプル中に存在する成分、分子または分析物の相対量または濃度Ｌについての事前確率分布関数Ｐｒ（Ｌ）を決定、定式化または割当てることをさらに含む先行する請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項３８】
前記事前確率分布関数Ｐｒ（Ｌ）が、ｅｘｐ（−Ｌ／Λ）に比例する請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
Λが、質量ピークに対して記録された最大信号強度に一致する請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
Λが、質量ピークに対して記録された平均信号強度に一致する請求項３８に記載の方法。
【請求項４１】
前記事前確率分布関数Ｐｒ（Ｌ）が、ガンマ、ポアソン、ガウシアン、指数、正規または対数正規分布を有する請求項３７に記載の方法。
【請求項４２】
前記事前確率分布関数Ｐｒ（Ｌ）が、１に等しい積分値をともなった分布を有する請求項３７から４１のいずれかに記載の方法。
【請求項４３】
前記サンプル中の各成分、分子または分析物の全応答ファクタｋについての事前確率分布関数Ｐｒ（ｋ）を決定、定式化または割当てることをさらに含む先行する請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項４４】
ｋが、（ｉ）消化効率、（ｉｉ）相対生成量、（ｉｉｉ）送達における損失、（ｉｖ）イオン化効率、（ｖ）伝播効率および（ｖｉ）検出効率の１つ以上を含む請求項４３に記載の方法。
【請求項４５】
前記事前確率分布関数Ｐｒ（ｋ）が、ｅｘｐ（−ｋ／ｋ0）に比例し、ここでｋ0が、定数である請求項４３または４４に記載の方法。
【請求項４６】
ｋ0＝１である請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】
前記事前確率分布関数Ｐｒ（ｋ）が、ガンマ、ポアソン、ガウシアン、指数、正規または対数正規分布を有する請求項４３または４４に記載の方法。
【請求項４８】
前記事前確率分布関数Ｐｒ（ｋ）が、１に等しい積分値をともなう分布を有する請求項４３から４７のいずれかに記載の方法。
【請求項４９】
分析において使用される各サンプル中の各成分、分子または分析物のサンプルｈの相対量についての事前確率分布関数Ｐｒ（ｈ）を決定、定式化または割当てることをさらに含む先行する請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項５０】
ｈが、（ｉ）添加された溶媒の量および（ｉｉ）注入された物質の量のうち１つ以上を含む請求項４９に記載の方法。
【請求項５１】
前記事前確率分布関数Ｐｒ（ｈ）が、ｅｘｐ（−ｈ／ｈ0）に比例し、ここでｈ0が、定数である請求項４９または５０に記載の方法。
【請求項５２】
ｈ0＝１である請求項５１に記載の方法。
【請求項５３】
前記事前確率分布関数Ｐｒ（ｈ）が、ガンマ、ポアソン、ガウシアン、指数、正規または対数正規分布を有する請求項４９または５０に記載の方法。
【請求項５４】
前記事前確率分布関数Ｐｒ（ｈ）が、１に等しい積分値をともなう分布を有する請求項４９から５３のいずれかに記載の方法。
【請求項５５】
観測される信号強度に対して仮定される、および／または、予測される信号強度に適用されるノイズ寄与ファクタＧについての事前確率分布関数Ｐｒ（Ｇ）を決定、定式化または割当てることをさらに含む先行する請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項５６】
Ｇが、（ｉ）イオン統計ショットノイズおよび（ｉｉ）エレクトロスプレーイオン化飛沫統計ショットノイズのうち１つ以上を含む請求項５５に記載の方法。
【請求項５７】
前記事前確率分布関数Ｐｒ（Ｇ）が、ｅｘｐ（−Ｇ／Ｇ0）に比例し、ここでＧ0が定数である請求項５５または５６に記載の方法。
【請求項５８】
Ｇ0＝１である請求項５７に記載の方法。
【請求項５９】
前記事前確率分布関数Ｐｒ（Ｇ）が、ガンマ、ポアソン、ガウシアン、指数、正規または対数正規分布を有する請求項５５または５６に記載の方法。
【請求項６０】
前記事前確率分布関数Ｐｒ（Ｇ）が、１に等しい積分値をともなう分布を有する請求項５５から５９のいずれかに記載の方法。
【請求項６１】
１つ以上の内部標準または基準を検索、決定、同定または選択することをさらに含む先行する請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項６２】
前記１つ以上の内部標準または基準が、前記サンプルのすべてにおいて実質的に同じ強度、濃度または発現レベルを有する１つ以上の成分、分子または分析物を含む請求項６１に記載の方法。
【請求項６３】
前記１つ以上の内部標準または基準が、各サンプルに対して添加される１つ以上の成分、分子または分析物を含む請求項６１または６２に記載の方法。
【請求項６４】
前記１つ以上の内部標準または基準が、前記第１のサンプルおよび／または前記第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプルに対して内因性または外因性である請求項６１、６２または６３に記載の方法。
【請求項６５】
マルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムを使用してマルコフ連鎖モンテカルロ予測手順または探索を繰返し適用または使用して、前記サンプルの各々における各成分、分子または分析物の相対濃度Ｌに対するもっともらしい値を決定することをさらに含む先行する請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項６６】
前記マルコフ連鎖モンテカルロ予測手順またはアルゴリズムが、（ｉ）メトロポリス−ヘイスティングアルゴリズム、（ｉｉ）ギブスサンプリングアルゴリズム、（ｉｉｉ）ハミルトニアンモンテカルロアルゴリズムおよび（ｉｖ）スライスサンプリングアルゴリズムからなる群から選択される請求項６５に記載される方法。
【請求項６７】
前記マルコフ連鎖モンテカルロ予測手順またはアルゴリズムが、シミュレーテッドアニーリングおよび／または入れ子サンプリングを併用して使用される請求項６５または６６に記載される方法。
【請求項６８】
確率分布関数Ｐｒ（Ｌ）および／またはＰｒ（ｋ）および／またはＰｒ（ｈ）および／またはＰｒ（Ｇ）を与える、および／または、前記正確な同定の確率ｐを与える各質量ピーク強度を観測され得ることを予測することをさらに含む先行する請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項６９】
予測されるピーク強度と観測されるピーク強度とを比較することをさらに含む請求項６８に記載の方法。
【請求項７０】
前記Ｌの値または前記確率分布関数Ｐｒ（Ｌ）を調整することをさらに含む請求項６８または６９に記載の方法。
【請求項７１】
前記ｋの値または前記確率分布関数Ｐｒ（ｋ）を調整することをさらに含む請求項６８、６９または７０に記載の方法。
【請求項７２】
前記ｈの値または前記確率分布関数Ｐｒ（ｈ）を調整することをさらに含む請求項６８から７１のいずれかに記載の方法。
【請求項７３】
前記Ｇの値または前記確率分布関数Ｐｒ（Ｇ）を調整することをさらに含む請求項６８から７２のいずれかに記載の方法。
【請求項７４】
前記調整された確率分布関数Ｐｒ（Ｌ）および／またはＰｒ（ｋ）および／またはＰｒ（ｈ）および／またはＰｒ（Ｇ）を与える、および／または、前記正確な同定の確率ｐを与える各質量ピーク強度を観測され得ることを予測することをさらに含む請求項６８から７３のいずれかに記載の方法。
【請求項７５】
予測されるピーク強度と観測されるピーク強度とを比較することをさらに含む請求項７４に記載の方法。
【請求項７６】
調整された確率分布関数を受け入れるかまたは却下することをさらに含む請求項７５に記載の方法。
【請求項７７】
確率分布関数を調整する、および／または強度を予測する、および／または予測される強度と観測される強度を比較するサイクルを繰り返すことまたは終了することをさらに含む請求項７６に記載の方法。
【請求項７８】
サンプルの各ペアｉ，ｊに対する前記サンプルの各々における各成分、分子または分析物の相対濃度Ｌの比Ｌijを決定することをさらに含む請求項７７に記載の方法。
【請求項７９】
前記マルコフ連鎖モンテカルロ予測手順を継続して、前記サンプルの各々における各成分、分子または分析物の相対濃度Ｌおよび前記相対濃度Ｌの比Ｌijに対するよりもっともらしい値を決定することをさらに含む請求項７８に記載の方法。
【請求項８０】
前記相対濃度Ｌの比Ｌijの決定回数が、平均値の要求された正確度にしたがって予め規定される請求項７９に記載の方法。
【請求項８１】
前記サンプルの各ペアｉ，ｊに対する前記サンプルの各々における各成分、分子または分析物の前記相対濃度Ｌの比Ｌijに対する平均値を計算することをさらに含む請求項８０に記載の方法。
【請求項８２】
前記サンプルの各ペアｉ，ｊに対する前記サンプルの各々における各成分、分子または分析物の前記相対濃度Ｌの比Ｌijに対する標準偏差および／または相対標準偏差を計算することをさらに含む請求項８１に記載の方法。
【請求項８３】
前記第１のサンプルおよび／または前記第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプルが、複数の異なるバイオポリマー、タンパク質、ペプチド、ポリペプチド、オリゴヌクレオチド、オリゴヌクレオシド、アミノ酸、炭水化物、糖、脂質、脂肪酸、ビタミン、ホルモン、ＤＮＡの部分若しくは断片、ｃＤＮＡの部分若しくは断片、ＲＮＡの部分若しくは断片、ｍＲＮＡの部分若しくは断片、ｔＲＮＡの部分若しくは断片、ポリクローナル抗体、モノクローナル抗体、リボヌクレアーゼ、酵素、代謝産物、多糖類、リン酸化ペプチド、リン酸化タンパク質、糖ぺプチド、糖タンパク質またはステロイドを含む先行する請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項８４】
前記第１のサンプルおよび／または前記第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプルが、少なくとも２、５、１０、２０、３０、４０、５０、６０、７０、８０、９０、１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００、８００、９００、１０００、１５００、２０００、２５００、３０００、３５００、４０００、４５００または５０００の異なる同一性を有するかまたは異なる種である成分、分子または分析物を含む先行する請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項８５】
前記第１のサンプルおよび／または前記第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプルが、モル濃度の等しくない異種複合混合物である先行する請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項８６】
（ｉ）前記第１のサンプルが罹患生体から採取され、かつ、前記第２のサンプルが非罹患生体から採取される、（ｉｉ）前記第１のサンプルが処置生体から採取され、かつ、前記第２のサンプルが非処置生体から採取される、または（ｉｉｉ）前記第１のサンプルが変異生体から採取され、かつ、前記第２のサンプルが野生型生体から採取される、のいずれかである先行する請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項８７】
前記第１のサンプルおよび／または前記第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプル中の成分、分子または分析物を同定することをさらに含む先行する請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項８８】
前記第１のサンプルおよび／または前記第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプル中の前記成分、分子または分析物が、前記第１のサンプルの前記成分、分子または分析物の強度が前記第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプル中の前記成分、分子または分析物の強度との違いが所定量より大きくなる場合にのみ同定される先行する請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項８９】
前記第１のサンプルおよび／または前記第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプル中の前記成分、分子または分析物が、前記第１のサンプルの複数の成分、分子または分析物の平均強度が前記第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプル中の複数の成分、分子または分析物の平均強度との違いが所定量より大きくなる場合にのみ同定される先行する請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項９０】
前記所定量が、（ｉ）１％、（ｉｉ）２％、（ｉｉｉ）５％、（ｉｖ）１０％、（ｖ）２０％、（ｖｉ）５０％、（ｖｉｉ）１００％、（ｖｉｉｉ）１５０％、（ｉｘ）２００％、（ｘ）２５０％、（ｘｉ）３００％、（ｘｉｉ）３５０％、（ｘｉｉｉ）４００％、（ｘｉｖ）４５０％、（ｘｖ）５００％、（ｘｖｉ）１０００％、（ｘｖｉｉ）５０００％および（ｘｖｉｉｉ）１００００％からなる群から選択される請求項８８または８９に記載の方法。
【請求項９１】
成分、分子または分析物および／またはペプチド消化物および／または断片、娘または生成イオンの質量または質量電荷比が、（ｉ）フーリエ変換（「ＦＴ」）質量分析計、（ｉｉ）フーリエ変換イオンサイクロトロン（「ＦＴＩＣＲ」）質量分析計、（ｉｉｉ）飛行時間（「ＴＯＦ」）質量分析計、（ｉｖ）直交加速飛行時間（「ｏａＴＯＦ」）質量分析計、（ｖ）扇形磁場質量分析計、（ｖｉ）四重極質量分析器、（ｖｉｉ）イオントラップ質量分析器または（ｖｉｉｉ）フーリエ変換オービトラップ、静電イオンサイクロトロン共鳴質量分析計または静電フーリエ変換質量分析計のいずれかによって質量分析される先行する請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項９２】
前記第１のサンプルおよび／または前記第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプルを、（ｉ）エレクトロスプレーイオン化（「ＥＳＩ」）イオン源、（ｉｉ）大気圧光イオン化（「ＡＰＰＩ」）イオン源、（ｉｉｉ）大気圧化学イオン化（「ＡＰＣＩ」）イオン源、（ｉｖ）マトリックス支援レーザ脱離イオン化（「ＭＡＬＤＩ」）イオン源、（ｖ）レーザ脱離イオン化（「ＬＤＩ」）イオン源、（ｖｉ）大気圧イオン化（「ＡＰＩ」）イオン源、（ｖｉｉ）シリコンを用いた脱離イオン化（「ＤＩＯＳ」）イオン源、（ｖｉｉｉ）電子衝突（「ＥＩ」）イオン源、（ｉｘ）化学イオン化（「ＣＩ」）イオン源、（ｘ）電界イオン化（「ＦＩ」）イオン源、（ｘｉ）電界脱離（「ＦＤ」）イオン源、（ｘｉｉ）誘導結合プラズマ（「ＩＣＰ」）イオン源、（ｘｉｉｉ）高速原子衝撃（「ＦＡＢ」）イオン源、（ｘｉｖ）液体二次イオン質量分析（「ＬＳＩＭＳ」）イオン源、（ｘｖ）脱離エレクトロスプレーイオン化（「ＤＥＳＩ」）イオン源および（ｘｖｉ）ニッケル−６３放射性イオン源からなる群から選択されるイオン源を使用してイオン化することをさらに含む先行する請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項９３】
第１のサンプル中の成分、分子または分析物の相対的な強度、濃度または発現レベルを、第２のサンプル中の成分、分子または分析物の強度、濃度または発現レベルに対して、確率的に決定または定量化するように構成された手段を備える質量分析計。
【請求項９４】
液体クロマトグラフをさらに備える請求項９３に記載の質量分析計。
【請求項９５】
１つ以上の質量フィルタおよび／または１つ以上の質量分析部をさらに備える請求項９３または９４に記載の質量分析計。
【請求項９６】
前記１つ以上の質量フィルタおよび前記１つ以上の質量分析部が、（ｉ）直交加速飛行時間質量分析部、（ｉｉ）軸方向加速飛行時間質量分析部、（ｉｉｉ）ポール３Ｄ四重極イオントラップ質量分析部、（ｉｖ）２Ｄまたは線形四重極イオントラップ質量分析部、（ｖ）フーリエ変換イオンサイクロトロン共鳴質量分析部、（ｖｉ）扇形磁場質量分析部、（ｖｉｉ）四重極質量分析部および（ｖｉｉｉ）ペニングトラップ質量分析部からなる群から選択される請求項９５に記載の質量分析計。
【請求項９７】
イオン源をさらに備える請求項９３から９６のいずれかに記載の質量分析計。
【請求項９８】
前記イオン源が、パルス化イオン源を備える請求項９７に記載の質量分析計。
【請求項９９】
前記イオン源が、連続イオン源を備える請求項９７に記載の質量分析計。
【請求項１００】
（ｉ）エレクトロスプレーイオン化（「ＥＳＩ」）イオン源、（ｉｉ）大気圧光イオン化（「ＡＰＰＩ」）イオン源、（ｉｉｉ）大気圧化学イオン化（「ＡＰＣＩ」）イオン源、（ｉｖ）マトリックス支援レーザ脱離イオン化（「ＭＡＬＤＩ」）イオン源、（ｖ）レーザ脱離イオン化（「ＬＤＩ」）イオン源、（ｖｉ）大気圧イオン化（「ＡＰＩ」）イオン源、（ｖｉｉ）シリコンを用いた脱離イオン化（「ＤＩＯＳ」）イオン源、（ｖｉｉｉ）電子衝突（「ＥＩ」）イオン源、（ｉｘ）化学イオン化（「ＣＩ」）イオン源、（ｘ）電界イオン化（「ＦＩ」）イオン源、（ｘｉ）電界脱離（「ＦＤ」）イオン源、（ｘｉｉ）誘導結合プラズマ（「ＩＣＰ」）イオン源、（ｘｉｉｉ）高速原子衝撃（「ＦＡＢ」）イオン源、（ｘｉｖ）液体二次イオン質量分析（「ＬＳＩＭＳ」）イオン源、（ｘｖ）脱離エレクトロスプレーイオン化（「ＤＥＳＩ」）イオン源および（ｘｖｉ）ニッケル−６３放射性イオン源からなる群から選択されるイオン源をさらに備える請求項９３から９９のいずれかに記載の質量分析計。
【請求項１０１】
数個のサンプルの中で１つ以上の分子種を相対的に定量化する方法であって、
各サンプルを複数の複製サンプルに分割すること、
前記複製サンプルの各々に関する、該分子種の数個の暫定的に同定された消化物の各々の信号であって、ランダムノイズの影響を受けやすい親種の濃度に比例する信号を得ること、
各暫定同定が正しいという確率を得るか、または割当てること、
各サンプル中の各分子種の相対量Ｌについての事前確率分布を割当てること、
各分子種から生成される消化物の相対量ｋについての事前確率分布を割当てること、
各複製サンプルに対するサンプルの相対量ｈについての事前確率分布を割当てること、
各サンプル中のノイズレベルＧについての事前確率分布を割当てること、
濃度が、前記複製サンプルのすべてにおいて同じであることが既知である内部標準を選択すること、
各サンプル中の各分子種の相対量Ｌに対する前記確率分布を更新すること、
前記複製サンプルの各異なるペアｉ，ｊに対する比率Ｌ＿ｉ対Ｌ＿ｊの単調関数の各サンプルにおける各分子種の相対量Ｌに対する前記確率分布にしたがってサンプルを得ること、および、
前記ペアの各々に対する前記関数の平均値および標準偏差を計算することを含む方法。
【請求項１０２】
成分、分子または分析物の第１の混合物を含む第１のサンプルを準備すること、
成分、分子または分析物の第２の混合物を含む第２の異なるサンプルを準備すること、および、
前記第２のサンプル中の成分、分子または分析物の強度、濃度または発現レベルに対する前記第１のサンプル中の成分、分子または分析物の相対的な強度、濃度または発現レベルを決定または定量化することを含む質量分析方法。
【請求項１０３】
第１のサンプル中の成分、分子または分析物の相対的な強度、濃度または発現レベルを、第２のサンプル中の成分、分子または分析物の強度、濃度または発現レベルに対して、決定または定量化するように構成された手段を備える質量分析計。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、質量分析方法および質量分析計に関する。好ましい実施形態は、特に不完全な測定やノイズが含まれる測定を行った場合に、分析化合物の相対的定量化を可能にする方法に関する。特に、好ましい実施形態は、ペプチド消化物または娘化合物存在量の測定および定量化に適用可能である。好ましい実施形態は、分析物／娘集団の相対的ベイジアン定量化に関する。
【０００２】
以下に詳細に説明するように、好ましい実施形態は、２つ以上のサンプルに存在する成分、分子または分析物の相対的定量化決定に対する確率的またはベイジアンアプローチに関する。背景として、ベイジアンの確率定理は命題の確率を扱う。確率は、ある命題がどれくらい真であるかを表す。例えば、確率１は、絶対に確実であることを意味する。また、確率０は、絶対に確実であるが、命題が偽であることが絶対に確実であることを意味する。確率０．５は、命題が真であるか偽であるかの不確実性が最大であることを意味する。
【背景技術】
【０００３】
新しい情報を得た際に確率を変更することはベイジアン推論の重要な側面である。いわゆるベイズ規則は、合理的エージェントが新しい情報（証拠）を得たときにその信頼をどのように変更するかを定義する。
【０００４】
ベイジアン確率または確実性は常に条件付きである。これは、確率が背景条件に基づいて推定されることを意味する。条件付き確率は、通常Ｐ（事象｜条件）という表記を使用して記載される。確率は、条件が真であると信じられる場合に事象が真であることはどれくらい確実であるかを示す、０と１の間の数である。条件付き確率は、Ｍを依存モデル、ＤをデータとしてＰ（Ｄ｜Ｍ）またはＰ（Ｍ｜Ｄ）という形で記載されることが多い。したがって、Ｐ（Ｄ｜Ｍ）は、モデルＭが真のモデルであると信じられる場合にデータＤを得る確率を意味する。同様に、Ｐ（Ｍ｜Ｄ）は、データＤが与えられた際にモデルＭが真のモデルである確率を意味する。確率は単にＰ（Ｍ）またはＰ（Ｄ）として与えられる場合があるが、これらは一般に不正確なベイジアン表記法であると考えられる。なぜなら、すべての確率は実際には条件付きだからである。しかし、すべての項が同じ背景条件を有する場合はそれを繰り返さなくてもよいことがある。理論上は、Ｕを背景条件の集合として、確率はＰ（Ｄ｜Ｍ，Ｕ）、Ｐ（Ｍ｜Ｄ，Ｕ）、Ｐ（Ｍ｜Ｕ）およびＰ（Ｄ｜Ｕ）の形で記載する。
【０００５】
エキスパートシステムは、各親の事象に重みを与えることによって相互依存事象の確率を計算することがよくある。ベイジアンネットワークは、数学的に正しく、したがって、事象のお互いへの影響を測定するより正確な方法を提供すると考えられる。数学を取り入れることによって双方向の計算が可能になる。したがって、例えば、どの事象が別の事象の最も可能性の高い原因であるかを見出すことが可能である。
【０００６】
以下の独立事象に対する確率の生成規則は周知である。
【０００７】
【数１】
2007535673.tif 000003
【０００８】
ここでｐ（ＡＢ）はＡおよびＢが起こる確率を意味する。
【０００９】
これは、以下の従属事象に対する生成規則の特別な場合であり、ｐ（Ａ｜Ｂ）はＢがすでに起きた場合のＡの確率を意味する。
【００１０】
【数２】
2007535673.tif 000004
【００１１】
つまり、以下の式が成り立つ。
【００１２】
【数３】
2007535673.tif 000005
【００１３】
その結果、以下の式が成り立つ。
【００１４】
【数４】
2007535673.tif 000006
【００１５】
上記の式はベイズの定理を単純化したものである。この式は、既知の他の確率に関して計算された、Ｂが起きた場合にＡが起きる確率を与える。
【００１６】
ベイズの定理は以下のように要約される。
【００１７】
【数５】
2007535673.tif 000007
【００１８】
Ｈ0は、初めから（ａｂ  ｉｎｉｔｉｏ）得られるかまたは事前の観測集合から誘導される前提条件であるが、新しい観測または証拠Ｅの前の前提条件とすることができる。項Ｐ（Ｈ0）はＨ0の事前確率と呼ばれる。項Ｐ（Ｅ｜Ｈ0）は、前提条件Ｈ0が真である場合に観測Ｅを見込む条件付き確率（Ｅが与えられたＨ0の関数）であり、尤度関数と呼ばれる。項Ｐ（Ｅ）はＥの周辺確率と呼ばれ、正規化定数であり、相互排除的なすべての前提条件の和として計算され得る。
【００１９】
【数６】
2007535673.tif 000008
【００２０】
項Ｐ（Ｈ0｜Ｅ）はＥが与えられたＨ0の事後確率と呼ばれる。スケーリングファクタＰ（Ｅ｜Ｈ0）／Ｐ（Ｅ）は、観測が有する前提条件への信頼性の影響の尺度が得られる。考えられている特定の前提条件が真でない場合に観測がなされる可能性が低いならば、このスケーリングファクタは大きくなる。正確な前提条件の事前確率によってこのスケーリングファクタを乗算すると、観察が与える正確な前提条件の事前確率の尺度が得られる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２１】
推定作業を行うための鍵は、前提条件を与えられた事前確率および可能な代替の割当て、並びに異なる前提条件のもとでの観測の条件付き確率の計算である。
【００２２】
複数の生物学的サンプルまたは生物学的サンプルの複合混合物の分析においては、成分化合物の相対的な濃度を比較することが望ましいことがある。例えば、２つ以上の異なるサンプルにおけるタンパク質またはペプチドの発現量が異なっているかどうかを判断することが望ましいことがある。例えば、一方のサンプルは健常な生体からのサンプルを含み、他方のサンプルは患者からのサンプルを含んでもよい。患者のサンプルにおいて特定のタンパク質またはペプチドが、健常な生体から採取されたサンプル（コントロールサンプル）と比較して著しく多くまたは少なく発現されているならば、疾病状態を示している可能性がある。
【００２３】
生物学的サンプルの複合混合物は、質量分析計を使用し、好ましくは液体クロマトグラフを併用して分析され得る。
【００２４】
質量分析計によって記録されるイオン強度またはイオン数率を各ペプチドの濃度の尺度として使用することが知られている。しかし、各サンプルに関連するデータは、注入体積誤差などの種々の系統誤差およびカウント統計などの種々の非系統的な影響を受けやすい。
【００２５】
サンプルが複雑であったり、場合によっては、サンプル中の種々の成分、分子または分析物の濃度が低いことにより、データはときどきまたはしばしば不完全になる。また、データは干渉を含むことがある。その結果、データを成分、分子若しくは分析物に割当てること、または、成分、分子若しくは分析物を同定することが不確実になることがある。
【００２６】
従来のアプローチによれば、これらの要因がアウトプットを異常に見えさせ、その結果棄却されることなり得る。結果として、２つ以上のサンプル中に存在するいくつかの成分、分子または分析物について必ずしも常に定量化できるとは限らず、および／または実際には異常でないかもしれないが手に負えず棄却してしまうデータがあり得る。
【００２７】
したがって、２つ以上の異なるサンプルの測定がノイズを含みかつ不完全である場合においても、サンプル中に存在する成分、分子または分析物を定量できる改善された方法を提供することが望まれる。
【課題を解決するための手段】
【００２８】
本発明の一局面によれば、
成分、分子または分析物の第１の混合物を含む第１のサンプルを準備すること、
成分、分子または分析物の第２の混合物を含む第２の異なるサンプルを準備すること、および、
第２のサンプル中の成分、分子または分析物の強度、濃度または発現レベルに対する第１のサンプル中の成分、分子または分析物の相対的な強度、濃度または発現レベルを確率的に決定または定量化することを含む質量分析方法が提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
好ましい実施形態は２つの別々のサンプルに関するが、特に好ましい実施形態によると、成分、分子または分析物の混合物をそれぞれ含む複数のさらなるサンプルを準備されてもよい。好ましくは、成分、分子または分析物はタンパク質、タンパク質消化物、ペプチドまたはペプチドの断片を含む。
【００３０】
好ましくは、第１の混合物中の成分、分子または分析物は、第２の混合物中の成分、分子または分析物および／またはさらなる混合物中の成分、分子または分析物と同じ種である。しかし、あるいは、第１の混合物中の成分、分子または分析物は、第２の混合物中の成分、分子または分析物および／またはさらなる混合物中の成分、分子または分析物と異なる種であってもよい。
【００３１】
好ましくは、上記方法は、成分、分子または分析物の第１の混合物を消化すること、および／または成分、分子または分析物の第２の混合物を消化すること、および／または成分、分子または分析物のさらなる混合物を消化することをさらに含む。好ましくは、成分、分子または分析物の第１の混合物は消化されて第１の複合混合物を形成し、および／または成分、分子または分析物の第２の混合物は消化されて第２の複合混合物を形成し、および／または成分、分子または分析物のさらなる混合物は消化されてさらなる複合混合物を形成する。
【００３２】
好ましくは、複合混合物は、ペプチドまたはタンパク質消化物の複合混合物を含む。
【００３３】
上記好ましい実施形態によれば、上記方法は、第１のサンプルを１つ以上の第１の複製サンプルに分割すること、および／または第２のサンプルを１つ以上の第２の複製サンプルに分割すること、および／またはさらなるサンプルを１つ以上のさらなる複製サンプルに分割すること、および／または第１の複合混合物を１つ以上の第１の複製サンプルに分割すること、および／または第２の複合混合物を１つ以上の第２の複製サンプルに分割すること、および／またはさらなる複合混合物を１つ以上のさらなる複製サンプルに分割することをさらに含む。
【００３４】
一実施形態によれば、上記方法は、第１のサンプル中の成分、分析物または分子を分離処理手段によって分離すること、および／または第２のサンプル中の成分、分析物または分子を分離処理手段によって分離すること、および／またはさらなるサンプル中の成分、分析物または分子を分離処理手段によって分離すること、および／または第１の複製サンプル中の成分、分析物または分子を分離処理手段によって分離すること、および／または第２の複製サンプル中の成分、分析物または分子を分離処理手段によって分離すること、および／またはさらなる複製サンプル中の成分、分析物または分子を分離処理手段によって分離することをさらに含む。
【００３５】
上記分離処理は液体クロマトグラフィを含む。一実施形態によれば、上記分離処理は、（ｉ）高速液体クロマトグラフィ（「ＨＰＬＣ」）、（ｉｉ）陰イオン交換、（ｉｉｉ）陰イオン交換クロマトグラフィ、（ｉｖ）陽イオン交換、（ｖ）陽イオン交換クロマトグラフィ、（ｖｉ）イオン対逆相クロマトグラフィ、（ｖｉｉ）クロマトグラフィ、（ｖｉｉｉ）一次元電気泳動、（ｉｘ）多次元電気泳動、（ｘ）サイズ排除、（ｘｉ）アフィニティ、（ｘｉｉ）逆相クロマトグラフィ、（ｘｉｉｉ）キャピラリ電気泳動クロマトグラフィ（「ＣＥＣ」）、（ｘｉｖ）電気泳動、（ｘｖ）イオン移動分離、（ｘｖｉ）電界非対称イオン移動分離またはスペクトロメトリ（「ＦＡＩＭＳ」）または（ｘｖｉ）キャピラリ電気泳動を含む。
【００３６】
好ましくは、上記方法は、第１のサンプル中の成分、分析物または分子をイオン化すること、および／または第２のサンプル中の成分、分析物または分子をイオン化すること、および／またはさらなるサンプル中の成分、分析物または分子をイオン化すること、および／または第１の複製サンプル中の成分、分析物または分子をイオン化すること、および／または第２の複製サンプル中の成分、分析物または分子をイオン化すること、および／またはさらなる複製サンプル中の成分、分析物または分子をイオン化することをさらに含む。
【００３７】
好ましくは、上記方法は、第１のサンプル中の成分、分析物または分子を質量分析すること、および／または第２のサンプル中の成分、分析物または分子を質量分析すること、および／またはさらなるサンプル中の成分、分析物または分子を質量分析すること、および／または第１の複製サンプル中の成分、分析物または分子を質量分析すること、および／または第２の複製サンプル中の成分、分析物または分子を質量分析すること、および／またはさらなる複製サンプル中の成分、分析物または分子を質量分析することをさらに含む。
【００３８】
好ましくは、成分、分析物または分子を質量分析する工程は、複数の質量ピークを含む質量スペクトルデータを生成することをさらに含む。好ましくは、上記方法は、１つ以上の質量ピークの質量または質量電荷比を決定することをさらに含む。好ましくは、上記方法は、１つ以上の質量ピークに対して、信号強度または積分信号を決定することをさらに含む。
【００３９】
上記好ましい実施形態によれば、上記方法は、１つ以上の質量ピークに対して保持時間を決定することをさらに含む。
【００４０】
好ましくは、上記方法は、第１のサンプルおよび／または第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプルからの質量ピークをクラスタリングすることをさらに含む。好ましくは、上記方法は第１の複製サンプルおよび／または第２の複製サンプルおよび／またはさらなる複製サンプルからの質量ピークをクラスタリングすることを含む。
【００４１】
一実施形態によれば、上記方法は、第１のサンプル中の成分、分析物または分子を認識または同定すること、および／または第２のサンプル中の成分、分析物または分子を認識または同定すること、および／またはさらなるサンプル中の成分、分析物または分子を認識または同定すること、および／または第１の複製サンプル中の成分、分析物または分子を認識または同定すること、および／または第２の複製サンプル中の成分、分析物または分子を認識または同定すること、および／またはさらなる複製サンプル中の成分、分析物または分子を認識または同定することをさらに含む。
【００４２】
好ましくは、成分、分析物または分子は、質量または質量電荷比もしくは正確な質量または正確な質量電荷比に基づいて認識または同定される。成分、分析物または分子の正確な質量または質量電荷比は、２０ｐｐｍ、１９ｐｐｍ、１８ｐｐｍ、１７ｐｐｍ、１６ｐｐｍ、１５ｐｐｍ、１４ｐｐｍ、１３ｐｐｍ、１２ｐｐｍ、１１ｐｐｍ、１０ｐｐｍ、９ｐｐｍ、８ｐｐｍ、７ｐｐｍ、６ｐｐｍ、５ｐｐｍ、４ｐｐｍ、３ｐｐｍ、２ｐｐｍ、１ｐｐｍ以内または＜１ｐｐｍである。
【００４３】
好ましくは、成分、分析物または分子の質量電荷比は、０．０１質量単位、０．００９質量単位、０．００８質量単位、０．００７質量単位、０．００６質量単位、０．００５質量単位、０．００４質量単位、０．００３質量単位、０．００２質量単位、０．００１質量単位以内または＜０．００１質量単位である。
【００４４】
好ましくは、成分、分析物または分子は、クロマトグラフィ保持時間または別の物理化学特性に基づいて認識または同定される。
【００４５】
一実施形態によれば、上記方法は、成分、分析物または分子を衝突または断片化セルにおいて断片化して複数の断片、娘または生成イオンを形成、作成または生成することをさらに含む。好ましくは、断片、娘または生成イオンは質量分析される。
【００４６】
一実施形態によれば、上記方法は、断片、娘または生成イオンに基づいて第１のサンプル中の成分、分子または分析物を同定または認識すること、および／または断片、娘または生成イオンに基づいて第２のサンプル中の成分、分子または分析物を同定または認識すること、および／または断片、娘または生成イオンに基づいてさらなるサンプル中の成分、分子または分析物を同定または認識することをさらに含む。
【００４７】
一実施形態によれば、上記方法は、質量ピークの正確な同定のために確率を得ることまたは割当てることをさらに含む。好ましくは、上記方法は、タンパク質検索手順から確率を得ることまたは導き出すことをさらに含む。
【００４８】
好ましくは、上記方法は、タンパク質検索手順から確率が得られない場合または導かれない場合に正確な同定の一定の確率を割当てることをさらに含む。好ましくは、上記方法は、正確な同定の確率を値ｘ％として割当てることをさらに含む。ここで、ｘは、（ｉ）＜５％、（ｉｉ）５〜１０％、（ｉｉｉ）１０〜１５％、（ｉｖ）１５〜２０％、（ｖ）２０〜２５％、（ｖｉ）２５〜３０％、（ｖｉｉ）３０〜３５％、（ｖｉｉｉ）３５〜４０％、（ｉｘ）４０〜４５％、（ｘ）４５〜５０％、（ｘｉ）５０〜５５％、（ｘｉｉ）５５〜６０％、（ｘｉｉｉ）６０〜６５％、（ｘｉｖ）６５〜７０％、（ｘｖ）７０〜７５％、（ｘｖｉ）７５〜８０％、（ｘｖｉｉ）８０〜８５％、（ｘｖｉｉｉ）８５〜９０％、（ｘｉｘ）９０〜９５％、および（ｘｘ）＞９５％からなる群から選択される。
【００４９】
一実施形態によれば、上記方法は、タンパク質検索手順が行われない場合に正確な同定の一定の確率を割当てることをさらに含む。好ましくは、上記方法は、正確な同定の確率を値ｘ％として割当てることをさらに含む。ここで、ｘは、（ｉ）＜５％、（ｉｉ）５〜１０％、（ｉｉｉ）１０〜１５％、（ｉｖ）１５〜２０％、（ｖ）２０〜２５％、（ｖｉ）２５〜３０％、（ｖｉｉ）３０〜３５％、（ｖｉｉｉ）３５〜４０％、（ｉｘ）４０〜４５％、（ｘ）４５〜５０％、（ｘｉ）５０〜５５％、（ｘｉｉ）５５〜６０％、（ｘｉｉｉ）６０〜６５％、（ｘｉｖ）６５〜７０％、（ｘｖ）７０〜７５％、（ｘｖｉ）７５〜８０％、（ｘｖｉｉ）８０〜８５％、（ｘｖｉｉｉ）８５〜９０％、（ｘｉｘ）９０〜９５％および（ｘｘ）＞９５％からなる群から選択される。
【００５０】
一実施形態によれば、上記方法は、各サンプル中に存在する成分、分子または分析物の相対量または濃度Ｌについての事前確率分布関数Ｐｒ（Ｌ）を決定、定式化または割当てることをさらに含む。好ましくは、事前確率分布関数Ｐｒ（Ｌ）はｅｘｐ（−Ｌ／Λ）に比例する。ここで、Λは質量ピークに対して記録された最大信号強度に一致する。好ましくは、Λは質量ピークに対して記録された平均信号強度に一致する。
【００５１】
一実施形態によれば、事前確率分布関数Ｐｒ（Ｌ）はガンマ、ポアソン、ガウシアン、指数、正規または対数正規分布を有する。好ましくは、事前確率分布関数Ｐｒ（Ｌ）は１に等しい積分値をともなった分布を有する。
【００５２】
一実施形態によれば、上記方法は、サンプル中の各成分、分子または分析物の全応答ファクタｋについての事前確率分布関数Ｐｒ（ｋ）を決定、定式化または割当てることをさらに含む。好ましくは、ｋは、（ｉ）消化効率、（ｉｉ）相対生成量、（ｉｉｉ）送達における損失、（ｉｖ）イオン化効率、（ｖ）伝播効率、および（ｖｉ）検出効率の１つ以上を含む。一実施形態によれば、事前確率分布関数Ｐｒ（ｋ）はｅｘｐ（−ｋ／ｋ0）に比例し、ここでｋ0は定数である。好ましくは、ｋ0＝１である。
【００５３】
一実施形態によれば、事前確率分布関数Ｐｒ（ｋ）は、ガンマ、ポアソン、ガウシアン、指数、正規または対数正規分布を有する。好ましくは、事前確率分布関数Ｐｒ（ｋ）は、１に等しい積分値をともなう分布を有する。
【００５４】
一実施形態によれば、上記方法は、分析において使用される各サンプル中の各成分、分子または分析物のサンプルｈの相対量についての事前確率分布関数Ｐｒ（ｈ）を決定、定式化または割当てることをさらに含む。好ましくは、ｈは、（ｉ）添加された溶媒の量、および（ｉｉ）注入された物質の量の１つ以上を含む。
【００５５】
一実施形態によれば、事前確率分布関数Ｐｒ（ｈ）はｅｘｐ（−ｈ／ｈ0）に比例し、ここでｈ0は定数である。好ましくは、ｈ0＝１である。
【００５６】
一実施形態によれば、事前確率分布関数Ｐｒ（ｈ）は、ガンマ、ポアソン、ガウシアン、指数、正規または対数正規分布を有する。好ましくは、事前確率分布関数Ｐｒ（ｈ）は、１に等しい積分値をともなう分布を有する。
【００５７】
一実施形態によれば、上記方法は、観測される信号強度に対して想定される、および／または予測される信号強度に適用されるノイズ寄与ファクタＧについての事前確率分布関数Ｐｒ（Ｇ）を決定、定式化または割当てることをさらに含む。好ましくは、Ｇは、（ｉ）イオン統計ショットノイズおよび（ｉｉ）エレクトロスプレーイオン化飛沫統計ショットノイズのうち１つ以上を含む。
【００５８】
好ましくは、事前確率分布関数Ｐｒ（Ｇ）はｅｘｐ（−Ｇ／Ｇ0）に比例し、ここでＧ0は定数である。好ましくは、Ｇ0＝１である。
【００５９】
一実施形態によれば、事前確率分布関数Ｐｒ（Ｇ）は、ガンマ、ポアソン、ガウシアン、指数、正規または対数正規分布を有する。好ましくは、事前確率分布関数Ｐｒ（Ｇ）は、１に等しい積分値をともなう分布を有する。
【００６０】
一実施形態によれば、上記方法は、１つ以上の内部標準または基準を検索、決定、同定または選択することをさらに含む。好ましくは、１つ以上の内部標準または基準は、サンプルのすべてにおいて実質的に同じ強度、濃度または発現レベルを有する１つ以上の成分、分子または分析物を含む。
【００６１】
１つ以上の内部標準または基準は、各サンプルに対して添加される１つ以上の成分、分子または分析物を含んでもよい。１つ以上の内部標準または基準は、第１のサンプルおよび／または第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプルに対して内因性または外因性であってもよい。
【００６２】
好ましくは、上記方法は、マルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムを使用してマルコフ連鎖モンテカルロ予測手順または探索を繰返し適用または使用して、サンプルの各々における各成分、分子または分析物の相対濃度Ｌに対するもっともらしい値を決定することをさらに含む。好ましくは、マルコフ連鎖モンテカルロ予測手順またはアルゴリズムは、（ｉ）メトロポリス−ヘイスティングアルゴリズム、（ｉｉ）ギブスサンプリングアルゴリズム、（ｉｉｉ）ハミルトニアンモンテカルロアルゴリズム、および（ｉｖ）スライスサンプリングアルゴリズムからなる群から選択される。
【００６３】
一実施形態によれば、マルコフ連鎖モンテカルロ予測手順またはアルゴリズムは、シミュレーテッドアニーリングおよび／または入れ子サンプリングを併用して使用される。
【００６４】
一実施形態によれば、上記方法は、確率分布関数Ｐｒ（Ｌ）および／またはＰｒ（ｋ）および／またはＰｒ（ｈ）および／またはＰｒ（Ｇ）を与える、および／または、正確な同定の確率ｐを与える各質量ピーク強度を観測され得ることを予測することをさらに含む。
【００６５】
一実施形態によれば、上記方法は、予測されるピーク強度と観測されるピーク強度とを比較することをさらに含む。
【００６６】
一実施形態によれば、上記方法は、Ｌの値または確率分布関数Ｐｒ（Ｌ）を調整することをさらに含む。
【００６７】
一実施形態によれば、上記方法は、ｋの値または確率分布関数Ｐｒ（ｋ）を調整することをさらに含む。
【００６８】
一実施形態によれば、上記方法は、ｈの値または確率分布関数Ｐｒ（ｈ）を調整することをさらに含む。
【００６９】
一実施形態によれば、上記方法は、Ｇの値または確率分布関数Ｐｒ（Ｇ）を調整することをさらに含む。
【００７０】
一実施形態によれば、上記方法は、調整された確率分布関数Ｐｒ（Ｌ）および／またはＰｒ（ｋ）および／またはＰｒ（ｈ）および／またはＰｒ（Ｇ）を与える、および／または正確な同定の確率ｐを与える各質量ピーク強度を観測され得ることを予測することをさらに含む。
【００７１】
好ましくは、上記方法は、予測されるピーク強度と観測されるピーク強度とを比較することをさらに含む。
【００７２】
一実施形態によれば、上記方法は、調整された確率分布関数を受け入れるかまたは不採用とすることをさらに含む。好ましくは、上記方法は、確率分布関数を調整する、および／または強度を予測する、および／または予測される強度と観測される強度を比較するサイクルを繰り返すか、または終了することをさらに含む。
【００７３】
好ましくは、上記方法は、サンプルの各ペアｉ，ｊに対するサンプルの各々における各成分、分子または分析物の相対濃度Ｌの比Ｌijを決定することをさらに含む。
【００７４】
一実施形態によれば、上記方法は、マルコフ連鎖モンテカルロ予測手順を継続して、サンプルの各々における各成分、分子または分析物の相対濃度Ｌおよび相対濃度Ｌの比Ｌijに対するよりもっともらしい値を決定することをさらに含む。
【００７５】
好ましくは、相対濃度Ｌの比Ｌijの決定回数は、平均値の要求された正確度にしたがって予め規定される。
【００７６】
上記方法は、サンプルの各ペアｉ，ｊに対するサンプルの各々における各成分、分子または分析物の相対濃度Ｌの比Ｌijに対する平均値を計算することをさらに含む。
【００７７】
一実施形態によれば、上記方法は、サンプルの各ペアｉ，ｊに対するサンプルの各々における各成分、分子または分析物の相対濃度Ｌの比Ｌijに対する標準偏差および／または相対標準偏差を計算することをさらに含む。
【００７８】
一実施形態によれば、第１のサンプルおよび／または第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプルは、複数の異なるバイオポリマー、タンパク質、ペプチド、ポリペプチド、オリゴヌクレオチド、オリゴヌクレオシド、アミノ酸、炭水化物、糖、脂質、脂肪酸、ビタミン、ホルモン、ＤＮＡの部分若しくは断片、ｃＤＮＡの部分若しくは断片、ＲＮＡの部分若しくは断片、ｍＲＮＡの部分若しくは断片、ｔＲＮＡの部分若しくは断片、ポリクローナル抗体、モノクローナル抗体、リボヌクレアーゼ、酵素、代謝産物、多糖類、リン酸化ペプチド、リン酸化タンパク質、糖ぺプチド、糖タンパク質またはステロイドを含む。
【００７９】
第１のサンプルおよび／または第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプルは、少なくとも２、５、１０、２０、３０、４０、５０、６０、７０、８０、９０、１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００、８００、９００、１０００、１５００、２０００、２５００、３０００、３５００、４０００、４５００または５０００の異なる同一性を有するかまたは異なる種である成分、分子または分析物を含んでもよい。
【００８０】
第１のサンプルおよび／または第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプルは、モル濃度の等しくない異種複合混合物であってもよい。好ましくは、（ｉ）第１のサンプルは罹患生体から採取され、かつ、第２のサンプルは非罹患生体から採取される、（ｉｉ）第１のサンプルは処置生体から採取され、かつ、第２のサンプルは非処置生体から採取される、または（ｉｉｉ）第１のサンプルは変異生体から採取され、かつ、第２のサンプルは野生型生体から採取される、のいずれかである。
【００８１】
一実施形態によれば、上記方法は、第１のサンプルおよび／または第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプル中の成分、分子または分析物を同定することをさらに含む。
【００８２】
好ましくは、第１のサンプルおよび／または第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプル中の成分、分子または分析物は、第１のサンプルの成分、分子または分析物の強度が第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプル中の成分、分子または分析物の強度との違いが所定量より大きくなる場合にのみ同定される。
【００８３】
第１のサンプルおよび／または第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプル中の成分、分子または分析物は、第１のサンプルの複数の成分、分子または分析物の平均強度が第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプル中の複数の成分、分子または分析物の平均強度との違いが所定量より大きくなる場合にのみ同定されてもよい。
【００８４】
好ましくは、所定量は、（ｉ）１％、（ｉｉ）２％、（ｉｉｉ）５％、（ｉｖ）１０％、（ｖ）２０％、（ｖｉ）５０％、（ｖｉｉ）１００％、（ｖｉｉｉ）１５０％、（ｉｘ）２００％、（ｘ）２５０％、（ｘｉ）３００％、（ｘｉｉ）３５０％、（ｘｉｉｉ）４００％、（ｘｉｖ）４５０％、（ｘｖ）５００％、（ｘｖｉ）１０００％、（ｘｖｉｉ）５０００％および（ｘｖｉｉｉ）１００００％からなる群から選択される。
【００８５】
好ましくは、成分、分子または分析物および／またはペプチド消化物および／または断片、娘または生成イオンの質量または質量電荷比は、（ｉ）フーリエ変換（「ＦＴ」）質量分析計、（ｉｉ）フーリエ変換イオンサイクロトロン（「ＦＴＩＣＲ」）質量分析計、（ｉｉｉ）飛行時間（「ＴＯＦ」）質量分析計、（ｉｖ）直交加速飛行時間（「ｏａＴＯＦ」）質量分析計、（ｖ）扇形磁場質量分析計、（ｖｉ）四重極質量分析器、（ｖｉｉ）イオントラップ質量分析器または（ｖｉｉｉ）フーリエ変換オービトラップ、静電イオンサイクロトロン共鳴質量分析計または静電フーリエ変換質量分析計のいずれかによって質量分析される。
【００８６】
好ましくは、第１のサンプルおよび／または第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプルを、（ｉ）エレクトロスプレーイオン化（「ＥＳＩ」）イオン源、（ｉｉ）大気圧光イオン化（「ＡＰＰＩ」）イオン源、（ｉｉｉ）大気圧化学イオン化（「ＡＰＣＩ」）イオン源、（ｉｖ）マトリックス支援レーザ脱離イオン化（「ＭＡＬＤＩ」）イオン源、（ｖ）レーザ脱離イオン化（「ＬＤＩ」）イオン源、（ｖｉ）大気圧イオン化（「ＡＰＩ」）イオン源、（ｖｉｉ）シリコンを用いた脱離イオン化（「ＤＩＯＳ」）イオン源、（ｖｉｉｉ）電子衝突（「ＥＩ」）イオン源、（ｉｘ）化学イオン化（「ＣＩ」）イオン源、（ｘ）電界イオン化（「ＦＩ」）イオン源、（ｘｉ）電界脱離（「ＦＤ」）イオン源、（ｘｉｉ）誘導結合プラズマ（「ＩＣＰ」）イオン源、（ｘｉｉｉ）高速原子衝撃（「ＦＡＢ」）イオン源、（ｘｉｖ）液体二次イオン質量分析（「ＬＳＩＭＳ」）イオン源、（ｘｖ）脱離エレクトロスプレーイオン化（「ＤＥＳＩ」）イオン源および（ｘｖｉ）ニッケル−６３放射性イオン源からなる群から選択されるイオン源を使用してイオン化される。
【００８７】
本発明の一実施形態によれば、第１のサンプル中の成分、分子または分析物の相対的な強度、濃度または発現レベルを、第２のサンプル中の成分、分子または分析物の強度、濃度または発現レベルに対して、確率的に決定または定量化するように構成された手段を備える質量分析計が提供される。
【００８８】
好ましくは、上記質量分析計は、液体クロマトグラフをさらに備える。
【００８９】
一実施形態によれば、上記質量分析計は、１つ以上の質量フィルタおよび／または１つ以上の質量分析部をさらに備える。好ましくは、１つ以上の質量フィルタおよび１つ以上の質量分析部は、（ｉ）直交加速飛行時間質量分析部、（ｉｉ）軸方向加速飛行時間質量分析部、（ｉｉｉ）ポール３Ｄ四重極イオントラップ質量分析部、（ｉｖ）２Ｄまたは線形四重極イオントラップ質量分析部、（ｖ）フーリエ変換イオンサイクロトロン共鳴質量分析部、（ｖｉ）扇形磁場質量分析部、（ｖｉｉ）四重極質量分析部および（ｖｉｉｉ）ペニングトラップ質量分析部からなる群から選択される。
【００９０】
好ましくは、上記質量分析計はイオン源をさらに備える。イオン源はパルス化イオン源または連続イオン源を備えてもよい。イオン源は、（ｉ）エレクトロスプレーイオン化（「ＥＳＩ」）イオン源、（ｉｉ）大気圧光イオン化（「ＡＰＰＩ」）イオン源、（ｉｉｉ）大気圧化学イオン化（「ＡＰＣＩ」）イオン源、（ｉｖ）マトリックス支援レーザ脱離イオン化（「ＭＡＬＤＩ」）イオン源、（ｖ）レーザ脱離イオン化（「ＬＤＩ」）イオン源、（ｖｉ）大気圧イオン化（「ＡＰＩ」）イオン源、（ｖｉｉ）シリコンを用いた脱離イオン化（「ＤＩＯＳ」）イオン源、（ｖｉｉｉ）電子衝突（「ＥＩ」）イオン源、（ｉｘ）化学イオン化（「ＣＩ」）イオン源、（ｘ）電界イオン化（「ＦＩ」）イオン源、（ｘｉ）電界脱離（「ＦＤ」）イオン源、（ｘｉｉ）誘導結合プラズマ（「ＩＣＰ」）イオン源、（ｘｉｉｉ）高速原子衝撃（「ＦＡＢ」）イオン源、（ｘｉｖ）液体二次イオン質量分析（「ＬＳＩＭＳ」）イオン源、（ｘｖ）脱離エレクトロスプレーイオン化（「ＤＥＳＩ」）イオン源および（ｘｖｉ）ニッケル−６３放射性イオン源からなる群から選択される。
【００９１】
本発明の一局面によれば、数個のサンプルの中で１つ以上の分子種を相対的に定量化する方法であって、
各サンプルを複数の複製サンプルに分割すること、
複製サンプルの各々に関する、該分子種の数個の暫定的に同定された消化物の各々の信号であって、ランダムノイズの影響を受けやすい親種の濃度に比例する信号を得ることであって、
各暫定同定が正しいという確率を得るか、または割当てること、
各サンプル中の各分子種の相対量Ｌについての事前確率分布を割当てること、
各分子種から生成される消化物の相対量ｋについての事前確率分布を割当てること、
各複製サンプルに対するサンプルの相対量ｈについての事前確率分布を割当てること、
各サンプル中のノイズレベルＧについての事前確率分布を割当てること、
濃度が複製サンプルのすべてにおいて同じであることが既知である内部標準を選択すること、
各サンプル中の各分子種の相対量Ｌに対する確率分布を更新すること、
複製サンプルの各異なるペアｉ，ｊに対する比率Ｌ＿ｉ対Ｌ＿ｊの単調関数の各サンプルにおける各分子種の相対量Ｌに対する確率分布にしたがってサンプルを得ること、および、
ペアの各々に対する関数の平均値および標準偏差を計算することを含む方法が提供される。
【００９２】
本発明の一局面によれば、
成分、分子または分析物の第１の混合物を含む第１のサンプルを準備すること、
成分、分子または分析物の第２の混合物を含む第２の異なるサンプルを準備すること、および、
第２のサンプル中の成分、分子または分析物の強度、濃度または発現レベルに対する第１のサンプル中の成分、分子または分析物の相対的な強度、濃度または発現レベルを決定または定量化することを含む質量分析方法が提供される。
【００９３】
本発明の一局面によれば、第１のサンプル中の成分、分子または分析物の相対的な強度、濃度または発現レベルを、第２のサンプル中の成分、分子または分析物の強度、濃度または発現レベルに対して、決定または定量化するように構成された手段を備える質量分析計が提供される。
【００９４】
好ましい実施形態は、順方向モデリングアルゴリズムを使用して、測定されたイオン数に対する未知のイオン化および消化効率の寄与の平均をとることが好ましい。測定されたペプチドのイオン数は、元のサンプル中における生成物の濃度およびそのイオン化および消化効率に関するファクタに比例するとして表現すことができる。好ましくは、濃度および消化／イオン化効率の値は各ぺプチドに対して探索され、好ましくは、尤度は各結果に対して、サンプル中に存在する化合物の与えられる確率を使用して、計算される。好ましくは、尤度計算は、欠落データを補間または別の方法で埋める必要がないという格別の効果がある。これは従来のアプローチとは対照的である。
【００９５】
好ましい実施形態の探索のさらなる特徴は、外れ値または範囲外のデータの存在を調べ得るようにデータへの割当てのオンオフを切り替えられ得ることである。次いで各サンプル中のタンパク質またはペプチドの相対濃度が計算でき、パーセンテージ信頼度間隔が確率的探索結果を使用して与えられる。
【００９６】
質量スペクトルデータおよびマイクロアレイデータには異なる問題がある。特に、好ましい実施形態は、内在するポアソンノイズ（カウント統計）を示すデータに関係する。特に、これは、分析器が娘化合物（例えば、ペプチドまたはペプチド消化物）の存在量を決定し、多くの事象（例えば、強度）を報告する場合に適切である。例えば、事象は、四重極飛行時間質量分析計におけるイオン到達数に関連する。しかし、これはマイクロアレイスポットの色／輝度などの連続量に対しては適切でない。
【００９７】
最も単純な形態では、本発明の方法および装置において実施されるような好ましい実施形態は、２つの未知の数ＡおよびＢがあり、Ｂ／Ａの比を決定することが望まれる場合の問題を解決することに関すると考えられ得る。Ａ（Ａ１，Ａ２．．．ＡＮ）およびＢ（Ｂ１，Ｂ２．．．ＢＭ）のサンプルが与えられる。一般に、ＮおよびＭは等しくないが、Ｎ＝１かつＭ＝１の場合も許される。ＡおよびＢのサンプルは「良い」または「悪い」のいずれかであると考えられることができ、各サンプルはＰｒ（Ａ３は良い）などの確率を伴うと考えてもよい。Ａの「良い」サンプルは、ある数学的に十分に定義された意味においてＡに近い。Ａの「悪い」サンプルはほとんどいかなるものであってもよい。Ｂについても同様である。
【００９８】
好ましい実施形態によると、この情報のみが与えられた場合の比Ｂ／Ａを推測し、またその比の不確実性の推定を与えることが望ましい。好ましい実施形態において、数ＡおよびＢは質量分析計によって測定されるように溶液中のペプチドの濃度に比例する。以下の例を考えてもよい。
【００９９】
【表１】
2007535673.tif 000009
【０１００】
上記データから、Ａの最後のサンプルとＢの３番目のサンプルが「悪い」と考えられ、外れ値として棄却されるならば、Ａは１００に等しく、Ｂが５００に等しいことがもっともらしいと考えてもよい。しかし、好ましい実施形態は、最初は偽りに見えるデータを直ちには棄却しない。
【０１０１】
好ましい実施形態によって決定されるように比Ｂ／Ａおよび対応する不確実性の推定は、５．１±０．１であると決定される。
【０１０２】
好ましい実施形態は異なる観点から考えることができ、第２の関連する問題に対応すると考えることができる。この問題は、２＋Ｋ個の未知数Ａ、Ｂ、ｋ1、ｋ2．．．ｋKがあり、２＊Ｋ個の可能な積の一部が与えられるか、または既知であると考えられる。
【０１０３】
【表２】
2007535673.tif 000010
【０１０４】
これらの積のいずれかの任意の数のサンプルが与えられると考えることができる。サンプルは上記と同じ意味において「良い」または「悪い」のいずれかであると考えることができ、各サンプルは対応付けられた確率を伴う。問題はやはりＢ／Ａを推定し、不確実性の推定を与えることである。
【０１０５】
好ましい実施形態によると、数ＡおよびＢは、消化前の溶液中の完全な状態のタンパク質の濃度に比例し、その他の未知数ｋｉは、そのタンパク質トリプシンペプチドの消化およびイオン化特性に関連する。係数ｋｉには特に重要性がないので実際に計算する必要はない。
【０１０６】
好ましい実施形態は、分析物またはその生成物および少なくとも１つの内部標準化合物を含むいくつかの物理サンプルに対して分析化合物の存在量における変化を定量化するように設計されたアルゴリズムを含む方法および装置に関する。各サンプルからいくつもの反復された測定値を得てもよく、データはノイズを含んでもよいし、また概ね不完全であってもよい。データの不適当な割当ての確率が存在し、ある割当ては他の割当てよりも正しい傾向がついよいことは最初から知られている。
【０１０７】
好ましい実施形態は、データの新規な数学モデルのアプリケーションに関し、マルコフ連鎖モンテカルロ手法を使用して、関連する不確実性を有する存在量の変化を測定し、決定できるようにモデルパラメータの空間を探索することに関する。
【０１０８】
ペアごとのｔ−検定およびＡＮＯＶＡなどの標準の統計手法は、各サンプルの測定値の数が異なる場合、測定値が欠落する場合、データの割当てがあいまいな場合、測定値が実験的に相関する場合または測定値の数が非常に少ない場合において適用できない。
【０１０９】
当業者によって理解されるように、現実においては、実験データはノイズを含み、不完全であることが多いので、従来の公知技術はノイズを含み不完全な実験データを処理および分析する能力に使用限度があることが明らかである。
【０１１０】
好ましい実施形態の特に有利な局面は、２つ以上の別々のサンプル中に存在する特定の分析物の相対濃度を決定するために標準化工程を独立した工程として行う必要がないことである。
【０１１１】
好ましくは、複数の実験を行い、すべての実験において濃度が同じである分析物が内部標準として使用される。好ましい実施形態は、親（例えば、タンパク質）に確率的に対応付けられた娘化合物（例えば、ペプチド）を考慮に入れる。娘がタンパク質の酵素消化物であり、ペプチド同定情報がタンデム質量分析から得られる場合に特に有用である。
【０１１２】
また、好ましい実施形態は、欠落データをトランスペアレントに（ユーザに意識されずに）扱う。これに対して、従来のアプローチでは、データ欠落があると特に問題があり、エラーを起こしやすくなる。
【０１１３】
好ましい実施形態は、複数の異なるサンプル中に存在する特定の分析物の相対濃度における違いを測定する確率的またはベイジアン方法に関する。
【０１１４】
好ましい実施形態は、実験データが完全でないとしてもサンプル中に存在する分析物を正確に定量化できるという特に格別の効果を有する。例えば、データは未知のゲインの影響を受ける場合、および／または全体的なまたはあまり理解されていないノイズ源がある場合がある。オリジナルのサンプル中における各分析物の濃度は１つ以上の化合物によるデータで表され得る。好ましくは、これらの化合物は、消化物／断片（以下、娘と称す）を含む。
【０１１５】
各サンプルに対して、好ましくは、複製実験が行われる。すなわち、サンプルは多くのサブサンプルに分割され、各サブサンプルを別々に分析してもよい。複数の複製サンプルに対して好ましい手順を行うことは、好ましい実施形態の定量化ステップの正確度を向上するのに役立つことが分かる。しかし、サンプルが複数の複製サンプルに分割され、各複製サンプルが独立に分析されることは本質な特徴ではない。
【０１１６】
各複製実験において異なる（および未知の）量のサンプルを用いて、複製実験間でデータに著しい変化をつけることが考えられる。
【０１１７】
各ペプチドの同一性が問題となることがあるが、好ましい実施形態によると、確率ｐij＝Ｐｒ（タンパク質が、ペプチドｉに関連付けられた分析物ｊが与える値である）が得られうるか、またはある一様な値に設定されるかのいずれかである。この情報は、例えば、タンデム質量分析（ＭＳＭＳ）によるペプチドの断片の分析から得られる。ここで、ペプチド断片消化物は衝突または断片化セルにおいて断片化され、その結果の断片、娘または生成物が質量分析される。
【０１１８】
低濃度以外の理由によって、いくらかのペプチドはすべての実験において完全にカバーできるとは限らない。そのような理由は実際に検討する事項であるかもしれない。例えば、類似した質量電荷比を有する多くのペプチドが同様の時間で液体クロマトグラフから溶出し得るので、同定が困難となる。
【０１１９】
好ましい実施形態は、関連する不確実性を有する条件のペア間の各分析物に対する濃度比、各比が１を超える確率、各比に対する完全な事後確率分布または他の所望の統計を含む結果が生成されることを可能にする。
【０１２０】
好ましい方法は、質量スペクトルデータにおける各ペプチドの理想測定強度が対応する親タンパク質の濃度に比例すること、測定強度が少なくともポアソンノイズ（カウント統計）に本質的に影響を受けやすいこと、各サンプルに対する各実験において同じ濃度であると仮定できる少なくとも１つの測定ペプチドが存在すること（以下、これを「内部標準」と称す）を仮定する。
【０１２１】
好ましい方法は、上記の問題および要件を考慮してデータのモデルを構築することによって決まる。
【０１２２】
各ぺプチドに対する基礎データＤU（ノイズおよびゲインの前）は以下によって与えられると仮定される。
【０１２３】
【数７】
2007535673.tif 000011
【０１２４】
ここで、Ｌはサンプル中に存在するタンパク質の濃度、ｈはどれくらいのサンプル（サンプルのどの部分）が特定の複製実験において使用されたかを示し、ｋはペプチドが対応するタンパク質イオンからどれくらいの効率で生成されるか、かつまた質量分析計がペプチドイオンをどれくらいの効率で観測するかを示す係数である。
【０１２５】
実際に観測されるデータＤ0は、ノイズレベルの全体的なスケーリングを考慮するために、ポアソンノイズおよび未知のゲインＧの影響を受けやすいと仮定される。特定のペプチドイオンに対して、特定のひと組のモデルパラメータＬ、ｋおよびｈを仮定したＤ0を観測する確率を以下に示す。
【０１２６】
【数８】
2007535673.tif 000012
【０１２７】
ここで、下記式が成り立つ。
【０１２８】
【数９】
2007535673.tif 000013
【０１２９】
式（３）は、予測された理論データが実際に実験で観測されたデータと一致する度合いをとらえる変形ポアソン分布である。
【０１３０】
以下、式（２）の量は尤度と称す。上記式（２）および（３）を参照すると、ガンマ関数Γ（ｘ）は一般に使用される特殊な関数であり、ｐは親分析物が正しく割当てられる確率であり、およびＰｒ（Ｄ0｜Ｂ）は不適当な親割当ての場合の特定データＤ0を観測する背景確率である。好ましい実施形態によると、以下の通りである。
【０１３１】
【数１０】
2007535673.tif 000014
【０１３２】
式（４）は、不適当な割当てに付されたデータがデータΛのスケール全体にほぼ一致するほとんど何であってもよいという事実を反映する。ある好ましい実施形態において、Λは最大基準サイズである。やや好ましい実施形態において、Λはすべてのデータの確率重み付け平均である。式（４）において詳細が記載されるように確率関数の結果がより大きく、すなわち、尤度の計算（式（２））において式（３）の結果よりもより有意である場合は、割当ては正しくないと考えられる。
【０１３３】
問題の確率的定式化を完成させるために、パラメータＬ、ｈ、ｋおよびＧの各々についての事前確率分布を特定する必要がある。事前確率分布はＰｒ（Ｌ）、Ｐｒ（ｈ）などと表記される。事前確率分布は、データが調べられる前に何がパラメータについて知られている化を要約し、非現実的な値を調べないようにすることを確かにする。好ましい実施形態において、好ましくは、パラメータＬ、ｈ、ｋおよびＧについての事前確率分布のために指数形態が使用される。例えば、以下の通りである。
【０１３４】
【数１１】
2007535673.tif 000015
【０１３５】
式（５）におけるＬ0を選択するために種々の異なる規定が考えられる。好ましい実施形態によると、Ｌ0はΛに設定され、ｋ0は１に設定され、ｈ0は１に設定され、Ｇ0も１に設定される。
【０１３６】
これらの定義されたパラメータを用いて、事前確率分布の特定の選択をＬ、ｈおよびｋの任意の値に対して計算された尤度と関連付けて、同時確率分布を与えることができる。この同時確率分布を以下に示す。
【０１３７】
【数１２】
2007535673.tif 000016
【０１３８】
ここで、Ｌ、ｈおよびｋは、上記式のＬＨＳ上のベクトルである。ベクトルＬの次元は、サンプル数×分析物の数である。ベクトルｈの次元は実験回数である。ベクトルｋの次元は、娘（例えば、ペプチド）の数である。したがって、モデルパラメータ（ゲインを含み、内部標準を無視する）の総数は、（サンプル数×分析物の数）＋（実験回数）＋（娘数）＋１に等しい。
【０１３９】
したがって、式（６）示すように同時確率分布は高次元関数である。しかし、好ましくは、所定量が、一組のベクトルＬの要素の比と対応する一組の不確実性であり、複数のサンプル中の単一タンパク質またはペプチドに関する。同時確率を最大にする単一ベクトルＬを検索するのではなく、Ｌの要素の比に対する確率分布を得ることが好ましい。例えば、Ｐｒ（Ｌ２／Ｌ１，データ）である。このような確率分布は非対称であることが多く、関連する不確実性を表すことが難しい。このように、Ｌの要素の比の単調関数（例えば、Ｌの要素の比の自然対数）に対する確率分布を表すことが好ましい。これらの分布により、比率の推定を、関連する不確実性またはその他の所望の統計を用いて見積もることができる。
【０１４０】
この探索を行うための適切な方法が当業者に知られている。例えば、この種の問題を解くための一般的なツールが存在し、例えば、一般に広く利用可能な推測エンジンＢａｙｅＳｙｓ（登録商標）などがある。
【０１４１】
好ましくは、探索の速度を上げるために上記式（６）において詳細に記載したような完全な同時確率を近似してもよい。各ペプチドに対して、各実験からの同時確率（式（６））における積への寄与は（たかだか）１つある。これらの寄与はそれぞれ２つの項を有する。好ましくは、近似は、完全に拡張された同時確率において１タンパク質当たり４つの項だけを保持する。これらの４つの項は、（ｉ）すべての実験において正しく割当てられたペプチド、（ｉｉ）最も確からしくない実験（ｐの値が最低）以外のすべての実験において正しく割当てられたペプチド、（ｉｉｉ）最も強い実験（ｐの値が最も高い）以外のすべての実験において正しく割当てられなかったペプチドおよび（ｉｖ）すべての実験において正しく割当てられなかったペプチドに対応する。
【０１４２】
しかし、実際には、マルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムおよびシミュレーテッドアニーリングの適用などの効果的な手法を使用しても、多くの分析物が関与する場合はこれらの問題の解決はやはり非常に遅くなり得る。
【０１４３】
好ましい実施形態は、周辺化として知られる手順において、好ましくは、ベクトルｋのすべての成分を除くことによって事後確率分布（式（６））の次元を分析的に低減する、すなわち、探索すべきパラメータを１つ少なくし、計算パワーを節約することによってより効率的に探索を行うことが可能になる。これが可能であるのは、ベクトルｋの大きさを記録する必要がないからである。
【０１４４】
周辺化は、同時確率関数（式（６））の両辺が１つのベクトルに対して積分されるような処理である。ある好ましい実施形態において、周辺化はｋに対して同時確率関数を積分することによって行われる。やや好ましい実施形態において、周辺化はｈに対して同時確率関数を積分することによって行われてもよい。
【０１４５】
やや好ましい実施形態において、ｋおよびｈの両方が同時確率関数から除かれるようにさらに積分を行ってもよい。しかし、そのような方法の第２の積分は、第１の積分値が真の関数でないことがあるので、困難なことが多い（不可能な場合もある）。
【０１４６】
本発明の種々の実施形態を、ほんの一例として、添付の図面を参照して以下に説明する。
【０１４７】
図１は、いくつかの分析物に対する測定が得られない場合のノイズのあるシュミレーションデータを示す。
【０１４８】
図２は、サンプル量と分析物の発現量との間の実際の関係および好ましい実施形態にしたがって決定されるような関係を示す。
【０１４９】
以下に、本発明の好ましい実施形態を説明する。図１は、乱数生成器を使用して生成された数を用いてシミュレーションしたデータを示す。４つのサンプルを検討した。各サンプルについて同じ実験を２回繰り返した。したがって、合計８回の実験を行った。サンプル量ｈ１〜ｈ８の間および分析物の発現量Ｌ１〜Ｌ４の間の実際の関係、基礎の関係または真の関係または比率を図２に示す。また、図２は、好ましい実施形態にしたがって図１に示すようにノイズのある不完全なデータから再構成される実験的に決定された関係または比率を示す。
【０１５０】
図１から明らかなように、６番目の実験において、いかなるデータも内部標準または不変イオンに対して存在するか、または得られるものとしてモデル化されていない。しかし、図２から分かるように、比率ｈ６／ｈ１は、好ましい実施形態の方法によるこの実験において内部標準がないにもかかわらずうまく回復されている。
【０１５１】
なお、サンプル比率はすべてうまく回復され、図２で示すところでは、報告された不確実さの範囲内で一貫している。これは従来技術では可能でない。
【０１５２】
好ましい実施形態のさらなる変形が多く考えられる。一変形によると、上記式（３）において与えられるポアソン分布は、ポアソン分布のガウス近似によって置き換えてもよい。
【０１５３】
別の実施形態によると、上記式（４）に表すように指数事前確率分布関数は、パラメータＧ、Ｌ、ｈまたはｋのいずれかについてのガンマ分布によって置き換えてもよい。例えば、一実施形態によると、下記式（７）である。
【０１５４】
【数１３】
2007535673.tif 000017
【０１５５】
さらなる実施形態によると、上記式（３）に示すように指数事前確率分布関数を、パラメータＧ、Ｌ、ｈまたはｋのいずれかについての正規分布によって置き換えてもよい。例えば、下記式（８）である。
【０１５６】
【数１４】
2007535673.tif 000018
【０１５７】
別の実施形態によると、上記式（３）に示すように指数事前確率分布関数を、パラメータＧ、Ｌ、ｈまたはｋのいずれかについての対数正規分布によって置き換えてもよい。例えば、以下の通りである。
【０１５８】
【数１５】
2007535673.tif 000019
【０１５９】
一実施形態によると、上記式（３）における値Ｌ0は平均データサイズに設定される。
【０１６０】
１つの次元をモデルから削除することが考えられる。そのような実施形態によると、尤度を変更せずにＬは定数と乗算され、ｋは同じ定数で割り算され得る（式（２））。以下のような拘束条件が付加され得、ｈへの依存性が双曲線座標において計算し直される。
【０１６１】
【数１６】
2007535673.tif 000020
【０１６２】
これは、確率分布を周辺化へと単純化する別の方法を説明する。周辺化の場合、式から出る値を積分するのではなく、代わりに可能な値を制限し、アルゴリズムが探索する「空間」を減らし得る。「空間」の概念を理解するために、ｈ1軸に対するｈ2軸のグラフが考えられ得る。ｈの値に制限がないとすれば、アルゴリズムはｈ1および同様にｈ2に対してすべての正の値−ゼロから無限大−（すなわち、グラフの正の全領域）を探索しなければいけない。ｈ1ｈ2の積をｈ1ｈ2＝１と宣言することによって、アルゴリズムが探索する必要のある空間がこのグラフ上の単一の双曲線に制限される（ｈ２＝１／ｈ１、ｙ＝１／ｘ）。これにより、ｈの値にはある程度の自由度が残されるので、単にｈ１＝１とするよりはより良い近似となる。このように制限できるのは、それに応じてｋの値が変更されても尤度は同じままだからである。
【０１６３】
別の実施形態によると、周辺化はｋの代わりにｈに対して積分することによって行われてもよい。
【０１６４】
上記のように、好ましい実施形態によるとＬおよびＤａｔａの値だけが特に注目されるので、同時確率分布（上記式（６）を参照）におけるすべての他の値（すなわち、Ｇ、ｈ、ｋ）は、攪乱母数、すなわち、計算のために必要であるが結果には不必要なパラメータであると考えることができる。これらの値の１つは、この値について両辺を積分することによって同時確率関数から除くことができる。例えば、ｋを除くために、以下のようにｋについて積分する必要がある。
【０１６５】
【数１７】
2007535673.tif 000021
【０１６６】
このようにアルゴリズムが探索すべきパラメータが１つ少なくなるので、計算時間が節約される。このような積分結果は関数でない可能性があるので、さらなる積分はできない可能性がある。通常、Ｇについて上記関数を積分することはできないが、プログラムは通常ｈまたはｋについて積分する。
【０１６７】
一実施形態によると、分析物は、一度に全データをモデル化するのではなく、内部標準に従って一度にひとつだけ処理され得る。
【０１６８】
一実施形態によると、好ましい実施形態は２点で問題を対処してもよい。まず、ｈが推測され、次いでｈの推測が与えられた状態でＬが推測されてもよい。
【０１６９】
一実施形態によると、娘（例えば、ペプチド）がなくてもよい。すなわち、分析物について直接定量化できてもよいし、上記の割当てができず、各娘を独立の分析物として処理できなくてもよい。
【０１７０】
上記式（６）に示す同時確率分布に対して異なる近似を行ってもよいというさらなる実施形態が考えられる。例えば、６項または８項まで維持されてもよいし、または全項が保持されてもよい。また、同時確率分布を周辺化せずに探索することも考えられる。
【０１７１】
以上、本発明の好ましい実施形態を参照して説明してきたが、特許請求の範囲に記載の本発明の範囲を逸脱することなく形態および詳細において種々の変更が可能であることが当業者に理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０１７２】
【図１】図１は、いくつかの分析物に対する測定が得られない場合のノイズのあるシュミレーションデータを示す。
【図２】図２は、サンプル量と分析物の発現量との間の実際の関係および好ましい実施形態にしたがって決定されるような関係を示す。
【図１】
2007535673.tif 000022
【図２】
2007535673.tif 000023
【手続補正書】
【提出日】平成19年1月5日(2007.1.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
成分、分子または分析物の第１の混合物を含む第１のサンプルを準備すること、
成分、分子または分析物の第２の混合物を含む第２の異なるサンプルを準備すること、および、
前記第２のサンプル中の成分、分子または分析物の強度、濃度または発現レベルに対する前記第１のサンプル中の成分、分子または分析物の相対的な強度、濃度または発現レベルを確率的に決定または定量化することを含む質量分析方法。
【請求項２】
成分、分子または分析物の混合物をそれぞれ含む複数のさらなるサンプルを準備することをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記成分、分子または分析物の第１の混合物を消化すること、および／または、
前記成分、分子または分析物の第２の混合物を消化すること、および／または、
成分、分子または分析物のさらなる混合物を消化することをさらに含む請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１のサンプルを１つ以上の第１の複製サンプルに分割すること、および／または、
前記第２のサンプルを１つ以上の第２の複製サンプルに分割すること、および／または、
さらなるサンプルを１つ以上のさらなる複製サンプルに分割すること、および／または、
第１の複合混合物を１つ以上の第１の複製サンプルに分割すること、および／または、
第２の複合混合物を１つ以上の第２の複製サンプルに分割すること、および／または、
さらなる複合混合物を１つ以上のさらなる複製サンプルに分割することをさらに含む請求項１、２または３に記載の方法。
【請求項５】
前記第１のサンプル中の成分、分析物または分子を分離処理手段によって分離すること、および／または、
前記第２のサンプル中の成分、分析物または分子を分離処理手段によって分離すること、および／または、
さらなるサンプル中の成分、分析物または分子を分離処理手段によって分離すること、および／または、
前記第１の複製サンプル中の成分、分析物または分子を分離処理手段によって分離すること、および／または、
前記第２の複製サンプル中の成分、分析物または分子を分離処理手段によって分離すること、および／または、
さらなる複製サンプル中の成分、分析物または分子を分離処理手段によって分離することをさらに含む請求項１から４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記分離処理が、液体クロマトグラフィを含む請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記第１のサンプル中の成分、分析物または分子を質量分析すること、および／または、
前記第２のサンプル中の成分、分析物または分子を質量分析すること、および／または、
さらなるサンプル中の成分、分析物または分子を質量分析すること、および／または、
前記第１の複製サンプル中の成分、分析物または分子を質量分析すること、および／または、
前記第２の複製サンプル中の成分、分析物または分子を質量分析すること、および／または、
さらなる複製サンプル中の成分、分析物または分子を質量分析することをさらに含み、
前記成分、分析物または分子を質量分析する工程が、複数の質量ピークを含む質量スペクトルデータを生成することをさらに含む請求項１から６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記第１のサンプルおよび／または前記第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプルおよび／または前記第１の複製サンプルおよび／または前記第２の複製サンプルおよび／またはさらなる複製サンプルからの質量ピークをクラスタリングすることをさらに含む請求項７に記載の方法。
【請求項９】
成分、分析物または分子が、クロマトグラフィ保持時間に基づいて認識または同定される請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
断片、娘または生成イオンに基づいて前記第１のサンプル中の成分、分子または分析物を同定または認識すること、および／または、
断片、娘または生成イオンに基づいて前記第２のサンプル中の成分、分子または分析物を同定または認識すること、および／または、
断片、娘または生成イオンに基づいてさらなるサンプル中の成分、分子または分析物を同定または認識することをさらに含む請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
各サンプル中に存在する成分、分子または分析物の相対量または濃度Ｌについての事前確率分布関数Ｐｒ（Ｌ）を決定、定式化または割当てることをさらに含む請求項１から１０のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
前記サンプル中の各成分、分子または分析物の全応答ファクタｋについての事前確率分布関数Ｐｒ（ｋ）を決定、定式化または割当てることをさらに含む請求項１から１１のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
ｋが、（ｉ）消化効率、（ｉｉ）相対生成量、（ｉｉｉ）送達における損失、（ｉｖ）イオン化効率、（ｖ）伝播効率および（ｖｉ）検出効率の１つ以上を含む請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
分析において使用される各サンプル中の各成分、分子または分析物のサンプルｈの相対量についての事前確率分布関数Ｐｒ（ｈ）を決定、定式化または割当てることをさらに含む請求項１から１３のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
観測される信号強度に対して仮定される、および／または、予測される信号強度に適用されるノイズ寄与ファクタＧについての事前確率分布関数Ｐｒ（Ｇ）を決定、定式化または割当てることをさらに含む請求項１から１４のいずれかに記載の方法。
【請求項１６】
１つ以上の内部標準または基準を検索、決定、同定または選択することをさらに含む請求項１から１５のいずれかに記載の方法。
【請求項１７】
確率分布関数Ｐｒ（Ｌ）および／またはＰｒ（ｋ）および／またはＰｒ（ｈ）および／またはＰｒ（Ｇ）を与える、および／または、前記正確な同定の確率ｐを与える各質量ピーク強度を観測され得ることを予測することをさらに含む請求項１から１６のいずれかに記載の方法。
【請求項１８】
予測されるピーク強度と観測されるピーク強度とを比較することをさらに含む請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記Ｌの値または前記確率分布関数Ｐｒ（Ｌ）を調整すること、および／または、
前記ｋの値または前記確率分布関数Ｐｒ（ｋ）を調整すること、および／または、
前記ｈの値または前記確率分布関数Ｐｒ（ｈ）を調整すること、および／または、
前記Ｇの値または前記確率分布関数Ｐｒ（Ｇ）を調整することをさらに含む請求項１７または１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記調整された確率分布関数Ｐｒ（Ｌ）および／またはＰｒ（ｋ）および／またはＰｒ（ｈ）および／またはＰｒ（Ｇ）を与える、および／または、前記正確な同定の確率ｐを与える各質量ピーク強度を観測され得ることを予測することをさらに含む請求項１７、１８または１９に記載の方法。
【請求項２１】
調整された確率分布関数を受け入れるかまたは却下することをさらに含む請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
サンプルの各ペアｉ，ｊに対する前記サンプルの各々における各成分、分子または分析物の相対濃度Ｌの比Ｌijを決定することをさらに含む請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記第１のサンプルおよび／または前記第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプルが、複数の異なるバイオポリマー、タンパク質、タンパク質消化物、ペプチド、ペプチドの断片、ポリペプチド、オリゴヌクレオチド、オリゴヌクレオシド、アミノ酸、炭水化物、糖、脂質、脂肪酸、ビタミン、ホルモン、ＤＮＡの部分若しくは断片、ｃＤＮＡの部分若しくは断片、ＲＮＡの部分若しくは断片、ｍＲＮＡの部分若しくは断片、ｔＲＮＡの部分若しくは断片、ポリクローナル抗体、モノクローナル抗体、リボヌクレアーゼ、酵素、代謝産物、多糖類、リン酸化ペプチド、リン酸化タンパク質、糖ぺプチド、糖タンパク質またはステロイドを含む請求項１から２２のいずれかに記載の方法。
【請求項２４】
（ｉ）前記第１のサンプルが罹患生体から採取され、かつ、前記第２のサンプルが非罹患生体から採取される、（ｉｉ）前記第１のサンプルが処置生体から採取され、かつ、前記第２のサンプルが非処置生体から採取される、または（ｉｉｉ）前記第１のサンプルが変異型生体から採取され、かつ、前記第２のサンプルが野生型生体から採取される、のいずれかである請求項１から２３のいずれかに記載の方法。
【請求項２５】
前記第１のサンプルおよび／または前記第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプル中の成分、分子または分析物を同定することをさらに含む請求項１から２４のいずれかに記載の方法。
【請求項２６】
前記第１のサンプルおよび／または前記第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプル中の前記成分、分子または分析物が、前記第１のサンプル中の前記成分、分子または分析物の強度が前記第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプル中の前記成分、分子または分析物の強度との違いが所定量より大きくなる場合にのみ同定される請求項１から２５のいずれかに記載の方法。
【請求項２７】
前記第１のサンプルおよび／または前記第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプル中の前記成分、分子または分析物が、前記第１のサンプル中の複数の異なる成分、分子または分析物の平均強度が前記第２のサンプルおよび／またはさらなるサンプル中の複数の異なる成分、分子または分析物の平均強度との違いが所定量より大きくなる場合にのみ同定される請求項１から２６のいずれかに記載の方法。
【請求項２８】
第１のサンプル中の成分、分子または分析物の相対的な強度、濃度または発現レベルを、第２のサンプル中の成分、分子または分析物の強度、濃度または発現レベルに対して、確率的に決定または定量化するように構成された手段を備える質量分析計。
【請求項２９】
数個のサンプルの中で１つ以上の分子種を相対的に定量化する方法であって、
各サンプルを複数の複製サンプルに分割すること、
前記複製サンプルの各々に関する、該分子種の数個の暫定的に同定された消化物の各々の信号であって、ランダムノイズの影響を受けやすい親種の濃度に比例する信号を得ること、
各暫定同定が正しいという確率を得るか、または割当てること、
各サンプル中の各分子種の相対量Ｌについての事前確率分布関数を割当てること、
各分子種から生成される消化物の相対量ｋについての事前確率分布関数を割当てること、
各複製サンプルに対するサンプルの相対量ｈについての事前確率分布関数を割当てること、
各サンプル中のノイズレベルＧについての事前確率分布関数を割当てること、
濃度が前記複製サンプルのすべてにおいて同じであることが既知である内部標準を選択すること、
各サンプル中の各分子種の相対量Ｌに対する前記確率分布を更新すること、
前記複製サンプルの各異なるペアｉ，ｊに対する比率Ｌ＿ｉ対Ｌ＿ｊの単調関数の各サンプルにおける各分子種の相対量Ｌに対する前記確率分布にしたがってサンプルを得ること、および、
前記ペアの各々に対する前記関数の平均値および標準偏差を計算することを含む方法。
【国際調査報告】
2007535673.tif 000024
2007535673.tif 000025
2007535673.tif 000026