(57)【要約】【課題】簡易な計算により、精度よくMSnスペクトルを予測するスペクトル予測方法、スペクトル予測装置、およびプログラムを提供する。【解決手段】糖分子の構造に関する情報を読み出す（ステップＳ５０２）。読み出された糖分子の構造に関する情報を用いて前記糖分子における脱プロトン化のシミュレーションを行うことにより、脱プロトン化確率を算出する（ステップＳ５０４）。経験的なフラグメンテーションパターンを用いて、脱プロトン化のシミュレーションにより生成されるフラグメント種を予測する（ステップＳ５０６）。生成がシミュレートされた糖分子のフラグメント種の情報を記憶する（ステップＳ５０８）。脱プロトン化確率と予測されたフラグメントの情報とに基づいて、糖分子のMSnスペクトルを予測する(ステップＳ５１０)。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
糖分子の各部位における脱プロトン化確率と、経験的なフラグメンテーションパターンとを用いて、前記糖分子の各部位における脱プロトン化により生成されるフラグメント種を予測するステップと、
前記脱プロトン化確率と、前記予測されたフラグメント種の情報とに基づいて、前記糖分子のMSnスペクトルを予測するステップと
を含むことを特徴するスペクトル予測方法。
【請求項２】
前記糖分子の構造に関する情報を用いて、前記糖分子の各部位における脱プロトン化のシミュレーションを行うことにより、前記糖分子の各部位における脱プロトン化確率を算出するステップを備え、前記フラグメント種を予測するステップは、前記算出された脱プロトン化確率を用いることを特徴とする請求項１に記載のスペクトル予測方法。
【請求項３】
前記糖分子の構造に関する情報は、前記糖分子に含まれる脱プロトン化が起こりうる水酸基またはアミノ基の位置情報を含むことを特徴とする請求項２に記載のスペクトル予測方法。
【請求項４】
前記糖分子の構造に関する情報は、糖分子について実験的に観測されたMSnスペクトルの情報を含むことを特徴とする請求項２または３に記載のスペクトル予測方法。
【請求項５】
前記脱プロトン化のシミュレーションは、前記糖分子の構造に関する情報に基づく理論計算を含むことを特徴とする請求項２ないし４のいずれかに記載のスペクトル予測方法。
【請求項６】
前記理論計算は、量子計算を含むことを特徴とする請求項５に記載のスペクトル予測方法。
【請求項７】
前記糖分子の構造に関する情報は、前記糖分子に関する物理量を含むことを特徴とする請求項２ないし６のいずれかに記載のスペクトル予測方法。
【請求項８】
前記物理量は、前記糖分子の水酸基またはアミノ基における脱プロトン化前後の原子間相互作用エネルギーまたは構造安定化エネルギーを含むことを特徴とする請求項７に記載のスペクトル予測方法。
【請求項９】
糖分子の各部位における脱プロトン化確率と、経験的なフラグメンテーションパターンとを用いて、前記糖分子の各部位における脱プロトン化により生成されるフラグメント種を予測する手段と、
前記脱プロトン化確率と、前記予測されたフラグメント種の情報とに基づいて、前記糖分子のMSnスペクトルを予測する手段と
を含むことを特徴するスペクトル予測装置。
【請求項１０】
前記糖分子の構造に関する情報を用いて、前記糖分子の各部位における脱プロトン化のシミュレーションを行うことにより、前記糖分子の各部位における脱プロトン化確率を算出する手段を備え、前記フラグメント種を予測する手段は、前記算出された脱プロトン化確率を用いることを特徴とする請求項９に記載のスペクトル予測装置。
【請求項１１】
前記糖分子の構造に関する情報は、前記糖分子に含まれる脱プロトン化が起こりうる水酸基またはアミノ基の位置情報を含むことを特徴とする請求項１０に記載のスペクトル予測装置。
【請求項１２】
前記糖分子の構造に関する情報は、糖分子について実験的に観測されたMSnスペクトルの情報を含むことを特徴とする請求項１０または１１に記載のスペクトル予測装置。
【請求項１３】
前記脱プロトン化のシミュレーションは、前記糖分子の構造に関する情報に基づく理論計算を含むことを特徴とする請求項１０ないし１２のいずれかに記載のスペクトル予測装置。
【請求項１４】
前記理論計算は、量子計算を含むことを特徴とする請求項１３に記載のスペクトル予測装置。
【請求項１５】
前記糖分子の構造に関する情報は、前記糖分子に関する物理量を含むことを特徴とする請求項１０ないし１４のいずれかに記載のスペクトル予測装置。
【請求項１６】
前記物理量は、前記糖分子の水酸基またはアミノ基における脱プロトン化前後の原子間相互作用エネルギーまたは構造安定化エネルギーを含むことを特徴とする請求項１５に記載のスペクトル予測装置。
【請求項１７】
請求項１ないし８のいずれかに記載のスペクトル予測方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、スペクトル予測方法、スペクトル予測装置、およびプログラムに関し、より詳細には、質量分析において取得されるスペクトルを、計算により予測するスペクトル予測方法、スペクトル予測装置、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生体分子の構造を決定する質量分析の１つとして試料のイオン化法が知られている。MALDI（マトリックス支援レーザー脱離イオン化(Matrix-Assisted Laser Desorption/Ionization)）−MSn（多段階質量分析(multiple-stage Mass Spectrometry)）は、MSnスペクトルにおける特徴的なフラグメンテーションパターンから、タンパク質やオリゴ糖を含む様々なクラスの生体分子を特徴付ける上で不可欠な試料のイオン化法である。
【０００３】
MALDI−MSnでは、衝突誘起解離(Collision induced dissociation (CID))による糖分子のフラグメンテーションが分子中の化学結合の性質に依存することを利用し、CIDによる糖分子のフラグメンテーションを繰り返した結果として得られるMSnスペクトルを観測することにより、糖分子の異性体構造を識別することができる。
【０００４】
MSnスペクトルによる分子構造の決定では、スペクトルの実測データに基づいて糖鎖構造の公開データベースを検索し、該当する構造を見つけ出す。該当するデータがない場合には、実測データのm/z値（m=質量,z=電荷数）から組成を推定する。次いで、組成の組み合わせを推定して、組成の絞込みを行う。次いで、フラグメントデータベースに記録された情報を用いて、推定された組成のスペクトルを予測する。そして、予測されたスペクトルと、実測スペクトルとの一致性を判断することにより、構造を決定する。
【０００５】
近年、組成の組み合わせからスペクトルを予測するための、種々の手法が研究されている。
【０００６】
例えば、質量分析で糖鎖構造を解析する方法として、あらゆる種類の糖鎖を実際にフラグメント化することによりフラグメント化パターンを得て、これをデータとして蓄積し、蓄積されたフラグメント化パターンのデータと被検糖鎖のフラグメント化パターンとを比較して、糖鎖構造を予測する方法がある（例えば、特許文献１参照）。
【０００７】
しかし、観測されたMSnスペクトルから糖分子の糖鎖構造を予測するためには、統計学的分析のような面倒で複雑な処理が必要である。そして、たとえ、MALDI−MSnの適用対象である糖分子の分子構造が既知であっても、既知の糖分子の分子構造からMSnスペクトルを予測することは困難である。
【０００８】
このようなMSnスペクトルの予測の困難性を解消する方法として、糖分子のフラグメンテーションのシミュレーションにおいて、所与の糖分子に含まれる化学結合の切断確率を用いることによって、所与の糖分子のMSnスペクトルを予測する方法が提案されている（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】国際公開第ＷＯ２００６／１１２３４３号公開パンフレット
【特許文献２】特開２０１１−２２０７３３号公報
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】Harvey DJ. “Fragmentation of negative ions from carbohydrates: part 2. Fragmentation of high-mannose N-linked glycans”, J Am Soc Mass Spectrom. 2005 May;16(5):631-46
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、所与の糖分子に含まれる化学結合の切断確率を用いてMSnスペクトルを予測する従来の方法は、計算が複雑であり、また切断確率を精度よく求めることが難しいという問題があった。
【００１２】
本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、簡易な計算により、精度よくMSnスペクトルを予測するスペクトル予測方法、スペクトル予測装置、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明者は、所与の糖分子のフラグメンテーションのシミュレーションにおいて、所与の糖分子に含まれる水酸基またはアミノ基の脱プロトン確率と経験的フラグメンテーションパターンとを用いることによって、所与の糖分子のMSnスペクトルを精度良く予測できることを見いだした。そして、この知見により、所与の糖分子のMSnスペクトルを予測するためのスペクトル予測方法、スペクトル予測装置、およびプログラムを完成させた。
【００１４】
すなわち、本発明では、データベースや切断確率からMSnスペクトルを予測するのではなく、糖分子の脱プロトン化確率に基づいて、MSnスペクトルを予測する。
【００１５】
本発明に係るスペクトル予測方法は、糖分子の各部位における脱プロトン化確率と、経験的なフラグメンテーションパターンとを用いて、前記糖分子の各部位における脱プロトン化により生成されるフラグメント種を予測するステップと、前記脱プロトン化確率と、前記予測されたフラグメント種の情報とに基づいて、前記糖分子のMSnスペクトルを予測するステップとを含む。
【００１６】
ここで、前記糖分子の構造に関する情報を用いて、前記糖分子の各部位における脱プロトン化のシミュレーションを行うことにより、前記糖分子の各部位における脱プロトン化確率を算出するステップを備え、前記フラグメント種を予測するステップは、前記算出された脱プロトン化確率を用いるものとすることができる。
【００１７】
ここで、前記糖分子の構造に関する情報は、前記糖分子に含まれる脱プロトン化が起こりうる水酸基またはアミノ基の位置情報を含むものとすることができる。
【００１８】
また、前記糖分子の構造に関する情報は、糖分子について実験的に観測されたMSnスペクトルの情報を含むものとすることができる。
【００１９】
また、前記脱プロトン化のシミュレーションは、前記糖分子の構造に関する情報に基づく理論計算を含むものとすることができる。
【００２０】
ここで、前記理論計算は、量子計算を含むものとすることができる。
【００２１】
また、前記糖分子の構造に関する情報は、前記糖分子に関する物理量を含むものとすることができる。
【００２２】
また、前記物理量は、前記糖分子の水酸基またはアミノ基における脱プロトン化前後の原子間相互作用エネルギーまたは構造安定化エネルギーを含むものとすることができる。
【００２３】
本発明の別の態様によれば、本発明に係るスペクトル予測装置は、糖分子の各部位における脱プロトン化確率と、経験的なフラグメンテーションパターンとを用いて、前記糖分子の各部位における脱プロトン化により生成されるフラグメント種を予測する手段と、前記脱プロトン化確率と、前記予測されたフラグメント種の情報とに基づいて、前記糖分子のMSnスペクトルを予測する手段とを含む。
【００２４】
本発明の他の態様によれば、本発明に係るプログラムは、上記のスペクトル予測方法をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、所与の糖分子の分子構造から、簡易な計算方法で精度よくMSnスペクトルを予測することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】所与の分子構造からスペクトルを予測する基本原理について説明する図である。
【図２】フラグメントの生成パターンに関する経験則の一例を示す図である。
【図３】本発明の一実施形態に係るスペクトル予測装置の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る糖鎖構造の例を概略的に示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係るフラグメント種の予測シミュレーション結果を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態に係るスペクトル予測装置が実行する処理のフローチャートを示す。
【図７】本発明の一実施形態に係るＧＵＩを示す図である。
【図８】Laminaripentaose-PBHの構造最適化計算を行った後の糖鎖構造を示す図である。
【図９】Laminaripentaose-PBHの構造最適化計算を行った後の糖鎖構造を示す図である。
【図１０】本発明の第１実施例によるフラグメント種の予測シミュレーションの計算結果を示す図である。
【図１１】Laminaripentaose-PBHに対して脱プロトン化をシミュレートした場合の糖鎖構造を示す。
【図１２】（ａ）はLaminaripentaose-PBHのMS2スペクトルの実験値を、（ｂ）は本発明の第１実施例により予測されたMS2スペクトルの予測結果を示す。
【図１３】AHSGの糖鎖構造を示す図であり、（ａ）は各ユニットを記号化した図、（ｂ）は各ユニットを名称で示した図である。
【図１４】本発明の第２実施例による計算結果を示す。
【図１５】（ａ）MS3スペクトルの実験値を、（ｂ）は本発明の第２実施例により予測されたMS3スペクトルの予測結果を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、図面を参照して、本発明に係る実施形態を説明する。
【００２８】
図１を参照し、MALDI−MSnにおいて所与の分子構造からスペクトルを予測する基本原理について説明する。試料に紫外レーザーを照射した場合、物理現象としては、ユニット中の水酸基またはアミノ基において脱プロトン化が起こり、次いで、脱プロトン化された位置の電子が移動して、より安定化した構造に変化する。この電子移動の際に結合の一部が切断されてイオンが生成される。このようにして生成されたイオンをフラグメントと呼ぶ。
【００２９】
従来のスペクトル予測においては、切断される部位ごとに、脱プロトン化→電子移動→結合切断→フラグメント生成というプロセスに対応して、脱プロトン化、結合切断、および電子移動という３つの工程の各々の確率を推定していた。
【００３０】
ここで、電子移動→結合切断→フラグメント生成という一連の工程には、脱プロトン化される部位に応じて一定のパターンが存在する。すなわち、決定されたフラグメントの生成パターンにより、脱プロトン化されるユニットの部位と、生成されるフラグメント種とが対応付けられる。そこで、本発明では、脱プロトン化確率を推定する一方、電子移動→結合切断→フラグメント生成という工程については、経験則に基づいてフラグメントの生成パターンを決定する。脱プロトン化確率とは、糖分子の分子構造内の所定の位置で脱プロトン化が発生する確率を表す。
【００３１】
図２は、フラグメントの生成パターンに関する経験則の一例を示す図である（非特許文献１参照）。同図に示す例では、アミノ基（−ＮＨＯＣＨ３の−ＮＨ）で脱プロトン化が発生する。次いで、電子が移動してより安定な化学構造に変化する際に、グリコシド結合（Ｒ−Ｏ−Ｒ１）が切断され、Ｒ１−Ｏ−イオン（Ｙイオン）が生成される。したがって、同図のＮの位置における脱プロトン化に対し、生成されるフラグメント種としてＲ１−Ｏ−イオンが対応付けられる。
【００３２】
このようなフラグメントの生成パターンは、論文情報、測定データの解析結果等により知られているものに基づいて定義することができる。このフラグメントの生成パターンは、フラグメント予測装置に予め複数記憶される。
【００３３】
次に、図３を参照し、本実施形態に係るスペクトル予測装置の構成について説明する。
【００３４】
本実施形態では、スペクトル予測装置４００が、脱プロトン化確率というパラメータを用いて、後述する図６に示す処理を実行することにより、所与の糖分子の分子構造からMSnスペクトルを予測する。
【００３５】
ＣＰＵ４０２は、記憶部４０８からプログラムを読み出して実行する。
【００３６】
ここで実行されるプログラムは、脱プロトン化シミュレーションプログラム、フラグメント予測プログラム、およびスペクトル予測プログラムを含む。
【００３７】
脱プロトン化シミュレーションプログラムは、糖鎖構造データを用いて糖分子における脱プロトン化のシミュレーションを行うことにより、脱プロトン化確率を算出するためのプログラムである。
【００３８】
フラグメント予測プログラムは、糖鎖構造データとフラグメンテーションパターンとを用いて、脱プロトン化により生成されるフラグメント種を予測するためのプログラムである。具体的には、フラグメント予測プログラムは、フラグメンテーションパターンに基づいて、糖分子における脱プロトン化の結果として切断される結合の位置を判定し、その切断により生成されるフラグメント種を予測する。
【００３９】
ここで、糖鎖構造データは、後述する入力ファイルに含まれている。一方、フラグメンテーションパターンは、脱プロトン化される部位と、生成されるフラグメント種と、切断位置とが対応付けられたデータであり、フラグメント予測プログラムに書き込まれている。
【００４０】
スペクトル予測プログラムは、脱プロトン化確率と、予測されたフラグメント種の情報とに基づいて、糖分子のMSnスペクトルを予測するプログラムである。
【００４１】
ＣＰＵ４０２が上記のプログラムを実行する際に、記憶部４０８に記憶された入力ファイルが用いられる。入力ファイルは、入力部４０４から入力されて予め記憶部４０８に蓄積されている。
【００４２】
入力ファイルは、MSnスペクトルを予測するためのシミュレーションに必要なパラメータを含む。例えば、入力ファイルは、糖鎖構造データを含む。
【００４３】
糖鎖構造データは、糖分子の構造に関するデータであり、例えば、単糖（Gal、GlcNAc，Man等のユニット）の種類、およびその繋がり方（順序）、および結合情報（何番目の炭素と繋がっているかを番号で表記した情報）を含むことができる。
【００４４】
また、糖鎖構造データは、糖分子に含まれる脱プロトン化が起こりうる水酸基またはアミノ基の位置情報を含んでもよい。
【００４５】
また、糖鎖構造データは、糖分子について実験的に観測されたMSnスペクトルの情報を含んでもよい。
【００４６】
また、糖鎖構造データは、糖分子に関する物理量を含んでもよい。
【００４７】
ここで、物理量は、糖分子の水酸基またはアミノ基における脱プロトン化前後の原子間相互作用エネルギーを含んでもよい。
【００４８】
また、物理量は、糖分子の水酸基またはアミノ基における脱プロトン化前後の構造安定化エネルギーを含んでもよい。
【００４９】
上記のプログラムを実行することにより、スペクトル予測装置４００は、糖鎖構造データを用いて糖分子における脱プロトン化のシミュレーションを行って、所与の糖分子の水酸基またはアミノ基の位置毎に、脱プロトン化確率を算出する。
【００５０】
次いで、糖鎖構造データとフラグメンテーションパターンとを用いて、脱プロトン化により生成されるフラグメント種を予測する。
【００５１】
そして、脱プロトン化確率と、予測されたフラグメント種の情報とに基づいて、糖分子のMSnスペクトルを予測する。
【００５２】
図４は、本実施形態に係る糖鎖構造の例を概略的に示す。同図に示す糖鎖構造は、ＰＢＨ（１−ピレンブタン酸ヒドラジド）で標識されている。記号網掛け丸（●）、網掛け四角（四角）および白丸（○）は糖鎖を構成するユニットを示し、●はMannose、四角はGlcNAc（N-acetyl-D-glucosamine）、○はGalactoseを示す。また、糖鎖構造の各切断位置には、固有の識別情報（Y5、2，4A5等）が割り当てられている。
【００５３】
図５は、糖鎖構造の一例における脱プロトン化について、フラグメント種の予測シミュレーションを行った結果を示す。同図に示す表は、左から順に、予測されたフラグメント種のm/z(記号mz:で示す)、MSnスペクトルの予測値におけるピークの強度（記号level:で示す）、および可能な切断位置（ions:で示す）を表している。ここで、複数回の切断は記号「/」により情報を区切っている。
【００５４】
スペクトル予測プログラムに基づく処理の実行結果は、ＣＰＵ４０２からの命令により、表示部４０６に表示されてもよい。
【００５５】
図６は、本発明に係るスペクトル予測装置４００が、MSnスペクトルを予測する際に実行する処理のフローチャート５００を示している。
【００５６】
まず、ステップＳ５０２で、スペクトル予測装置４００は、脱プロトン化シミュレーションプログラムを実行すると、記憶部４０８から入力ファイルを読み出す。
【００５７】
次に、ステップＳ５０４で、スペクトル予測装置４００は、ステップＳ５０２で読み出した入力ファイルに含まれる糖鎖構造データに基づいて、糖分子内の各部位の脱プロトン化のシミュレーションを行う。このシミュレーションの結果として、脱プロトン化確率が算出される。
【００５８】
ここで、脱プロトン化確率は、例えば糖分子に含まれる脱プロトン化が起こりうる水酸基またはアミノ基の結合箇所の位置情報（１位、２位等）に基づいて、当該水酸基またはアミノ基の位置毎に算出しても良い。
【００５９】
また、糖分子について実験的に観測されたMSnスペクトルの情報に基づいて脱プロトン化確率を算出しても良い。例えば、脱プロトン化のシミュレーションによって生成されるものと予測されたフラグメント種に対し、実測値におけるスペクトルの相対的な強度に基づいて脱プロトン化確率を決定しても良い。
【００６０】
また、糖分子の構造に関する情報に基づく理論計算により、脱プロトン化確率を算出しても良い。
【００６１】
ここで、理論計算として、例えば、密度汎関数(DFT)法等の量子計算を用いても良い。
【００６２】
また、糖分子に関する物理量に基づいて脱プロトン化確率を算出しても良い。
【００６３】
ここで、物理量として糖分子の水酸基またはアミノ基における脱プロトン化前後の原子間相互作用エネルギーを用いても良い。
【００６４】
また、物理量として糖分子の水酸基またはアミノ基における脱プロトン化前後の構造安定化エネルギーを用いても良い。すなわち、脱プロトン化した分子構造に対し、構造最適化計算を施した後の原子間相互作用エネルギー、または構造最適化計算を施す前の原子間相互作用エネルギーを用いて、脱プロトン化確率を算出することとしても良い。
【００６５】
さらに、物理量として、水酸基を有する単糖の隣の糖鎖の種類、結合の開裂に要する活性化エネルギー等の情報を用いて、脱プロトン化確率を算出することとしても良い。
【００６６】
次に、ステップＳ５０６で、スペクトル予測装置４００がフラグメント予測プログラムを実行すると、スペクトル予測装置４００は、ステップＳ５０２において読み出された入力ファイル内の糖鎖構造から、ミュレートされた脱プロトン化により生成されるフラグメント種を予測する。具体的には、脱プロトン化された部位に応じて、フラグメントの生成パターンに基づいて予測される結合の切断位置、その結合の切断によって生成されるフラグメント種、および当該フラグメント種のm/zを予測することができる。
【００６７】
次いで、ステップＳ５０８において、スペクトル予測装置４００は、予測された糖分子のフラグメント種の情報を記憶部４０８に記憶する。例えば、スペクトル予測装置４００は、生成されるフラグメント種の分子量と電荷数とを、記憶部４０８に記憶してもよい。
【００６８】
ステップＳ５１０で、スペクトル予測装置４００は、スペクトル予測プログラムを実行し、記憶部４０８に記憶されている、シミュレーションで生成されたフラグメント種の情報を用いて、フラグメント種のm/zごとに所与の糖分子のMSnスペクトルを予測する。具体的には、予測されたフラグメント種のm/zの値におけるMSnスペクトルの強度を、脱プロトン化確率に応じて決定する。ここで、スペクトル予測装置４００は、予測したMSnスペクトルを表示部４０６に表示してもよい。
【００６９】
その後、スペクトル予測装置４００は処理５００を終了する。
【００７０】
図７は、スペクトル予測装置４００において糖鎖の構造データを作成するためのＧＵＩの例を示す。ＧＵＩ７００は、スペクトル予測装置４００内のＣＰＵ４０２の命令により、表示部４０６に表示されてもよい。ユーザが入力部４０４を操作して、スペクトルを予測する対象の糖鎖構造を視覚化しながら入力することにより、上述した糖鎖構造データを記述したテキスト形式のファイルが作成される。この際、スペクトル予測装置４００は、糖分子に含まれる脱プロトン化が起こりうる水酸基またはアミノ基の位置を特定することができる。この情報は、作成された上記ファイル内に記憶される。
【実施例】
【００７１】
（実施例１）
図８は、本発明の第１実施例に係る脱プロトン化のシミュレートを行う糖分子の糖鎖構造を示す。同図は、Laminaripentaose-PBHに対し構造最適化計算を行った後の糖鎖構造を示し、左のユニットから順にＣ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４およびＣ５と名づけられる。各ユニットの部位には、図９に示すように番号が与えられる。脱プロトン化される部位は、これらの情報に基づく表記により識別される。例えば、図９に示すユニットＣ４の２位の水酸基はＣ４＿２と表記される。
【００７２】
脱プロトン化確率は、例えば、図１０に示すフォーマットでデータベース化される。同図は、Laminaripentaose-PBHに対し、脱プロトン化のシミュレーションを量子計算により行った場合のデータを示す。
【００７３】
同図に示す例では、左から順に脱プロトン化される水酸基の位置（「Ｏ−位置」）、DFT計算により脱プロトン化の結合エネルギーを計算した結果の値（「DFT」、単位：kcal/mol）、Ｃ２＿２のDFT計算結果を基準とした相対値（「ｄＨ」）、脱プロトン化確率、および生成されるフラグメント種をそれぞれ示している。
【００７４】
ここで、ｄＨの値は、Ｃ２＿２の位置におけるDFT計算結果の絶対値（１６３６２．７）とし、他の値については、Ｃ２＿２の値との差分をとっている。例えば、Ｃ５＿４の脱プロトン化において、ｄＨ＝１６３６２．７−１６０２７．６＝３３５．１となる。
【００７５】
また、脱プロトン化確率は、ｄＨの値に基づいて計算することができる。例えば、ｄＨの値が小さいほどフラグメントが安定して存在すると考えられるため、脱プロトン化確率が高くなるように設定することができる。本実施例では、ｄＨの中で一番小さい値に対応する脱プロトン化確率を１００、一番大きい値に対応する脱プロトン化確率を０と定義し、中間値についてはそれに比例させて脱プロトン化確率を決定した。
【００７６】
Laminaripentaose-PBHの実測値では、フラグメントＣ４＞フラグメントＣ３＞フラグメントＣ２の強度順で、Ｃイオンの３本のピークが観測されている。そこで、フラグメントＣ２〜フラグメントＣ４に対する計算結果に着目する。
【００７７】
非特許文献１に従えば、フラグメントＣ２、フラグメントＣ３、フラグメントＣ４等のＣイオンが生成するのは、３位で脱プロトン化されたときのみである。しかし、図８および９から明らかなように、Laminaripentaose-PBHは、１−３結合である（すなわち、一方のユニットの１位と他方のユニットの３位が、Ｏを介して結合されている）ため、ユニットの３位に水酸基またはアミノ基が存在せず、理論上脱プロトン化は起こらないことになる。
【００７８】
そこで、ユニットの２位と４位でも脱プロトン化し、電子移動の結果としてＣイオンが生成されると推定し、２位と４位における計算結果も検討対象とした。
【００７９】
再び図１０を参照すると、フラグメントＣ２、フラグメントＣ３、およびフラグメントＣ４の脱プロトン化確率は、Ｃ４＿２の位置における脱プロトン化が９５％と最も高い。
【００８０】
同図によれば、Ｃ４＿２における脱プロトン化に対応して生成が予想されるフラグメント種は、Ｃ３である。
【００８１】
次に、Ｃ４＿２における脱プロトン化に対し、その安定化した構造を判断する。
【００８２】
図９を参照すると、４位での脱プロトン化では、６位の水酸基と水素結合を形成して、安定化しやすいと考えられる。Ｃ４＿４の脱プロトン化において、Ｃ４＿４のＯと、Ｃ３＿６のＣＨ３のＨとの距離は３．６３９Åであり、Ｃ４＿４のＯと、Ｃ４＿６の水酸基のＨとの距離は２．５９０Åである。これに対し、Ｃ４＿２のＯとＣ５＿２における水酸基のＨとの距離は３．９１６Åである。したがって、Ｃ４＿２のＯが脱プロトン化した構造は、Ｃ４＿４のＯが脱プロトン化した構造と比較して、より不安定であると考えられる。
【００８３】
図１１は、Ｃ４＿２の位置における脱プロトン化をシミュレートした場合の糖鎖構造を示す図である。
【００８４】
同図（ａ）の「初期構造」は、図８の構造のＣ４＿２において脱プロトン化した状態の初期構造を示し、（ｂ）の「安定化後の構造」は、初期構造に対して再度構造最適化計算（DFT計算）を行った後の構造を示す。
【００８５】
初期構造において、Ｃ４＿２の位置におけるＯから最も近い水酸基は、ユニットＣ５の２位、すなわちＣ５＿２の位置である。
【００８６】
一方、安定化後の構造では、Ｃ４＿２の位置におけるＯとＣ５＿２のＨとの距離は１．０７７Åと近くなる。この距離をもって、安定化後の構造ではＣ５＿２のＨが移動したと判断される。
【００８７】
したがって、脱プロトン化のシミュレーション結果はＣ４＿２の位置における脱プロトン化確率が最も高いが、実際にはＣ５＿２のＨが移動して、Ｃ５＿２の脱プロトン化が起こり、その結果、Ｃ４イオンが生成したと判断することができる。
【００８８】
図１２（ａ）は、Laminaripentaose-PBHのフラグメントＣ２、Ｃ３およびＣ４について観測されたMS2スペクトルの実測値を示す。同図において、実測値におけるＣイオンのピークがＣ４＞Ｃ３＞Ｃ２の強度順となることは、上記の判断を支持している。
【００８９】
図１２（ｂ）は、本実施例に係るシミュレーションにより予測されたMS2スペクトルの予測結果を示す。MS2スペクトルの予測結果と実験値は、良く一致しており、脱プロトン化確率を用いた予測が妥当であることが示されている。
【００９０】
したがって、量子計算により脱プロトン化確率を予測し、電子移動→結合切断→フラグメント生成というプロセスのパターンを用いて、所与の糖分子の構造に対するMSnスペクトルの実験値を、精度良く予測することができた。
【００９１】
（実施例２）
図１３は本発明の第２の実施例に係るAHSG（Alpha-2-HS-Glycoprotein）の糖鎖構造を示す図であり、図１３（ａ）は各ユニットを記号化した図、（ｂ）は各ユニットを名称で示した図である。
【００９２】
図１４は、AHSGに対し本実施例に係る脱プロトン化確率の計算を行った結果を示す。本実施例では、図１３（ｂ）に示す分岐の上側部分をα鎖（Ｃ６，Ｃ５，Ｃ４）、下側部分をβ鎖（Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３）と表記している。
【００９３】
表の３列目（「ｐｒｅｃｕｒｓｏｒ（前駆体）」）は、脱プロトン化される位置を示す。同列の矢印「→」は更なる脱プロトン化が起きることを示し、例えば「Ｃ５＿３→α鎖Ｃ６＿４」は、Ｃ５＿３で脱プロトン化が起きてからα鎖Ｃ６＿４で脱プロトン化が起きることを示す。
【００９４】
４〜８列目は、図１３の糖鎖構造情報を入力して、DFT計算により「ｐｒｅｃｕｒｓｏｒ」の欄に記載の位置で脱プロトン化が起きた場合の結合エネルギーを計算した結果を示し、左から順に、結合エネルギー（「ＢＥ」、単位：kcal/mol）、−２００４３．００を基準（ｂａｓｅ）とした相対的な結合エネルギー（「ｄＨ」）、ｄＨ＋４０、ｄＨ＋４０の規格化後の値（「脱プロトン化確率」）、および２回以上脱プロトン化が発生した場合を考慮した規格化後の値（「脱プロトン化確率（補正後）」）である。
【００９５】
図１４に示す表の「ｐｒｅｃｕｒｓｏｒ」の欄を見ると、「Ｃ５＿３→α鎖Ｃ６＿４」のように、フラグメントの中には２回以上脱プロトン化が発生するものがあるが、物理的には脱プロトン化の回数が多いほどそのフラグメントの発生確率は下がると考えられる。そこで、例えば「ｐｒｅｃｕｒｓｏｒ」で「→」が１つ含まれる場合の脱プロトン化確率は０．１を掛けて、
脱プロトン化確率（補正後）＝（１回目の脱プロトン化確率）×（２回目の脱プロトン化確率）×０．１
と計算する。例えば、「ｐｒｅｃｕｒｓｏｒ」が「Ｃ５＿３→α鎖Ｃ６＿４」で示される脱プロトン化については、
Ｃ５＿３のｄＨ+４０．０(規格後)=０．７４
Ｃ６＿４のｄＨ+４０．０(規格後)=０．８５
脱プロトン化確率（補正後）＝０．７４×０．８５×０．１=０．０６
のように計算することができる。
【００９６】
３回目以降の脱プロトン化についても同様に、脱プロトン化確率に０．１を乗算する。
【００９７】
また、図１４に示す表の１、２列目は、それぞれ、「ｐｒｅｃｕｒｓｏｒ」の欄に記載の位置で脱プロトン化が発生した場合に、経験則によるフラグメンテーションパターンに基づいて生成が予測されるm/zおよびフラグメントを示す。
【００９８】
図１５（ａ）はMS3スペクトルの実測値、図１５（ｂ）は予測値を示す。具体的には、図１５（ｂ）は図１４に示す表の右から１列目の値（２箇所以上の脱プロトン化を考慮した規格化後の値）をグラフ化したものである。予測値の複数のスペクトルにおける相対的な強度の関係は、実測値を精度よく近似している。
【００９９】
＜他の実施形態＞
なお、本発明の実施形態に係るスペクトル予測装置４００が実行する処理を実行させるプログラムを、コンピュータに実行させることにより、本発明を実施してもよい。
【符号の説明】
【０１００】
４００  スペクトル予測装置
４０２  ＣＰＵ
４０４  入力部
４０６  表示部
４０８  記憶部
【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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【図７】
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【図１０】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図８】
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【図９】
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【図１１】
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