(57)【要約】【課題】糖ペプチドの配列の同定について有効な方法を提供すること。【解決手段】６００Ｍ／Ｚ以下の範囲について、糖分子量リストと一致する糖分子量のスペクトルを抽出して、当該スペクトルに基づいて糖分子量が同定される。６００Ｍ／Ｚ以上の範囲について、インテンシティのピーク間のＭ／Ｚ距離が前記糖分子同定工程で得られた糖分子量から１を減じたものと等しいインテンシティのピークの対が、順次抽出される。抽出されたピークの対について、連続的に連なるピークの対については繋げて、もっとも長いＭ／Ｚ距離を包括するピークの対またはピークの対の群が特定される。当該ピークの対またはピークの対の群について、最小のＭ／Ｚのピークをペプチドイオン由来のスペクトルとみなし、当該スペクトルに基づいてペプチド配列が同定される。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
液体クロマトグラフィーに糖ペプチド入りの被検査物質を含む溶液を流して、当該溶液の濃度勾配を所定時間かけて生成する濃度勾配生成工程と、
前記濃度勾配生成工程中に分離溶出した前記被検査物質の各成分について、保持時間データと質量電荷比データとを対応付けた複数のマスデータ及び複数のタンデムマスデータを得る測定工程と、
前記複数のタンデムマスデータについて、質量電荷比データ毎にインテンシティをカウントし、質量電荷比データとインテンシティとの２次元グラフを得るグラフ化工程と、
前記２次元グラフのうち、６００Ｍ／Ｚ以下の範囲について、糖分子量リストと一致する糖分子量のスペクトルを抽出して、当該スペクトルに基づいて糖分子量を同定する糖分子同定工程と、
前記２次元グラフのうち、６００Ｍ／Ｚ以上の範囲について、インテンシティのピーク間のＭ／Ｚ距離が前記糖分子同定工程で得られた糖分子量から１を減じたものと等しいインテンシティのピークの対を順次抽出していくピーク対抽出工程と、
前記ピーク対抽出工程で得られたピークの対について、連続的に連なるピークの対については繋げて、もっとも長いＭ／Ｚ距離を包括するピークの対またはピークの対の群を特定する最長Ｍ／Ｚ距離特定工程と、
前記最長Ｍ／Ｚ距離特定工程で特定されたピークの対またはピークの対の群について、最小のＭ／Ｚのピークをペプチドイオン由来のスペクトルとみなし、当該スペクトルに基づいてペプチド配列を同定するペプチド分子同定工程と、
を備えたことを特徴とする糖ペプチドタンデムマスデータの解析方法。
【請求項２】
前記測定工程の後に、当該測定工程にて得られた保持時間データと質量電荷比データとの２次元データを、予め求めてあった標準２次元データと相関させることによって補正する補正工程が実施される
ことを特徴とする請求項１に記載の糖ペプチドタンデムマスデータの解析方法。
【請求項３】
前記補正工程では、２つの２次元データのサイクル番号（保持時間に対する昇順番号）を各軸とした２次元の格子座標を用いて最適対応位置を探索する動的アルゴリズムが用いられるようになっている
ことを特徴とする請求項２に記載の糖ペプチドタンデムマスデータの解析方法。
【請求項４】
前記糖分子同定工程において、１５０〜４００Ｍ／Ｚの範囲について、糖分子量リストと一致する糖分子スペクトルを抽出して、当該糖分子スペクトルに基づいて糖分子量を同定するようになっている
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の糖ペプチドタンデムマスデータの解析方法。
【請求項５】
前記糖分子同定工程は、
糖分子量リストと一致する糖分子量の各々のスペクトルを抽出して、各々のインテンシティを実測インテンシティとして記憶する工程と、
質量電荷比データとインテンシティとの２次元グラフをランダムに所定数だけ生成して、各２次元グラフについて、糖分子量リストと一致する糖分子量の各々のスペクトルを抽出して、各々のインテンシティを参照インテンシティとして記憶する工程と、
糖分子量の各々について、実測インテンシティと所定数の参照インテンシティとの相対関係に基づいて、当該糖分子量の糖が含有されていたか否かを判別する工程と、
を有している
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の糖ペプチドタンデムマスデータの解析方法。
【請求項６】
前記ペプチド分子同定工程は、
ペプチドイオン由来のスペクトルとみなされたスペクトルに基づいて、前記最小のＭ／Ｚを分子量として指定して、ペプチド配列同定ソフトウェアによって同定結果を得る工程と、
得られた同定結果から、配列にＡｓｎ、Ｓｅｒ、Ｔｈｒのいずれかが含まれる配列を特定する工程と、
を有している
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の糖ペプチドタンデムマスデータの解析方法。
【請求項７】
少なくとも１台のコンピュータを含むコンピュータシステムによって実行されて、前記コンピュータシステムに請求項１乃至６のいずれかに記載の糖ペプチドタンデムマスデータの解析方法のうちの、糖分子同定工程、ピーク対抽出工程、最長Ｍ／Ｚ距離特定工程、及び、ペプチド分子同定工程を実現させるプログラム。
【請求項８】
少なくとも１台のコンピュータを含むコンピュータシステム上で動作する第２のプログラムを制御する命令が含まれており、
前記コンピュータシステムによって実行されて、前記第２のプログラムを制御して、前記コンピュータシステムに請求項１乃至６のいずれかに記載の糖ペプチドタンデムマスデータの解析方法のうちの、糖分子同定工程、ピーク対抽出工程、最長Ｍ／Ｚ距離特定工程、及び、ペプチド分子同定工程を実現させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の糖ペプチドタンデムマスデータから、ペプチド部分の質量を推定して、当該ペプチド部分の配列の同定を行う方法に関している。
【背景技術】
【０００２】
タンデムマスとは、一台目の質量分析装置のイオン化室で生成したイオン種のうちの一つを前駆イオンとして選択し、二台目の質量分析装置での分解から生じるプロダクトイオンのことである。ＭＳＭＳとも言われる。
【０００３】
このタンデムマスのスペクトルパターン（スペクトラム）から、ペプチドを同定する方法は知られている。例えば、Ｍａｓｃｏｔ等のペプチド配列同定ソフトウェアが既に市販されている。このソフトウェアを用いれば、タンデムマススペクトルパターンから、ペプチド配列を同定することができる。
【０００４】
しかしながら、ペプチドに糖鎖部分が結合した糖ペプチドの配列の同定については、有効な方法が開発されていない。糖ペプチドは、糖由来の部分とペプチド由来の部分とを有するため、タンデムマススペクトルパターンは、糖鎖部分の分解産物（主に単糖イオン、二糖イオン）のスペクトルパターンとペプチドイオンのスペクトルパターンと糖ペプチドイオンのスペクトルパターンとの混合スペクトルとなり、そのままペプチド配列同定ソフトウェアを適用しても、同定が上手くできない。
【特許文献１】ＷＯ２００６／１３４７０３Ａ１
【非特許文献１】Ono M, Shitashige M, Honda K, Isobe T, Kuwabara H, Matsuzuki H, Hirohashi S, Yamada T. Label-free quantitative proteomics using large peptide data sets generated by nanoflow liquid chromatography and mass spectrometry. Mol Cell Proteomics. 2006 Jul;5(7):1338-47
【非特許文献２】Harazono A, Kawasaki N, Kawanishi T, Hayakawa T. Site-specific glycosylation analysis of human apolipoprotein B100 using LC/ESI MS/MS. Glycobiology. 2005 15:447-62.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、このような点を考慮してなされたものであり、糖ペプチドの配列の同定について有効な方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、液体クロマトグラフィーに糖ペプチド入りの被検査物質を含む溶液を流して、当該溶液の濃度勾配を所定時間かけて生成する濃度勾配生成工程と、前記濃度勾配生成工程中に分離溶出した前記被検査物質の各成分について、保持時間データと質量電荷比データとを対応付けた複数のマスデータ及び複数のタンデムマスデータを得る測定工程と、前記複数のタンデムマスデータについて、質量電荷比データ毎にインテンシティをカウントし、質量電荷比データとインテンシティとの２次元グラフを得るグラフ化工程と、前記２次元グラフのうち、６００Ｍ／Ｚ以下の範囲について、糖分子量リストと一致する糖分子量のスペクトルを抽出して、当該スペクトルに基づいて糖分子量を同定する糖分子同定工程と、前記２次元グラフのうち、６００Ｍ／Ｚ以上の範囲について、インテンシティのピーク間のＭ／Ｚ距離が前記糖分子同定工程で得られた糖分子量から１を減じたものと等しいインテンシティのピークの対を順次抽出していくピーク対抽出工程と、前記ピーク対抽出工程で得られたピークの対について、連続的に連なるピークの対については繋げて、もっとも長いＭ／Ｚ距離を包括するピークの対またはピークの対の群を特定する最長Ｍ／Ｚ距離特定工程と、前記最長Ｍ／Ｚ距離特定工程で特定されたピークの対またはピークの対の群について、最小のＭ／Ｚのピークをペプチドイオン由来のスペクトルとみなし、当該スペクトルに基づいてペプチド配列を同定するペプチド分子同定工程と、を備えたことを特徴とする糖ペプチドタンデムマスデータの解析方法である。
【０００７】
本発明によれば、６００Ｍ／Ｚを閾値として採用して、６００Ｍ／Ｚ以下の範囲のスペクトルから糖分子量を同定し、その結果を利用して６００Ｍ／Ｚ以上の範囲のスペクトルからペプチドの分子量及び当該ペプチドの配列を同定することにより、糖ペプチドの配列の同定を実用レベルで実現することができる。
【０００８】
同定の精度を上げるためには、前記測定工程の後に、当該測定工程にて得られた保持時間データと質量電荷比データとの２次元データを、予め求めてあった標準２次元データと相関させることによって補正する補正工程が実施されることが好ましい。更に、この場合、前記補正工程では、２つの２次元データのサイクル番号（保持時間に対する昇順番号）を各軸とした２次元の格子座標を用いて最適対応位置を探索する動的アルゴリズムが用いられるようになっていることが好ましい。このような補正工程については、特許文献１に詳細が開示されている。
【０００９】
糖ペプチドに含まれている可能性のある糖分子について予め何らかの情報ないし推測が存在する場合には、それに応じて、前記糖分子同定工程において対象とする質量電荷比のデータ範囲が限定されてもよい。例えば、前記糖分子同定工程において、６００Ｍ／Ｚ以下の範囲のうち、１５０〜４００Ｍ／Ｚの範囲のみが対象とされてもよい。
【００１０】
前記糖分子同定工程は、具体的には、例えば、糖分子量リストと一致する糖分子量の各々のスペクトルを抽出して、各々のインテンシティを実測インテンシティとして記憶する工程と、質量電荷比データとインテンシティとの２次元グラフをランダムに所定数だけ生成して、各２次元グラフについて、糖分子量リストと一致する糖分子量の各々のスペクトルを抽出して、各々のインテンシティを参照インテンシティとして記憶する工程と、糖分子量の各々について、実測インテンシティと所定数の参照インテンシティとの相対関係に基づいて、当該糖分子量の糖が含有されていたか否かを判別する工程と、を有している。
【００１１】
また、前記ペプチド分子同定工程は、例えば、ペプチドイオン由来のスペクトルとみなされたスペクトルに基づいて、前記最小のＭ／Ｚを分子量として指定して、ペプチド配列同定ソフトウェアによって同定結果を得る工程と、得られた同定結果から、配列にＡｓｎ、Ｓｅｒ、Ｔｈｒのいずれかが含まれる配列を特定する工程と、を有している。
【００１２】
前記の糖ペプチドタンデムマスデータの解析方法のうちの、糖分子同定工程、ピーク対抽出工程、最長Ｍ／Ｚ距離特定工程、及び、ペプチド分子同定工程は、コンピュータシステムによって実現され得る。
【００１３】
コンピュータシステムにそれらを実現させるためのプログラム及び当該プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体も、本件の保護対象である。
【００１４】
ここで、記録媒体とは、フレキシブルディスク等の単体として認識できるものの他、各種信号を伝搬させるネットワークをも含む。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。
【００１６】
まず、本実施の形態で使用された被検査物質及び溶液について説明する。
【００１７】
被検査物質としては、市販ＣＥＡ（carcinoembryonic antigen）サンプルとして、以下の４種類が用いられた。
商品名：８ＣＥＡ８８（供給元  HyTest, Turku, Finland）
商品名：ＡＧ１１Ｐ  （供給元  Chemicon, Temecula, CA）
商品名：ＢＡ１１１７（供給元  Acris, Hiddenhausen, Germany）
商品名：Ｃ４８３５  （供給元  Sigma, Saint Louis, MO）
これらのサンプルが１ｍｇ／１ｍｌの濃度に調整された。
【００１８】
次に、それら溶液の各々の１０μｌについて、５ＭのＵＲＥＡを１０μｌ、１ＭのＮＨ４  ＨＣＯ３  を２．５μｌ、トリプシンを３．３μｇ加えた後、精製水にて５０μｌとした。
【００１９】
そして、３７℃で２０時間消化反応させた後、アセトニトリル５０μｌを添加し、１７４００Ｇで１０分間遠心し、上清を他のチューブに移し、スピードバックを用いて乾燥した。そして、０．１％蟻酸５０μｌで溶解して、測定用のサンプル（溶液）とした（図１：ＳＴＥＰ１）。
【００２０】
一方、超低流量液体クロマトグラフィーとして、nanoFrontiernLC（Hitachi，東京）が用いられた。そして、前記サンプルを１０μｌ採って、３００ｎｌ／ｍｉｎという超低流量で、０．１％蟻酸から０．１％蟻酸８０％アセトニトリルまで、６０分間かけて、連続濃度勾配を生成した（図１：ＳＴＥＰ２）。その間に、各成分が分離溶出した（図１：ＳＴＥＰ３）。
【００２１】
各成分の質量分析には、QTOF Ultima（Waters, MA, USA）が用いられ、２５０〜１６００Ｍ／Ｚまでの範囲で、スキャン時間を１秒として、セントロイド形式で、６０分間測定が行われ、複数のマスデータが測定され、引き続いてタンデムマスデータが測定された（図１：ＳＴＥＰ４）。
【００２２】
本実施の形態では、同一のサンプルに基づくマスデータとタンデムマスデータを互いに相関させることで、データ補正が行われた（図１：ＳＴＥＰ５）。
【００２３】
本実施の形態において採用された、データ補正のために用いられる補正関数の求め方（アルゴリズム）については、特許文献１に詳細に説明されているので、ここではごく簡単な説明にとどめる。
【００２４】
本実施の形態では、参照される側の（標準とされる）２次元データをＡ、補正対象となる２次元データをＢとし、各保持時間におけるマススペクトル相関係数の和が最大になるような補正関数が導出される。
【００２５】
まず、実行速度の向上と質量計測誤差に対しての冗長性の確保のため、各ＲＴ（保持時間）におけるマススペクトルのイオン強度が１ｍ／ｚ区間毎の代表値に変換される。
【００２６】
次に、２つの２次元データＡ、Ｂのサイクル番号（各ＲＴに対する昇順番号）を各軸とした２次元の格子座標を用いて、以下に説明するような動的アルゴリズムにより、最適対応位置を与える経路探索が行われる。
【００２７】
本実施の形態の動的アルゴリズムは、一方の２次元データのｎサイクル目における質量電荷比（マススペクトル）Ａ（ｎ）と、他方の２次元データのｍサイクル目における質量電荷比Ｂ（ｎ）と、の間のピアソン積率相関係数をＲ（Ａ（ｎ），Ｂ（ｍ））とし、ギャップペナルティをｇとし（典型的には、−０．５）、一方の２次元データの総サイクル数をＮとし、他方の２次元データの総サイクル数をＭとした時、２つの２次元データのサイクル番号を各軸とした２次元の格子座標Ｌ（ｉ，ｊ）を、
Ｌ（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ（Ｌ（ｉ−１，ｊ）    ＋ｇ、
Ｌ（ｉ，    ｊ−１）＋ｇ、
Ｌ（ｉ−１，ｊ−１）＋Ｒ（Ａ（ｎ），Ｂ（ｍ）））
によって求める（ｉ＝１，・・・，Ｎ、ｊ＝１，・・・，Ｍ）。
【００２８】
そして、最適対応位置に対応するように、Ｌ＝ａｒｇｍａｘ（ｋ，ｌ），（（ｋ＝Ｎ、ｌ＝１，・・・，Ｍ）及び（ｋ＝１，・・・，Ｎ、ｌ＝Ｍ））を与える座標（ｋ，ｌ）＝Ｖ０  を始点として、
Ｌ＝ａｒｇｍａｘ（Ｖｉ  ），（Ｖｉ  ＝Ｖｉ−１  −（１，１），Ｖｉ−１  −（０，１），Ｖｉ−１  −（１，０））
で表される座標配列が決定される。
【００２９】
更に、本実施の形態の動的アルゴリズムは、Ｌ＝ａｒｇｍａｘ（Ｖｉ  ）のうちで  Ｖｉ＋１  ＝Ｖｉ  ＋（１，１）を満たす座標のみを抽出した後、座標系をサイクル番号からＲＴへ変換して、スプライン補完または多項式回帰により得られる曲線を補正関数とする。
【００３０】
以上のアルゴリズムについて、図面を用いて説明すると、以下のようになる。
【００３１】
図２に示すように、参照データ「Ａ」に対して、対象データ「Ａ」はＹ軸方向に歪んだ図形（データ列）である。この場合、本アルゴリズムは、ｆ−１（ｙ’）を求めるアルゴリズムに相当するものである。
【００３２】
図３は、図２に対応して形成されたｙとｙ’とを軸とする平面を示している。図３において、四角印を結んだ線が、この場合のｙ−ｙ’対応位置を示す線である。本アルゴリズムは、このｙ−ｙ’対応位置（経路）を求めるものである。
【００３３】
図４は、図２及び図３の例に対応して、各格子点についてピアソン積率相関係数Ｒ（Ａ（ｎ），Ｂ（ｍ））を求め、ギャップペナルティを−０．５として、実際に本アルゴリズムを用いてＬ（ｉ，ｊ）を求めていく過程を示している。
【００３４】
全ての（ｉ，ｊ）に対するＬ（ｉ，ｊ）が求められたら、図５に示すように、Ｌ＝ａｒｇｍａｘ（ｋ，ｌ），（（ｋ＝Ｎ、ｌ＝１，・・・，Ｍ）及び（ｋ＝１，・・・，Ｎ、ｌ＝Ｍ））を与える座標（ｋ，ｌ）＝Ｖ０  が始点として特定され、Ｌ＝ａｒｇｍａｘ（Ｖｉ  ），（Ｖｉ  ＝Ｖｉ−１  −（１，１），Ｖｉ−１  −（０，１），Ｖｉ−１  −（１，０））で表される座標配列が決定される。
【００３５】
最後に、図６に示すように、Ｌ＝ａｒｇｍａｘ（Ｖｉ  ）のうちで  Ｖｉ＋１  ＝Ｖｉ  ＋（１，１）を満たす座標のみを抽出した後、サイクル番号を保持時間に変換し、スプライン補完または多項式回帰により曲線を得る。当該曲線が求めるべき補正関数である。
【００３６】
以上のようなアルゴリズムにより、本実施の形態において同一のサンプルから測定された複数のマスデータとその各々に対応する複数のタンデムマスデータを相関させることで、データ補正が行われた。
【００３７】
以上のように補正された複数のタンデムマスデータに基づいて、質量電荷比データごとにインテンシティをカウントし、質量電荷比とインテンシティとの２次元グラフが作成された。（図１：ＳＴＥＰ６、図７）。
【００３８】
続いて、当該２次元グラフのうち、６００Ｍ／Ｚ以下の範囲について、糖分子量リスト（図８参照）と一致する糖分子量のスペクトルを抽出して（図９参照）、当該スペクトルに基づいて糖分子量が同定された（図１：ＳＴＥＰ７（（糖分子同定工程）））。
【００３９】
具体的には、糖分子量リストと一致する糖分子量の各々のスペクトルが抽出されて、各々のインテンシティが実測インテンシティとして記憶される。一方で、質量電荷比データとインテンシティとの２次元グラフをランダムに所定数だけ（例えば１００００回）生成して、各２次元グラフについて、糖分子量リストと一致する糖分子量の各々のスペクトルを抽出して、その各々のインテンシティが参照インテンシティとして記憶される。そして  糖分子量の各々について、１００００個の参照インテンシティのうちで実測インテンシティより大きいものが１００個以下である場合に、当該糖分子量の糖が含有されていたと判別される。
【００４０】
本実施の形態では、商品名：８ＣＥＡ８８のＣＥＡサンプルについて、図９に示す３種類の糖が含まれていたと判別された（Ｍ／Ｚ＝１６３のＨｅｘ、Ｍ／Ｚ＝１８６のＨｅｘＮＡｃ、Ｍ／Ｚ＝２０４のＨｅｘＮＡｃ）。
【００４１】
次に、前記２次元グラフのうち、６００Ｍ／Ｚ以上の範囲について、インテンシティのピーク間のＭ／Ｚ距離が前記糖分子同定工程（ＳＴＥＰ７）で得られた糖分子量から１を減じたもの（この場合、１６３−１＝１６２、１８６−１＝１８５、２０４−１＝２０３）と等しいインテンシティのピークの対が、順次抽出されていく（図１：ＳＴＥＰ８（ピーク対抽出工程）、図１０）。
【００４２】
そして、抽出されたピークの対について、連続的に連なるピークの対については繋げられ、もっとも長いＭ／Ｚ距離（図７の場合、４０６Ｍ／Ｚ）を包括するピークの対またはピークの対の群が特定される（図１：ＳＴＥＰ９（最長Ｍ／Ｚ距離特定工程）、図７）。
【００４３】
そして、前記最長Ｍ／Ｚ距離特定工程で特定されたピークの対またはピークの対の群について、最小のＭ／Ｚのピーク（図７の場合、９５９．５１（Ｍ／Ｚは実際の分子量を電荷で割った値なので小数値である（実測される分子量自体が整数値ではない）。もっとも、小数点以下を省いて表記されることもある。）をペプチドイオン由来のスペクトルとみなし（分子量の同定）、当該スペクトルに基づいてペプチド配列が同定される（図１：ＳＴＥＰ１０（ペプチド分子同定工程））（図７の場合、「ＬＱＬＳＮＤＮＲ」が同定される）。
【００４４】
具体的には、前記ペプチド分子同定工程では、ペプチドイオン由来のスペクトルとみなされたスペクトルに基づいて、当該最小のＭ／Ｚを分子量として同定し、この分子量を指定することによって、ペプチド配列同定ソフトウェアであるＭａｓｃｏｔ等によって、同定結果が得られる。そして、得られた同定結果から、配列にＡｓｎ、Ｓｅｒ、Ｔｈｒのいずれかが含まれる配列が特定され、ペプチド配列として採用される。
【００４５】
その後の解析方法としては、すでに周知の方法が採用され得る。すなわち、観測／分析された質量データから、同定されたペプチド配列に基づくペプチド配列部の分子量が差し引かれ、その残りの分子量に適合する糖鎖の組合せが、手計算によって、あるいは、専用のソフトウェアによって、導出される（例えば、Ｈｅｘ＝１６２．０５、ＨｅｘＮＡｃ＝２０３．０８、Ｆｕｃ＝１４６．０６、ＮｅｕＡｃ＝２９１．０５を用いて演算がなされる）。これにより、糖ペプチドの全体の分子構成を特定できる。
【００４６】
図１１は、２ＤＩＣＡＬ法（非特許文献１及び非特許文献２参照）を採用したマップとして、検出されたすべてのタンデムマスピークを描出すると共に、得られたペプチド配列及び糖鎖の組合せを矢印で描出したものである。このようなマップを用いれば、異なるＣＥＡの糖鎖の変化を、より容易に目視によって認識できる。
【００４７】
その他、図１２及び図１３は、図７と同様のグラフである（商品名：８ＣＥＡ８８のＣＥＡサンプルに基づく）。図１２の場合、ペプチド配列として、「ＮＮＳＩＶＫ」が同定され、図１３の場合、ペプチド配列として、「ＮＤＴＡＳＹＫ」が同定される。
【００４８】
なお、前記の方法のうち、糖分子同定工程、ピーク対抽出工程、最長Ｍ／Ｚ距離特定工程、及び、ペプチド分子同定工程は、通常、各種のコンピュータシステムによって構成され得るデータ解析装置によって実施され得る。ここで、当該データ解析装置をコンピュータシステム上に実現させるためのプログラム及び当該プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体も、本件の保護対象である。
【００４９】
さらに、データ解析装置が、コンピュータシステム上で動作するＯＳ等のプログラム（第２のプログラム）によって実現される場合、当該ＯＳ等のプログラムを制御する各種命令を含むプログラム及び当該プログラムを記録した記録媒体も、本件の保護対象である。
【００５０】
ここで、記録媒体とは、フレキシブルディスク等の単体として認識できるものの他、各種信号を伝搬させるネットワークをも含む。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明の一実施の形態の概略を示すフロー図。
【図２】本発明の一実施の形態の動的アルゴリズムの概念を示す概略図。
【図３】本発明の一実施の形態の動的アルゴリズムの概念を示す概略図。
【図４】本発明の一実施の形態の動的アルゴリズムの作用を説明する概略図。
【図５】本発明の一実施の形態の動的アルゴリズムの作用を説明する概略図。
【図６】本発明の一実施の形態の動的アルゴリズムの作用を説明する概略図。
【図７】質量電荷比データとインテンシティとの２次元グラフの一例。
【図８】糖分子量リストの一例。
【図９】糖分子量のスペクトルの抽出について説明する図。
【図１０】ピーク対の抽出について説明する図。
【図１１】検出されたすべてのタンデムマスピークを描出すると共に、得られたペプチド配列及び糖鎖の組合せを矢印で描出した、２ＤＩＣＡＬ法を採用したマップ。
【図１２】質量電荷比データとインテンシティとの２次元グラフの他の例。
【図１３】質量電荷比データとインテンシティとの２次元グラフの更に他の例。
【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８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１１】
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