(57)【要約】【課題】分析データの解析において、複数要素中の特定ピークを選出する簡易な方法の提供。【解決手段】複数の要素が含まれる対象サンプルの分析データに基づいて、複数のピークから特定の要素に起因するピークを選出するデータ解析装置１０であって、対象サンプル分析データを取得する手段と、参照サンプル分析データを取得する手段と、対象サンプル分析データおよび参照サンプル分析データのそれぞれについて、ある着目ピークを、あらかじめ設定された閾値以上の強度のピークと、閾値未満の強度のピークとに分類する分類手段と、分類前後の着目ピークの強度に関する相互情報量を計算する計算手段と、複数の要素それぞれの相互情報量に基づいて、特定ピークを選出する選出手段と、を有し、分類手段において、参照サンプル分析データにおける着目ピーク強度の平均値に基づいて決定した平均値以上の値を閾値として設定する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の要素が含まれる対象サンプルについて分析して得られる対象サンプル分析データに基づいて、前記対象サンプル分析データに含まれる複数のピークから前記複数の要素のうちの特定の要素に起因するピークを選出するデータ解析装置であって、
前記対象サンプル分析データを取得する手段と、
前記複数の要素のうち少なくとも１つの要素が除かれた参照サンプルについて分析して得られる参照サンプル分析データを取得する手段と、
前記対象サンプル分析データおよび前記参照サンプル分析データのそれぞれについて、ある着目ピークを、あらかじめ設定された閾値以上の強度を有するピークと、前記閾値未満の強度を有するピークとに分類する分類手段と、
前記分類の前後の前記着目ピークの強度に関する相互情報量を計算する計算手段と、
前記複数の要素それぞれについて得られる前記相互情報量に基づいて、前記特定要素に由来する特定ピークを選出する選出手段と、
を有し、
前記分類手段において、前記参照サンプル分析データにおける前記着目ピーク強度の平均値に基づいて決定した平均値以上の値を前記閾値として設定することを特徴とするデータ解析装置。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ解析装置であって、
前記計算手段において計算された相互情報量が、あらかじめ設定された基準相互情報量未満の場合は、前記分類手段および前記計算手段は前記基準相互情報量以上になるまでそれぞれ分類および計算を繰り返すことを特徴とするデータ解析装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載のデータ解析装置であって、
さらに、前記分類手段において、前記計算手段における最大の相互情報量を与える閾値が閾値として設定されることを特徴とするデータ解析装置。
【請求項４】
請求項３に記載のデータ解析装置であって、
前記計算手段において計算された相互情報量が、前記基準相互情報量に達しない場合は前記最大の相互情報量を与える閾値に基づく分類の前後の相互情報量に基づいて、前記選出手段において前記特定ピークとして選出することを特徴とするデータ解析装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１に記載のデータ解析装置であって、
前記選出手段において、前記特定ピークは前記相互情報量の値が大きいピークを特定ピークとして選出することを特徴とするデータ解析装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか１に記載のデータ解析装置であって、
前記対象サンプル分析データおよび前記参照サンプル分析データは、前記対象サンプルおよび前記参照サンプルのそれぞれについて、複数回分析されることを特徴とするデータ解析装置。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか１に記載のデータ解析装置であって、
さらに、前記特定ピークに基づいて、前記対象サンプル中の前記特定要素の分布をイメージングする手段、
を有することを特徴とするデータ解析装置。
【請求項８】
請求項１乃至６のいずれか１に記載のデータ解析装置であって、
さらに、前記特定ピークに基づいて、前記対象サンプル中の前記特定要素の定量を行う手段、
を有することを特徴とするデータ解析装置。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれか１に記載のデータ解析装置であって、
前記対象サンプル分析データおよび参照サンプル分析データは、科学分析により分析して得られるデータであることを特徴とするデータ解析装置。
【請求項１０】
請求項９に記載のデータ解析装置であって、
前記科学分析が、二次イオン質量分析またはＸ線光電子分光分析であることを特徴とするデータ解析装置。
【請求項１１】
複数の要素が含まれる対象サンプルについて分析して得られる対象サンプル分析データに基づいて、前記対象サンプル分析データに含まれる複数のピークから前記複数の要素のうちの特定の要素に起因するピークを選出するデータ解析方法であって、
前記対象サンプル分析データを取得するステップと、
前記複数の要素のうち少なくとも１つの要素が除かれた参照サンプルについて分析して得られる参照サンプル分析データを取得するステップと、
前記対象サンプル分析データおよび前記参照サンプル分析データのそれぞれについて、ある着目ピークを、あらかじめ設定された閾値以上の強度を有するピークと、前記閾値未満の強度を有するピークとに分類する分類ステップと、
前記分類の前後の前記着目ピークの強度に関する相互情報量を計算する計算ステップと、
前記複数の要素それぞれについて得られる前記相互情報量に基づいて、前記特定要素に由来する特定ピークを選出する選出ステップと、
を有し、
前記分類ステップにおいて、前記参照サンプル分析データにおける前記着目ピーク強度の平均値に基づいて決定した平均値以上の値を前記閾値として設定することを特徴とするデータ解析方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載のデータ解析方法であって、
前記計算ステップにおいて計算された相互情報量が、あらかじめ設定された基準相互情報量未満の場合は、前記基準相互情報量以上になるまで前記分類ステップおよび前記計算ステップが繰り返されることを特徴とするデータ解析方法。
【請求項１３】
複数の要素が含まれる対象サンプルについて分析して得られる対象サンプル分析データに基づいて、前記対象サンプル分析データに含まれる複数のピークから前記複数の要素のうちの特定の要素に起因するピークを選出するデータ解析プログラムであって、
コンピュータを、
前記対象サンプル分析データを取得する手段と、
前記複数の要素のうち少なくとも１つの要素が除かれた参照サンプルについて分析して得られる参照サンプル分析データを取得する手段と、
前記対象サンプル分析データおよび前記参照サンプル分析データのそれぞれについて、ある着目ピークを、あらかじめ設定された閾値以上の強度を有するピークと、前記閾値未満の強度を有するピークとに分類する分類手段と、
前記分類の前後の前記着目ピークの強度に関する相互情報量を計算する計算手段と、
前記複数の要素それぞれについて得られる前記相互情報量に基づいて、前記特定要素に由来する特定ピークを選出する選出手段と、
を有し、
前記分類手段において、前記参照サンプル分析データにおける前記着目ピーク強度の平均値に基づいて決定した平均値以上の値を前記閾値として設定するデータ解析装置として機能させることを特徴とするデータ解析プログラム。
【請求項１４】
請求項１３に記載のデータ解析プログラムであって、
前記計算手段において計算された相互情報量が、あらかじめ設定された基準相互情報量未満の場合は、前記分類手段および前記計算手段は前記基準相互情報量以上になるまでそれぞれ分類および計算を繰り返すことを特徴とするデータ解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の要素が含まれる対象サンプルについて分析して得られる分析データを解析する、データ解析装置、データ解析方法およびデータ解析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自然科学、社会科学等の分野において、複数の要素が含まれるサンプルについて分析して得られるデータに複数のピークが混在しているとき、特定の要素に起因する特異的なピークの選出をいかにして行うかは重要な課題である。一般には、複数の要素中の各要素を参照サンプルとして、その参照サンプルについて分析して得られた分析データが有するピークとの比較により、特定の要素に起因する特異的なピークを選出する。
【０００３】
しかし、科学分析におけるタンパク質や高分子材料のように複雑なデータ解析が必要となる場合、単なる参照サンプルとの比較では特定ピークを選出することが困難な場合がある。
【０００４】
例えば、飛行時間型二次イオン質量分析法（ＴＯＦ−ＳＩＭＳ）においては、材料表面をスキャンすることにより、その材料表面に分布するある特定の化学種について特有な分子イオンピーク等に基づいて分布のイメージングが可能である。タンパク質や高分子材料のような巨大分子の場合でも、その巨大分子に特異的な分子イオンピークが決定できれば、分布のイメージングが可能となる。しかし、現在のイオン化システムでは、そのような巨大分子は大部分がフラグメントイオンとなる。一次イオン源の改良によって比較的大きなフラグメントイオン化が可能となったが、タンパク質や高分子材料のように互いに類似の構造を持つ物質の場合、多数のフラグメントイオンが混在する複雑なスペクトルとなるため、特異的なフラグメントイオンの選出には適切な解析法が必要である。特に、新しい物質の測定では、特異性の高いピーク全てを予想することが困難なため、数百から数千存在する全ピークを評価できる手法が必要である。
【０００５】
特異的なフラグメントイオンの選出に適切な解析方法として、分析データを主成分分析（ＰＣＡ）や判別分析（ＬＤＡ）をはじめとする多変量解析で解析することが知られている。しかし、多変量解析を用いたデータ解析において、特に主成分分析や線形判別分析は、分析過程で行列計算を経るので、正確な結果を得るためには解析に用いるピークの数がデータの数よりも小さいことが望ましい。特に、新しいサンプルの測定に際しては、調べたい化学種に起因するフラグメントイオンの予想が困難であるために、可能性のある全てのピークを対象に主成分分析や判別分析を効果的に実施するためには、膨大なデータもしくは繰返し処理が必要となる。
【０００６】
その他に特異的なフラグメントイオンの選出に適切な解析方法として、例えば、非特許文献１に示されているような、相互情報量による解析法がある。これは、あるピークについての強度を調べることによって生じる情報エントロピー変化量（相互情報量）を用いて、測定データに現れる各ピークの重要性を客観的に定量化する手法である。具体的には、各フラグメントイオンピークの強度を試料と参照サンプルとの間で比較した前後での相互情報量を計算し、特定の物質（巨大分子）に起因する可能性を数値化する。その際、ピーク強度の比較における閾値には、相互情報量を最大とする値を使用する。その結果から求める巨大分子の定性、定量、分布イメージングが可能となる。
【０００７】
【非特許文献１】S.Aoyagi,M.Hayama,U.Hasegawa,K.Sakai,M.Tozu,T.Hoshi and M.Kudo, e-Journal of Surface Science and Nanotechnology,1,67-71(2003).
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、非特許文献１に示されているような、相互情報量を最大にする値を閾値として計算した相互情報量を用いた解析方法は、ピーク強度から二種類の試料グループが識別できるかどうかのみである。つまり、ある閾値に対する各サンプルのそのピークの強度の高低のみを判断基準としているため、たとえ、図１のように分離できたとして、この相互情報量の値が大きい場合でも、バックグラウンドの強度が高いと、定量および分布イメージングに適さない場合がある。つまり、相互情報量の値から選出されたフラグメントイオンピークの中からバックグラウンドの強度が十分に低いものを再び選ぶ必要がある。
【０００９】
本発明は、統計科学上十分である必要最低限のデータ数で、かつ、より単純な過程で、複数の要素が含まれる対象サンプルについて分析して得られる分析データに含まれる複数のピークから特定の要素に起因するピークを選出することが出来るデータ解析装置、データ解析方法およびデータ解析プログラムである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、複数の要素が含まれる対象サンプルについて分析して得られる対象サンプル分析データに基づいて、前記対象サンプル分析データに含まれる複数のピークから前記複数の要素のうちの特定の要素に起因するピークを選出するデータ解析装置であって、前記対象サンプル分析データを取得する手段と、前記複数の要素のうち少なくとも１つの要素が除かれた参照サンプルについて分析して得られる参照サンプル分析データを取得する手段と、前記対象サンプル分析データおよび前記参照サンプル分析データのそれぞれについて、ある着目ピークを、あらかじめ設定された閾値以上の強度を有するピークと、前記閾値未満の強度を有するピークとに分類する分類手段と、前記分類の前後の前記着目ピークの強度に関する相互情報量を計算する計算手段と、前記複数の要素それぞれについて得られる前記相互情報量に基づいて、前記特定要素に由来する特定ピークを選出する選出手段と、を有し、前記分類手段において、前記参照サンプル分析データにおける前記着目ピーク強度の平均値に基づいて決定した平均値以上の値を前記閾値として設定する。
【００１１】
また、前記データ解析装置において、前記計算手段において計算された相互情報量が、あらかじめ設定された基準相互情報量未満の場合は、前記分類手段および前記計算手段は前記基準相互情報量以上になるまでそれぞれ分類および計算をすることが好ましい。
【００１２】
また、前記データ解析装置において、さらに、前記分類手段において、前記計算手段における最大の相互情報量を与える閾値が閾値として設定されることが好ましい。
【００１３】
また、前記データ解析装置において、前記計算手段において計算された相互情報量が、前記基準相互情報量に達しない場合は前記最大の相互情報量を与える閾値に基づく分類の前後の相互情報量に基づいて、前記選出手段において前記特定ピークとして選出することが好ましい。
【００１４】
また、前記データ解析装置において、前記選出手段において、前記特定ピークは前記相互情報量の値が大きいピークを特定ピークとして選出することが好ましい。
【００１５】
また、前記データ解析装置において、前記対象サンプル分析データおよび前記参照サンプル分析データは、前記対象サンプルおよび前記参照サンプルのそれぞれについて、複数回分析されることが好ましい。
【００１６】
また、前記データ解析装置において、さらに、前記特定ピークに基づいて、前記対象サンプル中の前記特定要素の分布をイメージングする手段、を有することが好ましい。
【００１７】
また、前記データ解析装置において、さらに、前記特定ピークに基づいて、前記対象サンプル中の前記特定要素の定量を行う手段、を有することが好ましい。
【００１８】
また、前記データ解析装置において、前記対象サンプル分析データおよび参照サンプル分析データは、科学分析により分析して得られるデータであることが好ましい。
【００１９】
また、前記データ解析装置において、前記科学分析が、二次イオン質量分析またはＸ線光電子分光分析であることが好ましい。
【００２０】
また、本発明は、複数の要素が含まれる対象サンプルについて分析して得られる対象サンプル分析データに基づいて、前記対象サンプル分析データに含まれる複数のピークから前記複数の要素のうちの特定の要素に起因するピークを選出するデータ解析方法であって、前記対象サンプル分析データを取得するステップと、前記複数の要素のうち少なくとも１つの要素が除かれた参照サンプルについて分析して得られる参照サンプル分析データを取得するステップと、前記対象サンプル分析データおよび前記参照サンプル分析データのそれぞれについて、ある着目ピークを、あらかじめ設定された閾値以上の強度を有するピークと、前記閾値未満の強度を有するピークとに分類する分類ステップと、前記分類の前後の前記着目ピークの強度に関する相互情報量を計算する計算ステップと、前記複数の要素それぞれについて得られる前記相互情報量に基づいて、前記特定要素に由来する特定ピークを選出する選出ステップと、を有し、前記分類ステップにおいて、前記参照サンプル分析データにおける前記着目ピーク強度の平均値に基づいて決定した平均値以上の値を前記閾値として設定する。
【００２１】
また、前記データ解析方法において、前記計算ステップにおいて計算された相互情報量が、あらかじめ設定された基準相互情報量未満の場合は、前記基準相互情報量以上になるまで前記分類ステップおよび前記計算ステップが繰り返されることが好ましい。
【００２２】
また、本発明は、複数の要素が含まれる対象サンプルについて分析して得られる対象サンプル分析データに基づいて、前記対象サンプル分析データに含まれる複数のピークから前記複数の要素のうちの特定の要素に起因するピークを選出するデータ解析プログラムであって、コンピュータを、前記対象サンプル分析データを取得する手段と、前記複数の要素のうち少なくとも１つの要素が除かれた参照サンプルについて分析して得られる参照サンプル分析データを取得する手段と、前記対象サンプル分析データおよび前記参照サンプル分析データのそれぞれについて、ある着目ピークを、あらかじめ設定された閾値以上の強度を有するピークと、前記閾値未満の強度を有するピークとに分類する分類手段と、前記分類の前後の前記着目ピークの強度に関する相互情報量を計算する計算手段と、前記複数の要素それぞれについて得られる前記相互情報量に基づいて、前記特定要素に由来する特定ピークを選出する選出手段と、を有し、前記分類手段において、前記参照サンプル分析データにおける前記着目ピーク強度の平均値に基づいて決定した平均値以上の値を前記閾値として設定するデータ解析装置として機能させる。
【００２３】
また、前記データ解析プログラムにおいて、前記計算手段において計算された相互情報量が、あらかじめ設定された基準相互情報量未満の場合は、前記分類手段および前記計算手段は前記基準相互情報量以上になるまでそれぞれ分類および計算をすることが好ましい。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、相互情報量の計算においてバックグラウンドを考慮した閾値を用いることにより、統計科学上十分である必要最低限のデータ数で、かつ、より単純な過程で、複数の要素が含まれる対象サンプルについて分析して得られる分析データに含まれる複数のピークから特定の要素に起因するピークをより正確に選出することが出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
本発明の一実施形態におけるデータ解析システムは、図２に示すように、データ解析装置１０、少なくとも一つの分析装置２０を含んで構成することができる。データ解析装置１０、分析装置２０は、ネットワーク等の情報伝達媒体を介して、所定のプロトコルにしたがって相互に情報を伝達可能に接続されている。分析装置２０において、所定の分析が行われることにより得られた分析データはデータ解析装置１０に送信される。データ解析装置１０は取得した分析データに基づいて解析を行う。
【００２６】
なお、データ解析装置１０と分析装置２０は一つの装置として機能してもよい。データ解析装置１０は分析装置２０に組み込まれていてもよいし、分析装置２０はデータ解析装置１０に組み込まれていてもよい。また、データ解析装置１０と分析装置２０はネットワーク等を介して接続されていなくてもよい。その場合、分析データ等は分析装置２０においてフレキシブルディスク、光磁気ディスク、光ディスク等の記録媒体に記憶され、データ解析装置１０においてフレキシブルディスクドライブ、光磁気ディスクドライブ、光ディスクドライブ等の記録媒体データ読取手段等により読み込まれる。また、本実施形態におけるデータ解析システムは、分析装置２０を必ずしも必要としない。分析装置２０を経ないで得られたデータの解析を行う場合には、データ解析装置１０において、直接、分析データ等が入力されてもよい。
【００２７】
データ解析装置１０は、図２に示すように、制御部１００、記憶部１２０、表示部１４０、入力部１６０及びデータインターフェース１８０等を含んで構成することができる。
【００２８】
制御部１００は、ＣＰＵ等の制御素子を含んで構成され、データ解析装置１０を統合的に制御する機能を有する。
【００２９】
記憶部１２０は半導体メモリ、ハードディスク等を含んで構成され、制御部１００で処理されるプログラム、分析データおよび計算データ等の電子情報を格納及び保持する。格納及び保持されるデータが大量となる場合には、ハードディスク装置、磁気テープ装置、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置等の大容量記憶装置を補助記憶装置として用いることも好適である。
【００３０】
表示部１４０は、モニタ等を含んで構成され、データ解析装置１０からユーザに対して情報を提示したりするために用いられる。
【００３１】
入力部１６０はキーボード、マウス、タッチパネル等を含んで構成され、ユーザから処理に用いられる各種情報を取得するために用いられる。表示部１４０と入力部１６０は、タッチパネル等のような一体のユーザインターフェースであってもよい。
【００３２】
データインターフェース１８０は、ネットワーク等を介して分析装置２０におけるデータインターフェースと情報伝達可能に接続され、分析データ等を送受信するために用いられる。
【００３３】
また、データ解析装置１０は、制御部１００、記憶部１２０、表示部１４０、入力部１６０及びデータインターフェース１８０を含んだ構成として説明したが、これらの構成全てが１つの装置に含まれている必要はない。例えば、データ解析装置１０は、記憶部１２０、入力部１６０をそれぞれ独立の装置としておき、他の制御部１００、表示部１４０及びデータインターフェース１８０を含んだ構成と、適宜組み合わせてもよい。
【００３４】
データ解析装置１０は、記憶部１２０に格納された、本実施の形態に係るデータ解析プログラムを実行することにより、分析装置２０において複数の要素が含まれる対象サンプルについて分析して得られる対象サンプル分析データ、に基づいて解析を行う。あるいは、データ解析装置１０は、記憶部１２０に格納された、本実施の形態に係るデータ解析プログラムを実行することにより、分析装置２０を経ないで得られた、複数の要素が含まれる対象サンプルについて分析して得られる対象サンプル分析データ、に基づいて解析を行う。
【００３５】
ここで、本実施形態における対象サンプル分析データは、自然科学及び社会科学の分野において、対象サンプルについて調査して得られ、２次元座標でプロットできるデータであれば特に制限はない。例えば、統計データ、計測データ、計算データ、地図データ、スペクトルデータ等が挙げられる。また、対象サンプル分析データは、物質の鑑識や物質の検出や物質の化学的組成の決定のための技術的手法である科学分析、により分析して得られるデータであることが好ましい。対象サンプル分析データは、分析装置２０を経ないで得られたデータでも良く、例えば、アンケートの集計を人手によって行ったデータ等であってもよい。
【００３６】
分析装置２０としては、複数の要素が含まれる対象サンプルについて分析して、対象サンプル分析データが得られる装置であれば特に制限はないが、科学分析を行うことができる科学分析装置であることが好ましい。
【００３７】
科学分析としては、例えば、核磁気共鳴分光分析（ＮＭＲ）、赤外分光分析（ＩＲ）、ラマン分光分析、紫外可視分光分析、原子吸光分光分析、電子スピン共鳴分光分析（ＥＳＲ）、蛍光Ｘ線分光分析（ＸＲＦ）、Ｘ線光電子分光分析（ＸＰＳ）等の分光分析；二次イオン質量分析（ＳＩＭＳ）、マトリクス支援レーザ脱離イオン化法（ＭＡＬＤＩ）等の質量分析（ＭＳ）；Ｘ線回折分析；高速液体クロマトグラフ（ＨＰＬＣ）、ガスクロマトグラフ（ＧＣ）、ゲルろ過クロマトグラフ（ＧＰＣ）等の分離分析；示差走査熱量分析（ＤＳＣ）、熱重量・示差熱分析（ＴＧ−ＤＴＡ）、熱重量・質量分析（ＴＧ−ＭＳ）等の熱分析；等が挙げられる。また、これらの各分析方法を組み合わせた分析であってもよい。科学分析装置は、これらの各分析方法を行う装置を組み合わせた装置であってもよい。
【００３８】
本実施形態においては、科学分析は、複数の成分を含むサンプルについて測定したときに複雑なスペクトル、クロマトグラム等が得られることが多い分析方法であることが好ましい。中でも二次イオン質量分析（ＳＩＭＳ）、Ｘ線光電子分光分析（ＸＰＳ）であることがより好ましく、タンパク質や高分子材料を含む多種の要素を含むサンプルについて分析したときにより複雑なスペクトルが得られる飛行時間型二次イオン質量分析であることがさらに好ましい。
【００３９】
本発明のデータ解析方法の一実施形態は、図３に示すフローチャートの各工程を実行することにより実現される。データ解析方法の各工程はコンピュータで処理可能なデータ解析プログラムに変換されて記憶部１２０に格納および保持される。制御部１００は、記憶部１２０に保持されているデータ解析プログラムを読み出し、各工程を順次実行する。本実施形態において各工程は必須要件ではなく適宜組み合わせて実行することができる。
【００４０】
まず、ステップＳ１０では、分析装置２０において、複数の要素を含む対象サンプルについて所定の分析が行われる。分析装置２０は、データインターフェース等を用いてネットワーク等を介して、分析された対象サンプル分析データをデータ解析装置１０へ送信する。データ解析装置１０では、データインターフェース１８０を用いて対象サンプル分析データを取得し、記憶部１２０に格納する。この分析は、１つの対象サンプルに対して複数回行われることが好ましい。より好ましくは３回以上行われる。
【００４１】
ステップＳ１２では、対象サンプルに含まれる複数の要素のうち少なくとも１つの要素が除かれた参照サンプル、について分析装置２０によって対象サンプルと同様の分析が行われる。参照サンプルの数は対象サンプルに含まれる分析対象となる複数の要素の数に対して、同数以上であることが好ましい。参照サンプルについての分析条件は、ステップＳ１０で行われた対象サンプルの分析時と同じ条件であることが好ましい。分析装置２０は、データインターフェース等を用いてネットワーク等を介して測定された参照サンプル分析データをデータ解析装置１０へ送信する。データ解析装置１０では、データインターフェース１８０を用いて参照サンプル分析データを取得し、記憶部１２０に格納する。この分析は、１つの対象サンプルに対して複数回行われることが好ましい。より好ましくは３回以上行われる。
【００４２】
ここで、分析装置２０により得られる対象サンプル分析データおよび参照サンプル分析データには、分析装置２０にて行われる測定方法に応じたスペクトルデータまたはクロマトグラムが含まれる。
【００４３】
ステップＳ１４では、対象サンプル分析データおよび参照サンプル分析データに含まれるスペクトルデータまたはクロマトグラムについて、ある着目ピークの強度を、その着目ピークに対してあらかじめ設定された閾値Ｖに基づいて閾値Ｖ以上の強度を有するピークと、閾値Ｖ未満の強度を有するピークとに分類する。そして、分類前後の情報エントロピーと、分類前後の情報エントロピーの変化量である相互情報量と、を計算する。なお、ピーク強度とは、一般的にはある分析によって得られるデータ中のピークの強さまたはピークの高さをいうが、本実施形態ではピークの面積強度も含む。また、ピークの頻度も含む。
【００４４】
ここで、情報エントロピーとは統計力学のエントロピーと同様、状態の曖昧さを表す指標である。ある状態において、起こりうる事象全ての確率から、その状態を客観的に表す指標で、Ｓ＝−Σｐｉ（ｌｏｇ2ｐｉ）で表される（Ｓ：情報エントロピー、ｐｉ：ある事象ｉの生じる確率）。また、相互情報量（相互エントロピー）は、２つの事象系Ａ，Ｂがあるときに事象系Ａの情報エントロピーＳ（Ａ）から、事象系Ｂについての情報を得た後の事象系Ａについての情報エントロピーＳ（Ａ／Ｂ）、を引いたもので、Ｉ（Ａ；Ｂ）＝Ｓ（Ａ）−Ｓ（Ａ／Ｂ）で表される（Ｉ：相互情報量）。最初の曖昧さから、あることを調べた後の曖昧さを差し引いたもので、あることによって知りたいことが確定されたかどうかを示す指標である。
【００４５】
まず、事前エントロピー（a priori entropy）を算出する。制御部１００は、ステップＳ１０およびＳ１２において記憶部１２０に保持された対象サンプル分析データおよび参照サンプル分析データより、分析装置２０により分析されたデータ数をＮ、対象サンプルについて分析装置２０により分析されたデータ数をｎ（ａ１）、参照サンプルについて分析装置２０により分析されたデータ数ｎ（ａ２）として、事前エントロピーＳ（Ａ）を式（１）に基づき算出する（ｉ＝１，２）。
【００４６】
Ｓ（Ａ）＝−Σ[ｐ（ａｉ）ｌｏｇ2ｐ（ａｉ）]  ・・・（１）
【００４７】
ここで、確立ｐ（ａｉ）は、式（２）で表される。
【００４８】
ｐ（ａｉ）＝ｎ（ａｉ）／Ｎ  ・・・（２）
【００４９】
次に、事後エントロピー（a posteriori entropy）を算出する。制御部１００は、まず、ある着目ピークの強度に対して閾値Ｖ１を設定する。そして、分析された一連のデータ内で、閾値Ｖ１以上の強度を有するピークと、閾値Ｖ１未満の強度を有するピークとに分類する。対象サンプルについて分析されたデータ数ｎ（ａ１）中、閾値Ｖ１以上のデータ数をｎ（ａ１，ｂ１）、閾値Ｖ１未満のデータ数をｎ（ａ１，ｂ２）と、参照サンプルについて分析されたデータ数ｎ（ａ２）中、閾値Ｖ１以上のデータ数をｎ（ａ２，ｂ１）、閾値Ｖ１未満のデータ数をｎ（ａ２，ｂ２）として、事後エントロピーＳ（Ａ／Ｂ）を式（３）に基づいて算出する（ｊ＝１，２）。
【００５０】
Ｓ（Ａ／Ｂ）＝−Σ[ｎ（ａｉ）／Ｎ]・Σ[ｐ（ａｉ，ｂｊ）ｌｏｇ2ｐ（ａｉ，ｂｊ）]  ・・・（３）
【００５１】
ここで、確立ｐ（ａｉ，ｂｊ）は、式（４）で表される。
【００５２】
ｐ（ａｉ，ｂｊ）＝ｎ（ａｉ，ｂｊ）／Ｎ  ・・・（４）
【００５３】
そして、制御部１００は、式（５）で表される相互情報量Ｉ（Ａ；Ｂ）を算出する。
【００５４】
Ｉ（Ａ；Ｂ）＝Ｓ（Ａ）−Ｓ（Ａ／Ｂ）  ・・・（５）
【００５５】
例えば、図１の（ａ）のように、サンプル１（ここでは対象サンプル）について分析されたデータ５点中のある着目ピークの各強度と、サンプル２（ここでは参照サンプル）について分析されたデータ５点中のサンプル１と同じ着目ピークの各強度が、設定した閾値Ｖでは全く区別できない場合は相互情報量Ｉ（Ａ；Ｂ）は最小値０となる。図１の（ｂ）のように閾値Ｖでサンプル１とサンプル２の各ピークが完全に区別できる場合は相互情報量Ｉ（Ａ；Ｂ）は最大値１となる。
【００５６】
式（５）で算出された相互情報量Ｉ（Ａ；Ｂ）があらかじめ定めた基準相互情報量Ｉ0以上になった場合は、そこで相互情報量の計算を終了する。Ｉ0以上にならない場合は閾値Ｖ１は少し値を下げて閾値Ｖ２として再設定され、相互情報量Ｉ（Ａ；Ｂ）が計算される。つまり、相互情報量がＩ0以上になるまでステップＳ１４が繰り返される。ただし、閾値Ｖがあらかじめ定めた値Ｖ0以下となった場合は計算を終了してもよい。この場合、そのピークについては特定ピークとして選出されない。Ｉ0の設定としては、例えば、Ｓ（Ａ）、０．９×Ｓ（Ａ）等とすることができる。
【００５７】
本実施形態において、ステップＳ１４におけるピーク強度の比較の際に、各試料間でピーク強度が区別できるかどうかを比較するのではなく、バックグラウンドを考慮した閾値、つまり、参照サンプル分析データにおける着目ピーク強度の強度値として、一連のデータ内の着目ピーク強度の平均値に基づいて決定した平均値以上の値が用いられる。例えば、着目ピーク強度の平均値の１倍〜２０倍、好ましくは１倍〜１０倍を最初の設定閾値Ｖ１として相互情報量が計算されることが好ましい。Ｉ0以上にならない場合は、Ｉ0以上になるまで、例えば、閾値をＶ１から着目ピーク強度の平均値の０．１倍〜０．５倍刻みで下げていくことが好ましい。
【００５８】
さらには、最大の相互情報量を与える場合を閾値とする場合と、バックグラウンドを考慮した閾値（参照サンプルにおけるピーク強度の平均値以上の値）を用いる場合の、両方について相互情報量を計算することが好ましい。この場合は、バックグラウンドを考慮した閾値による相互情報量の計算結果が優先されることが好ましい。バックグラウンドを考慮した場合に相互情報量が十分に大きいイオンピークが得られない場合は、従来の相互情報量を最大にする閾値による相互情報量の値を用いる。
【００５９】
ステップＳ１４の処理は、対象サンプルについて分析されたデータ中の各ピーク、および参照サンプルについて分析されたデータ中の各ピークの全てに対して行われてもよいし、各ピークの中からあらかじめ選定されたピークに対して行われてもよい。
【００６０】
ステップＳ１６では、制御部１００は、ステップＳ１４で求められた相互情報量とその相互情報量が算出されたときの閾値に基づいて、特定ピークを選出する。選出は、対象サンプルおよび参照サンプルそれぞれについて、相互情報量が大きいものから順番に、または閾値が大きいものから順番に、または相互情報量が大きくかつ閾値が高いものから順番に任意の数のピークが選出されることが好ましい。また、選出されたピークがこのような順番で表示部１４０を用いて表示されることが好ましい。選出される特定ピークの数は、相互情報量が１に近く、かつピーク強度が十分に高い場合は、各試料について１つで十分であるが、ピーク強度が低い場合は、２つ以上の特定ピークが選出されることが好ましい。選出される特定ピークの数は、例えば、後述する飛行時間型二次イオン質量分析（ＴＯＦ−ＳＩＭＳ）によるイメージングの場合は、鮮明な画像が得られる程度にピーク強度が十分高い場合は、各試料について１つで十分であるが、バックグラウンドと区別できない不鮮明な画像しか得られないくらい強度が低い場合には、２つ以上の特定ピークが選出されることが好ましい。
【００６１】
以上のように、複数の要素が含まれる対象サンプルについて分析して得られる分析データに含まれる複数のピークから特定の要素に起因するピークを選出することが出来る。本実施形態は、対象サンプルに２種類の要素が含まれる場合の例であるが、３種類以上の要素が含まれる場合は、図４に示すようにして特定要素に起因するピークが選出されてもよい。例えば、４種類の要素が含まれる場合、段階1では物質４とその他の２種類のうちどちらかとして分類される。段階２では物質１とその他、段階３では物質２と物質３と分類されていき、物質１〜４のそれぞれについて特定ピークが選出される。
【００６２】
また、選出されたある特定要素のピークに基づいて、その特定要素の定性、定量、分布イメージング等が行われることが好ましい。また、複数の特定ピークが選出された場合には、複数の特定ピークに基づいて、その特定要素の定性、定量、分布イメージング等が行われることが好ましい。この場合、選出された複数の特定ピーク全てに基づいて定性、定量、分布イメージング等が行われてもよいし、選出された複数の特定ピークから選択された任意の数のピークに基づいて定性、定量、分布イメージング等が行われてもよい。
【００６３】
定性結果、定量結果、分布イメージング結果等は表示部１４０を用いて表示されることが好ましい。選出された複数の特定ピークからどのピークを選択するかに応じて、表示部１４０を用いて表示される定性結果、定量結果、分布イメージング結果等が変化することが好ましい。
【００６４】
本実施形態のデータ解析方法は、データベースにない複雑な化学種に由来する特徴的にピークの速やかな検出のために、情報エントロピーを利用する参照サンプルとの比較による相互情報量を用いる。質量スペクトル、ＸＰＳスペクトル等のパターンの予測が困難な場合に特に有効である。また、ピーク数にかかわらず、統計科学上必要最低限のデータ数で各フラグメントイオンの重要性を一括して評価することができる。
【実施例】
【００６５】
以下、実施例および比較例を挙げ、本発明をより具体的に詳細に説明するが、本発明は、以下の実施例に限定されるものではない。
【００６６】
以下の実施例は、飛行時間型二次イオン質量分析（ＴＯＦ−ＳＩＭＳ）により、タンパク質および高分子材料を含む対象サンプルについて得られる、複雑なフラグメントイオンから構成される質量スペクトルから、特定の物質に起因するピークを本発明の一実施形態のデータ解析方法に基づいて選出し、そのピークに基づいて特定物質の試料上での分布を得たものである。
【００６７】
（実施例）
ポリスルフォンを主成分とする中空糸型高分子透析膜の内外表面および細孔内に吸着したタンパク質ウシ血清アルブミン（ＢＳＡ）の分布を調べた結果を示す。
【００６８】
ポリスルフォンを主成分とする中空糸型高分子透析膜ＡＰＳ−Ｅ（旭メディカル製）に０．１Ｍりん酸緩衝生理食塩水（ＰＢＳ、ｐＨ＝７．４）中にウシ血清アルブミン（ＢＳＡ；シグマケミカル製）を含む溶液（３．７５ｇ／ｄＬ）を１．２ｍＬ／ｈｒの流量で７時間透析した。その後同じ速度で５５分間、ＰＢＳを流した後、さらに蒸留水で洗浄した。洗浄後、高分子膜はデシケータ中で乾燥させた。
【００６９】
１次イオン源として１２ｋｅＶのＧａ+イオン源を用い、飛行時間型二次イオン質量分析装置ＴＦＳ−２１００（Physical electrons製）により作成した対象サンプルについて質量スペクトルを得た。参照サンプルとして何も作用させていない洗浄済みのＡＰＳ−Ｅ高分子膜を用い、同様に測定した。
【００７０】
膜構成物質に起因するフラグメントイオンが、ＢＳＡに起因するフラグメントイオンと類似しているために、単純なスペクトル比較では、特異的なイオンピークを特定することができない。 そこで、何も作用させていない洗浄済みの膜（サンプルＡ）と、ＢＳＡ水溶液を透析させた膜（サンプルＢ）の飛行時間型二次イオン質量分析法による質量スペクトルを本発明の一実施形態の方法に従って解析した。
【００７１】
質量スペクトルの測定範囲の内、４０から２１０ａｍｕまでを有効なフラグメントイオンピークとし、各ピークの強度（総イオン強度で規格化）をサンプルＡとサンプルＢとで比較した。サンプルＡについて調べる際には、サンプルＢにおけるピーク強度の平均値を最低基準とし、サンプルＡにおけるピーク強度と比較し、相互情報量を算出した。４０から２１０ａｍｕまでの有効なフラグメントイオンピーク全てに対して、それぞれサンプルＡについての場合とサンプルＢについての場合について行った。
【００７２】
相互情報量の結果からサンプルＡすなわちこの膜要素に由来するフラグメントイオン、および、サンプルＢすなわちＢＳＡに由来するフラグメントイオンをそれぞれ選出される。選出されたフラグメントイオン（具体的にはＢＳＡ：ｍ／ｚ＝４５，６０，７２，８８ａｍｕ、ＡＰＳ−Ｅ：ｍ／ｚ＝５０，８２，８６，１１２ａｍｕ）に基づいて、膜、およびＢＳＡの分布図を二次イオン像として得た（イメージング）。
【００７３】
実施例で求めたＢＳＡのフラグメントイオンピークに基づく中空糸型高分子膜に吸着したＢＳＡの分布イメージを図５に示す。また、同様に求めた、ＢＳＡを吸着させていない未処理の高分子膜のイメージ図を図６に示す。図５、図６において白い（明るい）部分がＢＳＡが多く存在している部分と考えられる。図５では高分子膜の内外表面にＢＳＡが多く存在するが、断面にはほとんど存在しないことがわかる。図６では白い部分はほとんど見られず、未処理の高分子膜にはＢＳＡは存在しなく正しい分布が得られていることがわかる。
【００７４】
（比較例）
従来のように、最大の相互情報量を与える場合を閾値として計算を行った他は、実施例と同様にしてＢＳＡに由来するフラグメントイオンを選出した（具体的にはｍ／ｚ＝４５，４６，５８，５９，６０，７２，８８ａｍｕ）。
【００７５】
比較例で求めたＢＳＡのフラグメントイオンピークに基づく中空糸型高分子膜に吸着したＢＳＡの分布イメージを図７に示す。また、同様に求めた、ＢＳＡを吸着させていない未処理の高分子膜のイメージ図を図８に示す。図７では高分子膜の内外表面が白くなっているが、断面もわずかに白くなっていることがわかる。図８でも内外表面に白い部分が見られ、実施例に比較して正しい分布が得られていないことがわかる。
【００７６】
ＴＯＦ−ＳＩＭＳは材料表面の化学種の同定、定量および分布のイメージングが可能な手法であるが、タンパク質のような巨大分子の場合はフラグメントイオンからの解析が必要となる。タンパク質は同じ２０種のアミノ酸より構成されるため、異なるタンパク質でもフラグメントイオンが類似するため特定タンパク質に由来するフラグメントイオンの選出が困難であった。本実施例では、情報エントロピーに基づくデータ解析により、簡潔にタンパク質や高分子膜それぞれに起因するフラグメントイオンを選出し、膜へのタンパク質吸着をイメージングすることができた。
【００７７】
本実施例によれば、特に、互いに類似した構造をもつ巨大分子からなる物質を含む試料の二次イオン質量スペクトルにおいて、それぞれの物質にのみ由来すると確定できる二次イオンが、単純な参照サンプルとの比較や化学構造からの推測では決定困難な場合であっても、迅速に選出できる。特に、複数のタンパク質を含む試料においては、高分子のイオン化効率が高いクラスターイオンを一次イオン源として用いた場合でも、各タンパク質の識別には複雑な解析と膨大なデータ数を必要としていたが、本実施例によって各タンパク質に起因するフラグメントイオンの決定の一層の効率化が図られる。
【産業上の利用可能性】
【００７８】
本発明によれば、相互情報量の計算においてバックグラウンドを考慮した閾値を用いることにより、統計科学上十分である必要最低限のデータ数で、かつ、より単純な過程で、複数の要素が含まれるサンプルについて測定して得られる対象サンプル分析データに含まれる複数のピークから、特定の要素に起因するピークをより正確に選出することが出来る。自然科学及び社会科学の幅広い分野において、複雑なデータ解析を容易かつ迅速に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】（ａ）相互情報量＝０の場合の、サンプルＡ，Ｂについての一連のデータにおける着目ピーク強度と閾値との関係を示す図である。（ｂ）相互情報量＝１の場合の、サンプルＡ，Ｂについての一連のデータにおける着目ピーク強度と閾値との関係を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態におけるデータ解析装置を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態におけるデータ解析方法を示すチャート図である。
【図４】本発明の一実施形態における３種類以上の要素を含む場合の特定ピークの選出方法を示す図である。
【図５】本発明の実施例における高分子膜表面に吸着したタンパク質の分布イメージを示す図である。
【図６】本発明の実施例における参照サンプルである未処理の高分子膜表面のタンパク質の分布イメージを示す図である。
【図７】本発明の比較例における高分子膜表面に吸着したタンパク質の分布イメージを示す図である。
【図８】本発明の比較例における参照サンプルである未処理の高分子膜表面のタンパク質の分布イメージを示す図である。
【符号の説明】
【００８０】
１０  データ解析装置、２０  分析装置、１００  制御部、１２０  記憶部、１４０  表示部、１６０  入力部、１８０  データインターフェース。
【図１】
2005214799.tif 000003
【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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