(57)【要約】【課題】３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルにおいて、シグナルの帰属を必要とすることなく、簡単かつ短時間にノイズを除去することが可能なノイズフィルター装置、ノイズフィルター方法、およびノイズフィルタープログラムを提供する。【解決手段】実測した３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルにおいて、予め定められた個数以上のピークがｙ軸方向に対してほぼ一直線上に並んで観測されるピーク群Ｇ（ｍ）（ｍは自然数）を検出し、各ピーク群Ｇ（ｍ）の基準ｘ−ｚ平面座標をマスクピークの座標ｍとして記録したマスクファイルを作成する。そして、実測した各ピークの基準ｘ−ｚ平面座標とマスクピークの座標ｍとを比較し、対応するマスクピークが存在しないピークをノイズと判定し、３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルから除去する。【選択図】        図１
2005098753.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
直接観測している1Ｈ核の化学シフト値ＣHに対応するｘ軸、時間展開して得られる1Ｈ核以外の異種核の化学シフト値ＣXに対応するｚ軸、および、その他のパラメータに対応するｙ軸の３軸からなる３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルからノイズを除去するノイズフィルター装置であって、
前記３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルにおいて、予め定められた個数以上のピークが前記ｙ軸の軸方向にほぼ直線上に並んで観測されるピーク群Ｇ（ｍ）（ｍは自然数）のｘ−ｚ平面基準座標（ＰH（ｍ）、ＰX（ｍ））をマスクピークｍの座標と定義し、このマスクピークｍの座標を予め記録したマスクファイルを有し、
前記３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルにおける各ピークｎ（ｎは自然数）についてピークｎごとにそのピークｎのｘ−ｚ平面基準座標（ＣH（ｎ）、ＣX（ｎ））を対応させたピークテーブルを記憶する記憶手段と、
前記ピークテーブルの各ピークｎについて、当該ピークｎのｘ−ｚ平面基準座標（ＣH（ｎ）、ＣX（ｎ））と前記マスクファイルの各マスクピークｍの座標（ＰH（ｍ）、ＰX（ｍ））との座標差（ＣH（ｎ）−ＰH（ｍ）、ＣX（ｎ）−ＰX（ｍ））を算出し、当該座標差が所定の範囲内に入るマスクピークをこのピークｎの対応マスクピークとして検索する対応マスクピーク検索手段と、
前記対応マスクピーク検索手段において、対応マスクピークが検索できなかったピークをノイズと判別し、ノイズと判別されたピークの情報を前記記憶手段に記憶された前記ピークテーブルから除去する第１のノイズ除去手段と
を備えることを特徴とするノイズフィルター装置。
【請求項２】
前記ピークテーブルを作成するピークテーブル作成手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載のノイズフィルター装置。
【請求項３】
前記マスクファイルを作成するマスクファイル作成手段を備えたことを特徴とする請求項１または２に記載のノイズフィルター装置。
【請求項４】
前記所定の範囲は、各ピークｎの半値幅に対応して設定されることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載のノイズフィルター装置。
【請求項５】
前記ｚ軸は、15Ｎ核または13Ｃ核の化学シフト値に対応する軸であることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載のノイズフィルター装置。
【請求項６】
前記３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルは、３次元ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルであり、前記ｙ軸は時間展開して得られる1Ｈ核の化学シフト値ＣHCに対応することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載のノイズフィルター装置。
【請求項７】
前記ピークテーブルからピーク強度の強い順に所定の個数だけピークを上位ピークとして抽出し、抽出した上位ピークごとに、当該上位ピークを中心として、前記ｘ軸、ｙ軸およびｚ軸の３軸のうちいずれかの軸方向に対してほぼ対称的な座標に存在し、かつ、ほぼ同じピーク強度を有する一対のピークのピーク対を検出するピーク対検出手段と、
前記ピーク対を構成するピークをノイズと判別し、ノイズと判別したピークの情報を前記記憶手段に記憶された前記ピークテーブルから除去する第２のノイズ除去手段と
を備えたことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載のノイズフィルター装置。
【請求項８】
前記ピークテーブルからほぼ同じ値のｘ座標およびｙ座標を有するピークを対角ピークとして抽出し、抽出した対角ピークごとに、当該対角ピークから、前記ｘ軸、ｙ軸およびｚ軸の３軸のうちいずれかの軸方向に対して同じ符号を持つピークが連続するピーク群を連続ピーク群として検出する連続ピーク群検出手段と、
前記連続ピーク群に含まれる対角ピーク以外のピークをノイズと判別し、ノイズと判別したピークの情報を前記記憶手段に記憶された前記ピークテーブルから除去する第３のノイズ除去手段と
を備えることを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載のノイズフィルター装置。
【請求項９】
前記ピークテーブルから、ほぼ同じ値のｘ座標およびｙ座標を有するピークを対角ピークとして抽出し、抽出した対角ピークごとに当該対角ピークから前記ｙ軸の軸方向に所定の個数以上のピークがほぼ直線状に並ぶ対角ピーク以外のピーク群を非対角ピーク群として検出する非対角ピーク群検出手段と、
検出された非対角ピーク群ごとに、当該非対角ピーク群が正負のどちらのピークを多く含むかを判別し、多く含まれるピークの符号を当該非対角ピーク群の符号として決定する符号決定手段と、
前記符号決定手段によって当該非対角ピーク群について決定された符合と、当該非対角ピーク群に含まれる各ピークの符号とを比較し、当該非対角ピーク群について決定された符合と異なる符合を有するピークをノイズとして前記ピークテーブルから除去する第４のノイズ除去手段と
を備えたことを特徴とする請求項５〜８のいずれか一項に記載のノイズフィルター装置。
【請求項１０】
さらに、軽水由来のノイズに該当するピークを前記ピークテーブルから除去する第５のノイズ除去手段を備えたことを特徴とする請求項１〜９のいずれか一項に記載のノイズフィルター装置。
【請求項１１】
直接観測している1Ｈ核の化学シフト値ＣHに対応するｘ軸、時間展開して得られる1Ｈ核以外の異種核の化学シフト値ＣXに対応するｚ軸、および、その他のパラメータに対応するｙ軸の３軸からなる３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルからノイズを除去するノイズフィルター方法であって、
実測した前記３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルから、所定のピーク強度以上のピークをピークｎ（ｎは自然数）として抽出し、抽出したピークごとにそのピークｎのｘ−ｚ平面基準座標（ＣH（ｎ）、ＣX（ｎ））を対応させてピークテーブルを作成するピークテーブル作成ステップと、
前記ピークテーブルを記憶する記憶ステップと、
前記３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルにおいて、予め定められた個数以上のピークが前記ｙ軸の軸方向にほぼ直線上に並んで観測されるピーク群Ｇ（ｍ）（ｍは自然数）について、各ピーク群Ｇ（ｍ）のｘ−ｚ平面基準座標（ＰH（ｍ）、ＰX（ｍ））を決定し、決定された各ｘ−ｚ平面基準座標（ＰH（ｍ）、ＰX（ｍ））をマスクピークｍの座標として記録したマスクファイルを作成するマスクファイル作成ステップと、
前記ピークテーブルの各ピークｎについて、当該ピークｎのｘ−ｚ平面基準座標（ＣH（ｎ）、ＣX（ｎ））と前記各マスクピークｍの座標（ＰH（ｍ）、ＰX（ｍ））との座標差（ＣH（ｎ）−ＰH（ｍ）、ＣX（ｎ）−ＰX（ｍ））を算出し、前記マスクファイルのなかから当該座標差が予め定められた範囲内に入るマスクピークをこのピークｎの対応マスクピークとして検索する対応マスクピーク検索ステップと、
前記対応マスクピーク検索ステップにおいて、対応マスクピークが検索できなかったピークをノイズと判別し、ノイズと判別されたピークの情報を前記記憶ステップにおいて記憶された前記ピークテーブルから除去する第１のノイズ除去ステップと
を備えることを特徴とするノイズフィルター方法。
【請求項１２】
直接観測している1Ｈ核の化学シフト値ＣHに対応するｘ軸、時間展開して得られる1Ｈ核以外の異種核の化学シフト値ＣXに対応するｚ軸、および、その他のパラメータに対応するｙ軸の３軸からなる３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルからノイズを除去するノイズフィルター方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
実測した前記３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルから、所定のピーク強度以上のピークをピークｎ（ｎは自然数）として抽出し、抽出したピークごとにそのピークｎのｘ−ｚ平面基準座標（ＣH（ｎ）、ＣX（ｎ））を対応させてピークテーブルを作成するピークテーブル作成ステップと、
前記ピークテーブルを記憶する記憶ステップと、
前記３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルにおいて、予め定められた個数以上のピークが前記ｙ軸の軸方向にほぼ直線上に並んで観測されるピーク群Ｇ（ｍ）（ｍは自然数）について、各ピーク群Ｇ（ｍ）のｘ−ｚ平面基準座標（ＰH（ｍ）、ＰX（ｍ））を決定し、決定された各ｘ−ｚ平面基準座標（ＰH（ｍ）、ＰX（ｍ））をマスクピークｍの座標として記録したマスクファイルを作成するマスクファイル作成ステップと、
前記ピークテーブルの各ピークｎについて、当該ピークｎのｘ−ｚ平面基準座標（ＣH（ｎ）、ＣX（ｎ））と前記各マスクピークｍの座標（ＰH（ｍ）、ＰX（ｍ））との座標差（ＣH（ｎ）−ＰH（ｍ）、ＣX（ｎ）−ＰX（ｍ））を算出し、前記マスクファイルのなかから当該座標差が予め定められた範囲内に入るマスクピークをこのピークｎの対応マスクピークとして検索する対応マスクピーク検索ステップと、
前記対応マスクピーク検索ステップにおいて、対応マスクピークが検索できなかったピークをノイズと判別し、ノイズと判別されたピークの情報を前記記憶ステップにおいて記憶された前記ピークテーブルから除去する第１のノイズ除去ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするノイズフィルタープログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルにおけるノイズフィルター装置、ノイズフィルター方法、およびノイズフィルタープログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ここ数年間におけるゲノム情報科学の急速な発展によって、タンパク質のＮＭＲ立体構造解析は迅速さと正確さの両方を強く求められるようになってきている。
【０００３】
核磁気共鳴法（ＮＭＲ）において５Å以内に存在するプロトン核間に観測される核オーバーハウザー効果（ＮＯＥ）はタンパク質の立体構造解析法に不可欠な構造情報である。アミノ酸配列上中位あるいは遠位にあるプロトン核間に生じるＮＯＥはそれぞれミドルレンジＮＯＥあるいはロングレンジＮＯＥと呼ばれ、それらＮＯＥによって得られるプロトン核間の距離情報は立体構造の計算に距離制限として用いられ、その数が計算構造の精度や信頼性に強く影響する。現在ではＮＭＲ測定法の進歩により、観測可能であるＮＯＥの数は以前より格段に増加しており、ＮＯＥからの高次構造計算方法などが提唱されている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００４】
【非特許文献１】Guntert, P. et al, J. Mol. Biol., 273, 283-298(1997)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
このような状況下で近年ではプログラムＣＡＮＤＩＤなどのＮＯＥの完全自動帰属法が発表され、ＮＭＲによる立体構造計算は迅速に行うことができる見通しができ始めている。実際のＮＯＥ自動帰属法においては、ユーザーが観測可能な全シグナルを帰属することによって作成した化学シフトテーブルと、1Ｈ−13Ｃ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルや11Ｈ−15Ｎ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルよりユーザーが手動であるいは半自動的に検出したピークの化学シフトテーブル（ＮＯＥテーブル）とを入力することでＮＯＥの自動帰属法は達成される。したがって、ＮＯＥテーブルがいかに正確に作成されているかが精度の高い立体構造計算の重要なポイントとなる。
【０００６】
しかしながら、実際に測定して得られる1Ｈ−13Ｃ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹ、11Ｈ−15Ｎ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルに発生するノイズの除去作業は、依然として解析者の手を煩わせるものであり、サンプルの質、スペクトルの質によってはノイズを除去するだけで大変な労力と時間を浪費しており、例えば、残基数１００〜１５０程度のタンパク質の立体構造を解析しようと場合、通常ではノイズ除去作業に２〜３日を要していた。
【０００７】
従来技術ではある程度の精度を持った立体構造を計算した後、手動で検出したＮＯＥピークリストに立体構造から予想されるＮＯＥを逆算することでピークの重なりで検出できなかったＮＯＥを追加していく方法は既に示されている。しかし、シグナルの帰属前にノイズの除去を行う方法は全く確立されていないのが実情である。
【０００８】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、タンパク質のＮＭＲ立体構造解析における有力な測定手段のひとつである３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルにおいて、シグナルの帰属を必要とすることなく、簡単かつ短時間にノイズを除去することが可能なノイズフィルター装置、ノイズフィルター方法、およびノイズフィルタープログラム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】
【０００９】
上記目的を達成するため、請求項１にかかる発明は、直接観測している1Ｈ核の化学シフト値ＣHに対応するｘ軸、時間展開して得られる1Ｈ核以外の異種核の化学シフト値ＣXに対応するｚ軸、および、その他のパラメータに対応するｙ軸の３軸からなる３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルからノイズを除去するノイズフィルター装置であって、前記３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルにおいて、予め定められた個数以上のピークが前記ｙ軸の軸方向にほぼ直線上に並んで観測されるピーク群Ｇ（ｍ）（ｍは自然数）のｘ−ｚ平面基準座標（ＰH（ｍ）、ＰX（ｍ））をマスクピークｍの座標と定義し、このマスクピークｍの座標を予め記録したマスクファイルを有し、前記３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルにおける各ピークｎ（ｎは自然数）についてピークｎごとにそのピークｎのｘ−ｚ平面基準座標（ＣH（ｎ）、ＣX（ｎ））を対応させたピークテーブルを記憶する記憶手段と、前記ピークテーブルの各ピークｎについて、当該ピークｎのｘ−ｚ平面基準座標（ＣH（ｎ）、ＣX（ｎ））と前記マスクファイルの各マスクピークｍの座標（ＰH（ｍ）、ＰX（ｍ））との座標差（ＣH（ｎ）−ＰH（ｍ）、ＣX（ｎ）−ＰX（ｍ））を算出し、当該座標差が所定の範囲内に入るマスクピークをこのピークｎの対応マスクピークとして検索する対応マスクピーク検索手段と、前記対応マスクピーク検索手段において、対応マスクピークが検索できなかったピークをノイズと判別し、ノイズと判別されたピークの情報を前記記憶手段に記憶された前記ピークテーブルから除去する第１のノイズ除去手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
また、請求項２にかかる発明は、請求項１に記載のノイズフィルター装置において、前記ピークテーブルを作成するピークテーブル作成手段を備えたことを特徴とする。
【００１１】
また、請求項３にかかる発明は、請求項１または２に記載のノイズフィルター装置において、前記マスクファイルを作成するマスクファイル作成手段を備えたことを特徴とする。
【００１２】
また、請求項４にかかる発明は、請求項１〜３のいずれか一項に記載のノイズフィルター装置において、前記所定の範囲は、各ピークｎの半値幅に対応して設定されることを特徴とする。
【００１３】
また、請求項５にかかる発明は、請求項１〜４のいずれか一項に記載のノイズフィルター装置において、前記ｚ軸は、15Ｎ核または13Ｃ核の化学シフト値に対応する軸であることを特徴とする。
【００１４】
また、請求項６にかかる発明は、請求項１〜５のいずれか一項に記載のノイズフィルター装置において、前記３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルは、３次元ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルであり、前記ｙ軸は時間展開して得られる1Ｈ核の化学シフト値ＣHCに対応することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項７にかかる発明は、請求項１〜６のいずれか一項に記載のノイズフィルター装置において、前記ピークテーブルからピーク強度の強い順に所定の個数だけピークを上位ピークとして抽出し、抽出した上位ピークごとに、当該上位ピークを中心として、前記ｘ軸、ｙ軸およびｚ軸の３軸のうちいずれかの軸方向に対してほぼ対称的な座標に存在し、かつ、ほぼ同じピーク強度を有する一対のピークのピーク対を検出するピーク対検出手段と、前記ピーク対を構成するピークをノイズと判別し、ノイズと判別したピークの情報を前記記憶手段に記憶された前記ピークテーブルから除去する第２のノイズ除去手段とを備えたことを特徴とする。
【００１６】
また、請求項８にかかる発明は、請求項１〜７のいずれか一項に記載のノイズフィルター装置において、前記ピークテーブルからほぼ同じ値のｘ座標およびｙ座標を有するピークを対角ピークとして抽出し、抽出した対角ピークごとに、当該対角ピークから、前記ｘ軸、ｙ軸およびｚ軸の３軸のうちいずれかの軸方向に対して同じ符号を持つピークが連続するピーク群を連続ピーク群として検出する連続ピーク群検出手段と、前記連続ピーク群に含まれる対角ピーク以外のピークをノイズと判別し、ノイズと判別したピークの情報を前記記憶手段に記憶された前記ピークテーブルから除去する第３のノイズ除去手段とを備えることを特徴とする。
【００１７】
また、請求項９にかかる発明は、請求項５〜８のいずれか一項に記載のノイズフィルター装置において、前記ピークテーブルから、ほぼ同じ値のｘ座標およびｙ座標を有するピークを対角ピークとして抽出し、抽出した対角ピークごとに当該対角ピークから前記ｙ軸の軸方向に所定の個数以上のピークがほぼ直線状に並ぶ対角ピーク以外のピーク群を非対角ピーク群として検出する非対角ピーク群検出手段と、検出された非対角ピーク群ごとに、当該非対角ピーク群が正負のどちらのピークを多く含むかを判別し、多く含まれるピークの符号を当該非対角ピーク群の符号として決定する符号決定手段と、前記符号決定手段によって当該非対角ピーク群について決定された符合と、当該非対角ピーク群に含まれる各ピークの符号とを比較し、当該非対角ピーク群について決定された符合と異なる符合を有するピークをノイズとして前記ピークテーブルから除去する第４のノイズ除去手段とを備えたことを特徴とする。
【００１８】
また、請求項１０にかかる発明は、請求項１〜９のいずれか一項に記載のノイズフィルター装置において、軽水由来のノイズに該当するピークを前記ピークテーブルから除去する第５のノイズ除去手段を備えたことを特徴とする。
【００１９】
また、請求項１１にかかる発明は、直接観測している1Ｈ核の化学シフト値ＣHに対応するｘ軸、時間展開して得られる1Ｈ核以外の異種核の化学シフト値ＣXに対応するｚ軸、および、その他のパラメータに対応するｙ軸の３軸からなる３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルからノイズを除去するノイズフィルター方法であって、実測した前記３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルから、所定のピーク強度以上のピークをピークｎ（ｎは自然数）として抽出し、抽出したピークごとにそのピークｎのｘ−ｚ平面基準座標（ＣH（ｎ）、ＣX（ｎ））を対応させてピークテーブルを作成するピークテーブル作成ステップと、前記ピークテーブルを記憶する記憶ステップと、前記３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルにおいて、予め定められた個数以上のピークが前記ｙ軸の軸方向にほぼ直線上に並んで観測されるピーク群Ｇ（ｍ）（ｍは自然数）について、各ピーク群Ｇ（ｍ）のｘ−ｚ平面基準座標（ＰH（ｍ）、ＰX（ｍ））を決定し、決定された各ｘ−ｚ平面基準座標（ＰH（ｍ）、ＰX（ｍ））をマスクピークｍの座標として記録したマスクファイルを作成するマスクファイル作成ステップと、前記ピークテーブルの各ピークｎについて、当該ピークｎのｘ−ｚ平面基準座標（ＣH（ｎ）、ＣX（ｎ））と前記各マスクピークｍの座標（ＰH（ｍ）、ＰX（ｍ））との座標差（ＣH（ｎ）−ＰH（ｍ）、ＣX（ｎ）−ＰX（ｍ））を算出し、前記マスクファイルのなかから当該座標差が予め定められた範囲内に入るマスクピークをこのピークｎの対応マスクピークとして検索する対応マスクピーク検索ステップと、前記対応マスクピーク検索ステップにおいて、対応マスクピークが検索できなかったピークをノイズと判別し、ノイズと判別されたピークの情報を前記記憶ステップにおいて記憶された前記ピークテーブルから除去する第１のノイズ除去ステップとを備えることを特徴とする。
【００２０】
また、請求項１２にかかる発明は、直接観測している1Ｈ核の化学シフト値ＣHに対応するｘ軸、時間展開して得られる1Ｈ核以外の異種核の化学シフト値ＣXに対応するｚ軸、および、その他のパラメータに対応するｙ軸の３軸からなる３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルからノイズを除去するノイズフィルター方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、実測した前記３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルから、所定のピーク強度以上のピークをピークｎ（ｎは自然数）として抽出し、抽出したピークごとにそのピークｎのｘ−ｚ平面基準座標（ＣH（ｎ）、ＣX（ｎ））を対応させてピークテーブルを作成するピークテーブル作成ステップと、前記ピークテーブルを記憶する記憶ステップと、前記３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルにおいて、予め定められた個数以上のピークが前記ｙ軸の軸方向にほぼ直線上に並んで観測されるピーク群Ｇ（ｍ）（ｍは自然数）について、各ピーク群Ｇ（ｍ）のｘ−ｚ平面基準座標（ＰH（ｍ）、ＰX（ｍ））を決定し、決定された各ｘ−ｚ平面基準座標（ＰH（ｍ）、ＰX（ｍ））をマスクピークｍの座標として記録したマスクファイルを作成するマスクファイル作成ステップと、前記ピークテーブルの各ピークｎについて、当該ピークｎのｘ−ｚ平面基準座標（ＣH（ｎ）、ＣX（ｎ））と前記各マスクピークｍの座標（ＰH（ｍ）、ＰX（ｍ））との座標差（ＣH（ｎ）−ＰH（ｍ）、ＣX（ｎ）−ＰX（ｍ））を算出し、前記マスクファイルのなかから当該座標差が予め定められた範囲内に入るマスクピークをこのピークｎの対応マスクピークとして検索する対応マスクピーク検索ステップと、前記対応マスクピーク検索ステップにおいて、対応マスクピークが検索できなかったピークをノイズと判別し、ノイズと判別されたピークの情報を前記記憶ステップにおいて記憶された前記ピークテーブルから除去する第１のノイズ除去ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本発明（請求項１）にかかるノイズフィルター装置は、ｙ軸方向に対してほぼ一直線上に並ぶピーク群Ｇ（ｍ）とは異なる領域に存在するオフシグナルノイズと呼ばれる偽シグナルを検出し除去するものであり、シグナルの帰属前にオフシグナルノイズを効率的かつ正確に除去できるという効果を奏する。
【００２２】
また、本発明（請求項２）にかかるノイズフィルター装置は、実測したスペクトルデータから自動的にピークテーブルを作成するピークテーブル作成手段を備えるため、ユーザが手動でピークを探し出しピークテーブルを作成する時間および手間を省くことができ、より効率的にノイズを除去することができる。
【００２３】
また、本発明（請求項３）にかかるノイズフィルター装置は、実測したスペクトルデータから自動的にマスクファイル作成手段を備えるため、ユーザが手動でピーク群を探し出しマスクファイルを作成する時間および手間を省くことができ、より効率的にノイズを除去することができる。
【００２４】
また、本発明（請求項４）にかかるノイズフィルター装置は、各ピークｎの半値幅に対応した範囲を定め、この範囲内に入るマスクピークを対応マスクピークとして検索するため、より正確にノイズを除去することができる。
【００２５】
また、本発明（請求項５）にかかるノイズフィルター装置は、1Ｈ−13Ｃ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトル、11Ｈ−15Ｎ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトル、ＨＣＣＨ−ＣＯＳＹスペクトル、および、ＨＣＣＨ−ＴＯＣＳＹスペクトルから選ばれるスペクトルのノイズ除去に適用することができるものであり、タンパク質のＮＭＲ立体構造解析に好適に利用できる。
【００２６】
また、本発明（請求項６）にかかるノイズフィルター装置は、３次元ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルのノイズ除去に適用することができるものであり、タンパク質のＮＭＲ立体構造解析に好適に利用できる。
【００２７】
また、本発明（請求項７）にかかるノイズフィルター装置は、メチルシグナルのように強度の強いシグナルの周辺に一対となって観察されるインコンプリートデカップリングノイズやウイグルノイズを検出し除去するものであり、シグナルの帰属前にインコンプリートデカップリングノイズやウイグルノイズを効率的かつ正確に除去できるという効果を奏する。
【００２８】
また、本発明（請求項８）にかかるノイズフィルター装置は、メチルシグナルのように緩和の遅く強度の強いシグナル由来の対角ピーク近傍に生じるベースラインのゆがみとして生じるテイルノイズを検出し除去するものであり、シグナルの帰属前にテイルノイズを効率的かつ正確に除去できるという効果を奏する。
【００２９】
また、本発明（請求項９）にかかるノイズフィルター装置は、対角ピークからｙ軸方向に向かって所定の個数以上のピークがほぼ直線上に並ぶ非対角ピーク（ＮＯＥピーク）の符号（位相）が理論的には全て同一となるという事実を利用して、符号の異なるピークをノイズとして検出し、効率的かつ正確に除去することができる。
【００３０】
また、本発明（請求項１０）にかかるノイズフィルター装置は、軽水由来のノイズを除去できるという効果を奏する。
【００３１】
また、本発明（請求項１１）にかかるノイズフィルター方法は、ｙ軸方向に対してほぼ一直線上に並ぶピーク群Ｇ（ｍ）とは異なる領域に存在するオフシグナルノイズを効率的かつ正確に除去できるという効果を奏する。
【００３２】
また、本発明（請求項１２）にかかるノイズフィルタープログラムは、当該プログラムをコンピュータに実行させることにより、ｙ軸方向に対してほぼ一直線上に並ぶピーク群Ｇ（ｍ）とは異なる領域に存在するオフシグナルノイズを効率的かつ正確に除去できるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかるノイズフィルター装置、ノイズフィルター方法、およびノイズフィルタープログラムの最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００３４】
（第１の実施の形態）
図１に、第１の実施の形態にかかるノイズフィルター装置のブロック図を示す。第１の実施の形態は、主としてオフシグナルノイズを除去するのに適したノイズフィルター装置である。第１の実施の形態のノイズフィルター装置１は、記憶部１２、対応マスクピーク検索部１３、および第１のノイズ除去部１４を備えている。
【００３５】
ノイズフィルター装置１は、ＮＭＲ２および外部出入力装置３に接続されている。ＮＭＲ２を用いて測定されたスペクトルデータは、ノイズフィルター装置１に送信され、記憶部１２に格納される。
【００３６】
外部出入力装置３は、記憶部１２からスペクトルデータを読み出し、画面上に３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルを表示する。ユーザは、外部出入力装置３の画面上で、実測した３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルを確認しながら、ピークを検出し、各ピークごとにそのピークの３次元基準座標、半値幅、ピーク強度を対応させてピークテーブルを作成する。ユーザが作成したピークテーブルのデータは、外部出入力装置３から入力される。外部出入力装置３から入力されたピークテーブルのデータは、記憶部１２に送信され保存される。
【００３７】
また、ユーザは、実測した３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルにおいてｙ軸の軸方向にほぼ直線上に並んで観測されるピーク群を検出し、各ピーク群Ｇ（ｍ）のｘ−ｚ平面基準座標（ＰH（ｍ）、ＰX（ｍ））をマスクピークｍの座標として記録したマスクファイルを作成する。ユーザが作成したマスクファイルのデータは、外部出入力装置３から入力される。外部出入力装置３から入力されたマスクファイルのデータは、対応マスクピーク検索部１３に送信される。
【００３８】
対応マスクピーク検索部１３は、外部出入力装置３からマスクファイルのデータを受信するとともに、記憶部１２からピークテーブルのデータを読み出す。対応マスクピーク検索部１３は、ピークテーブルとマスクファイルとを比較し、ピークテーブルからノイズに該当するピークを検索し、ノイズに該当するピークをノイズデータとして第１のノイズ除去部１４に送信する。
【００３９】
第１のノイズ除去部１４は、記憶部１２からピークテーブルのデータを読み出し、ノイズに該当するピークの情報をピークテーブルから除去し、ノイズに該当するピークの情報を除去した新たなピークテーブルを記憶部１２に送信する。
【００４０】
記憶部１２は、第１のノイズ除去部１４から受信したノイズ除去後のピークテーブルのデータを保存し、必要に応じて、外部出入力装置３にそのデータを送信する。ユーザは、外部出入力装置３の画面上で、ノイズフィルター装置１によってノイズが除去された後の３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルを確認することができる。
【００４１】
本発明のノイズフィルター装置を用いてノイズを除去する前に、ユーザーは３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルを測定する。本願明細書において、「３次元異種核相関ＮＭＲスペクトル」とは、２次元の異種核相関スペクトルに、他のもうひとつのパラメータを組み合わせることにより、３次元ＮＭＲスペクトルとしたものを意味する。ここで「２次元異種核相関スペクトル」とは、1Ｈと1Ｈ以外の異種核（13Ｃ核、15Ｎ核等）との相関スペクトルを1Ｈ核直接観測で測定したものであり、直接観測している1Ｈ核の化学シフト値ＣHに対応するｘ軸（1Ｈ核直接観測軸）、および、1Ｈ核以外の異種核の化学シフト値ＣXに対応するｚ軸（異種核時間展開軸）の２軸からなる。本発明を適用することができる３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルは、この1Ｈ核直接観測軸および異種核時間展開軸の２軸を含む３次元ＮＭＲスペクトルであれば、３軸目のｙ軸は特に限定されない。
【００４２】
本発明を適用することができる３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルの具体例としては、1Ｈ−13Ｃ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトル（ｘ軸：1Ｈ核直接観測軸、ｙ軸：1Ｈ核時間展開軸、ｚ軸：13Ｃ核時間展開軸）、1Ｈ−15Ｎ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトル（ｘ軸：1Ｈ核直接観測軸、ｙ軸：1Ｈ核時間展開軸、ｚ軸：15Ｎ核時間展開軸）、ＨＣＣＨ−ＣＯＳＹスペクトル（ｘ軸：1Ｈ核直接観測軸、ｙ軸：1Ｈ核時間展開軸、ｚ軸：13Ｃ核時間展開軸）、ＨＣＣＨ−ＴＯＣＳＹスペクトル（ｘ軸：1Ｈ核直接観測軸、ｙ軸：1Ｈ核時間展開軸、ｚ軸：13Ｃ核時間展開軸）等を例示することができる。
【００４３】
以下、本発明について詳細に説明していくが、本発明の他の３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルに適用することをなんら妨げるものではない。
【００４４】
まずユーザは、ＮＭＲ２を用いて構造を特定したいタンパク質について全自動的なピーク検出を行う。例えば、ピーク検出を1Ｈ−15Ｎ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹ測定法によって行う場合、得られる1Ｈ−15Ｎ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルは、1Ｈ−15Ｎ間のＨＳＱＣスペクトル（ｘ軸：1Ｈ核直接観測軸、ｚ軸：15Ｎ核時間展開軸）と、1Ｈ−1Ｈ  ＮＯＥＳＹスペクトル（ｘ軸：1Ｈ核直接観測軸、ｙ軸：1Ｈ核時間展開軸）とを組み合わせた３次元スペクトルとして得られる。
【００４５】
図２に、マウスＳＨ３について実際に測定した３次元1Ｈ−13Ｃ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルを示す。図２の３次元1Ｈ−13Ｃ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルの測定条件は、８００ＭＨｚ、混合時間８０ｍｓ、温度２５℃、サンプル濃度１.０ｍＭ、２０ｍＭリン酸バッファー、１００ｍＭ ＮａＣｌ、９０％Ｈ2Ｏ／１０％Ｄ2Ｏである。図２は３次元1Ｈ−13Ｃ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルの13Ｃ／２３.５ｐｐｍにおける２次元スライスを表示したものであり、横軸は、直接観測している1Ｈ核の化学シフト値ＣHに、縦軸は時間展開して得られる1Ｈ核の化学シフト値ＣHCにそれぞれ対応している。破線はスペクトルの対角部分に相当し、この破線上に現れるピークは対角ピークと呼ばれる。通常検出されるべきＮＯＥはこのように対角ピークより縦軸方向に直線的に分布する非対角ピークとして観測される。図２においては、検出されたピークが２次元スペクトルスライス上にある場合青く、１スライス分上の階層あるいは下の階層に存在するピークは緑色で表してある。このように３次元1Ｈ−13Ｃ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルは、直接観測している1Ｈ核の化学シフト値ＣHに対応するｘ軸、時間展開して得られる1Ｈ核の化学シフト値ＣHCに対応するｙ軸、および、15Ｎ核の化学シフト値ＣNに対応するｚ軸の３軸からなる３次元データとして表すことができる。
【００４６】
1Ｈ−13Ｃ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルにおいて、ｘ−ｙ平面は、1Ｈ−1Ｈ  ＮＯＥＳＹスペクトルを表しており、ｘ−ｚ平面は、1Ｈ−13ＣのＨＳＱＣスペクトルを表している。ｘ−ｙ平面上に観測される対角ピークはタンパク質の1Ｈ化学シフトを表している。一方、空間的に近い（直線距離が近い）1ＨどうしのみにはたらくＮＯＥ効果が非対角ピーク（ＮＯＥピーク）として観測される。ＮＯＥピークがあると、1Ｈどうしが約０．５ｎｍ以内にあることを示す。したがって、1Ｈ原子間のＮＯＥの有無の情報を集積することによって、タンパク質の二次構造、三次構造を決めることができる。
【００４７】
図３に、第１の実施の形態のノイズフィルター装置によって行われるノイズ除去の原理の模式図を示す。図３（Ｉ）は実測した３次元スペクトルの模式図であり、シグナル由来のピークを黒で、オフシグナルノイズに相当するピークを白で示している。
【００４８】
図３（Ｉ）に示すように、３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルにおいては、シグナルに由来するピークは、対象となるサンプル由来の対角ピークを中心としてｙ軸方向に対してほぼ一直線上に並んだピーク群として観測される。これらのピーク群とは異なる領域にオフシグナルノイズと呼ばれる疑シグナルが通常多く見出される。このオフシグナルノイズを効率的に除去するため、まず、実測した３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルにおいて、予め定められた個数以上のピークがｙ軸方向に対してほぼ一直線上に並んで観測されるピーク群Ｇ（ｍ）（ｍは自然数）を検出し、図３（II）に示すように、各ピーク群Ｇ（ｍ）の基準ｘ−ｚ平面座標をマスクピークｍの座標（ＰH（ｍ）、ＰN（ｍ））として記録したマスクファイルを作成する。そして、実測した各ピークの基準ｘ−ｚ平面座標とマスクピークｍの座標（ＰH（ｍ）、ＰN（ｍ））とを比較し、対応するマスクピークが存在しないピークをノイズと判定する。そして、図３（III）に示すように、ノイズと判定されたピークを３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルから除去する。本願明細書においては、当該原理に基づくノイズフィルター方法をマスクフィルター法と記載することにする。
【００４９】
図４に、第１の実施の形態にかかるノイズフィルター装置を用いてノイズを除去するフローチャートを示す。以下、1Ｈ−15Ｎ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルを例にして説明していくが、本発明を他の３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルに適用することをなんら妨げるものではない。また、15Ｎ核について以下説明する閾値は、13Ｃ核等の他の核種にも適用することが可能である。
【００５０】
まずユーザは、ＮＭＲ２を用いて構造を特定したいタンパク質について1Ｈ−15Ｎ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルを測定し、1Ｈ−15Ｎ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルデータを取得する（ステップＳ１０）。ＮＭＲ２で測定した1Ｈ−15Ｎ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルデータは記憶部１２に送信され、保存される。
【００５１】
ユーザは、測定した1Ｈ−15Ｎ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルをもとに、ピークテーブルを作成する（ステップＳ１１）。ピークテーブルを作成するため、ユーザは、外部出入力装置３を通じて記憶部１２からスペクトルデータを読み出し、外部出入力装置３の画面上に３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルを表示させる。ユーザは、外部出入力装置３の画面上で、1Ｈ−15Ｎ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルを確認しながら、ピークを検出し、管理を容易にするため、検出したピークについてピークＩＤとして「ｎ」（ｎは自然数）を付す。そして各ピークごとにそのピークの３次元基準座標、半値幅、ピーク強度を対応させてピークテーブルを作成する。
【００５２】
図５にピークテーブルの一例を示す。ピークテーブルは、各ピークについて、ピークＩＤ、３次元基準座標（ＣH（ｎ）、ＣHC（ｎ）、ＣN（ｎ））、各軸方向の半値幅、およびピーク強度を対応させて作成される。ＣH（ｎ）はｘ座標（直接観測している1Ｈ核の化学シフト値）、ＣHC（ｎ）はｙ座標（時間展開して得られる1Ｈ核の化学シフト値）、ＣN（ｎ）はｚ座標（15Ｎ核の化学シフト値）を表し、ｗH（ｎ）、ｗHC（ｎ）、ｗN（ｎ）はそれぞれｘ軸、ｙ軸、ｚ軸方向の半値幅を表し、Ｉ（ｎ）はピーク強度を表している。ここでは、３次元基準座標として、ピークトップ座標を用いる。
【００５３】
ユーザによって外部出入力装置３に入力されたピークテーブルのデータは、記憶部１２に送信され保存される（ステップＳ１２）。
【００５４】
ついで、ユーザは、1Ｈ−15Ｎ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルにおいてｙ軸の軸方向にほぼ直線上に並んで観測されるピーク群Ｇ（ｍ）（ｍは自然数）を検出し、各ピーク群Ｇ（ｍ）のｘ−ｚ平面基準座標（ＰH（ｍ）、ＰN（ｍ））をマスクピークｍの座標として記録したマスクファイルを作成する（ステップＳ１３）。ユーザは、外部出入力装置３を通じて、1Ｈ−15Ｎ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルデータを確認し、目視でできるだけノイズを拾わないようにしながら、各ピーク群を検出する。ユーザは、目視で検出した各ピーク群について最も多くのピークと重なる座標を決定し、この座標（ＰH（ｍ）、ＰN（ｍ））をマスクピークｍの座標として記録したマスクファイルを作成する。図６にマスクファイルの一例を示す。ＰH（ｍ）はマスクピークｍのｘ座標、ＰN（ｍ）はマスクピークｍのｚ座標を表す。
【００５５】
ユーザによって外部出入力装置３に入力されたマスクファイルのデータは対応マスクピーク検索部１３に送信される（ステップＳ１３）。
【００５６】
対応マスクピーク検索部１３は、記憶部１２から読み出したピークテーブルと、外部出入力装置３から受信したマスクファイルのデータとを比較し、各ピークについて、マスクファイルの中に対応マスクピークが存在するかを検索する（ステップＳ１４）。対応マスクピーク検索部１３は、対応マスクピークが検索できなかったピークのピークＩＤをノイズデータとして第１のノイズ除去部１４に送信する（ステップＳ１５）。
【００５７】
図７に、マスクファイルの中から対応マスクピークを検索してノイズを判別するフローチャートを示す。まず、対応マスクピーク検索部１３は、ピークｎのｘ−ｚ平面座標（ＣH（ｎ）、ＣN（ｎ））を少しづつ微調整しながら、ユーザが決定したマスクピークｍに対応しているピークｎの数を計算し、マスクピークｍに対応しているピーク数が最大となる最適化調整値を決定する（ステップＳ１４０）。ここで、「マスクピークｍに対応する」とは、ピークｎのｘ−ｚ平面座標（ＣH（ｎ）、ＣN（ｎ））がマスクピークｍの座標（ＰH（ｍ）、ＰN（ｍ））と完全に重なっているか、あるいは十分近い距離にあることを意味する。
【００５８】
ピークｎがマスクピークｍに対応しているか否かは、ピークｎのｘ−ｚ平面座標（ＣH（ｎ）、ＣN（ｎ））がマスクピークｍの座標（ＰH（ｍ）、ＰN（ｍ））から所定の範囲内に存在しているか確認することによって判断する。ピークｎがマスクピークｍに対応しているか否かの評価は、０か１を結果とする下記の関数ＥH、N（ｎ、ｍ）で与えられる。この関数ＥH、N（ｎ、ｍ）によって、評価値が１となるピークｎはマスクピークｍに対応することを意味し、評価値が０となるピークｎはマスクピークｍに対応していないことを意味する。
【００５９】
【数１】
2005098753.tif 000003
【００６０】
ここで、ｋH、ｋNは微調整値、ｔH、ｔNはユーザが設定した閾値、ｗH（ｎ）、ｗN（ｎ）はピークｎの半値幅であり、それぞれｘ軸、ｚ軸に対応する。閾値ｔH、ｔNは、測定条件等に応じてユーザが適宜設定することができる。例えば、600-800MHzのＮＭＲで測定されたスペクトルで適切なノイズ検索を行うには、閾値ｔH、ｔNをそれぞれ0.03ppm、0.3ppmに設定することが好ましい。
【００６１】
最適化には微調整値ｋH、ｋNを少しずつ変化させて全てのピークを全てのマスクピークにより評価した結果の評価値の合計値が最大になるようにする。すなわち、微調整値ｋH、ｋNを一定のピッチで変化させながら評価値の合計を算出する。ピッチ幅はユーザが適宜決定できるが、例えば、600-800MHzのＮＭＲで測定されたスペクトルで適切なノイズ検索を行うには、通常ｘ軸方向についてはδｋH = 0.002のピッチで、ｚ軸方向についてはδｋN= 0.02のピッチで微調整値を変化させることが好ましい。すなわち、ｋH= δｋH  ｉ, ｋN= δｋN ｊとおいて（δｋH = 0.002, δｋN= 0.02）、ｉおよびｊの値をそれぞれ-50, -49, -48...47, 48, 49, 50と変えることにより、ピークｎのｘ−ｚ平面座標（ＣH（ｎ）、ＣN（ｎ））を中心としてｘ軸方向は−0.1ppm〜＋0.1ppm、ｚ軸方向は−1.0ppm〜＋1.0ppmの範囲で、ピークｎを最適化するための微調整値を検索することができる。
【００６２】
最適化には、全てのピークを全てのマスクピークにより評価した結果の評価値の合計値Ｓ（ｉ，ｊ）を算出し、この値が最大、max Ｓ（ｉ，ｊ）となる（Ｉ，Ｊ）を求める。
【００６３】
【数２】
2005098753.tif 000004
【００６４】
このときの微調整値ｋH= δｋH  Ｉ, ｋN= δｋN Ｊが、ピークｎを最適化するための最適化調整値である。
【００６５】
続いて最適化調整値を用いてピークｎのｘ−ｚ平面座標（ＣH（ｎ）、ＣN（ｎ））を最適化する（ステップＳ１４１）。最適化調整値によって最適化されたピークｎのｘ−ｚ平面座標は（ＣH（ｎ）＋δｋH  Ｉ、ＣN（ｎ）＋δｋN Ｊ）となる。
【００６６】
次に、対応マスクピーク検索部１３は、各ピークｎについて、最適化されたｘ−ｚ平面座標（ＣH（ｎ）＋δｋH  Ｉ、ＣN（ｎ）＋δｋN Ｊ）を用いて、マスクファイルの中に対応マスクピークが存在するかを検索する（ステップＳ１４２）。具体的には、対応マスクピーク検索部１３は、関数ＥH、N（ｎ、ｍ）において、ｋH= δｋH  Ｉ, ｋN= δｋN Ｊに固定し、マスクファイルの中にＥH、N（ｎ、ｍ）＝１となるようなマスクピークｍが存在するか否かを判定する。
【００６７】
【数３】
2005098753.tif 000005
【００６８】
ピークｎについて、マスクファイルの中に対応マスクピークが存在しない場合（ステップＳ１４２  Ｎｏ）、対応マスクピーク検索部１３は、該当するピークのピークＩＤをノイズデータとして第１のノイズ除去部１４に送信し（ステップＳ１４３）、そのピークｎについての処理を終了する。ピークｎについて、マスクファイルの中に対応マスクピークを検出できた場合（ステップＳ１４２  Ｙｅｓ）、そのピークｎについての処理を終了する。以上のように、ピークテーブル中のすべてのピークについて、マスクファイルの中から対応マスクピークを検索してノイズか否かを判別する処理を行う。
【００６９】
第１のノイズ除去部１４は、記憶部１２からピークテーブルのデータを読み出し、対応マスクピーク検索部１３から受信したノイズデータをもとに、ノイズに該当するピークの情報をピークテーブルから除去する（図４、ステップＳ１６）。そして、第１のノイズ除去部１４は、ノイズに該当するピークの情報を除去した新たなピークテーブルを記憶部１２に送信する。
【００７０】
図８−１は、図２の1Ｈ−13Ｃ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルの部分拡大図であり、オフシグナルノイズにｘを、ＮＯＥピークに＊を付してある。図８−２は、第１の実施の形態のノイズフィルター装置によって図８−１のスペクトルからノイズを除去した後の図である。図８−１と図８−２とを比較すると、第１の実施の形態のノイズフィルター装置によってｘが付されたオフシグナルノイズが効率的に除去されていることが分かる。
【００７１】
なお、第１の実施の形態においては、ピークｎのｘ−ｚ平面座標を最適化してから対応ピークを検索したが、ピークテーブルおよびマスクファイルが正確に作成されている場合は、必ずしも最適化する必要はなく、直接ピークテーブルに記載されたｘ−ｚ平面座標を用いて対応ピークを検索してもよい。
【００７２】
以上述べた第１の実施の形態のノイズフィルター装置およびノイズフィルター方法は、1Ｈ核時間展開軸（ｙ軸）の軸方向に対してほぼ一直線上に並んで観測されるピーク群Ｇ（ｍ）とは異なる領域に観測されるノイズ（オフシグナルノイズ）をシグナルの帰属前に効率的かつ正確に除去できるため、ノイズの除去作業に伴う解析者の負担を大幅に軽減することができる。
【００７３】
（第２の実施の形態）
第２の実施の形態は、第１の実施の形態の変形例であり、ピークテーブルおよびマスクファイルを自動的に作成する手段を備えたことを特徴とする。図９に第２の実施の形態のノイズフィルター装置のブロック図を示す。図９において、第１の実施の形態と同一の構成については同一の符号を付し、説明を省略することにする。
【００７４】
第２の実施の形態のノイズフィルター装置は、ピークテーブル作成部１０およびマスクファイル作成部１１を備えたことを特徴とする。ピークテーブル作成部１０は、記憶部１２に保存されているスペクトルデータから自動的にピークテーブルを作成する。また、マスクファイル作成部１１はピークテーブル作成部１０によって作成されたピークテーブルを用いて自動的にマスクファイルを作成する。
【００７５】
ピークテーブル作成部１０は、以下の方法によって1Ｈ−15Ｎ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルデータからピークテーブルを作成する。まず、ピークテーブル作成部１０は、1Ｈ−15Ｎ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルデータから、ピークに該当するデータポイントを検出する。1Ｈ−15Ｎ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルデータは、３次元スペクトルの各データポイント（i,j,k）(i,j,k は整数であり、iはｘ座標、jはｙ座標、kはｚ座標に対応する。)と、そのデータポイントにおけるデータ強度を対応させたデータとして得られる。
【００７６】
ピーク検出は一般的に用いられている方法を用いて行うことができる。３次元スペクトルのデータポイント(i,j,k)におけるデータ強度をＭ(i,j,k)とすると、その点を取り囲む２６個の隣接データ点(i-1,j-1,k-1)、(i-1,j,k-1)、(i-1,j+1,k-1)、(i,j-1,k-1)、(i,j,k-1)、(i,j+1,k-1)、(i+1,j-1,k-1)、(i+1,j,k-1)、(i+1,j+1,k-1)、(i-1,j-1,k)、(i-1,j,k)、(i-1,j+1,k)、(i,j-1,k)、(i,j+1,k)、(i+1,j-1,k)、(i+1,j,k)、(i+1,j+1,k)、(i-1,j-1,k+1)、(i-1,j,k+1)、(i-1,j+1,k+1)、(i,j-1,k+1)、(i,j,k+1)、(i,j+1,k+1)、(i+1,j-1,k+1)、(i+1,j,k+1)、(i+1,j+1,k+1)におけるデータ強度はそれぞれＭ(i-1,j-1,k-1)、Ｍ(i-1,j,k-1)、Ｍ(i-1,j+1,k-1)、Ｍ(i,j-1,k-1)、Ｍ(i,j,k-1)、Ｍ(i,j+1,k-1)、Ｍ(i+1,j-1,k-1)、Ｍ(i+1,j,k-1)、Ｍ(i+1,j+1,k-1)、Ｍ(i-1,j-1,k)、Ｍ(i-1,j,k)、Ｍ(i-1,j+1,k)、Ｍ(i,j-1,k)、Ｍ(i,j+1,k)、Ｍ(i+1,j-1,k)、Ｍ(i+1,j,k)、Ｍ(i+1,j+1,k)、Ｍ(i-1,j-1,k+1)、Ｍ(i-1,j,k+1)、Ｍ(i-1,j+1,k+1)、Ｍ(i,j-1,k+1)、Ｍ(i,j,k+1)、Ｍ(i,j+1,k+1)、Ｍ(i+1,j-1,k+1)、Ｍ(i+1,j,k+1)、Ｍ(i+1,j+1,k+1)となり、それらとＭ(i,j,k)との差分は
【数４】
2005098753.tif 000006
となり、Ｍ(i,j,k)>0のとき上記全ての差分値が正の場合、あるいはＭ(i,j,k)≦ 0のとき上記全ての差分値が負の場合、そのデータポイント(i,j,k)をピークとして検出する。
【００７７】
データポイントは整数を用いているためデータポイント密度によっては真のピークの頂点から離れていることがある。真のピーク頂点を出来る限り近いデータ点を求めるため、ピークとして検出されたデータポイントについて、このデータポイントと、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸の３方向についてそれぞれ前後に隣接する2点のデータポイントの計３点を通る2次関数の極大点あるいは極小点を算出し、この極大点あるいは極小点の座標をピーク座標として近似してもよい。この場合、えられるデータ点は整数ではなく実数で表される。
【００７８】
ピークとして検出されたデータポイント(i,j,k)は、ピークテーブルに記載される際に対応する化学シフト値（ＣH（ｎ）、ＣHC（ｎ）、ＣN（ｎ））に変換される。
【００７９】
ピークテーブル作成部１０は、検出された各ピークについてピークＩＤとして「ｎ」（ｎは自然数）を付ける。ピークテーブル作成部１０は、検出した各ピークｎについて、ピークＩＤ、３次元基準座標（ＣH（ｎ）、ＣHC（ｎ）、ＣN（ｎ））、各軸方向の半値幅（ｗH（ｎ）、ｗHC（ｎ）、ｗN（ｎ））、およびピーク強度を対応させて、ピークテーブルを作成する。ピークテーブル作成部１０は、作成したピークテーブルのデータを記憶部１２および対応マスクピーク検索部１３にそれぞれ送信する。
【００８０】
次に、マスクファイルの作成について説明する。マスクファイルを作成するため、マスクファイル作成部１１は、記憶部１２に保存されているピークテーブルのデータを読み出す。マスクファイル作成部１１は、ピークテーブルをもとに、ｙ軸の軸方向にほぼ直線上に並んで観測されるピーク群Ｇ（ｍ）（ｍは自然数）を検出し、ピーク群Ｇ（ｍ）のｘ−ｚ平面基準座標（ＰH（ｍ）、ＰN（ｍ））を決定する。そして、決定された各ｘ−ｚ平面基準座標（ＰH（ｍ）、ＰN（ｍ））をマスクピークｍの座標として記録したマスクファイルを作成する。
【００８１】
図１０に、第２の実施の形態におけるマスクファイル作成のフローチャートを示す。
マスクファイル作成部１１は、ｘ−ｚ平面を同じ面積をもつ区画に区分けし、各区画中にピークの基準座標が所定個数以上含まれるかどうかを判断する（ステップＳ１５０）。図１１−１は、ピークテーブルに記録されたピークの基準座標をｘ−ｚ平面上に投影した投影図である。マスクファイル作成部１１は、図１１−１に示すように、ｘ−ｚ平面をｘ軸方向に0.1ppmづつ、ｚ軸方向に1ppmづつのピッチで区分けし、この0.1ppm×1ppmの各区画にピークの基準座標が何個含まれるかを検索する。
【００８２】
マスクファイル作成部１１は、ピークの基準座標を所定の個数以上含む区画をピーク群存在領域として検出する（ステップＳ１５１）。図１１−２において、斜線の区画がピーク群存在領域として検出された区画である。
【００８３】
マスクファイル作成部１１は、ピーク群存在領域として検出された区画の中心座標（ｐH（ｍ）、ｐN（ｍ））を微調整し、ピークテーブルの中で対応するピークの数が最大となるような座標をピーク群Ｇ（ｍ）の基準座標（ＰH（ｍ）、ＰN（ｍ））として決定する（ステップＳ１５２）。
【００８４】
ピークｎがピーク群存在領域の中心座標（ｐH（ｍ）、ｐN（ｍ））に対応しているか否かは、既述の関数ＥH、N（ｎ、ｍ）を用いて決定することができる。すなわち、この関数ＥH、N（ｎ、ｍ）によって、評価値が１となるピークｎは中心座標（ｐH（ｍ）、ｐN（ｍ））に対応することを意味し、評価値が０となるピークｎはマスクピークｍに対応していないことを意味する。
【００８５】
【数５】
2005098753.tif 000007
【００８６】
ここで、ｋH、ｋNはピークｎの微調整値、ｔH、ｔNはユーザが設定した閾値、ｗH、ｗNはピークｎの半値幅であり、既述の関数ＥH、N（ｎ、ｍ）で説明したのと同義である。
【００８７】
最適化には微調整値ｋH、ｋNを少しずつ変化させて全てのピークにより評価した結果の評価値の合計値が最大になるようにする。すなわち、ｋH=δｋH  ｉ, ｋN= δｋN ｊとおいて（δｋH = 0.002,δｋN= 0.02）、ｉおよびｊの値をそれぞれ-50, -49, -48...47, 48, 49, 50と変えることにより、ピークｎのｘ−ｚ平面座標（ＣH（ｎ）、ＣN（ｎ））を中心としてｘ軸方向は±0.1ppm、ｚ軸方向は±1.0ppmの範囲で、最適化するための微調整値を検索する。
【００８８】
最適化には、全てのピークにより評価した結果の評価値の合計値Ｓ（ｉ，ｊ）を算出し、この値が最大、max Ｓ（ｉ，ｊ）となる（Ｉ，Ｊ）を求める。
【００８９】
【数６】
2005098753.tif 000008
【００９０】
このときの微調整値ｋH= δｋH  Ｉ, ｋN= δｋN Ｊが、中心座標（ｐH（ｍ）、ｐN（ｍ））を最適化するための最適化調整値である。この最適化調整値によって与えられるピーク群Ｇ（ｍ）の基準座標（ＰH（ｍ）、ＰN（ｍ））は（ｐH（ｍ）＋δｋH  Ｉ、ｐN（ｍ）＋δｋN Ｊ）となる。
【００９１】
マスクファイル作成部１１は、ピーク群Ｇ（ｍ）の基準座標（ＰH（ｍ）、ＰN（ｍ））をマスクピークｍの座標としてマスクファイルに保存する（ステップＳ１５３）。
【００９２】
以上述べた第２の実施の形態のノイズフィルター装置およびノイズフィルター方法は、ピークテーブルおよびマスクファイルを自動的に作成できるため、ノイズ除去作業におけるユーザの時間的負担をより一層軽減することができる。また、ピークｎの見落とし、およびピーク群Ｇ（ｍ）を見落としを防ぐことができるため、より正確なノイズ除去が可能となる。
【００９３】
（第３の実施の形態）
つぎに、この発明の第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態は、第１の実施の形態および第２の実施の形態では除去しきれないノイズを検出し除去する手段を追加したことを特徴とする。第１の実施の形態よび第２の実施の形態では、マスクピークｍとｘ−ｚ平面座標差が所定の範囲内に存在するノイズについては、ノイズとして判別されずにピークテーブル中にそのまま残っていた。第３の実施の形態は、このようなノイズを検出し、除去することを特徴とする。
【００９４】
図１２は、第３の実施の形態にかかるノイズフィルター装置の構成を説明するブロック図である。ここでは、第２の実施の形態と同一機能のものについては同一の符号を付し、説明を省略することにする。第３の実施の形態にかかるノイズフィルター装置は、第２の実施の形態にかかるノイズフィルター装置の構成に加え、さらに、ピーク対検出部１５、第２のノイズ除去部１６、連続ピーク群検出部１７、第３のノイズ除去部１８、非対角ピーク群検出部１９、符号決定部２０、第４のノイズ除去部２１、ウォーターノイズ検出部２２、および、第５のノイズ除去部２３を備えている。
【００９５】
ピーク対検出部１５は、ピーク強度の強いピークについて、そのピークを中心として、ｘ軸、ｙ軸およびｚ軸の３軸のうちいずれかの軸方向に対して対称的に見出されるピーク対を検出するものである。ピーク対検出部１５は、ピーク対を構成するピークのピークＩＤをノイズデータとして第２のノイズ除去部１６に送信する。
【００９６】
ピーク対検出部１５は、主にメチルシグナルのように強度が強くシャープなシグナルに由来するピークの近傍に生じるノイズを検出するものである。メチルシグナルのように強度が強いピークの近傍にノイズが生じる原因として、スペクトル測定過程におけるプロトン核の時間展開中に実行される異種核デカップリングがわずかに不充分であり、そのためプロトン核と異種核がスピン結合により分裂したピークが混在してしまうことが考えられる。このようなノイズをインコンプリートデカップリングノイズと呼ぶ。また、測定パルススキーム中において各時間軸上での周波数依存的遅延時間が存在するが、その遅延時間の間にメチルシグナルなどのシャープなシグナルはほとんど緩和しない。そのためこのようなシグナルはフーリエ変換時に矩形波として認識され、そのフーリエ変換後のスペクトル上にサイン波形のうねりを生じる。このノイズは2乗コサイン関数を乗じる、あるいはリニアープレデョクション法によりある程度解消することは出来るが、完全に消し去ることは難しい。このようなノイズをウイグルノイズと呼ぶ。図１３にインコンプリートデカップリングノイズの一例を、図１４にウイグルノイズの一例を示す。図１３および図１４に示すように、これらのノイズは、強いシグナルの近傍に、そのシグナルを中心として対称的に２つずつ見出される傾向がある。ピーク対検出部１５は、このようなピーク対を検出することによって、インコンプリートデカップリングノイズおよびウイグルノイズを効率的に検出するものである。
【００９７】
第２のノイズ除去部１６は、ピーク対検出部１５からノイズデータを受信する。第２のノイズ除去部１６は、記憶部１２からピークテーブルのデータを読み出し、ノイズに該当するピークの情報をピークテーブルから除去し、ノイズに該当するピークの情報を除去した新たなピークテーブルを記憶部１２に送信する。
【００９８】
連続ピーク群検出部１７は、対角ピークの近傍に、その対角ピークを中心としてｙ軸方向に対し連続的に混み合いながら観測される同符号のピークからなる連続ピーク群を検出する。連続ピーク群検出部１７は、検出した連続ピーク群に含まれる対角ピーク以外のピークのピークＩＤをノイズデータとして第３のノイズ除去部１６に送信する。
【００９９】
連続ピーク群検出部１７は、主に緩和の遅く強度の強いメチルシグナルや側鎖のシグナルの近傍で生じるベースラインのゆがみとして観測されるノイズを検出するものである。パルススキーム中で各軸に設定された周波数依存的展開時間のハードウエアー的あるいはソフトウエアー的遅延時間およびＮＭＲプローブ、レシーバーが受信する際に生じる遅延時間によりフーリエ変換後の多次元ＮＭＲスペクトルにおける位相は通常幾分ずれている。これらの位相のずれは一般的に用いられているスペクトルデータ処理ソフトウエア上でユーザーが微調整を行うことができる。しかしながら緩和の遅く強度の強いメチルシグナルや側鎖のシグナルが存在する場合、これらのシグナルの位相を完全に合わせることは大変困難な場合が多く、それらのシグナルの近傍では完全に調整できない位相のずれがベースラインをゆがめ多くのノイズピークを生じる。これらのタイプのノイズをテイルノイズと呼ぶ。図１５にテイルノイズの一例を示す。
【０１００】
第３のノイズ除去部１８は、連続ピーク群検出部１７からノイズデータを受信する。第３のノイズ除去部１８は、記憶部１２からピークテーブルのデータを読み出し、ノイズに該当するピークの情報をピークテーブルから除去し、ノイズに該当するピークの情報を除去した新たなピークテーブルを記憶部１２に送信する。
【０１０１】
非対角ピーク群検出部１９は、対角ピークからｙ軸方向に所定の個数以上のピークがほぼ直線状に並ぶ対角ピーク以外のピーク群を非対角ピーク群として検出し、非対角ピーク群に含まれるピークの情報を符号決定部２０に送信する。
【０１０２】
符号決定部２０は、検出された非対角ピーク群について、正負のどちらのピークを多く含むかを判別し、多く含まれるピークの符号を当該非対角ピーク群の符号として決定する。符号決定部２０は、非対角ピーク群について決定された符合と異なる符合を有するピークのピークＩＤをノイズデータとして第４のノイズ除去部２１に送信する。
【０１０３】
対角ピークからｙ軸方向に向かってシグナル列として観測される非対角ピーク群は原理的には同じ位相のシグナルであり、非対角ピーク群に含まれる真のＮＯＥピークはピーク強度の符号が同一の符号となる。したがって、このピーク強度の符号が異なるピークは明らかなノイズである。符号決定部２０は、このピーク強度の符号が異なるピークを異符号ノイズとして検出するものである。図１６に異符号ノイズの一例を示す。
【０１０４】
第４のノイズ除去部２１は、符号決定部２０からノイズデータを受信する。第４のノイズ除去部２１は、記憶部１２からピークテーブルのデータを読み出し、ノイズに該当するピークの情報をピークテーブルから除去し、ノイズに該当するピークの情報を除去した新たなピークテーブルを記憶部１２に送信する。
【０１０５】
ウォーターノイズ検出部２２は、ピークテーブルのなかから軽水由来のノイズに相当するピークを検出する。軽水由来のノイズは、主に軽水シグナルを中心し、±0.1-0.2ppmにおよぶ領域に通常10000-20000個ほどのノイズとなって現れるものである。ウォーターノイズ検出部２２は、これに相当するピークを検出し、ノイズに該当するピークのピークＩＤをノイズデータとして第５のノイズ除去部２３に送信する。
【０１０６】
第５のノイズ除去部２３は、記憶部１２からピークテーブルのデータを読み出し、ノイズに該当するピークの情報をピークテーブルから除去し、ノイズに該当するピークの情報を除去した新たなピークテーブルを記憶部１２に送信する。
【０１０７】
図１７に、第３の実施の形態にかかるノイズフィルター装置によってノイズを除去するフローチャートを示す。なお、第１の実施の形態と同一の処理については、同一の符号を付し、説明を省略することにする。
【０１０８】
（インコンプリートデカップリングノイズ−ウイグルノイズ除去）
マスクフィルター方法によってノイズを除去した後（ステップＳ１６）、ピーク対検出部１５は、記憶部１２からピークテーブルを読み出し、このピークテーブルからピーク対を検出する（ステップＳ２０）。
【０１０９】
図１８に、ピーク対の検出のフローチャートを示す。まず、ピーク対検出部１５は、ピークテーブルからピーク強度の強い順に所定の個数だけピークを上位ピークとして抽出し、上位ピークテーブルを作成する（ステップＳ２００）。ピーク対検出部１５は、抽出した上位ピークにピーク強度の強い順にピークＩＤ「ｓ」（ｓは自然数）を付ける。そして、各上位ピークｓについて、３次元基準座標（ＣH（ｓ）、ＣHC（ｓ）、ＣN（ｓ））、各軸方向の半値幅（ｗH（ｓ）、ｗHC（ｓ）、ｗN（ｓ））、および、ピーク強度Ｉ（ｓ）を対応させて上位ピークテーブルを作成する。図１９に上位ピークテーブルの一例を示す。抽出する上位ピークの個数はユーザが決定することができるが、通常のタンパク質の３次元ＮＭＲスペクトルでは、上位２０〜３０個程度の上位ピークを抽出することが好ましい。
【０１１０】
次に、上位ピークテーブルに含まれるすべての上位ピークについて、ピークテーブルの中からピーク対を検出する。まず、ピーク対を検出する上位ピークを、最もピーク強度の強い上位ピーク１に設定する（ステップＳ２０１）。そして、設定した上位ピークについて、ピークテーブルの中からピーク対を検索する（ステップＳ２０３）。
【０１１１】
ピーク対の検出は、設定した上位ピークについて、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸のいずれかの軸方向に対して対称的な座標に位置し、同等のピーク強度を有するような２つのピークｎ1およびｎ2の組み合わせをピークテーブルの中から検索することにより行う。
【０１１２】
ピークテーブル中における２つのピークｎ1およびｎ2がピーク対であるかどうかの評価は下記の手順によって行う。まずピークｎ1およびｎ2がそれぞれ上位ピークｓについてｘ軸、ｙ軸、ｚ軸のいずれかの軸方向に対して対称的な位置に出現するピークであるかどうかを判定する。ピークｎが上位ピークｓとほぼ同じy軸ライン上に存在するか否かの評価は、０か１を結果とする下記の関数ＬH,N（ｎ,ｓ）で与えられる。この関数ＬH,N（ｎ,ｓ）によって評価値が１となるピークｎは上位ピークｓとほぼ同じy軸ライン上に存在することを意味し、評価値が０となるピークｎは上位ピークｓと異なるy軸ライン上に存在することを意味する。
【０１１３】
【数７】
2005098753.tif 000009
【０１１４】
ｘ軸、ｚ軸ラインに対して同様に検討するにはそれぞれ下記の関数ＬHC,N（ｎ,ｓ）、ＬH,HC（ｎ,ｓ）を用いて検討する。
【０１１５】
【数８】
2005098753.tif 000010
【０１１６】
【数９】
2005098753.tif 000011
【０１１７】
ここで用いられる閾値ｔH、ｔHC、ｔNは測定条件等に応じてユーザが適宜設定することができる。例えば、600-800MHzのＮＭＲで測定されたスペクトルで適切なノイズ検索を行うには、それぞれ0.01ppm, 0.02ppm, 0.1ppmの値を使用することが好ましい。
【０１１８】
続いて関数ＰHC（ｎ,ｓ）を用いて、y軸ライン上に存在することが確認されたピークnが上位ピークｓとy軸ライン上で十分近い距離にあるピークであることを評価する。この関数ＰHC（ｎ,ｓ）によって評価値が１となるピークｎはｙ軸ライン上で上位ピークｓと十分近い距離にあるピークであることを意味し、評価値が０となるピークｎは上位ピークｓから離れた位置に存在するピークであることを意味する。
【０１１９】
【数１０】
2005098753.tif 000012
【０１２０】
ｘ軸、ｚ軸ラインに対して同様に検討するには関数ＰH（ｎ,ｓ）、ＰN（ｎ,ｓ）を用いる。
【０１２１】
【数１１】
2005098753.tif 000013
【０１２２】
【数１２】
2005098753.tif 000014
【０１２３】
ここで用いられる閾値ｌH、ｌHC、ｌNは、測定条件等に応じてユーザが適宜設定することができる。例えば、600-800MHzのＮＭＲで測定されたスペクトルで適切なノイズ検索を行うには、それぞれ、1.0ppm, 1.0ppm, 1.0ppmの値を使用する。
【０１２４】
次に、上位ピークｓについて確認されたｘ軸、ｙ軸、ｚ軸のいずれかの軸方向に対してほぼ同じライン上に存在するピークの中から、任意に２つのピークｎ1およびｎ2を選び、任意に選んだ２つのピークｎ1およびｎ2がｙ軸ライン上で上位ピークｓを基準とした位置対称性を検討する。任意に選んだ２つのピークｎ1およびｎ2がｙ軸ライン上でピークｓを基準とした位置対称性を評価する関数は関数ＳHC(ｎ1,ｎ2,ｓ)で与えられる。この関数ＳHC(ｎ1,ｎ2,ｓ)によって評価値が１となるピークｎ1およびｎ2がの組み合わせは、ｙ軸ライン上で上位ピークｓを基準とした位置対称性を有することを意味し、評価値が０となるピークｎ1およびｎ2がの組み合わせは、位置対称性を有しないことを意味する。
【０１２５】
【数１３】
2005098753.tif 000015
【０１２６】
ここでの評価閾値ｒ1、ｒ2の値は、１前後の値（ｒ1＜１、ｒ2＞１）であり、ユーザが適宜設定することができるが、それぞれ0.9, 1.1とすることが好ましい。
【０１２７】
ｘ軸、ｚ軸ラインに対して同様に検討するには関数ＳHC(ｎ1,ｎ2,ｓ)、ＳN(ｎ1,ｎ2,ｓ)を用いる。
【０１２８】
【数１４】
2005098753.tif 000016
【０１２９】
【数１５】
2005098753.tif 000017
【０１３０】
さらに任意に選んだ２つのピークｎ1およびｎ2が強度対称性を有するかを評価する。２つのピークｎ1およびｎ2が、強度対称性を有するか否かの評価は関数Ｗ(ｎ1, ｎ2)によって与えられる。この関数Ｗ(ｎ1, ｎ2)によって評価値が１となるピークｎ1およびｎ2の組み合わせは、強度対称性を有することを意味し、評価値が０となるピークｎ1およびｎ2の組み合わせは、強度対称性を有しないことを意味する。
【０１３１】
【数１６】
2005098753.tif 000018
【０１３２】
ここでの評価閾値ｖ1、ｖ2の値は、１前後の値（ｖ1＜１、ｖ2＞１）であり、ユーザが適宜設定することができるが、それぞれ0.8、1.2とすることが好ましい。
【０１３３】
ピーク対検出部１５は、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸の各軸方向について、全ての関数を以下の式のように乗じた値を算出し、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸のいずれかの軸方向についてこの乗じた値が０とならないピークｎ1およびｎ2の組み合わせをピーク対として検出する。
【０１３４】
【数１７】
2005098753.tif 000019
【０１３５】
ピーク対検出部１５は、ピーク対を検出した場合（ステップＳ２０４  Ｙｅｓ）、検出したピーク対を構成するピークｎ1およびｎ2のピークＩＤをノイズデータとして第２のノイズ除去部１６に送信する（ステップＳ２０５）。
【０１３６】
設定した上位ピークｓについて、ピーク対が検出されなかった場合（ステップＳ２０４  Ｎｏ）またはピーク対を検出しノイズデータを送信した場合（ステップＳ２０４  Ｙｅｓ、ステップＳ２０５）、ピーク対検出部１５は、上位ピークテーブルの中のすべての上位ピークについてピーク対を検索したかを判断する（ステップＳ２０６）。上位ピークテーブルの中にまだピーク対を検索していない上位ピークが存在する場合は（ステップＳ２０６  Ｎｏ）、上位ピークテーブルの中からピーク強度の順位がひとつ下位に相当する上位ピークを選択し、ピーク対を検出する上位ピークとして設定する（ステップＳ２０７）。そして、設定した上位ピークについて、ピーク対を検出する処理を繰り返す（ステップＳ２０３）。上位ピークテーブルの中のすべての上位ピーク検索した場合は（ステップＳ２０６  Ｙｅｓ）、ピーク対検出部１５は、ピーク対検出が完了したものとしてピーク対検出処理を終了する。
【０１３７】
第２のノイズ除去部１６は、記憶部１２からピークテーブルのデータを読み出し、ノイズに該当するピークの情報をピークテーブルから除去する（図１７、ステップＳ２１）。第２のノイズ除去部１６は、ノイズに該当するピークの情報を除去した新たなピークテーブルを記憶部１２に送信する。
【０１３８】
（テイルノイズ除去）
次に連続ピーク群検出部１７は、記憶部１２に保存されたピークテーブルのデータを読み出し、ピークテーブルの中から、対角ピークに相当するピークを検出し、対角ピークからｙ軸方向に向かって所定の範囲内に所定の個数以上の同じ符号を持つピークがほぼ直線上に並ぶ連続ピーク群を検出する（ステップＳ２２）。
【０１３９】
図２０に連続ピーク群の検出のフローチャートを示す。連続ピーク群検出部１７は、ピークテーブルの中から、対角ピークに相当するピークを抽出し、対角ピークテーブルを作成する（ステップＳ２２０）。
【０１４０】
ピークｎが対角ピークであるか否かの評価は、関数Ｘ（ｎ）によって与えられる。この関数Ｘ（ｎ）によって評価値が１となるピークｎは、対角ピークであることを意味し、この関数Ｘ（ｎ）によって評価値が０となるピークｎは、非対角ピークであることを意味する。
【０１４１】
【数１８】
2005098753.tif 000020
【０１４２】
ここで用いられる閾値ｔは0.01ppmの値を使用することが好ましい。
【０１４３】
連続ピーク群検出部１７は、対角ピークであると判定したピークについて、対角ピークＩＤとして「ａ」（ａは自然数）を付け、各対角ピークについて、対角ピークＩＤ、３次元基準座標（ＣH（ａ）、ＣHC（ａ）、ＣN（ａ））、各軸方向の半値幅（ｗH（ａ）、ｗHC（ａ）、ｗN（ａ））、およびピーク強度Ｉ（ａ）を対応させて、ピークテーブルを作成する。図２１に対角ピークテーブルの一例を示す。
【０１４４】
次に、対角ピークテーブルに含まれる各対角ピークについて、対角ピークＩＤ順に連続ピーク群を検出する。まず、連続ピーク群を検出する対角ピークを、対角ピーク１に設定する（ステップＳ２２１）。そして、ピークテーブルの中から、設定した対角ピークについて、対角ピークからｙ軸方向に向かって所定の範囲内に所定の個数以上の同じ符号を持つピークがほぼ直線上に連続的に並ぶ連続ピーク群を検出する（ステップＳ２２２）。
【０１４５】
ピークｎが対角ピークａに対する連続ピーク群に含まれるか否かの評価は、以下の方法によって行う。
【０１４６】
まず、ピークｎが対角ピークａからｙ軸方向に向かってほぼ直線上に並んでいるか否かを評価する。ピークｎが対角ピークａからｙ軸方向に向かってほぼ直線上に並んでいるか否かの評価は、０か１を結果とする下記の関数ＬH,N（ｎ,ａ）で与えられる。この関数ＬH,N（ｎ,ａ）によって評価値が１となるピークｎは対角ピークａからｙ軸方向に向かってほぼ直線上に並んでいることを意味し、評価値が０となるピークｎは対角ピークａと同じｙ軸ライン上には存在しないことを意味する。
【０１４７】
【数１９】
2005098753.tif 000021
【０１４８】
ｘ軸、ｚ軸ラインに対して同様に検討するには関数ＬHC,N(ｎ,ａ)、ＬH,HC(ｎ,ａ)を用いる。
【０１４９】
【数２０】
2005098753.tif 000022
【０１５０】
【数２１】
2005098753.tif 000023
【０１５１】
ここで用いられる閾値tH、tHC、tN、はそれぞれ0.01ppm、0.02ppm、0.1ppmの値を使用することが好ましい。
【０１５２】
さらにピークnが対角ピークａにｙ軸方向に所定の範囲内に存在するか否かを評価する。ピークnが対角ピークａにy軸方向に所定の範囲内に存在するか否かの評価は、０か１を結果とする下記の関数ＤHC(ｎ,ａ)で与えられる。関数ＤHC(ｎ,ａ)によって評価値が１となるピークｎは対角ピークａから十分に近い距離にあることを意味する。また、評価値が０となるピークｎは対角ピークａからの距離が遠いことを意味し、対角ピークａのテイルノイズである可能性が否定される。
【０１５３】
【数２２】
2005098753.tif 000024
【０１５４】
x軸、z軸ラインに対して同様に検討するには関数ＤH(ｎ, ａ)、ＤN(ｎ, ａ)を用いる。
【０１５５】
【数２３】
2005098753.tif 000025
【０１５６】
【数２４】
2005098753.tif 000026
【０１５７】
ここでｄH、ｄHC、ｄNは閾値であり、ユーザが設定することができる。例えば、600-800MHzのＮＭＲで測定されたスペクトルで適切なノイズ検索を行うには、3.0ppm、3.0ppm、3.0ppmとすることが好ましい。
【０１５８】
ここで対角ピークａについて、ＬH,N（ｎ,ａ）*ＤHC(ｎ,ａ) = 1となるピークの集団をピーク群ｒとおき、ピーク群ｒに含まれるピークについてr1、r2、・・・とピークＩＤを付け、ピーク群ｒに含まれるピークが連続的に重なり合っているかを評価する。
【０１５９】
ピーク群ｒに含まれるピークr1とピークr2がｙ軸上で重なっているかどうかの評価は、０か１を結果とする下記の関数ＯHC(r1,r2)で与えられる。
【０１６０】
【数２５】
2005098753.tif 000027
【０１６１】
ｘ軸、ｚ軸ラインに対して同様に検討するには、それぞれ、ＬHC、N（ｎ,ａ）* ＤH（ｎ,ａ）= 1、または、ＬH,HC（ｎ,ａ）* ＤN（ｎ,ａ）= 1となるピークの集団をピーク群ｒとおき、ピーク群ｒに含まれるピークr1とピークr2について、下記の関数ＯH(r1,r2)、ＯN(r1,r2)を用いてｙ軸の場合と同様にして連続ピーク群を検出する。
【０１６２】
【数２６】
2005098753.tif 000028
【０１６３】
【数２７】
2005098753.tif 000029
【０１６４】
ここでのピーク間重複度に対する閾値vH 、vHC 、vNは、ユーザが設定する値であり、例えば、600MHzのNMR装置で0.01ppm、0.03ppm、0.1ppmを使用することが好ましい。検索されたピークの組r1、r2に対して、ピークr1あるいはピークr2に重なる第3のピークr3を同様に検索する。この操作を繰返すことでピーク群ｒの中から連続的に重なるピーク、r1、r2、r3、r4.......を検索する。連続的に重なるピークの合計数が基準値(通常8個に設定）を超えると連続ピーク群として検出される。
【０１６５】
連続ピーク群検出部１７は、連続ピーク群を検出した場合（ステップＳ２２３  Ｙｅｓ）、検出した連続ピーク群に含まれるピークのうち対角ピークを除くすべてのピークのピークＩＤをノイズデータとして第３のノイズ除去部１８に送信する（ステップＳ２２４）。
【０１６６】
設定した対角ピークａについて、連続ピーク群が検出されなかった場合（ステップＳ２２３  Ｎｏ）または連続ピーク群を検出しノイズデータを送信した場合（ステップＳ２２３  Ｙｅｓ、ステップＳ２２４）、連続ピーク群検出部１７は、対角ピークテーブルの中のすべての対角ピークについて連続ピーク群を検索したかを判断する（ステップＳ２２５）。対角ピークテーブルの中にまだ連続ピーク群を検索していない対角ピークが存在する場合は（ステップＳ２２５  Ｎｏ）、対角ピークＩＤをひとつ上げ、連続ピーク群を検索する対角ピークとして設定する（ステップＳ２２６）。そして、設定した対角ピークについて、連続ピーク群を検索する（ステップＳ２２２）。対角ピークテーブルの中のすべての対角ピークについて連続ピーク群を検索した場合は（ステップＳ２２５  Ｙｅｓ）、連続ピーク群検出部１７は、連続ピーク群検索が完了したものとして連続ピーク群検索処理を終了する。
【０１６７】
なお、ここでは、対角ピークテーブル中のすべての対角ピークについて連続ピーク群を検索したが、対角ピークテーブルに含まれる対角ピークのうち、ピーク強度の強い対角ピークについてのみ連続ピーク群を検索してもよい。連続ピーク群を検索する対角ピークの個数はユーザが設定することができるが、通常、ピーク強度の強い順に、上位２０〜３０個程度の対角ピークについて検索することが好ましい。
【０１６８】
第３のノイズ除去部１８は、記憶部１２からピークテーブルのデータを読み出し、ノイズに該当するピークの情報をピークテーブルから除去する（図１７、ステップＳ２３）。第３のノイズ除去部１８は、ノイズに該当するピークの情報を除去した新たなピークテーブルを記憶部１２に送信する。
【０１６９】
（異符号ノイズ除去）
次に非対角ピーク群検出部１９は、記憶部１２に保存されたピークテーブルのデータを読み出し、ピークテーブルの中から対角ピークに該当するピークを抽出し、対角ピークからｙ軸方向に向かって所定の個数以上のピークがほぼ直線上に並ぶ非対角ピーク群を検出する（図１７、ステップＳ２４）。
【０１７０】
図２２に非対角ピーク群の検出のフローチャートを示す。なお、図２０で説明した連続ピーク群の検出のフローチャートと同様の処理については、同一の符号を付し、説明を省略することにする。
【０１７１】
まず、非対角ピーク群検出部１７は、非対角ピーク群を検出する対角ピークを、対角ピーク１に設定する（ステップＳ２２１）。そして、ピークテーブルの中から、設定した対角ピークについて、対角ピークからｙ軸方向に向かって所定の個数以上のピークがほぼ直線上に並ぶ非対角ピーク群を検出する（ステップＳ２５０）。
【０１７２】
ピークｎが対角ピークａに対する非対角ピーク群に含まれるか否かの評価は、以下の方法によって行う。
【０１７３】
まず、ピークｎが対角ピークａからｙ軸方向に向かってほぼ直線上に並んでいるか否かを評価する。ピークｎが対角ピークａからｙ軸方向に向かってほぼ直線上に並んでいるか否かの評価は、０か１を結果とする下記の関数ＬH,N（ｎ,ａ)で与えられる。この関数ＬH,N（ｎ,ａ)によって評価値が１となるピークｎは対角ピークａからｙ軸方向に向かってほぼ直線上に並んでいることを意味し、評価値が０となるピークｎは対角ピークａと同じｙ軸ライン上には存在しないことを意味する。
【０１７４】
【数２８】
2005098753.tif 000030
【０１７５】
ここで用いられる閾値tH、tN、はユーザが適宜設定することができる。例えば、600-800MHzのＮＭＲで測定されたスペクトルで適切なノイズ検索を行うには、それぞれ0.01ppm, 0.1ppmの値を使用することが好ましい。
【０１７６】
非対角ピーク群検出部１７は、対角ピークａと同じｙ軸ライン上にある対角ピークａを除くピークの集団を対角ピークａに対する非対角ピーク群として検出し、当該非対角ピーク群に含まれるｘ個のピークについてr1、r2、・・・rxとピークＩＤを付け、ピークＩＤを符号決定部２０に送信する（ステップＳ２５１）。
【０１７７】
符号決定部２０は、対角ピークを除いた非対角ピーク群が正負のどちらのピークｎを多く含むかを判別し、多く含まれるピークの符号を当該非対角ピーク群の符号として決定する（ステップＳ２５２）。
【０１７８】
非対角ピーク群の符号は下記の判定式ＳHC(ａ)によって決定される。
【０１７９】
【数２９】
2005098753.tif 000031
【０１８０】
ＳHC(ａ)>0.7のとき符号は正に、あるいはＳHC(ａ)<-0.7のとき符号は負にピーク群の正しい符号が決定される。|ＳHC(ａ)|≦0.7の場合は符合が決定できないことになる。このとき、個々のピークの７割以上のピークが同符合を示すとき、多いほうのピークの符号を当該非対角ピーク群の符号として決定する。
【０１８１】
非対角ピーク群の符号が正の場合（ステップＳ２５３  Ｙｅｓ）、符号決定部２０は、非対角ピーク群に含まれるピークの中から、負のピーク強度を有するピークのピークＩＤをノイズデータとして第４のノイズ除去部２１に送信する（ステップＳ２５４）。
【０１８２】
非対角ピーク群の符号が負の場合（ステップＳ２５３  Ｎｏ）、符号決定部２０は、非対角ピーク群に含まれるピークの中から、正のピーク強度を有するピークのピークＩＤをノイズデータとして第４のノイズ除去部２１に送信する（ステップＳ２５５）。
【０１８３】
非対角ピーク群検出部１９は、対角ピークテーブルの中のすべての対角ピークについて非対角ピーク群を検索したかを判断する（ステップＳ２５６）。対角ピークテーブルの中にまだ非対角ピーク群を検索していない対角ピークが存在する場合は（ステップＳ２５６  Ｎｏ）、対角ピークＩＤをひとつ上げ、非対角ピーク群を検索する対角ピークとして設定する（ステップＳ２２６）。そして、非対角ピーク群検出部１９は、設定した対角ピークについて、非対角ピーク群を検出する（ステップＳ２５０）。対角ピークテーブルの中のすべての対角ピークについて非対角ピーク群を検索した場合は（ステップＳ２５６  Ｙｅｓ）、非対角ピーク群検出部１９は、非対角ピーク群検出が完了したものとして非対角ピーク群検出処理を終了する。
【０１８４】
第４のノイズ除去部２１は、記憶部１２からピークテーブルのデータを読み出し、ノイズに該当するピークの情報をピークテーブルから除去する（図１７、ステップＳ２６）。第４のノイズ除去部２１は、ノイズに該当するピークの情報を除去した新たなピークテーブルを記憶部１２に送信する。
【０１８５】
（ウォーターノイズ除去）
次にウォータノイズ検出部２２は、記憶部１２に保存されたピークテーブルのデータを読み出し、ピークテーブルの中から軽水由来のノイズに相当するピークを検出する（図１７、ステップＳ２７）。
【０１８６】
ウォータノイズ検出部２２は、ＣH＝4.7ppm近傍に観測される軽水シグナルの中心ｘ座標を決定し、ピ−クテーブルからｘ座標がこの中心ｘ座標から所定の閾値の範囲内にあるピークを検出する。ここで、閾値はユーザが適宜設定することができるが、通常0.1-0.2ppmの範囲で設定することが好ましい。
【０１８７】
ウォータノイズ検出部２２は、ピークテーブルの中から軽水由来のノイズに相当するピークをノイズと判定し、ノイズに該当するピークのピークＩＤをノイズデータとして第５のノイズ除去部２３に送信する。
【０１８８】
第５のノイズ除去部２３は、記憶部１２からピークテーブルのデータを読み出し、ノイズに該当するピークの情報をピークテーブルから除去する（図１７、ステップＳ２８）。第５のノイズ除去部２３は、ノイズに該当するピークの情報を除去した新たなピークテーブルを記憶部１２に送信する。
【０１８９】
図２３−１、図２４−１、図２５−１、図２６−１は、図２の1Ｈ−13Ｎ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトルの部分拡大図である。
図２３−１は、インコンプリートデカップリングノイズおよびウイグルノイズを含む部分拡大図であり、インコンプリートデカップリングノイズまたはウイグルノイズに該当するピークにｘを、ＮＯＥピークに＊を付してある。また、図２４−１は、テイルノイズを含む部分拡大図であり、テイルノイズに該当するピークにｘを付してある。図２５−１は、異符号ノイズを含む部分拡大図であり、異符号ノイズに該当するピークにｘを、ＮＯＥピークに＊を付してある。また、図２６−１は、ウォーターノイズを含む部分拡大図であり、ウォーターノイズの存在領域の境界線に矢印を付してある。
図２３−２、図２４−２、図２５−２、図２６−２は、それぞれ図２３−１、図２４−１、図２５−１、図２６−１から、第３の実施の形態のノイズフィルター装置によってノイズを除去した後の図である。図２３−２、図２４−２、図２５−２、図２６−２をそれぞれ図２３−１、図２４−１、図２５−１、図２６−１と比較すると、第３の実施の形態のノイズフィルター装置によってインコンプリートデカップリングノイズ、ウイグルノイズ、テイルノイズ、異符号ノイズ、ウォーターノイズの各ノイズが効率的に除去されていることが分かる。
【０１９０】
以上述べた第３の実施の形態のノイズフィルター装置およびノイズフィルター方法は、インコンプリートデカップリングノイズ、ウイグルノイズ、テイルノイズ、異符号ノイズ、ウォーターノイズ等、マスクフィルター法では除去しきれない各種のノイズを、シグナルの帰属前に効率的かつ正確に除去できる。
【０１９１】
なお、第３の実施の形態においては、（１）オフシグナルノイズ、（２）インコンプリートデカップリングノイズ−ウイグルノイズ、（３）テイルノイズ、（４）異符号ノイズ、（５）ウォーターノイズの順にノイズを除去したが、ノイズの除去順序はこれに限定されるものではなく、ノイズ検索を効率的に行うため適宜ノイズの除去順序を入れ替えることができるのは言うまでもない。
【０１９２】
また、実施の形態１から実施の形態３で説明したノイズフィルター方法は、ノイズフィルター方法をコンピュータに実行させるためのノイズフィルタープログラムとして提供することができる。実施の形態１から実施の形態３のノイズフィルタープログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フロッピー（Ｒ）ディスク（ＦＤ）、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。また、実施の形態１から実施の形態３のノイズフィルタープログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。
【産業上の利用可能性】
【０１９３】
以上のように、本発明にかかるノイズフィルター装置、ノイズフィルター方法およびノイズフィルタープログラムは、３次元異種核相関ＮＭＲスペクトルにおいて、シグナルの帰属を必要とすることなく、簡単かつ短時間にノイズを除去することが可能である。かかる特徴を有する本発明のノイズフィルター装置、ノイズフィルター方法およびノイズフィルタープログラムは、タンパク質のＮＭＲ立体構造解析の分野において極めて有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１９４】
【図１】第１の実施の形態にかかるノイズフィルター装置のブロック図である。
【図２】実測した３次元1Ｈ−13Ｃ  ＨＳＱＣ−ＮＯＥＳＹスペクトル図である。
【図３】第１の実施の形態のノイズフィルター装置によって行われるノイズ除去の原理を示す模式図である。
【図４】第１の実施の形態におけるノイズ除去のフローチャートである。
【図５】ピークテーブルの一例を示す図である。
【図６】マスクファイルの一例を示す図である。
【図７】マスクファイルの中から対応マスクピークを検索してノイズを判別するフローチャートである。
【図８−１】図２におけるオフシグナルノイズの部分拡大図である。
【図８−２】第１の実施の形態のノイズフィルター装置によって図８−１からノイズを除去した後の部分拡大図である。
【図９】第２の実施の形態にかかるノイズフィルター装置のブロック図である。
【図１０】マスクファイル作成のフローチャートである。
【図１１−１】ピークテーブルに記録されたピークの基準座標をｘ−ｚ平面上に投影した投影図である。
【図１１−２】図１１−１において、ｘ−ｚ平面上でピーク群存在領域として検出された区画を示した投影図である。
【図１２】第３の実施の形態にかかるノイズフィルター装置のブロック図である。
【図１３】インコンプリートデカップリングノイズの一例を示す図であり、（Ａ）ｘ−ｙ平面で２次元スライスした図、および、（Ｂ）（Ａ）のＩ−Ｉ´断面図である。
【図１４】ウイグルノイズの一例を示す図であり、（Ａ）ｘ−ｙ平面で２次元スライスした図、および、（Ｂ）（Ａ）のＩ−Ｉ´断面図である。
【図１５】テイルノイズの一例を示す図であり、（Ａ）ｘ−ｙ平面で２次元スライスした図、および、（Ｂ）（Ａ）のＩ−Ｉ´断面図である。
【図１６】異符号ノイズの一例を示す図であり、（Ａ）ｘ−ｙ平面で２次元スライスした図、および、（Ｂ）（Ａ）のＩ−Ｉ´断面図である。
【図１７】第３の実施の形態におけるノイズ除去のフローチャートである。
【図１８】ピーク対の検出のフローチャートである。
【図１９】上位ピークテーブルの一例を示す図である。
【図２０】連続ピーク群の検出のフローチャートである。
【図２１】対角ピークテーブルの一例を示す図である。
【図２２】非対角ピーク群の検出のフローチャートである。
【図２３−１】図２におけるウイグルノイズおよびインコンプリートデカップリングノイズの部分拡大図である。
【図２３−２】第３の実施の形態のノイズフィルター装置によって図２３−１からノイズを除去した後の部分拡大図である。
【図２４−１】図２におけるテイルノイズの部分拡大図である。
【図２４−２】第３の実施の形態のノイズフィルター装置によって図２４−１からノイズを除去した後の部分拡大図である。
【図２５−１】図２における異符号ノイズの部分拡大図である。
【図２５−２】第３の実施の形態のノイズフィルター装置によって図２５−１からノイズを除去した後の部分拡大図である。
【図２６−１】図２におけるウォーターノイズの部分拡大図である。
【図２６−２】第３の実施の形態のノイズフィルター装置によって図２６−１からノイズを除去した後の部分拡大図である。
【符号の説明】
【０１９５】
１  ノイズフィルター装置
１０  ピークテーブル作成部
１１  マスクファイル作成部
１２  記憶部
１３  対応マスクピーク検索部
１４  第１のノイズ除去部
１５  ピーク対検出部
１６  第２のノイズ除去部
１７  連続ピーク群検出部
１８  第３のノイズ除去部
１９  非対角ピーク群検出部
２０  符号決定部
２１  第４のノイズ除去部
２２  ウォーターノイズ検出部
２３  第５のノイズ除去部
２  ＮＭＲ
３  外部出入力装置
【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８−１】
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【図８−２】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１−１】
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【図１１−２】
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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１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３−１】
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【図２３−２】
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【図２４−１】
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【図２４−２】
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【図２５−１】
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【図２５−２】
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【図２６−１】
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【図２６−２】
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