【手続補正書】
【提出日】平成26年2月3日(2014.2.3)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２７】
具体的には、例えば、プリカーサイオン選択手段は複数のＭＳn-1ピークの同定確率推定値を比較し、同定確率推定値が高いものから順にＭＳn-1ピークを選択し、プリカーサイオンに設定してＭＳn分析を実行するようにするとよい。これにより、比較的少ない回数のＭＳn分析の実行によって、より多数の物質を同定することができる。この場合、全てのＭＳn-1ピークに対するＭＳn分析を実行せずに、所定回数のＭＳn分析を実行した時点で当該試料に対する同定処理を打ち切る、或いは、同定された物質の数が所定個数に達したり同定された物質の数の増加の程度が大きく減じたりした場合に当該試料に対する同定処理を打ち切る、といった制御を行ってもよい。また、プリカーサイオン選択手段は同定確率推定値が所定値以上であるＭＳn-1ピークのみを選択し、該ピークをプリカーサイオンに設定してＭＳn分析を実行するようにしてもよい。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２８】
第１発明に係る質量分析データ処理方法及び第２発明に係る質量分析データ処理装置によれば、ＭＳn-1ピークに対するＭＳn分析を行って得られる結果を用いて物質同定を行うときに同定が可能である確率を、実際にそのＭＳn分析や同定処理を行うことなく定量的に推定することが可能となる。そのため、例えば、複数のＭＳn-1ピークの中のいずれのＭＳn-1ピークをプリカーサイオンとして選択すれば同定に有利であるのかを、定量的に判断することができる。それ故に、例えば或るＭＳn-1ピークの強度が高い場合であっても該ＭＳn-1ピークの同定確率が低い場合には、該ＭＳn-1ピークに対するＭＳn分析を回避する、或いはより同定確率の高いＭＳn-1ピークに対するＭＳn分析を優先的に行う、といった質量分析装置の制御が可能となり、従来に比べて短時間でより多くの物質を同定することができるようになる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３１】
本発明に係る質量分析データ処理方法は、目的試料からＬＣ等により分離・分画されることで得られた多数の分画試料に対してそれぞれＭＳn-1分析を実行して得られるＭＳn-1スペクトル上に現れる１又は複数のピークをプリカーサイオンに選出して該プリカーサイオンに対するＭＳn分析を行い、その結果得られるＭＳnスペクトルを利用して目的試料に含まれる各種物質を同定する質量分析システムにおいて、実際にＭＳn分析を実行する前に、ＭＳn-1スペクトル上のＭＳn-1ピークについて、該ピークをプリカーサイオンに選出したときに物質の同定が成功する確率を定量的に推定する同定確率推定処理に特徴を有する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３７】
［ステップＳ１２２］局所的な変動量の算定
次に、ピーク部分及びピーク近傍を除外したサンプリング点集合Ｍ’(ｗ，μ)において、通過帯域が半値幅ｗであるフィルタによりロープロファイルを平滑化した、平滑化プロファイル*Ｒm(ｗ，μ)を求める。つまり、*Ｒm(ｗ，μ)は次の(2)式で求まる。
*Ｒm(ｗ，μ)＝｛１／（２ｗ＋１）｝ΣＲm’    …(2)
（ただしｍ’∈Ｍ’(ｗ，μ)）
ここで、Σはｍ’＝−ｗからｗまでの総和である。この平滑化プロファイル*Ｒm(ｗ，μ)と元のロープロファイルとの差を局所的な変動量と定義し、ΔＲm(ｗ，μ)で表す。つまり、ΔＲm(ｗ，μ)は次の(3)式で求まる。
ΔＲm(ｗ，μ)＝Ｒm−*Ｒm(ｗ，μ)      …(3)
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３８】
［ステップＳ１１３］局所的な変動量に基づくノイズレベルの算定
ここでは、上記局所的な変動量ΔＲm(ｗ，μ)の２乗平均のｃ倍をノイズレベルＮ(Ｒm；ｗ，μ)と定義する。ｃはノイズレベルを定義するための適当な定数である。つまり、Ｎ(Ｒm；ｗ，μ)の定義式は次の(4)式である。
Ｎ(Ｒm；ｗ，μ) ＝ｃ・√｛ΣΔＲm(ｗ，μ)2｝      …(4)
なお、ノイズレベルの定義は上記説明のものに限定されず、ＭＳ1スペクトルのノイズレベルを適切に定義できる方法でありさえすればよい。
実際の２つのＭＳ1ロープロファイルに基づいて上記方法によりノイズレベルＮ(Ｒm；ｗ，μ)を算定した結果の例を図５に示す。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４２】
［ステップＳ１６］同定確率推定モデルとパラメータの算出
続いて、上記階段状のプロファイルに対し解析的な関数を用いてフィッティングを行い、ＭＳ1ピークの累積数と同定成功累積数との滑らかなカーブ状の関係を求める。ここでは、フィッティング関数の形状として、次の(5)式の双曲線関数を用いた。
Ｎ(ident)tanh｛ｎ／（Ｎ(all)σ）｝      …(5)
ただし、ｎは或る順位よりも上位順位であるＭＳ1ピーク数であり、Ｎ(all)及びＮ(ident)はそれぞれＭＳ1ピークの総数及び同定に成功したＭＳ1ピークの総数である。また、σはフィッティング関数の立ち上がりの速さを定めるパラメータであり、先に求めた階段状のプロファイルにフィットするように算出する。図９中に階段状のプロファイルにフィットさせたカーブを一点鎖線で示している。このカーブが同定確率推定モデルであり、σはこのモデルを規定するパラメータである。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５０】
［ステップＳ２４］ＭＳ1ピークの同定確率推定
(5)式のフィッティング関数の傾きが１であるということは100％、その傾きが0.5であるということは50％の確率で以て同定に成功することを示している。したがって、フィッティング関数の微分である次の(6)式により、最適化用ＭＳ1ピークに対し、その順位値ｎから同定に成功する確率を推定することができる。
｛Ｎ(ident)／（Ｎ(all)σ）｝sech2｛ｎ／（Ｎ(all)σ）｝      …(6)
図１３は図９に上記微分関数で示される推定確率を重ねて示したものであり、右目盛りが同定成功の推定確率である。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５１】
任意の質量電荷比m/z及びＳＮ比を示すＭＳ1ピークの同定確率は、上述したｎ(ｄ)又は*ｎ(ｄ)による求まる近似順位値を用いて、(7)式又は(8)式により推定することができる。
｛Ｎ(ident)／（Ｎ(all)σ）｝sech2｛ｎ(ｄ)／（Ｎ(all)σ）｝      …(7)
｛Ｎ(ident)／（Ｎ(all)σ）｝sech2｛*ｎ(ｄ)／（Ｎ(all)σ）｝      …(8)
即ち、上述したステップＳ１１〜Ｓ１８の処理によって既に同定確率推定モデルは構築されているので、同定確率を推定したいＭＳ1ピークの近似順位値さえ求まれば、このＭＳ1ピークの同定確率は簡単な演算で推定可能である。図１４は上記例における任意の質量電荷比m/z及びＳＮ比を示すＭＳ1ピークについての距離ｄと同定確率推定値との関係を示す図であり、図中、ｎ(ｄ)は(7)式に基づく場合、*ｎ(ｄ)は(8)式に基づく場合である。