質量分析データ解析方法
【課題】
質量分析装置取得データにおいて、複数成分由来のＭＳn スペクトルが隣接して混在した領域では、隣接する当該ＭＳn スペクトルを同時にＭＳn+1 分析する可能性があり、価数判定が複雑になる場合がある。そこで本発明では、ＭＳn+1 （ｎは、ｎ≧１の整数）スペクトル及びＭＳn スペクトルの価数の再判定を行うことにより、より信頼性の高いデータを提供することを目的とする。
【解決手段】
隣接してＭＳn+1 スペクトルが混在する領域を抽出し、価数の再判定を行う領域を決定する。その後、抽出された所定の混在領域のスペクトル強度をスキャン毎にリスト化し、この当該スキャン毎のリスト間のスペクトル強度変動を算出して、同一の変動をしているスペクトル群をグループ化する。このグループ化されたデータに基づいて、価数の再判定を行うステップを含む質量分析データの解析を行う。
質量分析装置取得データにおいて、複数成分由来のＭＳn スペクトルが隣接して混在した領域では、隣接する当該ＭＳn スペクトルを同時にＭＳn+1 分析する可能性があり、価数判定が複雑になる場合がある。そこで本発明では、ＭＳn+1 （ｎは、ｎ≧１の整数）スペクトル及びＭＳn スペクトルの価数の再判定を行うことにより、より信頼性の高いデータを提供することを目的とする。
【解決手段】
隣接してＭＳn+1 スペクトルが混在する領域を抽出し、価数の再判定を行う領域を決定する。その後、抽出された所定の混在領域のスペクトル強度をスキャン毎にリスト化し、この当該スキャン毎のリスト間のスペクトル強度変動を算出して、同一の変動をしているスペクトル群をグループ化する。このグループ化されたデータに基づいて、価数の再判定を行うステップを含む質量分析データの解析を行う。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、質量分析データ解析方法に関する。例えば、特に液体クロマトグラフ質量分析装置から得られるＭＳnスペクトルから目的成分の価数判定を行う際に好適な質量分析データ解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば、特開２００５−９１３４４号公報記載のように、リアルタイムで質量分析を行いながら、ＭＳn+1 分析を行う際のターゲットとなる親マスの価数判定を行うことが開示されている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−９１３４４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記従来技術では、質量分析装置でデータを取得するにあたり、リアルタイムでＭＳnスペクトルデータの価数判定を行い、ターゲットとなるＭＳnスペクトルを選択し、その後ＭＳn+1分析を行っていた。
【０００５】
しかし、複数成分由来のＭＳn スペクトルが隣接して混在した場合、複数成分由来の
ＭＳnスペクトルを同時にＭＳn+1分析する可能性がある。その結果、複数成分の混在したＭＳn+1 スペクトルが検出されることがあり、スペクトル解析が複雑になる可能性がある。
【０００６】
本発明の一つの目的は、ＭＳn+1 （ｎは、ｎ≧１の整数）スペクトル及びＭＳnスペクトルの価数の再判定を行うことにより、より信頼性の高いデータを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一つの特徴は、質量分析装置で取得したＭＳn （ｎは、ｎ≧１の整数）スペクトルデータにおいてＭＳnスペクトルの価数判定を行う際に、混在する複数成分を切り分け、価数の再判定を行う質量分析データ解析方法である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、これまで価数判定が複雑であった複数成分由来のスペクトルが隣接して混在する領域で、同位体スペクトルの価数再判定を行うことにより、より信頼性の高いデータを提供することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
具体的な実施の一例を挙げると、質量分析装置で取得したＭＳnデータ及びＭＳn+1データをデータ処理部にて価数判定する。ここで、隣接して複数成分由来のＭＳスペクトルが混在する領域を抽出して、価数の再判定を行う領域を決定する。次に、抽出した範囲内のＭＳnデータ及びＭＳn+1データの全スペクトルを最低３スキャン以上抽出し、スキャン毎の差を算出するために、１スキャン目から２スキャン目の全スペクトル間において、同一質量数毎のスペクトル強度の差を求め、同様に２スキャン目から３スキャン目の全スペクトル間において同一質量数毎のスペクトル強度の差を求め、以降、スキャン間毎にスペクトル強度の変動を求める。ここで求めたスペクトル強度毎の差の変動が増加方向もしくは減少方向のどちらか一方に属するスペクトル群をグループ化するか、またはスペクトル強度毎の比の変動が一定許容範囲以内であるスペクトル群をグループ化する。もしくは、差と比の変動の両方を求め、差の増減が同方向、且つ、比の変動が一定許容範囲内であるスペクトル群をグループ化する。この際、グループ化に用いたスペクトル群の強度を抽出した全スキャン分を積算し、積算されたスペクトル群に基づいて価数の再判定を行うものとする。さらに、このＭＳn+1 データにおいて求めた変動値と、同様の手順で求めた抽出範囲のＭＳnデータのみの変動値を比較し、同一変動をしているものをターゲットＭＳnスペクトル、及び当該ＭＳnスペクトル由来のＭＳn+1スペクトルとする。なお、前記同一質量数とは±０.１ｍ／ｚ （ｍは質量数、ｚは電荷）の範囲内のこととし、前記一定許容範囲とは通常０〜２５％程度の誤差範囲とすることが望ましい。以下、本発明に係る一実施例を図面に基づいて説明する。
【００１０】
図１は、本発明の実施例で用いる液体クロマトグラフ質量分析方法全体の流れの概略である。本実施例では、試料としてタンパク質を酵素消化処理したものに代表されるペプチド混合試料である試料１を用いて、液体クロマトグラフ２により試料１を分離する処理を行う。分離後の試料をイオン源３によりイオン化する処理を行う。イオン源から導入されたイオンを質量分析部４により質量分析する処理を行う。イオンを検出する検出部５を備えた液体クロマトグラフ質量分析装置を使用し、取得したＭＳデータをデータ処理部６にて解析する処理を行う。ここで、イオン化した試料の質量をそのまま質量分析することをＭＳ1分析ということとする。さらに質量分析部４でＭＳnのイオンをターゲットとして選択し、解離が可能な質量分析装置を用いて、ＭＳn+1段階に解離することをＭＳn+1分析とする。この際、ＭＳ1分析（ＭＳn分析のｎ＝１の場合）されたイオンをＭＳ1 スペクトルといい、このＭＳ1スペクトルを選択、解離したイオンをＭＳ2 スペクトルという。通常、データ取得後にデータ処理部６にてＭＳ1スペクトルデータ、及びＭＳ2スペクトルデータの確認を行い、価数判定を行う。
【００１１】
図２は、本発明の実施例に使用される液体クロマトグラフ質量分析装置において取得されたデータ中のｍ／ｚで一マス中に複数成分が混在しているＭＳnスペクトルの検出データの一例である。更に、図２（ａ）は、質量分析装置にて取得したＭＳスペクトルデータの一例で、ｍ／ｚで１マス分の領域に同位体スペクトルでない２価（図中では（２＋）と表示する）の成分由来のスペクトルと３価（図中では（３＋）と表示する）の成分由来のスペクトルが隣接して混在していることを示している。図２（ａ）では、スペクトル上に正確な価数表示をしているが、実測データ中ではこのように隣接して複数成分が混在している領域では、隣り合うスペクトルを同位体スペクトルであると誤判定する可能性がある。その結果、複数成分由来のＭＳスペクトルを同時にＭＳ2 分析する可能性があり、複数成分の混在したＭＳ2 スペクトルが検出され、スペクトル解析が複雑になる可能性がある。なお、隣接して複数成分由来のスペクトルが混在している箇所とは、ｍ／ｚで２マス以内に複数の同位体スペクトルが存在している箇所を示す。また、比較例として図２（ｂ）に価数が誤判定された場合のスペクトルデータを示す。これは、図２（ａ）のように異なる価数のスペクトルが混在しているのに２価と３価を正確に判定しているのと違い、隣り合う３価と２価を同位体スペクトル（この場合は５価（図中では（５＋）と表示する））として判定した一例を示してある。
【００１２】
図３は、本発明による液体クロマトグラフ質量分析装置方法における、取得データ中のＭＳスペクトルの価数判定を修正する解析方法のフローチャートである。この方法では、まず質量分析装置で、質量分析データを取得する処理（ステップａ）７を行う。次に、データ処理部を用いて、当該質量分析データの価数判定処理（ステップｂ）８を行う。次に、所定の混在領域の抽出処理（ステップｃ）９により、そのＭＳデータ中の隣接して複数成分由来のスペクトルが混在する領域を抽出する。この価数判定処理８にて価数判定を行った際には、まだ誤判定された価数表示のＭＳスペクトルが含まれている。
【００１３】
その後、スキャン毎のスペクトル強度のリスト化処理（ステップｄ）１０により、抽出された混在領域のＭＳスペクトル強度、及びＭＳ2 スペクトル強度をスキャン毎にリスト化する。次に、当該スキャン毎のリスト間変動を算出する処理（ステップｅ）１１により、この当該スキャン毎のリスト間のスペクトル強度変動を算出する。次に、ピーク群のグループ化処理（ステップｆ）１２により、同一の変動をしているスペクトル群をグループ化する。次に、スペクトル群の積算処理（ステップｇ）１３により、グループ化に用いたスペクトル群の強度を抽出した全スキャン分を積算する。次に、価数の再判定処理（ステップｈ）１４として、積算されたスペクトル群に基づいて、データ処理部にて価数の再判定を行う。
【００１４】
図４，図５，図６は、ＭＳ2 スペクトルデータにおいて、スキャン毎の全スペクトル強度の変動を算出する手順を示した一例である。すなわち、図４は、本発明の実施例に使用される液体クロマトグラフ質量分析装置において取得されたＭＳスペクトルデータ、及びＭＳ2 スペクトルデータの差、及び比の変動を算出する手順の一例である。図５は、本発明の実施例に使用される液体クロマトグラフ質量分析装置において取得されたＭＳスペクトルデータ、及びＭＳ2 スペクトルデータのスキャン毎の差、及び比のリストの一例である。更に、図６は、図４，図５でスペクトル変動をスキャン毎にリスト化し、その後グループ化されたスペクトルを積算した一例である。以下、更に具体的に説明する。
【００１５】
図４は、連続した３スキャンのＭＳ2 スペクトルであり、（ＭＳ2−１）〜(ＭＳ2−３)では、それぞれスキャン毎の差を算出するために、同一質量数毎に１スキャン目（図中
（ＭＳ2−１））から２スキャン目（図中（ＭＳ2−２）、以下同様。）の全スペクトル強度差、２スキャン目から３スキャン目の全スペクトル強度差を求める。同様にして、同一質量数毎に１スキャン目から２スキャン目の全スペクトル強度比、２スキャン目から３スキャン目の全スペクトル強度比を求める。ここで、連続した４スキャン以上のデータがある場合は、以降同様の操作を繰り返す。
【００１６】
図５は、本発明の実施例に使用される液体クロマトグラフ質量分析装置において取得されたＭＳスペクトルデータ、及びＭＳ2スペクトルデータのスキャン毎の差、及び比のリストの一例であり、図４のスペクトル強度をもとに、スキャン毎のスペクトル強度差、及びスペクトル強度比をリスト化した結果である。
【００１７】
まず、図５（ａ）のスキャン毎の差のリストでは、スペクトルｂ，スペクトルｄ，スペクトルｅが同様の差の変動を示している。また、スペクトルａ，スペクトルｃ，スペクトルｆが同様の差の変動を示している。つまり、スペクトルｂ，スペクトルｄ，スペクトルｅにおいて、（ＭＳ2−１）−（ＭＳ2−２）ではスペクトル強度が増加方向（ここではスキャン１回目からスキャン２回目の差はマイナスとなるので図５（ｂ）では表記上「−」とする。以下同様。）、（ＭＳ2−２）−（ＭＳ2−３）では減少方向（＋）の変動を示している。さらにスペクトルａ、スペクトルｃ，スペクトルｆにおいて、（ＭＳ2−１）−（ＭＳ2−２）では増加方向（−），（ＭＳ2−２）−（ＭＳ2−３）でも増加方向（−）の変動を示している。
【００１８】
また、図５（ｃ）のスキャン毎の比のリストにおいても、スペクトルｂ，スペクトルｄ，スペクトルｅが同様の比の変動を示し、スペクトルａ，スペクトルｃ，スペクトルｆが同様の比の変動を示している。また図５（ｃ）の、スペクトルｂ，スペクトルｄ，スペクトルｅにおいて、（ＭＳ2−１）／（ＭＳ2−２）では０.１ 、（ＭＳ2−２）／（ＭＳ2−３）では５の変動を示し、スペクトルａ，スペクトルｃ,スペクトルｆにおいて、（ＭＳ2−１）／（ＭＳ2−２）では３０、（ＭＳ2−２）／（ＭＳ2−３）では１.５の変動を示している。このリストの結果からスキャン間毎の差の増減、及び強度比が同様の変動を示すスペクトル群、この場合はスペクトルｂとスペクトルｄとスペクトルｅとの一群と、スペクトルａとスペクトルｃとスペクトルｆとの一群を各々グループ化する。なお、図５(ａ)〜（ｃ）では、スペクトルｂ，スペクトルｄ，スペクトルｅは同様の変動を示すスペクトル群なので、スペクトルａとスペクトルｃとスペクトルｆの一群と識別するために太字アンダーラインで表記した。
【００１９】
その後、同じグループ群であるものを抽出して、クペクトル強度を演算したものが図６である。図６に示すように、グループ化に用いたスペクトル群の強度を抽出した全スキャン分（図６では、（ＭＳ2−１）〜（ＭＳ2−３）で示される連続した３スキャンのＭＳ2スペクトルである。）を積算し、この積算されたスペクトル群に対して価数の再判定を行うものとする。図６では、図５のリストより変動を求めグループ化したスペクトルｂ，スペクトルｄ，スペクトルｅのスキャン１〜スキャン３までのスペクトル強度を積算した。そして、この積算したスペクトルをもとにデータ処理部６にて価数の再判定を行う。そして、最終的に再判定の前後で価数が異なる場合、再判定後の価数を用いて質量分析データの修正を行う。さらに、このＭＳ2 データにおいて求めた変動値と、同様の手順で求めた抽出範囲のＭＳデータのみの変動値を比較し、同様の変動をしているものをターゲット
ＭＳスペクトル、及び当該ＭＳスペクトル由来のＭＳ2スペクトルとする。
【００２０】
以上では、液体クロマトグラフ質量分析装置への適用例を示したが、この他にもガスクロマトグラフ質量分析装置への適用など技術思想の範囲内で種々適用範囲の変形が可能である。
【００２１】
また、本明細書の開示の一例を列挙すると次の通りである。
（１）被測定用の試料をイオン化し、そのイオンを質量分析し、当該イオンを検出し、検出データを解析する質量分析データ解析方法であって、取得したＭＳn （ｎは、ｎ≧１の整数）スペクトルデータにおいて、ＭＳn スペクトルの価数判定を行う際に、混在する複数成分を切り分け、価数の再判定を行う質量分析データ解析方法。
（２）上記（１）において、
ａ）イオン化した試料を分析したＭＳn(ｎは、ｎ≧１の整数) スペクトルデータ、及び当該ＭＳnスペクトルをターゲットとして選択，解離したＭＳn+1スペクトルデータを取得するステップと、
ｂ）上記ステップ（ａ）で取得したＭＳnスペクトルデータを、価数判定するステップと、
ｃ）上記ステップ（ｂ）で予め価数判定を行ったＭＳnスペクトルデータにおいて、所定の領域を抽出するステップと、
ｄ）上記ステップ（ｃ）で抽出された領域に対応したＭＳn スペクトルデータ、及び
ＭＳn+1スペクトルデータをデータ取得スキャン毎にリスト化するステップと、
ｅ）当該スキャン毎のＭＳn スペクトルデータ、及びＭＳn+1 スペクトルデータ毎にスペクトル強度の変動を算出するステップと、
ｆ）上記ステップ（ｅ）のスペクトル強度の変動に基づいて、ＭＳn スペクトルデータ、及びＭＳn+1 スペクトルデータ毎にスペクトル群をグループ化するステップと、
ｇ）上記ステップ（ｆ）でグループ化したスペクトル群の抽出スキャン分のスペクトル強度を積算するステップと、
ｈ）上記ステップ（ｇ）でグループ化し、積算したＭＳnスペクトルデータ、及びＭＳn+1スペクトルデータに対して、価数の再判定を行うステップとを有し、
ＭＳn スペクトルデータに関して、上記各ステップを行うことにより、複数成分が混在するＭＳn+1 スペクトルデータを成分毎にグループ化することを特徴とする質量分析データ解析方法。
（３）上記（１）において、上記ステップ（ｅ）、及び上記ステップ（ｆ）ではスキャン毎のスペクトル強度差の変動を求めることとし、同一質量数のスペクトルの差が増加方向もしくは減少方向のどちらか一方に変動するスペクトル群をグループ化することを特徴とする質量分析データ解析方法。
（４）上記（１）において、上記ステップ（ｅ）、及び上記ステップ（ｆ）ではスキャン毎のスペクトル強度比の変動を求めることとし、同一質量数のスペクトル比の変動が一定許容範囲内にあるスペクトル群をグループ化することを特徴とする質量分析データ解析方法。
（５）上記（１）において、上記ステップ（ｅ）、及び上記ステップ（ｆ）ではスキャン毎の差と比の変動を両方求めることとし、同一質量数のスペクトルの変動が増加方向もしくは減少方向のどちらか一方に変動し、且つ、この変動が一定許容範囲内にあるスペクトル群をグループ化することを特徴とする質量分析データ解析方法。
（６）上記（１）において、上記ステップ（ｈ）に基づいて親イオンの価数判定を行うステップを有することを特徴とする質量分析データ解析方法。
（７）上記（１）において、上記ステップ（ｄ）では最低３スキャン以上スペクトル強度の変動を求めることを特徴とする質量分析データ解析方法。
（８）イオン源と、質量分析部と、検出部と、データ処理部とを有する質量分析装置を用い、被測定物を上記イオン源でイオン化し、そのイオンを上記質量分析部にて分析し、上記検出部にてイオンを検出し、上記データ処理部にて取得されたデータを解析する質量分析データ解析方法であって、ａ）質量分析装置よりイオン化した試料を分析したＭＳn
（ｎは、ｎ≧１の整数）スペクトルデータ、及び当該ＭＳn スペクトルをターゲットとして選択，解離したＭＳn+1スペクトルデータを取得するステップと、ｂ）上記ステップ
（ａ）で取得したＭＳnスペクトルデータを質量分析装置のデータ処理部にて価数判定を行うステップと、ｃ）上記ステップ（ｂ）で予め価数判定を行ったＭＳn スペクトルデータにおいて、所定の混在領域を抽出するステップと、ｄ）上記ステップ（ｃ）で抽出された混在領域に対応したＭＳnスペクトルデータ、及びＭＳn+1スペクトルデータをデータ取得スキャン毎にリスト化するステップと、ｅ）当該スキャン毎のＭＳn スペクトルデータ、及びＭＳn+1 スペクトルデータ毎に全スペクトル強度の変動を算出するステップと、
ｆ）上記ステップ（ｅ）のスペクトル強度の変動に基づいて、ある一定の変動をしているＭＳn スペクトルデータ、及びＭＳn+1 スペクトルデータ毎にスペクトル群をグループ化するステップと、上記ステップ（ｆ）でグループ化したスペクトル群の抽出スキャン分のスペクトル強度を積算するステップと、上記ステップ（ｇ）でグループ化し、積算した
ＭＳn スペクトルデータ、及びＭＳn+1 スペクトルデータに対して、価数の再判定を行うステップとを有し、ＭＳn スペクトルデータに関して、上記各ステップを行うことにより、複数成分が混在するＭＳn+1 スペクトルデータを成分毎にグループ化することを特徴とする質量分析データ解析方法。
【００２２】
以上のように、質量分析装置取得データにおいて、複数成分由来のＭＳn スペクトルが隣接して混在した領域では、隣接する当該ＭＳn スペクトルを同時にＭＳn+1 分析する可能性があり、価数判定が複雑になる場合がある。そこで、ＭＳn+1 (ｎは、ｎ≧１の整数)スペクトル及びＭＳn スペクトルの価数の再判定を行うことにより、より信頼性の高いデータを提供する。すなわち、隣接してＭＳn+1 スペクトルが混在する領域を抽出し、価数の再判定を行う領域を決定する。その後、抽出された所定の混在領域のスペクトル強度をスキャン毎にリスト化し、この当該スキャン毎のリスト間のスペクトル強度変動を算出して、同一の変動をしているスペクトル群をグループ化する。このグループ化されたデータに基づいて、価数の再判定を行うステップを含む質量分析データの解析を行うことが開示される。
【００２３】
また、本明細書において、質量分析部４は、独立した単体の質量分析装置でも、液体クロマトグラフ質量分析装置に内蔵された質量分析計でも良い。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の実施例で使用される液体クロマトグラフ質量分析方法全体の流れの概略図である。
【図２】本発明の実施例に使用される液体クロマトグラフ質量分析装置において取得されたデータ中一マス中に複数成分が混在しているＭＳnスペクトルの検出データの一例である。
【図３】本発明の実施例におけるＭＳnスペクトルデータ、及びＭＳn+1 スペクトルデータの解析を行う際の操作手順例である。
【図４】本発明の実施例に使用される液体クロマトグラフ質量分析装置において取得されたＭＳスペクトルデータ、及びＭＳ2 スペクトルデータの差、及び比の変動を算出する手順の一例である。
【図５】本発明の実施例に使用される液体クロマトグラフ質量分析装置において取得されたＭＳスペクトルデータ、及びＭＳ2スペクトルデータのスキャン毎の差、及び比のリストの一例である。
【図６】図４，図５でスペクトル変動をスキャン毎にリスト化し、その後グループ化されたスペクトルを積算した一例である。
【符号の説明】
【００２５】
１ 試料
２ 液体クロマトグラフ
３ イオン源
４ 質量分析部
５ 検出部
６ データ処理部
７ 質量分析データの取得（ステップａ）
８ 当該データの価数判定（ステップｂ）
９ 所定の混在領域の抽出（ステップｃ）
１０ スキャン毎のスペクトル強度のリスト化（ステップｄ）
１１ 当該スキャン毎のスペクトル強度変動の算出（ステップｅ）
１２ スペクトル群のグループ化（ステップｆ）
１３ グループ化したスペクトル群の積算（ステップｇ）
１４ 価数の再判定（ステップｈ）
【技術分野】
【０００１】
本発明は、質量分析データ解析方法に関する。例えば、特に液体クロマトグラフ質量分析装置から得られるＭＳnスペクトルから目的成分の価数判定を行う際に好適な質量分析データ解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば、特開２００５−９１３４４号公報記載のように、リアルタイムで質量分析を行いながら、ＭＳn+1 分析を行う際のターゲットとなる親マスの価数判定を行うことが開示されている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−９１３４４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記従来技術では、質量分析装置でデータを取得するにあたり、リアルタイムでＭＳnスペクトルデータの価数判定を行い、ターゲットとなるＭＳnスペクトルを選択し、その後ＭＳn+1分析を行っていた。
【０００５】
しかし、複数成分由来のＭＳn スペクトルが隣接して混在した場合、複数成分由来の
ＭＳnスペクトルを同時にＭＳn+1分析する可能性がある。その結果、複数成分の混在したＭＳn+1 スペクトルが検出されることがあり、スペクトル解析が複雑になる可能性がある。
【０００６】
本発明の一つの目的は、ＭＳn+1 （ｎは、ｎ≧１の整数）スペクトル及びＭＳnスペクトルの価数の再判定を行うことにより、より信頼性の高いデータを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一つの特徴は、質量分析装置で取得したＭＳn （ｎは、ｎ≧１の整数）スペクトルデータにおいてＭＳnスペクトルの価数判定を行う際に、混在する複数成分を切り分け、価数の再判定を行う質量分析データ解析方法である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、これまで価数判定が複雑であった複数成分由来のスペクトルが隣接して混在する領域で、同位体スペクトルの価数再判定を行うことにより、より信頼性の高いデータを提供することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
具体的な実施の一例を挙げると、質量分析装置で取得したＭＳnデータ及びＭＳn+1データをデータ処理部にて価数判定する。ここで、隣接して複数成分由来のＭＳスペクトルが混在する領域を抽出して、価数の再判定を行う領域を決定する。次に、抽出した範囲内のＭＳnデータ及びＭＳn+1データの全スペクトルを最低３スキャン以上抽出し、スキャン毎の差を算出するために、１スキャン目から２スキャン目の全スペクトル間において、同一質量数毎のスペクトル強度の差を求め、同様に２スキャン目から３スキャン目の全スペクトル間において同一質量数毎のスペクトル強度の差を求め、以降、スキャン間毎にスペクトル強度の変動を求める。ここで求めたスペクトル強度毎の差の変動が増加方向もしくは減少方向のどちらか一方に属するスペクトル群をグループ化するか、またはスペクトル強度毎の比の変動が一定許容範囲以内であるスペクトル群をグループ化する。もしくは、差と比の変動の両方を求め、差の増減が同方向、且つ、比の変動が一定許容範囲内であるスペクトル群をグループ化する。この際、グループ化に用いたスペクトル群の強度を抽出した全スキャン分を積算し、積算されたスペクトル群に基づいて価数の再判定を行うものとする。さらに、このＭＳn+1 データにおいて求めた変動値と、同様の手順で求めた抽出範囲のＭＳnデータのみの変動値を比較し、同一変動をしているものをターゲットＭＳnスペクトル、及び当該ＭＳnスペクトル由来のＭＳn+1スペクトルとする。なお、前記同一質量数とは±０.１ｍ／ｚ （ｍは質量数、ｚは電荷）の範囲内のこととし、前記一定許容範囲とは通常０〜２５％程度の誤差範囲とすることが望ましい。以下、本発明に係る一実施例を図面に基づいて説明する。
【００１０】
図１は、本発明の実施例で用いる液体クロマトグラフ質量分析方法全体の流れの概略である。本実施例では、試料としてタンパク質を酵素消化処理したものに代表されるペプチド混合試料である試料１を用いて、液体クロマトグラフ２により試料１を分離する処理を行う。分離後の試料をイオン源３によりイオン化する処理を行う。イオン源から導入されたイオンを質量分析部４により質量分析する処理を行う。イオンを検出する検出部５を備えた液体クロマトグラフ質量分析装置を使用し、取得したＭＳデータをデータ処理部６にて解析する処理を行う。ここで、イオン化した試料の質量をそのまま質量分析することをＭＳ1分析ということとする。さらに質量分析部４でＭＳnのイオンをターゲットとして選択し、解離が可能な質量分析装置を用いて、ＭＳn+1段階に解離することをＭＳn+1分析とする。この際、ＭＳ1分析（ＭＳn分析のｎ＝１の場合）されたイオンをＭＳ1 スペクトルといい、このＭＳ1スペクトルを選択、解離したイオンをＭＳ2 スペクトルという。通常、データ取得後にデータ処理部６にてＭＳ1スペクトルデータ、及びＭＳ2スペクトルデータの確認を行い、価数判定を行う。
【００１１】
図２は、本発明の実施例に使用される液体クロマトグラフ質量分析装置において取得されたデータ中のｍ／ｚで一マス中に複数成分が混在しているＭＳnスペクトルの検出データの一例である。更に、図２（ａ）は、質量分析装置にて取得したＭＳスペクトルデータの一例で、ｍ／ｚで１マス分の領域に同位体スペクトルでない２価（図中では（２＋）と表示する）の成分由来のスペクトルと３価（図中では（３＋）と表示する）の成分由来のスペクトルが隣接して混在していることを示している。図２（ａ）では、スペクトル上に正確な価数表示をしているが、実測データ中ではこのように隣接して複数成分が混在している領域では、隣り合うスペクトルを同位体スペクトルであると誤判定する可能性がある。その結果、複数成分由来のＭＳスペクトルを同時にＭＳ2 分析する可能性があり、複数成分の混在したＭＳ2 スペクトルが検出され、スペクトル解析が複雑になる可能性がある。なお、隣接して複数成分由来のスペクトルが混在している箇所とは、ｍ／ｚで２マス以内に複数の同位体スペクトルが存在している箇所を示す。また、比較例として図２（ｂ）に価数が誤判定された場合のスペクトルデータを示す。これは、図２（ａ）のように異なる価数のスペクトルが混在しているのに２価と３価を正確に判定しているのと違い、隣り合う３価と２価を同位体スペクトル（この場合は５価（図中では（５＋）と表示する））として判定した一例を示してある。
【００１２】
図３は、本発明による液体クロマトグラフ質量分析装置方法における、取得データ中のＭＳスペクトルの価数判定を修正する解析方法のフローチャートである。この方法では、まず質量分析装置で、質量分析データを取得する処理（ステップａ）７を行う。次に、データ処理部を用いて、当該質量分析データの価数判定処理（ステップｂ）８を行う。次に、所定の混在領域の抽出処理（ステップｃ）９により、そのＭＳデータ中の隣接して複数成分由来のスペクトルが混在する領域を抽出する。この価数判定処理８にて価数判定を行った際には、まだ誤判定された価数表示のＭＳスペクトルが含まれている。
【００１３】
その後、スキャン毎のスペクトル強度のリスト化処理（ステップｄ）１０により、抽出された混在領域のＭＳスペクトル強度、及びＭＳ2 スペクトル強度をスキャン毎にリスト化する。次に、当該スキャン毎のリスト間変動を算出する処理（ステップｅ）１１により、この当該スキャン毎のリスト間のスペクトル強度変動を算出する。次に、ピーク群のグループ化処理（ステップｆ）１２により、同一の変動をしているスペクトル群をグループ化する。次に、スペクトル群の積算処理（ステップｇ）１３により、グループ化に用いたスペクトル群の強度を抽出した全スキャン分を積算する。次に、価数の再判定処理（ステップｈ）１４として、積算されたスペクトル群に基づいて、データ処理部にて価数の再判定を行う。
【００１４】
図４，図５，図６は、ＭＳ2 スペクトルデータにおいて、スキャン毎の全スペクトル強度の変動を算出する手順を示した一例である。すなわち、図４は、本発明の実施例に使用される液体クロマトグラフ質量分析装置において取得されたＭＳスペクトルデータ、及びＭＳ2 スペクトルデータの差、及び比の変動を算出する手順の一例である。図５は、本発明の実施例に使用される液体クロマトグラフ質量分析装置において取得されたＭＳスペクトルデータ、及びＭＳ2 スペクトルデータのスキャン毎の差、及び比のリストの一例である。更に、図６は、図４，図５でスペクトル変動をスキャン毎にリスト化し、その後グループ化されたスペクトルを積算した一例である。以下、更に具体的に説明する。
【００１５】
図４は、連続した３スキャンのＭＳ2 スペクトルであり、（ＭＳ2−１）〜(ＭＳ2−３)では、それぞれスキャン毎の差を算出するために、同一質量数毎に１スキャン目（図中
（ＭＳ2−１））から２スキャン目（図中（ＭＳ2−２）、以下同様。）の全スペクトル強度差、２スキャン目から３スキャン目の全スペクトル強度差を求める。同様にして、同一質量数毎に１スキャン目から２スキャン目の全スペクトル強度比、２スキャン目から３スキャン目の全スペクトル強度比を求める。ここで、連続した４スキャン以上のデータがある場合は、以降同様の操作を繰り返す。
【００１６】
図５は、本発明の実施例に使用される液体クロマトグラフ質量分析装置において取得されたＭＳスペクトルデータ、及びＭＳ2スペクトルデータのスキャン毎の差、及び比のリストの一例であり、図４のスペクトル強度をもとに、スキャン毎のスペクトル強度差、及びスペクトル強度比をリスト化した結果である。
【００１７】
まず、図５（ａ）のスキャン毎の差のリストでは、スペクトルｂ，スペクトルｄ，スペクトルｅが同様の差の変動を示している。また、スペクトルａ，スペクトルｃ，スペクトルｆが同様の差の変動を示している。つまり、スペクトルｂ，スペクトルｄ，スペクトルｅにおいて、（ＭＳ2−１）−（ＭＳ2−２）ではスペクトル強度が増加方向（ここではスキャン１回目からスキャン２回目の差はマイナスとなるので図５（ｂ）では表記上「−」とする。以下同様。）、（ＭＳ2−２）−（ＭＳ2−３）では減少方向（＋）の変動を示している。さらにスペクトルａ、スペクトルｃ，スペクトルｆにおいて、（ＭＳ2−１）−（ＭＳ2−２）では増加方向（−），（ＭＳ2−２）−（ＭＳ2−３）でも増加方向（−）の変動を示している。
【００１８】
また、図５（ｃ）のスキャン毎の比のリストにおいても、スペクトルｂ，スペクトルｄ，スペクトルｅが同様の比の変動を示し、スペクトルａ，スペクトルｃ，スペクトルｆが同様の比の変動を示している。また図５（ｃ）の、スペクトルｂ，スペクトルｄ，スペクトルｅにおいて、（ＭＳ2−１）／（ＭＳ2−２）では０.１ 、（ＭＳ2−２）／（ＭＳ2−３）では５の変動を示し、スペクトルａ，スペクトルｃ,スペクトルｆにおいて、（ＭＳ2−１）／（ＭＳ2−２）では３０、（ＭＳ2−２）／（ＭＳ2−３）では１.５の変動を示している。このリストの結果からスキャン間毎の差の増減、及び強度比が同様の変動を示すスペクトル群、この場合はスペクトルｂとスペクトルｄとスペクトルｅとの一群と、スペクトルａとスペクトルｃとスペクトルｆとの一群を各々グループ化する。なお、図５(ａ)〜（ｃ）では、スペクトルｂ，スペクトルｄ，スペクトルｅは同様の変動を示すスペクトル群なので、スペクトルａとスペクトルｃとスペクトルｆの一群と識別するために太字アンダーラインで表記した。
【００１９】
その後、同じグループ群であるものを抽出して、クペクトル強度を演算したものが図６である。図６に示すように、グループ化に用いたスペクトル群の強度を抽出した全スキャン分（図６では、（ＭＳ2−１）〜（ＭＳ2−３）で示される連続した３スキャンのＭＳ2スペクトルである。）を積算し、この積算されたスペクトル群に対して価数の再判定を行うものとする。図６では、図５のリストより変動を求めグループ化したスペクトルｂ，スペクトルｄ，スペクトルｅのスキャン１〜スキャン３までのスペクトル強度を積算した。そして、この積算したスペクトルをもとにデータ処理部６にて価数の再判定を行う。そして、最終的に再判定の前後で価数が異なる場合、再判定後の価数を用いて質量分析データの修正を行う。さらに、このＭＳ2 データにおいて求めた変動値と、同様の手順で求めた抽出範囲のＭＳデータのみの変動値を比較し、同様の変動をしているものをターゲット
ＭＳスペクトル、及び当該ＭＳスペクトル由来のＭＳ2スペクトルとする。
【００２０】
以上では、液体クロマトグラフ質量分析装置への適用例を示したが、この他にもガスクロマトグラフ質量分析装置への適用など技術思想の範囲内で種々適用範囲の変形が可能である。
【００２１】
また、本明細書の開示の一例を列挙すると次の通りである。
（１）被測定用の試料をイオン化し、そのイオンを質量分析し、当該イオンを検出し、検出データを解析する質量分析データ解析方法であって、取得したＭＳn （ｎは、ｎ≧１の整数）スペクトルデータにおいて、ＭＳn スペクトルの価数判定を行う際に、混在する複数成分を切り分け、価数の再判定を行う質量分析データ解析方法。
（２）上記（１）において、
ａ）イオン化した試料を分析したＭＳn(ｎは、ｎ≧１の整数) スペクトルデータ、及び当該ＭＳnスペクトルをターゲットとして選択，解離したＭＳn+1スペクトルデータを取得するステップと、
ｂ）上記ステップ（ａ）で取得したＭＳnスペクトルデータを、価数判定するステップと、
ｃ）上記ステップ（ｂ）で予め価数判定を行ったＭＳnスペクトルデータにおいて、所定の領域を抽出するステップと、
ｄ）上記ステップ（ｃ）で抽出された領域に対応したＭＳn スペクトルデータ、及び
ＭＳn+1スペクトルデータをデータ取得スキャン毎にリスト化するステップと、
ｅ）当該スキャン毎のＭＳn スペクトルデータ、及びＭＳn+1 スペクトルデータ毎にスペクトル強度の変動を算出するステップと、
ｆ）上記ステップ（ｅ）のスペクトル強度の変動に基づいて、ＭＳn スペクトルデータ、及びＭＳn+1 スペクトルデータ毎にスペクトル群をグループ化するステップと、
ｇ）上記ステップ（ｆ）でグループ化したスペクトル群の抽出スキャン分のスペクトル強度を積算するステップと、
ｈ）上記ステップ（ｇ）でグループ化し、積算したＭＳnスペクトルデータ、及びＭＳn+1スペクトルデータに対して、価数の再判定を行うステップとを有し、
ＭＳn スペクトルデータに関して、上記各ステップを行うことにより、複数成分が混在するＭＳn+1 スペクトルデータを成分毎にグループ化することを特徴とする質量分析データ解析方法。
（３）上記（１）において、上記ステップ（ｅ）、及び上記ステップ（ｆ）ではスキャン毎のスペクトル強度差の変動を求めることとし、同一質量数のスペクトルの差が増加方向もしくは減少方向のどちらか一方に変動するスペクトル群をグループ化することを特徴とする質量分析データ解析方法。
（４）上記（１）において、上記ステップ（ｅ）、及び上記ステップ（ｆ）ではスキャン毎のスペクトル強度比の変動を求めることとし、同一質量数のスペクトル比の変動が一定許容範囲内にあるスペクトル群をグループ化することを特徴とする質量分析データ解析方法。
（５）上記（１）において、上記ステップ（ｅ）、及び上記ステップ（ｆ）ではスキャン毎の差と比の変動を両方求めることとし、同一質量数のスペクトルの変動が増加方向もしくは減少方向のどちらか一方に変動し、且つ、この変動が一定許容範囲内にあるスペクトル群をグループ化することを特徴とする質量分析データ解析方法。
（６）上記（１）において、上記ステップ（ｈ）に基づいて親イオンの価数判定を行うステップを有することを特徴とする質量分析データ解析方法。
（７）上記（１）において、上記ステップ（ｄ）では最低３スキャン以上スペクトル強度の変動を求めることを特徴とする質量分析データ解析方法。
（８）イオン源と、質量分析部と、検出部と、データ処理部とを有する質量分析装置を用い、被測定物を上記イオン源でイオン化し、そのイオンを上記質量分析部にて分析し、上記検出部にてイオンを検出し、上記データ処理部にて取得されたデータを解析する質量分析データ解析方法であって、ａ）質量分析装置よりイオン化した試料を分析したＭＳn
（ｎは、ｎ≧１の整数）スペクトルデータ、及び当該ＭＳn スペクトルをターゲットとして選択，解離したＭＳn+1スペクトルデータを取得するステップと、ｂ）上記ステップ
（ａ）で取得したＭＳnスペクトルデータを質量分析装置のデータ処理部にて価数判定を行うステップと、ｃ）上記ステップ（ｂ）で予め価数判定を行ったＭＳn スペクトルデータにおいて、所定の混在領域を抽出するステップと、ｄ）上記ステップ（ｃ）で抽出された混在領域に対応したＭＳnスペクトルデータ、及びＭＳn+1スペクトルデータをデータ取得スキャン毎にリスト化するステップと、ｅ）当該スキャン毎のＭＳn スペクトルデータ、及びＭＳn+1 スペクトルデータ毎に全スペクトル強度の変動を算出するステップと、
ｆ）上記ステップ（ｅ）のスペクトル強度の変動に基づいて、ある一定の変動をしているＭＳn スペクトルデータ、及びＭＳn+1 スペクトルデータ毎にスペクトル群をグループ化するステップと、上記ステップ（ｆ）でグループ化したスペクトル群の抽出スキャン分のスペクトル強度を積算するステップと、上記ステップ（ｇ）でグループ化し、積算した
ＭＳn スペクトルデータ、及びＭＳn+1 スペクトルデータに対して、価数の再判定を行うステップとを有し、ＭＳn スペクトルデータに関して、上記各ステップを行うことにより、複数成分が混在するＭＳn+1 スペクトルデータを成分毎にグループ化することを特徴とする質量分析データ解析方法。
【００２２】
以上のように、質量分析装置取得データにおいて、複数成分由来のＭＳn スペクトルが隣接して混在した領域では、隣接する当該ＭＳn スペクトルを同時にＭＳn+1 分析する可能性があり、価数判定が複雑になる場合がある。そこで、ＭＳn+1 (ｎは、ｎ≧１の整数)スペクトル及びＭＳn スペクトルの価数の再判定を行うことにより、より信頼性の高いデータを提供する。すなわち、隣接してＭＳn+1 スペクトルが混在する領域を抽出し、価数の再判定を行う領域を決定する。その後、抽出された所定の混在領域のスペクトル強度をスキャン毎にリスト化し、この当該スキャン毎のリスト間のスペクトル強度変動を算出して、同一の変動をしているスペクトル群をグループ化する。このグループ化されたデータに基づいて、価数の再判定を行うステップを含む質量分析データの解析を行うことが開示される。
【００２３】
また、本明細書において、質量分析部４は、独立した単体の質量分析装置でも、液体クロマトグラフ質量分析装置に内蔵された質量分析計でも良い。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の実施例で使用される液体クロマトグラフ質量分析方法全体の流れの概略図である。
【図２】本発明の実施例に使用される液体クロマトグラフ質量分析装置において取得されたデータ中一マス中に複数成分が混在しているＭＳnスペクトルの検出データの一例である。
【図３】本発明の実施例におけるＭＳnスペクトルデータ、及びＭＳn+1 スペクトルデータの解析を行う際の操作手順例である。
【図４】本発明の実施例に使用される液体クロマトグラフ質量分析装置において取得されたＭＳスペクトルデータ、及びＭＳ2 スペクトルデータの差、及び比の変動を算出する手順の一例である。
【図５】本発明の実施例に使用される液体クロマトグラフ質量分析装置において取得されたＭＳスペクトルデータ、及びＭＳ2スペクトルデータのスキャン毎の差、及び比のリストの一例である。
【図６】図４，図５でスペクトル変動をスキャン毎にリスト化し、その後グループ化されたスペクトルを積算した一例である。
【符号の説明】
【００２５】
１ 試料
２ 液体クロマトグラフ
３ イオン源
４ 質量分析部
５ 検出部
６ データ処理部
７ 質量分析データの取得（ステップａ）
８ 当該データの価数判定（ステップｂ）
９ 所定の混在領域の抽出（ステップｃ）
１０ スキャン毎のスペクトル強度のリスト化（ステップｄ）
１１ 当該スキャン毎のスペクトル強度変動の算出（ステップｅ）
１２ スペクトル群のグループ化（ステップｆ）
１３ グループ化したスペクトル群の積算（ステップｇ）
１４ 価数の再判定（ステップｈ）
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被測定用の試料をイオン化し、そのイオンを質量分析し、当該イオンを検出し、検出データを解析する質量分析データ解析方法であって、取得したＭＳn (ｎは、ｎ≧１の整数)スペクトルデータにおいて、ＭＳn スペクトルの価数判定を行う際に、混在する複数成分を切り分け、価数の再判定を行う質量分析データ解析方法。
【請求項２】
請求項１において、
ａ）イオン化した試料を分析したＭＳn （ｎは、ｎ≧１の整数）スペクトルデータ、及び当該ＭＳn スペクトルをターゲットとして選択、解離したＭＳn+1 スペクトルデータを取得するステップと、
ｂ）上記ステップ（ａ）で取得したＭＳnスペクトルデータを、価数判定するステップと、
ｃ）上記ステップ（ｂ）で予め価数判定を行ったＭＳn スペクトルデータにおいて、所定の領域を抽出するステップと、
ｄ）上記ステップ（ｃ）で抽出された領域に対応したＭＳn スペクトルデータ、及び
ＭＳn+1 スペクトルデータをデータ取得スキャン毎にリスト化するステップと、
ｅ）当該スキャン毎のＭＳn スペクトルデータ、及びＭＳn+1 スペクトルデータ毎にスペクトル強度の変動を算出するステップと、
ｆ）上記ステップ（ｅ）のスペクトル強度の変動に基づいて、ＭＳn スペクトルデータ、及びＭＳn+1 スペクトルデータ毎にスペクトル群をグループ化するステップと、
ｇ）上記ステップ（ｆ）でグループ化したスペクトル群の抽出スキャン分のスペクトル強度を積算するステップと、
ｈ）上記ステップ（ｇ）でグループ化し、積算したＭＳnスペクトルデータ、及びＭＳn+1スペクトルデータに対して、価数の再判定を行うステップとを有し、
ＭＳn スペクトルデータに関して、上記各ステップを行うことにより、複数成分が混在するＭＳn+1 スペクトルデータを成分毎にグループ化することを特徴とする質量分析データ解析方法。
【請求項３】
請求項１において、上記ステップ（ｅ）、及び上記ステップ（ｆ）ではスキャン毎のスペクトル強度差の変動を求めることとし、同一質量数のスペクトルの差が増加方向もしくは減少方向のどちらか一方に変動するスペクトル群をグループ化することを特徴とする質量分析データ解析方法。
【請求項４】
請求項１において、上記ステップ（ｅ）、及び上記ステップ（ｆ）ではスキャン毎のスペクトル強度比の変動を求めることとし、同一質量数のスペクトル比の変動が一定許容範囲内にあるスペクトル群をグループ化することを特徴とする質量分析データ解析方法。
【請求項５】
請求項１において、上記ステップ（ｅ）、及び上記ステップ（ｆ）ではスキャン毎の差と比の変動を両方求めることとし、同一質量数のスペクトルの変動が増加方向もしくは減少方向のどちらか一方に変動し、且つ、比の変動が一定許容範囲内にあるスペクトル群をグループ化することを特徴とする質量分析データ解析方法。
【請求項６】
請求項１において、上記ステップ（ｈ）に基づいて親イオンの価数判定を行うステップを有することを特徴とする質量分析データ解析方法。
【請求項７】
請求項１において、上記ステップ（ｄ）では最低３スキャン以上スペクトル強度の変動を求めることを特徴とする質量分析データ解析方法。
【請求項８】
イオン源と、質量分析部と、検出部と、データ処理部とを有する質量分析装置を用い、被測定物を上記イオン源でイオン化し、そのイオンを上記質量分析部にて分析し、上記検出部にてイオンを検出し、上記データ処理部にて取得されたデータを解析する質量分析データ解析方法であって、
ａ）質量分析装置よりイオン化した試料を分析したＭＳn （ｎは、ｎ≧１の整数）スペクトルデータ、及び当該ＭＳn スペクトルをターゲットとして選択，解離したＭＳn+1スペクトルデータを取得するステップと、
ｂ）上記ステップ（ａ）で取得したＭＳnスペクトルデータを質量分析装置のデータ処理部にて価数判定を行うステップと、
ｃ）上記ステップ（ｂ）で予め価数判定を行ったＭＳn スペクトルデータにおいて、所定の混在領域を抽出するステップと、
ｄ）上記ステップ（ｃ）で抽出された混在領域に対応したＭＳn スペクトルデータ、及びＭＳn+1 スペクトルデータをデータ取得スキャン毎にリスト化するステップと、
ｅ）当該スキャン毎のＭＳn スペクトルデータ、及びＭＳn+1 スペクトルデータ毎に全スペクトル強度の変動を算出するステップと、
ｆ）上記ステップ（ｅ）のスペクトル強度の変動に基づいて、ある一定の変動をしているＭＳn スペクトルデータ、及びＭＳn+1 スペクトルデータ毎にスペクトル群をグループ化するステップと、
ｇ）上記ステップ（ｆ）でグループ化したスペクトル群の抽出スキャン分のスペクトル強度を積算するステップと、
ｈ）上記ステップ（ｇ）でグループ化し、積算したＭＳnスペクトルデータ、及びＭＳn+1スペクトルデータに対して、価数の再判定を行うステップとを有し、
ＭＳn スペクトルデータに関して、上記各ステップを行うことにより、複数成分が混在するＭＳn+1 スペクトルデータを成分毎にグループ化することを特徴とする質量分析データ解析方法。
【請求項１】
被測定用の試料をイオン化し、そのイオンを質量分析し、当該イオンを検出し、検出データを解析する質量分析データ解析方法であって、取得したＭＳn (ｎは、ｎ≧１の整数)スペクトルデータにおいて、ＭＳn スペクトルの価数判定を行う際に、混在する複数成分を切り分け、価数の再判定を行う質量分析データ解析方法。
【請求項２】
請求項１において、
ａ）イオン化した試料を分析したＭＳn （ｎは、ｎ≧１の整数）スペクトルデータ、及び当該ＭＳn スペクトルをターゲットとして選択、解離したＭＳn+1 スペクトルデータを取得するステップと、
ｂ）上記ステップ（ａ）で取得したＭＳnスペクトルデータを、価数判定するステップと、
ｃ）上記ステップ（ｂ）で予め価数判定を行ったＭＳn スペクトルデータにおいて、所定の領域を抽出するステップと、
ｄ）上記ステップ（ｃ）で抽出された領域に対応したＭＳn スペクトルデータ、及び
ＭＳn+1 スペクトルデータをデータ取得スキャン毎にリスト化するステップと、
ｅ）当該スキャン毎のＭＳn スペクトルデータ、及びＭＳn+1 スペクトルデータ毎にスペクトル強度の変動を算出するステップと、
ｆ）上記ステップ（ｅ）のスペクトル強度の変動に基づいて、ＭＳn スペクトルデータ、及びＭＳn+1 スペクトルデータ毎にスペクトル群をグループ化するステップと、
ｇ）上記ステップ（ｆ）でグループ化したスペクトル群の抽出スキャン分のスペクトル強度を積算するステップと、
ｈ）上記ステップ（ｇ）でグループ化し、積算したＭＳnスペクトルデータ、及びＭＳn+1スペクトルデータに対して、価数の再判定を行うステップとを有し、
ＭＳn スペクトルデータに関して、上記各ステップを行うことにより、複数成分が混在するＭＳn+1 スペクトルデータを成分毎にグループ化することを特徴とする質量分析データ解析方法。
【請求項３】
請求項１において、上記ステップ（ｅ）、及び上記ステップ（ｆ）ではスキャン毎のスペクトル強度差の変動を求めることとし、同一質量数のスペクトルの差が増加方向もしくは減少方向のどちらか一方に変動するスペクトル群をグループ化することを特徴とする質量分析データ解析方法。
【請求項４】
請求項１において、上記ステップ（ｅ）、及び上記ステップ（ｆ）ではスキャン毎のスペクトル強度比の変動を求めることとし、同一質量数のスペクトル比の変動が一定許容範囲内にあるスペクトル群をグループ化することを特徴とする質量分析データ解析方法。
【請求項５】
請求項１において、上記ステップ（ｅ）、及び上記ステップ（ｆ）ではスキャン毎の差と比の変動を両方求めることとし、同一質量数のスペクトルの変動が増加方向もしくは減少方向のどちらか一方に変動し、且つ、比の変動が一定許容範囲内にあるスペクトル群をグループ化することを特徴とする質量分析データ解析方法。
【請求項６】
請求項１において、上記ステップ（ｈ）に基づいて親イオンの価数判定を行うステップを有することを特徴とする質量分析データ解析方法。
【請求項７】
請求項１において、上記ステップ（ｄ）では最低３スキャン以上スペクトル強度の変動を求めることを特徴とする質量分析データ解析方法。
【請求項８】
イオン源と、質量分析部と、検出部と、データ処理部とを有する質量分析装置を用い、被測定物を上記イオン源でイオン化し、そのイオンを上記質量分析部にて分析し、上記検出部にてイオンを検出し、上記データ処理部にて取得されたデータを解析する質量分析データ解析方法であって、
ａ）質量分析装置よりイオン化した試料を分析したＭＳn （ｎは、ｎ≧１の整数）スペクトルデータ、及び当該ＭＳn スペクトルをターゲットとして選択，解離したＭＳn+1スペクトルデータを取得するステップと、
ｂ）上記ステップ（ａ）で取得したＭＳnスペクトルデータを質量分析装置のデータ処理部にて価数判定を行うステップと、
ｃ）上記ステップ（ｂ）で予め価数判定を行ったＭＳn スペクトルデータにおいて、所定の混在領域を抽出するステップと、
ｄ）上記ステップ（ｃ）で抽出された混在領域に対応したＭＳn スペクトルデータ、及びＭＳn+1 スペクトルデータをデータ取得スキャン毎にリスト化するステップと、
ｅ）当該スキャン毎のＭＳn スペクトルデータ、及びＭＳn+1 スペクトルデータ毎に全スペクトル強度の変動を算出するステップと、
ｆ）上記ステップ（ｅ）のスペクトル強度の変動に基づいて、ある一定の変動をしているＭＳn スペクトルデータ、及びＭＳn+1 スペクトルデータ毎にスペクトル群をグループ化するステップと、
ｇ）上記ステップ（ｆ）でグループ化したスペクトル群の抽出スキャン分のスペクトル強度を積算するステップと、
ｈ）上記ステップ（ｇ）でグループ化し、積算したＭＳnスペクトルデータ、及びＭＳn+1スペクトルデータに対して、価数の再判定を行うステップとを有し、
ＭＳn スペクトルデータに関して、上記各ステップを行うことにより、複数成分が混在するＭＳn+1 スペクトルデータを成分毎にグループ化することを特徴とする質量分析データ解析方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【公開番号】特開２００８−２４９４４４（Ｐ２００８−２４９４４４Ａ）
【公開日】平成２０年１０月１６日（２００８．１０．１６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−９０１２９（Ｐ２００７−９０１２９）
【出願日】平成１９年３月３０日（２００７．３．３０）
【出願人】（５０１３８７８３９）株式会社日立ハイテクノロジーズ (4,325)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年１０月１６日（２００８．１０．１６）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年３月３０日（２００７．３．３０）
【出願人】（５０１３８７８３９）株式会社日立ハイテクノロジーズ (4,325)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]