JP2008151514A - Method for estimating sugar chain structure, and prediction program - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method for estimating a sugar chain structure that uses mass analysis data, and to provide a prediction program. <P>SOLUTION: The method for estimating the sugar chain structure includes a first step (S2) for selecting a peak in a predetermined range on the small mass side, on the basis of a predetermined peak of MS/MS data; a second step (S2) for connecting sugar, which is obtained by searching a data base using the mass difference between peaks, to form a first sugar chain; a third step (S4) for eliminating nonreducing terminal sugar, with respect to a plurality of kinds of respective first sugar chains; a fourth step (S4) for leaving only a nonreducing terminal sugar that is close to a reducing terminal, with respect to a second sugar chain containing a plurality of the same non-reduction terminal sugars and eliminating another nonreducing terminal sugar, to form a third sugar chain; a fifth step (S5) for eliminating the sugar located on the side of the nonreducing terminal of nonreducing terminal sugar, with respect to each third sugar chain; and a sixth step (S6) for setting the identical sugar positioned in the same order, with respect to all of fourth sugar chains, into a single group. <P>COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT

Description

本発明は、糖脂質、糖タンパク質などの糖鎖構造を予測する方法およびそのコンピュータプログラムに関する。   The present invention relates to a method for predicting sugar chain structures such as glycolipids and glycoproteins, and a computer program thereof.

生命科学の分野では、ヒトゲノムのシーケンスデータが公開されたことに伴って、ポストゲノムシーケンス時代として、タンパク質および糖脂質の機能解析、構造解析、相互作用解析などを研究対象とするようになった。   In the field of life science, with the release of human genome sequence data, in the post-genome sequencing era, functional analysis, structural analysis, and interaction analysis of proteins and glycolipids became the subject of research.

生体内において糖鎖は、タンパク質および脂質と結合(以下、糖鎖修飾と記す)しており、これによってタンパク質および糖脂質本来の機能を発揮することになる。従って、糖タンパク質および糖脂質の機能の解明は、ゲノム創薬や再生医療等を実現するために不可欠である。   In the living body, sugar chains are bound to proteins and lipids (hereinafter referred to as sugar chain modifications), and thereby perform the original functions of proteins and glycolipids. Therefore, elucidation of the functions of glycoproteins and glycolipids is indispensable for realizing genomic drug discovery and regenerative medicine.

タンパク質に関しては、ゲノムからの1次産物として、ゲノム情報を用いた網羅的な解析が可能である。しかし、糖鎖は、タンパク質を介する2次的な産物であり、網羅的な構造解析は容易ではない。   For proteins, comprehensive analysis using genome information is possible as a primary product from the genome. However, sugar chains are secondary products mediated by proteins, and comprehensive structural analysis is not easy.

一方、飛行時間型質量分析装置(MALDI−TOF MS、以下、単に質量分析装置とも記す)が開発され、これを用いたタンパク質の網羅的な解析方法が確立されている。さらに、同質量分析装置は、糖脂質の構造解析にも利用されている。例えば、特許文献1、2には、質量分析装置を用いた糖タンパク質などにおける糖鎖構造の解析方法が開示されている。
特開2005−300420号公報 特開2005−265697号公報
On the other hand, a time-of-flight mass spectrometer (MALDI-TOF MS, hereinafter also simply referred to as a mass spectrometer) has been developed, and a comprehensive protein analysis method using this has been established. Furthermore, the mass spectrometer is also used for structural analysis of glycolipids. For example, Patent Documents 1 and 2 disclose a method for analyzing a sugar chain structure in a glycoprotein or the like using a mass spectrometer.
JP 2005-300420 A JP 2005-265697 A

しかし、特許文献1に開示された方法では、糖鎖構造を求めるために、糖鎖にプラスチャージイオンを付加して飛行時間型質量分析装置による質量分析を行う。また、糖鎖シーケンスを求めることはできるが、糖鎖における分岐構造を自動的に決定することはできない。   However, in the method disclosed in Patent Document 1, in order to obtain the sugar chain structure, a positive charge ion is added to the sugar chain, and mass spectrometry is performed by a time-of-flight mass spectrometer. In addition, although a sugar chain sequence can be obtained, a branched structure in the sugar chain cannot be automatically determined.

また、特許文献2に開示された方法では、糖鎖構造を求めるために、糖鎖を開裂して質量分析して得られたM2フラグメントパターンだけでなく、M2フラグメントイオンをさらに開裂して質量分析を行い、M3フラグメントパターンを得ることが必要となり、それを用いた複雑な処理を行わなければならない。   In addition, in the method disclosed in Patent Document 2, in order to obtain the sugar chain structure, not only the M2 fragment pattern obtained by cleaving the sugar chain and mass-analyzing, but also the M2 fragment ion is further cleaved to perform mass spectrometry. To obtain an M3 fragment pattern, and a complicated process using the pattern must be performed.

従って、本発明は、糖鎖を開裂して質量分析して得られたデータを用いて、分岐構造を含む糖鎖構造を自動的に予測することができる糖鎖構造の予測方法及び予測プログラムを提供することを目的とする。   Therefore, the present invention provides a sugar chain structure prediction method and a prediction program capable of automatically predicting a sugar chain structure including a branched structure using data obtained by cleaving a sugar chain and mass spectrometry. The purpose is to provide.

本発明の目的は、以下の手段によって達成される。   The object of the present invention is achieved by the following means.

即ち、本発明に係る糖鎖構造の予測方法は、分析対象の試料を開裂して質量分析することによって得られるMS/MSデータを用いる糖鎖構造の予測方法であって、測定によって得られた前記MS/MSデータ中の所定のピークを基準として、該ピークよりも質量が小さい所定範囲に存在する複数のピークを選択する第1ステップと、選択された複数の前記ピーク間の質量差を求め、該質量差を用いて糖の質量の情報を含むデータベースを検索し、検出された複数の糖を接続して第1糖鎖を作成する第2ステップと、前記第2ステップで作成された前記第1糖鎖が複数種類ある場合、前記第1糖鎖の各々に関して、非還元末端糖を削除して第2糖鎖を生成する第3ステップと、同じ非還元末端糖を複数含む前記第2糖鎖に関して、還元末端に最も近い前記非還元末端糖のみを残し、その他の前記非還元末端糖を削除して、第3糖鎖を生成する第4ステップと、前記第3糖鎖の各々において、前記非還元末端糖の非還元末端側に位置する糖を削除して第4糖鎖を生成する第5ステップと、全ての前記第4糖鎖を対象として、還元末端糖から数えて同じ順位に位置する同じ糖の全てを1つのグループとする第6ステップとを含むことを特徴としている。   That is, the sugar chain structure prediction method according to the present invention is a sugar chain structure prediction method using MS / MS data obtained by cleaving a sample to be analyzed and mass-analyzing, and obtained by measurement. A first step of selecting a plurality of peaks present in a predetermined range having a mass smaller than the peak with respect to a predetermined peak in the MS / MS data, and obtaining a mass difference between the selected plurality of peaks. The second step of searching a database containing sugar mass information using the mass difference and connecting the detected sugars to create a first sugar chain, and the step created in the second step When there are a plurality of types of the first sugar chain, for each of the first sugar chains, the third step of generating the second sugar chain by deleting the non-reducing terminal sugar and the second sugar containing a plurality of the same non-reducing terminal sugar As for sugar chain, In the fourth step of generating a third sugar chain by leaving only the non-reducing terminal sugar that is close and deleting the other non-reducing terminal sugar, and in each of the third sugar chains, The fifth step of generating the fourth sugar chain by deleting the sugar located on the reducing end side, and all the same sugars located in the same order counting from the reducing end sugar for all the fourth sugar chains And a sixth step as one group.

上記した糖鎖構造の予測方法は、前記第6ステップの後に、特定の前記グループの非還元末端側に隣接する2つのグループが存在する場合、糖鎖が分岐していると決定し、1つのグループのみが存在する場合、分岐していない直鎖であると決定する第7ステップをさらに含むことができる。   The sugar chain structure prediction method described above determines that the sugar chain is branched when there are two groups adjacent to the non-reducing end of the specific group after the sixth step. If there are only groups, the method may further include a seventh step of determining that the straight chain is not branched.

また、本発明に係る糖鎖構造の予測プログラムは、分析対象の試料を開裂して質量分析することによって得られるMS/MSデータを用いる糖鎖構造の予測プログラムであって、コンピュータに、測定によって得られた前記MS/MSデータ中の所定のピークを基準として、該ピークよりも質量が小さい所定範囲に存在する複数のピークを選択する第1の機能と、選択された複数の前記ピーク間の質量差を求め、該質量差を用いて糖の質量の情報を含むデータベースを検索し、検出された複数の糖を接続して第1糖鎖を作成する第2の機能と、前記第2ステップで作成された前記第1糖鎖が複数種類ある場合、前記第1糖鎖の各々に関して、非還元末端糖を削除して第2糖鎖を生成する第3の機能と、同じ非還元末端糖を複数含む前記第2糖鎖に関して、還元末端に最も近い前記非還元末端糖のみを残し、その他の前記非還元末端糖を削除して、第3糖鎖を生成する第4の機能と、前記第3糖鎖の各々において、前記非還元末端糖の非還元末端側に位置する糖を削除して第4糖鎖を生成する第5の機能と、全ての前記第4糖鎖を対象として、還元末端糖から数えて同じ順位に位置する同じ糖の全てを1つのグループとする第6の機能とを実現させることを特徴としている。   The sugar chain structure prediction program according to the present invention is a sugar chain structure prediction program that uses MS / MS data obtained by cleaving a sample to be analyzed and mass-analyzing it. A first function for selecting a plurality of peaks present in a predetermined range having a mass smaller than that of the predetermined peak in the obtained MS / MS data as a reference, and between the selected plurality of the peaks A second function of obtaining a mass difference, searching a database including sugar mass information using the mass difference, and creating a first sugar chain by connecting a plurality of detected sugars; and the second step When there are a plurality of types of the first sugar chain prepared in step 3, the same non-reducing terminal sugar as the third function for generating a second sugar chain by deleting the non-reducing terminal sugar for each of the first sugar chains Said second sugar chain comprising a plurality of With respect to each of the third sugar chains, the fourth function of leaving only the non-reducing end sugar closest to the reducing end and deleting the other non-reducing end sugars to generate a third sugar chain, The fifth function of generating the fourth sugar chain by deleting the sugar located on the non-reducing terminal side of the non-reducing terminal sugar and the same for all the fourth sugar chains as counted from the reducing terminal sugar The sixth function is to realize the sixth function in which all the same sugars located in the rank are grouped.

上記した糖鎖構造の予測プログラムは、前記第6の機能の後に、特定の前記グループの非還元末端側に隣接する2つのグループが存在する場合、糖鎖が分岐していると決定し、1つのグループのみが存在する場合、分岐していない直鎖であると決定する第7の機能を、さらにコンピュータに実現させることができる。   The sugar chain structure prediction program described above determines that the sugar chain is branched when there are two groups adjacent to the non-reducing end of the specific group after the sixth function. If only one group exists, the computer can further implement a seventh function for determining that the straight chain is not branched.

本発明によれば、糖タンパク質や糖脂質を修飾する糖鎖を開裂して質量分析することによって得られるMS/MSデータを用いて、分岐を含む糖鎖構造を自動的に予測することができる。   According to the present invention, a sugar chain structure including a branch can be automatically predicted using MS / MS data obtained by cleaving a sugar chain for modifying a glycoprotein or glycolipid and performing mass spectrometry. .

以下、本発明に係る実施の形態を、添付した図面に基づいて説明する。   DESCRIPTION OF EXEMPLARY EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments of the invention will be described with reference to the accompanying drawings.

図1は、本発明の実施の形態に係る糖鎖構造の予測方法を実施するためのシステムを示す。本システムは、処理装置1と、処理装置1に対する指示などを行なう操作装置2と、処理装置1による処理結果などを表示する表示装置3と、質量分析装置4とを備えている。さらに、処理装置1は、演算処理部(以下、CPUと記す)11と、データを一時的に保持するメモリ部12と、データを持続的に保持する記録部13と、操作装置2、表示装置3及び分析装置4とのインタフェース部(以下、IF部と記す)14と、各部の間でのデータ(制御データ、測定データを含む)を交換するための内部バス15とを備えている。   FIG. 1 shows a system for carrying out a method for predicting a sugar chain structure according to an embodiment of the present invention. The system includes a processing device 1, an operation device 2 that gives instructions to the processing device 1, a display device 3 that displays a processing result by the processing device 1, and a mass spectrometer 4. Further, the processing device 1 includes an arithmetic processing unit (hereinafter referred to as a CPU) 11, a memory unit 12 that temporarily holds data, a recording unit 13 that holds data continuously, an operating device 2, and a display device. 3 and an interface unit (hereinafter referred to as an IF unit) 14 with the analyzer 4 and an internal bus 15 for exchanging data (including control data and measurement data) between the units.

操作装置2は、例えばコンピュータ用のキーボード、マウスなどであり、CPU11に対する指示、データなどの入力手段である。表示装置3は、例えば液晶ディスプレイ、CRTディスプレイであり、CPU11による処理中の状況や処理結果をテキストやグラフィックスで表示する。処理装置1、操作装置2および表示装置3には、例えばコンピュータを用いることができる。CPU11が、記録部13に記録されたコンピュータプログラムをメモリ12上に読み出して、これに従って後述する一連の処理を実行することによって、糖鎖構造が予測される。   The operation device 2 is, for example, a computer keyboard or mouse, and is an input unit for inputting instructions, data, and the like to the CPU 11. The display device 3 is, for example, a liquid crystal display or a CRT display, and displays the status during processing by the CPU 11 and the processing result as text or graphics. For example, a computer can be used for the processing device 1, the operation device 2, and the display device 3. The CPU 11 reads the computer program recorded in the recording unit 13 onto the memory 12 and executes a series of processes described later in accordance with this, thereby predicting the sugar chain structure.

質量分析装置4は、例えばマトリックス支援レーザ脱離イオン化装置(MALDI:Matrix Assisted Laser Desorption/Ionization)、四重極電場型イオントラップ装置(Quadrupole Ion Trap)、及び飛行時間型質量分析器(Time Of Flight)を備えている。質量分析装置4は、質量スペクトル分析(以下、MS分析と記す)において、MS分析を2回以上繰り返すことが可能な質量分析装置であり、ある試料(糖タンパク質、糖脂質など)をMS分析し、さらにレーザによってその試料を開裂(イオン化による分離)させてMS分析を行う。MALDI−TOF MSによるMS分析に関しては公知であるので、詳細説明は省略する。   The mass spectrometer 4 includes, for example, a matrix-assisted laser desorption / ionization (MALDI), a quadrupole electric ion trap (Quadrupole Ion Trap), and a time-of-flight mass analyzer (Time Of Flight). ). The mass spectrometer 4 is a mass spectrometer capable of repeating MS analysis twice or more in mass spectrum analysis (hereinafter referred to as MS analysis), and performs MS analysis on a certain sample (glycoprotein, glycolipid, etc.). Further, the sample is cleaved (separated by ionization) with a laser to perform MS analysis. Since MS analysis by MALDI-TOF MS is known, detailed description thereof is omitted.

本明細書においては、質量分析装置4によって行われるMS分析において、試料の1回目のMS分析によって得られるスペクトルデータをMSデータと表記し、1回目のMS分析において得られたスペクトルデータのイオンピークから特定のイオンを選択し、その特定のイオンをプレカーサーイオンとして2回目のMS分析(MS/MS分析と記す)を行って得られたデータをMS/MSデータと表記する。   In this specification, in the MS analysis performed by the mass spectrometer 4, the spectrum data obtained by the first MS analysis of the sample is expressed as MS data, and the ion peak of the spectrum data obtained in the first MS analysis is expressed. A specific ion is selected from the above, and data obtained by performing the second MS analysis (denoted as MS / MS analysis) using the specific ion as a precursor ion is denoted as MS / MS data.

次に、本発明の実施の形態に係る糖鎖構造の予測方法を、図2および図3に示したフローチャートに従って説明する。以下に説明する各処理は、得に断らない限りCPU11が行なう処理として記載する。即ち、CPU11が、メモリ部12をワーク領域として使用し、記録装置13から読み出したデータに対して処理を実行する。処理の途中結果、最終結果は、必要に応じて記録部13の所定領域に記録される。また、記録部13には、予め糖に関するデータ(糖の名称、質量など)がデータベースとして記録されているとする。   Next, a sugar chain structure prediction method according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the flowcharts shown in FIGS. Each process described below is described as a process performed by the CPU 11 unless otherwise noted. That is, the CPU 11 uses the memory unit 12 as a work area and executes processing on the data read from the recording device 13. The intermediate result of the process and the final result are recorded in a predetermined area of the recording unit 13 as necessary. In addition, it is assumed that data related to sugar (such as sugar name and mass) is recorded in the recording unit 13 in advance as a database.

ステップS1において、操作者が処理対象の糖鎖を含む試料(ここでは糖脂質とする)に対して質量分析装置4を操作して、上記したようにMS分析およびMS/MS分析を行う。得られたMSデータ及びMS/MSデータは質量分析装置4からIF部14を介して、記録部13に伝送されて記録される。このとき、MSデータを用いて糖残基の分子と一致するフラグメントが検出され、それを対象としてMS/MS分析が行われる。なお、このとき、精度の良い測定データを得るためには、試料に応じたマトリックスを採用することが望ましい。MS分析において、マトリックスを用いることは公知であるので説明を省略する。   In step S1, the operator operates the mass spectrometer 4 on a sample containing a sugar chain to be processed (here, a glycolipid) to perform MS analysis and MS / MS analysis as described above. The obtained MS data and MS / MS data are transmitted from the mass spectrometer 4 to the recording unit 13 via the IF unit 14 and recorded. At this time, the MS data is used to detect a fragment that matches the molecule of the sugar residue, and MS / MS analysis is performed on the detected fragment. At this time, in order to obtain accurate measurement data, it is desirable to employ a matrix corresponding to the sample. Since it is known to use a matrix in MS analysis, the description thereof is omitted.

ステップS2において、ステップS1で記録部13に記録されたMS/MSデータを用いて、その中から特定のフラグメントに対応するピークを自動検出し、そのピークの質量を基準として、糖鎖を求める。MS/MSデータ(スペクトル)を示す図4を用いて具体的に説明すると、次の通りである。なお、図4において、横軸は質量電荷比(m/z)(以下、単に質量と記す)であり、縦軸はイオン強度であり、図4に示したスペクトルデータは、実測されたMS/MSデータから所定のしきい値以下のノイズデータを除去し、自動検出した各ピークを実線の縦線で表示している。   In step S2, a peak corresponding to a specific fragment is automatically detected from the MS / MS data recorded in the recording unit 13 in step S1, and a sugar chain is obtained based on the mass of the peak. A specific description will be given with reference to FIG. 4 showing MS / MS data (spectrum) as follows. In FIG. 4, the horizontal axis represents the mass-to-charge ratio (m / z) (hereinafter simply referred to as mass), the vertical axis represents the ion intensity, and the spectrum data shown in FIG. Noise data below a predetermined threshold is removed from the MS data, and each automatically detected peak is displayed as a solid vertical line.

図4において符号Fで示したフラグメントを表すピークの左側の所定範囲(質量範囲)における各ピークの質量miの差Δmij=mi−mj(i、jは、i<jが成り立つ自然数であり、mi>mjとなるように決定されている)を求め、Δmijを用いて、記録部13に記録されている糖のデータベースを検索し、該当する糖が存在するか否かを判定する。図5に糖のデータベースに記録されている情報の一例を示す。図5は、糖の名称、糖を表す記号、質量の上限及び下限が対応させて記録されていることを示している。この場合、uk≦Δmij≦dk(kは自然数)を満たす糖がデータベース中に存在するか否かを判定する。存在した場合、対応する糖の記号(G1、G2など)を、記録部13に記録する。ここで、データベース中の質量の上限uiおよび下限diの差(ui−di)は、測定誤差に応じて決定されていればよい。   In FIG. 4, the difference Δmij = mi−mj (i, j is a natural number where i <j holds, and mi is the difference in mass mi of each peak in a predetermined range (mass range) on the left side of the peak representing the fragment denoted by the symbol F. > Mj) and Δmij is used to search the sugar database recorded in the recording unit 13 to determine whether the corresponding sugar exists. FIG. 5 shows an example of information recorded in the sugar database. FIG. 5 shows that the names of sugars, symbols representing sugars, and the upper and lower mass limits are recorded in correspondence. In this case, it is determined whether or not a sugar satisfying uk ≦ Δmij ≦ dk (k is a natural number) exists in the database. If present, the corresponding sugar symbol (G 1, G 2, etc.) is recorded in the recording unit 13. Here, the difference (ui-di) between the upper limit ui and the lower limit di of the mass in the database may be determined according to the measurement error.

図4では、例えば、Δm13=m1−m3を用いて検索した結果、Pentoseが該当すると判断され、Δm37=m3−m7を用いて検索した結果、HexNAcが該当すると判断されたことを示している。そして、記録部13には、検索結果として糖鎖を表す3種類の記号列G2G2G1G3、G2G2G3G1、G2G3G2G1が記録されることになる。ここで、糖鎖の左側は、図4のスペクトトルの左側、即ち質量がより小さい側に対応している。従って、糖鎖の最も左側の記号は、糖鎖によって修飾されているセラミドが結合している糖(以下、還元末端糖とも記す)を表し、糖鎖の最も右側の記号は、何も結合していない糖(以下、非還元末端糖とも記す)を表している。   FIG. 4 shows that, for example, as a result of searching using Δm13 = m1−m3, it is determined that Pentose is applicable, and as a result of searching using Δm37 = m3−m7, it is determined that HexNAc is applicable. In the recording unit 13, three types of symbol strings G2G2G1G3, G2G2G3G1, and G2G3G2G1 representing sugar chains are recorded as search results. Here, the left side of the sugar chain corresponds to the left side of the spectrum in FIG. Therefore, the leftmost symbol of the sugar chain represents the sugar to which the ceramide modified by the sugar chain is bound (hereinafter also referred to as the reducing end sugar), and the rightmost symbol of the sugar chain is bound to nothing. Represents a non-reducing sugar (hereinafter also referred to as a non-reducing terminal sugar).

なお、以下においては、糖を表す記号(G1、G2など)を対象として処理が行われるが、理解を容易にするために、糖の用語を用いて説明する。従って、以下において糖および糖鎖とは、それらを表す記号および記号列をも意味する。   In the following, processing is performed for symbols (G1, G2, etc.) representing sugar, but in order to facilitate understanding, explanation will be made using the term sugar. Therefore, in the following, sugar and sugar chain also mean symbols and symbol strings representing them.

ステップS3において、ステップS2で求めた糖鎖(記号列)が1種類であるか否かを判断し、1種類であればステップS7に移行し、1種類で無ければステップS4に移行する。ステップS4では、非還元末端糖に該当する糖鎖中の糖を決定する処理を行う。具体的な処理は図3のフローチャートに示される。   In step S3, it is determined whether or not there is only one type of sugar chain (symbol string) obtained in step S2. If it is one type, the process proceeds to step S7, and if not one type, the process proceeds to step S4. In step S4, a process of determining a sugar in the sugar chain corresponding to the non-reducing terminal sugar is performed. Specific processing is shown in the flowchart of FIG.

ステップS40において、記録部12に記録された複数の糖鎖に関して、右端の非還元末端糖を特定して一時的に記録し、各糖鎖から右端の糖を削除する。例えば、図4に示したMS/MSデータから得られた糖鎖を示した図6の場合、斜線を引いた部分のPentoseおよびHexNAcを非還元末端糖として、該当する記号G3およびG1を一時的にメモリ部12に記録し、図7に示したように糖鎖から非還元末端糖を削除する。従って、この段階では糖鎖は、G2G2G1G3がG2G2G1となり、G2G2G3G1がG2G2G3となり、G2G3G2G1がG2G3G2となる。   In step S40, for the plurality of sugar chains recorded in the recording unit 12, the rightmost non-reducing terminal sugar is specified and temporarily recorded, and the rightmost sugar is deleted from each sugar chain. For example, in the case of FIG. 6 showing the sugar chain obtained from the MS / MS data shown in FIG. 4, Pentose and HexNAc in the hatched part are used as non-reducing terminal sugars, and the corresponding symbols G3 and G1 are temporarily used. The non-reducing terminal sugar is deleted from the sugar chain as shown in FIG. Therefore, at this stage, G2G2G1G3 becomes G2G2G1, G2G2G3G1 becomes G2G2G3, and G2G3G2G1 becomes G2G3G2.

ステップS41において、ステップS40で一時的に記録した非還元末端糖(図6の例では、PentoseおよびHexNAc)に対応する記号の中から、1つの糖を表す記号(図6の例では、G3またはG1)を読み出す。本ステップで読み出した非還元末端糖をAで表す。   In step S41, among symbols corresponding to the non-reducing terminal sugars temporarily recorded in step S40 (Pentose and HexNAc in the example of FIG. 6), a symbol representing one sugar (in the example of FIG. 6, G3 or G1) is read. The non-reducing terminal sugar read out in this step is represented by A.

ステップS42において、ステップS41で読み出した非還元末端糖Aと同じ記号が、ステップS41で新たに作成された糖鎖の中に含まれる数Mを求める。図6の例では、記号AがG1(HexNAc)の場合には、1つ(図7において破線の四角で示す)含まれており、M=1となる。また、記号AがG3(Pentose)の場合には2つ(図7において実線の四角で示す)含まれており、M=2となる。   In step S42, the number M included in the sugar chain newly created in step S41, the same symbol as the non-reducing terminal sugar A read in step S41, is obtained. In the example of FIG. 6, when the symbol A is G1 (HexNAc), it is included (indicated by a dashed square in FIG. 7), and M = 1. When the symbol A is G3 (Pentose), two symbols (indicated by a solid square in FIG. 7) are included, and M = 2.

ステップS43において、M=1か否かを判断し、M=1であれば、ステップS45に移行し、M=1で無ければ、ステップS44に移行する。   In step S43, it is determined whether M = 1. If M = 1, the process proceeds to step S45. If M = 1 is not satisfied, the process proceeds to step S44.

ステップS44において、糖鎖において、非還元末端糖Aと同じ糖のうち、還元末端に最も近い糖のみを残し、それ以外の糖を削除する。即ち、各糖鎖に含まれる記号Aと同じ記号のうち、最も左側に位置する記号を残し、その他の記号Aと同じ記号を削除する。図7の例では、実線の四角で示した2つのPentoseが、本ステップでの処理対象であり(A=G3)、上から3行目の糖鎖に含まれる糖(Pentose)が、2行目の糖鎖に含まれる糖(Pentose)よりも左側に位置しているので、3行目の糖鎖における実線の四角で示した糖(Pentose)を残し、2行目の糖鎖の実線の四角で示した糖(Pentose)を削除する。   In step S44, in the sugar chain, among the same sugars as the non-reducing terminal sugar A, only the sugar closest to the reducing terminal is left, and the other sugars are deleted. That is, among the same symbols as the symbols A included in each sugar chain, the leftmost symbol is left and the same symbols as the other symbols A are deleted. In the example of FIG. 7, two Pentose indicated by solid squares are the processing target in this step (A = G3), and the sugar (Pentose) contained in the sugar chain in the third row from the top is two rows. Since it is located on the left side of the sugar (Pentose) contained in the sugar chain of the eye, the sugar (Pentose) indicated by the solid square in the sugar chain of the third row is left, and the solid line of the sugar chain of the second row Delete the sugar (Pentose) indicated by the square.

この処理の有効性は、次の点から理解できる。まず、複数の糖鎖に同じ非還元末端糖が存在していることは、分岐が存在することを意味する。次に、ある糖鎖において、非還元末端に近い側に非還元末端糖が存在している場合、非還元末端糖が比較的早い段階で開裂されたことを意味し、その糖鎖は分岐位置を特定するのに十分な情報を含んでいない。従って、そのような糖鎖に含まれる非還元末端糖を削除し、同じ非還元末端糖を含む複数の糖鎖のうち、非還元末端糖が最も還元末端側に近い位置にある糖鎖中の非還元末端糖のみを残すのである。図7の例では、2行目の糖鎖において、非還元末端糖であるPentoseが、別の枝を含む糖鎖に割り込んでおり、2行目の糖鎖中のPentoseは分岐を特定するに有効でないので削除される。   The effectiveness of this process can be understood from the following points. First, the presence of the same non-reducing terminal sugar in a plurality of sugar chains means that there is a branch. Next, when a non-reducing end sugar is present on the side closer to the non-reducing end in a sugar chain, it means that the non-reducing end sugar has been cleaved at a relatively early stage, and that sugar chain has a branching position. Does not contain enough information to identify Therefore, the non-reducing terminal sugar contained in such a sugar chain is deleted, and among the sugar chains containing the same non-reducing terminal sugar, the non-reducing terminal sugar in the sugar chain closest to the reducing terminal side Only the non-reducing terminal sugar is left. In the example of FIG. 7, Pentose which is a non-reducing terminal sugar in a sugar chain in the second row interrupts a sugar chain containing another branch, and Pentose in the sugar chain in the second row specifies a branch. It is deleted because it is not valid.

ステップS45において、ステップS40で一時的に記録した全ての記号に関して、ステップS41〜S44の処理を実行したか否かを判断し、全て終了していなければステップS41に戻り、全て完了していればステップS5に移行する。   In step S45, it is determined whether or not the processing in steps S41 to S44 has been executed for all symbols temporarily recorded in step S40. If not all have been completed, the process returns to step S41, and if all have been completed. The process proceeds to step S5.

このようにステップS4での処理によって、複数の糖鎖全体において、各非還元末端糖が1つだけ存在するようになる。図7の例では、図8において破線及び実線の四角で示したように、全ての非還元末端糖、即ちHexNAcおよびPentoseの位置が決定される。   Thus, by the process in step S4, only one non-reducing terminal sugar is present in the entire plurality of sugar chains. In the example of FIG. 7, the positions of all non-reducing terminal sugars, that is, HexNAc and Pentose, are determined as indicated by the dashed and solid squares in FIG. 8.

次に、ステップS5において、各糖鎖から不要な糖を削除する。具体的には、各糖鎖のうち、ステップS4によって非還元末端糖として確定された糖を含む糖鎖において、非還元末端糖として確定された糖の右側に位置する糖を全て削除する。例えば図8の例では、3行目のPentoseの右側のHexoseが削除されて図9のようになる。   Next, in step S5, unnecessary sugars are deleted from each sugar chain. Specifically, among the sugar chains, all sugars located on the right side of the sugar determined as the non-reducing terminal sugar are deleted from the sugar chains including the sugar determined as the non-reducing terminal sugar in step S4. For example, in the example of FIG. 8, the hexose on the right side of Pentose in the third row is deleted, and the result is as shown in FIG.

続いて、ステップS6において、全ての糖鎖を対象として、対応する列毎に同じ糖をまとめる。即ち、糖鎖の左端(還元末端側)をそろえて、同じ列(左端から数えて同じ順位)に位置する同じ糖を1つのグループとする。例えば、図9の例では、図10に示したようにグループ化する。図10において、1つの四角に含まれた糖が1つのグループを構成する。   Subsequently, in step S6, the same sugar is collected for each corresponding column for all sugar chains. That is, the left ends (reducing end side) of sugar chains are aligned, and the same sugars located in the same row (same order counted from the left end) are grouped into one group. For example, in the example of FIG. 9, grouping is performed as shown in FIG. In FIG. 10, sugars contained in one square form one group.

最後に、ステップS7において、全てのフラグメントについて処理を完了したか否かを判断して、未処理のフラグメントがあれば、ステップS2に戻り、上記した処理を繰り返す。   Finally, in step S7, it is determined whether or not the processing has been completed for all fragments. If there is an unprocessed fragment, the process returns to step S2 to repeat the above processing.

以上によって、フラグメント毎に、直鎖である糖鎖列、若しくは図10に示したようにグループ化された糖鎖群が決定される。グループ化された糖鎖群から、糖鎖の分岐構造を予測するには、特定のグループの直ぐ右側に2つのグループが存在する場合、分岐型の糖鎖であると決定し、1つのグループのみが存在する場合、分岐していない直鎖型と決定すればよい。従って、図10の例では、図11において破線の四角内に示したように、分岐した糖鎖構造が予測され、画像として表示装置3に表示することができる。図11において、Cerは糖鎖修飾されている脂質(セラミド)を表す。   As described above, a linear sugar chain or a group of sugar chains grouped as shown in FIG. 10 is determined for each fragment. To predict the branched structure of a sugar chain from a group of sugar chains, if there are two groups immediately to the right of a specific group, it is determined that the sugar chain is a branched sugar chain, and only one group May be determined as an unbranched linear type. Therefore, in the example of FIG. 10, as shown in the broken-line square in FIG. 11, a branched sugar chain structure is predicted and can be displayed on the display device 3 as an image. In FIG. 11, Cer represents a lipid (ceramide) that has been sugar chain modified.

以上では、特定の実施の形態を用いて、特に糖脂質を対象として本発明を適用する場合について説明したが、本発明は上記した実施の形態に限定されない。例えば、図2、図3に示した処理を種々変更して実施することができる。また、処理対象は糖脂質の糖鎖に限らず、糖タンパク質の糖鎖や、より一般の高分子を修飾する糖鎖に対しても適用可能である。   In the above, the case where the present invention is applied using a specific embodiment, particularly for glycolipid, has been described, but the present invention is not limited to the above-described embodiment. For example, the processes shown in FIGS. 2 and 3 can be implemented with various modifications. Further, the treatment target is not limited to glycolipid sugar chains, but can be applied to sugar chains of glycoproteins and sugar chains that modify more general polymers.

以下に実施例を示し、本発明の有効性を一層明確にする。   Examples are given below to further clarify the effectiveness of the present invention.

まず、人為的に作成したMALDI−TOF MS/MSデータ(以下ではフラグメントデータとも記す)を用いて本発明の糖鎖構造の予測方法に従って作成した予測プログラムの精度を評価した。用いた条件は以下の通りである。
予測対象糖:Pentose、DeOxyHexose、Hexose、HexNAc
予測対象構造:糖鎖の糖数が1〜10であり、かつ、糖鎖構造は直鎖型もしくは2分岐を1箇所もつ分岐構造
これらの条件を用いた場合、評価対象となる糖鎖構造データ数は12,804,130通りとなる。
First, the accuracy of a prediction program created according to the sugar chain structure prediction method of the present invention was evaluated using artificially created MALDI-TOF MS / MS data (hereinafter also referred to as fragment data). The conditions used are as follows.
Predicted sugars: Pentose, DeOxyHexose, Hexose, HexNAc
Predicted structure: The number of sugars in the sugar chain is 1 to 10, and the sugar chain structure is a straight chain or a branched structure having one branch. When these conditions are used, the sugar chain structure data to be evaluated The number is 12,804,130.

この得られた人為的データ12,804,130通りの全ての構造に対して、(1)構造予測に必要な情報のみのフラグメントデータからの構造予測と、(2)構造予測に必要な情報のみのフラグメントデータに一定の割合でランダムの値をノイズとして加えて生成したフラグメントデータからの構造予測とをそれぞれ行った。それぞれの予測結果の正答率および測定時間を表1に示す。ここでノイズを加えて生成したフラグメントデータの正答率および測定時間は、それぞれ3回予測した結果の平均値である。また、3回の予測において、フラグメントデータに加えるノイズを、毎回変更した。   For all the structures of the obtained artificial data 12,804,130, (1) structure prediction from fragment data of only information necessary for structure prediction and (2) only information necessary for structure prediction The structure was predicted from the fragment data generated by adding random values as noise to the fragment data at a certain rate. Table 1 shows the correct answer rate and measurement time for each prediction result. Here, the correct answer rate and the measurement time of the fragment data generated by adding noise are average values of the results predicted three times. Further, the noise added to the fragment data was changed every time in three predictions.

Figure 2008151514
さらに、GlcNAc-Man-Glc-Cer、GalNAc-GlcNAc-Man-Glc-Cer、GalNAc-(Fuc-)GlcNAc-Man-Glc-Cerの既知糖脂質構造を用いた精度評価も行った結果、すべての構造予測結果に正解構造、即ち実際の糖鎖構造が含まれていた。
Figure 2008151514
Furthermore, as a result of accuracy evaluation using known glycolipid structures of GlcNAc-Man-Glc-Cer, GalNAc-GlcNAc-Man-Glc-Cer, GalNAc- (Fuc-) GlcNAc-Man-Glc-Cer, all The structure prediction result included a correct structure, that is, an actual sugar chain structure.

以上のことから、本発明の糖鎖構造の予測方法及び予測プログラムが非常に有効であることが分かる。   From the above, it can be seen that the sugar chain structure prediction method and the prediction program of the present invention are very effective.

本発明の実施の形態に係る糖鎖構造の予測方法の実施に使用するシステムの概略構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows schematic structure of the system used for implementation of the prediction method of the sugar_chain | carbohydrate structure which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施の形態に係る糖鎖構造の予測方法の概要を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the outline | summary of the prediction method of the sugar_chain | carbohydrate structure which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施の形態に係る糖鎖構造の予測方法における非還元末端糖に該当する糖鎖中の糖を決定する処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process which determines the sugar in the sugar_chain | carbohydrate applicable to the non-reducing terminal sugar in the prediction method of the sugar_chain | carbohydrate structure which concerns on embodiment of this invention. MSデータの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of MS data. 糖のデータベースの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the database of sugar. 処理される前の初期の糖鎖の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the initial stage sugar_chain | carbohydrate before being processed. 図6に示した糖鎖から右端の糖が削除された状態の糖鎖を示す図である。It is a figure which shows the sugar chain of the state from which the sugar of the right end was deleted from the sugar chain shown in FIG. 図7に示した糖鎖から重複する非還元末端糖が削除された状態の糖鎖を示す図である。It is a figure which shows the sugar chain of the state from which the overlapping non-reducing terminal sugar was deleted from the sugar chain shown in FIG. 図8に示した糖鎖から非還元末端糖の右側の糖が削除された状態の糖鎖を示す図である。It is a figure which shows the sugar chain of the state from which the sugar of the right side of the non-reducing terminal sugar was deleted from the sugar chain shown in FIG. 図9に示した糖鎖において、糖がグループ化された状態の糖鎖を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing sugar chains in a state where sugars are grouped in the sugar chains shown in FIG. 9. 図10に示した糖鎖に対応する糖鎖構造を示す図である。It is a figure which shows the sugar_chain | carbohydrate structure corresponding to the sugar_chain | carbohydrate shown in FIG.

符号の説明Explanation of symbols

1 処理装置
11 演算処置部(CPU)
12 メモリ部
13 記録部
14 インタフェース部(IF部)
15 内部バス
2 操作装置
3 表示装置
4 質量分析装置
1 Processing Device 11 Arithmetic Treatment Unit (CPU)
12 Memory unit 13 Recording unit 14 Interface unit (IF unit)
15 Internal bus 2 Operating device 3 Display device 4 Mass spectrometer

Claims (4)

分析対象の試料を開裂して質量分析することによって得られるMS/MSデータを用いる糖鎖構造の予測方法であって、
測定によって得られた前記MS/MSデータ中の所定のピークを基準として、該ピークよりも質量が小さい所定範囲に存在する複数のピークを選択する第1ステップと、
選択された複数の前記ピーク間の質量差を求め、該質量差を用いて糖の質量の情報を含むデータベースを検索し、検出された複数の糖を接続して第1糖鎖を作成する第2ステップと、
前記第2ステップで作成された前記第1糖鎖が複数種類ある場合、前記第1糖鎖の各々に関して、非還元末端糖を削除して第2糖鎖を生成する第3ステップと、
同じ非還元末端糖を複数含む前記第2糖鎖に関して、還元末端に最も近い前記非還元末端糖のみを残し、その他の前記非還元末端糖を削除して、第3糖鎖を生成する第4ステップと、
前記第3糖鎖の各々において、前記非還元末端糖の非還元末端側に位置する糖を削除して第4糖鎖を生成する第5ステップと、
全ての前記第4糖鎖を対象として、還元末端糖から数えて同じ順位に位置する同じ糖の全てを1つのグループとする第6ステップとを含むことを特徴とする糖鎖構造の予測方法。
A method for predicting a sugar chain structure using MS / MS data obtained by cleaving a sample to be analyzed and performing mass spectrometry,
A first step of selecting a plurality of peaks present in a predetermined range having a mass smaller than the peak with reference to the predetermined peak in the MS / MS data obtained by measurement;
First, a mass difference between a plurality of selected peaks is obtained, a database including sugar mass information is searched using the mass difference, and a plurality of detected sugars are connected to create a first sugar chain. Two steps,
When there are a plurality of types of the first sugar chains created in the second step, for each of the first sugar chains, a third step of generating a second sugar chain by deleting a non-reducing terminal sugar;
For the second sugar chain containing a plurality of the same non-reducing terminal sugar, only the non-reducing terminal sugar closest to the reducing terminal is left, and the other non-reducing terminal sugar is deleted to generate a third sugar chain. Steps,
In each of the third sugar chains, a fifth step of generating a fourth sugar chain by deleting a sugar located on the non-reducing terminal side of the non-reducing terminal sugar;
A method for predicting a sugar chain structure, comprising a sixth step in which all the fourth sugar chains are targeted and all of the same sugars located in the same rank as counted from the reducing terminal sugar are grouped together.
前記第6ステップの後に、
特定の前記グループの非還元末端側に隣接する2つのグループが存在する場合、糖鎖が分岐していると決定し、
1つのグループのみが存在する場合、分岐していない直鎖であると決定する第7ステップをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の糖鎖構造の予測方法。
After the sixth step,
If there are two groups adjacent to the non-reducing end of the particular group, it is determined that the sugar chain is branched;
The method for predicting a sugar chain structure according to claim 1, further comprising a seventh step of determining that the straight chain is not branched when only one group exists.
分析対象の試料を開裂して質量分析することによって得られるMS/MSデータを用いる糖鎖構造の予測プログラムであって、コンピュータに、
測定によって得られた前記MS/MSデータ中の所定のピークを基準として、該ピークよりも質量が小さい所定範囲に存在する複数のピークを選択する第1の機能と、
選択された複数の前記ピーク間の質量差を求め、該質量差を用いて糖の質量の情報を含むデータベースを検索し、検出された複数の糖を接続して第1糖鎖を作成する第2の機能と、
前記第2ステップで作成された前記第1糖鎖が複数種類ある場合、前記第1糖鎖の各々に関して、非還元末端糖を削除して第2糖鎖を生成する第3の機能と、
同じ非還元末端糖を複数含む前記第2糖鎖に関して、還元末端に最も近い前記非還元末端糖のみを残し、その他の前記非還元末端糖を削除して、第3糖鎖を生成する第4の機能と、
前記第3糖鎖の各々において、前記非還元末端糖の非還元末端側に位置する糖を削除して第4糖鎖を生成する第5の機能と、
全ての前記第4糖鎖を対象として、還元末端糖から数えて同じ順位に位置する同じ糖の全てを1つのグループとする第6の機能とを実現させることを特徴とする糖鎖構造の予測プログラム。
A glycan structure prediction program using MS / MS data obtained by cleaving and analyzing a sample to be analyzed,
A first function for selecting a plurality of peaks present in a predetermined range having a mass smaller than the peak with reference to the predetermined peak in the MS / MS data obtained by measurement;
First, a mass difference between a plurality of selected peaks is obtained, a database including sugar mass information is searched using the mass difference, and a plurality of detected sugars are connected to create a first sugar chain. 2 functions,
When there are a plurality of types of the first sugar chains created in the second step, for each of the first sugar chains, a third function of generating a second sugar chain by deleting the non-reducing terminal sugar;
For the second sugar chain containing a plurality of the same non-reducing terminal sugar, only the non-reducing terminal sugar closest to the reducing terminal is left, and the other non-reducing terminal sugar is deleted to generate a third sugar chain. Functions and
In each of the third sugar chains, a fifth function of generating a fourth sugar chain by deleting a sugar located on the non-reducing terminal side of the non-reducing terminal sugar;
Prediction of a sugar chain structure characterized by realizing a sixth function of all the fourth sugar chains as a target and having all of the same sugars counted from the reducing end sugar in the same rank as one group program.
前記第6の機能の後に、
特定の前記グループの非還元末端側に隣接する2つのグループが存在する場合、糖鎖が分岐していると決定し、
1つのグループのみが存在する場合、分岐していない直鎖であると決定する第7の機能を、さらにコンピュータに実現させることを特徴とする請求項3に記載の糖鎖構造の予測プログラム。
After the sixth function,
If there are two groups adjacent to the non-reducing end of the particular group, it is determined that the sugar chain is branched;
The computer program for predicting a sugar chain structure according to claim 3, wherein when there is only one group, the computer further realizes a seventh function for determining that the straight chain is not branched.
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