JP2007509348A - 質量分析(ms)およびその他の計測器システムを較正し、msおよびその他のデータを処理するための方法 - Google Patents
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Abstract
【選択図】図21
Description
ンは、異なる時刻に、検出器に到着するであろうし、到着時刻は、較正基準(複数でもよい)を使用してm/z値に関連付けることができる。
において0.1amu(m/z単位)よりもよい質量決定精度は得られない。より高い質量精度を達成し、タンパク質同定のためのペプチド・マッピングなどの分子フィンガープリンティング(molecular fingerprinting)の曖昧さを減らすために、四重極TOF(qTOF)またはFT ICR MSなどのより高い分解能を有するMSシステムに切り換えなければならず、コストが非常に高く付く。
ミックスにおけるバイオマーカー発見に対するさらに大きな必要性が存在する。
グ行列は、質量スペクトル範囲内の与えられた較正標準に関して得られる、測定された同位体ピーク・クラスタ・データにより形成される。トータル・フィルタリング行列は、さらに、同じ較正標準について計算される、相対同位体存在量およびそれに対応する同位体の実際の質量位置により形成される。トータル・フィルタリング行列は、さらに、質量スペクトル範囲内に中心を置く指定された質量スペクトル目標ピーク形状関数により形成される。トータル・フィルタリング行列は、さらに、計算された相対同位体存在量と質量スペクトル目標ピーク形状関数との間で実行される畳み込み演算により形成され、計算された同位体ピーク・クラスタ・データを形成する。トータル・フィルタリング行列は、さらに、トータル・フィルタリング行列に対する少なくとも1つの較正フィルタを取得する畳み込み演算の後に、測定された同位体ピーク・クラスタ・データと計算された同位体ピーク・クラスタ・データとの間の逆畳み込み演算により形成される。
本発明のこれらおよび他の態様、特徴、および利点は、好ましい実施形態の以下の詳細な説明から、添付図面とともに読むことで、明白になるであろう。
本発明は、ハードウェアとソフトウェアとの組合せとして実装されるのが好ましい。さらに、ソフトウェアは、プログラム記憶デバイス上に実体として具現化されたアプリケーション・プログラムとして実装されるのが好ましい。アプリケーション・プログラムは、好適なアーキテクチャを含む機械にアップロードされ、その機械により実行されることができる。機械は、1つまたはそれ以上の中央演算処理装置(CPU)、ランダム・アクセス・メモリ(RAM)、および(複数の)入出力(I/O)インターフェイスなどのハードウェアを備えるコンピュータ・プラットフォームとして実装されるのが好ましい。コンピュータ・プラットフォームは、さらに、オペレーティング・システムおよびマイクロ命令コードも含む。本明細書で説明されるさまざまなプロセスおよび関数は、オペレーティング・システムを介して実行されるマイクロ命令コードの一部またはアプリケーション・プログラムの一部(またはそれらの組合せ)とすることができる。さらに、他のさまざまな周辺デバイスを追加データ記憶デバイスおよび印刷デバイスなどのコンピュータ・プラットフォームに接続することができる。
図1を参照すると、本発明の特徴を組み込んだ、上述のような、タンパク質またはその他の分子を分析するために使用できる、分析システム10のブロック図が示されている。本発明は、図面に示されている単一の実施形態を参照しつつ説明されるが、本発明は多くの代替え形態の実施形態で具現化できることは理解されるであろう。さらに、好適な種類のコンポーネントを使用することも可能であろう。分析システム10は、試料調製部分12、質量分析計部分14、データ分析システム16、およびコンピュータ・システム18を備える。試料調製部分12は、注目する分子を含む試料を、米国マサチューセッツ州のThermo Electron Corporation of Waltham社が製造するFinnegan LCQ Deca XP Maxなどのシステム10に導入するタイプの、試料導入ユニット20を備えることができる。試料調製部分12は、さらに、システム10により分析されるタンパク質などの、検体の予備的分離を実行するために使用される、検体分離ユニット22を備えることもできる。検体分離ユニット22は、カリフォルニア州ハーキュリーズのBio-Rad Laboratories, Inc.社によって製造されて当業者によく知られているような、液体またはガス・クロマトグラフ分離用のクロマトグラフィ・カラム、ゲル分離ユニットのうちの1つとすることができる。一般に、電圧またはPH勾配がゲルに印加され、これにより、タンパク質などの分子は、1次元分離に対する毛細管を通る移動速度(分子量、MW)および等電焦点(Hannesh, S.M., Electrophoresis 21、1202-1209頁(2000年))などの1変数の関数として分離されるか、または等電焦点およびMW(2次元分離)などによるそれらの変数のうちの複数により分離される。後者の実施例はSDS−PAGEと呼ばれる。
26、質量スペクトル分析装置26からイオンを検出するイオン検出器部分28、および質量分析計部分14が効率よく動作するように十分な真空状態を維持する真空システム30を備えることができる。質量分析計部分14がイオン移動度分析計である場合、一般に、真空システムは不要である。
質量スペクトル・ピーク形状およびその質量依存性を考慮せずに単独で質量を較正する代わりに、それらすべてを含む完全な較正が全体的プロセスの一部として実行される。この完全な較正プロセスにはいくつかの重要ステップがあり、それらについては以下で詳細に説明する。
Rockwood et al., in Anal. Chem., 1995年、67、2699およびJames Yergey, in Int. J.
Mass Spec. & Ion. Physics、1983年、52、337で説明されており、その両方の開示は、参照により本明細書に組み込まれている。
C12=12.000000、c12=0.9893
C13=13.003354、c13=0.0107
F19=18.998403、f19=1.0000
m=f(m0) (式1)
という形の較正関係式は、質量範囲に対する使用可能なすべて明確に同定可能な同位体クラスタを使用して、測定された重心と計算された重心との間の最小二乗線形または非線形当てはめを通じて確立できる。
献、例えば、開示全体が参照により本明細書に組み込まれている、William Press et
al「Numerical Recipes in C」2nd Ed、1992年、Cambridge University Press、537頁で適切に確立されている。
P=USVT
ただし、Pは、ピーク形状関数が行に配列されたピーク形状関数行列であり、Uは、その列に左特異ベクトルを含み、Sは、下って行く特異値が対角線上にある対角行列であり、Vは、その列に右特異ベクトルを含む。SVDアルゴリズムについては、開示全体が参照により本明細書に組み込まれている、Gene Golub et al.「Matrix Computations」 Johns Hopkins University Press、427頁で説明されている。通常、質量の関数としてのピーク形状関数の整合性に応じて、ごくわずかの(3とか4とか)の特異値/ベクトルが有意であろう。例えば、すべてのピーク形状関数がとりわけ小さな質量シフトのみの場合に全く同じであれば、2つの有意な特異値/ベクトルのみを予想する。すべてのピーク形状関数が質量シフトなしで互いに同じである場合、特異値/ベクトルを1つのみ予想するであろう。これは、関わる特異値/ベクトルの個数が最小である、より経済的な分解および補間を得るために、プリアライメント・ステップが上で必要になる理由を説明している。
P=USVT
を介して容易に構築することができるが、ただし、P内のそれぞれの行は、任意の補間された質量重心で1つのピーク形状関数を含む。図9は、本発明の例示的な一実施形態による、図8の逆畳み込みされたピーク形状関数410に基づく例示的な補間ピーク形状関数510を示す図である。
チを適用することができる。
m′=ln(m)
ただし、変換された対数空間内で測定されるピーク幅(FWHM)は、以下の式で与えられる。
ペプチド混合物、
タンパク質混合物、または
複数モノマー組合せに基づき最大2000amuまでのかなり広い質量範囲にわたって71amuの間隔を有する一定範囲のピークを形成する、PPGまたはPEGまたはポリアラニン(アミノ酸)などのポリマーがある。高分解能システムでは、同位体の分布は、計測器ピーク形状関数よりも有意性が高くなる。例えば、qTOF質量分析計システムでは、モノアイソトピック・ピークと他の同位体からのピークとの間に十分な距離がありえるため、同位体分布を伴う逆畳み込みプロセスを通さずに計測器ピーク形状関数を測定されたモノアイソトピック・ピークから直接読み取れる。カリフォルニア州のフレモントのCiphergen Biosystems社のSELDI PBSIIシステムなどの質量分解能が非常に低いMSシステムでは、公称的に1質量単位間隔(単一電荷)または1/z質量単位間隔(複数電荷z)となる同位体分布は、高い質量では取るに足らないので、観測された質量スペクトル・ピークを計測器ピーク形状関数のみが出所であるように扱い、したがって、上で概要を述べた逆畳み込みステップを排除することができる。
m(m)としてのピーク幅の解析的表現が得られる。質量へのピーク幅の強い依存性がある場合、変換された軸f(m)で観察されるようなピーク幅(例えば、半値全幅またはFWHM)がその質量範囲において一定になるように何らかの関数f(m)を介して質量軸を変換するのが好ましい。
f(m1)−f(m0)=f(m0+Δm)−f(m0)=定数
LC qTOF MS計測器の場合、以下の形式の二次関係が存在する。
Δm=am2+bm+c
上記積分による変換は、以下の式で与えられる。
Δm=3.53e−8m2+1.35e−4m+1.32e−2
ただし、
r1,2=[−100−3724]
であり、したがって、変換は以下の形式となる。
FTMS:
Δm∝m,f(m)∝ln(m)
TOF分析装置部分(流れおよび試料の考慮事項は考察されない):
Δm∝bm+cm、f(m)∝ln(bm+c)
高エネルギー・イオン化MALDI TOF:
事後較正行列Bは、事前較正行列Aと類似しているが、他の補間関数を実行するそれぞれの非ゼロの列が対角線にそって並ぶ帯状対角の形をとる。この補間関数は、(a)内部一様間隔から一様または非一様のいずれかの出力間隔への変換、および(b)必要に応じてTOF、FTMS、扇形磁場型計測器、または他の計測器に対する線形質量空間への逆変換を含むことができる。
F1=AFB
これは、異なる要素を有するFに類似の帯状構造を持つ。実行時に取得される質量スペクトル毎に、1回の疎行列乗算を行うだけでよい。
s0=sF1
ただし、sは、生MSデータを含む行ベクトルであり、s0は、所望の出力間隔で完全較正されたMSデータを含む他の行ベクトルである。この演算の実時間部分は、基本的に生の未較正データをフィルタ処理して出力用の完全較正MSデータにするので、計算効率が高いと予想される。いくつかのMS計測器では、それぞれの質量スペクトルが、異なりかつ非一様な質量間隔で取得される。この場合、事前較正行列Aは、取得毎に異なるが、ただし次回較正が実行されるまでF行列とB行列のみが固定される。これら2つの行列は、以下の実時間演算で事前に乗算することができる。
s0=sA(FB)
これは、取得毎に余分な補間または乗算のステップが加わるため計算量が増大することになる。それとは別に、コストの低い線形補間によるそれぞれの走査を事前定義された質量間隔上に補間し、そうして、走査毎に全較正フィルタ処理行列F1=AFBが変わらないようにすることにより計算効率を向上させることを選択できる。
MSシステムに適用することができ、その場合、ピーク形状関数は、実際に、変換がある場合もない場合も質量とは無関係であり、同一の非ゼロ要素が対角線にそって並ぶフィルタ行列Fを導く内部標準として質量範囲内のどこかに置かれた1つのMSピークの最小値を必要とする。内部標準は、適切に特徴付けられた同位体クラスタを持つ選択された化合物であり、予め試料調製ステップで試料または流れの中へオンラインでリアルタイムに注入、混合することができ、例えば、レセルピンは、LC/MS実験でTコネクタを介してカラムまたはポスト・カラム上に注入できる。内部標準により引き起こされるイオン抑制を低減するために、独立のイオン源内で内部標準を連続的にイオン化してから試料流からイオン内に混合することができ、イオン源としては、マサチューセッツ州ウォルサムのWaters Corporation社の多重化ESIスプレー源またはカリフォルニア州パロ・アルトのAgilent Technologies社の二重ESIロック・スプレー源などがある。
このアプローチを効果的に使用する一方法では、外部較正を、計測器ドリフトの性質に応じて、例えば日に1回(計測器測定を開始する前の)または数時間おきに行うべきであることが理解されるであろう。内部標準による較正は、さらに頻繁に行うこともでき、限度内で、毎回の試料測定におけるそれぞれの試料スペクトル走査について実行することができる。
質量スペクトル・ピークを適切に同定し、定量化するために、較正されたMSデータの分散を推定することが重要である。MS計測器の大半では、イオン強度測定に対する確率的誤差は、イオン計数ショット・ノイズにより支配される、つまり生MSデータの分散は、イオン信号自体に比例するということである。較正されたMSスペクトルの分散スペクトルs0は、したがって、以下の式で与えられる。
σ2∝sF2 (式4)
ただし、F2は、F1内の対応するすべての要素が平方されているF1と同じサイズである。その結果、フィルタ要素をすべて平方して、同じ生MSデータ上に対しさらに1回だけフィルタ処理が行われる。
の質量単位または変換された単位(FTMSまたはTOFまたは他の計測器に対し)で実行できるが、著しい計算量削減を行って、ピーク形状関数が質量範囲全体にわたって同じ幅である変換空間(本明細書では「較正空間」ともいう)内で質量スペクトル・ピーク分析を実行することができる。
広範な質量スペクトル較正、および
ピーク検出、正確な質量数決定、ピーク面積積分、およびピーク存在の確率、質量精度、およびピーク面積信頼区間の統計的尺度。
シフト演算を介した高速計算を行う対称ピーク形状関数
数値的安定性および最小化された誤差伝搬に対する範囲全体にわたって一様なピーク形状関数
ーク幅よりもわずかに広くなるように行われるべきであるが、分解能を著しく低下させてしまうほど、測定ピーク幅よりも広くなりすぎないようにしなければならない。
s0=cP+e (式5)
ただし、s0は、完全に較正されたMSスペクトルを含む行ベクトルであり、Pは、その行内の公称間隔で並ぶ知られているピーク関数(それぞれ、1の解析的積分面積を有する)を含むピーク成分行列であり、cは、すべての公称間隔で並ぶピークに対する積分されたピーク強度を含む行ベクトルであり、eは、当てはめ残差である。ベースラインの寄与を説明するために、オフセット、一次線形項または他の高次の非線形関数形式などのベースライン成分を対応する係数により増加された対応する行ベクトルcを持つP行列の行に加えて、これらのベースライン成分の寄与(もしあれば)を表すことができる。
一様な分散を持たないため、通常のMLRの代わりに以下の加重多重線形回帰(WMLR)を実行する必要がある。
s0diag(w)=cPdiag(w)+e (式6)
ただし、diag(w)は、式4によって与えられる対角にそって重みを持つ対角行列である。
w=1/σ2=1/(sF2)
ただし、すべての質量間で共有される比例定数は、回帰に影響を及ぼすことなく削除されている。
c=s0diag(w)PT[Pdiag(w)PT]-1 (式7)
が得られ、その分散は、
s2{c}=e2diag{[Pdiag(w)PT]-1} (式8)
と推定され、ただし、e2は、加重平方偏差に基づき、
e2=ediag(w)eT/df
であり、eは、式5の当てはめ残差により与えられ、dfは、独立質量スペクトル・データ点の個数と行列Pに含まれる行の個数との差として定義される、自由度である(cの中の係数の個数は推定される)。式6の最小二乗解は、さらに、開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、John Neter et al.「Applied Linear Regression」2nd Ed., Irwin、1989年、418頁で説明されている。
University Press、71頁で説明されている。
s0=cP+e (式9)
ただし、cとPは両方とも、導関数項の前の係数および導関数項自体により増加される。ピーク形状関数は、対称的である(したがって、ピーク形状関数自体に直交する)ように選択されるため、導関数を含むことは、ピーク成分行列Pの条件に悪影響を及ぼさず、最も正確な質量決定および最も反復性のあるピーク積分が得られることが重要である。
mi=mi0+Δmi=mi0+cn+i/ci (式10)
ただし、Δmi決定における相対誤差は、以下の式で与えられる。
|s(Δmi)/Δmi|=|s(ci)/ci|+|s(cn+i)/cn+i|
ただし、ciおよびci+nに対する標準偏差は、式8から直接得られる。つまり、シフト推定の標準誤差は以下のとおりである。
s(Δmi)=[|s(ci)/ci|+|s(cn+i)/cn+i|]|Δmi|
これは、式10で与えられた実際の質量に対する標準誤差でもある。
ti=ci/s(ci)、i=1,2,...,n
これは、自由度(df)と組み合わせて、濃度推定値ciが0よりも著しく高いかどうか、つまり、質量スペクトル・ピークの有無を統計的に検出することができる。通常、dfは、無限大とみなせるだけ十分に大きく、3.0よりも大きいt統計量または他のユーザ選択カットオフ値は、質量スペクトル・ピークの存在が統計的有意であることを示す。通常の3.0の値よりも高いt統計量のカットオフは、図12に示されている完全較正の後の個別質量スペクトル点がもはや統計的に独立ではなく、ノイズにおいて相関を有するという事実を説明するために必要になることがあることに留意されたい。現実的なカットオフ値は、コンピュータ・シミュレーションまたは実務経験を通じて確定することができる。
Neter et al.「Applied Linear Regression」2nd Ed., Irwin、1989年、300頁で説明されている。
生形を有意なすべてのピークについて別々に解析的に計算する必要がある(上述のt検定に基づいて)。新しいP行列が構築されたら、以下のように、実際の質量配置に関する他の更新を与えてcに対する新しい推定値を計算することができる。
mi (k)=mi (k-1)+Δmi (k)=mi (k-1)+cn+i (k)/ci (k)
ただし、k=1、2、...およびmi (0)=mi0(公称質量配置)である。この反復による改良は、増分更新cn+i (k)が式8から予測される標準偏差に相当する値になったときに完了する。そのようなピークに対し利用できる信号対雑音比が高いため、このような精密化が実装されると極めて高い質量精度を強い質量スペクトル・ピークについて達成でき、例えば、図5の質量69のピークについては2ppmの質量精度となる。この質量精度は、検出に利用できるイオンの個数が減少するためピーク強度が減少するとともに低下する。つまり、質量精度は、データ内のランダム・ノイズによってのみ制限され、化学ノイズ、同位体ピークからの干渉、不規則なピーク形状、または未知のベースラインの存在など、他の人為的結果または系統誤差では制限されないが、それは、これらの人為的結果は、ここで取られる較正およびピーク分析アプローチにより完全に補償されているであろうからである。
切に揃え、検体定量化たまは試料分類を目的とする高精度の多変量スペクトル比較を実行することができなければならない(バイオマーカー発見で使用される)。
ステップ1110Bで、同位体質量は、計算された同位体ピーク・クラスタ、および較正標準に対応する測定された同位体ピーク・クラスタに基づいて事前に揃えられ、それにより、MS計測器システムの質量軸を較正する。
ステップ1110Dで、導かれたピーク形状関数に対応するデータを補間して、所望の質量範囲内の他のピーク形状関数を求める。導かれたピーク形状関数および他のピーク形状関数はそれぞれ、実際に測定された質量配置に対応する。
ステップ1110Eで、そのピーク形状関数および他のピーク形状関数は、所望の質量範囲の正確に中点を中心とする目標ピーク形状関数に変換される。
ステップ1110Fで、較正フィルタは、目標ピーク形状関数および計算されたピーク形状関数から計算される。
ステップ1110Gで、較正フィルタは、さらに細かい格子上に補間される。
ステップ1110Hで、較正フィルタが適用され、MS計測器システムの較正を行う。
ステップ1210Aで、事前較正行列が計算される。事前較正行列の計算は、非一様な間隔で並ぶデータを一様な間隔で並ぶデータに変換することを含み、前記変換は、質量軸のプリアライメントを含み、適宜、TOF、FTMS、または他の計測器の変換を含む。
ステップ1210Bで、較正行列が計算される。較正行列の計算は、それぞれの列内の非ゼロ要素がシフト後に畳み込みフィルタの要素から逆順に取ったものである帯状対角行列を作成することを含む。
ステップ1210Cで、事後較正行列が計算される。事後較正行列の計算は、内部間隔から出力または所望の間隔に補間し、変換された空間を元の質量空間に変換して戻すことを含む。
MSスペクトル内のピークは、完全較正後に分析される(ステップ1310)。ピーク形状関数は、質量をスペクトルの全範囲にわたって同じであることは好ましいが、必要というわけではない。
質量間隔が好ましくは公称質量間隔(例えば、1amuまたは1/z)の分数(例えば、1/4、1/5、1/8、1/10、1/12、1/16)である較正されたMSデー
タが受信される(ステップ1310A)。
すべてのピーク面積および質量偏差について標準偏差が計算される(ステップ1310E)。
公称質量は、対応する公称質量から計算された質量偏差を足し込むことにより実際の質量の中に更新される(ステップ1310F)。
MSスペクトル内のピークは、完全質量スペクトル範囲をカバーするピーク形状関数を決定した後に分析される(ステップ1410)。ピーク形状補間は、それぞれの公称質量において1つのピーク形状関数を求めるために実行される(ステップ1410A)。
ピーク形状関数の1次導関数は、すべての公称質量で計算される(ステップ1410B)。ピーク形状関数および対応する1次導関数は結合され、1つの完全なピーク成分行列にされる(ステップ1410C)。
すべてのピーク面積および質量偏差について標準偏差が計算される(ステップ1410E)。
公称質量は、対応する公称質量から計算された質量偏差を足し込むことにより実際の質量の中に更新される(ステップ1410F)。
プが、ピーク面積または質量偏差の漸進的改善が、対応する標準偏差または他のプリセットされた基準よりも小さくなるまで繰り返される(ステップ1410G)。ピーク面積または質量偏差の漸進的改善が対応する標準偏差または他のプリセットされた基準よりも小さくない場合、完全ピーク成分行列は、実際の質量を使用して再構築され(ステップ1410H)、この方法はステップ1410Dに戻る。小さい場合、この方法は、ステップ1410Iに進む。
ピーク面積のすべてについてt統計量を計算し(ステップ1310I)、統計的に有意な質量ピークに対するピーク面積および正確な質量を含む質量スペクトル・ピーク・リストを得る(ステップ1410J)。
1つまたはそれ以上の化合物が、質量分析(MS)標準として選択される(1510)。MS標準に関してMSプロファイル・データが取得される(ステップ1510A)。それぞれのイオン断片クラスタが同定される(ステップ1510B)。
ステップ1510Bの後、有意な同位体が存在するかどうかが判定される(ステップ1510N)。もし存在すれば、相対同位体存在量が正確な質量で計算される(ステップ1510C)。事前較正ステップを実行する(ステップ1510D)。事前較正ステップは、生データに対し事前較正計測器依存変換を実行すること、事前較正質量間隔調整を実行すること、および/または質量スペクトル同位体ピークの事前位置揃えを伴う場合がある。
そうして得られたピーク形状関数(1510P)は補間され(ステップ1510Q)、その後、指定された目標ピーク形状関数(ステップ1510R)との逆畳み込み演算(1510S)が実行される。
量スペクトル目標ピーク形状関数から計算される(ステップ1510H)。
完全較正フィルタ・セット(ステップ1510J)を、ステップ1510Hの較正フィルタから取得し、ステップ1510Iの補間から結果を得る。事後較正ステップを実行する(ステップ1510K)。事後較正ステップは、事後較正計測器依存変換を実行すること、および/または事後較正質量間隔調整を実行することを伴うことができる。
データは、事前較正ステップ1510O、ステップ1510Jの完全較正フィルタ、および事後較正ステップ1510Kに対応して組み合わされ(ステップ1510L)、それにより、全較正フィルタ・セットF1および分散フィルタ・セットF2を取得する(ステップ1510M)。
MSプロファイル・データが、試験試料上で取得される(ステップ1610)。このプロファイル・データは、必要ならば補間される(ステップ1610A)。疎行列乗算を、全較正フィルタ・セットF1および/または分散フィルタ・セットF2で実行する(ステップ1610B)。その後、較正されたデータは、必要ならば、報告される質量間隔に補間される(ステップ1610C)。
ークは、「判断基準」として選択できる。判断基準内の選択されたピークは、その後、分析される試料内の目標として処理される。これらの選択されたピークと、適宜、元のピークと比較して取るに足らない幅のガウス型などの知られている関数との畳み込みを実行し、目標を形成することができる。上で詳しく説明されている変換、フィルタ処理、畳み込み、および逆畳み込みを実行できる。判断基準のピークと比較できるように、分析される(計算されたピーク形状関数があるかのように取り扱われる)試料のピークに作用する畳み込みフィルタが導かれる。これは、範囲内のすべてのピーク位置をカバーするために複製または展開される畳み込みフィルタを使い判断基準としてただ1つのピークにより実行できる。判断基準の複数のピークが選択された場合、ピーク間の補間をそれらのピークの間の位置について実行できる。これらの手順は、分析される試料毎に従うのが有利である。
Claims (113)
- 与えられた較正標準について、質量スペクトル範囲内の測定された同位体ピーク・クラスタ・データを取得するステップ、
前記与えられた較正標準について、相対同位体存在量およびそれに対応する同位体の実際の質量配置を計算するステップ、
質量スペクトル目標ピーク形状関数を指定するステップ、
前記計算された相対同位体存在量と前記質量スペクトル目標ピーク形状関数との間の畳み込み演算を実行し、計算された同位体ピーク・クラスタ・データを形成するステップ、および
前記少なくとも1つの較正フィルタを取得するために前記畳み込み演算の後に前記測定された同位体ピーク・クラスタ・データと前記計算された同位体ピーク・クラスタ・データとの間で逆畳み込み演算を実行するステップ
を含む質量分析(MS)計測器システム用の少なくとも1つの較正フィルタを取得するための方法。 - 畳み込み演算を実行するステップおよび逆畳み込み演算を実行するステップのどれもが、フーリエ変換、行列乗算、および行列逆演算のうちの少なくとも1つを採用する請求項1に記載の方法。
- 計算ステップの後に実行される事前較正ステップにおいて、計算された相対同位体存在量の重心質量と測定された同位体ピーク・クラスタの重心質量との間の最小二乗当てはめに基づき測定された質量スペクトル同位体ピークを事前位置揃えするステップをさらに含む請求項1に記載の方法。
- 生質量スペクトル・データに対し事前較正計測器依存変換を実行するステップと、試験試料に対応する計算されたデータ・セットに対し事後較正計測器依存変換を実行するステップとをさらに含む請求項1に記載の方法。
- 事前較正計測器依存変換を実行するステップおよび事後較正計測器依存変換を実行するステップは、事前較正帯状対角行列および事後較正帯状対角行列をそれぞれ作成することを伴い、補間関数をそれぞれ実行するそれぞれの行列のそれぞれの帯状対角にそったそれぞれの非ゼロ要素は前記事前較正計測器依存変換および前記事後較正計測器依存変換に対応し、さらに、少なくとも1つの較正フィルタから、ピーク形状および質量軸較正の両方を実行する較正帯状対角行列を作成するステップを含む請求項4に記載の方法。
- 事前較正帯状対角行列、較正帯状対角行列、および事後較正帯状対角行列を乗算してトータル・フィルタリング行列にしてから試験試料の較正を行うステップをさらに含む請求項5に記載の方法。
- ピーク形状および質量軸較正は、トータル・フィルタリング行列と生質量スペクトル・データとの間の行列乗算により実行され、さらに、較正された信号の質量スペクトル分散を推定するため他の帯状対角行列を作成するステップが含まれ、他の帯状対角行列は前記トータル・フィルタリング行列内の対応する要素の平方に等しい帯状対角にそったそれぞれの非ゼロ要素を有する請求項6に記載の方法。
- さらに、加重回帰演算を較正された質量スペクトル・データに適用し、積分されたピーク面積、実際の質量、および質量スペクトル・ピークに対する他の質量スペクトル・ピーク・データのうちの少なくとも1つを取得するステップを含む請求項7に記載の方法。
- 加重回帰演算の重みは、質量スペクトル分散の逆数に比例する請求項8に記載の方法。
- 多変量統計分析を較正された質量スペクトル・データに適用し、試験試料の定量化、同定、および分類のうちの少なくとも1つを行うステップをさらに含む請求項7に記載の方法。
- 非一様な間隔をあけた質量取得間隔から一様な間隔をあけた質量間隔への事前較正質量間隔調整を実行するステップと、
前記一様な間隔をあけた質量間隔から報告間隔への事後較正質量間隔調整を実行するステップ
をさらに含む請求項1に記載の方法。 - 事前較正質量間隔調整を実行するステップおよび事後較正質量間隔調整を実行するステップは、事前較正帯状対角行列および事後較正帯状対角行列をそれぞれ作成することを伴い、補間関数をそれぞれ実行するそれぞれの行列のそれぞれの帯状対角にそったそれぞれの非ゼロ要素は前記事前較正質量間隔調整および前記事後較正質量間隔調整に対応し、さらに、少なくとも1つの較正フィルタから、ピーク形状および質量軸較正の両方を実行する較正帯状対角行列を作成するステップを含む請求項11に記載の方法。
- 事前較正帯状対角行列、較正帯状対角行列、および事後較正帯状対角行列を乗算してトータル・フィルタリング行列にしてから試験試料の較正を行うステップをさらに含む請求項12に記載の方法。
- ピーク形状および質量軸較正は、トータル・フィルタリング行列と生質量スペクトル・データとの間の行列乗算により実行され、さらに、較正された信号の質量スペクトル分散を推定するため他の帯状対角行列を作成するステップが含まれ、他の帯状対角行列は前記トータル・フィルタリング行列内の対応する要素の平方に等しい帯状対角にそったそれぞれの非ゼロ要素を有する請求項13に記載の方法。
- 加重回帰演算を較正された質量スペクトル・データに適用し、積分されたピーク面積、実際の質量、および質量スペクトル・ピークに対する他の質量スペクトル・ピーク・データのうちの少なくとも1つを取得するステップをさらに含む請求項14に記載の方法。
- 加重回帰演算の重みは、質量スペクトル分散の逆数に比例する請求項15に記載の方法。
- 多変量統計分析を較正された質量スペクトル・データに適用し、試験試料の定量化、同定、および分類のうちの少なくとも1つを行うステップをさらに含む請求項14に記載の方法。
- 少なくとも1つの較正フィルタは、少なくとも2つの較正フィルタを含み、さらに、前記少なくとも2つの較正フィルタの間でさらに補間を行って所望の質量範囲内の少なくとも1つの他の較正フィルタを取得するステップを含む請求項1に記載の方法。
- 補間ステップは、
分解のための行列内のベクトルとして少なくとも2つの較正フィルタを集めるステップ、
前記少なくとも2つの較正フィルタを含む前記行列を分解するステップ、
前記行列の分解されたベクトルの間で補間を行って補間されたベクトルを取得するステップ、および
前記補間されたベクトルを使用して少なくとも1つの他の較正フィルタを再構築するステップ
を含む請求項18に記載の方法。 - 分解ステップは、特異値分解(SVD)およびウェーブレット分解のうちの少なくとも一方を使用して実行される請求項19に記載の方法。
- 1回の質量スペクトル取得で較正データおよび試験データの両方を取得するために連続注入およびオンライン混合のうちの少なくとも一方を介して、事前およびリアルタイムの一方で、較正標準を試験試料に追加するステップをさらに含む請求項1に記載の方法。
- トータル・フィルタリング行列を生質量スペクトル・データに適用して較正された質量スペクトル・データを取得するステップを含み、
前記トータル・フィルタリング行列は、
質量スペクトル範囲内の与えられた較正標準について得られた、測定された同位体ピーク・クラスタ・データ、
同じ較正標準について計算される、相対同位体存在量およびそれに対応する同位体の実際の質量配置、
指定された質量スペクトル目標ピーク形状関数、
計算された同位体ピーク・クラスタ・データを形成するために前記計算された相対同位体存在量と前記質量スペクトル目標ピーク形状関数との間で実行される畳み込み演算、および
前記トータル・フィルタリング行列に対する少なくとも1つの較正フィルタを取得するために前記畳み込み演算の後に前記測定された同位体ピーク・クラスタ・データと計算された同位体ピーク・クラスタ・データとの間で実行される逆畳み込み演算
により形成される
生質量スペクトル・データを処理する方法。 - 適用ステップは、トータル・フィルタリング行列により要求されるものと同じ質量軸上に生質量スペクトル・データを補間するステップをさらに含む請求項22に記載の方法。
- 適用ステップは、トータル・フィルタリング行列により与えられるものと異なる所望の任意の質量軸上に較正された質量スペクトル・データを補間するステップをさらに含む請求項22に記載の方法。
- 加重回帰演算を較正された質量スペクトル・データに適用し、積分されたピーク面積、実際の質量、および質量スペクトル・ピークに対する他の質量スペクトル・ピーク・データのうちの少なくとも1つを取得するステップをさらに含む請求項22に記載の方法。
- 加重回帰演算の重みは、質量スペクトル分散の逆数に比例する請求項25に記載の方法。
- 多変量統計分析を較正された質量スペクトル・データに適用し、試験試料の定量化、同定、および分類のうちの少なくとも1つを行うステップをさらに含む請求項22に記載の方法。
- 加重回帰演算をある範囲内のピークに適用するステップと、
公称ピーク位置および推定された実際のピーク位置のうちの一方に対応する積分されたピーク面積およびピーク位置偏差のうちの一方として回帰係数を報告するステップ
を含む検体の分離および分析のうちの少なくとも一方を実行するために使用される計測器システムから得られたデータに対応するピークを分析するための方法。 - ピーク形状関数が目標ピーク形状関数により与えられるように計測器システムが較正された後に実行される請求項28に記載の方法。
- 加重回帰演算の重みは、ピーク強度分散の逆数に比例する請求項28に記載の方法。
- 適用および報告ステップは、積分されたピーク面積およびピーク位置偏差のうちの少なくとも1つの漸進的改善がプリセット基準を満たすまで反復される請求項28に記載の方法。
- 分析ステップは、加重回帰の重みに基づき積分されたピーク面積およびピーク位置偏差のうちの一方について標準偏差を計算するステップをさらに含む請求項28に記載の方法。
- 計算ステップは、積分されたピーク面積およびピーク位置偏差のうちの少なくとも1つについてt統計量を計算するステップをさらに含み、t統計量は計算されたピーク面積およびピーク配置のうちの少なくとも一方の統計的有意性を検定し報告するように適合され、前記統計的有意性は、ピークの有無を示す請求項32に記載の方法。
- ピーク形状関数を格納するための行列の行の対の第1の行および前記第1の行内に格納されている前記ピーク形状関数の1次導関数を格納するための行列の行の対の第2の行とともに、行列の行の対を計算することを含む、ピーク成分行列を作成するステップをさらに含む請求項28に記載の方法。
- ピーク形状関数は、ベースライン成分を説明する線形および非線形関数のうちの少なくとも一方をさらに含む請求項34に記載の方法。
- ピーク形状関数は、目標ピーク形状関数および知られている計測器ピーク形状関数のうちの一方である請求項34に記載の方法。
- ピーク形状関数およびその1次導関数は、ある範囲において同じであり、両方とも公称ピーク間隔の同じ分数のところでサンプリングされる請求項36に記載の方法。
- 行列の残りの行内の任意のピーク形状関数が位置のある範囲内のそれぞれの公称位置に対応して互いのシフトされたバージョンとして配列されるようにピーク成分行列を完成するステップをさらに含む請求項37に記載の方法。
- 報告された偏差を公称位置に追加することによりピーク成分行列内の公称位置を推定された実際の位置に更新すること、および
報告された偏差を前記推定された実際の位置に追加することにより前記ピーク成分行列内の前記推定された実際の位置をさらに精密化され推定された実際の位置に更新することのうちの一方をさらに含む請求項34に記載の方法。 - ピーク形状関数に対応するデータを補間して公称位置のそれぞれで他の1つのピーク形状関数を取得するステップをさらに含む請求項28に記載の方法。
- 補間ステップは、
分解のための行列内のベクトルとしてピーク形状関数を集めるステップ、
前記行列に含まれる前記ピーク形状関数を分解するステップ、
分解されたベクトルの間で補間を行って補間されたベクトルを取得するステップ、および
前記補間されたベクトルを使用して前記公称位置のそれぞれで1つの他のピーク形状関数を再構築するステップ
を含む請求項40に記載の方法。 - 分解ステップは、特異値分解(SVD)およびウェーブレット分解のうちの少なくとも一方を使用して実行される請求項41に記載の方法。
- 公称位置のそれぞれでピーク形状関数の1次導関数を計算するステップをさらに含む請求項40に記載の方法。
- ピーク形状関数とそれに対応する1次導関数とを組み合わせることにより、ピーク成分行列を作成するステップをさらに含む請求項43に記載の方法。
- 報告された偏差をピーク成分行列内の公称位置に追加することにより該公称位置を推定された実際の位置に更新すること、および
報告された偏差を推定された実際の位置に追加することにより前記ピーク成分行列内の前記推定された実際の位置をさらに精密化され推定された実際の位置に更新すること
のうちの一方をさらに含む請求項44に記載の方法。 - ピーク成分行列は、ベースライン成分を説明する線形および非線形関数のうちの少なくとも一方をさらに含む請求項44に記載の方法。
- 適用ステップは、逆行列および行列分解のうちの少なくとも一方を実行するステップをさらに含む請求項28に記載の方法。
- 逆行列および行列分解のうちの少なくとも一方は、帯状であるという性質、対称性、およびピーク成分行列の循環性のうちの少なくとも1つに基づく請求項47に記載の方法。
- 逆行列および行列分解のうちの少なくとも一方の結果は、試験試料データを分析するのに先立って計算され、格納される請求項47に記載の方法。
- 計測器システムは、質量分析計および分離装置のうちの少なくとも一方を含み、ある範囲内の位置は、質量に対応する請求項28〜49のいずれか一項に記載の方法。
- 計測器システムは、液体クロマトグラフおよびガス・クロマトグラフのうちの少なくとも一方を含み、ある範囲内の位置は、ピークの出現の時刻に対応する請求項28〜49のいずれか一項に記載の方法。
- 計測器システムは、分光システムを含み、ある範囲内の位置は、周波数、シフト、および波長のうちの1つに対応する請求項28〜49のいずれか一項に記載の方法。
- 与えられた較正標準から、少なくとも1つの質量スペクトル・ピーク形状関数を取得するステップ、
質量スペクトル目標ピーク形状関数を指定するステップ、
得られた少なくとも1つの質量スペクトル・ピーク形状関数と前記質量スペクトル目標ピーク形状関数との間で逆畳み込み演算を実行するステップ、および
前記逆畳み込み演算の結果から、少なくとも1つの較正フィルタを計算するステップ
を含む質量分析(MS)計測器システム用の較正フィルタを計算する方法。 - 少なくとも1つの質量スペクトル・ピーク形状関数は、較正標準の知られている分子か
ら多数の同位体のうちの少なくとも1つを含む質量スペクトルのセクションから取得できる請求項53に記載の方法。 - 取得ステップは、
与えられた較正標準について、相対同位体存在量およびそれに対応する同位体の実際の質量配置を計算するステップ、
ピーク幅の狭い同じ連続関数を使用して前記計算された相対同位体存在量と測定された同位体ピーク・クラスタの両方に畳み込み演算を実行するステップ、および
少なくとも1つの質量スペクトル・ピーク形状関数を取得するために前記畳み込み演算の後に前記測定された同位体ピーク・クラスタと計算された同位体ピーク・クラスタとの間で逆畳み込み演算を実行するステップ
を含む請求項53に記載の方法。 - 少なくとも1つの較正フィルタは、少なくとも2つの較正フィルタを含み、さらに、前記少なくとも2つの較正フィルタの間で補間を行って所望の質量範囲内の少なくとも1つの他の較正フィルタを取得するステップを含む請求項53に記載の方法。
- 補間ステップは、
分解のための行列内のベクトルとして少なくとも2つの較正フィルタを集めるステップ、
前記少なくとも2つの較正フィルタを含む行列を分解するステップ、
前記行列の分解されたベクトルの間で補間を行って補間されたベクトルを取得するステップ、および
前記補間されたベクトルを使用して少なくとも1つの他の較正フィルタを再構築するステップ
を含む請求項56に記載の方法。 - 分解ステップは、特異値分解(SVD)およびウェーブレット分解のうちの少なくとも一方を使用して実行される請求項57に記載の方法。
- 逆畳み込み演算を実行するステップはどれも、フーリエ変換および行列逆演算のうちの少なくとも1つを採用する請求項53に記載の方法。
- 畳み込みおよび逆畳み込み演算を実行するステップはどれも、フーリエ変換、行列乗算、および行列逆演算のうちの少なくとも1つを採用する請求項55に記載の方法。
- 取得ステップは、質量スペクトル・ピーク形状関数に対応するデータを補間して所望の質量範囲内の少なくとも1つの他の質量スペクトル・ピーク形状関数を取得するステップをさらに含む請求項53に記載の方法。
- 補間ステップは、
分解のための行列内のベクトルとして質量スペクトル・ピーク形状関数を集めるステップ、
前記質量スペクトル・ピーク形状関数を含む行列を分解するステップ、
前記行列の分解されたベクトルの間で補間を行って補間されたベクトルを取得するステップ、および
前記補間されたベクトルを使用して少なくとも1つの他の質量スペクトル・ピーク形状関数を再構築するステップ
を含む請求項61に記載の方法。 - 分解ステップは、特異値分解(SVD)およびウェーブレット分解のうちの少なくとも一方を使用して実行される請求項62に記載の方法。
- 実行ステップは、質量スペクトル目標ピーク形状関数と測定された質量スペクトル・ピーク形状関数および計算された質量スペクトル・ピーク形状関数のうちの一方との間で逆畳み込み演算を実行して、前記測定された質量スペクトル・ピーク形状関数および少なくとも1つの他の質量スペクトル・ピーク形状関数を前記質量スペクトル目標ピーク形状関数に変換するステップを含み、
計算ステップは、畳み込み演算から少なくとも1つの較正フィルタを計算するステップを含む請求項61に記載の方法。 - 少なくとも1つの較正フィルタは、少なくとも2つの較正フィルタを含み、さらに、前記少なくとも2つの較正フィルタの間でさらに補間を行って所望の質量範囲内の少なくとも1つの他の較正フィルタを取得するステップを含む請求項64に記載の方法。
- 他の補間ステップは、
分解のための行列内のベクトルとして少なくとも2つの較正フィルタを集めるステップ、
少なくとも2つの較正フィルタを含む行列を分解するステップ、
前記行列の分解されたベクトルの間で補間を行って補間されたベクトルを取得するステップ、および
前記補間されたベクトルを使用して少なくとも1つの他の較正フィルタを再構築するステップ
を含む請求項65に記載の方法。 - 分解ステップは、特異値分解(SVD)およびウェーブレット分解のうちの少なくとも一方を使用して実行される請求項66に記載の方法。
- 質量スペクトル目標ピーク形状関数と測定された質量スペクトル・ピーク形状関数および計算された質量スペクトル・ピーク形状関数のうちの1つとの間で逆畳み込み演算を実行するステップは、フーリエ変換および行列逆演算のうちの少なくとも一方を採用する請求項64に記載の方法。
- 計算ステップの後に実行される事前較正ステップにおいて、計算された相対同位体存在量の重心質量と測定された同位体ピーク・クラスタの重心質量との間の最小二乗当てはめに基づき質量スペクトル同位体ピークを事前位置揃えするステップをさらに含む請求項53に記載の方法。
- 生質量スペクトル・データに対し事前較正計測器依存変換を実行するステップ、および試験試料に対応する計算されたデータ・セットに対し事後較正計測器依存変換を実行するステップをさらに含む請求項53に記載の方法。
- 事前較正計測器依存変換を実行するステップおよび事後較正計測器依存変換を実行するステップは、事前較正帯状対角行列および事後較正帯状対角行列をそれぞれ作成することを伴い、補間関数をそれぞれ実行するそれぞれの行列のそれぞれの帯状対角にそったそれぞれの非ゼロ要素は前記事前較正計測器依存変換および前記事後較正計測器依存変換に対応し、さらに、少なくとも1つの較正フィルタから、ピーク形状および質量軸較正の両方を実行する較正帯状対角行列を作成するステップを含む請求項70に記載の方法。
- 事前較正帯状対角行列、較正帯状対角行列、および事後較正帯状対角行列を乗算してトータル・フィルタリング行列にしてから試験試料の較正を行うステップをさらに含む請求項71に記載の方法。
- ピーク形状および質量軸較正は、トータル・フィルタリング行列と生質量スペクトル・データとの間の行列乗算により実行され、さらに、較正された信号の質量スペクトル分散を推定するため他の帯状対角行列を作成するステップが含まれ、前記他の帯状対角行列は前記トータル・フィルタリング行列内の対応する要素の平方に等しい帯状対角にそったそれぞれの非ゼロ要素を有する請求項72に記載の方法。
- 加重回帰演算を較正された質量スペクトル・データに適用し、積分されたピーク面積、実際の質量、および質量スペクトル・ピークに対する他の質量スペクトル・ピーク・データのうちの少なくとも1つを取得するステップをさらに含む請求項73に記載の方法。
- 加重回帰演算の重みは、質量スペクトル分散の逆数に比例する請求項74に記載の方法。
- 多変量統計分析を較正された質量スペクトル・データに適用し、試験試料の定量化、同定、および分類のうちの少なくとも1つを行うステップをさらに含む請求項73に記載の方法。
- 非一様な間隔をあけた質量取得間隔から一様な間隔をあけた質量間隔への事前較正質量間隔調整を実行するステップ、および
前記一様な間隔をあけた質量間隔から報告間隔への事後較正質量間隔調整を実行するステップ
をさらに含む請求項53に記載の方法。 - 事前較正質量間隔調整を実行するステップおよび事後較正質量間隔調整を実行するステップは、事前較正帯状対角行列および事後較正帯状対角行列をそれぞれ作成することを伴い、補間関数をそれぞれ実行するそれぞれの行列のそれぞれの帯状対角にそったそれぞれの非ゼロ要素は前記事前較正質量間隔調整および前記事後較正質量間隔調整に対応し、さらに、少なくとも1つの較正フィルタから、ピーク形状および質量軸較正の両方を実行する較正帯状対角行列を作成するステップを含む請求項77に記載の方法。
- 事前較正帯状対角行列、較正帯状対角行列、および事後較正帯状対角行列を乗算してトータル・フィルタリング行列にしてから試験試料の較正を行うステップをさらに含む請求項78に記載の方法。
- ピーク形状および質量軸較正は、トータル・フィルタリング行列と生質量スペクトル・データとの間の行列乗算により実行され、さらに、較正された信号の質量スペクトル分散を推定するため他の帯状対角行列を作成するステップが含まれ、他の帯状対角行列は前記トータル・フィルタリング行列内の対応する要素の平方に等しい帯状対角にそったそれぞれの非ゼロ要素を有する請求項79に記載の方法。
- 加重回帰演算を較正された質量スペクトル・データに適用し、積分されたピーク面積、実際の質量、および質量スペクトル・ピークに対する他の質量スペクトル・ピーク・データのうちの少なくとも1つを取得するステップをさらに含む請求項80に記載の方法。
- 加重回帰演算の重みは、質量スペクトル分散の逆数に比例する請求項81に記載の方法。
- 多変量統計分析を較正された質量スペクトル・データに適用し、試験試料の定量化、同定、および分類のうちの少なくとも1つを行うステップをさらに含む請求項80に記載の方法。
- 1回の質量スペクトル取得で較正データおよび試験データの両方を取得するために連続注入およびオンライン混合のうちの少なくとも一方を介して、事前およびリアルタイムの一方で、較正標準を試験試料に追加するステップをさらに含む請求項53に記載の方法。
- トータル・フィルタリング行列を生質量スペクトル・データに適用して較正された質量スペクトル・データを取得するステップを含み、
前記トータル・フィルタリング行列は、
与えられた較正標準から、少なくとも1つの質量スペクトル・ピーク形状関数を取得し、
質量スペクトル目標ピーク形状関数を指定し、
前記得られた少なくとも1つの質量スペクトル・ピーク形状関数と前記質量スペクトル目標ピーク形状関数との間で逆畳み込み演算を実行し、そして
前記逆畳み込み演算の結果から、少なくとも1つの較正フィルタを計算する
ことにより形成される
生質量スペクトル・データを処理する方法。 - 適用ステップは、さらに、トータル・フィルタリング行列により要求されるものと同じ質量軸上に生質量スペクトル・データを補間するステップを含む請求項85に記載の方法。
- 適用ステップは、さらに、トータル・フィルタリング行列により与えられるものと異なる所望の任意の質量軸上に較正された質量スペクトル・データを補間するステップを含む請求項85に記載の方法。
- 加重回帰演算を較正された質量スペクトル・データに適用し、積分されたピーク面積、実際の質量、および前記質量スペクトル・ピークに対する他の質量スペクトル・ピーク・データのうちの少なくとも1つを取得するステップをさらに含む請求項85に記載の方法。
- 加重回帰演算の重みは、質量スペクトル分散の逆数に比例する請求項88に記載の方法。
- 多変量統計分析を較正された質量スペクトル・データに適用し、試験試料の定量化、同定、および分類のうちの少なくとも1つを行うステップをさらに含む請求項85に記載の方法。
- ピーク幅の測定結果を取得するためにピーク位置の関数としてピーク幅を測定すること、
関数を決定するために前記測定結果に最小二乗当てはめを適用すること、および
位置のある範囲にわたって前記関数の数学的逆を積分し、前記ピーク幅を正規化するために使用可能な変換関数を取得すること
を含む位置のある範囲内のピークを含むデータ・トレース内のピーク幅を正規化するための方法。 - ピーク幅の測定は、知られている標準に関して実行される測定に基づく請求項91に記載の方法。
- 関数を使用してピーク幅を正規化することをさらに含む請求項91に記載の方法。
- 関数の逆は、関数の逆関数である請求項91に記載の方法。
- 積分するときに定義される定数は、変換関数を取得するときに削除される請求項91に記載の方法。
- スペクトルは、液体クロマトグラフ四重極飛行時間型質量分析計からのスペクトルであり、関数は、少なくとも1つの対数演算を含む請求項91に記載の方法。
- スペクトルは、フーリエ変換質量分析計からのスペクトルであり、関数は、対数関数である請求項91に記載の方法。
- スペクトルは、飛行時間型質量分析計からのスペクトルであり、関数は、平方根関数である請求項91に記載の方法。
- スペクトルは、ガス・クロマトグラフ質量分析計からのスペクトルであり、関数は、対数関数を含む請求項91に記載の方法。
- スペクトルは、マトリックス支援レーザー脱離/イオン化飛行時間型質量分析計からのスペクトルであり、関数は、逆関数である請求項91に記載の方法。
- 少なくとも1つの内部較正標準を含むデータに対し外部較正を実行して外部較正データを与えること、および
前記外部較正データを内部データ較正手順に対する入力データとして使用すること
を含む計測器により出力されるデータを較正するための方法。 - 検出に先立ってオンラインおよびオフラインの混合の1つを使用して、試料とともに測定される内部較正標準を導入することをさらに含む請求項101に記載の方法。
- 内部較正標準は、試料の既存の成分である請求項101に記載の方法。
- 内部較正手順は、請求項1〜100のうちの少なくとも1つのステップを実行することを含む請求項101に記載の方法。
- データ内で標準として働く少なくとも1つのピークを選択すること、
前記少なくとも1つの選択されたピークに基づき較正フィルタを導くこと、および
較正されたデータを出力するために、前記較正フィルタを使用して前記データ内の他のピークを分析すること
を含む、内部標準を試料に追加することなく、複数の成分を含む試料からのデータを較正するための方法。 - 選択は、複数のピークを選択することを含み、導くことは、それぞれの選択されたピークに対する較正フィルタを導くことを含み、さらに、選択されたピークの間の位置で分析するために追加較正フィルタおよびピークのうちの少なくとも一方の1つを出力するために補間することを含む請求項105に記載の方法。
- 較正フィルタを生成しつつ、少なくとも1つの選択されたピークを元のピークと比較してほんの僅かな幅の知られている関数と畳み込むことをさらに含む請求項105に記載の方法。
- 較正されたデータに統計分析を適用し、試験試料の定量化、同定、および分類のうちの少なくとも1つを行うことをさらに含む請求項105に記載の方法。
- 請求項1〜100のうちの少なくとも1つのステップを実行することをさらに含む請求項105に記載の方法。
- 質量分析計により出力されるデータのデータ分析関数を実行するためのコンピュータが関連付けられている質量分析計で使用するために、請求項1〜27、53〜103、または105〜108のいずれか1つの請求項の方法を実行するコンピュータ可読プログラム命令が置かれているコンピュータ可読媒体。
- 計測器システムにより出力されるデータのデータ分析関数を実行するためのコンピュータが関連付けられている計測器システムで使用するために、請求項28〜49、または91〜108のいずれか1つの請求項の方法を実行するコンピュータ可読プログラム命令が置かれているコンピュータ可読媒体。
- 質量分析計により出力されるデータのデータ分析関数を実行し、請求項1〜27、53〜103、または105〜108のいずれか1つの請求項の方法を実行するコンピュータが関連付けられている質量分析計。
- 計測器システムにより出力されるデータのデータ分析関数を実行し、請求項28〜49、または91〜108のいずれか1つの請求項の方法を実行するコンピュータが関連付けられている計測器システム。
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