JP2007527992A - 液体クロマトグラフィ/質量分析データ中のピークを同定し、スペクトルおよびクロマトグラムを形成するための装置および方法 - Google Patents
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Abstract
Description
ステップ502:クロマトグラフおよびスペクトルデータを持つ二次元データ行列を作成する。
ステップ504:データ行列に適用する二次元畳み込みフィルタを指定する。
ステップ506:二次元畳み込みフィルタをデータ行列に適用する。
例えば、データ行列は、二次元フィルタと畳み込むことができる。
ステップ508:二次元フィルタをデータ行列に適用した場合の出力中のピークを検出する。それぞれの検出されたピークは、イオンに対応するとみなされる。閾値化は、ピーク検出を最適化するために使用できる。
ステップ510:それぞれの検出されたピークについてイオンパラメータを抽出する。パラメータは保持時間、質量対電荷比、強度、スペクトル方向のピーク幅、および/またはクロマトグラフ方向のピーク幅などのイオン特徴を含む。
ステップ512:抽出されたイオンに関連するイオンパラメータをリストまたはテーブル内に格納する。格納は、ピークが検出される毎に、また複数の、もしくはすべてのピークが検出された後、実行できる。
ステップ514:抽出イオンパラメータを使用して、データの後処理を行う。例えば、イオンパラメータテーブルを使用して、データを簡約することができる。このような簡約は、例えば、窓を掛けてスペクトルまたはクロマトグラフ複雑度を下げることにより行うことができる。分子の特性は、この簡約されたデータから推論することができる。
LC/MS分析の出力を異なる一連のスペクトルおよびクロマトグラムとしてみなすのではなく、LC/MS出力を強度のデータ行列として構成すると都合がよい。本発明の一実施形態では、データ行列は、データ行列の連続する列内に時間の経つ順に収集されたそれぞれの連続スペクトルに関連するデータを入れ、それにより強度の二次元データ行列を作成することにより、構築される。図8は、時間に従って連続して収集された5個のスペクトルがデータ行列800の連続する列801〜805に格納される例示的なそのようなデータ行列800を示す。スペクトルがこのようにして格納される場合、データ行列800の行は、格納されたスペクトル内の対応するm/z値におけるクロマトグラムを表す。これらのクロマトグラムは、データ行列800内の行811〜815により示される。そのため、行列形式では、データ行列のそれぞれの列は、特定の時刻に収集されたスペクトルを表し、それぞれの行は、固定されたm/zで収集されたクロマトグラムを表す。データ行列のそれぞれの要素は、特定のm/z(対応するスペクトル中の)に対する特定の時刻(対応するクロマトグラム内の)に収集された強度値である。本発明の開示では、列指向のスペクトルデータおよび行指向のクロマトグラフデータを仮定するが、本発明の他の実施形態では、データ行列は、行がスペクトルを表し、列がクロマトグラムを表すように方向づけられる。
ステップ1001:データ行列を形成する
ステップ1002:データ行列内のそれぞれの要素について問い合わせる。
ステップ1004:強度の局所的極大であり、正の値を持つすべての要素を識別する。
ステップ1006:そのようなそれぞれの局所的極大にイオンのラベルを付ける。
ステップ1008:イオンパラメータを抽出する。
ステップ1010:イオンパラメータを表にする。
ステップ1012:イオンパラメータを後処理して、分子特性を得る。
フィルタの必要性
LC/MS実験に、共溶出、干渉、または雑音が存在しないことは、あるとしても滅多にあることではない。共溶出、干渉、または雑音が存在すると、イオンを正確に、確実に検出する能力がひどく低下する可能性がある。したがって、流れ図1000に示されている単純な検出および定量化手順は、すべての状況に十分とはいえない。
図11は、有限ピーク幅による共溶出および干渉の効果を示す例示的な等高線プロットである。図11に示されている実施例では、他のイオン、つまりイオン4は、イオン1よりもいくぶん大きいm/zおよび保持時間値を持つだけでなく、イオン1の頂点のFWHM内にあるスペクトルとクロマトグラフの両方の方向に頂点を持つと仮定される。その結果、イオン4は、クロマトグラフ方向でイオン1と共溶出され、スペクトル方向でイオン1と干渉する。
LC/MSシステムで生じる雑音は、典型的には、検出雑音と化学的雑音の2つのカテゴリに分類される。検出器雑音および化学的雑音は組み合わさって、イオンの検出および定量化が行われる際のベースラインバックグラウンドノイズを定める。
本発明のいくつかの実施形態によれば、LC/MSデータ行列は、二次元配列である。このようなデータ行列は、フィルタ係数の二次元配列との畳み込みを行うことにより処理することができる。
本発明のいくつかの実施形態による畳み込み演算は、線形、非反復であり、またデータ行列内のデータの値に依存しない。本発明の一実施形態では、畳み込み演算は、コンピュータなどの118などの汎用コンピュータを使用して汎用プログラミング言語により実装される。本発明の他の実施形態では、畳み込み演算は、デジタルシグナルプロセッサ(DSP)と呼ばれる専用プロセッサで実装される。典型的には、DSPベースのフィルタ処理は、汎用コンピュータベースのフィルタ処理に比べて処理速度に勝る。
一次元の場合の畳み込みは、明確に詳述される。この説明の後に、畳み込みを二次元の場合に一般化する。本発明の好ましい実施形態に使用される二次元畳み込み演算は、一連の一次元畳み込みをデータ行列に適用することにより実装されるので、一次元の場合についてまず最初に説明するのが有益である。
上述の一次元畳み込み演算は、本発明のいくつかの実施形態で使用する二次元データの場合に一般化できる。二次元の場合、畳み込み演算への1つの入力は、i=1,...,Mおよびj=1,...,Nで、2つのインデックス(i,j)を添字とするデータ行列di,jである。入力データ行列のデータ値は、実験毎に変わりうる。畳み込みへの他の入力は、さらに2つのインデックスを添字とする一組の固定されたフィルタ係数fp,qである。フィルタ係数行列fp,qは、P×Q係数を持つ行列である。変数hおよびlは、h≡(P−1)/2およびl≡(Q−1)/2と定義される。そのため、p=−h,...,h、およびq=−l,...,lである。
式(2)で記述されている二次元畳み込みフィルタは、P×Q個の独立に指定された係数を含むフィルタ行列に適用される。フィルタ係数を指定する方法はほかにもある。その結果得られる畳み込み係数は、それほど自由に指定できないが、計算負荷は緩和される。
階数2フィルタとの二次元畳み込み演算が実行できる。階数2フィルタとの二次元畳み込みは、2つの階数1フィルタを計算し、その結果の総和を求めることにより実行される。そのため、4つのフィルタ
式(2)、(3)、および(7)は、本発明の二次元畳み込みフィルタのすべての実施形態である。式(2)は、フィルタ係数を行列fp,qとして指定し、式(3)は、フィルタ係数を2つの一次元フィルタfpおよびgpからなる一組のフィルタとして指定し、式(7)は、4つの一次元フィルタ
MFTは、最初に一次元畳み込みについて説明される。次いで、二次元畳み込みに一般化される。
一次元の場合について上で説明したMFTは、データの二次元配列で実現される有界二次元信号について二次元の場合に一般化することもできる。前に述べたように、データは、信号+雑音の総和
一般に、畳み込みを使用する信号検出は、データ配列にそってフィルタ係数を移動し、それぞれの点で加重和を得ることにより進行する。例えば、フィルタ係数がMFTを満たす場合、つまり、wi=si(フィルタが信号に整合している)場合、データの雑音のみ領域では、出力の振幅は、雑音により決まる。フィルタが信号と重なり合うと、振幅は増大し、フィルタが信号と時間的に揃ったときに一意的な最大値に到達しなければならない。
一次元畳み込みの前述の技術の一実施例として、信号が単一イオンから得られる単一ピークである場合を考察する。ピーク(スペクトルまたはクロマトグラフ)は、幅が標準偏差σpで与えられ、その幅は試料要素の単位で測定される、ガウスプロファイルとしてモデル化されるようにできる。そこで、信号は、
GMFと一次元の単純ボックスカーフィルタとを対比する。ここでもまた、信号は、上述のガウス形状によりモデル化されるピークであると仮定される。ボックスカーに対するフィルタ境界も±4σpに設定されていると仮定する。ボックスカーフィルタの係数は、
ガウス整合フィルタは、雑音がガウス統計量を持つ場合に最適なフィルタである。計数検出器では、ボックスカーフィルタは、単純にピークと関連するすべてのカウントの総和であるため最適となる。ピークに関連するすべてのカウントを総和するために、ボックスカーフィルタの幅は、ピークの幅に関係していなければならない。典型的には、ボックスカーフィルタの幅は、ピークのFWHMの2から3倍である。
二次元畳み込みの整合フィルタ技術の一実施例として、信号が単一イオンから得られる単一ピークである場合を考察する。ピークは、スペクトル方向およびクロマトグラフ方向の両方でガウスプロファイルとしてモデル化されることができる。スペクトル幅は、幅が試料要素の単位で測定される標準偏差σpで与えられ、クロマトグラフ幅は、幅が試料要素の単位で測定される標準偏差σqで与えられる。そこで、データ行列要素i0,j0を中心とする信号は、
GMFと二次元の単純ボックスカーフィルタとを対比する。ここでもまた、信号は、上述のガウス形状によりモデル化されるピークであると仮定される。ボックスカーに対するフィルタ境界も±4σpに設定されていると仮定する。ボックスカーフィルタの係数は、
二次元のガウス整合フィルタは、雑音がガウス統計量を持つ場合に最適なフィルタである。計数検出器では、ボックスカーフィルタは、単純にピークと関連するすべてのカウントの総和であるため最適となる。ピークに関連するすべてのカウントを総和するために、ボックスカーフィルタの幅は、スペクトル方向とクロマトグラフ方向でピークの幅に関係していなければならない。典型的には、ボックスカーフィルタの幅は、スペクトル方向およびクロマトグラフ方向でピークのそれぞれのFWHMの2から3倍である。
ガウス整合フィルタでは、二次元畳み込みフィルタの指定(ステップ2)は、上述のようにガウスフィルタ係数fp,qである係数であり、このフィルタの適用(ステップ3)は、これらのフィルタ係数を使用する式(2)に従う。ステップ2およびステップ3のこの実施形態は、イオンを検出し、その保持時間、質量対電荷比、および強度を決定する方法となる。このような方法を実行した結果、検出器雑音の効果が低減し、図10の方法に勝る改善となる。
信号形状に従うもの以外の線形重み係数も使用できる。このような係数は可能な最も高いSNRを発生し得ないため、他の対抗する利点を有することがある。これらの利点は、共溶出および干渉ピークを部分的に分解する能力、ベースライン雑音の減算、および高速演算を可能にする計算効率を含む。ここでは、ガウス整合フィルタの制限を分析し、それらの制限を解消する線形フィルタ係数を説明する。
ガウスピークについて、整合フィルタ定理(MFT)では、ガウス整合フィルタ(GMF)を、他の畳み込みフィルタと比較して応答が最も高い信号対雑音比を持つフィルタとして指定する。しかし、ガウス整合フィルタ(GMF)は、すべての場合において最適とは限らない。
信号の2階微分を抽出するフィルタは、本発明によるいくつかの実施形態によりイオンを検出する際に特に有用である。これは、信号の2階微分が、ピークの最も顕著な特徴である、信号の曲率の尺度だからである。一次元で考察されるか、二次元で考察されるかに関係なく、ピークの頂点は、曲率の大きさが最大であるピークの点である。段付きのピークも、高曲率の領域により表される。したがって、曲率に対する応答性があるため、2階微分フィルタは、ピーク検出を増強するだけでなく、より大きな干渉ピークの背景に対し段付きピークの存在に関して検出を高めるために使用することができる。
一次元の場合、2階微分フィルタは、平滑化フィルタよりも有利であるが、それは、頂点における2階微分フィルタの振幅が基礎となるピークの振幅に比例するからである。さらに、ピークの2階微分は、ベースラインに応答しない。そのため、実際、2階微分フィルタは、ベースライン減算および補正の演算を自動的に実行する。
データの単一チャネル(スペクトルまたはクロマトグラム)については、データを平滑化する(つまり、雑音の効果を低減する)、またはデータを微分する従来の方法は、フィルタの適用を介したものである。本発明の一実施形態では、平滑化または微分は、単一スペクトルまたはクロマトグラムに対応するそのデータ配列と一組の固定値フィルタ係数との畳み込みを行うことにより一次元データ配列に対し実行される。
SGフィルタの修正により、本発明で有効に働くあるクラスの平滑化および2階微分フィルタが得られる。これらの修正されたSGフィルタは、アポダイズサビツキー−ゴーレイ(ASG)フィルタと呼ばれる。アポダイゼーションという用語は、重み係数の配列をSGフィルタ係数の最小二乗展開に適用することにより得られるフィルタ係数を指す。重み係数は、アポダイゼーション関数である。本発明のいくつかの実施形態で使用されるASGフィルタについては、アポダイゼーション関数は、以下のソフトウェアコードにおける余弦窓(COSINEWINDOWにより定義される)である。このアポダイゼーション関数が加重最小二乗法を介してボックスカーフィルタに適用されると、ASG円滑化フィルタが得られ、2階微分SG二次多項式に適用されると、ASG2階微分フィルタが得られる。ボックスカーフィルタおよび二階微分二次式は、それだけで、サビツキー−ゴーレイ多項式フィルタの実施例である。
COPYRIGHT 1998、Waters Corporation、無断複写、複製、転載を禁ず。
二次元畳み込みに対する階数1の式の適用の例として、式(3)の中でfpおよびgqを選択し、ガウスプロファイルを持つようにすることが可能である。その結果得られるFpqは、それぞれの行および列においてガウスプロファイルを持つ。Fpqに対する値は非常に近いが、二次元GMFについてはfp,qに等しくない。そのため、この特定の階数1の式は、GMFと同様にして実行するが、ただし、計算時間が短縮される。例えば、上記の実施例では、PおよびQが20に等しい場合、階数1フィルタ計算要件を使用することによる計算負荷は、400/40=10倍低減される。
階数2フィルタは、2つの次元のそれぞれについて2つのフィルタの指定を必要とする。本発明の好ましい一実施形態では、4つのフィルタは、計算効率の高い方法で上述のようにGMFと関連する問題を解消するように指定される。
例示的な階数2フィルタは、図17A〜Kに関して説明されている。このフィルタは、イオンを検出し、ベースライン応答を減算し、部分的融合ピークを分解し、高い計算効率で実行するために使用できるステップ2およびステップ3の一実施形態である。
上述のフィルタおよび畳み込み方法は、LC/MSデータ行列においてイオンを検出するために使用することができる。フィルタ係数は、他に数組、ステップ2の実施形態として選択できる。
許容可能な他のフィルタ形状は、定数値を持つフィルタである(つまり、ボックスカーフィルタ)。これは、ピークとボックスカーフィルタとの畳み込みが単一の最大値を持つ出力を生成するからである。本発明のいくつかの実施形態で有利なボックスカーフィルタのよく知られている特徴は、そのような形状が与えられた数のフィルタ点について最小の分散をもたらすことである。ボックスカーフィルタの他の利点は、一般に、ガウスまたは余弦フィルタなどの他の形状を持つフィルタに比べて少ない乗算回数で実装できるという点である。
一意的な最大値を持つ入力との畳み込みを行ったときに一意的な最大値を生成する出力を持つ他の適当なクラスの畳み込みフィルタは、単一の正の局所的極大値を持つが、負のサイドローブを持つフィルタである。このようなフィルタの実施例は、曲率に応答する、2階微分フィルタを含む。適当な2階微分フィルタは、平滑化フィルタから平均値を引くことにより指定することができる。このようなフィルタは、ボックスカー、三角形、および台形の組合せから構成することができ、データを微分するフィルタの最もふつうの指定は、サビツキー−ゴーレイ多項式フィルタである。
ガウス整合フィルタは、雑音がガウス統計量を持つ場合に最適なフィルタである。計数検出器からの雑音はポアソン統計量を持つ。ポアソン雑音の場合、ボックスカーフィルタは、ピークに関連するすべてのカウントを単純に総和するので、検出で使用するのに最適なフィルタである場合がある。しかし、GMFについて説明されている制限の多くは、ポアソン雑音の場合であっても、ボックスカーフィルタに適用される。ボックスカーフィルタは、ベースライン雑音を減算することはできず、また干渉および共溶出ピークを分解することはできない。さらに、ボックスカーフィルタの伝達関数では、ピーク頂点に対する二重計算を許容する場合がある。
本発明のいくつかの実施形態では、入力行列Dとの畳み込みが行われる畳み込みフィルタFの係数は、イオンに対応するピークの典型的形状および幅に対応するように選択される。例えば、フィルタFの中央の行の断面は、クロマトグラフピーク形状と整合し、フィルタFの中央の列の断面は、スペクトルピーク形状と整合する。畳み込みフィルタの幅はピーク(時間および質量対電荷比)のFWHMと整合できるが、そのような幅整合は必要ないことに留意されたい。
本発明では、強度測定推定値は、局所的極大値のフィルタ出力の応答である。LC/MSデータ行列の畳み込みの相手となる一組のフィルタ係数は、強度のスケーリングを決定する。異なる組のフィルタ係数では、強度スケーリングは異なり、したがって、本発明の強度のこの推定値は、必ずしも、ピーク面積またはピーク高さに正確に対応しない。
上記の実施例では、スペクトル方向およびクロマトグラフ方向のイオンのピーク形状は、ガウス型であり、したがって対称的であると仮定している。一般に、ピーク形状は対称的でない。非対称ピーク形状のふつうの実施例は、すそを引いたガウス型、つまりガウス型と階段状指数型との畳み込みである。ここで説明される方法は、そのまま、非対称的なピーク形状に適用される。対称フィルタが非対称ピークに適用される場合、出力畳み込み行列内の頂点の位置は、一般的には、非対称ピークの頂点位置に正確には対応しない。しかし、ピークの非対称性に由来するオフセット(クロマトグラフまたはスペクトルのいずれかの方向の)は、事実上一定のオフセットである。このようなオフセットは、従来の質量分析較正により、また内部標準を使用する保持時間較正により、容易に補正される。
係数修正の他の用途は、質量分析計の較正による小さな変化を補正するため補間を行うことである。このような係数修正は、スペクトル毎に発生しうる。例えば、質量較正の変化がチャネルのわずかな部分のオフセットを0.3だけ引き起こす場合、そのような質量オフセットがない場合に出力がどのようなものになるかを推定する列フィルタ(平滑化および2階微分の両方)を導出することができる。この方法では、リアルタイムの質量補正を行うことができる。典型的には、その結果得られるフィルタはわずかに非対称的である。
フィルタ幅スケーリングなどのフィルタ特性は、LC分離またはMS走査の知られている変化する特性に応じて変化しうる。例えば、飛行時間型(TOF)質量分析計では、ピーク幅(FWHM)は、それぞれの走査の過程において低い値(0.010amuなど)から広い値(0.130amuなど)に変化することが知られている。本発明の好ましい一実施形態では、平滑化および微分フィルタの係数の個数は、スペクトルピークのFWHMの約2倍に等しくなるように設定される。MS走査が、例えば、低質量から高質量へ進行するにつれ、好ましい実施形態で使用される平滑化および2階微分列フィルタの両方のフィルタ幅は、それに応じて、フィルタ幅とピーク幅との間の関係を保存するように拡大することができる。同様にして、クロマトグラフピークの幅が分離中に変化することが知られている場合、行フィルタの幅は、フィルタ幅とピーク幅との間の関係を保存するように拡大または縮小することができる。
従来のLC/MSシステムでは、スペクトルは、分離の進行とともに取得される。典型的には、スペクトルは、一定のサンプルレートで(例えば、1秒に1回の割合で)コンピュータメモリに書き込まれる。1つまたは複数の完全なスペクトルが収集された後、これらは、ハードディスクメモリなどの永続性の高い記憶装置に書き込まれる。このような後収集処理は、本発明のいくつかの実施形態でも実行できる。そのため、本発明の一実施形態では、畳み込み行列は、取得が完了した後でないと生成されない。本発明のこのような一実施形態では、元のデータおよび畳み込み行列それ自体は、検出された局所的極大の分析から得られたイオンパラメータリストの場合と同様に、格納される。
イオンが存在すると、出力畳み込み行列内に強度の局所的極大を持つピークが発生する。本発明のいくつかの実施形態の検出プロセスでは、このようなピークを検出する。本発明の一実施形態では、検出プロセスは、最大強度が検出閾値の条件を満たすピークを、イオンに対応するピークとして識別する。本明細書で使用されているように、検出閾値条件を満たすことは、検出閾値を克服するベースラインを満たすものとして定義される。例えば、このベースラインは、検出閾値に一致するか、または検出閾値以上である場合がある。さらに、本発明のいくつかの実施形態では、このベースラインは、検出閾値を下回るか、または検出閾値以下である場合がある。
ステップ2002:出力畳み込み行列中に見つかったすべての正の局所的極大の強度を昇順で並べ替える
ステップ2004:出力畳み込みデータ行列内の強度データの標準偏差をリスト中の35.1百分位のところにある強度として決定する。
ステップ2006:標準偏差の倍数に基づいて検出閾値を決定する。
ステップ2008:検出閾値条件を満たすピークを使用して編集済みイオンリストまたはイオンパラメータリストを生成する。
イオンに対応するピークであるこれらの局祖的極大を識別した後、それぞれのピークに対するパラメータが推定される。本発明の一実施形態では、推定されるパラメータは、保持時間、質量対電荷比、および強度である。クロマトグラフピーク幅(FWHM)および質量対電荷ピーク幅(FWHM)などの追加のパラメータも推定できる。
本発明のいくつかの実施形態により得られるそれぞれのイオンパラメータ測定結果は、推定値なので、それぞれのそのような測定に関連する測定誤差がある。これらの関連する測定誤差は、統計的に推定できる。
上述のように、本発明のいくつかの実施形態の1つの出力は、検出イオンに対応するパラメータのテーブルまたはリストである。このイオンパラメータテーブル、またはリストは、それぞれの検出イオンに対応する行を持ち、それぞれの行は、1つまたは複数のイオンパラメータを含み、必要ならば、その関連する誤差パラメータを含む。本発明の一実施形態では、イオンパラメータテーブル内のそれぞれの行は、保持時間、質量対電荷比、および強度などの3つのパラメータを持つ。追加のイオンパラメータおよび関連する誤差は、リスト内に表現されているそれぞれの検出イオンについて格納することができる。例えば、FWHMにより測定されたとおり検出イオンのピーク幅またはクロマトグラフおよび/またはスペクトル方向のゼロ交差幅も、決定し、格納することができる。
その結果のイオンリストまたはテーブルと交信して、新規性のある有用なスペクトルを形成することができる。例えば、上述のように、保持時間の向上した推定値に基づくテーブルからのイオンの選択は、複雑度が大幅に低減されたスペクトルをもたらす。それとは別に、m/z値の向上した推定値に基づくテーブルからのイオンの選択は、複雑度が大幅に低減されたクロマトグラムをもたらす。例えば、以下でさらに詳しく説明するように、注目する化学種に無関係のイオンを除外するために保持時間窓を使用できる。保持時間選択スペクトルは、1つのスペクトルの複数のイオンを誘発する、タンパク質、ペプチド、およびその断片化生成物などの分子種の質量スペクトルの解釈を簡素化する。同様に、同じ、または類似のm/z値を持つイオンを区別するために、m/z窓が定義されうる。
純度=100*(注目するピークの強度)/(保持窓内のすべてのピークの強度の総和)
それとは別に、本発明の他の実施形態では、ピーク純度は、以下のように定義される。
純度=100*(最も強い強度)/(保持窓内のすべてのピークの強度の総和)
ピーク純度の両方の定義において、ピーク純度は、パーセント値として表される。
LC/MSシステムで試料が収集されるときに、保持時間を正確に推論するために、クロマトグラフピーク上で複数のスペクトルが典型的には収集される。例えば、本発明のいくつかの実施形態では、FWHM毎に5つのスペクトルが収集される。
Claims (69)
- 試料を分析するシステムであって、
クロマトグラフ分離のため試料が投入される液体クロマトグラフと、
液体クロマトグラフの出力を受け取り、試料の複数のスペクトルを離散時間で出力する質量分析計と、
質量分析計に結合され、複数のスペクトルを受け取って二次元データ行列内に格納するコンピュータと、
二次元フィルタとを備え、
コンピュータは、二次元フィルタをデータ行列に適用して、出力データ行列を生成し、出力データ行列を調べて、出力データ行列中の1つまたは複数のピークを識別することにより試料中のイオンを検出する、システム。 - データ行列が、データ行列のそれぞれの列が離散時間での複数のスペクトルのうちの1つに対応し、データ行列のそれぞれの行が特定の質量対電荷比に関して試料のクロマトグラムに対応するように構成されている、請求項1に記載のシステム。
- ピークが、それぞれのピークを閾値と比較することにより検出され、閾値を超えるピークは、イオンに関連しているとみなされる、請求項1に記載のシステム。
- 閾値が、ピーク強度のヒストグラムを使用して決定される、請求項3に記載のシステム。
- フィルタが、整合フィルタである、請求項1に記載のシステム。
- フィルタが、データ行列の列との畳み込みが行われ第1の中間行列を生成する第1のフィルタおよび中間行列の行との畳み込みが行われ出力データ行列を生成する第2のフィルタを含む階数1フィルタである請求項1に記載のシステム。
- 階数1フィルタが、1つまたは複数の平滑化フィルタを含む、請求項6に記載のシステム。
- 階数1フィルタが、1つまたは複数の2階微分フィルタを含む、請求項6に記載のシステム。
- フィルタが、第1の階数1フィルタおよび第2の階数1フィルタを含む、階数2フィルタであり、第1の階数1フィルタは、データ行列の列との畳み込みが行われ第1の中間行列を生成する第1のフィルタおよび第1の中間行列の行との畳み込みが行われ第2の中間行列を生成する第2のフィルタを含み、第2の階数1フィルタは、データ行列の列との畳み込みが行われ第3の中間行列を生成する第1のフィルタおよび第3の中間行列の行との畳み込みが行われ第4の中間行列を生成する第2のフィルタを含み、第2および第4の中間行列は、組み合わされて、出力データ行列を生成する、請求項1に記載のシステム。
- 階数2フィルタが、1つまたは複数の平滑化フィルタを含む、請求項9に記載のシステム。
- 階数2フィルタが、1つまたは複数の2階微分フィルタを含む、請求項9に記載のシステム。
- さらに、イオンに対応するパラメータが格納される全イオンリストを含み、パラメータは、イオンリスト内の出力データ行列中のピークの特徴を調べることにより決定される、請求項1に記載のシステム。
- イオンリストのそれぞれの行が、行が対応する試料中の特定のイオンに関連付けられた1つまたは複数のパラメータを含む、請求項12に記載のシステム。
- 1つまたは複数のパラメータが、特定のイオンに関連する質量対電荷比、特定のイオンに関連する保持時間、および特定のイオンに関連する強度を含む、請求項13に記載のシステム。
- 1つまたは複数のパラメータが、ピークの特徴を含む、請求項14に記載のシステム。
- コンピュータが、さらに、簡素化されたスペクトルまたはクロマトグラムの中に置くべき関係するイオンをイオンリストから抽出することにより簡素化されたスペクトルまたはクロマトグラムを生成する、請求項12に記載のシステム。
- 関係するイオンが、保持窓内に入るイオンとして選択される、請求項16に記載のシステム。
- コンピュータが、さらに、簡素化されたスペクトルの中に置くべき関係するイオンをイオンリストから抽出することにより簡素化されたクロマトグラムを生成する、請求項12に記載のシステム。
- 関係のあるイオンが、質量対電荷比窓内に入るイオンとして選択される、請求項18に記載のシステム。
- スペクトルの1つまたは複数が、修正された質量分析計の動作に対応する一組のスペクトルが分析のために生成され、未修正の質量分析計の動作に対応する一組のスペクトルが分析のために生成され、第1のイオンリストが未修正の質量分析計の動作中に検出されたイオンについて生成され、第2のイオンリストが修正された質量分析計の動作により検出されたイオンについて生成されるように質量分析計を修正することにより生成される、請求項12に記載のシステム。
- 第1および第2のイオンリスト内の関係するイオンが、保持時間窓を第1および第2のイオンリストに適用することにより同定される、請求項20に記載のシステム。
- 修正が、断片化切り換えである、請求項20に記載のシステム。
- 二次元フィルタが、データ行列と二次元フィルタとの畳み込みを行うことによりデータ行列に適用される、請求項1に記載のシステム。
- 試料を分析する方法であって、
試料を液体クロマトグラフィに導入し、液体クロマトグラフ出力へのクロマトグラフ分離を行うことと、
液体クロマトグラフィ出力を試料の複数の質量スペクトルを離散時間で出力する質量分析計に導入することと、
複数の質量スペクトルのうちの2つまたはそれ以上をコンピュータに入力することと、
2つのまたはそれ以上の質量スペクトルを二次元データ行列に格納することと、
データ行列に適用する二次元フィルタを指定することと、
二次元フィルタをデータ行列に適用し、出力データ行列を生成することと、
出力データ行列を調べて、出力データ行列内の1つまたは複数のピークを識別することにより試料中のイオンを検出し、それぞれのピークは試料中のイオンに対応することとを含む、方法。 - さらに、データ行列のそれぞれ列が離散時間での複数のスペクトルのうちの1つに対応し、データ行列のそれぞれの行が特定の質量対電荷比に関して試料のクロマトグラムに対応するようにデータ行列を構成することを含む、請求項24に記載の方法。
- さらに、
それぞれのピークを検出閾値と比較することと、
検出閾値の条件を満たすピークを検出されたイオンに関連するピークとして同定することとを含む、請求項24に記載の方法。 - さらに、
データ行列からピーク強度のヒストグラムを作成することと、
ヒストグラムに従って検出閾値を決定することとを含む請求項26に記載の方法。 - 二次元フィルタは、整合フィルタである、請求項24に記載の方法。
- さらに、
第1のフィルタおよび第2のフィルタを含む階数1フィルタを指定することと、
データ行列の列と第1のフィルタとの畳み込みを行って第1の中間行列を生成することと、
中間行列の行と第2のフィルタとの畳み込みを行って出力データ行列を生成することとを含む、請求項24に記載の方法。 - 階数1フィルタが、1つまたは複数の平滑化フィルタを含む、請求項29に記載の方法。
- 階数1フィルタが、1つまたは複数の2階微分フィルタを含む、請求項29に記載の方法。
- さらに、
第1の階数1フィルタは第1のフィルタおよび第2のフィルタを含み、第2の階数1フィルタは第3のフィルタおよび第4のフィルタを含む、第1の階数1フィルタおよび第2の階数1フィルタを含む、階数2フィルタを指定することと、
データ行列の列と第1のフィルタとの畳み込みを行って第1の中間行列を生成することと、
第1の中間行列の行と第2のフィルタとの畳み込みを行って第2の中間行列を生成することと、
データ行列の列と第3のフィルタとの畳み込みを行って第3の中間行列を生成することと、
第3の中間行列の行と第4のフィルタとの畳み込みを行って第4の中間行列を生成することと、
第2の行列と第4の行列とを組み合わせて出力データ行列を生成することとを含む、請求項24に記載の方法。 - 階数2フィルタが、1つまたは複数の平滑化フィルタを含む、請求項32に記載の方法。
- 階数2フィルタが、1つまたは複数の2階微分フィルタを含む、請求項32に記載の方法。
- さらに、
検出されたイオンに対応するものとして識別されたピークの特徴を調べて、検出されたイオンに対応するパラメータを取得することと、
検出されたイオンに対応するパラメータをイオンリストに格納することとを含む、請求項24に記載の方法。 - イオンリストのそれぞれの行が、行が対応する試料中の特定のイオンに関連付けられた1つまたは複数のパラメータを含む、請求項35に記載の方法。
- 1つまたは複数のパラメータが、特定のイオンに関連する質量対電荷比、特定のイオンに関連する保持時間、および特定のイオンに関連する強度を含む、請求項35に記載の方法。
- 1つまたは複数のパラメータが、ピークの特徴を含む、請求項37に記載の方法。
- さらに、関係するイオンをイオンリストから抽出し、簡素化されたスペクトルまたはクロマトグラムを作成することを含む、請求項35に記載の方法。
- さらに、
保持時間窓を指定することと、
イオンパラメータリストからの関係するイオンを、保持時間窓内に入る保持時間を持つイオンとして同定することとを含む、請求項39に記載の方法。 - コンピュータが、さらに、簡素化されたスペクトルの中に置くべき関係するイオンをイオンリストから抽出することにより簡素化されたクロマトグラムを生成する、請求項39に記載の方法。
- さらに、
質量対電荷比窓を指定することと、
イオンパラメータリストからの関係するイオンを、質量対電荷比窓内に入る質量対電荷比を持つイオンとして同定することとを含む、請求項41に記載の方法。 - さらに、
分析のため質量分析計の動作に対応する一組のスペクトルを生成することと、
質量分析計の動作中に検出されたイオンの第1のイオンパラメータリストを格納することと、
質量分析計を修正することと、
分析のため修正された質量分析計の動作に対応する一組のスペクトルを生成することと、
修正された質量分析計の動作中に検出されたイオンの第2のイオンパラメータリストを格納することとを含む、請求項35に記載の方法。 - さらに、
保持時間窓を指定することと、
第1および第2のイオンパラメータリストからの関係するイオンを、保持時間窓内に入る保持時間を持つイオンとして同定することとを含む、請求項43に記載の方法。 - 修正が、断片化切り換えである、請求項43に記載の方法。
- さらに、データ行列とフィルタとの畳み込みを行うことを含む、請求項24に記載の方法。
- 試料を分析するシステムであって、
試料を液体クロマトグラフに導入し、液体クロマトグラフ出力へのクロマトグラフ分離を行う手段と、
液体クロマトグラフィ出力を試料の複数の質量スペクトルを離散時間で出力する質量分析計に導入する手段と、
複数の質量スペクトルのうちの2つまたはそれ以上をコンピュータに入力する手段と、
2つのまたはそれ以上の質量スペクトルを二次元データ行列に格納する手段と、
データ行列に適用する二次元フィルタを指定する手段と、
二次元フィルタをデータ行列に適用し、出力データ行列を生成する手段と、
出力データ行列を調べて、出力データ行列内の1つまたは複数のピークを識別することにより試料中のイオンを検出し、それぞれのピークは試料中のイオンに対応する、手段とを備える、システム。 - さらに、データ行列のそれぞれ列が離散時間での複数のスペクトルのうちの1つに対応し、データ行列のそれぞれの行が特定の質量対電荷比に関して試料のクロマトグラムに対応するようにデータ行列を構成する手段を備える、請求項47に記載の方法。
- さらに、
それぞれのピークを検出閾値と比較する手段と、
検出閾値の条件を満たすピークを検出されたイオンに関連するピークとして同定する手段とを備える、請求項47に記載の方法。 - さらに、
データ行列からピーク強度のヒストグラムを作成する手段と、
ヒストグラムに従って検出閾値を決定する手段とを備える、請求項49に記載の方法。 - 二次元フィルタが、整合フィルタである、請求項47に記載の方法。
- さらに、
第1のフィルタおよび第2のフィルタを含む階数1フィルタを指定する手段と、
データ行列の列と第1のフィルタとの畳み込みを行って第1の中間行列を生成する手段と、
中間行列の行と第2のフィルタとの畳み込みを行って出力データ行列を生成する手段とを備える、請求項47に記載の方法。 - 階数1フィルタが、1つまたは複数の平滑化フィルタを含む、請求項52に記載の方法。
- 階数1フィルタが、1つまたは複数の2階微分フィルタを含む、請求項52に記載の方法。
- さらに、
第1の階数1フィルタは第1のフィルタおよび第2のフィルタを含み、第2の階数1フィルタは第3のフィルタおよび第4のフィルタを含む、第1の階数1フィルタおよび第2の階数1フィルタを含む、階数2フィルタを指定する手段と、
データ行列の列と第1のフィルタとの畳み込みを行って第1の中間行列を生成する手段と、
第1の中間行列の行と第2のフィルタとの畳み込みを行って第2の中間行列を生成する手段と、
データ行列の列と第3のフィルタとの畳み込みを行って第3の中間行列を生成する手段と、
第3の中間行列の行と第4のフィルタとの畳み込みを行って第4の中間行列を生成する手段と、
第2の行列と第4の行列とを組み合わせて出力データ行列を生成する手段とを備える、請求項47に記載の方法。 - 階数2フィルタが、1つまたは複数の平滑化フィルタを含む、請求項55に記載の方法。
- 階数2フィルタが、1つまたは複数の2階微分フィルタを含む、請求項55に記載の方法。
- さらに、
検出されたイオンに対応するものとして識別されたピークの特徴を調べて、検出されたイオンに対応するパラメータを取得する手段と、
検出されたイオンに対応するパラメータをイオンリストに格納する手段とを備える、請求項47に記載の方法。 - イオンリストのそれぞれの行が、行が対応する試料中の特定のイオンに関連付けられた1つまたは複数のパラメータを含む、請求項58に記載の方法。
- 1つまたは複数のパラメータが、特定のイオンに関連する質量対電荷比、特定のイオンに関連する保持時間、および特定のイオンに関連する強度を含む。請求項58に記載の方法。
- 1つまたは複数のパラメータが、ピークの特徴を含む、請求項60に記載の方法。
- さらに、関係するイオンをイオンリストから抽出し、簡素化されたスペクトルまたはクロマトグラムを作成する手段を備える、請求項58に記載の方法。
- さらに、
保持時間窓を指定する手段と、
イオンパラメータリストからの関係するイオンを、保持時間窓内に入る保持時間を持つイオンとして同定する手段とを備える、請求項62に記載の方法。 - コンピュータが、さらに、簡素化されたスペクトルの中に置くべき関係するイオンをイオンリストから抽出することにより簡素化されたクロマトグラムを生成する、請求項62に記載の方法。
- さらに、
質量対電荷比窓を指定する手段と、
イオンパラメータリストからの関係するイオンを、質量対電荷比窓内に入る質量対電荷比を持つイオンとして同定する手段とを備える、請求項64に記載の方法。 - さらに、
分析のため質量分析計の動作に対応する一組のスペクトルを生成する手段と、
質量分析計の動作中に検出されたイオンの第1のイオンパラメータリストを格納する手段と、
質量分析計を修正する手段と、
分析のため修正された質量分析計の動作に対応する一組のスペクトルを生成する手段と、
修正された質量分析計の動作中に検出されたイオンの第2のイオンパラメータリストを格納する手段とを備える、請求項58に記載の方法。 - さらに、
保持時間窓を指定する手段と、
第1および第2のイオンパラメータリストからの関係するイオンを、保持時間窓内に入る保持時間を持つイオンとして同定する手段とを備える、請求項66に記載の方法。 - 修正が、断片化切り換えである、請求項66に記載の方法。
- さらに、データ行列とフィルタとの畳み込みを行う手段を備える、請求項47に記載の方法。
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