JP2008530576A - 質量分析プリカーサーイオンの選択 - Google Patents
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Abstract
【選択図】図1
Description
(i)前記部分的に分解されたサンプルポリペプチドのソフトイオン化質量スペクトルから、それぞれのピーク候補セット中の各ピークが少なくとも1つの近隣のピークとアミノ酸1個の質量分だけ異なっている少なくとも2組のm/zピーク候補セットを決定し、それぞれのm/zピーク候補セットから、それぞれのアミノ酸配列が、各m/zピークとその少なくとも1つの近隣ピークとの間の質量差に対応するアミノ酸の配列である推定アミノ酸配列を決定する工程;および
(ii)人工知能手法を用いて前記少なくとも2組のm/zピーク候補セットの中の前記m/zピークを解析し、フラグメント化のための少なくとも1つのm/zピークを選択する工程。
induction)システム、および機械学習法等が挙げられるがこれらに限定されない他の人工知能手法を用いてもよい。
(a)m/z候補ピークと、少なくとも1つの他のm/z候補セット中で最も近い末端のm/zピークとの差に対応するアミノ酸数(GAPとも呼ばれる)。
(b)m/z候補ピークの強度(INTENSITYとも呼ばれる)。
(c)m/z候補ピークによって表される質量(LOW_VALUE_CRITERIONとも呼ばれる)。
(d)m/z候補ピークを含む任意のm/z候補ピークに対応する推定アミノ酸配列のうち最長のもののアミノ酸数(MASS_SERIESとも呼ばれる)。
例えば、下記の場合において
[… ma, … mi, ‥‥] (1) 5アミノ酸
[… ma , mi, ‥‥] (2) 4アミノ酸
[… ma , … mi, ‥‥, mj, …] (3) 9アミノ酸
(ii)それぞれのルールに対するそれぞれのファジィ部分集合を定義するために、ルールベースに含まれる複数のルールであって、それぞれのルールは少なくとも1つの出力変数を有するルールの推論を行う工程、
(iii)前記少なくとも1つの出力変数のそれぞれに対する単一の出力部分集合を含むファジィ出力集合を定義するために、前記推論を行う工程(ii)の前記ファジィ部分集合を合成する工程、および(iv)前記ファジィ出力集合を脱ファジィ化してクリスプ数を得る工程。
入力変数について定義されたメンバーシップ関数を実際の数値に適用して、それぞれのルールの前提(例えば、GAPがSMALLである、GAPがMEDIUMである、GAPがLARGEである、等)の真正度(degree of truth)を決定するファジィ化工程に、工程(a)の入力変数を使用することができる。
[M1, M2,…… Mn] 系列2において、
GAPは、GAP=M1 B mnと定義することができる。
同様に、GAPがMEDIUMであるとは、2アミノ酸分の場合であると考えると、GAPがMEDIUMであるに対するメンバーシップ関数は、差が114.04 Da未満である場合または差が372.16 Daを上回る場合には数値0を与え、その間である場合には0よりも大きな数値を与える。同様に、GAPがLARGEであるとは、4アミノ酸分以上の場合であると考えると、GAPがLARGEであるに対するメンバーシップ関数は、差が228.08 Da以下である場合の0から、差が558.24 Daを上回る場合の1までの数値をとる。
INTENSITYファジィ部分集合であると考えられ、その数値を100.0とすることができる。その後、入力変数を与えるために、より小さなm/zピークに対する数値を、最も豊富なピークに対する相対値として計算することができる。次いで、入力変数について定義されたメンバーシップ関数を実際の数値に適用して、それぞれのルールの前提(例えば、INTENSITYがLOWである、INTENSITYがMEDIUMである、INTENSITYがLARGEである、等)の真正度を決定することができる。
ファジィ化工程が完了すると、それぞれのルールの前提の真正度を計算し、それぞれのルールの結論部に適用して、ルールの有効性を求め(、言語的出力を得)るために推論工程が適用される。出力(ルールが有効である割合)は、プリカーサーイオンとしてさらに選択するためのルールによるm/zピークの評価を表す変数POSSIBLE_SELECTIONであってよい。変数POSSIBLE_SELECTIONの言語的出力は、例えば、POSSIBLE_SELECTIONはLOWである、POSSIBLE_SELECTIONはMEDIUMである、およびPOSSIBLE_SELECTIONはHIGHである等のさらなる一連のメンバーシップ関数によって決定してもよい。
1)に示す。例えば、ルール1は、次のような評価を表す。もし、GAPがSMALL、かつINTENSITYがLOW、かつLOW_VALUE_CRITERIONがLOW、かつMASS_SERIESがLOWならば、POSSIBLE_SELECTIONはLOWである。
もし、「GAP」=MEDIUM、かつ「INTENSITY」=LOW、かつ「LOW_VALUE_CRITERION」=HIGH、かつ「MASS_SERIES」=HIGHならば、「POSSIBLE_SELECTION」=MEDIUM;
もし、「GAP」=MEDIUM、かつ「INTENSITY」=MEDIUM、かつ「LOW_VALUE_CRITERION」=LOW、かつ「MASS_SERIES」=LOWならば、「POSSIBLE_SELECTION」=MEDIUM;
すなわち、
ルール24については、Θ{0.6,0.3}=0.18
ルール25については、Θ{0.6,0.9}=0.54
possibility
ここで:
Iiはhigh intensityの数値であり、
Pmは高い強度を有し選択される可能性のあるイオンの質量であると定義され、
Pnは、ある系列中での隣接する質量であると定義される。
すなわち、MIN{0.33,1.00,0.67}=0.33
ルールベースのルールから算出され(適当に重み付けがなされ)た出力値について、ルールベースから得られた結果(ファジィ部分集合)を結合するために合成工程が適用される。
最後に、脱ファジィ工程を適用して、合成工程より得られたファジィ出力集合を、この場合にはさらにフラグメント化するためのm/z候補ピーク(さらにフラグメント化するためのプリカーサーイオンとしての使用)としての評価点を表すクリスプ数に変換する。重心法、最大値法等の広範な脱ファジィ化法が知られている。
BiomedRes. 1999年8月;32(4):305-21;PMID:10469527)が挙げられ、言語的規則に直接基づいた制御システムが開示されている。
(i)前記部分的に分解されたサンプルポリペプチドから、1組のイオン種のm/zピークを与える、前記部分的に分解されたサンプルポリペプチドのソフトイオン化質量スペクトルを得る工程;
(ii)前記部分的に分解されたサンプルポリペプチドのソフトイオン化質量スペクトルから、それぞれのピーク候補セット中の各ピークが少なくとも1つの近隣のピークとアミノ酸1個の質量分だけ異なっている少なくとも2組のm/zピーク候補セットを決定し、それぞれのm/zピーク候補セットから、それぞれのアミノ酸配列が、各m/zピークとその少なくとも1つの近隣ピークとの間の質量差に対応するアミノ酸の配列である推定アミノ酸配列を決定する工程;
(iii)ファジィ理論原理等の人工知能手法を用いて前記少なくとも2組のm/zピーク候補セットの中の前記m/zピークを解析し、フラグメント化のための少なくとも1つのm/zピークを選択する工程;
(iv)1組のイオン種のm/zピークを与える、前記選択された少なくとも1つのm/zピークのソフトイオン化質量スペクトルをさらに得る工程;
(v)場合によっては、少なくとも2つの上述のようにして得られた前記ソフトイオン化質量スペクトルを、前記ソフトイオン化質量スペクトルとして使用して工程(ii)〜(iv)を繰り返す工程;および
(vi)前記部分的に分解されたサンプルポリペプチドから得られる1組のイオン種のm/zピークを含む前記ソフトイオン化質量スペクトルから、それぞれのピーク候補セット中の各ピークが少なくとも1つの近隣のピークとアミノ酸1個の質量分だけ異なっている少なくとも1組のm/zピーク候補セットを決定し、それぞれのm/zピーク候補セットから、それぞれのアミノ酸配列が、各m/zピークとその少なくとも1つの近隣ピークとの間の質量差に対応するアミノ酸の配列である推定アミノ酸配列を決定する工程。
(i)データ入力手段と、
(ii)ファジィ理論ルールベースを格納したデータ保存手段と、
(iii)本発明の方法を実行するためのプログラムコードを含むデータ処理手段と、
(iv)前記データ処理手段の出力を出力するデータ処理手段とを有する装置も提供される。
前記少なくとも2組のm/zピーク候補セットは、前記部分的に分解されたサンプルポリペプチドのソフトイオン化質量スペクトルから決定され、
前記ソフトイオン化質量スペクトルは、前記部分的に分解されたサンプルポリペプチドより得られる1組のm/zピークを含み、
それぞれのm/zピーク候補セット中の各m/zピークは、少なくとも1つの近隣のピークとアミノ酸1個の質量分だけ異なっており、
推定アミノ酸配列は、それぞれのm/z候補ピークセットより決定され、それぞれの推定アミノ酸配列は、各m/zピークとその少なくとも1つの近隣ピークとの間の質量差に対応するアミノ酸の配列である。
この場合も、前記人工知能手法がファジィ理論原理を含んでいてもよい。
(i)入力変数を少なくとも1つのメンバーシップ関数上でファジィ化して、言語的変数を得る工程。通常、3〜7の項目(例えば、「very low」、「low」、「low-medium」、「medium」、「medium-high」、「high」、および「very high」)が、言語的変数として使用される。
(ii)それぞれのルールに対するそれぞれのファジィ部分集合を定義するために、ルールベースに含まれる複数のルールであって、それぞれのルールは少なくとも1つの出力変数を有するルールの推論を行う工程;および
(iii)前記少なくとも1つの出力変数のそれぞれに対する単一の出力部分集合を含むファジィ出力集合を定義するために、前記推論を行う工程(ii)の前記ファジィ部分集合を合成する工程
(i) m/z候補ピークセット中の個々のm/z候補ピークについて、下記の4つの入力変数を使用してファジィ化を行う工程:
(a)m/z候補ピークと、少なくとも1つの他のm/z候補セット中で最も近い末端のm/zピークとの差に対応するアミノ酸数(GAP)、
(b)m/z候補ピークの強度(INTENSITYとも呼ばれる)、
(c)m/z候補ピークによって表される質量(LOW_VALUE_CRITERION)、
(d)m/z候補ピークを含む任意のm/z候補ピークに対応する推定アミノ酸配列のうち最長のもののアミノ酸数(MASS_SERIES)。
上述のシステムのテストは、以下に詳述するスペクトルデータを用いて行われる。
1133.58. 1190.6, 1319.64, 1376.66, 1504.76])
y-系列 ([147.11, 204.13, 333.18, 390.2, 447.22, 562.25, 675.33, 732.35.
845.44. 944.51. 1100.61, 1263.67, 1320.69, 1451.73, 1522.77])
GGEGK (配列番号1)である。[ペプチド質量 (Mr+H)+:1522.77 Da]。
MS2スペクトルより抽出され、m/z値および強度を含んでいる。まず、このデータをMASCOTサーチ(マトリックス・サイエンス(Matrix Science)社、英国)に入力し、リスト中に何本のイオンピークが存在するのかを確認した。Table 3(表4)は、このデータセットのMATRIXサーチの一例[ペプチド質量(Mr+H)+:1615.87ダルトン(Da)]を示す。スペクトルのイオンピーク(MS2)と、ペプチドAITIFQERDP
ANI K(配列番号2)のイオンの理論値[a、b、y、b-17(b*)、b-18(b0)、y-17(y*)、およびy-18(y0)]とのマッチングを行った。マッチした値を太字で示す。サーチにおいて用いた許容誤差は、0.6以下のより大きな値を用い、多くの値をカバーした。ファジィ理論プログラムによる選択では、これらの値の範囲内になると予想される。
上述の方法を用いて、MSスペクトルからのプリカーサーイオンの選択を行った。Table 4(表5)は、1615.90 DaのプリカーサーイオンのMS2スペクトル(図9に示す)より得られた質量リストである。表は、質量および強度を示す。
例えば、Table 7(表8)に示した結果からわかるように、1074.63から離れた候補イオンに対する結果は、それぞれに対して真理値1.00でLowである。1074.63の候補イオンについては、POSSIBLE_SELECTIONの値は、真理値1.00でHIGHである。
イオン質量 強度
1615.90 100
BEGIN IONS
378.95 1.06
381.00 1.26
383.92 0.99
387.93 0.96
395.97 1.86
400.92 1.36
404.94 1.07
414.96 1.65
420.97 0.70
432.95 0.86
450.94 1.36
454.98 0.72
473.99 0.95
483.98 1.21
490.97 0.84
491.98 1.34
494.91 1.60
509.97 1.17
511.93 1.73
518.97 1.07
524.01 1.90
528.02 1.29
532.97 0.81
542.03 7.46
549.96 0.98
560.98 0.84
567.99 0.85
579.02 0.85
601.96 0.99
612.03 0.63
622.04 0.81
633.02 0.82
639.07 1.48
641.99 0.92
648.06 0.86
655.06 0.76
657.10 1.60
659.03 2.42
672.11 1.11
675.13 0.96
685.14 6.12
785.45 1.17
789.42 0.55
795.48 2.22
803.45 1.23
813.50 11.31
838.45 0.86
856.43 0.80
873.48 1.28
891.50 0.67
898.49 0.72
908.51 0.74
916.57 0.95
924.51 1.12
931.58 1.17
936.50 0.74
942.55 3.10
959.59 8.53
977.60 7.27
986.53 0.74
996.58 0.74
1002.63 7.39
1010.63 1.03
1030.60 1.78
1056.60 1.26
1074.63 100.00
1151.65 0.62
1182.62 0.88
1209.61 0.62
1215.72 0.91
1217.69 0.89
1243.70 0.70
1259.76 1.04
1339.78 1.34
1357.76 6.06
1374.81 0.97
1382.81 2.80
1441.88 1.40
1447.72 0.93
1469.87 1.63
1486.84 1.15
1487.88 30.56
1555.92 0.95
1571.93 1.73
1580.91 1.88
1597.98 32.53
END IONS
[1580.91]
[1571.93]
[1447.72]
[1441.88,1597.98]
[1441.88,1555.92]
[1382.81,1469.87,1597.98]
[1339.78,1486.84]
[1259.76,1374.81,1487.88]
[1243.7,1374.81,1487.88]
[1243.7,1357.76,1486.84]
[1215.72]
[1209.61]
[1151.65]
[996.58,1182.62]
[977.6,1074.63]
[891.5]
[873.48,1010.63]
[873.48,1002.63]
[873.48,986.53]
[795.48,942.55,1056.6,1217.69]
[795.48,924.51]
[795.48,908.51]
[795.48,898.49]
[672.11,803.45,959.59,1074.63]
[672.11,803.45,959.59,1056.6,1217.69]
[672.11,803.45,959.59,1030.6]
[672.11,803.45,931.58,1030.6]
[672.11,803.45,931.58,1002.63]
[672.11,803.45,916.57,1030.6]
[672.11,785.45,916.57,1030.6]
[672.11,785.45,898.49]
[672.11,785.45,856.43,959.59,1074.63]
[672.11,785.45,856.43,959.59,1056.6,1217.69]
[672.11,785.45,856.43,959.59,1030.6]
[473.99,601.96,659.03]
[473.99,560.98,675.13,838.45]
[473.99,560.98,675.13,803.45,959.59,1074.63]
[473.99,560.98,675.13,803.45,959.59,1056.6,1217.69]
[473.99,560.98,675.13,803.45,959.59,1030.6]
[473.99,560.98,675.13,803.45,931.58,1030.6]
[473.99,560.98,675.13,803.45,931.58,1002.63]
[473.99,560.98,675.13,803.45,916.57,1030.6]
[473.99,560.98,675.13,789.42,936.5]
[473.99,560.98,648.06]
[450.94,612.03]
[450.94,579.02]
[450.94,549.96]
[432.95,560.98,675.13,838.45]
[432.95,560.98,675.13,803.45,959.59,1074.63]
[432.95,560.98,675.13,803.45,959.59,1056.6,1217.69]
[432.95,560.98,675.13,803.45,959.59,1030.6]
[432.95,560.98,675.13,803.45,931.58,1030.6]
[432.95,560.98,675.13,803.45,931.58,1002.63]
[432.95,560.98,675.13,803.45,916.57,1030.6]
[432.95,560.98,675.13,789.42,936.5]
[432.95,560.98,648.06]
[420.97,567.99,655.06]
[420.97,567.99,639.07]
[420.97,549.96]
[420.97,524.01,685.14,813.5,942.55,1056.6,1217.69]
[420.97,524.01,685.14,813.5,916.57,1030.6]
[420.97,524.01,655.06]
[420.97,524.01,639.07]
[420.97,491.98,655.06]
[420.97,491.98,648.06]
[420.97,491.98,639.07]
[420.97,491.98,579.02]
[414.96,528.02,675.13,838.45]
[414.96,528.02,675.13,803.45,959.59,1074.63]
[414.96,528.02,675.13,803.45,959.59,1056.6,1217.69]
[414.96,528.02,675.13,803.45,959.59,1030.6]
[414.96,528.02,675.13,803.45,931.58,1030.6]
[414.96,528.02,675.13,803.45,931.58,1002.63]
[414.96,528.02,675.13,803.45,916.57,1030.6]
[414.96,528.02,675.13,789.42,936.5]
[414.96,528.02,659.03]
[414.96,528.02,657.1,813.5,942.55,1056.6,1217.69]
[414.96,528.02,657.1,813.5,916.57,1030.6]
[414.96,528.02,657.1,785.45,916.57,1030.6]
[414.96,528.02,657.1,785.45,898.49]
[414.96,528.02,657.1,785.45,856.43,959.59,1074.63]
[414.96,528.02,657.1,785.45,856.43,959.59,1056.6,1217.69]
[414.96,528.02,657.1,785.45,856.43,959.59,1030.6]
[414.96,528.02,641.99]
[414.96,511.93,675.13,838.45]
[414.96,511.93,675.13,803.45,959.59,1074.63]
[414.96,511.93,675.13,803.45,959.59,1056.6,1217.69]
[414.96,511.93,675.13,803.45,959.59,1030.6]
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[414.96,511.93,675.13,803.45,931.58,1002.63]
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Claims (22)
- フラグメント化のために部分的に分解されたサンプルポリペプチドのソフトイオン化質量スペクトルのプリカーサーイオンを選択する方法であって、該ソフトイオン化質量スペクトルは、該部分的に分解されたサンプルポリペプチドから得られるイオン種の一組のm/zピークを有しており、該方法は:
(i)前記部分的に分解されたサンプルポリペプチドのソフトイオン化質量スペクトルから、それぞれのピーク候補セット中の各ピークが少なくとも1つの近隣のピークとアミノ酸1個の質量分だけ異なっている少なくとも2組のm/zピーク候補セットを決定し、それぞれのm/zピーク候補セットから、それぞれのアミノ酸配列が、各m/zピークとその少なくとも1つの近隣ピークとの間の質量差に対応するアミノ酸の配列である推定アミノ酸配列を決定する工程と、
(ii)人工知能手法を用いて前記少なくとも2組のm/zピーク候補セットの中の前記m/zピークを解析し、フラグメント化のための少なくとも1つのm/zピークを選択する工程とを有する方法。 - 前記人工知能手法がファジィ理論原理を含む請求項1に記載の方法。
- 前記少なくとも1つのフラグメント化のためのm/zピークを選択するための前記解析が、
(a)m/z候補ピークと、少なくとも1つの他のm/z候補セット中で最も近い末端のm/zピークとの差に対応するアミノ酸数と、
(b)m/z候補ピークの強度と、
(c)m/z候補ピークによって表される質量と、
(d)m/z候補ピークを含む任意のm/z候補ピークに対応する推定アミノ酸配列のうち最長のもののアミノ酸数とからなる集合のうち少なくとも2つを表す入力変数に基づいて行われる請求項1または請求項2に記載の方法。 - 前記ファジィ理論原理を使用した解析が、
(i)少なくとも1つのメンバーシップ関数の前記入力変数をファジィ化する工程と、
(ii)それぞれのルールに対するそれぞれのファジィ部分集合を定義するために、ルールベースに含まれる複数のルールであって、それぞれのルールは少なくとも1つの出力変数を有するルールの推論を行う工程と、
(iii)前記少なくとも1つの出力変数のそれぞれに対する単一の出力部分集合を含むファジィ出力集合を定義するために、前記推論を行う工程(ii)の前記ファジィ部分集合を合成する工程と、
(iv)前記ファジィ出力集合を脱ファジィ化してクリスプ数を得る工程とを有する請求項3に記載の方法。 - 前記ファジィ理論原理を用いた解析が、前記ルールベースの前記ルールに重み付けをする支持度(DoS)を包含する請求項4に記載の方法。
- 前記ルールベースの前記ルールの前記支持度が、機械学習によって調整される請求項5に記載の方法。
- 前記脱ファジィ化工程が重心法を含む請求項4から6のいずれか1項に記載の方法。
- 前記ルールベースが、データマイニング法による訓練を介して、実験データから知識を集積する工程をさらに有する請求項4から7のいずれか1項に記載の方法。
- 前記データマイニング法が、
ニューラルネットワーク、
決定木、および
規則帰納アルゴリズムのいずれかを含む請求項8に記載の方法。 - 部分的に分解されたサンプルポリペプチドに対する少なくとも1つの推定アミノ酸配列を決定する方法であって、
(i)前記部分的に分解されたサンプルポリペプチドから、1組のイオン種のm/zピークを与える、前記部分的に分解されたサンプルポリペプチドのソフトイオン化質量スペクトルを得る工程と、
(ii)前記部分的に分解されたサンプルポリペプチドのソフトイオン化質量スペクトルから、それぞれのピーク候補セット中の各ピークが少なくとも1つの近隣のピークとアミノ酸1個の質量分だけ異なっている少なくとも2組のm/zピーク候補セットを決定し、それぞれのm/zピーク候補セットから、それぞれのアミノ酸配列が、各m/zピークとその少なくとも1つの近隣ピークとの間の質量差に対応するアミノ酸の配列である推定アミノ酸配列を決定する工程と、
(iii)人工知能手法を用いて前記少なくとも2組のm/zピーク候補セットの中の前記m/zピークを解析し、フラグメント化のための少なくとも1つのm/zピークを選択する工程と、
(iv)1組のイオン種のm/zピークを与える、前記選択された少なくとも1つのm/zピークのソフトイオン化質量スペクトルをさらに得る工程と、
(v)場合によっては、少なくとも2つの上述のようにして得られた前記ソフトイオン化質量スペクトルを、前記ソフトイオン化質量スペクトルとして使用して工程(ii)〜(iv)を繰り返す工程と、
(vi) 前記部分的に分解されたサンプルポリペプチドから得られる1組のイオン種のm/zピークを含む前記ソフトイオン化質量スペクトルから、それぞれのピーク候補セット中の各ピークが少なくとも1つの近隣のピークとアミノ酸1個の質量分だけ異なっている少なくとも1組のm/zピーク候補セットを決定し、それぞれのm/zピーク候補セットから、それぞれのアミノ酸配列が、各m/zピークとその少なくとも1つの近隣ピークとの間の質量差に対応するアミノ酸の配列である推定アミノ酸配列を決定する工程とを有する方法。 - 前記人工知能手法がファジィ理論原理を含む請求項10に記載の方法。
- 部分的に分解されたサンプルポリペプチドのソフトイオン化質量スペクトルから、フラグメント化のための少なくとも1つのm/zピークを選択するためのシステムであって、
(a)人工知能手法を使用して少なくとも2組のm/zピーク候補セットの中のm/zピークを解析し、フラグメント化のための少なくとも1つのm/zピークを選択するための機械命令を格納するためのメモリーであって、前記少なくとも2組のm/zピーク候補セットは、前記部分的に分解されたサンプルポリペプチドのソフトイオン化質量スペクトルから決定され、前記ソフトイオン化質量スペクトルは、前記部分的に分解されたサンプルポリペプチドより得られる1組のm/zピークを含み、それぞれのm/zピーク候補セット中の各m/zピークは、少なくとも1つの近隣のピークとアミノ酸1個の質量分だけ異なっており、推定アミノ酸配列は、それぞれのm/z候補ピークセットより決定され、それぞれの推定アミノ酸配列は、各m/zピークとその少なくとも1つの近隣ピークとの間の質量差に対応するアミノ酸の配列であるメモリーと、
(b)人工知能手法を用いて前記少なくとも2組のm/zピーク候補セットの中のm/zピークを解析し、フラグメント化のための少なくとも1つのm/zピークを選択するためのプロセッサーとを有するシステム。 - 前記人工知能手法がファジィ理論原理を含む請求項12に記載のシステム。
- 前記機械命令のファジィ理論原理によって使用されるファジィ理論ルールベースを格納するためのメモリーをさらに有し、
前記プロセッサーは前記メモリーと結合し、前記プロセッサーは、前記ファジィ理論ルールベースを参照しながら前記機械命令を実行し、前記プロセッサーに、前記部分的に分解されたサンプルポリペプチドのソフトイオン化質量スペクトルから、フラグメント化のための少なくとも1つのm/zピークを選択させる請求項13に記載のシステム。 - (i)前記ソフトイオン化質量スペクトルを表すデータを入力するためのデータ入力手段と、
(ii)前記プロセッサーの出力を出力するための出力手段とをさらに有する請求項12から14のいずれか1項に記載のシステム。 - さらに質量分析計を含む請求項12から15のいずれか1項に記載のシステム。
- 前記ルールベースが、データマイニング法による訓練を介して、実験データから知識を集積することをさらに有する請求項14に記載のシステム。
- 前記データマイニング法が、
ニューラルネットワーク、
決定木、および
規則帰納アルゴリズムのいずれかを含む請求項17に記載のシステム。 - 部分的に分解されたサンプルポリペプチドのソフトイオン化質量スペクトルから、フラグメント化のために少なくとも1つのm/zピークを選択するためのコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品は、人工知能手法を使用して少なくとも2組のm/zピーク候補セットの中のm/zピークを解析し、フラグメント化のための少なくとも1つのm/zピークを選択するためのプログラムコードを含んでおり、
前記少なくとも2組のm/zピーク候補セットは、前記部分的に分解されたサンプルポリペプチドのソフトイオン化質量スペクトルから決定され、
前記ソフトイオン化質量スペクトルは、前記部分的に分解されたサンプルポリペプチドより得られる1組のm/zピークを含み、
それぞれのm/zピーク候補セット中の各m/zピークは、少なくとも1つの近隣のピークとアミノ酸1個の質量分だけ異なっており、
推定アミノ酸配列は、それぞれのm/z候補ピークセットより決定され、それぞれの推定アミノ酸配列は、各m/zピークとその少なくとも1つの近隣ピークとの間の質量差に対応するアミノ酸の配列であるコンピュータプログラム。 - 前記人工知能手法がファジィ理論原理を含む請求項19記載のコンピュータプログラム。
- 部分的に分解されたサンプルポリペプチドのソフトイオン化質量スペクトルから、フラグメント化のためのプリカーサーイオンを選択する装置であって、
(i)データ入力手段と、
(ii)ファジィ理論ルールベースを格納したデータ保存手段と、
(iii)請求項20に記載のプログラムコードを含むデータ処理手段と、
(iv)前記データ処理手段の出力を出力するためのデータ出力手段とを有する装置。 - 前記装置が質量分析計を含む請求項21記載の装置。
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