JP2022056512A - 統計的手法によるクロマトグラムの分類方法 - Google Patents
統計的手法によるクロマトグラムの分類方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2022056512A JP2022056512A JP2020164304A JP2020164304A JP2022056512A JP 2022056512 A JP2022056512 A JP 2022056512A JP 2020164304 A JP2020164304 A JP 2020164304A JP 2020164304 A JP2020164304 A JP 2020164304A JP 2022056512 A JP2022056512 A JP 2022056512A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- chromatogram
- processing
- data
- chromatogram data
- processed
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 56
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 95
- 238000010828 elution Methods 0.000 claims abstract description 42
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 claims abstract description 21
- 102000017011 Glycated Hemoglobin A Human genes 0.000 claims abstract description 6
- 238000004811 liquid chromatography Methods 0.000 claims abstract description 5
- 108010054147 Hemoglobins Proteins 0.000 claims description 13
- 102000001554 Hemoglobins Human genes 0.000 claims description 13
- 108010044267 Abnormal Hemoglobins Proteins 0.000 claims description 6
- 108091005995 glycated hemoglobin Proteins 0.000 claims description 5
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 4
- 108010014663 Glycated Hemoglobin A Proteins 0.000 abstract 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 23
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 17
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 15
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 11
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 239000003480 eluent Substances 0.000 description 2
- 208000002903 Thalassemia Diseases 0.000 description 1
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000011208 chromatographic data Methods 0.000 description 1
- 238000004587 chromatography analysis Methods 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 239000013068 control sample Substances 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 1
- 238000010790 dilution Methods 0.000 description 1
- 239000012895 dilution Substances 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000007417 hierarchical cluster analysis Methods 0.000 description 1
- 238000004128 high performance liquid chromatography Methods 0.000 description 1
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 1
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000004255 ion exchange chromatography Methods 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 208000007056 sickle cell anemia Diseases 0.000 description 1
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
Description
前記クロマトグラムデータの開始点の出力値が0となるように一次加工を行い、
一次加工されたクロマトグラムの2以上の基準成分ピークの溶出時間が夫々一定となるように2以上の溶出時間範囲に分けて、時間軸の補正する二次加工を行い、
二次加工されたクロマトグラムデータの時間間隔を一定に揃える三次加工を行い、
三次加工されたクロマトグラムデータの特定成分ピークの出力値で任意の値を除算して得られる値を、前記三次加工されたクロマトグラムデータに乗算する四次加工を行い、
四次加工されたクロマトグラムデータの出力値のうち、規定値を超えている点について前記規定値に置き換える五次加工を行い、
得られた五次加工されたクロマトグラムデータのデータ群でクラスター解析することを特徴とする。
s-A1cピークの補正係数(k1)=(Ts0_A)/(Tu1_A)
A0ピークの補正係数(k2) =(Ts0_B)/(Tu1_B)
次に、前記2つの補正係数でクロマトグラムの時間軸の補正を行うが、前記切替時間(T0)は、s-A1cピークとA0ピークが最も分離できている時間(谷の部分)に近い値が良い。未知のクロマトグラムに対して、個別に切り替える時間(T0)を指定しても良いが、全ての未知もクロマトグラムに対し同一の時間を使用しても良い。
クラスター方法:最長距離
距離タイプ :コサイン距離
クラスター数 :n
未知検体についても、クロマトグラムデータについて上述した一次加工、二次加工、三次加工、四次加工、五次加工もしくは、二次加工、三次加工、一次加工、四次加工、五次加工を順次行った後、クラスター解析を行って、各クラスターのクラスター中心と比較し、どのクラスター分類に最も近いかを判断することが可能となる。
クラスター方法:最長距離
距離タイプ :コサイン距離
標準化変数 :なし
コサイン距離(Y軸)を0.56とした場合、A1、A2の3つのグループに分けることができた。更に、コサイン距離(Y軸)を0.34とした場合、前記A1のグループは4つ(B1、B2、B3、B4)に分けられ、併せて5つのグループに分けることができた。更に、コサイン距離(Y軸)を0.07とした場合、併せて17個のグループに分けることができた(図11参照)。
異常ヘモグロビン種を含む検体を測定し、クロマトグラム、定量/定性結果を取得しクラスター解析を実施した。また、本発明の効果を明確にするため、時間軸の補正を行わないでクラスター解析を行った場合との比較も同時に実施した。
未知検体数:1166件の全データを用いて集計を行った。図20は、最も近いクラスター種とのコサイン距離とデータ数のヒストグラムである。横軸はコサイン距離(区間)、縦軸は頻度(データ数)をプロットしたものである。図21は、横軸はデータ#、縦軸は最も近いクラスター種とのコサイン距離をプロットしたものである。ここから分かるように、高さの規格化処理のみ実施した場合は、0.85~0.95程度であり、0.985以上となるデータが殆どないのに対して、本発明の処理を実施した場合は、殆どのデータで0.99以上の値となっている。
2.バッファ1
3.バッファ2
4.バッファ3
5.脱気装置
6.バッファ1用流路切り替え替機構
7.バッファ2用流路切り替え替機構
8.バッファ3用流路切り替え替機構
9.送液ポンプ
10.検体希釈/注入機構
11.ラインフィルタ
12.プレヒートコイル
13.分析カラム
14.可視光検出器
15.恒温槽
16.データ処理用PC
17.データ記憶、管理プログラム
18.クラスター解析用PC
19.クラスター解析プログラム
20.クラスター解析ツール
Claims (5)
- 液体クロマトグラフィにより得られる糖化ヘモグロビンのクロマトグラムデータに対して、
前記クロマトグラムデータの開始点の出力値が0となるように一次加工を行い、
一次加工されたクロマトグラムの2以上の基準成分ピークの溶出時間が夫々一定となるように2以上の溶出時間範囲に分けて、時間軸の補正する二次加工を行い、
二次加工されたクロマトグラムデータの時間間隔を一定に揃える三次加工を行い、
三次加工されたクロマトグラムデータの特定成分ピークの出力値で任意の値を除算して得られる値を、前記三次加工されたクロマトグラムデータに乗算する四次加工を行い、
四次加工されたクロマトグラムデータの出力値のうち、規定値を超えている点について前記規定値に置き換える五次加工を行い、
得られた五次加工されたクロマトグラムデータのデータ群でクラスター解析することを特徴とする方法。 - 液体クロマトグラフィにより得られる未知検体の糖化ヘモグロビンのクロマトグラムデータに対して、請求項1に記載の方法でクラスター解析を行い、最も類似性の高いクラスターを推定する方法。
- 五次加工されたクロマトグラムデータから、未知検体のヘモグロビン種が正常なヘモグロビン種か異常なヘモグロビン種かを推定する、請求項2に記載の方法。
- 五次加工されたクロマトグラムデータから、未知検体のヘモグロビン種の種別を推定する、請求項2に記載の方法。
- 五次加工されたクロマトグラムデータから、未知検体が正常な環境で測定されたものか異常な環境で測定されたものかを推定する、請求項2に記載の方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020164304A JP7517036B2 (ja) | 2020-09-30 | 統計的手法によるクロマトグラムの分類方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020164304A JP7517036B2 (ja) | 2020-09-30 | 統計的手法によるクロマトグラムの分類方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2022056512A true JP2022056512A (ja) | 2022-04-11 |
JP7517036B2 JP7517036B2 (ja) | 2024-07-17 |
Family
ID=
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Katajamaa et al. | Data processing for mass spectrometry-based metabolomics | |
CA2596381C (en) | Mass spectrometry analysis method and system | |
Burton et al. | Instrumental and experimental effects in LC–MS-based metabolomics | |
US10928367B2 (en) | Peak extraction method and program | |
Jiang et al. | An integrated metabonomic and proteomic study on Kidney-Yin Deficiency Syndrome patients with diabetes mellitus in China | |
McConnell et al. | Application of pattern recognition and feature extraction techniques to volatile constituent metabolic profiles obtained by capillary gas chromatography | |
CN103226140A (zh) | 基于高效液相色谱的地沟油聚类分析方法 | |
JP2013195099A (ja) | クロマトグラフ質量分析データ処理装置 | |
JP3496390B2 (ja) | 液体クロマトグラフィーを用いた糖化ヘモグロビン測定装置のデータ処理方法 | |
JP2022056512A (ja) | 統計的手法によるクロマトグラムの分類方法 | |
JP7517036B2 (ja) | 統計的手法によるクロマトグラムの分類方法 | |
JP7081385B2 (ja) | クロマトグラムの類似度の計算方法 | |
JP7443815B2 (ja) | 統計的手法によるクロマトグラムの分類方法 | |
EP4010692A1 (en) | Method and device for automatic peak integration | |
Blakney et al. | Comparison of hemoglobin A1c results by two different methods on patients with structural hemoglobin variants | |
JP7452186B2 (ja) | クロマトグラフの運転状態の推定方法 | |
JP2014235023A (ja) | 液体クロマトグラフィーを用いたヘモグロビンfの定量方法 | |
JP7067189B2 (ja) | グリコヘモグロビン分析におけるデータ処理方法 | |
JP7119602B2 (ja) | クロマトグラムの類似度の計算方法 | |
JP7070137B2 (ja) | クロマトグラムの類似度の計算方法 | |
JP7517123B2 (ja) | アフィニティクロマトグラフィにおける1点検量線法による糖化ヘモグロビン定量方法及び分析装置 | |
Doggui et al. | Capillarys 2 Flex Piercing: analytical performance assessment according to CLSI protocols for HbA1c quantification | |
RU2769618C2 (ru) | Способ уменьшения вклада технических факторов в суммарный сигнал данных масс-спектрометрии с помощью фильтрации по техническим образцам | |
US20240201206A1 (en) | METHOD FOR ESTIMATING HEMOGLOBIN A1c LEVEL, INFORMATION PROCESSING APPARATUS, AND COMPUTER-READABLE STORAGE MEDIUM | |
EP2697655A2 (en) | Method and apparatus for the analysis of biological samples |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20230817 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20240220 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20240221 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20240311 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240604 |