JP2023526246A - 単一イオン検出事象の荷電状態決定 - Google Patents

Abstract

検出されたイオンの荷電状態を同定または分類するための方法およびシステム。検出されたイオンの荷電状態を分類するための例示的方法が、検出器によって検出された複数のイオンにおけるイオン毎のパルスを生成するステップであって、各パルスは、パルス特性（例えば、パルス高さ、幅、または面積）を有する、ステップと、生成されるパルスのパルス特性分布を生成するステップと、パルス特性分布に基づいて、複数のイオンにおける１つまたはそれを上回るイオンの荷電状態の同定を生成するステップとを含んでもよい。

Description

（関連出願の相互参照）
本願は、開示全体が、参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる、ＰＣＴ国際特許出願として、２０２１年５月１４日に出願され、２０２０年５月１４日に出願された米国特許出願第６３／０２４，９８７号の優先権の利益を主張する。

総括として、質量分析法（ＭＳ）は、化学化合物の検出と、それらの化合物から形成されるイオンの質量／電荷（ｍ／ｚ）値の分析に基づく、定量化とのための分析技法である。ＭＳは、サンプルからの１つまたはそれを上回る着目化合物のイオン化と、前駆体イオンの生成と、前駆体イオンの質量分析とを伴う。タンデム質量分析法または質量分析法／質量分析法（ＭＳ／ＭＳ）は、サンプルからの１つまたはそれを上回る着目化合物のイオン化と、１つまたはそれを上回る化合物の１つまたはそれを上回る前駆体イオンの選択と、１つまたはそれを上回る前駆体イオンのプロダクトイオンへの断片化と、プロダクトイオンの質量分析とを伴う。

ＭＳおよびＭＳ／ＭＳは両方とも、定質的ならびに定量的情報を提供することができる。測定された前駆体またはプロダクトイオンスペクトルは、着目分子を同定するために使用されることができる。前駆体イオンおよびプロダクトイオンの強度はまた、サンプル内に存在する化合物の量を定量化するために使用されることができる。

質量分析法技法は、多くの場合、検出されたイオンに関する質量／電荷比（ｍ／ｚ）を利用する、質量スペクトルデータを生成する。しかしながら、検出されたイオンの実際の電荷または質量の知識は、多くの場合、直接、測定可能ではない。結果として、検出されたイオンのある程度の重複が、あるシナリオにおいて生じ得る。例えば、ある質量を伴う単一荷電イオンが、質量を倍にして、二重荷電イオンと同一の質量／電荷比を有するものとして、質量スペクトルにおいて現れ得る。本問題は、概して、ピーク重複問題と称され得る。

トップダウン質量分析法（ＭＳ）タンパク質分析では、例えば、質量スペクトルにおける質量または質量／電荷（ｍ／ｚ）ピークの重複は、有意な問題である。本タイプの分析では、１～２００のアミノ酸の長さを有し、１～５０の異なる荷電状態を有する、プロダクトイオンを含む、非常に広い範囲の異なる断片またはプロダクトイオンが、生成される。プロダクトイオンピークは、単一スペクトルにおいて、相互に著しく重複される。加えて、重複は、最高質量分解能（フーリエ変換イオンサイクロトロン共鳴（ＦＴ－ＩＣＲ）またはオービトラップ）を伴う質量分析計さえ、そのような重複されるピークを逆畳み込みすることができないほど、非常に広範であり得る。結果として、巨大プロダクトイオンは、多くの場合、トップダウンタンパク質分析において失われ、巨大タンパク質のシーケンス被覆率を限定する。２０２０年８月６日に公開された、国際公開第ＷＯ２０２０／１５７７２０号と、２０１９年１０月１７日に公開された、国際公開第ＷＯ２０１９／１９７９８３号とは両方とも、トップダウンＭＳタンパク質分析の付加的議論および関連付けられる課題を提供する。

ある側面では、本技術は、検出されたイオンの荷電状態を分類するための方法に関し、本方法は、検出器によって検出された複数のイオンにおけるイオン毎のパルスを生成するステップであって、各パルスは、あるパルス特性を有する、ステップと、生成されるパルスのパルス特性分布を生成するステップと、パルス特性分布に基づいて、複数のイオンにおける１つまたはそれを上回るイオンの荷電状態の同定を生成するステップとを含む。

実施例では、パルス特性分布は、確率対パルス特性のプロットである。別の実施例では、パルス特性は、パルス高さ、パルス幅、またはパルス面積のうちの少なくとも１つである。さらなる実施例では、パルス特性は、パルス高さであり、パルス高さは、パルスの最大電圧である。さらに別の実施例では、検出器は電子増倍検出器であり、検出器は、主として、単一イオン事象を検出するように構成される。なおも別の実施例では、荷電状態の同定を生成するステップは、基準パルス特性分布とパルス特性分布を比較するステップを含む。依然としてさらに別の実施例では、検出器によって検出されたイオンは、サンプルのイオン化から生成され、基準パルス特性分布は、サンプルの既知の特性に基づいて、同定される。

別の実施例では、生成される同定は、荷電状態の確率を備える。さらなる実施例では、本方法は、荷電状態の同定に基づいて、検出されたイオンに関する逆畳み込み質量スペクトルを生成するステップをさらに含み、質量スペクトルの１つの軸は、質量／電荷（ｍ／ｚ）ではなく、質量である。なおも別の実施例では、複数のイオンは、ｍ／ｚドメインを使用して、異なる群にグルーピングされ、パルス特性分布に基づく荷電状態の同定は、群毎に実施される。さらに別の実施例では、グルーピングするステップは、複数の検出されたイオンに基づいて、質量スペクトルを生成するステップと、質量スペクトルにおける第１のピークを同定するステップであって、第１のピークは、質量／電荷（ｍ／ｚ）値を有する、ステップと、第１のピークのｍ／ｚ値に基づいて、質量／電荷（ｍ／ｚ）範囲内でイオンをグルーピングするステップとを含む。依然としてさらに別の実施例では、グルーピングするステップは、第１の強度帯域の中に複数のイオンの第１のサブセットを選択し、第２の強度帯域の中に複数のイオンの第２のサブセットを選択するステップと、第１の強度帯域に関する第１の質量スペクトルを生成するステップと、第２の強度帯域に関する第２の質量スペクトルを生成するステップと、質量スペクトルの少なくとも１つにおける第１のピークを同定するステップであって、第１のピークは、質量／電荷（ｍ／ｚ）値を有する、ステップと、第１のピークのｍ／ｚ値に基づいて、質量／電荷（ｍ／ｚ）範囲内でイオンをグルーピングするステップとを含む。

別の実施例では、本方法は、イオンに関する第２のパルス特性分布をｍ／ｚ範囲内で生成するステップをさらに含み、同定を生成するステップは、第１のパルス特性分布を形成するイオンが、第１の荷電状態を有することを決定するステップと、第２のパルス特性分布を形成するイオンが、第２の荷電状態を有することを決定するステップとを含む。さらなる実施例では、本方法は、荷電状態の同定に基づいて、１つまたはそれを上回る同位体が第１のピークを形成する１つまたはそれを上回るイオンに対応することを決定するステップをさらに含む。さらに別の実施例では、荷電状態の同定を生成するステップは、基準パルス特性分布と第１のパルス特性分布を比較するステップを含む。なおも別の実施例では、検出器によって検出されたイオンは、サンプルのイオン化から生成され、基準パルス特性分布は、サンプルの既知の特性に基づいて、同定される。依然としてさらに別の実施例では、生成される同定は、荷電状態の確率を備える。別の実施例では、本方法は、トップダウンタンパク質分析の一部として実施される。

別の実施例では、本方法は、第２のピークを同定するステップと、少なくとも第１のピークおよび第２のピークに基づいて、コンセンサスｍ／ｚ距離を決定するステップと、第１のピークおよび第２のピークが、ある特徴を形成することを同定するステップとをさらに含み、荷電状態の同定を生成するステップは、コンセンサス距離に基づく。さらなる実施例では、ピークが特徴を形成することを同定するステップは、該ピークのパルス特性分布を比較するステップと、実質的に同一パルス特性分布とピークを選択するステップとを含む。なおも別の実施例では、パルス特性分布の比較は、該パルス特性分布の間のユークリッド距離を計算することと、所定の閾値とそれを比較することとによって、実施される。さらに別の実施例では、本方法は、コンセンサス距離に基づいて、特徴に対応する欠測ピークを同定するステップをさらに含む。依然としてさらに別の実施例では、本方法は、イオンの荷電状態の同定に基づいて、検出されたイオンに関する逆畳み込み質量スペクトルを生成するステップをさらに含み、質量スペクトルの１つの軸は、ｍ／ｚではなく、質量である。別の実施例では、パルス特性は、パルスの最大電圧である。

別の側面では、本技術は、質量分析システムに関する。質量分析システムは、検出器によって検出されたイオン毎のパルスを生成するように構成される、検出器と、プロセッサと、プロセッサによって実行されると、システムに、動作のセットを実施させるように構成される命令を記憶する、メモリとを含む。本動作は、電子増倍検出器に衝突する複数のイオンにおけるイオン毎のパルスを生成するステップであって、各パルスは、あるパルス特性を有する、ステップと、生成されるパルスのパルス特性分布を生成するステップと、パルス特性分布に基づいて、複数のイオンにおける１つまたはそれを上回るイオンの荷電状態の同定を生成するステップとを含む。実施例では、検出器は、電子増倍検出器である。別の実施例では、質量分析システムはさらに、イオン源デバイスと、解離デバイスと、質量分析器とを含む。

別の側面では、本技術は、検出されたイオンの荷電状態を分類するための方法に関し、本方法は、プロセッサを使用して、質量分析器内の複数のイオンの発振によって、質量分析器のイメージチャージ検出器上で誘起される、過渡時間ドメイン信号を検出するステップと、複数のイオンにおけるイオンに対応する複数の周波数ドメイン（ＦＤ）ピークに、過渡時間ドメイン信号を変換するステップと、生成されるパルスのＦＤピーク特性分布を生成するステップと、ＦＤピーク特性分布に基づいて、複数のイオンにおける１つまたはそれを上回るイオンの荷電状態の同定を生成するステップとを含む。

実施例では、ＦＤピーク特性分布は、確率対ＦＤピーク特性のプロットである。別の実施例では、ＦＤピーク特性は、ピーク強度である。なおも別の実施例では、荷電状態の同定を生成するステップは、基準ＦＤピーク特性分布とＦＤピーク特性分布を比較するステップを含む。さらなる実施例では、検出器によって検出されたイオンは、サンプルのイオン化から生成され、基準ＦＤピーク特性分布は、サンプルの既知の特性に基づいて、同定される。なおも別の実施例では、生成される同定は、荷電状態の確率を備える。さらに別の実施例では、方法はさらに、荷電状態の同定に基づいて、検出されたイオンに関する逆畳み込み質量スペクトルを生成するステップを含み、質量スペクトルの１つの軸は、質量／電荷（ｍ／ｚ）ではなく、質量である。

別の側面では、本技術は、検出されたイオンの荷電状態を分類するための方法に関する。本方法は、検出器によって検出された複数のイオンにおけるイオン毎のパルスを生成するステップであって、各パルスは、あるパルス特性を有する、ステップと、生成されるパルスのパルス特性分布を生成するステップと、パルス特性分布に基づいて、粗荷電状態を同定するステップと、該ピークが隣接する荷電状態を有するように、第１のイオンピークおよび第２のイオンピークのピーク対を同定するステップと、第１のイオンピークに関するｍ／ｚ値と、第２のイオンピークに関するｍ／ｚ値と、電荷担体の質量とに基づいて、第２のイオンピークの精緻化された荷電状態を決定するステップとを含む。

実施例では、粗荷電状態同定は、対を形成する少なくとも１つのピークに関する可能性として考えられる荷電状態の範囲に正確であり、範囲からの少なくとも１つの荷電状態は、第２のピークに関して同定された荷電状態に隣接する。別の実施例では、本方法はさらに、精緻化された同定された荷電状態が、ある閾値内の整数である場合、精緻化された荷電状態同定を承認するステップを含む。なおも別の実施例では、隣接する荷電状態を伴う第３のピークが、同定され、第３のピークは、ピークのうちの少なくとも１つと対を形成し、該共通ピークに関する荷電状態同定は、両方の対において合致している。さらに別の実施例では、本方法はさらに、第２のイオンピークの決定された荷電状態に基づいて、第１のイオンピークの荷電状態を決定するステップを含む。依然としてさらに別の実施例では、本方法はさらに、複数のイオンを生成するようにイオン化されたサンプルの既知の特性に基づいて、電荷担体の質量を取得するステップを含む。

本概要は、詳細な説明において、下記にさらに説明される簡略化された形態において、一連の概念を導入するために、提供される。本概要は、請求される主題の重要な特徴または本質的な特徴を識別するように意図されず、請求される主題の範囲を限定するために使用されるようにも、意図されない。実施例の付加的側面、特徴、および／または利益が、部分的に続く説明に部分的に記載され得、説明から明白であり得、または本開示の実践によって学習され得る。

非限定的および非包括的実施例は、以下の図を参照して説明される。

図１Ａは、質量分光法を実施するための例示的システムを描写する。

図１Ｂは、イオンパルスの例示的プロットを描写する。

図１Ｃは、イオンパルス強度に基づいて、異なる帯域またはチャネルに分離される、例示的質量スペクトルを描写する。

図２は、例示的パルス高さ分布のプロットを描写する。

図３Ａは、荷電状態割当に関する、例示的方法を描写する。

図３Ｂは、荷電状態割当に関する、別の例示的方法を描写する。

図３Ｃは、荷電状態割当に関する、別の例示的方法を描写する。

図３Ｄは、荷電状態割当に関する、別の例示的方法を描写する。

図３Ｅは、荷電状態割当に関する、別の例示的方法を描写する。

図３Ｆは、荷電状態割当に関する、別の例示的方法を描写する。

図４は、荷電状態割当に関する、別の例示的方法を描写する。

図５は、例示的拡大質量スペクトルを描写する。

図６は、縞状質量スペクトルに関する、例示的ピーク検出動作を描写する。

図７は、図６からの選択されたピークに関する、例示的パルス高さ分布を描写する。

図８は、例示的対毎類似度マトリクスを描写する。

図９は、最も妥当と考えられる荷電状態に関する、例示的計算を描写する。

図１０は、特徴属性に関する計算を実施するための例示的プロットを描写する。

図１１は、隣接する荷電状態ピークに関する例示的プロットを描写する。

図１２は、イメージチャージ検出器によって測定された、過渡時間ドメイン信号の例示的プロットを描写する。

図１３は、イメージチャージ検出器を含む、例示的システムを描写する。

詳細な説明
簡潔に上記に議論されるように、検出されたイオンのピーク重複は、ＭＳ結果の分析に関して問題がある。本ピーク重複問題を解決するために、１つの解決策は、ピークを形成するイオンの荷電状態を決定または推測することである。荷電状態を決定することによって、イオンの質量は、次いで、分解され得、異なる種からのイオンが、相互と区別されることができる。加えて、質量スペクトルにおける複数のピークが、同位体クラスタまたは特徴を表し得る。しかしながら、ある場合には、どのピークがどのクラスタに属するかは、不明瞭であり得る。荷電状態同定技法はさらに、そのようなクラスタに関する適切なピークの同定を分解することができる。

アナログ／デジタル変換（ＡＤＣ）バンディング方法が、その強度に基づいて、イオンを分離するために以前に提案されている。バンディング方法の１つのそのような実施例は、２０２０年８月６日に公開された、国際公開第ＷＯ２０２０／１５７７２０号（第’７２０号公開）（参照することによって、その全体として本明細書に組み込まれる）において開示される。イオン強度に基づくそのような分離は、荷電状態分離を促進し、したがって、ピーク容量を改良する。しかしながら、説明される方法は、その荷電状態に基づいて、イオンが分離する方法を教示しない。これは、２つの問題につながる。第１に、同一種から生じる信号は、複数のデータチャネルの間で希釈されることと、第２に、後続データ解釈に便宜的な逆畳み込み質量スペクトルを構築するための提案される方法が、存在しないことである。したがって、個々のイオン検出事象に荷電状態を割り当て得る、改良された方法が所望されている。

そのような方法のうちの１つは、以下の文書、すなわち、Ｋａｆａｄｅｒ ｅｔ ａｌ．，による、「Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｅｄ ｍａｓｓ ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ ｏｆ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ｉｏｎｓ ｉｍｐｒｏｖｅｓ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ｐｒｏｔｅｏｆｏｒｍｓ ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ｃｏｍｐｌｅｘｅｓ」（ Ｎａｔｕｒｅ Ｍｅｔｈｏｄｓ， Ｎａｔｕｒｅ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｖｏｌｕｍｅ １７， ｐａｇｅｓ ３９１－３９４（２０２０））において最近公開されている。しかしながら、その文書に説明される方法は、検出された信号が、測定された電荷に対して決定論的関係を有する、検出システム（例えば、イメージチャージ誘起検出器）を伴う質量分析計に限定される。故に、とりわけ、その文書において説明される方法は、測定された信号が、測定された電荷（例えば、電子増倍ベースの検出システム）に対して確率的関係を有する、検出システムに基づいて、質量分析計に関する個々のイオン測定事象毎の電荷割当を設定する方法を教示しない。

入手方略のそのような新しいクラスのうちのいくつかでは、荷電状態の直接同定は、対応する信号を質量スペクトル（Ｋａｆａｄｅｒ ｅｔ． ａｌ．参照）に共追加することに先立って、試みられる。しかしながら、そのような方略は、電子増倍検出システムにおいて、荷電状態割当に適用可能ではない。電子増倍検出システムに基づくシステムに関する多くの場合では、各荷電状態は、明確に異なる検出器応答を有しておらず、代わりに、各荷電状態およびｍ／ｚ値に特有の明確に異なるパルス高さ分布（より一般的には、強度分布）を有する。

本技術は、イオンを検出することに応じて、検出器によって生成されるパルスの特性に従って、イオンの荷電状態の決定または推測を可能にする。そうするために、本技術は、複数の検出されたイオンに関するパルス特性の分布を生成する。パルス特性は、他の可能性として考えられる特性の中でもとりわけ、パルス高さ、パルス幅、またはパルス面積を含んでもよい。パルス特性の分布は、検出されたイオンの荷電状態に応じて、明確に異なるプロファイルを形成する。したがって、荷電状態は、パルス特性分布によって決定され得る。いったんイオンの荷電状態が、決定されると、イオンの質量が、イオンのｍ／ｚに基づいて、決定され得、イオンは、他のイオンと区別され得る。最終的には、ＭＳ技法によって分析されている化合物は、検出されたイオンの決定された荷電状態に基づいて、同定され得る。したがって、イオンの荷電状態を同定および／または割り当てることによって、質量分析器具の測定能力は、改良される。質量分析器具の正確度もまた、同様に、改良され得る。

図１Ａは、質量分析法技法を実施するための例示的質量分析システム１００を描写する。いくつかの実施例では、システム１００は、質量分析計であってもよい。例示的システム１００は、イオン源デバイス１０１と、解離デバイス１０２と、質量分析器１０３と、検出器１０４と、プロセッサ１０５およびメモリ１０６等のコンピューティング要素とを含む。イオン源デバイス１０１は、例えば、電気スプレーイオン源（ＥＳＩ）デバイスであってもよい。イオン源デバイス１０１は、質量分析計の一部として示される、または別個のデバイスであってもよい。解離デバイス１０２は、例えば、電子ベースの解離（ＥｘＤ）デバイスまたは衝突誘起解離（ＣＩＤ）デバイスであってもよい。電子ベースの解離（ＥｘＤ）、紫外光解離（ＵＶＰＤ）、赤外光解離（ＩＲＭＰＤ）、および衝突誘起解離（ＣＩＤ）は、多くの場合、タンデム質量分析法（ＭＳ／ＭＳ）に関する断片化技法として使用される。ＥｘＤは、限定ではないが、電子捕獲解離（ＥＣＤ）または電子伝達解離（ＥＴＤ）を含むことができる。ＣＩＤは、タンデム質量分析計における解離のための最も従来的な技法である。上記に説明されるように、トップダウンおよびミドルダウンプロテオミクスでは、無傷または消化型タンパク質が、イオン化され、タンデム質量分析法を被る。例えば、ＥＣＤは、優先的に、ペプチドおよびタンパク質骨格を解離させる、解離技法である。結果として、本技法は、トップダウンおよびミドルダウンプロテオミクスアプローチを使用して、ペプチドまたはタンパク質シーケンスを分析するための理想的ツールである。

質量分析器１０３は、飛行時間（ＴＯＦ）、イオントラップ、または四重極質量分析器等の所望の技法のために使用される、任意のタイプの質量分析器であることができる。検出器１０４は、本明細書で議論される、イオンの検出および信号を生成するための適切な検出器であってもよい。例えば、検出器１０４は、アナログ／デジタル変換（ＡＤＣ）回路を含み得る、電子増倍検出器を含んでもよい。検出器１０４はまた、イメージチャージ誘起検出器であってもよい。検出器１０４は、検出されたイオンに関する検出パルスを生成する。

プロセッサ１０５およびメモリ１０６等のシステム１００のコンピューティング要素は、質量分析計自体に含まれる、質量分析計に隣接して位置する、または質量分析計から遠隔に位置してもよい。一般に、システムのコンピューティング要素は、コンピューティング要素が、検出器１０４から生成される信号を受信することが可能であるように、検出器１０４と電子通信してもよい。プロセッサ１０５は、複数のプロセッサを含んでもよく、信号を処理し、本明細書で議論される結果を生成するために、任意のタイプの好適な処理構成要素を含んでもよい。正確な構成に応じて、メモリ１０６（とりわけ、本明細書に開示される動作を実施するように、質量分析プログラムおよび命令を記憶する）は、揮発性（ＲＡＭ等）、不揮発性（ＲＯＭ、フラッシュメモリ等）、またはその２つのある組み合わせであることができる。他のコンピューティング要素もまた、システム１００に含まれてもよい。例えば、システム１００は、限定ではないが、ソリッドステートデバイス、磁気または光ディスク、もしくはテープを含む、記憶デバイス（リムーバブルおよび／または非リムーバブル）を含んでもよい。システム１００はまた、タッチスクリーン、キーボード、マウス、ペン、音声入力等の入力デバイス等、および／またはディスプレイ、スピーカ、プリンタ等の出力デバイス等を有してもよい。ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、２地点間、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＲＦ等の１つまたはそれを上回る通信接続等もまた、システム１００に組み込まれてもよい。

図１Ｂは、電子増倍検出器等の検出器から生成されるイオンパルスの例示的プロット１１０を描写する。ｙ－軸は、強度を表し、ｘ－軸が、時間を表す。強度は、電圧の単位であってもよい。例えば、電子増倍検出器に関して、検出器の出力は、検出された電子に基づいて、電圧（多くの場合、ミリボルト（ｍＶ）で表される）であってもよい。

図１Ｂでは、３つのパルス、すなわち、第１のパルス１１１と、第２のパルス１１２と、第３のパルス１１３とが、描写される。パルス１１１－１１３はそれぞれ、検出器に到着する、異なる単一イオンを表す。パルス１１１－１１３は、デジタル化され得、ピークが、各デジタル化されたパルスから見出され得る。強度（またはピーク高さ）および到着時間対が、パルス毎に計算および記憶されてもよい。長方形１３１、１３２、および１３３は、個別のパルスの強度またはパルス高さを表す。

パルスはそれぞれ、パルス特性によって特徴付けられてもよい。パルス特性は、パルスの曲線下のパルス高さ、パルス幅、および／または面積等の特性を含んでもよい。各パルスのパルス高さは、長方形１３１、１３２、および１３２によって示される。パルス高さは、個別のパルスに関する最大パルス高さであってもよく、パルス高さは、電圧の単位を有してもよい。パルス幅は、パルスの任意の点にあり得るが、パルス幅の１つの測定値は、半値全幅（ＦＷＨＭ）であり得る。パルス幅は、時間の単位を有してもよい。パルス曲線下の面積は、パルス毎の個別のパルス信号下の面積を積分することによって、生成されてもよい。

パルス特性は、異なる帯域に検出されたイオンを分離するために、使用されてもよい。図１Ｃは、イオンパルス特性、具体的には、最大パルス高さに基づいて、異なる帯域またはチャネルに分離される、例示的質量スペクトル１５０を描写する。第１の質量スペクトル１６０が、１０～２０ｍＶの最大パルス高さを有する、検出されたイオンに関して生成される。第２の質量スペクトル１７０が、２０～３０ｍＶの最大パルス高さを有する、検出されたイオンに関して生成される。第３の質量スペクトル１８０が、２０～３０ｍのＶ最大パルス高さを有する、検出されたイオンに関して生成される。そのような分離およびバンディングに関する付加的詳細が、第’７２０公開でさらに議論される。上記に議論されるように、異なる帯域にイオンを分離することは、利益を有するが、分離は、特定のイオンの荷電状態の同定を可能にしない。本明細書でさらに議論されるように、パルス特性は、イオンの荷電状態分類を可能にする、分布プロファイルを生成するために利用されてもよい。

図２は、例示的パルス特性分布のプロット２００を描写する。プロット２００におけるパルス特性分布は、パルス高さの特性に基づく。故に、パルス特性分布は、パルス高さ分布または強度分布と称され得る。プロットにおいて、ｘ軸は、パルス高さを表し、ｙ軸は、検出の確率または周波数を示す。例えば、より高い確率値が、対応するパルス高さを有するイオンが、より頻繁に検出されたことを示す。

第１のパルス高さ分布２０２および第２のパルス高さ分布２０４が、プロット２００において描写される。プロット２００から分かるように、パルス高さ分布が、重複するが、第１のパルス高さ分布２０２は、第２のパルス高さ分布２０４のプロファイルと明確に異なるプロファイルを有する。プロファイル形状における差異は、主に、個別のパルス高さ分布を形成する、検出されたイオンの荷電状態における差異に起因する。例えば、第１のパルス高さ分布２０２を形成する検出されたイオンは、３＋電荷イオンに対応し、第２のパルス高さ分布２０４を形成する検出されたイオンは、７＋荷電イオンに対応する。故に、いったん種々のパルス高さ分布が、確立または生成されると、対応するイオンパルスが適合する、パルス高さ分布プロファイルを決定することによって、任意の単一の検出されたイオンの荷電状態を決定することが可能であり得る。

ある程度の付加的詳細として、パルス高さ分布２０２、２０４は、約５１７において非常に類似するｍ／ｚ値を有するプロダクトイオンに関して、生成された。プロダクトイオンは、炭酸脱水酵素２（ＣＡ２）のトップダウンＥＣＤの分析から生成された。上記に議論されるように、プロット２００から分かるように、異なる荷電状態から生じるパルス高さ分布は、有意に重複し得る。そのような重複の場合、単一強度データ点では、不十分であり、単一強度データ点に基づく任意の荷電状態決定は、正しくない有意な機会を有するであろう。

しかしながら、同一サンプルから生じる単一イオン検出事象のアンサンブルに関して、時として、荷電状態を推測することが可能であり得る。これは、そのようなアンサンブルのパルス高さ分布を類似ｍ／ｚおよび荷電状態を伴う既知の化合物のパルス高さ分布のセットと比較すること、または分析されたサンプルの性質に基づいて、通常利用可能な余剰情報を使用することのいずれかによって、達成されることができる。そのような余剰情報の実施例が、ｍ／ｚ空間内のその相対的位置において、荷電状態情報をエンコードする、質量分析計によって分解される場合、明確に異なる同位体パターンであることができる。代替として、荷電状態分布が、本目的のために使用されることができ、これは、ｍ／ｚ空間内のその相対的位置において荷電状態情報もエンコードする。本開示では、アンサンブルにおける類似検出事象のグルーピングに基づく、単一検出事象の荷電状態同定のための方法のクラスと、アンサンブルへの荷電状態の割当と、個々の事象に関する荷電状態情報の後続割当とが、説明される。

実施例では、異なる荷電状態およびｍ／ｚに関するパルス高さ分布を含有する、データセットが、収集される。イオンの群に関するパルス高さ分布は、荷電状態を個々の検出事象に割り当てるために、使用されてもよい。未知の種に対応する検出事象に関して、検出事象のアンサンブルが、ｍ／ｚ空間におけるその相対的近接度に基づいて、選択されてもよい。パルス高さ分布が、そのようなアンサンブルに関して、計算されてもよい。本パルス高さ分布は、次いで、類似ｍ／ｚから既知のパルス高さ分布に合致され、「最良」な合致が、選択され得る。理解されるであろうように、用語「最良」は、入手されたデータおよび適用される決定労力を前提として、比較的に決定された最適状態を同定するために使用され得る。最良合致の荷電状態が、次いで、アンサンブルから検出事象および／または対応するイオン毎に推測される。代替として、または加えて、モデルが、異なるｍ／ｚに関する強度分布の良好に特性評価されたデータに基づいて、構築され得、かつ荷電状態は、本モデルに基づいて、予測されることができる。これは、例えば、機械学習技法を使用して、達成され得、訓練データセットは、先験的に収集される注釈付きのデータを含有してもよい。

別の実施例では、第１のステップでは、個々の検出事象の収集されるデータは、従来の質量スペクトル、または代替として、その強度に基づいて、複数の質量スペクトルを形成するように、合計されてもよい。第２のステップでは、アルゴリズムが、特徴抽出および特徴荷電状態割当を行うために、採用され、特徴は、同位体クラスタまたは同一分子に対応する荷電状態クラスタである。第３のステップでは、それらの特徴に対応する、イオン検出事象のアンサンブルの決定および荷電状態の後続の推測が、実施される。

別の実施例では、データ入手および処理方略が、表され、これは、類似イオンから生じる検出事象のアンサンブルを同定し、続いて、個々のイオンに荷電状態を割り当てるために、イオンの個々の群のパルス高さ分布上の情報と、サンプルの性質について既知の余剰情報、例えば、同位体パターンまたは荷電状態分布の両方を組み合わせる。

図３Ａは、荷電状態割当に関する、例示的方法３００を描写する。動作３０１では、パルスが、イオン検出器によって検出された、複数のイオン毎に生成される。例えば、イオンが、電子増倍検出器に衝突するとき、パルスが、生成される。生成されるパルスは、図１Ｂに描写され、かつ上記に議論されるパルスに類似し得る。パルスはそれぞれ、その個別のパルス特性を有する、またはそれによって説明され得る。検出されたイオンは、質量分析技法によって調査または分析されている、サンプルからイオン化されたイオンであってもよい。動作３０２では、１つまたはそれを上回るパルス特性分布が、パルスの特性に基づいて、生成される。例えば、生成されるパルス特性分布は、パルス高さ等の特定のパルス特性に関して、生成されてもよい。故に、動作３０２において生成される、パルス特性分布は、図２に描写され、かつ上記に議論されるパルス高さ分布に類似する、パルス高さ分布であってもよい。

動作３０２において生成されるパルス特性分布に基づいて、複数のイオンにおける１つまたはそれを上回るイオンの荷電状態の同定が、動作３０３において生成されてもよい。例えば、生成されるパルス特性分布は、生成されるパルス特性分布に最も近い合致を決定するために、既知の荷電状態を伴う基準パルス特性分布のセットと比較されてもよい。生成されたパルス特性分布を形成するイオンの荷電状態は、次いで、基準パルス特性分布と関連付けられる、荷電状態に割り当てられてもよい。生成されるパルス特性分布が比較される、基準パルス特性分布の数は、分析されているサンプルおよび／または生成されるパルス特性分布を形成するイオンのｍ／ｚ値についての外部情報もしくは既知の特性に基づいて、限定または低減されてもよい。例えば、基準パルス特性分布のサブセットが、特定のｍ／ｚ値または範囲に関して存在し得、および／またはパルス特性分布のサブセット基準が、特定の同位体、化合物、ならびに／もしくはサンプルに対応し得る。

他の実施例では、機械学習モデル（例えば、ニューラルネットワーク）が、既知の荷電状態を伴う基準パルス特性分布のセットに基づいて、訓練されてもよい。生成されるパルス特性分布は、訓練された機械学習モデルの中への入力として、提供されてもよい。訓練された機械学習モデルは、入力され生成されるパルス特性分布を処理し、訓練された機械学習モデルの出力は、生成されるパルス特性分布に対応する、荷電状態または可能性が高い荷電状態を示す。例えば、機械学習モデルの出力は、荷電状態インジケーションおよび／または生成されるパルス特性分布に最も緊密に合致する基準パルス特性分布のインジケーションであってもよい。いくつかの実施例では、訓練された機械学習モデルの入力はまた、生成されるパルス特性分布を形成するイオンに関する、ｍ／ｚ値またはｍ／ｚ範囲を含んでもよい。加えて、または代替として、入力はまた、予期される化合物または同位体タイプ等のサンプルに関する、外部データを含んでもよい。他の実施例では、異なる機械学習モデルが、異なるタイプのサンプルに関して訓練され得、分析されているサンプルに関する機械学習モデルは、生成されるパルス特性分布を分析する際に使用するために選択され得る。

荷電状態の同定または割当はまた、もしくは代替として、特徴としてともにピークをグルーピングすることと、次いで、グルーピングされたピークの間の相対的距離を分析することとに基づき得る。そのような電荷割当プロセスに関する付加的詳細は、図３Ｄにおける方法３０００に対して、下記にさらに詳細に議論される。

図３Ａにおける方法３００に再び目を向けると、動作３０４では、質量スペクトルが、検出されたイオンに関して生成される。質量スペクトルは、動作３０３において同定された荷電状態に基づいて、生成されてもよい。例えば、既知の荷電状態で、重複ピークが、分解される、または別様に質量スペクトルにおいて示されてもよい。例えば、質量スペクトルを形成するイオンに関する荷電状態は、既知である、または動作３０３において同定されるため、検出されたイオンに関する逆畳み込み質量スペクトルが、生成されてもよい。逆畳み込み質量スペクトルに関して、質量スペクトルの１つの軸は、質量／電荷（ｍ／ｚ）ではなく、質量であってもよい。動作３０５では、検出されたイオンに対応する、サンプル内の化合物または化合物の量が、同定されてもよい。化合物または化合物量は、動作３０４において生成される質量スペクトルからおよび／または動作３０３において同定された荷電状態から、同定されてもよい。

図３Ｂは、荷電状態割当に関する、別の例示的方法３１０を描写する。動作３１１では、パルスが、検出器によって検出された複数のイオンにおけるイオン毎に生成される。動作３１１は、上記に議論される動作３０１と実質的に同一または類似してもよい。生成されるパルスは、後続分析のためにメモリ内に記憶されてもよい。動作３１２では、質量スペクトルが、検出されたイオンのｍ／ｚ値に基づいて、生成される。動作３１３では、質量スペクトルにおけるピークが、選択および／または同定されてもよい。例えば、ピークは、ピーク発見アルゴリズムを通して、自動的に同定されてもよい。他の実施例では、ピークは、ユーザから受信された手動入力に基づいて、同定および／または選択されてもよい。同定されたピークは、関連付けられるｍ／ｚ位置または値を有する。ｍ／ｚ位置は、ピークの中心場所および／またはピーク上の重心もしくは加重平均ｍ／ｚ位置であってもよい。

動作３１４では、１つまたはそれを上回るパルス特性分布が、動作３１３において同定されたピークを形成するイオンに関して、生成される。ピークを形成するイオンは、ピーク発見アルゴリズムを介して同定される、イオンであってもよい。イオンはまた、同定されたピークのｍ／ｚ値の特定のｍ／ｚ範囲内にある、イオンであってもよい。例えば、ｍ／ｚ範囲は、ピークの特性に基づいて、選択され得、および／またはプリセット範囲（例えば、固定されるｍ／ｚ値）であり得る。実施例として、ｍ／ｚ範囲は、ピークのｍ／ｚ値の始まり（すなわち、ピークが始まる場所）から、ピークのｍ／ｚ値の終了（すなわち、ピークが終了する場所）までであってもよい。

ピークを形成するイオン毎におよび／またはｍ／ｚ範囲内で、それらのイオンに関する対応するパルスは、アクセスされてもよい。パルスは、確率または周波数対パルス特性（例えば、パルス高さ）を示す様式で、プロットまたは記憶されてもよい。例えば、プロットは、図２におけるプロットに類似し得る、またはパルス特性および確率／周波数対のアレイが、生成および／または記憶されてもよい。１つまたはそれを上回るパルス特性分布が、次いで、パルスに関して、同定または生成されてもよい。例えば、ピークが、異なる荷電状態を有するイオンから形成される場合、複数のパルス特性分布が、生成されてもよい。

動作３１５では、動作３１４において生成されるパルス特性分布に基づいて、同定されたピークを形成する、１つまたはそれを上回るイオンの荷電状態が、同定および／または割り当てられる。動作３１５は、図３Ａにおいて、上記に議論される動作３０３に類似し得、荷電状態を同定するステップは、上記に議論されるように、同様に同定されてもよい。同定および／または割り当てられる荷電状態に基づいて、質量スペクトルが、生成され得、ならびに／もしくは化合物または化合物量が、動作３０４および３０５を参照して上記に議論されるように、同定され得る。

図３Ｃは、荷電状態割当に関する、別の例示的方法３２０を描写する。動作３２１では、パルスが、検出器によって検出された複数のイオンにおけるイオン毎に生成される。動作３２１は、上記に議論される動作３０１と同一または類似してもよい。動作３２２では、検出されたイオンは、その個別のパルス特性に従って、グルーピングされる。実施例として、パルス高さのパルス特性が、使用され得、イオンが、その個別のパルス高さに基づいて、強度帯域にグルーピングされ得る。例えば、イオン毎のパルス特性に基づいて、複数のイオンの第１のサブセットが、第１の強度帯域にグルーピングされ得、複数のイオンの第２のサブセットが、第２の強度帯域にグルーピングされ得る。

動作３２３では、強度帯域毎の質量スペクトルが、生成されてもよい。例えば、２つの強度帯域が、利用される場合、第１の強度帯域に関する第１の質量スペクトルが、生成され得、第２の強度帯域からの第２の質量スペクトルが、生成され得る。質量スペクトルは、図１Ｃに描写され、上記に議論される、質量スペクトルに類似し得る。

動作３２４では、１つまたはそれを上回るピークが、動作３２３において生成される質量スペクトルから同定される。ピーク同定および／または選択は、上記に議論される動作３１３と同一または類似様式で実施されてもよい。ピークを同定することに先立って、質量スペクトルを生成することによって、背景雑音は、低減または除去されてもよい。例えば、強度帯域のうちの１つまたはそれを上回るものが、全てのイオンに関する単一の凝集質量スペクトルより明白な信号および／またはより明確に定義されたピークを表し得る。したがって、ピークが、より正確に同定され得る。

動作３２５では、１つまたはそれを上回るパルス特性分布が、動作３２３において同定されたおよび／または同定されたピークのｍ／ｚ値のｍ／ｚ範囲内のピークを形成するイオンに関して、生成されてもよい。例えば、第１の荷電状態を有するイオンに対応する第１のパルス特性分布と、第２の荷電状態を有するイオンに対応する第２のパルス特性分布とが、動作３１４において生成されてもよい。パルス特性分布は、上記に議論されるように、例えば、動作３１５および３０３を参照して、生成されてもよい。

動作３２６では、動作３２５において生成されるパルス特性分布のうちの少なくとも１つに基づいて、同定されたピークを形成するイオンの荷電状態の同定が、生成される。パルス特性分布から電荷状態を同定するステップは、上記に議論されるように、実施されてもよい。例えば、動作３２６は、図３Ａおよび上記に議論される動作３０３に類似し得、荷電状態を同定するステップが、上記に議論されるように、同様に同定されてもよい。同定および／または割り当てられる荷電状態に基づいて、質量スペクトルが、生成され得、および／または化合物が、動作３０４および３０５を参照して、上記に議論されるように、同定されてもよい。

図３Ｄは、荷電状態割当に関する、別の例示的方法３０００を描写する。図３Ｄおよび下記の方法３０００の説明は、例示的選択されたデータセットに関する個別のステップのタスクおよび成果毎に採用され得る動作のステップセットによる、例示的ステップの説明である。本実施例では、炭酸脱水酵素２（ＣＡ２）のトップダウンＥＣＤ実験からのデータが、使用される。図５は、実験に関するデータの質量スペクトル５００の例示的拡大またはデータ断片を描写する。より具体的には、図５は、ＣＡ２のトップダウンＥＣＤ実験に関するｍ／ｚ範囲５１７～５２０の拡大質量スペクトル５００を描写する。

図３Ｄに再び目を向けると、ステップ３０１０では、検出器からのデータは、一対の強度の検出事象毎に、対応するｍ／ｚ値が、記録および記憶されるような方法で記録される。例えば、（検出されたイオンに起因する）検出器によって生成されるパルス毎に、少なくとも１つのパルス特性（例えば、パルス高さ、パルス幅、パルス面積）および対応する検出されたイオンに関する対応するｍ／ｚ値は、対として記憶されてもよい。データは、上記に議論されるように、および／または第’７２０号公開において説明される方法に従って、生成または記録されてもよい。

ステップ３０２０では、記録されるデータは、上記および／または第’７２０号公開に説明されるように、ピーク強度に基づいて、単一スペクトルまたは複数の質量スペクトルに合計される。本実施例では、データは、異なる強度帯域に対応する、複数の質量スペクトルを形成するように、合計される。図６は、そのような縞状質量スペクトルの実施例を描写する。例えば、図６は、（１）２０～３０ｍＶの対応するパルス高さを有するイオンに関する、第１の質量スペクトル６０２、（２）３０～４０ｍＶの対応するパルス高さを有するイオンに関する、第２の質量スペクトル６０４、（３）４０～５０ｍＶの対応するパルス高さを有するイオンに関する、第３の質量スペクトル６０６、（４）５０～６０ｍＶの対応するパルス高さを有するイオンに関する、第４の質量スペクトル６０８を含む、複数の縞状質量スペクトル６００を描写する。

図３Ｄに再び目を向けると、ステップ３０３０において、ピーク検出動作が、実施される。種々のアルゴリズムが、当業者によって理解されるであろうように、本ステップに関して採用されることができる。例えば、連続ウェーブレット変換（ＣＷＴ）アルゴリズムが、使用されることができる。図６における強調表示／陰影付けは、連続ウェーブレット変換アルゴリズムに基づく、ピーク検出手順の結果を示す。例えば、ピーク検出アルゴリズムによって検出された各ピークは、強調表示／陰影付けされている。図６において描写されるピークのそれぞれを通した線は、個別のピークに関するｍ／ｚ値を示す。陰影／強調表示の外側境界は、上記に議論されるピークに関するｍ／ｚ範囲を示し得る。

ステップ３０４０では、パルス特性分布が、ピーク頂点までのその近接度によってフィルタリングされる検出事象を使用して、ピーク毎に計算される。例えば、図６における特定のピークに関する強調表示された面積内のイオンに対応する全てのパルスが、パルス特性分布を生成するために、使用されてもよい。複数の縞状質量スペクトルが、ピーク同定のために（ピーク検出プロセスの正確度を改良するために）生成および使用されてもよいが、パルス特性分布を生成するために使用されるパルスは、全ての縞状質量スペクトルから得られる。例えば、パルス特性分布を生成するために選択されたピークが、図６における３０～４０ｍＶの質量スペクトル６０４において、約５１８．０に位置するピークであり、パルス特性分布を生成するために使用されるパルスは、ピークのｍ／ｚ値の近傍のｍ／ｚ値を有する、全ての縞状質量スペクトル６０２－６０８から、イオンに対応するパルスを含む。

生成されるパルス特性分布は、パルス高さ分布であってもよい。図６の複数のピークに関する計算されたパルス高さ分布の実施例が、図７に示される。図７から分かるように、パルス高さ分布の２つのクラスタ、すなわち、第１のクラスタ７０２および第２のクラスタ７０４が、形成される。第１のクラスタ７０２は、第１の荷電状態を有するイオンに対応し、第２のクラスタ７０４は、第２の荷電状態を有するイオンに対応する。各クラスタにおけるパルス高さ分布は、同じではないが、プロファイルまたは分布の２つの明確に異なるグルーピングが、図７におけるプロットから明白である。

図３Ｄに再び目を向けると、ステップ３０５０において、動作３０４０において生成される、パルス特性分布は、相互と比較されてもよい。比較は、相互とパルス特性分布をグルーピングまたはクラスタ化するために、実施されてもよい。グルーピングまたはクラスタ化に基づいて、異なる同位体に属するイオンおよび／またはピークは、ともにグルーピングされてもよい。そのような比較を実施するための１つの方法は、パルス特性分布の間の相対的距離を計算することである。このために、適切なビニングが、採用され得、パルス特性分布が、強度範囲毎の確率を含有する、ベクトルとして表され得る。ユークリッド距離または任意の他の適切なノルムが、強度分布を表す対のベクトル毎に算出されることができる。計算された対毎ユークリッド距離の実施例が、図８に描写される表８００において示される。事前に定義された閾値より小さい相対的距離を伴う、対応するパルス特性分布を有する、ピークが、特徴を形成するために、ともにグルーピングされることができる。例示的分析では、ピークが、そのような群内の各パルス特性分布の間の相対的距離が、０．１より小さい場合、特徴にグルーピングされ、したがって、２つの明確に異なる特徴に対応する、ピークの２つの別個の群を形成する。例えば、質量スペクトルにおいて同定される２つのピークが、相互と（すなわち、同一クラスタにおいて）非常に類似する対応するパルス特性分布を有し得る。そのパルス特性分布類似度は、ピークが、同一荷電状態を有するイオンから形成される可能性が高いことを示す。故に、ピークは、特徴としてともにグルーピングされ、かつ同位体クラスタの一部であると見なされてもよい。

図３Ｄに再び目を向けると、ステップ３０６０において、特徴の荷電状態が、ピークが同位体クラスタを形成していると仮定して、同定される。これを遂行するために、最初に、動作３０５０における特徴に対応する、またはグルーピングされるピークが、昇順または降順でソートされてもよい。特徴に対応する隣接するピークの間の距離が、ｍ／ｚ空間（例えば、第１のピークおよび第２のピークとの間のｍ／ｚ距離）において、計算されることができる。コンセンサス距離が、次いで、他の観察される距離（例えば、コンセンサス距離の倍数である、他の距離）を適切に解説し得る場合、特定の特徴または最小距離のいずれかに関して最も豊富な（したがって、最も可能性の高い）距離に基づいて、選択され得る。同位体クラスタにおける隣接する同位体の間の距離は、特徴電荷に反比例し、したがって、特徴電荷は、それらの距離から推測されることができる。

そのような計算の実施例が、図９に示される。図９は、ピークが、その対応するパルス特性分布の類似度に基づいて、グルーピングされている、２つの特徴を描写する。例えば、第１の特徴に関して、４つのピークが、ともにグルーピングされている。第２の特徴に関して、３つのピークが、ともにグルーピングされている。ピーク場所およびピークの間のｍ／ｚ距離は、個別のピーク毎に示される。距離に基づいて、予測される荷電状態が、距離の逆数に基づいて、生成されることができる。例えば、０．１４２の逆数は、７．０４（すなわち、１／０．１４２＝７．０４）であり、０．３３４の逆数は、２．９９（すなわち、１／０．３３４＝２．９９）である。最も頻繁に予測される電荷または距離は、次いで、荷電状態を同定または割り当てるために、使用されてもよい。例えば、第１の特徴に関して、ｍ／ｚ距離に起因する、最も一般的な予測される荷電状態は、約７である。荷電状態が、整数でなければならないため、コンセンサス荷電状態は、次いで、７になることが決定される。類似計算が、コンセンサス荷電状態が３であることを決定するために、第２の特徴に関して実施される。着目すべきこととして、第１の特徴のピーク２の距離とピーク３との間の距離は、コンセンサス距離と異なり、その差異の対処が、さらに下記に議論される。

図３Ｄに再び目を向けると、方法３０００は、欠測ピークが算出され得る、ステップ３０７０に継続し得る。複数の方略が、本ステップを実施するために、使用されてもよい。例えば、欠測内部ピークを見出すために、アルゴリズムが、最初に、コンセンサス距離より大きく、実質的にコンセンサス距離の倍数である、隣接するピークの間の距離を見出す。乗算係数Ｎが、次いで、Ｎ＝（測定された距離）／（コンセンサス距離）として計算される。余剰Ｎ－１ピークが、完全な同位体クラスタを形成するために、その個別の位置において、それらのピークの間に挿入されることができる。

そのようなアルゴリズムを使用するステップの実施例が、図９を参照して、実証され得る。図９では、第１の特徴のピーク２とピーク３との間の距離は、０．２８６であり、これは、第１の特徴における他のピークの間の距離より大きい。第１の特徴に関するコンセンサス距離は、約０．１４３である。上記の計算を使用して、Ｎ＝０．２８６／０．１４３＝２である。したがって、１つの（すなわち、Ｎ－１）ピークが、ピーク２とピーク３との間に挿入されてもよい。これに続くステップは、同位体クラスタを解説する、余剰ピークを提供する。ピークは、５１７．９９４ｍ／ｚ（標識されたピーク２および３のｍ／ｚを平均することによって計算される）のｍ／ｚ位置に置かれる。

別のアルゴリズムがまた、代替として、または加えて、欠測ピークを検索するために採用され得、これは、内部ピークを見出すことのみに限定されない。本アルゴリズムは、可能性として考えられる隣接するピークの位置を算出し、次いで、そのような位置に対応する、記録される信号を抽出する。本信号はさらに、パルス特性分布を形成するために処理され、これは、次いで、ステップ３０５０－３０６０において説明されるように、類似方法を使用して、群におけるピークに関して算出されたパルス特性分布のうちの１つ（または代替として、平均）と比較されることができる。確認されるピークが、次いで、特徴のピークリストに適用される。

ステップ３０８０は、複数の特徴における重複ピークを見出すために、分析を実施するステップを含んでもよい。本ステップは、各特徴におけるピーク位置を比較することと、実質的に同一位置におけるピークを見出すこととによって、遂行されることができる。例えば、前のステップ３０７０から、５１７．９９４のｍ／ｚを伴う、新しく見出されたピークが、質量５１８．００３を有する、特徴２（図９参照）からのピーク０と実質的に同一位置にある。重複ピークは、ｍ／ｚ差またはピークの間の距離を見出すことと、重複閾値とそれを比較することとによって、同定されてもよい。ｍ／ｚ距離が、閾値を下回る場合、ピークは、重複と見なされてもよい。

いったん重複ピークが、同定されると、重複ピークへの各特徴の寄与を見出すステップの余剰ステップが、実施されることができる。これに関して、連立一次方程式が、制約を伴って、または制約なしで、記述され、かつ近似的に解法されることができる。そのような制約が、非負になる各寄与の要件を含むことができる。本ステップは、例えば、非負の最小２乗近似のアルゴリズムを使用して、遂行されることができる。

ステップ３０９０では、検出事象（例えば、パルスに対応するイオン）が、特徴に割り当てられてもよい。ステップ３０９０は、例えば、以下のアルゴリズムを使用して、実施されてもよい。第１に、ステップ３０７０からのコンセンサス距離と、器具分解能等の１つまたはそれを上回る付加的機器パラメータを使用して、ｍ／ｚ分布が、特徴に関するピーク毎にモデル化されることができる。第２に、（全ての非重複ピークのパルス特性分布の平均として、計算されることができる）該特徴に関するコンセンサスパルス特性分布と、本ステップの第１の部分からのｍ／ｚ分布とを使用して、そのような検出事象を有するための特徴の確率を反映させる２つの値が、算出されることができる。これらの値は、ｍ／ｚ位置および計算されたｍ／ｚ分布の交差と、検出事象強度および特徴に帰するコンセンサス強度分布の類似交差とである。それらの値の生成が、閾値を使用して、特徴に検出事象を帰するために使用され得る、スコアである。

そのようなスコアを計算するステップの実施例が、モデル化ピーク１０００およびコンセンサスパルス特性分布１０５０を描写する、図１０を参照して、提供され得る。割り当てられるべき検出されたイオンが、５１７．９９４のｍ／ｚ値および３４のパルス高さを有していた。それらの値は、プロットにおいて、垂直線によって示される。５１７．９９４のｍ／ｚ値は、０．３１の強度において、モデル化ピークと交差する（強度は、モデル化ピークに関して、１に正規化されていることに留意されたい）。３４のパルス高さは、０．２５において、コンセンサスパルス特性分布と交差する。したがって、スコアは、０．０７７５になるように計算されてもよい（すなわち、０．３１×０．２５＝０．０７７５）。

複数の重複特徴の場合、最高スコアをもたらす特徴が、選択される。重複されるピークへの該特徴の総寄与を相殺する、付加的制約がまた、設定および実装されてもよい。付加的または代替アルゴリズムはまた、検出されたイオンに対応する検出事象を割り当てるために、最も適切な特徴を決定するように、本ステップに関して実装されてもよい。そのようなアルゴリズムが、ベイジアン構造等を使用することによって、ある特徴に属する検出事象の確率を推定し得る。ステップ３０１０では、特徴荷電状態は、検出事象に割り当てられる。

図３Ｅは、荷電状態割当に関する、別の例示的方法３２００を描写する。動作３２０２では、パルスが、検出器によって検出された、複数のイオンにおけるイオン毎に生成される。例えば、イオンが、電子増倍検出器に衝突するとき、パルスが、生成される。生成されるパルスは、図１Ｂに描写され、かつ上記に議論されるパルスに類似し得る。パルスはそれぞれ、その個別のパルス特性を有する、またはそれによって説明され得る。検出されたイオンは、質量分析技法によって調査または分析されている、サンプルからイオン化されたイオンであってもよい。動作３２０４では、１つまたはそれを上回るパルス特性分布が、パルスの特性に基づいて、生成される。例えば、生成されるパルス特性分布は、パルス高さ等の特定のパルス特性に関して、生成されてもよい。故に、動作３２０４において生成される、パルス特性分布は、図２に描写され、かつ上記に議論されるパルス高さ分布に類似する、パルス高さ分布であってもよい。

動作３２０６では、パルス特性分布に基づいて、隣接する荷電状態を有するイオンピークが、同定される。隣接する荷電状態を有するピークを同定するステップは、パルス特性分布に基づいて、推定または粗荷電状態を決定するステップを含んでもよい。粗荷電状態同定は、対を形成する少なくとも１つのピークに関する可能性として考えられる荷電状態の範囲のみに正確であり得、本範囲からの少なくとも１つの荷電状態は、第２のピークに関して同定された、荷電状態に隣接する。

隣接する荷電状態を有するイオンピークの実施例が、図１１における例示的プロット１１００に示される。第１のピークが、（ｍ／ｚ）_１のｍ／ｚ位置に位置し、第２のピークが、（ｍ／ｚ）_２のｍ／ｚ位置を有する。それらのピークの荷電状態は、動作３２０４において生成されるパルス特性分布に基づいて、推定されてもよい。

動作３２０８では、ピークを形成するイオンの荷電状態の荷電状態はさらに、以下の方程式に基づいて、決定されてもよい。

方程式１は、イオン（Ｍ）の非電荷担体質量を伴う第２のピーク（ｚ_２）のｍ／ｚ位置と、第２のピーク（（ｍ／ｚ）_２）の荷電状態と、電荷担体（Ｘ）の質量との関係を表現する。方程式２は、イオン（Ｍ）の非電荷担体質量を伴う第１のピーク（（ｍ／ｚ）_１）のｍ／ｚ位置と、第２のピーク（ｚ_２）の荷電状態と、電荷担体（Ｘ）の質量との関係を表現する。着目すべきこととして、方程式２は、第１のピークと第２のピークとの間の荷電状態差が、１であると仮定する。したがって、第１のピークと第２のピークとの間の推定される荷電状態差が１以外の値である、他の実施例では、方程式２における１は、その値と置換される。

方程式１および２に基づく、方程式３は、第２のピーク（（ｍ／ｚ）_２）のｍ／ｚ位置と、第１のピーク（（ｍ／ｚ）_１）のｍ／ｚ位置と、電荷担体（Ｍ）の質量とを伴う、第２のピーク（ｚ_２）におけるイオンに関する荷電状態の間の関係を表現する。これらの値はそれぞれ、検出器によって測定されるか、またはイオン化されたサンプルおよび／またはサンプル調製プロセスから既知であるかのいずれかである。例えば、共通電荷担体が、約１原子質量単位（ＡＭＵ）の質量を有する、陽子である。故に、第２のピーク（ｚ_２）を形成するイオンの荷電状態は、方程式３を使用して、決定されてもよい。第２のピーク（ｚ_２）を形成するイオンに関する決定された荷電状態に基づいて、第１のピーク（ｚ_１）を形成するイオンに関する荷電状態は、決定されてもよい。決定された荷電状態は、初めに推定または決定される粗荷電状態と比較されるような、精緻化された荷電状態であってもよい。

精緻化された荷電状態は、ある整数またはある整数の閾値内等のその近傍のある整数であるべきである。そうではない場合、粗荷電状態同定または精緻化された荷電状態同定は、正しくなくなり得る。故に、粗および／または精緻化された荷電状態同定のみが、精緻化された同定された荷電状態が、ある閾値内の整数である場合、承認され得る。該当しない場合、粗荷電状態は、再推定され得、本方法が、再び、改訂された粗荷電状態で実施される。加えて、割当における信頼度を潜在的に増加させるために、隣接する荷電状態を伴う第３のピークが、同定されてもよい。第３のピークは、第１の２つのピークのうちの少なくとも１つと対を形成し、該共通ピークに関する荷電状態同定は、両方の対において合致している。

図３Ｆは、荷電状態割当に関する、別の例示的方法３３００を描写する。方法３３００は、イメージチャージ検出器を利用する。ＡＤＣ検出器と異なり、イメージチャージ検出器が、質量分析器においてイオンの発振を検出する。図１２は、質量分析器において発振する複数のイオンのそれぞれからの構成要素を含む、イメージチャージ検出器によって測定された、過渡時間ドメイン信号の例示的プロットを描写する。個々の構成要素に、イメージチャージ検出器によって測定された過渡時間ドメイン信号を分解するために、過渡時間ドメイン信号は、周波数ドメイン信号に変換される。変換方法が、限定ではないが、フーリエ変換またはウェーブレット変換を含む。周波数ドメイン信号におけるピークが、質量分析器において発振する複数のイオンの個々のイオンに対応する。周波数ドメインピークが、質量スペクトルを生成するために、具体的タイプの質量分析器に依存する周知の式を使用して、ｍ／ｚピークに変換される。

イメージチャージ検出器に関して、したがって、周波数ドメイン信号またはピークの強度は、上記に説明されるパルスが、荷電状態に比例する方法に関して類似する、下層イオンの荷電状態に比例する。したがって、周波数ドメイン（ＦＤ）ピークの強度または他の特性は、上記に議論されるパルス特性分布に類似する分布を生成するために、使用されてもよい。ＦＤピークの特性から生成される分布が、ＦＤピークの強度が、特性着目として使用される、ＦＤピーク特性分布またはＦＤピーク強度分布と称され得る。ＦＤピーク特性分布は、次いで、荷電状態を決定するために、パルス特性分布と実質的に同一様式で使用されてもよい。

図３Ｆに再び目を向けると、動作３３０２では、質量分析器内の複数のイオンの発振によって、質量分析器のイメージチャージ検出器上で誘起される、過渡時間ドメイン信号が、検出される。動作３３０４では、過渡時間ドメイン信号は、複数の周波数ドメイン（ＦＤ）ピークに変換される。各周波数ドメインピークは、複数のイオンのイオンに対応し得る。

動作３３０６では、１つまたはそれを上回るＦＤピーク特性分布が、生成される。例えば、生成されるＦＤピーク特性分布は、強度等の特定のＦＤピーク特性に関して生成されてもよい。動作３３０８では、動作３３０６において生成される、１つまたはそれを上回るＦＤピーク特性分布に基づいて、動作３３０２において検出された複数のイオンにおける１つまたはそれを上回るイオンの荷電状態の同定が、生成される。ＦＤピーク特性分布に基づいて、荷電状態を同定するステップは、パルス特性分布を使用して、本明細書に説明される方法のいずれかを使用して、実施されてもよい。例えば、ＦＤピーク特性分布は、パルス特性分布の代わりに、使用されてもよい。

動作３３１０では、質量スペクトルが、検出されたイオンに関して生成される。質量スペクトルは、動作３３０８において同定された荷電状態に基づいて、生成されてもよい。例えば、既知の荷電状態で、重複ピークが、分解される、または別様に質量スペクトルにおいて示されてもよい。例えば、質量スペクトルを形成するイオンに関する荷電状態は、既知である、または動作３３０８において同定されるため、検出されたイオンに関する逆畳み込み質量スペクトルが、生成されてもよい。逆畳み込み質量スペクトルに関して、質量スペクトルの１つの軸は、質量／電荷（ｍ／ｚ）ではなく、質量であってもよい。動作３３１２では、検出されたイオンに対応するサンプルにおいて、化合物または化合物の量が、同定されてもよい。化合物または化合物量は、動作３０４において生成される質量スペクトルからおよび／または動作３３１２において同定された荷電状態から、同定されてもよい。

図１３は、イメージチャージ検出器１３１８を含む、例示的システム１３００を描写する。図１３のシステムは、質量分析計１３１０と、メモリおよびプロセッサ１３２０を含む、コンピューティング構成要素とを含む。プロセッサ１３２０およびメモリ等のシステムのコンピューティング要素は、質量分析計自体に含まれる、質量分析計に隣接して位置する、または質量分析計から遠隔に位置してもよい。一般に、システムのコンピューティング要素は、コンピューティング要素が、検出器１３１８から生成される信号を受信することが可能であるように、検出器１３１８と電子通信してもよい。プロセッサ１３２０は、複数のプロセッサを含んでもよく、信号を処理し、本明細書で議論される結果を生成するために、任意のタイプの好適な処理構成要素を含んでもよい。

質量分析計１３１０は、質量分析器１３１７を含む。質量分析器１３１７は、イメージチャージ検出器１３１８を含む。イメージチャージ検出器１３１８は、イオン荷電状態に比例する振幅を伴う検出されたイオンに関して、発振信号または過渡時間ドメイン信号を生成する。質量分析器１３１７は、限定ではないが、静電線形イオントラップ（ＥＬＩＴ）、ＦＴ－ＩＣＲ、またはオービトラップ質量分析器を含む、イメージチャージ検出器を使用してイオンを検出し得る、任意のタイプの質量分析器であることができる。質量分析器１３１７は、ＥＬＩＴとして図１３に示され、イメージチャージ検出器１３１８は、ＥＬＩＴのピックアップ電極として示される。

質量分析器１３１７は、質量分析器１３１７における複数のイオンの発振によって、イメージチャージ検出器１３１８上で誘起される過渡時間ドメイン信号１３１９を検出する。複数のイオンは、質量分析計１３１０によって、質量分析器１３１７に伝送される。プロセッサ１３２０は、複数の周波数ドメインパルスまたはピーク１３２１に、過渡時間ドメイン信号１３１９を変換する。各周波数ドメイン信号は、複数のイオンのイオンに対応する。プロセッサ１３２０は、例えば、フーリエ変換を使用して、複数の周波数ドメインピーク１３２１に過渡時間ドメイン信号１３１９を変換する。

プロセッサ１３２０は、２つまたはそれを上回る異なる荷電状態範囲に対応する、２つまたはそれを上回る異なる所定の強度範囲と、複数の周波数ドメインピーク１３２１の各周波数ドメインピークの強度を比較し得る。プロセッサ１３２０は、比較に基づいて、２つまたはそれを上回る所定の強度範囲に対応する、２つまたはそれを上回るデータセット１３２２のうちの１つに、各周波数ドメインピークを記憶してもよい。プロセッサ１３２０は、本明細書で議論される周波数ドメインピークおよび／または同定された荷電状態に基づいて、質量スペクトルを作成してもよい。

種々の実施形態では、プロセッサ１３２０は、複数の周波数ドメインピーク１３２１に、過渡時間ドメイン信号１３１９を変換し、２つまたはそれを上回る異なる所定の強度範囲と、各周波数ドメインピークの強度を比較し、入手の間、２つまたはそれを上回るデータセット１３２２のうちの１つに、各周波数ドメインピークを記憶する。代替実施形態では、プロセッサ１３２０は、複数の周波数ドメインピーク１３２１に、過渡時間ドメイン信号１３１９を変換し、２つまたはそれを上回る異なる所定の強度範囲と、各周波数ドメインピークの強度を比較し、入手後、２つまたはそれを上回るデータセット１３２２のうちの１つに、各周波数ドメインピークを記憶する。

上記に説明されるように、同一イオンの複数のコピーが、同時に質量分析器１３１７において発振する場合、測定された強度は、荷電状態に比例し得ない。結果として、種々の実施形態では、質量分析計１３１０は、質量分析器１３１７のみが、任意の所与の時間において、具体的ｍ／ｚおよび荷電状態の単一イオンを含むように、質量分析器１３１７にイオンを伝送させる。

種々の実施形態では、図１３のシステムはさらに、イオン源デバイス１３１１を含む。イオン源デバイス１３１１は、例えば、電気スプレーイオン源（ＥＳＩ）デバイスであることができる。イオン源デバイス１３１１は、図１３において質量分析計１３１０の一部として示されるが、別個のデバイスであることもできる。

加えて、質量分析計１３１０はさらに、解離デバイスを含む。解離デバイスは、限定ではないが、ＥｘＤデバイス１３１５またはＣＩＤデバイス１３１３であることができる。解離デバイスが、例えば、トップダウンタンパク質分析に関して使用されることができる。

トップダウンタンパク質分析では、イオン源デバイス１３１１は、サンプルのタンパク質をイオン化し、イオンビームにおけるタンパク質に関する複数の前駆体イオンを生成する。解離デバイスは、イオンビームにおける複数の前駆体イオンを解離させ、イオンビームにおける異なる荷電状態を伴う複数のプロダクトイオンを生成する。質量分析計１３１０は、上記に説明されるように、複数のプロダクトイオンが、質量分析計１３１０によって質量分析器１３１７に伝送される複数のイオンであるように、質量分析器１３１７に複数のプロダクトイオンを伝送する。

種々の実施形態では、プロセッサ１３２０は、イオン源デバイス１３１１および質量分析計１３１０を制御する、またはそのための命令を提供するために、および収集されるデータを分析するために、使用される。プロセッサ１３２０は、例えば、１つまたはそれを上回る電圧、電流、もしくは圧力源（図示せず）を制御する、または制御することによって、命令を提供する。

図４は、荷電状態割当に関する、別の例示的方法４００を描写する。方法４００は、同位体分布が、少なくともいくつかのピークに関して十分に分解されない場合、特に、有用であり得る。動作４０１－４０４は、動作３０１０－３０４０と実質的に同一であってもよい。動作４０５では、特徴に関する荷電状態が、推定されてもよい。特徴は、類似パルス特性分布を共有する複数のピークから形成され得、特徴を形成するためのピークのグルーピングは、動作３０５０－３０６０に対して上記に議論されるように、実施され得る。動作４０６では、動作４０５において推定されるあらゆる可能性として考えられる荷電状態に関して、近隣ピークが、同定され得、可能性が、近隣ピークに関してスコア化され得る。動作４０７では、最も可能性の高い候補が、動作４０７において実施されるスコア化に基づいて、選択される。検出事象が、次いで、動作４０８における特徴に割り当てられ得、特徴荷電状態は、特徴の荷電状態に基づいて、検出事象に割り当てられ得る。

別の実施例では、図３Ａ－３Ｅにおける方法は、図４における方法と組み合わせられてもよい。そのような実施例では、十分に分解された同位体パターンを有する、ピークが、図３Ｄの方法３０００において説明される方略を使用して、処理されてもよい。実質的に分解されない同位体のパターンを有する、残りのピークに関して、図４からの方略が、使用されてもよい。そのような組み合わせでは、見出されたピークが、同位体的に分解されているかどうかを定義する余剰ステップが、採用されることができる。本ステップは、例えば、分解特徴および非分解特徴に関する本質量分析計のための特性ピーク幅と、検出された特徴のピーク幅を比較することができる。

全てのこれらの方法に関して、３つの肯定的な成果が、概して、想定され得、かつその有用性において実践的に同じであり得る。第１に、個々の検出事象についての情報（例えば、荷電状態）を使用して、逆畳み込み質量スペクトルが、式（ｍ／ｚ－ｍ_ｐ）^＊Ｚを使用して、生成され得、式中、Ｚは、決定された荷電状態であり、ｍ_ｐは、陽子の質量である。第２に、本情報は、ｍ／ｚ範囲全体またはｍ／ｚ範囲の区分のいずれかを網羅する、荷電状態毎にスペクトルのセットを構成するために使用されてもよい。第３に、本情報は、それに割り当てられるｍ／ｚおよびｚを有する、個々の特徴それぞれのリストを生成するために、使用されてもよい。分析されたサンプル内に存在する、化合物および／または化合物の量が、次いで、同定された特徴に基づいて、決定または生成されてもよい。

全ての説明された実施形態に関して、個々の検出事象に荷電状態を割り当てるステップは、特徴を形成するイオンから生じる該検出事象の確率を割り当てるステップと、故に、本特徴に割り当てられる荷電状態と関連付けられている、該検出事象の確率を割り当てるステップで代用される、またはそれを含むことができる。そのような確率が、例えば、ベイジアン構造を使用して、計算され得る。代表的質量スペクトル（全体または部分的のいずれか）を照合する後続のステップでは、検出事象からの比例寄与が、次いで、適宜、それが質量スペクトル内のその個別の位置とともに表す特徴の間に分散されることができる。

本教示は、種々の実施形態と併せて説明されるが、本教示がそのような実施形態に限定されることは、意図されない。対照的に、本教示は、当業者によって理解されるであろうように、種々の代替、修正、および均等物を包含する。

例えば、本開示の側面は、本開示の側面に従って、方法、システム、およびコンピュータプログラム製品のブロック図および／または動作的例証を参照して、上記に説明される。ブロックに言及される機能／作用は、任意のフローチャートに示されるような順序以外で生じてもよい。例えば、連続して示される２つのブロックが、実際、実質的に並行して実行され得る、またはブロックが、時として、関わる機能性／作用に応じて、逆の順序で実行されてもよい。さらに、本明細書および請求項で使用されるように、語句「要素Ａ、要素Ｂ、または要素Ｃのうちの少なくとも１つ」は、要素Ａ、要素Ｂ、要素Ｃ、要素ＡおよびＢ、要素ＡおよびＣ、要素ＢおよびＣ、ならびに要素Ａ、Ｂ、およびＣのいずれかを伝達するように意図される。

本願に提供される１つまたはそれを上回る側面の概要および例証は、請求される本開示の範囲をいかようにも限定または制限するように意図されない。本願に提供される側面、実施例、および詳細は、所有権を伝達し、他者が最良形態の請求される開示を作製および使用することを可能にするために十分であると見なされる。請求される開示は、本願に提供される、任意の側面、実施例、または詳細に限定されるものとして解釈されるべきではない。組み合わせて、または別個に、図示および説明されるかどうかにかかわらず、種々の特徴（構造的および方法論的の両方）は、特定のセットの特徴を伴う実施形態を生成するように、選択的に含まれる、または省略されるように意図される。本願の概要および例証を前提として、当業者は、より広い範囲の請求される開示から逸脱しない、本願で具現化されるより広い側面の一般的な本発明の概念の精神内に該当する、変形例、修正、および代替側面を想定し得る。

Claims (40)

1. 検出されたイオンの荷電状態を分類するための方法であって、前記方法は、
   検出器によって検出された複数のイオンにおけるイオン毎のパルスを生成するステップであって、各パルスは、パルス特性を有する、ステップと、
   前記生成されたパルスのパルス特性分布を生成するステップと、
   前記パルス特性分布に基づいて、前記複数のイオンにおける１つまたはそれを上回るイオンの前記荷電状態の同定を生成するステップと
   を含む、方法。
2. 前記パルス特性分布は、確率対パルス特性のプロットである、請求項１に記載の方法。
3. 前記パルス特性は、パルス高さ、パルス幅、またはパルス面積のうちの少なくとも１つである、請求項１－２のいずれか１項に記載の方法。
4. 前記パルス特性は、パルス高さであり、前記パルス高さは、前記パルスの最大電圧である、請求項３に記載の方法。
5. 前記検出器は、電子増倍検出器であり、前記検出器は、主として、単一イオン事象を検出するように構成される、請求項１－４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記荷電状態の同定を生成するステップは、基準パルス特性分布と前記パルス特性分布を比較するステップを含む、請求項１－５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記検出器によって検出された前記イオンは、サンプルのイオン化から生成され、前記基準パルス特性分布は、前記サンプルの既知の特性に基づいて同定される、請求項６に記載の方法。
8. 前記生成された同定は、前記荷電状態の確率を備える、請求項１－７のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記荷電状態の前記同定に基づいて、前記検出されたイオンに関する逆畳み込み質量スペクトルを生成するステップをさらに含み、前記質量スペクトルの１つの軸は、質量／電荷（ｍ／ｚ）ではなく、質量である、請求項１－８のいずれか１項に記載の方法。
10. 前記複数のイオンは、ｍ／ｚドメインを使用して、異なる群にグルーピングされ、前記パルス特性分布に基づく荷電状態の前記同定は、群毎に実施される、請求項１－９のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記グルーピングするステップは、
    前記複数の検出されたイオンに基づいて、質量スペクトルを生成するステップと、
    前記質量スペクトルにおける第１のピークを同定するステップであって、前記第１のピークは、質量／電荷（ｍ／ｚ）値を有する、ステップと、
    前記第１のピークの前記ｍ／ｚ値に基づいて、質量／電荷（ｍ／ｚ）範囲内でイオンをグルーピングするステップと
    を含む、請求項１０に記載の方法。
12. グルーピングするステップは、
    第１の強度帯域の中に前記複数のイオンの第１のサブセットを選択し、第２の強度帯域の中に前記複数のイオンの第２のサブセットを選択するステップと、
    前記第１の強度帯域に関する第１の質量スペクトルを生成するステップと、
    前記第２の強度帯域に関する第２の質量スペクトルを生成するステップと、
    前記質量スペクトルの少なくとも１つにおける第１のピークを同定するステップであって、前記第１のピークは、質量／電荷（ｍ／ｚ）値を有する、ステップと、
    前記第１のピークの前記ｍ／ｚ値に基づいて、質量／電荷（ｍ／ｚ）範囲内でイオンをグルーピングするステップと
    を含む、請求項１０に記載の方法。
13. 前記イオンに関する第２のパルス特性分布を前記ｍ／ｚ範囲内で生成するステップをさらに含み、前記同定を生成するステップは、
    前記第１のパルス特性分布を形成するイオンが、第１の荷電状態を有することを決定するステップと、
    前記第２のパルス特性分布を形成するイオンが、第２の荷電状態を有することを決定するステップと
    を含む、請求項１０に記載の方法。
14. 前記荷電状態の前記同定に基づいて、１つまたはそれを上回る同位体が前記第１のピークを形成する前記１つまたはそれを上回るイオンに対応することを決定するステップをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
15. 前記荷電状態の同定を生成するステップは、基準パルス特性分布と前記第１のパルス特性分布を比較するステップを含む、請求項１０－１４のいずれか１項に記載の方法。
16. 前記検出器によって検出された前記イオンは、サンプルのイオン化から生成され、前記基準パルス特性分布は、前記サンプルの既知の特性に基づいて同定される、請求項１５に記載の方法。
17. 前記生成された同定は、前記荷電状態の確率を備える、請求項１０－１６のいずれか１項に記載の方法。
18. 前記方法は、トップダウンタンパク質分析の一部として実施される、請求項１－１７のいずれか１項に記載の方法。
19. 第２のピークを同定するステップと、
    少なくとも前記第１のピークおよび前記第２のピークに基づいて、コンセンサスｍ／ｚ距離を決定するステップと、
    前記第１のピークおよび前記第２のピークが、特徴を形成することを同定するステップと
    をさらに含み、
    前記荷電状態の前記同定を生成するステップは、前記コンセンサス距離に基づく、
    請求項１１－１８のいずれか１項に記載の方法。
20. 前記ピークが前記特徴を形成することを同定するステップは、前記ピークのパルス特性分布を比較するステップと、実質的に同一パルス特性分布を伴うピークを選択するステップとを含む、請求項１９に記載の方法。
21. パルス特性分布の前記比較は、前記パルス特性分布の間のユークリッド距離を計算することと、所定の閾値とそれを比較することとによって実施される、請求項２０に記載の方法。
22. 前記コンセンサス距離に基づいて、前記特徴に対応する欠測ピークを同定するステップをさらに含む、請求項１９－２１のいずれか１項に記載の方法。
23. 前記イオンの前記荷電状態の前記同定に基づいて、前記検出されたイオンに関する逆畳み込み質量スペクトルを生成するステップをさらに含み、前記質量スペクトルの１つの軸は、ｍ／ｚではなく、質量である、請求項１９－２１のいずれか１項に記載の方法。
24. 前記パルス特性は、前記パルスの最大電圧である、請求項１－２３のいずれか１項に記載の方法。
25. 質量分析システムであって、
    検出器によって検出されたイオン毎のパルスを生成するように構成される検出器と、
    プロセッサと、
    メモリであって、前記メモリは、命令を記憶しており、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記システムに、
    電子増倍検出器に衝突する複数のイオンにおけるイオン毎のパルスを生成するステップであって、各パルスは、パルス特性を有する、ステップと、
    前記生成されたパルスのパルス特性分布を生成するステップと、
    前記パルス特性分布に基づいて、前記複数のイオンにおける１つまたはそれを上回るイオンの荷電状態の同定を生成するステップと
    を含む動作のセットを実施させるように構成される、メモリと
    を備える、質量分析システム。
26. 前記検出器は、電子増倍検出器である、請求項２５に記載の質量分析システム。
27. 前記質量分析システムはさらに、イオン源デバイスと、解離デバイスと、質量分析器とを含む、請求項２５－２６のいずれか１項に記載の質量分析システム。
28. 検出されたイオンの荷電状態を分類するための方法であって、前記方法は、
    プロセッサを使用して、質量分析器内の複数のイオンの発振によって、前記質量分析器のイメージチャージ検出器上で誘起される過渡時間ドメイン信号を検出するステップと、
    前記複数のイオンにおけるイオンに対応する複数の周波数ドメイン（ＦＤ）ピークに、前記過渡時間ドメイン信号を変換するステップと、
    生成されたパルスのＦＤピーク特性分布を生成するステップと、
    前記ＦＤピーク特性分布に基づいて、前記複数のイオンにおける１つまたはそれを上回るイオンの前記荷電状態の同定を生成するステップと
    を含む、方法。
29. 前記ＦＤピーク特性分布は、確率対ＦＤピーク特性のプロットである、請求項２８に記載の方法。
30. 前記ＦＤピーク特性は、ピーク強度である、請求項２８－２９のいずれか１項に記載の方法。
31. 前記荷電状態の同定を生成するステップは、基準ＦＤピーク特性分布と前記ＦＤピーク特性分布を比較するステップを含む、請求項２８－３０のいずれか１項に記載の方法。
32. 前記検出器によって検出された前記イオンは、サンプルのイオン化から生成され、前記基準ＦＤピーク特性分布は、前記サンプルの既知の特性に基づいて、同定される、請求項２８－３１のいずれか１項に記載の方法。
33. 前記生成される同定は、前記荷電状態の確率を備える、請求項２８－３２のいずれか１項に記載の方法。
34. 前記荷電状態の前記同定に基づいて、前記検出されたイオンに関する逆畳み込み質量スペクトルを生成するステップをさらに含み、前記質量スペクトルの１つの軸は、質量／電荷（ｍ／ｚ）ではなく、質量である、請求項２８－３３のいずれか１項に記載の方法。
35. 検出されたイオンの荷電状態を分類するための方法であって、前記方法は、
    検出器によって検出された複数のイオンにおけるイオン毎のパルスを生成するステップであって、各パルスは、パルス特性を有する、ステップと、
    前記生成されるパルスのパルス特性分布を生成するステップと、
    前記パルス特性分布に基づいて、粗荷電状態を同定するステップと、
    前記ピークが隣接する荷電状態を有するように、第１のイオンピークおよび第２のイオンピークのピーク対を同定するステップと、
    前記第１のイオンピークに関するｍ／ｚ値と、前記第２のイオンピークに関するｍ／ｚ値と、電荷担体の質量とに基づいて、前記第２のイオンピークの精緻化された荷電状態を決定するステップと
    を含む、方法。
36. 粗荷電状態同定は、対を形成する少なくとも１つのピークに関する可能性として考えられる荷電状態の範囲に正確であり、前記範囲からの少なくとも１つの荷電状態は、前記第２のピークに関して同定された前記荷電状態に隣接する、請求項３５に記載の方法。
37. 前記精緻化された同定された荷電状態が、ある閾値内の整数である場合、前記精緻化された荷電状態同定を承認するステップをさらに含む、請求項３５－３６のいずれか１項に記載の方法。
38. 隣接する荷電状態を伴う第３のピークが、同定され、前記第３のピークは、前記ピークのうちの少なくとも１つと対を形成し、共通ピークに関する荷電状態同定は、両方の対において合致している、請求項３５－３７のいずれか１項に記載の方法。
39. 前記第２のイオンピークの前記決定された荷電状態に基づいて、前記第１のイオンピークの前記荷電状態を決定するステップをさらに含む、請求項３５－３８のいずれか１項に記載の方法。
40. 前記複数のイオンを生成するようにイオン化されたサンプルの既知の特性に基づいて、前記電荷担体の前記質量を取得するステップをさらに含む、請求項３５－３９のいずれか１項に記載の方法。

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