JP3517593B2 - クロマトグラフのデータ処理装置およびデータ処理方法 - Google Patents
クロマトグラフのデータ処理装置およびデータ処理方法Info
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- JP3517593B2 JP3517593B2 JP30500998A JP30500998A JP3517593B2 JP 3517593 B2 JP3517593 B2 JP 3517593B2 JP 30500998 A JP30500998 A JP 30500998A JP 30500998 A JP30500998 A JP 30500998A JP 3517593 B2 JP3517593 B2 JP 3517593B2
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- Japan
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- fitting
- sample
- data processing
- data
- chromatogram
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- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、クロマトグラフの
デ−タ処理装置およびデータ処理方法に関する。
デ−タ処理装置およびデータ処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】クロマトグラフを使用して試料の成分を
測定する場合、クロマトグラムのデータのピークの部分
に複数個の成分が重なり合い、個々の成分の測定が困難
な場合がある。これを解決するものの例として、特開昭
63−151851号公報に記載のものがある。
測定する場合、クロマトグラムのデータのピークの部分
に複数個の成分が重なり合い、個々の成分の測定が困難
な場合がある。これを解決するものの例として、特開昭
63−151851号公報に記載のものがある。
【０００３】この公報の記載では、クロマトグラム中の
重なりピークは、ガウシアン(EMG：Exponentially Modi
fied Gaussian)関数、ないし指数関数により修飾された
ガウシアン関数を用いてデータの曲線をフィッティング
することにより、データ曲線を個々の成分に分解してい
る。しかしながら、上記の従来の方法では、フィッティ
ングにより得られたパラメータが妥当のものかどうか確
かめることができなかった。
重なりピークは、ガウシアン(EMG：Exponentially Modi
fied Gaussian)関数、ないし指数関数により修飾された
ガウシアン関数を用いてデータの曲線をフィッティング
することにより、データ曲線を個々の成分に分解してい
る。しかしながら、上記の従来の方法では、フィッティ
ングにより得られたパラメータが妥当のものかどうか確
かめることができなかった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、フィッティ
ングにより得られたパラメータが妥当のものかどうか確
かめることができるクロマトグラフのデータ処理装置お
よびデータ処理方法を提供することを目的とする。
ングにより得られたパラメータが妥当のものかどうか確
かめることができるクロマトグラフのデータ処理装置お
よびデータ処理方法を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記課題を解
決するために、既知の標準試料の注入により測定される
クロマトグラムをフィッティングし、パラメータを求め
る。また、未知試料の注入により測定されるクロマトグ
ラムをフィッティングし、パラメータを求める。そし
て、後者のパラメータを前者のパラメータと比較し、違
いを評価し、近似の場合にはフィッティングが妥当であ
る結果を出力する。
決するために、既知の標準試料の注入により測定される
クロマトグラムをフィッティングし、パラメータを求め
る。また、未知試料の注入により測定されるクロマトグ
ラムをフィッティングし、パラメータを求める。そし
て、後者のパラメータを前者のパラメータと比較し、違
いを評価し、近似の場合にはフィッティングが妥当であ
る結果を出力する。
【０００６】既知の標準試料には夾雑物，不純物，妨害
物がなく、フィッティング・パラメータの信頼性が高
い。このため、未知試料のクロマトグラムからフィッテ
ィングにより得られたパラメータが標準試料のパラメー
タに近似している場合に、フィッティング処理が正しく
行われたと推定できるので、パラメータが妥当のもので
あることがわかる。逆に、未知試料のクロマトグラムか
らフィッティングにより得られたパラメータが標準試料
のパラメータと近似していない場合は、フィッティング
処理が正しく行われなかったと推定でき、パラメータが
妥当のものではないことがわかる。
物がなく、フィッティング・パラメータの信頼性が高
い。このため、未知試料のクロマトグラムからフィッテ
ィングにより得られたパラメータが標準試料のパラメー
タに近似している場合に、フィッティング処理が正しく
行われたと推定できるので、パラメータが妥当のもので
あることがわかる。逆に、未知試料のクロマトグラムか
らフィッティングにより得られたパラメータが標準試料
のパラメータと近似していない場合は、フィッティング
処理が正しく行われなかったと推定でき、パラメータが
妥当のものではないことがわかる。
【０００７】
【発明の実施の形態】（実施例）以下、本発明の実施例
を説明する。
を説明する。
【０００８】図１はクロマトグラフのデータ処理装置の
構成図である。図示していないクロマトグラフから送ら
れるアナログデータ信号は、アナログ・ディジタル変換
器１を経てディジタル信号に変換され、周辺機器接続器
７を経て中央処理器５に入る。その後、制御命令格納器
２の指令により、制御指令器６が所定の行列形式のデー
タに変換し、信号データ格納器３にデータを格納する。
一端格納されたデータより２つのクロマトグラムを呼び
出し、重なりピーク分解器９により、差クロマトグラム
から、各ピークをシミュレートする関数の初期値を得て
パラメータ格納器４に格納する。重なりピークのフィッ
ティングは、非線形最小２乗法フィッティング器１０に
より行われ、出力機器８を経て、計算結果が出力され
る。
構成図である。図示していないクロマトグラフから送ら
れるアナログデータ信号は、アナログ・ディジタル変換
器１を経てディジタル信号に変換され、周辺機器接続器
７を経て中央処理器５に入る。その後、制御命令格納器
２の指令により、制御指令器６が所定の行列形式のデー
タに変換し、信号データ格納器３にデータを格納する。
一端格納されたデータより２つのクロマトグラムを呼び
出し、重なりピーク分解器９により、差クロマトグラム
から、各ピークをシミュレートする関数の初期値を得て
パラメータ格納器４に格納する。重なりピークのフィッ
ティングは、非線形最小２乗法フィッティング器１０に
より行われ、出力機器８を経て、計算結果が出力され
る。
【０００９】図２は標準試料である成分Ａrg（アルギニ
ン）のクロマトグラム、図３は未知試料中の同成分Ａrg
を測定したときのクロマトグラムである。
ン）のクロマトグラム、図３は未知試料中の同成分Ａrg
を測定したときのクロマトグラムである。
【００１０】図２において、まず、特開昭63−151851号
公報に記載の方法で、標準試料のクロマトグラム中の成
分Ａrg（アルギニン）をガウシアン関数の最小二乗法に
よりフィッティングする。フィッティングによって、成
分Ａrg（０）の４つのパラメータ（Ａ0：面積，ｔR0：
保持時間，σ0：標準偏差，τ0：時定数)が決定され
る。標準試料Ａrg（０）は孤立ピークのため、４つのパ
ラメータ(Ａ0：面積，ｔR0：保持時間，σ0：標準偏
差，τ0：時定数）は高精度に決定できる。
公報に記載の方法で、標準試料のクロマトグラム中の成
分Ａrg（アルギニン）をガウシアン関数の最小二乗法に
よりフィッティングする。フィッティングによって、成
分Ａrg（０）の４つのパラメータ（Ａ0：面積，ｔR0：
保持時間，σ0：標準偏差，τ0：時定数)が決定され
る。標準試料Ａrg（０）は孤立ピークのため、４つのパ
ラメータ(Ａ0：面積，ｔR0：保持時間，σ0：標準偏
差，τ0：時定数）は高精度に決定できる。
【００１１】ここで、時定数は正規分布からの非対称度
を示す指標であり、ＥＭＧ関数のなかで定義されるもの
である。ＥＭＧ関数は例えば、米国特許第5,644,503 号
の第３式で表わされるものである。時定数が標準偏差よ
り大きいほど非対称であり、時定数が零であれば正規分
布である。
を示す指標であり、ＥＭＧ関数のなかで定義されるもの
である。ＥＭＧ関数は例えば、米国特許第5,644,503 号
の第３式で表わされるものである。時定数が標準偏差よ
り大きいほど非対称であり、時定数が零であれば正規分
布である。
【００１２】次に、図３に示すように、未知試料のクロ
マトグラム中の成分Ａrg（アルギニン）をガウシアン関
数の最小二乗法によりフィッティングする。未知試料中
の成分Ａrg（１）には夾雑ピークが重なり、定量を妨害
されている。Ａrg（１）と夾雑ピークIMPURITY（２）を
フィッティングし、２成分に分解する。図３では成分Ａ
rg（１）と夾雑ピークIMPURITY（２）のみを示したが、
通常夾雑ピークは複数個あってそれをｉで表すと、この
成分IMPURITY（ｉ）についてそれぞれ（Ａi，ｔRi，
σi，τi）が決定される。
マトグラム中の成分Ａrg（アルギニン）をガウシアン関
数の最小二乗法によりフィッティングする。未知試料中
の成分Ａrg（１）には夾雑ピークが重なり、定量を妨害
されている。Ａrg（１）と夾雑ピークIMPURITY（２）を
フィッティングし、２成分に分解する。図３では成分Ａ
rg（１）と夾雑ピークIMPURITY（２）のみを示したが、
通常夾雑ピークは複数個あってそれをｉで表すと、この
成分IMPURITY（ｉ）についてそれぞれ（Ａi，ｔRi，
σi，τi）が決定される。
【００１３】フィッティング・パラメータの妥当性の評
価には、４つのパラメータのうち、保持時間ｔR ，標準
偏差σ，時定数τを用いる。面積Ａは成分濃度に比例す
る定量情報なので、本評価には使用しない。
価には、４つのパラメータのうち、保持時間ｔR ，標準
偏差σ，時定数τを用いる。面積Ａは成分濃度に比例す
る定量情報なので、本評価には使用しない。
【００１４】まず、図３における標準試料と未知試料そ
れぞれのＡrg保持時間ｔR0とｔR1の差をとり、許容幅Ｔ
R 以内にあるかどうかを判定する。同様に、標準偏差σ
0 とσ1 の差が許容幅Σ以内にあるかどうか、時定数τ
0とτ1の差が許容幅Τ以内にあるかどうかを判定する。
このいずれの判定にも合格する場合、次の工程である定
性分析，定量分析の処理に進むことができる。上記のい
ずれかの判定で不合格がある場合、フィッティング・エ
ラーを表示する。
れぞれのＡrg保持時間ｔR0とｔR1の差をとり、許容幅Ｔ
R 以内にあるかどうかを判定する。同様に、標準偏差σ
0 とσ1 の差が許容幅Σ以内にあるかどうか、時定数τ
0とτ1の差が許容幅Τ以内にあるかどうかを判定する。
このいずれの判定にも合格する場合、次の工程である定
性分析，定量分析の処理に進むことができる。上記のい
ずれかの判定で不合格がある場合、フィッティング・エ
ラーを表示する。
【００１５】なお、本実施例では、標準試料と未知試料
のデータの差による評価を例としたが、比σ1／σ0ある
いは相対的な差｜σ1−σ0｜／σ0 によって判定しても
よい。
のデータの差による評価を例としたが、比σ1／σ0ある
いは相対的な差｜σ1−σ0｜／σ0 によって判定しても
よい。
【００１６】図４に、クロマトグラフのデータ処理装置
における、処理手順を示す。
における、処理手順を示す。
【００１７】ブロック４１では、標準試料のフィッティ
ングをする時間区間を画面内のカーソルを用いて指定す
る。ブロック４２では、フィッティング実行ボタンをク
リックし、ブロック４３では、パラメータＡ0，ｔR0，
σ0，τ0 が出力される。ここで、出力は画面表示でも
印刷でもよい。
ングをする時間区間を画面内のカーソルを用いて指定す
る。ブロック４２では、フィッティング実行ボタンをク
リックし、ブロック４３では、パラメータＡ0，ｔR0，
σ0，τ0 が出力される。ここで、出力は画面表示でも
印刷でもよい。
【００１８】同様に、未知試料についても、ブロック４
４でフィッティングをする時間区間をカーソルを用いて
指定し、ブロック４５で、フィッティング実行ボタンを
クリックし、ブロック４６では、パラメータＡ1，
ｔR1，σ1，τ1 が出力される。
４でフィッティングをする時間区間をカーソルを用いて
指定し、ブロック４５で、フィッティング実行ボタンを
クリックし、ブロック４６では、パラメータＡ1，
ｔR1，σ1，τ1 が出力される。
【００１９】次に、ブロック４７で、フィッティングの
判定許容幅ＴR ，Σ，Τを入力する。そして、ブロック
４８で、フィッティングの妥当性評価が実行され、ブロ
ック４９で、判定結果が表示される。
判定許容幅ＴR ，Σ，Τを入力する。そして、ブロック
４８で、フィッティングの妥当性評価が実行され、ブロ
ック４９で、判定結果が表示される。
【００２０】図５に、クロマトグラフを用いた測定と同
時にデータ処理装置でフィッティングを実行する場合の
操作手順を示す。
時にデータ処理装置でフィッティングを実行する場合の
操作手順を示す。
【００２１】ブロック５１では、標準試料及び未知試料
について、フィッティングをする時間区間を指定する。
ブロック５２では、判定許容幅ＴR ，Σ，Τを入力す
る。ブロック５３では、標準試料及び未知試料の測定が
実行され、ブロック５４で、フィッティングが実行され
る。
について、フィッティングをする時間区間を指定する。
ブロック５２では、判定許容幅ＴR ，Σ，Τを入力す
る。ブロック５３では、標準試料及び未知試料の測定が
実行され、ブロック５４で、フィッティングが実行され
る。
【００２２】最後に、ブロック５５で結果が出力され
る。結果は画面表示，プリンタでの印刷，外部へのデー
タ出力のいづれの方法でもよい。また、結果はパラメー
タＡ0,ｔR0，σ0，τ0，Ａ1，ｔR1，σ1，τ1 、フィッ
ティングの判定結果、ピーク同定、および定量分析結果
が出力される。
る。結果は画面表示，プリンタでの印刷，外部へのデー
タ出力のいづれの方法でもよい。また、結果はパラメー
タＡ0,ｔR0，σ0，τ0，Ａ1，ｔR1，σ1，τ1 、フィッ
ティングの判定結果、ピーク同定、および定量分析結果
が出力される。
【００２３】なお、本実施例は、標準試料の主ピークが
単一であるが、重なりピークの場合にも適用できる。
単一であるが、重なりピークの場合にも適用できる。
【００２４】以上述べたように、フィッティングにより
得られたパラメータが妥当のものかどうか確かめること
ができ、分析結果の精度・信頼性を向上することができ
る。
得られたパラメータが妥当のものかどうか確かめること
ができ、分析結果の精度・信頼性を向上することができ
る。
【００２５】
【発明の効果】上述したように、本発明によれば、フィ
ッティングにより得られたパラメータが妥当のものかど
うか確かめることができる。
ッティングにより得られたパラメータが妥当のものかど
うか確かめることができる。
【図１】クロマトグラフのデータ処理装置の構成図。
【図２】標準試料の場合のクロマトグラム。
【図３】未知試料の場合のクロマトグラム。
【図４】クロマトグラフのデータ処理装置における処理
手順。
手順。
【図５】クロマトグラフを用いた測定と同時にデータ処
理装置でフィッティングを実行する場合の操作手順。
理装置でフィッティングを実行する場合の操作手順。
１…アナログ・ディジタル変換器、２…制御命令格納
器、３…信号データ格納器、４…パラメータ格納器、５
…中央処理器、６…制御指令器、７…周辺機器接続器、
８…出力機器、９…重なりピーク分解器、１０…非線形
最小２乗法フィッティング器。
器、３…信号データ格納器、４…パラメータ格納器、５
…中央処理器、６…制御指令器、７…周辺機器接続器、
８…出力機器、９…重なりピーク分解器、１０…非線形
最小２乗法フィッティング器。
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 福田 真人
茨城県ひたちなか市堀口字長久保832番
地２ 日立計測エンジニアリング株式会
社内
(56)参考文献 特開2003−161725（ＪＰ，Ａ)
特開 昭63−151851（ＪＰ，Ａ)
特開 昭59−218951（ＪＰ，Ａ)
特開 平２−10264（ＪＰ，Ａ)
特開 平７−270387（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G01N 30/86
Claims (2)
- 【請求項１】クロマトグラムにより試料の成分を測定す
るクロマトグラフのデータ処理装置において、 前記試料から得られるデータの重なりピークに対してガ
ウシアン関数、または指数関数で修飾されたガウシアン
関数を用いてフィッティングして見積もった非線形パラ
メータと、標準試料から同様にして得られた非線形パラ
メータとを比較するフィッティング器と、 両パラメータが近似している場合にフィッティングが妥
当である結果を出力する出力器と、 前記試料から得られた非線形パラメータを用いて前記デ
ータの重なりピークを個々の成分に分解する重なりピー
ク分解器とを有することを特徴とするデータ処理装置。 - 【請求項２】クロマトグラムにより試料の成分を測定す
るクロマトグラフのデータ処理方法において、 前記試料から得られるデータの重なりピークに対してガ
ウシアン関数、または指数関数で修飾されたガウシアン
関数を用いてフィッティングして見積もった非線形パラ
メータと、標準試料から同様にして得られた非線形パラ
メータとを比較し、 両パラメータが近似している場合にはフィッティングが
妥当であることを出力し、 前記試料から得られた非線形パラメータを用いて前記デ
ータの重なりピークを個々の成分に分解することを特徴
とするデータ処理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30500998A JP3517593B2 (ja) | 1998-10-27 | 1998-10-27 | クロマトグラフのデータ処理装置およびデータ処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30500998A JP3517593B2 (ja) | 1998-10-27 | 1998-10-27 | クロマトグラフのデータ処理装置およびデータ処理方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000131305A JP2000131305A (ja) | 2000-05-12 |
| JP3517593B2 true JP3517593B2 (ja) | 2004-04-12 |
Family
ID=17939997
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP30500998A Expired - Fee Related JP3517593B2 (ja) | 1998-10-27 | 1998-10-27 | クロマトグラフのデータ処理装置およびデータ処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3517593B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7759130B2 (en) | 2003-11-21 | 2010-07-20 | Eisai R & D Management Co., Ltd. | Mass spectrometric quantitation method for biomolecules based on metabolically labeled internal standards |
| JP2006138755A (ja) * | 2004-11-12 | 2006-06-01 | Hitachi Ltd | 危険物探知装置および危険物探知方法 |
-
1998
- 1998-10-27 JP JP30500998A patent/JP3517593B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2000131305A (ja) | 2000-05-12 |
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