JP6521056B2 - 分光解析装置、分光解析方法、及びプログラム - Google Patents

分光解析装置、分光解析方法、及びプログラム Download PDF

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Description

本発明は、分光解析装置、分光解析方法、及び可読媒体に関し、試料で発生する光を分光して得られたスペクトルを用いて解析を行う分光解析装置、分光解析方法、及び可読媒体に関する。
特許文献１には、スペクトルデータを用いてＤＮＡ鑑定を行う分光解析装置が開示されている。特許文献１では、蛍光物質で標識されたＤＮＡ断片を含む試料に、励起光を照射している。試料で発生した蛍光を分光測定することで、観測スペクトルを測定している。スペクトルデータに対して一般化逆行列を用いた行列演算を行うことで、蛍光物質の濃度を求めている。
国際公開第２０１４／０４５４８１号
しかしながら、スペクトルデータにノイズ成分が含まれてしまうと、正確に解析することができなくなってしまうという問題がある。
本発明は、適切に試料を解析することができる分光解析装置、分光解析方法、及び可読媒体を提供することを目的とする。
本願発明の一態様にかかる分光解析装置は、複数の標識物質で標識された複数の物質を含む試料に照射する光を発生する光源と、前記試料に照射された光によって、前記試料で発生した観測光を分光する分光器と、前記分光器で分光された観測光を検出して、観測スペクトルデータを出力する検出器と、前記検出器から出力された観測スペクトルデータに基づいて、試料中に含まれる複数の物質を解析する処理部であって、複数の標識物質に対して設定された基準スペクトルデータ及びノイズ成分のデータを要素とする行列の一般化逆行列を用いて、前記観測スペクトルデータから前記試料に含まれる物質を解析する処理部と、を備えたものである。
本願発明の一態様にかかる分光解析方法は、複数の標識物質で標識された複数の物質を含む試料に光を照射し、前記試料に照射された光によって、前記試料で発生した観測光を分光し、分光された前記観測光を検出して、観測スペクトルデータを出力し、複数の前記標識物質に対して設定された基準スペクトルデータ及びノイズ成分のデータを要素とする行列の一般化逆行列を取得し、前記一般化逆行列と前記観測スペクトルデータとを用いて前記試料に含まれる物質を解析するものである。
本願発明の一態様にかかる可読媒体は、標識物質を含む試料で発生した光を分光測定することで得られた観測スペクトルデータを用いて、試料を解析する分光解析方法をコンピュータに対して実行させるプログラムであって、前記分光解析方法は、複数の前記標識物質に対して設定された基準スペクトルデータ及びノイズ成分のデータを要素とする行列の一般化逆行列を取得し、前記一般化逆行列と前記観測スペクトルデータとを用いて前記試料に含まれる物質を解析する、ものである。
本発明によれば、適切に試料を解析することができる分光解析装置、分光解析方法、及び可読媒体を提供することができる。
本発明の実施の形態にかかる分光解析装置の構成を模式的に示す図である。 ＤＮＡを標識する蛍光物質から発生する蛍光のスペクトル、及びノイズ成分のスペクトルを示すグラフである。 ＤＮＡ解析を行うための行列計算式を示す図である。 ＤＮＡ解析を行うための行列計算式を示す図である。 ＤＮＡ解析を行うための行列計算式を示す図である。 行列Ａの一般化逆行列のデータを示す図である。 他の実施形態にかかる分光解析装置の構成を示すブロック図である。
添付の図面を参照して本発明の実施形態を説明する。以下に説明する実施形態は本発明の実施例であり、本発明は、以下の実施形態に制限されるものではない。なお、本明細書及び図面において符号が同じ構成要素は、相互に同一のものを示すものとする。
本実施の形態では発光波長の異なる蛍光物質を複数用いて、ＤＮＡ塩基配列解析を行っている。具体的には、人の細胞からＤＮＡを抽出する。そして、ＤＮＡ断片をポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）で増幅するとともに、蛍光物質で標識する。蛍光物質としては、例えば、５−ＦＡＭ、ＪＯＥ、ＮＥＤ、ＲＯＸ等を用いることができる。もちろん、標識する蛍光物質は特に限定されるものではない。ここでは、ピーク波長が異なる複数の蛍光物質を標識として用いている。そして、異なる塩基は、異なる蛍光物質で標識される。
蛍光標識ラベルされた別々のＰＣＲ産物をキャピラリに供給して、ゲル内で電気泳動する。電気泳動によって電圧が印加された状態では、ＤＮＡ断片のサイズによって、移動速度が異なる。塩基数が小さい程、泳動距離が長くなるため、ＤＮＡ断片をサイズ分離することができる。キャピラリ内のＰＣＲ産物に光源からの励起光を照射すると、蛍光物質から蛍光が発生する。そして、蛍光物質から発生した蛍光を分光測定して、観測スペクトルデータを取得する。サイズ毎に観測スペクトルデータは取得する。そして、これらの観測スペクトルデータを解析することで、特定の配列のＤＮＡを定量することができ、ＤＮＡ鑑定を行うことができる。
なお、本実施の形態では、分光解析装置が、ＤＮＡ鑑定に用いられるものとして説明するが、本実施の形態に係る分光解析装置の用途はＤＮＡ鑑定に限られるものでない。蛍光プローブで物質を標識した試料から発生する蛍光のスペクトルを解析する分光解析装置に適用可能である。例えば、核酸、たんぱく質などを解析することも可能である。分光解析装置は、物質の同定などにも利用可能である。さらに、蛍光物質以外の標識物質で試料に含まれる物質を標識してもよい。標識物質は、光のピーク波長がずれた物質を用いることが好ましい。
本発明にかかる分光解析装置について、図１を用いて説明する。図１は、分光解析装置の構成を示す図である。分光解析装置は、注入部１１、キャピラリ１２、光源１３、分光器１４、検出器１５、処理部１６、マイクロチップ２０、及び光ファイバ３１を備えている。ここでは、キャピラリ電気泳動を用いて、解析を行っている。
注入部１１には、蛍光物質で標識されたＤＮＡ断片を含むＰＣＲ産物が注入される。ここでは、試料であるＤＮＡ断片が、複数の蛍光物質で標識されている。例えば、ＤＮＡ断片の塩基配列に応じて、５−ＦＡＭ、ＪＯＥ、ＮＥＤ、ＲＯＸ等の蛍光物質が用いられている。もちろん、標識するための蛍光物質の種類、及び数は特に限定されるものではない。
そして、注入部１１は、マイクロチップ２０上においてキャピラリ１２と連通している。マイクロチップ２０に設けられたキャピラリ１２の両端に電極（図示せず）を配置して、電圧を印加する。キャピラリ１２、及び注入部１１には、アガロースゲル等の電気泳動媒体が充填されている。従って、ＤＮＡ断片の塩基数に応じて、泳動速度が遅くなるため、ＤＮＡ断片がサイズ分離される。
光源１３は、キャピラリ中の媒体に照射する光を発生する。光源１３としては、例えば、波長４８８ｎｍあるいは５１４．５ｎｍの励起光を出射するアルゴンイオンレーザ光源を用いることができる。
光源１３から出射された光は、キャピラリ１２に入射する。ここでは、マイクロチップ２０には８レーンのキャピラリ１２が平行に設けられている。８レーンのキャピラリ１２に励起光が照射されると、キャピラリ１２内のＤＮＡ断片を標識する蛍光物質が蛍光を発生する。蛍光物質で発生した蛍光が観測光となる。
試料中の蛍光物質で発生した蛍光は、光ファイバ３１内を伝播して、分光器１４に入射する。例えば、分光器１４は、プリズム又は回折格子等を有しており、蛍光を分光する。すなわち、波長に応じて蛍光が空間的に分散される。分光器１４で空間的に分散された蛍光は、検出器１５に入射する。従って、蛍光物質から発生した蛍光が検出器で観測される観測光となる。
検出器１５は、例えば、ＣＣＤセンサ等の光検出器であり、分散方向に沿って画素が配列されている。具体的には、検出器１５は、画素がＸ方向、及びＹ方向に沿って配列された２次元アレイ光検出器である。Ｘ方向、及びＹ方向は互いに直交する方向であり、Ｘ方向が分光方向に対応する方向であり、Ｙ方向が分光方向と直交する方向である。従って、分散方向（分光方向）に配列された画素毎に、異なる波長の蛍光が検出される。
検出器１５は、ＤＮＡ断片を標識した蛍光物質からの蛍光を検出して、検出信号を処理部１６に出力する。例えば、分光器１４、及び検出器１５によって、２００〜８００ｎｍの波長域のスペクトルが測定される。なお、スペクトルデータに含まれるデータ数は、分光器１４の分光性能等に応じた値となっている。もちろん、分光器１４、及び検出器１５によって分光測定可能な波長域は特に限定されるものではない。標識として使用する蛍光物質や励起光波長に応じて適切に設定することができる。
検出器１５は、観測可能な波長域において、各波長での光強度を観測スペクトルデータとして、処理部１６に出力する。なお、観測スペクトルデータに含まれるデータ数は、分光器１４の分光性能等に応じて値となっている。
処理部１６は、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置であり、制御プログラムにしたがって処理を行う。具体的には、処理部１６は、検出器１５から出力された観測スペクトルデータを解析する解析プログラムを格納している。そして、処理部１６は、解析プログラムにしたがって、処理を実行する。検出器１５から出力された観測スペクトルデータに基づいて、処理部１６は試料中に含まれる複数の物質を解析する。これにより、ＤＮＡ断片の濃度を求める。こうすることで、ＤＮＡ鑑定を行うことができる。
処理部１６における処理が、本実施の形態にかかる分光解析方法における特徴部分の一つとなる。処理部１６は、複数の蛍光物質に対して設定された基準スペクトルデータ及びノイズ成分のデータを要素とする行列の一般化逆行列を用いて、観測スペクトルデータから試料に含まれる物質を解析する。
以下、処理部１６における処理について、説明する。図２は、ＤＮＡ断片を標識した蛍光物質のスペクトルを模式的に示す図である。ここでは、５つの蛍光物質を用いて標識した場合を説明する。
図２では、５つの蛍光物質と、ノイズ成分のスペクトルデータを示している。横軸が、波長（ｎｍ）であり、縦軸が信号強度となっている。５つの蛍光物質から得られるスペクトルを基準スペクトル５１〜５５とする。すなわち、各蛍光物質に励起光を照射したときの蛍光スペクトルを基準スペクトル５１〜５５とする。すなわち、第１の蛍光物質〜第５の蛍光物質の蛍光スペクトルを基準スペクトル５１〜５５とする。
さらに、蛍光物質が存在しないときのスペクトルを迷光ノイズ５６とする。すなわち、迷光ノイズ５６は、蛍光物質がない状態で分光測定されたスペクトルデータを含んでいる。基準スペクトル５１〜５５、迷光ノイズ５６は、それぞれのピーク値（最大値）が１となるように規格化されている。さらに、波長によらず一定値となるデータをオフセットノイズ５７とする。オフセットノイズ５７についても同様に規格化されているため、１で一定となっている。
それぞれの蛍光物質の基準スペクトル５１〜５５は、既知であり、蛍光物質によってことなっている。すなわち、基準スペクトルは、異なるピーク波長を有している。例えば、基準スペクトル５１は、約２８０ｎｍにピークを有している。基準スペクトル５２は、約３５０ｎｍにピークを有している。基準スペクトル５３は、約４１０ｎｍにピークを有している。基準スペクトル５４は、約５７０ｎｍにピークを有している。基準スペクトル５５は、約６１０ｎｍにピークを有している。また、迷光ノイズ５６は、４２０ｎｍにピークを有している。
検出器１５で検出される観測スペクトルは、図２で示した基準スペクトル５１〜５５、を蛍光物質の濃度に応じて積算したスペクトルの重ね合わせたものとなる。従って、観測スペクトルデータを解析して、各蛍光物質の濃度を求めることで、各塩基の濃度分布を求めることができる。
さらに、検出器１５で検出される観測スペクトルは、迷光ノイズ５６、オフセットノイズ５７が重ね合わされたものとなる。また、迷光ノイズ５６、オフセットノイズ５７は、時間に応じてレベルが変動する。したがって、迷光ノイズ５６とオフセットノイズ５７を考慮して、試料に含まれる各蛍光物質の濃度を求める。このようにすることで、より正確に解析することができる。
ここでは、ノイズ成分として、迷光ノイズ５６とオフセットノイズ５７の２つが解析に用いられている。迷光ノイズ５６、オフセットノイズ５７は、時間に応じて変動する。例えば、迷光ノイズ５６は、測定環境内で散乱、反射して、検出器１５に入射する迷光に基づくものとなる。したがって、迷光ノイズ５６は、光源１３の出力変動に応じて変動する。オフセットノイズ５７は、波長によらず一定の値となるバックラウンドノイズとなる。
観測スペクトルは、蛍光物質からの蛍光強度、及びノイズ成分の総和となる。例えば、５つの蛍光物質の蛍光強度をそれぞれＦ１〜Ｆ５とし、迷光ノイズ５６の強度をＮ１、オフセットノイズの強度をＮ２とすると、観測スペクトルの強度Ｉは以下の（１）のようにＦ１〜Ｆ５、Ｎ１、Ｎ２の総和となる。
Ｉ＝Ｆ１＋Ｆ２＋Ｆ３＋Ｆ４＋Ｆ５＋Ｎ１＋Ｎ２ ・・・（１）
理想的には、上記の（１）式がいずれの波長でも成り立つことになる。また、蛍光強度Ｆ１〜Ｆ５はそれぞれ蛍光物質の濃度に応じた値となる。すなわち、蛍光物質の濃度に応じて、蛍光強度Ｆ１〜Ｆ５が変化する。ここで、各蛍光強度Ｆ１〜Ｆ５は、基準スペクトル５１〜５５と各蛍光物質の濃度を示す係数との積で表すことができる。例えば、波長λにおける基準スペクトル５１〜５５のデータをそれぞれＡ１（λ）〜Ａ５（λ）とし、第１の蛍光物質〜第５の蛍光物質の濃度を示す係数をそれぞれｘ１〜ｘ５する。波長λにおける蛍光強度Ｆ１（λ）〜Ｆ５（λ）は以下の（２）式にように表すことができる。
Ｆ１（λ）＝Ａ１（λ）×ｘ１
Ｆ２（λ）＝Ａ２（λ）×ｘ２
Ｆ３（λ）＝Ａ３（λ）×ｘ３
Ｆ４（λ）＝Ａ４（λ）×ｘ４
Ｆ５（λ）＝Ａ５（λ）×ｘ５ ・・・（２）
さらに、迷光ノイズ５６のスペクトルデータをＡ６（λ）とし、オフセットノイズをＡ７（λ）とし、迷光ノイズ５６とオフセットノイズの強度変動を示す係数をｘ６、ｘ７とする。また、オフセットノイズのデータＡ７（λ）は、波長によらず、例えば、１で一定とすることができる。したがって、迷光ノイズの強度Ｎ１とオフセットノイズの強度Ｎ２は、以下の（３）式で表すことができる。
Ｎ１（λ）＝Ａ６（λ）×ｘ６
Ｎ２（λ）＝Ａ７（λ）×ｘ７＝１×ｘ７ ・・・（３）
上記の式（１）〜（３）により、ｘ１〜ｘ５を求めることができれば、各蛍光物質の濃度を求めることができる。処理部１６は、複数の標識物質に対して設定された基準スペクトル５１〜５５の光強度データ及びノイズ成分のデータを要素とする行列の一般化逆行列を算出する。処理部１６は、観測スペクトルデータから試料に含まれるＤＮＡ断片を解析する。以下、処理部１６が、試料を解析するために行う行列計算について説明する。
観測スペクトルデータに含まれる各波長での光強度データからなる行列をｂとする。観測スペクトルデータが、例えば、ｍ個（ｍは２よりも大きい整数）の光強度データを含んでいるとすると、行列ｂはｍ行１列の行列となる。ここで、行列ｂに含まれる要素を、ｂ１,ｂ２,・・・ｂｍとする。
さらに、５つの蛍光物質の基準スペクトル５１〜５５、迷光ノイズ５６、及びオフセットノイズ５７に含まれるデータからなる行列をＡとする。行列Ａはｍ行７列の行列となる。基準スペクトル５１に含まれるｍ個の光強度データをＡ１１,Ａ２１,Ａ３１,・・・・Ａｍ１とする。基準スペクトル５２に含まれるｍ個の光強度データをＡ１２,Ａ２２,Ａ３２,・・・・Ａｍ２とする。基準スペクトル５３に含まれるｍ個の光強度データＡ１３,Ａ２３,Ａ３３,・・・・Ａｍ３とし、基準スペクトル５４に含まれるｍ個の光強度データＡ１４,Ａ２４,Ａ３４,・・・・Ａｍ４とし、基準スペクトル５５に含まれるｍ個の光強度データＡ１５,Ａ２５,Ａ３５,・・・・Ａｍ５とする。迷光ノイズ５６のスペクトルデータに含まれるｍ個のデータをＡ１６,Ａ２６,Ａ３６,・・・・Ａｍ６とする。オフセットノイズ５７のデータに含まれるｍ個のデータをＡ１７,Ａ２７,Ａ３７,・・・・Ａｍ７とする。Ａ１７,Ａ２７,Ａ３７,・・・・Ａｍ７は全て同じ値であり、例えば１とすることができる。
光強度データＡ１１,Ａ２１,Ａ３１,・・・・Ａｍ１が１行目の要素となり、光強度データＡ１２,Ａ２２,Ａ３２,・・・・Ａｍ２が２行目の要素となる。同様に、基準スペクトル５３〜５５のデータがそれぞれ３行目から５行目の要素となる。迷光ノイズ５６のスペクトルデータＡ１６,Ａ２６,Ａ３６,・・・・Ａｍ６が６行目の要素となり、オフセットノイズのデータＡ１７,Ａ２７,Ａ３７,・・・・Ａｍ７が７行目の要素となる。もちろん、行列Ａ内におけるデータの位置は特に限定されるものではない。例えば、行の順番が変わっていてもよい。
なお、ここでは、試料を標識する蛍光物質を５、ノイズ成分を２つとしているため、行列Ａは、ｍ行７列の行列となっているが、用いられる蛍光物質の数に応じて、行列Ａの行数が増加する。例えば、２つの塩基に対応して、２つの蛍光物質で試料を標識する場合、行列Ａはｍ行４列の行列となる。
なお、基準スペクトル５１〜５５の光強度データ、迷光ノイズのスペクトルデータの数、及びオフセットノイズのデータの数は、それぞれ観測スペクトルに含まれる光強度データ数と同じとしている。すなわち、観測スペクトルと基準スペクトル、迷光ノイズ、オフセットノイズにおいて、データが存在する波長は同じとしている。もちろん、基準スペクトル、迷光ノイズ、及びオフセットノイズのデータ数と、観測スペクトルのデータとが異なる場合、データ補完により、データ数を一致させるようにしてもよい。
また、試料に含まれる蛍光物質の濃度、及びノイズ成分の変動に応じた係数からなる行列をＸとする。ここでは、標識に用いられる蛍光物質が５つ、ノイズ成分が２つであるため、行列Ｘは７行１列の行列となる。行列Ｘに含まれる要素をｘ１〜ｘ７とする。処理部１６は、行列Ｘを求めるための処理を実行する。
各波長において、以下の式（４）が成り立つ。
ｂj＝Ａｊ１×ｘ１＋Ａｊ２×ｘ２＋Ａｊ３×ｘ３＋Ａｊ４×ｘ４＋Ａｊ５×ｘ５＋Ａｊ６×ｘ６＋Ａｊ７×ｘ７・・・（４）
なお、jは１からｍの間の任意の整数である。すなわち、標識に用いられる蛍光物質の濃度の係数と、ある波長における基準スペクトルの光強度データとの積、並びにノイズ成分とノイズ成分の変動を示す係数によって、その波長での観測スペクトルの光強度データが算出される。式（４）は任意の波長において成立するため、式（４）を行列Ａ、行列ｂ、及び行列Ｘを用いて表すと、図３の式（５）を得ることができる。
理想的な測定では、図３の式（５）が成立する。ここで求めたい行列Ｘの要素ｘ１,ｘ２が７つであるのに対して、条件式がｍ個である。ｍが７よりも大きいため、条件過多となる。そこで、図４の式（６）に示す誤差ｒを最小とする近似解を求める。これは、｜ｒ｜を最小とする最小二乗問題となる。
Ａは正方行列ではないため、逆行列が存在しないが、一般化逆行列（一般逆行列ともいう）を算出することができる。一般化逆行列を用いることで、図３に示した式（６）から行列Ｘを算出することができる。すなわち、処理部１６は、一般化逆行列による最小二乗最適解を求める。
ここで、ＡＴ＝７行ｍ列の行列とする。図５の式（７）に示すように、ＡＴＡは正方行列（ここでは７行７列）となるため、逆行列を求めることができる。ＡＴＡの逆行列を（ＡＴＡ）−１とすると、図５の式（７）から、行列Ｘは以下の式（８）で算出することができる。
Ｘ＝（ＡＴＡ）−１ＡＴｂ ・・・（８）
式（８）は、図４の式（６）の誤差ｒを最小にする最小二乗解を求めることを意味している。そして、行列Ａは既知の基準スペクトル５１〜５５、迷光ノイズ５６、オフセットノイズ５７からなるため、（ＡＴＡ）−１ＡＴを一義的に算出することが可能になる。図２に示すデータを要素とする行列Ａの一般化逆行列を図６に示す。
そして、観測スペクトルの行列ｂに（ＡＴＡ）−１ＡＴをかけることで、行列Ｘを算出することができる。よって、蛍光物質の濃度を求めることができる。例えば、Ｃ＝（ＡＴＡ）−１ＡＴとすると、Ｃが一般化逆行列となる。そして、Ａの一般化逆行列Ｃと行列ｂとの積を求める。一般化逆行列（ＡＴＡ）−１ＡＴの要素は図６で示した一般化逆行列データ６１〜６７となる。すなわち、一般化逆行列データ６１〜６７をそれぞれ１から７行目とする７行ｍ列の行列となる。観測スペクトルデータの行列と、一般化逆行列との積を算出することで、試料に含まれる複数の標識物質の割合を算出することができる。一般化逆行列のデータは、基準スペクトル、迷光ノイズ、及びオフセットノイズのデータから、予め求めることができる。
これにより、標識に用いられた複数の蛍光物質の濃度を簡便に算出することができる。一般化逆行列を用いた行列演算において、ノイズ成分のデータを行列の要素として追加している。このようにすることで、ノイズ成分がある測定環境においても適切に蛍光物質の濃度を求めることができる。例えば、光源からの励起光出力が変動する場合や、電気的なオフセットノイズが変動する場合でもあっても、正確に蛍光物質の濃度を求めることができる。特にノイズ成分の強度が変動する場合、観測スペクトルからノイズ成分のみを除去するのが困難となるが、本実施の形態で示した行列演算では、容易のノイズ成分を除去することができる。よって、より正確に濃度を算出することができる。
なお、上記の説明では、ノイズ成分が迷光ノイズ５６とオフセットノイズ５７を含む場合について、説明したが、いずれか一方のノイズのみを行列演算に組み込むようにしてもよい。波長に応じて変動する迷光ノイズ５６が観測スペクトルデータにおいて無視できる程度の場合には、オフセットノイズのみを用いることができる。また、波長によらず一定となるオフセットノイズ５７が観測スペクトルデータにおいて無視できる程度の場合には、迷光ノイズ５６のみを用いることができる。
さらに、図２で示したように、窓４１〜４５を設定していないため、より正確に濃度を算出することができる。例えば、窓４１〜４５を設定することによって、窓４１〜４５の外側の観測スペクトルの光強度データが使用されなくなってしまう。すなわち、蛍光物質の濃度を求めるための光強度データ数が少なくなってしまい、計算の精度が劣化してしまう。これに対して、本実施の形態では、観測スペクトルに含まれる光強度データをより多く使用することができるため、ノイズを低減することができ、測定精度を向上することができる。よって、正確に濃度を求めることができ、より適切な解析が可能になる。
このように、処理部１６は、検出器１５から出力された観測スペクトルデータに基づいて、試料中に含まれる複数の物質を解析する。そのため、処理部１６は、複数の物質を標識する複数の標識物質に対して設定された基準スペクトルのデータ及びノイズ成分のデータを行列の一般化逆行列を求める。処理部１６は、観測スペクトルデータと一般化逆行列とを用いて、試料に含まれる物質を解析する。なお、基準スペクトル及びノイズ成分の行列の一般化逆行列を、予め算出しておけば、より短時間で処理を行うことができる。すなわち、予めメモリ等の記憶部に記憶された一般化逆行列を読み出すことで、一般化逆行列を取得してもよい。もちろん、測定した迷光ノイズのデータを用いて、一般化逆行列を算出することで、一般化逆行列を取得してもよい。
こうすることで、より多くの観測スペクトルデータを用いた解析が可能になる。よって、蛍光のスペクトルに基づいて、適切に試料を解析することができ、測定誤差の小さいＤＮＡ鑑定が可能になる。
このように、ＰＣＲ増幅された試料を電気泳動することで、ＤＮＡ断片をサイズ分離している。そして、キャピラリ中のＤＮＡ断片に光を照射して、それぞれのサイズの観測スペクトルを検出する。複数の観測スペクトルに対して、上記の処理を行い、各塩基の濃度を算出する。サイズごとに塩基濃度分布を求める。ＤＮＡ断片の塩基配列に応じて、ＤＮＡ鑑定を行う。これにより、より正確なＤＮＡ鑑定が可能になる。
その他の実施形態
その他の実施形態に係る分光解析装置１００について、図７を用いて説明する。図７は、分光解析装置１００の構成を示すブロック図である。分光解析装置１００は、複数の標識物質で標識された複数の物質を含む試料に照射する光を発生する光源と、前記試料に照射された光によって、前記試料で発生した観測光を分光する分光器と、前記分光器で分光された観測光を検出して、観測スペクトルデータを出力する検出器と、前記検出器から出力された観測スペクトルデータに基づいて、試料中に含まれる複数の物質を解析する処理部であって、複数の標識物質に対して設定された基準スペクトルデータ及びノイズ成分のデータを要素とする行列の一般化逆行列を用いて、前記観測スペクトルデータから前記試料に含まれる物質を解析する処理部と、を備えている。この構成によって、適切に試料を解析することができる。
なお、上記した試料を解析するための制御は、コンピュータプログラムによって実行されても良い。上述した制御プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体(例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ)、光磁気記録媒体(例えば光磁気ディスク)、ＣＤ−ＲＯＭ(Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ(例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ(Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ(Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ(Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
また、コンピュータが上述の実施の形態の機能を実現するプログラムを実行することにより、上述の実施の形態の機能が実現される場合だけでなく、このプログラムが、コンピュータ上で稼動しているＯＳ(Operating System)もしくはアプリケーションソフトウェアと共同して、上述の実施の形態の機能を実現する場合も、本発明の実施の形態に含まれる。
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
この出願は、２０１５年３月３１日に出願された日本出願特願２０１５−７１６１８を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
１１ 注入部
１２ キャピラリ
１３ 光源
１４ 分光器
１５ 検出器
１６ 処理部
２０ マイクロチップ
３１ 光ファイバ
４１〜４４ 窓
５１〜５５ 基準スペクトル
５６ 迷光ノイズ
５７ オフセットノイズ
６１〜６７ 一般化逆行列データ

Claims (10)

  1. 複数の標識物質で標識された複数の物質を含む試料に照射する光を発生する光源と
    前記試料に照射された光によって、前記試料で発生した観測光を分光する分光器と、
    前記分光器で分光された観測光を検出して、観測スペクトルデータを出力する検出器と、
    前記検出器から出力された観測スペクトルデータに基づいて、試料中に含まれる複数の物質を解析する処理部であって、複数の標識物質に対して設定された基準スペクトルデータ及び変動するノイズ成分のデータを要素とする行列の一般化逆行列を用いて、前記観測スペクトルデータから前記試料に含まれる物質の濃度を解析する処理部と、を備えた分光解析装置。
  2. 前記ノイズ成分のデータには、前記標識物質がない状態で分光測定された迷光ノイズのデータが含まれている請求項１に記載の分光解析装置。
  3. 前記ノイズ成分のデータには、波長によらず前記行列の要素が一定値となるオフセットノイズのデータが含まれている請求項１、又は２に記載の分光解析装置。
  4. 前記観測スペクトルデータの行列と、前記一般化逆行列との積を算出することで、前記試料に含まれる複数の標識物質の割合を算出する請求項１〜３のいずれか１項に記載の分光解析装置。
  5. 前記試料に含まれる複数の物質がＤＮＡ断片であり、
    ＰＣＲ増幅された前記試料を電気泳動することで前記ＤＮＡ断片をサイズ分離し、
    サイズ分離された前記ＤＮＡ断片の塩基配列に応じて、ＤＮＡ鑑定を行う請求項１〜４のいずれか１項に記載の分光解析装置。
  6. 複数の標識物質で標識された複数の物質を含む試料に光を照射し、
    前記試料に照射された光によって、前記試料で発生した観測光を分光し、
    分光された前記観測光を検出して、観測スペクトルデータを出力し、
    複数の前記標識物質に対して設定された基準スペクトルデータ及び変動するノイズ成分のデータを要素とする行列の一般化逆行列を取得し、
    前記一般化逆行列と前記観測スペクトルデータとを用いて前記試料に含まれる物質の濃度を解析する分光解析方法。
  7. 前記ノイズ成分のデータには、前記標識物質がない状態で分光測定された迷光ノイズのデータが含まれている請求項６に記載の分光解析方法。
  8. 前記ノイズ成分のデータには、波長によらず前記行列の要素が一定値となるオフセットノイズのデータが含まれている請求項６、又は７に記載の分光解析方法。
  9. 前記観測スペクトルデータの行列と、前記一般化逆行列との積を算出することで、前記試料に含まれる複数の標識物質の割合を算出する請求項６〜８のいずれか１項に記載の分光解析方法。
  10. 標識物質を含む試料で発生した光を分光測定することで得られた観測スペクトルデータを用いて、試料を解析する分光解析方法をコンピュータに対して実行させるプログラムであって、
    前記分光解析方法は、
    複数の前記標識物質に対して設定された基準スペクトルデータ及び変動するノイズ成分のデータを要素とする行列の一般化逆行列を取得し、
    前記一般化逆行列と前記観測スペクトルデータとを用いて前記試料に含まれる物質の濃度を解析する、プログラム。
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