JP7347378B2 - 質量分析データ表示処理装置 - Google Patents

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Description

本発明は、質量分析データ表示処理装置に関する。
近年、質量分析を利用した微生物の識別手法が開発されている。この手法では、まず、被検微生物から抽出したタンパク質を含む溶液又は被検微生物の懸濁液等を、ＭＡＬＤＩ（Matrix Assisted Laser Desorption/Ionization：マトリックス支援レーザ脱離イオン化法）等のソフトなイオン化法を用いた質量分析装置で分析する。なお「ソフトな」イオン化法とは、高分子量化合物の分解を生じにくいイオン化法をいう。そして、得られたマススペクトルを、既知微生物のマススペクトルと照合することによって、被検微生物の属、種、又は株などを特定する。こうした手法はマススペクトルパターンを各微生物に特異的な情報（すなわち指紋）として利用するため、フィンガープリント法とよばれている。
しかし、フィンガープリント法では、マススペクトル上に現れる各ピークの一つ一つが何のタンパク質に由来するかが特定されておらず、同定の理論的根拠や信頼性の点に課題を有していた。そこで、この課題を解消するため、微生物菌体を質量分析して得られるピークの約半分がリボソームタンパク質由来であることを利用し、質量分析で得られるピークの質量電荷比を、リボソームタンパク質遺伝子の塩基配列情報を翻訳したアミノ酸配列から推測される計算質量と関連づけることで該ピークの由来となるタンパク質の種類を帰属する手法が開発されている（例えば、特許文献１を参照）。この手法によれば、質量分析を用いて理論的根拠に基づいた信頼性の高い微生物同定を行うことが可能となる。
特開2007-316063号
マススペクトルピークの由来となるタンパク質の種類を帰属するためには、各種微生物のゲノム情報、又はタンパク質情報が必要である。近年、微生物のゲノム解析が進んでおり、菌種等が分かればその菌のゲノム塩基配列、該ゲノム塩基配列上の各遺伝子の位置、各遺伝子の塩基配列、各遺伝子によってコードされるタンパク質名、各タンパク質のアミノ酸配列などの情報（以下、「ゲノム関連情報」とよぶ）を容易に知ることができる。
しかし、従来の質量分析を利用した微生物解析においては、解析担当者が、被検微生物の質量分析によって得られたマススペクトルと、上記のような既存のゲノム関連情報との関係を、直感的に理解するのが難しいという問題があった。
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、被検微生物のマススペクトルと既存のゲノム関連情報とを、両者の関係が解析担当者に容易に理解できるように提示することである。
上記課題を解決するために成された本発明に係る質量分析データ表示処理装置は、
質量分析によって得られたデータを表示装置の画面上に表示させる質量分析データ表示処理装置であって、
被検微生物を質量分析して得られたマススペクトルを取得するスペクトル取得部と、
前記マススペクトルから前記被検微生物と同一又は類縁であると推定される既知微生物のゲノムによってコードされる複数のタンパク質の情報と、前記複数のタンパク質の各々をコードする複数の遺伝子の前記ゲノム上における位置を示す情報とを含むゲノム関連情報を取得するゲノム関連情報取得部と、
前記マススペクトル及び前記ゲノム関連情報に基づいて、前記マススペクトル上の複数のピークと前記複数のタンパク質との対応関係を特定する対応関係特定部と、
前記複数のピークのうちの少なくとも一部のピークに付与された、前記対応関係特定部により特定された前記複数のタンパク質のいずれかとの対応関係を表す識別子と、前記ゲノム関連情報に基づいて作成された、前記複数の遺伝子の前記ゲノム上における位置を示すゲノムマップを、前記マススペクトルと共に前記画面上に表示させる表示制御部と、
を有している。
上記本発明に係る質量分析データ表示処理装置によれば、被検微生物のマススペクトルと既存のゲノム関連情報とを、両者の関係が解析担当者に容易に理解できるように提示することが可能となる。
本発明の一実施形態に係る質量分析システムの概略構成図。 同実施形態に係る質量分析システムによる処理の手順を示すフローチャート。 同実施形態における画面表示の一例を示す図である。 同実施形態においてユーザによるピーク選択後の画面表示の一例を示す図である。
以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しつつ説明する。図１は、本実施形態に係る質量分析システムの概略構成図である。この微生物解析システムは、質量分析部１０と、解析部２０（本発明に係る質量分析データ表示処理装置の一態様である）とを含んでいる。
質量分析部１０は、マトリックス支援レーザ脱離イオン化法（ＭＡＬＤＩ）によって試料中の分子や原子をイオン化するイオン化部１１と、イオン化部１１から出射された各種イオンを質量電荷比に応じて分離する飛行時間型質量分離器（ＴＯＦ）１２を備える。ＴＯＦ１２は、イオン化部１１からイオンを引き出してＴＯＦ１２内のイオン飛行空間に導くための引き出し電極１３と、イオン飛行空間で質量分離されたイオンを検出する検出器１４とを備える。但し、質量分析部１０の構成はこれに限るものではなく、様々な変形が可能である。
解析部２０の実体は、ワークステーションやパーソナルコンピュータ等のコンピュータであり、中央演算処理装置であるＣＰＵ（Central Processing Unit）２１にメモリ２２、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等から成る表示部２３、キーボードやマウス等から成る入力部２４、ハードディスクやＳＳＤ（Solid State Drive）等の大容量記憶装置から成る記憶部３０が互いに接続されている。記憶部３０には、ＯＳ（Operating System）３１、スペクトル作成プログラム３２、微生物識別プログラム３３、及び表示処理プログラム３５（本発明に係るプログラムの一態様である）が記憶されている。また、記憶部３０には、微生物識別用データベース３４が格納されていると共に、対応関係記憶部３６が設けられている。解析部２０は、更に、外部装置との直接的な接続や、外部装置等とのＬＡＮ（Local Area Network）又はインターネット等のネットワークを介した接続を司るためのインターフェース（Ｉ／Ｆ）２５を備えており、該インターフェース２５よりネットワークケーブルNW（若しくは無線ＬＡＮ）、又はインターネット５１を介して質量分析部１０及びゲノムデータベース５２に接続されている。
図１においては、表示処理プログラム３５に係るように、スペクトル取得部４１、ゲノム関連情報取得部４２、対応関係特定部４３、ゲノムマップ生成部４４、及び表示制御部４５が示されている。これらは、いずれも基本的にはＣＰＵ２１が表示処理プログラム３５を実行することによりソフトウェア的に実現される機能手段である。なお、表示処理プログラム３５は必ずしも単体のプログラムである必要はなく、例えば微生物識別プログラム３３や、質量分析部１０を制御するためのプログラムの一部に組み込まれた機能であってもよく、その形態は特に問わない。なお、微生物識別プログラム３３としては、例えば、従来のフィンガープリント法による微生物識別を行うプログラム等を利用することができる。
また、図１では、ユーザが操作する端末にスペクトル作成プログラム３２、微生物識別プログラム３３、表示処理プログラム３５、微生物識別用データベース３４、及び対応関係記憶部３６を搭載する構成としたが、このうち表示処理プログラム３５以外の一部又は全部を前記端末とコンピュータネットワークで接続された別の装置内に設け、前記端末からの指示に従って前記別の装置内に設けられたプログラムによる処理及び／又はデータベースへのアクセスが実行される構成としてもよい。また、図１では、ゲノムデータベース５２が、ユーザが操作する端末とインターネット５１を介して接続されているものとしたが、これに限らず、前記ユーザが操作する端末と同一の施設内に配置された別の端末にゲノムデータベース５２を搭載したり、前記ユーザが操作する端末に設けられた記憶部３０にゲノムデータベース５２を搭載したりしてもよい。
微生物識別用データベース３４には、複数の既知微生物に関する質量リストが登録されている。この質量リストは、各既知微生物の菌体を質量分析した際に検出されるイオンのｍ/ｚを列挙したリストであり、該ｍ/ｚの値に加えて、少なくとも当該既知微生物が属する分類群（科、属、種、又は株など）の情報（分類情報）を含んでいる。こうした質量リストは、予め各種の既知微生物を前記質量分析部１０によるものと同様のイオン化法及び質量分離法によって実際に質量分析して得られたデータ（実測データ）に基づいて作成することができる。前記実測データから質量リストを作成する際には、まず、前記実測データとして取得されたマススペクトルから所定のｍ/ｚ範囲に現れるピークを抽出する。このとき、前記ｍ/ｚ範囲を2,000～35,000程度とすることにより、主にタンパク質由来のピークを抽出することができる。また、ピークの高さ（相対強度）が所定の閾値以上のものだけを抽出することにより、不所望のピーク（ノイズ）を除外することができる。なお、リボソームタンパク質群は細胞内で大量に発現しているため、前記閾値を適切に設定することにより、質量リストに掲載されるｍ/ｚの大部分をリボソームタンパク質由来のものとすることができる。そして、以上により抽出されたピークのｍ/ｚ及び該ピークの強度を前記既知微生物毎にリスト化し、前記分類情報等を付加した上で微生物識別用データベース３４に登録する。なお、培養条件による遺伝子発現のばらつきを抑えるため、前記実測データの採取に用いる各既知微生物はあらかじめ培養条件を規格化しておくことが望ましい。
ゲノムデータベース５２には、多数の既知微生物の各々についてのゲノム関連情報が多数登録されている。前記ゲノム関連情報には、例えば、ゲノム塩基配列、ゲノム塩基配列上における各遺伝子の位置、各遺伝子の塩基配列、各遺伝子によってコードされるタンパク質の名称、及びそれらのタンパク質のアミノ酸配列などが含まれる。これらのゲノム関連情報は、前記既知微生物の識別子（例えば、当該微生物の登録番号など）、微生物名（属名、種名、又は株名など）等と関連付けて記憶されている。このようなゲノムデータベース５２としては、例えば国際的な機関が提供している公共のデータベース（GenBank、EMBL、又はDDBJ等）などを利用することができる。
本実施形態に係る質量分析システムを用いた微生物の解析手順及び質量分析データの表示手順について、図２のフローチャートを参照しつつ説明する。
まず、ユーザは被検微生物の構成成分を含む試料を調製し、質量分析部１０のイオン化部１１にセットして質量分析を実行させる。このとき、前記試料としては、被検微生物の菌体抽出物、又は菌体抽出物からリボソームタンパク質などの細胞構成成分を精製したものの他、菌体や細胞懸濁液をそのまま使用することもできる。
質量分析部１０による被検試料の分析が実行されると、解析部２０のスペクトル作成プログラム３２が、質量分析部１０の検出器１４で取得された検出信号をインターフェース２５を介して取得し、該検出信号に基づいて被検微生物のマススペクトルを作成する（ステップＳ１１）。
次に、微生物識別プログラム３３が、ステップＳ１１で生成された前記被検微生物のマススペクトルを、微生物識別用データベース３４に収録されている各既知微生物の質量リストと照合し、前記被検微生物のマススペクトルに類似したｍ/ｚパターンを有する質量リスト、例えば、前記被検微生物のマススペクトル中の各ピークとｍ/ｚが所定の誤差範囲で一致するイオンが多く含まれている質量リストを抽出する（ステップＳ１２）。
続いて、微生物識別プログラム３３は、ステップＳ１２で抽出した質量リストに対応付けて微生物識別用データベース３４に記憶されている分類情報を参照することによって、該質量リストに対応した既知微生物の分類（例えば、種又は属）を特定する（ステップＳ１３）。
なお、あらかじめ他の方法で、被検微生物の分類が特定されている場合は、微生物識別プログラム３３による処理（すなわちステップＳ１２及びＳ１３）を経ずに、以下の表示処理プログラム３５による処理（すなわちステップＳ１４～Ｓ１９）に進めばよい。
続いて、表示処理プログラム３５のスペクトル取得部４１が、ステップＳ１１で生成された被検微生物のマススペクトルを取得する。
次に、ゲノム関連情報取得部４２が、インターフェース２５及びインターネット５１を介してゲノムデータベース５２にアクセスし、ステップＳ１３で特定された分類に対応する既知微生物（すなわち、前記被検微生物と同一又は近縁であると推定される既知微生物）のゲノム関連情報を取得する（ステップＳ１４）。具体的には、例えば、ステップＳ１３において、被検微生物が属する種が特定された場合には、ゲノム関連情報取得部４２が、当該種名をクエリとしてゲノムデータベース５２を検索し、当該種に属する既知微生物のゲノム関連情報を取得する。
なお、ゲノムデータベース５２に、ステップＳ１３で特定された分類に属する複数の微生物種又は複数の微生物株についてのゲノム関連情報が登録されている場合には、前記複数の微生物種又は微生物株のうちのタイプ種（Type species）又はタイプ株（Type strain）についてのゲノム関連情報を取得する。また、ゲノムデータベースに各既知微生物に関するゲノム関連情報の信頼性を示す情報が登録されている場合は、前記複数の微生物種又は微生物株のゲノム関連情報のうち、最も信頼性の高いものを取得するようにしてもよい。例えば、上述した公共データベースの中には、各微生物株のゲノム解析の進捗状況を表す「Finished」、「Permanent draft」、又は「Draft」等のステータス情報が登録されている場合がある。このような場合には、「Finished」、「Permanent draft」、「Draft」の順にゲノム関連情報の信頼性が高いこととなる。なお、ゲノム関連情報の信頼性が同程度である微生物種又は微生物株が複数存在する場合には、そのうちのタイプ種又はタイプ株のゲノム関連情報を取得するようにしてもよい。
なお、ここでは、ステップＳ１４においてゲノム関連情報取得部４２が自動的にゲノムデータベース５２を検索して適切なゲノム関連情報を取得するものとしたが、これに限らず、ユーザが入力部２４で所定の操作を行うことによって、ステップＳ１３で特定された分類名をクエリとするゲノムデータベース５２の検索を行い、該検索結果の中からユーザが選択した既知微生物に関するゲノム関連情報を、ゲノム関連情報取得部４２が、ゲノムデータベース５２から取得するものとしてもよい。
また、図１では、単一のゲノムデータベース５２のみを示しているが、本実施形態におけるゲノム関連情報取得部４２は、互いに独立した複数のゲノムデータベース（例えば、それぞれ異なる機関が提供しているデータベースなど）から上記のようなゲノム関連情報を取得するものとしてもよい。
続いて、対応関係特定部４３が、ステップＳ１１で生成されたマススペクトルと、ステップＳ１４で取得されたゲノム関連情報とに基づいて、前記マススペクトル上の各ピークと、前記既知微生物で発現される（又は発現されると推定される）タンパク質との対応関係を特定する（ステップＳ１５）。具体的には、まず、対応関係特定部４３が、ステップＳ１４で取得された前記ゲノム関連情報から、所定のタンパク質のアミノ酸配列を抽出する。なお、前記所定のタンパク質は、当該既知微生物についてゲノムデータベース５２に登録されていた全てのタンパク質であってもよく、予めユーザが指定した一部のタンパク質（例えば、リボソームタンパク質の全て又は一部）であってもよい。続いて、対応関係特定部４３が、前記アミノ酸配列から計算によって前記所定のタンパク質の計算分子量を求め、更に、該計算分子量を前記所定のタンパク質の理論ｍ/ｚに変換する。ここで、理論ｍ/ｚとは、そのタンパク質を質量分析した際に検出されると推測されるイオンのｍ/ｚである。生体試料をＭＡＬＤＩによる試料のイオン化を伴う質量分析で分析した際には、主に［Ｍ＋Ｈ］＋（Ｍは分子、Ｈは水素原子）、［Ｍ－Ｈ］－、又は［Ｍ＋Ｎａ］＋（Ｎａはナトリウム原子）等の分子量関連イオンが検出されることが知られている。したがって、質量分析条件が定まっていれば、各タンパク質の計算分子量から前記理論ｍ/ｚへの変換は容易に行うことができる。なお、ゲノムデータベース５２に前記既知微生物で発現される（又は発現されると推定される）タンパク質の計算分子量が収録されている場合は、これを用いて前記理論ｍ/ｚを算出するようにしてもよい。続いて、対応関係特定部４３は、前記所定のタンパク質の各々について、以上で求められた理論ｍ/ｚと所定の誤差範囲で一致するピークを、前記被検試料のマススペクトルの中から探索する。そして、一致するピークが発見されたタンパク質については、該タンパク質が当該ピークに対応するタンパク質であると判断し、該タンパク質とピークとの対応関係を対応関係記憶部３６に記憶させる。
続いて、ゲノムマップ生成部４４が、ステップＳ１４で取得されたゲノム関連情報に基づいて、前記既知微生物のゲノム塩基配列上における各遺伝子の位置を示すゲノムマップを生成する（ステップＳ１６）。
次に、表示制御部４５の制御の下に、ステップＳ１１で生成されたマススペクトル８０、及びステップＳ１５で特定された対応関係を示すピークラベル（本発明における識別子に相当）８１、及びステップＳ１６で生成されたゲノムマップ７０が、表示部２３の画面上に表示される（ステップＳ１７）。
このときの画面表示の一例を図３に示す。同図の例において、表示画面６０の上段にはゲノムマップ７０が表示され、表示画面６０の下段には前記被検微生物のマススペクトル８０が表示されている。
更に、マススペクトル８０上の複数のピークのうち、ステップＳ１５において対応するタンパク質が特定されたピークには、当該ピークに対応するタンパク質の名称を示すピークラベル８１が表示されている。例えば、同図の例において「Ｌ３６」という文字列で表されたピークラベル８１は、当該ピークが「リボソームタンパク質Ｌ３６」に対応するピークであることを意味している。
このような表示画面６０が表示部２３に表示されている状態で、ユーザが、入力部２４を介してマススペクトル８０上のいずれかのピークを選択する（ステップＳ１８でYes）と、図４に示すように、表示画面６０上で該ピーク（以下「選択ピーク」とよぶ）が強調表示され（すなわち選択ピークの近傍に印８２が表示され）、更に、ステップＳ１５において前記選択ピークに対応するタンパク質が特定されていた場合には、表示画面６０の上段右側に、前記選択ピークに対応するタンパク質（以下「選択タンパク質」とよぶ）に関する情報を表示するタンパク質情報表示欄９０が表示される（ステップＳ１９）。なお、ユーザによるピークの選択は、例えば、表示画面６０上でユーザが任意のピーク又はピークラベル８１をクリックすることによって行われる。ここで、本実施形態における表示制御部４５及び入力部２４が本発明におけるピーク選択受付部に相当する。
なお、図４では、前記強調表示の一例として、選択ピークの近傍に、該ピークが選択ピークであることを示す印８２を付与する場合を示したが、前記強調表示はこれに限定するものではなく、例えば、選択ピークを他のピークとは異なる色又は太さで表示したり、選択ピークに付与されているピークラベルを他のピークラベルとは異なる色又はフォントで表示したりしてもよい。また、前記選択ピークの強調表示に加えて、ゲノムマップ７０上の、選択タンパク質をコードする遺伝子の位置を強調表示するようにしてもよい。
タンパク質情報表示欄９０は、ゲノムマップ７０上の、前記選択タンパク質をコードする遺伝子の位置から延びる吹き出し状の形状を有している。タンパク質情報表示欄９０には、前記選択タンパク質に関する情報として、該選択タンパク質の名称、該選択タンパク質をコードする遺伝子の塩基配列、ゲノムデータベース５２上における当該遺伝子の識別番号、前記選択タンパク質のアミノ酸配列並びに理論ｍ/ｚ、及びゲノムデータベース５２上における該選択タンパク質の識別番号等の情報が表示される。
このように、本実施形態に係る質量分析システムによれば、被検微生物のマススペクトルと既存のゲノム関連情報とが、両者の関係がユーザに容易に理解できる形態で表示されるため、例えば、マススペクトル解析に習熟していない微生物研究者等であっても、被検微生物の質量分析結果を容易に把握することが可能となる。
［種々の態様］
上述した例示的な実施形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。
（第１項）本発明の一態様に係る質量分析データ表示処理装置は、
質量分析によって得られたデータを表示装置の画面上に表示させる質量分析データ表示処理装置であって、
被検微生物を質量分析して得られたマススペクトルを取得するスペクトル取得部と、
前記マススペクトルから前記被検微生物と同一又は類縁であると推定される既知微生物のゲノムによってコードされる複数のタンパク質の情報と、前記複数のタンパク質の各々をコードする複数の遺伝子の前記ゲノム上における位置を示す情報とを含むゲノム関連情報を取得するゲノム関連情報取得部と、
前記マススペクトル及び前記ゲノム関連情報に基づいて、前記マススペクトル上の複数のピークと前記複数のタンパク質との対応関係を特定する対応関係特定部と、
前記複数のピークのうちの少なくとも一部のピークに付与された、前記対応関係特定部により特定された前記複数のタンパク質のいずれかとの対応関係を表す識別子と、前記ゲノム関連情報に基づいて作成された、前記複数の遺伝子の前記ゲノム上における位置を示すゲノムマップを、前記マススペクトルと共に前記画面上に表示させる表示制御部と、
を有するものである。
第１項に記載の質量分析データ表示処理装置によれば、前記マススペクトルの各ピークが、いかなるタンパク質に対応するものであるか、及び該タンパク質をコードする遺伝子が、前記ゲノム上のどこに存在しているかを、ユーザが一度に把握することができる。
（第２項）本発明の別の態様に係る質量分析データ表示処理装置は、第１項に記載の質量分析データ表示処理装置において、
前記画面上に表示された前記マススペクトル上で、前記複数のピークの中からいずれかのピークをユーザに選択させるピーク選択受付部、
を更に有し、
前記表示制御部が、前記ピーク選択受付部を介して前記いずれかのピークが選択されたときに、前記複数のタンパク質のうちの該ピークに対応するタンパク質をコードする遺伝子の位置を、前記ゲノムマップ上で強調表示させるものである。
第２項に記載の質量分析データ表示処理装置によれば、ユーザがいずれかのピークを選択するだけで、前記ゲノム上における、当該ピークに対応する遺伝子の位置を直感的に理解することが可能となる。
（第３項）本発明の別の態様に係る質量分析データ表示処理装置は、第１項に記載の質量分析データ表示処理装置において、
前記画面上に表示された前記マススペクトル上で、前記複数のピークの中からいずれかのピークをユーザに選択させるピーク選択受付部、
を更に有し、
前記ゲノム関連情報が、更に、前記複数のタンパク質のアミノ酸配列又は該タンパク質をコードする遺伝子の塩基配列の情報を含むものであって、
前記表示制御部が、更に、前記ピーク選択受付部を介して前記いずれかのピークが選択されたときに、前記複数のタンパク質のうちの該ピークに対応するタンパク質のアミノ酸配列又は該タンパク質をコードする遺伝子の塩基配列を前記画面上に表示させるものである。
第３項に記載の質量分析データ表示処理装置によれば、ユーザがいずれかのピークを選択するだけで、当該ピークに対応するタンパク質のアミノ酸配列又は遺伝子の塩基配列を容易に参照することができる。
（第４項）本発明の別の態様に係るプログラムは、
コンピュータを、第１項～第３項のいずれかに記載の質量分析データ表示処理装置として機能させるプログラムである。
１０…質量分析部
２０…解析部
３０…記憶部
３２…スペクトル作成プログラム
３３…微生物識別プログラム
３４…微生物識別用データベース
３５…表示処理プログラム
３６…対応関係記憶部
４１…スペクトル取得部
４２…ゲノム関連情報取得部
４３…対応関係特定部
４４…ゲノムマップ生成部
４５…表示制御部
５２…ゲノムデータベース
６０…表示画面
７０…ゲノムマップ
８０…マススペクトル
８１…ピークラベル
８２…印
９０…タンパク質情報表示欄

Claims (4)

  1. 質量分析によって得られたデータを表示装置の画面上に表示させる質量分析データ表示処理装置であって、
    被検微生物を質量分析して得られたマススペクトルを取得するスペクトル取得部と、
    前記マススペクトルから前記被検微生物と同一又は類縁であると推定される既知微生物のゲノムによってコードされる複数のタンパク質の情報と、前記複数のタンパク質の各々をコードする複数の遺伝子の前記ゲノム上における位置を示す情報とを含むゲノム関連情報を取得するゲノム関連情報取得部と、
    前記マススペクトル及び前記ゲノム関連情報に基づいて、前記マススペクトル上の複数のピークと前記複数のタンパク質との対応関係を特定する対応関係特定部と、
    前記複数のピークのうちの少なくとも一部のピークに付与された、前記対応関係特定部により特定された前記複数のタンパク質のいずれかとの対応関係を表す識別子と、前記ゲノム関連情報に基づいて作成された、前記複数の遺伝子の前記ゲノム上における位置を示すゲノムマップを、前記マススペクトルと共に前記画面上に表示させる表示制御部と、
    を有する質量分析データ表示処理装置。
  2. 前記画面上に表示された前記マススペクトル上で、前記複数のピークの中からいずれかのピークをユーザに選択させるピーク選択受付部、
    を更に有し、
    前記表示制御部が、前記ピーク選択受付部を介して前記いずれかのピークが選択されたときに、前記複数のタンパク質のうちの該ピークに対応するタンパク質をコードする遺伝子の位置を、前記ゲノムマップ上で強調表示させるものである請求項１に記載の質量分析データ表示処理装置。
  3. 前記画面上に表示された前記マススペクトル上で、前記複数のピークの中からいずれかのピークをユーザに選択させるピーク選択受付部、
    を更に有し、
    前記ゲノム関連情報が、更に、前記複数のタンパク質のアミノ酸配列又は該タンパク質をコードする遺伝子の塩基配列の情報を含むものであって、
    前記表示制御部が、更に、前記ピーク選択受付部を介して前記いずれかのピークが選択されたときに、前記複数のタンパク質のうちの該ピークに対応するタンパク質のアミノ酸配列又は該タンパク質をコードする遺伝子の塩基配列を前記画面上に表示させるものである請求項１に記載の質量分析データ表示処理装置。
  4. コンピュータを、請求項１～３のいずれかに記載の質量分析データ表示処理装置として機能させるプログラム。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160203195A1 (en) 2015-01-09 2016-07-14 Ceres, Inc. Genome browser
JP2017168742A (ja) 2016-03-17 2017-09-21 株式会社リコー レーザー光発生装置
US20190242903A1 (en) 2016-03-31 2019-08-08 Shimadzu Corporation Method for discriminating microorganism
JP2019132751A (ja) 2018-02-01 2019-08-08 日本電子株式会社 マススペクトル処理装置及び方法
JP2019197371A (ja) 2018-05-09 2019-11-14 株式会社島津製作所 データ検索装置、データ蓄積システムおよびデータ検索方法

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2446337A1 (en) * 2001-05-02 2002-11-07 Regents Of The University Of Michigan Differential display protein maps
US9898578B2 (en) * 2003-04-04 2018-02-20 Agilent Technologies, Inc. Visualizing expression data on chromosomal graphic schemes
JP2007010509A (ja) * 2005-06-30 2007-01-18 Nec Corp 解析支援システムおよび解析支援方法
US9074236B2 (en) * 2012-05-01 2015-07-07 Oxoid Limited Apparatus and methods for microbial identification by mass spectrometry
CN109154018A (zh) * 2016-03-31 2019-01-04 株式会社岛津制作所 微生物的识别方法
US11747344B2 (en) * 2016-03-31 2023-09-05 Shimadzu Corporation Microorganism identification method
WO2017168741A1 (ja) * 2016-03-31 2017-10-05 株式会社島津製作所 微生物の識別方法
JP6741278B2 (ja) * 2017-01-16 2020-08-19 株式会社島津製作所 データ解析装置及びデータ解析用プログラム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160203195A1 (en) 2015-01-09 2016-07-14 Ceres, Inc. Genome browser
JP2017168742A (ja) 2016-03-17 2017-09-21 株式会社リコー レーザー光発生装置
US20190242903A1 (en) 2016-03-31 2019-08-08 Shimadzu Corporation Method for discriminating microorganism
JP2019132751A (ja) 2018-02-01 2019-08-08 日本電子株式会社 マススペクトル処理装置及び方法
JP2019197371A (ja) 2018-05-09 2019-11-14 株式会社島津製作所 データ検索装置、データ蓄積システムおよびデータ検索方法

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