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 (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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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