JP7375928B2 - ピークトラッキング装置、ピークトラッキング方法およびピークトラッキングプログラム - Google Patents
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Description
本発明は、ピークトラッキング装置、ピークトラッキング方法およびピークトラッキングプログラムに関する。
分析装置において取得される測定データから、試料のクロマトグラムを取得することができる。ピークの分離度を高くすることを目的として、あるいは、分析時間を短くすることを目的として、分析条件データの最適化を図るメソッドスカウティングが行われる。
メソッドスカウティングを行うとき、異なる分析条件データに基づいて得られる異なるクロマトグラム間で同じ物質由来のピークを決定するピークトラッキングを行う必要がある。ピークトラッキングを行うためには、例えば、ピークの面積値、ピークの光学スペクトル、または、ピークのＭＳスペクトルの類似度などが用いられる。
また、ピークトラッキングを行う上で、クロマトグラムから真のピークを抽出するために、ベースラインを推定する処理が行われる。下記特許文献１は、クロマトグラムから推定されたベースラインの影響を除去することで、ピーククロマトグラムを求める方法を開示している。
国際公開２０１７－１１９０８６号公報
核酸医薬品、ペプチド医薬品など比較的分子量の大きな薬剤の合成において、構造の似通った類縁物が副産物として生成されることが知られている。このような類縁物は光学スペクトルも似通っているため、光学スペクトル類似度を利用してもピークトラッキングが充分に行えない場合がある。また、このような類縁物はＭＳスペクトルも似た形状になることが多く、ピーク毎に特異なクロマトグラムを出力するｍ／ｚ値を探索するために膨大な労力が必要とされる。ピーク面積値を用いる方法によっても、組み合わせを絞りきれない場合が多く、ピークトラッキングが充分に行えない場合がある。
また、特定の分析条件データによっては、偶然に２つの成分のピークが重なる場合がある。このような場合には、単純に相関関数などを利用するなど、類似度だけを判定する方法では、ピークトラッキングが充分に行えない場合がある。
本発明の目的は、クロマトグラムに含まれるピークを同定するための有効な手法を提供することである。
本発明の一局面に従うピークトラッキング装置は、複数の分析条件データを分析装置に与えることによって得られた複数の測定データに基づいて、複数のクロマトグラムを取得するクロマトグラム取得部と、各クロマトグラムに含まれる各ピークを対応付けするピーク対応部とを備え、ピーク対応部は、各測定データから取得された測定スペクトルデータからピーク由来のスペクトルであるピークスペクトルデータを抽出するピークスペクトル抽出部と、測定スペクトルデータから、ピークスペクトルデータの成分のうち支配的な成分と直交するスペクトルデータを抽出する直交スペクトル抽出部と、直交スペクトル抽出部から抽出されたスペクトルデータの類似度により各ピークの対応付けを行う類似度判定部とを含む。
本発明によれば、クロマトグラムに含まれるピークを同定するための有効な手法を提供することができる。
次に、添付の図面を参照しながら本発明の実施の形態に係るピークトラッキング装置、方法およびプログラムの構成について説明する。
（１）分析システムの全体構成
図１は、本実施の形態に係る分析システム５の全体図である。分析システム５は、コンピュータ１および液体クロマトグラフ３を備える。コンピュータ１および液体クロマトグラフ３は、ネットワーク４を介して接続される。ネットワーク４は、例えばＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）である。
図１は、本実施の形態に係る分析システム５の全体図である。分析システム５は、コンピュータ１および液体クロマトグラフ３を備える。コンピュータ１および液体クロマトグラフ３は、ネットワーク４を介して接続される。ネットワーク４は、例えばＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）である。
コンピュータ１は、液体クロマトグラフ３に分析条件を設定する機能、液体クロマトグラフ３における測定結果を取得し、測定結果を分析する機能などを備える。コンピュータ１には、液体クロマトグラフ３を制御するためのプログラムがインストールされる。
液体クロマトグラフ３は、ポンプユニット、オートサンプラユニット、カラムオーブンユニットおよび検出器ユニットなどを備える。検出器としては、例えば、フォトダイオードアレイ（ＰＤＡ）、質量分析計（ＭＳ）などが用いられる。液体クロマトグラフ３は、また、システムコントローラを備える。システムコントローラは、コンピュータ１からネットワーク４経由で受信した制御指示に従って、液体クロマトグラフ３を制御する。システムコントローラは、液体クロマトグラフ３の測定結果のデータを、ネットワーク４経由でコンピュータ１に送信する。
（２）コンピュータ（ピークトラッキング装置）の構成
図２は、コンピュータ１の構成図である。コンピュータ１は、本実施の形態においてはパーソナルコンピュータが利用される。コンピュータ１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０３、ディスプレイ１０４、操作部１０５、記憶装置１０６、通信インタフェース１０７、および、デバイスインタフェース１０８を備える。
図２は、コンピュータ１の構成図である。コンピュータ１は、本実施の形態においてはパーソナルコンピュータが利用される。コンピュータ１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０３、ディスプレイ１０４、操作部１０５、記憶装置１０６、通信インタフェース１０７、および、デバイスインタフェース１０８を備える。
ＣＰＵ１０１は、コンピュータ１の制御を行う。ＲＡＭ１０２は、ＣＰＵ１０１がプログラムを実行するときにワークエリアとして使用される。ＲＯＭ１０３には、制御プログラムなどが記憶される。ディスプレイ１０４は、例えば液晶ディスプレイである。操作部１０５は、ユーザの操作を受け付けるデバイスであり、キーボード、マウスなどを含む。ディスプレイ１０４がタッチパネルディスプレイで構成され、ディスプレイ１０４が操作部１０５としての機能を備えていても良い。記憶装置１０６は、各種プログラムおよびデータを記憶する装置である。記憶装置１０６は、例えばハードディスクである。通信インタフェース１０７は、他のコンピュータおよびデバイスと通信を行うインタフェースである。通信インタフェース１０７は、ネットワーク４に接続される。デバイスインタフェース１０８は、各種の外部デバイスにアクセスするインタフェースである。ＣＰＵ１０１は、デバイスインタフェース１０８に接続された外部デバイス装置を介して記憶媒体１０９にアクセスすることができる。
記憶装置１０６には、ピークトラッキングプログラムＰ１、分析条件データＡＰ、測定データＭＤ、測定スペクトルデータＭＳＤ、クロマトグラムＣＧ、ピークスペクトルデータＰＳＤ、ベースラインスペクトルデータＢＳＤ、および、直交スペクトルデータＲＳＤが記憶される。ピークトラッキングプログラムＰ１は、液体クロマトグラフ３を制御するためのプログラムである。ピークトラッキングプログラムＰ１は、液体クロマトグラフ３に対して分析条件を設定する機能、液体クロマトグラフ３から測定結果を取得し、クロマトグラムＣＧを生成するなど、測定結果を分析する機能などを備える。
分析条件データＡＰは、液体クロマトグラフ３に設定する分析条件を記述したデータであり、複数の分析パラメータを含む。測定データＭＤは、分析条件データＡＰに基づいて液体クロマトグラフ３から取得した測定結果のデータである。測定データＭＤは、時間、波長および吸光度（信号強度）からなる３つのディメンションを持つ、３次元クロマトグラムである。測定スペクトルデータＭＳＤは、３次元クロマトグラムである測定データＭＤから、特定の測定時刻について抽出された波長方向の吸光度データである。クロマトグラムＣＧは、３次元クロマトグラムである測定データＭＤから、特定の波長について抽出された時間方向の吸光度データである。
ピークスペクトルデータＰＳＤは、測定スペクトルデータＭＳＤのうち、ピーク由来のスペクトル成分を抽出したデータである。ベースラインスペクトルデータＢＳＤは、測定スペクトルデータＭＳＤのうち、ベースライン由来のスペクトル成分を抽出したデータである。直交スペクトルデータＲＳＤは、測定スペクトルデータＭＳＤから抽出されたスペクトルデータであり、ピークスペクトルデータＰＳＤの成分のうち支配的な成分と直交する成分である。
図３は、コンピュータ１の機能ブロック図である。制御部２００は、ＣＰＵ１０１が、ＲＡＭ１０２をワークエリアとして使用し、ピークトラッキングプログラムＰ１を実行することにより実現される機能部である。制御部２００は、分析管理部２０１、クロマトグラム取得部２０３、スペクトル取得部２０４、ピーク対応部２０５およびスペクトル表示部２１０を備える。
分析管理部２０１は、液体クロマトグラフ３の制御を行う。分析管理部２０１は、ユーザによる分析条件データＡＰの設定および分析処理の開始指示を受けて、液体クロマトグラフ３に対する分析処理の指示を行う。ユーザは、溶媒濃度、溶媒混合比、グラジエント初期値、グラジエント勾配、カラム温度などの分析パラメータの設定値の組み合わせを、分析条件として設定する。ユーザは、これら分析パラメータの組み合わせを複数セット設定する。例えば、溶媒濃度を少しずつ変化させた分析パラメータの組み合わせや、カラム温度を少しずつ変化させた分析パラメータの組み合わせなどを分析条件として設定する。ユーザは、このように複数の分析条件データＡＰを作成し、同一の試料に対して複数の分析条件データＡＰに基づく分析処理を行う。
分析管理部２０１は、また、液体クロマトグラフ３から３次元クロマトグラムである測定データＭＤを取得する。上記のように、ユーザは、複数の分析条件データＡＰに基づく分析処理を行う。分析管理部２０１は、複数の分析条件データＡＰに対応する複数の測定データＭＤを取得する。
クロマトグラム取得部２０３は、測定データＭＤに基づいてクロマトグラムＣＧを取得する。クロマトグラム取得部２０３は、取得したクロマトグラムＣＧを記憶装置１０６に保存する。上記のように、分析管理部２０１は、複数の分析条件データＡＰに対応する複数の測定データＭＤを取得する。クロマトグラム取得部２０３は、複数の測定データＭＤに対応する複数のクロマトグラムＣＧを取得する。
スペクトル取得部２０４は、測定データＭＤに基づいて測定スペクトルデータＭＳＤを取得する。スペクトル取得部２０４は、取得した測定スペクトルデータＭＳＤを記憶装置１０６に保存する。
ピーク対応部２０５は、異なる分析条件データＡＰに基づいて得られた複数のクロマトグラム間で、ピークの対応付けを行う。ピーク対応部２０５は、図に示すように、ピークスペクトル抽出部２０６、直交スペクトル抽出部２０７、類似度判定部２０８およびベースラインスペクトル抽出部２０９を備える。
ピークスペクトル抽出部２０６は、測定スペクトルデータＭＳＤから、ピーク由来のスペクトル成分であるピークスペクトルデータＰＳＤを抽出する。直交スペクトル抽出部２０７は、測定スペクトルデータＭＳＤから直交スペクトルデータＲＳＤを抽出する。直交スペクトルデータＲＳＤは、測定スペクトルデータＭＳＤから、ピークスペクトルデータＰＳＤの成分のうち支配的な成分と直交する成分を抽出したデータである。また、直交スペクトルデータＲＳＤは、測定スペクトルデータＭＳＤから、ベースラインスペクトルデータＢＳＤと直交する成分を抽出したデータである。類似度判定部２０８は、直交スペクトルデータＲＳＤに基づいて、複数のクロマトグラムＣＧに含まれるピークの類似度を判定する。ベースラインスペクトル抽出部２０９は、測定スペクトルデータＭＳＤから、ベースライン由来の成分であるベースラインスペクトルデータＢＳＤを抽出する。
スペクトル表示部２１０は、ディスプレイ１０４に、次元縮約した直交スペクトルデータＲＳＤを表示する。具体的には、スペクトル表示部２１０は、直交スペクトル抽出部２０７により抽出された直交スペクトルデータＲＳＤの波長ごとのクロマトグラムを重ね合わせた図をディスプレイ１０４に表示する。
図４は、ピークスペクトル抽出部２０６の機能ブロック図である。ピークスペクトル抽出部２０６は、ピーク領域特定部２１１、ベースライン推定部２１２およびベースライン除去部２１３を備える。ピーク領域特定部２１１は、クロマトグラムＣＧにおけるピークの保持時間方向のピーク始点およびピーク終点を特定する。ベースライン推定部２１２は、クロマトグラムＣＧにおけるベースライン成分を推定する。ベースライン除去部２１３は、測定スペクトルデータＭＳＤからベースライン成分を除去する。
図５は、測定データＭＤを示す図である。測定データＭＤは、上述したように、時間、波長および吸光度（信号強度）を３軸とする３次元クロマトグラムデータである。図に示すように、測定データＭＤにおける測定時刻を固定することにより、測定スペクトルデータＭＳＤを抽出することが可能である。測定スペクトルデータＭＳＤは、時間方向に複数抽出される。時間方向の複数の測定スペクトルデータＭＳＤについて、波長を固定することにより、クロマトグラムＣＧを抽出することができる。図に示すクロマトグラムＣＧは、波長λ０におけるクロマトグラムＣＧを示す。クロマトグラムＣＧにおけるピークは、ピーク開始点Ｔｓからピーク終点Ｔｅまでの時間方向の幅を有している。
図６は、２つの異なる分析条件データＡＰに基づいて得られた２つのクロマトグラムＣＧ１，ＣＧ２を示す図である。クロマトグラムＣＧ１，ＣＧ２は、同一の試料について得られた測定データＭＤに基づいて取得される。図６を参照すれば分かるように、クロマトグラムＣＧ１，ＣＧ２では、分析条件データＡＰの違いに起因して各ピークの保持時間が異なっている。図において点線で結ばれているピークは、同一の物質に由来するピークである。ピーク対応部２０５は、クロマトグラムＣＧ１，ＣＧ２に含まれるピークの対応付けを行う。
（３）ピークトラッキング方法
次に、本実施の形態に係るコンピュータ１（ピークトラッキング装置）において実行されるピークトラッキング方法について説明する。図７は、本実施の形態に係るピークトラッキング方法を示すフローチャートである。
次に、本実施の形態に係るコンピュータ１（ピークトラッキング装置）において実行されるピークトラッキング方法について説明する。図７は、本実施の形態に係るピークトラッキング方法を示すフローチャートである。
図７に示す処理を開始する前に、予め、ユーザが操作部１０５を操作し、複数の分析条件の設定を行う。このようなユーザの設定操作を受けて、分析管理部２０１は、記憶装置１０６に複数の分析条件データＡＰを保存する。
次に、図７に示すステップＳ１０１において、分析管理部２０１が、複数の分析条件データＡＰを液体クロマトグラフ３に設定する。具体的には、分析管理部２０１は、液体クロマトグラフ３のシステムコントローラに対して、複数の分析条件データＡＰを設定する。これに応じて、液体クロマトグラフ３において、設定された複数の分析条件データＡＰに基づいて、同一の試料に対して複数回の分析処理が実行される。液体クロマトグラフ３において、複数の分析条件データＡＰに対応して複数の測定データＭＤが取得される。
次に、ステップＳ１０２において、分析管理部２０１は、液体クロマトグラフ３から複数の測定データＭＤを取得する。分析管理部２０１は、記憶装置１０６に、取得した複数の測定データＭＤを保存する。
次に、ステップＳ１０３において、クロマトグラム取得部２０３が、ステップＳ１０２において記憶装置１０６に保存された複数の測定データＭＤを取得し、取得した複数の測定データＭＤから複数のクロマトグラムＣＧを取得する。
次に、ステップＳ１０４において、ピークスペクトル抽出部２０６が、測定スペクトルデータＭＳＤからピーク由来のスペクトルであるピークスペクトルデータＰＳＤを抽出する。ピークスペクトルデータＰＳＤの抽出処理は、ピーク領域特定処理、ベースライン推定処理、および、ベースライン除去処理の３つの処理からなる。
まず、図４に示すピーク領域特定部２１１が、ピーク領域特定処理を実行する。ピーク領域特定部２１１は、クロマトグラムＣＧに対して、保持時間方向に窓幅として半値幅前後の長さを持つ２次微分フィルタ（サビツキーゴーレイ）を適用させる。クロマトグラムＣＧに含まれるベースラインの大部分は１次までの式で近似できるため、２次微分により消去することができる。これにより、ピーク領域特定部２１１は、ピーク領域を特定することができる。多くの場合、ベースラインの変動周波数に比べて、ピーク領域の変動周波数が高いことを利用して、ハイパスフィルタ、マッチドフィルタ、または、ウェーブレット変換などの時不変フィルタ・変換を用いることによって、ピーク領域を特定してもよい。このように保持時間方向にフィルタ処理を施した場合であっても、フィルタが線形処理である限り、各ピーク由来のスペクトルのベクトルが張る空間自体に影響は与えない。あるいは、Ｌａｂｓｏｌなどのピーク検出アルゴリズムを用いることにより、ユーザによりピーク開始点および終了点が指定されてもよい。
次に、図４に示すベースライン推定部２１２が、ベースライン推定処理を実行する。ベースライン推定部２１２は、ピーク領域特定部２１１が特定したピーク開始点および終了点の間を保持時間方向で線形補間することにより、ベースラインを推定する。つまり、ピークボトム点を線形補間することにより、ベースラインを推定する。あるいは、ベースラインが曲線であることが予想される場合には、ピーク領域特定部２１１が特定したピーク開始点および終了点の間を保持時間方向で曲線補間することにより、ベースラインを推定する。つまり、ピークボトム点を曲線補間することにより、ベースラインを推定する。
最後に、図４に示すベースライン除去部２１３が、ベースライン除去処理を実行する。ベースライン除去部２１３は、ベースライン推定部２１２が推定したベースラインに基づいて、ベースラインの信号値を、測定スペクトルデータＭＳＤの信号値から減算する。例えば、ピーク頂点であれば、線形補間されたピーク頂点位置におけるベースラインの信号値を、測定スペクトルデータＭＳＤの信号値から減算する。このとき、スペクトルが崩れないように、測定スペクトルデータＭＳＤの各波長（検出器がＭＳの場合は、各ｍ／ｚ）において、同じ信号値を減算する。
以上の処理により、ピークスペクトル抽出部２０６において、測定スペクトルデータＭＳＤからベースラインスペクトルデータＢＳＤが除去され、ピークスペクトルデータＰＳＤが抽出される。ピークスペクトル抽出部２０６は、さらに、ピークスペクトルデータＰＳＤに対して、特異値分解（主成分分析）などの因子分解を行う。本実施の形態においては、経験的に決めた特異値の閾値により、スペクトル成分を主要な成分に絞るようにしている。元々のベクトル空間が表現できればよいので、スペクトル分析などのその他の因子分解も利用することができる。ピークスペクトル抽出部２０６は、抽出したピークスペクトルデータＰＳＤを、記憶装置１０６に保存する。
次に、ステップＳ１０５において、ベースラインスペクトル抽出部２０９が、測定スペクトルデータＭＳＤからベースライン由来のスペクトルであるベースラインスペクトルデータＢＳＤを抽出する。本実施の形態においては、ベースラインスペクトル抽出部２０９は、ローパスフィルタとしてサビツキーゴーレイフィルタを用いることにより、ベースラインスペクトルデータＢＳＤを抽出する。ベースラインスペクトルデータＢＳＤの抽出方法としては、他の線形フィルタを用いることも可能である。また、ベースラインスペクトル抽出部２０９は、ピーク開始点および終了点を線形または曲線補完し、ピーク部分を除去することにより、ベースラインスペクトルデータＢＳＤを抽出してもよい。あるいは、ピーク部分を除去した後に、ローパスフィルタを適用させることにより、ベースラインスペクトルデータＢＳＤを抽出してもよい。ベースラインスペクトル抽出部２０９は、さらに、ベースラインスペクトルデータＢＳＤに対して、特異値分解などの因子分解を行う。
上記の処理は、測定スペクトルデータＭＳＤに対する信号処理によりベースラインスペクトルデータＢＳＤを抽出する方法である。他の方法としては、分析対象となる試料の注入を行うことなく、移動相または前処理薬品のみから測定スペクトルデータＭＳＤを取得することにより、ベースラインスペクトルデータＢＳＤを抽出してもよい。
以上の処理により、測定スペクトルデータＭＳＤ、ピークスペクトルデータＰＳＤ、および、ベースラインスペクトルデータＢＳＤの３つのデータが得られる。本実施の形態のピークトラッキングプログラムＰ１は、以下に示す処理により、これらの３つのデータから、ピークトラッキングに寄与するベクトル成分を残して、その他の成分を低減させる。
まず、ステップＳ１０６において、直交スペクトル抽出部２０７が、測定スペクトルデータＭＳＤからベースラインスペクトルデータＢＳＤと直交する成分を抽出する。この直交化処理を第１の直交化処理とする。この処理は、ベースラインスペクトルデータＢＳＤが張る超平面成分を除去することを目的とする直交化処理である。したがって、因子分解によって得られるベースラインスペクトルデータＢＳＤの全ての因子（全てのスペクトル）に対して、測定スペクトルデータＭＳＤを直交化してもよい。
次に、ステップＳ１０７において、直交スペクトル抽出部２０７が、ステップＳ１０６において第１の直交化処理が施された測定スペクトルデータＭＳＤに対して、第２の直交化処理を施す。第２の直交化処理において、直交スペクトル抽出部２０７は、測定スペクトルデータＭＳＤから、ピークスペクトルデータＰＳＤの成分のうち支配的な成分と直交する成分を抽出する。第１の直交化処理および第２の直交化処理によって抽出された成分が直交スペクトルデータＲＳＤである。ピークスペクトルデータＰＳＤのうち、支配的な成分とは、例えば、特異値分解（主成分分析）により得られたスペクトルの中で第１主成分となるスペクトルである。あるいは、支配的な成分としては、ピークスペクトルデータＰＳＤの時間方向の平均値を用いることもできる。なお、ステップＳ１０６における直交化処理、および、ステップＳ１０７における直交化処理は、いずれも線形処理であるので、その処理順序はどちらが先であってもよい。
そして、ステップＳ１０８において、類似度判定部２０８が、直交スペクトルデータＲＳＤの類似度により各ピークの対応付けを行う。類似度判定部２０８は、例えば、異なるクロマトグラムＣＧから得られた複数のピークについて、各ピークについて抽出された直交スペクトルデータＲＳＤの相関度に基づいて類似度を判定する。類似度判定部２０８は、相関度が所定の閾値を超えるピーク同士が同じ物質由来のピークであるとして対応付ける。
このように、本実施の形態において、ピーク対応部２０５は、測定データＭＤから取得された測定スペクトルデータＭＳＤからピークスペクトルデータＰＳＤを抽出するピークスペクトル抽出部２０６と、測定スペクトルデータＭＳＤから、ピークスペクトルデータＰＳＤの成分のうち支配的な成分と直交する直交スペクトルデータＲＳＤを抽出する直交スペクトル抽出部２０７と、直交スペクトルデータＲＳＤの類似度により各ピークの対応付けを行う類似度判定部２０８とを含む。これにより、本実施の形態のピークトラッキング装置であるコンピュータ１は、時間方向に共通する主成分を除いて、主成分と直交する成分によりピークの類似度を判定することができる。
なお、上記の処理では、第１の直交化処理および第２の直交化処理を行って直交スペクトルデータＲＳＤを抽出することにより、ピークの同定をより有効に行うようにしている。しかし、第１の直交化処理は必須ではない。特に、グラジエント溶出を行っていない場合など、ベースライン変動の影響が小さい場合には、ベースラインスペクトルデータＢＳＤによる直交化を省略することができる。
図８～図１２は、直交スペクトル抽出部２０７において抽出された直交スペクトルデータＲＳＤの例を示す図である。図８（Ａ）、図９（Ａ）、図１０（Ａ）、図１１（Ａ）は、直交スペクトル抽出部２０７において抽出された直交スペクトルデータＲＳＤの各波長におけるクロマトグラムを重ね合わせた図である。図８（Ｂ）、図９（Ｂ）、図１０（Ｂ）、図１１（Ｂ）は、図８（Ａ）、図９（Ａ）、図１０（Ａ）、図１１（Ａ）の直交スペクトルデータＲＳＤを次元縮約した図である。
図８および図９は、同じ物質由来のピークについての直交スペクトルデータＲＳＤを示す。図８（Ａ）および図９（Ａ）を参照すると、ピークの形状は比較的近似しているが、ピークが同じ物質由来のものであるか否かの判断は困難である。しかし、次元縮約された図８（Ｂ）および図９（Ｂ）を参照すると、ピークが同じ物質由来のものである可能性が非常に高いことが分かる。図８（Ｂ）および図９（Ｂ）においては、直交スペクトルデータＲＳＤのクロマトグラムを波長ごとに異なる線種で描いている。図８（Ｂ）および図９（Ｂ）を参照すると、波長ごとのクロマトグラムが、同じ順序で並んでいることが分かる。
図１０および図１１は、異なる物質由来のピークについての直交スペクトルデータＲＳＤを示す。図１０（Ａ）および図１１（Ａ）を参照すると、ピークの形状は比較的近似しているが、ピークが同じ物質由来のものであるか否かの判断は困難である。しかし、次元縮約された図１０（Ｂ）および図１１（Ｂ）を参照すると、ピークが異なる物質由来のものである可能性が非常に高いことが分かる。図１０（Ｂ）および図１１（Ｂ）においては、直交スペクトルデータＲＳＤのクロマトグラムを波長ごとに異なる線種で描いている。図１０（Ｂ）および図１１（Ｂ）を参照すると、波長ごとのクロマトグラムが、異なる順序で並んでいることが分かる。
上記実施の形態においては、直交スペクトルデータＲＳＤの類似度によってピークの対応を評価した。この類似度がどの程度頑健であるかも確認するために、直交スペクトルデータＲＳＤのＳＮ比を算出したい場合がある。あるいは、類似度の妥当性を確認するためにユーザが目視確認したい場合がある。そこで、本実施の形態においては、以下に示すように、次元縮約された直交スペクトルデータＲＳＤが利用される。
図３に示すスペクトル表示部２１０は、次元縮約された直交スペクトルデータＲＳＤを、コンピュータ１のディスプレイ１０４に表示させる。つまり、上記の図８（Ｂ）、図９（Ｂ）、図１０（Ｂ）、図１１（Ｂ）で示した直交スペクトルデータＲＳＤ（波長ごとのクロマトグラムを重ねた図）をディスプレイ１０４に表示させる。これにより、ユーザは、類似度の判定に用いられる直交スペクトルデータＲＳＤのクロマトグラムのＳＮ比を評価することができる。ユーザは、スペクトル同士を比較した意味のあるピークトラックが行われているのか、あるいは、ノイズによる誤差の範囲であるかなど容易に判断することができる。直交スペクトルデータＲＳＤは次元縮約されているので、ユーザの目視確認も用意である。直交スペクトルデータＲＳＤを再び因子分解を行うことにより、次元縮約を行ってもよいが、結果は同様である。
（４）請求項の各構成要素と実施の形態の各要素との対応
以下、請求項の各構成要素と実施の形態の各要素との対応の例について説明するが、本発明は下記の例に限定されない。上記の実施の形態では、液体クロマトグラフ３が分析装置の例である。また、上記の実施の形態では、コンピュータ１がピークトラッキング装置の例である。
以下、請求項の各構成要素と実施の形態の各要素との対応の例について説明するが、本発明は下記の例に限定されない。上記の実施の形態では、液体クロマトグラフ３が分析装置の例である。また、上記の実施の形態では、コンピュータ１がピークトラッキング装置の例である。
請求項の各構成要素として、請求項に記載されている構成または機能を有する種々の要素を用いることもできる。
（５）他の実施の形態
（５－１）ピークスペクトル支配的成分による直交化の省略
上記実施の形態においては、直交スペクトル抽出部２０７は、第１の直交処理および第２の直交処理により、直交スペクトルデータＲＳＤを抽出した。ここで、ベースラインスペクトルデータＢＳＤを推定するときに、ピーク領域を切り取る方法を用いる場合には、微小なピークスペクトル成分がベースラインスペクトルデータＢＳＤに混入する場合がある。この場合には、ベースラインスペクトルデータＢＳＤにより、測定スペクトルデータＭＳＤを直交化することにより、ピークスペクトルデータＰＳＤの支配的な成分に対する直交化も行われることになる。このような場合においては、第１の直交処理を実行するだけで、第１の直交処理および第２の直交処理を両方実施した場合と同様の効果が表れることになる。したがって、ピークの類似度が経験的に決めた一定閾値以下であればピークスペクトルの支配的成分による直交化を省略することも可能である。
（５－１）ピークスペクトル支配的成分による直交化の省略
上記実施の形態においては、直交スペクトル抽出部２０７は、第１の直交処理および第２の直交処理により、直交スペクトルデータＲＳＤを抽出した。ここで、ベースラインスペクトルデータＢＳＤを推定するときに、ピーク領域を切り取る方法を用いる場合には、微小なピークスペクトル成分がベースラインスペクトルデータＢＳＤに混入する場合がある。この場合には、ベースラインスペクトルデータＢＳＤにより、測定スペクトルデータＭＳＤを直交化することにより、ピークスペクトルデータＰＳＤの支配的な成分に対する直交化も行われることになる。このような場合においては、第１の直交処理を実行するだけで、第１の直交処理および第２の直交処理を両方実施した場合と同様の効果が表れることになる。したがって、ピークの類似度が経験的に決めた一定閾値以下であればピークスペクトルの支配的成分による直交化を省略することも可能である。
（５－２）ピークの混合可能性の提示
特定の分析条件データＡＰによっては、偶然に異なる物質由来の２つのピークが重なり、一つのピークとして出力される場合がある。本実施の形態のピークトラッキング方法は、混合されたピークについても、混合可能性を判断する情報を提供可能である。ピークＡ（スペクトルＳＡ）とピークＢ（スペクトルＳＢ）が混合してできたピークＣのスペクトルＳＣは完全に重なっていれば、ＳＣ＝ＳＡ＋ＳＢである。完全に一致していない場合であっても、ＳＣ＝αＳＡ＋βＳＢで表され、スペクトルＳＡ，ＳＢで張られる空間に収まるはずである。
特定の分析条件データＡＰによっては、偶然に異なる物質由来の２つのピークが重なり、一つのピークとして出力される場合がある。本実施の形態のピークトラッキング方法は、混合されたピークについても、混合可能性を判断する情報を提供可能である。ピークＡ（スペクトルＳＡ）とピークＢ（スペクトルＳＢ）が混合してできたピークＣのスペクトルＳＣは完全に重なっていれば、ＳＣ＝ＳＡ＋ＳＢである。完全に一致していない場合であっても、ＳＣ＝αＳＡ＋βＳＢで表され、スペクトルＳＡ，ＳＢで張られる空間に収まるはずである。
ＳＣ＝ＳＡ＋ＳＢという関係を確認するためには、ピークＡの領域の直交スペクトルデータＲＳＤの積算値と、ピークＢの領域の直交スペクトルデータＲＳＤの積算値の合計が、ＳＣの値の誤差の範囲に収まるか否かを確認すれば良い。これにより、ピーク混合可能性の情報を得ることができる。
図１２は、直交スペクトル抽出部２０７において抽出された直交スペクトルデータＲＳＤの例を示す図である。図１２（Ａ）は、直交スペクトル抽出部２０７において抽出された直交スペクトルデータＲＳＤの各波長におけるクロマトグラムを重ね合わせた図である。図１２（Ｂ）は、図１２（Ａ）の直交スペクトルデータＲＳＤを次元縮約した図である。図１２（Ａ）を参照すると、単一のピークのようにも見える。しかし、図１２（Ｂ）を参照すると、僅かにずれたピークＡおよびピークＢが存在することが分かる。ピークの形状はピークＣに含まれるピークＡも独立したピークＡも概ね同じである。したがって、ピークＡの直交スペクトルデータＲＳＤのクロマトグラムを時間方向に移動して、ピークＢのクロマトグラムに重ね合わせ、移動量を最適にすればピークＣのクロマトグラムと一致することを確認してもよい。このような確認処理には、多くの計算量が必要となるが、ピークが一致すると誤って判断する可能性を低減させることができる。
コンピュータ１は、ピークの混合可能性に関する情報を、他の装置または他のプログラム、プロセスなどに出力するようにしてもよい。例えば、ＡＱＢＤ（Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｑｕａｌｉｔｙ ｂｙ Ｄｅｓｉｇｎ）を目的とした処理を実行する装置に、ピークの混合可能性の情報を出力するようにしてもよい。この場合、コンピュータ１の制御部２００は、図２に示した機能ブロックに加えて、更に出力部を備える。
例えば、ピークの保持時間や分離度を回帰分析することにより、保持時間や分離度のデザインスペースを取得するプログラムまたは装置がある。これらデザインスペースを処理するプログラムまたは装置に、本実施の形態において算出したピーク混合可能性の情報を出力するようにしてもよい。例えば、ピーク混合可能性の情報を入力した装置において、デザインスペースとピーク混合可能性とを関連付けて情報を提示することができる。
（５－３）他の装置構成
上記実施の形態においては、本発明の分析装置として、液体クロマトグラフ３を例に説明した。本発明は、他にも、ガスクロマトグラフにも適用可能である。また、上記の実施の形態において、本実施の形態のピークトラッキング装置であるコンピュータ１は、ネットワーク４を介して分析装置である液体クロマトグラフ３に接続される場合を例に説明した。他の実施の形態として、コンピュータ１が、分析装置に内蔵される構成であってもよい。また、上記の実施の形態においては、測定スペクトルデータＭＳＤは、波長ごとに吸光度などの信号を有するスペクトルデータである場合を例に説明した。本発明は、他にも、検出器としてＭＳを用いることにより、ｍ／ｚごとの信号値を有するスペクトルデータにも適用可能である。
上記実施の形態においては、本発明の分析装置として、液体クロマトグラフ３を例に説明した。本発明は、他にも、ガスクロマトグラフにも適用可能である。また、上記の実施の形態において、本実施の形態のピークトラッキング装置であるコンピュータ１は、ネットワーク４を介して分析装置である液体クロマトグラフ３に接続される場合を例に説明した。他の実施の形態として、コンピュータ１が、分析装置に内蔵される構成であってもよい。また、上記の実施の形態においては、測定スペクトルデータＭＳＤは、波長ごとに吸光度などの信号を有するスペクトルデータである場合を例に説明した。本発明は、他にも、検出器としてＭＳを用いることにより、ｍ／ｚごとの信号値を有するスペクトルデータにも適用可能である。
（５－４）プログラムの提供方法
上記実施の形態においては、ピークトラッキングプログラムＰ１は、記憶装置１０６に保存されている場合を例に説明した。他の実施の形態として、ピークトラッキングプログラムＰ１は、記憶媒体１０９に保存されて提供されてもよい。ＣＰＵ１０１は、デバイスインタフェース１０８を介して記憶媒体１０９にアクセスし、記憶媒体１０９に保存されたピークトラッキングプログラムＰ１を、記憶装置１０６またはＲＯＭ１０３に保存するようにしてもよい。あるいは、ＣＰＵ１０１は、デバイスインタフェース１０８を介して記憶媒体１０９にアクセスし、記憶媒体１０９に保存されたピークトラッキングプログラムＰ１を実行するようにしてもよい。
上記実施の形態においては、ピークトラッキングプログラムＰ１は、記憶装置１０６に保存されている場合を例に説明した。他の実施の形態として、ピークトラッキングプログラムＰ１は、記憶媒体１０９に保存されて提供されてもよい。ＣＰＵ１０１は、デバイスインタフェース１０８を介して記憶媒体１０９にアクセスし、記憶媒体１０９に保存されたピークトラッキングプログラムＰ１を、記憶装置１０６またはＲＯＭ１０３に保存するようにしてもよい。あるいは、ＣＰＵ１０１は、デバイスインタフェース１０８を介して記憶媒体１０９にアクセスし、記憶媒体１０９に保存されたピークトラッキングプログラムＰ１を実行するようにしてもよい。
なお、本発明の具体的な構成は、前述の実施形態に限られるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更および修正が可能である。
（６）態様
上述した複数の例示的な実施の形態は、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。
上述した複数の例示的な実施の形態は、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ピークトラッキング装置は、
複数の分析条件データを分析装置に与えることによって得られた複数の測定データに基づいて、複数のクロマトグラムを取得するクロマトグラム取得部と、
各クロマトグラムに含まれる各ピークを対応付けするピーク対応部と、を備え、
前記ピーク対応部は、
各測定データから取得された測定スペクトルデータからピーク由来のスペクトルであるピークスペクトルデータを抽出するピークスペクトル抽出部と、
前記測定スペクトルデータから、前記ピークスペクトルデータの成分のうち支配的な成分と直交するスペクトルデータを抽出する直交スペクトル抽出部と、
前記直交スペクトル抽出部から抽出されたスペクトルデータの類似度により各ピークの対応付けを行う類似度判定部と、を含む。
本発明の一態様に係るピークトラッキング装置は、
複数の分析条件データを分析装置に与えることによって得られた複数の測定データに基づいて、複数のクロマトグラムを取得するクロマトグラム取得部と、
各クロマトグラムに含まれる各ピークを対応付けするピーク対応部と、を備え、
前記ピーク対応部は、
各測定データから取得された測定スペクトルデータからピーク由来のスペクトルであるピークスペクトルデータを抽出するピークスペクトル抽出部と、
前記測定スペクトルデータから、前記ピークスペクトルデータの成分のうち支配的な成分と直交するスペクトルデータを抽出する直交スペクトル抽出部と、
前記直交スペクトル抽出部から抽出されたスペクトルデータの類似度により各ピークの対応付けを行う類似度判定部と、を含む。
第１項のピークトラッキング装置によれば、クロマトグラムに含まれるピークを同定することができる。
（第２項）
第１項に記載のピークトラッキング装置において、
前記ピーク対応部は、
各測定データから取得された測定スペクトルデータからベースライン由来のスペクトルであるベースラインスペクトルデータを抽出するベースラインスペクトル抽出部、を含み、
前記直交スペクトル抽出部は、
各測定スペクトルデータから、前記ベースラインスペクトルデータと直交するスペクトルデータを抽出してもよい。
第１項に記載のピークトラッキング装置において、
前記ピーク対応部は、
各測定データから取得された測定スペクトルデータからベースライン由来のスペクトルであるベースラインスペクトルデータを抽出するベースラインスペクトル抽出部、を含み、
前記直交スペクトル抽出部は、
各測定スペクトルデータから、前記ベースラインスペクトルデータと直交するスペクトルデータを抽出してもよい。
ベースライン変動成分の影響を排除し、ピークの同定を効果的に行うことができる。
（第３項）
第１項または第２項に記載のピークトラッキング装置において、
前記ピークスペクトル抽出部は、
各クロマトグラムに対して二次微分フィルタまたはハイパスフィルタを適用させることにより、ピーク領域を特定するピーク領域特定部と、
特定された前記ピーク領域に基づいて、ベースラインを推定するベースライン推定部と、
前記測定スペクトルデータから前記ベースラインを除去するベースライン除去部と、を含んでもよい。
第１項または第２項に記載のピークトラッキング装置において、
前記ピークスペクトル抽出部は、
各クロマトグラムに対して二次微分フィルタまたはハイパスフィルタを適用させることにより、ピーク領域を特定するピーク領域特定部と、
特定された前記ピーク領域に基づいて、ベースラインを推定するベースライン推定部と、
前記測定スペクトルデータから前記ベースラインを除去するベースライン除去部と、を含んでもよい。
ベースラインを除去することにより、ベースライン変動成分の影響を排除することができる。
（第４項）
第１項～第３項のいずれか一項に記載のピークトラッキング装置において、
前記直交スペクトル抽出部は、前記ピークスペクトルデータの特異値分解を行うことにより前記支配的な成分を取得してもよい。
第１項～第３項のいずれか一項に記載のピークトラッキング装置において、
前記直交スペクトル抽出部は、前記ピークスペクトルデータの特異値分解を行うことにより前記支配的な成分を取得してもよい。
特異値分解によりピークスペクトルデータの支配的成分を取得可能である。これにより、ピークトラッキング装置は、ピークスペクトルデータに支配的な成分以外の成分により、ピークの同定を効果的に行うことができる。
（第５項）
第１項～第３項のいずれか一項に記載のピークトラッキング装置において、
前記直交スペクトル抽出部は、前記ピークスペクトルデータの時間方向の平均値により、前記支配的な成分を取得してもよい。
第１項～第３項のいずれか一項に記載のピークトラッキング装置において、
前記直交スペクトル抽出部は、前記ピークスペクトルデータの時間方向の平均値により、前記支配的な成分を取得してもよい。
平均値によりピークスペクトルデータの支配的成分を取得可能である。これにより、ピークトラッキング装置は、ピークスペクトルデータに支配的な成分以外の成分により、ピークの同定を効果的に行うことができる。
（第６項）
第１項～第５項のいずれか一項に記載のピークトラッキング装置において、
前記直交スペクトル抽出部が抽出したスペクトルデータを次元縮約してディスプレイに表示するスペクトル表示部、をさらに備えてもよい。
第１項～第５項のいずれか一項に記載のピークトラッキング装置において、
前記直交スペクトル抽出部が抽出したスペクトルデータを次元縮約してディスプレイに表示するスペクトル表示部、をさらに備えてもよい。
ユーザは、ピークトラッキング装置によるピークの類似度判定の妥当性を目視で確認することができる。
（第７項）
第１項～第６項のいずれか一項に記載のピークトラッキング装置において、
前記直交スペクトル抽出部から抽出されたスペクトルデータが、複数の物質由来のスペクトルデータにより張られる超平面に含まれることを示す情報を、ピークの混合可能性の情報として提供してもよい。
第１項～第６項のいずれか一項に記載のピークトラッキング装置において、
前記直交スペクトル抽出部から抽出されたスペクトルデータが、複数の物質由来のスペクトルデータにより張られる超平面に含まれることを示す情報を、ピークの混合可能性の情報として提供してもよい。
ピーク混合の可能性をユーザに提供することができる。
（第８項）本発明の他の態様に係るピークトラッキング装置は、
複数の分析条件データを分析装置に与えることによって得られた複数の測定データに基づいて、複数のクロマトグラムを取得するクロマトグラム取得部と、
各クロマトグラムに含まれる各ピークを対応付けするピーク対応部と、を備え、
前記ピーク対応部は、
各測定データから取得された測定スペクトルデータからベースライン由来のスペクトルであるベースラインスペクトルデータを抽出するベースラインスペクトル抽出部と、
各測定スペクトルデータから、前記ベースラインスペクトルデータと直交するスペクトルデータを抽出する直交スペクトル抽出部と、
前記直交スペクトル抽出部から抽出されたスペクトルデータの類似度により各ピークの対応付けを行う類似度判定部と、を含む。
複数の分析条件データを分析装置に与えることによって得られた複数の測定データに基づいて、複数のクロマトグラムを取得するクロマトグラム取得部と、
各クロマトグラムに含まれる各ピークを対応付けするピーク対応部と、を備え、
前記ピーク対応部は、
各測定データから取得された測定スペクトルデータからベースライン由来のスペクトルであるベースラインスペクトルデータを抽出するベースラインスペクトル抽出部と、
各測定スペクトルデータから、前記ベースラインスペクトルデータと直交するスペクトルデータを抽出する直交スペクトル抽出部と、
前記直交スペクトル抽出部から抽出されたスペクトルデータの類似度により各ピークの対応付けを行う類似度判定部と、を含む。
ベースラインに直交する成分を排除することによって、ピークの同定を行うことが可能である。
（第９項）
本発明の他の態様に係るピークトラッキング方法は、
複数の分析条件データを分析装置に与えることによって得られた複数の測定データに基づいて、複数のクロマトグラムを取得するクロマトグラム取得工程と、
各クロマトグラムに含まれる各ピークを対応付けするピーク対応工程と、を備え、
前記ピーク対応工程は、
各測定データから取得された測定スペクトルデータからピーク由来のスペクトルであるピークスペクトルデータを抽出するピークスペクトル抽出工程と、
前記測定スペクトルデータから、前記ピークスペクトルデータの成分のうち支配的な成分と直交するスペクトルデータを抽出する直交スペクトル抽出工程と、
前記直交スペクトル抽出工程において抽出された直交するスペクトルデータの類似度により各ピークの対応付けを行う類似度判定工程と、を含む。
本発明の他の態様に係るピークトラッキング方法は、
複数の分析条件データを分析装置に与えることによって得られた複数の測定データに基づいて、複数のクロマトグラムを取得するクロマトグラム取得工程と、
各クロマトグラムに含まれる各ピークを対応付けするピーク対応工程と、を備え、
前記ピーク対応工程は、
各測定データから取得された測定スペクトルデータからピーク由来のスペクトルであるピークスペクトルデータを抽出するピークスペクトル抽出工程と、
前記測定スペクトルデータから、前記ピークスペクトルデータの成分のうち支配的な成分と直交するスペクトルデータを抽出する直交スペクトル抽出工程と、
前記直交スペクトル抽出工程において抽出された直交するスペクトルデータの類似度により各ピークの対応付けを行う類似度判定工程と、を含む。
第９項のピークトラッキング方法によれば、クロマトグラムに含まれるピークを同定することができる。
（第１０項）
本発明の他の態様に係るピークトラッキングプログラムは、
複数の分析条件データを分析装置に与えることによって得られた複数の測定データに基づいて、複数のクロマトグラムを取得する処理、
各測定データから取得された測定スペクトルデータからピーク由来のスペクトルであるピークスペクトルデータを抽出し、前記測定スペクトルデータから、前記ピークスペクトルデータの成分のうち支配的な成分と直交するスペクトルデータを抽出し、抽出された直交するスペクトルデータの類似度により各ピークの対応付けを行うことにより、各クロマトグラムに含まれる各ピークを対応付けする処理、をコンピュータに実行させる。
本発明の他の態様に係るピークトラッキングプログラムは、
複数の分析条件データを分析装置に与えることによって得られた複数の測定データに基づいて、複数のクロマトグラムを取得する処理、
各測定データから取得された測定スペクトルデータからピーク由来のスペクトルであるピークスペクトルデータを抽出し、前記測定スペクトルデータから、前記ピークスペクトルデータの成分のうち支配的な成分と直交するスペクトルデータを抽出し、抽出された直交するスペクトルデータの類似度により各ピークの対応付けを行うことにより、各クロマトグラムに含まれる各ピークを対応付けする処理、をコンピュータに実行させる。
第１０項のピークトラッキングプログラムによれば、クロマトグラムに含まれるピークを同定することができる。
Claims (8)
- 複数の分析条件データを分析装置に与えることによって得られた複数の測定データに基づいて、複数のクロマトグラムを取得するクロマトグラム取得部と、
各クロマトグラムに含まれる各ピークを対応付けするピーク対応部と、
を備え、
前記ピーク対応部は、
各測定データから取得された測定スペクトルデータからピーク由来のスペクトルであるピークスペクトルデータを抽出するピークスペクトル抽出部と、
前記測定スペクトルデータから、前記ピークスペクトルデータの特異値分解により得られた第１主成分のスペクトル、あるいは、前記ピークスペクトルデータの時間方向の平均値スペクトルと直交するスペクトルデータを抽出する直交スペクトル抽出部と、
前記直交スペクトル抽出部から抽出されたスペクトルデータの類似度により各ピークの対応付けを行う類似度判定部と、
を含む、ピークトラッキング装置。 - 前記ピーク対応部は、
各測定データから取得された測定スペクトルデータからベースライン由来のスペクトルであるベースラインスペクトルデータを抽出するベースラインスペクトル抽出部、
を含み、
前記直交スペクトル抽出部は、
各測定スペクトルデータから、前記ベースラインスペクトルデータと直交するスペクトルデータを抽出する、請求項１に記載のピークトラッキング装置。 - 前記ピークスペクトル抽出部は、
各クロマトグラムに対して二次微分フィルタまたはハイパスフィルタを適用させることにより、ピーク領域を特定するピーク領域特定部と、
特定された前記ピーク領域に基づいて、ベースラインを推定するベースライン推定部と、
前記測定スペクトルデータから前記ベースラインを除去するベースライン除去部と、
を含む、請求項１記載のピークトラッキング装置。 - 前記直交スペクトル抽出部が抽出したスペクトルデータを次元縮約してディスプレイに表示するスペクトル表示部、
をさらに備える、請求項１記載のピークトラッキング装置。 - 前記直交スペクトル抽出部から抽出されたスペクトルデータが、複数の物質由来のスペクトルデータにより張られる超平面に含まれることを示す情報を、ピークの混合可能性の情報として提供する、請求項１記載のピークトラッキング装置。
- 複数の分析条件データを分析装置に与えることによって得られた複数の測定データに基づいて、複数のクロマトグラムを取得するクロマトグラム取得部と、
各クロマトグラムに含まれる各ピークを対応付けするピーク対応部と、
を備え、
前記ピーク対応部は、
各測定データから取得された測定スペクトルデータからベースライン由来のスペクトルであるベースラインスペクトルデータを抽出するベースラインスペクトル抽出部と、
各測定スペクトルデータから、前記ベースラインスペクトルデータと直交するスペクトルデータを抽出する直交スペクトル抽出部と、
前記直交スペクトル抽出部から抽出されたスペクトルデータの類似度により各ピークの対応付けを行う類似度判定部と、
を含む、ピークトラッキング装置。 - 複数の分析条件データを分析装置に与えることによって得られた複数の測定データに基づいて、複数のクロマトグラムを取得するクロマトグラム取得工程と、
各クロマトグラムに含まれる各ピークを対応付けするピーク対応工程と、
を備え、
前記ピーク対応工程は、
各測定データから取得された測定スペクトルデータからピーク由来のスペクトルであるピークスペクトルデータを抽出するピークスペクトル抽出工程と、
前記測定スペクトルデータから、前記ピークスペクトルデータの特異値分解により得られた第１主成分のスペクトル、あるいは、前記ピークスペクトルデータの時間方向の平均値スペクトルと直交するスペクトルデータを抽出する直交スペクトル抽出工程と、
前記直交スペクトル抽出工程において抽出された直交するスペクトルデータの類似度により各ピークの対応付けを行う類似度判定工程と、
を含む、ピークトラッキング方法。 - 複数の分析条件データを分析装置に与えることによって得られた複数の測定データに基づいて、複数のクロマトグラムを取得する処理、
各測定データから取得された測定スペクトルデータからピーク由来のスペクトルであるピークスペクトルデータを抽出し、前記測定スペクトルデータから、前記ピークスペクトルデータの特異値分解により得られた第１主成分のスペクトル、あるいは、前記ピークスペクトルデータの時間方向の平均値スペクトルと直交するスペクトルデータを抽出し、抽出された直交するスペクトルデータの類似度により各ピークの対応付けを行うことにより、各クロマトグラムに含まれる各ピークを対応付けする処理、
をコンピュータに実行させるピークトラッキングプログラム。
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Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008539441A (ja) | 2005-04-25 | 2008-11-13 | ユニバーシティー オブ マサチューセッツ | 光反射率測定値を補正するためのシステム及び方法 |
| JP4212059B2 (ja) | 2003-11-12 | 2009-01-21 | ヤマハ発動機株式会社 | 電子スロットル弁の制御システムおよび自動二輪車 |
| WO2017119086A1 (ja) | 2016-01-06 | 2017-07-13 | 株式会社島津製作所 | クロマトグラムデータ処理方法及び装置 |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6329652B1 (en) * | 1999-07-28 | 2001-12-11 | Eastman Kodak Company | Method for comparison of similar samples in liquid chromatography/mass spectrometry |
| JP4337678B2 (ja) * | 2004-07-27 | 2009-09-30 | 株式会社島津製作所 | クロマトグラフ質量分析装置 |
| JP2007147459A (ja) * | 2005-11-28 | 2007-06-14 | Kazusa Dna Kenkyusho | 情報処理装置、プログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| JP6037040B2 (ja) * | 2013-10-16 | 2016-11-30 | 株式会社島津製作所 | クロマトグラムデータ処理装置 |
| US10416134B2 (en) * | 2014-09-03 | 2019-09-17 | Shimadzu Corporation | Chromatogram data processing method and chromatogram data processing apparatus |
| CN109564199A (zh) * | 2016-08-03 | 2019-04-02 | 株式会社岛津制作所 | 分析数据处理方法和分析数据处理装置 |
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4212059B2 (ja) | 2003-11-12 | 2009-01-21 | ヤマハ発動機株式会社 | 電子スロットル弁の制御システムおよび自動二輪車 |
| JP2008539441A (ja) | 2005-04-25 | 2008-11-13 | ユニバーシティー オブ マサチューセッツ | 光反射率測定値を補正するためのシステム及び方法 |
| WO2017119086A1 (ja) | 2016-01-06 | 2017-07-13 | 株式会社島津製作所 | クロマトグラムデータ処理方法及び装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Imre Molnar et al.，Chromatography Modelling in High Performance Liquid Chromatography Method Development，Chromatography，2013年 |
| 三井 利幸，主成分得点を用いる有機溶媒混合比の決定，分析化学，2008年，Vol. 57，No. 10，PP.811-817 |
Also Published As
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