JP7430153B2 - 電気泳動に係るデータを補正する方法、ピークが試料由来ピークであるかスパイクであるかを判定する方法、装置、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、電気泳動に係るデータからノイズ成分の一部を除去することにより当該データを補正する方法、電気泳動に係るデータにおけるピークが、試料由来ピークであるか、またはスパイクであるかを判定する方法、装置、およびプログラムに関する。

ゲノム解析技術の発展により、ヒトの様々な疾患と遺伝子変異の関連性が解明されてきている。がん等の疾患に由来する後天的な遺伝子変異には、ゲノム上での変異発生位置が予測できない、個体内や組織内における変異存在比率が予測できないという特徴がある。例えば、がん患者から切除したがん組織試料にはがん細胞と正常細胞が含まれ、さらにがん細胞間においても遺伝子変異に多様性があるため、ある特定遺伝子のある特定位置に遺伝子変異を有する細胞の試料中存在比率は、非常に低い場合がある。従って、疾患に由来する後天的な遺伝子変異を検出するためには高感度な検出方法が必要である。また、治療方法や治療薬の選択においては、標的遺伝子のある特定位置の遺伝子変異の有無だけではなく、その存在比率を指標とする場合もある。このため、遺伝子変異の高感度な検出に加えて、その存在比率の定量化も重要となる。

サンガー法を用いた従来のＤＮＡシーケンサは塩基配列の決定を目的としていたため、微量に存在する遺伝子変異の検出力、すなわち感度が不十分であること、またその存在比率を定量できる範囲、すなわちダイナミックレンジが狭いことが課題であった。高感度化、高ダイナミックレンジ化に向けて様々な光学系が提案されているほか、データ処理の面からの検討も行われている。特に、データ処理による高感度化、高ダイナミックレンジ化は光学系の変更を伴わないため、比較的低コストに導入できる。

例えば、特許文献１には、測定及び算出した核酸試料の相対信号強度と予め格納された既知核酸試料の相対信号強度とを比較することにより遺伝子変異を高感度に検出し、高精度に定量化する方法が提示されている。

また、特許文献２には、測定データを時間周波数解析して複数の周波数成分の時間変化を表す波形データを取得し、それを解析することにより高精度にノイズ成分の大きさを推定する方法が示されている。

国際公開第２０１５／０１５５８５号パンフレット 国際公開第２０１６／１３２４２２号パンフレット

しかしながら、データ処理による従来の技術では、事前のデータベース構築が必要であるという課題があった。

特許文献１の方法は、効果的で優れた方法である一方、このような既知情報との比較を行うには、予め既知情報データベースを構築する必要がある。遺伝子変異に多様性があるため、比較的規模の大きいデータベースが必要となるほか、新たな標的遺伝子に対応するためには定期的なデータ拡充が必要である。

なお、特許文献２の方法は、ノイズレベルを把握するにあたって、優れた手法であり、ノイズ成分の除去に応用できれば、高感度化や高ダイナミックレンジ化に繋がるが、ノイズ成分除去の指針や方法、効果については触れられていない。

本発明はこのような課題を解決するためになされたものであり、事前のデータベース構築を不要としつつ、データ処理によって高感度化または高ダイナミックレンジ化を行うための技術を提供することを目的とする。

本発明に係る方法の一例は、
電気泳動に係るデータからノイズ成分の一部を除去することにより当該データを補正する方法であって、
標識化された分析対象の核酸試料を電気泳動し、標識信号を同時に複数の測定波長で検出することを介して、第１データを取得することであって、ただし、前記第１データは、試料由来成分およびノイズ成分が含まれる検出強度の波形データである、第１データを取得することと、
前記第１データのうちから、時間周波数解析の対象とする１つ以上の測定波長に対応した特定波長データを選択することと、
前記特定波長データに対し、高周波数側の一部または全部をカットするフィルタリング処理を、１つ以上のカットオフ周波数について行うことと、
各前記カットオフ周波数について、前記フィルタリング処理前後における前記特定波長データのピーク強度を比較することと、
前記カットオフ周波数のうち、前記特定波長データのピーク強度の低下が所定の許容範囲内となるような、最も低い前記カットオフ周波数を、第１カットオフ周波数として算出することと、
前記第１データに対して、または、前記第１データに対するカラーコール後データに対して、前記第１カットオフ周波数によるフィルタリング処理を行うことにより補正することと、
を備える。

また、本発明に係る方法の一例は、
電気泳動に係るデータにおけるピークが、試料由来ピークであるか、またはスパイクであるかを判定する方法であって、
上述の方法を用いて補正を行うことと、
各前記ピークについて、補正前のピーク強度と、補正後のピーク強度とに基づき、ピーク強度変化率を算出することと、
１つ以上の測定波長において、前記ピーク強度変化率の絶対値が、所定の閾値より大きい前記ピークについて、スパイクであると判定することと、
を備える。

本発明に係る技術によれば、事前のデータベース構築を不要としつつ、データ処理によって高感度化または高ダイナミックレンジ化を行うことができる。

また、たとえば、大規模なデータベースを必要とせず、光学系の変更を伴わないため、低コストに導入できる。

本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、上記した以外の、課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

本発明の実施例１に係る電気泳動データ補正装置の構成図 実施例１に係る電気泳動データ補正方法におけるフローチャート 試料ありの場合と試料なしの場合の電気泳動データの波形の例 図３の波形のパワースペクトル 図４のパワースペクトルの横軸を線形にしたもの 平滑化処理前後のパワースペクトル 比較的小さなスパイクが含まれる電気泳動データの波形の例 図７Ａの波形のパワースペクトル 比較的大きなスパイクが含まれる電気泳動データの波形の例 図７Ｃの波形のパワースペクトル 電気泳動データの波形の例 図８Ａの波形のパワースペクトル ローパスフィルタのカットオフ周波数に対するフィルタリング処理前後の試料由来ピーク成分の強度の変化、ノイズの変化、ダイナミックレンジの変化の例 図８Ａの波形を拡大したもの 図１０Ａの電気泳動データの波形を補正したもの 図２のステップＳ６の処理例を示すフローチャート 本発明の実施例２に係る電気泳動データ補正方法におけるフローチャート 補正を行っていない電気泳動データを用いて得たカラーコール後データの波形 図１３Ａのカラーコール後データの波形を拡大したもの 補正を行った電気泳動データを用いて得たカラーコール後データの波形 図１３Ｃのカラーコール後データの波形を拡大したもの 電気泳動データに補正を行わずに、カラーコール後データに補正を行った場合のカラーコール後データの波形 図１４Ａの波形を拡大したもの 本発明の実施例３に係るカラーコール後データ補正装置の構成図 実施例３のカラーコール後データの補正方法におけるフローチャート 本発明の実施例４に係るカラーコール後データの補正方法におけるフローチャート スパイクを含まない電気泳動データの波形 図１８Ａの電気泳動データの波形を補正したもの 測定上限値で飽和したピーク値を有するスパイクを含む電気泳動データの波形 図１８Ｃの電気泳動データの波形を補正したもの 比較的小さなスパイクを含む電気泳動データの波形 図１８Ｅの電気泳動データの波形を補正したもの ピーク値付近に連続した近い値を有する比較的小さなスパイクを含む電気泳動データの波形 図１８Ｇの電気泳動データの波形を補正したもの 3点連続で測定上限値で飽和したピーク値を有するスパイクを含む電気泳動データの波形 図１９Ａの電気泳動データの波形を補正したもの 図１８Ｇの電気泳動データの波形からスパイクを除去し、データ点を補完したもの 図２０Ａの電気泳動データの波形を補正したもの

以下、図面に基づいて、本発明の実施例を説明する。なお、本発明の実施態様は、後述する実施例に限定されるものではなく、その技術思想の範囲において、種々の変形が可能である。

（１）実施例１
図１に本実施例に係る電気泳動データの補正を行う電気泳動データ補正装置１の構成を示す。電気泳動データ補正装置１は、たとえば汎用のコンピュータであり、ＣＰＵ２（中央演算装置）、メモリ３、表示部４（たとえばモニタ）、入力部５、ハードディスク等の大容量記憶装置からなる記憶部６、そして通信インターフェース７を備える。

電気泳動データ補正装置１は、通信インターフェース７を通じて図示しないキャピラリー電気泳動型シーケンサに接続される。

記憶部６には、ＯＳ（Operating System）と電気泳動データ補正用プログラム８が保存されている。ＣＰＵ２が、該電気泳動データ補正用プログラム８を実行することにより、電気泳動データ補正装置１は、後述するデータ選択部８Ａ、時間周波数解析部８Ｂ、フィルタリング処理部８Ｃ、ピーク強度比較部８Ｄ、カットオフ周波数調整部８Ｅ、平滑化処理部８Ｆ、周波数取得部８Ｇとして機能する。

電気泳動データ補正装置１は、本実施例に係る方法を実行するよう構成される。また、電気泳動データ補正用プログラム８は、コンピュータにそのような方法を実行させ、これによって電気泳動データ補正装置１として機能させる。本実施例では、電気泳動に係るデータからノイズ成分の一部を除去することにより当該データを補正する方法が実行される。

本実施例に係る方法は、標識化された分析対象の核酸試料を電気泳動し、標識信号を同時に複数の測定波長で検出することを介して、電気泳動データ（第１データ）を取得することを備える。このデータは、試料由来成分およびノイズ成分が含まれる検出強度の波形データであり、複数の波長によるデータを含む。本実施例では、この電気泳動データが補正の対象となる。

以下、本実施例の電気泳動データ補正装置１を用いた電気泳動データ補正方法について、図２のフローチャートを参照して説明する。図２の処理は、たとえば、使用者による実行指示に基づいて、その実行が開始される。

まず、電気泳動データのうちから、時間周波数解析の対象とする１つ以上の測定波長に対応したデータ（特定波長データ）を選択する（ステップＳ１）。選択は、たとえばユーザーの指示に基づいて行うことができる。また、選択は、所定の基準に基づいて電気泳動データ補正装置１が自動的に行ってもよい。

該当する特定波長データが無い場合（ステップＳ２にてＮＯ）は、解析をせずに図２の処理を終了する。

該当する特定波長データがある場合（ステップＳ２にてＹＥＳ）は、特定波長のパワースペクトルにおいて、ホワイトノイズレベルのパワーよりも試料由来成分のパワーが大きくなるような最大の周波数を取得する（ステップＳ３）。ここで取得される周波数は、後述するカットオフ周波数の初期値として用いられるものであり、以下では初期カットオフ周波数と呼ぶ。たとえば、時間周波数解析部８Ｂが電気泳動データからパワースペクトルを取得し、周波数取得部８Ｇが初期カットオフ周波数を取得する。

この初期カットオフ周波数は、任意の値することができるが、上述のようにホワイトノイズレベルのパワーよりも試料由来成分のパワーが大きくなるような最大の周波数としておくと、後述するようにデータ補正処理の計算量が低減できる。

ステップＳ１～Ｓ２の詳細を説明するために、便宜上、ステップＳ３の詳細な説明を先に行う。図３に試料ありの場合（グレー）と試料なしの場合（黒）の電気泳動データの例を示す。試料ありのデータは、多数の試料由来のピークを含む波形を示す。一方、試料なしのデータは、ほぼ一定の値を示している。

図４に時間周波数解析部８Ｂが各波形データをフーリエ変換を用いて時間周波数解析することにより得たパワースペクトルを示す。試料なしのパワースペクトルには、ホワイトノイズ成分、１／ｆノイズ成分および１／ｆ^２ノイズ成分が含まれる。ノイズ成分は、たとえばキャピラリー電気泳動型シーケンサを構成する光検出部とキャピラリー内のポリマーに由来するものである。

これに対して、試料ありのパワースペクトルは、高周波数側はホワイトノイズであるが、ある周波数よりも低周波数側においてパワーが大きくなることが分かる。これは、試料由来成分のパワーはある周波数よりも低周波数側に分布していることを意味する。

図４のグラフは横軸が対数であるので、横軸を線形にしたものを図５に示す。周波数約１．５Ｈｚよりも高周波数側では、試料ありの場合もなしの場合もホワイトノイズレベルでほとんど一定であるのに対して、約１．５Ｈｚよりも低周波数側において、試料ありのパワーが大きくなっている。

図３～図５では試料なしの電気泳動データやそのパワースペクトルを示しているが、初期カットオフ周波数を取得するためには、試料なしの電気泳動データは必ずしも必要ではない。試料ありの場合の電気泳動データとそのパワースペクトルのみに基づいて、ホワイトノイズレベルよりも試料由来成分のパワーが大きくなる初期カットオフ周波数を取得できる。

ステップＳ３において、平滑化処理部８Ｆがパワースペクトルの平滑化を行ってもよい。具体的な平滑化手法の例としては、移動平均法、隣接平均法、Ｓａｖｉｔｚｋｙ－Ｇｏｌａｙ法、ＦＦＴフィルタ、パーセンタイルフィルタ、ＬＯＷＥＳＳ／ＬＯＥＳＳ平滑化などが挙げられる。すなわち、実施例１に係る方法は、初期カットオフ周波数を取得する際に、パワースペクトルに対して平滑化処理を行うことを備えてもよい。

図６に、５１点の隣接平均法による平滑化を図５の試料ありのパワースペクトルに適用した前後の結果を示す。平滑化前のデータを黒で、平滑化後のデータをグレーで示す。平滑化を行うことによって、しきい値判定により初期カットオフ周波数を取得することが容易となる。例えば、周波数２．５から３．５Ｈｚの範囲における成分の平均値の２倍をしきい値とすると、ホワイトノイズレベルよりも試料由来成分のパワーが大きくなるような最大の周波数は１．４８Ｈｚとなる。

なお、ステップＳ３における初期カットオフ周波数の算出は、自動的に行う必要はない。たとえば、パワースペクトルや平滑化されたパワースペクトルからユーザーがホワイトノイズレベルよりも試料由来成分のパワーが大きくなるような最大の周波数を読み取り、これを周波数取得部８Ｇに入力してもよい。

試料ありのパワースペクトルにおいて、ホワイトノイズレベルよりも試料由来成分のパワーが大きくなるような最大の周波数は、電気泳動速度に依存する場合があり、したがってたとえば、測定条件のうち泳動電圧、ポリマーの粘度、キャピラリーの温度などに依存する。一方、観測する光の波長や色には依存しない場合がある。

但し、観測する光の波長や色によって試料由来のピークの大きさが極端に異なる場合がある。試料由来のピークが小さい場合には、パワースペクトルにおいて試料由来成分がホワイトノイズに埋もれてしまい、適切な初期カットオフ周波数の取得が困難となるため、上述のステップＳ１では、試料由来のピークが十分に大きな電気泳動データを選択することが望ましい。

パワースペクトルにおいてホワイトノイズレベルよりも試料由来成分のパワーが大きくなるような最大の周波数は、測定条件に依存する。このため、図２の処理の開始に先立って、代表的な１つ以上の測定条件に対してそれぞれ適切な初期カットオフ周波数を取得し、記憶部６に保持しておいてもよい。

代表的な測定条件に対する初期カットオフ周波数を予め取得してあり、かつ、ステップＳ１において選択されたデータがその代表的な測定条件で測定したものであった場合には、ステップＳ２の判定を省略して後述のフィルタリング処理（ステップＳ４）へ進めてもよい。

また、ユーザーがホワイトノイズレベルよりも試料由来成分のパワーが大きくなるような最大の周波数の予想値を設定できるようにしてもよい。ユーザーが予想値を設定した場合には、その予想値を初期カットオフ周波数とし、ステップＳ２の判定を省略して後述のフィルタリング処理（ステップＳ４）へ進めてもよい。

以上がステップＳ３の説明である。次に、ステップＳ１～Ｓ２を説明する。サンガー法を用いたＤＮＡシーケンサにおいては、試料を泳動していなくても、混入した気泡や異物に起因したスパイクと呼ばれる複数の波長、色が重なったシャープなピークが電気泳動データの波形に現れることがある。

スパイクは試料由来のピーク波形と比較して急峻でピークを形成するデータ点数が少ないほか、ピークの高さが極めて大きいことが多いが、試料由来のピークの高さと同程度の場合もある。シーケンス解析やフラグメント解析のような解析時には、スパイクと試料由来のピーク波形は区別される必要があり、種々の方法が用いられている。

具体的なスパイク判定方法としては、ピークの高さや、半値幅、重なっている波長や色の範囲で判定する方法、それらの組み合わせを用いることが挙げられる。

電気泳動データに大きなスパイクが含まれている場合には、適切な初期カットオフ周波数を取得できない場合がある。図７Ａに比較的小さなスパイクが含まれる電気泳動データ、図７Ｂにそのパワースペクトルを示し、図７Ｃに比較的大きなスパイクが含まれる電気泳動データ、図７Ｄにそのパワースペクトルの例を示す。２つの電気泳動データは同じ試料に対して同時に異なる波長で取得したものである。

図７Ａの電気泳動データの時間８２４付近にスパイクが存在するが、試料由来のピークと同程度の大きさのため、この図では明確には確認できない。図７Ｂに示される図７Ａの波形のパワースペクトルは、図５の試料ありのパワースペクトルと同様に、高周波数側はホワイトノイズレベルで、低周波数側にてパワーが大きくなる特徴が確認できる。従って、初期カットオフ周波数を適切に算出することが可能である。

一方、図７Ｃの電気泳動データには、時間５３６付近に測定上限値で飽和した値を示すスパイクと、時間８２４付近に試料由来のピークよりも大きなスパイクが存在する。図７Ｄに示される図７Ｃの波形のパワースペクトルは、図７Ｂのパワースペクトルと全く異なり、ホワイトノイズレベルを示す平坦なスペクトル領域が無いため、ホワイトノイズレベルよりも試料由来成分のパワーが大きくなるような最大の周波数が明確に特定できず、初期カットオフ周波数を適切に算出することができない。

スパイクはシャープな波形を有することから、幅広い周波数帯にパワーを持っている。ピーク高さの大きなスパイクは大きなパワーを有することから、少数であっても試料由来成分のパワースペクトルを埋もれさせてしまう。一方、試料由来のピークと同程度の大きさのスパイクの場合は、通常、スパイクの数は試料由来のピークの数よりも十分に少ないため、スパイク成分のパワースペクトルに試料由来成分のパワースペクトルが埋もれることはない。

上述のように、電気泳動データは、同時に測定された複数の測定波長のデータを含む。ステップＳ１において電気泳動データのうちから特定波長データを選択する際には、図７Ｃのように大きなスパイク（試料由来のピークの数倍から十数倍、またはそれ以上）が含まれている測定波長のデータではなく、図７Ａのようにスパイクが無いか、または、スパイクがあってもピーク高さが試料由来のピークと同程度である測定波長のデータを選択すると、適切な初期カットオフ周波数を算出できる可能性が高まる。

この基準は当業者が公知技術等に基づいて適宜決定可能であり、たとえば上述のように、ピークの高さ、半値幅、ピークが複数の測定波長で重なって出現するか否か、ピークが出現する色（測定波長）の範囲、等に基づいて定義することができる。また、定義された基準に基づいて自動的にデータを選択するように構成してもよい。

異なる波長で測定した電気泳動データであっても、同じ試料を同じ泳動条件で同時に測定したものであれば、パワースペクトルにおいてホワイトノイズレベルよりも試料由来成分のパワーが大きくなるような最大の周波数は変わらないことを、本発明者らは実験的に確認している。

従って、ステップＳ１において、データ選択部８Ａは、複数の波長で測定した電気泳動データから、所定の基準によってスパイクが無いと判定される測定波長のデータを選択することができ、または、所定の基準によってスパイクのピーク値が試料由来成分のピーク値と同範囲内であると判定される測定波長のデータを選択することができる。

ステップＳ４において、フィルタリング処理部８Ｃは、上記のように取得した初期カットオフ周波数によるフィルタリング処理を行う。フィルタリング処理は、初期カットオフ周波数よりも高周波数側の成分の一部または全部をカットするものであり、たとえばローパスフィルタ、バンドパスフィルタ、またはそれらの組み合わせを用いて実施することができる。

次に、ピーク強度比較部８Ｄは、フィルタリング処理前後のピーク強度を比較する（ステップＳ５）。

カットオフ周波数調整部８Ｅは、初期カットオフ周波数からカットオフ周波数を変化させ、フィルタリング処理によるピークの強度低下が所定の許容範囲内となるカットオフ周波数のうち、最も低い周波数であるカットオフ周波数（第１カットオフ周波数）を算出する（ステップＳ６）。

ステップＳ６では、特定波長データに対し、高周波数側の一部または全部をカットするフィルタリング処理を、１つ以上のカットオフ周波数について行う。そして、各カットオフ周波数について、フィルタリング処理前後における特定波長データのピーク強度を比較する。さらに、これらのカットオフ周波数のうち、特定波長データのピーク強度の低下が所定の許容範囲内となるような、最も低いカットオフ周波数を、第１カットオフ周波数として算出する。

なお、本実施例において、ピーク強度が増大した場合には、許容範囲内であると判定される。ただし、変形例として、ピーク強度が増大した場合には許容範囲外であると判定してもよいし、増大率に基づいて（たとえば所定の閾値と比較することにより）許容範囲内であるか否かを判定してもよい。

このように、カットオフ周波数調整部８Ｅは、初期カットオフ周波数をカットオフ周波数の初期値とし、カットオフ周波数を低下させつつフィルタリング処理を繰り返すことを介して、第１カットオフ周波数を算出する。このため、初期カットオフ周波数を、ホワイトノイズレベルのパワーよりも試料由来成分のパワーが大きくなるような最大の周波数としておくと、計算が不要な高周波帯における演算を省略することができ、計算量が低減できる。

図８Ａに示す電気泳動データを補正対象とした場合を説明する。時間周波数解析部８Ｂの解析により得られたパワースペクトルを図８Ｂに示す。平滑化処理部８Ｆによる平滑化と、周波数取得部８Ｇのしきい値判定により、初期カットオフ周波数を１．１Ｈｚと取得した。

フィルタリング処理部８Ｃは、カットオフ周波数を１．１Ｈｚとしたローパスフィルタを図８Ａに示す電気泳動データに適用し、ピーク強度比較部８Ｄはフィルタリング処理前後のピーク強度を比較する。本実施例ではピーク強度を図６Ａにある全てのピークの高さを用いて表し、これをフィルタリング処理前後で比較する。例えば図８Ａ中のピークＡの高さとは、ピークトップの値と、バックグラウンド値（ベースライン）との差を用いて表される。このように、ピークの高さを用いてピーク強度を表すと、ピーク強度を容易に算出することができる。

ステップＳ６において、フィルタリング処理部８Ｃは、特定波長データにおいてバックグラウンド値を取得してもよい。バックグラウンド値は、公知技術等に基づいて適宜取得可能である。たとえば、バックグラウンド値は、特定波長データにおいて、ピークが存在しない部分の平均値として算出可能である。

ピーク強度は、全てのピークの高さではなく、一部のピークの高さを用いて表してもよい。また、ピーク強度は、ピークの高さではなく、ピークの面積によって表してもよい。ピークの面積は、公知技術等に基づいて適宜算出可能である。たとえば、ピーク時刻の両側において極小値またはバックグラウンド値を与える時刻の間で積分を行ってもよく、当該積分の結果から所定の定数を減算してもよい。ピークの面積を用いてピーク強度を表すと、ピークトップの値のみならず幅も考慮して強度を算出することができる。

本実施例の効果を説明するために、カットオフ周波数に応じたノイズ成分の変化を説明する。ノイズの指標を、電気泳動データのうち試料由来ピークの無い部分の標準偏差とし、これをフィルタリング処理前後で比較する。図８Ａの例では、時間範囲Ｂすなわち時刻１５００を中心にした５００のデータ点の標準偏差をノイズの指標とする。

図９に、ローパスフィルタのカットオフ周波数に対するフィルタリング処理前後の変化として、ピーク強度の変化、ノイズ強度の変化、およびダイナミックレンジの変化を示す。ピーク強度の変化のプロットは、図８Ａに示す２２個の試料由来ピークについての平均値である。各データの変化は、フィルタリング処理前、即ちフィルタリング処理なしのときを１としてプロットしてある。エラーバーは標準偏差である。例えば、ピーク強度の変化が０．９の場合は、フィルタリング処理前後で１０％だけピーク強度が低下したことを意味する。

カットオフ周波数１．１Ｈｚのローパスフィルタを適用した場合、ピーク強度の変化は０．９９８、ノイズの変化は０．６２５、ダイナミックレンジの変化は１．５９９であった。これは、ピーク強度は０．２％低下する一方、ノイズは３７．５％減少し、ダイナミックレンジは５９．９％増加することを意味する。

ピーク強度低下の許容範囲を１％以下とした場合は、内挿に基づいてカットオフ周波数を０．８４Ｈｚまで下げることが可能であることを算出した。なお図９では視認性のため１％の許容範囲を実際より広く示している。カットオフ周波数０．８４Ｈｚのローパスフィルタを適用した場合、ピーク強度の変化は０．９９０、ノイズの変化は０．５４９、ダイナミックレンジの変化は１．８２１となった。このように、ピーク強度低下の許容範囲を１％以下とすることにより、ピーク強度をほとんど低下させずに、ノイズを大幅に低減させることができ、また、ダイナミックレンジを大きく向上させることができる。

なお内挿演算は公知技術等に基づいて適宜設計可能である。たとえば、カットオフ周波数の数に応じ、線形または非線形の内挿演算を行うことができる。

ステップＳ６の後、フィルタリング処理部８Ｃは上記のように算出した第１カットオフ周波数によるフィルタリング処理を、補正対象である電気泳動データ（複数の測定波長データを含む）に対して行い（ステップＳ７）、これによって電気泳動データを補正する。

図１０Ａに補正前の電気泳動データの波形として図８Ａの拡大図を示す。図１０Ｂは補正後の電気泳動データ波形である。図１０Ａと図１０Ｂを比較すると、補正後の図１０Ｂの方がノイズが低減できていることが確認できる。

尚、ステップＳ７において、算出した第１カットオフ周波数を表示部４にてユーザーに通知し、ユーザーが補正に用いるカットオフ周波数を設定できるようにしてもよい。すなわち、フィルタリング処理部８Ｃは、ユーザーが設定したカットオフ周波数に基づいてフィルタリング処理を行い、これによって電気泳動データを補正してもよい。

このように、実施例１によれば、事前のデータベース構築を不要としつつ、データ処理によって高感度化または高ダイナミックレンジ化を行うことができる。

（２）実施例１におけるステップＳ６の処理例
図２のステップＳ４～Ｓ６において、取得した初期カットオフ周波数に基づいて高周波数側をカットするフィルタリング処理を行い、フィルタリング処理前後のピーク強度を比較し、ピーク強度の低下が予め定めた許容範囲内でカットオフ周波数が低くなるよう調整し、最も低くなる値を算出した。この工程内のステップＳ６の処理例を図１１に示すフローチャートを用いてより具体的に説明する。

図１１は、図２のステップＳ６をより詳細に示すものである。ステップＳ５においてピーク強度比較部８Ｄがフィルタリング処理前後のピーク強度を比較した後、ピーク強度低下が許容範囲内であるかどうかを判定する（ステップＳ６－１）。

許容範囲内の場合（ステップＳ６－１がＹＥＳ）、カットオフ周波数を下げたフィルタリング処理を行い、フィルタリング処理前後のピーク強度の比較を行う（ステップＳ６－２－１）。ここで再びピーク強度低下が許容範囲内であるかどうかを判定する（ステップＳ６－３－１）。

許容範囲内の場合（ＹＥＳ）は、ステップＳ６－２－１へ戻る。許容範囲外の場合（ＮＯ）は、ピーク強度低下が許容範囲内となる最も低いカットオフ周波数（第１カットオフ周波数）を内挿で算出（ステップＳ６－４）し、ステップＳ７へ進む。

ステップＳ６－１で許容範囲外の場合（ステップＳ６－１がＮＯ）、カットオフ周波数を上げたフィルタリング処理を行い、フィルタリング処理前後のピーク強度の比較を行う（ステップＳ６－２－２）。ここで再びピーク強度低下が許容範囲内であるかどうかを判定する（ステップＳ６－３－２）。

許容範囲外の場合（ＮＯ）は、ステップＳ６－２－２へ戻り、許容範囲内の場合（ＹＥＳ）は、ピーク強度低下が許容範囲内で最も低いカットオフ周波数（第１カットオフ周波数）を内挿で算出（ステップＳ６－４）し、ステップＳ７へ進む。

尚、ステップＳ６－２－１およびＳ６－２－２におけるカットオフ周波数の上げ幅および下げ幅は、ステップＳ３で取得した周波数の１０％以下とすると、第１カットオフ周波数を精密に算出することができる。

（３）実施例２
前記（１）実施例１では、図２のステップＳ４～Ｓ６において、取得した周波数をカットオフ周波数とした高周波数側をカットするフィルタリング処理を行い、フィルタリング処理前後のピーク強度を比較し、ピークの強度低下が予め定めた許容範囲内でカットオフ周波数が低くなるよう調整し、最も低くなる値を算出した。ピーク強度低下が許容範囲内でカットオフ周波数が低くなるように調整する際には、カットオフ周波数を上げて又は下げてフィルタリング処理を行い、フィルタリング処理前後のピーク強度を比較することを繰り返すという流れを含む。

一方、本実施例では、ある程度まとめてフィルタリング処理とピーク強度の比較を行い、フィルタリング処理によるピーク強度低下があらかじめ定めた値となるカットオフ周波数を算出する。

以下、本実施例の電気泳動データ補正方法について、図１２のフローチャートを参照して説明する。ステップＳ１’～Ｓ３’は前記（１）実施例１の図２における、ステップＳ１～Ｓ３と同様である。

ステップＳ３’で取得した初期カットオフ周波数を基準として、複数のカットオフ周波数を設定し、高周波数側をカットするフィルタリング処理を時間周波数解析の対象である電気泳動データにそれぞれ実施する（ステップＳ４’）。

この複数のカットオフ周波数は、たとえば初期カットオフ周波数を上限とし、所定の刻み幅で設定されてもよい。

各フィルタリング処理前後のピーク強度を比較（ステップＳ５’）し、ピーク強度低下が許容範囲内で最も低いカットオフ周波数（第１カットオフ周波数）を内挿で算出する（ステップＳ６’）。その後、算出した第１カットオフ周波数によるフィルタリング処理を補正対象である複数の波長で測定した電気泳動データに適用し（ステップＳ７’）、電気泳動データの補正が終了する。

尚、ステップＳ７’において、算出した第１カットオフ周波数をユーザーに通知し、ユーザーが補正に用いるカットオフ周波数を設定できるようにしてもよい。すなわち、フィルタリング処理部８Ｃは、ユーザーが設定したカットオフ周波数に基づいてフィルタリング処理を行い、これによって電気泳動データを補正してもよい。

ステップＳ３’で取得した初期カットオフ周波数を基準に複数のカットオフ周波数を設定する際には、周波数の刻み幅は初期カットオフ周波数の１０％以下とすると、第１カットオフ周波数を精密に算出することができる。

このように、実施例２によれば、実施例１と同様に、事前のデータベース構築を不要としつつ、データ処理によって高感度化または高ダイナミックレンジ化を行うことができる。
（４）実施例３
前記（１）実施例１および（３）実施例２では、電気泳動データを補正した。すなわち、補正の対象となるデータは電気泳動による測定値データ（第１データ）であり、このデータに対して第１カットオフ周波数によるフィルタリング処理を行うことにより補正した。

実施例３では、カラーコール後のデータを補正する。すなわち、実施例３に係る方法は、電気泳動による測定値データ（第１データ）に対するカラーコール後データに対して、第１カットオフ周波数によるフィルタリング処理を行うことにより補正することを備える。

カラーコールについて説明する。蛍光色素を電気泳動することで、試薬キットに使用されている各蛍光色素の蛍光スペクトルを示す情報であるマトリックスが得られる。これをもとに、波長帯ごとの信号スペクトルのデータである電気泳動データを蛍光色素の種類ごとの信号スペクトルのデータ（カラーコール後データ）に変換することができる。カラーコール後データもまた、複数の波長によるデータを含む。

カラーコールとは、標識として用いた蛍光色素の種類ごとの信号スペクトルデータを取得する処理のことである。カラーコールは、たとえば、電気泳動データの各測定波長のデータに、測定波長に応じた重み付けを行うことによって行うことができる。各測定波長に対する重み付け係数は、蛍光色素の種類によって異なる。

まず、電気泳動データに実施例１または２に係る補正を行った場合、カラーコール後データにおいてもノイズ低減効果が維持されることを図１３Ａ～図１３Ｄを用いて説明する。

図１３Ａに補正を行っていない電気泳動データを用いて得たカラーコール後データを、図１３Ｃに同じ電気泳動データに実施例１または２に係る補正を行い、補正後の電気泳動データを用いて得たカラーコール後データを示す。図１３Ｂと図１３Ｄは、それぞれ図１３Ａと図１３Ｃの一部拡大図である。

図１３Ａと図１３Ｃを比較すると、スパイク以外の波形の違いは殆ど確認できない。特定のピークがスパイクであると判断している理由は、電気泳動データにおいて、同じ時間にて測定上限値で飽和した複数の波長で重なるシャープなピークが観測されていたためである。

スパイクの高さが実施例１または２による補正で低下することについては、後述する。

図１３Ｂと図１３Ｄを比較すると、補正した電気泳動データを用いた図１３Ｄの方がノイズが低減できていることが確認できる。

次に、電気泳動データに補正を行わずに、カラーコール後データに補正を行った場合のカラーコール後データを図１４Ａに、その一部拡大図を図１４Ｂに示す。補正のためのフィルタリング処理の条件は、図１３Ｃ及び図１３Ｄに行ったフィルタリング処理の条件と同じものである。なお、本実施例では、初期カットオフ周波数および第１カットオフ周波数は、電気泳動データに基づいて算出した。

図１４Ａと図１３Ａを比較すると、スパイク以外の波形の違いは殆ど確認できない。図１４Ａではスパイクの高さが低下しているほか、スパイクの裾がベースラインよりも下側に値をとっている。図１４Ｂと図１３Ｂを比較するとカラーコール後データに補正を行った図１４Ｂの方がノイズを低減できており、図１４Ｂと図１３Ｄを比較すると、同等のノイズ低減効果であることが分かる。

以上より、カラーコール後データに対して補正を行うことで、カラーコール後データのノイズを低減することが可能であると言える。

図１５に本実施例に係るカラーコール後データの補正を行うカラーコール後データ補正装置１１の構成を示す。カラーコール後データ補正装置１１の実体は、汎用のパーソナルコンピュータであり、ＣＰＵ１２（中央演算装置）、メモリ１３、表示部１４（たとえばモニタ）、入力部１５、ハードディスク等の大容量記憶装置からなる記憶部１６、そして通信インターフェース１７を備える。

カラーコール後データ補正装置１１は、通信インターフェース１７を通じて図示しないキャピラリー電気泳動型シーケンサに接続される。

記憶部１６には、ＯＳ（Operating System）とカラーコール後データ補正用プログラム１８が保存されている。ＣＰＵ１２が、該カラーコール後データ補正用プログラム１８を実行することにより、カラーコール後データ補正装置１１は、後述するデータ選択部１８Ａ、時間周波数解析部１８Ｂ、フィルタリング処理部１８Ｃ、ピーク強度比較部１８Ｄ、カットオフ周波数調整部１８Ｅ、平滑化処理部１８Ｆ、周波数取得部１８Ｇとして機能する。

カラーコール後データ補正装置１１は、本実施例に係る方法を実行するよう構成される。また、カラーコール後データ補正用プログラム１８は、コンピュータにそのような方法を実行させ、これによってカラーコール後データ補正装置１１として機能させる。

以下、カラーコール後データ補正装置１１を用いたカラーコール後データの補正方法について、図１６のフローチャートを参照して説明する。図１６の処理は、たとえば、使用者による実行指示に基づいて、その実行が開始される。

まず、電気泳動データのうちから、時間周波数解析の対象とする１つ以上の測定波長に対応したデータ（特定波長データ）を選択する（ステップＳ１’’）。この電気泳動データは、補正対象であるカラーコール後データの元データである。選択は、たとえばユーザーの指示に基づいて行うことができる。また、選択は、所定の基準に基づいてカラーコール後データ補正装置１１が自動的に行ってもよい。

これ以降のステップＳ２’’からステップＳ６’’は、前記（１）実施例１の図２のフローチャートにおけるステップＳ２からステップＳ６と同様である。また、装置構成については、図１の電気泳動データ補正装置１を構成する電気泳動データ補正用プログラム８をカラーコール後データ補正用プログラム１８に置き換えたものを、カラーコール後データ補正装置１１（図１５）とすることができる。

ステップＳ２’’からステップＳ６’’において、図１５に示す符号１２～１８並びに１８Ａ～１８Ｇによって示される構成要素は、前記（１）実施例１（図１）の符号２～８並びに８Ａ～８Ｇによって示される構成要素と同様の動作をする。

ステップＳ６’’にて算出した第１カットオフ周波数を用いたフィルタリング処理をフィルタリング処理部１８Ｃが補正対象であるカラーコール後データに適用し(ステップＳ７’’)、カラーコール後データの補正が終了する。

尚、ステップＳ７’’において、算出した第１カットオフ周波数を表示部１４にてユーザーに通知し、ユーザーが補正に用いるカットオフ周波数を設定できるようにしてもよい。すなわち、フィルタリング処理部８Ｃは、ユーザーが設定したカットオフ周波数に基づいてフィルタリング処理を行い、これによってカラーコール後データを補正してもよい。

このように、実施例３によれば、実施例１および２と同様に、事前のデータベース構築を不要としつつ、データ処理によって高感度化または高ダイナミックレンジ化を行うことができる。

（５）実施例４
前記（４）実施例３では、補正対象はカラーコール後データであるが、第１カットオフ周波数はその元データである電気泳動データを用いて算出している。実施例４では、電気泳動データではなく、カラーコール後データを第１データとして用いて第１カットオフ周波数を算出し、カラーコール後データを補正する。

すなわち、本実施例では、第１データは電気泳動による測定値データに対するカラーコール後データであり、本実施例に係る方法は、カラーコール後データに対して第１カットオフ周波数によるフィルタリング処理を行うことにより補正することを備える。なお、カラーコール後データは、測定値データと同様に、試料由来成分およびノイズ成分が含まれる検出強度の波形データである。

カラーコール後データ補正装置１１の構成は前記（４）実施例３（図１５）と同じとすることができる。

以下、本実施の形態に係るカラーコール後データの補正方法について、図１７のフローチャートを参照して説明する。図１７の処理は、たとえば、使用者による実行指示に基づいて、その実行が開始される。

まず、カラーコール後データのうちから、時間周波数解析の対象とする１つ以上の測定波長に対応したデータ（特定波長データ）を選択する（ステップＳ１１）。選択は、たとえばユーザーの指示に基づいて行うことができる。また、選択は、所定の基準に基づいてカラーコール後データ補正装置１１が自動的に行ってもよい。

データ選択部１８Ａは、複数の波長によるデータを含むカラーコール後データから、所定の基準によってスパイクが無いと判定される測定波長のデータを選択することができ、または、所定の基準によってスパイクのピーク値が試料由来成分のピーク値と同範囲内であると判定される測定波長のデータを選択することができる。

該当する特定波長データが無い場合（ステップＳ１２にてＮＯ）は、解析をせずに終了となる。

該当する特定波長データがある場合（ステップＳ１２にてＹＥＳ）は、時間周波数解析部１８Ｂが、特定波長データからパワースペクトルを取得し、周波数取得部１８Ｇがパワースペクトルからホワイトノイズレベルよりも試料由来成分のパワーが大きくなるような最大の周波数（初期カットオフ周波数）を取得する（ステップＳ１３）。

周波数取得部１８Ｇが初期カットオフ周波数を取得する際には、平滑化処理部１８Ｆがパワースペクトルの平滑化を行ってもよい。

また、パワースペクトルや平滑化されたパワースペクトルからユーザーがホワイトノイズレベルよりも試料由来成分のパワーが大きくなるような最大の周波数を読み取って、初期カットオフ周波数の値を入力してもよい。周波数取得部１８Ｇはこの値を取得してもよい。

初期カットオフ周波数は元データである電気泳動データの測定条件に依存する。このため、図１７の処理の開始に先立って、代表的な１つ以上の測定条件に対してそれぞれ適切な初期カットオフ周波数を取得し、記憶部１６に保持しておいてもよい。

代表的な測定条件に対する初期カットオフ周波数を予め取得してあり、かつ、もとの電気泳動データがその代表的な測定条件で測定したものであった場合には、ステップＳ１２の判定を省略して後述のフィルタリング処理（ステップＳ１４）へ進めてもよい。

尚、代表的な測定条件に対する初期カットオフ周波数は、カラーコール後データのパワースペクトルから取得したものでもよいし、元データである電気泳動データのパワースペクトルから取得したものでもよい。

また、ユーザーがホワイトノイズレベルよりも試料由来成分のパワーが大きくなるような最大の周波数の予想値を設定できるようにしてもよい。ユーザーが予想値を設定した場合には、その予想値を初期カットオフ周波数とし、ステップＳ１２の判定を省略して後述のフィルタリング処理（ステップＳ１４）へ進めてもよい。

ステップＳ１４において、フィルタリング処理部１８Ｃは、上記のように取得した初期カットオフ周波数によるフィルタリング処理を行う。フィルタリング処理は、初期カットオフ周波数よりも高周波数側の成分の一部または全部をカットするものであり、たとえばローパスフィルタ、バンドパスフィルタ、またはそれらの組み合わせを用いて実施することができる。

次に、ピーク強度比較部１８Ｄは、フィルタリング処理前後のピーク成分を比較する（ステップＳ１５）。

カットオフ周波数調整部１８Ｅは、初期カットオフ周波数からカットオフ周波数を変化させ、フィルタリング処理によるピークの強度低下が所定の許容範囲内となるカットオフ周波数のうち、最も低い周波数であるカットオフ周波数（第１カットオフ周波数）を算出する（ステップＳ１６）。

フィルタリング処理部１８Ｃは、算出したカットオフ周波数を用いたフィルタリング処理を、補正対象であるカラーコール後データに適用し（ステップＳ１７）、カラーコール後データの補正が終了する。

尚、ステップＳ１７において、算出した第１カットオフ周波数を表示部１４にてユーザーに通知し、ユーザーが補正に用いるカットオフ周波数を設定できるようにしてもよい。すなわち、フィルタリング処理部１８Ｃは、ユーザーが設定したカットオフ周波数に基づいてフィルタリング処理を行い、これによって電気泳動データを補正してもよい。

このように、実施例４によれば、実施例１～３と同様に、事前のデータベース構築を不要としつつ、データ処理によって高感度化または高ダイナミックレンジ化を行うことができる。
（６）実施例５
実施例５では、電気泳動データおよびカラーコール後データへの補正を用いたスパイク判定を行う。すなわち、実施例５に係る方法は、電気泳動に係るデータにおけるピークが、試料由来ピークであるか、またはスパイクであるかを判定する方法である。

前記実施例１～４において、試料を泳動していなくても混入した気泡や異物に起因したスパイクと呼ばれる複数の波長、色が重なったシャープなピークが電気泳動データに現れることがあることを説明した。

シーケンス解析やフラグメント解析などの解析時にはスパイクと試料由来のピーク波形は区別される必要があり、種々の方法が用いられている。具体的なスパイク判定方法としては、ピークの高さや、半値幅、重なっている波長や色の範囲で判定する方法、それらの組み合わせを用いることが挙げられる。

しかし、スパイク毎にピークの大きさや半値幅、重なっている波長や色の範囲は異なることから、ピークの大きさが試料由来ピークに近いスパイクを試料由来ピークと誤って判定することがある。

前記実施例１～４にて説明した電気泳動データおよびカラーコール後データへの補正を用いることで、スパイクを高い精度で判定することができる。以下にて、電気泳動データの補正を用いたスパイク判定を例を用いて説明する。

ピーク強度低下の許容範囲を１％以下として、電気泳動データを補正した場合における、補正前のピーク波形を図１８Ａ、図１８Ｃ、図１８Ｅ、図１８Ｇに示し、各ピーク波形を補正したものを図１８Ｂ、図１８Ｄ、図１８Ｆ、図１８Ｈに示す。

図１８Ａと図１８Ｂの矢印（ａ）～（ｅ）は試料由来ピークを指している。データ補正によるピーク高さの変化率はそれぞれ、－０．６３％、＋０．０６％、－０．３６％、－０．６１％、－０．２１％であった。いずれも、ピーク高さの低下は１％以下である。

図１８Ｃの矢印はデータ補正前のスパイクを指している。最大値は測定上限値で飽和している。データ補正後のスパイクは、図１８Ｄに示すようにピーク高さが減少しているほか、スパイクのすそにカットオフ周波数に相当する波形が現れている。データ補正によるピーク高さの変化率は－２２．６％であった。

図１８Ｅの矢印はデータ補正前のスパイクを指している。比較的小さなスパイクで、試料由来ピークと同程度のピーク高さである。データ補正後のスパイクは、図１８Ｆに示すようにピーク高さが減少しているほか、スパイクのすそにカットオフ周波数に相当する波形が加わり少し乱れている。データ補正によるピーク高さの変化率は－１８．８％であった。

図１８Ｇの矢印はデータ補正前のスパイクを指している。比較的小さなスパイクで、試料由来ピークと同程度のピーク高さである。スパイクはピーク値付近に連続した近い値を持っている。データ補正後のスパイクは、図１８Ｈに示すようにピーク高さが増加しているほか、スパイクのすそにカットオフ周波数に相当する波形が加わり少し乱れている。データ補正によるピーク高さの変化率は＋４．０％であった。

以上より、試料由来ピークの大部分は補正によってピーク高さが減少するが、その変化率は、予め定めた試料由来ピーク成分の強度低下の範囲と同じ１％以下である。試料由来ピークの高さが補正によって増加する場合もあるが、その変化率は減少の場合よりも小さいため、やはり変化率は１％以下である。

一方、スパイクの大部分も補正によってピーク高さが減少するが、その変化率は１０％以上と試料由来ピークと比較して大きい。また、補正によってスパイクのピーク高さが増加する場合もあるが、増加の場合もその変化率は試料由来ピークと比較して大きい。

従って、補正によるピーク強度の変化率に基づいて、そのピークが試料由来ピークであるかまたはスパイクであるかを判別することができる。たとえば、まず各ピークについて、補正前のピーク強度と、補正後のピーク強度とに基づき、ピーク強度変化率を算出する。そして、１つ以上の測定波長において、ピーク強度変化率の絶対値が、所定の閾値より大きいピークについてスパイクであると判定し、そうでないピークについて試料由来ピークであると判定することができる。

本実施例ではピーク強度の指標としてピークの高さを用いるが、ピーク強度の指標としてピークの面積を用いてもよい。

以下では、ピーク強度の指標としてピークの高さを用いて説明する。例えば、補正によるピーク高さの変化率の絶対値が、ステップＳ６で用いた許容範囲（たとえば１％）の２倍以上である場合をスパイクと判定することで、後述する特定のスパイクを除いて、試料由来ピークとスパイクの判別ができる。この場合には、許容範囲が１％以下であるとすると、補正によるピーク高さの変化率の絶対値が２％以上である場合にスパイクと判定される。

この閾値は、任意の値とすることができるが、ステップＳ６の許容範囲の上限を超える値（上述の例では１％より大きい値）に決定すると、試料由来のピークの多くを正しく試料由来のピークと判定することができる。さらに、閾値をステップＳ６の許容範囲の上限の２倍以上とすると、さらに多くの試料由来のピークを正しく試料由来のピークと判定することができる。

ここで、補正後のピーク高さの変化率の絶対値の大きさではスパイクと判定できないスパイク（上述の特定のスパイク）について、図１９Ａと図１９Ｂを用いて説明する。

図１９Ａの矢印はデータ補正前のスパイクを指している。ピーク高さは測定上限値で飽和しており、３点連続している。データ補正後のスパイクは、図１９Ｂに示すようにピーク高さは測定上限で飽和したままで、２点連続となった。データ補正によるピーク高さの変化率は０．０％である。

このように、ピーク高さが複数点連続して測定上限値で飽和したスパイクについては、補正後のピーク高さの変化率の絶対値でスパイクと判定できないことがある。

このようなピーク高さが測定上限値で飽和したスパイクについては、既存の判定方法によって判定できる可能性がある。既存の判定方法としては、補正前のピークの高さに基づいて判定する方法、補正前のピークの半値幅に基づいて判定する方法、補正前のピークが複数の測定波長において重なっているか否かに基づいて判定する方法、補正前のピークが出現する色の範囲に基づいて判定する方法、それらの組み合わせ、等がある。

従って、本実施例による試料由来ピークとスパイクとを判別する手法は、既存の判定方法と組み合わせて用いると、より多くのピークを正しく判定することができる。

以上は、電気泳動データの補正を用いたスパイク判定の例を説明したが、カラーコール後データの場合にも同様にスパイクの判定ができる。

図１３Ａに補正を行っていない電気泳動データを用いて得たカラーコール後データを、図１３Ｃに同じ電気泳動データに補正を行い、補正後の電気泳動データを用いて得たカラーコール後データを示した。試料由来のピークと比較してスパイクのピーク高さが補正により減少していることが分かる。

また、図１４Ａには、図１３Ａに示したカラーコール後データに補正を行った場合のカラーコール後データを示した。この場合も試料由来のピークと比較してスパイクのピーク高さが補正により減少していることが分かる。従って、補正によるピーク高さの変化率の違いから試料由来ピークとスパイクを判別することができる。

図１８Ｄ、図１８Ｆ、図１８Ｈ、図１９Ｂに示したように、補正後のスパイクのすそにはカットオフ周波数に相当する本来存在しない波形が現れる。すそに現れる波形の大きさはスパイクのピーク高さに依存するため、スパイクが比較的小さい場合には解析に影響しないが、試料由来のピークと比較してスパイクのピーク高さが大きい場合にはスパイクのすそに現れる本来存在しない波形によって、試料由来のピークの形状や大きさが変化し、解析結果を変えてしまう可能性がある。

そこで、スパイクを除去した後にデータ補正を行ってもよい。具体的には、前記実施例１～４にて説明したように、電気泳動データまたはカラーコール後データへの補正を行う。次に、補正前後のピーク強度に基づく実施例５の方法および従来のスパイク判定方法によってスパイクの判定を行う。

実施例５の方法による判定結果とおよび従来のスパイク判定方法による判定結果とが一致しない場合の調整方法は、当業者が適宜決定可能である。たとえば、いずれかの方法でスパイクと判定されたピークはスパイクであると判定してもよいし、双方の方法によりスパイクと判定されたピークのみスパイクであると判定してもよい。

そして、補正前の電気泳動データまたはカラーコール後データからスパイクを除去し、スパイクを除去した電気泳動データまたはカラーコール後データに対して、再度補正を行う。これにより、補正後のスパイクのすそに本来存在しないカットオフ周波数に相当する波形を現れることを防止することができる。

スパイクの除去方法としては種々の方法があるが、例えばスパイクを構成するプロットを除去した後、除去したプロットの周囲のデータ点を用いた非線形カーブフィットや非線形ピークフィットによりデータ点を補完する方法が挙げられる。

スパイクを含む電気泳動データからスパイクを除去し、非線形カーブフィットによりデータ点を補完した後に、補正する処理を、以下例を用いて説明する。スパイクを含む電気泳動データとして図１８Ｇに示すデータを用いる。スパイクを除去し、データ点を補完した電気泳動データの波形を図２０Ａに示す。これに対してデータ補正を行った電気泳動データ波形を図２０Ｂに示す。図２０Ｂの波形と、スパイクを除去せずにデータ補正した図１８Ｈの波形とを比較すると、図１８Ｈで確認できるスパイクのすそ付近の波形の乱れが、図２０Ｂでは生じていない。

このように、実施例５によれば、試料由来ピークとスパイクとをより適切に識別することができる。また、これによってスパイクをより容易に除去することができるので、電気泳動データに含まれるノイズをさらに低減することができ、高感度化または高ダイナミックレンジ化を行うことができる。

１…電気泳動データ補正装置
２，１２…ＣＰＵ
３，１３…メモリ
４，１４…表示部
５，１５…入力部
６，１６…記憶部
７，１７…通信インターフェース
８…電気泳動データ補正用プログラム
１１…カラーコール後データ補正装置
１８…カラーコール後データ補正用プログラム
８Ａ，１８Ａ…データ選択部
８Ｂ，１８Ｂ…時間周波数解析部
８Ｃ，１８Ｃ…フィルタリング処理部
８Ｄ，１８Ｄ…ピーク強度比較部
８Ｅ，１８Ｅ…カットオフ周波数調整部
８Ｆ，１８Ｆ…平滑化処理部
８Ｇ，１８Ｇ…周波数取得部

Claims (14)

1. 電気泳動に係るデータからノイズ成分の一部を除去することにより当該データを補正する方法であって、
   標識化された分析対象の核酸試料を電気泳動し、標識信号を同時に複数の測定波長で検出することを介して、第１データを取得することであって、ただし、前記第１データは、試料由来成分およびノイズ成分が含まれる検出強度の波形データである、第１データを取得することと、
   前記第１データのうちから、時間周波数解析の対象とする１つ以上の測定波長に対応した特定波長データを選択することと、
   前記特定波長データに対し、高周波数側の一部または全部をカットするフィルタリング処理を、１つ以上のカットオフ周波数について行うことと、
   各前記カットオフ周波数について、前記フィルタリング処理前後における前記特定波長データのピーク強度を比較することと、
   前記カットオフ周波数のうち、前記特定波長データのピーク強度の低下が所定の許容範囲内となるような、最も低い前記カットオフ周波数を、第１カットオフ周波数として算出することと、
   前記第１データに対して、または、前記第１データに対するカラーコール後データに対して、前記第１カットオフ周波数によるフィルタリング処理を行うことにより補正することと、を含み、
   前記特定波長データは、所定の基準によってスパイクが無いと判定される測定波長のデータであるか、または、所定の基準によってスパイクのピーク値が試料由来成分のピーク値と同範囲内であると判定される測定波長のデータである、方法。
2. 前記所定の許容範囲は１％以下である、請求項１に記載の方法。
3. 前記方法は、さらに前記特定波長データのバックグラウンド値を取得することを含み、
   前記ピーク強度は、ピークトップの値と、前記バックグラウンド値との差を用いて表される、請求項１に記載の方法。
4. 前記方法は、さらに前記特定波長データのバックグラウンド値を取得することを含み、
   前記ピーク強度は、ピークの面積を用いて表される、請求項１に記載の方法。
5. 前記第１データは、電気泳動による測定値データに対するカラーコール後データであり、
   前記補正することは、前記第１データに対して前記第１カットオフ周波数によるフィルタリング処理を行うことにより補正することである、請求項１に記載の方法。
6. 電気泳動に係るデータからノイズ成分の一部を除去することにより当該データを補正する方法であって、
   標識化された分析対象の核酸試料を電気泳動し、標識信号を同時に複数の測定波長で検出することを介して、第１データを取得することであって、ただし、前記第１データは、試料由来成分およびノイズ成分が含まれる検出強度の波形データである、第１データを取得することと、
   前記第１データのうちから、時間周波数解析の対象とする１つ以上の測定波長に対応した特定波長データを選択することと、
   前記特定波長データに対し、高周波数側の一部または全部をカットするフィルタリング処理を、１つ以上のカットオフ周波数について行うことと、
   各前記カットオフ周波数について、前記フィルタリング処理前後における前記特定波長データのピーク強度を比較することと、
   前記カットオフ周波数のうち、前記特定波長データのピーク強度の低下が所定の許容範囲内となるような、最も低い前記カットオフ周波数を、第１カットオフ周波数として算出することと、
   前記第１データに対して、または、前記第１データに対するカラーコール後データに対して、前記第１カットオフ周波数によるフィルタリング処理を行うことにより補正することと、
   前記特定波長データのパワースペクトルにおいて、ホワイトノイズレベルのパワーよりも試料由来成分によるパワーが大きくなるような最大の周波数を、初期カットオフ周波数として取得することと、
   前記初期カットオフ周波数をカットオフ周波数の初期値とし、カットオフ周波数を低下させつつ前記フィルタリング処理を繰り返すことを介して、前記第１カットオフ周波数を算出することと、
   を含む、方法。
7. 前記方法は、さらに、前記初期カットオフ周波数を取得する際に、前記パワースペクトルに対して平滑化処理を行うことを含む、請求項６に記載の方法。
8. 電気泳動に係るデータからノイズ成分の一部を除去することにより当該データを補正する方法であって、
   標識化された分析対象の核酸試料を電気泳動し、標識信号を同時に複数の測定波長で検出することを介して、第１データを取得することであって、ただし、前記第１データは、試料由来成分およびノイズ成分が含まれる検出強度の波形データである、第１データを取得することと、
   前記第１データのうちから、時間周波数解析の対象とする１つ以上の測定波長に対応した特定波長データを選択することと、
   前記特定波長データに対し、高周波数側の一部または全部をカットするフィルタリング処理を、１つ以上のカットオフ周波数について行うことと、
   各前記カットオフ周波数について、前記フィルタリング処理前後における前記特定波長データのピーク強度を比較することと、
   前記カットオフ周波数のうち、前記特定波長データのピーク強度の低下が所定の許容範囲内となるような、最も低い前記カットオフ周波数を、第１カットオフ周波数として算出することと、
   前記第１データに対して、または、前記第１データに対するカラーコール後データに対して、前記第１カットオフ周波数によるフィルタリング処理を行うことにより補正することと、を含み、
   前記第１データは、電気泳動による測定値データであり、
   前記補正することは、前記第１データに対して前記第１カットオフ周波数によるフィルタリング処理を行うことにより補正することである、方法。
9. 電気泳動に係るデータからノイズ成分の一部を除去することにより当該データを補正する方法であって、
   標識化された分析対象の核酸試料を電気泳動し、標識信号を同時に複数の測定波長で検出することを介して、第１データを取得することであって、ただし、前記第１データは、試料由来成分およびノイズ成分が含まれる検出強度の波形データである、第１データを取得することと、
   前記第１データのうちから、時間周波数解析の対象とする１つ以上の測定波長に対応した特定波長データを選択することと、
   前記特定波長データに対し、高周波数側の一部または全部をカットするフィルタリング処理を、１つ以上のカットオフ周波数について行うことと、
   各前記カットオフ周波数について、前記フィルタリング処理前後における前記特定波長データのピーク強度を比較することと、
   前記カットオフ周波数のうち、前記特定波長データのピーク強度の低下が所定の許容範囲内となるような、最も低い前記カットオフ周波数を、第１カットオフ周波数として算出することと、
   前記第１データに対して、または、前記第１データに対するカラーコール後データに対して、前記第１カットオフ周波数によるフィルタリング処理を行うことにより補正することと、を含み、
   前記第１データは、電気泳動による測定値データであり、
   前記補正することは、前記第１データに対するカラーコール後データに対して、前記第１カットオフ周波数によるフィルタリング処理を行うことにより補正することである、方法。
10. 電気泳動に係るデータにおけるピークが、試料由来ピークであるか、またはスパイクであるかを判定する方法であって、
    請求項１に記載の方法を用いて補正を行うことと、
    各前記ピークについて、補正前のピーク強度と、補正後のピーク強度とに基づき、ピーク強度変化率を算出することと、
    １つ以上の測定波長において、前記ピーク強度変化率の絶対値が、所定の閾値より大きい前記ピークについて、スパイクであると判定することと、
    を含む方法。
11. 前記所定の閾値は前記所定の許容範囲の上限を超える、請求項１０に記載の方法。
12. 前記所定の閾値は前記所定の許容範囲の上限の２倍以上である、請求項１１に記載の方法。
13. 請求項１から１２の何れか１項に記載の方法を実行するよう構成される装置。
14. コンピュータに請求項１から１２の何れか１項に記載の方法を実行させるプログラム。

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