WO2013051148A1 - 質量分析データ解析方法及び装置 - Google Patents

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substance
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mass
structural
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弘明 小澤
真一 山口
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株式会社島津製作所
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    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01J—ELECTRIC DISCHARGE TUBES OR DISCHARGE LAMPS
    • H01J49/00—Particle spectrometers or separator tubes
    • H01J49/0027—Methods for using particle spectrometers
    • H01J49/0036—Step by step routines describing the handling of the data generated during a measurement
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
    • G16C20/00—Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
    • G16C20/20—Identification of molecular entities, parts thereof or of chemical compositions

Definitions

  • the present invention relates to a data analysis method and apparatus for analyzing a chemical structure of a substance, and more specifically, a substance whose structure is changed by some factor from a substance whose structure is known, or a substance whose structure is known.
  • the present invention relates to a mass spectrometric data analysis method and apparatus for estimating the structure of an unknown substance whose most of the structure is common and only a part of the structure is different.
  • mass spectrometers capable of MS n analysis have been actively used for structural analysis of various polymer compounds including proteins.
  • CID collision-induced dissociation
  • molecular bonds are broken at specific sites depending on the binding energy and various product ions and neutral losses are generated.
  • an ion having a specific mass-to-charge ratio m / z corresponding to the target substance is selected from various ions generated from the sample, the selected ion is cleaved by CID, and various product ions generated by the cleavage ( Fragment ions) are mass analyzed to obtain an MS 2 spectrum.
  • the chemical structure of the target substance can be estimated by analyzing the MS 2 spectrum data.
  • structural analysis of the target substance is performed using an MS n spectrum in which n is 3 or more obtained by repeating the CID operation multiple times. May be performed.
  • the most common method for estimating the structure of an unknown substance using an MS n spectrum is a database search using MS n spectral pattern matching. That is, for various known compounds, compound names, molecular weights, composition formulas, structural formulas, MS n spectral patterns, etc. are registered in an identification database (sometimes called a library), and measured MS n spectra for unknown substances are obtained. If it is determined, an unknown substance is identified and its structural formula is derived by searching the database for a compound whose peak pattern matches or is similar to the measured MS n spectrum under a predetermined search condition.
  • an identification database in addition to a database created by the user himself, various existing databases released by public institutions and the like are also used.
  • the amount of data stored in the identification database as described above is enormous, but not all compounds to be analyzed are recorded without omission.
  • the basic skeleton of the compound is common and some structures are substituted (for example, methyl groups as ethyl groups, chlorine
  • methyl groups as ethyl groups, chlorine There are a number of similar compounds only in which It is practically impossible to record all these compounds in the identification database. Therefore, even if a database search is performed for such a compound, the substance is often not identified and the structural formula cannot be determined.
  • the mass spectrometry data analysis method described in Patent Document 1 is known when analyzing the structure of an unknown substance whose structure is known to be similar to a known substance having a known structure.
  • the structure of the unknown substance is estimated by combining the fragment prediction result for the peak having a mass-to-charge ratio m / z common to the MS n spectra of the substance and the unknown substance and the known structural change pattern.
  • the structural change pattern is information relating to substitution of a substituent, addition of a certain component, or elimination of a certain component. Thereby, it is possible to identify a compound and obtain a structural formula for a compound that is not recorded in the identification database.
  • the structure of an unknown substance that has undergone a structural change that is not registered as a structural change pattern cannot be estimated.
  • the structure of a drug metabolite is thought to be that a partial structure in a substance before metabolism is detached and then another partial structure is added to the detachment site or a completely different site.
  • the separated partial structures vary widely depending on the substance before metabolism, and it is difficult to register all of them as a structural change pattern in advance. Therefore, in the structure analysis of such a substance, a case where the structure of the unknown substance cannot be specified easily occurs.
  • the present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and the object of the present invention is to know the structure even when the structure change pattern accompanying metabolism or the like is not prepared in advance as a database or the like.
  • a mass spectrometry data analysis method and apparatus capable of efficiently and reliably estimating the structure of an unknown substance similar to a substance or partially changed in structure from the substance based on MS n spectrum data Is to provide.
  • the first invention made to solve the above problems is produced by cleaving a precursor ion derived from an unknown substance having a partial structural change from a known substance having a known structure in one or more stages.
  • a post-desorption structure estimation step for estimating a post-desorption structural formula after an unknown desorption partial structure is desorbed from the known substance with the structural change based on mass information of the precursor ion derived from When, b) Regarding the post-desorption structure formula candidates listed in the post-desorption structure estimation step, the mass when the basic partial structure extracted from the structure represented by the structural formula and the additional partial structure are combined, and A product
  • the second invention made to solve the above problems is an apparatus for carrying out the mass spectrometry data analysis method according to the first invention, and a partial structural change has occurred from a known substance having a known structure.
  • MS n spectrum (n is an integer of 1 or more) obtained by mass spectrometry of product ions generated by cleaving precursor ions derived from unknown substances in one or more stages, the structure of the unknown substances is determined.
  • An apparatus for analyzing mass spectrometry data a) Structural information on the known substance given in advance, information on an additional partial structure that can be added to the known substance along with the structural change given in advance, and the unknown substance obtained from the mass spectrum for the unknown substance
  • post-desorption structure estimation means for estimating a post-desorption structural formula after an unknown desorption partial structure is desorbed from the known substance with the structural change based on mass information of the precursor ion derived from When, b) For the post-desorption structural formula candidate listed by the post-desorption structure estimation means, the mass when the basic partial structure extracted from the structure represented by the structural formula and the additional partial structure are combined, and A product ion structure estimation means that estimates the structural formula of each product ion and lists product ion structural formula candidates by judging the coincidence with the mass of the product ion obtained from the MS n spectrum for the unknown substance; c) Based on the product ion structural formula candidates for a plurality of product ions estimated by the product ion structural estimation means, the
  • the “unknown substance” that is the object of structural analysis is a substance that is generated from a certain substance having a known structure by a chemical change such as metabolism.
  • the “unknown substance” may be a by-product generated when a known substance is generated by synthesis or the like, in which a part of the structure is replaced or missing, or another component is added.
  • the MS n spectrum when n is 1, that is, the MS 1 spectrum (mass spectrum) is the result of mass analysis of product ions generated by fragmenting (cleaving) the target substance-derived ions by in-source decomposition.
  • the MS n spectrum in the case where n is 2 or more is a result of mass analysis of product ions generated by performing one or a plurality of cleavage operations using CID or the like.
  • the substitution pattern of the partial structure that changes with metabolism or the like is used as the structural change pattern
  • the partial structure This substitution is divided into two stages, ie, elimination and addition of partial structures.
  • the partial structure to be desorbed depends on the structure of the original substance (before desorption), reaction conditions, and the like, and it is difficult to predict.
  • the substructure to be added almost depends on the type of metabolism and the like, so it is considerably narrowed down and is easy to predict. Therefore, for example, the user estimates the partial structure to be added in advance, and inputs the information (or selects from among a number of options prepared in advance) to give information on the additional partial structure.
  • the post-desorption structure estimation means includes the mass of the additional partial structure obtained from the information (for example, composition formula) of the additional partial structure and the mass information of the precursor ion derived from the unknown substance.
  • Calculate the mass of the post-desorption structural formula after the desorption of the unknown desorbed partial structure from the known substance from the mass of the unknown substance obtained from, and after desorption from the mass and the structural formula information of the known substance Estimate the structural formula.
  • a plurality of post-desorption structural formula candidates may be listed.
  • the structural formula after desorption is not always obtained, if no structural formula after desorption is obtained, another MS n spectrum obtained by changing the analysis conditions as described later, for example, The method of using etc. can be considered.
  • the product ion structure estimation means calculates the mass obtained by trying a combination of the basic partial structure that can be estimated from the structural formula and the additional partial structure for each of the post-desorption structural formula candidates on the MS n spectrum of the unknown substance.
  • the structural formula of each product ion derived from an unknown substance is estimated by comparing with the mass of the product ion corresponding to the peak.
  • a plurality of product ion structural formula candidates may be listed.
  • the unknown substance structure estimation means Since each product ion obtained from the MS n spectrum of an unknown substance is generated by the cleavage of the unknown substance, the unknown substance structure estimation means performs cleavage so that the structure can be generated from a plurality of product ion structural formula candidates. It is possible to estimate the structural formula of the unknown substance by estimating the mode.
  • MS n spectra of known substances if provided as additional information, for example, the product ions from an unknown substance that seen from MS n spectra of product ions and the unknown material from the known materials which stand from the MS n spectra Can be estimated to which part of the known substance the additional partial structure has been added, and narrowing down when estimating the structural formula of the unknown substance.
  • composition formula of the unknown substance is given as additional information
  • the composition of the additional partial structure is already known, so the composition of the desorbed partial structure can also be determined from the difference between the two.
  • the composition formula or structural formula of at least one product ion derived from an unknown substance is given as additional information, it is not necessary to estimate the structural formula of some product ions, or the structural formula can be narrowed down. . It is also conceivable to narrow down the result by selecting intermediate data (a combination of the estimated desorption partial structure and the post-desorption partial structure corresponding to the product ion and the additional partial structure) by the user.
  • the mass spectrometry data analysis method when there are a plurality of post-desorption structural formula candidates estimated by the post-desorption structure estimation step, the plurality of post-desorption structural formula candidates For each of them, it is preferable to estimate a structural formula of an unknown substance by the product ion structure estimation step and the unknown substance structure estimation step to obtain a plurality of structural formula candidates. Thereby, the estimation omission of the structural formula candidate of the unknown substance can be reduced.
  • the mass spectrometry data analysis method it was obtained by MS n + 1 analysis performed by using ions having a specific mass-to-charge ratio in the MS n spectrum of unknown substances as precursor ions.
  • the estimated structural formula obtained by executing the above steps is used as a structural formula candidate of one product ion of the unknown substance, and the structural formula of the unknown substance is estimated. Good.
  • MS 2 spectrum data even when the structure of an unknown substance cannot be identified based on MS 2 spectrum data, the structure of the unknown substance can be identified with high reliability based on MS 3 and MS 4 spectrum data obtained by repeatedly performing a cleavage operation. It becomes possible to do.
  • the candidate for the structural formula of the unknown substance is obtained by each step using a plurality of MS n spectra obtained under different analysis conditions for the unknown substance, It is also possible to extract a structural formula having a high probability with the result and output it as a structural formula estimation result of an unknown substance.
  • the analysis conditions here include cleavage conditions. Since the mode of cleavage changes when analysis conditions are changed, different MS n spectra are obtained from the same unknown sample. In this way, when the structural formula candidates of unknown substances obtained using a plurality of MS n spectra different from each other are the same, there is a high probability that the candidate is a correct structural formula. Therefore, according to the above method, even if the structure of the unknown substance is complicated, the structural formula of the unknown substance can be specified with high reliability.
  • the mass spectrometric data analysis method and apparatus According to the mass spectrometric data analysis method and apparatus according to the present invention, even if an unknown substance whose part of the structure of the known substance has changed due to a chemical change such as metabolism is not recorded in the identification database.
  • the structural formula of the unknown substance can be estimated efficiently and with high reliability.
  • the structural change pattern accompanying structural change such as metabolism is unknown, as long as the partial structure to be added accompanying the structural change is known or can be estimated with high accuracy, the structural formula of the unknown substance can be calculated. It can be estimated with high reliability.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an embodiment of a mass spectrometry system including a mass spectrometry data analysis apparatus according to the present invention.
  • the flowchart which shows an example of the procedure of the unknown substance structure estimation process in the mass spectrometry system of a present Example.
  • the conceptual diagram explaining the structural change model of the known substance in the mass spectrometry system of a present Example, and the estimation method of the post-desorption structural formula after partial structure desorption.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of the mass spectrometry system of the present embodiment.
  • the MS n analyzer main body 1 includes an ion source, an ion trap, a time-of-flight mass analyzer (TOFMS), an ion detector, etc., and has a specific mass-to-charge ratio among various ions generated from a sample.
  • MS n analysis is performed using ions having m / z as precursor ions, and MS n spectrum data over a predetermined mass-to-charge ratio range is acquired.
  • n 2
  • n may be 3 or more.
  • the ion source when the ion source is EI, it tends to cause in-source decomposition of molecular ions generated by ionization.
  • EI a relatively large number of product ions can be generated by an ion source such as matrix-assisted laser desorption ionization or fast atom bombardment ionization.
  • a so-called triple quadrupole mass spectrometer can be used instead of a combination of an ion trap and TOFMS.
  • the data processing unit 2 that processes the MS n spectrum data obtained by the MS n analysis unit main body 1 includes an unknown substance structure estimation processing unit 21, a spectrum data storage unit 22, a known substance structural formula storage unit 23, and an additional partial structure storage unit. 24 are provided as functional blocks.
  • the known substance structural formula storage unit 23 stores structural formulas of various substances (compounds), and this can use the above-described identification database.
  • the additional partial structure storage unit 24 stores information on partial structures added to substances in accordance with various structural changes such as in vivo metabolism, that is, information on additional partial structures. For example, since many of the structures of components added to substances in various metabolisms that occur in the human body are known, for example, the types of metabolism and additional substructures are stored in association with each other based on such known information. I can keep it.
  • the data processing unit 2 is connected to an input unit 3 operated by the user and a display unit 4 for displaying analysis results.
  • the data processing unit 2 can be configured such that each functional block described above is realized by executing a dedicated processing / control program installed in the personal computer as a hardware resource. .
  • the mass spectrometry system of the present embodiment has a structure such as a metabolite, a by-product, a decomposition product, etc. whose structure has been changed due to some factor such as metabolism from a substance having a known structural formula (hereinafter referred to as “raw material”). Is characterized by data analysis processing for estimating the structure of an unknown substance.
  • raw material a substance having a known structural formula
  • metabolites generated from the original substance by metabolism will be described as an example, but the structural change of the substance is not limited to metabolism, and it corresponds to various structural changes that change part of the structure of the original substance Is possible.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating an example of a metabolite structure estimation process performed by the data processing unit 2.
  • FIG. 3 illustrates a structure change model of a known substance and a post-desorption structure estimation method after a partial structure is desorbed.
  • FIG. 4 is a conceptual diagram of metabolite structure estimation processing. The details of the metabolite structure estimation process in the mass spectrometry system of the present embodiment will be described with reference to FIGS.
  • MS 2 spectrum data which is a result of performing MS 2 analysis using ions derived from unknown substances in a sample to be analyzed as a precursor ion, is stored in the spectrum data storage unit 22 at the start of processing.
  • the unknown substance structure estimation processing unit 21 sends the MS 2 spectrum data of the unknown substance to be processed from the spectrum data storage unit 22 of the original substance.
  • the structural formula data is read from the known substance structural formula storage unit 23, and the additional partial structure data added when the structure is changed from the original substance to the unknown substance is read from the additional partial structure storage unit 24 (step S1).
  • the user designates the compound as the raw material by the input unit 3 so that the structural formula data of the raw material is read out.
  • Various types of additional partial structure data are also stored in the additional partial structure storage unit 24, and can be added corresponding to the metabolism or the like when the user gives information such as the type of metabolism from the input unit 3. Additional partial structure data can be read.
  • the user inputs the structural formula and the additional partial structure of the raw material directly from the input unit 3 without using the data stored in the known substance structural formula storage unit 23 or the additional partial structure storage 24. It may be.
  • an unknown substance B is generated from a source substance A having a known structural formula by a structural change such as metabolism, as shown in FIG. 3, some partial structure C is desorbed from the source substance; It is considered that a two-stage operation occurs, the second stage in which the additional partial structure D is added to the structure A ′ after the partial structure is detached.
  • the additional partial structure D is not necessarily added to the location where the partial structure C is eliminated (that is, replaced with a structurally eliminated group or the like). In some cases, the additional partial structure D is added to a completely different site.
  • the structural formula of the original substance A, the additional partial structure D, and the MS 2 spectrum of the unknown substance B, which are surrounded by a broken line, are known, that is, already given information.
  • the unknown substance structure estimation processing unit 21 first determines the structural formula after the desorbed partial structure C is desorbed from the raw material A (post-desorption structural formula) based on the known information as described above.
  • a candidate for A ′ is calculated (step S2). That is, the mass of the unknown substance B is obtained from the mass-to-charge ratio m / z of the precursor ion when obtaining the MS 2 spectrum of the unknown substance B, and the mass of the additional partial structure D contained in the unknown substance B is also known.
  • the mass of the structural formula A ′ after desorption is calculated from the difference.
  • the post-desorption structural formula A ′ can be estimated from the mass of the post-desorption structural formula A ′ and the known structural formula of the raw material A.
  • a plurality of post-desorption structural formula A ′ candidates that can be estimated are listed.
  • composition formula of the unknown substance B is given as additional information
  • the composition of the additional partial structure D since the composition of the additional partial structure D is known, the unknown partial substance B is added to the additional partial structure.
  • the composition corresponding to the structural formula A ′ after desorption after removing D is found. Therefore, it is possible to narrow down the post-desorption structural formula A ′ candidates using this composition information, and the number of candidates can be reduced to simplify subsequent processing. Moreover, you may make it perform selection of the structural formula after detachment
  • steps S4 to S5 for the selected post-desorption structural formula A ′ candidate perform the process.
  • post-desorption structural formula A ′ is considered to contain the basic skeleton of the original material, it is unknown by combining a partial structure extracted from one post-desorption structural formula A ′ candidate with a known additional partial structure.
  • the candidates of structural formulas of product ions generated by the cleavage of the substance B are comprehensively calculated (step S4).
  • the mass-to-charge ratios of the peaks P1 and P2 appearing in the MS 2 spectrum of the unknown substance B are M1 and M2, respectively.
  • the mass when the partial structure of the structural formula A ′ after elimination and the additional partial structure D (in this example, two types of —OH and —CH 3 ) are combined is calculated, and the mass of the product ion Determine consistency.
  • the product ion of peak P1 the two types of mass of [A'a] + [-CH 3 , -OH] and [A'b] + [-OH] match, and the product of peak P2
  • step S4 the structural formula candidates of each product ion derived from the unknown substance B are listed in step S4, the structural formula candidates of the product ions are combined, a combination that can be generated by cleavage of the unknown substance B is found, and the unknown substance B is found. Selected as the structural formula of B (step S5). If an appropriate combination cannot be found, it may be concluded that there is no solution because, for example, the candidate for the post-desorption structural formula A ′ selected in step S3 is not appropriate. Moreover, when the structural formula of the unknown substance B cannot be narrowed down to one, a plurality of structural formulas may be cited as candidates.
  • step S6 it is determined whether or not the processes of steps S4 and S5 have been performed for all the post-desorption structural formula A ′ candidates obtained in step S2 (step S6), and the unprocessed post-desorption structural formula A ′. If there is a candidate, the process returns to step S3, an unprocessed post-desorption structural formula A ′ candidate is selected, and steps S4 and S5 described above are performed. When it determines with Yes at step S6, it progresses to step S7 and outputs the structural formula (or its candidate) of the unknown substance mentioned so far from the display part 4 as an analysis result.
  • the information of the additional partial structure D that is known in the structural change is used.
  • the structural change pattern used in the above-described prior art includes not only the additional partial structure but also information such as the detached partial structure C, the site from which the detached partial structure is detached, and the site to which the additional partial structure D is added. Therefore, it is very diverse and it is difficult to predict all possible structural change patterns.
  • the additional partial structure D if only the additional partial structure D is used, it can be easily predicted from the type of metabolism or the like, and the type can be considerably narrowed down. Therefore, it is possible to reliably provide information on the additional partial structure D that can be added in accordance with the structural change, and to perform highly reliable and efficient structure estimation of the unknown substance based on the information.
  • MS 2 analysis which analyzes the n involving two or more steps of dissociation operation is based on the MS n spectrum data obtained in three or more MS n analysis It may be.
  • MS n + 1 obtained by the MS n + 1 analysis performed ions having a specific mass-to-charge ratio in MS n spectra of an unknown substance as a precursor ion

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Abstract

　原物質の既知である構造の一部が代謝等により変化した未知物質の構造式を推定するに際し、構造変化を部分構造の脱離と別の部分構造の付加という２段階で考える。まず、未知物質のMSnスペクトルと原物質の構造式のほかに、付加部分構造を既知情報として収集する（S1）。MSnスペクトルから得られる未知物質の質量と付加部分構造の質量等から、原物質から部分構造が脱離した時点での構造式を推定し（S2）、該構造式から推測される部分構造と付加部分構造との組合せの質量をMSnスペクトルの各ピーク質量と比較することで各プロダクトイオンの構造式を推定する（S3-S4）。開裂によりそれら複数のプロダクトイオン構造式候補を生成し得る構造を推定することで、未知物質の構造式を求める（S5）。これにより、未知物質が同定用データベースに収録されておらず、構造変化パターンが不明であっても、未知物質の構造式を高い信頼性で以て推定することができる。　

Description

質量分析データ解析方法及び装置
　本発明は、ｎが２以上であるＭＳn型の質量分析装置で得られるＭＳnスペクトルデータ又はインソース分解（ＩＳＤ＝In-source Decay）等を利用して得られるＭＳ1スペクトルデータを解析処理して物質の化学構造を解析するデータ解析方法及び装置に関し、さらに詳しくは、構造が既知である物質から何らかの要因によって構造の一部が変化して生じた、或いは、構造が既知である物質とその構造の大部分が共通であって一部構造のみが相違するような未知物質の構造を推定するための質量分析データ解析方法及び装置に関する。
　近年、タンパク質を始めとする各種高分子化合物の構造解析に、ＭＳn分析が可能な質量分析装置が盛んに利用されている。即ち、試料中の目的物質由来のイオンを衝突誘起解離（ＣＩＤ＝Collision Induced Dissociation）により開裂させると、結合エネルギーなどに依存する特定の部位で分子結合が切れ、様々なプロダクトイオンやニュートラルロスが発生する。そこで、試料から生成される各種イオンの中から目的物質に応じた特定の質量電荷比m/zを持つイオンを選択し、その選択したイオンをＣＩＤにより開裂させ、開裂によって発生した各種プロダクトイオン（フラグメントイオン）を質量分析してＭＳ2スペクトルを取得する。このＭＳ2スペクトルには目的物質由来の各種断片（プロダクトイオン、ニュートラルロスを含む）に関する情報が含まれるから、ＭＳ2スペクトルデータを解析処理することによって目的物質の化学構造を推定することができる。また、１回のＣＩＤ操作だけで充分に小さな質量電荷比までイオンが開裂しない場合には、ＣＩＤ操作を複数回繰り返して得られるｎが３以上のＭＳnスペクトルを利用して目的物質の構造解析が行われることもある。
　一方、電子イオン化法（ＥＩ）等によるイオン源を搭載した質量分析装置では、インソース分解と呼ばれる手法により、ＭＳ1スペクトルにおいて試料成分由来のイオンを断片化したプロダクトイオンのピークを得ることができる。したがって、ＭＳnスペクトルではなく、このように目的物質由来のプロダクトイオンが観測されているＭＳ1スペクトルを利用して目的物質の構造解析が可能な場合もある。以下、プロダクトイオンが観測されているＭＳ1スペクトルとｎが２以上であるＭＳnスペクトルとを併せて単にＭＳnスペクトルという。
　ＭＳnスペクトルを用いて未知物質の構造を推定する最も一般的な方法は、ＭＳnスペクトルパターンの照合を利用したデータベース検索である。即ち、様々な既知化合物について、化合物名、分子量、組成式、構造式、ＭＳnスペクトルパターンなどを同定用データベース（ライブラリということもある）に登録しておき、未知物質に対する実測ＭＳnスペクトルが得られたならば、所定の検索条件の下でその実測ＭＳnスペクトルとピークパターンが一致する又は類似している化合物をデータベース上で検索することにより、未知物質を特定しその構造式を導出する。こうした同定用データベースとしては、ユーザ自身が作成するもののほか、公的機関などが公開している各種の既存データベースも利用される。
　一般に上記のような同定用データベースに格納されるデータ量は膨大なものとなるが、それでも分析対象となる全ての化合物が漏れなく収録されているわけではない。例えば農薬、医薬品、或いはそうした物質に対して生体内で生成される代謝物等においては、化合物の基本骨格が共通していて一部の構造が置換された（例えばメチル基をエチル基に、塩素を臭素に置換した）だけの類似した化合物が多数存在する。こうした化合物全てを同定用データベースに収録しておくことは実際的に不可能である。そのため、こうした化合物についてデータベース検索を行っても、物質が同定されず構造式を決定することができないということがよくある。
　上記課題を解決するために、特許文献１に記載の質量分析データ解析方法では、構造が既知である既知物質に構造が類似していることが分かっている未知物質の構造を解析するに際し、既知物質、未知物質それぞれのＭＳnスペクトルに共通する質量電荷比m/zをもつピークに対するフラグメント予測結果と、既知の構造変化パターンとの組合せにより、未知物質の構造を推定するようにしている。上記構造変化パターンとは、置換基の置き換えや、或る成分の付加、又は或る成分の脱離などに関する情報である。これにより、同定用データベースに収録されていない化合物についても、化合物を同定して構造式を求めることが可能となる。
　しかしながら、特許文献１に記載の質量分析データ解析方法では、構造変化パターンとして登録されていないような構造変化を生じた未知物質については、その構造を推定することができない。例えば薬物代謝物の構造は、代謝前の物質の中の一部の部分構造が脱離した後に、その脱離部位又は全く別の部位に別の部分構造が付加したものと考えられるが、脱離する部分構造は代謝前の物質によって多岐に亘り、その全てを構造変化パターンとして予め登録しておくことは困難である。そのため、こうした物質の構造解析においては、未知物質の構造を特定できないケースが起こり易くなる。
特開２００７－２８７５３１号公報
発明が解決すべき課題
　本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、代謝等に伴う構造変化パターンが予めデータベース等として用意されていない場合であっても、構造が既知である物質に類似した又は該物質から一部構造が変化した未知物質の構造を、ＭＳnスペクトルデータに基づいて効率的に且つ高い信頼性で以て推定することができる質量分析データ解析方法及び装置を提供することである。
　上記課題を解決するために成された第１発明は、構造が既知である既知物質から部分的な構造変化が生じた未知物質に由来するプリカーサイオンを１又は複数段階に開裂させることで生成されたプロダクトイオンを質量分析して得られるＭＳnスペクトル（ｎは１以上の整数）に基づいて、前記未知物質の構造を推定する質量分析データ解析方法であって、
　a)予め与えられる前記既知物質の構造式情報と、同じく予め与えられる前記構造変化に伴って前記既知物質に付加され得る付加部分構造の情報と、前記未知物質に対するマススペクトルから得られる該未知物質に由来するプリカーサイオンの質量情報と、に基づいて、前記構造変化に伴って前記既知物質から未知の脱離部分構造が脱離した後の脱離後構造式を推定する脱離後構造推定ステップと、
　b)該脱離後構造推定ステップで挙げられた脱離後構造式候補について、その構造式で示される構造から抽出される基幹部分構造と前記付加部分構造とを組み合わせたときの質量と、前記未知物質に対するＭＳnスペクトルから得られるプロダクトイオンの質量との一致性を判断することにより、各プロダクトイオンの構造式を推定してプロダクトイオン構造式候補を挙げるプロダクトイオン構造推定ステップと、
　c)該プロダクトイオン構造推定ステップにより推定された複数のプロダクトイオンに対するプロダクトイオン構造式候補に基づき、それら構造式候補を開裂によって生成し得る構造式を探索することにより未知物質の構造式を推定する未知物質構造推定ステップと、
　を有することを特徴としている。
　上記課題を解決するために成された第２発明は、第１発明に係る質量分析データ解析方法を実施するための装置であり、構造が既知である既知物質から部分的な構造変化が生じた未知物質に由来するプリカーサイオンを１又は複数段階に開裂させることで生成されたプロダクトイオンを質量分析して得られるＭＳnスペクトル（ｎは１以上の整数）に基づいて、前記未知物質の構造を推定する質量分析データ解析装置であって、
　a)予め与えられる前記既知物質の構造式情報と、同じく予め与えられる前記構造変化に伴って前記既知物質に付加され得る付加部分構造の情報と、前記未知物質に対するマススペクトルから得られる該未知物質に由来するプリカーサイオンの質量情報と、に基づいて、前記構造変化に伴って前記既知物質から未知の脱離部分構造が脱離した後の脱離後構造式を推定する脱離後構造推定手段と、
　b)該脱離後構造推定手段により挙げられた脱離後構造式候補について、その構造式で示される構造から抽出される基幹部分構造と前記付加部分構造とを組み合わせたときの質量と、前記未知物質に対するＭＳnスペクトルから得られるプロダクトイオンの質量との一致性を判断することにより、各プロダクトイオンの構造式を推定してプロダクトイオン構造式候補を挙げるプロダクトイオン構造推定手段と、
　c)該プロダクトイオン構造推定手段により推定された複数のプロダクトイオンに対するプロダクトイオン構造式候補に基づき、それら構造式候補を開裂によって生成し得る構造式を探索することにより未知物質の構造式を推定する未知物質構造推定手段と、
　を備えることを特徴としている。
　なお、第１発明及び第２発明において構造解析の対象である「未知物質」とは、例えば、構造が既知である或る物質から代謝等の化学変化により生成される物質である。また、「未知物質」は、既知物質を合成等により生成する際に、その構造の一部が置換されたり欠損したり或いは別の成分が付加されたりして生じる副産物であってもよい。
　また、ｎが１である場合のＭＳnスペクトル、つまりＭＳ1スペクトル（マススペクトル）は、インソース分解による目的物質由来イオンの断片化（開裂）を行って生成されたプロダクトイオンを質量分析した結果であり、ｎが２以上である場合のＭＳnスペクトルは、ＣＩＤなどによる１又は複数段の開裂操作を行って生成されたプロダクトイオンを質量分析した結果である。
　即ち、上述したように、特許文献１に記載の従来技術では、代謝等に伴って変化する部分構造の置換パターンなどを構造変化パターンとしていたのに対し、第１及び第２発明では、部分構造の置換を、部分構造の脱離と付加という２つの段階に分けて考える。薬物代謝などによる物質の構造変化を考えたとき、一般に、脱離する部分構造は元の（脱離前の）物質の構造や反応条件などに依存するためにかなり幅広く、予想することが難しい。これに対し、付加される部分構造は代謝の種類などに殆ど依存するため、かなり絞られ、予想が容易である。そこで、付加される部分構造については例えばユーザが予め推定しておき、これを入力する（又は予め用意された多数の選択肢の中から選択する）ことで付加部分構造の情報を与えるようにする。
　第２発明に係る質量分析データ解析装置において脱離後構造推定手段は、上記付加部分構造の情報（例えば組成式）から求めた付加部分構造の質量と、未知物質に由来するプリカーサイオンの質量情報から求めた未知物質の質量とから、既知物質から未知の脱離部分構造が脱離した後の脱離後構造式の質量を算出し、該質量と既知物質の構造式情報とから脱離後構造式を推定する。脱離後構造式が１つに絞れない場合には、複数の脱離後構造式候補を挙げればよい。ただし、必ずしも脱離後構造式が得られるとは限らないから、１つも脱離後構造式が得られない場合には、例えば後述するように分析条件を変えて取得した別のＭＳnスペクトルを利用する等の方法が考えられる。
　プロダクトイオン構造推定手段は、上記脱離後構造式候補について、その構造式から推測し得る基幹部分構造と上記付加部分構造との組合せを試みて求まる質量を、未知物質のＭＳnスペクトル上の各ピークに対応したプロダクトイオンの質量と比較することで、未知物質由来の各プロダクトイオンの構造式を推定する。ここでも、１つのプロダクトイオンに対する構造式が１つに絞れない場合には、複数のプロダクトイオン構造式候補を挙げればよい。未知物質のＭＳnスペクトルから求まる各プロダクトイオンは未知物質の開裂により生成されたものであるから、未知物質構造推定手段は、複数のプロダクトイオン構造式候補から、その構造が生成され得るような開裂の態様を推定することで、未知物質の構造式を推定することができる。
　もちろん、第１及び第２発明では、既知物質又は未知物質に関して他の情報が既知である場合に、その情報を追加的に利用する処理を加えることで、推定の信頼度を上げたり処理速度を上げたりすることができる。
　例えば、既知物質のＭＳnスペクトルが追加情報として与えられていれば、例えば、該ＭＳnスペクトルから判明する既知物質由来のプロダクトイオンと未知物質のＭＳnスペクトルから判明する未知物質由来のプロダクトイオンとを比較することで、既知物質のいずれの部位に付加部分構造が付加したのかを推定し、未知物質の構造式の推定の際の絞り込みを行うことができる。
　また、未知物質の組成式が追加情報として与えられていれば、付加部分構造の組成はもともと既知であるため、両者の差から脱離部分構造の組成も判明する。それにより、脱離後構造式候補の絞り込みが可能となる。さらにまた、未知物質由来の少なくとも１つのプロダクトイオンの組成式又は構造式が追加情報として与えられていれば、一部のプロダクトイオンの構造式推定が不要になる或いは構造式の絞り込みが可能となる。また、ユーザによる中間データ（推定した脱離部分構造やプロダクトイオンに対応する脱離後部分構造と付加部分構造との組合せ）の選別によって結果を絞り込むことも考えられる。
　また、第１発明に係る質量分析データ解析方法の一態様として、前記脱離後構造推定ステップにより推定された脱離後構造式候補が複数ある場合に、その複数の脱離後構造式候補のそれぞれについて、前記プロダクトイオン構造推定ステップ及び前記未知物質構造推定ステップにより未知物質の構造式を推定し、複数の構造式候補を求めるようにするとよい。これにより、未知物質の構造式候補の推定漏れを軽減できる。また、未知物質の構造式候補が複数存在する場合には、それら候補を蓋然性の高い順に順位付けして該順位とともに構造式候補を出力するとよい。順位付けの際には、例えばプロダクトイオン構造式候補を求める際の質量の一致の程度など、分析上得られる情報を利用するほか、分子内の結合エネルギーの大きさなどの理論的に計算される情報を利用してもよい。
　また、第１発明に係る質量分析データ解析方法の別の態様として、未知物質のＭＳnスペクトル中の特定の質量電荷比を有するイオンをプリカーサイオンとして実行されたＭＳn+1分析で得られたＭＳn+1スペクトルに対し、前記各ステップを実行することで得られた推定構造式を未知物質の１つのプロダクトイオンの構造式候補とした上で未知物質の構造式を推定するようにしてもよい。これにより、例えばＭＳ2スペクトルデータに基づいて未知物質の構造を特定できない場合でも、開裂操作を繰り返して取得したＭＳ3、ＭＳ4スペクトルデータに基づいて未知物質の構造を高い信頼性で以て特定することが可能となる。
　また、第１発明に係る質量分析データ解析方法では、未知物質に対し異なる分析条件の下で取得された複数のＭＳnスペクトルを用いて前記各ステップにより未知物質の構造式の候補をそれぞれ求め、その結果を併せて蓋然性の高い構造式を抽出して未知物質の構造式推定結果として出力するようにしてもよい。ここでいう分析条件とは開裂条件を含む。分析条件を変えると開裂の態様が変化するため、同じ未知試料から異なるＭＳnスペクトルが得られる。このように互いに異なる複数のＭＳnスペクトルを利用して求められた未知物質の構造式候補が同一である場合には、その候補が正解の構造式である確率が高い。したがって、上記方法によれば、未知物質の構造が複雑であっても、高い信頼性で以て未知物質の構造式を特定することができる。
　本発明に係る質量分析データ解析方法及び装置によれば、例えば代謝といった化学変化などにより既知物質の構造の一部が変化した未知物質が同定用データベースに収録されていないような場合であっても、該未知物質の構造式を効率的に且つ高い信頼性で以て推定することができる。また、代謝等の構造変化に伴う構造変化パターンが不明であっても、構造変化に伴って付加する部分構造が既知である又は高い確度で推定可能でありさえすれば、未知物質の構造式を高い信頼性で以て推定することができる。
本発明に係る質量分析データ解析装置を含む質量分析システムの一実施例の概略構成図。 本実施例の質量分析システムにおける未知物質構造推定処理の手順の一例を示すフローチャート。 本実施例の質量分析システムにおける既知物質の構造変化モデル及び部分構造が脱離した後の脱離後構造式の推定方法を説明する概念図。 本実施例の質量分析システムにおける未知物質構造推定処理の概念図。
　以下、本発明に係る質量分析データ解析装置を含む質量分析システムの一実施例について、図面を参照しながら説明する。図１は本実施例の質量分析システムの概略構成図である。
　ＭＳn分析部本体１は、図示しないものの、イオン源、イオントラップ、飛行時間型質量分析器（ＴＯＦＭＳ）、イオン検出器などを含み、試料から生成される各種イオンの中で特定の質量電荷比m/zをもつイオンをプリカーサイオンとしたＭＳn分析を実行し、所定質量電荷比範囲に亘るＭＳnスペクトルデータを取得する。典型的にはｎ＝２であるが、ｎが３以上であってもよい。また、ＭＳn分析部本体１が、イオンソース分解を利用して通常のＭＳ1分析でもプロダクトイオンが観測されるような構成である場合には、ｎ＝１でもよい。典型的には、イオン源がＥＩである場合に、イオン化により生じた分子イオンのインソース分解を生じ易い。また、ＥＩ以外に、マトリクス支援レーザ脱離イオン化法、高速原子衝撃イオン化法などのイオン源でも、比較的多くのプロダクトイオンを生成することができる。また、ＭＳ2分析のみを実行する場合には、イオントラップとＴＯＦＭＳとの組合せではなく、いわゆる三連四重極型質量分析計を利用することもできる。
　ＭＳn分析部本体１で得られたＭＳnスペクトルデータを処理するデータ処理部２は、未知物質構造推定処理部２１、スペクトルデータ記憶部２２、既知物質構造式記憶部２３、付加部分構造記憶部２４、を機能的ブロックとして備える。既知物質構造式記憶部２３には様々な物質（化合物）の構造式が格納されており、これは上述した同定用データベースを利用することができる。一方、付加部分構造記憶部２４には、生体内代謝等の様々な構造変化に伴って物質に付加される部分構造、つまり付加部分構造の情報が格納されている。例えばヒトの体内で起こる様々な代謝において物質に付加される成分の構造についてはその多くが既知であるから、こうした既知の情報に基づいて例えば代謝の種類と付加部分構造とを対応付けて記憶しておくことができる。
　また、データ処理部２には、ユーザが操作する入力部３や、分析結果などが表示される表示部４が接続されている。なお、データ処理部２は、パーソナルコンピュータをハードウエア資源として、該コンピュータにインストールされた専用の処理／制御プログラムを実行することにより上記の各機能的ブロックが具現化される構成とすることができる。
　本実施例の質量分析システムは、構造式が既知である物質（以下「原物質」という）から代謝等、何らかの要因で構造の一部が変化した代謝物、副生成物、分解物など、構造が未知である未知物質の構造を推定するデータ解析処理に特徴を有する。ここでは、代謝により原物質から生成された代謝物を例に挙げて説明するが、物質の構造変化は代謝に限るものではなく、原物質の構造の一部が変化する様々な構造変化に対応可能である。
　図２はデータ処理部２で実施される代謝物構造推定処理の手順の一例を示すフローチャート、図３は既知物質の構造変化モデル及び部分構造が脱離した後の脱離後構造推定方法を説明する概念図、図４は代謝物構造推定処理の概念図である。この図２～図４により、本実施例の質量分析システムにおける代謝物構造推定処理の詳細について説明する。
　処理開始時点において、解析対象である試料中の未知物質由来のイオンをプリカーサイオンとしてＭＳ2分析を実行した結果であるＭＳ2スペクトルデータがスペクトルデータ記憶部２２に保存されているものとする。
　入力部３からのユーザの指示等に基づいて処理が開始されると、未知物質構造推定処理部２１は、処理対象である未知物質のＭＳ2スペクトルデータをスペクトルデータ記憶部２２から、原物質の構造式データを既知物質構造式記憶部２３から、また原物質から未知物質への構造変化の際に付加される付加部分構造データを付加部分構造記憶部２４から、それぞれ読み込む（ステップＳ１）。
　既知物質構造式記憶部２３には多種の化合物の構造式データが格納されているため、ユーザが入力部３により原物質である化合物を指定することにより、該原物質の構造式データを読み出すようにすることができる。また、付加部分構造記憶部２４にも多種の付加部分構造データが格納されており、ユーザが入力部３より例えば代謝の種類などの情報を与えることで、その代謝等に対応して付加し得る付加部分構造データを読み出すことができる。もちろん、既知物質構造式記憶部２３や付加部分構造記憶２４に格納されているデータを利用することなく、ユーザが入力部３から直接的に、原物質の構造式及び付加部分構造を入力するようにしてもよい。
　ここでは、構造式が既知である原物質Ａから代謝等の構造変化によって未知物質Ｂが生じる際に、図３に示すように、原物質から何らかの部分構造Ｃが脱離するという第１段階と、部分構造が脱離した後の構造Ａ’に付加部分構造Ｄが付加するという第２段階との、２段階の操作が起こると考える。ただし、付加部分構造Ｄは必ずしも部分構造Ｃが脱離した箇所に付加する（つまり構造的に脱離した基等と置換する）とは限らず、未知物質Ｂ’のように、脱離箇所とは全く別の部位に付加部分構造Ｄが付加する場合もある。
　図３において、破線で囲んだ、原物質Ａの構造式、付加部分構造Ｄ、及び未知物質ＢのＭＳ2スペクトル、が既知、つまり既に与えられている情報である。データ処理部２において未知物質構造推定処理部２１は、まず、上記のような既知情報に基づいて、原物質Ａから脱離部分構造Ｃが脱離した後の構造式（脱離後構造式）Ａ’の候補を算出する（ステップＳ２）。
　即ち、未知物質ＢのＭＳ2スペクトルを求める際のプリカーサイオンの質量電荷比m/zから未知物質Ｂの質量が求まり、また未知物質Ｂに含まれる付加部分構造Ｄの質量も既知であるその構造から求まるから、その差から脱離後構造式Ａ’の質量が計算される。そして、この脱離後構造式Ａ’の質量と既知である原物質Ａの構造式とから、脱離後構造式Ａ’を推定することができる。もちろん、一般的には、唯一の構造式を確定的に求めることはできないので、推定し得る複数の脱離後構造式Ａ’の候補をリストアップする。
　なお、上記のような既知情報のほかに、未知物質Ｂの組成式が追加的な情報として与えられている場合、付加部分構造Ｄの組成が既知であるために、未知物質Ｂから付加部分構造Ｄを取り除いた脱離後構造式Ａ’に対応した組成が判明する。したがって、この組成情報を用いて脱離後構造式Ａ’候補の絞り込みが可能であり、該候補の数を減らして以降の処理を簡単化することができる。また、ユーザによる脱離後構造式の選別を行うようにしてもよい。
　次に、ステップＳ２において算出された脱離後構造式Ａ’の候補の中から１つを選択した上で（ステップＳ３）、その選択された脱離後構造式Ａ’候補についてステップＳ４～Ｓ５の処理を実施する。
　まず、脱離後構造式Ａ’は原物質の基本骨格を含むと考えられるから、１つの脱離後構造式Ａ’候補から抽出した部分構造と既知の付加部分構造とを組み合わせることにより、未知物質Ｂの開裂により生じる各プロダクトイオンの構造式の候補を網羅的に算出する（ステップＳ４）。即ち、脱離後構造式Ａ’の中でＣＩＤにより結合が切れる部位は不明であるから、１つの脱離後構造式Ａ’候補からＣＩＤによって発生し得る部分構造には様々なパターンが考えられる。図４では、脱離後構造式Ａ’候補からＡ’ａ、Ａ’ｂ、Ａ’ｃで示す３つの部分構造を推定している。一方、付加部分構造Ｄも１つであるとは限らず複数である場合もある。そこで、脱離後構造式Ａ’から求まる部分構造と付加部分構造Ｄの１つとを組み合わせたときの質量を網羅的に計算し、その各質量と未知物質のＭＳ2スペクトルに現れているピークの質量電荷比から判明する各プロダクトイオンの質量との一致性を判断する。
　図４の例で説明すると、未知物質ＢのＭＳ2スペクトルに現れているピークＰ１、Ｐ２の質量電荷比はそれぞれＭ１、Ｍ２であり、これからプロダクトイオンの質量が判明する。一方、脱離後構造式Ａ’の部分構造と付加部分構造Ｄ（この例では、－ＯＨ、－ＣＨ3の２種類）とを組み合わせたときの質量を計算し、上記プロダクトイオンの質量との一致性を判断する。その結果、ピークＰ１のプロダクトイオンについては［Ａ’ａ］＋［－ＣＨ3，－ＯＨ］と［Ａ’ｂ］＋［－ＯＨ］の２種類の質量が一致しており、ピークＰ２のプロダクトイオンについては［Ａ’ｃ］＋［－ＯＨ］の１種類の質量が一致しているものとする。このように、ここでは質量の一致性のみを判断材料としているので、１つのプロダクトイオンに対し、脱離後構造式Ａ’の部分構造と付加部分構造Ｄとの組合せが１つのみ抽出されるとは限らず、複数抽出される場合もある。この場合には、抽出された複数の組合せをプロダクトイオンの構造式候補として挙げればよい。
　なお、上記のような既知情報のほかに、原物質のＭＳ2スペクトルが追加的情報として与えられている場合には、そのＭＳ2スペクトルから得られるプロダクトイオンの質量と、未知物質のＭＳ2スペクトルから得られるプロダクトイオンの質量とを比較することにより、いずれの部分構造に付加部分構造が付加されたのかを推定することができる。それにより、プロダクトイオンの構造式候補の絞り込みが可能となり、該候補の数を減らして以降の処理を簡単化することができる。
　さらにまた、上記のような既知情報のほかに、未知物質由来のプロダクトイオンの少なくとも一部の組成式や構造式が追加的情報として与えられている場合には、これによりプロダクトイオンの構造式候補の絞り込みを行うことも可能となり、該候補の数を減らして以降の処理を簡単化することができる。
　ステップＳ４において未知物質Ｂ由来の各プロダクトイオンの構造式候補が挙げられたならば、それらプロダクトイオンの構造式候補を組み合わせ、未知物質Ｂの開裂により生成し得る組合せを見いだして、それを未知物質Ｂの構造式として選出する（ステップＳ５）。なお、適切な組合せが見いだせなければ、例えばステップＳ３で選択した脱離後構造式Ａ’の候補が適切でない等の理由が考えられるから、解なしであると結論付ければよい。また、未知物質Ｂの構造式を１つに絞り切れない場合には、複数の構造式を候補として挙げてもよい。
　次に、ステップＳ２で得られた全ての脱離後構造式Ａ’候補についてステップＳ４、Ｓ５の処理が実施されたか否かを判定し（ステップＳ６）、未処理の脱離後構造式Ａ’の候補があればステップＳ３に戻り、未処理の脱離後構造式Ａ’候補を選択して上述したステップＳ４、Ｓ５を実施する。ステップＳ６でＹｅｓと判定された場合には、ステップＳ７へ進み、それまでに挙げられた未知物質の構造式（又はその候補）を解析結果として表示部４から出力する。
　以上説明したように、本実施例におけるデータ処理部２では、代謝等による構造変化によって生じた未知物質の構造を推定する際に、その構造変化において既知である付加部分構造Ｄの情報を利用している。上述した従来技術で用いられているような構造変化パターンは、付加部分構造だけでなく、脱離部分構造Ｃ、脱離部分構造が脱離する部位、付加部分構造Ｄが付加する部位などの情報も含むため、非常に多様であって、起こり得る構造変化パターンの全てを予測しておくことは困難である。これに対し、上述したように、付加部分構造Ｄだけであれば、代謝の種類などから容易に予測可能であるし、その種類もかなり絞られる。したがって、構造変化に伴って付加し得る付加部分構造Ｄの情報を確実に与え、それに基づいて信頼性の高い且つ効率のよい未知物質の構造推定を行うことができる。
　なお、特に未知物質の構造式候補が複数存在する場合には、いずれの候補が適切であるのかをユーザが判断する助けになるような情報を併せて提供することが好ましい。そこで、複数の構造式候補を蓋然性の高い順に順位付けして、その順位とともに構造式候補を出力するとよい。このような順位付けを行う際には、例えばプロダクトイオン構造式候補を求める際の質量の一致の程度など、分析上得られる情報を利用するほか、分子内の結合エネルギーの大きさなどの理論的に計算される情報を利用してもよい。
　また、上記実施例はＭＳ2分析結果に基づいた解析を行うものであるが、２段階以上の開裂操作を伴うｎが３以上のＭＳn分析で得られるＭＳnスペクトルデータに基づく解析を行うものであってもよい。このようにＭＳ3以上のスペクトルデータを用いる場合に、未知物質のＭＳnスペクトル中の特定の質量電荷比を有するイオンをプリカーサイオンとして実行されたＭＳn+1分析で得られたＭＳn+1スペクトルに対し、上記ステップＳ２～Ｓ６の処理を実行することで得られた推定構造式を未知物質の１つのプロダクトイオンの構造式候補とした上で未知物質の構造式を推定するようにしてもよい。
　また、ＣＩＤによる開裂操作ではコリジョンエネルギー、イオントラップ（又はコリジョンセル）内のＣＩＤガス圧などの分析条件を変更すると、開裂の態様が変化し同じ未知物質に対して異なるパターンのＭＳ2スペクトルが得られる場合がある。ＭＳ2スペクトルが相違すれば、プロダクトイオンが異なるから、図２に示したＳ４～Ｓ５の処理内容が異なることになる。ただし、最終的に求まる未知物質Ｂの構造式は同じになる筈であるから、異なるＭＳ2スペクトルに基づいて解析した結果の構造式が同一であれば、その構造式の信頼性は高いといえる。そこで、例えば、未知物質に対し異なる分析条件の下で得られた異なるＭＳ2スペクトルに基づいて解析した結果の構造式が同一であるものを真の構造式として出力するとよい。また、そうした情報を上述した順位付けに利用してもよい。
　また、上記実施例は本発明の一例にすぎないから、本発明の趣旨の範囲で適宜に修正、変更、追加などを行っても本願請求の範囲に包含されることは明らかである。
１…ＭＳn分析部本体
２…データ処理部
２１…未知物質構造推定処理部
２２…スペクトルデータ記憶部
２３…既知物質構造式記憶部
２４…付加部分構造記憶部
３…入力部
４…表示部

Claims (9)

  1. 　構造が既知である既知物質から部分的な構造変化が生じた未知物質に由来するプリカーサイオンを１又は複数段階に開裂させることで生成されたプロダクトイオンを質量分析して得られるＭＳnスペクトル（ｎは１以上の整数）に基づいて、前記未知物質の構造を推定する質量分析データ解析方法であって、
    　a)予め与えられる前記既知物質の構造式情報と、同じく予め与えられる前記構造変化に伴って前記既知物質に付加され得る付加部分構造の情報と、前記未知物質に対するマススペクトルから得られる該未知物質に由来するプリカーサイオンの質量情報と、に基づいて、前記構造変化に伴って前記既知物質から未知の脱離部分構造が脱離した後の脱離後構造式を推定する脱離後構造推定ステップと、
    　b)該脱離後構造推定ステップで挙げられた脱離後構造式候補について、その構造式で示される構造から抽出される基幹部分構造と前記付加部分構造とを組み合わせたときの質量と、前記未知物質に対するＭＳnスペクトルから得られるプロダクトイオンの質量との一致性を判断することにより、各プロダクトイオンの構造式を推定してプロダクトイオン構造式候補を挙げるプロダクトイオン構造推定ステップと、
    　c)該プロダクトイオン構造推定ステップにより推定された複数のプロダクトイオンに対するプロダクトイオン構造式候補に基づき、それら構造式候補を開裂によって生成し得る構造式を探索することにより未知物質の構造式を推定する未知物質構造推定ステップと、
    　を有することを特徴とする質量分析データ解析方法。
  2. 　請求項１に記載の質量分析データ解析方法であって、
    　既知物質のＭＳnスペクトルが追加情報として与えられている場合に、前記プロダクトイオン構造推定ステップは、該既知物質のＭＳnスペクトルから判明する既知物質由来のプロダクトイオンと未知物質のＭＳnスペクトルから判明する未知物質由来のプロダクトイオンとを比較することで、既知物質のいずれの部位に付加部分構造が付加したのかを推定し、プロダクトイオン構造式の絞り込みを行うことを特徴とする質量分析データ解析方法。
  3. 　請求項１に記載の質量分析データ解析方法であって、
    　未知物質の組成式が追加情報として与えられている場合に、前記脱離後構造推定ステップは、未知物質の組成と前記付加部分構造の差から求まる脱離部分構造の組成を利用して、脱離後構造式候補の絞り込みを行うことを特徴とする質量分析データ解析方法。
  4. 　請求項１に記載の質量分析データ解析方法であって、
    　未知物質由来の少なくとも１つのプロダクトイオンの組成式又は構造式が追加情報として与えられている場合に、前記プロダクトイオン構造推定ステップは、その追加情報を利用して一部のプロダクトイオンの構造式推定を省略する又はプロダクトイオン構造式候補の絞り込みを行うことを特徴とする質量分析データ解析方法。
  5. 　請求項１に記載の質量分析データ解析方法であって、
    　前記脱離後構造推定ステップにより推定された脱離後構造式候補が複数ある場合に、その複数の脱離後構造式候補のそれぞれについて、前記プロダクトイオン構造推定ステップ及び前記未知物質構造推定ステップにより未知物質の構造式を推定し、複数の構造式候補を求めることを特徴とする質量分析データ解析方法。
  6. 　請求項１に記載の質量分析データ解析方法であって、
    　未知物質の複数の構造式候補について蓋然性の高い順に順位付けして該順位とともに構造式候補を出力することを特徴とする質量分析データ解析方法。
  7. 　請求項１に記載の質量分析データ解析方法であって、
    　未知物質のＭＳnスペクトル中の特定の質量電荷比を有するイオンをプリカーサイオンとして実行されたＭＳn+1分析で得られたＭＳn+1スペクトルに対し、前記各ステップを実行することで得られた推定構造式を未知物質の１つのプロダクトイオンの構造式候補とした上で未知物質の構造式を推定することを特徴とする質量分析データ解析方法。
  8. 　請求項１に記載の質量分析データ解析方法であって、
    　未知物質に対し異なる分析条件の下で取得された複数のＭＳnスペクトルを用いて前記各ステップにより未知物質の構造式の候補をそれぞれ求め、その結果の積を未知物質の構造式推定結果として出力することを特徴とする質量分析データ解析方法。
  9. 　構造が既知である既知物質から部分的な構造変化が生じた未知物質に由来するプリカーサイオンを１又は複数段階に開裂させることで生成されたプロダクトイオンを質量分析して得られるＭＳnスペクトル（ｎは１以上の整数）に基づいて、前記未知物質の構造を推定する質量分析データ解析装置であって、
    　a)予め与えられる前記既知物質の構造式情報と、同じく予め与えられる前記構造変化に伴って前記既知物質に付加され得る付加部分構造の情報と、前記未知物質に対するマススペクトルから得られる該未知物質に由来するプリカーサイオンの質量情報と、に基づいて、前記構造変化に伴って前記既知物質から未知の脱離部分構造が脱離した後の脱離後構造式を推定する脱離後構造推定手段と、
    　b)該脱離後構造推定手段により挙げられた脱離後構造式候補について、その構造式で示される構造から抽出される基幹部分構造と前記付加部分構造とを組み合わせたときの質量と、前記未知物質に対するＭＳnスペクトルから得られるプロダクトイオンの質量との一致性を判断することにより、各プロダクトイオンの構造式を推定してプロダクトイオン構造式候補を挙げるプロダクトイオン構造推定手段と、
    　c)該プロダクトイオン構造推定手段により推定された複数のプロダクトイオンに対するプロダクトイオン構造式候補に基づき、それら構造式候補を開裂によって生成し得る構造式を探索することにより未知物質の構造式を推定する未知物質構造推定手段と、
    　を備えることを特徴とする質量分析データ解析装置。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016003865A (ja) * 2014-06-13 2016-01-12 株式会社島津製作所 代謝物解析システム及び代謝物解析方法
WO2017179147A1 (ja) * 2016-04-13 2017-10-19 株式会社島津製作所 質量分析を用いた異性体分析方法及びタンデム型質量分析装置
JPWO2018190013A1 (ja) * 2017-04-10 2020-02-06 株式会社島津製作所 イオン分析装置及びイオン解離方法
JP2020085822A (ja) * 2018-11-30 2020-06-04 日本電子株式会社 化学構造推定装置及び方法

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6229529B2 (ja) * 2014-02-19 2017-11-15 株式会社島津製作所 イオントラップ質量分析装置及びイオントラップ質量分析方法
CN105095448A (zh) * 2015-07-24 2015-11-25 浙江大远智慧制药工程技术有限公司 一种适用于天然产物质谱数据解析的数据库构建方法
CN107817309B (zh) * 2016-09-13 2020-11-03 中国科学院大连化学物理研究所 一种规模化代谢组定性方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1164285A (ja) * 1997-08-21 1999-03-05 Shimadzu Corp 質量分析装置のデータ処理装置
JP2005201835A (ja) * 2004-01-19 2005-07-28 Hitachi High-Technologies Corp 質量分析装置用データ処理装置
JP2006017570A (ja) * 2004-07-01 2006-01-19 Sumitomo Chemical Co Ltd 薬物代謝酵素反応により生じる代謝物の構造提案方法及びその利用
JP2007287531A (ja) 2006-04-18 2007-11-01 Shimadzu Corp 質量分析データ解析方法
WO2008059568A1 (fr) * 2006-11-15 2008-05-22 Shimadzu Corporation Procédé d'analyse de données de spectrométrie de masse et dispositif associé
WO2008065704A1 (fr) * 2006-11-27 2008-06-05 Shimadzu Corporation Appareil servant à analyser des données spectrométriques de masse

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08124519A (ja) * 1994-10-21 1996-05-17 Shimadzu Corp Ｍｓ／ｍｓ質量分析装置用データ処理装置
US7473892B2 (en) * 2003-08-13 2009-01-06 Hitachi High-Technologies Corporation Mass spectrometer system
CA2577995A1 (en) * 2004-08-20 2006-02-23 Phylogica Limited Peptide inhibitors of c-jun dimerization and uses thereof
US20090026360A1 (en) * 2005-05-13 2009-01-29 Shimadzu Corporation Mass analysis data analyzing apparatus and program thereof
US8417466B2 (en) * 2007-10-22 2013-04-09 Shimadzu Corporation Mass analysis data processing apparatus

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1164285A (ja) * 1997-08-21 1999-03-05 Shimadzu Corp 質量分析装置のデータ処理装置
JP2005201835A (ja) * 2004-01-19 2005-07-28 Hitachi High-Technologies Corp 質量分析装置用データ処理装置
JP2006017570A (ja) * 2004-07-01 2006-01-19 Sumitomo Chemical Co Ltd 薬物代謝酵素反応により生じる代謝物の構造提案方法及びその利用
JP2007287531A (ja) 2006-04-18 2007-11-01 Shimadzu Corp 質量分析データ解析方法
WO2008059568A1 (fr) * 2006-11-15 2008-05-22 Shimadzu Corporation Procédé d'analyse de données de spectrométrie de masse et dispositif associé
WO2008065704A1 (fr) * 2006-11-27 2008-06-05 Shimadzu Corporation Appareil servant à analyser des données spectrométriques de masse

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016003865A (ja) * 2014-06-13 2016-01-12 株式会社島津製作所 代謝物解析システム及び代謝物解析方法
WO2017179147A1 (ja) * 2016-04-13 2017-10-19 株式会社島津製作所 質量分析を用いた異性体分析方法及びタンデム型質量分析装置
JPWO2018190013A1 (ja) * 2017-04-10 2020-02-06 株式会社島津製作所 イオン分析装置及びイオン解離方法
US11075067B2 (en) 2017-04-10 2021-07-27 Shimadzu Corporation Ion analysis device and ion dissociation method
JP2020085822A (ja) * 2018-11-30 2020-06-04 日本電子株式会社 化学構造推定装置及び方法
JP7266997B2 (ja) 2018-11-30 2023-05-01 日本電子株式会社 化学構造推定装置及び方法

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