WO2019176658A1 - クロマトグラフィー質量分析方法およびクロマトグラフ質量分析装置 - Google Patents

クロマトグラフィー質量分析方法およびクロマトグラフ質量分析装置 Download PDF

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WO2019176658A1
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博教 山下
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株式会社日立ハイテクノロジーズ
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    • H01J49/0431—Arrangements for introducing or extracting samples to be analysed, e.g. vacuum locks; Arrangements for external adjustment of electron- or ion-optical components for liquid samples

Definitions

  • the present invention relates to a chromatography mass spectrometry method and a chromatographic mass spectrometer.
  • a gas chromatograph a gas chromatograph (GC), a liquid chromatograph (LC), or the like is used to separate a target component.
  • a mass spectrometer is often adopted because of sensitivity and selectivity with respect to a target component.
  • a standard sample with a known concentration of the target component is measured, and a calibration curve representing the relationship between the measured value and the concentration is created.
  • the concentration can be calculated by applying the measured value of the component to be quantified to the calibration curve.
  • the above chromatograph is an apparatus for temporally separating a mixture, and can be connected to a mass spectrometer to obtain a graph showing a quantitative change with time of a target component, that is, a chromatogram.
  • the target component is generally detected as a peak on the chromatogram, and its area and height are measured values.
  • a contaminant component detected as a peak other than the target component, a noise component detected in the entire region, and the like are superimposed. Peak detection is to identify a closed region derived from the target component from among them and obtain the area and height as measured values.
  • the peak area is obtained by integrating the difference between the peak signal value and the baseline signal value from the beginning to the end of the peak.
  • the height it is shown that the signal value of the baseline at the same time as the vertex is subtracted from the signal value of the peak vertex.
  • a vertical method, a valley-valley method, and a tangent method are described. Also disclosed is a method for obtaining a symmetry coefficient indicating the degree of symmetry of a peak.
  • Patent Document 1 A method of separating overlapping peaks by paying attention to the amount of change in signal intensity is disclosed in Patent Document 1, and a method of separating them as a single peak by fitting to a Gaussian function or the like is disclosed in Patent Document 2.
  • the peak peak time does not change even if the concentration of the target component is ideally different, so the basis for determining the same component is obtained as the peak time. There are many cases.
  • the shape of the peak or the position of the apex changes due to the influence of the concentration of the target component, etc., if the position where the peak starts does not differ from that of the standard substance, there is a method for determining the same component by focusing on the position where the peak starts. It is described in Patent Document 3.
  • values such as time obtained by peak detection in the chromatogram are also used in determining whether or not they are the same component.
  • the peak shape is a normal distribution.
  • the result may be significantly different.
  • the detection result is generally evaluated based on the symmetry of the peak and the degree of coincidence with a model function such as a Gaussian function.
  • the area and height of the peak are measured values themselves and directly affect the conversion of concentration. In the above situation, it is difficult to obtain an index for correctly detecting the area and height of the peak and correctly evaluating the reliability of the result.
  • An object of the present invention is to realize a chromatographic mass spectrometry method and a chromatographic mass spectrometer capable of detecting peaks that can correspond to a wide concentration range of sample components and providing evaluation values for the results. It is.
  • the present invention is configured as follows.
  • a chromatograph mass spectrometer that separates target components of a sample and performs mass spectrometry, the detection time at which a sample with a known component concentration is detected and the baseline start point for the measured value of the area or height of the component concentration, The score function indicating the tendency of the end point and the peak apex is calculated, and using the calculated score function, the score value is measured for the time when the component concentration is unknown and the measured value of the area or height of the component concentration.
  • a data processing unit is provided that calculates and selects a peak of the sample whose component concentration is unknown based on the calculated score value.
  • a chromatographic mass spectrometry method for separating a target component of a sample and performing mass spectrometry, which is based on the detection time when a sample having a known component concentration is detected and the measured value of the area or height of the component concentration.
  • a score function indicating the tendency of the start point, end point, and peak apex is calculated, and using the calculated score function, the time when the component concentration is unknown and the measured value of the area or height of the component concentration, A score value is calculated, and a peak of the sample whose component concentration is unknown is selected based on the calculated score value.
  • a chromatographic mass spectrometric method and a chromatographic mass spectrometric device capable of detecting a peak that can correspond to a wide concentration range of sample components and providing an evaluation value for the result are realized. Can do.
  • FIG. 3 is an operation flowchart according to the first embodiment. It is a schematic block diagram of LC-MS to which Example 1 is applied. It is a figure which shows the example which created the chromatogram in pseudo.
  • FIG. 4 is an enlarged view of a portion indicated by a dotted line in the chromatogram shown in FIG. 3. It is a schematic diagram which shows the result of having implemented the measurement as shown in FIG. 3 several times. It is explanatory drawing of FIG. 5A. It is the graph which showed typically the relationship between time and frequency as a histogram for the example of the end point of the baseline in a specific density. It is a figure which shows the example of the model which reflects a frequency in a score.
  • FIG. 10 is a processing function block diagram of Embodiment 2. It is a figure which shows an example of the setting screen of a peak detection condition. It is a figure which shows an example of the setting screen of score function creation conditions. It is a figure which shows the example of a score function parameter display.
  • FIG. 21A It is a figure which shows the analysis result of the end point in a specific area range.
  • FIG. 1 is an operation flowchart of the first embodiment of the present invention
  • FIG. 2 is a schematic configuration diagram of an LC-MS to which the first embodiment is applied.
  • the liquid chromatograph 201 includes a liquid feed pump 201-1 for feeding an eluent 204, a sample introduction device 201-2 for introducing a sample 209, and a column (analysis column) 201-3.
  • the mass spectrometer 202 includes an ion source 202-1, a mass analyzer 202-2, and a detector 202-3.
  • the data processing device (data processing unit) 203 includes a data collection program 203-1 and a data processing program 203-2, executes these programs 203-1 and 203-2, and executes a score function described later.
  • the score value of the component of the sample with unknown concentration is calculated using the calculated and calculated score function, and the component peak of the sample with unknown concentration is selected based on the calculated score value.
  • the data processing device 203 is connected to the display device 207 and the keyboard 208.
  • the data processing device 203 includes functional blocks that execute the operations shown in FIG. That is, each processing step shown in FIG. 1 corresponds to a functional block of the data processing device 203.
  • the data processing device 203 includes a component measurement unit, a peak detection unit, a score function determination unit, and a concentration that have different concentrations. An unknown component measurement unit and a peak detection result evaluation unit are provided.
  • the liquid chromatograph 201 is controlled by the LC controller 205, and the mass spectrometer 202 is controlled by the MS control measure 206. Further, the LC control device 205, the MS control measure 206, and the data processing device 203 are connected to each other.
  • the processing flow in the first embodiment can be broadly divided into a first half step 101 surrounded by a dotted line and a second half step 102.
  • the first half step 101 includes steps 101-1 to 101-3, and is a step for obtaining peak characteristics at different concentrations.
  • the latter half step 102 comprises steps 102-1 to 102-3, and is a step for analyzing a sample whose concentration is unknown.
  • Step 101-1 First, a plurality of samples having different target component concentrations are measured.
  • the liquid chromatograph (LC) 201 sends out the eluent 204 to the column 201-3 side by the liquid feed pump 201-1.
  • a sample introduction device 201-2 installed in the middle places the sample 209 to be measured on the flow of the eluent 204.
  • the column 201-3 has a generally cylindrical shape, and the components in the sample on the eluent 204 pass through the column 201-3.
  • the column 201-3 is not a simple flow path, but is filled with substances selected so that the moving speeds of the target component and the contaminant component are different. That is, the mixture that has entered the column 201-3 almost simultaneously exits the column 201-3 with a time difference by the sample introduction device 201-2.
  • methanol / propanol mixed solution is added to 100 ⁇ L of serum to insolubilize proteins.
  • the liquid feed pump 201-1 feeds the eluent 204 obtained by mixing methanol and formic acid aqueous solution at 7: 3 at a flow rate of 300 ⁇ L / min.
  • 50 ⁇ L of the pretreated sample is introduced from the sample introduction device 201-2 into the column 201-3 kept at 20 ° C.
  • the column 201-3 is filled with, for example, a stainless steel tube having a length of 50 mm and an inner diameter of 2 mm and a hydrophobic substance, for example, a spherical porous silica gel having a diameter of 3 ⁇ m bonded with an octyl group (—C8H17).
  • the ratio of the previous eluent 204 is maintained for 3 minutes, then changed to 9.5: 0.5 in 1 minute and then maintained for 1 minute. In the state where the solvent ratio is 7: 3, some of the contaminating components are eluted from the column 201-3, but the target component is retained in the column 201-3. When the ratio of the eluent 204 is 9.5: 0.5, the target component is also eluted from the column 201-3 and separated.
  • Methanol contained in the eluent 204 is a polar substance.
  • concentration is increased, a phenomenon is applied in which the substance packed in the column 201-3 weakens the ability to hold a polar target component.
  • the time during which the target component is held in the column 201-3 is controlled by reproducibly controlling the state of the eluent 204, the liquid feed pump 201-1, the introduction of the sample 209, the column 201-3, and the like ( Reproducibility of elution time can be ensured.
  • the mass spectrometer (MS) 202 ionizes sample components in the ion source 202-1, selects ions having a specific mass-to-charge ratio (m / z) in the mass analyzer 202-2, and detects the detector 202-3. Is a device for detecting an ion amount signal. That is, the mass spectrometer 202 can obtain a chromatogram showing the change over time in the amount of ions of a specific mass-to-charge ratio (m / z) derived from the sample components.
  • Examples of the method of ionizing the components separated by the liquid chromatograph 201 with the mass spectrometer 202 include an electrospray ionization method (ESI) and an atmospheric pressure chemical ionization method (APCI).
  • ESI electrospray ionization method
  • APCI atmospheric pressure chemical ionization method
  • mass analyzers 202-2 There are several types of mass analyzers 202-2, and what is called a triple quadrupole is selected for quantitative analysis of biological samples. Usually, only ions having a specific mass-to-charge ratio are passed through the first stage quadrupole in vacuum, and ions are cleaved by collision energy with inert gas particles in the second stage. The product ion having a specific mass-to-charge ratio is allowed to pass through from the product ions formed by cleavage at.
  • the separation in the liquid chromatograph 201 is not sufficient and the ionized contaminant component has the same mass-to-charge ratio as the target component, it cannot be separated in the first stage, but is derived from the target component in the third stage quadrupole.
  • Product ions can be directed to detector 202-3.
  • the ions that have reached the detector 202-3 are subjected to current amplification by a photomultiplier tube (PMT) or the like, and the measured electric signal is the amount of ions.
  • PMT photomultiplier tube
  • the data collection program 203-1 performs basic control of the LC 201 and the MS 202, and collects the signal of the ion amount output from the detector 202-3. Further, the data processing program 203-2 executes processing such as creation of a chromatogram showing a change in ion amount with time and peak detection. These processing conditions can be set by the user using the display device 207 and the keyboard 208, and the results can also be confirmed on the display device 207.
  • the data collection program 203-1 needs to be synchronized with the LC controller 205 and the MS controller 206.
  • ions derived from a plurality of target components are sequentially detected by switching a mass-to-charge ratio to be measured every 100 ms. Even in such a case, the data processing program 203-2 can extract the signal of the ion amount for each target component and create each chromatogram.
  • the corresponding peak is detected, and analysis such as calibration curve creation and quantification is performed.
  • step 101-2 is executed.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of pseudo-preparing a chromatogram.
  • FIG. 4 is a dotted line of the chromatogram shown in FIG. It is an enlarged view of the part shown.
  • the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents the amount of ions.
  • chromatograms corresponding to three measurements of a chromatogram 301 having a concentration of 1 ⁇ , a chromatogram 302 having a concentration of 10 ⁇ , and a chromatogram 303 having a concentration of 100 ⁇ are prepared, and the same The noise waveform is superimposed and overwritten.
  • valleys (minimum points) that first appeared when viewed from the top of the chromatogram 301 having a concentration of 1 were used as the start point and the end point, and black circles were given together with the top points.
  • a straight line connecting the start point and the end point is called a base line, and the portion above it is defined as the area of this peak.
  • a perpendicular line is dropped from the vertex, and the length from the vertex to the straight line connecting the start point and the end point (corresponding to the length of the dotted line lowered from the vertex shown in FIG. 4).
  • the area and height are measured values of the corresponding component.
  • peak detection is the process of determining the peak apex and the start / end points of the baseline in the chromatogram and determining the area and height. Also, as shown in FIGS. 3 and 4, when the peak area or height increases, the start point or end point of the baseline may move outward with respect to the apex.
  • step 101-3 is executed.
  • FIG. 5A is a schematic diagram showing a result of performing the measurement as shown in FIG. 3 a plurality of times
  • FIG. 5B is an explanatory diagram of FIG. 5A.
  • the horizontal axis shown in FIG. 5A is the detection time of the peak apex and baseline start / end points in the chromatogram.
  • the vertical axis shown in FIG. 5A represents an average of peak areas corresponding to component concentrations of 1 ⁇ , 10 ⁇ , and 100 ⁇ on a log scale.
  • the horizontal lines intersecting the start point, the vertex, and the end point shown in FIG. 5A indicate the time ranges in which the respective points are detected.
  • the maximum time 501, the minimum time 502, and the maximum frequency For time 503, a short vertical bar was attached.
  • FIG. 5A it can be seen that the start point and the end point move away from the apex as the concentration increases. This shows the tendency of the start point and the end point in FIGS.
  • the maximum frequency time 503 at the start point is close to the maximum time 501 and close to the minimum time 502 at the end point.
  • FIG. 6 is a graph schematically showing the relationship between time and frequency as a histogram, taking the end point of the baseline at a specific component concentration as an example.
  • the time on the horizontal axis in FIG. 6 is divided into, for example, every minute, and the time frame in which the end point is detected and the number of times are indicated by a bar graph.
  • the frequency on the front side (side where the time value is small (minimum time 502 side)) decreases relatively rapidly with respect to the time 503 giving the maximum frequency
  • the rear side side where the time value is large (maximum time) 501 side) tends to decrease relatively gently.
  • the present invention pays attention to such a tendency, and gives an evaluation value such as a probability as a score to the peak apex and the start point / end point of the baseline.
  • 7A and 7B are diagrams showing examples of score functions.
  • FIG. 7A is a diagram illustrating an example of a model in which the frequency is reflected in the score. From the frequency information in FIG. 6, for example, the score value of the maximum frequency time 503 is set to 100, and the maximum time 501 and the minimum time 502 shown in FIG. Since the time shown in FIG. 7A is actually observed time, the time that is actually in the range for detecting the end point is newly set as the maximum time 701 and the minimum time 702 that can be detected, and the score is 0. And Using these time and score values, a score for an arbitrary time is approximated linearly and defined as a score function.
  • the score function is a function based on frequency information obtained from peak detection results derived from samples with different concentrations.
  • the original data of the histogram is sorted in ascending order, the median time is the maximum frequency time 503, and the time corresponding to 1/5 of the whole is the minimum time 502.
  • the time corresponding to the 4 / 5th overall is the maximum time 501, the time obtained by subtracting the difference between the first time and the minimum time 502 from the first is the minimum possible time 702, and the time of the last data
  • the maximum time 701 may be applied by adding the difference of the maximum time 501 to the time of the last data.
  • the peak apex only needs to characterize the peak in terms of time. For example, the time corresponding to the position of the center of gravity of the range in which the area is obtained can be substituted.
  • FIG. 7B is a diagram in which a score function is defined that is 1 in the time range in which there is a possibility of the end point of the baseline, and 0 otherwise.
  • the time corresponding to the peak apex often reproduces relatively in a certain range.
  • the score function in the alternative method is a function determined based on the appearance probability of the valley obtained from the peak and the noise region on the chromatogram between the start point and the end point of the baseline.
  • the target component gradually decreases in the vicinity of the end point, but in order for the end point or valley (minimum point) of the baseline to appear, the increase amount of the signal derived from noise must be larger than the decrease amount of the signal derived from the target component. There is. Paying attention here, the appearance probability of the end point is reflected as a score.
  • FIG. 8A is a diagram showing a chromatogram 801 near the baseline end point of the peak for deriving the score function.
  • a noise region 803 is set after the detected baseline end point 802. If there is no appropriate noise region, a sample in which the target component does not exist is measured, and the time during which the target component will elute in the chromatogram can be set as the noise region.
  • valleys and peaks are alternately repeated.
  • the average interval t between the valleys and valleys in the region 803, the maximum increment M from the valleys to the peaks, and the average value 804 of the signal are obtained.
  • a model is set in which valleys and valleys have an average interval t, and the increment from the valley to the peak appears equally between 0 and the maximum increment M.
  • a chromatogram 811 excluding the influence of noise as shown in FIG. 8B is created by smoothing or regression analysis of the chromatogram 801 described above.
  • the accuracy of the regression curve can be improved by taking into account the condition that the target component gradually decreases toward the average value 804 of the noise region 803 near the end point 802.
  • a position 812 corresponding to the maximum increment M from the valley to the peak is detected at the average interval t between the valleys in the noise region.
  • the apex side from the position 812 is an area having a change larger than the maximum increment M. In this region, there is no possibility of becoming the end point of the baseline.
  • the side opposite to the apex (right side of the figure) is an area where the amount of change in the chromatogram 811 gradually decreases. Since the decrease width is smaller than the maximum increment M, the end point of the baseline appears in this region.
  • FIG. 8B is an explanatory diagram for calculating the score of the chromatogram near the end point of the baseline. Points were determined for each time interval t from the point at position 812, and numbers 1-7 were assigned. No. A position 812 of 1 is the origin of a region that may be the end point of the baseline.
  • Point 1 is not a valley. However, no. If it is point 2, 3 is smaller than the maximum increment M. If the noise of the maximum increment M is superimposed on the next peak, No. 3 is obtained.
  • the point 2 is a valley. Assuming that the increment from the valley to the peak appears equally from 0 to the maximum increment M, the probability of becoming a valley can be expressed as ((M ⁇ D) / M).
  • ⁇ D means a difference (absolute value) from the next point.
  • the frequency model and the non-model, and the model from which the score function is derived from the chromatogram and the noise region have been shown.
  • various models other than these are available from the peak apex and the tendency of the start and end points of the baseline. Can be set.
  • the appearance position of the peak on the chromatogram may vary depending on the temperature of the column 201-3, the composition of the eluent 204, and the like. If we consider the phenomenon in which the elution time fluctuates around the entire peak and the phenomenon in which the position of the baseline start point / end point changes with respect to the vertex, the difference between the peak point and the peak start point / end point time is evaluated. It is also possible to focus on. That is, the difference between the vertex time and the horizontal axis of the score function of the start point / end point may be adopted.
  • the above is a method for modeling the peak tendency obtained by measurement of samples having different concentrations (the areas are different) and the temporal tendency of the start and end points of the baseline as the score function for the same target component. Note that this technique can be applied to the same sample even when the concentration is unknown.
  • step 102-1 is executed.
  • step 102-1 Measurement of component with unknown concentration
  • step 101-1 Measurement of components with different concentrations
  • step 102-2 is executed.
  • Peak detection (step 102-2) The peak detection for the measurement result of the component whose concentration is unknown is basically performed by the same method as the above (2) peak detection (step 101-2).
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of a peak on a chromatogram obtained by measuring a sample whose concentration is unknown, its apex, and the start point and end point of a baseline. The area of the closed portion above the base line connecting the start point and the end point obtained here is calculated, and the measured value of this peak is obtained.
  • step 102-3 is executed.
  • step 102-3 A method for obtaining a score value for the measurement value (area) in FIG. 9 will be described with reference to FIGS. 10 and 11. Here, the end point is described for simplicity, but the concept can be applied to the start point and the apex.
  • FIG. 10 is a diagram showing application of the score function.
  • two score functions corresponding to the area close to the measured value are selected.
  • the areas are A1 and A2.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram for obtaining the score value by interpolation. As shown in FIG. 11, the scores S1 and S2 can be obtained.
  • the end point score is obtained from the measured value by interpolation. If there are no two score functions suitable for interpolation, the closest two are selected and extrapolated.
  • FIG. 12 and FIG. 13 will be used to explain another method for obtaining the score.
  • the score function 1 and the score function 2 corresponding to the measurement value close to the measurement value (area) are selected as in FIG.
  • attention is focused on feature points of the score function such as maximum time, minimum time, and maximum frequency time.
  • the maximum time is connected by the line segment 1201, and the maximum value of the measured value is interpolated.
  • the minimum time and the maximum frequency time are indicated by a line segment 1202 and a line segment 1203.
  • the score is determined from the obtained score function.
  • the time to define the score function is interpolated, but if the score of the feature point is different between score functions 1 and 2, the score value is also interpolated to correspond to the measured value.
  • a score function can be obtained.
  • the score function is each occurrence probability, it becomes an index of the probability of the peak composed of the start point, the vertex, and the end point determined by obtaining the product.
  • the appearance score function gives a value such as 0 to 100, the sum of the start point, the vertex, and the end point may be obtained.
  • the minimum value of the score may be represented.
  • the score is the non-model, that is, whether or not it is possible, if any one of the apex of the peak and the start point / end point of the baseline is not applicable, this is the basis for rejecting the peak detection result.
  • apex score When emphasizing the determination of whether a detected peak is a target component, apex score can be adopted, and reliability of the quantitative value can be obtained from the start point and end point.
  • Example 1 of the present invention it is possible to detect a peak capable of dealing with a wide concentration range of sample components, and provide a chromatographic mass spectrometry method capable of providing an evaluation value for the result.
  • a chromatographic mass spectrometer can be realized.
  • the configurations of the liquid chromatograph 201, the mass spectrometer 202, the data processing device 203, the LC control device 205, the MS control device 206, the display device 207, and the keyboard 208 are the same as in the first embodiment.
  • Example 2 is a method and apparatus for obtaining a more optimal peak detection result by applying evaluation based on a peak detection result score. That is, this is a method and apparatus for removing complicated components from the obtained component waveform and selecting a more accurate peak detection result.
  • 14A, 14B, and 14C are diagrams illustrating an example in which a plurality of peak candidates are detected.
  • FIGS. 14A, 14B, and 14C are all the same, but in the example shown in FIG. 14A, a perpendicular line is dropped from the valley on the right side of the apex, and the valley on the right side of the contamination component is extended from the valley on the left side.
  • the starting point and the ending point are determined with the base line up to the intersection with the straight line.
  • valleys and valleys on both sides of the apex are set as a start point and an end point.
  • the start point and the end point are determined using the straight line from the valley on the left side of the apex to the valley on the right side of the contaminated component as the base run, as in the example shown in FIG. 14A. Furthermore, in the example shown in FIG. 14C, a tangent line is drawn with respect to the peak of the contamination component, and the start point and the end point of the baseline of the contamination component are set. Here, the area above the straight line connecting the start point and the end point is adopted, but in the case of the example shown in FIG. 14C, the area of the contamination component is subtracted.
  • the area values of the examples shown in FIGS. 14A, 14B, and 14C are different, and the area of the example shown in FIG. 14B ⁇ the area of the example shown in FIG. 14A ⁇ the area of the example shown in FIG. 14C Become. That is, in the above-described evaluation of the start point / vertex / end point, each score can be obtained for each area value.
  • each score can be obtained for each area value.
  • it is possible to determine the peak and the area composed of the most optimal start point / vertex / end point. This will be described in detail later using a display example.
  • the selection of a plurality of candidates may apply a conventional algorithm. For example, a candidate that exhaustively extracts valleys and tangents appearing before and after the vertex and gives a closed surface by the baseline is selected. A way to do this is conceivable.
  • FIG. 15 is a functional block diagram of processing in the second embodiment.
  • the second embodiment includes a score function creation block 1501 for creating a score function and a score function application block 1502 for applying the score function.
  • a score function creating block 1501 for creating a score function is designated by a chromatogram measuring unit 1501-1 having different concentrations for measuring / accumulating chromatograms having different concentrations, and a detection condition setting unit 1501-3 for setting peak detection conditions.
  • the peak detector 1501-2 for detecting the peak of the chromatogram based on the determined conditions, the peak apex for the area obtained by the peak detection, and the area / start point / vertex / end point accumulator 1501-4 for accumulating the start and end points of the baseline Is provided.
  • a creation condition setting unit 1501-6 for setting a score function creation condition
  • a score function creating unit 1501-5 for creating a score function from a peak detection result
  • a score function for storing a score function corresponding to the created area
  • an accumulation unit 1501-7 for storing a score function corresponding to the created area
  • the score function application block 1502 includes a chromatogram measurement unit 1502-1 with unknown concentration, a peak detection unit 1502-2, an area / start point / vertex / end point storage unit 1502-3 for accumulating peak detection results,
  • the calculation unit 1502-4 includes a start point / vertex / end point score calculation unit 1502-5, a peak evaluation unit 1502-6, and a peak determination result accumulation unit 1502-7.
  • the function application block 1502 evaluates the peak by calculating the score from the peak apex and the start point / end point of the baseline with respect to the area obtained by the peak detection of the unknown chromatogram, and calculating the score as the peak. Yes. Here, if there are a plurality of peak candidates, the one with the best score is selected and determined as a peak. In the peak detection in the function application block 1502, the same conditions as in the function creation block 1501 are applied.
  • the process of the function creation block 1501 corresponds to the process of the first half step 101 in FIG. 1, and the process of the function application block 1502 corresponds to the second half step 102 of FIG.
  • a major difference between the processing of the example shown in FIG. 1 and the processing of the blocks 1501 and 1502 shown in FIG. 15 is that a plurality of peak candidates are output as shown in FIG. 14 as the peak detection of the function application block 1502. There is a possibility. Furthermore, after obtaining scores for these candidates, the most likely one is selected as a peak corresponding to the target component.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating an example of a peak detection condition setting screen.
  • This setting screen is a display screen provided in the display device 207.
  • FIG. 16 an example of setting in a situation where the target component has already been selected is shown.
  • a time range for detecting the peak apex and an ion amount corresponding to a noise width for identifying noise and signal are input.
  • smoothing conditions are often set in peak detection, but are omitted here.
  • the time range (min) is 3.5 to 4.5 minutes, and the noise width is 150.
  • FIG. 17 is a diagram illustrating an example of a score function creation condition setting screen. This setting screen is also a display screen included in the display device 207.
  • the example shown in FIG. 17 is an example of setting conditions for creating a score function at the end point of the baseline.
  • the score function type can be selected from score, probability, and non-score, but in the illustrated example, the score is selected. Furthermore, as the condition, the score of the maximum frequency time, the minimum time, and the maximum time was set to 100/10/10.
  • the score of the time with respect to the area of the score function is output (displayed).
  • the non-determining can also be performed such that the minimum time / maximum time is fixed as 1 (corresponding) and the other time is fixed as 0 (non-corresponding).
  • the setting screen shown in FIG. 17 does not include a time parameter, but the maximum time, the minimum time, and the maximum frequency time obtained by measuring the concentration difference are applied.
  • FIG. 18 is a diagram showing a score function parameter display example.
  • the minimum time, maximum frequency time, and maximum time at the peak apex of each concentration (5, 50, 500) and the start and end points of the baseline are arranged.
  • each time shown in FIG. 18 corresponds to the values of the minimum time 502, the maximum frequency time 503, and the maximum time 501 in the time of the start point, the apex, and the end point of each density in FIGS. 5A and 5B.
  • FIG. 19A is a diagram illustrating a screen display example of a peak detection result and an evaluation score display.
  • FIG. 19A pays attention to a specific target component, and displays the peak apex, baseline start point, end point time, peak area, peak score, and start point, apex, end point score for each sample. If the peak of the contamination component is excluded as in the example of FIG. 14C, the score function for the area of the portion remaining after the exclusion is applied to the start point, vertex, and end point.
  • the scores (10, 100, 10) in FIG. 17 are applied, the scores are 100, 100, and 100, respectively.
  • the peak score is the starting point and the apex.
  • the minimum value in the end point score was adopted.
  • the start point and end point are located outside the peak as compared to A001.
  • the sample ID given the vertex time 43 is A003
  • the measured value close to the concentration 5 in FIG. 18 is an example, but the minimum, most frequent, and maximum ranges 38, 40, and 42 of the vertex score function are shown. The score is 0.
  • FIG. 19B is a diagram illustrating a screen display example displaying detailed information of peak detection.
  • a number assigned to the peak candidate and a negative value means that it is subtracted as a contamination component.
  • Time, area, and score have the same meaning as in FIG. 19A.
  • Type means how to draw a baseline.
  • the type H is a method of connecting a line with a perpendicular from the valley as shown in FIG. 14A, connecting the line
  • V is a method of connecting a line with a valley as the end as shown in FIG. 14B
  • T is the method of FIG. 14C. This is a method of connecting lines by tangent lines.
  • the candidate 3 excludes the peak of the contaminant component indicated by a negative value ( ⁇ 1).
  • ⁇ 1 a negative value
  • the score of the start point, the vertex, and the end point with respect to the area and the peak score are obtained for each. No. with the highest score here. Three candidates were taken as peak detection results.
  • the same effect as that of the first embodiment can be obtained.
  • the first embodiment since complicated components can be removed, it is more optimal. Peak detection results can be obtained.
  • the above-described example is an example in which the present invention is applied to peak detection at overlapping peaks.
  • the idea of selecting an optimum one from a plurality of candidates is that there are a plurality of baseline start point and end point candidates in the detection of a single peak. It can also be applied in some cases. For example, if the first valley, the second valley, and the third valley located to the left of the vertex are candidates for the start point, and the end point is also obtained in the same manner, the method of drawing the base line connecting them is the start point 3 candidate, the end point There are 9 candidates with 3 candidates. If all of them give a closed area and are valid as a peak, the optimal one can be selected by evaluating the values of the nine scores.
  • Example 3 a sample measurement with an unknown concentration will be described as Example 3 with reference to FIGS. 20, 21A, 21B, and 22.
  • the configurations of the liquid chromatograph 201, the mass spectrometer 202, the data processing device 203, the LC control device 205, the MS control device 206, the display device 207, and the keyboard 208 are the same as in the first embodiment.
  • FIG. 20 is a diagram illustrating a detection result analysis and detection result evaluation process flow in the third embodiment.
  • the tendency of peak detection results is analyzed from a plurality of sample measurements in the first half part (step 2001) surrounded by a dotted line, and the tendency obtained previously in the second half part (step 2002) is analyzed.
  • the peak detection results for one or more sample measurements are evaluated.
  • sample measurement First, a plurality of samples containing the target component are measured. About the apparatus to utilize, the liquid chromatograph mass spectrometer shown in FIG. 2 is employable. Here, the concentration of the target component in the sample to be measured may be unknown. However, the number of samples is sufficient for later analysis.
  • Peak detection As shown in FIG. 3 and FIG. 4, the peak apex and the start and end points of the baseline are obtained as peak detection. In consideration of the subsequent analysis and evaluation processes, it is desirable that the data processing device 203 determines that the detection is correctly performed and confirms the result by displaying the graph on the display device 207 or the like.
  • Step 2001-3 In the analysis step 2001-3, a sample whose concentration is unknown is assumed, and information corresponding to the maximum time 501, the minimum time 502, and the maximum frequency time 503 shown in FIG. 5A is obtained. An example of a method for obtaining this information will be described below with reference to FIGS. 21A, 21B, and 22.
  • FIG. 21A and 21B schematically show the results of analyzing the trends of peak vertices and baseline start and end points obtained by peak detection.
  • the horizontal axis indicates the time of the peak apex and the start / end points of the baseline in the chromatogram.
  • the vertical axis in FIG. 21A indicates the peak area.
  • a horizontal bar also shown as a legend in FIG. 21B indicates a time range in which each point is detected, and basically corresponds to the maximum time 501, the minimum time 502, and the maximum frequency time 503 shown in FIG. 5B. To do.
  • Example 1 the value is obtained from the peak of the target component derived from the sample having the same concentration.
  • Example 3 as shown in FIG.
  • the maximum / minimum / maximum frequency is obtained from the area and time of each point.
  • the median value in which the points are arranged so that the time values are in ascending order may be adopted.
  • FIG. 22 is a diagram showing the analysis result of the end point in a specific area range.
  • the result of the end point time and area obtained by peak detection is represented by a square mark.
  • the maximum point 2201 and the minimum point 2202 in the time axis direction correspond to the maximum 501 and the minimum 502 of the time range.
  • the time of the point 2203 that is the median is adopted as the point corresponding to the maximum frequency time 503.
  • the maximum, minimum, and maximum frequency times are obtained in a certain area section 2104, and for example, the average values of these areas are associated with each other. Focusing on the end point, when a plurality of such area sections are set and a plurality of points obtained by the time of the area and the maximum frequency are connected, a line 2103 indicating the tendency of the end point shown in FIG. 21A can be obtained. Similarly, a line 2101 indicating the tendency of the vertex and a line 2102 indicating the tendency of the start point are obtained.
  • a method of obtaining the lines 2101, 2102, and 2103 indicating the tendency of the vertex, start point, and end point For example, there are a method of extracting the area and time obtained by peak detection to obtain a scatter diagram and obtaining a trend by regression analysis, and a method of obtaining a contour map from the density of each point in the scatter diagram.
  • step 2002-1 The sample measurement in step 2002 in the latter half of FIG. 20 is performed under the same conditions as the sample measurement in step 2001 in the first half. Although it is possible to carry out under other conditions, it is desirable to carry out under the same conditions as the sample measurement of TEP 2001.
  • Peak detection (step 2002-2) The peak detection is basically performed by the same method as the peak detection in step 2001-2.
  • step 2002-3 As a method for evaluating the peak detection result in the third embodiment, the method of step 102-3 shown in the first embodiment can be employed.
  • a score function that gives a penalty as the distance increases is adopted by using the distances to the lines 2101, 2102, and 2103 indicating the tendency of the vertex, start point, and end point obtained in the analysis step 2001-3 of (3). You can also.
  • the peak detection method for selecting the one having the best score value from the plurality of candidates described in the second embodiment may be applied.
  • a score obtained from the tendency of the peak apex, baseline start point, and end point is given to the area and height measurement values obtained by peak detection. For example, when the evaluation value at the start point of the baseline is low, it indicates that the peak shape has changed due to the influence of a contaminant component. Since the measured value is converted into a concentration using a calibration curve, a situation where the score at the starting point is lower than the concentration value of the target component can be displayed as a warning.
  • the evaluation values of the peak apexes and baseline start and end points provided by the present invention may be an index indicating the replacement timing of columns and eluents in the chromatograph.
  • an application such as replacing the column with a new column after obtaining an indication that the apex, start point, or end time is advanced due to deterioration of the column or the like can be considered.
  • the tendency of peak apexes and baseline start / end points is obtained and applied to peak detection. Improvement can be expected.
  • the basis of the present invention is to give an evaluation value to the detected peak apex and the start / end points of the baseline.
  • the method can be applied independently of conventional peak detection. That is, the result can be evaluated as a numerical value without depending on peak detection.
  • the present invention can be applied only to the evaluation of the result of peak detection while following the conventional peak detection algorithm.
  • the present invention provides a new evaluation value in peak detection, contributing to improvement of quantitative accuracy, automation of equipment, resource reduction, and the like. Further, it can be used in combination with the conventional technique, and in that case, the effect of the present invention can be obtained.
  • the trend is calculated for the area and height, and the time of the apex, start point, and end point, but the peak start point area and peak end point side area can be used instead of the start point / end point time.
  • Embodiments 1 to 3 of the present invention show a processing flow in which a plurality of samples are measured and the peaks are detected together. However, measurement and peak detection are performed for each sample, and integrated peak detection results A flow of executing a process such as determination of a score function with respect to can be considered and can be within the scope of the embodiment of the present invention.
  • the present invention which has been described with various examples, enables more reliable peak detection by a method that focuses on the relationship between the area and height and the values such as the time obtained from the peak vertices and the start and end points of the baseline. It also contributes to accurate quantification.

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Abstract

試料成分の広い濃度範囲にも対応しうるピーク検出が可能であり、その結果に対する評価値を提供することができるクロマトグラフィー質量分析方法が実現される。濃度が異なる既知の成分の複数の試料を測定し、ピークの始点、頂点、終点を検出する（ステップ101-1、101-2）。検出したピークの始点、頂点、終点について、確からしさ等の評価値をスコアとし、スコア関数を決定する（ステップ101-3）。濃度が未知の成分の測定し、ピークの始点、頂点、終点を検出する（ステップ102-1、102-2）。検出したピークの始点、頂点、終点について、スコア関数を適用してピーク検出結果を評価し、評価が高いものをピークとして選定する（ステップ102-3）。

Description

クロマトグラフィー質量分析方法およびクロマトグラフ質量分析装置
　本発明は、クロマトグラフィー質量分析方法およびクロマトグラフ質量分析装置に関する。
　生体由来試料など混合物の定量分析では、目的とする成分を分離するためガスクロマトグラフ（ＧＣ）や液体クロマトグラフ（ＬＣ）などが利用される。検出器としては、目的成分に対する感度や選択性から質量分析装置を採用する場合も多い。
　通常は、目的成分の濃度が既知である標準試料を測定し、測定値と濃度の関係を表す検量線を作成する。定量したい成分の測定値を検量線に適用すれば、濃度を算出することができる。
　上記のクロマトグラフは、混合物を時間的に分離する装置であり、質量分析装置と接続することで目的成分の量的な経時変化を示すグラフ、すなわちクロマトグラムを得ることができる。目的成分は一般にクロマトグラム上のピークとして検出され、その面積や高さが測定値となる。クロマトグラムには、目的成分以外のピークとして検出される夾雑成分や、全域において検出されるノイズ成分などが重畳している。それらの中から目的成分に由来する閉じた領域を特定し、その面積や高さを測定値として求めるのがピーク検出である。
　非特許文献１では、ピークの始まりから終わりまでの間で、ピークの信号値とベースラインの信号値の差を積算したものをピークの面積としている。高さについては、ピークの頂点の信号値から、頂点と同じ時間におけるベースラインの信号値を差し引いたものである旨が示されている。さらに、重複ピークの面積分割方法として、垂直法・谷－谷法・接線法が記載されている。また、ピークの対称性の度合いを示すシンメトリー係数の求め方なども開示されている。
　重複ピークについては、信号強度の変化量に着目して分離する方法が特許文献１に開示され、ガウシアン関数等へのフィッティングにより、単独のピークとして分離する方法が特許文献２に開示されている。
　一方、前述のガスクロマトグラフや液体クロマトグラフでは、理想的には目的成分の濃度が異なっても、ピークの頂点の時間が変わらないことから、同一成分であると判断する根拠を頂点の時間に求めることが多い。また、目的成分の濃度などの影響によりピークの形状や頂点の位置が変わっても、ピークが始まる位置が標準物質のそれと変わらない場合、ピークが始まる位置に着目して同じ成分と判定する方法が特許文献３に記載されている。
　このように、クロマトグラムのピーク検出で得た時間等の値は、同一成分かどうかの判断においても利用されている。
特開昭６１－１４５４５７号公報 特開昭６３－１５１８５１号公報 特開２０１２－１６３４７５号公報
高速液体クロマトグラフィー通則（ＪＩＳ　Ｋ０１２４：２０１１）（平成２３年３月２２日改正）
　近年のＧＣ－ＭＳ（ガスクロマトグラフ質量分析装置）やＬＣ－ＭＳ（液体クロマトグラフ質量分析装置）では、生体由来試料の分析などのため、微量成分の高感度検出から比較的高濃度成分の検出まで、対応する濃度範囲が拡大している。
　目的とする試料の分析条件によっては、ピークの検出範囲が広がるブロード化や、対称性が失われるリーディングやテーリングが起こる。目的成分が微量の場合は、ノイズや夾雑成分に由来する信号の影響を強く受け、ピーク形状が乱れることもある。
　従来技術におけるピーク検出では、ピークの形状などに対して、比較的固定的な条件を適用しており、上記の状況において正しい結果を得ることは難しい。
　例えばガウシアン関数を採用したフィッティングでは、理想的にはピーク形状が正規分布であることを想定している。
　しかし、ガウシアン関数に合わないテーリングやいびつな形状となった場合は、結果が大きくずれる可能性がある。
　また、ピーク検出の際、一般にピークの対称性や、ガウシアン関数などのモデル関数との一致度などで検出結果を評価している。
　しかし、上記の状況においては、対称性や一致度などの指標が十分とは言い難い。
　ピーク検出の結果の評価において、標準物質とピークの始まりの時間が類似していることを重視する方法が考案されているが、形状の異なるピークの頂点や終わりの時間など、変わる可能性のあるものも加えて総合的に評価を下している訳ではない。
　従来、ピーク検出の結果を評価するには、頂点の時間や上記のようなピークの始まりの時間といった、変わりにくいものを重視している。
　しかし、濃度の違いなどにより頂点の時間や、ピークの始まりや終わりの時間が変わる状況で、それらの値にも着目した十分な評価方法は存在しない。
　ピーク検出の結果を評価することで、目的成分や夾雑成分の有無、さらには分析装置の不具合を検知し、測定をやり直すなどの対応が求められるが、現状の評価方法では十分な対応が難しい。
　また、定量分析においては、ピークの面積や高さは測定値そのものであり、濃度の換算に直接影響する。上記のような状況において、ピークの面積や高さを正しく検出し、結果の信頼性などを正しく評価する指標を得ることは難しい。
　本発明の目的は、試料成分の広い濃度範囲にも対応しうるピーク検出が可能であり、その結果に対する評価値を提供することができるクロマトグラフィー質量分析方法およびクロマトグラフ質量分析装置を実現することである。
　上記目的を達成するため、本発明は次のように構成される。
　試料の目的成分を分離し、質量分析を行うクロマトグラフ質量分析装置であって、成分濃度が既知の試料を検出した検出時間と成分濃度の面積または高さの測定値に対する、ベースラインの始点、終点、ピークの頂点の傾向を示すスコア関数を算出し、算出した前記スコア関数を用いて、成分濃度が未知の試料を検出した時間と成分濃度の面積または高さの測定値について、スコア値を算出し、算出した前記スコア値に基づいて前記成分濃度が未知の試料のピークを選定するデータ処理部を備える。
　また、試料の目的成分を分離し、質量分析を行うクロマトグラフィー質量分析方法であって、成分濃度が既知の試料を検出した検出時間と成分濃度の面積または高さの測定値に対する、ベースラインの始点、終点、ピークの頂点の傾向を示すスコア関数を算出し、前記算出した前記スコア関数を用いて、成分濃度が未知の試料を検出した時間と成分濃度の面積または高さの測定値について、スコア値を算出し、算出した前記スコア値に基づいて前記成分濃度が未知の試料のピークを選定する。
　本発明によれば、試料成分の広い濃度範囲にも対応しうるピーク検出が可能であり、その結果に対する評価値を提供することができるクロマトグラフィー質量分析方法およびクロマトグラフ質量分析装置を実現することができる。
実施例１の動作フローチャートである。 実施例１が適用されるＬＣ－ＭＳの概略構成図である。 クロマトグラムを疑似的に作成した例を示す図である。 図３に示したクロマトグラムの点線で示した部分の拡大図である。 図３に示すような測定を複数回実施した結果を示す模式図である。 図５Ａの説明図である。 特定の濃度におけるベースラインの終点を例に、時間と頻度との関係をヒストグラムとして模式的に示したグラフである。 スコアに頻度を反映させるモデルの例を示す図である。 ベースラインの終点の可能性がある時間範囲において１、それ以外は０とするスコア関数を定義した図である。 スコア関数を導出するピークのベースライン終点付近のクロマトグラムを示す図である。 ベースライン終点付近のクロマトグラムのスコアの算出説明図である。 図８Ｂに示した各点の信号強度をＤ、最大増分Ｍを５とした場合の各点における谷の出現確率ｐを求めた例を示す表である。 濃度が未知の試料を測定して得たクロマトグラム上のピークと、その頂点、およびベースラインの始点・終点の例を示す図である。 スコア関数の適用を示す図である。 スコアの値を内挿で求める説明図である。 スコア関数を求める図である。 スコア関数からスコアを決定する図である。 実施例２における複数のピーク候補を検出した例を示す図である。 実施例２における複数のピーク候補を検出した他の例を示す図である。 実施例２における複数のピーク候補を検出したさらに他の例を示す図である。 実施例２の処理機能ブロック図である。 ピーク検出条件の設定画面の一例を示す図である。 スコア関数作成条件の設定画面の一例を示す図である。 スコア関数パラメータ表示例を示す図である。 ピーク検出結果と評価スコア表示の例を示す図である。 ピーク検出の詳細情報を表示する例を示す図である。 実施例３における検出結果の分析及び検出結果の評価処理フローを示す図である。 ピーク検出で求めたピークの頂点やベースラインの始点・終点の傾向を分析した結果を示す模式図である。 図２１Ａの説明図である。 特定の面積範囲における終点の分析結果を示す図である。
　以下、本発明における実施の形態について図面により説明する。なお、本発明の実施の形態は、ここに示す実施例に限定されるものではない。
　（実施例１）
　図１は、本発明の実施例１の動作フローチャートであり、図２は、実施例１が適用されるＬＣ－ＭＳの概略構成図である。
　図２において、液体クロマトグラフ２０１は、溶離液２０４を送液する送液ポンプ２０１－１と、試料２０９を導入する試料導入装置２０１－２と、カラム（分析カラム）２０１－３とを備える。
　また、質量分析装置２０２は、イオン源２０２－１と、質量分析部２０２－２と、検出器２０２－３とを備える。
　また、データ処理装置（データ処理部）２０３は、データ収集プログラム２０３－１と、データ処理プログラム２０３－２とを備え、これらのプログラム２０３－１及び２０３－２を実行し、後述するスコア関数の算出及び算出したスコア関数を用いて濃度未知の試料の成分のスコア値を算出し、算出したスコア値に基づいて濃度未知の試料の成分ピークを選定する。データ処理装置２０３は、表示装置２０７及びキーボード２０８に接続されている。
　データ処理装置２０３は、図２には示していないが、図１に示した各動作を実行する機能ブロックを備える。つまり、図１に示した各処理ステップは、データ処理装置２０３の機能ブロックに対応し、データ処理装置２０３は、濃度が異なる成分測定部と、ピーク検出部と、スコア関数決定部と、濃度が未知の成分測定部と、ピーク検出結果の評価部とを備えるものである。
　液体クロマトグラフ２０１は、ＬＣ制御装置２０５により制御され、質量分析装置２０２は、ＭＳ制御措置２０６により制御される。また、ＬＣ制御装置２０５と、ＭＳ制御措置２０６と、データ処理装置２０３とは、互いに接続されている。
　実施例１における動作を説明する。
　図１において、実施例１における処理フローは点線で囲んだ前半ステップ１０１と、後半ステップ１０２とに大別できる。前半ステップ１０１は、ステップ１０１－１～１０１－３からなり、異なる濃度におけるピークの特徴を求めるステップである。後半ステップ１０２は、ステップ１０２－１～１０２－３からなり、濃度が未知の試料を分析するステップである。
　（１）濃度が異なる成分の測定（ステップ１０１－１）
　最初に、目的とする成分の濃度が異なる複数の試料を測定する。
　液体クロマトグラフ（ＬＣ）２０１は、送液ポンプ２０１－１により溶離液２０４をカラム２０１－３側に送り出す。途中に設置された試料導入装置２０１－２において、測定すべき試料２０９を溶離液２０４の流れに乗せる。カラム２０１－３は一般に筒状の形状であり、その中を溶離液２０４に乗った試料中の成分が通過する。ここで、カラム２０１－３は単純な流路ではなく、目的成分と夾雑成分の移動速度が異なるよう選択された物質が充填されている。すなわち、試料導入装置２０１－２により、ほぼ同時にカラム２０１－３に入った混合物が、理想的には時間差をもってカラム２０１－３から出る。
　一例として、血中の代謝物を分析する測定の概要を示す。
　まず、前処理として血清１００μＬに、メタノール・プロパノール混合液を添加しタンパク質を不溶化する。さらに、５００μＬのヘキサンを添加し目的成分を抽出。遠心分離後にヘキサンの層から４００μＬを移し替えて乾燥。水とメタノールの混合液３００μＬを添加しＬＣ－ＭＳ測定のための試料とする。
　送液ポンプ２０１－１は、メタノールとギ酸水溶液を７：３で混合した溶離液２０４を、３００μＬ／ｍｉｎの流量で送液する。この溶離液２０４の流れに、試料導入装置２０１－２から前処理後の試料５０μＬを、２０℃に保たれたカラム２０１－３に導入する。カラム２０１－３は、例えば長さ５０ｍｍ、内径２ｍｍのステンレス管に、疎水性の物質、例えば直径３μｍの球状多孔質シリカゲルの表面にオクチル基（－Ｃ８Ｈ１７）を結合させたものを充填する。
　試料導入のタイミングを起点として、先の溶離液２０４の比率を３分間維持し、続く１分間で９．５：０．５まで変化させた後１分間維持する。溶媒の比率が７：３の状態において、夾雑成分の一部がカラム２０１－３から溶出するが、目的成分はカラム２０１－３内に保持されている。溶離液２０４の比率が９．５：０．５の状態では、目的成分もカラム２０１－３から溶出し、分離される。
　溶離液２０４に含まれるメタノールは極性のある物質である。その濃度を上げると、カラム２０１－３に充填した物質が、極性のある目的成分を保持する力が弱まる現象を応用している。
　以上の例において、溶離液２０４、送液ポンプ２０１－１、試料２０９の導入、カラム２０１－３などの状態を再現よく制御することにより、目的成分がカラム２０１－３に保持されている時間（溶出時間）の再現性を確保することができる。
　一方、溶離液２０４の組成の変動、送液ポンプ２０１－１の摩耗、配管からの液漏れ、カラム２０１－３の温度変化、カラム２０１－３の詰まりやオクチル基などの官能基の脱離、気泡の存在などは、目的成分の溶出時間が異常値を取る原因となる。さらに、測定する試料２０９にカラム２０１－３と目的成分の相互作用に影響を与える成分が含まれている場合、溶出時間が変化する。
　質量分析装置（ＭＳ）２０２は、イオン源２０２－１において、試料成分をイオン化し、質量分析部２０２－２において、特定の質量電荷比（ｍ／ｚ）のイオンを選択、検出器２０２－３においてイオン量の信号を検出する装置である。すなわち、質量分析装置２０２により、試料成分に由来する特定の質量電荷比（ｍ／ｚ）のイオン量の経時変化を示すクロマトグラムを求めることができる。
　液体クロマトグラフ２０１で分離した成分を質量分析装置２０２でイオン化する方法には、エレクトロスプレーイオン化法（ＥＳＩ）や大気圧化学イオン化法（ＡＰＣＩ）などがある。ＥＳＩを採用した場合、大気圧環境において、数ＫＶの電位差があるところから液体試料を噴霧し、例えばプロトン（Ｈ＋）が付加したイオンを生成する。
　質量分析部２０２－２には、いくつかのタイプがあるが、生体試料の定量分析では三連四重極と呼ばれるものなどが選択される。これは通常、真空中にある１段目の四重極で特定の質量電荷比のイオンのみを通過させ、２段目において不活性ガスの粒子との衝突エネルギーによりイオンを開裂させ、３段目において開裂してできたプロダクトイオンから特定の質量電荷比のものを通過させる機能がある。
　液体クロマトグラフ２０１における分離が十分ではなく、さらにはイオン化された夾雑成分が目的成分と同じ質量電荷比の場合、１段目で分離できないが、３段目の四重極において目的成分に由来するプロダクトイオンを検出器２０２－３に導くことができる。
　検出器２０２－３に到達したイオンは光電子増倍管（ＰＭＴ）などにより電流増幅され、その電気信号を計測したものがイオン量となる。
　データ処理装置２０３では、データ収集プログラム２０３－１がＬＣ２０１やＭＳ２０２の基本的な制御を行い、検出器２０２－３から出力されるイオン量の信号の収集を行う。さらに、データ処理プログラム２０３－２が、イオン量の経時変化を示すクロマトグラムの作成やピーク検出などの処理を実行する。これらの処理条件は、表示装置２０７やキーボード２０８を用いてユーザーが設定でき、結果も表示装置２０７で確認できる。
　目的成分のクロマトグラムを得るには、ＬＣ２０１による試料導入のタイミングを起点として、ＭＳ２０２側でイオンを検出する。従って、データ収集プログラム２０３－１は、ＬＣ制御装置２０５やＭＳ制御装置２０６との間で同期を取る必要がある。
　一般的な三連四重極タイプの質量分析装置２０２では、例えば１００ｍｓ毎に測定対象とする質量電荷比を切り替えることにより、複数の目的成分に由来するイオンを順に検出する。そのような場合でも、データ処理プログラム２０３－２において、イオン量の信号を個々の目的成分ごとに抽出し、それぞれのクロマトグラムを作成することができる。
　さらに、目的成分の溶出する時間などをあらかじめ設定しておくことで、対応するピークを検出し、検量線の作成や定量などの分析を実施する。
　ステップ１０１－１に続いて、ステップ１０１－２が実行される。
　（２）ピーク検出（ステップ１０１－２）
　図３及び図４は、一般的なピーク検出の説明図であり、図３は、クロマトグラムを疑似的に作成した例を示す図であり、図４は図３に示したクロマトグラムの点線で示した部分の拡大図である。図３において、横軸は時間であり、縦軸はイオン量を示す。図３に示した例においては、濃度が１倍のクロマトグラム３０１、濃度が１０倍のクロマトグラム３０２、濃度が１００倍のクロマトグラム３０３の３回の測定に相当するクロマトグラフを作成し、同じノイズ波形を重畳させた上で重ね書きしている。
　図４において、濃度１倍のクロマトグラム３０１の頂点からみて最初に出現した谷（極小点）を始点や終点とし、頂点と合わせて黒丸印を付与した。
　ＬＣ２０１に試料２０９を導入した時間を基点とし、目的成分を検出し始める点が始点、検出し終わる点が終点、始点と終点の間で最大量を検出した点が頂点である。
　このクロマトグラム３０１において、始点と終点を結ぶ直線をベースラインと呼び、その上の部分をこのピークの面積とする。高さについては、頂点から垂線をおろし、始点と終点を結ぶ直線までの長さとする（図４に示した頂点からおろした点線の長さに相当する）。面積や高さが、対応する成分の測定値である。
　なお、ベースラインとして、試料中の成分に由来するピークがなく溶離液２０４だけを検出して得た信号を記録したものを指す場合があるが、ここでは上述のように定義した。
　図４では、濃度１０倍のクロマトグラフ３０２、濃度１００倍のクロマトグラフ３０３についても始点と終点を丸印で示したが、頂点は省略している。
　このように、クロマトグラムにおいてピークの頂点や、ベースラインの始点・終点を確定し、面積や高さを求める処理がピーク検出である。また、図３や図４に示したように、ピークの面積や高さが大きくなると、ベースラインの始点や終点の位置が頂点に対して外側に移る場合がある。
　ステップ１０１－２に続いて、ステップ１０１－３が実行される。
　（３）スコア関数の決定（ステップ１０１－３）
　図５Ａは、図３に示すような測定を複数回実施した結果を示す模式図であり、図５Ｂは図５Ａの説明図である。図５Ａに示した横軸はクロマトグラムにおいてピークの頂点や、ベースラインの始点・終点の検出時間である。図５Ａに示した縦軸は１倍、１０倍、１００倍の成分濃度に相当するピーク面積の平均をログスケールで表している。図５Ｂに凡例として示すように、図５Ａに示した始点、頂点、終点に交差する横線は、それぞれの点を検出した時間範囲を示したものであり、最大時間５０１、最小時間５０２、最大頻度時間５０３について、それぞれ短い縦棒を付けた。
　図５Ａにおいて、濃度が濃くなるにつれ、始点や終点が頂点から離れる様子が見て取れる。これは、図３および図４の始点・終点の傾向を示すものである。また、始点の最大頻度時間５０３は、最大時間５０１に近く、終点では最小時間５０２に近い。
　図６は、特定の成分濃度におけるベースラインの終点を例に、時間と頻度との関係をヒストグラムとして模式的に示したグラフである。図６の横軸の時間は、例えば１分毎などに分け、終点を検出した時間枠と回数を棒グラフで示している。この図６では、最大頻度を与える時間５０３に対して前側（時間の値が小さい側（最小時間５０２側））は比較的急激に頻度が下がり、後側（時間の値が大きい側（最大時間５０１側））は比較的穏やかに頻度が下がる傾向がある。
　本発明は、このような傾向に着目し、ピークの頂点、およびベースラインの始点・終点に対し、確からしさなどの評価値をスコアとして与えるものである。
　以下、ベースラインの終点を例にスコア関数について説明する。
　図７Ａ、図７Ｂは、にスコア関数の例を示す図である。
　図７Ａは、スコアに頻度を反映させるモデルの例を示す図である。図６の頻度の情報から、例えば最大頻度時間５０３のスコア値を１００とし、図６に示す最大時間５０１、最小時間５０２を１０などとする。図７Ａに示した時間は実際に観測した時間であるため、実際に終点を検出する範囲となる時間を新たに、検出の可能性のある最大時間７０１と最小時間７０２として設定し、スコアは０とする。それらの時間とスコアの値を用い、任意の時間に対するスコアを線形で近似し、スコア関数として定義する。
　つまり、スコア関数とは、濃度違いの試料に由来するピーク検出結果から得た頻度情報に基づく関数である。
　なお、スコア関数を決める各時間については、ヒストグラムの元データについて時間が昇順になるようにソートし、中央値の時間を最大頻度時間５０３、全体の１／５番目に相当する時間を最小時間５０２、全体の４／５番目に相当する時間を最大時間５０１、１番目の時間と最小時間５０２との差を１番目から減算した時間を可能性のある最小時間７０２とし、最後のデータの時間と最大時間５０１の差を最後のデータの時間に加算したものを可能性のある最大時間７０１とするなど、応用することができる。
　また、ピークの頂点については、ピークを時間的に特徴づけるものであればよく、例えば面積を求めた範囲の重心位置に対応する時間などで代用できる。
　図７Ｂは、ベースラインの終点の可能性がある時間範囲において１、それ以外は０とするスコア関数を定義した図である。例えば、ピークの頂点に対応する時間はある範囲において比較的再現する場合が多い。単にそのピークの頂点が目的成分かどうかの二値を判定する場合は、このような１か０、すなわち該当か非該当の判定も意味を持つ。
　図８Ａ、図８Ｂ、図８Ｃを用いてスコア関数を導出する別法を、ベースラインの終点を例に説明する。別法におけるスコア関数は、ベースラインの始点と終点との間のクロマトグラム上のピークとノイズ領域から得た谷の出現確率に基づき決定される関数である。
　終点付近では目的成分が漸減するが、ベースラインの終点すなわち谷（極小点）が現れるには、目的成分に由来する信号の減少量よりも、ノイズに由来する信号の増加量の方が多い必要がある。ここに着目し、終点の出現確率をスコアとして反映する。
　図８Ａは、スコア関数を導出するピークのベースライン終点付近のクロマトグラム８０１を示す図である。ここで、検出されたベースライン終点８０２の後にノイズ領域８０３を設定する。もし、適当なノイズ領域がない場合、目的成分が存在しない試料を測定し、そのクロマトグラムにおいて目的成分が溶出するであろう時間をノイズ領域とすることもできる。
　ノイズ領域８０３では谷と山が交互に繰り返されるが、その領域８０３における谷と谷の平均間隔ｔと、谷から山への最大増分Ｍ、および信号の平均値８０４を求める。ここで、ノイズの波形に対し、谷と谷は平均間隔ｔであり、谷から山に至る増分は０～最大増分Ｍの間で等しく出現するモデルを設定する。
　先述のクロマトグラム８０１の平滑化や回帰分析などにより、図８Ｂに示すような、ノイズの影響を排除したクロマトグラム８１１を作成する。ここで、目的成分が終点８０２付近でノイズ領域８０３の平均値８０４に向けて漸減する条件などを加味することで、回帰曲線の精度を上げることができる。
　このクロマトグラム８１１に対し、ノイズ領域における谷と谷の平均間隔ｔにおいて、谷から山への最大増分Ｍに相当する位置８１２を検出する。ここで、位置８１２から頂点側は、最大増分Ｍよりも大きな変化をしている領域となる。この領域では、ベースラインの終点となる可能性はない。
　一方、頂点と逆側（図の右側）は、クロマトグラム８１１の変化量が漸減する領域となる。減少幅が最大増分Ｍよりも小さいため、この領域にベースラインの終点が現れる。
　図８Ｂはベースライン終点付近のクロマトグラムのスコアの算出説明図である。位置８１２の点から時間間隔ｔごとに点を定め、１～７の番号を付与した。Ｎｏ．１の位置８１２がベースラインの終点の可能性がある領域の起点である。
　次に、番号を付与した各点が谷になる確率を求める考え方を説明する。
　もし、Ｎｏ．１の点８１２の直後の山に最大増分Ｍのノイズが重畳したとしても、Ｎｏ．１の点は谷にはならない。しかし、Ｎｏ．２の点であれば、Ｎｏ．３の点との差が最大増分Ｍよりも小さいので、最大増分Ｍのノイズが次の山に重畳すれば、Ｎｏ．２の点は谷となる。谷から山に至る増分が０から最大増分Ｍまで等しく出現すると仮定すれば、谷になる確率は、（（Ｍ－ΔＤ）／Ｍ）で表すことができる。ここで、ΔＤは次の点からの差分（絶対値）を意味する。
　図８Ｃは、図８ＢのＮｏ．１～７の各点の信号強度をＤ、最大増分Ｍを５とした場合の、各点における谷の出現確率ｐを求めた例を示す表である。例えばＮｏ．２の点が谷になる確率ｐは、（５－２）／５＝０．６、Ｎｏ．３の点が谷になる確率ｐは、（５－１）／５＝０．８である。
　もし、頂点からみて最初の谷がベースラインの終点になるとすると、ある点が終点になるためには、そこから頂点側の点が谷ではない条件が付く。谷にならない確率を（１－ｐ）とすれば、Ｎｏ．２の点が終点になる確率は、Ｎｏ．１が谷にならない確率とＮｏ．２が谷になる確率の積、すなわち、（１－０）×０．６＝０．６となる。Ｎｏ．３が終点になる確率は、Ｎｏ．１が谷にならない確率とＮｏ．２が谷にならない確率とＮｏ．３が谷になる確率の積（１－０）×（１－０．６）×０．８＝０．３２、Ｎｏ．４が終点となる確率は、Ｎｏ．１が谷にならない確率とＮｏ．２が谷にならない確率とＮｏ．３が谷にならない確率と、Ｎｏ．４が谷になる確率の積（１－０）×（１－０．６）×（１－０．８）×０．８＝０．０６４となる。これをＳ（スコア）として図８Ｃに示した。これは、図８Ｂに示した時間に対するスコアの関係（スコア関数）に対応する。
　以上、頻度モデルと該非モデル、およびクロマトグラムとノイズ領域からスコア関数を導出したモデルを示したが、ピークの頂点や、ベースラインの始点・終点の傾向からは、これら以外にも様々なモデルを設定することができる。
　なお、クロマトグラム上のピークの出現位置は、カラム２０１－３の温度や溶離液２０４の組成などによって変わる可能性がある。ピーク全体に溶出時間が前後する現象と、頂点に対するベースラインの始点・終点の位置が変わる現象を分けて考えるとすれば、ベースラインの始点・終点の時間を評価する際に、頂点との差に着目することも可能である。すなわち、始点・終点のスコア関数の横軸には、頂点の時間との差を採用してもよい。
　以上が、同じ目的成分について、濃度が異なる試料の測定で得た（面積が異なる）ピークの頂点、およびベースラインの始点・終点の時間的な傾向をスコア関数としてモデル化する方法となる。なお、同じ試料であれば、濃度が未知の場合でも、本手法を適用することができる。
　また、検量線を作成するための標準試料の場合、夾雑成分が少なく、ピーク検出が比較的容易で結果の信頼性や再現性も高い。すなわち、面積に対するピークの頂点やベースラインの始点・終点の傾向を求めやすい。
　ステップ１０１－３に続いて、ステップ１０２－１が実行される。
　（４）濃度が未知の成分の測定（ステップ１０２－１）
　濃度が未知の成分の測定においては、先の（１）濃度が異なる成分の測定（ステップ１０１－１）において記載した装置、および基本的には同じ条件で分析を行う。
　続いて、ステップ１０２－２が実行される。
　（５）ピーク検出（ステップ１０２－２）
　濃度が未知の成分の測定結果に対するピーク検出も、基本的に上記（２）ピーク検出（ステップ１０１－２）と同じ方法で行う。図９は、濃度が未知の試料を測定して得たクロマトグラム上のピークと、その頂点、およびベースラインの始点、終点の例を示す図である。ここで得た始点と終点を結ぶベースラインの上側の閉じた部分の面積を計算し、このピークの測定値を得る。
　続いて、ステップ１０２－３が実行される。
　（６）ピーク検出結果の評価（ステップ１０２－３）
　図１０と図１１を用い、図９の測定値（面積）に対するスコアの値を求める方法を説明する。なお、ここでも簡単のため終点について説明しているが、考え方は始点や頂点にも応用できる。
　図１０はスコア関数の適用を示す図である。図１０において、測定値に近い面積に対応するスコア関数を二つ選択する。ここではその面積をＡ１及びＡ２としている。それぞれのスコア関数を終点の時間に適用することにより、図１１はスコアの値を内挿で求める説明図であり、図１１に示すようにして、スコアＳ１及びＳ２を得ることができる。
　ここで、図１１に示すように、測定値から終点のスコアを内挿で求める。内挿に適した二つのスコア関数がない場合、最も近いもの二つを選択して外挿する。
　図１２及び図１３を用いて、スコアを求める別法について説明する。
　図１０及び図１１に示した方法は、求めたスコアを内挿していたが、ここではスコア関数そのものを特徴点から内挿する例を示す。挟み込むスコア関数がなく内挿が難しい場合は、外挿でもよい。
　図１２において、図１０と同様に、測定値（面積）に近い測定値に対応するスコア関数１とスコア関数２とを選択する。ここで、スコア関数の最大時間・最小時間・最大頻度時間などの特徴点に着目する。例えば、図１２の例では、スコア関数１と２において、最大時間を線分１２０１で結び、測定値の最大値を内挿している。同様に、最小時間と最大頻度時間についても、線分１２０２と線分１２０３で示した。図１３に示すように、求めたスコア関数からスコアを決定する。
　ここで、スコア関数を定める時間について内挿しているが、もし、スコア関数１と２で特徴点のスコアが異なっているような場合、スコアの値についても内挿することで、測定値に対応するスコア関数を求めることができる。
　ここでは比較的単純なスコア関数で説明したが、図７や図８に示したスコア関数などを適用することができる。
　上記の最大時間の場合と同様にして、ピークの頂点およびベースラインの始点のスコアを求める。さらに、求めたスコアの和や積、最小値などをピークのスコアとする。ここで、スコア関数が、それぞれの出現確率である場合、積を求めることで判定した始点、頂点、終点から構成されるピークの確からしさの指標となる。また、出現スコア関数が０から１００などの値を与える場合は、始点、頂点、終点の和を求めてもよい。さらに信頼性の指標としては、スコアの最小値で代表してもよい。
　スコアが該非モデル、すなわち、ありうるかどうかである場合、ピークの頂点やベースラインの始点・終点のどれか一つでも非該当となれば、そのピーク検出結果を棄却する根拠となる。
　検出したピークが目的成分かどうかの判定を重視する場合、頂点のスコアを採用し、始点・終点から定量値の信頼性を求めるなど応用することもできる。
　以上のように、本発明の実施例１によれば、試料成分の広い濃度範囲にも対応しうるピーク検出が可能であり、その結果に対する評価値を提供することができるクロマトグラフィー質量分析方法およびクロマトグラフ質量分析装置を実現することができる。
　（実施例２）
　次に、本発明の実施例２について説明する。
　実施例２において、液体クロマトグラフ２０１、質量分析装置２０２、データ処理装置２０３、ＬＣ制御装置２０５、ＭＳ制御装置２０６、表示装置２０７、キーボード２０８の構成は、実施例１と同様である。
　実施例２は、ピーク検出結果のスコアによる評価を応用し、より最適なピーク検出結果を得る方法及び装置である。つまり、得られた成分波形から煩雑成分を除去し、より、正確なピーク検出結果を選定する方法及び装置である。
　図１４Ａ、図１４Ｂ、図１４Ｃは、複数のピーク候補を検出した例を示す図である。
　図１４Ａ、図１４Ｂ、図１４Ｃに示す波形はどれも同じであるが、図１４Ａに示した例は、頂点の右側の谷から垂線をおろし、左側の谷から夾雑成分の右側の谷に伸ばした直線との交点までをベースラインとして始点・終点を決めている。
　図１４Ｂに示した例は、頂点の両側にある谷と谷を始点と終点とした。
　図１４Ｃに示した例は、図１４Ａに示した例と同様に、頂点の左側の谷から、夾雑成分の右側の谷までの直線をベースランとし始点と終点を決めている。さらに、図１４Ｃに示した例は、夾雑成分のピークに対し接線を引き、夾雑成分のベースラインの始点と終点とする。ここで、始点と終点を結ぶ直線の上側の面積を採用するが、図１４Ｃに示した例の場合は夾雑成分の面積を減算する。
　図１４Ａ、図１４Ｂ、図１４Ｃに示した例の面積の値は、それぞれ異なっており、図１４Ｂに示した例の面積＜図１４Ａに示した例の面積＜図１４Ｃに示した例の面積となる。すなわち、前述の始点・頂点・終点の評価において、面積の値ごとにそれぞれのスコアを得ることができる。ここで、最もスコアのよい組み合わせをピークとして採用することにより、より最適な始点・頂点・終点から構成されるピークと面積を決定することができる。これについては、表示例を用いて後で詳述する。
　なお、ここで複数の候補の選出は、従来のアルゴリズムを応用してもよいが、例えば頂点の前後に出現する谷や接線を網羅的に抽出し、ベースラインによって閉じた面を与えるものを選出する方法が考えられる。
　図１５は、実施例２における処理の機能ブロック図である。
　本実施例２は、スコア関数を作成するスコア関数作成ブロック１５０１と、それを適用するスコア関数適用ブロック１５０２とを備えている。
　スコア関数を作成するスコア関数作成ブロック１５０１は、濃度違いのクロマトグラムを測定・蓄積する濃度違いのクロマトグラム測定部１５０１－１、ピークの検出条件を設定する検出条件設定部１５０１－３、指定された条件に基づきクロマトグラムのピークを検出するピーク検出部１５０１－２、ピーク検出で得た面積に対するピークの頂点、ベースラインの始点・終点を蓄積する面積・始点・頂点・終点蓄積部１５０１－４を備える。さらに、スコア関数の作成条件を設定する作成条件設定部１５０１－６、ピーク検出の結果からスコア関数を作成するスコア関数作成部１５０１－５、および作成した面積に対応するスコア関数を蓄積するスコア関数蓄積部１５０１－７とを備えている。
　スコア関数適用ブロック１５０２は、濃度未知のクロマトグラム測定部１５０２－１と、ピーク検出部１５０２－２と、ピーク検出の結果を蓄積する面積・始点・頂点・終点蓄積部１５０２－３と、スコアの算出部１５０２－４と、始点・頂点・終点のスコア算出部１５０２－５と、ピークの評価部１５０２－６と、ピーク確定結果蓄積部１５０２－７とを備える。
　関数適用ブロック１５０２は、濃度未知のクロマトグラムのピーク検出で求めた面積に対する、ピークの頂点やベースラインの始点・終点からスコアを算出し、ピークとしてのスコアを求めることでそのピークを評価している。ここで、複数のピーク候補が存在する場合、最もスコアの良いものを選出し、ピークとして確定する。なお、関数適用ブロック１５０２におけるピーク検出では、関数作成ブロック１５０１と同じ条件を適用する。
　関数作成ブロック１５０１の処理は、図１の前半ステップ１０１の処理に相当し、関数適用ブロック１５０２の処理は、図１の後半ステップ１０２に相当する。図１に示した例の処理と、図１５に示したブロック１５０１及び１５０２の処理との大きな違いは、関数適用ブロック１５０２のピーク検出として、図１４に示したように複数のピーク候補を出力する可能性があることである。さらに、それらの候補についてスコアを求めた後、最も可能性の高いものを目的成分に対応するピークとして選出することである。
　図１６は、ピーク検出条件の設定画面の一例を示す図である。この設定画面は表示装置２０７が備える表示画面である。
　図１６に示した例では、目的成分が既に選択されている状況での設定例を示した。この例では、クロマトグラムから特定のピークを選出する際に、ピークの頂点を検出する時間範囲と、ノイズとシグナルを識別するためのノイズ幅に相当するイオン量を入力する。一般的なデータ処理において、ピーク検出において平滑化の条件を設定する場合も多いが、ここでは省略している。図１６に示した例では、時間範囲（ｍｉｎ）が３．５－４．５分であり、ノイズ幅が１５０となっている。
　図１７は、スコア関数作成条件の設定画面の一例を示す図である。この設定画面も表示装置２０７が備える表示画面である。
　図１７に示した例は、ベースラインの終点のスコア関数を作成する条件の設定例である。
　また、図１７において、スコア関数のタイプとして、スコア、確率、該非の中からいずれかを選択できるが、図示した例では、スコアを選択している。さらに、その条件として、最大頻度時間・最小時間・最大時間のスコアを１００・１０・１０とした。
　図１７に示した設定画面において、タイプとして確率が選択された場合、スコア関数の面積に対する当該時間のスコアを確率として出力する（表示する）。該非は、最小時間・最大時間の間を１（該当）、それ以外を０（非該当）として固定するなどの処理も可能である。
　図１７に示した設定画面には時間のパラメータを含んでいないが、濃度違いの測定によって得た最大時間・最小時間・最大頻度時間をそれぞれ適用することとした。
　図１８はスコア関数パラメータ表示例を示す図である。図１８において、各濃度（５、５０、５００）のピークの頂点やベースラインの始点・終点における最小時間、最大頻度時間、最大時間を整理している。
　先に示した図１７のスコアを適用すれば、例えば濃度５の終点について、最小時間５１のスコアは１０、最頻時間（最大頻度時間）５３のスコアは１００、最大時間５７のスコアは１０となる。図１８に示す各時間が、図５Ａ、図５Ｂの各濃度の始点、頂点、終点の時間において、最小時間５０２、最大頻度時間５０３、最大時間５０１の値に相当する。
　図１９Ａは、ピーク検出結果と評価スコア表示の画面表示例を示す図である。図１９Ａは、特定の目的成分に着目し、試料ごとにピークの頂点やベースラインの始点、終点の時間、ピークの面積、およびピークのスコアと始点、頂点、終点のスコアを表示している。もし、図１４Ｃの例のように、夾雑成分のピークを除外するような場合、除外した後に残った部分の面積に対するスコア関数を始点、頂点、終点に適用している。
　ここで、図１９Ａに示す試料ＩＤがＡ００１の場合のピーク検出結果と評価スコア表示が、図１８に示した濃度５０の始点、頂点、終点における最頻時間に一致している。
　そこで、図１７のスコア（１０、１００、１０）を適用すると、それぞれ１００、１００、１００のスコアとなる。なお、ピークのスコアとしては、始点、頂点。終点のスコアの中の最小値を採用した。
　試料ＩＤがＡ００２の試料では、始点、終点がＡ００１に比べてピークの外側に位置している。また、頂点の時間４３を与えた試料ＩＤがＡ００３の場合は、図１８の濃度５に近い測定値を示した例だが、頂点のスコア関数の最小、最頻、最大の範囲３８、４０、４２の外側にあるため、スコアが０となっている。
　図１９Ａに示した試料ＩＤがＡ００１の結果が、複数のピーク検出結果からスコア関数で求めた値を用いて最適なものを選択したものとして、その詳細について、図１９Ｂを用いて説明する。図１９Ｂはピーク検出の詳細情報を表示する画面表示例を示す図である。ここで、図１９Ｂにおいて、Ｎｏ．はピークの候補に付けた番号であり、負の値はそれが夾雑成分として減算したものであることを意味する。時間、面積、スコアは図１９Ａと同様の意味である。タイプはベースラインの引き方を意味する。ここでは、タイプＨは、図１４Ａのように谷から垂線をおろして終点とし、線を結ぶ方法、Ｖは同じく図１４Ｂのように谷を終点として、線を結ぶ方法、Ｔは同じく図１４Ｃの接線による線を結ぶ方法である。
　例えば、図１９Ｂに示したＮｏ．３の候補は、負の値（－１）で示される夾雑成分のピークを除外している。このように、ピーク検出において複数の候補を検出した場合、それぞれについて面積に対する始点、頂点、終点のスコアとピークのスコアを求める。ここで最もスコアの高いＮｏ．３の候補をピーク検出の結果とした。
　ここでは表を用いて整理した例を示したが、クロマトグラム上のピークに直接スコアの値を表示する方法なども有効である。
　以上のように、本発明の実施例２によれば、実施例１と同様な効果を得ることができるが、実施例１に比較して、煩雑成分を除去することができるので、より最適なピーク検出結を得ることができる。
　上述した例は、本発明を重複ピークにおけるピーク検出に応用する例であるが、複数の候補から最適なものを選択する考え方は、単独ピークの検出において、ベースラインの始点や終点の候補が複数ある場合にも適用できる。例えば、頂点の左に位置する最初の谷、二番目の谷、三番目の谷を始点の候補とし、終点も同様に候補を求めれば、それらを結ぶベースラインの引き方は始点３候補、終点３候補の９通りとなる。それらの全てが、閉じた領域を与え、ピークとして有効であれば、９個のスコアの値を評価することで、最適なものを選択することができる。
　以上においては、濃度違いの測定からスコア関数を求め、ピーク検出に応用した例を示した。
　（実施例３）
　次に、図２０、図２１Ａ、図２１Ｂ、図２２を参照しつつ、濃度が未知の試料測定を実施例３として説明する。実施例３においては、既知の試料成分のピーク検出を行い、その傾向を求める。そして、求めた傾向を基準として、成分未知の試料の測定結果を評価し、成分未知の試料成分のピーク選定を行う例である。
　実施例３において、液体クロマトグラフ２０１、質量分析装置２０２、データ処理装置２０３、ＬＣ制御装置２０５、ＭＳ制御装置２０６、表示装置２０７、キーボード２０８の構成は、実施例１と同様である。
　図２０は、実施例３における検出結果の分析及び検出結果の評価処理フローを示す図である。図２０に示した処理フローでは、点線で囲んだ前半部分（ステップ２００１）で複数の試料測定からピーク検出結果の傾向を分析し、後半部分（ステップ２００２）で、先に求めた傾向に対して一つまたは複数の試料測定に対するピーク検出結果を評価している。
　以下、図２０のフローに従い説明する。
　　（１）試料測定（ステップ２００１－１）
　まず、目的成分を含む複数の試料を測定する。利用する装置については、図２に示す液体クロマトグラフ質量分析装置を採用することができる。ここで、測定する試料における目的成分の濃度は未知でもよい。しかし、後の分析に足る試料数が必要となる。
　（２）ピーク検出（ステップ２００１－２）
　図３や図４に示したように、ピーク検出としてピークの頂点やベースラインの始点・終点を求める。なお、後の分析や評価の工程を考えると、データ処理装置２０３により、正しく検出していることを判断し、表示装置２０７によるグラフ表示などで確認することが望ましい。
　（３）分析（ステップ２００１－３）
　分析ステップ２００１－３においては濃度が未知の試料を想定し、図５Ａに示した最大時間５０１、最小時間５０２、最大頻度時間５０３に相当する情報を得る。この情報を得る方法の一例を図２１Ａ、図２１Ｂおよび図２２を用いて、以下に説明する。
　図２１Ａ及び図２１Ｂにはピーク検出で求めたピークの頂点やベースラインの始点・終点の傾向を分析した結果を模式図で示している。図２１Ａにおいて、横軸はクロマトグラムにおいてピークの頂点や、ベースラインの始点・終点の時間を示す。図２１Ａの縦軸はピークの面積を示す。図２１Ｂに凡例としても示した横棒は、それぞれの点を検出した時間範囲を示したものであり、基本的には図５Ｂに示した最大時間５０１、最小時間５０２、最大頻度時間５０３に相当する。
　実施例１の場合は、同じ濃度の試料に由来する目的成分のピークから値を求めているが、実施例３では、図２２に示すように、面積においてある区間２１０４を想定し、その範囲における面積と各点の時間から最大・最小・最大頻度を求める。なお、最大頻度については、時間の値が昇順となるように各点を並べた中の中央値を採用してもよい。
　図２２は、特定の面積範囲における終点の分析結果を示す図である。図２２において、終点に着目し、ピーク検出で求めた終点の時間と面積からなる結果を四角印で表している。ここで、時間軸方向の最大点２２０１と最小点２２０２が、時間範囲の最大５０１と最小５０２に対応する。なお、ここでは中央値となる点２２０３の時間を、最大頻度時間５０３に相当する点として採用した。
　このようにして、ある面積区間２１０４において最大、最小、最大頻度となる時間を求め、それらの面積の例えば平均値を対応づける。終点に着目すれば、そのような面積の区間を複数設定し、面積と最大頻度の時間で得られる複数の点をつなぐと、図２１Ａに示す終点の傾向を示す線２１０３を求めることができる。同様にして、頂点の傾向を示す線２１０１、始点の傾向を示す線２１０２を求める。
　頂点・始点・終点の傾向を示す線２１０１、２１０２、２１０３の求め方としては、上記以外にも考えることができる。たとえば、ピーク検出で得た面積と時間を抽出し散布図とし、回帰分析により傾向を求める方法や、散布図において各点の密度から等高線図とする方法などがある。
　（４）試料測定（ステップ２００２－１）
　図２０の後半部分のステップ２００２における試料測定は、前半部分のステップ２００１の試料測定と同じ条件で実施する。他の条件で実施することも可能であるが、テップ２００１の試料測定と同じ条件で実施することが望ましい。
　（５）ピーク検出（ステップ２００２－２）
　ピーク検出についても、基本的にはステップ２００１－２のピーク検出と同じ方法で行う。
　（６）評価（ステップ２００２－３）
　実施例３におけるピーク検出の結果を評価する方法については、実施例１に示すステップ１０２－３の方法を採用することができる。
　また、（３）の分析ステップ２００１－３で求めた頂点、始点、終点の傾向を示す線２１０１、２１０２、２１０３との距離を用い、距離が離れるほどペナルティを与えるようなスコア関数を採用することもできる。
　以上が、濃度が未知の試料を想定した実施例３であるが、実施例３においても、実施例１と同様な効果を得ることができる。また、実施例３においても実施例２で説明した複数候補から最もスコアの値のよいものを選択するピーク検出法を適用してもよい。
　上述した本発明によれば、以下のような効果が得られる。
　（Ａ）定量値の信頼性に対するエビデンスの提供
　ピーク検出で得た面積や高さに対し、本発明による信頼性などの評価値を付加する場合、次のような効果が期待できる。
　　（ａ）定量値に対する信頼性指標の提供
　本発明では、ピーク検出で求めた面積や高さの測定値に対して、ピークの頂点やベースラインの始点、終点の傾向から得たスコアを与える。例えばベースラインの始点の評価値が低い場合は、夾雑成分の影響などでピークの形状が変わっていることを示している。測定値は検量線を用いて濃度に換算されるため、目的成分の濃度の値に対して、始点のスコアが低い状況をワーニングとして表示することができる。
　定量値にあるべき範囲が規定されている場合、範囲の境界値に近い濃度を検出した状態でワーニングがあれば、クロマトグラムの確認や、別の装置による再測定などの対応をユーザーが実行することが可能となる。
　また、高濃度でピークがテーリングする場合でも、定量分析の結果を妥当とする判断を数値で示すことができる。
　　（ｂ）装置トラブルに対する情報の提供
　本発明では、濃度が異なる状況で、ピークの頂点やベースラインの始点・終点について、それぞれ適切な状況からみた異常を検出することができる。例えば、突然特定の微量成分にのみ異常が検出される場合は、装置の設置環境に由来する汚染などを疑う。微量成分全般に異常を示す場合は、装置のクリーニングを実施するなどの対応が可能となる。
　　（ｃ）カラム等の交換などの自動化
　本発明で提供するピークの頂点やベースラインの始点・終点の評価値は、クロマトグラフにおけるカラムや溶離液などの交換時期を示す指標となる場合がある。例えばカラム等の劣化により、頂点や始点・終点の時間が早まるなどの目安を得て、新しいカラムに交換するなどの応用が考えられる。
　　（ｄ）再測定の自動化
　上記のような指標を提供することにより、異常を検出した試料の自動的な再測定など、ユーザーの負担の軽減を図ることができる。
　（Ｂ）定量精度の向上
　ピーク検出の基本は、有限個のベースラインの候補から、最適なものを選択する処理に他ならない。従って、個々の候補に対してより精度の高い評価値を提供することにより、より精度の高いピーク検出が可能となる。ピーク検出で求めた面積や高さの測定値は、検量線によって直接濃度に変換されるため、ピーク検出の精度は定量精度の向上に直結している。
　本発明では、濃度違いの試料から得た面積や高さの異なるピークの検出結果から、ピークの頂点やベースラインの始点・終点の傾向を求め、ピーク検出に応用するものであり、定量精度の向上が期待できる。
　（Ｃ）既存のピーク検出との組み合わせによる効果
　本発明の基本は、検出されたピークの頂点やベースラインの始点・終点に対し、評価値を与えることにある。その方法は、従来のピーク検出と独立して適用することができる。すなわち、ピーク検出に依存することなく、その結果を数値として評価することができる。従来のピーク検出のアルゴリズムを踏襲しつつ、ピーク検出の結果の評価にのみ本発明を適用することが可能である。
　定量精度の向上のため、面積や高さを求めるアルゴリズムを変更する場合、膨大な検証作業が必要となるのみならず、過去の測定値と比較して数値が少し大きくなるなどの傾向が現れる場合が多い。そのようなリスクを回避し、ピーク検出の評価を可能とすることができる。
　（Ｄ）分析リソースの軽減
　例えば薬剤の代謝物に関する研究では、目的とする成分について各種の生体組織における局在化の様子や、血液や尿中の濃度の経時変化などを知る必要がある。そのためには、目的成分が比較的高濃度に存在する試料と、ごく微量しか存在しない試料を分析対象としたい。しかし、それらの試料において目的成分が測定可能な濃度範囲に入らない場合、抽出や濃縮など前処理の条件を変更し、分析条件を最適化しなければならない。測定できる濃度範囲が広く、かつピーク検出もそれに対応していれば、より広範囲の試料に対応でき、検討に要する試料や時間の無駄を省くことができる。
　以上、本発明の効果について説明した。
　本発明はピーク検出において新たな評価値を提供し、定量精度の向上や装置の自動化、リソースの軽減などに寄与する。また、従来の技術と併用することも可能であり、その場合も本発明の効果を得ることができる。
　なお、全ての実施例１～３において、面積の代わりに高さを用いることもできる。ピークに夾雑成分の影響が大きい場合は、面積よりも高さの方が濃度と測定値の相関がよい場合がある。
　また、面積や高さと頂点・始点・終点の時間について傾向を求めているが、始点・終点の時間の代わりにピークの始点側の面積・ピークの終点側の面積を利用することもできる。
　本発明の実施例１～３は、複数の試料を測定し、まとめてピーク検出するような処理フローを示したが、試料一つ一つについて測定やピーク検出を実施し、集積したピーク検出結果についてスコア関数の決定などの処理を実施する流れも考えられ、本発明の実施例の範囲内とすることができる。
　以上、様々な例を挙げて説明した本発明は、面積や高さと、ピークの頂点やベースラインの始点・終点から得られる時間などの値との関係に着目する方法により、より確かなピーク検出や、精度のよい定量に寄与するものである。
　１０１・・・濃度が異なる成分の処理ステップ、１０２・・・濃度が未知の成分の処理ステップ、２０１・・・液体クロマトグラフ（ＬＣ）、２０２・・・質量分析装置（ＭＳ）、２０３・・・データ処理装置、２０５・・・ＬＣ制御装置、２０６・・・ＭＳ制御装置、２０７・・・表示装置、２０８・・・キーボード、３０１、３０２、３０３、８０１・・・クロマトグラム、５０１・・・最大時間、５０２・・・最小時間、５０３・・・最大頻度時間、７０１・・・検出の可能性のある最大時間、７０２・・・検出の可能性のある最小時間、８０２・・・クロマトグラムのベースラインの終点、８０３・・・ノイズ領域、８０４・・・ノイズの信号の平均値、８１１・・・ノイズを排除したクロマトグラム、８１２・・・終点の可能性のある領域の起点、１２０１・・・終点で最大時間を結ぶ線分、１２０２・・・終点で最小時間を結ぶ線分、１２０３・・・終点で最大頻度時間を結ぶ線分、１５０１・・・濃度違いのクロマトグラムの処理ブロック（関数作成ブロック）、１５０２・・・濃度未知のクロマトグラムの処理ブロック（関数適用ブロック）、２００１・・・複数の試料測定からピーク検出結果の傾向を分析する処理ステップ、２００２・・・試料測定に対するピーク検出結果を評価する処理ステップ、２１０１・・・頂点の傾向を示す線、２１０２・・・始点の傾向を示す線、２１０３・・・終点の傾向を示す線、２１０４・・・最大時間・最小時間・最大頻度時間を求める面積区間、２２０１・・・最大時間に対応するベースライン終点、２２０２・・・最小時間に対応するベースライン終点、２２０３・・・最大頻度時間に対応するベースライン終点

Claims (8)

  1. 　試料の目的成分を分離し、質量分析を行うクロマトグラフ質量分析装置であって、
    　成分濃度が既知の試料を検出した検出時間と成分濃度の面積または高さの測定値に対する、ベースラインの始点、終点、ピークの頂点の傾向を示すスコア関数を算出し、算出した前記スコア関数を用いて、成分濃度が未知の試料を検出した時間と成分濃度の面積または高さの測定値について、スコア値を算出し、算出した前記スコア値に基づいて前記成分濃度が未知の試料のピークを選定するデータ処理部を備えることを特徴とするクロマトグラム質量分析装置。
  2. 　請求項１に記載のクロマトグラフ質量分析装置において、
    　前記スコア関数は、成分濃度が互いに異なる試料に由来するピーク検出結果から得た頻度情報に基づく関数であることを特徴とするクロマトグラフ質量分析装置。
  3. 　請求項１に記載のクロマトグラフ質量分析装置において、
    　前記スコア関数は、前記ベースラインの始点と終点との間のクロマトグラム上のピークとノイズ領域から得た谷の出現確率に基づき決定される関数であることを特徴とするクロマトグラフ質量分析装置。
  4. 　請求項１に記載のクロマトグラフ質量分析装置において、
    　前記データ処理部は、前記測定値に対するピークの複数の候補を抽出し、その中から最もよいスコアを持つものを真のピークとして選定することを特徴とするクロマトグラフ質量分析装置。
  5. 　試料の目的成分を分離し、質量分析を行うクロマトグラフィー質量分析方法であって、
    　成分濃度が既知の試料を検出した検出時間と成分濃度の面積または高さの測定値に対する、ベースラインの始点、終点、ピークの頂点の傾向を示すスコア関数を算出し、
    　前記算出した前記スコア関数を用いて、成分濃度が未知の試料を検出した時間と成分濃度の面積または高さの測定値について、スコア値を算出し、
    　算出した前記スコア値に基づいて前記成分濃度が未知の試料のピークを選定することを特徴とするクロマトグラフィー質量分析方法。
  6. 　請求項５に記載のクロマトグラフィー質量分析方法において、
    　前記スコア関数は、成分濃度が互いに異なる試料に由来するピーク検出結果から得た頻度情報に基づく関数であることを特徴とするクロマトグラフィー質量分析方法。
  7. 　請求項５に記載のクロマトグラフィー質量分析方法において、
    　前記スコア関数は、前記ベースラインの始点と終点との間のクロマトグラム上のピークとノイズ領域から得た谷の出現確率に基づき決定される関数であることを特徴とするクロマトグラフィー質量分析方法。
  8. 　請求項５に記載のクロマトグラフィー質量分析方法において、
    　前記測定値に対するピークの複数の候補を抽出し、その中から最もよいスコアを持つものを真のピークとして選定することを特徴とするクロマトグラフィー質量分析方法。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112820358A (zh) * 2020-12-28 2021-05-18 上海交通大学 基于遗传算法的熔盐电解精炼重叠峰分离方法及系统
WO2021240939A1 (ja) * 2020-05-29 2021-12-02 株式会社島津製作所 データ処理装置、データ処理方法、データ処理プログラムおよび分析装置
WO2021240993A1 (ja) * 2020-05-28 2021-12-02 株式会社島津製作所 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

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2586710B (en) * 2018-03-14 2022-05-25 Hitachi High Tech Corp Chromatography mass spectrometry and chromatography mass spectrometer
CN114609319B (zh) * 2022-02-14 2023-08-22 天津国科医疗科技发展有限公司 基于噪声估计的谱峰识别方法及系统
CN116136518B (zh) * 2023-04-20 2023-08-01 杭州泽天春来科技有限公司 色谱仪

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS61181961A (ja) * 1985-02-07 1986-08-14 Hitachi Ltd クロマトグラフ用デ−タ処理装置
US20120116689A1 (en) * 2010-11-04 2012-05-10 Agilent Technologies, Inc. Peak correlation and clustering in fluidic sample separation
JP2016133486A (ja) * 2015-01-22 2016-07-25 東ソー株式会社 クロマトグラフ用データ処理システムおよびクロマトグラムの検索方法

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS61145457A (ja) 1984-12-19 1986-07-03 Hitachi Ltd クロマトグラフ用データ処理方法
JPS63151851A (ja) 1986-12-17 1988-06-24 Hitachi Ltd クロマトグラフ用デ−タ処理装置
US4941101A (en) * 1987-09-01 1990-07-10 Hewlett-Packard Company Method for analyzing chromatograms
US20040018500A1 (en) * 2001-11-21 2004-01-29 Norman Glassbrook Methods and systems for analyzing complex biological systems
EP1553515A1 (en) * 2004-01-07 2005-07-13 BioVisioN AG Methods and system for the identification and characterization of peptides and their functional relationships by use of measures of correlation
EP1735613A4 (en) * 2004-02-02 2009-03-11 Sionex Corp COMPACT SAMPLE ANALYSIS SYSTEMS AND RELATED METHODS BASED ON COMBINED CHROMATOGRAPHY AND MOBILITY SPECTROMETRY TECHNIQUES
WO2006119167A1 (en) * 2005-04-29 2006-11-09 Sionex Corporation Compact gas chromatography and ion mobility based sample analysis systems, methods, and devices
JP2012163475A (ja) 2011-02-08 2012-08-30 Panasonic Corp ガスクロマトグラフィーにおける含有判定方法
JP5682540B2 (ja) * 2011-11-08 2015-03-11 株式会社島津製作所 質量分析データ処理方法、質量分析データ処理装置、及び質量分析装置
WO2015052721A1 (en) * 2013-10-09 2015-04-16 Spectrosense Ltd. Modified data representation in gas chromatographic analysis
WO2016035167A1 (ja) * 2014-09-03 2016-03-10 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
US20190130994A1 (en) * 2016-04-11 2019-05-02 Discerndx, Inc. Mass Spectrometric Data Analysis Workflow
GB2586710B (en) * 2018-03-14 2022-05-25 Hitachi High Tech Corp Chromatography mass spectrometry and chromatography mass spectrometer

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS61181961A (ja) * 1985-02-07 1986-08-14 Hitachi Ltd クロマトグラフ用デ−タ処理装置
US20120116689A1 (en) * 2010-11-04 2012-05-10 Agilent Technologies, Inc. Peak correlation and clustering in fluidic sample separation
JP2016133486A (ja) * 2015-01-22 2016-07-25 東ソー株式会社 クロマトグラフ用データ処理システムおよびクロマトグラムの検索方法

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021240993A1 (ja) * 2020-05-28 2021-12-02 株式会社島津製作所 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
JP7480843B2 (ja) 2020-05-28 2024-05-10 株式会社島津製作所 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
WO2021240939A1 (ja) * 2020-05-29 2021-12-02 株式会社島津製作所 データ処理装置、データ処理方法、データ処理プログラムおよび分析装置
JPWO2021240939A1 (ja) * 2020-05-29 2021-12-02
JP7332045B2 (ja) 2020-05-29 2023-08-23 株式会社島津製作所 データ処理装置、データ処理方法、データ処理プログラムおよび分析装置
CN112820358A (zh) * 2020-12-28 2021-05-18 上海交通大学 基于遗传算法的熔盐电解精炼重叠峰分离方法及系统
CN112820358B (zh) * 2020-12-28 2022-04-26 上海交通大学 基于遗传算法的熔盐电解精炼重叠峰分离方法及系统

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