WO2026009504A1 - 解析用データ生成装置、解析用データ生成方法および解析用データ生成プログラム - Google Patents

解析用データ生成装置、解析用データ生成方法および解析用データ生成プログラム

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WO2026009504A1
WO2026009504A1 PCT/JP2025/012070 JP2025012070W WO2026009504A1 WO 2026009504 A1 WO2026009504 A1 WO 2026009504A1 JP 2025012070 W JP2025012070 W JP 2025012070W WO 2026009504 A1 WO2026009504 A1 WO 2026009504A1
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WO
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scaling
ray scattering
sample
profile
data
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PCT/JP2025/012070
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孝 佐藤
崇 松本
智一 長谷川
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Rigaku Denki Co Ltd
Rigaku Corp
Original Assignee
Rigaku Denki Co Ltd
Rigaku Corp
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/20—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by using diffraction of the radiation by the materials, e.g. for investigating crystal structure; by using scattering of the radiation by the materials, e.g. for investigating non-crystalline materials; by using reflection of the radiation by the materials

Definitions

  • the present invention relates to an analytical data generation device, analytical data generation method, and analytical data generation program that generate data for structural analysis from scattering image data obtained by irradiating a sample solution containing biopolymers with X-rays.
  • Non-Patent Document 1 discloses a method in which the solution is replaced using chromatography, and explains that in principle, scaling is unnecessary.
  • Non-Patent Document 2 explains the measurement and data processing of solution scattering at the LiX (Life Science X-ray Scattering) beamline, and discloses that one step in this process is the subtraction of a scaled background. However, fine adjustments of the scaling factor up to 0.5% are permitted, and the scaling is fine-tuned manually.
  • Patent Document 1 discloses that when adjusting the relative scales of the sample solution data and the buffer solution data, the average values are made to match in the wavenumber range on the high-angle side of the scattering vector.
  • the scattering angle is equivalent to the wave number of the scattering vector, and conversion between the two is possible. Therefore, the expression "wave number on the high-angle or low-angle side” means “the wave number corresponding to the scattering angle on the high-angle or low-angle side.”
  • the method of manually fine-tuning the scaling by 0.5% does not allow the electron density distribution of the sample to be determined. If sample data is included in the high-angle X-ray scattering profile, the data between the high-angle X-ray scattering profiles of the sample solution and the buffer solution will not match, so fine adjustments will have to be made subjectively. Furthermore, because the measured X-ray scattering profile contains noise, subtracting the X-ray scattering profile of the buffer solution from the X-ray scattering profile of the sample solution may result in a negative value after the subtraction. If the X-ray scattering profile contains negative values, the data cannot be processed, making analysis difficult.
  • the present invention was made in light of these circumstances, and aims to provide an analytical data generation device, analytical data generation method, and analytical data generation program that can calculate scaling values that are theoretically appropriate and with good reproducibility based on objective criteria, and generate subtraction data as sample solution data for structural analysis.
  • the analytical data generation device of the present invention is an analytical data generation device that generates structural analysis data from scattering image data obtained by irradiating a sample solution containing biopolymers with X-rays, and is characterized by comprising: a scaling area setting unit that sets a wavenumber range of a specific scattering vector as a scaling area excluding a data area in which sample information appears; a consistency evaluation unit that uses the X-ray scattering profile within the scaling area to evaluate the consistency between the X-ray scattering profile of the sample solution and the X-ray scattering profile of a buffer solution scaled using a scaling value k, using specific evaluation criteria; an optimal value identification unit that identifies an optimal value for the scaling value k based on the evaluation of the consistency; and a difference calculation unit that uses the optimal value to perform a difference calculation by subtracting the X-ray scattering profile of the buffer solution scaled based on the scaling value k as a background from the X-ray scattering profile of the sample solution.
  • the scaling area setting unit is characterized by setting the scaling area based on the X-ray scattering profile of the sample solution and the X-ray scattering profile of the buffer solution.
  • the scaling area setting unit is characterized in that it sets the scaling area by providing a certain gap from the wavenumber range of the scattering vector representing the data area in the X-ray scattering profile of the sample solution.
  • the scaling area setting unit is characterized by setting the scaling area according to the characteristics of the sample.
  • the coincidence evaluation unit is characterized in that, as the specific evaluation criterion, it places emphasis on the coincidence at wave numbers of scattering vectors on the high-angle side.
  • the coincidence evaluation unit is characterized in that, as the specific evaluation criterion, it places emphasis on the coincidence in data with a small standard deviation ⁇ .
  • the coincidence evaluation unit is characterized in that it evaluates the coincidence using an evaluation criterion according to the characteristics of the sample as the specific evaluation criterion.
  • the analytical data generation device described in any one of (1) to (7) above further includes a compatibility determination unit that determines whether the reliability of the X-ray scattering profile of the sample solution in the scaling area and the X-ray scattering profile of the scaled buffer solution meets a specific acceptance standard, and the difference calculation unit does not perform the difference calculation if the reliability does not meet the specific acceptance standard.
  • the compatibility determination unit is characterized in that it uses, as the specific acceptance criteria, acceptance criteria that correspond to the characteristics of the sample.
  • the compatibility determination unit determines whether the specific acceptance criteria are met at each point of the wave number of the scattering vector for which data exists.
  • the X-ray scattering profile of the sample solution and the X-ray scattering profile of the buffer solution are based on data acquired in two detection regions with different camera lengths.
  • the X-ray scattering profile of the sample solution and the X-ray scattering profile of the buffer solution are based on data acquired in two detection regions having the same camera length.
  • the analytical data generation method of the present invention is a method for generating data for structural analysis from scattering image data obtained by irradiating a sample solution containing a biopolymer with X-rays, and is characterized by including the steps of: setting a wavenumber range of a specific scattering vector as a scaling area excluding a data area in which sample information appears; using the X-ray scattering profile within the scaling area to evaluate the degree of agreement between the X-ray scattering profile of the sample solution and the X-ray scattering profile of a buffer solution scaled using a scaling value k, using specific evaluation criteria; identifying an optimal value for the scaling value k based on the evaluation of the degree of agreement; and using the optimal value to perform a difference calculation by subtracting the X-ray scattering profile of the buffer solution scaled using the scaling value k as a background from the X-ray scattering profile of the sample solution.
  • the analytical data generation program of the present invention is an analytical data generation program that generates structural analysis data from scattering image data obtained by irradiating a sample solution containing a biopolymer with X-rays, and is characterized in that it causes a computer to execute the following steps: setting a wavenumber range of a specific scattering vector as a scaling area excluding a data area in which sample information appears; using the X-ray scattering profile within the scaling area, evaluating the degree of agreement between the X-ray scattering profile of the sample solution and the X-ray scattering profile of a buffer solution scaled using a scaling value k, using specific evaluation criteria; identifying an optimal value for the scaling value k based on the evaluation of the degree of agreement; and using the optimal value to perform a difference calculation by subtracting the X-ray scattering profile of the buffer solution scaled using the scaling value k as a background from the X-ray scattering profile of the sample solution.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing an analytical data generation system according to the present invention.
  • FIG. 1 is a perspective view showing an X-ray analysis device.
  • 1 is a block diagram showing a configuration of an analysis data generation system according to the present invention; 1 is a flowchart showing the process from measurement to analysis.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing the process from acquiring a scattering image to analyzing it.
  • (a) to (c) are the scattering image, the ⁇ -direction profile, and the q-direction profile, respectively.
  • 4 is a flowchart showing the operation of the analysis data generating device.
  • 10A to 10C are graphs showing an example of a data area and a scaling area, an example of a weighting correlation, and an example of a relationship between a scaling value k and an error function E.
  • 10 is a graph showing a conformance example when the acceptance criteria are met in the conformance determination.
  • 10A and 10B are graphs showing non-conforming examples in which the acceptable criteria are not met in the conformance determination.
  • FIG. 10 is a diagram showing the correspondence between the scaling area, weighting function, and tolerance factor t tolr for each type of sample.
  • FIG. 10 is a schematic diagram showing the configuration of a detector when data is acquired in two detection regions with different camera lengths.
  • FIG. 10 is a schematic diagram showing the configuration of a detector when data is acquired in two detection regions having the same camera length.
  • 10 is an example of a screen displaying a sample solution profile and a scaled buffer solution profile.
  • an evaluation criterion (error function) is used to evaluate the degree of agreement between the profile of the sample solution and the scaled profile of the buffer solution, and the scaling value is objectively determined.
  • the scaling area, weighting function, and tolerance factor t tolr are determined according to the characteristics (type, size) of the sample, and scaling based on the optimal value makes it possible to subtract the profile that should be obtained in principle.
  • the sample characteristics are mainly influenced by the sample molecular size.
  • the scaling area is the wavenumber range of the scattering vector used to evaluate the degree of match between the sample solution profile and the scaled buffer solution profile.
  • the weighting function determines whether the influence of the difference at each wavenumber point of the scattering vector is large or small when calculating the error function.
  • scaling can be performed on either profile.
  • the buffer solution profile is scaled by multiplying it by a scaling value k.
  • this is equivalent to scaling the sample solution profile by multiplying it by a scaling value 1/k. Therefore, when scaling is performed on the buffer solution profile, it can also be interpreted as scaling being performed on the sample solution profile.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing an analytical data generation system 10.
  • the analytical data generation system 10 includes an X-ray analysis apparatus 100 and an analytical data generation apparatus 200.
  • the X-ray analysis apparatus 100 irradiates a sample S0 with X-rays and detects small-angle scattered X-rays.
  • the sample S0 is preferably a polymer in solution, particularly a biopolymer. This is particularly effective for pharmaceutical molecules, molecular complexes, or structures in solution that require structural analysis of the sample S0 of 30 ⁇ or less.
  • Target solutions include sample solutions and buffer solutions.
  • a sample solution is a solution containing a sample, such as a solution containing a biopolymer and special components to retain the biopolymer.
  • a buffer solution is a solution from which the sample has been removed.
  • the buffer solution in the above example is a solution that does not contain a biopolymer but does contain special components.
  • a buffer solution may be prepared separately, containing components similar to those of the sample solution, but it is preferable to use a solution from which the sample has been separated.
  • the analysis data generation device 200 is composed of a computer 210, an input device 280, and an output device 290, and controls the operation of the X-ray analysis device 100, as well as acquiring and processing measurement data from the X-ray analysis device 100.
  • the X-ray analysis apparatus 100 comprises an X-ray generation unit 110, a sample loading mechanism 120, a detector 130, and a control unit 140.
  • the X-ray generation unit 110 has an X-ray source 111 and irradiates X-rays onto the sample S0.
  • the target of the X-ray source 111 is preferably Cu, but Co may also be used.
  • the sample loading mechanism 120 sends a sample solution containing a sample or a buffer solution without a sample, along with the sample holding tube, to the X-ray irradiation position.
  • the detector 130 detects X-rays scattered by the sample S0 and transmits the resulting measurement data to the computer 210.
  • one detector 130 is provided for one X-ray beam emitted from the X-ray source 111, but other configurations may also be used.
  • the X-ray analysis device 100 may be configured to emit two equal beams in the same direction using a mirror or slit, and detect the scattered rays from these with one detector.
  • the X-ray analysis device 100 may be configured to emit two equal beams in opposite directions, and detect the scattered rays from these with two detectors.
  • Computer 210 is, for example, a PC, and is composed of a processor that executes processing, and memory or a hard disk that stores programs and data.
  • Computer 210 receives user input from input devices 280 such as a keyboard or mouse, and outputs profiles and the like to output devices 290 such as a display.
  • the computer 210 may be a server device located on the cloud. Furthermore, in terms of processing load, the function of controlling the operation of the X-ray analysis device 100 and the function of processing measurement data may be separated, with control being performed by a PC installed on-site and data processing being performed by a server device.
  • the (X-ray analyzer) 2 is a perspective view showing the X-ray analysis apparatus 100.
  • the X-ray analysis apparatus 100 includes an X-ray source 111, an optical system 115, a Kratsky block 117, a sample holding tube 125, and a detector 130.
  • the X-ray source 111 is a line radiation source or a point radiation source, and emits a diverging beam.
  • the optical system 115 is, for example, a KB parallel type or a serial type optical system.
  • a pair of Kratsky blocks 117 interact with the X-rays with their respective edges to define one side of the X-ray beam, thereby removing parasitic scattering from the irradiated X-rays.
  • the sample holding tube 125 delivers and holds 5 ⁇ l to 10 ⁇ l of solution.
  • the detector 130 detects X-rays scattered by the solution.
  • the X-ray analysis device 100 transmits the detected scattered image to the analysis data generation device 200.
  • the detected scattered image is transmitted as measurement data every predetermined time t.
  • (Analysis data generation device) 3 is a block diagram showing an analytical data generation system.
  • the analytical data generation device 200 generates sample solution data for structural analysis.
  • the functions of the analytical data generation device 200 are mainly realized by a computer 210.
  • the computer 210 includes an input/output control unit 211, a measurement control unit 215, a measurement data storage unit 217, a data conversion unit 223, a scaling area setting unit 232, a degree of coincidence evaluation unit 237, an optimal value identification unit 239, a compatibility determination unit 245, and a difference calculation unit 255.
  • Each unit can send and receive information via a control bus L.
  • the input/output control unit 211 accepts input from the input device 280 and controls output to the output device 290.
  • the input/output control unit 211 can accept input of measurement conditions, for example. Measurement conditions include the intensity of the generated X-rays, the position of the Kratky block, the blank position where the X-rays are irradiated, the position of the solution, the arrangement of the detector, and the measurement time t when the scattering image is obtained.
  • the input/output control unit 211 can also output the progress of each index and the judgment results.
  • the measurement control unit 215 controls the operation of the X-ray analysis device 100. Controlled operations include sample delivery, X-ray generation, and movement of the sample position and detector. Control instructions are sent to the control unit 140 within the X-ray analysis device 100, which controls each part of the X-ray analysis device 100.
  • the measurement data storage unit 217 stores the scattering image detected by the X-ray analysis device 100 as measurement data.
  • the stored measurement data is used for conversion into a scattering profile, generation of analysis data, etc.
  • the data conversion unit 223 converts the measurement data into a scattering profile. Specifically, the intensity is integrated along the circumferential direction ( ⁇ direction) around the center of the scattering image to calculate the scattering profile. The data conversion unit 223 also calculates the standard deviation ⁇ (nq) of the intensity in the ⁇ direction for a fixed wavenumber q.
  • the scaling area setting unit 232 sets the wavenumber range of a specific scattering vector as the scaling area excluding the data area in which sample information appears.
  • the scaling area should be set to a wavenumber range of scattering vectors in which sample data does not appear.
  • the subject of structural analysis is a biopolymer such as a protein or nucleic acid
  • the side chains are flexible, so the surface fractal dimension is automatically determined to be larger than that size. Therefore, a resolution greater than the resolution determined by the surface degrees of freedom can never be achieved.
  • the wavenumber range of scattering vectors in which sample data does not appear is determined, and this range can be used as the scaling area.
  • the region excluding the data area where sample information appears refers to, for example, a wave number range of 0.6 ⁇ ⁇ 1 or more, preferably a wave number range of 0.8 ⁇ ⁇ 1 or more. This is because the contribution of structures of biopolymers of about 8 ⁇ or less to diffracted X-rays is reduced due to molecular motion in the solution.
  • the scaling area setting unit 232 can also set the scaling area according to the characteristics of the sample. For example, if the area where there is almost no contribution to the X-ray intensity is determined depending on the type of sample, the scaling area can be easily set. This makes it possible to set the area where Proud's law holds true and the molecular structure is not reflected as the scaling area.
  • the scaling area setting unit 232 sets the scaling area according to the characteristics of the sample.
  • the scaling area is basically determined by the type of sample. If the scaling area cannot still be determined, the quality of the acquired data is assumed to be low, and a looser standard is set.
  • the scaling area setting unit 232 can also set the scaling area based on the sample solution profile and the buffer solution profile. For example, it can identify the data area through calculation from the acquired profile, and then automatically set the scaling area by leaving a certain gap from that. Specific methods will be described later.
  • the degree of agreement evaluation unit 237 evaluates the degree of agreement between the profile of the sample solution and the profile of the buffer solution scaled using the scaling value k, using specific evaluation criteria. Scaling using evaluation criteria enables objective background subtraction. The profile within the scaling area is used to evaluate the degree of agreement. This makes it possible to identify the scaling value k using the area of the wavenumber of the scattering vector where the contribution to the X-ray intensity from the sample is extremely small.
  • the matching evaluation unit 237 preferably places emphasis on the degree of match in the wavenumbers of the scattering vectors on the high-angle side as a specific evaluation criterion. In other words, it weights the degree of match in the X-ray scattering profile on the high-angle side. This makes it possible to evaluate the degree of match by weighting the side that contributes less to the X-ray intensity. Furthermore, the matching evaluation unit 237 preferably places emphasis on the degree of match in data with a small standard deviation as a specific evaluation criterion. This makes it possible to reflect the reliability of each point in the weighting and evaluate the degree of match by placing emphasis on data with small variations.
  • the matching evaluation unit 237 can evaluate the matching degree for the scaling value k using an evaluation criterion that corresponds to the type of sample as the specific evaluation criterion. Specifically, by substituting each value of the sample solution profile and each value of the buffer solution profile into the evaluation function, the evaluation function is expressed as a function of k. In this case, it is preferable that the evaluation criterion is determined automatically when the type of sample is set. An evaluation function with weighting specific to the type of sample can be used as the specific evaluation criterion. An example of an evaluation function will be described later.
  • the optimal value identification unit 239 identifies the optimal value of the scaling value k based on the evaluation of the degree of similarity. For example, when the evaluation function is expressed as a quadratic function of k based on the least squares method, the scaling value k that takes the minimum value can be identified as the optimal value. Note that the optimal value may be determined directly from the results of evaluation using a specific evaluation criterion, but the optimal value may also be determined using a different criterion based on the evaluation results. For example, the scaling value k that takes the minimum value may be referenced and the optimal value may be identified taking other criteria into consideration.
  • the compatibility determination unit 245 determines whether the reliability of the sample solution profile in the scaling area and the scaled buffer solution profile meets specific acceptance criteria. Reliability refers to small variations at each point.
  • a tolerance factor t tolr can be used to determine whether the subtraction is meaningful.
  • the tolerance factor t tolr is, for example, a coefficient obtained by dividing the acceptance range by the standard deviation ⁇ .
  • the tolerance factor t tolr is an acceptance criterion determined depending on the type of sample.
  • the conformance determination unit 245 preferably determines whether the reliability meets a specific tolerance standard at each point of the wavenumber of the scattering vector for which data exists. Making a determination at each point allows for more accurate identification of singular values than making a determination based on the total data at each point.
  • the difference calculation unit 255 uses the optimal value to subtract the profile of the buffer solution, which has been scaled as the background, from the profile of the sample solution.
  • the difference calculation unit 255 does not execute processing if the reliability of the profile does not meet certain acceptable standards. This makes it possible to avoid meaningless subtractions when there is a large variance in each profile.
  • the profile of the sample solution from which the background has been subtracted is output as data for analysis.
  • Fig. 4 is a flowchart showing the process from measurement to analysis.
  • the X-ray analysis device 100 sets measurement conditions based on information input by the user (step S1).
  • the X-ray analysis device 100 Upon receiving a command to start measurement input by the user, the X-ray analysis device 100 starts measurement (step S2).
  • the X-ray analysis device 100 sends the buffer solution to a predetermined position, irradiates X-rays, and acquires scattering data using a detector (step S3).
  • scattering data for the sample solution is acquired in the same way (step S4).
  • the X-ray analysis device transmits the acquired scattering image data to the computer 210 as measurement data.
  • Computer 210 stores the received measurement data and converts it into a scattering profile (step S5). It then calculates the difference between the obtained profiles to generate analytical data (step S6), and performs analysis using this data (step S7).
  • analytical data step S6
  • step S7 Details of obtaining the scattering image, evaluating the degree of match using the evaluation criteria, and determining compatibility will be described later. Details of generating the analytical data described in step S6 will also be described later.
  • (Acquisition and analysis of scattering images) 5 is a schematic diagram showing the process from acquiring a scattering image to analyzing it.
  • the buffer solution and the sample solution are alternately irradiated with X-rays, and the detected scattering images are acquired at predetermined intervals t.
  • the sample loading mechanism swaps the sample holding tubes 125, enabling alternate irradiation of each solution.
  • the scattering image is converted into a profile.
  • the data for analysis is obtained by subtracting the intensity profile obtained by integrating the measurement data of the buffer solution from the intensity profile obtained by integrating the measurement data of the sample solution over the entire measurement time. Details of data conversion will be explained later.
  • the obtained analysis data can be used for structural analysis as a measured X-ray scattering profile.
  • the cubic volume of real space containing the particle is represented by cubic voxels discretized into an NxNxN grid, and an electron density map can be calculated by searching for structure factors based on the measured X-ray scattering profile.
  • multiple structural models are generated from the measured X-ray scattering profile, and a calculated X-ray scattering profile is calculated from each of the multiple structural models.
  • An index representing the degree of agreement between the calculated calculated X-ray scattering profile and the measured X-ray scattering profile is calculated, and a representative structural model is selected from the multiple structural models based on the calculated index.
  • Figures 6(a) to (c) show a scattering image, a ⁇ -direction profile, and a q-direction profile, respectively.
  • a scattering image such as that shown in Figure 6(a) is obtained.
  • the intensity I in this scattering image is plotted in the circumferential direction ( ⁇ -direction) around the center at a given wavenumber q, a graph such as that shown in Figure 6(b) is obtained.
  • a scattering profile such as that shown in Figure 6(c) is obtained.
  • FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the analytical data generating device 200.
  • step T1 the user's selection of the sample type is accepted (step T1). It is also possible to input not only the sample type but also the size and other characteristics.
  • a scaling area corresponding to the selected sample type is set (step T2). Details of setting the scaling area will be described later. Note that an appropriate scaling area may be calculated from the profile regardless of the sample type.
  • an evaluation function is set (step T3). It is preferable that the evaluation function be set using a weighting function selected according to the sample type.
  • the degree of match between the sample solution profile and the buffer solution profile is evaluated using the set evaluation function (Step T4).
  • the evaluation function is used as a specific evaluation criterion, and a function of k is obtained as the evaluation result.
  • the optimal scaling value k is then determined based on the obtained evaluation result (Step T5). For example, the optimal scaling value k can be determined by differentiating the error function E and finding the scaling value k that takes the minimum value. Details of evaluating the degree of match and determining the optimal value will be described later.
  • step T6 it is determined whether the reliability of the sample solution profile and the buffer solution profile meets the acceptance criteria. If the acceptance criteria are not met, an error is displayed (step T7), and the process ends. On the other hand, if the reliability meets the acceptance criteria, the difference is calculated using the optimal value of the scaling value k (step T8), and the process ends.
  • the optimal value of the scaling value k is calculated using the error function E, but it is also possible to set multiple different tentative scaling values k, repeatedly calculate the error function E for each setting, and identify the scaling value k that results in the smallest evaluation value as the optimal value.
  • (Scaling area settings) 8A is an example of a graph showing each profile, a data area, and a scaling area.
  • the data area is the range in which the differential profile is ultimately used as data.
  • the difference between the profile of the sample solution and the profile of the buffer solution becomes smaller as q increases, and the two profiles nearly match in the scaling area.
  • the measurement range for normal SAXS is q from 0 ⁇ -1 to 0.2 ⁇ -1
  • the measurement range for MAXS (Middle Angle X-ray Scattering) is q from 0 ⁇ -1 to 1 ⁇ -1
  • MAXS is suitable for analyzing scattering intensity profiles at higher angles and can be used to identify delicate structures below 30 ⁇ that cannot be obtained with the SAXS measurement range.
  • the scaling area is set to a q range in which no contribution from normal biopolymers exists.
  • the position where there is a contribution from the sample is used as the scaling area.
  • the wavenumber range where there is no contribution from the sample is used as the scaling area.
  • data on the higher angle side which would normally be discarded, is used.
  • the scaling area is automatically set according to the type of sample entered. You can also use the sample solution profile and buffer solution profile to calculate the range where the two are likely to match, and determine that range as the scaling area.
  • the error function E is calculated by multiplying the square of the difference between the profile Is(nq) of the sample solution and the scaled profile kIb(nq) of the buffer solution by a weighting factor wf(nq) for the wavenumber nq of the scattering vector at each point within the scaling area, and then adding up the result.
  • q min - sc is the minimum value within the scaling area
  • q max - sc is the maximum value within the scaling area.
  • the weighting factor wf(nq) is preferably a function expressed by the wavenumber nq of the scattering vector and the standard deviation ⁇ (nq) of each profile or differential profile.
  • Figure 8(b) is a diagram showing an example of the correlation between the magnitude of the weighting wf(nq) and each characteristic.
  • ⁇ (nq) reflects the reliability of each data point. Data points that give a large ⁇ (nq) have a low reliability, while data points that give a small ⁇ (nq) have a high reliability.
  • the smaller the contribution to the structure and the smaller the ⁇ (nq) the larger the weighting wf(nq). It is preferable that the weighting wf(nq) have the properties shown in Figure 8(b).
  • FIG. 8C is a graph showing an example of the relationship between the error function E and the scaling value k.
  • the error function expressed by equation (1) is a downwardly convex quadratic function as shown in FIG. 8C, the minimum value of the scaling value k can be obtained as the optimum value by calculating the vertex.
  • the error function is not limited to a quadratic function.
  • the minimum value is uniquely determined by its differentiation.
  • an analytical solution cannot be obtained, there is a problem with the initial value (scaling value).
  • the measurement data may not be suitable for taking the difference between the profiles.
  • a compatibility assessment can be performed. The compatibility assessment determines whether the reliability of the sample solution profile and the buffer solution profile within the scaling area meets specific acceptance criteria.
  • suitability can be determined under the conditions shown in the following equation (2) using a tolerance factor t tolr determined depending on the type of sample, the standard deviation ⁇ Is of the profile of the sample solution, the standard deviation ⁇ Ib of the profile of the buffer solution, and an error function E(a.u.) normalized per point.
  • Figure 9 is a graph showing an example of compliance when the acceptance criteria are met in the compliance assessment.
  • the example in Figure 9 shows the profile of the sample solution within the scaling area and the profile of the scaled buffer solution. The two profiles are nearly identical, with little variance, and the specific acceptance criteria are met with a high degree of confidence.
  • Figures 10(a) and (b) are graphs showing non-compliant examples where the acceptance criteria were not met in the compatibility assessment.
  • the profile of the buffer solution intersects with the profile of the sample solution in two places. In such cases, it is possible that the buffer solution has a different structure from the non-sample portion of the sample solution. For example, it is possible that the composition of the solvent has changed when the sample is mixed with the solvent.
  • the buffer solution profile intersects with the sample solution profile at one point. In such cases, it is possible that the solvent concentrations in the sample solution and buffer solution are different. In either case of incompatibility, an error message will be displayed, indicating that there is no need to take a difference between the profiles.
  • each process in generating analysis data is set according to the type of sample.
  • the scaling area can be set according to the type of sample.
  • the degree of match can be evaluated using an error function using weighting wf(nq) according to the type of sample.
  • the tolerance factor t tolr can also be set according to the type of sample.
  • FIG. 11 shows the correspondence between the scaling area, weighting function, and tolerance factor t tolr for each type of sample.
  • Each setting can be made using the correspondence stored in the analysis data generation device 200.
  • the profile of the sample solution and the profile of the buffer solution are converted based on data acquired by a single detector 130, but they may also be converted based on data acquired in two detection regions with different camera lengths.
  • Figure 12 is a schematic diagram showing the detector configuration when acquiring data in two detection regions with different camera lengths.
  • the X-ray analysis device 500 is equipped with an X-ray source 111, a detector 130, and a detector 530 dedicated to scaling.
  • Figure 12 omits illustration of components other than the X-ray source and detector.
  • the detector 530 dedicated to scaling is installed close to the X-ray source 111, and is therefore able to increase intensity in the range of large scattering vector wavenumbers. In this way, acquiring data on the high-angle side using the detector 530 dedicated to scaling makes it easier to acquire highly reliable data.
  • the profile of the sample solution and the profile of the buffer solution may be converted based on data acquired in two detection regions with the same camera length.
  • Fig. 13 is a schematic diagram showing the configuration of a detector when data is acquired in two detection regions with the same camera length.
  • the X-ray analysis device 600 includes an X-ray source 111 and a detector 630. In Fig. 13, configurations other than the X-ray source and the detector are not shown.
  • the X-ray analysis device 600 has detection areas 631 and 632 with the same camera length.
  • the detection areas 631 and 632 are included in the same detector 630 and are separated by a gap. In this way, providing two detection areas in one detector makes it easy to adjust the scaling area. It is also possible to stack two different detectors with the same camera length and provide two detection areas.
  • Figure 14 shows an example screen displaying the sample solution profile and the scaled buffer solution profile. It can be seen that the sample solution profile matches the scaled buffer solution profile, particularly in the high-angle scattering vector wavenumber range (0.8 to 1 ⁇ ⁇ 1 ).
  • the example screen in Figure 14 displays the scattering vector wavenumber range, sample concentration, and scaling value k for each profile data as numerical values. Measurement conditions such as the beam center position and exposure time are also displayed.
  • Analysis data generation system 100 X-ray analysis apparatus 110 X-ray generation unit 111 X-ray source 115 Optical system 117 Kratsky block 120 Sample loading mechanism 125 Sample holding tube 130 Detector 140 Control unit 200 Analysis data generation apparatus 210 Computer 211 Input/output control unit 215 Measurement control unit 217 Measurement data memory unit 223 Data conversion unit 232 Scaling area setting unit 237 Matching evaluation unit 239 Optimum value identification unit 245 Conformity determination unit 255 Difference calculation unit L Control bus 280 Input device 290 Output device 500 X-ray analysis apparatus 530 Detector 600 X-ray analysis apparatus 630 Detectors 631, 632 Detection area q Wave number t of scattering vector Tolr tolerance factor E Error function S0 Sample nq Wave number of scattering vector

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Abstract

客観的な基準で、再現性良くかつ原理的にあるべきスケーリング値を算出し、構造解析用の試料溶液データとして差し引きデータを生成する。試料の情報が現われるデータエリアを除くスケーリングエリアとして特定の散乱ベクトルの波数範囲を設定するスケーリングエリア設定部２３２と、スケーリングエリア内のＸ線散乱プロファイルを用いて、試料溶液のＸ線散乱プロファイルとスケーリング値ｋによりスケーリングがなされたバッファ溶液のＸ線散乱プロファイルとの一致度を特定の評価基準で評価する一致度評価部２３７と、一致度の評価に基づいて、スケーリング値ｋの最適値を特定する最適値特定部２３９と、最適値を用いて、試料溶液のＸ線散乱プロファイルからバックグラウンドとしてスケーリング値ｋに基づきスケーリングがなされたバッファ溶液のＸ線散乱プロファイルを差し引く差分算出を行う差分算出部２５５とを備える。

Description

解析用データ生成装置、解析用データ生成方法および解析用データ生成プログラム
　本発明は、生体高分子を含む試料溶液にＸ線を照射して得られた散乱像データから構造解析用データを生成する解析用データ生成装置、解析用データ生成方法および解析用データ生成プログラムに関する。
　溶液散乱、特に高分子溶液を対象としたＳＡＸＳ(Small Angle X-ray Scattering)においては、試料分子の信号を取り出すために、試料溶液のＸ線散乱プロファイルから、バックグラウンドとしてバッファ溶液のＸ線散乱プロファイル（試料溶液と同組成で試料分子を含まない溶液のＸ線散乱プロファイル）を差し引く必要がある。
　特に生体高分子のバッファ溶液の測定時においては、実際上の問題から両Ｘ線散乱プロファイル間でスケーリングによる補正が必須である。その際、測定可能な散乱ベクトルの波数ｑの最大値が測定の性質により限定されるため、スケーリング値の決定は、経験的にかつ試行錯誤で決定される。
　これに対し、非特許文献１では、クロマトグラフィを使い溶液の入れ替えを行う方法が開示されており、原理的にスケーリングが不要と説明されている。しかし、ＳＡＸＳ測定の対象となる生体高分子の濃厚溶液の場合、必ず必要であるにもかかわらずどのようなバックグラウンドの差し引きをしているかが不明である。
　また、非特許文献２では、ＬｉＸ（Life Science X-ray Scattering）のビームラインでの溶液散乱の計測とデータ処理が説明されており、その一工程としてスケーリングを行ったバックグラウンドの差し引きが開示されている。しかし、スケーリング因子の０．５％までの微調整は許容されるものとして手動でスケーリングの微調整が行われている。
　特許文献１には、試料溶液データおよびバッファ溶液データの相対的なスケールの調整を行う際に散乱ベクトルの高角側の波数範囲で互いの平均値を一致させることが開示されている。
　なお、散乱角は、散乱ベクトルの波数と等価であり、両者の間で変換が可能である。したがって、「高角側または低角側の波数」という表現は、「高角側または低角側の散乱角に対応する波数」を意味する。
M. V. Petoukhov, P. V. Konarev, A. G. Kikhney and D. I. Svergun, ATSAS 2.1 - towards automated and web-supported small-angle scattering data analysis, JOURNAL OF APPLIED CRYSTALLOGRAPHY, Volume 40| Part s1| April 2007| Pages s223-s228, https://doi.org/10.1107/S0021889807002853 Lin Yang,* Stephen Antonelli, Shirish Chodankar, James Byrnes, Edwin Lazo and Kun Qian, "Solution scattering at the Life Science X-ray Scattering (LiX) beamline", J. Synchrotron Rad. (2020). 27, 804-812, 4. Data processing
国際公開第２０２３／１７６３３０号パンフレット 特開２０２３－０８６６７５号公報
　上記のように、従来技術にはＸ線散乱プロファイル間のスケーリングによりバックグラウンドを差し引く処理を行うものもある。しかし、例えば、物理的に意味のあるデータを抽出し、特許文献２記載のような方法でＸ線散乱像を利用して生体高分子の電子密度分布を再構成するには０．１％以下の精度が必要である。精度が低いとアンサンブルに偏りが生じ、χ２が１の電子密度分布を特定できない。さらに、いずれの特許文献および非特許文献でも十分に高角度側まで測定ができていない。そのため、高角度側の波数範囲においても測定データに試料のデータを含むため、試料のデータとバックグラウンドのデータを分けて考えることが困難であり、上記の精度を達成するのが困難である。
　非特許文献２記載のように手動で０．５％のスケーリングの微調整を行う方法では試料の電子密度分布を特定できない。高角度側のＸ線散乱プロファイルに試料のデータが含まれる場合、高角度側における試料溶液とバッファ溶液のＸ線散乱プロファイル間のデータが一致しないので、主観的に微調整を行うことになる。また、測定したＸ線散乱プロファイルにはノイズが含まれるため、試料溶液のＸ線散乱プロファイルからバッファ溶液のＸ線散乱プロファイルを差し引くと、差し引き後にマイナスの値が生じる場合がある。Ｘ線散乱プロファイルにマイナスの値を含むと、データを処理できないため解析が困難となる。
　特許文献１記載の方法においても、十分に高角度側まで測定ができていないために、試料溶液のＸ線散乱プロファイルに試料による散乱データの影響を受けない範囲が存在しない。そのため、試料溶液のＸ線散乱プロファイルとバッファ溶液のＸ線散乱プロファイルを比較して、高角度側の散乱強度の平均値が一致するようにスケーリングを調整しても、試料のデータがＸ線散乱プロファイルに混ざり十分な精度を得ることができない。なお、特許文献１記載の方法においても特許文献２記載の方法と同様に、試料溶液とバッファ溶液のＸ線散乱プロファイルを差し引きした解析データにマイナスの値を含むという問題が発生する。
　上記のように差し引きされた解析データの客観性や再現性には原理的な問題があり、その問題はやむを得ないものとして取り扱われている。しかし、構造特異的な散乱信号が消失する分解能の範囲においては、本来、試料溶液とバッファ溶液のそれぞれのプロファイルが同じ散乱信号を与えるべきである。また、近年では、感度の高い検出器は高角側の散乱ベクトルの波数でも高精度なデータを取得できるようになり、バックグラウンドの差し引きの影響が大きくなっている。
　本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、客観的な基準で、再現性良くかつ原理的にあるべきスケーリング値を算出し、構造解析用の試料溶液データとして差し引きデータを生成できる解析用データ生成装置、解析用データ生成方法および解析用データ生成プログラムを提供することを目的とする。
　（１）上記の目的を達成するため、本発明の解析用データ生成装置は、生体高分子を含む試料溶液にＸ線を照射して得られた散乱像データから構造解析用データを生成する解析用データ生成装置であって、試料の情報が現われるデータエリアを除くスケーリングエリアとして特定の散乱ベクトルの波数範囲を設定するスケーリングエリア設定部と、前記スケーリングエリア内のＸ線散乱プロファイルを用いて、試料溶液のＸ線散乱プロファイルとスケーリング値ｋによりスケーリングがなされたバッファ溶液のＸ線散乱プロファイルとの一致度を特定の評価基準で評価する一致度評価部と、前記一致度の評価に基づいて、前記スケーリング値ｋの最適値を特定する最適値特定部と、前記最適値を用いて、前記試料溶液のＸ線散乱プロファイルからバックグラウンドとして前記スケーリング値ｋに基づきスケーリングがなされたバッファ溶液のＸ線散乱プロファイルを差し引く差分算出を行う差分算出部と、を備えることを特徴としている。
　（２）また、上記（１）記載の解析用データ生成装置において、前記スケーリングエリア設定部は、前記試料溶液のＸ線散乱プロファイルと前記バッファ溶液のＸ線散乱プロファイルとに基づいて前記スケーリングエリアを設定することを特徴としている。
　（３）また、上記（２）記載の解析用データ生成装置において、前記スケーリングエリア設定部は、前記試料溶液のＸ線散乱プロファイルにおいて前記データエリアを表す散乱ベクトルの波数範囲から一定のギャップを設けて前記スケーリングエリアを設定することを特徴としている。
　（４）また、上記（１）記載の解析用データ生成装置において、前記スケーリングエリア設定部は、試料の特性に応じて前記スケーリングエリアを設定することを特徴としている。
　（５）また、上記（１）から（４）のいずれかに記載の解析用データ生成装置において、前記一致度評価部は、前記特定の評価基準として、高角側の散乱ベクトルの波数における前記一致度を重視することを特徴としている。
　（６）また、上記（１）から（５）のいずれかに記載の解析用データ生成装置において、前記一致度評価部は、前記特定の評価基準として、標準偏差σの小さいデータにおける前記一致度を重視することを特徴としている。
　（７）また、上記（１）から（６）のいずれかに記載の解析用データ生成装置において、前記一致度評価部は、前記特定の評価基準として、試料の特性に応じた評価基準を用いて前記一致度を評価することを特徴としている。
　（８）また、上記（１）から（７）のいずれかに記載の解析用データ生成装置において、前記スケーリングエリア内の前記試料溶液のＸ線散乱プロファイルおよび前記スケーリングがなされたバッファ溶液のＸ線散乱プロファイルの信頼度が特定の許容基準を満たすか否かを判定する適合性判定部をさらに備え、前記差分算出部は、前記信頼度が前記特定の許容基準を満たさない場合には前記差分算出を行わないことを特徴としている。
　（９）また、上記（８）記載の解析用データ生成装置において、前記適合性判定部は、前記特定の許容基準として、試料の特性に応じた許容基準を用いることを特徴としている。
　（１０）また、上記（８）または（９）記載の解析用データ生成装置において、前記適合性判定部は、データが存在する散乱ベクトルの波数の各点で前記特定の許容基準を満たすか否かを判定することを特徴としている。
　（１１）また、上記（１）から（１０）のいずれかに記載の解析用データ生成装置において、前記試料溶液のＸ線散乱プロファイルおよび前記バッファ溶液のＸ線散乱プロファイルは、カメラ長の異なる２つの検出領域で取得されたデータに基づくことを特徴としている。
　（１２）また、上記（１）から（１０）のいずれかに記載の解析用データ生成装置において、前記試料溶液のＸ線散乱プロファイルおよび前記バッファ溶液のＸ線散乱プロファイルは、カメラ長の同じ２つの検出領域で取得されたデータに基づくことを特徴としている。
　（１３）また、本発明の解析用データ生成方法は、生体高分子を含む試料溶液にＸ線を照射して得られた散乱像データから構造解析用データを生成する解析用データ生成方法であって、試料の情報が現われるデータエリアを除くスケーリングエリアとして特定の散乱ベクトルの波数範囲を設定するステップと、前記スケーリングエリア内のＸ線散乱プロファイルを用いて、試料溶液のＸ線散乱プロファイルとスケーリング値ｋによりスケーリングがなされたバッファ溶液のＸ線散乱プロファイルとの一致度を特定の評価基準で評価するステップと、前記一致度の評価に基づいて、前記スケーリング値ｋの最適値を特定するステップと、前記最適値を用いて、前記試料溶液のＸ線散乱プロファイルからバックグラウンドとして前記スケーリング値ｋに基づきスケーリングがなされたバッファ溶液のＸ線散乱プロファイルを差し引く差分算出を行うステップと、を含むことを特徴としている。
　（１４）また、本発明の解析用データ生成プログラムは、生体高分子を含む試料溶液にＸ線を照射して得られた散乱像データから構造解析用データを生成する解析用データ生成プログラムであって、試料の情報が現われるデータエリアを除くスケーリングエリアとして特定の散乱ベクトルの波数範囲を設定する処理と、前記スケーリングエリア内のＸ線散乱プロファイルを用いて、試料溶液のＸ線散乱プロファイルとスケーリング値ｋによりスケーリングがなされたバッファ溶液のＸ線散乱プロファイルとの一致度を特定の評価基準で評価する処理と、前記一致度の評価に基づいて、前記スケーリング値ｋの最適値を特定する処理と、前記最適値を用いて、前記試料溶液のＸ線散乱プロファイルからバックグラウンドとして前記スケーリング値ｋに基づきスケーリングがなされたバッファ溶液のＸ線散乱プロファイルを差し引く差分算出を行う処理と、をコンピュータに実行させることを特徴としている。
本発明に係る解析用データ生成システムを示す概略図である。 Ｘ線分析装置を示す斜視図である。 本発明に係る解析用データ生成システムの構成を示すブロック図である。 測定から解析までを示すフローチャートである。 散乱像を取得し解析するまでのプロセスを示す概略図である。 （ａ）～（ｃ）それぞれ散乱像、β方向プロファイルおよびｑ方向プロファイルである。 解析用データ生成装置の動作を示すフローチャートである。 （ａ）～（ｃ）データエリアおよびスケーリングエリアを示すグラフの一例、重み付けの相関例およびスケーリング値ｋに対するエラー関数Ｅの関係の一例を示すグラフである。 適合性判定で許容基準が満たされた場合の適合例を示すグラフである。 （ａ）、（ｂ）いずれも適合性判定で許容基準が満たされなかった場合の非適合例を示すグラフである。 試料の種類に対するスケーリングエリア、重み付け関数およびトレランスファクターｔｔｏｌｒの対応関係を示す図である。 カメラ長の異なる２つの検出領域でデータを取得する場合の検出器の構成を示す概略図である。 カメラ長の同じ２つの検出領域でデータを取得する場合の検出器の構成を示す概略図である。 試料溶液のプロファイルおよびスケーリングがなされたバッファ溶液のプロファイルを表示した画面例である。
　次に、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては同一の参照番号を付し、重複する説明は省略する。
　［原理］
　本発明では、評価基準（エラー関数）を用いて、試料溶液のプロファイルとスケーリングされたバッファ溶液のプロファイルとの一致度を評価し、客観的にスケーリング値を決定する。試料の特性（種類、サイズ）に応じて、スケーリングエリア、重み付け関数およびトレランスファクターｔｔｏｌｒが決まり、最適値によるスケーリングの上、原理的にあるべきプロファイルの差し引きが可能になる。
　試料の特性としては、主に試料分子サイズが影響する。スケーリングエリアとは、試料溶液のプロファイルとスケーリングされたバッファ溶液のプロファイルとの一致度を評価するのに用いられる散乱ベクトルの波数範囲である。重み付け関数は、エラー関数の算出の際に散乱ベクトルの波数の各点について差分の影響を大きくとるか小さくとるかの影響を決める関数である。
　なお、スケーリングは、どちらのプロファイルに対して行ってもよい。例えば、以下の説明では、バッファ溶液のプロファイルにスケーリング値ｋを掛けてスケーリングしている。しかし、これは試料溶液のプロファイルにスケーリング値１／ｋを掛けてスケーリングするのと等価である。したがって、バッファ溶液のプロファイルに対しスケーリングがなされる場合、試料溶液のプロファイルに対しスケーリングがなされるとも解釈できる。
　［第１実施形態］
　（解析用データ生成システム）
　図１は、解析用データ生成システム１０を示す概略図である。解析用データ生成システム１０は、Ｘ線分析装置１００および解析用データ生成装置２００を備えている。Ｘ線分析装置１００は、試料Ｓ０にＸ線を照射し、小角散乱Ｘ線を検出する。試料Ｓ０は、溶液中の高分子、特に生体高分子が好ましい。特に、３０Å以下の試料Ｓ０の構造解析を必要とする溶液中の医薬分子、分子複合体または構造体である場合には有効である。
　対象の溶液には、試料溶液およびバッファ溶液が含まれる。試料溶液は、試料を含む溶液であり、例えば、生体高分子およびその生体高分子を保持するための特殊成分を含む溶液である。バッファ溶液は、試料溶液から試料を取り除いた溶液である。例えば、上記の例のバッファ溶液は、生体高分子は含まないが、特殊成分を含む溶液である。バッファ溶液は、試料溶液の成分に類似する成分の溶液を別途用意してもよいが、試料溶液から試料を分離した溶液を使用することが好ましい。
　解析用データ生成装置２００は、コンピュータ２１０、入力装置２８０および出力装置２９０で構成され、Ｘ線分析装置１００の動作を制御するとともにＸ線分析装置１００から測定データを取得して処理する。
　Ｘ線分析装置１００は、Ｘ線生成部１１０、サンプルローディング機構１２０、検出器１３０および制御ユニット１４０を備えている。Ｘ線生成部１１０は、Ｘ線源１１１を有し、試料Ｓ０へＸ線を照射する。Ｘ線源１１１のターゲットにはＣｕを用いるのが好ましいが、Ｃｏを用いてもよい。サンプルローディング機構１２０は、試料を含む試料溶液または試料の無いバッファ溶液を試料保持管ごとＸ線照射位置へと送り出す。検出器１３０は、試料Ｓ０により散乱されたＸ線を検出し、得られた測定データをコンピュータ２１０へ送信する。
　なお、上記の構成では、Ｘ線源１１１から照射される一つのＸ線のビームに対して一つの検出器１３０が設けられているが、それ以外の構成も採用されうる。例えば、Ｘ線分析装置１００は、ミラーやスリットを用いて同等の２つのビームを同一方向に照射し、それらの散乱線を１つの検出器で検出する構成であってもよい。また、Ｘ線分析装置１００は、同等の２つのビームを反対方向に照射し、それらの散乱線を２つの検出器でそれぞれ検出する構成であってもよい。
　コンピュータ２１０は、例えばＰＣであり、処理を実行するプロセッサおよびプログラムやデータを記憶するメモリまたはハードディスク等により構成される。コンピュータ２１０は、キーボード、マウス等の入力装置２８０からユーザの入力を受け、ディスプレイ等の出力装置２９０へプロファイル等を出力する。
　コンピュータ２１０は、クラウド上に置かれたサーバ装置であってもよい。また、処理負担の観点で、Ｘ線分析装置１００の動作を制御する機能と、測定データを処理する機能とを分離し、制御を現場に設置されたＰＣで実行し、データ処理をサーバ装置で実行してもよい。
　（Ｘ線分析装置）
　図２は、Ｘ線分析装置１００を示す斜視図である。Ｘ線分析装置１００は、Ｘ線源１１１、光学系１１５、クラツキーブロック１１７、試料保持管１２５および検出器１３０を有している。Ｘ線源１１１は、線放射源または点放射源であり、発散ビームを放出する。
光学系１１５は、例えばＫＢ並列型または直列型光学系である。
　一対のクラツキーブロック１１７は、それぞれのエッジによりＸ線と相互作用をしてＸ線ビームの一方側と他方側を画定する。これにより、照射Ｘ線から寄生散乱を取り除くことができる。試料保持管１２５は、５μｌから１０μｌの溶液を送り出し保持する。
　検出器１３０は、溶液で散乱されたＸ線を検出する。Ｘ線分析装置１００は、検出された散乱像を解析用データ生成装置２００へ送信する。所定時間ｔごとに検出された散乱像が測定データとして送信される。
　（解析用データ生成装置）
　図３は、解析用データ生成システムを示すブロック図である。解析用データ生成装置２００は、構造解析用の試料溶液データを生成する。解析用データ生成装置２００の機能は、主にコンピュータ２１０により実現される。
　コンピュータ２１０は、入出力制御部２１１、測定制御部２１５、測定データ記憶部２１７、データ変換部２２３、スケーリングエリア設定部２３２、一致度評価部２３７、最適値特定部２３９、適合性判定部２４５および差分算出部２５５を備えている。各部は、制御バスＬにより情報を送受できる。
　入出力制御部２１１は、入力装置２８０からの入力を受け付けるとともに、出力装置２９０への出力を制御する。入出力制御部２１１は、例えば、測定条件の入力を受け付けることができる。測定条件としては、発生Ｘ線の強度、クラツキーブロックの位置、Ｘ線が照射されるブランク位置、溶液の位置や検出器の配置および散乱像の取得時の測定時間ｔが挙げられる。また、入出力制御部２１１は、各指標の推移や判定結果を出力させることができる。
　測定制御部２１５は、Ｘ線分析装置１００の動作を制御する。制御される動作には、試料の送り出し、Ｘ線の発生、および試料位置と検出器の移動等が挙げられる。制御指示は、Ｘ線分析装置１００内の制御ユニット１４０に送信され、これにより、Ｘ線分析装置１００の各部が制御される。
　測定データ記憶部２１７は、Ｘ線分析装置１００により検出された散乱像を測定データとして記憶する。記憶された測定データは、散乱プロファイルへの変換および解析用データの生成等に利用される。
　データ変換部２２３は、測定データを散乱プロファイルに変換する。具体的には、散乱像の中心回りの円周方向（β方向）に沿って強度を積算し、散乱プロファイルを算出する。また、データ変換部２２３は、一定の波数ｑに対してβ方向の強度の標準偏差σ（ｎｑ）の算出も行う。
　スケーリングエリア設定部２３２は、試料の情報が現われるデータエリアを除くスケーリングエリアとして特定の散乱ベクトルの波数範囲を設定する。スケーリングエリアは、試料のデータが現れない散乱ベクトルの波数範囲に設定することが理想的である。例えば、タンパクや核酸のような生体高分子が構造解析の対象である場合には側鎖は柔軟であるために、それより大きいサイズに表面フラクタル次元が自動的に決まる。したがって、表面自由度から規定される分解能以上の分解能は絶対に出ない。分解能が決まると、試料のデータが現れない散乱ベクトルの波数範囲が決まり、その範囲をスケーリングエリアとして利用できる。
　なお、試料の情報が現れるデータエリアを除く領域は、例えば、０．６Å－１以上の波数範囲を意味し、好ましくは、０．８Å－１以上の波数範囲を意味する。溶液中の分子運動により、生体高分子における８Å程度以下の構造は回折Ｘ線への寄与が減少するためである。
　スケーリングエリア設定部２３２は、試料の特性に応じてスケーリングエリアを設定することもできる。例えば、試料の種類に応じてＸ線強度への寄与がほぼ無くなるエリアが決まる場合には、容易にスケーリングエリアを設定できる。これにより、プラウド則が成り立ち、分子の構造が反映されない領域をスケーリングエリアに設定できる。
　ただし、実際に試料を測定し、構造解析を行おうとすると、試料のデータが含まれる散乱ベクトルの波数範囲をスケーリングエリアとして使用せざるを得ない場合がある。そのような場合には、スケーリングエリア設定部２３２は、試料の特性に応じてスケーリングエリアを設定することが好ましい。その場合、スケーリングエリアは基本的に試料の種類で決まる。それでもスケーリングエリアが決まらないときには、取得されるデータのクオリティが低いものとして基準を緩やかに設定する。
　スケーリングエリア設定部２３２は、試料溶液のプロファイルとバッファ溶液のプロファイルとに基づいてスケーリングエリアを設定することもできる。例えば、取得されたプロファイルから計算でデータエリアを特定し、そこから一定のギャップを設けてスケーリングエリアを自動で設定できる。具体的な手法については後述する。
　一致度評価部２３７は、試料溶液のプロファイルとスケーリング値ｋによりスケーリングがなされたバッファ溶液のプロファイルとの一致度を特定の評価基準で評価する。評価基準を用いたスケーリングにより、客観的なバックグラウンドの引き算が可能になる。一致度の評価には、スケーリングエリア内のプロファイルが用いられる。これにより、試料からのＸ線強度への寄与が極めて小さい散乱ベクトルの波数のエリアを用いてスケーリング値ｋを特定できる。
　なお、本発明においては、試料由来の散乱を解析する波数範囲とは別に、スケーリングエリアを設定することが可能である。試料溶液のプロファイルからスケーリング値ｋによりスケーリングがなされたバッファ溶液のプロファイルを差し引きした場合、スケーリングエリアではマイナスの値の強度が生じるが、試料からの散乱を解析する波数範囲においてはマイナスの値の強度が生じにくい。そのため、試料からの散乱を解析する波数範囲においてはデータ処理の問題が生じにくい。
　一致度評価部２３７は、特定の評価基準として、高角側の散乱ベクトルの波数における一致度を重視することが好ましい。すなわち、高角側のＸ線散乱プロファイルの一致度に重み付けする。これにより、Ｘ線強度への寄与が小さくなる側に重みを付けて一致度を評価できる。また、一致度評価部２３７は、特定の評価基準として、標準偏差の小さいデータにおける一致度を重視することが好ましい。これにより、各点の信頼度を重み付けに反映し、ばらつきの小さいデータを重視して一致度を評価できる。
　一致度評価部２３７は、特定の評価基準として、試料の種類に応じた評価基準を用いてスケーリング値ｋに対して一致度を評価することができる。具体的には、試料溶液のプロファイルの各値とバッファ溶液のプロファイルの各値を評価関数に代入することで、評価関数はｋの関数として表される。このとき、試料の種類が設定されると自動的に評価基準が決まることが好ましい。特定の評価基準として、試料の種類で特定される重み付けを有する評価関数を用いることができる。評価関数の一例は後述する。
　最適値特定部２３９は、一致度の評価に基づいて、スケーリング値ｋの最適値を特定する。例えば、評価関数が最小二乗法に基づくｋの２次関数で表されるときには、最小値をとるスケーリング値ｋを最適値として特定すればよい。なお、特定の評価基準による評価の結果から直接に最適値を決めてもよいが、評価の結果に基づきさらに別の基準を用いて最適値を決めてもよい。例えば、最小値をとるスケーリング値ｋを参照し、別の基準も考慮の上で最適値を特定してもよい。
　適合性判定部２４５は、スケーリングエリア内の試料溶液のプロファイルおよびスケーリングがなされたバッファ溶液のプロファイルの信頼度が特定の許容基準を満たすか否かを判定する。信頼度とは各点におけるばらつきが小さいことを指す。
　許容基準としては、トレランスファクターｔｔｏｌｒを用いて引き算に意味があるかを判定できる。トレランスファクターｔｔｏｌｒは、例えば許容範囲を標準偏差σで割って得られる係数である。トレランスファクターｔｔｏｌｒは、試料の種類に応じて決まる許容基準である。
　実際に試料の種類に応じてどの程度プロファイルにばらつきがあっても許容できるかが異なるため、トレランスファクターｔｔｏｌｒにより、試料の種類ごとの状況を反映できる。適合性判定部２４５は、信頼度が特定の許容基準を満たすか否かをデータが存在する散乱ベクトルの波数の各点で判定することが好ましい。各点の合計でのデータで判定する場合に比べ、各点で判断した方が特異値を的確に特定できる。
　差分算出部２５５は、最適値を用いて、試料溶液のプロファイルからバックグラウンドとしてスケーリングがなされたバッファ溶液のプロファイルを差し引く。差分算出部２５５は、プロファイルの信頼度が特定の許容基準を満たさないときには処理を実行しない。これにより、各プロファイルのばらつきが大きい場合には、意味の無い差し引きを回避できる。バックグラウンドが差し引かれた試料溶液のプロファイルは、解析用データとして出力される。
　（測定および解析方法）
　上記のように構成された解析用データ生成システム１０を用いて、測定および解析を行う方法を説明する。図４は、測定から解析までを示すフローチャートである。まず、Ｘ線分析装置１００は、ユーザから入力された情報に基づいて測定条件の設定を行う（ステップＳ１）。
　ユーザ入力による測定開始の指示を受けて、Ｘ線分析装置１００は測定を開始する（ステップＳ２）。Ｘ線分析装置１００は、バッファ溶液を所定位置に送り出すとともに、Ｘ線を照射し、検出器により散乱データを取得する（ステップＳ３）。次に、試料溶液の散乱データも同様に取得する（ステップＳ４）。Ｘ線分析装置は、取得された散乱像データを測定データとしてコンピュータ２１０へ送信する。
　コンピュータ２１０は、受信した測定データを記憶し、その測定データを散乱プロファイルへ変換する（ステップＳ５）。そして、得られたプロファイルの差分を取り、解析用データを生成し（ステップＳ６）、そのデータを用いて解析を行なう（ステップＳ７）。ただし、散乱像の取得、評価基準を用いた一致度の評価および適合性判定等の詳細については、後述する。また、ステップＳ６記載の解析用データの生成の詳細も後述する。
　（散乱像の取得と解析）
　図５は、散乱像を取得し解析するまでのプロセスを示す概略図である。バッファ溶液と試料溶液とを交互にＸ線照射し、所定時間ｔごとに検出された散乱像を取得する。サンプルローディング機構により試料保持管１２５を入れ替えることで各溶液の交互の照射が可能になる。
　散乱像は、プロファイルにデータ変換される。解析用データは、試料溶液の測定データを全測定時間にわたって積算した強度プロファイルを用いて、バッファ溶液の測定データを積算した強度プロファイルを差し引くことで得られる。データ変換の詳細は後述する。
　その際には、３０Å以下の構造解析に用いられる高角度側のデータについて適切な処理を行うためには、試料溶液のプロファイルおよびバッファ溶液のプロファイルの相対的なスケールの調整、すなわちスケーリングを行った上で差し引く必要がある。スケーリングによる解析用データ生成方法の詳細は後述する。
　得られた解析用データは、実測のＸ線散乱プロファイルとして、構造解析に用いることができる。粒子を含む実空間の立方体の体積を、Ｎ×Ｎ×Ｎグリッドに離散化された立方体のボクセルで表し、実測のＸ線散乱プロファイルに基づいて構造因子を探索することで電子密度マップを算出できる。
　具体的には、実測のＸ線散乱プロファイルから複数の構造モデルを生成し、複数の構造モデルのそれぞれから計算上のＸ線散乱プロファイルを算出する。算出された計算上のＸ線散乱プロファイルと実測のＸ線散乱プロファイルとの一致度を表す指標を算出し、算出された指標に基づいて複数の構造モデルから代表の構造モデルを選択する。このようにして動的な揺らぎを持つ構造をとる溶液中の高分子の構造モデルを正確に再現できる。
　（データ変換）
　図６（ａ）～（ｃ）は、それぞれ散乱像、β方向プロファイルおよびｑ方向プロファイルである。溶液に対してＸ線を照射すると図６（ａ）に示すような散乱像が得られる。この散乱像において所定の波数ｑで中心回りの円周方向（β方向）に強度Ｉをプロットすると図６（ｂ）に示すようなグラフが得られる。また、散乱像のβ方向に強度Ｉを積算し、各波数ｑに対し積算された強度Ｉを表すと図６（ｃ）に示すような散乱プロファイルが得られる。
　（解析用データ生成方法）
　解析用データを生成する方法を説明する（図４に示すフローチャートのステップＳ６）。図７は、解析用データ生成装置２００の動作を示すフローチャートである。
　まず、ユーザによる試料の種類の選択を受け付ける（ステップＴ１）。試料の種類だけでなく、サイズその他の特性を入力できるようにしてもよい。選択された試料の種類に対応するスケーリングエリアを設定する（ステップＴ２）。スケーリングエリアの設定の詳細は後述する。なお、試料の種類によらずプロファイルから適切なスケーリングエリアを算出してもよい。スケーリングエリアが設定されたら、評価関数を設定する（ステップＴ３）。評価関数は、試料の種類に応じて選択された重み付け関数を用いて設定されることが好ましい。
　設定された評価関数を用いて試料溶液のプロファイルとバッファ溶液のプロファイルとの一致度を評価する（ステップＴ４）。評価の際には、特定の評価基準として評価関数が用いられ、評価結果としてｋの関数が得られる。そして、得られた評価結果に基づいて最適なスケーリング値ｋを決定する（ステップＴ５）。例えば、エラー関数Ｅを微分し最小値をとるスケーリング値ｋを求めることで、最適なスケーリング値ｋを決定できる。一致度の評価と最適値の特定の詳細は後述する。
　そして、試料溶液のプロファイルおよびバッファ溶液のプロファイルの信頼度が許容基準を満たすか否かを判定し（ステップＴ６）、許容基準を満たさない場合には、エラー表示し（ステップＴ７）、一連の処理を終了する。一方、信頼度が許容基準を満たす場合には、スケーリング値ｋの最適値を用いて差分算出をし（ステップＴ８）、一連の処理を終了する。
　なお、上記の例では、エラー関数Ｅを用いてスケーリング値ｋの最適値を算出しているが、複数の異なる仮のスケーリング値ｋを設定して、その設定ごとに繰り返しエラー関数Ｅを算出し、得られた評価値が最小の場合のスケーリング値ｋを最適値として特定してもよい。
　（スケーリングエリアの設定）
　図８（ａ）は、各プロファイルとデータエリアおよびスケーリングエリアを示すグラフの一例である。データエリアは、最終的に差分のプロファイルがデータとして用いられる範囲である。図８（ａ）に示す例では、試料溶液のプロファイルとバッファ溶液のプロファイルとの差が、ｑが大きくなるほど小さくなり、スケーリングエリアでは両者がほぼ一致している。
　図８（ａ）に示す例では、通常のＳＡＸＳの測定範囲はｑが０Å－１以上０．２Å－１以下であるのに対し、ＭＡＸＳ（Middle Angle X-ray Scattering）の測定範囲はｑが０Å－１以上１Å－１以下の範囲である。ＭＡＸＳは、高角側の散乱強度プロファイルの解析に適しており、ＳＡＸＳ測定範囲では得ることができない３０Å以下の繊細な構造の特定に利用可能である。１０００Åオーダーの生体高分子の全体像に加え、このような精細な構造まで観察できるため、バイオ医薬品の研究開発においてこれまで得られていなかった構造に関する情報を得ることができる。スケーリングエリアとしては、通常の生体高分子からの寄与が存在しないｑの範囲を設定する。
　従来の差し引きでは試料からの寄与を有する位置をスケーリングエリアとして採用していた。本発明では、試料からの寄与を有しない波数範囲をスケーリングエリアに設定することにより、解析者の主観によらない、厳密な意味のあるスケーリング値を算出することが可能である。本発明では、ミドルアングルのデータを活かすために、本来なら捨てられるさらに高角側のデータを利用している。
　スケーリングエリアは、入力された試料の種類に応じて自動で設定される。試料溶液のプロファイルとバッファ溶液のプロファイルを用いて両者が一致しやすい範囲を算出し、その範囲をスケーリングエリアと決めてもよい。
　（一致度の評価）
　試料溶液のプロファイルとスケーリング値ｋによりスケーリングがなされたバッファ溶液のプロファイルとの一致度は、特定の評価基準により判定される。特定の評価基準には、例えば以下の式（１）に示すようなエラー関数を用いることができる。
　エラー関数Ｅは、スケーリングエリア内の各点の散乱ベクトルの波数ｎｑに対し、試料溶液のプロファイルＩｓ（ｎｑ）とスケーリングがなされたバッファ溶液のプロファイルｋＩｂ（ｎｑ）との差分の二乗に重み付けｗｆ（ｎｑ）を掛けて合計している。ｑｍｉｎ－ｓｃはスケーリングエリア内の最小値、ｑｍａｘ－ｓｃはスケーリングエリア内の最大値である。重み付けｗｆ（ｎｑ）は、散乱ベクトルの波数ｎｑと各プロファイルまたは差分のプロファイルの標準偏差σ（ｎｑ）で表される関数であることが好ましい。
　図８（ｂ）は、重み付けｗｆ（ｎｑ）の大小と各特性との相関例を示す図である。σ（ｎｑ）は、各データ点の信頼度を反映している。大きなσ（ｎｑ）を与えるデータ点の信頼度は低く、小さなσ（ｎｑ）を与えるデータ点の信頼度は高い。図８（ｂ）に示す例では、データの信頼度が高く、標準偏差σ（ｎｑ）が小さいほど、重み付けｗｆ（ｎｑ）は大きくなる。また、構造への寄与度が小さく、σ（ｎｑ）が小さいほど、重み付けｗｆ（ｎｑ）は大きくなる。重み付けｗｆ（ｎｑ）は、図８（ｂ）に示す性質を有することが好ましい。
　（最適値の特定）
　図８（ｃ）は、スケーリング値ｋに対するエラー関数Ｅの関係の一例を示すグラフである。例えば、式（１）で示されるエラー関数は、図８（ｃ）に示すような下に凸の２次関数であるため、頂点を計算することにより最適値としてスケーリング値ｋの最小値が得られる。なお、エラー関数は２次関数に限らない。エラー関数が２次関数である場合、その微分により最小値が一義的に決まる。ただし、解析解が得られない場合は、初期値（スケーリング値）に問題がある。
　（適合性判定）
　そもそも測定データがプロファイルの差分をとるのに適していない場合もありうる。そのための判定として適合性判定を行うことができる。適合性判定では、スケーリングエリア内の試料溶液のプロファイルおよびバッファ溶液のプロファイルの信頼度が特定の許容基準を満たしているか否かを判定する。
　例えば、試料の種類に応じて決まるトレランスファクターｔｔｏｌｒ、試料溶液のプロファイルの標準偏差σＩｓ、バッファ溶液のプロファイルの標準偏差σＩｂおよび１点あたりに規格化されたエラー関数Ｅ（ａ.ｕ.）を用いて以下の式（２）に示す条件で適合性を判定できる。
　図９は、適合性判定で許容基準が満たされた場合の適合例を示すグラフである。図９の例では、スケーリングエリア内における試料溶液のプロファイルおよびスケーリングがなされたバッファ溶液のプロファイルを示している。両プロファイルはほぼ一致しており、ばらつきも小さく、高い信頼度により特定の許容基準が満たされている。
　図１０（ａ）、（ｂ）は、いずれも適合性判定で許容基準が満たされなかった場合の非適合例を示すグラフである。図１０（ａ）に示す例では、試料溶液のプロファイルに対し、バッファ溶液のプロファイルが２か所で交差している。このような場合には、バッファ溶液が試料溶液の試料以外の部分とは異なる構造を有していることが考えられる。例えば、試料を溶媒との混合により溶媒の構成が変化したことが考えられる。
　図１０（ｂ）に示す例では、試料溶液のプロファイルに対し、バッファ溶液のプロファイルが１か所で交差している。このような場合には、試料溶液とバッファ溶液とで溶媒の濃度が異なることが考えられる。いずれの非適合の場合にもエラー表示によりプロファイルの差分をとるまでもないことを示せる。
　（試料の種類に応じた設定）
　以上のように、解析用データの生成における各処理では、試料の種類に応じた設定が行われている。スケーリングエリアの設定では、試料の種類に応じてエリアを設定できる。一致度の評価では、試料の種類に応じた重み付けｗｆ（ｎｑ）を用いたエラー関数を用いることができる。トレランスファクターｔｔｏｌｒも試料の種類に応じて設定できる。図１１は、試料の種類に対するスケーリングエリア、重み付け関数およびトレランスファクターｔｔｏｌｒの対応関係を示す図である。各設定は、解析用データ生成装置２００に記憶された対応関係を用いて行うことができる。
　［第２実施形態］
　上記の実施形態では、試料溶液のプロファイルおよびバッファ溶液のプロファイルは、単一の検出器１３０で取得されたデータに基づいて変換されるが、カメラ長の異なる２つの検出領域で取得されたデータに基づいて変換されてもよい。
　図１２は、カメラ長の異なる２つの検出領域でデータを取得する場合の検出器の構成を示す概略図である。Ｘ線分析装置５００は、Ｘ線源１１１、検出器１３０およびスケーリング専用の検出器５３０を備えている。図１２では、Ｘ線源および検出器以外の構成の図示を省略している。スケーリング専用の検出器５３０は、Ｘ線源１１１に近い位置に設置されているため、散乱ベクトルの波数の大きい範囲で強度を稼ぐことができる。このように、スケーリング専用の検出器５３０を用いて高角側のデータを取得すれば、信頼度の高いデータの取得が容易になる。
　［第３実施形態］
　試料溶液のプロファイルおよびバッファ溶液のプロファイルは、カメラ長の同じ２つの検出領域で取得されたデータに基づいて変換されてもよい。図１３は、カメラ長の同じ２つの検出領域でデータを取得する場合の検出器の構成を示す概略図である。Ｘ線分析装置６００は、Ｘ線源１１１、検出器６３０を備えている。図１３では、Ｘ線源および検出器以外の構成の図示を省略している。
　Ｘ線分析装置６００は、同じカメラ長の検出領域６３１、６３２を有している。検出領域６３１、６３２は、同一の検出器６３０に含まれ、ギャップにより分離されている。このように、１つの検出器に２つの検出領域を設けることによりスケーリングエリアの調整が容易になる。なお、同じカメラ長で２つの異なる検出器を段積みで配置し、２つの検出領域を設けてもよい。
　［実施例］
　ヒト化ＩｇＧ１κモノクローナル抗体の標準液（ＮＩＳＴｍＡｂ）に対して、上記の解析用データ生成方法を適用した。図１４は、試料溶液のプロファイルおよびスケーリングがなされたバッファ溶液のプロファイルを表示した画面例である。特に高角側の散乱ベクトルの波数範囲（０．８～１Å－１）では、試料溶液のプロファイルがスケーリングされたバッファ溶液のプロファイルに一致していることが分かる。図１４の画面例では、各プロファイルデータの散乱ベクトルの波数範囲、試料濃度およびスケーリング値ｋが数値で表示されている。また、ビームの中心位置や露出時間等の測定条件も表示されている。
１０　解析用データ生成システム
１００　Ｘ線分析装置
１１０　Ｘ線生成部
１１１　Ｘ線源
１１５　光学系
１１７　クラツキーブロック
１２０　サンプルローディング機構
１２５　試料保持管
１３０　検出器
１４０　制御ユニット
２００　解析用データ生成装置
２１０　コンピュータ
２１１　入出力制御部
２１５　測定制御部
２１７　測定データ記憶部
２２３　データ変換部
２３２　スケーリングエリア設定部
２３７　一致度評価部
２３９　最適値特定部
２４５　適合性判定部
２５５　差分算出部
Ｌ　制御バス
２８０　入力装置
２９０　出力装置
５００　Ｘ線分析装置
５３０　検出器
６００　Ｘ線分析装置
６３０　検出器
６３１、６３２　検出領域
ｑ　散乱ベクトルの波数
ｔｔｏｌｒ　トレランスファクター
Ｅ　エラー関数
Ｓ０　試料
ｎｑ　散乱ベクトルの波数
 
 

Claims (14)

  1. 　生体高分子を含む試料溶液にＸ線を照射して得られた散乱像データから構造解析用データを生成する解析用データ生成装置であって、
    　試料の情報が現われるデータエリアを除くスケーリングエリアとして特定の散乱ベクトルの波数範囲を設定するスケーリングエリア設定部と、
    　前記スケーリングエリア内のＸ線散乱プロファイルを用いて、試料溶液のＸ線散乱プロファイルとスケーリング値ｋによりスケーリングがなされたバッファ溶液のＸ線散乱プロファイルとの一致度を特定の評価基準で評価する一致度評価部と、
    　前記一致度の評価に基づいて、前記スケーリング値ｋの最適値を特定する最適値特定部と、
    　前記最適値を用いて、前記試料溶液のＸ線散乱プロファイルからバックグラウンドとして前記スケーリング値ｋに基づきスケーリングがなされたバッファ溶液のＸ線散乱プロファイルを差し引く差分算出を行う差分算出部と、
    を備えることを特徴とする解析用データ生成装置。
  2. 　前記スケーリングエリア設定部は、前記試料溶液のＸ線散乱プロファイルと前記バッファ溶液のＸ線散乱プロファイルとに基づいて前記スケーリングエリアを設定することを特徴とする請求項１記載の解析用データ生成装置。
  3. 　前記スケーリングエリア設定部は、前記試料溶液のＸ線散乱プロファイルにおいて前記データエリアを表す散乱ベクトルの波数範囲から一定のギャップを設けて前記スケーリングエリアを設定することを特徴とする請求項２記載の解析用データ生成装置。
  4. 　前記スケーリングエリア設定部は、試料の特性に応じて前記スケーリングエリアを設定することを特徴とする請求項１記載の解析用データ生成装置。
  5. 　前記一致度評価部は、前記特定の評価基準として、高角側の散乱ベクトルの波数における前記一致度を重視することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の解析用データ生成装置。
  6. 　前記一致度評価部は、前記特定の評価基準として、標準偏差σの小さいデータにおける前記一致度を重視することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の解析用データ生成装置。
  7. 　前記一致度評価部は、前記特定の評価基準として、試料の特性に応じた評価基準を用いて前記一致度を評価することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の解析用データ生成装置。
  8. 　前記スケーリングエリア内の前記試料溶液のＸ線散乱プロファイルおよび前記スケーリングがなされたバッファ溶液のＸ線散乱プロファイルの信頼度が特定の許容基準を満たすか否かを判定する適合性判定部をさらに備え、
    　前記差分算出部は、前記信頼度が前記特定の許容基準を満たさない場合には前記差分算出を行わないことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の解析用データ生成装置。
  9. 　前記適合性判定部は、前記特定の許容基準として、試料の特性に応じた許容基準を用いることを特徴とする請求項８記載の解析用データ生成装置。
  10. 　前記適合性判定部は、データが存在する散乱ベクトルの波数の各点で前記特定の許容基準を満たすか否かを判定することを特徴とする請求項８記載の解析用データ生成装置。
  11. 　前記試料溶液のＸ線散乱プロファイルおよび前記バッファ溶液のＸ線散乱プロファイルは、カメラ長の異なる２つの検出領域で取得されたデータに基づくことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の解析用データ生成装置。
  12. 　前記試料溶液のＸ線散乱プロファイルおよび前記バッファ溶液のＸ線散乱プロファイルは、カメラ長の同じ２つの検出領域で取得されたデータに基づくことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の解析用データ生成装置。
  13. 　生体高分子を含む試料溶液にＸ線を照射して得られた散乱像データから構造解析用データを生成する解析用データ生成方法であって、
    　試料の情報が現われるデータエリアを除くスケーリングエリアとして特定の散乱ベクトルの波数範囲を設定するステップと、
    　前記スケーリングエリア内のＸ線散乱プロファイルを用いて、試料溶液のＸ線散乱プロファイルとスケーリング値ｋによりスケーリングがなされたバッファ溶液のＸ線散乱プロファイルとの一致度を特定の評価基準で評価するステップと、
    　前記一致度の評価に基づいて、前記スケーリング値ｋの最適値を特定するステップと、
    　前記最適値を用いて、前記試料溶液のＸ線散乱プロファイルからバックグラウンドとして前記スケーリング値ｋに基づきスケーリングがなされたバッファ溶液のＸ線散乱プロファイルを差し引く差分算出を行うステップと、を含むことを特徴とする解析用データ生成方法。
  14. 　生体高分子を含む試料溶液にＸ線を照射して得られた散乱像データから構造解析用データを生成する解析用データ生成プログラムであって、
    　試料の情報が現われるデータエリアを除くスケーリングエリアとして特定の散乱ベクトルの波数範囲を設定する処理と、
    　前記スケーリングエリア内のＸ線散乱プロファイルを用いて、試料溶液のＸ線散乱プロファイルとスケーリング値ｋによりスケーリングがなされたバッファ溶液のＸ線散乱プロファイルとの一致度を特定の評価基準で評価する処理と、
    　前記一致度の評価に基づいて、前記スケーリング値ｋの最適値を特定する処理と、
    　前記最適値を用いて、前記試料溶液のＸ線散乱プロファイルからバックグラウンドとして前記スケーリング値ｋに基づきスケーリングがなされたバッファ溶液のＸ線散乱プロファイルを差し引く差分算出を行う処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする解析用データ生成プログラム。
     
     
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