JP2013040808A - Analysis method and analysis apparatus of mass analysis data - Google Patents
Analysis method and analysis apparatus of mass analysis data Download PDFInfo
- Publication number
- JP2013040808A JP2013040808A JP2011176669A JP2011176669A JP2013040808A JP 2013040808 A JP2013040808 A JP 2013040808A JP 2011176669 A JP2011176669 A JP 2011176669A JP 2011176669 A JP2011176669 A JP 2011176669A JP 2013040808 A JP2013040808 A JP 2013040808A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- peak
- analysis
- derived
- target compound
- intensity distribution
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
- G16C20/00—Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
- G16C20/20—Identification of molecular entities, parts thereof or of chemical compositions
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)
Abstract
Description
本発明は、試料の２次元領域内の複数の微小領域に対しそれぞれ質量分析を実行して収集される質量分析イメージジングデータを解析する質量分析データ解析方法及び解析装置に関する。 The present invention relates to a mass spectrometry data analysis method and an analysis apparatus for analyzing mass spectrometry imaging data collected by executing mass analysis on a plurality of microscopic areas in a two-dimensional area of a sample.
生体組織等の試料の形態観察を行うと同時に、その試料上の所定領域に存在する物質（分子）の分布を測定する装置として、顕微質量分析装置或いはイメージング質量分析装置などと呼ばれる装置が開発されている（非特許文献１など参照）。こうした装置によれば、試料をすり潰したり破砕したりすることなく試料の形態をほぼ維持したまま、顕微観察に基づいて指定された試料上の任意の領域に含まれる特定の質量電荷比m/zをもつイオンの分布画像（マッピング画像）を得ることが可能であり、特に、生化学分野、医療・薬学分野などにおいて、例えば生体内細胞に含まれる特定のタンパク質等の成分の分布情報を得るといった応用が期待されている。 A device called a microscopic mass spectrometer or an imaging mass spectrometer has been developed as a device for observing the morphology of a sample such as a biological tissue and simultaneously measuring the distribution of a substance (molecule) present in a predetermined region on the sample. (See Non-Patent Document 1, etc.). According to such an apparatus, a specific mass-to-charge ratio m / z included in an arbitrary region on a sample designated based on microscopic observation while maintaining the shape of the sample almost without crushing or crushing the sample. It is possible to obtain a distribution image (mapping image) of ions having, especially in the biochemistry field, the medical / pharmaceutical field, etc., for example, to obtain distribution information of components such as specific proteins contained in cells in vivo. Application is expected.
イメージング質量分析装置を利用した生体試料の測定においては、試料上で特異的に分布している物質が何であるか、またその物質の組成・構造はどのようなものであるのか、といったことを調べたいことがよくある。一般に、質量分析を利用してタンパク質等の高分子量の化合物を同定したり組成・構造解析したりするためには、ＭＳ／ＭＳ分析、或いはさらに多段の開裂操作を伴うＭＳn分析（ｎ≧３の整数）により得られたデータが必要となる。 In measuring biological samples using an imaging mass spectrometer, we investigate what substances are specifically distributed on the samples and what are their compositions and structures. I often want to. In general, in order to identify high molecular weight compounds such as proteins and to analyze the composition and structure using mass spectrometry, MS / MS analysis or MS n analysis with multi-stage cleavage operation (n ≧ 3) Data obtained by (integer).
典型的には、特定の質量電荷比を持つプリカーサイオンを衝突誘起解離（ＣＩＤ）などにより開裂させ、それにより得られたプロダクトイオンの質量電荷比に基づいて化合物の開裂部位を推定し、その推定情報に基づいて化合物の組成・構造の推定や同定が行われる。開裂部位の推定には、市販されたり無償で公開されたりしているデータベースが用いられることが多く、ＭＳnスペクトルにおいてＳＮ比が大きい又は信号強度が高いピークがプロダクトイオンピークであるとみなされ、そうした判断の下に選択されたプロダクトイオンのm/z値が上記のようなデータベースを利用した検索のための情報として解析ソフトウエアに入力される。したがって、開裂部位を高い精度で推定するためには、目的化合物由来のプロダクトイオンの正確なm/z値を情報として解析ソフトウエアに与えることが重要である。 Typically, a precursor ion having a specific mass-to-charge ratio is cleaved by, for example, collision-induced dissociation (CID), and the cleavage site of the compound is estimated based on the mass-to-charge ratio of the product ion thus obtained. Based on the information, the composition and structure of the compound are estimated and identified. For estimation of the cleavage site, a commercially available database is often used, and a peak having a high S / N ratio or a high signal intensity in the MS n spectrum is regarded as a product ion peak, The m / z value of the product ion selected under such judgment is input to the analysis software as information for search using the database as described above. Therefore, in order to estimate the cleavage site with high accuracy, it is important to give the accurate m / z value of the product ion derived from the target compound as information to the analysis software.
ところが、分析対象の試料が生体試料である場合、所望の化合物の測定の障害となり得る夾雑物が含まれることが多い。イメージング質量分析でない通常の質量分析では、クロマトグラフ等を用いることで予め夾雑物を目的化合物と分離することが可能であるが、イメージング質量分析の場合にはそうした夾雑物の分離手法を採用することができない。そのため、ＭＳスペクトルにおける一つのピークに複数の物質由来のイオンピークが重複してしまっている場合がよくある。このようなピークをプリカーサイオンとして選択してＭＳ／ＭＳ分析を行うと、それにより得られるＭＳ／ＭＳスペクトルには複数の物質由来のプロダクトイオンピークが混在することになる。こうしたＭＳ／ＭＳスペクトルを分析者が観察して一種類の物質由来のイオンピークを選別することは困難である。しかしながら、そうした選別を行わずに全てのプロダクトイオン情報を用いて組成解析や同定を行おうとしても、目的化合物由来でないプロダクトイオン情報が少なからず含まれるため、組成解析や同定の確度が低くなることが避けられない。 However, when the sample to be analyzed is a biological sample, it often contains impurities that can hinder measurement of the desired compound. In normal mass spectrometry that is not imaging mass spectrometry, it is possible to separate the contaminants from the target compound in advance by using a chromatograph or the like. I can't. Therefore, ion peaks derived from a plurality of substances are often overlapped with one peak in the MS spectrum. When MS / MS analysis is performed by selecting such a peak as a precursor ion, product ion peaks derived from a plurality of substances are mixed in the MS / MS spectrum obtained thereby. It is difficult for an analyst to observe such MS / MS spectrum and select an ion peak derived from one kind of substance. However, even when trying to perform composition analysis and identification using all product ion information without such sorting, there is a lot of product ion information not derived from the target compound, so the accuracy of composition analysis and identification will be low. Is inevitable.
本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、イメージング質量分析により収集されたデータに基づいて試料上に分布している成分の同定や組成解析を行う際に、目的化合物と同一の又はごく近い質量電荷比を持つ夾雑物が存在していた場合であっても、ＭＳnスペクトルデータの中から目的化合物由来のプロダクトイオンを的確に選出して同定や組成解析を行うことができる質量分析データ解析方法及び解析装置を提供することにある。 The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and its object is to perform identification and composition analysis of components distributed on a sample based on data collected by imaging mass spectrometry. Even if impurities with the same or very close mass-to-charge ratio as the target compound exist, the product ions derived from the target compound are accurately selected from the MS n spectrum data for identification and composition. An object of the present invention is to provide a mass spectrometry data analysis method and an analysis apparatus capable of performing analysis.
同一物質に由来する複数種のイオン（或る物質の分子イオンや該分子イオンが開裂して生じた各種プロダクトイオンなど）同士は、試料上において空間的に互いに近い位置に存在している筈である。したがって、同定したい又は組成解析したい目的化合物に由来する一つのイオンの特異的な空間強度分布が分かれば或いは高い確度で推定できれば、その空間強度分布に近い空間強度分布を示すＭＳn分析のプロダクトイオンは、目的化合物に由来するイオンであると推定できる。本発明はこうした知見に基づいてなされたものであり、ＭＳn分析におけるプロダクトイオンの空間強度分布情報を各プロダクトイオンが目的化合物由来のイオンであるか否かの選別に利用する方法及び装置である。 A plurality of types of ions derived from the same substance (such as molecular ions of a certain substance and various product ions generated by cleavage of the molecular ions) should be spatially close to each other on the sample. is there. Therefore, if the specific spatial intensity distribution of one ion derived from the target compound to be identified or analyzed is known or can be estimated with high accuracy, the product ion of MS n analysis showing the spatial intensity distribution close to that spatial intensity distribution Can be presumed to be ions derived from the target compound. The present invention has been made on the basis of these findings, and is a method and apparatus that uses the spatial intensity distribution information of product ions in MS n analysis to select whether or not each product ion is derived from the target compound. .
即ち、上記課題を解決するために成された第１発明は、試料上の２次元領域内に設定された複数の微小領域に対してそれぞれＭＳn（ｎ≧２の整数）分析を実行することにより収集されたデータを解析処理する質量分析データ解析方法であって、
a)微小領域毎に得られるＭＳnスペクトルデータから強度値と質量電荷比とを含むピーク情報を収集するピーク情報収集ステップと、
b)各微小領域のピーク情報を集め、目的化合物由来である又は目的化合物由来であると推定されるピークの空間強度分布を基準とし他の各ピークの強度値を用いた統計的解析処理を行うことにより、前記目的化合物由来である又は目的化合物由来であると推定されるピークの空間強度分布と類似性の高い空間強度分布を示すピークを選出する統計的解析ステップと、
c)選出されたピークが目的化合物由来のプロダクトイオンによるピークであると判断し、該プロダクトイオンの少なくとも質量電荷比を利用して目的化合物の同定又は組成・構造解析を実施する化合物解析ステップと、
を有することを特徴としている。
That is, the first invention made to solve the above-mentioned problem is to perform MS n (n ≧ 2 integer) analysis for each of a plurality of minute regions set in a two-dimensional region on the sample. A mass spectrometry data analysis method for analyzing data collected by
a) a peak information collecting step for collecting peak information including an intensity value and a mass-to-charge ratio from MS n spectrum data obtained for each minute region;
b) Collect the peak information of each minute region and perform statistical analysis processing using the intensity value of each other peak based on the spatial intensity distribution of the peak that is derived from the target compound or estimated to be derived from the target compound A statistical analysis step of selecting a peak showing a spatial intensity distribution having a high similarity to the spatial intensity distribution of the peak estimated to be derived from the target compound or derived from the target compound;
c) a compound analysis step for determining that the selected peak is a peak due to a product ion derived from the target compound, and performing identification or composition / structure analysis of the target compound using at least a mass-to-charge ratio of the product ion;
It is characterized by having.
また、上記課題を解決するために成された第２発明は、第１発明に係る質量分析データ方法を実施するための装置であり、試料上の２次元領域内に設定された複数の微小領域に対してそれぞれＭＳn（ｎ≧２の整数）分析を実行することにより収集されたデータを解析処理する質量分析データ解析装置であって、
a)微小領域毎に得られるＭＳnスペクトルデータから強度値と質量電荷比とを含むピーク情報を収集するピーク情報収集手段と、
b)各微小領域のピーク情報を集め、目的化合物由来である又は目的化合物由来であると推定されるピークの空間強度分布を基準とし他の各ピークの強度値を用いた統計的解析処理を行うことにより、前記目的化合物由来である又は目的化合物由来であると推定されるピークの空間強度分布と類似性の高い空間強度分布を示すピークを選出する統計的解析手段と、
c)選出されたピークが目的化合物由来のプロダクトイオンによるピークであると判断し、該プロダクトイオンの少なくとも質量電荷比を利用して目的化合物の同定又は組成・構造解析を実施する化合物解析手段と、
を備えることを特徴としている。
A second invention made to solve the above problems is an apparatus for carrying out the mass spectrometry data method according to the first invention, and includes a plurality of minute regions set in a two-dimensional region on the sample. A mass spectrometry data analysis apparatus for analyzing data collected by performing MS n (n ≧ 2 integer) analysis on
a) peak information collecting means for collecting peak information including an intensity value and a mass-to-charge ratio from MS n spectrum data obtained for each minute region;
b) Collect the peak information of each minute region and perform statistical analysis processing using the intensity value of each other peak based on the spatial intensity distribution of the peak that is derived from the target compound or estimated to be derived from the target compound Statistical analysis means for selecting a peak showing a spatial intensity distribution having a high similarity to the spatial intensity distribution of the peak estimated to be derived from the target compound or derived from the target compound,
c) a compound analysis means for determining that the selected peak is a peak due to a product ion derived from the target compound, and performing identification or composition / structure analysis of the target compound using at least a mass-to-charge ratio of the product ion;
It is characterized by having.
本発明に係る質量分析データ解析方法及び解析装置では、典型的にはｎは２であるが、ｎが３以上、つまり２回以上のプリカーサイオン選択と開裂操作とを実行するものでもよい。 In the mass spectrometry data analysis method and analysis apparatus according to the present invention, n is typically 2, but n may be 3 or more, that is, a precursor ion selection and cleavage operation that is performed twice or more.
また、基準とされる、上記目的化合物由来である又は目的化合物由来であると推定されるピークの空間強度分布とは例えば、１段目の開裂操作の際のプリカーサイオンの空間強度分布、又は、そのプリカーサイオンの空間強度分布に類似した空間強度分布を持つＭＳn分析のプロダクトイオンの空間強度分布、とすればよい。 Moreover, the spatial intensity distribution of the peak that is derived from or estimated to be derived from the target compound as a reference is, for example, the spatial intensity distribution of the precursor ion at the time of the first-stage cleavage operation, or The product ion spatial intensity distribution of MS n analysis having a spatial intensity distribution similar to the precursor ion spatial intensity distribution may be used.
また、本発明に係る質量分析データ解析方法及び解析装置において、目的化合物由来である又は目的化合物由来であると推定されるピークの空間強度分布と類似性の高い空間強度分布を示すピークを選択するための統計的解析処理としては、幾つかの解析手法を採用し得る。 Further, in the mass spectrometry data analysis method and analysis apparatus according to the present invention, a peak showing a spatial intensity distribution having high similarity to the spatial intensity distribution of the peak that is derived from the target compound or estimated to be derived from the target compound is selected. As a statistical analysis process, several analysis methods can be adopted.
例えば、目的化合物由来である又は目的化合物由来であると推定されるピークの空間強度分布を基準とし、この基準と他のピークの空間強度分布との相関係数を求める等、相関性を計算する処理を用いることができる。この場合、順相関の相関係数が大きいほど空間強度分布が類似しているから、例えば相関係数の大きい順に所定個数のピークを選出する、相関係数が所定閾値以上を示すピークを選出する、といった規則で以てピークを選出すればよい。 For example, using the spatial intensity distribution of the peak that is derived from the target compound or estimated to be derived from the target compound as a reference, the correlation is calculated by calculating the correlation coefficient between this reference and the spatial intensity distribution of other peaks. Processing can be used. In this case, since the spatial intensity distribution is more similar as the correlation coefficient of the forward correlation is larger, for example, a predetermined number of peaks are selected in descending order of the correlation coefficient, and peaks whose correlation coefficient is greater than or equal to a predetermined threshold are selected. The peak may be selected according to the rules such as.
また、各ピークの空間強度分布情報に基づいたクラスタ分析によりピークをクラスタリングし、基準とされた目的化合物由来である又は目的化合物由来であると推定されるピークの空間強度分布と同じクラスタに分類された他のピークを選出するようにしてもよい。 In addition, the clusters are clustered by cluster analysis based on the spatial intensity distribution information of each peak, and are classified into the same cluster as the spatial intensity distribution of the peak that is derived from the target compound or estimated to be derived from the target compound. Other peaks may be selected.
さらにまた、各ピークの空間強度分布情報に基づいた主成分分析を実行して各ピクセルのスコアや各ピークのローディング等の指標値を算出し、例えば基準とされた目的化合物由来である又は目的化合物由来であると推定されるピークと同一主成分においてローディング値が大きい順に所定個数のピークを選出する、ローディング値が所定閾値以上を示すピークを選出する、といった規則で以てピークを選出するようにしてもよい。 Furthermore, the principal component analysis based on the spatial intensity distribution information of each peak is performed to calculate an index value such as the score of each pixel and the loading of each peak. For example, the target compound is derived from or used as a reference Select a peak according to the rules such as selecting a predetermined number of peaks in descending order of loading value in the same principal component as the peak estimated to be derived, or selecting a peak whose loading value is greater than a predetermined threshold. May be.
上記いずれの手法によっても、目的化合物由来である又は目的化合物由来であると推定されるピークの空間強度分布と類似性の高い空間強度分布を示すピーク（通常は複数のピーク）が選出される筈であるから、該ピークに対応する質量電荷比を例えば組成推定ソフトウエアや、データベース検索ソフトウエア等の成分同定ソフトウエアをコンピュータ上で動作させることにより具現化される化合物解析手段に供することにより、目的化合物の同定や組成・構造解析を実施する。 By any of the above methods, peaks (usually a plurality of peaks) showing a spatial intensity distribution that is highly similar to the spatial intensity distribution of the peak that is derived from the target compound or estimated to be derived from the target compound should be selected. Therefore, by providing the mass-to-charge ratio corresponding to the peak, for example, to compound analysis means embodied by operating component identification software such as composition estimation software or database search software on a computer, Identify target compounds and perform composition / structural analysis.
本発明に係る質量分析データ解析方法及び解析装置によれば、試料上の一部の領域で分析対象である目的化合物と夾雑物とが混在していた場合であっても、ＭＳn分析によるプロダクトイオンの空間強度分布情報を利用して、夾雑物の影響を除外して目的化合物由来のプロダクトイオンを的確に選出することができる。それによって、同定や組成解析に供される情報の正確性が向上するため、目的化合物の同定や組成解析の精度・確度を向上させることができる。 According to the mass spectrometry data analysis method and analysis apparatus according to the present invention, even if the target compound and impurities to be analyzed are mixed in a partial region on the sample, the product by MS n analysis is used. By using the spatial intensity distribution information of ions, it is possible to accurately select product ions derived from the target compound without the influence of impurities. As a result, the accuracy of information provided for identification and composition analysis is improved, so that the accuracy and accuracy of identification of target compounds and composition analysis can be improved.
以下、本発明に係る質量分析データ解析装置を用いたイメージング質量分析装置の一実施例について、添付図面を参照して説明する。図１は本実施例によるイメージング質量分析装置の概略構成図である。 Hereinafter, an embodiment of an imaging mass spectrometer using the mass spectrometry data analysis apparatus according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an imaging mass spectrometer according to the present embodiment.
このイメージング質量分析装置は、試料８上の２次元測定対象領域８ａの顕微観察を行うとともに該領域８ａ内のイメージング質量分析を実行するイメージング質量分析本体部１と、イメージング質量分析本体部１で収集された質量分析スペクトルデータ（ＭＳスペクトルデータ、ＭＳnスペクトルデータ）を解析処理するデータ処理部２と、質量分析スペクトルデータを記憶しておくデータ記憶部３と、イメージング質量分析本体部１で撮影された画像信号を処理して光学顕微画像を構成する顕微画像処理部４と、それら各部を制御する制御部５と、制御部５に接続された操作部６及び表示部７と、を備える。 The imaging mass spectrometer collects the imaging mass spectrometry main body 1 that performs microscopic observation of the two-dimensional measurement target region 8a on the sample 8 and performs imaging mass analysis in the region 8a, and the imaging mass spectrometry main body 1 The data processing unit 2 for analyzing the mass spectrometry spectrum data (MS spectrum data, MS n spectrum data), the data storage unit 3 for storing the mass spectrometry spectrum data, and the imaging mass spectrometry main unit 1 A microscopic image processing unit 4 configured to process the image signal to form an optical microscopic image, a control unit 5 that controls these units, and an operation unit 6 and a display unit 7 connected to the control unit 5.
図示しないが、イメージング質量分析本体部１は例えば、非特許文献１などに記載のように、ＭＡＬＤＩイオン源、イオン輸送光学系、イオントラップ、飛行時間型質量分析器、などを含み、所定サイズの微小領域に対する所定の質量電荷比範囲に亘る質量（ＭＳ）分析や、１回以上のプリカーサイオンの選択及びイオン開裂操作を伴うＭＳn分析を実行する。また、イメージング質量分析本体部１は試料８が載置されたステージを互いに直交するｘ、ｙの２軸方向に高精度で移動させる駆動部を含み、試料８を所定ステップ幅で移動させる毎に上記ＭＳ分析やＭＳn分析を実行することにより、任意の２次元測定対象領域８ａに対するＭＳスペクトルデータ、ＭＳnスペクトルデータの収集が可能である。 Although not shown, the imaging mass spectrometry main body 1 includes, for example, a MALDI ion source, an ion transport optical system, an ion trap, a time-of-flight mass analyzer, and the like, as described in Non-Patent Document 1, etc. A mass (MS) analysis over a predetermined mass-to-charge ratio range with respect to a minute region and an MS n analysis involving selection of one or more precursor ions and an ion cleavage operation are performed. In addition, the imaging mass spectrometry main body 1 includes a drive unit that moves the stage on which the sample 8 is placed in two axes x and y orthogonal to each other with high accuracy, and each time the sample 8 is moved by a predetermined step width. By executing the MS analysis or the MS n analysis, it is possible to collect MS spectrum data and MS n spectrum data for any two-dimensional measurement target region 8a.
後述する特徴的なデータ処理を実行するために、データ処理部２は、データマトリクス作成部２１、統計解析処理部２２、プロダクトイオンピーク選定部２３、組成推定部２４などを機能ブロックとして含む。なお、データ処理部２、データ記憶部３、顕微画像処理部４、制御部５、などの機能の少なくとも一部は、パーソナルコンピュータに搭載された専用の処理・制御ソフトウエアを実行することにより達成されるようにすることができる。 In order to execute characteristic data processing described later, the data processing unit 2 includes a data matrix creation unit 21, a statistical analysis processing unit 22, a product ion peak selection unit 23, a composition estimation unit 24, and the like as functional blocks. Note that at least some of the functions of the data processing unit 2, the data storage unit 3, the microscopic image processing unit 4, the control unit 5, and the like are achieved by executing dedicated processing / control software installed in a personal computer. Can be done.
本実施例のイメージング質量分析装置は、イメージング質量分析本体部１により収集された膨大な量のＭＳスペクトルデータ、ＭＳnスペクトルデータを解析処理して表示部７の画面上に表示するデータ処理部２におけるデータ解析処理にその特徴を有する。図２は本実施例のイメージング質量分析装置におけるマススペクトルデータ収集動作及びデータ解析動作の概略説明図、図３は本実施例のイメージング質量分析装置における特徴的なデータ解析手順を示すフローチャートである。また、図４〜図１３はいずれもこのデータ解析処理を適用した検証例である。図２〜図１３を参照して、本発明に特徴的なデータ解析処理の一例を詳細に説明する。 The imaging mass spectrometer of the present embodiment includes a data processing unit 2 that analyzes and displays a huge amount of MS spectrum data and MS n spectrum data collected by the imaging mass spectrometry main body unit 1 on the screen of the display unit 7. It has the characteristics in the data analysis processing in FIG. 2 is a schematic explanatory diagram of mass spectrum data collection operation and data analysis operation in the imaging mass spectrometer of this embodiment, and FIG. 3 is a flowchart showing a characteristic data analysis procedure in the imaging mass spectrometer of this embodiment. 4 to 13 are all verification examples to which this data analysis process is applied. An example of data analysis processing characteristic of the present invention will be described in detail with reference to FIGS.
試料８に対する分析実行時に、イメージング質量分析本体部１は、図２中に示すように、試料８上に設定された所定の２次元測定対象領域８ａ内をｘ方向、ｙ方向にそれぞれ細かく区分した微小領域８ｂ毎にＭＳスペクトルデータ及びＭＳ2スペクトルデータを取得する。ＭＳスペクトルデータは所定の質量電荷比範囲に亘る強度信号を示すマススペクトルを構成するデータである。また、ＭＳ2スペクトルデータは、一つの微小領域８ｂにおいて得られたＭＳスペクトルに出現している各種ピークの中から自動的に選択された（又は分析者により手動で選択された）ピーク（図２中ではm/zがｍｐであるピーク）をプリカーサイオンとしてイオントラップにおいて開裂操作を行い、それにより生成されたプロダクトイオンを質量分析することにより得られたものである。ＭＳ2分析のプリカーサイオンは解析対象である目的化合物由来のイオンである。なお、微小領域８ｂは図２に示すように２次元測定対象領域８ａ内全体に密に設けられていなくてもよく、例えば疎らに存在していてもよい。 When performing analysis on the sample 8, the imaging mass spectrometry main body 1 finely divides the predetermined two-dimensional measurement target region 8a set on the sample 8 in the x direction and the y direction as shown in FIG. MS spectrum data and MS 2 spectrum data are acquired for each minute region 8b. MS spectrum data is data constituting a mass spectrum indicating an intensity signal over a predetermined mass-to-charge ratio range. The MS 2 spectrum data is a peak automatically selected from various peaks appearing in the MS spectrum obtained in one minute region 8b (or manually selected by an analyst) (FIG. 2). Among them, a peak having m / z of mp) is used as a precursor ion to perform a cleavage operation in an ion trap, and product ions produced thereby are obtained by mass spectrometry. The precursor ion of MS 2 analysis is an ion derived from the target compound to be analyzed. As shown in FIG. 2, the minute regions 8b do not have to be densely provided throughout the two-dimensional measurement target region 8a, and may exist sparsely, for example.
通常、微小領域８ｂの１辺の長さは試料８が載置されたステージの移動ステップ幅により決まる。後述する或る質量電荷比における空間強度分布を示すマッピング画像では、１個の微小領域８ｂ毎にカラー２次元表示画像上の表示色が定められる。したがって、色付けなどの画像処理上ではこの微小領域が最小単位となるので、画像処理上のピクセルと微小領域とは同義であり、以下の説明では微小領域をピクセルと呼ぶ。即ち、図２に示すように、ここでは２次元測定対象領域８ａ内に格子状にピクセルが配列されている。 Usually, the length of one side of the minute region 8b is determined by the moving step width of the stage on which the sample 8 is placed. In a mapping image showing a spatial intensity distribution at a certain mass-to-charge ratio described later, the display color on the color two-dimensional display image is determined for each minute region 8b. Therefore, since this minute area is the smallest unit in image processing such as coloring, the pixel in the image processing and the minute area are synonymous. In the following description, the minute area is referred to as a pixel. That is, as shown in FIG. 2, here, pixels are arranged in a grid pattern in the two-dimensional measurement target region 8a.
図３に示したデータ解析処理は、試料上の２次元測定対象領域８ａに対するＭＳイメージングデータ及びＭＳ2イメージングデータがデータ記憶部３に格納されている状態で実行される。図４〜図１３に示した検証例において利用されるデータは、マウスの肝臓ホモジネートサンプル上に標準物質であるグルタチオン（略称：ＧＳＨ、化学組成式：Ｃ10Ｈ17Ｎ3Ｏ6Ｓ、モノアイソトピック質量：307.08u）を滴下し、負イオン化モードでのイメージングＭＳ分析及びイメージングＭＳ2分析を行って得られたものである。ＭＡＬＤＩのためのマトリクスである9-アミノアクリジン（aminoacridine）は蒸着法により塗布した。図６（ａ）の光学顕微画像に示したように、ホモジネートによりマウスの肝臓の組織構造は殆ど失われており、４箇所の略円形状のＧＳＨの滴下痕のみが明瞭に確認可能である。 The data analysis processing shown in FIG. 3 is executed in a state where the MS imaging data and the MS 2 imaging data for the two-dimensional measurement target region 8a on the sample are stored in the data storage unit 3. The data used in the verification examples shown in FIG. 4 to FIG. 13 are obtained by using glutathione (abbreviation: GSH, chemical composition formula: C 10 H 17 N 3 O 6 S, monoiso) on a mouse liver homogenate sample. Topic mass: 307.08u) was dropped and imaging MS analysis and imaging MS 2 analysis in negative ionization mode were performed. A matrix for MALDI, 9-aminoacridine, was applied by vapor deposition. As shown in the optical microscopic image of FIG. 6A, the tissue structure of the mouse liver is almost lost due to the homogenate, and only four substantially circular GSH drop marks can be clearly confirmed.
上記サンプルに対し分析点間隔を１０μmに設定してイメージングＭＳ分析を行った場合の、分析領域全体のＭＳ平均強度スペクトルを図４に示す。イメージングＭＳ分析で検出できた各イオンピークの空間強度分布画像を確認したところ、m/z306.08で光学顕微画像に類似した特異的な空間強度分布を示した（図６（ｃ）参照）。このピークのm/z値はＧＳＨの脱プロトン化分子［Ｍ−Ｈ］-の質量と一致する。さらに、このピークに対応した物質を同定するために、m/z306.08をプリカーサイオンとするイメージングＭＳ2分析を行った。ここで、分析領域を物質の局在部位としたいため、イメージングＭＳ2分析とイメージングＭＳ分析とにおけるイオン化レーザ光照射位置が完全に重なるのを避けるべく、イメージングＭＳ2分析領域８ａ２をイメージングＭＳ分析領域８ａ１から５μmだけずらした入れ子状態に設定した（図６（ｂ）参照）。イメージングＭＳ2分析で得られた分析領域全体のＭＳ2平均強度スペクトルを図５に示す。図６（ｄ）は、イメージングＭＳ2分析で検出できたm/z254.09のイオンの空間強度分布である。上記のようなＭＳ平均強度スペクトルやＭＳ2平均強度スペクトルを求めるためのピクセル毎のＭＳスペクトルデータ及びＭＳ2スペクトルデータがデータ記憶部３に格納されているものとする。 FIG. 4 shows the MS average intensity spectrum of the entire analysis region when the MS analysis is performed with the analysis point interval set to 10 μm for the sample. When the spatial intensity distribution image of each ion peak detected by imaging MS analysis was confirmed, a specific spatial intensity distribution similar to the optical microscopic image was shown at m / z 306.08 (see FIG. 6C). The m / z value of this peak is consistent with the mass of the deprotonated molecule [MH] − of GSH. Furthermore, in order to identify the substance corresponding to this peak, an imaging MS 2 analysis using m / z 306.08 as a precursor ion was performed. Here, since the analysis region desired to be localized site of materials, to avoid ionizing laser beam irradiation position in an imaging MS 2 analysis and imaging MS analysis completely overlap, the imaging MS 2 analysis region 8a2 imaging MS analysis region A nested state shifted from 8a1 by 5 μm was set (see FIG. 6B). FIG. 5 shows the MS 2 average intensity spectrum of the entire analysis region obtained by the imaging MS 2 analysis. FIG. 6D is a spatial intensity distribution of ions of m / z 254.09 that can be detected by the imaging MS 2 analysis. It is assumed that the MS memory data and MS 2 spectrum data for each pixel for obtaining the MS average intensity spectrum and the MS 2 average intensity spectrum as described above are stored in the data storage unit 3.
解析開始が指示されると、データ処理部２においてデータマトリクス作成部２１はデータ記憶部３から処理対象であるＭＳイメージングデータ及びＭＳ2イメージングデータを読み込む（ステップＳ１）。そして、分析領域全体のＭＳ2平均強度スペクトル（又はＭＳ2積算スペクトル）を求め、このＭＳ2平均強度スペクトルに対してピークピッキング処理を実行して有意なピークを所定個数選出する（ステップＳ２）。典型的には、信号強度が高いピークから順に所定個数のピークを選出すればよい。これにより、信号強度の小さなノイズピークは除去される。なお、ピークピッキングの手法はこれに限るものでなく、例えば、信号強度が高くても予め指定された特定の質量電荷比を持つピークや特定の質量電荷比範囲に含まれるピークを選出から除外したり、逆に、信号強度が低くても予め指定された特定の質量電荷比を持つピークや特定の質量電荷比範囲に含まれるピークを優先的に選出したりする、といった処理を加えることも考えられる。なお、上記検証例では強度上位の５０個のピークを選出した。 When the start of analysis is instructed, in the data processing unit 2, the data matrix creation unit 21 reads MS imaging data and MS 2 imaging data to be processed from the data storage unit 3 (step S1). Then, an MS 2 average intensity spectrum (or MS 2 integrated spectrum) of the entire analysis region is obtained, and a peak picking process is performed on the MS 2 average intensity spectrum to select a predetermined number of significant peaks (step S2). Typically, a predetermined number of peaks may be selected in order from the peak with the highest signal intensity. Thereby, a noise peak with a small signal intensity is removed. Note that the method of peak picking is not limited to this. For example, even if the signal intensity is high, a peak having a specific mass-to-charge ratio specified in advance or a peak included in a specific mass-to-charge ratio range is excluded from the selection. Or, conversely, it is possible to preferentially select peaks with a specific mass-to-charge ratio specified in advance or peaks within a specific mass-to-charge ratio range even when the signal intensity is low. It is done. In the verification example, 50 peaks with the highest intensity were selected.
データマトリクス作成部２１は次に、選出された所定個数のピークの質量電荷比（m/z値）とピクセルの番号とを行方向及び列方向のパラメータとし、強度値をマトリクスの要素とした２次元データマトリクスを作成する（ステップＳ３）。図２中には、ステップＳ３で作成されるデータマトリクスの一例を示している。このデータマトリクスにおいては、縦方向の一列の各要素が同一m/z値（例えばｍ１、ｍ２、ｍ３、…）に対する各ピクセル（例えばｐ１、ｐ２、ｐ３、…）における強度値であるから、特定のm/z値に対する空間強度分布情報を示すことになる。一方、横方向の一行の各要素は１個のピクセルにおける各m/z値の強度値であるから、特定のピクセルのスペクトル情報を示すことになる。 Next, the data matrix creation unit 21 uses the mass-to-charge ratio (m / z value) of the selected predetermined number of peaks and the pixel number as parameters in the row direction and the column direction, and uses the intensity value as a matrix element. A dimensional data matrix is created (step S3). FIG. 2 shows an example of the data matrix created in step S3. In this data matrix, each element in one column in the vertical direction is an intensity value at each pixel (for example, p1, p2, p3,...) For the same m / z value (for example, m1, m2, m3,...). The spatial intensity distribution information for the m / z value of. On the other hand, each element in one row in the horizontal direction is an intensity value of each m / z value in one pixel, and thus indicates spectral information of a specific pixel.
ＭＳ2イメージングデータに基づくデータマトリクスが作成されると、統計解析処理部２２は同定したい又は組成解析をしたい特異的な空間強度分布を示す一つのピーク（m/z値）を基準ピークとして自動的に選出する（ステップＳ４）。例えば平均強度が最も大きくなるピークを基準ピークとして自動的に選出するようにしてもよいが、平均強度が最大であるピークが必ずしも特異的な空間強度分布を示さない場合がある。一般的には、ＭＳ2分析実行時のプリカーサイオンの空間強度分布に類似した空間強度分布を示すプロダクトイオンのピークは目的化合物由来のものであると考えられるから、平均強度が高く且つプリカーサイオンの空間強度分布に類似した空間強度分布を示すピークを基準ピークとするとよい。また、各ピークの空間強度分布画像を作成して表示部７の画面上に表示させ、分析者がそれを目視で確認しながら、特異的な空間強度分布を示すピークを基準ピークとして選出できるようにしてもよい。上記検証例では、図６（ｄ）に示したm/z254.09のイオンの空間強度分布が図６（ｃ）に示したプリカーサイオンの空間強度分布に類似しており、平均強度も高いことから、このm/z254.09を基準ピークとして選出した。 When a data matrix based on MS 2 imaging data is created, the statistical analysis processing unit 22 automatically uses one peak (m / z value) indicating a specific spatial intensity distribution to be identified or analyzed as a reference peak. (Step S4). For example, the peak with the highest average intensity may be automatically selected as the reference peak, but the peak with the highest average intensity may not necessarily show a specific spatial intensity distribution. In general, the peak of the product ion showing a spatial intensity distribution similar to the spatial intensity distribution of the precursor ion at the time of performing MS 2 analysis is considered to be derived from the target compound. A peak showing a spatial intensity distribution similar to the spatial intensity distribution may be set as a reference peak. Further, a spatial intensity distribution image of each peak is created and displayed on the screen of the display unit 7, and an analyst can select a peak showing a specific spatial intensity distribution as a reference peak while visually confirming it. It may be. In the above verification example, the spatial intensity distribution of ions of m / z 254.09 shown in FIG. 6 (d) is similar to the spatial intensity distribution of precursor ions shown in FIG. 6 (c), and the average intensity is also high. From this, m / z 254.09 was selected as a reference peak.
基準ピークが決まると統計解析処理部２２は、データマトリクスの要素として選出されているピークに対して統計解析を適用し、基準ピークと類似した空間強度分布を示すピークを抽出する（ステップＳ５）。具体的な一例として、図２中に示すように、基準ピークの空間強度分布を示すデータ（データマトリクスの縦一列のデータであり、図２の例ではm/z＝ｍ３のデータ）と他の一つのピークの空間強度分布を示すデータとの相関係数を計算する。上記検証例について、基準ピークと他ピークとの相関係数を計算した結果が図７である。相関係数の符号が正（順相関）であって値が大きいピークほど、基準ピークと類似した空間強度分布である可能性が高い。逆に、相関係数の符号が負（逆相関）となるピークは空間強度分布が基準ピークと反転している可能性があり、プロダクトイオンではあり得ないといえる。なお、No.1は基準ピークであるから相関係数は1.000である。 When the reference peak is determined, the statistical analysis processing unit 22 applies statistical analysis to the peak selected as an element of the data matrix, and extracts a peak showing a spatial intensity distribution similar to the reference peak (step S5). As a specific example, as shown in FIG. 2, data indicating the spatial intensity distribution of the reference peak (data in a vertical column of the data matrix, m / z = m3 in the example of FIG. 2) and other data The correlation coefficient with the data indicating the spatial intensity distribution of one peak is calculated. FIG. 7 shows the result of calculating the correlation coefficient between the reference peak and other peaks for the verification example. A peak whose correlation coefficient has a positive sign (forward correlation) and a larger value is more likely to have a spatial intensity distribution similar to the reference peak. On the contrary, a peak having a negative correlation coefficient sign (inverse correlation) may have a spatial intensity distribution reversed from the reference peak, and cannot be a product ion. Since No. 1 is a reference peak, the correlation coefficient is 1.000.
なお、ステップＳ５における統計解析手法としては、相関係数を用いる方法のほかに、クラスタ分析や主成分分析などの多変量解析手法を利用してもよい。クラスタ分析の場合には、基準ピークと同一クラスタに分類されたピークを、基準ピークと類似した空間強度分布を持つピークとして選出すればよい。また、主成分分析の場合には、基準ピークと同一主成分においてローディング値の大きなピークを、基準ピークと類似した空間強度分布を持つピークとして選出すればよい。 As the statistical analysis method in step S5, a multivariate analysis method such as cluster analysis or principal component analysis may be used in addition to the method using the correlation coefficient. In the case of cluster analysis, a peak classified into the same cluster as the reference peak may be selected as a peak having a spatial intensity distribution similar to the reference peak. In the case of principal component analysis, a peak having a large loading value in the same principal component as the reference peak may be selected as a peak having a spatial intensity distribution similar to the reference peak.
次にプロダクトイオンピーク選定部２３は、ステップＳ５の処理の結果、基準ピークと類似した空間強度分布である可能性が高いと判断された１乃至複数のピークの空間強度分布画像を作成し、これを表示部７の画面上に表示する（ステップＳ６）。分析者は表示された空間強度分布画像を確認し、特異的な分布を示す（具体的にはプリカーサイオンの空間強度分布に類似した分布を示す）ピークを目的化合物由来のプロダクトイオンピークであると判断し、操作部６によりその旨を指示する。この指示に応じてプロダクトイオンピーク選定部２３は目的化合物由来のプロダクトイオンピークを選出する（ステップＳ７）。なお、プロダクトイオンピーク選定部２３は順相関であって相関係数の大きな所定個数のピークを自動的に目的化合物由来のプロダクトイオンピークとして選出してもよい。 Next, the product ion peak selection unit 23 creates a spatial intensity distribution image of one or more peaks determined as having a high possibility of being a spatial intensity distribution similar to the reference peak as a result of the process of step S5. Is displayed on the screen of the display unit 7 (step S6). The analyst confirms the displayed spatial intensity distribution image, and the peak indicating a specific distribution (specifically, a distribution similar to the spatial intensity distribution of the precursor ion) is a product ion peak derived from the target compound. Judgment is made and an instruction to that effect is given by the operation unit 6. In response to this instruction, the product ion peak selection unit 23 selects a product ion peak derived from the target compound (step S7). The product ion peak selection unit 23 may automatically select a predetermined number of peaks having forward correlation and a large correlation coefficient as product ion peaks derived from the target compound.
上記検証例では、ステップＳ６の処理により、図８〜図１０に示したような空間強度分布画像が作成・表示されることになる。もちろん、必ずしも全ての画像を作成・表示しなくてもよい。ここでは、図８〜図１０に示した画像から、基準ピーク（m/z254.09）と順相関となった２３個のピーク（図７中のN0.2〜No.24）のうち、順相関で且つ強度上位の３個のピーク（m/z272.08、m/z179.06、m/z288.08）がＧＳＨ由来のプロダクトイオンピークであると判断した。一方、図５のＭＳ2スペクトルではm/z279.08のピーク強度は比較的大きく上位から４番目であるが、基準ピーク（m/z254.09）に対し逆相関であることから、これは目的化合物以外の物質由来のもの（例えば目的化合物由来のプリカーサイオンと偶然に質量電荷比が一致した別の物質由来のプロダクトイオンなど）であると考えられる。このことは図１０に示した空間強度分布画像からも理解できる。 In the verification example, a spatial intensity distribution image as shown in FIGS. 8 to 10 is created and displayed by the process of step S6. Of course, not all images need to be created and displayed. Here, from the images shown in FIGS. 8 to 10, the 23 peaks (N0.2 to No. 24 in FIG. 7) that are in a forward correlation with the reference peak (m / z 254.09) are in order. It was judged that the three peaks (m / z 272.08, m / z 179.06, m / z 288.08) with higher correlation and higher intensity were product ion peaks derived from GSH. On the other hand, in the MS 2 spectrum of FIG. 5, the peak intensity of m / z 279.08 is relatively large and is the fourth from the top, but this is an inverse correlation with the reference peak (m / z 254.09). It is considered to be derived from a substance other than the compound (for example, a product ion derived from another substance whose mass-to-charge ratio coincides with the precursor ion derived from the target compound by chance). This can be understood from the spatial intensity distribution image shown in FIG.
上記検証例では、図５に示したＭＳ2平均強度スペクトルのピーク強度のみを基準として判断した場合に、目的化合物由来のプロダクトイオンであると判断されてしまう４個のピークについて、本実施例のデータ処理によれば、目的化合物由来のプロダクトイオンピークとそれ以外のピークとに選別することができることが分かる。 In the above verification example, when only the peak intensity of the MS 2 average intensity spectrum shown in FIG. 5 is determined as a reference, four peaks that are determined to be product ions derived from the target compound are described in this example. According to the data processing, it can be seen that the product ion peak derived from the target compound and the other peaks can be selected.
検証例における解析対象物質であるグルタチオンは、グルタミン酸（Ｅ）、システイン（Ｃ）、グリシン（Ｇ）がこの順に結合したトリペプチドであり、グルタチオンの構造式からフラグメントイオンの質量を計算すると図１１に示すようになる。この図１１中の４個のプロダクトイオンの開裂部位を示したのが図１２である。図１１を見ると、上記データ処理によりＧＳＨ由来のプロダクトイオンピークであると判断された３個のピーク（m/z272.08、m/z179.06、m/z288.08）及び基準ピークは図１１中に含まれる、つまりＧＳＨの構造式から算出したフラグメントイオンの質量と一致することが確認できる。一方、上記データ処理により目的化合物以外の物質由来であると判断された１個のピーク（m/z279.08）は図１１中に含まれない。なお、図１２に示した構造式は公開データベースであるHuman Metabolome Databaseから引用したものである。 Glutathione, which is an analysis target substance in the verification example, is a tripeptide in which glutamic acid (E), cysteine (C), and glycine (G) are combined in this order. When the mass of the fragment ion is calculated from the structural formula of glutathione, FIG. As shown. FIG. 12 shows the cleavage sites of the four product ions in FIG. Referring to FIG. 11, the three peaks (m / z272.08, m / z179.06, m / z288.08) and the reference peak that were determined to be GSH-derived product ion peaks by the above data processing are shown in the figure. 11, that is, the mass of the fragment ion calculated from the structural formula of GSH can be confirmed. On the other hand, one peak (m / z279.08) determined to be derived from a substance other than the target compound by the above data processing is not included in FIG. The structural formula shown in FIG. 12 is quoted from the Human Metabolome Database, which is a public database.
ステップＳ７において目的化合物由来のプロダクトイオンが選出されると、組成推定部２４は、ＭＳ2分析のプリカーサイオンに関する情報（質量電荷比）と、上記選出されたプロダクトイオンに関する情報とを入力値とし、データベース検索を実行することにより目的化合物の組成推定又は同定を行う（ステップＳ８、Ｓ９）。上記検証例では、プリカーサイオンm/z306.08と４個のプロダクトイオンピークm/z254.09、m/z272.08、m/z179.06、m/z279.08を組成推定ソフトウエアFormula Predictor（島津製作所製）に入力し、候補組成を求めた。得られた３種類の候補組成を図１３に示す。さらに、これら３種類の候補組成が化合物として存在するものか否かを確認するため、有機化合物辞書データベース「日本化学物質辞書（日化辞）」を用いて検索したところ、ＧＳＨの組成（Ｃ10Ｈ17Ｎ3Ｏ6Ｓ）のみがヒットした。以上の検証結果から、上述したデータ処理により的確な組成推定が行え、それに基づく物質同定も正しく行えることが確認できた。 When the product ion derived from the target compound is selected in step S7, the composition estimation unit 24 uses the information (mass-to-charge ratio) related to the precursor ion in MS 2 analysis and the information related to the selected product ion as input values, By performing a database search, composition estimation or identification of the target compound is performed (steps S8 and S9). In the above verification example, the precursor ion m / z 306.08 and the four product ion peaks m / z 254.09, m / z 272.08, m / z 179.06, and m / z 279.08 are included in the composition estimation software Formula Predictor ( Shimadzu Corporation) and the candidate composition was determined. The three types of candidate compositions obtained are shown in FIG. Furthermore, in order to confirm whether or not these three candidate compositions is present as a compound, it was searched using the organic compound dictionary database "Japan Chemical Dictionary (days rudder)", the composition of GSH (C 10 Only H 17 N 3 O 6 S) was hit. From the above verification results, it was confirmed that accurate composition estimation can be performed by the above-described data processing, and substance identification based thereon can be correctly performed.
なお、上記実施例は本発明の一例にすぎず、本発明の趣旨の範囲で適宜変形や修正、追加を行っても本願特許請求の範囲に包含されることは明らかである。 It should be noted that the above embodiment is merely an example of the present invention, and it is obvious that modifications, corrections and additions may be made as appropriate within the scope of the present invention, and included in the claims of the present application.
例えば、上記実施例のステップＳ４ではＭＳ2スペクトルから基準ピークを選定する代わりに、ＭＳ2分析のプリカーサイオンピーク（検証例ではm/z306.08）を基準ピークとしてもよい。特に、上記実施例のようにＭＳ分析領域とＭＳ2分析領域が入れ子状に設定され、且つ互いの分析点間隔が狭い場合には、ＭＳ2スペクトルから基準ピークを選んだ場合と同程度の正確さで相関係数の算出が可能である。 For example, instead of selecting a reference peak from the MS 2 spectrum in step S4 of the above embodiment, a precursor ion peak (m / z 306.08 in the verification example) of MS 2 analysis may be used as the reference peak. In particular, when the MS analysis region and the MS 2 analysis region are set in a nested manner as in the above example and the interval between the analysis points is narrow, the same accuracy as when the reference peak is selected from the MS 2 spectrum. Now the correlation coefficient can be calculated.
１…イメージング質量分析本体部
２…データ処理部
２１…データマトリクス作成部
２２…統計解析処理部
２３…プロダクトイオンピーク選定部
２４…組成推定部
３…データ記憶部
４…顕微画像処理部
５…制御部
６…操作部
７…表示部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Imaging mass spectrometry main-body part 2 ... Data processing part 21 ... Data matrix preparation part 22 ... Statistical analysis processing part 23 ... Product ion peak selection part 24 ... Composition estimation part 3 ... Data storage part 4 ... Microscopic image processing part 5 ... Control Unit 6 ... operation unit 7 ... display unit
Claims (5)
a)微小領域毎に得られるＭＳnスペクトルデータから強度値と質量電荷比とを含むピーク情報を収集するピーク情報収集ステップと、
b)各微小領域のピーク情報を集め、目的化合物由来である又は目的化合物由来であると推定されるピークの空間強度分布を基準とし他の各ピークの強度値を用いた統計的解析処理を行うことにより、前記目的化合物由来である又は目的化合物由来であると推定されるピークの空間強度分布と類似性の高い空間強度分布を示すピークを選出する統計的解析ステップと、
c)選出されたピークが目的化合物由来のプロダクトイオンによるピークであると判断し、該プロダクトイオンの少なくとも質量電荷比を利用して目的化合物の同定又は組成・構造解析を実施する化合物解析ステップと、
を有することを特徴とする質量分析データ解析方法。 A mass spectrometry data analysis method for analyzing data collected by performing MS n (n ≧ 2 integer) analysis on a plurality of minute regions set in a two-dimensional region on a sample. ,
a) a peak information collecting step for collecting peak information including an intensity value and a mass-to-charge ratio from MS n spectrum data obtained for each minute region;
b) Collect the peak information of each minute region and perform statistical analysis processing using the intensity value of each other peak based on the spatial intensity distribution of the peak that is derived from the target compound or estimated to be derived from the target compound A statistical analysis step of selecting a peak showing a spatial intensity distribution having a high similarity to the spatial intensity distribution of the peak estimated to be derived from the target compound or derived from the target compound;
c) a compound analysis step for determining that the selected peak is a peak due to a product ion derived from the target compound, and performing identification or composition / structure analysis of the target compound using at least a mass-to-charge ratio of the product ion;
A method for analyzing mass spectrometry data, comprising:
前記統計的解析処理は、目的化合物由来である又は目的化合物由来であると推定されるピークの空間強度分布と他のピークの空間強度分布との相関性を計算する処理であることを特徴とする質量分析データ解析方法。 The mass spectrometry data analysis method according to claim 1,
The statistical analysis process is a process of calculating a correlation between a spatial intensity distribution of a peak derived from the target compound or estimated to be derived from the target compound and a spatial intensity distribution of another peak. Mass spectrometry data analysis method.
前記統計的解析処理は、目的化合物由来である又は目的化合物由来であると推定されるピークの空間強度分布と他のピークの空間強度分布とに対する主成分分析であることを特徴とする質量分析データ解析方法。 The mass spectrometry data analysis method according to claim 1,
The statistical analysis process is mass spectrometry data characterized in that it is a principal component analysis for a spatial intensity distribution of a peak that is derived from or estimated to be derived from a target compound and a spatial intensity distribution of another peak. analysis method.
前記統計的解析処理は、目的化合物由来である又は目的化合物由来であると推定されるピークの空間強度分布と他のピークの空間強度分布とに対するクラスタ分析であることを特徴とする質量分析データ解析方法。 The mass spectrometry data analysis method according to claim 1,
Mass analysis data analysis characterized in that the statistical analysis processing is a cluster analysis for a spatial intensity distribution of a peak that is derived from or estimated to be derived from a target compound and a spatial intensity distribution of another peak Method.
a)微小領域毎に得られるＭＳnスペクトルデータから強度値と質量電荷比とを含むピーク情報を収集するピーク情報収集手段と、
b)各微小領域のピーク情報を集め、目的化合物由来である又は目的化合物由来であると推定されるピークの空間強度分布を基準とし他の各ピークの強度値を用いた統計的解析処理を行うことにより、前記目的化合物由来である又は目的化合物由来であると推定されるピークの空間強度分布と類似性の高い空間強度分布を示すピークを選出する統計的解析手段と、
c)選出されたピークが目的化合物由来のプロダクトイオンによるピークであると判断し、該プロダクトイオンの少なくとも質量電荷比を利用して目的化合物の同定又は組成・構造解析を実施する化合物解析手段と、
を備えることを特徴とする質量分析データ解析装置。 A mass spectrometry data analysis apparatus for analyzing data collected by performing MS n (n ≧ 2 integer) analysis on a plurality of minute regions set in a two-dimensional region on a sample. ,
a) peak information collecting means for collecting peak information including an intensity value and a mass-to-charge ratio from MS n spectrum data obtained for each minute region;
b) Collect the peak information of each minute region and perform statistical analysis processing using the intensity value of each other peak based on the spatial intensity distribution of the peak that is derived from the target compound or estimated to be derived from the target compound Statistical analysis means for selecting a peak showing a spatial intensity distribution having a high similarity to the spatial intensity distribution of the peak estimated to be derived from the target compound or derived from the target compound,
c) a compound analysis means for determining that the selected peak is a peak due to a product ion derived from the target compound, and performing identification or composition / structure analysis of the target compound using at least a mass-to-charge ratio of the product ion;
A mass spectrometry data analysis device comprising:
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2011176669A JP2013040808A (en) | 2011-08-12 | 2011-08-12 | Analysis method and analysis apparatus of mass analysis data |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2011176669A JP2013040808A (en) | 2011-08-12 | 2011-08-12 | Analysis method and analysis apparatus of mass analysis data |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2013040808A true JP2013040808A (en) | 2013-02-28 |
Family
ID=47889355
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2011176669A Withdrawn JP2013040808A (en) | 2011-08-12 | 2011-08-12 | Analysis method and analysis apparatus of mass analysis data |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2013040808A (en) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2014167627A1 (en) * | 2013-04-08 | 2014-10-16 | 株式会社日立製作所 | Analysis system and method |
| WO2016092608A1 (en) * | 2014-12-08 | 2016-06-16 | 株式会社島津製作所 | Multidimensional mass spectrometry data processing device |
| WO2018037569A1 (en) * | 2016-08-26 | 2018-03-01 | 株式会社島津製作所 | Mass-spectrometry-imaging-data processing device and method |
| WO2018037491A1 (en) * | 2016-08-24 | 2018-03-01 | 株式会社島津製作所 | Imaging mass spectrometry device |
| JPWO2017195271A1 (en) * | 2016-05-10 | 2018-11-08 | 株式会社島津製作所 | Imaging mass spectrometer |
| JP2018197662A (en) * | 2017-05-23 | 2018-12-13 | 株式会社島津製作所 | Mass spectrometric data analysis device and program for mass spectrometric data analysis |
| CN111952145A (en) * | 2013-04-22 | 2020-11-17 | 株式会社岛津制作所 | Imaging quality analysis data processing method and imaging quality analysis device |
| CN113518919A (en) * | 2019-04-24 | 2021-10-19 | 株式会社岛津制作所 | Imaging quality analysis device |
| US11282686B2 (en) | 2018-02-05 | 2022-03-22 | Shimadzu Corporation | Imaging mass spectrometer |
| CN117907511A (en) * | 2024-03-20 | 2024-04-19 | 浙江灵析精仪科技发展有限公司 | Automatic analysis method and device for multi-component overlapping peaks and electronic equipment |
-
2011
- 2011-08-12 JP JP2011176669A patent/JP2013040808A/en not_active Withdrawn
Cited By (21)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2014167627A1 (en) * | 2013-04-08 | 2014-10-16 | 株式会社日立製作所 | Analysis system and method |
| CN111952145B (en) * | 2013-04-22 | 2024-04-19 | 株式会社岛津制作所 | Imaging quality analysis data processing method and imaging quality analysis device |
| CN111952145A (en) * | 2013-04-22 | 2020-11-17 | 株式会社岛津制作所 | Imaging quality analysis data processing method and imaging quality analysis device |
| WO2016092608A1 (en) * | 2014-12-08 | 2016-06-16 | 株式会社島津製作所 | Multidimensional mass spectrometry data processing device |
| JPWO2016092608A1 (en) * | 2014-12-08 | 2017-04-27 | 株式会社島津製作所 | Multidimensional mass spectrometry data processor |
| US10818485B2 (en) | 2014-12-08 | 2020-10-27 | Shimadzu Corporation | Multidimensional mass spectrometry data processing device |
| EP3457124A4 (en) * | 2016-05-10 | 2019-04-24 | Shimadzu Corporation | Imaging mass spectrometer |
| US10734208B2 (en) | 2016-05-10 | 2020-08-04 | Shimadzu Corporation | Imaging mass spectrometer |
| JPWO2017195271A1 (en) * | 2016-05-10 | 2018-11-08 | 株式会社島津製作所 | Imaging mass spectrometer |
| JPWO2018037491A1 (en) * | 2016-08-24 | 2019-01-10 | 株式会社島津製作所 | Imaging mass spectrometer |
| US10892150B2 (en) | 2016-08-24 | 2021-01-12 | Shimadzu Corporation | Imaging mass spectrometer |
| WO2018037491A1 (en) * | 2016-08-24 | 2018-03-01 | 株式会社島津製作所 | Imaging mass spectrometry device |
| US10950423B2 (en) | 2016-08-26 | 2021-03-16 | Shimadzu Corporation | Imaging mass spectrometry data processing device and imaging mass spectrometry data processing method |
| EP3505923A4 (en) * | 2016-08-26 | 2019-08-07 | Shimadzu Corporation | Mass-spectrometry-imaging-data processing device and method |
| CN109642890A (en) * | 2016-08-26 | 2019-04-16 | 株式会社岛津制作所 | Analytical data of mass spectrum processing unit and method is imaged |
| JPWO2018037569A1 (en) * | 2016-08-26 | 2019-01-10 | 株式会社島津製作所 | Imaging mass spectrometry data processing apparatus and method |
| WO2018037569A1 (en) * | 2016-08-26 | 2018-03-01 | 株式会社島津製作所 | Mass-spectrometry-imaging-data processing device and method |
| JP2018197662A (en) * | 2017-05-23 | 2018-12-13 | 株式会社島津製作所 | Mass spectrometric data analysis device and program for mass spectrometric data analysis |
| US11282686B2 (en) | 2018-02-05 | 2022-03-22 | Shimadzu Corporation | Imaging mass spectrometer |
| CN113518919A (en) * | 2019-04-24 | 2021-10-19 | 株式会社岛津制作所 | Imaging quality analysis device |
| CN117907511A (en) * | 2024-03-20 | 2024-04-19 | 浙江灵析精仪科技发展有限公司 | Automatic analysis method and device for multi-component overlapping peaks and electronic equipment |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2013040808A (en) | Analysis method and analysis apparatus of mass analysis data | |
| US11790629B2 (en) | Intensity normalization in imaging mass spectrometry | |
| JP4952788B2 (en) | Mass spectrometry data analysis method and apparatus | |
| JP6695556B2 (en) | Imaging mass spectrometry data processing apparatus and method | |
| JP7014293B2 (en) | Acquisition and analysis method of mass spectrum data | |
| CN102388304B (en) | Method of forming mass image | |
| JP5050705B2 (en) | Mass spectrometer | |
| JP6207036B2 (en) | Mass spectrometry data processing method and apparatus | |
| JP2011191222A (en) | Mass analysis data processing method and apparatus | |
| JP6597909B2 (en) | Mass spectrometry data processor | |
| JPWO2017195271A1 (en) | Imaging mass spectrometer | |
| JP2011180134A (en) | Method and apparatus for reducing noise in mass signal | |
| US8426808B2 (en) | Method of mass spectrometry | |
| JP6179600B2 (en) | Mass spectrometry data analyzer | |
| US10267765B2 (en) | Wideband isolation directed by ion mobility separation for analyzing compounds | |
| JPWO2019150554A1 (en) | Data processing equipment for imaging mass spectrometry | |
| JP6403204B2 (en) | Mass spectrometry data processing apparatus and mass spectrometry data processing method | |
| JP2019132751A (en) | Mass spectrum processor and method for processing mass spectrum | |
| US10304671B2 (en) | Method for computer-assisted analysis of one or more tissue sections of the human or animal body | |
| JP2008039608A (en) | Mass spectrometry system | |
| JP5756169B2 (en) | System and method for calculating protein confidence values | |
| JP2021196303A (en) | Imaging mass spectrometry and imaging mass spectrometer | |
| Sarycheva et al. | Robust Simulation Of Imaging Mass Spectrometry Data. | |
| JP2006170710A (en) | Method of extracting peak and program for executing the same method |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20141104 |