帯観測モデルを用いた質量分析の性能向上と包括的タンパク質同定システムの開発

使用条带观察模型提高质谱性能并开发综合蛋白质鉴定系统

• 批准号: 22KJ1726
• 负责人: 上村 京也
• 金额: $ 1.41万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ1726/
• 关键词: スパースモデリング; マススペクトル; 質量分析; QMS; 帯観測; 低分解能観測; 圧縮センシング

年次計画に従い，QMS実測定系が有する特性についての調査を行った．QMSの実観測信号ノイズについての予備検討の結果，特有のノイズ特性（非負性・信号値依存性）によって分布構造にガウス分布を仮定する推定手法（代表的なスパース推定手法であるLasso推定を含む）の適用が不適当であることが明らかとなった．その後の文献調査や観測信号生成過程の定式化によってポアソン－アーランモデルによるモデル化を行い，その妥当性を統計的仮説検定に基づいて定量的に明らかにした．QMS実測定系が有する真の観測行列については，適切な仮定のもとで観測過程を定式化し，測定条件をコントロールすることで，目的の観測行列を十分な精度で取得することができた．この結果，当初計画にあったQMF内のイオン粒子の軌道シミュレーション及び辞書学習を行う必要がなくなったため，これらについては実施しなかった．これらの成果は帯観測に基づくマススペクトル推定技術をQMS測定系に実装する上での不可欠の段階であると同時に，他のQMS測定技術の確立にも貢献する成果である．これらと並行して，帯観測モデルに基づくスパース推定の技術をQMSより高次の質量分析手法であるタンデム質量分析へと適用する試みも行なっており，現在はこれに先駆けた初期検討を行なっている．研究成果の対外発表については，2021年8月に帯観測に基づくスパーススペクトル推定技術についての特許出願を行っており，同技術に関する研究論文についても現在執筆中であり，今後，査読付き英文論文誌・国際学会に投稿予定である．

按照年度计划，我们对实际QMS测量体系的特点进行了调查。通过对QMS中实际观测信号噪声的初步研究，我们发现估计方法（包括Lasso估计，一种典型的稀疏估计方法）由于独特的噪声特性（非负性）而在分布结构中假设高斯分布和信号值依赖性） ）被发现是不合适的。通过随后的文献回顾和观测信号生成过程的制定，我们使用Poisson-Erland模型开发了一个模型，并基于统计假设检验定量地阐明了其有效性。对于QMS实测系统的真实观测矩阵，通过在适当的假设下制定观测过程并控制测量条件，我们能够以足够的精度获得所需的观测矩阵。结果，原本计划的QMF和字典学习中不再需要进行离子粒子的轨道模拟，所以这些就没有进行。这些结果是将基于谱带观测的质谱估计技术引入到QMS测量系统中的重要一步，同时，它们也将有助于其他QMS测量技术的建立。与此同时，我们也在尝试将基于能带观测模型的稀疏估计技术应用到串联质谱中，这是比QMS更高阶的质谱方法，目前我们正在进行初步研究。关于研究成果的对外发表，我们已于2021年8月提交了基于频带观测的稀疏频谱估计技术的专利申请，目前正在撰写该技术的研究论文。 ・预定提交给国际学术会议。

项目成果

スペクトル推定装置、スペクトル推定システム、コンピュータプログラム及びスペクトル推定方法

频谱估计装置、频谱估计系统、计算机程序以及频谱估计方法

• 发表时间: 2021