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．

根据年度计划，研究了QMS实际测量系统的特征。对QMS中实际观察到的信号噪声的初步研究表明，应用估算方法（包括套索估计，一种典型的稀疏估计方法）是不合适的，该方法由于其独特的噪声特性（非阴性和信号值依赖性）而在分布结构中假定高斯分布。随后，我们通过文献调查使用Poisson-Erlan模型进行了建模并制定了观察到的信号生成过程，并根据统计假设检验对其有效性进行了定量揭示。关于QMS真实测量系统的真实观察矩阵，通过在适当的假设下制定观察过程并控制测量条件，以足够的精度获得所需的观察矩阵。结果，不再需要对QMF中的离子颗粒进行轨道模拟和词典学习，这是最初计划的，因此不进行这些粒子。这些结果是基于QMS测量系统中的频段观测来实施质谱估计技术的重要阶段，也有助于建立其他QMS测量技术。与这些同时，我们还尝试将基于带观测模型的稀疏估计技术应用于串联质谱法，这是一种高阶质谱法，而不是QMS，并且目前正在进行初步研究。关于研究结果的外部介绍，2021年8月提交了专利申请，用于基于乐队观察的稀疏频谱估算技术，目前正在进行有关该技术的研究论文，并将提交给未来的同行评审英语杂志和国际科学学会。

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