ピーク形状に着目した高分解能マススペクトルからのノイズピーク除去方法の検討

抄録

マトリックス支援レーザー脱離イオン化飛行時間質量分析計(MALDI-TOFMS)で測定したマススペクトルを活用する場面においては, 解析対象ピークのみを抽出したピークリストが求められる. しかし, 測定したマススペクトルには, m/z値の増加にしたがって指数関数的にイオン強度が減少するノイズピーク群が観測されているため, マススペクトルから作成したピークリストには解析対象ピークとノイズピークを含んでいる. したがって, これらのノイズピークをピークリストから排除することが必要になるが, 一定の閾値で判別することができないため, 人手で行うと時間と手間がかかる. そこで, ピーク形状に着目したディープニューラルネットワークによる解析対象ピーク検出モデルを作成し, このモデルによるピーク識別の結果を組み合わせることで, ピークリストからノイズピークを除去することに成功した. これにより, 測定したマススペクトルを効率的に活用できるようになる.