專利名稱：質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理方法和質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理設備的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及用于分析質(zhì)譜成像數(shù)據(jù)的質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理方法和質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理設備，所述質(zhì)譜成像數(shù)據(jù)是通過對試樣的二維區(qū)域中的多個微小區(qū)域進行質(zhì)量分析而收集到的。
背景技術(shù)：
為了觀察諸如生物組織等的試樣的形態(tài)并同時測量存在于該試樣的指定區(qū)域中的分子的分布，已經(jīng)研發(fā)了被稱為質(zhì)譜顯微鏡或成像質(zhì)譜儀的設備(參見以下參考文獻 1-5及其它文獻)。這些設備不需要對試樣進行研磨或粉碎，因此能夠在幾乎完全地維持試樣的原始形態(tài)的情況下獲得包括在試樣上基于顯微觀察所指定的任何區(qū)域中的、具有特定質(zhì)荷比m/z的離子的分布圖像(或映射圖像)。期望使用這些設備來獲得例如活細胞中包含的蛋白質(zhì)的分布信息，尤其是在生物化學、醫(yī)療護理或藥物化學的領(lǐng)域及其它領(lǐng)域中。參考文獻1 日本特開2007-66533號公報；參考文獻2 日本特開2007-157353號公報；參考文獻3 日本特開2007-257851號公報；參考文獻 4 :Kiyoshi Ogawa et al. , “Kenbi Shitsuryo Bunseki Sochi no Kaihatsu,，，( "Research and Development of Mass Microscope，，)Shimadzu Review, Shimadzu Corporation, Mar. 31, 2006, vol. 62, nos. 3 · 4, pp. 125-135 ；以及參考文獻 5 :Takahiro Harada et al. , “Kenbi Shitsuryo Bunseki Sochi ni yoru Seitai Soshiki Bunseki,“ ( "Biological Tissue Analysis using Mass Microscope，，) Shimadzu Review,Shimadzu Corporation,Apr. 24,2008, vol. 64, nos. 3 · 4, pp.139-146。對于分析操作員而言，能夠輕易地掌握所期望的關(guān)于試樣的信息，例如作為試樣的特征的物質(zhì)的種類或物質(zhì)的量的分布，這很重要。為此，需要對所收集到的質(zhì)譜成像數(shù)據(jù)進行適當?shù)姆治鎏幚?，并且以適當形式顯示該處理的結(jié)果。如果獲得了試樣上具有特定面積的二維區(qū)域的質(zhì)譜成像數(shù)據(jù)，則該數(shù)據(jù)將包括許多測量點(微小區(qū)域)的質(zhì)譜數(shù)據(jù)。自然，這些數(shù)據(jù)的量非常大。鑒于該因素，已經(jīng)提出了用以處理海量數(shù)據(jù)并提取出易于分析操作員理解的形式的、有意義的信息的多種方法。在一種方法中，例如，在顯示窗口上顯示通過對所有測量點的質(zhì)譜進行積分獲得的積分質(zhì)譜。在分析操作員從出現(xiàn)在積分質(zhì)譜上的峰中選擇了適當?shù)姆逯?，通過使用諸如BioMap (例如參見以下參考文獻6)等的通?？傻玫腗S圖像顯示軟件產(chǎn)品來顯示所選擇的峰的強度空間分布。圖9示出了利用該方法獲得的不同的質(zhì)荷比的峰強度的空間分布的例子，并且圖10示出了這些空間分布的疊加圖像的例子。以這種方式疊加兩個或更多個峰的強度的空間分布，提供了與指定組織的結(jié)構(gòu)以及該組織的主要物質(zhì)的質(zhì)荷比有關(guān)的信肩、ο參考文獻6 :“MS Imaging Gijutsu ηiyoru Byori Soshiki Seppen jou ni okeruBiomarker no Tansaku，，，(“Search for Biomarkers on Pathological Samples using MS Imaging Technology”)，[online]，Shimadzu Corporation,[February 25，2010]，internet 〈URL :http://www. an. shimadzu. co. jp/bio/biomarker/297-0425_msimaging. pdf>在另一方法中，使用諸如主成分分析(principal component malysis，PCA)、獨立成分分析(independent component analysis, ICA)、因子分析(factor analysis, FA) 及其它分析等的多變量分析(參考以下參考文獻7及其它文獻)。在多變量分析中，形成相近的強度空間分布的兩種或更多種物質(zhì)按照因子而聚集。通常，按照各個因子來顯示分數(shù) (score)和載荷(loading)。在參考文獻7所述的方法中，將分數(shù)顯示為二維空間分布，并且將載荷顯示為散布圖。參考文獻7 :Morinaga et al.，“Development of the software using Principal Component Analysis for MS Imaging Data，”Abstract of the 57th Annual Conference on Mass Spectrometry 2009, Journal of Spectrometry Society of Japan, May 1,2009然而，前述的傳統(tǒng)方法存在以下缺點。在使用MS圖像顯示軟件的分析方法中，當分析操作員在積分質(zhì)譜上選擇峰時，顯示與所選擇的峰相對應的質(zhì)荷比的強度空間分布。該方法無法保證所選擇的峰總是與示出空間特定分布的物質(zhì)相對應。如果需要針對試樣上的各微小區(qū)域確定示出空間特定分布的峰的位置，則分析操作員需要通過反復試驗(trial and error)來比較并疊加兩個或更多個峰的強度空間分布。結(jié)果，操作員通常不得不針對積分質(zhì)譜上的許多峰重復用于顯示圖像的操作，這需要大量的精力和時間。在使用多變量分析的方法中，在大多數(shù)情況下，確定因子的數(shù)量以及解釋各因子的載荷值需要專業(yè)的知識和技能。在PCA的情況下，所顯示的主成分的質(zhì)譜上可能包括具有負強度(negative intensity)的峰，因此有時難以解釋這種結(jié)果的物理意義。因此，并不是所有人都可以進行這種分析，從而使得難以高效地進行分析及提高處理量。PCA方法的另一缺點在于，在與某種物質(zhì)有關(guān)的信息反映在多個主成分上的情況下，由于通過PCA獲得的空間分布僅示出一個主成分，因此利用該方法獲得的信息不足以確定這種物質(zhì)的空間分布或含量。

發(fā)明內(nèi)容
已經(jīng)研發(fā)了本發(fā)明以解決前述問題，并且本發(fā)明的目的在于提供以下的質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理方法和質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理設備該質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理方法和質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理設備能夠高效地處理通過成像質(zhì)量分析所收集到的大量數(shù)據(jù)，從而以分析操作員能夠直觀地理解的形式呈現(xiàn)對于分析生物試樣或其它物體的組織結(jié)構(gòu)而言有意義的信息。為了解決前述問題，本發(fā)明的第一方面提供一種質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理方法，用于處理通過對設置在試樣的二維區(qū)域內(nèi)的多個微小區(qū)域分別進行質(zhì)量分析所收集到的數(shù)據(jù)，所述質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理方法包括a)第一步驟，用于針對所述多個微小區(qū)域中的各個微小區(qū)域，基于與該微小區(qū)域相對應的質(zhì)譜數(shù)據(jù)提取展現(xiàn)最大強度的質(zhì)荷比；b)第二步驟，用于基于在所述第一步驟獲得的質(zhì)荷比，將所述多個微小區(qū)域分布到多個類中；以及
c)第三步驟，用于通過對包括在所述多個類中給定的一個或多個類內(nèi)的微小區(qū)域分配對各個類不同的顯示顏色，來創(chuàng)建與所述二維區(qū)域的部分或整體相對應的著色二維圖像，并且顯示所述著色二維圖像。優(yōu)選地，根據(jù)本發(fā)明的第一方面的質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理方法還可以包括d)第四步驟，用于通過對與各所述多個微小區(qū)域相對應的質(zhì)譜數(shù)據(jù)進行積分來獲得積分質(zhì)譜；以及e)第五步驟，用于通過對與在所述第三步驟已經(jīng)分配了顯示顏色的一個或多個類相對應的一個或多個峰分配與所述一個或多個類的顯示顏色相同的顏色，來顯示所述積分質(zhì)譜。本發(fā)明的第二方面提供一種質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理設備，用于處理通過對設置在試樣的二維區(qū)域內(nèi)的多個微小區(qū)域分別進行質(zhì)量分析所收集到的數(shù)據(jù)，所述質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理設備包括a)信息提取部件，用于針對所述多個微小區(qū)域中的各個微小區(qū)域，基于與該微小區(qū)域相對應的質(zhì)譜數(shù)據(jù)提取展現(xiàn)最大強度的質(zhì)荷比；b)聚類部件，用于基于所述信息提取部件獲得的質(zhì)荷比，將所述多個微小區(qū)域分布到多個類中；以及c)顯示信息形成部件，用于通過對包括在所述多個類中給定的一個或多個類內(nèi)的微小區(qū)域分配對各個類不同的顯示顏色，來創(chuàng)建與所述二維區(qū)域的部分或整體相對應的著色二維圖像，并且顯示所述著色二維圖像。根據(jù)本發(fā)明的第一方面的質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理方法和根據(jù)本發(fā)明的第二方面的質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理設備所處理的數(shù)據(jù)包括表示各微小區(qū)域處質(zhì)荷比和信號強度(或離子強度)之間的關(guān)系的質(zhì)譜數(shù)據(jù)。在根據(jù)本發(fā)明的第二方面的質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理設備中，信息提取部件在各微小區(qū)域的質(zhì)譜數(shù)據(jù)中搜索具有最大信號強度的峰，并且提取與該峰相對應的質(zhì)荷比。搜索具有最大強度的峰的原因是該峰很可能與各微小區(qū)域中的含量最多的物質(zhì)相對應?？梢栽跊]有特別限制質(zhì)荷比范圍的情況下(例如，在質(zhì)譜中測量出的整個質(zhì)荷比范圍內(nèi))搜索最大強度。然而，在預先已知將分析的物質(zhì)的質(zhì)荷比范圍的情況下，縮小要搜索的質(zhì)荷比范圍有利于縮短搜索時間并且避免檢測到不適當?shù)姆濉Ｏ喾?，如果存在預先已知應當從分析中排除的質(zhì)荷比的值或范圍，則可優(yōu)選地在搜索最大強度的處理中不包括該值或范圍。這種情形可出現(xiàn)在例如應當忽略從用作為基質(zhì)的物質(zhì)產(chǎn)生的任何峰的基質(zhì)輔助激光解吸電離(matrix assisted laser desorption ionization, MALDI)中0鑒于這些原因，在根據(jù)本發(fā)明的第二方面的質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理設備中，優(yōu)選地，所述信息提取部件針對指定的質(zhì)荷比范圍提取展現(xiàn)最大強度的質(zhì)荷比，或者針對不包括指定的質(zhì)荷比范圍值的質(zhì)荷比范圍提取展現(xiàn)最大強度的質(zhì)荷比。一旦針對各個微小區(qū)域獲得了展現(xiàn)最大強度的質(zhì)荷比，聚類(clustering)部件就基于這些微小區(qū)域的質(zhì)荷比將這些微小區(qū)域分布到多個類(cluster)中。例如，可以將具有相同的質(zhì)荷比的微小區(qū)域分到一組。更實際地，可以將包括在具有給定容許寬度的質(zhì)荷比范圍中的微小區(qū)域作為一個組來處理。通過適當設置容許范圍(約為幾Da)，可以將從同一物質(zhì)產(chǎn)生的同位素峰包括于同一類中。無需說明，類的總數(shù)根據(jù)試樣(通常根據(jù)所包
5含的物質(zhì)的數(shù)量)而變化。顯示信息形成部件對由聚類部件創(chuàng)建的多個類中指定的類分別分配不同的顯示顏色以使得可以在畫面上容易地區(qū)別這些類，并且在顯示窗口上顯示與二維區(qū)域的部分或全部相對應的著色二維圖像。結(jié)果，在該著色二維圖像上(或在質(zhì)譜類圖像上)以同一顏色顯示如下的微小區(qū)域，這些微小區(qū)域的質(zhì)譜在相同或大致相同的質(zhì)荷比處具有最大峰強度。如前所述，推斷與展現(xiàn)最大強度的峰相對應的物質(zhì)是作為相應的微小區(qū)域包含最多的物質(zhì)的主要物質(zhì)，且屬于同一類的微小區(qū)域很可能包含同一種主要物質(zhì)。在著色二維圖像中，以同一顏色顯示包含同一種主要物質(zhì)的微小區(qū)域，由此可以容易且直觀地掌握同一種物質(zhì)的空間分布。通過以同一顏色顯示屬于同一類的微小區(qū)域并針對各個類使用不同的顏色，多種物質(zhì)的空間分布可以視覺上可區(qū)分地呈現(xiàn)在一個著色二維圖像上。通常，即使在類的數(shù)量相當大的情況下，對掌握生物試樣的組織結(jié)構(gòu)而言重要的物質(zhì)的數(shù)量也不太大；示出大量所選擇的物質(zhì)的空間分布可以提供充足的信息。如果同時用于一個著色二維圖像的顏色的數(shù)量過多，則該圖像變得過于復雜以致分析操作員不能理解，而不是便于理解。因此，在根據(jù)本發(fā)明的質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理方法中，優(yōu)選地允許操作員可以任意選擇顯示時應當上色的一個或多個類。很可能一種物質(zhì)的信號強度越大，則包含越多的該物質(zhì)。通常，在大多情況下，這種物質(zhì)的空間分布重要。因此，為了輔助分析操作員選擇類，優(yōu)選針對各個類從屬于該類的微小區(qū)域中提取具有最大的最大信號強度的微小區(qū)域。可以將該最大的最大強度顯示為代表該類的強度值。此外，可以按強度的降序?qū)@些類進行排序，以使得可以按該順序選擇一個或多個類。這使得操作員可以適當選擇一種或多種物質(zhì)，并且可以在一個著色二維圖像上檢查所選擇的物質(zhì)的空間分布。根據(jù)本發(fā)明的第二方面的質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理設備還可以包括用于獲得積分質(zhì)譜的積分計算部件，所述積分質(zhì)譜是通過對與各所述多個微小區(qū)域相對應的質(zhì)譜數(shù)據(jù)進行積分所計算出的，其中，所述顯示信息形成部件通過對與創(chuàng)建所述著色二維圖像時已分配了顯示顏色的一個或多個類相對應的一個或多個峰分配與所述一個或多個類的顯示顏色相同的顏色來將所述積分質(zhì)譜顯示在顯示窗口上。在這種情況下，優(yōu)選地，可以在同一顯示窗口上顯示積分質(zhì)譜和著色二維圖像。分析操作員可以在著色二維圖像上檢查物質(zhì)的空間分布，并且同時檢查積分質(zhì)譜上以同一顏色顯示的一個或多個峰，由此可以根據(jù)質(zhì)荷比推斷出物質(zhì)，并且可以根據(jù)峰強度大致估計出物質(zhì)的含量。顯示信息形成部件至少還可以顯示與顯示窗口所顯示的積分質(zhì)譜上的一個或多個著色峰相對應的質(zhì)荷比的值。這使得能夠精確識別出質(zhì)荷比，從而便于推斷物質(zhì)的種類。通過根據(jù)本發(fā)明的質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理方法和質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理設備，可以處理通過成像質(zhì)量分析所收集到的海量數(shù)據(jù)以形成可以容易且直觀地理解試樣中包含的一種或多種物質(zhì)的空間分布的信息，并且向分析操作員呈現(xiàn)該信息。特別地，可以在一個著色二維圖像上同時清晰地示出多種物質(zhì)的空間分布。這些特征對于理解例如生物試樣的組織結(jié)構(gòu)和其它事實非常有幫助。根據(jù)本發(fā)明的質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理方法和質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理設備既不需要通過反復試驗重復峰選擇操作，也不需要進行多變量分析時通常需要的峰提取處理。因此，縮短了處理時間并且提高了處理量。另外，進行分析操作并解釋分析結(jié)果不需要如使用多變量分析的方法所要求的專業(yè)知識和技能，從而有利于減輕分析操作員的負擔。


圖1是使用根據(jù)本發(fā)明的質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理設備的成像質(zhì)譜儀的實施例的示意結(jié)構(gòu)圖。圖2是本實施例的成像質(zhì)譜儀的數(shù)據(jù)處理過程的流程圖。圖3是本實施例的成像質(zhì)譜儀的數(shù)據(jù)處理的解釋圖。圖4是本實施例的成像質(zhì)譜儀的數(shù)據(jù)處理的解釋圖。圖5示出實驗中使用的試樣的光學顯微鏡圖像、質(zhì)譜圖像和質(zhì)譜。圖6示出圖5所示的試樣的數(shù)據(jù)處理的結(jié)果的示例。圖7示出通過實際測量小鼠腦的試樣獲得的光學顯微鏡圖像、類圖像和積分譜。圖8示出通過實際測量姜片的試樣獲得的光學顯微鏡圖像、類圖像和積分譜。圖9示出利用傳統(tǒng)方法獲得的不同質(zhì)荷比的強度空間分布的顯示示例。圖10示出圖9所示的強度空間分布的疊加圖像的顯示示例。附圖標記的說明1. 成像質(zhì)譜單元
2. 數(shù)據(jù)處理器
3. 數(shù)據(jù)存儲器
4. 顯微鏡圖像處理器
5. 控制器
6. 操作單元
7. 顯示單元
8. 試樣
8a…二維測量區(qū)域8b···微小區(qū)域(像素)
具體實施例方式將參考附圖來說明使用根據(jù)本發(fā)明的質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理設備的成像質(zhì)譜儀的實施例。圖1是根據(jù)本實施例的成像質(zhì)譜儀的示意結(jié)構(gòu)圖。該成像質(zhì)譜儀包括成像質(zhì)量分析單元1，用于對試樣8上的二維測量區(qū)域8a進行顯微觀察，并在區(qū)域8a內(nèi)進行成像質(zhì)量分析；數(shù)據(jù)處理器2，用于分析并處理由成像質(zhì)量分析單元1收集到的質(zhì)量分析頻譜數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)存儲器3，用于存儲質(zhì)量分析頻譜數(shù)據(jù)；顯微鏡圖像處理器4，用于處理由成像質(zhì)量分析單元1拍攝到的圖像的信號并形成顯微鏡圖像； 控制器5，用于控制前述各單元；以及各自連接至控制器5的操作單元6和顯示單元7。如前面提到的參考文獻4和5所述，成像質(zhì)量分析單元1包括例如MALDI離子源、 離子輸送光學系統(tǒng)、離子阱、飛行時間質(zhì)量分析器和其它單元。成像質(zhì)量分析單元1對預定大小的微小區(qū)域進行整個給定質(zhì)荷比范圍內(nèi)的質(zhì)量分析。盡管沒有示出，但成像質(zhì)量分析
7單元1包括在χ和y的雙軸方向上精確移動其上放置有試樣8的試樣臺的驅(qū)動單元。通過每當試樣8移動了預定步長時進行質(zhì)量分析，可以收集給定區(qū)域的質(zhì)量分析頻譜數(shù)據(jù)?？刂破?、數(shù)據(jù)處理器2、數(shù)據(jù)存儲器3、顯微鏡圖像處理器4和其它單元的功能中的至少一部分是通過運行安裝在個人計算機中的專用處理控制軟件程序來實現(xiàn)的。本實施例的成像質(zhì)譜儀的特征在于，利用由數(shù)據(jù)處理器2進行的數(shù)據(jù)處理來分析并處理由成像質(zhì)量分析單元1收集到的海量質(zhì)量分析頻譜數(shù)據(jù)，并將分析結(jié)果顯示于顯示單元7的窗口。將參考圖2至圖4來詳細說明該特征性的數(shù)據(jù)處理的實施例。圖2是示出數(shù)據(jù)處理的過程的流程圖，并且圖3和圖4是用于解釋圖2的處理的示意圖。在成像質(zhì)量分析單元1中，如圖3所示，可以獲得各個微小區(qū)域8b的質(zhì)譜數(shù)據(jù)，其中，微小區(qū)域8b是在試樣8上的給定二維測量區(qū)域8a內(nèi)的、沿χ和y方向排列的微小尺寸部分。這些質(zhì)譜數(shù)據(jù)構(gòu)成各自示出整個預定質(zhì)荷比范圍內(nèi)的強度信號的質(zhì)譜。通常，微小區(qū)域8b的各個邊長決定于其上放置有試樣8的臺的移動步長。通過進行后面將說明的數(shù)據(jù)處理，基于針對一個微小區(qū)域8b所獲得的質(zhì)譜數(shù)據(jù)來選擇該微小區(qū)域8b在著色二維圖像(colored two-dimensional image)上的顯示顏色。因此，微小區(qū)域是進行諸如上色等的圖像處理時的最小單位。因而，在該圖像處理中，一個像素與一個微小區(qū)域同義。在以下的解釋中，微小區(qū)域?qū)⒈环Q為像素。如圖3所示，像素以網(wǎng)格圖案排列在二維測量區(qū)域8a中。在本實施例中，根據(jù)預定規(guī)則對這些像素分配識別編號(i = 1 N)， 以使得各編號與一個像素的位置坐標相對應。在接收到開始數(shù)據(jù)處理的命令時，數(shù)據(jù)處理器2訪問數(shù)據(jù)存儲器3，以讀取要處理的所有質(zhì)量分析成像數(shù)據(jù)、即針對所有的前述N個像素所獲得的質(zhì)譜數(shù)據(jù)(步驟Si)。接著，按照例如像素編號的順序，分析與一個像素相對應的質(zhì)譜數(shù)據(jù)，以提取并存儲質(zhì)譜上出現(xiàn)的所有峰的峰信號的最大強度(MI)以及展現(xiàn)該最大強度的質(zhì)荷比(步驟 S2)。在步驟S3中，判斷所有的像素是否均經(jīng)過了前述處理。如果剩余有任何像素，則處理返回至步驟S2。在圖3中，示出了與像素編號為η、P、q和r的四個像素相對應的四個質(zhì)譜數(shù)據(jù)。 將與像素編號i相對應的最大強度表示為MI (i)，并且將與該最大強度相對應的質(zhì)荷比表示為m/z(i)。例如，在像素編號為η的像素中，最大強度MI (η) = I1，并且相應的質(zhì)荷比m/ ζ (n) =Mp在像素編號為ρ的像素中，最大強度MI (ρ) = I2，并且相應的質(zhì)荷比m/z (ρ)= M10通過重復步驟S2和S3來對所有的N個像素重復相同的處理。結(jié)果，對于所有的這N個像素，收集到并存儲了最大強度MI (1) MI (N)和質(zhì)荷比m/z (1) m/z (N)?？梢酝浦c質(zhì)譜上展現(xiàn)最大強度的峰相對應的物質(zhì)是像素中含量最多的物質(zhì)。 因此，前述的針對各像素搜索最大強度的操作與搜索該像素中的最大含量物質(zhì)(the most abundant substance)在下一步驟中，根據(jù)像素的質(zhì)荷比m/z(i)將N個像素分組到多個類(cluster)中 (步驟S4)。特別地，這樣的聚類處理通過集合質(zhì)荷比m/z(i)在預定容許范圍(M士 ΔΜ，其中M是中心質(zhì)荷比)內(nèi)的像素，而不是僅集合質(zhì)荷比m/z (i)相同的像素，來創(chuàng)建一個類。結(jié)果，創(chuàng)建了多個類。通過適當設置ΔΜ，不僅可以吸收測量誤差，而且可以將從同一物質(zhì)產(chǎn)生的同位素峰(isotopic peak)包括在同一類中。在圖3的例子中，像素編號為η的像素的質(zhì)荷比m/z(n)和像素編號為ρ的像素的質(zhì)荷比m/z (ρ)具有相同的值虬。因此，將這兩個像素分組到質(zhì)荷比范圍為的同一類中。同樣，像素編號為q的像素的質(zhì)荷比m/ z(q)和像素編號為r的像素的質(zhì)荷比m/z(r)具有相同的值M2。因此，將這兩個像素分組到質(zhì)荷比范圍為Μ2± ΔΜ的另一類中。如前所述假定質(zhì)譜上展現(xiàn)最大強度的峰對應于含量最多的物質(zhì)以及各個峰對應于一種物質(zhì)，可以得出質(zhì)荷比m/z(i)大致相同的像素具有相同的作為最大含量物質(zhì)的物質(zhì)。也就是說，前述的聚類操作的目的在于創(chuàng)建各自由具有相同的作為最大含量物質(zhì)的物質(zhì)的像素構(gòu)成的多個類。在本實施例中，對所創(chuàng)建的類指定類編號cj (j = 1，2，3，...)。此時，可以按質(zhì)荷比的升序來指定類編號cj。在將所有的像素分組到類中之后，針對各個類提取一個類所包括的多個像素的最大強度MI (i)的最大值，并將該最大值設置為該類的代表性最大強度MI (cj)。然后，針對各個類存儲質(zhì)荷比m/z (cj)、代表性最大強度MI (cj)、該類所包括的像素的像素編號px (cj) 和其它信息(步驟S5)。接著，讀出所有的類的代表性最大強度MI (cj)，將這些類按代表性最大強度 MI(Cj)的降序進行排序，并且根據(jù)這個新順序重新分配類編號cj。結(jié)果，類編號cl分配給了具有最大的代表性最大強度MI (cj)的類，并且代表性最大強度MI (cj)隨著類編號cj越大而越小。將重新分配的類編號cj以及它們的代表性最大強度MI (cj)顯示在顯示單元7 上。分析操作員可以在選擇類時參考類編號cj及其代表性最大強度MI (cj)(步驟S6)。例如，如下的類所包括的像素不太可能是理解組織結(jié)構(gòu)所必需的與其它的代表性最大強度相比，該類的代表性最大強度MI (cj)極小。然后，通過參考所顯示的代表性最大強度MI (cj)，操作員選擇需要從視覺上檢查其空間分布的一個或多個類(步驟S7)。在接收到該指示時，數(shù)據(jù)處理器2對操作員所選擇的各個類分配不同的顏色，創(chuàng)建各個類所包括的像素被上色了的二維類圖像，并且在顯示單元7的窗口上顯示該圖像(步驟S8)。圖3示出選擇了類編號為cl、c2和c3的三個類的例子。在與二維測量區(qū)域8a相對應的類圖像上，針對各類以不同顏色(在圖3中，以灰度級)顯示屬于這些類的像素。該圖像上以同一顏色顯示的像素具有相同的作為最大含量物質(zhì)的物質(zhì)。因此，以同一顏色示出同一物質(zhì)主要分布的部分，由此呈現(xiàn)試樣的組織結(jié)構(gòu)或其它性質(zhì)的清晰圖片。此外，數(shù)據(jù)處理器2計算所有像素的積分質(zhì)譜，并且將該積分質(zhì)譜與類圖像顯示在同一窗口上。同時，在類圖像上以與操作員預先已經(jīng)指定的類的顏色相同的顏色顯示與該指定的類相對應的質(zhì)荷比(例如，圖3中的的峰(步驟S9)。例如，如果圖3中質(zhì)荷比為Μ4ΔΜ的類的顯示顏色為紅色，則質(zhì)荷比范圍Μ4ΔΜ內(nèi)出現(xiàn)的峰在積分質(zhì)譜上也顯示為紅色。這使得用戶能夠在類圖像上看到所指定的物質(zhì)的空間分布，并且能夠在積分質(zhì)譜上檢查該物質(zhì)的質(zhì)荷比和強度(即，總含量)。另外，在積分質(zhì)譜上，優(yōu)選地，至少對著色峰(colored peak)使用同一顏色標注出其質(zhì)荷比的值。圖4示意性示出具有以不同顏色示出的多個類的類圖像的結(jié)構(gòu)。各像素的質(zhì)譜數(shù)據(jù)的最大強度MI (i)位于以下的三維空間中在該三維空間中，χ和y這兩個軸表示試樣8 上的空間坐標，并且另一軸表示質(zhì)荷比m/z。在圖4中，緊挨在像素8b上方的矩形區(qū)域(陰影線或陰影區(qū)域)表示最大強度MI (i)。在兩個或更多個像素具有同一的展現(xiàn)最大強度MI (i)的質(zhì)荷比m/z(i)的情況下， 與這些像素相對應的最大強度MI (i)位于沿著m/z軸與x-y平面平行的、諸如P 1或P2等的平面上。一個平面對應于一個類、即一種物質(zhì)，并且一個平面上最大強度MI (i)的分布與一個類所包括的像素的分布相對應。因此，當對一個類分配顯示顏色時，與該類相對應的平面上被最大強度MI (i)所占據(jù)的區(qū)域也被上色。多個著色平面投影到χ-y平面上的圖像形成類圖像。因此，本實施例的設備所顯示的類圖像可被看作為如下的圖像，在該圖像上，不同物質(zhì)的空間分布以不同的顯示顏色相互疊加。將參考圖5和圖6來說明前述的數(shù)據(jù)處理的具體例子。在該例子中，使用小鼠視網(wǎng)膜作為試樣。圖5的(a)示出該試樣的光學顯微鏡圖像。設置在該試樣上的二維區(qū)域包括101 X 98 ( = 9898)個像素，并且針對各個像素測量在整個質(zhì)荷比范圍m/z500 1000內(nèi)的質(zhì)譜。圖5的(C)示出基于針對所有像素獲得的質(zhì)譜數(shù)據(jù)的積分質(zhì)譜。圖5的(b)示出在該積分質(zhì)譜中展現(xiàn)最大強度的峰的m/z 761的MS圖像(映射圖像)。比較圖5的(a)和 (b)發(fā)現(xiàn)，m/z 761的物質(zhì)的分布在很大程度上與小鼠視網(wǎng)膜的結(jié)構(gòu)相對應。在使用傳統(tǒng)的 MS圖像顯示軟件的情況下，通過參考這種積分質(zhì)譜，分析操作員必須逐一指定質(zhì)荷比以顯示MS圖像。另一方面，按以下方式進行前述的本實施例的數(shù)據(jù)處理。例如，像素編號i = 5的像素的質(zhì)譜如圖5的(d)所示。在該質(zhì)譜中，峰信號的最大強度為6182，并且該峰的質(zhì)荷比為M5。因此，m/z (5) = 545并且MI (5) = 6182。針對i = 1 9898的所有像素進行步驟S2和S3的操作，以獲得m/z (i)和MI(i)。然后，根據(jù)m/z (i)的值進行步驟S4的聚類操作。在進行聚類時，將質(zhì)荷比的容許范圍ΔΜ設置為士3. 5。在這種情況下，在m/z 545 處具有最大強度MI的像素的數(shù)量為2410，諸如m/z (13) = 546, m/z (22) = 543等。這些像素包括在一個類中。以這種方式，創(chuàng)建了兩個或更多個類，并且針對各個類存儲m/z (cj)、 代表性最大強度MI (cj)、所包括的像素的像素編號px(cj)和其它信息。然后，按代表性最大強度MI (cj)的降序重新分配類編號。之后，向用戶呈現(xiàn)該信息。例如，如果操作員進行了用于顯示具有第1至第6大的代表性最大強度MI (cj)的六個類的操作，則設備使用針對各個類而不同的顏色，對指定的類cj = Cl c6所包括的像素分配顯示顏色。然后，創(chuàng)建如圖6的(a)所示的著色類圖像，并將該著色類圖像顯示在顯示單元7的窗口上。在本實施例中，以紅色、藍色、綠色、紫色、淺藍色和黃色分別顯示類
編號為cl c6的六個類所包括的像素px (cl)、px (c2).....和px (c6)。以黑色顯示類編
號為c7以上的類所包括的所有像素px (c7)、px (c8)、...。圖6的(b)示出所有像素的積分質(zhì)譜的例子，其中按顏色顯示具有與用戶所選擇的類相對應的m/z的峰。這些峰的顏色，即紅色、藍色、綠色、紫色、淺藍色和黃色與圖6的 (a)所示的類圖像上像素的顏色相對應。例如，在類圖像上以紅色顯示類編號Cl，并且在積分質(zhì)譜上也以紅色顯示與該類相對應的m/z (cl) ( = m/z 545)的峰。變形例例如，可以按以下的方式修改前面的實施例所述的數(shù)據(jù)處理方法。在前述的實施例中，在所獲得的質(zhì)譜數(shù)據(jù)的整個質(zhì)荷比范圍內(nèi)搜索展現(xiàn)最大強度 MI(i)的峰。然而，在一些情況下，可以限制要搜索展現(xiàn)最大強度MI (i)的峰的質(zhì)荷比范圍。 這可以通過修改圖2所示的流程圖中的步驟S2、以使得將在限定的質(zhì)荷比范圍內(nèi)搜索最大強度來實現(xiàn)。當預先已知目標物質(zhì)的質(zhì)荷比范圍時，該處理是有效的。這節(jié)省了不需要的處理，從而帶來諸如縮短處理時間或減輕硬件裝置(即計算機)的處理負荷等的有益效果。還可以通過排除與質(zhì)譜上出現(xiàn)的大量峰中無需分析的任何峰(例如，從基質(zhì)產(chǎn)生的峰)相對應的質(zhì)荷比來獲得相同的效果。另外，代替讓用戶指定要按最大強度的降序進行顯示的類，還可以讓操作員指示從要顯示的類中特意排除具有大的最大強度的一個或多個類。例如，如果像素PX(Cl)均勻分布在整個顯示區(qū)域上且不能很好地觀察到試樣本身的結(jié)構(gòu)，則可以對不包括像素PX(Cl)
的像素px(c2)、px(C3).....和px(c7)上色，以使得可以更加容易理解結(jié)構(gòu)信息。這可以
通過修改圖2所示的流程圖中的步驟S2、以在不包括與已被操作員排除的類相對應的質(zhì)荷比的情況下提取最大強度MI (i)及其質(zhì)荷比m/z(i)來實現(xiàn)。圖7和8示出這種處理有效的實際測量例子。圖7示出使用小鼠腦作為試樣的實際測量例子。圖7的(a)是光學顯微鏡圖像，并且圖7的(b)和(c)各自示出利用前述實施例的數(shù)據(jù)處理方法所創(chuàng)建的類圖像和積分譜。 該試樣上的測量點或像素之間的間隔為10 μ m，并且該試樣上被指定作為測量對象的二維區(qū)域中的像素數(shù)為250X250。針對各像素收集在整個質(zhì)荷比范圍m/z 700 855內(nèi)的質(zhì)譜數(shù)據(jù)。通過對分別包括在具有第1至第6大的代表性最大強度MI (cj)的六個類cj =
cl c6中的像素px (cl)、px (c2).....和px(c6)分配不同的顏色創(chuàng)建出圖7的(b)所示
的類圖像。在這個類圖像中，m/z 799處的第1個類cl (以紅色示出)分布在整個腦中， 這使得所顯示的腦結(jié)構(gòu)不清晰。通過對分別包括在具有第3至第8大的代表性最大強度
MI(Cj)的六個類cj = (33 (38中的像素？1((3)、？1((34).....和px(c8)分配不同的顏色
創(chuàng)建出圖7的(c)所示的類圖像。在這種情況下，排除了具有第1和第2大的代表性最大強度MI (cj)的兩個類cj = cl和c2。這個類圖像清晰地示出局部分布的或特別分布的而不是在整個腦中分布的物質(zhì)，從而使得所顯示的腦結(jié)構(gòu)清晰。圖8示出使用姜片作為試樣的實際測量例子。圖8的(a)是光學顯微鏡圖像，并且圖8的(b)和(c)各自示出利用前述實施例的數(shù)據(jù)處理方法所創(chuàng)建的類圖像和積分譜。 該試樣上的測量點或像素之間的間隔為10 μ m，并且該試樣上被指定作為測量對象的二維區(qū)域中的像素數(shù)為61X61。針對各像素收集在整個質(zhì)荷比范圍m/z 50 800內(nèi)的質(zhì)譜數(shù)據(jù)。通過對分別包括在具有第1至第6大的代表性最大強度MI (cj)的六個類cj =
cl c6中的像素pX(cl)、pX(c2).....和px(c6)分配不同的顏色創(chuàng)建出圖8的(b)所示
的類圖像。這個類圖像示出m/z 193的物質(zhì)分布為團粒狀(granular form)(或比像素大的集合體(aggregate))。然而，從該圖像不能辨別其它物質(zhì)的團粒分布。通過對分別包括在具有第3至第8大的代表性最大強度MI (cj)的六個類cj = c3 c8中的像素px(c3)、
px(c4).....和px(c8)分配不同的顏色創(chuàng)建出圖8的(c)所示的類圖像。在這種情況下，
排除了具有第1和第2大的代表性最大強度MI (cj)的兩個類cj = cl和c2。這個類圖像示出m/z 187的物質(zhì)也分布為團粒狀，而在圖8的(b)所示的類圖像上不能辨別出該情況。作為前述實施例的變形例，在圖2所示的流程圖中的步驟S9中，可以使用所有像素的平均質(zhì)譜來代替所有像素的積分質(zhì)譜?？蛇x地，可以顯示組合了質(zhì)荷比m/z(i)和最大強度MI⑴的質(zhì)譜。 應當注意，在本發(fā)明的精神內(nèi)進行的與未提及的方面有關(guān)的任何變形、修改或添加，均包括在本申請的權(quán)利要求的范圍內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理方法，用于處理通過對設置在試樣的二維區(qū)域內(nèi)的多個微小區(qū)域分別進行質(zhì)量分析所收集到的數(shù)據(jù)，所述質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理方法包括a)第一步驟，用于針對所述多個微小區(qū)域中的各個微小區(qū)域，基于與該微小區(qū)域相對應的質(zhì)譜數(shù)據(jù)提取展現(xiàn)最大強度的質(zhì)荷比；b)第二步驟，用于基于在所述第一步驟獲得的質(zhì)荷比，將所述多個微小區(qū)域分布到多個類中；以及c)第三步驟，用于通過對包括在所述多個類中給定的一個或多個類內(nèi)的微小區(qū)域分配對各個類不同的顯示顏色，來創(chuàng)建與所述二維區(qū)域的部分或整體相對應的著色二維圖像， 并且顯示所述著色二維圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，還包括d)第四步驟，用于通過對與各所述多個微小區(qū)域相對應的質(zhì)譜數(shù)據(jù)進行積分來獲得積分質(zhì)譜；以及e)第五步驟，用于通過對與在所述第三步驟已經(jīng)分配了顯示顏色的一個或多個類相對應的一個或多個峰分配與所述一個或多個類的顯示顏色相同的顏色，來顯示所述積分質(zhì)
3.一種質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理設備，用于處理通過對設置在試樣的二維區(qū)域內(nèi)的多個微小區(qū)域分別進行質(zhì)量分析所收集到的數(shù)據(jù)，所述質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理設備包括a)信息提取部件，用于針對所述多個微小區(qū)域中的各個微小區(qū)域，基于與該微小區(qū)域相對應的質(zhì)譜數(shù)據(jù)提取展現(xiàn)最大強度的質(zhì)荷比；b)聚類部件，用于基于所述信息提取部件獲得的質(zhì)荷比，將所述多個微小區(qū)域分布到多個類中；以及c)顯示信息形成部件，用于通過對包括在所述多個類中給定的一個或多個類內(nèi)的微小區(qū)域分配對各個類不同的顯示顏色，來創(chuàng)建與所述二維區(qū)域的部分或整體相對應的著色二維圖像，并且顯示所述著色二維圖像。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理設備，其特征在于，還包括用于獲得積分質(zhì)譜的積分計算部件，所述積分質(zhì)譜是通過對與各所述多個微小區(qū)域相對應的質(zhì)譜數(shù)據(jù)進行積分所計算出的，其中，所述顯示信息形成部件通過對與創(chuàng)建所述著色二維圖像時已分配了顯示顏色的一個或多個類相對應的一個或多個峰分配與所述一個或多個類的顯示顏色相同的顏色來將所述積分質(zhì)譜顯示在顯示窗口上。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理設備，其特征在于，所述信息提取部件針對指定的質(zhì)荷比范圍提取展現(xiàn)最大強度的質(zhì)荷比，或者針對不包括指定的質(zhì)荷比范圍值的質(zhì)荷比范圍提取展現(xiàn)最大強度的質(zhì)荷比。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理設備，其特征在于，所述顯示信息形成部件至少還顯示與所述顯示窗口所顯示的積分質(zhì)譜上的著色峰相對應的質(zhì)荷比的值。
全文摘要
一種質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理方法和質(zhì)量分析數(shù)據(jù)處理設備，基于通過成像質(zhì)量分析收集到的海量數(shù)據(jù)，呈現(xiàn)對理解生物試樣的組織結(jié)構(gòu)和其它信息有意義且易于分析操作員直觀理解的信息。針對試樣的各像素，提取與質(zhì)譜中的最大強度MI(i)相對應的質(zhì)荷比m/z(i)，并根據(jù)m/z(i)對像素分類。一個類對應于一種物質(zhì)。然后，針對各類提取該類包括的像素的最大強度中的最大者作為代表性最大強度MI(cj)，并按類編號cj顯示MI(cj)。當操作員通過參考MI(cj)指定要顯示的類時，對指定的類分別分配不同的顏色，并創(chuàng)建及顯示包括在各類中的像素被上色了的類圖像。在類圖像上，以不同顏色示出多種物質(zhì)的空間分布。同時，顯示所有像素的積分質(zhì)譜，其中與選擇的類相對應的峰被上色為與類圖像的顏色相同。
文檔編號H01J49/00GK102194640SQ201110056078
公開日2011年9月21日 申請日期2011年3月7日 優(yōu)先權(quán)日2010年3月5日
發(fā)明者梶原茂樹 申請人:株式會社島津制作所