JP6319716B2 - SPECTRUM PREDICTION METHOD, SPECTRUM PREDICTION DEVICE, AND PROGRAM - Google Patents
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Description
本発明は、スペクトル予測方法、スペクトル予測装置、およびプログラムに関し、より詳細には、質量分析において取得されるスペクトルを、計算により予測するスペクトル予測方法、スペクトル予測装置、およびプログラムに関する。 The present invention relates to a spectrum prediction method, a spectrum prediction apparatus, and a program. More specifically, the present invention relates to a spectrum prediction method, a spectrum prediction apparatus, and a program that predict a spectrum acquired in mass spectrometry by calculation.
生体分子の構造を決定する質量分析の1つとして試料のイオン化法が知られている。MALDI(マトリックス支援レーザー脱離イオン化(Matrix-Assisted Laser Desorption/Ionization))−MSn(多段階質量分析(multiple-stage Mass Spectrometry))は、MSnスペクトルにおける特徴的なフラグメンテーションパターンから、タンパク質やオリゴ糖を含む様々なクラスの生体分子を特徴付ける上で不可欠な試料のイオン化法である。 A sample ionization method is known as one of mass spectrometry for determining the structure of a biomolecule. MALDI (Matrix-Assisted Laser Desorption / Ionization)-MS n (Multiple-stage Mass Spectrometry) is based on the characteristic fragmentation pattern in the MS n spectrum. It is an ionization method for samples that is indispensable for characterizing various classes of biomolecules including sugars.
MALDI−MSnでは、衝突誘起解離(Collision induced dissociation (CID))による糖分子のフラグメンテーションが分子中の化学結合の性質に依存することを利用し、CIDによる糖分子のフラグメンテーションを繰り返した結果として得られるMSnスペクトルを観測することにより、糖分子の異性体構造を識別することができる。 MALDI-MS n uses the fact that fragmentation of sugar molecules by collision induced dissociation (CID) depends on the nature of chemical bonds in the molecule, and is obtained as a result of repeated fragmentation of sugar molecules by CID. By observing the resulting MS n spectrum, the isomer structure of the sugar molecule can be identified.
MSnスペクトルによる分子構造の決定では、スペクトルの実測データに基づいて糖鎖構造の公開データベースを検索し、該当する構造を見つけ出す。該当するデータがない場合には、実測データのm/z値(m=質量,z=電荷数)から組成を推定する。次いで、組成の組み合わせを推定して、組成の絞込みを行う。次いで、フラグメントデータベースに記録された情報を用いて、推定された組成のスペクトルを予測する。そして、予測されたスペクトルと、実測スペクトルとの一致性を判断することにより、構造を決定する。 In the determination of the molecular structure by MS n spectrum, a public database of sugar chain structures is searched based on the actually measured spectrum data to find the corresponding structure. When there is no corresponding data, the composition is estimated from the m / z value (m = mass, z = number of charges) of the actually measured data. Next, the composition combination is estimated and the composition is narrowed down. The information recorded in the fragment database is then used to predict the spectrum of the estimated composition. Then, the structure is determined by judging the coincidence between the predicted spectrum and the actually measured spectrum.
近年、組成の組み合わせからスペクトルを予測するための、種々の手法が研究されている。 In recent years, various methods for predicting a spectrum from a combination of compositions have been studied.
例えば、質量分析で糖鎖構造を解析する方法として、あらゆる種類の糖鎖を実際にフラグメント化することによりフラグメント化パターンを得て、これをデータとして蓄積し、蓄積されたフラグメント化パターンのデータと被検糖鎖のフラグメント化パターンとを比較して、糖鎖構造を予測する方法がある(例えば、特許文献1参照)。 For example, as a method of analyzing a sugar chain structure by mass spectrometry, fragmentation patterns are obtained by actually fragmenting all kinds of sugar chains, and this is accumulated as data. There is a method for predicting a sugar chain structure by comparing with a fragmentation pattern of a test sugar chain (see, for example, Patent Document 1).
しかし、観測されたMSnスペクトルから糖分子の糖鎖構造を予測するためには、統計学的分析のような面倒で複雑な処理が必要である。そして、たとえ、MALDI−MSnの適用対象である糖分子の分子構造が既知であっても、既知の糖分子の分子構造からMSnスペクトルを予測することは困難である。 However, in order to predict the sugar chain structure of a sugar molecule from the observed MS n spectrum, a complicated and complicated process such as statistical analysis is required. And even if the molecular structure of the sugar molecule to which MALDI-MS n is applied is known, it is difficult to predict the MS n spectrum from the molecular structure of the known sugar molecule.
このようなMSnスペクトルの予測の困難性を解消する方法として、糖分子のフラグメンテーションのシミュレーションにおいて、所与の糖分子に含まれる化学結合の切断確率を用いることによって、所与の糖分子のMSnスペクトルを予測する方法が提案されている(特許文献2)。 As a method for solving the difficulty of predicting such MS n spectrum, the MS of a given sugar molecule is used by simulating fragmentation of a sugar molecule by using the probability of breaking a chemical bond contained in the given sugar molecule. A method for predicting an n spectrum has been proposed (Patent Document 2).
しかしながら、所与の糖分子に含まれる化学結合の切断確率を用いてMSnスペクトルを予測する従来の方法は、計算が複雑であり、また切断確率を精度よく求めることが難しいという問題があった。 However, the conventional method of predicting the MS n spectrum using the probability of cleavage of a chemical bond contained in a given sugar molecule has a problem that the calculation is complicated and it is difficult to accurately determine the probability of cleavage. .
本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、簡易な計算により、精度よくMSnスペクトルを予測するスペクトル予測方法、スペクトル予測装置、およびプログラムを提供することにある。 The present invention has been made in view of such problems, and an object of the present invention is to provide a spectrum prediction method, a spectrum prediction apparatus, and a program for accurately predicting an MS n spectrum by simple calculation. It is in.
本発明者は、所与の糖分子のフラグメンテーションのシミュレーションにおいて、所与の糖分子に含まれる水酸基またはアミノ基の脱プロトン確率と経験的フラグメンテーションパターンとを用いることによって、所与の糖分子のMSnスペクトルを精度良く予測できることを見いだした。そして、この知見により、所与の糖分子のMSnスペクトルを予測するためのスペクトル予測方法、スペクトル予測装置、およびプログラムを完成させた。 The present inventor uses the probability of deprotonation of a hydroxyl group or amino group contained in a given sugar molecule and an empirical fragmentation pattern in the simulation of fragmentation of a given sugar molecule, and the MS of the given sugar molecule We have found that n spectra can be predicted accurately. Based on this knowledge, a spectrum prediction method, a spectrum prediction apparatus, and a program for predicting the MS n spectrum of a given sugar molecule were completed.
すなわち、本発明では、データベースや切断確率からMSnスペクトルを予測するのではなく、糖分子の脱プロトン化確率に基づいて、MSnスペクトルを予測する。 That is, in the present invention, rather than predicting MS n spectra from a database or the cutting probability, based on the deprotonation probability of sugar molecules, predicting MS n spectra.
本発明に係るスペクトル予測方法は、糖分子の各部位における脱プロトン化確率と、経験的なフラグメンテーションパターンとを用いて、前記糖分子の各部位における脱プロトン化により生成されるフラグメント種を予測するステップと、前記脱プロトン化確率と、前記予測されたフラグメント種の情報とに基づいて、前記糖分子のMSnスペクトルを予測するステップとを含む。 The spectrum prediction method according to the present invention predicts the fragment type generated by deprotonation at each site of the sugar molecule using the deprotonation probability at each site of the sugar molecule and an empirical fragmentation pattern. And predicting an MS n spectrum of the sugar molecule based on the deprotonation probability and the predicted fragment species information.
ここで、前記糖分子の構造に関する情報を用いて、前記糖分子の各部位における脱プロトン化のシミュレーションを行うことにより、前記糖分子の各部位における脱プロトン化確率を算出するステップを備え、前記フラグメント種を予測するステップは、前記算出された脱プロトン化確率を用いるものとすることができる。 Here, using the information on the structure of the sugar molecule, the step of calculating the deprotonation probability in each part of the sugar molecule by performing deprotonation simulation in each part of the sugar molecule, The step of predicting the fragment type may use the calculated deprotonation probability.
ここで、前記糖分子の構造に関する情報は、前記糖分子に含まれる脱プロトン化が起こりうる水酸基またはアミノ基の位置情報を含むものとすることができる。 Here, the information on the structure of the sugar molecule may include positional information on a hydroxyl group or an amino group that can be deprotonated in the sugar molecule.
また、前記糖分子の構造に関する情報は、糖分子について実験的に観測されたMSnスペクトルの情報を含むものとすることができる。 Further, the information on the structure of the sugar molecule may include information on the MS n spectrum experimentally observed for the sugar molecule.
また、前記脱プロトン化のシミュレーションは、前記糖分子の構造に関する情報に基づく理論計算を含むものとすることができる。 The deprotonation simulation may include a theoretical calculation based on information on the structure of the sugar molecule.
ここで、前記理論計算は、量子計算を含むものとすることができる。 Here, the theoretical calculation may include a quantum calculation.
また、前記糖分子の構造に関する情報は、前記糖分子に関する物理量を含むものとすることができる。 Moreover, the information regarding the structure of the sugar molecule may include a physical quantity regarding the sugar molecule.
また、前記物理量は、前記糖分子の水酸基またはアミノ基における脱プロトン化前後の原子間相互作用エネルギーまたは構造安定化エネルギーを含むものとすることができる。 In addition, the physical quantity may include atomic interaction energy or structure stabilization energy before and after deprotonation at the hydroxyl group or amino group of the sugar molecule.
本発明の別の態様によれば、本発明に係るスペクトル予測装置は、糖分子の各部位における脱プロトン化確率と、経験的なフラグメンテーションパターンとを用いて、前記糖分子の各部位における脱プロトン化により生成されるフラグメント種を予測する手段と、前記脱プロトン化確率と、前記予測されたフラグメント種の情報とに基づいて、前記糖分子のMSnスペクトルを予測する手段とを含む。 According to another aspect of the present invention, a spectrum prediction apparatus according to the present invention uses a deprotonation probability at each site of a sugar molecule and an empirical fragmentation pattern to deprotonate at each site of the sugar molecule. Means for predicting the fragment type generated by the conversion, and means for predicting the MS n spectrum of the sugar molecule based on the deprotonation probability and the information on the predicted fragment type.
本発明の他の態様によれば、本発明に係るプログラムは、上記のスペクトル予測方法をコンピュータに実行させる。 According to another aspect of the present invention, a program according to the present invention causes a computer to execute the above spectrum prediction method.
本発明によれば、所与の糖分子の分子構造から、簡易な計算方法で精度よくMSnスペクトルを予測することが可能となる。 According to the present invention, it is possible to accurately predict an MS n spectrum from a molecular structure of a given sugar molecule with a simple calculation method.
以下、図面を参照して、本発明に係る実施形態を説明する。 Embodiments according to the present invention will be described below with reference to the drawings.
図1を参照し、MALDI−MSnにおいて所与の分子構造からスペクトルを予測する基本原理について説明する。試料に紫外レーザーを照射した場合、物理現象としては、ユニット中の水酸基またはアミノ基において脱プロトン化が起こり、次いで、脱プロトン化された位置の電子が移動して、より安定化した構造に変化する。この電子移動の際に結合の一部が切断されてイオンが生成される。このようにして生成されたイオンをフラグメントと呼ぶ。 The basic principle of predicting a spectrum from a given molecular structure in MALDI-MS n will be described with reference to FIG. When a sample is irradiated with an ultraviolet laser, the physical phenomenon is that deprotonation occurs at the hydroxyl group or amino group in the unit, and then the electron at the deprotonated position moves, resulting in a more stable structure. To do. During this electron transfer, a part of the bond is cut to generate ions. The ions generated in this way are called fragments.
従来のスペクトル予測においては、切断される部位ごとに、脱プロトン化→電子移動→結合切断→フラグメント生成というプロセスに対応して、脱プロトン化、結合切断、および電子移動という3つの工程の各々の確率を推定していた。 In the conventional spectrum prediction, for each site to be cleaved, each of the three steps of deprotonation, bond cleavage, and electron transfer corresponds to the process of deprotonation → electron transfer → bond cleavage → fragment generation. Probability was estimated.
ここで、電子移動→結合切断→フラグメント生成という一連の工程には、脱プロトン化される部位に応じて一定のパターンが存在する。すなわち、決定されたフラグメントの生成パターンにより、脱プロトン化されるユニットの部位と、生成されるフラグメント種とが対応付けられる。そこで、本発明では、脱プロトン化確率を推定する一方、電子移動→結合切断→フラグメント生成という工程については、経験則に基づいてフラグメントの生成パターンを決定する。脱プロトン化確率とは、糖分子の分子構造内の所定の位置で脱プロトン化が発生する確率を表す。 Here, in a series of steps of electron transfer → bond cleavage → fragment generation, there is a certain pattern depending on the site to be deprotonated. That is, the site of the unit to be deprotonated is associated with the fragment type to be generated according to the determined fragment generation pattern. Therefore, in the present invention, the deprotonation probability is estimated, while the step of electron transfer → bond cleavage → fragment generation determines the fragment generation pattern based on empirical rules. The deprotonation probability represents the probability that deprotonation occurs at a predetermined position in the molecular structure of the sugar molecule.
図2は、フラグメントの生成パターンに関する経験則の一例を示す図である(非特許文献1参照)。同図に示す例では、アミノ基(−NHOCH3の−NH)で脱プロトン化が発生する。次いで、電子が移動してより安定な化学構造に変化する際に、グリコシド結合(R−O−R1)が切断され、R1−O−イオン(Yイオン)が生成される。したがって、同図のNの位置における脱プロトン化に対し、生成されるフラグメント種としてR1−O−イオンが対応付けられる。 FIG. 2 is a diagram showing an example of an empirical rule regarding a fragment generation pattern (see Non-Patent Document 1). In the example shown in the figure, deprotonation occurs at the amino group (—NHOCH 3 —NH). Then, when the change to a more stable chemical structure electrons move, glycosidic linkages (R-O-R 1) is cut, R 1 -O - ions (Y ions) are generated. Thus, for deprotonation in the position of the figure N, R 1 -O as a fragment species produced - ions is associated.
このようなフラグメントの生成パターンは、論文情報、測定データの解析結果等により知られているものに基づいて定義することができる。このフラグメントの生成パターンは、フラグメント予測装置に予め複数記憶される。 Such a fragment generation pattern can be defined based on what is known from paper information, measurement data analysis results, and the like. A plurality of fragment generation patterns are stored in advance in the fragment prediction apparatus.
次に、図3を参照し、本実施形態に係るスペクトル予測装置の構成について説明する。 Next, the configuration of the spectrum prediction apparatus according to the present embodiment will be described with reference to FIG.
本実施形態では、スペクトル予測装置400が、脱プロトン化確率というパラメータを用いて、後述する図6に示す処理を実行することにより、所与の糖分子の分子構造からMSnスペクトルを予測する。 In the present embodiment, the spectrum prediction apparatus 400 predicts an MS n spectrum from the molecular structure of a given sugar molecule by executing a process shown in FIG. 6 described later using a parameter called deprotonation probability.
CPU402は、記憶部408からプログラムを読み出して実行する。 The CPU 402 reads the program from the storage unit 408 and executes it.
ここで実行されるプログラムは、脱プロトン化シミュレーションプログラム、フラグメント予測プログラム、およびスペクトル予測プログラムを含む。 The programs executed here include a deprotonation simulation program, a fragment prediction program, and a spectrum prediction program.
脱プロトン化シミュレーションプログラムは、糖鎖構造データを用いて糖分子における脱プロトン化のシミュレーションを行うことにより、脱プロトン化確率を算出するためのプログラムである。 The deprotonation simulation program is a program for calculating a deprotonation probability by simulating deprotonation in a sugar molecule using sugar chain structure data.
フラグメント予測プログラムは、糖鎖構造データとフラグメンテーションパターンとを用いて、脱プロトン化により生成されるフラグメント種を予測するためのプログラムである。具体的には、フラグメント予測プログラムは、フラグメンテーションパターンに基づいて、糖分子における脱プロトン化の結果として切断される結合の位置を判定し、その切断により生成されるフラグメント種を予測する。 The fragment prediction program is a program for predicting fragment species generated by deprotonation using sugar chain structure data and fragmentation patterns. Specifically, the fragment prediction program determines the position of a bond cleaved as a result of deprotonation in a sugar molecule based on the fragmentation pattern, and predicts the fragment type generated by the cleavage.
ここで、糖鎖構造データは、後述する入力ファイルに含まれている。一方、フラグメンテーションパターンは、脱プロトン化される部位と、生成されるフラグメント種と、切断位置とが対応付けられたデータであり、フラグメント予測プログラムに書き込まれている。 Here, the sugar chain structure data is included in an input file described later. On the other hand, the fragmentation pattern is data in which a site to be deprotonated, a generated fragment type, and a cleavage position are associated with each other, and is written in the fragment prediction program.
スペクトル予測プログラムは、脱プロトン化確率と、予測されたフラグメント種の情報とに基づいて、糖分子のMSnスペクトルを予測するプログラムである。 The spectrum prediction program is a program that predicts the MS n spectrum of a sugar molecule based on the deprotonation probability and information on the predicted fragment type.
CPU402が上記のプログラムを実行する際に、記憶部408に記憶された入力ファイルが用いられる。入力ファイルは、入力部404から入力されて予め記憶部408に蓄積されている。 When the CPU 402 executes the above program, the input file stored in the storage unit 408 is used. The input file is input from the input unit 404 and stored in the storage unit 408 in advance.
入力ファイルは、MSnスペクトルを予測するためのシミュレーションに必要なパラメータを含む。例えば、入力ファイルは、糖鎖構造データを含む。 The input file contains the parameters required for simulation to predict the MS n spectrum. For example, the input file includes sugar chain structure data.
糖鎖構造データは、糖分子の構造に関するデータであり、例えば、単糖(Gal、GlcNAc,Man等のユニット)の種類、およびその繋がり方(順序)、および結合情報(何番目の炭素と繋がっているかを番号で表記した情報)を含むことができる。 The sugar chain structure data is data on the structure of the sugar molecule. For example, the types of monosaccharides (units such as Gal, GlcNAc, and Man), how they are connected (order), and binding information (what number carbon is connected). Can be included).
また、糖鎖構造データは、糖分子に含まれる脱プロトン化が起こりうる水酸基またはアミノ基の位置情報を含んでもよい。 Further, the sugar chain structure data may include positional information of a hydroxyl group or an amino group that can be deprotonated in the sugar molecule.
また、糖鎖構造データは、糖分子について実験的に観測されたMSnスペクトルの情報を含んでもよい。 In addition, the sugar chain structure data may include information on MS n spectra experimentally observed for sugar molecules.
また、糖鎖構造データは、糖分子に関する物理量を含んでもよい。 Further, the sugar chain structure data may include physical quantities related to sugar molecules.
ここで、物理量は、糖分子の水酸基またはアミノ基における脱プロトン化前後の原子間相互作用エネルギーを含んでもよい。 Here, the physical quantity may include atomic interaction energy before and after deprotonation at the hydroxyl group or amino group of the sugar molecule.
また、物理量は、糖分子の水酸基またはアミノ基における脱プロトン化前後の構造安定化エネルギーを含んでもよい。 Further, the physical quantity may include the structure stabilization energy before and after deprotonation at the hydroxyl group or amino group of the sugar molecule.
上記のプログラムを実行することにより、スペクトル予測装置400は、糖鎖構造データを用いて糖分子における脱プロトン化のシミュレーションを行って、所与の糖分子の水酸基またはアミノ基の位置毎に、脱プロトン化確率を算出する。 By executing the above program, the spectrum predicting apparatus 400 performs deprotonation simulation on the sugar molecule using the sugar chain structure data, and removes each hydroxyl group or amino group position of the given sugar molecule. Calculate protonation probability.
次いで、糖鎖構造データとフラグメンテーションパターンとを用いて、脱プロトン化により生成されるフラグメント種を予測する。 Next, the fragment species generated by deprotonation are predicted using the sugar chain structure data and the fragmentation pattern.
そして、脱プロトン化確率と、予測されたフラグメント種の情報とに基づいて、糖分子のMSnスペクトルを予測する。 Then, the MS n spectrum of the sugar molecule is predicted based on the deprotonation probability and the predicted fragment type information.
図4は、本実施形態に係る糖鎖構造の例を概略的に示す。同図に示す糖鎖構造は、PBH(1−ピレンブタン酸ヒドラジド)で標識されている。記号網掛け丸(●)、網掛け四角(四角)および白丸(○)は糖鎖を構成するユニットを示し、●はMannose、四角はGlcNAc(N-acetyl-D-glucosamine)、○はGalactoseを示す。また、糖鎖構造の各切断位置には、固有の識別情報(Y5、2,4A5等)が割り当てられている。 FIG. 4 schematically shows an example of a sugar chain structure according to this embodiment. The sugar chain structure shown in the figure is labeled with PBH (1-pyrenebutanoic acid hydrazide). Symbols shaded circles (●), shaded squares (squares) and white circles (○) indicate units constituting sugar chains, ● indicates Mannose, squares indicate GlcNAc (N-acetyl-D-glucosamine), ○ indicates Galactose Show. Also, unique identification information (Y 5 , 2 , 4 A 5 etc.) is assigned to each cleavage position of the sugar chain structure.
図5は、糖鎖構造の一例における脱プロトン化について、フラグメント種の予測シミュレーションを行った結果を示す。同図に示す表は、左から順に、予測されたフラグメント種のm/z(記号mz:で示す)、MSnスペクトルの予測値におけるピークの強度(記号level:で示す)、および可能な切断位置(ions:で示す)を表している。ここで、複数回の切断は記号「/」により情報を区切っている。 FIG. 5 shows the result of a simulation of fragment species prediction for deprotonation in an example of a sugar chain structure. The table shown in the figure shows, from left to right, the predicted fragment species m / z (indicated by the symbol mz :), the peak intensity in the predicted value of the MS n spectrum (indicated by the symbol level :), and possible cuts Represents a position (indicated by ions :). In this case, information is divided by a symbol “/” in multiple cuttings.
スペクトル予測プログラムに基づく処理の実行結果は、CPU402からの命令により、表示部406に表示されてもよい。 The execution result of the process based on the spectrum prediction program may be displayed on the display unit 406 according to a command from the CPU 402.
図6は、本発明に係るスペクトル予測装置400が、MSnスペクトルを予測する際に実行する処理のフローチャート500を示している。 FIG. 6 shows a flowchart 500 of processing executed when the spectrum prediction apparatus 400 according to the present invention predicts an MS n spectrum.
まず、ステップS502で、スペクトル予測装置400は、脱プロトン化シミュレーションプログラムを実行すると、記憶部408から入力ファイルを読み出す。 First, in step S502, the spectrum prediction apparatus 400 reads an input file from the storage unit 408 when the deprotonation simulation program is executed.
次に、ステップS504で、スペクトル予測装置400は、ステップS502で読み出した入力ファイルに含まれる糖鎖構造データに基づいて、糖分子内の各部位の脱プロトン化のシミュレーションを行う。このシミュレーションの結果として、脱プロトン化確率が算出される。 Next, in step S504, the spectrum prediction apparatus 400 performs deprotonation simulation of each site in the sugar molecule based on the sugar chain structure data included in the input file read in step S502. As a result of this simulation, the deprotonation probability is calculated.
ここで、脱プロトン化確率は、例えば糖分子に含まれる脱プロトン化が起こりうる水酸基またはアミノ基の結合箇所の位置情報(1位、2位等)に基づいて、当該水酸基またはアミノ基の位置毎に算出しても良い。 Here, the deprotonation probability is the position of the hydroxyl group or amino group based on, for example, positional information (1st position, 2nd position, etc.) of the hydroxyl group or amino group binding site contained in the sugar molecule where deprotonation can occur. You may calculate for every.
また、糖分子について実験的に観測されたMSnスペクトルの情報に基づいて脱プロトン化確率を算出しても良い。例えば、脱プロトン化のシミュレーションによって生成されるものと予測されたフラグメント種に対し、実測値におけるスペクトルの相対的な強度に基づいて脱プロトン化確率を決定しても良い。 Further, the deprotonation probability may be calculated based on information of MS n spectrum experimentally observed for sugar molecules. For example, the deprotonation probability may be determined based on the relative intensity of the spectrum in the actually measured value for the fragment type predicted to be generated by the deprotonation simulation.
また、糖分子の構造に関する情報に基づく理論計算により、脱プロトン化確率を算出しても良い。 Further, the deprotonation probability may be calculated by theoretical calculation based on information on the structure of the sugar molecule.
ここで、理論計算として、例えば、密度汎関数(DFT)法等の量子計算を用いても良い。 Here, as the theoretical calculation, for example, a quantum calculation such as a density functional (DFT) method may be used.
また、糖分子に関する物理量に基づいて脱プロトン化確率を算出しても良い。 Further, the deprotonation probability may be calculated based on the physical quantity related to the sugar molecule.
ここで、物理量として糖分子の水酸基またはアミノ基における脱プロトン化前後の原子間相互作用エネルギーを用いても良い。 Here, the interaction energy between atoms before and after deprotonation at the hydroxyl group or amino group of the sugar molecule may be used as a physical quantity.
また、物理量として糖分子の水酸基またはアミノ基における脱プロトン化前後の構造安定化エネルギーを用いても良い。すなわち、脱プロトン化した分子構造に対し、構造最適化計算を施した後の原子間相互作用エネルギー、または構造最適化計算を施す前の原子間相互作用エネルギーを用いて、脱プロトン化確率を算出することとしても良い。 Further, the structure stabilization energy before and after deprotonation at the hydroxyl group or amino group of the sugar molecule may be used as a physical quantity. That is, for the deprotonated molecular structure, the deprotonation probability is calculated using the interatomic interaction energy after the structure optimization calculation or the interatomic interaction energy before the structure optimization calculation. It is also good to do.
さらに、物理量として、水酸基を有する単糖の隣の糖鎖の種類、結合の開裂に要する活性化エネルギー等の情報を用いて、脱プロトン化確率を算出することとしても良い。 Furthermore, the deprotonation probability may be calculated using information such as the type of sugar chain adjacent to the monosaccharide having a hydroxyl group and the activation energy required for bond cleavage as a physical quantity.
次に、ステップS506で、スペクトル予測装置400がフラグメント予測プログラムを実行すると、スペクトル予測装置400は、ステップS502において読み出された入力ファイル内の糖鎖構造から、ミュレートされた脱プロトン化により生成されるフラグメント種を予測する。具体的には、脱プロトン化された部位に応じて、フラグメントの生成パターンに基づいて予測される結合の切断位置、その結合の切断によって生成されるフラグメント種、および当該フラグメント種のm/zを予測することができる。 Next, when the spectrum prediction apparatus 400 executes the fragment prediction program in step S506, the spectrum prediction apparatus 400 is generated by the demutation that is muted from the sugar chain structure in the input file read in step S502. Predict fragment types. Specifically, depending on the deprotonated site, the bond cleavage position predicted based on the fragment generation pattern, the fragment species generated by the bond cleavage, and the m / z of the fragment species Can be predicted.
次いで、ステップS508において、スペクトル予測装置400は、予測された糖分子のフラグメント種の情報を記憶部408に記憶する。例えば、スペクトル予測装置400は、生成されるフラグメント種の分子量と電荷数とを、記憶部408に記憶してもよい。 Next, in step S <b> 508, the spectrum prediction device 400 stores the information on the predicted fragment type of the sugar molecule in the storage unit 408. For example, the spectrum prediction apparatus 400 may store the molecular weight and the number of charges of the generated fragment species in the storage unit 408.
ステップS510で、スペクトル予測装置400は、スペクトル予測プログラムを実行し、記憶部408に記憶されている、シミュレーションで生成されたフラグメント種の情報を用いて、フラグメント種のm/zごとに所与の糖分子のMSnスペクトルを予測する。具体的には、予測されたフラグメント種のm/zの値におけるMSnスペクトルの強度を、脱プロトン化確率に応じて決定する。ここで、スペクトル予測装置400は、予測したMSnスペクトルを表示部406に表示してもよい。 In step S510, the spectrum prediction apparatus 400 executes the spectrum prediction program and uses the fragment type information generated by the simulation stored in the storage unit 408, for each given m / z of the fragment type. Predict MS n spectra of sugar molecules. Specifically, the intensity of the MS n spectrum at the m / z value of the predicted fragment species is determined according to the deprotonation probability. Here, the spectrum prediction apparatus 400 may display the predicted MS n spectrum on the display unit 406.
その後、スペクトル予測装置400は処理500を終了する。 Thereafter, the spectrum prediction apparatus 400 ends the process 500.
図7は、スペクトル予測装置400において糖鎖の構造データを作成するためのGUIの例を示す。GUI700は、スペクトル予測装置400内のCPU402の命令により、表示部406に表示されてもよい。ユーザが入力部404を操作して、スペクトルを予測する対象の糖鎖構造を視覚化しながら入力することにより、上述した糖鎖構造データを記述したテキスト形式のファイルが作成される。この際、スペクトル予測装置400は、糖分子に含まれる脱プロトン化が起こりうる水酸基またはアミノ基の位置を特定することができる。この情報は、作成された上記ファイル内に記憶される。 FIG. 7 shows an example of a GUI for creating sugar chain structure data in the spectrum prediction apparatus 400. The GUI 700 may be displayed on the display unit 406 according to an instruction from the CPU 402 in the spectrum prediction apparatus 400. When the user operates the input unit 404 and inputs the sugar chain structure for which the spectrum is predicted while visualizing the file, a text format file describing the sugar chain structure data described above is created. At this time, the spectrum prediction apparatus 400 can specify the position of the hydroxyl group or amino group in the sugar molecule where deprotonation can occur. This information is stored in the created file.
(実施例1)
図8は、本発明の第1実施例に係る脱プロトン化のシミュレートを行う糖分子の糖鎖構造を示す。同図は、Laminaripentaose-PBHに対し構造最適化計算を行った後の糖鎖構造を示し、左のユニットから順にC1、C2、C3、C4およびC5と名づけられる。各ユニットの部位には、図9に示すように番号が与えられる。脱プロトン化される部位は、これらの情報に基づく表記により識別される。例えば、図9に示すユニットC4の2位の水酸基はC4_2と表記される。
Example 1
FIG. 8 shows a sugar chain structure of a sugar molecule that simulates deprotonation according to the first embodiment of the present invention. The figure shows the sugar chain structure after structural optimization calculation for Laminaripentaose-PBH, and is named C1, C2, C3, C4 and C5 in order from the left unit. Each unit part is given a number as shown in FIG. The site to be deprotonated is identified by notation based on these information. For example, the hydroxyl group at the 2-position of the unit C4 shown in FIG. 9 is represented as C4_2.
脱プロトン化確率は、例えば、図10に示すフォーマットでデータベース化される。同図は、Laminaripentaose-PBHに対し、脱プロトン化のシミュレーションを量子計算により行った場合のデータを示す。 The deprotonation probability is databased in the format shown in FIG. 10, for example. This figure shows data when Latonaripentaose-PBH is subjected to deprotonation simulation by quantum calculation.
同図に示す例では、左から順に脱プロトン化される水酸基の位置(「O−位置」)、DFT計算により脱プロトン化の結合エネルギーを計算した結果の値(「DFT」、単位:kcal/mol)、C2_2のDFT計算結果を基準とした相対値(「dH」)、脱プロトン化確率、および生成されるフラグメント種をそれぞれ示している。 In the example shown in the figure, the position of the hydroxyl group to be deprotonated in order from the left (“O-position”), the value of the deprotonation bond energy calculated by DFT calculation (“DFT”, unit: kcal / mol), a relative value (“dH”) based on the DFT calculation result of C2_2, a deprotonation probability, and a generated fragment type.
ここで、dHの値は、C2_2の位置におけるDFT計算結果の絶対値(16362.7)とし、他の値については、C2_2の値との差分をとっている。例えば、C5_4の脱プロトン化において、dH=16362.7−16027.6=335.1となる。 Here, the value of dH is the absolute value (16362.7) of the DFT calculation result at the position of C2_2, and the other values are the difference from the value of C2_2. For example, in the deprotonation of C5_4, dH = 16362.7−16027.6 = 335.1.
また、脱プロトン化確率は、dHの値に基づいて計算することができる。例えば、dHの値が小さいほどフラグメントが安定して存在すると考えられるため、脱プロトン化確率が高くなるように設定することができる。本実施例では、dHの中で一番小さい値に対応する脱プロトン化確率を100、一番大きい値に対応する脱プロトン化確率を0と定義し、中間値についてはそれに比例させて脱プロトン化確率を決定した。 The deprotonation probability can be calculated based on the value of dH. For example, since the fragment is considered to exist more stably as the value of dH is smaller, the deprotonation probability can be set higher. In this embodiment, the deprotonation probability corresponding to the smallest value in dH is defined as 100, the deprotonation probability corresponding to the largest value is defined as 0, and the intermediate value is proportionally deprotonated. The probability of conversion was determined.
Laminaripentaose-PBHの実測値では、フラグメントC4>フラグメントC3>フラグメントC2の強度順で、Cイオンの3本のピークが観測されている。そこで、フラグメントC2〜フラグメントC4に対する計算結果に着目する。 In the measured value of Laminaripentaose-PBH, three peaks of C ions are observed in the order of the intensity of fragment C4> fragment C3> fragment C2. Therefore, attention is focused on the calculation results for fragment C2 to fragment C4.
非特許文献1に従えば、フラグメントC2、フラグメントC3、フラグメントC4等のCイオンが生成するのは、3位で脱プロトン化されたときのみである。しかし、図8および9から明らかなように、Laminaripentaose-PBHは、1−3結合である(すなわち、一方のユニットの1位と他方のユニットの3位が、Oを介して結合されている)ため、ユニットの3位に水酸基またはアミノ基が存在せず、理論上脱プロトン化は起こらないことになる。 According to Non-Patent Document 1, C ions such as fragment C2, fragment C3, and fragment C4 are generated only when deprotonated at the 3-position. However, as is apparent from FIGS. 8 and 9, Laminaripentaose-PBH is a 1-3 bond (that is, the first position of one unit and the third position of the other unit are bonded via O). Therefore, there is no hydroxyl group or amino group at the 3-position of the unit, and deprotonation does not occur theoretically.
そこで、ユニットの2位と4位でも脱プロトン化し、電子移動の結果としてCイオンが生成されると推定し、2位と4位における計算結果も検討対象とした。 Therefore, it is presumed that the 2nd and 4th positions of the unit are deprotonated and C ions are generated as a result of electron transfer, and the calculation results at the 2nd and 4th positions were also considered.
再び図10を参照すると、フラグメントC2、フラグメントC3、およびフラグメントC4の脱プロトン化確率は、C4_2の位置における脱プロトン化が95%と最も高い。 Referring to FIG. 10 again, the deprotonation probability of fragment C2, fragment C3, and fragment C4 is the highest at 95% for deprotonation at position C4_2.
同図によれば、C4_2における脱プロトン化に対応して生成が予想されるフラグメント種は、C3である。 According to the figure, the fragment species expected to be generated in response to deprotonation at C4_2 is C3.
次に、C4_2における脱プロトン化に対し、その安定化した構造を判断する。 Next, the stabilized structure is judged against deprotonation at C4_2.
図9を参照すると、4位での脱プロトン化では、6位の水酸基と水素結合を形成して、安定化しやすいと考えられる。C4_4の脱プロトン化において、C4_4のOと、C3_6のCH3のHとの距離は3.639Åであり、C4_4のOと、C4_6の水酸基のHとの距離は2.590Åである。これに対し、C4_2のOとC5_2における水酸基のHとの距離は3.916Åである。したがって、C4_2のOが脱プロトン化した構造は、C4_4のOが脱プロトン化した構造と比較して、より不安定であると考えられる。 Referring to FIG. 9, it is considered that deprotonation at the 4-position forms a hydrogen bond with the hydroxyl group at the 6-position and is easy to stabilize. In the deprotonation of C4_4, the distance between C4_4 O and C3_6 CH 3 H is 3.639 mm, and the distance between C4_4 O and C4_6 hydroxyl group H is 2.590 mm. In contrast, the distance between O in C4_2 and H of the hydroxyl group in C5_2 is 3.9163. Therefore, the structure in which C4_2 O is deprotonated is considered to be more unstable than the structure in which C4_4 O is deprotonated.
図11は、C4_2の位置における脱プロトン化をシミュレートした場合の糖鎖構造を示す図である。 FIG. 11 is a diagram showing a sugar chain structure when the deprotonation at the position of C4_2 is simulated.
同図(a)の「初期構造」は、図8の構造のC4_2において脱プロトン化した状態の初期構造を示し、(b)の「安定化後の構造」は、初期構造に対して再度構造最適化計算(DFT計算)を行った後の構造を示す。 The “initial structure” in FIG. 8A shows the initial structure in the deprotonated state in C4_2 of the structure in FIG. 8, and the “stabilized structure” in FIG. The structure after the optimization calculation (DFT calculation) is shown.
初期構造において、C4_2の位置におけるOから最も近い水酸基は、ユニットC5の2位、すなわちC5_2の位置である。 In the initial structure, the hydroxyl group closest to O at the position of C4_2 is the 2nd position of the unit C5, that is, the position of C5_2.
一方、安定化後の構造では、C4_2の位置におけるOとC5_2のHとの距離は1.077Åと近くなる。この距離をもって、安定化後の構造ではC5_2のHが移動したと判断される。 On the other hand, in the structure after stabilization, the distance between O at the position of C4_2 and H of C5_2 is as short as 1.077 mm. With this distance, it is determined that H of C5_2 has moved in the structure after stabilization.
したがって、脱プロトン化のシミュレーション結果はC4_2の位置における脱プロトン化確率が最も高いが、実際にはC5_2のHが移動して、C5_2の脱プロトン化が起こり、その結果、C4イオンが生成したと判断することができる。 Therefore, the simulation result of deprotonation has the highest deprotonation probability at the position of C4_2. However, in actuality, C5_2 H moves and C5_2 deprotonation occurs, and as a result, C4 ions are generated. Can be judged.
図12(a)は、Laminaripentaose-PBHのフラグメントC2、C3およびC4について観測されたMS2スペクトルの実測値を示す。同図において、実測値におけるCイオンのピークがC4>C3>C2の強度順となることは、上記の判断を支持している。 FIG. 12 (a) shows the measured values of the MS 2 spectrum observed for Laminaripentaose-PBH fragments C2, C3 and C4. In the figure, the fact that the peak of C ions in the measured value is in the order of the intensity of C4>C3> C2 supports the above determination.
図12(b)は、本実施例に係るシミュレーションにより予測されたMS2スペクトルの予測結果を示す。MS2スペクトルの予測結果と実験値は、良く一致しており、脱プロトン化確率を用いた予測が妥当であることが示されている。 FIG. 12 (b) shows the predicted results of the MS 2 spectra predicted by the simulation according to the present embodiment. The predicted results of the MS 2 spectrum and the experimental values agree well, indicating that the prediction using the deprotonation probability is appropriate.
したがって、量子計算により脱プロトン化確率を予測し、電子移動→結合切断→フラグメント生成というプロセスのパターンを用いて、所与の糖分子の構造に対するMSnスペクトルの実験値を、精度良く予測することができた。 Therefore, predicting the deprotonation probability by quantum calculation and accurately predicting the experimental value of the MS n spectrum for the structure of a given sugar molecule using the pattern of the process of electron transfer → bond cleavage → fragment generation. I was able to.
(実施例2)
図13は本発明の第2の実施例に係るAHSG(Alpha-2-HS-Glycoprotein)の糖鎖構造を示す図であり、図13(a)は各ユニットを記号化した図、(b)は各ユニットを名称で示した図である。
(Example 2)
FIG. 13 is a diagram showing the sugar chain structure of AHSG (Alpha-2-HS-Glycoprotein) according to the second embodiment of the present invention, and FIG. 13 (a) is a diagram symbolizing each unit, and FIG. 13 (b). Is a diagram showing each unit by name.
図14は、AHSGに対し本実施例に係る脱プロトン化確率の計算を行った結果を示す。本実施例では、図13(b)に示す分岐の上側部分をα鎖(C6,C5,C4)、下側部分をβ鎖(C1,C2,C3)と表記している。 FIG. 14 shows the result of calculating the deprotonation probability according to the present example for AHSG. In this embodiment, the upper part of the branch shown in FIG. 13B is expressed as α chain (C6, C5, C4), and the lower part is expressed as β chain (C1, C2, C3).
表の3列目(「precursor(前駆体)」)は、脱プロトン化される位置を示す。同列の矢印「→」は更なる脱プロトン化が起きることを示し、例えば「C5_3→α鎖C6_4」は、C5_3で脱プロトン化が起きてからα鎖C6_4で脱プロトン化が起きることを示す。 The third column of the table ("Precursor") indicates the position to be deprotonated. The arrow “→” in the same row indicates that further deprotonation occurs, for example, “C5 — 3 → α chain C6 — 4” indicates that deprotonation occurs at C5 — 3 and then deprotonation occurs at the α chain C6 — 4.
4〜8列目は、図13の糖鎖構造情報を入力して、DFT計算により「precursor」の欄に記載の位置で脱プロトン化が起きた場合の結合エネルギーを計算した結果を示し、左から順に、結合エネルギー(「BE」、単位:kcal/mol)、−20043.00を基準(base)とした相対的な結合エネルギー(「dH」)、dH+40、dH+40の規格化後の値(「脱プロトン化確率」)、および2回以上脱プロトン化が発生した場合を考慮した規格化後の値(「脱プロトン化確率(補正後)」)である。 The fourth to eighth columns show the result of calculating the binding energy when deprotonation occurs at the position described in the “Precursor” column by DFT calculation after inputting the sugar chain structure information of FIG. In order, binding energy (“BE”, unit: kcal / mol), relative binding energy (“dH”) with −20043.00 as the reference (base), dH + 40, dH + 40 after normalized values (“ Deprotonation probability ”), and a value after normalization (“ deprotonation probability (after correction) ”) in consideration of the case where deprotonation has occurred twice or more.
図14に示す表の「precursor」の欄を見ると、「C5_3→α鎖C6_4」のように、フラグメントの中には2回以上脱プロトン化が発生するものがあるが、物理的には脱プロトン化の回数が多いほどそのフラグメントの発生確率は下がると考えられる。そこで、例えば「precursor」で「→」が1つ含まれる場合の脱プロトン化確率は0.1を掛けて、
脱プロトン化確率(補正後)=(1回目の脱プロトン化確率)×(2回目の脱プロトン化確率)×0.1
と計算する。例えば、「precursor」が「C5_3→α鎖C6_4」で示される脱プロトン化については、
C5_3のdH+40.0(規格後)=0.74
C6_4のdH+40.0(規格後)=0.85
脱プロトン化確率(補正後)=0.74×0.85×0.1=0.06
のように計算することができる。
Looking at the “precursor” column in the table shown in FIG. 14, some fragments, such as “C5 — 3 → α chain C6 — 4”, are deprotonated two or more times. It is considered that the probability of the fragment decreases as the number of protonations increases. Therefore, for example, when “precursor” includes one “→”, the deprotonation probability is multiplied by 0.1,
Deprotonation probability (after correction) = (first deprotonation probability) × (second deprotonation probability) × 0.1
And calculate. For example, for deprotonation where “precursor” is represented by “C5 — 3 → α chain C6 — 4”,
C5_3 dH + 40.0 (after specification) = 0.74
C6_4 dH + 40.0 (after specification) = 0.85
Deprotonation probability (after correction) = 0.74 × 0.85 × 0.1 = 0.06
It can be calculated as follows.
3回目以降の脱プロトン化についても同様に、脱プロトン化確率に0.1を乗算する。 Similarly for the third and subsequent deprotonations, the deprotonation probability is multiplied by 0.1.
また、図14に示す表の1、2列目は、それぞれ、「precursor」の欄に記載の位置で脱プロトン化が発生した場合に、経験則によるフラグメンテーションパターンに基づいて生成が予測されるm/zおよびフラグメントを示す。 The first and second columns of the table shown in FIG. 14 are predicted to be generated on the basis of a fragmentation pattern based on empirical rules when deprotonation occurs at the position described in the “precursor” column. Indicates / z and fragment.
図15(a)はMS3スペクトルの実測値、図15(b)は予測値を示す。具体的には、図15(b)は図14に示す表の右から1列目の値(2箇所以上の脱プロトン化を考慮した規格化後の値)をグラフ化したものである。予測値の複数のスペクトルにおける相対的な強度の関係は、実測値を精度よく近似している。 FIG. 15A shows an actual measurement value of the MS 3 spectrum, and FIG. 15B shows a predicted value. Specifically, FIG. 15B is a graph of values in the first column from the right of the table shown in FIG. 14 (values after normalization considering deprotonation at two or more locations). The relationship between the relative strengths of the predicted values in the plurality of spectra approximates the measured values with high accuracy.
<他の実施形態>
なお、本発明の実施形態に係るスペクトル予測装置400が実行する処理を実行させるプログラムを、コンピュータに実行させることにより、本発明を実施してもよい。
<Other embodiments>
In addition, you may implement this invention by making a computer perform the program which performs the process which the spectrum estimation apparatus 400 which concerns on embodiment of this invention performs.
400 スペクトル予測装置
402 CPU
404 入力部
406 表示部
408 記憶部
400 Spectrum prediction device 402 CPU
404 Input unit 406 Display unit 408 Storage unit
Claims (17)
前記脱プロトン化確率と、前記予測されたフラグメント種の情報とに基づいて、前記糖分子のMSnスペクトルを予測するステップと
を含むことを特徴するスペクトル予測方法。 Predicting the fragment species generated by deprotonation at each site of the sugar molecule using deprotonation probabilities at each site of the sugar molecule and an empirical fragmentation pattern;
A spectrum prediction method comprising: predicting an MS n spectrum of the sugar molecule based on the deprotonation probability and information on the predicted fragment type.
前記脱プロトン化確率と、前記予測されたフラグメント種の情報とに基づいて、前記糖分子のMSnスペクトルを予測する手段と
を含むことを特徴するスペクトル予測装置。 Means for predicting the fragment species generated by deprotonation at each site of the sugar molecule using the deprotonation probability at each site of the sugar molecule and an empirical fragmentation pattern;
A spectrum prediction apparatus comprising: means for predicting an MS n spectrum of the sugar molecule based on the deprotonation probability and information on the predicted fragment type.
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