有機物・高分子・ペプチド試料TOF-SIMSスペクトルの機械学習による予測・分類
飛行時間型二次イオン質量分析 (TOF-SIMS) は実測で得られる質量スペクトルが複雑で解釈が難しいため，TOF-SIMSデータの解析には主成分分析や多変量スペクトル分解などの多変量解析が用いられてきた．また，マトリックス効果などによってスペクトルパターンが変化するため，データベースの確立も難しい．本研究では，教師あり機械学習法による未知物質のスペクトル予測・ピーク同定を実現することを目的とし，未知物質の予測が可能となるデータ様式について検討した．教師あり学習に必要な試料情報を与えるラベルにSMILES記法によって文字列化した物質名の自動分割によって得られる化学構造を用いた．有機物・高分子・...
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| Published in | Journal of Surface Analysis Vol. 30; no. 1; pp. 15 - 27 |
|---|---|
| Main Authors | , , , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Japanese |
| Published |
一般社団法人 表面分析研究会
07.08.2023
|
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1341-1756 1347-8400 |
| DOI | 10.1384/jsa.30.15 |
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| Abstract | 飛行時間型二次イオン質量分析 (TOF-SIMS) は実測で得られる質量スペクトルが複雑で解釈が難しいため，TOF-SIMSデータの解析には主成分分析や多変量スペクトル分解などの多変量解析が用いられてきた．また，マトリックス効果などによってスペクトルパターンが変化するため，データベースの確立も難しい．本研究では，教師あり機械学習法による未知物質のスペクトル予測・ピーク同定を実現することを目的とし，未知物質の予測が可能となるデータ様式について検討した．教師あり学習に必要な試料情報を与えるラベルにSMILES記法によって文字列化した物質名の自動分割によって得られる化学構造を用いた．有機物・高分子・ペプチドから成るモデル試料のTOF-SIMSデータについて，ランダムフォレスト (Random Forest) による予測結果を評価した結果，自動分割した化学構造ラベルに基づいて正解率0.9以上で予測できることが示された． |
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| AbstractList | 飛行時間型二次イオン質量分析 (TOF-SIMS) は実測で得られる質量スペクトルが複雑で解釈が難しいため，TOF-SIMSデータの解析には主成分分析や多変量スペクトル分解などの多変量解析が用いられてきた．また，マトリックス効果などによってスペクトルパターンが変化するため，データベースの確立も難しい．本研究では，教師あり機械学習法による未知物質のスペクトル予測・ピーク同定を実現することを目的とし，未知物質の予測が可能となるデータ様式について検討した．教師あり学習に必要な試料情報を与えるラベルにSMILES記法によって文字列化した物質名の自動分割によって得られる化学構造を用いた．有機物・高分子・ペプチドから成るモデル試料のTOF-SIMSデータについて，ランダムフォレスト (Random Forest) による予測結果を評価した結果，自動分割した化学構造ラベルに基づいて正解率0.9以上で予測できることが示された． |
| Author | 林, 大介 青柳, 里果 家持, 圭佑 小河, 重三郎 井上, 元基 |
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| ContentType | Journal Article |
| Copyright | 2023 一般社団法人 表面分析研究会 |
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| PublicationTitle | Journal of Surface Analysis |
| PublicationYear | 2023 |
| Publisher | 一般社団法人 表面分析研究会 |
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| References | [ 2]D. Briggs（原著），M.P. Seah（原著），志水 隆一（翻訳），二瓶 好正（翻訳），「表面分析：SIMS二次イオン質量分析法の基礎と応用」，pp. 1-10, pp. 16-17, pp. 81-82, pp. 191-192, pp. 203-204，株式会社アグネ承風社，2003年7月10日 [ 7]渡部 斉，「ランダムフォレスト」，情報処理学会研究報告（IPSJ SIG Technical Report）Vol. 2012-CVIM-182 No.31，2012年5月23日 [ 1]青柳, 里果，工藤 正博，「表面科学の基礎，日本表面科学会，板倉明子編」，IIIイオンによる表面分析法，pp. 145-161，2013年6月，共立出版 [ 9]A. C. Muller（原著），S. Guido（原著），中田 秀基（翻訳），「Pythonではじめる機械学習」，pp. 17-31, pp. 70-90, pp. 102-128，株式会社オライリー・ジャパン，2019年5月24日 [ 8]柴田 淳，「みんなの Python 第４版」，pp. 443-445, pp. 450-451, pp. 457-460，SBクリエイティブ株式会社，2017年2月28日 [ 4]S. Aoyagi, et al. Evaluation of Time-of-Flight Secondary Ion Mass Spectrometry Spectra of Peptides by Random Forest with Amino Acid Labels: Results from a Versailles Project on Advanced Materials and Standards Interlaboratory Study. Anal. Chem. 93, 4191 (2021). [10]佐藤 義治，「多変量データの分類 ～判別分析・クラスター分析～」，pp. 87-131，株式会社朝倉書店，2015年6月25日（第３版） [11]君山 由良，「データ分析入門２ 多変量解析法・MDSの応用」，pp. 93-112，株式会社データ分析研究所，2012年1月31日（第２版） [ 3]石田 英之・吉川 正信・中川 善嗣・宮田 洋明・加連 明也・萬 尚樹，「分析化学実技シリーズ 応用分析編1 表面分析」，pp. 2-8, pp. 98-115, pp. 134-146, pp. 149-150，共立出版株式会社，2015年5月1日 [ 5]石倉 航，高橋 一真，山岸 崇之，青木 弾，福島 和彦，志賀 元紀，青柳, 里果，“多変量解析を利用したTOF-SIMSイメージデータフュージョンとスパースモデリングおよび機械学習によるTOF-SIMSスペクトル解析”，J. Surf. Anal. 25, 103 (2018). [ 6]平井 有三，「はじめてのパターン認識」，pp. 8-15, pp. 176-177, pp. 193-194，森北出版株式会社，2012年7月24日 |
| References_xml | – reference: [ 8]柴田 淳，「みんなの Python 第４版」，pp. 443-445, pp. 450-451, pp. 457-460，SBクリエイティブ株式会社，2017年2月28日 – reference: [11]君山 由良，「データ分析入門２ 多変量解析法・MDSの応用」，pp. 93-112，株式会社データ分析研究所，2012年1月31日（第２版） – reference: [ 9]A. C. Muller（原著），S. Guido（原著），中田 秀基（翻訳），「Pythonではじめる機械学習」，pp. 17-31, pp. 70-90, pp. 102-128，株式会社オライリー・ジャパン，2019年5月24日 – reference: [ 6]平井 有三，「はじめてのパターン認識」，pp. 8-15, pp. 176-177, pp. 193-194，森北出版株式会社，2012年7月24日 – reference: [ 3]石田 英之・吉川 正信・中川 善嗣・宮田 洋明・加連 明也・萬 尚樹，「分析化学実技シリーズ 応用分析編1 表面分析」，pp. 2-8, pp. 98-115, pp. 134-146, pp. 149-150，共立出版株式会社，2015年5月1日 – reference: [ 5]石倉 航，高橋 一真，山岸 崇之，青木 弾，福島 和彦，志賀 元紀，青柳, 里果，“多変量解析を利用したTOF-SIMSイメージデータフュージョンとスパースモデリングおよび機械学習によるTOF-SIMSスペクトル解析”，J. Surf. Anal. 25, 103 (2018). – reference: [ 1]青柳, 里果，工藤 正博，「表面科学の基礎，日本表面科学会，板倉明子編」，IIIイオンによる表面分析法，pp. 145-161，2013年6月，共立出版 – reference: [ 7]渡部 斉，「ランダムフォレスト」，情報処理学会研究報告（IPSJ SIG Technical Report）Vol. 2012-CVIM-182 No.31，2012年5月23日 – reference: [10]佐藤 義治，「多変量データの分類 ～判別分析・クラスター分析～」，pp. 87-131，株式会社朝倉書店，2015年6月25日（第３版） – reference: [ 4]S. Aoyagi, et al. Evaluation of Time-of-Flight Secondary Ion Mass Spectrometry Spectra of Peptides by Random Forest with Amino Acid Labels: Results from a Versailles Project on Advanced Materials and Standards Interlaboratory Study. Anal. Chem. 93, 4191 (2021). – reference: [ 2]D. Briggs（原著），M.P. Seah（原著），志水 隆一（翻訳），二瓶 好正（翻訳），「表面分析：SIMS二次イオン質量分析法の基礎と応用」，pp. 1-10, pp. 16-17, pp. 81-82, pp. 191-192, pp. 203-204，株式会社アグネ承風社，2003年7月10日 |
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| Title | 有機物・高分子・ペプチド試料TOF-SIMSスペクトルの機械学習による予測・分類 |
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