Mass-Suite: a novel open-source python package for high-resolution mass spectrometry data analysis
本研究の学術的背景は、高画質質量分析（HRMS）に基づく非ターゲット分析（NTA）データ、特に水質評価や他の環境応用に対する分析の重要性にあります。研究課題の核心をなす学術的「問い」は、現行のソフトウェアが提供していない探索的なデータマイニングや予測モデリングの能力を備えた、より柔軟でユーザー定義のワークフローを提供するシステムが必要なのかということです。
本研究の目的は、水質評価と環境法医学のためのHRMSデータ解析ワークフローを提供するPythonベースのオープンソースソフトウェアパッケージ、Mass-Suite（MSS）を開発することです。現行のオープンソースソフトウェアにはない探索的データマイニングと予測モデリング機能を提供します。これが本研究の学術的独自性と創造性です。
人間が多数の新規「新興微汚染物質」を環境に排出しているとの認識が高まる中、そのような広範囲の視野を持つ分析方法が、環境化学、健康、工学研究において新たな最前線を切り開くことが本研究の着想の経緯であると言えます。現行のデータ解析ワークフローの限界もあり、広大なデータは未使用または使用されないままになっています。本研究の位置づけは、このような課題に対応するために開発されたものです。
MSSの開発を通じて、HRMSデータ処理と分析のための柔軟でユーザー定義のワークフローを提供し、それによって情報抽出の効率性と精度を向上させることが明らかになりました。MSSの信頼性は、既知の組成を持つ混合化学標準で検証され、99.5％の特徴抽出精度と、他のオープンソースソフトウェアツールとの比較で約52％の特徴が抽出されました。
本研究の有効性は、既知の組成を持つ混合化学標準により検証されました。そしてその結果、特徴抽出の精度が99.5％であること、他のオープンソースソフトウェアツールと比較して抽出された特徴の約52％が重複することが明らかにされました。