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Evaluation of intensity and pulse width of different moderators for designing a new diffractometer for protein crystals with large unit cells in J-PARC/MLF

J-PARC/MLF大型単位格子を持つタンパク質結晶測定用新型回折計設計に向けた異なる減速材の強度とパルス幅の評価

友寄 克亮; 日下 勝弘*; 山田 太郎*; 玉田 太郎

Tomoyori, Katsuaki; Kusaka, Katsuhiro*; Yamada, Taro*; Tamada, Taro

J-PARCの物質生命科学施設(MLF)に、250${AA}$を超える単位胞を持つ結晶からの回折データ収集を可能とする生体高分子専用高分解能単結晶中性子回折装置の設計を計画している。この新しい回折計は、膜蛋白質や超分子などの巨大蛋白質の詳細構造解析のために利用される予定である。パルス幅時間分解能を考慮し、結合型減速材(CM)と非結合型減速材(DM)の強度およびパルス幅の定量的な比較を行った結果、CMよりもむしろDMが我々の目指す回折計の基準を満たすことが分かった。この結果は狭いパルス幅をもつDMが、大型単位格子をもつ結晶からのブラッグ反射の分離には、必要不可欠であることを示唆するものである。一方で、特に、大型単位格子の場合にはDMからの弱い信号が、水素原子の非干渉性散乱によって引き起こされる高いレベルのバックグランドの下に埋没してしまうということも念頭に置かねばならない。我々は、時間方向のパルス形状を忠実に再現するためのエネルギー損失関数とStatistics-sensitive Nonlinear Iterative Peak-clipping法による精度の高いバックグラウンド除去法を組み合わせた反射積分方法を提案する。

We plan to design a high-resolution biomacromolecule neutron time-of-flight diffractometer, which allows us to collect data from crystals with unit cells above 250 ${AA}$ in the Materials and Life Science Experimental Facility at the Japan Proton Accelerator Research Complex. This new diffractometer can be used for a detailed analysis of large proteins such as membrane proteins and supermolecular complex. A quantitative comparison of the intensity and pulse width of a decoupled moderator (DM) against a coupled moderator (CM) considering the pulse width time resolution indicated that the DM satisfies the criteria for our diffractometer rather than the CM. The results suggested that a characteristic feature of the DM, i.e., narrow pulse width with a short tail, is crucial for the separation of Bragg reflections from crystals with large unit cells. On the other hand, it should be noted that the weak signals from the DM are buried under the high-level background caused by the incoherent scattering of hydrogen atoms, especially, in the case of large unit cells. We propose a profile-fitting integration method combined with the energy loss functions and a background subtraction method achieved by employing the Statistics-sensitive Nonlinear Iterative Peak-clipping algorithm.

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