罰則項付き非対称最小二乗法によるオンライン同位体希釈-レーザーアブレーション-誘導結合プラズマ質量分析のフローピーク検出

Flow peak detection using penalized asymmetric least squares in on-line isotope dilution-laser ablation-inductively coupled plasma-mass spectrometry

柳澤 華代   ; 横田 裕海*; 藤本 勝成*; 高貝 慶隆*

Yanagisawa, Kayo; Yokota, Hiromi*; Fujimoto, Katsushige*; Takagai, Yoshitaka*

オンライン同位体希釈-レーザーアブレーション-誘導結合プラズマ質量分析法(オンラインID-LA-ICP-MS)はレーザーによって掘削した地点ごとの定量とその元素の定量マッピングが可能である。このフローピークとして得られるデータ容量は、取得するm/z数、走査時間、測定位置数等に乗じた数となるので膨大なデータ量になり、その処理に必要な人的・時間的負荷が大きかった。バックグラウンドノイズ(BGN)とレーザー照射に伴う時間的な強度変化(応答)を弁別するため、罰則項付き非対称最小二乗法を用いるピーク検出法を開発し、データ処理の効率化を目的として、Pythonを用いる独自のソフトウェアを作製した。オンラインID-LA-ICP-MSによるアカネズミ奥歯の分析を行い、547,200次元の計測データを本法により処理した結果、手動による約20時間の処理を約30秒に短縮した。本研究はオンラインID-LA-ICP-MSのみならず、さまざまなフローインジェクション分析への応用が期待できる。

On-line isotope dilution-laser ablation-inductively coupled plasma-mass spectrometry (on-line ID-LA-ICP-MS) is capable of quantification for each point ablated by laser, then the quantitative mapping of elements can be also conducted by reconstruction of the obtained each point data. The volume of data obtained as flow peaks in this system as a flow injection analysis, will be multiplied by each data such as number of m/z, scan time, time resolution and measurement position, and the total amount of data is enormous, resulting in a large human power and time consumption for data processing. In this paper, an original application software using Python to improve the efficiency of data processing in on-line ID-LA-ICP-MS was developed. To discriminate between the time-to-peak intensity and the background noise, an automatic peak detection using penalized asymmetric least squares was developed.