Development of fully automatic analysis software of SEC-SAXS serial data using information science technique

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K06516
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 43020:Structural biochemistry-related
• Research Institution: High Energy Accelerator Research Organization
• Principal Investigator: Shimizu Nobutaka 大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構, 物質構造科学研究所, 教授 (20450934)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 小角X線散乱 / X線溶液散乱 / SAXS / BioSAXS / SEC-SAXS / 全自動解析 / 低ランク行列因数分解 / Moore-Penrose疑似逆行列

Outline of Final Research Achievements

Small-angle X-ray scattering (SAXS) is a technique used to analyze the solution structure of biological macromolecules. A recent advancement in this field is the Size-Exclusion Chromatography-SAXS (SEC-SAXS) method, which involves measuring target molecules while isolating them from polydisperse solution samples using gel filtration. Although SEC-SAXS allows us to extract structural information from complex solution samples, several challenges related to measurement and analysis have been identified. In this study, we have developed and released MOLASS, a software capable of fully automated analysis of hundreds to thousands of SEC-SAXS data frames. MOLASS is based on the fundamental principles of SAXS and incorporates linear algebraic methods combined with algorithms proposed in analytical chromatography to handle these challenges effectively.

Free Research Field

生物物理学、放射光構造生物学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

新たに世界中で活用されるようになったSEC-SAXS法では、従来の方法とは異なり、1回の測定で数百から数千ものデータを取得するため、それを迅速かつ高精度に解析する必要がある。本研究で開発したソフトウェアMOLASSは、初心者からでも利用できる使いやすい操作系を備えており、解析者に依存したバイアスを排除した自動判定による解析が可能である。手法エキスパートも、各解析ステップで自動処理の状況を確認しながら逐次的に進めることができる。MOLASSの利用により、多分散状態にある高難度な溶液試料からも標的分子の構造情報を取得できる可能性が高まり、手法価値を向上させることができた。