.. follow_up ====================================== 研究室に帰ってからすること ====================================== SEC-SAXS実験の最中に行う解析作業はあくまで「仮」なので 研究室に帰ってからデータを整理しなおす。 ビームラインで作成された膨大な量の :file:`sub-i2-*_通し番号5桁.dat` の 溶出ピーク付近を中心に精査する。 準備 ---- SAXSデータの解析にあたって学術用のフリーソフトが あるのでいろいろ試してみるとよいだろう。 :program:`ATSAS` プログラムパッケージ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ https://www.embl-hamburg.de/biosaxs/software.html EMBL HamburgのSvergunらのグループが作成した 業界標準のソフト。以下のソフトはこれをインストールしておかないと 動作しない。 :program:`US-SOMO` ~~~~~~~~~~~~~~~~~~ http://www.somo.uthscsa.edu/ :program:`UltraScan Solution Modeler (US-SOMO)` は Emre Brookes博士らが開発したソフトで、SAXSだけでなく様々な生体高分子の流体力学的性質のモデリングを 行う。特に、SEC-SAXSのHPLCモジュールは多機能である。 メールで問い合わせするとライセンスを発行してくれる。 :program:`RAW` ~~~~~~~~~~~~~~ https://sourceforge.net/projects/bioxtasraw/ :program:`BioXTAS RAW` もSAXS解析のソフトで、このSEC-SAXSのHPLCモジュールも多機能である。 SEC-SAXSデータの整理の例 ------------------------ 溶出ピークのファイルがどうなっているかをまずチェックする 我々はSEC-SAXSの各 ``run`` のデータ整理は以下のような図を作っている。 BSA_013　c:9.90mg/ml　×　200μL injection 10℃ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ .. list-table:: * - .. image:: 013.png - .. image:: 013-2.png * - .. image:: 013-3.png - .. image:: 013-4.png .. list-table:: * - Frame - | Guinier | _I0 - | Guinier | _Rg - | Guinier | _qstart - | Guinier | _qend - Dmax - | Absolute | _MW(Da) - subunit - OD * - 536 - 39.13 - 27.84 - 0.0073 - 0.045 - 85 - 56800 - 0.85 - 2.01 * - 430 - 103.74 - 41.23 - 0.0063 - 0.031 - 136 - 151000 - 2.27 - 0.24 左上の図 ======== SAXS溶出プロファイルとRgをプロットしたもの。 Rgがフラットな領域が単分散と考える。 溶出プロファイルの値が低く、非常に希薄な領域はRg算出が暴れてしまう。 analysisの下の :file:`autorg.txt` をプロットしているが、厳密には 一本一本人間の目で見てチェックして積算するのが良い。 右上の図 ======== :file:`sub-i2-*_通し番号5桁.dat` は濃度で割っていないので濃度換算したものを プロットしている。 左下の図 ======== Kratky plot 表記は散乱曲線の中広角の違いを強調する。 プロットの読み方は :program:`BIOISIS` のtutorialの日本語訳を参照してください。 https://www1.gifu-u.ac.jp/~fujilab/bio_html/index.html 右下の図 ======== P(r)関数の図。算出の仕方などは上記リンクを参照のこと。 表 == 上の図では plotに関して残していないが、P(r)関数を算出する際、必ずチェックをするので 残しておく。 I(0)をギニエプロットで求めると分子量が計算できる。 算出方法は https://www1.gifu-u.ac.jp/~fujilab/abs_html/index.html を参照のこと。 また、最後の列にはOD値を載せている。経験的に　``0.15`` より下回るとODの値の誤差が 大きくなるので分子量は信用できなくなる。