【IRスペクトル解析ツール】SpectraLab

【SpectraLab】IRスペクトル解析ツール ─ ベースライン補正・ピーク検出・官能基帰属候補まで自動化

■ こんなことに心当たりありませんか？

IRを測定したあと、ベースラインを目分量で引いて、ピークを目視で拾って、官能基帰属は教科書やWebページと首っ引きで確認する──。

慣れれば数十分で終わる作業ですが、サンプル数が増えると地味に消耗しますし、半年後に見返すと「あのグラフ、どうやって作ったんだっけ」となりがちです。

SpectraLabは、この一連の作業をPython/Jupyter Notebookで自動化するツールです。

■ できること

・装置ごとにバラバラなCSV/TXT形式を自動判定して読み込み（JASCO・島津・PerkinElmerなど主要装置に対応、区切り文字/文字コード/ヘッダー行/波数の並びを自動判定）

・JCAMP-DX形式（.jdx / .dx）にも対応（Bruker OPUS・Thermo OMNICなど）

・ベースライン補正（ALS法・多項式法の2種類、パラメータで調整可能）

・ノイズに強い自動ピーク検出（ノイズレベルから閾値を自動推定）

・官能基帰属候補の自動表示 ★このツールの一番の特徴

・複数サンプルの比較（反応前後・経時変化を、Y軸を揃えて色分け表示）

・論文投稿用グラフのエクスポート（PNG / SVG）

■ 官能基帰属候補について

内蔵の官能基帰属テーブル（O-H・N-H・C-H・C=O各種・C=C・C-O・C-Nなど31項目、赤外分光の標準的な教科書に基づく波数レンジ）と検出ピークを自動照合し、候補を一覧表示します。

1つの波数に複数の官能基が重なることは実際のIR解析でもよくあることなので、断定はせず「候補」として提示する設計にしています。最終的な判断は、ピークの形状（broad/sharp）や他のピークとの組み合わせを見ながら、使う方に委ねる形です（詳しい読み方は解説書で扱っています）。

■ 商品の内容

1. SpectraLab本体

Jupyter Notebook形式。読み込み → ベースライン補正 → ピーク検出 → 官能基帰属 → 複数サンプル比較 → グラフ出力までを、コードを読みながら操作できます。requirements.txt付きでセットアップも簡単です。

2. 解説書（PDF）

ツールの使い方だけでなく、「なぜその処理をするのか」「パラメータの勘どころ」まで踏み込んで解説しています。環境構築からエラー対処まで、Pythonに不慣れな方にも配慮しています。

3. 解析記録テンプレ（Excel）

測定日・装置名・分解能などを記録する台帳。ツールへの読込ファイル名も一緒に管理できるので、複数サンプルの解析がスムーズになります。

■ 販売形態・価格

・解説書のみ　￥500

　ツールの考え方や使い方を読み物として知りたい方に。

・プログラムのみ　￥800

　SpectraLab本体だけが欲しい方に。コード内のコメントが厚いので、Pythonにある程度慣れている方はこれだけでも使えます。

・2点セット（プログラム＋解析記録テンプレ）　￥850

　プログラム単体より+50円で解析記録テンプレが付いてくるお得な構成。

・3点セット（フルセット）　￥1,000 ★一番おすすめ

　解説書＋プログラム＋解析記録テンプレの全部入り。解説書とプログラムを別々に買うより300円お得で、さらに解析記録テンプレも付いてきます。初めての方にはこちらをおすすめします。

■ 動作環境

・Python 3.x / Jupyter Notebook（Anaconda環境推奨）

・numpy, scipy, matplotlib, pandas, jcamp（いずれもrequirements.txtでまとめてインストール可能）

・サーバー不要・買い切り。お使いのPC内で完結します

■ こんな方におすすめ

・IRスペクトルの解析を日常的に行っている学生・研究者の方

・Excelでのベースライン補正やピーク拾いに時間を取られている方

・官能基帰属のたびに教科書のページをめくり直すのが面倒な方

・Pythonに触れたことはあるが、自分の研究データに応用したことはない方

■ ご利用にあたっての注意

・官能基帰属は候補の提示にとどまり、構造の断定はできません。NMRやMSなど他の分析結果と合わせてご利用ください。

・定量分析の絶対値校正（モル吸光係数を用いた濃度算出等）、複数化合物混合スペクトルの完全な分離・定量には対応していません。

・基本的なPython/Jupyterの操作を伴います。

■ 著者より

化学メーカーでデータサイエンティストとして働きながら、以前は超分子化学を研究していました。研究室でExcelとにらめっこしていた頃の「これ、絶対Pythonでやったほうが速いのに」という気持ちを形にしたのがSpectraLabです。

みなさんの解析にかかる時間を少しでも減らし、その分を実験や考察に使っていただけたら嬉しいです。

かべみや