物理学において、位相問題とは、物理的な測定を行う際に発生する位相に関する情報の損失の問題である。この名称は、回折データから構造を決定するために位相問題を解決しなければならないX線結晶学の分野に由来する。 [ 1 ]位相問題は、イメージングや信号処理の分野でも発生する。[ 2 ]位相回復のためのさまざまなアプローチが長年にわたって開発されてきた。
写真乾板やCCDなどの光検出器は、入射する光の強度のみを測定します。この測定は不完全です(偏光や入射角などの他の自由度を無視した場合でも)。光波には振幅(強度に関係)だけでなく、位相(方向に関係)と偏光もあり、これらは測定で系統的に失われます。[ 2 ]回折や顕微鏡実験では、波の位相部分に研究対象の試料に関する貴重な情報が含まれていることがよくあります。位相の問題は、量子力学における測定の性質に最終的に関連する根本的な制限を構成します。
X線結晶学では、回折データを適切に組み立てると、単位格子内の分子の電子密度の3Dフーリエ変換の振幅が得られます。[ 1 ]位相が既知であれば、フーリエ合成によって電子密度を簡単に得ることができます。このフーリエ変換の関係は、2次元遠視野回折パターン(フラウンホーファー回折とも呼ばれる)にも当てはまり、同様の位相問題を引き起こします。
失われた位相を復元する方法はいくつかあります。位相の問題は、 X線結晶学[ 1 ] 、中性子結晶学[ 3 ]、および電子結晶学[ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]で解決する必要があります。
位相回復法は、結晶学で使用されるすべての波長(X線、中性子線、電子線)に対応しているわけではない。
結晶が高分解能 (<1.2 Å) で回折する場合、直接法を使用して初期位相を推定できます。[ 1 ]直接法は、X線結晶学、[ 1 ]中性子結晶学、[ 7 ]および電子結晶学 で使用できます。[ 4 ] [ 5 ]
この方法では、いくつかの初期段階がテストされ、選択されます。もう一つはパターソン法で、これは重原子の位置を直接決定します。パターソン関数は、原子間ベクトルに対応する位置で大きな値を示します。この方法は、結晶に重原子が含まれている場合、または構造の大部分が既に分かっている場合にのみ適用できます。
サブオングストローム領域で回折像を示す分子の場合、一連の位相値を試行錯誤し、得られた電子密度マップに球状構造が現れるまで試行錯誤を繰り返す総当たり法によって位相を決定することが可能です。これは、原子がサブオングストローム領域で観察された際に特徴的な構造を示すためです。この手法は、処理能力とデータ品質によって制限されます。実用上は、極めて少ない回折像で常に高品質の回折像が得られる「小分子」やペプチドに限定されます。
位相は、分子置換法と呼ばれる手法を用いて推定することもできます。この手法では、類似分子の既知の位相を、観測的に決定された対象分子の強度に当てはめます。これらの位相は、同族分子から実験的に得ることも、同じ分子でも結晶が異なる場合に位相が既知であれば、結晶内での分子のパッキングをシミュレーションして理論的な位相を求めることもできます。一般的に、これらの手法は構造解析に大きな偏りをもたらす可能性があるため、あまり好ましくありません。しかし、リガンド結合の研究や、構造がわずかに異なり比較的剛性の高い分子間(例えば、小分子の誘導体化)には有用です。
多重同形置換(MIR)とは、重原子を構造内に挿入する手法である(通常は類似体とのタンパク質合成、または浸漬によって行われる)。
強力な解決策の一つが、多波長異常分散(MAD)法です。この手法では、原子の内殻電子(K殻)が特定の波長のX線を吸収し、一定時間後にX線を再放出することで、すべての反射に位相シフトが生じます。これは異常分散効果として知られています。この位相シフト(個々の反射ごとに異なる場合がある)を解析することで、位相を求めることができます。X線蛍光分析法(本手法など)は非常に特定の波長での励起を必要とするため、 MAD法を用いる際にはシンクロトロン放射光を使用する必要があります。
多くの場合、まず位相の初期セットが決定され、回折パターンの電子密度マップが計算されます。次に、このマップを使用して構造の部分を決定し、その部分を使用して新しい位相セットをシミュレートします。この新しい位相セットは、リファインメントと呼ばれます。これらの位相は元の振幅に再適用され、改良された電子密度マップが導出され、そこから構造が修正されます。このプロセスは、誤差項(通常は)は満足のいく値に安定しました。位相バイアス現象のため、誤った初期割り当てが連続する精密化を通じて伝播する可能性があるため、構造割り当ての満足のいく条件は依然として議論の的となっています。実際、配列全体が逆方向にスレッド化されたタンパク質など、いくつかの驚くべき誤った割り当てが報告されています。[ 8 ]