(57)【要約】【課題】遺伝子間のネットワーク構造を明示的に利用して特徴選択を行い、生物学的に重要な遺伝子を抽出することができる情報処理装置、そのデータ処理方法、およびプログラムを提供する。【解決手段】データ処理装置１００は、複数のノード間が結合されたネットワーク構造を有するデータを記憶するデータ記憶部２０２と、データ記憶部２０２を参照し、データのネットワーク構造のノード間の依存関係を学習するネットワーク構造学習部１０２と、ネットワーク構造学習部１０２により学習されたネットワーク構造を記憶するネットワーク記憶部２０４と、ネットワーク記憶部２０４を参照し、学習されたネットワーク構造に基づいて、ノードの選択を行う特徴選択部１０４と、を備える。【選択図】図１
2010267201.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のノード間が結合されたネットワーク構造を有するデータを記憶するデータ記憶手段と、
前記データ記憶手段を参照し、前記データの前記ネットワーク構造の前記ノード間の依存関係を学習するネットワーク構造学習手段と、
前記ネットワーク構造学習手段により学習されたネットワーク構造を記憶するネットワーク記憶手段と、
前記ネットワーク記憶手段を参照し、学習された前記ネットワーク構造に基づいて、ノードの選択を行う特徴選択手段と、を備える情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記ネットワーク構造学習手段におけるネットワークモデルがグラフィカル・ガウシアン・モデルである情報処理装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の情報処理装置において、
前記ネットワーク構造学習手段は、グラフィカル・ガウシアン・モデルの学習に正則化項を加えた尤度関数を用いる情報処理装置。
【請求項４】
請求項１乃至３いずれかに記載の情報処理装置において、
前記ネットワーク構造学習手段は、グラフィカル・ガウシアン・モデルの学習における尤度関数の正則化項に精度行列のＬ１ノルム正規化項を用いる情報処理装置。
【請求項５】
請求項１乃至４いずれかに記載の情報処理装置において、
前記ネットワーク構造学習手段は、グラフィカル・ガウシアン・モデルの学習にグラフィカルＬａｓｓｏアルゴリズムを用いる情報処理装置。
【請求項６】
請求項１乃至５いずれかに記載の情報処理装置において、
前記特徴選択手段は、前記ネットワーク構造を表わす隣接行列を離散化する情報処理装置。
【請求項７】
請求項１乃至６いずれかに記載の情報処理装置において、
前記特徴選択手段は、前記ノードの特徴選択の指標として、前記ネットワーク構造を表わす隣接行列から２群間におけるノードの次数変化に着目する情報処理装置。
【請求項８】
情報処理装置のデータ処理方法であって、
前記情報処理装置は、第１記憶装置と、第２記憶装置を備え、
前記情報処理装置が、
複数のノード間が結合されたネットワーク構造を有するデータを前記第１記憶装置に記憶し、
前記第１記憶装置を参照し、前記データの前記ネットワーク構造の前記ノード間の依存関係を学習し、
学習されたネットワーク構造を前記第２記憶装置に記憶し、
前記第２記憶装置を参照し、学習された前記ネットワーク構造に基づいて、ノードの選択を行う情報処理装置のデータ処理方法。
【請求項９】
請求項８に記載の情報処理装置のデータ処理方法において、
前記ネットワーク構造の学習におけるネットワークモデルがグラフィカル・ガウシアン・モデルである情報処理装置のデータ処理方法。
【請求項１０】
請求項８または９に記載の情報処理装置のデータ処理方法において、
前記ネットワーク構造を学習するとき、グラフィカル・ガウシアン・モデルの学習に正則化項を加えた尤度関数を用いる情報処理装置のデータ処理方法。
【請求項１１】
請求項８乃至１０いずれかに記載の情報処理装置のデータ処理方法において、
前記ネットワーク構造を学習するとき、グラフィカル・ガウシアン・モデルの学習における尤度関数の正則化項に精度行列のＬ１ノルム正規化項を用いる情報処理装置のデータ処理方法。
【請求項１２】
請求項８乃至１１いずれかに記載の情報処理装置のデータ処理方法において、
前記ネットワーク構造を学習するとき、グラフィカル・ガウシアン・モデルの学習にグラフィカルＬａｓｓｏアルゴリズムを用いる情報処理装置のデータ処理方法。
【請求項１３】
請求項８乃至１２いずれかに記載の情報処理装置のデータ処理方法において、
前記ノードを選択するとき、前記ネットワーク構造を表わす隣接行列を離散化する情報処理装置のデータ処理方法。
【請求項１４】
請求項８乃至１３いずれかに記載の情報処理装置のデータ処理方法において、
前記ノードを選択するとき、前記ノードの特徴選択の指標として、前記ネットワーク構造を表わす隣接行列から２群間におけるノードの次数変化に着目する情報処理装置のデータ処理方法。
【請求項１５】
情報処理装置を実現するためのプログラムであって、
前記情報処理装置は、第１記憶装置と、第２記憶装置を備え、
コンピュータに、
複数のノード間が結合されたネットワーク構造を有するデータを前記第１記憶装置に記憶するデータ記憶手順と、
前記第１記憶装置を参照し、前記データの前記ネットワーク構造の前記ノード間の依存関係を学習するネットワーク構造学習手順と、
前記ネットワーク構造学習手順により学習されたネットワーク構造を前記第２記憶装置に記憶するネットワーク記憶手順と、
前記第２記憶装置を参照し、学習された前記ネットワーク構造に基づいて、ノードの選択を行う特徴選択手順と、を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、そのデータ処理方法、およびプログラムに関し、特に、特徴選択を行う情報処理装置、そのデータ処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、統計処理における特徴選択では、２つのクラス間を特徴付ける変数を選択する操作であり、例えば、t検定により平均値の差が大きい変数を選択するといった手法が頻繁に用いられる。また、分類学習の過程で分類に有効な少数の変数を選択する手法も用いられている。
【０００３】
近年、遺伝子やタンパク質の発現量を網羅的に検出し、その中から疾患や薬物の毒性に関連する遺伝子群の抽出の際に特徴選択が行われており、疾患メカニズムの解明や薬物の副作用予測において非常に重要になっている。しかし、ＤＮＡマイクロアレイなどで測定する遺伝子数は数万個以上にのぼり、その中から真に疾患などの表現型に関連する遺伝子を抽出することは困難を極めることが知られている。これは、測定される遺伝子数の方が実験によって得られるサンプル数よりもはるかに多いためである。また、同じ制御関係にある遺伝子群は発現プロファイルが強く相関しており、どの遺伝子を抽出するのが適切かどうかを判断することは、極めて困難である。
【０００４】
遺伝子間の制御関係の推定支援を精度よくわかりやすく行う推定支援システムの一例が特許文献１に記載されている。特許文献１の推定支援システムは、遺伝子間の制御関係を考慮して制御関係を有する遺伝子間を結合して作成された遺伝子ネットワークにおける遺伝子間の正確な制御関係の推定を支援する推定支援システムであって、遺伝子ネットワークから複数の遺伝子を特定し、複数の遺伝子と、当該複数の遺伝子とその周囲の遺伝子との結合パターンを判別するパターン判別部と、結合パターンとその結合パターンの遺伝子間において推定される制御関係を示す推定情報とに基づき、推定情報を複数の遺伝子と、周囲の遺伝子とを含む遺伝子群に適用し、遺伝子群の正確な制御関係を推定する適用処理部と、を含む。
【０００５】
また、学習の効率を高めたパターン認識装置の一例が特許文献２に記載されている。特許文献２のパターン認識装置は、入力データから特徴パターンを抽出する入力処理部と、特徴パターンを分類して記憶するための複数の記憶ユニットと、入力データが属するカテゴリを想起する出力処理部と、記憶部の各記憶ユニットおよび出力処理部の結合構造を可変に制御することで、学習内容の変化に追従して適切な分類の記憶ユニットを持った結合構造に変化させるネットワーク構造制御部を備えて構成される。この構成により、認識対象となるパターンが変化して特徴パターンの数及び内容が変化した場合にも、内部構造を変化させることによって記憶ユニットの数を調節し、適切な記憶容量及び内容を確保することによって、学習効率及び演算処理効率を向上させることができる。
【０００６】
発現プロファイルから遺伝子ネットワークを推測する遺伝子ネットワークを迅速、かつ的確に推測することができるグラフィカルモデリング法及びそのための装置が特許文献３に記載されている。特許文献３に記載の装置では、遺伝子ネットワークを推測するためのグラフィカル・ガウシアン・モデリングを行うことが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００４−３３４７２２号公報
【特許文献２】特開平８−１１５３８６号公報
【特許文献３】特開２００２−１７５３０５号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】ファン，  シー．  外７名（Fan, C. et al.）、「遺伝子発現に基づく乳癌予測因子の一致（Concordance among Gene-Expression Based Predictors for Breast Cancer）」、The New England Journal of Medicine (N Engl J Med）、（米国）、マサチューセッツ医科協会（Massachusetts Medical Society）、２００６年、第３５５巻、ｐ．５６０−５６９
【非特許文献２】フリードマン，  ジェイ．  外２名（Friedman, J. et al.）、「スパース  インバース  コンバリアンス  エスティメーション  ウィズ  ラッソ（Sparse inverse covariance estimation with the lasso）」、［online］、２００８年２月１日、スタンフォード大学（Stanford University）、［２００９年３月１７日検索］、インターネット〈URL：http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ftp/graph.pdf〉
【非特許文献３】スピッカー，  ジェイ．  エス．  外３名（Spicker, J. S. et al.）、「インテグレーション  オブ  クリニカル  ケミストリ，  エクスプレッション，  アンド  メタボライト  データ  リーズ  トゥ  ベター  トキシコロジカル  クラス  セパレーション（Integration of clinical chemistry, expression, and metabolite data leads to better toxicological class separation）」、トキシコロジカル  サイエンシス（Toxicological Sciences）、（イギリス）、オックスフォード大学出版局（Oxford University Press）、２００８年、第１０２巻  第２号、ｐ．４４４−４５４
【非特許文献４】スピッカー，  ジェイ．  エス．、外３名（Spicker, J. S. et al.）、「アナリシス  オブ  セル  デス  インドゥーシング  コンパウンズ（Analysis of cell death inducing compounds）」、「アーカイヴズ  オブ  トキシコロジ（Archives of Toxicology）」、（ドイツ）、シュプリンガー（Springer）、２００７年、第８１巻、ｐ．８０３−８１１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
t検定などの統計検定では１変数のみに着目するため、生物学的に意味のある遺伝子群を抽出することは困難であることが知られている。非特許文献１にも、以下の問題点が指摘されている。第１に、わずかな測定ノイズに敏感であるため、実験誤差によって大きく結果が異なり、選択される遺伝子群の再現性が乏しいという問題点がある。第２に、クラス分類に有効な遺伝子群を抽出する手法では、遺伝子間の関係を明示的に説明できないため、選択した遺伝子がどのような意味を持つのか不明である場合が多く、生物学的な解釈が困難になる問題がある。
【００１０】
また、遺伝子は生体内でお互いに制御関係にあり、その遺伝子間制御ネットワークによって、複雑な生命現象が特徴付けられることが知られている。特徴選択の手法では、遺伝子間の関係を考慮しておらず、生命現象を適切に表現できていないという本質的な問題がある。
【００１１】
本発明の目的は、上述した課題である特徴選択の手法における生命現象を適切に表現できていないことを解決する情報処理装置、そのデータ処理方法、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の情報処理装置は、複数のノード間が結合されたネットワーク構造を有するデータを記憶するデータ記憶手段と、
前記データ記憶手段を参照し、前記データの前記ネットワーク構造の前記ノード間の依存関係を学習するネットワーク構造学習手段と、
前記ネットワーク構造学習手段により学習されたネットワーク構造を記憶するネットワーク記憶手段と、
前記ネットワーク記憶手段を参照し、学習された前記ネットワーク構造に基づいて、ノードの選択を行う特徴選択手段と、を備える。
【００１３】
本発明のデータ処理方法は、情報処理装置のデータ処理方法であって、
前記情報処理装置は、第１記憶装置と、第２記憶装置を備え、
前記情報処理装置が、
複数のノード間が結合されたネットワーク構造を有するデータを前記第１記憶装置に記憶し、
前記第１記憶装置を参照し、前記データの前記ネットワーク構造の前記ノード間の依存関係を学習し、
学習されたネットワーク構造を前記第２記憶装置に記憶し、
前記第２記憶装置を参照し、学習された前記ネットワーク構造に基づいて、ノードの選択を行う。
【００１４】
本発明のコンピュータプログラムは、情報処理装置を実現するためのプログラムであって、
前記情報処理装置は、第１記憶装置と、第２記憶装置を備え、
コンピュータに、
複数のノード間が結合されたネットワーク構造を有するデータを前記第１記憶装置に記憶するデータ記憶手順と、
前記第１記憶装置を参照し、前記データの前記ネットワーク構造の前記ノード間の依存関係を学習するネットワーク構造学習手順と、
前記ネットワーク構造学習手順により学習されたネットワーク構造を前記第２記憶装置に記憶するネットワーク記憶手順と、
前記第２記憶装置を参照し、学習された前記ネットワーク構造に基づいて、ノードの選択を行う特徴選択手順と、を実行させるためのものである。
【００１５】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【００１６】
また、本発明の各種の構成要素は、必ずしも個々に独立した存在である必要はなく、複数の構成要素が一個の部材として形成されていること、一つの構成要素が複数の部材で形成されていること、ある構成要素が他の構成要素の一部であること、ある構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複していること、等でもよい。
【００１７】
また、本発明のデータ処理方法およびコンピュータプログラムには複数の手順を順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の手順を実行する順番を限定するものではない。このため、本発明のデータ処理方法およびコンピュータプログラムを実施するときには、その複数の手順の順番は内容的に支障しない範囲で変更することができる。
【００１８】
さらに、本発明のデータ処理方法およびコンピュータプログラムの複数の手順は個々に相違するタイミングで実行されることに限定されない。このため、ある手順の実行中に他の手順が発生すること、ある手順の実行タイミングと他の手順の実行タイミングとの一部ないし全部が重複していること、等でもよい。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、遺伝子間のネットワーク構造を明示的に利用して特徴選択を行い、生物学的に重要な遺伝子を抽出することができる情報処理装置、そのデータ処理方法、およびプログラムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の実施の形態に係る情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態に係る情報処理装置におけるネットワーク構造学習処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態に係る情報処理装置における特徴選択処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
【００２２】
本発明は、遺伝子間のネットワーク構造を明示的に利用して特徴選択を行い、生物学的に意味のある遺伝子を抽出する新しい方法である。
【００２３】
図１は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
本実施形態のデータ処理装置１００は、複数のノード間が結合されたネットワーク構造を有するデータを記憶するデータ記憶部２０２と、データ記憶部２０２を参照し、データのネットワーク構造のノード間の依存関係を学習するネットワーク構造学習部１０２と、ネットワーク構造学習部１０２により学習されたネットワーク構造を記憶するネットワーク記憶部２０４と、ネットワーク記憶部２０４を参照し、学習されたネットワーク構造に基づいて、ノードの選択を行う特徴選択部１０４と、を備える。
【００２４】
本実施形態の情報処理装置の各構成要素は、任意のコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、メモリにロードされた本図の構成要素を実現するプログラム、そのプログラムを格納するハードディスクなどの記憶ユニット、ネットワーク接続用インタフェースを中心にハードウェアとソフトウェアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。以下説明する各図は、ハードウェア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。なお、図１において、本発明の本質に関わらない部分の構成については省略してあり、図示されていない。
【００２５】
具体的には、本実施形態の情報処理装置は、入力装置１０と、出力装置２０と、データ処理装置１００と、記憶装置２００と、を備える。
【００２６】
入力装置１０は、ユーザから操作入力等を受け付けるキーボードやマウス、あるいは、データが記録されている各種記録媒体を読み取る読取部、ネットワークなどを介して他の情報処理装置や記憶装置からデータや制御を受信する受信部である。
【００２７】
出力装置２０は、データ処理装置１００による処理結果をユーザに提示するディスプレイやプリンタ、あるいは、各種記録媒体に処理結果を記録する書込部、ネットワークを介して他の情報処理装置や記憶装置に処理結果を送信する送信部である。
【００２８】
データ処理装置１００は、たとえば、図示しないＣＰＵやメモリ、ハードディスク、および通信装置を備え、入力装置１０や出力装置２０と接続されるサーバコンピュータやパーソナルコンピュータ、またはそれらに相当する装置とすることができる。そして、ＣＰＵが、ハードディスクに記憶されるプログラムをメモリに読み出して実行することにより、上記各ユニットの各機能を実現することができる。
【００２９】
データ処理装置１００は、ネットワーク構造学習部１０２と、特徴選択部１０４と、を備える。ネットワーク構造学習部１０２は、データからネットワーク構造の学習を行い、ネットワークモデルを生成する。特徴選択部１０４は、ネットワーク構造に基づきノードの選択を行う。ここで、ネットワーク構造はノード間の依存関係を表わすものである。本実施形態では、後述するように、コントロール群と実験群間で次数変化率の大きなノードの特徴選択を行う。
【００３０】
記憶装置２００は、データを格納するデータ記憶部２０２と、ネットワーク構造の情報を隣接行列として格納するネットワーク記憶部２０４と、を含む。データ記憶部２０２には、たとえば、本実施形態のデータ処理装置１００の解析対象となる遺伝子発現データが記憶されている。
【００３１】
本実施形態では、以下に説明するように、コントロール群と実験群について行うので、それぞれのデータが記憶されることとなる。ここで、コントロール群は健常者サンプルなどの対照群を指し、実験群は疾患サンプルや薬剤処理されたサンプル群を指す。したがって、データ記憶部２０２およびネットワーク記憶部２０４には、それぞれコントロール群（２０２ａ、２０４ａ）と実験群（２０２ｂ、２０４ｂ）のデータが記憶される。
【００３２】
データとしては、医学または生物学分野の場合、ＤＮＡマイクロアレイなどから得られる遺伝子発現プロファイルの他、タンパク質の発現プロファイルやフローサイトメトリーなどのデータを用いることもできる。
【００３３】
本実施の形態のデータ処理装置１００は、コンピュータプログラムに対応する各種の処理動作をＣＰＵが実行することにより、前述のような各種ユニットが各種機能として実現される。
【００３４】
本実施形態のコンピュータプログラムは、情報処理装置（データ処理装置１００）を実現するためのコンピュータに、複数のノード間が結合されたネットワーク構造を有するデータをデータ記憶部２０２に記憶するデータ記憶手順と、データ記憶部２０２を参照し、データのネットワーク構造のノード間の依存関係を学習するネットワーク構造学習手順と、ネットワーク構造学習手順により学習されたネットワーク構造をネットワーク記憶部２０４に記憶するネットワーク記憶手順と、ネットワーク記憶部２０４を参照し、学習されたネットワーク構造に基づいて、ノードの選択を行う特徴選択手順と、を実行させるように記述されている。
本発明のコンピュータプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録することができる。
【００３５】
このように構成された本実施形態の情報処理装置の動作について、以下に説明する。以下、図１および図２を用いて説明する。図２は、本実施形態の情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【００３６】
本実施形態のデータ処理方法は、情報処理装置（データ処理装置１００）のデータ処理方法であって、データ処理装置１００は、第１記憶装置（データ記憶部２０２）と、第２記憶装置（ネットワーク記憶部２０４）を備え、データ処理装置１００が、複数のノード間が結合されたネットワーク構造を有するデータをデータ記憶部２０２に記憶し（ステップＳ１）、データ記憶部２０２を参照し、データのネットワーク構造のノード間の依存関係を学習し（ステップＳ３）、学習されたネットワーク構造をネットワーク記憶部２０４に記憶し（ステップＳ５）、ネットワーク記憶部２０４を参照し、学習されたネットワーク構造に基づいて、ノードの選択を行う（ステップＳ７）。
【００３７】
具体的には、入力装置１０によって、ユーザからの実行指示を受け付けると、処理を開始する。まず、データ処理装置１００において、ネットワーク構造学習部１０２にデータ記憶部２０２からデータが入力される（ステップＳ１）。入力されるデータは、上述したように、コントロール群２０２ａのデータまたは実験群２０２ｂのデータである。片方ずつ処理を行い、それぞれについて同じフローを行う。
【００３８】
そして、ネットワーク構造学習部１０２により、データからノード間の依存関係に関するネットワーク学習が行われ（ステップＳ３）、ネットワーク構造が隣接行列として、ネットワーク記憶部２０４に記憶される（ステップＳ５）。
【００３９】
そして、特徴選択部１０４に、ネットワーク構造がネットワーク記憶部２０４から入力され、特徴選択部１０４により、ネットワーク構造に基づいて、ノードの選択が行われる（ステップＳ７）。以上により得られた特徴選択結果は、出力装置２０から出力される。
【００４０】
以下に、図２のフローチャートのステップＳ３のネットワーク構造学習処理の具体的な動作の一例を説明する。図３は、本実施形態の情報処理装置におけるネットワーク構造学習処理の手順の一例を示すフローチャートである。以下、図１および図３を用いて説明する。
【００４１】
まず、ネットワーク構造学習部１０２では、データ記憶部２０２から遺伝子発現データが入力され（ステップＳ１１）、発現データから共分散行列を計算する（ステップＳ１３）。さらに、ネットワーク構造学習部１０２は、共分散行列に基づいて、ブロック勾配法によるネットワーク構造の最尤推定を行う（ステップＳ１５）。
【００４２】
ネットワーク構造学習部１０２におけるネットワークモデルは、グラフィカル・ガウシアン・モデルとすることができる。高速にネットワーク構造の最尤推定を行う学習アルゴリズムとして、ブロック勾配法を用いるグラフィカルＬａｓｓｏがあり、非特許文献２に記載されている。また、ネットワーク構造学習部１０２は、グラフィカル・ガウシアン・モデルの学習に正則化項を加えた尤度関数を用いることができる。また、ネットワーク構造学習部１０２は、グラフィカル・ガウシアン・モデルの学習における尤度関数の正則化項に精度行列のＬ１ノルム正規化項を用いることができる。さらに、ネットワーク構造学習部１０２は、グラフィカル・ガウシアン・モデルの学習にグラフィカルＬａｓｓｏアルゴリズムを用いることができる。
【００４３】
最尤推定により対数尤度関数は単調に減少するが、数値的に解を求めているため、予め設定した閾値より対数尤度関数が変化しなくなった場合に最尤解が求まったこととする。そこで、ネットワーク構造学習部１０２では、閾値以下になった場合は、収束条件を満たすものとして（ステップＳ１７のＹＥＳ）、最尤推定の計算を終了し、閾値以上の場合は（ステップＳ１７のＮＯ）、ステップＳ１５に戻り、最尤推定を続ける。このネットワーク構造推定処理は、上述したようにコントロール群２０２ａと実験群２０２ｂについて行う。
【００４４】
一般にＤＮＡマイクロアレイでは数万の遺伝子の発現を観測するため、遺伝子数が非常に多い。しかし、遺伝子数が１０００以上の場合には、ネットワーク構造学習の計算量が非常に大きくなるため、非特許文献２に記載のネットワーク構造推定方法グラフィカルＬａｓｓｏが望ましい。
【００４５】
この図３のネットワーク構造学習処理で学習されたネットワーク構造モデルはネットワーク記憶部２０４にコントロール群２０４ａと実験群２０４ｂがそれぞれ格納される（図２のステップＳ５）。
【００４６】
次に、図２のフローチャートのステップＳ５の特徴選択処理の具体的な動作の一例を説明する。図４は、本実施形態のデータ処理装置１００における特徴選択処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【００４７】
まず、特徴選択部１０４において、コントロール群２０４ａおよび実験群２０４ｂのネットワーク構造がネットワーク記憶部２０４からそれぞれ入力される（ステップＳ２１）。このとき、ネットワーク構造は、ネットワーク構造を表現する隣接行列として入力される。以下、コントロール群２０４ａおよび実験群２０４ｂのそれぞれについて処理が行われる。そして、特徴選択部１０４は、ネットワーク構造を表現する隣接行列について、予め設定された値を閾値としてノード間の接続に有無を離散化する（ステップＳ２３）。そして、特徴選択部１０４は、ステップＳ２３で得られたコントロール群２０４ａおよび実験群２０４ｂの隣接行列について差を取り、差分行列を得る（ステップＳ２５）。
【００４８】
コントロール群２０４ａと実験群２０４ｂ間で接続関係が大きく異なった遺伝子は、群間で他の遺伝子との依存関係が大きく異なっているため、群間で異なる生命現象に関与している可能性が大きい。そこで、特徴選択部１０４は、ノードごとに次数の変化率を計算する（ステップＳ２７）。すなわち、特徴選択部１０４は、ノードの特徴選択の指標として、ネットワーク構造を表わす隣接行列から２群間におけるノードの次数変化に着目することができる。ここで、次数の変化率ΔＤは以下の式で定義する。
【００４９】
【数１】
2010267201.tif 000003
【００５０】
ここで、ｎはノード総数、ｄc,iはコントロール群におけるｉ番目のノードとの接続の有無、ｄe,iは実験群におけるｉ番目のノードとの接続の有無を示す。
以上により得られた特徴選択結果は、出力装置２０から出力される。
【００５１】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る情報処理装置によれば、遺伝子間のネットワーク構造を明示的に利用して特徴選択を行い、生物学的に重要な遺伝子を抽出することが可能になる。
【００５２】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
【実施例】
【００５３】
ラットに３種の毒性化合物（３０サンプル）と３種の非毒性化合物（９サンプル）を投与した肝臓組織由来の遺伝子発現プロファイルデータをインターネット（http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE5509）から取得した。このデータはＡｆｆｉｍｅｔｒｉｘ社のＤＮＡマイクロアレイＧｅｎｅ  Ｃｈｉｐ  ＲＡＥ２３０を用いて３１０９９種類の遺伝子発現に関する情報を含んでいる。このデータを用いた論文として、非特許文献３がある。
【００５４】
これらのラット肝臓由来の遺伝子発現プロファイルデータに基づき、性能評価を行った。このデータの構成は毒性化合物投与群３０サンプル、非毒性化合物投与群９サンプルとなっている。
【００５５】
本発明の対照法として、一般的に２群間で遺伝子発現の平均値の異なる遺伝子群を抽出するのに用いられるＳｔｕｄｅｎｔのｔ検定を用いた。
【００５６】
性能評価方法として、ｔ検定のｐ値の昇順５０個の遺伝子群ならびに本発明によって得られた次数の変化率上位５０個の遺伝子群を抽出し、それらのうち実験的に毒性と関与していることが確認されている遺伝子の有無について評価した。
【００５７】
以下に、ｔ検定のｐ値の昇順５０個の遺伝子のリストを示す。
Probe ID Gene Name
1367754_S_AT ARGININOSUCCINATE LYASE
1367754_S_AT HETEROGENEOUS NUCLEAR RIBONUCLEOPROTEIN A/B
1367982_AT AMINOLEVULINIC ACID SYNTHASE 1
1368566_A_AT NADH DEHYDROGENASE (UBIQUINONE) FLAVOPROTEIN 3-LIKE
1368698_AT ATPASE, CA++ TRANSPORTING, PLASMA MEMBRANE 2
1369259_AT DEIODINASE, IODOTHYRONINE, TYPE I
1370244_AT CATHEPSIN L
1370449_AT G PROTEIN-COUPLED RECEPTOR 105
1370847_AT SPONDIN 2, EXTRACELLULAR MATRIX PROTEIN
1370871_AT HYPOTHETICAL GENE SUPPORTED BY Y16641; Y16641
1371583_AT RNA BINDING MOTIF PROTEIN 3
1372647_AT PROLINE ARGININE-RICH END LEUCINE-RICH REPEAT PROTEIN
1372980_AT SIMILAR TO HYPOTHETICAL PROTEIN MGC30714
1373810_AT PHOSPHOLIPASE A2, GROUP XIIA (PREDICTED)
1374397_AT EUKARYOTIC TRANSLATION INITIATION FACTOR 2, SUBUNIT 2 (BETA)
1374914_AT PEROXISOME PROLIFERATOR ACTIVATED RECEPTOR DELTA
1375420_AT TUMOR PROTEIN P53 INDUCIBLE PROTEIN 11 (PREDICTED)
1375980_AT NUCLEOREDOXIN (PREDICTED)
1376099_AT COLLAGEN, TYPE V, ALPHA 1
1376105_AT COLLAGEN, TYPE XIV, ALPHA 1 (UNDULIN) (PREDICTED)
1376248_AT SULFOTRANSFERASE FAMILY, CYTOSOLIC, 2B, MEMBER 1 (PREDICTED)
1377048_AT SIMILAR TO CDNA SEQUENCE BC021917
1377676_AT NUCLEAR UBIQUITOUS CASEIN KINASE AND CYCLIN-DEPENDENT KINASE SUBSTRATE
1377708_AT HYPOTHETICAL PROTEIN LOC499339
1379293_AT GRANZYME A
1379833_AT RAR-RELATED ORPHAN RECEPTOR GAMMA (PREDICTED)
1380546_AT SIMILAR TO HYPOTHETICAL PROTEIN FLJ10986
1382108_AT V-MAF MUSCULOAPONEUROTIC FIBROSARCOMA ONCOGENE FAMILY, PROTEIN B (AVIAN)
1382144_AT MITOCHONDRIAL RIBOSOMAL PROTEIN L47
1385316_AT SIMILAR TO CELL ADHESION MOLECULE NECTIN-3 GAMMA
1385352_AT SOLUTE CARRIER FAMILY 16 (MONOCARBOXYLIC ACID TRANSPORTERS), MEMBER 13
1386915_AT ACIDIC NUCLEAR PHOSPHOPROTEIN 32 FAMILY, MEMBER B
1387178_A_AT CYSTATHIONINE BETA SYNTHASE
1387336_AT N-ACETYLTRANSFERASE 8 (CAMELLO LIKE)
1388933_AT SIMILAR TO INOSITOL 1,3,4-TRIPHOSPHATE 5/6 KINASE
1389020_AT SIMILAR TO RIKEN CDNA 5430401O09 GENE (PREDICTED)
1389081_AT SIMILAR TO HYPOTHETICAL PROTEIN MGC25614 (PREDICTED)
1389351_AT SIMILAR TO FLI-LRR ASSOCIATED PROTEIN-1
1389384_AT HRPAP20 SHORT FORM
1390430_AT NUCLEAR RECEPTOR SUBFAMILY 1, GROUP D, MEMBER 2
1391415_AT PUTATATIVE 28 KDA PROTEIN
1392157_AT PLEXIN A2 (PREDICTED)
1393147_AT CHLORIDE CHANNEL, CALCIUM ACTIVATED, FAMILY MEMBER 2 (PREDICTED)
1393241_AT PROTEASE, SERINE, 32 (PREDICTED)
1394397_AT AC1158
1394494_AT RHO GUANINE NUCLEOTIDE EXCHANGE FACTOR (GEF) 19 (PREDICTED)
1398757_AT NUCLEOPHOSMIN 1
1398801_AT CDK105 PROTEIN
1374493_AT NA
1390274_AT NA
【００５８】
以下には、本発明の実施形態の情報処理装置により選択された上位５０個の遺伝子のリストを示す。
Probe ID Gene Name
1367729_AT ORNITHINE AMINOTRANSFERASE
1367896_AT CARBONIC ANHYDRASE 3
1368325_AT EPIDERMAL GROWTH FACTOR
1368519_AT SERINE (OR CYSTEINE) PROTEINASE INHIBITOR, CLADE E, MEMBER 1
1368570_AT LECITHIN-RETINOL ACYLTRANSFERASE (PHOSPHATIDYLCHOLINE-RETINOL-O-ACYLTRANSFERASE)
1368607_AT CYTOCHROME P450, 4A12
1368651_AT PYRUVATE KINASE, LIVER AND RED BLOOD CELL
1369050_AT PHOSPHATIDYLINOSITOL 3-KINASE, C2 DOMAIN CONTAINING, GAMMA POLYPEPTIDE
1369450_AT INTEGRAL MEMBRANE TRANSPORT PROTEIN UST5R
1369664_AT ARGININE VASOPRESSIN RECEPTOR 1A
1369921_AT GLUTATHIONE S-TRANSFERASE M4
1370355_AT STEAROYL-COENZYME A DESATURASE 1
1370479_X_AT ALPHA-2U GLOBULIN PGCL4
1370583_S_AT ATP-BINDING CASSETTE, SUB-FAMILY B (MDR/TAP), MEMBER 1A
1371412_A_AT NEURONAL REGENERATION RELATED PROTEIN
1371872_AT NUCLEOSOME ASSEMBLY PROTEIN 1-LIKE 1
1373975_AT SIMILAR TO THIOETHER S-METHYLTRANSFERASE
1374070_AT GLUTATHIONE PEROXIDASE 2
1374244_AT AB2-060
1374574_AT SIMILAR TO HYPOTHETICAL PROTEIN MGC38960 (PREDICTED)
1374883_AT MYOTUBULARIN RELATED PROTEIN 7 (PREDICTED)
1379888_AT SIMILAR TO HESLIKE
1381533_AT RHO FAMILY GTPASE 1
1383439_AT NEURONAL PAS DOMAIN PROTEIN 2 (PREDICTED)
1383472_AT ALDEHYDE DEHYDROGENASE 1 FAMILY, MEMBER B1
1383604_AT PHOSPHATIDYLINOSITOL GLYCAN, CLASS N (PREDICTED)
1383906_AT SIMILAR TO LUNG INDUCIBLE NEURALIZED-RELATED C3HC4 RING FINGER PROTEIN
1385132_AT MYELOBLASTOSIS ONCOGENE-LIKE 1 (PREDICTED)
1387053_AT FLAVIN CONTAINING MONOOXYGENASE 1
1387263_AT PYRUVATE KINASE, LIVER AND RED BLOOD CELL
1387328_AT CYTOCHROME P450, SUBFAMILY IIC (MEPHENYTOIN 4-HYDROXYLASE)
1387819_AT ELASTASE 1, PANCREATIC
1387958_AT ALDO-KETO REDUCTASE FAMILY 1, MEMBER C18
1387981_AT OLFACTORY RECEPTOR 59
1390430_AT NUCLEAR RECEPTOR SUBFAMILY 1, GROUP D, MEMBER 2
1391032_AT SEIZURE RELATED 6 HOMOLOG (MOUSE)
1391056_AT SIMILAR TO LIVER REGENERATION-RELATED PROTEIN LRRG07
1391187_AT PERIPLAKIN (PREDICTED)
1391359_AT PHOSPHATIDYLINOSITOL 3-KINASE, C2 DOMAIN CONTAINING, GAMMA POLYPEPTIDE
1392818_AT GROWTH ARREST SPECIFIC 5
1395403_AT SH3 AND CYSTEINE RICH DOMAIN 3 (PREDICTED)
1372479_AT NA
1375016_AT NA
1378029_AT NA
1380351_AT NA
1382754_AT NA
1383486_AT NA
1385005_AT NA
1388515_AT NA
1391106_AT NA
【００５９】
上記の結果から理解されるように、本発明の実施の形態の情報処理装置によって選択された遺伝子リストには非特許文献４に記載されている毒性化合物と関連していることが知られている遺伝子ornithine aminotransferase（OAT）（1367729_AT）とCytochrome P450 2C（Cyp2C29）（1387328_AT）が選択されているのに対し、ｔ検定では選択できていないことが分かる。
【００６０】
上記の結果から、本発明の方法は実験的に検証されている毒性関連遺伝子群を成功裏に抽出できていることが分かる。
【００６１】
以上、実施形態および実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【符号の説明】
【００６２】
１０  入力装置
２０  出力装置
１００  データ処理装置
１０２  ネットワーク構造学習部
１０４  特徴選択部
２００  記憶装置
２０２  データ記憶部
２０２ａ  コントロール群
２０２ｂ  実験群
２０４  ネットワーク記憶部
２０４ａ  コントロール群
２０４ｂ  実験群
【図１】
2010267201.tif 000004
【図２】
2010267201.tif 000005
【図３】
2010267201.tif 000006
【図４】
2010267201.tif 000007