(57)【要約】【課題】遺伝子発現量の時間的挙動から簡易に遺伝子を分類し得る遺伝子分類方法、遺伝子分類プログラム及び遺伝子分類装置を提案する。【解決手段】複数の遺伝子それぞれに対する複数の観測点での発現量を取得し、取得された遺伝子ごとに、観測点の時間経過方向における発現量の正又は負の差をとることによって、観測点の時間推移に沿って発現量の挙動を２値の系列（バイナリ列）に変換する。当該バイナリ列がとり得るパターン（正負パターン）は必然的に得られる。これらパターンと、生成されたバイナリ列とに基づいて各遺伝子を分類する。【選択図】図１３
2010068796.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の遺伝子それぞれに対する複数の観測点での発現量を取得する取得ステップと、
上記遺伝子ごとに、上記観測点の時間経過方向における発現量の正又は負の差をとってバイナリ列を生成する生成ステップと、
バイナリ列がとり得るすべての正負パターンと、上記生成ステップで生成されるバイナリ列とに基づいて各上記遺伝子を分類する分類ステップと
を有する遺伝子分類方法。
【請求項２】
上記正負パターンに分類された各遺伝子のうち、バイナリ列が反転関係となる正負パターンに分類された遺伝子同士をペアとして対応付ける対応付けステップ
をさらに有する請求項１に記載の遺伝子分類方法。
【請求項３】
上記遺伝子ごとに、最大をとる発現量と、最小をとる発現量とを検出する検出ステップと、
遺伝子分類で着目すべき点が、発現量の時間推移に沿った挙動であるか、発現量が最も発現又は抑制された時刻であるかを選択させる選択ステップと
をさらに有し、
上記検出ステップは、上記時刻であると選択された場合に検出を開始し、
上記生成ステップは、上記挙動であると選択された場合に生成を開始し、
上記分類ステップは、上記検出ステップで検出が開始された場合、上記観測点が２つを組として取り得る組合パターンと、上記検出ステップで検出される発現量の観測点とに基づいて各上記遺伝子を分類し、上記生成ステップで生成が開始された場合、バイナリ列がとり得るすべての正負パターンと、上記生成ステップで生成されるバイナリ列とに基づいて各上記遺伝子を分類する、請求項１に記載の遺伝子分類方法。
【請求項４】
上記生成ステップで生成されるバイナリ列に基づいて、上記取得ステップが取得した発現量の良し悪しを分類する発現量分類ステップ
をさらに有する請求項２に記載の遺伝子分類方法。
【請求項５】
上記発現量分類ステップでは、
各上記観測点間で正に変化する遺伝子と、負に変化する遺伝子との数の相関の程度に応じて、上記取得ステップが取得した発現量の良し悪しを分類する、請求項３に記載の遺伝子分類方法。
【請求項６】
上記発現量分類ステップでは、
バイナリ列が反転関係となる正負パターンに分類される遺伝子数の相関の程度に応じて、上記取得ステップが取得した発現量の良し悪しを分類する、請求項３に記載の遺伝子分類方法。
【請求項７】
コンピュータに対して、
複数の遺伝子それぞれに対する複数の観測点での発現量を取得すること、
上記遺伝子ごとに、上記観測点の時間経過方向における発現量の正又は負の差をとってバイナリ列を生成すること、
バイナリ列がとり得るすべての正負パターンと、上記生成ステップで生成されるバイナリ列とに基づいて各上記遺伝子を分類すること
を実行させる遺伝子分類プログラム。
【請求項８】
複数の遺伝子それぞれに対する複数の観測点での発現量を取得する取得手段と、
上記遺伝子ごとに、上記観測点の時間経過方向における発現量の正又は負の差をとってバイナリ列を生成する生成手段と、
バイナリ列がとり得るすべての正負パターンと、上記生成ステップで生成されるバイナリ列とに基づいて各上記遺伝子を分類する分類手段と
を有する遺伝子分類装置。
【請求項９】
複数の遺伝子それぞれに対する複数の観測点での発現量を取得する取得ステップと、
上記遺伝子ごとに、最大をとる発現量と、最小をとる発現量とを検出する検出ステップと、
上記観測点が２つを組として取り得る組合パターンと、上記検出ステップで検出される発現量の観測点とに基づいて各上記遺伝子を分類する分類ステップと
を有する遺伝子分類方法。
【請求項１０】
同一の組合パターンに分類した遺伝子のなかで、最大をとる発現量と最小をとる発現量の先後が反転関係となる遺伝子同士をペアとして対応付ける対応付けステップ
をさらに有する請求項９に記載の遺伝子分類方法。
【請求項１１】
上記遺伝子ごとに、上記観測点の時間経過方向における発現量の正又は負の差をとってバイナリ列を生成する生成ステップと、
遺伝子分類で着目すべき点が、発現量の時間推移に沿った挙動であるか、発現量が最も発現又は抑制された時刻であるかを選択させる選択ステップと
をさらに有し、
上記検出ステップは、上記時刻であると選択された場合に検出を開始し、
上記生成ステップは、上記挙動であると選択された場合に生成を開始し、
上記分類ステップは、上記検出ステップで検出が開始された場合、上記観測点が２つを組として取り得る組合パターンと、上記検出ステップで検出される発現量の観測点とに基づいて各上記遺伝子を分類し、上記生成ステップで生成が開始された場合、バイナリ列がとり得るすべての正負パターンと、上記生成ステップで生成されるバイナリ列とに基づいて各上記遺伝子を分類する、請求項９に記載の遺伝子分類方法。
【請求項１２】
同一の組合パターンに分類した遺伝子のなかで、最大をとる発現量と最小をとる発現量の先後が反転関係となる遺伝子同士の数の相関の程度に応じて、上記取得ステップが取得した発現量の良し悪しを分類する、請求項９に記載の遺伝子分類方法。
【請求項１３】
コンピュータに対して、
複数の遺伝子それぞれに対する複数の観測点での発現量を取得すること、
上記遺伝子ごとに、最大をとる発現量と、最小をとる発現量とを検出すること、
上記観測点が２つを組として取り得る組合パターンと、上記検出ステップで検出される発現量の観測点とに基づいて各上記遺伝子を分類すること
を実行させる遺伝子分類プログラム。
【請求項１４】
複数の遺伝子それぞれに対する複数の観測点での発現量を取得する取得手段と、
上記遺伝子ごとに、最大をとる発現量と、最小をとる発現量とを検出する検出手段と、
上記観測点が２つを組として取り得る組合パターンと、上記検出ステップで検出される発現量の観測点とに基づいて各上記遺伝子を分類する分類手段と
を有する遺伝子分類装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は遺伝子分類方法、遺伝子分類プログラム及び遺伝子分類装置に関し、バイオアッセイ用の基盤などを用いて得られた遺伝子発現量を用いる技術分野において好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
サンプル細胞から抽出されたｍＲＮＡもしくはそのｃＤＮＡと、核酸プローブとの相補鎖の形成量の強度を指標として、該サンプル細胞に発現している遺伝子発現量を測定する技術がある（例えば特許文献１参照）。
【０００３】
この遺伝子発現量は、異なった条件下、異なった細胞間又は異なる時間を対象として相互比較され、その差異を抽出、解析することで有用性を発揮する。ところで、遺伝子発現量の解析の一貫として、遺伝子発現量の時間的挙動から遺伝子を分類するという要請がある。
【特許文献１】特開２００８−８２８７６公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、遺伝子発現量の時間的挙動がどのようなときにいかなるカテゴリに分類するのかという一般的な基準がないということが現状である。仮に、この基準があったとしても、数万個もある遺伝子から任意の異なる２つの遺伝子を比較する場合、とり得る全ての組み合わせを比較しなければならないので非効率となる。
【０００５】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、遺伝子発現量の時間的挙動から簡易に遺伝子を分類し得る遺伝子分類方法、遺伝子分類プログラム及び遺伝子分類装置を提案しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、第１の遺伝子分類方法、遺伝子分類プログラム及び遺伝子分類装置と、第２の伝子分類方法、遺伝子分類プログラム及び遺伝子分類装置で課題を解決させる。
【０００７】
第１の遺伝子分類方法は、複数の遺伝子それぞれに対する複数の観測点での発現量を取得する取得ステップと、遺伝子ごとに、観測点の時間経過方向における発現量の正又は負の差をとってバイナリ列を生成する生成ステップと、バイナリ列がとり得るすべての正負パターンと、生成ステップで生成されるバイナリ列とに基づいて各遺伝子を分類する分類ステップとを経る。
【０００８】
第１の遺伝子分類プログラムは、コンピュータに対して、複数の遺伝子それぞれに対する複数の観測点での発現量を取得すること、遺伝子ごとに、観測点の時間経過方向における発現量の正又は負の差をとってバイナリ列を生成すること、バイナリ列がとり得るすべての正負パターンと、生成ステップで生成されるバイナリ列とに基づいて各遺伝子を分類することを実行させる。
【０００９】
第１の遺伝子分類装置は、複数の遺伝子それぞれに対する複数の観測点での発現量を取得する取得手段と、遺伝子ごとに、観測点の時間経過方向における発現量の正又は負の差をとってバイナリ列を生成する生成手段と、バイナリ列がとり得るすべての正負パターンと、生成ステップで生成されるバイナリ列とに基づいて各遺伝子を分類する分類手段とをもつ。
【００１０】
第２の遺伝子分類方法は、複数の遺伝子それぞれに対する複数の観測点での発現量を取得する取得ステップと、遺伝子ごとに、最大をとる発現量と、最小をとる発現量とを検出する検出ステップと、観測点が２つを組として取り得る組合パターンと、検出ステップで検出される発現量の観測点とに基づいて各遺伝子を分類する分類ステップとを経る。
【００１１】
第２の遺伝子分類プログラムは、コンピュータに対して、複数の遺伝子それぞれに対する複数の観測点での発現量を取得すること、遺伝子ごとに、最大をとる発現量と、最小をとる発現量とを検出すること、観測点が２つを組として取り得る組合パターンと、検出ステップで検出される発現量の観測点とに基づいて各遺伝子を分類することを実行させる。
【００１２】
第２の遺伝子分類装置は、複数の遺伝子それぞれに対する複数の観測点での発現量を取得する取得手段と、遺伝子ごとに、最大をとる発現量と、最小をとる発現量とを検出する検出手段と、観測点が２つを組として取り得る組合パターンと、検出ステップで検出される発現量の観測点とに基づいて各遺伝子を分類する分類手段とをもつ。
【発明の効果】
【００１３】
第１の遺伝子分類方法、遺伝子分類プログラム及び遺伝子分類装置によれば、各観測点の発現量を、当該観測点の時間推移に沿って「上がった」もしくは「下がった」とする挙動に着目した２値の系列（バイナリ列）に変換することで、該バイナリ列がとり得るパターン（正負パターン）を必然的に得ることができる。したがって、本発明は、各遺伝子を、その発現量の時間的挙動から簡易にパターン化することができる。
【００１４】
これに加えて、２値の系列（バイナリ列）に変換することなく、各観測点の発現量そのものを用いて、数万個をもの遺伝子の任意の異なる２つの遺伝子に関してとり得る全ての組み合わせから遺伝子をパターン分類する場合に比して、その分類に要する時間（負荷）を大幅に削減することができる。
【００１５】
第２の遺伝子分類方法、遺伝子分類プログラム及び遺伝子分類装置によれば、複数の遺伝子それぞれに対する複数の観測点での発現量を取得さえすれば、当該観測点が２つを組としてとり得る組合パターンを必然的に得ることができる。したがって、本発明は、各遺伝子を、遺伝子発現量が最も発現又は抑制された断片的な時刻に着目して簡易にパターン化することができる。
【００１６】
これに加えて、第１の遺伝子分類方法、遺伝子分類プログラム及び遺伝子分類装置のようにバイナリ列に変換することなく、観測回数によって必然的に得られる組合パターンで遺伝子を分類するため、その分類に要する時間（負荷）を大幅に削減することができる。ただし、処理時間を短縮化できるということは、分類能力の優劣を決定する要因となるものではない。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、発明を実施するための最良の形態について説明する。なお、説明は以下の順序とする。
＜１．遺伝子解析システムの構成＞
＜２．遺伝子分類装置の回路構成＞
＜３．遺伝子分類処理＞
[３−１．第１の遺伝子分類処理の形態]
（３−１−１．機能的構成）
（３−１−２．遺伝子分類処理手順）
（３−１−３．効果等）
［３−２．第２の遺伝子分類処理の形態］
（３−２−１．機能的構成）
（３−２−２．遺伝子分類処理手順）
（３−２−３．効果等）
＜４．他の実施の形態＞
【００１８】
＜１．遺伝子解析システムの構成＞
図１において、本実施の形態による遺伝子解析システム１の全体構成を示す。この遺伝子解析システム１では、蛍光強度読取装置３と、遺伝子分類装置４とが含まれた構成とされる。
【００１９】
蛍光強度読取装置３は、測定ステージを有し、該測定ステージには核酸チップＣＰがセットされる。核酸チップＣＰは、標的細胞における遺伝子に対応する核酸プローブが配される基盤である。
【００２０】
この核酸チップＣＰでは、例えば図２に示すように、核酸プローブ（長波線で示す部分）に対して、標的細胞から抽出され、標識物質（黒丸で示す部分）を付加された標的核酸（短波線で示す部分）が与えられ、相補鎖の形成反応（以下、これをハイブリダイゼーションとも呼ぶ）が行われる。
【００２１】
核酸プローブは、一般には、特定の遺伝子における全塩基配列に対となるヌクレオチドではなく、当該遺伝子において特異的とされる複数の塩基配列部分にそれぞれ対となるヌクレオチド断片（以下、これをプローブセットとも呼ぶ）としてデザインされる。また、各プローブセットに対するコントロールもデザインされる。プローブセットとコントロールとは、対ごとに、核酸チップＣＰに割り当てられた所定の領域に配列される。ちなみに、プローブ断片は、具体的には、１８〜６０[mer]程度のＤＮＡ(deoxyribonucleic  acid) 断片、ｃＤＮＡ(complementary  DNA) 断片又はＰＮＡ(peptide  nucleic  acid)などが適用される。
【００２２】
一方、標的核酸は、核酸プローブとのハイブリダイゼーション対象とされる１本鎖のヌクレオチドである。一般に、標的核酸は、ｍＲＮＡ（pre-ｍＲＮＡを含む）又はその断片そのものが用いられるのではなく、該ｍＲＮＡ又はその断片を逆転写酵素により変換したものが用いられる。
【００２３】
他方、標識物質は、一般に、ビオチンまたはＦＩＴＣ(fluorescein  isothiocyanate)等の蛍光色素とされるが、これに限定されるものではなく、例えば放射性同位元素等としてもよい。
【００２４】
蛍光強度読取装置３（図１）は、読取指令が与えられた場合、測定ステージにセットされる核酸チップＣＰに対して、標的核酸に付加される標識物質の励起光を照射する。核酸チップＣＰに配される各遺伝子に対応する核酸プローブが標的核酸と相補鎖を形成している場合、該標的核酸に付加された標識物質が励起光により蛍光する。この蛍光量は、標的核酸と核酸プローブとの相補鎖の形成量と相関があり、該核酸プローブと相補鎖が形成される標的核酸の量が多いほど強くなる。
【００２５】
また蛍光強度読取装置３は、励起光を照射した後に核酸プローブ及びコントロールでの蛍光量を読み取り、該蛍光量を示すデータ（以下、これを蛍光強度データと呼ぶ）を出力するようになされている。
【００２６】
遺伝子分類装置４は、例えば図３に示すように、継代した標的細胞から所定の観測時刻ごとに抽出される標的核酸と、核酸チップＣＰに配される核酸プローブとのハイブリダイゼーション結果（蛍光強度データ）から、観測点ｔｍ（ｍは自然数）ごとに標的細胞での遺伝子Ｇｎ（ｎは自然数）の発現量ＧＥｎを取得する。
【００２７】
そして遺伝子分類装置４は、これら発現量ＧＥｎの時間的挙動から遺伝子Ｇｎを分類するようになされている。
【００２８】
＜２．遺伝子分類装置の回路構成＞
次に、遺伝子分類装置４の構成について説明する。この遺伝子分類装置４は、図４に示すように、該遺伝子分類装置４全体の制御を司るＣＰＵ(Central  Processing  Unit)１０に対して各種ハードウェアを接続することにより構成される。
【００２９】
具体的には、例えば、ＲＯＭ(Read  Only  Memory)１１、ＣＰＵ１０のワークメモリとなるＲＡＭ(Random  Access  Memory)１２、操作部１３、記憶部１４、インターフェース１５及び表示部１６がバス１７を介して接続される。
【００３０】
ＲＯＭ１１には、遺伝子発現量を検定するためのプログラム（以下、これを遺伝子分類プログラムとも呼ぶ）が格納され、またインターフェイス１５は、蛍光強度読取装置３に対して有線又は無線を通じてデータ授受し得るようになされている。
【００３１】
ＣＰＵ１０は、ＲＯＭ１１に格納された遺伝子分類プログラムをＲＡＭ１２に展開した場合、該遺伝子分類プログラムに基づいて記憶部１４、インターフェース１５及び表示部１６を適宜制御し、遺伝子分類処理を実行するようになされている。
【００３２】
＜３．遺伝子分類処理＞
次に、遺伝子分類処理について、２つの形態をあげて具体的に説明する。
【００３３】
[３−１．第１の遺伝子分類処理の形態]
（３−１−１．機能的構成）
第１の遺伝子分類処理の形態では、ＣＰＵ１０は遺伝子分類プログラムにしたがって、図５に示すように、蛍光強度取得部２１、発現量演算部２２、バイナリ化部２３及び分類部２４として機能する。
【００３４】
蛍光強度取得部２１は、操作部１３から、核酸チップＣＰに対する蛍光強度の読取要求を待ち受け、該読取要求を受けた場合、インターフェース１５を用いて、該インターフェース１５に接続される蛍光強度読取装置３に対して読取要求する。
【００３５】
また蛍光強度取得部２１は、読取要求の応答として、蛍光強度読取装置３から蛍光強度データを取得した場合、例えば取得日付及び取得番号を、当該核酸チップＣＰに関する識別子のデータ（以下、これをチップ識別データと呼ぶ）として生成するようになされている。
【００３６】
発現量演算部２２は、蛍光強度取得部２１が蛍光強度データを取得した場合、該蛍光強度データに基づいて、プローブセットごとに遺伝子発現量を算出し、該算出した各プローブセットでの遺伝子発現量を示すデータ（以下、これを発現量データと呼ぶ）をチップ識別データと関連付けて、記憶部１４に保存するようになされている。
【００３７】
遺伝子発現量は、標的細胞内において発現している遺伝子を示す推定量であり、例えば、標的核酸と核酸プローブとの相補鎖の形成量に相関する発光量から、該発光量の割合として算出される。
【００３８】
この実施の形態の場合、遺伝子発現量は、Affymetrix社のＭＡＳ(Micro  Array  Suite)と呼ばれるデータ解析ソフトウェアのバージョン５を用いて算出される。
【００３９】
ここで、このＭＡＳ５を、１つのプローブセットに着目して簡単に説明する。ＭＡＳ５では、（１）プローブセットにおける各プローブ断片での発光量から、局所的な物理的影響（バックグランド）が排除される。（２）各プローブ断片（パーフェクトマッチプローブと呼ばれる）の発光量が、当該プローブ断片と対応する断片コントロール（ミスマッチプローブと呼ばれる）との差に応じて適宜補正される。（３）各プローブ断片（パーフェクトマッチプローブと呼ばれる）の発光量が対数変換等により遺伝子発現量として算出される。
【００４０】
なお、このＭＡＳ５では、基準とすべきプローブセットと同じ平均蛍光強度をもつように他のプローブセットをスケーリングする正規化も行われる。このＭＡＳ５における処理内容の詳細については、Ｉ．Ｓ．Ｋｏｈａｎｅ／Ａ．Ｔ．Ｋｈｏ／Ａ．Ｊ．Ｂｕｔｔｅ  星田有人著、統合ゲノミクスのためのマイクロアレイデータアナリシス、シュプリンガー・ジャパン出版、ｐ．５８−７４を参照されたい。
【００４１】
バイナリ化部２３は、遺伝子の分類要求を待ち受け、該分類要求を受けた場合、記憶部１４に保存されるチップ識別データ及び発現量データに基づいて、観測点ｔｍの遺伝子発現量ＧＥｎを認識する。
【００４２】
ここで、唯一の観測点ｔ１における遺伝子発現量ＧＥ１のみとなる場合、このことは、標的細胞に対する遺伝子発現量の時間変化の情報が取得されていないため遺伝子発現量の時間的挙動から遺伝子を分類できないことを意味する。この場合、バイナリ化部２３は、その旨を、例えば表示部１６を介して通知する。
【００４３】
これに対して、２以上の観測点ｔｍにおける遺伝子発現量ＧＥｎとなる場合、バイナリ化部２３は、観測点ｔｍの時間経過方向における遺伝子発現量ＧＥｎの正又は負の差をとってバイナリ列（以下、これを発現量バイナリ列とも呼ぶ）を生成する。
【００４４】
図３に示した場合を例にとると、図５に示すように、観測点間隔（時間的に隣接する同士）における遺伝子発現量ＧＥｎの時間経過方向の差が０未満となる場合には負（マイナス）とし、該差が０よりも大きい場合には正（プラス）として、遺伝子発現量ＧＥｎの時系列から発現量バイナリ列を生成する。ちなみに、図５における各遺伝子発現量ＧＥｎの値は便宜的に示したものであり、実際の数値ではない。
【００４５】
この発現量バイナリ列がとり得るすべての異なる正負パターン（以下、これを発現推移パターンとも呼ぶ）の数は、観測点ｔｍの回数から「１」を減算した数を指数とし２を底とした数となる。
【００４６】
具体的には、例えば、観測点ｔｍの数を６回とした場合、発現推移パターンは、図６のように２５種類となる。この図６では、便宜上、対称性をもつ発現推移パターンを左右に分けて示している。
【００４７】
分類部２４は、観測点ｔｍの回数から２（ｍ−１）の発現推移パターンを認識し、該発現推移パターンと、バイナリ化部２３により生成された発現量バイナリ列とに基づいて遺伝子Ｇｎを分類する。
【００４８】
具体的には、例えば、２（ｍ−１）の発現推移パターンに対して例えば番号等の識別子を割り当て、各遺伝子Ｇｎの発現量バイナリ列が呈する発現推移パターンの識別子を、対応する発現量データに付加するようになされている。
【００４９】
これに加えてこの分類部２４は、複数の発現推移パターンに分類した遺伝子Ｇｎのうち、反転関係となる発現推移パターンに分類される遺伝子同士をペアとして対応付けるようになされている。
【００５０】
例えば、図６に示す発現推移パターンのうち、「１」に分類される遺伝子がＧ２，Ｇ３８の２個あり、「１７」に分類される遺伝子がＧ１２，Ｇ１７の２個あった場合、Ｇ２とＧ１２，Ｇ２とＧ１７，Ｇ３８とＧ１２，Ｇ３８とＧ１７の４つの組が、「１」のパターン（すなわち「＋＋＋＋＋」）と、「１７」のパターン（すなわち「−−−−−」）の遺伝子ペアであることを示すデータが生成される。
【００５１】
ここで、実験結果を図７に示す。この図７はＥ−ＧＥＯＤ−６０１３をサンプルとし、Ａ５４９細胞に対してアスベストを刺激として与えたときの各観測点ｔｍにおける観測点間隔で正の変化をもつ遺伝子の個数（図７（Ａ））と、負の変化をもつ遺伝子の個数（図７（Ｂ））と示すものである。
【００５２】
この実験での観測点は、０，１，６，２４，４８〔ｈｏｕｒ〕，７〔ｄａｙｓ〕経過時点である。したがって、横軸の「１」は０−１時間の間、「２」は１−６時間の間、……、「５」は４８時間−７日の間をそれぞれ意味する。またこの実験での遺伝子数は１６８９６〔個〕である。
【００５３】
この図７に示されるように、各観測点間隔において正に変化する遺伝子と、負に変化する遺伝子との数は同等となる。ちなみに、図７の実験では正の変化をもつ遺伝子数は全体の５０．１［％］であり、負の変化をもつ遺伝子数は全体の４９．９［％］であった。
【００５４】
また、図７と同一の条件で、各遺伝子を、図６に示した発現推移パターンごとに分類した場合を図８に示す。この図８に示されるように、対称性をもつ発現推移パターン同士の数は同等となり、当該分布の相関は「０．９８」であった。
【００５５】
このように各遺伝子Ｇｎの発現量バイナリ列に関し、正に変化する遺伝子と、負に変化する遺伝子との数は対称性を有し、正負を反転したパターン同士の遺伝子の数も対称性を有するということが、図７及び図８に示す実験から確認された。
【００５６】
ところで、正に変化する遺伝子と、負に変化する遺伝子との数は対称であるという第１の対称性を有する場合、正負を反転したパターン同士の遺伝子の数は対称であるという第２の対称性も有しているということを証明することができる。
【００５７】
すなわち、２（ｍ−１）のバイナリ列（発現量バイナリ列）は、次式
【００５８】
【数１】
2010068796.tif 000003
【００５９】
のように定義することができる。
【００６０】
証明することは第２の対称性であるから、次式
【００６１】
【数２】
2010068796.tif 000004
【００６２】
となればよいこととなる。
【００６３】
証明手法としては数学的帰納法を用いる。つまり、要素の数を１ から１ずつ増加させ、各要素数で第２の対称性が成り立つことを証明する。
【００６４】
まず、第１段階として、要素数が１（すなわちｍ＝１）の場合、次式
【００６５】
【数３】
2010068796.tif 000005
【００６６】
となり、第１の対称性と第２の対称性とは同じとなる。したがって、第１の対称性を有するのであれば第２の対称性を有するということはいえる。
【００６７】
次に、第２段階として、要素数が２（すなわちｍ＝２）の場合、第１の対称性（正に変化する遺伝子と、負に変化する遺伝子との数は対称である）は、「最後の要素と最後から１つ前の要素の符号の並びが互いに反転したバイナリ列同士の個数は等しい」といいかえることができる。つまり、最後が正でその１つ前が負のバイナリ列の個数＝最後が負でその１つ前が正のバイナリ列の個数、または、最後が正でその１つ前が正のバイナリ列の個数＝最後が負でその１つ前が負のバイナリ列の個数となる。よって、要素数が２の場合も、第１の対称性を有するのであれば第２の対称性を有するということはいえる。
【００６８】
次に、第３段階として、要素数がｔ＋１（すなわちｍ＝ｔ＋１）の場合、まず、要素数ｍがｔと等しいときに第２の対称性が成立すると仮定すると、次式
【００６９】
【数４】
2010068796.tif 000006
【００７０】
となり、ｍ＝ｔのときにはすべての符号の並びが２ｔ種類存在することになるので、（４）式が２ｔ−１種類存在することになる。
【００７１】
ｍ＝ｔ＋１のときの符号の並びを考えた場合、第２段階で用いた「最後の要素と最後から１つ前の要素の符号の並びが互いに反転したバイナリ列同志の個数は等しい」ことを利用すると、ｍ＝ｔのときと、ｍ＝ｔ＋１のときの符号の並びが互いに反転した関係となるバイナリ列の個数は等しいことになる。
【００７２】
ｍ＝ｔのときと、ｍ＝ｔ＋１のときの符号の並びが同じ関係となるバイナリ列は２ｔ−１種類存在するので、その全ての個数の和が、ｍ＝ｔのときと、ｍ＝ｔ＋１のときの符号の並びが同じバイナリ列の総数となり、それをＸとする。
【００７３】
一方、ｍ＝ｔのときと、ｍ＝ｔ＋１のときの符号の並びが互いに反転した関係となるバイナリ列も２ｔ−１種類存在するので、その全ての個数の和が、ｍ＝ｔのときと、ｍ＝ｔ＋１のときの符号の並びが互いに反転した関係となるバイナリ列の総数となり、それをＹとする。このＸとＹとは等しいという関係にある。
【００７４】
要素数ｍがｔと等しいときに第２の対称性は成立しているので、２ｔ−１種類のいずれのバイナリ列においても、ｍ＝ｔのときと、ｍ＝ｔ＋１のときの符号の並びが互いに反転した関係となるバイナリ列同士の個数は等しくなる。したがって、要素数ｍがｔ＋１のときにも第２の対称性は成立する。つまり（２）式となる。
【００７５】
以上の証明のとおり、第１の対称性を有するのであれば、発現量バイナリ列の並びが、実際のデータと同じ個数や傾向で第２の対称性をもつことまではいえないものの、第１の対称性を有するのであれば第２の対称性を有するということはいえることになる。
【００７６】
第２の対称性に関し、図８に示す実験以外の実験結果を図９及び図１０に示す。図９は、アスベストを刺激として与えないという条件以外の条件を図８の場合と同一として、各遺伝子を、図６に示した発現推移パターンごとに分類したものである。ちなみに図９での遺伝子数は１６４５３〔個〕である。
【００７７】
一方、図１０（Ａ）は、Ｅ−ＧＥＯＤ−６０１３をサンプルとし、Ｂｅａｓ２Ａ細胞に対してアスベストを刺激として与えたときの各観測点ｔｍにおける観測点間隔で変化する遺伝子を発現推移パターンごとに分類したもので、図１０（Ｂ）は、アスベストを刺激として与えないときの各観測点ｔｍにおける観測点間隔で変化する遺伝子を、図６に示した発現推移パターンごとに分類したものである。
【００７８】
図１０での観測点は、０，６，１２，２４，７２〔ｈｏｕｒ〕経過時点とし、図９（図８）での観測点とは異なるものとした。ちなみに、この図１０（Ａ）での遺伝子数は１６８９６〔個〕であり、図１０（Ｂ）での遺伝子数は１８１５９〔個〕である。なお、この図１０での観測点ｔｍは５回であるため、発現推移パターンは図１１に示すように２（５−１）種類となる。
【００７９】
この図９及び図１０に示されるように、「細胞の種類」、「刺激の有無」、「観測点の間隔」にかかわらず、正負を反転したパターン同士の遺伝子の数は対称であるという第２の対称性は変わらないということが確認された。
【００８０】
なお、図９及び図１０の実験において正に変化する遺伝子と、負に変化する遺伝子との数は対称であるという第１の対称性も確認されている。このことは上述の証明とも合致する。また、刺激の種類が異なっていても第１及び第２の対称性は変わらないということも確認されている。
【００８１】
したがって、反転関係となる発現推移パターンに分類される遺伝子同士のペアとして分類部２４によって対応付けられた遺伝子群は、網羅解析する上での一指標として信頼性をもつ有用な情報といえる。例えば、観測点ｔｍを増やせば、検出対象の遺伝子を絞り込むことができ、ｍｉＲＮＡ等のように互いに逆方向に増減する遺伝子の検出などでは特に有用な成果が期待できる。また例えば、観測点ｔｍを等間隔にすれば、発現量が減少（増加）から増加（減少）に変化するタイミングを探査することが可能となるため、詳細な遺伝子の時間的挙動の性質を獲得することができる。
【００８２】
（３−１−２．遺伝子分類処理手順）
次に、第１の遺伝子分類処理の形態による遺伝子分類処理手順について、図１２に示すフローチャートを用いて説明する。
【００８３】
すなわちＣＰＵ１０は、例えば電源投入操作をトリガーとしてこの遺伝子分類処理手順を開始し、ステップＳＰ１において核酸チップＣＰでの蛍光強度の読取要求を待ち受け、ステップＳＰ２において遺伝子の分類要求を待ち受ける。
【００８４】
ＣＰＵ１０は、蛍光強度の読取要求を受けた場合、ステップＳＰ３に進んで、蛍光強度取得部２１（図４）として機能し、蛍光強度読取装置３（図１）に対して測定を開始させてその蛍光強度読取装置３での測定結果を待ち受ける。そしてＣＰＵ１０は、測定結果として蛍光強度データを受けた場合には発現量演算部２２（図４）として動作する。この場合、ＣＰＵ１０は、蛍光強度データから遺伝子発現量を示す発現量データを生成し、これを記憶部１４に保存した後にステップＳＰ１に戻る。またＣＰＵ１０は、蛍光強度読取装置３（図１）に対して測定を開始させてから一定の時間が経過するまでに蛍光強度データを受けない場合、発現量データを生成することなくステップＳＰ１に戻る。
【００８５】
一方、ＣＰＵ１０は、遺伝子の分類要求を受けた場合、ステップＳＰ４に進んで、バイナリ化部２３（図４）として機能し、記憶部１４に保存されているデータに基づいて、記憶部１４に２以上の発現量データが存在するか否かを判定する。
【００８６】
ここで、記憶部１４に２以上の発現量データが存在していない場合、ＣＰＵ１０は、ステップＳＰ５に進んで、遺伝子発現量の時間的挙動から遺伝子を分類できないことを通知し、ステップＳＰ１に戻る。
【００８７】
これに対して記憶部１４に２以上の発現量データが存在する場合、ＣＰＵ１０は、ステップＳＰ６に進んで、遺伝子Ｇｎごとに、当該遺伝子発現量ＧＥｎの時系列から発現量バイナリ列を生成する（図５）。
【００８８】
またＣＰＵ１０は、次のステップＳＰ７に進んで、分類部２４（図４）として機能し、観測点ｔｍの回数から２（ｍ−１）の発現推移パターンを認識する。そしてＣＰＵ１０は、ステップＳＰ５で変換された各遺伝子Ｇｎの発現量バイナリ列に基づいて、当該遺伝子Ｇｎを２（ｍ−１）の発現推移パターン（図６）のいずれかに分類する。
【００８９】
さらにＣＰＵ１０は、次のステップＳＰ８に進んで、複数の発現推移パターンに分類した遺伝子Ｇｎのうち、反転関係となる発現推移パターンに分類される遺伝子同士をペアとして対応付けた後、この遺伝子分類処理手順を終了する。
【００９０】
このようにしてＣＰＵ１０は、遺伝子分類プログラムにしたがって遺伝子分類処理を実行するようになされている。
【００９１】
（３−１−３．効果等）
以上が第１の遺伝子分類処理の形態である。すなわち、この遺伝子分類装置４は、遺伝子Ｇｎごとに、各観測点ｔｍの時間経過方向における遺伝子発現量ＧＥｎの正又は負の差をとってバイナリ列（発現量バイナリ列）を生成する（図５）。
【００９２】
そして遺伝子分類装置４は、この発現量バイナリ列がとり得るすべての異なる正負パターン（発現推移パターン（図６））と、遺伝子Ｇｎごとに生成した発現量バイナリ列とに基づいて、各遺伝子Ｇｎをパターン分類する。
【００９３】
このようにこの遺伝子分類装置４は、各観測点ｔｍの遺伝子発現量ＧＥｎを、当該観測点ｔｍの時間推移に沿って「上がった」もしくは「下がった」とする挙動に着目した２値の系列（発現量バイナリ列）に変換することで、該発現量バイナリ列がとり得るパターン（発現推移パターン）を必然的に得ることができる。したがって、この遺伝子分類装置４は、各遺伝子Ｇｎの挙動を、時間的挙動から簡易にパターン化することができる。
【００９４】
これに加えて、各観測点ｔｍの遺伝子発現量ＧＥｎを、当該観測点ｔｍの時間推移に沿って「上がった」もしくは「下がった」とする挙動に着目した２値の系列（発現量バイナリ列）に変換することなく、数万個をもの遺伝子の任意の異なる２つの遺伝子に関してとり得る全ての組み合わせから各遺伝子Ｇｎをパターン分類する場合に比して、その分類に要する時間（負荷）を大幅に削減することができる。
【００９５】
また遺伝子分類装置４は、バイナリ列が反転関係となる発現推移パターンに分類した遺伝子同士をペアとして対応付ける。この遺伝子同士の数は、図８〜図１０にも示したとおり、「細胞の種類」、「刺激の有無」、「観測点の間隔」にかかわらず変わらない。
【００９６】
したがって、この遺伝子分類装置４は、互いに逆に挙動する遺伝子を、簡易かつ一定の精度をもって特定することができ、この結果、網羅解析する上で新規かつ信頼性の高い指標として活用することができる。このことは、ｍｉＲＮＡの検出等といった互いに逆方向に増減する遺伝子の詳細を解析する場合に特に有用となる。
【００９７】
以上の第１の遺伝子分類処理の形態によれば、遺伝子Ｇｎごとに、各観測点ｔｍの時間経過方向における遺伝子発現量ＧＥｎの正又は負の差をとったバイナリ列（発現量バイナリ列）に基づいて各遺伝子Ｇｎをパターン分類するようにしたことにより、遺伝子発現量の時間的挙動から簡易に遺伝子を分類することができる。
【００９８】
[３−２．第２の遺伝子分類処理の形態]
（３−２−１．機能的構成）
第２の遺伝子分類処理の形態では、ＣＰＵ１０は遺伝子分類プログラムにしたがって、図５との対応部分に同一符号を付した図１４に示すように、蛍光強度取得部２１、発現量演算部２２、最大最小検出部１２３及び分類部１２４として機能する。
【００９９】
この図１４に示すとおり、第２の遺伝子分類処理の形態では、第１の遺伝子分類処理の形態として示したバイナリ化部２３及び分類部２４（図５）を、最大最小検出部１２３及び分類部１２４に変更した点で相違する。
【０１００】
具体的には、第１の遺伝子分類処理の形態は、遺伝子発現量の時間推移に沿った挙動に着目して遺伝子を分類したのに対し、第２の遺伝子分類処理の形態は、遺伝子発現量が最も発現又は抑制された時刻に着目して遺伝子を分類する点で相違する。
【０１０１】
最大最小検出部１２３は、遺伝子の分類要求を待ち受け、該分類要求を受けた場合、記憶部１４に保存されるチップ識別データ及び発現量データに基づいて、観測点ｔｍの遺伝子発現量ＧＥｎを認識する。
【０１０２】
ここで、唯一の観測点ｔ１における遺伝子発現量ＧＥ１のみとなる場合、このことは、標的細胞に対する遺伝子発現量が最も発現又は抑制された時刻を特定できないことを意味する。この場合、最大最小検出部１２３は、その旨を、例えば表示部１６を介して通知する。
【０１０３】
これに対して、２以上の観測点ｔｍにおける遺伝子発現量ＧＥｎとなる場合、最大最小検出部１２３は、遺伝子Ｇｎごとに、最大をとる遺伝子発現量ＧＥと、最小をとる遺伝子発現量ＧＥとを検出する。
【０１０４】
図３に示した場合を例にとると、遺伝子Ｇ１では、最大をとるものとして観測点ｔｍの遺伝子発現量ＧＥが検出され、最小をとるものとして観測点ｔ２の遺伝子発現量ＧＥが検出される。また遺伝子Ｇ２では、最大をとるものとして観測点ｔ２の遺伝子発現量ＧＥが検出され、最小をとるものとして観測点ｔ４の遺伝子発現量ＧＥが検出される。
【０１０５】
分類部１２４は、観測点ｔｍが２つを組としてとり得る組合パターン（以下、これを観測点組合パターンとも呼ぶ）と、最大最小検出部１２３により検出された遺伝子発現量ＧＥの時刻（観測点）とに基づいて遺伝子Ｇｎを分類する。
【０１０６】
観測点における最大値と最小値の組合パターン（観測点組合パターン）は、観測点ｔｍの回数×（観測点ｔｍの回数−１）の数でなり、例えば、観測点ｔｍの数を５回とした場合、図１５に示すように、５×（５−１）＝２０種類となる。
【０１０７】
分類は、観測点ｔｍの数を５回とし、図３に示した場合を例にとると、観測点ｔ５で最大，観測点ｔ２で最小をとる遺伝子Ｇ１については図１５に示す「７」の観測点組合パターン（ｔ２，ｔ５）に分類される。また、観測点ｔ２で最大，観測点ｔ４で最小をとる遺伝子Ｇ２については図１５に示す「６」の観測点組合パターン（ｔ２，ｔ４）に分類される。
【０１０８】
具体的には、例えば図１５に示したように、各観測点組合パターンに対して番号等の識別子を割り当てておき、遺伝子Ｇｎごとに、当該発現量が最大，最小を呈する観測点の組み合わせとなる識別子を、対応する発現量データに付加するようになされている。
【０１０９】
これに加えて分類部１２４は、同一の観測点組合パターンに分類した遺伝子のなかで、最大，最小の先後が反転関係にある遺伝子同士をペアとして対応付けるようになされている。
【０１１０】
例えば、図１５に示した観測点組合パターンのうち、「１」に分類される遺伝子がＧ２，Ｇ３８であり、遺伝子Ｇ２が観測点ｔ１で最大，観測点ｔ２で最小をとり、遺伝子Ｇ３８が観測点ｔ１で最小，観測点ｔ２で最大をとる場合、当該Ｇ２，Ｇ３８が、最大，最小の先後が反転関係にあることを示すデータが生成される。
【０１１１】
ここで、実験結果を図１６及び図１７に示す。図１６はＥ−ＧＥＯＤ−６０１３をサンプルとし、Ａ５４９細胞に対してアスベストを刺激として与えた場合（図１６（Ａ））と、与えなかった場合（図１６（Ｂ））とにおいて、観測点ｓで最大かつ観測点ｕで最小をとる発現量の遺伝子数と、観測点ｕで最大かつ観測点ｓで最小をとる発現量の遺伝子数とを示すものである。ちなみに、この図１６における実験での観測点の数及び時間と、遺伝子数とは図７の実験の場合と同一である。
【０１１２】
一方、図１７は、Ｅ−ＧＥＯＤ−６０１３をサンプルとし、Ｂｅａｓ２Ａ細胞に対してアスベストを刺激として与えた場合（図１７（Ａ））と、与えなかった場合（図１７（Ｂ））とにおいて、観測点ｓで最大かつ観測点ｕで最小をとる発現量の遺伝子数と、観測点ｕで最大かつ観測点ｓで最小をとる発現量の遺伝子数とを示すものである。ちなみに、この図１７における実験での観測点の数及び時間と、遺伝子数とは図１０の実験の場合と同一である。
【０１１３】
この図１６及び図１７に示されるように、「細胞の種類」、「刺激の有無」、「観測点の間隔」にかかわらず、観測点ｓで最大かつ観測点ｕで最小をとる発現量の遺伝子数と、観測点ｕで最大かつ観測点ｓで最小をとる発現量の遺伝子数との対称性は変わらないということが確認された。
【０１１４】
なお、観測点ｓで最大かつ観測点ｕで最小をとる発現量の遺伝子数と、観測点ｕで最大かつ観測点ｓで最小をとる発現量の遺伝子数とにおける分布の相関は、図１６（Ａ）は「０．９８４」であり、図１６（Ｂ）は「０．９６３」であった。また図１７（Ａ）は「０．９５８」であり、図１７（Ｂ）は「０．８５６」であった。
【０１１５】
したがって、同一の観測点組合パターンに分類した遺伝子のなかで、最大，最小の先後が反転関係にある遺伝子同士をペアとして対応付けられた遺伝子群は、第１の遺伝子分類処理において対応付けた場合と同様に、網羅解析する上での一指標として信頼性をもつ有用な情報でありながら、該第１の遺伝子分類処理とは異なる観点での情報となる。
【０１１６】
また、第２の遺伝子分類処理は、第１の遺伝子分類処理のようにバイナリ化するといった特別な処理を加えずに、単に最大，最小の発現量を検出すれば分類可能となるため、該第１の遺伝子分類処理に比してより一段と簡易化できる。ただし、処理時間を短縮化できるということは、分類能力の優劣を決定する要因となるものではない。
【０１１７】
（３−２−２．遺伝子分類処理手順）
次に、第２の遺伝子分類処理の形態による遺伝子分類処理手順について、図１２との対応部分に同一符号を付した図１８に示すフローチャートを用いて説明する。
【０１１８】
すなわちＣＰＵ１０は、ステップＳＰ２において遺伝子の分類要求を受け、ステップＳＰ４において２以上の発現量データが記憶部１４に存在することが確認された場合、ステップＳＰ１０６に進む。
【０１１９】
ＣＰＵ１０は、このステップＳＰ１０６において最大最小検出部１２３（図１４）として機能し、遺伝子Ｇｎごとに、最大をとる遺伝子発現量ＧＥと、最小をとる遺伝子発現量ＧＥとを検出する。
【０１２０】
またＣＰＵ１０は、次のステップＳＰ１０７に進んで、分類部１２４（図１４）として機能し、２つを組とする観測点ｔｍがとり得る観測点組合パターン（図１５）と、最大最小検出部１２３により最大，最小の遺伝子発現量ＧＥとして検出された時刻（観測点ｔ）とに基づいて遺伝子Ｇｎを分類する。
【０１２１】
さらにＣＰＵ１０は、次のステップＳＰ１０８に進んで、同一の観測点組合パターンに分類した遺伝子のなかで、最大，最小の先後が反転関係となる遺伝子同士をペアとして対応付けた後、この遺伝子分類処理手順を終了する。
【０１２２】
このようにしてＣＰＵ１０は、遺伝子分類プログラムにしたがって遺伝子分類処理を実行するようになされている。
【０１２３】
（３−２−３．効果等）
以上が第２の遺伝子分類処理の形態である。すなわち、この遺伝子分類装置４は、遺伝子Ｇｎごとに、最大をとる遺伝子発現量ＧＥと、最小をとる遺伝子発現量ＧＥとを検出する。
【０１２４】
そして遺伝子分類装置４は、観測点ｔｍが２つを組としてとり得る組合パターン（観測点組合パターン（図１５）と、最大最小検出部１２３により最大，最小の遺伝子発現量ＧＥとして検出された時刻（観測点ｔ）とに基づいて遺伝子Ｇｎを分類する。
【０１２５】
このようにこの遺伝子分類装置４は、第１の遺伝子分類処理のようにバイナリ列に変換することなく、観測回数によって必然的に得られる組合パターン（観測点組合パターン（図１５）で遺伝子を分類するため、第１の遺伝子分類処理に比して、その分類に要する時間（負荷）を大幅に削減することができる。ただし、処理時間を短縮化できるということは、分類能力の優劣を決定する要因となるものではない。
【０１２６】
これに加えて、第１の遺伝子分類処理において分類基準された着目点とは異なる着目点（遺伝子発現量が最も発現又は抑制された断片的な時刻）で、遺伝子Ｇｎをパターン化できる。
【０１２７】
また遺伝子分類装置４は、同一の観測点組合パターンに分類した遺伝子のなかで、最大，最小の先後が反転関係となる遺伝子同士をペアとして対応付ける。この遺伝子同士の数は、図１６〜図１７にも示したとおり、「細胞の種類」、「刺激の有無」、「観測点の間隔」にかかわらず変わらない。
【０１２８】
したがって、この遺伝子分類装置４は、最大を呈する観測点と最小を呈する観測点とが逆となる遺伝子のペアを、簡易かつ一定の精度をもちながら、該第１の遺伝子分類処理とは異なる観点で特定することができ、この結果、網羅解析する上で新規かつ信頼性の高い指標として活用することができる。このことは、ｍｉＲＮＡの検出等といった互いに逆方向に増減する遺伝子の詳細を解析する場合に特に有用となる。
【０１２９】
以上の第２の遺伝子分類処理の形態によれば、最大を呈する観測点と最小を呈する観測点との組合パターンで遺伝子Ｇｎを分類するようにしたことにより、遺伝子発現量が最も発現又は抑制された時刻に着目した簡易なパターン分類を実現できる。
【０１３０】
＜４．他の実施の形態＞
上述の実施の形態では、複数の遺伝子Ｇｎそれぞれに対する複数の観測点ｔｍでの遺伝子発現量ＧＥｎが、蛍光強度読取装置３から読み取られた蛍光強度から遺伝子発現量を算出することにより取得された。しかしながら、この形態に限定されるものではない。
【０１３１】
例えば、標的細胞で発現される各ｍＲＮＡを抽出し、これらをリアルタイムＰＣＲ(Polymerase  Chain  Reaction)を用いて、一定量に増殖することにより直接的に取得するといった形態も適用可能である。
【０１３２】
また例えば、データ格納媒体から蛍光強度を示すデータを読み取り、該データから発現量データを算出することにより発現量データを取得するようにしてもよい。また例えば、データ格納媒体から遺伝子発現量を示すデータを取得するようにしてもよい。またこれらの取得手法の組み合わせであってもよい。なお、データ格納媒体からデータを取得する場合、例えば遠方となる様々な実験場所で得られたデータを比較することが可能となり、この結果、より一段と網羅的な解析を行うことが可能となる。
【０１３３】
ちなみに、上述のデータ格納媒体としては、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disk-Read  Only  Memory）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）等のパッケージメディアや、データが一時的若しくは永続的に格納される半導体メモリや磁気ディスク等がある。またこれらデータ格納媒体からデータを取得する方法としては、ローカルエリアネットワークやインターネット、ディジタル衛星放送等の有線又は無線の通信媒体を利用することができる。
【０１３４】
また上述の実施の形態では、観測点ｔｍの時間経過方向における遺伝子発現量ＧＥｎの正又は負の差をとったバイナリ列が正又は負により表現された。しかしながら、このバイナリ列の表現法は、正又は負に限らず、例えば「０」又は「１」とする等、この他種々の表現法を適用することができる。
【０１３５】
また上述の実施の形態では、バイナリ列が反転関係となる発現推移パターンに分類した遺伝子同士又は最大を呈する観測点と最小を呈する観測点との組み合わせが反転する遺伝子同士がペアとして対応付けられた。この対応付けに加えて、または、該対応付けに代えて、別の対応付けを行うようにしてもよい。具体的な対応付けの態様としては、標的細胞に与えた刺激と、最も多くの遺伝子が分類された発現推移パターン又は観測点組合パターンとを対応付ける等がある。これはあくまで一例であり、解析内容に応じて種々の対応付け態様をとることができる。
【０１３６】
なお、対応付け可能な事項をデータベース化し、対応付けるべき事項をデータベースから設定する設定ステップを設けるようにしてもよい。また、データベースから設定することに代えて、対応付けるべき事項を操作部１３から受け付け、該操作部１３から入力された事項を設定することも可能である。
【０１３７】
また上述の実施の形態では、第２の対称性（正負を反転したパターン同士の遺伝子の数は対称）もしくは最大を呈する観測点と最小を呈する観測点との組み合わせが反転する遺伝子同士の数は対称である性質（以下、これを第３の対称性とも呼ぶ）を用いて、対象の遺伝子がペアとして対応付けられた。この第２の対称性や第３の対称性を用いて、あるいは、第１の対称性を用いて、取得対象の遺伝子発現量に対する良否を検定（つまり取得された発現量の良し悪しを分類）することもできる。
【０１３８】
具体的には、第１の対称性を用いる場合、例えばステップＳＰ６とステップＳＰ７との間において、該ステップＳＰ６で生成された各バイナリ列に基づいて、図７に示したように、観測点ｔｍと観測点ｔｍ＋１との間で正に変化する遺伝子と、負に変化する遺伝子との数を検出し、それら数の相関性を示す値が閾値以上であれば、遺伝子発現量の信頼性が悪いとして、観測点ｔｍ＋１での遺伝子発現量ＧＥｎを、破棄すべき旨を通知する、あるいは、補正するといったステップを設ける。この補正は、例えば、本発明者が提案した特願２００８−２１２６２５に記載の正規化手法を適用することができる。この補正後に再度上記検定ステップを経るようにしてもよい。
【０１３９】
なお、この特願２００８−２１２６２５に記載の正規化手法は、観測点ｔｍでの遺伝子発現量ＧＥｎを、例えば観測点ｔ１の発現量ＧＥ１を基準として比率に変換し、当該比率の個数分布のピークが基準の比率に平行移動するように、当該遺伝子発現量ＧＥｎを補正するというものである。
【０１４０】
一方、第２の対称性を用いる場合、例えばステップＳＰ８の後において、バイナリ列が反転関係となる正負パターンに分類される遺伝子の数を検出し、それら数の相関性を示す値が閾値以上であれば、遺伝子発現量の信頼性が悪いとして、各観測点ｔｍでの遺伝子発現量ＧＥｎを再取得し直すべき旨を通知する、あるいは、補正した後に遺伝子を再分類し直すといったステップを設ける。
【０１４１】
他方、第３の対称性を用いる場合、例えばステップＳＰ４の後あるいはステップＳＰ１０８の後において、最大を呈する観測点と最小を呈する観測点との組み合わせが反転する遺伝子同士の数を検出し、それら数の相関性を示す値が閾値以上であれば、遺伝子発現量の信頼性が悪いとして、各観測点ｔｍでの遺伝子発現量ＧＥｎを再取得し直すべき旨を通知する、あるいは、補正した後に遺伝子を再分類し直すといったステップを設ける。
【０１４２】
上述したように、第２の対称性，第３の対称性は、「細胞の種類」、「刺激の有無」、「観測点の間隔」にかかわらず変わらない。第１の対称性は上述したように第２の対称性と相関があるので、第２の対称性と同様のことがいえる。したがって、第１の対称性、第２の対称性又は第３の対称性が損なわれるということは、遺伝子発現量ＧＥｎが真の値からかけ離れているということを意味する。
【０１４３】
いいかえれば、第１の対称性、第２の対称性又は第３の対称性が損なわれるほど、抽出対象のサンプル細胞に対する外部ストレスや、該サンプル細胞からｍＲＮＡを抽出するときの条件又は技量等に差があり、その差に起因する成分が遺伝子発現量ＧＥｎに含まれることを意味する。つまり、第１の対称性、第２の対称性又は第３の対称性は遺伝子分類の良否を検定する上で信頼性の高い指標となる。このことは、本発明者により確認されており、例えば、上記した特願２００８−２１２６２５にも開示されている。
【０１４４】
また上述の実施の形態では、第１又は第２の遺伝子分類処理のいずれか一方が実行されたが、これら双方が実行可能にすることもできる。この場合、図１３及び図１８との対応部分に同一符号を付した図１９に示すように、ＣＰＵ１０は、ステップＳＰ４の後に、ステップＳＰ２００に進む。
【０１４５】
ＣＰＵ１０は、このステップＳＰ２００において処理選択部として機能し、遺伝子分類で着目すべき点が、遺伝子発現量の時間推移に沿った挙動であるか、遺伝子発現量が最も発現又は抑制された時刻であるかを例えば表示部１６にＧＵＩ表示して選択させる。
【０１４６】
ここで、遺伝子分類で着目すべき点が、遺伝子発現量の時間推移に沿った挙動であるとの選択があった場合、ＣＰＵ１０は、上述のステップＳＰ６−ＳＰ８の各処理を実行する。一方、遺伝子分類で着目すべき点が、遺伝子発現量が最も発現又は抑制された時刻であるとの選択があった場合、ＣＰＵ１０は、上述のステップＳＰ１０６−ＳＰ１０８の各処理を実行する。
【０１４７】
このようにすれば、ＣＰＵ１０は、簡易かつ一定の精度をもちながら、２つの観点で遺伝子を分類することができ、この結果、網羅解析する上でより興味の高い指標として活用することができる。
【０１４８】
また上述の実施の形態では、標的核酸と、核酸プローブとの相補鎖の形成量の強度が、光学的に発光量として読み取られた。しかしながら、読取手法はこの実施の形態に限定されるものではない。例えば、電磁学的に電気量又はインピーダンス量等として読み取るようにしてもよい。要は、所定の物理量を読み取るセンサによって読み取られた標的核酸と、核酸プローブとの相補鎖の形成量の強度であればよい。なお、核酸チップＣＰとしては、例えば、Affymetrix社製、スタンフォード型等を適用することができ、これら以外のものを適用することもできる。
【０１４９】
また上述の実施の形態では、標的核酸と、核酸プローブとの相補鎖の形成場所として核酸チップＣＰが対象とされた。しかしながら、形成場所はこれに限定されるものではない。例えば、組織切片や、試験管等を形成場所とすることができ、これ以外の形成場所も適用するようにしてもよい。
【０１５０】
また上述の実施の形態では、ＭＡＳを用いて遺伝子発現量が算出された。しかしながら、演算手法はこれに限定されるものではなく、基準値を中心として全体をスケーリングする正規化過程を経る演算手法であれば、この他種々の演算手法を適用することができる。すくなくとも、基準値を中心として全体をスケーリングする正規化過程を経なければならないとする理由は、生物的にｍＲＮＡの総量は一定となるという考えに基づくものである。このことについての詳細は、例えば、上記した特願２００８−２１２６２５を参照されたい。
【０１５１】
ちなみに、基準値を中心として全体をスケーリングする正規化手法には、例えば、平均を基準とするスケーリングを行うＭＡＳや、上記した特願２００８−２１２６２５で用いられる正規化などがある。
【産業上の利用可能性】
【０１５２】
本発明は、遺伝子実験、医薬の創製又は患者の経過観察などのバイオ産業上において利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１５３】
【図１】遺伝子解析システムの全体構成を概略的に示す図である。
【図２】核酸チップでのハイブリダイゼーションの説明に供する略線図である。
【図３】標的細胞における各観測点での遺伝子発現量の取得の説明に供する略線図である。
【図４】遺伝子分類装置の構成を示すブロック図である。
【図５】遺伝子分類処理を実行するＣＰＵの機能的構成（１）を示すブロック図である。
【図６】遺伝子発現量における時系列のバイナリ化の説明に供する略線図である。
【図７】観測点が６回の場合における発現推移パターンを示す略線図である。
【図８】実験結果（１）を示すグラフである。
【図９】実験結果（２）を示すグラフである。
【図１０】実験結果（３）を示すグラフである。
【図１１】実験結果（４）を示すグラフである。
【図１２】観測点が５回の場合における発現推移パターンを示す略線図である。
【図１３】遺伝子分類処理手順（１）を示すフローチャートである。
【図１４】遺伝子分類処理を実行するＣＰＵの機能的構成（２）を示すブロック図である。
【図１５】観測点が５回の場合における２つを組とする観測点の組合パターンを示す略線図である。
【図１６】実験結果（５）を示すグラフである。
【図１７】実験結果（６）を示すグラフである。
【図１８】遺伝子分類処理手順（２）を示すフローチャートである。
【図１９】遺伝子分類処理手順（３）を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１５４】
１……遺伝子解析システム、３……蛍光強度読取装置、４……遺伝子分類装置、１０……ＣＰＵ、１１……ＲＯＭ、１２……ＲＡＭ、１３……操作部、１４……記憶部、１５……インターフェイス、１６……表示部、２１……蛍光強度取得部、２２……発現量演算部、２３……バイナリ化部、２４，１２４……分類部、１２３……最大最小検出部、ＣＰ……核酸チップ、Ｇ１〜Ｇｎ……遺伝子、ＧＥ１〜ＧＥｎ……遺伝子発現量。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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