(57)【要約】ＤＮＡマイクロアレイデータの標準化を簡単な計算で高速に行う。一つのＤＮＡマイクロアレイから得られたデータセット（すなわち、ハイブリダイズした多数のデータ）において、各データを大きさ順に並べ替えてデータの順位を決定するステップと、あるデータの順位を、標準正規累積分布関数の逆関数に入力して、当該データの標準化後の予測値を出力するステップと、当該データを前記予測値で置き換えるステップと、を備えている。
2008056693.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一つのＤＮＡマイクロアレイから得られたデータセットにおいて、各データを大きさ順に並べ替えてデータの順位を決定するステップと、
あるデータの順位を、標準正規累積分布関数の逆関数に入力して、当該データの標準化後の予測値を出力するステップと、
当該データを前記予測値で置き換えるステップと、
を備えたＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法。
【請求項２】
請求項１において、順位が決定された全てのデータを、前記予測値で置き換える、ＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法。
【請求項３】
請求項１において、一部のデータを、前記予測値で置き換える、ＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法。
【請求項４】
請求項３において、置き換えの対象となるデータは、強いシグナル強度を有しているデータである、ＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法。
【請求項５】
請求項１において、前記ＤＮＡマイクロアレイは、ＰＭプローブ及びＭＭプローブを含んでおり、前記各ステップの対象となるデータは、ＰＭプローブセルのデータあるいはＭＭプローブのデータのいずれか一方である、ＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法。
【請求項６】
請求項５において、前記各ステップの対象となるデータは、ＰＭプローブセルのデータである、ＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法。
【請求項７】
請求項１において、前記ＤＮＡマイクロアレイは複数のプローブセットからなり、前記プローブセットは複数のプローブセルから構成されると共に、一つの遺伝子に対応しており、
請求項１のＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法は、さらに、相和的ノイズの影響を受けているデータを推定する工程を備えており、前記工程は、
各データの予測値を用いて各プローブセットの代表値を取得するステップと、
取得した複数の代表値に基づいて、傾きの異なる上位データ側の第一部分と下位データ側の第二部分とからなる二相性の正規確率プロットを取得するステップと、
前記第二部分のデータが相和的ノイズの影響を受けているデータであると推定するステップと、
を備えたＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法。
【請求項８】
請求項７において、さらに、
前記二相性の正規確率プロットの変曲点を取得するステップを備え、
取得した変曲点よりも小さい値のデータを相和的ノイズの影響を受けているデータであると推定する、
ＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法。
【請求項９】
請求項８において、
前記変曲点を取得するステップは、
前記第二部分の近似直線と直線ｙ＝ｘの交点を取得し、取得した交点を変曲点とするものである、
ＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法。
【請求項１０】
請求項８において、
前記変曲点を取得するステップは、
前記第二部分の近似直線と前記第一部分の近似直線の交点を取得し、取得した交点を変曲点とするものである、
ＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法。
【請求項１１】
請求項７乃至１０いずれかにおいて、前記代表値は、トリム平均、メディアン、重み付け平均からなる群から選択される、ＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法。  
【請求項１２】
請求項１において、前記処理方法は、さらに、著しく感度の低いセルのデータを棄却する前処理工程を備えており、前記工程は、
各セルデータが標準化されている複数のデータセットを用意するステップと、
複数のデータセット間で各セル毎にデータを集計して、各セルの代表値を取得するステップと、
全セルの代表値をさらに集計してその分布を調べるステップと、
期待される正規分布から下位に外れるロングテールとして複数のプローブを発見するステップと、
以後の解析から前記発見されたプローブに対応するセルデータを棄却するステップと、
を備えている、ＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法。
【請求項１３】
請求項１において、前記ＤＮＡマイクロアレイは複数のプローブセットからなり、前記プローブセットは複数のプローブセルから構成されると共に、一つの遺伝子に対応しており、
前記処理方法は、さらに、著しく感度の低いセルのデータを棄却する前処理工程を備えており、前記工程は、
標準化した各セルデータを用いて一つの遺伝子に対応するプローブセットから遺伝子の発現量の推定値を求めるステップと、
前記推定値を用いて各プローブの感度を算出するステップと、
全プローブの全セルの感度をさらに集計してその分布を調べるステップと、
期待される正規分布から下位に外れるロングテールとして複数のプローブを発見するステップと、
以後の解析から前記発見されたプローブに対応するセルデータを棄却するステップと、
を備えている、ＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法。
【請求項１４】
請求項１において、前記ＤＮＡマイクロアレイは、ＰＭプローブ及びＭＭプローブを含んでおり、
前記処理方法は、さらに、著しく感度の低いセルのデータを棄却する前処理工程を備えており、前記工程は、
対応するＭＭデータとＰＭデータのレシオ値を求めるステップと、
レシオ値の分布を調べるステップと、
期待される対数正規分布から外れるロングテールとして複数のプローブを発見するステップと、
以後の解析から前記発見されたプローブに対応するセルデータを棄却するステップと、
を備えている、ＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法。
【請求項１５】
請求項１において、前記処理方法は、さらに、欠陥のあるプローブセルデータを棄却する前処理工程を備えており、前記工程は、
各プローブセルに対応する基準データからなる基準データセットを用意するステップと、
各プローブセルデータと基準データとの差を数値として取得するステップと、
各プローブセルの値として、前記取得した数値を持たせてなる疑似画像において、小領域の所定数のプローブセルに対応する窓を用意し、当該所定数のプローブセルの数値に基づいて窓の代表値を計算しながら、窓を１セルずつ移動させて前記疑似画像を走査して各窓の代表値を取得するステップと、
取得した各窓の代表値の標準化を行って代表値のｚスコアを取得するステップと、
前記代表値のｚスコアと各窓の代表値の正規分布を仮定して予め設定した臨界値とを比較し、欠陥のあるプローブセルデータを含むと推定される一つ又は複数の窓を決定するステップと、
前記決定された窓に対応する複数のプローブセルデータを棄却するステップと、
を備えている、ＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法。
【請求項１６】
請求項１５において、前記代表値は、メディアン、トリム平均、重み付け平均、算術平均、合計値からなる群から選択される、ＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法。
【請求項１７】
請求項１５，１６いずれかにおいて、前記小領域は、３×３〜１０×１０セルである、ＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法。
【請求項１８】
請求項１７において、前記小領域は、５×５セルである、ＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法。
【請求項１９】
請求項１５乃至１８いずれかにおいて、前記基準データは、複数の標準化されたＤＮＡマイクロアレイデータの代表値である、ＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法。
【請求項２０】
請求項１９において、前記代表値は、トリム平均、メディアン、重み付け平均、合計値からなる群から選択される、ＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法。
【請求項２１】
請求項１５乃至２０いずれかにおいて、各プローブセルデータと基準データとの差を取得するステップにおける当該両データはｚスコアである、ＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法。
【請求項２２】
一つのＤＮＡマイクロアレイデータセットにおいて、各プローブセルのシグナル強度を大きさ順に並べ替えて各プローブセルの順位を決定する手段と、
あるプローブセルのシグナル強度の順位を、標準正規累積分布関数の逆関数に入力して、当該セルのシグナル強度の標準化後の予測値を出力する手段と、
当該プローブセルの観測されたシグナル強度を前記予測値で置き換える手段と、
を備えたＤＮＡマイクロアレイデータの処理装置。
【請求項２３】
ＤＮＡマイクロアレイデータを処理するためにコンピュータを、
一つのＤＮＡマイクロアレイデータセットにおいて、各プローブセルのシグナル強度を大きさ順に並べ替えて各プローブセルの順位を決定する手段と、
あるプローブセルのシグナル強度の順位を、標準正規累積分布関数の逆関数に入力して、当該セルのシグナル強度の標準化後の予測値を出力する手段と、
当該プローブセルの観測されたシグナル強度を前記予測値で置き換える手段と、
して機能させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法、処理装置及び処理プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ＤＮＡマイクロアレイデータは不完全な相対値として得られるので、そのデータをマイクロアレイ間で比較するためにはデータの標準化が必要である。ＤＮＡマイクロアレイデータの標準化の技術として幾つかの手法がある。【０００３】
［Ａ］ＭＡＳ  ５．０
アフィメトリクス社が提供するものであり、ＭＡＳないしＧＣＯＳというオペレーティングシステムに搭載されている。これは、複雑なステップから成り、選択できるオプションを多数含むが、基本的にはＰＭ−ＭＭデータを基にして、そのメディアンをチップ間で一定の値にすることで標準化する（非特許文献１）【０００４】
［Ｂ］Quantile Normalization
これは、データ分布が同一であるべきだという仮定に基づいて標準化を行うものであり、ノンパラメトリック法の一つであると考えられる。ノンパラメトリック法は順位をもとにしてデータの違いを見つける。その順位間の違いを評価するときの尺度を「理想的なデータ分布」に求めている。多くの現在使われている「より高度な」解析方法はこれを使用している。Quantile Normalizationには、２つの手法がある。【０００５】
［Ｂ−１］ＲＭＡで用いられている手法
全てのデータを、データごとに強度順にならべかえ、おなじ順位の数値間で平均をとる。得られた平均値の集まりをその理想的なデータ分布と考える。全てのデータを、そのデータ内での順位を保ったまま、その理想的なデータ分布の数値に置き換える。結果、標準化したデータは全て等しい分布を持つようになる（非特許文献２）。しかしながら、ＲＭＡは測定群の平均値を望ましい値と考えるが、そう考える理論的・あるいは経験的な裏づけがない。おそらくそのために、様々なデータの狂いが生じ得る。また、ＲＭＡではどこまでがノイズ域になるかはわからない。そして、ＲＭＡはかならず全てのデータをまとめて計算する必要がある。そこで、データが追加されれば、基本的には計算をやり直さねばならない。【０００６】
［Ｂ−２］ｄＣｈｉｐ
あるチップのデータ（平均的な値をもつ）か、あるいは上記と同じ方法で見つけた理想的なデータを標準として用意する。一つ一つのチップデータを強度順に並べかえ、同様に並べ変えた標準と比較して、補正曲線を得る。その曲線にしたがって各データを補正する。結果として、標準化したデータは全てほとんど同一の分布を持つようになる（非特許文献３，４）【０００７】
［Ｃ］パラメトリック法（ＳｕｐｅｒＮＯＲＭ（登録商標））
ＤＮＡチップデータの３パラメータ対数正規分布モデルを用いて標準化する（特許文献１、特許文献２、非特許文献５、これらの文献の内容は参照によって本明細書に組み込まれる）。データは多くの場合、広い信号強度の範囲で、この分布をする。分布は数学的に記述されていて容易に再現される。パラメトリック法は、データ毎に未知数であるバックグラウンド値γを求め、他の２つのパラメータを自動的に導いて、この分布にあてはめることで標準化する。最適なバックグラウンド値γを測定データから減じることで、データは対数正規分布になる。対数正規分布は、データの対数値が正規分布になる分布のことであるので、対数値をｚ−標準化することで、そのデータの基準をいつも等しくすることができる。【０００８】
上記パラメトリック法は、いつも観察されるデータの分布を基準に用い、実測不可能な（しかし重要な）γを発見する演算を用いるため、この方法は十分な妥当性を有する方法である。そして、その結果得られる解析結果の精度も高い。それは、例えば測定の再現性の向上などから示されている。【０００９】
しかしながら、パラメトリック法にも幾つかの欠点がある。マイクロアレイあるいはＤＮＡチップを使った測定において、スキャナあるいは実験上の技術的な限界によって、とても強いシグナル域においてデータの直線性（すなわち、実際に存在したＤＮＡの量と、測定上で得られたシグナルとの間の比例関係）が崩れ、本来あるべき値よりも低い値が観測される。図１Ａ、図１Ｂは、いずれもデータのＱＱプロットを示しているが、強いシグナル域において非線形的な反応を示す現象が確認できる。この反応の直線性からの歪みはデータの解析において問題を引き起こす。具体的には、シグナル強度依存性が生じる。図２Ａ、図２Ｂは、ＱＱプロットで示したものと同じデータをスキャッタープロットで表示したものである。図２Ａは全域、図２Ｂは強いシグナル強度域の拡大である。強いシグナル強度域でのデータに折れ曲がりが観測されている。これは、同一の機械を用いて同一のサンプルを測定した結果であっても、測定ごとに測定値の強度に関する傾向が生じていることを意味している。パラメトリック法において、測定値が直線性を失う領域では、失われた直線性は回復しない。直線性とは、ＤＮＡチップ表面にある色素の量と、得たデータとの間の比例関係のことである。この比例関係は、チップ表面にある核酸プローブの飽和以外にも、スキャナのＰＭＴの特性などが原因になって崩れることがある。パラメトリック法ではその信号強度域のデータがエラーを含む事が検出できるが、それを補正することはできない。【００１０】
また、パラメトリック法において、測定データを３パラメータ対数正規分布によって標準化する際に必要なγパラメータの推定は、モデルへのデータの収束を観察しながら繰り返し演算をする必要がある。すなわち、データの標準化は、γパラメータを増減しながら、もっとも対数正規分布に近くなるようにＱＱプロットのカーブフィッティングをすることで行う。γの近似値は一回の計算で求めることができるが、必要な精度を得るためには繰り返し計算が必要である。このとき、人間が目でみながらＱＱプロットの形を判断する場合と、なんらかのメルクマールを決めておいて機械が反復計算をする場合がある。人間が行う場合は、計算の速度がまず問題になる。もちろん機械が反復するような速度は出ない。一回の試行に１０秒ほどかかり、それを数回くりかえす必要がある。一方、データとγの値の候補を対数正規分布と比較する作業は、最新のコンピュータをもってしても、かなり重い計算である。また、何をもって対数正規分布との差を判断するのかが定義しにくいという問題もある。つまり、測定データはそれぞれの測定に固有のノイズレベルと、非線形な反応を示す信号のレベルをもっている。ある測定は強いシグナル領域を正確に測定し、別の測定では弱いシグナル領域を正確に測定する。そこで、「どこからどこまで」を正確に合わせるべきなのかは、測定ごとに少しずつ異なる。ここを最初に決めてしまうと、理想的な作業が行いにくい。しかし一回一回の作業で決定しようとすると、オペレータの個性がデータに反映される可能性がある。また、重い計算にさらに手作業の部分が生じることになる。通常、１万程度のデータの分布を表示させるのには１０秒ほどかかる。これを反復する作業を手でやると、熟練したオペレータでも０．５ないし３分間ほどの時間を消費する。そのデータが数千測定分あれば、ほとんど実行が不可能になってしまう。
【特許文献１】ＷＯ０２／０１４７７（ＵＳ２００３／０１８２０６６）
【特許文献２】特開２００４−１３５７３
【非特許文献１】GeneChip Expression Analysis, DataAnalysis Fundamentals (by Affymetrix)
【非特許文献２】Bolstad, B., Irizarry, R., Astrand, M.and Speed, T. (2003) A comparison of normalization methods for high densityoligonucleotide array data based on variance and bias. Bioinformatics, 19,185-193.
【非特許文献３】Li, C. and Wong, W. (2001) Model-basedanalysis of oligonucleotide arrays: expression index computation and outlierdetection. Proc Natl Acad Sci U S A, 98, 31-36.
【非特許文献４】Li, C. andHung, W.W. (2001) Model-based analysis of oligonucleotide arrays: modelvalidation, design issues and standard error application. Genome Biol, 2.
【非特許文献５】Konishi T, "Three-parameterlognormal distribution ubiquitously found in cDNA microarray data and itsapplication to parametric data treatment," BMC Bioinformatics 2004, 5:5
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明は、ＤＮＡマイクロアレイデータの標準化を簡単な計算で高速に行うことを目的とするものである。【００１２】
本発明は、従来のパラメトリック手法の標準化における直線性からの歪みと、パラメータ推定に必要な繰り返し演算の必要性とを回避する標準化方法を提供することにある。【００１３】
本発明は、また、相和的ノイズの推定を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明に係るＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法は、
一つのＤＮＡマイクロアレイから得られたデータセット（すなわち、ハイブリダイズした多数のデータ）において、各データを大きさ順に並べ替えてデータの順位を決定するステップと、
あるデータの順位を、標準正規累積分布関数の逆関数に入力して、当該データの標準化後の予測値を出力するステップと、
当該データを前記予測値で置き換えるステップと、
を備えている。【００１５】
前記順位は、具体的には、分位点（分位数）として入力される。前記予測値は、標準正規累積分布関数の逆関数の出力値であることからｚスコアとして取得されるため、データを予測値で置き換えることでデータの標準化が行われる。【００１６】
一般に、ＤＮＡマイクロアレイデータにおいて、ハイブリダイズした各データは、各プローブセルないし各スポットのシグナル強度として得られる。したがって、各データは、プローブセルないしスポットのシグナル強度として考えることが可能である。【００１７】
また、本発明の標準化の対象となるデータセットは、必ずしも観測されたシグナル強度自体に限定されるものではなく、対象となるＤＮＡマイクロアレイの構成やシステム等によって、標準化の対象となるデータが観測値になんらかの処理を施した値であり得ることも当業者に理解される。【００１８】
また、本発明の標準化の対象となるデータは、必ずしも観測された全てのハイブリダイズしたデータに限定されるものではなく、対象となるＤＮＡマイクロアレイの構成やシステム等によって、標準化の対象となるデータが選択されたデータであり得ることも当業者に理解される。例えば、ＤＮＡマイクロアレイが、ＰＭ(Perfect Match)プローブ及びＭＭ(Mismatch)プローブを含んでいる場合に、標準化の対象となる前記データは、ＰＭプローブセルのデータあるいはＭＭプローブセルのデータのいずれか一方であり、好ましくは、ＰＭプローブセルのデータである。ＰＭ(Perfect Match)プローブ及びＭＭ(Mismatch)プローブを含むマイクロアレイとしては、典型的には、GeneChip（登録商標）が挙げられる。また、標準化ステップを適用する前に、外部コントロールのセルデータを外したり、ノイズが含まれたセルデータを破棄したり、感度を持たないプローブの存在を除外する工程を行い得ることも当業者に理解される。【００１９】
一つの態様では、順位が決定された全てのデータを、前記予測値で置き換えることでＤＮＡマイクロアレイデータの標準化を行う。【００２０】
一つの態様では、一部のプローブセルのデータを、前記予測値で置き換える。典型的には、置き換えの対象となるプローブセルは、強いシグナル強度を有しているセルである。こうすることで、パラメトリック法による標準化において、ハイブリダイゼーションの測定値が直線性を失うような強いシグナル領域のデータの真値を、そのデータの順位から推定して置き換えることができる。【００２１】
本発明に係るＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法は、さらに、相和的ノイズが支配的なシグナル強度領域を推定する工程を備えていてもよい。
相和的ノイズが支配的なシグナル領域では、データはそのノイズに固有のパラメータで分布する。これらを遺伝子（プローブセット）ごとに、たとえばトリム平均をつかってまとめると、そのまとめた数値は正規分布する傾向を示す。これは、正規分布するノイズを、ランダム選択して、そのトリム平均をとったことになる。もともと遺伝子のレベルの対数値は（きちんと測定できていれば）正規分布するが、こちらの方がσが大きくなる。正規分布するデータを、遺伝子のくくりで選択して、トリム平均をとったことになるからで、その分布はノイズよりも幅広で、かつランダム選択でないのでσが大きくなる。
本発明に係る相和的ノイズの推定は上記着眼に基づくものであり、前提として、ＤＮＡマイクロアレイは複数のプローブセットからなり、前記プローブセットは複数のプローブセルから構成されると共に、一つの遺伝子に対応している。このようなプローブセットを備えたマイクロアレイとしては、典型的には、GeneChipが挙げられる。
そして、相和的ノイズの影響を受けているデータを推定する工程は、
各データの予測値を用いて各プローブセットの代表値を取得するステップと、
取得した複数の代表値に基づいて、傾きの異なる上位データ側の第一部分と下位データ側の第二部分とからなる二相性の正規確率プロットを取得するステップと、
前記第二部分のデータが相和的ノイズの影響を受けているデータであると推定するステップと、
を備えている。
一つの態様では、前記代表値は、トリム平均、メディアン、重み付け平均からなる群から選択される。【００２２】
より具体的な態様では、前記工程は、
前記二相性の正規確率プロットの変曲点を取得するステップを備え、
取得した変曲点よりも小さい値のデータを相和的ノイズの影響を受けているデータであると推定する。
一つの態様では、
前記変曲点を取得するステップは、
前記第二部分の近似直線と直線ｙ＝ｘの交点を取得し、取得した交点を変曲点とするものである。
また、一つの態様では、
前記変曲点を取得するステップは、
前記第二部分の近似直線と前記第一部分の近似直線の交点を取得し、取得した交点を変曲点とするものである。
尚、これらの計算は、必ずしも正規確率プロットを実際に表示手段に表示することを要しない。【００２３】
本発明に係るＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法は、さらに、欠陥のあるプローブセルデータを棄却する前処理工程を備えており、前記工程は、
各プローブセルに対応する基準データからなる基準データセットを用意するステップと、
各プローブセルデータと基準データとの差を数値として取得するステップと、
各プローブセルの値として、前記取得した数値を持たせてなる疑似画像において、小領域の所定数のプローブセルに対応する窓を用意し、当該所定数のプローブセルの数値に基づいて窓の代表値を計算しながら、窓を１セルずつ移動させて前記疑似画像を走査して各窓の代表値を取得するステップと、
取得した各窓の代表値の標準化を行ってｚスコアを取得するステップと、
前記代表値のｚスコアと各窓の代表値の正規分布を仮定して予め設定した臨界値とを比較し、欠陥のあるプローブセルデータを含むと推定される一つ又は複数の窓を決定するステップと、
前記決定された窓に対応する複数のプローブセルデータを棄却するステップと、
を備えている。
各プローブセルデータと基準データとの差を数値として取得するステップにおいて、当該数値には、一方のデータから他方のデータを引いた差の値のみならず、両データの比も含まれる。【００２４】
また、本発明は、ＤＮＡマイクロアレイデータの処理装置としても提供され、当該処理装置は、
一つのＤＮＡマイクロアレイから得られたデータセットにおいて、各データを大きさ順に並べ替えてデータの順位を決定する手段と、
あるデータの順位を、標準正規累積分布関数の逆関数に入力して、当該データの標準化後の予測値を出力する手段と、
当該データを前記予測値で置き換える手段と、
を備えている。
一つの好ましい態様では、ＤＮＡマイクロアレイデータの処理装置はさらに、各データの一部あるいは全部を記憶する記憶手段、各データを、所望の形式に従って適宜加工して表示する表示手段、を備えている。
また、本発明に係る処理装置は、さらに、各請求項に記載したステップを実行する手段を備えていても良い。
ＤＮＡマイクロアレイデータの処理装置は、典型的には、入力部、出力部、表示部、演算部、記憶部を備えた一つないし複数のコンピュータから構成される。【００２５】
本発明は、また、コンピュータに各請求項に記載したステップを実行させるためのコンピュータプログラムないし当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能媒体としても提供される。
一つの態様では、ＤＮＡマイクロアレイデータを処理するために（典型的には、標準化するために）、コンピュータを、
一つのＤＮＡマイクロアレイから得られたデータセットにおいて、各データを大きさ順に並べ替えてデータの順位を決定する手段と、
あるデータの順位を、標準正規累積分布関数の逆関数に入力して、当該データの標準化後の予測値を出力する手段と、
当該データを前記予測値で置き換える手段と、
して機能させるコンピュータプログラムである。【００２６】
本発明を特定のＤＮＡマイクロアレイデータに適用する際に、ＤＮＡマイクロアレイのシステムやＤＮＡマイクロアレイデータの固有性に応じて、本発明の精神を逸脱することなく、上記の本発明の内容を変更ないし改良し得ることは、当業者に理解されることであり、このような改良や変更は本発明に含まれる。また、周知の統計手法やマイクロアレイデータの処理手法に基づいて本発明で取り扱うデータが適宜変換され得ることは、当業者に理解されることであり、このような改良や変更は本発明に含まれる。また、後処理工程として、本発明は、標準化されたデータを、続いて行われるデータ分析に適するように常数変換するステップを備えていても良い。【００２７】
本発明は、パラメトリック法に起因する前記の二つの問題、すなわち直線性からの歪みと、パラメータ推定に必要な繰り返し演算の必要性とを回避することができる。本発明によれば、歪みを補正しながら、演算を１回で済ませることができるので、計算時間が短縮される上に、パラメータ推定の誤りによる間違いを避けることができる。この計算はパラメータ推定の繰り返し演算を必要とせず、また上記の仮定が正しい限りにおいて、補正の必要がないという特徴をもっている。【００２８】
本発明では、マイクロアレイデータの標準化方法において、あらゆるデータの標準化を、そのデータの順位から本来とるべき値を推定することで実現する。本発明と前述のパラメトリック法（ＳｕｐｅｒＮＯＲＭ）とは、対数正規分布を目指すという点で類似する。ＳｕｐｅｒＮＯＲＭは一つのパラメータγを足し引きすることでこの分布を得た。本発明は、必ずこうなるはずだという仮定のもとで、対数正規分布を得ている。客観性と利便性をバータしたものと言える。本発明がそのような仮定を使っても良いのはなぜかといえば、それがＳｕｐｅｒＮＯＲＭで何度も検証されてきたからで、これまでと同じ実験で同じチップを使っていて、それがある日突然に、理由なく、観測されなくなるとは考えにくいからである。本発明が、失った客観性の代わりに得たものは、計算速度（特に、オペレータによるγパラメータ判断が不要になることから短縮される）、操作の容易さ、プログラミングの容易さ、オペレータによるばらつきの解消、非線形の反応をするシグナル領域の補正である。【００２９】
すなわち、本発明は、ＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法において、ハイブリダイゼーションの測定値が直線的な反応を失うような強いシグナル領域のデータの真値を、そのデータの順位から推定することができる；ＤＮＡマイクロアレイデータを、γ値ないしバックグラウンド値を求めることなしに、そのデータの順位をもとに、対応する対数正規分布モデルの値をあたえることで標準化することができる；繰り返し計算と数理モデルとの一致の確認を省くことで、計算時間と労力を削減する、という点においてパラメトリック法（ＳｕｐｅｒＮＯＲＭ）に比べて有利である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
本発明の原理は次の通りである。本発明は、もし個々の測定が何の問題もなく行われていたならデータは３パラメータ対数正規分布になること、そして測定の問題がデータの順位に影響しないこと、という２つの仮定を基にしている。本発明では、データが対数正規分布に基づくべきものであるという仮定に基づいて、標準化を行う。各データごとに、一つ一つのセルデータについて、その順位を調べる。そしてデータの順位に対応する正規分布の値を返す。【００３１】
ＤＮＡマイクロアレイで得られた遺伝子の発現データにおいて、非線形な反応をする領域でもその順位は保存される。たとえばハイブリダイゼーションに供するＤＮＡやＲＮＡの量を多くすれば、データはより低い順位から直線的な反応をしなくなる。しかしデータの順位は入れ替わらない。同じＲＮＡを、量を変えてハイブリダイズした繰り返し実験におけるデータを比較したものが図３Ａ、図３Ｂである。リニアリティを失ってひずんでいてもランク（順位）は保存されることが観察できる。図３Ａはランク、図３Ｂはｚスコア（図２Ｂと同じ）で、いずれも同じデータを扱ったものである。図３Ａはデータの強度にかかわらずｘ軸とｙ軸のそれぞれの実験で、同じようなデータの傾向を示している。この性質を用いて、そしてデータは必ず対数正規分布するだろうという仮定のもとで、本発明はパラメトリック法の課題を解決する。【００３２】
本来、もし一つのＤＮＡマイクロアレイから得られた遺伝子発現データセットにおいて、データの対数値が完璧に正規分布に従うのなら、それぞれの取るべき値はランクの関数になる。例えば、以下の式で表すことができる。
各セルデータのシグナル強度の対数値が本来とるべき値＝標準正規累積分布関数の逆関数（順位／データ総数）
ここで標準累積分布関数(cumulative distribution function)の逆関数とは、分布の割合からｚスコアを返す関数であり、例えば、マイクロソフト社の計算ソフトウエアＥxcelでは“normsinv”関数である。また、正規分布のパーセントポイント関数（percent point function of the normal distribution）、分位関数（quantile function）と呼ぶこともある。【００３３】
あるランクが持つシグナルが、本来の分布から考えて有するべき値は予測可能できる。ならば、測定値をそのランクに従って、この予測値に置き換えることもまた可能である。置き換えられた値は必然的に正規分布する。そこで、これらの値は、測定を越えて比較可能になる。そのため、データの標準化という目的もこの置き換えによって達成される。ある値が、その母集団のなかでどんなランクを取るのかは、高速に計算できる。そのランクに、特定のｚスコアを与えるのも難しくない。【００３４】
本発明のＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法は、コンピュータから構成される処理装置によって実行される。処理装置は一つ又は複数のコンピュータを主体としており、入力手段、出力手段、各種データやプログラムを格納する記憶手段、演算手段を有している。入力手段としてはマウスやキーボードが例示されるが、入力手段はこれらに限定されるものではなく、例えば、他のコンピュータから転送されたデータをマウスやキーボード等のユーザーインターフェースを用いずに直接コンピュータに入力する手段であってもよい。出力手段としては、表示装置、すなわちディスプレイが例示されるが、出力手段は表示装置に限定されるものではなく、例えば、印刷手段（表示装置の伴うもの、伴わないものを含む）、算出されたデータをそのまま他のコンピュータに転送する手段であってもよい。記憶手段としては、ハードディスクドライブ、メインメモリ（ＲＯＭ及びＲＡＭ）、記憶媒体が例示される。記憶手段には、各種データや演算を実行するためのプログラム等が格納されている。記憶手段には、各プローブセルの観測されたシグナル強度、当該シグナル強度に処理を施すことで得られた各種の値が記憶される。演算手段は主としてＣＰＵ（中央演算処理装置）から構成され、入力された情報及び/あるいは記憶手段に記憶されている情報を用いて、制御プログラムに制御されながら所定の値を算出するように構成されている。【００３５】
本発明のＤＮＡマイクロアレイデータの処理方法について図５に基づいてさらに説明する。先ず、一つのＤＮＡマイクロアレイデータセットを用意する（Ｓ１）。このＤＮＡマイクロアレイデータセットは、遺伝子の発現量にしたがって得られた各プローブセルのそれぞれのシグナル強度からなる。各プローブセルのシグナル強度からなるデータセットは、数値として、処理装置の記憶部あるいは処理装置が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたデータとして用意される。【００３６】
次いで、処理装置の演算部において、各プローブセルのシグナル強度が、大きい順にソートされ（小さい順にソートしてもよい）、各プローブセルのシグナル強度を大きさ順に並べ替えて各プローブセルデータの順位が決定される（Ｓ２）。尚、ＤＮＡマイクロアレイが、ＰＭプローブ及びＭＭプローブを含んでいる場合に、一つ一つのＰＭセルのデータについて、その順位を調べてもよい。尚、データに外部コントロール（チップの上に十字の模様を付けたり、検量線を作ったりする）が入っている場合には、これらをデータから単純に除くべきことは当業者に容易に理解される。【００３７】
データ順位は、分位点（分位数）として取得される。具体的な計算方法は次の通りである。一つのデータセットの個々の測定のなかの一つのデータについて、全データ中の分位点（The uniform order statistic medians: ｍ（ｉ））を求める。これはたとえばデータがｎ個あったとすると、大きい方から数えてｉ番目のデータであったなら、
ｍ（ｉ）＝（ｉ−０．３１７５）／（ｎ＋０．３６５）
で表すことができる値で、マイクロアレイのように大きなnをもつデータでは実質的にｉ／ｎで替えることが可能である。【００３８】
次ぎに、各データの順位を、標準正規累積分布関数の逆関数に入力して、各データの標準化後の予測値を出力する（Ｓ３）。具体的な計算方法は次の通りである。
各プローブセルデータに対応して得られた分位点ｍ（ｉ）を、標準正規累積分布関数の逆関数Ｇで変換する。すなわち、Ｎ（ｉ）＝Ｇ（ｍ（ｉ））なるＮ（ｉ）を出力値として取得する。この出力値は、対応するデータの標準化後の予測値である。【００３９】
そして、各データを、対応する出力値Ｎ（ｉ）で置き換えることで、各データのｚ−標準化が行われる（Ｓ４）。こうして得られた各データのｚスコアは、処理装置の記憶部に記憶される。そして、必要に応じて、他の処理がさらに施される。後処理としては、擬似データの作成が例示される。【００４０】
本発明において、ＤＮＡマイクロアレイデータの標準化された値はｚスコアで、対数で圧縮されてからσの補正が行われている。これはデータが本来持っている形とかなり異なる。そのため、データ標準化の後に実行される多くの処理プログラムでそれを受け入れることができない。擬似データはそれを補うためのものである。対数ではなくて常数になる。また共通したσを持つように計算される。すなわち、正規分布の値（対数）をもとにして対数正規分布の値（常数）を返す。そして、その際、σの値としては実験間で共通の値を使う。この値は、元のデータ集団の中から見つける。σの値の決定方法は限定されないが、一つの例では、バックグラウンド値を近似する式（ＵＱ＊ＬＱ−Ｍ*Ｍ）／（ＵＱ＋ＬＱ−２Ｍ）を使ってそれぞれのデータを引き、対数をとってから、ＩＱＲなどの方法でσ値を求める。それら求めたσの集団のメディアンを使う。尚、ＵＱとＬＱは２５と７５パーセンタイルであるが、５０を挟む他のパーセンタイル組み合わせ、例えば、６０と４０、８０と２０など、でもよい。【００４１】
GeneChipのように一つの遺伝子を複数のセルで測定するシステムでは、そのシステムが持つ性質を利用して、データのもつ相加的なノイズレベルを調べることもできる。得た個々のＮ（ｉ）を遺伝子ごとに抽出し、そのメディアンないし平均値（トリム平均、重み付け平均）をもってその遺伝子のもつ発現量の推定値とすることができる。この発現量の値の分布を見るとき、その多くの部分は一つの正規分布に従うが、下位のデータはσの異なる別の正規分布に従う。この分布の分かれ目をもって、測定の信頼域を調べることができる。以下に、相和的ノイズ（additive noise）レベルの推定について詳述する。【００４２】
本発明では、原則的に、強いシグナル領域の値は補正されると考えるが、弱いシグナル領域における相和的ノイズは補正されない。したがって、本発明において、相和的ノイズ（additive noise）レベルを推定することが望ましい。【００４３】
ここで、一般に、数をランダムにｎ個集めて、その平均を取ると、平均値は正規分布し、そのσはデータ母集団σの１／√ｎになる。もし（μ＝０、σ＝１）の正規分布する数が１００００あったとして、その数をランダムに１０ずつ集めて（平均をとって）１０００の数にしたのなら、その１０００の数のσはたとえば０．３ほどになる。例えば、アフィメトリクス社のGeneChipの場合、１０ないし２０のプローブセルデータを集めて、それで遺伝子ごとのまとまり（いわゆるプローブセット）にしている。プローブセット毎のデータをまとめるために、メディアンをつかっている。メディアンは基本的には平均と同じような性質を持っている。そこで、１／√ｎほどではないにせよ、σの値はメディアンをとることで母集団よりも小さくなるはずである。さてもちろん遺伝子のデータはランダムではない。遺伝子ごとに集めたセルデータはそれぞれが強く相関を持っている（強い発現をする遺伝子では、全てのセルデータは強くなる、逆も同様である。）。この相関が強いデータでは、メディアンをとったときにσの値があまり小さくならないはずである。【００４４】
そこで、実際のデータについて、次のようなことが予測できる。シグナル強度がノイズレベルよりもずっと大きくて、遺伝子内のデータ相関が強い強度領域では、σは母集団とあまり変わらないだろう。またノイズが支配的な強度領域では、相関が得られなくなるから、たとえば１√ｎ程度にσの値は小さくなるだろう。こうしたデータを正規確率プロット（ＱＱプロット）にかけると、ノイズレベルよりも上の強度領域ではｙ＝ｘに近い直線、それよりも下の領域ではＹ＝１／√ｎ＊ｘに近い直線になるだろう。  【００４５】
すなわち、各プローブセット（ひとつの遺伝子を測定する１０数個のセルのセット）を代表値（トリム平均など）でまとめると、その結果として得られた値は２つのなりたちを持つ。一方はノイズの平均を取ったもので、他方は意味のあるデータの平均を取ったものである。前者は後者に比べてデータの値が低く、またσが低いので、データは正規確率プロット（ＱＱプロット）を取ると二相性を持つ。データの値が低くかつσが小さいほうをノイズに影響されていると考える。【００４６】
実測データも、予想と同じように二相性のあるプロットになる。実際のデータの場合の分布を表す正規確率プロット（ＱＱプロット）は、図４に示すように、傾きの異なる上位データ側の第一部分と下位データ側の第二部分とからなる逆「く」の字状の二相性の正規確率プロットが得られる。この下側の第二部分がノイズに支配される可能性を示唆する領域となる。このデータの場合、ゼロ付近に変曲点がある。ここからノイズレベルを見つけることができる。具体的には、プロットの第二部分を、最も下位の１０ないし３０％ほどのデータを用いて直線近似し、当該近似直線と理想的な直線ｙ＝ｘとの交点を見出すことで行われる。あるいは、傾きの異なる第一部分、第二部分をそれぞれ直線近似し、近似した直線の交点を決定してもよい。この交点よりも低いｚスコアはノイズの影響下にあると考えられる。ノイズの影響下にあるデータは、一つの態様では、棄却することもできる。【００４７】
有利には、本発明の標準化処理前に、なるべく欠陥を備えたプローブセルデータを取り除いておくことが望ましい。欠陥のあるプローブセルデータを棄却する前処理工程について説明する。【００４８】
まず、感度を持たないプローブについて説明する。チップには、実質的に感度がないプローブが存在する。これらはその塩基配列が、強固な二重鎖をつくるのに適さないために生じると考えられる。これらのプローブをもつセルのデータは分布を歪める原因になるので除去するのが望ましい。【００４９】
これらのプローブは、常に極めて低いシグナル値をとることから発見される。多くの組織の測定結果のなかで、常に対数正規分布モデルから下位に外れるセルプローブとなるものである。これは、以下のように発見される。先ず、ＤＮＡマイクロアレイによって取得された複数のＸ個のデータセットを用意する。各データセットは、Ｍ×Ｎ個のセルからなる。各データセットは、一つの態様では、できるだけ様々な組織に関して取得したものである。データセットを構成する各セルデータを標準化しておく。次に、ＤＮＡマイクロアレイ上のある一つのセルに着目する。当該着目セルのデータは、Ｘ個のセルデータのセットからなる。このＸ個のセルデータを用いて当該着目セルの代表値を取得する。代表値は、一つの態様では、予め決定しておいた分位点である。分位点は、高いほうが望ましいが、あまり上位にするとノイズの影響を受けることがある。そこで上位から１０％ほどの分位点が望ましい。また、分位点に代えて、上位データにウエイトをかける重み付き平均を使うことも可能である。次いで、上記代表値を各セルごとに取得し、Ｍ×Ｎ個の代表値のセットを取得し、取得された代表値を集計してヒストグラムを描く。これらの値は概略で正規分布になるが、極めて低い感度をもつセルはそのなかで下位のロングテールを形成する。またロングテールの発見はヒストグラムの描画を必ずしも必要としないことは当業者には明白である。【００５０】
また、とくにGeneChipのように複数のプローブでひとつの遺伝子の値を測定するチップにおいては、個々のプローブの感度を推定することができる。ひとつの遺伝子のプローブセットについて、標準化して得たｚスコアに注目し、そのメディアンないし平均値（トリム平均、重み付き平均）を求めることで、その遺伝子の発現量の推定値を求める。その推定値をもってそれぞれのｚスコアを減じると、それぞれのセルプローブの感度を得ることができる。この感度は概略で正規分布する。実質的に感度を持たないプローブは、その分布のなかで、下位のロングテールを形成する（図６Ａ）。望ましくは、同型のチップを用いた複数測定データを通じて、多くこのロングテールに帰属されたプローブセルは、この感度を持たないプローブセルである。【００５１】
また、とくにGeneChipのようにＰＭとＭＭプローブとをもつチップの場合は、対応するＰＭとＭＭの間でＰＭ/ＭＭの対数値をとることができる。この値も概略で正規分布する。ＰＭプローブのうちで感度を持たないものは、この正規分布を外れて下位のロングテールに、またＭＭプローブのうちで感度を持たないものは上位のロングテールに帰属する（図６Ｂ）。このときＰＭとＭＭからはバックグラウンドをあらかじめ減ずることが望ましい。このバックグラウンドは[0040]で紹介した近似式をＰＭデータに適用することで求めることができる。ＭＭデータにはこれと同じ値を用いることができる。【００５２】
これらの感度を持たないプローブセルは、同じ条件でハイブリダイゼーション実験を行う限りは、感度を示すことはないと考えられる。そこで、いったん発見されたセルは、以後の解析では、最初から除外することができる。【００５３】
次にハイブリダイゼーションの際に生じる問題の除去方法について図７〜図１３に基づいて説明する。先ず、１つのマイクロアレイの各プローブセルのシグナル強度を用意する（Ｓ１０）。一つの好ましい態様では、各プローブセルのシグナル強度は対数変換した後、標準化してｚスコアとして用意する。尚、ここでの標準化は、本発明に係る標準化手法ではなく、よく知られた他の手法が採用される。例えば、単純にメディアンや平均値で割ることでｚスコアとする。【００５４】
各プローブセルに対応する基準データからなる基準データセットを用意する。基準データとは、基準として用いうる仮想的なデータ（ないし演算結果）である。理想的には、もっとも平均的なデータ、あるいはもっとも標準的に得られること
が期待できる仮想のデータである。基準データは典型的にはｚスコアとして用意される。【００５５】
一つの態様では、基準データは、使用しているマイクロアレイで、測定している材料を測定した結果を標準化したものを多数（例えば、６から１０セット）用意して、それらの代表値（トリム平均、メディアン、重みつき平均等）を採ることで得られる（図８）。一つの態様では、基準データの基となる組織が、処理対象となるマイクロアレイデータセットの元となる組織と同じ組織であることが望ましいが、同じ組織に限定されるものではない。代替的に、なるべく多様な材料を測定した多数のデータセットを、それぞれ標準化したものの代表値（トリム平均、メディアン、重み付け平均等）として基準データを見つけることができる。雑多な組織の場合は、データセットの数が多ければよい。これらのデータセットの標準化は、本発明の標準化とは異なる手法の標準化、例えば、対数をとりメディアンで割ることで行われる。あるいは、さらに、バックグラウンド値を引いて標準化を行うものでもよい。この前処理工程をGeneChipデータに適用する場合には、基準データも、複数のGeneChipから作成することが望ましい。もし、間違いが一つもないチップデータセットがあれば、その一つのデータセットを基準データとして使用することも可能である。また、基準データは上記のものに限定されるものではなく、例えば、前記基準データセットは、各プローブセルに共通の値（０を含む）から構成されていてもよい。あるいは、シミュレーションによってゼロに近いような小さな偏差をもつランダム数から基準データセットを生成してもよい。【００５６】
次いで、各プローブセルデータと基準データとの差を取得する（Ｓ２０）。各データが基準データに比べどれくらい値に差が出ているかを見る。この段階のデータは、ごみやよごれだけではなく、生物的に意味のあるシグナルでも差が大きく出ていることもあるので、差の大きい値をこの段階で棄却することはできない。【００５７】
次に、各プローブセルの値として、前記取得した差を持たせてなる疑似画像において、小領域の所定数のプローブセルに対応する窓を用意し、当該所定数のプローブセルの値に基づいて窓の代表値を計算しながら、窓を１セルずつ移動させて前記疑似画像を走査して各窓の代表値を取得する（Ｓ３０、図１０、図１１）。窓（所定数のセルからなる小領域）の代表値は、メディアン、トリム平均、重み付け平均、平均、合計値からなる群から選択される。前記小領域は、一つの態様では、３×３〜１０×１０セルである。一つの態様では、前記小領域は、５×５セルである。疑似画像は図１１に示すように、ＤＮＡマイクロアレイの各プローブセルの値として、基準データとの差Δｚ１,Δｚ２,Δｚ３,Δｚ４,Δｚ５,…を持たせた図である。図１１では、窓Ｗは、５×５セルの小領域に対応している。小領域に含まれる２５個のプローブセルに持たせた値の代表値（例えば、メディアン）を取得して、当該窓Ｗ（すなわち、小領域）の代表値とする。窓Ｗは、１セルずつ移動させる毎に、小領域（５×５セル）の代表値を取得して行き、取得した各窓（小領域）の代表値は記憶手段に記憶される。窓の代表値の計算は、必ずしも疑似画像を実際に表示手段に表示することを要しない。【００５８】
ここで、ＤＮＡマイクロアレイ上の各プローブセルは隣り合っていても生物学的に意味はないようにランダムに配置されているため、それぞれの各窓の代表値（各窓に対応する小領域の所定数のセルの代表値）は中心極限定理にしたがって正規分布するはずである。図１２に、各窓の代表値（メディアン）の正規確率プロットを示す。ごみや汚れがある箇所に対応した窓の値を含んだＤＮＡマイクロアレイのデータセットは、正規分布ではあるものの形がきれいな正規分布にならない。ＱＱプロットでみると、数値の高い領域と低い領域において理論値から外れる(直線に乗らない)値が現れることになる。またごみの影響で正規分布のσがやや大きくなる。【００５９】
取得した各窓の代表値の標準化を行って、代表値のｚスコアを取得する（Ｓ４０）。この代表値のｚスコアは、予め設定した臨界値ないしカットオフ値（ｚスコア）と比較する際の指標となる。当初、５×５セルに対応する窓の代表値の標準偏差は０．２５程度であると予測していた。しかしながら、代表値のσのヒストグラムから、最頻値を見ると、σ＝０．３１が得られた（図１３）。この値（σ＝０．３１）を基準に、各代表値をσで割ることで、窓の代表値の標準化を行った。【００６０】
前記標準化した代表値と各窓の代表値の正規分布を仮定して予め設定した棄却の基準（臨界値ないしカットオフ値）とを比較し、欠陥のあるプローブセルデータを含むと推定される一つ又は複数の窓を決定する（Ｓ５０）。理論的に標準正規分布（σ＝１）から、例えば２つの窓を棄却する場合にとるＺスコアを出す（この場合、４．６１くらい）。このＺスコアの値は、「２つの窓を棄却する確率」になるようにＺスコアを決める。このＺスコアを臨界値ないしカットオフ値とする。この値を各窓の代表値のｚスコアと比較し、棄却する対象となるｚスコアを決定する。棄却値は、オペレータによって適宜選択し得る。今回は、「標準正規分布（σ＝１）だった場合でも（どうしても）平均して汚れ等として検出してしまう数＝窓の数２」としている。これは理論的にほとんど汚れ等がない状態のものを基準としている。したがって、汚れの多いチップの場合は、棄却値のＺスコアが４．６１となると棄却する対象値が期待値よりも増えることとなる。【００６１】
そして、決定された窓（小領域の所定数のセル）に含まれるセルデータを棄却する（Ｓ６０）。窓が５×５セルに対応する場合には、１つの窓につき２５個のセルデータが棄却される。完全に離隔した２つの窓が決定された場合には、５０個のセルデータが棄却される。また、決定された２つの窓が隣り合っている場合（１セルだけずれている）には、５×６セルの棄却領域となる。
【産業上の利用可能性】
【００６２】
本発明は、ＤＮＡチップデータの標準化に利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１Ａ】パラメトリック法で得られたデータのＱＱプロットである。
【図１Ｂ】パラメトリック法で得られたデータのＱＱプロットである。図1Ａと同じサンプルで、同じ機械を用いて測定されている。
【図２Ａ】図１Ａ、図１Ｂにおけるデータのスキャッタープロットによる比較を表した図である。
【図２Ｂ】図２Ａの強いシグナル強度域の拡大図である。
【図３Ａ】図２Ａにおけるデータをランクで示したスキャッタープロットである。
【図３Ｂ】図２Ｂと同じ図であり、図３Ａと比較のため載せたものである。
【図４】プローブセット毎の代表値の正規確率プロットである。
【図５】本発明の標準化方法を示すフローチャートである。
【図６Ａ】GeneChipの各セルの感度を表したヒストグラムである。矢印は下位のロングテールを示す。
【図６Ｂ】GeneChipのＰＭ−ＭＭデータの正規確率プロットである。
【図７】欠陥があると推定されるセルデータを棄却する前処理工程のフローチャートである。
【図８】基準データセットの作成を説明する図である。
【図９】図７におけるステップ２０を説明する図である。
【図１０】疑似画像上の窓の走査を示す概念図である。窓の寸法は実際の寸法とは異なる。
【図１１】疑似画像を用いた窓の代表値の取得を説明する図である。
【図１２】各窓の代表値（メディアン）の分布を示す正規確率プロットである。
【図１３】各窓の代表値（メディアン）の標準偏差のヒストグラムである。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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【図１２】
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【図１３】
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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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【国際調査報告】
2008056693.tif 000020
2008056693.tif 000021
2008056693.tif 000022
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