(57)【要約】本発明は、遺伝子の情報・データを解析し、合理的に分類する方法を提供することを課題とする。本発明の課題は、遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、該見かけ上の合成速度と該分解速度とから、該遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出するに、クラスター解析を応用することによって解決された。複数の遺伝子を分類する方法であって、Ａ）該遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、該見かけ上の合成速度と該分解速度とから、該遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出する工程；Ｂ）該正味の合成速度の波形をクラスター化する工程；およびＣ）該クラスター化から、同じクラスターに属する遺伝子同士を、少なくとも１つの同じ性質を有する遺伝子である、と分類する工程、を包含する、方法が提供される。
2008102825.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の遺伝子を分類する方法であって、
Ａ）該遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、該見かけ上の合成速度と該分解速度とから、該遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出する工程；
Ｂ）該正味の合成速度の波形をクラスター化する工程；および
Ｃ）該クラスター化から、同じクラスターに属する遺伝子同士を、少なくとも１つの同じ性質を有する遺伝子である、と分類する工程、
を包含する、方法。
【請求項２】
前記分類は、発現駆動パターンが類似する遺伝子を分類することを包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記分類は、同一の制御の下にある遺伝子を分類することを包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記転写産物は、ｍＲＮＡである、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記合成速度は、時系列データとして得られる、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記クラスター化は、前記合成速度の時間データおよびｍＲＮＡ合成量データの二次元波形から得られる、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記クラスター化は、正味の合成速度比により得られる、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記分解速度は、ｖ＝ｋｄ［転写産物］、ここでｖは分解速度であり、ｋｄは分解定数である、式によって与えられる、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記分解速度は、前記複数の遺伝子ごとに応じた速度を適用することによって得られる、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記分解速度が複数存在する場合、前記Ａ）〜Ｂ）工程は、該分解速度が同一のものに応じて繰り返すことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記見かけ上の合成速度は、目的条件での遺伝子発現の計測によって得られる、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記見かけ上の合成速度は、対象遺伝子群がよく変動する刺激をくわえた条件下で計測される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記見かけ上の合成速度は、変動の確認が可能な間隔で前記測定をすることによって測定される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記間隔は、既知遺伝子の変動をもとにあらかじめ決定される、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記見かけ上の合成速度は、バックグラウンド補正または単一コントロールでの取得により補正される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１６】
前記分解速度は、遺伝子発現がない条件での計測によって得られる、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記条件は、ＲＮＡポリメラーゼの阻害条件である、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記条件は、ＲＮＡポリメラーゼの温度感受性変異体を使用するか、またはＲＮＡポリメラーゼの阻害薬を使用する条件である、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記阻害薬は、真核生物に対するアクチノマイシンＤもしくはアマニチンであるか、または原核生物に対するリファンシピンである、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記分類は、正の制御を受けるものと負の制御を受けるものとを分けることを包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
さらに、制御をする因子の意味づけを行う工程を包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
前記意味づけは、既知情報により行われることを特徴とする、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記意味づけは、新たに実験を行うことによって得られたデータに基づくことを特徴とする、請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
前記クラスター化は、バッチラーニング自己組織化写像（ＢＬ−ＳＯＭ）法によって実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項２５】
前記ＢＬ−ＳＯＭにおいて、同じクラスターに所属する各遺伝子間の相関係数を求め、遺伝子相互の相関関係を求める工程を包含する、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記標準化において、−１に近い値をとる遺伝子は負の制御を受けているように相関係数が設定されることを特徴とする、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記クラスターについて、再度クラスター化を行い、その結果得られる二次クラスター中で、再度分類し、二次クラスターを選択することを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項２８】
刺激条件下で、Ａ）〜Ｂ）を行って繰り返し、該刺激条件下でのクラスター化の結果、同じクラスターに分けられる遺伝子を抽出する工程をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項２９】
前記相関関係は、相関係数の閾値に基づいて決定される、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
BL-SOMでクラスター化した中身の遺伝子群について、総当たりで相関係数を求め、この相関係数の数値が閾値以上の場合には、相関ありと判定して遺伝子間を線で結ぶことを包含する、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記相関係数の閾値は、０．６〜１．０または−０．６〜−１・０である、請求項２９に記載の方法。
【請求項３２】
前記刺激条件は、生物学的な摂動を起こすことを特徴とする、請求項２８に記載の方法。
【請求項３３】
前記刺激条件は、複数存在することを特徴とする、請求項２８に記載の方法。
【請求項３４】
前記刺激条件は、複数の刺激条件の間で相関関係がないことを特徴とする、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記刺激条件は、複数の刺激条件の間で相関関係があることを特徴とする、請求項３３に記載の方法。
【請求項３６】
前記刺激条件は、グルコース欠乏、熱ショックおよび重亜硫酸メナジオン（ｍｅｎａｄｉｏｎｅ  ｂｉｓｕｌｆｉｔｅ）存在下のいずれか１つである、請求項２８に記載の方法。
【請求項３７】
前記Ａ）工程は、マイクロアレイに由来するデータから算出することを包含する、請求項１に記載の複数の遺伝子を分類する方法。
【請求項３８】
前記正味の合成速度は、前記転写産物の量の変化から見かけ上の合成速度を求め、分解係数を読み込み、該分解係数と該転写産物の量の平均値を乗じて分解速度比を算出し、該見かけ上の速度比と該分解速度比とを合算して合成速度比を算出することによって計算される、請求項１に記載の方法。
【請求項３９】
前記正味の合成速度は、時系列マイクロアレイデータの微分値の計算を行って見かけ上の速度比を求め、分解係数を読み込み、該分解係数と該時系列マイクロアレイデータの２つの測定点の平均値を乗じて分解速度比を算出し、該見かけ上の速度比と該分解速度比とを合算して合成速度比を算出することによって計算される、請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
請求項１に記載の複数の遺伝子を分類する方法であって、
前記Ａ）工程において、前記遺伝子の転写産物の見かけ上の合成速度をマイクロアレイから読み込み、各々の該マイクロアレイのデータと時間系列とを対応させ、必要に応じて該マイクロアレイ計測において抜けているデータを補間または補外し、
前記正味の合成速度は、前記転写産物の量の変化から見かけ上の速度比を求め、分解係数を読み込み、該分解係数と前記分解速度の時系列データの各点の分解速度との分解速度比を算出し、該見かけ上の速度比と該分解速度比とを合算して合成速度比を算出することによって計算され、
前記Ｂ）工程では、該正味の合成速度の合成速度比を対象となる遺伝子についてＢＬ−ＳＯＭ法に適用し、
算出されたクラスター内の遺伝子について該遺伝子の合成速度比を用いて、総当りで相関係数を求め、正の閾値より高い遺伝子同士を正の相関関係があると判定し、負の閾値より低い遺伝子同士を負の相関関係があると判定する、
方法。
【請求項４１】
前記補間は、単純な２点を直線で結び、補間する時間におけるデータを導くことにより実現され、前記補外は、隣のデータと同じにすることにより実現される、請求項４０に記載の方法。
【請求項４２】
前記正の閾値は、１．０〜０．６であり、前記負の閾値は、−１．０〜−０．６である、請求項４０に記載の方法。
【請求項４３】
複数の遺伝子を分類するシステムであって、
Ａ）該遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、該見かけ上の合成速度と該分解速度とから、該遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出する手段；
Ｂ）該正味の合成速度の波形をマップ化する手段；および
Ｃ）該マップ化から、同じネットワークに属する遺伝子同士を、少なくとも１つの同じ性質を有する遺伝子であると分類する手段、
を備える、システム。
【請求項４４】
複数の遺伝子を分類する方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、該方法は、
Ａ）該遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、該見かけ上の合成速度と該分解速度とから、該遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出する工程；
Ｂ）該正味の合成速度の波形をマップ化する工程；および
Ｃ）該マップ化から、同じネットワークに属する遺伝子同士を、少なくとも１つの同じ性質を有する遺伝子であると分類する工程、
を包含する、プログラム。
【請求項４５】
複数の遺伝子を分類する方法をコンピュータに実行させるプログラムを格納した記憶媒体であって、該方法は、
Ａ）該遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、該見かけ上の合成速度と該分解速度とから、該遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出する工程；
Ｂ）該正味の合成速度の波形をマップ化する工程；および
Ｃ）該マップ化から、同じネットワークに属する遺伝子同士を、少なくとも１つの同じ性質を有する遺伝子であると分類する工程、
を包含する、記憶媒体。
【請求項４６】
ある細胞応答に関連する複数の遺伝子ネットワークのうち、共通または特有の遺伝子ネットワークを調節する因子を同定する方法であって、
Ａ）該細胞応答を引き起こす複数の刺激条件に関して重要な遺伝子を選択する工程であって、該重要な遺伝子は、
Ａ−１）該複数の刺激条件のうち第１の刺激条件下で複数の遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、該見かけ上の合成速度と該分解速度とから、該遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出し；
Ａ−２）該正味の合成速度の波形をクラスター化し、さらに相関係数を求めてマップ化し；
Ａ−３）該複数の刺激条件のうち第２の刺激条件下でＡ−１）〜Ａ−２）を繰り返し、該複数の刺激条件下でのマップ化の結果、異なるネットワーク構造を持つ遺伝子、または同一のネットワーク構造を持つ遺伝子を選択することによって達成される、工程；
Ｂ）選択された遺伝子について、上流および下流の遺伝子ネットワークを特定する工程；
Ｃ）特定された該上流および下流の遺伝子ネットワークの情報に基づいて、該複数の刺激条件について該細胞応答に関する遺伝子ネットワークを構築する工程；
Ｄ）候補化合物を与えた場合の、該遺伝子ネットワークにおける各遺伝子の挙動を調べる工程；および
Ｅ）該複数の刺激条件のうち、共通または特有の遺伝子を調節する因子を特定する工程
を包含する、方法。
【請求項４７】
ある細胞応答に関連する複数の遺伝子ネットワークのうち、共通または特有の遺伝子ネットワークを調節する因子を同定するためのシステムであって、
Ａ）該細胞応答を引き起こす複数の刺激条件に関して重要な遺伝子を選択する手段であって、該重要な遺伝子は、
Ａ−１）該複数の刺激条件のうち第１の刺激条件下で複数の遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、該見かけ上の合成速度と該分解速度とから、該遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出し；
Ａ−２）該正味の合成速度の波形をクラスター化し、さらに相関係数を求めてマップ化し；
Ａ−３）該複数の刺激条件のうち第２の刺激条件下でＡ−１）〜Ａ−２）を繰り返し、該複数の刺激条件下でのマップ化の結果、異なるネットワーク構造を持つ遺伝子、または同一のネットワーク構造を持つ遺伝子を選択することによって達成される、手段；
Ｂ）選択された遺伝子について、上流および下流の遺伝子ネットワークを特定する手段；
Ｃ）特定された該上流および下流の遺伝子ネットワークの情報に基づいて、該複数の刺激条件について該細胞応答に関する遺伝子ネットワークを構築する手段；
Ｄ）候補化合物を与えた場合の、該遺伝子ネットワークにおける各遺伝子の挙動を調べる手段；および
Ｅ）該複数の刺激条件のうち、共通または特有の遺伝子を調節する因子を特定する手段
を備える、システム。
【請求項４８】
ある細胞応答に関連する複数の遺伝子ネットワークのうち、共通または特有の遺伝子ネットワークを調節する因子を同定する方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、該方法は、
Ａ）該細胞応答を引き起こす複数の刺激条件に関して重要な遺伝子を選択する工程であって、該重要な遺伝子は、
Ａ−１）該複数の刺激条件のうち第１の刺激条件下で複数の遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、該見かけ上の合成速度と該分解速度とから、該遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出し；
Ａ−２）該正味の合成速度の波形をクラスター化し、さらに相関係数を求めてマップ化し；
Ａ−３）該複数の刺激条件のうち第２の刺激条件下でＡ−１）〜Ａ−２）を繰り返し、該複数の刺激条件下でのマップ化の結果、異なるネットワーク構造を持つ遺伝子、または同一のネットワーク構造を持つ遺伝子を選択することによって達成される、工程；
Ｂ）選択された遺伝子について、上流および下流の遺伝子ネットワークを特定する工程；
Ｃ）特定された該上流および下流の遺伝子ネットワークの情報に基づいて、該複数の刺激条件について該細胞応答に関する遺伝子ネットワークを構築する工程；
Ｄ）候補化合物を与えた場合の、該遺伝子ネットワークにおける各遺伝子の挙動を調べる工程；および
Ｅ）該複数の刺激条件のうち、共通または特有の遺伝子を調節する因子を特定する工程
を包含する、プログラム。
【請求項４９】
ある細胞応答に関連する複数の遺伝子ネットワークのうち、共通または特有の遺伝子ネットワークを調節する因子を同定する方法をコンピュータに実行させるプログラムを格納した記録媒体であって、該方法は、
Ａ）該細胞応答を引き起こす複数の刺激条件に関して重要な遺伝子を選択する工程であって、該重要な遺伝子は、
Ａ−１）該複数の刺激条件のうち第１の刺激条件下で複数の遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、該見かけ上の合成速度と該分解速度とから、該遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出し；
Ａ−２）該正味の合成速度の波形をクラスター化し、さらに相関係数を求めてマップ化し；
Ａ−３）該複数の刺激条件のうち第２の刺激条件下でＡ−１）〜Ａ−２）を繰り返し、該複数の刺激条件下でのマップ化の結果、異なるネットワーク構造を持つ遺伝子、または同一のネットワーク構造を持つ遺伝子を選択することによって達成される、工程；
Ｂ）選択された遺伝子について、上流および下流の遺伝子ネットワークを特定する工程；
Ｃ）特定された該上流および下流の遺伝子ネットワークの情報に基づいて、該複数の刺激条件について該細胞応答に関する遺伝子ネットワークを構築する工程；
Ｄ）候補化合物を与えた場合の、該遺伝子ネットワークにおける各遺伝子の挙動を調べる工程；および
Ｅ）該複数の刺激条件のうち、共通または特有の遺伝子を調節する因子を特定する工程
を包含する、記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マイクロアレイデータなどの生のデータから遺伝子制御の相互関係をより正確に分析し、ネットワーク構造を予測することを目的とする。
【背景技術】
【０００２】
生物の生存は、細胞外シグナルを認知し、そしてその細胞外シグナルに応答する能力に依存する。分子レベルにおいて、シグナルは、細胞のホメオスタシスを維持するように協同して作用し、そして増殖、分裂および分化のような活性を調節する相互作用タンパク質のネットワークを介して、認知され、そして伝達される。生物学的シグナル伝達ネットワークを通した情報伝達は、主に、シグナルに応答して動的に集合および分解し得るタンパク質−タンパク質相互作用によって媒介され、外部事象を遺伝子発現における変化のような特定の結果に連結させる一過性の回路を作製する。これらのネットワークの基礎となるタンパク質−タンパク質相互作用をマップするために、多数の戦略が開発されている。これらの研究は、集合的に、Ｓａｃｃｈａｒｏｍｙｃｅｓ  ｃｅｒｖｉｓｉａｅ、ヒト等の種々の生物について、ゲノム全体にわたるタンパク質−タンパク質相互作用の輪郭を描く豊富なデータが提供されてきている。これらの手段は、非常に強力であるが、部分的に完成した像を提供するだけであって、また、相互作用の解析が十分でなく、正確でない。従って、現在のところ、ｗｅｔのデータを逐一出すしか検定手段がないが、そのｗｅｔのデータ自体の解析も実体を表していないことが多いようである。【０００３】
近年マイクロアレイが頻繁に用いられるようになり、大規模遺伝子解析がおこなわれるようになった。しかし、この解析結果は、目的とする遺伝子や遺伝子ネットワークの発見に結びつかないということも頻繁に生じているようである。【０００４】
アレイ技術の進展により、薬物探索の分野などでもアレイが使用されている（例えば、非特許文献１〜２）。データ解析において用いられるクラスター化は、細胞の状態の詳細な解析、移植、薬物の分子標的ならびに薬物候補および／または薬物の関連機能、効力および毒性に関する情報を与える。このような比較は理想的な薬物活性または疾病状態を表す共通遺伝子を誘導するためにも使用できる。さらに、共通遺伝子の比較は、患者の疾病を初期 段階で検出するのに役立ち、病気があると診断された患者のための改善された臨床結果の予測を提供することができる。しかし、これらの手段は、非常に強力であるが、部分的に完成した像を提供するだけであって、また、相互作用の解析が十分でなく、正確でない。従って、現在のところ、ｗｅｔのデータを逐一出すしか検定手段がなく、大規模遺伝子解析がおこなわれるようになった。しかし、この解析結果は、目的とする遺伝子や遺伝子ネットワークの発見に結びつかないことが多いということも頻繁に生じているようである。
【非特許文献１】Martonら,1998, Drug target validation and identification of secondarydrug targeteffects using Microarrays, Nat Med. 1998 Nov;4(11):1293−301
【非特許文献２】Grayら,1998, Exploiting chemical libralies, structure, and genomics inthe search forkinase inhibitors, Science 281:533−538
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、遺伝子の情報・データを解析し、合理的に分類する方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の課題は、遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、該見かけ上の合成速度と該分解速度とから、該遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出するに、クラスター解析を応用することによって解決された。【０００７】
したがって、本発明は以下を提供する。
（１）複数の遺伝子を分類する方法であって、
Ａ）上記遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、上記見かけ上の合成速度と上記分解速度とから、上記遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出する工程；
Ｂ）上記正味の合成速度の波形をクラスター化する工程；および
Ｃ）上記クラスター化から、同じクラスターに属する遺伝子同士を、少なくとも１つの同じ性質を有する遺伝子である、と分類する工程、
を包含する、方法。
（２）上記分類は、発現駆動パターンが類似する遺伝子を分類することを包含する、項目１に記載の方法。
（３）上記分類は、同一の制御の下にある遺伝子を分類することを包含する、項目１に記載の方法。
（４）上記転写産物は、ｍＲＮＡである、上記項目に記載の方法。
（５）上記合成速度は、時系列データとして得られる、上記項目に記載の方法。
（６）上記クラスター化は、上記合成速度の時間データおよびｍＲＮＡ合成量データの二次元波形から得られる、上記項目に記載の方法。
（７）上記クラスター化は、正味の合成速度比により得られる、上記項目に記載の方法。
（８）上記分解速度は、ｖ＝ｋｄ［転写産物］、ここでｖは分解速度であり、ｋｄは分解定数である、式によって与えられる、上記項目に記載の方法。
（９）上記分解速度は、上記複数の遺伝子ごとに応じた速度を適用することによって得られる、上記項目に記載の方法。
（１０）上記分解速度が複数存在する場合、上記Ａ）〜Ｂ）工程は、上記分解速度が同一のものに応じて繰り返すことを特徴とする、上記項目に記載の方法。
（１１）上記見かけ上の合成速度は、目的条件での遺伝子発現の計測によって得られる、上記項目に記載の方法。
（１２）上記見かけ上の合成速度は、対象遺伝子群がよく変動する刺激をくわえた条件下で計測される、上記項目に記載の方法。
（１３）上記見かけ上の合成速度は、変動の確認が可能な間隔で上記測定をすることによって測定される、上記項目に記載の方法。
（１４）上記間隔は、既知遺伝子の変動をもとにあらかじめ決定される、上記項目に記載の方法。
（１５）上記見かけ上の合成速度は、バックグラウンド補正または単一コントロールでの取得により補正される、上記項目に記載の方法。
（１６）上記分解速度は、遺伝子発現がない条件での計測によって得られる、上記項目に記載の方法。
（１７）上記条件は、ＲＮＡポリメラーゼの阻害条件である、上記項目に記載の方法。
（１８）上記条件は、ＲＮＡポリメラーゼの温度感受性変異体を使用するか、またはＲＮＡポリメラーゼの阻害薬を使用する条件である、上記項目に記載の方法。
（１９）上記阻害薬は、真核生物に対するアクチノマイシンＤもしくはアマニチンであるか、または原核生物に対するリファンシピンである、上記項目に記載の方法。
（２０）上記分類は、正の制御を受けるものと負の制御を受けるものとを分けることを包含する、上記項目に記載の方法。
（２１）さらに、制御をする因子の意味づけを行う工程を包含する、上記項目に記載の方法。
（２２）上記意味づけは、既知情報により行われることを特徴とする、上記項目に記載の方法。
（２３）上記意味づけは、新たに実験を行うことによって得られたデータに基づくことを特徴とする、上記項目に記載の方法。
（２４）上記クラスター化は、バッチラーニング自己組織化写像（ＢＬ−ＳＯＭ）法によって実行される、上記項目に記載の方法。
（２５）上記ＢＬ−ＳＯＭにおいて、同じクラスターに所属する各遺伝子間の相関係数を求め、遺伝子相互の相関関係を求める工程を包含する、上記項目に記載の方法。
（２６）上記標準化において、−１に近い値をとる遺伝子は負の制御を受けているように相関係数が設定されることを特徴とする、上記項目に記載の方法。
（２７）上記クラスターについて、再度クラスター化を行い、その結果得られる二次クラスター中で、再度分類し、二次クラスターを選択することを特徴とする、上記項目に記載の方法。
（２８）刺激条件下で、Ａ）〜Ｂ）を行って繰り返し、上記刺激条件下でのクラスター化の結果、同じクラスターに分けられる遺伝子を抽出する工程をさらに包含する、上記項目に記載の方法。
（２９）上記相関関係は、相関係数の閾値に基づいて決定される、上記項目に記載の方法。
（３０）BL-SOMでクラスター化した中身の遺伝子群について、総当たりで相関係数を求め、この相関係数の数値が閾値以上の場合には、相関ありと判定して遺伝子間を線で結ぶことを包含する、上記項目に記載の方法。
（３１）上記相関係数の閾値は、０．６〜１．０または−０．６〜−１・０である、上記項目に記載の方法。
（３２）上記刺激条件は、生物学的な摂動を起こすことを特徴とする、上記項目に記載の方法。
（３３）上記刺激条件は、複数存在することを特徴とする、上記項目に記載の方法。
（３４）上記刺激条件は、複数の刺激条件の間で相関関係がないことを特徴とする、項目３３に記載の方法。
（３５）上記刺激条件は、複数の刺激条件の間で相関関係があることを特徴とする、項目３３に記載の方法。
（３６）上記刺激条件は、グルコース欠乏、熱ショックおよび重亜硫酸メナジオン（ｍｅｎａｄｉｏｎｅ  ｂｉｓｕｌｆｉｔｅ）存在下のいずれか１つである、上記項目に記載の方法。
（３７）上記Ａ）工程は、マイクロアレイに由来するデータから算出することを包含する、上記項目に記載の複数の遺伝子を分類する方法。
（３８）上記正味の合成速度は、上記転写産物の量の変化から見かけ上の合成速度を求め、分解係数を読み込み、上記分解係数と上記転写産物の量の平均値を乗じて分解速度比を算出し、上記見かけ上の速度比と上記分解速度比とを合算して合成速度比を算出することによって計算される、上記項目に記載の方法。
（３９）上記正味の合成速度は、時系列マイクロアレイデータの微分値の計算を行って見かけ上の速度比を求め、分解係数を読み込み、上記分解係数と上記時系列マイクロアレイデータの２つの測定点の平均値を乗じて分解速度比を算出し、上記見かけ上の速度比と上記分解速度比とを合算して合成速度比を算出することによって計算される、上記項目に記載の方法。
（４０）上記項目に記載の複数の遺伝子を分類する方法であって、
上記Ａ）工程において、上記遺伝子の転写産物の見かけ上の合成速度をマイクロアレイから読み込み、各々の上記マイクロアレイのデータと時間系列とを対応させ、必要に応じて上記マイクロアレイ計測において抜けているデータを補間または補外し、
上記正味の合成速度は、上記転写産物の量の変化から見かけ上の速度比を求め、分解係数を読み込み、上記分解係数と上記分解速度の時系列データの各点の分解速度との分解速度比を算出し、上記見かけ上の速度比と上記分解速度比とを合算して合成速度比を算出することによって計算され、
上記Ｂ）工程では、上記正味の合成速度の合成速度比を対象となる遺伝子についてＢＬ−ＳＯＭ法に適用し、
算出されたクラスター内の遺伝子について上記遺伝子の合成速度比を用いて、総当りで相関係数を求め、正の閾値より高い遺伝子同士を正の相関関係があると判定し、負の閾値より低い遺伝子同士を負の相関関係があると判定する、
方法。
（４１）上記補間は、単純な２点を直線で結び、補間する時間におけるデータを導くことにより実現され、上記補外は、隣のデータと同じにすることにより実現される、上記項目に記載の方法。
（４２）上記正の閾値は、１．０〜０．６であり、上記負の閾値は、−１．０〜−０．６である、上記項目に記載の方法。
（４３）複数の遺伝子を分類するシステムであって、
Ａ）上記遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、上記見かけ上の合成速度と上記分解速度とから、上記遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出する手段；
Ｂ）上記正味の合成速度の波形をマップ化する手段；および
Ｃ）上記マップ化から、同じネットワークに属する遺伝子同士を、少なくとも１つの同じ性質を有する遺伝子であると分類する手段、
を備える、システム。
（４４）複数の遺伝子を分類する方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、上記方法は、
Ａ）上記遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、上記見かけ上の合成速度と上記分解速度とから、上記遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出する工程；
Ｂ）上記正味の合成速度の波形をマップ化する工程；および
Ｃ）上記マップ化から、同じネットワークに属する遺伝子同士を、少なくとも１つの同じ性質を有する遺伝子であると分類する工程、
を包含する、プログラム。
（４５）複数の遺伝子を分類する方法をコンピュータに実行させるプログラムを格納した記憶媒体であって、上記方法は、
Ａ）上記遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、上記見かけ上の合成速度と上記分解速度とから、上記遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出する工程；
Ｂ）上記正味の合成速度の波形をマップ化する工程；および
Ｃ）上記マップ化から、同じネットワークに属する遺伝子同士を、少なくとも１つの同じ性質を有する遺伝子であると分類する工程、
を包含する、記憶媒体。
（４６）ある細胞応答に関連する複数の遺伝子ネットワークのうち、共通または特有の遺伝子ネットワークを調節する因子を同定する方法であって、
Ａ）上記細胞応答を引き起こす複数の刺激条件に関して重要な遺伝子を選択する工程であって、上記重要な遺伝子は、
Ａ−１）上記複数の刺激条件のうち第１の刺激条件下で複数の遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、上記見かけ上の合成速度と上記分解速度とから、上記遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出し；
Ａ−２）上記正味の合成速度の波形をクラスター化し、さらに相関係数を求めてマップ化し；
Ａ−３）上記複数の刺激条件のうち第２の刺激条件下でＡ−１）〜Ａ−２）を繰り返し、上記複数の刺激条件下でのマップ化の結果、異なるネットワーク構造を持つ遺伝子、または同一のネットワーク構造を持つ遺伝子を選択することによって達成される、工程；
Ｂ）選択された遺伝子について、上流および下流の遺伝子ネットワークを特定する工程；
Ｃ）特定された上記上流および下流の遺伝子ネットワークの情報に基づいて、上記複数の刺激条件について上記細胞応答に関する遺伝子ネットワークを構築する工程；
Ｄ）候補化合物を与えた場合の、上記遺伝子ネットワークにおける各遺伝子の挙動を調べる工程；および
Ｅ）上記複数の刺激条件のうち、共通または特有の遺伝子を調節する因子を特定する工程
を包含する、方法。
（４７）ある細胞応答に関連する複数の遺伝子ネットワークのうち、共通または特有の遺伝子ネットワークを調節する因子を同定するためのシステムであって、
Ａ）上記細胞応答を引き起こす複数の刺激条件に関して重要な遺伝子を選択する手段であって、上記重要な遺伝子は、
Ａ−１）上記複数の刺激条件のうち第１の刺激条件下で複数の遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、上記見かけ上の合成速度と上記分解速度とから、上記遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出し；
Ａ−２）上記正味の合成速度の波形をクラスター化し、さらに相関係数を求めてマップ化し；
Ａ−３）上記複数の刺激条件のうち第２の刺激条件下でＡ−１）〜Ａ−２）を繰り返し、上記複数の刺激条件下でのマップ化の結果、異なるネットワーク構造を持つ遺伝子、または同一のネットワーク構造を持つ遺伝子を選択することによって達成される、手段；
Ｂ）選択された遺伝子について、上流および下流の遺伝子ネットワークを特定する手段；
Ｃ）特定された上記上流および下流の遺伝子ネットワークの情報に基づいて、上記複数の刺激条件について上記細胞応答に関する遺伝子ネットワークを構築する手段；
Ｄ）候補化合物を与えた場合の、上記遺伝子ネットワークにおける各遺伝子の挙動を調べる手段；および
Ｅ）上記複数の刺激条件のうち、共通または特有の遺伝子を調節する因子を特定する手段
を備える、システム。
（４８）ある細胞応答に関連する複数の遺伝子ネットワークのうち、共通または特有の遺伝子ネットワークを調節する因子を同定する方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、上記方法は、
Ａ）上記細胞応答を引き起こす複数の刺激条件に関して重要な遺伝子を選択する工程であって、上記重要な遺伝子は、
Ａ−１）上記複数の刺激条件のうち第１の刺激条件下で複数の遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、上記見かけ上の合成速度と上記分解速度とから、上記遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出し；
Ａ−２）上記正味の合成速度の波形をクラスター化し、さらに相関係数を求めてマップ化し；
Ａ−３）上記複数の刺激条件のうち第２の刺激条件下でＡ−１）〜Ａ−２）を繰り返し、上記複数の刺激条件下でのマップ化の結果、異なるネットワーク構造を持つ遺伝子、または同一のネットワーク構造を持つ遺伝子を選択することによって達成される、工程；
Ｂ）選択された遺伝子について、上流および下流の遺伝子ネットワークを特定する工程；
Ｃ）特定された上記上流および下流の遺伝子ネットワークの情報に基づいて、上記複数の刺激条件について上記細胞応答に関する遺伝子ネットワークを構築する工程；
Ｄ）候補化合物を与えた場合の、上記遺伝子ネットワークにおける各遺伝子の挙動を調べる工程；および
Ｅ）上記複数の刺激条件のうち、共通または特有の遺伝子を調節する因子を特定する工程
を包含する、プログラム。
（４９）ある細胞応答に関連する複数の遺伝子ネットワークのうち、共通または特有の遺伝子ネットワークを調節する因子を同定する方法をコンピュータに実行させるプログラムを格納した記録媒体であって、上記方法は、
Ａ）上記細胞応答を引き起こす複数の刺激条件に関して重要な遺伝子を選択する工程であって、上記重要な遺伝子は、
Ａ−１）上記複数の刺激条件のうち第１の刺激条件下で複数の遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、上記見かけ上の合成速度と上記分解速度とから、上記遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出し；
Ａ−２）上記正味の合成速度の波形をクラスター化し、さらに相関係数を求めてマップ化し；
Ａ−３）上記複数の刺激条件のうち第２の刺激条件下でＡ−１）〜Ａ−２）を繰り返し、上記複数の刺激条件下でのマップ化の結果、異なるネットワーク構造を持つ遺伝子、または同一のネットワーク構造を持つ遺伝子を選択することによって達成される、工程；
Ｂ）選択された遺伝子について、上流および下流の遺伝子ネットワークを特定する工程；
Ｃ）特定された上記上流および下流の遺伝子ネットワークの情報に基づいて、上記複数の刺激条件について上記細胞応答に関する遺伝子ネットワークを構築する工程；
Ｄ）候補化合物を与えた場合の、上記遺伝子ネットワークにおける各遺伝子の挙動を調べる工程；および
Ｅ）上記複数の刺激条件のうち、共通または特有の遺伝子を調節する因子を特定する工程を包含する、記録媒体。【０００８】
本発明者らは、ＤＮＡアレイデータ等を用いて様々な生命現象および細胞応答に関わる遺伝子ネットワークを構築し、それら遺伝子群を盲目的に抽出することを目指している。本発明者らが開発した技法の特徴として以下の点が挙げられる。１．ＤＮＡアレイデータ（見かけのｍＲＮＡ合成量）を、ｍＲＮＡ分解速度を考慮した各遺伝子の正味のｍＲＮＡ合成量に変換した。２．時系列マイクロアレイデータを用いて、時間とｍＲＮＡ合成量の２次元波形から各遺伝子をｂａｔｃｈ−ｌｅａｒｎｉｎｇ  ＳＯＭ  （ＢＬ−ＳＯＭ）法及び相関係数の算出によってマップ化した。３．１つの条件からマップを描画し、BL-SOM等を用いたクラスタ化に続く処理を行い、相関係数の計算による相関関係の導出する。この相関関係をもとにマップを描画し、２条件以上の実験で２つ以上のマップを得て、その差分または合同部分によって副作用または創薬ターゲットの予測を行うという手法を開発した。これにより、条件の違いによって変化を受ける遺伝子を抽出することもできる。本発明の手法は、従来の手法（mRNA量の相対変化を用いた解析）に比べて正確な遺伝子発現の動的変化を描写することが出来る。これに２．を組み合わせることで非常に精度の高い遺伝子ネットワークの可視化が可能となり、３．の処理によって盲目的に遺伝子群を抽出することが出来るようになる。【０００９】
以下に、本発明の好ましい実施形態を示すが、当業者は本発明の説明および当該分野における周知慣用技術からその実施形態などを適宜実施することができ、本発明が奏する作用および効果を容易に理解することが認識されるべきである。
【発明の効果】
【００１０】
遺伝子ネットワークを判定し、試験し、研究することが可能になった。このような判定により、診断、予防、治療に応用することが可能となり、その応用範囲は医療のみならず、食品、化粧品、農業、環境など種々の分野に及ぶ。また、コンピュータ上で生実験を再現できることから、バイオテクノロジーにおける教育および研究を行うことができるようになったという効果も奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１Ａ】図１Ａは転写のプロセスの模式図を示す。
【図１Ｂ】図１ＢはＰＭＡＳＫ法の手順を示す。
【図２Ａ】図２Ａは、マイクロアレイ実験から得られたｍＲＮＡ量の時間変化を示す。
【図２Ｂ】図２Ｂは、時間０の発現量を１とした時の発現量の変化比を示す。
【図２Ｃ】図２Ｃは、ｍＲＮＡ生成・分解速度比を示す。
【図２Ｄ】図２Ｄは、ｍＲＮＡ分解速度比を示す。
【図２Ｅ】図２Ｅは、ｍＲＮＡ合成速度比の理論値を示す。
【図３Ａ】図３Ａは、本手法で予測された遺伝子ネットワークである。
【図３Ｂ】図３Ｂは、既存手法で予測されたネットワークである。
【図３Ｃ】図３Ｃは、本手法で予測された遺伝子ネットワークである。
【図３Ｄ】図３Ｄは、既存手法で予測されたネットワークである。
【図４】図４は、一つのクラスター解析手法を示す。
【図５】図５は、実施例１において、３３個の熱ショックたんぱく質遺伝子間ネットワクを構築することを示す。
【図６】図６は、実施例１において、従来手法を用いると、１個の熱ショックたんぱく質遺伝子間ネットワークしか構築することができなかったことを示す。
【図７】図７は、実施例２において、＋０．６以上（正の相関）および−０．６以下（負の相関）に閾値を設定した場合、２３個の熱ショックたんぱく質遺伝子間ネットワークを構築することができたことを示す。
【図８】図８は、実施例２において、従来技術を用いると、＋０．６以上（正の相関）および−０．６以下（負の相関）に閾値を設定した場合、２個の熱ショックたんぱく質遺伝子間ネットワークしか構築することができなかったことを示す。
【図９】図９は、実施例３において、本発明の手法では、＋０．６５以上（正の相関）および−０．６５以下（負の相関）に閾値を設定した場合、１１個のＭＭＳ処理に対するＤＮＡ傷害応答遺伝子間ネットワークを構築することができたことを示す。
【図１０】図１０は、実施例３において、従来技術を用いると、＋０．６５以上（正の相関）および−０．６５以下（負の相関）に閾値を設定した場合、３個のＭＭＳ処理に対するＤＮＡ傷害応答遺伝子間ネットワークしか構築することができなかったことを示す。
【図１１】図１１は、実施例４において、本発明の手法では、＋０．９８６以上（正の相関）および−０．９８６以下（負の相関）に閾値を設定した場合、２個のカルシウム応答遺伝子間ネットワークを構築することができたことを示す。
【図１２】図１２は、実施例４において、従来技術を用いると、＋０．９８６以上（正の相関）および−０．９８６以下（負の相関）に閾値を設定した場合、カルシウム応答遺伝子間ネットワークは１つも構築することができなかったことを示す。
【図１３】図１３は、本発明の好ましいスキームを示す。
【図１４】図１４は、本発明のPredictive MASK法に従って解析したJunネットワーク、Junネットワークを示す。Jun関連遺伝子を丸で示している。実施例６において、解析対象の遺伝子が遺伝子発現の観点あるいはタンパク質間相互作用についてＪｕｎに関連する遺伝子かどうかを文献的に調査した結果を示す。Ｊｕｎネットワーク  （ｂ）。Ｊｕｎ関連遺伝子を丸で示している。示されるように実に８０％以上の遺伝子がＪｕｎと何らかの関与を示すことが判明した。
【図１５】図１５は、PMASK法を適用せず従来法によって解析したJunネットワークを示す。Jun関連遺伝子を丸で示している。実施例６において“２）  ｍＲＮＡの合成速度の算出（ＰＭＡＳＫ法）”を変更して、ｍＲＮＡ合成速度ではなく、従来のようにｍＲＮＡ存在量（ＰＭＡＳＫ法を適用しない状態のマイクロアレイデータ）を用いてＧｅｎｅＰｙｘｉｓシステムＴＭによって解析した結果を示す。ここでは、Ｊｕｎ関連遺伝子は１５％程度であったことがわかる。
【図１６】図１６は、AMP活性化タンパク質キナーゼに関する関連する事象を示す。AMPKは、グルコース飢餓など栄養が枯渇することで活性化されるリン酸化酵素である。AMPKが活性化されると、コレステロール合成、脂肪酸合成、グリコーゲン合成など生命活動の維持に必要のない余分なエネルギーの浪費反応を阻害し、逆に、脂肪酸β酸化などエネルギーを生成する反応を促進させる。
【図１７】図１７は、グルコース存在下で本発明を実施したものを示す（実施例７）。AMPK関連遺伝子を含むクラスターを統合し、類似値± 96.30以上でグルコース存在下の遺伝子間ネットワークを描写したものを示す。
【図１８】図１８は、グルコース非存在下で本発明を実施したものを示す（実施例７）。AMPK関連遺伝子を含むクラスターを統合し、類似値± 96.30以上でグルコース非存在下の遺伝子間ネットワークを描写したものを示す。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態を説明する。本明細書の全体にわたり、単数形の表現は、特に言及しない限り、その複数形の概念をも含むことが理解されるべきである。従って、単数形の冠詞または形容詞（例えば、英語の場合は「ａ」、「ａｎ」、「ｔｈｅ」など）は、特に言及しない限り、その複数形の概念をも含むことが理解されるべきである。また、本明細書において使用される用語は、特に言及しない限り、当該分野で通常用いられる意味で用いられることが理解されるべきである。したがって、他に定義されない限り、本明細書中で使用される全ての専門用語および科学技術用語は、本発明の属する分野の当業者によって一般的に理解されるのと同じ意味を有する。矛盾する場合、本明細書（定義を含めて）が優先する。【００１３】
（用語の定義）
以下に本明細書において特に使用される用語の定義を列挙する。【００１４】
（生物学）
本明細書において使用される「細胞」は、当該分野において用いられる最も広義の意味と同様に定義され、多細胞生物の組織の構成単位であって、外界を隔離 する膜構造に包まれ、内部に自己再生能を備え、遺伝情報およびその発現機構を有する生命体をいう。本明細書において使用される細胞は、天然に存在する細胞であっても、人工的に改変された細胞（例えば、融合細胞、遺伝子改変細胞）であってもよい。細胞の供給源としては、例えば、単一の細胞培養物であり得、あ るいは、正常に成長したトランスジェニック動物の胚、血液、または体組織、または正常に成長した細胞株由来の細胞のような細胞混合物が挙げられるがそれらに限定されない。【００１５】
本発明で用いられる細胞は、どの生物由来の細胞（たとえば、任意の種類の単細胞生物（例えば、細菌、酵母）または多細胞生物（例えば、動物（たとえば、脊椎動物、無脊椎動物）、植物（たとえば、単子葉植物、双子葉植物など）など））でもよい。例えば、脊椎動物（たとえば、メクラウナギ類、ヤツメウナギ類、軟骨魚類、硬骨魚類、両生類、爬虫類、鳥類、哺乳動物など）由来の細胞が用いられ、より詳細には、哺乳動物（例えば、単孔類、有袋類、貧歯類、皮翼類、翼手類、食肉類、食虫類、長鼻類、奇蹄類、偶蹄類、管歯類、有鱗類、海牛類、クジラ目、霊長類、齧歯類、ウサギ目など）由来の細胞が用いられる。１つの実施形態では、霊長類（たとえば、チンパンジー、ニホンザル、ヒト）由来の細胞、特にヒト由来の細胞が用いられるがそれに限定されない。本発明において用いられる細胞は、上記細胞は、幹細胞であってもよく体細胞であってもよい。また、そのような細胞は、付着細胞、浮遊細胞、組織形成細胞およびそれらの混合物などであり得る。そのような細胞は、移植目的に使用されるものであってもよい。【００１６】
本明細書において細胞の「状態」とは、細胞の種々のパラメータ（例えば、細胞周期、外来因子に対する応答、シグナル伝達、遺伝子発現、遺伝子の転写など）に関する状況をさす。そのような状態としては、例えば、分化状態、未分化状態、外来因子に対する細胞応答、細胞周期、増殖状態などが挙げられるがそれ らに限定されない。【００１７】
（生化学・分子生物学）
本明細書において、「遺伝子」とは、遺伝形質を規定する因子をいう。通常染色体上に一定の順序に配列している。タンパク質の一次構造を規定するものを構造遺伝子といい、その発現を左右するものを調節遺伝子（たとえば、プロモーター）という。本明細書では、遺伝子は、特に言及しない限り、構造遺伝子および調節遺伝子を包含する。近年では、ゲノムが解析され、配列自体はすべて判明している。その機能は必ずしも判明しているわけではないが、タンパク質もＲＮＡもコードしない配列も存在する。そのような配列もまた、遺伝形質に影響を有していることが充分理解され、したがって、そのような配列もまた、本明細書の最も広義な定義においては遺伝子の概念に入ることが理解される。したがって、例えば、サイクリン遺伝子というときは、通常、サイクリンの構造遺伝子およびサイクリンのプロモーターの両方を包含する。本明細書では、「遺伝子」は、「ポリヌクレオチド」、「オリゴヌクレオチド」、「核酸分子」および「核酸」ならびに／または「タンパク質」、「ポリペプチド」、「オリゴペプチド」および「ペプチド」を指すことがある。【００１８】
本明細書においてはまた、「遺伝子産物」は、遺 伝子によって発現された「ポリヌクレオチド」、「オリゴヌクレオチド」、「核酸分子」および「核酸」ならびに／または「タンパク質」、「ポリペプチド」、「オリゴペプチド」および「ペプチド」を包含する。本明細書では、代表的には、遺伝子産物とは、ｍＲＮＡ、タンパク質などを指す。当業者であれば、遺伝子産物が何たるかはその状況に応じて理解することができる。【００１９】
本明細書において遺伝子の「分類」とは、複数の遺伝子をその特性等により同じものを一群として分類することを意味する。たとえば、特定の因子の制御下にあるものを因子ごとに分類する方法などを挙げることができる。あるいは、分類は、正の制御を受けるものと負の制御を受けるものとを分けるものであってもよい。【００２０】
本明細書において「転写」とは、当該分野において通常使用される意味で用いられ、ＤＮＡを鋳型とし，その塩基配列と相補的なＲＮＡを合成することをいう。ＲＮＡポリメラーゼによって触媒される。通常，ＤＮＡの２本鎖の特定区間の遺伝情報として，意味をもつ一方の鎖（センス鎖）と同一の配列がその相補鎖（アンチセンス鎖）を鋳型として転写され，その遺伝情報は正確にＲＮＡに写しとられる。【００２１】
本明細書において「転写産物」とは、遺伝子の転写によって得られる任意の産物をいう。代表的には、転写産物は、ｍＲＮＡであり得る。他の転写産物としては、たとえば、マイクロＲＮＡ（ｍｉＲＮＡ）を挙げることができる。【００２２】
本明細書において転写産物の「分解速度」とは、転写産物が分解する速度をいう。分解速度は、具体的には次式にて求めることができる。分解速度は、ｖ＝ｋｄ［転写産物］、ここでｖは分解速度であり、ｋｄは分解定数である、式によって与えられる。
分解速度の算出に必要な分解定数を求めるには、たとえば、転写を停止させた条件下において、ある時間間隔をおいて測定された時系列マイクロアレイデータより、転写産物が半分に減少する時間を指す半減期（t1/2）が求められ、この数値から次式を用いて分解定数を得る。分解定数は、t1/2 =ln2 / kd という式によって与えられる。【００２３】
本明細書において転写産物の「合成速度」とは、転写産物が合成される速度をいう。合成速度という場合は、見かけ上の合成速度および正味の合成速度がある。合成速度は、情報処理をする場合は、たとえば、時系列データとして得ることができる。見かけ上の合成速度は、マイクロアレイ装置より得られる蛍光シグナル強度をバックグラウンド補正し、さらにある間隔をおいて測定された他のデータと総合して、各ポイント間における微分値を計算することで求められる。【００２４】
本明細書において転写産物の「見かけ上の合成速度」とは、実験等において直接測定される転写産物の相対量の時系列データから求めた各ポイント間の微分値のことを指す。具体的には次のような手法にて求めることができる。ある転写産物をある時間間隔（一定間隔である必要はない）で測定した時、その測定時間をt0, t1,・・・,tn とし、バックグラウンド補正後の測定データをA0, A1,・・・,An とする。測定開始時間t0におけるバックグランド補正後のシグナル強度Ａ０によって、A0〜Anを除算する。こうすることで、A0〜Anまでのシグナル強度は実験開始時の初期転写産物濃度に対する変化を表すことになる。次に隣り合った測定点、例えばA0とA1に対して、この２点を結ぶことで表される直線の傾きを求める。この傾きがこの間に該転写産物が変化した見かけ上の生成分解速度（微分値）の平均を表している。【００２５】
本明細書において転写産物の「正味の合成速度」とは、転写において実際に起こっている合成によって生成される全量に対応する合成速度をいう。具体的には次の方法にて求めることができる。正味の合成速度は、遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、該見かけ上の合成速度と該分解速度を合算することで求めることができる。正味の合成速度は、マイクロアレイ装置から得られる補正後のシグナル強度を測定開始点に対して相対的に表した転写産物量の時系列データより微分値を求めることで得た見かけ上の合成速度と、分解係数を読み込み、該分解係数と前記相対転写産物量の時系列データの各点の数値を乗じることで分解速度比を算出し、該見かけ上の速度比と該分解速度比とを合算して合成速度比を算出することによって計算され得る。【００２６】
好ましい実施形態では、遺伝子の転写産物の見かけ上の合成速度をマイクロアレイから読み込み、各々の該マイクロアレイのデータと時間系列とを対応させ、必要に応じて該マイクロアレイ計測において抜けているデータを補間または補外することにより算出することができる。【００２７】
前記正味の合成速度は、前記見かけ上の合成速度の微分値の計算を行い、分解係数を読み込み、該分解係数と前記分解速度の時系列データの各点の分解速度との分解速度比を算出し、該見かけ上の速度比と該分解速度比とを合算して合成速度比を算出することによって計算され得る。【００２８】
本明細書において「発現駆動パターン」とは、発現が促進されるパターンを意味する。複数の遺伝子の発現駆動パターンが同じであるということは、それらの遺伝子が少なくとも１つの同じ因子の制御下に有ることを意味し得る。【００２９】
本明細書において「同一の制御の下にある」において用いられる「制御」とは、生物学において調節とほぼ同義に用いられ、生物学においては，生物の示す多様な調和的適合作用をいう。したがって、
本明細書において「遺伝子発現がない条件」とは、目的の遺伝子の発現がない任意の条件をいう。たとえば、ＲＮＡポリメラーゼの阻害条件（ＲＮＡポリメラーゼの温度感受性変異体を使用するか、またはＲＮＡポリメラーゼの阻害薬（たとえば、真核生物に対するアクチノマイシンＤもしくはアマニチン、または原核生物に対するリファンシピン等）を使用する条件など）挙げることができるが、遺伝子発現を抑制するものであれば、どのようなものでも使用しうることから、本発明においては、これらに限定されない。【００３０】
本明細書において「因子」（ａｇｅｎｔ）としては、意図する目的を達成することができる限りどのような物質または他の要素（例えば、光、放射能、熱、電気などのエネルギー）でもあってもよい。そのような物質としては、例えば、タンパク質、ポリペプチド、オリゴペプチド、ペプチド、ポリヌクレオチド、オリ ゴヌクレオチド、ヌクレオチド、核酸（例えば、ｃＤＮＡ、ゲノムＤＮＡのようなＤＮＡ、ｍＲＮＡのようなＲＮＡを含む）、ポリサッカリド、オリゴサッカリド、脂質、有機低分子（例えば、ホルモン、リガンド、情報伝達物質、有機低分子、コンビナトリアルケミストリで合成された分子、医薬品として利用され得る低分子（例えば、低分子リガンドなど）など）、これらの複合分子が挙げられるがそれらに限定されない。ポリヌクレオチドに対して特異的な因子としては、代表的には、そのポリヌクレオチドの配列に対して一定の配列相同性を（例えば、７０％以上の配列同一性）もって相補性を有するポリヌクレオチド、プロモーター領域に結合する転写因子のようなポリペプチドなどが挙げられるがそれらに限定されない。ポリペプチドに対して特異的な因子としては、代表的には、そのポリペプチドに対して特異的に指向された抗体またはその誘導体あるいはその類似物（例えば、単鎖抗体）、そのポリペプチドがレセプターまたはリガンドである場合の特異的なリガンドまたはレセプター、そのポリペプチドが酵素である場合、その基質などが挙げられるがそれらに限定されない。【００３１】
本明細書において「マップ化」とは、マイクロアレイによって計測されたmRNA量の波形から、合成速度比を算出して、これをクラスタリングして関係性の強い遺伝子群同士をグルーピングし、さらにグルーピングされた遺伝子相互の相関係数によって、それらを結び、これを図式化したものを指す。具体的な例として、例えば、クラスタリングにはBL-SOMを使用することができる。【００３２】
本明細書において「生物学的因子」とは、生命体（例えば、細胞）に関連する因子をいう。好ましくは、通常の状態で細胞に存在する因子を生物学的因子という。そのような生物学的因子としては、例えば、核酸分子、タンパク質、糖、脂肪、代謝物、低分子、それらの複合体など、ならびに時間的要素が入った因子などが挙げられるがそれらに限定されない。あるいは、生物学的因子としては、電流、電位（例えば、膜電位など）、ｐＨ、浸透圧なども本発明に包含されることが理解される。本明細書において有用な生物学的因子としては、例えば、転写制御配列（例えば、プロモーターなど）、構造遺伝子またはそれをコードする核酸分子挙げられる。「生物学的因子」の「集合体」とは、本明細書において使用される場合、複数の生物学的因子（同種または異種）をいう。好ましくは、協働している生物学的因子をさす。【００３３】
本明細書において、制御をする因子の「意味づけ」とは、遺伝子を制御する特定の因子について言及する場合、その因子が、遺伝子制御において生物学的にどのような意義を有するかを特定するまたは決定することをいう。制御をする因子の「意味づけ」は、たとえば、転写制御因子（転写調節因子）であれば、例えば、大腸菌のσ因子などを挙げることができる。真核細胞では、因子が直接DNAに結合して転写を制御するもの（エンハンサーなど、遠くに結合して作用するもの）、クロマチン構造の変換を介して制御を行うヒストン修飾酵素、クロマチンリモデリング因子なども含まれる。このような制御をする因子の「意味づけ」は、解析法は様々なものを利用することができ、一般的には、DNAフットプリントや変異株のレポーター解析によって明らかにすることによって実施することができる。このような制御をする因子の「意味づけ」は、たとえば、既知情報により行われてもよく、あるいは、新たに実験を行うことによって得られたデータに基づいて求めてもよい。【００３４】
本明細書において、分解速度および見かけ上の合成速度等は、マイクロアレイを用いて算出してもよい。【００３５】
本明細書において使用される用語「タンパク質」、「ポリペプチド」、「オリゴペプチド」および「ペプチド」は、本明細書において同じ意味で使用され、任意の長さのアミノ酸のポリマーをいう。このポリマーは、直鎖であっても分岐していてもよく、環状であってもよい。アミノ酸は、天然のものであっても非天然のものであってもよく、改変されたアミノ酸であってもよい。この用語はまた、複数のポリペプチド鎖の複合体へとアセンブルされたものを包含し得る。この用語はまた、天然または人工的に改変されたアミノ酸ポリマーも包含する。そのような改変としては、例えば、ジスルフィド結合形成、グリコシル化、脂質化、アセチル化、リン酸化または任意の他の操作もしくは改変（例えば、標識成分との結合体化）。この定義にはまた、例えば、アミノ酸の１または２以上のアナログを含むポリペプチド（例えば、非天然のアミノ酸などを含む）、ペプチド様化合物（例えば、ペプトイド）および当該分野において公知の他の改変が包含される。遺伝子産物は、通常ポリペプチド形態をとる。【００３６】
本明細書において使用される用語「ポリヌクレオチド」、「オリゴヌクレオチド」、「核酸分子」および「核酸」は、本明細書において同じ意味で使用され、任意の長さのヌクレオチドのポリマーをいう。この用語はまた、「誘導体オリゴヌクレオチド」または「誘導体ポリヌクレオチド」を含む。「誘導体オリゴヌクレオチド」または「誘導体ポリヌクレオチド」とは、ヌクレオチドの誘導体を含むか、またはヌクレオチド間の結合が通常とは異なるオリゴヌクレオチドまたはポリヌクレオチドをいい、互換的に使用される。そのようなオリゴヌクレオチドとして具体的には、例えば、２’−Ｏ−メチル−リボヌクレオチド、オリゴヌクレオチド中のリン酸ジエステル結合がホスホロチオエート結合に変換された誘導体オリゴヌクレオチド、オリゴヌクレオチド中のリン酸ジエステル結合がＮ３’−Ｐ５’ホスホロアミデート結合に変換された誘導体オリゴヌクレオチド、オリゴヌクレオチド中のリボースとリン酸ジエステル結合とがペプチド核酸結合に変換された誘導体オリゴヌクレオチド、オリゴヌクレオチド中のウラシルがＣ−５プロピニルウラシルで置換された誘導体オリゴヌクレオチド、オリゴヌクレオチド中のウラシルがＣ−５チアゾールウラシルで置換された誘導体オリゴヌクレオチド、オリゴヌクレオチド中のシトシンがＣ−５プロピニルシトシンで置換された誘導体オリゴヌクレオチド、オリゴヌクレオチド中のシトシンがフェノキサジン修飾シトシン（ｐｈｅｎｏｘａｚｉｎｅ−ｍｏｄｉｆｉｅｄ  ｃｙｔｏｓｉｎｅ）で置換された誘導体オリゴヌクレオチド、ＤＮＡ中のリボースが２’−Ｏ−プロピルリボースで置換された誘導体オリゴヌクレオチドおよびオリゴヌクレオチド中のリボースが２’−メトキシエトキシリボースで置換された誘導体オリゴヌクレオチドなどが例示される。他にそうではないと示されなければ、特定の核酸配列はまた、明示的に示された配列と同様に、その保存的に改変された改変体（例えば、縮重コドン置換体）および相補配列を包含することが企図される。具体的には、縮重コドン置換体は、１またはそれ以上の選択された（または、すべての）コドンの３番目の位置が混合塩基および／またはデオキシイノシン残基で置換された配列を作成することにより達成され得る（Ｂａｔｚｅｒら、Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄ  Ｒｅｓ．１９：５０８１（１９９１）；Ｏｈｔｓｕｋａら、Ｊ．Ｂｉｏｌ．Ｃｈｅｍ．２６０：２６０５−２６０８（１９８５）；Ｒｏｓｓｏｌｉｎｉら、Ｍｏｌ．Ｃｅｌｌ．Ｐｒｏｂｅｓ  ８：９１−９８（１９９４））。遺伝子は、通常、このポリヌクレオチド形態をとる。遺伝子産物はまた、このポリヌクレオチド形態のうち、ｍＲＮＡの形態をとることがある。【００３７】
本明細書において「生物学的活性」とは、ある因子（例えば、ポリペプチドまたは核酸分子など）が、生体内において有し得る活性のことをいい、種々の機能（例えば、転写促進活性）を発揮する活性が包含される。例えば、ある因子がアンチセンス分子である場合、その生物学的活性は、対象となる核酸分子への結合、それによる発現抑制などを包含する。例えば、ある因子が酵素である場合、その生物学的活性は、その酵素活性を包含する。別の例では、ある因子がリガンドである場合、そのリガンドが対応するレセプターへの結合を包含する。その生物学的活性が転写調節活性である場合は、転写レベルまたはその変動を調節する活性をいう。そのような生物学的活性は、当該分野において周知の技術によって測定することができる。【００３８】
本明細書において「プローブ」とは、インビトロおよび／またはインビボなどのスクリーニングなどの生物学的実験において用いられる、検索の対象となる物質をいい、例えば、特定の塩基配列を含む核酸分子または特定のアミノ酸配列を含むペプチドなどが挙げられるがそれに限定されない。【００３９】
通常プローブとして用いられる核酸分子としては、目的とする遺伝子の核酸配列と相同なまたは相補的な、少なくとも８の連続するヌクレオチド長の核酸配列を有するものが挙げられる。そのような核酸配列は、好ましくは、少なくとも９の連続するヌクレオチド長の、より好ましく１０の連続するヌクレオチド長の、さらに好ましくは１１の連続するヌクレオチド長の、１２の連続するヌクレオチド長の、１３の連続するヌクレオチド長の、１４の連続するヌクレオチド長の、１５の連続するヌクレオチド長の、２０の連続するヌクレオチド長の、２５の連続するヌクレオチド長の、３０の連続するヌクレオチド長の、４０の連続するヌクレオチド長の、５０の連続するヌクレオチド長の、核酸配列であり得る。プローブとして使用される核酸配列には、上述の配列に対して、少なくとも７０％相同な、より好ましくは、少なくとも８０％相同な、さらに好ましくは、９０％相同な、９５％相同な核酸配列が含まれる。【００４０】
本明細書における「プライマー」とは、高分子合成酵素反応において、合成される高分子化合物の反応の開始に必要な物質をいう。核酸分子の合成反応では、合成されるべき高分子化合物の一部の配列に相補的な核酸分子（例えば、ＤＮＡまたはＲＮＡなど）が用いられ得る。【００４１】
通常プライマーとして用いられる核酸分子としては、目的とする遺伝子の核酸配列と相補的な、少なくとも８の連続するヌクレオチド長の核酸配列を有するものが挙げられる。そのような核酸配列は、好ましくは、少なくとも９の連続するヌクレオチド長の、より好ましく１０の連続するヌクレオチド長の、さらに好ましくは１１の連続するヌクレオチド長の、１２の連続するヌクレオチド長の、１３の連続するヌクレオチド長の、１４の連続するヌクレオチド長の、１５の連続するヌクレオチド長の、１６の連続するヌクレオチド長の、１７の連続するヌクレオチド長の、１８の連続するヌクレオチド長の、１９の連続するヌクレオチド長の、２０の連続するヌクレオチド長の、２５の連続するヌクレオチド長の、３０の連続するヌクレオチド長の、４０の連続するヌクレオチド長の、５０の連続するヌクレオチド長の、核酸配列であり得る。プローブとして使用される核酸配列には、上述の配列に対して、少なくとも７０％相同な、より好ましくは、少なくとも８０％相同な、さらに好ましくは、９０％相同な、９５％相同な核酸配列が含まれる。プライマーとして適切な配列は、合成（増幅）が意図される配列の性質によって変動し得るが、当業者は、意図される配列に応じて適宜プライマーを設計することができる。そのようなプライマーの設計は当該分野において周知であり、手動でおこなってもよくコンピュータプログラム（例えば、ＬＡＳＥＲＧＥＮＥ，ＰｒｉｍｅｒＳｅｌｅｃｔ，ＤＮＡＳｔａｒ）を用いて行ってもよい。【００４２】
あるタンパク質分子において、配列に含まれるあるアミノ酸は、相互作用結合能力の明らかな低下または消失なしに、例えば、カチオン性領域または基質分子の結合部位のようなタンパク質構造において他のアミノ酸に置換され得る。あるタンパク質の生物学的機能を規定するのは、タンパク質の相互作用能力および性質である。従って、特定のアミノ酸の置換がアミノ酸配列において、またはそのＤＮＡコード配列のレベルにおいて行われ得、置換後もなお、もとの性質を維持するタンパク質が生じ得る。従って、生物学的有用性の明らかな損失なしに、種々の改変が、本明細書において開示されたペプチドまたはこのペプチドをコードする対応するＤＮＡにおいて行われ得る。【００４３】
（プロファイルおよび関連技術）
本明細書において、「プロファイル」とは、生物学的状態の測定の集合をいう。特に、細胞のプロファイルという場合は、プロファイルとは、「細胞構成要素」のレベルを定量的に測定したものの測定値の集合あるいは連続であり得る。細胞構成要素には、生物学的系における遺伝子発現レベル、転写レベル（転写制御配列の活性レベル）、特定の遺伝子をコードするｍＲＮＡの存在量、およびタンパク質発現レベルが含まれる。遺伝子をコードするｍＲＮＡおよび／またはタンパク質発現レベルなどの細胞の各種構成要素のレベルは、薬物による処置や他の細胞生物学的状態の刺激（ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ）または振動に応答して変化することが知られている。したがって、複数のそのような「細胞構成要素」の測定は、細胞の生物学的状態に対する刺激の効果に関する情報を豊富に含むことから、このプロファイルは、細胞の分析および詳細な解析においてますます重要となっている。哺乳動物細胞においては3万以上の異なる細胞構成要素が存在
する。個々の細胞のプロファイルは通常複雑である。生物学的系の所定の状態のプロファイルは、しばしば、その生物学的系が刺激に付された後で測定される。そのような刺激としては、生物学的系と関係した実験的または環境的状態があり、例えば、生物学的系の薬物候補への暴露、外因性遺伝子の導入、時間の経過、系からの遺伝子の欠失、または培養条件の変更などがある。細胞構成要素の広範囲にわたる測定、つまり細胞における遺伝子の複製または転写、およびタンパク質の発現ならびにそれらの刺激に対する応答のプロファイルは、細胞自体の調査に加えて、薬物の効果の比較および検討、疾病の診断、患者の投薬法の最適化を含めて、広範な有用性がある。さらに、それらは基本的なライフサイエンスの研究においても有用である。このようなプロファイルは、種々の形態でデータとして生成され、提示される。そのような形態としては、数字と時間との関数の形態、グラフ形態、画像形態などが挙げられるがそれらに限定されない。したがって、プロファイルに関するデータは、ときに、「プロファイルデータ」と本明細書において称することがある。このようなデータ生成は、コンピュータにより容易に達成され得る。適切なプログラムのコード化もまた当該分野において周知の技術で実施され得る。【００４４】
本発明の細胞分析では、細胞またはそれに相互作用する物質に起因する情報を検出することができる限り、種々の検出方法および検出手段を用いることができる。そのような検出方法および検出手段としては、例えば、目視、光学顕微鏡、蛍光顕微鏡、レーザー光源を用いた読取装置、表面プラズモン共鳴（ＳＰＲ）イメージング、電気信号、化学的または生化学的マーカーのいずれかあるいは複数種を用いる方法および手段を挙げることができるがそれらに限定されない。【００４５】
本明細書において細胞の「情報」とは、細胞中に存在する多くの要素を結合して全体として目的を指向させる働きをしているものをいう。情報の集合体が遺伝子のネットワークを構成するといえる。【００４６】
本明細書において細胞、生物などの「状態」とは、細胞の種々のパラメータ（例えば、細胞周期、外来因子に対する応答、シグナル伝達、遺伝子発現、遺伝子の転写など）に関する状況をさす。そのような状態としては、例えば、分化状態、未分化状態、外来因子に対する細胞応答、細胞周期、増殖状態などが挙げられるがそれらに限定されない。本明細書では、特に、対象となる生物の環境、例えば、温度、湿度（例えば、絶対湿度、相対湿度など）、ｐＨ、塩濃度（例えば、塩全体の濃度または特定の塩の濃度）、栄養（例えば、炭水化物量など）、金属（例えば、金属全体の量または特定の金属（例えば、重金属）の濃度など）、ガス（例えば、ガス全体の量または特定のガスの量）、有機溶媒（例えば、有機溶媒全体の量または特定の有機溶媒（例えば、エタノールなど）の量）、圧力（例えば、局所圧または全体の圧など）、気圧、粘性、流速（例えば、培地中に生物が存在する場合のその培地の流速など）、光度（ある特定波長の光量など）、光波長（例えば、可視光のほか紫外線、赤外線なども含み得る）、電磁波、放射線、重力、張力、音波、対象となる生物とは異なる他の生物（例えば、寄生虫、病原菌など）、化学薬品（例えば、医薬品など）、抗生物質、天然物、精神的ストレス、物理的ストレスなどのようなパラメータに対する反応性または耐性を、そのような状態に関する指標として使用することができる。【００４７】
本明細書においてある主体にとって「環境」（ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ、Ｕｍｇｅｂｕｎｇ）とは、その主体に対するその外囲をいう。環境は、種々の構成要素、状態量が認められ，これらは環境要因といわれる、上記のようなパラメータが例示される。環境要因は、通常、非生物的環境要因と生物的環境要因とに大別され得る。非生物的環境要因（無機的環境）を物理的と化学的とに、あるいは気候的と土壌的とに区別することもある。こうした種々の環境要因の生物に対する作用は、各々が独立的して行われるとは限らず、互いに関連しあっている場合が多い。したがって、本明細書では、環境は、それぞれの要因ごとに観察してもよいし、環境要因の総体（種々のパラメータの総体）として認識されてもよい。【００４８】
そのような環境を考慮する要因としては、例えば、温度、湿度、ｐＨ、塩濃度、栄養、金属、ガス、有機溶媒、圧力、気圧、粘性、流速、光度、光波長、電磁波、放射線、重力、張力、音波、対象となる生物とは異なる他の生物（例えば、寄生虫）、化学薬品、抗生物質、天然物、化学的ストレスおよび物理的ストレスからなる群より選択される少なくとも１つの因子をパラメータとして包含する。【００４９】
ここで、温度としては、例えば、高温、低温、超高温（例えば、９５℃など）、超低温（例えば、−８０℃など）、１５０〜−２７０℃のような広汎な温度が挙げられるがそれらに限定されない。  湿度としては、例えば、相対湿度１００％、相対湿度０％など０〜１００％の間の任意の点が挙げられるがそれらに限定されない。【００５０】
ｐＨとしては、例えば、０〜１４の任意の点が挙げられるがそれらに限定されない。【００５１】
塩濃度としては、例えば、ＮａＣｌ濃度（３％など）、他の塩の塩濃度０〜１００  ％のうちの任意の点が挙げられるがそれらに限定されない。【００５２】
栄養としては、例えば、タンパク質、グルコース、脂質、ビタミン、無機塩等が挙げられるがそれらに限定されない。【００５３】
金属としては、例えば、重金属（例えば、水銀、カドミウムなど）、鉛、金、ウラン、銀が挙げられるがそれらに限定されない。【００５４】
ガスとしては、例えば、酸素、窒素、二酸化炭素、一酸化炭素、一酸化窒素、およびそれらの混合物などが挙げられるがそれらに限定されない。【００５５】
有機溶媒としては、例えば、エタノール、メタノール、キシレン、プロパノールなどが挙げられるがそれらに限定されない。【００５６】
圧力としては、例えば、０〜１０トン/ｃｍ２の任意の点などが挙げられるがそれらに
限定されない。【００５７】
気圧としては、例えば、０〜１００気圧の任意の点などが挙げられるがそれらに限定されない。【００５８】
粘性としては、例えば、水、グリセロールなど任意の流体またはそれらの混合物中の粘性が挙げられるがそれらに限定されない。【００５９】
流速としては、例えば、０〜光速の任意の点などが挙げられるがそれらに限定されない。【００６０】
光度としては、例えば、暗黒〜太陽光の間の一点などが挙げられるがそれらに限定されない。【００６１】
光波長としては、例えば、可視光線、紫外線（ＵＶ−Ａ、ＵＶ−Ｂ、ＵＶ−Ｃなど）、赤外線（遠赤外線、近赤外線など）などの任意の波長が挙げられるがそれらに限定されない。【００６２】
電磁波としては、任意の波長のものが挙げられる。【００６３】
放射線としては、任意の強度のものが挙げられる。【００６４】
重力としては、地球上の任意の重力または無重力〜地球上の重力の間の１点、あるいは地球上の重力以上の任意の一点が挙げられるがそれらに限定されない。【００６５】
張力としては、任意の強度のものが挙げられる。【００６６】
音波としては、任意の強度および波長のものが挙げられる
対象となる生物とは異なる他の生物としては、例えば、寄生虫、病原菌、昆虫、線虫が挙げられるがそれらに限定されない。【００６７】
化学薬品としては、例えば、塩酸、硫酸、苛性ソーダが挙げられるがそれらに限定されない。【００６８】
抗生物質としては、例えば、ペニシリン、カナマイシン、ストレプトマイシン、キノロン等が挙げられるがそれらに限定されない。【００６９】
天然物としては、例えば、ふぐ毒、蛇毒、アルカロイド等が挙げられるがそれらに限定されない。【００７０】
物理的ストレスとしては、例えば、振動、騒音、電気、衝撃が挙げられるがそれらに限定されない。【００７１】
本明細書において本発明のデジタル細胞が使用されるとき、環境は「環境パラメータ」として提示される。環境パラメータは、培地（種類、組成）、ｐＨ、温度、湿度、ＣＯ２濃度、Ｏ２濃度、抗生物質の存否、ある特定栄養素の存否などを含むがそれらに限定されない。【００７２】
本明細書において「刺激」とは、外部から細胞に対して与えられる特異的な生活活動の発現または増強を喚起・誘発するような作用因子をいう。刺激としては、物理的刺激、化学的刺激、生物学的刺激、生化学的刺激などが挙げられるがそれらに限定されない。物理刺激としては、例えば、光、電波、電流、圧力、音（振動）などが挙げられるがそれらに限定されない。化学的刺激としては、例えば、化学物質による刺激が挙げられ、例えば、抗生物質、栄養素、ビタミン、金属、イオン、酸、アルカリ、塩、緩衝剤などが挙げられるがそれらに限定されない。生物学的刺激としては、例えば、他の生物の存在（例えば、寄生生物の存在、細胞集団の密度など）が挙げられるがそれらに限定されない。生化学的刺激としては、細胞シグナル伝達因子の存在などが挙げられるがそれらに限定されない。【００７３】
本明細書において、刺激は「刺激パラメータ」として提示される。刺激パラメータとしては、上述の任意の刺激に対応するパラメータが利用され得る。本明細書では、刺激パラメータには、刺激を伝達するための因子（例えば、レポーター）が含まれることが理解されるべきである。そのようなレポーターとしては、例えば、抗生物質に対するオンオフ、転写制御配列、放射能、蛍光物質などが挙げられるがそれらに限定されない。【００７４】
本明細書において刺激に対する「応答」は、細胞がある刺激に対して有するすべての応答（例えば、細胞の形状の変化、代謝変化、他の挙動の変化、シグナル伝達の変化など）を意味する。従って、例えば本発明におけるデジタル細胞実験の結果は、細胞動態データとして記録され得る。あるいは、上述のレポーターが利用されるときは、そのような刺激応答結果は、そのレポーターの生データであり得るか、あるいはそのレポーターのデータを変換したデータであり得る。【００７５】
本明細書において「転写制御配列」とは、遺伝子の転写レベルを調節することができる配列をいう。そのような配列は、少なくとも２ヌクレオチド長を有する。そのような配列としては、代表的に、プロモーター、エンハンサー、サイレンサー、ターミネーター、他のゲノム構造中構造遺伝子のフランキング配列およびエキソン以外のゲノム配列、ならびにエキソン中の配列などが挙げられるがそれらに限定されない。本発明において用いられる転写制御配列は、特定の種類に関するものではない。むしろ、転写制御配列として重要な情報は、その経時的な変動である。このような変動は、（細胞状態の変化）プロセスともいう。従って、本発明では、このような転写制御配列は、任意に選択することができる。そのような転写制御配列の中には、従来はマーカーとして使用されていなかったものを含んでいてもよい。好ましくは、転写制御配列は、転写因子に結合する能力を有する。【００７６】
本明細書において「転写因子」とは、遺伝子の転写の過程を調節する因子をいう。転写因子は、主として転写開始反応を調節する因子をさす。ＲＮＡポリメラーゼをＤＮＡ上のプロモーター領域に配置するために必要な基本転写因子群、および転写領域の上流や下流に存在するシス作用要素に結合してＲＮＡの合成開始頻度を調節する各種の転写調節因子に大別される。【００７７】
基本転写因子群はＲＮＡポリメラーゼの種類に応じて用意されているが，ＴＡＴＡ結合タンパク質は全転写系に共通であるとされている。転写因子の種類は多岐にわたるが、通常、構造上ＤＮＡ結合に必要な部分と転写活性化または抑制に必要な部分とからなることが多い。ＤＮＡ結合部位をもちシス作用要素に結合することができる因子を総称してトランス作用因子ともいう。【００７８】
転写活性化または抑制に必要な部分は、他の転写因子や基本転写因子群との相互作用に関与しており，ＤＮＡや転写開始複合体の構造変化を通して転写調節を果たしていると考えられている．これら各部の構造上の特性から転写調節因子はいくつかのグループあるいはファミリーに分類され、発生または細胞分化において重要な役割をもつ因子も多い。【００７９】
そのような転写因子としては、例えば、ＳＴＡＴ１、ＳＴＡＴ２、ＳＴＡＴ３、ＧＡＳ、ＮＦＡＴ、Ｍｙｃ、ＡＰ１、ＣＲＥＢ、ＮＦκＢ、Ｅ２Ｆ、Ｒｂ、ｐ５３、ＲＵＮＸ１、ＲＵＮＸ２、ＲＵＮＸ３、Ｎｋｘ−２、ＣＦ２−ＩＩ、Ｓｋｎ−１、ＳＲＹ、ＨＦＨ−２、Ｏｃｔ−１、Ｏｃｔ−３  Ｓｏｘ−５、ＨＮＦ−３ｂ、ＰＰＡＲγなどが挙げられるがそれらに限定されない。【００８０】
本明細書において「ターミネーター」とは、通常遺伝子のタンパク質をコードする領域の下流に位置し、ＤＮＡがｍＲＮＡに転写される際の転写の終結、ポリＡ配列の付加に関与する配列をいう。ターミネーターは、ｍＲＮＡの安定性に関与して遺伝子の発現量に影響を及ぼすことが知られている。【００８１】
本明細書において「プロモーター」とは、遺伝子の転写の開始部位を決定し、またその頻度を直接的に調節するＤＮＡ上の領域をいい、通常ＲＮＡポリメラーゼが結合して転写を始める塩基配列である。したがって、本明細書においてある遺伝子のプロモーターの働きを有する部分を「プロモーター部分」という。プロモーターの領域は、通常、推定タンパク質コード領域の第１エキソンの上流約２ｋｂｐ以内の領域であることが多いので、ＤＮＡ解析用ソフトウエアを用いてゲノム塩基配列中のタンパク質コード領域を予測すれば、プロモータ領域を推定することはできる。推定プロモーター領域は、構造遺伝子ごとに変動するが、通常構造遺伝子の上流にあるが、これらに限定されず、構造遺伝子の下流にもあり得る。好ましくは、推定プロモーター領域は、第一エキソン翻訳開始点から上流約２ｋｂｐ以内に存在する。プロモーターとしては、例えば、構成的プロモーター、特異的プロモーターおよび誘導性プロモーターなどが挙げられるがそれらに限定されない。【００８２】
本明細書において「エンハンサー」とは、目的遺伝子の発現効率を高めるために用いられる配列をいう。そのようなエンハンサーは当該分野において周知である。エンハンサーは複数個用いられ得るが１個用いられてもよいし、用いなくともよい。【００８３】
本明細書において「サイレンサー」とは、遺伝子発現を抑制し静止する機能を有する配列をいう。本発明では、サイレンサーとしてはその機能を有する限り、どのようなものを用いてもよく、サイレンサーを用いなくてもよい。【００８４】
本明細書において「作動可能に連結された（る）」とは、所望の配列の発現（作動）がある転写翻訳調節配列（例えば、プロモーター、エンハンサー、サイレンサーなど）または翻訳調節配列の制御下に配置されることをいう。プロモーターが遺伝子に作動可能に連結されるためには、通常、その遺伝子のすぐ上流にプロモーターが配置されるが、必ずしも隣接して配置される必要はない。【００８５】
本明細書では、他のゲノム構造中構造遺伝子のフランキング配列およびエキソン以外のゲノム配列、ならびにエキソン中の配列もまた重要であり得る。例えば、上述の特定の名称が付された配列以外の構造遺伝子のフランキング配列もまた、「プロセス」という観点では、転写制御に関連することが充分予想される。従って、そのようなフランキング配列もまた、本明細書では、転写制御配列に含まれる。エキソン以外のゲノム配列およびエキソン中の配列もまた、「プロセス」という観点では、転写制御に関連することが充分予想される。従って、エキソン以外のゲノム配列およびエキソン中の配列もまた、本明細書では、転写制御配列に含まれる。【００８６】
本明細書において「ＲＮＡｉ」とは、ＲＮＡ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅの略称で、二本鎖ＲＮＡ（ｄｓＲＮＡともいう）のようなＲＮＡｉを引き起こす因子を細胞に導入することにより、相同なｍＲＮＡが特異的に分解され、遺伝子産物の合成が抑制される現象およびそれに用いられる技術をいう。本明細書においてＲＮＡｉはまた、場合によっては、ＲＮＡｉを引き起こす因子と同義に用いられ得る。【００８７】
本明細書において「ＲＮＡｉを引き起こす因子」とは、ＲＮＡｉを引き起こすことができるような任意の因子をいう。本明細書において「遺伝子」に対して「ＲＮＡｉを引き起こす因子」とは、その遺伝子に関するＲＮＡｉを引き起こし、ＲＮＡｉがもたらす効果（例えば、その遺伝子の発現抑制など）が達成されることをいう。そのようなＲＮＡｉを引き起こす因子としては、例えば、標的遺伝子の核酸配列の一部に対して少なくとも約７０％の相同性を有する配列またはストリンジェントな条件下でハイブリダイズする配列を含む、少なくとも１０ヌクレオチド長の二本鎖部分を含むＲＮＡまたはその改変体が挙げられるがそれに限定されない。ここで、この因子は、好ましくは、３’突出末端を含み、より好ましくは、３’突出末端は、２ヌクレオチド長以上のＤＮＡ（例えば、２〜４ヌクレオチド長のＤＮＡ）であり得る。【００８８】
理論に束縛されないが、ＲＮＡｉが働く機構として考えられるものの一つとして、ｄｓＲＮＡのようなＲＮＡｉを引き起こす分子が細胞に導入されると、比較的長い（例えば、４０塩基対以上）ＲＮＡの場合、ヘリカーゼドメインを持つダイサー（Ｄｉｃｅｒ）と呼ばれるＲＮａｓｅＩＩＩ様のヌクレアーゼがＡＴＰ存在下で、その分子を３’末端から約２０塩基対ずつ切り出し、短鎖ｄｓＲＮＡ（ｓｉＲＮＡとも呼ばれる）を生じる。本明細書において「ｓｉＲＮＡ」とは、ｓｈｏｒｔ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｉｎｇ  ＲＮＡの略称であり、人工的に化学合成されるかまたは生化学的に合成されたものか、あるいは生物体内で合成されたものか、あるいは約４０塩基以上の二本鎖ＲＮＡが体内で分解されてできた１０塩基対以上の短鎖二本鎖ＲＮＡをいい、通常、５’−リン酸、３’−ＯＨの構造を有しており、３’末端は約２塩基突出している。このｓｉＲＮＡに特異的なタンパク質が結合して、ＲＩＳＣ（ＲＮＡ−ｉｎｄｕｃｅｄ−ｓｉｌｅｎｃｉｎｇ−ｃｏｍｐｌｅｘ）が形成される。この複合体は、ｓｉＲＮＡと同じ配列を有するｍＲＮＡを認識して結合し、ＲＮａｓｅＩＩＩ様の酵素活性によってｓｉＲＮＡの中央部でｍＲＮＡを切断する。ｓｉＲＮＡの配列と標的として切断するｍＲＮＡの配列の関係については、１００％一致することが好ましい。しかし、ｓｉＲＮＡの中央から外れた位置についての塩基の変異については、完全にＲＮＡｉによる切断活性がなくなるのではなく、部分的な活性が残存する。他方、ｓｉＲＮＡの中央部の塩基の変異は影響が大きく、ＲＮＡｉによるｍＲＮＡの切断活性が極度に低下する。このような性質を利用して、変異をもつｍＲＮＡについては、その変異を中央に配したｓｉＲＮＡを合成し、細胞内に導入することで特異的に変異を含むｍＲＮＡだけを分解することができる。従って、本発明では、ｓｉＲＮＡそのものを、ＲＮＡｉを引き起こす因子として用いることができるし、ｓｉＲＮＡを生成するような因子（例えば、代表的に約４０塩基以上のｄｓＲＮＡ）をそのような因子として用いることができる。【００８９】
また、理論に束縛されることを希望しないが、ｓｉＲＮＡは、上記経路とは別に、ｓｉＲＮＡのアンチセンス鎖がｍＲＮＡに結合してＲＮＡ依存性ＲＮＡポリメラーゼ（ＲｄＲＰ）のプライマーとして作用し、ｄｓＲＮＡが合成され、このｄｓＲＮＡが再びダイサーの基質となり、新たなｓｉＲＮＡを生じて作用を増幅することも企図される。従って、本発明では、ｓｉＲＮＡ自体およびｓｉＲＮＡが生じるような因子もまた、有用である。実際に、昆虫などでは、例えば３５分子のｄｓＲＮＡ分子が、１，０００コピー以上ある細胞内のｍＲＮＡをほぼ完全に分解することから、ｓｉＲＮＡ自体およびｓｉＲＮＡが生じるような因子が有用であることが理解される。【００９０】
本発明においてｓｉＲＮＡと呼ばれる、約２０塩基前後（例えば、代表的には約２１〜２３塩基長）またはそれ未満の長さの二本鎖ＲＮＡを用いることができる。このようなｓｉＲＮＡは、細胞に発現させることにより遺伝子発現を抑制し、そのｓｉＲＮＡの標的となる病原遺伝子の発現を抑えることから、疾患の治療、予防、予後などに使用することができる。【００９１】
本発明において用いられるｓｉＲＮＡは、ＲＮＡｉを引き起こすことができる限り、どのような形態を採っていてもよい。【００９２】
別の実施形態において、本発明のＲＮＡｉを引き起こす因子は、３’末端に突出部を有する短いヘアピン構造（ｓｈＲＮＡ；ｓｈｏｒｔ  ｈａｉｒｐｉｎ  ＲＮＡ）であり得る。本明細書において「ｓｈＲＮＡ」とは、一本鎖ＲＮＡで部分的に回文状の塩基配列を含むことにより、分子内で二本鎖構造をとり、ヘアピンのような構造となる約２０塩基対以上の分子をいう。そのようなｓｈＲＮＡは、人工的に化学合成される。あるいは、そのようなｓｈＲＮＡは、センス鎖およびアンチセンス鎖のＤＮＡ配列を逆向きに連結したヘアピン構造のＤＮＡをＴ７  ＲＮＡポリメラーゼによりインビトロでＲＮＡを合成することによって生成することができる。理論に束縛されることは希望しないが、そのようなｓｈＲＮＡは、細胞内に導入された後、細胞内で約２０塩基（代表的には例えば、２１塩基、２２塩基、２３塩基）の長さに分解され、ｓｉＲＮＡと同様にＲＮＡｉを引き起こし、本発明の処置効果があることが理解されるべきである。このような効果は、昆虫、植物、動物（哺乳動物を含む）など広汎な生物において発揮されることが理解されるべきである。このように、ｓｈＲＮＡは、ｓｉＲＮＡと同様にＲＮＡｉを引き起こすことから、本発明の有効成分として用いることができる。ｓｈＲＮＡはまた、好ましくは、３’突出末端を有し得る。二本鎖部分の長さは特に限定されないが、好ましくは約１０ヌクレオチド長以上、より好ましくは約２０ヌクレオチド長以上であり得る。ここで、３’突出末端は、好ましくはＤＮＡであり得、より好ましくは少なくとも２ヌクレオチド長以上のＤＮＡであり得、さらに好ましくは２〜４ヌクレオチド長のＤＮＡであり得る。  本発明において用いられるＲＮＡｉを引き起こす因子は、人工的に合成した（例えば、化学的または生化学的）ものでも、天然に存在するものでも用いることができ、この両者の間で本発明の効果に本質的な違いは生じない。化学的に合成したものでは、液体クロマトグラフィーなどにより精製をすることが好ましい。【００９３】
本発明において用いられるＲＮＡｉを引き起こす因子は、インビトロで合成することもできる。この合成系において、Ｔ７  ＲＮＡポリメラーゼおよびＴ７プロモーターを用いて、鋳型ＤＮＡからアンチセンスおよびセンスのＲＮＡを合成する。これらをインビトロでアニーリングした後、細胞に導入すると、上述のような機構を通じてＲＮＡｉが引き起こされ、本発明の効果が達成される。ここでは、例えば、リン酸カルシウム法でそのようなＲＮＡを細胞内に導入することができる。【００９４】
本発明のＲＮＡｉを引き起こす因子としてはまた、ｍＲＮＡとハイブリダイズし得る一本鎖、あるいはそれらのすべての類似の核酸アナログのような因子も挙げられる。そのような因子もまた、本発明の処置方法および組成物において有用である。【００９５】
本明細書において「モニター」または「ディスプレイ」とは、少なくとも１つのパラメータ（例えば、転写に起因する標識信号など）を指標に、細胞の状態を観測することをいう。好ましくは、モニターは、検出機器または計測機器などの機器装置を用いて行われる。より好ましくは、このような機器は、データを記録および／または処理するためにコンピュータに接続される。モニターは、固相支持体（例えば、アレイ、プレートなど）の画像データを得る工程を含み得る。【００９６】
本明細書において細胞の状態の「判定」は、種々の方法を用いて行うことができる。そのような方法は、数理的処理（例えば、信号処理法、多変量解析など）、経験的処理、位相の変化などを包含するが、それらに限定されない。【００９７】
本明細書において「差分」とは、あるプロファイルについて、コントロールプロファイル（例えば、刺激のない場合）の値を差し引いて提示するような数理的処理をいう。【００９８】
本明細書において「位相」とは、プロファイルについて言及されるとき、そのプロファイルが基準点（通常０とする）より増えているかまたは減っているかを判定し、それぞれ＋または−として表現することおよびそれによる解析をいう。【００９９】
本明細書において、相関付けは、少なくとも１つのプロファイルまたはその変動と、細胞、組織、臓器または生体の状態の変化（例えば、親和性、薬剤耐性）とを関連付けること、例えば、あるプロファイルまたはその変動と、細胞の状態の少なくとも１つのパラメータとを定量的または定性的に対応付けることによって行うことができる。相関付けに使用される少なくとも１つのプロファイルの数は、相関付けが行うことができる限り少ない数であってよく、通常少なくとも１つ、好ましくは少なくとも２つ、より好ましくは少なくとも３つであり得るがそれらに限定されない。このような場合、少なくとも１つのプロファイル（例えば、経時プロファイル）と、細胞の状態とを対応付ける場合は、行列式を利用して数学的処理を行ってもよい。【０１００】
相関付けの具体的方法としては、例えば、信号処理法（ウエーブレットなどによる）、多変量解析（クラスター解析など）などを利用する方法が挙げられるがそれらに限定されない。【０１０１】
本明細書において「チップ」または「マイクロチップ」は、互換可能に用いられ、多様の機能をもち、システムの一部となる超小型集積回路をいう。チップとしては、例えば、ＤＮＡチップ、プロテインチップなどが挙げられるがそれらに限定されない。【０１０２】
本明細書において「アレイ」とは、１以上（例えば、１０００以上）の標的物質を含む組成物（例えば、ＤＮＡ、タンパク質、トランスフェクト混合物）が整列されて配置されたパターンまたはパターンを有する基板（例えば、チップ）そのものをいう。アレイの中で、小さな基板（例えば、１０×１０ｍｍ上など）上にパターン化されているものはマイクロアレイというが、本明細書では、マイクロアレイとアレイとは互換可能に使用される。従って、上述の基板より大きなものにパターン化されたものでもマイクロアレイと呼ぶことがある。例えば、アレイはそれ自身固相表面または膜に固定されている所望のトランスフェクト混合物のセットで構成される。アレイは好ましくは同一のまたは異なる抗体を少なくとも１０２個、より好ましくは少なくとも１０３個、およびさらに好ましくは少なくとも１０４個、さらにより好ましくは少なくとも１０５個を含む。これらの抗体は、好ましくは表面が１２５×８０ｍｍ、より好ましくは１０×１０ｍｍ上に配置される。形式としては、９６ウェルマイクロタイタープレート、３８４ウェルマイクロタイタープレートなどのマイクロタイタープレートの大きさのものから、スライドグラス程度の大きさのものが企図される。固定される標的物質を含む組成物は、１種類であっても複数種類であってもよい。そのような種類の数は、１個〜スポット数までの任意の数であり得る。例えば、約１０種類、約１００種類、約５００種類、約１０００種類の標的物質を含む組成物が固定され得る。【０１０３】
基板のような固相表面または膜には、上述のように任意の数の標的物質（例えば、抗体のようなタンパク質）が配置され得るが、通常、基板１つあたり、１０８個の生体分子まで、他の実施形態において１０７個の生体分子まで、１０６個の生体分子まで、１０５個の生体分子まで、１０４個の生体分子まで、１０３個の生体分子まで、または１０２個の生体分子までの個の生体分子が配置され得るが、１０８個の生体分子を超える標的物質を含む組成物が配置されていてもよい。これらの場合において、基板の大きさはより小さいことが好ましい。特に、標的物質を含む組成物（例えば、抗体のようなタンパク質）のスポットの大きさは、単一の生体分子のサイズと同じ小さくあり得る（これは、１−２ｎｍの桁であり得る）。最小限の基板の面積は、いくつかの場合において基板上の生体分子の数によって決定される。本発明では、細胞への導入が企図される標的物質を含む組成物は、通常、０．０１ｍｍ〜１０ｍｍのスポット状に共有結合あるいは物理的相互作用によって配列固定されている。【０１０４】
アレイ上には、生体分子の「スポット」が配置され得る。本明細書において「スポット」とは、標的物質を含む組成物の一定の集合をいう。本明細書において「スポッティング」とは、ある標的物質を含む組成物のスポットをある基板またはプレートに作製することをいう。スポッティングはどのような方法でも行うことができ、例えば、ピペッティングなどによって達成され得、あるいは自動装置で行うこともでき、そのような方法は当該分野において周知である。【０１０５】
本明細書において使用される用語「アドレス」とは、基板上のユニークな位置をいい、他のユニークな位置から弁別可能であり得るものをいう。アドレスは、そのアドレスを伴うスポットとの関連づけに適切であり、そしてすべての各々のアドレスにおける存在物が他のアドレスにおける存在物から識別され得る（例えば、光学的）、任意の形状を採り得る。アドレスを定める形は、例えば、円状、楕円状、正方形、長方形であり得るか、または不規則な形であり得る。したがって、「アドレス」は、抽象的な概念を示し、「スポット」は具体的な概念を示すために使用され得るが、両者を区別する必要がない場合、本明細書においては、「アドレス」と「スポット」とは互換的に使用され得る。【０１０６】
各々のアドレスを定めるサイズは、とりわけ、その基板の大きさ、特定の基板上のアドレスの数、標的物質を含む組成物の量および／または利用可能な試薬、微粒子のサイズおよびそのアレイが使用される任意の方法のために必要な解像度の程度に依存する。大きさは、例えば、１−２ｎｍから数ｃｍの範囲であり得るが、そのアレイの適用に一致した任意の大きさが可能である。【０１０７】
アドレスを定める空間配置および形状は、そのマイクロアレイが使用される特定の適用に適合するように設計される。アドレスは、密に配置され得、広汎に分散され得るか、または特定の型の分析物に適切な所望のパターンへとサブグループ化され得る。【０１０８】
マイクロアレイについては、ゲノム機能研究プロトコール（実験医学別冊  ポストゲノム時代の実験講座１）、ゲノム医科学とこれからのゲノム医療（実験医学増刊）などに広く概説されている。【０１０９】
マイクロアレイから得られるデータは膨大であることから、クローンとスポットとの対応の管理、データ解析などを行うためのデータ解析ソフトウェアが重要である。そのようなソフトウェアとしては、各種検出システムに付属のソフトウェアが利用可能である（Ｅｒｍｏｌａｅｖａ  Ｏら（１９９８）Ｎａｔ．Ｇｅｎｅｔ．２０：１９−２３）。また、データベースのフォーマットとしては、例えば、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘが提唱しているＧＡＴＣ（ｇｅｎｅｔｉｃ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ）と呼ばれる形式が挙げられる。【０１１０】
微細加工については、例えば、Ｃａｍｐｂｅｌｌ，Ｓ．Ａ．（１９９６）．Ｔｈｅ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  ａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  ｏｆ  Ｍｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ
Ｆａｂｒｉｃａｔｉｏｎ，Ｏｘｆｏｒｄ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ；Ｚａｕｔ，Ｐ．Ｖ．（１９９６）．Ｍｉｃｒｏｍｉｃｒｏａｒｒａｙ  Ｆａｂｒｉｃａｔｉｏｎ：ａ  Ｐｒａｃｔｉｃａｌ  Ｇｕｉｄｅ  ｔｏ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ；Ｍａｄｏｕ，Ｍ．Ｊ．（１９９７）．Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ  ｏｆ  Ｍｉｃｒｏｆａｂｒｉｃａｔｉｏｎ，ＣＲＣ１  ５  Ｐｒｅｓｓ；Ｒａｉ−Ｃｈｏｕｄｈｕｒｙ，Ｐ．（１９９７）．Ｈａｎｄｂｏｏｋ  ｏｆ  Ｍｉｃｒｏｌｉｔｈｏｇｒａｐｈｙ，Ｍｉｃｒｏｍａｃｈｉｎｉｎｇ，＆  Ｍｉｃｒｏｆａｂｒｉｃａｔｉｏｎ：Ｍｉｃｒｏｌｉｔｈｏｇｒａｐｈｙなどに記載されており、これらは本明細書において関連する部分が参考として援用される。【０１１１】
（検出）
本発明の方法では、遺伝子発現またはそれに相互作用する物質に起因する情報を検出することができる限り、種々の検出方法および検出手段を用いることができる。そのような検出方法および検出手段としては、例えば、目視、光学顕微鏡、共焦点顕微鏡、蛍光顕微鏡、レーザー光源を用いた読取装置、表面プラズモン共鳴（ＳＰＲ）イメージング、電気信号、化学的または生化学的マーカーのいずれかあるいは複数種を用いる方法および手段を挙げることができるがそれらに限定されない。そのような検出装置としてはまた、蛍光分析装置、分光光度計、シンチレーションカウンター、ＣＣＤ、ルミノメーターなども挙げられるがそれらに限定されず、生体分子を検出することができる手段であればどのようなものでもよい。【０１１２】
本明細書において「マーカー」とは、目的とする物質または状態についてレベルまたは頻度を反映する生物学的因子をいう。そのようなマーカーとしては、例えば、遺伝子をコードする核酸、遺伝子産物、代謝産物、レセプター、リガンド、抗体などが挙げられるがそれらに限定されない。【０１１３】
したがって、本明細書において細胞の状態に関連するマーカーとは、転写制御因子のほか、細胞の状態を示す細胞内因子（例えば、遺伝子をコードする核酸、遺伝子産物（例えば、ｍＲＮＡ、タンパク質、翻訳後修飾タンパク質）、代謝産物、レセプターなど）に対して相互作用する因子（例えば、リガンド、抗体など、相補的な核酸）などが挙げられるがそれらに限定されない。そのようなマーカーは、好ましくは、目的とする因子に対して特異的に相互作用することが有利であり得る。そのような特異性は、例えば、類似の分子よりも目的の分子に対する相互作用の程度が有意に高い性質を言う。本発明では、好ましくは、そのようなマーカーは、細胞内部に存在するが、細胞外のものであってもよい。【０１１４】
本明細書において「標識」とは、目的となる分子または物質を他から識別するための存在（たとえば、物質、エネルギー、電磁波など）をいう。そのような標識方法としては、ＲＩ（ラジオアイソトープ）法、蛍光法、ビオチン法、化学発光法等を挙げることができる。上記の核酸断片および相補性を示すオリゴヌクレオチドを何れも蛍光法によって標識する場合には、蛍光発光極大波長が互いに異なる蛍光物質によって標識を行う。蛍光発光極大波長の差は、１０ｎｍ以上であることが好ましい。蛍光物質としては、核酸の塩基部分と結合できるものであれば何れも用いることができるが、シアニン色素（例えば、ＣｙＤｙｅTMシリーズのＣｙ３、Ｃｙ５等）、ローダミン６Ｇ試薬、Ｎ−アセトキシ−Ｎ2−
アセチルアミノフルオレン（ＡＡＦ）、ＡＡＩＦ（ＡＡＦのヨウ素誘導体）等を使用することが好ましい。蛍光発光極大波長の差が１０ｎｍ以上である蛍光物質としては、例えば、Ｃｙ５とローダミン６Ｇ試薬との組み合わせ、Ｃｙ３とフルオレセインとの組み合わせ、ローダミン６Ｇ試薬とフルオレセインとの組み合わせ等を挙げることができる。本発明では、このような標識を利用して、使用される検出手段に検出され得るように目的とする対象を改変することができる。そのような改変は、当該分野において公知であり、当業者は標識におよび目的とする対象に応じて適宜そのような方法を実施することができる。【０１１５】
本明細書において「相互作用」には、疎水性相互作用、親水性相互作用、水素結合、ファンデルワールス力、イオン性相互作用、非イオン性相互作用、静電的相互作用などが挙げられるがそれらに限定されない。【０１１６】
本明細書において「相互作用のレベル」とは、２つの物質（細胞などを含む）の間の相互作用について言及する場合、その２つの物質の間の相互作用の程度または頻度をいう。そのような相互作用のレベルは、当該分野において周知の方法によって測定することができる。そのような方法としては、例えば、実際に相互作用し固定状態にある細胞の数を、例えば、光学顕微鏡、蛍光顕微鏡、位相差顕微鏡などを利用して、直接または間接的に（例えば、反射光強度）計数すること、細胞に特異的なマーカー、抗体、蛍光標識などで染色しその強度を測定することなどが挙げられるがそれらに限定されない。これらのレベルは、マーカーから直接または標識を介して間接的に表示することができる。このような測定値から、例えば、あるスポットにおいて実際に転写または発現する遺伝子の個数また は頻度を算出することができる。【０１１７】
（提示および表示）
本明細書において「表示」および「提示」とは、互換可能に使用され、本発明の方法に従って得られたプロファイルまたはそれに由来する情報を直接または間 接的にあるいは情報処理をした形態で具現化することをいう。そのような表示の形態としては、グラフ、写真、表、アニメーションなど種々の方法があり、限定されない。そのような技術としては、例えば、ＭＥＴＨＯＤＳ  ＩＮ  ＣＥＬＬ  ＢＩＯＬＯＧＹ，  ＶＯＬ．  ５６，  ｅｄ．  １９９８，  ｐｐ：１８５−２１５、Ａ  Ｈｉｇｈ−Ｒｅｓｏｌｕｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｏｄｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ  Ｓｙｓｔｅｍ（Ｓｌｕｄｅｒ  ＆  Ｗｏｌｆ、Ｓａｌｍｏｎ）において、顕微鏡を自動化し、カメラを制御するためのアプリケーションソフトウェアとともに、自動光学顕微鏡の顕微鏡、カメラ、Ｚ軸フォーカス装置を含む、ハードウェアシステムの設計について議論されており、本発明において利用することができる。カメラによるイメージ取得は、Ｉｎｏｕｅ  ａｎｄ  Ｓｐｒｉｎｇ，  Ｖｉｄｅｏ  Ｍｉｒｏｓｃｏｐｙ，  ２ｄ．  Ｅｄｉｔｉｏｎ，  １９９７に詳細に記載されており、本明細書において参考文献として援用される。【０１１８】
リアルタイムの表示および提示もまた、当該分野において周知の技術を用いて行うことができる。例えば、全てのイメージが取得され、半永久的メモリに格納された後、あるいはイメージの取得と実質的に同時に、適切なアプリケーションソフトウェアで処理し、処理されたデータを得ることができる。例えば、取得されたデータを処理する方法は、画像が中断されないシーケンスをプレイバックする、あるいは、リアルタイムで表示する、焦点面における変化および連続として、照射光を示す「ムービー」として表示することができる。【０１１９】
別の実施形態では、測定および表示用アプリケーションは、通常刺激付与の条件や得られた検出信号の記録条件を設定するためのソフトウエアを含んでいる。この測定および表示用アプリケーションによって、コンピュータは細胞に刺激を付与する手段と、細胞から検出された信号を処理する手段とを構成するだけでなく、光学観察手段（ＳＩＴカメラ及び画像ファイル装置）および／または細胞培養手段の制御を行うこともできる。【０１２０】
パラメータ設定画面では、キーボード、タッチパネルまたはマウスなどを用いて画面上で刺激条件を入力することにより、所望の複雑な刺激条件の設定が可能である。その他、細胞培養の温度、ｐＨなどの諸条件の設定をキーボード、マウスなどを用いて行うことができる。【０１２１】
表示画面では、細胞から検出されたプロファイルまたはそれに由来する情報をリアルタイムでまたは記録後に表示する。また、記録された別のプロファイルまたはそれに由来する情報を細胞の顕微鏡像に重ねて表示することもできる。記録情報の表示とともに、記録時の測定パラメータ（刺激条件、記録条件、表示条件、処理条件、細胞の諸条件、温度、ｐＨ等）もまたリアルタイムで表示することができる。温度またはｐＨが許容範囲を外れたときの警報機能も備えられていてもよい。【０１２２】
データ解析画面では、種々の数理解析、フーリエ変換、クラスター解析、ＦＦＴ解析、コヒーレンス解析、コリレーション解析などの条件を設定することが可能である。一時的なプロファイル表示機能、トポグラフィー表示機能、も備えていてもよい。これらの解析結果は、記録媒体に保存されている顕微鏡像に重ねて表示することができる。【０１２３】
本明細書において遺伝子発現（たとえば、ｍＲＮＡ発現、ポリペプチド発現）の「検出」または「定量」は、例えば、ｍＲＮＡの測定および免疫学的測定方法を含む適切な方法を用いて達成され得る。分子生物学的測定方法としては、例えば、ノーザンブロット法、ドットブロット法またはＰＣＲ法などが例示される。免疫学的測定方法としては、例えば、方法としては、マイクロタイタープレートを用いるＥＬＩＳＡ法、ＲＩＡ法、蛍光抗体法、ウェスタンブロット法、免疫組織染色法などが例示される。また、定量方法としては、ＥＬＩＳＡ法またはＲＩＡ法などが例示される。アレイ（例えば、ＤＮＡアレイ、プロテインアレイ）を用いた遺伝子解析方法によっても行われ得る。ＤＮＡアレイについては、（秀潤社編、細胞工学別冊「ＤＮＡマイクロアレイと最新ＰＣＲ法」）に広く概説されている。プロテインアレイについては、Ｎａｔ  Ｇｅｎｅｔ．２００２  Ｄｅｃ；３２  Ｓｕｐｐｌ：５２６−３２に詳述されている。遺伝子発現の分析法としては、上述に加えて、ＲＴ−ＰＣＲ、ＲＡＣＥ法、ＳＳＣＰ法、免疫沈降法、ｔｗｏ−ｈｙｂｒｉｄシステム、インビトロ翻訳などが挙げられるがそれらに限定されない。そのようなさらなる分析方法は、例えば、ゲノム解析実験法・中村祐輔ラボ・マニュアル、編集・中村祐輔  羊土社（２００２）などに記載されており、本明細書においてそれらの記載はすべて参考として援用される。【０１２４】
「発現量」とは、目的の細胞などにおいて、ポリペプチドまたはｍＲＮＡが発現される量をいう。そのような発現量としては、本発明の抗体を用いてＥＬＩＳＡ法、ＲＩＡ法、蛍光抗体法、ウェスタンブロット法、免疫組織染色法などの免疫学的測定方法を含む任意の適切な方法により評価される本発明ポリペプチドのタンパク質レベルでの発現量、またはノーザンブロット法、ドットブロット法、ＰＣＲ法などの分子生物学的測定方法を含む任意の適切な方法により評価される本発明のポリペプチドのｍＲＮＡレベルでの発現量が挙げられる。「発現量の変化」とは、上記免疫学的測定方法または分子生物学的測定方法を含む任意の適切な方法により評価される本発明のポリペプチドのタンパク質レベルまたはｍＲＮＡレベルでの発現量が増加あるいは減少することを意味する。【０１２５】
（スクリーニング）
本明細書において「スクリーニング」とは、目的とするある特定の性質をもつ生物または物質などの標的を、特定の操作／評価方法で多数を含む集団の中から選抜することをいう。スクリーニングのために、本発明の方法またはシステムを使用することができる。【０１２６】
本明細書において、免疫反応を利用してスクリーニングを行うことを、「免疫表現型分類（ｉｍｍｕｎｏｐｈｅｎｏｔｙｐｉｎｇ）」ともいう。この場合、本発明の抗体または単鎖抗体は、細胞株および生物学的サンプルの免疫表現型分類のために利用され得る。本発明の遺伝子の転写産物・翻訳産物は、細胞特異的マーカーとして、あるいはより詳細には、特定の細胞型の分化および／または成熟の種々の段階で示差的に発現される細胞マーカーとして有用である。特異的エピトープ、またはエピトープの組み合わせに対して指向されるモノクローナル抗体は、マーカーを発現する細胞集団のスクリーニングを可能とする。種々の技術が、マーカーを発現する細胞集団をスクリーニングするために、モノクローナル抗体を用いて利用され得、そしてその技術には、抗体でコーティングされた磁気ビーズを用いる磁気分離、固体マトリクス（すなわち、プレート）に付着した抗体を用いる「パニング（ｐａｎｎｉｎｇ）」、ならびにフローサイトメトリーが挙げられる（例えば、米国特許第５，９８５，６６０号；およびＭｏｒｒｉｓｏｎら、Ｃｅｌｌ，９６：７３７−４９（１９９９）を参照）。【０１２７】
これらの技術は、ヒト臍帯血において見出され得るような細胞増殖および／または分化を起こし得るかまたは未分化状態への改変処置を行ったような細胞集団のような、未分化の細胞（例えば、胚性幹細胞、組織幹細胞など）を含む細胞集団についてスクリーニングするために利用され得る。【０１２８】
（診断）
本明細書において「診断」とは、被検体における疾患、障害、状態などに関連する種々のパラメータを同定し、そのような疾患、障害、状態の現状を判定することをいう。本発明の方法、装置、システムを用いることによって、糖鎖構造を分析し、薬剤耐性レベルと相関付けることができ、そのような情報を用いて、被検体における疾患、障害、状態、投与すべき処置または予防のための処方物または方法などの種々のパラメータを選定することができる。【０１２９】
本発明の診断方法は、原則として、身体から出たものを利用することができることから、医師などの医療従事者の手を離れて実施することができることから、産業上有用である。【０１３０】
（治療）
本明細書において「治療」とは、ある疾患または障害について、そのような状態になった場合に、そのような疾患または障害の悪化を防止、好ましくは、現状維持、より好ましくは、軽減、さらに好ましくは消長させることをいう。【０１３１】
本明細書において「被検体」とは、本発明の処置が適用される生物をいい、「患者」ともいわれる。患者または被検体は好ましくは、ヒトであり得る。【０１３２】
本明細書において「病因」とは、被検体の疾患、障害または状態（本明細書において、総称して「病変」ともいい、植物では病害ともいう）に関連する因子をいい、例えば、原因となる病原物質（病原因子）、病原体、病変細胞、病原ウイルスなどが挙げられるがそれらに限定されない。【０１３３】
本発明が対象とする「疾患」は、病原遺伝子が関連する任意の疾患であり得る。そのような疾患としては、癌、ウイルスまたは細菌による感染症、アレルギー、高血圧、高脂血症、糖尿病、心臓病、脳梗塞、痴呆症、肥満、動脈硬化性疾患、不妊症、精神神経疾患、白内障、早老症、紫外線放射線過敏症などが挙げられるがそれらに限定されない。【０１３４】
本発明が対象とする「障害」は、病原遺伝子が関連する任意の障害であり得る。【０１３５】
そのような疾患、障害または状態の具体例としては、例えば、循環器系疾患（貧血（例えば、再生不良性貧血（特に重症再生不良性貧血）、腎性貧血、がん性貧血、二次性貧血、不応性貧血など）、がんまたは腫瘍（例えば、白血病、多発性骨髄腫）など）；神経系疾患（痴呆症、脳卒中およびその後遺症、脳腫瘍、脊髄損傷など）；免疫系疾患（Ｔ細胞欠損症、白血病など）；運動器・骨格系疾患（骨折、骨粗鬆症、関節の脱臼、亜脱臼、捻挫、靱帯損傷、変形性関節症、骨肉腫、ユーイング肉腫、骨形成不全症、骨軟骨異形成症など）；皮膚系疾患（無毛症、黒色腫、皮膚悪性リンパ腫、血管肉腫、組織球症、水疱症、膿疱症、皮膚炎、湿疹など）；内分泌系疾患（視床下部・下垂体疾患、甲状腺疾患、副甲状腺（上皮小体）疾患、副腎皮質・髄質疾患、糖代謝異常、脂質代謝異常、タンパク質代謝異常、核酸代謝異常、先天性代謝異常（フェニールケトン尿症、ガラクトース血症、ホモシスチン尿症、メープルシロップ尿症）、無アルブミン血症、アスコルビン酸合成能欠如、高ビリルビン血症、高ビリルビン尿症、カリクレイン欠損、肥満細胞欠損、尿崩症、バソプレッシン分泌異常、侏儒症、ウオルマン病（酸リパーゼ（Ａｃｉｄ  ｌｉｐａｓｅ）欠損症）、ムコ多糖症ＶＩ型など）；呼吸器系疾患（肺疾患（例えば、肺炎、肺がんなど）、気管支疾患、肺がん、気管支がんなど）；消化器系疾患（食道疾患（たとえば、食道がん）、胃・十二指腸疾患（たとえば、胃がん、十二指腸がん）、小腸疾患・大腸疾患（たとえば、大腸ポリープ、結腸がん、直腸がんなど）、胆道疾患、肝臓疾患（たとえば、肝硬変、肝炎（Ａ型、Ｂ型、Ｃ型、Ｄ型、Ｅ型など）、劇症肝炎、慢性肝炎、原発性肝がん、アルコール性肝障害、薬物性肝障害）、膵臓疾患（急性膵炎、慢性膵炎、膵臓がん、嚢胞性膵疾患）、腹膜・腹壁・横隔膜疾患（ヘルニアなど）、ヒルシュスプラング病など）；泌尿器系疾患（腎疾患（腎不全、原発性糸球体疾患、腎血管障害、尿細管機能異常、間質性腎疾患、全身性疾患による腎障害、腎がんなど）、膀胱疾患（膀胱炎、膀胱がんなど）など）；生殖器系疾患（男性生殖器疾患（男性不妊、前立腺肥大症、前立腺がん、精巣がんなど）、女性生殖器疾患（女性不妊、卵巣機能障害、子宮筋腫、子宮腺筋症、子宮がん、子宮内膜症、卵巣がん、絨毛性疾患など）など）；循環器系疾患（心不全、狭心症、心筋梗塞、不整脈、弁膜症、心筋・心膜疾患、先天性心疾患（たとえば、心房中隔欠損、心室中隔欠損、動脈管開存、ファロー四徴）、動脈疾患（たとえば、動脈硬化、動脈瘤）、静脈疾患（たとえば、静脈瘤）、リンパ管疾患（たとえば、リンパ浮腫）など）などが挙げられるがそれらに限定されない。【０１３６】
本明細書において「指示書」は、本発明のテイラーメイド治療方法などを医師、患者など投与を行う人に対して記載したものである。この指示書は、本発明の医薬などを例えば、放射線治療直後または直前（例えば、２４時間以内など）に投与することを指示する文言が記載されている。この指示書は、本発明が実施される国の監督官庁（例えば、日本であれば厚生労働省、米国であれば食品医薬品局（ＦＤＡ）など）が規定した様式に従って作成され、その監督官庁により承認を受けた旨が明記される。指示書は、いわゆる添付文書（ｐａｃｋａｇｅ  ｉｎｓｅｒｔ）であり、通常は紙媒体で提供されるが、それに限定されず、例えば、電子媒体（例えば、インターネットで提供されるホームページ、電子メール）のような形態でも提供され得る。【０１３７】
遺伝子治療の方法の一般的な概説については、Ｇｏｌｄｓｐｉｅｌら，Ｃｌｉｎｉｃａｌ  Ｐｈａｒｍａｃｙ  １２：４８８−５０５（１９９３）；ＷｕおよびＷｕ，Ｂｉｏｔｈｅｒａｐｙ  ３：８７−９５（１９９１）；Ｔｏｌｓｔｏｓｈｅｖ，Ａｎｎ．Ｒｅｖ．Ｐｈａｒｍａｃｏｌ．Ｔｏｘｉｃｏｌ．３２：５７３−５９６（１９９３）；Ｍｕｌｌｉｇａｎ，Ｓｃｉｅｎｃｅ  ２６０：９２６−９３２（１９９３）；ならびにＭｏｒｇａｎおよびＡｎｄｅｒｓｏｎ，Ａｎｎ．Ｒｅｖ．Ｂｉｏｃｈｅｍ．６２：１９１−２１７（１９９３）；Ｍａｙ，ＴＩＢＴＥＣＨ  １１（５）：１５５−２１５（１９９３）を参照のこと。遺伝子治療において使用される一般的に公知の組換えＤＮＡ技術は、Ａｕｓｕｂｅｌら（編），Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｉｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ，Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，ＮＹ（１９９３）；およびＫｒｉｅｇｌｅｒ，Ｇｅｎｅ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  ａｎｄ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ，Ａ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  Ｍａｎｕａｌ，Ｓｔｏｃｋｔｏｎ  Ｐｒｅｓｓ，ＮＹ（１９９０）に記載される。【０１３８】
（基本技術）
本明細書において使用される技術は、そうではないと具体的に指示しない限り、当該分野の技術範囲内にある、マイクロフルイディクス、微細加工、有機化学、生化学、遺伝子工学、分子生物学、微生物学、遺伝学および関連する分野における周知慣用技術を使用する。そのような技術は、例えば、以下に列挙した文献および本明細書において他の場所おいて引用した文献においても十分に説明されている。【０１３９】
本明細書において用いられる分子生物学的手法、生化学的手法、微生物学的手法は、当該分野において周知であり慣用されるものであり、例えば、Ｓａｍｂｒｏｏｋ  Ｊ．ｅｔ
ａｌ．（１９８９）．Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｃｌｏｎｉｎｇ：  Ａ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  Ｍａｎｕａｌ，Ｃｏｌｄ  Ｓｐｒｉｎｇ  Ｈａｒｂｏｒおよびその３ｒｄ  Ｅｄ．（２００１）；Ａｕｓｕｂｅｌ，Ｆ．Ｍ．（１９８７）．Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｉｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ，Ｇｒｅｅｎｅ  Ｐｕｂ．Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ  ａｎｄ  Ｗｉｌｅｙ−Ｉｎｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅ；Ａｕｓｕｂｅｌ，Ｆ．Ｍ．（１９８９）．Ｓｈｏｒｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｉｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ：  Ａ  Ｃｏｍｐｅｎｄｉｕｍ  ｏｆ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｒｏｍ  Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｉｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ，Ｇｒｅｅｎｅ  Ｐｕｂ．Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ  ａｎｄ  Ｗｉｌｅｙ−Ｉｎｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅ；Ｉｎｎｉｓ，Ｍ．Ａ．（１９９０）．ＰＣＲ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ：  Ａ  Ｇｕｉｄｅ  ｔｏ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ；Ａｕｓｕｂｅｌ，Ｆ．Ｍ．（１９９２）．Ｓｈｏｒｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｉｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ：  Ａ  Ｃｏｍｐｅｎｄｉｕｍ  ｏｆ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｒｏｍ  Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｉｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ，Ｇｒｅｅｎｅ  Ｐｕｂ．Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ；Ａｕｓｕｂｅｌ，Ｆ．Ｍ．（１９９５）．Ｓｈｏｒｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｉｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ：  Ａ  Ｃｏｍｐｅｎｄｉｕｍ  ｏｆ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｒｏｍ  Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｉｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ，Ｇｒｅｅｎｅ  Ｐｕｂ．Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ；Ｉｎｎｉｓ，Ｍ．Ａ．ｅｔ  ａｌ．（１９９５）．ＰＣＲ  Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ，Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ；Ａｕｓｕｂｅｌ，Ｆ．Ｍ．（１９９９）．Ｓｈｏｒｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｉｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ：  Ａ  Ｃｏｍｐｅｎｄｉｕｍ  ｏｆ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｒｏｍ  Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｉｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ，Ｗｉｌｅｙ，ａｎｄ  ａｎｎｕａｌ  ｕｐｄａｔｅｓ；Ｓｎｉｎｓｋｙ，Ｊ．Ｊ．ｅｔ  ａｌ．（１９９９）．ＰＣＲ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ：  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｆｏｒ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｇｅｎｏｍｉｃｓ，Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ、別冊実験医学「遺伝子導入＆発現解析実験法」羊土社、１９９７などに記載されており、これらは本明細書において関連する部分（全部であり得る）が参考として援用される。【０１４０】
人工的に合成した遺伝子を作製するためのＤＮＡ合成技術および核酸化学については、例えば、Ｇａｉｔ，Ｍ．Ｊ．（１９８５）．Ｏｌｉｇｏｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ  Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ：Ａ  Ｐｒａｃｔｉｃａｌ  Ａｐｐｒｏａｃｈ，ＩＲＬＰｒｅｓｓ；Ｇａｉｔ，Ｍ．Ｊ．（１９９０）．Ｏｌｉｇｏｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ  Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ：Ａ  Ｐｒａｃｔｉｃａｌ  Ａｐｐｒｏａｃｈ，ＩＲＬ  Ｐｒｅｓｓ；Ｅｃｋｓｔｅｉｎ，Ｆ．（１９９１）．Ｏｌｉｇｏｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅｓ  ａｎｄ  Ａｎａｌｏｇｕｅｓ：Ａ  Ｐｒａｃｔｉｃａｌ  Ａｐｐｒｏａｃ，ＩＲＬ  Ｐｒｅｓｓ；Ａｄａｍｓ，Ｒ．Ｌ．ｅｔ
ａｌ．（１９９２）．Ｔｈｅ  Ｂｉｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄｓ，Ｃｈａｐｍａｎ＆Ｈａｌｌ；Ｓｈａｂａｒｏｖａ，Ｚ．ｅｔ  ａｌ．（１９９４）．Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  ｏｆ  Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄｓ，Ｗｅｉｎｈｅｉｍ；Ｂｌａｃｋｂｕｒｎ，Ｇ．Ｍ．ｅｔ  ａｌ．（１９９６）．Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄｓ  ｉｎ  Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  ａｎｄ  Ｂｉｏｌｏｇｙ，Ｏｘｆｏｒｄ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ；Ｈｅｒｍａｎｓｏｎ，Ｇ．Ｔ．（Ｉ９９６）．Ｂｉｏｃｏｎｊｕｇａｔｅ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓなどに記載されており、これらは本明細書において関連する部分が参考として援用される。【０１４１】
（数理的解析方法）
本明細書において用いられる数理処理は、例えば、生命システム解析のための数学、コロナ社、清水和幸（１９９９）などにおいて記載される周知技術を適用することができる。以下にそのようなもののなかから代表的な解析手法を説明する。【０１４２】
１つの実施形態では、そのような数理処理は、回帰分析であり得る。回帰分析としては、線形回帰（単回帰分析法、重回帰分析法、ロバスト推定法などが挙げられる）、非線形推定法などが挙げられるがそれらに限定されない。【０１４３】
単回帰分析法では、ｎ組のデータ（ｘ１，ｙ１）〜（ｘｎ，ｙｎ）のデータ組を、
ｙｉ＝ａｘｉ＋ｂ＋ｅｉ（ｉ＝１，２．．．ｎ）にフィットさせることによって分析が行われる。ここで、ａおよびｂは、モデルパラメータであり、ｅｉは直線からのずれまたは誤差である。ここで、データ点と直接との垂直方向の距離の二乗和の平均値が最小となるようにａおよびｂを決めるという分析が通常行われる。このような場合、偏微分をして、連立一次方程式を立て、これを解くことによって、二乗誤差を最低にする値が求められる。このような値を、最小二乗推定値という。【０１４４】
次に、それぞれのデータから平均値を引いた値に対して回帰直接を求める。回帰直線として
ＡΣｉＸｉ＋Ｂ＝ΣＹｉ
というものを想定し、Ｂ＝０を仮定した場合の回帰直線を求めることができる。このとき、（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝１，２，．．．ｎ）の中からそれぞれの平均値（ｘａｖｅおよびｙａｖｅ）を求め、ｘの分散ｓｘｘおよびｘ、ｙの共分散ｓｘｙを求め、次式により回帰直線を求めることができる。【０１４５】
ｙ−ｙａｖｅ＝（ｓｘｙ／ｓｘｘ）（ｘ−ｘａｖｅ）。【０１４６】
ここで、ｒｘｙを相関係数とすると、
Σｅｉ２／ｎ＝ｓｙｙ（１−ｒｘｙ２）の関係があることから、｜ｒｘｙ｜が１に近いほど、誤差は少なく、データは回帰直線でよく表せることを意味する。ここで、ｒｘｙ＝ｓｘｙ／√（ｓｘｙｓｙｙ）である。【０１４７】
別の実施形態において使用される重回帰分析法は、ｙが１つの独立変数ではなく、２つまたはそれ以上の変数の関数と考えられ、例えば、
ｙ＝ａ０＋ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋．．．＋ａｎｘｎ
であらわされるような式で表され、これを重回帰式という。ここで、ａ0などは(偏）回帰係数と呼ばれる。重回帰分析法では、最小二乗法を適用して、正規方程式を解くことによって、重みつき最小二乗推定が求められる。ここでも単回帰分析と同様の評価を行うことが可能である。【０１４８】
別の実施形態において、ロバスト推定法が用いられる。最小二乗法は、測定値に偏りがなく、その測定誤差が正規分布をし、モデルにも近似の誤差がないという前提に基づいている。しかし、ここでは、実際の測定ミス、単純ミスなどがあり得ることから、そのような信頼できないデータを、大多数の信頼できるデータから、アウトライヤー（ｏｕｔｌｉｅｒ）として検出して除いたり、または統計処理をすることをロバスト推定法という。このようなロバスト推定法もまた、本発明において利用され得る。【０１４９】
非線形推定法もまた本明細書において用いられ得る。このような非線形推定法では、非線形モデルをベクトル方程式として表して解を求めることが可能である。【０１５０】
本発明において用いられる数理処理としては、このほかに、主成分分析法、があり、二次元データの主成分分析、多次元データの主成分分析、特異値分解、一般化逆行列を利用する。あるいは、正準相関分析法、因子分析法、判別分析法、クラスター分析法などが利用され得る。【０１５１】
本明細書において「補正」とは、測定，数値計算または理論式などで，より真に近い値を求めるために，読み取った値，計算値，数式にある数値または項，因子などを加える操作，または加えた値をいう。数値としては，偏りの推定値の符号を変えたものに相当する。たとえば、バックグラウンド補正等がある。【０１５２】
（クラスター分析による遺伝子セット分類）
本明細書において用いられる方法としては、代表的には、クラスター分析を挙げることができる。【０１５３】
ここで、本明細書において「クラスター分析」とは、個々のデータなどがグループやクラスターに属するか否かを決定するためのもの多変量問題における一般的手法をいう。ある集団の要素を，外的基準や群の数の指定なしに，多次元空間における要素の分布から，類似したものを集めて群（ｃｌｕｓｔｅｒ）にまとめること．多変量解析の一手法．適当な類似度（あるいは距離）による要素間の係数表を作り，この中で最も類似度の高いものを融合して核とし，この新しい群と残りの群の類似度を計算しなおす．そしてまた最も近いものを加える，という手順を反復して，段階的に群を形成していく手法をいう。【０１５４】
多くの用途に対して、広範な条件にわたって共同で制御される基準転写制御配列のセ
ットを見出すことが所望され得る。このような基準転写制御配列セットを同定する実施形態としては、クラスター化アルゴリズムが挙げられる(クラスター化アルゴリズムの概説
は、例えば、Ｆｕｋｕｎａｇａ、１９９０、Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ、２ｎｄ  ｅｄ．、Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ、Ｓａｎ  Ｄｉｅｇｏ；Ａｎｄｅｒｂｅｒｇ、１９７３、Ｃｌｕｓｔｅｒ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｆｏｒ
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ、Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ：  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ；Ｅｖｅｒｉｔｔ、１９７４、Ｃｌｕｓｔｅｒ  Ａｎａｌｙｓｉｓ、Ｌｏｎｄｏｎ：  Ｈｅｉｎｅｍａｎｎ  Ｅｄｕｃ．Ｂｏｏｋｓ；Ｈａｒｔｉｇａｎ、１９７５、Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ、Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ：  Ｗｉｌｅｙ；ＳｎｅａｔｈおよびＳｏｋａｌ、１９７３、Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ  Ｔａｘｏｎｏｍｙ、Ｆｒｅｅｍａｎを参照）。【０１５５】
クラスター分析の代表例としては、たとえば、バッチラーニング自己組織化写像（ＢＬ−ＳＯＭ）法などを挙げることができる。ＢＬ−ＳＯＭ法では、たとえば、相関係数を用いて時系列データ全体を標準化することができる。たとえば、本明細書では、−１に近い値をとる遺伝子は負の制御を受けているように相関係数が設定される。【０１５６】
好ましい実施形態では、クラスターについて、再度クラスター化を行い、その結果得られる二次クラスター中で、再度分類し、二次クラスターを選択することができる。【０１５７】
クラスター化では、閾値の設定が重要である。本明細書では、たとえば、相関係数の閾値は、０．６〜１．０または−０．６〜−１・０であってもよい。【０１５８】
本明細書において使用されるクラスタリングは、使用する因子の種類数も重要である。たとえば、本明細書では、たとえば，少なくとも７の因子数を用いることによって良好な結果が得られているが、それより少なくてもよく、たとえば、３、４などでもよい。【０１５９】
ある好ましい実施態様では、目的とする配列を、多重アラインメント分析を用いて比較し、可能な結合部位を解読することができる（Ｓｔｏｒｍｏ  ａｎｄ  Ｈａｒｔｚｅｌｌ，  １９８９，  Ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ｂｉｎｄｉｎｇ  ｓｉｔｅｓ  ｆｒｏｍ  ｕｎａｌｉｇｎｅｄ  ＤＮＡ  ｆｒａｇｍｅｎｔｓ，  Ｐｒｏｃ  Ｎａｔｌ  Ａｃａｄ  Ｓｃｉ  ８６：１１８３−１１８７；Ｈｅｒｔｚ  ａｎｄ  Ｓｔｏｒｍｏ，  １９９５，  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ  ｐａｔｔｅｒｎｓ  ｉｎ  ｕｎａｌｉｇｎｅｄ  ＤＮＡ  ａｎｄ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ：  ａ  ｌａｒｇｅ−ｄｅｖｉａｔｉｏｎ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｂａｓｉｓ  ｆｏｒ  ｐｅｎａｌｉｚｉｎｇ  ｇａｐｓ，  Ｐｒｏｃ  ｏｆ  ３ｒｄ  Ｉｎｔｌ  Ｃｏｎｆ  ｏｎ  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ａｎｄ  Ｇｅｎｏｍｅ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ，  Ｌｉｍ  ａｎｄ  Ｃａｎｔｏｒ編，  Ｗｏｒｌｄ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ  Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ  Ｃｏ．，  Ｌｔｄ．  Ｓｉｎｇａｐｏｒｅ，  ｐｐ．２０１−２１６）。【０１６０】
種々の条件にわたって共同調節される基本的な生物学的因子のセットを見出すことが所望され得る。これにより、本発明の方法が、効率よくプロファイルに基づく判定において十分に機能するようになる。このような基本的な生物学的因子のセットを同定するための好ましい実施形態はクラスター化アルゴリズムを含む。    【０１６１】
クラスター分析を用いる実施形態において、生物学的サンプルに種々の刺激を施しながら、多数の生物学的因子の状態をモニターすることができる。生物学的因子の状態の測定を含むデータの表がクラスター分析に用いられる。種々の条件にわたって同時変化する生物学的因子を含む基本生物学的因子セットを得るためには、通常少なくとも２、好ましくは少なくとも３つ、より好ましくは少なくとも１０、さらに好ましくは５０を超え、最も好ましくは１００を超える刺激または条件を用いる。クラスター分析はｍ×ｋ次元を有するデータの表に対して行い、ここでｍは条件または刺激の合計数であり、かつｋは測定する生物学的因子の数である。【０１６２】
したがって、たとえば、本明細書で用いられるクラスター化では、刺激条件下で、Ａ）〜Ｂ）を行って繰り返し、該刺激条件下でのクラスター化の結果、同じクラスターに分けられる遺伝子を抽出する工程を行ってもよい。ここで、刺激条件としては、何でもよいが、たとえば、生物学的な摂動を起こすものであってもよい。刺激条件は、１種類であってもよく、複数種類あってもよい。刺激条件は、複数の刺激条件の間で相関関係がないように選択してもよく、あるいは、刺激条件は、複数の刺激条件の間で相関関係があるように選択してもよい。代表的な刺激条件としては、たとえば、グルコース欠乏、熱ショックおよび重亜硫酸メナジオン（ｍｅｎａｄｉｏｎｅ  ｂｉｓｕｌｆｉｔｅ）存在下を挙げることができる。あるいは、様々な薬剤を細胞にかけて反応を見ることができる。例えば、現在、キガマイシンD等の薬剤を株化された膵臓がん細胞であるPANC-1細胞にかけた場合の反応を分析することができる。したがって、このように、本発明はどのような薬剤も使用することができることが理解される。また、薬剤以外では、温度以外にもpHや浸透圧なども刺激として使用することができる。その他にも、酸素分圧、二酸化炭素分圧、糖やアミノ酸などの栄養素の添加、あるいは除去などの刺激もあり得る。【０１６３】
本明細書において「生物学的な摂動」とは、物理学的な摂動（物理系が特定の既知の運動(変化過程)を行なうとき, これに加わる小さな擾乱）を生物学的系において応用した概念である。生物学的な摂動としては、たとえば、細胞であれば、例えば、分化状態、未分化状態、外来因子に対する細胞応答、時間の変位、細胞周期、加齢状態、増殖状態などにおける変化；生物であれば、脳波、心電図、脈拍、体温、血圧、MRI画像、体重、身長、血液組成（細胞組成、成分組成）などにおける変化を挙げることができる。したがって、細胞を対象とする場合、例えば、細胞における分化状態の変化、細胞における外来因子に対する応答、細胞における細胞周期の変化、細胞における増殖状態の変化、細胞におけるアポトーシス状態の変化、細胞における環境変化に対する応答、細胞における加齢状態の変化および細胞などが挙げられるがそれらに限定されない。あるいは、生物を対象とする場合、脳波の変化、口臭の変化、精神上の変化、ひらめき、心筋梗塞、生死の状態、生命の誕生、快感、記憶などが挙げられるがそれらに限定されない。【０１６４】
本明細書では、クラスター化において、同じクラスターに分けることは、相関係数の閾値に基づいて行われてもよい。【０１６５】
多くのクラスター化アルゴリズムがクラスター化分析に有用である。クラスター化アルゴリズムは、クラスターを形成する場合に、対象間の相違点または距離を用いる。ある実施形態においては、用いられる距離は多次元空間におけるユークリッド距離：【０１６６】
【数１】
2008102825.tif 000003
【０１６７】
であり、式中Ｉ（ｘ，ｙ）は遺伝子Ｘと遺伝子Ｙとの（または、あらゆる他の細胞構成要素（例えば、生物学的因子）ＸとＹとの）距離であり；ＸｉおよびＹｉは刺激ｉの下での遺伝子発現応答である。ユークリッド距離を平方してさらに遠隔の対象に徐々に大きくなる重みをかけることができる。その代わりに、距離基準は、例えば生物学的因子Ｘと生物学的因子Ｙとの間の、マンハッタン距離であってもよく、これは：【０１６８】
【数２】
2008102825.tif 000004
【０１６９】
によって与えられる。ここでもやはり、ＸｉおよびＹｉは刺激ｉの下での生物学的因子または遺伝子発現応答である。他の幾つかの距離の定義は、チェビシェフ距離、パワー距離および不一致率である。次元のデータが自然のままでカテゴリー的である場合、Ｉ（x,y
）＝（Ｘｉ≠Ｙｉの数）／ｉとして定義される不一致率が本発明の方法において利用され得る。このような方法は、細胞応答に関連して特に有用である、他の有用な距離定義はＩ＝１−ｒであり、式中ｒは応答ベクトルＸ、Ｙ間の相関係数であって、正規化内積Ｘ・Ｙ／｜Ｘ｜｜Ｙ｜とも呼ばれる。具体的には、内積Ｘ・Ｙは式：【０１７０】
【数３】
2008102825.tif 000005
【０１７１】
によって定義され、かつ｜Ｘ｜＝（Ｘ・Ｘ）１／２、｜Ｙ｜＝（Ｙ・Ｙ）１／２である。【０１７２】
最も好ましくは、距離基準を、例えば、同時変化するおよび／または同時調節される細胞構成要素（同時変化するまたは同時調節される生物学的因子など）を同定するために、問題となっている生物学的問題点に適合させる。例えば、特に好ましい実施形態において、距離は、遺伝子ＸおよびＹの加重内積を含む相関係数を有するＩ＝１−ｒを基準とする。具体的には、この好ましい実施形態において、ｒηは好ましくは以下に示す式：【０１７３】
【数４】
2008102825.tif 000006
【０１７４】
によって定義される。式中、σｌ（Ｘ）およびσｌ（Ｙ）は、実験ｉにおける遺伝子ＸおよびＹの測定とそれぞれ関連する標準誤差である。【０１７５】
上記正規および加重内積の相関係数は、値＋１（２つの応答ベクトルが完全に相関し、本質的に同一であることを示す）と−１（２つの応答ベクトルが「相関していない」または「同一方向を向いていない」（すなわち反対を向いている）ことを示す）との間に拘束される。これらの相関係数は、細胞構成要素（例えば、生物学的因子、転写制御配列）セットまたはクラスターが同じ兆候の応答を有する細胞構成要素（例えば、生物学的因子、転写制御配列）を求める本発明の実施形態に特に好ましい。【０１７６】
他の実施形態において、同じ生物学的応答または経路を同時調節するかまたはそれに関与しているが、類似しかつ非相関の応答を含む細胞構成要素（例えば、生物学的因子、転写制御配列）のセットまたはクラスターを同定することが好ましい。このような実施形態においては、上述の正規化または加重内積のいずれかの絶対値、すなわち｜ｒ｜を相関係数として使用することが好ましい。【０１７７】
さらに他の実施形態においては、同時調節されるおよび／または同時変化する細胞構成要素（生物学的因子、転写制御配列など）の間の関係はさらに複雑であり、多数の生物学的経路（例えばシグナル伝達経路）が同じ細胞構成要素（例えば、生物学的因子、転写制御配列）に集まり、異なる結果を出すような例がある。そのような実施形態においては、同時変化するおよび／または同時調節される細胞構成要素（変化に関与しないコントロールとしての別の生物学的因子、転写制御配列）を同定することができる、相関係数ｒ＝ｒ（変化）を用いることが好ましい。以下の式（数５）に特定される相関係数は、そのような実施形態において特に有用である：【０１７８】
【数５】
2008102825.tif 000007
【０１７９】
種々のクラスター連関法則が本発明の方法において有用である。【０１８０】
このような方法としては、例えば、単一連関法、最近接点法などが挙げられこれらの方法は、２つの最も近い対象物間の距離を測定する。あるいは、本発明において使用され得る完全連関法は、異なるクラスターにある２つの対象物間の最大距離で距離を測定する。この方法は、遺伝子または他の細胞構成要素が天然に別個の「凝集（clump）」を形成す
る場合には特に有用である。【０１８１】
あるいは、非加重ペア群の平均が、２つの異なるクラスターにおける対象物ペア全ての間の平均距離として距離を定義する。この方法もまた、天然に別個の「凝集」を形成する遺伝子または他の細胞構成要素をクラスター化するのに非常に有用である。最後に、加重ペア群平均法も利用可能である。この方法は、それぞれのクラスターのサイズを重みとして使用することを除けば非加重ペア群平均法と同じである。この方法は、生物学的因子などのクラスターのサイズが非常に可変すると疑われる実施形態に特に有用である（ＳｎｅａｔｈおよびＳｏｋａｌ、１９７３，Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ  ｔａｘｏｎｏｍｙ，Ｓａｎ  Ｆｒａｎｃｉｓｃｏ：Ｗ．Ｈ．Ｆｒｅｅｍａｎ  ＆  Ｃｏ．）。他のクラスター連関法則、例えば非加重および加重ペア群セントロイドおよびウオード法もまた本発明のいくつかの実施形態に有用である。例えば、Ｗａｒｄ，  １９６３，  Ｊ．Ａｍ．Ｓｔａｔ  Ａｓｓｎ．５８：  ２３６；Ｈａｒｔｉｇａｎ，  １９７５，  Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ：  Ｗｉｌｅｙを参照のこと。【０１８２】
ある好ましい一つの実施形態において、クラスター分析はｈｃｌｕｓｔの周知技術（例えば、プログラムＳ−Ｐｌｕｓ，ＭａｔｈＳｏｆｔ，Ｉｎｃ．，Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，ＭＡからの「ｈｃｌｕｓｔ」の周知の手順を参照のこと）を用いて行うことができる。【０１８３】
クラスター化セットにおける刺激の多様性が大きくなっても、本発明の方法で解析した場合は、通常少なくとも２つ、好ましくは少なくとも３つのプロファイルを解析しただけで、細胞の状態をほぼ解明することができるということが本発明により見出された。このような刺激条件には、異なる濃度での薬剤処理、処理後の異なる測定時間、種々の遺伝子中の遺伝的変異に対する応答、薬剤処理と変異との組合せ、ならびに増殖条件の変化（温度、密度、およびカルシウム濃度など）が含まれる。【０１８４】
本明細書において統計学的に「有意に異なる」とは、２つの統計量について言及されるとき、統計的有意性を伴って異なることをいう。本発明の実施形態において、実験のセットを横断する各細胞構成要素の応答に関する実験の見出しを、モンテカルロ法で無作為化することにより、客観的試験を定義することができる。【０１８５】
ある実施形態においては、客観的試験を以下の方法で定義することができる：  ｐｋｉを、実験ｉにおける構成要素ｋの応答とする。Π（ｉ）を実験のインデックスの無作為並べ替えとする。次いで、多数（約１００〜１０００）の異なる無作為並べ替えの各々について、ｐｋΠ（ｉ）をたてる。元のツリーの各分枝について、各並べ替えに関して：  （１）並べ替えていない元のデータに対して用いたのと同じアルゴリズム（この場合は「ｈｃｌｕｓｔ」）を用いて階層的クラスター化を行う；
（２）１つのクラスターから２つのクラスターへ移動する際の、クラスター中心に関しての総分散における分別の改善ｆを計算する；【０１８６】
【数６】
2008102825.tif 000008
【０１８７】
式中、Ｄｋは、帰属するクラスターの中心に関しての構成要素ｋの距離基準（平均）の二乗である。上付の１または２は、それが全分枝の中心に関するものであるのか、または２つのサブクラスターのうちの好適なクラスターの中心に関するものであるのかを示す。このクラスター化法において使用する距離関数Ｄの定義には、かなりの自由度がある。これらの例においては、Ｄ＝１−ｒであり、ｒは、実験セットを横断する１つの構成要素の応答間の、別の応答に対しての（または平均クラスター応答に対しての）相関係数である。【０１８８】
詳細には、好ましくは客観的統計学的検定を用いてあらゆるクラスター化法またはアルゴリズムのグループ化決定の統計学的信頼性を判定することができる。好ましくは、同様の検定を、階層的および非階層的クラスター化法の双方に用いることができる。クラスターのコンパクト性は、例えば、「クラスターの平均値」からのクラスターのエレメントの距離の二乗の平均として、またより好ましくは、クラスターの平均値からのエレメントの距離の二乗の平均値の逆数として、定量的に定義される。特定のクラスターのクラスター平均値は、一般に、クラスターの全てのエレメントの応答ベクトルの平均値として定義される。しかし、特定の実施形態（クラスターの平均値に定義が疑わしい場合など）では、例えば、正規化または加重内積の絶対値を用いて、クラスター化アルゴリズムの距離関数(即ち、Ｉ=1−|r|)を評価する。通常、上記の平均値の定義は、応答ベクトルが反対方向を向き、上記に定義するクラスター平均値がゼロになりうる実施形態では問題を包含し得る。従って、このような実施形態では、クラスターのコンパクト性の異なる定義を選択することが好ましく、例えば限定はしないが、クラスター内のエレメントの全てのペア間の距離の二乗の平均値などがある。あるいは、クラスターのコンパクト性は、クラスターの各エレメント(例えば、細胞構成要素)からそのクラスターの他のエレメントまでの平均距離(またはより好ましくは、平均距離の逆数)を意味すると定義することができる。【０１８９】
本発明において用いられる統計的方法においても使用しうるその他の定義は、当業者には明らかである。【０１９０】
本明細書において好ましい実施形態で使用されるＳＯＭのアルゴリズムは大きく分けて２つ存在する。一つは大脳視覚野のモデルであったことに由来するオンライン学習モデルである。このモデルでは、データが入力されるたびに学習が行われる。後から入力されたデータのウェイトが高くなる傾向がある。また、各ニューロンの初期値はランダムに設定される。一方、ＳＯＭを解析手法と見て、データの入力順序に依存する性質を取り除くための変更が加えられたものがＢＬ−ＳＯＭである。ＢＬ−ＳＯＭではニューロンは主成分解析を用いて求められた主成分軸の張る空間上に整然と初期配置される。また、全てのデータを各々のニューロンに分類し  終わった後で各々のニューロンが同時に学習を行う。【０１９１】
ＳＯＭ＝人工ニューロンを格子状に配置し、（入力層からの）シナプス結合の重みを学習すべき入力ベクトルの集合（トレーニングセット）と適合するように変化させる。
バッチラーニングＳＯＭ  （Ｂａｔｃｈ  Ｌｅｒｎｉｎｇ  ＳＯＭ，  ＢＬ−ＳＯＭ）：  学習順序に依存する性質を除去したものである。ＳＯＭとしては、たとえば、中央値ＳＯＭ  （Ｍｅｄｉａｎ  ＳＯＭ）：  非ベクトル的データに応用可能にしたもの；確率的ＳＯＭ？  （ＳＳＯＭ）；階層的ＳＯＭ  （Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ  Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  Ｍａｐ，  Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｍａｐ，  ＨＦＭ）；双曲面ＳＯＭ  （Ｈｙｐｅｒｂｏｌｉｃ  ＳＯＭ，  ＨＳＯＭ）；および球面ＳＯＭ  （Ｓｐｈｅｒｉｃａｌ  ＳＯＭ）などを挙げることができる。【０１９２】
本発明では、好ましくは、Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  ＭＡＳＫ  （ＰＭＡＳＫ）  法が用いられる。Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  ＭＡＳＫ  （ＰＭＡＳＫ）  法はｍＲＮＡ合成速度比の理論値を求め、その時系列曲線を用いてクラスタリングを行おうという手法である。【０１９３】
本手法は既存の手法とは根本から異なり、既存手法がマイクロアレイより直接得られた蛍光強度の数値＝ｍＲＮＡ比存在量をクラスタリングするのに対して、ＰＭＡＳＫ法は理論上のｍＲＮＡ合成速度比を計算し、その数値をクラスタリングの対象としている。この手法が優れている理論的根拠は次のようなものである。まず、遺伝子発現はＰｏｓｔ−ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ  ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎやＰｏｓｔ−ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎａｌ  ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ、ｍｉｃｒｏ  ＲＮＡなどによって影響を受けることが分かっているが、それらの影響を考慮したとしても、遺伝子発現に最も強く作用している要素は転写開始における制御であるといえる。【０１９４】
この転写開始点における制御は、他の遺伝子産物によって活性化もしくは抑制されることが分かっており、制御する側の遺伝子を上位、上位遺伝子の発現に影響を受ける遺伝子を下位として、その関係をまとめたものが遺伝子制御を表すネットワークとされている。このネットワークを導き出すには、どのような遺伝子産物によって、制御される側の遺伝子の転写開始頻度が変化しているかを知る必要がある。つまり、転写開始頻度の変化、つまり、ｍＲＮＡの合成速度変化を知ることが、ネットワークを知る鍵となる。ところが、現状の測定法は直接・間接の別はあるものの、いずれも細胞内に存在するｍＲＮＡ量を計測する技術である。現在のところ、ｍＲＮＡ量をそのまま比較分析することでネットワークや遺伝子間の関係性を導き出そうとしているが、このｍＲＮＡ量は必ずしもｍＲＮＡ合成速度の変化を反映しない。このことを次の例を用いて説明する。ｍＲＮＡの生産過程を工場、ｍＲＮＡの存在量を倉庫、また、ｍＲＮＡの分解過程を出荷と置き換える。図１Ａにあるように、１時間に３個生産した際に、出荷量が５個であった場合は、在庫が２個減少する。しかし、同じ３個の生産量であったとしても、出荷量が２個であれば、在庫は１個の増加となる。同じように、１個しか生産されない場合でも、出荷量が０であれば、在庫は１個増加する。以上のように、在庫量は生産速度と出荷速度の兼ね合いで決まっており、必ずしも在庫量変化は生産速度と一致しないし、在庫量も同様である。【０１９５】
図１Ａの例を転写のプロセスに戻すと、測定しているｍＲＮＡ量の変化はｍＲＮＡ生成速度とｍＲＮＡ分解速度によって決定されており、生成速度に対して分解速度が無視し得ない有意な値を取っている場合は、存在量は生成速度だけでなく、分解速度の影響も強く受けている。従って、存在量の変化は生成速度の変化と一致しない。つまり、既存法のクラスタリング結果は間違っている可能性が非常に高い。一方で、生成速度に対して、分解速度が無視できる程度の値であった場合には、既存手法の存在量比較は正しい結果を導いているといえる。Ｓａｃｃｈａｒｏｍｙｃｅｓ  ｃｅｒｅｖｉｓｉａｅにおいては少数の例外を除いて、大部分のｍＲＮＡは非特異的に分解され、その分解曲線は半減期で示すことが可能とされており、すでにＤＮＡマイクロアレイ及びＲＮＡポリメラーゼＩＩの温度感受性変異株を用いて、網羅的にそれらｍＲＮＡの半減期が求められている（Ｙ．  Ｗａｎｇ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｐｒｏｃ  Ｎａｔｌ  Ａｃａｄ  Ｓｃｉ  Ｕ  Ｓ  Ａ  ９９，  ５８６０−５，  ２００２）。その結果によると、半減期は２分から１００分の範囲に分布しており、分解速度が速いものは転写因子や細胞周期に関連する遺伝子など、平均的な位置にあるものは細胞内の構成タンパク質などで、比較的遅いものが代謝酵素関連というように大まかに分類された。つまり、細胞周期や転写因子など医学上、極めて重要な遺伝子群は早い分解を受けるグループにあり、その分解速度は生成速度そのものに匹敵することが分かった（分解曲線が半減期を持つということは、その分解速度はｍＲＮＡの存在量に比例して決まる）。結果的には、分解速度が極めて遅い群を除いては、分解速度の影響が無視できないほど高く、既存法におけるその影響はクラスタリング結果を間違ったものにするに十分なものであると見積もられる。【０１９６】
そこでＤＮＡマイクロアレイなどを用いた時系列ｍＲＮＡ定量データから、このｍＲＮＡ生成速度比の理論値を求める手法を開発した。まず、時系列ｍＲＮＡ波形の各サンプリングポイント間における微分値（＝見かけの生成・分解速度比）を計算する。この微分値は理論上、生成速度比から分解速度比を差し引いたものであるから、ここから分解速度を加算することで生成速度比を求めることができる。分解速度比は半減期を持つことから  ｖ＝ｋｄ［ｍＲＮＡ］  （ｖ：  分解速度、ｋｄ：  分解定数）に従うことが示されており、時系列ｍＲＮＡデータの各点に分解定数ｋｄを掛けたものとなる。以上のような手順で理論上のｍＲＮＡ合成速度比を算出することが可能である。このようにして、時系列ｍＲＮＡデータを時系列ｍＲＮＡ合成速度比曲線に変換できるが、このｍＲＮＡ合成速度比曲線を用いたクラスタリングは、Ｓａｃｃｈａｒｏｍｙｃｅｓ  ｃｅｒｅｖｉｓｉａｅにおいて、いかなるクラスタリング方法でも既存法を上回るクラスタリング精度を実現していることがわかった。【０１９７】
以上のようなＰＭＡＳＫ法を利用して図１Ｂのような手順で解析結果を得ている。【０１９８】
手順としては、まず、マイクロアレイやリアルタイムＲＴ−ＰＣＲで時系列遺伝子発現データを求める。これには、目的条件での遺伝子発現の計測と、分解速度定数算出のための計測がある。次にこれらの数値を用いてｍＲＮＡ合成速度比を算出する。これについては（２）節で解説する。算出された合成速度比は、ＢＬ−ＳＯＭ法などのクラスタリング法によって分類される。分類された遺伝子群はそのままではいくつかの発現パターンを含むものになっているので、これをさらに各クラスタ内の遺伝子間の相関係数を総当たりで求めることで、同時発現している遺伝子グループを予測する。以上が予測手法の概略である。【０１９９】
次に、ｍＲＮＡ生成速度比の計算方法を解説する。【０２００】
［必要なデータ］
（１）目的物の時系列ｍＲＮＡ量変化データ
測定方法はＤＮＡマイクロアレイに限らず、リアルタイムＲＴ−ＰＣＲでも良い。ネットワーク分析対象の遺伝子群がよく変動する刺激を加えた条件下で計測する。計測間隔は現象に合わせて、取りこぼしなく変動が確認できる適切な間隔を選ぶ必要がある（つまり、間隔が広すぎると測定点の間に変動が起こっていてもそれに気付かない。また、測定点が多すぎるとコストがかかる）。高価なＤＮＡマイクロアレイの場合は、可能ならば、まずリアルタイムＲＴ−ＰＣＲなどで既知遺伝子の変動を細かく追跡して、マイクロアレイ実験の時間間隔を決める。測定したデータはアフィメトリクス方式ではバックグラウンド補正のみ、スタンフォード方式では、単一のコントロールでデータを取得する。【０２０１】
（２）分解速度定数
分解速度定数を求めるには、ＲＮＡ  ｐｏｌｙｍｅｒａｓｅ（真核細胞ではＲＮＡ  ｐｏｌｙｍｅｒａｓｅ  ＩＩ）を阻害する必要がある。ＲＮＡ  ｐｏｌｙｍｅｒａｓｅの温度感受性ミュータントを使用するか、原核細胞ではリファンピシン、真核細胞ではアクチノマイシンＤもしくはアマニチンを使用するのがよいと考えられる。このようにｍＲＮＡの合成を停止させた条件下で、ｍＲＮＡを計測する。計測にはリアルタイムＲＴ−ＰＣＲでも良いし、マイクロアレイでも良い。測定した蛍光強度は半減期を取る曲線であることが分かっているので、対数を取って線形化し、最小自乗法などで半減期の近似値を求める。【０２０２】
［方法］
（１）見かけの生成・分解速度比の算出
時系列ｍＲＮＡ量変化データから見かけの生成・分解速度比を算出する。この数値は時間０においての蛍光強度を１とした時の速度比であるので、時間０の蛍光強度で全体の数値を割る。例えば、図２Ａ（マイクロアレイ実験から得られたｍＲＮＡ量の時間変化）のような波形がマイクロアレイ解析から得られたとする。【０２０３】
このデータの時間０の時の蛍光強度ですべての数値を割る。こうすることで、時間０に対する変化のみを扱うことになる。この処理をすることで、図２Ａのデータは図２Ｂ（時間０の発現量を１とした時の発現量の変化比）のように変化する。【０２０４】
この変化比をもとに以後の計算を行うことになる。次に時間０と時間１の時間微分値を求める。この場合、時間０〜時間１の間の傾きを取ることになり、これを時間０．５の時の速度比と定義する。上述の例の場合には、時間０．５の時の傾きが３となるため、処理した値は、図２Ｃ（ｍＲＮＡ生成・分解速度比）のようになる。以上がｍＲＮＡの生成・分解速度比を求める手法である。
（２）ｍＲＮＡ分解速度比の算出
次に図２Ｂの時間０の発現量を１とした時の発現量の変化比から、分解速度比を算出する。分解速度定数はここでは既知のものである。通常、この分解速度定数を実際のｍＲＮＡ量と掛け算することで分解速度を得ることができるが、この場合、利用可能なのは発現量の変化比の時系列データのみであるため、同じように掛け算して算出できるのは分解速度比となる。この時、前節で求めた生成・分解速度比に合わせるために、時間０．５，  １．５，  ２．５，  ３．５における分解速度比を計算する。従って、図２Ｂの発現量変化比はそれぞれ２．５，  ４，  ２．５，  １．５  となる。これに仮に分解速度定数  ｋｄ  ＝  ０．２とすると、例えば時間０．５における分解速度比は０．５となる。プロットすると以下のような図２Ｄ（ｍＲＮＡ分解速度比）になる。
（３）ｍＲＮＡ合成速度比の理論値の算出
最後に（１）で求めたｍＲＮＡ生成・分解速度比に対して、（２）で求めたｍＲＮＡ分解速度比を足す。引き算と思われるかも知れないが、ｍＲＮＡ生成速度比に対してｍＲＮＡ分解速度比を引き算したものがｍＲＮＡ生成・分解速度比となるため、ここは加算するのが正しい。例えば、時間０．５における合成速度比の理論値は３  ＋  ０．５  ＝  ３．５となる。従って、図２Ｅ（ｍＲＮＡ合成速度比の理論値）のようになる。【０２０５】
本来ならマイナスになるはずのないｍＲＮＡ合成速度比であるが、時間２．５においてマイナスとなっている。これは、実際に測定されたマイクロアレイに誤差があるか、あるいは、測定した分解速度定数に誤りがあると思われる。それ以外にも分解速度が実験条件によって変化する特異なｍＲＮＡであった可能性や、細胞全体の非特異的ＲＮａｓｅの発現量が変化するなど、細胞側の変化も理由として考えられる。
［原理の解説］
本手法は、ＤＮＡマイクロアレイおよびリアルタイムＲＴ−ＰＣＲで計測されるｍＲＮＡ量の変化比がもとのｍＲＮＡ分子数と線形比例していることが仮定されている。この仮定が守られている限り、遺伝子制御ネットワークを予測する用途において速度比は、絶対定量法で計測されたｍＲＮＡ分子数と等価に扱うことができる。このことを以下の例を用いて解説する。【０２０６】
例えば、上述のマイクロアレイ時系列データ、０．５，  ２，  ２，  ０．５，  １が、実際に時間間隔１分で得られた５０００分子、２００００分子、２００００分子、５０００分子、１００００分子の定量データであったとしよう（マイクロアレイに誤差がまったくないと仮定している）。この時、それぞれの見かけ速度は以下のようになる。【０２０７】
０．５分       １５０００分子／分
１．５分       ０分子／分
２．５分       −１５０００分子／分
３．５分       ５０００分子／分
また、分解速度ｋｄ  ＝  ０．２  ／分とすると、分解速度は下記のようになる。【０２０８】
０．５分       ２５００分子／分
１．５分       ４０００分子／分
２．５分       ２５００分子／分
３．５分       １５００分子／分
これらを合算し、生成速度の理論値を計算すると以下のようになる。【０２０９】
０．５分       １７５００分子／分
１．５分       ４０００分子／分
２．５分       −１２５００分子／分
３．５分       ６５００分子／分
以上が実際に絶対定量データが計測できた際の生成速度（速度比ではない）の値となる。【０２１０】
一方、実際にはｍＲＮＡ分子数を定量することは極めて困難であり、マイクロアレイを用いて計測できるデータは変化比に過ぎない。上記の変化を速度比を用いることで、再現できることを以下に示す。【０２１１】
まず、時間０における補正後の蛍光強度０．５をａとおく。マイクロアレイより得られた時系列データ、０．５，  ２，  ２，  ０．５，  １は、ａ，  ４ａ，  ４ａ，  ａ，  ２ａと表される。これを上述の方法の項で述べたのと同じように、見かけの速度比を計算すると以下のようになる。【０２１２】
０．５分       ３ａ  ／分
１．５分       ０ａ  ／分
２．５分       −３ａ  ／分
３．５分       ａ  ／分
さらに、分解速度比は以下のようになる。【０２１３】
０．５分       ０．５ａ  ／分
１．５分       ０．８ａ  ／分
２．５分       ０．５ａ  ／分
３．５分       ０．３ａ  ／分
これらを合算し、合成速度比の理論値を計算すると以下のようになる。【０２１４】
０．５分       ３．５ａ  ／分
１．５分       ０．８ａ  ／分
２．５分       −２．５ａ  ／分
３．５分       １．３ａ  ／分
前述の例では、時間０分のデータを５０００分子として定義したので、ａ  ＝  ５０００分子とすると、以下のようになる。【０２１５】
０．５分       １７５００分子／分
１．５分       ４０００分子／分
２．５分       −１２５００分子／分
３．５分       ６５００分子／分
これは前述の定量値を用いた値と全く同じになることが分かる。つまり、合成速度比は、定量データを用いた場合とまったく変わらない曲線形状を表現することがわかる。つまり、速度比を用いて合成速度を表現することが可能であることを示している。【０２１６】
（Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  ＭＡＳＫ法（３）    クラスタリングとデータ表示）
本項では、前項で求めたｍＲＮＡ合成速度比の理論値をどのようにクラスタリングし、表示するかを解説する。【０２１７】
［クラスタリング］
（１）ＢＬ−ＳＯＭ
本研究開発の初期に各種のクラスタリング法を試したところ、すべてのクラスタリング法でＰＭＡＳＫより求めた生成速度比は既存の発現量のクラスタリングより遺伝子のネットワークを予測することができた。そして、これらクラスタリング手法の中で、最も良好な成績を修めたのはＳｅｌｆ−ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  ｍａｐｓ  （ＳＯＭ）法によってクラスタ化を行ったものであった。しかし、開発の過程でＳＯＭにも重大な欠陥が存在することが判明した。それは、ＳＯＭの学習の仕方である。もともとＳＯＭは大脳視覚野のモデルであったことに由来するニューラルネットの一種である。  このモデルでは、データが入力されるたびに学習が行われるため、後から入力されたデータのウェイトが高くなる傾向がある。また、各ニューロンの初期値はランダムに設定される。このようなデータの入力順序に依存する性質を排したものが奈良先端科学技術大学大学院の金谷重彦博士が開発したＢａｔｃｈ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ＳＯＭ  （ＢＬ−ＳＯＭ）である。ＢＬ−ＳＯＭではニューロンは主成分解析を用いて求められた主成分軸の張る空間上に整然と初期配置される。また、全てのデータを各々のニューロンに分類し終わった後で各々のニューロンが同時に学習を行う。本手法の詳細はｈｔｔｐ：／／  ｗｗｗ．ｊｓｂｉ．ｏｒｇ／ｊｏｕｒｎａｌ／ＧＩＷ０２／ＧＩＷ０２Ｐ０４４．ｐｄｆより得ることができる（２００６／１０／０３現在）。【０２１８】
（２）ＢＬ−ＳＯＭによるクラスタリング結果
ＢＬ−ＳＯＭによるクラスタリング結果は多数の同時発現遺伝子が同一クラスタに集積するというものであった。しかし、Ｘ＝０クラスタなどのＸが若い番号を持つクラスタに、様々な波形を持った数種類の遺伝子群が集積していることが多かった。このことから、ＢＬ−ＳＯＭを用いて一度で完全な分類を行うことはほぼ不可能であった。【０２１９】
（３）相関係数による細分類
ＢＬ−ＳＯＭによって求めた一部のクラスタは、文献上は相互の関連性のない遺伝子グループが混ざり合ったものであった。つまり個々の小グループは文献的にも明らかに関係があるにもかかわらず、これら小グループが混ざり合ってひとつのクラスタを形成するケースが多いために、全体としては的中精度の低下を招いていた。この遺伝子小グループをさらに分類するのに用いたのが相関係数である。相関係数は、時系列データ全体を標準化するために、波形そのもの形状で分類することが可能である。また、−１に近い値を取る遺伝子は当該グループで負の制御を受けているものと推測された。以上のような性質を利用して、ＢＬ−ＳＯＭで求めた各クラスタ内の遺伝子を総当たりで相関係数を求め、ある閾値を定めることで、遺伝子の相互関係を抽出した。【０２２０】
［表示方法および実証試験］
（１）結果の表示
まず、結果の正当性を検証するために、文献データから構築した既知ネットワーク情報を表示に取り入れることにした。これが図３Ａにあるグレーの点線である。また、上位遺伝子についても同じく文献データより求めて、青色の線で表現することにした（最新バージョンでは制御関係を示すために矢印に変更）。そして、ＢＬ−ＳＯＭと相関係数によって求められたネットワークについては、文献情報による裏付けのあるものを赤、裏付けがないものを黒で表記することとした。また、遺伝子を表すノード間をつなぐエッジの中央部に相関係数を表示することにした。
（２）実証試験１
出芽酵母を２５℃→３７℃に温度シフトすることによる熱ショック処理したＤＮＡマイクロアレイデータがＳＭＤデータベースから公開されている。このデータとＰＭＡＳＫ法を用いて各遺伝子をクラスタ化を行った。本手法（正味のｍＲＮＡ合成量を用いた解析）では、熱ショックデータのＸ５−Ｙ４クラスタに属する熱ショックたんぱく質遺伝子は１３個（ＣＰＲ６，  ＣＴＨ１，  ＥＲＯ１，  ＦＥＳ１，  ＨＳＰ１２，  ＭＤＪ１，  ＳＩＳ１，  ＶＰＳ６２，  ＹＤＪ１，  ＺＰＲ１，  ＹＧＲ２５０Ｃ，  ＹＪＬ１４４Ｗ，  ＹＯＬ０３２Ｗ）であった。このクラスタに属する遺伝子間の全ての相関係数を算出し、＋０．９８以上（正の相関）および−０．６以下（負の相関）に閾値を設定した場合、１１個の熱ショックたんぱく質遺伝子（ＣＰＲ６，  ＣＴＨ１，  ＦＥＳ１，  ＨＳＰ１２，  ＭＤＪ１，  ＳＩＳ１，  ＶＰＳ６２，  ＹＤＪ１，  ＺＰＲ１，  ＹＧＲ２５０Ｃ，  ＹＪＬ１４４Ｗ）のネットワークを構築することができた（図３Ａ：本手法で予測された遺伝子ネットワーク）。赤線が予測が的中したネットワークである。黒の線が見えないのはＰＭＡＳＫで求められたすべての遺伝子間関係が的中していることを指している）。一方、従来の手法（ｍＲＮＡ量比を用いた解析）では、２個の熱ショックたんぱく質遺伝子（ＭＤＪ１，ＳＩＳ１）のネットワークしか構築することができなかった（図３Ｂ：既存手法で予測されたネットワーク）。図３Ａ  本手法で予測された遺伝子ネットワーク青線は文献情報から求めた上位遺伝子、灰色の破線は文献から同じ転写因子に制御されていると考えられる遺伝子のネットワーク。一方、赤線はＰＭＡＳＫ法で求めた結果と、文献から得られたネットワークが一致しているものを示している。
（３）  実証試験１
出芽酵母をｍｅｎａｄｉｏｎｅ  ｂｉｓｕｌｆｉｔｅ  （ＭＳ；  ｓｕｐｅｒｏｘｉｄｅ−ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ  ｄｒｕｇ）で処理したＤＮＡアレイデータを先ほどの実験１と同様にクラスタ化した。ＢＬ−ＳＯＭによるクラスタリング結果では、第０−２クラスタに属するストレス応答遺伝子は１３個（ＡＨＡ１，  ＣＰＲ６，  ＣＵＰ１−１，  ＣＵＰ１−２，  ＥＮＯ２，  ＦＥＳ１，  ＰＧＫ１，  ＳＧＴ２，  ＳＳＡ２，  ＳＳＥ１，  ＳＴＩ１，  ＴＹＥ７，  ＹＤＪ１）であった。このクラスターに属する遺伝子間の全ての相関係数を算出し、＋０．６以上（正の相関）および−０．６以下（負の相関）に閾値を設定した場合、１２個のストレス応答遺伝子（ＡＨＡ１，  ＣＰＲ６，  ＣＵＰ１−１，  ＣＵＰ１−２，  ＥＮＯ２，  ＦＥＳ１，  ＰＧＫ１，  ＳＧＴ２，  ＳＳＡ２，  ＳＴＩ１，  ＴＹＥ７，  ＹＤＪ１）のネットワークを構築することができた（図３Ｃ：本手法で予測された遺伝子ネットワーク）。
一方、従来の手法では、５個のストレス応答遺伝子（CPR6, CUP1-1, CUP1-2, SGT2, SSE1）のネットワークしか構築することができなかった（図３Ｄ：既存手法で予測されたネットワーク）。【０２２１】
以上のように、本手法は既存法に比べて明らかに遺伝子の相互関係を正確に予測しているといえる。【０２２２】
（好ましい実施形態の説明）  
以下に本発明の好ましい実施形態を説明する。以下に提供される実施形態は、本発明のよりよい理解のために提供されるものであり、本発明の範囲は以下の記載に限定されるべきでないことが理解される。従って、当業者は、本明細書中の記載を参酌して、本発明の範囲内で適宜改変を行うことができることは明らかである。【０２２３】
１つの局面において、本発明は、複数の遺伝子を分類する方法を提供する。ここで、この方法は、Ａ）該遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、該見かけ上の合成速度と該分解速度とから、該遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出する工程；Ｂ）該正味の合成速度の波形をクラスター化する工程；およびＣ）該クラスター化から、同じクラスターに属する遺伝子同士を、少なくとも１つの同じ性質を有する遺伝子である、と分類する工程、を包含する。本発明は、この分類手法を見出したことによって、従来では達成できなかった、意味のある遺伝子ネットワークの解析を実現した。【０２２４】
本発明が目的とする分類は、たとえば、発現駆動パターンが類似する遺伝子を分類すること、あるいは同一の制御の下にある遺伝子を分類することであってもよい。【０２２５】
１つの実施形態では、本明細書において使用される転写産物は、ｍＲＮＡであり得るが、転写の量を測れるものであれば、たとえば、ｈｎＲＮＡなどでもよい。【０２２６】
本明細書において求められる合成速度は、連続的なデータとして得られ、たとえば、時系列データとして得ることができる。あるいは、点の連続集合としてデータを得ることも可能である。【０２２７】
本明細書において使用される分類手法であるクラスター化は、合成速度の時間データおよびｍＲＮＡ合成量データの二次元波形から得ることができる。ここで、二次元波形は、２回微分を行うことによって求めることができる。【０２２８】
１つの実施形態では、本発明において用いられるクラスター化は、正味の合成速度比により得ることができる。１つの具体的な実施形態では、分解速度は、ｖ＝ｋｄ［転写産物］、ここでｖは分解速度であり、ｋｄは分解定数である、式によって与えられる。【０２２９】
１つの実施形態では、分解速度は、前記複数の遺伝子ごとに応じた速度を適用することによって得ることができる。このような速度の選定は、当該分野において公知の任意の情報を用いることができる。複数の遺伝子ごとに応じた速度は、多細胞生物系および複合型生物における解析に有利に適用することができる。したがって、たとえば、哺乳動物等の脊椎動物では、このような手法を有利に用いることができる。【０２３０】
ここで、分解速度が複数存在する場合、本発明のＡ）〜Ｂ）工程は、その分解速度が同一のものに応じて繰り返すことができる。【０２３１】
１つの実施形態では。見かけ上の合成速度は、目的条件での遺伝子発現の計測によって得ることができる。ここで、たとえば、１つの具体的な実施形態では、見かけ上の合成速度は、対象遺伝子群がよく変動する刺激をくわえた条件下で計測される。【０２３２】
１つの具体的な実施形態では、見かけ上の合成速度は、変動の確認が可能な間隔（たとえば、代表的には、数分〜数時間、好ましくは、５〜１０分であり得るが、０．１秒、１秒、１分、１０分、１時間、１０時間、１日、１０日、１ヶ月等の単位であり得る）で前記測定をすることによって測定することによって求めることができる。このような間隔は、発現される遺伝子の性質におうじて変動する。あるいは、この間隔は、既知遺伝子の変動をもとにあらかじめ決定することができる。【０２３３】
見かけ上の合成速度は、バックグラウンド補正または単一コントロールでの取得により補正することができる。【０２３４】
このような分解速度は、遺伝子発現がない条件での計測によって得ることができる。このような条件は、ＲＮＡポリメラーゼの阻害条件であり得る。具体的な例としては、たとえばこのような条件は、ＲＮＡポリメラーゼの温度感受性変異体を使用するか、またはＲＮＡポリメラーゼの阻害薬を使用する条件であり得る。ここで使用される阻害薬は、真核生物に対するアクチノマイシンＤ、アマニチンまたは類似の抗生物質であるか、または原核生物に対するリファンシピンまたは類似の抗生物質であってもよい。【０２３５】
１つの実施形態では、用いられる分類は、正の制御を受けるものと負の制御を受けるものとを分けることを包含してもよい。正の制御および負の制御を見分けることによって、より正確なネットワーク構築を実現することができる。この実施形態では、本発明は、活性化因子および抑制因子の両方を検出できることから、従来にない効果を奏する点で好ましい。【０２３６】
別の実施形態では、本発明の方法は、さらに、制御をする因子の意味づけを行う工程を包含してもよい。制御をする因子の意味づけは、遺伝子ネットワークが生物において何の意味を有するかを解明するという側面において非常に重要な意味を持つ。本発明は、そのような意味づけを容易にし、より正確にしたという意味で非常に重要な側面を表す。【０２３７】
１つの実施形態では、本発明において行なわれ得る意味づけは、既知情報により行われる。あるいは、この意味づけは、新たに実験を行うことによって得られたデータに基づいて決定されてもよい。【０２３８】
本明細書において実施され得るクラスター化は、バッチラーニング自己組織化写像（ＢＬ−ＳＯＭ）法によって実行され得る。バッチラーニング自己組織化写像は、各々のニューロンがベクトルの平均を取って学習することを特徴とする。自己組織化については、徳高平蔵・岸田 悟・藤村 喜久郎, 自己組織化マップの応用 〜多次元情報の2次元可視化〜, 海文堂, 1999、T.Kohonen,Self-Organizing Maps, Springer, 1996等を参照にすることができる。【０２３９】
好ましい実施形態において、本発明は、ＢＬ−ＳＯＭにおいて、相関係数を用いて時系列データ全体を標準化する工程を包含してもよい。相関係数を用いて時系列データ全体を標準化することによって、その後の計算が単純化できる。相関係数を用いて時系列データ全体を標準化するメリットは、計算ごとの比較ができる点などにある。【０２４０】
好ましい実施形態において標準化において、−１に近い値をとる遺伝子は負の制御を受けているように相関係数を設定することができる。負の制御を解析するメリットは遺伝子ネットワークを複合的に解析できること等を挙げることができる。【０２４１】
１つの好ましい実施形態では、クラスターについて、再度クラスター化を行い、その結果得られる二次クラスター中で、再度分類し、二次クラスターを選択することができるが、必ずしも必要ではない。【０２４２】
別の好ましい実施形態では、本発明は、刺激条件下で、Ａ）〜Ｂ）を行って繰り返し、該刺激条件下でのクラスター化の結果、同じクラスターに分けられる遺伝子を抽出する工程をさらに包含してもよい。このような手法によって、ある刺激条件（たとえば、医薬の存在、毒素の存在、ストレス、ある生物学的刺激の存在等）においてどのような遺伝子が動き、どのような遺伝子ネットワークが形成されているのかを網羅的に解析することができ、医薬品開発において多角的な視点で解析することができるというメリットを有する。【０２４３】
１つの実施形態では、同じクラスターに分けることは、相関係数の閾値に基づいて行われる。このような閾値の選択は重要であり、たとえば、相関係数の閾値は、０．６〜１．０または−０．６〜−１・０であってもよい。閾値については、以下も重要視すべきである。負の相関が存在するケースで、相互に矛盾しないように閾値を設定することが重要である。【０２４４】
別の実施形態では、この刺激条件は、生物学的な摂動を起こすことを特徴とする。生物学的な摂動としては、たとえば、物理的刺激、化学的刺激、生化学的刺激、たとえば、例えば、温度、湿度、ｐＨ、塩濃度、栄養、金属、ガス、有機溶媒、圧力、気圧、粘性、流速、光度、光波長、電磁波、放射線、重力、張力、音波、対象となる生物または細胞とは異なる他の生物または細胞（例えば、寄生虫）、化学薬品、抗生物質、天然物、精神的ストレスおよび物理的ストレスなどを挙げることができる。【０２４５】
ここで、温度としては、例えば、高温、低温、超高温（例えば、９５℃など）、超低温（例えば、−８０℃など）、１５０〜−２７０℃のような広汎な温度が挙げられるがそれらに限定されない。【０２４６】
湿度としては、例えば、相対湿度１００％、相対湿度０％など０〜１００％の間の任意の点が挙げられるがそれらに限定されない。【０２４７】
ｐＨとしては、例えば、０〜１４の任意の点が挙げられるがそれらに限定されない。【０２４８】
塩濃度としては、例えば、ＮａＣｌ濃度（３％など）、他の塩の塩濃度０〜１００  ％のうちの任意の点が挙げられるがそれらに限定されない。【０２４９】
栄養としては、例えば、タンパク質、グルコース、脂質、ビタミン、無機塩等が挙げられるがそれらに限定されない。【０２５０】
金属としては、例えば、重金属（例えば、水銀、カドミウムなど）、鉛、金、ウラン、銀が挙げられるがそれらに限定されない。【０２５１】
ガスとしては、例えば、酸素、窒素、二酸化炭素、一酸化炭素、一酸化窒素、およびそれらの混合物などが挙げられるがそれらに限定されない。【０２５２】
有機溶媒としては、例えば、エタノール、メタノール、キシレン、プロパノールなどが挙げられるがそれらに限定されない。【０２５３】
圧力としては、例えば、０〜１０トン/ｃｍ２の任意の点などが挙げられるがそれらに限定されない。【０２５４】
気圧としては、例えば、０〜１００気圧の任意の点などが挙げられるがそれらに限定されない。【０２５５】
粘性としては、例えば、水、グリセロールなど任意の流体またはそれらの混合物中の粘性が挙げられるがそれらに限定されない。【０２５６】
流速としては、例えば、０〜光速の任意の点などが挙げられるがそれらに限定されない。【０２５７】
光度としては、例えば、暗黒〜太陽光の間の一点などが挙げられるがそれらに限定されない。【０２５８】
光波長としては、例えば、可視光線、紫外線（ＵＶ−Ａ、ＵＶ−Ｂ、ＵＶ−Ｃなど）、赤外線（遠赤外線、近赤外線など）などの任意の波長が挙げられるがそれらに限定されない。【０２５９】
電磁波としては、任意の波長のものが挙げられる。【０２６０】
放射線としては、任意の強度のものが挙げられる。【０２６１】
重力としては、地球上の任意の重力または無重力〜地球上の重力の間の１点、あるいは地球上の重力以上の任意の一点が挙げられるがそれらに限定されない。【０２６２】
張力としては、任意の強度のものが挙げられる。【０２６３】
音波としては、任意の強度および波長のものが挙げられる
対象となる生物とは異なる他の生物としては、例えば、寄生虫、病原菌、昆虫、線虫が挙げられるがそれらに限定されない。【０２６４】
化学薬品としては、例えば、塩酸、硫酸、苛性ソーダが挙げられるがそれらに限定されない。【０２６５】
抗生物質としては、例えば、ペニシリン、カナマイシン、ストレプトマイシン、キノロン等が挙げられるがそれらに限定されない。【０２６６】
天然物としては、例えば、ふぐ毒、蛇毒、アルカロイド等が挙げられるがそれらに限定されない。【０２６７】
精神的ストレスとしては、例えば、飢餓、密度、閉所、高所が挙げられるがそれらに限定されない。【０２６８】
物理的ストレスとしては、例えば、振動、騒音、電気、衝撃が挙げられるがそれらに限定されない。【０２６９】
１つの実施形態では、刺激条件は、複数存在してもよい。複数の因子の多角的な解析を可能とすることができるからである。【０２７０】
ここで複数の刺激条件が使用される場合は、使用される刺激条件は、複数の刺激条件の間で相関関係がないか、あるいは、複数の刺激条件の間で相関関係があってもよい。相関関係がないものを使用することによって、独立した事象の複合条件下での反応を見ることができ、他方で、相関関係がある刺激を用いることによって、関連する刺激の相互作用をみることができる。【０２７１】
刺激条件の具体例としては、たとえば、グルコース欠乏、熱ショックおよび重亜硫酸メナジオン（ｍｅｎａｄｉｏｎｅ  ｂｉｓｕｌｆｉｔｅ）存在下を挙げることができる。【０２７２】
１つの好ましい実施形態では、Ａ）工程は、マイクロアレイに由来するデータから算出することを包含する。マイクロアレイとしては、たとえば、ＤＮＡチップ、プロテインチップ、細胞チップなどを挙げることができる。マイクロアレイを使用した実験例は、各社から提供されるマニュアルに沿って行なってもよいし、改良してもよい。【０２７３】
１つの実施形態では、正味の合成速度は、見かけ上の合成速度の微分値の計算を行い、分解係数を読み込み、該分解係数と前記分解速度の時系列データの各点の分解速度との分解速度比を算出し、該見かけ上の速度比と該分解速度比とを合算して合成速度比を算出することによって計算される。【０２７４】
１つの具体的な実施形態では、本発明の複数の遺伝子を分類する方法では、Ａ）工程において、前記遺伝子の転写産物の見かけ上の合成速度をマイクロアレイから読み込み、各々の該マイクロアレイのデータと時間系列とを対応させ、必要に応じて該マイクロアレイ計測において抜けているデータを補間または補外し、正味の合成速度は、前記見かけ上の合成速度の微分値の計算を行い、分解係数を読み込み、該分解係数と前記分解速度の時系列データの各点の分解速度との分解速度比を算出し、該見かけ上の速度比と該分解速度比とを合算して合成速度比を算出することによって計算され、Ｂ）工程では、該正味の合成速度の合成速度比を対象となる遺伝子についてＢＬ−ＳＯＭ法に適用し、算出されたクラスター内の遺伝子について該遺伝子の合成速度比を用いて、総当りで相関係数を求め、正の閾値より高い遺伝子同士を関係あると判定し、負の閾値より低い遺伝子同士を関係あると判定することによって、実現することができる。【０２７５】
補間または補外は、補間補外を行わなければ、クラスタリングが行えないので（つまり、抜け落ち部分のあるデータを使用できなくなる）、実用的な解析を行なう意味で重要なものといえる。【０２７６】
具体的には、補間は、単純な２点を直線で結ぶことにより実現され、前記補外は、隣のデータと同じにすることにより実現される。【０２７７】
代表的には、正の閾値は、１．０〜０．６であり、前記負の閾値は、−１．０〜−０．６であるがこれに限定されない。閾値は、たとえば、１．０または−１．０に近い方が有利であり得るがそれに限定されない。これらの数値が有利であるのは、相関係数が十分に高いところにあると解されるからである。【０２７８】
１つの局面では、本発明は、複数の遺伝子を分類するシステムを提供する、このシステムは、Ａ）該遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、該見かけ上の合成速度と該分解速度とから、該遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出する手段；Ｂ）該正味の合成速度の波形をクラスター化する手段；およびＣ）該クラスター化から、同じクラスターに属する遺伝子同士を、少なくとも１つの同じ性質を有する遺伝子であると分類する手段、を備える。【０２７９】
別の局面では、本発明は、複数の遺伝子を分類する方法をコンピュータに実行させるプログラムを提供する。ここで用いられる方法は、Ａ）該遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、該見かけ上の合成速度と該分解速度とから、該遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出する工程；Ｂ）該正味の合成速度の波形をクラスター化する工程；およびＣ）該クラスター化から、同じクラスターに属する遺伝子同士を、少なくとも１つの同じ性質を有する遺伝子であると分類する工程、を包含する。【０２８０】
別の局面において、複数の遺伝子を分類する方法をコンピュータに実行させるプログラムを格納した記憶媒体を提供する。ここで用いられる方法は、Ａ）該遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、該見かけ上の合成速度と該分解速度とから、該遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出する工程；Ｂ）該正味の合成速度の波形をクラスター化する工程；およびＣ）該クラスター化から、同じクラスターに属する遺伝子同士を、少なくとも１つの同じ性質を有する遺伝子であると分類する工程、を包含する。【０２８１】
プログラムは、それぞれ独立してあるいは一緒に、フロッピー（登録商標）ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＯＭのような任意のタイプの記録媒体に記録され得る。あるいは、アプリケーションサーバに格納されていてもよい。そのような記録媒体に記録されたプログラムは、出入力装置（例えば、ディスクドライブ、ネットワーク（例えば、インターネット））を介してコンピュータのメモリにロードされる。ＣＰＵが細胞状態提示プログラムを実行することによって、コンピュータは、本発明の方法の処理を実行する装置として機能する。【０２８２】
本発明は、以下のような創薬につながるスクリーニング方法も提供する。このような発明は産業上有用なものであると考えられる。【０２８３】
別の局面では、本発明は、ある細胞応答に関連する複数の遺伝子ネットワークのうち、共通または特有の遺伝子ネットワークを調節する因子を同定する方法を提供する。この方法は、Ａ）該細胞応答を引き起こす複数の刺激条件に関して重要な遺伝子を選択する工程であって、該重要な遺伝子は、Ａ−１）該複数の刺激条件のうち第１の刺激条件下で複数の遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、該見かけ上の合成速度と該分解速度とから、該遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出し；Ａ−２）該正味の合成速度の波形をクラスター化し；Ａ−３）該複数の刺激条件のうち第２の刺激条件下でＡ−１）〜Ａ−２）を繰り返し、該複数の刺激条件下でのクラスター化の結果、同じクラスターに分けられる遺伝子を選択することによって達成される、工程；Ｂ）選択された遺伝子について、上流および下流の遺伝子ネットワークを特定する工程；Ｃ）特定された該上流および下流の遺伝子ネットワークの情報に基づいて、該複数の刺激条件について該細胞応答に関する遺伝子ネットワークを構築する工程；Ｄ）候補化合物を与えた場合の、該遺伝子ネットワークにおける各遺伝子の挙動を調べる工程；およびＥ）該複数の刺激条件のうち、共通または特有の遺伝子を調節する因子を特定する工程を包含する。ここで、ネットワークの解析自体は、本明細書において別の箇所において説明される任意の実施形態において説明されたものを利用することができることが理解される。この確立された技術は、経済的な高スループットの遺伝子機能スクリーニングの状況において特に重要である。【０２８４】
本明細書において「スクリーニング」とは、目的とするある特定の性質をもつ生物または物質などの標的を、特定の操作／評価方法で多数を含む集団の中から選抜することをいう。スクリーニングのために、本発明の方法またはシステムを使用することができる。【０２８５】
別の局面では、本発明は、ある細胞応答に関連する複数の遺伝子ネットワークのうち、共通または特有の遺伝子ネットワークを調節する因子を同定するためのシステムを提供する。このシステムは、Ａ）該細胞応答を引き起こす複数の刺激条件に関して重要な遺伝子を選択する手段であって、該重要な遺伝子は、Ａ−１）該複数の刺激条件のうち第１の刺激条件下で複数の遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、該見かけ上の合成速度と該分解速度とから、該遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出し；Ａ−２）該正味の合成速度の波形をクラスター化し；Ａ−３）該複数の刺激条件のうち第２の刺激条件下でＡ−１）〜Ａ−２）を繰り返し、該複数の刺激条件下でのクラスター化の結果、同じクラスターに分けられる遺伝子を選択することによって達成される、手段；Ｂ）選択された遺伝子について、上流および下流の遺伝子ネットワークを特定する手段；Ｃ）特定された該上流および下流の遺伝子ネットワークの情報に基づいて、該複数の刺激条件について該細胞応答に関する遺伝子ネットワークを構築する手段；Ｄ）候補化合物を与えた場合の、該遺伝子ネットワークにおける各遺伝子の挙動を調べる手段；およびＥ）該複数の刺激条件のうち、共通または特有の遺伝子を調節する因子を特定する手段を備える。ここで、ネットワークの解析自体は、本明細書において別の箇所において説明される任意の実施形態において説明されたものを利用することができることが理解される。【０２８６】
他の局面において、本発明は、ある細胞応答に関連する複数の遺伝子ネットワークのうち、共通または特有の遺伝子ネットワークを調節する因子を同定する方法をコンピュータに実行させるプログラムを提供する。ここで用いられる方法は、Ａ）該細胞応答を引き起こす複数の刺激条件に関して重要な遺伝子を選択する工程であって、該重要な遺伝子は、Ａ−１）該複数の刺激条件のうち第１の刺激条件下で複数の遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、該見かけ上の合成速度と該分解速度とから、該遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出し；Ａ−２）該正味の合成速度の波形をクラスター化し；Ａ−３）該複数の刺激条件のうち第２の刺激条件下でＡ−１）〜Ａ−２）を繰り返し、該複数の刺激条件下でのクラスター化の結果、同じクラスターに分けられる遺伝子を選択することによって達成される、工程；Ｂ）選択された遺伝子について、上流および下流の遺伝子ネットワークを特定する工程；Ｃ）特定された該上流および下流の遺伝子ネットワークの情報に基づいて、該複数の刺激条件について該細胞応答に関する遺伝子ネットワークを構築する工程；Ｄ）候補化合物を与えた場合の、該遺伝子ネットワークにおける各遺伝子の挙動を調べる工程；およびＥ）該複数の刺激条件のうち、共通または特有の遺伝子を調節する因子を特定する工程を包含する。ここで、ネットワークの解析自体は、本明細書において別の箇所において説明される任意の実施形態において説明されたものを利用することができることが理解される。【０２８７】
他の局面において、本発明は、ある細胞応答に関連する複数の遺伝子ネットワークのうち、共通または特有の遺伝子ネットワークを調節する因子を同定する方法をコンピュータに実行させるプログラムを格納した記録媒体を提供する。ここで、この方法は、Ａ）該細胞応答を引き起こす複数の刺激条件に関して重要な遺伝子を選択する工程であって、該重要な遺伝子は、Ａ−１）該複数の刺激条件のうち第１の刺激条件下で複数の遺伝子の転写産物の分解速度および見かけ上の合成速度を算出し、該見かけ上の合成速度と該分解速度とから、該遺伝子の転写産物の正味の合成速度を算出し；Ａ−２）該正味の合成速度の波形をクラスター化し；Ａ−３）該複数の刺激条件のうち第２の刺激条件下でＡ−１）〜Ａ−２）を繰り返し、該複数の刺激条件下でのクラスター化の結果、同じクラスターに分けられる遺伝子を選択することによって達成される、工程；）選択された遺伝子について、上流および下流の遺伝子ネットワークを特定する工程；Ｃ）特定された該上流および下流の遺伝子ネットワークの情報に基づいて、該複数の刺激条件について該細胞応答に関する遺伝子ネットワークを構築する工程；Ｄ）候補化合物を与えた場合の、該遺伝子ネットワークにおける各遺伝子の挙動を調べる工程；およびＥ）該複数の刺激条件のうち、共通または特有の遺伝子を調節する因子を特定する工程を包含する。ここで、ネットワークの解析自体は、本明細書において別の箇所において説明される任意の実施形態において説明されたものを利用することができることが理解される。【０２８８】
したがって、別の局面では、本発明は、アレイ情報から遺伝子ネットワークを予測する方法を提供する。この方法は、Ａ）基準となる遺伝子の発現レベルを時系列で決定する工程；Ｂ）測定されるべき遺伝子群の発現レベルを時系列で決定する工程；Ｃ）該遺伝子群の発現レベルのデータをヤコビ行列により処理する工程；Ｄ）該ヤコビ行列による処理の結果、一意に決定されないパラメータにたいして定常状態のデータに基づきデータを固定させる工程、を包含する。ヤコビアン  Ｊａｃｏｂｉａｎ，  Ｊａｃｏｂｉａｎ  ｄｅｔｅｒｍｉｎａｎｔ数  実変数ｘｉの関数ｆｉ（ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ），  ｉ＝１，…，ｎのヤコビアンとは第ｉ行が関数ｆｉ（ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ）のすべての一階偏導関数を並べた行列式のことである。ヤコビの多項式  Ｊａｃｏｂｉ’ｓ  ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌｓ数  微分方程式ｘ（１−ｘ）ｙ″＋〔β−（α＋１）ｘ〕ｙ′＋ｎ（α＋ｎ）ｙ＝０を満たす解で表わされる．ここでｎは整数．ある場合には，ルジャンドル（Ｌｅｇｅｎｄｒｅ）の多項式，チェビシェフ（Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ）の多項式をつくり出すことができる。【０２８９】
代謝物質について得られた時系列濃度データは、例えば、キャピラリー電気泳動-質量分析装置を使用して得ることができる。キャピラリー電気泳動-質量分析装置によれば、解析対象の代謝ネットワークに含まれる多数の代謝物質に関する時系列濃度データを網羅的に取得することができる。代謝ネットワーク推定装置は、キャピラリー電気泳動-質量分析装置から出力された代謝物質の濃度データを直接的に入力してもよい。このとき、キャピラリー電気泳動-質量分析装置は、所定の間隔でサンプリングした試料を順次解析にかけることで、代謝物質の濃度データを時系列的に取得することができる。本手法は定常状態における各代謝物質の濃度データを計測する場合にも用いることができる。【０２９０】
また、定常状態流束プロファイルの測定方法は、例えば、Zhao J, Shimizu K: Metabolic flux analysis of Escherichia coli K12grown on 13C-labeled acetate and glucose using GC-MS and powerful fluxcalculation method. J Biotechnol 2003, 101(2):101-117及びFischer E, Sauer U:Metabolic flux profiling of Escherichia coli mutants in central carbonmetabolism using GC-MS. Eur J Biochem 2003, 270(5):880-891を算用することができる。【０２９１】
別の実施形態において、クラスタリングは、ウォード法によるクラスタリングを含む。ここで、クラスタリング（ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）とは，分類対象の集合を，内的結合（ｉｎｔｅｒｎａｌ  ｃｏｈｅｓｉｏｎ）と外的分離（ｅｘｔｅｒｎａｌ  ｉｓｏｌａｔｉｏｎ）が達成されるような部分集合に分割することをいう。分割後の各部分集合はクラスタと呼ばれる。分割の方法にも幾つかの種類があり、全ての分類対象がちょうど一つだけのクラスタの要素となる場合（ハード，  または，クリスプなクラスタという）、また、逆に一つのクラスタが複数のクラスタに同時に部分的に所属する場合（ソフト，または，ファジィなクラスタという）がある。【０２９２】
クラスタリング手法は大きく，最短距離法などの階層的手法（ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ）と，ｋ−ｍｅａｎｓ  などの分割最適化手法（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ−ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）に分けられる。階層的手法は，さらに分枝型（ｄｉｖｉｓｉｖｅ）と凝集型（ａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｖｅ）に分けられる。【０２９３】
凝集型（ａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｖｅ）には、Ｎ個の対象からなるデータが与えられた場合に，１個の対象だけを含む  Ｎ個のクラスタがある初期状態を，まず生成する。この状態から始めて，対象  ｘ１  と  ｘ２  の間の距離  Ｄ（ｘ１，ｘ２）  （非類似度）からクラスタ間の距離  Ｄ（Ｃ１，Ｃ２）  を計算し，最もこの距離の近い二つのクラスタを逐次的に併合する。そして、このような併合を，全ての対象が一つのクラスタに併合されるまで繰り返すことで階層構造を獲する。この階層構造はデンドログラムによって表示され得る。デンドログラムとは、各終端ノードが各対象を表し、併合されてできたクラスタを非終端ノードで表した二分木をいう。非終端ノードの横軸は，併合されたときのクラスタ間の距離を表す。クラスタ  Ｃ１と  Ｃ２  の距離関数  Ｄ（Ｃ１，Ｃ２）  の違いにより以下のような手法がある。【０２９４】
（１）最短距離法（ｎｅａｒｅｓｔ  ｎｅｉｇｈｂｏｒ  ｍｅｔｈｏｄ）  または  単連結法（ｓｉｎｇｌｅ  ｌｉｎｋａｇｅ  ｍｅｔｈｏｄ）
【数７】
2008102825.tif 000009
【０２９５】
（２）最長距離法（ｆｕｒｔｈｅｓｔ  ｎｅｉｇｈｂｏｒ  ｍｅｔｈｏｄ）  または  完全連結法（ｃｏｍｐｌｅｔｅ  ｌｉｎｋａｇｅ  ｍｅｔｈｏｄ）
【数８】
2008102825.tif 000010
【０２９６】
（３）群平均法（ｇｒｏｕｐ  ａｖｅｒａｇｅ  ｍｅｔｈｏｄ）
【数９】
2008102825.tif 000011
【０２９７】
（４）ウォード法（Ｗａｒｄ’ｓ  ｍｅｔｈｏｄ）
【数１０】
2008102825.tif 000012
【０２９８】
Ｗａｒｄ  法は，各対象から，その対象を含むクラスタのセントロイドまでの距離の二乗の総和を最小化する。最短距離法，最長距離法および群平均法は任意の対象間の距離  Ｄ（ｘｉ，ｘｊ）  が与えられている場合に適用できる。対象が数値ベクトルで記述されている場合は，ベクトル間のユークリッド距離などを求めて適用する。上記のより詳しい説明は、＃  神嶌  敏弘，  「データマイニング分野のクラスタリング手法（１）  −  クラスタリングを使ってみよう！  −」，  人工知能学会誌，  ｖｏｌ．１８，  ｎｏ．１，  ｐｐ．５９−６５  （２００３）；および神嶌  敏弘，  「データマイニング分野のクラスタリング手法（２）  −  大規模データへの挑戦と次元の呪いの克服  −」，  人工知能学会誌，  ｖｏｌ．１８，  ｎｏ．２，  ｐｐ．１７０−１７６  （２００３）を参照のこと。【０２９９】
本明細書において引用された、科学文献、特許、特許出願などの参考文献は、その全体が、各々具体的に記載されたのと同じ程度に本明細書において参考として援用される。【０３００】
以上、本発明を、理解の容易のために好ましい実施形態を示して説明してきた。以下に、実施例に基づいて本発明を説明するが、上述の説明および以下の実施例は、例示の目的のみに提供され、本発明を限定する目的で提供したのではない。従って、本発明の範囲は、本明細書に具体的に記載された実施形態にも実施例にも限定されず、特許請求の範囲によってのみ限定される。
【実施例】
【０３０１】
以下に実施例を示して本発明をさらに詳しく説明するが、この発明は以下の例に限定されるものではない。以下の実施例において用いられる試薬、支持体などは、例外を除き、Ｓｉｇｍａ（Ｓｔ．Ｌｏｕｉｓ，ＵＳＡ）、和光純薬などから市販されるものを用いた。【０３０２】
（実施例１：出芽酵母を熱ショックおよびｄｉｔｈｉｏｔｈｒｅｉｔｏｌ  （ＤＴＴ；  ｄｉｓｕｌｆｉｄｅ−ｒｅｄｕｃｉｎｇ  ａｇｅｎｔ）で処理した２つのＤＮＡアレイデータ）
以下に、本発明者らの技法が、熱ショックおよびその他のストレス処理をしたＤＮＡアレイデータから熱ショックたんぱく質遺伝子群を盲目的に抽出することが可能であることを示す。【０３０３】
出芽酵母を熱ショックおよびｄｉｔｈｉｏｔｈｒｅｉｔｏｌ  （ＤＴＴ；  ｄｉｓｕｌｆｉｄｅ−ｒｅｄｕｃｉｎｇ  ａｇｅｎｔ）で処理した２つのＤＮＡアレイデータの各遺伝子をＢＬ−ＳＯＭ法（クラスター数２０）によってクラスター化した。次に、各ＤＮＡアレイデータのクラスター同士を比較し、共通する遺伝子の最も多いクラスターを抽出した。我々の手法（正味のｍＲＮＡ合成量を用いた解析）では、熱ショックデータの第９クラスター（このクラスターに分類される遺伝子は７８０個）およびＤＴＴ処理データの第０クラスター（このクラスターに分類される遺伝子は３６５個）同士が最も共通する遺伝子が多く、その数は６６個であった。【０３０４】
出芽酵母を熱ショック処理したＤＮＡアレイデータの各遺伝子をＢＬ−ＳＯＭ法によってクラスター化した。Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  ＭＡＳＫ法（ＰＭＡＳＫ法：正味のｍＲＮＡ合成量を用いた解析）では、熱ショックデータの第３−２クラスターに属する熱ショックたんぱく質遺伝子は１８個（ＴＳＬ１，  ＴＹＥ７，  ＵＢＣ４，  ＵＧＰ１，  ＣＰＲ６，  ＣＴＨ１，  ＥＲＯ１，  ＦＥＳ１，  ＨＳＰ１２，  ＭＤＪ１，  ＳＩＳ１，  ＶＰＳ６２，  ＢＴＮ２，  ＡＰＡ１，  ＺＰＲ１，  ＡＨＡ１，  ＹＪＬ１４４Ｗ，  ＹＯＬ０３２Ｗ）であった。このクラスターに属する遺伝子間の全ての相関係数を算出し、＋０．９８２３以上（正の相関）および−０．６以下（負の相関）に閾値を設定した場合、３３個の熱ショックたんぱく質遺伝子間ネットワークを構築することができた（図５）。直線が抽出されたネットワークで、赤線は正の相関、緑線は負の相関関係にあることを示す。数値は両遺伝子間の相関係数を表します。また、点線は相関係数が閾値以下の遺伝子群を示す。【０３０５】
一方、従来の手法（見かけのｍＲＮＡ合成量を用いた解析）では、第７−０クラスターに属する熱ショックたんぱく質遺伝子は５個（ＭＤＪ１，  ＳＩＳ１，ＹＪＬ１４４Ｗ，  ＹＯＬ０３２Ｗ，  ＹＧＲ２５０Ｃ）であった。このクラスターに属する遺伝子間の全ての相関係数を算出し、＋０．９８２３以上（正の相関）および−０．６以下（負の相関）に閾値を設定した場合、１個の熱ショックたんぱく質遺伝子間ネットワークしか構築することができなかった（図６）。【０３０６】
（実施例２：出芽酵母を熱ショックおよびｍｅｎａｄｉｏｎｅ  ｂｉｓｕｌｆｉｔｅ  （ＭＳ；  ｓｕｐｅｒｏｘｉｄｅ−ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ  ｄｒｕｇ）で処理した２つのＤＮＡアレイデータ）
出芽酵母を熱ショックおよびｍｅｎａｄｉｏｎｅ  ｂｉｓｕｌｆｉｔｅ  （ＭＳ；  ｓｕｐｅｒｏｘｉｄｅ−ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ  ｄｒｕｇ）で処理した２つのＤＮＡアレイデータから（実施例１）と同様に共通遺伝子を抽出した。【０３０７】
出芽酵母をｍｅｎａｄｉｏｎｅ  ｂｉｓｕｌｆｉｔｅ  （ＭＤ；  ｓｕｐｅｒｏｘｉｄｅ−ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ  ｄｒｕｇ）で処理したＤＮＡアレイデータを（検証１）と同様にクラスター化した。ＰＭＡＳＫ法では、ＭＳデータの第０−２クラスターに属する熱ショックたんぱく質遺伝子は１３個（ＡＨＡ１，  ＣＰＲ６，  ＣＵＰ１−１，  ＣＵＰ１−２，  ＥＮＯ２，  ＦＥＳ１，  ＰＧＫ１，  ＳＳＡ２，  ＳＳＥ１，  ＴＹＥ７，  ＹＤＪ１，  ＺＥＯ１，  ＳＴＩ１）であった。このクラスターに属する遺伝子間の全ての相関係数を算出し、＋０．６以上（正の相関）および−０．６以下（負の相関）に閾値を設定した場合、２３個の熱ショックたんぱく質遺伝子間ネットワークを構築することができた（図７）。【０３０８】
一方、従来の手法（見かけのｍＲＮＡ合成量を用いた解析）では、第６−２クラスターに属する熱ショックたんぱく質遺伝子は５個（ＣＵＰ１−１，  ＣＵＰ１−２，  ＡＰＡ１，  ＨＳＰ１０，  ＹＬＬ０２３Ｃ）でした。このクラスターに属する遺伝子間の全ての相関係数を算出し、＋０．６以上（正の相関）および−０．６以下（負の相関）に閾値を設定した場合、２個の熱ショックたんぱく質遺伝子間ネットワークしか構築することができなかった（図８）。
一方、従来の手法では、１回目のＢＬ−ＳＯＭ法から得られた共通遺伝子数は１１２個であったが、その中に熱ショックたんぱく質遺伝子は含まれていなかった。【０３０９】
（実施例３：出芽酵母をｍｅｔｈｙｌ  ｍｅｔｈａｎｅｓｕｌｆｏｎａｔｅ  （ＭＭＳ；  ｍｅｔｈｙｌａｔｉｎｇ  ａｇｅｎｔ）で処理したＤＮＡアレイデータ）
次に、出芽酵母をｍｅｔｈｙｌ  ｍｅｔｈａｎｅｓｕｌｆｏｎａｔｅ  （ＭＭＳ；  ｍｅｔｈｙｌａｔｉｎｇ  ａｇｅｎｔ）で処理したＤＮＡアレイデータを（検証１）と同様にクラスター化した。ＰＭＡＳＫ法では、ＭＭＳデータの第３−２クラスターに属するＭＭＳ処理に対するＤＮＡ傷害応答遺伝子は７個（ＢＵＲ２，  ＣＤＣ４０，  ＰＯＬ３２，  ＲＡＤ５０，  ＲＡＤ６１，  ＲＥＦ２，  ＲＶＳ１６１）でした。このクラスターに属する遺伝子間の全ての相関係数を算出し、＋０．６５以上（正の相関）および−０．６５以下（負の相関）に閾値を設定した場合、１１個のＭＭＳ処理に対するＤＮＡ傷害応答遺伝子間ネットワークを構築することができた（図９）。【０３１０】
一方、従来の手法（見かけのｍＲＮＡ合成量を用いた解析）では、ＭＭＳデータの第３−０クラスターに属するＭＭＳ処理に対するＤＮＡ傷害応答遺伝子は６個（ＢＵＲ２，  ＨＰＲ５，  ＰＡＴ１，  ＰＯＬ３２，  ＲＡＤ６，  ＲＳＣ１）であった。このクラスターに属する遺伝子間の全ての相関係数を算出し、＋０．６５以上（正の相関）および−０．６５以下（負の相関）に閾値を設定した場合、３個のＭＭＳ処理に対するＤＮＡ傷害応答遺伝子間ネットワークしか構築することができなかった（図１０）。【０３１１】
（結論）
正味のｍＲＮＡ合成量に変換した２つの条件のＤＮＡアレイデータをＢＬ−ＳＯＭ法によってクラスター化することで、精度の高い遺伝子ネットワークを構築し、それに関わる遺伝子群を盲目的に抽出することが可能であることが示された。それら遺伝子群は各アレイ条件で同じ制御下に置かれていると考えられ（各遺伝子の調節遺伝子が共通、またはお互いがその発現に関与しているなど）、強い相関関係が存在することが示唆される。これは、例えば以下のことに応用可能である。細胞応答Ａを引き起こすシグナルＸおよびＹのＤＮＡアレイデータから、細胞応答Ａに重要な遺伝子群を盲目的に抽出する。次に、各遺伝子の転写調節領域の解析によって上流の遺伝子ネットワークを、およびＲＮＡｉなどによる各遺伝子のノックアウトによって下流の遺伝子ネットワークを特定することで、各シグナルに共通あるいは特有の細胞応答Ａの遺伝子ネットワークを解明することが出来る。このネットワークの情報は創薬に有用であり（ターゲットとする遺伝子の正確な特定が可能など）、また、ネットワークに関わる遺伝子の塩基配列および遺伝子発現強度から個人差を考慮したオーダーメイド医療にも応用できる。さらに、あらゆる分化誘導に関わる遺伝子ネットワークが正確に特定できるため、ヒトＥＳ細胞を含めた幹細胞再生医療に対しても強力な技法となる。【０３１２】
（実施例４：出芽酵母をカルシウムで処理したＤＮＡアレイデータ）
出芽酵母をカルシウムで処理したＤＮＡアレイデータを（検証１）と同様にクラスター化した。ＰＭＡＳＫ法では、カルシウムデータの第３−０クラスターに属するカルシウム応答遺伝子は５個（ＡＴＧ１９，ＣＭＫ２，ＣＳＥ２，ＰＨＯ８４，ＰＲＢ１）であった。このクラスターに属する遺伝子間の全ての相関係数を算出し、＋０．９８６以上（正の相関）および−０．９８６以下（負の相関）に閾値を設定した場合、２個のカルシウム応答遺伝子間ネットワークを構築することができた（図１１）。
一方、従来の手法（見かけのｍＲＮＡ合成量を用いた解析）では、カルシウムデータの第７−０クラスターに属するカルシウム応答遺伝子は７個（ＣＰＳ１，ＹＭＲ０６２Ｃ，ＥＮＢ１，ＥＲＧ２６，ＲＨＯ１，ＲＶＳ１６１，ＹＰＫ１）であった。このクラスターに属する遺伝子間の全ての相関係数を算出し、＋０．９８６以上（正の相関）および−０．９８６以下（負の相関）に閾値を設定した場合、カルシウム応答遺伝子間ネットワークは１つも構築することができなかった（図１２）。【０３１３】
（実施例５：マイクロデータデータから解析までのストリームライン化）
以上の実施例で確立した好ましいスキームを図１３を参照しながら以下に示す。【０３１４】
すなわち、マイクロアレイデータの読み込み、各々のマイクロアレイデータと時間系列の対応を作成する。ついで、マイクロアレイ計測の問題で抜けているデータを補間および補外する。ここで、補間とは単純な二点間で直線を結び、補外は隣のデータと同じデータを挿入する（恣意的になることを避け、あえてスプライン補間は行なわない。）。次に、分解係数を読み込むと並行して、微分値（見た目の速度比）の計算を行い、分解係数と時系列データの各点の分解速度比を算出する。そして、最後に、見た目の速度比と分解速度比とを合算して合成速度比を計算する。【０３１５】
図１３に示したようなスキームを用いて、本発明において、Ａ）工程において、前記遺伝子の転写産物の見かけ上の合成速度をマイクロアレイから読み込み、各々の該マイクロアレイのデータと時間系列とを対応させ、必要に応じて該マイクロアレイ計測において抜けているデータを補間または補外し、前記正味の合成速度は、前記見かけ上の合成速度の微分値の計算を行い、分解係数を読み込み、該分解係数と前記分解速度の時系列データの各点の分解速度との分解速度比を算出し、該見かけ上の速度比と該分解速度比とを合算して合成速度比を算出することによって計算され、Ｂ）工程では、該正味の合成速度の合成速度比を対象となる遺伝子についてＢＬ−ＳＯＭ法に適用し、算出されたクラスター内の遺伝子について該遺伝子の合成速度比を用いて、総当りで相関係数を求め、正の閾値より高い遺伝子同士を関係あると判定し、負の閾値より低い遺伝子同士を関係あると判定することが実証される。【０３１６】
（実施例６：ＧｅｎｅＰｙｘｉｓシステムＴＭを用いた癌遺伝子Ｊｕｎ関連遺伝子の抽出）
本実施例では、本発明のＧｅｎｅＰｙｘｉｓシステムＴＭの中核であるＰＭＡＳＫ法の有効性を実証するために、以下のように癌遺伝子Ｊｕｎ関連遺伝子の的中精度を検討した（この実証実験は国立がんセンター東病院・江角浩安先生のもとで行われた。【０３１７】
細胞材料はすい臓癌由来細胞株（膵臓がん由来細胞株：細胞名：PANC-1、入手先：アメリカンタイプカルチャーコレクションから入手）、刺激は栄養飢餓、マイクロアレイはＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ社のＨｕｍａｎ  Ｇｅｎｏｍｅ  Ｕ１３３  Ｐｌｕｓ  ２．０  Ａｒｒａｙを用いた。【０３１８】
栄養飢餓処理後８時間の間に経時的に細胞からＲＮＡを抽出し、時系列ＤＮＡマイクロアレイデータを取得した。同時に、栄養飢餓状態の細胞におけるｍＲＮＡ半減期データをマイクロアレイによって測定し、これらのデータからＰＭＡＳＫ法に従って算出したｍＲＮＡ合成速度を用いて、Ｊｕｎに関連すると示される遺伝子群をＧｅｎｅＰｙｘｉｓシステムＴＭにより抽出した。【０３１９】
次に、それら遺伝子が遺伝子発現の観点あるいはタンパク質間相互作用についてＪｕｎに関連する遺伝子かどうかを文献的に調査したところ、実に８０％以上の遺伝子がＪｕｎと何らかの関与を示すことが判明した（図１４）。【０３２０】
他方、前項の“２）  ｍＲＮＡの合成速度の算出（ＰＭＡＳＫ法）”を変更して、ｍＲＮＡ合成速度ではなく、従来のようにｍＲＮＡ存在量（ＰＭＡＳＫ法を適用しない状態のマイクロアレイデータ）を用いてＧｅｎｅＰｙｘｉｓシステムＴＭによって解析したところ、Ｊｕｎ関連遺伝子は１５％程度であった（図１５）。同様の結果は出芽酵母においても得られている。【０３２１】
従って、ＰＭＡＳＫ法はある１つの生命現象に関わる遺伝子群を、従来の手法より極めて高精度に検出することが可能であることが立証された。【０３２２】
（実施例７：ヒトを対象としたグルコース欠乏による本発明の実証）
本実施例では、ヒトを対象としたグルコース欠乏による本発明の実証例を示す。【０３２３】
AMPKは、グルコース飢餓など栄養が枯渇することで活性化されるリン酸化酵素であ
る。 AMPKが活性化されると、コレステロール合成、脂肪酸合成、グリコーゲン合成
など生命活動の維持に必要のない余分なエネルギーの浪費反応を阻害し、逆に、脂肪
酸β酸化などエネルギーを生成する反応を促進させる（図１６）。【０３２４】
AMPK関連遺伝子について、本発明のプログラム処理を実施し、AMPK関連遺伝子を含むクラスターを統合し、類似値±96.30以上でグルコース存在下の遺伝子間ネットワークを描写したところ、ネットワークは４個形成された（図１７）。一方、AMPK関連遺伝子を含むクラスターを統合し、類似値±96.30以上でグルコース非存在下の遺伝子間ネットワークを描写したところ、ネットワークは18個形成された（図１８）。【０３２５】
従って、グルコース飢餓によってAMPK関連遺伝子のネットワークが形成され、栄養飢餓に対する耐性機構が活性化されることが分かる。またグルコース非存在下で形成される遺伝子間ネットワークは文献に記載されている事項と一致している。【０３２６】
一致する内容は以下のとおりである。【０３２７】
１．AMPKはNRF1を活性化することから．232700_at(NRF1)と1558027_at(AMPKb2)が正の相関を示すことは一致する(RAYNALDBERGERON, et al., Am J Physiol Endocrinol Metab 281: E1340-E1346, 2001. Chronicactivation of AMP kinase results in NRF-1 activation and mitochondrialbiogenesis)。【０３２８】
２．AMPKはSREBF1を阻害することから．1558027_at(AMPKb2)と202308_at(SREBF1)が負の相関を示すことは一致する(GaochaoZhou et al., J. Clin. Invest. 108:1167-1174 (2001). Role of AMP-activatedprotein kinase in mechanism of metformin action)。【０３２９】
３．AMPKとmTORはお互いに逆の作用を示すことから．201834_at(AMPKb1)と226312_at(RICTOR)が負の相関を示すことは一致する(DouglasR. Bolster, et al., THE JOURNAL OF BIOLOGICAL CHEMISTRY Vol. 277, No. 27, Issueof July 5, pp. 23977-23980, 2002, AMP-activated Protein Kinase SuppressesProtein Synthesis in Rat Skeletal Muscle through Down-regulated MammalianTarget of Rapamycin (mTOR) Signaling)。【０３３０】
以上から、本発明は、ヒトにおける実例でも実施可能であることが実証された。【０３３１】
以上のように．本発明の好ましい実施形態を用いて本発明を例示してきたが．本発明は．特許請求の範囲によってのみその範囲が解釈されるべきであることが理解される。本明細書において引用した特許．特許出願および文献は．その内容自体が具体的に本明細書に記載されているのと同様にその内容が本明細書に対する参考として援用されるべきであることが理解される。
【産業上の利用可能性】
【０３３２】
本発明により、驚くべきほどに高レベルの遺伝子ネットワークを解析することが可能になった。このような判定により医薬品開発、診断、予防、治療に応用することが可能となり、その応用範囲は医療のみならず、食品、化粧品、農業、環境など種々の分野に及ぶ。コンピュータ上で生実験を再現できることから、バイオテクノロジーにおける教育および研究を行うことができるようになったという産業上の有用性も有する。
【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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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１４】
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【図１５】
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【図１７】
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【図１８】
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【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２Ｃ】
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【図２Ｄ】
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【図２Ｅ】
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【図４】
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【図１３】
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【図１６】
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【国際調査報告】
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