(57)【要約】  トランスクリプト上に特定の短い長さＬ２のフレームＦを想定し、該フレームＦを一定値ｔずつ細かくステップ状に移動させて順次小区間内での構造を解析し、各小区間の特定位置における特定二次構造についての第一の蓋然性を求める。そして、個々の小区間で判明した１以上の特定位置を、もとのトランスクリプト上に対応させて配置し、個々の特定位置同士の重なり合いの程度の大小を第二の蓋然性とする。この２つの蓋然性に着目することで、ｍＲＮＡなどのＲＮＡ中に所望の二次構造が実際に存在するかどうかを、より高い信頼性をもって予測し得る。
2008072713.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＲＮＡ中に、所望の特徴パラメータ値を有する特定二次構造が存在するかどうかを予測する方法であって、
（Ａ）ＲＮＡの全長に対し予測の対象とすべき全長Ｌ１の対象区間を選択し、特定二次構造の配列長より長い全長Ｌ２（Ｌ２＜Ｌ１）のフレームを想定し、
対象区間の一端からフレーム１つ分がカバーする小区間をＳ１とし、該小区間Ｓ１において、ギッブス自由エネルギーを抽出の指標として、特定二次構造を内部に含みかつＲＮＡが取り得る小構造を抽出し、抽出された小構造のどの位置に特定二次構造が存在するかを調べ、それによって、この小区間Ｓ１内の１以上の特定位置Ｘ１のそれぞれに特定二次構造が何程の蓋然性で存在するかを求め、これを小区間Ｓ１の特定位置Ｘ１ごとの第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘ１)とし、
前記フレームを一定長ｔ（ｔ＜Ｌ２）だけ他端側へ移動させて次の小区間を定め、前記小区間Ｓ１と同様に、その小区間の特定位置ごとの第一の蓋然性を求める操作を、該フレームが対象区間の他端に達するまで繰り返して行い、それによって、最初の小区間Ｓ１から最後の小区間Ｓｎまで、各小区間における特定位置ごとの第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘ１)〜Ｄｇ(Ｘｎ)を得るステップと、
（Ｂ）前記（Ａ）のステップで各小区間ごとに求められたそれぞれの特定位置を、対象区間上の対応位置に当てはめてゆき、それによって、各特定位置が対象区間上のどの位置でどれほど重なり合うかを求め、その対象区間上の位置についての重なり合いの度合いを第二の蓋然性とするステップと、
（Ｃ）前記（Ａ）、（Ｂ）のステップで求められた、第一の蓋然性と、第二の蓋然性とに基づいて、対象区間における特定二次構造の存在を予測するステップと、
を有することを特徴とする、ＲＮＡ中の二次構造を予測する方法。
【請求項２】
対象区間の全長Ｌ１が、塩基数１００以上である、請求項１記載の方法。
【請求項３】
特定二次構造がステム・ループ構造であって、その構造を規定する特徴パラメータ値が、ステムの長さと、ループの長さと、ステム・ループ内の許容ミスマッチの数とを含んでいる、請求項１または２記載の方法。
【請求項４】
特定二次構造が、２つのステム・ループ構造の間にあって他の塩基配列と相互作用していない間隙部分と、その両側にある前記ステム・ループ構造のそれぞれの内側のステム部分とを有する凹形構造であって、その構造を規定する特徴パラメータ値が、間隙部分の塩基数と、その両側にあるステム・ループ構造のそれぞれのステムの内側部分の塩基数の和とを含んでいる、請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
フレームの全長Ｌ２の塩基数が、５０〜３００である、請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
一定長ｔの塩基数が、１〜１０である、請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
各小区間において、予め定めたギッブス自由エネルギーの値以下の小構造を抽出するものである、請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
上記（Ｃ）のステップにおいて、第一の蓋然性と、第二の蓋然性とを、対象区間が一方の軸に対応したグラフ中に同時に表し、グラフ中に表された第一の蓋然性と、第二の蓋然性とに基づいて、対象区間における特定二次構造の存在を予測するものである、請求項１〜７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
上記グラフが、対象区間が一方の軸に対応し、第一の蓋然性の値が他方の軸に対応する直交座標面上に表された棒グラフであり、
第一の蓋然性の値の大小を、グラフの棒の長さに対応させて表示し、第二の蓋然性の値の大小を、グラフの棒同士が重なり合った部分の色彩および／または模様を変えることで表示するものである、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
抽出された特定二次構造の配列について、その特定二次構造自体のギッブス自由エネルギーの値を算出し、その値をグラフに重ねて表示するものである、請求項８または９記載の方法。
【請求項１１】
抽出された特定二次構造について、
常に塩基対を形成しない塩基と、
ある特定二次構造中においては塩基対を形成しない塩基であるが、他の特定二次構造中においては塩基対形成に参加している塩基とを、
互いに識別可能なようにグラフに重ねて表示するものである、請求項８〜１０のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
ＲＮＡ中に、所望の特徴パラメータ値を有する特定二次構造が存在するかどうかを予測するためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータを、
（Ｐ１）ＲＮＡの一次構造のうち少なくとも予測の対象とすべき対象区間の一次構造データと、特定二次構造の特徴パラメータ値と、対象区間の全長Ｌ１より短くかつ特定二次構造の配列長より長い区間として想定されたフレームの長さＬ２と、該フレームの移動量である一定長ｔ（ｔ＜Ｌ２）とを少なくとも入力する入力手段、
（Ｐ２）対象区間の一端からフレーム１つ分がカバーする小区間をＳ１とし、該小区間Ｓ１において、ギッブス自由エネルギーを抽出の指標として、特定二次構造を内部に含みかつＲＮＡが取り得る小構造を複数抽出し、抽出された小構造のどの位置に特定二次構造が存在するかを調べ、それによって、この小区間Ｓ１内の１以上の特定位置Ｘ１のそれぞれに特定二次構造が何程の蓋然性で存在するかを求め、これを小区間Ｓ１の特定位置Ｘ１ごとの第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘ１)とし、
前記フレームを一定長ｔ（ｔ＜Ｌ２）だけ他端側へ移動させて次の小区間を定め、前記小区間Ｓ１と同様に、その小区間の特定位置ごとの第一の蓋然性を求める操作を、該フレームが対象区間の他端に達するまで繰り返して行い、それによって、最初の小区間Ｓ１から最後の小区間Ｓｎまで、各小区間における特定位置ごとの第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘ１)〜Ｄｇ(Ｘｎ)を得る演算を行なう第一演算手段、
（Ｐ３）第一演算手段で各小区間ごとに求められたそれぞれの特定位置を、対象区間上の対応位置に当てはめてゆき、それによって、各特定位置が対象区間上のどの位置でどれほど重なり合うかを求め、その対象区間上の位置についての重なり合いの度合いを第二の蓋然性とする演算を行なう第二演算手段、
（Ｐ４）第一演算手段で求められた第一の蓋然性と、第二演算手段で求められた第二の蓋然性とを、出力する出力手段、
として機能させるための前記プログラム。
【請求項１３】
対象区間の全長Ｌ１が、塩基数１００以上である、請求項１２記載のプログラム。
【請求項１４】
特定二次構造がステム・ループ構造であって、その構造を規定する特徴パラメータ値が、ステムの長さと、ループの長さと、ステム・ループ内の許容ミスマッチの数とを含んでいる、請求項１２または１３記載のプログラム。
【請求項１５】
特定二次構造が、２つのステム・ループ構造の間にあって他の塩基配列と相互作用していない間隙部分と、その両側にある前記ステム・ループ構造のそれぞれのステムの内側部分とを有する凹形構造であって、その構造を規定する特徴パラメータ値が、間隙部分の塩基数と、その両側にあるステム・ループ構造のそれぞれの内側のステム部分の塩基数の和とを含んでいる、請求項１２〜１４のいずれかに記載のプログラム。
【請求項１６】
各小区間において、予め定めたギッブス自由エネルギーの値以下の小構造を抽出するものである、請求項１２〜１５のいずれかに記載のプログラム。
【請求項１７】
出力手段が、第一の蓋然性と、第二の蓋然性とを、対象区間が一方の軸に対応したグラフの中に同時に表されるよう出力するものである、請求項１２〜１６のいずれかに記載のプログラム。
【請求項１８】
上記グラフが、対象区間が一方の軸に対応し、第一の蓋然性の値が他方の軸に対応する直交座標面上に表された棒グラフであり、
第一の蓋然性の値の大小を、グラフの棒の長さに対応させて表示し、第二の蓋然性の値の大小を、グラフの棒同士が重なり合った部分の色彩および／または模様を変えることで表示するものである、請求項１７記載のプログラム。
【請求項１９】
抽出された特定二次構造の配列について、その特定二次構造自体のギッブス自由エネルギーの値を算出し、その値をグラフに重ねて表示するものである、請求項１７または１８記載のプログラム。
【請求項２０】
抽出された特定二次構造について、
常に塩基対を形成しない塩基と、
ある特定二次構造中においては塩基対を形成しない塩基であるが、他の特定二次構造中においては塩基対形成に参加している塩基とを、
互いに識別可能なようにグラフに重ねて表示するものである、請求項１７〜１９のいずれかに記載のプログラム。
【請求項２１】
ＲＮＡ中に、所望の特徴パラメータ値を有する特定二次構造が存在するかどうかを予測するための装置であって、
（Ｍ１）ＲＮＡの一次構造のうち少なくとも予測の対象とすべき対象区間の一次構造データと、特定二次構造の特徴パラメータ値と、対象区間の全長Ｌ１より短くかつ特定二次構造の配列長より長い区間として想定されたフレームの長さＬ２と、該フレームの移動量である一定長ｔ（ｔ＜Ｌ２）とを少なくとも入力するための入力部と、
（Ｍ２）対象区間の一端からフレーム１つ分がカバーする小区間をＳ１とし、該小区間Ｓ１において、ギッブス自由エネルギーを抽出の指標として、特定二次構造を内部に含みかつＲＮＡが取り得る小構造を複数抽出し、抽出された小構造のどの位置に特定二次構造が存在するかを調べ、それによって、この小区間Ｓ１内の１以上の特定位置Ｘ１のそれぞれに特定二次構造が何程の蓋然性で存在するかを求め、これを小区間Ｓ１の特定位置Ｘ１ごとの第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘ１)とし、
前記フレームを一定長ｔ（ｔ＜Ｌ２）だけ他端側へ移動させて次の小区間を定め、前記小区間Ｓ１と同様に、その小区間の特定位置ごとの第一の蓋然性を求める操作を、該フレームが対象区間の他端に達するまで繰り返して行い、それによって、最初の小区間Ｓ１から最後の小区間Ｓｎまで、各小区間における特定位置ごとの第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘ１)〜Ｄｇ(Ｘｎ)を得る演算を行なう第一演算部と、
（Ｍ３）第一演算部で各小区間ごとに求められたそれぞれの特定位置を、対象区間上の対応位置に当てはめてゆき、それによって、各特定位置が対象区間上のどの位置でどれほど重なり合うかを求め、その対象区間上の位置についての重なり合いの度合いを第二の蓋然性とする演算を行なう第二演算部と、
（Ｍ４）第一演算部で求められた第一の蓋然性と、第二演算部で求められた第二の蓋然性とを、出力する出力部と、
を有する、前記装置。
【請求項２２】
対象区間の全長Ｌ１が、塩基数１００以上である、請求項２１記載の装置。
【請求項２３】
特定二次構造がステム・ループ構造であって、その構造を規定する特徴パラメータ値が、ステムの長さと、ループの長さと、ステム・ループ内の許容ミスマッチの数とを含んでいる、請求項２１または２２記載の装置。
【請求項２４】
特定二次構造が、２つのステム・ループ構造の間にあって他の塩基配列と相互作用していない間隙部分と、その両側にある前記ステム・ループ構造のそれぞれの内側のステム部分とを有する凹形構造であって、その構造を規定する特徴パラメータ値が、間隙部分の塩基数と、その両側にあるステム・ループ構造のそれぞれのステムの内側部分の塩基数の和とを含んでいる、請求項２１〜２３のいずれかに記載の装置。
【請求項２５】
少なくとも第一演算部と第二演算部とがコンピュータである、請求項２１〜２３のいずれかに記載の装置。
【請求項２６】
さらに、入力部が前記コンピュータに含まれており、対象区間の一次構造データは、当該コンピュータを操作するオペレータの命令に応じて、当該コンピュータ内のまたは外部の記憶装置に格納された該一次構造データを転送することによって入力され、特定二次構造の特徴パラメータ値と、フレームの長さＬ２と、一定長ｔとが、当該コンピュータを操作するオペレータによって入力されるものである、請求項２５記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＲＮＡ中の局所的な二次構造の存在を予測する技術に関し、そのための方法、該方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、および該方法を実施するための装置に関するものである。【０００２】
（発明の背景）
ｍＲＮＡは、細胞内のイベントに応じてその全体として形態（二次・三次構造）を大きく変える。核内でｍＲＮＡが合成されたとき、スプライシングを受けているとき、核外に運搬されたとき、たんぱく質の翻訳が行われているとき、さらにその後など、ｍＲＮＡの全体的な構造は一意には求めることができない。
一方ＲＮＡは自己相互作用しやすい高分子であるため、何らかの高次構造を取り得ると推定される。しかし、長いＲＮＡは最安定構造と準最安定構造群がエネルギー的に差異が少ないので、結果として溶液中の長いＲＮＡは複数の二次・三次構造の混合物として存在しているはずである（即ち、一意の構造をとることが保証されていない）。こうした二つの要因から、ｍＲＮＡの全体の高次構造は把握が不可能で、そうした構造が生命現象に影響を与えていると意識されることが少なかった。【０００３】
構造生物学の分野では、機能を持つＲＮＡであるｔＲＮＡやｒＲＮＡの構造について、従来からよく研究が進んでいる。しかしながら、遺伝子であるＤＮＡの遺伝情報をたんぱく質に翻訳するための「伝令」としての役割としての認識が強かったｍＲＮＡについては、これまでその高次構造についてはほとんど注目されてこなかった。これは、注目すべき機能を持ち合わせていなかったからである。
ところが、昨今の研究から、ｍＲＮＡ上の局所的な二次構造が、ＲＮＡの編集、riboswitch、ＩＲＥＳ、フレームシフトなどの、分子生物学的イベントに関与していることが次第にわかってきた。ＲＮＡｉやアンチセンス医薬品の結合部位による効率の差、ｍｉＲＮＡの結合部位にも、そうした局所的な二次構造の関与が示唆され得る。つまり、全体の構造を把握不可能なｍＲＮＡの高次構造であっても、対象をある細胞内イベントに対応したｍＲＮＡに限定すると、その局所的高次構造については生物学的に機能があることがわかってきた。但し、そのように「構造を持つ・機能を持つ」ことが報告されているｍＲＮＡはごく少数であり、したがって創薬ターゲットとなり得るｍＲＮＡの二次構造は非常に限定されていた。【０００４】
本発明者は以前、〔自己相互作用しやすいというＲＮＡ分子の特性に基づけば、あらゆるｍＲＮＡは確率的に何らかの高次構造をとることがあり、それが生体内で特別な機能を持たないかまたは機能を発揮し得るほど安定でないがために、これまで構造として認識されてこなかっただけである〕との発想の下で、ｍＲＮＡ分子内の局所的な二次構造を、コンピュータを用いてｃＤＮＡデータベースから網羅的に検索し得るソフトウェアを開発した（特許文献１）。さらに、該検索により抽出された局所的な二次構造が、生体内で比較的安定に存在し得る（即ち、ある物質（例えば、低分子化合物）との特異的結合により容易に安定化される）ことを、インビトロの実験系を用いて実証した。かかる結果は、従来のアンチセンス医薬やＲＮＡｉ医薬（ｍＲＮＡの一次構造に対して相補的である）に代わる、ｍＲＮＡの二次構造を標的とした創薬（即ち、当該二次構造部分もしくはその近傍に結合して該構造を安定化することにより、ｍＲＮＡからたんぱく質への翻訳を抑制する（あるいはｍＲＮＡの分解安定性を改善して翻訳効率を増強する）化合物の探索）の可能性を強く示唆する。【０００５】
このように、理論的には、あらゆるｍＲＮＡが分子内に局所的に何らかの二次構造をとり得ることが明らかにされたが、ｍＲＮＡの二次構造を標的とした医薬品（例えば、アンチセンス核酸、ＲＮＡｉ、低分子化合物等）の開発・設計をより効率よく行うためには、対象とするｍＲＮＡが、抽出された局所的な二次構造を、実際に生体内でとるかどうかを、精度よく予測する手段が要望される。注意すべき点は、こうした長鎖のＲＮＡは最安定である一意の構造をとることが保証されていないということである。【０００６】
上記の要求に対して、「mfold」（GCG Software；非特許文献１参照）をはじめとする従来のＲＮＡ構造予測ソフトウェアでは、予測の前提が細胞内の状態と乖離しており、ｍＲＮＡのような長鎖ＲＮＡに対してそのまま適用したのでは信頼性のある結果を与えない、また、複数の局所的な二次構造の候補を並列的に列挙するだけの場合が多く、混乱を招じるなどの欠点があり、それらの予測結果を持って単純に生体内で実在し得る局所的二次構造を論じることは不可能である。そもそも、mfold などの既存の二次構造予測ソフトウェアは、一意の二次構造を持つ比較的短いＲＮＡの構造をいかに正確に予測するかという要求に基づいて設計されており、複数の構造をとり得るＲＮＡの構造を予測するという本要求には本質的にそのままでは合致しない。
また、特許文献１に開示されるソフトウェアは、ｍＲＮＡの一次構造（塩基配列）データの集合から、パターンマッチングによって所望の二次構造を網羅的に検索・抽出するためのものであるから、抽出された二次構造が実際に生体内で存在しそうかどうかについては、必ずしも十分な示唆を与えるものではない。
【特許文献１】国際公開２００６／０５４７８８号パンフレット
【特許文献２】国際公開２００４／０１１６１０号パンフレット
【非特許文献１】Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 86: 7706-10 (1989)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の課題は、ｍＲＮＡなどのＲＮＡ中に所望の二次構造が実際に存在するかどうかを、より高い信頼性をもって予測し得る新たな方法、および該方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、および該方法を実施するための装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明者は、上記課題を解決すべく鋭意研究した結果、ｍＲＮＡのような長い配列の対象区間上のある位置に、ある短い長さのフレームを想定し、そのフレームで規定される小区間内において構造抽出を行ない、そのフレームを微小長さ（フレーム長よりも充分に短い長さ）だけ移動させながら各小区間内で構造抽出を行ない、抽出結果をもとの対象区間上に重ね合わせるという新たな手法を想到するに至った。本発明者は、互いにオーバラップするように規定した小区間内での個々の解析結果を再びもとの対象区間上に重ね合わせて戻すという当該手法によって、個々の小区間で抽出された目的の二次構造の位置同士が互いに関連を持ち、その関連の度合いが二次構造の存在の確実性を示す新たな指標となり得ることを見出し、本発明を完成させた。【０００９】
即ち、本発明は、次の特徴を有するものである。
（１）ＲＮＡ中に、所望の特徴パラメータ値を有する特定二次構造が存在するかどうかを予測する方法であって、
（Ａ）ＲＮＡの全長に対し予測の対象とすべき全長Ｌ１の対象区間を選択し、特定二次構造の配列長より長い全長Ｌ２（Ｌ２＜Ｌ１）のフレームを想定し、
対象区間の一端からフレーム１つ分がカバーする小区間をＳ１とし、該小区間Ｓ１において、ギッブス自由エネルギーを抽出の指標として、特定二次構造を内部に含みかつＲＮＡが取り得る小構造を抽出し、抽出された小構造のどの位置に特定二次構造が存在するかを調べ、それによって、この小区間Ｓ１内の１以上の特定位置Ｘ１のそれぞれに特定二次構造が何程の蓋然性で存在するかを求め、これを小区間Ｓ１の特定位置Ｘ１ごとの第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘ１)とし、
前記フレームを一定長ｔ（ｔ＜Ｌ２）だけ他端側へ移動させて次の小区間を定め、前記小区間Ｓ１と同様に、その小区間の特定位置ごとの第一の蓋然性を求める操作を、該フレームが対象区間の他端に達するまで繰り返して行い、それによって、最初の小区間Ｓ１から最後の小区間Ｓｎまで、各小区間における特定位置ごとの第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘ１)〜Ｄｇ(Ｘｎ)を得るステップと、
（Ｂ）前記（Ａ）のステップで各小区間ごとに求められたそれぞれの特定位置を、対象区間上の対応位置に当てはめてゆき、それによって、各特定位置が対象区間上のどの位置でどれほど重なり合うかを求め、その対象区間上の位置についての重なり合いの度合いを第二の蓋然性とするステップと、
（Ｃ）前記（Ａ）、（Ｂ）のステップで求められた、第一の蓋然性と、第二の蓋然性とに基づいて、対象区間における特定二次構造の存在を予測するステップと、
を有することを特徴とする、ＲＮＡ中の二次構造を予測する方法。
（２）対象区間の全長Ｌ１が、塩基数１００以上である、上記（１）記載の方法。
（３）特定二次構造がステム・ループ構造であって、その構造を規定する特徴パラメータ値が、ステムの長さと、ループの長さと、ステム・ループ内の許容ミスマッチの数とを含んでいる、上記（１）または（２）記載の方法。
（４）特定二次構造が、２つのステム・ループ構造の間にあって他の塩基配列と相互作用していない間隙部分と、その両側にある前記ステム・ループ構造のそれぞれの内側のステム部分とを有する凹形構造であって、その構造を規定する特徴パラメータ値が、間隙部分の塩基数と、その両側にあるステム・ループ構造のそれぞれのステムの内側部分の塩基数の和とを含んでいる、上記（１）〜（３）のいずれかに記載の方法。
（５）フレームの全長Ｌ２の塩基数が、５０〜３００である、上記（１）〜（４）のいずれかに記載の方法。
（６）一定長ｔの塩基数が、１〜１０である、上記（１）〜（５）のいずれかに記載の方法。
（７）各小区間において、予め定めたギッブス自由エネルギーの値以下の小構造を抽出するものである、上記（１）〜（６）のいずれかに記載の方法。
（８）上記（Ｃ）のステップにおいて、第一の蓋然性と、第二の蓋然性とを、対象区間が一方の軸に対応したグラフ中に同時に表し、グラフ中に表された第一の蓋然性と、第二の蓋然性とに基づいて、対象区間における特定二次構造の存在を予測するものである、上記（１）〜（７）のいずれかに記載の方法。
（９）上記グラフが、対象区間が一方の軸に対応し、第一の蓋然性の値が他方の軸に対応する直交座標面上に表された棒グラフであり、
第一の蓋然性の値の大小を、グラフの棒の長さに対応させて表示し、第二の蓋然性の値の大小を、グラフの棒同士が重なり合った部分の色彩および／または模様を変えることで表示するものである、上記（８）記載の方法。
（１０）抽出された特定二次構造の配列について、その特定二次構造自体のギッブス自由エネルギーの値を算出し、その値をグラフに重ねて表示するものである、上記（８）または（９）記載の方法。
（１１）抽出された特定二次構造について、
常に塩基対を形成しない塩基と、
ある特定二次構造中においては塩基対を形成しない塩基であるが、他の特定二次構造中においては塩基対形成に参加している塩基とを、
互いに識別可能なようにグラフに重ねて表示するものである、上記（８）〜（１０）のいずれかに記載の方法。
（１２）ＲＮＡ中に、所望の特徴パラメータ値を有する特定二次構造が存在するかどうかを予測するためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータを、
（Ｐ１）ＲＮＡの一次構造のうち少なくとも予測の対象とすべき対象区間の一次構造データと、特定二次構造の特徴パラメータ値と、対象区間の全長Ｌ１より短くかつ特定二次構造の配列長より長い区間として想定されたフレームの長さＬ２と、該フレームの移動量である一定長ｔ（ｔ＜Ｌ２）とを少なくとも入力する入力手段、
（Ｐ２）対象区間の一端からフレーム１つ分がカバーする小区間をＳ１とし、該小区間Ｓ１において、ギッブス自由エネルギーを抽出の指標として、特定二次構造を内部に含みかつＲＮＡが取り得る小構造を複数抽出し、抽出された小構造のどの位置に特定二次構造が存在するかを調べ、それによって、この小区間Ｓ１内の１以上の特定位置Ｘ１のそれぞれに特定二次構造が何程の蓋然性で存在するかを求め、これを小区間Ｓ１の特定位置Ｘ１ごとの第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘ１)とし、
前記フレームを一定長ｔ（ｔ＜Ｌ２）だけ他端側へ移動させて次の小区間を定め、前記小区間Ｓ１と同様に、その小区間の特定位置ごとの第一の蓋然性を求める操作を、該フレームが対象区間の他端に達するまで繰り返して行い、それによって、最初の小区間Ｓ１から最後の小区間Ｓｎまで、各小区間における特定位置ごとの第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘ１)〜Ｄｇ(Ｘｎ)を得る演算を行なう第一演算手段、
（Ｐ３）第一演算手段で各小区間ごとに求められたそれぞれの特定位置を、対象区間上の対応位置に当てはめてゆき、それによって、各特定位置が対象区間上のどの位置でどれほど重なり合うかを求め、その対象区間上の位置についての重なり合いの度合いを第二の蓋然性とする演算を行なう第二演算手段、
（Ｐ４）第一演算手段で求められた第一の蓋然性と、第二演算手段で求められた第二の蓋然性とを、出力する出力手段、
として機能させるための前記プログラム。
（１３）対象区間の全長Ｌ１が、塩基数１００以上である、上記（１２）記載のプログラム。
（１４）特定二次構造がステム・ループ構造であって、その構造を規定する特徴パラメータ値が、ステムの長さと、ループの長さと、ステム・ループ内の許容ミスマッチの数とを含んでいる、上記（１２）または（１３）記載のプログラム。
（１５）特定二次構造が、２つのステム・ループ構造の間にあって他の塩基配列と相互作用していない間隙部分と、その両側にある前記ステム・ループ構造のそれぞれのステムの内側部分とを有する凹形構造であって、その構造を規定する特徴パラメータ値が、間隙部分の塩基数と、その両側にあるステム・ループ構造のそれぞれの内側のステム部分の塩基数の和とを含んでいる、上記（１２）〜（１４）のいずれかに記載のプログラム。
（１６）各小区間において、予め定めたギッブス自由エネルギーの値以下の小構造を抽出するものである、上記（１２）〜（１５）のいずれかに記載のプログラム。
（１７）出力手段が、第一の蓋然性と、第二の蓋然性とを、対象区間が一方の軸に対応したグラフの中に同時に表されるよう出力するものである、上記（１２）〜（１６）のいずれかに記載のプログラム。
（１８）上記グラフが、対象区間が一方の軸に対応し、第一の蓋然性の値が他方の軸に対応する直交座標面上に表された棒グラフであり、
第一の蓋然性の値の大小を、グラフの棒の長さに対応させて表示し、第二の蓋然性の値の大小を、グラフの棒同士が重なり合った部分の色彩および／または模様を変えることで表示するものである、上記（１７）記載のプログラム。
（１９）抽出された特定二次構造の配列について、その特定二次構造自体のギッブス自由エネルギーの値を算出し、その値をグラフに重ねて表示するものである、上記（１７）または（１８）記載のプログラム。
（２０）抽出された特定二次構造について、
常に塩基対を形成しない塩基と、
ある特定二次構造中においては塩基対を形成しない塩基であるが、他の特定二次構造中においては塩基対形成に参加している塩基とを、
互いに識別可能なようにグラフに重ねて表示するものである、上記（１７）〜（１９）のいずれかに記載のプログラム。
（２１）ＲＮＡ中に、所望の特徴パラメータ値を有する特定二次構造が存在するかどうかを予測するための装置であって、
（Ｍ１）ＲＮＡの一次構造のうち少なくとも予測の対象とすべき対象区間の一次構造データと、特定二次構造の特徴パラメータ値と、対象区間の全長Ｌ１より短くかつ特定二次構造の配列長より長い区間として想定されたフレームの長さＬ２と、該フレームの移動量である一定長ｔ（ｔ＜Ｌ２）とを少なくとも入力するための入力部と、
（Ｍ２）対象区間の一端からフレーム１つ分がカバーする小区間をＳ１とし、該小区間Ｓ１において、ギッブス自由エネルギーを抽出の指標として、特定二次構造を内部に含みかつＲＮＡが取り得る小構造を複数抽出し、抽出された小構造のどの位置に特定二次構造が存在するかを調べ、それによって、この小区間Ｓ１内の１以上の特定位置Ｘ１のそれぞれに特定二次構造が何程の蓋然性で存在するかを求め、これを小区間Ｓ１の特定位置Ｘ１ごとの第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘ１)とし、
前記フレームを一定長ｔ（ｔ＜Ｌ２）だけ他端側へ移動させて次の小区間を定め、前記小区間Ｓ１と同様に、その小区間の特定位置ごとの第一の蓋然性を求める操作を、該フレームが対象区間の他端に達するまで繰り返して行い、それによって、最初の小区間Ｓ１から最後の小区間Ｓｎまで、各小区間における特定位置ごとの第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘ１)〜Ｄｇ(Ｘｎ)を得る演算を行なう第一演算部と、
（Ｍ３）第一演算部で各小区間ごとに求められたそれぞれの特定位置を、対象区間上の対応位置に当てはめてゆき、それによって、各特定位置が対象区間上のどの位置でどれほど重なり合うかを求め、その対象区間上の位置についての重なり合いの度合いを第二の蓋然性とする演算を行なう第二演算部と、
（Ｍ４）第一演算部で求められた第一の蓋然性と、第二演算部で求められた第二の蓋然性とを、出力する出力部と、
を有する、前記装置。
（２２）対象区間の全長Ｌ１が、塩基数１００以上である、上記（２１）記載の装置。
（２３）特定二次構造がステム・ループ構造であって、その構造を規定する特徴パラメータ値が、ステムの長さと、ループの長さと、ステム・ループ内の許容ミスマッチの数とを含んでいる、上記（２１）または（２２）記載の装置。
（２４）特定二次構造が、２つのステム・ループ構造の間にあって他の塩基配列と相互作用していない間隙部分と、その両側にある前記ステム・ループ構造のそれぞれの内側のステム部分とを有する凹形構造であって、その構造を規定する特徴パラメータ値が、間隙部分の塩基数と、その両側にあるステム・ループ構造のそれぞれのステムの内側部分の塩基数の和とを含んでいる、上記（２１）〜（２３）のいずれかに記載の装置。
（２５）少なくとも第一演算部と第二演算部とがコンピュータである、上記（２１）〜（２３）のいずれかに記載の装置。
（２６）さらに、入力部が前記コンピュータに含まれており、対象区間の一次構造データは、当該コンピュータを操作するオペレータの命令に応じて、当該コンピュータ内のまたは外部の記憶装置に格納された該一次構造データを転送することによって入力され、特定二次構造の特徴パラメータ値と、フレームの長さＬ２と、一定長ｔとが、当該コンピュータを操作するオペレータによって入力されるものである、上記（２５）記載の装置。
【発明の効果】
【００１０】
上記したように、従来の予測方法では、ＲＮＡの長いトランスクリプトに対して対象区間を短く取ったとしても、取り得る多数の二次構造から現実的な構造を抽出するためには、主としてギッブス(Gibbs)自由エネルギーの値を参照して取捨選択するという操作だけであった。このような抽出は、ギッブス自由エネルギーが小さいことが、存在の可能性が高いことを意味するとして、最安定構造のみに注目するという考え方に基づくものである。【００１１】
これに対して、本発明では、先ず、トランスクリプト上に特定の短い長さのフレームを
想定して小区間を限定し、該フレームを細かくステップ状に移動させながら（即ち、移動したフレームが移動前のフレームと充分に重なり合うように移動させながら）、それぞれの小区間内で特定二次構造を含んだ小構造を抽出している。この小区間での小構造の抽出そのものは、従来技術と同様に、ギッブス自由エネルギーの値に基づいた安定性による抽出である。
本発明では、ここで、抽出された小構造のどの位置に特定二次構造が存在するかを調べ、それによって、〔各小区間内の各特定位置に特定二次構造が何程の蓋然性で存在するか〕を求め、これを第一の蓋然性としている。
第一の蓋然性は、各小区間での特定二次構造の抽出で判明した全ての特定位置に個々に与えられており、〔各特定位置に特定二次構造がどの程度の確からしさで存在するかを示す指標〕となる。【００１２】
第一の蓋然性が高ければ、その特定位置に目的の特定二次構造がより確かに存在するということになる。ただし、小区間によっては、小構造が全く抽出されない場合もある。その場合は、その小区間には特定位置が無く、第一の蓋然性は０であるとする。予測方法によっては、あるいは、小区間の配列によっては、その小区間に対して小構造が一つしか出力されない場合もある。その場合は、その小区間に見られる一つ以上の特定二次構造がパラメータを満たすのであれば、それらの特定二次構造についての第一の蓋然性は等しく高いということになる。
どちらにしてもこうした第一の蓋然性は、小区間においてのみの構造の蓋然性であるため、たとえ１つの小区間中で最も高い第一の蓋然性を示す特定位置であっても、実際に実験において長いＲＮＡ中での構造を確認してみると、そこには特定二次構造が存在しない場合がある。
その主な理由は、長いＲＮＡ中において、ある特定の配列がある二次構造をとるということは、該配列の塩基配列だけによるのではなく、該配列の近傍に該配列とより強固に相互作用しうる配列が存在しないこと（つまり該配列のおかれた環境）が重要である。
よって、小区間を区切ることによって、そうした相互作用しうる配列を強制的に排除されていた場合、該配列がたとえ予測によって良好な第一の蓋然性を得たとしてもそれは実際を反映していない。特に、小区間の両端近くにあるものがそうしたいわば偽の構造として出力されている場合がある。【００１３】
高い第一の蓋然性を示す候補の数が多いため、特定の二次構造について蓋然性を議論するには、さらなる絞込みが必要である。【００１４】
次に、本発明では、多数の小区間ごとに求められたそれぞれの特定位置を、もとの対象区間上の対応位置に当てはめて行く。小区間ごとの個々の抽出結果を互いに重ね合わせて関連させながら長い対象区間全体を覆っていく操作が、フレーム移動の概念を導入した本発明の重要な特徴である。
この操作を行なうと、互いにオーバラップする小区間同士の間では、それぞれの特定位置同士が重なり合い、しかもその重なり合いは均等ではなく、位置によっては重なり合いの程度に大小が生じる。この現象が重要であって、本発明では、より多く重なり合った特定位置がより確かに実在するということを、新たに知見している。この特定位置同士の重なり合いの度合いを、本発明では、第二の蓋然性としている。【００１５】
第二の蓋然性は、各小区間で判明した特定位置を互いに関連させて得た〔各特定位置自体がどの程度の信憑性を持つかを示す指標〕であって、第一の蓋然性と同様に、特定位置に対して与えられた値である。
第二の蓋然性が高ければ、その特定位置自体が特定二次構造の位置である信憑性も高いということになる。
よって、第一の蓋然性が高く、かつ、第二の蓋然性が高い特定位置は、その特定位置自体が特定二次構造の位置である信憑性が高く、しかも、そこに特定二次構造がより確かに存在するということになり、目的の特定二次構造が有意義な確実性で存在するかどうかを定量的に予測することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の方法の各ステップと予測の原理を判り易く示した模式図である。
【図２】小区間における構造予測によって抽出された小構造の例を示す図である。
【図３】本発明の装置の構成の一例を模式的に示すブロック図である。
【図４】本発明のプログラムのフローを示す図である。
【図５】本発明による予測結果を出力する場合の表示デザインの好ましい例を示す図であり、本発明の実施例による予測結果を示すグラフ図である。
【図６】図５のグラフ中の、フリー塩基・偽フリー塩基の有無を示す小さい棒グラフだけを抜き出して部分的に拡大して示した図である。
【図７】本発明の実施例２における、ステム・ループ構造についての構造予測結果を示すグラフ図である。
【図８】本発明の実施例２における、凹形構造についての構造予測結果を示すグラフ図である。
【図９】本発明の実施例２における、ステム・ループ構造についての構造予測結果R1144(75)を可視化したグラフ図である。
【図１０】本発明の実施例２における、ステム・ループ構造についての構造予測結果R1814(75)を可視化したグラフ図である。
【図１１】本発明の実施例２における、ステム・ループ構造についての構造予測結果R1865(75)を可視化したグラフ図である。
【図１２】本発明の実施例２における、凹形構造についての構造予測結果R-1144(75)を示すグラフ図である。
【図１３】本発明の実施例２における、ステム・ループ構造についての構造予測結果R482(20)を可視化したグラフ図である。
【図１４】本発明の実施例２における、ステム・ループ構造についての構造予測結果R836(20)を可視化したグラフ図である。
【図１５】本発明の実施例２における、ステム・ループ構造についての構造予測結果R947(20)を可視化したグラフ図である。
【図１６】本発明の実施例２における、ステム・ループ構造についての構造予測結果R1338(20)を可視化したグラフ図である。
【図１７】本発明の実施例２における、ステム・ループ構造についての構造予測結果R1355(20)を可視化したグラフ図である。
【図１８】本発明の実施例２における、ステム・ループ構造についての構造予測結果R1587(20)を可視化したグラフ図である。
【図１９】本発明の実施例２における、ステム・ループ構造についての構造予測結果R2031(20)を可視化したグラフ図である。
【図２０】本発明の実施例２における、凹形構造についての構造予測結果R-836(20)を可視化したグラフ図である。
【図２１】本発明の実施例２における、凹形構造についての構造予測結果R-947(20)を可視化したグラフ図である。
【符号の説明】
【００１７】
Ｌ１    ＲＮＡの対象区間
Ｆ      フレーム
Ｌ２    フレームの長さ
ｔ      一定長（フレームの移動量）
Ｓ１〜Ｓｎ    フレームで規定される小区間
【００１８】
（発明の詳細な説明）
先ず、本発明の方法を、図を用いてより具体的に説明する。
本発明においてＲＮＡ上でいう「長さ」とは、配列長であって、配列された塩基の数を意味する。長さの最小単位は塩基１個であり、「長さ」や「長」は「塩基数」と読み替えてよい。よって、本明細書では、〔長さが１００個〕などと記載し、〔一定長ｔだけ移動させる〕は、〔一定塩基数ｔだけ移動させる〕を意味する。
【００１９】
当該方法は、上記（１）のとおり、少なくとも（Ａ）〜（Ｃ）のステップを有して構成される。図１は、本発明の方法の各ステップと予測の原理を判り易く示した模式図である。同図の例では、ＲＮＡの一例としてｍＲＮＡを用い、図の横方向に延びる帯として描いている。該帯中に描かれた細かい目盛りで分割された最小区間は、それぞれ１つの塩基を示唆している。
【００２０】
（Ａ）のステップでは、先ず、図１（ａ）に示すように、ｍＲＮＡの全長に対し予測の対象とすべき対象区間を選択する。該対象区間の長さＬ１は、用途に応じて任意に決定してよく、ｍＲＮＡの全長としてもよい。
ここに、特定の長さＬ２を持ったフレームＦを想定して、対象区間上にあてはめる。フレームＦの長さＬ２は、予測すべき特定二次構造の塩基数より大きい長さとする。
【００２１】
先ず、図１（ａ）に示すように、対象区間の一端Ｌ１ａから、フレーム１つ分がカバーする最初の小区間をＳ１とし、この小区間Ｓ１において、特定二次構造を内部に含みかつｍＲＮＡが取り得る小構造の予測を行なう。ここでの小構造の予測は、ギッブス自由エネルギーを抽出の指標として行なう。例えば、予め定めたギッブス自由エネルギーの値以下の小構造を抽出する。ギッブス自由エネルギーが小さいことは、存在の可能性が高いことを意味する。
【００２２】
特定二次構造の存在予測の対象とすべきＲＮＡは、ｍＲＮＡ（本明細書では、特に矛盾のない限りはその前駆ＲＮＡをも包含する意味で用いられる）の他、ｍｉＲＮＡ（本明細書では、特に矛盾のない限りはその前駆ＲＮＡをも包含する意味で用いられる）、ｒＲＮＡ、ｔＲＮＡ、ｎｃＲＮＡなどが挙げられる。ｎｃＲＮＡは、たんぱく質に翻訳されないＲＮＡであって、機能性ＲＮＡなど、近年一段と注目されている。
これらのなかでも、ｍＲＮＡは、従来より医薬品開発において重要な創薬ターゲットの１つとして位置付けられており、アンチセンス医薬品やｓｉＲＮＡの効率は、ｍＲＮＡの二次構造に左右されると言う知見もある。また、そうした二次構造に関する知見は、ｍｉＲＮＡなどの既知あるいは未知の分子生物学現象に関与する構造の解明に寄与し得ると考えられる一方で、一部の特定のｍＲＮＡを除いては、生体内におけるその高次構造がこれまで全く明らかにされていないことから、ＲＮＡ中の有意味な二次構造の存在を予測、議論すべき対象としてきわめて重要である。
一方、ｍｉＲＮＡはステム・ループ構造を有する前駆体（ｐｒｅ−ｍｉＲＮＡ）から酵素ｄｉｃｅｒで切断されて生成し、ｍＲＮＡを切断分解することなく物理的にその翻訳を抑制するので、この前駆体ＲＮＡの構造を安定化することにより、成熟ｍｉＲＮＡの生成を抑制して結果的に標的ｍＲＮＡの翻訳を促進することができる。このような観点から、ｐｒｅ−ｍｉＲＮＡも、好ましい予測対象の１つであるといえる。
また、ｎｃＲＮＡは、何らかの機能を生体内で果たしていると考えられている。まちがいなくそのような機能は、それらＲＮＡが何らかの高次構造をとることで生体内での役割を担っていると考えられている。さらに、こうしたｎｃＲＮＡの中には、ｒＲＮＡやｔＲＮＡのように一意の構造をとるのかどうか不明なものも非常に多数存在する。こうしたＲ
ＮＡについての構造予測は、構造が重要だと分ってはいながらも、蓋然性を扱えない従来型の構造予測ソフトウェアでは対応しきれない場合が多い。このような観点から、ｎｃＲＮＡもまた、本発明にとっては好ましい予測対象の１つであるといえる。
【００２３】
対象区間は、ＲＮＡ上の任意の区間を選択すればよく、対象とするＲＮＡの全長であってもよい。例えば、所望の二次構造の存在をたんぱく質への翻訳を抑制する目的で予測する場合、翻訳抑制への寄与が大きいと予測される位置、例えば、５’非翻訳領域（５’ＵＴＲ）、５’ＵＴＲとコード領域（ＣＤＳ）にまたがる領域、好ましくは翻訳開始点およびその近傍等が選択され得る。一方、所望の二次構造の存在をたんぱく質への翻訳を増大させる目的で予測する場合、ｍＲＮＡの安定性への寄与が大きいと予測される位置、例えば、３’非翻訳領域（３’ＵＴＲ）等が選択され得る。あるいは、フレームシフトなどの生命現象を引き起こすシュードノット構造（特殊なステム・ループ構造）を見つける目的ならばコード領域が主に選択され得る。
対象区間の長さは、特に限定はされないが、より長いほど本発明の有用性はより顕著になると言える。これは、背景技術で述べたとおり、mfold などの従来の構造予測ソフトウェアが比較的長い区間に対しては好ましい予測結果を与えないのに対して、本発明の方法によれば、その特殊な演算上の特徴に起因して、対象区間がどれほど長くとも、予測結果の信頼性が低下することはなく、安定性と蓋然性の両面から定量的に構造について議論できるからである。より具体的には、対象区間が塩基数１００以上、特に２００以上であれば、従来法に対する本発明の有用性が顕著になる。
対象区間を選択するに際しては、対象区間の一方の端部（通常の操作では、５’側の端部）の位置だけを指定し、後述のフレーム長と、一定長ｔと、ステップ移動回数とを決定することで、対象区間の他方の端部の指定は省略してもよい。
【００２４】
求めるべき特定二次構造の塩基数には特に制限はなく、後述の特定二次構造を規定する各特徴パラメータ値のとり得る範囲の組み合わせによってその下限と上限が定まる。例えば、ステムの長さがｘ１〜ｘ２塩基、ループの長さがｙ１〜ｙ２塩基、ステム・ループ内の許容ミスマッチ数がｉ個の場合、特定二次構造の長さは［ｘ１×２＋ｙ１］〜［ｘ２×２＋ｙ２＋ｉ］塩基となる。好ましい特定二次構造の塩基数としては、例えば、１０〜１００塩基程度が挙げられ、２０〜６０塩基程度がより好ましい塩基数として挙げられる。
【００２５】
特定二次構造は、その構造の特徴をパラメータ値で規定し得るものであればよい。また、特定二次構造を規定するパラメータ値が、特徴パラメータ値である。
具体的な特定二次構造としては、ステム・ループ構造、シュードノット(pseudoknot)構造（偽結び目構造）、凹形構造などが挙げられる。
凹形構造とは、本発明者が重要な二次構造として着目したものであって、互いに接近した２つのステム・ループ構造の間に存在し、他の塩基配列と相互作用していない間隙部分を有する構造である。その間隙部分自体は平坦ではあるが、その両側にステムに関与する塩基が存在する点から、特定二次構造としている。凹形構造は、グローイン(groin)構造と呼ぶこともできる。
【００２６】
ステム・ループ構造を規定する特徴パラメータ値としては、ステムの長さ、ループの長さ、ステム・ループ内の許容ミスマッチの数が挙げられる。
ステムの長さ（塩基対形成に寄与する片方の鎖の塩基数を意味する。Ｇ−Ｕのwobblingを含む）は、特に上限値は定めなくてもよいが、塩基数４〜５０、より好ましくは５〜２０である。
ループの長さは、塩基数３〜５０、より好ましくは４〜１０である。
ステム・ループ内の許容ミスマッチの数は、塩基数０〜３０、より好ましくは０〜１０である。
【００２７】
シュードノット構造を規定する特徴パラメータ値としては、ステム・ループを規定するパラメータに加え、主たるステム・ループ（より５’端側に存在するステム・ループ）のループ部分のうち３’端側の配列と相互作用する連続したある塩基数と、その部分に相補的な配列の主たるステム・ループから見た距離（塩基数）があげられる。
ループ部分のうち３’端側の配列と相互作用する連続したある塩基数は３〜５０、より好ましくは、５〜２０である。
その部分に相補的な配列の主たるステム・ループの３’端からの距離（塩基数）は４〜５０、より好ましくは５〜２０である。
【００２８】
凹形構造では、中心となる間隙部分の両側にそれぞれステムａ、ｂが存在する。両側のステムａ、ｂは、それぞれ別個に塩基対をなしているが、凹形構造を規定するには、ステムａ、ｂのそれぞれの塩基対のうちの内側の塩基（即ち、それぞれの間隙部分側の塩基）の数を指定するだけで充分である。よって、本発明では、凹形構造を規定する好ましい特徴パラメータ値として、中心となる間隙部分の塩基数と、その両側にある２つのステム・ループ構造のそれぞれのステムの内側部分の塩基数の和、および該ステムの内側部分に許容されるミスマッチの数を採用する。
間隙部分の塩基数は０〜５０、より好ましくは０〜１０である。
間隙部分の両側にある２つのステムのそれぞれの内側部分の塩基数の和は、４〜５０、より好ましくは４〜３０である。
ミスマッチは０〜１０、より好ましくは０〜５である。
【００２９】
フレームの長さは、対象区間の全長より短くかつ上記特定二次構造の長さより長い区間であればよいが、生物学的な条件をできるだけ模倣できるように設定することが好ましい。例えば、ｍＲＮＡのような長いＲＮＡが翻訳される過程においては、ｍＲＮＡ上の高次構造とたんぱく質をリボソームが一本鎖に直しながら進行する。即ち、リボソームが通り抜けた直後のｍＲＮＡは、いかような構造をもとり得る自由な状態にある。そうした自由な状態である部位は、次々と何らかの高次構造をとっていく。この状態は、現在の構造予測技術（例えば、本発明のプログラムにおける第一演算手段や、mfold などの公知の構造予測ソフトウエア）が想定している状況に近似していると考えられる。特に、mfold においては、実験的に得られたパラメータを使用して構造予測を行っているが、そのパラメータは比較的短いＲＮＡについての実験で得られたものである。つまりmfold が正しい結果を与えるのは比較的短い（経験的に２００塩基以下である）配列に対してだけである。
そこで、リボソームの進行速度と、そうした現在の構造予測技術の特性とを考慮して、好ましい予測結果が得られるように、フレームの長さを設定すればよい。
具体的なフレームの長さは、特定二次構造の種類によっても異なるが、実使用上のフレームの長さの塩基数は５０〜３００個である。特定二次構造がステム・ループ構造である場合には、フレームごとに得られる結果の信頼性の点からは、好ましいフレームの長さの塩基数は５０〜２００個である。また、特定二次構造が、凹形構造である場合には、好ましいフレームの長さの塩基数は１００〜３００個である。
【００３０】
上記（Ａ）のステップにおいて各小区間で抽出される小構造は、ギッブス自由エネルギーに基いて、即ち、所定のギッブス自由エネルギー値以下の低いエネルギー値を示すものが抽出される。
この抽出には、例えば、mfold などの従来公知のＲＮＡ構造予測ソフトウェアを利用してよい。
また、抽出の際の条件として指定する特定二次構造の特徴パラメータ値は、「ステムの長さａ〜ｂ」、「ループの長さｃ〜ｄ」、「ミスマッチの数ｅ〜ｇ」など、範囲を持たせて指定してもよい。これによって、抽出された小構造中の特定二次構造は、完全に同一のものだけではなく、許容された範囲内で類似したものが含まれることになる。
【００３１】
加えて、mfold などの構造予測方法自体の条件は、目的に適合するよう適宜に変更してよい。例えば、通常３７度の温度での構造予測が行われるが、好熱菌（高い温度の環境で生育する菌）などに見られるＲＮＡの構造解析には、３７度よりはるかに高い温度を指定して構造予測をする。また、実験的データなどが得られている場合などには、mfold などの構造予測結果に影響を与えるその他のパラメータを変更してよい（ステム・ループのループの最低長さや、強制的にある構造を組ませるように指定するなど）。
さらに、そのＲＮＡのある特殊条件での構造解析をするため、推測に沿って、mfold などの構造予測結果に影響を与えるパラメータを変更してよい。例えば、ある領域にタンパク質あるいはアンチセンス等が結合した条件での構造解析を行うのであれば、その領域を含むある一定領域を該ＲＮＡ中での構造形成に参加しないものとして、該領域をどことも相互作用しないと指定して構造予測方法を用いてもよい。
【００３２】
小区間における構造予測によって、１つの小区間からは１以上の小構造が抽出される。
図２（ａ）〜（ｄ）は、その抽出例である。判り易いように、特徴パラメータに合致する特定二次構造が単純なステム・ループ構造であるとし、それを含む４つの小構造が単一の小区間から抽出されたとしている。後述するように、この小構造を抽出（予測）する手法自体は従来公知の技術を利用してよい。
この小区間で抽出された４つの小構造について、それぞれどの位置に特定二次構造が存在するかを調べる。図２（ａ）〜（ｄ）の例では、図２（ａ）〜（ｃ）の３つの小構造が、同じ位置に、同じ特徴の特定二次構造ｑ１を持っている。図２（ｄ）の小構造も、同じ特徴の特定二次構造ｑ１を持っているが、位置が他の３つとは異なる。
図２（ａ）〜（ｃ）の３つの小構造における特定二次構造ｑ１の位置を、小区間Ｓ１の特定位置Ｘ１(1)とし、その特定位置Ｘ１(1)に、特定二次構造ｑ１が何程の蓋然性で存在するかを求める。
その最も簡単な算出方法は、〔（同じ位置にｑ１を持つ小構造の数）／（小構造の全数）〕＝３／４である。これを小区間Ｓ１の特定位置Ｘ１(1)の第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘ１(1))とする。ただし、このような単純な計算は〔数が多いほど、本当に在りそうである〕という概念に基づいており、必ずしも正確であるとは限らない。予測結果として数の点で圧倒的に多数の例示が挙げられたとしても、その特定位置に、特定二次構造が何程の蓋然性で存在するかは、ギッブス自由エネルギーを考慮することが好ましい。第一の蓋然性の指標として好ましい計算手法例については後述する。
この第一の蓋然性は、上記発明の効果で説明したとおり、特定位置Ｘ１(1)に特定二次構造ｑ１がどの程度の蓋然性で存在するかを示す指標となる。
一方、図２の４つの小構造には、前記したとおり、他の位置に特定二次構造ｑ１を有する小構造（図２（ｄ））が存在する他、図２（ａ）、（ｂ）に示すように、同じ小構造の中に、特定二次構造ｑ１とはわずかに異なる特定二次構造ｑ２が含まれる場合もある。
本発明では、これらについても前記と同様に、特定二次構造の位置を小区間Ｓ１の特定位置Ｘ１(2)、Ｘ１(3)として、その特定位置に特定二次構造が何程の蓋然性で存在するかを求め、それぞれ、第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘ１(2))、Ｄｇ(Ｘ１(3))とする。前記のように、最も簡単な算出方法によれば、図２（ｄ）の特定二次構造ｑ１は、Ｄｇ(Ｘ１(2))＝１／４であり、図２（ａ）、（ｂ）の特定二次構造ｑ２は、Ｄｇ(Ｘ１(3))＝２／４である。
このように、小区間Ｓ１において抽出された全ての小構造のどの位置にどのような特定二次構造が存在するかを調べ、それによって、判明した全ての特定位置にそれぞれどのような特定二次構造が何程の蓋然性で存在するかを求め、これらを小区間Ｓ１の特定位置Ｘ１ごとの第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘ１)とする。上記のように、Ｘ１は、Ｘ１(1)、Ｘ１(2)、Ｘ１(3)というように、この小区間Ｓ１に特有の数値となり、それぞれの位置に第一の蓋然性が与えられる。
特定二次構造は、必ずしも、枝の１つとして小構造中に含まれた状態で抽出される必要はなく、平坦な小区間のある位置に特定二次構造だけが突起するような予測結果であってもよい。
【００３３】
小区間内における「特定位置」そのものは、点（塩基１つ分の位置）ではなく、特定二次構造を直線状に展開したときの塩基長をもった区間である。即ち、特定位置は、小区間内のある位置に存在する特定二次構造展開区間である。よって、〔特定位置にどの程度の蓋然性をもって特定二次構造が存在するか〕は、〔特定位置がどの程度の蓋然性をもって特定二次構造になるか〕と言い換えることができる。
本明細書では、配列中の塩基の位置（配列の順番）を特定し得るように１つ１つの塩基に付与された番号を「塩基アドレス」と呼んで説明する。
演算などの取り扱い上、特定位置を１点の塩基アドレスで表した方が便利な場合には、その特定位置が占める配列区間の先頭などの１点の塩基の塩基アドレスと、特定二次構造の塩基長とによって、特定位置を表現してもよい。
また、特定位置がどこにあるかは、小区間の先頭からどの位置にあるかを示す相対的な塩基アドレスを用いてもよいが、対象区間の先頭からどの位置にあるかを示す塩基アドレスを用いても、両者を併用してもよい。
【００３４】
各小区間内で抽出された全ての小構造に対して、さらに、各小構造のどの位置にどれほどの蓋然性で特定小構造が存在するかを調べる操作は、mfold などの従来公知のＲＮＡ構造予測ソフトウェアを利用してよい。
【００３５】
上記の例では、第一の蓋然性の値を単純な存在比率で示したが、第一の蓋然性として用いるのに好ましい値について説明する。
先ず、１つの小区間で抽出された全ての小構造（図２（ａ）〜（ｄ））のそれぞれのギッブス自由エネルギー値を、ΔＧａ〔kcal・mol−１〕、ΔＧｂ、ΔＧｃ、ΔＧｄとする。
このような場合、特定二次構造ｑ１について、その特定位置に与えるべき第一の蓋然性の値を、式Ｄｇ＝〔（ΔＧａ＋ΔＧｂ＋ΔＧｃ−ΔＧｄ）／４〕によって計算する。
上記式によって得られる値は、１つの小区間で判明したある特定位置に特定二次構造ｑ１が存在する確からしさを定量的に評価するために好ましい指標となる。
また、前記式によって得られたＤｇの値を、その小区間で抽出された小構造のうち、最も安定した構造（最もギッブス自由エネルギーΔＧが小さい構造）の該ΔＧの値で割って、１００を乗じてできる値「％Ｄｇ」などを用いてもよい。
理論的には、各小区間について予測される各小構造のΔＧ値があれば（その各小構造が平衡状態にあるとして）当該温度における存在比率を算出できる。そうして計算した存在比率を、上述の「％Ｄｇ」として（あるいはこの数値を100で割って最も安定した構造（最もギッブス自由エネルギーΔＧが小さい構造）の該ΔＧを乗じて得られる値を「Ｄｇ」として）用いてもよい。しかし本計算の場合、予測される各小構造のΔＧが予測値に過ぎないことなどから、ここでは第一の蓋然性を主に用いて存在の確からしさを論じることにする。
【００３６】
次に、図１（ｂ）に示すように、フレームＦを、一定長ｔ（ｔ＜Ｌ２）だけ他端側へ移動させ、そのときに該フレームＦがカバーする小区間をＳ２とする。
フレームの移動量である一定長ｔは、小区間同士が互いに重なり合うようにフレームの長さＬ２よりも短い値であればよいが、数多く重なり合わせることによって、蓋然性の値自体の信頼性を高めることができる。一定長ｔは、塩基１個に近い小さい値が好ましいが、演算処理すべき小区間の数がそれに応じて増加するので、用いる演算装置の処理能力や、必要な信頼性の程度、計算する対象であるＲＮＡのおかれた生物学的環境などに応じて適当な数値を選択すればよい。これらの点からは、一定長ｔの塩基数は１〜１０個、特に、１〜３個が好ましい範囲である。
【００３７】
上記した小区間Ｓ１での操作（解析ともいう）と同様にして、小区間Ｓ２においても小構造を抽出し、特定二次構造が存在する特定位置を調べ、小区間Ｓ２における特定位置ごとの第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘ２)を得る。
このように、フレームＦを一定長ｔだけ他端側へ移動させて、そのときの小区間で抽出された小構造中の各特定位置について第一の蓋然性を求めるという操作を、図１（ｂ）に示すように、フレームＦが対象区間の他端Ｌ１ｂに到達したときの最後の小区間Ｓｎまで繰り返して行う。このような繰り返し操作によって、各小区間の各特定位置ごとの第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘ１)〜Ｄｇ(Ｘｎ)が得られる。Ｓｎ、Ｘｎの添え字ｎ、後述のＳｋの添え字ｋは、小区間の番号を示す整数である。
【００３８】
上記（Ａ）のステップでは、フレームを順次移動させて対象区間を端から順番に解析しているように表現しているが、その演算や操作は、必ずしも端から順番通りに行なうことだけを意味するものではない。即ち、対象区間から、互いに一部がオーバラップした小区間Ｓ１〜Ｓｎを順不同に選び出し、第一の蓋然性を求めてもよい。即ち、上記（Ａ）のステップは、結果として、対象区間にそのような互いに重なり合った小区間が設定されてそれぞれについて解析された状態を得ることを意味する。演算やプログラムの進行においては、端から順番の解析が好ましい手順である。
【００３９】
隣り合った２つの小区間同士は、フレームＦの細かい移動によって互いに（Ｌ２−ｔ）だけオーバラップしている。Ｌ２に対してｔを非常に小さく取ることによって、１つの小区間内のある長さの塩基部分（その部分が特定二次構造となる）は、それにオーバラップする他の小区間内にも重複して含まれることになり、それぞれの小区間の塩基配列の中で、その小区間特有の構造予測の対象となる。
【００４０】
上記したとおり、ここで求められた各小区間の各特定位置ごとの第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘ１)〜Ｄｇ(Ｘｎ)は、いずれも、それぞれの小区間内の１以上の特定位置に対して与えられた値である。
図１（ｃ）に示すように、ある小区間Ｓｋ内のある特定位置〔Ｘｋ(N)〕には、第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘｋ(N))が与えられ、その隣りの小区間Ｓk+1内の特定位置〔Ｘk+1(M)〕には、第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘk+1(M))が与えられる。同図では、それぞれの第一の蓋然性の大きさを、下向きの棒グラフの長さで表している。
以上の操作が（Ａ）のステップである。
【００４１】
（Ｂ）のステップでは、上記発明の効果の説明でも述べたとおり、上記（Ａ）のステップでの操作によって判明した各小区間内の各特定位置（それぞれの位置には第一の蓋然性が付与されている）を、対象区間上の対応位置に当てはめてゆく。各小区間は、互いにオーバラップするように規定されているので、図１（ｄ）に示すように、各小区間の特定位置のなかには、互いに重なり合うものが現れる。同図の例では、小区間Ｓｋ内のある特定位置と、Ｓ(k+1)内のある特定位置とが一致し重なり合っている。各特定位置同士がどれだけ一致して重なり合うかは、様々であって、孤立して他とは重ならないものから、各小区間が重なり得る最大数だけ重なり合うものまで様々である。ここで、各特定位置同士の重なり合いの度合いを求め、これを第二の蓋然性とする。
この第二の蓋然性は、重なりの度合いの数で表してもよいし、重なりの度合いをその特定二次構造の全配列が含まれる全ての小区間の個数で割って１００を乗じた数値で表してもよい。
【００４２】
（Ｃ）のステップでは、前記ステップ（Ａ）、（Ｂ）で求められた、第一の蓋然性と、第二の蓋然性とに基づいて、対象区間における特定二次構造の存在を予測する。例えば、第一の蓋然性と第二の蓋然性とが共に高いものが、実際に存在する可能性の高い特定二次構造であると予測することができる。
第一の蓋然性と第二の蓋然性とが共に高い特定位置がどこにあるかを、当該方法を実施する者に対して、より効果的に示すためには、これら２つの蓋然性の数値を単に並べて示すだけでなく、１つのグラフ内で関連づけて視覚的に示すことが好ましい。その具体的な表示の方法については、後述するプログラムの説明において例示する。
【００４３】
次に、本発明の方法を実施するための装置の構成を具体的に示す。
図３は当該装置の構成の一例を模式的に示すブロック図である。上記（１３）および図３に示すとおり、当該装置は、入力部Ｍ１と、第一演算部Ｍ２と、第二演算部Ｍ３と、出力部Ｍ４とを少なくとも有して構成される。
【００４４】
入力部Ｍ１は、予測の対象とするＲＮＡ（ｍＲＭＡ）の一次構造データ、該一次構造に対し予測の対象とすべき対象区間、特定二次構造の特徴パラメータ値、フレーム長、一定長ｔなど、予測に必要な初期値を入力するための装置部分である。一次構造データは、必ずしもＲＮＡ（ｍＲＭＡ）全体のデータである必要はなく、予測の対象とすべき対象区間に応じて、その部分だけの一次構造データが入力されてもよい。
これらの初期値については、本発明の方法において説明したとおりである。
【００４５】
第一演算部Ｍ２は、上述した本発明の方法の（Ａ）のステップを実行し、対象区間でフレームを細かく移動させて小区間Ｓ１〜Ｓｎを規定して行き、各小区間における特定位置ごとの第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘ１)〜Ｄｇ(Ｘｎ)を求める演算を行なう装置部分である。
第二演算部Ｍ３は、上述した本発明の方法の（Ｂ）のステップを実行し、各小区間で判明した各特定位置が、対象区間上のどの位置でどれほど重なり合うかを求めて第二の蓋然性とする演算を行なう装置部分である。
第一演算部Ｍ２でなされる第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘ１)〜Ｄｇ(Ｘｎ)を求める演算のプロセス、および、第二演算部Ｍ３でなされる第二の蓋然性を求める演算のプロセスは、それぞれ、本発明の方法において説明したとおりである。
【００４６】
出力部Ｍ４は、液晶ディスプレイモニターなどの各種画像表示装置、プリンターなどの各種印刷出力装置などであってよく、それぞれの出力装置には専用のコンピュータが付帯していてもよい。
【００４７】
図３に示すように、第一演算部Ｍ２と第二演算部Ｍ３は、一体のまたはそれぞれ独立したコンピュータとして構成するのが装置としての好ましい態様である。その場合の入力部Ｍ１、出力部Ｍ４は、前記コンピュータに付帯する入力装置、出力装置となるが、入力装置をさらにクライアント用のコンピュータとしてもよい。
図３（ａ）の例は、当該装置を１台のコンピュータとして構成した例である。必要なＲＮＡの一次構造データは、自体の記憶装置に格納しておくだけでなく、オペレータの命令に応じて、ＣＤ−ＲＯＭや、外部データベース（外部コンピュータ）へのアクセスによって供給されるように構成してもよい。そのような一次構造データの一例としては、Celera Genomicsより提供される「GHGD_transcripts_R27f.fasta」やH-invitationalより提供される「nuc_all.fa」等が挙げられる。
図３（ｂ）の例では、入力部Ｍ１、出力部Ｍ４の機能だけをクライアントのコンピュータＭ１０に持たせている。クライアントは、必要なＲＮＡの一次構造データ名と、対象区間とを指定し、特定二次構造の特徴パラメータ値、フレームの長さＬ３、一定長ｔなど、必要な初期値を入力し、結果をモニターで見ることができる。ＲＮＡの一次構造データが格納されるデータベースは、外部コンピュータ（サーバなど）Ｍ２０に管理させている。第一演算部Ｍ２と第二演算部Ｍ３のメインの演算機能は、別の外部コンピュータＭ３０に持たせ、かつ、複数の構造予測ソフトウェアを使い分けることを可能としている。これらのコンピュータは、ＬＡＮやインターネットなどの通信回線を通じて接続されている。
【００４８】
次に、本発明の方法を実施するためのプログラムの構成を具体的に示す。
当該プログラムは、上記した本発明の装置をコンピュータで構成した場合に、該コンピュータで本発明の方法を実行させるように構成されたプログラムである。当該プログラムは、１台のコンピュータ内で実行される態様だけではなく、図３（ｂ）で示したとおり、手元のコンピュータ内にメインのプログラムが置かれ、他のコンピュータ内の演算プログラムへ初期値が送られ、演算結果がメインのプログラムに戻るというように、複数のコンピュータ内で実行される態様であってもよい。
【００４９】
当該プログラムは、図４にそのフローを示すとおり、基本的には、上述した本発明の方法の流れと全く同様であって、コンピュータを、入力手段として機能させるステップＰ１と、第一演算手段として機能させるステップＰ２と、第二演算手段として機能させるステップＰ３と、第一の蓋然性、第二の蓋然性のそれぞれの値を閲覧可能なように出力装置に示す出力手段として機能するステップＰ４とを有して構成される。
【００５０】
ステップＰ１では、予測の対象とするＲＮＡの一次構造データ、対象区間、特定二次構造の特徴パラメータ値、フレームの長さ、一定長ｔなど、必要な初期データが取り込まれる。これらの初期値については上述した本発明の方法において説明したとおりである。
特定二次構造の特徴パラメータ値、フレームの長さ、一定長ｔなどは、オペレータが直接入力するプログラム構成としてもよいし、適当な値をオペレータに提示し選択させるプログラム構成としてもよい。
ＲＮＡの一次構造データは、オペレータによるデータ名の入力に基づいて、自体の記憶装置（ＨＤＤ、ＣＤ−ＲＯＭなど）や外部データベースにアクセスしデータを取り込むプログラム構成であってもよい。
【００５１】
ステップＰ２は、上述した本発明の方法の（Ａ）のステップの演算部分を実行し、対象区間でフレームを移動させて小区間Ｓ１〜Ｓｎを規定し、各小区間における特定位置ごとの第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘ１)〜Ｄｇ(Ｘｎ)を求める演算を行なうプログラム部分である。
各小区間内での小構造の予測には、外部コンピュータとリンクして、mfold などの公知の構造予測プログラムをサブルーチンとして利用できるように構成してもよい。
【００５２】
ステップＰ３は、上述した本発明の方法の（Ｂ）のステップを実行し、各小区間で判明した各特定位置が、対象区間上のどの位置でどれほど重なり合うかを求めて第二の蓋然性とする演算を行なうプログラム部分である。
【００５３】
これらステップＰ２でなされる第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘ１)〜Ｄｇ(Ｘｎ)を求める演算のプロセス、ステップＰ３でなされる第二の蓋然性を求める演算のプロセスは、それぞれ、本発明の方法において説明したとおりである。
【００５４】
ステップＰ４は、前記ステップＰ２、Ｐ３で求められた、第一の蓋然性の値、第二の蓋然性の値を、利用可能な形として出力するプログラムステップである。
第一、第二の蓋然性の出力の仕方は、利用者が両方の値を考慮し易いように表示され得るものであればよい。例えば、第一、第二の蓋然性のそれぞれの値を、対象区間に対応させて単純に表形式で並列的に出力し、それぞれの値について、規定値よりも高い値にマーキングを施して示すという態様や、第一、第二の蓋然性のそれぞれに基準を設け、両方の基準を満たす特定位置をピックアップして示すという態様であってもよい。
また、好ましい表示態様として、第一、第二の蓋然性が共に高い特定位置が直感的に判るように、対象区間が一方の軸に対応したグラフ中に、第一、第二の蓋然性を同時に描き、二次元、三次元のグラフィックなデザインにて出力する態様としてもよい。そのような表示例を次に示す。
【００５５】
本例は、対象区間が一方の軸に対応したグラフ中に、棒グラフの形式で第一の蓋然性を表し、同時に、第二の蓋然性をも示す例である。
例えば、ステップＰ２の演算において、ある小区間Ｓｋ内のある特定位置〔Ｘｋ(N)〕に第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘｋ(N))が与えられ、その隣りの小区間Ｓk+1内の特定位置〔Ｘk+1(M)〕には、第一の蓋然性Ｄｇ(Ｘk+1(M))が与えられる場合、図１（ｃ）に示すように、グラフ内の対象区間上の対応する各特定位置に棒グラフの棒（グラフ棒）を表示し、そのグラフ棒の長さで個々の第一の蓋然性の大きさを表す。
小区間Ｓ１〜Ｓｎにおいてそれぞれ得られた１以上の特定位置を、グラフの対象区間に対応させて、第一の蓋然性の値をグラフ棒として描いていくと、図１（ｄ）に示すように、位置によっては、特定位置（＝特定二次構造）同士の重なり合いが多数生じ、グラフ棒同士も重なり合うことになる。
そこで、図１（ｄ）に示すように、グラフ棒同士の重なり合いの程度が高いほど、即ち、第二の蓋然性が高いほど、その重なり合った部分の色彩および／または模様を変えて表示する。
【００５６】
色彩の変化は、色相（単色光の波長に相当するもの）、彩度（あざやかさ、即ち、白みを帯びていない度合）、明度（明るさ即ち光の強弱）から選ばれる任意の要素を変化させればよい。例えば、第二の蓋然性がより高いグラフ棒の色をより濃く示したり、グラフ棒の色を青色から赤色へ変化させて示す、モニター画面では最重要部分を点滅させるなど、見る者が識別し易いように種々の工夫を凝らして表示してよい。表示装置が白黒の場合には、ハッチングやあみがけなどの種々の模様が識別には有用となる場合もある。
このように表示することによって、第一の蓋然性については、グラフ棒の長さで直感でき、第二の蓋然性については、グラフ棒の色彩や模様の違いで直感できる。例えば、図５の例では、グラフ棒がより長くより濃いものが、予測結果として求める特定位置である。
【００５７】
図５は、実際の解析結果を、対象区間全体にわたって、第一、第二の蓋然性の値を１つのグラフの中に同時に表した例である。該グラフは、対象区間が横軸に対応し、第一の蓋然性の値が縦軸に対応している。第二の蓋然性はグラフ棒の濃さで表している。
図５の棒グラフから明らかなとおり、グラフ棒の長さと、グラフ棒の濃さとによって、どの位置に、第一の蓋然性、第二の蓋然性が共に高い特定位置（＝特定二次構造）が存在するかが直感的に利用者にわかる表示構成となっている。
このような予測結果を表示するステップは、演算ステップとは別の独立した表示専用のプログラムとしてもよい。
【００５８】
表示におけるオプションとしては、例えば、第二の蓋然性の値（グラフ棒同士の多重度）の閾値を変更できるようにし、その閾値以上の多重度を持っていない特定二次構造は表示しないようにしてもよい。それによって、色の薄い構造は表示されなくなる。
また、第一の蓋然性の閾値を変更できるようにし、その閾値よりも低い第一の蓋然性を示す構造については表示しないようにしてもよい。第一の蓋然性を各小構造のΔＧを用いた関数ｆ（ΔＧ）で表した場合には、関数ｆ（ΔＧ）の値がより小さい方が、第一の蓋然性が高いことを意味する場合がある。その場合には、閾値よりも高いｆ（ΔＧ）の構造を表示させないようにする。これらの操作によって、存在する確からしさが低い特定二次構造を考慮に入れないようにすることができる。
【００５９】
図５のように、特定二次構造の予測結果をスペクトルとして表示する方法は、本発明の有用性が最も顕著となる特徴的な表示方法である。しかし、グラフ棒が長くかつ充分に重なって示された部分が、同じ特定二次構造の重なり合いに由来するものなのか、あるいは、互いに異なる特定二次構造の抽出結果がたまたま重なって表示されているのかがわからない場合がある。
予測の信頼性を向上させるには、グラフ棒が多く重なって示された部分が、同じ特定二次構造が重なり合ったことに由来することが明示される必要がある。以下に、その明示のための方法を二つ提案する。
【００６０】
１つの方法は、特定二次構造がステム・ループ構造や凹形構造などステムを持つ構造の場合に有用な方法であって、グラフに表示される全ての特定位置にある特定二次構造について塩基の状態を調べ、次の２種類の塩基（ｉ）、(ii)を、互いに識別可能なように（例えば、色彩などを変えて）グラフに重ねて表示するという方法である。
（ｉ）常に塩基対（ステム）を形成しない塩基（フリー塩基と呼ぶ）。
（ii）ある特定二次構造中においては塩基対を形成しない塩基であるが、他の特定二次構造中においては塩基対形成に参加している塩基（偽フリー塩基と呼ぶ）。
例えば、特定二次構造が最も単純なステム・ループ構造であって、同じ構造の特定二次構造だけが重なり合って第二の蓋然性が高く表示された場合、その特定位置の中央には、フリー塩基（ループ部分に対応する）だけが表示され、偽フリー塩基は表示されない可能性が高いはずである（注意すべき例外は後述する）。このように、フリー塩基と偽フリー塩基とを参照すれば、第二の蓋然性の高さが、同じ特定二次構造の重なり合いに由来するかどうかを判断する指標になる。
図５には、第一の蓋然性を示すメインの棒グラフの根元に、フリー塩基の有無、偽フリー塩基の有無を示す小さい棒グラフを表示している。図６は、前記のフリー塩基・偽フリー塩基の有無を示す小さい棒グラフだけを抜き出して部分的に拡大して示した図である。実際に出力されるグラフでは、それぞれの小さい棒グラフは、異なる色で明確に識別できるように表示されるが、本願の図では、白黒の濃淡となっている。高く色の薄い棒グラフがフリー塩基を示し、低く色の濃い棒グラフが偽フリー塩基を示している。
【００６１】
もう１つの方法は、グラフに表示された特定位置の配列を、もう一度構造予測にかけるなどしてその特定二次構造自体の安定性値ΔＧ値を出し、それをグラフに重ねて表示する方法である。
第二の蓋然性の高さが、同じ特定二次構造の重なり合いに由来するならば、その重なり合っている構造のΔＧ値はすべて同一となり、逆に棒グラフが複数の構造に由来していれば重なり合っている構造のΔＧ値はそれぞれ互いに異なっている可能性が非常に高い。
【００６２】
本発明の方法を実施するに際しては、次の二点に注意する。
一点は、対象区間の両端では、第二の蓋然性が低くなる（重なり合いの度合いが少なくなる）ことである。これはただ単に、端部では、小区間の重なり合う数が少なくなることに起因する。そのため、対象区間の端部に近い二次構造を議論するときには、第二の蓋然性の低さ（例えば、グラフ棒の色の薄さ）が、小区間の重なり合う数が少ないことによるのか、その構造の第二の蓋然性が低いためなのかを詳細に調べればよい。
他の一点は、フリー塩基と偽フリー塩基とを参照する場合に、偽フリー塩基が確認されたからといって、その位置の特定二次構造が全て存在の蓋然性が低いとは限らないことである。例えば、一つの配列に対して十分な確からしさで存在する特定二次構造Ｘが予測されていたとする。ところが、フレームの関係で該二次構造Ｘを形成する配列の全長が含まれないフレームにおいては、該二次構造Ｘを取れず、かわりに該配列が参加する形で別の二次構造Ｙが予測される場合がある。こうした場合も最後の出力の結果としては、違う構造の重なりとして出力され、この二つの構造について互いに偽フリー塩基が出力される。しかしながら、この場合は特定二次構造Ｘの蓋然性がより高いことは自明である。このようなＹについては上述の第一あるいは第二の蓋然性に対する閾値を設定することで除くことができる場合が多いが、より厳密には詳細を調べればよい。
【実施例】
【００６３】
実施例１
本実施例では、 Survivin をコードするｍＲＮＡ（HIT000291947）を対象とし、その全区間に対して二次構造の予測を実際に行った。
装置構成は、本発明の方法を実施し得るように、図４に示すステップＰ１〜Ｐ４のプログラムを製作し、図３（ａ）に示す１台のコンピュータ上で実行させた。
ステップＰ２における小構造の予測には、mfold を用いた。
ｍＲＮＡの配列情報は、H-Invitational Database から得た。
特定二次構造の特徴をステム・ループ構造とし、該構造を規定する特徴パラメータ値として、ステムの長さ；塩基数１０以上、ループの長さ；塩基数１０以下、ステム・ループ内の許容ミスマッチの数；塩基数２０（ループ部分の塩基数を含む）を入力した。
フレームの長さを塩基数２００とし、移動量である一定値ｔを塩基数５とした。【００６４】
予測結果は、横軸に対象区間をとり、第一の蓋然性をグラフ棒の長さで示し、第二の蓋然性をグラフ棒の色の濃さで示して、１つのグラフとして出力した。そのグラフを図５に示す。
またさらに、対象区間全体について、フリー塩基と偽フリー塩基とを図５のグラフに重ねて表示し、さらなる予測の絞込みを可能とした。【００６５】
得られた図５のグラフから、グラフ棒が長く、かつ、グラフ棒の色が濃いものを選択した。このとき、対象区間の端部に近いグラフ棒の色は、色が薄くなるので、グラフ棒が長ければ選択するものとした。
第一次の選択では、（Ｅ１）〜（Ｅ７）の７箇所を挙げることができる。この時点でも、予測としては十分に絞り込めており、発明の目的は達成されているが、ここでさらに、偽フリーが無いという観点から予測結果のさらなる絞り込みを行なった。その結果、（Ｅ１）塩基アドレス６０〜１０７、（Ｅ２）塩基アドレス１１０〜１７３、（Ｅ４）塩基アドレス５３１〜５９５、（Ｅ７）塩基アドレス１４９９〜１５７１で特定される位置における各特定二次構造（モチーフ）については、偽フリー塩基がみられないことから、安定で（第一の蓋然性が高く）、かつ、同一のモチーフだけが多く重なり合った（真に第二の蓋然性が高い）と推定できる。（Ｅ１）の色が若干薄いのは（第二の蓋然性が低いのは）、ただ単にそのモチーフが対象区間の端部に近いからである。
上記４つのモチーフのなかでも、（Ｅ１）のモチーフは、上記特許文献１において、比較的安定なステム・ループ構造をとり得ることが実験的に確認されているモチーフＳｕｖ  ＳＬ１と同一である。このことは、本発明の方法により、生体内で実際に存在し得るＲＮＡの局所的な二次構造を予測できたことを示しており、本発明の方法の信頼性の高さを実証するものである。【００６６】
実施例２
特許文献２（ＷＯ ２００４／０１１６１０ Ａ２）には、polo-like kinase 1（plk1）に対して有効なアンチセンス鎖が開示されている。
本実施例では、該特許文献２に記載されているアンチセンス鎖がなぜ有効であるのか、また、該アンチセンス鎖の活性にどのような生命現象が影響を与えているのかを、本発明の方法を用いたＲＮＡ構造予測を行うことによって追加的に解釈する。【００６７】
特許文献２に記載されているアンチセンス鎖は、公知のトランスクリプト plk1 に作用すると考えられるので、先ず、accession No. NM_005030 として GenBank に登録されている配列データを対象として、本発明による構造予測を行った。
尚、特許文献２に記載される塩基番号をそのまま参照できるように、NM_005030 に開示されている配列中、特許文献２の配列表の配列番号４に示される２１９０塩基からなる配列の部分のみを用いた。
構造予測は、ステム・ループ構造についての予測と、凹形構造についての予測とを、別個に行なった。
ステム・ループ構造についての特徴パラメータ値は、ループ長さ２０以下、ステムの長さ１０以上、ステムのミスマッチ（ループの長さを含む）は３０以下とした。
凹形構造についての特徴パラメータは、その凹形構造の間隙部分の塩基数が１以上３０以下、間隙部分の両側にあるステム・ループ構造のそれぞれのステムの内側部分の塩基数の和が１０以上、ミスマッチの許容は４とした。
また、いずれの場合も、本発明の方法を実施するために必要なフレームの全長Ｌ２の塩基数を２００とし、ステップ移動量である一定長ｔの塩基数を３とした。
これらのパラメータ値は、以下に行なう他の構造予測でも全て同様である。【００６８】
本発明による方法に従って行なったステム・ループ構造についての構造予測結果を「Ｒ」と命名し、凹形構造についての構造予測結果を「Ｒ−」と命名し、それぞれの予測結果を、実施例１と同様に、可視化してグラフとして出力した。グラフは、横軸に対象区間をとり、第一の蓋然性をグラフ棒の長さで示し、第二の蓋然性をグラフ棒の色の濃さで示した。以下の構造予測結果を示すグラフも、表示形式は全て同様である。
構造予測結果Ｒを可視化したグラフを図７に示し、構造予測結果Ｒ−を可視化したグラフを図８に示す。【００６９】
次に、アンチセンス鎖が結合する部位は、NM_005030 自体とは相互作用しないと想定して、第一の蓋然性と第二の蓋然性を算出した。各区間の小構造の予測には、mfold を用いた。
アンチセンス鎖が結合する部位は、その結合によってアンチセンス鎖と二重鎖を作り、分子内での相補鎖形成に関与しないので、その分子についてのみ考えれば一本鎖になっている。アンチセンス鎖が結合する部位が、NM_005030 自体とは相互作用しないと想定することで、先ず、トランスクリプトが結合に際してふさわしい構造をとるためのエネルギーを論じるのである。アンチセンス鎖とトランスクリプトの相互作用についてのエネルギーは後ほど論じる。【００７０】
（ｉ）先ず、７５％以上の阻害活性があるアンチセンス鎖（特許文献２の配列表配列番号５６、７４および７７にそれぞれ示される塩基配列からなる）が結合した場合の構造を予測した。即ち、それらアンチセンス鎖は、長さが２０塩基であり、それぞれの結合部位の先頭の塩基アドレスが１１４４、１８１４、１８６５であるため、それぞれのアンチセンス鎖が結合したと考えて、それらの区間が一本鎖であるように指定した。例えば、塩基アドレス１１４４の位置から２０塩基の区間に対して相補的なアンチセンス鎖が結合した場合であれば、対応する領域を「-PREVent1 ＝１１４４，０，２０」のように指定して構造予測を行った。換言すると、この構造予測は、当該トランスクリプトがアンチセンス鎖と結合できるように結合部位を一本鎖として空けている状態をパラメータ入力で強制的に指定して行なう構造予測であると言うことができる。【００７１】
前記入力例「１１４４，０，２０」のうちの２番目の数値「０」は、本発明で用いたmfold において一本鎖であることを強制的に指定する場合の数字である。より詳しくは、この２番目の数値は、〔１番目と３番目の数値で指定される区間（例えば、塩基アドレス１１４４から２０塩基分の区間）〕で許されるステムの長さを指定するためのパラメータであるが、一本鎖の場合には全くステムの存在を許さないので、０となっているのである。【００７２】
（ｉ−ａ）７５％以上の阻害活性を示すアンチセンス鎖が結合した場合（先頭の塩基アドレス１１４４、１８１４、１８６５、長さ２０塩基）の、それぞれのステム・ループ構造についての構造予測を行った。各予測の結果として得られた数値セットを、それぞれ、R1144(75)、R1814(75)、R1865(75)と命名する。Ｒの後の数値は、アンチセンス鎖が結合する先頭の塩基アドレスである。
これら個々の構造予測結果である、R1144(75)、R1814(75)、R1865(75)は、本発明による予測方法によって得られる数値セットであって、各フレームの特定位置の特定構造毎に算出した第一の蓋然性の数値の集合と、それらが対象区間上でどの程度重なり合うかを示す第二の蓋然性の数値の集合とを含んでいる。
R1144(75)、R1814(75)、R1865(75)を、それぞれ可視的に示す棒グラフとして、図９、図１０、図１１に示す。図中、アンチセンス鎖が結合する領域に対しては、グラフを縦に横切る帯状領域として網掛けを施して示した。その帯状領域の幅が、アンチセンス鎖が結合する領域の幅である（以下、本実施例の他のグラフについても同様である）。
図９〜図１１のグラフから明らかなとおり、図９のグラフ（R1144(75)）だけが、アンチセンス鎖の結合部位の第一蓋然性がゼロであり、塩基アドレス１１４４〜１１６３の区間にはステム・ループ構造が形成され得ないであろうという予測結果が得られた。【００７３】
（ｉ−ｂ）次に、７５％以上の阻害活性を示す上記アンチセンス鎖（先頭の塩基アドレス１１４４、１８１４、１８６５、長さ２０塩基）が結合した場合の、それぞれの凹形構造についての構造予測を，上記ステム・ループ構造についての構造予測と同様に行い、各予測結果を、R-1144(75)、R-1814(75)、R-1865(75)と命名した。
これらの予測結果を、それぞれ可視的に示す棒グラフとしたところ、いずれにも、アンチセンス鎖の結合部位の第一蓋然性がゼロであるような結果は含まれてはいなかった。
これらの代表例として、R-1144(75)を可視的に示す棒グラフとしたものを、図１２に示す。【００７４】
（ii）上記（ｉ）と同様の手順にて、２０％以下の阻害活性があるアンチセンス鎖が結合した場合の構造を予測した。結合区間の先頭の塩基アドレスは、４８２、８３６、９４７、１３３８、１３５５、１５８７、２０３１であり、長さは２０塩基である。この区間に、アンチセンス鎖が結合したと考えて、それらの区間が一本鎖であるように指定した。
構造予測における計算の過程は、上記した７５％以上の阻害活性があるアンチセンス鎖の場合と同様である。【００７５】
（ii−ａ）上記結合区間に、２０％以下の阻害活性を示すアンチセンス鎖が結合した場合の、それぞれのステム・ループ構造についての構造予測を行なった。各予測の結果として得られた数値セットを、それぞれ、R482(20)、R836(20)、R947(20)、R1338(20)、R1355(20)、R1587(20)、R2031(20)と命名した。
これらの予測結果を、それぞれ可視的に示す棒グラフとして、図１３〜図１９に示す。【００７６】
（ii−ｂ）上記結合区間に、２０％以下の阻害活性を示すアンチセンス鎖が結合した場合の、それぞれの凹形構造についての構造予測を行なった。各予測の結果として得られた数値セットを、それぞれ、R-482(20)、R-836(20)、R-947(20)、R-1338(20)、R-1355(20)、R-1587(20)、R-2031(20)と命名した。
これらの予測結果を、それぞれ可視的に示す棒グラフとしたところ、R-947(20)だけが、アンチセンス鎖の結合部位の第一蓋然性がゼロであり、その区間には凹形構造が形成され得ないであろうという予測結果が得られた。
これらの予測結果の代表例として、R-836(20)、R-947(20)を可視的に示す棒グラフとしたものを、それぞれ、図２０、図２１に示す。【００７７】
構造スペクトルを得るためにＤｇ値を計算するに際し、対象区間の一端からフレーム１つ分がカバーする小区間についてそれぞれ構造予測を行ったわけだが、そこで小区間ごとに得られたギッブス自由エネルギーのうち最も低い値をその小区間の代表的なΔＧrepとした。また、トランスクリプト上のある塩基アドレスｘについて、その塩基が関与する小区間のそれぞれのΔＧrepを単純に平均した値をΔＧfr(ｘ)とし、各グラフ中にグラフ棒とは異なる色にてプロットした（本願の図面では、白黒であるが、実際には、青色のグラフ棒に対して赤色の曲線などとして、明瞭に表示されている）。
上記のギッブス自由エネルギーの概念は、慶應義塾大学２００１年度森基金報告書中の、熊谷禎洋による報告「マウスｃＤＮＡにおける二次構造解析」に見られる自由エネルギーの分布である。この数字は、パラメータの取り方によってかわるが、その報告中にあるように当該部位が構造をとっているかどうかを論じることに使われる。ただし、具体的にどのような構造があるかについての議論や、予測を行なう方法については、上記報告には一切の記載がない。【００７８】
上記のようにして得られたΔＧfr は、ある構造予測条件で算出された当該トランスクリプトの位置の関数である。それをトランスクリプトの全長について積分することで、ある構造予測条件で算出された当該トランスクリプトのエネルギーを代表する値：
∫ΔＧfr(ｘ)ｄｘ
を得ることができる。上記式中の「∫」は積分記号である。
ここで、当該トランスクリプトについて異なる構造予測条件、状態ｘと状態ｙで得られた値を、それぞれ∫ΔＧ[ｘ]fr(ｘ)ｄｘ、∫ΔＧ[ｙ]fr(ｙ)ｄｘとすると、これらを、次式
ΔΔＧ[ｘ−ｙ]fr ＝ ∫ΔＧ[ｘ]fr(ｘ)ｄｘ−∫ΔＧ[ｙ]fr(ｙ)ｄｘ
にあてはめることによって、そのｘ、ｙ、二つの状態のエネルギー差ΔΔＧ[ｘ−ｙ]frを求めることができる。
つまり、ある構造予測結果Ｘと比較したい構造予測結果Ｙについて計算することで、その二つの構造変化のエネルギー変化ΔΔＧfr を計算することができる。具体的には、あるトランスクリプトに何らかのアンチセンス鎖が結合することを想定して構造予測した結果であるＲｎと、アンチセンス鎖が結合していない状態の構造予測結果Ｒとから、ΔΔＧfr を計算することで、当該トランスクリプトに当該アンチセンス鎖が作用するためにふさわしい構造をとる場合についてのエネルギー変化を計算することができる。
言葉を変えていうと、当該トランスクリプトが自然に形成する構造を状態（Ｉ）とし、あるアンチセンス鎖に今まさに結合しようとしてトランスクリプト上の結合部位を一本鎖として空けている状態を状態（II）とし、状態（Ｉ）から状態（II）へと変化するために失うエネルギー（ΔΔＧ[II−I]fr ）を計算する。この計算をそれぞれのアンチセンスについて行い、互いに比べるのである。
複数のアンチセンス鎖がどれもほぼ同じエネルギーでトランスクリプトに結合すると仮定するならば、このΔΔＧfr は、アンチセンス鎖がどれくらいトランスクリプトに結合しやすいかを、ある程度示していると言える（数字は正の値をとり、小さいほどアンチセンス鎖はトランスクリプトに結合しやすいと言える）。【００７９】
しかしながら、この場合、アンチセンス鎖の活性とΔΔＧfr との間に相関が見られないことから、〔本発明で用いられるアンチセンス鎖の活性はトランスクリプトへの結合しやすさによって支配されているのではない〕ということが示唆された。
そこで、アンチセンス鎖が結合した場合に、そこへRNase H が近づけるかどうかという観点から、計算結果のスペクトルを見る。すると、先頭塩基アドレスが１１４４、１８１４、１８６５の部位については、当該部位がステム・ループ構造のループ部位（１８１４、１８６５）あるいは凹形構造（１１４４）の間隙部分にあたり、酵素のアプローチに有利であることが分った。
一方、これらの結合する領域は、ΔＧfr が−５０以下の領域である。
この二点を兼ね備えた結果は、〔２０％以下の阻害活性を示すアンチセンス鎖が結合した場合の構造予測結果〕からは得られていないので、本発明で用いられるアンチセンス鎖の活性には、
（Ａ）アンチセンス鎖の結合位置が、アンチセンス鎖が結合した後に蓋然性の高いステム・ループ構造のループ部位か、蓋然性の高い凹形構造の間隙部分となる場所にあり、
（Ｂ）アンチセンス鎖の結合する領域が、ΔＧfr が−５０以下の領域である、
ということが重要であると解析できた。【００８０】
アンチセンス鎖の活性は、RNase H により、アンチセンス鎖とＲＮＡ複合体が認識された後に起こるＲＮＡ切断だといわれている。上記の解析からは、アンチセンス鎖が結合した後の構造が重要であることから、本発明で用いられるアンチセンス鎖の活性は RNase Hの接近のしやすさに左右されているようだ。また、アンチセンス鎖の活性はトランスクリプト上の総合的な構造化の度合いにも大きく影響を受けることが示唆される。アンチセンス鎖の主作用は、構造に起因する翻訳抑制であるとの印象も強い。
また、アンチセンス医薬品のターゲットとなるトランスクリプトについて、このような方法でさまざまな位置についてアンチセンス医薬品が結合すると仮定して構造スペクトルを得、事前にそれらの効果を見積もることもできる。
こうした活性をより発揮できる場所が他にあるかと言う目で上記構造予測結果Ｒを眺めると、塩基アドレス２０６３から２０８７までの領域は、アンチセンス鎖の結合できる長さを持ったループである。ここははじめから蓋然性の高いステム・ループであり、かつΔＧfr が−５０以下の領域であるので、上記（Ａ）、（Ｂ）の条件を同時によく満たすと考えられる。
ここをターゲットとする「AGGGGGACAAGGCUGU」（配列番号１）あるいは「GGGGGACAAGGCUGUA」（配列番号２）（それぞれ、特許文献２の配列表配列番号４に示される塩基配列中、塩基アドレス２０６５〜２０８０、２０６４〜２０７９で示される塩基配列に対して、相補的な塩基配列である）を有するアンチセンス鎖は、GC含量が大きくなってしまうものの優れた阻害効果を発揮する可能性がある。
このように、本発明の構造予測方法は、アンチセンス鎖の阻害活性の機序に関する新たな解析手段を提供する。
【産業上の利用可能性】
【００８１】
背景技術の説明でも述べたとおり、ＲＮＡの局所的な高次構造は、mfold 等の構造予測ソフトウェアによって予測することができる。また、特に長いＲＮＡの高次構造については、Ｘ線結晶構造解析などの分光学的分析手段が実質的に適用できないため、そうした構造を解析するには構造予測ソフトウェアを用いるしか方法がない。
しかし、構造予測ソフトウェアには、（ｉ）長い配列に対して信頼できる結果を与えない、（ii）予測の前提が細胞内の状態と乖離している、などの欠点がある。さらに、予測ソフトウェアの結果は複数の候補を表示する場合が多く混乱を招く。
これらの障害を越えてｍＲＮＡのような長鎖ＲＮＡの高次構造を論じるには、予測ソフトウェアがなるべく正確な結果を与える条件で構造予測し、かつその結果に対して統一的な「スペクトル」を生ずる解析方法が必要である。
上記で詳細に説明したとおり、本発明は、先ず長鎖ＲＮＡをフレームに区切り、そのフレーム内の部分配列について微小構造の存在を予測することで、（そのフレームだけをみれば）mfold 等の予測結果が一定の信頼性を持つようにし、次に、フレーム内の予測された特定位置にモチーフがどれくらい本当にありそうか（即ち、蓋然性）を、その「安定性（ギッブス自由エネルギー）」と「頻度（予測ソフトウェアが抽出した候補中に存在する割合）」の二点から第一の蓋然性Ｄｇとして定量化し、さらに、ＲＮＡ上を一定長ごとにフレームシフトさせて同様に蓋然性を求め、第一の蓋然性Ｄｇを与えられた特定位置をＲＮＡ配列上にプロットし、その重複度合をもって、長鎖ＲＮＡ全体としてみた場合に特定位置にモチーフが本当に存在しそうかどうか（第二の蓋然性）を定量的に示すことにより、統一的な「スペクトル」を得ている。
本発明の方法では、これら２つの数値化された第一、第二の蓋然性の両方が高い特定位置で、ＲＮＡはモチーフを形成すると予測する。これによって、ＲＮＡ上に高い確かさで実在する所望の二次構造（モチーフ）の位置が予測でき、定量的に議論することが可能となる。【００８２】
さらに、従来において主として注目されていたステム・ループ構造だけではなく、２つのステム・ループにはさまれた谷間の構造（凹形構造）などのさまざまな二次構造についても、第一の蓋然性と、第二の蓋然性とに基づいて、その存在を定量的に予測することができる。
このように発見されるモチーフは、ｍｉＲＮＡのターゲットとなるなど、生命現象と結びついている可能性があるだけでなく、ΔＧＴＩという概念とあわせることで、アンチセンス医薬品や低分子医薬品の創薬へ役立てることができる。
本出願は、日本で出願された特願２００６−３３７６２９を基礎としており、それらの内容は本明細書に全て包含される。また、ここで述べられた特許および特許出願明細書を含む全ての刊行物に記載された内容は、ここに引用されたことによって、その全てが明示されたと同程度に本明細書に組み込まれるものである。
【図５】
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【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【配列表】
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【国際調査報告】
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