(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
マイクロアレイ・データを２つより多くのクラスに、自動的に分類するコンピュータにインプリメントした方法であって、
マイクロアレイ上の複数のプローブを表すマイクロアレイ・データを受信するステップと、
マイクロアレイ・データに基づいて発現シグナルを自動的に生成するステップと、
複数のクラスを有する分類スキーマの第１の分類モデルを、第１の予備的コールを生成するために、前記マイクロアレイ・データの一部分に適用するステップと、
前記分類スキーマの第２の分類モデルを、第２の予備的コールを生成するために、前記マイクロアレイ・データの前記部分に適用するステップと、
二次投票手続きを用いて、結合コールと該結合コールの重みを生成するために第１および第２の予備的コールを結合するステップであって、該重みは、前記トータル二次投票に対する前記二次投票の最大合計の比率である、ステップと、
前記重みが閾値を上回るかどうか決定するステップであって、
上回らない場合には、決定不能コールを返し、
上回る場合には、分類整合性を決定するために、前記結合コールを他の分類モデルによって作られる主要コール検証するのに用いられる分類モデルである検証子と比較し、
前記結合コールにおいて決定された前記分類が、前記検証子によって決定された分類と整合しないならば、決定不能コールを返し、
前記結合コールにおいて決定された前記分類が、前記検証子によって決定された分類と整合しているならば、前記結合コールを返し、
該結合コールは前記分類スキーマにおけるクラスを識別しており、決定不能コールが、異なる分類モデルのコールのコンフリクト、あるいは、コールが前記分類スキーマの前記ターゲットの外にあるということから生じる、ステップと、を含む方法。
【請求項２】
前記第１及び第２の分類モデルの各々が、クラス・ペアに対する線形分類器のセットを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記検証子は、すべてのクラスに対する線形分類器の組を含む分類モデルの出力を含む、請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記分類スキーマは、１９のクラス・スキーマであり、
分類整合性を決定するために結合コールを他の分類モデルによって作られる前記コールを検証するのに用いられる分類モデルである第２の検証子と比較するステップを更に含む請求項１ないし３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
分類整合性を決定するために結合コールを第２の検証子と比較するステップを更に含む請求項１ないし３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
１つ以上のプロセッサによって実行されるときに、該プロセッサに自動的にマイクロアレイ・データを２つより多いクラスに分類させるコードを格納する具体的なコンピュータ読取り可能媒体であって、
該コードは、
自動的に、マイクロアレイ・データに基づいてマイクロアレイ上の複数のプローブを表す発現シグナルを生成することと、
複数のクラスを有する分類スキーマの第１の分類モデルを第１の予備的コールを生成するために、前記マイクロアレイ・データの一部分に適用することと、
前記分類スキーマの第２の分類モデルを、第２の予備的コールを生成するために、前記マイクロアレイ・データの前記部分に適用することと、
二次投票手続きを使用して結合コールと二次投票の最大の合計の前記トータル二次投票に対する比率である該結合コールの重みを生成するために前記第１および第２の予備的コールを結合することと、
前記重みが閾値を上回るかどうか決定することであって、
上回らない場合には、決定不能コールを返し、
上回る場合には、分類整合性を決定するために前記結合コールを他の分類モデルによって作られる主要コール検証するのに用いられる分類モデルである検証子と比較し、
前記結合コールにおいて決定された前記分類が、前記検証子によって決定された分類と整合しないならば、決定不能コールを返し、
前記結合コールにおいて決定された前記分類が、前記検証子によって決定された分類と整合しているならば、前記結合コールを返し、
該結合コールは前記分類スキーマにおけるクラスを識別しており、決定不能コールが、異なる分類モデルのコールのコンフリクト、あるいは、コールが前記分類スキーマの前記ターゲットの外にあるということから生じる、ことと、
をさせる指示を含む、コンピュータ読取り可能媒体。
【請求項７】
前記第１及び第２の分類モデルの各々が、クラス・ペアに対する線形分類器のセットを含む、請求項６に記載のコンピュータ読取り可能媒体。
【請求項８】
前記検証子は、すべてのクラスに対する線形分類器の組を含む分類モデルの出力を含む、請求項６又は請求項７に記載のコンピュータ読取り可能媒体。
【請求項９】
前記分類スキーマは、１９のクラス・スキーマであり、
前記コードは、分類整合性を決定するために前記結合コールを他の分類モデルによって作られる前記コールを検証するのに用いられる分類モデルである第２の検証子と比較させる指示を更に含む、請求項６ないし８のいずれか１項に記載のコンピュータ読取り可能媒体。
【請求項１０】
前記コードは、分類整合性を決定するために前記結合コールを第２の検証子と比較させる指示を更に含む、請求項６ないし８のいずれか１項に記載のコンピュータ読取り可能媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明は、一般に、発現アレイによって生成されるデータの分析、特に、発現アレイから得られる発現プロファイルに基づく白血病の分類に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
生物情報学は、生物医学的な研究において重要な役割を演ずる。例えば、オリゴヌクレオチド・マイクロアレイからのデータを解析することによって、ＤＮＡにおけるディファレンシャルなＲＮＡ発現と遺伝子型または突然変異の検出につなげることができる。特定の病気にある間にどんな遺伝子が発現されるかについて示す発現プロファイルは、病気のサインを提供する。白血病のような病気に対して、患者が苦しんでいる白血病の原因を決定し、そのタイプを分類することが望ましい。一般には、白血病には多くの原因があり、正確に白血病のタイプを分類して、適切な治療をすることができるように、正確な診断を提供することが望ましい。白血病を分類する現在における１つの方法は、細胞学者が、視覚的に、生物学的分析を受けている患者のサンプルを調べることを含む。そのような方法は時間がかかり、異なる専門家によって調べられると、異なる結果を生成することになり得る。加えるに、間違った分類がなされると、白血病の異なるタイプが異なる治療に対応するので、無効な治療が行われることになり、そうでなければもっと有効な治療行うのに使うことができた時間を浪費することになる。
【０００３】
したがって、上記の問題や他の問題を解決するシステムと方法を提供することが、望ましい。特に、発現プロファイル・データに基づいて病気を自動的かつ正確に分類するシステムと方法を提供することが望ましい。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Fodor et al., Science, 251: 767-777(1991)
【非特許文献２】Liu et al., Bioinformatics, 18: 1593-1599 (2002)
【非特許文献３】Mitchell, M., Machine Learning, McGraw-Hill, 1997
【非特許文献４】Meyer, D., Support vector machines: The interface to libsvm in package e1071, http://cran.r-project.org/web/ packages/e1071/ index/html, 2007)
【非特許文献５】Chang, C.-C. and Lin, C.-J., LIBSVM: a library for support vector machines, http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm, 2001
【非特許文献６】Cortes, C. and Vapnik, V., Support vector networks, Machine Learning, 20: 1-25, 1995; Vapnik, V., The Nature of Statistical Learning Theory (second edition), Springer, NY 1999
【非特許文献７】Schoelkopf, B. and Smola, A.J., Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization and Beyond, MIT Press, Cambridge, MA, 2002
【非特許文献８】Brown, et al., Interval estimation for a binomial proportion, Statistical Sciences, 16: 101-133 (2001)
【発明の概要】
【０００５】
本願発明は、発現アレイによって生成されたデータを解析するシステムと方法を提供する。種々の実施形態において、発現アレイから得られる発現プロファイルに基づいて、白血病のような病気を分類するためのシステムと方法が提供される。
【０００６】
１つの実施形態にしたがって、１つ以上の処理モジュールが、発現シグナルの生成、データ品質の解析、分類コール（call）の決定、および、他の解析ツールのサポートに対して用意されている。
【０００７】
本願発明の１つの態様にしたがって、マイクロアレイ・データに基づいて、発現シグナルを生成するための方法が提供される。典型的には、本方法は、単一のマイクロアレイに対して複数のプローブ・ペアを表すマイクロアレイ・データを受信し、プローブ・ペアごとに、パーフェクトマッチ（ＰＭ）プローブの強度とミスマッチ（ＭＭ）プローブの強度の間の差異を決定し、決定された差異に基づいて、差異シグナルＤを決定し、発現シグナルＤＳを生成するために、差異シグナルＤをスケーリングすることを含む。本方法は、また、典型的には、他のマイクロアレイから独立している単一のマイクロアレイに対して、正規化発現シグナルを生成するために、ユニット・レベルで理論的分布に基づいて発現シグナルを正規化することを含む。特定の態様において、本方法は、別の態様において、マイクロアレイ・データがＧＸ１マイクロアレイ、ＡｍｐｌｉｃｈｉｐマイクロアレイまたはＵ１１３プラス２．０マイクロアレイのうちの１つから取られた方法の表示または更なる処理のために正規化発現シグナルを出力することを更に含む。
【０００８】
本願発明の別の態様にしたがって、品質制御指標を用いて、マイクロアレイ試験を無効にする方法が提供される。典型的には、本方法は、マイクロアレイ上の複数のプローブを表すマイクロアレイ・データを受信し、マイクロアレイ・データに基づいて発現シグナルを生成し、品質制御指標を自動的に決定し、品質制御指標に応じて全てのアレイ試験を自動的に無効にすることを含む。特定の態様において、本方法は、アレイ試験が無効にされたことを示す指標を表示または更なる処理のために出力することを更に含む。別の態様において、品質制御指標は、プレゼント・コール（present call）指標のパーセントである。
【０００９】
本願発明のさらに別の態様にしたがって、マイクロアレイ・データを自動的に分類する方法が提供される。典型的には、本方法は、マイクロアレイ上の複数のプローブを表すマイクロアレイ・データを受信し、マイクロアレイ・データに基づいて発現シグナルを自動的に生成し、複数のクラスを有する分類スキーマの第１の分類モデルを第１の予備的コールを生成するために、マイクロアレイ・データの一部に適用し、第２の予備的コールを生成するために、マイクロアレイ・データの部分に分類スキーマの第２の分類モデルを適用することを含む。本方法は、また、典型的には、結合コールと重みを生成するために第一および第二の予備的コールを結合すること、重みが閾値を上回るかどうか決定すること、上回らない場合には、決定不能コール（ｃａｌｌ）を返すこと、上回る場合には、整合性を決定するために結合コールを検証子と比較すること、結合判定が検証子と一致していないならば、決定不能コールを返すこと、結合判定が検証子と一致しているならば、結合コールを返すことを含む。その結合コールは、分類スキーマにおけるクラスを識別する。特定の態様において、第一および第二の分類モデルの各々は、クラス・ペアのために線形分類器の組を含む。特定の態様において、その検証子は、すべてのクラスに対する線形分類器の組を含む分類モデルの出力を含む。特定の態様において、その分類スキーマは、１９のクラス・スキーマであり、その方法は、整合性を決定するために、結合コールを第２の検証子と比較することを更に含む。特定の態様において、その方法は、整合性を決定するために結合コールを第２の検証子と比較することを更に含む。
【００１０】
更なる態様にしたがって、一つ以上のプロセッサによって実行されるときに、プロセッサに自動的にマイクロアレイ・データを分類させるコードを格納する具体的なコンピュータ読取り可能媒体が提供される。そのコードは、典型的には、自動的に、マイクロアレイの上で複数のプローブを表しているマイクロアレイ・データに基づいて発現シグナルを生成し、複数のクラスを有する分類スキーマの第１の分類モデルを第１の予備的コールを生成するために、マイクロアレイ・データの一部に適用し、その分類スキーマの第２の分類モデルをそのマイクロアレイ・データの部分に適用し、第２の予備的コールを生成し、結合コールと重みを生成するために第１および第２の予備的コールを結合することを命ずる指示を含む。そのコードは、また、典型的には、重みが閾値を上回るかどうか決定し、上回らない場合には、決定不能コールを返し、上回る場合には、整合性を決定するために、結合コールを検証子と比較し、結合コールが検証子と一致していないならば、決定不能コールを返し、結合コールが検証子と一致しているならば、分類スキーマにおいてクラスを識別する結合コールを返すことを命ずる指示を含む。特定の態様において、第一および第二の分類モデルの各々が、クラス・ペアに対する線形分類器のセット含む。特定の態様において、そのコードは、整合性を決定するために、結合コールを第２の検証子と比較することを命ずる指示を更に含む。
【００１１】
更に別の態様にしたがって、１つ以上のプロセッサによって実行されるときに、品質制御指標を用いて、該プロセッサに自動的にマイクロアレイ試験を無効にさせるコードを格納する具体的なコンピュータ読取り可能媒体が与えられる。そのコードは、典型的には、マイクロアレイの上で複数のプローブを表しているマイクロアレイ・データに基づいて発現シグナルを生成し、自動的に品質制御指標を決定し、品質制御指標に応じて自動的に全てのアレイ試験を無効にすることを命じる指示を含む。特定の態様において、品質制御指標は、プレゼント・コール（ｐｒｅｓｅｎｔ  ｃａｌｌ）指標のパーセントである。
【００１２】
また更なる態様にしたがって、１つ以上のプロセッサによって実行されるときに、マイクロアレイ・データに基づいて、該プロセッサに正規化発現シグナルを生成させるコードを格納する具体的なコンピュータ読取り可能媒体が提供される。そのコードは、典型的には、単一のマイクロアレイに対して複数のプローブ・ペアを表すマイクロアレイ・データを受信し、プローブ・ペアごとに、パーフェクトマッチ（ＰＭ）プローブの強度とミスマッチ（ＭＭ）プローブの強度の間の差異を決定し、前記決定された差異に基づいて、差異シグナルＤを決定し、発現シグナルを生成するために、差異シグナルＤをスケーリングすることを命ずる指示を含む。そのコードは、また、典型的には、他のマイクロアレイから独立している前記単一のマイクロアレイに対する正規化発現シグナルを生成するために、ユニット・レベルで理論的分布に基づいて、発現シグナルを正規化せよという指示を含む。
【００１３】
図面と請求項を含む本明細書の残りの部分を参照すれば、本願発明の他の特徴および有利な効果を理解することができる。本願発明の更なる特徴および効果が、本願発明の種々の実施形態の構造及び操作とともに、添付の図面に関連して、以下に詳細に記述される。図面において、同様の参照番号は、同一または機能的に同等の要素を示す。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本願発明の態様と実施形態をインプリメントすることができる発現シグナル分類システム（ＥＳＣＳ）１００を図示する。
【図２】１つの実施形態にしたがってアプリケーションによってインプリメントされた分類およびレポート・プロセスの一般的な概要を図示する。
【図３】１つの実施形態にしたがって種々の発現シグナルを生成するためのフローチャートである。
【図４】種々の実施形態にしたがって、マイクロアレイ・データから計算される品質制御指標を図示する。
【図５】１つの実施形態にしたがって、分類プロセスのワークフローを図示する。
【図６】４つのセンターからの赤、緑、青、茶のブリットで表される４つのテスト・データ（MUC_00583、BAS_00052、LIN_00020およびGEN_00020）の投射プロットである。
【図７】クラス１４の４つのテスト・データの投射プロットである。その４つのテスト・データ（MUC_00623、BAS_00082、LIN_00050およびGEN_00050）は、クラス１４にある。
【図８】１つの実施形態による、ＩＡＳＣＣＡ（Impact of Additive Signal Changes on Call Accuracy）プロセスのフローチャートである。
【図９Ａ】本願発明による、典型的なコンピュータ・システムのフローチャートである。
【図９Ｂ】本願発明による、典型的なコンピュータ・システムのフローチャートである。
【図９Ｃ】本願発明による、典型的なコンピュータ・システムのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
［一般的な概要］
本願発明は、システムと方法を発現アレイから得られる発現プロファイルに基づくターゲット分子を分類するために提供する。特定の実施形態で、システムと方法は、特に白血病と他の病気を分類することに役立つ。
【００１６】
「ターゲット分子」は、関心の生体分子に言及する。関心の生体分子は、リガンド、レセプター、ペプチド、核酸（ＲＮＡまたはＤＮＡのオリゴヌクレオチドまたはポリヌクレオチド）、または他のいかなる生体分子でもありえる、例えば、遺伝子の転写物が試験の関心である場合には、ターゲット分子は、転写物である。他の例は、タンパク質断片、小分子、その他を含む、「ターゲット核酸」とは、関心の核酸（しばしば、生物学的サンプルから導出される）を指す。しばしば、ターゲット分子は、一つ以上のプローブを使っているが検出される。ここに使われるように、「プローブ」は、ターゲット分子を検出するための分子である。それは、上で参照されたターゲットと同じクラスの中のどの分子でもありえる。プローブは、例えば、化学結合の１つ以上のタイプを通して、通常相補的な塩基対形成を通して、通常水素結合形成を通して、相補的なシーケンスのターゲット核酸への結合ができるオリゴヌクレオチドなどの核酸を参照することができる。ここで用いられるように、プローブは、ナチュラル（すなわち、Ａ、Ｇ、Ｕ、ＣまたはＴ）あるいは、修飾された基部を含むことができる。それに加え、プローブの基部は、結合がハイブリダイゼーションに干渉しない限り、リン酸ジエステル結合以外の連鎖でつながれることができる。したがって、プローブは、リン酸ジエステル連鎖よりはむしろペプチド結合によって構成物基部がつながれるペプチド核酸であることができる。プローブの他の例は、ペプチドまたは他の分子を検出するのに用いられる抗体、その結合パートナーを検出するためのいかなるリガンドも含む。核酸として、ターゲットまたはプローブに言及する場合には、これらは、説明のための具体例に過ぎないことを理解すべきである。
【００１７】
特定の実施形態において、プローブは、アレイをつくるために基盤上に固定化することができる。「アレイ」は、ペプチドまたは核酸または他の分子プローブを有する固体支持体を含む。それらは、その支持体に付随している。アレイは、典型的には、基盤の表面に、異なる、既知の場所で、又は、例えばマイクロ・ビーズなどの複数の表面要素または特徴に結合する複数の異なる核酸またはペプチド・プローブを含む。これらのアレイは、また、通常、当該技術領域では、「マイクロアレイ」または口語的に「チップ」が言われるが、例えば、Fodor et al., Science, 251: 767-777(1991)に記載されている。最小数の合成ステップで，オリゴヌクレオチド、ペプチドおよび他のポリマー・シーケンスの高密度アレイを形成する方法は、周知の技術であって、ここで記述する必要はない。分子プローブ・アレイ、特に核酸配列形探触子を作成し使用する方法もまた周知である。
【００１８】
典型的には、核酸サンプルは、例えば、蛍光ラベルなどのシグナル部分でラベル付けされる。サンプルは、適切な状況の下でアレイにハイブリッド形成される。アレイは洗浄されるか、さもなければ、ハイブリッド形成されていないサンプル核酸を除去するために処理される。ハイブリダイゼーションは、次に、チップのラベルの分布を検出することによって評価される。ラベルの分布は、蛍光強度分布を決定するために、アレイをスキャンすることによって検出することができる。典型的には、各々のプローブのハイブリダイゼーションは、数ピクセルの強度によって反映される。ｒａｗ強度データは、例えば、グレースケール・ピクセル強度ファイルなどのデータ・ファイルに格納することができる。
【００１９】
１つの実施形態にしたがって、発現シグナル分類システム（ＥＳＣＳ）は、発現アレイに対する発現シグナルを生成し、データ品質を解析し、分類コール（ｃａｌｌ）を決定し、他の解析ツールをサポートするのに適合した１つ以上の処理モジュールを含む。ここにおける種々の実施形態は、発現マイクロアレイに関して議論されるのであるが、遺伝子型判定マイクロアレイおよび他のマイクロアレイ、または、例えば、マイクロ・ビード・システムなど関連システムにも適用できることが理解されるべきである。追加的に、特定の例が、白血病を分類することに関して挙げられる、しかしながら、ここに開示されるシステムと方法は、例えば、リンパ腫または他の病気を対象として、病気の分類することに役立つことが理解されるべきである。
【００２０】
［システム概要］
図１は、本願発明の態様と実施形態をインプリメントすることができる発現シグナル分類システム（ＥＳＣＳ）１００を図示する。ここに図示したように、ＥＳＣＳ  １００は、ここに、示されるように１つ以上のプロセッサ１１５とメモリモジュール１１０を有するＥＳＣＳコンピュータ・システム１０５を含む。コンピュータ・システム１０５はまた、１つ以上の直接接続（例えばＵＳＢ、Ｆｉｒｅｗｉｒｅまたは他のインターフェース）、および、１つ以上のネットワーク接続（例えば、モデムまたは他のネットワークインターフェース・デバイスを含む）で情報を送受信するための通信モジュール（図示せず）を含む。メモリモジュール１１０は、内蔵メモリ・デバイスと１つ以上の外部記憶装置を含むことができる。コンピュータ１０５はまた、例えば、モニタまたはプリンタなどのディスプレイモジュール１２５を含む。１つの態様において、コンピュータ１０５は、マイクロアレイ解析システム１５０または他の試験結果ソースから、直接接続を通して、または、ネットワーク１４０上で、患者の試験結果などのデータを受信する。例えば、解析システム１５０は、１つ以上のサンプル１５５の上でマイクロアレイ・テストを走らせ、自動的に、マイクロアレイ試験結果データをコンピュータ１０５に提供するように構成することができる。典型的には、マイクロアレイ・データは、ピクセル輝度データを含む。特定の態様において、データ・セットは、図９Ａ−Ｃに示されるように、コンピュータ・コードによって、プロセッサの上で動く方法によってコンピュータ・システムで処理される。テストシステム１５０は、コンピュータ・システム１０５に直接結合する、あるいは、ネットワーク１４０の上に離れて結合することができる。コンピュータ１０５は、また、周知のネットワーク１４０の上で１つ以上のクライアント・システム１３０とデータを通信することができる。例えば、研究所または病院にいるデータを要求している医者は、ＥＳＣＳコンピュータ１０５からレポートを、クライアント・システム１３０を使うことで、入手し、見ることができる。
【００２１】
ネットワーク１４０は、ＬＡＮ（ローカル・エリア・ネットワーク）、ＷＡＮ（広域ネットワーク）、ワイヤレス・ネットワーク、２地点間ネットワーク、星形ネットワーク、トークンリング・ネットワーク、ハブ・ネットワーク、または他の構成であっても良い。現在の使用されているネットワークの最も一般のタイプとしては、ＴＣＰ／ＩＰ（転送制御プロトコルとインターネット・プロトコル）ネットワークがある。例えば、しばしば、「インターネット」と呼ばれるネットワークのグローバル・インターネットワークが、ここでの実施例の多くで使われる。しかし、ＴＣＰ／ＩＰが現在好ましいプロトコルであるが、本願発明が使うことができるネットワークは、それほど制限されないことが理解されるべきである。
【００２２】
図１に示されるシステムのいくつかの要素は、詳細にここで説明する必要はないような従来の周知な要素を含むことができる。例えば、コンピュータ１０５は、デスクトップパソコン、ワークステーション、メインフレーム、ラップトップ、その他を含むことができる。各々のクライアント・システム１３０は、デスクトップパソコン、ワークステーション、ラップトップ、ＰＤＡ、携帯電話、または、いかなるＷＡＰ使用可能デバイス、または、インターネットまたは他のネットワーク接続に直接または間接的に結びつくことができる他のいかなるコンピューティング装置も含むことができる。コンピュータ１０５は、例えば、マイクロアレイ解析システム１５０と組み合わさったような特殊システム内にあることができる。
【００２３】
クライアント・システム１３０は、典型的には、例えば、ブラウジング・プログラム、例えばマイクロソフトの”Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｅｘｐｌｏｒｅｒ”ブラウザ、ネットスケープ社の”Ｎａｖｉｇａｔｏｒ”ブラウザ、オペラ社のブラウザ、または、携帯電話の場合におけるＷＡＰ使用可能ブラウザ、ＰＤＡまたは他の無線装置、または、クライアント・システム１３０のユーザがアクセスして、ネットワーク１４０上のコンピュータ１０５から利用できる情報やページを処理して、見ることを可能とするその他のＨＴＴＰクライアントを走らせる、各々のクライアント・システム１３０は、また、典型的には、例えば、キーボード、マウス、タッチスクリーン、ペンまたは、ディスプレイ（例えば、モニタ画面、液晶ディスプレイ、その他）上のブラウザにより提供されるグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）とコンピュータ１０５によって提供されるページ、フォームおよび他の情報とともに交信するためのその種の他のものなど１つ以上のユーザインタフェースデバイス１３５を含む。上で示したように、本願発明は、ネットワークの特定のグローバル・インターネットワークを指すインターネットで用いるのに適合している。しかしながら、例えば、イントラネット、エクストラネット、仮想専用ネットワーク（ＶＰＮ）、非ＴＣＰ／ＩＰベース・ネットワーク、いかなるＬＡＮまたはＷＡＮなど他のネットワークが、インターネットに代えて使われることができることが理解されるべきである。
【００２４】
１つの実施形態にしたがって、各々のクライアント・システム１３０およびそのコンポーネントの全ては、例えばＩｎｔｅｌ  Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標）プロセッサまたはその種の他の中央処理装置を使って動くコンピュータ・コードを含むブラウザなど、アプリケーションを用いて構成可能なオペレーターである。同様に、ＥＳＣＳコンピュータ１０５とそのコンポーネントの全ては、例えば、Ｉｎｔｅｌ  Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標）プロセッサまたはその種の他の中央処理装置（ＣＰＵ）１１５あるいは、マルチプル処理ユニット（ＭＰＵ）などを使って動くコンピュータ・コードを含むアプリケーションを用いて構成可能なオペレーターであって良い。マイクロアレイ試験結果データを処理するためにＥＳＣＳコンピュータ１０５を操作し構成するためのコンピュータ・コードは、ここに記述されるように、望ましくはダウンロードされて、ハードディスクに格納される。しかし、プログラムコード全体、またはその部分は、また、他のいかなる具体的なコンピュータ読取り可能媒体（例えば、周知の揮発性または不揮発性メモリ媒体、または。ＲＯＭやＲＡＭなどの周知のデバイス）に格納することができる。あるいは、例えばコンパクトディスク（ＣＤ）媒体、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）媒体、フロッピー（登録商標）ディスク、その他、プログラムコードを格納することができるいかなる携帯型の具体的なコンピュータ読取り可能媒体１６０上で提供することができる。追加的に、プログラムコード全体またはその部分は、例えば、周知のように、インターネットの上に、またはサーバなどのソフトウェア資源から、伝送し、ダウンロードすることができる。または、周知のように、他のいかなる従来のネットワークコネクション（例えばエクストラネット、ＶＰＮ、ＬＡＮ、その他）によって周知のいかなる通信媒体とプロトコル（例えばＴＣＰ／Ｉ  Ｐ、ＨＴＴＰ、ＨＴＴＰ、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、その他の）でも、それらを使うことで、伝送することができる。本願発明の態様をインプリメントするためのコンピュータ・コードは、コンピュータ・システム上で実行することができる、例えば、Ｃ、Ｃ＋、ＨＴＭＬ、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｊａｖａ（登録商標）Ｓｃｒｉｐｔや、または、ＶＢＳｃｒｉｐｔなどの他のどのスクリプト言語、あるいは、他のどの言語を含む，いかなるプログラミング言語ででもインプリメントすることができることもまた理解される。
【００２５】
１つの実施形態にしたがって、アプリケーション・モジュール４０は、ユーザ・インターフェース構成能力を提供するだけでなく、ここに議論される種々のデータ処理過程をインプリメントするための指示を含む。アプリケーション・モジュール４０は、上で示したように、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ、ＤＶＤ、その他、どんなソフトウェア記憶媒体の上ででも提供することができるが、アプリケーション４０は、望ましくはダウンロードされて、メモリ１１０（または、ローカルあるいは付加ＲＡＭまたはＲＯＭなど他のメモリ）に格納される。１つの実施形態において、アプリケーション・モジュール４０は、処理データ・コンテンツのための種々のソフトウェアモジュールを含む。例えば、ディスプレイ１２５上で画像（例えば、ＧＵＩイメージ）を描くためのディスプレイドライバにテキストとデータを通信するために、ネットワーク実施形態において、種々の入出力デバイスや別のコンピュータまたはサーバーシステムと通信するために、通信インタフェース・モジュールを、提供することができる。ユーザインタフェースモジュールを、連結しているか遠隔のユーザ入力デバイスからの受信ユーザ入力信号に対して提供することができる。
【００２６】
［発現シグナル生成、分類および品質制御］
１つの実施形態にしたがって、アプリケーション・モジュール４０は、また、マイクロアレイ・データから発現シグナルを生成する指示を含む発現シグナル生成モジュール４２と、品質制御モジュール４４と、分類コール（ｃａｌｌ）生成モジュール４６と、レポート生成モジュール４８と、を含む。アプリケーション・モジュール４０は、また、異常値除去や他の機能など種々のサポート機能を実行するのに適合した種々の他のモジュールを含む。各々のモジュールは、１つ以上のプロセッサによって実行されるときに、以下で更に詳細に議論されるように，プロセッサが、プロセスをインプリメントさせる指示を含む。アプリケーション・モジュール４０、またはその部分は、適切なデータと同様に、クライアント・システム１３０、解析システム１５０または他システムにダウンロードすることができて、実行することができることが理解されるべきである。
【００２７】
図２は、１つの実施形態による、アプリケーション４０によってインプリメントされた分類およびレポート・プロセスの一般的な概要を図示する。図示したように、マイクロアレイ・データ・ファイル２１０は、処理のために受信される。典型的には、データ・ファイル２１０は、強度概要とアレイに対するピクセル強度の標準偏差を含む。そのようなファイルの１つの例は、強度概要、セルのピクセル強度の標準偏差（例えば、同一のオリゴヌクレオチド・シーケンスによるプローブが合成される小矩形領域）、および、セルごとのピクセル数を含むＣＥＬファイルである。デザイン・ファイル２２０は、また、処理のために受信される。１つの例は、マイクロアレイ設計情報を含むバイナリー・ファイルフォーマットであるＢＣＤファイルである。発現シグナル生成モジュール４２は、データ・ファイル２１０を処理し、デザイン・ファイル２２０は、下で更に詳細に議論されるように、発現シグナル２４０を生成する。同様に、１つの実施形態において、これらの２つのファイルは、下で更に詳細に議論されるように、１つ以上の品質制御指標２５０を決定するために、品質制御モジュール４４で処理される。１つの実施形態において、品質制御指標が、アレイ・チップ全体の品質の指標として使われ、アレイ試験全体を無効にするのに用いることができる。１つの実施形態において、分類コール生成モジュール４６は、分類スキーマ２３０を受信し、１つ以上の分類モデルにしたがって，そのデータを処理し、分類スキーマの中で、適切な分類コール（ｃａｌｌ）を決定する。１つの実施形態による、１つの可能性があるコール（ｃａｌｌ）は、決定不能コールである。それは、異なる分類モデルのコールのコンフリクトから生じ得るか、または、それは、分類スキーマのターゲットの外にあるコールから生じ得る。レポート２８０は生成され、表示され、印刷されて、または、他の手段で、医者または研究室技術者に解析結果を通知するのに用いられる。
【００２８】
［発現シグナル生成］
１つの実施形態にしたがって、発現シグナルが、発現アレイ・システムによって生成されたデータ・ファイルの解析に基づいて、モジュール４２により、生成される。１つの例は、アフィメトリクス社ＡＭＤＳシステムによって生成されるＣＥＬファイルである。
【００２９】
１つの実施形態において、パーフェクトマッチとミスマッチ・プローブのためのデータは、シグナルを生成するのに用いられる。パーフェクトマッチ（ＰＭ）プローブとミスマッチ（ＭＭ）プローブの使用に関して、２つのアプローチは
（１）ＰＭプローブだけの使用、
（２）ＰＭおよびＭＭ強度間の差異の使用、
を含む。ＰＭプローブのみの使用は、分析評価、プロトコルとアレイ・タイプが変わらない場合には、小さな分散となる。ＰＭとＭＭプローブ間の差異の使用は、分析評価、プロトコルまたはアレイ・タイプが、若干の変わる場合には、ロバスト分類結果となる。したがって、１つの実施形態において、シグナルＰＳ（ＰＭプローブだけに基づいた）は、単一のマイクロアレイにおけるシグナルに関連する、例えば、スケーリング因子、ｐｏｌｙ−Ａ比率、および、３’−５’比率など特定の品質指標の計算のために使われる。１つの実施形態において、シグナルＤＱＮ（ＰＭとＭＭ強度の差異に基づいた）が、分類のために使われる。ＰＳ、ＤＳ、ＰＱＮおよびＤＱＮシグナルは、Liu 他, J. Theoretical Biol., 243: 273-278 (2006)において提案された。ＰＳ、ＤＳとＤＱＮシグナルだけが、１つの実施形態において、使われる。
【００３０】
図３は、１つの実施形態による、種々の発現シグナルを生成するためのフローチャートである。最初に、ＰＭとＭＭプローブのプローブ強度が、ステップ３０５と３４０において決定される。ステップ３１０において、バックグラウンドＢＧＰが、ＰＭプローブ強度の最低ｋ％の平均として、ＰＳシグナルに対して計算される。ＰＳシグナルは、パーフェクトマッチ・プローブだけを使っているシグナルであり、コンスタント乗数でスケーリングされる。ステップ３１５において、ＰＳシグナルの下限ＬＢＰが、０．０１またはＰＭプローブの最低ｋ％のサンプル標準偏差の半分のいずれか大きいものとして決定される（例えば、ほとんどの場合、それは後者であり、０．０１は、ＬＢＰの０に近い値を避けるのに用いられるだけである）。特定の態様において、パラメーターｋは、ＡｍｐｌｉＣｈｉｐヒトＧＸ１マイクロアレイおよび、Ａｍｐｌｉｃｈｉｐ白血病マイクロアレイまたはＵ１１３プラス２．０マイクロアレイによるそのシミュレーションに対して１．２である。Ａｍｐｌｉｃｈｉｐ白血病マイクロアレイまたはＵ１１３プラス２．０マイクロアレイによるそのシミュレーションで生成される古いデータに対して、ｋ＝１．５が使われる。Ｕ１１３プラス２．０マイクロアレイで生成される古いデータに対して、ｋ＝２が使われる。ｋに対して他の値を使用することができることが理解されるべきである。
【００３１】
ステップ３２０において、ＰＭセルごとの調節されたＰＭシグナルは、次式のようにが決定される。
PM = max(LBP, rawPM - BGP)
次に、ステップ３２５において、ａ−分位とｂ−分位間のシグナルのログのトリム平均が、ユニットごとに計算される。
PL[u] = trimmedMean(ln(PM[i,u]), a, b)
ここで、ＰＭ［ｉ，ｕ］は、ユニットｕのｉ番目のパーフェクトマッチ・セルの強度である。ＰＬ［ｕ］は、ログ・スケールにおけるユニットｕに対するスケールされていないパーフェクトマッチ・シグナルであり、ｌｎは自然対数である。ＧＸ１マイクロアレイ、または、Ａｍｐｌｉｃｈｉｐ白血病マイクロアレイあるいはＵ１１３プラス２．０マイクロアレイによるそのシミュレーションに対して、ａ＝０．１５およびｂ＝０．９である。Ａｍｐｌｉｃｈｉｐ白血病マイクロアレイまたはＵ１１３プラス２．０マイクロアレイで生成される古いデータに対して、ａ＝０．４およびｂ＝０．９である。
【００３２】
ステップ３３０において、スケーリングされたＰＭシグナルが、決定される。
PS[u] = f * exp(PL[u])
ここでスケーリング係数は、
f = C/trimmedMean(exp(PL[u]), 0.02, 0.98)
であり、コンスタントＣは、５００に設定される。
【００３３】
ステップ３３５において、分位正規化ＰＳシグナルが決定される。いくつかの既存のアルゴリズムは、対象のマイクロアレイの組の平均分位を使用する。しかしながら、同じマイクロアレイから得られるシグナルが、異なる対象セットの中にそれが含まれる場合には、異なることがあり得るので、これは不利である。ここに記述される分位正規化テクニックは、特定の態様において、高品質マイクロアレイの定義済みセット（それらは異なる対象グループに対して変化しない）からの理論的分布（ベータ分布）または経験的分布を使用する。したがって、このアプローチは、有利に、同じ対象において、他のアレイから独立しているシグナルを生成する。
【００３４】
ステップ３４５において、ＤＳシグナルに対するバックグラウンドＢＧＤが、ＰＭおよびＭＭプローブ強度の最低ｋ％の平均として計算される。ＤＳシグナルは、ＰＭプローブの強度とＭＭプローブの強度間の差異に基づくシグナルである。それらは、コンスタント乗数でスケーリングすることができる。ステップ３５０において、ＤＳシグナルの下限ＬＢＤが、０．０１またはＰＭおよびＭＭプローブ強度の最低ｋ％のサンプル標準偏差の半分のいずれか大きいものとして決定される。パラメーターｋは、ＡｍｐｌｉＣｈｉｐヒトＧＸ１マイクロアレイおよび、Ａｍｐｌｉｃｈｉｐ白血病マイクロアレイまたはＵ１１３プラス２．０マイクロアレイによるそのシミュレーションに対して１．２である。Ａｍｐｌｉｃｈｉｐ白血病マイクロアレイまたはＵ１１３プラス２．０マイクロアレイによるそのシミュレーションで生成される古いデータに対して、ｋ＝１．５が使われる。Ｕ１１３プラス２．０マイクロアレイで生成される古いデータに対して、ｋ＝２が使われる。ｋに対して他の値を使用することができることが理解されるべきである。
【００３５】
ステップ３５５および３６０において、プローブ・ペアごとの調節されたＰＭおよびＭＭシグナルは、次式のように決定される。
PM = max(LBD, rawPM - BGD)
および、
MM = max(LBD, rawMM - BGD)
【００３６】
ステップ３６５において、調節された差異は、以下のように決定される。
D = max(1, PM - MM)
【００３７】
ユニットｕにおけるｉ番目のプローブ・ペアのＰＭとＭＭ間の調節された差異は、Ｄ［ｉ，ｕ］で表される。ステップ３７０において、ログ・スケールにおける、ユニットｕに対するスケーリングされていない差異シグナルは、以下のように決定される。
DL[u] = trimmedMean(ln(D[i, u]), a, b)
【００３８】
ＧＸ１マイクロアレイ、または、Ａｍｐｌｉｃｈｉｐ白血病マイクロアレイあるいはＵ１１３プラス２．０マイクロアレイによるそのシミュレーションに対して、ａ＝０．１５およびｂ＝０．９である。Ａｍｐｌｉｃｈｉｐ白血病マイクロアレイまたはＵ１１３プラス２．０マイクロアレイで生成される古いデータに対して、ａ＝０．４およびｂ＝０．９である。ステップ３７５において、ＤＳシグナルは、以下のように決定される。
DS[u] = g * exp(DL[u])
ここでスケーリング係数は、
g = C / trimmedMean(exp(DL[u]), 0.02, 0.98)
および、Ｃ＝５００である。
【００３９】
ステップ３８０において、分位正規化ＤＳシグナル（ＤＱＮ）が決定される。１つの実施形態において、分位正規化機能は以下の通りである。
xnorm = F-1(Fe(X))
ここでＦｅは、正規化の前のシグナルＸの経験的分布関数であり、Ｆはベータ分布関数である。パラメーターｐ＝１．２とｑ＝３によるベータ分布の分位は、１つの実施形態において、分位正規化のために使われる。これらの分位で正規化されるＤＱＮシグナルは、Ｄｎ３で表される。分位正規化の基本的考え方は、シグナルの分布を同じにするために、非線形変換を使用することである。例えば、ｑ［１］，ｑ［２］，．．．，ｑ［ｎ］を、分布の分位とし、シグナルｙ［１］（ｙ［２］）のランクを、ｒ［１］，ｒ［２］，．．．，ｒ［ｎ］とする。タイが存在しない場合、分位正規化シグナルは、ｑ［ｒ［１］］，ｑ［ｒ［２］］，．．．，ｑ［ｒ［ｎ］］である。オリジナルのシグナルが同じ値を持つ場合には、したがって、特定の態様において、オリジナルのシグナルのタイがあるところで、分位正規化シグナルが同じ値を持つように、平均がとられる。ユニット・レベルで理論的分布に基づいて、発現シグナルを正規化するステップは、有利に、他のマイクロアレイから独立している単一のマイクロアレイのために正規化発現シグナルを生成する。
【００４０】
ＧＸ１アレイ上のヒト遺伝子をターゲットとする全５４３３６のユニットに対して、正規化を実行することが可能である。しかしながら、特定の態様において、ＧＸ１マイクロアレイとＡｍｐｌｉｃｈｉｐ白血病マイクロアレイの共通部分、例えば、ＡＬＧＸ１Ｄ３０１（それは、１４６７のユニットのコードである。ヒト遺伝子をターゲットとする１４５０ユニットがユニットにつき最高５原子（ａｔｏｍ）を使用し、１４３８ユニットは分類に使用される）から得られるシグナルだけが、使用される。特定の態様において、ハウスキーピング遺伝子のための４つのユニットは、正規化において使用されず、低シグナル・バリエーションの８つのユニットが、分類でではなく、正規化において使用されるだけである。８つのユニットのうちの４つは、Ｕ１３３Ａマイクロアレイ（また、Ｕ１１３プラス２．０マイクロアレイ上に）上にあり、他の４つは、Ｕ１３３Ｂマイクロアレイ上（また、Ｕ１１３プラス２．０マイクロアレイ上）にある。表１は、これらの８つのプローブ・セットのリストである。
【表１】
0005466237.tif 000002
【００４１】
Ｒ００００４４＿ｎ５（２００００７＿ａｔ）は、また、Ｕ１３３Ｂ上にもあることに注意すべきであるが、それは、Ｕ１３３Ａの部分に使われるだけである。
【００４２】
１つの実施形態において、ＤＱＮシグナルの次の２つのタイプが、分類モデルＤｎ３＿１４３８およびＤｎ３ＡＢ＿１３２２に対して生成される。ユニットの数が異なるデザインに対して異なり得ることに注意すべきである。この実施例で使われる数は、デザインＡＬＧＸ１Ｄ３００、ＡＬＧＸ１Ｄ３０１、ＡＬＧＸ１Ｄ３０２およびＡＬＧＸ１Ｄ３０５に適用可能である。ＡＬＧＸ１Ｄ３０３およびＡＬＧＸ１Ｄ３０６に対して、その数は、異なるかもしれない。
【００４３】
［Ｄｎ３＿１４３８］
Ｄｎの後のコード３は、パラメーターｐ＝１．２およびｑ＝３でのベータ分布の分位が、正規化のために使用されることを示す。このシグナルのセットは、１４４６ユニットの分位正規化で得られる（スパイクイン（ｓｐｉｋｅ−ｉｎ）コントロールとハウスキーピング遺伝子のユニットを含まない）。その８つは、分類のために使われず、残りの１４３８ユニットが、分類のために使われる。
【００４４】
［Ｄｎ３ＡＢ＿１３２２］
文字ＡＢは、分位正規化が２つのサブセットに対して実行されることを示す。１つは、Ｕ１３３Ａマイクロアレイ上のユニットに対してであり、他方は、Ｕ１３３Ｂマイクロアレイ上のユニットに対してである。この特別な正規化方法は、Ｕ１１３プラス２．０マイクロアレイ上、および、Ｕ１３３ＡとＵ１３３Ｂマイクロアレイのペア上のトレーニング・データセットでつくられる分類器に対するものである。番号１３２２は、分類に対して１３２２ユニットが存在することを示す（Ｕ１３３Ａ上に９００のユニット、および、Ｕ１３３Ｂ上に４２２のユニット）。正規化に対して、Ｕ１３３Ａ上にもう４ユニットが、Ｕ１３３Ｂ上にもう４つのユニットが存在するが、分類に対してではない。これは、特定の態様において、Ｕ１３３Ａ上の９００＋４＝９０４ユニットに対して、および、別のＵ１３３Ｂ上の４２２＋４＝４２６ユニットに対して、分位正規化が行われる。
【００４５】
［デテクション・コール（ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｃａｌｌ）、ｐ値と識別スコア］
１つの実施形態において、デテクション・コール（ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｃａｌｌ）（例えば、プレゼント（ｐｒｅｓｅｎｔ）、マージナリープレゼント（ｍａｒｇｉｎａｌｌｙ  ｐｒｅｓｅｎｔ）、あるいは、アブセント（ａｂｓｅｎｔ））、デテクション・コール（ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｃａｌｌ）のためのｐ値、そして、識別スコア（ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎ  ｓｃｏｒｅ）が、計算されるが、分類のためには使用されない。デテクション・コールとデテクション・コールに対するｐ値は、Liu 他, Bioinformatics, 18: 1593-1599 (2002)に記載されている。特定の態様において、プローブ・ペアの識別スコアは、以下のように規定される。
S = (rawPM - rawMM) / (rawPM + rawMM)
【００４６】
プローブ・セットに対して、識別スコアは、すべてのプローブ・ペアの識別スコアの第６５パーセンタイルである。
Ｓ［ｉ，ｕ］を、ユニットｕのｉ番目のプローブ・ペアの識別スコアであるとする。特定の態様において、片側符号付順位検定（ｏｎｅ−ｓｉｄｅｄ  ｓｉｇｎｅｄ  ｒａｎｋ  ｔｅｓｔ）が、ｉ＝１，．．．，Ｎ［ｕ］のＳ［ｉ，ｕ］に適用される。ここで、Ｎ［ｕ］はユニットｕにおける不飽和原子（ｕｎｓａｔｕｒａｔｅｄ  ａｔｏｍ）の数である。そのミスマッチ・プローブの強度が閾値（例えば、６５０００）以上である場合には、原子は飽和している。すべての原子が飽和している場合には、デテクション・コールは、Ｎ（すなわち、ノーコール）である。しかし、現在のスキャナに対しては、飽和原子は、ほどんど検出されない。したがって、ほとんどの場合には、Ｎ［ｕ］は、ユニットにおいて原子Ａ［ｕ］の数と同じである。このテストは、帰無仮説
H0: S[i, u] = τ
対立仮説
Ha: S[i, u] > τ
である。
【００４７】
ｕがフィックスされ、τ＝０．０１５であることに注意する。ｐ値は、以下のように定義される。
p[u] = Prob[W > WO] + 0.5 * Prob[W = WO]
ここで、Ｗはウイルコクソン符号付ランクの合計であり、ＷＯは、ウイルコクソン符号付ランクの観察された合計である。
【００４８】
１つの実施形態において、２つのパラメーターα１とα２（０＜α１＜α２＜０．５）は、デテクション・コール（ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｃａｌｌ）を作るのに用いられる。ｐ［ｕ］＜α１である場合には、デテクション・コール（ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｃａｌｌ）は、Ｐ（すなわちプレゼント（ｐｒｅｓｅｎｔ））である。ｐ［ｕ］≧α２である場合には、デテクション・コール（ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｃａｌｌ）は、Ａ（すなわちアブセント（ａｂｓｅｎｔ））である。その他の場合は、デテクション・コール（ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｃａｌｌ）は、Ｍ（すなわち、マージナリープレゼント）である。パラメーターα１とα２は、ユニットあたりの原子のマジョリティ数に従属している。例えば、ＡＬＧＸ１Ｄ３０１、またはＵ１１３プラス２．０マイクロアレイあるいはＡｍｐｌｉｃｈｉｐ白血病マイクロアレイによるそのシミュレーションに対して、ユニットあたりの原子のマジョリティ数は５５である。Ｕ１１３プラス２．０マイクロアレイとＡｍｐｌｉｃｈｉｐ白血病マイクロアレイに対しては、この数は、１１である。
【００４９】
表２は、パラメーターα１とα２の値の例をリストしている。
【表２】
0005466237.tif 000003
【００５０】
［品質制御］
１つの実施形態において、種々の品質制御指標が、ＱＣモジュール４４において計算される。マイクロアレイ・データで計算することができない品質指標が存在することに留意すべきである。例えば、ｃＲＮＡイールドである。また、ここに記載する品質指標に対するすべてのカットオフ値は、異なることがあり得る。品質指標が許容範囲にない場合には、最終的な分類結果は、ノーコールとしてレポートすることができる。いくつかの数字が計算されて、レポートすることができるが、ノーコールを作るのには用いられない。１つの実施形態において、品質制御指標は、全てのアレイ試験を無効にするのに用いられる。
【００５１】
１つの実施形態において、図４で示すように、以下の品質制御指標の一つ以上は、マイクロアレイ・データから計算される。
【００５２】
［スケーリング係数（ＳＦ）］
０．０２〜０．９８分位間のＰＳシグナルのトリム平均で割った定数（デフォルト値５００）。アレイの平均強度が低い場合には、ＳＦは大きい。特定の態様において、ＳＦ≦１５は、ＧＸ１マイクロアレイおよび、その、Ｕ１１３プラス２．０マイクロアレイまたはＡｍｐｌｉｃｈｉｐ白血病マイクロアレイによるシミュレーションに対して許容できる。Ｕ１１３プラス２．０マイクロアレイの古いデータに対して、ＳＦ≦２０が使われる。Ａｍｐｌｉｃｈｉｐ白血病マイクロアレイの古いデータに対して、ＳＦ≦１０が使われる。
【００５３】
［プレゼント・コール（ｐｒｅｓｅｎｔ  ｃａｌｌ）のパーセント（Ｐ％）］
特定の態様において、Ｐ％≧３０％（ＵＨＲに対して３５％）は、ＧＸ１マイクロアレイおよび、Ｕ１１３プラス２．０マイクロアレイまたはＡｍｐｌｉｃｈｉｐ白血病マイクロアレイによるそのシミュレーションに対して許容できる。Ｕ１１３プラス２．０マイクロアレイとＡｍｐｌｉｃｈｉｐ白血病マイクロアレイの古いデータに対して、Ｐ％≧２０％（ＵＨＲに対して２５％）が使われる。
【００５４】
［飽和ＰＭ又はＭＭセルのパーセント（Ｓ％）］
１６ビットの符号なし整数出力による現在のスキャナに対して、６５０００以上の強度を有するセルは、飽和していると呼ばれる。１５．５ビット符号なし整数出力による古いスキャナに対して、４６０００以上の強度を有するセルは、飽和していると呼ばれる。
許容範囲の例は、Ｓ％≦０．０５％である。
【００５５】
［Ｂ１Ｂ２境界］
オリゴヌクレオチドＢ１セルの強度とオリゴヌクレオチドＢ２セルの強度の間の境界。Ｂ１Ｂ２境界は、特定の態様において、４つのコーナーにおけるオリゴヌクレオチドＢ１強度のメディアンとオリゴヌクレオチドＢ２強度のメディアンとの幾何平均として定義される。ＧＸ１分析評価に対して、オリゴヌクレオチドＢ１はスパイクをつけられ、オリゴヌクレオチドＢ１のセルは、明るくなければならず、オリゴヌクレオチドＢ２のセルは、暗くなければならない。
【００５６】
［ｆＢ１断片］
Ｂ１Ｂ２境界のオリゴヌクレオチドＢ２の側に強度がある異常オリゴヌクレオチドＢ１セルの断片ｆＢ１。許容範囲の例は、ｆＢ１≦０．１である。
【００５７】
［ｆＢ２断片」
Ｂ１Ｂ２境界のオリゴヌクレオチドＢ１の側に強度がある異常オリゴヌクレオチドＢ２セルの断片ｆＢ２。許容範囲の例は、ｆＢ２≦０．１である。
【００５８】
［ｆＴ１］
マイクロアレイのテキスト領域における異常オリゴヌクレオチドＢ１セルの断片ｆＴ１。許容範囲の例は、ｆＴ１≦０．１５である。
【００５９】
［ｆＴ２］
マイクロアレイのテキスト領域における異常オリゴヌクレオチドＢ２セルの断片ｆＴ２。許容範囲の例は、ｆＴ２≦０．１５である。
【００６０】
［チップ方向］
検出される方向は、４つの整数、０、１、２または３のうちの１つである。それは、反時計回りの方向での通常方向の９０度回転の倍数を示すものである。０と異なる値は、間違った方向を意味する。アルゴリズムは、まず初期値を０にセットする。ｆＴ１〉０．１５、または、ｆＴ２〉０．１５であるとき、例えば、回転の後に、条件ｆＴ１≦０．１５とｆＴ２≦０．１５が真であるかどうかを見るために、回転したテキスト領域が使われる。これらの条件が、回転の後、真である場合には、検出された方向が、その回転に対して正の数としてセットされる。
【００６１】
［ＰＳシグナル比率］
３つのｆポリＡのＰＳシグナル比率は、強度ＰＨＥ／ＬＹＳ、ＴＨＲ／ＬＹＳおよびＤＡＰ／ＬＹＳを制御する。許容範囲の例は、その３つ条件ＰＨＥ／ＬＹＳ≧１、ＴＨＲ／ＬＹＳ≧１、および、ＤＡＰ／ＬＹＳ≧１．３５が真であることである。これらの条件はコール（ｃａｌｌ）精度に直接関連がないので、特定の態様において、新しい条件ＰＨＥ／ＬＹＳ≧０．８５、ＴＨＲ／ＬＹＳ≧０．８５およびＤＡＰ／ＬＹＳ≧１が使われる。
【００６２】
［３’−５’比率］
制御遺伝子ＬＹＳ、ＰＨＥ、ＴＨＲとＤＡＰと同様にハウスキーピング遺伝子ＨＳＡＣ０７（βアクチン）とＧＡＰＤＨに対する、３’ＰＳシグナル強度、３’−５’ＰＳシグナル比率、および、３’および５’デテクション・コール（プレゼント／アブセント）。これらの量をレポートすることはできるが、ノーコールを作るのに用いられない。
【００６３】
［コントラスト］
Ｂ１オリゴヌクレオチドとＢ２オリゴヌクレオチドに対するセルの強度の４つのチェッカーボード・コーナーにおける最小のコントラスト。
【００６４】
［ＰＳ  Ｓ／Ｎ］
バックグラウンドＢＧＰへの０．０２と０．９８の分位の間でＰＳシグナルのトリム平均の比率として定義されるＰＳシグナルの信号対雑音比。
【００６５】
［ＤＳ  Ｓ／Ｎ］
バックグラウンドＢＧＤへの０．０２と０．９８の分位の間でＤＳシグナルのトリム平均の比率として定義されるＤＳシグナルの信号対雑音比。
【００６６】
［ＣＤＦ１５］
0.15 * (max(Ln(I)) - min(Ln(I))) + min(Ln(I))
における（境界セルの１−層を除外する）内部のセルの経験的累積分布関数の値。この値は、通常０．４と０．７の間にある。それがとても小さいとき、例えば、０．１未満である場合には、多くのセルが、異常に明るい強度であることを示す。この量は、典型的には、ノーコールを作るのに用いられない。
【００６７】
特定の態様において、ＧＸ１アレイおよびＵ１１３プラス２．０マイクロアレイまたはＡｍｐｌｉｃｈｉｐ白血病マイクロアレイによるそのシミュレーション上のＱＣ指標は、以下の条件の全てが満たされる場合には、許容可能である。
ＳＦ≦１５、Ｐ％≧３０％（ＵＨＲにたいして３５％）、Ｓ％≦０．０５、ｆＢ１≦０．１、ｆＢ２≦０．１、ｆＴ１≦０．１５、ｆＴ２≦０．１５、ＰＨＥ／ＬＹＳ≧０．８５、ＴＨＲ／ＬＹＳ≧０．８５およびＤＡＰ／ＬＹＳ≧１。
その他の場合には、ノーコールを作らなければならない。
【００６８】
［分類］
【００６９】
［クラス］
１つの実施形態において、ここに記述される分類アルゴリズムは、特定の病気から独立している。特定の態様において、１９のクラス分類コール・スキーマが使われる。このスキーマに対する１９のクラスが表３にリストされる。クラス１８とクラス１９とを分けたものは、これらの標本の差異によるものであり、１８−クラス分類スキーマのための最終レポートで、これらの２つのクラスのコールは、一つのクラス「ターゲットのどれでもない（Ｎｏｎｅ−ｏｆ−ｔｈｅ  ｔａｒｇｅｔ）」として結合することができる。１９−クラス分類スキーマは、他のニーズに対する基本スキーマとして用いることができる。例えば、急性白血病テストは、最初の１４のクラスのコールを作ることができ、そして、コールが他のクラスのうちの１つの中にある場合では、決定不能コールを作ることができる。サブクラスへの更なる分類に対して、同じアルゴリズムを適用することができる。
【００７０】
【表３】
0005466237.tif 000004
【００７１】
［マルチ・クラス分類］
２つ以上のクラスを分類する多くの異なる方法が存在する。２つのアプローチは、バイナリ分類器に基づく。１つは、すべてペアごとに行うものであり、そして、他方は１対他で行うものである。すべてペアごとに行うアプローチは、コールを、すべての可能性があるクラス・ペアの結果に基づいて行うようにする。１対他で行うアプローチは、コールを、あらゆるクラス対他の全てのクラスの結果に基づいて行うようにする。１対他で行うアプローチは、通常、結果がタイであるために、より多くの決定不能コールを与えることになる。したがって、１つの実施形態において、すべてペアごとに行うアプローチが、主要なコールを作るのに用いられる。特定の態様において、１対他で行うアプローチは、特定の主要なコールを検証するために用いられる。
【００７２】
［分類モデル、検証子と投票手続き］
１つの実施形態において、分類モデルは、すべてのクラス・ペアに対する線形分類器の組（すべてペアごとに行うアプローチに対して）、または、すべてのクラスに対する線形分類器の組（１対他で行うアプローチに対して）として定義される。特定の態様において、後者が、検証子として使われるだけである。検証子は、そのコールが、他の分類モデルによって作られた候補コールと一致しているかどうかを検証するのに用いられる分類モデルである。１つの実施形態による分類アプローチのワークフローが、図５に示される。最初に、ＣＥＬファイル２１０がステップ４０２で受信され、そして、ＢＣＤファイル２２０がステップ４０４で受信される。発現シグナル（ＳＩＧ）が、ステップ４０６で、先に述べたようにモジュール４２で生成され、そして、品質制御モジュール４４が、ステップ４０８で、先に述べたようにデータを処理する。決定ステップ４１０において、品質制御モジュールが、測定が許容範囲の外にあることを検出する場合には、ノーコールが作られる。品質制御モジュールが、すべてＯＫであると確定するならば、処理は進行する。バイナリ分類器は、分類モデルごとに、ステップ４２０で決定される。ここで、すべてペアごとに行う分類器が記述される。例えば、Ｃ＝１９クラスがあるならば、１９＊（１９−１）／２＝１７１のクラス・ペアが存在する。分類モデルは、１７１のバイナリ分類器を含む。ｎを変数（プローブ・セット）の数であるとする。例えば、シグナルＤｎ３ＡＢ＿１３２２に対して、ｎ＝１３２２、そして、シグナルＤｎ３＿１４３８に対して、ｎ＝１４３８である。クラス・ペア（ｉ，ｊ）に対する分類器（ここで、１≦ｉ＜ｊ≦Ｃ）は、（ｎ＋１）の係数ｗ［０；ｉ，ｊ］，ｗ［１；ｉ，ｊ］，．．．，ｗ［ｎ；ｉ，ｊ］を有する。マイクロアレイのシグナルを、ｘ［１］．．．、ｘ［ｎ］によって、で表すと、クラス・ペア（ｉ，ｊ）に対する判別関数、あるいは決定関数は、
f(x; i, j) = w[0; i, j] + w[1; i, j] * x[1] + c + w[n; i, j] * x[n]
である。
【００７３】
ｆ（ｘ；ｉ，ｊ）  の符号は、１、０または−１でありえる。ここで、１は、バイナリ分類器が小さなインデックスを持つクラスｉに対するものであることを示し、−１は、バイナリ分類器が大きなインデックスを持つクラスｊに対するものであることを示す。また、０は２つのクラスの間でのタイを示す。ステップ４３０において、クラスに対する投票（ｖｏｔｅ）が決定される。すべてのクラスの投票（ｖｏｔｅ）は、特定の態様において、０に初期化される。ｆ（ｘ；ｉ，ｊ）＞０である場合には、投票（ｖｏｔｅ）は、クラスｉに加えられ、ｆ（ｘ；ｉ，ｊ）＜０である場合には、投票（ｖｏｔｅ）は、クラスｊに加えられる。ｆ（ｘ；ｉ，ｊ）＝０である場合には、０．５の投票（ｖｏｔｅ）がクラスｉに加えられ、０．５の投票（ｖｏｔｅ）がクラスｊに加えられる。すべてのクラスに対する予備的投票を得るために、これが、すべてのクラス・ペアに対して繰り返される。そのモデルの予備的コールは、最大の投票（ｖｏｔｅ）をもつクラスである。
【００７４】
１つの実施形態において、複数モデルの予備的投票の合計が別の分類モデルとして使われる、２つ以上の分類モデルが使われる。例えば、図５の中のモデル１とモデル２のように、２つの分類モデルが使われる場合には、２つのモデルの予備的な投票（ｖｏｔｅ）の合計が、第３の分類モデルになる。
【００７５】
ステップ４４０において、コールは結合され、重みが決定される。特定の態様において、すべての分類モデルに対する予備的コールは、二次投票手続きを使用して結合される。分類モデルの予備的コールがｍクラスを含む場合には、ｍのコールされたクラスの各々が、このモデルによって１／ｍ二次投票を持ち、他のクラスは、０の二次投票を持つ。すべてのモデルの二次投票（ｖｏｔｅ）が、クラスごとに加えられる。結合コールは、二次投票（ｖｏｔｅ）の最大の合計をもつクラスである。また、結合コールの重み、すなわち、トータル二次投票に対する二次投票の最大合計の比率が、出力である。特定の態様において、二次投票（ｖｏｔｅ）の合計は、投票の合計に基づくモデルを含むモデルの数に等しい。決定ステップ４５０において、重みが閾値より大きい場合には、例えば、０．５である場合には、コール（ｃａｌｌ）はユニークであり、候補コールは、このユニークな結合コールである。重みが閾値を下回る場合には、例えば、０．５以下の場合には、コール（ｃａｌｌ）はユニークであるか、ないか、どちらでもあり得、決定不能コールが、ステップ４５５においてレポートされる。１つの態様において、コード−１は、結合コールの低い重みのため、決定不能コールを意味するのに用いられる。
【００７６】
４−クラス分類スキーマの例が、上記の投票手続きを図示するのに用いられる。表４は、分類モデルの４＊（４＊１）／２＝６のクラス・ペアに対する決定関数の符号をリストするものである。
【００７７】
【表４】
0005466237.tif 000005
【００７８】
表５は、２つのモデル予備的な投票および第３の分類モデルを形成する投票の合計をリストする。
【００７９】
【表５】
0005466237.tif 000006
【００８０】
モデル１の予備的コールは、クラス２である。したがって、モデル１に対して、クラス２は、二次投票１を持ち、他のクラスは、二次投票０を持つ。モデル２の予備的コールは、クラス２および３である。したがって、モデル２に対して、クラス２および３は二次投票０．５を持ち、他のクラスは二次投票０を持つ。投票の合計に基づくモデルの予備的コールは、クラス２である。表６は、予備的な投票の合計およびクラスごとにトータル二次投票に基づくモデルを含む３つのモデルに対する二次投票（予備的コールの重み）をリストする。
【００８１】
【表６】
0005466237.tif 000007
【００８２】
クラス２は最大二次投票２．５を持つので、結合コールは、重み２．５／（２．５＋０．５）＝２／３＝０．８３３３を有するクラス２に対するコールである。この重みは閾値０．５より大きいので、候補コールは、結合コールすなわち、クラス２のためのコールと同じである、
【００８３】
候補コールが検証される必要があるかどうかに関する決定は、ステップ４６０において作られる。候補コールが検証されるべきコールのうちの１つである場合には、１つ以上の検証子を、ステップ４６５において、適用することができる。整合性の決定は、ステップ４７０において作られる。候補コールが検証子のコールと整合している場合には、主要コール（ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  ｃａｌｌ）は、候補コール（ｃａｌｌ）と同じである。候補コールが検証子のコールと整合していない場合には、決定不能コールが、ステップ４７２においてレポートされる。１つの態様において、検証子に起因する決定不能コールは、４ディジットの負の数、例えば、−ＡＢＣＤ、でコード化される、ここで最後の２つのディジットＣＤは、候補コール（例えば、クラス２の候補コールに対する０２）を意味する。第１のディジットＡは、検証子の１ベースのインデックスであり、第２のディジットＢは、検証子がすべてのペアごとに行うものである場合には、１であり、そして、検証子が１対他で行うものである場合には、２である。
【００８４】
候補コールが検証されるべきコールのうちの１つではない場合には、ステップ４７５において、主要コールとされる。検証子がすべてのクラスに適用されるというわけではない１つの理由は、多くの正しい候補コールを決定不能コールとしてしまうことを避けることである。
【００８５】
１つの実施形態において、２つの検証子が、１９−クラス分類スキーマのために使われる。第１の検証子は、７つの主要クラス（例えば、ＡＬＬ、ＡＭＬ、ＣＬＬ、ＣＭＬ、ＭＤＳ、非ターゲット骨髄、非ターゲット血液）に対してためのすべてのペアごとに行う分類モデルである。候補コール（ｃａｌｌ）がＡＬＬ、ＭＤＳまたは非ターゲット骨髄、のクラスである場合には、この検証子が適用されるべきである。第２の検証子は、ＡＬＬにおける８つのクラスに対して、１対他で行う分類モデルである。それは、最初の７つのＡＬＬクラスに適用される。それは、単一のクラス対他のクラスの結果を使用するだけである。例えば、候補コールがクラス２に対するものである場合には、このバイナリ分類器がクラス２に対するコールをサポートするかどうかチェックするために、クラス２対クラス１、３、４、５、６、７と８の和集合のバイナリ分類器が使われる。
【００８６】
特定の態様において、その分類モデルは、オリジナルのターゲットのサブセットに対して使用することができる。例えば、１９−クラス分類モデルを、１４−クラスＡＬＬ／ＡＭＬ分類に対して使用することができる。コールがその１４のターゲット・クラスのうちの１つでない場合には、決定不能コールをレポートすることができる。コールが、その１４のターゲット・クラスのうちの１つである場合には、主要コールが最終コールになる。任意数のクラスをもつ分類スキーマを使用することができることが理解されるべきである。
【００８７】
［分類の信頼指標］
【００８８】
［最大二次投票の重み］
上で規定されたように、最大二次投票の重みは、モデルの数によって割った最大二次投票の商（トータル二次投票）に等しい。それは０と１の間の数であり、分類の信頼指標と考えることができる。１つの態様において、最大二次投票の重みが０．５以下である場合には、決定不能コールがレポートされる。その閾値は、０．５とは異なることができ、例えば、０．４と０．６の間に、または、０．２５と０．７５の間にあってもよいことが理解されるべきである。
【００８９】
［ロジスティック・モデルの可能性をシミュレーションする最小信頼得点］
１つの実施形態において、クラス・ペア（ｉ，ｊ）（１＜＝ｉ＜ｊ＜＝Ｃ）に対するバイナリ線形分類器の係数が正規化される。例えば、係数ｗ［０；ｉ，ｊ］，ｗ［１；ｉ，ｊ］，ｗ［ｎ；ｉ，ｊ］が、
w = sqrt(sum(w[1; i, j] ^ 2 + w[n; i, j] ^ 2))
によって、割算される。単純にするために、ｗ［０；ｉ，ｊ］，ｗ［１；ｉ，ｊ］，ｗ［ｎ；ｉ，ｊ］が、正規化係数を表すために使用される。正規化の後、決定関数
f(x; i, j) = w[0; i, j] + w[1; i, j] * x[1] + c + w[n; i, j] * x[n]
は、クラスｉとクラスｊのセパレータへの符号付距離になり、それは、また、２つのクラスのセパレータに対して垂直なライン上のデータ・ポイントｘの投射でもある。
【００９０】
クラス・ペア（ｉ，ｊ）に対する線形分類器は、下のロジスティック・モデルと見なすことができる。
Log(P[i, j]/(1 ? P[i, j])) = (w[0; i, j] + w[1; i, j] * x[1] + ... + w[n; i, j] * x[n]) / d(i, j) = z[i, j]
【００９１】
分母ｄ（ｉ，ｊ）は、２つの数の平均としてセットされる。１つの数は、クラス・ペア（ｉ，ｊ）のセパレータに対して垂直なライン上への、クラスｉのトレーニング・データの最小正射影であり、他の数は、同じライン上へのクラスｊのトレーニング・データの負の投射の最小の絶対値である。小クラス・インデックスは、セパレータに対して垂直なラインの正方向と一致する。
【００９２】
クラス・ペア（ｉ，ｊ）を条件にしたクラスｉの可能性Ｐ［ｉ，ｊ］は、次のように計算できる。ｉ＜ｊの場合、
P[i, j] = exp(z[i, j]) / (1 + exp(z[i, j]))、
または、ｉ＞ｊの場合、
P[i, j] = exp(-z[j, i]) / (1 + exp(-z[j, i]))。
【００９３】
結合コールがクラスｉである場合には、すべての可能性があるクラス・ペア（ｉ，ｊ）（ｊ＝１，．．．，Ｃ，およびｊ！＝ｉ）に対して、最小の可能性が計算され、ｚ［ｉ，ｊ］（ｉ＜ｊに対して）またはｚ［ｊ，ｉ］（ｉ＞ｊに対して）が、クラスｉを支持する。言い換えると、
P[i] = min(P[i, j]; j = 1, ..., C, j != i and P[i, j] >= 0.5)
が、クラスｉを支持するすべてのクラス・ペアの最小信頼可能性として定義される。
【００９４】
特定の態様において、ｄ［ｉ，ｊ］が、例えば、Ｐ［ｉ，ｊ］とＰ［ｉ］を計算するために（正しくトレーニング・データと呼ばれている最悪の事態を考慮することなく）符号付距離を使って、すべてのクラス・ペアに対して１に等しく設定される。明快さのために、設定ｄ［ｉ，ｊ］＝１で計算されたスコアが、Ｐ１［ｉ］で表される。Ｐ［ｉ］とＰ１［ｉ］の両方がレポートされる。
【００９５】
［サポート・ツール］
【００９６】
［ユニットの選択］
１つの実施形態において、Ｄｎ３＿１４３８のような利用可能ユニットの発現シグナルが使われるときに、すべての１４３８のユニットを、すべてペアワイズで行うアプローチでのクラス・ペアごとまたは、１対他で行うアプローチでのクラスごとに対して使用する必要はない。１つの態様において、トップＮ［ｉ，ｊ］ユニットを選択する手続きが、ｔ−統計量の最大絶対値でクラス・ペア（ｉ，ｊ）に対して使用される。分散が等しいという仮定に基づいてｔ−統計量が使用される。それが自由度の変化の付加的な複雑さを導入せず、そして、その結果は、分散が等しくないという仮定を用いた結果と同様であるからである。選択されたユニットの数Ｎ［ｉ，ｊ］は、クラス・ペアの分類困難レベルによって、決定される。相対的情報利得（リグ）と呼ばれる量は、０と１の間の数である。１つの実施形態において、最大限の相対的情報利得は、分類のための困難レベルを規定するのに用いられる。例えば、ユニットの相対的情報利得が１である場合には、そのユニットの発現シグナルは、クラス・ペアを完全に切り離すことができる。すべてのユニットに対するクラス・ペアの最大相対的情報利得が０．９を超える場合には、それは、分類するのが簡単なクラス・ペアであり、少数のユニット、例えば、Ｎ［ｉ，ｊ］＝３５０が選択される。クラス・ペアの最大相対的情報利得が０．９以下である場合には、それは、分類するのが難しいクラス・ペアであり、多数のユニット、例えば、［ｉ，ｊ］＝１２８０が選択される。この規則を１９クラスに適用して、１４７の分類するのが簡単なクラス・ペアと２４の分類するのが難しいクラス・ペアが、１９２２のＣＥＬファイルによるトレーニング・データセットに対して、見つかった。また、それらは３つの３０重クロス検証に対して不変である。
【００９７】
下において、ユニットに対する相対的情報利得が定義される。ｘ［ｉ，１］，ｘ［ｉ，２］，．．．，ｘ［ｉ，ｍ］を、特定のユニットに対するクラスｉのｍＣＥＬファイルの正規化発現シグナルであるとし、ｘ［ｊ，１］，ｘ［ｊ，２］，．．．，ｘ［ｊ，ｎ］を、同じユニットに対するクラスｊのｎＣＥＬファイルの正規化発現シグナルであるとする。Ｎ＝（ｍ＋ｎ）ＣＥＬファイル中の特定のユニットに対するクラス・ペア（ｉ，ｊ）のエントロピーは、以下の通りである。
E(m, n) = -p1 * log2(p1) - p2 * log2(p2)
ここで、ｐ１＝ｍ／Ｎ，ｐ２＝ｎ／Ｎ＝１−ｐ１、ｌｏｇ２は、基底部２の対数関数である。ｐ＝０である場合には、ｐ＊ｌｏｇ２（ｐ）は、０であると定義される。このユニットに対するクラス・ペアのエントロピーは、０と１の間の数である。分離値ｓを考える。クラスｉに対して、ｓより小さな発現シグナルを有するｃ  ＣＥＬファイルが存在し、ｓより大きな発現シグナルを有する（ｍ―ｃ）の患者が存在すると仮定する。また、クラスｊに対して、より小さな発現シグナルを有するｄＣＥＬファイルが存在し、ｓより大きな発現シグナルを有する（ｎ―ｄ）患者が存在すると仮定する。次に、値ｓによって分離されるクラス・ペアのエントロピーは、サブセットの２つの組のエントロピーの重み付き平均である。
E(m, n, c, d) = ((c + d) / N) * E(c, d) + ((N - c - d) / N) * E(m - c, n - d)
【００９８】
分離値ｓに対する情報利得（Mitchell, M., Machine Learning, McGraw-Hill, 1997等を参照）は、次のように定義される。
G =E(m(n))-E(m、n、c、d)。
【００９９】
そのクラス・ペアに対して、Ｅ（ｍ，ｎ，ｃ，ｄ）は、０とＥ（ｍ，ｎ）との間の数であり、したがって、Ｇ（ｓ）は、１を超えない０とＥ（ｍ，ｎ）との間の数であることに留意する。ｓが完全な分離を与える場合には、すなわち、ｃ＝ｍおよびｄ＝０、または、ｃ＝０およびｄ＝ｎである場合には、Ｅ（ｍ、ｎ、ｃ、ｄ）＝０である。しかし、Ｇの値が知られいるというだけでは、この状況であるということは可能ではない。
【０１００】
相対的情報利得は、以下のように定義される。
R(s) = G(s) / E(m, n) = 1 - [E(m, n, c, d) / E(m, n)]
ＲＮＧは、０と１との間の数であり、Ｅ（ｍ，ｎ，ｃ，ｄ）＝０である、場合に限り、１である。すなわち、値ｓは、２つのクラスを完全に切り離すことができる。
【０１０１】
［線形分類器を作ること］
線形分類器を作る多くの異なる方法が存在する。１つの実施形態において、ｐｗｓｕｂ．ｒをコールするＲプログラムｐｗｍａｉｎ．ｒは、線形分類器を作るためにインプリメントされる。そのプログラムは、Ｒパッケージｅ１０７１をコールする（例えば、Meyer, D., Support vector machines: The interface to libsvm in package e1071, http: //cran.r-project.org/web/ packages/e1071/ index/html, 2007を参照）。それは、インターフェースがＬＩＢＳＶＭソフトウェアライブラリーへのインターフェースを用いて行われる（例えば、Chang, C.-C. and Lin, C.-J., LIBSVM: a library for support vector machines, http: //www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm, 2001)。そのライブラリは、リニア・カーネルを有するサポート・ベクトル・マシンのためのものである。（SVM, Cortes, C. and Vapnik, V., Support vector networks, Machine Learning, 20: 1-25, 1995;Vapnik, V., The Nature of Statistical Learning Theory (second edition), Springer, NY 1999;Scholkopf, B. and Smola, A.J., Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization and Beyond, MIT Press, Cambridge, MA, 2002を参照）。例えば、ｍｄＸＩＪを、ｎカラム（ユニットに対して）と（ｎＩ＋ｎＪ）列を有するクラス・ペア（ｉ，ｊ）の発現シグナルのマトリクスであるとする（ＣＥＬファイルに対して、クラスＩのＣＥＬファイルに対する最初のｎＩ行とクラスＪのＣＥＬファイルに対する次のｎＪ行）。次のコードの行は、クラス・ペア（ｉ，ｊ）に対するバイナリ分類器の定数と係数に対して、長さ（ｎ＋１）のベクトルｖｄＷを提供する。第１のコンポーネントｖｄＷ［１］は、定数項ｗ［０；ｉ，ｊ］であり、残りのコンポーネントｖｄＷ［２：（ｎ＋１）］は、以下の係数である。
w[1; i, j], ..., w[n; i, j]
viYIJ = as.factor(c(rep(0, nI), rep(1, nJ)))
svmIJ = svm(mdXIJ, viYIJ, kernel = "linear", cost = 1, scale = FALSE)
vdW[1] = - svmIJ$rho
vdW[2: (n + 1)] = t(svmIJ$coefs) %*% svmIJ$SV
【０１０２】
ｍｄＸＩＪをスケーリングし、それにしたがって、ｖｄＷをスケーリングすることは可能である。しかしながら、その詳細は、プログラムｐｗｓｕｂ．ｒにおいて見つけることができる。
【０１０３】
［投射プロット］
１つの実施形態において、投射プロットが、データ・ビジュアライゼーションに対して提供される。投射プロットは、クラス・ペアのセパレータに対して垂直なライン上に、トレーニングおよびテスト・データ・ポイントの投射をプロットするためのビジュアライゼーション・ツールである。その投射は、また、上記の正規化決定関数でもある。投射の目標は、投票（ｖｏｔｅ）を決定する。１９のクラスに対して、全１７１のクラス・ペアに対してプロットを示し、理解することは困難である。したがって、テスト・データの標準試料がクラス９中にある場合には、（標準試料が利用可能でないとき、分類モデルのコールが使用される）、クラス９を含む１８のクラス・ペアがペア・メンバーとしてプロットされ、この場合、クラス９は、関心クラスと呼ばれる。特定の態様において、ユーザは別のクラスを関心クラスに選ぶことができる。したがって、全１７１のクラス・ペアに対するプロットは、異なる１８のクラス・ペアに対する複数のプロットに示すことができる。
【０１０４】
図６は、４つのセンターからの赤、緑、青、茶のブリットで表される４つのテスト・データ（ＭＵＣ＿００５８３、ＢＡＳ＿０００５２、ＬＩＮ＿０００２０およびＧＥＮ＿０００２０）の投射プロットである。クラス９（標準試料とコール）は、関心クラスである。関心クラスは、メイン・タイトルに示される。コール（ｃａｌｌ）は、サブタイトルにおいて括弧で示される。垂直軸は、１８のセパレータに対して垂直なラインの上での投射を表す。プロットの上部と下部における数は、クラス・ペアを表す。小さな黒い点は、クラス９のトレーニング・データの投射であり、小さな青い点は、他のクラスのトレーニング・データの投射である。水平方向に小さくランダムに変動させて、トレーニング・データの投射が、点の重なることを減少するようにする。テスト・データの投射は、クラス９のトレーニング・データのものと整合していることが分かる。それらは、明らかにセパレータから離れている。したがって、それらは、クラス９に対して非常に確信あるコールを与える。
【０１０５】
図７は、クラス１４の４つのテスト・データの投射プロットの例である。その４つのテスト・データ（ＭＵＣ＿００６２３、ＢＡＳ＿０００８２、ＬＩＮ＿０００５０およびＧＥＮ＿０００５０）は、クラス１４にある。それらは、セパレータの正しい側にあり、したがって、クラス１４と呼ばれる。しかしながら、クラス・ペア（１３、１４）とクラス・ペア（１４、１７）に対して、テスト・データは、クラス１４のトレーニング・データよりセパレータに近いことが分かる。したがって、コールの信頼度は低い。
【０１０６】
［異常値検出」
１つの実施形態において、異常値検出プロセスが、プロトコル変化とそのコール精度へのインパクトに起因するシグナル変化を推定するときに、異常値を除外することができるように、複製の範囲内で統計学的に有意の異常値を識別するために提供される。１つの実施形態において、異常値検出プロセスは、ｌｎ（ＤＳ）シグナルのメディアン絶対偏差（ＭＡＤ）に基づく。最初に、絶対偏差が、複写したＣＥＬファイルにおいてユニットごとに計算される。
A[i, j] = |X[i, j] - m[i]|
ここで、Ｘ［ｉ，ｊ］は、ユニットｉとＣＥＬファイルｊに対するｌｎ（ＤＳ）シグナルであり、ｍ［ｉ］は、すべての複写ＣＥＬファイル中のユニットｉのメディアンであり、そして、Ａ［ｉ，ｊ］はユニットｉとＣＥＬファイルｊの絶対偏差である。
【０１０７】
メディアン絶対偏差Ｄ［ｉ］は、すべての複写ＣＥＬファイル中のプローブ・セットｉに対して、次に、下のように計算される。
D[i] = median(A[i, j])
【０１０８】
次に、５Ｄ［ｉ］以上の絶対偏差を生成するプローブ・セットの割合が計算される。この割合は、ＣＥＬファイルｊに対するＦ［ｊ］で表される。さらに、メディアンＭ、および、Ｆ［ｊ］のＭＡＤΔ、は、すべてのＣＥＬファイルに対して計算される。Ｆ［ｋ］＞Ｍ＋ｃΔである場合には、ＣＥＬファイルｋは、異常値と考えられる。１つの態様において、係数ｃは、１０であるように選択される。しかしながら、他の値を、望むように使用することができる。
【０１０９】
［コール精度へのプロトコル変化のインパクトの評価」
プロダクトの開発中のプロセスにおいて、プロトコルの変更は、通常、存在する。したがって、発現シグナル上、および、コール精度に対するこれらの変化のインパクトについて信頼できる推定をすることはが望ましい（例えば、Liu et al., Proceedings of the Joint Statistical Meetings, American Statistical Association, Alexandria, VA, 2458-2459, 2007を参照）。図８は、１つの実施形態による、ＩＡＳＣＣＡ（Impact of Additive Signal Changes on Call Accuracy）と名づけたアルゴリズムのフローチャートを示す。
【０１１０】
ＩＡＳＣＣＡをインプリメントするために、多数の複製が必要である、例えば、新しいプロトコルに対して２４の複製、制御として旧プロトコルに対して２４の複製などである。そのような多数の複製ですべてのターゲット・クラスをカバーする臨床検体の上で試験をすることは、通常、非実用的である。しかしながら、株化細胞またはＵＨＲ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｈｕｍａｎ  Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  ＲＮＡ）は、多くの複製を用いて試験をするために使用することができる。臨床検体のコールに対する株化細胞試験において観察される変化の影響を評価するために、制御グループの中の差異、および、新しいプロトコル・グループと制御グループの間の差異が、計算される。これらの差異は、臨床検体のデータに加えられ、再正規化が実行され、制御グループ（Ｅｃ）の中での差異を加えることによるエラー率が計算され、新しいプロトコルと制御グループ（Ｅｔｃ）との間の差異を加えることによるエラー率が計算される。ＥｔｃがＥｃより顕著に大きくない場合には、コール精度へのプロトコル変更の影響は、制御の複製のバリエーションによる精度変化の範囲内であると結論することが可能である。
【０１１１】
エラー率ＥｔｃがＥｃより顕著に大きいかどうか判断するために、１つの態様において、両側性の（１−α）信頼限界が、使用される。全データ・セットとクラスごとのデータに対するＥｃのＵ（Ｅｃ）が使用される（例えば、９５％信頼限界に対してα＝０．０５を使用）。特定の態様において、観察されたエラーの数が０である場合、または、トータル仮想サンプルの大きさが、１００を超えない場合には、また、Ｃｌｏｐｐｅｒ−Ｐｅａｒｓｏｎ限界として知られている正確な限界が使用される。さもなければ、Ａｇｒｅｓｔｉ−Ｃｏｕｌｌ限界が使用される。その両方、および、他の信頼限界については、Brown, et al., Interval estimation for a binomial proportion, Statistical Sciences, 16: 101-133 (2001)を参照。Ｅｔｃが上の信頼限界の上限Ｕ（Ｅｃ）より大きい場合には、Ｅｔｃは、Ｅｃより顕著に大きいと見なされる。
【０１１２】
異なるクラスに対して結論が異なる場合には、最悪のケースが用いられる。すなわち、単一のクラスに対して、プロトコル変化が顕著に大きなコール・エラーにつながる場合には、この結論は、そのプロトコル変化に対して行わなければならない。
【０１１３】
発明が、例証として、および、特定の実施形態に関して記述されてきたが、本発明は、開示された実施形態に限定されていないことが理解されるべきである。
【０１１４】
［略語と定義」
以下は、この文書で使われる略語と説明をリストするものである。
略語：            説明
−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−
ＡＭＤＳ：        フィメトリクス社の診断システムのための第２世代オペレーティング・ソフトウェア−ＩＶＤ  ラベル、クラスＩＩＩ医療装置の用途に適切。
ＢＣＤファイル：  マイクロアレイ設計情報を含むバイナリ・ファイルフォーマット。
ブロック：        プローブ・セット。遺伝子の異なるセグメントをターゲットとする複数のプローブ・ペアを含む。
ＢＮＦ：            動小数点の数のベクトルの速いアクセスのためのバイナリ・ファイルフォーマット。このファイルフォーマットは、正規化のための分布関数の分位を格納するのに用いられる。また、発現シグナルを格納することもできる。
ＢＮＩ：          整数のベクトルのバイナリ・ファイルフォーマット。分類信頼指標の計算のためのゴールド標準クラス情報を格納するのに用いられる。
ＣＥＬファイル：  強度サマリ、セルのピクセル強度の標準偏差、および、すべてのセルに対するセル中のピクセル数を含むセル強度ファイル。
セル（Ｃｅｌｌ）：特徴。同一のオリゴヌクレオチド・シーケンスによるプローブが合成される小さい矩形領域。
検出コール：      プレゼント、マージナリープレゼントまたはアブセント・コール。それらは、プローブ・ペアの識別スコアがプレセット値を越えるかどうかのウイルコクソン符号付ランク・テストのｐ値で決定される。
ＥＳＣＡＳ：      アルゴリズム安定度のシステム変更の評価（Evaluation of System Changes on Algorithm Stability）。
最終コール（Final call）：主要コールがターゲット・クラスのうちの１つの中にある場合には、それが最終的なコールになる。
ＧＢ：            ギガバイト（コンピュータ記憶容量）、１０＊＊９バイト。
ＧＣＯＳ：        ＧｅｎｅＣｈｉｐオペレーティングシステム。マイクロアレイ分析評価のためアフィメトリクス社の初期世代オペレーティング・ソフトウェア。
ＧＵＩ：          グラフィカルユーザインタフェース（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）
ＧＸ１：          ＡｍｐｌｉＣｈｉｐヒトＧＸ１マイクロアレイ
ＧＸ１Ｄ３０１：  ユニットにつき５原子まで使用するＧＸ１マイクロアレイ上で、プローブをユニットに組織するアプローチ。
ＩＡＳＣＡＳ：    アルゴリズム安定度の加法シグナル変化のインパクト（Impact of Additive Signal Changes on Algorithm Stability）
決定不能コール（Indeterminable Call）：決定不能コールには２つのタイプがある。１つは、異なる分類モデルのコールのコンフリクトによるものである。もう１つは、コールが分類スキーマのターゲットの外にあるという事実によるものである。
ＭＡＳ５：        アフィメトリクス社マイクロアレイ・スイート５（Affymetrix Microarray Suite 5）、ソフトウェアのパッケージ、または、発現マイクロアレイのパッケージのアルゴリズム。ＭＡＳ５発現シグナルは使用されないが、ＭＡＳ５プレゼント・コールパーセントを、品質指標として使用することができる。
モデル：          分類モデル、すべてのクラス・ペアに対するバイナリ分類器のセット。
ノーコール：      マイクロアレイ・データが多くの要求された品質フィルタのうちの１つをパスすることができないときに、ノーコールが与えられる。
ＰＭＡ：          市販前承認（Ｐｒｅ  Ｍａｒｋｅｔ  Ａｐｐｒｏｖａｌ）
予備的コール：    一つの分類モデルによって作られるコール（ｃａｌｌ）。
主要コール：      検証子によって検証された候補コール、または検証を必要としない候補コール。
プローブ・ペア：  一対のパーフェクトマッチ・セルとミスマッチ・セル
プローブ・セット：いくつかのプローブ・ペアでできており、各ペアが遺伝子の異なる部分を調べているブロック。
ＳＭＬ：          分類器のセットのパラメーターのバイナリ・ファイルフォーマット
トリム平均（tm）：特定のパーセントで最も低い値と最も高い値を取り除いた値のセットのロバスト平均。
ユニット：        同じ遺伝子をターゲットとする１つ以上のブロック（プローブ・セット）。白血病Ａｍｐｌｉｃｈｉｐにおいては、ユニットは、１〜３ブロックから成る。他のＡｍｐｌｉｃｈｉｐハムのＧＸ１マイクロアレイを含む発現マイクロアレイでは、ユニットは、１ブロックから成る。
検証子（Verifier）：他の分類モデルによって作られる主要コール検証するのに用いられる分類モデル。
【０１１５】
［数学的な定義］
用語：            定義
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ＢＧＤ：          ＰＭ、ＭＭの調整のため、Ｄ（強度の差異）値の計算のためのバックグラウンド。すべての（ＰＭとＭＭ）プローブ強度で最低ｋ％の平均と定義される。白血病Ａｍｐｌｉｃｈｉｐに対して、ｋ＝１．５、Ａｍｐｌｉｃｈｉｐ  Ｈｕｍａｎ  Ｇｘ１に対して、ｋ  ＝  １．２。最低強度に対するカットオフは、マイクロアレイと分析評価のタイプに依存する。
ＢＧＰ：          Ｐ（調節されたプローブ強度）値の計算のためのＰＭのｋ調整に対するバックグラウンド。ＰＭプローブ強度の最低ｋ％の平均として定義される。白血病Ａｍｐｌｉｃｈｉｐに対して、ｋ＝１．５、Ａｍｐｌｉｃｈｉｐ  Ｈｕｍａｎ  Ｇｘ１に対して、ｋ＝１．２。最低強度に対するカットオフは、マイクロアレイと分析評価のタイプに依存する。
Ｄ：              このアルゴリズムによって生成される発現レベル（シグナルとも呼ばれる）のパーフェクトマッチ（ＰＭ）とミスマッチ（ＭＭ）プローブ強度の間の差異の非心トリム平均。それは、ＤＳとＤＱＮシグナルを生成するために使われる。
D = max(1, PM - MM）
ここで、ＰＭとＭＭは、パーフェクトマッチとミスマッチ・シグナルのｒａｗ強度である。
識別スコア、Ｒ：  (PM ― MM)/(PM + MM)、
ここで、ＰＭとＭＭは、パーフェクトマッチとミスマッチ・シグナルのｒａｗ強度である。
ＤＬ［ｕ］：      ユニットｕの強度においてスケーリングされていない差異として使用されるログ・スケールのＤ値のトリム平均。例えば、ユニットｕに対して第（１００Ａ）および第（１００Ｂ）パーセンタイルの間のログ・シグナルのトリム平均は、
DL[u] = trimmedMean(ln(D[n, u] ), A B)
である。ここで、ｎは、ユニットｕにおける第ｎ番目のプローブ・ペアを表し、Ａｍｐｌｉｃｈｉｐ白血病マイクロアレイに対して、Ａ＝０．４およびＢ＝０．９、ヒトＧＸ１マイクロアレイに対して、Ａ＝０．１５およびＢ＝０．９である。
ＤＱＮ：          分位正規化したＤＳシグナル。ユニットｕに対して、
DS[u] = g * exp(DL[u])。
バックグラウンドに対して調節され、チップ特有のスケーリング係数ｇによってスケーリングされた非心トリム平均値である。
ＤＳ：            定数スケーリングしたＤシグナル。ユニットｕに対して、
DS[u] = g * exp(DL[u])。
バックグラウンドに対して調節され、チップ特有のスケーリング係数ｇによってスケーリングされた非心トリム平均値である。
ｆ（ｉ，ｊ）：    クラス・ペア（ｉ，ｊ）に対する識別スコア、ここで、ｉ＜ｊ．
f(i, j) = Σ w[m; i, j] *x[m]、
ここで、ｍは、モデルにおいて、ゼロからプローブ・セット数にわたり、ｘ［０］は、１である。
ｆＴ１：          マイクロアレイのテキスト領域における異常オリゴヌクレオチドＢ１セルの断片。
ｆＢ１：          マイクロアレイのコーナーと境界領域における異常オリゴヌクレオチドＢ１セルの断片。
ｆＢ２：          マイクロアレイのコーナーと境界領域における異常オリゴヌクレオチドＢ２セルの断片。
ｆＴ２：          マイクロアレイのテキスト領域における異常オリゴヌクレオチドＢ２セルの断片。
ＬＢＤ：          ＤＳシグナルに対する下限。ＰＭおよびＭＭプローブ強度の最低ｋ％のサンプル標準偏差の半分または０．０１のいずれか大きいもの。最低強度に対するカットオフは、マイクロアレイと分析評価のタイプに依存する。
ＬＢＰ：          ＰＳシグナルの下限。ＰＭプローブの最低ｋ％のサンプル標準偏差の半分または０．０１のいずれか大きいもの。最低強度に対するカットオフは、マイクロアレイと分析評価のタイプに依存する。
ＭＭ：            ミスマッチ・プローブまたはその信号の強さ、
MM = max (LBD, rawMM - BGD)
Ｐ［ｉ，ｊ］：    線形分類器ｆ（ｉ，ｊ）のロジスティック・モデルにおける、クラス・ペア（ｉ，  ｊ）を条件にしたクラスｉの可能性。
ＰＬ［ｕ］：      ユニットｕに対してスケーリングされていないパーフェクトマッチ・シグナルとして使われるログ・スケールでのＰＭ値のトリム平均。ユニット・ブロックが用いられる。例えば、ユニットｕに対して第ａおよび第ｂパーセンタイルの間のログ・シグナルのトリム平均は、
PL[u] = trimmedMean(ln(PM[i, u] ), a, b)
である。ここで、ｉは、ユニットｕでの第ｉのプローブ・ペアを表す。白血病ＡｍｐｌｉｃｈｉｐおよびＨＧ−Ｕ１３３  Ｐｌｕｓ  ２マイクロアレイに対して、ａ＝０．４およびｂ＝０．９である。ヒトＧＸ１マイクロアレイに対して、ａ＝０．１５およびｂ＝０．９を用いる。
ＰＭ：            パーフェクトマッチまたはその強度シグナル。ＤＳ値の計算に対して、
PM = max(LBD, rawPM - BGD)。
ユニットｕのＰＳ値の計算に対して、
PM[v, u] = max (LGP, raw PM - BGP）。
ここで、ｖは、ユニットｕにおける第ｖセルを表す。ＰＭシグナルは、ＤＳシグナルを生成するのに用いられる。
ＰＱＮ：          各コール・モデルに基づく分位正規化ＰＳシグナル。
ＰＳ［ｕ］：      スケーリングが続き、スケーリング・ファクターによりスケーリングされるバックグラウンド調節されたＰＭ強度に対して調節されたユニットｕの非心トリム平均強度。ＰＳ［ｕ］は、３’−５’比率およびｐｏｌｙ−Ａ比率などの品質制御パラメーターを計算するのに用いられる。ＰＳシグナルのスケーリング係数ｆは、品質指標としても使われる。
PS[u] = f * exp(PL[u])。
分位正規化：      xnorm = F-1(Fe(X))、
ここで、Ｆｅは、正規化の前のシグナルＸの経験的な分布関数であり、Ｆはベータ分布関数である。
スケーリング係数：２つの異なるスケーリング係数ｆとｇは、マイクロアレイに対して使用される。ＰＳシグナルに対して、第２パーセンタイルと第９８パーセンタイルの間のｅｘｐ（ＰＬ［ｕ］）のトリム平均に対するスケーリング係数ｆは、
f = C / trimmedMean(exp(PL[u]), 0.02, 0.98)
であり、Ｃ＝５００である。ＤＳシグナルに対して、第２パーセンタイルと第９８パーセンタイルの間のｅｘｐ（ＤＬ［ｕ］）のトリム平均に対するスケーリング係数ｇは、
g = C / trimmedMean(exp(DL[u]), 0.02, 0.98)
であり、Ｃ＝５００である。
タウ値：          ０と１との間の経験的に決定された小さい閾値。プローブ対の識別スコアと関係している。デフォルト・タウ値は、０．０１５である。
ｕ：              ユニット。同一の遺伝子をターゲットとしている１つ以上のブロック（プローブ・セット）
ｗ（ｉ，ｊ）：    クラスｉとｊのペアワイズ比較のためのプローブ・セットに対する分類決定関数のリニア重み係数。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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