(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
解析対象となるタンパク質を表すアミノ酸残基の一次配列情報から得られる第一の所定数のアミノ酸残基で構成されたペプチド毎に所定のアルゴリズムに従って抗原決定基としての適性の度合いを表す評価値を求め、
その評価値の高いペプチドを所定数選択し、
選択された各ペプチドについて、当該ペプチドに含まれる第二の所定数のアミノ酸残基が所定のタンパク質群内において現われる頻度に対応したデータを当該ペプチドの特異性を表す特異性データとして求め、
その特異性データに基づいて当該解析対象となるタンパク質において特異性のより高い抗原決定基となり得るペプチドを推定するようにしたタンパク質の抗原決定基予測方法。
【請求項２】
解析対象となるタンパク質を表すアミノ酸残基の一次配列情報から得られる第一の所定数のアミノ酸残基で構成されたペプチド毎に所定のアルゴリズムに従って抗原決定基としての適性を評価して、その評価結果を数値化して評価値として出力する評価値演算手段と、
評価値演算手段にて得られた評価値の高いペプチドを所定数選択する一次予測手段と、
一次予測手段にて選択された各ペプチドについて、当該ペプチドに含まれる第二の所定数のアミノ酸残基が所定のタンパク質群内において現われる頻度に対応したデータを当該ペプチドの特異性を表す特異性データとして数値化する特異性データ演算手段と、
特異性データ演算手段にて得られた特異性データに基づいて当該解析対象となるタンパク質においてより特異性の高い抗原決定基となり得るペプチドを推定する二次予測手段と、
二次予測手段により予測されたペプチドをその特異性データと共に出力する出力手段とを有するタンパク質の抗原決定基予測システム。
【請求項３】
請求項２記載のタンパク質の抗原決定基予測システムにおいて特異性データ演算手段は、解析対象となるタンパク質のアミノ酸一次配列から得られる第二の所定数のアミノ酸残基毎に、所定のタンパク質群内において当該アミノ酸残基の現われる頻度を外部のユニットから受ける頻度データ受信手段と、
上記各ペプチドに含まれる上記第二の所定数の各アミノ酸残基の頻度を頻度データ受信手段にて受けた頻度群から抽出して加算する頻度加算手段とを有し、該頻度加算手段にて得られる頻度加算値を各ペプチドの特異性データとするようにした抗原決定基予測システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、タンパク質の抗原決定基予測方法及びシステムに係り、詳しくは、タンパク質を表すアミノ酸残基の一次配列情報からそのタンパク質を特徴付ける特異的な抗原決定基となりうるペプチドを予測して表示する方法及びシステムに関する。この方法及びシステムは、生化学（遺伝子、タンパク質）の生体機能を同定する分野全般において用いることができる。
【０００２】
【従来の技術】
従来、本願出願人は、タンパク質を表すアミノ酸残基の一次配列情報から抗原決定基を予測するシステムを提案している（特願平７−３３０８７３）。この従来のシステムにおいては、タンパク質を表すアミノ酸残基の一次配列を所定残基数のペプチド毎に、所定のアルゴリズムに従って抗原決定基となりうる程度の高さを表す評価値を演算している。そして、その評価値をアミノ酸残基の一次配列に対応付けてグラフ表示したり、また、評価値の高い順にペプチドを表示している。
【０００３】
上記評価値は、柔軟性評価、親水性／疎水性評価、抗原決定基解析評価、二次構造予測評価等の評価を数値化し、その数値を単独または複数統合して表したものである。それぞれの評価手法（アルゴリズム）は、種々の論文等により発表されて既知となっている。
【０００４】
研究者は、上記のように表示された評価値の高いペプチドを抗原決定基となる可能性が高いものとして、そのようなペプチドを生化学的に合成し、その合成されたペプチドを当該タンパク質の性質を特定すための種々の実験に用いるようにしている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、解析の対象となるタンパク質特有の機能を特定するためには、そのタンパク質特有の抗原決定基、即ち、特異的な抗原決定基を見つけなければならない。しかし、従来の抗原決定基の予測システムでは、解析の対象となるタンパク質に特異的な抗原決定基であるか否かについては、何ら情報を提供するものではなかった。
【０００６】
そこで、本発明の課題は、タンパク質を特徴付ける特異的な抗原決定基となりうるペプチドを予測できるようにしたタンパク質の抗原決定基予測方法及びシステムを提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明に係るタンパク質の抗原決定基予測方法は、請求項１に記載されるように、解析対象となるタンパク質を表すアミノ酸残基の一次配列情報から得られる第一の所定数のアミノ酸残基で構成されたペプチド毎に所定のアルゴリズムに従って抗原決定基としての適性の度合いを表す評価値を求め、その評価値の高いペプチドを所定数選択し、選択された各ペプチドについて、当該ペプチドに含まれる第二の所定数のアミノ酸残基が所定のタンパク質群内において現われる頻度に対応したデータを当該ペプチドの特異性を表す特異性データとして求め、その特異性データに基づいて当該解析対象となるタンパク質において特異性のより高い抗原決定基となり得るペプチドを推定するように構成される。
【０００８】
上記のようなタンパク質の抗原決定基予測方法では、解析対象となるタンパク質を表すアミノ酸残基の一次配列情報から得られる各ペプチドに対して抗原決定基としての適性を表す評価値が与えられる。そして、その評価値のより高いペプチド毎に、当該ペプチドに含まれる第二の所定数のアミノ酸残基が所定のタンパク質群内において現われる頻度に対応したデータを当該ペプチドの特異性を表す特異性データとして求める。ペプチドに含まれる第二の所定数の各アミノ酸残基に対して得られた頻度が総じて小さい場合に、特異性データは特異性の高い状態を表す。
【０００９】
このように得られたその特異性データに基づいて当該解析対象となるタンパク質において特異性のより高い抗原決定基となり得るペプチドが推定される。
上記解析対象のタンパク質のアミノ酸一次配列から得られる各ペプチドを構成するアミノ酸残基の数（第一の所定数）と、当該頻度を得る対象となる各ペプチドに含まれるアミノ酸残基の数（第二の所定数）との関係は、第二の所定数が第一の所定数以下となる。従って、第一の所定数と第二の所定数が等しくてもよい。この場合、特異性データは、解析対象となるタンパク質のアミノ酸一次配列から得られたペプチドそのものの当該タンパク質群内での出現頻度に対応したものとなる。
【００１０】
上記所定のタンパク質群は、例えば、公知となるタンパク質に関するデータベース（例えば、ＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴ）を用いることができる。
また、上記課題を解決するため、本発明に係るタンパク質の抗原決定基予測システムは、請求項２に記載されるように、解析対象となるタンパク質を表すアミノ酸残基の一次配列情報から得られる第一の所定数のアミノ酸残基で構成されたペプチド毎に所定のアルゴリズムに従って抗原決定基としての適性を評価して、その評価結果を数値化して評価値として出力する評価値演算手段と、評価値演算手段にて得られた評価値の高いペプチドを所定数選択する一次予測手段と、一次予測手段にて選択された各ペプチドについて、当該ペプチドに含まれる第二の所定数のアミノ酸残基が所定のタンパク質群内において現われる頻度に対応したデータを当該ペプチドの特異性を表す特異性データとして数値化する特異性データ演算手段と、特異性データ演算手段にて得られた特異性データに基づいて当該解析対象となるタンパク質においてより特異性の高い抗原決定基となり得るペプチドを推定する二次予測手段と、二次予測手段により予測されたペプチドをその特異性データと共に出力する出力手段とを有するように構成される。
【００１１】
このようなタンパク質の抗原決定基予測システムでは、上記予測方法と同様に、抗原決定基としての適格性の高い（評価値の高い）ペプチドに対して特異性データが与えられる。この特異性データは、各ペプチドに含まれる第二の所定数のアミノ酸残基が所定のタンパク質群内において現われる頻度に対応したデータである。そして、特異性データに基づいて当該解析対象となるタンパク質において特異的な抗原決定基となり得るペプチドが推定され、その推定されたペプチドが特異性データと共に出力手段より出力される。
【００１２】
この抗原決定基予測システムのユーザは、その出力結果を見て、解析対象となるタンパク質において特異的な抗原決定基となりうるペプチドをしることができる。
なお、出力手段は、推定されたペプチドを特異性データと共に表示する表示ユニットでも、また、それらをプリントアウトするプリンタ、更に、他のシステムに送信する送信ユニットでもよい。
【００１３】
更に、上記頻度に対応したデータを容易に求めるという観点から、本発明は、請求項３に記載されるように、上記特異性データ演算手段は、解析対象となるタンパク質のアミノ酸一次配列から得られる第二の所定数のアミノ酸残基毎に、所定のタンパク質群内において当該アミノ酸残基の現われる頻度を外部のユニットから受ける頻度データ受信手段と、上記各ペプチドに含まれる上記第二の所定数の各アミノ酸残基の頻度を頻度データ受信手段にて受けた頻度群から抽出して加算する頻度加算手段とを有し、該頻度加算手段にて得られる頻度加算値を各ペプチドの特異性データとするように構成される。
【００１４】
上記所定のタンパク質群において第二の所定数の当該アミノ酸残基の現われる頻度は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体、当該システムとイントラネット等のローカルなネットワークで接続されたホストシステムや、インターネット等の公衆ネットワークを介した他のシステム等から供給されることができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の発明の実施の一形態を図面に基づいて説明する。
本発明に係るシステムは、例えば、図１に示すようなイントラネットによってホストシステムに接続された各端末コンピュータシステム内に構築される。図１において、ホストシステム（データベースサーバ）１００と、各端末コンピュータシステム２００（１）乃至２００（１０）は、イントラネットＮによって相互に接続され、それらシステム間で情報通信可能となっている。ホストシステム１００には、ディスクユニット１２０が接続されており、このディスクユニット１２０には、公開されているタンパク質に関するデータベース（例えば、ＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴ）が格納されている。このタンパク質に関するデータベースは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体または、公衆のネットワークを介して、ホストシステム１００に供給される。
【００１６】
各端末コンピュータシステム２００（１）乃至２００（１０）のハードウエア構成は、例えば、図２に示すようになっている。
図２において、このシステムは、制御ユニット１０（ＣＰＵ）、表示ユニット２０、Ｉ／Ｏインタフェース３０、メモリユニット４０、入力ユニット５０、ＣＤ−ＲＯＭドライブユニット６０及び通信ユニット８０を有している。これらの各ユニット及びＩ／Ｏインタフェースは、バスによって相互に接続されている。更に、ディスクユニット７０がＩ／Ｏインタフェース３０を介してバスに接続されている。
【００１７】
制御ユニット１０は、システム全体を制御すると共に、後述するように、タンパク質の抗原決定基予測に関する処理を実行する。表示ユニット２０は、ＣＲＴやＬＣＤ（液晶表示パネル）等で構成され、制御ユニット１０での処理に基づいてタンパク質のアミノ酸一次配列、抗原決定基の予測での処理にて得られた各種データ（評価値、頻度分布等）、予測結果等に関する種々のウインドウを画面上に表示する。メモリユニット４０は、ＲＡＭ、ＲＯＭを含み、制御ユニット１０が実行すべきプログラム、そのプログラムに従った処理の過程で得られた必要なデータ、また、表示ユニット２０の画面上に表示すべきデータ等を格納する。
【００１８】
入力ユニット５０は、キーボード、マウス等で構成され、ユーザ（研究者）が当該システムに情報を入力するために使用される。通信ユニット８０は、イントラネットＮを介してホストシステム１００との間で情報通信を行なう。
ＣＤ−ＲＯＭ１００には、タンパク質の抗原決定基予測に関する処理を記述したプログラムが格納されている。ＣＤ−ＲＯＭドライブユニット６０にセットされたＣＤ−ＲＯＭ１００から当該プログラムがディスクユニット７０にインストールされる。そして、タンパク質の抗原決定基予測に関する処理を実行する際に、制御ユニット１０の制御のものとにディスクユニット７０から読みだされた当該プログラムがメモリユニット４０（ＲＡＭ）に格納される。この状態で、制御ユニット１０（ＣＰＵ）は、メモリユニット４０に格納されたプログラムに従って、タンパク質の抗原決定基予測に関する処理を行なう。
【００１９】
各端末コンピュータシステム２００（１）乃至２００（１０）において、研究者は、例えば、図３に示す手順にて処理を進めてゆく。
図３において、まず、解析対象となるタンパク質の一次配列情報がシステムに入力されると、そのタンパク質における抗原決定基の検索処理Ｐ１が実行される。この抗原決定基の検索処理Ｐ１には、例えば、特願平７−３３０８７３に開示される従来の手法が適用される。
【００２０】
即ち、入力されたアミノ酸一次配列情報から、７つのアミノ酸残基で構成されるペプチドを選択し、その選択されたペプチドについて所定のアルゴリズムに従った評価処理が行なわれ、そのペプチドに対して抗原決定基の適性の評価値が与えられる。評価の対象となる７残基で構成されたペプチドは、例えば、図４に示すように、一次配列の先頭の残基から１残基ずつずらして更新される（▲１▼▲２▼▲３▼▲４▼▲５▼▲６▼．．．）。
【００２１】
上記のようにして順次更新されるペプチドに対して与えられた評価値は、各ペプチドを構成するアミノ酸残基列の中央の残基（代表残基）に対応付けられる（図４の矢印で示されるように、先頭から４番目の残基に対応付けられる）。即ち、各ペプチドに対して与えられた評価値がメモリユニット４０に格納されると共に、図６に示すように各残基に対応した格納領域を持つ抗原決定基予測バッファの各格納領域に、その対応する残基が代表残基となるペプチドの評価値の格納位置を指すポインタ値が格納される。
【００２２】
なお、各ペプチドに対する評価値は、前述したのと同様、柔軟性評価、親水性／疎水性評価、抗原決定基解析評価、二次構造予測評価等の評価を数値化し、その数値を単独または複数統合して表したものである。柔軟性評価は、例えば、”Ｐ．Ａ．Ｋａｒｐｌｕｓ  ａｎｄ  Ｇ．Ｅ．  Ｓｃｈｕｌｚ，  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｃｈａｉｎ  Ｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔｙ，  Ｎａｔｕｒｗｉｓｓｅｎｃｈａｆｔｅｎ  ７２，２１２−２１３  （１９８５）”にて公表されたアルゴリズムに従って行われる。親水性／疎水性評価は、例えば、”Ｊ．Ｋｙｔｅ  ａｎｄ  Ｒ．Ｆ．Ｄｏｏｌｉｔｔｌｅ，  Ａ  ｓｉｍｐｌｅ  Ｍｅｔｈｏｄｆｏｒ  Ｄｉｓｐｌａｙｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｈｙｄｒｏｐａｔｈｉｃ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  ｏｆ  ａ  Ｐｒｏｔｅｉｎ，  Ｊ．Ｍｏｌ．Ｂｉｏｌ  １５７，１０５−１３２  （１９８２）”  にて公表されたアルゴリズムに従って行われる。抗原決定基解析評価は、例えば、”Ｅ．Ａ．Ｅｍｉｎｉ，  Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｈｅｐａｔｉｔｉｓ  Ａ  Ｖｉｒｕｓ−Ｎｅｕｔｒａｌｉｎｇ  Ａｎｔｉｂｏｄｙ  ｂｙ  ａ  Ｖｉｒｕｓ−Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  Ｐｅｐｔｉｄｅ，  Ｊ．Ｖｉｒｏｌ．  ５５，８３６−８３９  （１９８５）”  にて公表されたアルゴリズムに従って行われる。二次構造予測評価は、例えば、”Ｊ．Ｇａｒｎｉｅｒ，  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ａｃｃｕｒａｃｙ  ａｎｄ  Ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｏｆ  Ｓｉｍｐｌｅ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ  ｔｈｅ  ｓｅｃｏｎｄａｒｙ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ｏｆ  Ｂｌｏｂｕｌａｒ  Ｐｒｏｔｅｉｎｓ，  Ｊ．Ｍｏｌ．Ｂｉｏｌ．１２０，９７−１２０  （１９７８）”にて公表されたアルゴリズムに従って行われる。
【００２３】
上記のようにしてタンパク質の一次配列から得られた各ペプチドに対して評価値が与えられると、その評価値の大きい順（抗原決定基である適格性が高い順）にランクが設定され、そのランクへのポインタ値が抗原決定基予測バッファ（図６参照）の当該ペプチドの代表残基に対応した格納領域にセットされる。
【００２４】
上記のようにして抗原決定基の検索処理Ｐ１が終了すると、代表残基を表す残基番号に対する評価値が、例えば、図５に示すように、表示ユニット２０の画面上にグラフ表示される。
更に、選択すべき抗原決定基の個数ｎ（例えば、ｎ＝３）をユーザ（研究者）が入力ユニット５０を用いて指定すると、制御ユニット１０は、上記抗原決定基バッファ（図６参照）を走査して、上位ｎ（ｎ＝３）ランクのペプチドを選択する（図３のＰ２）。そして、その選択されたペプチドのランク（Ｒａｎｋ  ｏｆ  Ｅｐｉｔｏｐｅ  ）、ペプチドを表すアミノ酸残基列（Ｒｅｓｉｄｕｅ  Ｎａｍｅ）、及びそのアミノ酸残基列の残基番号（Ｒｅｓｉｄｕｅ  Ｎｏ．  ）が表示ユニット２０の画面上に更に表示される（図５参照）。
【００２５】
研究者は、上記グラフ表示を見て、抗原決定基の適格性が高いと予想されるペプチドの一次配列上での大まかな位置を知ることができ、更に、ランク及び残基列表示等を見て抗原決定基の適格性が高いと予測される具体的なペプチドを知ることができる。
【００２６】
ここで、更に、ユーザが入力ユニット５０を用いて頻度分布作成処理（図３のＰ３）の開始コマンドをシステムに入力すると、制御ユニット１０は、頻度分布作成処理Ｐ３を開始する。この頻度分布作成処理Ｐ３では、まず、図８に示すような入力ウインドウが表示ユニット２０の画面上に表示される。ユーザは、入力ユニット５０（マウス、キーボード）を用いて、入力ウインドウ上で、頻度を求めるべきオリゴペプチドの大きさ（４残基列のオリゴペプチド：Ｔｅｔｒａｐｅｐｔｉｄｅｓ  、５残基列のオリゴペプチド：Ｐｅｎｔａｐｅｐｔｉｄｅｓ  、６残基列のオリゴペプチド：Ｈｅｘａｐｅｐｔｉｄｅｓ）を指定し、更に、解析対象となるタンパク質の一次配列情報（ＡＡＡＹＸＬＶＶＶＧ  ＡＳＧＶ．．．）を入力する。  例えば、この例の場合、５残基列のオリゴペプチド（Ｐｅｎｔａｐｅｐｔｉｄｅｓ  ）が指定されている。そして、ユーザは、頻度を求めるためのタンパク質の範囲（全種：Ａｌｌ  ｓｐｅｃｉｅｓ  、人の種：Ｈｕｍａｎ  、マウスの種：Ｍｏｕｓｅ  等）を入力ユニット５０を用いて指定する。
【００２７】
なお、上記入力ウインドウに入力すべき解析対象となるタンパク質の一次配列情報は、上述した抗原決定基の検索処理Ｐ１において対象としたものと同じであるので、当該入力ウインドウが開かれるときに自動設定されるようにすることもできる。
【００２８】
上記のようにして各種の情報設定が終了した後に、入力ウインドウ上の制御ボタン「ＯＫ」の選択操作（マウスのクリック操作）がなされると、制御ユニット１０は、入力されたアミノ酸一次配列情報から、指定されたオリゴペプチド（５残基列）を頻度を求める対象として選択する。この対象となる５残基で構成されたオリゴペプチドは、例えば、図９に示すように、一次配列の先頭の残基から１残基ずつずらして更新される（▲１▼▲２▼▲３▼▲４▼▲５▼▲６▼．．．）。
【００２９】
このように順次選択されたオリゴペプチドが、入力ウインドウに入力された頻度を求めるタンパク質の範囲の情報と共に、通信ユニット８０を介してホストシステム１００に送信される。ホストシステム１００では、ディスクユニット１２０に格納されたデータベースを走査して、指定されたタンパク質の範囲（タンパク質群）内で指定されたオリゴペプチドが現われる頻度を求める。この頻度を求める手法については、公知の手法が用いられる（例えば、特願平８−２０３５７５）。
【００３０】
ホストシステム１００は、求めた頻度データを端末コンピュータシステム２００に返送する。
通信ユニット８０を介して、各オリゴペプチドに対応する頻度データを受信した端末コンピュータシステム２００では、制御ユニット１０が受信した頻度データをメモリユニット４０に格納する。そして、更に、制御ユニット１０は、図７に示すように各残基に対応した格納領域を持つ頻度バッファの各格納領域に、その対応する残基が代表残基（ペプチドの中央に位置する残基（図７の矢印参照））となるオリゴペプチドに対する頻度データの格納位置を指すポインタ値をセットする。
【００３１】
全てのオリゴペプチド（５残基列）についての頻度データを受信し、頻度バッファの全ての残基に対応した格納領域にポインタ値が設定されると、制御ユニット１０は、この頻度バッファを参照し、各オリゴペプチドの頻度を、例えば、図１０に示すように、表示ユニット２０の画面上にグラフ表示させる。このグラフ表示の詳細は、図１１に示すように、縦軸に、解析対象となるタンパク質の一次配列されたアミノ酸残基の残基番号、横軸に、その残基番号で特定される残基を代表残基として持つオリゴペプチドの頻度が棒グラフで表されている。
【００３２】
制御ユニット１０は、上記のようにして各オリゴペプチドの頻度を表示ユニット２０に表示させた後、その頻度に基づいて特異性の高い順にペプチドのランク付けを行なう処理（図３のＰ４）及び、そのランク付けされたペプチドを表示する処理（図３のＰ５）を行なう。上記ペプチドのランク付けを行なう処理Ｐ４は、例えば、図１２に示す手順に従って行なわれる。
【００３３】
図１２において、制御ユニット１０は、評価ランクＲｏを所定のレジスタにセットする（Ｓ１）。この評価ランクＲｏは、当該タンパク質に特異的な抗原決定基として抽出すべきペプチドの数に対応し、上述した評価値の上位Ｒｏ個（例えば、３個）が特異性の判断の対象となるペプチドとなる。そして、制御ユニット１０は、カウンタ値ｉを「１」にセット（ｉ＝１）にした後（Ｓ２）、抗原決定基予測バッファ（図６参照）を参照して、ｉ番目（１番目）のｉ番目のペプチド（７残基列）の評価ランクＲ（残基データ）を取得する（Ｓ３）。そして、制御ユニット１０は、その取得した評価ランクＲが上記設定した評価ランクＲｏ以下（Ｒ≦Ｒｏ）であるか否かを判定する（Ｓ４）。
【００３４】
もし、取得した評価ランクＲが設定した評価ランクＲｏ以下（上位Ｒｏランク以内）であれば、制御ユニット１０は、頻度バッファ（図７参照）を参照して、（ｉ−１）番目、ｉ番目、（ｉ＋１）番目の連続する３つのオリゴペプチド（５残基列）の頻度をメモリユニット４０から読みだして、加算する（Ｓ５）。
【００３５】
この連続する３つのオリゴペプチドの頻度を加算することは、次のことを意味する。
図１３に示すように、今評価の対象となるペプチドが７残基列（ｉ−３、ｉ−２、ｉ−１、ｉ、ｉ＋１、ｉ＋２、ｉ＋３）であり、また、頻度を求めたオリゴペプチドは５残基で構成される。従って、評価の対象となるペプチド（７残基列）の中に、頻度を求めたオリゴペプチドが３つ存在することになる。即ち、頻度を求めたオリゴペプチドの代表残基は、評価の対象となるペプチドの（ｉ−１）番目、ｉ番目及び（ｉ＋１）番目の残基と一致する。
【００３６】
そのため、このように、（ｉ−１）番目、ｉ番目及び（ｉ＋１）番目の連続する３つのオリゴペプチドの頻度を加算して得られた加算値は、評価の対象となるペプチド（７残基列）に含まれる全てのオリゴペプチドの頻度となる。この頻度の加算値は、評価の対象となるペプチド（７残基列）の特異性（タンパク質群内で現われる程度の少なさ）を表す尺度となる。即ち、この頻度加算値がより小さいほど（タンパク質内においてよりまれであるほど）、その特異性が高いことになる。
【００３７】
上記のように、求められた頻度の加算値は、メモリユニット４０に格納されると共に、抗原決定基予測バッファ（図６参照）のｉ番目の格納領域にその頻度加算値へのポインタ値が格納される（Ｓ６）。そして、制御ユニット１０は、カウンタ値ｉがアミノ酸一次配列の最終残基番号に対応した最終値である否かを判定し（Ｓ７）、最終値に達するまで、カウンタ値ｉを＋１ずつインクリメントしながら（Ｓ８）、評価ランク上位Ｒｏまでのペプチドについて、上記と同様の頻度加算の処理を行なう（Ｓ３乃至Ｓ６）。なお、ｉ番目のペプチドの評価ランクＲが設定した評価ランクＲｏより大きい場合（評価ランクＲｏより下位のランク）、上述うした頻度の加算処理は行なわれない（Ｓ４→Ｓ７）。
【００３８】
そして、全てのペプチドについての処理が終了すると（ｉ＝ＥＮＤ）、制御ユニット１０は、抗原決定基予測バッファ（図６参照）を走査して、頻度加算値を読みだし、その小さい順にランク（頻度ランク）を与える（Ｓ９）。更に、制御ユニット１０は、各ペプチドに対する頻度ランクを指すポインタ値を抗原決定基予測バッファの対応する格納領域にセットする（Ｓ１０）。
【００３９】
上記のようにして頻度ランクのポインタ値が抗原決定基予測バッファにセットされた後に、制御ユニット１０は、ランク付けされたペプチドの表示処理（図３のＰ５）を行う。このペプチドの表示処理Ｐ５は、例えば、図１４に示す手順に従って行われる。
【００４０】
図１４において、制御ユニット１０は、まず、所定の制御ボタンの操作入力（マウスのクリック操作）の待ち状態となる（Ｓ１１）。この状態で、ユーザが所定の制御ボタン（Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｅｐｉｔｏｐｅ  Ｆｉｎｄ  ）の選択操作を行うと、制御ユニット１０は、その操作を検出して、カウンタ値ｉを初期化（ｉ＝１）した後に（Ｓ１２）、抗原決定基予測バッファ（図６参照）を参照して、ｉ番目のペプチドの頻度ランクＲを取得する（Ｓ１３）。そして、制御ユニット１０は、その取得した頻度ランクＲが所定の頻度ランクＲｓ以下であるか否か（Ｒ≦Ｒｓ）を判定する（Ｓ１４）。なお、このランクＲｓは、図１２に示す処理で用いた評価ランクＲｏ以下の所定値に設定される。
【００４１】
取得した頻度ランクＲが所定ランクＲｓ以下（上位Ｒｓ以内）の場合、制御ユニット１０は、抗原決定基予測バッファ（図６参照）を参照してｉ番目のペプチドの評価値（抗原決定基の適確性）、頻度加算値（特異性）及び一次配列された（ｉ−３）番目乃至（ｉ＋３）番目のアミノ酸残基（ｉ番目のペプチド名）等の表示すべきデータを表示バッファ（メモリユニット４０）にセットする（Ｓ１５）。そして、制御ユニット１０は、カウンタ値ｉがアミノ酸一次配列の最終残基番号に対応した最終値であるか否かを判定し（Ｓ１６）、最終値に達するまで、カウンタ値ｉを＋１ずつインクリメントしながら（Ｓ１７）、頻度ランク上位Ｒｓまでのペプチドについて、上記と同様の表示バッファへのデータセット処理を行う（Ｓ１３乃至Ｓ１５）。
【００４２】
なお、ｉ番目のペプチドの頻度ランクＲが所定ランクＲｓより大きい場合は、上述した表示バッファへのデータセット処理は行われない（Ｓ１４→Ｓ１６）。
そして、全てのペプチドについての処理が終了すると（ｉ＝ＥＮＤ）、制御ユニット１０は、表示バッファ内のデータを頻度ランクに従ってソートする（Ｓ１８）。データのソートが終了すると、制御ユニット１０は、表示バッファ内のデータ（評価値、ペプチド名、ペプチドの残基番号、頻度加算値）の表示処理Ｐ１０を行う。この表示処理Ｐ１０では、上記バッファ内のデータが表示ユニット２０に提供され、例えば、図１０に示すように、当該データが表示ユニット１０の画面上の頻度表示ウインドウの下部に表示される。
【００４３】
即ち、頻度ランクの上位Ｒｓ（例えば、Ｒｓ＝３）について、その頻度ランク（Ｒａｎｋ  ｏｆ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｓｉｔｅ  ）の順番に、ペプチド名（Ｒｅｓｉｄｕｅ  Ｎａｍｅ）、残基番号（Ｒｅｓｉｄｕｅ  Ｎｏ．  ）、評価値（Ｓｃｏｒｅ  ）、頻度加算値（Ｎｕｍｂｅｒ）  が表示される。ユーザ（研究者）は、この表示を見て、解析の対象となるタンパク質に含まれる特異的な（特異性の高い）抗原決定基として予測されるペプチドを知ることができる。
【００４４】
なお、上述した例では、図３に示す抗原決定基の検索処理Ｐ１が評価値演算手段に対応し、図３に示す処理Ｐ２が一次予測手段に対応し、図３に示す頻度分布作成処理Ｐ３が特異性データ演算手段に対応する。また、頻度に基づいて特異性の高い順にペプチドのランク付けを行う処理（図３のＰ４）、具体的には、図１２に示す処理が二次予測手段に対応し、ランク付けされたペプチドを表示する処理（図３のＰ５）、具体的には、図１４に示す処理が出力手段に対応する。
【００４５】
【発明の効果】
以上、説明してきたように、各請求項に記載される本発明によれば、解析対象となるタンパク質のアミノ酸一次配列から得られる抗原決定基としての適確性の高いペプチドから、さらに、所定のタンパク質群内での少なさの程度の高い（よりまれな）ペプチドを選択することにより、当該解析対象となるタンパク質を特徴付ける特異的な抗原決定基となりうるペプチドを予測できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る予測システムが適用されるコンピュータネットワークシステムを示すブロック図である。
【図２】図１に示すコンピュータネットワークシステムにおける端末コンピュータシステムのハードウエア構成を示すブロック図である。
【図３】タンパク質の抗原決定基の予測処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】タンパク質のアミノ酸一次配列から抗原決定基の適確性を判定するためのペプチドを抽出する手法を示す図である。
【図５】抽出されたペプチドの評価値の表示例を示す図である。
【図６】抗原決定基予測バッファの構成を示す図である。
【図７】頻度バッファの構成を示す図である。
【図８】頻度データを求めるための入力ウインドウを示す図である。
【図９】タンパク質のアミノ酸一次配列から頻度を求めるべきオリゴペプチドを抽出する手法を示す図である。
【図１０】図９に示す手法によって抽出されたオリゴペプチドの頻度のグラフ表示及び抗原決定基特異性のランク表示の各例を示す図である。
【図１１】タンパク質のアミノ酸一次配列に対する頻度分布の詳細を示す図である。
【図１２】図３の処理Ｐ４の詳細な手順を示すフローチャートである。
【図１３】評価対象のペプチドと頻度計算対象のペプチドとの関係を示す図である。
【図１４】図３の処理Ｐ５の詳細な手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０  制御ユニット
２０  表示ユニット
３０  Ｉ／Ｏインタフェース
４０  メモリユニット
５０  入力ユニット
６０  ＣＤ−ＲＯＭドライバユニット
７０  ディスクユニット
８０  通信ユニット
１００  ＣＤ−ＲＯＭ
１１０  ホストコンピュータシステム
１２０  ディスクユニット
２００（１）−２００（１０）  端末コンピュータシステム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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