(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力手段と、演算手段と、出力手段とを有する装置を用い、ＤＮＡ塩基配列上のタンパク質コード領域を検出する方法であって、以下のステップ(a)〜(f)：
(a) 前記入力手段によって、検出対象の塩基配列が入力されるステップ、
(b) 前記演算手段が、前記検出対象の塩基配列の始めに固定長のウィンドウをセットするステップ、
(c) コード領域である確率を示すコードポテンシャルと関連付けられた塩基配列のデータセットから該コードポテンシャルが所定の閾値以上であるコード領域の塩基配列のデータを排除して構築されたデータセットから、固定長塩基配列のすべての塩基の組み合わせについて、コード領域と非コード領域における出現頻度を算出し、算出した出現頻度を各固定長塩基配列と関連付けて格納した頻度テーブルを参照して、前記演算手段が、前記ウィンドウ内の塩基配列について、コード領域である確率を示すコードポテンシャルを算出するステップ、
(d) 前記演算手段が、前記ウィンドウを塩基配列の始めからずらしながら、各ウィンドウ内の塩基配列について前記コードポテンシャルを算出することを繰り返すステップ、
(e) 前記演算手段が、算出されたコードポテンシャルのデータを参照して、所定の閾値以上のコードポテンシャルを有する塩基配列が所定の長さにわたって連続した前記の検出対象の塩基配列内の領域を検出するステップ、及び
(f) 前記出力手段によって、検出結果が出力されるステップ、
を含む前記方法。
【請求項２】
前記ステップ(f)に代えて、
(g) 前記演算手段が、検出した領域の塩基配列を、ストップコドンを含まず、開始コドンで始まるか又はその直前の２文字がＡＧであり、かつ終止コドンで終わるか又はその直前の２文字がＧＴであるというルールを満たすか否かによってフィルタリングするステップ、及び
(h) 前記出力手段によって、前記ルールを満たす塩基配列が、予測されるコード領域として出力されるステップ、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記コードポテンシャルが、
各塩基配列について、各固定長塩基配列と出現頻度とが関連付けられた前記頻度テーブルを参照することにより、数式(6)：
0003694564.tif 000011
からコードポテンシャルＣＰ4を算出し、さらにそのコードポテンシャルＣＰ4を用いて数式(7)：
0003694564.tif 000012
からコードポテンシャルＣＰ5を算出するステップ、
によって算出される、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記の固定長塩基配列が３塩基長又は６塩基長である、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
ステップ(c)におけるコードポテンシャルの所定の閾値が、コードポテンシャルＣＰ5の値で0.6である、請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はＤＮＡ塩基配列の情報処理に関し、特に塩基配列上のタンパク質コード領域を検出する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
現在、ゲノム解析計画によってＤＮＡ配列が大量に決定されている。何の情報も付加されていないＤＮＡ塩基配列のデータに対して、その中でタンパク質がコードされている領域（コード領域）を予測することは、新しい遺伝子を発見し、医学的、薬学的な研究を進める上で重要である。配列を決定した後で情報処理により遺伝子領域（コード領域）を推定できれば、効率的に新しい遺伝子を特定することができる。
【０００３】
ＤＮＡ配列においてタンパク質がコードされている領域を発見する方法としては、ＤＮＡ配列のデータベースに対して似た配列があるかどうかを検索する方法がある。新しい配列の中で、既知の遺伝子に似ている配列は遺伝子である可能性が高いからである。しかし、ある程度長い領域にわたって質問配列と似ている遺伝子がデータベースにない場合には、この方法は有効ではない。
【０００４】
近年、ＧＲＡＩＬ(Proceedings, The Second International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology, page 376-384,1994, ISBN 0-929280-68-7)などのシステムのように、統計情報をもとにしてコード領域を見つける方法が発展してきた。この方法では、基本的な統計情報として、数塩基（３塩基から８塩基）の短い配列（オリゴマー）がコード領域に出現する確率を使用する。
【０００５】
以下、このオリゴマーがコード領域に出現する確率の計算方法を説明する。６塩基の短い配列は６mer と呼ばれ、ある６mer がコード領域である確率は、既知の遺伝子配列のデータベースを参照することによって計算することができる。例えば、コード領域の中で、ある６mer X＝acgttcがデータベース中の配列に出現した回数を数えたときに、非コード領域で5000回、コード領域で1000回出現したとする。そのとき、コード領域に出現した1000回のうち、その６mer の１文字目がコドンの１文字目になっている場合（読み枠１）が 500回、その６mer の１文字目がコドンの２文字目になっている場合（読み枠２）が 300回、その６mer の１文字目がコドンの３文字目になっている場合（読み枠３）が 200回であったとする。読み枠は１、２又は３のいずれかしかない。
【０００６】
このような場合において、未知の配列の中にこの６mer があったとき、この６mer(X)がコード領域である確率Pc(X) は、
Pc(X) ＝1000/(5000+1000)＝0.17
となる。また、この６mer(X)が非コード領域である確率Pn(X)は、
Pn(X)＝5000/(5000+1000)＝0.83
となる。この６mer(X)が単に塩基配列に出現する確率P(X)は、６mer の出現頻度をすべての種類について数えてそれが計5,000,000 だとすると、
P(X)＝(1000＋5000)/(5,000,000) ＝0.0012
となる。また、この６mer(X)が読み枠１でコード領域である確率P1(X)は、
P1(X)＝500/(5000+1000) ＝0.083
となる。さらに、６mer(X)の始めが'acgtt'という５文字で始まるという条件付きでこの６mer(X)がコード領域である確率は、以下の数式(1)
【０００７】
【数１】
0003694564.tif 000002
【０００８】
で計算することができる。さらにまた、読み枠をさらに考慮して、６mer(X)の始めが(acgtt)という５文字で始まるという条件付きで、なおかつこの６mer(X)が読み枠１でコード領域である確率は、以下の数式(2)
【０００９】
【数２】
0003694564.tif 000003
【００１０】
で計算することができる。
これを基にして、ある塩基長のウィンドウを質問配列内にとったときのウィンドウ内の配列が、コード領域である確からしさ（以下、コードポテンシャルと呼ぶ）を考える。コードポテンシャルには幾つかの種類があって、例えば上記のＧＲＡＩＬシステムでは、以下の３つをそれぞれ計算して用いる。
１：翻訳時の読み枠に依存した６mer による確率
２：５次のマルコフモデルによる確率
３：翻訳時の読み枠に関係ない６mer による確率
【００１１】
これらの計算方法を次に述べる。いま、考えるウィンドウ内の配列が a1,a2,…,a3k+2であるとする。ウィンドウの長さは任意であるが、この例では３ｋ＋２塩基のものを考えている。aiは１塩基を表し、Ａ，Ｃ，Ｇ，Ｔのどれかである。
ここで、上記のようにある６mer の配列Ｘが全ＤＮＡ配列に現れる確率をP(X)とし、ある６mer 配列Ｘがコード領域における読み枠１，２，３でそれぞれ現れる確率をP1(X),P2(X),P3(X)とし、コード領域でないＤＮＡ配列に現れる確率をPn(X)とすれば、この配列のコードポテンシャルは上記の３種類に対応して、それぞれ以下の数式(3),(4),(5)
【００１２】
【数３】
0003694564.tif 000004
【００１３】
【数４】
0003694564.tif 000005
【００１４】
【数５】
0003694564.tif 000006
【００１５】
のように表すことができる。これらを計算した値がコードポテンシャルである。
ただし、数式中Ｃはコード領域と非コード領域との比であり、適当な値（例えば、Ｃ＝９）を用いる。また、数式中Pc(X)は、ある６mer がコード領域に現れる確率である。
【００１６】
未知の塩基配列が与えられた時、コードポテンシャルの値が高い配列は、コード領域を含んでいる可能性が高い。これらの確率は、既知のＤＮＡ配列のデータベースにおけるオリゴマーの出現回数を表した頻度テーブルから計算される。従来では、その頻度テーブルはそのまま参照されており、加工して参照されることはなかった。
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】
上記コードポテンシャルの値は、与えられた未知の塩基配列がコード領域であるか否かの判断の目安にはなるが、必ずしも信用できるものではない。本来ならば、コードポテンシャルはコード領域で高い値になり、非コード領域で低いことが望ましい。しかし実際には非コード領域で高い値になったり、その逆が起こることがある。このような場合、予測システムは、非コード領域をコード領域として認識したり、実際のコード領域を検知できないことがある。
【００１８】
非コード領域のスコア（コードポテンシャル）が高くなるのは、コード領域に頻出するオリゴマーが非コード領域に偶然いくつも出現した場合に、この領域のスコアが大きく上昇するようなノイズが発生するからである。従来法では、頻度の少ないオリゴマーからなるコード領域をノイズと区別して識別することが困難であった。したがって、このようなノイズの原因を取り除いて、コードポテンシャルが低い領域を効率良く検出することが必要である。
本発明の目的は、ノイズが少なくなるような統計値を算出して、コード領域の予測の精度を向上させることである。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
上記課題に鑑み鋭意研究の結果、本発明者らは、コード領域に頻出するオリゴマーのスコアを適度に低くして全体のノイズレベルを下げることによって、コードポテンシャルが低いコード領域を相対的に検出し易くできること、そのために、オリゴマーの頻度テーブルの中で際だって高い頻度で出現するオリゴマーの頻度を実際よりも低い値として参照されるように変更した新たな頻度テーブルを使用し、この頻度テーブルからコードポテンシャルを計算することにより、上記ノイズが小さくなり、従来の方法で検知しにくいコード領域を効率良く検知できることを見出し、本発明を完成した。
【００２０】
即ち、本発明は、固定長塩基配列のすべての塩基の組み合わせについて、コード領域と非コード領域における出現頻度を、コード領域及び非コード領域が明らかになっている既知の塩基配列から数え上げて、得られた出現頻度を利用して、検出対象の塩基配列中における特定の配列がコード領域である確率の高低を判断することにより、該塩基配列上のコード領域を検出する方法であって、前記出現頻度を利用する際に、コード領域に出現する頻度の高い塩基配列の出現頻度を、実際よりも低い頻度に変更することを特徴とする、ＤＮＡ塩基配列上のタンパク質コード領域検出方法である。
【００２１】
また、本発明は、固定長塩基配列のすべての塩基の組み合わせについて、コード領域と非コード領域における出現回数を、コード領域及び非コード領域が明らかになっている既知の塩基配列のデータから数え、各塩基配列のコード領域における出現回数及び非コード領域における出現回数を示した第１の頻度テーブルを作成し、該第１の頻度テーブルを使用して、コード領域に出現する頻度の高い塩基配列の出現頻度を実際よりも低い頻度に変更して第２の頻度テーブルを作成し、該第２の頻度テーブルから、検出対象の塩基配列中における特定の配列がコード領域である確率の高低を判断することにより、該塩基配列上のコード領域を検出することを特徴とする、ＤＮＡ塩基配列上のタンパク質コード領域検出方法である。
【００２２】
さらに、本発明は、固定長塩基配列のすべての塩基の組み合わせについて、コード領域と非コード領域における出現回数を、コード領域及び非コード領域が明らかになっている既知の塩基配列のデータから数え、各塩基配列のコード領域における出現回数及び非コード領域における出現回数を示した第１の頻度テーブルを作成する手段と、該第１の頻度テーブルから、ある配列がコード領域である確率を示すコードポテンシャルを算出し、該コードポテンシャルの数値が有意に高いコード領域を前記既知の塩基配列のデータから排除する手段と、得られた新たな塩基配列のデータから、種々の組み合わせの塩基配列のコード領域と非コード領域における出現回数を数え、第２の頻度テーブルを作成する手段と、該第２の頻度テーブルから、検出対象の塩基配列中における特定の配列がコード領域である確率の高低を判断し、該塩基配列上のコード領域を検出する手段とを有することを特徴とする、ＤＮＡ塩基配列上のタンパク質コード領域検出方法である。
【００２３】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明における第２の頻度テーブルの作成方法の一例を示すフローチャートである。本明細書における頻度テーブルとは、固定長塩基配列のコード領域における出現頻度と非コード領域における出現頻度を示した表である。例えば、図６に示すように、固定長塩基配列がコード領域で出現する回数及び非コード領域で出現する回数を示したものであって、該固定長塩基配列のすべての塩基の組み合わせについて記載した表が挙げられる。但し、本発明の範囲を逸脱しなければ、これに限定されることはなく、例えば、コード領域で出現する回数及び非コード領域で出現する回数ではなく、コード領域で出現する確率を示したものであってもよい。
【００２４】
始めに、従来の方法に従って、学習データセット１から第１の頻度テーブル２を作成する。学習データセットとは、コード領域及び非コード領域が明らかになっている既知の塩基配列に関するデータを集めたものをいい、例えば、GenBank Release 83(June,1994)を使用することができる。このGenBank Release 83(June,1994)を使用する場合には、項目'ORGANISM'が'Homosapiens'であってかつコード領域を含むエントリーを取り出して使用することができる。各エントリーには、コード領域と非コード領域の配列が書かれている。
【００２５】
データの形式を説明するために、図２〜図５に'HSHNRNPA'というエントリーの例を示す。図４中の'ORIGIN'という記載より後の配列が、このエントリーのＤＮＡ塩基配列である。図３の第１行〜第２行に'CDS  join(799..813,1377..・・・4252..4307)という記載があるが、この記載は、当該エントリーの配列の 799塩基目から 813塩基目までの領域、1377塩基目から1493塩基目までの領域、1789塩基目から1935塩基目までの領域、2084塩基目から2294塩基目までの領域、2388塩基目から2480塩基目までの領域、2567塩基目から2659塩基目までの領域、2794塩基目から2868塩基目までの領域、3806塩基目から3961塩基目までの領域及び4252塩基目から4307塩基目までの領域がコード領域であることを示すとともに、その他の領域、例えば１塩基目から 798塩基目までは非コード領域であることを示す。
【００２６】
このようなエントリーを多数調べて、例えば図６に示すような第１の頻度テーブルを作成する。この頻度テーブルの各列は、左から、すべての塩基の組み合わせの固定長塩基配列（オリゴマー）、それらの識別番号、そのオリゴマーが非コード領域に出現した頻度（回数）、そして４、５、６列目はコード領域に出現した頻度（回数）である。このコード領域に出現した頻度は３種類あって、４列目(frame1)はオリゴマーの１塩基目がコドンの１文字目と一致したときのカウントであり、５列目(frame2)はオリゴマーの１塩基目がコドンの２文字目と一致したときのカウントであり、６列目(frame3)はオリゴマーの１塩基目がコドンの３文字目と一致したときのカウントである。このような頻度テーブルを用いることによって、ある任意の長さのＤＮＡ塩基配列が出現したときに、「その領域がある読み枠になるという条件のもとでのコード領域である確率」というコードポテンシャルが前述した数式(3) に従って計算できる。また、読み枠に依存しない「その領域がコード領域である確率」というコードポテンシャルも前述した数式(4) 又は(5) に従って計算できる。
【００２７】
固定長塩基配列の大きさは、３〜８塩基長であるのが好ましく、特に３塩基長又は６塩基長であるのが好ましい。この理由を説明する。あまり短い塩基長だとオリゴマーの種類が少なくなり、単純な振り分けしかできないので分解能がなくなる。例えば、２塩基長ならオリゴマーは４×４で16種類であるが、これだけの組み合わせでコード領域であるかどうかを判断するのは単純すぎてうまく識別できない。逆に、長い塩基長だとオリゴマーの種類が多くなって組み合わせの複雑さは増えるが、一方で１オリゴマー当たりの頻度が小さくなり、１桁の頻度や０の頻度のオリゴマーが多くなるので、信頼度が低くなって統計的に扱うことができなくなる。従って、この塩基長の上限はオリゴマーの出現頻度を数えるデータの大きさによって決まる。GenBank Release 83(June,1994)から取得できるHumanのデータであれば６mer くらいが塩基長の上限である。また、中でも３塩基、６塩基など３の倍数が好ましいのは、タンパク質に翻訳されるルールによれば、ＤＮＡ３塩基が１アミノ酸に翻訳されるため、塩基配列は３文字単位でよく使用されるからである。
【００２８】
本発明では、上記第１の頻度テーブル２を修正して使用する。修正する方法の一例として、第１の頻度テーブル２からコードポテンシャルを算出し、得られたコードポテンシャルを基準にしてもとの学習データセット１のコードポテンシャルを計算し、そのコードポテンシャルが一定の値よりも高いコード領域を学習データセット１から除いた新たな学習データセット３を作成し、その新たな学習データセット３から第２の頻度テーブル４を作る方法が挙げられる。
【００２９】
この方法によれば、取り除いたコード領域に含まれるオリゴマーのカウントが減るため、そのオリゴマーによるノイズ（非コード領域でのピーク）が低くなり、コードポテンシャルの低いコード領域が相対的に検出し易くなる。学習データセット１から取り除いたコード領域はもともとコードポテンシャルが高いので、この領域のピークは低くなってもなお存在し、コード領域と判断される可能性は依然として高い。
【００３０】
以下、この方法について具体的に説明する。
第１の頻度テーブル２からのコードポテンシャルＣＰ4 の計算は、以下に示す数式(6) のような翻訳時の読み枠に依存した６mer の統計を用いて行うことができる。
【００３１】
【数６】
0003694564.tif 000007
【００３２】
数式中、Ｃ1は任意のオリゴマーがコード領域にあって、かつオリゴマーの一塩基目がコドンの一塩基目に対応している確率である。図６の頻度テーブルにおいて、３、４、５、６列目の頻度を縦横全て合計したものをSum、４列目(frame1)の縦の合計をsum１とすれば、Ｃ1＝sum１/Sumである。
分かりやすくするため、ＣＰ4 を以下に示す数式(7) のように変換する。
【００３３】
【数７】
0003694564.tif 000008
【００３４】
この変換の結果、０＜ＣＰ5 ＜１となって、ＣＰ5 はコード領域に対しては0.5より大きい値、非コード領域に対しては0.5より小さい値が期待できる。本発明によれば、配列の一文字目がコドンの一文字目に対応する塩基配列（上記の例でいえばframe1）のみを対象とすることができる。
【００３５】
学習データセット１にはコード領域と非コード領域のデータが含まれているが、コード領域のデータについては、コードポテンシャルＣＰ5 の値がある閾値（例えば0.6）より高くなるコード領域を始めの学習データセット１から除く。この操作によって、一部のデータが除かれた新たな学習データセット３ができる。
その後、始めの学習データセット１から第１の頻度テーブル２を作成したのと同様の方法により、新たな学習データセット３から第２の頻度テーブル４を作成する。
【００３６】
未知の配列を解析する場合には、第２の頻度テーブル４から数式(6),(7) を計算し、閾値より高いものをコード領域として判定する。なお、従来法では、第１の頻度テーブル１から直接数式(6),(7) を計算し、それが閾値より高いものをコード領域として判定していた。
以上、第１の頻度テーブル２を修正して第２の頻度テーブル４を作成する方法の一例について説明したが、本発明はこれに限定されず、第１の頻度テーブルを直接書き換えてもよい。即ち、図６の頻度テーブルの中で６mer 配列ＸのPc(X) が有意に高い値であるようなオリゴマーＸに関して、そのPc(X) を適度な低い値に変更して第２の頻度テーブルとしてもよい。例えば、コード領域での出現頻度が平均の２倍以上であるオリゴマーについては、そのPc(X) を平均の２倍の値に低く変更したり、また、出現頻度が上位２割のオリゴマーについて、そのPc(X) を上位２割の中の最低の値に揃える等の方法が考えられる。
【００３７】
次に、上記第２の頻度テーブルを使用してＤＮＡ塩基配列上のタンパク質コード領域を検出する方法を説明する。図７は、その一例を示すフローチャートである。
まず、解析対象であるＤＮＡ配列データを入力する。配列データを入力したら、固定長（例えば48塩基長）のウィンドウを解析対象配列の始めにセットし、このウィンドウを端からずらしながら、ウィンドウ内の配列のコードポテンシャルＣＰ5 を計算する。このポテンシャルの値がある長さ（例えば30塩基）に渡って閾値以上であるような領域を含み、かつ以下のルールをすべて満たす領域だけを探して拾う（フィルタリング）。
▲１▼コードポテンシャルを計算する際に、読み枠を一つ仮定して計算しているが、拾うべき領域の途中にその読み枠でのストップコドンがないこと
▲２▼拾うべき領域が開始コドンで始まるか、直前の２文字がＡＧであること
▲３▼拾うべき領域が終始コドンで終わるか、直前の２文字がＧＴであること
の３つである。この３つを満たすときにコード領域であると判断する。この３つのルールは、コード領域の単位であるための生物学的条件である。
【００３８】
本発明の方法では、ノイズレベルが低くなるようにした頻度テーブルを使用しているため、本来コードポテンシャルが低いコード領域を効率良く検出でき、高い精度でコード領域を予測することができる。
【００３９】
【実施例】
〔実施例１〕
図１のフローチャートに従って、第２の頻度テーブルを作成した。学習データセットとしては、GenBank Release 83(June,1994)を使用した。この学習データセットを使用し、図６に示すような第１の頻度テーブルを作成した。
【００４０】
得られた第１の頻度テーブルから、前述した数式(6) を使用して各オリゴマーのコードポテンシャルＣＰ4 を計算するとともに、数式(7) に従ってＣＰ5 を算出した。このコードポテンシャルＣＰ5 の値が0.6より高くなるコード領域を、上記始めの学習データセットから除き、上記と同様にして第２の頻度テーブルを作成した。
【００４１】
検出対象であるＤＮＡ配列データを入力し、長さが48塩基長のウィンドウを配列の始めにセットし、このウィンドウを端から３塩基ずつずらしながら、ウィンドウ中のコードポテンシャルＣＰ5 を計算した。このコードポテンシャルＣＰ5 をプロットしたグラフを図８(b) 、図９(b) 及び図10(b) に示す。図８は、入力配列の１塩基目から48塩基長のウィンドウをセットして計算した場合におけるグラフであり、図９は、入力配列の２塩基目から48塩基長のウィンドウをセットして計算した場合におけるグラフであり、図10は、入力配列の３塩基目から48塩基長のウィンドウをセットして計算した場合におけるグラフである。ただし、高周波成分を除いて見易くするため、実際はさらに50塩基長毎のＣＰ5 の平均値を計算して、プロットした。
【００４２】
なお、図８(a)、図９(a)、図10(a)は従来方式によりコードポテンシャルをプロットしたグラフであり、第１の頻度テーブルから直接算出したものである。横軸は塩基の位置を示し、縦軸はコードポテンシャルの値である。図８、図９及び図10の中で点線で囲んだ領域は、実験で確かめられている実際のコード領域を示す。図８では、左から１、３、６、８番目のコード領域においてピークが認められるのが望ましく、図９では、左から４、５番目のコード領域においてピークが認められるのが望ましく、図10では、左から２、７、９番目のコード領域においてピークが認められるのが望ましい。図８、図９及び図10のグラフは、それぞれ重ね合わせて使用することができるが、それには限定されず、例えば図８、図９及び図10のグラフのそれぞれのピークからそれぞれコード領域を検出し、それらをすべてコード領域として判定してもよい。
【００４３】
従来方式でもコード領域にピークが認められるが、ここでは非コード領域においてピークが認められないことが重要である。図８、図９及び図10における(a)と(b)とを比べると、始め約1000塩基の部分は非コード領域であるが、本発明の方法によればこの領域で特にコードポテンシャルが低く押えられており、本発明の方法の有効性が分かる。
【００４４】
図７のフローチャートに従って最終ステップまで実行した結果（閾値を0.30から0.60まで変えて、正しく検出されたコード領域の数、間違えてコード領域と予測された非コード領域（偽陽性）の数、そして予測と正解の相関を示す相関係数）を、表１(b) に示す。また、従来方式による結果を表１(a) に示す。なお、相関係数ＣＣは以下の数式(8) に従って計算した。
【００４５】
【数８】
0003694564.tif 000009
【００４６】
数式中、コード領域という予測を陽性、非コード領域という予測を陰性として、ＴＰは真陽性の塩基数、ＴＮは真陰性の塩基数、ＦＰは偽陽性の塩基数、ＦＮは偽陰性の塩基数、ＰＰは陽性の塩基数、ＰＮは陰性の塩基数、ＡＰはコード領域の塩基数、ＡＮは非コード領域の塩基数とする。
【００４７】
【表１】
0003694564.tif 000010
【００４８】
表１(a) 及び(b) から明らかなように、本発明の方法ではノイズが押えられた結果、偽陽性の数が少なくなっており、全体として予測と正解の相関が向上している。
【００４９】
【発明の効果】
本発明によれば、非コード領域におけるノイズを低下させることができ、これまでノイズのために検出が困難であったコード領域を比較的誤りなく検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明における第２の頻度テーブルの作成方法の一例を示すフローチャートである。
【図２】本発明における学習データセットの一例である。
【図３】本発明における学習データセットの一例である（図２の続き）。
【図４】本発明における学習データセットの一例である（図３の続き）。
【図５】本発明における学習データセットの一例である（図４の続き）。
【図６】本発明における頻度テーブルの一例である。
【図７】第２の頻度テーブルを使用してコード領域を検出する本発明の方法の一例を示すフローチャートである。
【図８】入力配列の１塩基目から48塩基長のウィンドウをセットしてコードポテンシャルを計算し、プロットしたグラフである。(a) は従来方式によるものであり、(b) は本発明の方法によるものである。
【図９】入力配列の２塩基目から48塩基長のウィンドウをセットしてコードポテンシャルを計算し、プロットしたグラフである。(a) は従来方式によるものであり、(b) は本発明の方法によるものである。
【図１０】入力配列の３塩基目から48塩基長のウィンドウをセットしてコードポテンシャルを計算し、プロットしたグラフである。(a) は従来方式によるものであり、(b) は本発明の方法によるものである。
【図１】
0003694564.tif 000013
【図２】
0003694564.tif 000014
【図３】
0003694564.tif 000015
【図４】
0003694564.tif 000016
【図５】
0003694564.tif 000017
【図６】
0003694564.tif 000018
【図７】
0003694564.tif 000019
【図８】
0003694564.tif 000020
【図９】
0003694564.tif 000021
【図１０】
0003694564.tif 000022