(57)【要約】【課題】転写因子結合部位のモチーフを精度よく検索することが可能なモチーフ検索プログラム、情報処理装置及びモチーフ検索方法を提供する。【解決手段】上記モチーフ検索プログラムは、抽出部と、アライメント部と、算出部と、判定部と、として情報処理装置を機能させる。抽出部は、調査対象生物のＤＮＡ配列と比較対象生物のＤＮＡ配列とのそれぞれにおいて、転写開始点の上流からオーソログ候補として複数の配列断片を抽出する。アライメント部は、複数の配列断片をアライメントする。算出部は、アライメント結果から複数の配列断片がオーソログであるという仮定における尤度とオーソログでないという仮定における尤度との尤度比に基づく第１の統計量と、複数の配列断片の保存性を表す第２の統計量とを算出する。判定部は、調査対象生物の配列断片のうち第１の統計量及び第２の統計量に基づき調査対象生物の配列断片の中から転写因子結合部位のモチーフ候補を判定する。【選択図】図２
2014112307.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
調査対象生物のＤＮＡ配列と比較対象生物のＤＮＡ配列とのそれぞれにおいて、転写開始点の上流から、オーソログ（Ortholog）候補として複数の配列断片を抽出する抽出部と、
前記複数の配列断片をアライメントするアライメント部と、
アライメント結果から、前記複数の配列断片がオーソログであるという仮定における尤度とオーソログでないという仮定における尤度との尤度比に基づく第１の統計量と、前記複数の配列断片の保存性を表す第２の統計量と、を算出する算出部と、
前記調査対象生物の配列断片のうち、前記第１の統計量及び前記第２の統計量に基づき、前記調査対象生物の配列断片の中から転写因子結合部位のモチーフ候補を判定する判定部と
として情報処理装置を機能させるモチーフ検索プログラム。
【請求項２】
請求項１に記載のモチーフ検索プログラムであって、
前記判定部は、前記第１の統計量及び前記第２の統計量の和が所定値以上となる配列領域を転写因子結合部位のモチーフ候補として判定する
モチーフ検索プログラム。
【請求項３】
請求項１に記載のモチーフ検索プログラムであって、
前記第１の統計量は、前記尤度比の対数で表される
モチーフ検索プログラム。
【請求項４】
請求項３に記載のモチーフ検索プログラムであって、
前記第１の統計量は、アライメントされた各配列断片の配列方向を行とした場合の列方向の配列パターンをｃ、配列数をｍとしたときに、
【数１】
2014112307.tif 000007
で表される
モチーフ検索プログラム。
【請求項５】
請求項１に記載のモチーフ検索プログラムであって、
前記第２の統計量は、前記アライメント結果についての位置特異的重み行列（Position Specific Scoring Matrices）に基づいて算出された、前記調査対象生物の配列断片の各塩基の出現頻度で表される
モチーフ検索プログラム。
【請求項６】
請求項１に記載のモチーフ検索プログラムであって、
前記調査対象生物は、ヒトである
モチーフ検索プログラム。
【請求項７】
請求項６に記載のモチーフ検索プログラムであって、
前記比較対象生物は、マウスとラットである
モチーフ検索プログラム。
【請求項８】
請求項１に記載のモチーフ検索プログラムであって、
前記アライメント部は、
前記調査対象生物の配列断片を含む２本の配列断片毎にそれぞれアライメントする第１のアライメント部と、
前記第１のアライメント部のアライメント結果に基づいて、前記複数の配列断片全てについてマルチプルアライメントを行う第２のアライメント部とを有する
モチーフ検索プログラム。
【請求項９】
請求項１に記載のモチーフ検索プログラムであって、
前記複数の配列断片は、プロモータ領域を含む
モチーフ検索プログラム。
【請求項１０】
調査対象生物のＤＮＡ配列と比較対象生物のＤＮＡ配列とのそれぞれにおいて、転写開始点の上流から、オーソログ（Ortholog）候補として複数の配列断片を抽出する抽出部と、
前記複数の配列断片をアライメントするアライメント部と、
アライメント結果から、前記複数の配列断片がオーソログであるという仮定における尤度とオーソログでないという仮定における尤度との尤度比に基づく第１の統計量と、前記複数の配列断片の保存性を表す第２の統計量と、を算出する算出部と、
前記調査対象生物の配列断片のうち、前記第１の統計量及び前記第２の統計量に基づき、前記調査対象生物の配列断片の中から転写因子結合部位のモチーフ候補を判定する判定部と
を具備する情報処理装置。
【請求項１１】
調査対象生物のＤＮＡ配列と比較対象生物のＤＮＡ配列とのそれぞれにおいて、転写開始点の上流から、オーソログ（Ortholog）候補として複数の配列断片を抽出し、
前記複数の配列断片をアライメントし、
アライメント結果から、前記複数の配列断片がオーソログであるという仮定における尤度とオーソログでないという仮定における尤度との尤度比に基づく第１の統計量と、前記複数の配列断片の保存性を表す第２の統計量と、を算出し、
前記調査対象生物の配列断片のうち、前記第１の統計量及び前記第２の統計量に基づき、前記調査対象生物の配列断片の中から転写因子結合部位のモチーフ候補を判定する
モチーフ検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、転写因子結合部位のモチーフ検索プログラム、情報処理装置及びモチーフ検索方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、コンピュータを用いたシステム生物学の分野において、生命システムを構成する代謝制御系や、シグナル伝達系等のネットワークを解析する試みがなされている。これらのネッワークを構成する種々のタンパク質は、遺伝子の転写、翻訳によって生じる。そして遺伝子の転写は、転写開始点の上流に位置する転写調整領域に転写因子（ＤＮＡに特異的に結合するタンパク質の一群）が結合することによって制御されている。転写調節領域には、転写因子が認識し、結合する転写因子結合モチーフ（TFBS: transcription factor binding motifs）が存在する。同一又は類似のモチーフには、同種の転写因子が結合することが知られている。
【０００３】
高等真核生物においては、転写因子が結合する転写調節領域として、転写開始点の比較的近傍に位置し特異的な配列を含むプロモータ領域と、転写開始点から離れた領域に位置するエンハンサ領域とが知られている（非特許文献１参照）。すなわち、これらの領域に存在する転写因子結合モチーフを精度よく検出することで、転写因子結合部位を特定することが可能となる。例えば特許文献１には、ヒトのＤＮＡ配列中に繰り返し現れる転写因子結合部位を同定する方法が記載されている。また特許文献２には、原核生物における転写制御配列のモチーフを検索する方法が記載されている。あるいは非特許文献２〜７には、種々のモチーフ検索ツールが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許公開２００２／００３７５１９号
【特許文献２】特開２００７−１０８９４９号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】S. Serizawa, K. et. al. Miyamichi, H. Nakatani, M. Suzuki, M. Saito, Y. Yoshihara and H. Sakano, "Negative Feedback Regulation Ensures the One Receptor - One Olfactory Neuron Rule in Mouse," Science, Vol.19, 2088-2094 (2003)
【非特許文献２】M. Muller, K. Hagstrom, H. Gyurkovics, V. Pirrotta and P. Schell, "The Mcp Element From The Drosophila Bithoral Complex Mediates Long-Distance Regulatory Interactions," Genetics, Vol.153, 1333-1356 (1999)
【非特許文献３】N. Polouliakh, T. Takagi, and K. Nakai, "MELINA: motif extraction from promoter regions of potentially co-regulated genes", Bioinformatics,Vol.19(3), 423-424 (2003)
【非特許文献４】N.Polouliakh, M. Konno, P.Horton and K.Nakai, "Parameter Landscape Analysis for common motif discovery programs", Lecture Notes in Computer Science, Vol.3318, Regulatory Genomics, p.79-87. (2005)
【非特許文献５】D. L. Corcoran, E. Feingold and P.V. Benos, "FOOTER: a web tool for finding mammalian DNA regulatory regions using phylogenetic footprinting", Nucl. Acids Res., Vol. 33,W442-W446. (2005)
【非特許文献６】S. Sinha, M. Blanchette and M. Tompa, "PhyMe: A Probabilistic algorithm for finding motifs in sets of orthologous sequences.", BMC Bioinformatics Vol 5: 170 (2004)
【非特許文献７】R.Siddharthan, E.D.Siggia and E.Nimwegen, "PhyloGibbs: A Gibbs Sampling Motif Finder that Incorporates Phylogeny", PLoS Computational Biology, V.1(7), e67 (2005)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載の転写因子結合部位の同定方法は、ヒト、すなわち単一の生物のＤＮＡ配列内に出現する配列間の類似性を問題としており、類似性の判断が難しい短いモチーフを精度よく抽出することはできなかった。また特許文献２に記載のモチーフ検索方法は、大腸菌等の原核生物のＤＮＡ配列を用いたものであり、転写制御メカニズムが異なるヒトその他の高等真核生物に直接適用することが困難であった。さらに非特許文献２〜７を参照しても、複雑な転写制御メカニズムを有する高等真核生物について、正確にモチーフを検索することは難しかった。
【０００７】
以上のような事情に鑑み、本技術の目的は、転写因子結合部位のモチーフを精度よく検索することが可能なモチーフ検索プログラム、情報処理装置及びモチーフ検索方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係るモチーフ検索プログラムは、抽出部と、アライメント部と、算出部と、判定部と、として情報処理装置を機能させる。
上記抽出部は、調査対象生物のＤＮＡ配列と比較対象生物のＤＮＡ配列とのそれぞれにおいて、転写開始点の上流から、オーソログ（Ortholog）候補として複数の配列断片を抽出する。
上記アライメント部は、上記複数の配列断片をアライメントする。
上記算出部は、アライメント結果から、上記複数の配列断片がオーソログであるという仮定における尤度とオーソログでないという仮定における尤度との尤度比に基づく第１の統計量と、上記複数の配列断片の保存性を表す第２の統計量と、を算出する。
上記判定部は、上記調査対象生物の配列断片のうち、上記第１の統計量及び上記第２の統計量に基づき、上記調査対象生物の配列断片の中から転写因子結合部位のモチーフ候補を判定する。
【０００９】
上記モチーフ検索プログラムは、調査対象生物と比較対象生物とのオーソログ候補を用いてモチーフを検索する。これにより、共通の祖先遺伝子から生じ、進化的に保存された配列であるモチーフを精度よく検索することができる。また、上記第１の統計量により、配列自体の保存性のみならず、オーソログらしさを考慮した配列領域をモチーフ候補とすることができ、さらに検索精度を高めることが可能となる。
【００１０】
例えば、上記判定部は、上記第１の統計量及び上記第２の統計量の和が所定値以上となる配列領域を転写因子結合部位のモチーフ候補として判定してもよい。
これにより、第１の統計量及び第２の統計量の和に基づいて容易にモチーフ候補の判定を行うことができる。
【００１１】
上記第１の統計量は、上記尤度比の対数で表されてもよい。
これにより、尤度比の対数を、対数の演算法則を用いて、オーソログであるという仮定における尤度とオーソログでないという仮定における尤度のそれぞれの対数の減算により算出することができる。したがって、第１の統計量の算出を容易に行うことができる。
【００１２】
具体的には、上記第１の統計量は、アライメントされた各配列断片の配列方向を行とした場合の列方向の配列パターンをｃ、配列数をｍとしたときに、
【数１】
2014112307.tif 000003
で表されてもよい。
【００１３】
また上記第２の統計量は、上記アライメント結果についての位置特異的重み行列（Position Specific Scoring Matrices）に基づいて算出された、上記調査対象生物の配列断片の各塩基の出現頻度で表されてもよい。
これにより、第２の統計量が、比較対象生物の配列断片に対する調査対象生物の配列断片の保存性を表すことが可能となる。
【００１４】
上記調査対象生物は、ヒトであってもよい。
これにより、ヒトの転写因子結合部位を精度よく検索することができる。したがって、上記モチーフ検索プログラムを用いて、ヒトに対する創薬、化学物質の毒性研究等を行うことが可能となる。
【００１５】
また、上記比較対象生物は、マウスとラットであってもよい。
マウスとラットは、進化的にヒトと適度に離れているため、生体システムにおいて重要な配列であるモチーフがオーソログとして高度に保存されている。したがって、ヒト、マウス及びラットのオーソログを抽出することにより、精度よくモチーフを抽出することが可能となる。
【００１６】
上記アライメント部は、
上記調査対象生物の配列断片を含む２本の配列断片毎にそれぞれアライメントする第１のアライメント部と、
上記第１のアライメント部のアライメント結果に基づいて、上記複数の配列断片全てについてマルチプルアライメントを行う第２のアライメント部とを有してもよい。
これにより、２本の配列断片毎に行われるペアワイズアライメントの結果を用いてマルチプルアライメントすることができ、マルチプルアライメントを効率的に行うことができる。
【００１７】
また、上記複数の配列断片は、プロモータ領域を含んでもよい。
これにより、転写調節領域からモチーフを検索でき、モチーフ検索の精度をより高めることが可能となる。
【００１８】
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理装置は、抽出部と、アライメント部と、算出部と、判定部と具備する。
上記抽出部は、調査対象生物のＤＮＡ配列と比較対象生物のＤＮＡ配列とのそれぞれにおいて、転写開始点の上流から、オーソログ（Ortholog）候補として複数の配列断片を抽出する。
上記アライメント部は、上記複数の配列断片をアライメントする。
上記算出部は、アライメント結果から、上記複数の配列断片がオーソログであるという仮定における尤度とオーソログでないという仮定における尤度との尤度比に基づく第１の統計量と、上記複数の配列断片の保存性を表す第２の統計量と、を算出する。
上記判定部は、上記調査対象生物の配列断片のうち、上記第１の統計量及び上記第２の統計量に基づき、上記調査対象生物の配列断片の中から転写因子結合部位のモチーフ候補を判定する。
【００１９】
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係るモチーフ検索方法は、調査対象生物のＤＮＡ配列と比較対象生物のＤＮＡ配列とのそれぞれにおいて、転写開始点の上流から、オーソログ（Ortholog）候補として複数の配列断片を抽出する工程を含む。
上記複数の配列断片がアライメントされる。
アライメント結果から、上記複数の配列断片がオーソログであるという仮定における尤度とオーソログでないという仮定における尤度との尤度比に基づく第１の統計量と、上記複数の配列断片の保存性を表す第２の統計量と、が算出される。
上記調査対象生物の配列断片のうち、上記第１の統計量及び上記第２の統計量に基づき、上記調査対象生物の配列断片の中から転写因子結合部位のモチーフ候補が判定される。
【発明の効果】
【００２０】
以上のように、本技術によれば、転写因子結合部位のモチーフを精度よく検索することが可能なモチーフ検索プログラム、情報処理装置及びモチーフ検索方法を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの構成を示す模式図である。
【図２】本実施形態に係るモチーフ検索方法を示すフロー図である。
【図３】図２に示すモチーフ検索方法において、ユーザから検索対象のＤＮＡ情報の問い合わせを受け付けるユーザインターフェイスの一例を示す図である。
【図４】図２に示す抽出部が抽出した、既知遺伝子のプロモータ領域を含む配列断片の表示例であり、（Ａ）は調査対象配列断片（例えばヒト）、（Ｂ）は第１比較対象配列断片（例えばマウス）、（Ｃ）は第２比較対象配列断片（例えばラット）である。
【図５】図２に示すアライメント部の調査対象配列断片、第１比較対象配列断片及び第２比較対象配列断片のマルチプルアライメント結果の一例を示す図である。
【図６】図２に示す算出が算出した、アライメントされた各配列断片の配列方向を行とした場合の列方向の各配列パターンｃの出現確率について示す表の一部であり、オーソロガスな配列断片における出現確率と、ランダムな配列断片における出現確率との一例を示す。
【図７】図２に示す算出部の算出結果の一例を示すグラフであり、Epidermal growth factor receptor （EGFR）遺伝子の転写開始点の上流の配列における例を示す。また横軸は転写開始点（TSS: transcriptional start site）からの塩基数（距離）を示し、縦軸は配列断片内の各位置で算出されたスコアの値を示す。
【図８】図２に示す算出部の算出結果の一例を示すグラフであり、neuropeptipe Y（NPY）遺伝子の転写開始点の上流の配列における例を示す。また横軸は転写開始点（TSS: transcriptional start site）からの塩基数（距離）を示し、縦軸は配列断片内の各位置で算出されたスコアの値を示す。
【図９Ａ】高等真核生物の転写調節領域に多数のＤＮＡ結合タンパク質（転写因子）が結合している典型例を示す模式図であり、Ｇタンパク結合嗅覚受容体（G-protein coupled odorant receptor）遺伝子の例を示す。
【図９Ｂ】エンハンサ領域の所在について説明する図であり、マウスのＭＯＲ２８遺伝子群についての一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本技術に係る実施形態を、図面を参照しながら説明する。
【００２３】
［情報処理システムの構成］
図１は、本実施形態に係る情報処理システム１の構成を示す模式図である。情報処理システム１は、情報処理装置１００と、入力装置２００と、表示装置３００とを有する。
【００２４】
情報処理装置１００は、ユーザからの入力に基づき、転写因子結合部位のモチーフを検索することが可能に構成される。情報処理装置１００は、例えばサーバ、パーソナルコンピュータ、タブレット端末等の各種コンピュータで構成することができる。さらに情報処理装置１００は、入力装置２００と、表示装置３００とに接続されている。
【００２５】
入力装置２００は、ユーザからの入力を受け付けることが可能に構成される。入力装置２００は、本実施形態において、例えばキーボードや、タッチパネルディスプレイ等で構成される。入力装置２００は、後述するように、ユーザの検索対象のＤＮＡ情報等の入力を受け付けることが可能に構成される。
【００２６】
表示装置３００は、例えばディスプレイ等を含み、ユーザに対してモチーフ候補の判定結果を表示することが可能に構成される。また表示装置３００は、後述する、入力受付画像、オーソログ候補の配列情報、アライメント結果、第１及び第２統計量の算出結果等を表示することが可能に構成されてもよい。
【００２７】
次に、情報処理装置１００の構成について説明する。
【００２８】
［情報処理装置の構成］
情報処理装置１００は、リスト取得部１１０と、抽出部１２０と、アライメント部１３０と、算出部１４０と、判定部１５０とを有する。
【００２９】
リスト取得部１１０は、解析対象のＤＮＡ配列から、「オーソログ（Ortholog）」候補としての複数の配列領域を取得し、リストを作成する。オーソログとは、異なる複数の生物群において共通の祖先遺伝子から生じた相同な遺伝子をいう。本実施形態においてリスト取得部１１０は、調査対象の生物（以下、調査対象生物）と、二種の比較対象となる生物（以下、比較対象生物）のＤＮＡ配列からオーソログ候補の複数の配列領域を取得することができる。以下、調査対象生物のＤＮＡ配列を「調査対象配列」とし、二種の比較対象生物のＤＮＡ配列を「第１比較対象配列」及び「第２比較対象配列」とする。
【００３０】
なお、本実施形態においては、調査対象生物を「ヒト」とし、比較対象生物を「マウス」と「ラット」とする。すなわち、調査対象配列はヒトのＤＮＡ配列であり、比較対象配列はラット及びマウスのＤＮＡ配列である。調査対象生物及び比較対象生物の組み合わせはこの限りではないが、後述する理由によりこの組み合わせが好適である。
【００３１】
リスト取得部１１０は、作成したオーソログ候補のリストを抽出部１２０に提示する。
【００３２】
抽出部１２０は、リスト取得部１１０により提示されたリストに基づき、調査対象配列、第１比較対象配列及び第２比較対象配列のそれぞれにおいて、転写開始点の上流から、オーソログ候補として複数の配列断片を抽出することができる。また、抽出部１２０が調査対象配列から抽出した配列断片を「調査対象配列断片」、第１比較対象配列から抽出した配列断片を「第１比較対象配列断片」、第２比較対象配列から抽出した配列断片を「第２比較対象配列断片」とする。
【００３３】
抽出部１２０は、抽出した、調査対象配列断片、第１比較対象配列断片及び第２比較対象配列断片をアライメント部１３０に供給する。
【００３４】
アライメント部１３０は、抽出部１２０から供給された複数の配列断片をアライメントすることができる。アライメントとは、ＤＮＡ配列等を相互に比較可能なものにするため、対応する配列部分が並ぶよう、整列させることをいう。アライメント部１３０は、第１アライメント部１３１と、第２アライメント部１３２とを有する。
【００３５】
第１アライメント部１３１は、抽出部１２０から抽出された調査対象生物の配列断片を含む２本の配列断片毎にそれぞれアライメントすることができる。すなわち第１アライメント部１３１は、調査対象配列断片と第１比較対象配列断片との間、調査対象配列断片と第２比較対象配列断片との間でそれぞれアライメント（ペアワイズアライメント）を行う。
【００３６】
第２アライメント部１３２は、第１アライメント部１３１のアライメント結果に基づいて、調査対象配列断片、第１比較対象配列断片及び第２比較対象配列断片の三者間でアライメント（マルチプルアライメント）を行うことができる。すなわち第２アライメント部１３２は、抽出部１２０によって抽出された複数の配列断片全てについてマルチプルアライメントを行うことができる。
【００３７】
アライメント部１３０は、第１アライメント部１３１及び第２アライメント部１３２によるアライメント結果を、算出部１４０に供給する。
【００３８】
算出部１４０は、アライメント部１３０によるアライメント結果から、複数の配列断片がオーソログであるという仮定における「尤度」とオーソログでないという仮定における「尤度」との尤度比に基づく第１統計量（後述）と、複数の配列断片の保存性を表す第２統計量（後述）と、を算出する。ここで尤度とは、ある前提条件Ｘに従って結果Ｙが出現する場合に、因果関係を逆にして、結果Ｙが得られた場合に前提条件がＸであったと推測することの尤もらしさ（もっともらしさ）の指標をいう。算出部１４０は、第１及び第２統計量を判定部１５０に供給する。
【００３９】
判定部１５０は、調査対象配列断片のうち、第１の統計量及び第２の統計量に基づき、調査対象配列断片の中から転写因子結合部位のモチーフ候補を判定する。判定部１５０は、決定されたモチーフ候補の情報を表示装置３００に出力し、ユーザに対して表示させる。
【００４０】
以上の各部は、Ｃ言語やperl言語やJava（登録商標）等のプログラミング言語によって記述されたプログラムに従って処理を実行されてもよく、例えば、発明者らが開発したプログラムであるSHOE（Sequence HOmology in Higher eukaryotes）によって処理を実行されてもよい。
【００４１】
以下、情報処理装置１００の動作について説明する。
【００４２】
［情報処理装置の動作］
図２は、本実施形態に係る転写因子結合部位のモチーフ検索方法を示すフロー図である。本実施形態に係るモチーフ検索方法は、ユーザからの問い合わせを受け付ける工程と、オーソログ候補として複数の配列断片を抽出する工程と、複数の配列断片をアライメントする工程と、第１及び第２統計量を算出する工程と、モチーフ候補を判定する工程とを有する。以下、各工程について説明する。
【００４３】
（問い合わせを受け付ける工程）
抽出部１２０は、ユーザから、モチーフ検索を希望する転写調節領域についてのＤＮＡ情報（問い合わせＤＮＡ情報）の問い合わせを受け付ける（ＳＴ１０１）。表示装置３００は、例えば図３に示すような画像Ｇ１０をユーザに表示してもよい。この場合に、抽出部１２０は、ユーザが入力装置２００を用いて入力欄Ｇ１１に記入した情報を、問い合わせＤＮＡ情報として処理することができる。画像Ｇ１０のようなユーザインターフェイスは、例えばJava（登録商標）によって作成されてもよい。
【００４４】
ここで問い合わせＤＮＡ情報は、例えばユーザがモチーフ検索を希望する転写調節領域により転写制御される既知遺伝子に関する情報であってもよい。具体的には、「MAPK1」, 「POUF5F1」等のGene IDや、「NM_002745」, 「NM_002701」等のNCBI（National Center for Biotechnology Information）が提供するRefseq IDであってもよい（http://www.ncbi.nlm.nih.gov/index.html 参照）。
【００４５】
（複数の配列断片を抽出する工程）
抽出部１２０は、問い合わせＤＮＡ情報に基づき、リスト作成部１１０によって作成されたリストから、調査対象配列断片、第１比較対象配列断片及び第２比較対象配列断片をそれぞれ抽出する（ＳＴ１０２）。すなわち抽出部１２０は、調査対象配列、第１及び第２比較対象配列のそれぞれにおいて、プロモータ領域及びエンハンサ領域を含む転写開始点の上流から、オーソログ候補として複数の配列断片を抽出することができる。
【００４６】
抽出部１２０は、本実施形態において、調査対象生物及び比較対象生物のうちの少なくともいずれか１つの生物の問い合わせＤＮＡ情報に基づき、調査対象配列断片、第１比較対象配列断片及び第２比較対象配列断片を抽出することができる。
【００４７】
また抽出部１２０は、所定条件に基づいて、リスト作成部１１０の作成したリストから複数の配列断片を抽出することが可能に構成されてもよい。所定条件としては、例えば問い合わせた既知遺伝子の転写開始点からの距離や、抽出する配列断片の長さ等が挙げられる。抽出部１２０は、リスト作成部１１０によって既に作成されたリストから配列断片を抽出するため、許容可能な「所定条件」の範囲が広い。したがって、例えばプロモータ領域とエンハンサ領域とを同時に指定することも可能である。
【００４８】
所定条件は、予めプログラミングされていてもよいし、ユーザにより指定されてもよい。またユーザにより指定することが可能な場合には、ＤＮＡ情報の問い合わせ時に指定することが可能であってもよい。
【００４９】
表示装置３００は、図４に示すように、抽出部１２０によって抽出された配列断片を表示してもよい。図４は、FASTAのtext形式で表示された配列断片の例であり、既知遺伝子のプロモータ領域を含む配列断片の例を示す。また（Ａ）は調査対象配列断片（例としてヒト）、（Ｂ）は第１比較対象配列断片（例としてマウス）、（Ｃ）は第２比較対象配列断片（例としてラット）である。配列断片の表示には、FASTAのtext形式に限られず他の形式を用いることもできる。
【００５０】
なお、表示装置３００により抽出結果を表示する場合には、繰り返し配列の表示の有無についてRepeat Masker等のプログラムを使用するか否か選択できてもよい。Repeat Maskerを用いた場合には、図４に示すように、繰り返し配列が全て「ｎ」で表示される。
【００５１】
（複数の配列断片をアライメントする工程）
次にアライメント部１３０は、抽出部１２０によって抽出された複数の配列断片をアライメントする（ＳＴ１０３）。本実施形態において、まず第１アライメント部１３１がペアワイズアライメントし（ＳＴ１０３−１）、次に第２アライメント部１３２が、第１アライメント部１３１のアライメント結果に基づいてマルチプルアライメントを行う（ＳＴ１０３−２）。これにより、ペアワイズアライメントによる配列一致度等の結果に基づいてマルチプルアライメントすることができ、計算量を低減させることが可能となる。
【００５２】
第１アライメント部１３１は、本実施形態において、調査対象配列断片と第１比較対象配列断片との間、調査対象配列断片と第２比較対象配列断片との間でそれぞれペアワイズアライメントを行う。第１アライメント部１３１は、例えばSSEARCH (Smith-Waterman local alignment algorithm) (FASTA v34 suite)等の既存のプログラムに従ってアライメントを行ってもよい。
【００５３】
次に第２アライメント部１３２は、第１アライメント部１３１のアライメント結果に基づいて調査対象配列断片、第１比較対象配列断片及び第２比較対象配列断片の三者間でマルチプルアライメントを行う。第２アライメント部１３２は、Clustal W 等の既存のプログラムに従ってアライメントを行ってもよい。当該アライメント結果は、横方向（行）に沿って配列数ｎの配列断片が並んだ３行ｎ列の行列で表現することができる。
【００５４】
表示装置３００は、図５に示すように、アライメント部１３０によるアライメント結果を表示してもよい。図５は、調査対象配列断片、第１比較対象配列断片及び第２比較対象配列断片のマルチプルアライメント結果の一例を示している。また図５には、各配列断片が整列するように、配列断片中にハイフンとして表されたギャップが挿入されている。
【００５５】
（第１及び第２統計量を算出する工程）
続いて算出部１４０は、上記アライメント結果から、複数の配列断片がオーソログであるという仮定における尤度とオーソログでないという仮定における尤度との尤度比に基づく第１統計量と、複数の配列断片の保存性を表す第２統計量と、を算出する（ＳＴ１０４）。本実施形態において、第１統計量はＭＡスコア（multiple alignment score）と称し、第２統計量はＰＭスコア（PSSM score: Position Specific Scoring Matrices score）と称する。
【００５６】
算出部１４０は、まずＭＡスコアを算出する。ＭＡスコアは、オーソログらしさの指標となる値であり、以下の（数１）で表される。
【数１】
2014112307.tif 000004
ここでｃは、アライメント結果を行列として表現し、アライメントされた各配列断片の配列方向を行とした場合の列方向の配列パターンを示し、ｍは、配列数を示す。
【００５７】
上式の真数の分母は、調査対象配列断片、第１比較対象配列断片及び第２比較対象配列断片がオーソログでない、ランダムな配列（random alignment）であるという仮定における尤度Ｐｒｒを示す。すなわち、複数の配列断片がランダムな配列だったと仮定した場合に、アライメントされた各配列断片の配列方向を行とした場合の列方向の配列パターンが出現する確率を示す。具体的に、「配列パターン」とは、調査対象配列断片と比較対象配列断片とのそれぞれから、列方向に並ぶ塩基を１つずつ抽出した配列パターンであり、本実施形態において例えば３つの塩基からなる。分子は、調査対象配列断片がオーソログ（good alignment）であるという仮定における尤度Ｐｒｇを示す。すなわち、複数の配列断片がオーソログだったと仮定した場合に、アライメントされた各配列断片の配列方向を行とした場合の列方向の配列パターンが出現する確率を示す。
【００５８】
まず、尤度Ｐｒｇと尤度Ｐｒｒとの算出方法について説明する。まず尤度Ｐｒｇを算出するための準備として、調査対象配列、第１比較対象配列及び第２比較対象配列のそれぞれから、既知のオーソログであるプロモータ領域の配列断片を抽出する（ＳＴ１０２参照）。以下、調査対象配列、第１比較対象配列及び第２比較対象配列のそれぞれから抽出した３本の配列断片の組を「配列断片群」とする。そして配列断片群についてマルチプルアライメントを行う（ＳＴ１０３参照）。以上の工程を異なる配列断片群について繰り返し行い、複数の配列断片群についてのアライメント結果を取得する。そして、これらのアライメント結果を行列として表現した場合の列方向に各配列パターンが出現する確率を算出する。
【００５９】
一方、尤度Ｐｒｒを算出するための準備として、調査対象配列、第１比較対象配列及び第２比較対象配列のそれぞれからランダムに配列断片群を抽出し（ＳＴ１０２参照）、抽出した配列断片群についてマルチプルアライメントする（ＳＴ１０３参照）。その後の工程は、尤度Ｐｒｇの場合と同様に行う。すなわち、異なる配列断片群についてマルチプルアライメントまでの工程を繰り返し行い、複数の配列断片群についてのアライメント結果を取得する。そして、これらのアライメント結果を行列として表現した場合の列方向に各配列パターンが出現する確率を算出する。配列断片群のランダムな抽出には、例えばNumerical Recipes Book等の乱数発生プログラムを用いてもよい。
【００６０】
尤度Ｐｒｇと尤度Ｐｒｒとの算出方法についての一実施例を以下に示す。まず、尤度Ｐｒｇを算出するために、調査対象配列、第１比較対象配列及び第２比較対象配列に共通な7,000個の遺伝子について、調査対象配列、第１比較対象配列及び第２比較対象配列のそれぞれの転写開始点から転写開始点の上流5，000bp（base pairs: 塩基対）までの配列領域を抽出し、そこからオーソログ候補の835組の配列断片群を抽出した。さらに、これらの配列断片群についてそれぞれアライメントを行った。複数の配列断片群の全体の配列数は、238，000 nt（nucleotides: 塩基数）であった。また、アライメントできた配列長の平均は、285 ntであった。
【００６１】
一方、尤度Ｐｒｒを算出するために、尤度Ｐｒｇの算出に用いた7,000個の遺伝子の上流領域からランダムに配列断片を抽出し、全体の配列数が239，600 ntとなる1260組の配列断片群についてそれぞれアライメントを行った。アライメントできた配列数は、平均で190 ntであった。すなわち、実施例においてアライメントできた配列長は、ランダムな配列の方がオーソロガスな配列よりも100 ntほど短かった。
【００６２】
図６は、上記実施例においてアライメントされた各配列断片の配列方向を行とした場合に、列方向の各配列パターンｃ（数１参照）の出現確率を示す表の一部であり、オーソロガスな配列断片における出現確率と、ランダムな配列断片における出現確率との一例を示す。図６に示すように、配列パターン毎に固有の確率が算出される。
【００６３】
続いて算出部１４０は、算出された各配列パターンの固有の確率を、アライメント部１３０のアライメントされた各配列断片の配列方向を行とした場合の列方向の各配列パターンに適用し、所望の配列領域について尤度Ｐｒｇ及び尤度Ｐｒｒを算出する。そして、これらの尤度比を算出し、さらに当該尤度比の対数を算出することで、（数１）のＭＡスコアが算出される。なお、（数１）の値が負となる場合は、ＭＡスコアとして、（数１）の値の絶対値を採用してもよい。
【００６４】
このようにＭＡスコアを尤度比の対数の値とすることで、対数の演算法則により、尤度比の対数を各尤度の対数の減算により算出することができる。これにより、ＭＡスコアの算出が容易になる。
【００６５】
次に算出部１４０は、ＰＭスコアを算出する。ＰＭスコアは、アライメント結果についての位置特異的重み行列（Position Specific Scoring Matrices: PSSMs）に基づいて算出された、調査対象生物の配列断片の各塩基の出現頻度で表される。具体的には、ＰＭスコアは、以下の（数２）で表される。
【数２】
2014112307.tif 000005
ここでｍは、ＭＡスコアと同様に配列数を示す。またcountは実度数を、pseudocountは擬似度数を示し、例えばpseudocountｘ＝1とする。
【００６６】
位置特異的重み行列は、アライメント部１３０のアライメント結果を３行ｎ列の行列と見た場合に、各位置の塩基の出現頻度を示す行列である。そしてＰＭスコアは、位置特異的重み行列における１行目の各列の値、すなわち調査対象生物（例えばヒト）の配列断片の各位置の塩基の出現頻度を示す値である。このことからＰＭスコアは、比較対象生物の配列断片に対する調査対象生物の配列断片の保存性を示す値であるといえる。
【００６７】
（モチーフ候補を判定する工程）
最後に、判定部１５０は、調査対象配列断片のうち、第１の統計量及び第２の統計量に基づき、調査対象配列断片の中から転写因子結合部位のモチーフ候補を判定する（ＳＴ１０５）。より具体的に、判定部１５０は、調査対象生物の配列断片のうち、例えばＭＡスコア及びＰＭスコアの和が所定値以上となる配列領域を転写因子結合部位のモチーフ候補として判定する。塩基の保存性を示すＰＭスコアのみならず、オーソログらしさを表すＭＡスコアを加えることにより、進化の過程で高度に保存されたモチーフ候補を精度よく検索することが可能となる。
【００６８】
図７，８は、算出部１４０の算出結果の一例を示すグラフであり、いずれも、横軸は転写開始点（TSS: transcriptional start site）からの塩基数（距離）を示し、縦軸はｍ＝１とした場合に配列断片内の各位置で算出されたスコアの値を示す。また実線は、（数１）の絶対値を採用した場合のＭＡスコアとＰＭスコアとの合計の値を示し、破線はＰＭスコアのみの値を示す。実線及び破線の切れ目は、それぞれ各配列断片の切れ目に相当する。すなわち図７のグラフは、-114 ntから-168 ntまで、-224 ntから-285 ntまで、-224 ntから-285 ntまでの３本の配列断片の結果を示し、図８のグラフは、-92 ntから-218 ntまで、-1790 ntから-1831 ntまでの２本の配列断片の結果を示す。
【００６９】
図７は、Epidermal growth factor receptor（EGFR）遺伝子の転写開始点の上流の配列における算出部１４０の算出結果の例を示す。ここで、グラフ内の太い直線で示した領域は、EGFR遺伝子のプロモータ領域内の既知のモチーフである、p53モチーフの領域を示す。図７のグラフにおいて、破線で示すＰＭスコアは、配列内の位置に関わらずおよそ６〜８程度の値を上下しており、特異的な値を取る領域は検出できない。一方実線で示すＭＡスコア及びＰＭスコアの和は、例えば-239 ntから-265 ntまでの領域、すなわちp53モチーフの領域で顕著に上昇し、１０以上の値を示す。
【００７０】
図８は、neuropeptipe Y（NPY）遺伝子の転写開始点の上流の配列における算出部１４０の算出結果の例を示す。ここで、グラフ内の太い直線で示した領域は、NPY遺伝子のプロモータ領域内の既知のモチーフである、Sp1モチーフの領域を示す。図８のグラフにおいても、破線で示すＰＭスコアは、図７のグラフと同様に大きな変化が見られない。一方実線で示すＭＡスコア及びＰＭスコアの和は、-92 ntから-101 ntまでの領域、及び-102 ntから-110 ntまでの領域、すなわちSp1モチーフの領域で顕著に上昇し、１０以上の値を示す。
【００７１】
図７，８に示すように、ＰＭスコアのみの場合と比較して、ＭＡスコア及びＰＭスコアの合計の値は、既知のモチーフの存在する配列領域において顕著に高まっていることがわかる。すなわち、ＭＡスコア及びＰＭスコアの合計の値を用いることにより、精度よくモチーフ候補を検索できることが確認された。さらに、例えば、図７の太い破線で示す-433 ntから-474 ntまでの領域や、図８の太い破線で示す-199 ntから-208 ntまでの領域も、モチーフ候補を含むと推認される。
【００７２】
このように判定部１５０は、調査対象生物の配列断片の各位置において、ＭＡスコア及びＰＭスコアの和が、所定値として例えば１０以上となる配列領域を転写因子結合部位のモチーフ候補として判定することができる。あるいは判定部１５０は、モチーフ候補の所定の配列数ｍにおけるＭＡスコア及びＰＭスコアの和に基づいてモチーフ候補を判定してもよい。ＭＡスコア及びＰＭスコアの和の値はｍの値に大きく依存するが、発明者らによれば、５〜１５塩基（平均９塩基）の限られた長さのモチーフを検索する場合であれば、例えば１０（ＭＡスコア及びＰＭスコアの和）のような単一の閾値を用いて判定することが可能である。このように本実施形態によれば、ＭＡスコア及びＰＭスコアの和を算出することにより、容易にモチーフ候補の判定を行うことができる。
【００７３】
以上のように、本実施形態に係る情報処理装置１００は、調査対象配列のみならず、第１及び第２比較対象配列のオーソログを用いたことによって、転写因子結合部位のモチーフ候補を精度よく検索することが可能となる。
【００７４】
図９Ａは、高等真核生物の転写調節領域に多数のＤＮＡ結合タンパク質（転写因子）が結合している典型例を示す模式図であり、Ｇタンパク結合嗅覚受容体（G-protein coupled odorant receptor）遺伝子の例を示す（非特許文献１参照）。同図に示すように、高等真核生物の転写調節領域は、原核生物等と異なり、プロモータ領域だけではなくエンハンサ領域も含まれる。しかしながらエンハンサ領域は、一般に転写開始点から非常に離れており、例えば、転写開始点の数十万bpほど上流に位置することもある。したがって、所在が不明なエンハンサ領域も多い。
【００７５】
図９Ｂは、エンハンサ領域の所在について説明する図であり、マウスのＭＯＲ２８遺伝子群についての一例を示す（非特許文献１参照）。より具体的に、図９Ｂは、マウスのＭＯＲ２８遺伝子を含み配列数の異なる複数の配列断片に対してＭＯＲ２８遺伝子群の転写因子を作用させ、ＭＯＲ２８遺伝子が発現するか否かを調べた実験結果を示すものである。
【００７６】
なお図９Ｂ中のＤ１１〜Ｄ１７は、マウスのＭＯＲ２８遺伝子を含む、異なる配列数の７本の配列断片を示す。Ｄ１１はＭＯＲ２８遺伝子の転写開始点（0kb）の下流200kbから上流50kbの配列領域を含む配列断片、Ｄ１２は下流約150kbから上流50kbの配列領域を含む配列断片、Ｄ１３は下流約150kbから上流約30kbを含む配列断片、Ｄ１４は下流約50kbから上流約100kbを含む配列断片、Ｄ１５は下流約50kbから上流約30kbを含む配列断片、Ｄ１６は下流約10kbから上流約50kbを含む配列断片、Ｄ１７は下流約10kbから上流約10kbを含む配列断片である。また図中のＤ２０はマウスの第１４染色体のＭＯＲ２８遺伝子群を含む配列領域を示し、Ｄ３０はヒトの第１４染色体のＭＯＲ２８遺伝子群を含む配列領域を示す。「Promoter」の下に記載された下向きの矢印は、既知のプロモータ領域のＤ２０及びＤ３０上での位置を示す。さらに後述する「Dot matrix」は、マウスとヒトとのＤＮＡ配列間における相同な塩基の位置を点で示すグラフであり、横軸がマウスのＤＮＡ配列、縦軸がヒトのＤＮＡ配列を示す。また、図９Ｂ及び以下の説明における「kb」は、「1000bp」を示す。
【００７７】
まず、Ｄ１１〜Ｄ１７のそれぞれにＭＯＲ２８遺伝子群の転写因子を作用させた。この結果、Ｄ１１〜Ｄ１５のうち、Ｄ１１，Ｄ１２，Ｄ１３はＭＯＲ２８遺伝子群の既知のＤＮＡ結合タンパク質との結合によって発現が見られた（「＋」で示す）が、Ｄ１４，Ｄ１５は発現が見られなかった（「−」で示す）。Ｄ２０を参照すると、これらのＤ１１〜Ｄ１７のうち、既知のプロモータ領域を含む配列断片はＤ１１〜Ｄ１５である。このことから、ＭＯＲ２８遺伝子群の発現には、プロモータ領域のみならず、転写開始点の約50kb以上下流にあるエンハンサ領域も必要であることが確認できる。また、当該エンハンサ領域は、Ｄ１３に含まれ、かつＤ１４に含まれない、下流約150kbから下流約50kbまでの領域に存在することも確認できる。
【００７８】
ここで、プロモータ領域やエンハンサ領域等の転写調節領域には、ＤＮＡ結合タンパク質が結合するモチーフが存在する。同一又は類似のモチーフには、同種のＤＮＡ結合タンパク質が結合する。すなわち、同一又は類似のモチーフの下流に位置する遺伝子の発現は、同種のＤＮＡ結合タンパク質によって制御されている可能性が高い。このため、複数のモチーフを精度よく検索することにより、これらのモチーフ間の類似性から、当該モチーフの下流にそれぞれ位置する遺伝子の発現パターンの類推等も可能となる。
【００７９】
さらにモチーフは、生命システムにとって非常に重要な配列領域であるため、進化の過程でも高度に保存されている。したがってモチーフは、異なる複数の生物群において共通の祖先遺伝子から生じた相同な遺伝子、すなわちオーソログとなる可能性が高い。
【００８０】
例えば、図９Ｂに示す例では、エンハンサ領域の詳細な所在を把握するため、ＭＯＲ２８遺伝子群を含むマウスとヒトとのＤＮＡ配列について、相同な塩基の所在を調べている。「Dot matrix」のグラフは、その結果を示すものである。当該グラフより、マウスのＭＯＲ２８遺伝子の転写開始点から約75kb下流の領域に、約2kbに及ぶ相同配列の存在が確認できる。この相同配列は、マウスにおいてはＤ２０上の「Ｈ」で示された領域であり、ヒトにおいては「Ｈ」と破線で結ばれたＤ３０上の領域に相当する。
【００８１】
図９Ｂに係るＭＯＲ２８遺伝子群の例では、相同配列の配列長が比較的長く、「Dot matrix」の結果からでもエンハンサ領域が推測できる。しかしながら、より短い相同配列の場合は、進化的に保存されたオーソログなのか、あるいは偶然のものであるか、判定が難しい。
【００８２】
そこで、本実施形態に係る情報処理装置１００は、「オーソログらしさ」の指標となる第１統計量を導入することにより、精度よくオーソログを抽出することが可能となる。これにより、転写因子結合部位のモチーフを信頼性高く抽出することが可能となる。したがって、転写開始点の近傍に位置するプロモータ領域のみならず、より高度なエビデンスが要求されるエンハンサ領域内のモチーフについても検索が可能となる。
【００８３】
さらに本実施形態においては、調査対象生物のヒトに対して、マウス及びラットを比較対象生物として選択している。マウス及びラットのＤＮＡ配列は、ヒトのＤＮＡ配列と７０％ほど一致しており、特に転写因子結合部位のモチーフのように重要な配列領域に関しては、高い保存性を示すことが知られている（Y. Suzuki, R. Yamashita, M. Shirota, Y. Sakakibara, J. Chiba, J. Mizushima-Sugano, K. Nakai and S. Sugano, "Sequence Comparison of Human and Mouse Genes Reveals a Homologous Block Structure in the Promoter Regions," Genome Res., 14, 1711-1718 (2004) ）。一方で、重要性の低い配列領域に関しては、ヒト、マウス及びラットのＤＮＡ配列における保存性は低いことが多い。すなわち、げっ歯類であるマウス及びラットは進化的にヒトと適度に離れているため、これらのオーソログを抽出することにより、精度よくモチーフを抽出することが可能となる。
【００８４】
また、本実施形態においては、比較対象生物を２種としている。これにより、比較対象生物を１種とした場合と比較して比較対象の情報を多く取得することができ、第１及び第２統計量の値の信頼性を高めることができる。一方、比較対象生物を３種以上とした場合と比較して、計算量を低減でき、モチーフ検索の効率化を図ることができる。
【００８５】
以上、本技術の実施形態について説明したが、本技術はこれに限定されることはなく、本技術の技術的思想に基づいて種々の変形が可能である。
【００８６】
例えば以上の実施形態においては、情報処理装置１００がリスト取得部１１０を有すると説明したが、これに限られない。例えば、抽出部１２０は、情報処理装置１００とは別の記憶媒体等に記憶されたオーソログ候補のリストから、複数の配列断片を抽出してもよい。
【００８７】
以上の実施形態においては、ＰＭスコア及びＭＡスコアの和が所定値以上となる配列領域を転写因子結合部位のモチーフ候補として判定したが、これに限られない。例えばＰＭスコアとＭＡスコアの積が所定値以上となる配列領域を転写因子結合部位のモチーフ候補として判定してもよいし、ＰＭスコア及びＭＡスコアに基づく他の演算式を用いてモチーフ候補の判定を行ってもよい。
【００８８】
以上の実施形態では、（数１）に示すＭＡスコアを底が１０の対数で表したが、これに限られない。例えば、底が２の対数でもよいし、対数に変換せず尤度比そのものであってもよい。さらに、（数１）に示す値が負になる場合は絶対値を採用してもよいと説明したが、例えば擬似度数を加えること等により、正の値を得るようにしてもよい。
【００８９】
また（数２）に示すＰＭスコアについても同様に、対数の底は２に限られない。あるいは、対数に変換しなくてもよい。また、擬似度数を加えなくてもよく、絶対値を採用してもよい。さらに、塩基の出現頻度に大きな偏りがある場合には、それを考慮した擬似度数を加えてもよい。
【００９０】
以上の実施形態において、比較対象生物は２種であると説明したが、１種でもよいし、３種以上でもよい。
【００９１】
また、アライメント部１３０が第１アライメント部及び第２アライメント部を有さない構成としてもよい。例えば、比較対象生物が１種の場合には、アライメント部１３０は調査対象生物と比較対象生物とのペアワイズアライメントを行うように構成されてもよい。
【００９２】
以上の実施形態においては、高等真核生物を対象としたが、例えば細菌等の原核生物や、酵母、真菌等を用いてもよい。
【００９３】
さらに情報処理システム１は、例えば、情報処理装置１００、入力装置２００及び表示装置３００を含む１つのパーソナルコンピュータ等として構成されてもよい。
【００９４】
なお、本技術は以下のような構成も採ることができる。
（１）調査対象生物のＤＮＡ配列と比較対象生物のＤＮＡ配列とのそれぞれにおいて、転写開始点の上流から、オーソログ（Ortholog）候補として複数の配列断片を抽出する抽出部と、
上記複数の配列断片をアライメントするアライメント部と、
アライメント結果から、上記複数の配列断片がオーソログであるという仮定における尤度とオーソログでないという仮定における尤度との尤度比に基づく第１の統計量と、上記複数の配列断片の保存性を表す第２の統計量と、を算出する算出部と、
上記調査対象生物の配列断片のうち、上記第１の統計量及び上記第２の統計量に基づき、上記調査対象生物の配列断片の中から転写因子結合部位のモチーフ候補を判定する判定部と
として情報処理装置を機能させるモチーフ検索プログラム。
（２）上記（１）に記載のモチーフ検索プログラムであって、
上記判定部は、上記第１の統計量及び上記第２の統計量の和が所定値以上となる配列領域を転写因子結合部位のモチーフ候補として判定する
モチーフ検索プログラム。
（３）上記（１）又は（２）に記載のモチーフ検索プログラムであって、
上記第１の統計量は、上記尤度比の対数で表される
モチーフ検索プログラム。
請求項２に記載のモチーフ検索プログラムであって、
（４）上記（３）に記載のモチーフ検索プログラムであって、
上記第１の統計量は、アライメントされた各配列断片の配列方向を行とした場合の列方向の配列パターンをｃ、配列数をｍとしたときに、
【数１】
2014112307.tif 000006
で表される
モチーフ検索プログラム。
（５）上記（１）から（４）のうちいずれか１つに記載のモチーフ検索プログラムであって、
上記第２の統計量は、上記アライメント結果についての位置特異的重み行列（Position Specific Scoring Matrices）に基づいて算出された、上記調査対象生物の配列断片の各塩基の出現頻度で表される
モチーフ検索プログラム。
（６）上記（１）から（５）のうちいずれか１つに記載のモチーフ検索プログラムであって、
上記調査対象生物は、ヒトである
モチーフ検索プログラム。
（７）上記（６）に記載のモチーフ検索プログラムであって、
上記比較対象生物は、マウスとラットである
モチーフ検索プログラム。
（８）上記（１）から（７）のうちいずれか１つに記載のモチーフ検索プログラムであって、
上記アライメント部は、
上記調査対象生物の配列断片を含む２本の配列断片毎にそれぞれアライメントする第１のアライメント部と、
上記第１のアライメント部のアライメント結果に基づいて、上記複数の配列断片全てについてマルチプルアライメントを行う第２のアライメント部とを有する
モチーフ検索プログラム。
（９）上記（１）から（８）のうちいずれか１つに記載のモチーフ検索プログラムであって、
上記複数の配列断片は、プロモータ領域を含む
モチーフ検索プログラム。
（１０）調査対象生物のＤＮＡ配列と比較対象生物のＤＮＡ配列とのそれぞれにおいて、転写開始点の上流から、オーソログ（Ortholog）候補として複数の配列断片を抽出する抽出部と、
上記複数の配列断片をアライメントするアライメント部と、
アライメント結果から、上記複数の配列断片がオーソログであるという仮定における尤度とオーソログでないという仮定における尤度との尤度比に基づく第１の統計量と、上記複数の配列断片の保存性を表す第２の統計量と、を算出する算出部と、
上記調査対象生物の配列断片のうち、上記第１の統計量及び上記第２の統計量に基づき、上記調査対象生物の配列断片の中から転写因子結合部位のモチーフ候補を判定する判定部と
を具備する情報処理装置。
（１１）調査対象生物のＤＮＡ配列と比較対象生物のＤＮＡ配列とのそれぞれにおいて、転写開始点の上流から、オーソログ（Ortholog）候補として複数の配列断片を抽出し、
上記複数の配列断片をアライメントし、
アライメント結果から、上記複数の配列断片がオーソログであるという仮定における尤度とオーソログでないという仮定における尤度との尤度比に基づく第１の統計量と、上記複数の配列断片の保存性を表す第２の統計量と、を算出し、
上記調査対象生物の配列断片のうち、上記第１の統計量及び上記第２の統計量に基づき、上記調査対象生物の配列断片の中から転写因子結合部位のモチーフ候補を判定する
モチーフ検索方法。
【符号の説明】
【００９５】
情報処理装置…１００
抽出部・・・１２０
アライメント部・・・１３０
第１のアライメント部…１３１
第２のアライメント部…１３２
算出部…１４０
判定部…１５０
【図１】
2014112307.tif 000008
【図２】
2014112307.tif 000009
【図４】
2014112307.tif 000010
【図５】
2014112307.tif 000011
【図６】
2014112307.tif 000012
【図７】
2014112307.tif 000013
【図８】
2014112307.tif 000014
【図９Ａ】
2014112307.tif 000015
【図９Ｂ】
2014112307.tif 000016
【図３】
2014112307.tif 000017