(57)【要約】【課題】細胞種に依存して発現量が高くなる遺伝子を細胞種のシグネチャとして利用してデータ解析を行うことができる細胞種解析装置、細胞種解析方法、および、プログラムを提供することを課題とする。【解決手段】本発明は、遺伝子情報を含む遺伝子リストを取得し、取得された遺伝子リストに含まれる遺伝子情報と一致する、記憶された遺伝子情報を検出し、検出された遺伝子情報、および、記憶された細胞情報または組織情報に基づき、遺伝子リストに対応する細胞または組織の種類を特定し、特定された、細胞の種類を含む細胞情報、および／または、組織の種類を含む組織情報を含む出力情報を出力させる。【選択図】図１
2014016663.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
出力部と記憶部と制御部とを少なくとも備えた細胞種解析装置であって、
上記記憶部は、
細胞または組織の種類に依存して特異的に高発現となる遺伝子に関する遺伝子情報と、当該細胞に関する細胞情報または当該組織に関する組織情報と、を対応付けて記憶する特異的高発現記憶手段、
を備え、
上記制御部は、
上記遺伝子情報を含む遺伝子リストを取得する遺伝子リスト取得手段と、
上記遺伝子リスト取得手段により取得された上記遺伝子リストに含まれる上記遺伝子情報と一致する、上記特異的高発現記憶手段に記憶された上記遺伝子情報を検出する遺伝子情報検出手段と、
上記遺伝子情報検出手段により検出された上記遺伝子情報、および、上記特異的高発現記憶手段に記憶された上記細胞情報または上記組織情報に基づき、上記遺伝子リストに対応する上記細胞または上記組織の種類を特定する種類特定手段と、
上記種類特定手段により特定された、上記細胞の種類を含む上記細胞情報、および／または、上記組織の種類を含む上記組織情報を含む出力情報を上記出力部を介して出力させる情報出力手段と、
を備えたことを特徴とする細胞種解析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の細胞種解析装置において、
上記記憶部は、
上記細胞または上記組織における遺伝子発現情報を記憶する遺伝子発現情報記憶手段、
を更に備え、
上記制御部は、
上記遺伝子発現情報記憶手段に記憶された上記細胞または上記組織における上記遺伝子発現情報に基づき、当該細胞または当該組織において特異的に高発現となる上記遺伝子を特定し、当該遺伝子に関する上記遺伝子情報と、当該細胞に関する上記細胞情報または当該組織に関する組織情報と、を対応付けて上記特異的高発現記憶手段に格納する遺伝子情報格納手段、
を更に備えたことを特徴とする細胞種解析装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の細胞種解析装置において、
上記記憶部は、
複数種類の上記細胞を含む上記組織における遺伝子発現情報を記憶する組織発現情報記憶手段、
を更に備え、
上記制御部は、
上記組織発現情報記憶手段に記憶された上記組織における上記遺伝子発現情報に基づく遺伝子発現のユニークなパターンを識別することにより、当該組織における遺伝子発現情報を複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング手段、
を更に備え、
上記遺伝子リスト取得手段は、
上記クラスタリング手段によりクラスタリングされた上記クラスタに含まれる上記遺伝子発現情報に対応する上記遺伝子情報に基づき、遺伝子セット解析を用いて上記遺伝子リストを取得することを特徴とする細胞種解析装置。
【請求項４】
出力部と記憶部と制御部とを少なくとも備えた細胞種解析装置において実行される細胞種解析方法であって、
上記記憶部は、
細胞または組織の種類に依存して特異的に高発現となる遺伝子に関する遺伝子情報と、当該細胞に関する細胞情報または当該組織に関する組織情報と、を対応付けて記憶する特異的高発現記憶手段、
を備え、
上記制御部において実行される、
上記遺伝子情報を含む遺伝子リストを取得する遺伝子リスト取得ステップと、
上記遺伝子リスト取得ステップにて取得された上記遺伝子リストに含まれる上記遺伝子情報と一致する、上記特異的高発現記憶手段に記憶された上記遺伝子情報を検出する遺伝子情報検出ステップと、
上記遺伝子情報検出ステップにて検出された上記遺伝子情報、および、上記特異的高発現記憶手段に記憶された上記細胞情報または上記組織情報に基づき、上記遺伝子リストに対応する上記細胞または上記組織の種類を特定する種類特定ステップと、
上記種類特定ステップにて特定された、上記細胞の種類を含む上記細胞情報、および／または、上記組織の種類を含む上記組織情報を含む出力情報を上記出力部を介して出力させる情報出力ステップと、
を含むことを特徴とする細胞種解析方法。
【請求項５】
出力部と記憶部と制御部とを少なくとも備えた細胞種解析装置に実行させるためのプログラムであって、
上記記憶部は、
細胞または組織の種類に依存して特異的に高発現となる遺伝子に関する遺伝子情報と、当該細胞に関する細胞情報または当該組織に関する組織情報と、を対応付けて記憶する特異的高発現記憶手段、
を備え、
上記制御部において、
上記遺伝子情報を含む遺伝子リストを取得する遺伝子リスト取得ステップと、
上記遺伝子リスト取得ステップにて取得された上記遺伝子リストに含まれる上記遺伝子情報と一致する、上記特異的高発現記憶手段に記憶された上記遺伝子情報を検出する遺伝子情報検出ステップと、
上記遺伝子情報検出ステップにて検出された上記遺伝子情報、および、上記特異的高発現記憶手段に記憶された上記細胞情報または上記組織情報に基づき、上記遺伝子リストに対応する上記細胞または上記組織の種類を特定する種類特定ステップと、
上記種類特定ステップにて特定された、上記細胞の種類を含む上記細胞情報、および／または、上記組織の種類を含む上記組織情報を含む出力情報を上記出力部を介して出力させる情報出力ステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、細胞種解析装置、細胞種解析方法、および、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、遺伝子発現解析を行う技術が開示されている。
【０００３】
非特許文献１に記載のＤＡＶＩＤにおいては、遺伝子またはタンパク質から生物学的意義を系統的に抽出することを目的として統合された生物学的知識ベースおよび分析ツールから構成される技術が開示されている。
【０００４】
また、非特許文献２に記載のＧＡＴＨＥＲにおいては、データを統合して遺伝子グループの新規機能を発見し、遺伝子の特徴をアノテーションする技術が開示されている。
【０００５】
また、非特許文献３に記載の遺伝子発現バーコードにおいては、単一のマイクロアレイのデータを用いて全ての遺伝子の発現状態について精度よく分類するためのデータベースが開示されている。
【０００６】
また、非特許文献４に記載のＢｉｏＧＰＳにおいては、ユーザに様々なオンライン遺伝子アノテーション手段を効果的に集め、アクセスするためのユーザインターフェースを提供する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Ｈｕａｎｇ  ＤＷ，  Ｓｈｅｒｍａｎ  ＢＴ，  Ｌｅｍｐｉｃｋｉ  ＲＡ．    Ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ  ａｎｄ  ｉｎｔｅｇｒａｔｉｖｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｌａｒｇｅ  ｇｅｎｅ  ｌｉｓｔｓ  ｕｓｉｎｇ  ＤＡＶＩＤ  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ．    Ｎａｔｕｒｅ  Ｐｒｏｔｏｃ．  ２００９；４（１）：４４−５７．
【非特許文献２】ＪＴ  Ｃｈａｎｇ  ａｎｄ  ＪＲ  Ｎｅｖｉｎｓ．    ＧＡＴＨＥＲ：  Ａ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  Ｉｎｔｅｒｐｒｅｔｉｎｇ  Ｇｅｎｏｍｉｃ  Ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ．    Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ２２（２３），  ２００６．
【非特許文献３】ＭｃＣａｌｌ  ＭＮ，  Ｕｐｐａｌ  Ｋ，  Ｊａｆｆｅｅ  ＨＡ，  Ｚｉｌｌｉｏｘ  ＭＪ，  Ｉｒｉｚａｒｒｙ  ＲＡ．    Ｔｈｅ  Ｇｅｎｅ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  Ｂａｒｃｏｄｅ：  ｌｅｖｅｒａｇｉｎｇ  ｐｕｂｌｉｃ  ｄａｔａ  ｒｅｐｏｓｉｔｏｒｉｅｓ  ｔｏ  ｂｅｇｉｎ  ｃａｔａｌｏｇｉｎｇ  ｔｈｅ  ｈｕｍａｎ  ａｎｄ  ｍｕｒｉｎｅ  ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｏｍｅｓ    Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄｓ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ．  ２０１１  Ｊａｎ；３９（ｓｕｐｐｌ  １）：Ｄ１０１１−Ｄ１０１５
【非特許文献４】Ｗｕ  Ｃ，  Ｏｒｏｚｃｏ  Ｃ，  Ｂｏｙｅｒ  Ｊ，  Ｌｅｇｌｉｓｅ  Ｍ，  Ｇｏｏｄａｌｅ  Ｊ，  Ｂａｔａｌｏｖ  Ｓ，  Ｈｏｄｇｅ  ＣＬ，  Ｈａａｓｅ  Ｊ，  Ｊａｎｅｓ  Ｊ，  Ｈｕｓｓ  ＪＷ  ３ｒｄ，  Ｓｕ  ＡＩ．    ＢｉｏＧＰＳ：  ａｎ  ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ  ａｎｄ  ｃｕｓｔｏｍｉｚａｂｌｅ  ｐｏｒｔａｌ  ｆｏｒ  ｑｕｅｒｙｉｎｇ  ａｎｄ  ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  ｇｅｎｅ  ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ  ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，    Ｇｅｎｏｍｅ  Ｂｉｏｌｏｇｙ，  ２００９，  １０：Ｒ１３０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、非特許文献１乃至４に記載の従来の遺伝子発現解析技術においては、生物学的機能に基づき解析を行っているため、遺伝子発現の細胞種毎の違いを区別、決定することができないという問題点を有していた。
【０００９】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、細胞種に依存して発現量が高くなる遺伝子を細胞種のシグネチャとして利用してデータ解析を行うことができる細胞種解析装置、細胞種解析方法、および、プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
このような目的を達成するため、本発明の細胞種解析装置は、出力部と記憶部と制御部とを少なくとも備えた細胞種解析装置であって、上記記憶部は、細胞または組織の種類に依存して特異的に高発現となる遺伝子に関する遺伝子情報と、当該細胞に関する細胞情報または当該組織に関する組織情報と、を対応付けて記憶する特異的高発現記憶手段、を備え、上記制御部は、上記遺伝子情報を含む遺伝子リストを取得する遺伝子リスト取得手段と、上記遺伝子リスト取得手段により取得された上記遺伝子リストに含まれる上記遺伝子情報と一致する、上記特異的高発現記憶手段に記憶された上記遺伝子情報を検出する遺伝子情報検出手段と、上記遺伝子情報検出手段により検出された上記遺伝子情報、および、上記特異的高発現記憶手段に記憶された上記細胞情報または上記組織情報に基づき、上記遺伝子リストに対応する上記細胞または上記組織の種類を特定する種類特定手段と、上記種類特定手段により特定された、上記細胞の種類を含む上記細胞情報、および／または、上記組織の種類を含む上記組織情報を含む出力情報を上記出力部を介して出力させる情報出力手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の細胞種解析装置は、上記記載の細胞種解析装置において、上記記憶部は、上記細胞または上記組織における遺伝子発現情報を記憶する遺伝子発現情報記憶手段、を更に備え、上記制御部は、上記遺伝子発現情報記憶手段に記憶された上記細胞または上記組織における上記遺伝子発現情報に基づき、当該細胞または当該組織において特異的に高発現となる上記遺伝子を特定し、当該遺伝子に関する上記遺伝子情報と、当該細胞に関する上記細胞情報または当該組織に関する組織情報と、を対応付けて上記特異的高発現記憶手段に格納する遺伝子情報格納手段、を更に備えたことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の細胞種解析装置は、上記記載の細胞種解析装置において、上記記憶部は、複数種類の上記細胞を含む上記組織における遺伝子発現情報を記憶する組織発現情報記憶手段、を更に備え、上記制御部は、上記組織発現情報記憶手段に記憶された上記組織における上記遺伝子発現情報に基づく遺伝子発現のユニークなパターンを識別することにより、当該組織における遺伝子発現情報を複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング手段、を更に備え、上記遺伝子リスト取得手段は、上記クラスタリング手段によりクラスタリングされた上記クラスタに含まれる上記遺伝子発現情報に対応する上記遺伝子情報に基づき、遺伝子セット解析を用いて上記遺伝子リストを取得することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の細胞種解析方法は、出力部と記憶部と制御部とを少なくとも備えた細胞種解析装置において実行される細胞種解析方法であって、上記記憶部は、細胞または組織の種類に依存して特異的に高発現となる遺伝子に関する遺伝子情報と、当該細胞に関する細胞情報または当該組織に関する組織情報と、を対応付けて記憶する特異的高発現記憶手段、を備え、上記制御部において実行される、上記遺伝子情報を含む遺伝子リストを取得する遺伝子リスト取得ステップと、上記遺伝子リスト取得ステップにて取得された上記遺伝子リストに含まれる上記遺伝子情報と一致する、上記特異的高発現記憶手段に記憶された上記遺伝子情報を検出する遺伝子情報検出ステップと、上記遺伝子情報検出ステップにて検出された上記遺伝子情報、および、上記特異的高発現記憶手段に記憶された上記細胞情報または上記組織情報に基づき、上記遺伝子リストに対応する上記細胞または上記組織の種類を特定する種類特定ステップと、上記種類特定ステップにて特定された、上記細胞の種類を含む上記細胞情報、および／または、上記組織の種類を含む上記組織情報を含む出力情報を上記出力部を介して出力させる情報出力ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１４】
また、本発明のプログラムは、出力部と記憶部と制御部とを少なくとも備えた細胞種解析装置に実行させるためのプログラムであって、上記記憶部は、細胞または組織の種類に依存して特異的に高発現となる遺伝子に関する遺伝子情報と、当該細胞に関する細胞情報または当該組織に関する組織情報と、を対応付けて記憶する特異的高発現記憶手段、を備え、上記制御部において、上記遺伝子情報を含む遺伝子リストを取得する遺伝子リスト取得ステップと、上記遺伝子リスト取得ステップにて取得された上記遺伝子リストに含まれる上記遺伝子情報と一致する、上記特異的高発現記憶手段に記憶された上記遺伝子情報を検出する遺伝子情報検出ステップと、上記遺伝子情報検出ステップにて検出された上記遺伝子情報、および、上記特異的高発現記憶手段に記憶された上記細胞情報または上記組織情報に基づき、上記遺伝子リストに対応する上記細胞または上記組織の種類を特定する種類特定ステップと、上記種類特定ステップにて特定された、上記細胞の種類を含む上記細胞情報、および／または、上記組織の種類を含む上記組織情報を含む出力情報を上記出力部を介して出力させる情報出力ステップと、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
この発明によれば、遺伝子情報を含む遺伝子リストを取得し、取得された遺伝子リストに含まれる遺伝子情報と一致する、記憶された遺伝子情報を検出し、検出された遺伝子情報、および、記憶された細胞情報に基づき、遺伝子リストに対応する細胞または組織の種類を特定し、特定された、細胞の種類を含む細胞情報、および／または、組織の種類を含む組織情報を含む出力情報を出力させるので、生体サンプルの分類に使用することができるという効果を奏する。また、この発明によれば、ユーザ定義の遺伝子リストから、細胞種毎の発現の差異を特定することができるという効果を奏する。また、この発明によれば、ｉｎ  ｖｉｖｏでのマイクロアレイデータが真の遺伝子発現を反映するための継続的な分析を保証する新しい分析ワークフローを提供することができるという効果を奏する。
【００１６】
また、この発明によれば、記憶された細胞または組織における遺伝子発現情報に基づき、当該細胞または当該組織において特異的に高発現となる遺伝子を特定し、当該遺伝子に関する遺伝子情報と、当該細胞に関する細胞情報または当該組織に関する組織情報と、を対応付けて格納するので、細胞の種類のいずれかの分類に広く適用することが可能な汎用的なデータベースを提供することができるという効果を奏する。
【００１７】
また、この発明によれば、記憶された組織における遺伝子発現情報に基づく遺伝子発現のユニークなパターンを識別することにより、当該組織における遺伝子発現情報を複数のクラスタにクラスタリングし、クラスタリングされたクラスタに含まれる遺伝子発現情報に対応する遺伝子情報に基づき、遺伝子セット解析を用いて遺伝子リストを取得するので、いくつか特有の遺伝子発現特性を持つＲＮＡサンプルから、個々の発現パターンを検出するために、遺伝子のクラスタリングと遺伝子セット解析とを組み合わせた生体サンプルの分類をすることができるという効果を奏する。また、この発明によれば、サンプル内の細胞の種類を決定したり、腫瘍領域に特異的な遺伝子発現を同定したりする場合などに広く適用できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１は、本実施の形態の基本原理を示すフローチャートである。
【図２】図２は、本実施の形態における細胞種解析装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図３は、本実施の形態の細胞種解析装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、本実施の形態におけるＨＥＣＳデータベース構築処理の一例を示す概念図である。
【図５】図５は、本実施の形態におけるマウスＨＥＣＳデータベースにおけるデータ構造の一例を示す図である。
【図６】図６は、本実施の形態におけるヒトＨＥＣＳデータベースにおけるデータ構造の一例を示す図である。
【図７】図７は、本実施形態における細胞型毎のＨＥＣＳ遺伝子数の分布図である。
【図８】図８は、本実施形態におけるサンプルが分離された部位の違いによる分類の一例を示す図である。
【図９】図９は、本実施の形態における細胞種解析装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、本実施形態における入力画面の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、本実施形態における入力画面の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、本実施形態における遺伝子情報検出の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、本実施形態における遺伝子情報検出の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、本実施形態における出力情報の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、本実施形態における出力情報の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、本実施形態における出力情報の一例を示す図である。
【図１７】図１７は、本実施形態におけるＨＥＣＳデータベースを用いたデータ処理を行うワークフローの一例を示す図である。
【図１８】図１８は、本実施形態における組織の染色の一例を示す図である。
【図１９】図１９は、本実施形態における遺伝子発現変化のクラスタ解析の一例を示す図である。
【図２０】図２０は、本実施形態におけるクラスタ解析のヒートマップの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下に、本発明にかかる細胞種解析装置、細胞種解析方法、および、プログラムの実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００２０】
［本発明の実施の形態の概要］
以下、本発明の実施の形態の概要について図１を参照して説明し、その後、本実施の形態の構成および処理等について詳細に説明する。図１は、本実施の形態の基本原理を示すフローチャートである。本実施の形態は、概略的に、以下の基本的特徴を有する。
【００２１】
すなわち、本実施の形態の細胞種解析装置の制御部は、図１に示すように、遺伝子情報を含む遺伝子リストを取得する（ステップＳＡ−１）。
【００２２】
そして、細胞種解析装置の制御部は、ステップＳＡ−１にて取得した遺伝子リストに含まれる遺伝子情報と一致する、記憶部に記憶された遺伝子情報を検出する（ステップＳＡ−２）。
【００２３】
そして、細胞種解析装置の制御部は、ステップＳＡ−１にて検出した遺伝子情報、および、記憶部に記憶された細胞情報または組織情報に基づき、ステップＳＡ−１にて入力された遺伝子リストに対応する細胞または組織の種類を特定する（ステップＳＡ−３）。
【００２４】
そして、細胞種解析装置の制御部は、ステップＳＡ−２にて特定した、細胞の種類を含む細胞情報、および／または、組織の種類を含む組織情報を含む出力情報を出力部を介して出力させ（ステップＳＡ−４）、処理を終了する。
【００２５】
以上で、本実施の形態の概要の説明を終える。
【００２６】
［細胞種解析装置１００の構成］
次に、本実施の形態における細胞種解析装置１００の構成の詳細について、図２を参照して以下に説明する。図２は、本実施の形態における細胞種解析装置１００の構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。ここで、本実施の形態における細胞種解析装置１００においては、各構成が一筐体内に全て備えられ、単独で処理を行うもの（スタンドアローン型）を、細胞種解析装置１００として説明するが、当該実施例に限らず、各構成が分離した筐体内に備えられ、ネットワーク３００等を介して接続されて一つの概念としての装置を構成するもの（例えば、クラウドコンピューティング等）であってもよい。
【００２７】
図２において、外部システム２００は、ネットワーク３００を介して、細胞種解析装置１００と相互に接続され、遺伝子発現情報、遺伝子情報、細胞情報、および／もしくは、組織情報等に関する外部データベース、ならびに／または、ユーザインターフェース等を実行するウェブサイトを提供する機能等を有していてもよい。
【００２８】
ここで、外部システム２００は、ＷＥＢサーバやＡＳＰサーバ等として構成していてもよい。また、外部システム２００のハードウェア構成は、一般に市販されるワークステーション、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置およびその付属装置により構成していてもよい。また、外部システム２００の各機能は、外部システム２００のハードウェア構成中のＣＰＵ、ディスク装置、メモリ装置、入力装置、出力装置、通信制御装置等およびそれらを制御するプログラム等により実現されてもよい。
【００２９】
また、ネットワーク３００は、細胞種解析装置１００と外部システム２００とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネット等である。
【００３０】
また、細胞種解析装置１００は、概略的に、制御部１０２と通信制御インターフェース部１０４と記憶部１０６と入出力制御インターフェース部１０８とを備える。ここで、細胞種解析装置１００は、更に、表示部１１２を少なくとも含む出力部、および、入力部１１４を備えていてもよい。また、出力部は、更に、音声出力部、および、印刷出力部等を含んでいてもよい。ここで、制御部１０２は、細胞種解析装置１００の全体を統括的に制御するＣＰＵ等である。また、通信制御インターフェース部１０４は、通信回線等に接続されるルータ等の通信装置（図示せず）に接続されるインターフェースであり、入出力制御インターフェース部１０８は、出力部、および、入力部１１４に接続されるインターフェースである。また、記憶部１０６は、各種のデータベースやテーブルなどを格納する装置である。これら細胞種解析装置１００の各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。更に、この細胞種解析装置１００は、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して、ネットワーク３００に通信可能に接続されている。
【００３１】
記憶部１０６に格納される各種のデータベースやテーブル（遺伝子発現情報データベース１０６ａ、組織発現情報データベース１０６ｂ、および、特異的高発現データベース１０６ｃ）は、固定ディスク装置等のストレージ手段である。例えば、記憶部１０６は、各種処理に用いる各種のプログラム、テーブル、ファイル、データベース、および、ウェブページ等を格納する。
【００３２】
これら記憶部１０６の各構成要素のうち、遺伝子発現情報データベース１０６ａは、細胞または組織における遺伝子発現情報を記憶する遺伝子発現情報記憶手段である。ここで、遺伝子発現情報は、マイクロアレイの測定結果であってもよい。ここで、遺伝子発現情報データベース１０６ａは、細胞または組織におけるタンパク質発現情報を記憶していてもよい。ここで、タンパク質発現情報は、質量分析法（Ｍａｓｓ  Ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ、例えば、ＬＣ／ＭＳ、または、ＧＣ／ＭＳ等）による測定結果であってもよい。これら遺伝子発現情報、および、タンパク質発現情報は、遺伝子発現情報データベース１０６ａに予め記憶されており、細胞種解析装置１００の制御部１０２は、定期的に、および／または、制御部１０２による処理に応じてネットワーク３００を介して最新のデータを外部システム２００等からダウンロードして遺伝子発現情報データベース１０６ａに記憶された遺伝子発現情報、および、タンパク質発現情報をアップデートしてもよい。
【００３３】
また、組織発現情報データベース１０６ｂは、複数種類の細胞を含む組織における遺伝子発現情報を記憶する組織発現情報記憶手段である。ここで、組織発現情報データベース１０６ｂは、複数種類の細胞を含む組織におけるタンパク質発現情報を記憶していてもよい。これら遺伝子発現情報、および、タンパク質発現情報は、組織発現情報データベース１０６ｂに予め記憶されており、細胞種解析装置１００の制御部１０２は、定期的に、および／または、制御部１０２による処理に応じてネットワーク３００を介して最新のデータを外部システム２００等からダウンロードして組織発現情報データベース１０６ｂに記憶された遺伝子発現情報、および、タンパク質発現情報をアップデートしてもよい。
【００３４】
また、特異的高発現データベース１０６ｃは、細胞または組織の種類に依存して特異的に高発現となる遺伝子に関する遺伝子情報と、当該細胞に関する細胞情報または当該組織に関する組織情報と、を対応付けて記憶する特異的高発現記憶手段である。ここで、特異的高発現データベース１０６ｃは、細胞または組織の種類に依存して特異的に高発現となるタンパク質に関するタンパク質情報と、当該細胞に関する細胞情報または当該組織に関する組織情報と、を対応付けて記憶していてもよい。また、特異的高発現データベース１０６ｃは、外部システム２００（例えば、パブリックデータベース等）から（ネットワーク３００を介して）集めた遺伝子発現情報に基づき、細胞種に依存して発現量の高くなる遺伝子（ＨＥＣＳ：Ｈｉｇｈ  Ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ  Ｃｅｌｌ−Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｇｅｎｅｓ）を特定したデータベースであってもよい。また、特異的高発現データベース１０６ｃは、バックグラウンドリファレンスとして機能する遺伝子のシグネチャとなるデータを記憶するために、比較的限定された条件下で非常に高く発現される遺伝子セットを収集し、単一の条件下で必ずしも排他的とならないようになっていてもよい。
【００３５】
また、通信制御インターフェース部１０４は、細胞種解析装置１００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）との間における通信制御を行う。すなわち、通信制御インターフェース部１０４は、外部システム２００、および、他の端末等と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。
【００３６】
また、入出力制御インターフェース部１０８は、出力部（表示部１１２）、および、入力部１１４の制御を行う。
【００３７】
ここで、表示部１１２としては、アプリケーション等の表示画面を表示する表示手段（例えば、液晶または有機ＥＬ等から構成されるディスプレイ、モニタ、または、タッチパネル等）であってもよい。また、入力部１１４は、例えば、キー入力部、タッチパネル、コントロールパッド（例えば、タッチパッド、および、ゲームパッド等）、マウス、キーボード、または、マイク等であってもよい。
【００３８】
また、図２において、制御部１０２は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラムや、各種の処理手順等を規定したプログラム、および、所要データを格納するための内部メモリを有する。そして、制御部１０２は、これらのプログラム等により、種々の処理を実行するための情報処理を行う。制御部１０２は、機能概念的に、遺伝子情報格納部１０２ａ、クラスタリング部１０２ｂ、遺伝子リスト取得部１０２ｃ、遺伝子情報検出部１０２ｄ、種類特定部１０２ｅ、および、情報出力部１０２ｆを備える。
【００３９】
このうち、遺伝子情報格納部１０２ａは、遺伝子発現情報データベース１０６ａに記憶された細胞または組織における遺伝子発現情報に基づき、当該細胞または当該組織において特異的に高発現となる遺伝子を特定し、当該遺伝子に関する遺伝子情報と、当該細胞に関する細胞情報または当該組織に関する組織情報と、を対応付けて特異的高発現データベース１０６ｃに格納する遺伝子情報格納手段である。ここで、遺伝子発現情報データベース１０６ａに記憶された細胞または組織におけるタンパク質発現情報に基づき、当該細胞または当該組織において特異的に高発現となるタンパク質を特定し、当該タンパク質に関するタンパク質情報と、当該細胞に関する細胞情報または当該組織に関する組織情報と、を対応付けて特異的高発現データベース１０６ｃに格納してもよい。
【００４０】
また、クラスタリング部１０２ｂは、組織発現情報データベース１０６ｂに記憶された組織における遺伝子発現情報に基づく遺伝子発現のユニークなパターンを識別することにより、当該組織における遺伝子発現情報を複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング手段である。ここで、クラスタリング部１０２ｂは、組織発現情報データベース１０６ｂに記憶された組織におけるタンパク質発現情報に基づくタンパク質発現のユニークなパターンを識別することにより、当該組織におけるタンパク質発現情報を複数のクラスタにクラスタリングしてもよい。
【００４１】
また、遺伝子リスト取得部１０２ｃは、遺伝子情報を含む遺伝子リストを取得する遺伝子リスト取得手段である。ここで、遺伝子リスト取得部１０２ｃは、クラスタリング部１０２ｂによりクラスタリングされたクラスタに含まれる遺伝子発現情報に対応する遺伝子情報に基づき、遺伝子セット解析を用いて遺伝子リストを取得してもよい。また、遺伝子リスト取得部１０２ｃは、クラスタリング部１０２ｂによりクラスタリングされたクラスタに含まれるタンパク質発現情報に対応するタンパク質情報に基づき、タンパク質リストを取得してもよい。また、遺伝子リスト取得部１０２ｃは、入力部１１４を介して入力された遺伝子リスト、または、タンパク質リストを取得してもよい。
【００４２】
また、遺伝子情報検出部１０２ｄは、遺伝子リスト取得部１０２ｃにより取得された遺伝子リストに含まれる遺伝子情報と一致する、特異的高発現データベース１０６ｃに記憶された遺伝子情報を検出する遺伝子情報検出手段である。ここで、遺伝子情報検出部１０２ｄは、遺伝子リスト取得部１０２ｃにより取得されたタンパク質リストに含まれるタンパク質情報と一致する、特異的高発現データベース１０６ｃに記憶されたタンパク質情報を検出してもよい。
【００４３】
また、種類特定部１０２ｅは、遺伝子情報検出部１０２ｄにより検出された遺伝子情報、および、特異的高発現データベース１０６ｃに記憶された細胞情報または組織情報に基づき、遺伝子リストに対応する細胞または組織の種類を特定する種類特定手段である。ここで、種類特定部１０２ｅは、遺伝子情報検出部１０２ｄにより検出されたタンパク質情報、および、特異的高発現データベース１０６ｃに記憶された細胞情報または組織情報に基づき、タンパク質リストに対応する細胞または組織の種類を特定してもよい。また、種類特定部１０２ｅは、更に、種類を特定した細胞または組織毎のＥｎｒｉｃｈｍｅｎｔ（特徴抽出）スコアを計算してもよい。
【００４４】
また、情報出力部１０２ｆは、情報を出力部を介して出力させる情報出力手段である。ここで、情報出力部１０２ｆは、種類特定部１０２ｅにより特定された、細胞の種類を含む細胞情報、および／または、組織の種類を含む組織情報を含む出力情報を出力部を介して出力させてもよい。ここで、出力情報は、更に、種類特定部１０２ｅにより計算された特徴抽出スコアを含んでいてもよい。また、情報出力部１０２ｆは、情報を表示部１１２に表示させてもよい。また、情報出力部１０２ｆは、情報を印刷出力部を介して出力させてもよい。また、情報出力部１０２ｆは、遺伝子リスト、または、タンパク質リストを入力するための表示情報（入力画面）を表示部１１２に表示させてもよい。
【００４５】
以上で、本実施の形態における細胞種解析装置１００の構成の一例の説明を終える。
【００４６】
［細胞種解析装置１００の処理］
次に、このように構成された本実施の形態における細胞種解析装置１００の処理の詳細について、以下に図３乃至図２０を参照して詳細に説明する。
【００４７】
［ＨＥＣＳデータベース構築処理］
まず、本実施形態におけるＨＥＣＳデータベース構築処理の一例について、図３乃至図８を参照して説明する。図３は、本実施の形態における細胞種解析装置１００の処理の一例を示すフローチャートである。
【００４８】
図３に示すように、遺伝子情報格納部１０２ａは、遺伝子発現情報データベース１０６ａに記憶された細胞または組織における遺伝子発現情報（マイクロアレイの測定結果）を取得する（ステップＳＢ−１）。ここで、遺伝子情報格納部１０２ａは、ネットワーク３００を介して外部システム２００（例えば、遺伝子発現情報を蓄積したデータベース等）から遺伝子発現情報を取得してもよい。
【００４９】
そして、遺伝子情報格納部１０２ａは、ステップＳＢ−１にて取得したマイクロアレイの測定結果に基づき、当該細胞または当該組織において特異的に高発現となる遺伝子（ＨＥＣＳ遺伝子）を特定する（ステップＳＢ−２）。
【００５０】
そして、遺伝子情報格納部１０２ａは、ステップＳＢ−２にて特定した遺伝子に関する遺伝子情報と、当該細胞に関する細胞情報または当該組織に関する組織情報と、を対応付けて特異的高発現データベース１０６ｃ（ＨＥＣＳデータベース）に格納し（ステップＳＢ−３）、処理を終了する。
【００５１】
ここで、図４を参照して、本実施の形態におけるＨＥＣＳデータベース構築処理の一例について説明する。図４は、本実施の形態におけるＨＥＣＳデータベース構築処理の一例を示す概念図である。
【００５２】
図４に示すように、遺伝子情報格納部１０２ａは、外部システム２００（例えば、ＢｉｏＧＰＳ等）からネットワーク３００を介してマウスのマイクロアレイデータ（例えば、ＭＯＥ４３０遺伝子アトラス等）、および、ヒトのマイクロアレイデータ（例えば、Ｕ１３３Ａ、および、ＧＮＦ１ＨのＧｅｎｅＣｈｉｐデータ等）を取得する。そして、遺伝子情報格納部１０２ａは、マウスおよびヒトそれぞれのマイクロアレイデータに対して測定サンプル数で平均をとり、プローブの中央値が全ての細胞種および組織間で１５倍（マウス）、または、１０倍（ヒト）以上の遺伝子発現を示すプローブ（遺伝子断片）を１つの細胞種または組織に割り当てる、すなわち、当該プローブを１つの細胞種または組織にアサインする。そして、遺伝子情報格納部１０２ａは、１つの細胞種または組織に割り当てたプローブにアノテーションファイル（例えば、Ｂｉｏｃｏｎｄｕｃｔｏｒで利用可能なＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ  マウスゲノム  ４３０  ２．０アレイ（ｍｏｕｓｅ  ４３０２  ｖｅｒｓｉｏｎ  ２．５．０）、および、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ  ヒトゲノム  Ｕ１３３  セット（ｈｇｕ１３３ａ  ｖｅｒｓｉｏｎ  ２．５．０）のアノテーションファイル等）を用いてアノテーションを追加することで、１つの細胞種または組織において特異的に高発現となる遺伝子（ＨＥＣＳ遺伝子）を特定する。そして、遺伝子情報格納部１０２ａは、同じ細胞種または組織に複数回アサインされた遺伝子を削除し（すなわち、一つの細胞種または組織に同一遺伝子に含まれる複数のプローブがアサインされた場合、データの重複を避けるために一つの遺伝子として扱い）、特定した遺伝子に関する遺伝子情報と、細胞種に関する細胞情報または組織に関する組織情報と、を対応付けて特異的高発現データベース１０６ｃ（マウスＨＥＣＳデータベース、および、ヒトＨＥＣＳデータベース）に格納する。
【００５３】
すなわち、マウスＨＥＣＳデータベース、および、ヒトＨＥＣＳデータベースは、比較的少数の細胞型（細胞種）において、非常に高く発現される遺伝子に関する遺伝子情報で構成されていてもよい。また、遺伝子発現情報は、ＢｉｏＧＰＳ等からダウンロードしたものを利用してもよい。また、ＢｉｏＣｏｎｄｕｃｔｏｒから入手可能なアノテーションファイルを利用してアノテーションを追加し、同じ組織または細胞型に複数回割り当てられている遺伝子を除去することによりデータベースを最小化してもよい。
【００５４】
また、図５および図６を参照して、本実施の形態におけるＨＥＣＳデータベースにおけるデータ構造の一例について説明する。図５は、本実施の形態におけるマウスＨＥＣＳデータベースにおけるデータ構造の一例を示す図である。図６は、本実施の形態におけるヒトＨＥＣＳデータベースにおけるデータ構造の一例を示す図である。
【００５５】
図５に示すように、本実施形態におけるマウスＨＥＣＳデータベースには、３つのｄａｔａ．ｆｒａｍｅｓ（行列）を含んでいる。また、図６に示すように、本実施形態におけるヒトＨＥＣＳデータベースには、３つのｄａｔａ．ｆｒａｍｅｓ（行列）を含んでいる。ここで、図５および図６に示すように、本実施形態におけるＨＥＣＳデータベースに含まれる行列としては、Ｒスクリプトで互換性のある組織名を示す「Ｔｉｓｓｕｅ（組織）」、同じ行に細胞または組織のＨＥＣＳ遺伝子として同定された１遺伝子のＥｎｔｒｅｚＧｅｎｅＩＤ（識別子）を示す「ＥｎｔｒｅｚＧｅｎｅ」、および、Ｅｎｔｒｅｚ  Ｇｅｎｅ識別子に一致する公式遺伝子シンボルを示す「Ｓｙｍｂｏｌ（シンボル）」から構成される、ＨＥＣＳ遺伝子と細胞または組織との組み合わせごとに１行を構成する「ＣＴ」を含んでいてもよい。また、図５および図６に示すように、本実施形態におけるＨＥＣＳデータベースに含まれる行列としては、データベース上で利用可能な細胞または組織の識別文字列を示す「Ｔｉｓｓｕｅｓ」を含んでいてもよい。また、図５および図６に示すように、本実施形態におけるＨＥＣＳデータベースに含まれる行列としては、マイクロアレイデータに対応するＥｎｔｒｅｚ  ｇｅｎｅ識別子、および、マイクロアレイデータに対応する公式遺伝子シンボルを含むユニークな遺伝子識別子のリストであり、特徴抽出解析中に利用する  Ｇｅｎｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｅに相当する「Ｕｎｉｖｅｒｓｅ」を含んでいてもよい。
【００５６】
また、プローブを割り当てる場合のカットオフは、遺伝子の一意性、各条件下の遺伝子のシグネチャとして機能することができた遺伝子数を均衡化することで、慎重に選択されてもよい。ここで、図７を参照して、本実施形態における閾値選択処理の一例について説明する。図７は、本実施形態における細胞型毎のＨＥＣＳ遺伝子数の分布図である。
【００５７】
図７左に示すように、ＨＥＣＳ遺伝子を定義するために使われる閾値の基準である、細胞型あたりのＨＥＣＳ遺伝子数の分布は、マウス（図７左上）およびヒト（図７左下）の遺伝子発現データに対して、全ての細胞型で、遺伝子発現データの中央値の２．５倍から２５倍の順に上昇している。また、図７右に示すように、閾値の値を一意的に定めるために、所定の整数ｎ以下の細胞型でマップされたＨＥＣＳ遺伝子の割合（すなわち、累積度数）を、マウス（図７右上）およびヒト（図７右下）の遺伝子発現データに対して決定することで、それぞれの異なる閾値を決定している。
【００５８】
また、分類方法は、あらかじめ決定しておく必要があり、本実施形態におけるＨＥＣＳデータベースの場合、細胞および組織の種類（タイプ）で分類されているが、ガンを対象にするデータベースの場合は、サンプルが分離された部位の違いによる分類、ガンの成長を抑制する複数の薬剤の薬効の違いによる分類、同一の腫瘍において異なる部位または分離時間によるサンプルに対する単一薬剤の有効性の違いによる分類等による分類であってもよい。
【００５９】
ここで、図８を参照して、本実施形態におけるサンプルが分離された部位の違いによる分類の一例について説明する。図８は、本実施形態におけるサンプルが分離された部位の違いによる分類の一例を示す図である。
【００６０】
図８に示すように、本実施形態においては、腫瘍内のサンプルが分離された部位（Ｚｏｎｅ１、Ｚｏｎｅ２、および、Ｚｏｎｅ３）の違いにより、ＨＥＣＳ遺伝子を特定し、ＨＥＣＳ遺伝子に関する遺伝子情報と、Ｚｏｎｅ１、Ｚｏｎｅ２、または、Ｚｏｎｅ３に関する組織情報と、を対応付けたＨＥＣＳデータベースを構築してもよい。このように適切な分類データベースを構築することで、近年、腫瘍内の細胞集団が大きく異なることで効果的な治療が妨げられているガン治療において、医師は、患者の腫瘍（ガン）の複数部位のサンプリングから、本発明を利用してデータをクラスタ化し、腫瘍の異なる部位に対して選択的に異なる薬剤化合物を投与するべきかどうかを判断できるようになる。
【００６１】
以上で、本実施形態におけるＨＥＣＳデータベース構築処理の一例の説明を終える。
【００６２】
［細胞種解析処理］
次に、本実施形態における細胞種解析処理の一例について、図９乃至図２０を参照して説明する。図９は、本実施の形態における細胞種解析装置１００の処理の一例を示すフローチャートである。
【００６３】
図９に示すように、クラスタリング部１０２ｂは、組織発現情報データベース１０６ｂに記憶された組織における遺伝子発現情報を取得する（ステップＳＣ−１）。
【００６４】
そして、クラスタリング部１０２ｂは、ステップＳＣ−１にて取得した遺伝子発現情報に基づく遺伝子発現のユニークなパターンを識別することにより、当該組織における遺伝子発現情報を複数のクラスタにクラスタリングする（ステップＳＣ−２）。
【００６５】
そして、遺伝子リスト取得部１０２ｃは、クラスタリング部１０２ｂによりクラスタリングされたクラスタに含まれる遺伝子発現情報に対応する遺伝子情報に基づき、遺伝子セット解析を用いて遺伝子リストを取得する（ステップＳＣ−３）。なお、本実施形態においては、自動的に遺伝子リストを取得する一例について説明したが、遺伝子リスト取得部１０２ｃは、情報出力部１０２ｆに遺伝子リストを入力するための表示情報（入力画面）を表示部１１２に表示させ、ユーザにより入力部１１４を介して入力された遺伝子リストを取得してもよい。ここで、ユーザにより入力部１１４を介して入力された遺伝子リストは、誘導多能性幹細胞、または、腫瘍等において高発現となる遺伝子に関する遺伝子情報を含んでいてもよい。
【００６６】
ここで、図１０および図１１を参照して、本実施形態における入力画面の一例を説明する。図１０および図１１は、本実施形態における入力画面の一例を示す図である。
【００６７】
図１０に示すように、本実施形態における入力画面においては、対象となる生物種を選択するドロップダウンリスト、遺伝子ＩＤ型を選択するドロップダウンリスト、データの区切り記号（スペース、コンマ、または、タブ）を選択するラジオボタン、遺伝子リストを入力するテキストボックス、および、遺伝子リストの入力（アップロード）を完了させるボタン（Ｓｕｂｍｉｔ  Ｆｏｒｍボタン）を含んでいてもよい。また、図１１に示すように、本実施形態における入力画面においては、対象となる生物種を選択するドロップダウンリスト、遺伝子ＩＤ型を選択するドロップダウンリスト、データの区切り記号を選択するラジオボタン、複数（グループ）の遺伝子リストを入力するテキストボックス、および、遺伝子リストの入力（アップロード）を完了させるボタン（Ｓｕｂｍｉｔ  Ｆｏｒｍボタン）を含んでいてもよい。
【００６８】
図９に戻り、遺伝子情報検出部１０２ｄは、遺伝子リスト取得部１０２ｃにより取得された遺伝子リストに含まれる遺伝子情報と一致する、特異的高発現データベース１０６ｃに記憶された遺伝子情報を検出する（ステップＳＣ−４）。
【００６９】
ここで、図１２および図１３を参照して、本実施形態における遺伝子情報検出の一例を説明する。図１２および図１３は、本実施形態における遺伝子情報検出の一例を示す図である。
【００７０】
図１２に示すように、本実施形態における遺伝子情報検出結果を示す画面においては、ユーザが１つの遺伝子リストを入力画面において入力した場合の結果を示しており、リスト名を表示するテキストボックス、ユーザが入力した遺伝子リストの遺伝子数を表示するテキストボックス、当該遺伝子リストの遺伝子と一致する特異的高発現データベース１０６ｃに記憶された、入力画面にて指定した生物種の遺伝子数を表示するテキストボックス、および、各細胞型の特徴抽出スコアを計算させ、特徴抽出スコアを表示させるボタン（Ｃｏｎｔｉｎｕｅ  ｔｏ  Ｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔボタン）を含んでいてもよい。また、図１３に示すように、本実施形態における遺伝子情報検出結果を示す画面においては、ユーザが複数の遺伝子リストを入力画面において入力した場合の結果を示しており、リスト名（グループラベル）を表示するテキストボックス、ユーザが入力した遺伝子リストの遺伝子数を表示するテキストボックス、当該遺伝子リストの遺伝子と一致する特異的高発現データベース１０６ｃに記憶された、入力画面にて指定した生物種の遺伝子数を表示するテキストボックス、および、グループ毎に各細胞型の特徴抽出スコアを計算させ、特徴抽出スコアを表示させるボタン（Ｃｏｎｔｉｎｕｅ  ｔｏ  Ｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔボタン）を含んでいてもよい。
【００７１】
図９に戻り、種類特定部１０２ｅは、遺伝子情報検出部１０２ｄにより検出された遺伝子情報、および、特異的高発現データベース１０６ｃに記憶された細胞情報または組織情報に基づき、遺伝子リストに対応する細胞または組織の種類を特定し、種類を特定した細胞または組織毎の特徴抽出スコアを計算する（ステップＳＣ−５）。例えば、種類特定部１０２ｅは、Ｒスクリプトにて、ユーザがアップロードした情報を収集し、適切なデータをＨＥＣＳデータベースから選択して、細胞または組織毎の特徴抽出スコアを計算してもよい。
【００７２】
そして、情報出力部１０２ｆは、種類特定部１０２ｅにより特定された、細胞の種類を含む細胞情報、および／もしくは、組織の種類を含む組織情報、ならびに、種類特定部１０２ｅにより計算された特徴抽出スコアを含む出力情報を表示部１１２に表示させ（ステップＳＣ−６）、処理を終了する。例えば、情報出力部１０２ｆは、種類特定部１０２ｅにより計算された特徴抽出スコアに基づくレーダーチャート、または、ヒートマップを含む出力情報を生成して、当該出力情報を表示部１１２に表示させてもよい。
【００７３】
ここで、図１４乃至図１６を参照して、本実施形態における出力情報の一例について説明する。図１４乃至図１６は、本実施形態における出力情報の一例を示す図である。
【００７４】
図１４は、本実施形態において、健常マウスの肺（非感染組織）と、インフルエンザに感染したマウスの肺（感染組織）と、において異なる発現をする遺伝子に関する遺伝子発現データを用いて、ＨＥＣＳデータベースを使った解析（細胞種の特定）を行った結果（出力情報）を示している。図１４に示すように、本発明を利用することによって、感染組織においては、マクロファージが深く肺に浸透しており、インフルエンザの感染により、体が損傷を修復しようとして、リンパ球の移動を促していることを裏付ける解析結果を示すことができた。
【００７５】
また、図１５に示すように、情報出力部１０２ｆは、ユーザにより１つの遺伝子リストがアップロードされた場合、ＨＥＣＳデータベースで識別された特徴抽出スコアが高い上位２０の細胞または組織を示すレーダーチャート（出力情報）を表示部１１２に表示させてもよい。ここで、図１５においては、図１４に示す解析において特徴抽出スコアが高い上位２０の細胞または組織をレーダーチャートで示しており、マクロファージを多く含むサンプルであることがわかる。また、図１５に示すように、ユーザが表示画面をマウス（入力部１１４）で右クリックした場合、ＨＥＣＳデータベースの全細胞型に対する特徴抽出スコアをダウンロードできるようにしてもよい。
【００７６】
また、図１６に示すように、情報出力部１０２ｆは、ユーザにより複数（Ｇｒｏｕｐ１−Ｇｒｏｕｐ４）の遺伝子リストがアップロードされた場合、ＨＥＣＳデータベースで識別された特徴抽出スコアが高い細胞または組織について、遺伝子リストのグループ毎のヒートマップ（出力情報）を表示部１１２に表示させてもよい。ここで、図１６に示すように、ユーザが表示画面をマウス（入力部１１４）で右クリックした場合、ＨＥＣＳデータベースの全細胞型に対する特徴抽出スコアをダウンロードできるようにしてもよい。また、図１６に示すように、本実施形態においては、加重ランキング戦略を用いて、各クラスタの中で最もＥｎｒｉｃｈ強化された細胞の種類を示すヒートマップを表示することができる。
【００７７】
また、図１７を参照して、本実施形態におけるＨＥＣＳデータベースを用いたデータ処理を行うワークフローの一例について説明する。図１７は、本実施形態におけるＨＥＣＳデータベースを用いたデータ処理を行うワークフローの一例を示す図である。
【００７８】
図１７に示すように、まず、ユーザは、インターフェースを介してデータのアップロードを行う（ユーザ定義の遺伝子リストの入力、遺伝子識別子の選択、および、生物種の選択）。例えば、ユーザは、表計算ソフトから直接適切なパラメータ（例えば、種、および、区切り記号等）を選択し、任意の遺伝子リストを入力フィールドにコピーアンドペーストする。このように、区切り記号等のパラメータをユーザに選択可能とすることで、同時に複数の遺伝子リストをアップロードできるユーザフレンドリーなインターフェースを提供し、迅速な分析を可能としている。そして、遺伝子情報検出部１０２ｄは、アップロードされた遺伝子リストをパース（構文解析）するユーザデータの検証を行い、ＨＥＣＳデータベースと遺伝子リストとの照合を行うデータ予備処理（ＨＥＣＳデータベースで検出されることを確認する予備処理）を実行する。そして、種類特定部１０２ｅは、予備処理後、ＨＥＣＳデータベース内の全ての細胞型について、フィッシャーの正確確率検定（Ｆｉｓｈｅｒ  Ｅｘａｃｔ  Ｔｅｓｔ）による計算処理を利用した特徴抽出解析（Ｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）を行い、特徴抽出スコア（ｌｏｇ１０（Ｂｅｎｊａｍｉｎｉ調整Ｐ値））を計算する。そして、情報出力部１０２ｆは、細胞種分類のグラフを表示部１１２に表示させ、結果をテキストファイル形式で印刷出力部を介して出力させる。
【００７９】
また、図１８乃至図２０を参照して、本実施形態におけるクラスタリング解析と組み合わせて細胞遊走の結果である特定の遺伝子発現パターンを決定した処理結果の一例について説明する。図１８は、本実施形態における組織の染色の一例を示す図である。図１９は、本実施形態における遺伝子発現変化のクラスタ解析の一例を示す図である。図２０は、本実施形態におけるクラスタ解析のヒートマップの一例を示す図である。
【００８０】
本実施形態における遺伝子発現情報のクラスタリングにおいては、遺伝的に混在した環境に由来するＲＮＡサンプル内の異なるパターンの識別手段、すなわち、Ｋ平均法、Ｋクリーク、または、加重遺伝子相関関係等のクラスタリング手法が包括的にサポートされており、時間経過とともに、さまざまな種類の細胞が移入した単一の組織において、遺伝子発現データを日単位（例えば、１日から５日等）で収集し、検討している。ここで、図１８および図１９には、制御組織に対して有為に変異して発現している遺伝子を特定し、遺伝子発現のユニークなパターンを識別するために、遺伝子発現情報をクラスタリングした結果を示している。ここで、本実施形態においては、ＷＧＣＮＡ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｅｎｅｔｉｃｓ．ｕｃｌａ．ｅｄｕ／ｌａｂｓ／ｈｏｒｖａｔｈ／ＣｏｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎＮｅｔｗｏｒｋ／Ｒｐａｃｋａｇｅｓ／ＷＧＣＮＡ／）を使用したクラスタリング研究に用いた潜在的な結果を示し、固有のプロファイルをもつ４つのクラスタに分けて分析している。その結果、３つのクラスタ（クラスタＡ、クラスタＢ、および、クラスタＣ）は、図１８および図１９に示すように、リンパ球数の変化（それぞれマクロファージ、Ｂ細胞、および、Ｔ細胞）に高い相関性が示された。
【００８１】
また、図２０に示すように、本実施形態においては、各クラスタ内に含まれる遺伝子を分析し、どのクラスタで遺伝子が発現しているか表示することができ、また、細胞の移動を表すクラスタを区別して表示することができ、更に、観測された遺伝子調整の役割を担う細胞の種類を決定することも可能となる。このように、図２０に示すように、クラスタＤのみが、従来のバイオインフォマティクス技術を用いて更なる分析を行うにふさわしいクラスタであることがわかる。一方、図２０に示すように、クラスタＡ、クラスタＢ、および、クラスタＣの各クラスタは、感染時のリンパ球数（それぞれマクロファージ、Ｂ細胞、および、Ｔ細胞）の相対的変化を反映していることがわかる。すなわち、感染した組織では、Ｂ細胞、Ｔ細胞、および、マクロファージがサンプル領域に移行し、その結果、細胞型の増加（減少）に比例して、保存された発現パターンの結果として、各細胞におけるＲＮＡの量が特異的な値を示している。また、本実施形態におけるクラスタリングは、同定されていない遺伝子セットに対して、有為差のある発現パターンを検出するために用いられてもよい。ここで、本実施形態の手法をガン組織に適用する場合には、指定した分類法に従って、例えば、日毎に、腫瘍や腫瘍全体にわたって異なる部位からサンプルを収集し、クラスタリングを行ってもよい。また、本実施形態におけるクラスタリングの最後のステップとしては、各分類にクラスタ化された遺伝子の各セットをリンクする作業であり、遺伝子セット解析を用いて行われてもよく、各クラスタ内の各分類と遺伝子リストとの間の照合は、フィッシャーの直接確率検定を用いてもよい。
【００８２】
また、本実施形態における手法を、誘導多能性幹細胞（ＩＰＳ細胞）、または、胚性幹細胞（ＥＳ細胞）等に適用した場合、培養後の細胞の遺伝子発現情報を用いることで、当該細胞が分化誘導（例えば、神経細胞等に分化誘導）されたのか、または、未分化の細胞が増加等しただけなのかを判別することができる。
【００８３】
また、一般的に、生体組織検査（生検）で摘出されたガン細胞は、健康な組織または他のガン細胞と比較され、異常な成長を促進する遺伝子ターゲットがあるか否かを識別し、それが適切な薬物標的であるかを確認することが行われている。しかしながら、これらの検査では、生検試料に背景組織が多く含まれているといった低品質のサンプルに対して行われることが多く、正しい結果が得られない場合があった。そこで、本実施形態における手法を腫瘍に適用することで、ＨＥＣＳデータベースを用いて、発現する遺伝子が生検に含まれている背景組織の量が増大した結果であるのか確認することができる。したがって、本実施形態における手法においては、背景組織の混入による遺伝子発現量の差異が、更なる分析で影響がでないように処理することを保証することによって、生検サンプルの品質に対処することができる。すなわち、本実施形態における手法を腫瘍の病理検査等の際に適用することで、当該腫瘍にどの様なタイプのガン細胞が含まれるかを判別でき、医療現場において投薬する薬剤の選択、および、薬剤の投薬量の変更等を効率的に行うことができる。
【００８４】
以上で、本実施の形態における細胞種解析装置１００の処理の一例の説明を終える。
【００８５】
［他の実施の形態］
さて、これまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。
【００８６】
例えば、細胞種解析装置１００がスタンドアローンの形態で処理を行う場合を一例に説明したが、細胞種解析装置１００は、クライアント端末（細胞種解析装置１００とは別筐体である）からの要求に応じて処理を行い、その処理結果を当該クライアント端末に返却するようにしてもよい。
【００８７】
また、実施の形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
【００８８】
このほか、上記文献中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００８９】
また、細胞種解析装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。
【００９０】
例えば、細胞種解析装置１００の各装置が備える処理機能、特に制御部１０２にて行われる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）および当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現してもよく、また、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現してもよい。尚、プログラムは、後述する、コンピュータに本発明に係る方法を実行させるためのプログラム化された命令を含む、一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されており、必要に応じて細胞種解析装置１００に機械的に読み取られる。すなわち、ＲＯＭまたはＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）などの記憶部１０６などには、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭにロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部を構成する。
【００９１】
また、このコンピュータプログラムは、細胞種解析装置１００に対して任意のネットワーク３００を介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
【００９２】
また、本発明に係るプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよく、また、プログラム製品として構成することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、メモリーカード、ＵＳＢメモリ、ＳＤカード、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、および、Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｃ等の任意の「可搬用の物理媒体」を含むものとする。
【００９３】
また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施の形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。
【００９４】
記憶部１０６に格納される各種のデータベース等（遺伝子発現情報データベース１０６ａ、組織発現情報データベース１０６ｂ、および、特異的高発現データベース１０６ｃ）は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、および、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラム、テーブル、データベース、および、ウェブページ用ファイル等を格納する。
【００９５】
また、細胞種解析装置１００は、既知のデスクトップ型またはノート型のパーソナルコンピュータ、携帯電話、スマートフォン、ＰＨＳ、およびＰＤＡ等の携帯端末装置、ならびに、ワークステーション等の情報処理装置として構成してもよく、また、該情報処理装置に任意の周辺装置を接続して構成してもよい。また、細胞種解析装置１００は、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。
【００９６】
更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じて、または、機能負荷に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。すなわち、上述した実施の形態を任意に組み合わせて実施してもよく、実施の形態を選択的に実施してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９７】
以上詳述に説明したように、本発明によれば、細胞種に依存して発現量が高くなる遺伝子を細胞種のシグネチャとして利用してデータ解析を行うことができる細胞種解析装置、細胞種解析方法、および、プログラムを提供することができるので、特に病態診断等の医療、製薬、創薬、ならびに、ｉｎ  ｖｉｖｏの遺伝子発現プロファイリングおよび細胞計数研究等の生物学研究などの様々な分野において極めて有用である。
【符号の説明】
【００９８】
１００  細胞種解析装置
１０２  制御部
１０２ａ  遺伝子情報格納部
１０２ｂ  クラスタリング部
１０２ｃ  遺伝子リスト取得部
１０２ｄ  遺伝子情報検出部
１０２ｅ  種類特定部
１０２ｆ  情報出力部
１０４  通信制御インターフェース部
１０６  記憶部
１０６ａ  遺伝子発現情報データベース
１０６ｂ  組織発現情報データベース
１０６ｃ  特異的高発現データベース
１０８  入出力制御インターフェース部
１１２  表示部
１１４  入力部
２００  外部システム
３００  ネットワーク
【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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【図１５】
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【図１７】
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【図１６】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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