【手続補正書】
【提出日】平成22年4月20日(2010.4.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の疾患状況を評価する方法であって、
症状陽性コホートにおける複数のバイオマーカーに関する第１のデータセットを得ることと、
症状陰性コホートにおける複数のバイオマーカーに関する第２のデータセットを得ることと、
該症状陽性コホート及び症状陰性コホート内の変動性の影響を最小にするように該第１のデータセット及び第２のデータセットを処理して、第１の処理データセット及び第２の処理データセットを生成することと、
反復解析に従って、該第２の処理データセットと比較して該第１の処理データセットから少なくとも１つの情報として役立つデータを選択することによって、疾患状況モデルを生成することと、
少なくとも１つの情報として役立つデータを、該疾患状況モデルに入力することと、
該患者の該疾患状況を決定すること
を含む方法。
【請求項２】
前記反復解析が、前記第１のデータセットと前記第２のデータセットの間で観察される前記疾患状況の差異に関して、より情報として役立たないバイオマーカーを同定し、それを除くように構成される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１のデータセット及び該第２のデータセットの処理が、
該第１のデータセット及び該第２のデータセットを閾値と比較することと、
比較の結果に従って、該閾値と比較された該第１のデータセット及び該第２のデータセットに関する複数の不連続な値を生成することと、
該第１のデータセットの少なくとも１つの情報として役立つバイオマーカーに関する該不連続な値と該第２のデータセットの少なくとも１つの情報として役立つバイオマーカーに関する該不連続な値との間の差異に従って疾患状況を決定するための疾患状況モデルを生成すること
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
さらに、前記第１のデータセットと前記第２のデータセットに関して上限が定められたバイオマーカーデータを生成することを含み、ここで、上限が定められたバイオマーカーデータは、
上限の範囲内にある該第１のデータセットと該第２のデータセット；及び
上限を超える該第１のデータセットと該第２のデータセットのための上限値
を含む請求項３に記載の方法。
【請求項５】
さらに、前記第１のデータセット及び前記第２のデータセットの少なくとも一方の中央値に従って前記上限を選択することを含む請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記疾患状況モデルが、少なくとも１つの従属変数及び少なくとも１つの独立変数を含み、
前記疾患状況が従属変数であり、そして
前記少なくとも１つの情報として役立つバイオマーカーが少なくとも１つの独立変数を含む請求項１に記載の方法。
【請求項７】
ヒトの疾患状況を評価するためのシステムであって、
症状陽性コホートにおける複数のバイオマーカーに関する第１のデータセットを受け取り；
症状陰性コホートにおける複数のバイオマーカーに関する第２のデータセットを受け取り；
該症状陽性コホート及び症状陰性コホート内の変動性の影響を最小にするように該第１のデータセット及び第２のデータセットを処理して、第１の処理データセット及び第２の処理データセットを生成し；
反復解析に従って、該第２の処理データセットと比較して該第１の処理データセットから少なくとも１つの情報として役立つデータを選択することによって、疾患状況モデルを生成するように構成されるコンピューターシステムを含むシステム。
【請求項８】
前記コンピューターシステムがさらに、
前記第１のデータセットにおけるバイオマーカーの累積度数分布と前記第２のデータセットにおけるバイオマーカーの累積度数分布とを比較し；
該第１のデータセットにおけるバイオマーカーの累積度数分布と該第２のデータセットにおけるバイオマーカーの累積度数分布の間の最大差異に従って該バイオマーカーについての切点を選択する
ように構成される請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記コンピューターシステムがさらに、前記第１のデータセット及び前記第２のデータセットを前記切点と比較し；
該切点と比較される各データが該切点を超えるかどうかに従って一揃いの不連続な値を含む切点データセットを生成する
ように構成される請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記反復解析が、前記第１のデータセットと前記第２のデータセットの間で観察される前記疾患状況の差異に関して、より情報として役立たないバイオマーカーを同定し、それを除くように構成される請求項７に記載のシステム。
【請求項１１】
前記コンピューターシステムがさらに、前記第１のデータセット及び前記第２のデータセットを閾値と比較し；
比較の結果に従って、該閾値と比較された該第１のデータセット及び該第２のデータセットに関する複数の不連続な値を生成し；
該第１のデータセットの少なくとも１つの情報として役立つバイオマーカーに関する該不連続な値と該第２のデータセットの少なくとも１つの情報として役立つバイオマーカーに関する該不連続な値との間の差異に従って前記疾患状況を決定するための疾患状況モデルを生成する
ように構成される請求項７に記載のシステム。
【請求項１２】
前記コンピューターシステムがさらに、前記第１のデータセットと前記第２のデータセットに関して上限が定められたバイオマーカーデータを生成するように構成され、ここで、該上限が定められたバイオマーカーデータは、
上限の範囲内にある第１のデータセット及び第２のデータセット；及び
上限を超える第１のデータセット及び該第２のデータセットのための上限値
を含む請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記コンピューターシステムがさらに、前記第１のデータセット及び前記第２のデータセットの少なくとも一方の中央値に従って前記上限を選択するように構成される請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記疾患状況モデルが、少なくとも１つの従属変数及び少なくとも１つの独立変数を含み、前記疾患状況が従属変数であり、前記少なくとも１つの情報として役立つバイオマーカーが少なくとも１つの独立変数を含む請求項７に記載のシステム。
【請求項１５】
ヒトの疾患状況を評価する方法をコンピューターに実行させるように構成されるコンピュータープログラムであって、該方法が、
症状陽性コホートにおける複数のバイオマーカーに関する第１のデータセットを得ることと；
症状陰性コホートにおける複数のバイオマーカーに関する第２のデータセットを得ることと；
該症状陽性コホート及び症状陰性コホート内の変動性の影響を最小にするように該第１のデータセット及び第２のデータセットを処理して、第１の処理データセット及び第２の処理データセットを生成することと；
反復解析に従って、該第２の処理データセットと比較して該第１の処理データセットから少なくとも１つの情報として役立つデータを選択することによって、疾患状況モデルを生成すること
を含む、コンピュータープログラム。
【請求項１６】
前記方法がさらに、
前記第１のデータセットにおけるバイオマーカー累積度数分布と前記第２のデータセットにおけるバイオマーカーの累積度数分布とを比較することと；
該第１のデータセットにおけるバイオマーカーの累積度数分布と該第２のデータセットにおけるバイオマーカーの累積度数分布の最大差異に従って該バイオマーカーについての切点を選択すること
を含む請求項１５に記載のコンピュータープログラム。
【請求項１７】
前記方法がさらに、
前記第１のデータセット及び前記第２のデータセットを前記切点と比較することと；
該切点と比較される各データが該切点を超えるかどうかに従って一揃いの不連続な値を含む切点データセットを生成すること
を含む請求項１６に記載のコンピュータープログラム。
【請求項１８】
前記反復解析が、前記第１のデータセットと前記第２のデータセットの間で観察される前記疾患状況の差異に関して、より情報として役立たないバイオマーカーを同定し、それを除くように構成される請求項１５に記載のコンピュータープログラム。
【請求項１９】
前記方法がさらに、
前記第１のデータセット及び前記第２のデータセットを閾値と比較することと；
比較の結果に従って、該閾値と比較された該第１のデータセットと該第２のデータセットに関する複数の不連続な値を生成することと；
該第１のデータセットの少なくとも１つの情報として役立つバイオマーカーに関する該不連続な値と該第２のデータセットの少なくとも１つの情報として役立つバイオマーカーに関する該不連続な値との間の差異に従って前記疾患状況を決定するための疾患状況モデルを自動的に生成することと
を含む請求項１５に記載のコンピュータープログラム。
【請求項２０】
前記方法がさらに、前記第１のデータセットと前記第２のデータセットに関して上限が定められたバイオマーカーデータを生成することを含み、ここで、該上限が定められたバイオマーカーデータは、
上限の範囲内にある該第１のデータセット及び第２のデータセット；及び
上限を超える第１のデータセット及び第２のデータセットのための上限値
を含む請求項１９に記載のコンピュータープログラム。
【請求項２１】
前記方法がさらに、前記第１のデータセット及び前記第２のデータセットの少なくとも一方の中央値に従って前記上限を選択することを含む請求項２０に記載のコンピュータープログラム。
【請求項２２】
前記疾患状況モデルが、少なくとも１つの従属変数及び少なくとも１つの独立変数を含み、
前記疾患状況が従属変数であり、
前記少なくとも１つの情報として役立つバイオマーカーが少なくとも１つの独立変数を含む請求項１５に記載のコンピュータープログラム。
【請求項２３】
前記第1の処理データセット及び前記第２の処理データセットは、前記第１のデータセット及び前記第２のデータセットの範囲を狭くして、狭い範囲の第１の処理データセット及び狭い範囲の第２の処理データセットを作製することによって生成され、前記疾患状況モデルは、該狭い範囲の第１の処理データセットと該狭い範囲の第２の処理データセットを比較することによって生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項２４】
前記第１の処理データセットおよび第２の処理データセットは、前記第１のデータセットにおけるバイオマーカーの累積度数分布と前記第２のデータセットにおけるバイオマーカーの累積度数分布とを比較して、該第１のデータセットにおけるバイオマーカーの累積度数分布と該第２のデータセットにおけるバイオマーカーの累積度数分布の間の最大差異に従って該バイオマーカーについての切点を選択することによって作製される、請求項１に記載の方法。
【請求項２５】
前記コンピューターシステムがさらに、
狭い範囲の前記第１のデータセット及び狭い範囲の前記第２のデータセットを生成して、狭い範囲の第１の処理データセット及び狭い範囲の第２の処理データセットを作製し、
該狭い範囲の第１の処理データセットと該狭い範囲の第２の処理データセットを比較することによって疾患状況モデルを自動的に生成する
ように構成される請求項７に記載のシステム。
【請求項２６】
前記方法が、
狭い範囲の前記第１のデータセット及び狭い範囲の前記第２のデータセットを生成して、狭い範囲の第１の処理データセット及び狭い範囲の第２の処理データセットを作製することと、
該狭い範囲の第１の処理データセットと該狭い範囲の第２の処理データセットを比較することによって疾患状況モデルを自動的に生成すること
を含む請求項１５に記載のコンピュータープログラム。
【請求項２７】
前記狭い範囲の第１の処理データセット及び狭い範囲の第２の処理データセットを生成することは、前記第１のデータセットおよび前記第２のデータセットを分数指数で累乗することを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２８】
前記第１の処理データおよび前記第２の処理データを前記切点と比較することと、
該切点と比較される各データが該切点を超えるかどうかに従って一揃いの不連続な値を含む切点データセットを生成すること
を含む請求項２４に記載の方法。
【請求項２９】
前記コンピューターシステムが、前記第１のデータセットおよび前記第２のデータセットを分数指数で累乗することによって前記狭い範囲の第１の処理データセット及び狭い範囲の第２の処理データセットを生成するように構成される請求項２５に記載のシステム。
【請求項３０】
前記狭い範囲の第１の処理データセット及び狭い範囲の第２の処理データセットを生成することが、前記バイオマーカーデータを分数指数で累乗することを含む請求項２６に記載のコンピュータープログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
本発明はまた、以下の項目を提供する。
（項目１）
ヒトの疾患状況を評価する方法であって、
症状陽性コホートについての複数のバイオマーカーに関する症状陽性のバイオマーカーのデータを得ることと、
症状陰性コホートについての複数のバイオマーカーに関する症状陰性のバイオマーカーのデータを得ることと、
該複数のバイオマーカーから複数の関連バイオマーカーを自動的に選択することと
該症状陽性コホートの該関連バイオマーカーに関するバイオマーカーデータと該症状陰性コホートの該関連バイオマーカーに関するバイオマーカーデータとの間の差異に従って該疾患状況を決定するための統計モデルを生成することと
を含む方法。
（項目２）
さらに、上記症状陽性コホートの上記関連バイオマーカーについての狭い範囲のバイオマーカーデータ及び上記症状陰性コホートの上記関連バイオマーカーについての狭い範囲のバイオマーカーデータを生成することを含み、ここで、統計モデルを生成することが、
該症状陽性コホートの該関連バイオマーカーに関する該バイオマーカーデータと該症状陰性コホートの該関連バイオマーカーに関する該バイオマーカーデータとの間の差異；及び
該症状陽性コホートの該関連バイオマーカーについての狭い範囲のバイオマーカーデータと該症状陰性コホートの該関連バイオマーカーについての狭い範囲のバイオマーカーデータの間の差異
に従って統計モデルを生成することを含む項目１の方法。
（項目３）
上記狭い範囲のバイオマーカーデータを生成することが、バイオマーカーデータと分数指数を掛け合わせることを含む項目２の方法。
（項目４）
さらに、選択したバイオマーカーに関する上記症状陽性の上記バイオマーカーデータの累積度数分布を、該選択したバイオマーカーに関する上記症状陰性のバイオマーカーデータの累積度数分布と比較することと、
該選択したバイオマーカーに関する該症状陽性の累積度数分布と該症状陰性の累積度数分布の最大差異に従ってバイオマーカーについての切点を選択すること
を含む項目１の方法。
（項目５）
さらに、上記症状陽性のバイオマーカーデータと上記症状陰性のバイオマーカーデータを上記切点と比較することと、
該切点と比較される各データが該切点を超えるかどうかに従って一揃いの不連続な値を含む切点データセットを生成すること
を含む項目４の方法。
（項目６）
統計モデルを生成することが、上記症状陽性コホートの上記関連バイオマーカーに関するバイオマーカーデータ及び上記症状陰性コホートの上記関連バイオマーカーに関するバイオマーカーデータにおいて反復解析を行うことを含み、ここで、該反復解析が、疾患状況に関して第２のデータセットよりも情報が少ない第１のデータセットを同定し、それを除くように構成される項目１の方法。
（項目７）
さらに、上記症状陽性のバイオマーカーデータおよび上記症状陰性のバイオマーカーデータを閾値と比較することと、
比較の結果に従って、該閾値と比較された該症状陽性のバイオマーカーデータおよび該症状陰性のバイオマーカーデータに関する複数の不連続な値を生成することと、
症状陽性コホートの関連バイオマーカーに関する該不連続な値と症状陰性コホートの関連バイオマーカーに関する該不連続な値との間の差異に従って疾患状況を決定するための統計モデルを生成すること
を含む項目１の方法。
（項目８）
さらに、上記症状陽性のバイオマーカーデータと上記症状陰性のバイオマーカーデータに関して上限が定められたバイオマーカーデータを生成することを含み、ここで、上限が定められたバイオマーカーデータは、
上限の範囲内にある該症状陽性のバイオマーカーデータと該症状陰性のバイオマーカーデータ；及び
上限を超える該症状陽性のバイオマーカーデータと該症状陰性のバイオマーカーデータのための上限値
を含む項目７の方法。
（項目９）
さらに、上記症状陽性のバイオマーカーデータ及び上記症状陰性のバイオマーカーデータの少なくとも一方の中央値に従って上記上限を選択することを含む項目８の方法。
（項目１０）
上記統計モデルが、少なくとも１つの従属変数及び１より多い独立変数を含み、
上記疾患状況が従属変数であり、そして
上記複数の関連バイオマーカーについての複数の等級が複数の独立変数を含む項目１の方法。
（項目１１）
ヒトの疾患状況を評価するためのシステムであって、
症状陽性コホートについての複数のバイオマーカーに関する症状陽性のバイオマーカーデータを受け取り；
症状陰性コホートについての複数のバイオマーカーに関する症状陰性のバイオマーカーデータを受け取り；
該複数のバイオマーカーから複数の関連バイオマーカーを自動的に選択し；
該症状陽性コホートの該関連バイオマーカーに関するバイオマーカーデータと該症状陰性コホートの該関連バイオマーカーに関するバイオマーカーデータとの間の差異に従って該疾患状況を決定するための統計モデルを自動的に生成するように構成されるコンピューターシステムを含むシステム。
（項目１２）
上記コンピューターシステムが、
上記症状陽性コホートの上記関連バイオマーカーについての狭い範囲のバイオマーカーデータ及び上記症状陰性コホートの上記関連バイオマーカーについての狭い範囲のバイオマーカーデータを生成し；
該症状陽性コホートの該関連バイオマーカーに関するバイオマーカーデータと該症状陰性コホートの該関連バイオマーカーに関するバイオマーカーデータとの間の差異、及び該症状陽性コホートの該関連バイオマーカーについての狭い範囲のバイオマーカーデータと該症状陰性コホートの該関連バイオマーカーについての狭い範囲のバイオマーカーデータの間の差異に従って統計モデルを自動的に生成する
ようにさらに構成されている、項目１１のシステム。
（項目１３）
上記コンピューターシステムが、上記バイオマーカーデータと分数指数を掛け合わせることによって上記狭い範囲のバイオマーカーデータを生成するように構成される項目１２のシステム。
（項目１４）
上記コンピューターシステムがさらに、
選択したバイオマーカーに関する上記症状陽性のバイオマーカーデータの累積度数分布を該選択したバイオマーカーに関する上記症状陰性のバイオマーカーデータの累積度数分布と比較し；
該選択したバイオマーカーに関する該症状陽性の累積度数分布と該症状陰性の累積度数分布の最大差異に従って該バイオマーカーについての切点を選択する
ように構成される項目１１のシステム。
（項目１５）
上記コンピューターシステムがさらに、上記症状陽性のバイオマーカーデータと上記症状陰性のバイオマーカーデータを上記切点と比較し；
該切点と比較される各データが該切点を超えるかどうかに従って一揃いの不連続な値を含む切点データセットを生成する
ように構成される項目１４のシステム。
（項目１６）
上記コンピューターシステムが、上記症状陽性コホートの上記関連バイオマーカーに関するバイオマーカーデータ及び上記症状陰性コホートの上記関連バイオマーカーに関するバイオマーカーデータにおいて反復解析を行うことによって上記統計モデルを自動的に生成するように構成され、ここで、該反復解析が、上記疾患状況に関して第２のデータセットよりも情報が少ない第１のデータセットを同定し、それを除くように構成される項目１１のシステム。
（項目１７）
上記コンピューターシステムがさらに、上記症状陽性のバイオマーカーデータと上記症状陰性のバイオマーカーデータを閾値と比較し；
比較の結果に従って、該閾値と比較された該症状陽性のバイオマーカーデータと該症状陰性のバイオマーカーデータに関する複数の不連続な値を生成し；
症状陽性コホートの関連バイオマーカーに関する該不連続な値と症状陰性コホートの関連バイオマーカーに関する該不連続な値との間の差異に従って上記疾患状況を決定するための統計モデルを生成する
ように構成される項目１１のシステム。
（項目１８）
上記コンピューターシステムがさらに、上記症状陽性のバイオマーカーデータと上記症状陰性のバイオマーカーデータに関して上限が定められたバイオマーカーデータを生成するように構成され、ここで、該上限が定められたバイオマーカーデータは、
上限の範囲内にある症状陽性のバイオマーカーデータと症状陰性のバイオマーカーデータ；及び
上限を超える症状陽性のバイオマーカーデータと症状陰性のバイオマーカーデータのための上限値
を含む項目１７のシステム。
（項目１９）
上記コンピューターシステムがさらに、上記症状陽性のバイオマーカーデータ及び上記症状陰性のバイオマーカーデータの少なくとも一方の中央値に従って上記上限を選択するように構成される項目１８のシステム。
（項目２０）
上記統計モデルが、少なくとも１つの従属変数及び１より多い独立変数を含み、上記疾患状況が従属変数であり、上記複数の関連バイオマーカーについての複数の等級が複数の独立変数を含む項目１１のシステム。
（項目２１）
ヒトの疾患状況を評価する方法をコンピューターに実行させるように構成されるコンピュータープログラムであって、該方法が、
症状陽性コホートについての複数のバイオマーカーに関する症状陽性のバイオマーカーのデータを得ることと；
症状陰性コホートについての複数のバイオマーカーに関する症状陰性のバイオマーカーのデータを得ることと；
該複数のバイオマーカーから複数の関連バイオマーカーを自動的に選択することと；
該症状陽性コホートの該関連バイオマーカーに関するバイオマーカーデータと該症状陰性コホートの該関連バイオマーカーに関するバイオマーカーデータとの間の差異に従って該疾患状況を決定するための統計モデルを自動的に生成すること
を含む、コンピュータープログラム。
（項目２２）
上記方法がさらに、上記症状陽性コホートの上記関連バイオマーカーについての狭い範囲のバイオマーカーデータ及び上記症状陰性コホートの上記関連バイオマーカーについての狭い範囲のバイオマーカーデータを生成することを含み、ここで、自動的に上記統計モデルを生成することが、
該症状陽性コホートの該関連バイオマーカーに関するバイオマーカーデータと該症状陰性コホートの該関連バイオマーカーに関するバイオマーカーデータとの間の差異；及び
該症状陽性コホートの該関連バイオマーカーについての狭い範囲のバイオマーカーデータと該症状陰性コホートの該関連バイオマーカーについての狭い範囲のバイオマーカーデータの間の差異
に従って統計モデルを生成することを含む項目２１のコンピュータープログラム。
（項目２３）
上記狭い範囲のバイオマーカーデータを生成することが、上記バイオマーカーデータと分数指数を掛け合わせることを含む項目２２のコンピュータープログラム。
（項目２４）
上記方法がさらに、
選択したバイオマーカーに関する上記症状陽性のバイオマーカーデータの累積度数分布を選択したバイオマーカーに関する上記症状陰性のバイオマーカーデータの累積度数分布と比較することと；
該選択したバイオマーカーに関する症状陽性の累積度数分布と該症状陰性の累積度数分布の最大差異に従ってバイオマーカーについての切点を選択すること
を含む項目２１のコンピュータープログラム。
（項目２５）
上記方法がさらに、
上記症状陽性のバイオマーカーデータと上記症状陰性のバイオマーカーデータを上記切点と比較することと；
該切点と比較される各データが該切点を超えるかどうかに従って一揃いの不連続な値を含む切点データセットを生成すること
を含む項目２４のコンピュータープログラム。
（項目２６）
自動的に統計モデルを生成することが、
上記症状陽性コホートの上記関連バイオマーカーに関するバイオマーカーデータ及び上記症状陰性コホートの上記関連バイオマーカーに関するバイオマーカーデータにおいて反復解析を行うことを含み、ここで、該反復解析が、上記疾患状況に関して第２のデータセットよりも情報が少ない第１のデータセットを同定し、それを除くように構成される項目２１のコンピュータープログラム。
（項目２７）
上記方法がさらに、
上記症状陽性のバイオマーカーデータと上記症状陰性のバイオマーカーデータを閾値と比較することと；
比較の結果に従って、該閾値と比較された該症状陽性のバイオマーカーデータと該症状陰性のバイオマーカーデータに関する複数の不連続な値を生成することと；
症状陽性コホートの関連バイオマーカーに関する該不連続な値と症状陰性コホートの関連バイオマーカーに関する該不連続な値との間の差異に従って上記疾患状況を決定するための統計モデルを自動的に生成することと
を含む項目２１のコンピュータープログラム。
（項目２８）
上記方法がさらに、上記症状陽性のバイオマーカーデータと上記症状陰性のバイオマーカーデータに関して上限が定められたバイオマーカーデータを生成することを含み、ここで、該上限が定められたバイオマーカーデータは、
上限の範囲内にある該症状陽性のバイオマーカーデータと該症状陰性のバイオマーカーデータ；及び
上限を超える症状陽性のバイオマーカーデータと症状陰性のバイオマーカーデータのための上限値
を含む項目２７のコンピュータープログラム。
（項目２９）
上記方法がさらに、上記症状陽性のバイオマーカーデータ及び上記症状陰性のバイオマーカーデータの少なくとも一方の中央値に従って上記上限を選択することを含む項目２８のコンピュータープログラム。
（項目３０）
上記統計モデルが、少なくとも１つの従属変数及び１より多い独立変数を含み、
上記疾患状況が従属変数であり、
上記複数の関連バイオマーカーについての複数の等級が複数の独立変数を含む項目２１のコンピュータープログラム。
本発明のさらに完全な理解は、以下の説明用図面と関連して考慮される際、詳細な説明を参照して導出されてもよい。以下の図面では、同様の参照番号は同様の要素及び工程を参照する。