(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ゲノムワイドなＳＮＰ（一塩基多型）のジェノタイプデータから、形質発現に影響を与える遺伝子間相互作用を有するＳＮＰの組合せでありＳＮＰペアを網羅的に同定し、当該ＳＮＰペアから形質の発現を解析する回帰モデルを生成する遺伝子間相互作用解析システムであって、
ｎ個の検体から検出されたｍ個の種類のＳＮＰから、順次異なる２種類のＳＮＰからなるＳＮＰペアを選択し、当該ＳＮＰペアにおけるＳＮＰの各々のジェノタイプ（優勢型及び劣勢型の組合せ）を２つのカテゴリからなるダミーコードのテーブルに分類し、当該ダミーコード毎にｎ個の前記検体の各々を分類し、２つのカテゴリとそれぞれのカテゴリに属する前記検体とを示すテーブルを作成するテーブル作成部と、
前記テーブルにおけるダミーコードをダミー変数とした単回帰モデルにより、各カテゴリに分類された前記検体を用いた単回帰分析を行い、このダミー変数と前記形質の発現との関連性の強さを示す評価値を、前記ダミー変数毎に算出する評価値算出部と、
前記関連性の強さを示す評価値が高い順番に、前記ダミー変数を配列させてランキングを生成するランキング作成部と、
予め設定された順番までの前記ダミー変数を抽出し、この抽出したダミー変数を前記回帰モデルのダミー変数とするダミー変数作成部と、
前記抽出したダミー変数に乗ずる回帰係数を罰則付き最尤法により算出する変数選択部と
を備えることを特徴とする遺伝子間相互作用解析システム。
【請求項２】
前記テーブル作成部が、
コーディング法としてＣＤＣ（ｃｅｌｌ−ｗｉｓｅ  ｄｕｍｍｙ  ｃｏｄｉｎｇ）を用いて、１種類のＳＮＰにおけるジェノタイプを２つのカテゴリに分類したダミーコードのＣＤＣテーブルとし、また２つの異なる種類のＳＮＰにおけるジェノタイプを、１つのジェノタイプの組合せとそれ以外のジェノタイプとの２つのカテゴリに分類したダミーコードのＣＤＣ相互作用テーブルとするＣＤＣテーブル作成部と、
コーディング法としてＡＤＣ（ａｄａｐｔｉｖｅ  ｄｕｍｍｙ  ｃｏｄｉｎｇ）を用いて、２つの異なる種類のＳＮＰにおけるジェノタイプの複数の組合せを、２つのカテゴリに分類したダミーコードのＡＤＣ相互作用テーブルとするＡＤＣテーブル作成部と
から構成されていることを特徴とする請求項１に記載の遺伝子間相互作用解析システム。
【請求項３】
前記回帰モデルがロジスティック回帰モデルの場合、
前記ＣＤＣテーブル、前記ＣＤＣ相互作用テーブル及び前記ＡＤＣ相互作用テーブルの各々が、２つのカテゴリと、当該カテゴリ毎における質的形質の２つのクラスに属する前記検体の数とからなる２×２のテーブルであり、
前記評価値算出部が、
前記ＣＤＣテーブル及び前記ＣＤＣ相互作用テーブルの各々のダミーコードの前記単回帰分析における前記評価値として尤度を算出するＣＤＣ尤度算出部と、
前記ＣＤＣテーブル及び前記ＣＤＣ相互作用テーブルの各々のダミーコードの前記単回帰分析における前記評価値としてｐ値を算出するＣＤＣ＿ｐ値算出部と、
前記ＡＤＣ相互作用テーブルの各々のダミーコードの前記単回帰分析における前記評価値としてｐ値を算出するＡＤＣ＿ｐ値算出部と
であることを特徴とする請求項２に記載の遺伝子間相互作用解析システム。
【請求項４】
前記ランキング作成部が
前記ＣＤＣテーブル及び前記ＣＤＣ相互作用テーブルの各々のダミーコードの尤度を前記関連性の強い順番に配列させて前記ランキングを生成し、また、前記ＣＤＣテーブル及び前記ＣＤＣ相互作用テーブルの各々のダミーコードのｐ値を前記関連性の強い順番に配列させて前記ランキングを生成し、また、前記ＡＤＣ相互作用テーブルの各々のダミーコードのｐ値を前記関連性の強い順番に配列させて前記ランキングを生成する
ことを特徴とする請求項３に記載の遺伝子間相互作用解析システム。
【請求項５】
前記回帰モデルが線形回帰モデルの場合、
前記ＣＤＣ相互作用テーブル及び前記ＡＤＣ相互作用テーブルが２つのカテゴリと当該カテゴリの各々に含まれる前記検体の量的形質の加算値となるテーブルであり、
前記評価値算出部が、
前記ＣＤＣ相互作用テーブルの各々のダミーコードの前記単回帰分析における前記評価値としてｔ値を算出するＣＤＣ＿ｔ値算出部と、
前記ＡＤＣ相互作用テーブルの各々のダミーコードの前記単回帰分析における前記評価値としてｔ値を算出するＡＤＣ＿ｔ値算出部
であることを特徴とする請求項２に記載の遺伝子間相互作用解析システム。
【請求項６】
前記ランキング作成部が
前記ＣＤＣ相互作用テーブルの各々のダミーコードのｔ値を前記関連性の強い順番に配列させて前記ランキングを生成し、また、前記ＡＤＣ相互作用テーブルの各々のダミーコードのｔ値を前記関連性の強い順番に配列させて前記ランキングを生成する
ことを特徴とする請求項５に記載の遺伝子間相互作用解析システム。
【請求項７】
ゲノムワイドなＳＮＰ（一塩基多型）のジェノタイプデータから、形質発現に影響を与える遺伝子間相互作用を有するＳＮＰの組合せでありＳＮＰペアを網羅的に同定し、当該ＳＮＰペアから形質の発現を解析する回帰モデルを生成する遺伝子間相互作用解析方法であって、
テーブル作成部が、ｎ個の検体から検出されたｍ個の種類のＳＮＰから、順次異なる２種類のＳＮＰからなるＳＮＰペアを選択し、当該ＳＮＰペアにおけるＳＮＰの各々のジェノタイプ（優勢型及び劣勢型の組合せ）を２つのカテゴリからなるダミーコードのテーブルに分類し、当該ダミーコード毎にｎ個の前記検体の各々を分類し、２つのカテゴリとそれぞれのカテゴリに属する前記検体とを示すテーブルを作成するテーブル作成過程と、
評価値算出部が、前記テーブルにおけるダミーコードをダミー変数とした単回帰モデルにより、各カテゴリに分類された前記検体を用いた単回帰分析を行い、このダミー変数と前記形質の発現との関連性の強さを示す評価値を、前記ダミー変数毎に算出する評価値算出過程と、
ランキング作成部が、前記関連性の強さを示す評価値が高い順番に、前記ダミー変数を配列させてランキングを生成するランキング作成過程と、
ダミー変数作成部が、予め設定された順番までの前記ダミー変数を抽出し、この抽出したダミー変数を前記回帰モデルのダミー変数とするダミー変数作成過程と、
変数選択部が、前記抽出したダミー変数に乗ずる回帰係数を罰則付き最尤法により算出する変数選択過程と
を含むことを特徴とする遺伝子間相互作用解析方法。
【請求項８】
ゲノムワイドなＳＮＰ（一塩基多型）のジェノタイプデータから、形質発現に影響を与える遺伝子間相互作用を有するＳＮＰの組合せでありＳＮＰペアを網羅的に同定し、当該ＳＮＰペアから形質の発現を解析する回帰モデルを生成する遺伝子間相互作用解析のプログラムであって、
コンピュータが、
ｎ個の検体から検出されたｍ個の種類のＳＮＰから、順次異なる２種類のＳＮＰからなるＳＮＰペアを選択し、当該ＳＮＰペアにおけるＳＮＰの各々のジェノタイプ（優勢型及び劣勢型の組合せ）を２つのカテゴリからなるダミーコードのテーブルに分類し、当該ダミーコード毎にｎ個の前記検体の各々を分類し、２つのカテゴリとそれぞれのカテゴリに属する前記検体とを示すテーブルを作成するテーブル作成手段、
前記テーブルにおけるダミーコードをダミー変数とした単回帰モデルにより、各カテゴリに分類された前記検体を用いた単回帰分析を行い、このダミー変数と前記形質の発現との関連性の強さを示す評価値を、前記ダミー変数毎に算出する評価値算出手段、
前記関連性の強さを示す評価値が高い順番に、前記ダミー変数を配列させてランキングを生成するランキング作成手段、
予め設定された順番までの前記ダミー変数を抽出し、この抽出したダミー変数を前記回帰モデルのダミー変数とするダミー変数作成手段、
前記抽出したダミー変数に乗ずる回帰係数を罰則付き最尤法により算出する変数選択手段
として機能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、遺伝子間の相互作用がもたらす影響を解析する遺伝子間相互作用解析システム、その方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
様々な生物種において、ゲノム上の遺伝子が個体の生物学的な特徴を示す表現型の発現に関与していることは、従来から良く知られていることである。
また、複数の遺伝子を考慮すると、それぞれの個々の遺伝子としては表現型に影響を与えることがないが、複数の遺伝子の組合せにより表現型に影響を与える場合がある。このとき、個々の遺伝子の効果を探索し、この探索結果を基に複数の遺伝子の組合せによる相互効果を探索することは困難である。
【０００３】
また、ヒトのゲノムの変異を網羅的に探索する技術が実用化され、ヒトの表現型、特に疾患の発症や薬の副作用の個人差などを同定するため、ゲノムにおける遺伝子のＳＮＰ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ  Ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ；一塩基多型または一塩基変異多型）を元に、ゲノムワイドに遺伝子変異を調べることが可能である（例えば、特許文献１参照）。
特に疾患の発症（表現型の発現の一例）と遺伝子におけるＳＮＰとの関係を解明することは、発症の予防を可能とし、ヒトの健康を維持するために重要である。
【０００４】
上述したように、複数の遺伝子が複雑なネットワークを形成させたり、あるいは疾患を発生・進行させるなどの影響を、ヒトの個体として有している遺伝子型（ジェノタイプ）における表現型として発現（質的形質または量的形質を発現）させる。
したがって、ゲノムワイドにＳＮＰ間における相互作用（エピスタシス）が形質の発現にもたらす影響を解明することは、疾患の発病を予め予防し、発病した後も有用な遺伝子治療を行うことを可能とする医学的な重要性を有している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特表２００５−５２７９０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述したゲノムワイドに形質の発現に影響を与えるＳＮＰ及びＳＮＰの組合せを探索する場合、上述した異なるＳＮＰ間における相互作用において、複数の異なる遺伝子座におけるＳＮＰの組合せを考慮した解析となり、膨大なデータ解析となる。
例えば、２個のＳＮＰの組合せの場合、９０万種類のＳＮＰから２個の異なるＳＮＰを取る組合せは、約５０００億通り存在する。このため、従来の数理モデルを使用した場合、効果を確認するために用いる検体数を１０００人程度と考えると、数理モデル自体の限界あるいは数理モデルをコンピュータで扱う際の計算複雑度における限界を超えてしまう。
【０００７】
このため、従来のゲノムワイドに形質の発現に影響を与えるＳＮＰの組合せを探索する手法は、ゲノムワイドな遺伝子のうち一部の遺伝子領域を選択するフィルタリングを行い、選択された遺伝子領域に対して解析処理のための数理モデルに当てはめることで、複数の遺伝子座を考慮した解析が行われている。
しかしながら、この遺伝子のフィルタリングを用いると、フィルタにかかって選択されなかった領域の遺伝子が、表現型の発現に主たる影響を有するＳＮＰを有する遺伝子である場合が考えられる。
このため、上述したように、実際に疾病の発症に影響を及ぼす遺伝子が、運悪くフィルタにかかって探索の対象から除去された場合、疾病の発症に関与するＳＮＰの組合せを同定することができなくなる。
【０００８】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、遺伝子のフィルタリングによる選択を行うことなく、ゲノムワイドな遺伝子において、形質の発現に影響を与えるＳＮＰの組合せを容易に探索し、形質の発現の解析を行うことが可能な遺伝子間相互作用解析システム、その方法及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】
【０００９】
この発明は上述した課題を解決するためになされたもので、本発明の遺伝子間相互作用解析システムは、ゲノムワイドなＳＮＰ（一塩基多型）のジェノタイプデータから、形質発現に影響を与える遺伝子間相互作用を有するＳＮＰの組合せでありＳＮＰペアを網羅的に同定し、当該ＳＮＰペアから形質の発現を解析する回帰モデルを生成する遺伝子間相互作用解析システムであって、ｎ個の検体から検出されたｍ個の種類のＳＮＰから、順次異なる２種類のＳＮＰからなるＳＮＰペアを選択し、当該ＳＮＰペアにおけるＳＮＰの各々のジェノタイプ（優勢型及び劣勢型の組合せ）を２つのカテゴリからなるダミーコードのテーブルに分類し、当該ダミーコード毎にｎ個の前記検体の各々を分類し、２つのカテゴリとそれぞれのカテゴリに属する前記検体とを示すテーブルを作成するテーブル作成部と、前記テーブルにおけるダミーコードをダミー変数とした単回帰モデルにより、各カテゴリに分類された前記検体を用いた単回帰分析を行い、このダミー変数と前記形質の発現との関連性の強さを示す評価値を、前記ダミー変数毎に算出する評価値算出部と、前記関連性の強さを示す評価値が高い順番に、前記ダミー変数を配列させてランキングを生成するランキング作成部と、予め設定された順番までの前記ダミー変数を抽出し、この抽出したダミー変数を前記回帰モデルのダミー変数とするダミー変数作成部と、前記抽出したダミー変数に乗ずる回帰係数を罰則付き最尤法により算出する変数選択部とを備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明の遺伝子間相互作用解析システムは、前記テーブル作成部が、コーディング法としてＣＤＣ（ｃｅｌｌ−ｗｉｓｅ  ｄｕｍｍｙ  ｃｏｄｉｎｇ）を用いて、１種類のＳＮＰにおけるジェノタイプを２つのカテゴリに分類したダミーコードのＣＤＣテーブルとし、また２つの異なる種類のＳＮＰにおけるジェノタイプを、１つのジェノタイプの組合せとそれ以外のジェノタイプとの２つのカテゴリに分類したダミーコードのＣＤＣ相互作用テーブルとするＣＤＣテーブル作成部と、コーディング法としてＡＤＣ（ａｄａｐｔｉｖｅ  ｄｕｍｍｙ  ｃｏｄｉｎｇ）を用いて、２つの異なる種類のＳＮＰにおけるジェノタイプの複数の組合せを、２つのカテゴリに分類したダミーコードのＡＤＣ相互作用テーブルとするＡＤＣテーブル作成部とから構成されていることを特徴とする。
【００１１】
本発明の遺伝子間相互作用解析システムは、前記回帰モデルがロジスティック回帰モデルの場合、前記ＣＤＣテーブル、前記ＣＤＣ相互作用テーブル及び前記ＡＤＣ相互作用テーブルの各々が、２つのカテゴリと、当該カテゴリ毎における質的形質の２つのクラスに属する前記検体の数とからなる２×２のテーブルであり、前記評価値算出部が、前記ＣＤＣテーブル及び前記ＣＤＣ相互作用テーブルの各々のダミーコードの前記単回帰分析における前記評価値として尤度を算出するＣＤＣ尤度算出部と、前記ＣＤＣテーブル及び前記ＣＤＣ相互作用テーブルの各々のダミーコードの前記単回帰分析における前記評価値としてｐ値を算出するＣＤＣ＿ｐ値算出部と、前記ＡＤＣ相互作用テーブルの各々のダミーコードの前記単回帰分析における前記評価値としてｐ値を算出するＡＤＣ＿ｐ値算出部とであることを特徴とする。
【００１２】
本発明の遺伝子間相互作用解析システムは、前記ランキング作成部が前記ＣＤＣテーブル及び前記ＣＤＣ相互作用テーブルの各々のダミーコードの尤度を前記関連性の強い順番に配列させて前記ランキングを生成し、また、前記ＣＤＣテーブル及び前記ＣＤＣ相互作用テーブルの各々のダミーコードのｐ値を前記関連性の強い順番に配列させて前記ランキングを生成し、また、前記ＡＤＣ相互作用テーブルの各々のダミーコードのｐ値を前記関連性の強い順番に配列させて前記ランキングを生成することを特徴とする。
【００１３】
本発明の遺伝子間相互作用解析システムは、前記回帰モデルが線形回帰モデルの場合、前記ＣＤＣ相互作用テーブル及び前記ＡＤＣ相互作用テーブルが２つのカテゴリと当該カテゴリの各々に含まれる前記検体の量的形質の加算値となるテーブルであり、前記評価値算出部が、前記ＣＤＣ相互作用テーブルの各々のダミーコードの前記単回帰分析における前記評価値としてｔ値を算出するＣＤＣ＿ｔ値算出部と、前記ＡＤＣ相互作用テーブルの各々のダミーコードの前記単回帰分析における前記評価値としてｔ値を算出するＡＤＣ＿ｔ値算出部とであることを特徴とする。
【００１４】
本発明の遺伝子間相互作用解析システムは、前記ランキング作成部が前記ＣＤＣ相互作用テーブルの各々のダミーコードのｔ値を前記関連性の強い順番に配列させて前記ランキングを生成し、また  前記ＡＤＣ相互作用テーブルの各々のダミーコードのｔ値を前記関連性の強い順番に配列させて前記ランキングを生成することを特徴とする。
【００１５】
本発明の遺伝子間相互作用解析方法は、ゲノムワイドなＳＮＰ（一塩基多型）のジェノタイプデータから、形質発現に影響を与える遺伝子間相互作用を有するＳＮＰの組合せでありＳＮＰペアを網羅的に同定し、当該ＳＮＰペアから形質の発現を解析する回帰モデルを生成する遺伝子間相互作用解析方法であって、テーブル作成部が、ｎ個の検体から検出されたｍ個の種類のＳＮＰから、順次異なる２種類のＳＮＰからなるＳＮＰペアを選択し、当該ＳＮＰペアにおけるＳＮＰの各々のジェノタイプ（優勢型及び劣勢型の組合せ）を２つのカテゴリからなるダミーコードのテーブルに分類し、当該ダミーコード毎にｎ個の前記検体の各々を分類し、２つのカテゴリとそれぞれのカテゴリに属する前記検体とを示すテーブルを作成するテーブル作成過程と、評価値算出部が、前記テーブルにおけるダミーコードをダミー変数とした単回帰モデルにより、各カテゴリに分類された前記検体を用いた単回帰分析を行い、このダミー変数と前記形質の発現との関連性の強さを示す評価値を、前記ダミー変数毎に算出する評価値算出過程と、ランキング作成部が、前記関連性の強さを示す評価値が高い順番に、前記ダミー変数を配列させてランキングを生成するランキング作成過程と、ダミー変数作成部が、予め設定された順番までの前記ダミー変数を抽出し、この抽出したダミー変数を前記回帰モデルのダミー変数とするダミー変数作成過程と、変数選択部が、前記抽出したダミー変数に乗ずる回帰係数を罰則付き最尤法により算出する変数選択過程とを含むことを特徴とする。
【００１６】
本発明のプログラムは、ゲノムワイドなＳＮＰ（一塩基多型）のジェノタイプデータから、形質発現に影響を与える遺伝子間相互作用を有するＳＮＰの組合せでありＳＮＰペアを網羅的に同定し、当該ＳＮＰペアから形質の発現を解析する回帰モデルを生成する遺伝子間相互作用解析のプログラムであって、コンピュータが、ｎ個の検体から検出されたｍ個の種類のＳＮＰから、順次異なる２種類のＳＮＰからなるＳＮＰペアを選択し、当該ＳＮＰペアにおけるＳＮＰの各々のジェノタイプ（優勢型及び劣勢型の組合せ）を２つのカテゴリからなるダミーコードのテーブルに分類し、当該ダミーコード毎にｎ個の前記検体の各々を分類し、２つのカテゴリとそれぞれのカテゴリに属する前記検体とを示すテーブルを作成するテーブル作成手段、前記テーブルにおけるダミーコードをダミー変数とした単回帰モデルにより、各カテゴリに分類された前記検体を用いた単回帰分析を行い、このダミー変数と前記形質の発現との関連性の強さを示す評価値を、前記ダミー変数毎に算出する評価値算出手段、前記関連性の強さを示す評価値が高い順番に、前記ダミー変数を配列させてランキングを生成するランキング作成手段、予め設定された順番までの前記ダミー変数を抽出し、この抽出したダミー変数を前記回帰モデルのダミー変数とするダミー変数作成手段、前記抽出したダミー変数に乗ずる回帰係数を罰則付き最尤法により算出する変数選択手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
この発明によれば、従来の統計分析手法によるゲノムワイドな遺伝子解析においては、遺伝子全体における所定の範囲ではなく、ジェノタイプデータを２つのカテゴリに分類し、ジェノタイプ間の相互作用の影響の強さを単回帰分析することを可能とし、各テーブルに対応するダミーデータの中から、単回帰分析により強い影響を有するダミーコードを選択することで、ヒトの遺伝子全体におけるＳＮＰのジェノタイプの相互作用による質的形質あるいは量的形質への影響を同定することができ、回帰分析に用いる説明変数として、遺伝子間の相互作用に対応するダミーコードを用い、高い精度の回帰分析を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】この発明の一実施形態による遺伝子間相互作用解析システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】ＳＮＰデータベース１１に記憶されているＳＮＰ単位で、ＳＮＰのジェノタイプデータ毎に検体の表現型の検体数を集計したＳＮＰ基礎テーブルの一例を示している。
【図３】全てのＳＮＰにおいて、２つの異なる種類のＳＮＰのジェノタイプデータ毎における２次相互作用に対応した検体の質的形質のクラスの分類を示すＳＮＰ相互作用基礎テーブルの一例を示している。
【図４】ＳＮＰ基礎テーブルにおいて、３つのジェノタイプデータのいずれか２つを組合せと、他の１つのジェノタイプデータとのカテゴリ毎に、カテゴリ内における検体を質的形質のクラスの分類を示すＣＤＣテーブルの一例を示す図である。
【図５】ＳＮＰ基礎テーブルにおいて、３つのジェノタイプデータのいずれか２つを組合せと、他の１つのジェノタイプデータとのカテゴリ毎に、カテゴリ内における検体を質的形質のクラスの分類を示すＣＤＣテーブルの一例を示す図である。
【図６】図３に示すＳＮＰ相互作用テーブルにおける２つの異なる種類のＳＮＰのジェノタイプデータの組合せを２つのカテゴリに分割したＣＤＣ相互作用テーブルの一例を示す図である。
【図７】図２に示すＳＮＰ基礎テーブルにおける２つの異なる種類のＳＮＰのジェノタイプデータの組合せを２つのカテゴリに分割したＡＤＣ相互作用テーブルの一例を示す図である。
【図８】ＣＤＣテーブル毎に対して単回帰分析を行い、ＣＤＣテーブルが示す目的変数を用いた際の尤度またはｐ値の算出を説明する概念図である。
【図９】ＳＮＰ基礎テーブルにおいて、３つのジェノタイプデータのいずれか２つを組合せと、他の１つのジェノタイプデータとのカテゴリ毎に、カテゴリ内における検体を質的形質のクラスの分類を示すＣＤＣテーブルの一例を示す図である。
【図１０】遺伝子間相互作用解析システムを用いた回帰モデルにおけるダミー変数の選択と回帰係数の算出の動作例を示すフローチャートである。
【図１１】この発明の第２の実施形態による遺伝子間相互作用解析システムの構成例を示す概略ブロック図である。
【図１２】第２の実施形態におけるＳＮＰ相互作用基礎テーブルの構成例を示すものである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本発明は、ゲノムワイドな遺伝子における遺伝子間相互作用がもたらす形質の発現への影響、例えば遺伝子間相互作用が疾患の発現に対して与える影響を、遺伝子全体におけるゲノムワイドで網羅的に解析するためのアルゴリズムに対し、ＳＩＳ（ｓｕｒｅ  ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅ  ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ）法を適用している。このＳＩＳ法は、一般化線形モデルでの理論的な証明がなされているため、ケースコントロール研究に最適なアルゴリズムとして知られている。
本発明は、このＳＩＳ法を用い、ＳＮＰ（一塩基多型）のジェノタイプ間、あるいは２つの異なる種類のＳＮＰのジェノタイプ間におけるダミー変数のコーディング（ダミーコードの作成）を行い、かつこれらから得られるダミー変数のランキング、このランキングからの予め設定された順番までのダミー変数の選択、および選択したダミー変数に乗ずる回帰係数の算出を組み合わせたアルゴリズムとなっている。そして、本発明は、このアルゴリズムにより、少標本かつ高次元変数のデータから、ゲノムワイドなＳＮＰからの形質発現の回帰モデルを作成する手法に関する。
【００２０】
＜第１の実施形態＞
本実施形態においては、大規模データである多数の検体から抽出した遺伝子座の異なる種類のＳＮＰのジェノタイプデータから、数理モデルであるロジスティック回帰モデルで使用するＳＮＰのジェノタイプデータを抽出し、この抽出したＳＮＰのジェノタイプデータを用いて回帰分析を行う。
すなわち、以下の（１）式に示すｍ種類のＳＮＰのジェノタイプデータにおけるｍ次元線形関数において、説明変数ｘｊ（１≦ｊ≦ｍ）のなかから実際に使用する説明変数を選択する。
【００２１】
【数１】
0005852902.tif 000002
【００２２】
そして、選択されたｑ（≪ｍ）種類の説明変数ｘｉ（１≦ｉ≦ｑ）を用い、以下の（２）式のｑ次元線形関数による回帰分析を行う。
【００２３】
【数２】
0005852902.tif 000003
【００２４】
上述した多数のＳＮＰのジェノタイプデータから、回帰分析に用いるＳＮＰのジェノタイプデータを抽出する過程において、検体から抽出されたＳＮＰの種類毎のジェノタイプデータを２つのカテゴリに分割したダミーコードとする。そして、このダミーコードにより２×２の評価用のテーブルを生成し、このテーブル毎に単回帰モデルを作成し、この単回帰モデル毎に単回帰分析を用いて尤度あるいはｐ値などの評価値を求め、この評価値をランキングし、予め設定したランキング以内（例えば２５６番目まで）の評価値を有するダミーコードをダミー変数（説明変数）として選択する。そして、この選択した説明変数に対して乗ずる回帰係数βｊのうち０となるものを抽出する。そして、０とならない（非ゼロ）の回帰係数に対応する説明変数ｘｉを抽出し、ＳＮＰのジェノタイプデータから質的形質を回帰分析するためのロジスティック回帰モデルを生成する。
以下、上述した処理を行う構成について、詳細に説明する。
【００２５】
次に、図面を参照して、本発明の第１の実施形態について説明する。図１は、この発明の第１の実施形態によるゲノムワイドな遺伝子に対応した遺伝子間相互作用解析システムの構成例を示す概略ブロック図である。
図１において、本実施形態の遺伝子間相互作用解析システムは、基礎テーブル作成部１、ＣＤＣ（ｃｅｌｌ−ｗｉｓｅ  ｄｕｍｍｙ  ｃｏｄｉｎｇ）テーブル作成部２、ＡＤＣ（ａｄａｐｔｉｖｅ  ｄｕｍｍｙ  ｃｏｄｉｎｇ）テーブル作成部３、ＣＤＣ尤度算出部４、ＣＤＣ＿ｐ値算出部５、ＡＤＣ＿ｐ値算出部６、ランキング作成部７、ダミー変数作成部８、変数選択部９、回帰分析処理部１０、ＳＮＰデータベース１１、ＣＤＣ尤度記憶部１２、ＣＤＣ＿ｐ値記憶部１３、ＡＤＣ＿ｐ値記憶部１４、ランキング記憶部１５を備えている。
【００２６】
ＳＮＰデータベース１１には、ｎ個の検体から抽出されたｍ個（例えば、５０万箇所以上を越えるゲノムワイドな遺伝子内の遺伝子座におけるＳＮＰ）のＳＮＰのジェノタイプデータが、ｎ個各々に付与された検体識別情報に対応して記憶されている。また、ＳＮＰデータベース１１において、検体各々には、質的形質として、所定の病気である否か、または所定の薬に対して副作用があるか否か、あるいは肥満であるか否かの２値の表現型としての属性データが付与されている。このＳＮＰデータベース１１には、ＳＮＰのジェノタイプデータの抽出過程において、他の検体でＳＮＰが検出された遺伝子座のデータの欠損の無いＳＮＰのジェノタイプデータが得られた検体のみが記憶されている。したがって、本実施形態におけるＳＮＰのジェノタイプデータは、一般的なインピュテーション（Ｉｍｐｕｔａｔｉｏｎ）が必要な検体のデータが除去されている。
【００２７】
次に、図２は、ＳＮＰデータベース１１に記憶されているＳＮＰ単位で、ＳＮＰのジェノタイプデータ毎に検体の表現型の検体数を集計したＳＮＰ基礎テーブルの一例を示している。ＳＮＰデータベース１１には、このＳＮＰ基礎テーブルが異なる遺伝子座に存在するＳＮＰ単位に作成されるため、１つの質的形質に対してｍ個が記憶されることになる。ここで、ＳＮＰデータベース１１には、ＳＮＰ基礎テーブルが、このＳＮＰ基礎テーブルを識別するＳＮＰ基礎テーブル識別情報に対応して、書き込まれて記憶されている。この図２において、ＳＮＰのジェノタイプデータとして、ＳＮＰ＝０、ＳＮＰ＝１、ＳＮＰ＝２の３つの属性、例えばそれぞれがジェノタイプＡＡ、ＡＢ、ＢＢに対応する。ここで、例えばＡが優勢型であり、Ｂが劣勢型であり、ジェノタイプはこれらの組合せとなる。この図２におけるＳＮＰ基礎テーブルは、ジェノタイプ毎の各検体を、この検体を採取した人間が表現型としてある病気に罹患（＝１）しているか、あるいは罹患していないか（非罹患＝０）のいずれかの２値データのクラスに分類されている。
【００２８】
そして、ジェノタイプＳＮＰ＝０の場合、非罹患の検体がｎ００個あり、罹患の検体がｎ１０個ある。また、ジェノタイプＳＮＰ＝１の場合、非罹患の検体がｎ０１個あり、罹患の検体がｎ１１個ある。ジェノタイプＳＮＰ＝２の場合、非罹患の検体がｎ０２個あり、罹患の検体がｎ１２個ある。ここで、本実施形態において、「ｎｘｘ」における「ｘｘ」は添え字である。
ここで、ｎ００＋ｎ１０＋ｎ０１＋ｎ１１＋ｎ０２＋ｎ１２＝ｎ（総検体数）である。
すなわち、ＳＮＰ基礎テーブルは、ｎ個の検体に対して、一つの種類のＳＮＰに対して、質的形質の２クラスと、ジェノタイプデータをカテゴリデータとした属性３種類とによる２×３の分割表である。
【００２９】
図１に戻り、基礎テーブル作成部１は、ＳＮＰデータベース１１から順次ＳＮＰ単位で各検体のＳＮＰのジェノタイプデータを読み出し、各検体を対応するジェノタイプデータに分類する。また、基礎テーブル作成部１は、各ジェノタイプデータの検体を質的形質の２クラスに分類し、分類した結果を図２に示すＳＮＰ基礎テーブルとする。基礎テーブル作成部１は、上述したように、全ての種類（ｍ個）のＳＮＰに対して、図２のＳＮＰ基礎テーブルを生成する。
【００３０】
次に、図３は、全てのＳＮＰの種類において、２つの異なる種類のＳＮＰのジェノタイプデータ毎における２次相互作用に対応した検体の質的形質のクラスの分類を示すＳＮＰ相互作用基礎テーブルの一例を示している。この図３において、ＳＮＰの種類としてはＳＮＰ１及びＳＮＰ２を用い、ＳＮＰ１のジェノタイプデータをＳＮＰ１＝０、ＳＮＰ１＝１及びＳＮＰ１＝２とし、ＳＮＰ２のジェノタイプデータをＳＮＰ２＝０、ＳＮＰ２＝１及びＳＮＰ２＝２とする。すなわち、ＳＮＰ相互作用基礎テーブルは、ＳＮＰ１のジェノタイプ（０、１、２）データとＳＮＰ２のジェノタイプ（０、１、２）との組合せ毎に、検体を罹患（＝１）及び非罹患（＝０）のいずれか対応するクラスに分類している。ここで、ジェノタイプ（０，１，２）は、ジェノタイプ（ＡＡ，ＡＢ，ＢＢ）の優勢型と劣勢型の組合せを示している
【００３１】
例えば、図３において、ジェノタイプデータＳＮＰ１＝０及びＳＮＰ２＝０の組合せに対し、非罹患のクラスの検体数がｎ０００個であり、罹患のクラスの検体数がｎ１００個である。また、ジェノタイプデータＳＮＰ１＝２及びＳＮＰ２＝１の組合せに対し、非罹患のクラスの検体数がｎ０１２個であり、罹患のクラスの検体数がｎ１１２個である。
ここで、ＳＮＰ基礎テーブルの場合と同様に、ｎ０００＋ｎ００１＋ｎ００２＋ｎ０１０＋ｎ０１１＋ｎ０１２＋ｎ０２０＋ｎ０２１＋ｎ０２２＋ｎ１００＋ｎ１０１＋ｎ１０２＋ｎ１１０＋ｎ１１１＋ｎ１１２＋ｎ１２０＋ｎ１２１＋ｎ１２２＝ｎ（総検体数）である。ここで、本実施形態において、「ｎｙｙｙ」における「ｙｙｙ」は添え字である。
【００３２】
図１に戻り、基礎テーブル作成部１は、ＳＮＰデータベース１１に記憶されているｍ個のＳＮＰから２つの異なる種類のＳＮＰの組合せを順次選択する。
そして、基礎テーブル作成部１は、選択されたＳＮＰの組（以下、ＳＮＰペア）において、ＳＮＰペアにおけるジェノタイプデータの組合わせ毎（例えば、ジェノタイプデータＳＮＰ１＝０及びＳＮＰ２＝０の組合せ）に検体を分類する。また、基礎テーブル作成部１は、各ＳＮＰペアにおけるジェノタイプデータの組合わせの検体を質的形質の２クラスに分類し、分類した結果を図３に示す構成のＳＮＰ相互作用基礎テーブルとする。基礎テーブル作成部１は、上述したように、全ての種類（ｍ個）のＳＮＰから、異なる種類の２つのＳＮＰに対して、図３のＳＮＰ相互作用基礎テーブルを生成する。
したがって、基礎テーブル作成部１は、ｍ個のＳＮＰの２つの異なる種類のＳＮＰの組合せが｛ｍ（ｍ−１）／２｝個あるため、ＳＮＰ相互作用基礎テーブルを｛ｍ（ｍ−１）／２｝個生成する。
【００３３】
次に、図４及び図５は、ＳＮＰ基礎テーブルにおいて、３つのジェノタイプデータ（ジェノタイプ毎のデータ）のいずれか２つを組合せと、他の１つのジェノタイプデータとのカテゴリ毎に、カテゴリ内における検体を質的形質のクラスの分類を示すＣＤＣテーブルの一例を示す図である。この図４及び図５に示すＣＤＣテーブルは、２つのカテゴリと、カテゴリにおける検体数を２つのクラスに分類した２×２の分割表の構成をしており、ＳＮＰデータベース１１に記憶されている。
【００３４】
図４は、ＳＮＰの３種類の属性のジェノタイプデータであるＳＮＰ＝０、ＳＮＰ＝１及びＳＮＰ＝２において、ジェノタイプデータＳＮＰ＝０を単独のカテゴリＣ１とし、ジェノタイプデータＳＮＰ＝１及びＳＮＰ＝２の組合せをカテゴリＣ２としているテーブルの一例である。この図４の場合、単独のカテゴリＣ１であるジェノタイプデータＳＮＰ＝０に着目するＣＤＣテーブルとなっている。この図４において、ジェノタイプデータＳＮＰ＝０のカテゴリにおける非罹患及び罹患のクラスの検体数は図２のＳＮＰ基礎テーブルと同様である。一方、ジェノタイプデータＳＮＰ＝１及びＳＮＰ２の組合せのカテゴリにおける非罹患及び罹患のクラスの検体数は、図２のＳＮＰ基礎テーブルにおけるジェノタイプデータＳＮＰ＝１とジェノタイプデータＳＮＰ２の各々のカテゴリにおける非罹患及び罹患のクラスの検体数を加算した結果となっている。
【００３５】
また、図５は、ＳＮＰの３種類の属性のジェノタイプデータであるＳＮＰ＝０、ＳＮＰ＝１及びＳＮＰ＝２において、ジェノタイプデータＳＮＰ＝１を単独のカテゴリＣ１とし、ジェノタイプデータＳＮＰ＝０及びＳＮＰ＝２の組合せをカテゴリＣ２としているテーブルの一例である。この図５の場合、単独のカテゴリＣ１であるジェノタイプデータＳＮＰ＝１に着目するＣＤＣテーブルとなっている。この図５において、ジェノタイプデータＳＮＰ＝１のカテゴリにおける非罹患及び罹患のクラスの検体数は図２のＳＮＰ基礎テーブルと同様である。一方、ジェノタイプデータＳＮＰ＝０及びＳＮＰ２の組合せのカテゴリにおける非罹患及び罹患のクラスの検体数は、図２のＳＮＰ基礎テーブルにおけるジェノタイプデータＳＮＰ＝０とジェノタイプデータＳＮＰ２の各々のカテゴリにおける非罹患及び罹患のクラスの検体数を加算した結果となっている。
【００３６】
図１に戻り、ＣＤＣテーブル作成部２は、ＳＮＰデータベース１１から、ＳＮＰ基礎テーブル識別情報により、図２に示すＳＮＰ基礎テーブルをＳＮＰ単位に読み出す。そして、ＣＤＣテーブル作成部２は、読み出した各ＳＮＰ基礎テーブルにおいて、３種類の３つのカテゴリであるジェノタイプデータを、２種類及び１種類に再分類し、図４あるいは図５に示す２つのカテゴリからなる３（＝３（３−１）／２）つのＣＤＣテーブルを生成する。ここで、１つのＳＮＰにおいて生成される３つのＣＤＣテーブルにおけるジェノタイプデータの組合せは、図４及び図５に示す以外に、ジェノタイプデータＳＮＰ＝２を単独のカテゴリＣ１とし、ジェノタイプＳＮＰ＝０及びＳＮＰ＝１の組合せのカテゴリＣ２である。
【００３７】
ここで、ＣＤＣテーブル作成部２は、２種類のジェノタイプデータの組合せのカテゴリにおける非罹患及び罹患の各々の検体数を、図２のＳＮＰ基礎テーブルにおける組み合わされたジェノタイプデータの各々における非罹患の検体数を加算し、組合せのカテゴリにおける非罹患の検体数とし、同様に、組み合わされたジェノタイプデータの各々における罹患の検体数を加算し、組合せのカテゴリにおける罹患の検体数とする。また、ＣＤＣテーブル作成部２は、作成したＣＤＣテーブルに対してＣＤＣテーブル識別情報を付与し、このＣＤＣテーブル識別情報と、このＣＤＣテーブル識別情報の示すＣＤＣテーブルとを対応付けて、ＳＮＰデータベース１１へ書き込んで記憶させる。
【００３８】
次に、図６は、図３に示すＳＮＰ相互作用基礎テーブルにおける２つの異なる種類のＳＮＰのジェノタイプデータの組合せを２つのカテゴリに分割したＣＤＣ相互作用テーブルの一例を示す図である。この図６に示すＣＤＣ相互作用テーブルは、ＣＤＣテーブルと同様に、２つのカテゴリと、カテゴリにおける検体数を２つのクラスに分類した２×２の構成をしており、ＳＮＰデータベース１１に記憶されている。図３に示すＳＮＰ相互作用基礎テーブルは、２つの異なる種類のＳＮＰの各々における３つのジェノタイプデータの組合せであるため、図３から解るようにこの組合せは９個ある。
【００３９】
この９個の組合せからＣＤＣテーブルの場合と同様に、注目する一つの組合せを単独のカテゴリＣ１とし、残りの他の組合せのグループをカテゴリＣ２とする。この図６の場合、単独の組合せをＳＮＰ＝１及びＳＮＰ２＝１とし、図３におけるこの組合せ以外の条件を他の組合せのグループとしている。
したがって、組合せが９個あるため、単特となる組合せも９個あり、結果的に図３のＳＮＰ相互作用基礎テーブルは、９個のＣＤＣ相互作用テーブルに分割される。
【００４０】
図１に戻り、ＣＤＣテーブル作成部２は、ＳＮＰデータベース１１から、図３に示すＳＮＰ相互作用基礎テーブルを、２つの種類の異なるＳＮＰの組合せ単位に読み出す。そして、ＣＤＣテーブル作成部２は、読み出した各ＳＮＰ相互作用基礎テーブルにおいて、９種類のジェノタイプデータの組合せを、１種類の組合せと、残りの他の８種類の組合せとの２つのカテゴリに再分類し、図６に示す２つのカテゴリからなる８つのＣＤＣ相互作用テーブルを生成する。
【００４１】
ここで、ＣＤＣテーブル作成部２は、８種類のジェノタイプデータの組合せのカテゴリにおける非罹患及び罹患の各々の検体数を、図３のＳＮＰ相互作用テーブルにおけるグループ化された８種類の組合せの各々における非罹患を加算し、組合せのカテゴリにおける非罹患の検体数とし、同様に、グループ化された８種類の組合せの各々における罹患を加算し、８種類の組合せのグループのカテゴリにおける罹患の検体数とする。また、ＣＤＣテーブル作成部２は、作成したＣＤＣ相互作用テーブルに対してＣＤＣ相互作用テーブル識別情報を付与し、このＣＤＣ相互作用テーブル識別情報と、このＣＤＣ相互作用テーブル識別情報の示すＣＤＣ相互作用テーブルとを対応付けて、ＳＮＰデータベース１１へ書き込んで記憶させる。
【００４２】
次に、図７は、図２に示すＳＮＰ基礎テーブルにおける２つの異なる種類のＳＮＰのジェノタイプデータの組合せを２つのカテゴリに分割したＡＤＣ相互作用テーブルの一例を示す図である。この図７に示すＡＤＣ相互作用テーブルは、ＣＤＣ相互作用テーブルと同様に、２つのカテゴリと、カテゴリにおける検体数を２つのクラスに分類した２×２の構成をしており、ＳＮＰデータベース１１に記憶されている。図７に示すＡＤＣ相互作用テーブルは、２つの異なる種類のＳＮＰの各々における３つのジェノタイプデータの複数の組合せをダミーコードとしている。  
【００４３】
例えば、図７における２つのカテゴリ（Ｃ１、Ｃ２）に分割するジェノタイプデータの組合せにおいては、カテゴリＣ１がＳＮＰ１＝０、ＳＮＰ＝１、及びＳＮＰ＝２の組合せと、ＳＮＰ２＝０及びＳＮＰ２＝１の組合せと、ＳＮＰ２＝１及びＳＮＰ２＝２の組合せと、ＳＮＰ２＝０及びＳＮＰ２＝２の組合せとのグループからなるグループであり、一方、カテゴリＣ２がＳＮＰ基礎テーブルにおけるすでに説明したカテゴリＣ１以外のジェノタイプデータのグループである。すなわち、カテゴリＣ１のいずれか１つのジェノタイプとカテゴリＣ２のいずれか１つのジェノタイプとの組合せが一方のグループとされ、それ以外の８つの組合せが他方のグループとされ、それぞれのクラスの検体数が加算される。
【００４４】
図１に戻り、ＡＤＣテーブル作成部３は、ＳＮＰデータベース１１に記憶されているＳＮＰ基礎テーブルから、ＳＮＰペアとして異なる種類のＳＮＰの組合せを選択し、このＳＮＰペアにおける全てのジェノタイプデータを２つのカテゴリとして分類した全ての組合せを、ＳＮＰペア毎に生成する。そして、ＡＤＣテーブル作成部３は、カテゴリＣ１とする２つの異なる種類のＳＮＰにおける複数のジェノタイプデータの各々の非罹患及び罹患の検体数を読み出す。そして、ＡＤＣテーブル作成部３は、このカテゴリＣ１として読み出したジェノタイプデータの組合せにおける各々のジェノタイプデータにおける非罹患及び罹患のクラスの検体数をそれぞれクラス毎に加算する。
【００４５】
また、ＡＤＣテーブル作成部３は、ＳＮＰデータベース１１に記憶されているＳＮＰ基礎テーブルから、カテゴリＣ１に含まれている以外のカテゴリＣ２のジェノタイプデータの非罹患及び罹患の各々のクラスの検体数を読み出す。そして、ＡＤＣテーブル作成部３は、このカテゴリＣ２として読み出したジェノタイプデータの非罹患及び罹患のクラスの検体数をそれぞれクラス毎に加算し、上述したＡＤＣ相互作用テーブルを生成する。したがって、ＳＮＰペア毎に、２つのＳＮＰの各々のジェノタイプデータを２つのカテゴリに分類する全ての組合せに対応したＡＤＣ相互作用テーブルが生成される。
また、ＡＤＣテーブル作成部３は、作成したＣＤＣ相互作用テーブルに対してＣＤＣ相互作用テーブル識別情報を付与し、このＡＤＣ相互作用テーブル識別情報と、このＡＤＣ相互作用テーブル識別情報の示すＡＤＣ相互作用テーブルとを対応付けて、ＳＮＰデータベース１１へ書き込んで記憶させる。
【００４６】
ＣＤＣ尤度算出部４は、ＳＮＰデータベース１１から順次、ＣＤＣテーブル識別情報の示すＣＤＣテーブルを読み出し、ＣＤＣテーブルのカテゴリの組合せを説明変数とした単回帰分析を行い、その尤度を算出する。すなわち、図４または図５に示すＣＤＣテーブルにおける２つのクラス及び２つのカテゴリを抽出して、図８に示す２×２の分割表とする。この図８は、ＣＤＣテーブル毎に対して単回帰分析を行い、ＣＤＣテーブルが示す説明変数を用いた際の尤度またはｐ値の算出を説明する概念図である。  
すなわち、ＣＤＣ尤度算出部４は、ＣＤＣテーブル識別情報により、ＳＮＰデータベース１１から順次ＣＤＣテーブルを読み出し、読み出したＣＤＣテーブルにおける各カテゴリＣ１及びＣ２各々における非罹患のクラスと罹患のクラスの検体数から、以下に示す（３）式を用いてロジスティック回帰モデルの最大対数尤度（以下、尤度とする）を算出する。
【００４７】
【数３】
0005852902.tif 000004
【００４８】
この（３）式において、図８に示すように、カテゴリＣ１における非罹患のクラスに属する検体数がａ個であり、罹患のクラスに属する検体数がｃ個である。また、カテゴリＣ２における非罹患のクラスに属する検体数がｂ個であり、罹患のクラスに属する検体数がｄ個である。
また、ＣＤＣ尤度算出部４は、ＣＤＣテーブル識別情報の各々に対応させて、ＣＤＣテーブル識別情報の示すＣＤＣテーブルの尤度をＣＤＣ尤度記憶部１２に対して書き込んで記憶させる。
ここで、単一のＳＮＰのジェノタイプデータにおけるＣＤＣテーブルの数が３ｍ個あるため尤度は、３ｍ個が算出される。
【００４９】
同様に、ＣＤＣ尤度算出部４は、ＳＮＰデータベース１１から順次、ＣＤＣ相互作用テーブル識別情報の示すＣＤＣ相互作用テーブルを読み出し、読み出したＣＤＣ相互作用テーブルにおける各カテゴリＣ１及びＣ２各々における非罹患のクラスと罹患のクラスの検体数から、上記（３）式を用いてロジスティック回帰モデルの尤度を算出する。
そして、ＣＤＣ尤度算出部４は、各ＣＤＣ相互作用テーブルを示すＣＤＣ相互作用テーブル識別情報に対応させて、ＣＤＣ相互作用テーブル識別情報の示すＣＤＣ相互作用テーブルの尤度とを対応させてＣＤＣ尤度記憶部１２に対して書き込んで記憶させる。
ここで、異なる２つのＳＮＰの組合せとしてはｍ（ｍ−１）／２個あり、これらが９個に分類されているため、ＣＤＣ相互作用テーブルの数が９ｍ（ｍ−１）／２個あるため尤度は、９ｍ（ｍ−１）／２個が算出される。
【００５０】
ＣＤＣ＿ｐ値算出部５は、ＳＮＰデータベース１１から順次、ＣＤＣテーブル識別情報の示すＣＤＣテーブルを読み出し、ＣＤＣテーブルのカテゴリの組合せをダミー変数、すなわち説明変数とした単回帰分析を行い、そのｐ値を算出する。すなわち、ＣＤＣ＿ｐ値算出部５は、ＣＤＣテーブルにおける各カテゴリＣ１及びＣ２各々における非罹患のクラスと罹患のクラスの検体数から、以下に示す（４）式を用いてＣＤＣテーブルに対応するｐ値（以下、ＣＤＣ＿ｐ値とする）を算出する。
【００５１】
【数４】
0005852902.tif 000005
【００５２】
この（４）式において、図８に示すように、カテゴリＣ１における非罹患のクラスに属する検体数がａ個であり、罹患のクラスに属する検体数がｃ個である。また、カテゴリＣ２における非罹患のクラスに属する検体数がｂ個であり、罹患のクラスに属する検体数がｄ個である。
また、ＣＤＣ＿ｐ値算出部５は、ＣＤＣテーブルを示すＣＤＣテーブル識別情報の各々に対応させ、ＣＤＣテーブル識別情報の示すＣＤＣテーブルのｐ値を、ＣＤＣ＿ｐ値記憶部１３に対して書き込んで記憶させる。
ここで、単一のＳＮＰのジェノタイプデータにおけるＣＤＣテーブルの数が３ｍ個あるためｐ値は、３ｍ個が算出される。
【００５３】
同様に、ＣＤＣ＿ｐ値算出部５は、ＳＮＰデータベース１１から順次、ＣＤＣ相互作用テーブル識別情報の示すＣＤＣ相互作用テーブルを読み出し、読み出したＣＤＣ相互作用テーブルにおける各カテゴリＣ１及びＣ２各々における非罹患のクラスと罹患のクラスの検体数から、上記（４）式を用いてロジスティック回帰モデルのｐ値を算出する。
そして、ＣＤＣ＿ｐ値算出部５は、ＣＤＣ相互作用テーブルを示すＣＤＣ相互作用テーブル識別情報の各々に対応させ、ＣＤＣ相互作用テーブル識別情報の示すＣＤＣ相互作用テーブルのｐ値をＣＤＣ＿ｐ値記憶部１３に対して書き込んで記憶させる。
ここで、異なる２つのＳＮＰの組合せとしてはｍ（ｍ−１）／２個あり、これらが９個に分類されているため、ＣＤＣ相互作用テーブルの数が９ｍ（ｍ−１）／２個あるためｐ値は、９ｍ（ｍ−１）／２個が算出される。
【００５４】
ＡＤＣ＿ｐ値算出部６は、ＣＤＣ＿ｐ値算出部５と同様に、図７に示すＡＤＣ相互作用テーブルにおける２つのクラス及び２つのカテゴリを図８に示す２×２分割表とし、上記（４）式を用いて、各ＡＤＣ相互作用テーブルのｐ値を算出する。
すなわち、ＡＤＣ＿ｐ値算出部６は、同一の２つの異なる種類におけるＡＤＣ相互作用テーブルをＳＮＰデータベース１１から、ＡＤＣ相互作用テーブル識別情報により順次読み出し、読み出したＡＤＣ相互作用テーブル各々における各カテゴリＣ１及びＣ２各々における非罹患のクラスと罹患のクラスの検体数から、以下の（５）式を用いてＢＡ（ｂａｌａｎｃｅｄ  ａｃｃｕｒａｃｙ）を算出する。
【００５５】
【数５】
0005852902.tif 000006
【００５６】
また、ＡＤＣ＿ｐ値算出部６は、算出したＢＡが最大値を有する異なる２つの種類のＳＮＰのジェノタイプデータの組合せに対応するＡＤＣ相互作用テーブルを選択する。例えば、ＡＤＣ＿ｐ値算出部６は、ＳＮＰ１とＳＮＰ２との各ジェノタイプデータの組合せ全てのＡＤＣ相互作用テーブル各々について、上記（５）式によりＢＡを算出し、最大のＢＡを有するジェノタイプデータの組合せに対応するＡＤＣ相互作用テーブルを選択する。
ここで、ＡＤＣ＿ｐ値算出部６は、上述した２個の異なるＳＮＰの組において、これらの２個のＳＮＰ各々のジェノタイプデータの組合せのなかからＢＡの最大値を有する組合せの選択を、ｍ個の種類のＳＮＡにおける２つの組の全てを順次、ＳＮＰデータベース１１から読み出して行う。
また、ＡＤＣ＿ｐ値算出部６は、２個の異なるＳＮＰの組毎に１つのＡＤＣ相互作用テーブルを選択するため、ＳＮＰデータベース１１に記憶されている全てのＡＤＣ相互作用テーブルから、ｍ（ｍ−１）／２個のＡＤＣ相互作用テーブルが選択される。
【００５７】
そして、ＡＤＣ＿ｐ値算出部６は、選択されたＡＤＣ相互作用テーブルにおける各カテゴリＣ１及びＣ２各々における非罹患のクラスと罹患のクラスの検体数から、上記（４）式を用いてロジスティック回帰モデルの傾き（回帰係数）に関するｐ値を算出する。
また、ＡＤＣ＿ｐ値算出部６は、ＡＤＣ相互作用テーブルを示すＡＤＣ相互作用テーブル識別情報の各々に対応させ、ＡＤＣ相互作用テーブル識別情報の示すＡＤＣ相互作用テーブルのｐ値を対応させてＡＤＣ＿ｐ値記憶部１４に対して書き込んで記憶させる。
ここで、複数のＳＮＰにおけるジェノタイプデータの組合せがｍ（ｍ−１）／２個あるため、すなわちＡＤＣ相互作用テーブルの数がｍ（ｍ−１）／２個あるため、ｐ値はｍ（ｍ−１）／２個が算出される。
【００５８】
上述したように、ＣＤＣテーブル及びＣＤＣ相互作用テーブルの各々から得る尤度とｐ値とは、それぞれ｛３ｍ＋９ｍ（ｍ−１）／２｝個となる。
また、ｍ（ｍ−１）／２個のＡＤＣ相互作用テーブルから得られるｐ値は、上述したよようにｍ（ｍ−１）／２個となる。
以降に述べるランキングにおいて、いずれを選択するかはユーザの設定により行われる。すなわち、説明変数をＣＤＣ及びＡＤＣのいずれのダミーコードを用いるか、またダミーコードとしてＣＤＣを用いる場合、ランキングを行う際の評価値を尤度及びｐ値のいずれを用いるかの設定を、ユーザは自身の評価したい対象によって任意に変更する。
【００５９】
ランキング作成部７は、ユーザが入力手段（キーボードなど）から入力するランキングの設定条件が、ＣＤＣを用いて評価値を尤度である場合、ＣＤＣテーブル識別情報及びＣＤＣ相互作用テーブル識別情報に対応して記憶されている尤度を、ＣＤＣ尤度記憶部１２から全て読み出し、尤度が大きい順にソートを行いランキングを求める処理を行う。ここで、尤度が大きいほど、説明変数としてもあてはまりが良くなる確率が高いため、ランキング作成部７は、読み出した尤度を大きい順番に１番から｛３ｍ＋９ｍ（ｍ−１）／２｝番目までのランキングを行う。
【００６０】
ここで、ランキング作成部７は、求めた１番から｛３ｍ＋９ｍ（ｍ−１）／２｝番目までのＣＤＣテーブル及びＣＤＣ相互作用テーブルから求めた尤度、すなわちＣＤＣ尤度のランキングを、ＣＤＣ尤度のランキングに対応するＣＤＣテーブル識別情報及びＣＤＣ相互作用テーブル識別情報の各々を、数値の大きい順番にランキング記憶部１５に書き込んで記憶させる。
【００６１】
また、ランキング作成部７は、ユーザが入力手段から入力するランキングの設定条件が、ＣＤＣを用いて評価値をｐ値である場合、ＣＤＣテーブル識別情報及びＣＤＣ相互作用テーブル識別情報に対応して記憶されているｐ値を、ＣＤＣ＿ｐ値記憶部１３から全て読み出し、ｐ値が小さい順にソートを行いランキングを求める処理を行う。ここで、ｐ値が小さいほど、形質と関連がないという帰無仮説を仮定したとき、観測値が発生する確率が小さいこと、すなわち関連性がないという仮説が不自然であるため、ランキング作成部７は、読み出したｐ値を小さい順番に１番から｛３ｍ＋９ｍ（ｍ−１）／２｝番目までのランキングを行う。
【００６２】
ここで、ランキング作成部７は、求めた１番から｛３ｍ＋９ｍ（ｍ−１）／２｝番目までのＣＤＣテーブル及びＣＤＣ相互作用テーブルから求めたｐ値、すなわちＣＤＣｐ値（ＣＤＣ＿ｐ値）のランキングを、ＣＤＣｐ値のランキングに対応するＣＤＣテーブル識別情報及びＣＤＣ相互作用テーブル識別情報の各々を、上位から順番にランキング記憶部１５に書き込んで記憶させる。
【００６３】
また、ランキング作成部７は、ユーザが入力手段から入力するランキングの設定条件が、ＡＤＣを用いる場合、ＡＤＣ相互作用テーブル識別情報に対応して記憶されているｐ値を、ＡＤＣ＿ｐ値記憶部１４から全て読み出し、ｐ値が小さい順にソートを行いランキングを求める処理を行う。ここで、ｐ値が小さいほど、ＣＤＣｐ値の算出と同様に、形質と関連がないという帰無仮説を仮定したとき、観測値が発生する確率が小さいこと、すなわち関連性がないという仮説が不自然であるため、ランキング作成部７は、読み出したｐ値を小さい順番に１番から｛３ｍ＋９ｍ（ｍ−１）／２｝番目までのランキングを行う。
【００６４】
ここで、ランキング作成部７は、求めた１番から｛３ｍ＋９ｍ（ｍ−１）／２｝番目までのＡＤＣ相互作用テーブルから求めたｐ値、すなわちＡＤＣｐ値（ＡＤＣ＿ｐ値）のランキングを、ＡＤＣｐ値のランキングに対応するＡＤＣ相互作用テーブル識別情報の各々を、上位から順番にランキング記憶部１５に書き込んで記憶させる。
【００６５】
ダミー変数作成部８は、ランキング作成部７が作成したランキングから、ユーザが入力手段から入力するランキングの設定条件に対応するランキングを選択し、このランキングから上位ｒ個、例えば２５６個を選択し、選択されたテーブルに対応するダミーコードを説明変数とし、以下の（６）式に示す多重ロジスティック回帰モデルを構成する。本実施形態において、上位ｒ個を選択することは、ヒトの遺伝子全体におけるＳＮＰのジェノタイプの相互作用による質的形質（第２の実施形態においては量的形質）への影響の強さを同定することである（すなわち、回帰モデルに使用するダミー変数としてのＳＮＰにおけるジェノタイプの組合せの同定を行う）。
例えば、ユーザがランキングの設定条件をＡＤＣを用いるとした場合、ダミー変数作成部８は、ランキング記憶部１５からＡＤＣ相互作用テーブル識別情報を検索し、このＡＤＣ相互作用テーブル識別情報に対応して記憶されているＡＤＣｐ値のランキングを読み出す。
【００６６】
【数６】
0005852902.tif 000007
【００６７】
そして、ダミー変数作成部８は、読み出したＡＤＣｐ値のランキングから、上位ｒ個のＡＤＣ相互作用テーブル識別情報を選択し、このＡＤＣ相互作用テーブル識別情報の示すＡＤＣ相互作用テーブルのカテゴリとなるダミーコードを説明変数とする。
ここで、設定される数値ｒは、計算限界のために一例として２５６としているが、以下の（７）式により求まる数とすることが望ましい。
【００６８】
【数７】
0005852902.tif 000008
【００６９】
例えば、ダミー変数作成部８が選択した２５６個のダミー変数に、図９に示すＣＤＣテーブルのＳＮＰのジェノタイプデータの組合せが入っていた場合、合計１５人の被験者の内、非罹患者が６人であり、罹患者が９人である。この図９は、ＳＮＰ基礎テーブルにおいて、３つのジェノタイプデータのいずれか２つを組合せと、他の１つのジェノタイプデータとのカテゴリ毎に、カテゴリ内における検体を質的形質のクラスの分類を示すＣＤＣテーブルの一例を示す図である。
【００７０】
この図８のＣＤＣテーブルテーブルの場合、非罹患者が６人であり、罹患者が９人であるため、応答変数ベクトルをｙ＝（０，０，０，０，０，０，１，１，１，１，１，１，１，１，１）とし、説明変数ベクトルは、ＣＤＣテーブル及びＣＤＣ相互作用テーブルや、ＡＤＣ相互作用テーブルなとのダミーコードを説明変数（すなわち、ダミー変数）とし、２×２の分割表である各テーブルの列に応じて０あるいは１を与えることでダミー変数が定まる。一例として、ダミー変数のベクトルはｘ＝（０，１，０，０，０，０，１，１，０，１，０，０，１，０，１）などとなる。
【００７１】
図１に戻り、変数選択部９は、ダミー変数作成部８が選択したダミー変数を、後述するロジスティック回帰モデルにおける説明変数とする。
すなわち、変数選択部９は、ロジスティック回帰モデルにおける説明変数ベクトルを、選択した２５６個の２×２分割表におけるダミー変数に対して適用し、２５６個のダミー変数からなる２５６次元の説明変数の行列である説明変数行列を求める。そして、変数選択部９は、この説明変数行列を一般的なロジスティック回帰式に代入して、（６）式に示すロジスティック回帰モデルの式を生成する。
【００７２】
次に、変数選択部９は、例えば、回帰係数の選択において、ＳＥＥ（Ｓｍｏｏｔｈ  ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ  Ｅｑｕａｔｉｏｎ）の手法に基づくアルゴリズムにより、２５６個のダミー変数のうちいずれが、回帰分析に対して目的変数を求めるため、実際に説明変数としての効果を有するかの判定処理を行う。
ここで、変数選択部９は、罰則付き回帰法（罰則付き最尤法）であるＳＥＥの処理において、説明変数ベクトルＸとして、上記ロジスティック回帰モデルを縦に２５６個並べたｎ（総検体数）行×２５６列のデザイン行列を生成する。
また、変数選択部９は、（６）式における＾βｊ（０）をｊ番目のダミー変数に乗ずる回帰係数の初期値とし、チューニングパラメータλ（平滑化パラメータであり推定曲線の局所変動の程度を制御することにより、以下に示す（８）式で示す集合Ａ（λ）を生成する。
【００７３】
【数８】
0005852902.tif 000009
【００７４】
変数選択部９は、以下に示す（９）式において、ｊ∈Ａ（λ）を満たす回帰係数βｊについて、（９）式が最大となる（最大化される）回帰係数βｊの値を求める。また、変数選択部９は、Ａ（λ）に属さない回帰係数βｊを、スパース解として０とする（罰則付き回帰法）。
【００７５】
【数９】
0005852902.tif 000010
【００７６】
上記（９）式におけるｌ（β）は、下記の（１０）式に示すロジスティック回帰モデルの対数尤度関数である。
【００７７】
【数１０】
0005852902.tif 000011
【００７８】
ここで、変数選択部９は、（８）式において用いた初期推定値＾βｊ（０）を求める際に用いるチューニングパラメータとして、Ｌ２罰則付きロジスティック回帰モデルにおけるチューニングパラメータλ２を用いている。ここで、変数選択部９は、初期推定値＾βｊ（０）を求める際、上記Ｌ２罰則付きロジスティック回帰モデルを用いて、（９）式におけるδｊ（λ）を０として、（９）式を最大化させる初期推定値＾βｊ（０）を抽出する。また、初期推定値＾βｊ（０）の二乗和の正規化項を加えたＬ２罰則付きロジスティック回帰モデルを用いるとともに、（９）式におけるチューニングパラメータλ２として、最大化問題を解くニュートン−ラプソン（Ｎｅｗｔｏｎ−Ｒａｐｈｓｏｎ）法の更新ステップにおいて逆行列が特異とならない最小の値を用いている。そのため、本実施形態において、チューニングパラメータλ２を１／ｎ（総検体数）とする。
【００７９】
また、変数選択部９は、チューニングパラメータλを、上述した（９）式が最大化されたβｊを＾βｊとして、以下の（１１）式に代入し、ＥＢＩＣ（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ  Ｂａｙｅｓ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ）を算出する。
【００８０】
【数１１】
0005852902.tif 000012
【００８１】
ここで、変数選択部９は、上記（１１）式、すなわちＥＢＩＣを最小とするチューニングパラメータλを求め、このチューニングパラメータλにて、ＳＥＥの（９）式を最大化するβｊを求める。また、（１１）式において、γは区間［０，１］で定義される定数であり、数値ｐはＣＤＣである場合に｛９ｍ（ｍ−１）／２＋３ｍ｝を用い、ＡＤＣの場合に｛ｍ（ｍ−１）／２｝を用いる。
同様に、チューニングパラメータλの選択の基準として、以下の（１２）式に示すＡＩＣと、（１３）式に示すＢＩＣとの各々を用いても良い。以下の式においても、＾βとｐの数値に関しては、（１１）式と同様である。
【００８２】
【数１２】
0005852902.tif 000013
【００８３】
【数１３】
0005852902.tif 000014
【００８４】
変数選択部９は、上述した処理により、ダミー変数作成部８から供給されるランキングにおける上位ｒ個のダミー変数ｘの回帰係数βｊを求め、求めた回帰係数βｊを回帰分析処理部１０に対して出力する。
【００８５】
回帰分析処理部１０は、変数選択部９から供給されるｒ個のダミー変数の各々に対応する回帰係数βｊにおいて、０である回帰係数βｊを抽出する。
また、回帰分析処理部１０は、ｒ個のダミー変数からなる（６）式において、０となった回帰係数βｊに対応するダミー変数を除去し、回帰変数βｊが０でないダミー変数から構成されるロジスティック回帰モデルを生成する。
これにより、回帰分析処理部１０は、上述のように求められたロジスティック回帰モデルを用い、新たな検体のＳＮＰのジェノタイプから生成したダミー変数のデータを代入し、この新たな検体の患者の罹患している確率のロジットを求める。ここで、ロジットの数値が正であれば罹患の確率は５０％以上であり、数値が高くなる程に確率が高くなる。一方、ロジットの数値が負であれば罹患の確率は５０％以上であり、絶対値の数値が高くなる程に確率が低くなる。
【００８６】
また、上述したダミー変数のコーディング法として、ＣＤＣあるいはＡＤＣを用いる場合と、遺伝学分野で従来知られているコーディング法とには、メリットとデメリットが存在する。
従来のコーディング法として、メリットはＳＮＰにおいてアリル数に応じて０、１、２とリスクが増大するモデルが適切である場合に、統計量の従う分布を精度よく近似できるため、多重検定手法を用いた第一種の過誤を制御できる。
しかしながら、デメリットとしては、現実としてジェノタイプとして劣性、優性、加法性など相互作用には様々なパターンが混在しているため、単一のコーディング法をもって分析を行うことは有意な相互作用を見過ごす一因となる。このデメリットが本実施形態の課題となっている。
【００８７】
したがって、本実施形態においては、ユーザが解析しようとする対象により、ＣＤＣあるいはＡＤＣのいずれかを選択するか、あるいは双方を行い、より正確な結果が得られる回帰モデルを選択するかで使い分ける必要がある。
ＣＤＣのメリットとしては、分割表の各々のセルを中心にした２×２分割表を切り出すことで、小数例観察セルの影響を排除し、ジェノタイプ間あるいは複数のジェノタイプ相互作用のパターンに対応できる。
一方、ＣＤＣのデメリットとしては、一つの相互作用を複数の２×２分割表という独立した因子として扱うという点において相互作用の評価を冗長に行う可能性がある。
【００８８】
また、ＡＤＣのメリットは、ＣＤＣと同様の原理により、小数例観察セルの影響を排除している。すなわち、異なる種類のＳＮＰ間の相互作用の各セル（ジェノタイプの分類するカテゴリとしてのグループ）を、再グルーピングして作られる２×２分割表の組を全探索することにより、相互作用の見過ごしの可能性を大幅に減少させている。
一方、ＡＤＣのデメリットとしては、最終的に得られた最適な２×２分割表において、再グルーピングに伴う分散の増大が顕著な場合には、そこから計算されるオッズ比などに信頼性がおけない。
【００８９】
次に、ランキング作成部７が行うランキングにおいて、ＣＤＣを用いて生成したダミー変数を尤度を用いてランキング、ＣＤＣを用いて生成したダミー変数をｐ値を用いてランキング、ＡＤＣを用いて生成したダミー変数をｐを用いてランキングのそれぞれのメリットデメリットを以下に示す。
（ａ）ＣＤＣと尤度との組合せ
メリットは、ダミー変数の選択の枠組みとして解釈され、以降のダミー変数の選択パートにつながる一貫した自然な手法と言える。オリジナルのＳＩＳにおいて用いられた統計量である。
デメリットは、２×２分割表オッズ比のｐ値に比べ、疫学研究における経験実績が少ないことが挙げられる。また、一つのＳＮＰのジェノタイプの相互作用を複数の２×２分割表という因子に分解し、それらを独立したものとして扱う、という点において相互作用の評価を冗長に行う可能性がある。
【００９０】
（ｂ）ＣＤＣとｐ値との組合せ
メリットは、２×２分割表のオッズ比のｐ値が、疫学研究において広く用いられ、良い性質が多く知られているために無難な統計量と言える。
デメリットは、一つのＳＮＰのジェノタイプの相互作用を複数の２×２分割表という因子に分解し、それらを独立したものとして扱う、という点において相互作用の評価を冗長に行う可能性がある。
（ｃ）ＡＤＣとｐ値との組合せ
メリットは、ＳＮＰの相互作用の各セルを適応的に再グルーピングし、相互作用を代表するひとつの統計量を構成することで、処理におけるＣＤＣに存在する冗長性を取り除くことができる。
デメリットは、ＳＮＰの相互作用の各セルの再グルーピングによる分散の増大を考慮していないため、見せかけのランキング結果を招く可能性がある。
【００９１】
変数選択部９が行う回帰係数の選択において、ＳＣＡＤ（ｓｍｏｏｔｈｌｙ  ｃｌｉｐｐｅｄ  ａｂｓｏｌｕｔｅ  ｄｅｖｉａｔｉｏｎ）と、本実施形態で用いているＳＥＥとには以下に示すメリットとデメリットがある。
ＳＣＡＤのメリットは、回帰係数の推定量の初期値を必要とされないことが挙げられる。
一方、ＳＣＡＤのデメリットは、回帰係数を求める際、求解のための高精度かつ簡便なアルゴリズムが存在していないことが挙げられる。
ＳＥＥは、上述したＳＣＡＤのデメリットを解決するために本実施形態において用いており、回帰係数の初期値推定量が必要であるが、適切な求解のための精度の良い簡便なアルゴリズムが存在する。
【００９２】
次に、変数選択部９が行う回帰係数の選択において、ＳＥＥの回帰係数の設定に対しチューニングパラメータをＡＩＣで求める手法、ＳＥＥの回帰係数の設定に対しチューニングパラメータをＢＩＣ求める手法、ＳＥＥの回帰係数の設定に対しチューニングパラメータをＥＢＩＣで求める手法のそれぞれのメリットデメリットを以下に示す。
（ａ）ＡＩＣで求める手法
変数選択の一致性という理論的に好ましい性質が保証されないことが知られているため、変数選択を目的とする場合においては、ＡＩＣの使用は推奨されない。
（ｂ）ＢＩＣで求める手法
メリットは、変数の次元が比較的小さい場合に、変数選択の一致性が保証されることが知られている。また、ＥＢＩＣのようなチューニングパラメータを含まない。さらに、使用に関しては多くの経験的な実績がある。
デメリットとしては、変数の次元が大きい場合に変数選択の一致性が破綻する場合があることが挙げられる。
【００９３】
（ｃ）ＥＢＩＣで求める手法
メリットは、変数の次元が大きい場合にも変数選択の一致性が成立することが挙げられる。
デメリットは、偽陽性及び偽陰性の制御をチューニングパラメータによって行う必要があるが、それを適切に調整する一般的な信頼できる手法が存在しないことが挙げられる。
上述の変数選択の一致性とは、真の回帰係数が非０のものと０のもので分割される場合に、この分割を正しく判別できる、すなわち、より正確にはサンプル数が大きくなるにつれ、正しく判別する確率が１に収束することを意味している。
【００９４】
上述したように本実施形態においては、ＳＮＰ毎にジェノタイプを２つのカテゴリに分類し、また２つの異なるＳＮＰの組合せ毎に、２つのジェノタイプのカテゴリに分類し、それぞれをダミー変数としている。そして、このダミー変数の中から罹患しているとする判定に対する寄与の度合いが高いダミー変数を選択し、このダミー変数各々の回帰係数を求めている。このため、異なるＳＮＰ間の罹患に影響する相互作用を解析する際、回帰モデルの生成に対して、ダミー変数及びこのダミー変数に対する回帰係数を決定するために膨大なデータが必要であったのに対し、本実施形態においては、ダミー変数を寄与度に応じて選択して用いるため、従来に比較して回帰モデルを生成するための検体数を低減させることができる。
【００９５】
次に図１０を用いて、第１の実施形態における遺伝子間相互作用解析システムを用いた回帰モデルにおけるダミー変数の選択と回帰係数の算出の処理の流れを説明する。図１０は、遺伝子間相互作用解析システムを用いた回帰モデルにおけるダミー変数の選択と回帰係数の算出の動作例を示すフローチャートである。
ステップＳ１：
基礎テーブル作成部１は、ＳＮＰデータベース１１から、検体のＳＮＰ毎のジェノタイプデータを読み出し、ＳＮＰ毎のＳＮＰ基礎テーブルを生成する。
そして、基礎テーブル作成部１は、作成したＳＮＰ基礎テーブル毎に、このＳＮＰ基礎テーブルを識別するＳＮＰ基礎テーブル識別情報を付し、ＳＮＰ基礎テーブルに対応させて、このＳＮＰ基礎テーブルとともにＳＮＰ基礎テーブル識別情報を対応させ、ＳＮＰデータベース１１に書き込んで記憶させる。
【００９６】
ステップＳ２：
基礎テーブル作成部１は、ＳＮＰデータベース１１から、検体のＳＮＰ毎のジェノタイプデータを読み出し、２つの異なるＳＮＰ間におけるそれぞれのジェノタイプの相互作用のダミー変数を決定するためのＳＮＰ相互作用基礎テーブルを生成する。
そして、基礎テーブル作成部１は、作成したＳＮＰ相互作用基礎テーブル毎に、このＳＮＰ相互作用基礎テーブルを識別するＳＮＰ相互作用基礎テーブル識別情報を付し、ＳＮＰ相互作用基礎テーブルに対応させて、このＳＮＰ相互作用基礎テーブルとともにＳＮＰ相互作用基礎テーブル識別情報を対応させ、ＳＮＰデータベース１１に書き込んで記憶させる。
【００９７】
ステップＳ３：
遺伝子間相互作用解析システムににおける図示しない制御部は、遺伝子間相互作用解析システムに対し、外部装置からダミー変数のコーディング方法としてＣＤＣあるいはＡＤＣを選択する信号が供給されると、ＣＤＣの場合に処理をステップＳ４へ進め、一方、ＡＤＣの場合に処理をステップＳ１０へ進める。
【００９８】
ステップＳ４：
ＣＤＣテーブル作成部２は、ＳＮＰデータベース１１から、ＳＮＰ基礎テーブル識別情報が付されたＳＮＰ基礎テーブルを、ＳＮＰ毎に順次読み出し、ジェノタイプデータのグルーピングを行い、２×２の分割表であるＣＤＣテーブルを生成する。
そして、ＣＤＣテーブル作成部２は、作成したＣＤＣテーブル毎に、このＣＤＣテーブルを識別するＣＤＣテーブル識別情報を付し、ＣＤＣテーブルに対応させて、このＣＤＣテーブルとともにＣＤＣテーブル識別情報を対応させ、ＳＮＰデータベース１１に書き込んで記憶させる。
【００９９】
ステップＳ５：
ＣＤＣテーブル作成部２は、ＳＮＰデータベース１１から、ＳＮＰ相互作用基礎テーブル識別情報が付されたＳＮＰ相互作用基礎テーブルを、２つの異なるＳＮＰの組毎に順次読み出し、９種類のジェノタイプデータの組合せを２つのカテゴリに分割し、２×２の分割表であるＣＤＣ相互作用テーブルを生成する。
そして、ＣＤＣテーブル作成部２は、作成したＣＤＣテーブル毎に、このＣＤＣテーブルを識別するＣＤＣテーブル識別情報を付し、ＣＤＣテーブルに対応させて、このＣＤＣテーブルとともにＣＤＣテーブル識別情報を対応させ、ＳＮＰデータベース１１に書き込んで記憶させる。
【０１００】
ステップＳ６：
遺伝子間相互作用解析システムにおける図示しない制御部は、遺伝子間相互作用解析システムに対し、外部装置からダミー変数をランキングする評価値として尤度あるいはｐ値（オッズ比のｐ値）を選択する信号が供給されると、尤度の場合に処理をステップＳ７へ進め、一方、ｐ値の場合に処理をステップＳ８へ進める。
【０１０１】
ステップＳ７：
ＣＤＣ尤度算出部４は、ＣＤＣテーブル識別情報が付されたＣＤＣテーブルを順次読み出し、（３）式によりＳＮＰと罹患の関連性の強さを示す尤度を算出する。
そして、ＣＤＣ尤度算出部４は、この求めた尤度とＣＤＣテーブル識別情報とを対応付けて、ＣＤＣ尤度記憶部１２に対して書き込んで記憶させる。
【０１０２】
ステップＳ８：
ＣＤＣ＿ｐ値算出部５は、ＣＤＣテーブル識別情報が付されたＣＤＣテーブルを順次読み出し、（４）式によりＳＮＰと罹患の関連性の強さを示すｐ値を算出する。
そして、ＣＤＣ＿ｐ値算出部５は、この求めたｐ値とＣＤＣテーブル識別情報とを対応付けて、ＣＤＣ＿ｐ値記憶部１３に対して書き込んで記憶させる。
【０１０３】
ステップＳ９：
ＡＤＣテーブル作成部３は、ＳＮＰデータベース１１から、ＳＮＰ基礎テーブル識別情報が付されたＳＮＰ基礎テーブルを、２つの異なるＳＮＰの組毎に順次読み出し、２つの異なるＳＮＰの組のジェノタイプデータの全ての組合せに対応する数のグルーピングを行い、このグルーピングそれぞれの２×２の分割表であるＡＤＣ相互作用テーブルを生成する。
そして、ＣＤＣテーブル作成部２は、作成したＡＤＣ相互作用テーブル毎に、このＡＤＣ相互作用テーブルを識別するＡＤＣ相互作用テーブル識別情報を付し、ＡＤＣ相互作用テーブルに対応させて、このＡＤＣ相互作用テーブルとともにＡＤＣ相互作用テーブル識別情報を対応させ、ＳＮＰデータベース１１に書き込んで記憶させる。
【０１０４】
ステップＳ１０：
ＡＤＣ＿ｐ値算出部６は、ＡＤＣ相互作用テーブル識別情報が付されたＡＤＣ相互作用テーブルを順次読み出し、（４）式によりＳＮＰと罹患の関連性の強さを示すｐ値を算出する。
そして、ＡＤＣ＿ｐ値算出部６は、この求めたｐ値とＡＤＣ相互作用テーブル識別情報とを対応付けて、ＡＤＣ＿ｐ値記憶部１４に対して書き込んで記憶させる。
【０１０５】
ステップＳ１１：
ランキング作成部７は、ユーザの設定したダミー変数を設定する際のコーディング方法（ＣＤＣあるいはＡＤＣ）と、コーディング方法がＣＤＣの場合にランキングを行うための評価値（尤度あるいはｐ値）とに対応し、ランキング処理を行う。
すなわち、ランキング作成部７は、コーディング方法がＣＤＣであり、かつ評価値が尤度である場合、ＣＤＣ尤度記憶部１２からＣＤＣテーブル及びＣＤＣ相互作用テーブル毎の尤度を順次読み出し、尤度の大きい順番に配列させるランキング処理を行う。
そして、ランキング作成部７は、ランキングの配列の順番に、ＣＤＣテーブル識別情報、及びＣＤＣ相互作用テーブル識別情報を配列させて、ランキング記憶部１５に書き込んで記憶させる。
【０１０６】
一方、ランキング作成部７は、コーディング方法がＣＤＣであり、かつ評価値がｐ値である場合、ＣＤＣ＿ｐ値記憶部１３からＣＤＣテーブル及びＣＤＣ相互作用テーブル毎のｐ値を順次読み出し、ｐ値の小さい順番に配列させるランキング処理を行う。
そして、ランキング作成部７は、尤度の場合と同様に、ランキングの配列の順番に、ＣＤＣテーブル識別情報及びＣＤＣ相互作用テーブル識別情報を配列させて、ランキング記憶部１５に書き込んで記憶させる。
また、ランキング作成部７は、コーディング方法がＡＤＣである場合、ＡＤＣ＿ｐ値記憶部１４からＡＤＣ相互作用テーブル毎のｐ値を順次読み出し、ｐ値を小さい順番に配列させるランキング処理を行う。
そして、ランキング作成部７は、ＣＤＣの場合と同様に、ランキングの配列の順番に、ＡＤＣ相互作用テーブル識別情報を配列させて、ランキング記憶部１５に書き込んで記憶させる。
【０１０７】
ステップＳ１２：
ダミー変数作成部８は、ユーザの設定したダミー変数を設定する際のコーディング方法がＣＤＣ場合とＡＤＣの場合に対応し、ダミー変数の選択の処理を行う。
すなわち、ダミー変数作成部８は、コーディング方法がＣＤＣである場合、ランキング記憶部１５に記憶されているＣＤＣテーブル識別情報及びＣＤＣ相互作用テーブル識別情報の配列において、配列の順番にｒ個を順次読み出し、読み出したｒ個のＣＤＣテーブルのジェノタイプデータの分類されたカテゴリをダミー変数として設定する。
同様に、ダミー変数作成部８は、コーディング方法がＡＤＣである場合、ランキング記憶部１５に記憶されているＡＤＣ相互作用テーブル識別情報の配列において、配列の順番にｒ個を順次読み出し、読み出したｒ個のＡＤＣ相互作用テーブルのジェノタイプデータの分類されたカテゴリをダミー変数として設定する。
【０１０８】
ステップＳ１３：
回帰分析処理部１０は、ダミー変数作成部８の設定したダミー変数を説明変数ｘｊとする回帰モデルとして（６）式を生成する。
そして、変数選択部９は、回帰分析処理部１０の生成した（６）式における説明変数ｘｊの各々の回帰係数βｊの算出を行う。このとき、回帰係数βを算出する際のチューニングパラメータλを設定するための評価値として、ＡＩＣ、ＢＩＣ及びＥＢＩＣのいずれを使用するかは、ユーザが遺伝子間相互作用解析システムに対して設定する。
【０１０９】
ステップＳ１４：
回帰分析処理部１０は、（６）式の説明変数ｘｊの各々に対し、変数選択部９の算出した回帰係数βｊを代入し、対応する目的変数を求める回帰モデルを生成する。
【０１１０】
＜第２の実施形態＞
上述した第１の実施形態はロジスティック回帰法に対する処理であった。本第２の実施形態は、線形回帰モデルを作成する際のダミー変数選択及び回帰係数の決定の処理を対象としたものである。
次に、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。図１１は、この発明の第２の実施形態による遺伝子間相互作用解析システムの構成例を示す概略ブロック図である。本実施形態においては、遺伝子間相互作用解析システムは、基礎テーブル作成部１、ＣＤＣテーブル作成部２、ＡＤＣテーブル作成部３、ＣＤＣ＿ｔ値算出部１６、ＡＤＣ＿ｔ値算出部１７、ランキング作成部７、ダミー変数作成部８、変数選択部９、回帰分析処理部１０、ＳＮＰデータベース１１、ＣＤＣ＿ｔ値記憶部１８、ＡＤＣ＿ｔ値記憶部１９、ランキング記憶部１５を備えている。
【０１１１】
以下、第２の実施形態が第１の実施形態と異なる構成及び動作の説明を行う。まず、第１の実施形態と異なる点は、ＣＤＣのコーディング法において、単一のＳＮＰのジェノタイプの組合せがないことである。第２の実施形態においては、第１の実施形態におけるＣＤＣ相互作用テーブルとＡＤＣ相互作用テーブルとが生成される。
また、ＳＮＰデータベース１１には、検体毎に対応して、量的形質のデータ（例えば、体重、血糖値など）とＳＮＰ各々のジェノタイプデータとが対応して記憶されている。
【０１１２】
図１２は、第２の実施形態におけるＳＮＰ相互作用基礎テーブルの構成例を示すものである。図１２においては、全てのＳＮＰにおいて、２つの異なる種類のＳＮＰのジェノタイプデータ毎における２次相互作用に対応した検体の質的形質のクラスの分類を示すＳＮＰ相互作用基礎テーブルの一例を示している。この図１２において、ＳＮＰの種類としてはＳＮＰ１及びＳＮＰ２を用い、ＳＮＰ１のジェノタイプデータをＳＮＰ１＝０、ＳＮＰ２及びＳＮＰ＝２とし、ＳＮＰ２のジェノタイプデータをＳＮＰ２＝０、ＳＮＰ２＝１及びＳＮＰ２＝２とする。すなわち、ＳＮＰ相互作用基礎テーブルは、ＳＮＰ１のジェノタイプデータとＳＮＰジェノタイプデータとの組合せ毎に、検体の量的形質の積算値が示されている。
【０１１３】
例えば、図１２において、ジェノタイプデータＳＮＰ１＝０及びＳＮＰ２＝０の組合せに対し、検体数がｎ０１個あり、このｎ０１個の検体における量的形質の数値の合計値がｓ０１である。また、ジェノタイプデータＳＮＰ１＝２及びＳＮＰ２＝１の組合せに対し、検体数がｎ１１個であり、このｎ１１個の検体における量的形質の数値の合計値がｓ１１である。
ここで、ｎ００＋ｎ０１＋ｎ０２＋ｎ１０＋ｎ１１＋ｎ１２＋ｎ２０＋ｎ２１＋ｎ２２＝ｎ（総検体数）である。
【０１１４】
図１に戻り、基礎テーブル作成部１は、ＳＮＰデータベース１１に記憶されているｍ個のＳＮＰから２つの異なる種類のＳＮＰの組合せを順次選択する。
そして、基礎テーブル作成部１は、選択されたＳＮＰの組（以下、ＳＮＰペア）において、ＳＮＰペアにおけるジェノタイプデータの組合わせ毎（例えば、ジェノタイプデータＳＮＰ１＝０及びＳＮＰ２＝０の組合せ）に検体を分類する。また、基礎テーブル作成部１は、各ＳＮＰペアにおけるジェノタイプデータの組合わせの検体を質的形質の２クラスに分類し、分類した結果を図１２に示すＳＮＰ相互作用基礎テーブルとする。基礎テーブル作成部１は、上述したように、全ての種類（ｍ個）のＳＮＰから、異なる種類の２つのＳＮＰに対して、図１２のＳＮＰ相互作用基礎テーブルを生成する。
【０１１５】
図１１に戻り、ＣＤＣテーブル作成部２は、ＳＮＰデータベース１１から、図１２に示すＳＮＰ相互作用基礎テーブルを順次読み出す。そして、ＣＤＣテーブル作成部２は、読み出した各ＳＮＰ相互作用基礎テーブルにおいて、９種類のジェノタイプデータの組合せを、１種類の組合せと、残りの他の８種類の組合せとの２つのカテゴリに再分類し、２つのカテゴリからなる８つのＣＤＣ相互作用テーブル（第１の実施形態におけるＣＤＣ相互作用テーブルと同様のカテゴリ分類）を生成する。ここで、ＣＤＣテーブル作成部２は、８種類のジェノタイプデータの組合せにグループ化された組合せの各々における量的形質の数値の合計値を加算し、組合せのカテゴリにおける量的形質の総合計値とする。また、ＣＤＣテーブル作成部２は、作成したＣＤＣ相互作用テーブルに対してＣＤＣ相互作用テーブル識別情報を付与し、このＣＤＣ相互作用テーブル識別情報と、このＣＤＣ相互作用テーブル識別情報の示すＣＤＣ相互作用テーブルとを対応付けて、ＳＮＰデータベース１１へ書き込んで記憶させる。
【０１１６】
ＡＤＣテーブル作成部３は、ＳＮＰデータベース１１に記憶されているｍ個のＳＮＰから２つの異なる種類のＳＮＰの組合せをＳＮＰペアとして順次選択する。
そして、ＡＤＣテーブル作成部３は、ＳＮＰペアにおいて、カテゴリＣ１とする２つの種類の異なる複数のＳＮＰのジェノタイプデータの各々の検体の量的形質の値を合計する。
また、ＡＤＣテーブル作成部３は、ＳＮＰデータベース１１に記憶されているＳＮＰ基礎テーブルから、上記カテゴリＣ１に含まれている以外のカテゴリＣ２のジェノタイプデータの各々の検体の量的形質の値を合計する。
次に、ＡＤＣテーブル作成部３は、カテゴリＣ１及びこのカテゴリＣ１の量的形質の合計値と、カテゴリＣ２及びこのカテゴリＣ１の量的形質の合計値とからなるＡＤＣ相互作用テーブル（第１の実施形態におけるＡＤＣ相互作用テーブルと同様のカテゴリ分類）を生成する。
そして、ＡＤＣテーブル作成部３は、生成したＡＤＣ相互作用テーブルに対してＡＤＣ相互作用テーブル識別情報を付与し、このＡＤＣ相互作用テーブル識別情報と、このＡＤＣ相互作用テーブル識別情報の示すＡＤＣ相互作用テーブルとを対応付けて、ＳＮＰデータベース１１へ書き込んで記憶させる。
【０１１７】
ＣＤＣ＿ｔ値算出部１６は、ＳＮＰデータベース１１から順次、ＣＤＣ相互作用テーブル識別情報の示すＣＤＣ相互作用テーブルを読み出し、ＣＤＣ相互作用テーブルのカテゴリの組合せを説明変数とした単回帰分析を行い、そのｔ値を算出する。すなわち、ＣＤＣ＿ｔ値算出部１６は、ＣＤＣ相互作用テーブルにおける各カテゴリＣ１及びＣ２各々における量的形質の合計値から、以下に示す（１４）式のｔ値の算出方法を用いてＣＤＣ相互作用テーブルに対応するｔ値（以下、ＣＤＣｔ値とする）を算出する。
【０１１８】
【数１４】
0005852902.tif 000015
【０１１９】
量的形質の回帰分析の場合、線形の回帰分析モデルを用いるが、最適な２個のカテゴリの分類を検出することは、すでに説明したロジスティック回帰モデルと同様である。この２個のカテゴリの分類において、２個のカテゴリの各々における量的形質の合計値の平均値の差、すなわち二群の平均値の差の検定で用いられる統計料としてのｔ値を用いている。上記（１４）式には、カテゴリＣ１の各々における量的形質の合計値の平均値ｙ１と、カテゴリＣ２における量的形質の合計値の平均値ｙ２と、カテゴリＣ１に含まれる検体数ｎ１と、カテゴリＣ２に含まれる検体数ｎ２とが用いられている。
【０１２０】
すなわち、ＣＤＣ＿ｔ値算出部１６は、以下に示す（１４）式に対し、ＣＤＣ相互作用テーブル毎に、カテゴリＣ１及びＣ２の各々における検体数及び量的形質の合計値とを代入して、ｔ値を算出する。これにより、（１４）式は以下の（１５）式となり、この（１５）式においては、ＳＮＰ１＝０及びＳＮＰ２＝１のジェノタイプデータの組合せのカテゴリＣ１と、それ以外のジェノタイプデータの８個の組合せからなるカテゴリＣ２とのｔ値を算出する。
【０１２１】
【数１５】
0005852902.tif 000016
【０１２２】
また、ＣＤＣ＿ｔ値算出部１６は、ＣＤＣ相互作用テーブルを示すＣＤＣ相互作用テーブル識別情報の各々に対応させ、ＣＤＣ相互作用テーブル識別情報の示すＣＤＣ相互作用テーブルのｔ値を、ＣＤＣ＿ｔ値記憶部１８に対して書き込んで記憶させる。
【０１２３】
ＡＤＣ＿ｔ値算出部１７は、ＳＮＰデータベース１１から順次、ＡＤＣ相互作用テーブル識別情報の示すＡＤＣ相互作用テーブルを読み出し、ＡＤＣ相互作用テーブルのカテゴリの組合せを説明変数とした単回帰分析を行い、そのｔ値を算出する。すなわち、ＡＤＣ＿ｔ値算出部１７は、ＡＤＣ相互作用テーブルにおける各カテゴリＣ１及びＣ２各々における量的形質の合計値から、上記（１４）式のｔ値の算出方法を用いてＡＤＣ相互作用テーブルに対応するｔ値（以下、ＡＤＣｔ値とする）を算出する。
【０１２４】
すなわち、ＡＤＣ＿ｔ値算出部１７は、上記（１４）式に対し、ＣＤＣ相互作用テーブル毎に、カテゴリＣ１及びＣ２の各々における検体数及び量的形質の合計値とを代入して、ｔ値を算出する。これにより（１４）式は以下の（１６）式となり、この（１６）式においては、ＳＮＰ１＝０及びＳＮＰ２＝１かつＳＮＰ１＝２及びＳＮＰ２＝１のジェノタイプデータの組合せのカテゴリＣ１と、それ以外のジェノタイプデータの組合せからなるカテゴリＣ２とのｔ値を算出する。
【０１２５】
【数１６】
0005852902.tif 000017
【０１２６】
ここで、ＡＤＣ＿ｔ値算出部１７は、（１６）式で算出したＳＮＰペア毎に、最大値を有するＡＤＣ相互作用テーブルを選択し、この選択したＡＤＣ相互作用テーブルをＳＮＰペアのダミー変数とするカテゴリの分類とする。
また、ＡＤＣ＿ｔ値算出部１７は、各ＳＮＰペアにおいて選択されたＡＤＣ相互作用テーブルを示すＡＤＣ相互作用テーブル識別情報の各々に対応させ、ＡＤＣ相互作用テーブル識別情報の示すＡＤＣ相互作用テーブルのｔ値を、ＡＤＣ＿ｔ値記憶部１９に対して書き込んで記憶させる。
【０１２７】
ランキング作成部７は、ＣＤＣ＿ｔ値記憶部１８から、ＣＤＣ相互作用テーブル識別情報により、順次ＣＤＣ相互作用テーブルのｔ値を読み出す。
そして、ランキング作成部７は、読み出したｔ値を大きい方から順番にソートし、この順番にＣＤＣ相互作用テーブル識別番号を配列させ、ランキング記憶部１５に対して書き込んで記憶させる。
【０１２８】
また、ランキング作成部７は、ＡＤＣ＿ｔ値記憶部１９から、ＡＤＣ相互作用テーブル識別情報により、順次ＡＤＣ相互作用テーブルのｔ値を読み出す。
そして、ランキング作成部７は、読み出したｔ値を大きい方から順番にソートし、この順番にＡＤＣ相互作用テーブル識別番号を配列させ、ランキング記憶部１５に対して書き込んで記憶させる。
【０１２９】
ダミー変数作成部８は、ランキング作成部７が作成したランキングから、ユーザが入力手段から入力するランキングの設定条件に対応するランキングを選択し、このランキングから上位ｒ個、例えば２５６個を選択し、選択されたテーブルに対応するダミーコードを説明変数とし、線形回帰モデルを構成する。
例えば、ユーザがランキングの設定条件をＣＤＣを用いるとした場合、ダミー変数作成部８は、ランキング記憶部１５からＣＤＣ相互作用テーブル識別情報を検索し、このＣＤＣ相互作用テーブル識別情報に対応して記憶されているＣＤＣｐ値のランキングを読み出す。そして、ダミー変数作成部８は、読み出したＣＤＣｐ値のランキングから、上位ｒ個のＣＤＣ相互作用テーブル識別情報を選択し、このＣＤＣ相互作用テーブル識別情報の示すＣＤＣ相互作用テーブルのカテゴリとなるダミー変数を説明変数とする。
【０１３０】
一方、ユーザがランキングの設定条件をＡＤＣを用いるとした場合、ダミー変数作成部８は、ランキング記憶部１５からＡＤＣ相互作用テーブル識別情報を検索し、このＡＤＣ相互作用テーブル識別情報に対応して記憶されているＡＤＣｐ値のランキングを読み出す。そして、ダミー変数作成部８は、読み出したＡＤＣｐ値のランキングから、上位ｒ個のＡＤＣ相互作用テーブル識別情報を選択し、このＡＤＣ相互作用テーブル識別情報の示すＡＤＣ相互作用テーブルのカテゴリとなるダミー変数を説明変数とする。
また、本実施形態において、変数選択部９及び回帰分析処理部１０の処理については、第１の実施形態と同様のため説明を省略する。
【０１３１】
また、図１における遺伝子間相互作用解析システムの機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより遺伝子間相互作用の解析処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【０１３２】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【０１３３】
以上、この発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【０１３４】
１…基礎テーブル作成部
２…ＣＤＣテーブル作成部
３…ＡＤＣテーブル作成部
４…ＣＤＣ尤度算出部
５…ＣＤＣ＿ｐ値算出部
６…ＡＤＣ＿ｐ値算出部
７…ランキング作成部
８…ダミー変数作成部
９…変数選択部
１０…回帰分析処理部
１１…ＳＮＰデータベース
１２…ＣＤＣ尤度記憶部
１３…ＣＤＣ＿ｐ値記憶部
１４…ＡＤＣ＿ｐ値記憶部
１５…ランキング記憶部
１６…ＣＤＣ＿ｔ値算出部
１７…ＡＤＣ＿ｔ値算出部
１８…ＣＤＣ＿ｔ値記憶部
１９…ＡＤＣ＿ｔ値記憶部
【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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