(57)【要約】  データセットの高信頼性利用のための方法およびシステムである。  【選択図】  図２ａ
2009503741.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データセットにおける真陽性と偽陽性の最適な組み合わせを判定するためのメトリックを選択するステップと、
最適化技術を適用するステップと、
最適化技術の結果から、真陽性と偽陽性の最適な組み合わせを導く少なくとも１つの最適化パラメータに関する値を取得するステップと、
を備える、データ処理方法であって、
複数の真陽性および偽陽性が少なくとも１つの最適化パラメータの関数であることを特徴とする方法。
【請求項２】
少なくとも１つの最適化パラメータを取得するステップは、複数の個別測定の値を取得するステップを備え、真陽性および偽陽性の数は個別測定の数の関数であることを特徴とする請求項１の方法。
【請求項３】
複数の個別測定の値を取得するステップは、複数の個別測定の値と信頼性測定の値との少なくとも１つの組み合わせを取得するステップを備え、
真陽性および偽陽性の数は複数の個別測定と信頼性測定の少なくとも１つの組み合わせの関数である
ことを特徴とする請求項１の方法。
【請求項４】
メトリックは、
Ｎｅｆｆ＝ＴＰ＊ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＰ）＊（１−ＦＰ／ＴＰ）
によって与えられ、
ＴＰはデータセットからの真陽性値を示し、ＦＰはデータセットからの偽陽性値を示す、
ことを特徴とする請求項１の方法。
【請求項５】
最適化技術を適用するステップはコスト関数を最適化するステップを備えることを特徴とする請求項１の方法。
【請求項６】
コスト関数は、
ＣＡＮｅｆｆ＝Ｎｅｆｆ／（Ｆ’＋Ｎ’）
によって与えられ、
Ｆ’は信頼性閾値測定であり、
Ｎ’は複数の個別測定の値に関する閾値、Ｎｅｆｆはメトリックである、
ことを特徴とする請求項５の方法。
【請求項７】
ａ）複数の個別測定の値に関する閾値の所定の初期値を選択するステップと、
ｂ）複数の要素を有するデータセットの１要素を選択するステップと、
ｃ）選択された１要素に関して少なくとも１つの所定の量を判定するステップと、
ｄ）前記少なくとも１つの所定の量が閾値基準をほぼ満たすか否かを判定するステップと、
ｅ）前記少なくとも１つの所定の量が閾値基準を満たす場合、複数の要素を増分させるステップと、
ｆ）複数の要素の増分後、複数の要素が複数の個別測定の値の閾値を越えるか否かを判定するステップと、
ｇ）複数の要素から各要素に関してステップｂ）〜ｆ）を繰り返すステップと、
ｈ）ステップｃ）を用いて、複数の個別測定の値の閾値が真陽性および偽陽性の略最適な組み合わせを導くか否かを判定するステップと、
をさらに備えることを特徴とする請求項２の方法。
【請求項８】
データセットは少なくとも１つの要素に関して少なくとも２つのパラメータを有し、ステップｆ）を完了させる前に各パラメータに関してステップｄ）およびｅ）を繰り返すステップをさらに備えることを特徴とする請求項７の方法。
【請求項９】
データセットは複製を含み、
ｉ）ステップｂ）の前に、信頼性閾値測定の所定の初期値を選択するステップと、
ｊ）ステップｄ）の後に、前記少なくとも１つの所定の量が閾値基準を満たす場合、前記１要素の信頼性測定を算出するステップと、
ｋ）算出された信頼性測定が信頼性閾値測定より大きいか否かを判定するステップと、
ｌ）複数の要素から各要素に関してステップｅ）に進むステップと、
ｍ）ステップｈ）の後に、所定の信頼性閾値の範囲内で信頼性閾値測定を増分させるステップと、
をさらに備える方法であって、
ステップｄ）はステップｊ）〜ｌ）を繰り返すことをさらに備え、
ステップｈ）は真陽性および偽陽性の略最適な組み合わせを導く信頼性閾値測定を選択することをさらに備える、
ことを特徴とする請求項７の方法。
【請求項１０】
データセットは少なくともいくつかの要素に関して少なくとも２つのパラメータを含み、ステップｆ）を完了させる前に各パラメータに関してステップｄ）およびｅ）を繰り返すステップをさらに備えることを特徴とする請求項９の方法。
【請求項１１】
所定の量に関する閾値は、
データセットの少なくとも１部で所定の量を評価するステップと、
評価された所定の量を値の昇順でソートするステップと、
所定の量に関する閾値として所定の量の所定のパーセンタイルを選択するステップと、
によって判定されることを特徴とする請求項７の方法。
【請求項１２】
所定の量はデータセットの２つの要素間の数値差であることを特徴とする請求項１１の方法。
【請求項１３】
所定の量はデータセットの２つの要素間の比であることを特徴とする請求項１１の方法。
【請求項１４】
データセットの少なくとも１部で所定の量を評価するステップは、
データセットの１部を選択するステップと、
データセットの選択部分で所定の量を評価するステップと、
を備え、
所定の量に関する選択された閾値は、評価されるデータセットの１部に対して利用される
ことを特徴とする請求項１１の方法。
【請求項１５】
所定の量は、データセットの連続部分に基づく内挿および外挿によって取得されることを特徴とする請求項１４の方法。
【請求項１６】
データセットは複製を含み、コスト関数は信頼性測定に関する閾値に依存し、信頼性測定に関する閾値は、
ａ）所定グループの複製データを選択するステップと、
ｂ）所定グループの複製データに関して最小値および最大値を判定するステップと、
ｃ）実質上、最大値の所定の小数部と、平均値の所定倍数の間の値のサブグループを選択するステップと、
ｄ）所望の複数のグループが形成されるまでステップａ）〜ｃ）を繰り返すステップと、
ｅ）各グループに関する統計的測定の値を取得するステップと、
ｆ）信頼性測定の順序付けられたセットからパーセンタイル値を選択するステップと、
ｇ）パーセンタイル値を閾値として選択するステップと、
によって判定されることを特徴とする請求項７の方法。
【請求項１７】
データセットは複数の個別測定を含み、ステップａ）〜ｅ）は所定数の複数の個別測定に関し繰り返され、繰り返し毎に所定数の複数の測定の最小値を取得するステップと、ステップ（ｆ）および（ｇ）で上記選択値を使用するステップとをさらに備えることを特徴とする請求項１６の方法。
【請求項１８】
データセットからの測定結果を複数対の測定結果にグループ分けするステップと、
前記各対の測定結果に関して、前記各対の測定結果の所定の測定が閾値基準を満たすか否かを判定するステップと、
所定の測定が閾値基準を満たさない場合、複数対の測定結果から一対の測定結果を変化なしと分類するステップと、
所定の測定が閾値基準を満たす場合、前記各対の測定結果のうちの１つの測定結果と前記各対の測定結果のうちの別の測定結果とを比較するステップと、
比較後、比較結果に従い前記各対の測定結果を分類するステップと、
データセットでの使用のために分類された複数対の測定結果から共通セットの測定結果を選択するステップと、
共通セットを利用するパラメータに関して集約尺度を提供するステップと、
を備えることを特徴とするパラメータ値の集約方法。
【請求項１９】
共通セットを利用する所定の量の集約尺度を提供するステップをさらに備えることを特徴とする請求項１８の方法。
【請求項２０】
所定の量のうちの１つは信頼性測定であることを特徴とする請求項１９の方法。
【請求項２１】
複製全体で測定結果の平均を取るステップと、
平均測定結果を複数対の平均測定結果にグループ分けするステップと、
前記各対の平均測定結果に関して、前記各対の測定結果に関する所定の測定が信頼性測定を含む閾値基準を満たすか否かを判定するステップと、
所定の測定が閾値基準を満たさない場合、前記複数対の平均測定結果からの一対の平均測定結果を、変化なしと分類するステップと、
所定の測定がこの閾値基準を満たす場合、各対の平均測定結果の一方の平均測定結果を前記各対の平均測定結果の他方の測定結果と比較するステップと、
比較後、比較結果に従い、前記各対の平均測定結果を分類するステップと、
データセットとともに使用するために、分類された複数対の平均測定結果から共通セットを選択するステップと、
共通セットにおけるパラメータに関して集約尺度を提供するステップと、
を備えることを特徴とする複製データセット内の測定結果に関してパラメータ値を集約する方法。
【請求項２２】
共通セットを利用する所定の量の集約尺度を提供するステップをさらに備えることを特徴とする請求項２１の方法。
【請求項２３】
所定の量は統計的測定であることを特徴とする請求項２２の方法。
【請求項２４】
データセットとデータセットの複製を拡大するステップと、
所定の分析結果をテストするために、拡大されたデータセットと所定グループの最初のデータセットとを比較するステップと、
を備えるデータセット分析技術の有効性判定方法であって、
有効性を判定することができることを特徴とする方法。
【請求項２５】
測定値に従いデータセットからデータをソートするステップと、
所定の基準に従い、少なくとも１つの基準測定値を有する基準サブセットを選択するステップと、
ソートされたデータから、前記少なくとも１つの基準測定値と略同等の測定値を有するデータ要素を選択するステップと、
略同等の測定値を有するデータ要素をソートし、ソートされたデータ要素がソートされた略同等のサブセットを有するステップと、
少なくとも１つの基準測定値とソートされた略同等のサブセットを利用してデータセットを正規化するステップと、
を備えることを特徴とするデータセットからデータを正規化する方法。
【請求項２６】
ソートされた略同等のサブセットで少なくとも１つの基準測定値を利用してデータセットを正規化するステップは、分布曲線を確立するために、少なくとも１つの基準値とソートされた略同等のサブセットの所定の組み合わせを利用するステップを備えることを特徴とする請求項２５の方法。
【請求項２７】
少なくとも１つの基準値とソートされた略同等のサブセットの所定の組み合わせを利用するステップは、
少なくとも１つの基準値とソートされた略同等のサブセットの所定の組み合わせを取得するために、ソートされた略同等のサブセットの部分全体で反復するステップを備えることを特徴とする請求項２６の方法。
【請求項２８】
内部にコンピュータ読取可能コードを組み込み、
前記コンピュータ読取可能コードがコンピュータシステムに
データセット内の真陽性および偽陽性の略最適な組み合わせを判定するためのメトリックを選択させ、
最適化技術を適用させ、
最適化技術の結果から、真陽性および偽陽性の略最適な組み合わせを導く少なくとも１つの最適化パラメータを取得させる、
ことができるコンピュータ使用可能媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、
複数の真陽性および偽陽性は最適化技術を用いて算出される所定値の関数であることを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項２９】
メトリックは、
Ｎｅｆｆ＝ＴＰ＊ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＰ）＊（１−ＦＰ／ＴＰ）
によって与えられ、
ＴＰはデータセットからの真陽性値を示し、
ＦＰはデータセットからの偽陽性値を示す
ことを特徴とする請求項２８のコンピュータプログラム製品。
【請求項３０】
コンピュータシステムに最適化技術を適用させることのできる前記コンピュータ読取可能コードが、コンピュータシステムにコスト関数を最適化させることができることを特徴とする請求項２８のコンピュータプログラム製品。
【請求項３１】
コスト関数は、
ＣＡＮｅｆｆ＝Ｎｅｆｆ／（Ｆ’＋Ｎ’）
によって与えられ、
Ｆ’は信頼性閾値測定であり、
Ｎ’は複数の個別測定の値の閾値、Ｎｅｆｆはメトリックである
ことを特徴とする請求項３０のコンピュータプログラム製品。
【請求項３２】
内部にコンピュータ読取可能コードを組み込み、前記コンピュータ読取可能コードはコンピュータシステムに
データセットとその他の同様なデータセット全体で使用可能な共通セットを判定させる
ことのできるコンピュータ使用可能媒体を備えることを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項３３】
前記コンピュータ読取可能コードがさらにコンピュータシステムに、
共通セットを利用する所定の量の集約尺度を提供させることを特徴とする請求項３２のコンピュータプログラム製品。
【請求項３４】
内部にコンピュータ読取可能コードを組み込み、
前記コンピュータ読取可能コードがコンピュータシステムに
データセットとデータセットの複製を拡大させ、
所定の分析結果をテストするため、拡大されたデータセットを所定グループの最初のデータセットと比較させる
ことができるコンピュータ使用可能媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、
有効性を判定することができることを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項３５】
内部にコンピュータ読取可能コードを組み込み、
前記コンピュータ読取可能コードがコンピュータシステムに
測定値に従いデータセットからデータをソートさせ、
所定の基準に従い、少なくとも１つの基準測定値を有する基準サブセットを選択させ、
ソートされたデータから、略同等の測定値を有するデータ要素を選択させて少なくとも  １つの基準測定値を設定させ、
略同等の測定値を有するデータ要素をソートさせ、ソートされたデータ要素がソートされた略同等のサブセットを有し、
少なくとも１つの基準測定値とソートされた略同等のサブセットを利用してデータセットを正規化させる
ことができるコンピュータ使用可能媒体を備えることを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項３６】
コンピュータシステムに、ソートされた略同等のサブセットで少なくとも１つの基準測定値を利用させてデータセットを正規化することができる前記コンピュータ読取可能コードは、分布曲線を確立するため、コンピュータシステムに、少なくとも１つの基準値とソートされた略同等のサブセットの所定の組み合わせを利用させることができることを特徴とする請求項２８のコンピュータプログラム製品。
【請求項３７】
内部にコンピュータ読取可能コードを組み込み、前記コンピュータ読取可能コードがコンピュータシステムに
少なくとも１つの予め選択されたパラメータとデータセットの測定のための少なくとも  １つの性能指標との間の関係を取得させ、
少なくとも１つの性能指標に基づきメトリックを選択させ、
最適化技術を適用させ、
最適化技術の結果から、少なくとも１つのパラメータの少なくとも１つの略最適値を取得させる、
ことのできるコンピュータ使用可能媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、
少なくとも１つのパラメータの少なくとも１つの略最適値がデータセットの測定の考案を可能にすることを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項３８】
少なくとも１つの予め選択されたパラメータは複数の個別測定の値を備えることを特徴とする請求項３７のコンピュータプログラム製品。
【請求項３９】
少なくとも１つの性能指標は感度、陽性予測値、真陽性の数および偽陽性の数のうち少なくとも１つであることを特徴とする請求項３７のコンピュータプログラム製品。
【請求項４０】
少なくとも１つの予め選択されたパラメータは信頼性測定を備えることを特徴とする請求項３７のコンピュータプログラム製品。
【請求項４１】
メトリックは、
Ｎｅｆｆ＝ＴＰ＊ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＰ）＊（１−ＦＰ／ＴＰ）
によって与えられ、
ＴＰはデータセットからの真陽性値を示し、ＦＰはデータセットからの偽陽性値を示す
ことを特徴とする請求項３７のコンピュータプログラム製品。
【請求項４２】
コンピュータシステムに最適化技術を適用させることのできる前記コンピュータ読取可能コードが、コンピュータシステムにコスト関数を最適化させることができることを特徴とする請求項３７のコンピュータプログラム製品。
【請求項４３】
コスト関数は、
ＣＡＮｅｆｆ＝Ｎｅｆｆ／（Ｆ’＋Ｎ’）
によって与えられ、
Ｆ’は信頼性閾値測定であり、Ｎ’は複数の個別測定の値に関する閾値であり、Ｎｅｆｆはメトリックである
ことを特徴とする請求項３６の方法。
【請求項４４】
少なくとも１つのプロセッサと、
内部にコンピュータ読取可能コードを組み込み、前記コンピュータ読取可能コードがコンピュータシステムに、
データセットにおいて真陽性および偽陽性の略最適な組み合わせを判定するメトリックを選択させ、
最適化技術を適用させ、
最適化技術の結果から、真陽性および偽陽性の略最適な組み合わせを導く少なくとも１つの最適化パラメータを取得させる、
ことのできるコンピュータ使用可能媒体と、
を備えるシステムであって、
複数の真陽性および偽陽性は、最適化技術を用いて算出される所定値の関数であることを特徴とするシステム。
【請求項４５】
少なくとも１つのデータベースをさらに備えることを特徴とする請求項４４のシステム。
【請求項４６】
データセットの測定に関する少なくとも１つの予め選択されたパラメータと少なくとも１つの性能指標との間の関係を取得するステップと、
少なくとも１つの性能指標に基づきメトリックを選択するステップと、
最適化技術を適用するステップと、
最適化技術の結果から、少なくとも１つのパラメータの少なくとも１つの略最適値を取得するステップと、
を備えるデータセットの測定を考案する方法であって、
少なくとも１つのパラメータの少なくとも１つの略最適値によって、データセットの測定が可能になることを特徴とする方法。
【請求項４７】
少なくとも１つの予め選択されたパラメータは複数の個別測定の値を備えることを特徴とする請求項４６の方法。
【請求項４８】
少なくとも１つの性能指標は感度、陽性予測値、真陽性の数および偽陽性の数のうち少なくとも１つであることを特徴とする請求項４６の方法。
【請求項４９】
少なくとも１つの予め選択されたパラメータは信頼性測定を備えることを特徴とする請求項４６の方法。
【請求項５０】
メトリックは、
Ｎｅｆｆ＝ＴＰ＊ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＰ）＊（１−ＦＰ／ＴＰ）
によって与えられ、
ＴＰはデータセットからの真陽性値を示し、ＦＰはデータセットからの偽陽性値を示す
ことを特徴とする請求項４６の方法。
【請求項５１】
最適化技術を適用するステップはコスト関数を最適化するステップを備えることを特徴とする請求項４６の方法。
【請求項５２】
コスト関数は、
ＣＡＮｅｆｆ＝Ｎｅｆｆ／（Ｆ’＋Ｎ’）
によって与えられ、
Ｆ’は信頼性閾値測定であり、
Ｎ’は複数の個別測定の値に関する閾値であり、
Ｎｅｆｆはメトリックである
ことを特徴とする請求項５１の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本教示は、大規模データセットの高信頼性利用のための方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人間を含む多数ゲノムの最近のシークエンシングや配列およびその他の高処理技術の発展の結果、生体規模のデータ（細胞、組織、有機体など）を研究するこれらの進化の利用が拡大されつつある。こうした進歩や大規模および高スループットデータの出力増大によって、コンセプト、仮説、技術、および成果のさらなる発展のためのリソースを最適に配分するため、信頼性の高いデータを利用する（すなわち、偽陽性を低減する）方法およびシステムの需要も高まっている。こうした技術の多くはこの１０年内に開発されたもので、その質は常に向上し続けており、データセットを利用し技術をさらに改良するためのツールも同様である。ここで、後者の目的の需要のいくつかを満たすコンセプトとツールを２、３提示する。
【０００３】
生体／細胞状態の大規模測定で使用される多くのシステムは、各パラメータ（たとえば、遺伝子／転写物／タンパク質など）のそれぞれ独立した複数の測定を含む。広く使用されるこの種の技術のうち一般的な２つの形が、（ｉ）ＧｅｎｅＣｈｉｐ（Ｒ）（Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ、カリフォルニア州）、ゲノムの各転写物が複数の個別のプローブを用いて測定され、各プローブはクロスハイブリダイゼーションを推定するために対応ミスマッチプローブを有する−前者はパーフェクトマッチ（ＰＭ）プローブと呼ばれ、後者はミスマッチプローブ（ＭＭ）と呼ばれる−（特許や文献、たとえば、米国特許第６５５１７８４、６３０３３０１号に詳細に記載される）と、（ｉｉ）いくつかの異なる質量スペクトル法を用いるペプチド断片としてのタンパク質の混合物の典型的な測定（たとえば、Ｗａｓｈｂｕｒｎら、２００１、および直接的および比較応用のための多数の変化形）である。この種の各パラメータの複数の個別測定の様々な応用が現在使用されており、予想することができる。（文献および特許にける）従来の知識と、発達しつつある応用は十分に文書化されているので、該技術の利用とデータの生成はここでは説明しない。
【０００４】
上記高スループットデータ生成システムを利用する大半の生物学的実験（生物学的およびその他のリソースの制限により）、少数の複製で実行される。可能であれば、結果として生じ得るデータは、使用される下流ステップの信頼性を高めるため、（たとえば、異なる条件を調査するデータセット間の差を検出するため）統計的または数学的原理を用いて分析される。ただし、少数の複製は、分析における統計力を大幅に低減する。原則的に、各パラメータの個別測定の利用は、（少なくとも、プロセスの全ステップ−たとえば、製造、処理、ハイブリダイゼーションなどの技術的側面に対する能力を向上させるという点で）この問題の大半を軽減するはずである。複数の個別測定の利用の際、システム特有の特性と上記分析で利用される各種パラメータの挙動を相互に理解する必要がある。逆に、上記データセットの特性を理解することは、よりよい測定技術の設計に役立つ。
【０００５】
上記例（各条件下での各パラメータの複数の測定）と同様の設計原則を有するデータセットに適用されようと、あるいは、各種条件全体下でのデータセットおよび比較可能な複製に適用されようと利用可能であるべきである。データ分析におけるこのステップは通常、正規化（本文書では、技術的設計およびデータ収集に固有の作用、たとえば、バックグラウンド補正のためのデータの前処理後のステップを表すために使用する）と呼ばれる。適切な正規化は、データのさらなる分析と解釈すべてにとって必須要件である。
【０００６】
上記要約した背景の説明は、ニーズ、すなわち、絶えず発展を続ける技術と新たなアルゴリズムが提案されていること、一貫したまたは総意で認められているアプローチがないこと、（統一モデルベースの適用に至る中間処理なしに）各パラメータの複数の個別測定に対処する際に容認され、予想されるとおり有益である方法は一層少ないことを概説しており、生命科学およびその他の分野で生じている大量データを効率的かつ生産的に利用するという多くの新たなニーズを満たす改善へのニーズを強調し、本発明の１部をなすある種のデータセットにの登場に備えている。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一実施形態では、本教示の方法は、データセットにおける真陽性と偽陽性のほぼ最適な組み合わせを判定するメトリックを選択すること、最適化技術を適用すること、および最適化技術の結果から、真陽性と偽陽性のほぼ最適な組み合わせに帰着する少なくとも１つの最適化パラメータに関する値を取得すること、を含む。複数の真陽性および複数の偽陽性は、１つまたはそれ以上の最適化パラメータの関数である。
【０００８】
真陽性および偽陽性の観点でのシステム挙動は通常、キーパラメータの適切な反応面としてみなされる。別の実施形態では、本教示のパラメータ値の集約方法は、データセットからの測定結果を複数対の測定結果にグループ分けすること、各対の測定結果に関して、一対の測定結果の所定の測定が閾値基準を満たすか否かを判定すること、所定の測定が閾値基準を満たさない場合、複数対の測定結果から一対の測定結果を変更しないものとして分類すること、所定の測定が閾値基準を満たす場合、各対の測定結果のうちの１つの測定結果と各対の測定結果のうちの別の測定結果とを比較することと、比較後、比較結果に従い各対の測定結果を分類すること、データセットでの使用のために分類された複数対の測定結果から共通セットの測定結果を選択すること、および共通セットを利用するパラメータに関して集約尺度を提供することを含む。パラメータ評価方法、データ正規化方法、および分析の質を検査する方法を提示する各種実施形態が開示される。さらに、システムおよびコンピュータプログラム製品の実施形態も開示される。
【０００９】
本発明およびその他のさらなるニーズに関する理解を深めるため、添付の図面と詳細な説明を参照し、添付の請求項で範囲を指定する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
一実施形態では、本教示は、大規模データセットの高信頼性利用を助ける１組の方法とアルゴリズム、すなわち、（ａ）各パラメータ（特に、同じパラメータの個々の側面を用いて）の複数の測定によって表されるデータセットを研究し、上記測定技術およびスキームの設計を支援する応答面支援戦略、（ｂ）データ特定閾値の判定方法、（ｃ）データ分析スキームにおける選択戦略（統計的および／または数学的）の有効性をテストすること、および（ｄ）データセットを比較可能にする新たな正規化スキームを含む。
【００１１】
説明されるデータタイプとこれらの教示を説明するのに使用する用語に関する追加情報を以下に開示する。
【００１２】
一般的なシナリオで本教示を説明するつもりだが、便宜上、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ  ＧｅｎｅＣｈｉｐ（Ｒ）技術を例として使用することが多い。本技術のいくつかの設計側面は、個々で説明する複数測定型のデータセットを明らかにするのに供するが、それに限定されない。ＧｅｎｅＣｈｉｐ（Ｒ）システムでは、各転写物は、調べられるシステムの転写性状態を入念に調査するために、ｍＲＮＡを補完する１１個以上の２５ヌクレオチド長のプローブによって表される。クロスハイブリダイゼーション信号（プローブ特有のノイズと考えられる）を表す対応ミスマッチプローブがチップに含まれる。高特徴密度が達成され、既知および予測される転写物が、人間およびその他の有機体に関して１〜数個のチップ上に配列される。ミスマッチプローブはクロスハイブリダイゼーションまたはプローブ特有のノイズ信号を表すために含められ、ここに記載の例においてその意味で使用されるが、これらのＭＭプローブを含まないその他の変形（および適用）（たとえば、ｄＣＨＩＰ：ｗｗｗ．ｄｃｈｉｐ．ｏｒｇおよびＩｒｉｚａｒｒｙら、２００３に示唆されるように）は、この一連の教示の一部として記載されるアプローチによって同等に利用され、あるとすれば利点は直接成果につながる。
【００１３】
プローブの物理化学的特性とハイブリダイゼーションにより、各プローブは、単独の転写物（すなわち、特定の量子レベルで表現される転写物）異なるハイブリダイゼーション強度レベルを有する。これにより、信号レベルの直接利用が困難になる。広範に研究されており、絶えず発展し続けている一般的なアプローチの１つは、モデルベースのアプローチを使用して、複数のプローブにより表されるデータを各転写物に関する単独の集約尺度に集約することである（引用により本明細書に組み込まれる米国特許第６５７１００５号を参照）。このアプローチは、ユーザに優しいデータ表示と、（パターン認識、診断の分類子、経路および心プロセスの特定と研究、製品開発のための主要候補者などを用いて）調査されるシステム／プロセスに関する知識が進展しているという状況で、データ使用の高度な統計的および数学的適用を簡易化するという利点を有する。
【００１４】
この説明で使用されるいくつかの慣例的な表現を以下に述べる。
【００１５】
本文全体と添付図面において、パラメータという用語は、コンテキストに応じて以下の２つ、（ｉ）特定のデータセット内の各実験的特徴（転写物、タンパク質など）を説明するため、および（ｉｉ）統計的および数学的な意味で本発明を利用するプロセスで使用される閾値およびその他の計算値を指すために使用される。さらに、計算値と１組の計算／推定された、あるいは指定された閾値との間の差異は、上付きの一重の引用符１つによって区別される（たとえば、距離を指定したｄは、閾値として使用されるときにｄ’となる）。
【００１６】
個別測定という用語の使用は、完全に異なる測定基準（たとえば、プローブである転写物の別々の領域、タンパク質−ペプチド断片の別々の領域、タンパク質などを測定する２つ以上の抗体、−別々の領域は物理的に重複することがあるかもしれないが、同一条件下では異なる信号特性を有する可能性がある）を用いて、１つのパラメータ（転写物など）を測定することを意味する。これは、統計的独立性という概念とは明らかに区別される。実際、ここで調査、提案、および進展されているいくつかの特性は、この差異により生じる。本明細書に記載される実施形態は、この種の統計的独立性に限定されない。
【００１７】
これらの教示の方法の実施形態、データセット調査のための反応面支援戦略（ＲｅＳｕｒｆＸとも称する）を以下説明する。ここで、各パラメータは複数の個別測定を用いて測定される。
【００１８】
図１は、データ処理する際の初期段階ワークフローの代表的な一実施形態を示す。概して、データは測定システムステップ１００２と前処理ステップ１００４および１００８から収集される。この前処理は、データ収集技術に特有の特性に依存し、（必要に応じて、本明細書に記載の教示の実施形態の適用前に）特段違ったように言及されない限り実行されると推定される。上記前処理データセットはスタータデータセットと称され、本文書の以下の部分と図面ではステップ１００６で文字Ｄで示される。図１に示された概要において、他の図面がいくつか参照されている（図２ａ〜図４のステップ１０１０、図８のステップ１０１２、および図９のステップ１０１４）。図２ａ〜図４の側面は、（ｉ）高信頼性データ分析を支援し、（ｉｉ）逆に、実験的および技術的側面のいくつかの初期特性を用いて所与のシステムに関する設計原理の開発を支援する、所与のデータ設計の特性を研究するために提案された反応面アプローチを示す。図１４は、生物学的普遍的原則によって動機付けされる新たな正規化スキームを示す。図９は、新たな集約スキームおよび実験または自然のプロセスの様々な観察値を示すデータセット間の高信頼性較差特定における適用に使用されるパラメータのためのデータ固有の閾値に関する方法とともに、組み合わされる、あるいは第１の側面のみを用いる上記２つの実施形態の適用について示す。これらの図面におけるいくつかの個々のステップの変形および詳細を、適切な図番を付して追加の図面として参照する。本明細書で提供される教示の多くは、正規化スキームなどの多くの個々のステップで設定される各観察における各パラメータの複数測定を有する大規模データセットに関し、比較評価における真陽性および偽陽性の選択を最適化するために使用される式、およびデータ特定閾値を判定し、差異の特定に使用される統計的または数学的基準を評価する方法は、各パラメータの複数測定を含む必要のない多数のその他の種類のデータセットにも適用可能である。
【００１９】
図２ａ、２ｂは、これらの教示の方法の実施形態を示す。１例は、システムに混合された内蔵真陽性および偽陽性を有するテスタシステム、ステップ１０１６、あるいは、後述するように（たとえば、ＤａＳＴおよびＳＣＡＬＥＩＴと称される方法およびアルゴリズムを開発する際に説明される方法を用いて）適切にシミュレートされた真陽性および偽陽性ステップ１０２０を混合することである。一実施形態では、この教示の方法は、真陽性の特定を最大化するデータセットと偽陽性の特定を最小化するデータセット間の差の特定を最適化することを含む。１例では、（複数の有意差に関して）Ｎｅｆｆというメトリックが使用される。一実施形態では、以下の式が使用される（図２ｂのステップ１０２２でも使用される）。特定用途に適した別の形式も使用可能である（図２ａ、ステップ１０２４）。
Ｎｅｆｆ＝ＴＰ＊ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＰ）＊（１−ＦＰ／ＴＰ）
【００２０】
１例では、含まれるデータセット内のパラメータの様々に異なるＮ（個別測定の数）の値と判定Ｆ（すなわち、ノイズに対する差）の信頼性の適切な統計的／数学的測定を有するＮｅｆｆの反応面は−たとえば、データセットのスチューデントｔ検定による対応のある比較、または複数のデータグループを比較するためのフィッシャー検定−、表面上に複数の最大点と最小点を有する表面である。これらの教示がこの例に限定されるわけではないが、ＧｅｎｅＣｈｉｐ（Ｒ）データセットと、２倍の変化の既知の真陽性（ＴＰ）とデータセット間の複数の不変量（偽陽性−ＦＰ）とを比較する対応のある比較の例を図１６に示す。図１６では、使用されるデータセットは、それぞれがＵ１３３Ａ−ＴＡＧチップ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ．ｃｏｍ／ｓｕｐｐｏｒｔ／ｔｅｃｈｎｉｃａｌ／ｓａｍｐｌｅ＿ｄａｔａ／ｄａｔａｓｅｔｓ．ａｆｆｘで入手可能）を用いる３つの複製を有するＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘラテン方格実験（２〜７）である。図１６に示される結果で使用される正規化は、４６、０００（飽和）と５００までのチップグラウンド（２８）全体間のすべてのＰＭおよびＭＭ強度値のスケーリング平均だった。図１６に示される結果で使用される強度測定は、各プローブ対に関してＰＭ−ＭＭだった。図１６に示される結果のパラメータは、ｄ’＝Ｂ’＝２８、ｒ’＝１．１（反応面戦略の原理の証拠としての使用を推定）である。図１６に示される結果に使用される統計は、スチューデントｔ検定である（本文では、略記Ｆ’の代わりにｔが使用される）。ＡｖｇＡとＡｖｇＢは、図３ａのｍａｘとｍｉｎの代わりに使用される。図１６に示される結果で使用される範囲は、Ｎ（情報プローブ対の最小数）＝３−１１、１の増分、および０．５単位での３〜１０のｔ統計量であり、本明細書ではＦおよびＦ’と呼ぶ。
【００２１】
図１６のＮｅｆｆステップ１０２２の反応面は、ｔ統計量の広範な範囲と、Ｎｅｆｆの略最大値を与えるＮ（個別測定を含む）の範囲を示す。一実施形態では、ＮおよびＦ（記号Ｆは文献全体を通じて使用される信頼性の統計的／数学的測定の手段として使用される）を含むコスト因子が定義される。真陽性および偽陽性のほぼ最適な組み合わせが低いほど、感度のわずかな変化を検出する優れた性能を提供する。分析スキームにおける完全な形式での複数の個別測定（すなわち、単独の値に集約しない）の使用は、結果的に特定性の向上につながる。この段階で、大規模データセットの分析では通常、偽陽性の問題は、真陽性のいくつかの損失（実験の性質上、ばらつきと少数の複製が望ましい例もある）よりも蔓延しており、望ましくないことを注意しておくべきである。しかし、これらの教示は上記の典型例に限定されないことに注意すべきである。以下の式（図２ｂのステップ１０２６でも使用される）は、統計と含まれる個別測定の数の追加因子の観点で、１形式のコストの例を提案しており、用語のＣＡＮｅｆｆはコスト調整したＮｅｆｆである。
ＣＡＮｅｆｆ＝Ｎｅｆｆ／（Ｆ’＋Ｎ’）
【００２２】
図２ａ（ステップ１０２８）に示されるように、いくつかの例では、その他の有効なコストの形式が可能であり、望ましい場合がある。Ｆ’（統計的および数学的信頼性閾値）およびＮ’の計算は、図３とそこで参照される図面に示される。同じアプリケーションからのデータセットまたはデータに関係する全研究において各パラメータで１組の共通Ｎ’測定を使用すること（ステップ１１２２、図１０でＣｈｏｓｅｎｓｅｔと称される）を後述する。通常、これらの教示は典型例に限定されず、いったん技術プラットフォームのパラメータが適切に設計された真陽性を用いて算出されたら、同じセットのパラメータはその技術のその他のデータセットにも適用可能と思われる（たとえば、図３、ステップ１０３０）と述べられている。上述したようにＦ’を判定するための繰り返しの必要性を省くが、データ固有の閾値を判定する別の戦略を図６および図７に示す。図６および図７に示される実施形態では、Ｆ’およびＮ’に関する略最適のパラメータはなお、ステップ１０３２および図２ａ、２ｂのステップ１０２６および１０２８から始まる図３ａ、３ｂのアルゴリズムを用いるテストケースに基づく知識を元に判定される必要がある。
【００２３】
上記教示の逆の適用は、ｄ’、ｒ’およびＦ’の計算値に基づく、その技術プラットフォームまたはデータ収集戦略の使用の１つまたはそれ以上の可能なシナリオにおける各パラメータ（通常、予想されるニーズよりも多くの）の複数の測定を用いて予備的な測定を収集／シミュレートすることである。さらにその適用に必須の信頼性を用いて、最適数のＮ（複数の個別測定）が、技術またはデータ収集戦略で設計される。測定を考案する方法の実施形態は、１つまたはそれ以上の予め選択されたパラメータとデータセットの測定に関する１つまたはそれ以上の性能指標との間の関係を取得することと、少なくとも１つの性能指標に基づきメトリックを選択することと、最適化技術を適用することと、最適化技術の結果から、１つまたはそれ以上のパラメータの１つまたはそれ以上の略最適値を取得することとを含む。１つまたはそれ以上のパラメータの１つまたはそれ以上の略最適値によって、データセットの測定／収集戦略を考案することができる。
【００２４】
図３ａおよび図３ｂは、パラメータ全体でこれらの挙動および反復を調べて、略最適閾値を判定するアルゴリズムを示す。図３ａおよび図３ｂに記載される方法は、Ｎ（含まれる個別測定の数、ステップ１０３２および１０３２ｂ）の可能な値全体およびＦのユーザ決定信頼性閾値の範囲全体（２つ以上複製されるグループがある場合、図３ｂ−ステップ１０３２ｂ）で反復することを含む。データセットは、１例では、異なる処理状態の特性を示す複製データセットの２以上の観察結果またはグループから構成され得る。Ｎ（Ｎｉｎｃ）の反復の増分は１となり（これは複数測定を示す）、Ｆ（Ｆｉｎｃ）に関しては−図３ａおよび図３ｂのステップ１０３２および１０３２ｂ−計算およびその他のリソースとデータ分析の目的に基づきユーザによって決定される。各パラメータ（ｉ）は、後述するように、１セットのノイズ閾値基準および比較ベースでの信頼性測定（すなわち、２つの観察結果間の比較またはグループに分類される複数セットの複製観察結果間の比較）を満たすように評価される。１例では、後述するノイズ制御基準を満たす測定のみが、図３ａのステップ１０３６および図３ｂのステップ１０３６とステップ１０４６で使用される。
【００２５】
2009503741.tif 000003
（その他の所定の基準も本教示の範囲内にあることに注意すべきである）。ただし上記のｘＪＡおよびｘＪＢは、ＡおよびＢと指定される２つの条件間で評価される（ｘ）パラメータに関する測定の信号と、パラメータｉのＭ回の測定全体で実行するｊを指す。Ｆは、データセット内に複製グループのあるケースに適用される（ステップ１０４６）。図３ａおよび図３ｂでは、ｍａｘおよびｍｉｎという用語がステップ１０３６で使用され、単一値が比較される場合の２つの値のうちのｍａｘが最大値、ｍｉｎが最小値、２つの平均または中央値の最大値／最小値、低い平均値または中央値のグループの最大値／最小値を指す一般的なケースを表す。これらの教示の有用性を実証するために文献で使用されるすべての例において、グループが比較されているときは平均値が使用される。任意に、差に関して評価されているパラメータの測定ｊのすべてのデータポイントが算出されたあるいは推定された全体のバッググラウンドノイズを下回るとき、（Ｂ’−ほとんどの収集データは、使用される条件下でその測定システムの信頼のおける検出閾値未満のパラメータを表すと通常判定される）、それらは分析ステップ１０４８から除去される。これらの閾値（ｄ’、ｒ’、およびＢ’）は、ノイズ範囲における差を回避する−この側面は後のセクションでより詳細に説明する。距離（ｄ’）および比（ｒ’）に関するデータセット特有の閾値を算出するアルゴリズムを、図５に示す。測定評価がこれらの基準を満たす場合、それは分析（ステップ１０５０）に含まれる測定で使用され、次の測定が評価される。これは、パラメータのすべての測定で繰り返される（ステップ１０３４）。上記基準を満たす測定の数がその反復の閾値回数を超える場合（ステップ１０５２）、そのパラメータは比較される観察結果（またはグループ）間の差と考えられる。すべてのパラメータが評価されると、その結果、反復で使用される閾値のセットが記録され（ステップ１０５４）、パラメータ閾値の値が増大され、次の反復で使用される（ステップ１０５８）。指定される増分を用いていったん反復範囲がカバーされたら、すべての記憶された結果は、Ｎ’−図３ｂのような複数の複製グループの場合、Ｆ’も−の略最適な組み合わせを選択するために使用される（ステップ１０５６）。その１つの実施形態を、既知のまたはシミュレートした差を用いて図２に示す。
【００２６】
図３ａの延長である図３ｂは、複数の複製グループが２つのパラメータの最適化、そのパラメータの側定数（Ｎ’）、および信頼性測定（Ｆ’）を含むケースを扱う。複数の測定と組み合わせた複製観察結果に基づく信頼性測定の使用は、データの比較分析を実質上向上させる。この場合、反復は図３ａの反復と同じように実行されるが、選択された範囲でのＦの各増分（すなわち、その反復に関するＦ’）に関しては、上述の図３ａに示したような値が、変動するＮ’を伴う反復ループを介してＮの範囲全体で算出される（ステップ１０３２ｂおよび１０５８ｂ）。各測定および各評価サイクルに関して、２つの複製間の比較に基づき算出される信頼性測定Ｆ（ステップ１０４４）も閾値Ｆ’を超えるはずである（ステップ１０４６）ことを除くと、戦略の明細はほぼ同一である。
【００２７】
図４（任意のステップ１０４０、図３ｂ）は、これらの閾値戦略に基づきいくつかのグループ（複数グループでの比較）を除去し、評価される各測定での差特定に基づいてグループ番号を変動させることのできる戦略を示す。この場合、ノイズ閾値は、すべてのＧグループ全体の平均値（ＡｖｇＴステップ１０６０と称する）と、各パラメータｉの個々のグループの平均値との比較に基づく。前述の場合のように、平均は、図３に示されるように、グループまたはすべてのグループの中央値または最大値および最小値と置き換えることができる。
【００２８】
図１７は、図１６に示されるのと同じ比較に関する、含まれる測定（Ｎ）の変動値を伴うＣＡＮｅｆｆの挙動と、統計（この場合、ｔ統計量）の例を示す。（ｉ）Ｎｅｆｆの反応面の図１６の略平坦面は数個の明確なピークに低減することができることと、（ｉｉ）統計的閾値が、一般的に使用されるデータ分析閾値である０．０５よりもずっと低いことが、図１６および表１から分かる。
【００２９】
【表１】
2009503741.tif 000004
表１−特定された（２つの発現変動の）真陽性および偽陽性に関する様々な統計的閾値（Ｆ’）の影響と使用される個別測定の数（Ｎ’）の例
【００３０】
表１では、各閾値で特定された２つの発現変動の差のスパイクインの数が示される（３つの別々の比較のうち各比較が３つずつで９）。スパイクインの濃度（ｐＭ）は、各ケースの左端の欄に示され、その他のデータセットのスパイクインの濃度はこの量の２倍である（後述の場合を除く）。ｔ統計量（Ｆ’）と複数の有効なプローブ対（Ｎ’）の閾値は、（Ｆ’，Ｎ’）として第１列目に示される。ＦＰは偽陽性の数、ＰＰＶは陽性予測値［ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＰ）］、感度は［ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＮ）］である。＊０ｐＭのスパイクインは０．１２５ｐＭのスパイクインと比較され、５１２ｐＭのスパイクインは０ｐＭのスパイクインと比較される。＋ＣＲはスパイクインと相似する交差反応転写物／プローブセットを示す（３つの別々の比較のうち各比較が３つずつで９）。データセットは、図１６および図１７に示される例で使用されるデータセットと同じである（図１７では、上記のＦ’の代わりにｔが使用され、Ｎ’はプローブ対の数と等しいことに注意されたい）。
【００３１】
表２に示される例は、これらの発見の重要な利点、すなわち、より低い信頼性閾値で特定される偽陽性の数に大きな影響を及ぼさずに真陽性を選択する能力を実証する。さらに、これにより、閾値を推測する必要性も除外される。データ特定閾値を推定する戦略は後述する（図５、図６、および図７）。ＧｅｎｅＣｈｉｐ（Ｒ）技術を使用する遺伝子発現測定の状況における本発明の適用のいくつかの側面は、Ｇｏｐａｌａｎ、「ゲノム生物学（Ｇｅｎｏｍｅ  Ｂｉｏｌｏｇｙ）」２００４  ５：ｐ１４に記載されており、引用により本明細書に組み込まれる。
【００３２】
【表２】
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表２−反応面支援戦略の有用性を特定するデータスケーリング戦略（ＳＣＡＬＥＩＴ）の適用
【００３３】
表２には、（起こりうる２２，３０１から）ｔ統計量カットオフ（Ｆ’）の所与の閾値で検出されたプローブセットの数（３つの個別比較の平均）と、第１の縦列では（Ｆ’、Ｎ’）と示される、Ｆ’を満たすプローブ対の最少数（Ｎ’）が示される。この評価目的で、３つの複製が、所与の差（第１列目に示される）に基準化される本質的に同じサンプルを示す３つのその他の個々の複製と比較された、示される値は、上記個々の評価の平均である。再度、使用されるデータセットは、図１６および図１７に示される例で使用されるデータセットと同じである。
【００３４】
データ特定閾値を用いる差の特定のための上記反応面支援閾値戦略（ＲｅＳｕｒｆＸ）実施形態を利用する（およびそこで利用される）本教示の方法の実施形態を後述する。
上述の実施形態のいくつかは、上記目的のため特別に設計したデータセットを利用した。多くの現行のデータセットはほとんど、内蔵真陽性および偽陽性を伴って、あるいは、十分な数と種類で設計されていない。たとえば、十分な数の多様な真陽性および偽陽性がない一実施形態は、上述のようなテスタデータセットを使用し、その種のデータ生成技術で使用可能な閾値を判定する。距離と比の閾値の使用は既にいくつかの従来の分析スキームで実証されているが、本教示では、これらのパラメータのデータ特定閾値を判定するアルゴリズムが開示される。
【００３５】
距離、比、および統計のデータ特定閾値（ＤａＳＴ）を判定して、ノイズ内の較差を回避する実施形態を以下に開示する。
【００３６】
異なるデータ収集プラットフォーム、前処理スキーム（バックグラウンド補正、正規化など）、および実験システムは、固有で、その他の処理ベースのノイズ／変動性（通常、複製間のデータを比較する際に観察される）の異なるレベルを有する。
【００３７】
図５は、距離（ｄ）（すなわち、２つの値または２つのグループ間の数値の差）とそのデータのノイズレベル内に通常ある比（ｒ）とに関するデータ特定閾値を判定するスキーマを示す。一実施形態では、これらの値ｄおよびｒがたとえば、Ｎｅｆｆステップ１０２２を用いて、テスタデータセットから真陽性および偽陽性のほぼ最適な組み合わせを検出する性能に基づき最適となるパーセンタイルが判定される。このため、データの十分な数のランダムサンプリング−ステップ１０６２（または、データ全体、ステップ１０６４）が選択され、距離と比は、たとえば複製内の選択された測定毎に最大値と最小値間で判定される（それによってデータのノイズ成分を捕捉する、ステップ１０６６）。算出された距離と比は（別々に）（ｄおよびｒの）値の昇順でソートされ、その順序付けられたセットの値に基づき異なるパーセンタイルでｄおよびｒの値は閾値（ｄ’およびｒ’）として選択され−ステップ１０７２−、先のセクションで記載された適用で上述されるように、あるいは、多くのデータ分析スキーム（ノイズ範囲内のデータの処理を回避するための選択または除去のため）に関して閾値を判定する際に使用される。様々な閾値がトレーニングセットと選択された最適値で（たとえば、Ｎｅｆｆに対する式を用いて）テストされる。このパーセンタイル値は、ｄ’およびｒ’（選択された閾値−ＤａＳＴｄ’およびＤａＳＴｒ’）を判定するのに使用することができる−ステップ１０７４。追加の特異性またはセーフガードが保証される場合、ｄ’およびｒ’の判定値の拡大バージョン、または、図５のアルゴリズムを用いて最適と判定される値を超えるパーセンタイル閾値を、信頼性レベルを高めるのに使用することができる。動的閾値は、分布に沿った異なるポイントでの測定の値によって位置づけられるデータに基づき同様の戦略を用い、区分的な直線性を推定することによって（ステップ１０７６）判定することができる。
【００３８】
図６および図７は、同様な実施形態を示すが、主にノイズ範囲内の較差を回避する（したがって、その範囲内に真陽性はほとんどない）、Ｆ（使用される信頼性の測定）のデータ特定閾値の判定のために複雑さが増す。この場合、パラメータ  とそのすべての複製の十分な数のサンプルが使用され、複製によって示される値の範囲内の追加値がシミュレートされる、ステップ１０８０。保証されるように、この範囲は、振動因子ｖと呼ばれる因子によって拡大することができる（たとえば、ｖ＝ｒ’は、最大値のｒ’倍との最小値の（１／ｒ’）倍の間の十分な数のランダム値を発見することを暗示する）−ステップ１０８２。最大値と最小値を範囲として使用することは、１．０の振動因子を使用することと同等である。そのパラメータに関する値とランダム値（エンドポイントを含む）はソートされて、適切な数の複製と算出された信頼性の算出とを伴う十分なグループ、ステップ１０８４、を形成する、ステップ１０９０。このセクションの主要テーマであるパラメータの複数の個別測定の場合、このプロセスはＮ’（測定の閾値数）回繰り返され、最小値は略最適閾値を判定するために使用されるデータセットの１つの値として記憶される、ステップ１０９２。収集された最小値は降順でソートされ、Ｆの値はユーザ決定信頼性閾値、ＤａＳＴＦ’（たとえば、９５％の信頼性レベルは第９５パーセンタイルとなる）で選択される、ステップ１０９４。この値は、ユーザ決定信頼性レベルに基づき選択する、あるいは、トレーニングセットを用いて反復させることができる、ステップ１０９６。上述のノイズ範囲除去戦略、ステップ１０３６および１０４８（このアルゴリズムではステップ１０８６および１０８８）は、ＤａＳＴｄ’、ＤａＳＴｒ’、およびＤａＳＴＦ’を算出する際に任意で含めることができる。ステップ１０９２の別の表示は、ＦのＮ’値全体の最小値ではなく、中央値または各パラメータのＮ’回の測定で算出された値のその他のパーセンタイルを含むことができる。
【００３９】
情報を伝えるＮがＮ’より大きいとき、独立性の基本統計的原理（すなわち、ｐＮ’＝ｐ１Ｎ）を用いて、（より感度の良い差の特定のために）統計的閾値を緩和させることができる。上述したように、これらのデータタイプは、厳密には統計的独立性原理を満たさないが、この調節を経て得られる利点は、テストされるケースにおいて認識可能なコストに達しないと思われる。
【００４０】
上記実施形態は、例１のようにＮおよびＦ値の範囲全体で反復せずに、図５、図６および図７に示される戦略を用い図４に結果を適用することによって、成功して（図１６）、多数の差と不変パラメータを有する、公開し定義されたデータセットに適用されている（例として、実施形態は、この例で使用されるタイプの適用またはデータセットに限定されない）。このため、Ｎ’値は表１および２（表３）に示される結果例で使用されるデータを用いた過去の試験に基づき、利用可能なすべてのプローブセット（個別測定）の５０％と設定された。
【００４１】
【表３】
2009503741.tif 000006
表３−データ特定閾値戦略（図５〜図７）、ＢＩＮｏｒｍスキーム（図１４）、および多数の真陽性および偽陽性を有するテストデータセットに基づくＲｅＳｕｒｆＸ（図３）の適用。
【００４２】
使用されるデータセットは、Ｃｈｏｅらの「ゲノム生物学（Ｇｅｎｏｍｅ  Ｂｉｏｌｏｇｙ）（２００５）６：Ｒ１６」から引用した物で、このデータセットは引用により本明細書に組み込む。使用されるパラメータは以下の通りである。
Ｂ’＝１０７（算出された、データは示さず）
ｄ’＝５７（図５、第５０パーセンタイル）
ｒ’＝１．１６２（図５、第５０パーセンタイル）
Ｎ’＝７（推定−従来技術）
Ｆ’＝１．６５（ｔ統計量−図６）
【００４３】
使用される強度測定は各プローブ対に対してＰＭ−ＭＭである。使用される正規化は、既知のスパイクイン不変セット内蔵データを用いる各サブセットの２５％の中央値でＢＩＮｏｒｍである。図３では、ＡｖｇＡとＡｖｇＢがｍａｘとｍｉｎの代わりに使用される。
【００４４】
これらの適用は両方とも複数の個別測定について示されているが、単独の値によって表される各パラメータを有するデータセットにおいてすら幅広い有用性を有する。これは、これらの両方のケースでＮ’＝１と設定することによって簡単に達成することができる。
【００４５】
パラメータ値を集約する本教示の方法の実施形態は、データセットから測定結果を複数対の測定結果にグループ分けすることと、各一対の測定結果に対して、一対の測定結果の所定の測定値が閾値基準を満たすかどうかを判定することと、所定の測定値が閾値基準を満たさない場合、複数対の測定結果からの一対の測定結果を変化なしと分類することと、所定の測定値が閾値基準を満たす場合、各対の測定結果の１つの測定結果を各対の測定結果の別の測定結果と比較することと、比較後、比較結果に従い各対の測定結果を分類することとを含む。複製されたデータセットに関して、実施形態は、複製全体で測定結果を平均化するステップと、平均測定結果を複数対の平均測定結果に分類するステップとを含む。該方法は、複数対の結果の変わりに複数対の平均測定結果を利用して、先行する実施形態と同様に進行する。これらの教示の上記方法の実施形態である、ＥＭＩＮＥ：明示モデル個別発現測定を以下に開示する。
【００４６】
上述したように、複数の個別測定の従来の集約値はモデルベースである。上記の従来使用されるモデルベースのアプローチは、すべてのデータセットにとって必ずしも望ましいわけではない重要な利点を備える。上述したように、すべての個別測定の使用は、データセット間の差を特定するときに、特定性という重要な利点を提供する。ただし、上記方法は、特に観察結果やデータセット内の関連相互作用の次元が高くなるとき、パターン認識の分析などの他の確立した統計的および数学的方法を用いた使用のために適合させる必要がある。各パラメータの複数の測定を用いるための計算および適合コストがその欠点に勝ることのない、明示モデル個別発現略式法の実施形態を開示する。
【００４７】
図９および図１０はデータグループ（通常、データセットの観察結果の複製）を用いる集約尺度のためのこれらの教示の方法の実施形態を示すが、図８および図１０は単一ユニット（通常、複製されない観察結果）として各観察結果に対処する同様なアルゴリズムを示す。ノイズ閾値基準を満たす各個別測定、すなわち、パラメータのステップ１１００、１１０２、１１１０、１１１２、および１１１４（ステップ１０３６および１０４８の場合のように）は、変化なし（ＮＣ）、増加（Ｉ）、または減少（Ｄ）すなわち、対比較に基づくステップ１１０４、１１０６、１１０８、１１１６、１１１８、１１２０として分類される、ステップ１０９８。可能な数の比較（または、多数の組み合わせが利用可能な場合は最小数の比較）に基づき、データセットの特定閾値に対して対で明示された基準を満たす個別測定と、そのパラメータに関する一定分類を有する同数の個別測定が、各パラメータで選択される、ステップ１１２２。各パラメータに関して選択された個別測定の数がＮ’を超えるとき、１つの基準チップまたはチップのセットに基づく値が順序付けられ、中央Ｎ’の測定がすべてのデータセットに対する発現サマリーの算出に使用される、ステップ１１２８。いくつかの別の目的／技術固有の実施形態は、目的固有の基準（たとえば、予測される転写物に沿って、および可能な別にスプライスされた形式の中で、当該転写物の変形を検出する機会を最大化するセットを用いて）に基づき使用可能なパラメータＮを順序付けすることを含む。選択された測定の数がＮ’を下回り、複数の対比較に関する閾値が質の劣化なしに緩和できない場合（ステップ１１２４）、最小基準を満たすべてのＮ回の測定が使用され（ステップ１１２６）、ソートされて、中央Ｎ’値を表す測定が選択される。発現サマリーは、異常値補正を伴う加重平均などの単純な測定、あるいはその他の確立されたまたは修正された集約尺度であってもよい、ステップ１１３０。複数の測定が利用可能な場合、上記Ｎ’回の測定は多くの比較（通常、この特性を判定するのに利用可能な比較の閾値パーセントとして設定される）全体で均一な特性を有し、利用できない、またはこのステップのために使用されるほとんどの使用に関してその種のデータセットとともに使用する共通セットを選択し、将来の使用のために保管することができる。すべてのデータセットの各パラメータに関する測定の上記均一なセットの使用はＣｈｏｓｅｎｓｅｔ  ステップ１１２２と呼ばれ、すべてのまたは可変の情報測定を用いるよりも集約値の質を自然に向上させる。ＥＭＩＮＥ後に追加で適切な正規化を使用することは、いくつかの例において有益かもしれない。ＥＭＩＮＥの１つの利点は、数値補正基準の最小限の使用である。
【００４８】
大規模データセットの開発を伴う生物学的用途の場合、ＥＭＩＮＥ用の均一な測定の汎用セットを考案し使用することができる。上記の考案された戦略は、この目標を直接達成するアプローチと解釈することができる。
【００４９】
応答曲面に基くデータ分析の差の倍率変化信頼性推定値を推定するこれらの教示の方法の実施形態を以下開示する。
【００５０】
図１１および図１２は、それぞれ（対比較での）差の比の推定値と、応答曲面支援戦略を用いるときの差の信頼性の推定値を判定する実施形態を示す。最も単純な形では、比の推定値は、すべてのＮを超える閾値除去、Ｃｈｏｓｅｎｓｅｔ戦略（ステップ１１３４）または、後述されるように、サマリーメトリック−ステップ１１３８−（たとえば、ステップ１１３０の場合のように異常値補正を伴う加重平均）が後に続くパラメータのステップ１０４２で、中央値に最も近いＮ’値（ステップ１１３６）を用いて、ステップ１０３６および１０４８と同様に、各選択された測定（選択はノイズ閾値除去戦略に基づき行われる、ステップ１１３２）に関して対の比を取ることによって取得される。ノイズ閾値除去戦略を下回るＮがＮ’より大きいとき（ステップ１１４０）、下回った値は集約尺度のために使用することができる。必要に応じて、ステップ１１３６のように中央Ｎ’比を使用することができる。使用される複数の測定全体での各パラメータの推定比の散布は、推定比を判定し報告するのに使用される。最小値が最も控えめな信頼性の測定を与え、その比較内のパラメータの情報測定からのすべての信頼性測定のパーセンタイルに基づくその他の変動も使用できることを除き、信頼性の測定は、同様な技術（ステップ１１４４および１１４６）を使用する。情報を与えるＮが閾値Ｎ’より大きいとき、代替策はＦ値のソートされた（降順）アレイの中央Ｎ’値を使用することである−ステップ１１４８。その後、信頼性測定は、Ｎ’およびＦ’の追加測定としてコスト因子の場合のように使用することができる（ステップ１０２６）、あるいは、標準的統計またはブートストラップに基く統計からｐ−値に変換され、所望のフォーマットで提示することができる（いくつかの使用可能な形式が図１２のステップ１１５０で提案される）。ＥＭＩＮＥ集約値を使用する場合、標準的な数学的および／または統計的に適用することができる−ステップ１１４２および１１５２。
【００５１】
データセットの分析に使用される差選択スキーム（ＳＣＡＬＥＩＴと称される）の有効性をテストするデータスケーリング方法の実施形態を以下開示する。
【００５２】
上記セクションで幅広く使用されているように、適切に設計されたテスタデータセットは、ワークフローの各種ステップで使用されるアルゴリズムの開発および検証において極限値となる。ただし、実験シナリオにふさわしい上記適切に設計されたテスタセットは、めったに利用可能ではない、あるいはリソースによって限定されることがある。多数のデータ分析スキームは、データセットから有益な情報を収集するのに使用される。異なるスキームは、結果的に異なる成功度につながる（真および偽変動、およびパラメータおよび／または調べられる異なる観察結果／条件間の関係を特定する）。特定の実験状況に適用されるデータ分析スキームの有効性を評価するためにデータセット全体内に存在する変動構造を利用するシミュレーション方法を、考案し、テストし、以下説明する。
【００５３】
図１３は、データスケーリングアプローチ（ＳＣＡＬＥＩＴ）を利用するこれらの教示の方法の実施形態と、提供されるユーティリティの例を示す。
【００５４】
概略すると、本実施形態、ＳＣＡＬＥＩＴは、データセットとその複製を様々な程度まで（たとえば、１．２、１．５、２倍など）拡大することと−ステップ１１５４−およびデータ分析／差特定スキームの適用−ステップ１１５６を含む。このアプローチの利点は、システムに固有のすべての可能な変動構造の利用である。様々な閾値で差を特定する−ステップ１１５８−応答曲面支援方法という状況で、このアプローチの例を表２に示す。いくつかの形式のデータ分析スキームは、この単向性スケーリング戦略の修正、たとえば、双方向変化または元のデータセットと適切に組み合わされる上記変化の組み合わせによって、より適切にテストされる。
【００５５】
データセットからデータを正規化するこれらの教示の方法の実施形態は、測定値に従いデータセットからデータをソートするステップと、基準サブセット、つまり少なくとも１つの基準測定値を有する基準サブセットを所定の基準に従い選択するステップと、ソートされたデータから１つまたはそれ以上の基準測定値と略同等の測定値を有するデータ要素を選択するステップと、略同等の測定値を有するデータ要素をソートして、ソートされたデータ要素がソートされた略同等のサブセットを有するステップと、および、１つまたはそれ以上の基準測定値とソートされた略同等のサブセットとを利用してデータセットを正規化するステップとを含む。データを正規化するために生物学的不変性の原理によって動機付けられる上記教示の実施形態はＢＩＮｏｒｍと称され、以下に開示する。
【００５６】
アレイベースおよびその他の多くの技術は、プラットフォーム内およびプラットフォーム全域のデータセット間の正規化（またはデータの数値的等価の形式）に大きく依存する。今日まで使用されているほとんどの正規化は、データセットの順序付けと、データベースの分布を用いて、あるいは、プリントチップ正規化（たとえば、ｌｏｗｅｓｓ）のように空間的に分離されたグループを用いて強度依存でシステム変動を補正することに依存する。常にランクベース説は、データセットのほぼ正確な分布、データセット全体を順序付けし、基準とターゲットデータセット間でランクベースの不変セットを選択すること（たとえば、引用により本明細書に組み込まれる米国特許第６５７１００５号）、あるいは、データセットがランク等価によって、発現値と不変セットの範囲に分割される、最近提案された後者の方法の変形（引用により本明細書に組み込まれる米国特許出願公開第２００５／００３８８３９Ａ１号）を含むシステムに組み込まれている。その他の一般的に使用される方法の例は、変動分布の原理と、変形またはモデリングを用いたシステム部品低減の試みとの広範な適用を含む。正規化スキームの不適切な使用は、データセットにおいて人為的なバイアスやエラーを引き起こすときがある。生物学的システムの基本的挙動によって動機付けられるこれらの教示の方法の実施形態を図１４に示す。
【００５７】
しばしば、１つまたはそれ以上の実験条件におけるすべてのパラメータの変動を調べる生物学的システムでは、データセットの所与のサンプル中に、ある割合のランダムに分布された不変値が常にある。さらに、多くのシステムでは、実験条件間の変動（または差）および技術的なばらつきはランダムで、双方向的にランダムに分布される。上記システムおよび少数の実際の差を有するシステムは、この正規化スキームに影響を受けやすく、ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  ｉｎｖａｒｉａｎｃｅ  ｍｏｔｉｖａｔｅｄ  ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ（生物学的普遍性に動機付けられた正規化）を示すためにＢＩＮｏｒｍと呼ばれる。このスキームは、基準として１つの観察結果を指定する必要があり−ステップ１１６０−、すべてのその他の観察結果はこのデータセットを参照して正規化される。周期的な正規化、すなわち、ペアワイズでａｌｌ  ａｇａｉｎｓｔ  ａｌｌが、いくつかの例で役立つかもしれない。  
【００５８】
基準データは測定値によって順序付けられ−ステップ１１６２−、サブセットがデータの完全な分布に沿って選択され、Ｉｒｅｆと称される、ステップ１１６４。各サブセットと同等な測定（すなわち、サブセット内のデータポイントの指標が使用される）はターゲットデータとソートされたこのサブセットから選択され、Ｉｔａｒｇｅｔと称される、ステップ１１６６。上述の説を伴う最も簡単な形では、ターゲットサブセット内の値の大きく侵害されていない中央ｘ％は、基準アレイ−ステップ１１６８の簡易化バージョン−からのサブセットの等価値を有するはずである−（たとえば、ＩｒｅｆおよびＩｔａｒｇｅｔの１００ポイントサブセットの中央１０％）。よって、Ｉｔａｒｇｅｔのｘ値の平均（または中央値）はＩｒｅｆと等価である。このようにデータセット全体に沿って判定された同等性は、区分的な直線機能を用いて正規化するために使用される。ｘの値は、不変性のパーセントとともに変動し、上記ステップ後、あるいは後述するようなＩｔａｒｇｅｔの値の領域内等価性に基づき反復した後、図に示される別の実施形態で反復させることができる、ステップ１１７６。データセット間の不変性のパーセントがｘを上回る限り、データ内の実際の不変性よりもずっと低いパーセントが使用される時でさえ、質の劣化は生じないはずである。不変性の領域内選択の変動は、差の単向性スキューがデータセット間に存在するときに必要とされる。ステップ１１６８および１１７０に示される上記ケースに対処する１つの実施形態は、順序付けられたデータ（たとえば、中央値でなく第１０パーセンタイルで始まるｘ％）に基づき異なるパーセンタイルでＩｔａｒｇｅｔの順序付けられた測定のｘ％を拡大し、その値をＩｒｅｆの中央ｘ％まで拡大することによって、等価領域全体で反復される。内蔵トレーニングセット、十分大きい推定不変セット（以下の説明を参照）は、特定のデータセットへの正規化の質をテストするために使用でき−ステップ１１７２−あるいは、等価性に関する適切なテストスキームを用いて使用することができる。よって、順序付けられたＩｔａｒｇｅｔでパーセンタイルの範囲全体を反復した後、データ全体を拡大するために選択された等価範囲は、既知の／シミュレートされた不変量または等価性に関する別のテストスキームを用いるテストで判定されるように、２つのデータセット間の最良の一致を提供する範囲である−ステップ１１７４。ＢＩＮｏｒｍスキームは、実験設計に固有の変動性を維持することによって、結果として生じる分析からの推論を利用する際の特定性と信頼性を向上させつつ、システム変動の簡単な補正を可能にする利点を有する。完全な不変セットを用いる上記使用例を表３に示すが、これらの教示は上記の例に限定されない。
【００５９】
複数の測定プラットフォームまたは同一のプラットフォームの測定システム内の異型からのデータが使用されるとき、パラメータの識別子に関する共通リンクタームの十分大きな存在は、等価かつ比較可能なデータセット間の測定値とするに十分である。
【００６０】
上述したように、各有機体およびプラットフォームに関する大規模データセットの利用可能性については、十分大きい推定不変パラメータを選択し、様々な種類の汎用分析で使用することができる。すべてのパラメータが、テストされるすべての条件において完全に不変だというわけではないが、大半が有効である。大部分が利用可能でない場合、正規化スキームもそれらのデータセットに適用可能でない、あるいは、そのシステムが一意的に異なる。
【００６１】
このタイプの不変性は生物学的システムでは一般的だが、上記特性を有する実験システムまたはデータセットはこの正規化スキームの影響を受けやすいことも注意すべきである。上記教示を現行のデータベースおよびその他のソフトウエアユーティリティに統合するシステムおよびコンピュータプログラム製品を以下で説明する。
【００６２】
図面と上記説明で分かるように、上述の教示およびコンセプトは、データベースおよびデータウェアハウスと統合可能な−ステップ１１７８および１１８０−コンピュータソフトウエアの開発だけでなく、その他のソフトウエアを用いるその他のアプリケーションのために出力を使用する能力、および、これらの教示と組み合わせてその他のソフトウエアパッケージで利用可能な入力方法／アルゴリズムとして使用する能力−ステップ１１８４、１１８６、１１８８、および１１９０に直接影響を受けやすい−ステップ１１８２−（任意のコンピュータ言語およびインタフェースツールにおいて）アルゴリズムの形式で直接表すことができる。コンピュータ使用可能媒体１１７９は、内部に組み込まれるコンピュータ読取可能コードを有し、そのコンピュータ読取可能コードは、コンピュータシステム１１７５にこれらの教示の方法を実行させることができる。実際に、上述の教示のいくつかは、ソフトウエアコード内蔵Ｃ＋＋言語を用いてテストされた（しかし、これらの教示の方法およびシステムは、いずれのコンピュータ言語にも限定されない）。さらに、これらのコンセプトは個々に、他のパッケージ内に統合される機能としても使用することができる。これらの教示のシステムの実施形態の単純なスキームを図１５に示す。
【００６３】
本明細書に提示される教示は、ほとんどのケースで最小限の推定と数値処理という利点を有することによって、大規模かつ多数の高スループットデータの高信頼性利用という目標を追加する−ステップ１１９２。パラメータの複数の個別測定値の適用可能性のためにコンセプトおよびアルゴリズムもまた、多くのその他のシナリオにおいて用途を有すると思われる（たとえば、ある種類の経時変化データ分析、各パラメータとしてのメタデータの収集）。生物学的背景における高スループットと大規模生体（またはゲノム全体）データのコンテキストで有用性を説明しているが、該コンセプトとアルゴリズムの適用の可能性が存在するその他様々のコンテキストでの有用性もあるはずである。
【００６４】
これらの教示をより詳細に説明するために、以下の模範的な実施形態を記載するが、本教示はその実施形態に限定されない。これらの分析で使用されるＧｅｎｅＣｈｉｐ発現データセットは、アルゴリズムの開発のために公開されたＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘデータセットからのものであり、ＨＧ−Ｕｌ３３Ａ−Ｔａｇアレイ実験２〜５に基づいて、Ｒ１〜Ｒ３を複製する（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ．ｃｏｍ／ｓｕｐｐｏｒｔ／ｔｅｃｈｎｉｃａｌ／ｓａｍｐｌｅ＿ｄａｔａ／ｄａｔａｓｅｔｓ．ａｆｆｘ）。このデータセットは、ＨｅＬａ細胞系からの総ｃＲＮＡと混合される既知の濃度の特定ＲＮＡスパイクインから成るカクテルを用いて、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘによって生成された。既知の濃度のスパイクインの１部ではないＡＦＦＸで始まるすべてのプローブセットは、そのうちのいくつかが明らかに区別可能な差異を有するため、スパイクインを含む真陽性および偽陽性の算出のために排除される。３つのプローブセットは、５つ以上のプローブ対の完璧な相同性を有することによって、データセットの各比較に関して４５の真陽性と２２，１８５の偽陽性を残すと報告された。別の言及がされない限り、表される値は、濃度の２倍異なるスパイクインで異なる実験間、すなわち、実験２と３、３と４、および４と５間の３つの比較の平均に基づく。プローブレベルデータは、（Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘによってチップタイプ−Ｕ１３３Ａ−Ｔａｇに対して供給されるプローブ配列情報により定義されるタイリング座標を用いて）セルファイルから抽出され、（値２８（使用されたチップで最低のバックグラウンド）と飽和値４６，０００間の完全なマッチとミスマッチの）すべての信号値の平均値がターゲット値５００に拡大された。
【００６５】
ｂは、（Ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ  Ｓｕｉｔｅ５．０によって判定される）そのチップのバックグラウンドである。１１を超えるプローブ対が１つのプローブセットを表した場合、（Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘプローブ配列ファイルのリストの順番で）最初の１１個のみが抽出され使用された。各プローブ対の完全なマッチ値とミスマッチ値間の差異は、すべてのそれ以降の評価のために使用された。ゼロまたは負の差異はバックグラウンドに設定された。
【００６６】
信号値は、図３の表示のために、ターゲット強度５００に拡大された各アレイに関するトリムされた平均値（信号値の上下２％は切り捨てられる）を有するＭｉｃｒｏａｒｒａｙ  Ｓｕｉｔｅ５．０（Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ、ＣＡ）を用いて抽出された。感度および  陽性予測値（ＰＰＶ）の標準的な定義が使用される。感度はｓｎ＝ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＮ）として算出され、ＰＰＶはＰＰＶ＝ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＰ）として算出された。ただし、ＴＰは真陽性、ＦＰは偽陽性、ＦＮは偽陰性である。通常、変動荷重平均が上述したように使用された。
【００６７】
生物学的複製の予備的評価のために、大動脈弁狭窄症を患う人間の患者からのデータ（サンプル、ＪＢ−ａｓ＿０８０６、ＪＢ−ａｓ＿１５０４、およびＪＢ−ａｓ＿１８０５は、Ｕ７５−Ａｖ２チップに混成されたＪＢ−ａｓ＿２１１１、ＪＢ−ａｓ＿２６０４、およびＪＢ−ａｓ＿２７０８と比較された）は、心血管開発、適合、およびリモデリングのゲノミクスサイト：ＮＨＬＢＩハーバードメディカルスクール、ゲノミクス応用プログラム、ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃａｒｄｉｏｇｅｎｏｍｉｃｓ．ｏｒｇ［２００４年５月２８日にアクセス］から取得した。このチップは、大部分の転写物に関して１６個のプローブ対からなり、平均バックグラウンドは６０として使用された。計算は、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）ＸＰ  バックグラウンドのＭＳ−Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒ環境でＣ＋＋を用いて実行された。
【００６８】
データセット間の差の特定に関するＧｅｎｅＣｈｉｐデータの典型的な分析は、１１以上のプローブ対、以下の正規化、またはスケーリングでの情報を要約する転写物の発現の推定レベルを示す統一された発現指標を用いたプローブレベルデータの抽出を含む。この目的で使用される一般的な方法は、ｄＣＨＩＰ、ＲＭＡ、およびＭＡＳ（Ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ  Ｓｕｉｔｅ、現行バージョン５、０、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ、ＣＡ）である。統一された発現指標の使用は、計算を簡易化し、統計的方法を高次元データセットへ容易に適合させる利点を有する。ただし、転写物を示す各プローブに固有の非常に可変な挙動により、統一された発現指標は常にうまく機能するとは限らない。したがって、秩序ある統計的またはその他のベイズアプローチに基づく偽陽性の低減に対する統計的アプローチは、偽陽性の問題にうまく対処しない。この側面は、ここで使用されるような少数のテストデータセットに対して評価されてきた。上述の側面に関する改善は常に提案され続けているが、プローブレベルデータに直接適用される統計が魅力的な代替案である。上述したように、いくつかの生物問題配列関連の問題は、スチューデントｔ検定を用いる際、ｐ−値などの統計的閾値の単純な選択を複雑化する。以下のアプローチは、転写物の発現レベルを示す測定された複数の個々の特徴が、特定のデータセットのノイズに適切な閾値の選択を可能とするはずであるという事実によって動機付けられる。多くの正常に動作するデータセットでは、この閾値は、一般的に許容可能な閾値より低いはずであり、たとえば、ｐ＜＝０．０５を示すｔである。
【００６９】
プローブレベルで測定された差別的な発現の性能を調べるため、感度の応答曲面、陽性予測値、真陽性の数、および偽陽性の数が有効なプローブ対の数とｔの値の範囲の関数として評価された（スチューデントｔ統計）。これは、２つのデータセット間で濃度範囲（０−５１２ｐＭ）において異なるプローブセットで２倍の差のスパイクインを有する３通りのデータセットを用いて行われた。有効なプローブ対は、バックグラウンドを超える平均信号値の最小差（完全なマッチとミスマッチに関する信号間の差）を有する対として定義され、平均の比は少なくとも１．１であり（選択直感的だが、異なるデータセットに関して実験的に判定することができる）、非常に密な範囲内での値を避けるため上記閾値ｔを超える。さらに、反対方向に変化するのがわずか５分の１のプローブセットであるという条件が実行された。概して、この後者の条件は、このデータセットにおける差の選択の際の判定因子ではなかった。この選択基準は以下の式で表すことができる。
（式３）
2009503741.tif 000007
ただし、実験およびベースラインチップそれぞれにおいて、ｎは条件を満たすプローブ対の数、ｔ’はｔ統計の閾値、ｎｐは有効なプローブ対の数の閾値、ｘｉｅおよびｘｉｂはプローブ対ｉの信号値である。上記式は、チップ指定実験チップがチップ指定ベースラインチップよりも高い値を有するプローブセットの選択を表し、ベースラインチップの値がより高いプローブセットの式は、ｘｉｅとｘｉｂを交換することによって取得することができる。たとえば、６つの有効なプローブ対の閾値と７．０のｔ値を満たすプローブセットに関しては、そのプローブセットを表す少なくとも６つのプローブ対は、７．０以上のｔ統計−すべてが同方向の変化を有する−を個々に有する。図１８Ａから分かるように、および予測されるように、ｔの閾値とプローブ対閾値が増大すると、陽性予測値（ＰＰＶ）が増大する、すなわち、特定される偽陽性の数が減少し、感度が減少する、すなわち、差として特定される真陽性の数が減少する。図１８Ｂは、真陽性および偽陽性の減少とｔおよびｎｐの閾値の上昇とを示す。
【００７０】
上記問題は原則上、ｔを閾値として一方の次元、複数の有効なプローブ対の数を他方の次元とする２つの次元を有するレシーバ動作特徴（ＲＯＣ）曲線問題の下での領域とみなすことができる。この種の状況では、ＲＯＣ曲線で最適領域を有する２つの次元を含む複数の閾値が予想される。もしくは、この問題は、最適な組み合わせの感度と陽性予測値を有する同数の真陽性を検出するという目標の最適化問題とみなすことができる。すなわち、これは数学的には以下のように書くことができ、特定された陽性の有効数（Ｎｅｆｆ）と称される。
（式４） 
2009503741.tif 000008
【００７１】
図１６は、ｔと有効なプローブ対（ｎｐ）の数との関数として、この有効数の陽性の応答曲面を示す。図面からは、ｔとｎｐの範囲は結果的に比較可能なＮｅｆｆとなり、上位２つの  ａｔ（７、５）および（６、６）の（ｔ’、ｎｐ）でのＮｅｆｆは（９１、１）、（８９、１）、および（８７、０）の（真陽性、偽陽性）をそれぞれ有することが分かる。可能な真陽性および偽陽性の総数はそれぞれ１３５と６６，５５５だった。最低の差（２倍）がデータセットから使用され、差が高いほど、より多くの数の真陽性が特定されることに注意すべきである。図１６に同様なＮｅｆｆを有するｔとｎｐの範囲全体の応答曲面の大部分の存在が示唆するように、多くのｎｐ値およびｔ値で良好な感度と選択性を実現することによって、わずかな差および低レベルで発現される転写物内の差の検出感度を高めることができる。これは原則的に、テストされる２つのパラメータから成るコスト因子を定義することを達成することができる。選定された陽性のこのようなコスト調節された有効数を定義する１つの形式が、
（式５） 
2009503741.tif 000009
である。
【００７２】
ｔ’とｎｐの関数としてＣＡＮｅｆｆの応答曲面を図１７に示す。ＣＡＮｅｆｆ（図１７）の曲面からは、（図１６における）Ｎｅｆｆのピーク近傍のほぼ平坦な領域が、数個の明確で狭いピークに低減可能なことが分かる。上位３つのＣＡＮｅｆｆを生じる値（ｔ’、ｎｐ）は、（真陽性、偽陽性）（８６、２）、（９１、５）、および（８５、０）をそれぞれ有する（３、７）、（４、６）、および（４、７）である。この閾値で選択された真陽性および偽陽性のこれらの値は、上述の最大Ｎｅｆｆの値と比較可能であることを強調すべきである。比較のために、ｐ＜＝０．０５を示すｔと６つの有効なプローブセットの閾値では、（真陽性、偽陽性）は（８５、０）だった。特定される真陽性および偽陽性の数と、選択されたセットのｔ’およびｎｐ値に関するスパイクイン陽性の濃度範囲とを表１に要約する。  比較的低い閾値を選択しつつ、高い選択性を維持できる可能性は、（ｉ）閾値のわずかな低減で陽性が大きく増大するが、実験の際の変動性を示すトレーニングデータセットが示唆するように、結果的には偽陽性の選択の際には非常にわずかしか増大しない特定のデータセット、および（ｉｉ）選択性の大幅な損失なしにわずかな差を高感度で特定すること（いくつかのテストケースを用いて次のセクションで示される）にとって特に重要である。
【００７３】
先に概説した方法は、応答曲面支援パラメータ試験に関してＲｅｓｕｒｆＰと呼ばれる。良好な感度を与えることのできる閾値が低いほど、わずかな差と低発現レベルでの転写物内での差をより良く選択することができることに注目すべきである。よって、下げられた閾値の利点は、上記比較で使用される２つのデータセット（すなわち、本明細書で概説されるように抽出されるプローブレベルデータ）のうちの１つを  様々な程度まで（１．５、２、３、および４倍）拡大し、その他のデータセットと比較することによって評価される。これにより、スパイクインによって示される少数の変動とは対照的に広範な変動を有するデータクラスの比較が可能になる。さらに、これは、技術的複製のコンテキストにおいて該方法の感度を明らかにすることによって最大達成可能感度を明らかにすべきである。上位２つのＣＡＮｅｆｆを生じる閾値、ｐ＜＝０．０５を示すｔ、および、最上位のＮｅｆｆを示す閾値でのこの評価の結果を表２に示す。予測されるように、低い閾値は、任意の所与のレベルでの高い検出感度につながる。（３、６）の低い閾値（ｆ、ｎｐ）でさえ、特定される差（後述する最大特定可能差と比較可能な３つの比較の平均）は、それぞれ１．５、２、３、および４倍のわずか４２％、６１％、８１％、および８６％であり、提案されるアプローチのニーズと重要性を強調するものであることに注目すべきである。閾値（７．７１、６）では、これらの値は、それぞれずっと低く、すなわち、３０％、４７％、６３％、および７０％だった。特定された差のパーセントを算出する目的で、最大特定可能差は２１，４８５に設定され、これは、１０のスケーリング因子を有する閾値（ｔ’＝４、ｎｐ＝５）で特定される差（３つの比較の平均）である。プローブ対の閾値の増大を伴う図１７（右側）曲面の急激な低下面は、表２に示される結果とともに、ｔ統計閾値を増大するよりもプローブ対の閾値を増大させるペナルティの方が高いことを示す。さらに、これらのデータは、比較的低いプローブ対の閾値の選択が、偽陽性の付随する増大なしに、ずっと多数の真の差を導くことができることを示す。選択され、この研究では外されるプローブセット／転写物の性質の予備的特徴づけを行うため、（３、７）の閾値（ｔ’、ｎｐ）のうちの１つに対するこれらのプローブセットの発現指標（表示を簡易化するため）の分布を図１９に示す。図１９に示され、プローブセットの発現指標の分布から予想されるように、低発現因子が、より高い差の比でより良好に検出される。逆に、高い差の比で見逃されるほぼすべてのプローブセットは低発現因子だった、つまり、これは、低い検出範囲において高い変動性があるという観察結果に一致する。
【００７４】
異なる特性を有する生物学的サンプルでＲｅｓｕｒｆＰを最適に適用するには、別の技術を用いて個別に確認する追加テストが必要とされる。にもかかわらず、生物学的複製でテストされる場合、ＲｅｓｕｒｆＰによって特定される低い閾値が高い偽陽性を導くか否かをテストする予備評価の結果は、非常に有望である。このため、（３、６）および（３、８）の（ｔ’、ｎｐ）閾値が、心臓ゲノミクスウェブサイトからの１セットの生物学的複製でテストされた（方法を参照）。このため、大動脈弁狭窄症を患う６人の人間の患者からのデータが（３通りの）２つのグループに分割され、方法が評価された。これにより、このチップタイプはほとんどのプローブセット／転写物に関して１６のプローブ対から成るとしても、（３、６）および（３、８）でそれぞれ１２，６２４個のプローブセットのうち特定されたのはわずかに５２個と２１個である。
【００７５】
上記模範的な実施形態は、これらの教示のいくつかの実施形態をより適切に示すために提示されるが、これらの教示を制限するものではなく、上記模範的な実施形態は上記実施形態のすべてを示すものでもないことに留意すべきである。
【００７６】
上述の技術は、プロセッサ、プロセッサによって読取可能な記憶媒体（たとえば、揮発性および非揮発性メモリおよび／または記憶素子など）、および、いくつかの実施形態では、少なくとも１つの入力装置、および／または少なくとも１つの出力装置も含む、プログラム可能コンピュータ上で実行する１つまたはそれ以上のコンピュータプログラムにおいて実行することができる。プログラムコードは、上述の機能を実行し、出力情報を生成するため、入力装置（またはユーザインタフェース）を用いて入力されるデータに適用することができる。出力情報は、１つまたはそれ以上の出力装置に適用することができる。
【００７７】
本明細書に記載の素子や構成要素は、追加の構成要素にさらに分割する、あるいは同じ機能を実行するためのより少数の構成要素を形成するように結合することができる。
【００７８】
各コンピュータプログラムは、アセンブリ言語、マシン言語、高レベル手続形プログラミング言語、オブジェクト指向プログラミング言語、またはその組み合わせなどの任意のプログラミング言語で実行することができる。プログラミング言語は、コンパイルされた、あるいは解釈されたプログラミング言語であってもよい。
【００７９】
各コンピュータプログラムは、コンピュータプロセッサによる実行のために、コンピュータ読取可能記憶装置に有形に組み込まれるコンピュータプログラム製品内で実行することができる。本発明の方法ステップは入力上で動作し出力を生成することによって本発明の機能を実行するため、コンピュータ読取可能媒体に有形に組み込まれるプログラムを遂行するコンピュータプロセッサによって実行することができる。その他の方法および／またはコンピュータコードは、本明細書内の構成要素の組み合わせに基づきこれらのプログラムに入力を提供する、あるいは、これらの組み合わせから入力として出力を取り出すことができる。入力と出力の組み合わせ、すなわち、本明細書に記載の構成要素およびその他の方法またはコンピュータコードの伝達的使用および統合的使用を実行することができる。
【００８０】
一般的な形のコンピュータ読取可能（コンピュータ使用可能）媒体は、たとえば、フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、またはその他の磁気媒体、ＣＤＲＯＭ、その他の光学媒体、パンチカード、紙テープ、穴パターンまたはその他のパターンを有する他のいかなる物理的媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ−ＥＰＲＯＭ、他のいかなるメモリチップまたはカートリッジ、電磁放射または電気信号などの搬送波、あるいは、コンピュータが読取可能な他のいかなる媒体を含む。
【００８１】
本発明の説明を各種実施形態に関して行ったが、本発明は、添付の請求項の精神および範囲に属する広範な追加のおよびその他の実施形態も可能であると理解すべきである。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】本教示の方法の実施形態を示すフローチャートである。
【図２ａ】本教示の方法の別の実施形態を示すフローチャートである。
【図２ｂ】本教示の方法の別の実施形態を示すフローチャートである。
【図３ａ】図２ａ、２ｂに示される本教示の方法の実施形態を示すフローチャートである。
【図３ｂ】図２ａ、２ｂに示される本教示の方法の実施形態を示すフローチャートである。
【図４】図３ａ、３ｂに示される実施形態の部分を示すフローチャートである。
【図５】本教示の方法のさらに別の実施形態を示すフローチャートである。
【図６】本教示の方法の別の実施形態を示すフローチャートである。
【図７】本教示の方法の別の実施形態を示すフローチャートである。
【図８】発現サマリーのための本教示の方法の実施形態を示す。
【図９】発現サマリーのための本教示の方法の実施形態を示す。
【図１０】発現サマリーのための本教示の方法の実施形態を示す。
【図１１】発現変動を測定する本教示の方法の別の実施形態を示す。
【図１２】信頼基準を測定する本教示の方法のさらなる実施形態を示す。
【図１３】使用されるデータ分析ツールの質を検査する本教示の方法の別の実施形態を示す。
【図１４】データ正規化中の本教示の方法のさらに別の実施形態を示す。
【図１５】本教示を実行するコンピュータシステムを開発する実施形態を示す。
【図１６】本教示の方法の実施形態による結果を示す概略図である。
【図１７】本教示の方法の実施形態による結果を示す別の概略図である。
【図１８Ａ】これらの教示の方法の一実施形態に関連する結果へのパラメータの影響を示す。
【図１８Ｂ】これらの教示の方法の一実施形態に関連する結果へのパラメータの影響を示す。
【図１９】これらの教示の方法の模範的な実施形態の結果を示す。
【図１】
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【図２ａ】
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【図２ｂ】
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【図３ａ】
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【図３ｂ】
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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１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【国際調査報告】
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