(57)【要約】【課題】本発明の課題は、特定の生理状態において変動する因子のパターンから、その変動が意味する生理機能を推定および／または評価する方法、その方法をコンピュータに実行させるプログラム、およびその方法を実施する手段を備えた装置を提供することにある。【解決手段】本発明は、生理機能およびその機能を担う因子のリストを用い、各機能が特定の生理状態における変動を特徴づけるものであるか否かを統計的検定手法を用いて評価し、複数の機能が入力された場合には、この中から評価の高いものを選択し、さらに必要に応じて、閾値の設定あるいは検定手法の選択などにより検定結果が再現しない場合には、複数の閾値などを用いて検定を繰り返し、同時に複数の評価値を出力あるいは図示する方法、その方法をコンピュータに実行させるプログラム、およびその方法を実施する手段を備えた装置を構成する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生理状態の変化に伴う変動であって、機能が付加されている機能因子群に特徴的な変動を統計的手法を用いて評価する生理機能推定および／または評価方法。
【請求項２】
（１）（ａ）被検試料について測定したすべての因子、または（ｂ）（ｉ）被検試料のうちの規定した数において測定値が存在するという条件、（ｉｉ）被検試料のうちの規定した数において測定値の信頼性に問題がないという条件、および（ｉｉｉ）機能Ｆ１〜Ｆｊ（ｊは解析対象となる機能の数であり、１〜１０，０００の整数を表わし、機能Ｆ１〜Ｆｊは解析対象となるすべての機能の集合を表わす。）のうちいずれか一以上の機能が付加されているという条件から選択される１〜３個の条件を満たす因子からなる解析対象因子群Ｕを、機能Ｆｋ（ｋは１〜ｊの整数を表わす。）が付加されている因子のみからなる機能因子群とそれ以外の因子のみからなる非機能因子群に分類するステップ、
（２）解析対象因子群Ｕを、因子の変動幅が設定値Ｔｎ（ｎは１〜ｍの整数を表わし、ｍは設定値Ｔｎの個数であり、１〜１００の整数を表わす。）以上である因子のみからなる変動因子群と、設定値Ｔｎ未満である因子のみからなる非変動因子群に分類するステップ、
（３）（１）の分類および（２）の分類をフィッシャーの直接確率検定に付すことによって、解析対象因子群Ｕに占める機能因子群に属する因子数の割合が、変動因子群と非変動因子群において変動因子群に多い統計的な有意確率を算出するステップ、
（４）（３）の算出ステップにあたって、変動因子群に属し、かつ機能因子群に属する因子の数が、設定値Ｑ以上であった場合には、（３）で得られた有意確率を出力し、設定値Ｑ未満であった場合には欠測値を出力するステップ、
（５）さらに、（２）〜（４）をｍ−１回繰り返すステップ、および
（６）さらに、（１）〜（５）をｊ−１回繰り返し、各機能Ｆｋおよび各設定値Ｔｎの組み合わせ毎に、統計的解析結果を出力するステップを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
（１）請求項２記載のステップ（１）のステップ、
（２）（１）により作成された機能因子群および非機能因子群間での変動幅の分布の差異をウィルコクソンの順位和検定を用いて解析することにより、機能因子群および非機能因子群間での発現変動についての統計的な有意確率を算出するステップ、
（３）さらに、（１）〜（２）をｊ−１（ｊは請求項２記載と同じ意味を表わす。）回繰り返すことによって、機能Ｆｋ（ｋは請求項２記載と同じ意味を表わす。）はごとに統計的解析結果を出力するステップを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項４】
（１）請求項２記載のステップ（１）のステップ、
（２）因子の変動幅が、ｍ１個（ｍ１は１〜１００の整数を表わす。）のそれぞれ異なる設定値のうち最小の設定値から数えてｎ１番目（ｎ１は１以上ｍ１未満の整数を示す。）の設定値以上ｎ１＋１番目の設定値未満である場合には、その因子に評価値ｎ１を付加し、最小の設定値未満であれば評価値０を付加し、ｍ１番目の設定値以上である場合には、その因子に評価値ｍ１を付加するステップ、
（３）（２）により評価値が付加された機能因子群と非機能因子群の評価値の分布が異なる統計的な有意確率を、ウィルコクソンの順位和検定、ウェルチｔ検定、またはスチューデントｔ検定を用いて算出するステップ、および
（４）さらに、（１）〜（３）をｊ−１（ｊは請求項２記載と同じ意味を表わす。）回繰り返し、機能ごとに（３）の検定結果を出力するステップを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項５】
（１）解析対象因子群Ｕ（解析対象因子群Ｕは請求項２記載と同じ意味を表わす。）に属する各因子の変動値を正規分布に属する形式で入力するステップ
（２）解析対象因子群Ｕに属する各因子に対して、機能Ｆｋ（ｋは請求項２記載と同じ意味を表わす。）が付加されている因子からなる機能因子群とそれ以外の因子のみからなる非機能因子群に分類するステップ、
（３）機能因子群と非機能因子群の変動値の分布について、両者の平均値をウェルチｔ検定またはスチューデントｔ検定を用いて検定するステップ、および
（４）さらに、（２）〜（３）をｊ−１（ｊは請求項２記載と同じ意味を表わす。）回繰り返し、その機能ごとに検定結果を出力するステップを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項６】
因子の機能ごとに、請求項２乃至請求項５から選択される方法より得られる検定結果を統合した検定結果を得ることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項７】
（１）請求項２記載のステップ（１）のステップ、
（２）解析対象因子群Ｕ（解析対象因子群Ｕは請求項２記載と同じ意味を表わす。）に属する解析対象因子を、その変動幅が設定値Ｔｎ（ｎは請求項２記載と同じ意味を表わす。）以上である因子のみからなる変動因子群と、設定値Ｔｎ未満である因子のみからなる非変動因子群に分類するステップ、
（３）（１）の分類および（２）の分類をフィッシャーの直接確率検定に付すことによって、解析対象因子数に占める機能因子数の割合が、変動因子群と非変動因子群において変動因子群に多い統計的な有意確率を算出するステップ、
（４）変動因子であり、かつ機能因子であるものとして選択された因子の数が、設定値Ｑ以上であった場合には（３）で求めた有意確率を出力し、設定値Ｑ未満であった場合には欠測値を出力するステップ、
（５）さらに、（２）〜（４）をｍ−１（ｍは請求項２記載と同じ意味を表わす。）回繰り返すステップ、
（６）さらに、（１）〜（５）をｊ−１（ｊは請求項２記載と同じ意味を表わす。）回繰り返し、各機能Ｆｋおよび各設定値Ｔｎの組み合わせ毎に、統計的解析結果を出力するステップ
（７）それぞれの機能Ｆｋについて、設定値Ｔｍから順に（４）で求めた検定結果を評価し、これが欠測値であった場合には、Ｔｍ−１〜Ｔ１の順に検定結果を評価し、これらのうちで最初に得られた欠測値以外の検定結果を機能Ｆｋ（ｋは請求項２記載と同じ意味を表わす。）の検定結果とするステップ、および
（８）（７）において、いずれの設定値においても検定結果が得られなかった場合は、機能Ｆｋに欠測値を与え、あるいは請求項３乃至請求項５に記載の方法から選択される一つの方法から得られた検定結果を機能Ｆｋの検定結果とするステップを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項８】
（１）請求項７記載のステップ（１）〜（６）のステップ、
（２）各機能および各設定値について、請求項７記載のステップ（３）で得られた有意確率から標準化得点Ｚ値を算出するステップ、
（３）それぞれの設定値Ｔｎ（ｎは請求項２記載と同じ意味を表わす。）について、機能Ｆ１〜Ｆｊ（ｊは請求項２記載と同じ意味を表わす。）について得られた上位ｓ個（ｓは１〜５０の整数を表わす。）の標準化得点Ｚ値を抽出し、それらの平均値Ｅｎを算出するステップ、
（４）Ｅ−Ｅｎ［Ｅはｎが１〜ｍ（ｍは請求項２記載と同じ意味を表わす。）の整数における複数の平均値Ｅｎのうちの最大値を表わす。］が閾値ｒ以上となった設定値Ｔｎを採用しないステップ、
（５）それぞれの機能Ｆｋ（ｋは請求項２記載と同じ意味を表わす。）について、（４）で採用されなかった設定値を除いた、最も厳しい設定値Ｔｎから順に請求項７記載のステップ（３）で求めた検定結果を参照し、これが欠測値であった場合には、Ｔｍ−１〜Ｔ１の順に参照した検定結果のうち最初に得られた検定結果を機能Ｆｋの検定結果とするステップ、および
（６）（５）において、いずれの設定値においても検定結果が得られなかった場合は、機能Ｆｋに欠測値を与え、あるいは請求項３乃至請求項５に記載の方法から選択される一つの方法から得られた検定結果を機能Ｆｋの検定結果とするステップを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項９】
（１）請求項２乃至８記載の方法から選択される１以上の方法により検定を行い、各機能について危険率ｐ値あるいは標準化得点Ｚ値を算出するステップ
（２）得られた危険率ｐ値あるいは標準化得点Ｚ値が統計的に有意である機能から順に機能Ｆ１〜Ｆｊ（ｊは請求項２記載と同じ意味を表わす。）を並べるステップ、
（３）危険率ｐ値あるいは標準化得点Ｚ値があらかじめ設定された閾値よりも統計的に有意な機能を抽出するステップ、および
（４）得られた機能を変動と関連する生理機能として出力するステップを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１０】
（１）被験試料の対照試料に対する変動値が付与された変動因子群と、機能因子群データセットＡに対して請求項２乃至９記載から選択される検定を行い、機能Ｆ１〜Ｆｊａ（ｊａは機能因子群データセットＡに含まれる機能の数であり、１〜１０，０００の整数を表わし、Ｆ１〜Ｆｊａは機能因子群データセットＡを構成するすべての機能の集合を表わす。）の検定結果を算出するステップ、
（２）機能Ｆ１〜Ｆｊａのすべてあるいは機能Ｆ１〜Ｆｊａのうち（１）で高い検定スコアが得られた機能Ｆｋ、Ｆｋ２、Ｆｋ３・・、Ｆｋｎａ（ｎａは機能Ｆ１〜Ｆｊａのうち高い検定スコアが得られたものとして選択された機能の数を表わす。）のそれぞれについて、付加されている因子のリストを作成するステップ、または、各機能が付加されている因子のそれぞれについて、設定閾値以上の変動を持つ因子のリストを作成するステップ、
（３）（２）で作成された各リストと、機能因子群データセットＢ（ただし、機能因子群データセットＢは機能因子群データセットＡそのものを用いてもよい。）を構成する機能を構成する因子群との重なりを、フィッシャーの直接確率検定に付することにより、機能因子群データセットＡと機能因子群データセットＢの関連性をもとに変動因子を解析するステップを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１１】
機能因子群データセットＡを構成する各機能が付加された機能因子群と、機能因子群データセットＢ（ただし、機能因子群データセットＢは機能因子群データセットＡそのものを用いてもよい。）を構成するそれぞれの機能が付加された機能因子群の重なりについてフィッシャーの直接確率検定を行うことにより、機能因子群データセットＡを構成する各機能項目と、機能因子群データセットＢを構成する各機能項目の関連性の高さを評価する、あるいは関連性の高い組み合わせを抽出する方法。
【請求項１２】
（１）機能Ｆ１〜Ｆｊｒ（ｊｒは、機能因子群データセットＲに含まれる機能の数であり、１〜１０，０００の整数を表わし、Ｆ１〜Ｆｊｒは機能因子群データセットＲを構成するすべての機能の集合を表わす。）および各機能を構成する因子のリストに加え、複数の機能を包含した機能を必要に応じて追加すると共に、各機能の包含関係を示すデータを入力するステップ、
（２）（１）で入力された包含関係に基づき、機能Ｆａが機能Ｆｂ［ａおよびｂは、この包含関係を満たす１〜ｊｓ（ｊｓは機能Ｆ１〜Ｆｊｒおよび各機能を構成する因子のリスト、さらに複数の機能を包含した機能を必要に応じて追加されたものを含めたすべての機能の数を表わす。）の整数を表わす。］に包含される場合には、機能Ｆａを構成する因子リストを、機能Ｆａを包含する機能Ｆｂを構成する因子リストに追加し、この操作を存在する包含関係データのすべてに対して行うステップ
（３）得られた機能Ｆ１〜Ｆｊｓ（機能Ｆ１〜Ｆｊｓは、機能Ｆ１〜Ｆｊｒおよび各機能を構成する因子のリストに加え、複数の機能を包含した機能を必要に応じて追加されたものをあわせた全ての機能を表わす。）と、それらを構成する因子リスト（ただし、（２）で追加した因子も含む。）をもって構築した新たな機能因子群データセットＳを用いて行う請求項１乃至１１記載の方法。
【請求項１３】
機能因子群として特定の機能Ｆ１〜Ｆｊ（ｊは請求項２記載と同じ意味を表わす。）を持つ因子群を選択し、対応する解析対象因子群Ｕとして特定の機能Ｆ１〜Ｆｊを包含する上位の機能を持つ因子群を選択して、請求項１２で用いた包含関係データを使用することを特徴とする請求項１乃至１１記載の方法。
【請求項１４】
（１）請求項８記載のステップ（１）〜（３）を行い、得られた上位ｓ個（ｓは請求項８記載と同じ意味を表わす。）の標準化得点Ｚ値の平均値Ｅｎが最も高い設定値Ｔｎ（ｎは請求項２記載と同じ意味を表わす。）を選択するステップを含み、
（２）（１）で選択された設定値Ｔｎのみを設定値として用い、請求項２記載の方法により機能Ｆ１〜Ｆｊ（ｊは請求項２記載と同じ意味を表わす。）について検定結果を得るステップ、または
（３）（１）で選択された設定値Ｔｎよりも厳しい設定値を除外し、請求項７記載の方法によって検定結果を得るステップを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１５】
（１）請求項８記載のステップ（１）〜（３）を行い、得られた上位ｓ個（ｓは請求項８記載と同じ意味を表わす。）の標準化得点Ｚ値の平均値Ｅｎが最も高い設定値Ｔｎ（ｎは請求項２記載と同じ意味を表わす）を選択するステップおよび
（２）（１）で選択された設定値Ｔｎと、上位ｓ個の標準化得点Ｚ値あるいはその平均値Ｅｎの分布を図示した上で、利用者に設定値Ｔｎの選択を変更する機会を与えるステップを含み、さらに、
（３）（１）で選択あるいは（２）で変更された設定値Ｔｎのみを設定値として用い、請求項２記載の方法により機能Ｆ１〜Ｆｊ（ｊは請求項２記載と同じ意味を表わす。）について検定結果を得るステップ、または
（４）（１）で選択あるいは（２）で変更された設定値Ｔｎよりも厳しい設定値を除外し、請求項７記載の方法によって検定結果を得るステップを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１６】
さらに、一つの軸に因子の各機能を、他の一つの軸に設定値Ｔｎをそれぞれ配置し、請求項１０および請求項１２乃至１５記載から選択される検定方法により得られた検定結果をその各機能およびその設定値Ｔｎ（ｎは請求項２記載と同じ意味を表わす。）ごとの項目に配置し、因子の各機能に対して有意確率をもって関連している一つの機能の項目を、その有意確率の値に応じた色付けまたは明度差で表わすことを特徴とする表を、ディスプレイ装置あるいはプリンタにより印刷された紙面に出力するステップを含むことを特徴とする請求項１０および請求項１２乃至１５記載から選択される方法。
【請求項１７】
さらに、一つの軸に因子の各機能を、他の一つの軸に設定値Ｔｎをそれぞれ配置し、請求項１０および請求項１２乃至１５記載から選択される検定方法により得られた検定結果をその各機能およびその設定値Ｔｎ（ｎは請求項２記載と同じ意味を表わす。）ごとに配置したデータを、計解析ソフトウェア、表計算ソフトウェア、およびアレイ解析ソフトウェアから選択されるソフトウェアで読み込み可能な形式で出力するステップを含むことを特徴とする請求項１０および請求項１２乃至１５記載から選択される方法。
【請求項１８】
請求項１記載の生理状態の変化に伴い変動する因子が、発現変動する遺伝子である請求項１記載の方法。
【請求項１９】
発現変動が、ＤＮＡアレイ解析によって測定されることを特徴とする請求項１８記載の方法。
【請求項２０】
機能因子群を規定する分類が、遺伝子の機能分類、遺伝子の転写制御領域に基づく分類、あるいは遺伝子の疾患関連性に基づく分類である請求項１８記載の方法。
【請求項２１】
生理状態の変化に伴う変動であって、機能が付加されている機能因子群に特徴的な変動を統計的手法を用いて評価する生理機能推定および／または評価方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項２２】
請求項２乃至請求項１５記載の方法から選択される方法を実行させるプログラムを含むことを特徴とする請求項２１記載のプログラム。
【請求項２３】
さらに、請求項１６および／または１７記載のステップを実行させるプログラムを含むことを特徴とする請求項２２記載のプログラム。
【請求項２４】
生理状態の変化に伴う変動であって、機能が付加されている機能因子群に特徴的な変動を統計的手法を用いて評価する生理機能推定および／または評価方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムが記録されたコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項２５】
生理状態の変化に伴う変動であって、機能が付加されている機能因子群に特徴的な変動を統計的手法を用いて評価する生理機能推定および／または評価方法を実施する手段を備える装置。
【請求項２６】
請求項２乃至請求項１５記載の方法から選択される方法を実施する手段を備えることを特徴とする請求項２５記載の装置。
【請求項２７】
さらに、請求項１６および／または１７記載のステップを実施する手段を備えることを特徴とする請求項２６記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医薬品開発において有用な生理機能推定および／または評価方法、その方法をコンピュータに実行させるプログラム、およびその方法を実施する装置に関する。より詳しくは、特定の生理状態において変動する因子のパターンから、その変動が意味する生理機能を推定および／または評価する方法、その方法をコンピュータに実行させるプログラム、およびその方法を実施する手段を備える装置の発明に関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明の属する技術分野の適用対象として、現在最も普及しているものは、多数の遺伝子の発現量を同時に測定することができるＤＮＡアレイ解析である。
【０００３】
ＤＮＡアレイ解析では、約２万以上の遺伝子の発現量を同時に測定することが可能であり、特定の遺伝子の発現変動を見る解析とは異なり、実施者が知らない遺伝子も含め、数多くの変動遺伝子の解析データが得られる場合がある。
【０００４】
個々の変動遺伝子の機能を調べることによって、全体としてどのような変化が生体に生じているかを知ることも可能であるが、変動遺伝子全体としてどのような機能と関連するかを調べる方法は、生体機能をより反映した解析を可能とする。
【０００５】
また、多くの遺伝子がその機能に基づき分類された情報が公開されている公共データベースを用いることにより、例えば、「細胞外局在遺伝子」、「炎症応答遺伝子」、「脂質キナーゼ」など、様々なキーワードに関連する遺伝子のリストを取得することができる。このようなキーワードの体系として最も有名なものに、Ｇｅｎｅ  Ｏｎｔｏｌｏｇｙ（ＧＯ）がある。
【０００６】
このようなＧｅｎｅ  Ｏｎｔｏｌｏｇｙによって分類されたリストを利用することにより、例えば、薬物処置された被検対象をＤＮＡアレイ解析した結果、「細胞増殖」のキーワードに関連する遺伝子の多くについて発現変動が認められた場合、その被検対象に行われた薬物処置は、細胞増殖と関連する作用を持つと推測することができる。このような解析手法は、既に知られており、具体的には以下のように行われる。
【０００７】
例えば、あるキーワードを持つ遺伝子リストを「機能遺伝子リスト」、一定基準以上の発現変動の認められた遺伝子リストを「変動遺伝子リスト」と定義したとき、実験データの得られた全遺伝子を、機能遺伝子リストに含まれるか否か、変動遺伝子リストに含まれるか否かをもって４群に分類する。この４群のそれぞれに含まれる遺伝子数から、「機能遺伝子リスト」と「変動遺伝子リスト」に関連があるか、双方が独立しているかを調べる。双方が独立しているという帰無仮説をたて、もしこの仮説が否定された場合には「変動遺伝子リスト」に属する変動遺伝子は、この機能と関連する可能性が高いと考えられる。この方法で、データベースに含まれるすべてのキーワードとの間で検定を行い、得られたｐ値に基づいて有意な順にキーワードを並べる、あるいは一定の基準を越えるｐ値が得られたキーワードのみに絞り込むことにより、変動遺伝子と関連の高い項目を抽出することができる。
【０００８】
しかし、これら方法あるいは従来法の問題点を改善した方法を統合し、測定から解析結果の出力までの一連のプロセスを自動的に行う方法、その方法をコンピュータに実行させるプログラム、およびその方法を実施する手段を備える装置は知られていない。
【０００９】
【非特許文献１】Ｈａｒｒｉｓ  ＭＡ、外５８名、ヌクレイック・アシッド・リサーチ（Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄｓ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ）、２００４年、第３２巻、Ｄ２５８−Ｄ２６１。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
従来、変動遺伝子リストの特徴付けは、それぞれの機能遺伝子リストとの重なりが有意に多いか否かについて、フィッシャーの直接確率検定を用いて判定されていた。この検定では変動遺伝子を一定の閾値をもって絞り込む必要があったが、同じ解析結果を用いても閾値の設定を変更することにより検定結果は大きく変化してしまい、その再現性が問題であった。
【００１１】
また、変動遺伝子リストと機能遺伝子リストに共通する遺伝子が少ない場合、検定結果として得られる有意確率に大きく影響してしまい、構成遺伝子数が少ない機能遺伝子リストでは、適切な解析を行うことが困難であった。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
発明者らは、上記のような課題を解決するため鋭意検討した結果、本発明の方法が課題を解決することを見出し、本発明を完成した。
【００１３】
すなわち、本発明は、
（１ａ）生理状態の変化に伴う変動であって、機能が付加されている機能因子群に特徴的な変動を統計的手法を用いて評価する生理機能推定および／または評価方法、
（２ａ）（１）（ａ）被検試料について測定したすべての因子、または（ｂ）（ｉ）被検試料のうちの規定した数において測定値が存在するという条件、（ｉｉ）被検試料のうちの規定した数において測定値の信頼性に問題がないという条件、および（ｉｉｉ）機能Ｆ１〜Ｆｊ（ｊは解析対象となる機能の数であり、１〜１０，０００の整数を表わし、機能Ｆ１〜Ｆｊは解析対象となるすべての機能の集合を表わす。）のうちいずれか一以上の機能が付加されているという条件から選択される１〜３個の条件を満たす因子からなる解析対象因子群Ｕを、機能Ｆｋ（ｋは１〜ｊの整数を表わす。）が付加されている因子のみからなる機能因子群とそれ以外の因子のみからなる非機能因子群に分類するステップ、
（２）解析対象因子群Ｕを、因子の変動幅が設定値Ｔｎ（ｎは１〜ｍの整数を表わし、ｍは設定値Ｔｎの個数であり、１〜１００の整数を表わす。）以上である因子のみからなる変動因子群と、設定値Ｔｎ未満である因子のみからなる非変動因子群に分類するステップ、
（３）（１）の分類および（２）の分類をフィッシャーの直接確率検定に付すことによって、解析対象因子群Ｕに占める機能因子群に属する因子数の割合が、変動因子群と非変動因子群において変動因子群に多い統計的な有意確率を算出するステップ、
（４）（３）の算出ステップにあたって、変動因子群に属し、かつ機能因子群に属する因子の数が、設定値Ｑ以上であった場合には、（３）で得られた有意確率を出力し、設定値Ｑ未満であった場合には欠測値を出力するステップ、
（５）さらに、（２）〜（４）をｍ−１回繰り返すステップ、および
（６）さらに、（１）〜（５）をｊ−１回繰り返し、各機能Ｆｋおよび各設定値Ｔｎの組み合わせ毎に、統計的解析結果を出力するステップを含むことを特徴とする前記（１ａ）記載の方法。
（３ａ）（１）前記（２ａ）記載のステップ（１）のステップ、
（２）（１）により作成された機能因子群および非機能因子群間での変動幅の分布の差異をウィルコクソンの順位和検定を用いて解析することにより、機能因子群および非機能因子群間での発現変動についての統計的な有意確率を算出するステップ、
（３）さらに、（１）〜（２）をｊ−１（ｊは前記（２ａ）記載と同じ意味を表わす。）回繰り返すことによって、機能Ｆｋ（ｋは前記（２ａ）記載と同じ意味を表わす。）はごとに統計的解析結果を出力するステップを含むことを特徴とする前記（１ａ）記載の方法、
（４ａ）（１）前記（２ａ）記載のステップ（１）のステップ、
（２）因子の変動幅が、ｍ１個（ｍ１は１〜１００の整数を表わす。）のそれぞれ異なる設定値のうち最小の設定値から数えてｎ１番目（ｎ１は１以上ｍ１未満の整数を示す。）の設定値以上ｎ１＋１番目の設定値未満である場合には、その因子に評価値ｎ１を付加し、最小の設定値未満であれば評価値０を付加し、ｍ１番目の設定値以上である場合には、その因子に評価値ｍ１を付加するステップ、
（３）（２）により評価値が付加された機能因子群と非機能因子群の評価値の分布が異なる統計的な有意確率を、ウィルコクソンの順位和検定、ウェルチｔ検定、またはスチューデントｔ検定を用いて算出するステップ、および
（４）さらに、（１）〜（３）をｊ−１（ｊは前記（２ａ）記載と同じ意味を表わす。）回繰り返し、機能ごとに（３）の検定結果を出力するステップを含むことを特徴とする前記（１ａ）記載の方法、
（５ａ）（１）解析対象因子群Ｕ（解析対象因子群Ｕは前記（２ａ）記載と同じ意味を表わす。）に属する各因子の変動値を正規分布に属する形式で入力するステップ
（２）解析対象因子群Ｕに属する各因子に対して、機能Ｆｋ（ｋは前記（２ａ）記載と同じ意味を表わす。）が付加されている因子からなる機能因子群とそれ以外の因子のみからなる非機能因子群に分類するステップ、
（３）機能因子群と非機能因子群の変動値の分布について、両者の平均値をウェルチｔ検定またはスチューデントｔ検定を用いて検定するステップ、および
（４）さらに、（２）〜（３）をｊ−１（ｊは前記（２ａ）記載と同じ意味を表わす。）回繰り返し、その機能ごとに検定結果を出力するステップを含むことを特徴とする前記（１ａ）記載の方法、
（６ａ）因子の機能ごとに、前記（２ａ）乃至（５ａ）から選択される方法より得られる検定結果を統合した検定結果を得ることを特徴とする請求項１記載の方法、
（７ａ）（１）前記（２ａ）記載のステップ（１）のステップ、
（２）解析対象因子群Ｕ（解析対象因子群Ｕは前記（２ａ）記載と同じ意味を表わす。）に属する解析対象因子を、その変動幅が設定値Ｔｎ（ｎは前記（２ａ）記載と同じ意味を表わす。）以上である因子のみからなる変動因子群と、設定値Ｔｎ未満である因子のみからなる非変動因子群に分類するステップ、
（３）（１）の分類および（２）の分類をフィッシャーの直接確率検定に付すことによって、解析対象因子数に占める機能因子数の割合が、変動因子群と非変動因子群において変動因子群に多い統計的な有意確率を算出するステップ、
（４）変動因子であり、かつ機能因子であるものとして選択された因子の数が、設定値Ｑ以上であった場合には（３）で求めた有意確率を出力し、設定値Ｑ未満であった場合には欠測値を出力するステップ、
（５）さらに、（２）〜（４）をｍ−１（ｍは前記（２ａ）記載と同じ意味を表わす。）回繰り返すステップ、
（６）さらに、（１）〜（５）をｊ−１（ｊは前記（２ａ）記載と同じ意味を表わす。）回繰り返し、各機能Ｆｋおよび各設定値Ｔｎの組み合わせ毎に、統計的解析結果を出力するステップ
（７）それぞれの機能Ｆｋについて、設定値Ｔｍから順に（４）で求めた検定結果を評価し、これが欠測値であった場合には、Ｔｍ−１〜Ｔ１の順に検定結果を評価し、これらのうちで最初に得られた欠測値以外の検定結果を機能Ｆｋ（ｋは前記（２ａ）記載と同じ意味を表わす。）の検定結果とするステップ、および
（８）（７）において、いずれの設定値においても検定結果が得られなかった場合は、機能Ｆｋに欠測値を与え、あるいは前記（３ａ）乃至（５ａ）に記載の方法から選択される一つの方法から得られた検定結果を機能Ｆｋの検定結果とするステップを含むことを特徴とする前記（１ａ）記載の方法、
（８ａ）（１）前記（７ａ）記載のステップ（１）〜（６）のステップ、
（２）各機能および各設定値について、前記（７ａ）記載のステップ（３）で得られた有意確率から標準化得点Ｚ値を算出するステップ、
（３）それぞれの設定値Ｔｎ（ｎは前記（２ａ）記載と同じ意味を表わす。）について、機能Ｆ１〜Ｆｊ（ｊは前記（２ａ）記載と同じ意味を表わす。）について得られた上位ｓ個（ｓは１〜５０の整数を表わす。）の標準化得点Ｚ値を抽出し、それらの平均値Ｅｎを算出するステップ、
（４）Ｅ−Ｅｎ［Ｅはｎが１〜ｍ（ｍは前記（２ａ）記載と同じ意味を表わす。）の整数における複数の平均値Ｅｎのうちの最大値を表わす。］が閾値ｒ以上となった設定値Ｔｎを採用しないステップ、
（５）それぞれの機能Ｆｋ（ｋは前記（２ａ）記載と同じ意味を表わす。）について、（４）で採用されなかった設定値を除いた、最も厳しい設定値Ｔｎから順に請求項７記載のステップ（３）で求めた検定結果を参照し、これが欠測値であった場合には、Ｔｍ−１〜Ｔ１の順に参照した検定結果のうち最初に得られた検定結果を機能Ｆｋの検定結果とするステップ、および
（６）（５）において、いずれの設定値においても検定結果が得られなかった場合は、機能Ｆｋに欠測値を与え、あるいは前記（３ａ）乃至（５ａ）に記載の方法から選択される一つの方法から得られた検定結果を機能Ｆｋの検定結果とするステップを含むことを特徴とする前記（１ａ）記載の方法、
（９ａ）（１）前記（２ａ）乃至（８ａ）記載の方法から選択される１以上の方法により検定を行い、各機能について危険率ｐ値あるいは標準化得点Ｚ値を算出するステップ
（２）得られた危険率ｐ値あるいは標準化得点Ｚ値が統計的に有意である機能から順に機能Ｆ１〜Ｆｊ（ｊは前記（２ａ）記載と同じ意味を表わす。）を並べるステップ、
（３）危険率ｐ値あるいは標準化得点Ｚ値があらかじめ設定された閾値よりも統計的に有意な機能を抽出するステップ、および
（４）得られた機能を変動と関連する生理機能として出力するステップを含むことを特徴とする前記（１ａ）記載の方法、
（１０ａ）（１）被験試料の対照試料に対する変動値が付与された変動因子群と、機能因子群データセットＡに対して前記（２ａ）乃至（９ａ）記載から選択される検定を行い、機能Ｆ１〜Ｆｊａ（ｊａは機能因子群データセットＡに含まれる機能の数であり、１〜１０，０００の整数を表わし、Ｆ１〜Ｆｊａは機能因子群データセットＡを構成するすべての機能の集合を表わす。）の検定結果を算出するステップ、
（２）機能Ｆ１〜Ｆｊａのすべてあるいは機能Ｆ１〜Ｆｊａのうち（１）で高い検定スコアが得られた機能Ｆｋ、Ｆｋ２、Ｆｋ３・・、Ｆｋｎａ（ｎａは機能Ｆ１〜Ｆｊａのうち高い検定スコアが得られたものとして選択された機能の数を表わす。）のそれぞれについて、付加されている因子のリストを作成するステップ、または、各機能が付加されている因子のそれぞれについて、設定閾値以上の変動を持つ因子のリストを作成するステップ、
（３）（２）で作成された各リストと、機能因子群データセットＢ（ただし、機能因子群データセットＢは機能因子群データセットＡそのものを用いてもよい。）を構成する機能を構成する因子群との重なりを、フィッシャーの直接確率検定に付することにより、機能因子群データセットＡと機能因子群データセットＢの関連性をもとに変動因子を解析するステップを含むことを特徴とする前記（１ａ）記載の方法、
（１１ａ）機能因子群データセットＡを構成する各機能が付加された機能因子群と、機能因子群データセットＢ（ただし、機能因子群データセットＢは機能因子群データセットＡそのものを用いてもよい。）を構成するそれぞれの機能が付加された機能因子群の重なりについてフィッシャーの直接確率検定を行うことにより、機能因子群データセットＡを構成する各機能項目と、機能因子群データセットＢを構成する各機能項目の関連性の高さを評価する、あるいは関連性の高い組み合わせを抽出する方法、
（１２ａ）（１）機能Ｆ１〜Ｆｊｒ（ｊｒは、機能因子群データセットＲに含まれる機能の数であり、１〜１０，０００の整数を表わし、Ｆ１〜Ｆｊｒは機能因子群データセットＲを構成するすべての機能の集合を表わす。）および各機能を構成する因子のリストに加え、複数の機能を包含した機能を必要に応じて追加すると共に、各機能の包含関係を示すデータを入力するステップ、
（２）（１）で入力された包含関係に基づき、機能Ｆａが機能Ｆｂ［ａおよびｂは、この包含関係を満たす１〜ｊｓ（ｊｓは機能Ｆ１〜Ｆｊｒおよび各機能を構成する因子のリスト、さらに複数の機能を包含した機能を必要に応じて追加されたものを含めたすべての機能の数を表わす。）の整数を表わす。］に包含される場合には、機能Ｆａを構成する因子リストを、機能Ｆａを包含する機能Ｆｂを構成する因子リストに追加し、この操作を存在する包含関係データのすべてに対して行うステップ
（３）得られた機能Ｆ１〜Ｆｊｓ（機能Ｆ１〜Ｆｊｓは、機能Ｆ１〜Ｆｊｒおよび各機能を構成する因子のリストに加え、複数の機能を包含した機能を必要に応じて追加されたものをあわせた全ての機能を表わす。）と、それらを構成する因子リスト（ただし、（２）で追加した因子も含む。）をもって構築した新たな機能因子群データセットＳを用いて行う前記（１ａ）乃至（１１ａ）記載の方法、
（１３ａ）機能因子群として特定の機能Ｆ１〜Ｆｊ（ｊは前記（２ａ）記載と同じ意味を表わす。）を持つ因子群を選択し、対応する解析対象因子群Ｕとして特定の機能Ｆ１〜Ｆｊを包含する上位の機能を持つ因子群を選択して、前記（１２ａ）で用いた包含関係データを使用することを特徴とする前記（１ａ）乃至（１１ａ）記載の方法、
（１４ａ）（１）前記（８ａ）記載のステップ（１）〜（３）を行い、得られた上位ｓ個（ｓは前記（８ａ）記載と同じ意味を表わす。）の標準化得点Ｚ値の平均値Ｅｎが最も高い設定値Ｔｎ（ｎは前記（２ａ）記載と同じ意味を表わす。）を選択するステップを含み、
（２）（１）で選択された設定値Ｔｎのみを設定値として用い、前記（２ａ）記載の方法により機能Ｆ１〜Ｆｊ（ｊは前記（２ａ）記載と同じ意味を表わす。）について検定結果を得るステップ、または
（３）（１）で選択された設定値Ｔｎよりも厳しい設定値を除外し、前記（７ａ）記載の方法によって検定結果を得るステップを含むことを特徴とする請求項１記載の方法、
（１５ａ）（１）前記（８ａ）記載のステップ（１）〜（３）を行い、得られた上位ｓ個（ｓは前記（８ａ）記載と同じ意味を表わす。）の標準化得点Ｚ値の平均値Ｅｎが最も高い設定値Ｔｎ（ｎは前記（２ａ）記載と同じ意味を表わす）を選択するステップおよび
（２）（１）で選択された設定値Ｔｎと、上位ｓ個の標準化得点Ｚ値あるいはその平均値Ｅｎの分布を図示した上で、利用者に設定値Ｔｎの選択を変更する機会を与えるステップを含み、さらに、
（３）（１）で選択あるいは（２）で変更された設定値Ｔｎのみを設定値として用い、請求項２記載の方法により機能Ｆ１〜Ｆｊ（ｊは前記（２ａ）記載と同じ意味を表わす。）について検定結果を得るステップ、または
（４）（１）で選択あるいは（２）で変更された設定値Ｔｎよりも厳しい設定値を除外し、請求項７記載の方法によって検定結果を得るステップを含むことを特徴とする前記（１ａ）記載の方法、
（１６ａ）さらに、一つの軸に因子の各機能を、他の一つの軸に設定値Ｔｎをそれぞれ配置し、前記（１０ａ）および前記（１２ａ）乃至（１５ａ）記載から選択される検定方法により得られた検定結果をその各機能およびその設定値Ｔｎ（ｎは前記（２ａ）記載と同じ意味を表わす。）ごとの項目に配置し、因子の各機能に対して有意確率をもって関連している一つの機能の項目を、その有意確率の値に応じた色付けまたは明度差で表わすことを特徴とする表を、ディスプレイ装置あるいはプリンタにより印刷された紙面に出力するステップを含むことを特徴とする前記（１０ａ）および前記（１２ａ）乃至（１５ａ）記載から選択される方法、
（１７ａ）さらに、一つの軸に因子の各機能を、他の一つの軸に設定値Ｔｎをそれぞれ配置し、前記（１０ａ）および前記（１２ａ）乃至（１５ａ）記載から選択される検定方法により得られた検定結果をその各機能およびその設定値Ｔｎ（ｎは前記（２ａ）記載と同じ意味を表わす。）ごとに配置したデータを、計解析ソフトウェア、表計算ソフトウェア、およびアレイ解析ソフトウェアから選択されるソフトウェアで読み込み可能な形式で出力するステップを含むことを特徴とする前記（１０ａ）および前記（１２ａ）乃至（１５ａ）記載から選択される方法、
（１８ａ）前記（１ａ）記載の生理状態の変化に伴い変動する因子が、発現変動する遺伝子である前記（１ａ）記載の方法、
（１９ａ）発現変動が、ＤＮＡアレイ解析によって測定されることを特徴とする前記（１８ａ）記載の方法、
（２０ａ）機能因子群を規定する分類が、遺伝子の機能分類、遺伝子の転写制御領域に基づく分類、あるいは遺伝子の疾患関連性に基づく分類である前記（１８ａ）記載の方法、
（２１ａ）生理状態の変化に伴う変動であって、機能が付加されている機能因子群に特徴的な変動を統計的手法を用いて評価する生理機能推定および／または評価方法をコンピュータに実行させるプログラム、
（２２ａ）前記（２ａ）乃至（１５ａ）記載の方法から選択される方法を実行させるプログラムを含むことを特徴とする前記（２１ａ）記載のプログラム、
（２３ａ）さらに、前記（１６ａ）および／または（１７ａ）記載のステップを実行させるプログラムを含むことを特徴とする前記（２２ａ）記載のプログラム、
（２４ａ）生理状態の変化に伴う変動であって、機能が付加されている機能因子群に特徴的な変動を統計的手法を用いて評価する生理機能推定および／または評価方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムが記録されたコンピュータ読取り可能な記録媒体、
（２５ａ）生理状態の変化に伴う変動であって、機能が付加されている機能因子群に特徴的な変動を統計的手法を用いて評価する生理機能推定および／または評価方法を実施する手段を備える装置、
（２６ａ）前記（２ａ）乃至（１５ａ）記載の方法から選択される方法を実施する手段を備えることを特徴とする前記（２５ａ）記載の装置、ならびに
（２７ａ）さらに、前記（１６ａ）および／または（１７ａ）記載のステップを実施する手段を備えることを特徴とする前記（２６ａ）記載の装置に関する。
【００１４】
具体的には、図１に本発明の方法の手順の一例を示す。
【００１５】
図中、「機能Ｆｋ、設定値Ｔｎについて」で括った領域の手順は、機能Ｆｋで表わされる各機能について、フィッシャーの直接確率検定の実施の場合にはその各機能および設定値Ｔｎで表わされる各設定値について繰り返すことを示す。各機能および各設定値について、変動因子群と機能因子群に該当する因子をそれぞれ分類し、これらに選択されなかった因子は、それぞれ非変動因子群と非機能因子群に分類する。
【００１６】
（Ａ）フィッシャーの直接確率検定においては、すべての因子がこの４群のうちのいずれに属するかを２×２表上に分布させ、変動因子群かつ機能因子群に属するもの、機能因子群のみに属するもの、変動因子群のみに属するもの、および両方ともに属さないものの数を計数する。この２×２表の分布についてフィッシャーの直接確率検定を行うと、両方に属するものが有意に多いか否かを検定することができ、それぞれの機能Ｆｋ、設定値Ｔｎについてこの検定におけるｐ値を出力する。
【００１７】
（Ｂ）ウィルコクソンの順位和検定、スチューデント、あるいはウェルチのｔ検定については、２×２表を作らず、機能因子群、非機能因子群間で変動に差があるかどうかを、それぞれの方法で検定し、各機能Ｆｋについて一つのｐ値を出力する。
【００１８】
以上の方法により、一つの機能Ｆｋについて、上記（Ａ）では設定値の個数分のｐ値が、（Ｂ）では用いた検定手法の個数分のｐ値がそれぞれ出力され、これらのうちの多くで高い評価が得られた機能を、変動を特徴づける機能とみなすことができる。
【００１９】
本発明明細書中、「生理状態の変化」とは、特定の生理状態から他の特定の生理状態に変化することを意味し、例えば、正常な生理状態から特定の疾患を発病あるいは発病の危険性を有する生理状態に変化すること、特定の生理作用物質（例えば、医薬品、発病因子、放射線など）に暴露することによって、他の特定の生理状態に変化することなどが挙げられる。
【００２０】
本発明明細書中、「因子」は、生物個体を構成し、測定対象となり得るものであって、その量、数、性質、あるいは活性などの変化を検出できるもののすべてを含む。例えば、蛋白質、ペプチド、核酸（例えば、ＤＮＡ、相補鎖ＤＮＡ（ｃＤＮＡ）、ＲＮＡ、メッセンジャーＲＮＡ（ｍＲＮＡ）、相補鎖ＲＮＡ（ｃＲＮＡ）など）、抗体、自己抗原、脂質、糖質、代謝産物などの低分子、血液細胞、およびウイルスなどが挙げられる。また、血清・血漿成分、血清、血漿、尿、体液などの生体試料において検出される成分なども挙げられる。当該「因子」が発現変動する遺伝子である場合には、定量的ＰＣＲ法、ＤＮＡマイクロアレイ法などによってその変動を測定することができる。当該「因子」のうち、解析対象となる因子数は、マイクロアレイ法において少なくとも同時に解析できる遺伝子数としては、２〜約１００，０００個であり、好ましくは約２００〜約１００，０００個程度である。
【００２１】
本発明明細書中、「変動する因子からなる変動因子群」とは、生物個体を構成し、測定対象となり得るものであって、その量の変化を検出できるものの組み合わせあるいは集合を意味し、例えば、発現変動遺伝子の組み合わせあるいは集合、さらに具体的には、本発明の実施により選択された遺伝子群が挙げられる。
【００２２】
本発明明細書中、「機能が付加されている機能因子群」あるいは「機能を構成する因子群」とは、特定の機能を有するものとして定義された因子の集合を意味する。この「特定の機能を有するものとして定義された因子の集合」は、例えば、公開文献、公開特許出願、公開特許、公共データベース、および商用データベースなどに記載されている情報に基づき定義される。例えば、ケモカイン受容体に属する遺伝子群、癌関連として分類された蛋白群などが挙げられる。また、マイクロアレイ実験結果にもとづいて、特定の組織で発現する遺伝子群を定義するなど、実験結果をもとに定義する場合も含まれる。
【００２３】
本発明明細書中、「機能」とは、因子が核酸あるいは蛋白質である場合には、例えば、受容体、ホルモン、細胞内情報伝達分子、転写制御因子、共役分子、核蛋白、細胞質蛋白、リボソーム蛋白、特定のプロモータ領域を含む遺伝子、特定の転写因子の標的遺伝子、および特定の疾患と関連する分子などが挙げられ、具体的には、脂質受容体、サイトカイン受容体、ケモカイン受容体、ケモカイン、細胞増殖因子受容体、細胞増殖因子、ニューロトロフィン、細胞分化受容体、癌関連分子、ＮＦκＢ標的遺伝子、糖尿病関連分子、さらに具体的には、Ｃ−Ｃケモカイン受容体、ＮＧＦファミリー分子、およびＩ型糖尿病関連分子などが挙げられる。
【００２４】
また、当該「機能」の分類において、遺伝子、ｍＲＮＡなどの核酸と、その配列によって規定される蛋白質は多くの場合において包括して扱われる。例えば、因子が遺伝子あるいはｍＲＮＡである場合には、それぞれの遺伝子、ｍＲＮＡが有する機能に加えて、それぞれの遺伝子あるいはｍＲＮＡがコードする蛋白質が持つ機能を、分類の対象とする。あるいは、蛋白質の細胞内局在によって遺伝子（あるいはｍＲＮＡ）を分類するなど、それぞれの遺伝子（あるいはｍＲＮＡ）がコードする蛋白質の機能を持って分類する。また、因子が蛋白質である場合には、各機能を有する蛋白質と、各機能を持つ遺伝子によってコードされている蛋白質が含まれる。この場合にも、各蛋白質の遺伝子の上流に存在する転写因子結合領域のように、遺伝子と関連する機能をもって蛋白質を分類する場合も含まれる。同様に、代謝産物を代謝酵素の機能で分類する、特定遺伝子の発現阻害作用を持つマイクロＲＮＡなどを、標的遺伝子あるいは蛋白質の機能で分類するなどの機能の分類法も適用可能である。
【００２５】
本発明明細書中、「機能因子群データセット」とは、複数の機能Ｆ1〜Ｆjａ、およびそれぞれの機能が付加されている機能因子群を集めたデータを意味する。通常の解析では、一つの機能因子群データセットを用い、これを構成する機能のそれぞれについての検定を行う。しかし、例えば、細胞機能についての機能因子群データセットＡを用いて解析結果が得られた場合に、それぞれの機能と関連の深い疾患を知りたい場合などが考えられる。このような場合には、次に疾患についての機能因子群データセットＢを用いて解析を行う場合は、二つの機能因子群データセットを用いて解析を行うこととなる。機能因子群データセット、機能、および因子の関連の一例を図２に示す。
【００２６】
ここで、「細胞機能」としては、細胞内の蛋白質などの物質が持つ酵素・受容体などの機能、複数の物質が連携して実現する、アポトーシス、細胞増殖などの機能」、「細胞内における物質の局在などが含まれる。細胞機能の分類として適切なものの例として、公共データベースに収録されたＧｅｎｅ  Ｏｎｔｏｌｏｇｙが挙げられる。
【００２７】
当該「機能因子群データセット」しては、さらに、プロモータ配列に基づく遺伝子の分類、結合する転写因子に基づく遺伝子の分類、細胞内局在による分類、発現組織による分類、疾患関連性による分類によって、遺伝子・蛋白質あるいは代謝産物を分類したデータセットが挙げられる。
【００２８】
本発明明細書中、「被検試料」とは、解析対象となる実験試料を意味する。例えば、病態組織、遺伝子改変生物より得られた組織、もしくは生体作用物質を投与した生物の組織自体、もしくはそれらに含まれる細胞、またはそれらの抽出物などが挙げられる。
【００２９】
本発明明細書中、「病態組織」としては、例えば、ヒトにおける疾患、例えば、脳血管疾患（例えば、脳梗塞、脳出血、高血圧性脳出血、クモ膜下出血、脳動脈瘤、一過性脳虚血など）、神経変性疾患（例えば、老人性痴呆型アルツハイマー病、パーキンソン症候群、パーキンソン病、進行性核上性麻痺、ハンチントン舞踏病、認知症など）、精神神経系疾患（例えば、気分障害、不安障害、心身症、ストレス関連障害、摂食障害、および精神作用物質使用による症状もしくはその依存症など）、虚血性疾患、心疾患（例えば、心筋梗塞、狭心症、解離性大動脈瘤、心筋炎、心膜炎、心不全、心臓弁膜症、心臓肥大、不整脈、発作性頻拍症、先天性心疾患など）、肝疾患（例えば、肝不全、肝硬変、急性肝炎、慢性肝炎、劇症肝炎、薬物性肝障害、急性ウイルス性肝炎、慢性ウイルス性肝炎、肝アミロイドーシス、アルコール性肝障害、肝機能障害など）、膵疾患（例えば、急性膵炎、慢性膵炎など）、糖尿性疾患（例えば、インスリン非依存性糖尿病、ケトーシス抵抗性糖尿病、若年者の成人発症型糖尿病、インスリン依存性糖尿病、ケトーシスに傾きやすい糖尿病、若年性糖尿病、インスリン不足性糖尿病、飢餓糖尿病、潜在性糖尿病、不安定型糖尿病、無症状糖尿病、膵性糖尿病、もしくは糖尿病前症など）、泌尿器系疾患（例えば、前立腺肥大症または神経因性膀胱疾患に伴う症状（排尿困難（排尿開始遅延、排尿時間延長、尿線細小、間欠排尿、二段排尿など）、頻尿、夜間頻尿、排尿痛など）、下部尿路症（例えば、下部尿路の閉塞疾患など）、下部尿路の炎症性疾患（感染など）、多尿など）、腎疾患（例えば、糸球体腎炎、腎硬化症、ＩｇＡ腎症、急性糸球体腎炎、膜性増殖性糸球体腎炎、アレルギー性腎血尿など）、肺疾患（例えば、慢性閉塞性肺疾患、慢性気管支炎、肺炎、肺気腫、びまん性肺疾患、呼吸器感染症、喘息、肺循環障害、睡眠時無呼吸症候群など）、胃疾患（例えば、胃炎、胃潰瘍、胃下垂など）、消化器疾患（例えば、十二指腸潰瘍、食道静脈瘤など）、呼吸器系疾患（例えば、急性上気道感染症、急性鼻咽頭炎（かぜ）、急性副鼻腔炎、咽頭炎、急性咽頭炎、急性扁桃炎、急性喉頭炎、気管炎、急性気管支炎、インフルエンザによる肺炎、細菌性肺炎、急性細気管支炎、アレルギー性鼻炎、花粉によるアレルギー性鼻炎、慢性鼻炎，鼻咽頭炎、慢性副鼻腔炎、肺気腫、喘息、肺水腫、肺好酸球症、気胸など）、歯科疾患（例えば、歯周病、虫歯、口内炎、歯肉炎、口内炎、歯肉炎など）皮膚疾患（例えば、アトピー性皮膚炎、円形脱毛症、接触皮膚炎、乾癬、光線過敏症、シェーグレン症候群など）、骨疾患（例えば、骨粗鬆症、関節炎、関節リューマチ、変形性関節症、骨関節炎、骨形成不全症、骨軟化症、くる病、軟骨無形成症、骨軟化症、腎性骨異栄養症、変形性骨炎、大理石病など）、血液疾患（例えば、ヘモグロビン異常症、有棘赤血球増多症、貧血、白血病、急性白血病、急性骨髄性白血病、急性リンパ性白血病、慢性白血病、悪性リンパ腫など）、自己免疫疾患（例えば、糸球体腎炎、関節炎、拡張性心筋症様疾患、潰瘍性大腸炎、シェーグレン症候群、クローン病、全身性エリテマトーデス、慢性関節リウマチ、多発性硬化症、乾鮮、アレルギー性接触性皮膚炎、多発性筋炎、強皮症、結節せい動脈周囲炎、リウマチ熱、尋常性白斑、インスリン依存性糖尿病、ベーチェット病、橋本病など）、癌疾患（例えば、食道癌、胃癌、大腸癌、結腸癌、直腸癌、転移性肝癌、胆道癌、膵癌、胆嚢癌、胆管癌、肺癌、腺癌、扁平上皮癌、腎臓癌、前立腺癌、膀胱癌、睾丸癌、子宮体癌、子宮頚癌、絨毛癌、卵巣癌、膣・外陰部癌、皮膚癌、悪性黒色腫、口腔癌、上咽頭癌、中咽頭癌、舌癌、下咽頭癌、喉頭癌、甲状腺癌、乳癌、乳頭癌、濾胞癌、未分化癌、髄様癌、悪性リンパ腫、急性白血病、慢性骨髄性白血病、消化管悪性リンパ腫瘍、脳腫瘍、骨肉腫、骨転移癌、前立腺癌など）、眼疾患（例えば、急性結膜炎、ウイルス性結膜炎、季節性アレルギー性結膜炎、慢性結膜炎、通年性アレルギー性結膜炎、春季カタル、白内障、ぶどう膜炎、高血圧性網膜症、糖尿病性網膜症、緑内障、うっ血乳頭、乳頭炎など）、ウイルス感染疾患（例えば、ヒト肝炎ウイルス（Ｂ型肝炎、Ｃ型肝炎、Ａ型肝炎、またはＥ型肝炎）、ヒトレトロウイルス、ヒト免疫不全ウイルス（ＨＩＶ１、ＨＩＶ２）、ヒトＴ細胞白血病ウイルスまたはヒトＴリンパ向性ウイルス（ＨＴＬＶ１、ＨＴＬＶ２）、単純ヘルペスウイルス１型および２型、エプスタイン・バーウイルス、サイトメガロウイルス、水痘−帯状疱疹ウイルス、ヒトヘルペスウイルス６を含むヒトヘルペスウイルス、ポリオウイルス、麻疹ウイルス、風疹ウイルス、日本脳炎ウイルス、おたふくウイルス、インフルエンザウイルスまたは風邪ウイルスとして挙げられるアデノウイルス、エンテロウイルスもしくはライノウイルス、重症急性呼吸器症候群（ＳＡＲＳ）を発症するウイルス、エボラウイルス、または西ナイルウイルスの感染症など）、細菌感染疾患、および遺伝性疾患などの病態組織、サル、マウス、およびラットを含む哺乳動物その他の生物における上記疾患に対応する疾患、および上記疾患を模した状態の病態組織、ならびに遺伝子改変生物における病態組織を示す。
【００３０】
本発明明細書中、「遺伝子改変生物」としては、例えば、受容体や酵素などをコードするゲノム上の遺伝子を破壊あるいは相当する改変遺伝子を導入した生物（例えば、ノックアウトマウス、トランスジェニックマウスなど）、これらの生物の細胞もしくはＥＳ細胞、特定条件下で標的の遺伝子の機能を停止あるいは発現するよう改変された生物（例えば、Ｃｒｅ−ｌｏｘマウスなど）、ならびにデコイあるいはｓｉＲＮＡなどを用いて特定のＲＮＡの機能を阻害した生物などが挙げられる。
【００３１】
本発明明細書中、「生体作用物質」とは、生体に存在する物質、天然に存在する物質、または人工的に合成された物質であって、生体に何らかの作用を示す物質である。例えば、リゾフォスファチジン酸およびスフィンゴシン−１−リン酸などの生理活性脂質、ホルモン、成長因子、サイトカイン、ケモカイン、およびアミン類などの情報伝達物質、アセチルコリン、グルタミン酸、グリシン、γ−アミノ酪酸、ドーパミン、アドレナリン、ノルアドレナリン、セロトニン、およびオピオイドなどの神経伝達物質、酵素などの蛋白質、生理活性ペプチドなどのペプチド酵素活性化剤・阻害剤、受容体作動薬・拮抗薬などの医薬品・医薬品候補物質、血清、エンドトキシン、毒素などが挙げられる。
本発明明細書中、「測定値」とは、被検試料などにおいてそれぞれの因子の発現量、活性値などを測定した結果のデータを示し、例えば、因子がｍＲＮＡである場合の発現量、蛋白質である場合の存在量や活性値などが挙げられる。また、「測定値」には、活性化体や変異体など特定の形態のものが含まれる割合、恒常的な発現の見られるｍＲＮＡ量と比較したときの各因子のｍＲＮＡ量のように、何らかの基準に対して相対的に示される値も含まれる。
【００３２】
本発明明細書中、前記（１ａ）の「機能因子群に特徴的な変動」における「特徴的」とは、機能因子群に属さない因子と比較して、機能因子群において顕著に認められた変動を意味する。「機能因子群に特徴的な変動」の評価方法としては、例えば、全因子における変動値の分布の平均値を０などの値となるよう、変動値を標準化した上で、機能因子群の変動値の分布を評価する方法や、機能因子群に属さない因子を集めた非機能因子群と機能因子群を対比し、両者のうちで機能因子群に特徴的な変動を評価する方法などがある。
【００３３】
本発明明細書中、前記（１ａ）の「機能因子群」は複数あっても構わない。機能因子群が複数ある場合には、機能因子群間の差を多群比較にて評価することも可能であるが、一般的にそれぞれの機能因子群について統計的手法による評価を繰り返す。
【００３４】
本発明明細書中、前記（１ａ）の「統計的手法」としては、例えば、フィッシャーの直接確率検定、スチューデントあるいはウェルチのｔ検定、ウィルコクソンの順位和検定、カイ二乗検定、分散分析、Ｗｅｌｃｈ−ＡＮＯＶＡ検定（ウェルチの分散分析）、クラスカル・ワリス検定、等分散性の検定（Ｆ検定）などが挙げられるが、これに限定されない。
【００３５】
本発明明細書中、前記（１ａ）の「統計的手法を用いて評価する」における「評価」とは、統計的手法を用いた検定結果について有意か否かを判定することに限定した使用をせず、統計的手法によって得られたｐ値、あるいはｐ値を変換して得られる標準化得点Ｚ値などの数値を評価結果のスコアとして扱うことを意味する。
【００３６】
本発明明細書中、前記（１ａ）の「機能因子群に特徴的な変動を統計的手法を用いて評価する」とは、機能因子群に特徴的な変動が存在するかどうかを統計的を用いて検定し、その結果をスコアとして得ること（例えば、機能因子群とそれ以外の因子の二群において変動の度合いが異なるか否かを、フィッシャーの直接確率検定あるいはウェルチのｔ検定を用いて検定し、その結果として得られたｐ値を評価結果のスコアとして得ることが挙げられる。）、またはどのような変動が機能因子群に特徴的かを検定すること（例えば、変動に測定値の上昇および低下がある時に、そのそれぞれについて機能因子群とそれ以外において変動の度合いが異なるかどうかを検定し、それぞれの結果として得られたｐ値を評価結果のスコアとして得ることが挙げられる。）を意味する。
【００３７】
本発明明細書中、前記（１ａ）の「生理機能推定および／または評価方法」とは、生理状態の変化にともなう変動が、特定の機能と関連を持つか否かを評価する方法（例えば、薬物添加による変動が、免疫機能と関連するか否かを評価する方法が挙げられる。）、または生理状態の変化にともなう変動と関連する機能が、複数の機能のうちのどれであるかを推定する方法（例えば、薬物添加による変動が、免疫機能、細胞増殖、細胞死のいずれの機能と関連するかを推定する方法が挙げられる。）を意味する。
【００３８】
本発明明細書中、前記（２ａ）におけるステップ（１）の「被検試料について測定したすべての因子」とは、実験において用いたすべての因子を意味する。ただし、必要に応じて、実験に用いた被検試料の全てにおいて、測定値が得られなかった因子を除く。
【００３９】
本発明明細書中、前記（２ａ）におけるステップ（１）の「被検試料のうちの規定した数において測定値が存在するという条件」における「規定した数」とは、０を最小、被検試料数を最大とする値のうちで、測定値が得られる、あるいは信頼性のある測定値が得られるべきと設定した数を示す。例えば、被検試料数の５割から９割の数が用いられ、好ましくは、被検試料数の９割、あるいは被検試料数の全数から１、２あるいは３を引いた値を用いる。また、試料を、何らかの処置を行った被検試料およびこの処理を行わない対照試料などの２群に分けて、この間の変動を解析する場合には、両群において少なくとも１試料ずつ測定値が得られる必要がある。このような場合には、測定値が存在する試料数の制限に加えて、両群の少なくとも１以上の試料で測定値が得られるなど、それぞれの群における条件を規定することもできる。
【００４０】
本発明明細書中、前記（２ａ）におけるステップ（１）の「被検試料のうちの規定した数において測定値の信頼性に問題がないという条件」とは、例えば、測定限界以上の測定値が得られた場合に、その方法に誤りがないという条件を含む。
【００４１】
本発明明細書中、「機能Ｆ1〜Ｆj」とは、解析対象となるすべての機能の集合を表わし、ｊは解析対象となる機能の数であり、１〜１０，０００の整数を表わし、好ましくは、１００〜１０，０００の整数である。ここで、ｊが１である場合、機能Ｆ1〜Ｆjは機能Ｆ1を表わす。
【００４２】
本発明明細書中、「機能Ｆk」は、機能Ｆ1〜Ｆjから選択される一つの機能を表わし、ｋは１〜ｊから選択される整数を表わす。
【００４３】
本発明明細書中、「解析対象因子群Ｕ」は、（ａ）被検試料について測定した全ての因子、または（ｂ）（ｉ）被検試料のうちの規定した数において測定値が存在するという条件、（ｉｉ）被検試料のうちの規定した数において測定値の信頼性に問題がないという条件、および（ｉｉｉ）解析対象とする機能Ｆ１〜Ｆｊ（ｊは、解析対象となる機能の数を表わし、機能Ｆ1〜Ｆjは解析対象となるすべての機能の集合を表わす。）のうちいずれか一以上の機能が付加されているという条件から選択される１〜３個の条件を満たす因子から構成される。
【００４４】
本発明明細書中、「フィッシャーの直接確率検定」は、公知の統計解析方法またはこれに類似する方法であり、片側検定をも含む。
【００４５】
本発明明細書中、前記（２ａ）におけるステップ（１）の「機能Ｆk（ｋは１〜ｊから選択される整数を表わす。）が付加されている因子のみからなる機能因子群とそれ以外の因子のみからなる非機能因子群に分類する」における「機能因子群とそれ以外の因子のみからなる非機能因子群に分類する」とは、解析対象となり得るすべての因子あるいは解析対象因子を、特定の機能が付与され得る因子と、それ以外の因子に分類することを意味し、例えば、ＤＮＡアレイで用いられた解析対象遺伝子を、「サイトカイン受容体」という機能にもとづき、サイトカイン受容体（機能因子群に当たる。）と、サイトカイン受容体以外（非機能因子群と当たる。）の遺伝子群の二群に分類することなどが挙げられる。
【００４６】
本発明明細書中、「変動幅」とは、生理状態の変化に伴う測定値の変動を表す値を意味し、「変動幅」としては、例えば、生理状態の変化に伴う測定値の比、測定値の差、あるいは測定値差を測定値の標準偏差あるいは標準誤差で割った値、測定値の差が有意である可能性を示すｐ値などが挙げられる。
【００４７】
本発明において、因子の一部について複数の結果が得られる場合、すなわち、因子と測定結果が１対多対応になる場合がある。例えば、ＤＮＡアレイ実験においては、ある遺伝子に対するプローブは一つのみである一方、他の遺伝子に対しては複数のプローブが存在する場合などである。具体的には、プローブＡは“遺伝子１”に対する、プローブＢは“遺伝子２”に対するものであるが、“遺伝子３”に対するプローブはプローブＣ，Ｄ，Ｅの３つ存在する場合である。
【００４８】
このような場合における因子の「変動幅」は、以下のような方法により算出することができる。一つの方法として、上記したプローブＡ〜Ｅの例において、プローブＡ〜Ｅを各々一つずつの因子とみなして解析する方法が挙げられる。これにより、一つの遺伝子に対して異なる測定値を持つプローブＣ、Ｄ、Ｅは各々別の因子として扱われ、個別に解析対象となる。この場合、３つのプローブを持つ“遺伝子３”の変動は強調されやすい結果となるが、ＤＮＡアレイにおけるプローブと遺伝子の関係が一部において不明瞭な場合には有効である。
【００４９】
別の方法として、プローブＣ〜Ｅを統計的に処理し、測定値の平均値および標準偏差もしくは標準誤差などを算出し、これを一つの因子として扱う方法である。プローブＣ〜Ｅが適切に測定されている場合には、３つのプローブからなる“遺伝子３”の測定精度を上げることができる利点がある。
【００５０】
もう一つの方法として、プローブＣ〜Ｅのうち、最もシグナル強度の高いあるいは最も発現変動の大きい一つのプローブを代表とする方法である。現在のＤＮＡアレイにおいては同じ遺伝子を示すプローブが複数ある場合でも、そのうちのいくつかにおいては配列が不適切なため、シグナル強度が低いあるいは信頼できる発現変動が見られない場合がある。そこで、発現変動の大きいプローブを選択することにより、この影響を受けているプローブを除外することができる。ただし、この方法において「発現変動の大きい」とは、測定値の変動をその標準偏差あるいは標準誤差で割った値など、発現変動の信頼性を示す値が大きいことを意味する。
【００５１】
多数の実験結果あるいはＤＮＡアレイメーカーからの情報などにより、複数あるプローブのうち、適切なシグナル強度あるいは発現変動が得られることが分かる場合がある。このような情報が存在する場合には、適切な結果が得られるプローブを選択し、このプローブのみを解析に用いることができる。
【００５２】
本発明明細書中、「設定値Ｔｎ」とは、任意に設定される因子の変動幅の数値を表わし、ｎは１〜ｍから選択される整数を表わす。ｍは設定値Ｔｎの個数であり、１〜１００の整数を表わす。ｍとして好ましくは、１〜２０の整数であり、さらに好ましくは、２〜２０の整数であり、例えば、３、５、１０などである。
【００５３】
本発明明細書中、前記（２ａ）におけるステップ（２）の「因子の変動幅が設定値Ｔｎ以上である因子のみからなる変動因子群と、設定値Ｔｎ未満である因子のみからなる非変動因子群に分類する」とは、ＤＮＡアレイにおける遺伝子などを分類するにあたり、各遺伝子の変動幅を入力し、あらかじめ設定したＴｎ以上である遺伝子を「変動因子群」に分類し、それ以外のものを「非変動因子群」に分類することを意味する。
【００５４】
上記において「変動幅」が、「あらかじめ設定したＴｎ以上である」とは、発現量比が例えば、２倍などの設定した比率以上の場合、発現量差やそれを標準誤差などで割った値が例えば２．０以上であった場合、発現量差が有意である可能性を示すｐ値（片側あるいは両側検定結果）が０．０１以下の場合などが挙げられる。
【００５５】
上記において「変動幅」が、「あらかじめ設定したＴｎ以上である」としては、上記のほか、例えば、「発現量比が２倍以上あるいは０．５倍以下」、「発現量差やそれを標準誤差などで割った値が２．０以上あるいは−２．０以下であった場合」などのように、生理状態の変化に伴う変動の方向を問わず、その絶対値が一定以上となったものを含ませることもできる。
【００５６】
本発明明細書中、前記（２ａ）におけるステップ（３）の「解析対象因子群Ｕに占める機能因子群に属する因子数の割合が、変動因子群と非変動因子群において変動因子群に多い統計的な有意確率」あるいは「有意確率」とは、検定方法によって、機能因子に属する因子数の割合が、変動遺伝子群において有意に多いかどうかを判定した結果を意味する。この結果は、片側検定の結果として「機能因子に属する因子数の割合が、変動遺伝子群において有意に多いわけではない」と判定された危険率であるｐ値、あるいはこの値を標準化得点で表したＺ値で表される。あるいはｐ値の常用対数を０から引いた値のように、これらに何らかの変換を施した値で表される。
【００５７】
本発明明細書中、「設定値Ｑ」とは、フィッシャーの直接確率検定結果を採用するための条件として設定された、変動因子に含まれる機能因子数の最小値を意味する。検定結果のｐ値にある程度の信頼性があることを保証する条件としてこの値を設定する。設定値Ｑは０または１以上の整数であり、望ましくは３などの値を用いる。
【００５８】
本発明明細書中、測定値における「欠測値」とは、測定過程において障害が発生したため、結果が得られなかったものを意味する。これは、原則として、測定すべき因子の発現量などが低く、測定限界以下であったため測定できなかった場合は含まない。欠測値の例としては、ＤＮＡマイクロアレイにおいて、該当する遺伝子の測定部分に汚れがあったため、蛍光強度を正しく測定できなかった場合が挙げられる。
【００５９】
本発明明細書中、解析結果における「欠測値」とは、フィッシャーの直接確率検定を行う段階において、変動因子でありかつ機能因子である因子が設定値Ｑ以上得られなかったため、フィッシャーの直接確率検定の結果が信頼できないと判断され、抹消された解析結果を意味する。設定値Ｑとして０を用いた場合にはこの欠測値は生じない。また、機能因子数が設定値Ｑに満たない機能については全ての場合に欠測値となるため、このような機能についてはフィッシャーの直接確率検定の解析対象から除外する。
【００６０】
本発明明細書中、前記（３ａ）におけるステップ（２）の「機能因子群および非機能因子群間での変動幅の分布の差異をウィルコクソンの順位和検定を用いて解析することにより、機能因子群および非機能因子群間での発現変動についての統計的な有意確率を算出する」とは、以下の手順を示す。まず、前提として、それぞれの因子について、例えば、変動なしを０、疾患などにより発現が増加したものを正数、発現が低下したものを負数のように、発現変動量の順に並べられるような「変動幅」の数値を付与する。この変動幅の数値の分布が、機能Ｆｋが付与された機能因子群、およびそれ以外の因子から成る非機能因子群において等しいか、あるいは増加側、減少側に変化したかを検定するために、両群の数値の分布の差をウィルコクソンの順位和検定を用いて検定する。この結果として、片側検定ｐ値あるいはＺ値を得る。ただし、片側検定ｐ値を得て、例えば、これが発現増加方向において０．５を越えた場合には、発現減少が認められると判断できるため、片側検定ｐ値をもって評価する場合には、増加側、減少側の両方について検定を行う。
【００６１】
本発明明細書中、ｍ１は１〜１００の整数を表わし、ｎ１は１以上ｍ１未満の整数を表わし、ｍ１として好ましくは、１〜２０の整数であり、さらに好ましくは２〜２０の整数である。
【００６２】
本発明明細書中、前記（５）におけるステップ（１）の「正規分布に属する形式」とは、例えば、測定値の上昇を正数、測定値の低下を負数とした正規化得点によって構成される形式などが挙げられる。
【００６３】
本発明明細書中、前記（６ａ）における「因子の機能ごとに、前記（２ａ）〜（５ａ）の記載から選択される方法より得られる検定結果を統合した検定結果を得ること」における「統合」とは、一つ一つの機能について、前記（２ａ）〜（５ａ）の記載から選択される方法によって得られた検定結果のｐ値から最も適切なものを選択することを意味する。具体的な方法を以下に示す。
【００６４】
一つの方法、例えば、設定値Ｔ１を閾値として前記（２ａ）の記載に示したフィッシャーの直接確率検定を用いて得られた結果は、必ずしも他の設定値Ｔ２、Ｔ３において再現せず、その意味で信頼性が低い。この原因としては以下のような原因が判明している。設定値Ｔ１が甘すぎるため、機能因子数、変動因子数ともに多く得られ、検定結果は有意に出やすくなる。一方、機能因子数が少ないにもかかわらず、Ｔ１が厳しすぎて変動因子数も少なくなった場合には、両者の重なりは数個程度しか得られず、誤差の影響を強く受けるようになる。そのために設定値Ｑを設け、ある程度の重なりが得られなかった場合を除外する。
【００６５】
一つの統合法としては、厳しめの設定値Ｔ１を用い、少ない変動遺伝子を用いてこの検定を行う。この結果、ｐ値が得られなかった場合には、一段階緩めの設定値Ｔ２を用い、同様の検定を行う。機能因子数が数個程度と少ない場合には、設定値を緩くしたとしても、フィッシャーの直接確率検定を用いて適切なｐ値を算出することができない場合があり得るため、このような場合には前記（３ａ）〜（５ａ）の記載に示す方法を用いて解析する方法も有用である。
【００６６】
もう一つの問題点として、設定値Ｔ１として厳しすぎる値を用いた場合には、ほとんどの機能について、検定結果として得られるｐ値が悪くなる例が認められる。そのため、検定結果の上位のものを調べ、これが他の設定値による検定結果よりも著しく悪い場合には、その設定値そのものを解析から除外する方法も有効である。
【００６７】
前記（３ａ）〜（５ａ）記載の方法を用いた場合には、解析の段階で欠測値となることはない。この場合にも、複数の方法から得られた検定結果から、Ｚ値の平均をとるなどの方法により、解析結果を統合した代表値を算出することは可能である。
【００６８】
本発明明細書中、「有意確率ｐ値」あるいは「危険率ｐ値」とは、検定の結果、帰無仮説が成立する確率を示す。ｐ値には、片側検定ｐ値、両側検定ｐ値が存在し、これらのうち適切なものをその都度選択して使用するものとする。片側検定の有意確率をｓ、両側検定の有意確率をｄとすると、この二つは以下の式により変換される。
ｄは、ｄ＝２×ｍｉｎ（ｓ，１−ｓ）によって求められる。ただし、ｍｉｎ（ａ，ｂ）は、ａ，ｂの最小値を示す。
ｓは、ｓ＝０．５ｄによって求められる。ただし、片側検定の結果、期待した方向とは逆の変化が見られた場合（例えば、変動遺伝子が有意に多いかどうかを検定した場合に、変動遺伝子が期待値よりも少なかった時など）には、ｓは、ｓ＝１−０．５ｄによって求められる。
【００６９】
本発明明細書中、「標準化得点Ｚ値」は、片側検定の有意確率ｐ値をもとに求められる数値である。ただし、検定手法によっては、Ｚ値を算出し、これをもとにｐ値を決定する方法もある。Ｚ値とｐ値は常に一対一で対応する。Ｚ値とｐ値の関係は以下の通りである。
【００７０】
標準正規分布、すなわち平均値０、標準偏差１の正規分布を描く。この正規分布の占める面積のうち、Ｓｏ以上の部分が占める面積の比率をｐｏとする。このとき、ＳｏをＺ値とすると、ｐｏがｐ値となる。すなわち、例えば、ｐ値の測定値が期待値よりも有意に多い確率とした場合に、Ｚ値は、測定値が期待値と比較して、その標準偏差の何倍多いかを示した値となる。
【００７１】
検定結果として得られたｐ値を比較する場合に、この和、差、平均を取ることはあまり有効な方法ではないため、検定結果に対して和、差、平均などの処理をさらに行う必要がある場合には、原則としてＺ値に変換した後に行う。
【００７２】
本発明明細書中、前記（８ａ）におけるステップ（３）の「それぞれの設定値Ｔｎにおいて、機能Ｆ１〜Ｆｊについて得られた上位ｓ個の標準化得点Ｚ値」は、以下の手順で得られる。特定の設定値Ｔｎを用い、それぞれの機能Ｆ１〜ＦｊについてＺ値を算出する。得られたｊ個のＺ値のうち、大きいものからｓ個の値を選択する。ｓは評価に用いる機能の数であり、１〜５０の整数を表わし、好ましくは３〜５０の整数である。
【００７３】
本発明明細書中、前記（８ａ）におけるステップ（５）の「最も厳しい設定値Ｔｎ」における設定値Ｔｎが「厳しい」とは、変動幅の閾値として用いる設定値Ｔｎの値がより大きく、結果として得られる変動遺伝子数がより少ない条件を示す。
【００７４】
本発明明細書中、「ｔ統計量」とは、スチューデントあるいはウェルチのｔ検定において求められた統計量で、実際の値が期待値よりもその標準偏差の何倍多いかを示した値である。この時の標準誤差の算出法は検定方法に依存する。ｔ統計量からｐ値を求める際には、データの自由度を算出し、この自由度におけるｔ統計量の分布を元に算出する必要がある。この点でｔ統計量とＺ値は異なる。ただし、自由度を無限大とした場合には、ｔ統計量とＺ値は等しくなる。
【００７５】
ここで、ウェルチのｔ検定は、「自由度を無限大としたウェルチのｔ検定」、すなわち、通常のウェルチのｔ検定と同様の手法によりｔ統計量を求めた後に、得られたｔ統計量をそのままＺ値として扱い、ｐ値を算出する方法で行うことができる。このときのｔ統計量は、２群の測定値をＸａ，Ｘｂとし、これらの標準誤差をＳａ，Ｓｂとした時、ｔ＝（Ｘａ−Ｘｂ）／ｓｑｒｔ（Ｓａ＾２＋Ｓｂ＾２）で表される。
【００７６】
本発明明細書中、前記（１６ａ）における「一つの軸に因子の各機能を、他の一つの軸に設定値Ｔｎをそれぞれ配置し、本発明に係る検定方法により得られた検定結果をその各機能およびその設定値Ｔｎごとの項目に配置し、因子の各機能に対して有意確率をもって関連している一つの機能の項目を、その有意確率の値に応じた色付けまたは明度で表わすことを特徴とする表」の例を図３に示す。
【００７７】
本発明明細書中、前記（１６ａ）における「一つの軸に因子の各機能を、他の一つの軸に設定値Ｔｎをそれぞれ配置し、本発明に係る検定方法により得られた検定結果をその各機能およびその設定値Ｔｎごとに配置したデータ」の例を図４に示す。
【００７８】
本発明明細書中、前記（１６ａ）における「その有意確率の値に応じた色付けまたは明度差で表わすこと」とは、各項目の有意確率に応じて、各項目の背景、あるいは文字を色付けあるいは明度差で表わすこと、あるいは各項目に置く円や四角形などの記号や絵文字の大きさ、あるいは数を変化させることにより、各項目においてどの程度の顕著な結果が見られたかを視覚的に判断できるようにすることを意味する。
【００７９】
本発明明細書中、前記（１０ａ）におけるステップ（３）の「機能因子群データセットＡと機能因子群データセットＢの関連性をもとに変動因子を解析する」とは、以下の方法および目的をもって行う解析を意味する。まず、この解析にあたって、各因子の変動幅のデータをもとに、機能Ｆ１〜Ｆｊａ（ｊａは、機能因子群データセットＡに含まれる機能の数を表わし、１〜１０，０００の整数を表わし、Ｆ１〜Ｆｊａは機能因子群データセットＡを構成するすべての機能の集合を表わす。）のｊａ個の機能から構成される機能因子群データセットＡとの間で検定を行い、これらの機能Ｆ１〜Ｆｊａのうちでどの機能が先の変動を特徴づけるかを評価する。この検定の結果、高い評価の得られた機能を機能Ｆｋ１、Ｆｋ２、・・、Ｆｋｎａ（ｎａは、機能Ｆ１〜Ｆｊａのうち高い検定スコアが得られたものとして選択された機能の数を表わす。）とする。ここで、ｊａとして好ましくは、２〜１０，０００の整数である。
【００８０】
これらの機能が、例えば、細胞の増殖、分化、アポトーシスなどであった場合に、このそれぞれの機能と関連の深い疾患を探索したい場合を考える。そこで、機能として疾患名を並べ、各疾患と関連の深い因子を並べたデータセットを用意し、これを用いる。先の機能因子群データセットとは異なる、このデータセットを、機能因子群データセットＢとする。
【００８１】
まず、先に得られた機能Ｆｋ１、Ｆｋ２、・・、Ｆｋｎａのそれぞれを構成する機能因子群のうちから、ある閾値以上の変動の見られた因子を選択し、因子リストｅｋ１、ｅｋ２、・・ｅｋｎ（ｅｋ１は、機能Ｅｋ１が付加された因子すべての集合を表わし、ｅ２〜ｅｋｎもそれぞれ同様に機能Ｅ２〜Ｅｋｎが付加された因子すべての集合を表わす。）を作成する。ここで用いる閾値は、先のデータセットＡを用いた解析で用いた設定値でも良く、別に定めても良い。また、閾値を設定せず、Ｆｋ１、Ｆｋ２、・・、Ｆｋｎａのそれぞれを構成する機能因子群に含まれる因子すべてを用いてｅｋ１、ｅｋ２、・・、ｅｋｎを作成し、次の解析に適用することも可能である。
【００８２】
上記において作成したｅｋ１、ｅｋ２、・・ｅｋｎのそれぞれと、機能因子群データセットＢに含まれる機能Ｇ１〜Ｇｍｂ（ｍｂは、機能因子群データセットＢに含まれる機能の数を表わし、機能Ｇ1〜Ｇjは機能因子群データセットＢに含まれるすべての機能の集合を表わす。）のそれぞれを構成する機能因子群ｇ１〜ｇｍ（ｇ１は機能Ｇ１が付加された因子すべての集合を表わし、機能因子群ｇ２〜ｇｍもそれぞれ同様に機能Ｇ２〜Ｇｍが付加された因子すべての集合を表わす。）を一つずつ組み合わせて、その重なりが有意に多いかどうかをフィッシャーの直接確率検定を用いて検定する。この検定結果から、高い評価の得られた機能を抽出する事により、先に得られた機能Ｆｋ１、Ｆｋ２、・・、Ｆｋｎａのそれぞれと関連の深い機能を選択することができる。
【００８３】
なお、機能Ｆｋ１、Ｆｋ２、・・、Ｆｋｎａの選択方法としては、検定結果のスコアの上位１０〜２０個程度を選択する、あるいは検定結果のｐ値あるいはＺ値に閾値を適用して選択する方法が考えられるが、機能Ｆ１〜Ｆｊすべてを用いて解析を進めることも可能である。
【００８４】
機能因子データセットＡおよびＢの望ましい組み合わせとしては、先に述べた「細胞機能」と「疾患」を表すデータセットのほか、「遺伝子に結合する転写因子（あるいは遺伝子が持つ転写因子結合配列）」と「細胞機能」、「細胞機能」と「蛋白質の局在」などが考えられるが、同じ因子群について定義されたものであれば、任意のデータセットの組み合わせが解析に適用できる。また、「細胞機能、蛋白質の局在、疾患、転写因子」のように複数のデータセットを組み合わせて一つのデータセットとして使用することもできる。
【００８５】
また、機能因子データセットＡと機能因子データセットＢとして同じものを用いる方法もある。この場合、変動データにもとづき、機能Ｆ１〜Ｆｊａのうちで、お互いに関連の深い機能の組み合わせを抽出することが可能となる。
【００８６】
本発明明細書中、「機能Ｆ１〜Ｆｊｒ」は機能因子群データセットＲを構成するすべての機能の集合を表わし、ｊｒは、機能因子群データセットＲに含まれる機能の数であり、１〜１０，０００の整数を表わす。ここで、ｊｒとして好ましくは２〜１０，０００の整数を表わす。
【００８７】
本発明明細書中、前記（１２ａ）におけるステップ（１）の「複数の機能を包含した機能を必要に応じて追加すると共に、各機能の包含関係を示すデータを入力するステップ」における、ある機能が他の機能を「包含する」とは、例えば、機能Ｆａが機能Ｆｂを包含するとき、機能Ｆａの概念には機能Ｆｂが含まれ、機能Ｆｂは、機能Ｆａの一つの例であることを示す。例えば、機能Ｆａが「受容体」であり、機能Ｆｂが「インスリン受容体」である場合には、機能Ｆｂは機能Ｆａの一例であるから、機能ＦｂはＦａに包含されることになる。また、Ｆａが「核」（核小体を含む。）であり、機能Ｆｂが「核小体」である場合には、機能Ｆｂは機能Ｆａの一部であるから、機能Ｆｂは機能Ｆａに包含される。
【００８８】
本発明明細書中、前記（１２ａ）におけるステップ（２）の「機能Ｆａが機能Ｆｂ［ａおよびｂは、この包含関係を満たす１〜ｊｓ（ｊｓは機能Ｆ１〜Ｆｊｒおよび各機能を構成する因子のリスト、さらに複数の機能を包含した機能を必要に応じて追加されたものを含めたすべての機能の数を表わす。）の整数を表わす。］に包含される場合には、機能Ｆａを構成する因子リストを、機能Ｆａを包含する機能Ｆｂを構成する因子リストに追加し、この操作を存在する包含関係データのすべてに対して行うステップ」とは、上記に示した包含関係を適用することにより、機能Ｆｍを構成する因子リストに、その機能が包含する機能の因子を追加することを意味する。例えば、ある因子について「インスリン受容体」の機能が付与されている場合に、その因子に対して「細胞膜受容体」あるいは「受容体」の機能が付与されていない場合を考える。「細胞膜受容体」あるいは「受容体」は、その概念として「インスリン受容体」を包含している機能である。そのため、この因子を「細胞膜受容体」および「受容体」にも割り当てる。包含関係にあるすべての機能の組み合わせについて、この処理を行うことにより、機能と因子の関連づけの不足を補うことができる。また、この過程において、例えば「インスリン受容体」と「ＧＰＣＲ受容体」が機能として存在する時、この両方を包含する機能として新たに「受容体」を加え、それを構成する因子として、「インスリン受容体」と「ＧＰＣＲ受容体」に含まれる因子のすべてを追加するような操作も、このステップに含まれる。
【００８９】
本発明明細書中、機能Ｆ１〜Ｆｊｓは、機能Ｆ１〜Ｆｊｒおよび各機能を構成する因子のリストに加え、複数の機能を包含した機能を必要に応じて追加されたものをあわせたすべての機能を表わす。
【００９０】
本発明明細書中、前記（１３ａ）における「機能因子群として特定の機能Ｆ1〜Ｆjを持つ因子群を選択し、対応する解析対象因子群Ｕとして特定の機能Ｆ1〜Ｆjを包含する上位の機能を持つ因子群を選択して」とは、以下の手順を意味する。まず、機能Ｆ1〜Ｆjのそれぞれについて、それぞれの機能を持つ因子群を機能因子群とする。次に、それぞれの機能において、包含する上位の機能を選択する。例えば、機能が「ヒスタミン受容体」である場合には、一つ上位にあたる「ＧＰＣＲ受容体」、あるいは二つ以上上位にあたる「細胞膜受容体」や「受容体」などを上位の機能とする。上位の機能として、何段階上の機能を用いるかは、事前に設定された段階数を用いる、あるいは上位の機能として採用すべきものをあらかじめ列挙する。また、指定した段階の上位にあたる機能が存在しない場合には、解析対象因子群Ｕに含まれる因子のすべてを用いる、あるいは存在する範囲での上位の機能リストを用いる。
【００９１】
包含する機能の因子リストを追加した機能因子データセットを用いる場合には、機能Ｆｋの機能因子群はすべて上位の機能Ｆｍを構成する因子群（以下、これを上位因子群Ｅｍとする。）に含まれる。そこで、解析対象因子群Ｕの代わりに、機能Ｆｍを構成する上位因子群Ｅｍを用い、Ｅｍのうちで機能Ｆｋを持つものを機能因子群、Ｅｍのうちで機能Ｆｋを持たないものを非機能因子群とする。続いて、解析対象因子群ＵではなくＥｍに含まれる因子を対象として、前記（２ａ）〜（９ａ）に示す解析を実施する。この方法により、例えば、「受容体」のうちで特に発現の変動が見られた受容体の分類を抽出することが可能となる。
【００９２】
本発明明細書中、前記（１５ａ）におけるステップ（２）の「（１）で選択された設定値Ｔｎと、上位ｓ個の標準化得点Ｚ値あるいはその平均値Ｅｎの分布を図示した上で、利用者に設定値Ｔｎの選択を変更する機会を与える」とは、例えば、図５に示す表示を行い、利用者に自動的に選択された閾値の設定値を示した上で、この画面上における新しい設定値の選択あるいは入力を可能とすること機会を与えることを意味する。
【００９３】
本発明のプログラムは、生理状態の変化に伴う変動であり、機能が付加されている機能因子群に特徴的な変動を統計的手法を用いて評価する生理機能推定および／または評価方法であって、例えば、前記（２ａ）〜（１７ａ）記載のそれぞれの方法をコンピュータに実行させることができるよう構成される。さらに、前記（２ａ）〜（１７ａ）記載の方法を構成する各ステップをそれぞれ実行させる、いわゆるプログラムのモジュールをも含む。
【００９４】
本発明明細書中、「生理状態の変化に伴う変動であって、機能が付加されている機能因子群に特徴的な変動を統計的手法を用いて評価する生理機能推定および／または評価方法をコンピュータに実行させるプログラム」における「コンピュータに実行させるプログラム」とは、本発明の方法に含まれる各ステップをコンピュータに実施させるものであれば、いずれの表現形式によって構成されていてもよい。例えば、ソースプログラム（例えば、Ｂａｓｉｃ言語、Ｃ言語、Ｃ＋＋言語、Ｊａｖａ（登録商標）言語、アセンブラ言語、スクリプト言語（例えば、Ｐｅｒｌ、Ｒｕｂｙ、ＶＢＳｃｒｉｐｔ、ジャバスクリプト、Ｇｒｏｏｖｙなど））、それらに対応する実行形式のプログラム、ライブラリファイル、オブジェクトコード、バイトコード、およびこれらのプログラムに圧縮、暗号化などの変換を施したものをも含む。
【００９５】
また、本発明のプログラムは、オペレーティングシステム（例えば、ウインドウズ（ＣＥ版を含む。）（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、ＭａｃＯＳ（登録商標）、ＴＲＯＮ、ＰａｌｍＯＳ（登録商標）など）上で実行される形式のものであってもよい。
【００９６】
さらに、本発明のプログラムは、Ｊａｖａ（登録商標）仮想マシンなどの仮想マシンあるいはエミュレートソフトウェア上で実行される形式のものであってもよい。
【００９７】
本発明明細書中、「生理状態の変化に伴う変動であって、機能が付加されている機能因子群に特徴的な変動を統計的手法を用いて評価する生理機能推定および／または評価方法を実施する手段を備える装置」における「実施する手段を備える装置」とは、本発明の方法に含まれる各ステップを実施することができる手段を備える装置であれば、いずれのものでもよい。
【００９８】
具体的には、コンピュータコンポーネント、すなわち、中央処理装置（ＣＰＵ）などの演算処理装置に、必要に応じて主記憶装置、入力／出力（Ｉ／Ｏ）コントローラ、プログラムを蓄積したコンピュータ読み出し可能な記憶媒体を備えた装置、ネットワークインタフェースなどの通信装置、ＣＲＴ表示装置あるいは液晶表示装置などの表示装置、キーボード・マウスなどの入力装置、プリンタ装置、スキャナ装置（例えば、本発明にかかる対照試料および被検試料における因子の存在量又は活性値を測定するステップを実施する装置（例えば、ＤＮＡマイクロアレイ読み取り装置など））などを内蔵し、あるいはこれらの装置を外部に接続したものから構成されるものを含む。
【００９９】
コンピュータコンポーネントにおける「ネットワークインタフェース」は、有線および無線の装置を含み、インターネットに限らず、ローカルエリアネットワーク（特定の機器との１対１の接続を含む。）、あるいは専用回線などに接続されていても構わない。
【０１００】
コンピュータコンポーネントにおける「コンピュータ読み出し可能な記憶媒体」としては、リムーバブルハードディスク、光磁気ディスク媒体（ＭＯ、ＭＤ（登録商標）など）、光ディスク媒体、磁気テープ媒体、磁気ディスク媒体（ＦＤなど）、ハードディスク、ＲＯＭ（ＥＰＲＯＭを含む）、ＲＡＭ（主記憶装置を含む）、フラッシュメモリ、メモリーカード、ＵＳＢキー、ＩＣカード、ＩＣタグ、磁気カード、バーコード（二次元のものを含む）などの光学スキャナによる読み取り可能媒体、形状に基づく記憶媒体（パンチカードあるいは紙テープなど）、磁気ドラムなどを、一種類または複数を組み合わせて利用することができ、さらに、ＮＡＳ、ＳＡＮなどの有線・無線のネットワークで接続された記憶装置、および有線・無線のネットワークで接続された他のコンピュータシステムに装備されているものをも含み、本発明のプログラムを記憶しているものであっても構わない。
【０１０１】
コンピュータコンポーネントにおける、「プログラムを蓄積したコンピュータ読み出し可能な記憶媒体を備えた装置」とは、上記の「コンピュータ読み出し可能媒体」の読み込みあるいは読み書きが可能な装置を意味し、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、固定ディスク装置（例えば、ハードディスクドライブなど）、光学・磁気ディスク記憶装置（例えば、リムーバブルハードディスク、光ディスク記憶装置、ＦＤドライブ、ＭＯドライブ）、磁気テープ記憶装置などの記憶装置およびこれらの複数を組み合わせたものを意味する。
【０１０２】
コンピュータコンポーネントの形態は、例えば、ディスプレイ一体型パソコン、デスクトップパソコン、ノートパソコン、ワークステーション、サーバ機器、大型コンピュータ、汎用コンピュータ、スーパーコンピュータなどのコンピュータの形状を取るもの、ブレードＰＣのように一枚の基盤に搭載されたものの他、スキャナ装置・計測機器・実験機器など（例えば、ＤＮＡマイクロアレイの読み取り・解析装置など）に組み込まれているもの、あるいは、パームサイズＰＣや携帯電話などのような従来のパソコンよりも小型のものあるいは家電製品、業務用製品に含まれるもの、建物などの構造物や乗り物に組み込まれたもの（例えば、インテリジェントビルなど）などがあり得るが、これに限定されない。また、コンピュータコンポーネントは、ある用途のための使用を目的として（例えば、ＤＮＡマイクロアレイの読み取り・解析用途など）、あるいはパーソナルコンピュータと同等の動作をさせることを目的として、ＣＰＵに記憶媒体、入力装置、表示装置、電源装置などを必要に応じて接続して作成したものであっても構わない。
【０１０３】
本発明におけるコンピュータには、本発明の方法を実施する手段を備えることを特徴とする装置を構成するコンピュータコンポーネントをも含む。
【０１０４】
本発明の方法を実施する手段を備えることを特徴とする装置は、オペレーティングシステム（例えば、ウインドウズ（ＣＥ版を含む。）（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、ＭａｃＯＳ（登録商標）、ＴＲＯＮ、ＰａｌｍＯＳ（登録商標）など）を実行するものであってもよく、本発明のプログラムがそのオペレーティングシステム上で実行されてもよい。また、当該装置は、Ｊａｖａ（登録商標）仮想マシンなどの仮想マシンあるいはエミュレートソフトウェアを実行するものであってもよく、本発明のプログラムがこの仮想マシンあるいはエミュレートソフトウェア上で実行されてもよい。
【０１０５】
本発明明細書中、「生理状態の変化に伴う変動であって、機能が付加されている機能因子群に特徴的な変動を統計的手法を用いて評価する生理機能推定および／または評価方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムが記録されたコンピュータ読取り可能な記録媒体」における「プログラムが記録されたコンピュータ読取り可能な記録媒体」とは、本発明のプログラムが記録されたコンピュータ読取り可能な記録媒体である。例えば、リムーバブルハードディスク、光磁気ディスク媒体（例えば、ＭＯ、ＭＤ（登録商標）など）、光ディスク媒体、磁気テープ媒体、磁気ディスク媒体（例えば、ＦＤなど）、ＲＯＭ（例えば、ＥＰＲＯＭを含む）、ＲＡＭ、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、メモリーカード、ＵＳＢキー、ＩＣカード、ＩＣタグ、磁気カード、バーコード（二次元のものを含む。）などの光学スキャナによる読み取り可能媒体、形状に基づく記憶媒体（例えば、パンチカードあるいは紙テープなど）、磁気ドラムなどが挙げられ、このような記憶媒体を複数組み合わせたものも含まれる。
【０１０６】
光ディスク媒体には、例えば、ＣＤ、ＣＤ−Ｒ／ＲＷ、ＤＶＤ−Ｒ／ＲＷ／ＲＡＭ／ＤＶＤ＋Ｒ／ＤＶＤ＋ＲＷ（登録商標）、ブルーレイディスク、ＨＤ  ＤＶＤ（登録商標）などが含まれ、「光ディスク記憶装置」は、光ディスク媒体を用いた記憶装置を意味する。
【０１０７】
磁気テープ媒体には、ＤＡＴ、ＱＩＣ、ＬＴＯ（登録商標）、ＡＩＴ、ＶＸＡ（登録商標）、ＤＤＳ、ＤＬＴ（登録商標）、カセットテープ、ビデオテープなどが含まれ、「磁気テープ記憶装置」は磁気テープ媒体を用いた記憶装置を意味する。
【発明の効果】
【０１０８】
本発明の方法により、マイクロアレイデータの実験データ、機能遺伝子リスト、または疾患遺伝子リストを用いて、解析を通して明確な変動を示した機能あるいは疾患を抽出することができる。さらに、従来法では、特定の閾値を用いた解析結果を用いることにより、他の閾値の解析結果との間に再現性がない欠点があったが、本発明の方法を用いることにより、この欠点が改善された。また、機能遺伝子リストを構成する遺伝子が少ない場合においても検定結果を得ることが可能となった。
【発明を実施するための最良の形態】
【０１０９】
以下の実施例により本発明をさらに具体的に説明するが、本発明は実施例によって限定されることはない。
実施例１：ＤＮＡマイクロアレイ実験
前立腺組織（正常試料１１例、前立腺肥大試料（病態試料）１０例（Ｇｒｏｂａｌ  Ｒｅｐｏｓｉｔｏｒｙ社より購入し、詳細は表１に示す。））のＲＮＡをLow RNA Input Fluorescent Linear Amp Kit添付プロトコル（アジレント社）に従って、Ｃｙ３で蛍光ラベル化した。共通コントロールとして、Human Universal Reference Total RNA（クローンテック社）とUniversal Human Reference RNA（ストラタジーン社）を等量混合した試料を同様にＣｙ５で蛍光ラベル化した。
【０１１０】
【表１】
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【０１１１】
ＤＮＡマイクロアレイはＨｕｍａｎ  １Ａ（アジレント社）を用いて、添付のプロトコルに従ってＣｙ３ラベル試料とＣｙ５ラベル試料を混合してハイブリダイゼーションを行った。ScanArray5000（パーキンエルマー社）で蛍光強度を測定した。蛍光強度を数値化するため、ＧenePix Pro 6.0（アクソン社）ソフトウェアを用いた。画像を取り込み、画像解析により蛍光強度を数値データに変換した。
実施例２：前立腺肥大で変動する遺伝子機能の同定
全試料２１例の中で対照試料群と被検試料群間で比較した場合（表２中、上欄においてＡと表わす。）、上皮系組織１２例の中で対照試料群と被検試料群間で比較した場合（表２中、上欄においてＥと表わす。）ストローマ系組織１２例の中で対照試料群と被検試料群間で比較する場合（表２中、上欄においてＳと表わす。）の３種類の比較方法において、対照試料群に対する被検試料群における遺伝子発現の変動幅についてのｐ値を算出した。ｐ値の算出方法は、ＡＮＯＶＡ一元分散分析で算出した。
【０１１２】
Entrez Gene (URL;http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=gene）で各遺伝子に付与されているＧｅｎｅ  Ｏｎｔｏｌｏｇｙ（ＧＯ）語彙に基づき同じＧＯ語彙を持つ遺伝子を一つの機能因子群とする機能因子群データセットＡを構築した。また、ＧＯ語彙は包含関係を持っているため、前記（１２ａ）の方法に従い、機能因子群データセットＡを拡張した機能因子群データセットＢを構築した。前記（２ａ）で示す方法に従って、変動幅をｐ＜０．０５で固定し、発現変動が上昇した遺伝子、減少した遺伝子について、機能因子群データセットＢに対してフィッシャーの直接確率検定に付した。変動因子群に属し、かつ機能因子群に属する因子の数が、設定値３未満の機能因子群は欠側値とし、それ以外は標準化得点Ｚ値で結果を得た。
［結果］
表２に上記解析結果を標準化得点Ｚ値で計算された結果を示した。表２の分類は、理解を容易にするためＧｅｎｅ  Ｏｎｔｏｌｏｇｙ機能分類を手動で大きく分類したものである。発現上昇遺伝子には抗原提示や細胞外マトリックスなどの細胞間のシグナルに関わる機能が付与されており、発現減少遺伝子には、筋肉形成に関与する機能予測が付与されている。
【０１１３】
【表２】
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これらの解析結果は、前立腺肥大の状態が正常よりも免疫応答などにより細胞間の信号が活発になり、組織に存在する平滑筋などの形成が抑制されていることを示唆するものである。前立腺肥大組織で炎症を惹起するＩＬ−１やＩＬ−８が増大している報告もあり、免疫応答の活性化はこれに一致する。また、前立腺肥大関与結節は繊維化を生じ、弾力を失っていることから、コラーゲンの増加および平滑筋の形成阻害も前立腺肥大の生理変化と一致するものとも考えられた。
【０１１４】
以上のことから、本発明の方法を使用することにより、被検試料における遺伝子変動から前立腺肥大のメカニズムを明らかにすることができた。
【産業上の利用可能性】
【０１１５】
本発明の方法を活用したＤＮＡアレイ解析ソフトウェアは、従来のソフトウェアでは試行錯誤を繰り返さなくては得られなかった結果を一つの処理で得ることができるため、遺伝子解析の分野において有用である。具体的には、本発明の方法を活用したＤＮＡアレイ解析により得られた結果を提供するような、ＤＮＡアレイ受託解析サービスに応用することができる。さらに、複数の解析対象因子を機能分類することができるため、ＤＮＡアレイ解析以外の分野、例えば、メタボローム解析などのソフトウェアおよびサービスにおいて、従来よりも優れた解析結果の提供が可能となり、ひいては、医薬品開発や治療法開発、例えば、オーダーメイド医療の分野などにおいて極めて有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１１６】
【図１】本発明の方法の手順の一例。
【図２】機能因子群データセットの定義の例。
【図３】因子の各機能に対して有意確率をもって関連している一つの機能の項目を、その有意確率の値に応じた色付けまたは明度差で表わすことを特徴とする表の一例。
【図４】本発明に係る検定方法により得られた検定結果をその各機能およびその設定値Ｔｎごとに配置したデータの一例。
【図５】設定値Ｔｎと上位の標準化得点Ｚ値あるいはその平均値Ｅｎの分布を表わした図（図中、「Ｚ２．５」は自動選択済の閾値を表わす。）。
【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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