(57)【要約】【課題】  複数サンプル間における遺伝子発現データの解析において、順位データを用いることなく、また、サンプル間の遺伝子発現データの分布を補正することなく遺伝子発現データを解析する解析手法・解析システムを提供すること。【解決手段】  複数サンプルの遺伝子発現データを入力する入力装置１と、データ解析装置２、解析結果を出力する出力装置３で構成され、データ解析装置２は、入力装置１からのＮ個の遺伝子発現データセットの中から、１つのサンプルに対する遺伝子発現データセットの順序統計量を計算する順序統計量計算手段２１と、（Ｎ−１）個のサンプルごとに遺伝子発現データに対して順位をふり、（Ｎ−１）個の順位データセットを生成する順位データ生成手段２２と、前記順序統計量と前記（Ｎ−１）個の順位データセットを用いて遺伝子発現データセットを変換するデータ変換手段２３と、変換された（Ｎ−１）個の遺伝子発現データセットを用いて遺伝子の発現状況を推定する遺伝子発現推定手段２４を有する。【選択図】    図２
2006277611.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数サンプルの遺伝子発現データ（遺伝子発現データセット）を入力する入力装置と、プログラム制御により動作するデータ解析装置と、解析結果を出力する出力装置とを含む遺伝子発現データ解析システムにおいて、
前記データ解析装置は、前記入力装置から与えられたＮ個の遺伝子発現データセットの中から、ある１つのサンプルに対する遺伝子発現データセットの順序統計量を計算する順序統計量計算手段と、（Ｎ−１）個のサンプルごとに遺伝子発現データに対して順位をふり、（Ｎ−１）個の順位データセットを生成する順位データ生成手段と、前記計算された順序統計量と前記生成された（Ｎ−１）個の順位データセットを用いて、遺伝子発現データセットを変換するデータ変換手段と、変換された（Ｎ−１）個の遺伝子発現データセットを用いて遺伝子の発現状況を推定する遺伝子発現推定手段を
有することを特徴とする複数サンプルの遺伝子発現データに対する解析システム。
【請求項２】
Ｎ個の遺伝子発現データセットを
2006277611.tif 000030
とし、
2006277611.tif 000031
とし、
2006277611.tif 000032
をｋ番目の遺伝子発現データセットにおけるｉ番目の遺伝子の発現量とした場合、
前記順序統計量計算手段２１は、前記入力装置より入力されたＮ個の遺伝子発現データセットの内のいずれか１つの遺伝子発現データセットＣｋに対して、順序統計量
2006277611.tif 000033
（ここで、
2006277611.tif 000034
である。）を計算することを特徴とする請求項１記載の複数サンプルの遺伝子発現データに対する解析システム。
【請求項３】
前記順位データ生成手段は、順序統計量に用いた遺伝子発現データセットＣｋ以外の（Ｎ−１）個の遺伝子発現データセット
2006277611.tif 000035
に対して、各々の遺伝子発現データセットごとに遺伝子発現量に順位をふり、順位データセット
2006277611.tif 000036
を生成する（ただし、
2006277611.tif 000037
とし、
2006277611.tif 000038
をｊ番目の遺伝子発現データセットにおけるｉ番目の遺伝子の発現量の順位とする）ことを特徴とする請求項２記載の複数サンプルの遺伝子発現データに対する解析システム。
【請求項４】
前記データ変換手段は、（Ｎ−１）個の順位データセット
2006277611.tif 000039
と順序統計量
2006277611.tif 000040
を用いて、（Ｎ−１）個の遺伝子発現データセットを以下の数１式（ここで、
2006277611.tif 000041
は
2006277611.tif 000042
におけるｍ番目の順序統計量
2006277611.tif 000043
を表すものとする。）に従って変換し、（Ｎ−１）個の変換された遺伝子発現データセット
2006277611.tif 000044
を生成する（ただし、
2006277611.tif 000045
とし、
2006277611.tif 000046
をｊ番目の遺伝子発現データセットにおけるｉ番目の遺伝子の発現量をｋ番目の遺伝子発現データセットの順序統計量によって置き換えた値である）ことを特徴とする請求項３記載の複数サンプルの遺伝子発現データに対する解析システム。
【数１】
2006277611.tif 000047
【請求項５】
前記遺伝子発現推定手段は、前記データ変換手段で変換された（Ｎ−１）個の遺伝子発現データセット
2006277611.tif 000048
とＣｋを用いて、遺伝子発現状態の事後確率を計算することを特徴とする請求項４記載の複数サンプルの遺伝子発現データに対する解析システム。
【請求項６】
遺伝子発現状況の推定は
2006277611.tif 000049
とＣｋの全ての組み合わせ（Ｎ−１回）に対して行われることを特徴とする請求項５記載の複数サンプルの遺伝子発現データに対する解析システム。
【請求項７】
前記遺伝子発現推定手段は、サンプルｋに対するｐ×（Ｎ−１）個の発現状態の事後確率を用いて、以下の数２式（
2006277611.tif 000050
はベクトルｘに対する平均操作を表す。）により、全ての遺伝子に対する事後確率の平均を求める（
2006277611.tif 000051
とＣｋの間で遺伝子発現状況の推定を行うことにより、サンプルｋにおける各遺伝子の発現状態の事後確率を
2006277611.tif 000052
とする。）ことを特徴とする請求項６記載の複数サンプルの遺伝子発現データに対する解析システム。
【数２】
2006277611.tif 000053
【請求項８】
複数サンプルの遺伝子発現データ（遺伝子発現データセット）を入力する入力装置と、プログラム制御により動作するデータ解析装置と、解析結果を出力する出力装置とを含む遺伝子発現データ解析システムにおいて、
前記データ解析装置は、前記入力装置から与えられたＮ個の遺伝子発現データセットの中から、ある１つのサンプルに対する遺伝子発現データセットの順序統計量を計算する順序統計量計算手段と、（Ｎ−１）個のサンプルごとに遺伝子発現データに対して順位をふる順位データ生成手段と、計算された順序統計量と（Ｎ−１）個の順位データセットを用いて、遺伝子発現データセットを変換するデータ変換手段と、変換された（Ｎ−１）個の遺伝子発現データセットを用いてサンプルを変化させたときの遺伝子ｊの発現量変動グラフを生成する発現変動グラフ化手段を
有することを特徴とする複数サンプルの遺伝子発現データに対する解析システム。
【請求項９】
前記発現変動グラフ化手段は、変換された（Ｎ−１）個の遺伝子発現データ
2006277611.tif 000054
とＣｋを用いて、サンプルを変化させたときの遺伝子ｊの発現量変動グラフを生成し、当該グラフ画像データを前記出力装置に送ることを特徴とする請求項８記載の複数サンプルの遺伝子発現データに対する解析システム。
【請求項１０】
複数サンプルの遺伝子発現データ（遺伝子発現データセット）を入力する入力装置と、プログラム制御により動作するデータ解析装置と、解析結果を出力する出力装置とを含む遺伝子発現データ解析システムにおいて、
前記データ解析装置は、前記入力装置から与えられたＮ個の遺伝子発現データセットの中から、ある１つのサンプルに対する遺伝子発現データセットの順序統計量を計算する順序統計量計算手段と、（Ｎ−１）個のサンプルごとに遺伝子発現データに対して順位をふる順位データ生成手段と、計算された順序統計量と（Ｎ−１）個の順位データセットを用いて、遺伝子発現データセットを変換するデータ変換手段と、前記変換された（Ｎ−１）個の遺伝子発現データ
2006277611.tif 000055
とＣｋに対して所定の統計的検定方法を用いて群間で有意に遺伝子の発現量に差のある遺伝子を抽出し、前記出力装置に当該データを送る統計的検定手段を
有することを特徴とする複数サンプルの遺伝子発現データに対する解析システム。
【請求項１１】
前記統計的検定方法は、ｔ-検定又はＵ検定であることを特徴とする請求項１０記載の複数サンプルの遺伝子発現データに対する解析システム。
【請求項１２】
複数サンプルの遺伝子発現データ（遺伝子発現データセット）を入力するステップと、前記遺伝子発現データを解析するステップと、その解析結果を出力するステップを含む遺伝子発現データ解析方法において、
前記データ解析ステップは、
前記入力ステップで入力されたＮ個の遺伝子発現データセットの中から、ある１つのサンプルに対する遺伝子発現データセットの順序統計量を計算するステップと、（Ｎ−１）個のサンプルごとに遺伝子発現データに対して順位をふり、（Ｎ−１）個の順位データセットを生成するステップと、前記計算された順序統計量と前記（Ｎ−１）個の順位データセットを用いて、遺伝子発現データセットを変換するステップと、変換された（Ｎ−１）個の遺伝子発現データセットを用いて遺伝子の発現状況を推定するステップを
有することを特徴とする複数サンプルの遺伝子発現データに対する解析方法。
【請求項１３】
前記順序統計量計算ステップは、Ｎ個の遺伝子発現データセットを
2006277611.tif 000056
とし、
2006277611.tif 000057
とし、
2006277611.tif 000058
をｋ番目の遺伝子発現データセットにおけるｉ番目の遺伝子の発現量とした場合、前記入力するステップで入力されたＮ個の遺伝子発現データセットのいずれかの１つの遺伝子発現データセットＣｋに対して、順序統計量
2006277611.tif 000059
（ここで、
2006277611.tif 000060
である。）を計算するステップを含むことを特徴とする請求項１２記載の複数サンプルの遺伝子発現データに対する解析方法。
【請求項１４】
前記順位データ生成ステップは、順序統計量に用いた遺伝子発現データセットＣｋ以外の（Ｎ−１）個の遺伝子発現データセット
2006277611.tif 000061
に対して、各々の遺伝子発現データセットごとに遺伝子発現量に順位をふり、順位データセット
2006277611.tif 000062
を生成するステップ（ただし、
2006277611.tif 000063
とし、
2006277611.tif 000064
をｊ番目の遺伝子発現データセットにおけるｉ番目の遺伝子の発現量の順位とする）を含むことを特徴とする請求項１３記載の複数サンプルの遺伝子発現データに対する解析方法。
【請求項１５】
前記データ変換ステップは、（Ｎ−１）個の順位データセット
2006277611.tif 000065
と順序統計量
2006277611.tif 000066
を用いて、（Ｎ−１）個の遺伝子発現データセットを以下の数３式（ここで、
2006277611.tif 000067
は
2006277611.tif 000068
におけるｍ番目の順序統計量
2006277611.tif 000069
を表すものとする。）に従って変換し、（Ｎ−１）個の変換された遺伝子発現データセット
2006277611.tif 000070
を生成するステップ（ただし、
2006277611.tif 000071
とし、
2006277611.tif 000072
をｊ番目の遺伝子発現データセットにおけるｉ番目の遺伝子の発現量をｋ番目の遺伝子発現データセットの順序統計量によって置き換えた値である）を含むことを特徴とする請求項１４記載の複数サンプルの遺伝子発現データに対する解析方法。
【数３】
2006277611.tif 000073
【請求項１６】
遺伝子発現推定ステップは、前記データ変換ステップで変換された（Ｎ−１）個の遺伝子発現データセット
2006277611.tif 000074
とＣｋを用いて、遺伝子発現状態の事後確率を計算するステップを含むことを特徴とする請求項１５記載の複数サンプルの遺伝子発現データに対する解析方法。
【請求項１７】
遺伝子発現状況の推定は
2006277611.tif 000075
とＣｋの全ての組み合わせ（Ｎ−１回）に対して行われることを特徴とする請求項１６記載の複数サンプルの遺伝子発現データに対する解析方法。
【請求項１８】
前記遺伝子発現推定ステップは、サンプルｋに対するｐ×（Ｎ−１）個の発現状態の事後確率を用いて、以下の数４式（
2006277611.tif 000076
はベクトルｘに対する平均操作を表す。）により、全ての遺伝子に対する事後確率の平均を求める（
2006277611.tif 000077
とＣｋの間で遺伝子発現状況の推定を行うことにより、サンプルｋにおける各遺伝子の発現状態の事後確率を
2006277611.tif 000078
とする。）ステップを含むことを特徴とする請求項１７記載の複数サンプルの遺伝子発現データに対する解析方法。
【数４】
2006277611.tif 000079
【請求項１９】
複数サンプルの遺伝子発現データ（遺伝子発現データセット）を入力するステップと、前記遺伝子発現データを解析するステップと、その解析結果を出力するステップを含む遺伝子発現データ解析方法において、
前記データ解析ステップは、
前記入力装置から与えられたＮ個の遺伝子発現データセットの中から、ある１つのサンプルに対する遺伝子発現データセットの順序統計量を計算するステップと、
（Ｎ−１）個のサンプルごとに遺伝子発現データに対して順位をふり、（Ｎ−１）個の順位データセットを生成するステップと、
前記計算された順序統計量と前記（Ｎ−１）個の順位データセットを用いて、遺伝子発現データセットを変換するステップと、
変換された（Ｎ−１）個の遺伝子発現データセットを用いてサンプルを変化させたときの遺伝子ｊの発現量変動グラフを生成するステップを
有することを特徴とする複数サンプルの遺伝子発現データに対する解析方法。
【請求項２０】
前記発現変動グラフ化ステップは、変換された（Ｎ−１）個の遺伝子発現データ
2006277611.tif 000080
とＣｋを用いて、サンプルを変化させたときの遺伝子ｊの発現量変動グラフを生成し、当該グラフ画像データを前記出力装置に送ることを特徴とする請求項１９記載の複数サンプルの遺伝子発現データに対する解析方法。
【請求項２１】
複数サンプルの遺伝子発現データ（遺伝子発現データセット）を入力するステップと、前記遺伝子発現データを解析するステップと、その解析結果を出力するステップを含む遺伝子発現データ解析方法において、
前記データ解析ステップは、
前記入力装置から与えられたＮ個の遺伝子発現データセットの中から、ある１つのサンプルに対する遺伝子発現データセットの順序統計量を計算するステップと、
（Ｎ−１）個のサンプルごとに遺伝子発現データに対して順位をふり、（Ｎ−１）個の順位データセットを生成するステップと、
前記計算された順序統計量と前記（Ｎ−１）個の順位データセットを用いて、遺伝子発現データセットを変換するステップと、
前記変換された（Ｎ−１）個の遺伝子発現データ
2006277611.tif 000081
とＣｋに対して所定の統計的検定方法を用いて群間で有意に遺伝子の発現量に差のある遺伝子を抽出し、前記出力装置に当該データを送る統計的検定ステップを
有することを特徴とする複数サンプルの遺伝子発現データに対する解析方法。
【請求項２２】
前記統計的検定方法は、ｔ−検定又はＵ検定であることを特徴とする請求項２１記載の複数サンプルの遺伝子発現データに対する解析方法。
【請求項２３】
コンピュータに、
複数サンプルの遺伝子発現データ（遺伝子発現データセット）を入力するステップと、
前記入力ステップで入力されたＮ個の遺伝子発現データセットの中から、ある１つのサンプルに対する遺伝子発現データセットの順序統計量を計算するステップと、
（Ｎ−１）個のサンプルごとに遺伝子発現データに対して順位をふり、（Ｎ−１）個の順位データセットを生成するステップと、
前記計算された順序統計量と前記（Ｎ−１）個の順位データセットを用いて、遺伝子発現データセットを変換するステップと、
変換された（Ｎ−１）個の遺伝子発現データセットを用いて遺伝子の発現状況を推定するステップと、
解析結果を出力するステップ
を実行させるための遺伝子発現データ解析プログラム。
【請求項２４】
請求項２３に記載のプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読取可能な情報記録媒体（コンパクトディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、光磁気ディスク、ディジタルビデオディスク、磁気テープ、または、半導体メモリを含む。）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数サンプルの遺伝子発現データに対する解析方法、解析システム、及び記録媒体に関し、特にサンプル間の遺伝子発現データの分布を補正することなく遺伝子発現データを解析する解析システム、方法、プログラム及び記録媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、オリゴ型・スタンフォード型のＤＮＡマイクロアレイやマクロアレイの発展に伴い、網羅的な遺伝子解析が広く研究・実用化されている。例えば、遺伝子発現解析用ＤＮＡマイクロアレイ・ＳＮＰタイピング用ＤＮＡチップ・ＣＧＨアレイなどがゲノム研究に広く利用されている。
【０００３】
例えば、疾患関連遺伝子の研究においては、疾患群と健常群のサンプルに対してマイクロアレイを用いて網羅的に遺伝子の発現解析を行い、遺伝子の発現量が群間において変化しているか否かを調べ、疾患に関連する遺伝子を探索する。また、薬剤の応答性に関する研究においては、培養細胞などに対して投与量を変化させながら薬剤を投与し、投与量の変化によって発現量が変化する遺伝子を調べる。
【０００４】
このようなマイクロアレイを用いた研究においては、１サンプルから数千〜数万の遺伝子に関する情報が得られる。そして、得られた大量の遺伝子情報（遺伝子発現など）を用いて、疾患あるいは薬剤応答性や副作用等と遺伝子との関連性を統計解析やデータマイニングの手法を用いて解析する。
【０００５】
マイクロアレイの実験においては実験過程が非常に複雑であり、実験の各段階において様々な実験誤差が生じたり、系統的な歪みが生じたりする。そのため、実験誤差を補正する方法がいくつか提案されている。例えば以下の特許文献１や非特許文献１を参照すると、順序統計量やノンパラメトリック平滑化法を用いて、マイクロアレイの実験誤差を補正している。さらに、以下の特許文献２を参照すると、数理モデルを用いて遺伝子の発現状況を推定して発現状態の事後確率を求めることにより、サンプル間で発現が異なっているか否かを定量的に解析している。
【０００６】
複数サンプルによって得られた遺伝子発現データに対する解析手法は、例えば、群間において発現量の差があるか否かをt-検定やU検定などを用いて統計的に検定したり、群間において発現量が何倍増減しているか否かを調べたりしている。しかし、前記したようにマイクロアレイの実験においては各サンプル間において実験誤差や系統的な歪みが生じるために、異なったサンプル間における遺伝子発現データの分布は異なる。そのため、サンプル間の遺伝子発現データを比較するためには、各サンプル間の遺伝子発現データの分布を補正する必要がある。
【０００７】
一方、例えば以下の特許文献３を参照すると、サンプルごとに遺伝子の発現強度に応じた順位を割り振って、順位データを基にノンパラメトリック的検定を行っている。これにより、発現強度値の正規化や実験誤差の影響を軽減させて解析を行っている。
【０００８】
【特許文献１】特開２００４−３２５４１９号公報
【特許文献２】特開２００５−３８２７９号公報
【特許文献３】特開２００３−２１６３４号公報
【非特許文献１】Yang et. al、 2002年、ヌクレ・アシッド・リサーチ、第30巻、第4号（Nucleic Acids Research, 2002, Vol.30, No. 4）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
従来技術における第１の問題点は、サンプルの比較毎に遺伝子発現データの分布の偏りを補正しなければならないことである。その理由は、各サンプルにおける遺伝子発現データの分布が異なるからである。
【００１０】
第２の問題点は、上記した特許文献３においては遺伝子発現データの絶対値を考慮せずに、その順位情報を用いていることにある。マイクロアレイデータは遺伝子の発現状態をｍＲＮＡの産生量として指標化したものであるが、その絶対値は各遺伝子により異なる変動域を持っていることが想定され、共通の尺度を当てはめることに妥当性がない。順位に置き換えることは較べられる値が全て共通の尺度を持つことを前提とするものである。
【００１１】
本発明の目的は、複数サンプル間における遺伝子発現データの解析において、順位データを用いることなく、また、サンプル間の遺伝子発現データの分布を補正することなく遺伝子発現データの絶対値を解析する解析システム・解析方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明に係る遺伝子発現データ解析システムは、図１を参照すると、複数サンプルの遺伝子発現データ（遺伝子発現データセット）を入力する入力装置１と、プログラム制御により動作するデータ解析装置２と、出力装置３とを含む。前記データ解析装置２は、前記入力装置１から与えられたＮ個の遺伝子発現データセットの中から、ある１つのサンプルに対する遺伝子発現データセットの順序統計量を計算する順序統計量計算手段２１と、（Ｎ−１）個のサンプルごとに遺伝子発現データに対して順位をふり、順位データセットを生成する順位データ生成手段２２と、計算された順序統計量と（Ｎ−１）個の順位データセットを用いて、遺伝子発現データセットを変換するデータ変換手段２３と、変換された遺伝子発現データセットを用いて遺伝子の発現状況を推定する遺伝子発現推定手段２４を有する。解析結果は前記出力装置３に出力される。
【００１３】
また、本発明に係る遺伝子発現データ解析方法は、複数サンプルの遺伝子発現データ（遺伝子発現データセット）を入力するステップと、前記遺伝子発現データを解析するステップと、その解析結果を出力するステップを含み、前記データ解析ステップは、前記入力ステップで入力されたＮ個の遺伝子発現データセットの中から、ある１つのサンプルに対する遺伝子発現データセットの順序統計量を計算するステップと、（Ｎ−１）個のサンプルごとに遺伝子発現データに対して順位をふり、（Ｎ−１）個の順位データセットを生成するステップと、前記計算された順序統計量と前記（Ｎ−１）個の順位データセットを用いて、遺伝子発現データセットを変換するステップと、変換された（Ｎ−１）個の遺伝子発現データセットを用いて遺伝子の発現状況を推定するステップを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、遺伝子発現データの順序統計量を用いて遺伝子発現データを置き換える処理を行っているため、サンプルの比較毎に遺伝子発現データの分布の偏りを補正することなく遺伝子発現データを解析することができる。この結果、遺伝子発現データの解析における分布の補正に費やしていた計算時間を削減でき、スループットを向上することができる。
【００１５】
また、本発明によれば、遺伝子発現データの順位のデータを用いる代わりに、遺伝子発現データの順序統計量を用いているので、遺伝子発現データの絶対量を用いて遺伝子発現データを解析することができる。この結果、様々な発現強度の変動域を持つ遺伝子を、各々の固有の変動域を考慮してデータ解析することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
本発明の第１の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１７】
図１を参照すると、本発明の第１の実施の形態は、遺伝子発現強度データセットを入力する入力装置１と、プログラム制御により動作するデータ解析装置２と、ディスプレイ装置や印刷装置等の出力装置３とを含む。データ解析装置は、順序統計量計算手段２１と、順位データ生成手段２２と、データ変換手段２３と、遺伝子発現推定手段２４とを備えている。
【００１８】
順序統計量計算手段２１は、前記入力装置１から与えられた１つのサンプルに対する遺伝子発現データセットの順序統計量を計算し、計算された順序統計量をデータ変換手段２３に送る。
【００１９】
順位データ生成手段２２は、前記入力装置から与えられた（Ｎ−１）個のサンプルに対する遺伝子発現データセットに対して、サンプルごとに遺伝子発現量の順位をふり、（Ｎ−１）個の順位データセットを生成し、生成された順位データセットをデータ変換手段２３に送る。
【００２０】
データ変換手段２３は、順序統計量計算手段２１から送られてきた順序統計量と、順位データ生成手段２２から与えられた（Ｎ−１）個の順位データセットを用いて、遺伝子発現データセットを変換し、変換した遺伝子発現データセットを遺伝子発現推定手段２４に送る。
【００２１】
遺伝子発現推定手段２４は、上記特許文献１を参照すると、数理モデルを用いて遺伝子の発現状況を推定するデータ解析装置（上記特許文献１の図２）がこれにあたり、遺伝子の発現状況を推定し、出力装置３に遺伝子毎の発現状態の事後確率を送る。
【００２２】
次に、図１、図２を参照して本実施の形態の動作について詳細に説明する。
【００２３】
いま、Ｎ個の遺伝子発現データセットを
2006277611.tif 000003
とし、
2006277611.tif 000004
とする。ここで、
2006277611.tif 000005
をｋ番目の遺伝子発現データセットにおけるｉ番目の遺伝子の発現量とする。
【００２４】
入力装置１より入力されたＮ個の遺伝子発現データセットの中から、１つの遺伝子発現データセットＣｋ（例えば、注目しているサンプル）が順序統計量計算手段２１へ送られる。順序統計量計算手段２１は、送られてきた遺伝子発現強度データセットＣｋに対して、順序統計量
2006277611.tif 000006
を計算する（図２のステップB２）。ここで、
2006277611.tif 000007
である。
【００２５】
順位データ生成手段２２は、順序統計量に用いた遺伝子発現データセットＣｋ以外の（Ｎ−１）個の遺伝子発現データセット
2006277611.tif 000008
に対して、各々の遺伝子発現データセットごとに遺伝子発現量に順位をふり、順位データセット
2006277611.tif 000009
を生成する（ステップＢ３）。
【００２６】
ただし、
2006277611.tif 000010
とし、
2006277611.tif 000011
をｊ番目の遺伝子発現データセットにおけるｉ番目の遺伝子の発現量の順位とする。
【００２７】
データ変換手段２３は、（Ｎ−１）個の順位データセット
2006277611.tif 000012
と順序統計量
2006277611.tif 000013
を用いて、（Ｎ−１）個の遺伝子発現データセットを以下の数５式に従って変換し、（Ｎ−１）個の変換された遺伝子発現データセット
2006277611.tif 000014
を生成する。
【００２８】
ただし、
2006277611.tif 000015
とし、
2006277611.tif 000016
をｊ番目の遺伝子発現データセットにおけるｉ番目の遺伝子の発現量をｋ番目の遺伝子発現データセットの順序統計量によって置き換えた値である。
【数５】
2006277611.tif 000017
【００２９】
ここで、
2006277611.tif 000018
【００３０】
は
2006277611.tif 000019
【００３１】
におけるｍ番目の順序統計量
2006277611.tif 000020
【００３２】
を表すものとする。つまり、データ変換手段２３では、（Ｎ−１）個の遺伝子発現データセットを遺伝子発現量の順位に基づいて、遺伝子発現データセットＣｋの遺伝子発現データに置き換える（ステップＢ４）。
【００３３】
遺伝子発現推定手段２４は、データ変換手段２３で変換された（Ｎ−１）個の遺伝子発現データセット
2006277611.tif 000021
【００３４】
とＣｋを用いて、遺伝子発現状態の事後確率を計算する。ここで、遺伝子発現状況の推定は
2006277611.tif 000022
【００３５】
とＣｋの全ての組み合わせ（Ｎ−１回）に対して行う。
【００３６】
いま、
2006277611.tif 000023
【００３７】
とＣｋとの間で遺伝子発現状況の推定を行うことにより、サンプルｋにおける各遺伝子の発現状態の事後確率を
2006277611.tif 000024
【００３８】
とする。同様に全ての組み合わせに対して発現状態の事後確率を求める（ステップＢ５）。
【００３９】
次に、遺伝子発現推定手段２４は、サンプルｋに対するｐ×（Ｎ−１）個の発現状態の事後確率を用いて、例えば以下の数６式により、全ての遺伝子に対する事後確率の平均を求める（ステップＢ６）。
【数６】
2006277611.tif 000025
【００４０】
ここで、
2006277611.tif 000026
【００４１】
は算術平均やロジット平均のようなベクトルｘに対する平均操作を表すものとする。
【００４２】
次に、本実施の形態の効果について説明する。本実施の形態では、特定の１つのサンプルの遺伝子発現データセットの順序統計量によって、残りの（Ｎ−１）個の遺伝子発現データセットのデータを順位の情報に基づいて置き換えた。これにより、それぞれのサンプル間における遺伝子発現データの分布は等しくなり、サンプル間の比較毎に遺伝子発現データの分布を補正することなく遺伝子発現データを解析することができる。さらに、複数サンプルとの比較を繰り返すことにより、サンプルｋにおける各遺伝子の発現状態の事後確率を精度良く推定することができる。
【００４３】
次に、本発明の第２の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００４４】
本発明の第２の実施の形態は、遺伝子発現データを用いてサンプル間の発現量の変動をグラフによって視覚化する点である。図３を参照すると第２の実施の形態の構成は、図１に示された第１の実施の形態の構成における遺伝子発現推定手段２４の代わりに発現変動グラフ化手段２５となっている点が第１の実施の形態の構成と異なる。
【００４５】
次に、図３、図４を参照して本実施の形態の動作について詳細に説明する。
【００４６】
本実施の形態の動作においては、図２に示された第１の実施の形態のフロー図におけるステップＢ１からＢ４までは図３におけるステップＣ１からＣ４までと共通である。
【００４７】
ステップＣ４の後、発現変動グラフ化手段２５は、変換された（Ｎ−１）個の遺伝子発現データ
2006277611.tif 000027
【００４８】
とＣｋを用いて、サンプルを変化させたときの遺伝子ｊの発現量の変動のグラフを生成し、出力装置３に送る（ステップＣ５）。出力装置３は発現変動のグラフを表示したり出力したりする（ステップＣ６）。
【００４９】
次に、本実施の形態の効果について説明する。本実施の形態では、遺伝子発現データの順序統計量を用いて遺伝子ｉの発現量の変化をグラフ表示している。これにより、サンプル間の補正をすることなく、遺伝子発現データの絶対値をグラフ化することができる。
【００５０】
また、細胞株に対して薬剤の投与量を変化させながら遺伝子発現量の変化を調べたり、発現量の時系列変化を調べたりする場合、基準となる遺伝子発現データ（例えば、投与前や時刻０における遺伝子発現データ）の順序統計量によって、残りの遺伝子発現データを順位の情報に基づいて置き換える。そして、置き換えられた遺伝子発現データを用いて、投与量や時間を変化させたときの各遺伝子の発現量の変化をグラフ化する。この例における効果は、各サンプルにおける遺伝子データの発現量の分布を補正することなく、また、順位データを用いることなく遺伝子の発現量の変化を調べることができる点である。
【００５１】
次に、本発明の第３の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。本実施の形態は、遺伝子データを用いて統計的検定を行う点である。図５を参照すると第３の実施の形態の構成は、図１によって示された第１の実施の形態の構成における遺伝子発現推定手段２４の代わりに統計的検定手段２６となっている点が第１の実施の形態の構成と異なる。
【００５２】
次に、図５、図６を参照して本実施の形態の動作について詳細に説明する。
【００５３】
本実施の形態の動作においては、図２に示された第１の実施の形態のフロー図におけるステップＢ１からＢ４までは図６におけるステップＤ１からＤ４までと共通である。
【００５４】
ステップＤ５の後、統計的検定手段２６は、変換されたN-1個の遺伝子発現データ
2006277611.tif 000028
【００５５】
とＣｋに対して、t−検定やＵ検定などの統計的検定手法を用いて群間で有意に遺伝子の発現量に差のある遺伝子を抽出し、出力装置３へ送る（ステップＤ５）。
【００５６】
次に、本実施の形態の効果について説明する。本実施の形態では、遺伝子発現データの順序統計量を用いて統計的検定を行っている。これにより、遺伝子発現データの分布をサンプル間で補正することなく統計的検定を行うことができる。
【００５７】
次に、本発明の第４の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００５８】
図７を参照すると、本発明の第４の実施形態は、本発明の第１の実施形態と同様に、入力装置、データ解析装置、出力装置を備え、更に、上記したデータ解析方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムを記録した記録媒体４を備える。この記録媒体４は可搬形あるいは固定型のいずれであってもよく、磁気ディスク、半導体メモリ、ＣＤ−ＲＯＭその他の記録媒体であってもよい。また、本データ解析方法を実行させるためのコンピュータプログラムを、ネットワークに接続されたコンピュータの記録装置に格納しておき、ネットワークを介して他のコンピュータに転送することもできる。本アルゴリズムを実行させるためのコンピュータプログラムを提供する提供媒体としては、様々な形式のコンピュータに読み出し可能な媒体として頒布可能であって、特定のタイプの媒体に限定されるものではない。
【００５９】
データ解析プログラムは記録媒体４からデータ解析装置５に読み込まれ、データ解析装置５の動作を制御し、入力装置１から入力されたデータファイルに対して第１の実施の形態におけるデータ処理装置２による処理と同一の処理を実行する。
【００６０】
以下、本発明の具体的な実施例について、実データの結果を参照して具体的に説明する。かかる実施例は上記した第１の実施の形態に対応するものである。
【００６１】
ここで用いられたマイクロアレイデータは、オリゴ型マイクロアレイによって得られたデータであり、１つの遺伝子発現データセットは１９９５８個の遺伝子発現データからなる。なお、本実施例においては簡単のために２個の遺伝子発現データセットを用い、それぞれサンプルＡ、サンプルＢとする。
【００６２】
図８にサンプルＡとサンプルＢの遺伝子発現データのプロットした結果を示す。図８の横軸は２つのサンプルにおける遺伝子発現強度の対数値の和を表し、縦軸は２つのサンプルにおける遺伝子発現強度の対数値の差を表している（ＳＤプロットという）。なお、ＳＤプロットにおける曲線は、例えば以下の数７式で示されるノンパラメトリック平滑化曲線である。
【数７】
2006277611.tif 000029
【００６３】
ここで、ｕは２つのサンプルにおける遺伝子発現強度の対数値の和（ＳＤプロットにおける横軸）を表し、ｖは２つのサンプルにおける遺伝子発現強度の対数値の差（ＳＤプロットにおける縦軸）を表すものとする。
【００６４】
散布図の形状及びノンパラメトリック平滑化曲線から分かるように、２つのサンプルにおける遺伝子発現データの分布は偏っていることがわかる。通常、このような遺伝子発現データの分布の偏りを、上記数７式で示されるノンパラメトリック平滑化曲線を用いて補正する必要がある。
【００６５】
図９にサンプルＢの遺伝子発現データをサンプルＡの遺伝子発現データの順序統計量によって置き換えた後のＳＤプロットを示している。なお、ＳＤプロットにおける曲線は、上記数７式で示されるノンパラメトリック平滑化曲線である。図８と比較すると、遺伝子発現データの分布に偏りがなくなっていることが分かる。
【００６６】
図１０にサンプルＡとサンプルＢに対する遺伝子発現データの分布をノンパラメトリック平滑化曲線によって補正した後に、上記特許文献２における遺伝子発現状況の推定によって推定した結果を示す。
【００６７】
尚、横軸はサンプルＡとサンプルＢの遺伝子発現強度の対数値の和を、縦軸はそれらの差を示している。図１０の下方には５種類のプロット（１）〜（５）の形状を示した。（１）の白丸プロットの領域はサンプルＡとサンプルＢの発現状態のヘテロの確率が0〜0.2の点を表している。（２）の×プロットの領域はサンプルＡとサンプルＢの発現状態のヘテロの確率が0.2〜0.4の点を表している。（３）の三角プロットの領域はサンプルＡとサンプルＢの発現状態のヘテロの確率が0.4〜0.6の点を表している。（４）の四角プロットの領域はサンプルＡとサンプルＢの発現状態のヘテロの確率が0.6〜0.8の点を表している。（５）の黒丸プロットの領域はサンプルＡとサンプルＢの発現状態のヘテロの確率が0.8〜1.0の点を表している。
【００６８】
図１１に図９に対して遺伝子発現状況を推定した結果を示す。図１１におけるプロットの形状が有する意味内容は図１０におけるプロットの形状と同じである。
【００６９】
図１０と図１１を比較すると、ノンパラメトリック平滑化曲線によって補正された遺伝子発現データに対する遺伝子発現状態の推定結果と、順序統計量によって置き換えられた遺伝子発現データに対する遺伝子発現状態の推定結果は、ほぼ同じ結果を示すことが分かる。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る解析システムの構成を示したブロック図である。
【図２】図１の解析システムの処理フロー図である。
【図３】本発明の第２の実施の形態に係る解析システムの構成を示したブロック図である。
【図４】図３の解析システムの処理フロー図である。
【図５】本発明の第３の実施の形態に係る解析システムの構成を示したブロック図である。
【図６】図５の解析システムの処理フロー図である。
【図７】本発明の第４の実施の形態に係る解析システムの構成を示したブロック図である。
【図８】サンプルＡとサンプルＢによるＳＤプロットである。
【図９】サンプルＡの順序統計量によってサンプルＢの遺伝子発現データを置き換えたＳＤプロットである。
【図１０】ノンパラメトリック平滑化によって補正後の遺伝子発現状況の推定結果を示した図である。
【図１１】サンプルＡの順序統計量によって置き換えた後の遺伝子発現状況の推定結果を示した図である。
【符号の説明】
【００７１】
１  入力装置
２  データ解析装置
３  出力装置
４  記録媒体
５  データ解析装置
２１  順序統計量計算手段
２２  順位データ生成手段
２３  データ変換手段
２４  遺伝子発現推定手段
２５  発現変動グラフ化手段
２６  統計的検定手段
【図１】
2006277611.tif 000082
【図２】
2006277611.tif 000083
【図３】
2006277611.tif 000084
【図４】
2006277611.tif 000085
【図５】
2006277611.tif 000086
【図６】
2006277611.tif 000087
【図７】
2006277611.tif 000088
【図８】
2006277611.tif 000089
【図９】
2006277611.tif 000090
【図１０】
2006277611.tif 000091
【図１１】
2006277611.tif 000092