(57)【要約】      （修正有）【課題】実験データから有意な遺伝子の集合を特定する方法を提供する。【解決手段】ネットワーク中のノードを指定する。最も近いＬ個の階層について、指定されたノードに接続されたノードを含む要素指定サブネットワークを識別する。要素指定サブネットワーク中に含まれる各ノードの有意性スコアに基づいて、指定されたノードによって表される分子の連結性スコアを計算する。ネットワーク中に含まれる他のノードについてもこれらのステップを反復する。特定すべき有意な分子を含む少なくとも１つの生物学的ネットワークが与えられ、実験対象の分子を特徴付けるデータ値を含むデータセットが与えられたときに、関心対象の分子のリストが、データセット中の分子のサブセットとして与えられたときに、それらの有意な分子を識別する方法、システム、及びコンピュータ読取可能媒体。【選択図】図６
2006323846.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定すべき有意な分子を含む少なくとも１つの生物学的ネットワーク(100)が与えられたときに、前記有意な分子を特定するための、ネットワークを利用した方法であって、
前記ネットワーク中のノードを指定するステップと、
Ｌを正の整数として、最も近いＬ個の階層について、指定された前記ノードに接続されたノードを含む要素指定サブネットワーク(110I, 110D, 100)を識別するステップと、
指定された前記ノードによって表される分子の連結性スコア(214)を前記要素指定サブネットワークに含まれる各ノードの有意性スコアに基づいて計算するステップと、
前記ノードを指定するステップと、前記要素指定サブネットワークを識別するステップと、前記ネットワーク中の他のノードの連結性スコアを計算するステップとを反復して実施するステップと
からなる方法。
【請求項２】
識別された前記ノードによって表される分子を識別された前記ノードについて計算された連結性スコア(214)に従ってランク付けすることにより、有意性をランク付けするステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
実験対象の分子を特徴付けるデータ値を含むデータセットであって、前記実験対象の分子の有意性スコア(210, 308)を含むデータセットが与えられ、
前記反復して実施するステップは、前記データセットによって特徴づけられる分子を表わす各ノードについて前記ステップを反復することからなる、請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項４】
実験対象の分子を特徴付けるデータ値を含むデータセットであって、前記実験対象の分子の有意性スコア(210,308)を含むデータセットが与えられ、
前記反復して実施するステップは、前記ネットワークに含まれる各ノードについて前記ステップを反復して実施することからなる、請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項５】
実験対象の分子を特徴付けるデータ値を含むデータセットであって、前記実験対象の分子の有意性スコア(210, 308)を含むデータセットが与えられ、
前記方法は、与えられた前記生物学的ネットワークからデータサブネットワーク(110D)を抽出するステップを更に含み、
前記データサブネットワークは、前記データセット中に特徴付けられた分子を表わすノードだけを含み、前記識別するステップは前記データサブネットワークに関して実施される、請求項１〜４のうちのいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記反復して実施するステップは、前記データサブネットワーク(110D)中に含まれる各ノードについて前記ステップを反復して実施することからなる、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
関心対象の分子のリストが、前記データセット中の分子のサブセットとして与えられ、前記関心対象リストが、該リスト中の分子の有意性スコアを含み、前記反復して実施するステップは、前記データサブネットワーク中に含まれる各ノードについて前記ステップを反復して実施することからなる、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
関心対象の分子のリストが、前記データセット中の分子のサブセットとして与えられ、前記関心対象リストが、該リスト中の分子の有意性スコアを含み、前記反復して実施するステップは、前記データサブネットワーク(110D)中のノードのうち、前記関心対象リスト中の分子を表わすノードについてのみ実施される、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
実験対象の分子を特徴付けるデータ値を含むデータセットであって、前記実験対象の分子の有意性スコアを含むデータセットが与えられ、関心対象の分子のリストが、前記データセット中の分子のサブセットとして与えられ、前記関心対象リストが、該リスト中の分子の有意性スコアを含み、
前記方法は、関心対象のサブネットワーク(110I)を抽出するステップを更に含み、前記関心対象のサブネットワークは、前記関心対象リスト中に含まれる分子を表わすノードだけを含み、前記識別するステップは、前記関心対象のサブネットワークに関して実施される、請求項１〜８のうちのいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
識別された前記要素指定ネットワークのうちの少なくとも１つを抽出するステップを更に含む、請求項１〜９のうちのいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記生物学的図中のノードをフィルタリングし、所定の閾値を超える有意性スコアが割り当てられたノードを検討から除外するステップを更に含む、請求項１〜１０のうちのいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記要素指定サブネットワーク(110I, 110D)のうちの少なくとも２つを抽出し，前記少なくとも２つの要素指定サブネットワークをスーパーネットワーク(400)として結合するステップを更に含む、請求項１〜１１のうちのいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
相対的に高いランクの分子に基づいてランク付けされた前記分子のサブセットを選択し、前記サブセット中の分子に対応する要素指定サブネットワークを抽出し、抽出された前記要素指定サブネットワークをスーパーネットワーク(400)として結合するステップを更に含む、請求項２〜１２のうちのいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
特定すべき有意な分子を含む少なくとも１つの生物学的ネットワーク(100)が与えられ、実験対象の分子を特徴付けるデータ値を含むデータセットが与えられ、関心対象の分子のリストが、前記データセット中の分子のサブセットとして与えられたときに、前記有意な分子を特定するための、ネットワークを利用した方法であって、
前記ネットワーク内のノードを指定するステップと、
Ｌを正の整数として、最も近いＬ個の階層について、指定された前記ノードに接続されたノードを含む要素指定サブネットワークを識別するステップと、
前記ネットワークから前記要素指定サブネットワークを抽出するステップと、
前記関心対象リスト中の分子に対応するネットワーク中の他のノードのそれぞれについて、前記ノードを指定するステップと、前記要素指定サブネットワークを識別するステップと、前記ネットワークから要素指定サブネットワークを抽出するステップとを反復して実施するステップと
からなる方法。
【請求項１５】
前記要素指定サブネットワークを結合し、スーパーネットワーク(400)を形成するステップを更に含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
要素指定サブネットワークを抽出した各分子について、前記要素指定サブネットワーク中に含まれる各ノードによって表される各分子の有意性スコアに基づいて、連結性スコアを計算するステップを更に含む、請求項１４又は請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
識別された前記ノードによって表される分子を識別された前記ノードについて計算された連結性スコアに従ってランク付けすることにより、有意性をランク付けするステップを更に含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
相対的に高いランクの分子に基づいてランク付けされた前記分子のサブセットを選択し、前記サブセット中の分子に対応する要素指定サブネットワークを抽出し、抽出された前記要素指定サブネットワークをスーパーネットワーク(400)として結合するステップを更に含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
ランク付けされた連結性スコアに基づいて少なくとも１つのネクサス要素を識別するステップを更に含む、請求項２〜１３、１７及び１８のうちのいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
計算された最大の連結性スコアを識別することによってネクサス要素を識別するステップを更に含む、請求項１、１４及び１５のうちのいずれか一項に記載の方法。
【請求項２１】
特定すべき有意な分子を含む少なくとも１つの生物学的ネットワークが与えられたときに、前記有意な分子を特定するための、ネットワークを利用したシステムであって、
前記ネットワーク中のノードを指定する手段と、
Ｌを正の整数として、最も近いＬ個の階層について、指定された前記ノードに接続されたノードを含む要素指定サブネットワークを識別する手段と、
指定された前記ノードによって表される分子の連結性スコアを前記要素指定サブネットワーク中に含まれる各ノードの有意性スコアに基づいて計算する手段と
からなるシステム。
【請求項２２】
特定すべき有意な分子を含む少なくとも１つの生物学的ネットワークが与えられたときに、前記有意な分子をネットワークを利用して特定するコンピュータシステムのユーザからの１以上の命令シーケンスを実行するコンピュータ読取可能媒体であって、前記１以上の命令シーケンスを１以上のプロセッサによって実行することにより、該１以上のプロセッサが、
前記ネットワーク中のノードを指定するステップと、
Ｌを正の整数として、最も近いＬ個の階層について、指定された前記ノードに接続されたノードを含む要素指定サブネットワークを識別するステップと、
指定された前記ノードによって表される分子の連結性スコアを前記要素指定サブネットワークに含まれる各ノードの有意性スコアに基づいて計算するステップと、
前記ノードを指定するステップと、前記要素指定サブネットワークを識別するステップと、前記ネットワーク中の他のノードの連結性スコアを計算するステップとを反復して実施するステップと
を実施するように構成される、コンピュータ読取可能媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、実験データの中から有意な遺伝子の集合を特定する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
マイクロアレイ技術の開発は、非常に地味であった当初から今日に至るまで拡大し続け、現在ではゲノム全体を表現するプロファイリングも当たり前になっている。しかしながら、高スループットな遺伝子発現プロファイリングには、同時分析可能な数万もの遺伝子の中から遺伝子発現の有意な変化を特定し区別しなければならないという、特有の問題がある。実際、病気の経過に関する高スループットデータの分析は難しい作業である。マイクロアレイから得られる遺伝子発現データの分析を容易にするために、ＳＡＭ法（Significance Analysis of Microarrays）や階層クラスタリングのような統計アルゴリズムが開発されている。
【０００３】
ＳＡＭアルゴリズムは、反復測定の標準偏差に対する遺伝子発現の変化に基づいて、マイクロアレイ上の各遺伝子に対してスコアを割り当てるアルゴリズムである（非特許文献１を参照）。ＳＡＭは、調節可能な閾値よりも大きなスコアを有する遺伝子について、反復測定値の並び替えを利用して、偶然に識別される遺伝子の割合、すなわち誤発見率（ＦＤＲ）を推定する。しかしながら、有意な特異的遺伝子のリストの場合、生物学者は、そこからあまり多くの有用な情報を得ることはできない。
【０００４】
階層クラスタリングは、統計アルゴリズムを使用し、遺伝子を遺伝子発現パターンの類似性に従ってグループ分けする。その際、ユークリッド距離又は相関係数を使用して、類似性値を算出する（例えば、非特許文献２を参照）。階層クラスタリング技術では、研究対象の病気や現象に関する有用な情報を得ることはできないが、この技術は、統計的に有意な遺伝子の集合を特定し、区別するのに有用である。
【０００５】
その他に、他の分析法をＳＡＭ統計技術と組み合わせて研究を実施する方法もある。特に非特許文献３は、アテローム性動脈硬化症の原因や危険性を解明するためには、遺伝子グループの特定が重要であることを記載している。
【０００６】
階層クラスタリングは経路（アクティブネットワークにおいて相関があると予想される遺伝子発現の変化）発見ツールとして使用されているが（非特許文献４を参照）、この技術はそもそも、タンパク質によって転写制御されないものもあることを考慮していない。
【０００７】
市販の経路発見プログラムであるパスウェイアシスト（Ariadne Genomics, http://www.ariadnegenomics.com/products/pathway.html）を使用すると、上記のいずれかの技術を利用して有意であることが特定された遺伝子に基づき、経路を発見することができる。このプログラムは、経路発見ツールとしての機能を備えているものの、生成された経路上にプロットされた遺伝子間の連結性に客観性がなく、また、その連結性を何らかの数式の形で表現することもできない。
【０００８】
従って、研究対象の病気その他の状態に関連する高スループットデータの有用な意味を得るためのより強力なツール及び方法、並びに、そうした高スループットデータを扱う実験装置が必要とされている。
【非特許文献１】Tusher他著「Significance analysis of microarrays applied to the ionizing radiation response」、ＰＮＡＳ、第９８巻第９号、５１１６〜５１２１頁、２００１年４月２４日
【非特許文献２】Larkin他著「Cardica transcriptional response to acute and chronic angiotensin II treatments）」、Physiol Genomics、１８：１５２〜１６６頁、２００４年
【非特許文献３】Lopes他著「Pathophysiology of plaque instability: insights at the genomic level」、Prog Cardiovasic Dis、４４：３２３〜３２８頁、２００２年
【非特許文献４】Johnson他著、「Genomic profiles and predictive biological networks in oxidant-induced atherogenesis」、Physiol Genomics、１３：２６３〜２７５頁、２００３年
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００９】
特定すべき有意な分子を含む少なくとも１つの生物学的ネットワークが与えられたときに、その有意な分子をネットワークを利用して特定する方法、システム、及びコンピュータ読取可能媒体。ネットワーク中のノードを指定する。最も近いＬ個の階層（Ｌは正の整数）について、指定されたノードに接続されたノードを含む要素指定サブネットワークを識別し、指定されたノードによって表現される分子について、その要素指定サブネットワークに含まれる各ノードの有意性スコアに基づいて連結性スコアを計算する。これらのステップをネットワーク内の他のノードについても繰り返し実施する。
【００１０】
特定すべき有意な分子を含む少なくとも１つの生物学的ネットワークが与えられ、実験対象の分子を特徴付けるデータ値を含むデータセットが与えられ、関心対象の分子のリストが前記データセット中の分子のサブセットとして与えられたときに、その有意な分子を特定するための、ネットワークを利用した方法、システム、及びコンピュータ読取可能媒体。関心対象の分子のリストは、リスト中の各分子について有意性スコアを有する。分子の特定は、ネットワーク中のノードを指定するステップと、最も近いＬ個の階層（Ｌは正の整数）について、指定されたノードに接続されたノードを含む要素指定サブネットワークを識別するステップと、前記生物学的ネットワークから前記要素指定サブネットワークを抽出するステップと、前記関心対象の分子のリスト中の分子に対応するネットワーク中の他のノードのそれぞれについて、前記ノードを識別するステップ、前記特定要素のサブネットワークを識別するステップ、及び前記ネットワークから特定要素のサブネットワークを抽出するステップを反復するステップとを含む。
【００１１】
本発明のこれらの利点及びその他の利点は、更なる詳細として以下に記載する方法、システム、及びコンピュータ読取可能媒体に関する説明を読むことで、当業者には明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本発明の方法、システム、及びコンピュータ読取可能媒体について説明する前に、本発明が本明細書に記載する特定の実施形態に限定されることはなく、当然ながら、他の実施形態も可能であることは了解しておいて欲しい。また、本明細書に使用される用語は、特定の実施形態を説明する目的で使用されるものであり、そこに制限の意図はないことも了解しておいて欲しい。本発明の範囲は特許請求の範囲の記載によってのみ制限される。
【００１３】
また、値に範囲がある場合、上限と下限の間の各中間値は、特に断わりがない限り下限の単位の十分の一までの精度で記載され、その間の値も具体的に開示されているものと解釈して欲しい。記載した或る値又は記載した範囲内の或る値と、記載した他の値又は記載した範囲内の他の値との間の更に狭い範囲も、本発明の範囲に含まれる。そのような狭い範囲の上限と下限はその狭い範囲に含まれても含まれなくてもよく、そのような狭い範囲も、その限界値がその狭い範囲に含まれるか否かに関わらず、本発明の範囲に含まれる。記載した範囲が１つ又は２つの限界値を有している場合、それらの限界値のうちの一方又は両方を除いた範囲も、本発明の範囲に含まれる。
【００１４】
本明細書で使用される技術用語及び科学用語は、特に断わりがない限り、本発明が属する技術分野の当業者が一般に理解しているものと同様の意味を有する。本発明の実施又は試験には、本明細書に記載するものと同等又は類似のものであればいかなる方法又は材料を使用してもよいが、ここでは、その好ましい方法及び材料について説明する。本明細書に記載する刊行物は全て、そこに記載されている方法や材料を開示又は説明するために本明細書に援用される。
【００１５】
本明細書に記載される刊行物は単に、本願の出願日前の開示として提供するものである。それらの刊行物は、本発明がそれらの刊行物に記載の従来の発明よりも先になされたものではないことを認めるものとして本明細書に記載したものではない。また、記載した刊行物の日付は実際の公開日とは異なる場合もあり、個々に確認しなければならない。
【００１６】
定義
「関心対象リスト」とは、一群の高スループットデータとして表現された他の分子に比べて大きく異なる態様で調節されたことが判明した何らかの高スループットデータに関連する研究対象の病気の経過及び／又は状態に関する分子のリストを指す。高スループットデータには例えば、遺伝子発現、位置分析、プロテオーム解析、及び／又は、メタボロミクス研究から得られる高スループットデータがある。
【００１７】
「ネクサス遺伝子」とは潜在的調節遺伝子であり、分子の「関心対象リスト」の要素であってもなくてもよく、生物学的図又は生物学的ネットワーク内の幾つかの他の分子（そのうちの少なくとも幾つかは関心対象リストの要素）に結合する。
【００１８】
「ローカルフォーマット」又は「ローカルフォーマッティング」という用語は、テキスト文書、生物学データ、及び生物学的図から抽出された知識を全て変換可能な変換後の共通フォーマットを指し、このフォーマットに変換することにより、記載するいずれのタイプの情報源の知識も交換可能に使用することが可能になる。ローカルフォーマットは、コンピュータ言語であっても、文法であっても、情報のブール代数表現であってもよく、情報を３つのカテゴリに分けて表現することができる。つまり、ローカルフォーマットとは、図表、テキスト、実験データ等から抽出された意味のある情報を表現するために使用される制限付き文法／言語を指し、抽出された情報はすべて同じフォーマットで表現され、容易に交換することができ、一緒に使用することができる。ローカルフォーマットは様々なカテゴリーの情報をリンクするのに使用され、これは自動的に行われる。次に、ローカルフォーマットに変換された情報は、実験データを例えば既存のテキストデータや生物学的モデルと比較したり、ユーザから提供された何らかのテキストデータや生物学的モデルと比較したりするためのアプリケーションツールの前駆として使用される。
【００１９】
本明細書中で使用されるように、「生物学的図」、「生物学的モデル」、又は「経路」という用語は、任意のタイプのフォーマット（例えば、ＧＩＦ、ＪＰＧ、ＴＩＦＦ、ＢＭＰなど）で記憶された、生物学で使用される概念図を含む任意のグラフィック画像を指す。生物学的図には、経路図、細胞ネットワーク、信号伝達経路、調節経路、代謝経路、タンパク質間相互作用、分子間相互作用、化合物間相互作用、又は薬物間相互作用などがある。ただし、それらに限定はしない。「生物学的ネットワーク」とは、生物学的エンティティと該エンティティ間の相互関係をノードの図とリンクの図としてそれぞれ示したグラフィック表現（テキストや他の情報を含む場合もある）を言う。生物学的ネットワークの例には、経路マップや、タンパク質間相互作用マップなどがある。ただし、それらに限定はしない。「経路」とは、生物学的ネットワークにおける順序付き相互作用連鎖のことを言う。経路の一例は、例えばｗｎｔ／ｂｅｔａ−ｃａｔｅｎｉｎ信号伝達経路のようなシグナル伝達である。Ｗｎｔ／ｂｅｔａ−ｃａｔｅｎｉｎ信号伝達経路は、外部刺激（この場合、細胞の膜上の受容体に対するｗｎｔリガンドの結合）による細胞内の順序付き相互反応連鎖を表すものである。「経路」という用語と「生物学的ネットワーク」という用語は、当該技術分野では同義に使用されることがある。
【００２０】
「生物学的概念」又は「概念」とは、本明細書に記載した技術による１以上の名詞を使用して表現可能な、生物学的分野の任意の概念を言う。
【００２１】
「相互関係」又は「相関」とは、少なくとも２つの生物学的概念を１つに結び付ける、すなわち「関連」付けることが可能な任意の概念を言う。相互関係は、複数の名詞及び動詞を含む場合がある。
【００２２】
本明細書において、「エンティティ」又は「アイテム」とは、研究者がもっと多くを知ろうとしている関心対象として定義され、生物学的概念と呼ばれることもある。すなわち、「エンティティ」とは、「概念」のサブセットである。例えば、エンティティ又はアイテムには、１以上の遺伝子、タンパク質、分子、リガンド、病気、薬物などがあり、その他に、それらのテキスト表現や意味的表現、更には、それらの一部または全部の組み合わせなども含まれる。ただし、それらに限定はしない。
【００２３】
本明細書における使用に関し、「相互作用」とは、２以上のエンティティに関する何らかの関連性を言う。相互作用における複数のエンティティの同時発生は、それらのエンティティ間に何らかの相互関係があることを意味する。一回の相互作用において複数のエンティティが複数の役割を果たすこともある。相互作用においてその役割を果たす種々のエンティティ間の関係（複数の場合もあり）は、その相互作用における役割の構成によって決まる。相互作用は、相互関係のサブセットであると考えてもよい。
【００２４】
「ノード」とはエンティティを意味し、「名詞」と呼ばれる場合もある（例えば、ローカルフォーマットにおいて）。従って、データをローカルフォーマットに変換した場合、そのローカルフォーマットの「名詞」としてノードが選択され、文法、言語、又はブール論理が構成される。
【００２５】
「リンク」とは、エンティティ間、すなわちノード（名詞）間に発生する相互関係又は作用を意味し、「動詞」と呼ばれることもある（例えば、ローカルフォーマットの場合）。ローカルフォーマットにおいてその使用が指定された動詞は、文法、言語、又はブール論理を構成する。動詞の例には、遺伝子のアップレギュレーション（up-regulation、上向き調節）、ダウンレギュレーション（down-regulation、下向き調節）、抑制、促進、結合、切断、及び状態、タンパク質間相互作用、薬物作用及び薬物反応などがある。ただし、それらに限定はしない。
【００２６】
「リン酸化反応」とは、タンパク質キナーゼを触媒とした、タンパク質（側鎖ｓ、Ｔ、又はＹ）の水酸基に対するリン酸基の追加を意味する（リン酸供与体としてＡＴＰを使用することが多い）。タンパク質の挙動は、リン酸化反応によって調節されることが多い。リン酸化反応は、翻訳後のタンパク質修飾機構の一種である。
【００２７】
「活性化」とは、生化学的エンティティの機能を有効化し、その機能が実施される状態にすることを意味する。
【００２８】
「抑制」とは、生化学的エンティティの機能の一部又は全部を無効化、すなわち不活性化し、機能の一部又は全部を実施されない状態にすることを意味する。
【００２９】
「アップレギュレート（上向き調節）」とは、転写産物であるＲＮＡ（リボ核酸）の生成が基準状態に比べて大幅に多い遺伝子の状態を言う。
【００３０】
「ダウンレギュレート（下向き調節）」とは、転写産物であるＲＮＡ（リボ核酸）の生成が基準状態に比べて大幅に少ない遺伝子の状態を言う。
【００３１】
「ｃｏ−ｆａｃｔｏｒ」（補因子又は共役因子）とは、酵素の活動に必要とされる無機イオン又は別の酵素を言う。
【００３２】
「ルール（規則）」とは、ステンシル、ノード、及びリンクに関連するデータを使用して実行することが可能な手順を意味する。ルールは、例えば「酵素はタンパク質でなければならない」といったように、計算によって確認することが可能な宣言型の記載であってもよいし、例えば「エンティティＡによりエンティティＢを活性化されるというような関係がある場合、Ａが活性化状態になればＢも活性化態にセットされる」といったように、ステンシル、ノード及びリンクなどに関連するデータを使用して計算によって実行可能な何らかの手順であってもよい。
【００３３】
「ステンシル」とは、１つ以上の生物学的概念、エンティティ、時間、相互作用、相互関係、及びそれらがどうのように相互作用するかに関する説明（必須ではないが、一般的にはグラフィック表現）を含む、図的表現を言う。ステンシルは、生物学的図を構築する際に２以上のノード又はリンクを生成する機能に関し、マイクロソフトのワード（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｗｏｒｄ）やエクセル（Ｅｘｃｅｌ）のマクロに似た働きをする。ステンシルは、形（例えば、矩形、楕円形）、線、弧、矢印、及び／又はテキストのような幾つかのグラフィック要素から構成される。それらのグラフィック要素は生物学的意味を有する。すなわち、それらの要素は、例えば遺伝子、タンパク質、ＲＮＡ、代謝産物、化合物、薬物、複合体、細胞、組織、器官、生物学的関係、病気のような、生物学的エンティティの種類を表わす。
【００３４】
「データベース」とは、サーチや検索を簡単且つ高速に行うために構成された、一群のデータを意味する。この用語は、コンピュータ科学文献に一般に記載されている電子データベースシステム（例えば、オラクルデータベース）を意味する。また、この用語は生物学的知識に関する情報源を指すこともあり、例えば、テキスト文書、生物学的図、実験結果、手書きのノートや図面、それらの集まりを指すこともある。
【００３５】
「バイオポリマー」とは、１以上の種類の繰り返し単位からなるポリマーを言う。バイオポリマーは一般に生体系において見られる。バイオポリマーには例えば、多糖類（例えば、炭水化物）、ペプチド（この用語にはポリペプチドやタンパク質も含まれる）、ポリヌクレオチドなどがあり、その他に、それらの類似体も含まれる。類似体には、例えば、アミノ酸類似体若しくは非アミノ酸基、又はヌクレオチド類似体若しくは非ヌクレオチド基から構成された、あるいはそれらを含む化合物がある。バイオポリマーは、従来の主鎖が自然には起こらない（すなわち合成の）主鎖で置換されたポリヌクレオチドと、従来の１以上の塩基がワトソンクリック（Watson-Crick）型の水素結合反応に使用される塩基（天然又は合成）で置換された核酸（又は合成若しくは天然に生じる類似体）とを含む。ポリヌクレオチドは１本以上の紐状構成を有し、紐のうちの１本以上が、他の紐ときれいに整列する場合もあれば、きれいに整列しない場合もある。
【００３６】
「ヌクレオチド」とは核酸のサブユニットのことを言い、リン酸基、５炭糖、及び窒素含有塩基を有する。また、そのようなサブユニットの機能的類似体（合成又は天然に生じるかを問わず）を指す場合もあり、（ポリヌクレオチドのような）ポリマー形態の場合、２つの天然のポリヌクレオチドの場合と同様の特定の配列で、天然のポリヌクレオチドとハイブリダイズされる場合がある。「バイオポリマー」には例えば、ＤＮＡ（ｃＤＮＡを含む）、ＲＮＡ、オリゴヌクレオチド、及びＰＮＡ（ペプチド核酸）、及び他のポリヌクレオチドなどがあり、その供給源とは無関係である。一般に、「オリゴヌクレオチド」とは、ヌクレオチド約１０〜１００個分の長さを有するヌクレオチド多量体のことを言い、「ポリヌクレオチド」は、任意数のヌクレオチドを有するヌクレオチド多量体のことを言う。「バイオモノマー」とは、同じ又は別のバイオモノマーと連結してバイオポリマーを形成することが可能な１つの単位を言う（例えば、２つの結合基を有する単一のアミノ酸又はヌクレオチドなど。結合基の一方又は両方は除去可能な保護基を有する場合がある）。
【００３７】
反対の意図がない限り、「ケミカルアレイ」、「アレイ」、又は「マイクロアレイ」は、アドレス指定可能な領域の一次元、二次元又は三次元の配列を有し、その領域には、その領域に関連する特定の１以上の化学成分（例えば、ポリヌクレオチド配列のようなバイオポリマー）が支持される。アレイは、異なる成分（例えば、異なるポリヌクレオチド配列）を有する複数の領域を有し、アレイ上の或る所定の位置（「アドレス」）にある領域（アレイの「フィーチャ」又は「スポット」）が、特定の目標又は特定クラスの目標を検出する意味で、「アドレス指定可能」である（当然ながら、フィーチャはそのフィーチャの目標以外のものを偶然に検出する場合もある）。一般に、アレイフィーチャー間は空間によって分離される（ただし、必須ではない）。アレイが１つである場合、「目標」は移動相（一般に流体）の一部として参照され、基板の種々の領域に接合されたプローブ（「目標プローブ」）によって検出される。ただし、「目標」と「目標プローブ」のうちのいずれか一方は、それ以外のものによって評価することも可能である（つまり、いずれか一方はポリヌクレオチドの未知の混合物である場合もあり、他のものと結合することによって評価される場合もある）。「アレイレイアウト」とはフィーチャーの１以上の特性のことを言い、例えば、基板上に配置されたフィーチャー、１以上のフィーチャー寸法、及び所与の位置におけるでの部分の識別などを指す場合がある。ポリヌクレオチドに関し、「ハイブリダイズ」と「結合」は同じ意味で使用される。「パルスジェット」とは、液滴をアレイ状に分注することが可能な装置である。パルスジェットは、出口すなわちオリフィスの付近にある流体に対して圧力パルスを送出することにより（オリフィスと同じチャンバに配置された圧電素子又は熱電素子を使用して）、出口から液滴を射出する働きをする。
【００３８】
ある物体が他の物体から「離れている」と言った場合、これは、それら２つの物体が少なくとも異なる建物内にあることを意味し、少なくとも１マイル、１０マイル、又は少なくとも１００マイル離れている場合がある。
【００３９】
情報の「通信」とは、その情報を表わすデータを適当な通信チャネル（例えば、プライベートネットワークやパブリックネットワーク）を介して電気信号として送信することを言う。アイテムの「転送」とは、ある場所から別の場所へアイテムを運ぶ任意の手段のことを言い、そのアイテムを物理的に輸送するか否かとは無関係である。少なくともデータの場合、転送は、データを有する媒体の物理的輸送を指す場合もあれば、データの通信を指す場合もある。
【００４０】
「プロセッサ」とは、必要な機能を実行する任意のハードウェア及び／又はソフトウェアの組み合わせを言う。例えば、本明細書に記載のプロセッサはいずれも、例えばメインフレーム、サーバ、又はパーソナルコンピュータ（デスクトップ又はポータブル）として市販されているプログラマブル・デジタルマイクロプロセッサであってよい。プロセッサがプログラマブル・プロセッサである場合、遠くの場所から適当なプログラムをプロセッサに送ることも可能であるし、あるいは、適当なプログラムをコンピュータプログラム製品（例えば、携帯型又は据置型のコンピュータ読取可能記憶媒体など。これは磁気方式であっても光学式であっても半導体方式であってもよい）に事前に記憶しておく場合もある。プログラムは例えば磁気ディスクや光ディスクに記憶することができ、それらは適当なディスクリーダによって読み取ることができ、ディスクリーダは対応するステーションにある各プロセッサと通信する。
【００４１】
「〜してもよい（〜する場合がある）」とは、それが任意であることを意味する。
【００４２】
本明細書に記載する方法は、記載された種々の事象を任意の順序で実施することができる。もちろん、記載した順序で実施してもよい。
【００４３】
本明細書に記載するような、高スループットデータを分析するための経路ベースのアプローチによれば、有意な特異的遺伝子の大きなリスト、すなわち高スループットデータ中の大部分に比べて大きく異なることが判明した他の高スループットデータの中から、有効な治療法を特定するための有用な情報を得ることができる。有意な高スループットデータによって表される有意な遺伝子間の相互作用のネットワークを特定することにより、複数の遺伝子及び環境が関与する複雑な病気に関する重要な情報を得ることが可能である。本明細書では、複雑な病気を有意な特異的遺伝子間の相互作用の観点から研究するための方法及びシステムベースのアプローチについて説明する。更に、「ネクサス」遺伝子と呼ばれる高度に連結した遺伝子を特定する。ネクサス遺伝子は、治療上の標的の有力な候補であると考えられている。
【００４４】
経路ベースのアプローチは、一部のタンパク質は転写調節されないという事実を考慮し、また同時に、現在の実験における遺伝子や遺伝子変化以外にも得られる情報を広げることにより、先行知識を考慮する。この種の総合的な分析は、遺伝子と環境の間の相互作用によって生じる複雑な病気に特に適している。例えば、自動車を種々の部品に単純に分解し、有意な要素を判定し、それらの個々の要素について研究することによってその内部動作を理解しようとすることは、現実的ではない。同様に、複雑な病気の分析は、むしろシステムベースのアプローチを使用して実施すべきであり、そのアプローチは、遺伝子間の相互作用を詳しく調べることが可能で、且つ、病気の進行中に特異的に変化することが判明している遺伝子間の相互作用を強調するものでなければならない。
【００４５】
本明細書では、病気の経過を遺伝子間の相互作用の観点から分析するための、及び／又は、高度に連結された遺伝子を治療上の潜在的標的として識別するためのシステム、方法、及びコンピュータ読取可能媒体について説明する。これらの分析技術で必要となるのは、遺伝子発現、遺伝子型決定、位置分析、プロテオーム及び／又は代謝などの研究から得られる高スループットデータであり、そのデータから、病気の経過に関する有意な特異的に調節された分子を特定する。本明細書では、そのように特異的に調節された分子のリストを「関心対象リスト」と呼ぶ。
【００４６】
関心対象リスト内の各分子には、その分子の有意性を表わすスコアが関連付けされる。このスコアは、「有意性スコア」と呼ばれる。例えば、有意性スコアは、ＳＡＭ分析に関連するｄ−スコアや、相対的差次発現に関する分子のランキングに基づいて決定することができる（特異な発現をした分子ほど低いランク、すなわち高いスコアを有する）。関心対象リスト内の分子を含む分子間相互作用に関する総合的ネットワークが、（ｉ）公開されている文献の言語構文解析、（ｉｉ）既存の経路データベース、代謝反応のデータベース、タンパク質間相互作用データベースのマージ、（ｉｉｉ）手動作成したネットワークマップ、及び（ｉｖ）実験データからのネットワーク自動生成、のうちのいずれか１つ又はそれらの組み合わせから構築される。
【００４７】
知識抽出のための方法及びシステムについては、２００２年５月２２に出願された「System and Method for Extracting Pre-Existing Data from Multiple Formats and Representing Data in a common Format for Making Overlays」と題する本願と同じ譲受人の同時係属の米国特許出願第１０／１５４，５２４号に記載されている。また、ローカルユーザコンテクストを使用して関連知識を抽出するための方法及びシステムについては、２００２年５月２２日に出願された「System, Tools and Methods to Facilitate Identification and Organization of New Information Based on Context of User's Existing Information」と題する本願と同じ譲受人の同時係属の米国特許出願第１０／１５５，３０４号に記載されている。自動化テキストマイニング技術を使用して、科学文献の文章から「名詞」（例えば、生物学的エンティティ）や「動詞」（例えば、相互関係）を抽出する方法及びシステムが記載されている。従って、科学文献からの知識抽出によれば、例えばテキストマイニングにより、何らかの関係にある複数の生物学的エンティティ（例えば、２つの遺伝子に関わる促進相互作用）を知ることができる。得られた解釈は、「ローカルフォーマット」と呼ばれる制限付き文法で表現される。
【００４８】
２００３年８月１４日に出願された「System, Tools and Method for Viewing Textual Documents, Extracting knowledge Therefrom and Converting the Knowledge into Other Forms of Representation of the Knowledge」と題する本願と同じ譲受人の同時係属の米国特許出願第１０／６４２，３７６号には、対話的テキスト描画ツールを使用してテキストをローカルフォーマットに変換することが記載されている。このツールは、テキストの一節において見付かったエンティティや相互関係を自動的に識別して抽出し、インタフェースを表示することができる。ユーザは、そのインタフェースを使用して、抽出された知識を対話的に絞り込み、明確にすることができ、それを本発明を使用してローカルフォーマットに変換することができる。そのため、この処理によって生成される知識の正確さや信頼性が大幅に向上する。ローカルフォーマットは、ユーザが科学文献に含まれる関連知識をチェックしてエンコードするための体系的手段としての働きを持つ。また、ローカルフォーマットは、他の計算手段によって処理することが可能な生物学的オブジェクトモデルとしての働きもする。
【００４９】
２００３年８月１４日に出願された「Method and System for Importing, Creating and/or Manipulating Biological Diagrams」と題する本願と同じ譲受人の同時係属の米国特許出願第１０／６４１，４９２号には、生物学的意味が描かれたグラフィック画像上の種々の領域（生物学的な概念や相互関係を配置するための場所）に生物学的概念や相互関係をマッピングするシステム及び方法を開示している。このような重ね合わせによれば、研究者は、自分が関心を持つデータを自分好みの形態（例えば、ネイティブデータフォーマット、テキストフォーマット、又は画像フォーマット）で検査することができ、図に描かれた既に定義された知識のコンテキストで検査することができる。また、そのような重ね合わせによれば、図に描かれた統計モデルに関するデータの解釈も容易になる。
【００５０】
生物学的図は、種々の入力フォーマットから生成することができる。システムは、例えば既存のデータベースからグラフデータ構造を取り込む場合がある。データベースごとに独立した取り込みモジュールを用意することにより、各データベースのフォーマットで情報が与えられたときにも、生物学的図を生成することが可能になる。生物学的図を作成するために、一群のローカルフォーマットオブジェクトをシステムに取り込む場合もある。本システムによって生成及び／又は取り込まれた図は、保存したり読み出したりすることができる。
【００５１】
その他に、静的画像を取り込み、それらを相互作用的な生物学的図に変換する機能も提供される。例えば、システムは、生物学的図の画像を処理し、それをグラフィック画像中の生物学的概念の座標にマッピングすることができる。上記のように、本システムは実質的にどのような情報源から得られた図であっても処理することができる。情報源の例には、べーリンガー・マンハイムチャート(Boehringer-Mannheim charts))、京都遺伝子ゲノム百科事典(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)（ＫＥＧＧ）、及び遺伝子オントロジ(Gene Ontology)（ＧＯ）階層化スキームの非巡回的有向グラフ(directed acyclic graphs)などがある。ただし、それらに限定はしない。また、本システムは、単一情報源から得られる複数の図の組み合わせや、複数の情報源を組み合わせを同時に利用することもできる。上記のシステム及び方法の詳細や他の機能については、米国特許出願第１０／６４１，４９２号に記載されている。
【００５２】
２００４年２月２３日に出願された「Systems, Tools and Method for Constructing Interactive Biological Diagrams」と題する本願と同じ譲受人の同時係属の米国特許出願第１０／７８４，５２３号には、ローカルフォーマットを利用して、生物学的エンティティと挙動の間の相互関係を表現するビジュアル文法が記載されている。ビジュアル文法は、同種の生物学的エンティティ及びそれらエンティティ間の結合をグラフィック表示するためのステンシルライブラリを利用する。また、本発明によれば、ステンシルを構成したり編集したりするための軽量なソフトウェアツールが得られるとともに、更に、ステンシルの要素やその値を他のデータ要素、データセット、及びローカルフォーマットにリンクするためのツールが得られる。ステンシルは、形（例えば、矩形、楕円形）、線、弧、矢印、及びテキストのような、幾つかのグラフィック要素から構成される場合がある。これらのグラフィック要素は、生物学的意味を有する。すなわち、これらのグラフィック要素は生物学的エンティティの種類を表わす。生物学的エンティティの種類には例えば、遺伝子、タンパク質、ＲＮＡ、代謝産物、化合物、薬物、複合体、細胞、組織、器官、生物学的相互関係、病気などがある。
【００５３】
生物学的意味により、ステンシルを他の形態の生物学的データにリンクさせることが容易になる。また、ステンシルは生物学的挙動の合成を表しているため、ステンシルは生物学的図を簡単且つ迅速に構築するための「マクロ」のような働きもする。ステンシルを使用すれば、テキスト文書と図表との間の双方向変換や、図表と他の形態のデータ（例えば、実験データ）との間の双方向変換が可能になる。さらに、ステンシルを使用すれば、ユーザ制御による代替図（例えば既存の図の代替図）のグラフィカルな検索も可能になる。ステンシルは複数のユーザ間の共同作業に使用することもできる。その場合、例えば開始テンプレートとして空のステンシルのセットを用意してもよいし、書き込まれたステンシルを共用してもよいし、共同作業でステンシルに書き込みを行ってもよいし、それらを組み合わせて実施してもよい。ステンシル、及び生物学的図を構築するためのシステムに関する詳しい説明は、米国特許出願第１０／７８４，５２３号に記載されている。
【００５４】
遺伝子発現、遺伝子型決定、位置分析、プロテオーム又は代謝研究によって生成される少なくとも１つのデータセット（本発明は、高スループット技術によって生成されるデータセットに特に適している）と、そのデータセット（複数の場合もあり）中の大部分の要素とは異なることが判明した、データセット中の要素からなる関心対象リストと、更には、そのデータセットに含まれる要素間の相互作用をモデリングした生物学的図とに基づいて、本発明は、この情報を更に処理し、データが病気や、研究を進めている他の題材にどう関係しているかに関する、データの更に有用な意味を生成する。前述のように、生物学的図は、データの要素（すなわち概念）間の相互作用をモデリングした既存の図であってもよいし、あるいは、（ｉ）公開されている文献の言語構文解析、（ｉｉ）既存の経路データベース、代謝反応のデータベース、タンパク質間相互作用データベースのマージ、（ｉｉｉ）手動作成したネットワークマップ、（ｉｖ）実験データからのネットワーク自動生成、及び（ｖ）前述の情報源を利用した既存の図の修正、のうちのいずれか１つ又はそれらの組み合わせによって構築してもよい。
【００５５】
上記の生物学的図から、全ノードが「関心対象リスト」の要素となるようなサブネットワーク（いわゆる「関心対象のサブネットワーク」）を抽出することができる。また、他の方法として、サブネットワークの全ノードがマイクロアレイの一部（又は所与の高スループット実験データセット）となるようなサブネットワークの抽出方法もある。そのようなネットワークは「データサブネットワーク」と呼ばれる。
【００５６】
図１は、上で述べたような関心対象のサブネットワーク及び／又はデータサブネットワークの抽出を説明するための図であり、多数の分子間の相互作用をモデリングした生物学的図１００を示す略図である。ただし、図示説明を容易にするために図１００は非常に単純化されていること、並びに、高スループットデータセットをモデリングした場合、図１００は相互作用リンクを有する何百又は何千ものノードを含むことも稀ではない点に注意して欲しい。説明の都合上、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｉ及びＬはデータ中の要素であるものと仮定し、Ａ、Ｃ、Ｅ及びＩは更に関心対象リストの要素でもあるものと仮定する。つまり、データセット中にはＢ、Ｄ及びＬがあり、それらが図１００にも示されているが、それらの要素は現時点では有意なものとみなされておらず、関心対象リストの要素ではないものと仮定する。また、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｊ及びＫはデータセットの要素ではなく、使用中の生物学的図の単なる要素に過ぎないものとする。抽出を実施すると、関心対象のサブネットワークだけが識別され、図２に示すような関心対象のサブネットワーク１１０Ｉが生成される。データサブネットワークの抽出を実施した場合は、図３に示すようなデータサブネットワーク１１０Ｄが生成される。
【００５７】
次に、ネットワーク全体１００、関心対象のサブネットワーク１１０Ｉ、及び関心対象のデータサブネットワーク１１０Ｄのうちのいずれかに基づいて、上で述べたように連結性分析を実施し、連結性スコアに従ってネットワークの要素をランク付けする。ここで、抽出された関心対象のサブネットワーク１１０Ｉやデータサブネットワーク１１０Ｄには、複数の断片的な部分的図が出来る場合もある点に注意して欲しい。また、元の生物学的図／ネットワーク１００が、複数の断片的な部分的な図／ネットワークを有する場合もある。ただし、それらの状況が本明細書に記載する処理に影響を与えることはない。どのネットワークを連結性スコアを実施するための基礎として使用しても、そのネットワークの各ノードには、連結性スコアを計算する際に使用される有意性スコアが割り当てられる。
【００５８】
関心対象のサブネットワーク１１０Ｉは、関心対象リストの場合と同様に、その全ノードに有意性スコアが既に割り当てられている。それらの有意性スコアは、例えばＳＡＭ又は何らかの他の既知の統計アルゴリズムを使用して算出することができる。ＳＡＭを使用する場合、有意性スコアを算出する際に１以上の閾値を設定することができる。例えば、閾値を１つだけ設定した場合、有意性スコアの絶対値がその閾値よりも大きいデータ要素だけが、関心対象リストに割り当てられる。この場合、有意性スコアの絶対値が閾値未満である要素には、単純にゼロの有意性スコアが割り当てられる。同様に、正の閾値と負の閾値の２つの閾値を設定することもできる。それらの値の絶対値を同じ値にする必要はない。この場合、負の有意性スコアを有する要素が関心対象リストを構成するためには、負の閾値未満の有意性スコアを有する必要があり、正の有意性スコアを有する要素が関心対象リストを構成するためには、正の閾値よりも大きな有意性スコアを有する必要がある。それ以外の要素には全て、ゼロの有意性スコアが割り当てられる。
【００５９】
あるいは、関心対象リスト中にない要素にゼロの有意性スコアを割り当てるのではなく、データセット中の全ての要素について有意性スコアを計算してもよい。生物学的図１００全体を使用する場合、データセットの要素に有意性スコアを割り当てる方法とは無関係に、データセットの要素ではないノードには、ゼロの有意性スコアが割り当てられる。
【００６０】
ネットワーク１００、関心対象のサブネットワーク１１０Ｉ、又は関心対象のデータサブネットワーク１１０Ｄ中の各要素の連結性スコアの算出は、そのネットワーク又はサブネットワーク内の代表的ノードが有するリンクの特定に基づいて行われ、又は、検査対象であるノードのリンク先の要素の特定に基づいて行われる。例えば、ネットワーク１００、関心対象のサブネットワーク１１０Ｉ、又は関心対象のデータサブネットワーク１１０Ｄの各要素について、ユーザは、変更可能な所定の距離レベルまでにあるその近傍要素を全て抽出する場合がある。近傍要素は、ネットワーク１００、関心対象のサブネットワーク１１０Ｉ又は関心対象のデータサブネットワーク１１０Ｄ中の他の要素との間の直接的相互作用に限定してもよいし、間接的相互作用を含んでもよく、これは、連結性スコア算出時のユーザが変更可能な距離レベルによって決定される。現在検討／分析しているノードに直接相互作用するノードはいずれも、そのノードの第１の近傍要素である。現在分析中のノードの第１の近傍要素の第１の近傍要素であって、且つ現在分析中のノードの第１の近傍要素ではない要素は、現在分析中のノードの第２の近傍要素（距離２）である。以下同様である。
【００６１】
現在分析中のノード、例えば図３のノードＡについて、設定された近傍基準に基づいてサブネットワークを抽出する。分析中のノードとその近傍要素からなるサブネットワークは「要素指定サブネットワーク」と呼ばれる。次に、その近傍要素全ての有意性スコア（これはデータセットの要素に与えられる）を重み付け加算することにより、分析中の要素の連結性スコアを計算する。この重み付き加算は、所与の近傍要素から分析中のノードまでの距離の単調減少関数又は非増加関数を利用して行われる。
【００６２】
重み付けに現在利用可能な確立された関数には、距離の逆数や指数関数などがある。ただし、それらに限定はしない。距離の逆数によって重み付けをする場合、ノード「ｉ」の重み係数Ｗ（ｉ）は、Ｗ（ｉ）＝１／距離（ｉ、Ａ）によって与えられる。式中、距離（ｉ、Ａ）は、連結性スコアを計算しようとしているノードをノードＡとした場合の、ノードＡからノードｉまでの距離である。この場合、ノードＡについては距離の逆数が定義されないことから（ノードＡからノードＡまでの距離はゼロであるため）、ノードＡには、重み値１が割り当てられる（すなわち、Ｗ（Ａ）＝１）。指数重み付け値は、Ｗｅｘｐ（ｉ）＝ｅｘｐ（−距離（ｉ、Ａ））によって計算することができ、前述の計算と同様に、その値は距離の増加に従って減少する。従って、このアプローチを使用してＡ自体に割り当てられる重み値もまた１である。すなわち、Ｗｅｘｐ（Ａ）＝ｅ０＝１である。どの重み付けの式を使用するかとは無関係に、得られた連結性スコアはそれぞれ、連結性スコアの計算の際に考慮される全ノードの重みの合計で割ることによって正規化することができる。例えば、ノードＡの連結性スコアは下記のように定義される。
【００６３】
【数１】
2006323846.tif 000003
【００６４】
式中、変数「ｉ」は、連続性スコアを計算する際に考慮される近傍のノードを表わし、「ｎ」は考慮されるノードの総数を表している。上で述べたように、近傍ノードは、直接的相互作用（第１の近傍要素）だけを含むように定義してもよいし、間接的相互作用を含むように定義してもよい（例えば、Ｌ＝２の場合、第２の近傍までを含むように。Ｌ＝３の場合、第３の近傍までを含むように、等）。Ｌの値にかかわらず、ノードＡは常にノードＡの近傍であるとみなされる点に注意して欲しい。
【００６５】
ネットワーク１００、関心対象のサブネットワーク１１０Ｉ、又は関心対象のデータサブネットワーク１１０Ｄの各要素について連結性スコアの計算が終わると、次に、それらの要素が有する連結性スコアに従って、それらの要素をランク付けすることができる（例えば、減少する順番で）。そして、高い連結性スコアを有する要素は、研究中の病気の経過の治療対象となりうる分子を有する「ネクサス」要素、又は高相互作用ノードとして識別される。
【００６６】
更に、正規化関数や閾値関数を使用して、ネットワーク１００、関心対象のサブネットワーク１１０Ｉ、又は関心対象のデータサブネットワーク１１０Ｄに含まれる全ての分子の連結性スコアを正規化することができる。正規化又は閾値処理の技術には、限定はしないが、下記の技術のいかなる組み合わせを使用してもよい。（ｉ）連結性スコアを要素指定サブネットワーク内のノード又はエッジ／リンクの数で割ることにより、各連結性スコアを正規化すること。（ｉｉ）閾値を要素指定サブネットワーク内のノード又はエッジの数に設定し、ノードに対応するサブネットワークがその閾値よりも少ない数のノード又はエッジしか有していないノードには全て、ゼロの連結性スコアを与えること。
【００６７】
例えば、図３のノード「Ａ」の連結性スコアは下記のようにして計算される。「ノードｉ」の有意性スコアはＳＳ（ｉ）であるものとする。この例では、各ノードの有意性スコアは、ＳＡＭを使用して計算されたそのノードのｄ−スコアに等しい。ただし、関心対象リスト上にないノードの有意性スコアには、ゼロの値が割り当てられる。従って、ノードＡ、Ｃ、Ｅ、及びＩだけが、関心対象リストの要素であるものとして、非ゼロの有意性スコアを有する。この例では、第１の近傍までのノードしか考慮していないので、重み付け関数も正規化も閾値も使用されない。従って、与えられた条件によれば、ノードＡの連結性スコアは、ＣＳ（Ａ）＝｜ＳＳ（Ａ）｜＋｜ＳＳ（Ｂ）｜＋｜ＳＳ（Ｄ）｜＋｜ＳＳ（Ｅ）｜＋｜ＳＳ（Ｉ）｜＋｜ＳＳ（Ｌ）｜によって計算される。ただし、式中、｜ＳＳ（ｉ）｜はノードｉの有意性値の絶対値を表し、ノードＢ、Ｄ、Ｅ、Ｉ、及びＬはノードＡの第１の近傍である（ノードＡはノードＡ自体の近傍でもある）。同じ条件下において、ノードＢの連結性スコアは、ＣＳ（Ｂ）＝｜ＳＳ（Ｂ）｜＋｜ＳＳ（Ａ）｜＋｜ＳＳ（Ｃ）｜＋｜ＳＳ（Ｅ）｜＋｜ＳＳ（Ｉ）｜によって得られる。この例において、近傍のノード数を用いて、上で述べたような方法で連結性スコアＣＳ（Ａ）及びＣＳ（Ｂ）を正規化すると、正規化されたスコアはそれぞれ、ＣＳ（Ａ）／６及びＣＤ（Ｂ）／５に等しくなる。従って、ノードＢは関心対象リストの要素ではないが、ノードＢの連結性スコアは、関心対象リストの要素であるノードＡのものよりも高くなる可能性がある。
【００６８】
連結性スコアは、必要であれば要素指定サブネットワークを抽出することなく、生物学的図、関心対象のサブネットワーク、又は関心対象のデータセブネットワークから直接算出することもできる。つまり、或るノードが与えられば、ネットワーク（例えば、生物学的ネットワーク、関心対象のサブネットワーク、又は関心対象のデータサブネットワーク）内のリンクを検査することによりそのノードの全ての近傍ノードを識別することができ、与えられたノードと識別された近傍ノードの有意性スコアから、連結性スコアを計算することができる。これが済むと、次に、上記のように要素指定サブネットワークを抽出し、スーパーネットワーク（巨大ネットワーク）を構築したり、あるいはスーパーネットワーク抽出を実施し、全ての識別されたノード及び近傍ノード（あるいは、ランク付けされた連結性スコアにより閾値を超えるものとして判定された近傍ノードの一部）を抽出することにより、スーパーネットワークを構築することができる。要素指定サブネットワークは、関心対象のサブネットワーク又は関心対象のデータサブネットワークに関して説明したものと同様のやり方で、生物学的図から直接決定することができる。最初にフィルタリングを実施し、関心対象リスト上にないことから有意でないと判定された全ノードに基づく連結性スコアを除外してもよい。あるいは、全ノードについて連結性スコアを計算してもよい。
【００６９】
上記のようにして要素指定サブネットワークを抽出した後、抽出された要素指定サブネットワークを組み合わせて、スーパーネットワークを形成してもよい。例えば、最高ランクの要素であることを意味する最高ランクのノードの要素指定サブネットワーク（ユーザ定義及び変更可能な閾値よりも高い連結性スコアを有する）を１つに結合し、スーパーネットワークを形成することができる。このスーパーネットワークは、病気の経過を通常の経過から明らかに区別するものであり、一般的には、研究対象の実験条件を調節から区別するものである。すなわち、スーパーネットワークは、連結性スコアが閾値より大きい全ての要素の「要素指定サブネットワーク」をマージすることによって構築される。もし要素指定サブネットワークが、生成中のスーパーネットワークと共通のノードを持たない場合、その要素指定サブネットワークと構築されたスーパーネットワークとの間の連結リンクが表示されることなく、その要素指定サブネットワークはスーパーネットワークの横に表示される場合がある。「ネクサス」要素とは、最大の相対連結スコアを有する要素のことを言い、ネクサス要素はスーパーネットワークに含まれる。得られたスーパーネットワーク及び「ネクサス」要素により、研究中の病気の経過／状態に関する有用な情報が定まり、スーパーネットワークを更に分析することにより治療の対象を求めることができる。
【００７０】
図４は、アテローム性動脈硬化症患者の糖尿病の研究のために、生物学的図に現れる各要素（この例では、マイクロアレイ上にプローブによって示された遺伝子）の連結性スコアを上記の手順に従って計算した後、構築されたチャートの一部を示している。各要素の有意性スコアはＳＡＭを使用して計算した。図５は、図示説明を簡単にするために、このマイクロアレイ研究において表現される約２２，０００個の遺伝子のうちのどこかの部分に相当する、処理された要素の総数のうちの非常に小さな部分のみを示していることに注意して欲しい。約５，２００個の遺伝子を含む生物学的ネットワークから、マイクロアレイデータ中に存在するそれらの遺伝子だけからなるデータサブネットワークを抽出した。次に、そのデータサブネットワーク中の各遺伝子の連結性スコアを計算した。「記号」と書かれた列２０２に遺伝子記号によって列挙された各遺伝子について、要素指定された部分的図（すなわち、要素指定サブネットワーク）を識別し、それぞれについて連結性スコアの計算を実施した。「エイアリス（別名）」と書かれた列２０４には、記号の列２０２の欄に記載された遺伝子を表わす既知の全ての他の名称／記号が列挙されている。これらのエイリアスは、２００２年５月２２日に出願された「Biotechnology Information Naming System」と題する本願と同じ譲受人の同時係属の米国特許出願第１０／１５４，５２９号に記載されているような、生物学的名前体系を使用して決定することができる。
【００７１】
「遺伝子名」の列には、遺伝子を一般に識別する名称が列挙され、また遺伝子の既知の機能や推測される機能が列挙されている。列２０８には、列２０２に記載された遺伝子に関する要素指定サブネットワークに識別されたノードの数が表示されている。要素の有意性値は列２１０に表示されている。この例では、有意性値はＳＡＭ分析によって判定され、遺伝子のｄ−スコアとして表示されている。有意性スコアは、正の値であっても負の値であってもよい。有意性スコアの絶対値が大きくなるほど、その遺伝子の有意性は高いものとみなされる。要素指定サブネットワーク中の全ノードの有意性スコアの和をとることにより計算された累積有意性スコア（この例では、累積ｄ−スコア）が、列２１２に表示されている。累積有意性スコアを要素指定サブネットワーク中のノードの総数で割ることにより計算された平均有意性スコア（この例では、平均ｄ−スコア）が、列２１４に表示されている。ここで、ある遺伝子の連結性スコアは、その遺伝子の要素指定サブネットワークから算出された平均有意性スコアの値に設定されている点に注意して欲しい。
【００７２】
列２１６及び列２１８は、ユーザが変更可能な閾値の値を表示している。列２１６は、ブールフラグ（例えば「０」と「１」、又は図４に示すような「真」と「偽」）を使用して、その行に表示されている要素の連結性スコアが、設定された閾値よりも大きいか否かを示している。この例では、平均有意性スコア（連結性スコア）が１よりも大きい遺伝子を有意であるとみなすように、上記閾値を設定した。
【００７３】
平均連結性スコア等の連結性スコアを正規化しても、ユーザは、検討している要素指定サブネットワークに含まれるノードの数やエッジ／リンクの数によって連結性スコアをさらにフィルタリングしたいと考える場合がある。例えば、要素指定サブネットワークが２つのノードしか持たず、それらが両方とも比較的高い有意性スコアを有している場合を考えてみる。正規化をしても、この要素指定サブネットワークの平均有意性スコアは高い値になる。一方、別の要素指定サブネットワークは１０個のノードを有し、そのうちの５個が比較的高い有意性スコアを有しているものとする。大きい方の要素指定サブネットワークは、累積的スコアを１０で割ると、比較的低い平均有意性スコアになるかもしれないが、この要素指定サブネットワークは、２個のノードしか持たない要素指定サブネットワークよりも有用な情報をユーザに伝えることができる。なぜなら、大きい方の要素指定サブネットワークは、５個の有意なノード／遺伝子を含むのに対し、小さい方の要素指定サブネットワークは、有意なノード／遺伝子を２個しか含まないからである。この問題に対処するために、ユーザは、非常に小さな要素指定サブネットワークは分析対象として考慮されないように閾値を設定してもよい。図４の例において、ユーザは、合計ノード数が４以下の要素指定サブネットワークは無視されるように閾値を選択した。上述のように、この閾値の値は、ユーザが変更することができる。列２１８には、列２１６と同様にブール値が入っている。このブール値は、各要素指定サブネットワークが、ノード又はリンクの最小閾値要件を満たすか否かを示すものである。
【００７４】
この例では全遺伝子（すなわち、関心対象リスト上の遺伝子だけではなく）を検討したため、列２２０には、ある遺伝子がその遺伝子の有意性スコアによって、有意な要素であるものとみなされたか否かを示すブール値が格納される。有意であるものとみなすための閾値レベルは、それを検討中の要素の有意性スコアの絶対値と比較する際に、変更することもできる。従って、列２２０では、関心対象リストを構成する要素が識別される。列２２２では、検討する要素指定サブネットワークに含まれる全てのノードの名称（要素を表わす名称。この場合、遺伝子）が識別される。
【００７５】
図４は、平均有意性スコア（平均ｄ−スコア）２１４によってチャート２００を並び替えた後の（ソートした後の）、上位ランクの要素を示している。列２１６、２１８、及び２２０にセットされた閾値の全てを、全ての遺伝子が上回るわけではないことが分かる。つまり、上で述べたような方法でスーパーネットワークを構築する際に、「偽」又はゼロ（あるいは閾値を上回らなかったことを示す他のブール指標）と記録された要素は使用されない場合がある。
【００７６】
図５は、図４に示す例で分析したデータと同じデータから生成されたチャート３００の一部を示している。ただし、別のネットワークを使用して分析を開始した。この例では、関心対象のサブネットワークだけを使用した。生物学的図の中から関心対象リスト上の遺伝子だけを含むように構成されたサブネットワーク、すなわち、有意性スコアを有するものとして判定された遺伝子だけを含むサブネットワークを分析した。従って、チャート３００中の要素の有意性に関しては、ブール指標を使用していない。なぜなら、全ての遺伝子が有意なものであることが既に判定されているからである。関心対象の部分的図において要素指定サブネットワークを識別し、次に、その要素指定サブネットワークを分析して図５に示すような情報を生成した。
【００７７】
この例でも、図示説明を簡単にするために、図５は、分析する遺伝子の総数のうちのごく一部だけを示している。列３０２、３０４、及び３０６は、上で述べた列２０２、２０４、及び２０６と同じ種類の情報を有する。列３０８は、表示されている要素の有意性スコアを示しており、この図では、ＳＡＭによって計算された遺伝子のｄ−スコアを示している。要素指定サブネットワーク中の全ノードの有意性スコアの絶対値の和を計算することにより算出されるような、要素指定サブネットワークの累積有意性スコア（累積ｄ−スコア）が表示されている。この例では、遺伝子の連結性スコアを累積有意性スコアに設定したこと（すなわち、正規化を実施しなかったこと）に注意して欲しい。列３１２は、列２２２に関して上で述べたような情報と同じ種類の情報を有する。
【００７８】
チャート３００中の要素は累積有意性スコア（すなわち、連結性スコア）に従ってソートされているので、この順番に従ってスーパーネットワークの構築に使用することができる。
【００７９】
スーパーネットワーク４００（図６）は、図５に関して説明した実験における関心対象リスト上の要素のうち、所定の閾値よりも大きい連結性スコア（この例では、累積有意性スコア）を有する要素を抽出した要素指定サブネットワークから生成されたものである。この図から、明るい赤色のノード４０２で示された遺伝子は、糖尿病患者の場合はアップレギュレートされ、非糖尿病患者の場合はダウンレギュレートされるか又は中性のままであることが分かる。一方、明るい緑色のノード４０４で示された遺伝子は、糖尿病患者の場合はダウンレギュレートされ、非糖尿病患者の場合はアップレギュレートされるか又は中性になることが分かる。それらのノードでは、ＳＡＭのｄ−スコアが、赤色（正のｄ−スコア）及び緑色（負のｄ−スコア）でそれぞれオーバレイされている。色が明るいほど、その遺伝子の有意性スコア（ｄ−スコア）の絶対値は高い。従って、暗い赤色のノードはアップレギュレートされているものの、明るい赤色のノードほどアップレギュレートされてはいない。同様に、暗い緑色のノードはダウンレギュレートされているものの、明るい緑色のノードほどダウンレギュレートされてはいない。黒色のノードは実質的に中性であり、すなわち特に調節されていない。このように、カラーコーディングの濃淡（明るさ）により、ノードがアップレギュレート（赤）又はダウンレギュレート（緑色）される度合いが連続的に表現される。ここでは赤色、緑色、及び黒色、並びにそれらの色の中間濃度の色を使用しているが、カラーコーディングがそれらの色に限定されることはなく、ユーザが視覚的に容易に区別できる色であれば、どのような組み合わせを使用してもよい。
【００８０】
各ノードの下には、そのノードによって表される特定の遺伝子の配列の行にある各細胞（実験）の発現レベルを示すヒートストリップ４０６が表示されている。なお、ヒートストリップの視覚表現に関する詳細については、２００４年８月２７日に出願された「System and Methods for Visualizing and Manipulating Multiple Data Values with Graphical Views of Biological Relationships」と題する本願と同じ譲受人の同時係属の米国特許出願第１０／９２８，４９４号に記載されている。ヒートストリップ４０６もカラーコーディングされており、黄色の棒４０６ｙは糖尿病レベルの発現を表し、青色の棒４０６ｂは制御レベル（非糖尿病）の発現を表す。ノードｉｌ６、ｌｉｆ、ｃ−ｓｒｃ、ｔｇｉｆ、ｉｇｆ１、及びｉｌｌｒａは、スーパーネットワーク４００において最も高度に連結したノード（遺伝子）であり、それらの全部の中で最も高い連結性スコア（前述のように、この実験では累積的有意性スコアをノードの連結性スコアとして使用した）を有するｉ１６は、５２．４６６９のスコアを有することが、スーパーネットワーク４００から読み取れる。つまり、ｉ１６は冠状動脈硬化症のネクサス遺伝子であり、糖尿病性冠状動脈症の病理における鍵となる標的であるということが特定された。
【００８１】
図７は、本発明の一実施形態による典型的なコンピュータシステムを示している。コンピュータシステム７００は任意の数のプロセッサ７０２（中央演算処理装置、又はＣＰＵとも呼ばれる）を有する場合があり、プロセッサ７０２は、一次記憶媒体７０６（一般にランダムアクセスメモリ、すなわちＲＡＭ）と、一次記憶媒体７０４（一般に、リードオンリメモリ、すなわちＲＯＭ）とを含む記憶装置に接続される。当該技術分野において知られているように、一次記憶媒体７０４は、データや命令をＣＰＵに対して一方向に転送する働きをする。一方、一次記憶媒体７０６は通常、データや命令を双方向に転送するのに使用される。これらの一次記憶装置はいずれも、任意の適当なコンピュータ読取可能媒体、例えば上で述べたようなものを含む場合がある。大容量記憶装置７０８も同様に、ＣＰＵ７０２に対して双方向的に接続され、補助的なデータ記憶機能を提供するものであり、上で述べたコンピュータ読取可能媒体のいずれかを含む場合がある。大容量記憶装置７０８はプログラムやデータなどの記憶に使用され、一般的には一次記憶媒体よりも遅いハードディスクのようなの二次記憶媒体である。当然ながら、大容量記憶装置７０８に記憶された情報は、適当な時点において、仮想メモリとして機能する一次記憶媒体７０６の一部へ標準的な方式で転送される。大容量記憶装置の具体例には、例えばＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ７１４があり、それらもデータを一方向的にＣＰＵへ送ることができる。
【００８２】
また、ＣＰＵ７２０はインタフェース７１０にも接続される。インタフェース７１０には、１以上の入出力装置、例えばビデオモニタ、トラックボール、マウス、キーボード、マイクロホン、タッチセンサディスプレイ、トランスデューサカードリーダ、磁気テープリーダ、紙テープリーダ、タブレット、スタイラス、音声認識装置、手書き認識装置などがあり、他の既知の入力装置、例えば他のコンピュータなども含まれる。最後に、ＣＰＵ７０２は、任意選択により、一般に７１２に示すようなネットワーク接続を使用して、コンピュータ又は通信ネットワークに接続することが可能である。このようなネットワーク接続を使用する場合、ＣＰＵは、上で述べた方法のステップを実施する過程において、ネットワークから情報を受信したり、ネットワークへ情報を出力したりすることがある。上で述べた装置や材料は、コンピュータのハードウェアやソフトウェアの技術分野の当業者にとって馴染み深いものであろう。
【００８３】
上記のハードウェア要素は、本発明の処理を実施するために、複数のソフトウエアモジュールの命令を実行する場合がある。例えば、連結性スコアを計算するための命令は、大容量記憶装置７０８又は７１４に記憶され、一次記憶媒体７０６と協働するＣＰＵ７０８において実行される場合がある。
【００８４】
本発明の説明では幾つかの特定の実施形態を参照しているが、当業者であれば、本発明の思想及び範囲から外れることなく、それらの実施形態に種々の変更を施したり、等価物で置換したりすることも可能である。さらに、特定の状態、材料、組成物、プロセス、プロセスステップに合わせて多数の変更を施し、本発明の目的、思想及び範囲に適合させることも可能である。従って出願人は、そうした変更も全て、特許請求の範囲に記載した発明の範囲に収めることを意図している。
【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】多数の分子間の相互作用をモデル化した生物学的図の略図である。
【図２】図１のネットワークのうちの関心対象のサブネットワークを示す図である。
【図３】図１のネットワークから抽出したデータサブネットワークを示す図である。
【図４】アテローム硬化症患者の糖尿病を研究するために、各要素について連結性スコアを計算した後、構築したチャートの一部を示す図である。
【図５】図４で示す例で分析したデータと同一のデータから生成されたチャートの一部を示す図である。ただし、別のネットワークを使用して分析を開始した。
【図６】図５に関して説明した実験における関心対象リスト上にある要素について抽出された要素指定サブネットワークから生成されたスーパーネットワークを示す図である。
【図７】本発明の一実施形態による典型的なコンピュータシステムを示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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