(57)【要約】【課題】タイリングアレイデータに基づいてゲノム塩基配列から未知の遺伝子の領域や構造を精度よく予測することができる遺伝子構造予測方法および遺伝子構造予測プログラムを提供することを課題とする。【解決手段】本発明によれば、ゲノム塩基配列から規則的に抜き出された部分塩基配列をプローブとして配置したタイリングアレイを用いて、当該タイリングアレイで測定された各プローブの発現強度に関するタイリングアレイデータおよびゲノム塩基配列に関するゲノム塩基配列データを取得し、取得したタイリングアレイデータに基づいて、ゲノム塩基配列の中から遺伝子の発現領域を推定し、推定した発現領域に対応する塩基を起点として、当該起点の両隣に連なる塩基ごとに、タイリングアレイデータおよびゲノム塩基配列データに基づいて遺伝子の構造に関する属性を決定することで、遺伝子の構造を予測する。【選択図】        図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
塩基配列に基づいて遺伝子の構造を予測する遺伝子構造予測方法において、
ゲノム塩基配列から規則的に抜き出された部分塩基配列をプローブとして配置したタイリングアレイを用いて、当該タイリングアレイで測定された各プローブの発現強度に関するタイリングアレイデータに基づいて当該ゲノム塩基配列から遺伝子の構造を予測すること、
を特徴とする遺伝子構造予測方法。
【請求項２】
ゲノム塩基配列から規則的に抜き出された部分塩基配列をプローブとして配置したタイリングアレイを用いて、当該タイリングアレイで測定された各プローブの発現強度に関するタイリングアレイデータおよびゲノム塩基配列に関するゲノム塩基配列データを取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップで取得したタイリングアレイデータに基づいて、ゲノム塩基配列の中から遺伝子の発現領域を推定する発現領域推定ステップと、
前記発現領域推定ステップで推定した発現領域に対応する塩基を起点として、当該起点の両隣に連なる塩基ごとに、前記タイリングアレイデータおよび前記ゲノム塩基配列データに基づいて遺伝子の構造に関する属性を決定することで、遺伝子の構造を予測する遺伝子構造予測ステップと、
を含むことを特徴とする遺伝子構造予測方法。
【請求項３】
前記発現領域推定ステップは、
前記タイリングアレイデータに基づいて遺伝子の発現領域の候補である発現領域候補を決定する発現領域候補決定ステップと、
前記発現領域候補決定ステップで決定した発現領域候補が統計的に有意であるか否かを判定する発現領域候補判定ステップと、
前記発現領域候補判定ステップで有意であると判定した場合、発現領域候補を前記発現領域として決定する発現領域決定ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の遺伝子構造予測方法。
【請求項４】
前記発現領域候補決定ステップは、
ゲノム塩基配列における所定の長さの領域を対象として、当該領域に含まれるプローブの発現強度の中央値を算出する中央値算出ステップと、
前記中央値算出ステップで中央値の算出対象とした領域をゲノム塩基配列に沿って移動する領域移動ステップと、
前記中央値算出ステップおよび前記領域移動ステップを繰り返し実行することで蓄積した複数の中央値の中から最大のものを選択し、選択した最大の中央値の算出対象であった領域を前記発現領域候補として選出する発現領域候補選出ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項３に記載の遺伝子構造予測方法。
【請求項５】
前記遺伝子構造予測ステップは、
前記発現領域推定ステップで推定した発現領域に対応する塩基である発現領域塩基を対象として、当該発現領域塩基の属性に関する確率をマルコフモデルを用いて決定する発現領域塩基確率決定ステップと、
前記発現領域確率決定ステップで対象とした発現領域塩基に隣接する隣接塩基を対象として、当該隣接塩基の属性に関する状態遷移確率をマルコフモデルを用いて決定する隣接塩基確率決定ステップと、
前記隣接塩基確率決定ステップをゲノム塩基配列の末端の塩基まで繰り返して実行した後、各塩基の属性に関する尤度を最尤法を用いて決定する尤度決定ステップと、
前記確率、前記状態遷移確率および前記尤度に基づいて各塩基の属性の組み合わせを確定する属性確定ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項２から４のいずれか１つに記載の遺伝子構造予測方法。
【請求項６】
前記遺伝子構造予測ステップで予測した遺伝子の構造に含まれるエクソン領域に対応するプローブの発現強度に基づいて、当該遺伝子の発現値を算出する発現値算出ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項２から５のいずれか１つに記載の遺伝子構造予測方法。
【請求項７】
前記遺伝子構造予測ステップで構造が予測された遺伝子の領域を除いたゲノム塩基配列である未予測領域を予測対象領域として決定する予測対象領域決定ステップ、
をさらに含み、
前記予測対象領域決定ステップで決定した予測対象領域に対して、前記発現領域推定ステップおよび前記遺伝子構造予測ステップを再び実行すること、
を特徴とする請求項２から５のいずれか１つに記載の遺伝子構造予測方法。
【請求項８】
前記予測対象領域決定ステップは、
前記未予測領域をゲノム塩基配列から抽出する未予測領域抽出ステップと、
前記未予測領域抽出ステップで抽出した未予測領域の塩基長を算出し、算出した塩基長が所定の塩基長以下であるか否かを判定する塩基長判定ステップと、
前記塩基長判定ステップで所定の塩基長以下でないと判定した場合、前記未予測領域抽出ステップで抽出した未予測領域を前記予測対象領域として確定する予測対象領域確定ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項７に記載の遺伝子構造予測方法。
【請求項９】
ゲノム塩基配列から規則的に抜き出された部分塩基配列をプローブとして配置したタイリングアレイを用いて、当該タイリングアレイで測定された各プローブの発現強度に関するタイリングアレイデータおよびゲノム塩基配列に関するゲノム塩基配列データを取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップで取得したタイリングアレイデータに基づいて、ゲノム塩基配列の中から遺伝子の発現領域を推定する発現領域推定ステップと、
前記発現領域推定ステップで推定した発現領域に対応する塩基を起点として、当該起点の両隣に連なる塩基ごとに、前記タイリングアレイデータおよび前記ゲノム塩基配列データに基づいて遺伝子の構造に関する属性を決定することで、遺伝子の構造を予測する遺伝子構造予測ステップと、
を含む遺伝子構造予測方法をコンピュータに実行させることを特徴とする遺伝子構造予測プログラム。
【請求項１０】
前記発現領域推定ステップは、
前記タイリングアレイデータに基づいて遺伝子の発現領域の候補である発現領域候補を決定する発現領域候補決定ステップと、
前記発現領域候補決定ステップで決定した発現領域候補が統計的に有意であるか否かを判定する発現領域候補判定ステップと、
前記発現領域候補判定ステップで有意であると判定した場合、発現領域候補を前記発現領域として決定する発現領域決定ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項９に記載の遺伝子構造予測プログラム。
【請求項１１】
前記発現領域候補決定ステップは、
ゲノム塩基配列における所定の長さの領域を対象として、当該領域に含まれるプローブの発現強度の中央値を算出する中央値算出ステップと、
前記中央値算出ステップで中央値の算出対象とした領域をゲノム塩基配列に沿って移動する領域移動ステップと、
前記中央値算出ステップおよび前記領域移動ステップを繰り返し実行することで蓄積した複数の中央値の中から最大のものを選択し、選択した最大の中央値の算出対象であった領域を前記発現領域候補として選出する発現領域候補選出ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載の遺伝子構造予測プログラム。
【請求項１２】
前記遺伝子構造予測ステップは、
前記発現領域推定ステップで推定した発現領域に対応する塩基である発現領域塩基を対象として、当該発現領域塩基の属性に関する確率をマルコフモデルを用いて決定する発現領域塩基確率決定ステップと、
前記発現領域確率決定ステップで対象とした発現領域塩基に隣接する隣接塩基を対象として、当該隣接塩基の属性に関する状態遷移確率をマルコフモデルを用いて決定する隣接塩基確率決定ステップと、
前記隣接塩基確率決定ステップをゲノム塩基配列の末端の塩基まで繰り返して実行した後、各塩基の属性に関する尤度を最尤法を用いて決定する尤度決定ステップと、
前記確率、前記状態遷移確率および前記尤度に基づいて各塩基の属性の組み合わせを確定する属性確定ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項９から１１のいずれか１つに記載の遺伝子構造予測プログラム。
【請求項１３】
前記遺伝子構造予測ステップで予測した遺伝子の構造に含まれるエクソン領域に対応するプローブの発現強度に基づいて、当該遺伝子の発現値を算出する発現値算出ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項９から１２のいずれか１つに記載の遺伝子構造予測プログラム。
【請求項１４】
前記遺伝子構造予測ステップで構造が予測された遺伝子の領域を除いたゲノム塩基配列である未予測領域を予測対象領域として決定する予測対象領域決定ステップ、
をさらに含み、
前記予測対象領域決定ステップで決定した予測対象領域に対して、前記発現領域推定ステップおよび前記遺伝子構造予測ステップを再び実行すること、
を特徴とする請求項９から１２のいずれか１つに記載の遺伝子構造予測プログラム。
【請求項１５】
前記予測対象領域決定ステップは、
前記未予測領域をゲノム塩基配列から抽出する未予測領域抽出ステップと、
前記未予測領域抽出ステップで抽出した未予測領域の塩基長を算出し、算出した塩基長が所定の塩基長以下であるか否かを判定する塩基長判定ステップと、
前記塩基長判定ステップで所定の塩基長以下でないと判定した場合、前記未予測領域抽出ステップで抽出した未予測領域を前記予測対象領域として確定する予測対象領域確定ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項１４に記載の遺伝子構造予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、遺伝子構造予測方法および遺伝子構造予測プログラムに関し、特に、ゲノム塩基配列から規則的に抜き出された部分塩基配列をプローブとして配置したタイリングアレイを用いて、当該タイリングアレイで測定された各プローブの発現強度に関するタイリングアレイデータに基づいて当該ゲノム塩基配列から未知の遺伝子の領域や構造を予測する遺伝子構造予測方法および遺伝子構造予測プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
これまで、遺伝子の構造を予測する技術として、例えば非特許文献１〜３が公開されている。非特許文献１〜３に記載の技術によれば、既知の遺伝子に対して、塩基配列データのみで当該遺伝子の構造を予測することができた。
【０００３】
ここで、ＤＮＡマイクロアレイは、多くの遺伝子の発現量を蛍光強度（発現強度）として同時に測定する技術として、非常に有用である。特に、タイリングアレイは、ゲノム塩基配列の全領域の発現量を蛍光強度（発現強度）として同時に測定することができるので、非常に有用である（例えば非特許文献４〜８参照）。タイリングアレイには、複数のプローブが、遺伝子領域であるか否かに関わらず、ゲノムの塩基配列に沿って、非常に密に且つ規則的に配置されている。これにより、タイリングアレイで測定された各プローブの発現強度に関するタイリングアレイデータのみで未知の遺伝子の存在を発見することができた。なお、タイリングアレイにおいて、平均的な長さの遺伝子領域には、数十個から数百個のプローブが対応している。
【０００４】
【非特許文献１】Ｌｕｋａｓｈｉｎ，ＡＶ．，  Ｂｏｒｏｄｏｖｓｋｙ，Ｍ．，  “  ＧｅｎｅＭａｒｋ．ｈｍｍ：  ｎｅｗ  ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ  ｆｏｒ  ｇｅｎｅ  ｆｉｎｄｉｎｇ．”，  Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄｓ  Ｒｅｓ．，  ２６，  ｐ．１１０７−１１１５，  １９９８
【非特許文献２】Ｕｂｅｒｂａｃｈｅｒ，ＥＣ．，  Ｘｕ，Ｙ．，  Ｍｕｒａｌ，ＲＪ．，  “  Ｄｉｓｃｏｖｅｒｉｎｇ  ａｎｄ  ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ  ｇｅｎｅｓ  ｉｎ  ｈｕｍａｎ  ＤＮＡ  ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ｕｓｉｎｇ  ＧＲＡＩＬ”，  Ｍｅｔｈｏｄｓ  Ｅｎｚｙｍｏｌ．，  ２６６，  ｐ．２５９−２８１，  １９９６
【非特許文献３】Ｓｎｙｄｅｒ，ＥＥ．，  Ｓｔｏｒｍｏ，ＧＤ．，  “Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｃｏｄｉｎｇ  ｒｅｇｉｏｎｓ  ｉｎ  ｇｅｎｏｍｉｃ  ＤＮＡ  ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ：  ａｎ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｄｙｎａｍｉｃ  ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  ａｎｄ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ．”，  Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄｓ  Ｒｅｓ．，  ２１，  ｐ．６０７−６１３，  １９９３
【非特許文献４】Ｓｈｏｅｍａｋｅｒ  Ｄ．Ｄ．  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ  ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｈｕｍａｎ  ｇｅｎｏｍｅ  ｕｓｉｎｇ  ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ  ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．”，  Ｎａｔｕｒｅ，  ４０９，  ｐ．９２２，  ２００１
【非特許文献５】Ｋａｐｒａｎｏｖ  Ｐ．  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｌａｒｇｅ−ｓｃａｌｅ  ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ  ａｃｔｉｖｉｔｙ  ｉｎ  ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ  ２１  ａｎｄ  ２２．”，  Ｓｃｉｅｎｃｅ，  ２９６，  ｐ．９１６−９１９，  ２００２
【非特許文献６】Ｒｉｎｎ，  Ｊ．Ｌ．  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｔｈｅ  ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ  ａｃｔｉｖｉｔｙ  ｏｆ  ｈｕｍａｎ  ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ  ２２．”，  Ｇｅｎｅｓ  Ｄｅｖ．，  １７，  ｐ．５２９−５４０，  ２００３
【非特許文献７】Ｙａｍａｄａ  Ｋ．  ｅｔ  ａｌ．，  “  Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ  Ａｃｔｉｖｉｔｙ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ａｒａｂｉｄｏｐｓｉｓ  Ｇｅｎｏｍｅ．”，  Ｓｃｉｅｎｃｅ，  ３０２，  ｐ．８４２−８４５，  ２００３
【非特許文献８】Ｓｔｏｌｃ  Ｖ．  ｅｔ  ａｌ．，  “  Ａ  ｇｅｎｅ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｍａｐ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｅｕｃｈｒｏｍａｔｉｃ  ｇｅｎｏｍｅ  ｏｆ  Ｄｒｏｓｏｐｈｉｌａ  ｍｅｌａｎｏｇａｓｔｅｒ．”，  Ｓｃｉｅｎｃｅ，  ３０６，  ｐ．６５５−６６０，  ２００４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、タイリングアレイデータには一般にノイズが多く含まれているので、タイリングアレイデータのみでゲノム塩基配列に存在するエクソンとイントロンを明確に区別することはできない。具体的には、タイリングアレイで測定された発現強度が閾値を超えるか否かでエクソンであるか否かを判定する方法の場合、閾値の調整を行っても、エクソン領域内で閾値以下の発現強度が存在したり、エクソン領域外で閾値を超える発現強度が存在したりする。そのため、タイリングアレイデータに基づいて未知の遺伝子の存在を予測することはできても、当該遺伝子の領域や構造を予測することはできなかった、という問題点があった。
【０００６】
また、遺伝子の構造を予測する従来の技術では、予測の過程において、統計的に有意と判定された遺伝子の発現領域であっても遺伝子領域でないと判定されてしまう場合があり、遺伝子の構造を必ずしも十分な精度で予測することができなかった、という問題点があった。
【０００７】
本発明は上記問題点に鑑みてなされたもので、タイリングアレイデータに基づいてゲノム塩基配列から未知の遺伝子の領域や構造を精度よく予測することができる遺伝子構造予測方法および遺伝子構造予測プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
従来の遺伝子構造予測方法ではマルコフモデルを用いるものがよく使われていた（例えば、「Ａｓａｉ  Ｋ．，  Ｈａｙａｍｉｚｕ，  Ｓ．  ａｎｄ  Ｈａｎｄａ，  Ｋ．，  “Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ｓｅｃｏｎｄａｒｙ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ｂｙ  ｔｈｅ  ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  ｍｏｄｅｌ．”，  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｆｏｒ  Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ，  ９，  ｐ．１４１−１４６，  １９９３」や「Ｋｒｏｇｈ，Ａ．，  Ｂｒｏｗｎ，Ｍ．，  Ｍｉａｎ，ＩＳ．  Ｓｊｏｌａｎｄｅｒ，Ｋ．，  Ｈａｕｓｓｌｅｒ，Ｄ．，  “Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  ｍｏｄｅｌｓ  ｉｎ  ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  ｂｉｏｌｏｇｙ．  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｔｏ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ｍｏｄｅｌｉｎｇ．”，  Ｊ．Ｍｏｌ．  Ｂｉｏｌ．，  ２３５，  ｐ．１５０１−１５３１，  １９９４」、「Ｔａｎａｋａ，Ｈ．，  Ｉｓｈｉｋａｗａ，Ｍ．，  Ａｓａｉ，Ｋ．，  Ｋｏｎａｇａｙａ，  Ａ．，  “Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  ｍｏｄｅｌｓ  ａｎｄ  ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ  ａｌｉｇｎｅｒｓ：  Ｓｔｕｄｙ  ｏｆ  ｔｈｅｉｒ  ｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅ  ａｎｄ  ｐｏｓｓｉｂｉｌｉｔｉｅｓ．”，  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  ｆｏｒ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ，  １，  ｐ．３９５−４０１，  １９９３」など参照）。ところが、従来の遺伝子構造予測方法では、例えばタイリングアレイデータから計算された尤度を考慮してマルコフモデルを適用した例はこれまでみられなかった。そもそも、タイリングアレイデータを考慮して遺伝子の構造を予測する試みは成されていなかった。
【０００９】
そこで、上記目的を達成するために、本発明にかかる請求項１に記載の遺伝子構造予測方法は、塩基配列に基づいて遺伝子の構造を予測する遺伝子構造予測方法において、ゲノム塩基配列から規則的に抜き出された部分塩基配列をプローブとして配置したタイリングアレイを用いて、当該タイリングアレイで測定された各プローブの発現強度に関するタイリングアレイデータに基づいて当該ゲノム塩基配列から遺伝子の構造を予測すること、を特徴とする。
【００１０】
また、本発明にかかる請求項２に記載の遺伝子構造予測方法は、ゲノム塩基配列から規則的に抜き出された部分塩基配列をプローブとして配置したタイリングアレイを用いて、当該タイリングアレイで測定された各プローブの発現強度に関するタイリングアレイデータおよびゲノム塩基配列に関するゲノム塩基配列データを取得するデータ取得ステップと、前記データ取得ステップで取得したタイリングアレイデータに基づいて、ゲノム塩基配列の中から遺伝子の発現領域を推定する発現領域推定ステップと、前記発現領域推定ステップで推定した発現領域に対応する塩基を起点として、当該起点の両隣に連なる塩基ごとに、前記タイリングアレイデータおよび前記ゲノム塩基配列データに基づいて遺伝子の構造に関する属性を決定することで、遺伝子の構造を予測する遺伝子構造予測ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明にかかる請求項３に記載の遺伝子構造予測方法は、請求項２に記載の遺伝子構造予測方法において、前記発現領域推定ステップは、前記タイリングアレイデータに基づいて遺伝子の発現領域の候補である発現領域候補を決定する発現領域候補決定ステップと、前記発現領域候補決定ステップで決定した発現領域候補が統計的に有意であるか否かを判定する発現領域候補判定ステップと、前記発現領域候補判定ステップで有意であると判定した場合、発現領域候補を前記発現領域として決定する発現領域決定ステップと、をさらに含むことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明にかかる請求項４に記載の遺伝子構造予測方法は、請求項３に記載の遺伝子構造予測方法において、前記発現領域候補決定ステップは、ゲノム塩基配列における所定の長さの領域を対象として、当該領域に含まれるプローブの発現強度の中央値を算出する中央値算出ステップと、前記中央値算出ステップで中央値の算出対象とした領域をゲノム塩基配列に沿って移動する領域移動ステップと、前記中央値算出ステップおよび前記領域移動ステップを繰り返し実行することで蓄積した複数の中央値の中から最大のものを選択し、選択した最大の中央値の算出対象であった領域を前記発現領域候補として選出する発現領域候補選出ステップと、をさらに含むことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明にかかる請求項５に記載の遺伝子構造予測方法は、請求項２から４のいずれか１つに記載の遺伝子構造予測方法において、前記遺伝子構造予測ステップは、前記発現領域推定ステップで推定した発現領域に対応する塩基である発現領域塩基を対象として、当該発現領域塩基の属性に関する確率をマルコフモデルを用いて決定する発現領域塩基確率決定ステップと、前記発現領域確率決定ステップで対象とした発現領域塩基に隣接する隣接塩基を対象として、当該隣接塩基の属性に関する状態遷移確率をマルコフモデルを用いて決定する隣接塩基確率決定ステップと、前記隣接塩基確率決定ステップをゲノム塩基配列の末端の塩基まで繰り返して実行した後、各塩基の属性に関する尤度を最尤法を用いて決定する尤度決定ステップと、前記確率、前記状態遷移確率および前記尤度に基づいて各塩基の属性の組み合わせを確定する属性確定ステップと、をさらに含むことを特徴とする。
【００１４】
また、本発明にかかる請求項６に記載の遺伝子構造予測方法は、請求項２から５のいずれか１つに記載の遺伝子構造予測方法において、前記遺伝子構造予測ステップで予測した遺伝子の構造に含まれるエクソン領域に対応するプローブの発現強度に基づいて、当該遺伝子の発現値を算出する発現値算出ステップ、をさらに含むことを特徴とする。
【００１５】
また、本発明にかかる請求項７に記載の遺伝子構造予測方法は、請求項２から５のいずれか１つに記載の遺伝子構造予測方法において、前記遺伝子構造予測ステップで構造が予測された遺伝子の領域を除いたゲノム塩基配列である未予測領域を予測対象領域として決定する予測対象領域決定ステップ、をさらに含み、前記予測対象領域決定ステップで決定した予測対象領域に対して、前記発現領域推定ステップおよび前記遺伝子構造予測ステップを再び実行すること、を特徴とする。
【００１６】
また、本発明にかかる請求項８に記載の遺伝子構造予測方法は、請求項７に記載の遺伝子構造予測方法において、前記予測対象領域決定ステップは、前記未予測領域をゲノム塩基配列から抽出する未予測領域抽出ステップと、前記未予測領域抽出ステップで抽出した未予測領域の塩基長を算出し、算出した塩基長が所定の塩基長以下であるか否かを判定する塩基長判定ステップと、前記塩基長判定ステップで所定の塩基長以下でないと判定した場合、前記未予測領域抽出ステップで抽出した未予測領域を前記予測対象領域として確定する予測対象領域確定ステップと、をさらに含むことを特徴とする。
【００１７】
また、本発明は遺伝子構造予測プログラムに関するものであり、本発明にかかる請求項９に記載の遺伝子構造予測方法をコンピュータに実行させる遺伝子構造予測プログラムは、ゲノム塩基配列から規則的に抜き出された部分塩基配列をプローブとして配置したタイリングアレイを用いて、当該タイリングアレイで測定された各プローブの発現強度に関するタイリングアレイデータおよびゲノム塩基配列に関するゲノム塩基配列データを取得するデータ取得ステップと、前記データ取得ステップで取得したタイリングアレイデータに基づいて、ゲノム塩基配列の中から遺伝子の発現領域を推定する発現領域推定ステップと、前記発現領域推定ステップで推定した発現領域に対応する塩基を起点として、当該起点の両隣に連なる塩基ごとに、前記タイリングアレイデータおよび前記ゲノム塩基配列データに基づいて遺伝子の構造に関する属性を決定することで、遺伝子の構造を予測する遺伝子構造予測ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１８】
また、本発明にかかる請求項１０に記載の遺伝子構造予測プログラムは、請求項９に記載の遺伝子構造予測プログラムにおいて、前記発現領域推定ステップは、前記タイリングアレイデータに基づいて遺伝子の発現領域の候補である発現領域候補を決定する発現領域候補決定ステップと、前記発現領域候補決定ステップで決定した発現領域候補が統計的に有意であるか否かを判定する発現領域候補判定ステップと、前記発現領域候補判定ステップで有意であると判定した場合、発現領域候補を前記発現領域として決定する発現領域決定ステップと、をさらに含むことを特徴とする。
【００１９】
また、本発明にかかる請求項１１に記載の遺伝子構造予測プログラムは、請求項１０に記載の遺伝子構造予測プログラムにおいて、前記発現領域候補決定ステップは、ゲノム塩基配列における所定の長さの領域を対象として、当該領域に含まれるプローブの発現強度の中央値を算出する中央値算出ステップと、前記中央値算出ステップで中央値の算出対象とした領域をゲノム塩基配列に沿って移動する領域移動ステップと、前記中央値算出ステップおよび前記領域移動ステップを繰り返し実行することで蓄積した複数の中央値の中から最大のものを選択し、選択した最大の中央値の算出対象であった領域を前記発現領域候補として選出する発現領域候補選出ステップと、をさらに含むことを特徴とする。
【００２０】
また、本発明にかかる請求項１２に記載の遺伝子構造予測プログラムは、請求項９から１１のいずれか１つに記載の遺伝子構造予測プログラムにおいて、前記遺伝子構造予測ステップは、前記発現領域推定ステップで推定した発現領域に対応する塩基である発現領域塩基を対象として、当該発現領域塩基の属性に関する確率をマルコフモデルを用いて決定する発現領域塩基確率決定ステップと、前記発現領域確率決定ステップで対象とした発現領域塩基に隣接する隣接塩基を対象として、当該隣接塩基の属性に関する状態遷移確率をマルコフモデルを用いて決定する隣接塩基確率決定ステップと、前記隣接塩基確率決定ステップをゲノム塩基配列の末端の塩基まで繰り返して実行した後、各塩基の属性に関する尤度を最尤法を用いて決定する尤度決定ステップと、前記確率、前記状態遷移確率および前記尤度に基づいて各塩基の属性の組み合わせを確定する属性確定ステップと、をさらに含むことを特徴とする。
【００２１】
また、本発明にかかる請求項１３に記載の遺伝子構造予測プログラムは、請求項９から１２のいずれか１つに記載の遺伝子構造予測プログラムにおいて、前記遺伝子構造予測ステップで予測した遺伝子の構造に含まれるエクソン領域に対応するプローブの発現強度に基づいて、当該遺伝子の発現値を算出する発現値算出ステップ、をさらに含むことを特徴とする。
【００２２】
また、本発明にかかる請求項１４に記載の遺伝子構造予測プログラムは、請求項９から１２のいずれか１つに記載の遺伝子構造予測プログラムにおいて、前記遺伝子構造予測ステップで構造が予測された遺伝子の領域を除いたゲノム塩基配列である未予測領域を予測対象領域として決定する予測対象領域決定ステップ、をさらに含み、前記予測対象領域決定ステップで決定した予測対象領域に対して、前記発現領域推定ステップおよび前記遺伝子構造予測ステップを再び実行すること、を特徴とする。
【００２３】
また、本発明にかかる請求項１５に記載の遺伝子構造予測プログラムは、請求項１４に記載の遺伝子構造予測プログラムにおいて、前記予測対象領域決定ステップは、前記未予測領域をゲノム塩基配列から抽出する未予測領域抽出ステップと、前記未予測領域抽出ステップで抽出した未予測領域の塩基長を算出し、算出した塩基長が所定の塩基長以下であるか否かを判定する塩基長判定ステップと、前記塩基長判定ステップで所定の塩基長以下でないと判定した場合、前記未予測領域抽出ステップで抽出した未予測領域を前記予測対象領域として確定する予測対象領域確定ステップと、をさらに含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
本発明にかかる請求項１に記載の遺伝子構造予測方法によれば、ゲノム塩基配列から規則的に抜き出された部分塩基配列をプローブとして配置したタイリングアレイを用いて、当該タイリングアレイで測定された各プローブの発現強度に関するタイリングアレイデータに基づいて当該ゲノム塩基配列から遺伝子の構造を予測するので、タイリングアレイデータに基づいてゲノム塩基配列から未知の遺伝子の領域や構造を精度よく予測することができるという効果を奏する。
【００２５】
また、本発明にかかる請求項２に記載の遺伝子構造予測方法および請求項９に記載の遺伝子構造予測プログラムによれば、ゲノム塩基配列から規則的に抜き出された部分塩基配列をプローブとして配置したタイリングアレイを用いて、当該タイリングアレイで測定された各プローブの発現強度に関するタイリングアレイデータおよびゲノム塩基配列に関するゲノム塩基配列データを取得し、取得したタイリングアレイデータに基づいて、ゲノム塩基配列の中から遺伝子の発現領域を推定し、推定した発現領域に対応する塩基を起点として、当該起点の両隣に連なる塩基ごとに、タイリングアレイデータおよびゲノム塩基配列データに基づいて遺伝子の構造に関する属性を決定することで、遺伝子の構造を予測するので、タイリングアレイデータに基づいてゲノム塩基配列から未知の遺伝子の領域や構造を精度よく予測することができるという効果を奏する。
【００２６】
また、本発明にかかる請求項３に記載の遺伝子構造予測方法および請求項１０に記載の遺伝子構造予測プログラムによれば、タイリングアレイデータに基づいて遺伝子の発現領域の候補である発現領域候補を決定し、決定した発現領域候補が統計的に有意であるか否かを判定し、有意であると判定した場合、発現領域候補を発現領域として決定するので、既存の統計手法を用いて発現領域を容易且つ正確に推定することができるという効果を奏する。
【００２７】
また、本発明にかかる請求項４に記載の遺伝子構造予測方法および請求項１１に記載の遺伝子構造予測プログラムによれば、ゲノム塩基配列における所定の長さの領域を対象として、当該領域に含まれるプローブの発現強度の中央値を算出し、中央値の算出対象とした領域をゲノム塩基配列に沿って移動し、これらの処理を繰り返し実行することで蓄積した複数の中央値の中から最大のものを選択し、選択した最大の中央値の算出対象であった領域を発現領域候補として選出するので、タイリングアレイで測定された各プローブの発現強度のばらつきを考慮して適切な発現領域候補を選出することができるという効果を奏する。
【００２８】
また、本発明にかかる請求項５に記載の遺伝子構造予測方法および請求項１２に記載の遺伝子構造予測プログラムによれば、推定した発現領域に対応する塩基である発現領域塩基を対象として、当該発現領域塩基の属性に関する確率をマルコフモデルを用いて決定し、対象とした発現領域塩基に隣接する隣接塩基を対象として、当該隣接塩基の属性に関する状態遷移確率をマルコフモデルを用いて決定し、状態遷移確率を決定する処理をゲノム塩基配列の末端の塩基まで繰り返して実行した後、各塩基の属性に関する尤度を最尤法を用いて決定し、決定した確率、状態遷移確率および尤度に基づいて各塩基の属性の組み合わせを確定するので、遺伝子の領域や構造をさらに精度よく予測することができるという効果を奏する。
【００２９】
また、本発明にかかる請求項６に記載の遺伝子構造予測方法および請求項１３に記載の遺伝子構造予測プログラムによれば、予測した遺伝子の構造に含まれるエクソン領域に対応するプローブの発現強度に基づいて、当該遺伝子の発現値を算出するので、未知の遺伝子の発現量を得ることができるという効果を奏する。
【００３０】
また、本発明にかかる請求項７に記載の遺伝子構造予測方法および請求項１４に記載の遺伝子構造予測プログラムによれば、構造が予測された遺伝子の領域を除いたゲノム塩基配列である未予測領域を予測対象領域として決定し、決定した予測対象領域に対して、発現領域を推定する処理および遺伝子の構造を予測する処理を再び実行するので、ゲノム塩基配列から複数の遺伝子の領域や構造を効率よく予測することができるという効果を奏する。
【００３１】
また、本発明にかかる請求項８に記載の遺伝子構造予測方法および請求項１５に記載の遺伝子構造予測プログラムによれば、未予測領域をゲノム塩基配列から抽出し、抽出した未予測領域の塩基長を算出し、算出した塩基長が所定の塩基長以下であるか否かを判定し、所定の塩基長（例えば１０００塩基長）以下でないと判定した場合、抽出した未予測領域を予測対象領域として確定するので、遺伝子の構造が入り得ない短い領域を除くことができ、その結果、構造予測に相応しい予測対象領域を確定することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下に、本発明にかかる遺伝子構造予測方法および遺伝子構造予測プログラムの実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００３３】
まず、本明細書で用いる用語を定義する。
「遺伝子」とは、成熟したｍＲＮＡ（メッセンジャーＲＮＡ）または当該ｍＲＮＡに対応するゲノム塩基配列の部分領域（エクソン）の集合である。
「遺伝子領域」とは、ゲノム塩基配列上で、１つの遺伝子に属するエクソンの集合を全て含む最短の部分領域である。
「遺伝子構造」とは、１つの遺伝子領域内において、エクソンとイントロンの領域を示す情報である。
「タイリングアレイ」とは、ゲノム塩基配列から一定長（２０〜１００塩基長）の塩基配列を一定間隔（１〜２００塩基）でずらしつつ抜き出し、抜き出した各塩基配列に対応するオリゴヌクレオチドをプローブとするＤＮＡマイクロアレイである。なお、タイリングアレイには、抜き出した塩基配列と完全に一致するオリゴヌクレオチド（パーフェクトマッチするオリゴヌクレオチド）をプローブとして加えるだけでなく、抜き出した塩基配列と完全に一致しないオリゴヌクレオチド（ミスマッチするオリゴヌクレオチド）を比較用のプローブとして加えてもよい。
「発現強度」とは、生物組織から得られたサンプル中に含まれるｍＲＮＡの量に比例する数値データであり、対応するプローブへサンプルがハイブリダイゼイションすることで測定されるものである。
「タイリングアレイデータ」とは、タイリングアレイの全プローブの発現強度に関するデータである。
「有意な発現領域」とは、「ゲノム塩基配列中の一定塩基長（例えば７５０塩基長）の領域に対応するプローブの発現強度が、ノイズに因り偶然に測定されたものである。」という帰無仮説が統計的検定に基づいて有意なレベルで棄却された場合における当該領域である。なお、有意な発現領域は遺伝子領域の一部であるとする。
【００３４】
以下で、本発明を実現するための装置である遺伝子構造予測装置１００の構成について、図１などを参照して説明する。図１は、遺伝子構造予測装置１００の構成を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
【００３５】
図１に示すように、遺伝子構造予測装置１００は、遺伝子構造予測装置１００を統括的に制御するＣＰＵ等の制御部１０２と、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して遺伝子構造予測装置１００をネットワーク３００に通信可能に接続する通信インターフェース部１０４と、各種のデータベースやテーブルやファイルなどを格納する記憶部１０６と、入力装置１１２や出力装置１１４に接続する入出力インターフェース部１０８と、で構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。また、ネットワーク３００は、遺伝子構造予測装置１００と外部システム２００とを相互に通信可能に接続する機能を有し、例えばインターネットやＬＡＮ等である。また、外部システム２００は、ネットワーク３００を介して遺伝子構造予測装置１００と相互に通信可能に接続され、ゲノム塩基配列データやタイリングアレイデータや各種パラメータなどに関する外部データベースや、外部プログラム等を提供する機能など、を有する。外部システム２００の各機能は外部システム２００のハードウェア構成中のＣＰＵやディスク装置やメモリ装置や入力装置や出力装置や通信制御装置等およびそれらを制御するプログラム等で実現される。なお、外部システム２００はＷＥＢサーバやＡＳＰサーバ等として構成してもよく、そのハードウェアは一般に市販されるワークステーションやパーソナルコンピュータ等の情報処理装置およびその付属装置で構成してもよい。
【００３６】
記憶部１０６は、ストレージ手段であり、具体的には、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスクのような固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等を用いることができる。記憶部１０６は、図示の如く、ゲノム塩基配列データファイル１０６ａとタイリングアレイデータファイル１０６ｂと発現領域データファイル１０６ｃと遺伝子構造データファイル１０６ｄと発現値データファイル１０６ｅを格納する。ゲノム塩基配列データファイル１０６ａはゲノム塩基配列データを格納する。具体的には、図２に示すように、ゲノム塩基配列における各塩基の位置を一意に識別するための塩基番号と、塩基番号に対応する塩基を表す塩基記号（Ａ、Ｔ、Ｇ、Ｃ）と、を相互に関連付けて格納する。再び図１に戻り、タイリングアレイデータファイル１０６ｂはタイリングアレイデータを格納する。具体的には、図３に示すように、タイリングアレイに配置したプローブを一意に識別するためのプローブ番号と、プローブ番号に対応するプローブの発現強度と、プローブ番号に対応するプローブの範囲（ゲノム塩基配列における開始塩基番号と終了塩基番号との組）と、を相互に関連付けて格納する。再び図１に戻り、発現領域データファイル１０６ｃは、後述する発現領域推定部１０２ｂで推定した発現領域に関するデータを格納する。遺伝子構造ファイル１０６ｄは、後述する遺伝子構造予測部１０２ｃで予測した遺伝子の領域や構造に関するデータを格納する。発現値データファイル１０６ｅは、後述する発現値算出部１０２ｄで算出した発現値に関するデータを格納する。
【００３７】
通信インターフェース部１０４は遺伝子構造予測装置１００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）との間における通信を媒介する。すなわち、通信インターフェース部１０４は他の端末と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。
【００３８】
入出力インターフェース部１０８は入力装置１１２や出力装置１１４に接続する。ここで、出力装置１１４には、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカやプリンタを用いることができる（なお、以下で、出力装置１１４をモニタとして記載する場合がある。）。また、入力装置１１２には、キーボードやマウスやマイクの他、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現するモニタを用いることができる。
【００３９】
制御部１０２は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラムや各種の処理手順等を規定したプログラムや所要データを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラムに基づいて種々の処理を実行する。そして、制御部１０２は、大別して、データ取得部１０２ａと発現領域推定部１０２ｂと遺伝子構造予測部１０２ｃと発現値算出部１０２ｄと予測対象領域決定部１０２ｅとを備えている。
【００４０】
データ取得部１０２ａは、ゲノム塩基配列から規則的に抜き出された部分塩基配列をプローブとして配置したタイリングアレイを用いて、当該タイリングアレイで測定された各プローブの発現強度に関するタイリングアレイデータおよびゲノム塩基配列に関するゲノム塩基配列データを取得する。
【００４１】
発現領域推定部１０２ｂは、データ取得部１０２ａで取得したタイリングアレイデータに基づいて、ゲノム塩基配列の中から遺伝子の発現領域を推定する。具体的には、図４に示すように、発現領域推定部１０２ｂは、発現領域候補決定部１０２ｂ１と発現領域候補判定部１０２ｂ２と発現領域決定部１０２ｂ３とをさらに備えている。発現領域候補決定部１０２ｂ１は、タイリングアレイデータに基づいて遺伝子の発現領域の候補である発現領域候補を決定する。具体的には、図５に示すように、発現領域候補決定部１０２ｂ１は、中央値算出部１０２ｂ１１と領域移動部１０２ｂ１２と発現領域候補選出部１０２ｂ１３とをさらに備えている。中央値算出部１０２ｂ１１は、ゲノム塩基配列における所定の長さの領域を対象として、当該領域に含まれるプローブの発現強度の中央値を算出する。領域移動部１０２ｂ１２は、中央値算出部１０２ｂ１１で中央値の算出対象とした領域をゲノム塩基配列に沿って移動する。発現領域候補選出部１０２ｂ１３は、中央値算出部１０２ｂ１１および領域移動部１０２ｂ１２で行われる処理を繰り返し実行することで蓄積した複数の中央値の中から最大のものを選択し、選択した最大の中央値の算出対象であった領域を発現領域候補として選出する。再び図４に戻り、発現領域候補判定部１０２ｂ２は、発現領域候補決定部１０２ｂ１で決定した発現領域候補が統計的に有意であるか否かを判定する。発現領域決定部１０２ｂ３は、発現領域候補判定部１０２ｂ２で有意であると判定した場合、発現領域候補を発現領域として決定する。
【００４２】
再び図１に戻り、遺伝子構造予測部１０２ｃは、発現領域推定ステップで推定した発現領域に対応する塩基を起点として、当該起点の両隣に連なる塩基ごとに、タイリングアレイデータおよびゲノム塩基配列データに基づいて遺伝子の構造に関する属性（エクソン・イントロン・その他）を決定することで、遺伝子の構造を予測する。具体的には、図６に示すように、遺伝子構造予測部１０２ｃは、発現領域塩基確率決定部１０２ｃ１と隣接塩基確率決定部１０２ｃ２と尤度決定部１０２ｃ３と属性確定部１０２ｃ４とをさらに備えている。発現領域塩基確率決定部１０２ｃ１は、発現領域推定部１０２ｂで推定した発現領域に対応する塩基である発現領域塩基を対象として、当該発現領域塩基の属性に関する確率をマルコフモデルを用いて決定する。隣接塩基確率決定部１０２ｃ２は、発現領域確率決定部１０２ｃ１で対象とした発現領域塩基に隣接する隣接塩基を対象として、当該隣接塩基の属性に関する状態遷移確率をマルコフモデルを用いて決定する。尤度決定部１０２ｃ３は、隣接塩基確率決定部１０２ｃ２をゲノム塩基配列の末端の塩基まで繰り返して実行した後、各塩基の属性に関する尤度を最尤法を用いて決定する。属性確定部１０２ｃ４は、発現領域塩基確率決定部１０２ｃ１で決定した確率、隣接塩基確率決定部１０２ｃ２で決定した状態遷移確率および尤度決定部１０２ｃ３で決定した尤度に基づいて各塩基の属性の組み合わせを確定する。
【００４３】
再び図１に戻り、発現値算出部１０２ｄは、遺伝子構造予測部１０２ｃで予測した遺伝子の構造に含まれるエクソン領域に対応するプローブの発現強度に基づいて、当該遺伝子の発現値を算出する。
【００４４】
予測対象領域決定部１０２ｅは、遺伝子構造予測ステップで構造が予測された遺伝子の領域を除いたゲノム塩基配列である未予測領域を予測対象領域として決定する。具体的には、図７に示すように、予測対象領域決定部１０２ｅは、未予測領域抽出部１０２ｅ１と塩基長判定部１０２ｅ２と予測対象領域確定部１０２ｅ３とをさらに備えている。ここで、未予測領域抽出部１０２ｅ１は、未予測領域をゲノム塩基配列から抽出する。塩基長判定部１０２ｅ２は、未予測領域抽出部１０２ｅ１で抽出した未予測領域の塩基長を算出し、算出した塩基長が所定の塩基長以下であるか否かを判定する。予測対象領域確定部１０２ｅ３は、塩基長判定部１０２ｅ２で所定の塩基長以下でないと判定した場合、未予測領域抽出部１０２ｅ１で抽出した未予測領域を予測対象領域として確定する。
【００４５】
以上の構成において、遺伝子構造予測装置１００の制御部１０２で行われるメイン処理を図８から図１１などを参照して説明する。図８はメイン処理の一例を示すフローチャートである。
【００４６】
まず、データ取得部１０２ａで、タイリングアレイデータおよびゲノム塩基配列データを取得し、取得したゲノム塩基配列データを塩基配列データファイル１０６ａに格納し、取得したタイリングアレイデータをタイリングアレイデータファイル１０６ｂに格納する（ステップＳＡ−１）。
【００４７】
つぎに、発現領域推定部１０２ｂで、ステップＳＡ−１で取得したタイリングアレイデータに基づいて、ゲノム塩基配列の中から遺伝子の発現領域を推定する（ステップＳＡ−２：発現領域推定処理）。具体的には、発現領域推定部１０２ｂで、ステップＳＡ−１で取得したタイリングアレイデータに基づいて遺伝子の発現領域の候補である発現領域候補を決定し、決定した発現領域候補が統計的に有意であるか否かを判定し、有意であると判定した場合、発現領域候補を発現領域として決定する。
【００４８】
ここで、発現領域推定部１０２ｂで行われる発現領域推定処理を図９を参照して説明する。図９は発現領域推定処理の一例を示すフローチャートである。
まず、発現領域候補決定部１０２ｂ１で、タイリングアレイデータに基づいて遺伝子の発現領域の候補である発現領域候補を決定する（ステップＳＢ−１）。具体的には、以下の手順（１）〜（３）に従って発現領域候補を決定する。
（１）中央値算出部１０２ｂ１１で、ゲノム塩基配列における所定の長さの領域（ウインドウ：例えば７５０塩基長）を対象として、当該領域に含まれるプローブの発現強度の中央値を算出する。
（２）領域移動部１０２ｂ１２で、中央値算出部１０２ｂ１１で中央値の算出対象とした領域をゲノム塩基配列に沿って移動する。
（３）発現領域候補選出部１０２ｂ１３で、中央値算出部１０２ｂ１１および領域移動部１０２ｂ１２を繰り返し実行することで蓄積した複数の中央値の中から最大のものを選択し、選択した最大の中央値の算出対象であった領域を発現領域候補として選出する。
つまり、以上の手順により、数式１に示すプライマリーポイントｋを求める。
【数１】
2006235750.tif 000003
数式１において、ｖi（上付き線あり）は塩基番号ｉの位置において設定されたウインドウに含まれるプローブの発現強度ｖiの中央値である。また、ｋは、プライマリーポイント（ｐｒｉｍａｒｙ  ｐｏｉｎｔ）と呼ばれるものであり、１以上Ｎ（ゲノム塩基配列の長さ）以下の整数値である。なお、ｍａｘｖi（上付き線あり）は推定の発現値（ｐｕｔａｔｉｖｅ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｖａｌｕｅ）と呼ばれるものである。
【００４９】
ついで、発現領域候補判定部１０２ｂ２で、発現領域候補決定部１０２ｂ１で決定した発現領域候補が統計的に有意であるか否かを判定する（ステップＳＢ−２）。具体的には、以下の手順（１）〜（３）に従って判定する。
（１）ステップＳＢ−１で決定したプライマリーポイントｋに対応するウインドウに含まれるプローブの発現強度が偶然に観測されたものであるという帰無仮説を設定する。
（２）当該ウインドウに含まれるプローブの総数Ｍkおよび発現強度が予め設定した閾値θより大きいプローブの数ｍkに関する確率を算出する。ここで、当該確率は下記の数式２に示す２項分布に従う。
【数２】
2006235750.tif 000004
数式２において、Ｍkはプライマリーポイントｋに対応するウインドウに含まれるプローブの総数（例えば３０）である。また、ｍkは、プライマリーポイントｋに対応するウインドウに含まれるプローブのうち、発現強度が予め設定した閾値θより大きいプローブの数である。また、πθは、プローブの発現強度が閾値θより大きい確率であり、下記の数式３で定義される。
【数３】
2006235750.tif 000005
数式３において、δiは下記の数式４で定義される値である。また、λiは、１塩基あたりのプローブ数であり、下記の数式５で定義される。また、Ｉｆ［ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ］は、括弧内が真であれば１を、括弧内が偽であれば０を返す関数である。また、Ｎはゲノム塩基配列の長さである。
【数４】
2006235750.tif 000006
数式４において、ｖiは塩基番号ｉの塩基に対応するプローブの発現強度である。θは予め定めた閾値である。なお、θの初期値には、全プローブの発現強度の中央値を設定してもよい。
【数５】
2006235750.tif 000007
数式５において、ｎiは塩基番号ｉの塩基に対応するプローブの数である。また、ｌはプローブの長さ（塩基数）である。
（３）数式２で算出した確率が期待値（Ｍk×πθ）より有意に大きい場合には、下記の数式６に示す有意水準で帰無仮説を棄却する。つまり、ステップＳＢ−１で決定した発現領域候補が統計的に有意であると判定する。これにより、プライマリーポイントｋに対応するウインドウに含まれるプローブの発現強度が偶然に観測されたものでないことが、統計的検定により示された。
【数６】
2006235750.tif 000008
数式６において、Ｍiは塩基番号ｉに対応するウインドウに含まれるプローブの総数である。また、ｍiは、塩基番号ｉに対応するウインドウに含まれるプローブのうち、発現強度が予め設定した閾値θより大きいプローブの数である。また、πθは、プローブの発現強度が閾値θより大きい確率であり、数式３で定義される。
【００５０】
ついで、発現領域決定部１０２ｂ３で、ステップＳＢ−２で有意であると判定した場合、ステップＳＢ−１で決定した発現領域候補を発現領域として決定する（ステップＳＢ−３）。
【００５１】
なお、遺伝子構造予測部１０２ｃの処理では、プライマリーポイントｋに対応するエクソン領域が実際に発現するという仮定のもとに、プライマリーポイントｋを起点として、遺伝子の構造（具体的にはエクソン領域およびイントロン領域）を予測する。
以上、発現領域推定処理の説明を終了する。
【００５２】
再び図８に戻り、遺伝子構造予測部１０２ｃで、ステップＳＡ−２で推定した発現領域に対応する塩基を起点として、当該起点の両隣に連なる塩基ごとに、タイリングアレイデータおよびゲノム塩基配列データに基づいて遺伝子の構造に関する属性（エクソン・イントロン・その他）を決定することで、遺伝子の構造を予測する（ステップＳＡ−３：遺伝子構造予測処理）。具体的には、遺伝子構造予測部１０２ｃで、（１）ステップＳＡ−２で推定した発現領域に対応する塩基である発現領域塩基を対象として、当該発現領域塩基の属性に関する確率をマルコフモデルを用いて決定し、（２）当該発現領域塩基に隣接する隣接塩基を対象として、当該隣接塩基の属性に関する状態遷移確率をマルコフモデルを用いて決定し、（３）（２）の処理をゲノム塩基配列の末端の塩基まで繰り返して実行した後、各塩基の属性に関する尤度を最尤法を用いて決定し、（４）決定した確率、状態遷移確率および尤度に基づいて各塩基の属性の組み合わせを確定する。より具体的には、遺伝子構造予測部１０２ｃで、下記の数式７に示すスコア関数をダイナミックプログラミング（ニュートン法やパウエル法などでもよい）で計算することにより、スコア関数の値を最大にする属性ｓと閾値θとの組み合わせを決定することで、遺伝子の構造を予測する。ここで、属性ｓは、図１３における「ｓｔａｔｅ  ｎｕｍｂｅｒ」に対応するものである。
【数７】
2006235750.tif 000009
数式７において、Ｚ（ｓ，θ）は、下記の数式８で定義されるオッズである。また、ＺT（ｓ）は、エクソン領域を尤もらしい長さに保つための式であり、下記の数式１５で定義される。また、ＺU（ｓ）は、イントロン領域を尤もらしい長さに保つための式であり、下記の数式１８で定義される。
【数８】
2006235750.tif 000010
数式８において、Ｐ（ｘ，ｓ，δ｜θ）は、遺伝子である確率であり、下記の数式９で定義される、なお、Ｐ（ｘ，ｓ，δ｜θ）は、式の変形を行うことで最終的に下記の数式１０で表すことができる。また、Ｐ（ｘ，ｓ（上付き線あり），δ｜θ）は、遺伝子でない確率であり、式の変形を同様に行うことで最終的に下記の数式１１で表すことができる。
【数９】
2006235750.tif 000011
【数１０】
2006235750.tif 000012
【数１１】
2006235750.tif 000013
【００５３】
ここで、遺伝子構造予測部１０２ｃで行われる遺伝子構造予測処理を図１０を参照して説明する。図１０は遺伝子構造予測処理の一例を示すフローチャートである。
まず、発現領域塩基確率決定部１０２ｃ１で、ステップＳＡ−２で推定した発現領域に対応する塩基である発現領域塩基を対象として、当該発現領域塩基の属性に関する確率をマルコフモデルを用いて決定する（ステップＳＣ−１）。具体的には、プライマリーポイントｋを対象として、数式１０および数式１１に含まれる確率Ｐ（ｘk，ｓk）およびＰ（ｘk，ｓk（上付き線あり））について、属性ｓkを変えながら、「Ｐ（ｘk，ｓk）÷Ｐ（ｘk，ｓk（上付き線あり））」の最大値を決定する。
【００５４】
ついで、隣接塩基確率決定部１０２ｃ２で、ステップＳＣ−１で対象とした発現領域塩基に隣接する隣接塩基を対象として、当該隣接塩基の属性に関する状態遷移確率をマルコフモデルを用いて決定する（ステップＳＣ−２：図１２参照）。具体的には、数式１０および数式１１に含まれる状態遷移確率Ｐ（ｘk+1，ｓk+1｜ｘk，ｓk）およびＰ（ｘk+1，ｓk+1（上付き線あり）｜ｘk，ｓk（上付き線あり））について、属性ｓk+1を変えながら、「Ｐ（ｘk+1，ｓk+1｜ｘk，ｓk）÷Ｐ（ｘk+1，ｓk+1（上付き線あり）｜ｘk，ｓk（上付き線あり））」の最大値を決定する。また、同様に、数式１０および数式１１に含まれる状態遷移確率Ｐ（ｘk-1，ｓk-1｜ｘk，ｓk）およびＰ（ｘk-1，ｓk-1（上付き線あり）｜ｘk，ｓk（上付き線あり））について、属性ｓk-1を変えながら、「Ｐ（ｘk-1，ｓk-1｜ｘk，ｓk）÷Ｐ（ｘk-1，ｓk-1（上付き線あり）｜ｘk，ｓk（上付き線あり））」の最大値を決定する。ここで、図１２において、３'ｅｎｄと５'ｅｎｄが状態遷移の終点である。
【００５５】
そして、ステップＳＣ−２の処理をゲノム塩基配列の末端の塩基まで繰り返して実行する。これにより、数式１０および数式１１に含まれる状態遷移確率Ｐ（ｘi，ｓi｜ｘi+1，ｓi+1）の積および状態遷移確率Ｐ（ｘi，ｓi（上付き線あり）｜ｘi+1，ｓi+1（上付き線あり））の積について、「Ｐ（ｘi，ｓi｜ｘi+1，ｓi+1）の積÷Ｐ（ｘi，ｓi（上付き線あり）｜ｘi+1，ｓi+1（上付き線あり））の積」の最大値を決定する。また、同様に、数式１０および数式１１に含まれる状態遷移確率Ｐ（ｘi，ｓi｜ｘi-1，ｓi-1）の積および状態遷移確率Ｐ（ｘi，ｓi（上付き線あり）｜ｘi-1，ｓi-1（上付き線あり））の積について、「Ｐ（ｘi，ｓi｜ｘi-1，ｓi-1）の積÷Ｐ（ｘi，ｓi（上付き線あり）｜ｘi-1，ｓi-1（上付き線あり））の積」の最大値を決定する。なお、図１２において、起点から終点への領域の伸長は、例えば、終点の状態（塩基番号０および塩基番号２５の状態）が長さＬ（例えば８００塩基長）の連続した塩基配列にわたって各位置で最大のスコアを保つ場合に停止する。
【００５６】
ついで、尤度決定部１０２ｃ３で、各塩基の属性に関する尤度を最尤法を用いて決定する（ステップＳＣ−３）。具体的には、数式１０および数式１１に含まれる尤度Ｐ（δi｜ｓi，θ）の積および尤度Ｐ（δi｜ｓi（上付き線あり），θ）の積について、「Ｐ（δi｜ｓi，θ）の積÷Ｐ（δi｜ｓi（上付き線あり），θ）の積」の値を決定する。例えば、図１２において、塩基番号０から塩基番号２５までの領域を対象として、Ｐ（δi｜ｓi，θ）の値を更新する。ここで、Ｐ（δi｜ｓi，θ）およびＰ（δi｜ｓi（上付き線あり），θ）は、それぞれ下記の数式１２および数式１４で定義される。
【数１２】
2006235750.tif 000014
ここで、各遺伝子は、異なる発現レベルをもつので、閾値θおよびＰ（δi｜ｓi，θ）は、各転写単位（ＴＵ：Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎａｌ  Ｕｎｉｔ）内で局所的に決めるべきである。従って、数式１２において、ａ、ｂ、ｃ、およびｄは、それぞれ下記の数式１３で定義される。
【数１３】
2006235750.tif 000015
数式１３において、ａ、ｂ、ｃ、およびｄは、５'末端および３'末端間の領域内において決められる。
【数１４】
2006235750.tif 000016
【００５７】
以上の処理により、予め設定した閾値θにおいて、数式７に含まれるＺ（ｓ，θ）の最大値を決定した。
【００５８】
そして、下記の数式１５に示すエクソン領域を尤もらしい長さに保つための式ＺT（ｓ）の値および下記の数式１８に示すイントロン領域を尤もらしい長さに保つための式ＺU（ｓ）の値を決定することで、最終的に、予め設定した閾値θにおける数式７のスコア関数の値（最大値）を決定し、決定したスコア関数の最大値、当該閾値θおよび当該最大値が得られたときの属性ｓ（ｓ1，・・・ｓk，・・・ｓN）を相互に関連付けて、遺伝子構造データファイル１０６ｄの所定の領域に格納する。
【数１５】
2006235750.tif 000017
数式１５において、ＮTはエクソン数である。また、ｌT,jはエクソン長である。また、ＰT（ｌ）はエクソン長ｌに関する確率分布であり、下記の数式１６で定義される。また、ＥTはＰT（ｌ）の期待値であり、下記の数式１７で定義される。
【数１６】
2006235750.tif 000018
数式１６において、μTはエクソン長の平均値である。σTはエクソン長の標準偏差である。なお、μTおよびσTはトレーニングセットで観測された実測値である。
【数１７】
2006235750.tif 000019
【数１８】
2006235750.tif 000020
数式１８において、ＮUはイントロン数である。また、ｌU,jはイントロン長である。また、ＰU（ｌ）はイントロン長ｌに関する確率分布であり、下記の数式１９で定義される。また、ＥUはＰU（ｌ）の期待値であり、下記の数式２０で定義される。
【数１９】
2006235750.tif 000021
数式１９において、μUはイントロン長の平均値である。σUはイントロン長の標準偏差である。なお、μUおよびσUはトレーニングセットで観測された実測値である。
【数２０】
2006235750.tif 000022
【００５９】
ついで、閾値θを他の値に設定し直して、以上の処理を同様に行う。
【００６０】
ついで、属性確定部１０２ｃ１４で、ステップＳＣ−３で決定した確率、状態遷移確率および尤度に基づいて各塩基の属性の組み合わせを確定する（ステップＳＣ−４）。具体的には、遺伝子構造データファイル１０６ｄに蓄積された各閾値θにおけるスコア関数の最大値の中から最大のものを決定し、決定した最大値に対応する属性ｓを最適なものとして確定する。これにより、スコア関数の値を最大にするような閾値θと属性ｓとの組み合わせが確定され、遺伝子の構造が予測された。
以上、遺伝子構造予測処理の説明を終了する。
【００６１】
再び図８に戻り、予測対象領域決定部１０２ｅで、ステップＳＡ−３で構造が予測された遺伝子の領域を除いたゲノム塩基配列である未予測領域を予測対象領域として決定する（ステップＳＡ−４：予測対象領域決定処理）。具体的には、予測対象領域決定部１０２ｅで、未予測領域をゲノム塩基配列から抽出し、抽出した未予測領域の塩基長を算出し、算出した塩基長が所定の塩基長以下であるか否かを判定し、所定の塩基長以下でないと判定した場合、抽出した未予測領域を予測対象領域として確定する。
【００６２】
ここで、予測対象領域決定部１０２ｅで行われる予測対象領域決定処理を、図１１を参照して説明する。図１１は、予測対象領域決定処理の一例を示すフローチャートである。
まず、未予測領域抽出部１０２ｅ１で、未予測領域をゲノム塩基配列から抽出する（ステップＳＤ−１）。
ついで、塩基長判定部１０２ｅ２で、ステップＳＤ−１で抽出した未予測領域の塩基長を算出し、算出した塩基長が所定の塩基長（例えば１０００塩基長）以下であるか否かを判定する（ステップＳＤ−２）。
ついで、予測対象領域確定部１０２ｅ３で、ステップＳＤ−２で所定の塩基長以下でないと判定した場合（ステップＳＤ−３：Ｙｅｓ）、ステップＳＤ−１で抽出した未予測領域を予測対象領域として確定する（ステップＳＤ−４）。なお、ステップＳＤ−２で所定の塩基長以下であると判定した場合（ステップＳＤ−３：Ｎｏ）には、所定の塩基長の領域内に入る遺伝子構造はあり得ないと判断して、抽出した未予測領域を構造が予測された領域として扱い、再度ステップＳＤ−１に戻る。
以上、予測対象領域決定処理の説明を終了する。
【００６３】
再び図８に戻り、ステップＳＡ−４で予測対象領域が決定された場合（ステップＳＡ−５：Ｎｏ）には、再びステップＳＡ−２に戻り、ステップＳＡ−４で予測対象領域が決定されなかった場合（ステップＳＡ−５：Ｙｅｓ）には、メイン処理を終了する。
【００６４】
ここで、発現値算出部１０２ｄで、ステップＳＡ−３で予測した遺伝子の構造に含まれるエクソン領域に対応するプローブの発現強度に基づいて、当該遺伝子の発現値を算出し、算出した発現値に関するデータを発現値データファイル１０６ｅの所定の記憶領域に格納してもよい。
【００６５】
これにて、メイン処理の説明を終了する。
【００６６】
以上説明したように、遺伝子構造予測装置１００は、タイリングアレイデータに基づいてゲノム塩基配列から遺伝子の構造を予測する。具体的には、遺伝子構造予測装置１００は、タイリングアレイデータおよびゲノム塩基配列データを取得し、取得したタイリングアレイデータに基づいて、ゲノム塩基配列の中から遺伝子の発現領域を推定し、推定した発現領域に対応する塩基を起点として、当該起点の両隣に連なる塩基ごとに、タイリングアレイデータおよびゲノム塩基配列データに基づいて遺伝子の構造に関する属性を決定することで、遺伝子の構造を予測するので、タイリングアレイデータに基づいてゲノム塩基配列から未知の遺伝子の領域や構造を精度よく予測することができる。また、ノンコーディングＲＮＡに対しても本発明を適用することができる。ここで、図１４に示すように、予測された遺伝子構造におけるエクソンとイントロンは、ｃＤＮＡ情報に基づく真のエクソン・イントロンと相関が高かった。そして、相関係数は、閾値を超えるか否かでエクソンかイントロンかを判定することにより遺伝子構造を予測する従来の方法における相関係数よりも高かった。さらに、図１５に示すように、予測された遺伝子構造（図１５におけるＭＡ−３−２に表示した遺伝子構造（オレンジ色はエクソン領域を表し、薄いオレンジ色はイントロン領域を表す。））は、真の遺伝子構造（図１５におけるＭＡ−３−１に表示した遺伝子構造（青色はエクソン領域を表し、薄い青色はイントロン領域を表す。））と概ね対応していた。
【００６７】
ここで、予測した遺伝子構造と真の遺伝子構造とを比較可能に表示した表示画面である図１５について簡単に説明する。図１５において、ＭＡ−１は、対象としたゲノムのイラストや、予測した遺伝子領域（ＭＡ−１における８８４８８７６ｂｐ〜８８６５４５３ｂｐ：１６５５７ｂｐ）などを表示する表示領域である。ＭＡ−２は、後述する表示領域ＭＡ−３に表示される遺伝子構造を拡大・縮小するための操作ボタンである。ＭＡ−３は、遺伝子構造をゲノム塩基配列に沿って表示するための表示領域である。特に、ＭＡ−３−１は、比較対象とする真の遺伝子構造を表示する領域であり、ＭＡ−３−２は、予測した遺伝子構造を塩基配列に沿って表示する領域である。なお、ＭＡ−３−１において、真の遺伝子構造に含まれるエクソン領域は青色で表し、イントロン領域は薄い青色で表している。また、ＭＡ−３−２において、表示した遺伝子構造に含まれるエクソン領域はオレンジ色で表し、イントロン領域は薄いオレンジ色で表している。また、ＭＡ−３−２において、塩基配列に沿って、各塩基に対応するプローブの発現強度が、中央値以下の場合には緑色で、中央値を超える場合には赤色で表示されている。ＭＡ−３−３は、表示するデータを切り替えるために使用する操作ボタンである。
【００６８】
また、遺伝子構造予測装置１００において、発現領域推定部１０２ｂは、タイリングアレイデータに基づいて遺伝子の発現領域の候補である発現領域候補を決定し、決定した発現領域候補が統計的に有意であるか否かを判定し、有意であると判定した場合、発現領域候補を発現領域として決定するので、既存の統計手法を用いて発現領域を容易且つ正確に推定することができる。
【００６９】
また、遺伝子構造予測装置１００において、発現領域候補決定部１０２ｂ１は、ゲノム塩基配列における所定の長さの領域を対象として、当該領域に含まれるプローブの発現強度の中央値を算出し、中央値の算出対象とした領域をゲノム塩基配列に沿って移動し、これらの処理を繰り返し実行することで蓄積した複数の中央値の中から最大のものを選択し、選択した最大の中央値の算出対象であった領域を発現領域候補として選出するので、タイリングアレイで測定された各プローブの発現強度のばらつきを考慮して適切な発現領域候補を選出することができる。
【００７０】
また、遺伝子構造予測装置１００において、遺伝子構造予測部１０２ｃは、推定した発現領域に対応する塩基である発現領域塩基を対象として、当該発現領域塩基の属性に関する確率をマルコフモデルを用いて決定し、対象とした発現領域塩基に隣接する隣接塩基を対象として、当該隣接塩基の属性に関する状態遷移確率をマルコフモデルを用いて決定し、状態遷移確率の決定をゲノム塩基配列の末端の塩基まで繰り返して実行した後、各塩基の属性に関する尤度を最尤法を用いて決定し、決定した確率、状態遷移確率および尤度に基づいて各塩基の属性の組み合わせを確定するので、遺伝子の領域や構造をさらに精度よく予測することができる。
【００７１】
また、遺伝子構造予測装置１００は、予測した遺伝子の構造に含まれるエクソン領域に対応するプローブの発現強度に基づいて、当該遺伝子の発現値を算出するので、未知の遺伝子の発現量を得ることができる。
【００７２】
また、遺伝子構造予測装置１００は、構造が予測された遺伝子の領域を除いたゲノム塩基配列である未予測領域を予測対象領域として決定し、決定した予測対象領域に対して、上述した発現領域推定処理および遺伝子構造予測処理を再び実行するので、ゲノム塩基配列から複数の遺伝子の領域や構造を効率よく予測することができる。
【００７３】
また、遺伝子構造予測装置１００において、予測対象領域決定部１０２ｅは、未予測領域をゲノム塩基配列から抽出し、抽出した未予測領域の塩基長を算出し、算出した塩基長が所定の塩基長以下であるか否かを判定し、所定の塩基長以下でないと判定した場合、抽出した未予測領域を予測対象領域として確定するので、遺伝子の構造が入り得ない短い領域を除くことができ、その結果、構造予測に相応しい予測対象領域を確定することができる。
【００７４】
最後に、上記の数式９を数式１０に変形する手順について説明する。なお、数式９において、Ｐkは下記の数式２１で定義され、Ｐk→Nは下記の数式２２で定義され、Ｐ1→kは下記の数式２３で定義される。
【数２１】
2006235750.tif 000023
【数２２】
2006235750.tif 000024
【数２３】
2006235750.tif 000025
【００７５】
まず、数式２１、数式２２および数式２３は、事後確率の法則により、それぞれ下記の数式２４、数式２５および数式２６に変形することができる。
【数２４】
2006235750.tif 000026
【数２５】
2006235750.tif 000027
【数２６】
2006235750.tif 000028
【００７６】
ついで、δiはｓiおよびθに依存しｘiの影響を受けないと仮定するのが自然であるので、数式２４、数式２５および数式２６において、Ｐ（δk｜ｘk，ｓk，θ）は下記の数式２７に変形することができる。
【数２７】
2006235750.tif 000029
【００７７】
また、数式２４のｘiおよびｓiの確率は、隣接するｘi-1およびｓi-1に依存するというマルコフモデルの基本仮説を用いて、数式２４のＰ（ｘk，ｓk｜θ）は下記の数式２８に変形することができる。
【数２８】
2006235750.tif 000030
【００７８】
同様に、数式２５および数式２６において、Ｐ（ｘi，ｓi｜ｘi-1，ｓi-1，δi-1，θ）およびＰ（ｘi，ｓi｜ｘi+1，ｓi+1，δi+1，θ）は、それぞれ下記の数式２９および数式３０に変形することができる。
【数２９】
2006235750.tif 000031
【数３０】
2006235750.tif 000032
【００７９】
そして、数式２１で定義したＰkは最終的に下記の数式３１に変形することができる。
【数３１】
2006235750.tif 000033
【００８０】
同様に、数式２２で定義したＰk→Nは最終的に下記の数式３２に変形することができ、数式２３で定義したＰ1→kは最終的に下記の数式３３変形することができる。
【数３２】
2006235750.tif 000034
【数３３】
2006235750.tif 000035
【００８１】
以上の手順で数式９を変形することにより数式１０を導くことができる。
【産業上の利用可能性】
【００８２】
以上のように、本発明にかかる遺伝子構造予測方法および遺伝子構造予測プログラムは、タイリングアレイデータに基づいてゲノム塩基配列から未知の遺伝子の領域や構造を精度よく予測することができ、医療や創薬などの分野において極めて有用である。
【図面の簡単な説明】
【００８３】
【図１】遺伝子構造予測装置１００の構成を示すブロック図である。
【図２】塩基配列データファイル１０６ａに格納される情報の一例を示す図である。
【図３】タイリングアレイデータファイル１０６ｂに格納される情報の一例を示す図である。
【図４】発現領域推定部１０２ｂの構成を示すブロック図である。
【図５】発現領域候補決定部１０２ｂ１の構成を示すブロック図である。
【図６】遺伝子構造予測部１０２ｃの構成を示すブロック図である。
【図７】予測対象領域決定部１０２ｅの構成を示すブロック図である。
【図８】メイン処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】発現領域推定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】遺伝子構造予測処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】予測対象領域決定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】配列データに関するマルコフモデルの一例を示す図である。
【図１３】属性ｓの定義を示す図である。
【図１４】予測精度の評価結果の一例を示す図である。
【図１５】予測した遺伝子構造の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００８４】
１００  遺伝子構造予測装置
１０２  制御部
１０２ａ  データ取得部
１０２ｂ  発現領域推定部
１０２ｂ１  発現領域候補決定部
１０２ｂ１１  中央値算出部
１０２ｂ１２  領域移動部
１０２ｂ１３  発現領域候補選出部
１０２ｂ２  発現領域候補判定部
１０２ｂ３  発現領域決定部
１０２ｃ  遺伝子構造予測部
１０２ｃ１  発現領域塩基確率決定部
１０２ｃ２  隣接塩基確率決定部
１０２ｃ３  尤度決定部
１０２ｃ４  属性確定部
１０２ｄ  発現値算出部
１０２ｅ  予測対象領域決定部
１０２ｅ１  未予測領域抽出部
１０２ｅ２  塩基長判定部
１０２ｅ３  予測対象領域確定部
１０４  通信インターフェース部
１０６  記憶部
１０６ａ  ゲノム塩基配列データファイル
１０６ｂ  タイリングアレイデータファイル
１０６ｃ  発現領域データファイル
１０６ｄ  遺伝子構造データファイル
１０６ｅ  発現値データファイル
１０８  入出力インターフェース部
１１２  入力装置
１１４  出力装置
２００  外部システム
３００  ネットワーク
【図１】
2006235750.tif 000036
【図２】
2006235750.tif 000037
【図３】
2006235750.tif 000038
【図４】
2006235750.tif 000039
【図５】
2006235750.tif 000040
【図６】
2006235750.tif 000041
【図７】
2006235750.tif 000042
【図８】
2006235750.tif 000043
【図９】
2006235750.tif 000044
【図１０】
2006235750.tif 000045
【図１１】
2006235750.tif 000046
【図１２】
2006235750.tif 000047
【図１３】
2006235750.tif 000048
【図１４】
2006235750.tif 000049
【図１５】
2006235750.tif 000050