(57)【要約】  【解決手段】  測定データおよびテキストからオントロジーベースの動的学習および知識統合を行う方法およびシステムが開示される。データ、テキスト、およびユーザインプットからエンティティとエンティティ状態との間の関係を推論する方法およびシステム、並びにドメイン固有の知識を抽出するため、関係をアクティブに検索、統合、可視化、および比較するための方法およびシステムが開示される。  【選択図】      図１
2019507444.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動的データ駆動型知識ベースを構築、更新、および管理する方法であって、
エンティティおよびエンティティ測定値のオントロジーにアクセスする工程と、
複数のエンティティまたはエンティティ測定値に関連するデータを取得する工程と、
前記オントロジーから前記エンティティまたはエンティティ測定値で前記データに注釈を付ける工程と、
推論エンジンを用いて、データからエンティティ間またはエンティティ測定値間の関係を推論する工程と、
更新可能な関係データベースに前記エンティティ間またはエンティティ測定値間の関係を統合し、動的知識ベースを形成する工程とを有するものである
方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、前記推論エンジンは１若しくはそれ以上の機械学習アルゴリズムを実施するものである方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法において、前記推論された関係は、３つ以上のエンティティ間またはエンティティ測定値間の多変量関係を含むものである方法。
【請求項４】
請求項１記載の方法において、前記推論された関係は、エンティティまたはエンティティ測定値によって索引を付けられたグラフまたはハイパーグラフによって構造化されたデータベースに統合されるものである方法。
【請求項５】
請求項１記載の方法において、前記推論された関係は、１若しくはそれ以上のコンテキストタグで注釈を付けられるものである方法。
【請求項６】
請求項５記載の方法において、さらに、前記関係データベースは、関係コンテキストによって索引を付けられるものである方法。
【請求項７】
請求項１記載の方法において、さらに、
検索エンジンを用いて、特定のエンティティ、エンティティ測定値、またはコンテキストタグを含む関係を特定する工程、所定の関係に類似した関係を特定する工程、またはユーザ固有のフィルタに一致する関係を特定する工程を有するものである方法。
【請求項８】
請求項１記載の方法において、さらに、特定レシピに基づくデータクレンジング工程と、フォーマッティング工程とを有するものである方法。
【請求項９】
請求項１記載の方法において、さらに、前記関係で相互参照されるデータベースに前記注釈付きデータを保存する工程を有するものである方法。
【請求項１０】
請求項１記載の方法において、さらに、
複数のエンティティまたはエンティティ測定値に関連したテキストデータにアクセスする工程と、
テキストマイニングエンジンを用いてテキストからエンティティ間またはエンティティ測定値間の関係を導出する工程と、
前記テキストから導出されたエンティティ間またはエンティティ測定値間における関係を統合する工程と
を有するものである方法。
【請求項１１】
請求項１記載の方法において、さらに、外部データ源から、またはユーザによって特定または構成されたレシピに基づいて、関係にアクセスし、当該関係を書式設定およびインポートする工程を有するものである方法。
【請求項１２】
請求項１記載の方法において、さらに、関係に得点を割り当てるために使用される採点エンジンを有するものである方法。
【請求項１３】
請求項１記載の方法において、当該方法は、新しいデータ、新しいエンティティ、またはエンティティ測定値に基づいて、自動的または定期的に関係の推論を行うものである方法。
【請求項１４】
請求項１記載の方法において、前記エンティティは生物学的エンティティまたは医学的エンティティである方法。
【請求項１５】
請求項１記載の方法において、前記エンティティは社会的エンティティまたは人的エンティティに関連するものである方法。
【請求項１６】
請求項１記載の方法において、前記エンティティは企業エンティティまたは財務エンティティに関連するものである方法。
【請求項１７】
請求項１記載の方法において、前記エンティティは素材エンティティに関連するものである方法。
【請求項１８】
統計的分析結果を動的データ駆動型知識ベースにおける既存の知識に関連付ける方法であって、
エンティティまたはエンティティ測定値に関連した統計的分析結果にアクセスする工程と、
エンティティ、エンティティ測定値、およびエンティティ間および／またはエンティティ測定値間の関係に関する動的知識ベースにアクセスする工程と、
検索エンジンを用いて、前記統計的分析によって関連付けられた１若しくはそれ以上のエンティティまたはエンティティ測定値を含む、前記知識ベース内の他の関係を特定する工程とを有するものである
方法。
【請求項１９】
動的データ駆動型知識ベースにおいて類似の関係を検索する方法であって、
類似関係を特定するためのクエリ関係にアクセスする工程と、
エンティティ、エンティティ測定値、および関係の知識ベースにアクセスする工程と、
検索エンジンを用いて、前記クエリ関係において関連付けられた複数または全てのエンティティまたはエンティティ測定値を含む関係を特定する工程と
を有するものである
方法。
【請求項２０】
動的データ駆動型知識ベースにおける関係を、当該関係を支援するデータと共に可視化する方法であって、
エンティティ間またはエンティティ測定値間のデータにより導出された関係にアクセスする工程と、
前記関係エンティティまたはエンティティ測定値に関連付けられたデータ欄にアクセスする工程と、
データ欄間の関係を可視化するために作図する工程と
を有するものである
方法。
【請求項２１】
動的データ駆動型知識ベースにおける関係を動的にネットワーク可視化するための方法であって、
エンティティ、エンティティ測定値、およびエンティティ間および／またはエンティティ測定値間の関係に関する知識ベースにアクセスする工程と、
エンティティ、エンティティ測定値、またはコンテキストタグのクエリセットにアクセスする工程と、
検索エンジンを用いて、前記クエリセット内の前記エンティティ、エンティティ測定値、またはコンテキストタグの１若しくはそれ以上を含む関係を特定する工程と、
前記エンティティおよび／またはエンティティ測定値に基づいて前記関係をマッピングすることによりネットワークの可視化を作成する工程と、
データ可視化機能を用いて、選択された関係に関連付けられたデータにアクセスし、関連データ欄を作図する工程とを有するものである
方法。
【請求項２２】
請求項２１記載の方法において、さらに、動的グラフ拡張機能を有し、
前記ネットワークにおいてユーザが１若しくはそれ以上のエンティティまたはエンティティ測定値を選択するのを可能にする工程と、
検索エンジンを用いて、選択されたエンティティまたはエンティティ測定値を含み、かつユーザ固有の基準を満足させる関係を特定する工程と、
前記エンティティ間およびエンティティ測定値間の関係をマッピングすることにより、前記特定された関係によって前記ネットワークを拡張する工程と
を有するものである方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、参照によりその全体が本明細書に援用される、２０１５年１２月７日に出願された米国仮実用特許出願第６２／２６４，３１９号の恩恵を主張する。
【０００２】
本出願とともに出願され、ＰＣＴ要求フォームで確認される海外または国内の優先権主張のための全出願は、３７ＣＦＲ１．５７の下に、参照により本明細書に援用される。
【０００３】
本発明は、データ処理技術、知識抽出技術、機械学習、統計分析、オントロジー、テキストマイニング、および知識管理に関する。本発明は、バイオインフォマティクス、生物医学データ分析、データおよびテキストからの生物医学知識の抽出、およびデータを用いた知識の更新にも関する。
【背景技術】
【０００４】
本セクション記載のアプローチは追及可能なアプローチではあるが、必ずしも以前に考慮または追及されたことのあるアプローチではない。従って、別の記載がない限り、本セクションに記載されたアプローチのいずれも、単に本セクションに含まれているからと言って、従来技術として限定されるように考えられるべきではない。
【０００５】
多くのエキスパートシステムが、手動で専門家によって管理される決定規則、事実、または表明に依存している。斯かるシステムは製作および維持に経費がかかり過ぎる。自然言語処理（ＮＬＰ）システムは、ある種の表明をテキストから直接抽出できる。ＮＬＰシステムは比較を良好に行い費用効果も大であるが、文献または他のドメインテキストに既に記載された内容しか学習できない。生物学および医学などにおける多くの決定問題および学習作業に対処するため、データ／機械学習システムの統計分析方法がしばしば適用可能である。しかし、統計的関係、統計的学習モデル、または機械学習モデルに関して抽出、統合、保存、および検索を反復的に可能にする方法およびシステムは欠如している。例えば、推論された統計的関係を保存し、それを共通のインターフェースに統合し、検索し、自動的または半自動的に相互比較する（またはそれを文献または専門知識と比較する）ための挑戦が現在行われている。膨大な量のデータ、しかも急速に増大しているデータが、多くの学問分野、知識ドメイン、および産業ドメインにおいて利用可能である。しかし、データを知識に変換したり、統計的分析結果を再生したり、結果やデータの出処を追跡したり、データに基づく見識を従来の知識と調和させたりするのは極めて困難である。特に、機械学習、データマイニング、および統計的方法を使用すれば、大きいデータセットあるいは複雑なデータセットを用いて数多くのモデルおよび仮定が生成可能である。多くの産業分野または知識ドメインにおいて何百万ものモデルが構築されつつある、あるいは近い将来に構築可能である。新しいデータ（組織内の内部データおよび外部データの両方）が絶えず入って来ており、古いモデルの更新および新しいモデルの構築が要求されている。斯かるモデルを追跡し、調和させ、理解したり、多くのモデルに共通の重要な見識を抽出したりするのがますます困難になりつつある。組織内の分析は、限定されたモデルにしかアクセスできない場合も多いであろうし、同じデータ／方法または異なるデータ／方法を用いて構築される可能性のある他のモデルには気付かない場合も多い。このような他のモデルは異なる結論を指摘するかも知れないし、分析者がアクセスするオリジナルモデルを評価するのに有益となるかも知れない。同時に、複数のモデルおよび証拠タイプを統合すれば、モデルの正確性および予測能力の面で、より優れた結果が得られる場合が多いことも知られている。統計的学習モデルまたは機械学習モデルの結果を保存および統合でき、斯かる結果を統合して継続的に他の情報と相互参照でき、統合され相互参照された結果をユーザが検索および閲覧できるようにする新しい知識ベースを構築すれば、それは極めて有益であろう。
【０００６】
本出願は斯かる知識ベースの構築および使用の例を特定のドメインに関して提供しているが、本明細書記載の技術の多くは、他のタイプの構造化データおよびテキスト並びに科学および産業における他の知識ドメインにも現在および将来に亘って応用可能である。本明細書記載の技術の使用は、限定されないが、自然言語処理、生物学的研究／医学研究、社会科学、財務データ、歴史言語学／比較言語学、マーケッティングリサーチ、法医学、ソーシャルネットワーク分析、詐欺および犯罪検出／予防の分野を含み得る。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、オントロジーベースの学習システムにおける一実施形態を示す概略図である。
【図２】図２は、オントロジーベースの学習システムの一実施形態における、知識ベースの構築および更新プロセスの一例を示す概略図である。
【図３】図３は、オントロジーベース知識ベースの例示的構造体を提供する。
【図４】図４は、データプロット（箱ひげ図）、出版物へのリンク、および類似の関係を特徴付ける検索結果／関係図の一例を示す。
【図５】図５は、多変量関係用の関係詳細図の一例を示す。
【図６】図６は、クラスタアプリケーションの分析図および該分析から得られる例示的関係の一例を示す。
【図７】図７は、知識ベースの検索に使用されるプロセスの一例を示す概略図である。
【図８】図８は、関係に関連した文献を示すための関連文献パネルの一例を示す。
【図９】図９は、エンティティ名、説明、同意語、関連文献へのリンク、臨床試験、および関連薬物を有するエンティティ詳細図の一例を示す。
【図１０】図１０は、データプロット（バープロットおよびヒートマップ）を有する関係詳細図の一例を示す。
【図１１】図１１は、経路エンティティに対応するノードおよびエンティティ間の親子関係（すなわち小さい経路は大きい経路に含まれる）に対応するエッジを有するネットワーク図の一例を示す。ノードは、各経路内における遺伝子発現の変化（例えば、下方制御または上方制御）の注釈がさらに付けられていてもよい。
【図１２】図１２は、薬物関係検索結果および関係フィルタ（左のパネル）の一例を示す。
【図１３】図１３は、転写因子および下流遺伝子（これは、例えば、薬物治療の事象に関連する遺伝子発現の変化に従って、注釈がさらに付けられていてもよい）を有する制御ネットワークの一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
定義
「エンティティ（ｅｎｔｉｔｉｙ）」とは、それ自体、実際にまたは潜在的に、具体的にまたは抽象的に、物理的か否かを問わず存在するものであり、オントロジーまたは本明細書で考慮されているオントロジーベースの学習システムにおいて表示されるべき対象物である。
【０００９】
「エンティティ測定値（ｅｎｔｉｔｉｙ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ）」とは、エンティティの特性または測定可能あるいは観察可能な状態である。
【００１０】
「関係」とは、一組のエンティティまたはエンティティ測定値であり、その各々が該関係内で特定の役割を有する。本明細書で考慮されている関係は、追加のメタデータ、例えば、関係タイプ、関係を導出するのに使用される方法、関係を導出するのに使用されるデータ、関係コンテキスト、関係内に符号化された相互関係の方向性、または関係を理解および十分定義するのに役立つ他のメタデータによって注釈を付けられてもよい。
【００１１】
本明細書において、「多変量関係（ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ  ｒｅｌａｔｉｏｎ）」とは、３つ以上のエンティティまたはエンティティ測定値に関する関係である。
【００１２】
「関係役割」とは、関係内でエンティティまたはエンティティ測定値が有する特定の位置（例えば、関係の側）、あるいは関連付けられた意味、若しくは位置および関連付けられた意味の両方を指す。
【００１３】
「オントロジー」とは、一組のエンティティ、一組のエンティティ測定値、およびエンティティ間および／またはエンティティ測定値間の関係のセットである。
【００１４】
「文献関係」または「テキスト関係」とは、全テキストまたは文献からマイニングされる関係を意味する。斯かる関係は、通常、同じテキストまたは文献に共同で出現する斯かるエンティティへの言及、共通の文章に出現する斯かるエンティティへの言及、または特定のテキスト文脈に共同で出現する斯かるエンティティへの言及を特定することにより、２若しくはそれ以上のエンティティ間で特定される。
【００１５】
「統計的関係」または「データ駆動関係」とは、統計的関連付けから導出される関係、あるいは統計的モデルまたは機械学習モデルから導出される関係である。
【００１６】
本明細書に言及される特許、出願、公開された出願、および他の出版物は全て、参照資料に関して並びにその全体が、参照により本明細書に援用される。参照により本明細書に援用される特許、出願、公開された出願、および他の出版物に記載の定義に反するまたは一致しないやり方でモジュールまたは句が使用されている場合、本明細書の使用が、参照により本明細書に援用される上記定義を凌駕する。
【００１７】
本明細書において、単数形の「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、明示的にまたは文脈により別の指示がない限り、複数形も包含する。
【００１８】
本明細書において、「コンテキストおよび状態認識、動的およびデータ駆動型オントロジー（ＣＳＤＤオントロジー）」は、拡張可能な一組のエンティティおよびエンティティ測定値並びに拡張可能な一組のエンティティ間および／またはエンティティ測定値間の関係を意味しており、それは、知ることができ、または知られており、観察でき、データから推論でき、テキストに記載でき、ユーザが入力したり取得したりできるものであり、さらにそれは特定のドメインコンテキストに固有であってもよい。例えば、生物医学情報分野で提供されるＣＳＡＤＤオントロジーは、例えば、遺伝子、経路、疾病、薬物、蛋白質、ｍｉＲＮＡ、ｍＲＮＡ、臨床結果のタイプ（例えば、患者の生存率または治療への応答）に対応するエンティティ、およびエンティティに関する状態またはエンティティ測定値、例えば、遺伝子、蛋白質、またはｍＲＮＡの存在量、遺伝子の突然変異、薬物使用量、薬物の投与または投与欠如、患者の生存期間またはカテゴリー的転帰によって示される治療への応答（例えば、完全応答、部分応答、または無応答）、腫瘍の大きさなどにより測定される治療への応答、または無憎悪生存期間を含んでもよい。斯かるＣＳＡＤＤにおける関係は、エンティティに対応する概念間の関係、例えば、蛋白質間の関係、転写因子または標的遺伝子間の関係、遺伝子と疾病との間の関係を含んでもよい。関係は、エンティティ測定値を表す概念間、例えば、１つの遺伝子の発現と別の遺伝子の発現との間の相関関係を示す関係、１つの遺伝子のゲノム配列の変化と別の遺伝子の発現に関する関係、１若しくはそれ以上の遺伝子のコピー数の変化と１つの疾病における患者の全体的生存期間との間の関係で定義されてもよい。さらに、関係は、生物学的状態や医学的状態など１若しくはそれ以上のコンテキストに特有のやり方で定義されてもよい。例えば、いくつかの関係は所定の組織タイプだけに存在してもよいし、特定の疾病または生物学的種に固有であってもよい（以下の実施例で言及される）。
【００１９】
他のドメインにおいては、ＣＳＡＤＤオントロジーは、ドメインエンティティとそのドメイン内のエンティティ測定値との間の関係をモデル化するのに使用してもよい。例えば、顧客管理システムにおいて、ＣＳＡＤＤオントロジーは、顧客間の関係、または顧客の行為間の関係、例えば、１つの品目の購入と別の品目の購入間の関係、または１つの品目の購入と全購入価額との間の関係を提供できる。ＣＳＡＤＤは、法医学および情報関連のドメインにおいて、人と人の間の関係または人間集団間の関係、あるいは斯かる人々または人間集団による特定の活動への介入における関係をモデル化するのに使用してもよい。いくつかのエンティティが特定の個人を表し、別のエンティティが個人の集団を表してもよい。エンティティ測定値は人または集団の状態を表してもよいし、ある種の活動レベル、あるいは集団または個人に関連付けられたいくつかの他の量または質を表してもよい。関係は、個人間の関係、集団間の関係、または個人と集団との間の関係もモデル化し得る。他の関係は、個人または集団に関連付けられた測定可能または観察可能な質または量間の関係をモデル化し得る。斯かる関係は、特定のコンテキスト、例えば、地理的コンテキストまたは一時的コンテキスト、個人または集団の役割、彼らの職業、または活動によって定義されるコンテキスト、あるいは斯かるコンテキストの組み合わせによって限定されてもよい。
【００２０】
ＣＳＡＤＤオントロジーベースの学習システムの概要
いくつかの実施形態において、ＣＳＡＤＤオントロジーベース学習システム（ＯＢＬＳ）が、動的データ駆動型知識ベースを構築、更新、および管理するのに実施できる。ＯＢＬＳは、構造化および非構造化データからの新しい知識を、オントロジーによって定義されたエンティティ間／またはエンティティ測定値間の関係形式で取得し、斯かる関係を統合することにより関係の知識ベースを更新してもよい。図１を参照すると、この図は、ＯＢＬＳの実施形態において可能なシステムモジュールおよびその構成の概観を示している。ＯＢＬＳは、データから新しい関係を取得するための１若しくはそれ以上のエンジン、例えば、関係推論エンジン、テキストマイニングエンジン、および／またはユーザ入力または外部源からの関係をインポートまたはマッピングするためのエンジンを提供してもよい。関係推論エンジンは、構造化データから関係を推論するための方法および技術を提供してもよい。エンティティおよびエンティティ測定値のデータベースまたはオントロジーにアクセスし、構造化データ源のヘッダにおいてエンティティまたはエンティティ測定値名またはラベルを特定するモジュールが提供されてもよい。エンティティおよびエンティティ測定値のデータベースまたはオントロジーにアクセスするテキストマイニングエンジンが、エンティティ間またはエンティティ測定値間の関係を非構造化文書およびテキストから推論またはマイニングするのに提供されてもよい。関係インポートエンジンは、関係の入力をユーザが直接行えるようにしてもよいし、あるいは関係のインポートを外部データセットまたはデータベースから行えるようにしてもよい。ユーザは、例えば、ウェブブラウザインターフェースまたはＡＰＩを用いて、選択入力データを適切なモジュールが処理できるようにすることにより、関係の推論をデータテーブルから、並びに関係マイニングをテキストまたは関係インポートから開始してもよい。ＯＢＬＳは、例えば、新しいデータまたは関係が利用可能となったときにはいつでも、推論、テキストマイニング、または関係インポートを自動的に開始するように構成される機能を提供してもよい。関係は推論でき、抽出またはインポートでき、関係データベースまたは知識ベースに統合できる。関係がデータテーブルから推論されれば、エンティティまたはエンティティ測定値で注釈を付けられた欄を有する構造化されたデータテーブルがデータテーブルのデータベースに保存され、関係に関するソースデータテーブル（複数も可）情報を保存することにより該関係との相互参照が可能になる。データ、テキスト、または  文献の支援に基づいて、あるいは相互作用の基となる外部データ源の信頼に基づいて知識ベースにおいて関係を採点するため、関係採点モジュールが提供されてもよい。好ましい実施形態においては、関係検索エンジンが提供されてもよい。ユーザは、例えば、ウェブブラウザインターフェースまたはＡＰＩを用いて検索エンジンと通信し、関係を検索してもよい。ユーザは、特定のエンティティまたはエンティティ測定値を含む関係、または所定の関係に類似した特定のコンテキストあるいは関係で注釈を付けられた関係を特定するため、検索エンジンを使用してもよい。���くつかの実施形態では、検索エンジンは、ユーザ提供のパラメータに基づいて関係得点を更新または改良する動的関係採点モジュールと通信してもよい。好ましい実施形態において、選択された関係のグラフまたはハイパーグラフをユーザが知識ベースから表示できるようにするため、関係表示用のネットワークブラウザが提供されてもよいであろう。
【００２１】
図２を参照すると、この図は、動的データ駆動型知識ベースを構築および更新するプロセスの概略図を示す。いくつかの実施形態において、ＯＢＬＳは、動的データ駆動型知識ベースを構築、更新、および管理する方法であって、エンティティおよびエンティティ測定値のオントロジーにアクセスする工程と、複数のエンティティまたはエンティティ測定値に関連するデータを取得する工程と、オントロジーからエンティティまたはエンティティ測定値でデータに注釈を付ける工程と、推論エンジンを用いて、データからエンティティ間またはエンティティ測定値間の関係を推論する工程と、更新可能な関係データベースにエンティティ間またはエンティティ測定値間の関係を統合し、動的知識ベースを形成する工程と、を有する方法を提供する。いくつかの実施形態では、ＯＢＬＳは、１若しくはそれ以上の機械学習アルゴリズムを実施する推論エンジンを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ＯＢＬＳは、３つ以上のエンティティ間またはエンティティ測定値間の多変量関係である関係を推論してもよい。いくつかの実施形態では、ＯＢＬＳは、エンティティまたはエンティティ測定値によって索引を付けられたグラフまたはハイパーグラフで構造化されたデータベースに関係を統合してもよい。いくつかの実施形態では、ＯＢＬＳは、１若しくはそれ以上のコンテキストタグで関係に注釈を付けてもよいし、関係に注釈を付ける手段を提供してもよい。いくつかの実施形態では、関係のデータベースは、関係コンテキストによってさらに索引を付けられてもよい。いくつかの実施形態では、ＯＢＬＳは、特定のエンティティ、エンティティ測定値、またはコンテキストを含む関係、所定の関係に類似した関係、またはフィルタを用いて定義されるユーザ固有の基準に一致する関係を特定できる検索エンジンを提供してもよい。いくつかの実施形態では、ＯＢＬＳは、複数のエンティティまたはエンティティ測定値に関連したテキストデータにアクセスし、テキストマイニングエンジンを用いてテキストからエンティティ間またはエンティティ測定値間の関係を導出し、斯かるテキストから導出されたエンティティ間またはエンティティ測定値間における関係を統合するためのモジュール（複数も可）を提供してもよい。いくつかの実施形態では、ＯＢＬＳは、関係に得点を割り当てるために使用される採点エンジンを提供してもよい。いくつかの実施形態では、ＯＢＬＳは、新しいデータまたは新しいエンティティまたはエンティティ測定値に基づいて、自動的または定期的に関係の推論を行うように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、ＯＢＬＳは、ユーザ固有のレシピに基づくデータクレンジングおよびフォーマッティング用のモジュールを提供してもよい。いくつかの実施形態では、ＯＢＬＳは、関係で相互参照されたデータベースに注釈付きデータを保存できるようにしてもよい。いくつかの実施形態では、ＯＢＬＳは、外部データ源から、またはユーザによって特定あるいは構成されたレシピに基づいて関係にアクセスし、それを書式設定およびインポートするモジュールを提供してもよい。いくつかの実施形態では、ＯＢＬＳは、ユーザによって特定された関係をインポートするモジュールを提供してもよい。
【００２２】
好ましい実施形態では、本発明はエンティティ、エンティティ測定値、および関係を保存するためのデータベースを提供する。
【００２３】
好ましい実施形態では、本発明は、データ支援、テキスト支援、ユーザによって割り当てられた信頼、ある種の他の基準、または斯かる基準の組み合わせに基づいて関係を採点する方法を提供する。ＯＢＬＳは、ユーザが関係データベースを検索する際に動的に関係得点を計算する方法を提供してもよい。あるいはＯＢＬＳは、関係得点を一度または定期的に予め計算し、関係に関連付けられた得点をデータベースに記憶させる方法を提供してもよい。いくつかの実施形態では、ＯＢＬＳは、例えば他の類似の関係の得点をオントロジーに取り入れるため、集積された得点をさらに動的に計算してもよい。
【００２４】
好ましい実施形態では、関係ブラウザが提供されてもよい。好ましい実施形態では、ネットワーク関係ブラウザが実施されてもよい。
【００２５】
図１を参照すると、この図は、好ましい実施形態において、可能なシステムモジュールおよびその構成の概観を示している。いくつかの実施形態では、動的データ駆動型知識ベースを構築、更新、および管理する方法が提供される。いくつかの実施形態では、当該方法は、データベースまたはエンティティ、エンティティ測定値、および関係にアクセスする工程と、推論エンジンを用いてデータから関係を抽出する工程と、関係をデータベースに保存する工程とを有する。いくつかの実施形態では、当該方法は、検索エンジンを用いて、特定のエンティティ、エンティティ測定値、または所定の関係に類似の関係を含む関係を特定することをさらに有する。いくつかの実施形態では、当該方法は、採点エンジンを用いて、知識ベースで関係の採点を行うことを有する。いくつかの実施形態では、エンティティは生物学的または医学的エンティティである。いくつかの実施形態では、エンティティ測定値は生物学的または医学的エンティティに関係している。
【００２６】
好ましい実施形態では、関係を知識ベースで統合しそれを表示するのに、グラフまたはハイパーグラフ構造が使用できる。図３を参照すると、この図は、ハイパーグラフ構造の知識ベースの概略図を示す。斯かるハイパーグラフにおけるノードは、エンティティ（１００）またはエンティティ測定値（１０１）に対応していてもよい。エッジ（１０２）またはハイパーエッジ（１０３）は、関係、あるいはエンティティ間またはエンティティ測定値間の多変量関係に対応している。関係は、割り当てられたコンテキスト（１０４）、あるいは追加のパラメータまたはメタデータ、例えば、関係タイプ（１０５）、関係を推論するのに使用される統計的検定またはモデルのタイプ（１０６）、関係の方向性（１０７）、または他のパラメータまたはメタデータを有していてもよい。好ましい実施形態では、エンティティとエンティティ測定値の両方に索引を付け、所定のエンティティ測定値に固有の関係、または測定とは関係なく所定のエンティティとの全関係を検索する機能を提供できる。いくつかの実施形態では、エンティティ測定値は階層的に組織し、階層の複数レベルまたは全レベルからのエンティティ測定値に索引を付け、階層的に組織化されたエンティティ、エンティティ測定値、およびそれらの関係を表示および検索する機能を提供してもよい。
【００２７】
いくつかの実施形態では、本発明は、現在のエンティティおよびエンティティ測定値を保存し、新しい構造化および非構造化データ、テキスト、またはユーザ入力、あるいはインポートされた文書、データテーブル、または関係（総合的に入力データと呼ぶ）におけるエンティティおよびエンティティ測定値の出現を検索する方法を提供する。入力データ内のエンティティまたはエンティティ測定値名、ラベル、または識別子の出現を特定する方法が実施できる。エンティティおよびエンティティ測定値のセットも動的に拡張できる。これは、構造化データのヘッダを、自動的に、またはユーザに知らせて、エンティティおよび／またはエンティティ測定値に変換することにより達成できる。新しいエンティティおよび／またはエンティティ測定値も、例えば所定のテキスト集内で頻繁に生じる用語をマイニングすることによりテキストから発見できる。本発明を実施するシステムは、発見された新しいエンティティまたはエンティティ測定値候補を受け入れるか拒絶するかの機能を自動的にユーザに提供してもよい。該システムは、新しいエンティティおよびエンティティ測定値をユーザから受け入れるためのインターフェースを実施してもよい。
【００２８】
好ましい実施形態では、本発明は、構造化データから推論することにより、テキストからマイニングすることにより、外部データベースからインポートすることにより、ユーザ入力または他の入力データからインポートすることにより、または上述の方法を組み合わせることにより、（エンティティおよびエンティティ測定値に対応する）オントロジーの概念セットに基づく新しい関係の学習方法を提供する。いくつかの実施形態では、上記システムは、新しいデータが該システムに利用可能になったとき、あるいは提供されたとき、関係の計算、統合、および保存を開始することにより、いつでも自動的にまたは動的に更新してもよい。いくつかの実施形態では、上記システムは、該システムで利用可能な既存のまたは新しいデータで特定できる新しいエンティティまたはエンティティ測定値が定義された場合に、関係の計算、統合、および保存を開始することにより動的に更新されてもよい。いくつかの実施形態では、当該システムは、例えば集積された測定の新しい計算方法が該システムで定義された場合に、関係の計算、統合、および保存を開始することにより動的に更新されてもよい。
【００２９】
データからの推論
いくつかの実施形態では、データから新しい関係を推論する方法が提供される。いくつかの実施形態では、ＯＢＬＳは、観察またはサンプルに対応する行（オントロジーに提供される１若しくはそれ以上のエンティティまたはエンティティ測定値に関する観察値を含んでいる）を有する１若しくはそれ以上のデータテーブルまたはデータマトリックスにアクセスしてもよい、またはアクセスするように導かれてもよい。例えばＳＱＬテーブル、コンマ区切りのファイル、タブ区切りのファイル、またはＪＳＯＮとして書式設定された構造化データテーブルの欄ヘッダが読み出され、特定され、オントロジーのエンティティまたはエンティティ測定値の名前、ラベル、または識別子にマッピングされてもよい。構造化されたデータテーブルの欄ヘッダは、例えばエンティティまたはエンティティ測定値の名前または識別子をＪＳＯＮ書式設定に構造化して自動マッピングを簡便化することにより書式設定できる。他の実施形態では、テキストマッチングアルゴリズムを使用することにより、類似のラベル、名前、または識別子のマッチングを簡便化し、オントロジーのエンティティまたはエンティティ測定値とデータテーブルの欄ラベル、名前、または識別子との間でマッピングを行うことができる。半自動プロシージャ、すなわち、テキスト類似性またはフィールドマッチングに基づいて可能なマッピングを自動的に特定し、可能なマッピングをユーザに提供し、ユーザが好ましいマッピングを選択できるようにする、またはマッピングを受け入れるまたは拒絶できるようにする、またはユーザ固有のマッピングを入力できるようにするプロシージャを実施してもよい。次に、対応するエンティティまたはエンティティ測定値を用いて、１つまたは複数のデータテーブルの欄に注釈を付けることができる。欄記述子が既存のエンティティまたはエンティティ測定値に一致しない場合は、新しいエンティティおよび／またはエンティティ測定値を作成してもよい。次に、エンティティおよび／またはエンティティ測定値と一致する欄からのデータが、例えば推論エンジンを用いて、オントロジーのエンティティ間および／またはエンティティ測定値間の関係を推論するのに使用できる。
【００３０】
本明細書において、「推論エンジン」とは、２若しくはそれ以上の変数の値が共同で、同時出現で、または関連したやり方で観察される複数のサンプルまたは観察に基づいて、斯かる変数間のアソシエーションを特定するように設計されたソフトウェアシステムを意味する。推論エンジンは、例えばデータテーブルの欄に符号化された観察値に基づいて、２若しくはそれ以上のエンティティ測定値間のアソシエーションを特定するのに使用できるものである（その場合、斯かる欄は、上記エンティティまたはエンティティ測定値に個別にマッピングされている）。エンティティ間またはエンティティ測定値間の統計的アソシエーションは、上記エンティティ間またはエンティティ測定値間の関係として表すことができる。斯かる関係は、斯かるアソシエーションの推論に使用された、またはそれに関連したデータおよび任意の関連パラメータまたはメタデータと共に、本明細書記載のシステムに保存できる。本明細書記載のいくつかの実施形態において推論エンジンが提供されるが、該推論エンジンは、複数のエンティティ測定値間の重要なアソシエーションを特定するのに使用される。推論エンジンの例には、限定されないが、変数またはエンティティ測定値間の統計的アソシエーションの推論を実行するシステムが含まれる。アソシエーションは、１若しくはそれ以上の特定の状態によって分類された複数のサンプルに関して、エンティティ測定値を比較することによって特定できる（この場合、状態は、別のエンティティ測定値に基づいて決定してもよい）。例えば、いくつかの実施形態において、アソシエーションは、オントロジーの別のエンティティまたはエンティティ測定値にマッピング可能なゲノムまたは臨床の特徴、特色、測定、または観察にエンティティ測定値を関連付けることにより特定してもよい。
【００３１】
推論エンジンは、１つのエンティティ測定値の値によって示される特定の状態と別のエンティティ測定値における特定の値の過剰出現との間の関係を推論することができる。例えば、推論エンジンは、２若しくはそれ以上の生物学的状態における特定の遺伝子突然変異を示すサンプルまたは観察を比較し、特定の状態で生じる遺伝子突然変異事象を特定し、次にランダムに予想される場合よりも有意に頻繁に突然変異を生じる遺伝子エンティティまたはエンティティ測定値を特定することにより、所定の生物学的状態における全体的な遺伝子突然変異の頻度を提供してもよい。１つのエンティティ測定値内の特定値の過剰出現を評価するのに、二項検定、超幾何学的検定、または当業者に周知の別の関連検定を使用してもよい。結果的に得られる統計的アソシエーションは、生物学的状態および遺伝子突然変異事象に対応するエンティティ間またはエンティティ測定値間の関係として符号化できる。結果的に得られる推論関係における生物学的状態は、ドメインコンテキストによって符号化し、関係内のエンティティ測定値として直接特定しないでおくことも可能である。
【００３２】
推論エンジンは、バイナリ値測定を用いて層別化された実数値のエンティティ測定値の値を、統計的検定、例えば、ｔ検定、ウィルコクスン検定、またはサンプルの２つの状態または２つのセット間で連続変数を比較するのに使用される他の検定を用いて比較することにより、バイナリ値を有するエンティティ測定値と実数値のエンティティ測定値との間のアソシエーションを推論してもよい。斯かる方法は当業者には周知である（Ｈａｓｔｉｅ，  Ｔｉｂｓｈｉｒａｎｉ，  Ｆｒｉｅｄｍａｎ，  Ｔｈｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，  ２００９；  Ｂａｌｄｉ，  Ｐ．  ａｎｄ  Ｂｒｕｎａｋ，  Ｓ．（２００２）．  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ：  Ａ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ａｐｐｒｏａｃｈ．  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，  ＭＡ：  ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ；  Ｂａｌｄｉ，  Ｐ．，  Ｆｒａｓｃｏｎｉ，  Ｐ．，  Ｓｍｙｔｈ，  Ｐ．  （２００３）．  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ａｎｄ  ｔｈｅ  Ｗｅｂ−Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．    Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ：  Ｗｉｌｅｙ．；  Ｃｏｈｅｎ，  Ｐ．Ｒ．  （１９９５）．Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｉｎ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ．  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，  ＭＡ：  ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ．  参照としてその全体が本明細書に援用される）。図４を参照すると、この図は、バイナリのエンティティ測定値と実数値のエンティティ測定値との間の関係の一例を示す。
【００３３】
推論エンジンは、統計的検定、例えばＡＮＯＶＡ検定、または複数のサンプルセットに関して連続変数の値を比較するのに使用される当業者に周知の別の検定を用いて、カテゴリー測定の複数の値によって層別化された実数値のエンティティ測定値に対応するデータを比較することにより、実数値のエンティティ測定値とカテゴリーエンティティ測定値との間のアソシエーションを推論してもよい（Ｈａｓｔｉｅ，  Ｔｉｂｓｈｉｒａｎｉ，  Ｆｒｉｅｄｍａｎ，  Ｔｈｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，  ２００９；  Ｂａｌｄｉ，  Ｐ．  ａｎｄ  Ｂｒｕｎａｋ，  Ｓ．（２００２）．  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ：  Ａ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ａｐｐｒｏａｃｈ．  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，  ＭＡ：  ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ；  Ｂａｌｄｉ，  Ｐ．，  Ｆｒａｓｃｏｎｉ，  Ｐ．，  Ｓｍｙｔｈ，  Ｐ．  （２００３）．  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ａｎｄ  ｔｈｅ  Ｗｅｂ−Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．    Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ：  Ｗｉｌｅｙ．；  Ｃｏｈｅｎ，  Ｐ．Ｒ．  （１９９５）．Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｉｎ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ．  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，  ＭＡ：  ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ．  参照としてその全体が本明細書に援用される）。
【００３４】
推論エンジンは、例えばコックス回帰分析、または生存率分析または相対生存率分析用の当業者に周知の別の手段を用いて、エンティティ測定値の値を患者または被験者の生存率に関連付けることにより、アソシエーションを推論してもよい（Ｈａｓｔｉｅ，  Ｔｉｂｓｈｉｒａｎｉ，  Ｆｒｉｅｄｍａｎ，  Ｔｈｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，  ２００９；  Ｂａｌｄｉ，  Ｐ．  ａｎｄ  Ｂｒｕｎａｋ，  Ｓ．（２００２）．  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ：  Ａ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ａｐｐｒｏａｃｈ．  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，  ＭＡ：  ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ；  Ｂａｌｄｉ，  Ｐ．，  Ｆｒａｓｃｏｎｉ，  Ｐ．，  Ｓｍｙｔｈ，  Ｐ．  （２００３）．  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ａｎｄ  ｔｈｅ  Ｗｅｂ−Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．    Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ：  Ｗｉｌｅｙ．；  Ｃｏｈｅｎ，  Ｐ．Ｒ．  （１９９５）．Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｉｎ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ．  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，  ＭＡ：  ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ．  参照としてその全体が本明細書に援用される）。図６を参照すると、この図は、関係の一例を示したものであり、この場合、分子層別化によって特定される癌のサブタイプが患者の生存率（６０４）を予測している。
【００３５】
いくつかの実施形態において、本発明は、他のエンティティまたはエンティティ測定値の集合グループ、例えば、遺伝子グループ、経路グループ、生物学的複合体のグループ、個体グループ、生産物グループ、または定義の対象となり得る他の類似のエンティティまたはエンティティ測定値のグループに関連するエンティティまたはエンティティ測定値を表示し、保存し、関連付けるための手段を提供する。斯かる例の場合、エンティティのグループに関連する関係は、個々のエンティティがグループの一部であることを記述したエンティティ測定値を分析することにより推論できる。例えば、推論エンジンは、１つのエンティティの条件または状態と分子経路を表示する別のエンティティとの間のアソシエーションを決定するため、超幾何学的検定または遺伝子セット富化検定を実施してもよい（その場合、経路の状態は、活動または状態が個々の遺伝子レベルエンティティ測定値によって特定される多くのメンバー遺伝子によって決定される）。いくつかの好ましい実施形態においては、推論エンジンによって実施される統計的検定は、当該分野で周知の方法の１つ（例えば、Ｇｒｏｓｓｍａｎｎ  ｅｔ  ａｌ．  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ２００７、参照によりその全体が本明細書に援用される）を用いて、オントロジーの階層構造を考慮に入れ、より正確な得点およびｐ値を提供してもよい。いくつかの実施形態において、得点は、エンティティの集合セットまたはオントロジー内のエンティティの親、先祖、子供、または子孫のセットの得点によって定義されたり、調整されたり、または影響されたりできる。いくつかの実施形態において、エンティティの集合グループに対応するエンティティ測定値は、新しいエンティティ測定値として予め計算され、システムに保存できる。斯かる予め計算されたエンティティ測定値は、他の集合エンティティ測定値間または個々のエンティティに関連するエンティティ測定値間の関係を推論するのに使用してもよい。
【００３６】
遺伝子の性質および分布、またはモジュールの得点および対象の相関関係またはアソシエーション次第では、関係を推論するのに他の検定を代用するのが好ましい場合があることは、当業者には周知であろう。
【００３７】
統計的検定を計算して関係を導出するのに、種々の共変量を含んでよいことも理解されるであろう。例えば、いくつかの臨床アプリケーションにおいては、患者の年齢、性別、患者に投与される薬物または療法、あるいは全体的な腫瘍突然変異頻度などの共変量を分析に含んでもよい。斯かる共変量は、関係の推論に使用される際、符号化し、該関係に保存してもよい。
【００３８】
好ましい実施形態では、推論エンジンは、分類モデルを構築するための多変量モデリング技術、機械学習技術、方法、およびシステムを提供してもよい。好ましい実施形態では、斯かる方法および技術のいくつかまたは全ての結果が、関係として保存できる。いくつかの実施形態において、斯かる関係は多変量関係を含んでもよい。例えば、分類モデルは、複数の個別または実数値のエンティティ測定値の観察値に基づいて訓練され、別の個別／実数値のエンティティ測定値を予想するようにしてもよい。分類モデルを構築するための機械学習／多変量モデリング技術および方法は当業者には周知であり、例えば、決定木、ロジスティック回帰、ランダムフォーレスト、ブースティング決定木、ＬＤＡ、神経ネットワーク、ディープラーニングなどが含まれる（Ｈａｓｔｉｅ，  Ｔｉｂｓｈｉｒａｎｉ，  Ｆｒｉｅｄｍａｎ，  Ｔｈｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，  ２００９；  Ｂａｌｄｉ，  Ｐ．  ａｎｄ  Ｂｒｕｎａｋ，  Ｓ．（２００２）．  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ：  Ａ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ａｐｐｒｏａｃｈ．  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，  ＭＡ：  ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ；  Ｂａｌｄｉ，  Ｐ．，  Ｆｒａｓｃｏｎｉ，  Ｐ．，  Ｓｍｙｔｈ，  Ｐ．  （２００３）．  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ａｎｄ  ｔｈｅ  Ｗｅｂ−Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．    Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ：  Ｗｉｌｅｙ．；  Ｃｏｈｅｎ，  Ｐ．Ｒ．  （１９９５）．Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｉｎ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ．  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，  ＭＡ：  ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ．  参照としてその全体が本明細書に援用される）。斯かるモデルから、特徴採点基準、例えば、反復特徴除去、ランダムフォーレスト特徴重要度指標、ＬＡＳＳＯ、またはＥｌａｓｔｉｃ  Ｎｅｔ  Ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎを用いて、エンティティ測定値である制限された数の予測因子の組み合わせが抽出できる（Ｈａｓｔｉｅ，  Ｔｉｂｓｈｉｒａｎｉ，  Ｆｒｉｅｄｍａｎ，  Ｔｈｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，  ２００９；  Ｂａｌｄｉ，  Ｐ．  ａｎｄ  Ｂｒｕｎａｋ，  Ｓ．（２００２）．  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ：  Ａ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ａｐｐｒｏａｃｈ．  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，  ＭＡ：  ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ；  Ｂａｌｄｉ，  Ｐ．，  Ｆｒａｓｃｏｎｉ，  Ｐ．，  Ｓｍｙｔｈ，  Ｐ．  （２００３）．  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ａｎｄ  ｔｈｅ  Ｗｅｂ−Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．    Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ：  Ｗｉｌｅｙ．；  Ｃｏｈｅｎ，  Ｐ．Ｒ．  （１９９５）．Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｉｎ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ．  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，  ＭＡ：  ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ．  参照としてその全体が本明細書に援用される）。予測特徴の組み合わせは、モデルの最高予測因子に対応するエンティティ測定値と予測された特徴に対応するエンティティ測定値との間の多変量関係を定義するのに使用できる。
【００３９】
好ましい実施形態において、推論エンジンは、回帰モデルを構築するための多変量モデリング技術、機械学習技術、方法、およびシステムを提供してもよい。例えば、回帰モデルは、複数の個別または実数値のエンティティ測定値の観察値に基づいて訓練され、別の個別／実数値のエンティティ測定値を予想するようにしてもよい。回帰モデルの構築方法は当業者には周知であり、例えば、回帰木、直線回帰、ＬＡＳＳＯやＥｌａｓｔｉｃ  Ｎｅｔなどの正規化回帰、ランダムフォーレスト、神経ネットワーク、ディープラーニングなどが含まれる（Ｈａｓｔｉｅ，  Ｔｉｂｓｈｉｒａｎｉ，  Ｆｒｉｅｄｍａｎ，  Ｔｈｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，  ２００９；  Ｂａｌｄｉ，  Ｐ．  ａｎｄ  Ｂｒｕｎａｋ，  Ｓ．（２００２）．  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ：  Ａ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ａｐｐｒｏａｃｈ．  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，  ＭＡ：  ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ；  Ｂａｌｄｉ，  Ｐ．，  Ｆｒａｓｃｏｎｉ，  Ｐ．，  Ｓｍｙｔｈ，  Ｐ．  （２００３）．  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ａｎｄ  ｔｈｅ  Ｗｅｂ−Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．    Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ：  Ｗｉｌｅｙ．；  Ｃｏｈｅｎ，  Ｐ．Ｒ．  （１９９５）．Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｉｎ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ．  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，  ＭＡ：  ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ．  参照としてその全体が本明細書に援用される）。斯かるモデルから、特徴採点および／または除去基準、例えば、反復特徴除去、ＬＡＳＳＯ、またはＥｌａｓｔｉｃ  Ｎｅｔ  Ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎを用いて、エンティティ測定値である制限された数の予測因子の組み合わせが抽出できる。予測特徴の組み合わせは、モデルの予測因子に対応するエンティティ測定値と予測された特徴に対応するエンティティ測定値との間の多変量関係を定義するのに使用できる。図５を参照すると、この図は、（５０１）によって特定されるようなＥｌａｓｔｉｃ  Ｎｅｔ回帰を用いて導出される多変量関係の一例を示す。この例において、関係（５００）の左側にある複数のエンティティ測定値は、共に、「Ｎｕｔｌｉｎ−３  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ  （ＡｃｔＡｒｅａ）」（５０２）に関係している。モデルの例示的最高予測因子の相対的重要度が（５０３）に作図してある。データサンプル間の最高予測因子の値の例示的ヒートマップが（５０４）に表示してあり、斯かるサンプルで測定されたＮｕｔｌｉｎ−３  Ｒｅｓｐｏｎｓｅに従って配列されている。
【００４０】
いくつかの実施形態において、推論エンジンは、エンティティグループに関連する集合エンティティ測定値を取り入れた多変量モデルを推論するのに使用してもよい。いくつかの実施形態において、斯かる集合エンティティ測定値の値は、エンティティとオントロジーを用いて定義されるエンティティグループとの間の階層的関係を用いて定義してもよい。例えば、いくつかの実施形態において、生物学的プロセスの突然変異状態（例えば、突然変異状態または非突然変異状態）に対応するバイナリのエンティティ測定値は、その生物学的プロセスと関連付けられた遺伝子の突然変異状態、あるいは生物学的プロセスのサブモジュール（それ自体が生物学的プロセスであってもよいし、蛋白質複合体または生物学的プロセスに参加する経路であってもよい）の突然変異状態に基づいて定義されてもよい。いくつかの実施形態において、経路の突然変異状態（例えば、突然変異状態または非突然変異状態）に対応するバイナリのエンティティ測定値は、該経路の遺伝子のいずれかが突然変異している場合に突然変異していると定義されてもよい。いくつかの実施形態では、経路の突然変異状態（例えば、突然変異状態または非突然変異状態）に対応するバイナリのエンティティ測定値は、その遺伝子の有意な割合が突然変異している場合に突然変異していると定義されてもよい。いくつかの実施形態では、経路の突然変異状態（例えば、突然変異状態または非突然変異状態）に対応するバイナリのエンティティ測定値は、そのサブモジュールの有意な割合が突然変異している場合に突然変異していると定義されてもよい。回帰、分類、または他の機械学習、統計的推論、およびデータマイニング技術が、集合エンティティ測定値を取り入れた多変量モデルを推論するのに適用されてもよい。エンティティ測定値である制限された数の予測因子の組み合わせが、斯かるモデルから、特徴採点および／または除去基準、例えば、反復特徴除去、ＬＡＳＳＯ、またはＥｌａｓｔｉｃ  Ｎｅｔ  Ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎを用いて抽出されてもよい。予測特徴の組み合わせは、モデルの予測因子に対応するエンティティ測定値と予測された特徴に対応するエンティティ測定値との間の多変量関係を定義するのに使用できる。
【００４１】
教師なし学習またはクラスタリング手法が、複数の個別または実数値のエンティティ測定値の観察値に適用され、一貫したエンティティ測定値を有するサンプルグループ、または他のグループのサンプルのエンティティ測定値とは異なるエンティティ測定値を有するサンプルグループを特定してもよい。クラスタリング手法は当業者には周知であり、例えば、ｋ平均法、ＵＰＧＭＡ、ＰＡＭ、非負値行列因子分解（ＮＭＦ）、モデルベースのクラスタリング、および他のクラスタリング技術が含まれる（Ｈａｓｔｉｅ，  Ｔｉｂｓｈｉｒａｎｉ，  Ｆｒｉｅｄｍａｎ，  Ｔｈｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，  ２００９；  Ｂａｌｄｉ，  Ｐ．  ａｎｄ  Ｂｒｕｎａｋ，  Ｓ．（２００２）．  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ：  Ａ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ａｐｐｒｏａｃｈ．  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，  ＭＡ：  ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ；  Ｂａｌｄｉ，  Ｐ．，  Ｆｒａｓｃｏｎｉ，  Ｐ．，  Ｓｍｙｔｈ，  Ｐ．  （２００３）．  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ａｎｄ  ｔｈｅ  Ｗｅｂ−Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．    Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ：  Ｗｉｌｅｙ．；  Ｃｏｈｅｎ，  Ｐ．Ｒ．  （１９９５）．Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｉｎ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ．  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，  ＭＡ：  ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ．  参照としてその全体が本明細書に援用される）。その結果得られるサンプルパーティショニングは、他のエンティティ測定値と関連付けられてもよい。斯かるモデルから、クラスタリングに使用されたエンティティ測定値とクラスタリングの結果に関連付け得る任意のエンティティ測定値との間の関係が定義できる。例えば、いくつかの実施形態において、患者の生存率または治療への応答とクラスタリングの結果によって定義されるグループまたはクラスタへのサンプルの割り当てとの間の関係が推論されてもよい。いくつかの実施形態においては、サブタイプ割り当てを予測する予測特徴組み合わせが、特徴選択、および／または除去基準、例えば反復特徴除去、ＬＡＳＳＯ、またはＥｌａｓｔｉｃ  Ｎｅｔ  Ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎを用いて抽出または改良されてもよい。予測特徴の組み合わせは、モデルの予測因子に対応するエンティティ測定値と予測された特徴に対応するエンティティ測定値との間の多変量関係を定義するのに使用できる。図６を参照すると、この図は、層別化割り当てエンティティ測定値（６０２）と特定の臨床変数（６０１）（例えば、患者の全体的生存率（６０３）を含む）との間の関係の一例を示す。
【００４２】
好ましい実施形態において、非構造化テキストから関係をマイニングする方法（複数も可）が実施できる。同一の文書内に共存するエンティティまたはエンティティ測定値の対、より一般的にはチュープルをマイニングすることにより、関係が特定できる（Ｈａｓｔｉｅ，  Ｔｉｂｓｈｉｒａｎｉ，  Ｆｒｉｅｄｍａｎ，  Ｔｈｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，  ２００９；  Ｂａｌｄｉ，  Ｐ．  ａｎｄ  Ｂｒｕｎａｋ，  Ｓ．（２００２）．  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ：  Ａ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ａｐｐｒｏａｃｈ．  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，  ＭＡ：  ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ；  Ｂａｌｄｉ，  Ｐ．，  Ｆｒａｓｃｏｎｉ，  Ｐ．，  Ｓｍｙｔｈ，  Ｐ．  （２００３）．  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ａｎｄ  ｔｈｅ  Ｗｅｂ−Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．    Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ：  Ｗｉｌｅｙ．；  Ｃｏｈｅｎ，  Ｐ．Ｒ．  （１９９５）．Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｉｎ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ．  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，  ＭＡ：  ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ．  参照としてその全体が本明細書に援用される）。同一文書に２つのエンティティまたはエンティティ測定値が共存する傾向を採点するのに、統計学、例えばＪａｃｃａｒｄインデックスを計算してもよい。高いＪａｃｃａｒｄインデックスを有するエンティティ間またはエンティティ測定値間の関係は、対応するエンティティ間またはエンティティ測定値間のテキスト関係として定義できる。次に、Ｊａｃｃａｒｄインデックスは、斯かる各関係と一緒にデータベースに保存され、その関係を採点するのに使用できる。テキストから特定のタイプの関係（例えば、転写因子と標的遺伝子との間の、方向付けられた制御関係）を推論するのに、当業者に周知の他の方法を使用してもよいのは明らかであろう。いくつかの実施形態では、エンティティまたはエンティティ測定値の出現、あるいはテキストマイニング法によって認識されるようなそれに対応するテキスト表現の出現に、追加の制約を課してもよい。例えば、特定の状態では、同じ文章内で生じる場合のみ、あるいはテキストの同じ部分内で生じる、または特定のテキストコンテキスト内で生じる場合にのみ（例えば、特定のテキストトークン、単語、または表現が先に来る、または後にくる、あるいは特定のテキストトークン、単語、または表現によって分けられている場合にのみ）、エンティティ、エンティティ測定値、またはその表現が考慮されるようにしてもよい。
【００４３】
好ましい実施形態において、ユーザが手動で入力した関係を知識ベースに統合するためのインターフェースが提供できる。従って、本発明は、専門知識または手動管理の関係をユーザ定義の関係形式でユーザが入力できるようにしてもよい。好ましい実施形態では、該インターフェースは、エンティティおよびエンティティ測定値、関係タイプ、またはコンテキストのリストへのアクセスを可能にすることにより、統合対象の関係をユーザが容易に定義できるようにできる。いくつかの実施形態では、該インターフェースは、ユーザが統合対象の新しい関係を定義する際に該ユーザによって特定されるやり方で、エンティティまたはエンティティ測定値の名前、関係タイプ、またはコンテキストをオートコンプリートできるようにしてもよい。
【００４４】
好ましい実施形態において、本発明は、アソシエーションをインポートし、それをオントロジーのエンティティ間またはエンティティ測定値間の関係に変換することによって外部データベースおよびシステムからの知識を取り込むシステムを提供してもよい。例えば、当業者に周知の標準データベースから得られる既知の並びに実験的に特定される蛋白質間相互作用、ＴＦ−ＤＮＡ相互作用、および／またはｍｉＲＮＡ−ＲＮＡ相互作用が、生物医学オントロジーにおける対応エンティティ間の関係としてインポートできる。関係インポートモジュールが、外部データベースおよびシステムから関係をインポートするのに実施されてもよい。外部データベースの識別子をオントロジーのエンティティまたはエンティティ測定値に一致させるため、外部データベースに固有の規則が定義できる。同様に、インポートされる新しい関係用に関係タイプまたはコンテキストを特定できるようにする規則を定義してもよい。本発明で実施されるシステムは、知識ベースにおける関係、データまたはテキストから推論される関係、外部知識に基づいて作成またはインポートされる関係をユーザが検討、承認、変更、または拒絶できるインターフェースを提供してもよい。
【００４５】
関係の統合および保存
好ましい実施形態において、データまたはテキストから推論された関係、または外部知識に基づいて作成またはインポートされた関係は、知識ベースまたは関係のデータベースに保存できる。いくつかの実施形態では、関係は知識ベースに統合する前にフィルタしてもよい。例えば、いくつかの実施形態では、関係が関係のデータベースに保存されるためには、特定の基準を通過するように要求されるのが好ましい。例えば、ある得点、ｐ値閾値、またはシステムで符号化された、あるいはユーザによって特定された他の基準を通過するように要求されるのが好ましい。１つの実施形態では、関係のデータベースはネットワークとして構成され、例えばＮｅｏ４ｊ、ＯｒｉｅｎｔＤＢ、Ｔｉｔａｎ  Ｖｉｒｔｕｏｓｏ、ＧｒａｐｈＤｂなどのグラフデータベース、または別のグラフデータベースを用いて実施されてもよい。好ましい実施形態において、関係のデータベースは、ＮｏＳＱＬデータベース、ＲＤＦデータベース、またはＪＳＯＮ書式設定データを保存可能なデータベースで実施されてもよい。好ましい実施形態において、弾性検索エンジンなどのインデックス作成エンジンをシステムの一環として使用し、特定のエンティティまたはエンティティ測定値に関連する関係、選択された基準（例えば、関係コンテキストまたは関係タイプに関連する基準）を満たす関係を迅速に検索できるようにしてもよい。新しい関係が保存用に提供されたら、対応するエンティティまたはエンティティ測定値を関係全体でマッピングすることによりそれを既存の関係と一致させ、類似の関係（例えば、統計的関係、テキスト関係、ユーザ定義の関係など）を見出し、それによって、知識ベース（他のデータ、文献、参照データベース、または以前の知識であってよい）に存在する関係に基づいて新しい関係の支援を特定してもよい。好ましい実施形態では、例えば、関係を導出したデータテーブル（複数も可）へのポインタ、関係を導出した文献のテキストまたは主要部へのポインタ、または関係をインポートしたデータベース、外部データ源またはシステムへのポインタを用いて保存できる。１若しくはそれ以上のテーブルの１若しくはそれ以上の欄にマッチするエンティティまたはエンティティ測定値に関連して定義された関係は、ＯＢＬＳによって索引を付けることができ、それによって、関係およびデータの相互参照が可能となり、関係（複数も可）に関連付けられたデータにアクセスする機能をユーザに提供できるようになる。好ましい実施形態では、関係のデータベースは、同一のまたは実質的に同一のエンティティまたはエンティティ測定値に関連付けられているので、該データベース内の他の関係に類似した関係を容易に特定できる。好ましい実施形態では、関係のデータベースは、類似の関係を特定することによって、関係の追加支援の発見を可能とする。好ましい実施形態では、関係のデータベースは、関係内のエンティティまたはエンティティ測定値をマッピングすることにより、全関係を連結および統合する手段を提供できる。斯かるマッピングはグラフデータベース（各エンティティまたはエンティティ測定値はそのグラフにおいてノードである）を用いて実施してもよいことは、当業者には認識されるであろ���。他の好ましい実施形態においては、斯かるマッピングは、ＲＤＦまたはＪＳＯＮ書式設定フィールドを利用するデータベースを用いて実施してもよい。斯かるマッピングを実施するのに、ＳＱＬベースのデータベースなどの他のデータベースが用いられてもよい。
【００４６】
検索
好ましい実施形態においては、エンティティ、エンティティ測定値、関係、および／またはコンテキスト、あるいはエンティティまたは関係と関連付けられる他の情報をユーザが検索できるように、検索エンジンを提供してもよい。図７を参照すると、この図は、本発明の１実施形態で提供される例示的検索プロセスの概略図を提供する。好ましい実施形態では、検索エンジンは、名前、ラベル、識別子、または記述によってエンティティに索引を付けることができる。好ましい実施形態では、検索エンジンは、名前、ラベル、識別子、または記述、およびエンティティの名前、ラベル、識別子、または記述によって、索引を付けることができる。検索エンジンは、エンティティ、エンティティ測定値、または関係と関連付けられる他のフィールドおよびメタデータ、例えば、エンティティ測定値、関係コンテキスト、関係タイプ、または関係を導出するためのデータ源に固有のフィールドにも索引を付けることができる。例示的生物医学ＯＢＬＳにおいて、エンティティ測定値は、例えば、ＲＮＡの存在量、蛋白質の存在量、蛋白質、ＤＮＡまたはＲＮＡ配列の突然変異または変異、メチル化、または他の蛋白質、遺伝子、ＤＮＡ、ＲＮＡ、化合物または薬物使用量、健康状態、臨床パラメータ、環境状態、または他の分子測定および／または状態に対応する種々のフィールドを有することができる。いくつかの実施形態においては、斯かるフィールドは検索のために索引を付けることができる。特定のタイプの特定の名前空間またはドメイン、エンティティ、エンティティ測定値、または関係から、あるいは特定のコンテキストからエンティティを検索する場合、それを改良するためにフィルタが提供できる。関係の検索は関係インデックスにアクセスすることにより直接行うこともできるし、間接に、すなわち、まずエンティティまたはエンティティ測定値にアクセスして対応するエンティティおよびエンティティ測定値をオントロジーに特定し、次にある種のエンティティまたはエンティティ測定値（複数も可）に関連する関係を特定することもできる。好ましい実施形態では、ユーザは、例えば関係タイプ、関係得点、関係コンテキスト、または関係と関連付けられるパラメータまたは特性によって関係検索結果をフィルタするため、一組のフィルタを特定できる。好ましい実施形態では、検索結果の関係は、関係得点または関係クラスに関連する得点の値に従って分類され、得点によって定義される順番でそれをユーザに提供することができる。好ましい実施形態では、検索エンジンは、検索基準を満たす関係を関係得点によって格付けできる。いくつかの実施形態においては、得点貢献、例えば、データ支援、文献主要部支援、または参照データベース支援などを差別的に評価するように、関係得点をユーザ設定によって調整してもよい。好ましい実施形態においては、検索エンジンは、ユーザが検索用語を特定できるように、ユーザインターフェース、例えば、ウェブブラウザインターフェースまたはＡＰＩを提供する。好ましい実施形態では、検索エンジンインターフェースは、ユーザがフィルタリングまたは関係格付パラメータを特定できるようにしてもよい。好ましい実施形態では、検索結果は、関係ブラウザでユーザに提供できる。好ましい実施形態では、検索結果はネットワーク関係ブラウザでもユーザに提供できる。関係ブラウザおよび／またはネットワーク関係ブラウザは、検索エンジンの使用を通して、検索結果をさらに改良または拡張する機能を提供してもよい。
【００４７】
関係採点
好ましい実施形態においては、採点対象の関係に直接関連付けられた得点、パラメータ、または特徴、並びに同じ関係クラスに存在する他の関係からの得点、パラメータ、または特徴、または類似の関係クラス、例えば、関係に存在するエンティティまたはエンティティ測定値の全てまたはそのサブタイプに関連する他の関係からの得点、パラメータ、または特徴を考慮する関係採点機構を実行できる。斯かる得点、パラメータ、または特徴は定期的に更新できるし、その都度、新しい類似の関係が追加されたり、オントロジーから除去されたりできる。関係および／または類似の関係からの得点、パラメータ、または特徴の集合関数は各関係に関して予め計算され、関係の分類を可能にするためにデータベースまたは関係インデックスに保存される。好ましい実施形態においては、集合関数はユーザが関係データベースを検索するクエリの時点で計算してもよい。本明細書で考慮されている場合のように、データ駆動型知識ベースにおける関係の可能な数は膨大なので、例えば、信頼、データ支援、または他の類似の関係支援によって関係が採点および格付け可能であることは極めて重要である。好ましい実施形態では、クエリから得られる関係の順序を制御する関数、すなわち集合関数のパラメータを変更し、異なる入力得点または関係支援証拠の影響を増大または減少させる関数をユーザに提供してもよい。関係得点を定義するにあたり、関係で定義されるパラメータまたは特徴の１つに関する簡単な関数を使用してもよいし、または複数の斯かるパラメータまたは特徴の集合関数を使用してもよい。例えば、いくつかの実施形態において、得点は統計的関係のｐ値またはｑ値の関数として定義してもよいし、テキスト関係を支援するＪａｃｃａｒｄ得点の関数として定義してもよい。好ましい実施形態では、関係の得点は、関係のパラメータ並びに類似の関係の全てまたは一部のパラメータの関数として定義してもよい。いくつかの実施形態では、多くの類似の関係または多くの高得点の類似の関係を有する関係は高得点を有しており、それによって、複数の他の関係（これは複数のデータベース、テキストから導出されていてもよいし、あるいは複数の証拠または専門知識によって支援されていてもよい）によって支援される関係をユーザに出力する手段が提供される。
【００４８】
関係の表示
好ましい実施形態では、当該方法を実施するシステムは、関係に関連した追加情報をユーザに提供できる。好ましい実施形態では、ユーザインターフェースでユーザに提供される関係図は、関係内のエンティティおよび／またはエンティティ測定値の識別子、関係内のその役割、関係コンテキスト、ポインタ、関係を導出するのに使用されるデータセットまたはデータ源の識別子または記述、１若しくはそれ以上の関係得点などを含んでもよい。好ましい実施形態では、関係図は、関係を支援するまたは関係に関連する文献の記事または文書へのリンクまたはポインタにアクセスするのを可能にしてもよい。好ましい実施形態では、関係図は、オントロジー内の関連した関係（可視化されている関係と同一のエンティティまたはエンティティ測定値に関連した関係、あるいはその他、表示された関係に関連した関係）にアクセスするのを可能にしてもよい。好ましい実施形態では、類似の関係、同一クラスの関係、または可視化されている関係とオーバーラップしたエンティティまたはエンティティ測定値を有する関係のための知識ベースに関してクエリを実行することにより、可視化されている関係に関連した情報の全てまたはその大部分を自動的に検索し、それをユーザに提供できる。好ましい実施形態では、関係図は、関係を支援するデータまたはデータの要約を表示するプロット、チャート、またはテーブルも表示できる。データ駆動関係に関して、好ましい実施形態においては、システムは、関係内のエンティティまたはエンティティ測定値を用いることにより、該関係を推論するためのデータ値を提供したデータテーブルを特定し、そこから適切な欄を取り出すことができる。データ駆動関係に関して、好ましい実施形態においては、関係図は、該関係を生成した統計的分析または機械学習分析へのリンクまたはポインタも表示できる。好ましい実施形態では、関係図は、関係信頼得点、あるいは該関係の質の格付けまたはそれへのアクセスに使用できる別の定量的値または定性的値も表示できる。図４、５、６を参照すると、これらの図は関係図の例を提供している。
【００４９】
文献へのリンク
好ましい実施形態では、本発明を実施するシステムがユーザに提供するエンティティ、エンティティ測定値、または関係図は、エンティティまたはエンティティ測定値、あるいは関係に含まれるエンティティ間またはエンティティ測定値間の関係を支援する、またはそれらに関する情報を提供する文献のリンク、ポインタまたは直接引用または抜粋、あるいは全体を表示してもよい。図８を参照すると、この図は、選択された関係（８００）関連の出版物を示す関連文献パネルの一例を示す。文献またはテキストの関連部分、例えば、科学論文、記事、ブログ、教科書、ウェブサイトなどに、当業者に周知の技術を用いて索引を付けることができる。索引は、エンティティおよび／またはエンティティ測定値の名前、記述、または識別子を、所定の名前、記述、または識別子を含む文献またはテキスト部分、または斯かる名前、記述、または識別子を特定のテキストコンテキストに含む文献またはテキスト部分、例えば、所定の名前、記述、または識別子をテキストの相互に近接した箇所に含む文献またはテキスト部分にリンクしてもよい。名前、記述、または識別子の全部または一部にマッチする文献またはテキスト部分は、斯かる索引に基づき、当業者に周知の技術を用いて検索してもよい。
【００５０】
分析結果へのリンク
好ましい実施形態において、関係図は、該関係図に表示される関係を生成した分析に関する分析図へのリンクまたはポインタを提供してもよい。例えば、Ｔ５３突然変異に対応するエンティティ測定値と個別の遺伝子発現測定に対応するエンティティ測定値との間の全関係が、単一の分析で特定されてもよい。この場合、斯かる関係の各々は同一の分析に関係しているので、ユーザは斯かる関係を比較できる。
【００５１】
類似の関係の発見
好ましい実施形態では、本発明を実施するシステムは、関係と他の類似の関係とのアソシエーションを可能にする。ユーザには類似の関係が示されてもよいし、あるいは関係図内で類似の関係へのリンクが示されてもよい。類似の関係は、異なる基準（いくつかの実施形態ではユーザが制御できる）を用いて定義できる。例えば、類似の関係は、同一セットのエンティティまたはエンティティ測定値に関連した関係として定義できる。類似の関係は、エンティティまたはエンティティ測定値の空でないサブセットを共有する関係として定義してもよい。他の実施形態では、類似の関係は、関係の同一役割内で同一のエンティティおよび／またはエンティティ測定値を有するものに限定されてもよい。類似の関係は、同一のコンテキストを有するものとして定義されてもよいし、異なるコンテキストを有していてもよい。好ましい実施形態においては、当該システムは、ある関係に類似の関係を知識ベースに特定することにより、該関係に関する追加の支援を発見できるようにしてもよい。例えば、当該システムは、参照データベースからインポートされた関係、または確立された文献から掘り起こされ、データから推論される関係を支援するまたはそれに関連する関係を特定してもよい。好ましい実施形態では、当該システムは、関係内でエンティティまたはエンティティ測定値をマッピングすることにより、全関係を連結および統合する手段を提供してもよい。斯かるシステムは、斯かるマッピングを実施するのにグラフデータベースを利用してもよい（その場合、各エンティティまたはエンティティ測定値はグラフ内のノードである）。他の実施形態においては、斯かるマッピングは、ＲＤＦまたはＪＳＯＮ書式設定フィールドを利用するデータベースを用いて実施されてもよい。
【００５２】
関係のグループ化
いくつかの実施形態では、同一または実質的に同一のエンティティまたはエンティティ測定値で関係を分類することにより、関係を関係クラスへグループ化できる。いくつかの実施形態では、関係が同一の関係クラスに置かれるためには、追加の基準、例えば、同一の関係タイプ、同一の関係方向、または同一のコンテキストを有するという基準を満足させなければならないようにしてもよい。各クラスから１つの関係が代表関係として選択されてもよいし、関係クラスを代表するための関係テンプレートが作成されてもよい。関係検索エンジンは、各グループの代表関係だけを戻すように、または関係クラスだけを戻すように、あるいは個々の関係だけを戻すように、関係をフィルタリングできるようにしてもよい。システムは、例えば、クラス関係の数およびクラス内の個々の関係の得点に基づいて、関係クラスの集合得点を計算してもよい。
【００５３】
ネットワーク可視化
好ましい実施形態においては、本発明は、エンティティまたはエンティティ測定値、および該エンティティ間またはエンティティ測定値間の関係を表示するため、ネットワーク可視化構成要素を提供してもよい。ネットワーク可視化構成要素は、エンティティ、エンティティ測定値、関係、分析、データテーブル、またはデータ源に関連付けられたデータまたは追加の情報を追加的に表示してもよい。ネットワークノードがエンティティまたはエンティティ測定値を示し、エッジがエンティティ間またはエンティティ測定値間の関係を示してもよい。（図３に例示されるような）ハイパーグラフのエッジが、多変量関係を示すのに用いられてもよい。エンティティ測定値は、該エンティティ測定値で特定されたエンティティに対応するノードにマッピングできる。ノードの色が、特定のノードで開始される関係、またはそれで終わる関係のパラメータを示していてもよい。例えば、値が別のエンティティまたはエンティティ測定値の値と正に相関するエンティティ測定値に対応したノードに１つの色を割り当て、エンティティ測定値の値と負に相関するエンティティ測定値に対応したノードには異なる色を割り当ててもよい。図１１を参照すると、この図には、ノード色並びに関係表示の例が示してある（１１０５）。ネットワークブラウザでは、複数のタイプまたはクエリが実施されてもよい。１つの例において、ネットワークは、特定の分析から得られる全関係を表示してもよい。別の例では、関係を、当該関係の一部であるエンティティまたはエンティティ測定値に基づいて可視化用に選択してもよい。別の例では、特定の組のエンティティまたはエンティティ測定値内の全エンティティを有する関係を、可視化用に選択してもよい。別の例では、特定のタイプまたはコンテキストの関係を選択してもよい。別の例では、可視化用の関係を選択するのに、上述の基準の組み合わせを用いてもよい。いくつかの実施形態において、エンティティまたはエンティティ測定値あるいはエンティティまたはエンティティ測定値のタイプに基づいて、ノードを座標に割り当ててもよい。いくつかの実施形態では、エンティティに対応するノードを、そのエンティティのエンティティ測定値を含む任意のまたはいくつかの関係に連結してもよい。いくつかの実施形態では、エンティティまたはエンティティ測定値を含む関係を追加することにより、該エンティティまたはエンティティ測定値に対応するノードを拡張してもよい。いくつかの実施形態では、ユーザは拡張対象ノードを選択し、次に、ネットワークに追加される関係を、該ノードによって特定されるエンティティまたはエンティティ測定値を含む全関係のサブセットとして識別するため、追加的に検索／フィルタリング基準を特定してもよい。いくつかの実施形態では、ネットワーク表示に現在提供されているノードの全てまたはいくつかを用いて、斯かるノードによって表示されるエンティティまたはエンティティ測定値を含む関係のクエリを実行し、その結果得られる関係をネットワークの拡張に使用してもよい。  
【実施例１】
【００５４】
データ入力
Ｂｒｏａｄ  ＧＤＡＣ  Ｆｉｒｅｈｏｓｅは、即時アルゴリズム入力可能な形式でパッケージ化され一般に公開されている前処理ＴＣＧＡレベル３データおよびレベル４分析を提供する（Ｍａｘ，  Ｖ，  ｅｔ  ａｌ．  Ｎａｔ．  Ｍｔｈｏｄｓ  １０，  ２９３−２９７  （２０１３）、参照によりその全体が本明細書に援用される）。この情報源から、遺伝子の突然変異、コピー数変異、ｍＲＮＡ発現レベル（マイクロアレイおよびＲＮＡｓｅｑ）、およびＤＮＡメチル化が被験者用に入手されたし、選択された臨床データ、例えば、患者の全体的生存率、病気段階、組織病理学的タイプ、各患者に投与された腫瘍治療薬のリスト、およびＴＣＧＡで入手可能な他の選択された変数も入手された。
【００５５】
分子相互作用ネットワーク、経路、プロセス、および構成要素が一般公開のデータベースから入手された。ヒトの蛋白質間相互作用ネットワークがＢｉｏＧＲＩＤから入手され（Ｓｔａｒｋ，  Ｃ．  ｅｔ  ａｌ．  Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄｓ  Ｒｅｓ．  ３９，  Ｄ６９８−Ｄ７０４  （２０１１）、参照によりその全体が本明細書に援用される）、機能的遺伝子相互作用ネットワークＨｕｍａｎＮｅｔ（Ｌｅｅ，  Ｉ．  ｅｔ  ａｌ．  Ｇｅｎｏｍｅ  Ｒｅｓ．  ２１，  １１０９−１１２１  （２０１１）、参照によりその全体が本明細書に援用される）も入手された。手動管理の経路に関する包括的コレクションがＰａｔｈｗａｙ  Ｃｏｍｍｏｎｓ（Ｃｅｒａｍｉ，  Ｅ．  Ｇ．  ｅｔ  ａｌ．  Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄｓ  Ｒｅｓ．  ３９，  Ｄ６８５−Ｄ６９０  （２０１１）、参照によりその全体が本明細書に援用される）から入手された。細胞構成要素、生物学的プロセス、および分子機能の静的階層オントロジーが、Ｇｅｎｅ  ＯｎｔｏｌｏｇｙおよびＲＥＡＣＴＯＭＥデータベース（Ａｓｈｂｕｒｎｅｒ，  Ｍ．  ｅｔ  ａｌ．  Ｎａｔ．  Ｇｅｎｅｔ．  ２５，  ２５−２９（２０００），Ｃｒｏｆｔ，  Ｄ．  ｅｔ  ａｌ．  Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄｓ  Ｒｅｓ．  ３９，  Ｄ６９１−Ｄ６９７  （２０１１），  Ａｓｈｂｕｒｎｅｒ，  Ｍ．  ｅｔ  ａｌ．  Ｎａｔ．  Ｇｅｎｅｔ．  ２５，  ２５−２９  （２０００）、参照によりその全体が本明細書に援用される）から入手された。ヒトの制御ネットワークも、入手可能なＥＮＣＯＤＥ  ＴＦ−ＤＮＡ相互作用、および他の選択された手動管理情報源からコンパイルされた。
【００５６】
生物医学出版物用の要約および書誌学的情報はＰｕｂＭｅｄデータベースからダウンロードした。遺伝子／薬物相互作用は、社内の手動管理情報源から入手した。
【００５７】
オントロジーの作成
エンティティは、遺伝子、経路、プロセス、構成要素、薬物、臨床結果、健康状態、および疾病に対応して定義された。エンティティの例が、システム内で符号化可能なものとして提供される。
【００５８】
【表１】
2019507444.tif 000003
【００５９】
エンティティ測定値は、遺伝子突然変異、遺伝子発現、遺伝子コピー数異変、遺伝子メチル化、薬物投与、臨床期間（生存期間、疾病等級および段階など）、年齢、および他の入手可能な臨床変数に対応して定義された。エンティティ測定値の例が、システム内で符号化可能なものとして提供される。
【００６０】
【表２】
2019507444.tif 000004
2019507444.tif 000005
2019507444.tif 000006
2019507444.tif 000007
【００６１】
システムモジュールは、データテーブルを再フォーマットし、各列の測定レコーダに対応する、生物医学オントロジーからのエンティティ測定値を参照するように実施された。例えば、テーブルの要素が遺伝子ＸのｍＲＮＡ発現を測定した場合、列のヘッダは、遺伝子ＸｍＲＮＡ発現に対応するエンティティ測定値を参照するように書式設定された。同様に、突然変異データは表形式に変換された（この場合、列は、遺伝子に突然変異があるかＤＮＡ領域の１つに突然変異があるかに関係なく、特定の突然変異事象を表し、行は患者のサンプルに対応した）。
【００６２】
システムモジュールは、各タイプの比較に適した統計的検定を用いて、エンティティ測定値間の関係を計算するように実施された。遺伝子突然変異、コピー数変化、または高メチル化事象と他の遺伝子のｍＲＮＡ発現との間の関係は、ウィルコクソン検定を用いて、１つのサンプルグループの発現を他のサンプルグループの発現と比較することにより計算した。遺伝子突然変異、コピー数変化、または高メチル化事象を患者の全体的生存率の違いに関連付けるのに、コックス回帰分析を用いた。経路、生物学的プロセス、複合体、機能、または他の遺伝子セットが、遺伝子突然変異、コピー数変化、または高メチル化、あるいは薬物治療の事象の１つに関して、予想よりも上方制御または下方制御の遺伝子をより多く含んでいるかどうかを試験するのに、超幾何学的検定が用いられた。カテゴリ的なエンティティ測定値と連続的なエンティティ測定値との間の関係を検出するのに、ＡＮＯＶＡを使用した。システムが特定した重要なアソシエーションは対応するエンティティ測定値間の関係に変換し、対応する得点統計、ｐ値、ｑ値、疾病コンテキスト、および検定タイプは、関係パラメータとして維持した。関係は評価対象の事象に基づく分析にグループ分けした。例えば、分析は、ＴＰ５３の突然変異に関連付けられた個々の遺伝子発現の変化に関する全試験で定義された。他の事象（個別に、遺伝子突然変異、ＣＮＶ、および各遺伝子に関する高メチル化事象）を試験するのに他の分析が定義された。さらに、関係には、特定されている癌、例えば、乳癌（ＢＲＣＡ）または肺腺癌（ＬＵＡＤ）に基づいて、タイプ「データ駆動」およびコンテキストが割り当てられた。データから誘導される関係の例が、システム内で符号化可能なものとして提供される。
【００６３】
【表３】
2019507444.tif 000008
2019507444.tif 000009
2019507444.tif 000010
【００６４】
システムモジュールは、物理的蛋白質間相互作用、機能相互作用、および制御相互作用を、遺伝子エンティティ間または蛋白質エンティティ間の関係としてインポートするように実施された。斯かる相互作用は、各相互作用内の遺伝子または蛋白質に対応するエンティティを特定することにより、方向付けのない（蛋白質間および機能）関係または方向付けのある（制御）関係のいずれかに変換された。関係には、導出したネットワークに対応して、「物理的蛋白質間」、「制御」、または「機能」のうちいずれかのタイプが割り当てられた。
【００６５】
システムモジュールは、例えば、ＰｕｂＭｅｄから入手可能な全ての記事要約中のエンティティ名を検索することにより、文献ベースの関係を計算するように実施された。関係は、多くの要約に共存するエンティティ対の間で、Ｊａｃｃａｒｄインデックスによって測定される形で定義された。テキスト中の共存を特定し、全テキストからエンティティ間の関係を抽出するのに、当業者に周知の他の方法も利用できる。記事要約にエンティティおよびエンティティ測定値が出現するのを検索するのに、逆検索インデックスが使用された（Ｒａｆａｌ  Ｋｕｃ，  Ｍａｒｅｋ  Ｒｏｇｏｚｉｎｓｋｉ，  Ｍａｓｔｅｒｉｎｇ  Ｅｌａｓｔｉｃ  Ｓｅａｒｃｈ，  ２０１３  ＰＡＣＫＴ、参照によりその全体が本明細書に援用される）。
【００６６】
エンティティおよびエンティティ測定値インデックスは、名前、類義語、記述、または測定フィールドからエンティティまたはエンティティ測定値への逆インデックスを作成することにより構築された（Ｒａｆａｌ  Ｋｕｃ，  Ｍａｒｅｋ  Ｒｏｇｏｚｉｎｓｋｉ，  Ｍａｓｔｅｒｉｎｇ  Ｅｌａｓｔｉｃ  Ｓｅａｒｃｈ，  ２０１３  ＰＡＣＫＴ、参照によりその全体が本明細書に援用される）。関係インデックスは、エンティティおよびエンティティ測定値の名前、類義語、記述、または測定フィールドから関係フィールドへの逆インデックスを作成することにより構築された（Ｒａｆａｌ  Ｋｕｃ，  Ｍａｒｅｋ  Ｒｏｇｏｚｉｎｓｋｉ，  Ｍａｓｔｅｒｉｎｇ  Ｅｌａｓｔｉｃ  Ｓｅａｒｃｈ，  ２０１３  ＰＡＣＫＴ、参照によりその全体が本明細書に援用される）。
【００６７】
本開示の方法を実施するシステムは、エンティティとエンティティ測定値との間の関係を特定するのに使用できる。例えば、本明細書記載の実施形態の１つにおいて、「ＴＰ５３」遺伝子に関して検索を行った（図４）。この検索は、「ＴＰ５３」に対応するエンティティとエンティティ測定値との間、並びに他のエンティティとエンティティ測定値との間の何十万もの関係を提供できる。例えば、図４に示されるように、ＴＰ５３  ｓｏｍａｔｉｃ  ｍｕｔａｔｉｏｎ  （４００）に対応するエンティティ測定値とＭＤＭ２  ＲＮＡ  ａｂｕｎｄａｎｃｅとの間の関係が得られてもよい。例示の関係は、「ＢＲＣＡ」コンテキスト（４０４）および高い関係得点（４０８）を有することが示されている。斯かる関係の基礎となる統計的アソシエーションに関する統計値、ｐ値、およびｑ値が示してある（４０１）。箱ひげ図が、ＴＰ５３突然変異型（４０６）サンプルと野生型（４０５）サンプルとの間におけるＭＤＭ２の相対発現を示している。この関係図から、ユーザは、関連文献（４０７、アクセス可能な８５７の出版物の要約リスト、図８も参照）、および例えばＴＰ５３エンティティとＭＤＭ２エンティティとの間の制御関係を含む１３の類似関係（４０３）並びに異なるインデックスの１２の他のデータ駆動関係（ＧＢＭ、ＬＡＭＬ、ＡＣ、その他を含む）にアクセスできる。図４における「Ｓｉｍｉｌａｒ  ｒｅｌａｔｉｏｎｓ」の機能は、１つのデータセットに基づいて発見される関係のうちいずれの関係が、他のデータセットに基づいても発見されるか、あるいは蛋白質間相互作用、制御相互作用、および機能相互作用を含む参照データセットにも発見できるかを迅速に特定するのに役立つであろう。ユーザは、エンティティ測定値ボタン、例えば図４に示される「ＴＰ５３  ＳｏｍａｔｉｃＭｕｔａｔｉｏｎ」ボタン（４００）をクリックすることにより、図９に示されるＴＰ５３エンティティに関する詳細な情報（９００）にアクセスできるが、それには、名前（９０１）、記述（９０２）、関連文献（９０３）、遺伝子を標的とするＦＤＡ承認薬物（９０５）、および該遺伝子を参照する臨床試験（９０４）が含まれる。
【００６８】
本明細書記載の実施形態の１つにおいて、当該システムは経路関係を特定するのにも使用できる。図１０を参照すると、この図は、「ＤＮＡ  ｒｅｐａｉｒ」（１００１）の検索に関する可能な結果を示している。この例における関係の１つは、例えば、ＴＰ５３  ｓｏｍａｔｉｃ  ｍｕｔａｔｉｏｎに対応するエンティティ測定値とＲＥＡＣＴＯＭＥ  ＤＮＡ  Ｒｅｐａｉｒ  ｐａｔｈｗａｙ  ＲＮＡ  ａｂｕｎｄａｎｃｅ（１００２）との間の関係である。対応するサンプル中のＴＰ５３突然変異の存在または不在に基づいて（１００４）、ＲＥＡＣＴＯＭＥ  ＤＮＡ  Ｒｅｐａｉｒ  ｐａｔｈｗａｙ内における遺伝子の相対発現を報告するヒートマップの１例（１００３）が示してある。
【００６９】
本明細書記載の実施形態の１つにおいて、当該システムは、多くの経路間の活動の変化を同時に特定および分析するのにも使用できる。図１１を参照すると、この図は、経路エンティティに対応するノードおよびエンティティ間の親子関係に対応するエッジ（１１０２）を有する全ＲＥＡＣＴＯＭＥ経路を示しており、この場合、小さいノード（１１０１）で示される経路は、大きいノード（１１００）で示される経路に含まれている。この例において、ノードは、各経路内のＴＰ５３突然変異状態に関連した遺伝子発現の推論された変化（上方制御または下方制御）に従って、色付けされてもよい（１１０５）。右側のノード詳細パネル（１１０３）は経路エンティティに関する情報を提供できるし、この選択された経路に該当する遺伝子並びに対応する遺伝子レベル遺伝子発現関係（１１０４）（この例の場合、ＴＰ５３突然変異エンティティ測定値との関係）も示すことができる。
【００７０】
本明細書記載の実施形態の１つにおいて、当該システムは薬物関係を特定するのにも使用できる。図１２を参照すると、この図は、転写因子標的セットを同様に含む関係にフィルタリングされた「ｉｍａｔｉｎｉｂ」（１２００）に関する可能な検索結果を示している。図１３は、Ｉｍａｔｉｎｉｂ治療に対応するエンティティ測定値との最高得点関係における、転写因子で構成された制御ネットワークの一例を示している。この例における転写因子は、黒枠を有するノード（１３００）で示してある。この例の場合、残りのノードは、オントロジーからの制御関係（１３０２）によって定義される、ネットワークの転写因子によって制御される遺伝子に対応している（１３０１）。ノードの色は、遺伝子レベル関係からの統計値に対応する（この場合、エンティティ測定値はＩｍａｔｉｎｉｂ治療に対応する）。当該システムは、新しい関係および関連したエンティティまたはエンティティ測定値を既存のネットワーク図に追加する機能をユーザに提供してもよい。新しい関係で既存のノードを拡張したり（１３０３）、選択された基準に基づいて他の関係を追加したりするためのユーザインターフェースメニュの例が示してある（１３０４）。
【００７１】
当該システムは、エンティティまたはエンティティ測定値の関係のサブセットを特定するのに、あるいは関係得点に従って特定の順序で関係を特定するのに使用してもよい。１つの実施形態で実施できる関係フィルタの例が図１２の右パネル（１２０１）に提供されており、それは、エンティティ名、タイプ、およびドメイン、あるいはクエリで特定されたエンティティまたはエンティティ測定値と一緒に、関係に存在しなければならないエンティティまたはエンティティ測定値を特定するための測定フィルタを含んでいてもよい。所定のタイプの関係、または特定の閾値を超える得点を有する関係を選択するのに、他のフィルタが使用されてもよい。集合関係得点が、得点要素の各々に関して、クエリの時点で、ユーザ決定の重要度に基づいて動的に計算されてもよい（１２０４）。図１２の１２０４は、この例の場合、ｑ値、Ｊａｃｃａｒｄインデックスを用いて測定される文献共存、または類似関係の数に対応する重要性に関して、３つのスライディングセレクタを示している。得点１２０３が、斯かる重要度に基づいて、例えば各証拠タイプの貢献度に加重値を与えることにより、関係に関して計算してもよい。関係は、得点によって決定される順番でユーザに提供されてもよい（例えば、最高得点の関係が最初に提供されてもよい（１２０３））。
【００７２】
オントロジーの更新
好ましい実施形態において、関係の知識ベースは、新しい分析から得られる関係で積極的に更新できる。例えば、図６は皮下黒色腫（ＳＫＣＭ）  ＴＣＧＡコホートの突然変異ベース層別化分析から得られる可能な関係を示す。この例では、システムが生成する関係は、層別化によるサンプルの分割を定義する新しいエンティティ測定値（６０２）と、分割対象の被験者に関連付けられた種々の臨床変数との間の関係である。関係は、新しい分析がシステムで実行され完了した時点でいつでも動的にオントロジーに追加できる。斯かる関係は、既存のエンティティおよびエンティティ測定値、または新しい分析によって作成されるエンティティまたはエンティティ測定値から構成されてもよい。
【００７３】
ＯＢＬＳの１実施形態は、多くの領域およびアプリケーション（限定されないが、自然言語処理、生物学的研究／医学研究、社会科学、財務データ、歴史言語学／比較言語学、マーケッティングリサーチ、法医学、ソーシャルネットワーク分析、詐欺および犯罪検出／予防の分野が含まれる）でデータ駆動型知識ベースを提供するように実施されてもよい。ＯＢＬＳの１実施形態は、ドメインエンティティ間またはドメインのエンティティ測定値間の関係をモデル化するのに使用してもよい。例えば、顧客管理システムにおいて、ＯＢＬＳは、顧客間の関係、または顧客の行為間の関係、例えば、１つの品目の購入と別の品目の購入間の関係、または１つの品目の購入と全購入価額との間の関係を提供できる。ＯＢＬＳは、ソーシャルネットワーク分析、法医学、または情報に関連したドメインにおいて、人と人の間の関係または人間集団間の関係、あるいは斯かる人々または人間集団による特定の活動への介入における関係をモデル化するのに使用してもよい。いくつかのエンティティが特定の個人を表し、別のエンティティが個人の集団を表してもよい。エンティティ測定値は人または集団の状態を表してもよいし、ある種の活動レベル、あるいは集団または個人に関連付けられたいくつかの他の量または質を表してもよい。関係は、個人間の関係、集団間の関係、または個人と集団との間の関係もモデル化し得る。他の関係は、個人または集団に関連付けられた測定可能または観察可能な質または量間の関係をモデル化し得る。斯かる関係は、特定のコンテキスト、例えば、地理的コンテキストまたは一時的コンテキスト、個人または集団の役割、彼らの職業、または活動によって定義されるコンテキスト、あるいは斯かるコンテキストの組み合わせによって限定されてもよい。ＯＢＬＳは、財務分析または株式市場分析において、株価または種々の財務または市場パラメータ、利息、外国通貨および国内通貨、商品価格、市場トレンドおよびセンチメント、または他の市場パラメータおよび変数間の関係に関する動的データ駆動型知識ベースをモデル化し、構築し、維持するのに使用してもよい。ＯＢＬＳは、商業において、例えば、商品、商品価格、顧客行為および購入習慣、顧客行動、競争、または他の市場パラメータおよび変数間の関係に関する動的データ駆動型知識ベースを構築および提供するのに使用してもよい。
【００７４】
本発明は測定データから反復学習および知識統合を行う方法を提供してもよく、その場合、該方法は、エンティティ、エンティティ測定値、および関係のデータベースにアクセスする工程と、データから関係を抽出するのに推論エンジンを使用する工程と、関係をデータベースに保存する工程と、特定のエンティティまたはエンティティ測定値あるいは所定の関係に類似した関係を含む関係を特定するのに検索エンジンを使用する工程とを有する。
【００７５】
本発明は、測定データおよびテキストから反復学習および知識統合を行う方法を提供してもよく、その場合、該方法は、エンティティ、エンティティ測定値、および関係のデータベースにアクセスする工程と、データから関係を抽出するのに推論エンジンを使用する工程と、テキストから関係を抽出するのにテキストマイニングエンジンを使用する工程と、関係をデータベースに保存する工程と、特定のエンティティまたはエンティティ測定値あるいは所定の関係に類似した関係を含む関係を特定するのに検索エンジンを使用する工程とを有する。
【００７６】
本発明は、統計的分析の結果を既存の知識に関連付ける方法を提供してもよく、その場合、該方法は、エンティティ、エンティティ測定値、および関係の動的オントロジーにアクセスする工程と、特定のエンティティまたはエンティティ測定値あるいは統計的分析で特定された関係に類似した関係を含む関係を特定するのに検索エンジンを使用する工程とを有する。
【００７７】
本発明は、オントロジーのエンティティ間およびエンティティ測定値間の統計的関係を抽出および保存するための方法を提供してもよい。
【００７８】
本発明は、オントロジーエンティティとエンティティ測定値間の文献的関係を抽出および保存するための方法を提供してもよい。
【００７９】
本発明は、オントロジーエンティティにおける測定状態間の関係を抽出および保存するための方法を提供してもよい。
【００８０】
本発明は、特定のエンティティまたはエンティティ測定値を含む関係を発見するための方法を提供してもよい。
【００８１】
本発明は、オントロジーエンティティに関連する統計的分析の結果を保存および検索するための方法を提供してもよい。
【００８２】
本発明は、統計的分析の結果を文献から抽出された関係に関連付けるための方法を提供してもよい。
【００８３】
本発明は、関係をネットワークに表示するための方法を提供してもよい。
【００８４】
本発明は、類似の関係を発見するための方法を提供してもよい。
【００８５】
本発明は、ネットワークノード（複数も可）に隣接した追加の関係によりネットワークを拡張するための方法を提供してもよい。
【００８６】
本開示に記載されている技術は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組み合わせで実施してもよい。ソフトウェアで実施される場合、当該技術は、少なくとも部分的には、上述の方法の１若しくはそれ以上を実行するための命令を有するコンピュータ読取り可能媒体によって実現してもよい。コンピュータ読取り可能媒体は、コンピュータプログラム製品（包装材料を含んでいてもよい）の一部を形成していてもよい。コンピュータ読取り可能媒体は、シンクロナスダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＮＶＲＡＭ）、電気的消去可能プログラマブル読取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、ＦＬＡＳＨメモリ、磁気的または光学的データ保存媒体などのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を有していてもよい。加えてまたは代わりに、当該技術は、少なくとも部分的には、命令またはデータ構造体の形でコードを運搬または通信し、コンピュータによってアクセス、読取り、および／または実行が可能なコンピュータ読取り可能通信媒体によって実現してもよい。
【００８７】
本明細書記載の方法は、１若しくはそれ以上のコンピュータまたはネットワーク構成要素で実施できることは理解されるであろう。ＯＢＬＳシステムの１実施形態は、コンピュータシステム、ネットワークシステム、データシステム、または本明細書記載の方法およびシステムの全てのまたは任意の構成要素を実施するコンピュータとして実施されてもよい。当該システムは、入出力装置、トランスミッタ／レシーバ装置、および記憶装置（シンクロナスダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＮＶＲＡＭ）、電気的消去可能プログラマブル読取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、ＦＬＡＳＨメモリ、磁気的または光学的データ保存媒体などのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を有していてもよい）と通信する１若しくはそれ以上のプロセッサを含んでいてもよい。プロセッサは、ハードウェアまたはハードウェアとソフトウェアの組み合わせを用いて実施してもよい。１実施形態において、当該システムは、関係推論モジュール、データ／関係インポート／統合モジュール、関係検索モジュール、関係採点モジュール、またはデータ／関係可視化モジュールで構成されていてもよく、その任意および全てが少なくとも１つのプロセッサを含むハードウェアまたはハードウェアとソフトウェアの組み合わせで実施されてもよい。
【００８８】
本発明記載の方法は、任意の従来のホストコンピュータシステム、例えば、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）またはＡＭＤ（登録商標）マイクロプロセッサ、および実行ＬＩＮＵＸ、ＵＮＩＸ（登録商標）、ＯＳＸ、またはＭｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｗｉｎｄｏｗｓオペレーティングシステムに基づくシステムで実施できる。他のシステム、例えば、ＵＮＩＸ（登録商標）またはＬＩＮＵＸオペレーティングシステムを使用し、ＩＢＭ（登録商標）またはＭｏｔｏｒｏｌａ（登録商標）マイクロプロセッサに基づくシステムも考慮されている。本明細書記載のシステムおよび方法は、クライアントサーバシステムおよび広域ネットワーク（インターネットなど）で実行されるように実施できる。
【００８９】
本発明の方法またはモデルを実施するためのソフトウェアは、任意の周知のコンピュータ言語、例えば、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｊａｖａ  Ｓｃｒｉｐｔ（登録商標）、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、ＦＯＲＴＲＡＮ、ＣＯＢＯＬ、または斯かる言語の組み合わせで記述できるし、妥当な場合、任意の周知の互換性コンパイラを用いてコンパイルしてもよい。本発明のソフトウェアは、通常、ホストコンピュータシステム上のメモリに保存された命令で実行される。メモリまたはコンピュータ読取り可能媒体は、ハードディスク、フロッピディスク、コンパクトディスク、ＤＶＤ、光磁気ディスク、ランダムアクセスメモリ、読取り専用メモリ、またはフラッシュメモリであってよい。本明細書で使用されるメモリまたはコンピュータ読取り可能媒体は、単一のコンピュータ内に包含してもよいし、ネットワークに分散されてもよい。ネットワークは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）または広域ネットワーク（ＷＡＮ）など、当業界で周知の数多くの従来のネットワークシステムのいずれかであってよい。本発明で使用可能なクライアントサーバ環境、データベースサーバ、およびネットワークは、当業界では周知である。例えば、データベースサーバは、ＵＮＩＸ（登録商標）、関係データベース管理システム、ワールドワイドウェブアプリケーション、ワールドワイドウェブサーバなどのオペレーティングシステムで実行できる。他のタイプのメモリおよびコンピュータ読取り可能媒体も、本発明の範囲内で機能することが想到されている。
【００９０】
本発明記載の方法で構築されるデータマトリックスは、限定されないが、フラットテキストファイル、ＳＱＬまたはｎｏＳＱＬデータベース、グラフデータベース、ＲＤＦデータベース、またはマークアップ言語形式（例えば、Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  （ＳＧＭＬ）、Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔマークアップ言語（ＨＴＭＬ）、Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ言語（ＸＭＬ）、またはＪＳＯＮなど）で表示できる。マークアップ言語は、本発明のデータベースまたはデータ構造体に保存される情報にタグを付け、それによって、便利な注釈を提供したり、データベースとデータ構造体との間でデータの転送を行ったりするのに使用できる。特に、反応、反応物、およびその注釈のデータ表示を構築したり、ネットワークまたはインターネットなどでデータベースのコンテンツを交換したり、ドキュメントオブジェクトモデルを用いて個々の要素を更新したり、本発明のデータベースまたはデータ構造体の異なる情報コンテンツの異なるアクセスを複数のユーザに提供したりするのに、ＸＭＬフォーマットは有用である。ＸＭＬプログラム法およびＸＭＬコードを記述するためのエディタは、例えば、Ｒａｙ，  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ＸＭＬ  Ｏ'Ｒｅｉｌｌｙ  ａｎｄ  Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ，  Ｓｅｂａｓｔｏｐｏｌ，  ＣＡ  （２００１）  （参照としてその全体が本明細書に援用される）に記載されるように、当業界では周知である。
【００９１】
本発明のコンピュータシステムは、１若しくはそれ以上の関係、データテーブル、命令、クエリ、または反応の表示を受け取ることが可能なユーザインターフェースをさらに含んでもよい。ユーザインターフェースは本明細書記載のシステムの任意または全ての構成要素へアクセスを提供するが、このことは理解されるであろう。ユーザインターフェースは、ウェブブラウザインターフェース、デスクトップインターフェース、またはＡＰＩとして実施できる。本発明のユーザインターフェースは、データ構造体を変更するための少なくとも１つのコマンド、制約セット、または制約セットをデータ表示に適用するためのコマンド、あるいはそれらの組み合わせを送信できるようにしてもよい。インターフェースは、メニューやダイアログボックスなどの選択をするための図形手段を有するグラフィックユーザインターフェースであってもよい。インターフェースは、メイン画面から選択することによりアクセス可能な多層画面で構成されていてもよい。ユーザインターフェースは、本明細書記載の知識ベース、データテーブルデータベース、データ／関係インポートモジュール、推論／テキストマイニングモジュール、関係検索エンジン、関係フィルタ、関係ブラウザ、または関係ネットワークブラウザへのアクセスを提供できる。ユーザインターフェースは、本発明で有用な他のデータベース、例えば、他の遺伝子または蛋白質ネットワーク、遺伝子突然変異データ、または代謝反応データベースへのアクセス、あるいは反応ネットワークデータ構造体における反応または反応物に関連する情報あるいはヒトの生理学に関連する情報を有する他のデータベースへのリンクへのアクセスを提供できる。さらに、ユーザインターフェースは、データセット、遺伝子または蛋白質ネットワーク、または他の生物学的ネットワークの図形表示、あるいはデータ分析、層別化、臨床表現型／サブタイプ、または本発明を用いて導出されるサブタイプ割り当てを表示できる。
【００９２】
本明細書で使用される実質的に任意の複数形および／または単数形の用語の使用に関して言えば、文脈および／またはアプリケーションに従って適切である場合には、当業者は、複数形から単数形へ、および／または単数形から複数形への変換が可能である。明確さを期すため、本明細書では、種々の単数／複数置換が特に表現される場合がある。
【００９３】
一般的に、本明細書、特に添付の請求項（例えば、添付の請求項の主要部分）において使用される用語は、「未定の」条件（例えば、「含んで」と言う用語は、「限定されないが、含んで」と解釈されるべきであり、「有して」と言う用語は、「少なくとも有して」と解釈されるべきであり、「含む」と言う用語は、「限定されないが、含む」と解釈されるべきである）が意図されていることは、当業者には理解されるであろう。さらに、請求項の導入表現に関して特定の数が意図されている場合、斯かる意図は明示的に請求項で表現され、斯かる表現が存在しない場合には斯かる意図は存在しないと言うことも、当業者には理解されるであろう。例えば、理解を助ける目的で以下記載するが、添付された以下の請求項は、請求項の表現を導入するために、「少なくとも１つの」および「１若しくはそれ以上の」と言う導入句の使用が含まれる場合がある。しかし、斯かる句の使用があったとしても、不定冠詞「ａ」または「ａｎ」による請求項表現の導入があった場合に、同一の請求項が導入句「１若しくはそれ以上の」または「少なくとも１つの」および「ａ」または「ａｎ」のような不定冠詞を含んでいる場合でさえ、斯かる請求項の導入表現を含む特定の請求項を斯かる１つだけの表現を含む実施形態に制限すべきであると言う様には、解釈されるべきではない（例えば、「ａ」および／または「ａｎ」は、「少なくとも１つの」または「１若しくはそれ以上の」を意味するように解釈されるべきである）。請求項の表現を導入するために定冠詞が使用される場合も、同じことが言える。加えて、請求項の導入表現に関して特定の数が明示的に表現されていたとしても、斯かる表現は、少なくとも当該表現された数を意味している（「２つの表現」と言う、他に修飾語のないむき出しの表現は、少なくとも２つの表現または２若しくはそれ以上の表現を意味する）ことは、当業者には理解されるであろう。さらに、斯かる例において、「Ａ、Ｂ、およびＣなどのうち少なくとも１つ」に類似した慣用句が使用される場合、一般的に、当業者が斯かる慣用句を理解するやり方で解釈されるべきであることが意図されている（例えば、「Ａ、Ｂ、およびＣのうち少なくとも１つを有するシステム」は、限定されないが、Ａだけ、Ｂだけ、Ｃだけ、ＡおよびＢ、ＡおよびＣ、ＢおよびＣ、および／またはＡ、Ｂ、およびＣなどが含まれるであろう）。斯かる例において、「Ａ、Ｂ、またはＣなどのうち少なくとも１つ」に類似した慣用句が使用される場合、一般的に、当業者が斯かる慣用句を理解するやり方で解釈されるべきであることが意図されている（例えば、「Ａ、Ｂ、またはＣのうち少なくとも１つを有するシステム」は、限定されないが、Ａだけ、Ｂだけ、Ｃだけ、ＡおよびＢ、ＡおよびＣ、ＢおよびＣ、および／またはＡ、Ｂ、およびＣなどが含まれるであろう）。さらに、２若しくはそれ以上の代替用語を示す、実質的に任意の離接的な単語および／または句が使用されている場合、記述、請求項、または図面に表現されているか否かに関係なく、それは、その用語の１つ、その用語のいずれか、または両方の用語を含む可能性が考慮されていると理解されるべきであることも、当業者には理解されるであろう。例えば、「ＡまたはＢ」と言う句は、「Ａ」または「Ｂ」または「ＡおよびＢ」の可能性も含まれると理解されるであろう。
【００９４】
当業者には理解されるであろうように、任意および全ての目的において（例えば、書面による説明を提供する場合など）、本明細書開示の全範囲は、任意および全ての可能な部分範囲並びにその部分範囲の組み合わせも包含する。任意の列挙された範囲は、同範囲を十分記述するものであり、少なくとも同等な半分、三分の一、四分の一、五分の一、十分の一などに分割可能であることが容易に認識できるであろう。限定されないが、本明細書記載の各範囲は、下半分、中半分、上半分などに容易に分割可能である。当業者には理解されるであろうように、「最高」、「少なくとも」、「より多い」、「より少ない」などの用語も、表現された数を含み、上述のように、以後に部分範囲へ分割可能な範囲について言及している。最後に、当業者には理解されるであろうように、範囲は、個々の数をそれぞれ包含している。従って、例えば、１〜３の物品を有するグループは、１、２、または３の物品を有するグループについて言及している。同様に、例えば、１〜５の物品を有するグループは、１、２、３、４、または５の物品を有するグループについて言及している。
【００９５】
種々の態様および実施形態が本明細書に開示されているが、他の態様および実施形態も当業者には明らかであろう。本明細書開示の種々の態様および実施形態は例示目的のためのものであり、限定的な意図はない。真の範囲および精神が、以下の請求項に示してある。
【００９６】
本発明は、明確さと理解し易さを期すため、ある程度詳細に記載されてはいるが、形式および詳述に関し、本発明の真の範囲から逸脱することなく種々の変更が可能であることを当業者は想到するであろう。
【００９７】
本明細書で使用される「有している」と言う用語は、「含む」、「包含する」、または「特徴づけられる」と同義語であり、追加の、方向付けのない要素または方法工程を包含し、オープンエンドであり、それを除外するものではない。
【００９８】
本明細書における成分、反応条件などの量を表現する数は全て、全例において、「約」と言う用語によって変更されるものと理解されるべきである。従って、別の指示がない限り、本明細書記載の数的パラメータは、入手願望対象の特性に従って変化し得る近似値である。少なくとも、並びに本出願の優先権を主張する任意の出願において、任意の請求項の範囲へ均等論を適用するのに制限を設けようとする試みではないが、各数的パラメータは、有効桁数および通常の端数処理法に鑑みて解釈されるべきものである。
【００９９】
上述の記載は、本明細書のいくつかの方法および素材を開示するものである。本発明は、方法および素材に関して変更される可能性を有し、製造方法および設備に関しても改変される可能性を有する。斯かる変更は、本開示または本明細書記載の本発明の実践を考慮するならば、当業者には明らかとなるであろう。従って、本発明は、本明細書記載の特定の実施形態に限定されるものではなく、本発明の真の範囲および精神内にある全ての変更および代替を網羅するものである。
【０１００】
前述の記載および実施例は特定の実施形態を詳述するものである。しかし、前述の記述が如何に詳細にテキストに表されていても、本発明は数多くの方法で実践される可能性を有するものである。本発明は、添付の請求項およびその等価物に従って解釈されるべきである。
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【国際調査報告】
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