(57)【要約】１つまたは複数の遺伝子の潜在的機能性を、遺伝子発現の測度より推定する。本方法は、１つまたは複数の発現レベル測度をまとめるステップを有する。本方法はまた、各発現レベル測度に対する有意度値を算出するステップを有する。有意度値は、どの遺伝子発現サンプルが関連していると、また、どれが無関係である、と分類されるかを決定する。２つのサンプルのクラスが互いに比較され、それらのクラスでの遺伝子発現データから重複していないパラメータが求められる。重複していないパラメータを用いて未知の遺伝子の遺伝子機能が示唆される。【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つまたは複数の遺伝子の機能を推定する方法であって、
少なくとも１つのパラメータを有する遺伝子発現レベル測度を複数集め、その分布をまとめるステップ、
前記分布における遺伝子発現レベル測度のそれぞれの有意度スコアを算出するステップ、
前記有意度スコアに基づいて前記分布から少なくとも１つの遺伝子発現レベル測度を選択するステップ、
前記の、選択された少なくとも１つの遺伝子発現レベル測度の前記少なくとも１つのパラメータを、選択されていない遺伝子発現レベル測度の前記少なくとも１つのパラメータと比較するステップ、および、
前記の、選択された少なくとも１つの遺伝子発現レベル測度から、前記選択されていない遺伝子発現レベル測度において現れない、前記少なくとも１つのパラメータを決定するステップ、を有する方法。
【請求項２】
前記遺伝子発現レベル測度が、複数の遺伝子に対し複数の遺伝子発現レベル測度を有するデータベースよりアクセスされることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記有意度スコアは、前記遺伝子発現レベル測度が前記遺伝子発現レベル測度の平均値から離れている距離に関する測度を示していることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記有意度スコアがｚ値であることを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
選択された、前記少なくとも１つの遺伝子発現レベル測度は、３よりも大きなｚ値、または、−３よりも小さなｚ値を有していることを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記の、少なくとも１つの遺伝子発現レベル測度は、前記遺伝子発現レベル測度の前記平均値から所定の距離を隔てた有意度スコアに基づいて選ばれることを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記少なくとも１つのパラメータは、生態型、組織、ＲＮＡ型、収穫条件、遺伝子型、成長条件、成長媒体、処理、および、それら組み合わせ、の少なくとも１つを含んでいることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
さらに、前記遺伝子発現レベル測度の前記有意度スコアに基づいて前記発現レベル測度をソートするステップを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
さらに、前記選択されていない遺伝子発現レベル測度においては現れないと決定された、前記選択された少なくとも１つの遺伝子発現レベル測度の前記少なくとも１つのパラメータに基づいて、前記１つまたは複数の遺伝子の前記機能を推定するステップを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
コンピュータをして１つまたは複数の遺伝子の機能を推定する方法を実行させる命令を有するコンピュータが読み取り可能な媒体であって、
前記方法が、
少なくとも１つのパラメータを有する遺伝子発現レベル測度を複数集め、その分布をまとめるステップ、
前記分布における遺伝子発現レベル測度のそれぞれの有意度スコアを算出するステップ、
前記有意度スコアに基づいて前記分布から少なくとも１つの遺伝子発現レベル測度を選択するステップ、
前記の、選択された少なくとも１つの遺伝子発現レベル測度の前記少なくとも１つのパラメータを、選択されていない遺伝子発現レベル測度の前記少なくとも１つのパラメータと比較するステップ、および、
前記の、選択された少なくとも１つの遺伝子発現レベル測度から、前記選択されていない遺伝子発現レベル測度において現れない、前記少なくとも１つのパラメータを決定するステップ、を有する、コンピュータが読み取り可能な媒体。
【請求項１１】
前記遺伝子発現レベル測度が、複数の遺伝子に関する遺伝子発現レベル測度を有するデータベースよりアクセスされることを特徴とする、請求項１０に記載のコンピュータが読み取り可能な媒体。
【請求項１２】
前記有意度スコアは、前記遺伝子発現レベル測度が前記遺伝子発現レベル測度の平均値から離れている距離に関する測度を示していることを特徴とする、請求項１０に記載のコンピュータが読み取り可能な媒体。
【請求項１３】
前記有意度スコアがｚ値であることを特徴とする、請求項１２に記載のコンピュータが読み取り可能な媒体。
【請求項１４】
選択された、前記少なくとも１つの遺伝子発現レベル測度は、３よりも大きなｚ値、または、−３よりも小さなｚ値を有していることを特徴とする、請求項１３に記載のコンピュータが読み取り可能な媒体。
【請求項１５】
前記の、少なくとも１つの遺伝子発現レベル測度は、前記遺伝子発現レベル測度の前記平均値から所定の距離を隔てた有意度スコアに基づいて選ばれることを特徴とする、請求項１２に記載のコンピュータが読み取り可能な媒体。
【請求項１６】
前記少なくとも１つのパラメータは、生態型、組織、ＲＮＡ型、収穫条件、遺伝子型、成長条件、成長媒体、処理、および、それら組み合わせ、の少なくとも１つを含んでいることを特徴とする、請求項１０に記載のコンピュータが読み取り可能な媒体。
【請求項１７】
さらに、前記遺伝子発現レベル測度の前記有意度スコアに基づいて前記発現レベル測度をソートするステップを有する、請求項１０に記載のコンピュータが読み取り可能な媒体。
【請求項１８】
１つまたは複数の遺伝子の機能を推定するシステムであって、
少なくとも１つのパラメータを有する遺伝子発現レベル測度を複数集め、その分布をまとめるための手段、
前記分布における遺伝子発現レベル測度のそれぞれの有意度スコアを算出するための手段、
前記有意度スコアに基づいて前記分布から少なくとも１つの遺伝子発現レベル測度を選択するための手段、
前記の、選択された少なくとも１つの遺伝子発現レベル測度の前記少なくとも１つのパラメータを、選択されていない遺伝子発現レベル測度の前記少なくとも１つのパラメータと比較するための手段、および、
前記の、選択された少なくとも１つの遺伝子発現レベル測度から、前記選択されていない遺伝子発現レベル測度において現れない、前記少なくとも１つのパラメータを決定するための手段、を有するシステム。
【請求項１９】
前記遺伝子発現レベル測度が、複数の遺伝子に関する遺伝子発現レベル測度を有するデータベースよりアクセスされることを特徴とする、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記有意度スコアは、前記遺伝子発現レベル測度が前記遺伝子発現レベル測度の平均値から離れている距離に関する速度を示していることを特徴とする、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２１】
前記有意度スコアがｚ値であることを特徴とする、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
選択された、前記少なくとも１つの遺伝子発現レベル測度は、３よりも大きなｚ値、または、−３よりも小さなｚ値を有していることを特徴とする、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
選択された、前記の、少なくとも１つの遺伝子発現レベル測度は、前記遺伝子発現レベル測度の前記平均値から所定の距離を隔てた有意度スコアに基づいていることを特徴とする、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２４】
前記少なくとも１つのパラメータは、生態型、組織、ＲＮＡ型、収穫条件、遺伝子型、成長条件、成長媒体、処理、および、それら組み合わせ、の少なくとも１つを含んでいることを特徴とする、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２５】
さらに、前記遺伝子発現レベル測度の前記有意度スコアに基づいて前記発現レベル測度をソートするステップを有する、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２６】
さらに、前記選択されていない遺伝子発現レベル測度においては現れないと決定された、前記選択された少なくとも１つの遺伝子発現レベル測度からの前記少なくとも１つのパラメータに基づいて、前記１つまたは複数の遺伝子の前記機能を推定するステップを有する、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２７】
遺伝子機能推定に用いられるコンピュータ・システムであって、
前記コンピュータ・システムが、
プロセッサ、
前記プロセッサに接続されたメモリ、
前記プロセッサに接続されたディスプレイ、
前記プロセッサ上で実行されるコンピュータ・プログラム、を有し、
前記プログラムがさらに、
少なくとも１つのパラメータを有する遺伝子発現レベル測度を複数集め、その分布をまとめるモジュール、
前記分布における遺伝子発現レベル測度のそれぞれの有意度スコアを算出するモジュール、
前記有意度スコアに基づいて前記分布から少なくとも１つの遺伝子発現レベル測度を選択するモジュール、
前記の、選択された少なくとも１つの遺伝子発現レベル測度の前記少なくとも１つのパラメータを、選択されていない遺伝子発現レベル測度の前記少なくとも１つのパラメータと比較するモジュール、および、
前記の、選択された少なくとも１つの遺伝子発現レベル測度から、前記選択されていない遺伝子発現レベル測度において現れない、前記少なくとも１つのパラメータを決定するモジュール、を有する、コンピュータ・システム。
【請求項２８】
１つまたは複数の遺伝子の機能を推定する方法で、
遺伝子と対応するパラメータにより定義される様々な条件下で収集された複数のサンプルに対する複数の発現レベル測度にアクセスするステップ、
前記発現レベル測度に対するスコアを算出するステップ、
最も有意なスコアに基づいてサンプルを選択するステップ、
前記選択されたサンプルと選択されなかった前記サンプルとの間で重複していないパラメータを求めるステップ、および、
前記重複していないパラメータより遺伝し機能を推定するステップ、を有する方法。
【請求項２９】
生体分子の機能を推定する方法であって、
少なくとも１つのパラメータを有するデータポイントそれぞれの分布を実験測度からまとめるステップ、
前記分布におけるデータポイントのそれぞれの有意度スコアを算出するステップ、
前記有意度スコアに基づいて少なくとも１つの前記データポイントを選択するステップ、
前記の、選択された少なくとも１つのデータポイントの前記少なくとも１つのパラメータを、選択されていないデータポイントの前記少なくとも１つのパラメータと比較するステップ、および、
前記の、選択された少なくとも１つのデータポイントから、前記選択されていないデータポイントにおいて現れない、前記少なくとも１つのパラメータを決定するステップ、を有する方法。
【請求項３０】
さらに、前記選択されていないデータポイントにおいては現れないと決定された、前記選択された少なくとも１つのデータポイントからの前記少なくとも１つのパラメータに基づいて、前記生体分子の前記機能を推定するステップを有する、請求項２９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は遺伝子機能解析分野に属し、特に、遺伝子発現データを用い、未知の機能を備えた遺伝子の機能を示唆する方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
遺伝子機能の解明により、薬剤開発プロセスにおける薬剤のターゲットの特定を支援することができ、さらには、生物学的過程についての基本的理解に寄与することも可能である。従来の方法による１つまたは複数の遺伝子の決定には、一般に多くの時間および費用がかかる。「ノックアウト」された生体の創成は、このような多大な時間および費用のかかる方法の一例である。遺伝子を欠いた「ノックアウト」された生体の創成は、あらゆる所与の遺伝子に対して可能である。そして、得られた「ノックアウト」された生体を観察する。観察された機能的変化は、ノックアウトされた遺伝子に起因するとされる。
【０００３】
未知の機能を備えた新しい遺伝子にあり得る機能に関する情報は、ある生体における未知の遺伝子のヌクレオチド配列を、他の生体の、機能が既知である、既知の遺伝子のヌクレオチド配列と比較することにより求めることもできる。
【０００４】
所与の遺伝子に関する遺伝子発現レベルから、その遺伝子の機能に関する手掛かりを得ることもできる。遺伝子発現レベルは、例えば、支持体(support medium)が異なる、といった実験条件のセットの下で、例えば、細胞、組織、生命体(organism)におけるメッセンジャーＲＮＡの量を定量することにより観察可能である。一般的には未知遺伝子の発現レベルを既知の機能を備えた遺伝子の発現レベルと比較する。未知遺伝子の機能は、最もよく類似する発現レベルを有する既知の機能に関する遺伝子もしくは複数の遺伝子を選抜することで決定することが可能である。ここでは、類似の発現レベルを有する遺伝子は類似した機能を備えていることを仮定している。残念ながら遺伝子発現レベルを計測する条件は均一というにはほど遠い。加えて既知の遺伝子の機能に関する情報は不完全である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
既存の技術を用いていては、たった１つの遺伝子の機能を決定するにもかなりの時間と費用がかかる。上記に照らせば未知の機能を備えた、１つまたは複数の遺伝子機能を決定するための代替的手法が必要であることは明白である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
遺伝子の機能を推定する方法およびシステムにおいては、例えばパラメータといった、様々な実験条件における、１つまたは複数の遺伝子の発現レベル測度の分布を用いている。発現レベルの各計測に対し、有意度のスコアまたは値(significance score or value)が算出される。有意度スコアは、適当な統計的手法を用いて算出される。有意度スコアの一例として、ｚ値(z-score)が挙げられる。ｚ値は、データポイントが、標準偏差を単位として表された分布の平均から、どちらの方向に、また、どれくらい、離れているかを示す。ｚ値は、遺伝子機能の推定に使用可能な、簡便な統計的手法の一例である。
【０００７】
ひとたび有意度値が与えられれば、発現レベル測度を有意度スコアでソートすることができる。発現レベル測度をソートするステップは、各発現レベル測度に対して算出した有意度値に基づいて実施される。例えば、所定のｚ値範囲を有する、所定の有意度値に含まれる測度は考察から除かれる。
【０００８】
分布の平均から所定の距離を隔てた発現レベル測度について検索を実施する。例えば、それは平均から所定数の標準偏差単位だけ離れた発現レベル測度である。検索により、選抜された発現レベル測度に関連するパラメータのうち、どのパラメータが、有意度値に基づいて選抜されなかった発現レベル測度のパラメータと重複していないか、を求める。検索により、選抜された発現レベル測度においてどのパラメータがユニークであるか、を求める。検索により、これら有意な関連性のあるパラメータを決定する。そして、これらのパラメータは、遺伝子機能の特定に役立てることができる。そのパラメータにより表されている実験条件は、有意差に基づいて特定される。この特定は、選抜された条件と選抜されなかった条件の実験条件に関するパラメータ空間において実施される。ユニークなパラメータにより、考察中の遺伝子の、考え得る生物学的機能および効用に係る手掛かりを得ることができる。重複していないパラメータは、有意性または関連性を有する属性であることが望ましい。１つまたは複数の遺伝子の機能は、その重複していないパラメータに基づいて示される。
【０００９】
ある実施形態においては、本方法は１つまたは複数の遺伝子の機能を決定するためのコンピュータ・プログラムとして実施される。そのプログラムには、コンピュータに本方法を実施させる、実行可能な命令が含まれている。本コンピュータ・プログラムは様々な種類のコンピュータが読み取り可能な媒体に記憶される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本発明は具体的には付随のクレームにおいて示される。上記本発明の有利点は、本発明のその他の有利点同様、添付の図面とあわせて以下の詳細な説明を参照することにより、さらに理解が深められる。
【００１１】
以下の説明において、本明細書の部分を構成する添付の図面を参照する。また、以下の説明は、本発明が実施されてもよい具体的な実施形態を例示することによりなされる。これら実施形態は当業者が本発明を実施可能なように十分に詳細に解説される。また、当然のことながら、その他の実施形態を利用してもよく、さらには、本発明の範囲を逸脱せずに構造、論理、および、電気に関する変更を行うことも可能である。よって、以下の記載を限定的な意味で捉えるべきではなく、また、本発明の範囲は、付随のクレームによって規定される。
【００１２】
遺伝子の発現のデータベースの検索によって遺伝子機能を推定するコンピュータ・プログラムを実行するためのひとつの実施形態を図１に示す。コンピュータ・システム１１０は、コンピュータ・プログラムを実行可能なパーソナル・コンピュータまたはその他のコンピュータを含む。図１は、プロセッサ１２０、メモリ１３０、および、バス１４０を備えたコンピュータ・システム１１０を簡略的に示す。コンピュータ・システムはさらに、入力デバイス１４５および出力デバイス１５０のための回路およびプログラムを含む。入力デバイス１４５は、１つまたは複数の、ディスク・ドライブ、キーボード、タッチ・パッド、ならびに、プロセッサ１２０およびメモリ１３０に情報を供するためのその他のデバイスを含む。出力デバイス１５０は、１つまたは複数の、プリンタ、ディスプレイ、および、その他の出力用接続体を含む。
【００１３】
ある実施形態においては、コンピュータ・システム１１０はネットワークに繋がれた通信用リンク１６０を備えている。データベース・サーバのようなデータ・デバイス１７０は、ネットワークに繋がれているデバイスの１つであり、よって、リンク１６０を介してコンピュータ・システム１１０と繋がれている。コンピュータ・システムはデータベースにクエリーを行い、データベースから結果を受け取る。ある実施形態においては、通信用リンクはローカル・エリア・ネットワークまたはワイド・エリア・ネットワークである。さらに別の実施形態においては、データベース・サーバ機能は、ディスク・ドライブといった入／出力デバイスを用いてプロセッサ１２０により供される。
【００１４】
バス１４０を介して接続したものを図示しているが、システム１１０の構成要素は、バス１４０を介した接続に加えて、バス１４０を介した接続に代え互いに直接的に接続してもよい。その他の、構成要素間で通信を行う従来的な方法（例えば、従来型ワイヤレス通信手段）を用いてもよい。さらに、本発明では構成要素間での様々なレベルでの統合を考慮している。例えば、ある構成要素を部分的にまたは全体的に、その他の構成要素または複数の構成要素と統合してもよい。
【００１５】
図２においてアルゴリズム２００と呼んでいる処理が、遺伝子機能推定に用いられる。その処理を実施するためのソフトウェアは、メモリ１３０のようなコンピュータで読み取りが可能な媒体、または、その他のコンピュータ・システム１１０の入／出力デバイスに記憶させることができる。さらに、ある実施形態においては、アルゴリズム２００は、ソフトウェア、ハードウェア（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ））、または、それらの組み合わせ、に含まれる。ソフトウェアは、様々な機能を達成するための１つまたは複数のモジュールを含んでいる。各モジュールは、望まれる単一または複数の機能を実行するように組織化されていてもよい。さらに別の実施形態においては、例えば、アルゴリズムによって特定された重複していないパラメータから機能を推定するステップのように、アルゴリズムのうちから選ばれたアルゴリズムの機能は人によって実行される。
【００１６】
データベースは、組織化された方法により情報またはデータを記憶する。例えば、データベースは様々な遺伝子発現実験に関する情報を記憶していてもよい。データベースは、少なくとも部分的に、メモリ１３０、入出力デバイス１４５、１５０、データ・デバイス１７０、または、それらの組み合わせに記憶されていてもよい。さらに、データ・デバイス１７０には、データ・デバイス１７０に記憶されたデータベースの少なくとも一部を処理することができる付加的な演算能力を設けてもよい。
【００１７】
図２において、本発明の実施形態により、例えばデータベースの垂直検索(vertical search)による遺伝子機能推定のアルゴリズム２００の実施形態例を示している。アルゴリズム２００は、１つまたは複数の遺伝子に対する発現レベル測度の分布をまとめる(assembling)ステップ２１０から開始される。ステップ２２０においては、適当な統計的手法を用いて各発現レベル測度に対する有意度値が算出される。有意度値は、発現レベルを表している。ステップ２３０においては、発現レベル測度がソートされる。ステップ２４０においては、重複している次元、および、重複していない次元(overlapped and non-overlapped dimensions)について検索が実行される。ステップ２５０においては、重複していないパラメータを出力し、また、それらパラメータは１つまたは複数の遺伝子と関連した潜在的形質(potential traits)を表している。
【００１８】
本発明によるアルゴリズムの動作を説明する例を以下に記す。本例は単なる例示と解されるべきであって、何らかの意味で制限を加えるものと解されるべきではない。
【００１９】
１．  遺伝子発現レベルの分布を、所与の遺伝子、または、遺伝子のリストに関するデータベースから算出する。例えば、シロイヌナズナ(arabidopsis)遺伝子発現データベースは、例えば、生体型、組織、ＲＮＡ型、収穫条件、遺伝子型、栽培条件、栽培媒体、処理等、といった３００を超えるパラメータにより定義される多様な条件の下での８０００を超える遺伝子に対する１０００を超える測度を含んでいる。所与の遺伝子に対しパラメータ空間にわたる発現レベルの分布が得られる。例えば、「１１９９５＿ａｔ」として同定されるプロブセット(probset)に対する発現レベル（および、それに対応するパラメータ）の分布は、図３に示される。
【００２０】
２．  全ての発現レベルに、よって、全てのサンプル条件つまり実験条件に対し、適当な統計的手法、例えばｚ値を用いて有意度スコアが算出される。有意度スコアは各発現レベルの発現レベルの平均からの距離を表している。有意度スコアを供することができる、別の多くの統計的手法を利用可能である。
【００２１】
３．  発現レベルデータおよび関連した有意度スコアを、随意的に有意度レベル、つまり標準偏差の単位に基づいてソートすることができる。例えば、ｚ値が有意度スコアである場合、所定のｚ値を超過および下回る発現レベルデータ、例えば３よりも大きなｚ値および−３よりも小さなｚ値の発現レベルデータが選ばれる。プロブセット１１９９５＿ａｔにおいてシロイヌナズナ遺伝子発現データベースから選ばれたサンプルは以下のものである。
【００２２】
サンプル００２９５：（発現レベル１０５；ｚ値４．８８）シロイヌナズナ(Arabidopsis)、コロンビア(Columbia)、組織  全体(Tissue total)、午後４時収穫(Harvest at 4 pm)、処理後８時間(8 hr after treat)、若木(seedling)、野生型(Wild type)、栽培チャンバ内で成長(Grown in Growth Chamber)、光処理(Light treated)。
【００２３】
サンプル００２５９：（発現レベル９４；ｚ値４．１４）シロイヌナズナ、コロンビア、組織  葉(leaf)、午後４時収穫、処理後８時間、若木、野生型、遺伝子組み換えｃＤＮＡ  Ｂ３Ｓセンス(Transgenic cDNA B3S sense)、栽培チャンバ内で成長、光処理。
【００２４】
サンプル００２６０：（発現レベル８９；ｚ値３．８０）シロイヌナズナ、コロンビア、組織  全体、  午後８時収穫、処理後１２時間、若木、野生型、遺伝子組み換えｃＤＮＡ  Ｂ３Ｓセンス、栽培チャンバ内で成長、光処理。
【００２５】
サンプル００２６３：（発現レベル７８；ｚ値３．０７）シロイヌナズナ、コロンビア、組織  全体、午前８時収穫、処理後２４時間、若木、野生型、遺伝子組み換えｃＤＮＡ  Ｂ３Ｓセンス、栽培チャンバ内で成長、光処理。
【００２６】
サンプル００２６６：（発現レベル８２；ｚ値３．３４）シロイヌナズナ、コロンビア、組織  全体、午後８時収穫、処理後３６時間、若木、野生型、遺伝子組み換えｃＤＮＡ  Ｂ３Ｓセンス、栽培チャンバ内で成長、光処理。
【００２７】
サンプル００２６８：（発現レベル８２；ｚ値３．３４）シロイヌナズナ、コロンビア、組織  全体、午前４時収穫、処理後４４時間、若木、野生型、遺伝子組み換えｃＤＮＡ  Ｂ３Ｓセンス、栽培チャンバ内で成長、光処理。
【００２８】
サンプル００９９０：（発現レベル１２８；ｚ値６．４２）シロイヌナズナ、ラー(Ler)、組織  若木、若木、野原において成長。
【００２９】
これらサンプルのそれぞれは、複数のパラメータまたは実験条件を含んでおり、これらサンプルはそのような条件下で処理されている。例えば、サンプル００９９０のパラメータは、シロイヌナズナ、ラー、組織  若木、若木、野原において成長、である。
【００３０】
４．  選ばれた有意サンプル（上記）と選ばれなかった残りのサンプル（記載せず）との間で実験条件において重複しない／重複する次元を検索する。プロブセット１１９９５＿ａｔにおける、選択されたサンプルのパラメータ（上記）と選択されなかったサンプルのパラメータ（記載せず）とを。最も顕著な差違のある（重複していない）パラメータは、光処理である。多くの一般的なデータベースのアルゴリズムはこのような分析を実行可能である。
【００３１】
５．  重複していないパラメータは、有意な特性として出力され、それ以外のパラメータは関連性がない。プロブセット１１９９５＿ａｔの例において、光処理は顕著に関連性を有するパラメータであり、また、このことはこの遺伝子が時計に特異的な遺伝子である可能性が特に高いことを示している。換言すれば、遺伝子は、暗と明の２４時間の周期に一致する、概日周期に従って活動すると思われる。
【００３２】
この処理は、データベース内の所望の遺伝子それぞれに対し、繰り返し行われることができる。
【００３３】
一例を示したが、当然のことだが本発明をそれに限定する必要性はない。例えば、図２は、ステップの、ある順序を示しているが、本発明は別の順序およびグループ分けを検討することもできる。さらには、図２に示されているステップよりも少ないか、または、より多いステップを含んでいてもよい。例えば、ｚ値のソートのステップは必要ではなく、各ｚ値を選択された閾と直接的には比較せずに所望のｚ値を求める効率的な方法であってもよい。本発明は、図２に示したステップのサブセットで処理を構成することも考慮している。別の例においては、本発明は図２に示されていない別のステップを含んでいてもよい。
【００３４】
さらには、有意度スコアはｚ値に限定されず、いかなる統計的方法論から選択してもよく、それには、例えば、Ｔ検定、Ｆ検定、ノンパラメトリックな手法の順列(permutations)に基づく統計的手法、または、それらの組み合わせを含んでいる。さらに、発現データの分布は正規分布に従わなくてもよい。選ばれた統計的方法論は、データセット内の少なくとも１つの構成データ(member in a data set)をデータセット内の他の構成データから分離してグループ化するためのクライテリアを生成するように機能すべきである。さらに、本発明の方法およびシステムは、遺伝子機能の推定に限定されず、統計的方法論を適用可能な程度に十分に多くのデータがあれば、その他の生体分子、例えば、蛋白質、の機能を推定することに使用することも可能である。十分なデータセットのサイズの例としては、高度に多様化された条件下でなされ、正しく重み付けされた１，０００のデータ測度、がある。好ましくは、データポイントは同時的に計測される。例えば、プロテイン・チップ、または、ＤＮＡのマイクロアレイ・チップを使うことができる。さらに、本発明の方法およびシステムは遺伝子機能推定に遺伝子発現データを使用することに限定されない。
【００３５】
当業者にとっては当然のことだが、本発明は、限定を目的とせず例示を目的として記載されている好適な実施形態以外でも実施可能であり、また、本発明は本願に記載の特許請求の範囲によってのみ限定される。注記すべきは、本記載にて議論されている特定の実施形態に対する均等物も同様に本発明の実施に当たることである。
【００３６】
一般に、本発明の実施形態の様々な構成要素を、ハードウェアとして、ソフトウェアとして、または、それらの組み合わせとして実施可能である。このような実施形態においては、様々な構成要素およびステップがハードウェアおよび／またはソフトウェアとして実施され、本発明の機能を発揮する。あらゆる現行において利用可能な、または、将来において開発される、コンピュータソフトウェア言語、および／または、ハードウェア構成要素を、本発明の実施形態において使用することができる。例えば、上記の機能の少なくとも幾つかは、ＣまたはＣ＋＋プログラミング言語を用いて実施可能である。
【００３７】
つまり、データをクラスタリングする方法およびシステムが提供される、ということがわかる。当業者にとっては当然のことだが、本発明は限定を目的とせず例示を目的として記載されている好適な実施形態以外でも実施可能であり、また、処理および設備の構成、組み合わせ、および、構造の細部における数多くの変更は本発明の思想および範囲を逸脱することなくなすことができ、本発明は本願に記載の特許請求の範囲によってのみ限定される。注記するが、本記載において議論されている特定の実施形態の均等物も、本発明の実施にあたる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明による遺伝子機能推定システムの実施形態例のブロック図である。
【図２】本発明の実施形態による遺伝子機能推定処理の実施形態例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態による発現レベルの分布例を示すグラフである。
【符号の説明】
【００３９】
１２０  プロセッサ
１３０  メモリ
１４０  バス
１４５  入力デバイス
１５０  出力デバイス
１６０  通信リンク
１７０  データ・デバイス
【図１】
2005518008.tif 000002
【図２】
2005518008.tif 000003
【図３】
2005518008.tif 000004
【国際調査報告】
2005518008.tif 000005
2005518008.tif 000006