(57)【要約】  遺伝子情報と特定の遺伝形質との間の関連性を識別するためのソフトウェア方法を記載する。候補単一ヌクレオチド多形（ＳＮＰ）の組合せを遺伝形質に関連する（または関連することが疑われる）遺伝子に関する複数の候補ＳＮＰの組合せから選択する。この候補ＳＮＰの組合せに関連するハプロタイプデータを複数の個人に関して読み取り、そして、個人に関する所定の形質基準に合致しているかどうかに基づいて、陽性応答グループおよび陰性応答グループにグループ分けする。候補ＳＮＰの組合せに関連する統計学的尺度を得るためにグループ分けされたハプロタイプデータについて統計学的分析を実施する。（存在する場合は）最適統計学的尺度を有する候補ＳＮＰの組合せを識別するために必要に応じて、選択、読み取り、グループ分けおよび実施の作業を反復する。１つの取り組み方においては、全ての可能なＳＮＰの組合せを選択し、統計学的に分析する。別の取り組み方においては、ＳＮＰの組合せの前回の統計学的分析の結果に基づいて指示される検索を最適統計学的尺度が得られるまで実施する。更に、選択され分析されたＳＮＰの組合せの数は、同時試験手順にもとづいて低減してよい。【特許請求の範囲】
【請求項１】
遺伝子情報と特定の遺伝形質との関連性を識別するための方法であって、
試料集団に関して、遺伝形質と、該遺伝形質に関連する遺伝子の複数の単一ヌクレオチド多形（ＳＮＰ）の組合せの各々１つとの関係を統計学的に分析する作業と、
統計学的分析に基づいて、遺伝形質に関して統計学的に有意な少なくとも１つのＳＮＰの組合せを識別する作業とを包含する、方法。
【請求項２】
統計学的分析のすべての可能なＳＮＰの組合せの各々１つを選択する作業をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
最適に統計学的に有意なＳＮＰの組合せが識別されるまで、ＳＮＰの組合せの、前回の統計学的分析の結果に基づいて統計学的分析のためのＳＮＰの組合せの選択を指示する作業をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
各ＳＮＰの組合せについて、試料集団のハプロタイプのデータを、少なくとも第１のグループおよび第２のグループに表現型データに基づいてグループ分けする作業をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
遺伝子情報と特定の遺伝形質との関連性を識別するための方法であって、
１つの候補単一ヌクレオチド多形（ＳＮＰ）の組合せを、遺伝形質に関連する遺伝子に関する複数の候補ＳＮＰの組合せから選択する作業と、
複数の個人に関する候補ＳＮＰの組合せに関連するハプロタイプデータを読み取る作業と、
個人に関する所定の形質基準に合致しているかどうかに基づいて、陽性応答グループおよび陰性応答グループに複数の個人のハプロタイプデータをグループ分けする作業と、
候補ＳＮＰの組合せに関連する統計学的尺度を得るためにグループ分けされたハプロタイプデータについて統計学的分析を行う作業と、
最適な統計学的尺度を有する候補ＳＮＰの組合せを識別するために必要に応じて、選択、読取り、グループ分けおよび分析の作業を繰り返す作業とを包含する、方法。
【請求項６】
選択する作業が、全ての可能なＳＮＰの組合せが統計学的に分析されるように各候補ＳＮＰの組合せをレキシグラフ的に選択することを包含する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
繰り返す作業が、最適な統計学的尺度を有する可能性が最も高い候補ＳＮＰの組合せのみを選択して統計学的に分析することを繰り返す作業を、必要に応じて包含する、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
グループ分けする作業が、複数の個人に関する表現型データに基づくグループ分けの作業をさらに包含する、請求項８に記載の方法。
【請求項９】
試料集団について、遺伝形質と、該遺伝形質に関連する少なくとも１つの遺伝子の複数のＳＮＰの組合せの各々１つとの関係を統計学的に分析し、
統計学的分析に基づいて、遺伝形質に関して統計学的に有意なＳＮＰの組合せを識別する、
コンピュータによる技術に基づいて識別される単一ヌクレオチド多形（ＳＮＰ）の組合せのリスト。
【請求項１０】
１つの候補ＳＮＰの組合せを少なくとも１つの遺伝子の複数の候補ＳＮＰの組合せから選択し、
試料集団の複数の個人に関する候補ＳＮＰの組合せに関連するハプロタイプデータを読み取り、
個人に関する所定の形質基準に合致しているかどうかに基づいて、少なくとも第１の遺伝形質クラスおよび第２の遺伝形質クラスにハプロタイプデータをグループ分けし、
候補ＳＮＰの組合せに関連する統計学的尺度を得るためにグループ分けされたハプロタイプデータについて統計学的分析を行い、
最適な統計学的尺度を有する候補ＳＮＰの組合せを識別するために必要に応じて、選択、読み取り、グループ分けおよび分析の作業を繰り返す、
コンピュータによる技術に基づいてさらに識別される、請求項９に記載のＳＮＰの組合せのリスト。
【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２００１年１２月３日出願の米国特許出願第６０／３３８，７７１号およびこれの差し替えである２００２年４月１１日出願の米国特許出願第１０／１２０，８０４号の優先権を主張する。
【０００２】
配列表
本出願はコンパクトディスク（ＣＤ）の配列表を参照として組み込むものである。特に、ＤＮＡＰＲＩＮＴ＿ＳＥＱＬＩＳＴと題した２つのＣＤ（１つはオリジナル、もう１つは複製）を特許庁に提出しており、その各々が２００２年７月１０日に作成した、ファイルサイズが４．２７ＫＢの「ｓｅｑ＿ｌｉｓｔｉｎｇ」と題した配列表を含む。
【０００３】
技術分野
本発明は、概して特定の複合遺伝形質の遺伝子特徴を識別するための方法、特に、特定の複合遺伝形質を予測するためにその対立遺伝子が有用である１種以上のハプロタイプ系を識別するために統計学的分析を利用するソフトウェア関連方法に関する。
【背景技術】
【０００４】
人はヒトゲノム中に存在するＤＮＡの３０億の文字中僅か０．１％以下の相違しか有していない。我々は遺伝子配列において９９．９％同一であるため、我々の特性を決定するのは０．１％である。我々の個性は目視による観察で明らかであり、ほぼ誰もが、人が異なる容貌、身長および肌色を有し、それらの特徴はある程度遺伝的である（例えば子供は他人よりもその親に似る傾向がある）ことを識別できる。
【０００５】
しかしながら、我々の個性が我々の疾患状態または特定の薬剤に応答し、これを代謝する能力の有無にまで及ぶものであることは、ほとんど識別できない。薬剤−反応の形質は複合遺伝形質の一例に過ぎない。薬剤は、それらがヒト身体内に天然に存在しない化学物質であることから、「生体異物」と称される。生体異物代謝遺伝子はその唯一の目的がヒト身体内に存在する外来性化合物を解毒することである蛋白を生成し、そしてそれらは、人が多くの食品中に存在する有害物質（例えば多くの薬剤の誘導源であるタンニン類やアルカロイド類）を分解して排出できるように進化した。
【０００６】
薬剤代謝酵素の配列の多様性は薬剤応答における多様性の大部分を説明することがわかっているため、一般的な生体異物代謝遺伝子内の単一ヌクレオチド多形（ＳＮＰ）が価値ある薬剤応答に関連しているかどうか試験することができる。これを行うために、生体異物代謝遺伝子の数千のＳＮＰマーカーを調査することができる。一部の人が薬剤に良好に応答する（即ち特定のＳＮＰを有している）のに対し、その他が応答しない（即ち特定のＳＮＰを有さない）理由を明らかにするために、分類子試験を開発した。分類子試験はＳＮＰの遺伝子座において個人の配列を決定する手段となる「プローブ」と称する化学物質を含む。分類子試験は薬剤に対する患者の適性を処方前に決定することができる。このことは一般的には「個人化薬剤処方（ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄ  ｄｒｕｇ  ｐｒｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ）」と称される。
【０００７】
ＳＮＰおよびハプロタイプ系の詳細な分析がこのような試験の開発に先立って必要となる。「ハプロタイプ系」とは本出願においては、世界人口のうちのＳＮＰ遺伝子座の所定のセットに対する対立遺伝子の二倍体（個人当たり２個）の相既知（ｐｈａｓｅ−ｋｎｏｗｎ）のハプロタイプの組合せのセットを指すための新造語である。ハプロタイプは特定
の遺伝子フレーバーと捕らえてもよい。キャンディストアに多くのフレーバーのキャンディーがあるのと同じく、ヒトの集団においても多くの遺伝子フレーバーが存在する。「相（ｐｈａｓｅ）」とは染色体に沿った配列の線状のストリングを指す。ヒトは各染色体の２つのコピーを有しており、その１つは母親に由来し、他方は父親に由来する。
【０００８】
個人がそのゲノムにおいてテキストイラストレーション１において以下に示す二倍体配列を有すると仮定する。
【０００９】
配列番号１および２：
【００１０】
【表１】
2005512175.tif 000002
【００１１】
（テキストイラストレーション１。仮定上の個人におけるＤＮＡ配列の仮定的ストリング。）
「センス鎖」とは父方および母方の染色体の双方に対して示される。この配列対は個人のゲノムを構成する３０億のヌクレオチド文字の小型のセグメントを示す二倍体の対と称される。位置２および１０が人々（および実際はその人物）が多様性を示す位置である。多様性の各々の位置はＳＮＰ（単一ヌクレオチド多形）として知られており、それらにはテキストイラストレーション１に示す２種が存在する。位置２および１０がヒトゲノムのこの領域における唯一のＳＮＰと仮定する。この場合、人々はストリング内の全ての他の文字において遺伝子配列が同一である。即ち、人類全体において、Ａのみが位置１に、ＧまたはＣのいずれかが位置２に、Ｔのみが位置３に観察される。慣例的に人物１はＳＮＰ１におけるＧ／Ｃヘテロ接合体およびＳＮＰ２におけるＣ／Ａヘテロ接合体と呼ばれる。
【００１２】
テキストイラストレーション１はテキストイラストレーション２において以下の通り書き直すことができる。
【００１３】
【表２】
2005512175.tif 000003
【００１４】
（テキストイラストレーション２。可変ヌクレオチドのみが示されているテキストイラストレーション１よりも人物１を指すより好都合な方法。ＧＣは人物１の母方の染色体の配列を指し（センス鎖のみを読む）、そして、ＣＡは人物１の父方の染色体の配列を指す（センス鎖のみを読む）。）
テキストイラストレーション２において、非ＳＮＰヌクレオチドの位置は簡便のため省略している。遺伝学においては書かれていないヌクレオチドは可変ではないと推定されていることから、テキストイラストレーション２は人物１の配列に関する情報をテキストイラストレーション１とまったく同じ量を含んでいる。ＳＮＰ１（位置２）およびＳＮＰ２（位置１０）の間には７ヌクレオチド文字が存在するが、それらは各人で同じであり、従
って、事実上は既知である。
【００１５】
テキストイラストレーション２における遺伝子型はテキストイラストレーション３において以下に示す別の態様で示すことができる。
【００１６】
【表３】
2005512175.tif 000004
【００１７】
（テキストイラストレーション３。人物１に関する慣例的に書かれたハプロタイプ対。）
配列ＧＣおよびＣＡはハプロタイプと称される。人物１は、各人と同様、２つのハプロタイプ＝１ＧＣハプロタイプおよび１ＣＡハプロタイプを有する。即ちこの個人はＧＣ／ＣＡ個人と称することができる。１つのハプロタイプは母親（母方）から、そしてもう１つは父親（父方）から誘導される。この表記法では父方のハプロタイプがＧＣまたはＣＡハプロタイプであるかどうかは不明である。
【００１８】
科学者が人々から遺伝子データを読み取る際には、一般的に人ごとに異なる位置のみを読み取る。この過程を「ゲノタイピング」と称する。人物１が母方染色体のこの領域にＧＣ配列を、父方染色体においてＣＡ配列を有すると読み取ることは極めて好都合であるが、技術的に最も現実的であるのは、ＳＮＰ１におけるヌクレオチド文字の二倍体対およびＳＮＰ２における文字の二倍体対を個々に読み取ることである。
【００１９】
従って、科学者が読み取るものをテキストイラストレーション４において以下に示す。
【００２０】
【表４】
2005512175.tif 000005
【００２１】
（テキストイラストレーション４。人物１からの遺伝子型読み取り。人物はＳＮＰ１にＧおよびＣ、ＳＮＰ２にＣおよびＡを有する。）
テキストイラストレーション１、２および３から、遺伝子の慣例により記載すると、人物はＧＣ／ＣＡ個人であることがわかる。しかしながら、このことをテキストイラストレーション４に示される標記から識別することは、ＳＮＰ遺伝子型の数種類の組合せが可能であるため、より困難となっている。例えば、個人がＧＣ／ＣＡハプロタイプ対またはＧＡ／ＣＣハプロタイプ対を有するかどうかは不明であり、個人がＳＮＰ１においてＧおよびＣを、ＳＮＰ２においてＣおよびＡを有することがわかるのみである。しかしながら、よく知られた統計学的方法を用いることにより、ＧＡ／ＣＣ対ではなくＧＣ／ＣＡハプロタイプ対をその人物が実際に有していることを推量することが可能である。そのように推量すれば、テキストイラストレーション４はテキストイラストレーション１〜３と全く同じ情報を含んでいる。テキストイラストレーション４に示す遺伝子型は「相未知（ｐｈａｓｅ−ｕｎｋｎｏｗｎ）」遺伝子型と呼ばれるが、その理由は、ＳＮＰ遺伝子型がＧＣ／ＣＡまたはＧＡ／ＣＣハプロタイプ対のコンポーネントであるかどうか（推量よりも前に）不明であるためである。相がＧＣおよびＣＡであることが決定された後、各ハプロタイプは「相既知（ｐｈａｓｅ−ｋｎｏｗｎ）」の遺伝子型対であるといえる。
【００２２】
定義として、ハプロタイプは相既知遺伝子型の組合せよりなる。ハプロタイプ対は相既知遺伝子型の組合せの対よりなる。記載した例（テキストイラストレーション１〜４）においては、ゲノムの特定のセグメントに由来するＤＮＡの１４ヌクレオチド文字のストレッチ内に２ＳＮＰが存在する。しかしながら実際においては、遺伝子は１４ヌクレオチド文字長より遥かに長く、そして、ＳＮＰは一般的に数百ヌクレオチド文字おきに１回認められる。
【００２３】
ヌクレオチド文字の長さとは無関係に、４ＳＮＰを含む遺伝子は、多数の２遺伝子座ハプロタイプ系、少数の３遺伝子座ハプロタイプ系、および１個の４遺伝子座ハプロタイプ系を有する。図１において、複数のＳＮＰ１０２を有する遺伝子１００はハプロタイプ系に関する概念を説明するために第２の例において示す。この第２の例においては、遺伝子１００は１０００ヌクレオチド長であり、水平ブロックとして示す。ＳＮＰ１０２から遺伝子１００に伸びる矢印は、異なる個人では異なっていると考えられる遺伝子配列内の４つのヌクレオチド位置を明示している。一方、残りの９９６ヌクレオチドは世界人口の種々の個人において同一である。実際は全ての既知のＳＮＰ遺伝子座は２対立遺伝子性であり、このことは、僅か２つの可能なヌクレオチドのみが集団においてその位置に認められことを意味する。
【００２４】
この例の目的のために、２対立遺伝子性の部位はＳＮＰ１＝（Ａ／Ｔ）、ＳＮＰ２＝（Ｇ／Ａ）、ＳＮＰ３＝（Ｃ／Ｔ）およびＳＮＰ４＝（Ｃ／Ｔ）と定義される。確率の法則により、この遺伝子１００は、
【００２５】
【数１】
2005512175.tif 000006
【００２６】
の可能なｎ遺伝子座ハプロタイプ系を有し、ここでｎ＞１である。これらのハプロタイプ系の１つは、
【００２７】
【表５】
2005512175.tif 000007
【００２８】
であり、これは４遺伝子座ハプロタイプ系である。ＳＮＰ１＝（Ａ／Ｔ）、ＳＮＰ２＝（Ｇ／Ａ）、ＳＮＰ３＝（Ｃ／Ｔ）およびＳＮＰ４＝（Ｃ／Ｔ）であるとすれば、このハプロタイプ系の部分である数種のコンポーネントハプロタイプが存在する。例えば、
【００２９】
【表６】
2005512175.tif 000008
【００３０】
が挙げられる。
【００３１】
別のハプロタイプ系（２遺伝子座系）は、
【００３２】
【表７】
2005512175.tif 000009
【００３３】
である。
【００３４】
ＳＮＰ１＝（Ａ／Ｔ）、ＳＮＰ２＝（Ｇ／Ａ）、ＳＮＰ３＝（Ｃ／Ｔ）およびＳＮＰ４＝（Ｃ／Ｔ）であるとすれば、この特定のハプロタイプ系の部分である数種のコンポーネントハプロタイプ
【００３５】
【表８】
2005512175.tif 000010
【００３６】
が存在する。
【００３７】
これらのハプロタイプ系の各々はむしろより多数のハプロタイプ対内に組み込むことができる多くの異なるハプロタイプコンポーネントを有する。例えば、ＳＮＰ２：ＳＮＰ４ハプロタイプ系は個人内において（独立組合せの法則に従って）ＧＣ／ＧＣ対、ＧＣ／ＧＴ対、ＧＣ／ＡＣ対などとして示される。
【００３８】
集団の遺伝子構造を具体化していた組み換えや突然変異のような分散的な遺伝力（ｇｅｎｅｔｉｃ  ｆｏｒｃｅ）を無視すれば、１つのＳＮＰにおける配列は他のＳＮＰにおける配列とは独立していると考えられる。このことはＮ遺伝子座のハプロタイプ系に関して人間の集団において数種類の可能なハプロタイプが存在することを意味する。実際、確率の理論からは、２Nの可能性が存在する。例えば位置１がＡ／Ｔ、位置２がＧ／Ａ、位置３がＣ／Ｔおよび位置４がＣ／Ｔである４遺伝子座のハプロタイプ系については、２4＝１６の可能性
【００３９】
【表９】
2005512175.tif 000011
【００４０】
が存在する。
【００４１】
しかしながら実際においては、予測よりも少ないハプロタイプが集団には通常存在し、その理由は系統的な遺伝力（例えば集団のボトルネック、ランダムな遺伝子ドリフトおよ
び選択）が我々の集団の構造に寄与しているためである。この複雑性は、ハプロタイプの影響の過程のためには重要であるが、この分析に対して有意な影響を有さないため、無視できるものである。
【００４２】
前述したとおり、ある個人は二倍体対の形成のために各染色体の母方および父方のコピーの両方を有している。何れの人間の遺伝子型も、ハプロタイプ系に関しては、対として書かれる。ＡＧＣＣ／ＴＡＴＴと書かれる人物は、例えば、父親由来のハプロタイプ１つおよび母親由来の１つを有する。１６の可能なハプロタイプが存在するため、
【００４３】
【数２】
2005512175.tif 000012
【００４４】
（式中、ｎはハプロタイプの数であり、対に対してｒ＝２である）の可能な二倍体ハプロタイプの組合せがヒト集団に存在する。即ち、４ＳＮＰより、我々はどのようにして集団内の人に１２４のタイプが存在し得るかを理解でき、その一部はＡＧＣＣ／ＡＧＣＣであり、別のものはＡＧＣＣ／ＡＧＣＴであり、更に別のものはＡＧＣＣ／ＡＧＴＴ等々である。ＳＮＰの数が４より大きい場合、数は急速に管理不能となる。例えば、遺伝子に８個のＳＮＰがある場合、２５６の可能なハプロタイプが存在し、集団内には数千種類の可能なハプロタイプ対が存在する。
【００４５】
従来の分析を用いて、科学者は場合により、あるハプロタイプ系が疾患状態の予測に有用であるかどうかを、あるハプロタイプ系に関する種々のハプロタイプを形質影響および非影響の個人が保有するかどうかを調べることにより、判断することができる。例えば、可能な値であるＧＣ、ＧＡ、ＣＡ、ＣＣを有するハプロタイプ系を考える。抗がん剤に対して良好な応答を示す人は常時ＧＣ／ＧＣハプロタイプ対を有することに科学者が気づいた場合、その科学者は薬剤に対する非応答に関するリスクマーカーとしてＧＡ、ＣＡおよびＣＣハプロタイプを識別したことになる。しかしながら、これは僅か４種のコンポーネントを有する比較的単純なハプロタイプ系である。
【００４６】
今度は１つのＳＮＰが非応答形質の原因である１０ＳＮＰハプロタイプ系を考える。図２を参照しながら、抗がん剤応答に関連するゲノムの領域における１０遺伝子座ハプロタイプ系に関する４人からのハプロタイプ対のデータ２００を示す。これらの位置の各々はＤＮＡ配列のより大きいブロック内の対立遺伝子変異体を示す。人毎に同じであるヌクレオチド文字は慣例どおり省略する。人物２および４に関する列２の文字は抗がん剤への非応答をもたらす配列変異体２０２を示す。応答状態は最後の列に示す。
【００４７】
図２に示すデータの４人物の群はより大きい患者群の代表としてよい。従来は、科学者はまずこれらの１０個の位置における各患者の遺伝子型を取得し、図２に示すとおりこれらの人物に関するハプロタイプを推量する。次に科学者は応答者を非応答者から分離し、２つの群の間にハプロタイプの構成の統計学的有意差が存在したかどうかを調べる。図２の例においては、人物２および４は応答者群に、そして、人物１および３は非応答者群に属する。２つの群を目視により比較した場合、他の位置の配列は群間で差が無いが、位置２の配列のみがこれらの間で異なっており、応答者は位置２にＧ２個を有し、非応答者はＣ２個を有する。
【００４８】
しかしながら、従来の分析の下では、大部分の遺伝学の研究者等は遺伝子ハプロタイプのレベルでは研究を行っていない。遺伝子の変異体を研究する研究者の大部分は個々のＳ
ＮＰに着目し、ＳＮＰ遺伝子型と形質との間の関連性を引きだそうとしている。このことは単純な遺伝学の取り組み方と呼ばれ、これには２つの問題点がある。第１に、これらの研究は一般的に関連性を検出するための統計学的検出力、我々の近代的な集団の遺伝子構造を具体化した系統的な遺伝力によりハプロタイプ研究に付与された検出力を欠いているという難点を有する。第２に、これらは複雑な遺伝問題を解決するためには不適切である。ヒトの形質の大部分は遺伝子間（ＳＮＰと倍数性の問題のセット）および遺伝子内（即ち複数の遺伝子−遺伝子相互作用）の要因の複雑な関数であるため、これは重篤な制約となっている。
【００４９】
一方、遺伝子学者のほぼ四分の一がその研究をより高いレベルの複雑性において行っている。これらの遺伝子学者はＳＮＰではなくハプロタイプのレベルで遺伝的決定要因を考えており、そして、コンピュータ法を用いるか、直接生化学的手段を通じて、相を推論している。どのように相が決定されるかに関わらず、ハプロタイプ系は、通常は簡便性に基づいて定義される。遺伝子が例えばその配列全体を通じて３０ＳＮＰを有する場合、研究者は研究用のハプロタイプ形の要素としてこれらのＳＮＰの少数を選択すると考えられる。この選択過程は場合によりＳＮＰが発現された蛋白においてコーディング（アミノ酸）の変化をもたらすかどうかに基づくか、または、むしろ、選択されたＳＮＰが遺伝子配列を５’から３’末端まで十分カバーしているという事実に基づく。この取り組み方の問題点はこれが幾分曖昧であり、遺伝子中の大部分のＳＮＰが特異的な組合せの範囲内で研究対象の形質に連結しているにも関わらずこれらを未試験のままとする点である。
【００５０】
大部分のヒトの遺伝子は約３０〜５０ＳＮＰを有する。即ち、このような遺伝子の変異体が非応答の形質をもたらし、そしてこれにより、可変性が１個または２個のＳＮＰに起因するとされる場合、研究のために選択された大部分のハプロタイプ系が形質の予測のためには無意味なものとなってしまう（確率の法則による）。換言すれば、これらのＳＮＰよりなるハプロタイプに由来する対立遺伝子は形質とは統計学的に関連しない。（後者のポイントは連結不均衡（ｌｉｎｋａｇｅ  ｄｉｓｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ）と呼ばれる概念により若干複雑化されるが、これはここでの議論には大きく影響しない。）このことは、これらのＳＮＰを取り込んでいる多数の可能なハプロタイプ（即ち、それぞれ、２30〜２50、３０および５０のＳＮＰハプロタイプ系）および各遺伝子に対してヒト集団ではより多数のハプロタイプ対が存在するという観察結果からもたらされる。単一のＳＮＰの分析が信頼できない理由は、集団の遺伝子構造により、ＳＮＰ対立遺伝子はそれ自身（このような場合が多い）ではなく、ＳＮＰの組合せの意味において形質とより大きく関連しているためである。
【００５１】
これが難病および薬剤応答の形質を解決しようとする科学者にとって意味することは、ハプロタイプまたはハプロタイプ対と商業上関連性のあるヒトの形質との間の統計学的関連性を引き出す際に調べるべき膨大なデータが存在することである。大部分のヒトの遺伝子について、ヒト集団における可変の形質を説明するために使用できる多くのハプロタイプ系は、実際に説明するものの数より遥かに多い。このことは、現在の遺伝子研究に膨大な統計学的障壁をもたらしている。
【００５２】
当然ながら、従来の方法に伴う顕著な問題点は、どのセットのＳＮＰが形質を理解するための最適なハプロタイプ系を決定するかを予測するために存在する論理やコンピュータソフトウェアが存在しないことである。場合によっては、短いハプロタイプ系が最適である場合もある。或いは、長いハプロタイプ系が最適である場合もある。いずれの場合も、どちらに該当するかを予測する手段は無い。
【００５３】
長いハプロタイプ系は形質の複雑性に起因する特定の形質の可変性を最もよく説明する場合がある。例えば、形質が４つのマイナーなＳＮＰ変異体の偶発に関連しており、これ
により生じることにより、これらの４ＳＮＰの位置の（少なくとも）何れか２つにおいて少対立遺伝子（ｍｉｎｏｒ  ａｌｌｅｌｅ）を有するハプロタイプが形質の発現のために必要となり、そして、これらのＳＮＰ位置の少なくとも２つの小対立遺伝子よりなるハプロタイプを有する人のみが形質を顕在化すると仮定する。さらにまた、研究科学者等がこの形質の遺伝学を理解しようとしていると仮定する。科学者等はこの遺伝子には１５ＳＮＰが存在するが、可能なハプロタイプ系が多数であるため、分析のためには僅か数個のみしか無作為に選択していない。
【００５４】
更にこれらの選択されたハプロタイプ系の１つが４ＳＮＰ中僅か２つしか有さないと仮定する。形質影響および非影響の群を分別し、そして、各群のハプロタイプの構成を目視により検査する場合、これらの２ＳＮＰに関する少対立遺伝子が影響群においてのみ認められている。さらにまた、これらの２ＳＮＰ位置に小対立遺伝子を有さないか２ＳＮＰ位置の僅か１つのみに小対立遺伝子を有していたことも影響される。実際、４ＳＮＰ位置の少なくとも２つの小対立遺伝子が影響を受けた状態のために必要であることがわかっているため、これらの個人はハプロタイプ系の部分ではない他の２ＳＮＰの一方または両方において小対立遺伝子を有さなければならない。この場合、より長く複雑なハプロタイプ系が遺伝子と形質との間の関係を説明するために最適であると考えられる。
【００５５】
一方、短いハプロタイプ系は２つの主な理由から特定の形質の可変性を最もよく説明する。第１に、短いハプロタイプ系は、長いハプロタイプ系と比較して、より少ない可能なハプロタイプおよびより少ない二倍体ハプロタイプの組合せを有する。遺伝子学者は全体の集団を遺伝子タイピングする余裕は無く、そして通常は集団の代表であるコホートに依存している。一部の形質については、これらのコホートはいくつかの理由により大きさが限定されている。長い複雑なハプロタイプ系を研究する際には、これらのコホートは、それらが形質に関連することを証明するには少なすぎるサンプルサイズの多くの遺伝子クラスをもたらすのである。統計遺伝子分析の当業者の知るとおり、一定の研究サンプルサイズが存在する場合、可能なクラスの数が多いほど、各クラス内のサンプルサイズが小さくなる。複雑なハプロタイプ系のハプロタイプクラスのサンプルサイズが小さいと、ハプロタイプ系が形質との遺伝子の関係を説明するための最適な系であったとしても、統計学的関係を隠蔽してしまう場合がある。即ち、遺伝子学においては、長い複雑なハプロタイプ系の「統計学的検出力」はより小さいものよりも低くなる。
【００５６】
第２に、短いハプロタイプ系は、遺伝子の特定のサブ領域が形質に関連する場合、より簡潔に形質の分散を説明することができる。この場合、遺伝子の小さいドメインが特定の形質をもたらす場合、このドメイン内に認められるＳＮＰよりなる小さいハプロタイプ系はこれらと同じＳＮＰを取り込んだより長く複雑な系よりも良好に形質を遺伝的に定義すると考えられる。これは他の領域に認められるＳＮＰが形質に関連せず、そして分析を複雑化させるに過ぎないからである。多くの場合においてこれらの非該当ＳＮＰの分散は該当するものの関連性を統計学的に隠蔽する場合がある。
【００５７】
一部の遺伝子学者は「全遺伝子」ハプロタイプの意味において厳密に研究を行っている。この取り組み方に対する一般的な賛成論は機能的に該当するＳＮＰが見落とされないことである。各遺伝子型クラス内の低い統計学的サンプルサイズおよび非該当ＳＮＰが該当ＳＮＰの統計学的有意性を隠蔽する場合があるという事実の両方のため、この方法は最適とは到底いえない。他の遺伝子学者は端から端まで遺伝子全体に渡るＳＮＰを選択し、ハプロタイプの樹形図の構造内に包埋されている未識別の変異体を追跡する取り組みを用いて機能的に該当するハプロタイプを識別しようとする。ハプロタイプの樹形図はいかにしてハプロタイプが配列内で、そして進化期間にわたり、相互に関係するかを説明する進化の樹形図である。この取り組みは場合により良好な結果をもたらすが、統計学的サンプルサイズが問題となる場合、並びに、形質の生物学的特徴が遺伝子内の小さいドメインの機
能である場合には、比較的に最適とは言えない性能となる。また分析のために選択される特定のＳＮＰ遺伝子座によりもたらされる統計学的な制約も伴う。
【００５８】
即ち、形質の分散を最も効率的に説明するＳＮＰのセットを識別することは、複雑な遺伝子の分類子を開発するための重大で非瑣末的な仕事である。ハプロタイプ系はそれらがある程度は個人および個人の群内で識別を行うために使用できる点において「遺伝子的特徴」である。本出願はこの用語を所定の複雑な遺伝子パズル（即ち典型的なヒトの形質）の要素群としてハプロタイプ系を指すために造語している。最良で最も情報性のあるハプロタイプ系は、臨床上有用な分類子試験において使用するために十分な予測値の遺伝子的特徴を識別する如何なる試みのためにも重要である。最適未満のハプロタイプ系（即ちそれらが存在する遺伝子の寄与よりも少ない形質の分散を説明するＳＮＰの組合せ）から開発された複雑な遺伝子の解明法はコンポーネントであるハプロタイプ系の制約により、利用性および正確度が限定されるのである。
【００５９】
即ち分類子試験を開発するための形質を説明する最適なハプロタイプ系を識別するための重要な理由が存在する。この最適なハプロタイプ系は特定の形質および遺伝子に対しては短いものであるが、他のものに対しては長い。全遺伝子をカバーする１６ＳＮＰのハプロタイプ系は例えばある形質およびある遺伝子に対しては最適な系であるかもしれないが、しかし、短い２ＳＮＰのハプロタイプ系はこの同じ遺伝子と異なる形質との間の関係を説明するための最適な系であるかもしれない。実際、何れかの所定の状況においてどのような種類のハプロタイプ系を選択すべきかということを予測するために科学者が使用できる一貫した規則は存在しない。最適ハプロタイプ系の識別は部分的には試行錯誤の問題であるが、短いハプロタイプ系であっても可能なハプロタイプが多数存在する場合は、ヒトの分析および検査のみを対象としなければならない仕事ではない。
【００６０】
困難な点は、この目的のためのコンピュータツールが現在存在しておらず、そして、その必要性が本発明の方法および本出願に記載した装置の意図するものである。一方、このようなパイプラインシステムの個々のコンポーネントとして機能することができる種々の既存のソフトウェアアプリケーションが存在する。例えば、本発明の「特徴抽出」法を考える。一部の既存のプログラムはあるハプロタイプ系の対立遺伝子が形質クラスの間の分解に有用であるかどうかを計算するように設計されている。例えばＲａｙｍｏｎｄ，Ｍ．
ａｎｄ  Ｆ．Ｒｏｕｓｓｅｔ，“Ａｎ  ｅｘａｃｔ  ｔｅｓｔ  ｆｏｒ  ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ”，１９９５，Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ  ４９（６），１２８０−１２８３を参照することができる。しかしながら、このような方法をシステムとしての特徴抽出処理に組み込んだソフトウェアアプリケーションは存在しない。
【００６１】
他の従来のソフトウェアアプリケーションは上記した試験を遺伝子学者が幾分か使用し易いものとしている。例えばＡｒｌｅｑｕｉｎ（商標登録）ソフトウェアプログラムはそのようなプログラムの１つである。しかしながらこれらのアプリケーションは多くの手作業の操作を必要とする。例えば、Ａｒｌｅｑｕｉｎ（商標登録）プログラムでは、ユーザは検査のためにはあるＳＮＰの組合せに関するＳＮＰデータを取り出し、そしてその検査に関わる遺伝子型および表現型のデータを含むテキストインプットファイルを作成しなければならない。例えば当業者がこのデータを取り出してファイルを作成するには、約３０分を要する。Ａｒｌｅｑｕｉｎ（商標登録）プログラムの「Ｅｘａｃｔ  ｔｅｓｔ」が終了した時点で、ユーザは次のＳＮＰの組合せに関する２番目のファイルを作成しなければならない。
【００６２】
患者が遺伝子当たり数十のＳＮＰにおいてゲノタイピングされているとすれば、最適な組合せが識別されていることを確認するためには、可能なＳＮＰの組合せ数万につき試験を行わなければならない（その遺伝子に対する有用な系が実際に存在すると仮定した場合
）。これに研究者は数ヶ月も費やさなければならない。しかしなお、この作業は単一の遺伝子を対象としているのみである。別の遺伝子を分析に加える場合は、処理は現在使用可能なソフトウェアツールおよびアルゴリズムを用いて平均的科学者の場合で数年を要する。これらの操作の各々を自動的に行うソフトウェアパイプラインシステムが求められている。テキストファイルを作成し結果を記録するために数年間を費やすことを科学者に強いるよりはむしろ、このような処理を数分で行うソフトウェアシステムが求められている。このシステムは統計学的試験、アルゴリズムおよびソフトウェアアプリケーションの組合せを自動化されたインフォマティクスのプラットフォームに組み込まなければならない。
【００６３】
ソフトウェアシステムの他のコンポーネントは既存の方法論におけるイデオロギー的で現実的な側面を有している。１つ以上のソフトウェア系統計試験を用いることにより遺伝子特徴としてのハプロタイプ系を評価する。これらの試験に関するアイデアはＲａｙｍｏｎｄとＲｏｕｓｓｅｔにより初めて提案された。例えばＲａｙｍｏｎｄ，Ｍ．  ａｎｄ  Ｆ．Ｒｏｕｓｓｅｔ，“Ａｎ  Ｅｘａｃｔ  Ｔｅｓｔ  Ｆｏｒ  Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ”，Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ  ４９（６），１２８０−１２８３，１９９５を参照することができる。しかしながら、前述したとおり、我々の記載した種類の作業を行うためにＲａｙｍｏｎｄとＲｏｕｓｓｅｔのアルゴリズムを使用することを科学者が望む場合は、本発明のプラットフォームシステムが僅か数日を要するのみである仕事を行うために数年間を要するのである。別の試験、Ｆ−統計学的試験のアイデアはＦｉｓｈｅｒにより最初に提案された。Ｆｉｓｈｅｒ，Ｒ．Ａ．，“Ｔｈｅ  Ｌｏｇｉｃ  ｏｆ  Ｉｎｄｕｃｔｉｖｅ  Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ”，Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｔｈｅ
Ｒｏｙａｌ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ９８：３９−５４，１９３５を参照することができる。
【００６４】
ハプロタイプ特徴抽出システムの下流で機能するモデリングアルゴリズムおよびソフトウェアアプリケーションはまた遺伝子分析のための既存の方法の新しい適用法である。コレスポンデンス分析は社会学的変数をモデル化するために社会学者により、そして、物理的変数をモデル化するために機械工学者により以前から使用されていたが、複雑な遺伝子分析に関するコレスポンデンス分析は新規であり非自明の方法論であると考えられている。このことは複雑な遺伝子分析のための一次および二次曲線並びに分類樹状化法にもあてはまる。ハプロタイプ樹形図を描く過程（遺伝子モデリング方法の一部）はＴｅｍｐｌｅｔｏｎらにより１９９５年紹介された。これらのハプロタイプ樹形図を作成する方法は以前から報告されているが、複雑な遺伝子情報の抽出のためにハプロタイプ樹形図内のその位置に基づいて幾何学的空間においてハプロタイプをコード化してプロットするための方法はやはり新規で非自明であると考えられる。
【００６５】
他の関連する文献にはＳｈｏｕ  Ｍ，Ｌｕ，Ｔ，Ｄｒａｕｓｚ，Ｋ．，Ｓａｉ，Ｙ．，Ｙａｎｇ，Ｔ．，Ｋｏｒｚｅｋｗａ，ＫＲ．，Ｇｏｎｚａｌｅｚ．，Ｆ．，Ｇｅｌｂｏｉｎ，Ｈ．，２０００，“Ｕｓｅ  ｏｆ  ｉｎｈｉｂｉｔｏｒｙ  ｍｏｎｏｃｌｏｎａｌ  ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ  ｔｏ  ａｓｓｅｓｓ  ｔｈｅ  ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  ｏｆ
ｃｙｔｏｃｈｒｏｍｅｓ  Ｐ４５０  ｔｏ  ｈｕｍａｎ  ｄｒｕｇ  ｍｅｔａｂｏｌｉｓｍ（ヒト薬剤代謝へのチトクロームＰ４５０の寄与を評価するための抑制モノクローナル抗体の使用）”，Ｅｕｒ  Ｊ  Ｐｈａｒｍａｃｏｌ  ３９４（２−３）：１９９−２０９；およびＤａｉ，Ｄ．，Ｚｅｌｄｉｎ，ＤＣ，Ｂｌａｉｓｄｅｌｌ，Ｊ．，Ｃｈａｎａｓ，Ｂ．，Ｃｏｕｌｔｅｒ，Ｓ．，Ｇｈａｎａｙｅｍ，Ｂ．，Ｇｏｌｄｓｔｅｉｎ，Ｊ．，２００１，“Ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍｓ  ｉｎ  ｈｕｍａｎ  ＣＹＰ２Ｃ８  ｄｅｃｒｅａｓｅ  ｍｅｔａｂｏｌｉｓｍ  ｏｆ  ｔｈｅ  ａｎｔｉｃａｎｃｅｒ  ｄｒｕｇ  ｐａｃｌｉｔａｘｅｌ  ａｎｄ  ａｒａｃｈｉｄｏｎｉｃ  ａｃｉｄ（ヒトＣＹＰ２Ｃ８の多形は抗がん剤パクリタキセルおよびアラキドン酸の代謝を低下させる）”，Ｐｈａｒｍａｃｏｇｅｎｅｔｉｃｓ  １１（７）：５９７−６０７が包含される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００６６】
従って、個人の遺伝子の特徴（例えばハプロタイプ系）と遺伝形質との間の関連性を迅速、効率的および正確に識別するための方法および装置が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【００６７】
遺伝子情報と特定の遺伝形質との間の関連性を識別するための方法および装置を記載する。候補単一ヌクレオチド多形（ＳＮＰ）の組合せを遺伝形質に関連する遺伝子に関する複数の候補ＳＮＰの組合せから選択する。この候補ＳＮＰの組合せに関連するハプロタイプデータを複数の個人に関して読み取り、そして、個人に関する所定の形質基準に合致しているかどうかに基づいて、陽性応答グループおよび陰性応答グループにグループ分けする。候補ＳＮＰの組合せに関連する統計学的尺度を得るためにグループ分けされたハプロタイプデータについて統計学的分析を実施する。最適統計学的尺度を有する候補ＳＮＰの組合せを識別するために必要に応じて、選択、読み取り、グループ分けおよび実施の作業を反復する。１つのアプローチにおいては、全てのＳＮＰの組合せを選択し、統計学的に分析する。別のアプローチにおいては、ＳＮＰの組合せの前回の統計学的分析の結果に基づいて指示される検索を最適統計学的尺度が得られるまで実施する。更に、選択され分析されたＳＮＰの組合せの数は、同時試験手順にもとづいて低減してよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６８】
患者がどのように薬剤に応答し、そして、彼らが疾患を獲得するかどうかは、大部分は彼らの遺伝的背景の関数である。多くの臨床上関連するヒトの形質に対する遺伝子的解決法を開発することには大きな利点がある。しかしながら、この分野における問題点は大部分の遺伝子研究が単純な遺伝子学の用語において行われており、そして、研究者等が使用できるツールの大部分が単純な遺伝子学的ツールである点である。大部分のヒトの形質は複雑（複数の遺伝子配列が関与）であり、そして、複雑なゲノミックスデータの単純な遺伝子学的分析では患者の分類のために用いるのに十分高感度または正確である分類子が得られることは稀である。ヒトゲノム地図が存在することで、かつては不可能であったスケールで複雑な遺伝子分析が可能となったが、その潜在性を実感するためには、研究者等は複雑な遺伝子学的用語におけるゲノミックスデータをどのようにして研究するかを学習しなければならない。近い将来において、医師は患者が一方の薬剤投与または他方に応答するかどうか、または特定の薬剤投与が患者において副作用を誘発するかどうかを調べるために患者分類子を使用するようになる。医師はまた、その遺伝子背景にのみ基づいて患者における疾患を予測することが可能となるであろう。
【００６９】
好都合なことに、複雑な遺伝形質を解明するための最も情報性の高いハプロタイプ系（または「遺伝子特徴」）を高密度のＳＮＰアレイから識別するための新規であり優れたソフトウェア系の方法が開発されている。最適ハプロタイプ特徴が識別されれば、別の分析方法を用いて患者の分類子試験の開発が行える。本明細書に記載した方法は、極めて早期の複雑な遺伝子分析のツールに属する。これはそのまま、かつて無い感度、特異性および精度の分類子試験の作成を可能とする。最も高感度で、特異的で正確な試験用製品は食品医薬品局（ＦＤＡ）の調査に合格し、将来の臨床現場における商品化が可能であるため、本明細書に記載したツールは多大な経済的利点をもたらす。
【００７０】
記載する方法および装置はハプロタイプスクリーニングのためのより系統的なアプローチを含んでいる。慨すれば、方法は（１）遺伝子について全ての既知のＳＮＰにおいて患者を遺伝子タイピングし；そして（２）ＳＮＰのどの組合せが形質（存在する場合）を最も良く説明するかを識別するために数理学的方法を用いることである。ハプロタイプスクリーニングの詳述する方法はそれが、最も効率的に形質を説明する遺伝子マーカおよびマ
ーカセットの無偏向で仮定の無い包括的な識別を可能とすることから、業界の他者が使用する方法よりも優れている。これを達成するための数理学的方法は本特許出願の要件である。より詳しくは、本発明は遺伝子内の複数のハプロタイプ系について、形質の分散を説明する能力を有する対立遺伝子を有するものがあるかどうかを調べるソフトウェアシステムに関する。
【００７１】
本発明の１つの実施形態においては、全ての可能なハプロタイプ系を定義し、形質との統計学的関連性を調べることにより、最適統計学的尺度を有するハプロタイプ系を識別する。しかしながら、ハプロタイプ系が多数である可能性があるため、および、各ハプロタイプ系の分析には複数の工程が含まれるため、全ての可能なハプロタイプ系を系統的に試験するためには、高価なコンピュータハードウェアを用いても数週間を要する。即ち、本発明の第２の実施形態は人工知能および他の技術を用いてより迅速に最良のハプロタイプ系を残余から識別する。本実施形態においては、全てではない一部の数量のハプロタイプ系を試験する。アルゴリズムは選択されたハプロタイプ系を試験するに従い、どのＳＮＰが重要であるかを学習し、そのようなＳＮＰが含まれるようにハプロタイプ選択処理を調節する。方法の進行に従い、最適ハプロタイプ系が識別されるまでそれに漸近する。
【００７２】
本発明の一般的コンポーネントには、（１）所定の問題に関する関連の遺伝子的および表現型（形質）のデータを取り出すデータベース管理が包含される。ユーザは検討すべきマーカー（即ち特定の遺伝子内にあるもの）および形質を、グラフィカルユーザインターフェイスを介して定義する；（２）問題の定義、データ収拾およびデータ分析の経路に沿った各段階の目視による検査のためのテキストファイルレポートを作成するための工程；（３）分析のためのハプロタイプ系を選択し、ハプロタイプ系を試験するための関連データを組織化し、分析のためのハプロタイプ系を統計学的に計算し、そして、ハプロタイプ系識別子および関連の統計学的尺度を保存する動的に更新される結果ファイルを作成する工程を包含する。
【００７３】
図３は本発明を具体化するコンピュータシステム１０１のブロック図である。コンピュータシステム１０１にはネットワーク１０３並びにネットワーク１０４および１０６が包含される。ネットワーク１０３は公開されており、そしてネットワーク１０３に連結されたサーバ１０８およびデータベース１１０もまた公開されている。一方、コンピュータネットワーク１０４および１０６は非公開である。コンピュータネットワーク１０４および１０６の各々は１種以上のコンピューティングデバイスおよびデータベースを含む。例えば、コンピュータネットワーク１０４はコンピューティングデバイス１１２およびデータベース１１４を含み、コンピュータネットワーク１０６はコンピューティングデバイス１１６およびデータベース１１８を含む。コンピューティングデバイスはパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ラップトップコンピュータまたはハンドヘルドのワイアレスデバイス等のいずれかの適当なコンピューティングデバイスを含んでよい。
【００７４】
ネットワーク１０３はインターネットであってよく、その場合、インターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）を利用してサーバ１０８およびデータベース１１０にアクセスする。データベース１１０は公開されているドメインの遺伝子データを保存している。さらにまた本発明のソフトウェアは、好ましくは非公開ネットワーク１０４のコンピューティングデバイス１１２とともに使用され、そこで実行される。好ましいコンピュータシステムを図３との関連において提示し、説明するが、変更は可能であるのみならず、当業者の知るとおり多様に行える。例えば、別の実施形態においては、ネットワーク１０３はインターネットであってよく、そしてデータベース１１０は専用の非公開のＤＮＡ配列データベースであってよい。
【００７５】
本明細書に記載する方法は図４に示すソフトウェアコンポーネント２０１を用いて図３
に従って具現化し、実施してよい。ソフトウェアはディスク２０３またはメモリ２０４上に格納または保存されていてよく、コンピュータ２０６またはプロセッサ２０８内において実行可能である。即ち、本発明の特徴は方法を実施するためのコンピュータまたはコンピュータプロセッサにより実行可能であるコンピュータプログラムの説明書を具現化するコンピュータ読取可能媒体内に存在してよい。
【００７６】
このようなソフトウェアは、好ましくは非公開のネットワーク１０４のコンピューティングデバイス１１２とともに用いられ、これにおいて実行される。好ましくは、システムは中央のサン・エンタープライズのサーバとともにＰＣネットワークの範囲内で機能する。プログラムはＬｉｎｕｘまたはＵｎｉｘ（登録商標）のオペレーティングシステムを用いて作動する如何なるデスクトップＰＣにロードして実行することもできる。他のバージョンもまたＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）環境内で機能することができる。或いは、ソフトウェアは公開されたサーバ上で作動することもでき、インターネット等の公開されたネットワークを通じて入手できる。
【００７７】
以下、図５を主に参照する。発明されたものは遺伝子特徴の効率的で正確な識別およびモデリングのためのインフォマティクスパイプラインシステムである。より詳細には、これはより大量のバリュープアのデータを入力しより少量のバリューリッチのデータを作成することができる数理学的なパイプラインである。より詳細には、ＳＮＰ遺伝子型および表現型が入力データであり、種々のハプロタイプ系を形質に関係付ける多変量の解答が出力となる。処理は、最も情報性の高いＳＮＰの組合せを多くの可能な組合せから識別し、可能な最良の方法で整合させる篩または漏斗と考えることができる。形質を説明するためにそれらをどのように整合させるかに関する情報と組み合わせられることにより、マーカーセットは遺伝子型から形質の値を予測するために使用できるツールを構成する。
【００７８】
処理には２つの段階がある。第１段階においては、関連するゲノムの特徴を識別し；第２段階においてはこれらの遺伝子特徴を用いて遺伝子の予測を行うために最良のモデルを選択する。第１段階においては、多くのＳＮＰの組合せを形質とクラスとの間を分解するその対立遺伝子の能力に関して試験する。第２段階においては第１段階の間に識別された特徴を１種以上の数学的方法を用いて整合させる。１，０００，０００を遥かに超えるデータポイントおよび数百メガバイトのデータ（遺伝子型、臨床試験等）を含むことができる入力から、データ中に存在する最良の可能な「解答」を抽出する。解答はプレゼンテーションおよび使用のために用いられるソフトウェアアプリケーションに応じて、１キロバイト以下のデータとなる。
【００７９】
図５のブロック図はゲノミックス患者分類試験の開発のために遺伝子特徴を抽出しモデリングするための方法の概略図である。多数のＳＮＰ位置における複数の患者に関する遺伝子型データ５０２を患者の表現型データ５０４と統合させる。データ５０２および５０４を特徴抽出処理５０６に入力することにより、形質クラス間の遺伝子的識別に有用な遺伝子特徴５０８（１種以上のＳＮＰの組合せまたはハプロタイプ系）を識別する。特徴抽出処理５０６はどの遺伝子特徴が重要であるかを識別するのみであるが；ただし、それらがどのように整合される（それらが完全に整合される場合）かは、１種以上の解答５１２を与える１種以上の統計学的モデリングアルゴリズム５１０により決定される。即ち、特徴が識別されれば、モデリングアルコリズムが実施され、これにより特徴を複雑な遺伝子学的総計に変換する。明細書に記載された本発明は特に特徴抽出処理５０６に関するものである。
【００８０】
アルゴリズムは一般的に本発明の範囲外であるが、ここでは１つのソフトウェア系モデリングアルゴリズムを記載する（即ち、一次および二次分析）。他のソフトウェア系モデリングアルゴリズムも単独または組み合わせて使用してよく、例えば分類樹形図分析およ
びコレスポンデンス分析、例えば参照により本明細書に組み込まれる２００１年１２月３日に出願された米国特許出願第６０／３８８，７７１号に記載されるものを挙げることができる。
【００８１】
図６および図７は遺伝形質のハプロタイプ系の特徴を識別するための方法を記載するフローチャートである。図６は方法に関する基本的フローチャートであり、図７はそのより詳細な説明である。これらの方法を図３に関して記載した系において図４のソフトウェアコンポーネント２０１とともに使用する。図６の開始ブロック６００に始まり、特定の遺伝形質と関連する１種以上の遺伝子に関する複数の単一ヌクレオチド多形（ＳＮＰ）の組合せの各々に対して統計学的分析を実施する（ステップ６０２）。この分析は選択された試料集団のデータに対して実施する。次に遺伝形質に関して統計学的に有意である少なくとも１つのＳＮＰの組合せを、１つが完全に存在する場合に統計学的分析（ステップ６０４）に基づいて識別する。フローチャートは終了ブロック６０６において終了する。
【００８２】
図７のフローチャート中のより詳細な方法を以下に記載する。開始ブロック７００に始まり、特定の遺伝形質と関連する遺伝子に関する複数のＳＮＰの組合せから１つの候補ＳＮＰの組合せを選択する（ステップ７０２）。図７のステップ７０２はデータ選択処理であるデータセレクタと称される図３のコンピューティングデバイス１１２において行ってよい。次に試料集団の複数の個人に関するこの候補ＳＮＰの組合せに関するハプロタイプデータを読み取る（ステップ７０４）。図７のステップ７０４はデータ読み取り処理であるデータリーダと称される図３のコンピューティングデバイス１１２において実施してよい。このハプロタイプデータは個人に関する所定の形質基準を満たすかどうかに基づいて陽性応答群または陰性応答群（または形質呈示または非呈示群）にグループ分けされる（ステップ７０６）。図７のステップ７０６はデータグルーピング処理であるデータグルーパと称される図３のコンピューティングデバイス１１２において実施してよい。好ましくは、このステップは各個人の表現型のデータを検討することより実施する。
【００８３】
次に、グループ分けされたハプロタイプデータに対し統計学的分析を行うことにより群間で対立遺伝子配列含有量が異なるかどうかに関する統計学的尺度を得る（ステップ７０８）。これは候補ＳＮＰの組合せに特に関連する尺度である。図７のステップ７０８は統計学的分析プロセッサにより図３のコンピューティングデバイス１１２において実施してよい。次に、選択、読み取り、グループ分けおよび実施の作業を、最適統計学的尺度を有する１つ以上の候補ＳＮＰの組合せが識別されるまで必要な回数反復する（ステップ７１０）。ステップの反復は図３のコンピューティングデバイス１１２内の決定コンポーネントと称されるものにより決定してよい。このようなＳＮＰの組合せ（存在する場合）が識別されれば、フローチャートは終了ブロック７１２において終了する。
【００８４】
１つの実施形態においては、全ての可能なＳＮＰの組合せに含まれる何れの各々の可能なＳＮＰの組合せも選択され、統計学的に分析されるようにステップ７０２〜７０８を反復する。ここではＳＮＰの組合せを選択する場合、それらは乱数発生を用いて辞書編集法的に行う。別の実施形態においては、ステップ７０２〜７０８は、最適とは思われないＳＮＰの組合せを試験する必要なく、より迅速かつ効率的に最適解答が発見されるための「指示された」態様においてＳＮＰの組合せの選択が行われるように反復する。更に、分析すべきＳＮＰの組合せの数は同時試験手順（ＳＴＰ）にもとづいて低減される。これらの実施形態は後により詳細に説明する。
【００８５】
即ち、方法は遺伝形質の説明を容易にする遺伝子特徴に関する系統的に「自己品」入手可能なデータに対し魅力的で効率的な方法を与える。特に本発明の方法は患者と薬剤をマッチさせるための遺伝子分類子試験の開発のための貴重なツールを研究チームに与える。入手可能なデータに固有の値が無い場合は、システムはその情報を与える。次に別のデー
タを他の遺伝子における他のＳＮＰにおいて患者から試験する。結果は形質の生物学的側面のみならず実行に使用できるデータの特性によっても異なる。一部の実行には数週間を要するが、数時間のものもある。一部は形質の変動のほぼ全てを説明するモデルを与えるが、他のものは比較的小さいかまたは存在しない分散を説明するモデルを与える場合がある。
【００８６】
本発明の方法を以下により詳細に説明する。インフォマティクスパイプラインの性能はデータ入力の関数である。データ入力は使用可能であるデータおよびユーザの嗜好性の関数である。遺伝子型および臨床情報のデータベースは第１の制約事項であり；遺伝子的関係は問題に関連する生の遺伝子および表現型のデータが入手可能である場合に検索可能であるのみである。ユーザの選択が第２の制約事項となり；科学者はインフォマティクスシステムを種々の理由から入手可能なデータのサブセットに照準付けることを希望すると考えられる。
【００８７】
ユーザは試験すべき遺伝子およびプログラムが検討すべき遺伝子内のＳＮＰのセットを選択して入力する。分析すべき遺伝形質も選択する。薬剤反応の形質については、例えば、ユーザは薬剤および患者の薬剤応答の測定に関わる臨床試験を設定する。ユーザはまた、統計学的分析を行う際にプログラムがどのようにして患者を層化するかも設定する。例えば、薬剤使用後の試験結果の数値（ｖｓ使用前）に基づいて非応答者に対して２０％の応答者に患者が分けられるように、ユーザはプログラムに指示してよい。複合すればこれらのユーザ設定により処理すべきジョブが形成される。
【００８８】
識別される遺伝子の特徴は遺伝子型および表現型がデータベース中に存在するような遺伝子の選択されたセットにおいて検出されるのみである。例えばＰｆｉｚｅｒ  Ｉｎｃ．の登録商標であるＬＩＰＩＴＯＲ（商標登録）と称される薬剤への可変の応答を考える。ＬＩＰＩＴＯＲ（商標登録）患者が、
【００８９】
【表１０】
2005512175.tif 000013
【００９０】
の遺伝子内の何れの既知ＳＮＰにおいても遺伝子タイピングされている（そしてこれによりデータベース中の各患者の各遺伝子に関する遺伝子データが利用できる）と仮定する。これらの６種の遺伝子は処理の最初の制約事項を構成する。可変のＬＩＰＩＴＯＲ（商標登録）応答の遺伝子的原因の検索はこれらの６遺伝子内で検索されるのみである。可変のＬＩＰＩＴＯＲ（商標登録）応答がこのリストの部分ではない別の遺伝子の変異体により誘発されるとすれば、このインフォマティクスパイプラインの適用は無駄である。インフォマティクスのプラットホームの系統的な特徴により６遺伝子の何れか（または遺伝子の組合せ）が可変ＬＩＰＩＴＯＲ（商標登録）応答をもたらすかこれに関連する場合は、これらの遺伝子が識別される。より重要な点は、この関連性を示す該当ＳＮＰの組合せが識別され、これらのＳＮＰに関するその遺伝子的値に基づいて患者を分類するために使用できる抽象的モデルに組み立てられる。即ち、システムの性能に対する第１の制約は入力データおよび解答が望まれる形質とのその関連性である。
【００９１】
第２の制約事項はユーザに起因する。ＬＩＰＩＴＯＲ（商標登録）応答の分類解答を識別すべきであると仮定する。ＴＹＲは色素沈着遺伝子であり、医療科学上知られる限りにおいて薬剤代謝や薬剤の性質とは無関係である。他の５種の遺伝子は薬剤代謝に関与することがわかっている（それらの名称はＣＹＰで始まり、これはそれらがチトクロームＰ４
５０遺伝子＝異物代謝であることを示している）。実際、科学文献によれば、ＬＩＰＩＴＯＲ（商標登録）はＣＹＰ３Ａ４（リスト中に存在）により代謝されることがわかっており、従って、この遺伝子内のＳＮＰはシステムの「実施」に確実に含まれるはずである。Ｃａｓｃｉａｎｏ，Ｗ．ｅｔ  ａｌ．，Ｈｍｂ−ＣｏＡ  Ｒｅｄｕｃｔａｓｅ  Ｉｎｈｉｂｉｔｏｒｓ  （Ｓｔａｔｉｎｓ）  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄ  Ａｓ  Ｄｉｒｅｃｔ
Ｉｎｈｉｂｉｔｏｒｓ  Ｏｆ  Ｐ−ｇｌｙｃｏｐｒｏｔｅｉｎ，Ｐｈａｒｍ  Ｒｅｓ，２００１，Ｊｕｎｅ；１８１６：８００−６を参照することができる。実際、これはシステムを用いて関連性を有することが識別された唯一の遺伝子であることを以下に記載する。この結果は方法の感度および特異性を確認するものである。
【００９２】
システムにジョブが呈示された時点で特定の遺伝子に相当するＳＮＰまたはＳＮＰのクラスを選択して分析に供する。ジョブは全遺伝子内の全ＳＮＰ、全遺伝子内のＳＮＰのサブセット、または遺伝子のサブセット内のＳＮＰのサブセットを調査する。通常は識別すべき形質に関連する入手可能なＳＮＰ遺伝子型を有する遺伝子のこのリストから遺伝子のサブセットを選択する。選択される遺伝子は例えば以下の通りである。
【００９３】
【表１１】
2005512175.tif 000014
【００９４】
或いは、
【００９５】
【表１２】
2005512175.tif 000015
【００９６】
に着目することにより、より迅速な実行が可能である。
【００９７】
このような判断を正当化するために、科学者は、実行に割り当てられた時間およびコンピュータリソースに対して所定のスクリーンの包括性を均衡させなければならない。解決すべき遺伝子問題を多数有する科学者はハードウエアの制限のために５候補遺伝子のうち僅か２個に対してのみ実行を集中させることをのぞむと考えられる。
【００９８】
例えばＣＹＰ２Ｄ６は既知薬剤の２５％〜６０％の代謝に関与していることがわかっており（引用文献による）、そしてＣＹＰ３Ａ４はＬＩＰＩＴＯＲ（商標登録）を代謝することがわかっていることから、これら２種を選択することができる。実行は６遺伝子実行より高速であり、そしてＬＩＰＩＴＯＲ（商標登録）の性質がこれら２種の遺伝子のみの関数であった場合は、賢明な選択であったことになる。ＣＹＰ３Ａ４およびＣＹＰ２Ｅの配列の変動が分散の１００％（例えばそれぞれ６０％および４０％）を説明することがわかった場合、これは不良な選択であったことになり、ＣＹＰ２Ｄ６＋ＣＹＰ３Ａ４のスクリーンから可能である最も良い解答は（ＣＹＰ２Ｄ６が寄与する）ＬＩＰＩＴＯＲ（商標登録）応答における僅か６０％の分散しか説明できない。
【００９９】
遺伝子の長いリストを、全可能性をカバーするために選択でき、これによりデータリソースの許す限り包括的な実行が可能となる。しかしながら、この包括性はリソース中心の出費と引き換えに得られる。使用可能なハードウエアリソースおよび作業付加の待機リス
トに対抗して実行の包括性を均衡させることは、容易に行うのが困難な仕事である。好ましくは、説明される％変動の実行中作表を蓄積することにより最終解答へ向けての歩調を持続的にモニタリングする。即ち、識別され、モデル化された特徴により適当な量の変動が説明された時点で、実行を停止することができる。この特徴を用いれば、ユーザは、どの位置の、そしてどのような量の遺伝子およびＳＮＰを考えるべきかを、広範に盲目的に推量する必要が無くなる。実際は数理学的作業と出力結果の間の最適均衡が識別できる。この特徴はシステムコンポーネントの使用により生じる時間の制約を考慮する場合に重要となる。
【０１００】
次にプログラムはデータベース（例えばＯｒａｃｌｅデータベース）からこのジョブに関する関連データを取り出す。取り出した後、プログラムはユーザ検査のための特殊ファイル（例えばＨＴＭＬファイル）に結果を書き込む。このファイルによりユーザはジョブを有効化した後にハプロタイプの選択および試験ルーチンの実行を行うことができる。これはハプロタイプの選択と試験ルーチンがジョブの複雑性に応じて完全実行まで数日間かかるために重要となる。このファイルは第１のジョブ報告となり、後の参照のためにフォルダに保存される。ジョブを決定する全てのデータはこのファイルの部分：即ち、形質（に関して含まれるデータ）に関して適格とされた各患者に関する各ＳＮＰの遺伝子型；これらの患者の各々に関する薬剤、試験および／または形質；および要請されるいずれかの人物紹介データ（例えば人種、性別等）である。
【０１０１】
ユーザにより認可された後、ジョブはハプロタイプ選択および試験ルーチンにより処理される。プログラムはジョブで決定されたハプロタイプのリストを用いて全ての可能なハプロタイプ系（即ち全ての可能なＳＮＰの組合せ）を計算する。より詳しくは、ハプロタイプ系を選択し、このＳＮＰの組合せに関する個々の患者の遺伝子型をテキストファイルに書き込む。このテキストファイルはハプロタイプ系に相当する相を推量するために使用される別のソフトウェアコンポーネントのための入力として機能する。このコンポーネントは第３者のプログラム、例えばＳｔｅｐｈｅｎｓ  ａｎｄ  Ｄｏｎｎｅｌｌｙ，２００１のＰＨＡＳＥまたはＣｌａｒｋのアルゴリズムであってよい。各患者について相が決定された後、結果はジョブの各人物の部分に関するハプロタイプ配列の二倍体対を含む別のテキストファイルに書き込まれる。このテキストファイルは相既知のハプロタイプの二倍体対でＨＴＭＬファイルの相未知の遺伝子型を置き換える別のソフトウェアコンポーネントへの入力として機能する。
【０１０２】
次にプログラムは検討すべき遺伝形質に関する前のユーザ入力に基づいて患者のデータを層化またはグループ分けする。この層化により（１）「応答者」群に関するハプロタイプ対のリスト、および（２）「非応答者」群に関するハプロタイプ対のリストが得られる。次に統計学的試験（例えばニ乗試験、直接確率試験または一対Ｆ統計試験）をデータの２群に適用することにより２群のハプロタイプ構成の間に統計学的有意差があるかどうか調べる。試験の統計学的数値は結果ファイルに書き込む。次に処理を反復することにより次に選択されるハプロタイプ系を選択して試験する。
【０１０３】
１つの実施形態においては、ＳＮＰの全ての可能な組合せが選択され統計学的に分析されるまで処理を反復する。単純なハプロタイプ系の場合は、プログラムは実行に数時間を要する。複雑なハプロタイプ系の場合は、系の長さに応じて数日間を要する。別の実施形態はハプロタイプ選択処理をガイドするために前の統計学的結果を使用する以外は、一般的に同様に作動する。例えば２種の特定のハプロタイプ系を前に測定して特定の基準に合致する統計学的数値（例えば特定の閾値未満のｐ値）が得られ、そして、両方の系が共通のＳＮＰを含んでいた場合、選択処理はこの共通のＳＮＰを含むハプロタイプ系に偏向して行われる。これにより最適ハプロタイプ回答に意味ある寄与をしていないと考えられるＳＮＰの検討が排除される。すなわち、試験されるハプロタイプ系の数が大きく低減され
ることにより、最適なものを識別するまでの時間が大きく節約される。
【０１０４】
時間の制約。Ｈａｐｌｏｓｃｏｐｅプログラムの実行時間は遺伝子内で考えられるＳＮＰの数により異なる。ＳＮＰの数が１５である場合、可能なＳＮＰの組合せは数万になり；極めて多数の２遺伝子座系、多数の３遺伝子座系、より少ない４遺伝子座系等、１つの１５遺伝子座系までが考えられる。１つの実施形態においては、ソフトウェアは各々全ての可能なハプロタイプ系を試験する。ハプロタイプ系は乱数発生器、取り出された遺伝子型および表現型、推量されるハプロタイプ、表現型データと統合された推量ハプロタイプ、応答者群および非応答者群に分割された患者を用いて辞書編集法的により選択され、３種の統計学的試験を実施することにより、患者群がそのハプロタイプ配列に関して相互に異なっているかどうかを決定する。次に第２の系を辞書編集法的に選択し、同様に取り扱われ、これを全ての系が分析されるまで継続する。１５ＳＮＰ遺伝子の場合、処理にはＳｕｎ  Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ  ４２０Ｒサーバ上で実行する場合に数週間を要し、可能な３遺伝子座ハプロタイプのリストの完了には１日２４時間計算で約１週間を要する。将来の抽出システムは可能な最も便利な方法で最適ハプロタイプ系に到達することが可能な人工知能のアルゴリズム（後述する）を利用すると考えられる。
【０１０５】
例：卵巣癌患者におけるＴＡＸＯＬ（商標登録）の応答。この例においては、分析される形質は一般的に使用されている抗がん剤ＴＡＸＯＬ（商標登録）への患者の応答または非応答である。ＴＡＸＯＬ（商標登録）はＢｒｉｓｔｏｌ−Ｍｙｅｒｓ  Ｓｑｕｉｂｂ  Ｃｏｍｐａｎｙの登録商標である。ヒトの身体においてＴＡＸＯＬ（商標登録）の性質に関わると疑われる遺伝子、即ち、ＣＹＰ３Ａ４を所定の適当な基準に基づいて選択する。この基準には例えば薬剤の化学構造並びにＴＡＸＯＬ（商標登録）の代謝に関する一連の文献が含まれる。この例においては、ＣＹＰ３Ａ４遺伝子は８ＳＮＰを有する。数人の卵巣癌患者はこれらのＳＮＰの各々において遺伝子タイピングされている。この遺伝子の変異体はこの特定の抗がん剤に応答する能力の欠落をもたらすと推定されている。どの、そしていくつのＳＮＰが関与しているかは不明であるため、全ての可能なＳＮＰの組合せを試験して非応答に関する何らかの統計学的関連性を識別する。
【０１０６】
図８において、卵巣癌患者におけるＴＡＸＯＬ（商標登録）への応答との関連性について試験したＣＹＰ３Ａ４多形に関するデータを示す。ＳＮＰの名称は列１（「ＳＮＰＮＡＭＥ」）、その独特の識別子は列２（「ＭＡＲＫＥＲ」、そしてその位置（「ＬＯＣＡＴＩＯＮ」は列３に、ＮＣＢＩ比較対照配列を列４（「ＧＥＮＢＡＮＫ」に示す。その状態（有効化された多形マーカーであるかどうか、「ＰＯＬＹ」と表記）を列５（「ＩＮＴＥＧＲＩＴＹ」）に記載し、多形の種類（遺伝子のコーディング、サイレントまたはイントロン領域の何れに位置するか）は列６（「ＴＹＰＥ」）に記載する。テキスト中に記載したハプロタイプ系は２，３および８列で命名されている３種のＳＮＰの組合せである。
【０１０７】
ジョブは例えば以下に示すコマンド構造およびデータにより決定される。
【０１０８】
【表１３】
2005512175.tif 000016
【０１０９】
薬剤および試験に関しては、ＴＡＸＯＬ（商標登録）およびＣＡ１２５（腫瘍サイズに関する生化学的尺度）を入力する。望ましくない共確率変数であってよい人物紹介の変数としては、毛髪および眼の色を入力する。人種はここでは共通して入力される。これらのデータはハプロタイプ選択とその後の分析の各サイクルについて同様の方法で取り出される。
【０１１０】
８ＳＮＰを有するこの遺伝子に関する数百の可能なハプロタイプ系の第１のものを分析のために選択する。図８に示すリストからＳＮＰマーカの単一の組合せ
【０１１１】
【表１４】
2005512175.tif 000017
【０１１２】
を選択する。
【０１１３】
このハプロタイプ系は固有の名称
【０１１４】
【表１５】
2005512175.tif 000018
【０１１５】
を付与される。このタスクはマーカーのこの組合せがＴＡＸＯＬ（商標登録）に患者がどのように応答するかに関する予測的な数値を与えるＳＮＰ対立遺伝子を保有しているかどうかを分析するものである。
【０１１６】
プログラムは目視による検査のためのＨＴＭＬ出力ファイルを作成し、その一部は説明のために図９Ａ〜図９Ｂに示すとおりである。各々の患者につき、ＳＡＭＰＬＥ  ＩＤ、ＤＲＵＧおよび処方ＳＴＡＲＴおよびＳＴＯＰ  ＤＡＴＥに関するデータを、相当する臨床試験尺度とともに含めて表示する。この場合の試験尺度とは処方日前後に関するＣＡ１２５である。示されるファイルデータはその全てを示すには長すぎるため圧縮し、ＤＮＡＰ００１１８、ＤＮＡＰ００１１９およびＤＮＡＰ００１２０（初回入力のみ）のＳＡＭＰＬＥ  ＩＤについて、そして、応答者についてのみ記録する。選択されたＳＮＰについては、患者の遺伝子型も列挙する。全ＨＴＭＬファイルに眼を通して単純な遺伝子的関係があればこれを識別することができる。例えば仮にＣＡ１２５読み取り値の上昇を示した
各人物がＳＮＰ８０９１１４について「ＡＡ」を有していた場合、これを目視により識別することは容易である。しかしながら残念なことにヒトの遺伝子の関係はこのように直接的であることは稀である。
【０１１７】
次にプログラムは各患者の遺伝子型を有するテキストファイルを作成する。ＤＮＡＰ００１１８、ＤＮＡＰ０１１９およびＤＮＡＰ００１２０（初回のみ入力）のＳＡＭＰＬＥ
ＩＤに関するこのテキストファイルの一部を以下に示す。
【０１１８】
【表１６】
2005512175.tif 000019
【０１１９】
上記よりわかるとおり、リストの第１の患者は下記のとおりである。
【０１２０】
【表１７】
2005512175.tif 000020
【０１２１】
この特定の患者は２つの４遺伝子座ハプロタイプを有することがわかっているが、これらのハプロタイプに関するＳＮＰ対立遺伝子の相は不明である。例えばこの患者はＡＧＧＣ／ＡＴＡＣまたはＡＧＡＣ／ＡＴＧＣであるかどうか？従ってハプロタイプ推量計算機を用いて患者の各々の遺伝子型の相を決定する。このプログラムの出力の一部は以下に示すとおりである。
【０１２２】
【表１８】
2005512175.tif 000021
【０１２３】
上記より、第１の患者は実際にハプロタイプのＡＧＡＣ／ＡＴＧＣ対を保有していることがわかる。
【０１２４】
【表１９】
2005512175.tif 000022
【０１２５】
次に相既知ハプロタイプ対のリストをＨＴＭＬファイルと統合することにより相既知ハプロタイプ対で相未知遺伝子型を置き換える。
【０１２６】
結果は図１０に（一部）示すとおりであり、これは、見かけ上は遺伝子型ではなくハプロタイプ対が含まれ表示されていること以外は図９Ａ〜図９Ｂと極めて類似している。
【０１２７】
この点に到達した後、次にプログラムは患者データをテキストファイルに保存される影
響／無影響群（この例では、応答者および非応答者の群）に分配する。ユーザはこの特定のジョブについてそのことを既に示しているため、グループ分けはＣＡ１２５の読み取り値の５０％低下に基づいて行われる。図１１において癌患者の分配されたデータ１１０２を説明のために示すが、これはＴＡＸＯＬ（商標登録）へのその応答に基づいて任意に選択された４遺伝子座のハプロタイプ系に関するハプロタイプのその二倍体対により示される。対はＨ１、Ｈ２等々と命名され、各対に関するカウントは列２に示す。対のヌクレオチド配列は最後に列に示し、そして、ＳＮＰに関する各ヌクレオチド対立遺伝子は空欄により相互に隔離されている。応答者（５０％応答基準に基づく）は上部の群１００４に示し、非応答者は下部の群１１０６に示す。
【０１２８】
目視により、図１１において、ＳＮＰ２のＴ対立遺伝子とＳＮＰ４のＴ対立遺伝子は応答者群よりも非応答者群においてより頻出している。しかしながら、このハプロタイプ系の対立遺伝子が応答を予測するものであるかどうかを明確化するためのより客観的な方法は統計学的試験の使用である。ＣＡ１２５水準における５０％低下を非応答者から応答者を分離するための基準として用いる場合、２群間のＴＸ３Ａ４１１１９ハプロタイプの構成要素はＦＳＴ  Ｐ値試験を用いるとｐ＜０．０００００±０．００００で異なっていると結論できる。（一般的にはｐ＜０．０５が統計学的確実性の指標とみなされる。）患者データを分配する他の方法ではＴＸ３Ａ４１１１９ハプロタイプ系について同様の結果が示される。例として、２０％基準を用いて、各患者自身の各数値ではなく患者ごとの平均の読み取り値を考えるか、異なる統計学的試験を用いるなどする。その後、処理を反復して別のハプロタイプ系を試験する。第２のハプロタイプ系を処理し、その後第３のものに移り、これを全ての可能なハプロタイプが処理されるまで反復する。
【０１２９】
図１２において、卵巣癌を有するパクリタキセル応答者および非応答者の間の遺伝子構造の識別試験に関するデータ１２０２を示す。２遺伝子（列１）内のハプロタイプ系（列２）の分析を示す。応答について２種の基準、即ち、パクリタキセル投与後のＣＡ１２５読み取り値の２０％および５０％低下を用いる。二つのレベル（列４）の分析が実施された。「個人レベル」は個人ごとの平均のＣＡ１２５応答を用い、各個人を１回のみカウントする。「試験対」レベルは各パクリタキセル投与−ＣＡ１２５読み取り値の対を用い、そして、いずれの１個人も受けた投与の数に応じて数回カウントされる。対Ｆ試験（列４）および識別の直接確率検定（列５）に関するＰ値を示す。図１２においては、処理した最初の２ハプロタイプ系の結果を比較することができる。これにより第２のハプロタイプ系（ＴＸ３Ａ４１１２０）はデータの見方に関わらずＰ値が不良である。
【０１３０】
数千のハプロタイプ系を通してスクリーニングした後、この遺伝子および他のものにおいて、ＴＸ３Ａ４１１１９系はＴＡＸＯＬ（商標登録）応答者と非応答者の間を遺伝子的に識別するための最適な系であることがわかった。プログラムはこの例を実行するために約１週間を要したが、手作業で行えば処理には１年以上かかると考えられる。最も長い可能なハプロタイプに着目したとすれば、３種の最も重要なＳＮＰの寄与は見逃されていたと考えられる（ＴＸ３Ａ４１１１９ハプロタイプ系を含むＳＮＰの場合、非関連のＳＮＰの紛らわしい作用、および、各遺伝子クラス内のサンプルサイズの希釈が原因）。
【０１３１】
プログラムの最終出力は最適ハプロタイプ系の決定、その適格化統計値、およびその構成ＳＮＰのＤＮＡ配列情報である。図１３はＴＡＸＯＬ（商標登録）応答を予測するための最適ハプロタイプ系を含む多形に関するデータ１３０２を示す。３種のうちの最初のＳＮＰのみを示す。ＳＮＰの名称（ＳＮＰＮＡＭＥ）、その独特の識別子（ＭＡＲＫＥＲ）、ジンバンク比較対照配列内の位置（ＬＯＣＡＴＩＯＮ，ＧＥＮＢＡＮＫ）および有効化状態（ＩＮＴＥＧＲＩＴＹ）を多形の種類（ＳＩＬＥＮＴ）とともに示す。ＳＮＰの直ぐ５’側の配列を示し（ＦＩＶＥＰＲＩＭＥ）、ＳＮＰ位置はこの５’配列の最後の配列に続き、ＶＡＲＩＡＮＴの下にＩＵＢコードで示される。ＳＮＰに３’側で直接フランキン
グする配列はＴＨＲＥＥＰＲＩＭＥの下に示す。
【０１３２】
ＣＹＰ３Ａ遺伝子の突然変異およびＳＮＰは他の薬剤への可変応答に寄与していることを示す他の報告もあるが、この結果が得られるまでは、この遺伝子における多形が可変のパクリタキセル応答に関係しているかどうか、またはどの程度それが一般的であるかどうかは知られていなかった。即ち、この適用が成功した結果として開発される分類子を癌学者等が使用することにより卵巣癌患者をその遺伝子構造に最も適切である化学療法のための最適用量および薬剤にマッチングさせることが可能となる。
【０１３３】
効率的なアルゴリズム。ハプロタイプ系の数は比較的小さいセットのＳＮＰの場合でも極めて大きくなりえるため、別の実施形態は遺伝形質に関連するマーカの最適セットを識別する際に必要な作業の低減を可能とする。このハプロタイプ系スクリーニングを実施する好ましい方法は３遺伝子座のハプロタイプ系にまず着目し、その後、形質を説明するために使用できるマーカーの最小のセットに着目することである。別のアルゴリズムを用いながら、ハプロタイプ系スクリーンの次元を拡張（４−、５−、６−遺伝子座等）または減少（２遺伝子座）する。まず３遺伝子座ハプロタイプ系を分析することが好ましいが、如何なる適当な数の遺伝子座系からはじめても良い。
【０１３４】
１５ＳＮＰ（例）の収集物に関して約４５０の可能な３ＳＮＰの組合せを含む３遺伝子座スクリーンを考える。各々全ての可能なＮ遺伝子座の組合せがスクリーニングされた場合、約１０，０００のハプロタイプ系が存在し、分析には数週間を要する。しかしながらこの実施形態においては、３遺伝子座の分析結果を用いてどの１−、２−、４−、５−、６−・・・、ｎ−遺伝子座ハプロタイプ系が形質に関連していると考えられるかを決定する。識別後、限定された数量のハプロタイプ系をより迅速にスクリーニングし、スクリーニングされた全ｎ−遺伝子座のハプロタイプ系のうちの最良の１つを選択する。
【０１３５】
或いは、ソフトウェアはより良好な効率を達成するために３遺伝子座ハプロタイプではなく２遺伝子座ハプロタイプをまず処理しても良い。何れのＮ−ＳＮＰ遺伝子についても、２遺伝子座ハプロタイプの数［（Ｎ）（Ｎ−１）／２］は３遺伝子座ハプロタイプの数［（Ｎ）（Ｎ−１）（Ｎ−２）／（３*２）］よりも小さい。従って、ハプロタイプ干渉および２遺伝子座ハプロタイプの統計学的分析が少なくなる。しかしながら、この数理学的効率の代償としてより複雑で情報性の高い関連性が隠蔽されてしまうという潜在的不利が生じる。幸運なことに上記した本発明の知能的処理によりこの問題点は軽減される。
【０１３６】
本発明の方法は形質に関連するＮ遺伝子座のハプロタイプ対を識別し、そして知能的処理はこれらのＮ遺伝子座ハプロタイプ内の最も重要なＳＮＰを識別するための新規な統計学的方法を利用している。複合すれば、これらはハプロタイプ系またはある多遺伝子座の遺伝子型の収集物の全ての対立遺伝子の系を構成する。どのＳＮＰが関連性の有意性に最も寄与しているかを識別した後、これらのＳＮＰのリストを構築する。これらのＳＮＰを含むより高次のハプロタイプ系のみを試験することにより、多大な処理時間とメモリを節約できる。実際、請求項記載の方法は高次のハプロタイプ系の知能的選択を可能とするため、２遺伝子座の調査から開始し、徐々に３、４、Ｎ−遺伝子座の調査に進むことが技術的に優れている。これにより感度を犠牲にすることなくリソースの使用の効率を最大限にすることができる。
【０１３７】
単一のＳＵＮ４２０Ｒサーバを用い、３遺伝子座の検索から開始した以下の実際の試験を考える。特定の遺伝子内には１４ＳＮＰが存在し、ハプロタイプ対立遺伝子が特定の形質に関連するかどうか、そしてそれはどれかを調べる。形質の値の間を最適に分解する４ＳＮＰ型対立遺伝子の１収集物が存在する。
【０１３８】
３遺伝子座の組合せから開始すれば、（１４*１３*１２）／（３*２）ＳＮＰの組合せ＝３６４に関する遺伝子型データ、表現型データおよび推量されるハプロタイプが得られるはずである。各々の組合せはデータの取り出しに約１０分間、ハプロタイプの推量に１時間、出力の準備およびファイル入力に１０分間、および、統計学的分析に１０分間を要する。３６４の組合せについて、分析の実施に３２，７６０分を要した。有意な結果が得られ、ハプロタイプ対立遺伝子が形質と関連している５ＳＮＰの組合せが識別された。知能的方法はこの有意性に最も寄与する８ＳＮＰを識別し、（８*７*６*５）／（４*３*２）＝７０の４ＳＮＰの組合せ（知能的方法を用いない場合は（１４*１３*１２*１１）／（４*３*２）＝１００１）を試験し、そして、次に（８*７*６*５*４）／（５*４*３*２）＝５６の５ＳＮＰの組合せ（知能的方法を用いない場合は（１４*１３*１２*１１*１０）／（５*４*３*２）＝２００２）を試験した。これにより更に（９０分*７０）＋（９０分*５６）＝１１３４０分が加算され、４遺伝子座の組合せの識別のためには、合わせた実行時間は３２，７６０＋１１３４０＝４４，１００分、即ち７３５時間となる。
【０１３９】
単一のＳＵＮ４２０Ｒサーバを用いながら初回２遺伝子座検索とすると、良好な効率が得られる。２遺伝子座の組合せから開始し、（１４*１３）／（２）ＳＮＰの組合せ＝９１の遺伝子型データ、表現型データおよび推量されるハプロタイプを得る。各組合せにはデータの取り出しに約１０分、ハプロタイプの推量に１時間、出力の準備およびファイル入力に１０分間、および、統計学的分析に１０分間を要する（上記と同様）。９１の組合せについて、この分析の実施に８１９０分を要した。有意な結果が得られ、ハプロタイプ対立遺伝子が形質と関連している９ＳＮＰの組合せが識別された。知能的方法はこの有意性に最も寄与する８ＳＮＰを識別し、（８*７*６）／（３*２）＝５６の３ＳＮＰの組合せ（知能的方法を用いない場合は（１４*１３*１２*１１）／（４*３*２）＝１００１）を試験し、そして、次に（８*７*６*５）／（４*３*２）＝７０の４ＳＮＰの組合せ（知能的方法を用いない場合は（１４*１３*１２*１１*１０）／（５*４*３*２）＝２００２）を試験し、そして次に、（８*７*６*５*４）／（５*４*３*２）＝１２０の５遺伝子座の組合せ（知能的方法を用いない場合は（１４*１３*１２*１１*１０）／（５*４*３*２）＝２００２）を試験した。これにより更に（９０分*５６）＋（９０分*７０）+（９０分*１２０）＝２２，１４０分が加算され、４遺伝子座の組合せの識別のためには、合わせた実行時間は８１９０＋２２，１４０＝３０，３３０分、即ち、５０５時間となる。
【０１４０】
即ち、３遺伝子座の検索ではなく２遺伝子座で開始すると、計算時間２３０時間が節約されている。同様の最も可能性の高い形質に関連する「特徴」が２および３遺伝子座スクリーンを用いてスクリーニングされているが、２遺伝子座スクリーンは３分の２の時間で達成された。複数の遺伝子に渡って、または、より多いＳＮＰを有する遺伝子において分析を実行する場合、時間の節約は多大なものとなりえる。
【０１４１】
出力結果ナビゲーション。ソフトウェアはまたソフトウェアフォルダと結果を包含するサブフォルダのセットを与えてよい。図１４は特定の薬剤の反応形質に関する１４遺伝子のスクリーンの出力１４００を示す。第１のナビゲーションフォルダ１４０４はソフトウェア実行の１例の出力中にサブフォルダ１４０２を含む。サブフォルダ１４０２は遺伝子の各々に関するデータの全てを含む。試験する遺伝子は各サブフォルダ１４０２の名称において示され、各サブフォルダ１４０２内には各遺伝子のスクリーンに関するデータの全てが存在する。
【０１４２】
図１５は遺伝子（この場合は遺伝子「ＣＹＰ３Ａ４」）に関するサブフォルダ１５０２が図１４において開かれている場合の結果を示す。この例においては、全ての２遺伝子座ＳＮＰの組合せを試験し（結果は「ｌｏｃ２」フォルダ１５０４）、そして全ての３遺伝子座ＳＮＰの組合せを知能的オプションを用いて試験した（結果は「ｌｏｃ３」フォルダ１５０６）。ユーザが３遺伝子座スクリーンに関する結果を見たい場合は、ユーザは「ｌ
ｏｃ３」フォルダ１５０６を開き、図１６に示す出力１６００を得る。この遺伝子の３遺伝子座分析に関するデータ入力および出力ファイルの全てを示す。示したファイルは各遺伝子分析フォルダ（この場合はＣＹＰ３Ａ４遺伝子フォルダ）のｌｏｃ３サブフォルダ内に保存され、各遺伝子フォルダは構成要素の同様の特性を含んでいる。
【０１４３】
図１６中の「ａｑｕｉｎｉ」フォルダ１６０２は全ての（Ｏｒａｃｌｅ）データベース（薬剤、臨床試験、患者サブタイプおよびＳＮＰマーカの組合せを特定する）からのデータの取り出しに関する質問ファイルの全てを含んでいる。この例においては、質問は２種の異なる薬剤（Ｌｉｐｉｔｏｒ（商標登録）およびＺｏｃｏｒ（商標登録））への応答を測定する４種の異なる試験のタイプ（ＡＬＴＧＰＴ、ＡＳＴＳＧＯＴ、ＴＣおよびＬＤＬ）について実行される。ここで１つが２回実行されるため実際には８個ではなく９個のフォルダが存在することに留意しなければならない。フォルダを開くことにより質問独自の識別子により入力ファイルの全てが与えられ、これにより厳密な質問パラメータを見ることができる。これらのファイルはデータ取り出しシステムのためのバッチ入力並びに質問記録として使用される。図１８において、独自の質問フォルダ１８０２の全てを含む「ａｑｕｉｎｉ」サブフォルダ１８００を示す。各々の独自の質問フォルダ内に各質問を構築するための入力ファイル全てが存在する。記載したプログラムはバッチフォーマット内でこれらのファイルから作動する。
【０１４４】
図１６の「ａｑｕｉｎｐｕｔ」フォルダ１６０４は特に下記を含む。
【０１４５】
１）「ａｑｕｉｎｉ」フォルダ１６０２中の取り出されたデータから組み立てられた各質問に関するカイ自乗分割表の全てを含む「カイ自乗」フォルダ。１つのフォルダが各質問タイプ（即ち、Ｌｉｐｉｔｏｒ（商標登録）剤およびＡＳＴＳＧＯＴの読み取り値）に対して存在し、そして、これらのフォルダの各々が質問独自の識別子プラスこれらをカイ自乗入力ファイルと識別するための接尾辞による数百の分割表名を含む。
【０１４６】
２）全ての集団基礎構造分析入力ファイルを含む「ｄａｔａ」フォルダ−各質問タイプ“*”質問につき１つ。例えば、このフォルダが開いている場合、各質問タイプに対するフォルダを示し（即ち、例えばＬｉｐｉｔｏｒ（商標登録）剤およびＡＳＴＳＧＯＴの読み取り値）、そして、このフォルダ内に集団基礎構造の差のフィッシャーおよび直接確率検定を実行するための入力ファイル全てが存在する。これらのテキストファイルは図１７における出力１７００内に示す形態をとる。
【０１４７】
３）「ｄａｔａ」フォルダ中に存在する内容と同じものを含むがＦ統計試験および直接確率試験のプログラムへの入力のためにフォーマットされている「ｒｅａｄｙ２ｇｏ」フォルダ。この例においては、Ａｒｌｅｑｕｉｎソフトウェアパッケージを用いた（「集団遺伝子分析のためのソフトウェア」；Ｒａｙｍｏｎｄ  ａｎｄ  Ｒｏｕｓｓｅｔ，１９９７）。
【０１４８】
図１６の「ｈａｌｏｔｙｐｅｓ」フォルダは各質問に関するハプロタイプ相を推量するために用いられる全ての入力および出力ファイルを含む。ユーザがこのフォルダを開くと、２つのサブフォルダ、即ち（１）好ましいハプロタイプ推量プログラムのための入力ファイル全てを含む「ｐｈａｓｅ２ｄｂ」フォルダ；および（２）好ましいハプロタイプ推量プログラムのための出力ファイル全てを含む「ｐｈａｓｅｏｕｔｐｕｔ」フォルダが現れる。この例においては、これらのフォルダの各々が質問独自の識別子およびその機能を示す接尾辞により識別される数百のファイルを含む。図１６の「ｉｎｆｏ」フォルダは質問に関する比較対照データを含む。このホルダ内の「ｍａｒｋｅｒｃｏｍｂ」テキストファイルは試験したマーカの組合せの全リストを含み、そして、「ｕｎｉｑｕｅｓａｍｐｌｅ」テキストファイルはこれらの組合せに組み込まれた全ての独自のＳＮＰマーカを含む
。図１６の「ｐｈａｓｅｉｎｐｕｔ」フォルダは２つのフォルダ、即ち、好ましいハプロタイプの推量プログラムに関する入力ファイル全てを含む「ｒａｗＦｉｌｅｓ」フォルダ、および、適切にフォーマットされたこれらの同じテキストファイルを含む「ｕｎｉｑｕｅｆｉｌｅｓ」フォルダを含む。これらのファイルは前に記載した「ｈａｐｌｏｔｙｐｅｓ」フォルダを作成するプログラムにより引き出される。図１６の「ｉｎｉ」フォルダは「ａｑｕｉｎｉ」フォルダ中に存在する質問を用いて前に取り出された表現型データに推量されたハプロタイプを統合するためのテキスト入力ファイルの全てを含む。これらの２つのデータベースを統合するプログラムは請求項に記載した方法のコンポーネントの１つである。ｌｏｃ３フォルダ中のファイルの残余は結果を含む。
【０１４９】
ファイル名は含まれる結果の種類を示す。例えば、ＺＯＣＯＲ−ＴＣｐｖａｌｕｅｓファイルは以下のデータを含む。
【０１５０】
【表２０】
2005512175.tif 000023
【０１５１】
このデータは数種の３遺伝子座ＳＮＰの組合せの対立遺伝子がＴＣ試験により測定したＺＯＣＯＲへのそれぞれ１％、１０％および２０％応答に有意に関連していたことを示している（例えばＣＹＰ３Ａ４ＬＯＣ３−１２１４−１２ハプロタイプ系）。ハプロタイプ系の一部は１０％および２０％応答にのみ有意な関連性を示したが、１％応答には示さなかった。これらは最適未満の情報性のＳＮＰの組合せであると考えられ、廃棄することができる。この例においては、６種の異なる３遺伝子座の組合せの対立遺伝子がＺＯＣＯＲ患者におけるＴＣ応答に関連していた。
【０１５２】
各患者の応答を示すＨＴＭＬファイルもまた含まれる。これらのファイルの例は本出願の別の部分において示している。ＨＴＭＬファイルは他の出力ファイルから学習される特定の結果の目視的検査を可能とする。
【０１５３】
「ｓａｍｐｌｅ・・・」という単語で始まるファイルは各質問に関するサンプルサイズのリストを含む。例えば、これらのファイルの１つに由来する以下のテキストはサンプルサイズが質問ごとに僅かに異なる（一部の個人における一部のＳＮＰマーカーに関する遺伝子型データが失われているため）ことを示している。
【０１５４】
【表２１】
2005512175.tif 000024
【０１５５】
「ｍｏｎｏ・・・」という単語で始まるファイルは比較のため不十分な多形により捨てられた質問の全てのリストを含む（即ち、３マーカーの全てが特定の薬剤を使用し特定の試験の種類に関するデータが失われていない患者の特定のサブセットにおける１多形であった）。これらのファイルは比較対照のみとして用いる。
【０１５６】
他の進歩した技術。３遺伝子座ハプロタイプ系スクリーンに関する結果を用いて、各実施につき行われた技術は（１）より低次（例えば１または２遺伝子座）のハプロタイプ系をスクリーニングするための同時試験手順；および（２）より高次（例えば３遺伝子座超）のハプロタイプ系を選択してスクリーニングするための指向性ハプロタイプ系拡張アルゴリズムである。
【０１５７】
同時試験手順。同時試験手順（ＳＴＰ）はハプロタイプ系スクリーンの次元を低減するために使用する。この手順は図３のコンピュータデバイス１１２中のＳＴＰプロセッサと称されるものにより実施される。手順の目的は最適３遺伝子座ハプロタイプ系のサブセットが形質の関連性を説明するために使用できるかどうかを決定することである。特に、新しい統計学的方法を用いて観察結果の従属性を説明する個々のデータの行列（ＲｘＣ）の分割表の列の最小セットを決定する。
【０１５８】
２元ＲｘＣ分割表分析を通じたカテゴリデータの解釈は実際は定量的検討の多くの領域にある。しかしながら、最も頻繁には、分析は行（Ｒ）と列（Ｃ）の独立／従属性の推量に限定される。ここでの目標はどの行（Ｒ）および／または列（Ｃ）がデータの特定のセットにおいて観察される依存性の発生源であるかを調べるためのソフトウェアコードを与えることである。この問題は以下の目標、即ち（１）行または列のどのセットが全データ中の従属性を説明するかを調べることができるようにするＲｘＣ分割表から全カイ自乗の適当な分解を調べること；および（２）従属性を説明する行および／または列の最小セットを求めるための段階的手順を開発することを調べることにより検討する。
【０１５９】
第１に２つの多名集団分布（Ｐ（ｐ１，ｐ２，ｐ３，・・・，ｐｋ）およびＱ（ｑｌ，ｑ２，・・・，ｑｋ））が統計学的に同じであるかどうかを調べる。これは帰無仮説：
Ｈ0：ｐi＝ｑi    ただしｉ＝１，２，・・・，ｋ                    （１）
を、
ＨA：ｐi≠ｑi    ただし少なくとも１つのＩ＝１，２，・・・，ｋ    （２）
に対して検定することと同様である。
【０１６０】
帰無仮説（Ｈ0）の棄却そのものは、どのセルにおいて、またはその幾つが集団における頻度に差があるかという問題には関係ない。しかしながら、ＳＴＰは以下の問題、即ち（１）ｐi≠ｑiである各々に関してどれがセルの最小セットであるか、および、（２）２集団が相互に有意差なしであることに関してセルのセットにつきどれが最小閾値セル確率であるかに関係する。
【０１６１】
ＲｘＣ分割表中のサブテーブルに関する分析技術が検討されている。ＲｘＣ分割表を分解するための種々の技術が文献に記載されている。Ｇｏｏｄｍａｎ（１９７９）およびＦｒｅｅｍａｎ（１９８７）はこの目的のためには３つの主要な取り組みが存在することを指摘している。１つのアプローチは、種々の状況に応じて、各セル、または各行、または各列のカイ自乗の統計値への特異的寄与を調べることである。２集団を比較する単純な例においては、自由度１および５％信頼水準の基準を用いる場合は、セルの大きい値は３．８３を超える。カイ自乗への寄与に基づけば、３．８４より大きい値のセルは均質な集団から推定されるものとは有意に異なる。第２のアプローチは標準化された余りを検討することである。これらはＺｉｊ＝（ｎｉｊ−ｍｉｊ）／Oｍｉｊが標準正規変数であることから定義される。この方法は上記したものとほぼ同様である。Ｅｖｅｒｉｔｔ（１９７７）、Ｆｒｅｅｍａｎ（１９８７）およびＡｇｒｅｓｔｉ（１９９０）がこの方法について詳細に論じている。
【０１６２】
第３のアプローチはカイ自乗の分解である。基本的特徴はＲｘＣ分割表をより解釈可能なサブテーブルに分配することであり、これからカイ自乗の統計値のコンポーネントを計算する。カイ自乗の分解のためには、以下の規則、即ち、（１）サブテーブルの統計値はオリジナルのテーブルの試験統計値の自由度より大きくならないはずであり；（２）オリジナルのテーブルの各セルの頻度は唯一のサブテーブルにおけるセル頻度として現れなければならず；（３）オリジナルのテーブルの各限界合計は唯一のサブテーブルの限界合計として現れなければならず；そして、（４）オリジナルのテーブルに現れないサブテーブルのセル頻度は異なるサブテーブルにおける限界合計として現れなければならないこと、に従わなければならない。オリジナルに現れない限界合計はいずれかのセルか総合計として現れなければならない。
【０１６３】
サブテーブルを分析するためのいくつかの方法が存在する。Ｌａｎｃａｓｔｅｒ（１９４９）およびＩｒｗｉｎ（１９４９）はＲｘＣ分割表の全体的カイ自乗統計値は、それらが自由度１であるため常時多くのコンポーネントに分配できることを報告している。各コンポーネントのカイ自乗値はオリジナルのテーブルから生じる特定の２×２テーブルに相当し、各コンポーネントは相互に独立している。Ｇａｂｒｉｅｌ（１９６６，１９６９）はＲｘＣ分割表の複数のサブテーブルにわたる均質性を検討する同時方法を提案している。最後に、Ｇｅｏｒｇｅ（１９９７）は初期の方法における難点を軽減するＳＴＰを提案している。
【０１６４】
ＲｘＣ分割表の有意な全体的カイ自乗検定は集団に渡る集団内の相違を示しているが、これらの相違がテーブルの全体を通じて、またはある特定の部分において起こるかどうかに関する情報を与えない。従って、テーブル全体ないでセルを更に比較することが好まれ
る。完全な帰無仮説が棄却されれば、方法の基本的特徴はc2の分解およびいくつかの均質性の仮説の同時検定である。完全な帰無仮説の棄却の下に集団間の異なる頻度を含むこれらの特定のビンを発見するために、全スペースを２つの相互に排他的なサブセットに分割する。１つはＳ1と称し、もう１つはＳ2と称する。最も単純な検定においては、２つの集団があり、そしてΩに対する確率関数はそれぞれＰ（ｐ１，ｐ２，ｐ３，・・・，ｐｋ）およびＱ（ｑｉ，ｑ２，・・・，ｑｋ））となる。２セットのＳ1およびＳ2はそれらが下記の特徴を満足する場合には明確に選択される標的となる。
【０１６５】
１．Ω＝Ｓ1∪Ｓ2
２．Ｓ1において、ｐi≠ｑi，（ｉ＝１，２，・・・，ｓ1，であり、ｐi⊂Ｐ；そしてｑi⊂Ｑ）
３．Ｓ2において、ｐj＝ｑj（ｊ＝１，２，・・・，ｓ2，であり、ｐj⊂Ｐ；そしてｑj⊂Ｑ）
４．Ｓ1∩Ｓ2＝Φ
５．ｓ1＋ｓ2＝Ｋ    （Ｋは匹敵するビンの≠である。）
明らかに、Ｓ1はｐi≠ｑiである全ての特異的なカテゴリを含み、そしてＳ2は全てのｐj＝ｑjを含む。
【０１６６】
第１に全体的均質性試験におけるc2への各カテゴリ（Ｃi）の寄与の範囲に応じて、それらを大きいものから小さいものへ並べることができる。順番に並べられたセット｛Ｃi｝がＣ(1)，Ｃ(2)，・・・，Ｃ(K)により示されるものとする。上記した通りｐi≠ｑiであるＳ1はc2値への寄与がより大きいカテゴリを含み；そしてｐj＝ｑjであるＳ2はc2値へより小さい寄与値を有するものを含む。これらのカテゴリーの相当するカイ自乗値に応じて、Ｒｘ２表における３．８４のような一部の数値を標準として用い、Ｕ(0)およびＶ(0)と称される２つのサブセットにカテゴリを分割することができる。
【０１６７】
Ｕ(0)＝｛Ｃ(1)，Ｃ(2)，．，Ｃ(Ｌ)｝であり、そして、
Ｖ(0)＝｛Ｃ(Ｌ+1)，Ｃ(Ｌ+2)，．，Ｃ(Ｋ)｝とすれば、テーブルはまた、以下の通り、Ｕ(0)およびＶ(0)を有する２つの部分に分割される。
【０１６８】
【表２２】
2005512175.tif 000025
【０１６９】
更にまた、以下に示すとおり｛Ｍ(0)｜Ｕ(0)，Ｖ(0)｝と定義される列の限界合計を含む別のテーブルも構築しなければならない。
【０１７０】
【表２３】
2005512175.tif 000026
【０１７１】
この分岐点において、連携した部分的および限界均質性の仮説、即ちサブセットＵ(0)についてはＨ(0)01；サブセットＶ(0)についてはＨ(0)02；およびその列限界セット｛Ｍ(0)｜Ｕ(0)，Ｖ(0)｝についてはＨ(0)0ｍを検定しなければならない。Ｈ0（Ω）が完全に均質の仮説とすれば、これらの均質性仮説の間は以下の通り記載することができる。
【０１７２】
【数３】
2005512175.tif 000027
【０１７３】
その理由は、Ｈ0（Ω）が全てのｉ＝１，２，・・・，ｋにおいて維持される場合は、
ｐj＝ｑj
も維持されなければならない。
【０１７４】
この手順において、Ｈ01（Ｓ1）を棄却し、そしてＨ02（Ｓ2）およびＨ0M（Ｍ｜Ｓ1，Ｓ2）を同時に棄却するかどうかは明確である。全均質性Ｈ0（Ω）を棄却すれば、標的サ
ブセットＳ1およびＳ2が発見できる。Ｓ1において異なるｐiおよびｑiを有するカテゴリ；そしてＳ2において全てのｐjおよびｑjが同様である。
【０１７５】
ｎ個の統計学的に独立した検定を試験するための有意水準（α）を選択する際の問題点は種々の研究者により検討されている。この問題に関する詳細な議論に関しては、Ｆｉｓｈｅｒ（１９３３）、Ｂｒｕｎｄｅｎ（１９７２）、Ｅｖｅｒｉｔｔ（１９７７）、Ｗｅｉｒ（１９９２）およびＣｈａｋｒａｂｏｔｙ（１９９４）を参照することができる。ここで、本発明者等は多重比較の手順のためにＢｏｍｆｅｒｒｏｎｉの不等検定を用いる。比較試験の数がｎ個であり、そして全有意水準がαである場合、各試験に関する有意差検定はｉ＝１，２，・・・，ｎについてαi＝α／３となる。
【０１７６】
実施例。遺伝子型と眼の色との間の関連性の研究において、表１はＯＣＡ３ＬＯＣ１０９遺伝子に関して構築する。
【０１７７】
【表２４】
2005512175.tif 000028
【０１７８】
カイ自乗値＝４２．５４７８。０．０５の有意水準のもとでは、自由度が１７の場合、c2の危険値は３２．２０２０である。従って、帰無仮説Ｈ0（Ω）は棄却しなければならない。次に、この有意差を説明する一部の特定の遺伝子型を上記表に基づいて選択する。
【０１７９】
３．０を標準として使用する場合、１８行の全テーブルは２つのサブセット、即ち、Ｕ0＝｛Ｇ１２，Ｇ２４，Ｇ２５，Ｇ２７，Ｇ４４｝およびＶ0＝｛Ｇ１１，Ｇ１３，Ｇ１４，Ｇ１５，Ｇ１６，Ｇ１７，Ｇ２２，Ｇ２３，Ｇ２６，Ｇ４５，Ｇ４７，Ｇ５５，Ｇ５６｝に分割することができる。帰無仮説を２つのサブセットおよびその列の限界セットＷについて検定する。ＳＴＰの段階の結果を以下の表２に示す。
【０１８０】
【表２５】
2005512175.tif 000029
【０１８１】
これよりわかるとおり、遺伝子型Ｕ0はＶ0またはＷ0とは異なり、危険カイ自乗値を超えるカイ自乗値を有し、従って統計学的に有意である。即ち、有意なカイ自乗値に寄与するものは遺伝子型Ｕ0のサブセットに分解され、これはオリジナルのテーブルの有意差の大部分を説明する。
【０１８２】
所定の形質の分散を説明するための最適ハプロタイプ系のｎ次元の次数を低下させるための統計学的方法は記載したとおりである。特定の３遺伝子座のハプロタイプ系が十分形質を説明する場合、しかしなお、例えばハプロタイプ系の第２および第３のＳＮＰが有用である（第１のＳＮＰは有用でない）ためのみに、上記方法はこの状況を識別することになる。しかしながら、形質に関連するマーカーは多数存在するため、多数の３遺伝子座のハプロタイプ系が存在しえる。形質に関連する３種の独特のＳＮＰを有する８種のハプロタイプ系が存在する場合、形質により強く関連する可能性のある４、５、６、７または８遺伝子座のハプロタイプ系が存在する。しかしながら、可能な全ての４、５、６、７または８遺伝子座のハプロタイプ系を試験するには、数千のハプロタイプ系をスクリーニングしなければならない。
【０１８３】
従って、別のアプローチとしては、３遺伝子座のハプロタイプ系のスクリーンの結果を用いて直接検索することにより、形質に関連すると考えられる高次のハプロタイプ系のみを含めることである。数理学的時間およびリソースを保守する態様において高次のハプロタイプ系を試験するこの方法は、特異的ハプロタイプ系拡張アルゴリズム（Ｄｉｒｅｃｔｅｄ  Ｈａｐｌｏｔｙｐｅ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｅｘｐａｎｓｉｏｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ、ＤＨＳＥＡ）と呼ばれている。このプロセスは図３のコンピューティングデバイス１１２内の直接検索プロセッサと称されるものにより実施される。Ｆ統計ｐ値およびフィッシャーの直接確率ｐ値を用いて各ハプロタイプ系を判断する。これらの２つのｐ値を計算しなければならない１、２または３種の形質の基準を用いる（例えば薬剤への１０％応答または薬剤への２０％応答）。
【０１８４】
３遺伝子座のハプロタイプ系スクリーンが計算されており、そこで、薬剤への１０％および２０％応答の両方に関連する１０種の興味深い候補が識別されたと仮定する。方法はまずｐ値の合計に基づいて３遺伝子座の系をランキングすることを包含する。このリストの全てのハプロタイプ系の部分は加算すべきｐ値を同数有する。あるハプロタイプ系のサンプルサイズが平均に関して低値である場合、合計にはペナルティが割り付けられる。次に、各ハプロタイプ系について計算されたｐ値の数で合計を割る。次に平均のｐ値が０．０５未満であるハプロタイプ系のリストを作成する。このリストより、独自ＳＮＰマーカのリストも作成する。ＳＮＰマーカのこのサブセットから、ｎ＞３である全ての可能なｎ次元のハプロタイプ系を識別してスクリーニングする。次に平均のｐ値＜０．０５である全てのｎ次元のハプロタイプ系のリストを作成し、これはユーザによる目視検査のために降冪の順にランク付けされる。
【０１８５】
即ち、このプロセスは形質と関連している可能性が最も高いより大きいハプロタイプ形を決定するための全ての可能な３遺伝子座ＳＮＰの組合せのスクリーンから学習されているものを用いることにより最良のハプロタイプ系の検索を効率的に「指向」する。プロセスは更に有意なハプロタイプ系のセット中にＳＮＰマーカーが表れる回数を考慮することにより更に指向性を高めることができる。頻繁に存在するものは優先され、それらを組み込んでいるハプロタイプ系をまず試験するか、または、使用可能な時間に応じて、そのようなハプロタイプ系のみを試験することができる（下記参照）。
【０１８６】
有意な平均ｐ値を有する５種のハプロタイプ系が識別されたと仮定する。
【０１８７】
【表２６】
2005512175.tif 000030
【０１８８】
このリストから、独自ＳＮＰマーカーのリストが作成され、ハプロタイプ内に各々が現れる回数はカッコ内に示すとおりとなる。
【０１８９】
【表２７】
2005512175.tif 000031
【０１９０】
マーカーの下の収集物から試験することができる極めて多数の可能な４、５、６、・・・ｎ遺伝子座のハプロタイプ系が存在する。しかしながら、価値ある３遺伝子座のハプロタイプ系中には上記した５種のマーカーが一貫して存在することを結果が示している。従って、スクリーンはこれらのマーカーを組み込む４、５、６、・・・ｎ遺伝子座のハプロタイプ系に向けて指向される。即ち、試験の数は劇的に減少し、数理学的時間およびリソースを節約できる。
【０１９１】
複合遺伝子学モデリング。これまで記載した全体的方法は「特徴抽出」方法であった。特徴は個人を相互に区別するために使用できる属性である。鼻部の形状、毛髪の色および身長のような目視により使用できる特徴は一般の人物にとって明白であるが、遺伝子学者は臨床上関連する形質（例えば疾患状態または薬剤応答）の間を区別する「遺伝子的特徴」（配列、ハプロタイプ等）を識別しようとする。ハプロタイプ系はそれらが個人の間や個人の群の間の区別のためにある程度使用できるという点で「遺伝子的特徴」である。この用語はある複雑な遺伝子学的パズル（即ち典型的なヒトの形質）を構成するピースとしてハプロタイプを指すために造語されたものである。
【０１９２】
即ち、上記した方法はある形質に関する最良のハプロタイプ系の特徴を識別するための
新しい方法である。しかしながら、臨床的に重要な形質は相互作用する数種の遺伝子によりもたらされる（即ち、それらは複雑である）場合が多く、そして、個人の遺伝子内の最適特徴の識別は形質の遺伝子的「解答」を開発する際の第１段階となる。例えば、４種の遺伝子中の特定のハプロタイプにより形質が生じると仮定する。各遺伝子内の最適ハプロタイプ系を識別したとして、次に生じる問題はそれらがどのようにともに機能して形質を生じさせるかという点である。これは臨床上の進歩のためのゲノミクス技術の適用のために重要であるものとして最近になって識別され始めた遺伝子研究の数学的に要求されている領域であり、この分野での進歩は分子生物学や遺伝子学よりもむしろ数学、光学および物理学において熟練したハード科学者から生じ始めている。
【０１９３】
遺伝子（ハプロタイプ系）の特徴を組み立てて複合遺伝子モデルとするための方法をここで記載する。これは次のプロセスであり、分類試験の開発のために重要であり、そして、図３のコンピューティングデバイス１１２内の統計学的モデリングプロセッサと称されるものにより行われる。以下に記載するモデリング技術は一次および二次曲線の手法であるが、他の適当な手法も利用してよい。例えば、コレスポンデンス分析または分類樹形図法を２００１年１２月３日出願の暫定出願６０／３３８，７７１に記載の通り使用してよい。
【０１９４】
複合形質に関する一次分類手順：例としてのヒト眼球色。合わせた集団内分散−共分散マトリックスを下記式より計算する。
【０１９５】
【数４】
2005512175.tif 000032
【０１９６】
上記式中、Ｙijはｉ番目の形質値におけるｊ番目の個人に関する特性尺度のベクトルである。μiおよびＮiはｉ番目の形質値に関する平均のベクトルおよびサンプルサイズである。
【０１９７】
ｋ番目の形質の平均からｉｊ番目の個人の一般化された距離は下記の通り計算できる。
【０１９８】
【数５】
2005512175.tif 000033
【０１９９】
ベクターＹijはμk、即ちそれ自身の眼球色の平均を計算するために用いる。これにより起こる循環性を回避するために、Ｓｍｏｕｓｅ（１９７６）は自身の眼球色の平均を用いて個人を比較する際に補正を行った。
【０２００】
【数６】
2005512175.tif 000034
【０２０１】
通常の手順はｉｊ番目の個人を（２）／（３）が最小となるような形質値に割り当てる
ことである。
【０２０２】
問題は、多遺伝子座の遺伝子型に関するデータの基づいてヒト個人の眼球色を予測することである。３００個人の研究で得られた結果が導かれている。集団内分散−共分散マトリックスを計算し、無作為に選択された個人を各眼球色クラスの平均からのその遺伝子的距離に基づいて分類した（図１６）。明色眼球＝ブルー、グリーンおよびヘーゼル、そして暗色眼球＝ブラウンおよびブラウン３（ダークブラウン）を考える場合、分類子は平均して、眼球色の適切な色合いに個人を分類する際には８２．２％正確であることがわかる。そのような場合、この形質およびこれらのマーカーについては、二次曲線の分類子が最も適切である。
【０２０３】
【表２８】
2005512175.tif 000035
【０２０４】
ヒト眼球色の二次曲線分類手順。ｉ番目の形質値に関する二次曲線判別式スコアは以下の通りである。
【０２０５】
【数７】
2005512175.tif 000036
【０２０６】
次に、分類は単にｉｊ番目の個人の（４）が最小となる形質値への割り当てとなる。
【０２０７】
ヒト眼球色の例示される問題点については、５種の最適ハプロタイプ系を用いることにより、二次曲線分類子は一次分類子よりも正確な分類マトリックスを与える（以下の表４参照）。試料は異なる平均値および不等の分散を有しているため、二次曲線の分類手順は上記で考えたデータに関してより適切になる。二次曲線の方法を用いてより正確に青色眼球色個人を青色眼球色に、緑色眼球色個人を緑色眼球色に等々分類するだけではなく、個人の適切な色合いの眼球色（明または暗）への分類もまたより正確になる（下記表５参照）。ある眼球色の色合いに分類されたその眼球色の色合いの個人に関して正確さを測定すると、二次曲線の方法は９３％の正確率を示した（下記表６参照）。
【０２０８】
【表２９】
2005512175.tif 000037
【０２０９】
【表３０】
2005512175.tif 000038
【０２１０】
【表３１】
2005512175.tif 000039
【０２１１】
即ち、遺伝子情報と特定の遺伝形質との間の関連性を識別するための方法および装置を記載した。遺伝形質に関連する遺伝子について複数の候補ＳＮＰの組合せからある候補ＳＮＰの組合せを選択する。この候補ＳＮＰの組合せに関連するハプロタイプデータを複数の個人について読み取り、そして、個人について所定の形質基準が満たされるかどうかに基づいて陽性応答群と陰性応答群にグループ分けする。グループ分けされたハプロタイプデータに対する統計学的分析を行うことにより候補ＳＮＰの組合せに関連する統計学的尺度を得る。選択、読み取り、グループ分けおよび実施の作業を、最適統計学的尺度を有する候補ＳＮＰの組合せが識別できるまで必要に応じて反復する。１つのアプローチにおい
ては、全ての可能なＳＮＰの組合せを選択し、統計学的に分析する。別のアプローチにおいては、ＳＮＰの組合せの前回の統計学的分析の結果に基づいて指示される検索を最適統計学的尺度が得られるまで実施する。更に、選択され分析されたＳＮＰの組合せの数は、同時試験手順にもとづいて低減してよい。
【０２１２】
上記は本発明の好ましい実施形態を単に説明したものであり、種々の変更、改変および変更が添付の特許請求の範囲に記載した本発明の精神および範囲を逸脱することなく可能である。明細書に記載した用語および表現の何れも当業者の知る通常の言語の意味とは異なる特殊な意味を有するものではなく、従って、明細書は不必要に狭い意味において用語を定義するために用いるものではない。
【図面の簡単な説明】
【０２１３】
【図１】複数の単一ヌクレオチド多形（ＳＮＰ）を有する遺伝子を示す。
【図２】４種の異なる個人の異なるハプロタイプ対および配列番号３〜１０を示すデータである。
【図３】コンピュータネットワークのコンピュータデバイスを示す。
【図４】本発明の方法を実施するために具現化または作動させる種々のコンピュータの要素を示す。
【図５】本発明の方法に関する一般的な概要を示すフロー図である。
【図６】本発明の方法を説明する一般的なフローチャートである。
【図７】本発明の方法をより詳細に説明するフローチャートである。
【図８】特定の遺伝子の全ての既知ＳＮＰを示すデータの例である。
【図９Ａ】当該方法により作成される第１のＨＴＭＬファイルの一部を示す。
【図９Ｂ】当該方法により作成される第１のＨＴＭＬファイルの一部を示す。
【図９Ｃ】当該方法により作成される第１のＨＴＭＬファイルの一部を示す。
【図９Ｄ】当該方法により作成される第１のＨＴＭＬファイルの一部を示す。
【図１０Ａ】当該方法により創生される第２のＨＴＭＬファイルを示す。
【図１０Ｂ】当該方法により創生される第２のＨＴＭＬファイルを示す。
【図１１】応答群および非応答群にグループ分けされた本発明の実施例のハプロタイプデータである。
【図１２】２種のハプロタイプ系の統計学的尺度を明らかにしたデータである。
【図１３Ａ】本発明の実施例の最適ハプロタイプ系および配列番号１１および１２を識別するディスプレイデータである。
【図１３Ｂ】本発明の実施例の最適ハプロタイプ系および配列番号１１および１２を識別するディスプレイデータである。
【図１】
2005512175.tif 000040
【図２】
2005512175.tif 000041
【図３】
2005512175.tif 000042
【図４】
2005512175.tif 000043
【図５】
2005512175.tif 000044
【図６】
2005512175.tif 000045
【図７】
2005512175.tif 000046
【図８】
2005512175.tif 000047
【図９Ａ】
2005512175.tif 000048
【図９Ｂ】
2005512175.tif 000049
【図９Ｃ】
2005512175.tif 000050
【図９Ｄ】
2005512175.tif 000051
【図１０Ａ】
2005512175.tif 000052
【図１０Ｂ】
2005512175.tif 000053
【図１１】
2005512175.tif 000054
【図１２】
2005512175.tif 000055
【図１３Ａ】
2005512175.tif 000056
【図１３Ｂ】
2005512175.tif 000057
【図１４】
2005512175.tif 000058
【図１５】
2005512175.tif 000059
【図１６】
2005512175.tif 000060
【図１７】
2005512175.tif 000061
【図１８】
2005512175.tif 000062
【手続補正書】
【提出日】平成16年8月4日(2004.8.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２１３】
【図１】複数の単一ヌクレオチド多形（ＳＮＰ）を有する遺伝子を示す。
【図２】４種の異なる個人の異なるハプロタイプ対および配列番号３〜１０を示すデータである。
【図３】コンピュータネットワークのコンピュータデバイスを示す。
【図４】本発明の方法を実施するために具現化または作動させる種々のコンピュータの要素を示す。
【図５】本発明の方法に関する一般的な概要を示すフロー図である。
【図６】本発明の方法を説明する一般的なフローチャートである。
【図７】本発明の方法をより詳細に説明するフローチャートである。
【図８】特定の遺伝子の全ての既知ＳＮＰを示すデータの例である。
【図９Ａ】当該方法により作成される第１のＨＴＭＬファイルの一部を示す。
【図９Ｂ】当該方法により作成される第１のＨＴＭＬファイルの一部を示す。
【図９Ｃ】当該方法により作成される第１のＨＴＭＬファイルの一部を示す。
【図９Ｄ】当該方法により作成される第１のＨＴＭＬファイルの一部を示す。
【図１０Ａ】当該方法により創生される第２のＨＴＭＬファイルを示す。
【図１０Ｂ】当該方法により創生される第２のＨＴＭＬファイルを示す。
【図１１】応答群および非応答群にグループ分けされた本発明の実施例のハプロタイプデータである。
【図１２】２種のハプロタイプ系の統計学的尺度を明らかにしたデータである。
【図１３Ａ】本発明の実施例の最適ハプロタイプ系および配列番号１１および１２を識別するディスプレイデータである。
【図１３Ｂ】本発明の実施例の最適ハプロタイプ系および配列番号１１および１２を識別するディスプレイデータである。
【図１４】系により表示された複数の遺伝子フォルダの図である。
【図１５】図１４の遺伝子ＣＹＰ３Ａ４のサブフォルダの図である。
【図１６】図１５のサブフォルダからの３座位ＳＮＰの組合せの図を示す。
【図１７】データテキストフォルダの例を示す。
【図１８】「ａｑｕｉｎｉ」サブフォルダの例を示す。
【手続補正書】
【提出日】平成16年8月13日(2004.8.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】配列表
【補正方法】追加
【補正の内容】
【配列表】
2005512175000001.app
【国際調査報告】
2005512175.tif 000063