(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
一つ以上の文字からなる文字列を表す文字列データを取得するデータ取得部と、
前記データ取得部によって取得された前記文字列データを解析して、当該文字列データが表す文字列内における相同する文字列断片を抽出し、抽出した相同する文字列断片の存在位置及び相同関係に応じて系統解析を行う系統解析部と、
を備え、
前記系統解析部は、
複数の前記文字列データに対して配列並置を行い、前記文字列データ間の類似の度合いを算出する配列並置部と、
配列並置部による配列並置の結果を利用して、前記相同する文字列断片の区間を表す相同区間情報と、当該相同する文字列断片の区間の方向及び相同の度合の少なくとも何れかを用いて表される相同関係情報と、を含む相同要素を抽出する相同要素抽出部と、
同一の前記文字列データ内又は相異なる前記文字列データ間に分散して存在している前記相同要素を解析して、当該相同要素のうち共通する前記相同区間情報を有するものを相同群としてグループ化する相同群解析部と、
同一の前記文字列データ内又は相異なる前記文字列データ間に分散して存在している前記相同要素を解析して、当該相同要素間の内包関係及び重複関係を表す地域群を生成する地域群解析部と、
前記相同群解析部によってグループ化された前記相同群に関する情報と、前記地域群解析部によって生成された前記地域群に関する情報とに基づいて、前記相同する文字列断片の家系を解析する家系解析部と、
を有する、情報処理装置。
【請求項２】
前記地域群解析部は、
前記相同する文字列断片の区間の両端に所定の長さの余地区間を加えたものを小領域とし、
他の何れの小領域にも内包されない前記小領域を中領域とし、
重複する前記中領域の集合を大領域とする、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記家系解析部は、
前記地域群解析部により生成された前記小領域、前記中領域及び前記大領域のそれぞれについて解析を行い、前記小領域の家系を表す小領域家系、前記中領域の家系を表す中領域家系及び前記大領域の家系を表す大領域家系をそれぞれ推定する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記系統解析部は、前記大領域家系を細分化する家系細分化部を更に備える、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記系統解析部は、前記小領域、前記中領域及び前記大領域に属する前記相同する文字列断片の区間のうち、同一の前記相同群に属し、かつ、同一の前記家系に属するものに対して、当該相同する文字列断片の区間の配列方向を決定する方向決定部を更に備える、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記情報処理装置は、前記系統解析部による解析結果に基づいて前記相同要素の機能を解析する機能解析部を更に備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記系統解析部は、前記抽出した相同する文字列断片の系統解析結果を示す前記文字列データに対して、更に前記系統解析を実施する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
一つ以上の文字からなる文字列を表す文字列データを取得するステップと、
取得した前記文字列データを解析して、当該文字列データが表す文字列内における相同する文字列断片を抽出するステップと、
抽出した相同する文字列断片の存在位置及び相同関係に応じて系統解析を行うステップと、
を含み、
前記相同する文字列断片を抽出するステップでは、
複数の前記文字列データに対して配列並置を行い、前記文字列データ間の類似の度合いを算出し、
配列並置の結果を利用して、前記相同する文字列断片の区間を表す相同区間情報と、当該相同する文字列断片の区間の方向及び相同の度合の少なくとも何れかを用いて表される相同関係情報と、を含む相同要素を抽出し、
前記系統解析を行うステップでは、
同一の前記文字列データ内又は相異なる前記文字列データ間に分散して存在している前記相同要素を解析して、当該相同要素のうち共通する前記相同区間情報を有するものを相同群としてグループ化し、
同一の前記文字列データ内又は相異なる前記文字列データ間に分散して存在している前記相同要素を解析して、当該相同要素間の内包関係及び重複関係を表す地域群を生成し、
グループ化された前記相同群に関する情報と、生成された前記地域群に関する情報とに基づいて、前記相同する文字列断片の家系を解析する、情報処理方法。
【請求項９】
コンピュータに、
一つ以上の文字からなる文字列を表す文字列データを取得するデータ取得機能と、
前記データ取得機能によって取得された前記文字列データを解析して、当該文字列データが表す文字列内における相同する文字列断片を抽出し、抽出した相同する文字列断片の存在位置及び相同関係に応じて系統解析を行う系統解析機能と、
を実現させ、
前記系統解析機能は、
複数の前記文字列データに対して配列並置を行い、前記文字列データ間の類似の度合いを算出する配列並置機能と、
配列並置機能による配列並置の結果を利用して、前記相同する文字列断片の区間を表す相同区間情報と、当該相同する文字列断片の区間の方向及び相同の度合の少なくとも何れかを用いて表される相同関係情報と、を含む相同要素を抽出する相同要素抽出機能と、
同一の前記文字列データ内又は相異なる前記文字列データ間に分散して存在している前記相同要素を解析して、当該相同要素のうち共通する前記相同区間情報を有するものを相同群としてグループ化する相同群解析機能と、
同一の前記文字列データ内又は相異なる前記文字列データ間に分散して存在している前記相同要素を解析して、当該相同要素間の内包関係及び重複関係を表す地域群を生成する地域群解析機能と、
前記相同群解析機能によってグループ化された前記相同群に関する情報と、前記地域群解析機能によって生成された前記地域群に関する情報とに基づいて、前記相同する文字列断片の家系を解析する家系解析機能と、
を有する、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
外来遺伝子の挿入を伴う遺伝子工学において、宿主の機能を保存するためには、外来遺伝子の挿入箇所周辺に位置するオペロン（一つのプロモータ・ターミネータ対で転写制御されている連続する複数個の遺伝子群）の制御を阻害してはならない。このため、プロモータ領域、エンハンサ領域及びターミネータ領域の同定が必要となる。これらの要素を抽出解析するためのソフトウェアやサーバは入手可能であり、候補となる挿入位置周辺の局所配列情報に基づいて同定可能である。
【０００３】
また、上述のような領域の同定に加えて、細胞内で遺伝情報を載せたゲノム上の不安定領域、すなわち、ゲノムの再編成が生じやすい領域を予め検討しておく必要がある。不安定な領域への外来遺伝子挿入は、欠落・改変・反復といった染色体再編成を起こす可能性があるからである。
【０００４】
ゲノム再編成に関わる分子機構として、二つの相同するＤＮＡ断片が並列すると生じる相同組換え（ｈｏｍｏｌｏｇｏｕｓ  ｒｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ）と呼ばれる現象がある。相同するＤＮＡ断片が同方向にある場合、ＤＮＡ１分子の分割、あるいはＤＮＡ２分子の融合が起こる。相同するＤＮＡ断片が逆方向にある場合は、相同するＤＮＡ断片に挟まれた領域が転置する。このような相同組換えの可能性を懸念すると、外来遺伝子と相同する遺伝子とが近傍に存在しないことが望ましい。
【０００５】
相同組換えによるＤＮＡの分割・統合は、トランスポゾン（ｔｒａｎｓｐｏｓｏｎ）、プラスミド（ｐｌａｓｍｉｄ）、ファージ（ｐｈａｇｅ）のように、染色体上、染色体内外、あるいは細胞間を転移・移動・寄生する分子の誕生に繋がる。各遺伝子における突然変異に加えて、これら移動性分子を介した核酸配列の獲得、損失、改変が、生物の環境適応、多様化、進化に大きな役割を果たした、と考えられている。
【０００６】
細胞内に、これらの転移・移動・寄生分子が現在存在するか、過去に存在した形跡となる残骸が存在しないか、残骸に系統性はあるか、を調べることにより、現在の染色体上の不安定領域とこれまでの染色体再編成の変遷が明らかになる。さらに、異なる株あるいは種を対象に、移動性分子の系統性と構造化を調べることにより、生物進化の解明に繋がる。このような情報を解析することにより、生物進化の類縁関係を明らかにすることが可能となり、系統樹と呼ばれる図を作成することができる。例えば以下の特許文献１には、予め算出された配列間の類似度を表す類似度行列を利用して、系統樹を生成する装置が提案されている。
【０００７】
約３８億年前に地球上に最初の生命が誕生してから、これまでに１６０万種の生物が確認されている。真正細菌と古細菌を含め、細菌だけでも１００万から１０００万種の存在が推定されているが、確認されたのは約１万種にすぎない。嘗て生物は、その形態、生存地域、交配性などから種が定義され、動物界、植物界、菌界、原生動物界、モネラ界の五界説が長く使われてきた。しかしながら、近年、１６ＳｒＲＮＡなどの全生物で保存されている遺伝子配列を用いた分子系統解析に基づき、古菌、真正細菌、真核生物の３ドメイン説が唱えられている。
【０００８】
真正細菌類は＜１０Ｍｂｐと小規模な染色体を持ち、１６ＳｒＲＮＡ配列の相同性は高く、数多くの遺伝子を共通に保存しているにもかかわらず、染色体上のそれらの配置は大変異なっている。約５００万年前に同じ祖先から分かれたヒトとチンパンジーの染色体は、遺伝子情報量は１．２３％（約３７００万塩基）の違いしかないにも関わらず、構造や配置が大変異なっている領域がある。また、ヒト染色体上の約１２０万箇所に分布するマイクロサテライトを含め、反復配列の異常反復あるいは改変による染色体再編成が病理の原因とみられており、遺伝性、後天性の癌、精神疾患、免疫異常、代謝異常などの診断に用いられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開平５−１２８１７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
以上のように、近年の生物進化の研究は、１６ＳｒＲＮＡなど、一遺伝子配列上の改変に基づき系統解析する手法を用いて進められており、そのための系統解析用ソフトウェアが開発され入手可能である。また、単純反復要素や隣接連続反復要素は探索され、データベース化されている。
【００１１】
しかしながら、一般の相同要素の分布および系統という視点からゲノム全体の構造を把握し、染色体再編成の変遷と不安定領域を推定する手法および解析ツールは未だに開発されていない。
【００１２】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、特定の遺伝子配列上の改変に基づくのではなく、より汎用的にゲノムの構造を解析して、染色体再編成の変遷及び不安定領域を推定することが可能な、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、一つ以上の文字からなる文字列を表す文字列データを取得するデータ取得部と、前記データ取得部によって取得された前記文字列データを解析して、当該文字列データが表す文字列内における相同する文字列断片を抽出し、抽出した相同する文字列断片の存在位置及び相同関係に応じて系統解析を行う系統解析部と、を備える情報処理装置が提供される。
【００１４】
前記系統解析部は、複数の前記文字列データに対して配列並置を行い、前記文字列データ間の類似の度合いを算出する配列並置部と、配列並置部による配列並置の結果を利用して、前記相同する文字列断片の区間を表す相同区間情報と、当該相同する文字列断片の区間の方向及び相同の度合の少なくとも何れかを用いて表される相同関係情報と、を含む相同要素を抽出する相同要素抽出部と、同一の前記文字列データ内又は相異なる前記文字列データ間に分散して存在している前記相同要素を解析して、当該相同要素のうち共通する前記相同区間情報を有するものを相同群としてグループ化する相同群解析部と、同一の前記文字列データ内又は相異なる前記文字列データ間に分散して存在している前記相同要素を解析して、当該相同要素間の内包関係及び重複関係を表す地域群を生成する地域群解析部と、前記相同群解析部によってグループ化された前記相同群に関する情報と、前記地域群解析部によって生成された前記地域群に関する情報とに基づいて、前記相同する文字列断片の家系を解析する家系解析部と、を更に備えることが好ましい。
【００１５】
前記地域群解析部は、前記相同する文字列断片の区間の両端に所定の長さの余地区間を加えたものを小領域とし、他の何れの小領域にも内包されない前記小領域を中領域とし、重複する前記中領域の集合を大領域としてもよい。
【００１６】
前記家系解析部は、前記知地域群解析部により生成された前記小領域、前記中領域及び前記大領域のそれぞれについて解析を行い、前記小領域の家系を表す小領域家系、前記中領域の家系を表す中領域家系及び前記大領域の家系を表す大領域家系をそれぞれ推定してもよい。
【００１７】
前記系統解析部は、前記大領域家系を細分化する家系細分化部を更に備えてもよい。
【００１８】
前記系統解析部は、前記小領域、前記中領域及び前記大領域に属する前記相同する文字列断片の区間のうち、同一の前記相同群に属し、かつ、同一の前記家系に属するものに対して、当該相同する文字列断片の区間の配列方向を決定する方向決定部を更に備えてもよい。
【００１９】
前記情報処理装置は、前記系統解析部による解析結果に基づいて前記相同要素の機能を解析する機能解析部を更に備えてもよい。
【００２０】
前記系統解析部は、前記抽出した相同する文字列断片の系統解析結果を示す前記文字列データに対して、更に系統解析を実施してもよい。
【００２１】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、一つ以上の文字からなる文字列を表す文字列データを取得するステップと、取得した前記文字列データを解析して、当該文字列データが表す文字列内における相同する文字列断片を抽出するステップと、抽出した相同する文字列断片の存在位置及び相同関係に応じて系統解析を行うステップと、を含む情報処理方法が提供される。
【００２２】
また、上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、コンピュータに、一つ以上の文字からなる文字列を表す文字列データを取得するデータ取得機能と、前記データ取得機能によって取得された前記文字列データを解析して、当該文字列データが表す文字列内における相同する文字列断片を抽出し、抽出した相同する文字列断片の存在位置及び相同関係に応じて系統解析を行う系統解析機能と、を実現させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００２３】
以上説明したように本発明によれば、相同要素の分布および系統という視点からゲノムの構造を解析して、染色体再編成の変遷及び不安定領域を推定することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】相同組換えを説明するための説明図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る情報処理装置の構成を示したブロック図である。
【図３】同実施形態に係る相同要素機能解析処理を説明するための説明図である。
【図４】同実施形態に係る相同要素系統解析部の構成を示したブロック図である。
【図５Ａ】同実施形態に係る相同要素系統解析処理を説明するための説明図である。
【図５Ｂ】同実施形態に係る相同要素系統解析処理を説明するための説明図である。
【図５Ｃ】同実施形態に係る相同要素系統解析処理を説明するための説明図である。
【図５Ｄ】同実施形態に係る相同要素系統解析処理を説明するための説明図である。
【図５Ｅ】同実施形態に係る相同要素系統解析処理を説明するための説明図である。
【図６】同実施形態に係る相同要素系統解析処理の流れを示した流れ図である。
【図７】同実施形態に係る相同要素機能解析処理の流れを示した流れ図である。
【図８】同実施形態に係る相同要素系統解析処理及び相同要素機能解析処理を利用したゲノム構造解析ソフトウェアの一例を示した説明図である。
【図９】本発明の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示したブロック図である。
【図１０Ａ】本発明の第１の実施形態に係る情報処理装置の適用例を示した説明図である。
【図１０Ｂ】同実施形態に係る情報処理装置の適用例を示した説明図である。
【図１１Ａ】同実施形態に係る情報処理装置の適用例を示した説明図である。
【図１１Ｂ】同実施形態に係る情報処理装置の適用例を示した説明図である。
【図１１Ｃ】同実施形態に係る情報処理装置の適用例を示した説明図である。
【図１１Ｄ】同実施形態に係る情報処理装置の適用例を示した説明図である。
【図１２Ａ】同実施形態に係る情報処理装置の適用例を示した説明図である。
【図１２Ｂ】同実施形態に係る情報処理装置の適用例を示した説明図である。
【図１３】同実施形態に係る情報処理装置の適用例を示した説明図である。
【図１４】同実施形態に係る情報処理装置の適用例を示した説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２６】
なお、説明は、以下の順序で行うものとする。
（１）相同組換えについて
（２）第１の実施形態
（２−１）情報処理装置の構成について
（２−２）相同要素系統解析方法の流れについて
（２−３）相同要素機能解析方法の流れについて
（２−４）ゲノム構造解析ソフトウェアの一例について
（２−５）第１変形例
（３）本発明の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成について
（４）適用例
（５）まとめ
【００２７】
（相同組換えについて）
本発明の実施形態に係る情報処理装置及び系統解析方法について説明するに先立ち、まず、相同組換えという現象について、図１を参照しながら簡単に説明する。図１は、相同組換えを説明するための説明図である。
【００２８】
図１に示したように、ゲノム再編成に関わる分子機構として、二つの相同するＤＮＡ断片が並列した場合に生じる相同組換えと呼ばれる現象がある。ここで、「相同するＤＮＡ断片」とは、ＤＮＡの配列が、共通の進化起源をもつために類似していることを意味し、このような相同するＤＮＡ断片は、類似した塩基配列を有するが故に、類似した機能を有していることが多い。
【００２９】
相同するＤＮＡ断片が同方向にある場合、ＤＮＡ１分子の分割、あるいはＤＮＡ２分子の融合が起こる。かかる場合は、図１（ａ）に示した場合に相当する。図１（ａ）では、相同するＤＮＡ断片が存在する部分でＤＮＡ断片の組換えが生じ、結果として、ＤＮＡ１分子が２つのＤＮＡ分子へと分割している。また、図１（ｂ）に示した例のように、相同するＤＮＡ断片が逆方向にある場合は、相同するＤＮＡ断片に挟まれた領域が逆転する。
【００３０】
このような相同組換えが生じることで、組換えが生じた部分の配列は、組換え以前の配列とは異なることとなり、組換えが生じた部分に該当するＤＮＡ配列は、組換え前とは異なる機能を有したり、組換え前は有していた機能が失ったりする。
【００３１】
逆に考えれば、相同するＤＮＡ断片が近傍に存在する領域は、上述のような相同組換えにより、そのＤＮＡ配列が変化する可能性がより高くなる。従って、ある遺伝子に対して外来遺伝子を挿入する場合には、挿入する外来遺伝子に相同組換えによる変化が生じることを防止するために、外来遺伝子と相同する遺伝子が近傍に存在しない領域に対して、外来遺伝子を挿入することが好ましい。
【００３２】
ここで、遺伝子配列において近傍とはどのような範囲を含むのかについて、簡単に考察してみる。環状ＤＮＡは、自由エネルギーが最小となるようにスーパーコイルという多重に捩れた状態にある。従って、配列上では最も遠くに位置する場所（例えば、環の反対側）に相同する遺伝子が存在する場合であっても、スーパーコイル状では近傍になりうる。また、別々の環状ＤＮＡが、細胞内を移動時に隣接することもある。よって、以上説明したような相同組換えは、細胞内のすべての核酸分子上の至る所で起こりうる、と仮定して良い。
【００３３】
図１に示したような相同組換えによるＤＮＡの分割・統合は、トランスポゾン（ｔｒａｎｓｐｏｓｏｎ）、プラスミド（ｐｌａｓｍｉｄ）、ファージ（ｐｈａｇｅ）のように染色体上、染色体内外、あるいは細胞間を転移・移動・寄生する分子の誕生に繋がる。
【００３４】
染色体上を転移するトランスポゾンの存在は、１９４０年Ｂａｒｂａｒａ  ＭｃＣｌｉｎｔｏｃｋによりトウモロコシの斑点の制御要素（ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ  ｅｌｅｍｅｎｔ）という呼び名で最初に発見された。（ＤＮＡ型の）トランスポゾンは、末端に逆向きの反復要素を持ち、その間にｔｒａｎｓｐｏｓａｓｅという酵素を符号化している。この酵素は、両端の反復要素を認識し、これらを組換えることにより、染色体上の現在の位置からトランスポゾンを切り離し、別の位置に挿入する役割を果たす酵素である。
【００３５】
従って、トランスポゾンの挿入は、挿入位置にある遺伝子及び関連遺伝子の発現を阻害することになる。
【００３６】
また、染色体内外そして細菌間を移動するプラスミドの存在は、１９４６年にＪｏｓｈｕａ  Ｌｅｄｅｒｂｅｒｇにより大腸菌で発見された。大腸菌は、主染色体の他に、Ｆ因子やＲ因子と呼ばれるプラスミドを細胞内に持つ。これらの因子は、細胞増殖に必須の遺伝子は有していない。しかしながら、これらの因子は、ｓｓｂ（ｓｉｎｇｌｅ−ｓｔｒａｎｄｅｄ  ＤＮＡ  ｂｉｎｄｉｎｇ  ｐｒｏｔｅｉｎ）遺伝子など、一本鎖ＤＮＡの生成及び接合に必要な遺伝子を持ち、一本鎖ＤＮＡとして性腺毛を通って他細胞へ移動し、移動先の細胞において回転方式により二本鎖ＤＮＡに複製される。Ｆ因子には、染色体とは常に独立に存在するＦ＋や、染色体に挿入するＨｆｒ等がある。また、Ｒ因子は薬剤耐性遺伝子を保持する。
【００３７】
細菌内外を移動するファージは、細菌に感染するヴィールスである。細菌に侵入後、宿主の染色体に組み込まれる溶原（ｌｙｓｏｇｅｎ）状態をとるファージと、染色体の外で増殖する溶菌（ｌｙｔｉｃ）状態をとり宿主を死に至らしめる破壊性ファージがある。大腸菌に感染するλファージは前者であり、相同する二つの配列、ファージ配列上のａｔｔＰと細菌染色体上のａｔｔＢの二つの相同する特異配列の組換えにより、ファージは染色体に組み込まれる。
【００３８】
シアノバクテリアの一株であるＰＣＣ６８０３は、３．５Ｍｂｐの主染色体を複数コピー保持する他に、ｐＳＹＳＭ（１２０ｋｂｐ）、ｐＳＹＳＸ（１０６ｋｂｐ）、ｐＳＹＳＡ（１０３ｋｂｐ）、ｐＳＹＳＧ（４４ｋｂｐ）、ｐＣＣ５．２（５．２ｋｂｐ）、ｐＣＡ２．４（２．４ｋｂｐ）、ｐＣＢ２．４（２．４ｋｂｐ）と称される多種類のプラスミドを有している。上記の、大腸菌Ｆ因子のｓｓｂ遺伝子の相同符号領域が、ＰＣＣ６８０３の主染色体上とｐＳＹＳＡプラスミド上に存在し、主染色体およびプラスミドは回転方式により複製され、接合により細胞間で交換できることから、染色体再編成の変遷と可能性が推察される。また、近年では、ＰＣＣ６８０３のゲノム上に移動性を有する挿入要素の存在が明らかにされてきた。
【００３９】
細胞内に、これらの転移・移動・寄生分子が現在存在するか、過去に存在した形跡となる残骸が存在しないか、残骸に系統性はあるか、を調べることにより、現在の染色体上の不安定領域とこれまでの染色体再編成の変遷が明らかになる。さらに、異なる株あるいは種を対象に、移動性分子の系統性と構造化を調べることにより、生物進化の解明に繋がるものと期待される。
【００４０】
そこで、本発明者は、このような相同する文字列断片に着目して鋭意検討を行った結果、かかる文字列断片の系統解析から着目している文字列の構造を特徴づける、相同要素系統解析法に想到した。以下で説明する相同要素系統解析法は、対象とする文字列について解析を行って、相同という関係（相同関係）で結ばれた区間（相同区間）の対の列を抽出し、かかる抽出結果を利用して文字列の系統を解析する方法である。
【００４１】
以下で説明する相同要素系統解析法を利用することで、特定の遺伝子配列上の改変に着目するのではなく、より汎用的、かつ、より大局的にゲノム全体の構造を解析して、染色体再編成の変遷及び不安定領域を推定することが可能となる。
【００４２】
また、以下で説明する相同要素系統解析法は、遺伝子配列の系統解析のみならず、一般的な文字列配列に対して、類似している部分（相同する文字列断片に相当）を抽出し、この類似部分の系統を解析する方法にも利用することが可能である。
【００４３】
なお、以下の説明では、遺伝子配列の系統解析を例にとって説明を行うものとする。
【００４４】
（第１の実施形態）
＜情報処理装置の構成について＞
まず、図２を参照しながら、本発明の実施形態に係る情報処理装置の構成について、詳細に説明する。図２は、本実施形態に係る情報処理装置１０の構成を示したブロック図である。
【００４５】
以下で説明する相同要素系統解析法では、まず、対象とする文字列をそれ自身に対して配列並置を行い、相同という関係（相同関係）で結ばれた区間（相同区間）の対の列を抽出する。その後、本解析法では、一つ以上の相同関係の連鎖で繋がる相同区間の房（相同群）と、地域的に相同区間が隣接又は重複する領域（地域群）とを抽出し、相同群と地域群の併合物を家系と定義する。続いて、本解析法では、各家系を家系に属する相同要素の地域構成により細分化し、系統樹を構築する。以下では、上述の相同区間と相同領域とを総称して、相同要素と呼ぶこととする。
【００４６】
本実施形態に係る情報処理装置１０は、上述のような相同要素系統解析法を実施可能な装置であって、図２に示したように、データ取得部１０１、相同要素系統解析部１０３、相同要素機能解析部１０５、解析結果出力部１０７及び記憶部１０９を主に備える。
【００４７】
データ取得部１０１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、入力装置、通信装置等により実現される。データ取得部１０１は、前述のような相同要素系統解析法の対象とする文字列データを取得する。
【００４８】
データ取得部１０１は、上記文字列データを、インターネットやホームネットワークなどのネットワークを介して接続されている各種の装置から取得してもよく、情報処理装置１０に有線または無線を介して直接接続されている各種の装置から取得してもよい。また、データ取得部１０１は、ユーザがキーボードやタッチパネル等の各種の入力装置を介して情報処理装置１０に直接入力したデータを、文字列データとしてもよい。
【００４９】
データ取得部１０１は、取得した文字列データを、後述する相同要素系統解析部１０３に出力する。また、データ取得部１０１は、取得した文字列データを、文字列データを取得した日時等に関する時刻情報と関連付けて、後述する記憶部１０９等に格納してもよい。
【００５０】
相同要素系統解析部１０３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、通信装置等により実現される。相同要素系統解析部１０３は、データ取得部１０１から出力された文字列データを解析して、文字列データが表す文字列内における相同する文字列断片を抽出して、抽出した相同する文字列断片の系統解析を行う。
【００５１】
相同要素系統解析部１０３は、相同要素に基づく系統解析処理が終了すると、得られた結果を、後述する相同要素機能解析部１０５及び解析結果出力部１０７に出力する。また、相同要素系統解析部１０３は、得られた解析結果を、後述する記憶部１０９等に格納してもよい。得られた解析結果を、例えばデータベースのような形式で格納することで、解析結果を以後改めて参照する場合に、容易に解析結果を取得することが可能となる。また、得られた解析結果が記録されたデータベースを、新たな系統解析処理に利用することも可能となり、解析処理の高効率化を図るとともに、解析結果の更なる高精度化を図ることが可能となる。
【００５２】
なお、相同要素系統解析部１０３の詳細な構成及び機能については、以下で改めて説明する。
【００５３】
相同要素機能解析部１０５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、通信装置等により実現される。相同要素機能解析部１０５は、相同要素系統解析部１０３による解析結果に基づいて、抽出された相同要素の機能を解析する。
【００５４】
相同要素機能解析部１０５は、相同要素の機能解析処理を実施する際には、インターネット等のネットワーク上に存在する、各種の機能データベースを参照することが可能である。相同要素系統解析部１０３から出力される解析結果の中には、相同要素の機能に関する情報（機能情報）が含まれており、機能情報の中には、外部参照されている要素（ｏｂｊｅｃｔ）や、外部参照している情報のＩＤや機能ＩＤ等が含まれていてもよい。相同要素機能解析部１０５は、このような各種ＩＤを用いて、ネットワーク上に存在する各種の機能データベースを検索することができる。
【００５５】
例えば図３に示したように、着目している家系に属する相同要素ＨＤの周辺に、外部参照要素（ｏｂｊｅｃｔ）が存在している場合を考える。外部参照要素は、図３（ａ）に示したように、着目している相同要素ＨＤよりも広い範囲にわたる位置に関するものであってもよく、図３（ｂ）に示したように、着目している相同要素ＨＤに内包されるような範囲にわたる位置に関するものであってもよい。また、外部参照要素は、図３（ｃ）及び図３（ｄ）に示したように、その一部が着目している相同要素ＨＤと重複するような位置のものであってもよい。
【００５６】
また、相同要素機能解析部１０５は、家系全体で収集された機能情報を分類して、家系の関連機能を推定するために利用する。このような処理を行うことで、相同要素系統解析部１０３により抽出された相同要素の機能を推定することが可能となる。その結果、相同要素系統解析法により得られた解析結果を、更に深く解釈することが可能となる。
【００５７】
相同要素機能解析部１０５は、得られた結果を、後述する解析結果出力部１０７に出力する。また、相同要素機能解析部１０５は、得られた解析結果を、後述する記憶部１０９等に格納してもよい。得られた解析結果を、例えばデータベースのような形式で格納することで、解析結果を以後改めて参照する場合に、容易に解析結果を取得することが可能となる。また、得られた解析結果が記録されたデータベースを、新たな機能解析処理に利用することも可能となり、解析処理の高効率化を図るとともに、解析結果の更なる高精度化を図ることが可能となる。
【００５８】
解析結果出力部１０７は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、出力装置、通信装置等により実現される。解析結果出力部１０７は、相同要素系統解析部１０３による解析によって得られた解析結果や、相同要素機能解析部１０５による解析によって得られた解析結果を出力する。この際、解析結果出力部１０７は、得られた各種の解析結果を可視化して、情報処理装置１０が備えるディスプレイ等の出力装置に表示してもよい。また、解析結果出力部１０７は、得られた各種の解析結果を、プリンタ等の出力装置を介して出力し、文字情報としてもよい。また、解析結果出力部１０７は、得られた解析結果を表すデータを、情報処理装置１０に接続された各種のリムーバブル記録媒体や外部接続機器に出力してもよい。また、解析結果出力部１０７は、得られた解析結果を表すデータを、通信装置を介して、外部のネットワークに出力してもよい。
【００５９】
また、解析結果出力部１０７は、得られた解析結果を出力する際に、公知のデータベースや各種ツールや各種プログラム等を利用することが可能である。
【００６０】
記憶部１０９は、本実施形態に係る情報処理装置１０が備えるストレージ装置の一例である。記憶部１０９には、相同要素系統解析処理を実施する対象となる文字列データや、解析によって得られた各種の解析結果が格納されていてもよい。また、記憶部１０９には、相同要素系統解析処理の実施に関する履歴情報や文字列データの取得に関する履歴情報など、各種の履歴情報が記録されていてもよい。また、記憶部１０９には、本実施形態に係る情報処理装置１０が、何らかの処理を行う際に保存する必要が生じた様々なパラメータや処理の途中経過等、または、各種のデータベースやプログラム等が、適宜記録される。
【００６１】
この記憶部１０９は、本実施形態に係る情報処理装置１０が備える各処理部が、自由に読み書きを行うことが可能である。
【００６２】
［相同要素系統解析部の構成について］
次に、図４を参照しながら、本実施形態に係る相同要素系統解析部１０３の構成について、更に詳細に説明する。図４は、本実施形態に係る相同要素系統解析部１０３の構成を示したブロック図である。
【００６３】
相同要素系統解析部１０３は、図４に示したように、配列並置部１３１、相同要素抽出部１３３、相同群解析部１３５、地域群解析部１３７、家系解析部１３９、家系細分化部１４１及び方向決定部１４３を更に備える。
【００６４】
配列並置部１３１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。配置並列部１３１は、データ取得部１０１から出力された複数の文字列データに対して配列並置（ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ａｌｉｇｎｍｅｎｔ）を行い、文字列データ間の類似の度合い（又は相違の度合い）を算出する。より詳細には、配列並置部１３１は、データ取得部１０１から出力された複数の文字列データの中から２つの文字列データを選択する組み合わせの全てについて、公知の方法に基づく配列並置処理を行い、各文字列データを構成する要素（例えば、文字列データを構成する数字やアルファベット）間の類似の度合い（又は相違の度合い）を算出する。
【００６５】
ここで、配列並置部１３１は、類似の度合いを表す量として、２つの文字列データ間の類似の程度を表す類似度やスコアを算出してもよい。また、配列並置部１３１は、相違の度合いを表す量として、２つの文字列データ間の差異の程度を表す各種の距離尺度を算出してもよい。
【００６６】
例えば、配列並置部１３１は、２つの文字列データ間の距離尺度を算出する場合、ハミング距離、リーベンシュタイン距離、スミス・ウォーターマン距離といった各種の距離尺度や、これらの距離尺度にエントロピーやＮ−ｇｒａｍ法を組み合わせた距離尺度など、公知の距離尺度を算出することが可能である。
【００６７】
また、配列並置部１３１は、２つの文字列データ間のスコアを算出する場合においても、公知の算出方法を利用することが可能である。
【００６８】
ここで、着目している文字列データそれぞれを、モジュール（ｍｏｄｕｌｅ）Ｍｉと称することとし、着目している文字列データの集合体｛Ｍｉ｝（１≦ｉ≦Ｎ）を、本実施形態に係る相同要素系統解析法の対象とするシステムＧと表すこととする。
【００６９】
また、各モジュールＭｉは、文字列の配列（ｓｅｑｕｅｎｃｅ）に関する情報（配列情報）Ｓｉと、機能（ｆｕｎｃｔｉｏｎ）に関する情報（機能情報）Ｃｉとから構成されるものとする。
【００７０】
本実施形態に係る配列並置部１３１は、Ｎ個のモジュールＭｉがデータ取得部１０１から出力されると、各モジュールＭｉの配列情報Ｓｉ（１≦ｉ≦Ｎ）に関して、Ｎ種類のＳｉ対Ｓｉ（すなわち、自分自身）の組み合わせと、［｛Ｎ（Ｎ−１）｝／２］種類のＳｉ対Ｓｊ（ｉ≠ｊ）の組み合わせに対して、配列並置を行う。換言すれば、配列並置部１３１は、着目しているＮ個のモジュールについて、総当たりで配列並置を実施する。
【００７１】
配列並置部１３１による配列並置の結果を表す情報は、記憶部１０９等に格納されて、相同要素系統解析部１０３が備える各処理部における処理に利用される。
【００７２】
相同要素抽出部１３３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。相同要素抽出部１３３は、配列並置部１３１による配列並置処理の結果を利用して、着目している文字列データ（モジュール）の中から、相同要素に関する情報（相同要素情報）を抽出する。ここで、相同要素情報には、相同する文字列断片の区間を表す相同区間（ｌｏｃｕｓ）に関する情報（相同区間情報）Ｌｉと、Ｌｉと対になる相同区間情報Ｌｊとの間の相同関係（ａｌｉｇｎ）を表す情報（相同関係情報）Ａｋと、を含む。
【００７３】
配列並置処理の結果の中から相同区間（以下、単に区間とも称する。）を抽出する方法は、限定されるわけではなく、各種の方法を利用可能である。例えば、相同要素抽出部１３３は、配列並置処理の結果を表す情報を参照して、記載されている類似の度合いを表す値が所定以上の範囲（例えば、類似度が所定の閾値以上となる範囲、又は、距離尺度が所定の閾値以下となる範囲）を、相同区間として抽出する。
【００７４】
ここで、相同区間情報Ｌｉは、この相同区間が属するモジュールＭ上における相同区間の開始点ｓと終了点ｅの組み合わせで表わされる情報である。以下では、相同区間情報Ｌｉを、Ｌｉ＝（Ｍ：ｓ，Ｍ：ｅ）として表すこととする。また、相同区間情報の集合をＬ＝｛Ｌｉ｝とする。
【００７５】
また、相同関係情報Ａｋは、二つの相同区間Ｌｉ，Ｌｊと、方向性ｄ（＝１又は−１）と、相同率ｒ（０＜ｒ≦１）との組み合わせで表わされる情報である。以下では、相同関係情報Ａｋを、Ａｋ＝（Ｌｉ，Ｌｊ，ｄ，ｒ）と表すこととする。また、相同関係情報の集合を、Ａ＝｛Ａｋ｝とする。
【００７６】
相同要素抽出部１３３によって抽出された相同要素情報は、記憶部１０９等に格納されて、相同要素系統解析部１０３が備える各処理部における処理に利用される。
【００７７】
図５Ａを参照しながら、相同区間及び相同関係の具体例について説明する。図５Ａは、相同要素系統解析処理を説明するための説明図である。
【００７８】
図５Ａには、相同要素系統解析法を適用するモジュールとして、３個のモジュールＭ１〜Ｍ３が存在した場合について図示している。これらのモジュールＭ１〜Ｍ３に対する配列並置処理により、９個の相同区間Ｌ１〜Ｌ９が抽出されたものとする。ここで、相同区間Ｌ１〜Ｌ４は、モジュールＭ１上に存在しており、相同区間Ｌ５〜Ｌ８は、モジュールＭ２上に存在しており、相同区間Ｌ９は、モジュールＭ３上に存在している。
【００７９】
ここで、相同区間Ｌ１は、相同区間Ｌ３と、相同関係Ａ１という関係で結ばれており、区間Ｌ１と区間Ｌ３の方向は同じ方向となっている。同様に、相同区間Ｌ２は、相同区間Ｌ４と、相同関係Ａ２という関係で結ばれており、区間Ｌ２と区間Ｌ４の方向は同じ方向となっている。また、相同区間Ｌ５は、相同区間Ｌ１と、相同関係Ａ３という関係で結ばれており、区間Ｌ１と区間Ｌ５の方向は同じ方向となっている。また、相同区間Ｌ４は、相同区間Ｌ７と、相同関係Ａ４という関係で結ばれており、区間Ｌ４と区間Ｌ７の方向は、互いに逆向きとなっている。また、相同区間Ｌ６は、相同区間Ｌ８と、相同関係Ａ５という関係で結ばれており、区間Ｌ６と区間Ｌ８の方向は同じ方向となっている。また、相同区間Ｌ８は、相同区間Ｌ９と、相同関係Ａ６という関係で結ばれており、区間Ｌ８と区間Ｌ９の方向は、互いに逆向きとなっている。
【００８０】
相同要素抽出部１３３は、配列並置部１３１による処理結果を解析することで、以上のような相同要素情報を抽出することとなる。
【００８１】
相同群解析部１３５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。相同群解析部１３５は、同一の文字列データ内又は相異なる文字列データ間に分散して存在している相同要素（より詳細には、相同関係情報）を解析して、当該相同要素のうち、共通する相同区間情報を有するものを相同群（房：ｂｕｎｃｈ）としてグループ化する。これにより、相同する文字列断片がシステムＧ内に点在する場合に、相同物の群れ（相同群）を一纏めにして、「房」として扱うことができる。
【００８２】
ここで、房（ｂｕｎｃｈ）Ｂｈを、共有関係で結ばれた相同区間集合｛Ｌｉ｝と相同関係集合｛Ａｋ｝の対として表すこととする。すなわち、Ｂｈ＝（｛Ｌｉ｝，｛Ａｋ｝）である。
【００８３】
具体的には、相同群解析部１３５は、各相同関係情報Ａｋ＝（Ｌ１，Ｌ２，ｄ，ｒ）を参照して、相同関係情報中の区間Ｌ１又は区間Ｌ２が同じ値となっているものを抽出する。その上で、相同群解析部１３５は、区間Ｌ１と区間Ｌ２の双方がどの房にも属していない場合、（｛Ｌ１，Ｌ２｝，｛Ａｋ｝）を新しい房として登録する。また、相同群解析部１３５は、区間Ｌ１が既に房Ｂｈに属しており、区間Ｌ２がどの房にも属していない場合には、相同区間Ｌ２と相同関係Ａｋを房Ｂｈに追加登録する。なお、区間Ｌ１及びＬ２が逆の場合（すなわち、区間Ｌ２が既に房に属しており、区間Ｌ１がどの房にも属していない場合）についても、同様の処理が行われる。また、区間Ｌ１が房Ｂ１＝（｛Ｌｉ｝，｛Ａｍ｝）に既に属しており、区間Ｌ２が房Ｂ２＝（｛Ｌｊ｝，｛Ａｎ｝）に既に属している場合も存在しうる。かかる場合、相同群解析部１３５は、房Ｂ１に房Ｂ２を併合してＢ１＝（｛Ｌｉ｝∪｛Ｌｊ｝，｛Ａｍ｝∪｛Ａｎ｝）とするとともに、房Ｂ２を削除する。
【００８４】
相同群解析部１３５によって形成された相同群（房）に関する情報は、記憶部１０９等に格納されて、相同要素系統解析部１０３が備える各処理部における処理に利用される。
【００８５】
図５Ａに示した例の場合、相同区間Ｌ１と区間Ｌ３とが相同関係Ａ１で結ばれており、相同区間Ｌ１と区間Ｌ５とが相同関係Ａ３で結ばれている。従って、これら２種類の相同関係は、相同区間Ｌ１を共有していることとなる。従って、これらの相同区間Ｌ１、Ｌ３及びＬ５は、一つの房Ｂ１を形成する。同様に、相同区間Ｌ２と区間Ｌ４とが相同関係Ａ２で結ばれており、相同区間Ｌ４と区間Ｌ７とが相同関係Ａ４で結ばれている。従って、これら２種類の相同関係は、相同区間Ｌ４を共有していることとなる。従って、これらの相同区間Ｌ２、Ｌ４及びＬ７は、一つの房Ｂ２を形成する。また、相同区間Ｌ６と区間Ｌ８とが相同関係Ａ５で結ばれており、相同区間Ｌ８と区間Ｌ９とが相同関係Ａ６で結ばれている。従って、これら２種類の相同関係は、相同区間Ｌ８を共有していることとなる。従って、これらの相同区間Ｌ６、Ｌ８及びＬ９は、一つの房Ｂ３を形成する。
【００８６】
地域群解析部１３７は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。地域群解析部１３７は、同一の文字列データ内又は相異なる文字列データ間に分散して存在している相同要素を解析して、当該相同要素間の内包関係及び重複関係を表す地域群を生成する。
【００８７】
配列並置の結果より、ほぼ同じ相同区間を意味するにもかかわらず、並置された相手領域の違いにより、開始点あるいは終了点が数塩基多いか少ない状態にある、複数種類の異なる長さの相同区間が検出されることがある。このような末端が多少異なる複数個の相同区間を一纏めにするために、相同区間の末端に余地を付け加えた、領域という概念を導入する。
【００８８】
領域間の内包関係と重複関係を表すために、本実施形態では、相同区間とその両端に追加された所定の長さの余地区間とからなる領域を小領域（ｒｅｇｉｏｎ）とする。また、本実施形態では、他のいずれの小領域にも内包されない小領域を中領域（ｃｅｉｌｉｎｇ）とし、重複する中領域の集合を大領域（ｄｏｍａｉｎ）とする。また、各種領域を総称して、地域群と呼ぶこととする。
【００８９】
地域群解析部１３７は、まず、小領域（ｒｅｇｉｏｎ）Ｒｉを、開始中間点ｓ、終了中間点ｅ、余地率（ｍａｒｇｉｎ  ｒａｔｉｏ）ｍ、及び、小領域に属する相同区間の集合Ｌを用いて生成する。以下では、この小領域Ｒｉを、Ｒｉ＝（ｓ，ｅ，ｍ，｛Ｌｉ｝）と表記することとする。また、地域群解析部１３７は、小領域の中間全長λＲ＝｜ｅ−ｓ＋１｜に対して、λ＝（λＲ×ｍ）／１００を余地長とし、［ｓ−λ，ｓ＋λ］で表わされる区間を有効開始区間とし、［ｅ−λ，ｅ＋λ］で表わされる区間を有効終了区間とする。ここでは、余地率を百分率で与えられた場合の余地長を示しているが、余地率を小数で表した場合は、λ＝λＲ×ｍを余地長とする。
【００９０】
地域群解析部１３７は、余地率ｍの値を適宜設定する。この設定値は、相同要素系統解析処理の開始時に、ユーザ設定情報として取得したものであってもよく、予め設定された設定値であってもよい。また、地域群解析部１３７は、余地率ｍの値を、動的に変化させてもよい。
【００９１】
次に、地域群解析部１３７は、各相同区間Ｌｉ＝（ｓｉ，ｅｉ）に対して、相同区間Ｌｉの開始点が有効開始区間内に位置し、かつ、相同区間Ｌｉの終了点が有効終了区間内に位置するような小領域が存在するか否かを探索する。地域群解析部１３７は、該当するような小領域が存在する場合、着目している相同区間Ｌｉを検出した小領域の相同区間集合に追加する。また、地域群解析部１３７は、該当するような小領域が存在しない場合には、着目している相同区間の開始点を開始中間点とし、終了点を終了中間点とした上で、（ｓｉ，ｅｉ，ｍ，｛Ｌｉ｝）を新しい小領域として登録する。
【００９２】
以上のような処理を繰り返していくことで、地域群解析部１３７は、各相同区間Ｌｉについて、それぞれの相同区間Ｌｉが属する小領域を特定することができる。
【００９３】
また、地域群解析部１３７は、各小領域Ｒｉについて、有効開始区間［ｓ−λ，ｓ＋λ］や有効終了区間［ｅ−λ，ｅ＋λ］等の値を参照することによって、小領域間の内包関係と重複関係について解析を行う。解析の結果、内包関係にある小領域や重複する領域のある小領域が存在する場合、地域群解析部１３７は、関係する小領域間を互いに参照させるように設定する。
【００９４】
次に、地域群解析部１３７は、各小領域Ｒｉについて、他のいずれの小領域にも内包されない小領域が存在するか否かを判断する。このような小領域が存在する場合、地域群解析部１３７は、いずれの小領域にも内包されない小領域を、中領域（ｃｅｉｌｉｎｇ）Ｃｉとして設定する。
【００９５】
また、地域群解析部１３７は、各中領域Ｃｉについて、互いに重複する領域が存在するか否かを判断する。互いに重複する中領域が存在する場合には、地域群解析部１３７は、そのような中領域Ｃｉの集合を、大領域（ｄｏｍａｉｎ）Ｄｈ＝｛Ｃｉ｝として設定する。
【００９６】
ここで、二つの大領域ＤｈとＤｋ（ｈ≠ｋ）は、互いに重複しないものとする。また、一つの小領域が属する中領域は一つ以上となる場合もあるが、属する大領域はただ一つである。
【００９７】
以上のような処理を実施することにより、地域群解析部１３７は、相同要素間の内包関係及び重複関係を表す地域群を生成することができる。なお、地域群解析部１３７によって生成された地域群に関する情報は、記憶部１０９等に格納されて、相同要素系統解析部１０３が備える各処理部における処理に利用される。
【００９８】
以下では、まず図５Ｂを参照しながら、相同区間と小領域との関係について、具体的に説明する。図５Ｂは、相同要素系統解析処理を説明するための説明図である。
【００９９】
図５Ｂに示した小領域Ｒ１は、図中に示したように、相同区間Ｌ１に対応する領域と、この相同区間Ｌ１に対応する領域の両端に設けられた余地区間とからなる領域である。ここで、相同区間Ｌ１の左側に設けられた白い矩形で表わされている領域が、［ｓ−λ，ｓ］で表わされる領域であり、相同区間Ｌ１の右側に設けられた白い矩形で表わされている領域が、［ｅ，ｅ＋λ］で表わされる領域である。従って、上述の有効開始区間［ｓ−λ，ｓ＋λ］に対応する領域は、図５Ｂに示した小領域Ｒ１の左端から右方向に２λまでの範囲である。同様に、上述の有効終了区間［ｅ−λ，ｅ＋λ］に対応する領域は、図５Ｂに示した小領域Ｒ１の右端から左方向に２λまでの範囲である。
【０１００】
ここで、相同区間Ｌ１とは別に、図中に示したような相同区間Ｌ２が検出された場合を考える。相同区間Ｌ２の開始点は、図５Ｂから明らかなように、有効開始区間の範囲内に位置しており、相同区間Ｌ２の終了点は、有効終了区間の範囲内に位置している。従って、地域群解析部１３７は、相同区間Ｌ１と相同区間Ｌ２とは、同一の小領域Ｒ１に属すると判断する。
【０１０１】
次に、図５Ｃを参照しながら、小領域、中領域及び大領域の関係について、具体的に説明する。図５Ｃは、相同要素系統解析処理を説明するための説明図である。
【０１０２】
図５Ｃに示した例では、あるモジュールＭ上に、５つの相同区間Ｌ１１，Ｌ２１，Ｌ３１，Ｌ３２，Ｌ４１が存在した場合について図示している。かかる場合、地域群解析部１３７は、各相同区間の両端に先に説明したような余地区間を追加し、図に示したような５つの小領域Ｒ１１，Ｒ２１，Ｒ３１，Ｒ３２，Ｒ４１を設定する。図５Ｃから明らかなように、小領域Ｒ１１，Ｒ２１，Ｒ３１及びＲ４１は、他の小領域に内包されていない。従って、これら４つの小領域は、それぞれ中領域Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３及びＣ４であると設定される。他方、小領域Ｒ３２は、図から明らかなように、小領域Ｒ３１に内包されている。従って、小領域Ｒ３２は、中領域とはみなされない。また、中領域Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３及びＣ４の範囲に着目すると、中領域Ｃ１は、その領域の一部が中領域Ｃ２及びＣ４と重複しており、中領域Ｃ３は、その領域の一部が中領域Ｃ２と重複している。従って、地域群解析部１３７は、中領域Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３及びＣ４からなる集合を大領域Ｄ１として設定する。
【０１０３】
また、図５Ｄに示すように、図５Ａに示した例におけるモジュールＭ１上に存在する相同区間Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３は、地域群解析部１３７により、余地区間を含む小領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３として認識され、その重複関係から一つの大領域Ｄ１を形成する。同様に、モジュールＭ２上に存在する相同区間Ｌ６，Ｌ７，Ｌ８は、地域群解析部１３７により、余地区間を含む小領域Ｒ６，Ｒ７，Ｒ８として認識され、その重複関係から一つの大領域Ｄ４を形成する。
【０１０４】
家系解析部１３９は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。家系解析部１３９は、相同群解析部１３５によって生成された相同群に関する情報と、地域群解析部１３７によって生成された地域群に関する情報とに基づいて、相同区間の家系を解析する。
【０１０５】
ある文字列Ａ内における異なる箇所の断片Ｂ及びＣと、その相同物Ｂ’及びＣ’とがシステム内に点在するものとする。ここで、断片Ｂ’とＣ’との間には相同関係は無いものの、これらの元である断片ＢとＣとが文字列Ａを構成する。そこで、断片Ｂ’及びＣ’は一つの地域を占める文字列Ａから派生したか、又は文字列Ａを構築したと考えるのが、本実施形態に係る相同要素系統解析法における家系の概念である。よって、本実施形態に係る家系解析部１３９は、家系を、相同群と地域群とからなるものとして規定する。なお、派生と構築とは逆の事象順序を意味するものであるが、本実施形態に係る相同要素系統解析法では相同関係を方向性の無い関係としてとらえており、派生か構築かは言及しない。
【０１０６】
以上説明したように、家系解析部１３９は、相同群Ｂ＝｛Ｂｉ｝と、地域群Ｘ＝｛Ｘｊ｝との併合物を、一つの家系ＢＸＦｉ＝（Ｂ，Ｘ）としてとらえる。家系解析部１３９は、まず、各小領域Ｒｉに属する相同区間の集合｛Ｌｉ｝のそれぞれが属する房の集合｛Ｂｉ｝に着目し、いずれかの房が属する家系を探索する。そのような家系が検出された場合、家系解析部１３９は、家系ＢＲＦｉ＝（Ｂ，Ｒ）の地域群Ｒに、小領域Ｒｉを追加登録する。また、そのような家系が検出されなかった場合には、家系解析部１３９は、小領域Ｒｉの房集合｛Ｂｉ｝を地域群として、｛Ｒｉ｝を地域群として有する家系ＢＲＦｉ＝（｛Ｂｉ｝，｛Ｒｉ｝）を新しい家系として登録する。
【０１０７】
また、家系解析部１３９は、同様にして、全ての中領域Ｃｉの家系ＢＣＦｉと、全ての大領域Ｄｉの家系ＢＤＦｉとを解析する。
【０１０８】
以上のような処理を実施することにより、家系解析部１３９は、相同群及び地域群からなる家系を生成することができる。なお、家系解析部１３９によって生成されたそれぞれの家系に関する情報は、記憶部１０９等に格納されて、相同要素系統解析部１０３が備える各処理部における処理に利用される。
【０１０９】
次に、図５Ｅを参照しながら、本実施形態に係る家系について、具体的に説明する。図５Ｅは、相同要素系統解析処理を説明するための説明図である。
【０１１０】
図５Ｅに示すように、図５Ａで示した例における房Ｂ１に属する相同区間Ｌ１，Ｌ３と、房Ｂ３に属する相同区間Ｌ２とは、地理的近隣関係から大領域Ｄ１を形成する。また、房Ｂ２に属する相同区間Ｌ７と房Ｂ３に属する相同区間Ｌ６，Ｌ８とは、同様に、地理的近隣関係から大領域Ｄ４を形成する。従って、房Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３とそれに属する大領域から、一つの大家系ＢＤＦ１＝（｛Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３｝，｛Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５｝）が形成されることとなる。
【０１１１】
大領域と同様に、小領域及び中領域も家系を形成する。相同区間Ｌ１〜Ｌ９の小領域をＲ１〜Ｒ９とし、中領域をＣ１〜Ｃ９とすると、小家系としては、ＢＲＦ１＝（｛Ｂ１｝，｛Ｒ１，Ｒ３，Ｒ５｝）、ＢＲＦ２＝（｛Ｂ２｝，｛Ｒ２，Ｒ４，Ｒ７｝）、ＢＲＦ３＝（｛Ｂ３｝，｛Ｒ６，Ｒ８，Ｒ９｝）の三家系が存在することとなる。同様に、中家系としては、ＢＣＦ１＝（｛Ｂ１｝，｛Ｃ１，Ｃ３，Ｃ５｝）、ＢＣＦ２＝（｛Ｂ２｝，｛Ｃ２，Ｃ４，Ｃ７｝）、ＢＣＦ３＝（｛Ｂ３｝，｛Ｃ６，Ｃ８，Ｃ９｝）の三家系が存在することとなる。
【０１１２】
家系細分化部１４１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。家系細分化部１４１は、家系解析部１３９により生成された大領域家系及び中領域家系をそれぞれ細分化して、大領域細分家系と大領域細細分家系とを生成する。
【０１１３】
前述のような家系の概念によれば、ある文字列の断片の相同物が点在する場合、それぞれの地域に隣接する相同要素の全てが、一つの大きな家系に含まれることになる。かかる場合において、本実施形態に係る相同要素系統解析法では、相同関係に比べ地理的隣接関係は弱い関係であると考え、大領域家系を地域構造の階層性に基づき細分化する。
【０１１４】
大領域家系ＢＤＦｉ＝（Ｂ，Ｄ）に属する各大領域Ｄｉを構成する中領域｛Ｃｊ｝の中領域家系の集合｛ＢＣＦｉ｝は、大領域家系の部分集合の和集合であるといえる。そこで、家系細分化部１４１は、一つ以上の大領域が中領域家系の部分集合を共有する場合、この中領域家系の部分集合を大領域細分家系ＢＤＣＦｉ＝（｛ＢＣＦｉ｝，｛Ｄｉ｝）と定義する。
【０１１５】
家系細分化部１４１は、大領域細分家系を以下のようにして探索する。
家系細分化部１４１は、まず、各大領域に対して、大領域を形成する中領域それぞれの中領域家系の集合と一致する細分家系ＢＤＣＦｉを探索する。家系細分化部１４１は、このような細分家系を検出すると、検出した細分家系に大領域を追加登録する。また、家系細分化部１４１は、このような細分家系が検出できなかった場合には、｛Ｄｉ｝を地域群として含む大領域細分家系ＢＤＣＦｉ＝（｛ＢＣＦｉ｝，｛Ｄｉ｝）を新しく登録する。
【０１１６】
同様に、中領域家系ＢＣＦｉ＝（Ｂ，Ｃ）に属する各中領域Ｃｉに含まれる小領域｛Ｒｊ｝の小領域家系の集合｛ＢＲＦｉ｝は、中領域家系の部分集合の和集合であるといえる。そこで、家系細分化部１４１は、一つ以上の中領域が小領域家系の部分集合を共有する場合、この小領域家系の部分集合を大領域細細分化家系ＢＤＣＲＦｉ＝（｛ＢＲＦｉ｝，｛Ｄｉ｝）と定義する。
【０１１７】
家系細分化部１４１は、大領域細細分家系を以下のようにして探索する。
家系細分化部１４１は、各大領域細分家系ＢＤＣＦｉに関して、それに属する各大領域を形成する各中領域に含まれる各小領域の小領域家系ＢＲＦｉの集合と一致する大領域細細分化家系ＢＤＣＲＦｉを探索する。家系細分化部１４１は、このような細細分化家系を検出すると、検出した細細分化家系に大領域を追加登録する。また、家系細分化部１４１は、このような細細分化家系が検出できなかった場合には、｛Ｄｉ｝を地域群として含む大領域細細分化家系ＢＤＣＲＦｉ＝（｛ＢＲＦｉ｝，｛Ｄｉ｝）を新しく登録する
【０１１８】
以上のような処理を実施することにより、家系細分化部１４１は、大領域家系を階層的に細分化することができる。なお、家系細分化部１４１によって生成された細分化家系及び細細分化家系に関する情報は、記憶部１０９等に格納されて、相同要素系統解析部１０３が備える各処理部における処理に利用される。
【０１１９】
図５Ｅに示した例では、家系細分化部１４１により、大家系ＢＤＦ１＝（｛Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３｝，｛Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５｝）について、以下の５種類の大領域細分化家系が検出されることとなる。
【０１２０】
大領域細分化家系
ＢＤＣＦ１１＝（｛ＢＣＦ１，ＢＣＦ２｝，｛Ｄ１｝）
ＢＤＣＦ１２＝（｛ＢＣＦ２｝，｛Ｄ２｝）
ＢＤＣＦ１３＝（｛ＢＣＦ１｝，｛Ｄ３｝）
ＢＤＣＦ１４＝（｛ＢＣＦ２，ＢＣＦ３｝，｛Ｄ４｝）
ＢＤＣＦ１５＝（｛ＢＣＦ３｝，｛Ｄ５｝）
【０１２１】
また、家系細分化部１４１により、以下の５種類の大領域細細分化家系が検出されることとなる。
【０１２２】
大領域細細分化家系
ＢＤＣＲＦ１１１＝（｛ＢＲＦ１、ＢＲＦ２｝，｛Ｄ１｝）
ＢＤＣＲＦ１２１＝（｛ＢＲＦ２｝，｛Ｄ２｝）
ＢＤＣＲＦ１３１＝（｛ＢＲＦ１｝，｛Ｄ３｝）
ＢＤＣＲＦ１４１＝（｛ＢＲＦ２、ＢＲＦ３｝，｛Ｄ４｝）
ＢＤＣＲＦ１５１＝（｛ＢＲＦ３｝，｛Ｄ５｝）
【０１２３】
方向決定部１４３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。
例えば、ＤＮＡは補間的逆読み可能な二本鎖から形成されている。また、一般的な回文を含め、逆読みする可能性を考慮すると、相同区間、小領域、中領域、そして大領域に関して、房で繋がれ同一家系に属する要素が、一貫した配列方向で参照されるように、これらの標準方向を決めておくことが好ましい。
【０１２４】
そこで、方向決定部１４３は、小領域、中領域及び大領域に属する相同する文字列断片の区間のうち、同一の相同群に属し、かつ、同一の家系に属するものに対して、当該相同する文字列断片の区間の配列方向（標準方向）を決定する。方向決定部１４３は、房上のどの相同区間から方向を決定するかについて、以下のような優先順位に基づく発見的方法により、決定する。
【０１２５】
方向決定部１４３は、房上に存在するいずれの相同区間も方向が決まっていない場合、以下のような手順により、配列方向を決定する。
【０１２６】
（ａ）方向決定部１４３は、着目している相同区間が属する地域群（小領域、中領域、大領域）の方向が決定している場合には、その領域の方向を相同区間の方向として決定する。
（ｂ）ｂ）方向決定部１４３は、着目している相同区間の周囲（相同区間の内側、外側又は両端）に遺伝子（符号化領域）が存在する場合には、この遺伝子（符号化領域）の方向に従って相同要素の方向を決定する。
（ｃ）方向決定部１４３は、最も数多くの相同関係を有し、房の中心と推定される相同区間の方向を、正方向（方向性ｄ＝１）と決定する。
【０１２７】
また、方向決定部１４３は、房上の一個目の相同区間の方向を決定した後、方向の決定した相同区間が属する領域（小領域、中領域、大領域）に対して、決定した方向を伝搬させる。更に、方向決定部１４３は、房上の他の相同区間に対して、決定した方向を伝搬させる。
【０１２８】
このような処理を行うことで、方向決定部１４３は、相同区間の配列方向を決定することができる。
【０１２９】
以上説明したように、本実施形態に係る相同要素系統解析法は、文字列の配列並置から得られる相同要素に着目し、物理的に分散している相同要素のグループである相同群と、地理的に近隣する相同要素のグループである地域群とを併合して家系とする。その上で、得られた家系を地域構成から細分化して、着目している文字列を系統化する。
【０１３０】
換言すれば、かかる相同要素系統解析法は、相同要素という類似する文字列断片に着目し、地理的に分散する相同要素が構造化あるいは断片化しながら伝搬した過程を地理的構造から推定する方法であると言える。そして、最終的には、着目している文字列データ間の類似性を、それら文字列上に出現する類似する文字列断片の系統と出現パターンいう側面から特徴づける方法であるとも言える。例えば、音楽分野でも、ある楽曲に繰り返し現れるメロディーがその楽曲を印象深いものとしたり、あるメロディーをアレンジして各楽章に出現させることで楽曲全体のテーマを表現したりする。かかる解析法を利用することで、「これらのデータは類似しているようだ」というユーザの主観的かつ直観的なデータに対する印象を、的確に表現したり定量化したりすることが可能となる。
【０１３１】
本実施形態に係る相同要素系統解析部１０３は、以上説明したような各処理部がそれぞれの処理を実施することで、互いに類似している文字列断片（すなわち相同要素）の分布及び構造に着目して、相同要素の系統を解析することが可能となる。
【０１３２】
以上、図４〜図５Ｅを参照しながら、本実施形態に係る相同要素系統解析部１０３の構成及び機能について詳細に説明した。
【０１３３】
以上、本実施形態に係る情報処理装置１０の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ等が全て行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。
【０１３４】
なお、上述のような本実施形態に係る情報処理装置の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。
【０１３５】
また、上述の説明では、本実施形態に係る情報処理装置１０が相同要素機能解析部１０５を備える場合について説明したが、かかる例に限定されるわけではなく、情報処理装置１０は、相同要素機能解析部１０５を有していなくともよい。
【０１３６】
＜相同要素系統解析方法の流れについて＞
次に、図６を参照しながら、本実施形態に係る相同要素系統解析方法の流れを説明する。図６は、本実施形態に係る相同要素系統解析方法の流れを示した流れ図である。
【０１３７】
以下の説明に先立ち、データ取得部１０１から、相同要素系統解析方法を適用する文字列（モジュール）からなるシステムに含まれる各モジュールＭｉについて、その配列情報Ｓｉと機能情報Ｃｉとが相同要素系統解析部１０３に入力されるものとする。ここで、パラメータｉは、システムを構成するモジュール数を表すパラメータであり、１≦ｉ≦Ｎであるものとする。
【０１３８】
まず、相同要素系統解析部１０３の配列並置部１３１は、入力された全てのモジュールについて、総当たりで配列並置処理を実施する（ステップＳ１０１）。これにより、配列並置部１３１は、Ｎ種類の各モジュール自身との配列並置結果（Ｓｉ対Ｓｉの配列並置結果）と、｛Ｎ（Ｎ−１）／２｝種類のＳｉ対Ｓｊ（ｉ≠ｊ）の配列並置結果とを生成することとなる。
【０１３９】
次に、相同要素抽出部１３３は、配列並置部１３１による配列並置結果を利用して、相同区間に相当する文字列断片と、その相同関係とを抽出する（ステップＳ１０３）。これにより、相同区間情報及び相同関係情報とからなる相同要素情報が生成されることとなる。
【０１４０】
続いて、相同群解析部１３５は、相同要素抽出部１３３により生成された相同要素情報を解析して、相同群（房：ｂｕｎｃｈ）に関する情報を生成する（ステップＳ１０５）。
【０１４１】
また、地域群解析部１３７は、相同要素抽出部１３３により生成された相同要素情報を解析して、地域群を決定する（ステップＳ１０７）。これにより、小領域、中領域、大領域といった、地理的に近隣する相同区間をグループ化したものが生成されることとなる。
【０１４２】
次に、家系解析部１３９は、相同群解析部１３５によって生成された相同群と、地域群解析部１３７によって生成された地域群とを解析して、相同要素の家系を決定する（ステップＳ１０９）。これにより、家系解析部１３９は、大領域家系、中領域家系及び小領域家系に関する情報を生成する。
【０１４３】
その後、家系細分化部１４１は、家系解析部１３９によって生成された大領域家系及び中領域家系を地域構造に基づいて細分化する（ステップＳ１１１）。これにより、大領域家系が細分化された大領域細分家系と、さらに細分化された大領域細細分家系とが生成されることとなる。
【０１４４】
次に、方向決定部１４３は、相同区間、小領域、中領域及び大領域について、房で繋がれ同一家系に属するものが一貫した配列方向で参照されるように、その標準方向を決定する（ステップＳ１１３）。
【０１４５】
以上説明したような処理が行われた後に、相同要素系統解析部１０３は、得られた解析結果を解析結果出力部１０７に出力する。解析結果出力部１０７は、相同要素系統解析部１０３による解析結果を各種の出力装置を介して出力することで、解析結果をユーザに通知することが可能となる。ここで、解析結果出力部１０７により出力される解析結果は、例えば図６に示したように、全解析結果の文書化情報や、全解析結果の可視化情報等を含む。
【０１４６】
＜相同要素機能解析方法の流れについて＞
続いて、図７を参照しながら、本実施形態に係る相同要素機能解析方法の流れを説明する。図７は、本実施形態に係る相同要素機能解析方法の流れを示した流れ図である。
【０１４７】
以下の説明に先立ち、相同要素機能解析部１０５には、相同要素系統解析により得られた相同要素の家系に関する情報（相同要素家系情報）と、着目している各モジュールＭｉ内の外部参照要素の機能情報Ｃｉとが入力されるものとする。
【０１４８】
相同要素機能解析部１０５は、まず、各家系に属する各相同要素の周辺に位置する外部参照要素の機能情報を収集する（ステップＳ１５１）。続いて、相同要素機能解析部１０５は、収集した外部参照要素の機能情報に含まれる注釈情報を参照して、注釈情報に含まれる機能ＩＤに基づいて、機能データベースを検索する（ステップＳ１５３）。
【０１４９】
なお、相同要素機能解析部１０５が参照する機能データベースは、本実施形態に係る情報処理装置１０の内部に設けられていてもよく、インターネット等の通信網に接続されている各種サーバが管理しているデータベースであってもよい。
【０１５０】
次に、相同要素機能解析部１０５は、家系全体で得られた検索結果を分類する（ステップＳ１５５）。このような分類処理を実施することで、相同要素機能解析部１０５は、外部要素機能が有する機能を手立てとして、家系に含まれる相同要素が有していると思われる機能を推定することができる。
【０１５１】
以上説明したような処理が行われた後に、相同要素機能解析部１０５は、得られた解析結果を解析結果出力部１０７に出力する。解析結果出力部１０７は、相同要素機能解析部１０５による解析結果を各種の出力装置を介して出力することで、解析結果をユーザに通知することが可能となる。ここで、解析結果出力部１０７により出力される解析結果は、例えば図７に示したように、全解析結果の文書化情報や、全解析結果の可視化情報等を含む。
【０１５２】
＜ゲノム構造解析ソフトウェアの一例について＞
以上説明したような相同要素系統解析法を利用して、ゲノム構造解析ソフトウェアを作製した。以下では、まず、図８を参照しながら、作製したソフトウェアの構成について説明する。図８は、本実施形態に係る相同要素系統解析処理及び相同要素機能解析処理を利用したゲノム構造解析ソフトウェアの一例を示した説明図である。
【０１５３】
図８に示したように、作製したゲノム構造解析ソフトウェアは、既存の各種データベースを利用するものであり、また、解析結果の表示等においては、既存のツールを利用するものとなっている。なお、以下で説明するゲノム構造解析ソフトウェアの構成はあくまでも一例であって、本実施形態に係る相同要素系統解析法を利用したゲノム構造解析ソフトウェアが、以下に示す例に限定されるわけではない。
【０１５４】
ここで、図８におけるモジュール「Ｇｅｎｅ  Ｅｘｔｒａｃｔｅｒ」は、本実施形態に係る情報処理装置１０のデータ取得部１０１に対応するものであり、解析を実施する塩基配列情報や遺伝子関連情報等の各種の入力情報を取得する。また、図８におけるモジュール「Ｌｏｃｕｓ−Ａｌｌｉｇｎ  Ｅｘｔｒａｃｔｅｒ」は、相同区間及び相同関係を抽出するものであり、モジュール「ＨＤ  Ｆａｍｉｌｙ  Ｅｃｔｒａｃｔｅｒ」は、着目している塩基配列の家系を解析するものである。これら２つのモジュールは、本実施形態に係る情報処理装置１０の相同要素系統解析部１０３に対応するものである。また、図８におけるモジュール「Ｖｉｓｕａｌｉｚｅｒ」は、本実施形態に係る解析結果出力部１０７に相当するものであり、モジュール「Ｆｕｎｃｔｉｏｎ  Ａｎａｌｙｚｅｒ」は、本実施形態に係る相同要素機能解析部１０５に相当するものである。
【０１５５】
本実施形態に係るゲノム構造解析ソフトウェアでは、以下のような情報が入力情報として用いられる。
【０１５６】
○入力情報
（１）米国国立衛生局（ＮＩＨ）に属する国立生物工学情報センター（ＮＣＢＩ）が公開する遺伝子情報データベースＧｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／Ｇｅｎｂａｎｋ／）のｇｂ形式に基づく、解析すべき染色体（又はプラスミド）の遺伝子及び符号化領域の注釈付き核酸配列情報のａｓｃｉｉ形式ファイル。
（２）ＮＣＢＩが提供する核酸およびアミノ酸配列並置解析用公開ソフトウェアＢＬＡＳＴ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｂｌａｓｔ／Ｂｌａｓｔ．ｃｇｉ）から出力される、相同配列情報のａｓｃｉｉ形式ファイル。
（３）小領域の余地率（ｍａｒｇｉｎ：余地長／全長×１００）（％）を示す引数（ＭＡＲＧＩＮ＝数値）。
（４）デバッグ・モード・スイッチを示す引数（ＤＥＢＵＧ＝１の場合、ｏｎ；ＤＥＢＵＧ＝０又は指定なしの場合、ｏｆｆ）。
【０１５７】
また、本実施形態に係るゲノム構造解析ソフトウェアでは、以下のような情報を出力情報とする。
【０１５８】
○出力情報
（１）遺伝子（符号化領域）の位置と機能、相同要素の位置、系統、分布、周辺遺伝子群周辺遺伝子群、関連機能、統計情報を含む、全ての解析情報が入ったテキスト（ａｓｃｉｉ形式）ファイル。
（２）各染色体の遺伝子（符号化領域）の位置と方向、そして相同要素の位置、方向、系統を色別可視化した線状実寸地図（ＳＶＧ言語形式ファイルとその起動用ｈｔｍｌ言語形式ファイル）。（注１）
（３）相同要素の内部構造の系統色別可視化したスキーム図（ＤＯＴ言語形式ファイルの中間出力：公開されているツールであるＧｒａｐｈｖｉｚを介して生成された、ｇｉｆ／ｊｐｇ形式ファイルの最終出力）。（注２）
（４）相同要素の系統樹を可視化したスキーム図（ＤＯＴ言語形式ファイルの中間出力：Ｇｒａｐｈｖｉｚを介して生成された、ｇｉｆ／ｊｐｇ形式ファイルの最終出力）。
（５）染色体を含む各遺伝分子上の相同要素を順序と系統に基づき自動配列・色別可視化したスキーム図（ＤＯＴ言語形式ファイルの中間出力：Ｇｒａｐｈｖｉｚを介して生成された、ｇｉｆ／ｊｐｇ形式ファイルの最終出力）。（注３）
（６）相同要素家系に属する相同要素の長さと分布に関する統計情報を可視化したグラフ（ＧＮＵ環境の一部であるｇｎｕｐｌｏｔを介してｐｓ／ｐｄｆ形式ファイルの最終出力）。
【０１５９】
（注１）遺伝子相同要素分布地図を含め、実寸縮尺分布地図など可視化情報を直接出力する場合は、汎用性、高機能性、伸縮対応性の点から、ＳＶＧ（Ｓｃａｌａｂｌｅ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ）言語形式ファイルとして出力する。ＳＶＧ言語はＷｅｂ作成標準言語であるＸＭＬ言語形式内に２次元グラフィックスを記述するために開発された汎用言語であり、可視化のみならず入力機能も可能にする。その仕様は、Ｗ３Ｃ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ）から入手可能である（Ｗ３Ｃ  ２００３）。ＳＶＧ言語形式ファイルは、公知のソフトウェアを用いて可視化できる他、ＸＭＬ言語互換インターネットブラウザに所定のＳＶＧ言語解釈用プラグインを組込むことにより可視化できる。後者用に、対象物の入ったＳＶＧ言語形式ファイルとともに、起動用ｈｔｍｌ言語形式ファイルを出力する。
【０１６０】
（注２）相同要素内部構造スキーム図、相同要素家系図、相同要素順列図など、物理的距
離のみならず関係的距離を含む可視化情報は、まず、ＤＯＴ言語形式ファイル（Ｇａｎｓｎｅｒ  ｅｔ  ａｌ．２００６）として中間出力し、公知の公開ソフトウェアＧｒａｐｈｖｉｚを通して自動配置した後、ｇｉｆ（又はｊｐｇ）形式ファイルを最終出力として得る。Ｇｒａｐｈｖｉｚは、ｄｏｔ（有向グラフ用）、ｎｅａｔｏ（無向グラフ用）、ｔｗｏｐｉ（放射配置用）、ｃｉｒｃｏ（環状配置用）、ｆｄｐ（無向階層グラフ用）と、５つの異なる配置アルゴリズムを持つ。相同要素内部構造スキーム図はｆｄｐを用い、相同要素家系図はｎｅａｔｏを用い、相同要素順列図はｄｏｔを用いて自動配置する。
【０１６１】
（注３）可視化の際に、小領域、中領域、大領域の各家系を自動配色する。色環（ＲＧＢ）の１６進数表現は（＃００００００−＃ＦＦＦＦＦＦ）であるが、Ｎ家系中ｉ番目家系の色は＃ＦＦＦＦＦＦ×ｉ／（Ｎ＋１）とする。
【０１６２】
以下に、本実施形態に係るゲノム構造解析ソフトウェアの実行環境の一例を示す。なお、以下の実行環境はあくまでも一例であって、本実施形態に係るゲノム構造解析ソフトウェアの実行環境が以下の例に限定されるわけではない。
【０１６３】
○実行環境
（１）ＧＮＵを搭載したＬｉｎｕｘ／Ｕｎｉｘの実行環境で動作するように構成した。
（２）本解析プログラムを、スクリプト言語ｇａｗｋで記述した。ｇａｗｋ言語処理系はＧＮＵの一部に組み込まれているスクリプト言語である。
（３）本ソフトウェアの実行は、起動用ｓｈｅｌｌスクリプトから起動するようにした。
（４）公開された遺伝子配列の解析には、米国衛生局所属機関ＮＣＢＩが提供する核酸データベースＧｅｎＢａｎｋを利用している。
（５）相同配列抽出のために、ＮＣＢＩが提供する核酸およびアミノ酸配列並置解析用公開ソフトウェアＢＬＡＳＴを使用する。これはＮＣＢＩのＷｅｂサーバを利用しても良い。
（６）相同要素関連機能解析には、公開されている三種類の遺伝子機能データベース：京都大学から提供されているＫＥＧＧ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｅｎｏｍｅ．ｊｐ／ｋｅｇｇ／）、Ｗｅｌｌｃｏｍｅ  Ｔｒｕｓｔ  Ｓａｎｇｅｒ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅから提供されているＰｆａｍ（ｈｔｔｐ：／／ｐｆａｍ．ｓａｎｇｅｒ．ａｃ．ｕｋ／）、Ｇｅｎｅ  Ｏｎｔｏｌｏｇｙ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ  から提供されているＧＯ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｅｎｅｏｎｔｏｌｏｇｙ．ｏｒｇ）の原本ファイルを本システム内で統合し、利用した。
（７）ＳＶＧ（Ｓｃａｌａｂｌｅ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ）言語形式ファイル（Ｗ３Ｃ  ２００３）を可視化するためには、ＳＶＧ言語を解釈する公知のグラフィックス・ソフトウエア、又は、ＸＭＬ／ＳＶＧ言語形式互換インターネットブラウザ・プラグインを用いるものとした。
（８）プログラム内部でネットワーク自動配列ツールとして、公開ソフトウェアＧｒａｐｈｖｉｚ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｒａｐｈｖｉｚ．ｏｒｇ／）を使用した。
【０１６４】
かかるゲノム構造解析ソフトウェアを利用した各種の解析結果を、以下で適用例として改めて詳細に説明するものとする。
【０１６５】
＜第１変形例について＞
続いて、本実施形態に係る情報処理装置及び情報処理方法の第１変形例について、簡単に説明する。
【０１６６】
上記の本実施形態に係る情報処理装置及び情報処理方法は、例えば遺伝子配列のような文字列に着目し、かかる文字列を配列並置したうえで、類似する文字列の区間（すなわち、相同要素）を全て抽出し、抽出した相同要素の相似関係及び地理的構造から、抽出した相同要素を家系に分類するものであった。
【０１６７】
本実施形態に係る情報処理装置及び情報処理方法によって得られた相同要素の家系に関して、抽出された家系それぞれに対し識別番号（ＩＤ）のような識別情報を付与することが可能である。そこで、本変形例に係る相同要素系統解析部１０３は、抽出された家系に対して付与されたＩＤを利用して家系の出現順列を表す文字列を生成し、かかる出現順列の文字列に対して、上記の相同要素系統解析法を更に適用する。これにより、より高位の家系解析を行うことが可能となる。なお、相同要素系統解析法の更なる適用回数は、特に限定されるものではなく、解析対象とする文字列や解析条件等に応じて、適宜設定すればよい。
【０１６８】
この際、相同要素系統解析部１０３は、識別番号からなる文字列（数列）の配列並置を実施する際に使われる距離尺度については、遺伝子配列の配列並置に特化した距離尺度などの特殊な距離尺度に限定される必要はなく、先だって例示したような公知の一般的な距離尺度を適宜利用することができる。
【０１６９】
このように、相同要素系統解析法を階層的に実施することで、進化の過程で数々の要素の挿入により分断され、第１階層（すなわち、遺伝子配列に対する最初の相同要素系統解析法の適用）では顕著ではなかった相同要素家系間の関係及び構造を、より詳細に明らかにすることが可能となる。その結果、元来存在していた文字列構造の原型を探索することが可能となり、染色体再編成の変遷をより詳細に解明することが可能となる。
【０１７０】
なお、以上説明した相同要素解析法の階層化については、以下で適用例を挙げながら具体的に説明する。
【０１７１】
（ハードウェア構成について）
次に、図９を参照しながら、本発明の実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成について、詳細に説明する。図９は、本発明の実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。
【０１７２】
情報処理装置１０は、主に、ＣＰＵ９０１と、ＲＯＭ９０３と、ＲＡＭ９０５と、を備える。また、情報処理装置１０は、更に、ホストバス９０７と、ブリッジ９０９と、外部バス９１１と、インターフェース９１３と、入力装置９１５と、出力装置９１７と、ストレージ装置９１９と、ドライブ９２１と、接続ポート９２３と、通信装置９２５とを備える。
【０１７３】
ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１９、またはリムーバブル記録媒体９２７に記録された各種プログラムに従って、情報処理装置１０内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや、プログラムの実行において適宜変化するパラメータ等を一次記憶する。これらはＣＰＵバス等の内部バスにより構成されるホストバス９０７により相互に接続されている。
【０１７４】
ホストバス９０７は、ブリッジ９０９を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス９１１に接続されている。
【０１７５】
入力装置９１５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなどユーザが操作する操作手段である。また、入力装置９１５は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール手段（いわゆる、リモコン）であってもよいし、情報処理装置１０の操作に対応した携帯電話やＰＤＡ等の外部接続機器９２９であってもよい。さらに、入力装置９１５は、例えば、上記の操作手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路などから構成されている。情報処理装置１０のユーザは、この入力装置９１５を操作することにより、情報処理装置１０に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。
【０１７６】
出力装置９１７は、取得した情報をユーザに対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置で構成される。このような装置として、ＣＲＴディスプレイ装置、液晶ディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、ＥＬディスプレイ装置およびランプなどの表示装置や、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置や、プリンタ装置、携帯電話、ファクシミリなどがある。出力装置９１７は、例えば、情報処理装置１０が行った各種処理により得られた結果を出力する。具体的には、表示装置は、情報処理装置１０が行った各種処理により得られた結果を、テキストまたはイメージで表示する。他方、音声出力装置は、再生された音声データや音響データ等からなるオーディオ信号をアナログ信号に変換して出力する。
【０１７７】
ストレージ装置９１９は、情報処理装置１０の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１９は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイス等により構成される。このストレージ装置９１９は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種データなどを格納する。
【０１７８】
ドライブ９２１は、記録媒体用リーダライタであり、情報処理装置１０に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９２１は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２７に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９２１は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２７に記録を書き込むことも可能である。リムーバブル記録媒体９２７は、例えば、ＤＶＤメディア、ＨＤ−ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア等である。また、リムーバブル記録媒体９２７は、コンパクトフラッシュ（登録商標）（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ：ＣＦ）、フラッシュメモリ、または、ＳＤメモリカード（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ  ｍｅｍｏｒｙ  ｃａｒｄ）等であってもよい。また、リムーバブル記録媒体９２７は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ  ｃａｒｄ）または電子機器等であってもよい。
【０１７９】
接続ポート９２３は、機器を情報処理装置１０に直接接続するためのポートである。接続ポート９２３の一例として、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート等がある。接続ポート９２３の別の例として、ＲＳ−２３２Ｃポート、光オーディオ端子、ＨＤＭＩ（Ｈｉｇｈ−Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート等がある。この接続ポート９２３に外部接続機器９２９を接続することで、情報処理装置１０は、外部接続機器９２９から直接各種のデータを取得したり、外部接続機器９２９に各種のデータを提供したりする。
【０１８０】
通信装置９２５は、例えば、通信網９３１に接続するための通信デバイス等で構成された通信インターフェースである。通信装置９２５は、例えば、有線または無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、またはＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＵＳＢ）用の通信カード等である。また、通信装置９２５は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  Ｌｉｎｅ）用のルータ、または、各種通信用のモデム等であってもよい。この通信装置９２５は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の所定のプロトコルに則して信号等を送受信することができる。また、通信装置９２５に接続される通信網９３１は、有線または無線によって接続されたネットワーク等により構成され、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信等であってもよい。
【０１８１】
以上、本発明の実施形態に係る情報処理装置１０の機能を実現可能なハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用するハードウェア構成を変更することが可能である。
【０１８２】
（適用例）
前述の相同要素系統解析法を利用したゲノム構造解析ソフトウェアを用いて、各種の解析を実施した。以下では、実施した解析とその結果について説明する。
【０１８３】
＜適用例１：シアノバクテリアＰＣＣ６８０３のゲノム構造解析＞
前述のゲノム構造解析ソフトウェアを用いて、シアノバクテリアＳｙｎｅｃｈｏｃｙｓｔｉｓ  ｓｐ．  ＰＣＣ６８０３（Ｋａｎｅｋｏ  ｅｔ  ａｌ．，ＤＮＡ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ，３：１０９−１３６（１９９６），Ｋａｎｅｋｏ  ｅｔ  ａｌ．，ＤＮＡ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ，１０：２２１−２２８（２００３））のゲノム（主染色体および内在プラスミドすべて）を解析した。
【０１８４】
○解析対象
ゲノム配列情報として、これまでＰＣＣ６８０３株から発見及び公表された、ＴＡＢＬＥ１に示す８種類のＤＮＡのうち、完全解読された１〜７番目の７個の配列を本解析で使用した。これらの配列７種類に対し、７種類のＳｅｌｆ−Ｓｅｌｆの組合せ、及び、２１種類のＳｅｌｆ−Ｏｔｈｅｒの組合せの配列並置を、公開配列並置ソフトウェアＢＬＡＳＴを用いて行い、その出力結果を併合した約２．６ＭＢのテキストデータを、相同要素系統解析の対象として使用した。領域余地率３％（ＭＡＲＧＩＮ＝３）を引数として与えた。
【０１８５】
【表１】
0005790006.tif 000002
【０１８６】
○結果
出力された解析結果は、統計的に以下のＴＡＢＬＥ２のようにまとめられる。２３５４個の相同区間（ｌｏｃｕｓ）が抽出され、これらが地域的に階層化され、３５２個の独立地帯、大領域（ｄｏｍａｉｎ）に存在している。また、それぞれの大領域は、７６個の大家系（ＢＤＦ）の一つに属することがわかった。ｐＣＡ２．４とｐＣＢ２．４に関して、Ｓｅｌｆ−Ｓｅｌｆ及びＳｅｌｆ−Ｏｔｈｅｒのいずれの組合せにおいても、相同区間は一つも抽出されなかった。
【０１８７】
【表２】
0005790006.tif 000003
【０１８８】
本実施形態に係るゲノム構造解析ソフトウェアでは、抽出された遺伝子（符号化領域）と相同要素の実寸縮尺地図を作成することも可能である。かかる実寸縮尺地図では、各ＤＮＡを二本鎖で表示し、それぞれの鎖上に黒色で遺伝子（又は符号化領域）を示すことができる。また、相同要素は、いずれかの鎖上から飛び出した三段階層のボックスとして表示することが可能である。三段階層のボックスのうち、一番外側に位置するボックスが、大領域（ｄｏｍａｉｎ）を表し、一つ内側のボックスが中領域（ｃｅｉｌｉｎｇ）を表し、最も内側で遺伝子（符号化領域）の外側に位置するボックスが小領域（ｒｅｇｉｏｎ）を表している。また、ゲノム構造解析ソフトウェアにより発見された系統家系は、配色の違いとして図示することが可能である。
【０１８９】
図１０Ａでは、以上のようにして図示される遺伝子と相同要素の実寸縮尺地図の一部を、更に模式化して示したものである。ここで、家系のパターン別表示から容易に観測される、ある興味深い発見について述べる。最下段に表示されているＮＣ＿００５２３２．１は、相同界の家系（最外層）が、類似したパターン配置からなるブロックのつながりが、２つ繋がったような解析結果（０〜３０付近までのつながりと、６０〜９０付近までのつながり）となっている。これは、プラスミドｐＳＹＳＸが元々半分のものであり、ある時点でそれ全体が反復した足跡を示している。また、これらの相同要素と同じ家系でサイズの小さいものが、一つ上段のＮＣ＿００５２２９．１にも見られる。これは、この二つのプラスミドの間で相同組換えが行われたことを示唆している。
【０１９０】
また、各相同要素を、大きさに依存せずに、その出現順序と家系情報に基づき自動配置したスキーム図を出力することも可能である。図１０Ｂに示したスキーム図は、本実施形態に係るゲノム構造解析ソフトウェアから出力されたスキーム図を、更に模式化して示したものである。図１０Ｂでは、各ＤＮＡが実寸縮尺図と同じ順に左から表示されている。この図の右端のＮＣ＿００５２３２．１を見ると、上記の家系の反復パターンがより明白になっている。一つ左側のＮＣ＿００５２２９．１とも、同じ家系の相同要素およびそれらのパターンが数多く見つかる。これら２つのプラスミドが相互に組換えをしている可能性がこの図から明らかとなった。
【０１９１】
また、本明細書中では図示しないが、ＢＤ家系を大領域、中領域、小領域の家系階層構造により系統細分化して形成される系統樹を出力することも可能である。各家系は、中心から外側へ放射上に、ＢＤ家系、ＢＤＣ家系、ＢＤＣＲ家系、それに属する大領域（ｄｏｍａｉｎ）の順に、放射状の系統樹として表現することが可能である。
【０１９２】
また、本明細書中では図示しないが、各ＤＮＡ内の各ＢＤ家系に属する相同要素の内部構成図を出力することも可能である。この内部構成図を参照することにより、同じ家系に属する相同要素の内部構成から、ＢＤ家系が系統細分化できることがわかった。例えば、ＢＤ家系４０番（Ｆ４０）は、最多数９３個の相同要素からなり、そのうち、ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ（ＮＣ＿０００９１１．１）上に８１個、ｐＳＹＳＭ（ＮＣ＿００５２２９．１）に３個、ｐＳＹＳＡ（ＮＣ＿００５２３０．１）に４個、ｐＳＹＳＧ（ＮＣ＿００５２３１．１）に４個、ｐＳＹＳＸ（ＮＣ＿００５２３２．１）に１個の相同要素が見つかった。
【０１９３】
７６個のＢＤ家系（大家系）に関する機能解析の結果を、以下のＴＡＢＬＥ３に示した。８家系がｔｒａｎｓｐｏｓａｓｅ転移酵素の相同遺伝子を含んでおり、トランスポゾンに派生していることがわかった。トランスポゾン特有の短い配列は、挿入配列（ＩＳ：ｉｎｓｅｒｔｉｏｎ  ｓｅｑｕｅｎｃｅ）と呼ばれ、これまで多種の細菌で発見された挿入配列が系統化されている。ＰＣＣ６８０３上にＩＳ４、ＩＳ５、ＩＳ６３０−Ｔｃｌ−ｍａｒｉｎｅｒ、の３系統の挿入配列が実験的に発見されている（Ｃａｓｓｉｅｒ−Ｃｈａｕｖａｔ  ｅｔ  ａｌ．，Ｇｅｎｅ，１９５：２５７−２６６（１９９７））。本解析により、これらの挿入配列は、ＢＤ家系４０番の相同大領域に含まれていることがわかった。また、３家系が細胞分裂および複製、７家系が光合成・炭素固定化、２家系が転写、４家系が翻訳、２系統がメチル化、２系統がリン酸化、６家系が外膜系、５系統が他酵素、の機能にそれぞれ関与していることが解った。
【０１９４】
【表３】
0005790006.tif 000004
【０１９５】
【表４】
0005790006.tif 000005
【０１９６】
＜適用例２：遺伝子工学への利用＞
上記のシアノバクテリアＰＣＣ６８０３の染色体（ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ，ＮＣ＿０００９１１．１）にある遺伝子を外来遺伝子で置換する事を想定し、先に説明したゲノム構造解析ソフトウェアを用いて、着目したｓｌｌ０７２１遺伝子の周辺に位置する相同要素の有無を調べた。
【０１９７】
遺伝子ｓｌｌ０７２１（符号領域番地３４４３５１４〜３４４７３８６）周辺の物理地図及び相同要素順序図を拡大して、図１１Ａと図１１Ｂに示した。ｓｌｌ０７２１の５’端から１ｋｂ上流に相同要素Ｄ２６０が検出され、ｓｌｌ０７２１の３’端から３．３ｋｂ下流に相同要素Ｄ２６１が検出された。図１１Ｃに示した相同要素内部構成図と図１１Ｄに示した相同要素家系系統樹に示されるように、１２２ｂｐの長さのＤ２６０と、１２３ｂｐの長さのＤ２６１は共に第５９家系に属すること、及び、この家系に属する相同要素は他には存在しないことがわかった。
【０１９８】
相同要素機能解析から、Ｄ２６１はｓｌｒ１６５１（ｈｅａｍｏｌｙｓｉｎ  ｓｅｃｒｅｔｉｏｎ  ＡＴＰ−ｂｉｎｄｉｎｇ  ｐｒｏｔｅｉｎ）遺伝子（Ｓａｋｉｙａｍａ  ｅｔ  ａｌ．，Ｊ．Ｂａｃｔｅｒｉｏｌ．，１８８：３５３５−３５４２（２００６））の内部にあり、Ｄ２６０とＤ２６１との間はｓｌｌ０７２１（ｌｅｕｋｏｔｏｘｉｎ：ＬｔＡ）を含めｈｅｍｏｌｙｓｉｎ  ｓｅｃｒｅｔｉｏｎ関連遺伝子が並ぶオペロンをなすこと、Ｄ２６０の上流には、ｃｉｒｃａｄｉａｎ  ｃｌｏｃｋ関連遺伝子が並ぶオペロンが置かれており、Ｄ２６１の下流にはａｍｉｎｏ  ａｃｉｄ  ａｍｉｄｏｈｙｄｒｏｌａｓｅ遺伝子が置かれていること、がわかった。
【０１９９】
上流と下流はｈｅｍｏｌｙｓｉｎに関与しないとみられることから、このＤ２６０とＤ２６１の間は進化の過程で相同組換えによりゲノムに統合された領域であると推定される。従って、Ｄ２６０とＤ２６１を残してこれらの間に遺伝子構造体を置換挿入した場合や、Ｄ２６０とＤ２６１の間に外来遺伝子を挿入した場合には、将来、相同組換えにより、挿入した遺伝子構造体や外来遺伝子を失う可能性があると推定される。
【０２００】
このように、本実施形態に係る相同要素系統解析法に基づくゲノム構造解析は、不安定領域を含め、ゲノムの全体構造だけでなく、局所構造も関する詳細情報を提供し、遺伝子工学を支援するものであることが明らかとなった。
【０２０１】
＜適用例３：生物進化解析への利用＞
光合成機能を有する生物は、光吸収体を構成する色素を細胞内で合成する。この点に着目し、保有する色素の構造から系統分類された光合成生物の系統樹が報告されている（Ｘｉｏｎｇ  ｅｔ  ａｌ．Ｓｃｉｅｎｃｅ，２８９：１７２４−１７３０（２０００））。系統樹によれば、メタンを発生する古菌、バクテリオクロロフィルａを有するＲｈｏｄｏｂａｃｔｅｒ  ｓｐｈａｅｒｏｉｄｅｓを含む紫色酸素非発生型光合成細菌、バクテリオクロロフィルｃを有するＣｈｌｏｒｏｂｉｕｍ  ｔｅｐｉｄｕｍを含む緑色光合成細菌、バクテリオクロロフィルｇを有するハロバクテリア、そして、クロロフィルａを有する酸素発生型光合成細菌シアノバクテリアと植物の順で地球に出現したことになる。
【０２０２】
また、１６ＳｒＲＮＡにより系統分類されたシアノバクテリア類の系統樹が報告されている（Ｔｏｍｉｔａｎｉ  ｅｔ  ａｌ．，ＰＮＡＳ，１３（１４）：５４４２−５４４７（２００６））。この系統樹によれば、Ｇｌｅｏｂａｃｔｅｒ類が最も古いシアノバクテリアとされ、その後に従属栄養である（大気中ＣＯ２あるいは水中ＨＣＯ３−を唯一つの炭素源とする）Ｓｙｎｅｃｈｏｃｏｃｃｕｓ  ｅｌｏｎｇａｔｕｓ類が、そして、独立栄養である（大気中ＣＯ２あるいは水中ＨＣＯ３−に加えて、グルコースなどの糖類を炭素源として吸収する）Ｓｙｎｅｃｈｏｃｙｓｔｉｓ類が続く。炭素固定能に加え、窒素固定能を有するＡｎａｂａｅｎａ類やＮｏｓｔｏｃ類は、進化的にかなり後とみられる。
【０２０３】
酸素非発生型光合成細菌１５株に関して、本実施形態に係る相同要素系統解析法に基づくゲノム構造解析を行った。図１２Ａ及び図１２Ｂは、解析の結果得られた機能別相同要素家系数の星状グラフを示している。
【０２０４】
Ｒｈｏｄｏｂａｃｔｅｒ  ｓｐｈａｅｒｏｉｄｅｓを含む紫色光合成細菌、Ｒｏｓｅｂａｃｔｅｒ  ｄｅｎｉｔｒｉｆｉａｃａｎｓを含む赤色光合成細菌、Ｃｈｌｏｒｏｂｉｕｍ  ｔｅｄｉｕｍを含む緑色光合成細菌、と、それぞれの色素に応じて配色を変化させた（ただし、図１２Ａでは白黒化されている。）。図１２Ａから明らかなように、星状グラフの外側には紫色光合成細菌を表す曲線が現れ、その内側に緑色光合成細菌を表す曲線が現れ、最も内側に赤色光合成細菌を表す曲線が現れた。いくつかの機能分類（Ｉｎｆｅｃｔｉｏｎ，Ｒｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ，Ｔｒａｎｓｐｏｓｏｎ，Ｂｅｈａｖｉｏｒ，Ｃｅｌｌ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，Ｃｅｌｌ  Ｇｒｏｗｔｈ  ａｎｄ  Ｄｅａｔｈ，Ｃｅｌｌ  Ｍｏｔｉｌｉｔｙ）で曲線の交差は見られるものの、それ以外の機能分類では、外側の紫系の曲線群、緑系の曲線群は、それぞれ群を成し、互いに類似した形状をなしている。他方、紫系とも緑系とも異なる形状を示しているのが、赤色曲線のＲｏｓｅｂａｃｔｅｒ  ｄｅｎｉｔｉｆｉｃａｎｓである。ほぼ全機能分類で紫系が外側を成しているが、唯一つ、Ｔｒａｎｓｐｏｓｏｎの機能分類でＣｌｏｒｏｂｉｕｍ類のＣｈｌｏｒｏｂｉｕｍ  ｐｈａｅｏｂａｃｔｅｒｉｏｄｅｓが最大値を示していることは、外来遺伝子導入による機能獲得やゲノム再編成が頻繁に起こった可能性を示唆している。図１２Ｂに示した例においても、図１２Ａに示した場合と同様にして、星状グラフに現れる曲線の形状は、光合成細菌が有している色素の種類ごとに群れをなしていることがわかる。
【０２０５】
これらの例は、本実施形態に係る相同要素系統解析法に基づくゲノム構造解析によって、生物進化の解明に役立つ情報が得られることを示している。
【０２０６】
＜適用例４：病理解明への利用＞
研究用に使われる非病原性大腸菌（Ｅｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ  ｃｏｌｉ）Ｋ１２株と、強い病原性で知られる大腸菌Ｏ１５７：Ｈ７株、幅広い薬剤に耐性を持つＰｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ  ａｅｒｕｇｉｎｏｓａ  ＰＡ７株、トルエンなどの溶剤に耐性を持つＰｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ  ｐｕｔｉｄａ  ｆ１の３種類の病原性細菌に関して、本実施形態に係る相同要素系統解析法を用いたゲノム構造解析を行った。
【０２０７】
図１３は、解析の結果、得られた機能別相同要素家系数の星状曲線を示している。３種類の病原性細菌、大腸菌Ｏ１５７：Ｈ７、Ｐ．ａｅｒｕｇｉｎｏｓａ  ＰＡ７株、Ｐ．ｐｕｔｉｄａ  ｆ１の曲線が相似形を示し、研究用大腸菌Ｋ１２株の曲線（太実線）と大きく異なっていることがわかる。特に異なっている機能分類は、Ｃｅｌｌ  Ｇｒｏｗｔｈ  ａｎｄ  Ｄｅａｔｈ（細胞の成長と死）、Ｃｅｌｌ  Ｍｏｔｉｌｉｔｙ（移動性）、Ｅｎｄｏｃｒｉｎｅ  Ｓｙｓｔｅｍ（分泌系）、Ｓｉｇｎａｌｉｎｇ  Ｍｏｌｅｃｕｌｅｓ  ａｎｄ  Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ（信号伝達分子と相互作用）、Ｆｏｌｄｉｎｇ  Ｓｐｌｉｔｔｉｎｇ  ａｎｄ  Ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ（タンパク質の畳み込みと劣化）、Ｉｎｆｅｃｔｉｏｕｓ  Ｄｉｓｅａｓｅｓ（感染病）の機能分類であった。
【０２０８】
これらの機能分類は、病原性細菌を特徴づける情報である。上記機能分類において、病原性大腸菌が研究用の非病原性大腸菌とは異なり、むしろシュードモナス属により近い挙動を示す解析結果が得られたということは、本実施形態に係る相同要素系統解析法に基づくゲノム構造解析が、病理解明に役立つ情報を与えることを示している。
【０２０９】
＜適用例５：他分野の文字列構造解析への応用＞
以上説明してきたように、本実施形態に係る相同要素系統解析法は、文字列の配列並置から得られる相同要素から、相同要素が物理的に分散する相同群と、相同要素が地理的に近隣する地域群とを形成する。その後、本実施形態に係る相同要素系統解析法は、これら相同群及び地域群を併合することにより家系とし、家系を地域構成から細分化して系統化する。このように、本実施形態に係る相同要素系統解析法は、汎用的な概念からなる方法であり、解析する文字列は、遺伝子配列以外にも、例えば、一般の文書ファイル、記号化されたマルチメディア情報、時系列データなど、いかなる文字列であってもよい。
【０２１０】
例えば、着目する文字列情報が、音楽コンテンツの実体データである場合には、和音のコード進行解析に本実施形態に係る相同要素系統解析法を利用することが可能である。また、着目する文字列情報が、画像コンテンツと音声コンテンツとからなる動画コンテンツである場合には、本実施形態に係る相同要素系統解析法を利用することで、例えばＶＩＤＥＯ編集の有無等を解析することができる。また、これらの例以外にも、ある種の系列が存在しうるような情報であれば、本実施形態に係る相同要素系統解析法を適用することが可能である。
【０２１１】
＜適用例６：相同要素系統解析法の多階層化＞
続いて、図１４を参照しながら、相同要素系統解析法を多段階に適用して、より高位の家系解析を行った結果について、具体的に説明する。なお、本適用例では、上記適用例１において解析対象としたシアノバクテリアＰＣＣ６８０３のゲノム構造解析結果を利用して、更なる家系解析を実施した。
【０２１２】
上記適用例１で示したように、本発明の実施形態に係る相同要素系統解析法を利用することで、シアノバクテリアＰＣＣ６８０３について７６個のＢＤ家系（大家系）が抽出された。ここで、図１０Ａに示した模式図の基となった実寸縮尺地図は、７６の家系に分類された相同要素が上下のパルスとして示され、それぞれゲノム上のある物理位置にある大きさを有して出現することを可視化したものである。また、図１０Ｂに示した模式図の基となったスキーム図は、物理位置と大きさの情報を除いて、相同要素をその家系情報とともに出現順に並べた地図である。
【０２１３】
本適用例では、図１０Ｂに示した模式図の基となったスキーム図において、相同要素家系（ＢＤ家系）の出現順列を、家系それぞれに付与された家系ＩＤ（本適用例では、１〜７６の整数）を要素とする５種類の文字列（いわば、第２階層の文字列）とみなし、図１４に示したような文字列データとして取り扱った。すなわち、本適用例では、かかる５種類の文字列データを、本実施形態に係るゲノム構造解析ソフトウェアにより更に解析して、相同要素家系ＩＤ列をより高位の相同要素として抽出し、抽出された高位家系の解析を行った。
【０２１４】
上記適用例１において、５番目の分子ＮＣ＿００５２３２．１（図１０Ａにおける最下段、図１０Ｂにおける最右端の分子）には、ある相同要素家系パターンが二度出現する旨を言及したが、かかる部位は、図１４の最下段に示した文字列において下線を付して示した「７６  ６０  ７３  ７２  ７５  ７１  ７０  ２７」のパターン（相同要素家系列）に相当し、このパターンを、第２階層の相同要素とみなすことができる。また、図１４に下線を付して示したように、末尾の「７６  ６０」の断片と先頭の「７３  ７２  ７５  ７１  ７０  ２７」の断片は環状分子上で連結し、「７６  ６０  ７３  ７２  ７５  ７１  ７０  ２７」のパターンを形成していることが明らかとなった。
【０２１５】
また、上記適用例１において、５番目の分子ＮＣ＿００５２３２．１で抽出された相同要素家系パターンが、分子ＮＣ＿００５２２９．１にも出現している旨を言及したが、かかる部位は、図１４の下から２番目に示した文字列データにおいて、下線を付した部分に対応することが確認できた。すなわち、図１４に示した分子ＮＣ＿００５２２９．１の文字列パターンにおいて、「７６  ６０  ７３  ７２  ７５  ７１  ７０  ２７」のパターンは、「２７  ７０  ７１」のパターンや「７３  ６０」のパターンや「７２  ７３」のパターンのような、家系列の断片として確認することができた。かかる結果は、分子ＮＣ＿００５２２９．１の相同要素家系ＩＤ列において、「２７  ７０  ７１」のパターンや「７３  ６０」のパターンや「７２  ７３」のパターンが、分子ＮＣ＿００５２３２．１における「７６  ６０  ７３  ７２  ７５  ７１  ７０  ２７」のパターンと同じ高位家系に属することを示している。
【０２１６】
（まとめ）
以上説明したように、本発明の実施形態では、一つ以上の文字列から成る系において、類似する文字列断片（相同要素）の分布・構造・系統を解析する一般的手法である相同要素系統解析法を提案し、基本概念と解析手順を明らかにした。更に、本解析手法を用いて実現されたゲノム構造解析ソフトウェアと、このゲノム構造解析ソフトウェアを利用したシアノバクテリア株のゲノム構造解析及び各種応用分野について述べた。
【０２１７】
以上説明した相同要素系統解析法は、いずれの特定遺伝子をも限定することなく、換言すれば、生物学的解釈を伴う要素を導入することなく、遺伝子配列という文字列から、自己並置という機械的操作で相同要素をすべて抽出する。その後、抽出した相同要素が一体どういうものなのかを最後まで知らずに（未知のまま）、地域的構造と相同関係から相同要素の家系を築き上げる手法である。また、家系を構築したのちに遺伝子情報と照合することにより、遺伝子内における相同要素の位置関係を解析したり、家系の機能探索を行ったりすることが可能となる。このように、本解析法は、他生物とのゲノム並置ではなく、自分自身のゲノム並置から進化を探ることが可能な方法であるといえる。
【０２１８】
本解析手法およびソフトウェアは、生物分野において、ゲノムの変遷および再編成の可能性を明らかにし、遺伝子工学を支援すると共に、病理や生物進化の解明に役立つ情報を提供する。また、本解析手法は汎用的であり、遺伝子配列の構造解析のみならず、他分野の文字列の構造解析にも利用できる利用価値の高い手法である。
【０２１９】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【０２２０】
１０    情報処理装置
１０１    データ取得部
１０３    相同要素系統解析部
１０５    相同要素機能解析部
１０７    解析結果出力部
１０９    記憶部
１３１    配列並置部
１３３    相同要素抽出部
１３５    相同群解析部
１３７    地域群解析部
１３９    家系解析部
１４１    家系細分化部
１４３    方向決定部
【図１】
0005790006.tif 000006
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
0005790006.tif 000013
【図５Ｅ】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
0005790006.tif 000018
【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
0005790006.tif 000020
【図１１Ａ】
0005790006.tif 000021
【図１１Ｂ】
0005790006.tif 000022
【図１１Ｃ】
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【図１１Ｄ】
0005790006.tif 000024
【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１３】
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【図１４】
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