(57)【要約】【課題】進化的に離れた生物の遺伝子でも、類似した機能を持つ遺伝子を発見できるような遺伝子クラスタリング装置を得る。【解決手段】複数の遺伝子を配列の類似性に基づいてクラスタリングする遺伝子クラスタリング装置１０であって、遺伝子配列に含まれるモチーフ配列を検索するモチーフ検索部１７と、各々の遺伝子配列に含まれるモチーフ配列を比較することにより、任意の２つの遺伝子の類似度スコアを計算するモチーフスコア計算部１８と、類似度スコアを用いて、任意の２つの遺伝子の遺伝子間距離を計算する遺伝子間距離計算部１９と、遺伝子間距離に基づいて、複数の遺伝子のクラスタリングを行うクラスタリング処理部２０とを備える。【選択図】図１
2008225689.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の遺伝子を配列の類似性に基づいてクラスタリングする遺伝子クラスタリング装置であって、
遺伝子配列に含まれるモチーフ配列を検索するモチーフ検索部と、
各々の遺伝子配列に含まれるモチーフ配列を比較することにより、任意の２つの遺伝子の類似度スコアを計算するモチーフスコア計算部と、
前記類似度スコアを用いて、任意の２つの遺伝子の遺伝子間距離を計算する遺伝子間距離計算部と、
前記遺伝子間距離に基づいて、前記複数の遺伝子のクラスタリングを行うクラスタリング処理部とを備えたことを特徴とする遺伝子クラスタリング装置。
【請求項２】
前記モチーフスコア計算部は、
第１の遺伝子の配列に含まれるすべてのモチーフ配列と、第２の遺伝子の配列に含まれるすべてのモチーフ配列について総当りで類似度を求め、得られたモチーフ同士の類似度の総和を第１の遺伝子と第２の遺伝子の類似度スコアとすることを特徴とする請求項１に記載の遺伝子クラスタリング装置。
【請求項３】
前記遺伝子間距離計算部は、
第１の遺伝子と、第２〜第Ｎの遺伝子の類似度スコアを要素とする第１のベクトルと、第２の遺伝子と、第１、第３〜第Ｎの遺伝子の類似度スコアを要素とする第２のベクトルの要素の相関を求めることにより、前記第１の遺伝子と前記第２の遺伝子の遺伝子間距離を算出することを特徴とする請求項１に記載の遺伝子クラスタリング装置。
【請求項４】
複数の遺伝子を配列の類似性に基づいてクラスタリングする遺伝子クラスタリング方法であって、
遺伝子配列に含まれるモチーフ配列を検索するモチーフ検索工程と、
各々の遺伝子配列に含まれるモチーフ配列を比較することにより、任意の２つの遺伝子の類似度スコアを計算するモチーフスコア計算工程と、
前記類似度スコアを用いて、任意の２つの遺伝子の遺伝子間距離を計算する遺伝子間距離計算工程と、
前記遺伝子間距離に基づいて、前記複数の遺伝子のクラスタリングを行うクラスタリング処理工程とを備えたことを特徴とする遺伝子クラスタリング方法。
【請求項５】
コンピュータを、
複数の遺伝子を配列の類似性に基づいてクラスタリングする遺伝子クラスタリング装置として機能させるプログラムであって、
遺伝子配列に含まれるモチーフ配列を検索するモチーフ検索部と、
各々の遺伝子配列に含まれるモチーフ配列を比較することにより、任意の２つの遺伝子の類似度スコアを計算するモチーフスコア計算部と、
前記類似度スコアを用いて、任意の２つの遺伝子の遺伝子間距離を計算する遺伝子間距離計算部と、
前記遺伝子間距離に基づいて、前記複数の遺伝子のクラスタリングを行うクラスタリング処理部として機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の遺伝子を配列の類似性に基づいてクラスタリングする遺伝子クラスタリング装置、遺伝子クラスタリング方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
機能の分からない遺伝子の働きを推定するには、すでに知られている遺伝子に対する類似性を評価し、配列の類似性に基づいてクラスタリングを行う手法が有効であることが知られている。
従来、遺伝子のクラスタリングには最大節約法、最尤法、近隣結合法などが用いられている。これらの方法は、クラスタリング対象となる遺伝子の配列を直接比較しながら、系統樹を作成する点が共通である。このようなクラスタリングを利用した例として、非特許文献１に開示されたクラスタリングとアラインメントのためのプログラムなどがあげられる。
【０００３】
従来の遺伝子クラスタリング方法では、一つひとつの遺伝子の塩基配列に着目し、個々の塩基配列の変異の時期や前後関係を推定することで系統樹を作成している。しかしながら、これらの方法では、遺伝的にかなり離れてしまっているものや、分化したあとに新たに獲得された機能など、大幅に全体の配列が異なるようなもの同士は比較できないという問題があった。従来のクラスタリングは、進化的な過程で発生する程度の配列変化、すなわち比較的変化の少ない遺伝子同士を比較するのには適している。
【０００４】
【非特許文献１】CLUSTAL W:improving the sensitivity of progressive multiple sequence alignment through sequence weighting, position-specific gap penalties and weight matrix choice; J.D.Thompson et.al.; Nucleic acids Research, 1994, Vol. 22, No.22 4673-4680.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述のように、従来のクラスタリング方法のように全ての遺伝子配列をそのまま用いてクラスタリングする方法では、進化的に離れた遺伝子のクラスタリングを行うことは難しかった。
【０００６】
本発明は、進化的に離れた生物の遺伝子でも、類似した機能を持つ遺伝子を発見できるような遺伝子クラスタリング装置、遺伝子クラスタリング方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る遺伝子クラスタリング装置は、複数の遺伝子を配列の類似性に基づいてクラスタリングする遺伝子クラスタリング装置であって、遺伝子配列に含まれるモチーフ配列を検索するモチーフ検索部と、各々の遺伝子配列に含まれるモチーフ配列を比較することにより、任意の２つの遺伝子の類似度スコアを計算するモチーフスコア計算部と、前記類似度スコアを用いて、任意の２つの遺伝子の遺伝子間距離を計算する遺伝子間距離計算部と、前記遺伝子間距離に基づいて、前記複数の遺伝子のクラスタリングを行うクラスタリング処理部とを備える。
本発明では、遺伝子配列に含まれるモチーフを指標として遺伝子の類似度を解析するようにした。進化的には離れていても類似した機能を持つ遺伝子は同様のモチーフを持っていることが多いため、本発明は、広い生物種間での機能類似遺伝子の発見や、未知の遺伝子の機能推定等に大変有効である。
【０００８】
前記モチーフスコア計算部は、第１の遺伝子の配列に含まれるすべてのモチーフ配列と、第２の遺伝子の配列に含まれるすべてのモチーフ配列について総当りで類似度を求め、得られたモチーフ同士の類似度の総和を第１の遺伝子と第２の遺伝子の類似度スコアとすると好ましい。
【０００９】
前記遺伝子間距離計算部は、第１の遺伝子と、第２〜第Ｎの遺伝子の類似度スコアを要素とする第１のベクトルと、第２の遺伝子と、第１、第３〜第Ｎの遺伝子の類似度スコアを要素とする第２のベクトルの要素の相関を求めることにより、前記第１の遺伝子と前記第２の遺伝子の遺伝子間距離を算出すると好ましい。
【００１０】
本発明に係る遺伝子クラスタリング方法は、複数の遺伝子を配列の類似性に基づいてクラスタリングする遺伝子クラスタリング方法であって、遺伝子配列に含まれるモチーフ配列を検索するモチーフ検索工程と、各々の遺伝子配列に含まれるモチーフ配列を比較することにより、任意の２つの遺伝子の類似度スコアを計算するモチーフスコア計算工程と、前記類似度スコアを用いて、任意の２つの遺伝子の遺伝子間距離を計算する遺伝子間距離計算工程と、前記遺伝子間距離に基づいて、前記複数の遺伝子のクラスタリングを行うクラスタリング処理工程とを備える。
本発明では、遺伝子配列に含まれるモチーフを指標として遺伝子の類似度を解析するようにした。進化的には離れていても類似した機能を持つ遺伝子は同様のモチーフを持っていることが多いため、本発明は、広い生物種間での機能類似遺伝子の発見や、未知の遺伝子の機能推定等に大変有効である。
【００１１】
本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、複数の遺伝子を配列の類似性に基づいてクラスタリングする遺伝子クラスタリング装置として機能させるプログラムであって、遺伝子配列に含まれるモチーフ配列を検索するモチーフ検索部と、各々の遺伝子配列に含まれるモチーフ配列を比較することにより、任意の２つの遺伝子の類似度スコアを計算するモチーフスコア計算部と、前記類似度スコアを用いて、任意の２つの遺伝子の遺伝子間距離を計算する遺伝子間距離計算部と、前記遺伝子間距離に基づいて、前記複数の遺伝子のクラスタリングを行うクラスタリング処理部として機能させる。
本発明では、遺伝子配列に含まれるモチーフを指標として遺伝子の類似度を解析するようにした。進化的には離れていても類似した機能を持つ遺伝子は同様のモチーフを持っていることが多いため、本発明は、広い生物種間での機能類似遺伝子の発見や、未知の遺伝子の機能推定等に大変有効である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１による、遺伝子クラスタリング装置１０の機能構成を示すブロック図である。図に示すように、遺伝子クラスタリング装置１０は、入力装置１１、ユーザインターフェイス部１２、データアクセス部１３、遺伝子配列記憶部１４、スコア記憶部１５、モチーフ記憶部１６、モチーフ検索部１７、モチーフスコア計算部１８、遺伝子間距離計算部１９、クラスタリング処理部２０、出力装置２１を備えている。
【００１３】
遺伝子クラスタリング装置１０は、例えば汎用的なパーソナルコンピュータに所定のプログラムを実行させたものである。ユーザインターフェイス部１２、データアクセス部１３、モチーフ検索部１７、モチーフスコア計算部１８、遺伝子間距離計算部１９、およびクラスタリング処理部２０は、プログラムに従ってコンピュータのプロセッサが行う動作のモジュールを表しており、これらは実際には一体として遺伝子クラスタリング装置１０のプロセッサを構成する。
【００１４】
遺伝子配列記憶部１４、スコア記憶部１５、およびモチーフ記憶部１６は、遺伝子クラスタリング装置１０のハードディスク等の記憶装置である。
入力装置１１は、例えばキーボード、マウス、タッチパネル等の入力手段であり、ユーザが遺伝子クラスタリング装置１０に処理の指示を与えたり、データやパラメータを入力するために用いられる。また、USB(Universal Serial Bus)インターフェイスを介して、メモリ媒体などからデータを読み込むことも可能である。ユーザによる入力装置１１を介した操作はユーザインターフェイス部１２によって制御される。
出力装置２１は、表示装置やプリンタ等である。
【００１５】
次に本実施形態による遺伝子クラスタリング処理ついて説明する。
まず、クラスタリングの対象となる遺伝子群の配列情報が遺伝子配列記憶部１４からデータアクセス部１３を介してモチーフ検索部１７に供給される。遺伝子配列記憶部１４には、入力装置１１を介して入力された遺伝子の配列情報が記憶されている。
【００１６】
図２は、クラスタリングの対象となる遺伝子群の例を示す図である。ここでは、対象となる遺伝子の遺伝子番号とその生物種を示している。図２に示す例は、トウモロコシ（Zea mays）のID１（indeterminate１）遺伝子をqueryとして、イネ（Oryza  Sativa）、シロイヌナズナ（arabidopsis thaliana）、および紅藻のアミノ酸配列に対してblastサーチ（閾値1e-30）を行い、ヒットした遺伝子を示している。
【００１７】
なお、それぞれの遺伝子配列は、例えば以下のサイトで参照することができる。
イネ： http://rapdb.lab.nig.ac.jp/（RAP１）
シロイヌナズナ： http://mips.gsf.de/proj/thal/db/（MIPS）
紅藻：http://merolae.biol.s.u-tokyo.ac.jp/
【００１８】
ID1遺伝子はトウモロコシにおいて花成を制御している遺伝子として単離されたものであり、ジンクフィンガーをもつ転写因子をコードしている。
なお、遺伝子群の選び方は上記の方法に限られず、他の配列解析手法を用いてもよい。
【００１９】
次に、供給された遺伝子群を対象にモチーフ検索部１７においてモチーフ検索を実行する。モチーフは、タンパク質構造中の活性部位や機能領域に対応した配列パターンである。モチーフ検索は、例えばMEME(Bailey and Elkan, 1994)などの手法を用いて行うことができる。図３は、図２にその一部を示した遺伝子群に対してモチーフ検索を行った結果得られるモチーフデータの例を示す図である。図中、番号を付された四角で表されたものが個々のモチーフに対応する。例えば、ID1遺伝子は、５番、２番、３番、１番、７番、６番、１８番で表されるモチーフ配列を有していることが分かる。一般に、遺伝的にかなり離れている場合でも、機能的に類似した遺伝子同士は同じモチーフを持っていることが多い。
【００２０】
モチーフ検索を行うことにより、各々の遺伝子の配列の中から、主要な構造・機能を決めるために寄与していると考えられる大小さまざまな部分配列の情報を得ることができる。得られたモチーフデータはモチーフ記憶部１６に保存される。
【００２１】
次に、モチーフスコア計算部１８において、クラスタリング対象となる全ての遺伝子同士を比較して、含まれるモチーフ配列でみた類似度を表すスコアを算出する。類似度スコア算出には、アミノ酸相互の置換確率に基づくPAM(Point-Accepted Mutation、In Margaret O. Dayhoff, editor, Atlas of Protein Sequence and Structure, volume 5, pages 345-352. National Biochemical Research Foundation, Washington DC, 1978)やBLOSUM(Blocs Substitution Matrix、Henikoff and Henikoff (1992; PNAS 89:10915-10919))などを用いることができる。スコア記憶部１５には、これらの手法で用いられるスコアデータが保存されている。
なお、本実施形態では、モチーフ以外の領域についてはスコア算出を行っていない。これはモチーフ以外の部分をスコア０とみなしていることを意味する。モチーフという配列が保存された部分に絞り、スコアを算出することで高速にクラスタリングを実施している。もし、さらに必要があれば、単に保存された配列モチーフだけでなく、二次構造予測などの機能を加え、αヘリックスやβシートなどを決めている構造部分を抽出し、それらをモチーフとしてスコアを与えることで、機能だけでなく構造類似のクラスタリングを行わせることも可能である。
【００２２】
類似度スコア算出方法について説明する。
例えば、遺伝子１に含まれるモチーフ１と、遺伝子２に含まれるモチーフ２の配列が下記のとおりとする。
モチーフ１：WKCEKCAK
モチーフ２：WKCDKCN
【００２３】
モチーフ１とモチーフ２の最初のアミノ酸残基はWなので、図４に示すPAM40のマトリクスのWの行のWの列を参照すると、スコアは１３であることが分かる。２番目のアミノ酸残基は両配列ともKであり、スコアは６であることが分かる。このように順にスコアを求めてそれらを加算すると、モチーフ１とモチーフ２のスコアは以下のようになる。
スコア＝１３＋６＋９＋３＋６＋９＋（−３）＝４３
このようにして、遺伝子１および遺伝子２に含まれているすべてのモチーフ同士について総当りでスコアを求める。さらに、すべてのモチーフ同士のスコアの和を求め、遺伝子１と遺伝子２の類似度スコアとする。ここで、モチーフ相互に比較するに当たって、アミノ酸残基の欠失や挿入を考慮して最適なスコアを算出する場合は、部分最適並置を求める動的計画法を用いたアルゴリズムSmith-Waterman法（Smith TF, Waterman MS (1981). "Identification of Common Molecular Subsequences". Journal of Molecular Biology 147: 195-197.）を利用している。
【００２４】
図５に、上記のようにして求められた遺伝子同士のスコアマトリクスの一部を示す。図５は、４つの遺伝子についての遺伝子相互の類似度スコアを示している。
【００２５】
次に、遺伝子間距離計算部１９において、各遺伝子間の距離を算出する。遺伝子同士の距離はさまざまな定義が可能であるが、本発明では、ピアソンの相関係数を用いる。これは、図５に示すマトリクスの任意の２行のデータを取り出し、相互の要素の相関を求める方法である。相関係数を用いることで、相対的なモチーフ類似度を持つものに対しては相関が高くなり、絶対値の偏りによって離れてしまうことがない。共通モチーフの数が多いものと少ないものなどの差が多少あっても、共通の尺度で補正しながら距離を求めることが可能となる。
【００２６】
次に、クラスタリング処理部２０において、遺伝子間距離計算部１９で算出された距離の値を用いてWard法や群平均法などの方法を用いてクラスタリングを実施する。図６にクラスタリング結果のデンドログラム図示す。図６から、トウモロコシのID１遺伝子は、Os10g0419200遺伝子と似た機能を持っていることが示唆される。Os10g0419200遺伝子は、zinc finger proteinをコードしており、Os10g0419200が持つ機能はZinc finger, C2H2 type family proteinと付与されており、実際にＩＤ１と類似の機能を持つということが類推できる。
【００２７】
このように、本発明によれば、モチーフの抽出、モチーフの有無と類似度を指標としたクラスタリングという一連の解析が可能となる。モチーフとは、機能ドメインに特徴的な保存配列パターンなどを含み、モチーフを指標として解析することで、遺伝的には離れていても機能的に似た遺伝子を比較解析することができる。アミノ酸配列の置換率を利用した解析はこれまでにも存在しているが、モチーフの有無・類似度を指標とした比較解析の手法は確立されておらず、今後、生物間で保存された機能遺伝子の解析、機能未知遺伝子の機能推定等で利用することが出来る。DNAシーケンシング技術の進歩により、非常に多くの生物種のゲノムの読取が進んできており、必ずしも遺伝的に同祖でない場合でも、機能的に類似なものがクラスタリングにより見出せれば、未知の遺伝子配列の機能を解析するのに非常に有用である。
【００２８】
なお、本発明によるクラスタリング方法は、単に遺伝子のモチーフ情報に限らず、構造的な特徴、つまりαヘリックス、βシート、疎水性、親水性の強いエリアなど種々の指標値に置き換えた数値列パターンを対象に利用することも可能である。また、本発明で説明している遺伝子配列は文字列そのものである。したがって、遺伝子配列はそのまま文字配列のクラスタリングに置き換えることが可能である。あらゆる文字情報あるいは数値情報列に適用可能であることはいうまでもない。文字列ではその一致した文字数をスコアにすることや、単に辞書に存在する単語ごとに一定のスコアを与えるという方法でも問題ない。数字列の場合は、その数値そのものの差やその２乗値を距離として広く適用が可能なことはいうまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】図１は、本発明の実施の形態１による、遺伝子クラスタリング装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、クラスタリングの対象となる遺伝子群の例を示す図である。
【図３】図３は、検索により得られるモチーフの例を示す図である。
【図４】図４は、PAM40のマトリクス表である。
【図５】図５は、遺伝子同士の類似度スコアの例を示す図である。
【図６】図６は、遺伝子のクラスタリング結果のデンドログラム図である。
【符号の説明】
【００３０】
１０  遺伝子クラスタリング装置、１１  入力装置、１２  ユーザインターフェイス部、１３  データアクセス部、１４  遺伝子配列記憶部、１５  スコア記憶部、１６  モチーフ記憶部、１７  モチーフ検索部、１８  モチーフスコア計算部、１９  遺伝子間距離計算部、２０  クラスタリング処理部、２１  出力装置
【図１】
2008225689.tif 000003
【図２】
2008225689.tif 000004
【図３】
2008225689.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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