(57)【要約】【課題】  個体間の遺伝的関係をより正確に反映した非類似度を計算する。【解決手段】ハプロタイプ間非類似度計算手段１２２によって個体のハプロタイプ情報に基づいてハプロタイプ進化系統樹を最尤推定し，各ハプロタイプ間の非類似度行列を作成する。個体間非類似度計算手段１２３によって各ハプロタイプ間の非類似度行列を用いて各個体間の遺伝的非類似度を計算する。個体クラスタリング手段１２４によって各個体間の遺伝的非類似度行列を用いて個体のクラスタリングを行なう。【選択図】  図１
2008152592.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力手段によって入力された情報に基づき、データベースからハプロタイプデータを取得する工程と、
取得された複数の個体のハプロタイプデータに基づいて、各ハプロタイプ間の非類似度を計算するハプロタイプ間非類似度計算工程と，
計算した各ハプロタイプ間の非類似度行列を用いて各個体間の遺伝的非類似度を計算する個体間非類似度計算工程と，
計算した各個体間の遺伝的非類似度行列を用いて個体のクラスタリングを行なう個体クラスタリング工程と，
前記クラスタリング結果を解析結果として出力手段に出力する解析結果出力工程とを有することを特徴とする，
個体間の遺伝的非類似度の解析方法。
【請求項２】
請求項１に記載の個体間の遺伝的非類似度の解析方法において、ハプロタイプ間非類似度計算工程は，
ハプロタイプデータに基づいてハプロタイプ進化系統樹を最尤推定する工程と，
ハプロタイプ進化系統樹を用いて，各ハプロタイプ間における突然変異および組み換えの尤度を計算する工程と，
突然変異および組み換えの尤度に基づいて各ハプロタイプ間の非類似度を計算する工程とを有することを特徴とする，
個体間の遺伝的非類似度の解析方法。
【請求項３】
請求項１に記載の個体間の遺伝的非類似度の解析方法において、ハプロタイプ間非類似度計算工程は、ある遺伝子領域内でｍ個のハプロタイプがある場合に、２つのハプロタイプHiとHjについて、HiからHjへの進化及びHjからHiへの進化への進化系統樹を作成し（i≠j但しi,j＝1〜m）、iとjそれぞれが１からｍまでのHiとHjとの非類似度を計算して、ハプロタイプ間非類似度行列を作成することを特徴とする個体間の遺伝的非類似度の解析方法。
【請求項４】
請求項１に記載の個体間の遺伝的非類似度の解析方法において、前記個体間非類似度計算工程は、前記データベースから複数の個体のディプロタイプ形データと、前記ハプロタイプ間非類似度データとを用い、２つの個体がもつすべてのハプロタイプ間の非類似度を全個体間で計算し、個体間非類似度行列を作成することを特徴とする個体間の遺伝的非類似度の解析方法。
【請求項５】
請求項４に記載の個体間の遺伝的非類似度の解析方法において、前記入力手段によって選択された遺伝形式に基づいて、２つの個体が持つハプロタイプ間の非類似度を計算することを特徴とする個体間の遺伝的非類似度の解析方法。
【請求項６】
請求項１に記載の個体間の遺伝的非類似度の解析方法において、前記解析結果を非類似度行列とデンドログラムとで出力することを特徴とする個体間の遺伝的非類似度の解析方法。
【請求項７】
入力手段と、
複数の個体のハプロタイプデータを格納したデータベースと、
入力手段によって入力された情報に基づき、データベースからハプロタイプデータを取得するデータ取得手段と、
データ取得手段によって取得された複数の個体のハプロタイプデータに基づいて、各ハプロタイプ間の非類似度を計算するハプロタイプ間非類似度計算手段と，
ハプロタイプ間非類似度計算手段によって計算した各ハプロタイプ間の非類似度行列を用いて各個体間の遺伝的非類似度を計算する個体間非類似度計算手段と，
個体間非類似度計算手段によって計算した各個体間の遺伝的非類似度行列を用いて個体のクラスタリングを行なう個体クラスタリング手段と，
前記クラスタリング結果を解析結果として出力する解析結果出力手段とを有することを特徴とする，
個体間の遺伝的非類似度の解析システム。
【請求項８】
請求項７に記載の個体間の遺伝的非類似度の解析システムにおいて、前記データベースは、ハプロタイプデータを個体ごとのSNPデータとして有しており、前記各SNPのアレル単位で分割し、ハプロタイプ上連鎖しているアレルを同じIDで管理して格納していることを特徴とする個体間の遺伝的非類似度の解析システム。
【請求項９】
請求項７に記載の個体間の遺伝的非類似度の解析システムにおいて、前記入力手段は、染色体番号、染色体上の物理的領域、遺伝子名、rsIDのいずれか一つ以上を入力させる手段を有していることを特徴とする個体間の遺伝的非類似度の解析システム。
【請求項１０】
請求項７に記載の個体間の遺伝的非類似度の解析システムにおいて、前記入力手段からの入力に基づき取得されたハプロタイプデータを表示する検索結果表示手段を有し、前記検索結果表示手段は、個体の分類に必要な遺伝子多型を選択させる遺伝子多型選択手段を備え、前記ハプロタイプ間非類似度計算手段は、前記遺伝子多型選択手段によって選択されたハプロタイプデータからハプロタイプ間非類似度計算を行うことを特徴とする個体間の遺伝的非類似度の解析システム。
【請求項１１】
請求項７に記載の個体間の遺伝的非類似度の解析システムにおいて、ハプロタイプ間非類似度計算手段は，
ハプロタイプデータに基づいてハプロタイプ進化系統樹を最尤推定し，
ハプロタイプ進化系統樹を用いて，各ハプロタイプ間における突然変異および組み換えの尤度を計算し，
突然変異および組み換えの尤度に基づいて各ハプロタイプ間の非類似度を計算することを特徴とする，
個体間の遺伝的非類似度の解析システム。
【請求項１２】
請求項７に記載の個体間の遺伝的非類似度の解析システムにおいて、ハプロタイプ間非類似度計算手段は、ある遺伝子領域内でｍ個のハプロタイプがある場合に、２つのハプロタイプHiとHjについて、HiからHjへの進化及びHjからHiへの進化への進化系統樹を作成し（i≠j但しi,j＝1〜m）、iとjそれぞれが１からｍまでのHiとHjとの非類似度を計算して、ハプロタイプ間非類似度行列を作成することを特徴とする個体間の遺伝的非類似度の解析システム。
【請求項１３】
請求項７に記載の個体間の遺伝的非類似度の解析システムにおいて、前記個体間非類似度計算手段は、前記データベースから複数の個体のディプロタイプ形データと、前記ハプロタイプ間非類似度データとを用い、２つの個体がもつすべてのハプロタイプ間の非類似度を全個体間で計算し、個体間非類似度行列を作成することを特徴とする個体間の遺伝的非類似度の解析システム。
【請求項１４】
請求項１３に記載の個体間の遺伝的非類似度の解析システムにおいて、前記入力手段は遺伝形式を入力させる手段を有し、前記個体間非類似度計算手段は、入力された遺伝形式に基づいて、２つの個体が持つハプロタイプ間の非類似度を計算することを特徴とする個体間の遺伝的非類似度の解析システム。
【請求項１５】
請求項７に記載の個体間の遺伝的非類似度の解析システムにおいて、前記個体クラスタリング手段のクラスタリング手法を設定させる手段を有することを特徴とする個体間の遺伝的非類似度の解析システム。
【請求項１６】
請求項７に記載の個体間の遺伝的非類似度の解析システムにおいて、前記解析結果出力手段は、個体間非類似度行列とデンドログラムで出力することを特徴とする個体間の遺伝的非類似度の解析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、遺伝子情報を用いて個体間の遺伝的な非類似度（距離）を解析する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ヒトゲノムプロジェクトが終了し，個人（個体）の遺伝子の働き，あるいは個体間における遺伝子配列の違い（遺伝子多型）を調べて医療や創薬の分野で有効利用しようとする動きがますます加速しつつある。個体の遺伝子多型と疾患の発症や薬物の効果・副作用との関連の解明が進むと，個体の遺伝子多型に基づいて疾患の発症リスクや薬物の効果・副作用リスクを予測することが可能になる。個体の遺伝子多型と薬物の血中濃度・効果・副作用との関連を検討する研究は薬理ゲノミクス（pharmacogenomics: PGx）とよばれ，現在注目を集めている。
個体の遺伝子多型と疾患の発症や薬物の効果・副作用との関連を解析するための有効な手法の１つに遺伝統計学的解析法がある。遺伝統計学的解析法は，特定の形質（例えば疾患の有無，薬物に対する効果・副作用の有無等）に関連する遺伝子多型を統計学を用いて探索する手法の総称であり，近年注目を集めている手法である。遺伝統計学的解析法では，着目する遺伝子多型，または連鎖する複数の遺伝子多型の組み合わせ（ハプロタイプ）の頻度を，形質の異なる集団間（例えば疾患集団と対照集団，薬物に対するレスポンダー集団とノンレスポンダー集団等）で比較し，特定の形質と遺伝子多型またはハプロタイプとの関連を検討する。また，個体がもつ２つのハプロタイプの組み合わせ（ディプロタイプ形）に着目し，特定の形質と個体のディプロタイプ形との関連を検討する。
【０００３】
一般に，遺伝子多型やハプロタイプ，ディプロタイプ形の頻度を形質の異なる集団間で比較する際には，比較対象となる複数の集団が，着目する形質以外は完全にマッチした集団であることが前提となっている。しかし，この前提は常に成立しているわけではない。対象とする集団に遺伝的な要因による多様性（遺伝的構造）が存在する場合は特に問題となる。比較対象となる複数の集団を遺伝的に異なるまったく別の集団からサンプリングしてしまった場合などには，遺伝的構造が解析結果に大きく影響を与える。
【０００４】
簡単な例を挙げて集団の遺伝的構造の影響を説明する。例えば、アメリカで鎌形赤血球症の患者群と対照者群を集めようとすると、患者群にはアフリカ由来の人々が多く含まれ、対照者群にはヨーロッパ由来の人々が多く含まれるはずである。遺伝的構造の影響を考えずにこの２つの集団を比較すると、本来アフリカ人とヨーロッパ人とでアレル頻度に差がある多くの座位が、鎌形赤血球症の原因座位として検出されてしまう。このように、集団の遺伝的構造は解析結果に多くの偽陽性を生じさせる。また、集団の遺伝的構造は解析結果に偽陽性だけではなく偽陰性を生じさせることもある。
【０００５】
遺伝的構造の影響を低減するため，例えば非特許文献１，２に示されるように，遺伝子多型やハプロタイプの情報をもとに個体のクラスタリングを行ない，集団に存在する遺伝的構造を評価する手法が提案されてきた。
【０００６】
【非特許文献１】Pritchard JK et al.: Association Mapping in Structured Populations. Am. J. Hum. Genet. 67, 170-181 (2000)
【非特許文献２】Pritchard JK et al.: Inference of population structure using multilocus genotype data. Genetics 155, 945-959 (2000)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし，従来手法の多くは，ハプロタイプ情報を用いずに個々の遺伝子多型情報をもとにクラスタリングを行なっていたため，効果的なクラスタリングが行なえない場合があった。また，ハプロタイプ情報をもとにクラスタリングを行なう場合も，ハプロタイプ情報を単に数値ベクトルとして扱い，各個体間の非類似度を数値ベクトルの差異に基づいて決定していたため，クラスタリング結果が集団間の遺伝的関係を必ずしも正確に反映していないという問題があった。
【０００８】
集団に存在する遺伝的構造をより正確に評価するためには，個体間の遺伝的関係をより正確に反映した非類似度を用いてクラスタリングを行なうことが重要であると考えられる。そこで，本発明では，個体間の遺伝的関係をより正確に反映した非類似度を解析することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の個体間の遺伝的非類似度の解析方法およびシステムは、個体のハプロタイプ情報に基づいてハプロタイプ進化系統樹を最尤推定し，ハプロタイプ進化系統樹を用いて各ハプロタイプ間の非類似度行列を作成し，各ハプロタイプ間の非類似度行列を用いて各個体間の遺伝的非類似度を計算する。さらに，各個体間の遺伝的非類似度行列を用いて個体のクラスタリングを行なう。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の個体間の遺伝的非類似度の解析方法およびシステムは、個体間の遺伝的関係をより正確に反映した非類似度を用いたクラスタリングを行なうことにより，従来技術と比較してより効果的なクラスタリングを行なうことが可能になる。また，解析対象とする集団が遺伝的に均一であるかどうかを従来技術と比較してより正確に評価することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図１は、本発明の解析システムの構成例を示す図である。本発明の解析システムは、いわゆるパソコン等の電子計算機を主体として構成される。システムバス５に処理装置１、メモリー２、入力装置３、表示装置４および外部記憶装置１０が接続される。外部記憶装置１０内には、複数の個体のハプロタイプ情報等の遺伝子データを格納するデータベース１１、本発明の個体間の遺伝的非類似度の計算および遺伝的非類似度を用いた個体クラスタリングを行なう個体分類プログラム１２が内蔵される。もちろん、これらの他に、電子計算機としての機能を果たすために必要とされるデータベースおよび処理プログラムが備えられる。
【００１２】
個体分類プログラム１２は，複数の個体のハプロタイプデータを取得するデータ取得手段１２１，データ取得手段１２１によって取得した複数の個体のハプロタイプデータに基づいて各ハプロタイプ間の非類似度を計算するハプロタイプ間非類似度計算手段１２２，ハプロタイプ間非類似度計算手段１２２にて計算した各ハプロタイプ間の非類似度行列を用いて各個体間の遺伝的非類似度を計算する個体間非類似度計算手段１２３，個体間非類似度計算手段１２３にて計算した各個体間の遺伝的非類似度行列を用いて個体のクラスタリングを行なう個体クラスタリング手段１２４，非類似度行列やデンドログラム等のクラスタリング結果を解析結果として出力する解析結果出力手段１２５からなる。このようなプログラムは、外部記憶装置に存在するものとして記載したが、媒体から本システムに入れ込むようにしてもよいし、予めメモリ２に備えられていてもよい。
【００１３】
個体分類プログラム１２の内容について以下で説明する。
【００１４】
データ取得手段１２１は，入力装置３を介してユーザが指定したデータを取得する。
【００１５】
次に、ハプロタイプ間非類似度計算手段１２２について説明する。本発明では、各ハプロタイプ間の非類似度を，各ハプロタイプ間の進化的関係に基づいて計算する。すなわち、各ハプロタイプ間における突然変異および組み換えの尤度を計算して各ハプロタイプ間の非類似度とする。以下では、本発明のハプロタイプ間非類似度の計算手法について述べる。
【００１６】
図１１は、ある遺伝子領域内においてハプロタイプ１〜ハプロタイプ５に示す５つのハプロタイプが観察された例を説明する図である。各ハプロタイプ間の距離を計算するために、まず図１１に示すようなハプロタイプ進化系統樹を作成する。
【００１７】
本発明では、進化系統樹の枝（edge）が１回の突然変異もしくは１回の組み換えによる進化を表すように進化系統樹を作成する。図１１のハプロタイプ１からハプロタイプ５への進化のように、１回の突然変異もしくは１回の組み換えだけでは進化を表すことができない場合は、実際には観察されていない補助的なハプロタイプを挿入して進化系統樹を作成する。図１１のハプロタイプ６は、この補助的なハプロタイプの例である。
【００１８】
次に、作成した系統樹のそれぞれの枝について、その進化が組み換えによるものなのか突然変異によるものなのかを決定する。例えば、図１１において、ハプロタイプ１からハプロタイプ４への進化は，ハプロタイプを構成する多型が２つ以上の座位で異なるため，組み換えによるものと考えられるが，ハプロタイプ１からハプロタイプ２への進化やハプロタイプ１からハプロタイプ３への進化は，ハプロタイプを構成する多型が１つの座位のみで異なるため，突然変異による進化と組み換えによる進化の両方が考えられる。
【００１９】
あるハプロタイプＨＳが別のハプロタイプＨＴへと進化したときの尤度は、式（１）で表される。
【００２０】
【数１】
2008152592.tif 000003
【００２１】
ここで、ｍｕｔ．は突然変異（mutation）を、ｒｅｃ．は組み換え（recombination）を示す。式（１）は、あるハプロタイプＨＳが別のハプロタイプＨＴへと進化したときの尤度はその進化が突然変異によるものであると仮定した場合の尤度と組み換えによるものであると仮定した場合の尤度との和で表されることを示している。ここで、ある座位ｊにおける突然変異率をγｊ、ハプロタイプにおけるｋ番目のギャップの組み換え割合をθとすると、Ｐｒ（ｍｕｔ．｜ｍｕｔ．  ｏｒ  ｒｅｃ．）＝Ａ／（Ａ＋Ｂ）であり、また、Ｐｒ（ｒｅｃ．｜ｍｕｔ．  ｏｒ  ｒｅｃ．）＝Ｂ／（Ａ＋Ｂ）である。ただし、Ａは式（２）、Ｂは式（３）に示す通りである。
【００２２】
【数２】
2008152592.tif 000004
【００２３】
【数３】
2008152592.tif 000005
【００２４】
図１１におけるハプロタイプ１からハプロタイプ４への進化のように、ハプロタイプを構成する多型が２つ以上の座位で異なる場合は、その進化が組み換えによるものであることが明らかであり、Ｐｒ（ＨＴ｜ＨＳ、ｍｕｔ．）＝０である。組み換えによる進化の場合は、例えば、図１１のハプロタイプ１からハプロタイプ４への進化の場合、ハプロタイプ１およびハプロタイプ４の右側に共通する部分ハプロタイプＧＣＣＣＴＣＴＡＴ上のどのギャップ（両端を含む）において組み換えが起こっても、見かけ上は同じハプロタイプが形成される。そこで、ＨＳとＨＴとが、ｋ０番目のギャップまでは見かけ上同じアレルから構成されており（これをＩＢＳ（identical by state）という）、それ以降の部分で異なっているとすると、組み換えによる進化の場合の尤度は式（４）と表される。
【００２５】
【数４】
2008152592.tif 000006
【００２６】
いま、ＨＳがＬ個の座位によって構成されていることとし、ＨＳのうちの座位ｍ、ｍ＋１、・・・、ｎの部分で構成される部分ハプロタイプをＨＳ｛ｍ：ｎ｝と表すことにする。ＨＴについても同様に表すことにすると、式（５）となる。
【００２７】
【数５】
2008152592.tif 000007
【００２８】
ここで、ある２つのハプロタイプがＩＢＤ（identical by descent）であるとは、同祖由来のアレルを共有していることを示す。また、ある２つのハプロタイプが見かけ上はＩＢＳであっても実際には少なくともその一部はＩＢＤである場合もあるため、これをＩＢＳ＊と表すことにする。
【００２９】
ベイズの定理を適用すると、式（６）となる。
【００３０】
【数６】
2008152592.tif 000008
【００３１】
ここで、式（７）と仮定することができ、
【００３２】
【数７】
2008152592.tif 000009
【００３３】
式（８）はＨＴ｛１：ｋ｝の頻度であるから、式（６）の値は容易に計算することができる。
【００３４】
【数８】
2008152592.tif 000010
【００３５】
また、突然変異による進化の場合の尤度は、突然変異が起こった座位をＭ＝ｍ０とすると、式（９）で表される。
【００３６】
【数９】
2008152592.tif 000011
【００３７】
さらに、突然変異による進化の場合、ＨＳとＨＴとは突然変異が起こった座位以外ではＩＢＤでなければならないから、ＨＳとＨＴのうち座位ｍ０以外の部分をそれぞれＨＳ（−ｍ０）、ＨＴ（−ｍ０）と表すことにすると、式（１０）となる。
【００３８】
【数１０】
2008152592.tif 000012
【００３９】
ここで、Ｐｒ（δｍ０）はＭ＝ｍ０においてサイズδｍ０の突然変異が起こる確率である。
本発明では、式（１）で表される尤度を各ハプロタイプ間の非類似度として新しく定義した。ある２つのハプロタイプＨｉ、Ｈｊ間の非類似度ｄｉｊを、式（１）を用いて式（１１）のように定義する。
【００４０】
【数１１】
2008152592.tif 000013
【００４１】
ｄｉｊは，ハプロタイプＨｉからハプロタイプＨｊへの進化とハプロタイプＨｊからハプロタイプＨｉへの進化のうち，より起こりやすい進化における尤度から計算される非類似度であり，ハプロタイプＨｉとハプロタイプＨｊとの進化的関係を反映する指標である。
図２は，ハプロタイプ間非類似度計算手段１２２によるハプロタイプ間非類似度行列の作成手順を示したフローチャートである。図２の各ステップについて以下で説明する。ここで，ある遺伝子領域内でｍ個のハプロタイプが観察されたものとする。
【００４２】
ステップ２１：データ取得手段１２１により、複数の個体のハプロタイプデータを取得する。取得するデータの詳細は、後に図６によって説明する設定画面によってユーザが指定する。
【００４３】
ステップ２２：ｉ＝１とする。
【００４４】
ステップ２３：ｊ＝ｉとする。
【００４５】
ステップ２４：ステップ２１で取得したデータを用いて，先に説明した計算手法により，２つのハプロタイプＨｉ、Ｈｊ間の非類似度ｄｉｊを計算する。進化系統樹の作成においては，ＨｉからＨｊへの進化とＨｊからＨｉへの進化の両方を考える。
【００４６】
ステップ２４１：ＨｉからＨｊへの進化を考え，進化系統樹を作成する。
【００４７】
ステップ２４２：式（１）に基づき，−ｌｏｇ（Ｐｒ（Ｈｊ｜Ｈｉ））を計算する。
【００４８】
ステップ２４３：ＨｊからＨｉへの進化を考え，進化系統樹を作成する。
【００４９】
ステップ２４４：式（１）に基づき，−ｌｏｇ（Ｐｒ（Ｈｉ｜Ｈｊ））を計算する。
【００５０】
ステップ２４５：ｍｉｎ（−ｌｏｇ（Ｐｒ（Ｈｊ｜Ｈｉ），−ｌｏｇ（Ｐｒ（Ｈｉ｜Ｈｊ））を計算する。
ステップ２５：ｊ＝ｍかどうかを判定する。もしｊ＝ｍであればステップ２７へ進む。もしｊ＝ｍでなければステップ２６を経てステップ２４へ進む。
【００５１】
ステップ２６：ｊを１増加させる（ｊ＝ｊ＋１とする）。
【００５２】
ステップ２７：ｉ＝ｍかどうかを判定する。もしｉ＝ｍであれば終了。もしｉ＝ｍでなければステップ２８を経てステップ２３へ進む。
【００５３】
ステップ２８：ｉを１増加させる（ｉ＝ｉ＋１とする）。
式（１１）で表される尤度を計算することによって、観察されたすべてのハプロタイプ間の非類似度を計算し、ハプロタイプ間非類似度行列を作成する。
【００５４】
図３は，ハプロタイプ間非類似度計算手段１２２によるハプロタイプ間非類似度行列の作成手順を，入力装置３，出力装置４，ハプロタイプ間非類似度計算手段１２２，データベース１１の間のシーケンスチャートで示した図である。図３の各ステップについて以下で説明する。
【００５５】
ステップ３１：入力装置３から，取得するデータの詳細をユーザが指定する。入力された情報はデータベース１１に伝えられ，データベース１１がデータを検索し抽出する。
【００５６】
ステップ３２：ステップ３１でデータベース１１が検索し抽出したデータをハプロタイプ間非類似度計算手段１２２が読み込む。
【００５７】
ステップ３３：ステップ３２で読み込んだデータを用いて，ハプロタイプ間非類似度計算手段１２２がハプロタイプ間非類似度行列を計算し，計算結果を表示装置４およびデータベース１１に伝える。
【００５８】
ステップ３４：ステップ３３で計算した結果をデータベースに記録する。
【００５９】
ステップ３５：ステップ３３で計算した結果を表示装置に表示する。
【００６０】
図４は、本発明の遺伝子データを格納するデータベース１１のデータ構造の一例を示す図である。図４の上側（図４（ａ））に示すテーブルは、個体ごとの遺伝子型情報のデータ構造の一例を示している。図４（ａ）の例では，Ｘ個の遺伝子多型（本実施例ではすべてＳＮＰ多型であるとする。また，Ｘ個のＳＮＰ多型それぞれにＳＮＰ＿１，ＳＮＰ＿２，・・・，ＳＮＰ＿Ｘと一意なＩＤがふられているものとする。）の遺伝子型情報が格納されており，例えば、個体ＰＥＲＳＯＮ＿１は多型ＳＮＰ＿１についてはＡアレルを２つ有しており（多型ＳＮＰ＿１についてはＡアレルのホモであり）、多型ＳＮＰ＿２についてはＧアレルを２つ有している（多型ＳＮＰ＿２についてはＧアレルのホモである）ことを示している。同様に、個体ＰＥＲＳＯＮ＿２は多型ＳＮＰ＿１についてはＡアレルおよびＴアレルを１つずつ有しており（多型ＳＮＰ＿１についてはヘテロであり）、多型ＳＮＰ＿２についてはＣアレルおよびＧアレルを１つずつ有している（多型ＳＮＰ＿２についてはヘテロである）ことを示している。図４（ａ）ではＳＮＰ多型のデータの例を示しているが、ＳＴＲＰ多型等、他の遺伝子多型のデータを格納してもよい。図４の下側（図４（ｂ））に示すテーブルは、個体ごとのハプロタイプ情報のデータ構造の一例を示している。図４（ｂ）の例では，図４（ａ）に示したＸ個の遺伝子多型について，各個体が各遺伝子多型について２つずつ有しているそれぞれのアレルが，ハプロタイプ上でどのように連鎖して同一の染色体上に存在しているかを示している。図４（ｂ）の例では，各遺伝子多型（例えば図４（ａ）の例ではＳＮＰ＿ｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｘ））をアレル単位で２つに分割し，それぞれにＩＤを付与してある（ＳＮＰ＿ｉの場合はＳＮＰ＿ｉ１およびＳＮＰ＿ｉ２）。データの格納に際しては，ハプロタイプ上で連鎖しているアレルは常に同じ添え字（１または２）のＩＤの配列に格納されるようにする。例えば、個体ＰＥＲＳＯＮ＿２は多型ＳＮＰ＿１についてはＡアレルおよびＴアレルを１つずつ有しており、多型ＳＮＰ＿２についてはＣアレルおよびＧアレルを１つずつ有しており，多型ＳＮＰ＿ＸについてはＡアレルおよびＣアレルを１つずつ有しているが，ハプロタイプ上ではＳＮＰ＿１のＡアレルとＳＮＰ＿２のＧアレルとＳＮＰ＿ＸのＡアレルが連鎖して同一の染色体上にあり，ＳＮＰ＿１のＴアレルとＳＮＰ＿２のＣアレルとＳＮＰ＿ＸのＣアレルが連鎖して同一の染色体上にある（すなわち，ＰＥＲＳＯＮ＿２はＡＧ・・・ＡとＴＣ・・・Ｃの２つのハプロタイプを有している）ことを示している。
【００６１】
図５は，本発明の遺伝子データを格納するデータベース１１のデータ構造の一例として，ハプロタイプの設定や検索に必要な基本情報の格納データ例を示す図である。図５の例では，Ｘ個の遺伝子多型（本実施例ではすべてＳＮＰ多型であるとする。また，Ｘ個のＳＮＰ多型それぞれにＳＮＰ＿１，ＳＮＰ＿２，・・・，ＳＮＰ＿Ｘと一意なＩＤがふられているものとする。）について，それぞれのＩＤと，遺伝子名，染色体（Ｃｈｒ），染色体上の物理的位置，ｒｓＩＤ（ＳＮＰのリファレンスのための世界共通のＩＤ），領域（Ｐｒｏｍｏｔｅｒ，Ｅｘｏｎ，Ｉｎｔｒｏｎ等），遺伝子の転写開始点を基準とした位置，変異タイプ，Ｍｉｎｏｒアレル頻度（ＭＡＦ）がテーブルに登録されていることを示している。変異タイプは，図５に示されるようなＳＮＰ多型の場合，例えば図５に示すように，ＭａｊｏｒアレルをＸ，ＭｉｎｏｒアレルをＹとしてＸ＞Ｙの形式で登録する。ＳＮＰ図５に示したデータ以外にも、例えば、ハプロタイプの長さ、ハプロタイプを構成する多型の選択基準（アレル頻度やアミノ酸変異の有無等）等を格納してもよい。
【００６２】
図６は、本発明の個体分類プログラム１２の画面の一例を示す図である。本実施形態における個体分類プログラム画面６１は、遺伝子多型検索部６１１、遺伝子多型検索結果表示部６１２，クラスタリング実行条件設定部６１３からなる。遺伝子多型検索部６１１で，プルダウンボタン６１１１によって染色体番号を選択（図６の例では２番染色体（Ｃｈｒ２）を選択）するか，または，染色体上の物理的領域（図６の例では２番染色体（Ｃｈｒ２）のＸＸＸＸＸＸＸＸ番地からＹＹＹＹＹＹＹＹ番地までの領域），遺伝子名（図６の例では遺伝子名にＵＧＴ１Ａ１を含む遺伝子），ｒｓＩＤ（図６の例ではｒｓ３７５５３１９）のいずれかを入力して検索ボタン６１１２を押下すると，検索条件に合致した遺伝子多型のリスト６１２２および選択実行ボタン６１２３が遺伝子多型検索結果表示部６１２に表示される。ユーザは検索結果に基づいて個体の分類に必要な遺伝子多型を選択し，選択チェックボックス６１２１をチェックして選択実行ボタン６１２３を押下すると，クラスタリング実行条件設定部６１３が表示される。クラスタリング実行条件設定部６１３では，遺伝形式（優性モードまたは劣性モード），およびクラスタリング手法（最短距離法、最長距離法、メジアン法、群平均法，Ｗａｒｄ法等の階層的クラスタリング手法や、ＰＡＭ（partitioning around medoids）法等の非階層的クラスタリング手法等）を選択することが可能である。プルダウンボタンによって遺伝形式およびクラスタリング手法を選択し，クラスタリング実行ボタン６１３１を押下すると，まずハプロタイプ間非類似度計算手段１２２によるハプロタイプ間非類似度行列の計算が開始され、その後の解析処理が実行される。
【００６３】
次に、個体間非類似度計算手段１２３について説明する。式（１１）で表される尤度を計算することによって、観察されたすべてのハプロタイプ間の非類似度を計算し、ハプロタイプ間非類似度行列を作成する。作成したハプロタイプ間非類似度行列をもとに個体間の非類似度を計算する。いま，個体ｉがＨｉ１，Ｈｉ２のハプロタイプをもち，個体ｊがＨｊ１，Ｈｊ２のハプロタイプをもつとする。このとき，個体ｉ，ｊ間の非類似度Ｄｉｊ（＝Ｄｊｉ）を以下のように計算する。
【００６４】
まず，２つの個体がもつすべてのハプロタイプ間の非類似度を計算する。すなわち，式（１２）で表されるｄｉｊｋ（ｋ＝１，２，３，４）を計算し，ｄｉｊｋ（ｋ＝１，２，３，４）の最小値を計算する。
【００６５】
【数１２】
2008152592.tif 000014
【００６６】
個体間の非類似度を計算するにあたり，２つの遺伝形式（優性モードおよび劣性モード）を考える。遺伝形式が優性モードの場合，個体ｉ，ｊ間の非類似度Ｄｉｊ（＝Ｄｊｉ）を，
Ｄｉｊ（＝Ｄｊｉ）＝ｍｉｎ（ｄｉｊｋ）として計算する。ここで，ｋ＝１，２，３，４である。また，遺伝形式が劣性モードの場合，個体ｉ，ｊ間の非類似度Ｄｉｊ（＝Ｄｊｉ）を次のように計算する。もしｍｉｎ（ｄｉｊｋ）＝ｄｉｊ１またはｍｉｎ（ｄｉｊｋ）＝ｄｉｊ２であれば，Ｄｉｊ（＝Ｄｊｉ）＝ｄｉｊ１＋ｄｉｊ２として計算する。また，もしｍｉｎ（ｄｉｊｋ）＝ｄｉｊ３またはｍｉｎ（ｄｉｊｋ）＝ｄｉｊ４であれば，Ｄｉｊ（＝Ｄｊｉ）＝ｄｉｊ３＋ｄｉｊ４として計算する。
【００６７】
図７は，個体間非類似度計算手段１２３による個体間非類似度行列の作成手順を示したフローチャートである。図７の各ステップについて以下で説明する。ここで，個体数をＮとする。
【００６８】
ステップ７１：データ取得手段１２１により、複数の個体のディプロタイプ形データ，ハプロタイプ間非類似度行列，および遺伝形式（優性モードまたは劣性モード）を取得する。取得するデータの詳細は、図６で説明した設定画面によってユーザが指定する。
【００６９】
ステップ７２：ｉ＝１とする。
【００７０】
ステップ７３：ｊ＝ｉとする。
【００７１】
ステップ７４：ステップ７１で取得したデータを用いて，先に説明した計算手法により，２つの個体ｉ、ｊ間の非類似度Ｄｉｊを計算する。
【００７２】
ステップ７４１：式（１２）に基づき，ｄｉｊｋ（ｋ＝１，２，３，４）を計算する。
【００７３】
ステップ７４２：ｍｉｎ（ｄｉｊｋ）（ｋ＝１，２，３，４）を計算する。
【００７４】
ステップ７４３：遺伝形式を判定する。もし遺伝形式が優性モードであればステップ７４５に進む。もし遺伝形式が劣性モードであればステップ７４４に進む。
【００７５】
ステップ７４４：Ｄｉｊ（＝Ｄｊｉ）を次のように計算する。もしｍｉｎ（ｄｉｊｋ）＝ｄｉｊ１またはｍｉｎ（ｄｉｊｋ）＝ｄｉｊ２であれば，Ｄｉｊ（＝Ｄｊｉ）＝ｄｉｊ１＋ｄｉｊ２としてＤｉｊを計算する。もしｍｉｎ（ｄｉｊｋ）＝ｄｉｊ３またはｍｉｎ（ｄｉｊｋ）＝ｄｉｊ４であれば，Ｄｉｊ（＝Ｄｊｉ）＝ｄｉｊ３＋ｄｉｊ４としてＤｉｊを計算する。
【００７６】
ステップ７４５：Ｄｉｊ（＝Ｄｊｉ）＝ｍｉｎ（ｄｉｊｋ）としてＤｉｊを計算する。
【００７７】
ステップ７５：ｊ＝Ｎかどうかを判定する。もしｊ＝Ｎであればステップ７７へ進む。もしｊ＝Ｎでなければステップ７６を経てステップ７４へ進む。
【００７８】
ステップ７６：ｊを１増加させる（ｊ＝ｊ＋１とする）。
【００７９】
ステップ７７：ｉ＝Ｎかどうかを判定する。もしｉ＝Ｎであれば終了。もしｉ＝Ｎでなければステップ７８を経てステップ７３へ進む。
【００８０】
ステップ７８：ｉを１増加させる（ｉ＝ｉ＋１とする）。
Ｄｉｊを計算することによって、観察されたすべての個体間の非類似度を計算し、個体間非類似度行列を作成する。
【００８１】
図８は，個体間非類似度計算手段１２３による個体間非類似度行列の作成手順を，入力装置３，出力装置４，個体間非類似度計算手段１２３，データベース１１の間のシーケンスチャートで示した図である。図８の各ステップについて以下で説明する。
【００８２】
ステップ８１：入力装置３から，取得するデータの詳細および遺伝形式をユーザが指定する。入力された情報はデータベース１１に伝えられ，データベース１１がデータを検索し抽出する。
【００８３】
ステップ８２：ステップ８１でデータベース１１が検索し抽出したデータおよび遺伝形式を個体間非類似度計算手段１２３が読み込む。
【００８４】
ステップ８３：ステップ８２で読み込んだデータを用いて，個体間非類似度計算手段１２３が個体間非類似度行列を計算し，計算結果を表示装置４およびデータベース１１に伝える。
【００８５】
ステップ８４：ステップ８３で計算した結果をデータベースに記録する。
【００８６】
ステップ８５：ステップ８３で計算した結果を表示装置に表示する。
【００８７】
次に、個体クラスタリング手段１２４について説明する。個体分類プログラム１２は，個体間非類似度計算手段１２３によって作成された個体間非類似度行列をもとに個体のクラスタリングを行なう。クラスタリングの手法は、非類似度行列を基礎としてクラスタリングを行なう方法であればすべての手法が適用可能であり、最短距離法、最長距離法、メジアン法、群平均法，Ｗａｒｄ法等の階層的クラスタリング手法や、ＰＡＭ（partitioning around medoids）法等の非階層的クラスタリング手法が適用可能である。クラスタリングの手法としてどの手法を適用するかは、図６で説明した設定画面によってユーザが指定する。
【００８８】
解析結果出力手段１２５は，個体クラスタリング手段１２４による個体クラスタリングの結果をデータベース１１および表示装置４へと出力する。図９は、解析結果出力手段１２５によって出力される解析結果の画面の一例を示す図である。本実施形態におけるクラスタリング結果出力画面９１は、ハプロタイプ間非類似度行列出力部９１１，個体間非類似度行列出力部９１２およびデンドログラム出力部９１３からなる。
【００８９】
ハプロタイプ間非類似度行列出力部９１１では、ハプロタイプ間非類似度計算手段１２２にて作成されたハプロタイプ間非類似度行列のデータを表示する。例えば本実施形態の画面の例では、ハプロタイプＨＴ１とハプロタイプＨＴ２との非類似度が６．２９であることを示している。個体間非類似度行列出力部９１２では、個体間非類似度計算手段１２３にて作成された個体間非類似度行列のデータを表示する。例えば本実施形態の画面の例では、個体１と個体２との非類似度が７．１７であることを示している。デンドログラム出力部９１３では，個体クラスタリング手段１２４において階層的クラスタリング手法が適用された場合に，例えば図９に示すようなクラスタリング結果のデンドログラムを表示する。
【００９０】
図１０は，従来手法との性能比較を示す図である。本発明の個体間非類似度の有効性を検討するために，非特許文献３に示されるデータを参考にしてシミュレーションによって作成したデータを用いて評価を行なった。
【００９１】
【非特許文献３】Kuno S et al.: Comparison between various strategies for the disease-gene mapping using linkage disequilibrium analyses: studies on adenine phosphoribosyltransferase deficiency used as an example. J. Hum. Genet. 49, 463-473 (2004)  シミュレーションにおいては，疾患の原因として５つの変異を仮定し（変異のタイプによってＡ型とＢ型とに分類（Ｂ型はさらにＢ１型，Ｂ２型，Ｂ３型，Ｂ４型に分類）），原因変異をマスクした状態で，原因変異と連鎖不平衡にある１６個のＳＮＰｓによって構築したハプロタイプデータを作成した。作成したハプロタイプデータを評価用の正解データとし，以下に示す２個のデータセットを作成した。（１）遺伝的に相違がある２つの集団をプールした集団を作成した。作成したデータの個体数は１７４（ハプロタイプ数は３４８）である。（データセット１）（２）疾患患者のみからなる集団を作成した。患者はＡＡ型，ＡＢ１型，ＡＢ２型，ＡＢ３型，Ｂ１Ｂ１型，Ｂ２Ｂ２型，Ｂ３Ｂ３型，Ｂ４Ｂ４型，Ｂ１Ｂ３型の９種類に分類される。データの個体数は８０（ハプロタイプ数は１６０）である。（データセット２）  評価用の正解データセットを用いて，本発明の個体間非類似度を用いた個体クラスタリング（以下，提案手法）および従来の個体間非類似度を用いた個体クラスタリング（以下，従来手法）を行ない，正分類率を比較した。従来手法としては，個々のＳＮＰデータを用いて個体間非類似度を計算する手法（従来手法１）と，ハプロタイプデータを数値ベクトルとして扱い，個体間非類似度としてユークリッド距離を使用する手法（従来手法２）とを用いた。クラスタリング手法としては，階層的クラスタリング手法としてＷａｒｄ法を，また非階層的クラスタリング手法としてＰＡＭ法を用いた。
【００９２】
図１０からわかるように，クラスタリング手法としてＷａｒｄ法，ＰＡＭ法のいずれを用いた場合も，提案手法は従来手法と比較して高い正分類率を獲得した。正分類率の上昇は評価用の正解データセットとしてデータセット１を用いた場合に５〜７％，データセット２を用いた場合に１３〜１６％であった。本発明の個体間非類似度を用いることによって，従来の非類似度を用いた場合と比較してより効果的なクラスタリング結果が得られることが示された。
【図面の簡単な説明】
【００９３】
【図１】本発明の解析システムの構成例を示す図である。
【図２】ハプロタイプ間非類似度計算手段１２２によるハプロタイプ間非類似度行列の作成手順を示したフローチャートである。
【図３】ハプロタイプ間非類似度行列の作成手順を，入力装置３，出力装置４，ハプロタイプ間非類似度計算手段１２２，データベース１１の間のシーケンスチャートで示した図である。
【図４】遺伝子データのデータ構造の一例を示す図である。
【図５】遺伝子データのデータ構造の一例を示す図である。
【図６】個体分類プログラム１２の画面の一例を示す図である。
【図７】個体間非類似度計算手段１２３による個体間非類似度行列の作成手順を示したフローチャートである。
【図８】個体間非類似度行列の作成手順を，入力装置３，出力装置４，個体間非類似度計算手段１２３，データベース１１の間のシーケンスチャートで示した図である。
【図９】解析結果の画面の一例を示す図である。
【図１０】従来手法との性能比較を示す図である。
【図１１】ハプロタイプ進化系統樹の例を説明する図である。
【符号の説明】
【００９４】
１…処理装置、２…メモリ、３…入力装置、４…表示装置、５…システムバス、１０…外部記憶装置、１１…データベース、１２…個体分類プログラム、１２１…データ取得手段、１２２…ハプロタイプ間非類似度計算手段、１２３…個体間非類似度計算手段、１２４…個体クラスタリング手段、１２５…解析結果出力手段。
【図１】
2008152592.tif 000015
【図２】
2008152592.tif 000016
【図３】
2008152592.tif 000017
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2008152592.tif 000021
【図８】
2008152592.tif 000022
【図９】
2008152592.tif 000023
【図１０】
2008152592.tif 000024
【図１１】
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