(57)【要約】【課題】高分子の２次元蛍光動画像から該高分子の応力テンソルの時間変化を推算する方法、高分子の２次元蛍光静止画像から高分子の３次元構造を構築する方法、プログラム、情報記憶媒体、およびシステムを提供する。【解決手段】高分子の応力テンソルの時間変化を推算する方法は、高分子の２次元蛍光動画像の所定時間における２次元蛍光静止画像に基づいて、該高分子の３次元構造を構築する３次元構造構築工程と、前記高分子の３次元構造に基づいて応力テンソルを推算する応力テンソル推算工程と、前記高分子の３次元構造の時間変化に伴う該高分子の応力テンソルの時間変化を推算する応力テンソル時間変化取得工程と、を含む。【選択図】図１
2008020385.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
高分子の２次元蛍光動画像の所定時間における２次元蛍光静止画像に基づいて、前記所定時間における該高分子の３次元構造を構築する３次元構造構築工程と、
前記所定時間における前記高分子の３次元構造に基づいて、該所定時間における該高分子の応力テンソルを推算する応力テンソル推算工程と、
前記高分子の３次元構造の時間変化に伴う該高分子の応力テンソルの時間変化を取得する応力テンソル時間変化取得工程と、
を含む、高分子の応力テンソルの時間変化を推算する方法。
【請求項２】
請求項１において、
前記３次元構造構築工程は、
前記高分子の２次元蛍光動画像から、前記所定時間における該高分子の２次元蛍光静止画像を取得する２次元蛍光静止画像取得工程と、
前記高分子の２次元蛍光静止画像に基づいてマッピングポテンシャルを生成するマッピングポテンシャル生成工程と、
前記マッピングポテンシャルに基づいて仮想高分子セグメントを生成する仮想高分子セグメント生成工程と、
前記仮想高分子セグメントの構造を安定化させて、前記高分子の３次元構造を取得する仮想高分子セグメント構造安定化工程と、
を含む、高分子の応力テンソルの時間変化を推算する方法。
【請求項３】
請求項２において、
前記マッピングポテンシャル生成工程は、
前記高分子の２次元蛍光静止画像を格子状に分割する２次元蛍光静止画像分割工程と、
分割された各格子の光量を数値化し、数値化された該各格子の光量をマッピングポテンシャルに変換するマッピングポテンシャル取得工程と、
を含む、高分子の応力テンソルの時間変化を推算する方法。
【請求項４】
請求項２または３において、
前記仮想高分子セグメント生成工程は、セグメント長さｂおよびセグメント数Ｎの前記仮想高分子セグメントをランダムに発生させる工程を含む、高分子の応力テンソルの時間変化を推算する方法。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれかにおいて、
前記高分子の２次元蛍光動画像から取得された、２以上の異なる所定時間における前記高分子の２次元蛍光静止画像についてそれぞれ、前記３次元構造構築工程および前記応力テンソル推算工程を行なうことにより、前記２以上の異なる所定時間における前記高分子の２次元蛍光静止画像それぞれにおける該高分子の３次元構造および応力テンソルを得、
前記応力テンソル時間変化取得工程は、前記２以上の異なる所定時間における前記高分子の２次元蛍光静止画像に基づく該高分子の３次元構造および応力テンソルに基づいて、該高分子の３次元構造の時間変化に伴う該高分子の応力テンソルの時間変化を取得する工程を含む、高分子の応力テンソルの時間変化を推算する方法。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれかにおいて、
前記高分子がＤＮＡである、高分子の応力テンソルの時間変化を推算する方法。
【請求項７】
高分子の２次元蛍光動画像の所定時間における２次元蛍光静止画像に基づいて、前記所定時間における該高分子の３次元構造を構築する３次元構造構築部と、
前記所定時間における前記高分子の３次元構造に基づいて、該所定時間における該高分子の応力テンソルを推算する応力テンソル推算部と、
前記高分子の３次元構造の時間変化に伴う該高分子の応力テンソルの時間変化を取得する応力テンソル時間変化取得部と、
を含む、高分子の応力テンソルの時間変化を推算するプログラム。
【請求項８】
請求項７において、
前記３次元構造構築部は、
前記高分子の２次元蛍光動画像から、前記所定時間における該高分子の２次元蛍光静止画像を取得する２次元蛍光静止画像取得部と、
前記高分子の２次元蛍光動画像に基づいてマッピングポテンシャルを生成するマッピングポテンシャル生成部と、
前記マッピングポテンシャルに基づいて仮想高分子セグメントを生成する仮想高分子セグメント生成部と、
前記仮想高分子セグメントの構造を安定化させて、前記高分子の３次元構造を取得する仮想高分子セグメント構造安定化部と、
を含む、高分子の応力テンソルの時間変化を推算するプログラム。
【請求項９】
請求項８において、
前記マッピングポテンシャル生成部は、
前記高分子の２次元蛍光静止画像を格子状に分割する２次元蛍光静止画像分割部と、
分割された各格子の光量を数値化し、数値化された該各格子の光量をマッピングポテンシャルに変換するマッピングポテンシャル取得部と、
を含む、高分子の応力テンソルの時間変化を推算するプログラム。
【請求項１０】
請求項８または９において、
前記仮想高分子セグメント生成部は、セグメント長さｂおよびセグメント数Ｎの前記仮想高分子セグメントをランダムに発生させる、高分子の応力テンソルの時間変化を推算するプログラム。
【請求項１１】
請求項７ないし１０のいずれかにおいて、
前記３次元構造構築部および前記応力テンソル推算部は、前記高分子の２次元蛍光動画像から取得された、２以上の異なる所定時間における前記高分子の２次元蛍光静止画像それぞれに基づく該高分子の３次元構造および応力テンソルを生成し、
前記応力テンソル時間変化取得部は、前記２以上の異なる所定時間における前記高分子の２次元蛍光静止画像に基づく該高分子の３次元構造および応力テンソルに基づいて、該高分子の３次元構造の時間変化に伴う該高分子の応力テンソルの時間変化を取得する、高分子の応力テンソルの時間変化を推算するプログラム。
【請求項１２】
請求項７ないし１１のいずれかにおいて、
前記高分子がＤＮＡである、高分子の応力テンソルの時間変化を推算するプログラム。
【請求項１３】
高分子の２次元蛍光動画像の所定時間における２次元蛍光静止画像に基づいて、前記所定時間における該高分子の３次元構造を構築する３次元構造構築部と、
前記所定時間における前記高分子の３次元構造に基づいて、該所定時間における該高分子の応力テンソルを推算する応力テンソル推算部と、
前記高分子の３次元構造の時間変化に伴う該高分子の応力テンソルの時間変化を取得する応力テンソル時間変化取得部と
を含む、高分子の応力テンソルの時間変化推算システム。
【請求項１４】
高分子の２次元蛍光静止画像に基づいて、該高分子の３次元構造を構築する３次元構造構築工程を含む、高分子の３次元構造を構築する方法。
【請求項１５】
請求項１４において、
前記３次元構造構築工程は、
前記高分子の２次元蛍光静止画像に基づいてマッピングポテンシャルを生成するマッピングポテンシャル生成工程と、
前記マッピングポテンシャルに基づいて仮想高分子セグメントを生成する仮想高分子セグメント生成工程と、
前記仮想高分子セグメントの構造を安定化させて、前記高分子の３次元構造を取得する仮想高分子セグメント構造安定化工程と、
を含む、高分子の３次元構造を構築する方法。
【請求項１６】
請求項１５において、
前記マッピングポテンシャル生成工程は、
前記高分子の２次元蛍光静止画像を格子状に分割する２次元蛍光静止画像分割工程と、
分割された各格子の光量を数値化し、数値化された該各格子の光量をマッピングポテンシャルに変換するマッピングポテンシャル取得工程と、
を含む、高分子の３次元構造を構築する方法。
【請求項１７】
請求項１５または１６において、
前記仮想高分子セグメント生成工程は、セグメント長さｂおよびセグメント数Ｎの前記仮想高分子セグメントをランダムに発生させる工程を含む、高分子の３次元構造を構築する方法。
【請求項１８】
請求項１４ないし１７のいずれかにおいて、
前記高分子がＤＮＡである、高分子の３次元構造を構築する方法。
【請求項１９】
高分子の２次元蛍光静止画像に基づいて、該高分子の３次元構造を構築する３次元構造構築部を含む、高分子の３次元構造を構築するプログラム。
【請求項２０】
請求項１９において、
前記３次元構造構築部は、
前記高分子の２次元蛍光静止画像に基づいてマッピングポテンシャルを生成するマッピングポテンシャル生成部と、
前記マッピングポテンシャルに基づいて仮想高分子セグメントを生成する仮想高分子セグメント生成部と、
前記仮想高分子セグメントの構造を安定化させて、前記高分子の３次元構造を取得する仮想高分子セグメント構造安定化部と、
を含む、高分子の３次元構造を構築するプログラム。
【請求項２１】
請求項２０において、
前記マッピングポテンシャル生成部は、
前記高分子の２次元蛍光静止画像を格子状に分割する２次元蛍光静止画像分割部と、
分割された各格子の光量を数値化し、数値化された該各格子の光量をマッピングポテンシャルに変換するマッピングポテンシャル取得部と、
を含む、高分子の３次元構造を構築するプログラム。
【請求項２２】
請求項２０または２１において、
前記仮想高分子セグメント生成部は、セグメント長さｂおよびセグメント数Ｎの前記仮想高分子セグメントをランダムに発生させる、高分子の３次元構造を構築するプログラム。
【請求項２３】
請求項１９ないし２２のいずれかにおいて、
前記高分子がＤＮＡである、高分子の３次元構造を構築するプログラム。
【請求項２４】
高分子の２次元蛍光静止画像に基づいて、該高分子の３次元構造を構築する３次元構造構築部を含む、高分子の３次元構造の構築システム。
【請求項２５】
請求項７ないし１２および請求項１９ないし２３のいずれかに記載のプログラムを記憶する、コンピュータに読み取り可能な情報記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータを用いて、蛍光顕微鏡で観察された高分子の２次元蛍光動画像から該高分子の応力テンソルの時間変化を推算する方法、高分子の２次元蛍光静止画像から高分子の３次元構造を構築する方法、プログラム、情報記憶媒体、およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＤＮＡは二重螺旋構造を有する剛直で巨大な高分子である。ＤＮＡはある種の蛍光色素と結合するため、ＤＮＡおよび蛍光色素の水溶液に適切な励起光を照射して蛍光を生じさせることにより、光学顕微鏡下でＤＮＡの運動を直接観察できることが知られている。
【０００３】
励起光源と光学顕微鏡による観察光学系とを組み合わせた装置を一般に、蛍光顕微鏡と呼ぶ。分子量が数十ｋｂｐ以上のＤＮＡを蛍光顕微鏡で観察する場合、該ＤＮＡを構成する紐状の分子が形状を変化させながら運動する様子をリアルタイムで観察することができる。色素と結合する高分子や、それ自体が蛍光を発する高分子はＤＮＡの他にも多数存在するが、これらの高分子は一般に、分子の大きさが小さすぎるため、分子の形態変化をリアルタイムで観察することが難しい。
【０００４】
ＤＮＡの運動は、イオンを添加した希薄溶液中では、ポリスチレンやポリエチレン等の無極性屈曲性高分子の運動と本質的に同じであることが明らかになっている。例えば、ＤＮＡの拡散定数の分子量依存性や濃度依存性は、無極性屈曲性高分子が示す化学種によらない普遍性と同じである。
【０００５】
このように、ＤＮＡは水溶液中で運動を直接観察できる稀有な高分子であり、かつ、ＤＮＡの運動は高分子一般が示す化学種によらない普遍的運動と同じであることから、ＤＮＡは高分子の性質を研究するための対象として用いられている（非特許文献１，２）。
【０００６】
しかしながら、ＤＮＡの運動観察を通じて高分子の普遍的な運動を明らかにしていくためには、蛍光像の直接観察だけでは不十分である。なぜなら、蛍光像は２次元画像であるため、蛍光像のみから３次元の形態を知ることができないからである。また、共焦点レーザ顕微鏡を用いて焦点方向にＤＮＡを走査して、ＤＮＡの３次元構造を構築する方法も考えられるが、走査速度がＤＮＡの運動に比べて遅いため、実用的でない。このため、ＤＮＡの２次元画像からＤＮＡの３次元構造を構築する方法が望まれている。また、ＤＮＡのみならず一般的な高分子についても、２次元画像から３次元構造を構築できれば、高分子の普遍的な運動を明らかにできるため好ましい。
【非特許文献１】Perkins TT et al, “Direct observation of tube-like motion of a single polymer chain”, Science, 264(5160), 819-822, 1994
【非特許文献２】Perkins TT et al, “Relaxation of a single DNA molecule observed by optical microscopy”, Science, 264(5160), 822-826, 1994
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の目的は、高分子の２次元蛍光動画像に基づいて該高分子の応力テンソルの時間変化を推算する方法、高分子の２次元蛍光静止画像から高分子の３次元構造を構築する方法、プログラム、情報記憶媒体、およびシステムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様に係る高分子の応力テンソルの時間変化を推算する方法は、
高分子の２次元蛍光動画像の所定時間における２次元蛍光静止画像に基づいて、前記所定時間における該高分子の３次元構造を構築する３次元構造構築工程と、
前記所定時間における前記高分子の３次元構造に基づいて、該所定時間における該高分子の応力テンソルを推算する応力テンソル推算工程と、
前記高分子の３次元構造の時間変化に伴う該高分子の応力テンソルの時間変化を取得する応力テンソル時間変化取得工程と、
を含む。
【０００９】
上記高分子の応力テンソルの時間変化を推算する方法において、
前記３次元構造構築工程は、
前記高分子の２次元蛍光動画像から、前記所定時間における該高分子の２次元蛍光静止画像を取得する２次元蛍光静止画像取得工程と、
前記高分子の２次元蛍光動画像に基づいてマッピングポテンシャルを生成するマッピングポテンシャル生成工程と、
前記マッピングポテンシャルに基づいて仮想高分子セグメントを生成する仮想高分子セグメント生成工程と、
前記仮想高分子セグメントの構造を安定化させて、前記高分子の３次元構造を取得する仮想高分子セグメント構造安定化工程と、
を含むことができる。
【００１０】
本発明において、「仮想高分子セグメントの構造安定化」とは、ポテンシャル場に基づいて仮想高分子セグメントの構造を最適化することをいい、例えば、後述する（式３）で規定される総ポテンシャルが最小となるように仮想高分子セグメントの構造を最適化することができる。
【００１１】
この場合、前記マッピングポテンシャル生成工程は、
前記高分子の２次元蛍光静止画像を格子状に分割する２次元蛍光静止画像分割工程と、
分割された各格子の光量を数値化し、数値化された該各格子の光量をマッピングポテンシャルに変換するマッピングポテンシャル取得工程と、
を含むことができる。
【００１２】
前記マッピングポテンシャル取得工程において、数値化された該各格子の光量から仮想ポテンシャル場（マッピングポテンシャル）への変換には、例えば以下の（式１）を用いることができる．
【数１】
2008020385.tif 000003
（式１）において、
ｒｊ：メッシュ点の位置
Ｕｍ：位置ｒｊにおけるマッピングポテンシャル
ａｍ：マッピングポテンシャルの強度を決める定数
ｋ：ボルツマン定数
Ｔ：絶対温度
Ｉ：位置ｘ，ｙにおける光量
であり、蛍光画像面をｘｙ平面としている。このマッピングポテンシャル生成工程は、実験的に観察される蛍光強度が強い場所に高分子（例えばＤＮＡ）の存在確率が高いことを利用している。
【００１３】
また、前記仮想高分子セグメント生成工程においては、以下の高分子鎖を発生させるポテンシャル場を用いて前記仮想高分子セグメントを生成することが好ましい。
【数２】
2008020385.tif 000004
（式２）において、
Ｕｐ：位置ｒｊにおける高分子鎖により形成されるポテンシャル
ａｐ：高分子鎖により形成されるポテンシャルの強度を決める定数
Ｒｘｉ，Ｒｙｉ：仮想高分子セグメントｉのｘｙ平面への射影位置座標
である。（式２）に規定される高分子鎖によるポテンシャル場を用いて前記仮想高分子セグメントを生成することにより、マッピングポテンシャルの効果によって、蛍光強度が最大の場所に高分子鎖が局所的に集まることを抑制し、蛍光画像と矛盾のない高分子３次元構造を構築することができる。なお、解析対象となる高分子の分子量に応じて、仮想高分子セグメントのセグメント数を決定するのが好ましい。
【００１４】
さらに、前記仮想高分子セグメント構造安定化工程においては、以下の総ポテンシャルが最小となるように仮想高分子セグメントの構造を安定化させることにより、高分子３次元構造を構築するのが好ましい。
【数３】
2008020385.tif 000005
【００１５】
仮想高分子セグメントの構造安定化は、ブラウニアン動力学法またはメトロポリスモンテカルロ法を用いて達成することが好ましい。この場合、ポテンシャル場Ｕｐは、高分子の３次元構造の構築の度に随時更新されるのが好ましい。
【００１６】
また、前記応力テンソル推算工程は、応力光学則にのっとり、前記３次元構造構築工程で得られた高分子３次元構造から、以下の（式４）により応力テンソルσを推算する工程を含むことができる。
【数４】
2008020385.tif 000006
（式４）において、
Ａ：濃度による定数
ｕ：高分子３次元構造の時刻ｔにおけるボンドベクトル
を示す。定数Ａはレオロジー測定などにより別途測定することが好ましい。また、定数Ａを変えることにより、他種の高分子の応力テンソルを得ることもできる。
【００１７】
なお、必要に応じて、前記仮想高分子セグメント構造安定化工程により逐次生成される高分子３次元構造およびマッピングポテンシャル場について可視化することが好ましい。
【００１８】
上記高分子の応力テンソルの時間変化を推算する方法において、
前記仮想高分子セグメント生成工程は、セグメント長さｂおよびセグメント数Ｎの前記仮想高分子セグメントをランダムに発生させる工程を含むことができる。この場合、後の仮想高分子セグメント構造安定化工程における計算時間の短縮のために、マッピングポテンシャルによるバイアスモンテカルロ法を用い、特定のメッシュ点へのセグメントの縮合を防ぐために排除体積鎖とすることが好ましい。
【００１９】
上記高分子の応力テンソルの時間変化を推算する方法において、
前記高分子の２次元蛍光動画像から取得された、２以上の異なる所定時間における前記高分子の２次元蛍光静止画像についてそれぞれ、前記３次元構造構築工程および前記応力テンソル推算工程を行なうことにより、前記２以上の異なる所定時間における前記高分子の２次元蛍光静止画像それぞれにおける該高分子の３次元構造および応力テンソルを得、
前記応力テンソル時間変化取得工程は、前記２以上の異なる所定時間における前記高分子の２次元蛍光静止画像に基づく該高分子の３次元構造および応力テンソルに基づいて、該高分子の３次元構造の時間変化に伴う該高分子の応力テンソルの時間変化を取得する工程を含むことができる。
【００２０】
上記高分子の応力テンソルの時間変化を推算する方法において、前記高分子がＤＮＡであることができる。
【００２１】
上記高分子の応力テンソルの時間変化を推算する方法は、コンピュータに上記各工程を実行させることができる。なお、上記各工程を異なるコンピュータで分担して実行させてもよい。また、上記各工程はプログラムとして情報記憶媒体に記憶させることができる。すなわち、情報記憶媒体には、上記各工程としてコンピュータを機能させるためのプログラム（上記各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム）が記憶される。
【００２２】
本発明において、情報記憶媒体（コンピュータにより読み取り可能な媒体）は、プログラムやデータなどを格納するものであり、その機能は、例えば、光ディスク（ＣＤ、ＤＶＤ）、ハードディスク、メモリカード、メモリーカセット、磁気ディスク、或いはメモリ（ＲＯＭ）などにより実現できる。
【００２３】
本発明の一態様に係る高分子の応力テンソルの時間変化を推算するプログラムは、
高分子の２次元蛍光動画像の所定時間における２次元蛍光静止画像に基づいて、前記所定時間における該高分子の３次元構造を構築する３次元構造構築部と、
前記所定時間における前記高分子の３次元構造に基づいて、該所定時間における該高分子の応力テンソルを推算する応力テンソル推算部と、
前記高分子の３次元構造の時間変化に伴う該高分子の応力テンソルの時間変化を取得する応力テンソル時間変化取得部と、
を含む。
【００２４】
上記高分子の応力テンソルの時間変化を推算するプログラムにおいて、
前記３次元構造構築部は、
前記高分子の２次元蛍光動画像から、所定時間における該高分子の２次元蛍光静止画像を取得する２次元蛍光静止画像取得部と、
前記高分子の２次元蛍光動画像に基づいてマッピングポテンシャルを生成するマッピングポテンシャル生成部と、
前記マッピングポテンシャルに基づいて仮想高分子セグメントを生成する仮想高分子セグメント生成部と、
前記仮想高分子セグメントの構造を安定化させて、前記高分子の３次元構造を取得する仮想高分子セグメント構造安定化部と、
を含むことができる。
【００２５】
この場合、前記マッピングポテンシャル生成部は、
前記高分子の２次元蛍光静止画像を格子状に分割する２次元蛍光静止画像分割部と、
分割された各格子の光量を数値化し、数値化された該各格子の光量をマッピングポテンシャルに変換するマッピングポテンシャル取得部と、
を含むことができる。
【００２６】
上記高分子の応力テンソルの時間変化を推算するプログラムにおいて、
前記仮想高分子セグメント生成部は、セグメント長さｂおよびセグメント数Ｎの前記仮想高分子セグメントをランダムに発生させることができる。
【００２７】
上記高分子の応力テンソルの時間変化を推算するプログラムにおいて、
前記３次元構造構築部および前記応力テンソル推算部は、前記高分子の２次元蛍光動画像から取得された、２以上の異なる所定時間における前記高分子の２次元蛍光静止画像それぞれに基づく該高分子の３次元構造および応力テンソルを生成し、
前記応力テンソル時間変化取得部は、前記２以上の異なる所定時間における前記高分子の２次元蛍光静止画像に基づく該高分子の３次元構造および応力テンソルに基づいて、該高分子の３次元構造の時間変化に伴う該高分子の応力テンソルの時間変化を取得することができる。
【００２８】
上記高分子の応力テンソルの時間変化を推算するプログラムにおいて、前記高分子がＤＮＡであることができる。
【００２９】
本発明の一態様に係るコンピュータに読み取り可能な情報記憶媒体は、上記高分子の応力テンソルの時間変化を推算するプログラムを記憶する。
【００３０】
本発明の一態様に係る高分子の応力テンソルの時間変化推算システムは、
高分子の２次元蛍光動画像の所定時間における２次元蛍光静止画像に基づいて、前記所定時間における該高分子の３次元構造を構築する３次元構造構築部と、
前記所定時間における前記高分子の３次元構造に基づいて、該所定時間における該高分子の応力テンソルを推算する応力テンソル推算部と、
前記高分子の３次元構造の時間変化に伴う該高分子の応力テンソルの時間変化を取得する応力テンソル時間変化取得部と、
を含む。
【００３１】
本発明の一態様に係る高分子の３次元構造を構築する方法は、
高分子の２次元蛍光静止画像に基づいて、該高分子の３次元構造を構築する３次元構造構築工程を含む。
【００３２】
上記高分子の３次元構造を構築する方法において、
前記３次元構造構築工程は、
前記高分子の２次元蛍光静止画像に基づいてマッピングポテンシャルを生成するマッピングポテンシャル生成工程と、
前記マッピングポテンシャルに基づいて仮想高分子セグメントを生成する仮想高分子セグメント生成工程と、
前記仮想高分子セグメントの構造を安定化させて、前記高分子の３次元構造を取得する仮想高分子セグメント構造安定化工程と、
を含む。
【００３３】
この場合、前記マッピングポテンシャル生成工程は、
前記高分子の２次元蛍光静止画像を格子状に分割する２次元蛍光静止画像分割工程と、
分割された各格子の光量を数値化し、数値化された該各格子の光量をマッピングポテンシャルに変換するマッピングポテンシャル取得工程と、
を含むことができる。
【００３４】
上記高分子の３次元構造を構築する方法において、
前記仮想高分子セグメント生成工程は、セグメント長さｂおよびセグメント数Ｎの前記仮想高分子セグメントをランダムに発生させる工程を含むことができる。
【００３５】
上記高分子の３次元構造を構築する方法において、前記高分子がＤＮＡであることができる。
【００３６】
上記高分子の３次元構造を構築する方法は、コンピュータに上記各工程を実行させることができる。なお、上記各工程を異なるコンピュータで分担して実行させてもよい。また、上記各工程はプログラムとして情報記憶媒体に記憶させることができる。
【００３７】
本発明の一態様に係る高分子の３次元構造を構築するプログラムは、
高分子の２次元蛍光静止画像に基づいて、該高分子の３次元構造を構築する３次元構造構築部を含む。
【００３８】
上記高分子の３次元構造を構築するプログラムにおいて、
前記３次元構造構築部は、
前記高分子の２次元蛍光静止画像に基づいてマッピングポテンシャルを生成するマッピングポテンシャル生成部と、
前記マッピングポテンシャルに基づいて仮想高分子セグメントを生成する仮想高分子セグメント生成部と、
前記仮想高分子セグメントの構造を安定化させて、前記高分子の３次元構造を取得する仮想高分子セグメント構造安定化部と、
を含むことができる。
【００３９】
この場合、前記マッピングポテンシャル生成部は、
前記高分子の２次元蛍光静止画像を格子状に分割する２次元蛍光静止画像分割部と、
分割された各格子の光量を数値化し、数値化された該各格子の光量をマッピングポテンシャルに変換するマッピングポテンシャル取得部と、
を含むことができる。
【００４０】
上記高分子の３次元構造を構築するプログラムにおいて、
前記仮想高分子セグメント生成部は、セグメント長さｂおよびセグメント数Ｎの前記仮想高分子セグメントをランダムに発生させることができる。
【００４１】
上記高分子の３次元構造を構築するプログラムにおいて、前記高分子がＤＮＡであることができる。
【００４２】
本発明の一態様に係るコンピュータに読み取り可能な情報記憶媒体は、上記高分子の３次元構造を構築するプログラムを記憶する。
【００４３】
本発明の一態様に係る高分子の３次元構造の構築システムは、
高分子の２次元蛍光静止画像に基づいて、該高分子の３次元構造を構築する３次元構造構築部を含む。
【発明の効果】
【００４４】
上記高分子の応力テンソルの時間変化を推算する方法、プログラム、情報記憶媒体、およびシステムによれば、実際に観察された高分子の２次元蛍光動画像から、該高分子の３次元的なダイナミクスを予測することができる。すなわち、実際に観察された高分子の構造に基づいて該高分子の応力テンソルを推算するため、実際の高分子の力学的挙動を把握することができる。
【００４５】
また、上記高分子の応力テンソルの時間変化を推算する方法、プログラム、情報記憶媒体、およびシステムによれば、高分子の応力テンソルの時間変化とレオロジー測定とを対応させることにより、高分子の運動観察との他の高分子特性とをリンクさせることができる。
【００４６】
さらに、上記高分子の３次元構造を構築する方法、プログラム、情報記憶媒体、およびシステムによれば、実際に観察された高分子の２次元蛍光静止画像に基づいて該高分子の３次元構造を構築することができる。また、上記方法、プログラム、情報記憶媒体、およびシステムを用いて構築された高分子の３次元構造に基づいて、応力テンソルのほか、複屈折、慣性半径テンソル、誘電率テンソルを推算することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４７】
以下、本発明の一実施形態に係る高分子の応力テンソルの時間変化の推算方法、高分子の３次元構造の構築方法、プログラム、情報記憶媒体、およびシステムについて詳細に説明する。
【００４８】
１．高分子の応力テンソルの時間変化の推算方法
１．１．解析対象の高分子
本発明の一実施形態に係る応力テンソルの時間変化の推算方法において解析対象となる高分子は、蛍光物質と結合可能な部位を有する高分子あるいは自らが蛍光を発する高分子であれば特に限定されないが、例えば、ＤＮＡ，ＲＮＡ、ＰＮＡなどの核酸類似体である核酸ホモログ、各種タンパク質、酵素、ペプチド、糖、抗体、レセプター、ホルモン、アミノ酸、抗生物質を例示することができる。上記解析対象の高分子の中でも、蛍光物質との結合能が高い点および蛍光顕微鏡によって蛍光検出できる程度の分子量を有している点で、好ましくはＤＮＡである。
【００４９】
高分子の分子量は特に限定されないが、持続長（persistence length）よりも全長(contour length)が十分に長い高分子が好ましい。例えば、高分子がＤＮＡである場合、水溶液中でのＤＮＡの持続長が約０．１μｍ（約３００ｂｐ）であることから、その５０倍程度の分子量を有するＤＮＡが好ましい。
【００５０】
また、蛍光物質と高分子とを結合させて蛍光を検出する場合に使用する蛍光物質は特に限定されないが、例えば、解析対象の高分子がＤＮＡである場合、YOYO-1、YOPRO-1、TOTO-1、TOT0-3、BOBO-1、BOBO-3、POPO-3、エチジウムブロマイドなどの公知の蛍光色素を使用することができる。
【００５１】
また、解析対象となる高分子は溶液中に存在している状態であることが好ましい。解析対象となる高分子の挙動は、溶液の環境（高分子の濃度、他の物質の存在、温度、溶媒の種類）によって適宜変化するため、溶液中の高分子の２次元蛍光動画像を撮像することにより、特定の環境下における高分子の挙動を得ることができる。例えば、蛍光色素と結合した微量のＤＮＡと、蛍光色素と結合していない多量のＤＮＡとが共存する溶液について２次元蛍光動画像を撮像すると、蛍光色素と結合したＤＮＡのみが該２次元蛍光動画像に写し出されるため、多量のＤＮＡ存在下でのＤＮＡ１分子の挙動を確認することができる。
【００５２】
１．２．蛍光観察解析装置
図１は、本発明の一実施形態に係る蛍光観察解析装置１０００の全体構成を示す概略ブロック図である。
【００５３】
蛍光観察解析装置１０００は例えば、処理部１０１と、処理部１０１に接続された入出力部１００と、各種の情報を記録保持する記憶部１０６と、高分子の２次元蛍光動画像の撮像を行なう撮像部１０７とを含む。
【００５４】
処理部１０１は例えば、パーソナルコンピュータ、エンジニアリングワークステーション、大型計算機、モバイルコンピュータである。記憶部１０６は、処理部１００のワーク領域となるもので、例えば、ハードディスク装置、揮発性メモリ、不揮発性メモリである。撮像部１０７は例えば暗視カメラ付き蛍光顕微鏡装置である。なお、撮像部１０７は、高分子の２次元蛍光動画像を処理部１０１に出力することができるものであれば特に限定されず、例えば、市販の撮像装置や、蛍光顕微鏡の原理を有する同等の実験装置であってもよい。なお、撮像部１０７から処理部１０１への高分子の２次元蛍光動画像の出力は、暗視カメラから直接デジタル出力してもよいし、または、アナログ出力された高分子の２次元蛍光動画像を処理部１０１または暗視カメラでＡＤ変換してもよいし、あるいは、撮像部１０７を介さずに、ビデオテープ，ＤＶＤ等の記憶媒体に記録された高分子の２次元蛍光動画像を処理部１０１でデジタル化してもよい。
【００５５】
また、図１では、入出力部１００として、キーボード１０２、マウス１０３、ディスプレイ１０４、およびプリンタ１０５が示されているが、入出力部１００はこれらに限定されず、公知の他の入出力デバイス（例えば、タッチペンやタッチパネル）を用いることができる。
【００５６】
記憶部１０６は例えば、分子量記憶部１０８、単位時間記憶部１０９、ポテンシャルパラメータ記憶部１１０、数値計算条件記憶部１１１、可視化条件記憶部１１２、計算結果記憶部１１３を含む。
【００５７】
分子量記憶部１０８は、解析対象の高分子の分子量を格納する。単位時間記憶部１０９は、高分子の３次元構造を時間発展させる際の単位時間（ｔｕ）を格納する。換言すると、高分子の２次元蛍光動画像から単位時間（ｔｕ）毎に高分子の２次元蛍光静止画像を取得する。より具体的には、後述する２次元蛍光静止画像取得工程において、再生時間（ｔ）の高分子の２次元蛍光動画像について、再生開始（ｔ＝０）から単位時間（ｔｕ）毎に高分子の２次元蛍光静止画像を取得し、該２次元蛍光静止画像のそれぞれに基づいて、前記高分子の３次元構造の構築および応力テンソルの推算を行なうことにより、前記高分子の３次元構造の時間変化に伴う該高分子の応力テンソルの時間変化を取得することができる。
【００５８】
ポテンシャルパラメータ記憶部１１０は、下記（式１）のパラメータａｍおよび下記（式２）のパラメータａｐを格納する。数値計算条件記憶部１１１は、数値計算上必要な条件（例えば、数値積分を行なう際の時間刻み、計算の境界条件、静止画像を出力するタイミング等）を格納する。可視化条件記憶部１１２は、仮想高分子セグメントの可視化倍率、光源の位置、視野角度、表示する情報等、可視化計算上必要な条件を格納する。計算結果記憶部１１３は、高分子の３次元構造の時間変化に伴う該高分子の応力テンソルの時間変化を格納する。
【００５９】
処理部１０１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを中心に構成され、ＲＯＭ内に格納されている制御プログラムを実行することにより、以下に述べる各部１１４〜１２２，１３０として機能する。すなわち、処理部１０１は、ＲＯＭ内に格納されている制御プログラムを実行することにより、２次元蛍光動画像取得部１１４、３次元構造構築部１３０（２次元蛍光静止画像取得部１１５、マッピングポテンシャル生成部１１６、仮想高分子セグメント生成部１１７、仮想高分子セグメント構造安定化部１１８）、３次元構造表示部１１９、表示制御部１２０、応力テンソル推算部１２１、および応力テンソル時間変化取得部１２２として機能する。
【００６０】
２次元蛍光動画像取得部１１４は、撮像部１０７から入力された高分子の２次元蛍光動画像をＲＡＭ上に展開する機能を有する。
【００６１】
３次元構造構築部１３０は、高分子の２次元蛍光静止画像に基づいて、該高分子の３次元構造を構築する。より具体的には、３次元構造構築部１３０は、高分子の２次元蛍光静止画像に基づいてマッピングポテンシャルＵｍを生成するマッピングポテンシャル生成部１１６と、マッピングポテンシャルＵｍに基づいて仮想高分子セグメントを生成する仮想高分子セグメント生成部１１７と、仮想高分子セグメントの構造を安定化させて、高分子の３次元構造を取得する仮想高分子セグメント構造安定化部１１８とを含むことができる。
【００６２】
例えば、図１に示すように、３次元構造構築部１３０は、２次元蛍光静止画像取得部１１５、マッピングポテンシャル生成部１１６、仮想高分子セグメント３次元構造生成部１１７、および仮想高分子セグメント構造安定化部１１８を含むことができる。
【００６３】
２次元蛍光静止画像取得部１１５は、ＲＡＭ上で展開された高分子の２次元蛍光動画像を単位時間（ｔｕ）毎に静止画像（高分子の２次元蛍光静止画像）として、処理部１０１のＲＡＭ（または処理部１０１に接続された記憶装置（図示せず））上に展開する機能を有する。
【００６４】
マッピングポテンシャル生成部１１６は、上記展開された高分子の２次元蛍光静止画像と、ポテンシャルパラメータ記憶部１１０に格納されているポテンシャルパラメータとに基づいて、（式１）にしたがってマッピングポテンシャルＵｍを生成し、処理部１０１のＲＡＭ（または処理部１０１に接続された記憶装置）上にマッピングポテンシャルＵｍを展開する機能を有する。ポテンシャルパラメータ記憶部１１０に格納されているポテンシャルパラメータは、（式１）を構成する各パラメータである。
【数５】
2008020385.tif 000007
（式１）において、ｒｊはメッシュ点の位置、Ｕｍは位置ｒｊにおけるマッピングポテンシャル、ａｍはマッピングポテンシャルの強度を決める定数、ｋはボルツマン定数、Ｔは絶対温度、Ｉは位置ｘ，ｙにおける光量である。
【００６５】
仮想高分子セグメント生成部１１７は、分子量記憶部１０８に格納されている高分子の分子量と、上記展開されたマッピングポテンシャルＵｍとに基づいて、仮想高分子セグメントを推算し、処理部１０１のＲＡＭ（または処理部１０１に接続された記憶装置）上に仮想高分子セグメントを構築する機能を有する。ここで、高分子の分子量に応じて仮想高分子セグメントのセグメント数を決定するのが好ましい。
【００６６】
仮想高分子セグメント構造安定化部１１８は、仮想高分子セグメント生成部１１７によって構築された仮想高分子セグメントと、マッピングポテンシャル生成部１１６によって生成されたマッピングポテンシャルＵｍとに基づいて、仮想高分子セグメントを安定化させることにより、処理部１０１のＲＡＭ（または処理部１０１に接続された記憶装置）上に高分子の３次元構造を構築する機能を有する。ここで、仮想高分子セグメント構造安定化部１１８は、記憶部１０６の数値計算条件記憶部１１１に保持された情報に基づき、ブラウニアン動力学法またはメトロポリスモンテカルロ法によって、仮想高分子セグメントの構造を安定化させることができる。
【００６７】
なお、本実施形態において、仮想高分子セグメント構造安定化部１１８においては、（式２）に示される仮想高分子セグメント自身によるポテンシャル場Ｕｐを用いて、仮想高分子セグメントの構造を安定化することができる。
【数６】
2008020385.tif 000008
【００６８】
（式２）において、Ｕｐは位置ｒｊにおける高分子鎖（仮想高分子セグメント）が形成するポテンシャル，ａｐは高分子鎖（仮想高分子セグメント）が形成するポテンシャルの強度を決める定数，Ｒｘｉ，Ｒｙｉは仮想高分子セグメントｉのｘｙ平面への射影位置座標である。また、仮想高分子セグメント構造安定化部１１８においては、（式１）により得られるＵｍおよび（式２）により得られるＵｐに基づく以下の（式３）で得られる全ポテンシャルＵに基づいて、仮想高分子セグメントの構造を安定化させることがより好ましい。
【数７】
2008020385.tif 000009
【００６９】
３次元構造表示部１１９は、仮想高分子セグメント構造安定化部１１８により構築された高分子の３次元構造の位置座標や配向ベクトル等を、可視化条件記憶部１１２に格納されている条件に基づいて、画像ファイルとして処理部１０１に展開し、該画像ファイルをディスプレイ１０４に表示する機能を有する。
【００７０】
表示制御部１２０は、キーボード１０２またはマウス１０３の操作により、表示された高分子の３次元構造の表示位置や表示方法を制御する機能を有する。
【００７１】
応力テンソル推算部１２１は，仮想高分子セグメント構造安定化部１１８により得られた高分子の３次元構造に基づいて、以下の（式４）を用いて応力テンソルを推算し、記憶部１０６に記憶あるいはディスプレイ１０４に表示する機能を有する。
【数８】
2008020385.tif 000010
【００７２】
（式４）において、Ａは濃度による定数で、数値計算条件記憶部１１１に格納されており、ｕは高分子の３次元構造の時刻ｔにおけるボンドベクトルである。
【００７３】
応用応力テンソル時間変化取得部１２２は、高分子の３次元構造の時間変化に伴う該高分子の応力テンソルの時間変化を取得する。より具体的には、応用応力テンソル時間変化取得部１２２は、２次元蛍光動画像取得部１１４で得られた高分子の２次元蛍光動画像から、単位時間記憶部１０９に記憶された単位時間（時間ｔｕ）毎に高分子の２次元蛍光静止画像を２次元蛍光静止画像取得部１１５に新たに取得させ、かつ、新たに取得した高分子の２次元蛍光静止画像に基づいて、該高分子の３次元構造の構築を３次元構造構築部１３０に行なわせるとともに、該高分子の応力テンソル推算をおよび応力テンソル推算部１２１に行なわせる機能を有する。
【００７４】
また、応力テンソル時間変化取得部１２２は、異なる２以上の所定時間における高分子の２次元蛍光静止画像に基づいて得られた該高分子の３次元構造および応力テンソルに基づいて、該高分子の３次元構造の時間変化に伴う該高分子の応力テンソルの時間変化を取得する機能を有する。
【００７５】
１．３．具体例
以下、本実施形態に係る応力テンソルの時間変化推算方法の一具体例について説明する。図５は、本実施形態に係る応力テンソルの時間変化推算方法の具体的な処理を説明するフローチャートである。
【００７６】
まず、撮像部１０７から処理部１０１に高分子の２次元蛍光動画像が送信されて、２次元蛍光動画像取得部１１４が高分子の２次元蛍光動画像（再生時間ｔ）を取得する（図５のステップＳ１００）。
【００７７】
次に、２次元蛍光静止画像取得部１１５において、高分子の２次元蛍光動画像の再生開始から所定時間（ｔｓ）経過後における高分子の２次元蛍光静止画像が取得される（図５のステップＳ１０１，Ｓ１０２）。ここで、取得される高分子の２次元蛍光静止画像は、高分子の２次元蛍光動画像の再生開始から０時間経過時（図５においてｔｓ＝０）における高分子の２次元蛍光静止画像である。
【００７８】
次いで、マッピングポテンシャル生成部１１６、仮想高分子セグメント生成部１１７、および仮想高分子セグメント構造安定化部１１８において、前記高分子の２次元蛍光静止画像に基づいて該高分子の３次元構造が構築される（図５のステップＳ１０３）。
【００７９】
続いて、応力テンソル推算部１２１において、所定時間（ｔｓ＝０）における高分子の３次元構造に基づいて、所定時間（ｔｓ＝０）における高分子の応力テンソルが推算される（図５のステップＳ１０４）。
【００８０】
さらに、高分子の２次元蛍光動画像の再生時間が終了するまで（ｔｓ＞ｔとなるまで）、単位時間（ｔｕ）毎に図５のステップＳ１０２〜Ｓ１０４が繰り返されることにより、所定時間（ｔｓ）における高分子の３次元構造が構築され、かつ、該３次元構造における応力テンソルが推算される（図５のステップＳ１０５，Ｓ１０６）。
【００８１】
そして、応力テンソル時間変化取得部１２２において、上記ステップＳ１０２〜Ｓ１０６により得られた、２以上の異なる所定時間における高分子の２次元蛍光静止画像それぞれにおける高分子の３次元構造および応力テンソルに基づいて、高分子の３次元構造の時間変化に伴う高分子の応力テンソルの時間変化が取得される（図５のステップＳ１０７）。
【００８２】
１．４．変形例
上記具体例においては、上述した高分子の３次元構造の構築方法により得られた高分子の３次元構造に基づいて応力テンソルを推算する場合について説明したが、応力テンソルを推算するかわりに、上述した高分子の３次元構造の構築方法により得られた高分子の３次元構造に基づいて、光学特性の一つである複屈折、分子の大きさを与える慣性半径テンソル、および電気的性質の一つである誘電率テンソルを推算することができる。したがって、上述した高分子の応力テンソルの時間変化を推算するかわりに、高分子の３次元構造の時間変化に伴う複屈折の時間変化、高分子の３次元構造の時間変化に伴う慣性半径テンソルの時間変化、および高分子の３次元構造の時間変化に伴う誘電率テンソルの時間変化を推算することができる。
【００８３】
また、高分子の鎖長が持続長より十分長い場合には、単純な紐状とみなすことができ、そのような条件では、上記具体例で得られたＤＮＡの３次元構造は他の高分子（例えば、ＰＰ（ポリプロピレン）、ＰＥ（ポリエチレン）、ＰＥＴ（ポリエチレンテレフタラート））と本質的に違いがない。したがって、上述した高分子の３次元構造の構築方法により得られたＤＮＡの３次元構造から他の高分子（例えば、ＰＰ、ＰＥ、ＰＥＴ）の３次元構造を得ることができ、該他の高分子の３次元構造から該他の高分子の物性（例えば、応力テンソル、複屈折、慣性半径テンソル、誘電率テンソル）を推算することができる。すなわち、高分子セグメントあたりの大きさ、誘電異方性、複屈折、または粘性抵抗が既知の高分子であれば、その高分子の３次元構造の慣性半径テンソル、誘電率テンソル、複屈折、または拡散定数を推算することができる。さらに、密度が分かっている高分子であれば、応力テンソルを推算することができる。
【００８４】
２．実施例
本実施例では、蛍光観察解析装置１０００を用いて、高分子（ＤＮＡ）の２次元蛍光動画像に基づいて応力テンソルの時間変化を推算した。
【００８５】
すなわち、本実施例では、高分子としてＤＮＡ（Ｔ４ファージＤＮＡ）を用い、撮像部（暗視カメラ付き蛍光顕微鏡）１０７で得られた、溶液中のＤＮＡ一分子の形態を記録した２次元蛍光動画像から、ＤＮＡの３次元構造を構築し、このＤＮＡの３次元構造の時間変化に伴う応力テンソルの時間変化を推算した。
【００８６】
本実施例において、Ｔ４ファージＤＮＡ（６．０２×１０−１３Ｍ）を２倍希釈のＴＢＥ緩衝液（１ｍｌ）に溶解させて得られた希薄溶液（蛍光色素（yoyo-1）、退色防止剤（２−メルカプトエタノール）および脱酸素剤を含む）を解析対象とし、解析１回当たり該溶液を約０．５ｍｌ使用した。
【００８７】
本実施例において、蛍光観察解析装置１０００は、中央演算装置（ＣＰＵ）がＰｏｗｅｒＭａｃＧ動作周波数２ＧＨｚであり、メモリが１ＧＢであるＡｐｐｌｅ社製パーソナルコンピュータを処理部１０１として用いた。キーボード１０２およびマウス１０３は、前記パーソナルコンピュータに標準付属しているものを用いた。ディスプレイ１０４は１７インチの液晶ディスプレイを用いた。プリンタ１０５はＯＫＩ製カラーレーザプリンタを用いた。記憶部１０６は前記パーソナルコンピュータに標準付属しているハードディスク装置を用いた。撮像部１０７は暗視カメラ付き蛍光顕微鏡（オリンパス社製ＩＸ−７１，ＩＢＷ−３，ＵＰＬＳＡＰＯｘ１００に浜松ホトニクス社製ＥＢ−ＣＣＤＣ７１９０−４３を組み合わせた装置）を用いた。
【００８８】
図２（ａ）に、２次元蛍光静止画像取得部１１５により得られた高分子（Ｔ４ファージＤＮＡ）の２次元蛍光静止画像２００を示し、図２（ｂ）に、マッピングポテンシャル生成部１１６において、２次元蛍光静止画像２０２に基づいて得られたマッピングポテンシャル２０４を示す。図２（ｂ）においては、マッピングポテンシャル２０４の強度は縦方向の深さで示されている。
【００８９】
図２（ｂ）によれば、観察画像の輝度に応じてポテンシャル場が良好に生成されていることが理解できる。
【００９０】
図３に、仮想高分子セグメント生成部１１７および高分子３次元構造安定化部１１８により得られた高分子（Ｔ４ファージＤＮＡ）の３次元構造２０６が３次元構造表示部１１９に表示された結果を示す。本実施例では、Ｔ４ファージＤＮＡ２０２の持続長に基づき、仮想高分子セグメントのセグメント数（（式２）におけるｉ）を５００とした。
【００９１】
図３には、高分子２次元蛍光静止画像２００と、この高分子２次元蛍光静止画像２０２に含まれるＴ４ファージＤＮＡ２０２に対応するＴ４ファージＤＮＡの３次元構造２０６とがともに表示されている。
【００９２】
所定時間におけるＤＮＡの２次元蛍光静止画像２００と、このＤＮＡの２次元蛍光静止画像２００に対応するＤＮＡの３次元構造２０６とをリンクさせることにより、図３に示すように、所定時間におけるＤＮＡの２次元蛍光静止画像と、その２次元蛍光静止画像に対応するＤＮＡの３次元構造とをともに表示させることができる。
【００９３】
また、図３によれば、マッピングポテンシャル２０４および仮想高分子セグメント自身のポテンシャルにより、ＤＮＡの３次元構造２０６が妥当に構築されたことが理解できる。
【００９４】
図４に、本実施例の蛍光観察解析装置１０００により得られたＴ４ファージＤＮＡの単分子応力テンソルの時間変化を示す。なお、図４には、応力テンソルの９つの成分のうち対角成分であるσ１１，σ２２，σ３３と非対角成分の１つであるσ１２が示されている。
【００９５】
本実施例によれば、ＤＮＡ単分子の２次元蛍光動画像から応力テンソルの各成分が妥当に得られたことが理解できる。このように、本発明は、ＤＮＡ単分子の観察画像から応力テンソルを推算することができる唯一の方法である。
【産業上の利用可能性】
【００９６】
本発明の応力テンソルの時間変化の推算方法、プログラム、情報記憶媒体、およびシステムによれば、ＭＥＭＳやμ−ＴＡＳ等のミクロな環境下での高分子（例えばＤＮＡ）の局所的な応力場の推算が可能であり、例えば、流路設計、プロセス設計、材料設計、微小デバイス設計に好適に利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００９７】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る高分子の応力テンソルの時間変化推算プログラムを備えた蛍光観察解析装置の全体構成を示す概略ブロック図である。
【図２】図２（ａ）は、２次元蛍光静止画像取得部により得られたＴ４ファージＤＮＡの２次元蛍光静止画像を示し、図２（ｂ）は、該画像に基づいてマッピングポテンシャル生成部により得られたマッピングポテンシャルを示すチャートである。
【図３】図３は、３次元構造表示部によって表示される、仮想高分子セグメント生成部および仮想高分子セグメント構造安定化部を用いて得られた高分子（ＤＮＡ）の３次元構造を示す画像である。
【図４】図４は、蛍光観察解析装置により得られたＴ４ファージＤＮＡの単分子応力の時間変化を示すチャートである。
【図５】図５は、本発明の一実施形態に係る高分子の応力テンソルの時間変化推算方法の具体的な処理を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【００９８】
１００・・・入力部
１０１・・・処理部
１０２・・・キーボード
１０３・・・マウス
１０４・・・表示部
１０５・・・出力部
１０６・・・記憶部
１０７・・・撮像部
１０８・・・分子量記憶部
１０９・・・単位時間記憶部
１１０・・・ポテンシャルパラメータ記憶部
１１１・・・数値計算条件記憶部
１１２・・・可視化条件記憶部
１１３・・・計算結果記憶部
１１４・・・２次元蛍光動画像取得部
１１５・・・２次元蛍光静止画像取得部
１１６・・・マッピングポテンシャル生成部
１１６ａ・・・２次元蛍光静止画像取得部
１１６ｂ・・・マッピングポテンシャル取得部
１１７・・・仮想高分子セグメント生成部
１１８・・・仮想高分子セグメント構造安定化部
１１９・・・３次元構造表示部
１２０・・・表示制御部
１２１・・・応力テンソル推算部
１２２・・・時間発展部
１２３・・・応力テンソル時間変化取得部
１３０・・・３次元構造構築部
２００・・・高分子（Ｔ４ファージＤＮＡ）の２次元蛍光静止画像
２０２・・・高分子（Ｔ４ファージＤＮＡ）
２０４・・・マッピングポテンシャル
２０６・・・高分子（Ｔ４ファージＤＮＡ）の３次元構造
１０００・・・蛍光観察解析装置
【図１】
2008020385.tif 000011
【図５】
2008020385.tif 000012
【図２】
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【図３】
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【図４】
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