(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
遺伝子情報に関する第１の特性値と第２の特性値とを有する複数のサンプルデータを取得するサンプルデータ取得部と、
前記第１の特性値を表すｘ座標軸および前記第２の特性値を表すｙ座標軸を有する直交座標平面上にプロットされた、前記複数のサンプルデータの各々に対応する複数のサンプル点を示すプロットデータを生成するプロットデータ生成部と、
前記プロットデータに対して、前記直交座標平面から、極座標平面に座標を変換することによって、前記複数のサンプル点について前記第１の特性値および前記第２の特性値から極座標を算出する座標変換部と、
前記座標変換部が算出した前記極座標の角度軸に沿った前記サンプル点の頻度を示すヒストグラム情報を生成するヒストグラム生成部と、
を備えており、
前記プロットデータを参照して、前記複数のサンプル点を、各サンプル点同士の近接度に応じて複数のクラスターに分類するクラスタリング部をさらに備え、
前記座標変換部は、前記複数のクラスターに囲まれた位置を前記極座標平面の原点として前記変換を行うことを特徴とする遺伝子情報分析装置。
【請求項２】
前記座標変換部は、前記複数のクラスターの各々の中心点の重心を、前記極座標平面の原点として前記変換を行うことを特徴とする請求項１に記載の遺伝子情報分析装置。
【請求項３】
前記ヒストグラム情報を参照して、前記ヒストグラム情報が示す少なくとも一つのピークについて、前記極座標上の中央値および信頼区間を算出する中央値および信頼区間算出部をさらに備えることを特徴とする請求項１または２に記載の遺伝子情報分析装置。
【請求項４】
前記第１の特性値および前記第２の特性値は、遺伝子の変異に関する特性値であり、
前記少なくとも１つのピークの各々について、前記中央値および信頼区間算出部が算出した前記信頼区間内に存在する前記サンプル点を計数し、計数結果と所定の閾値とを比較することにより、前記遺伝子の変異の有無を判定する変異判定部をさらに備えることを特徴とする請求項３に記載の遺伝子情報分析装置。
【請求項５】
前記第１の特性値および前記第２の特性値は、互いに異なるプローブを用いて検出したデジタルＰＣＲ産物の検出値を示すことを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の遺伝子情報分析装置。
【請求項６】
遺伝子情報を分析するために遺伝子情報分析装置が実施する遺伝子情報分析方法であって、
遺伝子情報に関する第１の特性値と第２の特性値とを有する複数のサンプルデータを取得するサンプルデータ取得工程と、
前記第１の特性値を表すｘ座標軸および前記第２の特性値を表すｙ座標軸を有する直交座標平面上にプロットされた、前記複数のサンプルデータの各々に対応する複数のサンプル点を示すプロットデータを生成するプロットデータ生成工程と、
前記プロットデータを参照して、前記複数のサンプル点を、各サンプル点同士の近接度に応じて複数のクラスターに分類するクラスタリング処理工程と、
前記プロットデータに対して、前記直交座標平面から、極座標平面に座標を変換することによって、前記複数のサンプル点について前記第１の特性値および前記第２の特性値から極座標を算出する座標変換工程と、
前記座標変換工程が算出した前記極座標の角度軸に沿ったサンプル点の頻度を示すヒストグラム情報を生成するヒストグラム生成工程と、を包含し、
前記座標変換工程において、前記複数のクラスターに囲まれた位置を前記極座標平面の原点として前記変換を行うことを特徴とする遺伝子情報分析方法。
【請求項７】
請求項１に記載の遺伝子情報分析装置としてコンピュータを機能させるための遺伝子情報分析プログラムであって、上記サンプルデータ取得部、上記プロットデータ生成部、上記クラスタリング部、上記座標変換部および上記ヒストグラム生成部としてコンピュータを機能させるための遺伝子情報分析プログラム。
【請求項８】
請求項７に記載の遺伝子情報分析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象遺伝子情報を分析するために実施される遺伝子情報分析装置、遺伝子情報分析方法、遺伝子情報分析プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、第３世代のＰＣＲを利用した手法として、ＤＮＡを限界希釈して、デジタル測定する手法が開発されている。この手法は、デジタルＰＣＲ（ｄＰＣＲとも記載）と呼ばれ、サンプルを多数の溶液に分画した後、各画分において個別にＰＣＲ反応を行い、ＰＣＲ反応物が確認された画分の数から、サンプル中のターゲット遺伝子（ＤＮＡ分子）の分子数を計測する方法である（非特許文献１〜４）。
【０００３】
例えば、ドロップレットデジタルＰＣＲ（Droplet Digital PCR、ｄｄＰＣＲ）の場合、まず、例えば、約２０μＬのＰＣＲ Ｍｉｘから約２０，０００個のドロップレット（１ドロップレット＝約１ｎＬ）を調製することによって、サンプルＤＮＡを各Ｄｒｏｐｌｅｔにランダムに分配する。続いて、各ドロップレットについて、ドロップレットリーダーにより終点の蛍光発光値を読み取る。サンプル内に存在するターゲット遺伝子の増幅は、当該蛍光発光値の２次元（２Ｄ）プロット（分布域）データから評価することができ、当該データから、サンプルにおけるターゲット遺伝子の存在量を推定できる。
【０００４】
デジタルＰＣＲ解析によって得られるデータ数は、通常、約１５，０００〜１６，０００もの多数の蛍光発光値からなる。また、例えば、あるターゲット遺伝子の野生型および変異型それぞれに対するプローブを互いに異なる種類の蛍光物質によって標識し、これらの蛍光物質の蛍光発光値をそれぞれｘ、ｙとして、２次元直交座標（ｘ，ｙ）の２Ｄプロットを作成する。当該プロットから、ターゲット遺伝子の増幅の状況を読み取ることができる（非特許文献５）。ターゲット遺伝子の野生型および変異型のプロットを、２次元直交座標（ｘ，ｙ）のＸ軸方向（野生型の蛍光発光値）とＹ軸方向（変異型の蛍光発光値）とに分けて表示し、各領域に分布するプロットの個数を計測することによって、遺伝子変異の有無（定性）またはその変異の割合（定量）を極少量のサンプルから感度良く確認することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】X. Shi et al., Electrophoresis,31, 528 (2010).
【非特許文献２】E. A. Ottesen et al., Science, 314, 1464 (2006).
【非特許文献３】B. Vogelstein et al., Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 96，9236 (1999)
【非特許文献４】S. Dube et al., PLOS One, 3, e2876(2008)
【非特許文献５】Hindson et. al., Anal. Chem. 2011, 83, 8604-8610 (2011)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、２Ｄプロットから変異型の発生頻度を視覚的に把握するのは容易ではない。また、もし仮に２Ｄプロットを、Ｘ軸またはＹ軸の何れか一方の軸に沿ってヒストグラム化したとしても、変異型の発生頻度を視覚的に把握するのは容易ではない。なぜなら、野生型および変異型の各領域をＸ軸側から見た場合は、ネガティブコントロール域のプロットと変異型域のプロットとが重なり、変異型域の正確なプロットを確認することは困難である。同様にＹ軸側から見た場合のヒストグラムは、ネガティブコントロール域のプロットと野生型域のプロットとが重なってしまうため、正確な野生型域のプロットが見えなくなってしまう。さらに、ｄｄＰＣＲでは、野生型および変異型の両方が分画されるダブルポジティブ（Double Positive）と呼ばれるサンプルも存在する場合、野生型および変異型の領域のプロットとダブルポジティブ領域のプロットとが重なってしまう。したがって、Ｘ軸側またはＹ軸側からヒストグラム化することによる変異発生頻度の可視化は困難である。
【０００７】
本発明は、前記の問題点に鑑みてなされたものであり、遺伝子情報分析において、分析結果を一元的かつ網羅的に可視化することができる遺伝子情報分析装置、遺伝子情報分析方法、遺伝子情報分析プログラムおよび記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る遺伝子情報分析装置は、遺伝子情報に関する第１の特性値と第２の特性値とを有する複数のサンプルデータを取得するサンプルデータ取得部と、前記第１の特性値を表すｘ座標軸および前記第２の特性値を表すｙ座標軸を有する直交座標平面上にプロットされた、前記複数のサンプルデータの各々に対応する複数のサンプル点を示すプロットデータを生成するプロットデータ生成部と、前記プロットデータに対して、前記直交座標平面から、極座標平面に座標を変換することによって、前記複数のサンプル点について前記第１の特性値および前記第２の特性値から極座標を算出する座標変換部と、前記座標変換部が算出した前記極座標の角度軸に沿った前記サンプル点の頻度を示すヒストグラム情報を生成するヒストグラム生成部と、を備える。
【０００９】
上記構成によれば、第１の特性値と第２の特性値とを有する複数のサンプルデータに対応するサンプル点を、第１の特性値を表すｘ座標軸および第２の特性値を表すｙ座標軸を有する直交座標平面上にプロットした後に、極座標変換することによって、極座標の角度軸に沿ったサンプル点の頻度を示すヒストグラム情報を生成することができる。このようなヒストグラムによれば、サンプル点の分布を好適に表すことができる。これにより、遺伝子情報分析において、分析結果を、一元的かつ網羅的に可視化することができる。
【００１０】
本発明の一態様に係る遺伝子情報分析装置では、前記プロットデータを参照して、前記複数のサンプル点を、各サンプル点同士の近接度に応じて複数のクラスターに分類するクラスタリング部をさらに備え、前記座標変換部は、前記複数のクラスターに囲まれた位置を前記極座標平面の原点として前記変換を行ってもよい。
【００１１】
上記構成によれば、極座標の角度軸に沿ったサンプル点の頻度を示すヒストグラム情報において、複数のクラスターが重なって示されることを好適に抑制することができる。これにより、遺伝子情報分析において、分析結果を、好適に、一元的かつ網羅的に可視化することができる。
【００１２】
本発明の一態様に係る遺伝子情報分析装置では、前記座標変換部は、前記複数のクラスターの各々の中心点の重心を、前記極座標平面の原点として前記変換を行ってもよい。
【００１３】
上記構成によれば、極座標の角度軸に沿ったサンプル点の頻度を示す第１のヒストグラム情報において、複数のクラスターが重なって示されることをより好適に抑制することができる。これにより、遺伝子情報分析において、分析結果を、より好適に、一元的かつ網羅的に可視化することができる。
【００１４】
本発明の一態様に係る遺伝子情報分析装置では、前記ヒストグラム情報を参照して、前記ヒストグラム情報が示す少なくとも一つのピークについて、前記極座標上の中央値および信頼区間を算出する中央値および信頼区間算出部をさらに備えていてもよい。
【００１５】
上記構成によれば、第１の特性値および第２の特性値の両方が一元的に示されているヒストグラム情報を参照して、ピークの中央値および信頼区間を算出することにより、より精度高く遺伝子情報を分析することができる。
【００１６】
本発明の一態様に係る遺伝子情報分析装置では、前記第１の特性値および前記第２の特性値は、遺伝子の変異に関する特性値であり、前記少なくとも１つのピークの各々について、前記中央値および信頼区間算出部が算出した前記信頼区間内に存在する前記サンプル点を計数し、計数結果と所定の閾値とを比較することにより、前記遺伝子の変異の有無を判定する変異判定部をさらに備えていてもよい。
【００１７】
上記構成によれば、変異の有無について高精度かつ容易に判定を行うことができる。
【００１８】
本発明の一態様に係る遺伝子情報分析装置では、前記第１の特性値および前記第２の特性値は、互いに異なるプローブを用いて検出したデジタルＰＣＲ産物の検出値を示すものであってもよい。
【００１９】
上記構成によれば、デジタルＰＣＲ産物のデータ分析を好適に行うことができる。
【００２０】
また、本発明の一態様に係る遺伝子情報分析方法は、遺伝子情報を分析するために遺伝子情報分析装置が実施する遺伝子情報分析方法であって、遺伝子情報に関する第１の特性値と第２の特性値とを有する複数のサンプルデータを取得するサンプルデータ取得工程と、前記第１の特性値を表すｘ座標軸および前記第２の特性値を表すｙ座標軸を有する直交座標平面上にプロットされた、前記複数のサンプルデータの各々に対応する複数のサンプル点を示すプロットデータを生成するプロットデータ生成工程と、前記プロットデータに対して、前記直交座標平面から、極座標平面に座標を変換することによって、前記複数のサンプル点について前記第１の特性値および前記第２の特性値から極座標を算出する座標変換工程と、前記座標変換工程が算出した前記極座標の角度軸に沿ったサンプル点の頻度を示すヒストグラム情報を生成するヒストグラム生成工程と、を包含する。
【００２１】
上記構成によれば、本発明の一態様に係る遺伝子情報分析装置と同等の効果を奏する。
【００２２】
本発明の一態様に係る遺伝子情報分析装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記遺伝子情報分析装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより上記遺伝子情報分析装置をコンピュータにて実現させる遺伝子情報分析装置の遺伝子情報分析プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【００２３】
本発明の一態様によれば、遺伝子情報分析において、分析結果を、一元的かつ網羅的に可視化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の一実施形態に係る遺伝子情報分析方法を実行するコンピュータ等の概略図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る遺伝子情報分析方法のフローを示す図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る横軸を第１の特性値ｘ、縦軸を第２の特性値ｙとする２次元直交座標平面におけるサンプル点の散布図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る原点を極座標のための位置へ移動させたときの、原点および各サンプル点のプロットの移動を示している。
【図５】本発明の一実施形態に係るクラスターが３つの場合の、極座標の原点を各クラスターの中央値を頂点とする３角形の重心とする場合の直交座標上の座標を示している。
【図６】本発明の一実施形態に係る極座標と極座標ヒストグラムとの対応関係を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る２次元直交座標を極座標へ変換したときの各座標点の変換を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態に係る２次元直交座標から極座標に変換するときの各象限における補正を示す図である。
【図９】本発明の一実施形態に係る極座標におけるクラスターの中央値および信頼区間とプロットの分散との対応関係を示す図である。
【図１０】本発明の一実施形態に係る極座標ヒストグラムを示す図である。
【図１１】本発明の一実施形態に係る極座標から得られた各クラスターにおける各信頼区間のプロット数を示す図である。
【図１２】本発明の一実施形態に係る極座標における閾値の設定を示す図である。
【図１３】本発明の一実施形態に係る極座標ヒストグラム作成から変異の判定までの処理フローを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
本発明の実施の形態について説明すれば、以下の通りである。なお、本発明は、これに限定されるものではない。
【００２６】
〔用語等の定義〕
本明細書において、「遺伝子情報」は、遺伝子を特定するための情報を指し、「遺伝子配列情報」とも換言できる。具体的には、遺伝子の塩基配列および遺伝子から転写される転写産物のアミノ酸配列情報などを包含している。
【００２７】
本明細書において、「ポリヌクレオチド」は、「核酸」または「核酸分子」とも換言でき、ヌクレオチドの重合体を意図している。また、「塩基配列」は、「核酸配列」または「ヌクレオチド配列」とも換言でき、特に言及のない限り、デオキシリボヌクレオチドの配列またはリボヌクレオチドの配列を意図している。また、一本鎖または二本鎖のポリヌクレオチドを包含している。
【００２８】
本明細書において、「サンプル」は、「検体」とも換言でき、当該分野において標本、調製物と同義で用いられ、供給源としての生物材料（例えば、個体、体液、細胞株、組織培養物もしくは組織切片）から得られる、任意の調製物が意図される。
【００２９】
本明細書において「陽性」は、対象の配列が判定対象となる真の変異を有していることを意味する。
【００３０】
本明細書において「偽陽性」は、対象の配列が判定対象となる真の変異を有していないにもかかわらず、変異を有すると判断されることを意味する。
【００３１】
本明細書において「陰性」は、対象の配列が対象となる変異を有していないことを意味する。
【００３２】
本明細書において「偽陰性」は、対象の配列が判定対象となる真の変異を有しているのにもかかわらず、変異を有していないと判断されることを意味する。
【００３３】
本明細書において「ＮＴＣ」とは、ＰＣＲにおいてテンプレートとなるＤＮＡを含んでいないコントロールを指す。
【００３４】
本明細書において「被検体」とは、ヒト被検体並びにヒトではない被検体、例えば、哺乳類、無脊椎動物、脊椎動物、菌類、酵母、細菌、ウイルスおよび植物などを指す。本明細書の実施例はヒト被検体に関しているが、本発明の概念はヒト以外の任意の動物または植物等の生物由来のゲノムに適用でき、医療、獣医学および動物科学等の分野において有用である。
【００３５】
〔遺伝子情報分析装置および遺伝子情報分析方法〕
本発明の一実施形態に係る遺伝子情報分析方法は、対象となる遺伝子情報を分析するために実施される方法であって、例えば、図１に示すコンピュータ（遺伝子情報分析装置）５０によって実施され得る。
【００３６】
図１に示すように、コンピュータ５０は、入力部１１、処理部１０、表示部２０、記憶部３０および結果出力部４０を備えており、記憶部３０に記憶されている遺伝子情報分析プログラム１００を処理部１０が実行することにより、本実施形態に係る分析方法が実施される。詳細には、処理部１０は、特性値算出部（サンプルデータ取得部）１２、２次元直交座標作成部（プロットデータ生成部）１３、クラスタリング部１４、極座標原点決定部１５、座標変換部１６、ヒストグラム作成部（ヒストグラム生成部）１７、中央値および信頼区間算出部１８、ならびに変異判定部１９として機能する。
【００３７】
また、コンピュータ５０は、核酸増幅装置（図示せず）等に接続されている。核酸増幅装置の一例はｄＰＣＲ装置などのＰＣＲ装置である。
【００３８】
コンピュータ５０には、分析に供するサンプルデータが入力されるようになっている。なお、一実施形態において、コンピュータ５０は、ｄＰＣＲデータの解析を行うようになっており、本実施形態に係る遺伝子情報分析方法は、データの解析完了後のランに対してさらに実行するようになっていてもよい。
【００３９】
＜分析対象となるデータについて＞
本発明の分析方法の対象となるサンプルデータは、遺伝子情報に関するサンプルデータであって、遺伝子情報に関する第１の特性値と第２の特性値とを有する複数のサンプルデータである。一実施形態において、かかるサンプルデータは、例えば、生体成分の測定装置を用いた測定によって得られたデータであり得る。ここで、特性値とは、シグナル強度、蛍光強度、吸光度（リテンションタイム）、発色度、輝度、放射線量、磁力、陽イオンもしくは陰イオン、ｐＨ、電圧または電流、温度、湿度、重量および長さなどの特性に関する値が挙げられるがこれらに限定されない。また、各サンプル点の有する特性値の数は、２個以上である。なお、複数の特性値は単一の特性に関するものであってもよく、複数の異なる特性に関するものであってもよい。
【００４０】
より具体的には、本発明に係る分析方法の対象となる複数のサンプルデータとしては、デジタルＰＣＲ（例えば、ｄｄＰＣＲ）、フローサイトメトリー、デジタル等温核酸増幅（例えば、デジタルＮＡＳＢＡおよびデジタルＬＡＭＰ）、デジタルタンパク質検出（例えば、デジタルＥＬＩＳＡ）、デジタル一分子測定、および他の形態のデジタル測定をはじめとするデジタル測定で得られた遺伝子情報のデータが挙げられる。
【００４１】
ｄＰＣＲでは、標的ポリヌクレオチド分子を含有する希釈溶液が、ピコリットル〜ナノリットル単位の極めて少量の試験サンプルに細分化されている。よって、サンプルにおける大部分において、これらのサンプルは、標的ポリヌクレオチド分子を収容するものであるか、標的ポリヌクレオチド配列分子を全く含まないものであるかのいずれかである。
【００４２】
ここで、分析対象となるデータの一例は、デジタルＰＣＲによるＰＣＲ産物であって、特性値として２種類以上の異なる蛍光標識についての蛍光発光値を有するデータである。また、例えば、データがｄｄＰＣＲのデータである場合、サンプル点は、ｄｄＰＣＲの１ドロップレットの結果である。
＜データ分析フロー＞
以下、本発明の一実施形態に係る遺伝子情報分析方法のフロー（データ分析フロー）の一例を詳細に説明する。以下では、対象遺伝子としてＥＧＦＲ遺伝子を用い、ＥＧＦＲ遺伝子の所定の変異を検出するためのコントロールゲノムを用いてｄｄＰＣＲを行ったデータを用い、分析をおこなったものを例示しながら説明する。
データ例では、野生型検出用プローブとしてＨＥＸ（Hexachloro-Fluorescein）またはＶＩＣ（商標）、および変異型検出用プローブとしてＦＡＭ（Fluorescein-Amidite）を用いた。
【００４３】
以下は、本実施形態において用いたｄｄＰＣＲデータ例を得るために行ったｄｄＰＣＲの実施条件について示す。なお、ｄｄＰＣＲの条件等はこれに限定されるものではない。
【００４４】
まず、5x T790M PPMix（４．５μＭフォワードプライマー、４．５μＭリバースプライマー、１．２５μＭＶＩＣまたはＨＥＸ標識野生型検出用プローブ、１．２５μＭＦＡＭ標識変異型検出用プローブ）を４．４μＬ、ｄｄＰＣＲ（商標）Supermix for Probes（（ＮｏｄＵＴＰ）、Bio Rad）を１１μＬ、Nuclease-free water（Merck Millipore）を１．６μＬ、コントロールゲノムＤＮＡを５μＬで合計２２μＬのＰＣＲ溶液を調製した。
【００４５】
次に、調製したＰＣＲ溶液２０μＬとDroplet generator oil for Probes（Bio Rad）７０μＬを用いてドロップレットの作製を行った。
【００４６】
ドロップレット作製装置はQX200（登録商標）Droplet Generator（Bio Rad）を用いた。
そして、作製したドロップレットはVeriti（商標）９６−ｗｅｌｌサーマルサイクラー（Thermo Fisher）を用いてＰＣＲを行った。
【００４７】
ＰＣＲ条件は、全てのステップにおいてＲａｍｐ  Ｒａｔｅを５０％に設定したうえで、９５℃で１０分熱変性後、９４℃で３０秒、５８℃で１分を４０サイクル繰り返し、９８℃で１０分熱変性後、４℃に維持とした。
【００４８】
最後に、各ドロップレットのＦＡＭおよびＶＩＣまたはＨＥＸの蛍光値を、QX200(商標)Droplet Reader（Bio Rad）を用いて測定し記録した。
【００４９】
記録したデータはQuantaSoft（Bio Rad）を用いてＣＳＶ形式のテキストファイルで出力した。
【００５０】
以下にデータ分析フローを記載するが、本発明の方法に係るフローはこれに限定されない。
【００５１】
（工程１．サンプルデータ入力処理）
上記遺伝子情報分析装置５０を用い分析を実行する方法を、図１および図２を参照しつつ説明する。
【００５２】
図１は、本発明の一実施形態に係る遺伝子情報分析方法を実行するコンピュータ等の概略図である。また、図２は、本発明の一実施形態に係る遺伝子情報分析方法のフローを示す図である。
【００５３】
まず、ステップＳ１０１において、入力部１１は、分析に供するサンプルデータの入力を受け付ける。本発明の解析に用いられる入力データは、核酸増幅装置等の実効後に出力されるデータを用いることができる。
【００５４】
一実施形態において、入力部１１に入力されるデータは、デジタルＰＣＲのＰＣＲ結果のデータであり得る。データの形式は限定されず、コンピュータが処理可能な形式であればよい。一例では、デジタルＰＣＲを実行後に出力されるＰＣＲ結果ファイルを用いることが可能である。当該結果ファイルを読み出すことによって、サンプルデータを入力部１１に入力する。ある実施形態では、ｄＰＣＲ装置から出力されるｄＰＣＲ結果ファイルを使用している。
【００５５】
（工程２．特性値算出処理）
続いて、ステップＳ１０２において、処理部１０は、特性値算出部１２において、入力部１１が受け付けた複数のサンプルデータについて各々のサンプルデータの有する特性値に基づき第１の特性値と第２の特性値とを取得する。
【００５６】
一実施形態において、第１の特性値および第２の特性値は、互いに異なるプローブを用いて検出したデジタルＰＣＲ産物の検出値を示すものである。本実施形態では、ｄＰＣＲによって得られた野生型（ＶＩＣまたはＨＥＸ）の蛍光発光値を第１の特性値として用い、変異型（ＦＡＭ）の蛍光発光値を第２の特性値として用いている。
【００５７】
（工程３．２次元直交座標作成（プロットデータ生成）処理）
続いて、ステップＳ１０３において、２次元直交座標作成部（プロットデータ生成部）１３は、第１の特性値を表すｘ座標軸および第２の特性値を表すｙ座標軸を有する直交座標平面（ｘｙ座標平面）上にプロットされた、各サンプルデータに対応するサンプル点を示すプロットデータを生成する。
【００５８】
図３は、横軸を第１の特性値ｘ、縦軸を第２の特性値ｙとする２次元直交座標平面におけるサンプル点を示す散布図である。図３において１つの点は、１つのサンプル点を示す。本実施形態では、１つのサンプル点は、ｄｄＰＣＲの１ドロップレット（droplet）のデータに相当するように設定されている。
【００５９】
ここで、図３のＡに示される領域は、変異型（Ｍｔ）域、図３のＢに示される領域は、テンプレートのＤＮＡが含まれていないＮＴＣ域（No Template control Zone）、図３のＣに示される領域は、野生型（Ｗｔ）域、および図３のＤに示される領域は、野生型および変異型の両方のシグナルを生じている、ダブルポジティブ域を示す。ここで、Ｄの領域は野生型と変異型両方のＤＮＡを含むプロットの領域を示しており、実施形態によっては、存在する場合と存在しない場合がある。
【００６０】
つまり、サンプル点の分類として、例えば、検出する蛍光色素の種類（ＦＡＭ、ＨＥＸおよびＶＩＣ等）および蛍光検出の有無の他に、増幅なしまたは不確定を含み得る。
【００６１】
本発明の分析方法に供されるデータは、野生型および変異型の両方のシグナルを生じさせるダブルポジティブ域のデータを予め排除したものであってもよい。
【００６２】
（工程４．クラスタリング処理）
次に、ステップＳ１０４において、クラスタリング部１４は、プロットデータを参照して、直交座標平面にプロットした複数のサンプル点をクラスタリングする。なお、本明細書において、「クラスタリング」とは、各々のサンプル点同士の近接度に応じて、複数のクラスター（サンプル点の群）に分類する処理を指す。
【００６３】
クラスタリング部１４において実行されるクラスタリングとしては、具体的には、階層的クラスタリングまたは非階層的クラスタリング等の公知のクラスタリング手法が挙げられる。階層的クラスタリングの例示としては、最短距離法、最長距離法、群平均法、重心法、メジアン法およびward法等が挙げられる。非階層的クラスタリングは、あらかじめクラスターの数を決定しておき、その数に従ってサンプル点を振り分ける手法である。非階層的クラスタリングの例示としては、k-means法（参照文献：H. Steinhaus, (French). Bull. Acad. Polon. Sci., 4 (12), 801(1957)、E. W. Forgy, Biometrics, 21, 768-769 (1965)、J. B. MacQueen, “Proceedings of 5-th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability", Berkeley, University of California Press, 1, 281-297 (1967).）等が挙げられる。クラスタリングの手法としては、非階層的クラスタリングがより好ましく、k-means法であることがさらに好ましい。
【００６４】
また、クラスターの数が未知の場合は、最適クラスター数について、Jain-Dubes法、x-means 法、およびUpper-Tail法などの方法にしたがって自動的に決定することができる。また、別の実施形態において、クラスター数は、２次元直交座標作成部１３が生成した２Ｄプロットデータを示す画像を、表示部２０に表示させ、作業者からのクラスター数の入力を受け付け、入力されたクラスター数に基づいて決定してもよい。
【００６５】
図３に示すように、クラスタリング部１４は、直交座標において、クラスターの分割境界を、円状または楕円状に形成する。本実施形態では、複数のサンプル点が４つのクラスタ（Ａ〜Ｄ）のいずれかに分類する。
【００６６】
プロット群として形成されるクラスターの数は、特に限定されないが、１〜４個であり、例えば、２つ、３つまたは４つである。また、全領域からあらかじめＤ領域のプロットを排除してもよい。
【００６７】
（工程５．極座標原点決定（原点移動）処理）
次のステップＳ１０５において、極座標原点決定部１５は、サンプル点を極座標で表示するために必要となる原点（ｘ０，ｙ０）を、上述の工程４で得られたクラスタリング情報を参照して、上述の工程３で作成した直交座標平面上に決定する。図４は、極座標のための原点の位置へ原点を移動させたときの、原点および各サンプル点の移動を示している。図４の（ａ）は、２次元直交座標平面上で原点を極座標のための原点の位置へ移動させたときの、原点および各サンプル点の移動を示している。図４の（ｂ）は、極座標へ原点およびサンプル点を移動したときの、横軸を（γ）、縦軸を（θ）としたときの散布図である。
【００６８】
ここで、極座標原点決定部１５は、極座標平面の原点を、各クラスターの中心が原点から見て、各中心同士の仰角が互いに相対的に最も大きくなるような点に決定することが理想的であり、複数のクラスター群同士で、各クラスター群の中心からの距離（ｒ）および角度（θ）が可能な限り均等に離散する位置に設定することがより好ましい。一実施形態では、極座標原点決定部１５は、前記複数のクラスターに囲まれた位置を前記極座標の原点として決定する。別の実施形態において、分析に供するクラスターとして選択したクラスターが３個以上の場合、極座標原点決定部１５は、各クラスターの中心点（セントロイド；centroid）の重心を原点の位置として決定する。また、別の実施形態において、分析に供するクラスターとしてのクラスターが２個の場合、極座標原点決定部１５は、各クラスターの中心点同士を結ぶ直線の中点を原点の位置として決定する。
【００６９】
一例では、極座標原点決定部１５は、各クラスターの中心点を、各クラスターの中央値に一致させる。各クラスターの中央値は、図９にも示すように各クラスターの（γ）及び（θ）のヒストグラム情報を参照して算出される中央値であり得る。
【００７０】
ある実施形態において、極座標原点決定部１５は、各クラスターの中央値の決定を、ｋ-means法に従うか、参照用のデータに基づいて行う。別の実施形態では、極座標原点決定部１５は、２次元直交座標作成部１３が生成した２Ｄプロットデータを示す画像を、表示部２０に表示させ、作業者からの原点の位置またはクラスターの中心点の入力を受け付け、入力された原点または中心点の位置を、原点として決定してもよい。
【００７１】
極座標原点決定部１５は、クラスターがｎ個（ｎ≧３）の場合、ｎ個の各クラスターの中心点の重心Ｇ（ｘ，ｙ）を原点として決定する。
【００７２】
一例として、クラスターが３個（３極）の場合は、３極の中心点を結ぶ３角形の重心を原点とする。
【００７３】
図５は、クラスターが３つの場合の、極座標の原点を、各クラスターの中央値の重心とする場合の直交座標上の座標を示している。
【００７４】
３角形の重心座標は、２次元直交座標系で見た場合、座標上の点Ａ（ｘ１，ｙ１）、Ｂ（ｘ２，ｙ２）およびＣ（ｘ３，ｙ３）を頂点とする３角形ＡＢＣの重心をＧ（ｘ，ｙ）とすると，このときのＧ（ｘ，ｙ）は、以下の式から算出する。
ｘ＝（ｘ１＋ｘ２＋ｘ３）／３
ｙ＝（ｙ１＋ｙ２＋ｙ３）／３
（工程６．座標変換処理）
次のステップＳ１０６において、座標変換部１６は、２次元直交座標から極座標へ座標変換して前記第１の特性値および前記第２の特性値から極座標を算出する。直交座標上の複数のサンプル点について、各々のサンプル点の第１の特性値ｘｉ及び第２の特性値ｙｉを、極座標の原点（ｘ０，ｙ０）からサンプル点までの距離ｒｉおよび原点（ｘ０，ｙ０）からサンプル点への向きを示す角度θｉに座標変換する（ｉ＝１〜ｎ；ｎはサンプル数）。
【００７５】
図６は、クラスターが３個の場合の、座標変換後の極座標と極座標ヒストグラムとの対応関係を示す図である。このように、極座標による全方位ヒストグラム表示では一元的に網羅的に各領域の分布状況が重なることなく量的および位置的関係が把握できる。なお、ヒストグラム表示に関しては、以下の項目（工程７．ヒストグラム作成処理）にて詳述する。
【００７６】
図７は、２次元直交座標を極座標へ変換したときの各座標点の変換を示しており、座標変換部１６は、各直交座標平面上の座標点（ｘ，ｙ）の極座標平面上の座標点（ｒ，θ）への変換を以下の式に従って実行する。
（ｒ）＝ＳＱＲＴ（Ｘ２＋Ｙ２）
（θ）＝ＤＥＧＲＥＥＳ（ＡＴＡＮ（Ｙ／Ｘ））
＜各象限における座標変換の補正条件＞
ここで、各群のプロットをＸ，Ｙ座標（２次元直交座標（ｘ，ｙ））で表示した場合、プロットは、以下の４通りが存在する。
（１）第１象限に存在する値の場合、すなわち、ＸおよびＹの値がともに正（＋）＞０、
（２）第２象限に存在する値の場合、すなわち、Ｘの値が負（−）＜０であり、Ｙの値が正（＋）≧０、
（３）第３象限に存在する値の場合、すなわち、ＸおよびＹの値がともに負（−）＜０、
（４）第４象限に存在する値の場合、すなわち、Ｘの値が正（＋）＞０であり、Ｙの値が負（−）＜０。
【００７７】
Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）ＥＸＣＥＬでの３角関数（角度関数）はＲＡＤＩＡＮＳで表される。そのため、各象限に対応して、上記（１）〜（４）に対し、以下の補正を行う。
【００７８】
（１）の場合、第１象限でＡＴＡＮ（Ｙ（＋）／Ｘ（＋））値は正（＋）のＲＡＤＩＡＮ（＋）になるため、反時計回り（Counterclockwise direction）にそのまま角度（ＤＥＧＲＥＥＳ）に変換する。
【００７９】
（２）の場合、第２象限でＡＴＡＮ（Ｙ（＋）／Ｘ（−））値は負（−）のＲＡＤＩＡＮ（−）になり、時計回り（Clockwise direction）の角度表示のため角度（ＤＥＧＲＥＥＳ）変換は＋１８０°（π）の補正を行う。
【００８０】
（３）の場合、第３象限でＡＴＡＮ（Ｙ（−）／Ｘ（−））値は正（＋）のＲＡＤＩＡＮ（＋）であるが、角度（ＤＥＧＲＥＥＳ）変換は＋１８０°（π）の補正が必要となる。また（４）の場合は、第４象限でＡＴＡＮ（Ｙ（−）／Ｘ（＋））値は負（−）のＲＡＤＩＡＮ（−）になり時計回り（Clockwise direction）の角度表示であるため、角度（ＤＥＧＲＥＥＳ）変換は＋３６０°（２π）の補正を行う。
【００８１】
ただし、ＸおよびＹの０値の扱いについては、ＥＸＣＥＬのＡＴＡＮ関数を使用する場合は、分子であるＹ値については０を含むか含まないか（０以上（Ｙ≧０）か０未満（Ｙ＜０）かの表現）はプロットの分布状況を見る場合いずれの象限に含めるかは大きな問題ではないことから、重複を避けるため、仮に各Ｙの値が０であった場合、正のＲＡＤＩＡＮＳに含めることとし、０以上（Ｙ≧０）および０未満（Ｙ＜０）に分類する。
【００８２】
また、分母であるＸ値については、Ｘ＝０の場合は、特別に、以下の通り、象限とは別にＤＥＧＲＥＥＳ値を設定し、入力する。
Ｘ＝０であり、Ｙ＝０の場合は、ＤＥＧＲＥＥＳ値を０°（０π）
Ｘ＝０であり、Ｙ＞０の場合は、９０°（０．５π）
Ｘ＝０でＹ＜０の場合は、２７０°（１．５π）。
【００８３】
したがって計算式では第１象限〜第４象限の各象限におけるＸ，Ｙプロット（２次元直交座標（ｘ，ｙ））について、以下の（１）〜（７）の換算（補正）を行う。
（１）第１象限（Ｘ＞０かつＹ≧０の範囲）の角度（０°−３６０°表示）
θ（１）＝ＤＥＧＲＥＥＳ（ＡＴＡＮ（Ｙ（＋）／Ｘ（＋）））
（２）第２象限（Ｘ＜０かつＹ≧０の範囲）の角度（０°−３６０°表示）
θ（２）＝ＤＥＧＲＥＥＳ（ＡＴＡＮ（Ｙ（＋）／Ｘ（−）））＋１８０
（３）第３象限（Ｘ＜０かつＹ＜０の範囲）の角度（０°−３６０°表示）
θ（３）＝ＤＥＧＲＥＥＳ（ＡＴＡＮ（Ｙ（−）／Ｘ（−）））＋１８０
（４）第４象限（Ｘ＞０かつＹ＜０の範囲）の角度（０°−３６０°表示）
θ（４）＝ＤＥＧＲＥＥＳ（ＡＴＡＮ（Ｙ（−）／Ｘ（＋）））＋３６０
（５）特別変換１（Ｘ＝０かつＹ＝０）の角度（０°−３６０°表示）
θ（５）＝０
（６）特別変換２（Ｘ＝０かつＹ＞０の範囲）の角度（０°−３６０°表示）
θ（６）＝９０
（７）特別変換３（Ｘ＝０かつＹ＜０の範囲）の角度（０°−３６０°表示）
θ（７）＝２７０
なお、座標変換部１６は、これらの計算を、例えばＥＸＣＥＬマクロを用いて実行する。図８は、上述した２次元直交座標から極座標に変換するときの各象限における補正を示す図である。
【００８４】
（工程７．ヒストグラム作成処理）
続いて、ステップＳ１０７に示す通り、ヒストグラム作成部１７は、上述の工程で得られた極座標値に基づいて算出した極座標の角度軸に沿ったサンプル点の頻度を示すヒストグラム情報を作成する。図９は、極座標とヒストグラムとの対応関係を示す図である。図１０は、本発明の一実施形態に係るヒストグラムを示す図である。
【００８５】
ヒストグラムは、例えば図１０に例示される通り、横軸を角度（Range）、縦軸を頻度（Frequency）として示されるものであり得る。図１０の（ａ）は、極座標（θ）ヒストグラムの一例である。図１０の（ｂ）は、図１０の（ａ）は、極座標（θ）ヒストグラムの頻度軸（縦軸）を拡大した図である。
【００８６】
上述の工程１〜７によれば、すべてのプロットの位置とその個数が計算でき視覚的に距離（ｒ）と角度（θ）によって、陽性（Ｍｔ）域および陰性（Ｗｔ）域の数値化ができ、かつヒストグラムにより量的分布を一元的かつ網羅的に示すことができる。さらに、極座標に基づき作成した極座標ヒストグラムは、各領域の分布状況が重なることなく、各領域の量的および位置的関係を把握することができる。そのため、例えば、図１０の（ｂ）からも明らかなように、視覚的にどのサンプル点の範囲が陽性か、あるいは陰性かを容易に示すことが可能となり、後述する変異陽性および変異陰性の判定に供することができる。また、プロットを計測することによって微量サンプルの定量も可能となる。
【００８７】
＜変異判定フロー＞
別の実施形態に係る本発明の方法は、変異の有無を判定する工程をさらに包含する。ここで、図１３は、極座標ヒストグラム作成から変異の判定までの処理フローを示す図である。
【００８８】
以下、工程８〜工程１１は、遺伝子の変異の有無を判定する場合の、極座標ヒストグラム作成後の各工程について説明している。各工程について、図１３を参照しながら説明する。
【００８９】
まず、図１３のステップＳ２０１において、ヒストグラム作成部１７は、極座標ヒストグラムを作成する。本工程は図２のステップＳ１０７の工程と同一である。
【００９０】
（工程８．中央値および信頼区間算出処理）
次に、図１３のステップＳ２０２として、中央値および信頼区間算出部１８は、ヒストグラム情報を参照して、ヒストグラム情報が示す一つ以上のピーク（例えば、図１０に示すＭｔＡｒｅａ、ＮＴＣおよびＷｔＡｒｅａのピーク）について、中央値を算出する。
【００９１】
図１３のステップＳ２０３において、上述の工程で得られた各ピークについての中央値に基づき、中央値および信頼区間算出部１８は、ヒストグラム情報を参照して、９０％、９５％または９９％等の所望の範囲の信頼区間を算出し、各ピーク領域の分布範囲を推定する。
【００９２】
ここで中央値および信頼区間算出部１８は、信頼区間の数値を、目的に応じて決定するが、数値が高いほど、後述する変異判定において、信頼度の高い真の陽性の判定を行うことができる。例えば、９０％、９５％および９９％にすることにより、より信頼性の高い判定を行うことが可能である。
【００９３】
上記のヒストグラムのデータに、所望の統計学的処理を行うことによって、種々の情報を得ることができる。例えば、ｒおよびθのそれぞれについて各サンプル群の上限値および下限値の範囲内の平均値、９０％、９５％または９９％等の信頼区間の上限値、中央値および下限値、ならびに、各領域の上限値および下限値の範囲内の標準偏差を算出する。
【００９４】
平均値の算出には、ＥＸＣＥＬ関数のＡＶＥＲＡＧＥを使用することができる。また、標準偏差の算出には、ＥＸＣＥＬ関数のＳＴＤＥＶを使用することができる。さらに、９０％、９５％または９９％等の信頼区間の上限値、中央値および下限値の算出には、ＥＸＣＥＬ関数のＮＯＲＭＤＩＳＴ（＝ＮＯＲＭＤＩＳＴ（ｘ，平均（μ），標準偏差（σ），関数形式）））およびＮｏｒｍＩｎｖ（＝ＮＯＲＭＩＮＶ（累積確率，平均（μ），標準偏差（σ）））を使用することができる。中央値は、例えば、各クラスター領域の信頼区間の範囲の５０％の値を用いることができる。ＮＯＲＭＤＩＳＴ（＝ＮＯＲＭＤＩＳＴ（ｘ，平均（μ），標準偏差（σ），関数形式）））で示される関数は、平均値μ、標準偏差σの正規分布において、確率変数がｘ以下になる確率を計算する確率密度関数（正規分布確率密度関数）である。ＮｏｒｍＩｎｖは、正規分布確率密度関数の逆関数を求めるＥＸＣＥＬ関数である。
【００９５】
中央値および信頼区間算出部１８は、中央値を、２次元極座標（ｒ，θ）について、距離（ｒ）と角度（θ）とのそれぞれにおけるヒストグラムに基づき、正規分布確率密度関数ＮＯＲＭＤＩＳＴから算出するものであってもよく、基準範囲から算出するものであってもよい。基準範囲とは、中央値を中心にプロットの実個数の累積数で表した範囲を意味している。ただし、作業効率の観点から、ＥＸＣＥＬのＮＯＲＭＤＩＳＴ関数を利用することが好ましい。
【００９６】
また、一実施形態において、中央値および信頼区間算出部１８は、中央値を、角度θ（０°〜３６０°）のヒストグラムから、各領域のピークを検出し、ピークの両裾野の範囲の平均値をθの中心値とし、θに関するＮＯＲＭＤＩＳＴで算出される９９％範囲に含まれるプロットの各ｒ値の重心（（Σｒ）／ｎ：平均値）から算出したものをｒの中心値とするものであり得る。
【００９７】
一例では、中央値および信頼区間算出部１８は、極座標変換後の角度θ（０°〜３６０°）に関するヒストグラムから、ＥＸＣＥＬ  ＭＡＣＲＯにて自動的にピークを検出し、そのピークの両裾野範囲内の平均値および分散を算出する。中央値および信頼区間算出部１８は、それらの平均値および分散の値から正規分布確率密度関数であるＥＸＣＥＬ  ＮＯＲＭＤＩＳＴを推定し、各ピークの中央値および各ピークの各信頼区間（９０％、９５％および９９％）の幅（角度θ）をＮｏｒｍＩｎｖで算出する。中央値および信頼区間算出部１８は、さらに、その算出結果から各領域内のプロットの個数を計数する。
【００９８】
このように中央値および信頼区間算出部１８は、ＥＸＣＥＬ  ＭＡＣＲＯプログラムによって、ピークの検出から、確率密度関数を用いた中央値および信頼区間の算出ならびに分布個数の計数まですべて自動で算出する。
【００９９】
中央値を算出する確率密度関数の式を以下に示す。
【０１００】
【数１】
0006716350.tif 000002
【０１０１】
（μ：平均、σ：標準偏差）
このようにして得られた極座標における各ピークの中央値および信頼区間とプロットの分散との対応関係を図９に示す通りである。
【０１０２】
図１１は、極座標から得られた各ピークにおける各信頼区間のプロット数を示す図である。
【０１０３】
また別の態様として、上述の信頼区間の算出以外の方法によって閾値を設定して、プロットのカットオフに用いてもよい。さらに、上述の信頼区間の算出に、これらの閾値によるカットオフを組み合わせて用いてもよい。
【０１０４】
例えば、中央値および信頼区間算出部１８は、コントロールサンプルを用いてあらかじめ得た陽性また陰性の領域に基づいて適切な信頼区間を定めるという、従来の手法を実行するものであってもよい。すなわち、ＮＴＣのある一点を原点としてＦＡＭ（ｙ）軸方向に存在するプロット群までの直線方向と、ＨＥＸ（ｘ）軸方向に存在するプロット群までの直線方向とが、ＮＴＣ領域内のある一点を原点として９０°前後の角度でモデル的に分布している場合、入力部１１が、作業者による、直交座標上のＸ軸およびＹ軸にそれぞれ平行な直線Ｘ＝ａおよびＹ＝ｂならびにＸ＝ｃおよびＹ＝ｄの入力を受け付けて、陽性（Ｍｔ）域をＦＡＭ（ｙ）≧ａかつＨＥＸ（ｘ）≦ｂとする。ここで、ａ、ｂ、ｃおよびｄの値を閾値（カットオフ値）とする。そして、以下の工程１０に示す変異判定処理において陰性（Ｗｔ）域をＨＥＸ（ｘ）≧ｃかつＦＡＭ（ｙ）≦ｄとして、変異判定部１９は、プロット群が当該範囲内に含まれるか否かで変異判定を行う。
【０１０５】
なお、ＮＴＣ領域内のある一点を原点としてＦＡＭ（ｙ）軸方向に存在するプロット群までの直線方向と、ＨＥＸ（ｘ）軸方向に存在するプロット群までの直線方向とが、ＮＴＣ領域内のある一点を原点として９０°未満の角度（例えば６０°または７０°）で鋭角的に分布している場合、ａ、ｂ、ｃおよびｄの直交性を保った設定が困難となる。よって、座標変換部１６は、９０°未満の角度（例えば６０°等の角度）を９０°に拡大する座標系の変換を行う。続いて、上述したように、入力部１１が、作業者による、直交座標上のＸ軸およびＹ軸にそれぞれ平行な直線Ｘ＝ａおよびＹ＝ｂならびにＸ＝ｃおよびＹ＝ｄの入力を受け付けて、陽性（Ｍｔ）域をＦＡＭ（ｙ）≧ａかつＨＥＸ（ｘ）≦ｂとする。ここで、ａ、ｂ、ｃおよびｄの値は陰性（Ｗｔ）域をＨＥＸ（ｘ）≧ｃかつＦＡＭ（ｙ）≦ｄとする。変異判定部１９は、ａ、ｂ、ｃおよびｄの値を閾値（カットオフ値）とする。
【０１０６】
上述の角度を拡大する変換について、拡大前の角度を６０°とし、拡大後の角度を９０°とした時の座標変換部１６が実行する例示的な式を以下に示す。変換後の座標をＸ’,Ｙ’とし、拡大前の角度をθ２、拡大後の角度をθ１、とする。
Ｘ’＝ｒ×ＣＯＳ（ＡＴＡＮ（Ｙ／Ｘ）×（θ１/θ２））
Ｙ’＝ｒ×ＳＩＮ（ＡＴＡＮ（Ｙ／Ｘ）×（θ１/θ２））
（ｒ）＝ＳＱＲＴ（Ｘ２＋Ｙ２），θ１＝９０°、θ２＝６０°
上述の極座標における閾値の設定を図１２に示す。図１２の（ａ）は、ＮＴＣ領域内のある一点を原点としてＦＡＭ（ｙ）軸方向に存在するプロット群までの直線方向と、ＨＥＸ（ｘ）軸方向に存在するプロット群までの直線方向とが、ＮＴＣ領域内のある一点を原点として９０°前後の角度でモデル的に分布している場合の閾値の設定を示している。図１２の（ｂ）は、ＮＴＣ領域内のある一点を原点としてＦＡＭ（ｙ）軸方向に存在するプロット群までの直線方向と、ＨＥＸ（ｘ）軸方向に存在するプロット群までの直線方向とが、ＮＴＣ領域内のある一点を原点として９０°未満の角度で鋭角的に分布している場合の角度の変換による閾値の設定を示している。
【０１０７】
（工程９．２次元直交座標（ｘ，ｙ）への再変換処理）
続いて、図１３のステップＳ２０４に示す通り、座標変換部１６は、上述の工程で得られた極座標を２次元直交座標へ再変換する。すなわち、極座標の原点（ｘ０，ｙ０）を２次元直交座標の原点へ移動し、極座標の原点（ｘ０，ｙ０）から全てのサンプル点までの距離ｒｉおよび極座標原点（ｘ０，ｙ０）からサンプル点への向きを示す角度θｉを、第１の特性値ｘｉおよび第２の特性値ｙｉに座標変換する（ｉ＝１〜ｎ；ｎはサンプル数）。
【０１０８】
再変換に用いる式は以下の通りである。
Ｘ（ＨＥＸ）＝ｒ×ＣＯＳ（ＲＡＤＩＡＮＳ（θ））
Ｙ（ＦＡＭ）＝ｒ×ＳＩＮ（ＲＡＤＩＡＮＳ（θ））
座標を再変換することによって、各領域内に存在するプロットの元の特性値ｘおよびｙの値を得ることができる。
【０１０９】
（工程１０．変異の判定処理）
一実施形態において、第１の特性値および第２の特性値が、遺伝子の変異に関する特性値である場合、以上の工程で得られた結果に基づき、図１３のステップＳ２０５において、変異判定部１９は、遺伝子の変異判定を行ってもよい。
【０１１０】
ある実施形態において、変異判定部１９は、上述の工程８において算出された信頼区間内に存在するものとして計数されたプロット数の計測結果を、あらかじめ算出された陽性コントロールの検体および陰性コントロールの検体を用いて得られた陽性域及び陰性域の各ピーク領域の分布範囲に含まれるプロット数のデータと比較することによって、遺伝子の変異の有無を判定する。
【０１１１】
ここで、ある実施形態における変異判定部１９における変異判定の詳細なフローについて説明する。
【０１１２】
まず、実サンプルについて上述の工程８において中央値および信頼区間算出部１８は、算出した信頼区間から推定された各ピーク領域の分布範囲に含まれるプロット数を計数する。次に、変異判定部１９は、コントロールの検体および陰性コントロールの検体を用いてあらかじめ算出されている陽性域及び陰性域の各ピーク領域の分布範囲に含まれるプロット数を閾値として設定する。変異判定部１９は、この閾値と、実サンプルの計数したプロット数とを比較することによって陽性域および陰性域それぞれについて、閾値を超えているか否かで変異陽性、変異陰性の判定を行う。
【０１１３】
この時、変異判定部１９は、陽性領域または陰性領域からそれぞれ外れている実サンプルのプロット数に基づいて、偽陽性または偽陰性であるか否かを統計的に推定する。
【０１１４】
一実施形態において、変異判定部１９は、上述の工程８において算出された信頼区間内に存在するものとして計数されたプロット数の計測結果を、好適な分布モデルにあてはめ、算出された所定の閾値と比較することによって、遺伝子の変異の有無を判定する。例えば、閾値は、ＲＯＣ（Receiver Operating Characteristic）曲線から算出されたものであってもよい。
【０１１５】
（工程１１．結果のグラフ化処理）
さらに、ステップＳ２０６に示す通り、表示部２０は上述の工程で得られた分析データ（例えば、各領域内のサンプル点の計数結果）を表示する。ここで、表示部２０におけるグラフ表示処理部２１において、上述の工程で得られた分析データをグラフに変換して表示する。
【０１１６】
グラフの例としては、２次元グラフ、３次元グラフ、統計図表、円グラフ、チャート、棒グラフ、フローチャート、散布図、折れ線グラフおよび三角グラフなど、ならびにこれらの組み合わせが挙げられる。
【０１１７】
データをグラフ化することにより、結果が可視化されて、ユーザにとってデータの選択、判定および認識等が容易となる。
【０１１８】
以上の工程７のヒストグラム作成から工程１１の結果表示までの処理フローをまとめると以下の通りである。
【０１１９】
工程７において、ヒストグラム作成部１７が極座標θのヒストグラムをＥＸＣＥＬマクロにより作成し、グラフ表示する。そしてヒストグラムの各ピークをＥＸＣＥＬマクロにより自動検出する。工程８で、中央値および信頼区間算出部１８は、ヒストグラム情報を参照して、ヒストグラム情報が示す一つ以上のピークについて、中央値を算出する。さらに、各ピークについての中央値に基づき、中央値および信頼区間算出部１８は、ヒストグラム情報を参照して、９０％、９５％または９９％等の所望の範囲の信頼区間を算出する。算出された値から、各ピーク領域の分布範囲を推定し、各領域内のサンプル点の個数を計数する。工程９で、座標変換部１６は、ＥＸＣＥＬマクロにより上述の工程で得られた極座標を２次元直交座標へ再変換する。工程１０で、変異判定部１９は、計数されたサンプル点に基づいて遺伝子の変異判定を行う。工程１１で、表示部２０は分析結果のデータを表示する。また、表示部２０におけるグラフ表示処理部２１において、上述の工程で得られた分析データをグラフに変換して表示する。
【０１２０】
最後に、結果出力部４０は、得られたヒストグラム、グラフデータ、変異の判定結果等の分析結果を出力する。例えば、結果出力部４０は、Ｗｅｂブラウザに対してＨＴＭＬ形式で結果を出力してもよい。また、結果出力部４０は、遺伝子情報分析結果または変異の判定結果をテキスト形式のレポートとして出力してもよい。また、結果出力部４０は、データをサムネイル画像として表示することもできる。
【０１２１】
以上のように、従来技術では、一般的に、２次元直交座標上で陽性（Ｍｔ）および陰性（Ｗｔ）の判定を行う場合、コントロールサンプルによって発生するデータ領域を元に適切な信頼区間を定め、実サンプルを測定することにより陽性（Ｍｔ）および陰性（Ｗｔ）の判定を行っていた。これに対し、本発明の方法による２次元極座標（ｒ，θ）を用いた変異の判定方法では、２次元極座標（ｒ，θ）への座標変換を行うことによって、すべてのサンプル点の位置および各領域内に存在する個数が計算でき、視覚的に距離（ｒ）と角度（θ）の２値により陽性（Ｍｔ）域および陰性（Ｗｔ）域の数値化ができる。さらに、ヒストグラムによりすべてのサンプル点の量的分布を一元（網羅）的に示すことができる。
【０１２２】
＜変形例＞
一変形例において、コンピュータ５０は、クラスタリング部１４を備えていなくともよく、この場合、極座標原点決定部１５は、プロットデータが示す散布図を表示部２０に表示させ、入力部１１が、作業者による極座標平面の原点の入力を受け付けるようになっていてもよい。また、極座標原点決定部１５は、極座標平面の原点を予め定められた位置に決定してもよい。また、極座標原点決定部１５は、プロットデータが示す全サンプル点に基づいて、極座標平面の原点を決定してもよい。
【０１２３】
＜コンピュータ（遺伝子情報分析装置）およびプログラム＞
遺伝子情報分析装置５０の制御ブロック（特に処理部１０）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いてソフトウェアによって実現してもよい。
【０１２４】
後者の場合、コンピュータ（遺伝子情報分析装置）５０の処理部１０は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラム（プログラム１００を含む）の命令を実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などを備えている。コンピュータ５０の記憶部３０は、上記プログラムおよび各種データがコンピュータ（またはＣＰＵ）で読み取り可能に記録されたＲＯＭ（Read Only Memory）または記憶装置（これらを「記録媒体」と称する）を備えている。そして、コンピュータ５０（または処理部１０）が上記プログラムを記憶部３０から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。上記プログラムの形式としては、ＥＸＣＥＬのＶＢＡなどの形式が挙げられる。
【０１２５】
本実施形態に係る遺伝子情報分析プログラムは、特に限定されないが、例えば、プラグイン、スタンドアローンアプリケーション、ミドルウェアまたはライブラリ等の形態で提供され得る。
【０１２６】
本実施形態に係る遺伝子情報分析プログラムを記憶する記録媒体の例としては、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク等の磁気メディア、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤＲＯＭ、ブルーレイディスク、等の光学メディアが挙げられる。
【０１２７】
また、コンピュータ５０は、表示手段にグラフィック情報を処理および出力するためのグラフィックボードを１つ以上含むこともできる。上記コンポーネントはコンピュータ５０内のバスにより適切に相互接続できる。コンピュータ５０はさらに、外部サーバとの通信のための通信部の他、モニタ、キーボード、マウス、プリンタ、ネットワーク等の汎用外部コンポーネントと通信するための好適なインタフェースを含み得る。
【０１２８】
＜分析対象となる遺伝子情報について＞
本発明の遺伝子情報分析装置および分析方法は、各種の遺伝子情報の分析に使用され得る。
【０１２９】
分析対象となる遺伝子情報は、核酸、遺伝子、オリゴヌクレオチド、分子、タンパク質、バイオマーカー、血中循環腫瘍細胞（ＣＴＣ）をはじめとする各種細胞などの、あらゆる生体成分に由来する遺伝子情報が挙げられるが、これらに限定されない。
【０１３０】
（対象となる核酸由来の遺伝子情報に関するデータについて）
本発明に適用可能な対象となる遺伝子情報に関するデータは、上述の生体成分に由来するデータであり、例えば、核酸データであり得る。核酸データは、分析のターゲットとなる核酸を増幅することによって得られたデータであり得る。本明細書において「増幅」とは、ある核酸配列のコピーを生産することを指す。核酸はポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）または当該技術分野において知られているその他の技術を用いて増幅されたものであり得る。核酸の増幅反応は、核酸分子を増幅する当該技術分野において公知の任意の増幅反応、例えば、ＰＣＲ、デジタルＰＣＲ、ネステッドＰＣＲ、リガーゼ連鎖反応、リガーゼ検出反応、鎖置換増幅、転写ベースの増幅システム、核酸配列ベースの増幅、ローリングサークル増幅および超分岐ローリングサークル増幅対立遺伝子特異的ＰＣＲ、非対称ＰＣＲ、ライゲーション媒介ＰＣＲ、多重ＰＣＲ、ｑＰＣＲ、ゲノムウォーキング、およびブリッジＰＣＲ等であり得る。本発明の方法は、特にデジタルＰＣＲのデータ分析に適している。
【０１３１】
ｄＰＣＲは、サンプルを微小区画に分割し、各区画のＰＣＲサンプルを検出および解析することによって核酸の定量を行う方法である。デジタルＰＣＲの種類としては、具体的には、ｄｄＰＣＲが挙げられる。ｄｄＰＣＲは、微小区画として、微小な液滴（droplet）を作成する方法であり、液滴は、例えば油中水型のエマルジョンであり得る。液滴の平均容量は、例えば、数ピコリットル〜数マイクロリットルである（レインダンス社製のｄｄＰＣＲ装置等）。
【０１３２】
また、核酸データは任意の好適なプライマーセットを用いたＰＣＲによって増幅されたＰＣＲ産物であってもよい。ＰＣＲに用いられるプライマーセットは、ＰＣＲを行う際に目的のＤＮＡ分子または遺伝子を増幅可能なフォワードプライマーとリバースプライマーとのセットである。また、本発明のＰＣＲデータの生成に用いられるプライマーとしては、目的遺伝子を特異的に検出することができるものであれば特に限定されないが、例えば、１０ｂｐ〜５０ｂｐ好ましくは１８ｂｐ〜２４ｂｐからなるオリゴヌクレオチドである。オリゴヌクレオチド塩基配列は、対象遺伝子の配列情報に基づいて決定する。
【０１３３】
また、大腸菌を用いた系で増幅およびクローニングされたプラスミドを分析対象としてもよい。また、本発明に係る分析対象の核酸データは分析の標的とする遺伝子配列以外に、一定量のコンタミネーションを含んでいてもよい。
【０１３４】
本発明に適用される核酸データは、特に限定されず、蛍光による検出、陽イオンもしくは陰イオンの検出、ｐＨの検出、電圧による検出または電流による検出等によって検出したデータが挙げられる。
【０１３５】
核酸データに含まれるポリヌクレオチド配列は、細胞内に存在する配列由来であってもよく、無細胞（cell-free）系のポリヌクレオチド配列であってもよい。一実施形態において、核酸データは、生体サンプルから抽出し、調製されたポリヌクレオチド配列を含有する。また、本発明の分析対象となる核酸には、例えば、血中浮遊腫瘍ＤＮＡ（circulating tumor DNA、ｃｔＤＮＡ）も含まれている。また、ポリヌクレオチド配列は、一本鎖であってもよく、二本鎖であってもよく、または一本鎖領域を有する二本鎖（例えば、環状およびループ構造）であってもよい。
【０１３６】
本発明の一実施形態において、本発明に係る分析方法に適用する核酸データは、例えば、組織、体液および細胞のような生体サンプルから調製されるものであり、好ましくは体液から調製されるものである。生体サンプルは被験者から採取される。また、生体サンプルからポリヌクレオチド配列を得る場合、従来公知の方法を用いて生体サンプルから核酸を精製または分離すればよい。なお、生体液としては、限定しないが、生体サンプルとしては、例えば、細胞サンプル、組織サンプル、体液サンプルなどが挙げられ、中でも体液サンプルが好ましい。体液サンプルとしては、血液サンプル、リンパ液サンプル、髄液サンプル等が挙げられるが、血液サンプルが好ましく、特に末梢血サンプルが好ましい。末梢血サンプルは、例えば指先への穿刺等によって容易に採取が可能であるため、被験者の負担が少ない。同様に、生体サンプルは、生検、綿棒または塗抹等から採取することも可能である。また、血液サンプルを用いる場合は、採取した血液から分離した血清または血漿を核酸データの生成に用いることが好ましい。
【０１３７】
また、生体サンプルは、必要に応じて凍結保存等の生体サンプルの種類に適した方法で保存されたものであってもよい。
【０１３８】
核酸データは公知の核酸配列情報ソースから入手したものでもよい。複数個の異なる個体、正常個体、特定の個体における疾患の異なる段階などで採取したサンプル、または病理学的素因を有する個体等の個体から採取した生体サンプルから調製されたものであり得る。
【０１３９】
＜プローブ＞
一実施形態では、分析対象となるデータは、上述のＰＣＲによって増幅されたポリヌクレオチド配列などの標的の遺伝子を、検出可能に標識されたプローブを使用して検出した結果のデータである。特定の実施形態において、検出可能に標識されたプローブは、光学的に標識されたプローブが挙げられ、例えば、蛍光色素で標識されたプローブである。蛍光色素の例としては、ＦＡＭ、ＶＩＣ（登録商標）、ＨＥＸ等が挙げられる。なかでも、ｄＰＣＲによって増幅されたポリヌクレオチド配列の好ましい蛍光色素としては、ＦＡＭ、ＶＩＣおよびＨＥＸが挙げられる。
【０１４０】
また、例えば分子ビーコン、Ｓｏｌａｒｉｓプローブ、スコーピオンプローブおよびハイブリダイゼーションによる標的配列の特異的認識によって機能し、当該ターゲット配列の増幅により蛍光増加を生じさせる任意の他のプローブ等のプローブも適用可能である。さらにプローブ配列中にＢＮＡを導入したプローブ、Ｔａｑｍａｎ（登録商標）プローブなどの加水分解プローブおよびＥ（登録商標）プローブ等も好適に用いることができる。
【０１４１】
＜分析対象となる遺伝子配列＞
本発明の分析方法を適用する遺伝子配列は特に限定されないが、一例としては、特定の疾患関連遺伝子の配列である。疾患関連遺伝子配列としては、これに限定するものではないが、例えば、癌関連遺伝子配列などが挙げられる。癌関連遺伝子としては、これに限定するものではないが、例えば上皮成長因子受容体（epidermal growth factor receptor，ＥＧＦＲ）遺伝子、ＡＬＫ（anaplastic lymphoma kinase）融合遺伝子などが挙げられる。本発明は、例えば、このような遺伝子を対象とすることによって、遺伝子診断およびモニタリングに適用することができる。
【０１４２】
＜用途＞
本発明に係る装置、方法およびプログラムは、種々の遺伝子情報の分析を必要とする分野において利用され得る。とりわけ、あらゆる特定のポリヌクレオチド配列検出を必要とする分野における、種々の核酸検出用途において利用され得る。例えば、遺伝子診断、多重ｄＰＣＲ、ウイルスの検出、遺伝子型の決定、配列決定の検証、突然変異の検出、遺伝子組換え生物の検出、およびコピー数多型等の用途において利用可能である。
【０１４３】
＜診断への応用＞
上述した通り、本明細書中に記載の装置、方法およびプログラムは、様々な分野で使用することができ、中でも、いくつかの実施形態の方法およびプログラムは、遺伝子障害に関連する疾病、疾患または状態の診断、検出、同定、予測、評価または診断のための方法に用いることができる。遺伝子障害に関連する疾病、疾患または状態とは、特定の遺伝子座において生じる遺伝的要因（変異、ＳＮＰ、欠失、増幅、転座、反転または任意の他の異常が含まれる）に起因するものであり得る。
【０１４４】
また、本発明の装置、方法およびプログラムを使用して、出生前遺伝子診断、すなわち、胎児が遺伝子異常（例えば、ダウン症候群、胎児異数性など）を有するリスクを診断、検出、予測、同定または評価することができる。例えば、被検体が、ある遺伝子において、当該遺伝子障害に関連する疾患の治療用薬剤耐性を生じる変異を有するか否かの検出等にも用いることができる。
【０１４５】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【実施例】
【０１４６】
ヒト被検体のがん組織中のＥＧＦＲ遺伝子領域の変異に関するコントロールプラスミドを用いたサンプルを例として、ｄｄＰＣＲによって得られた野生型／ＨＥＸ（ｘ）および変異型／ＦＡＭ（ｙ）のデータについて、２次元直交座標（ｘ，ｙ）と２次元極座標（ｒ，θ）との各領域のプロットの中央値、ならびに９０％、９５％および９９％の信頼区間の範囲のプロットの個数の等分散性を比較検討した。等分散性の検証は、ＮＴＣおよび野生型（Ｗｔ）、および変異型（Ｍｔ）の各プラスミド管理用検体から得られたデータを用いて行った。
【０１４７】
（中央値の算出）
２次元直交座標（ｘ，ｙ）における野生型（Ｗｔ）、変異型（Ｍｔ）、およびＮＴＣに関するプロット群の中心を以下の（１）および（２）の２種類の方法で求めた。
（１）ＥＸＣＥＬの正規分布確率密度関数ＮＯＲＭＤＩＳＴを用いて、プロット群の平均値および分散値から９０％，９５％および９９％の信頼区間の範囲で求めた中央値（５０％点）とする。
（２）中央値を中心に実個数の累積数で表した範囲を基準範囲として下端および上端の各５％、２．５％および０．５％を除外した９０％、９５％および９９％範囲の中央値（５０％点）とする。
【０１４８】
ｄｄＰＣＲで得られるプロットの分布正規性の検証（正規分布とみなすか否か）に関しては、ＥＸＣＥＬのＲＡＮＫ．ＥＱ関数による順位とその確率（（順位−１／２）／ｎ）およびＮＯＲＭＩＮＶ関数による期待値から求めた正規確率プロットで得られるグラフの直線性で検討した。
【０１４９】
その結果、正規性の目安として正規確率プロットの近似直線の相関係数が０．９以上（Ｒ≧０．９）であった。このことから、上記（１）および（２）の分布はいずれも正規分布と判断し、中心点を求めるために、問題なくＮＯＲＭＤＩＳＴを適用可能であると結論付けた。
【０１５０】
また、基準範囲の内の各信頼区間の範囲内に含まれる個数と、ＮＯＲＭＤＩＳＴで得られた信頼区間内のプロットの個数を比較したところ、個数は両者間で９９％以上の一致率を示した。このことからＮＯＲＭＤＩＳＴで求めた各極の中心点を変異有無の判定に影響を及ぼすことなく用いることができることを確認した。
【０１５１】
２次元直交座標において、野生型（Ｗｔ）、変異型（Ｍｔ）およびＮＴＣのＨＥＸ（ｘ）軸のヒストグラム情報を参照してＨＥＸ軸中央値を、ＦＡＭ（ｙ）軸のヒストグラム情報を参照してＦＡＭ軸中央値をそれぞれ求め、２次元的に中央値を（ｘ，ｙ）で求めた。また同様に、２次元極座標（ｒ，θ）については、距離（ｒ）および角度（θ）についてそれぞれのヒストグラム情報を参照して２次元直交座標（ｘ，ｙ）と同様に正規分布確率密度関数ＮＯＲＭＤＩＳＴからと基準範囲からの両方から求めた中央値をそれぞれ算出した。また距離（ｒ）については各プロットの距離（ｒ）を角度（θ）の中央値からの差の角度で補正し、すべて中心の角度（θ）と同じ方向の直線上に投影した距離で分布を補正して求めた中央値についても比較検討した。
【０１５２】
補正式は以下のものを用いた。
ｒ’＝ｒ＊ＣＯＳ（ＲＡＤＩＡＮＳ（θ−θ中央値））
ｒおよびｒ’から得られる統計値の比較については、標準偏差を除いて最小値、最大値および平均値において９９％以上の一致率を示すことから、またｒ群の重心を中央値とすることを考慮すれば、補正なしのｒで中央値を求めることが適切と考えられる。したがって、ｒで中央値を算出することとした。
【０１５３】
（中央値の比較）
２次元極座標（ｒ，θ）で求めた各領域（Ｍｔ、ＮＴＣおよびＷｔ）の中央値について、２次元直交座標（ｘ，ｙ）に原点移動および再変換し、その数値で比較検討を行った。再変換は以下の式に基づいて行った。
ｘ＝ｒ＊ＣＯＳ（ＲＡＤＩＡＮＳ（θ））
ｙ＝ｒ＊ＳＩＮ（ＲＡＤＩＡＮＳ（θ））
その結果、２次元直交座標（ｘ，ｙ）から求めた中央値と２次元極座標（ｒ，θ）から求めた中央値とはいずれも９９％以上の一致率を示した。したがって、２次元極座標（ｒ，θ）で中央値を推定し、９０％、９５％または９９％等の信頼区間を算出して各陽性域、陰性域の分布範囲を推定することは妥当と考えられた。また中央値の求め方については、ＮＯＲＭＤＩＳＴ関数から求める方法および基準範囲から求める方法のいずれの方法を用いることも可能であるが、ＥＸＣＥＬのＮＯＲＭＤＩＳＴ関数を利用した方が作業効率がよいと考えられた。
【０１５４】
（各分布範囲に含まれるプロット数の比較）
各座標において、ＥＸＣＥＬの正規分布確率密度関数ＮＯＲＭＤＩＳＴから求めた分布の９０％、９５％および９９％の範囲に含まれるプロット数と、基準範囲の概念から下端と上端の各５％、２．５％および０．５％を棄却した９０％、９５％および９９％の範囲に含まれるプロット数とを比較したところ、いずれも９９％以上の一致率を示すことが分かった。
【０１５５】
以上の結果から、２次元極座標（ｒ，θ）によって各領域の９０％、９５％または９９％の分布範囲の推定を行うことは妥当であることが示された。また、信頼区間の範囲を求める作業の効率を考慮すると、ＥＸＣＥＬの正規分布確率密度関数ＮＯＲＭＤＩＳＴを用いて各領域の分布状態を推定する方法がより効率的であると考えられた。
【産業上の利用可能性】
【０１５６】
本発明は、種々の遺伝子情報の分析を行う分野において利用され得る。とりわけ、あらゆる特定のポリヌクレオチド配列検出を必要とする分野における、種々の核酸検出における遺伝子情報分析用途において利用され得る。具体的には、癌をはじめとする種々の遺伝子関連疾患の検査、予測もしくは診断、または出生前の遺伝子診断等に利用することができる。
【符号の説明】
【０１５７】
１０  処理部
１１  入力部
１２  特性値算出部（サンプルデータ取得部）
１３  ２次元直交座標作成部（プロットデータ生成部）
１４  クラスタリング部
１５  極座標原点決定部（座標変換部）
１６  座標変換部
１７  ヒストグラム作成部（ヒストグラム生成部）
１８  中央値および信頼区間算出部
１９  変異判定部
２０  表示部
２１  グラフ表示処理部
３０  記憶部
４０  結果出力部
５０  コンピュータ（遺伝子情報分析装置）
１００  分析プログラム
【図１】
0006716350.tif 000003
【図２】
0006716350.tif 000004
【図３】
0006716350.tif 000005
【図４】
0006716350.tif 000006
【図５】
0006716350.tif 000007
【図６】
0006716350.tif 000008
【図７】
0006716350.tif 000009
【図８】
0006716350.tif 000010
【図９】
0006716350.tif 000011
【図１０】
0006716350.tif 000012
【図１１】
0006716350.tif 000013
【図１２】
0006716350.tif 000014
【図１３】
0006716350.tif 000015