(57)【要約】　　　（修正有）【課題】生物学データの様な様々なデータ集合を編成および操作して、データ間の傾向、相関およびその他有用な関係を視覚的に識別を容易にするためのソフトウェアシステムおよび方法。【解決手段】ユーザが視認される視覚的類似性、相関または傾向を見つけようとする際に、マイクロアレイデータその他の生物学データのような極めて大きなデータ集合をｎ×ｍマトリクスに配置されたエンティティとしてグラフィカルに表示してソートする。ソート手順だけでなく、データなグラフィカルな表現手段も提供する。さらに非実験データやその他のデータを表示し、前記ソート手順によって処理された対象データに従って移動させることもできるようにする。【選択図】図７Ａ
2004133903.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
　データ間の傾向、相関、またはその他有用な関係の識別を容易にするためにデータを表示して操作するための方法であって、
　　ｎをマトリクスの列数、ｍを該マトリクスの行数として、ｎ×ｍマトリクスに配置されたエンティティにおいて、観測すべきエンティティに関連するデータ項目を処理システムのメモリに入力するステップ(S1)と、
　　表示マトリクス中に表現すべき各エンティティに関するデータ項目を識別するステップであって、識別されるデータ項目の各々が各エンティティの同じ特徴を表わすものであるが、識別されるデータ項目の各々の値は異なるものであるステップと、
　　識別された前記データ項目を変換(S11)して表示すべき前記データ項目のグラフィカル表現を判定するステップであって、該グラフィカル表現が識別された前記データ項目の値の変動をグラフィカルに表現するものであるステップと、
　　ｃ＜＝ｎおよびｄ＜＝ｍとして、識別された前記データ項目のうちの最初のｃ×ｄグラフィカル表現(110)をｃ×ｄマトリクスに表示し、該最初のｃ×ｄ表現の各グラフィカル表現が、表示されたｃ×ｄマトリクスにおいて対応するセルを占めるようにするステップと、
　　表示された前記ｃ×ｄマトリクスにおいて行(S17)または列(S27)を選択するステップと、
　　表示された前記ｃ×ｄマトリクスの中から選択された前記行または列に対応する前記ｎ×ｍマトリクスの行または列において、識別された前記データ項目の値の比較に基づいて前記ｎ×ｍマトリクス中の前記エンティティの配置順序をソートする(S19,S29)ステップと、
　　実施された前記ソートに基づいて、前記ｎ×ｍマトリクス中のエンティティの配置順序を並び替えるステップ(S21,S31)と、
　　グラフィカル表現間の関係の変化の視覚的識別のユーザによる観測のため、並び替え後のｎ×ｍマトリクスの中から前記識別されたデータ項目の最初のｃ×ｄグラフィカル表現を表示するステップと、
　からなる方法。
【請求項２】
　前記ソートは、行が選択された場合、識別された項目を１からｎまで順位付けしてそれらを選択された行に割り当て、あるいは列が選択された場合、識別された項目を１からｍまで順位付けしてそれらを選択された列に割り当て、並び替えの際に、最初の順位に識別されたデータ項目が位置する列または行をｎ×ｍマトリクスの最初の列位置または行位置に移動させ、２番目の順位に識別されたデータ項目をｎ×ｍマトリクスの２番目の列位置または行位置に移動させ、後続の列または行に含まれるデータ項目であって前記選択された行または列にも含まれる識別されたデータ項目の順位に従って後続の列または行を並び替えた後、並び替え後のｍ×ｎマトリクスのうちの最初のｃ列または最初のｄ行を表示することを含む、請求項１の方法。
【請求項３】
　前記ソートは前記ｎ×ｍマトリクスの行または列の類似度ソートを含み、前記選択された行または列を前記並び替え後のｎ×ｍマトリクスの行１または列１として並び替え、他の行または他の列全てを処理して前記選択された行または列に対する相対類似度の値を判定し、並び替えの際、行１または列１から開始して他の行または列すべてを前記相対類似度の値による順位付けに基づいて行１または列１から下り順で再配置した後、並び替え後のｍ×ｎマトリクスのうちの最初のｄ行またはｃ列を表示する、請求項１の方法。
【請求項４】
　相対類似度の値は、前記選択された行または列と前記類似度の値が割り当てられる行または列との間の距離の値を計算し、前記選択された行または列の各セルを前記類似度の値が割り当てられる行または列にある対応するセルと比較することにより判定される、請求項３の方法。
【請求項５】
　前記ソートは前記ｎ×ｍマトリクスの行または列の際近隣ソートを含み、前記選択された行または列を前記並び替え後のｎ×ｍマトリクスのうちの行１または列１に並び替え、全ての他の行または他の列を処理して前記選択された行または列に対する相対類似度の値を判定し、最も近い相対類似度の値を有する行または列を前記並び替え後のｎ×ｍマトリクスのうちの行２または列２として並び替え、まだ並び替えていない残りの行または列すべてを処理して並び替え後の行２または列２に対する相対類似度の値を判定し、行２または列２に最も近い相対類似度を有する行または列を行３または列３として並び替え、全ての行または列が最近隣によって並び替えられるまでこの処理を繰り返した後、並び替え後のｍ×ｎマトリクスを表示する、請求項１の方法。
【請求項６】
　　前記ｎ×ｍマトリクスに関して、画面上にグラフィカルに表現されるデータ項目ではない第２のデータを識別するステップであって、識別される第２のデータ項目の各々が各エンティティの同じ特徴を表わすものであるが、識別される第２のデータ項目の各々の値は異なるものであるステップと、
　　表示された前記ｃ×ｄマトリクスにおいて行または列を選択するステップと、
　　表示された前記ｃ×ｄマトリクスの中から選択された行または列に対応する前記ｎ×ｍマトリクスの行または列において識別された第２のデータ項目の値の比較に基づいて、前記ｎ×ｍマトリクス中の前記エンティティの配置順序をソートするステップと、
　　前記第２のデータ項目に対するソートの実施に基づいて、前記ｎ×ｍマトリクス中のエンティティの配置順序を並び替えるステップと、
　　グラフィカル表現間の関係の変化のユーザによる視覚的観測のため、並び替え後のｎ×ｍマトリクスの中から前記識別されたデータ項目の第１のｃ×ｄグラフィカル表現を表示するステップと、
　をさらに含む、請求項１の方法。
【請求項７】
　　選択された列の最初の行以外の行に表示された項目ｅまたは選択された行の最初の列以外の列に表示された項目ｆを選択するステップと、
　　前記選択された列または前記選択された行における識別された項目ｅ〜ｍ又はｆ〜ｎを順位付けし、該順位に従って項目ｅ〜ｍまたはｆ〜ｎを並び替えることにより前記ｎ×ｍマトリクスを部分ソートし、項目ｅ〜ｍまたはｆ〜ｎを並び替える際に、各項目ｅ〜ｍが位置している行または各項目ｆ〜ｎが位置している列を前記ｎ×ｍマトリクス中の対応する順位の位置に並び替えるステップと、
　　グラフィカル表現間の関係の変化の視覚的識別のユーザによる観測のため、並び替え後のｎ×ｍマトリクスの中から前記識別されたデータ項目の第１のｃ×ｄグラフィカル表現を表示するステップと、
　をさらに含む、請求項１の方法。
【請求項８】
　　並び替え後の表示されたｃ×ｄマトリクスのうちの最初の行以外の行ｇ、または並び替え後の表示されたｃ×ｄマトリクスのうちの最初の列以外の列ｈを選択するステップと、
　　前記マトリクスｎ×ｍの行を行ｇから行ｍまで又は前記マトリクスｎ×ｍの列を列ｈから列ｎまで類似度ソートすることにより行ｇ〜ｈまたは列ｈ〜ｎを部分ソートして、並び替え後のｎ×ｍマトリクスにおいて前記選択された行が行位置ｇに維持され、前記選択された列が列位置ｈに維持されるようにし、行ｇよりも下の行すべてを処理して選択された行ｇに対する相対類似度の値を判定し、列ｈ＋１からｎまですべてを処理して選択された列ｈに対する相対類似度の値を判定し、並び替えの際、行ｇから開始して行ｇよりも下の行すべてを行ｇに対する相対類似度の値による順位に基づいて下り順に並び替え、列ｇ＋１からｎまでを列ｈから開始して列ｈに対する相対類似度の値による順位に基づいて下り順に並び替え、再配置後のｍ×ｎマトリクスのうちの最初のｄ行または最初のｃ列を表示するステップと、
　をさらに含む、請求項１の方法。
【請求項９】
　　再配置後の表示されたｃ×ｄマトリクスの中から最初の行または最初の列以外の行ｇまたは列ｈを選択するステップと、
　　前記ｎ×ｍマトリクスの行ｇ〜ｍまたは列ｈ〜ｎを行ｇから行ｍまで又は列ｈから列ｍまで部分ソートし、前記行ｇを並び替え後のｎ×ｍマトリクスにおける行位置ｇに維持し、行ｇ＋１〜ｍを処理して行ｇに対する相対類似度を判定し、または列ｈを前記並び替え後のｎ×ｍマトリクスにおける列位置ｈに維持し、行ｇに最も近い相対類似度の値を有する行を行ｇ＋１として並び替え、または列ｈに最も近い相対類似度の値を有する列を並び替え後のｎ×ｍマトリクスの列ｈ＋１として並び替え、まだ処理されていない残りの行または列を処理して並び替え後の行ｇ＋１または並び替え後の列ｈ＋１に対する相対類似度の値を判定し、行ｇ＋１に最も近い相対類似度の値を有する行を行ｇ＋２として並び替え、または列ｈ＋１に最も近い相対類似度の値を有する列を列ｈ＋２として並び替え、行ｇからｍまで又は列ｈからｎまですべてが最近隣によって部分ソートされるまでこの処理を反復した後、並び替え後のｍ×ｎマトリクスのうちの最初のｄ行またはｃ列を表示するステップと、
　をさらに含む、請求項１の方法。
【請求項１０】
　表示された前記ｃ×ｄマトリクスのうちの少なくとも１列または１行を手動で再配置するステップをさらに含み、そのような手動の再配置が前記ｎ×ｍマトリクス全体のうちの対応する行および列を再配置する、請求項１の方法。
【請求項１１】
　　前記ｎ×ｍマトリクスのエンティティに対応する更なるデータであってｎ×ｙマトリクスまたはｚ×ｍマトリクスに構成された更なるデータを前記処理システムのメモリに入力するステップ(S3,S7)と、
　　前記ｎ×ｙマトリクスの列アドレス（ｎの値）または前記ｚ×ｙマトリクスの行アドレス（ｍの値）に前記ｎ×ｍマトリクスのそれらのアドレスを関連付けるステップ(S5,S9)と、
　　前記ｎ×ｙマトリクスのデータまたは前記ｚ×ｍマトリクスのデータ(130,120)を、ｃ×ｄマトリクスにおいて識別されたデータ項目のうちの最初のｃ×（ｄ−ｙ）グラフィカル表現または（ｃ−ｚ）×ｄグラフィカル表現(100)と共に表示するステップと、
　をさらに含み、
　表示された前記ｃ×ｄマトリクス中の行または列をソートのために選択する際、前記ｎ×ｍマトリクス中のデータ項目だけをソート手順について考慮し、前記ｎ×ｍマトリクスにおいて列のデータがソート手順の結果に従って並び替えられた場合、前記ｎ×ｙマトリクス中の対応する列をそれに関連付けされたアドレスによって並び替えることにより、前記画面上でｃ×ｄマトリクス中に表示されたときに、前記ｎ×ｍマトリクスの並び替え後の列に対して同じ相対表示位置が維持されるようにし、前記ｎ×ｍマトリクスにおいて行のデータがソート手順の結果に従って並び替えられた場合、前記ｚ×ｍマトリクス中の対応する行をそれに関連付けされたアドレスによって並び替えることにより、前記画面上でｃ×ｄマトリクス中に表示されたときに、前記ｚ×ｍマトリクスの並び替え後の行に対して同じ相対表示位置が維持されるようにする、請求項１の方法。
【請求項１２】
　　前記ｎ×ｍマトリクス中のエンティティに対応するさらなる追加データであってｚ×ｍマトリクスまたはｎ×ｙマトリクスに構成されたさらなる追加データを前記処理システムのメモリに入力するステップ(S3,S7)と、
　　前記ｚ×ｍマトリクスの行アドレス（ｍの値）または前記ｎ×ｙマトリクスの列アドレス（ｎの値）に前記ｎ×ｍマトリクスのそれらのアドレスを関連付けるステップ(S5,S9)と、
　　前記ｚ×ｍマトリクスまたは前記ｎ×ｙマトリクスのデータ(120,130)を、前記ｎ×ｙマトリクスのデータおよびｃ×ｄマトリクスにおいて識別されたデータ項目のうちの最初の（ｃ−ｚ）×（ｄ−ｙ）グラフィカル表現と共に表示するステップと、
　をさらに含み、
　表示された前記ｃ×ｄマトリクスの行または列をソートのために選択する際、前記ｎ×ｍマトリクスのデータ項目だけをソート手順について考慮し、前期ｎ×ｍマトリクスにおいて行のデータがソート手順の結果に従って並び替えられた場合、前記ｚ×ｍマトリクスにおける対応する行をそれに関連付けされたアドレスによって並び替えることにより、前記画面上で前記ｃ×ｄマトリクス中に表示されたときに、前記ｎ×ｍマトリクスの並び替え後の列に対して同じ相対表示位置が維持されるようにし、前記ｎ×ｍマトリクスにおいて列のデータがソート手順の結果に従って並び替えられたときに、前記ｎ×ｙｍに対応する列をそれに関連付けされたアドレスによって並び替えることにより、前記画面上でｃ×ｄマトリクス中に表示されたときに、前記ｎ×ｍマトリクスの並び替え後の列に対して同じ相対表示位置が維持されるようにする、請求項１１の方法。
【請求項１３】
　前記エンティティがマイクロアレイ実験から得られたものであり、識別される前記データ項目が遺伝子発現率であり、識別される前記データ項目がヒートマップで一般に使用されるカラーコーディングされたグラフィカル表現になっている、請求項１の方法。
　
　
　
　
　
　
　
　
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
　本発明は、様々なデータ集合を編成及び操作して、データ間の傾向、相関及びその他有用な関係の識別を容易にするためのソフトウェアシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
　分子生物学の研究をサポートする新たな実験技術の出現により、データの爆発的増大及び様々な生物学的測定タイプの急速な増加が生じている。そのような生物学的測定タイプの例には、ＤＮＡマイクロアレイ実験やＴａｑＭａｎ実験から得られる遺伝子発現、質量分析やゲル電気泳動法から得られるタンパク質識別、フローサイメトリーから得られる細胞局部の情報、臨床データやノックアウト実験から得られる表現型情報、相関関係調査やＤＮＡマイクロアレイ実験から得られる遺伝子型情報などが含まれる。このデータは急速に変化している。新たな技術により、新たなタイプのデータが頻繁に発生している。
【０００３】
　観測された遺伝子発現やタンパク質発現の傾向を理解するためには、このデータに表現型情報、臨床患者データ、推定される薬物治療投与量などの追加情報を関連付けることがしばしば必要になる。機械学習ベースの収集手段や分類手段などのかなり厳密な計算方法を用いた場合でも、それらの計算結果を観測された表現型や臨床診断の結果と照合確認して計算結果が意味していることを解釈するのが通常である。
【０００４】
　従来、上記のような追加情報の類の実験データへの関連付けは、追加データ（例えば臨床データ）を検査し（例えば視覚的に）、追加データと実験データとを視覚的に比較して、実験による現象と観測された現象との類似性（例えば相関）を探すことにより、手作業で行なわれている。例えば、研究者は、マイクロアレイ実験による検査の際に、大きく上下する規則性をもった遺伝子に気づき、そのマイクロアレイ実験に関してその遺伝子の既知の機能に関連した何らかの観測済みの臨床データがないかどうか、役に立つ臨床データを探す場合がある。このような方法で相関関係を見つけることは、「当てずっぽう」な方法であると呼ばれることがあり、蓄積された研究者の知識に依存している。また、例えばマイクロアレイ手順などの従来の実験データ生成方法によって生成される大量のデータは、そのような方法による関連付けを、不可能ではないにしてもうんざりするほど極めて長い作業にしている。
【０００５】
　実験結果と観測された現象との間の相関関係を分析すべきデータを整理する努力は、目で観察されたデータをすべて大きなスプレッドシートやテーブル表示中で閲覧できるようにする試みによって行なわれてきた。しかしながら、分析に通常必要となるデータ量が関連実験データをすべて１つの画面上でまとめて一度に閲覧して視覚的な比較を行なうことが不可能になってきたことから、そうした類の方法による有用性には限界がきている。従って、分析を実施するのに必要なすべてのデータを閲覧するためには、分割表示や、スクロールウィンドウ、あるいは複数のウィンドウを設けることが必要になった。そうした方法は、異なる画面、ウィンドウまたは表示中に含まれるデータ間の視覚的な比較を簡単に行なうことが難しいだけでなく、データの様々な特徴に従ってデータを処理し（様々な種類のソート、連結、分類などにより）、視覚的比較によって傾向や相関関係あるいは他の見通しを探すことが難しく、扱いにくく問題のあるものである。
【０００６】
　大きな遺伝子発現データ集合の中から遺伝子発現パターン全体を視覚表示して見つける試みが行なわれてきたが、ほとんど成功していない。例えば、Ｓｐｏｔｆｉｒｅ４．０及びＳｐｏｔｆｉｒｅ５．０と共に入手可能な分散プロット及び平行座標技術は、Ｐａｎにより使用され、既知の遺伝子に類似した配列タグを有する発現パターンをもつＥＳＴ（Expressed Sequence Tag）を識別する試みに使用された。それらのＥＳＴの発現パターン並びに既知の遺伝子の発現パターンはいずれも、米国立ヒトゲノム研究所（National Human Genome Research Institute）が提供する黒色腫サンプル及び通常（管理）サンプルを含むデータ集合の中から得られたものである（http://www.cs.umd.edu/class/spring2001/cmsc838b/Apps/presentations/Zhijian_Pan/、Pan, Zhijian「Application Project: Visualized Pattern Matching of Malignant Melanoma with Spotfire and Table Lens」を参照）。この分散プロットの使用は、検査対象であるデータ集合の複雑性を扱うことができないということが報告されている。Ｓｐｏｔｆｉｒｅ５．０を用いた平行座標の使用は、発現パターンの類似性を探す対象となる３２個の実験条件を１ページに表示することができるという点で、比較的有望であった。
【０００７】
　また、ＥＳＴ及び既知の遺伝子の発現パターンを視覚化するため、同研究者によってテーブルレンズも採用された。しかしながら、このテーブルレンズは、あまり効果がなく、同じパターンを発見することに使用するのが「極めて難しい」という報告があった。Ｓｐｏｔｆｉｒｅ４．０及び５．０はいずれも、発現データやその他実験データの比較に使用され、臨床データやその他何らかのタイプのデータ集合をサポートしていたが、単に実験データ中の同一データをグループ化する試みに使用されたに過ぎない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
　極めて多様な、それでいて関連があり、相関をもつ可能性がある生物学のデータ集合に含まれる情報を関連付ける難易度、速度および効率を向上させるため、それらのデータを組み合わせるもっと有力な方法が必要とされている。また、そのような相関を見つける確率を向上させるためにも、もっと有力な方法が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
　本発明は、大きなデータ集合を処理し、研究者にとって有用なものとなりうるデータ間の関係を視覚的に識別できるようにするためのシステム及び方法を提供する。本発明の方法に従ってデータを処理すると、全部ではないにしても関連データのほとんどをグラフィカルな形態で同時に検査することが可能になる。データを行と列の両方でソートすなわち順序付けする処理によって、データ中で意味をもつ可能性がある相関および傾向が浮き彫りになり、それらを容易に視認することができるようになる。
【００１０】
　データは、元になる全てのマトリクスが大まかに表示される一方、そのデータの中の選択された領域の詳細なビューが同時に閲覧および操作できるようなやり方で表示される。数値データや測定値を分類データやその他の記述的すなわち非数値データと組み合わせることができ、それを本発明のシステムで追跡することにより、数値データがソートされて処理された場合でも、非数値データと数値データとの関連性を維持することができる。様々なデータタイプを１つの表示中に結合するための極めて直感的なユーザインタフェースが提供される。
【００１１】
　データをグラフィカルに表示するための様々な方法を開示するとともに、様々なソート方法及び部分ソート方法も開示する。さらに、予め定義された同種または異種の行列同士を組み合わせるための結合方法も提供する。
【００１２】
　本発明は、ＤＮＡマイクロアレイなどの高スループットの実験により生成される大きなデータ集合を視覚化するための極めて有力な方法を提供する。さらに、クラスタリングアルゴリズムや分類アルゴリズムなどの比較的複雑な分析ツールの代わりに、単純な人の知能を用いてそれらの実験結果を視覚的に操作して、傾向および相関関係を探すことができる。それらのアルゴリズム的ツールの使用を排除することはまったくないので、計算済みのデータを本発明による検査対象であるデータ集合に含めることもできる。しかしながら、人の知性は進化を経て有力なパターンマッチング能力を有するようになっているので、この能力に視覚化の効果を加えると、高度で特別な高レベルの分析および発見を実施することが可能になる。アルゴリズム的方法は極めて有力であるが、大抵は特定の予め定義された相関関係や傾向を対象としたものである。本発明によると、特定の傾向を有しないデータを用いるとともに、いずれの計算方法が有用であるかについて見通しを立てることもできる方法が可能になる。
【００１３】
　本発明のそれらの利点及び特徴並びに他の利点及び特徴は、以下に説明する本システム及び方法の詳細を読めば、当業者には明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
　本発明の方法、ツール及びシステムを説明する前に、本発明は、記載する特定のデータ集合、操作、ツール及びステップに限定されるものでなく、そのようにしてもよいし、異なっていても当然よいものであると考えるべきである。また、本発明の範囲は特許請求の範囲の記載によってのみ制限されるものであるから、本明細書で用いる用語は、特定の実施形態を説明する目的のものにすぎず、限定の意図がないものと考えるべきである。
【００１５】
　特に定義しない限り、本明細書で使用する技術用語及び専門用語はすべて、本発明の属する技術分野の当業者が普通に理解できるような同じ意味を有している。本発明を実施または試験する際には、本明細書に記載されているものと類似または等価な任意の方法および材料を用いることが可能であるが、好ましい方法及び材料をこれから説明する。本明細書中で言及する刊行物はすべて、参照によりそれらの引用刊行物に関連して本方法及び／又は材料を開示および説明することで明細書に取り込まれる。
【００１６】
　本明細書及び特許請求の範囲で用いられるように、単一形態の「ａ」、「ａｎｄ」、及び「ｔｈｅ」は、その文脈が複数でないものを明らかに述べるものでない限り、複数のものも含むということに注意して欲しい。従って、例えば「ａ　ｇｅｎｅ」には複数のｇｅｎｅが含まれ、「ｔｈｅ　ａｒｒａｙ」には１以上のａｒｒａｙ及び当業者にとって既知なそれらの均等が含まれる。
【００１７】
　本明細書に記載する刊行物は、単に本出願の出願日前の開示として提供しているに過ぎない。本明細書中には、先行発明であることを理由にして、本発明がそのような刊行物よりも先である資格がないという事実として解釈すべきものは何もない。さらに、刊行物に付けた日付は実際の出版日とは異なる場合もあり、個別に確認する必要がある。
【００１８】
　定義
　「セル」という用語は、データテーブルまたはヒートマップを説明する文脈で用いられた場合、スプレッドシート状のデータ構造またはヒートマップ中の行と列の交差部分を意味し、通常は、遺伝子の発現レベルなど、スプレッドシート中のあるエンティティに関する属性／値のペアを意味する。
【００１９】
　「カラーコーディング」とは、数値または分類値をカラー値にマッピングするソフトウェア技術を意味し、例えば高レベルの遺伝子発現を赤味を帯びた色で表わし、低レベルの遺伝子発現を緑色を帯びた色で表わすといったように、発現の様々な度合いをそれらの色の濃淡／強度の違いで表現する。カラーコーディングは、発現レベルへの使用に限定されるものでなく、定量化することが可能な任意のデータに使用することができ、比較的量の少ない値から比較的量の多い値を区別することができる。さらに、相対的に中立すなわち中間の値について第３の色を使用し、濃淡を用いてそれらのカラーインジケータのスペクトラムをさらに連続的にすることもできる。
【００２０】
　「データマイニング」という用語は、データベース中のパターンデータから高レベルの知識を抽出する計算処理を意味する。データマイニングはしばしば「知識発見」と呼ばれることもある。
【００２１】
　「ダウンレギュレーション」という用語は、遺伝子発現の文脈で制御に関して使用され、遺伝子の発現によって形成されるメッセンジャーＲＮＡ（ｍＲＮＡ）の量の減少を意味する。
【００２２】
　「ゲル電気泳動」とは、サンプル中のタンパク質フラグメントを分離してその量を測定するための生物学的方法を意味する。ゲル中でのタンパク質フラグメントの移動は、その質量および電荷に比例する。溶液に調合したタンパク質の様々なフラグメントが、ゲルの異なる層に堆積される。タンパク質フラグメントの相対含有率は、ゲル中のその位置にある溶液の濃度に比例する。
【００２３】
　「遺伝子」という用語は、一単位の遺伝情報を意味し、ＤＮＡが有する情報のうちのタンパク質のアミノ酸配列を判定するのに必要な部分を意味する。
【００２４】
　「遺伝子発現」とは、タンパク質合成の前に遺伝子を転写してメッセンジャーＲＮＡ分子を形成するレベルを意味する。
【００２５】
　「遺伝子発現率」とは、遺伝子発現の相対的な尺度であり、実験サンプルの発現レベルを基準サンプルの発現レベルと比較したものである。
【００２６】
　「遺伝子産物」とは、遺伝子から作成することが可能な生物学的実体であり、例えばメッセンジャーＲＮＡやタンパク質である。
【００２７】
　「ヒートマップ」または「ヒートマップ視覚表示」とは、遺伝子発現値をテーブル状のデータ構造で視覚表現したものであり、数値の表示にはカラーコーディングが用いられる。データテーブル中の各セルの数値は、セルの色にコーディングされる。色のエンコードは、例えば遺伝子発現値について緑から赤または黄へ、そして青へというように、ある色から別の色へと連続体に対して実行される。データ集合中の全行及び全列からなる生成されたカラーマトリクスは、熱力学のモデリングとの類似性から「ヒートマップ」と呼ばれることがある。
【００２８】
　「仮説」とは、何らかの類の事象を説明するための仮の理論すなわち仮定を意味する。
【００２９】
　「項目」とは、生物学的実体またはその他の実体を表現するデータ構造を意味する。項目はソフトウェアシステムにおける情報の基礎的な「微小」単位である。
【００３０】
　「質量分析」とは、タンパク質フラグメントなどの材料の質量および電荷を測定するための一連の技術を意味し、例えば測定チャンバを通して材料／フラグメントの軌道上のデータを集めることなどにより行なわれる。質量分析は、サンプル中のタンパク質やペプチドの割合（及び／又は、相対的含有率）を測定するのに特に有用である。
【００３１】
　「マイクロアレイ」または「ＤＮＡマイクロアレイ」は、生物学者が様々な実験条件の下で数千もの遺伝子の活動を精査できるようにする高スループットのハイブリダイゼーション技術である。マイクロアレイには、マイクロアレイチップ上のプローブＤＮＡ配列を、生物学サンプルから得た蛍光タグを付けたメッセンジャーＲＮＡフラグメントに選択的に結び付ける（ハイブリダイゼーションさせる）働きがある。プローブ位置で検出された蛍光の量は、そのプローブによる遺伝子境界の相対表現のインジケータとして用いることができる。
【００３２】
　「正規化」という用語は、データベース手段の設計に使用される技術を指す。設計者は、効率的に記憶されるリレーショナル・データを設計する場合、データの「正規化」によって余分な入力を減らそうとし、「正規化」には可能であればいつもデータの単一のインスタンスを格納したテーブルを作成しておくことが含まれる。それらのテーブル中のフィールドは、他のテーブル中のエントリを指し、データ間に一対一、一対複数、又は、複数対複数の関係を定める。これに対して「非正規化」という用語は、データベース手段の設計に使用される場合、正規化の逆を意味する。非正規化は、正規化によって得られた空間効率の優れた相関構造を元に戻すことを意味し、大抵の場合、テーブル間の関連性リンクをたどる必要性をなくしてアクセスを高速にする目的がある。
【００３３】
　「促進」とは、生物学的因子または生物学的処理の効果の増大を意味する。
【００３４】
　「タンパク質」とは、ペプチド結合によって結合されたアミノ酸のサブユニットからなる１以上の配列を有する大きなポリマーである。
【００３５】
　「タンパク質含有率」とは、サンプル中のタンパク質の量の比率を意味し、大抵の場合、基準サンプルに対する相対的な含有率測定値として測定される。
【００３６】
　「タンパク質／ＤＮＡ　相互作用」とは、タンパク質によって遺伝子の発現を調節する生物学的処理を意味し、通常、タンパク質をプロモーター領域またはインヒビター領域に結び付けることにより行なわれる。
【００３７】
　「タンパク質／タンパク質　相互作用」とは、２以上のタンパク質を互いに結合させて複合体を形成する生物学的処理を意味する。
【００３８】
　「配列」とは、遺伝子を形成するタンパク質のバックボーンまたは核酸のバックボーンを形成するアミノ酸の順位付けされた集合を意味する。
【００３９】
　「オーバレイ」または「データ・オーバレイ」とは、あるビューから得たデータを別のビューに重ね合わせるためのユーザ・インタフェース技術を意味し、例えば遺伝子発現率は圧縮されたマトリクス・ビューの一番上に重ね合わせされる。
【００４０】
　「スプレッドシート」とは、コンピュータソフトウェアアプリケーションを用いて電気的にシミューレートされた特大の台帳のことであり、テーブル状のデータ構造を表現するのに頻繁に使用される。
【００４１】
　「アップレギュレーション」という用語は、遺伝子発現の説明で制御に関して用いられる場合、遺伝子の発現によって形成されるメッセンジャーＲＮＡ（ｍＲＮＡ）の量の増大を意味する。
【００４２】
　「ＵｎｉＧｅｎｅ」とは、ＤＮＡ配列を遺伝子を基にしたクラスタからなる冗長性をもたない集合へ自動的に分割する実験データベースである。ＵｎｉＧｅｎｅクラスタの各々は、一意の遺伝子を表わす配列とともに、その遺伝子によって表現される組織種別や染色体の位置などの関連情報も格納している。
【００４３】
　「ビュー」という用語は、データ集合の１つの視覚的見え方のグラフィカル表現を意味する。
【００４４】
　「視覚化」または「情報視覚化」という用語は、人の知覚を利用して様々な方法を用いて実験的にデータ分析を行なうための方法を意味し、その方法には大量のデータのグラフィカル表示やデータの対話的処理および検索を容易にすることが含まれる。
【００４５】
　本発明は、テーブルまたはスプレッドシート形態に通常なっている極めて大きなデータ構造を操作し、データ間の相関、傾向あるいはその他見通しを視覚的に識別しようとするユーザの試みに備えて、関連データを編成する手段および方法を提供する。以下で説明する本方法では本発明の使用方法の一例としてヒートマップ視覚表示の処理を用いているが、本明細書に記載する方法および手段には任意の数値データを含めることができるので、本発明がヒートマップや遺伝子発現データに限定されることはない。
【００４６】
　本発明は、分析すべきデータを容易に閲覧できる形態にするだけでなく、注釈や、他の種類の実験データ、臨床データなどの追加データを含めることもできる。本発明を用いると、全てではないにしてもほとんどの関連データをグラフィカルな形態で同時に検査することが可能になる。データの行または列、あるいはそれら両方をソートすなわち並び替えることによって、データ中の重要な相関及び傾向が並び替えの結果容易に観察できるようになり、データを容易かつ迅速に操作することが可能になる。
【００４７】
　図１は、ユーザが現在入手可能な従来のヒートマップ視覚表示２００の一部の例を示している。視覚表示２００などの標準的なヒートマップ視覚表示は、遺伝子発現値のテーブル状データ構造の静的表現であり、数値の表示にはカラーコーディングが用いられる。このデータテーブル中の各セル２００の数値はセルの色にエンコードされてる。カラーエンコードは、遺伝子発現値について例えば緑２０２ｇから赤２０２ｒへ、あるいは黄から青へというように、ある色から別の色へと連続体に対して実行される。
【００４８】
　標準的なヒートマップ視覚表示には、視覚的相関分析を実施するための有用性に関して重大な欠点がある。それらの表示は静的なものであるため、実験データ間の類似性を見つけようとする際に、表示２００中のセルを操作して別の組み合わせやビューを形成することができない。一般に所有されている「Ｓｙｎａｐｓｉａ」と呼ばれる製品（カリフォルニア州、パロアルトにあるＡｇｉｌｅｎｔ社から入手可能）は、ヒートマップの単純な列のソートや列の並び替えなど、幾分限定された機能しか提供しないので、本発明によって提供されるようなもっと優れたデータの処理が依然として必要とされている。また、上記のように、マイクロアレイ手順やタンパク質発現測定などの従来の実験データ生成手順によって生成されるデータ量は、検査する必要があるすべてのデータの内容を１つの画面上に表示することを一般に不可能にしている。このことは、類似性をもつ可能性があるデータ値を自動化された方法を用いて並べて視覚化することが現在不可能である原因となっているだけでなく、類似性を探すためにユーザが画面表示を補助的に切り替える必要があるので、データの考えられる複数の組み合わせを同時に閲覧できる可能性を制限する原因にもなっていて、実験間や遺伝子発現値間の類似性を識別したいという要望をさらに難しいものにしている。
【００４９】
　図２は、２００２年７月３０日に出願された同じ譲受人の同時係属の「Method of Identifying Trends, Correlations, and Similarities Among Diverse Biological Data Sets and System for Facilitating Identification」と題する米国特許出願第１０／２０９，４７７号に記載されている視覚表示システムを用いた結果得られる画面表示を示しており、この出願は参照によりすべて本願に取り込まれる。図示の視覚表示３００を作成するのに使用したマイクロアレイ実験データは、米国立衛生研究所（National Institutes of Health）の米国立ヒトゲノム研究所（National Human Genome Research institute）から入手したものである。マイクロアレイデータに関するさらなる詳細は、Ｎａｔｕｒｅ、ｖｏｌ．４０６、２０００年８月に記載されているＢｉｔｔｎｅｒ他による「Molecular classification of cutaneous malignant melanoma by gene expression profiling」で見ることができ、この文献は参照によりすべて本明細書に取り込まれる。実験は３１人の皮下黒色腫患者についてＤＮＡマイクロアレイを用いて実施された。
【００５０】
　視覚表示３００は、３１個のＤＮＡ遺伝子発現マイクロアレイのうちの３０個を表わした圧縮ビューを示してる。各患者について、「対数比（log ratio)」（即ち、マイクロアレイの各特徴について作成された信号測定値の常用対数をとったもの）というラベルを付けた列中に８０６６個のマイクロアレイ測定値がそれぞれ表示されてる。視覚表示３００の構成に用いられるデータを格納する基礎テーブルは、遺伝子データ及び患者データを非正規化することにより構築される（データベース風に）。従って、基礎テーブルの発現データ列には、２４１，９８０（即ち８，０６６×３０）行（セル）の遺伝子発現値が格納される。従って、基礎テーブルの各行は、マイクロアレイ上で測定された発現率に対応する。さらに、各行の中には、臨床データ及び患者集団、並びにその発現率によって表現される遺伝子に対応する遺伝子に固有の注釈も格納される。データ集合が高度に非正規化されているので、所与の患者について、臨床列中のデータは、その患者のマイクロアレイを用いて測定された各遺伝子について繰り返される。
【００５１】
　そうした多数の列を図２に示すような１つの視覚表示３００中に表示するため、本システムはテーブルレンズと呼ばれる視覚化ツールを採用し、このツールにより様々なデータ集合を１つの画面上でグラフィカルな形態で同時に圧縮、表示及び検査することを可能にしている。図２及び図３に示す例において、本システムは、Ｉｎｘｉｇｈｔ社のＥｕｒｅｋａと呼ばれる製品をベースにしている。テーブルレンズの機能に関する完全な説明は、米国特許第５，６３２，００９号、５，８８０，７４２号および６，０８５，２０２号で見ることができ、それら各々は参照によりすべて本明細書に取り込まれる。結果得られる視覚表示３００は、１台の標準的なコンピュータ画面上で完全に見ることが可能な、２４１，９８０行ものデータを表わす極めて高密度なグラフィカル表示になる。視覚表示３００は、個々の行の値すなわちセル値を表示しなくて済むように、セル値のグループを表わすグラフィック値を用いて圧縮されている。例えば、発現値は、表示可能領域において発現値のグループの最大値を示す白、及び最小値を示す青を用いて表示される。この方法は、データをこの表示中に適合させるため圧縮率が高いことにより、実際には特定の「ピクセル」行中に複数の値が表現されるので、対数比の列において特に有用である。第２の重要な特徴は、表示用に選択されたソート順序によるものであり、類似データのブロックが色付きの矩形に見えるようになることである。いくらかのデータを数値測定値に対する「分類」として指定することができるので、この特徴は極めて有用である。そのため、この表示では、患者ＩＤの列（６番目の列）を見る際に、各患者に対応する行のブロックを見つけるのが容易になっている。
【００５２】
　しかしながら、図２に示す視覚表示３００には容易に認識可能な実際のパターン（患者ＩＤブロック以外）がなく、実際に重要なソート順序もまだ選択されていないので、データの本当に重要ないかなる相関も視覚的に検出することは難しい。図３は、まずデータを患者集団３０２でソートし、次に「浸潤能力」３０４でソートした後の、データの再配置を示している。これら２つのソート基準は、上記文献における患者集団の割り当てが浸潤能力の低い癌に対応する有益な遺伝子に基づいて行なわれたものであるというＢｉｔｔｎｅｒ他の主張を検証した結果、選択されたものである。ソートの結果、２つの決まった患者集団（表示の列３０２）と浸潤値（列３０４中に減少順で図示されている）との間に明らかな相関が観察された。患者ＩＤの列３０２の下部にあるブロックが、浸潤能力の列３０４の下部にあるゼロ値をもつ部分に対応していることに注目して欲しい。ゼロ値というのは、この範囲の患者の浸潤能力測定値が記録されなかったことを示している。
【００５３】
　図２および図３に関して説明したシステム及び方法は、生物学分析の分析用視覚表示を作成する際に極めて有用かつ強力なものとなりうるが、それらは、相当な量の学習や精通を必要とし、そうでなくとも生物学研究分野で訓練を受ける者にとっては、かなり非直感的な表示である。操作方法や表示の解釈を完全に理解するために十分な時間を充てることができなかったユーザは、圧縮されたデータのグラフィカルな表現や、それらのデータを解釈する方法に関して、困惑したり、おじけづいたりすることもありうる。
【００５４】
　図４は、本発明による視覚表示システムを用いた結果得られる画面表示１００を示すものであり、このシステムは、３１個のＤＮＡ遺伝子発現マイクロアレイすべてに関するデータが本発明によるシステムにロードされている点を除き、図２〜図３の視覚表示で使用したマイクロアレイ実験データと同じ実験データを用いている。視覚表示１００のうちの実験から得られた表示部分１１０は、通常のヒートマップ視覚表示に見えるように設計されていて、ユーザがデータを快適に閲覧して解釈することができるようになっている。しかしながら、この実験表示部分は、通常のヒートマップ視覚表示と異なり、実質的に静的表示ではなく、以下で詳細を説明するように、表示されたデータ間の相関や類似性を見抜くために操作できるようになっている。図２〜図３の表示とは異なり、表示部分１１０の実験データは圧縮されておらず、実験表示部分１１０に表示されたアレイ１、２、...、３１の各々について８，０８６セルの実験値が存在するので、図３にはすべての実験データが図示されているわけではない。しかしながら、以下で説明する操作方法を用いると、本システムは、データを並び替えて関連データをグループ化し、全てではないにしてもほとんどの関連データを１つの表示１００上で閲覧することができるようになる。
【００５５】
　実験データの他に、臨床データおよび患者データを図４に示すマトリクス１１０に隣接する視覚表示１００の一部１２０及び１３０に含めることができる。「Ｕｎｉｇｅｎｅ」というラベルの付いた列４３は、各アレイ１〜３１におけるセルの各々について、マイクロアレイ上に堆積されているｃＤＮＡを詳しく識別するＵｎｉｇｅｎｅクラスタＩＤを格納する。従って例えば、ＵｎｉｇｅｎｅクラスタＩＤ「Ｈｓ２３５９０」は、図４に示すように実験データ１１０のうちの最初の行に関連付けられている。この識別子は、アレイデータのうちのその特定の行にリンクされていて、その行がアレイ中で並び替えられた場合、ＵｎｉｇｅｎｅクラスタＩＤもそのデータと同じ行に並び替えされ、特性臨床データの正確さが確実に維持されるようになっている。同様に、各マイクロアレイ読み出しに関してマイクロアレイ上に堆積されたｃＤＮＡのクローンＩＤ（すなわち「クローン」）を格納する臨床データの列も、実験データ中の特定の行にリンクされていて、その行が別の場所に移動された場合、その列もその行と共に記述および移動される。臨床データ中の他の列もすべて、この特徴を共有する。列４６，４８，５０及び５２は、名称、ＢＮＳ記号、ＢＮＳ記述、ＢＮＳ文字データをなどの識別データを行中に有する各遺伝子について、それらの識別データを格納している。ＢＮＳの列４８，５０及び５２は全て同じ譲受人の生物学ネーミングシステムからインポートされた情報を格納しており、このシステムについては２００２年５月２２日に出願された「Biotechnology Information Naming System」と題する同時係属の米国特許出願第１０／１５４，５２９号に詳細な記載があり、この出願は参照によりすべて本明細書に取り込まれる。これらＢＮＳの列４８，５０及び５２は本発明に従って実験データと共に表示される追加的説明すなわち注釈データの例を示したものに過ぎず、本発明が本発明の各使用例においてＢＮＳ情報を使用しそれを含めることに限定されることは決してない。
【００５６】
　ＢＮＳ記号の列４８は、発現データが表示されている行について、その遺伝子を識別する記号を格納している。そのような記号として図示されている例が、ＳＬＣ１６Ａ４、ＨＯＸｄ３、ＡＴＲなどである。ＢＮＳ記述の列５０は、名称の列４６にあるものと同様の識別子、すなわち遺伝子の短い記述名を格納している。大抵の場合、各行においてＤＮＳ記述の列５０と名称の列４６は同じ情報を格納しているが、ＢＮＳデータの方がいくぶん公式で新しいものであるため、わずかな差異または改訂がある場合もある。ＢＮＳ文字の列５２は、情報が見える行においてその遺伝子の細胞染色体の位置を識別する。ＢＮＳデータはすべてＮＣＢＩ（米国立生物工学情報センター）のＬｏｃｕｓＬｉｎｋから得たものである。
【００５７】
　上記のような特定種類の臨床データは例にすぎないので、本発明がそれらの臨床データの取り込みおよび視覚表示に限定されることはないということに注意して欲しい。本視覚表示には、実験データに関連付けることが可能な任意のテキストデータ及び数値データを追加することが可能である。
【００５８】
　視覚表示１００は、表示されるデータを正規化することで、表示すべきデータの集合をより小さなものにしてる。従って、図２および図３に示した非正規化表示とは異なり、表示中に含まれる各アレイについてＵｎｉｇｅｎｅクラスタＩＤ「Ｈｓ２３５９０」を個別に表示（すなわち、図示の実験データの最初の行において各セルについて１回づつ、合計３１回）する必要はなく、その実験データの行について１回だけ表示される。
【００５９】
　さらに、患者データや臨床データなどのデータを実験データ表示部分１１０に隣接する行に含めることもできる。図４に示す例では、表示１００のうちの最初の４列が臨床データと組織サンプルから測定したデータを含んでいる。行Ｒ１は、図２および図３の列３０４にある正規化されていない浸潤値に対応する特定のデータアレイについての浸潤値を含み、行Ｒ２は血管擬態を示すものであり、行Ｒ２にあるセル中の「＋」記号はそのセルに一致する列中のマイクロアレイのデータが血管擬態を示したことを意味し、セル中の「−」記号はそのセルに一致する列中のマイクロアレイのデータが血管擬態を示さなかったことを意味している。記号「＋／−」を用いたセル中の指示は、入り混じ合った測定結果が得られたことを示している。それらの記号とその意味については、上で参照したＢｉｔｔｎｅｒの刊行物でも言及され、説明されている。行Ｒ２のデータは、図２および図３の列３０８中に表示されている非正規化された値に対応する。行Ｒ３は、この測定を行なったアレイについての細胞運動値を含み、それらの細胞運動値は図２および図３の列３０６中に表示されている非正規化された細胞運動値に対応する。行Ｒ４は、各マイクロアレイが表している各患者の性別を表示するものであり、「Ｍ」が男を記号化したもの、「Ｆ」が女を記号化したもの、そして「Ｕ」はその患者の性別が記録されていないことを記号化したものである。
【００６０】
　表示１００の列（例えば、列４３，４４，４６，４８、５０及び５２）中の追加データと同様に、実験データを特徴付ける行（図４の例では行Ｒ１〜Ｒ４）中の追加データも正規化されている。例えば、図２〜図３の表示では「Ｍ」または「男性」の表示を８，０６６個の値の各々について複製しているのに対して、「性別」の行Ｒ４に表示されるインジケータ「Ｍ」は、１回しか表示されないが、そのインジケータに一致するマイクロアレイ列１の８，０６６個のセルの各々に関係している。図２〜３ではそれらの値を圧縮値のグラフィカル表現で置き換えているので、その圧縮のせいでそれらの値のすべてが表示されるのではないが、すべてのデータが少なくとも図２〜図３の表示の作成元である基礎テーブル中には存在するのであるから、その処理のどこかの時点で基礎テーブルに基礎データを作成しなければならないという事実に変わりはない。実験データがマイクロアレイデータである場合、そうしたデータは標準ヒートマップ中で既に正規化されているので、そのデータを図２〜図３の視覚表示中に含めるためには、データを非正規化しなればならない。しかしながら、本発明の場合それが必要ないので、本発明による視覚表示の中身はもっと能率的に配置される。
【００６１】
　同様に、実験データ表示１１０に関連するデータ（臨床データ、患者データなど）の各行における各値も、行中の１セルにおいて１回だけ表示され、そのセルの基礎となる各実験データセルに（例えば図４の例の場合、そのマイクロアレイ列中の全てのデータに）関係しているという点で、正規化されている。また、非実験データを示す追加的な行および列と重なり合う、すなわち交差するセル（図１の左上隅角）は、実験データの行にも実験データの列にも隣接しないので、空白のままになっていることにも注意して欲しい。それらのセルのうちの最初の列は、非実験データの行（行Ｒ１〜Ｒ４）を識別するのに用いると都合がよい。上記のような特定種類の臨床データや組織サンプルは例に過ぎないので、本発明がそれらの取り込み及び視覚表示に限定されることはないということに注意すべきである。本視覚表示には、実験データに関連付けることが可能なものであればいかなるテキストデータや数値データを追加することも可能である。
【００６２】
　実験データ１１０は、十字線１１２，１１４を用いて、行または列でソートを行なうことができる。ソートを行なう場合、実験データだけを考慮してソート順位を判定し、実験データの並べ替えに従って非実験データの行または列の並び替えが行われる。例えば、ユーザが列でソートを行なうために十字線１１２でハイライトされた列を選択した場合、実験データを格納している行（すなわち、図４のヒートマップスタイルの視覚表示１１０）だけをソートし、それらが関係する相手方の実験データの列はマトリクス中での位置が変わらないので、行Ｒ１〜Ｒ４にある臨床データは固定しておく。同様に、その実験データに隣接する列の臨床データは、ソートの際に考慮されず、ソート結果である実験データの行の並び替えに従って並び替えられる。
【００６３】
　例えば、図５は、実験データの列２０に関して行なわれた列ソートの結果を示している。この例では、列２０中のセルが最大量のアップレギュレーションを有するセル（このセルは通常のヒートマップ視覚表示手段によって赤にカラーコーディングされている）に従ってソートされていて、後続のセルは発現値の下降順で最低値まで並んでいる。もちろん、本発明は、最大アップレギュレーションのセルから並べることに限定されることはなく、逆のソート順位で実施することも可能である。ここでも、各列が８，０６６個のセルを有しているので、全てのセルが図５の視覚表示中に表示されるのではない。ソートが列２０の発現値に基づいて実施されたので、列２０に表示されている５３個のセル（２０ｒ１〜２０ｒ５５）はすべて赤である。列２０中の各セルが判定されたソート順に従って再配置されるのに従って、実験データの行全体も列２０中の再配置されたセルの行配置と同じ行配置を引き継ぐ。また、この視覚表示の左側にある非実験データ及び識別データは、それが最初に関連していた相手方の各行とリンクされたままであり、それらも列２０中のセルのソート順に従って再配置される。このようにして、再配置の後でも、列４２，４４，４６，４８，５０及び５２中のセルの識別情報／非実験データが実験データに対して同じ行にあることが保たれるため、正規化手段の正確さが保たれる。
【００６４】
　図５は、アップレギュレートされた発現値の大きな集団が、特に表示１１０の右上部分に明らかに現れており、いくつかのマイクロアレイ列が他とは比較的異なるデータ値を有している（例えば緑のセル１８ｇ１及び２１ｇ１０を参照）。しかしながら、このソートによって作られた外観は、マトリクス１１０の右側にある患者／マイクロアレイが、マトリクス１１０の左側にある患者／マイクロアレイよりも、マイクロアレイ／患者列２０に対して高い類似性を有するように見える。
【００６５】
　図６は、図５に関して上で説明した列ソートの後に行ソートを実行した結果得られる表示順位を示している。この例では、Ｍｅｌａｎ−Ａ遺伝子に対応する行（Ｒ９）を十字線１１４で際立たせ、行ソート処理を選択することにより、ソートを実行した。その結果、この行ソート処理によって行Ｒ９のセル（ただし、マトリクス１００の実験データ部分１１０内部にあるセルのみ）がソートされ、一番左のセルが、最大アップレギュレーションの発現値を有するマイクロアレイに属することになり、この場合図４〜図５の実験データの列１９に元々表示されていたマイクロアレイに属するようになる。従って、実験データの列１９に元々置かれていたアレイが並び替えすなわち再配置されて図６の実験データの列１の位置をとるようになったため、Ｍｅｌａｎ−Ａ遺伝子に対応するセルはソート後の行中で９ｒ１の位置をとるようになった。当然ながら、列１９に元々位置していたマイクロアレイ中の他のセルもすべて列１中の対応する各行に移動され、そのマイクロアレイ全体が列１に表現される。上で説明した列ソートと同様に、この行ソートも、最大アップレギュレーションのセル（９ｒ１）を最初（すなわち、その行の一番左のセル）にして、２番目のセルが次に大きい表現レベルを有し、...というように、行Ｒ９の列３１における最小表現値まで下ってゆく表示順序に従って実行された。ここでも、例えば最小表現レベルに基づいてソートを行い、上り順の表現レベル順位で配置することもできるので、本発明が最大アップレギュレーションのセルからのソートに限定されることはないことに注意して欲しい。図６に示すデータ集合に従って行でソートを行なう場合、実験データ中にたった３１個のマイクロアレイしか含まれていないので、Ｍｅｌａｎ−Ａ遺伝子のソート順位の結果全体を行Ｒ９で見ることができる。当然ながら、８０６６行の実験データすべてを表示するためには何らかの圧縮手段や極めて広い画面が必要になるので、上記のように、すべての行が表示されるのではない。
【００６６】
　上記のように、行ソートは行Ｒ９（すなわちＭｅｌａｎ−Ａ遺伝子）の発現値に基づいて実行された。行Ｒ９中の各セルが判定された順序に従って再配置されるのに応じて、実験データの列全体も行Ｒ９の再配置されたセルの列位置と同じ列位置をとる。また、この視覚表示の上部にある非実験データおよび識別データは、それらが元々関連していた相手方の各列にリンクされたままであり、Ｒ９のセルのソート順位に従って再配置される。このように、並び替えの後でも、行Ｒ１〜Ｒ４のセルにある識別情報／非実験データは実験データに対して同じ行にあることが保たれ、非正規化手段の正確さが維持される。視覚表示１００の左側にある非実験データは、この操作で並び替えされなかった実験データの行に関して正規化されているので、固定されたままである。
【００６７】
　図６に表示されている結果は、ユーザが実際にアップレギュレートされた遺伝子のグループ（この場合、赤にカラーコーディングされている）を表示１１０の左上隅にソートしたことを示している。表示１１０の左側のグループが大きくアップレギュレートされた値を多数含んでいる一方、右側のグループは比較的中立（例えば、ダークレッドのセル２２ｒ９やダークグリーンのセル２４ｇ９などのように、黒あるいは暗い赤や緑にカラーコーディングされている）の値を含んでいるように見えるので、Ｍｅｌａｎ−Ａによるこのソートは、２種類の黒色腫患者をほぼ正確ではあるが、わずかに不完全にソートするものとなった。先の列ソートが一つの原因で、右側のマイクロアレイの一部においてＲ９を取り巻く他の行も、表示１１０の左上部分のアップレギュレートされたセルの集団からの大きな相違を示している。例えば列２２は、多数のダウンレギュレートされた、すなわち緑にカラーコーディングされたセルを含んでいる。
【００６８】
　Ｍｅｌａｎ−Ａは黒色種において重要な働きをもつことが知られているが、もしこれが新たに発見された遺伝子であった場合、図６の表示は、黒色種において重要な働きをもつ遺伝子を発見する可能性に関して、ユーザに洞察力を与えたかもしれない。前述の場合と同様に、列１〜７の補足データはその場に固定され、発現データだけがソートされる。
【００６９】
　本発明は、上記のように行ソートと列ソートを両方サポートするだけでなく、特定範囲の行または列の並び替えもサポートする。この特定範囲の行または列の並び替えは、ユーザが手動で行なうことができる。ユーザは、行および列をドラッグ・アンド・ドロップして、手動で並び替えを行なうことができる。これは、行または列を単にクリックし、マウスボタンを押し下げたままそれを新たな位置まで左右（列の場合）または上下（行の場合）にドラッグすることで、行なうことができる。
【００７０】
　図７Ａ〜図７Ｂは、本発明によるシステムを用いて視覚表示１００を用意して表示するための基本的手順、および、上記のように表示されたデータを操作するための基本的手順を概説するフロー図を含む。ステップＳ１で、図４〜図６に示した表示部分１１０として表示すべき「ｎ×ｍ」マトリクスに実験データを入力する。例えば、「ｎ」はマトリクスの列の数を表わす正の整数であり、「ｍ」はマトリクスの行の数を表わす正の整数である。実験データは、ＤＮＡマイクロアレイ実験結果、質量分析から得られた相対タンパク質含有率測定値、及び、ゲル電気泳動実験から得られたタンパク質フラグメントデータなどを含む外部情報源から読み込むことができるが、それらに限定されることはない。実験データはタブで区切られたテキストファイルとして読み込むことができるが、本発明のデータの読み込みがこの形態に限定されることはない。表示中に見られるデータはすべてそのような単層ファイル（タブで区切られたテキストファイル）から読み込むことができる。ファイル中の追加ラインは、元になった実験データの種類（例えば、遺伝子発現値の場合、これは比または対数比になる場合がある）を指定するとともに、テーブル全体中で最初の実験データを表わすものが現れる位置（すなわちその行および列）を指定する。例えば、この単層ファイルおよびシステムは、全ての実験データがテーブルの右下にあり、全ての注釈が実験データの上または左に現れることを前提にすることができる。
【００７１】
　画面上でグラフィカルに表現すべき実験データに加えて、実験データに関連する他のデータもすべてシステムに読み込んで関連付ける。例えば、ｐ値、誤差分析統計値、及びその他関連する値を読み込むことができる。あらゆる比率データ、または数値的に順位付け可能な量で表現された他のデータも、本明細書に記載する方法により、グラフィカルに表現して操作することができる。
【００７２】
　行Ｒ１〜Ｒ４に表示されるような非実験データは正規化手段に読み込むことができ、ステップＳ３で「ｎ×ｙ」のマトリクスに読み込むことができる。ただし、「ｎ」はこのマトリクスの列数を表わす正の整数であり、このマトリクスはｘ×ｍのマトリクスの延長部分として表示され、「ｙ」はこのマトリクスの行数を表わす正の整数である。ステップＳ５で、このｎ×ｙマトリクスの各列の「ｎの値」（すなわちｎ＝１，２，３，...，ｎ）をｎ×ｍマトリクスにおける対応する「ｎの値」に関連付けることにより、実験データのある列がソートによって並び替えられたときに、並び替え後の実験データの列に対応するｎｘｙマトリクス中の列がその並び替え後の実験データの列に従って並び替えされるようにし、非実験データによる実験データの各列の適切な識別が維持されるようにする。このリンク付けは、ＢＳＮに類似した仕組みで行なうことができ、識別子手段と一致する場合がある（たとえ両者が異なるものであったとしても、それらの間にマッピングが存在する限りは）。いくつかの単純なケースの場合、これらの識別子は、２つのデータ集合間で一貫したものにすることができ、識別子列が分かっていることしか必要としない。これは、取り決めによって行なうことができる（例えば、すべてのテーブルの最初の列はＵｎｉｇｅｎｅから導出された遺伝子識別子でなければならない等）。リンク付けを行なうための別の方法は、本システムで表示されるデータを表示して操作する際、使用するデータをインポートする時点で、リンクに使用する列の識別をユーザに要求することである。リンク付けを行なうためのさらに別の方法は、データをインポートするときにある列が認識可能な識別子を含んでいるか否かを分析するようにソフトウェアをプログラムすることである。例えば本システムは、インポートの際に全てのデータをスキャンして、特定の列にあるすべてのエントリが認識可能な識別子を有し（例えば列２にある全てエントリが「Ｈｓ．」で始まる等）、かつそれがおそらくＵｎｉｇｅｎｅ識別子であって、リンク付けに使用できるものであることを判定することができる。さらに別の例としては、全てのエントリが「ＮＭ＿」で始まることがあり、そうであればそれは基準配列のｍＲＮＡ識別子なので、これをリンク付けの基礎として用いることができる。最後に説明した方法は、極めて分野特有の方法であるが、その分野のユーザーにとっては有用な機能を提供する。
【００７３】
　さらに、ステップＳ３及びＳ５が任意選択的なものであることにも注意すべきである。すなわち、本発明は、本明細書で説明するように、実験データに対応する行に非実験データを含める必要なく、実験データを表示してそのデータを並び替えることもできる。しかしながら、非実験データの行が利用可能であれば、ユーザは１つの画面内でさらなる追加情報を閲覧することができるようになる。
【００７４】
　同様に、ステップＳ７において、図４〜図６の列４２、４４、４６、４８、５０及び５２に表示されるような非実験データも正規化手段に読み込むことができ、「ｚ×ｍ」マトリクスに読み込むことができる。ただし、このマトリクスは「ｎ×ｍ］マトリクスの実験値を表示する行の延長部分として表示されるマトリクスであり、「ｚ」がこのマトリクスの列数を表わす正の整数であり、「ｍ」がこのマトリクスの行数である。ステップＳ９において、上で列のリンク付けに関して説明したのと同様の方法を用いて、ｚ×ｍマトリクスの各行の「ｍの値」（すなわちｍ＝１，２，３，...，ｍ）をｎ×ｍマトリクスにおける対応する「ｍの値」に関連付ける。ただし、共通の行識別子を用いることにより、実験データのある行がソートによって並び替えられたとき、その並び替え後の実験データの行に対応するｚ×ｍマトリクス中の行がその並び替え後の実験データの行に従って並び替えされるようにし、正しい非実験データによる実験データの各行の適切な識別が維持されるようにしている点が異なる。さらに、ステップＳ７およびＳ９が任意選択的なものであることにも注意すべきである。すなわち、本発明は、本明細書で説明するように、実験データに対応する列に非実験データを含めることなく実験データを表示してそのデータを並べ替えることができる。しかしながら、非実験データの列が利用可能であれば、ユーザは１つの画面内でさらなる情報を閲覧することができるようになる。
【００７５】
　上記のようにして基礎となるマトリクスが構成された後、このマトリクスは視覚表示１００を表示するための基礎として働き、このマトリクスから得られたデータがｋ×ｊマトリクスから成る１つの視覚表示中に表示される（図７Ｂ、ステップＳ１３）。ｋ×ｊマトリクスは、視覚表示の出力先であるモニターすなわち画面の容量によって制約を受けるのが通常であり、表示用ソフトウェアによって予め決められている場合もある。ユーザが視野を過度に動かさずとも無理なく閲覧できるように可能な限り多くのデータを表示することが一般に好ましく、また、絶対に必要なことではないが、すべての非実験データと実験データのすべての列を表示して、例えば図４〜図６において各マイクロアレイから得られたデータのうちの少なくとも一部が見えるようにすることが一般に好ましい。この好ましい方法によると、「ｋ」は、「ｎ」と「ｚ」の和である正の整数、すなわちｋ＝ｎ＋ｚになる。非実験データの一部または全てを省略または分離しなければならない場合もあるが、ツールチップ手段を設けることにより、あるセル中の圧縮、省略または分離された表現物上でユーザがマウススプライトを静止させたときに、その非実験データの完全な表現がポップアップ表示されるようにすることができる。また、「ｎ＋ｚ」の値が予め設定した「ｋ」の最大値よりも大きい場合は、実験データのいくつかの列を表示せず、それでもそれらの値がまだ操作実行中であるものみなして、実験データの列の並び替えのときにそれらを表示するようにすることもできる。視覚表示中に表示される行数に関して述べると、表示される実験データがマイクロアレイデータやタンパク質含有率である例の場合、画面は通常、すべての行を表示するのには不十分である。それらの例において「ｊ」は、画面上で無理なく視覚化することが可能な行数に等しい整数にすることができ、ソフトウェアに予め設定しておくことができるが、「ｍ＋ｙ」未満になるであろう。本システムは通常、非実験データの行はすべて表示するが、実験データは最初の「ｍ」行の部分しか表示しないように構成される。「ｊ」よりも大きい行にある実験データおよび非実験データは、データの操作によってアクセス可能であるが、ソートにより１以上の実験データの行が特定の関心あるものとして判定されたとき、並び替えの際に表示されるだけである。実験データの全ての列が必ずしも表示されるとは限らない状況というのは、全ての行が必ずしも表示されるとは限らない状況ほど頻繁には生じない。例えばマイクロアレイデータを考えた場合、各列がマイクロアレイに関連し、考慮すべきマイクロアレイの数はユーザが容易に制御することができる。
【００７６】
　ステップＳ１５で、ユーザが画面１００を見たときに列ソードを実施する判断をした場合、ステップＳ１７で、ユーザは実験データの中から列ソートを実施したいと考える関心のあるデータを格納した行（総数「ｍ」行のうちの「ａ」番目の行、ただし「ａ」は実験データの「１」から「ｊ」までの任意の整数とする）の輪郭を際立たせる。この輪郭強調は、上記の十字線１１４を合わせることにより、あるいは他の視覚指示手段を用いて実施することができる。上記のように「ａ」番目の行が選択されると、各実験データ値（すなわち、ステップ１９にセル１，ａ〜ｎ，ａと記したａ番目の行の１からｎまでのセル）を比較し、それらのセルを下り順で配置すべきか上り順で配置すべきかに応じて、新たなソート命令を実行する。このソート方式は反復処理であり、最初のセルを２番目のセルと比較してソート構成を判定した後、次いでこのソート方式により最初または２番目のセルのどちらか低い値として判定された方を第３のセルの値と比較する等、当業者であれば容易に実施することができる。しかしながら、ｚ×ｍマトリクスのａ番目の行のセル１〜ｚは、ソート中に実験データ値と比較することが無意味であったり、誤りを引き起こすであろう非実験データを保持しているので、ソート手順の間に考慮されたり比較されたりすることがないという点に注意することが重要である。
【００７７】
　ソート手順が完了した後、ａ番目の行のセルに新たな列順位を割り当て、ｎ×ｍマトリクスの各列における全てのセルに、それらと列を共有するａ番目の行のセルと同じ新たな列番号を割り当てる。また、ステップＳ２１で、ｎ×ｙマトリクスにおける非実験データの列に、それらのリンク先の実験データ列の新たな列番号に対応する新たな列番号を割り当てる。ステップＳ２３で、ｎ×ｍマトリクスの列とｎ×ｙマトリクスの列を同期させて再配置すなわち並び替えを行い、新たな順位付け方式に従って画面１００に表示する。
【００７８】
　ステップ２５で、ユーザが行ソートを実施する判断をした場合、ステップＳ２７で、ユーザは実験データ表示１１０の中から列ソートを実施したいと考える関心のあるデータを格納した列（総数「ｋ」列のうちのｂ番目の列、ただし「ｂ」は「１」から「ｋ」までの任意の整数とする）の輪郭を際立たせる。この輪郭強調は、上記の十字線１１２を合わせることにより、あるいは他の視覚指示手段を用いて実施することができる。上記のように「ｂ」番目の列が選択されると、各実験データ値（すなわち、ステップＳ２９にセルｂ，１〜ｂ，ｍと記したｂ番目の列の１からｍまでのセル０を比較し、それらのセルの値を下り順で配置すべきか上り順で配置すべきかに応じて、新たなソート命令を実行する。このソート方式は上で列ソートに関して説明したものと同様の反復処理である。しかしながら、ｎ×ｙマトリクスのｂ番目の列のセル１〜ｙは、ソート中に実験データと比較することが無意味であったり、誤りを引き起こすであろう非実験データを保持しているので、ソート手順の間に考慮されたり比較されたりすることがないという点に注意することが重要である。
【００７９】
　ソート手順が完了した後、ｂ番目の列のセルに新たな行順位を割り当て、ｎ×ｍマトリクスの各行における全てのセルに、それらと行を共有するｂ番目の列のセルと同じ新たな行番号を割り当てる。また、ステップＳ３１で、ｚ×ｍマトリクスにおける非実験データの列に、それらのリンク先の実験データ行の新たな行番号に対応する新たな行番号を割り当てる。ステップＳ３３で、ｎ×ｍマトリクスの行とｚ×ｍマトリクスの行を同期させて再配置すなわち並び替えを行い、新たな順位付け方式に従って画面１００に表示する。
【００８０】
　ユーザは、ステップ３７で行および／または列をドラッグ・アンド・ドロップすることにより、上で説明したようなやり方で、１以上の列または行を手動で再配置することを選択する（ステップ３５）こともできる。
【００８１】
　上記の列ソート、行ソートおよび手動ソートの手順は、何いくつかの例においてデータ間の相関、傾向およびその他の関係を識別するのに有用なものとなる可能性がある。しかしながら、マイクロアレイデータ集合やタンパク質あるいはその他分子データ集合などの大量の実験データを扱う場合、それらのデータ集合は、１列（例えば１アレイ）または１行（例えば１遺伝子）を単にソートするだけで意味のある相関を見つけることが難しいほど多数の雑音を含むことも多い。そうした実験データを極めて低レベルの信号を用いて測定する場合、実験から得られる測定値には多数の変動が生じる場合があり、それらの測定値には本来雑音があるものである。多数の変動が原因で、マイクロアレイには一般に雑音がある。マイクロアレイは一般に定性的に複製することが可能であるが、個々の測定値はいまだにほんのわずかな変動を示す。従って、１つすなわち単一のアレイに基づいてソートを実施した場合、同じソートを類似したものであることが既に分かっているアレイに対して実施したときと比較して、並べ替え結果にわずかな違いが見られる。それらの違いは、２つのアレイ間のノイズレベルの違いに起因するものであるから、同じ実験を表わす２つの異なるアレイ（すなわち、反復実験）に対して１つのソート手順を実施したときでも生じる。それらの問題に対処するため、本発明は、データ集合を行または列の類似度でソートする機能を含む類似度ソートを実施する機能を提供する。
【００８２】
　行の類似度ソートが上記の標準的な行ソートと異なる点は、実験データ中の選択された行と実験データ中の選択されなかった各行との間で類似度計算を実施して、選択されなかった各行全体を選択された行全体と比較することにより、選択されなかった各行が選択された行にどの程度近いか、すなわち類似しているかを判定した後、行１の位置をとる選択された行についてのそれらの行の類似度順位の観点からそれらの行を順位付けすることである。類似度列ソートに関しては、実験データ中の選択された列全体を実験データ中の選択されなかった各行と比較して類似度順位を判定し、選択された行が行１の位置をとるものと仮定して、残りの列をそれらの類似度順位に従って配置する。非実験データの行および列は標準的な行ソートおよび列ソートと同じように扱われるので、実験データの適当な行および列の関係が維持される。
【００８３】
　図８Ａは、本発明による類似度ソートの極めて単純な例を示すのに用いられる単純な３×４マトリクスを示している。この３×４マトリクスは、実験データ集合、すなわち図７Ａ〜図７Ｂに関して上で述べたような「ｍ×ｎ」マトリクスを表している。もちろん、本発明のシステムおよび方法で通常扱われる実際の実験データ集合は、上記の例で参照した３１×８０６６マトリクス等のようにもっと大きなものであるが、手順の説明を大幅に単純化すると同時に、大きなデータ集合へも容易に適用可能な必要な思想と技術の説明を大幅に単純化するため、３×４マトリクスを図示している。
【００８４】
　類似度列ソートまたは類似度行ソートは、ユーザが選択したいずれの列（１０１，１０２，１０３）に対しても、いずれの行（２０１，２０２，２０３，２０４）に対しても実施することができる。従って、例えばユーザが類似度ソートを行２０２に対して実施したいものと仮定する。十字線１１４や他の指示手段を用いたり、列ヘッダや行ヘッダあるいは実験データ値を表わすセルの上で右クリックすることなどにより、図８Ａにおいて行２０２が選択されると、システムは、図８Ｂに示すようなポップアップメニューを呼び出す。ポップアップメニュー１８０は、ユーザオプションを提供するものであり、とりわけ標準ソートを実施するか類似度ソートを実施するかの選択枝を提供する。図８Ｂのビューは類似度ソートが選択されたところであり、この時点でシステムは類似度ソートを現在の選択行１８５に従って実施するか現在の選択列１８６に従って実施するかに関する更なる選択枝を与える。図示していないが、標準ソートが選択された場合は、同じオプション（すなわち、行に基づいてソートするか列に基づいてソートするか）を表示し、すぐ隣のソートオプションだけでなく部分ソートもポップアップメニュー１８０あるいは同様のポップアップ手段に設ける。この例で類似度ソートが選択された後、システムは、実験データのマトリクスを再構成して、図８Ｃに示すように行２０２が最初の行になるようにする。すべての非実験データ（例えば行２０１及び２０２（この段階で再配置されたものはたまたま２行しかない）を特徴付けるｚ×ｍマトリクス中のデータ）を再配置し、行の並び替えを行なう前の実験値データに対する相対的な位置を維持する。
【００８５】
　次に、それらの行のセルに表現されている実験値を類似度試験によって比較し、行２０２に対する行２０１、２０３、及び２０４それぞれの相対類似度を判定する。相対類似度を判定する1つの方法は、行２０１、２０２、及び２０３の行２０２からの二乗ユークリッド距離を計算して、その二乗ユークリッド距離に従って行２０１、２０２、２０３をソートすることであり、二乗ユークリッド距離が一番小さい行を行２０２の隣に配置し、行２０２からの二乗ユークリッド距離が次に小さい行をその列の隣に配置し、この例における最大距離の行を最後の行として順位付けするようにする。
【００８６】
　図８Ｃで選択した例の場合、行２０２と行２０１の間の二乗ユークリッド距離は次のように計算される。
【００８７】
　Ｄ（２０２，２０１）＝（（１０１，２０２）−（１０１，２０１））2＋（（１０２，２０２）−（１０２，２０１））2＋（（１０３，２０２）−（１０３，２０１））2
　ただし、Ｄは二乗ユークリット距離の値であり、
　Ｄ（２０２，２０１）は行２０２と行２０１の間の二乗ユークリット距離の値を表わし、
　（１０１，２０２）は類似度判定の目的で使用される行２０２のセル１０１，２０２にある実験データ値を表わし、（１０１，２０１）は類似度判定の目的で使用されるセル１０１，２０１にある実験データ値を表わし、以下同様である。
【００８８】
　同じ方法を用いてＤ（２０２，２０１）、Ｄ（２０２，２０３）およびＤ（２０２，２０４）を判定した後、Ｄ（２０２，２０１）、Ｄ（２０２，２０３）およびＤ（２０２，２０４）の値を比較して、それらを行２０１に関して順位付けする。最小値によって行２０１の直ぐ下に配置すべき次の行が決まり、２番目に低い値がその下に配置され、以下同様である。従って、上記の例において、Ｄ（２０２，２０１）の計算値がＤ（２０２，２０４）の計算値よりも小さい場合、すなわちＤ（２０２，２０３）＜Ｄ（２０２，２０１）＜Ｄ（２０２，２０４）である場合、説明した類似度行ソートによる並び替え後のマトリクスは、図８Ｄに示すように、行２０２を一番上の行として、行２０３、２０１及び２０４が続く順序になる。標準行ソートと同様に、行２０１〜２０４に隣接した非実験データを有するセルはいずれも、ユークリット距離の計算（あるいは用いられる可能性がある何らかの類似の他のアルゴリズム）について考慮されない。しかしながら、その隣接した非実験データは、それらの行に関連付けられていて、それらの行中の実験データの並び替えと共にそれぞれ並び替えされ、正規化された構造を保つようになっている。
【００８９】
　上記の類似度ソートを実施する際に、ユークリッド距離に代えて、類似度の他の測定を実施することも可能である。例えば、ピアソン相関係数に基づく代替の距離は、次のように計算することができる。
【００９０】
【数１】
2004133903.tif 000003
【００９１】
　ただし、Ｘ＝類似度測定について考慮する第１の列または行、
　　　　　Ｙ＝類似度測定について考慮する第２の列または行、
　　　　　Ｎ＝列または行ＸまたはＹにあるＸまたはＹの値の総数
　であり、ピアソン相関距離は１−ｒとして測定される。
【００９２】
　説明したユークリッド測定方法が全体的大きさが極めて類似した行（または列）を見つけるのに望ましいものである一方、ピアソン相関係数は別々になった相関のある行（または列）と相関のない行（または列）をソートするのに比較的望ましいものであるが、この方法における類似度は、発現プロファイルの大きさよりも、発現プロファイルの全体的パターンすなわち形状に重点を置いている。
【００９３】
　類似度列ソートも、上で説明した類似度行ソートとほぼ同じようなやり方で実施される。ユーザが選択した列を最初の列すなわち一番左の列に移動させ、選択された列の実験データと残りの各列の実験データとの間で類似度計算を実施し、選択された列に対するそれらの類似度に従った列の並びを判定する。標準列ソートと同様に、列１０１〜１０３に隣接した非実験データを有するセルはいずれも、ユークリッド距離計算（または用いられる可能性がある何らかの他の類似度アルゴリズム）について考慮されない。しかしながら、その隣接した非実験データは、それらの列にリンクされていて、それらの列中の実験データの並び替えと共にそれぞれ並び替えされ、正規化された構造を保つようになっている。
【００９４】
　類似度並び替えは選択された行または列に対する類似度に基づいて行なわれるので、すべての隣接行同士が互いに最も類似した状態に必ずしもなるわけではないという点に注意すべきである。このことは、行数または列数が増加するほど当てはまる。従って図９に、例えば遺伝子「ＤＵＳＰ１」（選択した行が行Ｒ５に見えている）に基づく類似度行ソートの結果を示す。この場合、例えば行Ｒ３０および行Ｒ３１は行Ｒ５に対する類似度に基づいて順位付けされたものであるから、それらが互いによく類似したものになっている必要は必ずしもない。むしろその順位が示すのは、行Ｒ３０の遺伝子発現値の方が行Ｒ３１と行Ｒ６との間の類似度よりも行Ｒ６の遺伝子発現値に近いということ、すなわちＤ（Ｒ６，Ｒ３０）＜Ｄ（Ｒ６，Ｒ３１）であるということである。しかしながら、マイクロアレイ実験データの場合、そのようなソートの全体的結果は、多数のマイクロアレイにわたる密集した類似挙動に基づいて遺伝子を並び替えるものとなる。
【００９５】
　二乗ユークリッド距離を計算する場合、この手順に適用される考慮事項であって、何らかのユークリッド空間にある２点のデータ間のユークリット距離の計算に一般に必ずしも適用する必要がない考慮事項がいくつか存在する。マイクロアレイ実験データに関しては、距離をすべて対数空間で計算することで、アップレギュレートされた遺伝子に偏ってしまうことを回避している。２つの染料マイクロアレイを用いた場合、データは何らかの基準に対する何らかのサンプル処理の比として表わされるのが通常である。データが単なる比で表現される場合、値は常に正であり、アップレギュレート率が１よりも大きな値に、ダウンレギュレート率が１より小さくゼロより大きい値になる。そのような比率の使用はＤを判定するときにアップレギュレートされた遺伝子の方に重点をおき過ぎるものであることを簡単な例でこれから確認する。例えば図８Ｃにおいて、セル（１０１，２０２）及びセル（１０２，２０２）の各々の遺伝子発現値が１であること、すなわち標準または中立であることを仮定し、セル（１０１，２０１）の遺伝子発現値が２倍にダウンレギュレートされていること、すなわち発現率値が０．５であることを仮定し、セル（１０２，２０１）の発現値が２倍にアップレギュレートされていること、すなわち発現率値が２であることを仮定する。行２０２と行２０１の間の全体的な二乗距離を判定する過程で、セル（１０１，２０２）とセル（１０１，２０１）の間の二乗距離の貢献だけでなく、セル（１０２，２０２）とセル（１０２，２０１）の間の二乗距離の貢献も考慮する場合、下記のものが得られる。
　　（（１０１，２０２）−（１０１，２０１））2＝（１−０．５）2＝０．２５
　　（（１０２，２０２）−（１０２，２０１））2＝（１−２）2＝１
【００９６】
　従って、アップレギュレートされた発現率と同じ係数（２×）を用いてダウンレギュレート率を「通常の読み取り」から分離した場合であっても、行全体間の類似度を判定する二乗距離の和に対する全体的貢献は、アップレギュレートされた遺伝子発現率によって遥かに大きい重みが課せられる。この片寄りの要因を排除するため、類似度計算に対数比の発現データを使用したり、あるいは発現率データを表示するときにまず対数発現率データに変換したりする。対数発現率データを用いることで、アップレギュレートされた遺伝子とダウンレギュレートされた遺伝子の両方が絶対的大きさに関して対称になり、類似度計算の際にアップレギュレートされた遺伝子への片寄りが生じなくなる。
【００９７】
　もう１つの考慮事項は、真のユークリット距離は、取得した測定値の差分の二乗を累積した和の二乗平方根で測定されることである。しかしながら、本発明による手順の目標は、選択された行または列に対する相対距離に基づいて行または列の相対ソート値を判定することだけであり、選択された行または列からの実際の距離を判定することではないので、対応するセル間の二乗差分の和で十分であり、和の二乗平方根を判定する必要はない。二乗平方根値を計算することなく同じ相対結果を判定することができるので、二乗根計算はなしで済ますことができる。
【００９８】
　対応するセル間の差分を計算する際、不正なデータを有するセルやデータが失われたセルに関する差分はゼロであるかのように処理し、いずれにしてもその差分が類似度判定の際に用いられるＤの全体的値に対して不当に影響を与えないようにする。事実上、この処理は、それらの例において任意に定めた相違が誇張される何らかの解釈を乱用するよりは、むしろ失われたデータの類似性の推定を行なわないようにしたものである。この処理はあまり正確な結果を与えるものではないが、セル中のデータが不正であったり失われたりした状況は何らかの方法で対処する必要があるし、失われたデータの大きさが残りの計算された距離に比べて小さいものである限り、その影響は無視することができる。それらの状況に対処する別の方法としては、そのような状況においてとるべき行動をユーザに選択させ、今の方法を用いるか、データを消去するか、それとも距離をゼロ以外の何らかの固定値として処理するかを選択させることが含まれる。
【００９９】
　２行または２列のＤ値が等しいことが判明するという起こりそうもない事態の場合、それらの互いに関する順序は自由であるから（両方とも選択された行／列に対して同じ類似度を有しているものと判定されている）、システムは、番号の小さい方の行または列を選択された行または列に近い方に自由に配置し、同じ類似度をもつ第２の行または列を続けて配置する。
【０１００】
　さらに、上記の類似度ソート手順が、データの行全体同士または列全体同士の類似性に基づいてデータを並び替えるための唯一の方法であることにも注意して欲しい。実験データを行全体または列全体の特徴に基づいて操作するための様々な他の方法が、本発明によって容易に利用できるようになる。唯一であることのさらなる例として、類似度ソート順位は、行または列の「最隣接」グループに対して計算することもできる。この方法によると、選択された行または列がまず配置され、二乗ユークリッド距離が一番短い、あるいは他のソート基準の値が最も小さい（すなわち、最隣接の）行または列がそれに続く。３番目の行または列は２番目の行または列に対する最隣接に関する判定に基づいて選択され、２番目の行または列に隣接して配置され、以下同様に配置される。この手順では、上記の手順とちょうど同じように、すべての行または列について選択された行または列（最初に配置される）に対する類似度または近接度を計算し、２番目の行または列の位置を判定する。しかしながら、この方法は、３番目以後の行／列の配置が異なる。２番目以後の行／列の配置については、いま記入したばかりの位置にある行／列を選択された行／列として扱い、距離／近接度計算を繰り返し、すなわち反復する。例えば３番目の行／列を配置する場合、２番目に配置された行または列を用いて、既に配置が済んでいる最初の行／列を除くすべての残りの行／列に関する距離／近接度を判定する。データのこの反復処理によって、並び替えの結果は、最初の行／列に対する相対類似度に基づいて各行／列が順位付けされる先に説明した手順とは異なり、２番目の行／列が最初の行／列の最近隣に、３番目の行／列が２番目の行／列の最近隣に、４番目の行／列が３番目の行／列の最近隣に、以下同様になる。この方法によると、各隣接行／列がその近傍と比較的類似したものになるように配置されるので、ユーザが実験データ中の傾向を浮かびあがらせることのできるさらなるビューを提供することができる。
【０１０１】
　さらに、選択された列または行と残りの列または行との間の二乗ユークリッド距離を用いた類似度ソートが、行または列全体による並べ替え（最近隣その他を用いた選択された列／行による）を判定する際に用いることが可能な唯一のアルゴリズムであるということにも注意すべきである。他にも多数のアルゴリズム、測定および方式を用いて、行／列全体に累積的に基づく実験データの並び替えを行なうことができるであろう。例えば、実験誤差統計に基づく重み付き係数を用いることで、極めてノイズの多い測定値は信頼性の高いデータほど測定値全体に影響を与えないようにすることができる。また、２種類以上のデータタイプを用いて類似度計算を実施する類似度測定を採用することもできる（例えば、マイクロアレイで生成した割合データとＴＡＱＭＡＮ測定値とを組み合わせたものなど）。容易に考えにつくその他の方法や、標準的データマイニング技術およびアルゴリズムも、様々な基準による行および列のソートに適用することができる。しかしながら、そのようなソートの重要な性質は、ユーザが無理なく対話を行い、意図するデータ閲覧ができる程度にソートが十分高速であることのはずである。計算が時間のかかり過ぎるものである場合、その計算は、比較的従来的な非対話的形態のデータマイニングで実施すべきである。実施される最新アルゴリズムの大きな利点は、計算が極めて高速であり、事実上従来の列ソートと同じくらい対話的なものであるということである。
【０１０２】
　類似度ソートを実施するための他の変形形態は、ユーザが距離測定の選択をできるようにすることである。例えば、ユーザは二乗ユークリッド距離を誤差重み付け在りで計算するか無しで計算するかをオプションとして選択することができる。他のオプションとしては、ユーザが自作の測定方式を設計して、それを自由選択手段の1つにすることができるようにするための組み込み記述環境を提供するオプションもある。他の類似度計算アルゴリズムを代替として用い、本発明による実験データを表示するための類似度順位を判定することもできる。
【０１０３】
　さらに、上記の例では表示された実験データ値（マイクロアレイデータの例におけるカラーコーディングを用いて表示された遺伝子発現値など）に基づいて類似度ソートを実施していたが、類似度ソートは、元々マトリクスに表示されていた実験データ値に関連する他の値に基づいて行なうこともできる。それらのタイプのソートは、関連値に基づく実験データ値の類似度を表示するための一次ソートとして行なうこともできるし、表示された実験データ値を最初に用いて実施された類似度並べ替えに対して二次的に行なうこともできる。例えば、マイクロアレイデータの場合、表示された遺伝子発現率に基づいて類似度ソートを実施した後、その遺伝子発現率に関連する誤差統計、ｐ値、標準偏差、またはその他の二次データタイプに基づいて類似度ソートをさらに実施（同じ選択された行または列に基づいて）することができ、その際、選択された２次データタイプの値は二乗ユークリッド距離またはその他の類似度ソート値を判定するのに使用される。
【０１０４】
　部分ソート
　ユーザが実験データを見たときに実験データ中の傾向、相関またはその他の関係が浮き彫りになるであろう実験データの様々な配置を提供することに関し、本発明の柔軟性および融通性をさらに高めるため、上記ソート手順のうちのいずれかを実施した後、または、読み込み時に実験データを表示した後、初期段階で実験データを部分ソートすることもできる。この部分ソート手順は、いずれかのソート手順に関して上で説明したものと同じようなものでよい。部分ソートが先に説明したソート手順と異なる点は、ユーザが部分ソートを行なうために選択した行または列は、マトリクス１１０の最初の行または列に移動されないことである。そうではなく、ユーザが選択した行または列は選択時の位置のまま維持され、この位置より後ろにある行／列（すなわち、選択された行よりも下にある行、または選択された列よりも右にある列）だけが部分ソートについて考慮される。それよりも前にある行または列は、部分ソート手順を実施する前と同じ位置に保たれるので、部分ソートによって変更されない。
【０１０５】
　部分ソート手順を実施するためのユーザ対話方法も、類似度ソートの様々な方法に関して上で説明したようなものと事実上同じである。ただし、行または列を選択するときに、ユーザがソート機能を選択し、行に基づく部分ソートであるか列に基づく部分ソートであるかを指定することにより、選択された行／列をその現在位置に維持し、後続の行／列を実施した類似度計算に基づいて並び替えるという点が異なる。標準のソート手順と合わせてこの部分ソート方法を繰り返し用いることにより、ユーザは、類似したマトリクス要素の特別な目的のグループを作成することができる。これは、ユーザ指向のクラスタ化と多少類似した作用をもつが、数学的にそれほど厳密なものではないので、リアルタイムでの対話的使用について遥かに高速である。
【０１０６】
　実験データのグラフィカル表現
　上で参照、例示および説明した実験データのグラフィカル表現に対する代替として、本発明は、実験データのグラフィカル表現を得るための代替の方法および視覚化を提供する。以下の例はマイクロアレイデータを表現するための代替に関して述べたものであるが、この代替方法がマイクロアレイで表現された遺伝子発現値やその他のデータに限定されることはなく、タンパク質含有率データや、ヒートマップとして表現することが可能な数値で並び替え可能な任意の他のデータを含む、他の実験データのデータ集合にも拡張することができる。
【０１０７】
　図１０は、マトリクス１００の実験データ部分１１０に、従来のヒートマップビューの代替表現を用いた視覚表示１００を示している。実験データのこの視覚表示は、グラフィック画面を用いて表示される基礎となる発現値を相対的に定量化したものをさらにグラフィカルに表現する技術に基づいている。標準的なカラーインジケータおよびそれらの様々な濃淡は相対サイズの何らかのグラフィカルな指示ほど基礎となる発言データの相対的な量の値をユーザが識別または解釈するのに有効ではないという観点から、図１０の本発明は、発現データをマトリクス１１０中に表示するために、標準カラー／濃淡階調方式に加えて相対サイズ調節方式を用いている。図示した例では、量的データ（この場合は遺伝子発現率）の相対値をグラフィカルに伝達するために様々なサイズの円１７０が表示されている。このように、円１７０のサイズは表現している値の大きさに応じて異なる。
また、カラーコーディングを用いることで、ダウンレギュレーション（例えば緑のカラーコーディング）とアップレギュレーション（例えば赤のカラーコーディング）を区別するだけでなく、２つの基本色に濃淡を使用することにより相対値を示すこともでき、標準ヒートマップで一般的なように中間値が黒で表示される。それらの色の概念は、グラフィカルなサイズインジケータと同様に、マイクロアレイ遺伝子発現データ以外のデータに関して、負のデータ値と正のデータ値を区別するのにも用いることができる。いずれにしても、円１７０のようなサイズインジケータの使用は、表現されている値の大きさの違いをもっと容易に知覚することができる区別要素をユーザに与えることができ、特に、例えば赤や緑のわずかな濃淡の違いを知覚によって検出することが比較的難しい場合がある幾分近い値の区別要素を与えることができる。グラフィカルなサイズインジケータは、カラーコーディングと併せて使用することにより、データ中の傾向や類似性を識別するのに役立ち、カラーコーディングによって、負のデータ値と正のデータ値を、またはアップレギュレーションとダウンレギュレーションを容易に分離することができる。比較的近い値を区別するための色の階調は、傾向および類似性の全体的な知覚可能性を増加させる。
【０１０８】
　図１０に図示した各円１７０の直径は、基礎となる値の絶対値に比例している。円の直径を判定する場合、各セルのカラーコーディングについて計算した値も用いて円の直径を判定し、同じスケーリングを用いる。マトリクス１１０のセル中に配置するための円の直径を計算するとき、その円１７０の直径が周囲（セルの周囲を形成する水平線または垂直線）に触れるほど、すなわち交差するほど大きく計算された場合、そのグラフィカル表現は、例えば符号１７２で示すようにセル全体を埋めるように自動的に拡大される。そのような表現により、ユーザは何らかの任意の閾値を超えて存在する値を迅速に見つけることが可能になる。本発明の発明者は、図１０に示すような様々なサイズの円１７０と塗りつぶしたセル（矩形または正方形）１７２とを用いたグラフィカル表現を、それらの外観とインクの染みに対する類似性から、「インクブロット（インクの染み）」と呼んでいる。この種の表現により、ユーザが塗りつぶされた矩形にだけに焦点をあてて、矩形として塗りつぶされた値の範囲内だけで相関や傾向を捜すことができるようにする、一種の部分視覚表示が可能になる。さらに、カラーコーディングを用いることにより、この視覚表示は、インクブロット内の一種のヒートマップ表現を提供することもできる。これにより、データを閲覧して検査するための潜在的に強力で、しかも直感的な方法が可能になる。
【０１０９】
　グラフィカルなサイズインジケータ（例えば、円１７０および塗りつぶし矩形１７２など）を設けることにより、インクブロットは、基礎となるデータの視覚的指示の伝達が、色付きヒートマップよりも遥かに効果的になる。図９と図１０は同じ実験データを表示したものであるがグラフィカル視覚表示方式だけが異なり、それらを比較すると、幾つかのセルは目立った色に見え、そのため他の大きく調節されたセルに似ているが、実際には比較的小さい比率の値を有し、従来のヒートマップが示すであろう程には大きく調節されていないことが観察される。例えば図９において、セル１７ｒ６の赤色の濃淡の外観は、周りにある強くアップレギュレートされたセル１３ｒ７、１４ｒ６、１４ｒ８及び１５ｒ７と酷似しているように見える。しかしながら、それらの同じ値を図１０のようなインクブロット視覚表示で表現すれば、セル１３ｒ７、１４ｒ６、１４ｒ８及び１５ｒ７が塗りつぶし矩形で示されているようにすべて完全な最大値である一方、セル１７ｒ６は中くらいの大きさの円で示されているように実際には比較的小さい比率の値であることが容易に明らかとなる。同様に図９において、セル２１ｇ１６、２２ｇ１６及び２３ｇ１６の緑色の濃淡の外観はすべて、それらの緑色のカラーコーディングによって、かなり大きくダウンレギュレートされているように見える。しかしながら、それらの同じ値を図１０のようなインクブロット視覚表示を用いてサイズとカラーコーディングの両方について表現すれば、セル２３ｇ１６が実際にはセル２１ｇ１６とセル２２ｇ１６のどちらよりも遥かに大きくダウンレギュレートされていることが容易に明らかとなる。また、インクブロット視覚表示は、ヒートマップ視覚表示と同様に行または列に偏りがないという有利な性質を有している。つまり、それらは列または行の方向／次元の一方に偏りがないので、垂直方向における傾向を見つけるのに有用なだけでなく、水平方向における傾向を見つけるのにも有用であり、あるいはそれら両方を同時に見つけるのにも有用であるという意味である。
【０１１０】
　しかしながら、データ自体がそのような状態で存在する場合、行間の相関の発見か列間の相関の発見かのいずれか一方の目的に偏らせた視覚表示を用いた方が有利になるであろう状況も存在する。本発明は、傾向や相関などの配置を水平方向、すなわちマトリクス１１０の行が延存する方向に偏らせる代替視覚表示形態、または、傾向の配置を垂直方向、すなわちマトリクス１１０の列が延在する方向に偏らせる代替視覚表示形態をさらに含む。有利なことに、本発明は、ユーザが視覚表示形態を自由に切り替えることも可能である。例えば、実験データは、図４〜６及び図９に示した形態の「ヒートマップ」にまず視覚化することができる（必須ではないが、最初は任意の形態を用いることができる）。次にユーザは、上記のソート方法のうちの１つまたは複数を用いてすでにソートされていてもいなくてもよい近隣セルの色によって示された密接に関連すると思われるデータをさらにソートする目的で、インクブロット視覚表示（図１０のような）に切り替えるようとすることができる。一方または両方の視覚表示においてソートを行なった状態または行なわない状態でいずれかの視覚表示を閲覧することにより、ユーザは、行または列の方向に現れた傾向や相関の何らかの洞察を得ることができる。この例の場合、ユーザは後で説明する図１１または図１２に示すような視覚表示へさらに切り替えることもできる。ここでも、図１１及び図１２の視覚表示が単なる二次形態の視覚表示である必要はないことを強調しなければならない。なぜならユーザは、それらの形態のうちの一方、あるいはインクブロット視覚表示を最初に用いてデータを表示することも選択できるからである。本システムは、表示される実験データの視覚表示の形態をユーザに決めさせ、その形態を任意の順序で自由自在に切り替えさせることが可能な、徹底した柔軟性を提供する。
【０１１１】
　図１１は、図９〜図１０に示したマトリクス１１０と同じ実験データを表現したものであるが、マトリクス１１０のグラフィカル表示の代替表現を用いている。インクブロット視覚表示と同様に、実験データのこの視覚表示も、グラフィカル表示によって表現される基礎となる発現値を相対的に定量化したものをさらにグラフィカルに表わすための技術に基づいている。しかしながら、インクブロット視覚表示と異なり、この視覚表示におけるグラフィカル表現は、水平方向（マトリクス１１０の行の方向）に偏っている。図１１は、マトリクス１１０の発現データをグラフィカルに表示するための標準カラー／濃淡階調方式に加えて相対サイズ調節方式を用いているが、セルのグラフィカル表現の相対サイズ調節は水平方向だけであり、値は水平バー１７４で表現され、水平方向の棒グラフまたはヒストグラムの外観になる。バー１７４は、各セルの垂直方向の空間全体を占めるが、水平方向に占める空間の長さに関しては様々である点に注意して欲しい。表現されるデータの絶対値が所定の閾値に達した場合、水平バーも、インクブロット視覚表示における円１７０と同様にセル全体を占めることになる。
【０１１２】
　図示の例では、様々な水平方向の長さをもつバー１７４が表示され、量的データ（この場合は遺伝子発現率）の相対値をグラフィカルに伝えている。このように、バー１７４の水平方向の長さは、表現される値の大きさに応じて異なる。また、カラーコーディングを用いることで、ダウンレギュレーション（例えば緑のカラーコーディングなど）とアップレギュレーション（例えば赤のカラーコーディングなど）を区別するだけでなく、２つの基本色に階調を用いることにより相対値を示すこともでき、標準ヒートマップで一般的なように中間値が黒で表示される。水平方向のサイズが異なるインジケータ１７４を用いることにより、表現されている値の大きさの違いをもっと容易に知覚することができる区別要素をユーザに与えることができ、特に、例えば赤や緑のわずかな濃淡の違いを知覚によって検出することが比較的難しい場合がある水平方向に互いに幾分近い値の区別要素を与えることができる。グラフィカルなサイズインジケータはカラーコーディングと併せて使用することによりデータ中の傾向や類似性の識別するのに役立ち、サイズ区別要素（様々な長さのバー１７４）が水平方向を向いているので、特に行データ中の傾向や類似性を識別するのに役立つ。
【０１１３】
　図１１に示した各バー１７４の長さは基礎となる値の絶対値に比例し、バーの垂直方向の寸法はそのバーが配置されたセルの高さと同じになっている。バーの長さを判定する際には、各セルのカラーコーディングについて計算された値も用いてそのセル中に表示すべきバー１７４の長さが判定されるので、同じ縮尺が用いられる。マトリクス１１０のセル中に配置するためのバー１７４の長さを計算した際に、いずれかのバー１７４の長さがそのバーを表示すべきセルの幅以上になるという計算になった場合、そのバーのグラフィカル表現がそのセルを完全に塗りつぶし、そのセルの標準ヒートマップ表現と同じ外観になるようにする。視覚表示を水平方向すなわち行方向のビューに偏らせることにより、特定の行または行のデータに関して複数の列にまたがる傾向、相関その他の類似性を識別するユーザの能力が向上する可能性がある。例えば、データがマイクロアレイデータである場合、この視覚表示は、特定の遺伝子または複数のアレイにまたがる特定の遺伝子グループの作用の比較の見通しを向上させることができる。
【０１１４】
　図１２は、図９〜図１１と同じ実験データを表わすが、マトリクス１１０のグラフィカル表示の別の代替表現を用いた視覚表示１００を示している。この視覚表示方法は、水平方向のグラフィカル・バーインジケータを除いて図１１の視覚表示と酷似していて、図１２のバー１７６は垂直方向（マトリクス１１０の列の方向）に偏っている。図１２は、マトリクス１１０の発現データをグラフィカルに表示するために、標準カラー／濃淡階調方式に加えて相対サイズ調節方式を用いているが、その値が垂直バー１７６で表現され、垂直棒グラフまたはヒストグラムの外観になっているので、セル中のグラフィカル表現の相対サイズは垂直方向にしか変化しない。各バー１７６は各セルの水平方向の空間全体を占めるが、垂直方向に占める空間の長さに関しては様々である点に注意して欲しい。表現されるデータの絶対値が所定の閾値に達した場合、図１２に表現される垂直バーも、図１１の視覚表示と同様にセル全体を占めることになる。
【０１１５】
　図示した例において、様々な垂直方向の長さ（すなわち高さ）をもつバー１７６が表示され、量的データ（この場合は遺伝子発現率）の相対値をグラフィカルに伝えている。このように、バー１７６の高さは、表現される値の大きさに応じて異なる。カラーコーディングを用いることで、ダウンレギュレーション（例えば緑のカラーコーディングなど）とアップレギュレーション（例えば赤のカラーコーディングなど）を区別するだけでなく、２つの基本色に階調を用いることにより相対値を示すこともでき、標準ヒートマップで一般的なように中間値が黒で表示される。垂直方向にサイズが異なるインジケータ１７６を用いることにより、表現されている値の大きさの違いをもっと容易に知覚することができる区別要素をユーザに与えることができ、特に、例えば赤や緑のわずかな濃淡の違いを知覚によって検出することが比較的難しい場合がある垂直方向に互いに幾分近い値の区別要素を与えることができる。グラフィカルなサイズインジケータはカラーコーディングと併せて使用することによりデータ中の傾向や類似性を識別するのに役立ち、サイズ区別要素（様々な高さのバー１７６）が垂直方向を向いているので、特に列データ中の傾向や類似性を識別するのに役立つ。
【０１１６】
　図１２に示したバー１７６の高さは基礎となる値の絶対値に比例し、バーの水平方向の寸法がそのバーが配置されるセルの幅と同じになっている。バーの高さを判定する際には、各セルのカラーコーディングについて計算された値も用いてそのセル中に表示すべきバー１７６の高さが判定されるので、同じ縮尺が用いられる。マトリクス１１０のセル中に配置するためのバー１７６の高さを計算した際に、いずれかのバー１７６の高さがそのバーを表示すべきセルの高さ以上になるという計算になった場合、そのバーのグラフィカル表現がそのセルを完全に塗りつぶし、そのセルの標準ヒートマップ表現と同じ外観になるようにする。視覚表示を垂直方向すなわち列方向のビューに偏らせることにより、特定の列または列のいデータに関して複数の行にまたがる傾向、相関その他の類似性を識別するユーザの能力が向上する可能性がある。例えば、データがマイクロアレイデータである場合、この視覚表示は、1つのアレイまたは関連アレイグループにおける複数の遺伝子の作用の比較の見通しを向上させることができる。
【０１１７】
　図１３は、視覚表示が圧縮されていて、一画面上でマトリクス１１０に視覚化することのできる実験データの行数が最大になるようになっている点を除き、高度に圧縮された水平棒グラフ、すなわち図１１に関して上で説明したような視覚表現を示すものである。この視覚表示は、図２〜図３に示した表示の場合のように、データ自体が重なり合い始め、情報のすべてを視覚表示のピクセル上に表示しきれなくなるほどまで圧縮されてはいないということに注意して欲しい。図２〜図３に示した表示の場合、記号を用いて圧縮されたデータグループを表現しているので、データの個々の項目を読み出すためには記号を展開しなければならない。このようして、一画面上に表示されるデータ量を増加させつつも、いくぶん親しみやすい形態をユーザに提示することができる。つまり、データを親しみやすい様式で表示し、ヒートマップを用いた作業に慣れているユーザがこの種の表示をより直感的に使用し、解釈することができるようにしている。
【０１１８】
　本発明を用いると、ユーザは、任意の時点で上記の視覚表示形態のうちのいずれかを選択して使用することが可能になる。一部のデータまたは一部のコンテクストあるいはその両方を、何らかのレンダリング様式で最適に閲覧できるようになるであろう。固定のレンダリング様式を強要されるのではなく、レンダリング様式を選択する能力が得られる。
【０１１９】
　さらなる視覚化手段
　本発明には、検査する実験データのもっと広範な特徴を提供する情報データの情報源を関連付けることもできる。例えば、実験データのマトリクス１１０（またはマトリクス１００全体の各セル）には、２００２年５月２２日に出願された「Biotechnology Information Naming System」と題する同じ譲受人の同時係属の特許出願１０／１５４，５２９号に開示されている生物工学情報ネーミングシステムを関連付けることができ、この特許出願は参照によりその全てが本明細書に取り込まれる。興味のあるセル（実験データセル）の上で右クリックすることにより、上記のようにポップアップメニュー１８０（図８Ｂ）が現れる。「ＢＮＳ情報」１８８を選択すると、ＢＮＳシステムにアクセスし、ＢＮＳシステムに格納された実体を説明する情報のうちその興味のあるセルの値を説明する情報を取得してポップアップダイアログ中に表示し、そのダイアログを選択されたセルと同時に閲覧できるようにする。マトリクス１１０中のいずれかのセル（または、全データすなわち実験データと非実験データの両方の場合は、マトリクス１００中のいずれかのセル）を選択することで、本システムは、生物工学情報ネーミングシステムサーバにアクセスし、そのサーバに格納されたいずれかの注釈に、マトリクス１００の列４３（または、標準識別子を有していることが分かっている他の予め指定された列）のセルの値に関連するものであって、選択されたセルと同じ行にあるものがないかを探そうと試みる。図１４の場合、マトリクス１００の列４３に格納されている値は、Ｕｎｉｇｅｎｅ　ＩＤ値である。
【０１２０】
　該当する注釈を取得すると、それらをシステムにインポートし、図１４に示すようにポップアップウィンドウ１８９に表示する。図示の例の場合、行Ｒ５に含まれるいずれのセルがクリックされた場合でも、ＤＵＳＰ１に関する注釈が取得され、それがポップアップウィンドウ１８９に表示される。ポップアップウィンドウ１８９に表示されるそれらの注釈は、マトリクス表示１００を形成するために本発明が取得する何らかのデータ集合の一部ではなく、ユーザが選択したセルに関するさらなる注釈を見たいという要求をしたときに生物工学情報ネーミングシステムサーバから取得されるものである点に注意すべきである。
【０１２１】
　図１５は、本発明による視覚表示をいくぶん変更したものであり、全実験データを示す概略的なビューを圧縮実験データマトリクス１４０に設けると同時に、その実験データのうちの選択された一部の圧縮されていないビューを上記と同じ方法でマトリクス１１０に設けている。１１０に示した非圧縮データは標準ヒートマップ様式のグラフィカル表現を用いたものであるが、この変更されたビューはそのように限定されるものでなく、インクブロットや棒グラフ、あるいは他の様式のグラフィカル表現を代わりに用いることも可能である。また、実験データのグラフィカル表現の様々な形態は、たった今示した上記の例のように、ユーザが望む時点で自由に切り替えることもできる。
【０１２２】
　図１５のビューでは実験データの行１１０に隣接するマトリクス（すなわち「ｚ×ｍ」のマトリクス）にしか非実験データを表示していないが、この視覚化形態はそのような非実験データの配置に限定されるものでなく、先の例で示したようにマトリクス１１０に隣接する「ｎ×ｙ」のマトリクス中に非実験データをさらに含めることも可能である点に注意して欲しい。また、図１５では非実験データを格納するマトリクスをマトリクス１１０の右側に配置しているが、この視覚化形態はそのように限定されるものでなく、圧縮マトリクス１４０をマトリクス１１０の右側に配置して、非実験データをマトリクス１１０の左側に配置することも可能である点にも注意して欲しい。
【０１２３】
　圧縮ビュー１４０で使用するグラフィカル表現は、非圧縮ビュー１１０を表現するのに選択されたグラフィカル表現とほぼ同じである。マトリクス１１０と１４０の各々について個別のグラフィカル表現を選択することも可能であるが、本発明者らは、同じグラフィカル表現様式すなわち形態を使用することで、非圧縮データ中の関連性を識別した後、非圧縮データとその中で見つけたものを、パターン、相関性または類似度の延長として圧縮データとその中の非圧縮データの位置にさらに関連付け、データ集合１４０全体の内部まで拡張することにより、相関、傾向またはその他類似性を識別するユーザの能力が向上することに気づいた。従って、図１５の１４０に表示された形態は、大幅に圧縮された縮尺であるにもかかわらず、標準ヒートマップ様式の表現と同じものになっている。圧縮のせいで、マトリクス１４０中には個々のセルが表現されていない。しかしながら、カラーコーディング方式が維持されているので、類似データのグループは例えば際立った赤１４０ｒまたは緑１４０ｇの指示として見える。
【０１２４】
　圧縮ビュー１４０は、データ集合全体のうちのマトリクス１１０による非圧縮データの表示容量に対応する部分集合を縁取りするような寸法の可動フレーム１４６を備える。このフレームは、圧縮データ１４０中のいずれかの領域を取り込んでマトリクス１１０の非圧縮ビューに表示させるためにユーザが配置することができる。ユーザは、前述の視覚表示に関連して上で述べたような実験データのソート方法のうちのいずれかを実施すべきことを選択することができる。行および列は通常サイズの表示１１０でソートされるので、同じ順序の実験データが圧縮ビュー１４０全体にも表示される。従って、非圧縮ビュー１１０に現在表示されていない行がソートの後に圧縮ビュー１１０中に導入された場合、ユーザは、そのデータが非圧縮ビューの中に導入される前にあった場所でそのデータの圧縮された色付きビューを見る能力を得ることにより、データ間の関連性を総合的に理解することができる。従って、圧縮ビュー１４０は、ソート技術を用いて非圧縮データ１１０が並び替えされるときに、リアルタイムで並び替えされる。従って、ユーザは、そのような対話的データマイニングの作用を非圧縮ビュー１１０において興味のあるデータについて見ると同時に、その同じデータ集合についてその作用を全体の圧縮ビューでも見ることができる。図１５に表示されている空白行は、異なるものではあるが関連性のある２つのデータ集合がマトリクス１１０に表示されていることを示すセパレータとして使用される。
【０１２５】
　図１６に移ると、本発明によるシステムを用いて様々な種類の関連データを１つの統一された視覚表示に結合するためのユーザインタフェース手段が示されている。この手段は、各々が１つのデータタイプに主として専用となっている複数の独立したデータビューワを提供する。例えば、図１６の視覚表示は、３つの異なるビューワを使用していて、１つは発現データ（すなわち実験データ）用１００に、１つは遺伝子データ（すなわち非実験データ）１５０用に、そして１つは臨床データ（すなわち非実験データ）用になっている。また、ビューワ１００が非実験データ（すなわちＵｎｉｇｅｎｅデータ）をｚ×ｍのマトリクス１２０に表示していることにも注意して欲しい。ただし、この例ではｚ＝１である。
【０１２６】
　このインタフェース手段により、同一または類似の列ヘッダまたは行ヘッダを有するビューワを連結することが可能になる。この手段は、マイクロソフトアプリケーションの内部でウィンドウズツールバーの連結を可能にする原理と同じ原理に基づいて動作する。従って、ユーザがあるビューワウィンドウを他の互換ビューワウィンドウ（すなわち同一または類似の列ヘッダまたは行ヘッダを有する別のウィンドウ）の近くにドラッグした場合、このインタフェース手段は、２つのビューワが「連結可能」領域内にあり、結合可能であることを示す何らかの視覚的指示（例えば、結合できるであろうウィンドウフレームのエッジの色やフレームエッジの形状を変更したり、光らせたり、あるいは結合するのに適した２つの整合するエッジを示したりすることができる）を生成する。あるいは、本システムは、２つのビューワが連結可能な相対位置まで近づいたときに、視覚的な指示を前もって何も行なうことなく、ビューワを連結するように設計することもできる。ビューワは、カーソルを用いて一方のウィンドウを他方のウィンドウから遠ざけることにより同様にして、分離すること、すなわち「パチンと離す」ことができる。
【０１２７】
　図１７に示すように、臨床データビューワ１６０と発現データビューワ１００は、同じ列ヘッダを共有しているので、垂直に積み上げれば連結することができる。従って、ユーザがビューワ１６０をビューワ１００の上付近にドラッグしてそのビューワウィンドウ１６０の「ドラッグ」をリリースすると、２つのビューワ１００と１６０は図１７に示すように合併される。
【０１２８】
　図１７に共有Ｕｎｉｇｅｎｅ識別子で示すように、遺伝子データビューワ１５０は、発現データビューワ１００の行ヘッダと同じ行ヘッダを十分なだけ共有している。従って、ユーザがビューワ１５０をビューワ１００の左側までドラッグして、ビューワウィンドウ１５０をリリース、すなわち「ドロップ」すれば、２つのビューワウィンドウ１００と１５０が図１８に示すように合併される。２つのビューワウィンドウが連結可能であるためにまったく同じ行または列を有している必要は必ずしもなく、連結処理を実施するためには、相当数の重要な共有された列識別子または行識別子が存在するだけでよい。共有識別子の相当数の定義は、自由に定めることができるが、連結処理の実施が意味を持つ程度には大きい数にしなければならない。例えば、上記の例においてビューワ１００と１５０を連結する場合、ビューワ１５０にＵｎｉｇｅｎｅ　ＩＤ番号Ｈｓ．２７１４、Ｈｓ．４７６７８及びＨｓ．８１９８８（すなわちビューワ１５０の行１３，１７及び２２）についての行識別子が無くても、この処理は実施することができる。ビューワを連結するとき、列２〜７の各々について、行１３、１７及び２２の各々で空白セルが単に現れるかもしれないが、そうでなければ連結後のビューは図１８に示すようになるであろう。
【０１２９】
　さらに、結合されたフレーム（図１８）間にビューワ１１０、１５０及び１６０用のスクロールバーとフレームを維持することにより、それらが別個のビューであり、単に連結および連携されているだけであるという印象を保つことができる。実験データセルの移動を単に追跡するようにして再配置されるだけのセルは実験データセルに関して実施されるソート計算または手動並び替えのときに配置されるものであるから、分離を維持することにより、この印象は、ソート処理による影響を受けるであろう行または列（すなわちマトリクス１１０中の実験データセル）を、その実験データセルの移動を単に追跡するようにして再配置されるだけのセルとは区別しながら、閲覧者に対してさらに直感的に伝えるものと考えられる。
【０１３０】
　図１６〜図１８に関して説明した方法を用いると、ユーザは、結合されたデータ集合を直感的に作成するための何らかの極めて分かりやすいドラッグ・アンド・ドロップ・メタファの利点を得ることができ、このドラッグ・アンド・ドロップ・メタファによって同期させたスクロール、ソートおよび並び替えが可能になる。この方法の使用は、ユーザがジョインを含む複雑なＳＱＬクエリの作成に頼る必要がなく、共有状態にある明らかな行または列を有するウィンドウ同士を単に関連付けるだけでよい。
【０１３１】
　本発明をその特定の実施形態を参照して説明してきたが、当業者であれば、本発明の真の思想および範囲から外れることなく様々な変更を行い、均等で置き換えることが可能であろう。さらに、特定の状況、データタイプ、操作、処理順序、処理、処理ステップ、またはステップに合わせて、本発明の目的、思想および範囲に多数の変更を行なうことも可能である。そのような変更がすべて特許請求の範囲に記載した発明の範囲にあることを意図している。
【図面の簡単な説明】
【０１３２】
【図１】ユーザが現在入手可能な従来のヒートマップ視覚表示の一部を示す例である。
【図２】２００２年７月３０日に出願された「Method of Identifying Trends Correlations, and Similarities Among Diverse Biological Data Sets and System for Facilitating Identification」と題する同じ譲受人の同時係属の特許出願第１０／２０９，４７７号に記載されている視覚表示システムを用いた結果得られる画面表示を示す図である。
【図３】図２に示したデータのソート後の画面表示を示す図である。
【図４】本発明による視覚表示システムを用いて得られた画面表示１００を示す図である。
【図５】本発明に従って図４に示したデータに対して列ソートを実施した結果得られる画面表示を示す図である。
【図６】図５に関連して説明した列ソートの後、さらに行ソートを実施した結果得られる表示順序を示す図である。
【図７Ａ】本発明によるシステムを用いて視覚表示を作成および表示し、表示されたデータを操作するための基本的手順を概説するフロー図である。
【図７Ｂ】本発明によるシステムを用いて視覚表示を作成および表示し、表示されたデータを操作するための基本的手順を概説するフロー図である。
【図８Ａ】本発明による類似度ソートの概念を例示する目的で参照する単純な３×４マトリクスを示す図である。
【図８Ｂ】ソート処理または追加注釈データのアクセスあるいはそれら両方を実施するためにユーザによって呼び出されるポップアップメニューを示す図である。
【図８Ｃ】本発明により行２０２を基にして類似度ソートを実施するために行２０２を選択した後の図８Ａのマトリクスを示す図である。
【図８Ｄ】図８Ｃでの選択に基づいて類似度ソートを実施した結果得られるマトリクスのセルの順序を示す図である。
【図９】遺伝子「ＤＵＳＰ１」として識別された行を基にした、本発明による類似度ソートの結果を示す図である。
【図１０】本発明に従って、マトリクスの実験データ部分に従来のヒートマップビューの代替表現を用いた視覚表示を示す図である。
【図１１】本発明に従ってマトリクスの実験データ部分に従来のヒートマップビューのさらに別の代替表現を用いた視覚表示を示す図である。
【図１２】本発明に従ってマトリクスの実験データ部分に従来のヒートマップビューのさらに別の代替表現を用いた視覚表示を示す図である。
【図１３】１つの画面上でマトリクス中に個別に視覚化可能な実験データの行数を最大にするため高度に圧縮した視覚表示を示す図である。
【図１４】ユーザが選択したセルに関する注釈を表示させるためにアクセス可能なポップアップ表示の視覚表示を示す図である。
【図１５】本発明による視覚表示を幾分変更し、圧縮された実験データマトリクス中に全実験データの概略ビューを表示すると同時に、マトリクス中の実験データの選択部分の非圧縮ビューを表示するようにした視覚表示を示す図である。
【図１６】異なる種類の関連データを本発明のシステムにより１つの一体化された視覚表示中に結合するために設けられるユーザインタフェース手段の機能を示す図である。
【図１７】異なる種類の関連データを本発明のシステムにより１つの一体化された視覚表示中に結合するために設けられるユーザインタフェース手段の機能を示す図である。
【図１８】異なる種類の関連データを本発明のシステムにより１つの一体化された視覚表示中に結合するために設けられるユーザインタフェース手段の機能を示す図である。
【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｃ】
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【図８Ｄ】
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【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【外国語明細書】
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