(57)【要約】【課題】簡単な方法でデータ列の類似度を客観的に評価することができる評価方法を提供する。【解決手段】複数の数値，記号，文字又は図形のデータからなる基準データ列若しくはこれらのデータを組み合わせてなる基準データ列を準備し、この基準データ列と比較して評価を行う対象となる比較データ列の中から、二つのデータからなる組を形成し、この組における前記データの並び順と、前記基準データにおける前記組を構成するデータと同じデータの並び順とを比較し、前記並び順が一致したときに第一の評価点数を付け、前記並び順が一致しないときには、第二の評価点数を付け、前記比較データの中から抽出された全ての組について付された前記第一及び第二の評価点数を合算して、得られた総合点数に基づいて評価を行う方法としてある。【選択図】　　図１
2004145845.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の文字，数値，記号又は図形のデータからなる基準データ列若しくはこれらのデータを組み合わせてなる基準データ列を準備し、
この基準データ列と比較して評価を行う対象となる比較データ列の中から、二つのデータからなる組を形成し、
この組における前記データの並び順と、前記基準データにおける前記組を構成するデータと同じデータの並び順とを比較し、
前記並び順が一致したときに第一の評価点数を付け、前記並び順が一致しないときには、第二の評価点数を付け、
前記比較データの中から抽出された全ての組について付された前記第一及び第二の評価点数を合算して、得られた総合点数に基づいて評価を行うこと、
を特徴とする文字等からなるデータ列の評価方法。
【請求項２】
前記第一の評価点数が１点で、前記第二の評価点数が０点であることを特徴とする請求項１に記載の文字等からなるデータ列の評価方法。
【請求項３】
複数の文字，数値，記号又は図形のデータからなる基準データ列若しくはこれらのデータを組み合わせてなる基準データ列を準備し、
この基準データ列と比較して評価を行う対象となる比較データ列の中から、二つのデータからなる組を形成し、
この組における前記データの並び順と、前記基準データにおける前記組を構成するデータと同じデータの並び順とを比較し、
前記並び順が一致したときの組の数又は不一致となった組の数に基づいて、所定の計算式から前記比較データ列の評価を行うこと、
を特徴とする文字等からなるデータ列の評価方法。
【請求項４】
複数の文字，数値，記号又は図形のデータからなるデータ列が複数ある場合において、
この複数のデータ列の各々の中から、二つのデータからなる組を形成し、
この組の中から、前記複数のデータ列において前記データの並び順が同じである組を抽出し、
共通する組を、各々の前記データ列について、前記データ列の中の位置情報とともに記憶部に記憶させ、
各データ列について、前記共通する組を、前記記憶部に記憶された情報に基づいて再現すること、
を特徴とする文字等からなるデータ列の評価方法評価方法。
【請求項５】
前記並び順には、前記二つのデータ間の距離を含むことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の文字等からなるデータ列の評価方法。
【請求項６】
前記基準データ列及び前記比較データ列を構成するデータが、Ａ（アデニン）、Ｇ（グアニン）、Ｔ（チミン）及びＣ（シトシン）の四種類の文字データからなる遺伝子の塩基配列であることを特徴とするデータ列の請求項１〜５のいずれかに記載の文字等からなるデータ列の評価方法。
【請求項７】
前記基準データ列及び前記比較データ列を構成するデータがたんぱく質を構成する２０種のアミノ酸配列に係る文字等であることを特徴とするデータ列の請求項１〜５のいずれかに記載の文字等からなるデータ列の評価方法。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれかに記載の手順を、複数回繰り返すことを特徴とするデータ列の評価方法。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれかに記載の評価方法を実行するためのコンピュータプログラム。
【請求項１０】
請求項１〜８のいずれかに記載の評価方法又は請求項８に記載のコンピュータプログラムを実行することによって得られた結果を、ディスプレイ，プリンタ，スピーカその他の出力手段に出力したことを特徴とする前記評価方法の実行結果。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数の数値，記号，文字又は図形若しくはこれらの組み合わせからなる複数のデータ列について、これらデータ列がどの程度類似しているか、また、どの程度共通している部分があるのかを客観的に評価するデータ列の文字等からなるデータ列の評価方法，この評価方法を実行するためのプログラム及び前記評価方法の実行結果に関する。
【０００２】
【従来の技術】
文字や、数字等のデータからなるデータ列の類似性を判断する方法として、従来から種々の方法が提案されている（例えば、特許文献１及び特許文献２参照）。
【０００３】
［特許文献１］
特開平６−１３９２２４号公報
［特許文献２］
特開２０００２−２０２９８３号公報
【０００４】
しかし、上記したような従来の手法を用いても、一つの基準データ列に対して、比較の対象となる複数の比較データ列がある場合、前記複数の比較データ列が基準データ列に対してどの程度近いのか、ランク付けすることが困難な場合がある。
【０００５】
例えば、五つの文字「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ」からなる基準データ列に対して、三つの比較データ列「Ａ，Ｃ，Ｂ，Ｄ，Ｅ」、「Ｃ，Ｂ，Ａ，Ｅ，Ｄ」及び「Ｅ，Ａ，Ｂ，Ｄ，Ｃ」があった場合、「Ａ，Ｃ，Ｂ，Ｄ，Ｅ」が基準データ列「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ」に最も近いということは容易に判断できても、「Ｃ，Ｂ，Ａ，Ｅ，Ｄ」及び「Ｅ，Ａ，Ｂ，Ｄ，Ｃ」のいずれが基準データ列により近いのか、客観的な評価を行うことは困難であった。
さらに、基準データ列や比較データ列を構成する文字等のデータの数が増えると、処理しなければならない情報も大幅に増える。例えば、ＡＧＴＣの四種類のデータからなるＤＮＡの塩基配列やたんぱく質を構成する２０種類のアミノ酸配列等の長い文字等配列を解析するには、超高速の超大型コンピュータを使用しなければ処理できないというのが現状である。
【０００６】
上記のようなＤＮＡの塩基配列やアミノ酸配列を解析する方法やプログラム等として、特定モチーフ配列を検索・抽出するシステムに関する技術（特許文献３参照）や、ＳＮＰ（一塩基多型）検出に関する方法（特許文献４参照）等、種々のものが提案されている。
【０００７】
［特許文献３］
特開２０００−０６０５５３号公報
［特許文献４］
特開２００２−０６３１７５号公報
【０００８】
しかし、特許文献３及び特許文献４に記載の方法やプログラム、システムによっても、解析には多大な時間と労力を要するという問題がある。また、ＤＮＡの塩基配列やアミノ酸配列等の長い文字記号配列の中から共通部分を見つけだすことは極めて困難である。例えば、数千の文字等配列からなるヒトのアミノ酸配列と、比較対照となるサルやセン虫、マウスその他の動物とのアミノ酸配列がどの程度共通していて、どの部分が共通しているのかは、比較する文字等配列を研究者が目視で行っているのが現状で、複数の比較対象について共通部分を探索する作業は、膨大な時間と労力を要するという問題がある。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
この発明は上記の問題点にかんがみてなされたもので、簡単な方法でデータ列の類似度を客観的に評価することができ、文字等のデータの数が増えても、コンピュータの処理能力に過度の負担をかけることのない文字等からなるデータ列の評価方法、この評価方法を実行するためのプログラム及び前記評価方法の実行結果を提供すること、さらには、この評価方法等を利用して、複数のデータ列の共通部分を簡単に検索することが可能な文字等からなるデータ列の評価方法、この評価方法を実行するためのコンピュータプログラム及び前記評価方法の実行結果を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、本発明の発明者は、比較するデータ列のそれぞれを、二つの文字等からなるデータの組に分解し、各組について、文字等の並び順が一致しているか否かを判断することで、簡単なプログラムで、類似性（共通性）の判断を容易に行うことができることを見出した。
すなわち、請求項１に記載の発明は、複数の数値，記号，文字又は図形のデータからなる基準データ列若しくはこれらのデータを組み合わせてなる基準データ列を準備し、この基準データ列と比較して評価を行う対象となる比較データ列の中から、二つのデータからなる組を形成し、この組における前記データの並び順と、前記基準データにおける前記組を構成するデータと同じデータの並び順とを比較し、前記並び順が一致したときに第一の評価点数を付け、前記並び順が一致しないときには、第二の評価点数を付け、前記比較データの中から抽出された全ての組について付された前記第一及び第二の評価点数を合算して、得られた総合点数に基づいて評価を行う方法としてある。
【００１１】
また、請求項２に記載の発明は、前記第一の評価点数が１点で、前記第二の評価点数が０点とした方法としてある。
類似性の評価は、比較するデータ列にどの程度共通部分が含まれているかで判断することができる。そして、共通部分の割合を示す一定の計算式を予め定義し、この計算式と一致する組の数又は不一致とされた組の数を代入することで、類似性を判断することができる。
すなわち、請求項３に記載の発明は、複数の文字，数値，記号又は図形のデータからなる基準データ列若しくはこれらのデータを組み合わせてなる基準データ列を準備し、この基準データ列と比較して評価を行う対象となる比較データ列の中から、二つのデータからなる組を形成し、この組における前記データの並び順と、前記基準データにおける前記組を構成するデータと同じデータの並び順とを比較し、前記並び順が一致したときの組の数又は不一致となった組の数に基づいて、所定の計算式から前記比較データ列の評価を行うこと方法である。
【００１２】
なお、本発明においては、類似性だけでなく共通性の判断も簡単に行うことができる。すなわち、請求項４に記載の発明は、複数の文字，数値，記号又は図形のデータからなるデータ列が複数ある場合において、この複数のデータ列の各々の中から、二つのデータからなる組を形成し、この組の中から、前記複数のデータ列において前記データの並び順が同じである組を抽出し、共通する組を、各々の前記データ列について、前記データ列の中の位置情報とともに記憶部に記憶させ、各データ列について、前記共通する組を、前記記憶部に記憶された情報に基づいて再現するようにしてある。
なお、本発明においては、請求項５に記載するように、前記二つのデータが離間している場合にも適用が可能である。この場合には、データ間の距離を並び順の条件に加えて、比較を行う。
【００１３】
また、本発明は遺伝子の塩基配列やたんぱく質を構成するアミノ酸配列のような膨大なデータ列に対しても有効に応用が可能である。請求項６に記載の発明は、前記基準データ列及び前記比較データ列を構成するデータが、Ａ（アデニン）、Ｇ（グアニン）、Ｔ（チミン）及びＣ（シトシン）の四種類の文字データからなる遺伝子の塩基配列である方法としてある。また、請求項７に記載の発明は、前記基準データ列及び前記比較データ列を構成するデータがたんぱく質を構成する２０種のアミノ酸配列に係る文字等である方法としてある。
【００１４】
本発明の評価方法を実行するコンピュータプログラムは、ＣＤやＦＤ、ＭＯ、ＤＶＤ等の磁気記録媒体又は光記録媒体に記録して提供することが可能である。また、無線又は有線の通信回線を介して提供することも可能である。そして、本発明のプログラムを読み取り装置等を介してパソコンや専用の解析装置のメモリに読み込み、ＣＰＵで当該プログラムを実行させることで、本発明の評価方法の実行が可能になる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好適な実施形態を、図面にしたがって詳細に説明する。
［第一の実施形態］
図１は、本発明の評価方法を実行する装置の構成を示すブロック図、図２は、本発明の評価方法のフローチャート、図３〜図７は本発明の評価方法による具体的な評価例を示す図である。
まず、図１及び図２を参照しながら、本発明の評価方法による評価の手順を説明する。
【００１６】
図１に示すように、本発明の評価方法を実行するための評価装置１は、キーボードやマウス等の入力部１１と、この入力部１１からの入力や、プリンタやディスプレイ等の表示部１５への出力の処理を行う入出力処理部１２と、入出力処理部１２で処理された内容を記憶する記憶部１４と、入出力処理部１２の指令に基づいて所定の比較や演算を行う比較・演算部１３とを備えている。前記した記憶部１４は、ＲＡＭ等のメモリやハードディスク，フレキスブルディスク（ＦＤ）の他、入出力処理部１２の指令によって所定の内容を読み書き可能な光ディスク等の媒体を用いることができる。また、記憶部１４は、評価を行うにあたっての基準となるデータの列（基準データ列）を記憶する第一の記憶領域１４ａと、前記基準データ列との比較の対象となるデータの列（比較データ列）を記憶する第二の記憶領域１４ｂと、評価の結果を点数で記憶する第三の記憶領域１４ｃとを有している。
【００１７】
図２に示すように、所定の評価を行うにあたり、まず、基準となるデータの列（基準データ列）を入力部１１から入出力処理部１２に入力する（ステップＳ１）。入力された基準データ列は、入出力処理部１２によって、記憶部１４内の第一の記憶領域１４ａに格納される。
なお、以下の説明では、この基準データ列を「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ」の五つの文字データからなるデータ列であるとして説明する。
【００１８】
次いで、比較データ列の個数ｎを入力部１１から入出力処理部１２に入力し（ステップＳ２）、比較データ列を入力部１１から入出力処理部１２に入力する（ステップＳ３）。比較データ列の個数ｎ及び各比較データ列は、入出力処理部１２によって、記憶部１４内の第二の記憶領域１４ｂに格納される。
なお、以下の説明では、比較の対象となる比較データ列を、「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ」（ｋ＝１）、「Ａ，Ｃ，Ｂ，Ｄ，Ｅ」（ｋ＝２）、「Ｃ，Ｂ，Ａ，Ｅ，Ｄ」（ｋ＝３）、「Ｅ，Ａ，Ｂ，Ｄ，Ｃ」（ｋ＝４）、「Ｅ，Ｄ，Ｃ，Ｂ，Ａ」（ｋ＝５）の五つ（ｎ＝５）として説明する。
【００１９】
この後、入力部１１を介して「実行」指令を行うことで、評価が開始される。「実行」の入力とともに、まず、第一の記憶領域１４ａに格納されている基準データ列が、が入出力処理部１２によって読み出され、比較・演算部１３に送られる。次いで、第二の記憶領域１４ｂに格納されている先頭（ｋ＝１，この番号の定義はステップＳ４で行われる）の比較データ列が入出力処理部１２によって読み出され、比較・演算部１３に送られる。
【００２０】
比較・演算部１３では、入出力処理部１２から送られてきたｋ＝１の比較データ列「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ」の中から、二つのデータの組を抽出する。このとき、各データ「Ａ」，「Ｂ」，「Ｃ」，「Ｄ」，「Ｅ」の順序は変更しない（ステップＳ５）。
すなわち、比較・演算部１３は、図３に示すように、「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ」の比較データ列の中から、「Ａ，Ｂ」、「Ａ，Ｃ」・・・「Ｃ，Ｅ」、「Ｄ，Ｅ」なる１０種類のデータの組を抽出するわけである。
なお、基準データ列の中からも、予め、比較データ列の１０種類の組に対応する１０種類のデータの組（二つのデータからなる組）を抽出しておく（ステップＳ１６）。
【００２１】
そして、この１０種類の組におけるデータの順序と、各データの組に含まれるデータと同じデータの組について、基準データ列のデータの順序と比較する（ステップＳ６）。
例えば、比較データ列「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ」から抽出した「Ａ，Ｃ」の組と、基準データ列内のデータ「Ａ」及びデータ「Ｃ」との順序（配置関係）を比較し、両者が一致しているかどうかを検討する。この場合は、ともに、データ「Ａ」及びデータ「Ｃ」の順序が、「Ａ，Ｃ」となっているので、順序が一致していると判断して（ステップＳ７）、比較・演算部１３は、この組（「Ａ，Ｃ」の組）に対して「１」を点数として付与する（ステップＳ８）。
【００２２】
このようにして、１０種類の全ての組について評価を行い（ステップＳ１０）、全ての組について評価が完了したときには、ｋ＝１の比較データ列「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ」について、全ての組の評価の点数を合計する。
ｋ＝１の比較データ列「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ」は、基準データ列「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ」と完全に一致しているので、その評価点数の合計は、図３に示すように満点（１０点）となる。この評価点数は、ｋ＝１の比較データ列「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ」として、入出力処理部１２によって第三の記憶領域１４ｃに格納される。
【００２３】
ｋ＝１の比較データ列「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ」の評価を終えた後、ｋのカウントを一つだけアップして（ステップＳ１２，Ｓ１４）、次のｋ＝２の比較データ列「Ａ，Ｃ，Ｂ，Ｅ，Ｄ」について評価を行う。
このｋ＝２の比較データ列「Ａ，Ｃ，Ｂ，Ｄ，Ｅ」についても、各データ「Ａ」，「Ｃ」，「Ｂ」，「Ｄ」，「Ｅ」の順序を変えることなく、１０種類のデータの組を作成する（ステップＳ５）。
そして先と同様の手順で比較を行い（ステップＳ６）、基準データ列のデータの順序を一致するかどうかの判断を行う（ステップＳ７）。
【００２４】
このｋ＝２の比較データ列「Ａ，Ｃ，Ｂ，Ｄ，Ｅ」においては、基準データ列に対して、「Ｃ」と「Ｂ」のデータが入れ替わっているので、「Ｃ，Ｂ」の組のデータの順序は、基準データ列の中の「Ｂ」，「Ｃ」のデータの順序とは異なるものである。そこで、比較・演算部１３は、図４に示すように、「Ｃ，Ｂ」の組については、「０」を点数として付与する（ステップＳ９）。
ｋ＝２の比較データ列「Ａ，Ｃ，Ｂ，Ｄ，Ｅ」は、基準データ列「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ」に対して、「Ｃ」，「Ｂ」のデータの順序が入れ替わっただけであるので、その評価点数の合計は、図４に示すように９点となる。この評価点数は、ｋ＝２の比較データ列「Ａ，Ｃ，Ｂ，Ｄ，Ｅ」として、入出力処理部１２によって第三の記憶領域１４ｃに格納される。
【００２５】
そして、ｋ＝３、ｋ＝４、ｋ＝５の比較データ列に対してもステップＳ５〜ステップＳ１０の手順に従って同様に評価を行い、各比較データ列ごとに評価点数の合計を求め（ステップＳ１１）、その結果を第三の記憶領域１４ｃに格納する。
図５〜図７に示すように、ｋ＝３の比較データ列「Ｃ，Ｂ，Ａ，Ｅ，Ｄ」では評価点数は６点、ｋ＝４の比較データ列「Ｅ，Ａ，Ｂ，Ｄ，Ｃ」の評価点数は５点、基準データ列のデータの配置と全く反対のｋ＝５の比較データ列「Ｅ，Ｄ，Ｃ，Ｂ，Ａ」の評価点数は０点となる。
【００２６】
このようにして、五つの比較データ列の全てについて評価を終えた後（ステップＳ１２）、ｋ＝１〜５の比較データ列に対して評価点数の比較を行う（ステップＳ１３）。
すなわち、ｋ＝１〜５の比較データ列の評価点数を、比較・演算部１３は、第三の記憶領域１４ｃから読み出して比較し、点数の高いものから順にランク付けを行う。
【００２７】
上記したｋ＝１〜５の比較データ列では、ｋ＝１の比較データ列「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ」の評価点数が最も高く、「Ａ，Ｃ，Ｂ，Ｄ，Ｅ」（ｋ＝２）、「Ｃ，Ｂ，Ａ，Ｅ，Ｄ」（ｋ＝３）、「Ｅ，Ａ，Ｂ，Ｄ，Ｃ」（ｋ＝４）、「Ｅ，Ｄ，Ｃ，Ｂ，Ａ」（ｋ＝５）の順で評価点数が低くなる。これは、すなわち、基準データ列に対する比較データ列の類似性（接近性）を表していることに他ならない。
【００２８】
本発明では、従来の手法では困難であった客観的な評価が可能になるわけである。例えば、ｋ＝３の比較データ列「Ｃ，Ｂ，Ａ，Ｅ，Ｄ」と、ｋ＝４の比較データ列「Ｅ，Ａ，Ｂ，Ｄ，Ｃ」とは従来、どっちが基準データ列に近いのか判断が困難であったが、各比較データ列を構成するデータの距離という観点からその類似性を判断すると、ｋ＝３の比較データ列の方が基準データ列により近い、という客観的に判断することが可能になる。
【００２９】
［第二の実施形態］
上記の実施形態では、データの並び順が同一か否かで、評価点数１点又は０点を付与している。
この実施形態では、「類似性」は、比較する文字等のデータ列の中における共通部分の割合であるととらえ、類似性の評価を、以下の式で求めるものとする。
なお、以下の式では、
（ｉ）　基準データ列のデータ数＝ｎ，基準データ列のデータの組の数＝ａ
ここで、組の数ａはａ＝ｎ（ｎ−１）／２で表される。
（ｉｉ）　比較データ列のデータ数＝ｍ，比較データ列のデータの組の数＝ｂ
ここで、組の数ｂはｂ＝ｍ（ｍ−１）／２で表される。
（ｉｉｉ）　基準データ列と比較データ列との共通する組の数＝ｃ
【００３０】
類似性評価値＝（ｃ×２）／（ａ＋ｂ）
【００３１】
なお、類似性評価値をパーセント（％）で表す場合は、上記の式の右辺に１００を掛ければよい。
図８は、基準データ列と比較データ列のデータ数が同じ場合（双方とも５つ、すなわち、ｎ＝ｍ＝５）の類似性評価の結果を示すものである。
第一の実施形態と同様に、基準データ列及び比較データ列（比較データ列１，２，３）を二つのデータの組に分類する。図８に示す例では、基準データ列及び比較データ列ともに、１０個の組に分類することができる（すなわち、ａ＝ｂ＝１０）。
【００３２】
ここで、第一の実施形態と同様に、各組におけるデータの並び順が、基準データの組のデータの並び順と一致するかどうかを判断する。
図８に示すように、比較データ列１では、基準データ列と一致する組の数が８個（ｃ＝８）あるので、各代数を上記の式に代入して、
類似性評価値＝１６／２０（８０％）　となる。
同様に、比較データ列２では、類似性評価値＝１２／２０（６０％）、比較データ列３では、並び順の共通する組が存在せず、類似性評価値＝０／２０（０％）となる。
【００３３】
［第三の実施形態］
第二の実施形態の類似性の評価は、基準データ列のデータの数と、比較データ列のデータの数とが異なる場合にも適用が可能で、このような場合にも類似性の評価を客観的に行うことができるという利点がある。
以下の第三の実施形態では、基準データ列「ＡＢＣＤＥ」と比較データ列１「ＡＣＢＥ」、比較データ列２「ＢＣＤ」及び比較データ列３「ＥＤＣ」との類似性評価を行うものとする。
この第三の実施形態の類似性評価の結果を、図９の表に示す。
比較データ列１では、データ数ｍ＝４、データの組の数ｂ＝６で、基準データ列と共通するデータの組の数ｃ＝５であるから、これを上記の式に代入して、
類似性評価値＝１０／１６（６２．５％）となる。同様に、比較データ２については、類似性評価値＝６／１３（４６．２％）、比較データ３については、類似性評価値＝０となる。
【００３４】
［第四の実施形態］
上記第一〜第三の実施形態では、データの組の並び順にのみ基づいて類似性の評価を行っているが、この第四の実施形態では、各組のデータ間の距離も考慮して、類似性の評価を行うようにしている。
図１０に示す類似性評価の例では、基準データ列「ＡＢＢＣＣ」に対し、三つの比較データ列、すなわち、比較データ列１「ＢＢＣＣＡ」、比較データ列２「ＣＡＢＢＣ」及び比較データ列３「ＡＢＣＣＢ」についての評価を行っている。
【００３５】
そして、これら基準データ列及び比較データ列１，２，３の中からデータの組を取り出す場合において、各組のデータの距離をスペース‘＿’で示している。例えば、基準データ列「ＡＢＢＣＣ」では、先頭の「Ａ」と四番目の「Ｃ」とのデータの組を、「Ａ＿＿Ｃ」で表している。
そして、各比較データ列１，２，３において、基準データ列の組と二つのデータの並び順と距離が一致する組の数を数え、これを、上記の式に代入して類似性評価を行っている。
【００３６】
本発明は、基準データ列及び比較データ列を構成するデータの数が多くなり同一文字・記号が繰り返し発生する配列の場合でも、当該比較データ列がどの程度基準データ列に近いのか、客観的かつ正確に判断を行うことができるので、きわめてその適用分野が広い。又、例えば、複数の生物の遺伝子のＤＮＡの文字配列（比較データ列）をヒトのＤＮＡの文字配列（基準データ列）と比較したり、複数の生物のある細胞を構成するたんぱく質のアミノ酸配列とヒトの細胞のたんぱく質を構成するアミノ酸配列を比較し、どの生物がどの程度ヒトに近いのかを客観的かつ容易に判断することに応用出来る。
なお、この実施形態においても、図１１に示すように、基準データ列と比較データ列との数が異なる場合にも適用が可能である。
図１１に示す例では、基準データ列のデータの数よりも比較データ列のデータ数が多い場合を示しているが、上記と同様の手法により、類似性の評価を行うことができる。
【００３７】
［第五の実施形態］
次に、本発明の評価方法を遺伝子配列に応用した第五の実施形態について、図１、図２及び図１２〜図１６を参照しながら説明する。
【００３８】
図２に示すように、所定の評価を行うにあたり、まず、基準となるデータの列（基準データ列）を入力部１１から入出力処理部１２に入力する（ステップＳ１）。入力された基準データ列は、入出力処理部１２によって、記憶部１４内の第一の記憶領域１４ａに格納される。
なお、以下の説明では、この基準データ列を「Ｃ、Ｔ、Ｃ、Ｇ、Ａ」の五つの文字データからなるデータ列であるとして説明する。
【００３９】
次いで、比較データ列の個数ｎを入力部１１から入出力処理部１２に入力し（ステップＳ２）、比較データ列を入力部１１から入出力処理部１２に入力する（ステップＳ３）。比較データ列の個数ｎ及び各比較データ列は、入出力処理部１２によって、記憶部１４内の第二の記憶領域１４ｂに格納される。
なお、以下の説明では、比較の対象となる比較データ列を、図１２〜図１６に示すように、「Ｃ，Ｔ，Ｃ，Ｇ，Ａ」（ｋ＝１）、「Ｃ，Ｔ，Ｔ，Ｇ，Ａ」（ｋ＝２）、「Ｔ，Ｃ，Ｇ，Ａ，Ｃ」（ｋ＝３）、「Ａ，Ｇ，Ｃ，Ｔ，Ｃ」（ｋ＝４）、「Ａ，Ｇ，Ｔ，Ａ，Ｃ」（ｋ＝５）の五つ（ｎ＝５）として説明する。
【００４０】
この後、入力部１１を介して「実行」指令を行うことで、評価が開始される。
「実行」の入力とともに、まず、第一の記憶領域１４ａに格納されている基準データ列が、入出力処理部１２によって読み出され、比較・演算部１３に送られる。次いで、第二の記憶領域１４ｂに格納されている先頭（ｋ＝１，この番号の定義はステップＳ４で行われる）の比較データ列が入出力処理部１２によって読み出され、比較・演算部１３に送られる。
【００４１】
比較・演算部１３では、入出力処理部１２から送られてきたｋ＝１の比較データ列「Ｃ，Ｔ，Ｃ，Ｇ，Ａ」の中から、二つのデータの組を抽出する。このとき、各データ「Ｃ」，「Ｔ」，「Ｃ」，「Ｇ」，「Ａ」の順序は変更せず（ステップＳ５）、かつ、二つのデータの間の距離も考慮している。
すなわち、比較・演算部１３は、図１２に示す「Ｃ、Ｔ、Ｃ、Ｇ、Ａ」の比較データ列の中から、「ＣＴ」、「Ｃ＿Ｃ」、「Ｃ＿＿Ｇ」、「Ｃ＿＿＿Ａ」「ＴＣ」、「Ｔ＿Ｇ」、…「ＧＡ」なる１０種類のデータの組を抽出するわけである。‘＿’は空白を意味し、２つの文字の距離を示す。
【００４２】
なお、この空白にはどのような文字等が挿入されていてもよいものとし、各データの間の空白に入る文字等の数、すなわちデータ間の距離を数字で表して、それぞれを、「Ｃ０Ｔ」、「Ｃ１Ｃ」、「Ｃ２Ｇ」、「Ｃ３Ａ」「Ｔ０Ｃ」、「Ｔ１Ｇ」、…「Ｇ０Ａ」のように表現することも可能である。
先の実施形態と同様に、基準データ列の中からも、予め、比較データ列の１０種類の組に対応する１０種類のデータの組（二つのデータからなる組）を抽出しておく（ステップＳ１６）。
【００４３】
そして、基準データ列と比較データ列について、この１０種類の組におけるデータの並び順及び距離の比較を行う（ステップＳ６）。
例えば、比較データ列「Ｃ、Ｔ、Ｔ、Ｇ、Ａ」から抽出した「Ｃ＿＿Ｇ」の組と、基準データ列内のデータ「Ｃ＿＿Ｇ」を比較し、両者の配列が距離を含めて一致しているかどうかを検討する。この場合、比較データ列内の「Ｃ＿＿Ｇ」が基準データ配列内に存在すると判断して（ステップＳ７）、比較・演算部１３は、この組（「Ｃ＿＿Ｇ」の組）に対して「１」を点数として付与する（ステップＳ８）。
なお、評価点数「１」又は「０」を付与する代わりに、並び順及び距離の双方が一致する組の数を求め、第二及び第三の実施形態で示した式に代入して、類似性の評価を行うようにしてもよいことは勿論である。
【００４４】
このようにして、１０種類の全ての組について評価を行い（ステップＳ１０）、全ての組について評価が完了したときには、ｋ＝１の比較データ列「Ｃ、Ｔ、Ｃ、Ｇ、Ａ」について、全ての組の評価の点数を合計する。
ｋ＝１の比較データ列「Ｃ、Ｔ、Ｃ、Ｇ、Ａ」は、基準データ列「Ｃ，Ｔ，Ｃ，Ｇ，Ａ」と完全に一致しているので、その評価点数の合計は、図１２に示すように満点（１０点）となる。この評価点数は、ｋ＝１の比較データ列「Ｃ、Ｔ、Ｃ、Ｇ、Ａ」の類似性評価値として、入出力処理部１２によって第三の記憶領域１４ｃに格納される。
【００４５】
ｋ＝１の比較データ列「Ｃ、Ｔ、Ｃ、Ｇ、Ａ」の評価を終えた後、ｋのカウントを一つだけアップして（ステップＳ１２，Ｓ１４）、次のｋ＝２の比較データ列「Ｃ，Ｔ，Ｔ，Ｇ，Ａ」について評価を行う。
このｋ＝２の比較データ列「Ｃ，Ｔ，Ｔ，Ｇ，Ａ」についても、各データ「Ｃ」，「Ｔ」，「Ｔ」，「Ｇ」，「Ａ」の順序を変えることなく、１０種類のデータの組を作成する（ステップＳ５）。
そして先と同様の手順で比較を行い（ステップＳ６）、基準データ列のデータの順序を一致するかどうかの判断を行う（ステップＳ７）。
【００４６】
このｋ＝２の比較データ列「Ｃ，Ｔ，Ｔ，Ｇ，Ａ」においては、基準データ列に対して、３文字目の「Ｃ」と「Ｔ」のデータが入れ替わっている為、比較データ列から作られた「ＴＧ」の組のデータは、基準データ列の中に存在しないものである。そこで、比較・演算部１３は、図１３に示すように、「ＴＧ」の組については、「０」を点数として付与する（ステップＳ９）。
ｋ＝２の比較データ列「Ｃ，Ｔ，Ｔ，Ｇ，Ａ」は、基準データ列「Ｃ，Ｔ，Ｃ，Ｇ，Ａ」に対して、「Ｃ」，「Ｔ」のデータの順序が入れ替わっただけであるが、その評価点数の合計は、図１３に示すように６点となる。この評価点数は、ｋ＝２の比較データ列「Ｃ，Ｔ，Ｔ，Ｇ，Ａ」として、入出力処理部１２によって第三の記憶領域１４ｃに格納される。
【００４７】
そして、ｋ＝３、ｋ＝４、ｋ＝５の比較データ列に対してもステップＳ５〜ステップＳ１０の手順に従って同様に評価を行い、各比較データ列ごとに評価点数の合計を求め（ステップＳ１１）、その結果を第三の記憶領域１４ｃに格納する。
図１４〜図１６に示すように、ｋ＝３の比較データ列「Ｔ，Ｃ，Ｇ，Ａ，Ｃ」では評価点数は６点、ｋ＝４の比較データ列「Ａ，Ｇ，Ｃ，Ｔ，Ｃ」の評価点数は３点、ｋ＝５の比較データ列「Ａ，Ｇ，Ｔ，Ａ，Ｃ」の評価点数は０点となる。
【００４８】
このようにして、五つの比較データ列の全てについて評価を終えた後（ステップＳ１２）、ｋ＝１〜５の比較データ列に対して評価点数の比較を行う（ステップＳ１３）。
すなわち、ｋ＝１〜５の比較データ列の評価点数を、比較・演算部１３は、第三の記憶領域１４ｃから読み出して比較し、点数の高いものから順にランク付けを行う。
【００４９】
上記したｋ＝１〜５の比較データ列では、ｋ＝１の比較データ列「Ｃ、　Ｔ、Ｃ、　Ｇ、　Ａ」の評価点数が最も高く、「Ｃ，Ｔ，Ｃ，Ｇ，Ａ」（ｋ＝２）、「Ｔ，Ｃ，Ｇ，Ａ，Ｃ」（ｋ＝３）、「Ａ，Ｇ，Ｃ，Ｔ，Ｃ」（ｋ＝４）、「Ａ，Ｇ，Ｔ，Ａ，Ｃ」（ｋ＝５）の順で評価点数が低くなる。これは、すなわち、基準データ列に対する比較データ列の類似性（接近性）を表していることに他ならない。
【００５０】
このように、本発明では、従来の手法では困難であった客観的な評価が可能になるわけである。例えば、ｋ＝３の比較データ列「Ｔ，Ｃ，Ｇ，Ａ，Ｃ」と、ｋ＝４の比較データ列「Ａ，Ｇ，Ｃ，Ｔ，Ｃ」とは従来、どっちが基準データ列に近いのか判断が困難であったが、各比較データ列を構成するデータの距離という観点からその類似性を判断すると、ｋ＝３の比較データ列の方が基準データ列により近い、ということを客観的に判断することが可能になる。
【００５１】
［第六の実施形態］
本発明をさらに応用することで、複数のデータ列の中から共通するデータ列の部分を抜き出すことが可能である。
例えば、データ列１：「ＡＢＢＣＣ」，データ列２：「ＢＢＣＣＡ」，データ列３：「ＣＡＢＢＣ」及びデータ列４：「ＡＢＣＣＢ」の四つのデータ列があるものとする。
そこで、上記と同様に、これらデータ列１〜４を、距離を含めて二つのデータの組に分解する。
これを図１７に示す。文字間の数字は、二つの文字の間の距離を意味している。例えば、ＢとＣとの間に二つの文字が存在する場合、距離は「２」となる。
【００５２】
この第六の実施形態における処理の手順を、図２のブロック図及び図１８のフローチャートを参照しながら説明する。
まず、比較する複数のデータ列（この場合は四つのデータ列）を入力する（ステップＳ２１）。図２の評価装置の入出力処理部１２は、各データ列１〜４を第一の記憶領域１４ａに格納する。また、入出力処理部１２は、各データ列１〜４を二つのデータの組に分解し（ステップＳ２２）、各組ごとにデータ間の距離情報を付して、第二の記憶領域１４ｂに格納する（ステップＳ２３）。
【００５３】
比較演算部１３は、第二の記憶領域１４ｂから各データ列１〜４ごとにデータの組を読み出して、並び順とデータ間の距離とが一致するか否かを判断する（ステップＳ２４）。この場合、例えばデータ列１の各データの組を基準として、他のデータ列２，３のデータの組の中から一致するデータの組を抽出する（ステップＳ２５）。そして、一致するデータの組を、各組のデータ間の距離とともに、第三の記憶領域１４ｃに格納する（ステップＳ２６）。
【００５４】
この後、復元の必要や要求に応じて（ステップＳ２７）、この第三の記憶領域１４ｃに格納されている内容をディスプレイ等の表示部１５に復元・表示させる（ステップＳ２６）。これにより、これら四つのデータ列１〜４の共通部分が「ＢＢＣ」であることが容易にわかる（図１７の「共有配列」の欄参照）。
【００５５】
［第七の実施形態］
この第七の実施形態においては、先頭の文字の位置情報を加味することも可能である。図１９に示す第七の実施形態では、先頭の文字の位置情報を、先頭の文字の前に付した「１」〜「４」の数値で表している。この位置情報を前記のデータ間の距離とともに第三の記憶領域１４ｃに格納し、前記と同様に共有配列を復元することで、長いデータ列の中のどの位置に、当該共通部分が存在するかを知ることができる。
【００５６】
［第八の実施形態］
上記の第七の実施形態は、データ列の長さが長くなっても適用が可能である。例えば、ヒト（Ｈｏｍｏ　ｓａｐｉｅｎｓ）のアミノ酸配列「ＭＩＶＦＶＲＦＮＳＳＨＧＦＰＶＥＶＤＳＤＴＳＩＦＱ・・・・」とセン虫（Ａｒａｂｉｄｏｐｓｉｓ　ｔｈａｌｉａｎａ）のアミノ酸配列「ＭＥＮＮＲＥＧＰＹＳＶＬＴＲＤＱＬＫＧＮＭＫＫＱＩＡ・・・」との共通部分を容易に発見することが可能になる。
この場合も、ヒト及びセン虫についてのアミノ酸配列（データ列）を、各データ列内の位置情報及びデータ間の距離情報を有する二つのデータからなる組に分解する。
【００５７】
例えば、上記のヒトのアミノ酸配列と、セン虫のアミノ酸配列を比べて見ると、ヒトのアミノ酸配列の先頭から１４番目のＰ　　Ｖ（「１３Ｐ２Ｖ」）と、セン虫のアミノ酸配列の８番目のＰ　　Ｖ（「８Ｐ２Ｖ」）とが共通している。
上記した第七及び第八の実施形態においても、基本的には、第六の実施形態と同様の処理を行えばよい。第七及び第八の実施形態では、図２０に示すような手順で処理を行う。
【００５８】
なお、図２０のフローチャートにおいては、図１８のフローチャートと同一のステップに同一の符号を付し、その説明は省略する。
第七及び第八の実施形態の処理では、二つのデータの組を抽出（ステップＳ２２）した後、距離情報を付与する（ステップＳ２３）する際に、当該データの組の位置情報を一時的に記憶部（例えば第三の記憶領域１４ｃ）に格納する（ステップＳ３１）。そして、ステップＳ２５で一致するデータの組を抜き出して、前記距離情報とともに記憶部に記憶させる際に、前記位置情報を記憶部から読み出して前記データの組に付与する（ステップ３２）。ステップＳ２８で共有部分の復元を行う際には、前記位置情報に基づいて、当該共通部分のみをアミノ酸配列上の所定位置に復元させるようにする。これにより、共通部分を容易に判断することが可能になる。
【００５９】
［第九の実施形態］
本発明は、アミノ酸配列モチーフのような一定の並び順のデータ配列検出にも有効に利用できる。
アミノ酸モチーフ配列は、例えば、Ｃ・・・Ｈ・・・Ｃ・・・のように複数のデータ（一般には文字）からなるデータ列であって、かつ、規定のデータ（Ｃ，Ｈ，Ｃ）の間の距離が一定範囲内のものである。すなわち、あるアミノ酸配列モチーフは、例えば、Ｃ４〜１４Ｈ４〜１５Ｃ３〜５Ｃのように表すことができる。
【００６０】
このアミノ酸配列モチーフの解析においては、アミノ酸配列モチーフを基準データ列として、比較データ列（アミノ酸配列）の中に前記基準データ列と共通のデータ列が存在するかどうかを解析する。
この場合は、まず、基準データ列の同じ並び順と同じ並び順を有するデータの組を、比較データ列の中から取り出す（以下の表の例では、ＣＨＣＣの並び順を有するデータの組を抽出する）。
そして、下記の表に示すように、基準データの距離情報に幅を持たせ、比較データ列の中の同じ並び順の組のそれぞれについて、距離情報が基準データ列の距離情報の範囲内に含まれるかどうかを判断する。
【００６１】
【表１】
2004145845.tif 000003
【００６２】
そして、比較データ列の中のデータの組の全てについて距離情報が一致するとき（つまり、上記の表で評価点数が１のとき）に、当該比較データ列の中に所定のモチーフが存在すると判断する。上記の表の例では、比較データ列１の中にはモチーフは存在しないが、比較データ列２の中にはモチーフが存在すると判断することができる。
【００６３】
本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記の実施形態に限定されるものではない。
例えば、上記の説明では、説明の便宜のため、基準データ列及び比較データ列の類似性評価方法として説明したが、類似性を評価する為の２文字からなる配列データ（例：Ｃ＿＿Ｔ）に配列内の位置情報（＝ｉ）を付加し、且つ‘Ｃ’⇔‘Ｔ’間の距離を数値化（＝ｗ）して１件のミニマムなコア配列データを、「ｉＣｗＴ」、例えば「１Ｃ２Ｔ」のように表現して記憶させることにより、
▲１▼基準データ列及び比較データ列が共有する連続文字配列データを出力する事　が可能になる。
▲２▼　又、▲１▼と同様に、基準データ列及び比較配列データのそれぞれが持つ固有の連続文字配列を出力する事が出来る。
▲３▼　遺伝子解析上重要な課題である１塩基置換配列（ＳＮＰ）を確実に把握することが出来る。
【００６４】
その他、ＤＮＡ配列分析の為の、客観的で信頼性の高い効率的な解析手法の基礎とする事が出来る。
また、本発明では、上記で説明した処理を実行するプログラムを光ディスクや磁気ディスク等の記録媒体に格納し、この記録媒体から読み出した前記プログラムをコンピュータに読み込んで実行させることが可能である。
さらに、本発明では、第一の実施形態〜第九の実施形態を適宜に組み合わせて実施することが可能である。例えば、第六の実施形態にしたがって複数のデータ列の中から共通部分を抜き出した後に、第一の実施形態にしたがって、当該共通部分からなるデータ列について、データの並び順の一致性を判断するようにすることも可能である。
また、本発明は、上記のような一次元的なデータ列に限らず、二次元的なデータ列にも適用が可能で、比較画像の類似性を判断するパターン解析にも適用が可能である。
【００６５】
【発明の効果】
このように、本発明によれば、簡単な方法でデータ列の類似性及び共通性を客観的に評価できるものである。さらに、データの数が多くなっても、二つのデータからなる組を抽出するだけであり、過度に複雑な処理プロセスを必要とせずコンピュータの処理能力に大きな負担をかけることなく客観的な評価を安価かつ短時間で行うことが出来る。従って、パーソナルコンピュータ程度の汎用コンピュータによる処理でもある程度の規模の文字列間の評価を行うことができ、又、処理を分散し複数のコンピュータで並行的な処理を行う事も可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の評価方法を説明するフローチャートである。
【図２】本発明の評価方法を実行する装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の評価方法の第一の実施形態にかかる具体例で、ｋ＝１の比較データ列「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ」の評価結果を示すものである。
【図４】本発明の評価方法の第一の実施形態にかかる具体例で、ｋ＝２の比較データ列「Ａ，Ｃ，Ｂ，Ｄ，Ｅ」の評価結果を示すものである。
【図５】本発明の評価方法の第一の実施形態にかかる具体例で、ｋ＝３の比較データ列「Ｃ，Ｂ，Ａ，Ｅ，Ｄ」の評価結果を示すものである。
【図６】本発明の評価方法の第一の実施形態にかかる具体例で、ｋ＝４の比較データ列「Ｅ，Ａ，Ｂ，Ｄ，Ｃ」の評価結果を示すものである。
【図７】本発明の評価方法の第一の実施形態にかかる具体例で、ｋ＝５の比較データ列「Ｅ，Ｄ，Ｃ，Ｂ，Ａ」の評価結果を示すものである。
【図８】第二の実施形態の類似性評価の結果を示す表である。
【図９】第三の実施形態の類似性評価の結果を示す表である。
【図１０】第四の実施形態の類似性評価の結果を示す表である。
【図１１】第五の実施形態の類似性評価の結果を示す表である。
【図１２】本発明の評価方法の第五の実施形態にかかる具体例で、ｋ＝１の比較データ列「Ｃ、Ｔ、Ｃ、Ｇ、Ａ」の評価結果を示すものである。
【図１３】本発明の評価方法の第五の実施形態にかかる具体例で、ｋ＝２の比較データ列「Ｃ，Ｔ，Ｔ，Ｇ，Ａ」の評価結果を示すものである。
【図１４】本発明の評価方法の第五の実施形態にかかる具体例で、ｋ＝３の比較データ列「Ｔ，Ｃ，Ｇ，Ａ，Ｃ」の評価結果を示すものである。
【図１５】本発明の評価方法の第五の実施形態にかかる具体例で、ｋ＝４の比較データ列「Ａ，Ｇ，Ｃ，Ｔ，Ｃ」の評価結果を示すものである。
【図１６】本発明の評価方法の第五の実施形態にかかる具体例で、ｋ＝５の比較データ列「Ａ，Ｇ，Ｔ，Ａ，Ｃ」の評価結果を示すものである。
【図１７】第六の実施形態のデータ列が共有する配列部分を検出する処理の結果を示す表である。
【図１８】第六の実施形態の処理の手順を説明するためのフローチャートである。
【図１９】第七の実施形態のデータ列が共有する配列を元の配列として復元する処理の結果を示す表である。
【図２０】第七及び第八の実施形態の処理の手順を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
１　　　　　評価装置
１１　　　　入力部
１３　　　　比較・演算部
１４　　　　記憶部
１４ａ　　　第一の記憶領域
１４ｂ　　　第二の記憶領域
１４ｃ　　　第三の記憶領域
１５　　　　表示部
【図１】
2004145845.tif 000004
【図２】
2004145845.tif 000005
【図３】
2004145845.tif 000006
【図４】
2004145845.tif 000007
【図５】
2004145845.tif 000008
【図６】
2004145845.tif 000009
【図７】
2004145845.tif 000010
【図８】
2004145845.tif 000011
【図９】
2004145845.tif 000012
【図１０】
2004145845.tif 000013
【図１１】
2004145845.tif 000014
【図１２】
2004145845.tif 000015
【図１３】
2004145845.tif 000016
【図１４】
2004145845.tif 000017
【図１５】
2004145845.tif 000018
【図１６】
2004145845.tif 000019
【図１７】
2004145845.tif 000020
【図１８】
2004145845.tif 000021
【図１９】
2004145845.tif 000022
【図２０】
2004145845.tif 000023