(57)【要約】【課題】各種のＣＹＰ関連遺伝子の発現実験により取得した画像情報および遺伝子情報を統括的に管理し漏れなく知見を抽出し、ＣＹＰに関する化合物の代謝予測に利用することのできる装置を提供することを課題とする。【解決手段】本発明にかかる装置は、各ＣＹＰに対応するトランスフォームを生成し、ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション実験により測定されたＣＹＰ関連遺伝子の発現部位および発現量に関する情報を対応付けて記憶したＣＹＰ関連遺伝子発現情報を格納し、特定化合物について各トランスフォームを適用することにより、当該特定化合物の代謝パスを予想し、代謝パスに登場する各ＣＹＰ関連遺伝子の各発現部位における発現量をＣＹＰ関連遺伝子発現情報から取得し、各発現部位における各ＣＹＰの発現量から各代謝反応の相対的な代謝速度を推定する。【選択図】      図１
2004147513.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各ＣＹＰの酵素反応における反応基質構造データと反応生成物構造データを取得し、既知の各ＣＹＰに関する代謝反応の反応中心を求める反応中心生成手段と、
各ＣＹＰの酵素反応における各反応中心の原子から所定の結合数以内でたどれる原子を抽出して反応部分構造を求めることにより、各ＣＹＰに対応するトランスフォームを生成するトランスフォーム生成手段と、
ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション実験により測定されたＣＹＰ関連遺伝子の発現部位および発現量に関する情報を対応付けて記憶したＣＹＰ関連遺伝子発現情報を格納するＣＹＰ関連遺伝子発現情報格納手段と、
特定化合物について各トランスフォームを適用することにより、当該特定化合物の代謝パスを予想するトランスフォーム適用手段と、
上記代謝パスに登場する各ＣＹＰ関連遺伝子の各発現部位における発現量を上記ＣＹＰ関連遺伝子発現情報から取得し、各発現部位における各ＣＹＰの発現量から各代謝反応の相対的な代謝速度を推定することにより、各発現部位における代謝パスを補正する代謝パス補正手段と、
を備えたことを特徴とするＣＹＰ代謝予測装置。
【請求項２】
上記代謝パス補正手段により補正された各発現部位における上記代謝パスにより予測された代謝後の化合物に関する情報を出力する予測結果出力手段、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載のＣＹＰ代謝予測装置。
【請求項３】
各ＣＹＰの酵素反応における反応基質構造データと反応生成物構造データを取得し、既知の各ＣＹＰに関する代謝反応の反応中心を求める反応中心生成ステップと、
各ＣＹＰの酵素反応における各反応中心の原子から所定の結合数以内でたどれる原子を抽出して反応部分構造を求めることにより、各ＣＹＰに対応するトランスフォームを生成するトランスフォーム生成ステップと、
ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション実験により測定されたＣＹＰ関連遺伝子の発現部位および発現量に関する情報を対応付けて記憶したＣＹＰ関連遺伝子発現情報を格納するＣＹＰ関連遺伝子発現情報格納ステップと、
特定化合物について各トランスフォームを適用することにより、当該特定化合物の代謝パスを予想するトランスフォーム適用ステップと、
上記代謝パスに登場する各ＣＹＰ関連遺伝子の各発現部位における発現量を上記ＣＹＰ関連遺伝子発現情報から取得し、各発現部位における各ＣＹＰの発現量から各代謝反応の相対的な代謝速度を推定することにより、各発現部位における代謝パスを補正する代謝パス補正ステップと、
を含むことを特徴とするＣＹＰ代謝予測方法。
【請求項４】
上記代謝パス補正ステップにより補正された各発現部位における上記代謝パスにより予測された代謝後の化合物に関する情報を出力する予測結果出力ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項３に記載のＣＹＰ代謝予測方法。
【請求項５】
各ＣＹＰの酵素反応における反応基質構造データと反応生成物構造データを取得し、既知の各ＣＹＰに関する代謝反応の反応中心を求める反応中心生成ステップと、
各ＣＹＰの酵素反応における各反応中心の原子から所定の結合数以内でたどれる原子を抽出して反応部分構造を求めることにより、各ＣＹＰに対応するトランスフォームを生成するトランスフォーム生成ステップと、
ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション実験により測定されたＣＹＰ関連遺伝子の発現部位および発現量に関する情報を対応付けて記憶したＣＹＰ関連遺伝子発現情報を格納するＣＹＰ関連遺伝子発現情報格納ステップと、
特定化合物について各トランスフォームを適用することにより、当該特定化合物の代謝パスを予想するトランスフォーム適用ステップと、
上記代謝パスに登場する各ＣＹＰ関連遺伝子の各発現部位における発現量を上記ＣＹＰ関連遺伝子発現情報から取得し、各発現部位における各ＣＹＰの発現量から各代謝反応の相対的な代謝速度を推定することにより、各発現部位における代謝パスを補正する代謝パス補正ステップと、
を含むＣＹＰ代謝予測方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項６】
上記代謝パス補正ステップにより補正された各発現部位における上記代謝パスにより予測された代謝後の化合物に関する情報を出力する予測結果出力ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項５に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ＣＹＰ代謝予測装置、ＣＹＰ代謝予測方法、および、プログラムに関し、特に、各種のＣＹＰ関連遺伝子の発現実験により取得した画像情報および遺伝子情報を統括的に管理し漏れなく知見を抽出し、ＣＹＰに関する化合物の代謝予測に利用することのできるＣＹＰ代謝予測装置、ＣＹＰ代謝予測方法、および、プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
代謝反応とその阻害剤情報などを検索するシステムとして、例えば、富士通（会社名）の「ＢｉｏＦｒｏｎｔｉｅｒ」（製品名）や、ＭＤＬ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ｉｎｃ．（会社名）の「Ｍｅｔａｂｏｌｉｔｅ」（製品名）などがある（例えば、非特許文献１参照。）。前者のＢｉｏＦｒｏｎｔｉｅｒは、約５５００件の代謝反応（主として一次代謝）、関連する酵素情報、および、それらに対する約８３００の阻害剤情報を収載したものである。また後者のＭｅｔａｂｏｌｉｔｅは、動物に投与された薬物がどのような代謝物となるかをｉｎ  ｖｉｖｏで実測したデータが１００００件収載されており、化合物構造による種々の検索が可能である。
【０００３】
また、医薬品を代謝する酵素である「チトクロームＰ４５０」（「ＣＹＰ」とも略され、ＣＹＰｎＸｍ（ｎとｍは自然数、Ｘは大文字アルファベット）に分類される。以下、「ＣＹＰ」とする。）に関する種々の情報が公開されている。例えば、Ｎｅｌｓｏｎのホームページから、ＣＹＰの遺伝子配列、アミノ酸配列などの情報を得ることができる（例えば、非特許文献２参照。）。また、Ｒｅｎｄｉｃのホームページから、ＣＹＰによる医薬品などの代謝の情報、ＣＹＰを阻害する物質や誘導する物質を知ることができる（例えば、非特許文献３参照。）。また、バイオ情報科学情報コンソーシアム（ＪＢｉＣ）からＰ４５０遺伝子全般、薬物代謝酵素、Ｐ４５０遺伝子多型情報を網羅したデータベースが公開されている（例えば、非特許文献４参照。）。
【０００４】
一方、既知の代謝反応を知るだけではなく代謝反応未知の化合物についてその代謝物を予測することも行われている。特に医薬品の研究開発の場で代謝物の予測が可能であれば、この情報と化合物合成知識をもとに、毒性を示す代謝物を生じないようにある種の代謝反応を抑制したり、望ましい代謝反応を促進させたりするなどして、研究の初期段階で合成候補化合物を絞ることができ、研究開発の効率を向上させることができる。ここで、代謝物予測システムとして、ＣｏｍｐｕＤｒｕｇ  Ｌｔｄ．（会社名）の「Ｍｅｔａｂｏｌｅｘｐｅｒｔ」（製品名）や、Ｌａｈｓａ  Ｌｉｍｉｔｅｄ（会社名）の「ＭＥＴＥＯＲ」（製品名）などがある。これらの代謝物予測システムはいずれも知識ベースシステムであり、主としてｉｎ  ｖｉｖｏでの代謝反応データ等に基づき予測ルールを作成して用いている。
【０００５】
ここで、ＣＹＰに関する化合物の代謝予測を行う際には、上述した検索システムやデータベース等に登録されている既知のＣＹＰ等の代謝情報等に基づいて代謝物予測システムを実行している。
【０００６】
しかしながら、従来のＣＹＰの代謝予測システムでは、生体の各組織や各細胞毎に代謝予測を正確に行うことができないという問題点を有していた。すなわち、生体の各組織や各細胞では存在するＣＹＰの種類や量が異なることが既知であり、特にＣＹＰは肝臓に多く含まれ、外来性の化学物質に酸素を添加（酸化）し、より水溶性の高い代謝物に変え、体外への排出を容易にする解毒機能を実現している。従って、各組織や細胞毎にどのＣＹＰがどのくらいの量で機能しているかを正確に把握しなければ、ＣＹＰに関する化合物の代謝予測を行うことができないことになるが、既知のデータベースなどに収載された情報では十分な質と量のデータを確保することができなかった。
【０００７】
一方、破砕していない細胞や組織に特定遺伝子のプローブを直接ハイブリダイズさせ、ＤＮＡやｍＲＮＡなどの核酸あるいはタンパク質の細胞または組織内の分布や局在を光学顕微鏡や電子顕微鏡により調べるｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーションを用いて、遺伝子の発現場所などの同定を行う実験手法が広く行われている。特に、科学技術振興事業団土居バイオアシンメトリプロジェクトの小宮透らにより、臓器などの切片を用いた高速ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーションの手法が開発されている（例えば、非特許文献５参照。）。
【０００８】
この高速ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション法の概要について図１を参照して説明する（例えば、非特許文献６参照。）。図１に示すように、まず、臓器などの組織からｍＲＮＡを精製し、ＮｏｔＩオリゴ（ｄＴ）を用いてｍＲＮＡからｃＤＮＡを合成してｃＤＮＡライブラリーを作製する（ステップＳＡ−１）。そして、ｃＤＮＡライブラリーの均一化を行い均一化ライブラリーを作製する（ステップＳＡ−２）。本手法においては、ｃＤＮＡの均一化ライブラリーを用いることにより、微量な遺伝子の発現についても同定することができる。
【０００９】
そして、ベクタへのライゲーションを行い、大腸菌へのトランスフォームを行う（ステップＳＡ−３）。そして、トランスフォームされた大腸菌のコロニーを作製する（ステップＳＡ−４）。そして、コロニーをランダムにピックアップし、ベクタの配列を使ってＰＣＲにより内部のｃＤＮＡを直線化し増幅する。その際にはベクタ由来のＲＮＡポリメラーゼのプロモーター配列が付加される。増幅されたｃＤＮＡをガラスパウダー法を用いて９６ウェルプレートのフォーマットで精製し、これをマスターライブラリーとして保存する（ステップＳＡ−５）。
【００１０】
そして、精製フラグメントを使って９６ウェルプレートでハプテンであるＤＩＧ（ｄｉｇｏｘｉｇｅｎｉｎ）ラベルの転写反応を行う（ステップＳＡ−６）。そして、出来上がったプローブをエタノール沈殿し、希釈して、９６ウェルプレートの底にポリエステルワックスなどで貼り付けた臓器などの組織の切片に対して、ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーションを行う（ステップＳＡ−７）。なお、ハイブリダイズ、酵素ラベルされた抗ＤＩＧ抗体反応後の洗浄はＥＬＩＳＡ洗浄器を用いてシステマチックに行う。
【００１１】
そして、酵素抗体法による発色後、倒立顕微鏡で観察し、画像をＣＣＤカメラで取り込む。ここで、図２は、取り込まれた画像の一例を示す図である。図２に示すように、発色（図中の黒色で示す部分）がある場所などの興味のある発現を示す像が得られた場合には、マスターライブラリーの対応するクローンの塩基配列を決定することで、遺伝子の発現像と塩基配列とを対応させて情報を得ることができる（ステップＳＡ−８）。
【００１２】
【非特許文献１】
富士通、”ＢｉｏＦｒｏｎｔｉｅｒ  ｆｏｒ  ｗｉｎｄｏｗｓ  ｖｅｒ１．０  代謝・阻害物情報データベースソフト”、［ｏｎｌｉｎｅ］、２００１年、富士通、［平成１４年１０月２４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｖｅｎｕｓ．ｎｅｔｌａｂｏｒａｔｏｒｙ．ｃｏｍ／ｍａｔｅｒｉａｌ／ｍｅｓｓｅ／ｂｉｏｆｒｏｎｔｉｅｒ／  ＞
【非特許文献２】
Ｎｅｌｓｏｎ、［ｏｎｌｏｎｅ］、［平成１４年１０月２４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｄｒｎｅｌｓｏｎ．ｕｔｍｅｍ．ｅｄｕ／ｎｅｌｓｏｎｈｏｍｅｐａｇｅ．ｈｔｍｌ＞
【非特許文献３】
ＧＥＮＴＥＳＴ、［ｏｎｌｏｎｅ］、［平成１４年１０月２４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｅｎｔｅｓｔ．ｃｏｍ／ｈｕｍａｎ＃ｐ４５０＃ｄａｔａｂａｓｅ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ＞
【非特許文献４】
北島正人、「チトクロームＰ４５０及び薬物代謝酵素データベースシステム」、細胞、ＶＯｌ．３３、Ｎｏ．１２、ｐ．４７８−４８１、２００１．
【非特許文献５】
小宮透、「９６ウェルで行う切片のｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション」、細胞工学、１８、４０５、１９９９年
【非特許文献６】
小宮透、「ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーションによる発現地図」、ポストシークエンスのゲノム科学２「ゲノム機能  発現プロファイルとトランスクリプトーム」、中山書店、ｐ１０２〜ｐ１１５、２０００年
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の手法によると、ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーションにより発現像を得て、プローブとして用いたｃＤＮＡの塩基配列の情報とのマッチングやその情報を用いた生物的知見の発見は人手により行っているため、取得した情報を統括的に管理し漏れなく知見を抽出することが困難であるという問題点を有していた。
以下、この問題点の内容について、一層具体的に説明する。
【００１４】
上述した高速ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーションでは、得られた大量の発現像の解析やその遺伝子配列のホモロジー検索などによる解析が人手により行われる。すなわち、実験者は、発現したｃＤＮＡクローンの塩基配列に基づいて、既存のｃＤＮＡデータベース（たとえば、ＥＳＴデータベースや完全長ｃＤＮＡデータベースなど）に対してＢＬＡＳＴなどのホモロジー検索プログラムにより類似配列の検索を行い、発現した遺伝子（ｍＲＮＡ）の特定などを行う必要がある。また、ｃＤＮＡライブラリーに含まれる複数のｃＤＮＡクローンにつき同一のｍＲＮＡに由来するものを抽出してクラスタリングを行ったり、同一のクラスタに含まれるｃＤＮＡクローンの発現画像の分類作業を行ったり、さらに、その画像から読取れる知見について抽出を行ったりする必要がある。
【００１５】
また、このような高速ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション実験を一つの組織について行うと少なくとも数百から数千の画像が取得され、さらに近年のトランスクリプトーム解析やプロテオーム解析の進展に伴い、高速ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーションなどによる発現解析のための実験データは膨大になることが予想される。従って、人手による作業には自ずと限界が生ずるため、これらの作業につき統合的に管理することができるデータベースシステムの開発が望まれている。
【００１６】
また、ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーションに関する実験データを一元管理するデータベースシステムを導入してデータマイニング手法を駆使することにより、従来の人手による解析によっては発見することができなかった知見についてコンピュータシステム上で発見することができることが期待される。
【００１７】
なお、これまで説明した従来の技術および発明が解決しようとする課題は、上述した高速ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーションによる実験データを収集する場合に限られず、他の手法により遺伝子の発現情報を解析する全ての実験手法を用いる場合において、同様に考えることができる。
【００１８】
本発明は上記問題点に鑑みてなされたもので、各種のＣＹＰ関連遺伝子の発現実験により取得した画像情報および遺伝子情報を統括的に管理し漏れなく知見を抽出し、ＣＹＰに関する化合物の代謝予測に利用することのできる、ＣＹＰ代謝予測装置、ＣＹＰ代謝予測方法、および、プログラムを提供することを目的としている。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
このような目的を達成するため、請求項１に記載のＣＹＰ代謝予測装置は、各ＣＹＰの酵素反応における反応基質構造データと反応生成物構造データを取得し、既知の各ＣＹＰに関する代謝反応の反応中心を求める反応中心生成手段と、各ＣＹＰの酵素反応における各反応中心の原子から所定の結合数以内でたどれる原子を抽出して反応部分構造を求めることにより、各ＣＹＰに対応するトランスフォームを生成するトランスフォーム生成手段と、ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション実験により測定されたＣＹＰ関連遺伝子の発現部位および発現量に関する情報を対応付けて記憶したＣＹＰ関連遺伝子発現情報を格納するＣＹＰ関連遺伝子発現情報格納手段と、特定化合物について各トランスフォームを適用することにより、当該特定化合物の代謝パスを予想するトランスフォーム適用手段と、上記代謝パスに登場する各ＣＹＰ関連遺伝子の各発現部位における発現量を上記ＣＹＰ関連遺伝子発現情報から取得し、各発現部位における各ＣＹＰの発現量から各代謝反応の相対的な代謝速度を推定することにより、各発現部位における代謝パスを補正する代謝パス補正手段とを備えたことを特徴とする。
【００２０】
この装置によれば、各ＣＹＰの酵素反応における反応基質構造データと反応生成物構造データを取得し、既知の各ＣＹＰに関する代謝反応の反応中心を求め、各ＣＹＰの酵素反応における各反応中心の原子から所定の結合数以内でたどれる原子を抽出して反応部分構造を求めることにより、各ＣＹＰに対応するトランスフォームを生成し、ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション実験により測定されたＣＹＰ関連遺伝子の発現部位および発現量に関する情報を対応付けて記憶したＣＹＰ関連遺伝子発現情報を格納し、特定化合物について各トランスフォームを適用することにより、当該特定化合物の代謝パスを予想し、代謝パスに登場する各ＣＹＰ関連遺伝子の各発現部位における発現量をＣＹＰ関連遺伝子発現情報から取得し、各発現部位における各ＣＹＰの発現量から各代謝反応の相対的な代謝速度を推定することにより、各発現部位における代謝パスを補正するので、各組織や各細胞（発現部位）におけるＣＹＰの代謝予測を正確に行うことができるようになり、医薬品開発などにおけるＣＹＰによる化合物代謝パスを正確に予測することができるようになる。
【００２１】
すなわち、本装置によれば、医薬や農薬や環境ホルモンなどが人体内に入ったときに、各組織や各細胞においてＣＹＰがどのような代謝を行うかを正確にシミュレーションすることができるようになる。
【００２２】
また、請求項２に記載のＣＹＰ代謝予測装置は、請求項１に記載のＣＹＰ代謝予測装置において、上記代謝パス補正手段により補正された各発現部位における上記代謝パスにより予測された代謝後の化合物に関する情報を出力する予測結果出力手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００２３】
この装置によれば、代謝パス補正手段により補正された各発現部位における代謝パスにより予測された代謝後の化合物に関する情報を出力するので、各代謝生成物の化合物の名称や、その化合物が水溶性であるか、脂溶性であるか等の物性情報などを表示できるようになり、例えば、最終代謝物が水溶性になるまで、代謝予測シミュレーションを実行することなどができるようになる。
【００２４】
また、本発明はＣＹＰ代謝予測方法に関するものであり、請求項３に記載のＣＹＰ代謝予測方法は、各ＣＹＰの酵素反応における反応基質構造データと反応生成物構造データを取得し、既知の各ＣＹＰに関する代謝反応の反応中心を求める反応中心生成ステップと、各ＣＹＰの酵素反応における各反応中心の原子から所定の結合数以内でたどれる原子を抽出して反応部分構造を求めることにより、各ＣＹＰに対応するトランスフォームを生成するトランスフォーム生成ステップと、ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション実験により測定されたＣＹＰ関連遺伝子の発現部位および発現量に関する情報を対応付けて記憶したＣＹＰ関連遺伝子発現情報を格納するＣＹＰ関連遺伝子発現情報格納ステップと、特定化合物について各トランスフォームを適用することにより、当該特定化合物の代謝パスを予想するトランスフォーム適用ステップと、上記代謝パスに登場する各ＣＹＰ関連遺伝子の各発現部位における発現量を上記ＣＹＰ関連遺伝子発現情報から取得し、各発現部位における各ＣＹＰの発現量から各代謝反応の相対的な代謝速度を推定することにより、各発現部位における代謝パスを補正する代謝パス補正ステップとを含むことを特徴とする。
【００２５】
この方法によれば、各ＣＹＰの酵素反応における反応基質構造データと反応生成物構造データを取得し、既知の各ＣＹＰに関する代謝反応の反応中心を求め、各ＣＹＰの酵素反応における各反応中心の原子から所定の結合数以内でたどれる原子を抽出して反応部分構造を求めることにより、各ＣＹＰに対応するトランスフォームを生成し、ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション実験により測定されたＣＹＰ関連遺伝子の発現部位および発現量に関する情報を対応付けて記憶したＣＹＰ関連遺伝子発現情報を格納し、特定化合物について各トランスフォームを適用することにより、当該特定化合物の代謝パスを予想し、代謝パスに登場する各ＣＹＰ関連遺伝子の各発現部位における発現量をＣＹＰ関連遺伝子発現情報から取得し、各発現部位における各ＣＹＰの発現量から各代謝反応の相対的な代謝速度を推定することにより、各発現部位における代謝パスを補正するので、各組織や各細胞（発現部位）におけるＣＹＰの代謝予測を正確に行うことができるようになり、医薬品開発などにおけるＣＹＰによる化合物代謝パスを正確に予測することができるようになる。
【００２６】
すなわち、本方法によれば、医薬や農薬や環境ホルモンなどが人体内に入ったときに、各組織や各細胞においてＣＹＰがどのような代謝を行うかを正確にシミュレーションすることができるようになる。
【００２７】
また、請求項４に記載のＣＹＰ代謝予測方法は、請求項３に記載のＣＹＰ代謝予測方法において、上記代謝パス補正ステップにより補正された各発現部位における上記代謝パスにより予測された代謝後の化合物に関する情報を出力する予測結果出力ステップをさらに含むことを特徴とする。
【００２８】
この方法によれば、代謝パス補正ステップにより補正された各発現部位における代謝パスにより予測された代謝後の化合物に関する情報を出力するので、各代謝生成物の化合物の名称や、その化合物が水溶性であるか、脂溶性であるか等の物性情報などを表示できるようになり、例えば、最終代謝物が水溶性になるまで、代謝予測シミュレーションを実行することなどができるようになる。
【００２９】
また、本発明はプログラムに関するものであり、請求項５に記載のプログラムは、各ＣＹＰの酵素反応における反応基質構造データと反応生成物構造データを取得し、既知の各ＣＹＰに関する代謝反応の反応中心を求める反応中心生成ステップと、各ＣＹＰの酵素反応における各反応中心の原子から所定の結合数以内でたどれる原子を抽出して反応部分構造を求めることにより、各ＣＹＰに対応するトランスフォームを生成するトランスフォーム生成ステップと、ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション実験により測定されたＣＹＰ関連遺伝子の発現部位および発現量に関する情報を対応付けて記憶したＣＹＰ関連遺伝子発現情報を格納するＣＹＰ関連遺伝子発現情報格納ステップと、特定化合物について各トランスフォームを適用することにより、当該特定化合物の代謝パスを予想するトランスフォーム適用ステップと、上記代謝パスに登場する各ＣＹＰ関連遺伝子の各発現部位における発現量を上記ＣＹＰ関連遺伝子発現情報から取得し、各発現部位における各ＣＹＰの発現量から各代謝反応の相対的な代謝速度を推定することにより、各発現部位における代謝パスを補正する代謝パス補正ステップとを含むＣＹＰ代謝予測方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３０】
このプログラムによれば、各ＣＹＰの酵素反応における反応基質構造データと反応生成物構造データを取得し、既知の各ＣＹＰに関する代謝反応の反応中心を求め、各ＣＹＰの酵素反応における各反応中心の原子から所定の結合数以内でたどれる原子を抽出して反応部分構造を求めることにより、各ＣＹＰに対応するトランスフォームを生成し、ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション実験により測定されたＣＹＰ関連遺伝子の発現部位および発現量に関する情報を対応付けて記憶したＣＹＰ関連遺伝子発現情報を格納し、特定化合物について各トランスフォームを適用することにより、当該特定化合物の代謝パスを予想し、代謝パスに登場する各ＣＹＰ関連遺伝子の各発現部位における発現量をＣＹＰ関連遺伝子発現情報から取得し、各発現部位における各ＣＹＰの発現量から各代謝反応の相対的な代謝速度を推定することにより、各発現部位における代謝パスを補正するので、各組織や各細胞（発現部位）におけるＣＹＰの代謝予測を正確に行うことができるようになり、医薬品開発などにおけるＣＹＰによる化合物代謝パスを正確に予測することができるようになる。
【００３１】
すなわち、本プログラムによれば、医薬や農薬や環境ホルモンなどが人体内に入ったときに、各組織や各細胞においてＣＹＰがどのような代謝を行うかを正確にシミュレーションすることができるようになる。
【００３２】
また、請求項６に記載のプログラムは、請求項５に記載のプログラムにおいて、上記代謝パス補正ステップにより補正された各発現部位における上記代謝パスにより予測された代謝後の化合物に関する情報を出力する予測結果出力ステップをさらに含むことを特徴とする。
【００３３】
このプログラムによれば、代謝パス補正ステップにより補正された各発現部位における代謝パスにより予測された代謝後の化合物に関する情報を出力するので、各代謝生成物の化合物の名称や、その化合物が水溶性であるか、脂溶性であるか等の物性情報などを表示できるようになり、例えば、最終代謝物が水溶性になるまで、代謝予測シミュレーションを実行することなどができるようになる。
【００３４】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明にかかるＣＹＰ代謝予測装置、ＣＹＰ代謝予測方法、および、プログラムの実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００３５】
［本発明の概要］
以下、本発明の概要について説明し、その後、本発明の構成および処理等について詳細に説明する。図３は本発明の基本原理を示す原理構成図である。
本発明は、概略的に、以下の基本的特徴を有する。本発明は、（１）トランスフォーム抽出処理、（２）発現情報解析処理、（３）代謝パス予測処理を実行する。トランスフォーム抽出処理と発現情報解析処理の実行順序は任意である。以下に、各処理の概要を説明する。
【００３６】
（１）トランスフォーム抽出処理（トランスフォーム抽出およびトランスフォームのデータベース化）
本発明は、既知のＣＹＰ関連の代謝反応データから、トランスフォームを抽出する。以下にトランスフォーム抽出処理の手順を図２０〜図２２を参照して説明する。
【００３７】
まず、ＣＹＰ関連代謝情報データベースに格納された既知のＣＹＰに関する代謝情報データから各ＣＹＰの酵素反応における反応基質構造データと反応生成物構造データを取得し、既知の各ＣＹＰに関する代謝反応の反応中心を求める。ここで、「反応中心」とは、反応基質構造と反応生成物構造中で対応する原子対の中で、反応前後で化学的環境が異なる原子対のことである。図２０は既知代謝反応の反応中心の概念を示す図である。図２０において、（ａ）は反応基質構造を示し、（ｂ）は反応生成物構造を示す。図２０において、（ａ）と（ｂ）の構造間で点線で結ばれているのが反応中心となる原子（反応中心原子）である。
【００３８】
次に、各反応中心原子から所定の結合数以内でたどれる原子を抽出し、反応部分構造を求める。図２１は、反応部分構造の概念を示す図である。図２１に示す例では、点線で示す反応中心原子から所定の結合数（図２１の例では結合数は１である。）以内でたどれる原子を抽出して反応基質の反応部分構造（図２１の（ａ））と、反応生成物の反応部分構造（図２１の（ｂ））を求める。この反応部分構造から点線を除き、反応式としたものを「トランスフォーム式」（または、単に「トランスフォーム」）と呼んでいる。
【００３９】
図２２は、各ＣＹＰに関する既知代謝反応からトランスフォームを生成し、代謝物を予測したい化合物にトランスフォームを適用することにより代謝予測を行う場合の概念を示す図である。図２２において（ａ）は反応基質構造を示し、（ｂ）は反応生成物構造を示す。そして、この２つの構造を比較して反応中心を求め、各反応中心原子から所定の結合（図２２の例では結合数は１である。）以内でたどれる原子を抽出してトランスフォームを作成する（図２２の（ｃ）および（ｄ））。
【００４０】
ここで、予測対象となる化合物構造中にトランスフォーム式の左辺（反応基質側）の構造が含まれていれば、このトランスフォームが適用可能である。このトランスフォームは反応前後での結合の組換えを意味しているので、そのトランスフォーム式の右辺（反応生成物側）の構造を化合物に適用することにより予測代謝物構造を生成することができる。
【００４１】
すなわち、既知反応から予測代謝物の生成までを構造式面からみると、対象化合物（図２２の（ｅ））に既知代謝反応から導かれた多数のトランスフォーム式の左辺の構造（図２２の（ｃ））の適用可否を調べ、適用可能なものについて対応するトランスフォーム式の右辺の構造（図２２の（ｄ））を実行することにより、可能性のある代謝物（図２２の（ｆ））を多数生成することができる。
【００４２】
また、トランスフォームを作成する際の「所定の結合数」について、その数が多くなるほど、生成される予測代謝物の数は少なくなる。そこで、本発明では、所定の結合数の異なるトランスフォーム群を用意し、望ましい生成物数となるように、トランスフォーム群を使い分けることができる。
【００４３】
結合数が異なるように作成されたトランスフォーム群は、各ＣＹＰの名称（ＣＹＰｎＸｍ；  ｎとｍは自然数、Ｘは大文字アルファベット）と対応付けられてトランスフォーム情報データベースに格納される。
【００４４】
（２）発現情報解析処理（ＣＹＰ関連遺伝子の各組織、各細胞における発現情報のデータベース化）
本発明は、図３に示すように、ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション結果の画像データと対応する発現遺伝子（ｃＤＮＡ）の塩基配列データを格納し、当該画像データに対するアノテーション情報（採取した組織に関する情報、採取した組織の発育段階または加齢段階に関する情報、遺伝子の発現が見られるか否かに関する情報、および、発現が見られる細胞などの部位に関する情報など）を利用者に入力させる。また、本発明は、これらのアノテーション情報について既知の画像解析技術を用いて画像データから自動的に認識する。
【００４５】
そして、本発明は、入力されたｃＤＮＡの塩基配列に対して、塩基配列データベース（ＥＳＴデータベースや完全長ｃＤＮＡデータベースなど）に格納された既知の塩基配列を対象としてホモロジー検索を行い、その類似塩基配列を抽出し、画像データと対応する塩基配列、その類似塩基配列、ホモロジースコア等を表示する。
【００４６】
また、本発明は、既に同じあるいは別の生物で既知となっている遺伝子、未知の遺伝子であるが同じｃＤＮＡが既に取得されている遺伝子、未知の遺伝子であるが対応するゲノムＤＮＡ断片が既に取得されている遺伝子、染色体上での位置がわかっている遺伝子、既に特許が取得されている遺伝子のうち少なくとも一つの遺伝子の塩基配列を対象として、ｃＤＮＡクローン塩基の配列データとホモロジー検索を行う。
【００４７】
また、本発明は、例えば同じｍＲＮＡに由来するｃＤＮＡ（ＥＳＴ配列）を同じクラスタに分類すること等により、同一の性質を持つ塩基配列を集めて特定のクラスタに分類する。また、同一のクラスタに分類された塩基配列からクラスタ配列を決定し、クラスタ毎にクラスタ配列と画像データと対応する塩基配列とを表示する。また、塩基配列を用いて共通配列のアセンブルを行い、同一の共通配列を構成した塩基配列を同一のクラスタに分類し、クラスタの共通配列をクラスタ配列として決定してもよい。
【００４８】
また、本発明は、決定されたクラスタ配列に対してホモロジー検索を行い類似塩基配列を抽出し、クラスタ毎にクラスタ配列とその類似配列と画像データと対応する塩基配列とを表示する。
【００４９】
また、本発明は、画像データおよび／または塩基配列に基づいて、画像データ中の遺伝子の発現量を推定する。また、推定された発現量に従って、画像データの表示順番をソートしてもよい。
【００５０】
また、本発明は、画像データ、塩基配列、発現量、採取した組織に関する情報、採取した組織の発育段階または加齢段階に関する情報、遺伝子の発現が見られるか否かに関する情報、および、発現が見られる部位に関する情報のうち少なくとも一つに基づいて、２つ以上の画像データを比較し、比較結果に基づいて、２つ以上の画像データの相違点を抽出する。
【００５１】
また、本発明は、２つ以上の画像データから３次元画像を作成し、画像データの発現量から３次元画像における発現量をシミュレーションする。
【００５２】
また、本発明は、同一のクラスタに属する塩基配列の中から、画像データ、塩基配列、発現量、採取した組織に関する情報、採取した組織の発育段階または加齢段階に関する情報、遺伝子の発現が見られるか否かに関する情報、および、発現が見られる部位に関する情報のうち少なくとも一つに基づいて、代表クローンを決定する。
【００５３】
また、本発明は、クラスタ配列のホモロジー検索結果、画像データ、塩基配列、発現量、採取した組織に関する情報、採取した組織の発育段階または加齢段階に関する情報、遺伝子の発現が見られるか否かに関する情報、および、発現が見られる部位に関する情報のうち少なくとも一つに基づいてクラスタ重要度を決定する。
【００５４】
また、本発明は、塩基配列の存在する染色体上の遺伝子座を特定し、染色体の遺伝子座に塩基配列に関する情報（例えば、画像データ、塩基配列、発現量、採取した組織に関する情報、採取した組織の発育段階または加齢段階に関する情報、遺伝子の発現が見られるか否かに関する情報、および、発現が見られる部位に関する情報など）をマッピングすることにより染色体マップを作成する。
【００５５】
そして、本発明は、発現解析を行った遺伝子の中から既知のＣＹＰ関連遺伝子の発現量に関するデータを抽出して、ＣＹＰの名称、発現部位に関する情報（組織名、細胞名など）、発現量に関する情報などをＣＹＰ関連遺伝子発現情報データベースに格納する。
【００５６】
（３）代謝パス予測処理（ＣＹＰの各組織、各細胞における代謝パスの予測）
本発明は、図３に示すように、トランスフォーム抽出処理で作成されたトランスフォーム情報データベースと、発現情報解析処理で作成されたＣＹＰ関連遺伝子発現情報データベースに基づいて、ＣＹＰの各組織、各細胞における代謝パスの予測を行う。
【００５７】
まず、特定の化合物Ａ（例えば薬品など）について、トランスフォーム情報データベースを参照して、格納された各トランスフォームを適用し、化合物Ａの代謝パスを予想する（トランスフォーム適用処理）。
【００５８】
そして、ＣＹＰ関連遺伝子発現情報データベースを参照して、代謝パスに登場する各ＣＹＰ関連遺伝子の発現量を取得し、各組織や各細胞における各ＣＹＰの発現量から各代謝反応の相対的な代謝速度を推定することにより、代謝パスを補正する。
【００５９】
そして、この代謝速度により補正された代謝パスを用いて、各組織または各細胞における代謝予測を行い、予測される代謝後の化合物に関する情報（例えば、化合物名、当該化合物が水溶性であるか、脂溶性であるか等の物性情報など）を表示する。
【００６０】
［システム構成］
まず、本システムの構成について説明する。図４は、本発明が適用される本システムの構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。本システムは、概略的に、ＣＹＰ代謝予測装置１００と、配列情報や代謝情報等に関する外部データベースやホモロジー検索等の外部プログラム等を提供する外部システム２００とを、ネットワーク３００を介して通信可能に接続して構成されている。
【００６１】
図４においてネットワーク３００は、ＣＹＰ代謝予測装置１００と外部システム２００とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネット等である。
【００６２】
図４において外部システム２００は、ネットワーク３００を介して、ＣＹＰ代謝予測装置１００と相互に接続され、利用者に対してＣＹＰに関する配列情報や代謝情報等に関する外部データベースやホモロジー検索やモチーフ検索等の外部プログラムを実行するウェブサイトを提供する機能を有する。
【００６３】
ここで、外部システム２００は、ＷＥＢサーバやＡＳＰサーバ等として構成してもよく、そのハードウェア構成は、一般に市販されるワークステーション、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置およびその付属装置により構成してもよい。また、外部システム２００の各機能は、外部システム２００のハードウェア構成中のＣＰＵ、ディスク装置、メモリ装置、入力装置、出力装置、通信制御装置等およびそれらを制御するプログラム等により実現される。
【００６４】
図４においてＣＹＰ代謝予測装置１００は、概略的に、ＣＹＰ代謝予測装置１００の全体を統括的に制御するＣＰＵ等の制御部１０２、通信回線等に接続されるルータ等の通信装置（図示せず）に接続される通信制御インターフェース部１０４、入力装置１１２や出力装置１１４に接続される入出力制御インターフェース部１０８、および、各種のデータベースやテーブルなどを格納する記憶部１０６を備えて構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。さらに、このＣＹＰ代謝予測装置１００は、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して、ネットワーク３００に通信可能に接続されている。
【００６５】
記憶部１０６に格納される各種のデータベースやテーブルなど（ｃＤＮＡクローンデータベース１０６ａ〜代謝パス情報データベース１０６ｍ）は、固定ディスク装置等のストレージ手段であり、各種処理に用いる各種のプログラムやテーブルやファイルやデータベースやウェブページ用ファイル等を格納する。
【００６６】
これら記憶部１０６の各構成要素のうち、ｃＤＮＡクローンデータベース１０６ａは、各ｃＤＮＡクローンを一意に識別するｃＤＮＡクローン識別情報と、その塩基配列（ＥＳＴ配列）とを対応付けて格納する。
【００６７】
また、クラスタデータベース１０６ｂは、各クラスタを一意に識別するクラスタ識別情報と、クラスタを構成するｃＤＮＡクローンのｃＤＮＡクローン識別情報と、クラスタ配列を一意に識別するクラスタ配列識別情報と、代表クローンのｃＤＮＡクローン識別情報とを対応付けて格納する。
【００６８】
また、ホモロジー検索結果データベース１０６ｃは、ｃＤＮＡクローン識別情報と、ｃＤＮＡクローンの塩基配列に対して各種の塩基配列データベースに格納された塩基配列を対象としてホモロジー検索を行った検索結果とを対応付けて格納する。
【００６９】
また、クラスタ配列データベース１０６ｄは、クラスタ配列識別情報と、クラスタ配列の塩基配列とを対応付けて格納する。
【００７０】
また、クラスタ配列ホモロジー検索結果データベース１０６ｅは、クラスタ配列識別情報と、クラスタ配列の塩基配列に対して各種の塩基配列データベースに格納された塩基配列を対象としてホモロジー検索を行った検索結果とを対応付けて格納する。
【００７１】
また、ベクタ配列データベース１０６ｆは、ｃＤＮＡクローン識別情報と、ｃＤＮＡクローンを組み込んだベクタの塩基配列とを対応付けて格納する。
【００７２】
また、画像データベース１０６ｇは、画像データを一意に識別するための画像識別情報と、ｃＤＮＡクローン識別情報と、アノテーション情報（例えば、遺伝子の発現量、採取した組織に関する情報、採取した組織の発育段階または加齢段階に関する情報、遺伝子の発現が見られるか否かに関する情報、および、発現が見られる部位に関する情報など）とを対応付けて格納する。
【００７３】
また、核酸配列データベース１０６ｈは、ＥＳＴ配列や完全長ｃＤＮＡ配列などの塩基配列を格納したデータベースである。核酸配列データベース１０６ｈは、インターネットを経由してアクセスする外部の塩基配列データベースであってもよく、また、これらのデータベースをコピーしたり、オリジナルの配列情報を格納したり、さらに独自のアノテーション情報等を付加したりして作成したインハウスデータベースであってもよい。ここで、核酸配列データベース１０６ｈは、（１）既に同じあるいは別の生物で既知となっている遺伝子、（２）未知の遺伝子であるが同じｃＤＮＡが既に取得されている遺伝子、（３）未知の遺伝子であるが対応するゲノムＤＮＡ断片が既に取得されている遺伝子、（４）染色体上での位置がわかっている遺伝子、（５）既に特許が取得されている遺伝子に関する塩基配列を格納してもよい。
【００７４】
また、ＣＹＰ関連遺伝子発現情報データベース１０６ｉは、各ＣＹＰについて、発現部位および発現量に関する情報を対応付けて記憶したＣＹＰ関連遺伝子発現情報などを格納するＣＹＰ関連遺伝子発現情報格納手段である。このＣＹＰ関連遺伝子発現情報データベース１０６ｉに格納される情報は、ＣＹＰの名称、発現部位（組織名、細胞名など）、発現量等を相互に関連付けて構成されている。
【００７５】
また、ＣＹＰ関連代謝情報データベース１０６ｊは、各ＣＹＰについて、各ＣＹＰの酵素反応における反応基質構造と反応生成物構造などに関するＣＹＰ関連代謝情報等を格納するＣＹＰ関連代謝情報格納手段である。
【００７６】
また、トランスフォーム情報データベース１０６ｋは、各ＣＹＰについて、結合数が異なるように作成されたトランスフォーム群に関する情報等を格納するトランスフォーム情報格納手段である。このトランスフォーム情報データベース１０６ｋに格納される情報は、ＣＹＰの名称、結合数、トランスフォームの構造情報（反応基質側および反応生成物側）等を相互に関連付けて構成されている。
【００７７】
また、代謝パス情報データベース１０６ｍは、特定化合物の代謝パスに関する代謝パス情報等を格納するトランスフォーム情報格納手段である。この代謝パス情報データベース１０６ｍに格納される情報は、特定化合物の名称、特定化合物の構造、発現部位、代謝パス生成時に指定した結合数、各反応基質と各反応生成物についての名称、構造、ＣＹＰ名称等を相互に関連付けて構成されている。
【００７８】
また、図４において、通信制御インターフェース部１０４は、ＣＹＰ代謝予測装置１００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）との間における通信制御を行う。すなわち、通信制御インターフェース部１０４は、他の端末と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。
【００７９】
また、図４において、入出力制御インターフェース部１０８は、入力装置１１２や出力装置１１４の制御を行う。ここで、出力装置１１４としては、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカを用いることができる（なお、以下においては出力装置１１４をモニタとして記載する場合がある）。また、入力装置１１２としては、キーボード、マウス、および、マイク等を用いることができる。また、モニタも、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現する。
【００８０】
また、図４において、制御部１０２は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、各種の処理手順等を規定したプログラム、および所要データを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラム等により、種々の処理を実行するための情報処理を行う。制御部１０２は、機能概念的に、発現情報解析部１０２−１、トランスフォーム抽出部１０２−２、および、代謝パス予測部１０２−３を備えて構成されている。
【００８１】
このうち、発現情報解析部１０２−１は、ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション実験による発現情報の解析を行う発現情報解析手段である。ここで、図２８は発現情報解析部１０２−１の構成の一例を説明するブロック図である。発現情報解析部１０２−１は、図２８に示すように、機能概念的に、画像アノテーション情報入力部１０２ａ、ｃＤＮＡクローン配列ホモロジー検索部１０２ｂ、ｃＤＮＡクローンクラスタリング部１０２ｃ、クラスタ配列決定部１０２ｄ、クラスタ配列ホモロジー検索部１０２ｅ、３次元シミュレーション部１０２ｆ、発現量推定部１０２ｇ、画像比較部１０２ｈ、代表クローン決定部１０２ｉ、クラスタ重要度決定部１０２ｊ、外部データベースアクセス部１０２ｋ、染色体マップ作成部１０２ｍ、表示画面作成部１０２ｎ、および、ＣＹＰ関連遺伝子発現情報生成部１０２ｏを備えて構成されている。
【００８２】
このうち、画像アノテーション情報入力部１０２ａは、遺伝子の発現に関する画像データを入力する画像データ入力手段、および、発現した遺伝子の塩基配列を入力する塩基配列入力手段である。
【００８３】
また、ｃＤＮＡクローン配列ホモロジー検索部１０２ｂは、塩基配列入力手段により入力された塩基配列に対してホモロジー検索を行い類似塩基配列を抽出するホモロジー検索手段である。
【００８４】
また、ｃＤＮＡクローンクラスタリング部１０２ｃは、塩基配列入力手段により入力された塩基配列に対してクラスタリングを行い、塩基配列を特定のクラスタに分類するクラスタリング手段である。
【００８５】
また、クラスタ配列決定部１０２ｄは、クラスタリング手段により同一のクラスタに分類された塩基配列からクラスタ配列を決定するクラスタ配列決定手段である。
【００８６】
また、クラスタ配列ホモロジー検索部１０２ｅは、クラスタ配列決定手段により決定されたクラスタ配列に対してホモロジー検索を行い類似塩基配列を抽出するクラスタ配列ホモロジー検索手段である。
【００８７】
また、３次元シミュレーション部１０２ｆは、２つ以上の画像データから３次元画像を作成する３次元画像作成手段、および、画像データの発現量から３次元画像における発現量をシミュレーションする発現量シミュレーション手段である。
【００８８】
また、発現量推定部１０２ｇは、画像データおよび／または塩基配列に基づいて、画像データ中の遺伝子の発現量を推定する発現量推定手段、および、発現量推定手段により推定された発現量に従って、画像データの表示順番をソートする発現量順ソート手段である。
【００８９】
また、画像比較部１０２ｈは、画像データ、塩基配列、発現量、採取した組織に関する情報、採取した組織の発育段階または加齢段階に関する情報、遺伝子の発現が見られるか否かに関する情報、および、発現が見られる部位に関する情報のうち少なくとも一つに基づいて、２つ以上の画像データを比較する画像比較手段、および、画像比較手段の比較結果に基づいて、２つ以上の画像データの相違点を抽出する相違点抽出手段である。
【００９０】
また、代表クローン決定部１０２ｉは、同一の上記クラスタに属する上記塩基配列の中から、画像データ、塩基配列、発現量、採取した組織に関する情報、採取した組織の発育段階または加齢段階に関する情報、遺伝子の発現が見られるか否かに関する情報、および、発現が見られる部位に関する情報のうち少なくとも一つに基づいて、代表クローンを決定する代表クローン決定手段である。
【００９１】
また、クラスタ重要度決定部１０２ｊは、クラスタに対して、クラスタ配列のホモロジー検索結果、画像データ、塩基配列、発現量、採取した組織に関する情報、採取した組織の発育段階または加齢段階に関する情報、遺伝子の発現が見られるか否かに関する情報、および、発現が見られる部位に関する情報のうち少なくとも一つに基づいて、クラスタ重要度を決定するクラスタ重要度決定手段である。
【００９２】
また、外部データベースアクセス部１０２ｋは、ネットワーク３００を介して外部システム２００の外部データベースにアクセスする外部データベースアクセス手段である。
【００９３】
また、染色体マップ作成部１０２ｍは、塩基配列の存在する染色体上の遺伝子座を特定する遺伝子座特定手段、染色体の遺伝子座に塩基配列に関する情報をマッピングすることにより染色体マップを作成する染色体マップ作成手段、および、染色体マップ作成手段にて作成した染色体マップを表示する染色体マップ表示手段である。
【００９４】
また、表示画面作成部１０２ｎは、画像データと対応する塩基配列とその類似塩基配列とを表示する表示手段、および、クラスタ毎に画像データと対応する塩基配列とを表示する表示手段である。
【００９５】
また、ＣＹＰ関連遺伝子発現情報生成部１０２ｏは、ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション実験により測定されたＣＹＰ関連遺伝子の発現部位および発現量に関する情報を対応付けて記憶したＣＹＰ関連遺伝子発現情報を生成するＣＹＰ関連遺伝子発現情報生成手段である。
【００９６】
再び図４に戻り、トランスフォーム抽出部１０２−２は、既知のＣＹＰ関連の代謝反応データから、トランスフォームを抽出するトランスフォーム抽出手段である。ここで、図２９は、トランスフォーム抽出部１０２−２の構成の一例を説明するブロック図である。図２９に示すように、トランスフォーム抽出部１０２−２は、反応中心生成部１０２ｐおよびトランスフォーム生成部１０２ｒを含んで構成される。
【００９７】
反応中心生成部１０２ｐは、各ＣＹＰの酵素反応における反応基質構造データと反応生成物構造データを取得し、既知の各ＣＹＰに関する代謝反応の反応中心を求める反応中心生成手段である。
【００９８】
また、トランスフォーム生成部１０２ｒは、各ＣＹＰの酵素反応における各反応中心の原子から所定の結合数以内でたどれる原子を抽出して反応部分構造を求めることにより、各ＣＹＰに対応するトランスフォームを生成するトランスフォーム生成手段である。
【００９９】
再び図４に戻り、代謝パス予測部１０２−３は、トランスフォーム抽出部１０２−２で作成されたトランスフォーム情報データベース１０６ｋと、発現情報解析部１０２−１で作成されたＣＹＰ関連遺伝子発現情報データベース１０６ｉに基づいて、ＣＹＰの各組織、各細胞における代謝パスの予測を行う代謝パス予測手段である。ここで、図３０は、代謝パス予測部１０２−３の構成の一例を説明するブロック図である。図３０に示すように、代謝パス予測部１０２−３は、トランスフォーム適用部１０２ｓ、代謝パス補正部１０２ｔ、および、予測結果出力部１０２ｕを含んで構成される。
【０１００】
トランスフォーム適用部１０２ｓは、特定化合物について各トランスフォームを適用することにより、当該特定化合物の代謝パスを予想するトランスフォーム適用手段である。
【０１０１】
また、代謝パス補正部１０２ｔは、代謝パスに登場する各ＣＹＰ関連遺伝子の各発現部位における発現量をＣＹＰ関連遺伝子発現情報から取得し、各発現部位における各ＣＹＰの発現量から各代謝反応の相対的な代謝速度を推定することにより、各発現部位における代謝パスを補正する代謝パス補正手段である。
【０１０２】
また、予測結果出力部１０２ｕは、代謝パス補正手段により補正された各発現部位における代謝パスにより予測された代謝後の化合物に関する情報を出力する予測結果出力手段である。
なお、これら各部によって行なわれる処理の詳細については、後述する。
【０１０３】
［システムの処理］
次に、このように構成された本実施の形態における本システムの処理の一例について、以下に図４〜図３３などを参照して詳細に説明する。
【０１０４】
［メイン処理］
まず、メイン処理の詳細について図３１を参照して説明する。図３１は、本実施形態における本システムのメイン処理の一例を示すフローチャートである。
【０１０５】
まず、ＣＹＰ代謝予測装置１００は、トランスフォーム抽出部１０２−２の処理により、既知のＣＹＰ関連の代謝反応データから、トランスフォームを抽出するトランスフォーム抽出処理を実行する（ステップＳ−１）。トランスフォーム抽出処理の詳細は後述する。
【０１０６】
ついで、ＣＹＰ代謝予測装置１００は、発現情報解析部１０２−１の処理により、ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション実験による発現情報の解析を行う発現情報解析処理を実行する（ステップＳ−２）。発現情報解析処理の詳細は後述する。
【０１０７】
ついで、ＣＹＰ代謝予測装置１００は、代謝パス予測部１０２−３の処理により、トランスフォーム抽出部１０２−２で作成されたトランスフォーム情報データベース１０６ｋと、発現情報解析部１０２−１で作成されたＣＹＰ関連遺伝子発現情報データベース１０６ｉに基づいて、ＣＹＰの各組織、各細胞における代謝パスの予測を行う代謝パス予測処理を実行する（ステップＳ−３）。代謝パス予測処理の詳細は後述する。
【０１０８】
なお、ステップＳ−１とステップＳ−２の実行順序は任意でよい。
これにて、メイン処理が終了する。
【０１０９】
［トランスフォーム抽出処理］
次に、トランスフォーム抽出処理の詳細について図３２、図２３〜図２７を参照して説明する。図３２は、本実施形態における本システムのトランスフォーム抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【０１１０】
まず、トランスフォーム抽出部１０２−２は、反応中心生成部１０２ｐの処理により、ＣＹＰ関連代謝情報データベース１０６ｊにアクセスして、各ＣＹＰの酵素反応における反応基質構造データと反応生成物構造データを取得する（ステップＳ１−１）。
【０１１１】
ここで、ＣＹＰ関連代謝情報データベース１０６ｊに格納された反応基質構造データと反応生成物構造データの一例を図２３および図２４を参照して説明する。図２３は、サンプルの構造と原子番号を示す図である。また、図２４は、サンプルの構造を既知のＭＯＬファイル形式で表示する場合のデータを示す。なお、本例ではＭＯＬファイル形式を一例に説明するが、他の形式を用いてもよい。
【０１１２】
以下に図２４に示すＭＯＬファイル形式のフォーマットを説明する。まず、１行目は分子名（空白可）であり、２および３行目はコメント（空白可）であり、４行目の１番目は原子数、２番目は結合数であり、５行目以下原子数行分の１番目から三番目はその原子のｘ、ｙ、ｚ座標値、４番目は元素記号、５番目はその原子の質量、６番目はその原子の電荷であり（以上は原子の属性）、以下の各結合の属性を示す行の１番目と２番目は結合を作る原子対の原子の番号、３番目は結合の種類（１：単結合、２：二重結合、３：三重結合、４：芳香結合）、４番目は結合の立体情報（０：通常の結合、１：結合対の１番目の原子から２番目の原子に向けｕｐ、６：同様にｄｏｗｎ）である。
【０１１３】
再び図３２に戻り、反応中心生成部１０２ｐは、反応基質構造データと反応生成物構造データとを比較して、反応前後で化学的環境が異なる原子対を抽出して、反応基質構造と反応生成物構造における反応中心の原子を特定して、反応中心データを生成する（ステップＳ１−２）。
【０１１４】
そして、トランスフォーム抽出部１０２−２は、トランスフォーム生成部１０２ｒの処理により、反応中心原子から所定の結合数以内でたどれる原子を抽出して反応基質の反応部分構造と、反応生成物の反応部分構造を求め、トランスフォームを生成する（ステップＳ１−３）。また、トランスフォーム生成部１０２ｒは、所定の結合数を変えてトランスフォームを作成することにより、１つのＣＹＰの酵素反応についてトランスフォーム群を作成する。
【０１１５】
ここで、図２５〜図２７を参照して、ＭＯＬファイル形式のトランスフォーム式のデータの一例を説明する。
【０１１６】
以下に図２５〜図２７に示すＭＯＬファイル形式のトランスフォーム式のデータフォーマットを説明する。１行目（「＄ＲＸＮ」）は、反応ファイルのヘッダーで固定である。２行目は空白行（必須）である。３、４行目はコメントである（空白可）。５行目の１番目は反応物分子数、２番目は生成物分子数である。６行目（「＄ＭＯＬ」）は分子情報のヘッダーで固定である。７行目以下は一番目の反応物分子情報で、上述したＭＯＬファイルと同じ形式であり、反応物分子数分、生成物分子数分繰り返して記述している。
【０１１７】
再び図３２に戻り、トランスフォーム抽出部１０２−２は、トランスフォーム生成部１０２ｒの処理により、各ＣＹＰの酵素反応について作成したトランスフォーム群をトランスフォーム情報データベース１０６ｋの所定の記憶領域に格納する（ステップＳ１−４）。
これにて、トランスフォーム抽出処理が終了する。
【０１１８】
［発現情報解析処理］
次に、発現情報解析処理の詳細について図５〜図１９、図３３などを参照して説明する。図３３は、本実施形態における本システムの発現情報解析処理の一例を示すフローチャートである。
【０１１９】
まず、発現情報解析部１０２−１は、ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション実験の結果を取得し（ステップＳ２−１）、以下に詳細に説明する発現情報解析処理を行う（ステップＳ２−２）。そして、発現情報解析部１０２−１は、ＣＹＰ関連遺伝子発現情報生成部１０２ｏの処理により、発現解析を行った遺伝子の中から既知のＣＹＰ関連遺伝子の発現量に関するデータを抽出して、ＣＹＰの名称、発現部位に関する情報（組織名、細胞名など）、発現量に関する情報などをＣＹＰ関連代謝情報データベース１０６ｊの所定の記憶領域に格納する（ステップＳ２−３）。
【０１２０】
以下に、発現情報解析部１０２−１が実行する発現情報解析処理の詳細について、画像アノテーション情報入力処理（図５など）、ｃＤＮＡクローン配列ホモロジー検索処理（図６など）、アセンブル処理（図７など）、クラスタ配列ホモロジー検索処理（図８など）、３次元シミュレーション処理（図９など）、発現量推定処理（図１０など）、画像比較処理（図１１など）、染色体マップ作成処理（図１２など）、表示画面例（図１４〜図１９など）の順に説明する。
【０１２１】
［画像アノテーション情報入力処理］
まず、画像アノテーション情報入力処理の詳細について図５を参照して説明する。図５は、本実施形態における本システムの画像アノテーション情報入力処理の一例を示すフローチャートである。
【０１２２】
まず、ＣＹＰ代謝予測装置１００は、画像アノテーション情報入力部１０２ａの処理により、アノテーション情報入力画面を出力装置１１４に表示する（ステップＳＢ−１）。
【０１２３】
ここで、図１３は、モニタに表示されるアノテーション情報入力画面の表示画面の一例を示す図である。この図に示すようにアノテーション情報入力画面は、例えば、画像識別情報の入力領域（図中の（１））、ｃＤＮＡクローン識別情報の入力領域（図中の（２））、ｃＤＮＡクローンの塩基配列決定が完了しているか否かを示す情報の入力領域（図中の（３））、切片を採取した組織名の入力領域（図中の（４））、切片を採取した生物の発育段階または加齢段階の入力領域（図中の（５））、どの細胞や組織などの部分領域に発現が見られるかを示す情報の入力領域（図中の（６）〜（１１））、切片上に遺伝子の発現が見られるか否かを示す情報の入力領域（図中の（１２）〜（１５））、および、画像データの表示領域（図中の（１６））を含んで構成されている。
【０１２４】
ついで、ユーザがアノテーション情報入力画面を確認して各種の情報を入力装置１１２を介して入力すると（ステップＳＢ−２）、ＣＹＰ代謝予測装置１００は、画像アノテーション情報入力部１０２ａの処理により、記憶部１０６の所定の記憶領域に入力情報を格納する（ステップＳＢ−３）。これにて、画像アノテーション情報入力処理が終了する。
【０１２５】
［ｃＤＮＡクローン配列ホモロジー検索処理］
次に、ｃＤＮＡクローン配列ホモロジー検索処理の詳細について図６を参照して説明する。図６は、本実施形態における本システムのｃＤＮＡクローン配列ホモロジー検索処理の一例を示すフローチャートである。
【０１２６】
まず、ＣＹＰ代謝予測装置１００は、ｃＤＮＡクローン配列ホモロジー検索部１０２ｂの処理により、ｃＤＮＡクローンデータベース１０６ａにアクセスしてｃＤＮＡクローン配列を取得する（ステップＳＣ−１）。
【０１２７】
ついで、ｃＤＮＡクローン配列ホモロジー検索部１０２ｂは、核酸配列データベース１０６ｈにアクセスして、取得したｃＤＮＡクローン配列に対するホモロジー検索を実行する（ステップＳＣ−２）。ｃＤＮＡクローン配列ホモロジー検索部１０２ｂがアクセスする核酸配列データベース１０６ｈには、例えば、ｍａｍｍａｌ（哺乳動物）について既知の遺伝子配列を集めたデータベース、全生物について既知の遺伝子配列を集めたデータベース、ＥＳＴ配列（ｃＤＮＡクローンの断片配列）を集めたデータベース、ゲノム配列決定プロジェクトによって決定されつつあるゲノムＤＮＡ配列のドラフトを集めたデータベース、ＧＳＳ配列（ゲノムＤＮＡクローンの断片配列）を集めたデータベース、ＳＴＳ配列（ゲノム上でマッピングされた配列）を集めたデータベース、既に特許が取得されている遺伝子配列を集めたデータベースを含む。
【０１２８】
ついで、ｃＤＮＡクローン配列ホモロジー検索部１０２ｂは、ホモロジー検索結果（例えば、類似配列、ホモロジースコア、遺伝子名、当該遺伝子の産物タンパク質名、当該遺伝子が取得されている生物種、当該遺伝子が取得された臓器名や組織名、当該遺伝子のＧｅｎＢａｎｋデータベースでのＩＤ、当該遺伝子の産物タンパク質のＧｅｎＢａｎｋデータベースでのＩＤ、当該ｃＤＮＡの塩基配列が当該遺伝子配列にどのくらいの長さでどのくらい一致したか、または、当該遺伝子の存在の証拠に関する情報などを含む）をホモロジー検索結果データベース１０６ｃに格納する（ステップＳＣ−３）。これにて、ｃＤＮＡクローン配列ホモロジー検索処理が終了する。
【０１２９】
［アセンブル処理］
次に、アセンブル処理の詳細について図７を参照して説明する。図７は、本実施形態における本システムのアセンブル処理の一例を示すフローチャートである。
【０１３０】
まず、ＣＹＰ代謝予測装置１００は、ｃＤＮＡクローンクラスタリング部１０２ｃの処理により、ｃＤＮＡクローンデータベース１０６ａにアクセスして全てのｃＤＮＡクローンの塩基配列を取得し、既知のアセンブラ・ソフトウェアを用いて共通配列のアセンブルを行う（ステップＳＤ−１）。
【０１３１】
そして、クラスタ配列決定部１０２ｄは、複数のｃＤＮＡクローン配列からつながれた共通配列をクラスタ配列として決定し、クラスタ配列データベース１０６ｄの所定の記録領域に格納する（ステップＳＤ−２）。
【０１３２】
そして、ｃＤＮＡクローンクラスタリング部１０２ｃは、同一のクラスタ配列を構成するｃＤＮＡクローンを同一クラスタに分類し、ｃＤＮＡクローンデータベース１０６ａにどのｃＤＮＡクローンがどのクラスタに含まれるか対応付けて記憶する（ステップＳＤ−３）。これにて、アセンブル処理が終了する。
【０１３３】
［クラスタ配列ホモロジー検索処理］
次に、クラスタ配列ホモロジー検索処理の詳細について図８を参照して説明する。図８は、本実施形態における本システムのクラスタ配列ホモロジー検索処理の一例を示すフローチャートである。
【０１３４】
まず、ＣＹＰ代謝予測装置１００は、クラスタ配列ホモロジー検索部１０２ｅの処理により、クラスタ配列データベース１０６ｄにアクセスしてクラスタ配列を取得する（ステップＳＥ−１）。
【０１３５】
ついで、クラスタ配列ホモロジー検索部１０２ｅは、核酸配列データベース１０６ｈにアクセスして、取得したクラスタ配列に対するホモロジー検索を実行する（ステップＳＥ−２）。クラスタ配列ホモロジー検索部１０２ｅがアクセスする核酸配列データベース１０６ｈには、例えば、ｍａｍｍａｌ（哺乳動物）について既知の遺伝子配列を集めたデータベース、全生物について既知の遺伝子配列を集めたデータベース、ＥＳＴ配列（ｃＤＮＡクローンの断片配列）を集めたデータベース、ゲノム配列決定プロジェクトによって決定されつつあるゲノムＤＮＡ配列のドラフトを集めたデータベース、ＧＳＳ配列（ゲノムＤＮＡクローンの断片配列）を集めたデータベース、ＳＴＳ配列（ゲノム上でマッピングされた配列）を集めたデータベース、既に特許が取得されている遺伝子配列を集めたデータベースを含む。
【０１３６】
ついで、クラスタ配列ホモロジー検索部１０２ｅは、ホモロジー検索結果（例えば、類似配列、ホモロジースコア、遺伝子名、当該遺伝子の産物タンパク質名、当該遺伝子が取得されている生物種、当該遺伝子が取得された臓器名や組織名、当該遺伝子のＧｅｎＢａｎｋデータベースでのＩＤ、当該遺伝子の産物タンパク質のＧｅｎＢａｎｋデータベースでのＩＤ、当該クラスタ配列が当該遺伝子配列にどのくらいの長さでどのくらい一致したか、または、当該遺伝子の存在の証拠に関する情報などを含む）をクラスタ配列ホモロジー検索結果データベース１０６ｅに格納する（ステップＳＥ−３）。これにて、クラスタ配列ホモロジー検索処理が終了する。
【０１３７】
［３次元シミュレーション処理］
次に、３次元シミュレーション処理の詳細について図９を参照して説明する。図９は、本実施形態における本システムの３次元シミュレーション処理の一例を示すフローチャートである。
【０１３８】
一つの配列で臓器の全スライスをテストした場合、ＣＹＰ代謝予測装置１００は、３次元シミュレーション部１０２ｆの所により、２つ以上の画像データのセットを画像データベース１０６ｇから取得する（ステップＳＦ−１）。
【０１３９】
そして、３次元シミュレーション部１０２ｆは、画像データセットから既存の３Ｄ表示ソフトウェアなどを用いて３次元画像を作成する（ステップＳＦ−２）。
【０１４０】
そして、３次元シミュレーション部１０２ｆは、画像データの発現量から３次元画像における発現量をシミュレーションし、各画像を画像解析して求めた発現量を３次元的に補正し表示する（ステップＳＦ−３）。これにて、３次元シミュレーション処理が終了する。
【０１４１】
［発現量推定処理］
次に、発現量推定処理の詳細について図１０を参照して説明する。図１０は、本実施形態における本システムの発現量推定処理の一例を示すフローチャートである。
【０１４２】
まず、ＣＹＰ代謝予測装置１００は、発現量推定部１０２ｇの処理により、画像データベース１０６ｇおよびｃＤＮＡクローンデータベース１０６ａにアクセスして、画像データおよび塩基配列を取得する（ステップＳＧ−１）。
【０１４３】
ついで、発現量推定部１０２ｇは、画像データおよび／または塩基配列に基づいて、画像データ中の遺伝子の発現量を推定する。すなわち、発現量推定部１０２ｇは、画像データ中の蛍光色素などの発光量や発光面積を既知の画像解析手法などにより求めることにより（ステップＳＧ−２）、発現量を推定する（ステップＳＧ−３）。
【０１４４】
また、画像データだけでなく塩基配列の情報も利用すれば、例えば、塩基配列にリピート配列が含まれている場合にはクロスハイブリダイズ（同じリピートを持つ当該ｍＲＮＡ以外のｍＲＮＡに対してもハイブリダイゼーション反応が起こる）の可能性が高いため推定された発現量に対する信用性は低い、などの評価を自動的にできるようになる。これにて、発現量推定処理が終了する。
【０１４５】
［画像比較処理］
次に、画像比較処理の詳細について図１１を参照して説明する。図１１は、本実施形態における本システムの画像比較処理の一例を示すフローチャートである。
【０１４６】
まず、ＣＹＰ代謝予測装置１００は、例えば、正常細胞と疾患細胞との比較や、発育段階または加齢段階の時系列での比較や、薬剤投与前と投与後の比較などを行う場合に、画像比較部１０２ｈの処理により、画像データベース１０６ｇ等にアクセスして、比較される画像の組について、画像データ、塩基配列、発現量、採取した組織に関する情報、採取した組織の発育段階または加齢段階に関する情報、遺伝子の発現が見られるか否かに関する情報、および、発現が見られる部位に関する情報などを取得する（ステップＳＨ−１）。
【０１４７】
そして、画像比較部１０２ｈは、これらの情報に基づいて、２つ以上の画像データを比較し、比較結果に基づいて、２つ以上の画像データの相違点を抽出する（ステップＳＨ−２）。これにて、画像比較処理が終了する。
【０１４８】
［染色体マップ作成処理］
次に、染色体マップ作成処理の詳細について図１２を参照して説明する。図１２は、本実施形態における本システムの染色体マップ作成処理の一例を示すフローチャートである。
【０１４９】
まず、ＣＹＰ代謝予測装置１００は、染色体マップ作成部１０２ｍの処理により、ｃＤＮＡクローンデータベース１０６ａあるいはクラスタ配列データベース１０６ｄ、および、核酸配列データベース１０６ｈにアクセスすることにより、核酸配列データベース１０６ｈに登録された遺伝子座の特定されている塩基配列情報をもとに、当該ｃＤＮＡクローンあるいは当該クラスタの遺伝子座を特定する（ステップＳＪ−１）。
【０１５０】
ついで、染色体マップ作成部１０２ｍは、染色体の遺伝子座に塩基配列に関する情報（例えば、画像データ、塩基配列、発現量、採取した組織に関する情報、採取した組織の発育段階または加齢段階に関する情報、遺伝子の発現が見られるか否かに関する情報、および、発現が見られる部位に関する情報など）を染色体マップ上に配置（例えば、リンク情報を設定するなど）してマッピングする（ステップＳＪ−２）。
【０１５１】
ついで、染色体マップ作成部１０２ｍは、塩基配列に関する情報を追加して、当該染色体マップの遺伝子座に対応する部分（特定のマークなどを表示しても良い）を選択すると、その詳細な塩基配列に関する情報を表示するようにする（ステップＳＪ−３）。これにて、染色体マップ作成処理が終了する。
【０１５２】
［表示画面例］
次に、このように構成された本発明の表示画面例について、以下に図１４〜図１９を参照して詳細に説明する。
【０１５３】
１．ｃＤＮＡクローンごとのデータ閲覧
ｃＤＮＡクローンごとのデータを閲覧する場合に表示される一覧レポート画面を図１４に示す。図１４に示すように、一覧レポート画面では、１行に１つのｃＤＮＡクローンについての情報が表示される。各列に表示される情報はそれぞれ以下の情報（１）〜（１３）を表わす（図１４中の（１）〜（１３）を示す）。
【０１５４】
（１）  ｃＤＮＡクローンＩＤを表示する。
【０１５５】
（２）  当該ｃＤＮＡクローンのＧｏｎａｄに対するｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション画像が何枚存在するかを表示する。
【０１５６】
（３）  当該ｃＤＮＡクローンの生後１週のマウス精巣に対するｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション画像が何枚存在するかを表示する。
【０１５７】
（４）  当該ｃＤＮＡクローンの生後２週のマウス精巣に対するｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション画像が何枚存在するかを表示する。
【０１５８】
（５）  当該ｃＤＮＡクローンの生後３週のマウス精巣に対するｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション画像が何枚存在するかを表示する。
【０１５９】
（６）  当該ｃＤＮＡクローンのＡｄｕｌｔのマウス精巣に対するｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション画像が何枚存在するかを表示する。
【０１６０】
（７）  当該ｃＤＮＡクローンのｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション画像が全部で何枚存在するかを表示する。
【０１６１】
（８）  当該ｃＤＮＡクローンが所属クラスタの代表ｃＤＮＡクローンである場合はＹＥＳ、そうでない場合はＮＯを表示する。
【０１６２】
（９）  当該ｃＤＮＡクローンが属するクラスタのＩＤを表示する。
【０１６３】
（１０）  当該ｃＤＮＡクローンのＥＳＴ配列をｎｒ（無冗長核酸配列データベース）に対してｂｌａｓｔ検索した結果のｔｏｐ  ｈｉｔ  ｓｃｏｒｅを表示する。
【０１６４】
（１１）  当該ｃＤＮＡクローンのＥＳＴ配列をｄｂｅｓｔ（ＥＳＴ配列データベース）に対してｂｌａｓｔ検索した結果のｔｏｐ  ｈｉｔ  ｓｃｏｒｅを表示する。
【０１６５】
（１２）  当該ｃＤＮＡクローンのＥＳＴ配列の長さ（塩基数）を表示する。
【０１６６】
（１３）  当該ｃＤＮＡクローンのＥＳＴ配列にベクタの配列が含まれている場合は「ＹＥＳ」、そうでない場合は「ＮＯ」を表示する。
【０１６７】
次に詳細レポート画面について説明する。
ｃＤＮＡクローンごとのデータを閲覧する場合に表示される詳細レポート画面を図１５に示す。図１５に示すように、詳細レポート画面では、１つのｃＤＮＡクローンについての情報が１画面に表示される。図１５中の各項目（１）〜（２６）で表示される情報を以下に示す。
【０１６８】
（１）  ｃＤＮＡクローンＩＤを表示する。
【０１６９】
（２）  当該ｃＤＮＡクローンが属するクラスタのＩＤを表示する。
【０１７０】
（３）  当該ｃＤＮＡクローンが所属クラスタの代表ｃＤＮＡクローンである場合は「ＹＥＳ」、そうでない場合は「ＮＯ」を表示する。
【０１７１】
（４）  当該ｃＤＮＡクローンのＥＳＴ配列にベクタの配列が含まれている場合は「ＹＥＳ」、そうでない場合は「ＮＯ」を表示する。
【０１７２】
（５）、（８）、（１１）、（１４）、（１７）  当該ｃＤＮＡクローンがｉｎｓｉｔｕハイブリダイゼーション実験によって、それぞれＧｏｎａｄ、生後１週マウス精巣、生後２週マウス精巣、生後３週マウス精巣、Ａｄｕｌｔマウス精巣においてどの細胞に発現がみられたかを表示する。ここでＧ、  Ｃ、  Ｒ、
Ｅ、  Ｌ、  Ｓはそれぞれ、「Ｇｏｎｉａ細胞」、「Ｓｐｅｒｍａｔｏｃｙｔｅ細胞」、「Ｒｏｕｎｄ  ｓｐｅｒｍａｔｉｄ細胞」、「Ｅｌｏｎｇａｔｅｄ  ｓｐｅｒｍａｔｉｄ細胞」、「Ｌｅｙｄｉｇ細胞」、「Ｓｅｒｔｏｌｉ細胞」を表わす。
【０１７３】
（６）、（９）、（１２）、（１５）、（１８）  当該ｃＤＮＡクローンのＧｏｎａｄ、生後１週マウス精巣、生後２週マウス精巣、生後３週マウス精巣、Ａｄｕｌｔマウス精巣に対するｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション画像がそれぞれ何枚存在するかを表示する。
【０１７４】
（７）、（１０）、（１３）、（１６）、（１９）  当該ｃＤＮＡクローンのＧｏｎａｄ、生後１週マウス精巣、生後２週マウス精巣、生後３週マウス精巣、Ａｄｕｌｔマウス精巣に対するｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション画像をそれぞれ表示する。画像は画像ＩＤと共に表示される。
【０１７５】
（２０）  当該ｃＤＮＡクローンのＥＳＴ配列をｎｒに対してｂｌａｓｔ検索した結果を表示する。
【０１７６】
（２１）  当該ｃＤＮＡクローンのＥＳＴ配列をｎｒに対してｂｌａｓｔ検索した結果のｔｏｐ  ｈｉｔ  ｓｃｏｒｅを表示する。
【０１７７】
（２２）  当該ｃＤＮＡクローンのＥＳＴ配列をｂｌａｓｔ検索した対象ｎｒデータのバージョン情報を表示する。
【０１７８】
（２３）  当該ｃＤＮＡクローンのＥＳＴ配列をｄｂｅｓｔに対してｂｌａｓｔ検索した結果を表示する。
【０１７９】
（２４）  当該ｃＤＮＡクローンのＥＳＴ配列をｄｂｅｓｔに対してｂｌａｓｔ検索した結果のｔｏｐ  ｈｉｔ  ｓｃｏｒｅを表示する。
【０１８０】
（２５）  当該ｃＤＮＡクローンのＥＳＴ配列をｂｌａｓｔ検索した対象ｄｂｅｓｔデータのバージョン情報を表示する。
【０１８１】
（２６）  当該ｃＤＮＡクローンのＥＳＴ配列を表示する。
【０１８２】
また、ｃＤＮＡクローンごとのデータを閲覧する場合に表示される詳細レポート画面の別の一例を図１６に示す。図１６中の各項目（１）〜（１７）で表示される情報を以下に示す。
【０１８３】
（１）〜（５）  各発育段階または加齢段階での画像の右上にそれぞれ、“Ｙ”、“Ｎ”、“？”、“Ｎｄ”というチェックボックスによって表示されている部分である、発現情報フィールドを表示する。これは画像から遺伝子の発現がみられるかどうかを入力するためのフィールドであり、「Ｙ」は発現がみられること、「Ｎ」は発現がみられないこと、「？」はどちらとも判定できないこと、「Ｎｄ（Ｎｏ  ｄａｔａ）」は画像データが存在しないことを示す。
【０１８４】
（６）  当該ｃＤＮＡクローンの重要度を表示する。
【０１８５】
（７）  既存のデータベースに掲載されたものであるか否かを表示する。
【０１８６】
（８）  当該ｃＤＮＡクローンのＥＳＴ配列をホモロジー検索した結果のトップスコア（トップヒットスコア等）をデータベース分類別に表示する。これにより当該クローンが未知のものであるか既知のものであるかどうかが概観できる。ここで、「ｍａｍｍａｌ」は哺乳動物について既知の遺伝子配列を集めたデータベース、「ＮＴ」は全生物について既知の遺伝子配列を集めたデータベース、「ＥＳＴ」はＥＳＴ  配列（ｃＤＮＡ  クローンの断片配列）を集めたデータベース、「ＨＴＧ」はゲノム配列決定プロジェクトによって決定されつつあるゲノムＤＮＡ  配列のドラフトを集めたデータベース、「ＧＳＳ」はＧＳＳ  配列（ゲノムＤＮＡ  クローンの断片配列）を集めたデータベース、「ＳＴＳ」はＳＴＳ  配列（ゲノム上でマッピングされた配列）を集めたデータベース、「ＰＡＴ」は既に特許が取得されている遺伝子配列を集めたデータベースを示す。この結果を見ることによって、当該ｃＤＮＡクローンが、既に同じあるいは別の生物で既知となっている遺伝子（ｍａｍｍａｌ、ＮＴ）、未知の遺伝子であるが同じｃＤＮＡ  が既に取得されている遺伝子（ＥＳＴ）、未知の遺伝子であるが対応するゲノムＤＮＡ  断片が既に取得されている遺伝子（ＨＴＧ、ＧＳＳ）、染色体上での位置がわかっている遺伝子（ＳＴＳ）、既に特許が取得されている遺伝子（ＰＡＴ）であるかを確認することができる。
【０１８７】
（９）〜（１７）  当該ｃＤＮＡクローンが既知の遺伝子である場合、各フィールドにその既知遺伝子に関する情報が表示される。ここで、「Ｇｅｎｅ」は遺伝子名、「Ｐｒｏｄｕｃｔ」は当該遺伝子の産物タンパク質名、「Ｏｒｇａｎｉｓｍ」は当該遺伝子が取得されている生物種、「Ｔｉｓｓｕｅ」は当該遺伝子が取得された臓器または組織、「Ｌｏｃｕｓ  ＩＤ」は当該遺伝子のＧｅｎＢａｎｋデータベースでのＩＤ、「Ｐｒｏｔｅｉｎ  ＩＤ」は当該遺伝子の産物タンパク質のＧｅｎＢａｎｋ  データベースでのＩＤ、「Ｈｉｔ  ｌｅｎｇｔｈ、Ｈｉｔ  Ｉｄｅｎｔｉｔｙ」は、当該ｃＤＮＡの塩基配列が当該遺伝子配列にどのくらいの長さでどのくらい一致したか、「Ｅｖｉｄｅｎｃｅ」は当該遺伝子の存在の証拠に関する情報（ｍＲＮＡ、ＤＮＡなど；ｍＲＮＡ：ｍＲＮＡの存在が確認されている、ＤＮＡ：ＤＮＡ  配列から予測されたもの）を表示する。
【０１８８】
２．クラスタごとのデータ閲覧
クラスタごとのデータを閲覧する場合に表示される一覧レポート画面を図１７に示す。図１７に示すように、一覧レポート画面では、１行に１つのクラスタについての情報が表示される。図１７の各列はそれぞれ以下の情報（１）〜（１３）を表わす。
【０１８９】
（１）  クラスタＩＤを表示する。
【０１９０】
（２）  当該クラスタに属するすべてのｃＤＮＡクローンのＧｏｎａｄに対するｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション画像が合計何枚存在するかを表示する。
【０１９１】
（３）  当該クラスタに属するすべてのｃＤＮＡクローンの生後１週のマウス精巣に対するｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション画像が合計何枚存在するかを表示する。
【０１９２】
（４）  当該クラスタに属するすべてのｃＤＮＡクローンの生後２週のマウス精巣に対するｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション画像が合計何枚存在するかを表示する。
【０１９３】
（５）  当該クラスタに属するすべてのｃＤＮＡクローンの生後３週のマウス精巣に対するｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション画像が合計何枚存在するかを表示する。
【０１９４】
（６）  当該クラスタに属するすべてのｃＤＮＡクローンのＡｄｕｌｔのマウス精巣に対するｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション画像が合計何枚存在するかを表示する。
【０１９５】
（７）  当該クラスタに属するすべてのｃＤＮＡクローンのｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション画像が全部で何枚存在するかを表示する。
【０１９６】
（８）  当該クラスタに属するｃＤＮＡクローンの数を表示する。
【０１９７】
（９）  当該クラスタの代表ｃＤＮＡクローンのＩＤを表示する。
【０１９８】
（１０）  当該クラスタの配列をｎｒに対してｂｌａｓｔ検索した結果のｔｏｐ
ｈｉｔ  ｓｃｏｒｅを表示する。
【０１９９】
（１１）  当該クラスタの配列をｄｂｅｓｔに対してｂｌａｓｔ検索した結果のｔｏｐ  ｈｉｔ  ｓｃｏｒｅを表示する。
【０２００】
（１２）  当該クラスタの重要度を表示する。重要度の高いものからＡＡＡ、  ＡＡ、Ａ、Ｂ、…  のようにランク付けされている。
【０２０１】
（１３）  当該クラスタに属するいずれかのｃＤＮＡクローンのＥＳＴ配列にベクタの配列が含まれている場合はＹＥＳ、そうでない場合はＮＯを表示する。
【０２０２】
クラスタごとのデータを閲覧する場合に表示される詳細レポート画面を図１８に示す。図１８に示すように、詳細レポート画面では、１つのクラスタについての情報が１画面に表示される。図中の各項目（１）〜（２９）に表示される情報は以下の通りである。
【０２０３】
（１）  クラスタＩＤを表示する。
【０２０４】
（２）  当該クラスタの代表ｃＤＮＡクローンのＩＤを表示する。
【０２０５】
（３）  当該クラスタの重要度を表示する。重要度の高いものからＡＡＡ、ＡＡ、Ａ、Ｂ、…  のようにランク付けされている。
【０２０６】
（４）  当該クラスタの配列および、所属ｃＤＮＡクローンのＥＳＴ配列について公開してもよいと思われるものにはＹＥＳ、そうでないものにはＮＯを表示する。
【０２０７】
（５）  当該クラスタに属するいずれかのｃＤＮＡクローンのＥＳＴ配列にベクタの配列が含まれている場合はＹＥＳ、そうでない場合はＮＯを表示する。
【０２０８】
（６）、（９）、（１２）、（１５）、（１８）  当該クラスタに属するｃＤＮＡクローンがｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション実験によって、それぞれＧｏｎａｄ、生後１週マウス精巣、生後２週マウス精巣、生後３週マウス精巣、Ａｄｕｌｔマウス精巣においてどの細胞に発現がみられたかを表示する。ここでＧ、  Ｃ、Ｒ、Ｅ、Ｌ、Ｓはそれぞれ、Ｇｏｎｉａ、Ｓｐｅｒｍａｔｏｃｙｔｅ、Ｒｏｕｎｄ  ｓｐｅｒｍａｔｉｄ、Ｅｌｏｎｇａｔｅｄ  ｓｐｅｒｍａｔｉｄ、Ｌｅｙｄｉｇ  ｃｅｌｌ、Ｓｅｒｔｏｌｉ  ｃｅｌｌを表わす。
【０２０９】
（７）、（１０）、（１３）、（１６）、（１９）  当該クラスタに属するｃＤＮＡクローンのＧｏｎａｄ、生後１週マウス精巣、生後２週マウス精巣、生後３週マウス精巣、Ａｄｕｌｔマウス精巣に対するｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション画像がそれぞれ合計何枚存在するかを表示する。
【０２１０】
（８）、（１１）、（１４）、（１７）、（２０）  当該クラスタに属するｃＤＮＡクローンのＧｏｎａｄ、生後１週マウス精巣、生後２週マウス精巣、生後３週マウス精巣、Ａｄｕｌｔマウス精巣に対するｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション画像をそれぞれ表示する。画像は画像ＩＤと共に表示される。
【０２１１】
（２１）  当該クラスタに属するｃＤＮＡクローンの数を表示する。
【０２１２】
（２２）  当該クラスタに属するすべてのｃＤＮＡクローンのＩＤを表示する。各ｃＤＮＡクローンはｃＤＮＡクローンＩＤとＥＳＴ配列長（塩基数）が表示される。
【０２１３】
（２３）  当該クラスタの配列をｎｒに対してｂｌａｓｔ検索した結果を表示する。
【０２１４】
（２４）  当該クラスタの配列をｎｒに対してｂｌａｓｔ検索した結果のｔｏｐ
ｈｉｔ  ｓｃｏｒｅを表示する。
【０２１５】
（２５）  当該クラスタの配列をｂｌａｓｔ検索した対象ｎｒデータのバージョン情報を表示する。
【０２１６】
（２６）  当該クラスタの配列をｄｂｅｓｔに対してｂｌａｓｔ検索した結果を表示する。
【０２１７】
（２７）  当該クラスタの配列をｄｂｅｓｔに対してｂｌａｓｔ検索した結果のｔｏｐ  ｈｉｔ  ｓｃｏｒｅを表示する。
【０２１８】
（２８）  当該クラスタの配列をｂｌａｓｔ検索した対象ｄｂｅｓｔデータのバージョン情報を表示する。
【０２１９】
（２９）  当該クラスタの配列を表示する。
【０２２０】
３．染色体マップの閲覧
染色体マップを閲覧する場合に表示される染色体マップ表示画面を図１９に示す。図１９に示すように、遺伝子座が特定されたｃＤＮＡクローン（またはクラスタ）が染色体マップ上に配置される。そして、そのｃＤＮＡクローンの発現量を時系列に一覧表示する。
【０２２１】
また、各ｃＤＮＡクローン（またはクラスタ名）をクリックなどすることにより選択すると、対応するｃＤＮＡクローンまたはクラスタの詳細レポート画面が表示される。
【０２２２】
［代謝パス予測処理］
次に、代謝パス予測処理の詳細について図３４を参照して説明する。図３４は、本実施形態における本システムの代謝パス予測処理の一例を示すフローチャートである。
【０２２３】
まず、代謝パス予測部１０２−３は、特定化合物（例えば薬品など）の構造データ（ＭＯＬファイルのデータなど）を利用者に入力させる（ステップＳ３−１）。
【０２２４】
そして、代謝パス予測部１０２−３は、トランスフォーム適用部１０２ｓの処理により、指定された特定化合物についてトランスフォーム情報データベース１０６ｋに格納された各トランスフォームを適用することにより、当該特定化合物の代謝パスを予想する（ステップＳ３−２）。なお、代謝パス予測プログラムとして、例えば、ＣｏｍｐｕＤｒｕｇ  Ｌｔｄ．（会社名）の「Ｍｅｔａｂｏｌｅｘｐｅｒｔ」（製品名）や、Ｌａｈｓａ  Ｌｉｍｉｔｅｄ（会社名）の「ＭＥＴＥＯＲ」（製品名）などの既知の代謝物予測システムを用いてもよい。
【０２２５】
ここで、トランスフォーム適用部１０２ｓは、適用するトランスフォームの適用する結合数を指定することができる。すなわち、トランスフォーム適用部１０２ｓはトランスフォーム群の中から指定された結合数のトランスフォームのみを適用してもよい。
【０２２６】
そして、代謝パス予測部１０２−３は、代謝パス補正部１０２ｔの処理により、ＣＹＰ関連遺伝子発現情報データベース１０６ｉにアクセスして、代謝パスに登場する各ＣＹＰ関連遺伝子の各発現部位における発現量をＣＹＰ関連遺伝子発現情報から取得し、各発現部位における各ＣＹＰの発現量から各代謝反応の相対的な代謝速度を推定することにより、各発現部位における代謝パスを補正する（ステップＳ３−３）。
【０２２７】
そして、代謝パス予測部１０２−３は、予測結果出力部１０２ｕの処理により、補正された各発現部位における代謝パスにより予測された代謝後の化合物に関する情報（例えば、化合物名、当該化合物が水溶性であるか、脂溶性であるか等の物性情報など）を出力する（ステップＳ３−４）。また、代謝パス予測部１０２−３は、予測した代謝パス（最終、中間など）に関する情報等を代謝パス情報データベース１０６ｍの所定の記憶領域に格納する。
これにて、代謝パス予測処理が終了する。
【０２２８】
［他の実施の形態］
さて、これまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態以外にも、上記特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。
【０２２９】
例えば、ＣＹＰ代謝予測装置１００がスタンドアローンの形態で処理を行う場合を一例に説明したが、ＣＹＰ代謝予測装置１００とは別筐体で構成されるクライアント端末からの要求に応じて処理を行い、その処理結果を当該クライアント端末に返却するように構成してもよい。
【０２３０】
また、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０２３１】
また、ＣＹＰ代謝予測装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。
例えば、ＣＹＰ代謝予測装置１００の各部または各装置が備える処理機能、特に制御部１０２にて行なわれる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）および当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現することができ、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現することも可能である。なお、プログラムは、後述する記録媒体に記録されており、必要に応じてＣＹＰ代謝予測装置１００に機械的に読み取られる。
【０２３２】
すなわち、ＲＯＭまたはＨＤなどの記憶部１０６などには、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭ等にロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部１０２を構成する。また、このコンピュータプログラムは、ＣＹＰ代謝予測装置１００に対して任意のネットワーク３００を介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記録されてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
【０２３３】
また、本発明にかかるプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等の任意の「可搬用の物理媒体」や、各種コンピュータシステムに内蔵されるＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤ等の任意の「固定用の物理媒体」、あるいは、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットに代表されるネットワークを介してプログラムを送信する場合の通信回線や搬送波のように、短期にプログラムを保持する「通信媒体」を含むものとする。
【０２３４】
また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施の形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。
【０２３５】
また、ＣＹＰ代謝予測装置１００は、さらなる構成要素として、マウス等の各種ポインティングデバイスやキーボードやイメージスキャナやデジタイザ等から成る入力装置（図示せず）、入力データのモニタに用いる表示装置（図示せず）、システムクロックを発生させるクロック発生部（図示せず）、および、各種処理結果その他のデータを出力するプリンタ等の出力装置（図示せず）を備えてもよく、また、入力装置、表示装置および出力装置は、それぞれ入出力インターフェースを介して制御部１０２に接続されてもよい。
【０２３６】
記憶部１０６に格納される各種のデータベース等（ｃＤＮＡクローンデータベース１０６ａ〜代謝パス情報データベース１０６ｍ）は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラムやテーブルやファイルやデータベースやウェブページ用ファイル等を格納する。
【０２３７】
また、ＣＹＰ代謝予測装置１００は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理端末等の情報処理装置にプリンタやモニタやイメージスキャナ等の周辺装置を接続し、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。
【０２３８】
さらに、ＣＹＰ代謝予測装置１００の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷等に応じた任意の単位で、機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、各データベースを独立したデータベース装置として独立に構成してもよく、また、処理の一部をＣＧＩ（Ｃｏｍｍｏｎ  Ｇａｔｅｗａｙ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を用いて実現してもよい。
【０２３９】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、本発明によれば、各ＣＹＰの酵素反応における反応基質構造データと反応生成物構造データを取得し、既知の各ＣＹＰに関する代謝反応の反応中心を求め、各ＣＹＰの酵素反応における各反応中心の原子から所定の結合数以内でたどれる原子を抽出して反応部分構造を求めることにより、各ＣＹＰに対応するトランスフォームを生成し、ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション実験により測定されたＣＹＰ関連遺伝子の発現部位および発現量に関する情報を対応付けて記憶したＣＹＰ関連遺伝子発現情報を格納し、特定化合物について各トランスフォームを適用することにより、当該特定化合物の代謝パスを予想し、代謝パスに登場する各ＣＹＰ関連遺伝子の各発現部位における発現量をＣＹＰ関連遺伝子発現情報から取得し、各発現部位における各ＣＹＰの発現量から各代謝反応の相対的な代謝速度を推定することにより、各発現部位における代謝パスを補正するので、各組織や各細胞（発現部位）におけるＣＹＰの代謝予測を正確に行うことができるようになり、医薬品開発などにおけるＣＹＰによる化合物代謝パスを正確に予測することができるＣＹＰ代謝予測装置、ＣＹＰ代謝予測方法、および、プログラムを提供することができる。
【０２４０】
すなわち、本発明によれば、医薬や農薬や環境ホルモンなどが人体内に入ったときに、各組織や各細胞においてＣＹＰがどのような代謝を行うかを正確にシミュレーションすることができるＣＹＰ代謝予測装置、ＣＹＰ代謝予測方法、および、プログラムを提供することができる。
【０２４１】
また、本発明によれば、代謝パス補正手段により補正された各発現部位における代謝パスにより予測された代謝後の化合物に関する情報を出力するので、各代謝生成物の化合物の名称や、その化合物が水溶性であるか、脂溶性であるか等の物性情報などを表示できるようになり、例えば、最終代謝物が水溶性になるまで、代謝予測シミュレーションを実行することなどができるＣＹＰ代謝予測装置、ＣＹＰ代謝予測方法、および、プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】高速ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション法の概要を示す図である。
【図２】取り込まれた画像の一例を示す図である。
【図３】本発明の基本原理を示す原理構成図である。
【図４】本発明が適用される本システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図５】本実施形態における本システムの画像アノテーション情報入力処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】本実施形態における本システムのｃＤＮＡクローン配列ホモロジー検索処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】本実施形態における本システムのアセンブル処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】本実施形態における本システムのクラスタ配列ホモロジー検索処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】本実施形態における本システムの３次元シミュレーション処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】本実施形態における本システムの発現量推定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】本実施形態における本システムの画像比較処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】本実施形態における本システムの染色体マップ作成処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】モニタに表示されるアノテーション情報入力画面の表示画面の一例を示す図である。
【図１４】ｃＤＮＡクローンごとのデータを閲覧する場合に表示される一覧レポート画面の一例を示す図である。
【図１５】ｃＤＮＡクローンごとのデータを閲覧する場合に表示される詳細レポート画面の一例を示す図である。
【図１６】ｃＤＮＡクローンごとのデータを閲覧する場合に表示される詳細レポート画面の別の一例を示す図である。
【図１７】クラスタごとのデータを閲覧する場合に表示される一覧レポート画面の一例を示す図である。
【図１８】クラスタごとのデータを閲覧する場合に表示される詳細レポート画面の一例を示す図である。
【図１９】染色体マップを閲覧する場合に表示される染色体マップ表示画面の一例を示す図である。
【図２０】既知代謝反応の反応中心の概念を示す図である。
【図２１】反応部分構造の概念を示す図である。
【図２２】各ＣＹＰに関する既知代謝反応からトランスフォームを生成し、代謝物を予測したい化合物にトランスフォームを適用することにより代謝予測を行う場合の概念を示す図である。
【図２３】サンプルの構造と原子番号を示す図である。
【図２４】サンプルの構造を既知のＭＯＬファイル形式で表示する場合のデータを示す図である。
【図２５】ＭＯＬファイル形式のトランスフォーム式のデータの一例を示す図である。
【図２６】ＭＯＬファイル形式のトランスフォーム式のデータの一例を示す図である。
【図２７】ＭＯＬファイル形式のトランスフォーム式のデータの一例を示す図である。
【図２８】発現情報解析部１０２−１の構成の一例を説明するブロック図である。
【図２９】トランスフォーム抽出部１０２−２の構成の一例を説明するブロック図である。
【図３０】代謝パス予測部１０２−３の構成の一例を説明するブロック図である。
【図３１】本実施形態における本システムのメイン処理の一例を示すフローチャートである。
【図３２】本実施形態における本システムのトランスフォーム抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【図３３】本実施形態における本システムの発現情報解析処理の一例を示すフローチャートである。
【図３４】本実施形態における本システムの代謝パス予測処理の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１００  ＣＹＰ代謝予測装置
１０２  制御部
１０２−１  発現情報解析部
１０２ａ  画像アノテーション情報入力部
１０２ｂ  ｃＤＮＡクローン配列ホモロジー検索部
１０２ｃ  ｃＤＮＡクローンクラスタリング部
１０２ｄ  クラスタ配列決定部
１０２ｅ  クラスタ配列ホモロジー検索部
１０２ｆ  ３次元シミュレーション部
１０２ｇ  発現量推定部
１０２ｈ  画像比較部
１０２ｉ  代表クローン決定部
１０２ｊ  クラスタ重要度決定部
１０２ｋ  外部データベースアクセス部
１０２ｍ  染色体マップ作成部
１０２ｎ  表示画面作成部
１０２ｏ  ＣＹＰ関連遺伝子発現情報生成部
１０２−２  トランスフォーム抽出部
１０２ｐ  反応中心生成部
１０２ｒ  トランスフォーム生成部
１０２−３  代謝パス予測部
１０２ｓ  トランスフォーム適用部
１０２ｔ  代謝パス補正部
１０２ｕ  予測結果出力部
１０４  通信制御インターフェース部
１０６  記憶部
１０６ａ  ｃＤＮＡクローンデータベース
１０６ｂ  クラスタデータベース
１０６ｃ  ホモロジー検索結果データベース
１０６ｄ  クラスタ配列データベース
１０６ｅ  クラスタ配列ホモロジー検索結果データベース
１０６ｆ  ベクタ配列データベース
１０６ｇ  画像データベース
１０６ｈ  核酸配列データベース
１０６ｉ  ＣＹＰ関連遺伝子発現情報データベース
１０６ｊ  ＣＹＰ関連代謝情報データベース
１０６ｋ  トランスフォーム情報データベース
１０６ｍ  代謝パス情報データベース
１０８  入出力制御インターフェース部
１１２  入力装置
１１４  出力装置
２００  外部システム
３００  ネットワーク
【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７】
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【図８】
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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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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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