(57)【要約】【課題】計算量を爆発的に増加させることなく、多遺伝子疾患の疾患感受性遺伝子の組み合わせ候補を出力することができる遺伝子解析方法を提供する。【解決手段】ステップ１０１では、遺伝子解析に利用する複数の個体の複数の遺伝子多型情報と当該個体の疾患の有無を示す情報とを入力する。ステップ１０２では、ルートノードにおける説明変数（ＳＮＰｓ）毎の改善度の算出を行う。ステップ１０３では、ステップ１０２で求めた説明変数毎の改善度に基づいて、ルートノードにおいて分岐に利用する説明変数を選択し、ステップ１０４及びステップ１０５で分岐演算処理を行って、複数の帰構造データを得る。次いで、ステップ１０７で複数の決定木の各ノードにおけるオッズ比を求める。そして、オッズ比に基づいて注目されるノードの情報を出力する（ステップ１０８）。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにより、疾患感受性遺伝子の同定を支援する遺伝子解析方法であって、
個体それぞれが有する複数の遺伝子多型情報と当該個体の疾患の有無を示す情報とを入力する入力ステップと、
前記疾患それぞれについて、疾患の有無を目的変数とし、前記遺伝子多型情報を説明変数として決定木解析を行う解析ステップと、
前記解析ステップによって得られた決定木情報の各ノードにおける前記疾患の有無毎の個体数を示す情報及び前記説明変数の組み合わせ情報を出力する出力ステップを含む遺伝子解析方法。
【請求項２】
請求項１記載の遺伝子解析方法であって、
前記決定木解析は、子ノードにおける前記疾患の有無のオッズとルートノードにおける前記疾患の有無のオッズとの比であるオッズ比の９５％信頼区間が１を含む場合に、当該子ノードへの分岐を停止するものである遺伝子解析方法。
【請求項３】
請求項１又は２記載の遺伝子解析方法であって、
前記出力ステップは、各ノードにおける前記疾患の有無のオッズとルートノードにおける前記疾患の有無のオッズとの比であるオッズ比を合わせて出力するものである遺伝子解析方法。
【請求項４】
請求項３記載の遺伝子解析方法であって、
前記出力ステップは、前記オッズ比の９５％信頼区間が１を含まないノードについて、当該ノードにおける前記疾患の有無毎の個体数を示す情報及び前記説明変数の組み合わせ情報を出力するものである遺伝子解析方法。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれか１項記載の遺伝子解析方法であって、
前記解析ステップは、決定木解析におけるルートノードの分岐に使用する前記説明変数を複数選択するステップを含み、複数の決定木情報を生成するものである遺伝子解析方法。
【請求項６】
請求項５記載の遺伝子解析方法であって、
前記説明変数を選択するステップは、各ノードにおける最良の分岐変数と分岐値を求めるための基準となる評価値を前記説明変数それぞれについて求め、求めた評価値の順に前記説明変数を選択するものである遺伝子解析方法。
【請求項７】
請求項６記載の遺伝子解析方法であって、
前記説明変数を選択するステップは、前記説明変数を前記評価値の順に並べた場合の前記評価値の変化率に基づいて複数の説明変数を選択するものである遺伝子解析方法。
【請求項８】
請求項６又は７記載の遺伝子解析方法であって、
前記評価値は、Ｇｉｎｉ係数を用いて演算される改善度である遺伝子解析方法。
【請求項９】
請求項６又は７記載の遺伝子解析方法であって、
前記評価値は、フィッシャーの正確検定によるｐ値又はカイ２乗検定によるｐ値である遺伝子解析方法。
【請求項１０】
請求項６又は７記載の遺伝子解析方法であって、
前記評価値は、各ノードにおける前記疾患の有無のオッズとルートノードにおける前記疾患の有無のオッズとの比であるオッズ比である遺伝子解析方法。
【請求項１１】
請求項１ないし１０のいずれか１項記載の遺伝子解析方法であって、
前記遺伝子多型情報は、１塩基多型情報である遺伝子解析方法。
【請求項１２】
請求項１ないし１１のいずれか１項記載の遺伝子解析方法における各ステップを、コンピュータに実行させるための遺伝子解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、コンピュータにより、疾患感受性遺伝子の同定を支援する遺伝子解析方法、及び遺伝子解析プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
患者疾患情報と遺伝子多型情報との相関解析等により、疾患関連遺伝子の探索が進められているが、生活習慣病に代表されるような複数の環境要因と遺伝要因の相互作用により発症する多因子疾患の克服には、個々の遺伝子の研究だけでは不充分である。また、遺伝子多型の中でもＳＮＰｓ（一塩基多型）に関するデータの蓄積も進み、ＳＮＰｓと疾患との関連についても研究がされている。
【０００３】
遺伝子多型と疾患との関係を解析する方法については、特許文献１及び特許文献２に記載されたものがある。特許文献１には、疾病の発現の有無に応じて各遺伝子多型サイトのタイプを集計して算出した統計量を利用してクラスタリングを行う遺伝子多型関連解析方法及びそのプログラムが記載されている。また、特許文献２には、任意の遺伝子配列から、当該遺伝子配列に関連する既知又は未知の疾患との関連性のあるＳＮＰを検出し、特に当該遺伝子配列中に複数のＳＮＰが存在する場合には、疾患との関連性における順位付けをする疾患関連ＳＮＰの検出方法が記載されている。
【０００４】
しかし、上記方法では、複数の遺伝子の組み合わせと疾患との関連を見出すことが簡単でない。すなわち、組み合わせと疾患との関連を見出すには、複数の遺伝子の組み合わせを網羅的に調べる必要があるが、上記方法では計算能力等に限りがあるので、非常に困難である。このことは、ＳＮＰｓ等の大量の遺伝子情報を利用した解析を行う場合に顕著であり、数百あるいは数千以上の遺伝子多型データを扱う場合は、事実上不可能である。
【０００５】
一方、データマイニングが、医療分野を含む多くの応用分野に利用されている。データマイニングは、大規模な情報データベースから、コンピュータを用いて有用な知見を抽出する統計的手法の  「総称」であり、ニューラルネット（ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、自己組織化マップ（ｓｅｌｆ  ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  ｍａｐ）、連関規則（ｂａｓｋｅｔ  ａｎａｌｙｓｉｓ）、決定木（ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ｔｒｅｅ）等の解析手法が利用されている。
【０００６】
この内、決定木による解析は、全てのサンプルデータを含むルートノードから順次排他的なデータのサブセットを生成するもので、サンプルデータが有するある特定の変数（目的変数）について分類したいとき、目的変数以外の変数に基づく分類規則を見つけることができるものである。
【０００７】
【特許文献１】
特開２００３−６７３８９
【特許文献２】
特開２００２−６３１７５
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、計算量を爆発的に増加させることなく、多遺伝子疾患の疾患感受性遺伝子の組み合わせ候補を出力することができる遺伝子解析方法及び及び遺伝子解析プログラムを提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の遺伝子解析方法は、コンピュータにより、疾患感受性遺伝子の同定を支援する遺伝子解析方法であって、個体それぞれが有する複数の遺伝子多型情報と当該個体の疾患の有無を示す情報とを入力する入力ステップと、前記疾患それぞれについて、疾患の有無を目的変数とし、前記遺伝子多型情報を説明変数として決定木解析を行う解析ステップと、前記解析ステップによって得られた決定木情報の各ノードにおける前記疾患の有無毎の個体数を示す情報及び前記説明変数の組み合わせ情報を出力する出力ステップを含むものである。決定木解析においては、分岐した下位のノードにおいて順次説明変数である遺伝子多型情報を選択するので、計算量を爆発的に増加をさせることなく、多遺伝子疾患の疾患感受性遺伝子の組み合わせ候補を出力することができる。
【００１０】
本発明の遺伝子解析方法は、前記決定木解析が、子ノードにおける前記疾患の有無のオッズとルートノードにおける前記疾患の有無のオッズとの比であるオッズ比の９５％信頼区間が１を含む場合に、当該子ノードへの分岐を停止するものであるものを含む。子ノードのオッズ比の９５％信頼区間が１を含む場合、精度が充分でなく有意な情報が得られないと考えられるので、解析を効率的に終了することができる。
【００１１】
本発明の遺伝子解析方法は、前記出力ステップが、各ノードにおける前記疾患の有無のオッズとルートノードにおける前記疾患の有無のオッズとの比であるオッズ比を合わせて出力するものを含む。各ノードのオッズ比を出力することにより、解析対象とした集団にかかわらず、遺伝子多型の組み合わせを定量的に評価することができ、疾患感受性遺伝子の同定をさらに効率的に行うことができる。
【００１２】
本発明の遺伝子解析方法は、前記出力ステップが、前記オッズ比の９５％信頼区間が１を含まないノードについて、当該ノードにおける前記疾患の有無毎の個体数を示す情報及び前記説明変数の組み合わせ情報を出力するものであるものを含む。子ノードのオッズ比の９５％信頼区間が１を含む場合、精度が充分でなく有意な情報が得られないと考えられるので、有意な情報を含むノードについてのみ出力することにより、解析結果に基づく疾患感受性遺伝子の同定効率を向上させることができる。
【００１３】
本発明の遺伝子解析方法は、前記解析ステップが、決定木解析におけるルートノードの分岐に使用する前記説明変数を複数選択するステップを含み、複数の決定木情報を生成するものであるものを含む。複数の決定木情報を生成するので、説明変数の組み合わせ、すなわち、遺伝子の組み合わせの網羅性を向上させることができ、疾患感受性遺伝子の解析漏れを減少させることが可能となる。
【００１４】
本発明の遺伝子解析方法は、前記説明変数を選択するステップが、各ノードにおける最良の分岐変数と分岐値を求めるための基準となる評価値を前記説明変数それぞれについて求め、求めた評価値の順に前記説明変数を選択するものであるものを含む。評価値の高い順にルートノードにおける説明変数を選択することにより、計算量の増加を制限しつつ、遺伝子の組み合わせの網羅性を向上させることができる。
【００１５】
本発明の遺伝子解析方法は、前記説明変数を選択するステップが、前記説明変数を前記評価値の順に並べた場合の前記評価値の変化率に基づいて複数の説明変数を選択するものであるものを含む。ここで、選択される説明変数は、例えば、改善度の変化率が大きく変化するまでの複数の説明変数である。
【００１６】
本発明の遺伝子解析方法は、前記評価値が、Ｇｉｎｉ係数を用いて演算される改善度であるものを含む。
【００１７】
本発明の遺伝子解析方法は、前記評価値が、フィッシャーの正確検定によるｐ値又はカイ２乗検定によるｐ値であるものを含む。フィッシャーの正確検定によるｐ値やカイ２乗検定によるｐ値は、相関がまったくないという帰無仮説のもとで観測された分布が偶然そのような分布になる確率を示しており、ｐ値が５％（０．０５）より大きいものは偶然の産物である可能性が高いと考えられる。したがって、ｐ値が５％以上のものを分岐変数として採用しないことにより説明変数の選択を客観的に行うことができる。
【００１８】
本発明の遺伝子解析方法は、前記評価値が、各ノードにおける前記疾患の有無のオッズとルートノードにおける前記疾患の有無のオッズとの比であるオッズ比であるものを含む。オッズ比は、解析対象とした集団に影響を受けない値であるので、分岐基準となる説明変数の選択をより客観的に行うことができる。
【００１９】
本発明の遺伝子解析方法は、前記遺伝子多型情報が、１塩基多型情報であるものを含む。
【００２０】
本発明の遺伝子解析プログラムは、上記した遺伝子解析方法における各ステップを、コンピュータに実行させるためのものである。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。図１は、本発明の実施の形態の遺伝子解析方法の概略フローを示す図である。図１に示す各ステップは、所定のプログラムがインストールされたコンピュータによって実行される。コンピュータは、例えば図２に示されるように、記憶部１、表示部２、制御部３、入力部４、出力部５、操作部６の機能を有し、スタンドアローンのコンピュータ、あるいはクライアント／サーバ形式のコンピュータによって実現される。図２に示される各要素の機能は周知のものであるので説明を省略する。
【００２２】
図１に示す遺伝子解析方法の各ステップについて説明する。この解析方法は、決定木解析方法としてＣＡＲＴ法を利用しているが、決定木解析としては、ＣＡＲＴ法に限らず、ＣＨＡＩＤ法、Ｃ５．０法等の方法を利用することが可能である。また、分岐のための評価値としてフィッシャー（Ｆｉｓｈｅｒ）の正確検定（ｅｘａｃｔ  ｔｅｓｔ）によるｐ値を用いた方法や、オッズ比（Ｏｄｄｓ  ｒａｔｉｏ）を用いた方法を利用することもできる。
【００２３】
ステップ１０１では、遺伝子解析に利用する複数の個体の情報を入力する。入力する情報には、個体それぞれが有する複数の遺伝子多型情報と当該個体の疾患の有無を示す情報とが含まれる。遺伝子多型情報としては、一塩基多型（ＳＮＰｓ）データが利用される。ここで入力される疾患の有無を示すデータは、後述する決定木解析における目的変数として利用され、ＳＮＰｓデータは説明変数として利用される。なお、ＳＮＰｓが存在するゲノム上の位置や頻度は、集団によって異なるので、同一人種からなる集団を決定木解析の対象とする。ヒトは、モンゴロイド（東ユーラシア人集団）・コーカソイド（西ユーラシア人集団）・ネグロイド（アフリカ人集団）の３群に大別できるが、日本人の疾患遺伝子の同定に、日本人と体型や病型の大きく異なるコーカソイドのＳＮＰｓデータを用いると、正確な同定ができなくなり、結果として効果のない治療・投薬をしたり、予想外の副作用が出現する恐れがある。
【００２４】
ステップ１０２では、ルートノードにおける説明変数（ＳＮＰｓ）毎の改善度の算出を行う。改善度は、ＣＡＲＴ法を利用して決定木解析を行う際の各ノードにおける最良の分岐変数と分岐値を求めるための評価値である。このような評価値は解析方法に応じて異なり、ＣＨＡＩＤ法においてはカイ２乗分布、Ｃ５．０法においてはエントロピーが利用される。また、フィッシャー（Ｆｉｓｈｅｒ）の正確検定（ｅｘａｃｔ  ｔｅｓｔ）によるｐ値や、オッズ比（Ｏｄｄｓ  ｒａｔｉｏ）を用いることも可能である。
【００２５】
決定木解析方法の１つであるＣＡＲＴ法は、目的変数に対してできるだけ等質なデータサブセットを作成すべく、対象を２分岐させるものである。そのため、データの不純度（Ｇｉｎｉ係数）を定義し、元のデータ（親ノードのデータ）を２つのサブセット（子ノードのデータ）に分割するとき、子ノードの不純度が親ノードの不純度に対してどの程度改善されたかを示す改善度を分岐の評価基準としている。そして、改善度が最大となるような分岐点（分岐変数及びその値）を再帰的に探索する過程を、停止規則を満たすまで反復する。
【００２６】
不純度ｇ（ｔ）は、ｇ（ｔ）＝Σ（ｊｎｏｔ＝ｉ）ｐ（ｊ｜ｔ）ｐ（ｉ｜ｔ）で定義され、改善度ｆ（ｔ）は、ｆ（ｔ）＝ｇ（ｔ）−ＰＬｇ（ｔＬ）―ＰＲｇ（ｔＲ）で定義される。
【００２７】
ここで、ｐ（ｊ｜ｔ）＝ｐ（ｊ，ｔ）／ｐ（ｔ），ｐ（ｊ，ｔ）＝Π（ｊ）Ｎｊ（ｔ）／Ｎｊ，ｐ（ｔ）＝Σ（ｊ）ｐ（ｊ，ｔ）であり、Π（ｊ）は、カテゴリｊの事前確率、Ｎｊ（ｔ）は、ノードｔにおけるカテゴリｊのケース数（症例数、個体数）、Ｎｊは、ルートノードにおけるカテゴリｊのケース数（症例数、個体数）である。また、ＰＬは、ノードｔにおいて左の子ノードに送られるケースの割合であり、ＰＲは、ノードｔにおいて右の子ノードに送られるケースの割合である。ＣＡＲＴ法においては、改善度ｆ（ｔ）が最大となるように分岐が選択される。すなわち、不純度が最も大きく減少するような分岐が選択される。
【００２８】
このような不純度及び改善度は、完全に「純粋」なノードでは、ケースは全て目的変数について同じ値をとるので、このように定義した不純度ｇ（ｔ）は、最小値０となる。一方、最も「純粋でない」ノードでは、ケースはカテゴリ間に均等に分布するので、不純度ｇ（ｔ）の最大値は、１−（１／カテゴリ数）となる。
【００２９】
ステップ１０３では、ステップ１０２で求めた説明変数毎の改善度に基づいて、ルートノードにおいて分岐に利用する説明変数を選択する。説明変数は、改善度が大きい順に１又は複数選択する。説明変数を１つ選択するか複数選択するかは任意であり、データの性質等に応じて作成すべき木構造を増減させることが好ましい。また、複数選択する場合の選択基準は任意であり、固定数としてもよいし、改善度が一定値以上の説明変数を選択してもよい。また、改善度を大きい順にプロットし、改善度が大きく減少する（改善度の変化率が大きく変化する）手前までの説明変数を選択してもよい。選択した説明変数（ＳＮＰｓ）は、抽出して記憶部１あるいは図示しない内部メモリ等に保持しておく。改善度に大きな差がない説明変数は、同じ程度に疾患と関連すると推定されるので、説明変数の選択基準として効果的である。
【００３０】
ステップ１０４では、選択して記憶した説明変数を改善度が大きいものを利用し、ルートノードでの分岐演算処理を行う。次いで、ステップ１０５では、ルートノードから分岐した子ノードでの分岐演算処理を、順次停止規則を満たすまで実行する。ステップ１０５での分岐演算処理は、先に述べたＣＡＲＴ法における通常の分岐演算処理と同様、改善度が最大となるような説明変数に基づいて行う。なお、停止規則は、決定木解析によって得られる木構造の階層数、ノードに含まれるケース数等により、予め設定しておく。停止規則としては、親ノード又は子ノードに含まれる最小ケース数、分岐階層数等が利用可能である。また、子ノードオッズ比（オッズ比については、後述する。）を求め、オッズ比の９５％信頼区間が１を含まない場合に、当該子ノードへの分岐を停止するようにしてもよい。子ノードのオッズ比の９５％信頼区間が１を含む場合、精度が充分でなく有意な情報が得られないと考えられるので、解析を効率的に終了することができる。
【００３１】
子ノードにおける分岐演算処理が終了すると、ステップ１０６で、選択した説明変数の内、ルートノードにおける分岐演算処理に利用していない残りの説明変数があるかどうかを判断し、説明変数が残っている場合は、ステップ１０４に戻って同様の処理を行う。この場合、ステップ１０４で利用する説明変数は、ルートノードにおける分岐演算処理に利用していない残りの説明変数の内の改善度が最大のものである。このように、ステップ１０４とステップ１０５の処理を繰り返し実行することにより、１又は複数の決定木が得られる。
【００３２】
ステップ１０６で説明変数に残りがないと判断された場合、ステップ１０７で、ステップ１０４及びステップ１０５で求めた１又は複数の決定木の各ノードにおけるオッズ比を求める。オッズ比は、解析対象の集団（ルートノードの集団）における疾患の有無の比率（目的変数の所定のカテゴリのケース数の比率）に対する、各ノードでの疾患の有無の比率を示すものである。このようなオッズ比率は、解析対象集団の疾患率に左右されずに注目ノードを抽出することができる。
【００３３】
ステップ１０８では、ステップ１０７で求めたオッズ比に基づく注目ノードの抽出を行う。そして、ステップ１０８で、抽出したノードの情報を出力する。出力するノード情報には、疾患の有無毎の個体数（ケース数）を示す情報及び説明変数の組み合わせ情報が含まれる。また、合わせてオッズ比を出力してもよい。ノード情報の出力方法は任意である。例えば、解析結果の木構造図を表示部に表示し、注目ノードを他のノードと区別（例えば、表示色を変化させる。）して注目ノード情報を出力する。また、注目ノードへの分岐に利用した説明変数の組み合わせを単に出力部５（例えば、プリンタ、外部メモリ）に出力してもよい。
【００３４】
オッズ比は、ある遺伝子多型（の組み合わせ）をもつことでリスクが何倍になるかの指標であるので、統計的には「９５％信頼区間が１をまたがない」ノードが「偶然のばらつきによるものでない」統計学的に有意なノードであるといえる。したがって、「９５％信頼区間が１をまたがない」ノードを注目ノードとして抽出する。また、オッズ比が１より小の注目ノードの遺伝子（の組み合わせ）は、「疾患に対して防御的に働く」あるいは「疾患になりにくくなる」因子であると推定できる。
【００３５】
なお、注目ノードの抽出にオッズ比を利用したが、オッズ比を演算せずに注目ノードを抽出してもよい。この場合は、各ノードに含まれるカテゴリ１のケース比率を利用する。ただし、この比率は、解析対象をどのようにとるかで変化するので、オッズ比を利用するのが好ましい。
【００３６】
次に、本発明の遺伝子解析を実際の遺伝子多型データに適用した例について説明する。解析対象としては、脳梗塞患者（アテローム血栓性梗塞６８名とラクナ梗塞１４２名）の血液試料から、脳梗塞発症に係ると考えられる遺伝子の多型情報をタイピングしたデータ（合計２１０ケース）を用いた。
【００３７】
ラクナ梗塞の発症を目的変数、脳梗塞に関係するであろうと考えられる遺伝子を説明変数として解析した結果を図３〜図６に示す。図３は、ルートノードにおける各説明変数（ＳＮＰｓ）の改善度の算出結果（図１のステップ１０２参照）を、大きい順にプロットした図である。図４〜図５は、改善度が大きい順に選択した３つの説明変数を用いてルートノードにおける分岐を行った結果の木構造を示す図である。図４の木構造図は、改善度が最大の「ＸＩＩ遺伝子（ＸＩＩｇｅｎｅ）」を利用したものであり、図５の木構造図は、改善度が２番目の「ＦＩＢ−Ｂ」を利用したものであり、図６の木構造図は、改善度が３番目の「５ＨＴ２Ａ」を利用したものである。このように、本発明の遺伝子解析においては、選択した説明変数（ＳＮＰｓ）の数だけ木構造が作成される。
【００３８】
図４〜図６の木構造図において、各ノードにおける「カテゴリ０」は、「ラクナ梗塞の発症無し」を表し、「カテゴリ１」は、「ラクナ梗塞の発症あり」を表す。また、「％」は、それぞれのカテゴリの期待確率を示し、「ｎ」は、患者数を示す。ルートノード（ノード０）は、各図とも共通であり、ルートノードに属する患者の合計は２１０人（２１０ケース）である。ルートノードにおいては、「カテゴリ０」は６８ケースで期待確率が３２．３８％であり、「カテゴリ１」は１４２ケースで期待確率が６７．６２％であることを示している。
【００３９】
図４の木構造図において、ルートノードの分岐は説明変数「ＸＩＩ遺伝子」に基づいて行われており、ノード１とノード２が生成されている。ノード１は、「ＸＩＩ遺伝子」が「ＴＴ」と「ＴＣ」であるケースの集合であり、ノード２は、「ＸＩＩ遺伝子」が「ＣＣ」であるケースの集合であることを示している。また、「ＸＩＩ遺伝子」に基づいて分岐させたことによる改善度が０．０１５７であることを示している。
【００４０】
ノード１に含まれるケースは合計１５５であり、「カテゴリ０」が４２ケース、「カテゴリ１」が１１３ケースであることを示している。したがって、ノード１のオッズ比ＯＲは、ＯＲ＝（１１３／４２）／（１４２／６８）＝１．２９となる。同様に、ノード２に含まれるケースは合計５５であり、「カテゴリ０」が２６ケース、「カテゴリ１」が２９ケースであることを示している。したがって、ノード２のオッズ比ＯＲは、ＯＲ＝（２９／２６）／（１４２／６８）＝０．５３となる。
【００４１】
そして、ノード１及びノード２はさらに分岐され、順次停止規則を満足させるまで分岐を繰り返すことによってノード３〜ノード２０が生成される。また、同様に、ルートノードを説明変数「ＦＩＢ−Ｂ」に基づいて分岐させることによってノード２１及びノード２２が生成され、さらに分岐を繰り返すことによってノード２３〜ノード３６が生成される（図５の木構造図参照）。さらに、ルートノードを説明変数「５ＨＴ２Ａ」に基づいて分岐させることによってノード３７及びノード３８が生成され、さらに分岐を繰り返すことによってノード３９〜ノード５２が生成される（図６の木構造図参照）。
【００４２】
なお、図６の第１分岐によって得られるノード３８は、説明変数「５ＨＴ２Ａ」の多型データが記載されていないが、解析に利用したケースに「５ＨＴ２Ａ」の遺伝子多型をタイピングできなかったケースが３３あって、その集団がラクナ梗塞の割合が低かったことを示している。
【００４３】
このように生成された５２のノードは、それぞれ固有の説明変数（ＳＮＰｓ）の組み合わせを有しているので、オッズ比が高いノードのＳＮＰｓの組み合わせは、疾患感受性遺伝子の組み合わせである可能性が高いと推定できる。例えば、オッズ比が８．１４であるノード１４（図４参照）は、「ＸＩＩ遺伝子」が「ＣＴ」、「ＧＰＩｂ（ｋｏｚａｋ）」が「ＴＴ」又は「ＣＣ」、「ｍｉｔｏｃｈｏｎｄｏｒｉａ」が「Ａ  ａｌｌｅｌｅ」であるケースの集合であるので、このようなＳＮＰｓの組み合わせは、ラクナ梗塞の疾患感受性遺伝子であると推定できる。同様に、オッズ比が６．７０であるノード２９（図５参照）は、「ＦＩＢ−Ｂ」が「Ｈ１Ｈ１」又は「Ｈ１Ｈ２」、「ＡＰＯ−Ｅ」が「Ｅ３Ｅ４」又は「Ｅ２Ｅ３」、「ＸＩＩ遺伝子」が「ＣＴ」であるケースの集合であるので、このようなＳＮＰｓの組み合わせも、ラクナ梗塞の疾患感受性遺伝子であると推定できる。
【００４４】
このようにオッズ比が高いノードは、ルートノードの分岐に使用する説明変数を変化させることによって生成した複数の木構造に存在することもあるので、生成する木構造の数を増やすことによって、さらに精度のよい疾患遺伝子の同定が期待できる。
【００４５】
なお、この適用例では、遺伝子のタイピングデータ量及び計算量を考慮してターゲット解析とした（脳梗塞患者のみについて、脳梗塞に関係するであろうと考えられる１４の遺伝子の多型情報を解析対象とした）が、実際には、さらに多くに人についてさらに多くの遺伝子多型情報を解析対象とすることにより、さらに精度のよい解析が可能となる。
【００４６】
次に、決定木解析を行う際の各ノードにおける最良の分岐変数と分岐値を求めるための評価値として利用可能な他のパラメータについて説明する。分岐のための評価値としては、フィッシャーの正確検定によるｐ値又はカイ２乗検定によるｐ値、あるいはオッズ比を利用することができる。
【００４７】
フィッシャーの正確検定によるｐ値は、図７に示すような２×２分割度数テーブルの周辺度数（ｎ１，ｎ２，ｍ１，ｍ２）が与えられているときの、帰無仮説Ｈ０の下での、現在の度数とそれより偏った度数の組み合わせが起こる条件付確率である。この場合、頻度（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）が観測されるときの条件付確率ｐは、式（１）で示される。
【００４８】
【数１】
2004310276.tif 000003
【００４９】
フィッシャーの正確検定によるｐ値は、相関がまったくないという帰無仮説のもとで観測された分布が偶然そのような分布になる確率を示しており、ｐ値が５％（０．０５）より大きいものは偶然の産物である可能性が高いと考えられる。したがって、ｐ値が５％以上のものを分岐変数として採用しないことにより説明変数の選択を客観的に行うことができる。
【００５０】
また、カイ２乗検定によるｐ値も同様のものであるが、期待度数が小さい時にカイ２乗分布への近似が悪くなり、検定の信頼性がフィッシャーの正確検定に比べて低下する。
【００５１】
オッズ比は、既述のように各ノードにおける前記疾患の有無のオッズとルートノードにおける前記疾患の有無のオッズとの比であり、解析対象とした集団に影響を受けない値であるので、分岐基準となる説明変数の選択をより客観的に行うことができる。
【００５２】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、計算量を爆発的に増加させることなく、多遺伝子疾患の疾患感受性遺伝子の組み合わせ候補を出力することができる遺伝子解析方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態の遺伝子解析方法の概略フローを示す図
【図２】本発明の遺伝子解析方法を実行するコンピュータの概略機能を示す図
【図３】ルートノードにおける各説明変数（ＳＰＮｓ）の改善度の算出結果を、大きい順にプロットした図
【図４】本発明の遺伝子解析方法による得られる木構造図の一例を示す図
【図５】本発明の遺伝子解析方法による得られる木構造図の他の例を示す図
【図６】本発明の遺伝子解析方法による得られる木構造図のさらに別の例を示す図
【図７】フィッシャーの正確検定によるｐ値を説明するための２×２分割度数テーブルの一例を示す図
【符号の説明】
１・・・記憶部
２・・・表示部
３・・・制御部
４・・・入力部
５・・・出力部
６・・・操作部
【図１】
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【図２】
2004310276.tif 000005
【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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