(57)【要約】【課題】ＤＮＡチップなどから得られる遺伝子発現データに、より精度のよい解析を可能とする【解決手段】ソート／抽出処理部４６は、取得されたアレイデータのデータ値をソートし、ソートされたデータ値から、所定間隔で所定数のデータ値を抽出する。バックグラウンド候補算出部３２は、複数のバックグラウンド候補を選択する。抽出されたデータ値のそれぞれから、各バックグラウンド候補の値が減じられ、取得された各減算値が対数変換される。差異算出／比較処理部３８は、対数値のそれぞれに対応する、正規分布の標準値を算出し、各バックグラウンド候補について、各対数値と標準値との間の差異を示す指標を算出する。この指標に基づき、バックグラウンド候補の値の範囲を絞り込まれ、減算値および対数値の取得、差異を示す指標の算出、バックグラウンド候補の値の絞込みを繰り返すことにより、バックグラウンド値が決定される。【選択図】　図２
2004013573.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
遺伝子の発現量に基づき得られたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、
前記アレイデータを取得して、取得されたアレイデータのデータ値をソートし、前記ソートされたデータ値から、所定間隔で所定数のデータ値を抽出し、これを一時的に記憶手段に記憶するステップと、
複数のバックグラウンド候補を選択して、これを一時的に記憶手段に記憶するステップと、
前記抽出されたデータ値のそれぞれから、各バックグラウンド候補の値を減じて、減算値を取得し、かつ、各減算値を対数変換した対数値を得て、当該対数値を一時的に記憶手段に記憶するステップと、
前記対数値のそれぞれに対応する、正規分布の標準値を算出するステップと、
前記各バックグラウンド候補について、各対数値と標準値との間の差異を示す指標を算出するステップと、
前記指標に基づき、前記バックグラウンド候補の値の範囲を絞り込むステップと、
前記減算値および対数値の取得、差異を示す指標の算出、バックグラウンド候補の値の絞込みを繰り返すことにより、バックグラウンド値を決定するステップと、
前記決定されたバックグラウンド値に関連して一時的に記憶された対数値を、それぞれ標準化し、標準化された値を、それぞれ、記憶手段に記憶するステップとを備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法。
【請求項２】
遺伝子の発現量に基づき得られたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、
前記アレイデータを取得して、取得されたアレイデータのデータ値をソートし、前記ソートされたデータ値から、所定間隔で所定数のデータ値を抽出し、これを一時的に記憶手段に記憶するステップと、
バックグラウンド値γを決定して、これを記憶手段に記憶するステップと、
前記バックグランド値を減じたデータ値である減算値を対数化して、対数値を取得し、これを記憶手段に一時的に記憶するステップと、
前記対数値を参照して、中心的傾向の特性値μおよび変動の特性値σを算出し、これらを記憶手段に記憶するステップと、
各データ値ｘについて、標準値ｚとして
ｚ＝（ｌｏｇ（ｘ−γ）−μ）／σを算出して、算出された標準値ｚを、それぞれ記憶手段に記憶するステップとを備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法。
【請求項３】
前記バックグラウンド値γを決定するステップが、
複数のバックグラウンド候補を選択して、これを一時的に記憶手段に記憶するステップと、
前記抽出されたデータ値のそれぞれから、各バックグラウンド候補の値を減じて、減算値を取得し、かつ、各減算値を対数変換した対数値を得て、当該対数値を一時的に記憶手段に記憶するステップと、
前記対数値のそれぞれに対応する、正規分布の標準値を算出するステップと、
前記各バックグラウンド候補について、各対数値と標準値との間の差異を示す指標を算出するステップと、
前記指標に基づき、前記バックグラウンド候補の値の範囲を絞り込むステップとを有し、
前記減算値および対数値の取得、差異を示す指標の算出、バックグラウンド候補の値の絞込みを繰り返すことにより、バックグラウンド値を決定するように構成されたことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記中心的傾向の特性値μおよび変動の特性値σを求めるステップが、
前記対数値のそれぞれに対応する標準値を算出するステップと、
前記対数値と標準値とを比較し、両者の比がほぼ一定に推移する範囲を求めるステップと、
前記標準値をｘ軸、対数値をｙ軸と考えた場合に、前記範囲において形成される直線の傾きおよびｙ切片を算出するステップと、
算出されたｙ切片を中心的傾向の特性値μと決定し、傾きを変動の特性値σと決定するステップとを有することを特徴とする請求項２または３に記載の方法。
【請求項５】
さらに、前記データ値を、前記チップ上に配置されたスポットの順に並べ替え、その順序で記憶手段に一時的に記憶するステップと、
前記チップにおいてスポットが配置された列或いは行に関して、当該列或いは行ごとのデータ値の傾向を示す指標を算出するステップと、
前記指標に基づき、列或いは行ごとに特徴がある場合に、各列或いは各行について、それぞれ、そのデータ値の中央値を算出するステップと、
前記データ値を、対応する中央値で除して、除算値を取得して、これを記憶手段に一時的に記憶するステップとを備え、
前記一時的に記憶された除算値を、アレイデータのデータ値に対応する値として、演算対象とすることを特徴とする請求項１ないし４の何れか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記傾向を示す指標を算出するステップが、特定の列或いは行に関する移動平均を算出するステップを含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
さらに、前記データ値を、前記チップ上に配置されたスポットの順に並べ替え、その順序で記憶手段に一時的に記憶するステップと、
前記順序で、データ値の周期性を見出すステップと、
前記周期性のある場合に、各データ値から、当該周期の中心的傾向の特性値を減じて減算値を算出し、これを記憶手段に一時的に記憶するステップとを備え、
前記一時的に記憶された減算値を、アレイデータのデータ値に対応する値として、演算対象とすることを特徴とする請求項１ないし６の何れか一項に記載の方法。
【請求項８】
さらに、前記データ値を、前記チップ上に配置されたスポットの順に並べ替えるステップと、
前記チップにおいてスポットが配置された列或いは行に関して、当該列または行ごとに、データ値の中心的傾向の特性値を算出するステップと、
前記中心的傾向の特性値に基づき、当該列或いは行に属するスポットに関するバックグラウンド値を設定し、当該スポットに関するデータ値のそれぞれから、バックグラウンド値を減じて減算値を算出するステップと、
前記減算値を、それぞれ対数化して、対数値を取得するステップと、
前記列或いは行に関して、前記対数値の中心的傾向の特性値を減算し、前記減算値を、記憶手段に一時的に記憶するステップとを備え、
前記一時的に記憶された減算値を、アレイデータのデータ値に対応する値として、演算対象とすることを特徴とする請求項１ないし４の何れか一項に記載の方法。
【請求項９】
遺伝子の発現量に基づき得られたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、
前記チップにおいてスポットが配置された列或いは行に関して、当該列または行ごとに、データ値の中心的傾向の特性値を算出するステップと、
前記中心的傾向の特性値に基づき、当該列或いは行に属するスポットに関するバックグラウンド値の候補を設定し、当該スポットに関するデータ値のそれぞれから、バックグラウンド候補値を減じて減算値を算出するステップと、
前記減算値を、それぞれ対数化して、対数値を取得するステップと、
前記列或いは行に関して、前記対数値の中心的傾向の特性値を算出し、前記対数値のそれぞれから減じて第２の減算値を算出するステップと、
前記列或いは行に関して、前記データ値を、前記第２の減算値に基づき算出される変動の特性値で除して、除算値を取得し、これを記憶手段に一時的に記憶するステップと、
前記除算値と、対応する標準値とを比較し、これらの間の差異の指標が最も小さくなるような、バックグラウンド候補値をバックグラウンド値γと決定するステップと、
前記バックグラウンド値γ、当該バックグラウンド値γと関連する中心的傾向の特性値μおよび変動の特性値σを、それぞれ記憶手段に記憶するステップとを備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法。
【請求項１０】
遺伝子の発現量に基づき得られたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、
前記アレイデータを取得して、取得されたアレイデータのデータ値をソートし、ソートされたデータを、記憶手段に一時的に記憶するステップと、
前記ソートされたデータ値に対応する、正規分布の標準値を算出するステップと、
前記データ値に関して、その変動の特性値ｓを設定して、これを記憶手段に記憶するとともに、前記標準値のそれぞれに乗じて、乗算値を得るステップと、
前記データ値と乗算値とを比較し、両者の比が一定に推移する範囲を求めるステップと、
前記乗算値をｘ軸、対数値をｙ軸と考えた場合に、前記範囲において形成される直線の傾きおよびｙ切片を算出するステップと、
前記傾きの自然対数を中心的傾向の特性値ｕ、切片をバックグラウンド値ｇと決定して、これらを記憶手段に記憶するステップとを備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法。
【請求項１１】
さらに、
ｘｉ＝（１０ｕ）＊（１０（ｓ＊Ｚｉ））＋ｇ
（ただし、Ｚｉは、第ｉ番目の標準値）を用いて、ｘｉを解き、これを、記憶手段に一時的に記憶するステップと、
前記ｘｉとして利用することができる値の下限値を求め、これを前記記憶手段に記憶するステップとを備えたことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
遺伝子の発現量に基づき得られたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得するようにコンピュータを動作させる、コンピュータにより読み取り可能なプログラムであって、
前記アレイデータを取得して、取得されたアレイデータのデータ値をソートし、前記ソートされたデータ値から、所定間隔で所定数のデータ値を抽出し、これを一時的に記憶手段に記憶するステップと、
複数のバックグラウンド候補を選択して、これを一時的に記憶手段に記憶するステップと、
前記抽出されたデータ値のそれぞれから、各バックグラウンド候補の値を減じて、減算値を取得し、かつ、各減算値を対数変換した対数値を得て、当該対数値を一時的に記憶手段に記憶するステップと、
前記対数値のそれぞれに対応する、正規分布の標準値を算出するステップと、
前記各バックグラウンド候補について、各対数値と標準値との間の差異を示す指標を算出するステップと、
前記指標に基づき、前記バックグラウンド候補の値の範囲を絞り込むステップと、
前記減算値および対数値の取得、差異を示す指標の算出、バックグラウンド候補の値の絞込みを繰り返すことにより、バックグラウンド値を決定するステップと、
前記決定されたバックグラウンド値に関連して一時的に記憶された対数値を、それぞれ標準化し、標準化された値を、それぞれ、記憶手段に記憶するステップとを、前記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１３】
遺伝子の発現量に基づき得られたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得するようにコンピュータを動作させる、コンピュータにより読み取り可能なプログラムであって、
前記アレイデータを取得して、取得されたアレイデータのデータ値をソートし、前記ソートされたデータ値から、所定間隔で所定数のデータ値を抽出し、これを一時的に記憶手段に記憶するステップと、
バックグラウンド値γを決定して、これを記憶手段に記憶するステップと、
前記バックグランド値を減じたデータ値である減算値を対数化して、対数値を取得し、これを記憶手段に一時的に記憶するステップと、
前記対数値を参照して、中心的傾向の特性値μおよび変動の特性値σを算出し、これらを記憶手段に記憶するステップと、
各データ値ｘについて、標準値ｚとして
ｚ＝（ｌｏｇ（ｘ−γ）−μ）／σを算出して、算出された標準値ｚを、それぞれ記憶手段に記憶するステップとを、前記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１４】
前記バックグラウンド値γを決定するステップにおいて、
複数のバックグラウンド候補を選択して、これを一時的に記憶手段に記憶するステップと、
前記抽出されたデータ値のそれぞれから、各バックグラウンド候補の値を減じて、減算値を取得し、かつ、各減算値を対数変換した対数値を得て、当該対数値を一時的に記憶手段に記憶するステップと、
前記対数値のそれぞれに対応する、正規分布の標準値を算出するステップと、
前記各バックグラウンド候補について、各対数値と標準値との間の差異を示す指標を算出するステップと、
前記指標に基づき、前記バックグラウンド候補の値の範囲を絞り込むステップとを、前記コンピュータに実行させ、
前記減算値および対数値の取得、差異を示す指標の算出、バックグラウンド候補の値の絞込みを繰り返すことにより、バックグラウンド値を決定するように、前記コンピュータを動作させることを特徴とする請求項１３に記載のプログラム。
【請求項１５】
前記中心的傾向の特性値μおよび変動の特性値σを求めるステップにおいて、
前記対数値のそれぞれに対応する標準値を算出するステップと、
前記対数値と標準値とを比較し、両者の比がほぼ一定に推移する範囲を求めるステップと、
前記標準値をｘ軸、対数値をｙ軸と考えた場合に、前記範囲において形成される直線の傾きおよびｙ切片を算出するステップと、
算出されたｙ切片を中心的傾向の特性値μと決定し、傾きを変動の特性値σと決定するステップとを、前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１３または１４に記載のプログラム。
【請求項１６】
さらに、前記データ値を、前記チップ上に配置されたスポットの順に並べ替え、その順序で記憶手段に一時的に記憶するステップと、
前記チップにおいてスポットが配置された列或いは行に関して、当該列或いは行ごとのデータ値の傾向を示す指標を算出するステップと、
前記指標に基づき、列或いは行ごとに特徴がある場合に、各列或いは各行について、それぞれ、そのデータ値の中央値を算出するステップと、
前記データ値を、対応する中央値で除して、除算値を取得して、これを記憶手段に一時的に記憶するステップとを、前記コンピュータに実行させ、
前記一時的に記憶された除算値を、アレイデータのデータ値に対応する値として、演算対象とすることを特徴とする請求項１２ないし１５の何れか一項に記載のプログラム。
【請求項１７】
前記傾向を示す指標を算出するステップにおいて、特定の列或いは行に関する移動平均を算出するステップを、前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
さらに、前記データ値を、前記チップ上に配置されたスポットの順に並べ替え、その順序で記憶手段に一時的に記憶するステップと、
前記順序で、データ値の周期性を見出すステップと、
前記周期性のある場合に、各データ値から、当該周期の中心的傾向の特性値を減じて減算値を算出し、これを記憶手段に一時的に記憶するステップとを、前記コンピュータに実行させ、
前記一時的に記憶された減算値を、アレイデータのデータ値に対応する値として、演算対象とすることを特徴とする請求項１２ないし１７の何れか一項に記載のプログラム。
【請求項１９】
さらに、前記データ値を、前記チップ上に配置されたスポットの順に並べ替えるステップと、
前記チップにおいてスポットが配置された列或いは行に関して、当該列または行ごとに、データ値の中心的傾向の特性値を算出するステップと、
前記中心的傾向の特性値に基づき、当該列或いは行に属するスポットに関するバックグラウンド値を設定し、当該スポットに関するデータ値のそれぞれから、バックグラウンド値を減じて減算値を算出するステップと、
前記減算値を、それぞれ対数化して、対数値を取得するステップと、
前記列或いは行に関して、前記対数値の中心的傾向の特性値を減算し、前記減算値を、記憶手段に一時的に記憶するステップとを、前記コンピュータに実行させ、
前記一時的に記憶された減算値を、アレイデータのデータ値に対応する値として、演算対象とすることを特徴とする請求項１２ないし１５の何れか一項に記載のプログラム。
【請求項２０】
遺伝子の発現量に基づき得られたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得するようにコンピュータを動作させる、コンピュータにより読み取り可能なプログラムであって、
前記チップにおいてスポットが配置された列或いは行に関して、当該列または行ごとに、データ値の中心的傾向の特性値を算出するステップと、
前記中心的傾向の特性値に基づき、当該列或いは行に属するスポットに関するバックグラウンド値の候補を設定し、当該スポットに関するデータ値のそれぞれから、バックグラウンド候補値を減じて減算値を算出するステップと、
前記減算値を、それぞれ対数化して、対数値を取得するステップと、
前記列或いは行に関して、前記対数値の中心的傾向の特性値を算出し、前記対数値のそれぞれから減じて第２の減算値を算出するステップと、
前記列或いは行に関して、前記データ値を、前記第２の減算値に基づき算出される変動の特性値で除して、除算値を取得し、これを記憶手段に一時的に記憶するステップと、
前記除算値と、対応する標準値とを比較し、これらの間の差異の指標が最も小さくなるような、バックグラウンド候補値をバックグラウンド値γと決定するステップと、
前記バックグラウンド値γ、当該バックグラウンド値γと関連する中心的傾向の特性値μおよび変動の特性値σを、それぞれ記憶手段に記憶するステップとを、前記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２１】
遺伝子の発現量に基づき得られたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得するようにコンピュータを動作させる、コンピュータにより読み取り可能なプログラムであって、
前記アレイデータを取得して、取得されたアレイデータのデータ値をソートし、ソートされたデータを、記憶手段に一時的に記憶するステップと、
前記ソートされたデータ値に対応する、正規分布の標準値を算出するステップと、
前記データ値に関して、その変動の特性値ｓを設定して、これを記憶手段に記憶するとともに、前記標準値のそれぞれに乗じて、乗算値を得るステップと、
前記データ値と乗算値とを比較し、両者の比が一定に推移する範囲を求めるステップと、
前記乗算値をｘ軸、対数値をｙ軸と考えた場合に、前記範囲において形成される直線の傾きおよびｙ切片を算出するステップと、
前記傾きの自然対数を中心的傾向の特性値ｕ、切片をバックグラウンド値ｇと決定して、これらを記憶手段に記憶するステップとを、前記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２２】
さらに、
ｘｉ＝（１０ｕ）＊（１０（ｓ＊Ｚｉ））＋ｇ
（ただし、Ｚｉは、第ｉ番目の標準値）を用いて、ｘｉを解き、これを、記憶手段に一時的に記憶するステップと、
前記ｘｉとして利用することができる値の下限値を求め、これを前記記憶手段に記憶するステップとを前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項２１に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の技術分野】
本発明は、遺伝子発現データを統計的に解析する手法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
遺伝子発現データを取得するために、ＤＮＡチップを利用することが知られている。ＤＮＡチップとは、スライドガラスなどの基材上に複数の遺伝子を異なるスポットとして固定させたものである。たとえば、マイクロアレイには、数千から数万の遺伝子がターゲットとして固定されている。ターゲットとして、一重鎖のＤＮＡやｍＲＮＡなどが利用される。
【０００３】
ＤＮＡチップの基材として、種々のコーティングを施したガラスなどからなる板、ナイロンやニトロセルロースからなる膜、中空糸、半導体材料、金属材料、有機物質など核酸を保持できる種々のものが利用できる。また、ターゲットとして、ｃＤＮＡの全部或いはその一部を複製したもの、ゲノムＤＮＡの一部を複製したもの、合成ＤＮＡおよび／または合成ＲＮＡが利用され得る。基材にターゲットを固定するために、フォトリソグラフ法によりガラス板上にオリゴＤＮＡを合成する手法と、スポッタ等を利用して基材にターゲットを取り付ける手法とが知られている。
【０００４】
このようなＤＮＡチップに、たとえば、蛍光標識をつけたＤＮＡやＲＮＡ（解析対象）をハイブリタイズさせる。ターゲットと相補的な解析対象が二重鎖を形成する。解析対象には蛍光標識が付されているため、ハイブリダイゼーションの後に、蛍光スキャナにてＤＮＡチップを操作した画像データを取得することができる。このようにして取得された画像データに基づき、何れかのスポットに二重鎖が形成されているかを知ることが可能となる。より具体的には、得られた画像は、ハイブリダイゼーションの結果、各々のＤＮＡに由来するスポットが表示される。したがって、スポットの位置を含む所定の領域のシグナル強度を積算することにより、各スポットのシグナル強度を示す値からなるアレイデータを得ることができる。
【０００５】
たとえば、数千から数万のターゲットが固定されているマイクロアレイにより、多数の遺伝子発現を示すアレイデータを一度の実験操作で得ることができる。この結果、ある一つの遺伝子発現のデータの増減を測定する際に、その対象として多数の遺伝子発現を示すデータ（シグナル強度を示す値）の平均を算出し、これに基づいてデータを標準化するのが一般的である。より具体的には、実験ごとの発現データを比較する前にデータを標準化する。たとえば、Ｊｏｈｈａｎｅｓ　Ｓｃｈｕｃｈｈａｒｄｔらによる「Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ　ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ　ｆｏｒ　ｃＤＮＡ　ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ（Ｎｕｃｌｅｉｃ　Ａｃｉｄｓ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ
（２０００）　Ｖｏｌ．２８　Ｎｏ．１０）」には、その標準化の一例が開示されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
取得されたデータの確率分布はノンパラメトリックである。しかしながら、たとえば、Ｔｏｄｄ　Ｒｉｃｈｍｏｎｄらによる「Ｃｈａｓｉｎｇ　ｔｈｅ　ｄｒｅａｍ：　ｐｌａｎｔ　ＥＳＴ　ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ　（Ｃｕｒｒｅｎｔ　Ｏｐｉｎｉｏｎ　ｉｎ　Ｐｌａｎｔ
Ｂｉｏｌｏｇｙ　（２０００）　Ｖｏｌ．３　ｐｐ１０８−１１６）」に開示されているように、取得されたデータを標準化するために、Ｚ−標準やｔ−標準、或いは、各スポットのシグナル強度の積算値を全体の数値の算術平均で除するというような手法が用いられている。
【０００７】
これらはノンパラメトリックな手法ではないため、このような標準化がデータの精度を著しく損ねているという問題点があった。
また、蛍光スキャナにより取得された画像に基づくアレイデータは、必ず、バックグラウンド成分を含む。これは、画像データ全体に存在するバックグラウンドのシグナル強度、および、測定範囲と実際のスポットの大きさや形状が必ずしも一致しないことに起因する。したがって、取得した画像データの数値からバックグラウンド成分を差し引き、真のシグナル値からなるデータを取得することが正確な解析のために重要となる。他の手法、たとえば、電気信号の検出、放射線の検出により取得されたアレイデータでも同様である。
【０００８】
従来、バックグラウンド成分を、特定のスポットやスポットされない部分のシグナル強度をあらわす数値に基づき、画素あたりの平均値や中央値を求め、この値に測定領域の画素数を乗ずることにより推定していた。
或いは、Ｍｉｃｈａｅｌ　Ｅｉｓｅｎが、「ＳｃａｎＡｌｙｚｅ　Ｕｓｅｒ　Ｍａｎｕａｌ（ｈｔｔｐ：／／ｒａｎａ．ｌｂｌ．ｇｏｖ／ＥｉｓｅｎＳｏｆｔｗａｒｅ．ｈｔｍ）」において提案しているように、スポットごとに、測定範囲の外側近傍の値からバックグラウンド成分を推定する手法も知られている。
しかしながら、上記従来の補正法においては、バックグラウンド値算出のために利用されるスポットや画像中の領域の相違により、上記バックグラウンドの推定値は変化する。つまり、上記相違から種々のバックグラウンド値が推定される可能性があり、何れが適切であるかを判断することができないという問題点があった。特に、ＤＮＡをスポットした領域と、そうでない領域との間で、バックグラウンド値の差が大きくなることがあった。
【０００９】
そこで、本発明者は、ＤＮＡチップから得られるデータ（遺伝子発現による発光量を示すデータ）の対数値が３パラメータ正規分布することを知見し、上記データを対数変換し、さらに標準化（たとえば、ｚ−標準化）することを提案した。上記手法により、異なる実験の結果や同種の実験結果を正確に比較することが可能となった。
本発明は、さらに、ＤＮＡチップなどから得られる遺伝子発現データに基づき、より精度の良い解析を施すことが可能なデータ処理方法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】
本発明の目的は、遺伝子の発現量に基づき得られたアレイデータ、たとえば、ＤＮＡチップやタンパクチップのハイブリダイゼーションなどにより、チップ上に配置された各スポットのシグナル強度を示す値から構成されるアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、前記アレイデータを取得して、取得されたアレイデータのデータ値をソートし、前記ソートされたデータ値から、所定間隔で所定数のデータ値を抽出し、これを一時的に記憶手段に記憶するステップと、複数のバックグラウンド候補を選択して、これを一時的に記憶手段に記憶するステップと、前記抽出されたデータ値のそれぞれから、各バックグラウンド候補の値を減じて、減算値を取得し、かつ、各減算値を対数変換した対数値を得て、当該対数値を一時的に記憶手段に記憶するステップと、前記対数値のそれぞれに対応する、正規分布の標準値を算出するステップと、前記各バックグラウンド候補について、各対数値と標準値との間の差異を示す指標を算出するステップと、前記指標に基づき、前記バックグラウンド候補の値の範囲を絞り込むステップと、前記減算値および対数値の取得、差異を示す指標の算出、バックグラウンド候補の値の絞込みを繰り返すことにより、バックグラウンド値を決定するステップと、前記決定されたバックグラウンド値に関連して一時的に記憶された対数値を、それぞれ標準化し、標準化された値を、それぞれ、記憶手段に記憶するステップとを備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法により達成される。
【００１１】
本発明によれば、ソートされた値の対数値と、対応する標準値との差異に基づいて、その差異が最小となるようなバックグラウンド値が定められるため、より適切なバックグランド値を決定することができ、その結果、他のデータとの比較を含む解析の対象となるデータをより適切なものとすることが可能となる。
【００１２】
なお、上記差異の指標として、差異の絶対値の総和、差異の二乗（二乗誤差）の総和、最小二乗法の「ｒ」などを利用することができる。前記ソートされたデータ値から、所定間隔で所定数のデータ値を抽出する際の所定間隔は、間隔が「０」であること、つまり、全てのデータを抽出することも含む。また、抽出されたｎ個のデータのうちの、第ｉ番目のデータ値に対応する標準値は、正規分布の第ｉ番目のｎ分位数とすれば良い。
【００１３】
また、本発明の目的は、遺伝子の発現量に基づき得られたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、前記アレイデータを取得して、取得されたアレイデータのデータ値をソートし、前記ソートされたデータ値から、所定間隔で所定数のデータ値を抽出し、これを一時的に記憶手段に記憶するステップと、バックグラウンド値γを決定して、これを記憶手段に記憶するステップと、前記バックグランド値を減じたデータ値である減算値を対数化して、対数値を取得し、これを記憶手段に一時的に記憶するステップと、前記対数値を参照して、中心的傾向の特性値μおよび変動の特性値σを算出し、これらを記憶手段に記憶するステップと、各データ値ｘについて、標準値ｚとして、ｚ＝（ｌｏｇ（ｘ−γ）−μ）／σを算出して、算出された標準値ｚを、それぞれ記憶手段に記憶するステップとを備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法によっても達成される。
【００１４】
本発明によれば、算出されたパラメータγ、μおよびσを用いて、アレイデータのデータ値ｘを、それぞれ、ｚ＝（ｌｏｇ（ｘ−γ）−μ）／σと標準化し、より解析に適したものを得ることが可能となる。
好ましい実施対応においては、前記バックグラウンド値γを決定するステップが、複数のバックグラウンド候補を選択して、これを一時的に記憶手段に記憶するステップと、前記抽出されたデータ値のそれぞれから、各バックグラウンド候補の値を減じて、減算値を取得し、かつ、各減算値を対数変換した対数値を得て、当該対数値を一時的に記憶手段に記憶するステップと、前記対数値のそれぞれに対応する、正規分布の標準値を算出するステップと、前記各バックグラウンド候補について、各対数値と標準値との間の差異を示す指標を算出するステップと、前記指標に基づき、前記バックグラウンド候補の値の範囲を絞り込むステップとを有し、前記減算値および対数値の取得、差異を示す指標の算出、バックグラウンド候補の値の絞込みを繰り返すことにより、バックグラウンド値を決定するように構成されている。
【００１５】
より好ましい実施態様においては、前記中心的傾向の特性値μおよび変動の特性値σを求めるステップが、前記対数値のそれぞれに対応する標準値を算出するステップと、前記対数値と標準値とを比較し、両者の比がほぼ一定に推移する範囲を求めるステップと、前記標準値をｘ軸、対数値をｙ軸と考えた場合に、前記範囲において形成される直線の傾きおよびｙ切片を算出するステップと、算出されたｙ切片を中心的傾向の特性値μと決定し、傾きを変動の特性値σと決定するステップとを有する。ここでは、いわゆる正規確率プロット（Ｎｏｒｍａｌ　Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ　ｐｌｏｔ：ＮＰＰ）を利用して、直線性が担保された領域を見出し、当該領域から導き出される直線の傾きおよび切片を、それぞれ、σおよびμと決定する。これにより、よりロバストな標準化を実現することが可能となる。
【００１６】
別の好ましい実施態様においては、さらに、前記データ値を、前記チップ上に配置されたスポットの順に並べ替え、その順序で記憶手段に一時的に記憶するステップと、前記チップにおいてスポットが配置された列或いは行に関して、当該列或いは行ごとのデータ値の傾向を示す指標を算出するステップと、前記指標に基づき、列或いは行ごとに特徴がある場合に、各列或いは各行について、それぞれ、そのデータ値の中央値を算出するステップと、前記データ値を、対応する中央値で除して、除算値を取得して、これを記憶手段に一時的に記憶するステップとを備え、前記一時的に記憶された除算値を、アレイデータのデータ値に対応する値として、演算対象とする。
【００１７】
この実施態様によれば、アレイチップの精度に問題がある場合、特に、打刻機の精度の問題や、チップ自体のスポットに配置されるクローンの出自などにより、列や行が特異となっている場合であっても、その特異性を解消し、ロバストな標準化を施し得る状態にすることができる。
前記傾向を示す指標を算出するステップが、特定の列或いは行に関する移動平均を算出するステップを含んでいても良い。
【００１８】
また、別の好ましい実施態様においては、さらに、前記データ値を、前記チップ上に配置されたスポットの順に並べ替え、その順序で記憶手段に一時的に記憶するステップと、前記順序で、データ値の周期性を見出すステップと、前記周期性のある場合に、各データ値から、当該周期の中心的傾向の特性値を減じて減算値を算出し、これを記憶手段に一時的に記憶するステップとを備え、前記一時的に記憶された減算値を、アレイデータのデータ値に対応する値として、演算対象とする。ここでは、アレイデータの値が、一定の周期性を持つ場合に、周期性をもつ要素を排除しておくことで、解析対象としてより適切なデータを得ることができる。
【００１９】
また、別の実施態様においては、さらに、前記データ値を、前記チップ上に配置されたスポットの順に並べ替えるステップと、前記チップにおいてスポットが配置された列或いは行に関して、当該列または行ごとに、データ値の中心的傾向の特性値を算出するステップと、前記中心的傾向の特性値に基づき、当該列或いは行に属するスポットに関するバックグラウンド値を設定し、当該スポットに関するデータ値のそれぞれから、バックグラウンド値を減じて減算値を算出するステップと、前記減算値を、それぞれ対数化して、対数値を取得するステップと、前記列或いは行に関して、前記対数値の中心的傾向の特性値を減算し、前記減算値を、記憶手段に一時的に記憶するステップとを備え、前記一時的に記憶された減算値を、アレイデータのデータ値に対応する値として、演算対象とする。
【００２０】
さらに、本発明の目的は、遺伝子の発現量に基づき得られたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、前記チップにおいてスポットが配置された列或いは行に関して、当該列または行ごとに、データ値の中心的傾向の特性値を算出するステップと、前記中心的傾向の特性値に基づき、当該列或いは行に属するスポットに関するバックグラウンド値の候補を設定し、当該スポットに関するデータ値のそれぞれから、バックグラウンド候補値を減じて減算値を算出するステップと、前記減算値を、それぞれ対数化して、対数値を取得するステップと、前記列或いは行に関して、前記対数値の中心的傾向の特性値を算出し、前記対数値のそれぞれから減じて第２の減算値を算出するステップと、前記列或いは行に関して、前記データ値を、前記第２の減算値に基づき算出される変動の特性値で除して、除算値を取得し、これを記憶手段に一時的に記憶するステップと、前記除算値と、対応する標準値とを比較し、これらの間の差異の指標が最も小さくなるような、バックグラウンド候補値をバックグラウンド値γと決定するステップと、前記バックグラウンド値γ、当該バックグラウンド値γと関連する中心的傾向の特性値μおよび変動の特性値σを、それぞれ記憶手段に記憶するステップとを備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法によっても達成される。
【００２１】
本発明によれば、列或いは行ごとの中心的傾向の特性値に基づいてバックグランド値が決定される。たとえば、列ごとのバックグラウンド値は、当該列の中心的傾向の特性値の、ある比例定数倍と考えることができる。これにより、列や行の特異性を排除することが可能となる。
【００２２】
また、本発明の目的は、遺伝子の発現量に基づき得られたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、前記アレイデータを取得して、取得されたアレイデータのデータ値をソートし、ソートされたデータを、記憶手段に一時的に記憶するステップと、前記ソートされたデータ値に対応する、正規分布の標準値を算出するステップと、前記データ値に関して、その変動の特性値ｓを設定して、これを記憶手段に記憶するとともに、前記標準値のそれぞれに乗じて、乗算値を得るステップと、前記データ値と乗算値とを比較し、両者の比が一定に推移する範囲を求めるステップと、前記乗算値をｘ軸、対数値をｙ軸と考えた場合に、前記範囲において形成される直線の傾きおよびｙ切片を算出するステップと、前記傾きの自然対数を中心的傾向の特性値ｕ、切片をバックグラウンド値ｇと決定して、これらを記憶手段に記憶するステップとを備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法によっても達成される。
【００２３】
たとえば、ウェット実験の不良などが原因で、ハイブリダイゼーション全体のノイズレベルが高くなり、そのレベルが無視できない場合に、チップとサンプルのデータの組み合わせから、ノイズがなければ対数正規分布となることが期待できる場合には、上記手法を利用した標準化を適用することができる。
ここでは、さらに、ｘｉ＝（１０ｕ）＊（１０（ｓ＊Ｚｉ））＋ｇ
（ただし、Ｚｉは、第ｉ番目の標準値）を用いて、ｘｉを解き、これを、記憶手段に一時的に記憶するステップと、前記ｘｉとして利用することができる値の下限値を求め、これを前記記憶手段に記憶するステップとを備えているのが望ましい。これにより、解析対象として利用できるデータの範囲を知ることができる。
【００２４】
また、本発明の目的は、遺伝子の発現量に基づき得られたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得するようにコンピュータを動作させる、コンピュータにより読み取り可能なプログラムであって、前記アレイデータを取得して、取得されたアレイデータのデータ値をソートし、前記ソートされたデータ値から、所定間隔で所定数のデータ値を抽出し、これを一時的に記憶手段に記憶するステップと、複数のバックグラウンド候補を選択して、これを一時的に記憶手段に記憶するステップと、前記抽出されたデータ値のそれぞれから、各バックグラウンド候補の値を減じて、減算値を取得し、かつ、各減算値を対数変換した対数値を得て、当該対数値を一時的に記憶手段に記憶するステップと、前記対数値のそれぞれに対応する、正規分布の標準値を算出するステップと、前記各バックグラウンド候補について、各対数値と標準値との間の差異を示す指標を算出するステップと、前記指標に基づき、前記バックグラウンド候補の値の範囲を絞り込むステップと、前記減算値および対数値の取得、差異を示す指標の算出、バックグラウンド候補の値の絞込みを繰り返すことにより、バックグラウンド値を決定するステップと、前記決定されたバックグラウンド値に関連して一時的に記憶された対数値を、それぞれ標準化し、標準化された値を、それぞれ、記憶手段に記憶するステップとを、前記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により達成される。
【００２５】
さらに、本発明の目的は、遺伝子の発現量に基づき得られたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得するようにコンピュータを動作させる、コンピュータにより読み取り可能なプログラムであって、前記アレイデータを取得して、取得されたアレイデータのデータ値をソートし、前記ソートされたデータ値から、所定間隔で所定数のデータ値を抽出し、これを一時的に記憶手段に記憶するステップと、バックグラウンド値γを決定して、これを記憶手段に記憶するステップと、前記バックグランド値を減じたデータ値である減算値を対数化して、対数値を取得し、これを記憶手段に一時的に記憶するステップと、前記対数値を参照して、中心的傾向の特性値μおよび変動の特性値σを算出し、これらを記憶手段に記憶するステップと、各データ値ｘについて、標準値ｚとして、ｚ＝（ｌｏｇ（ｘ−γ）−μ）／σを算出して、算出された標準値ｚを、それぞれ記憶手段に記憶するステップとを、前記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によっても達成される。
【００２６】
或いは、本発明の目的は、遺伝子の発現量に基づき得られたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得するようにコンピュータを動作させる、コンピュータにより読み取り可能なプログラムであって、前記チップにおいてスポットが配置された列或いは行に関して、当該列または行ごとに、データ値の中心的傾向の特性値を算出するステップと、前記中心的傾向の特性値に基づき、当該列或いは行に属するスポットに関するバックグラウンド値の候補を設定し、当該スポットに関するデータ値のそれぞれから、バックグラウンド候補値を減じて減算値を算出するステップと、前記減算値を、それぞれ対数化して、対数値を取得するステップと、前記列或いは行に関して、前記対数値の中心的傾向の特性値を算出し、前記対数値のそれぞれから減じて第２の減算値を算出するステップと、前記列或いは行に関して、前記データ値を、前記第２の減算値に基づき算出される変動の特性値で除して、除算値を取得し、これを記憶手段に一時的に記憶するステップと、前記除算値と、対応する標準値とを比較し、これらの間の差異の指標が最も小さくなるような、バックグラウンド候補値をバックグラウンド値γと決定するステップと、前記バックグラウンド値γ、当該バックグラウンド値γと関連する中心的傾向の特性値μおよび変動の特性値σを、それぞれ記憶手段に記憶するステップとを、前記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によっても達成される。
【００２７】
また、本発明の目的は、遺伝子の発現量に基づき得られたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得するようにコンピュータを動作させる、コンピュータにより読み取り可能なプログラムであって、前記アレイデータを取得して、取得されたアレイデータのデータ値をソートし、ソートされたデータを、記憶手段に一時的に記憶するステップと、前記ソートされたデータ値に対応する、正規分布の標準値を算出するステップと、前記データ値に関して、その変動の特性値ｓを設定して、これを記憶手段に記憶するとともに、前記標準値のそれぞれに乗じて、乗算値を得るステップと、前記データ値と乗算値とを比較し、両者の比が一定に推移する範囲を求めるステップと、前記乗算値をｘ軸、対数値をｙ軸と考えた場合に、前記範囲において形成される直線の傾きおよびｙ切片を算出するステップと、前記傾きの自然対数を中心的傾向の特性値ｕ、切片をバックグラウンド値ｇと決定して、これらを記憶手段に記憶するステップとを、前記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によっても達成される。
【００２８】
ＤＮＡチップの基材として、種々のコーティングを施したガラスなどから作られた板、ナイロンやニトロセルロースなどを基材とする膜、中空糸、半導体、金属、有機物質など、表面に核酸を保持できる任意のものを利用できる。また、ＤＮＡチップ上には、ターゲットとして、ｃＤＮＡの全部或いは一部の複製、ゲノムＤＮＡの複製、合成ＤＮＡ、合成ＲＮＡなどが配置される。
【００２９】
また、チップを作製するには、核酸を用意しておき、これを、吸着、静電気による結合、共有結合により基材上に配置する手法や、基材上で核酸を合成する手法がある。シグナル強度を示す信号の検出には、半導体チップを利用した電気的な手法、蛍光や放射能を検出する手法などが含まれる。
【００３０】
本発明は、上記何れの基材の上に何れのターゲットが形成されたＤＮＡチップからのアレイデータにも適用することができる。また、何れの手法を用いて取得したアレイデータに対しても適用することができる。また、固定化されたＤＮＡなどの遺伝子を固定化したマイクロビーズなど、他の媒体から得られたデータについても同様である。
【００３１】
なお、本明細書において、ＤＮＡチップとは、基材上にＲＮＡを形成したＲＮＡチップ、マイクロアレイ、マクロアレイ、ドットブロット、リバースト・ノーザンなど、基材の上に核酸が配置された任意のものを含む。
【００３２】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態につき説明を加える。図１は、本発明の第１の実施の形態にかかる解析装置のハードウェア構成図である。図１に示すように、解析装置１０は、ＣＰＵ１２と、マウスやキーボードなどの入力装置１４と、ＣＲＴなどから構成される表示装置１６と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）１８と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）２０と、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの可搬記憶媒体２３をアクセスする可搬記憶媒体ドライバ２２と、ハードディスク装置２４と、外部とのデータ授受を制御するインタフェース（Ｉ／Ｆ）２６とを備えている。図１から理解できるように、本実施の形態にかかる解析装置１０として、パーソナルコンピュータなどを利用することができる。
【００３３】
Ｉ／Ｆ２６は、ハイブリタイズされたＤＮＡチップ上のスポットの発光量を計測して、計測された発光量に基づくデータを生成するリーダまたはスキャナ（図示せず）や通信回路に接続されている。通信回路は、さらに、外部ネットワーク（たとえば、インターネット）に接続されている。
本実施の形態において、可搬記憶媒体２３には、リーダまたはスキャナからのデータを受け入れて、当該データに対して後述する必要なデータ変換処理を実行するプログラム、および、処理が施されたデータを解析するためのプログラムが記憶されている。したがって、可搬記憶媒体ドライバ２２が、可搬記憶媒体２３から、上記プログラムを読み出して、これをハードディスク装置２４に記憶して、これを起動することにより、パーソナルコンピュータが、解析装置１０として作動することが可能となる。或いは、インターネットなどの外部ネットワークを介して、上記プログラムをダウンロードしても良い。
【００３４】
図２は、第１の実施の形態にかかる解析装置１０の要部の機能ブロックダイヤグラムである。図２においては、遺伝子発現データの解析結果を導き出すための処理を実行する構成部分が示されている。図２に示すように、解析装置１０は、データバッファ３０と、データバッファ３０に一時的に記憶されたデータ（原でーた）に基づき、ＤＮＡチップ上のスポットの発光量のうち、ノイズ成分に対応するバックグラウンド値の候補を算出するバックグラウンド候補算出部３２と、原でーたに対して所定の前処理を施すとともに、バックグラウンド候補の値と原データとの間で演算を施す前処理部３４と、演算を施されたデータに対して後述する変換を施すとともに、変換されたデータを標準化する変換／標準化処理部３６と、標準化された値と理想値との間の差異を算出し、また、複数のバックグラウンド候補のそれぞれの差異を比較するとともに、比較結果に基づくグラフの補正値を算出する差異算出／比較処理部３８と、ユーザに提示する画像を形成する画像形成処理部４０と、得られた種々のデータを記憶する結果記憶部４２とを有している。
【００３５】
前処理部３４は、原データに関して、ＤＮＡチップの列や位置（領域）による規則性があるような場合に、そのランダムネスを高めるための処理を施すデータ補正部４４、および、必要に応じてデータ補正部４４にて補正されたデータをソートして、ソートされたデータ群から所定のものを抽出するソート／抽出処理部４６とを有している。
【００３６】
データバッファ３０は、ＲＡＭ１８、場合によってはハードディスク装置２４によりその機能が実現される。データバッファには、リーダまたはスキャナから伝達された、各スポットの発光量を示すデータ、或いは、リーダまたはスキャナから伝達されハードディスク装置２４の所定の領域に予め記憶されていた、各スポットの発光量を示すデータが一時的に記憶される。また、データバッファ３０は、バックグランド候補算出部３２にて算出されたバックグラウンド候補値や、前処理部３４にて処理が施されたデータ、場合によっては、対数変換されたデータや演算に利用する標準値ないし理想値などを一時的に記憶することもできる。
【００３７】
リーダまたはスキャナからは、ＤＮＡチップをＣＣＤカメラなどで撮影し、スポットごとのシグナル強度を積算したものが、アレイデータとして出力される。或いは、リーダまたはスキャナにおいて、ＣＣＤカメラにて撮影した画像の画像データの値に基づき、バックグラウンド値が決定され、各画素のシグナル強度からバックグラウンド値が差し引かれ、既にバックグラウンド補正がなされた画像データから、スポットごとのシグナル強度が積算されて、アレイデータとして出力される場合もある。本実施の形態においては、未処理のアレイデータ、上記リーダやスキャナまたは付随するソフトウェアにより補正処理（バックグラウンド補正）が施されたデータの何れをも利用することができる。なお、本明細書において、リーダまたはスキャナから伝達される、上記スポットごとのシグナルを累算したデータを、アレイデータ、或いは、本実施の形態にかかるバックグラウンド処理を施すための基礎となるデータという意味で原データと称する。
【００３８】
上記解析装置１０におけるＤＮＡチップに現れた発光量を示すデータに基づく、他のデータとの比較が可能な指標を算出する処理につき、以下に詳細に説明を加える。図３は、本実施の形態にかかる解析装置１０による処理の概略を示すフローチャートである。図３に示すように、まず、解析装置１０は、データバッファ３０からあるＤＮＡチップにかかる原データを取得し（ステップ３０１）、これに対して、前処理を施す（ステップ３１０参照）。本実施の形態において、前処理には、原データの状態に基づいて必要に応じて実行される任意的な初期的補正処理（ステップ３０２）、取得した原データのソート処理（ステップ３０３）、および、ソートされたデータ群において、所定順位に位置するデータ値の抽出（ステップ３０４）が含まれる。初期的補正処理については、後に詳述する。
【００３９】
ソート処理により、値が昇順或いは降順で並べ替えられたデータに対して、前処理部３４中のソート／抽出処理部４６は、所定の間隔の順位に位置しているデータを抽出する。たとえば、大きい順から１０番目、２０番目、３０番目、・・・というように所定間隔で、所定の順位の値を抽出しても良い。或いは、第１百分位数、第２百分位数、・・・というように、所定の分位数を抽出しても良い。ソートされたデータや抽出されたデータは、データバッファ３０の所定の領域に記憶される。
【００４０】
次いで、バックグラウンド値が算出され（ステップ３０５）、また、他のパラメータが算出される（ステップ３０６）。本実施の形態においては、ＤＮＡチップから得られるデータ（遺伝子発現による発光量を示すデータ）の対数値が正規分布するという知見、および、これをｚ−標準化することにより、異なる実験の結果や同種の実験結果を正確に比較することが可能となることに基づき、あるＤＮＡチップのデータから、よりロバストに標準化されたデータ群を求めている。
【００４１】
ここで、本実施の形態においては、
ｚ＝（ｌｏｇ（ｘ−γ）−μ）／δのうち、算出されたバックグラウンド値をγとし、また、後述する演算により、残りのパラメータμおよびδを算出している。まず、バックグラウンド値の算出について、より詳細に説明し、その後、残りのパラメータの算出について詳細に説明する。
【００４２】
図４は、バックグラウンド値算出処理（ステップ３０５）をより詳細に示すフローチャートである。バックグラウンド候補算出部３２は、オペレータの入力装置の操作等による入力にしたがって、バックグラウンド値の候補（バックグランド候補値）の範囲、および、当該範囲中の複数のバックグラウンド候補値を決定する。たとえば、ユーザがバックグラウンド候補値の始点（たとえば、「０（ゼロ）」）と、終点（たとえば、中央値や、第１四分位数）が指定されると、始点と終点との間で等間隔な（或いは等比的な）所定数の値が決定される。たとえば、「０」と中央値が指定された場合に、その間で等間隔に８つの値が取られ、始点および終点を含めて、１０個のバックグラウンド候補値が決定される。本処理において、バックグラウンド候補値は、データバッファ３０に記憶され、また、必要に応じて、値が読み出され、また、更新される。
【００４３】
次いで、抽出された原データの値（原データ値）から、あるバックグラウンド候補値が減じられ（ステップ４０２）、変換／標準化処理部３６により、バックグランド候補値が減じられた原データ値が対数変換される（ステップ４０３）。ここで取得された対数変換されたデータも、後の処理に利用するため、データバッファ３０に記憶される。ステップ４０２および４０３は、選択された全て（たとえば、１０個）のバックグランド候補値に関して実行される。
【００４４】
次いで、あるバックグラウンド候補値に関する対数変換されたデータ値（変換値）と、以下の手法で算出され、かつ、データバッファ３０に記憶されている、対応する標準値とが比較され、値の差異を表す指標が算出される（ステップ４０４）。ここで、本実施の形態においては、標準値を以下のように求めている。
分位数が幅を有しているため、統計的な中央値を補正するために、以下の数値を算出する。
ｍ（ｉ）＝（ｉ−０．３１７５）／（ｎ＋０．３６５）
ここに、ｎ：データ個数、ｉ：１からｎまでの自然数
【００４５】
次いで、求められたｍ（ｉ）のそれぞれについて、正規分布関数の逆関数Ｆ−１（ｒ）を施す。求められた値のそれぞれが、データ値に対応する標準値となる。
次いで、差異算出／比較処理部３８により、各バックグラウンド候補値について、たとえば、差異（データ値と標準値との差）の絶対値の総和、或いは、差異の二乗の総和が算出される。ここで求められた値が、各バックグラウンド候補値の差異指標となる。無論、差異指標として、最小二乗法の「ｒ」を利用しても良い。実際に、最小二乗法の「ｒ」を利用した場合が、精度の高いバックグラウンド値を求めるという観点から望ましい。
【００４６】
次いで、差異算出／比較処理部３８は、たとえば、バックグラウンド候補値を横軸、差異指標を縦軸としたグラフを生成し、これを表示装置１６の画面上に表示する（ステップ４０５）。
【００４７】
オペレータは、表示装置１６の画面上に表示されたグラフを参照して、望ましいバックグラウンド候補値の範囲、或いは、バックグラウンド値を選択する（ステップ４０６）。選択した値が、バックグラウンド値として十分に満足なものと考えられれば（ステップ４０７でイエス（Ｙｅｓ））、処理は終了する。その一方、十分に満足なものではない場合には、新たに選択された、より狭められたバックグラウンド候補値の範囲から、所定数の新たなバックグラウンド候補値が決定され（ステップ４０８）、ステップ４０２〜４０７の処理が繰り返される。新たなバックグラウンド候補値も、バックグラウンド候補値の範囲の始点と終点との間を等間隔に分割したような値であっても良いし、等比的に分割したような値であっても良い。最終的に得られたバックグラウンド値は、結果記憶部４２に記憶される。
【００４８】
たとえば、図１２に示すように、バックグラウンド候補の値の範囲が横軸、差異の指標が縦軸であるようなグラフが生成される。図１２の例では、バックグランド候補値として、１８００から２７００までの１００きざみの値（１８００、１９００、２０００、・・・、２７００）を採用している。観察者は、これを参照して、バックグラウンド候補の範囲を絞り込み、再度、新たな範囲でのバックグラウンド候補の値に関する差異の指標を取得することができる（図１３参照）。図１３の例では、バックグラウンド値として、「２３６３」とするのが、この時点で、もっとも適切なものであると理解することができる。
【００４９】
次に、残りのパラメータ算出のための処理につき説明を加える。一般に、対数正規分布においては、対数をとったデータのμ（中心的傾向の特性値）として平均値、δ（変動の特性値）として標準偏差が利用される。しかしながら、ＤＮＡチップから得られるデータにおいては、強いシグナル（比較的データ値の大きなもの）は正確に、弱いシグナル（比較的データ値の小さなもの）は相対的に大きなノイズを含む。ノイズに隠されて負値となったデータは、対数値を求めることができないため、これら弱いシグナルの多くは切り捨てられることになる。このような場合に、上記算出方法を利用することができない。
【００５０】
通常、中心的傾向の特性値として平均値をもって求められる。ところが、平均はいわゆるロバストな手法ではなく、特に、弱いシグナルが選択的に抜け落ちる状況では高めに算出される。こうした場合には、中央値がより有効であることは知られている。
その一方、変動の特性値は標準偏差をもって表される。しかしながら、標準偏差もロバストな手法ではなく、上述したような、弱いシグナルが選択的に抜け落ちる状況では小さめに算出される。その一方、ロバストな手法として、変動の特性値を、四分位レンジから求めるｉｑｒが知られている（たとえば、ｈｔｔｐ：／／ｉｎｆｏｓｈａｋｏ．ｓｋ．ｔｓｕｋｕｂａ．ａｃ．ｊｐ／ＩｎｆｏＲｅｓ／ｊｄｏｃ／ＭＡＴＬＡＢ５／ｊｈｅｌｐ／ｔｏｏｌｂｏｘ／ｓｔａｔｓ／ｉｑｒ．ｈｔｍｌ参照）。
【００５１】
しかしながら、中央値はデータ群のうちの一点、ｉｑｒもデータ群のうちの二点から求めるもので、その精度に難点がある。特に、少ないスポット数から取得したデータや、補正のためのデータ数に限りがある場合には、その問題が深刻となる。そこで、本実施の形態においては、以下の手法により、比較的データ数に限りのある場合でも、精度の高いパラメータ算出法を採用している。
【００５２】
図５は、本実施の形態にかかるパラメータ算出処理を示すフローチャートである。図５に示すように、まず、理想値およびバックグラウンド値が減じられた実測値が取得される（ステップ５０１）。理想値は、先のステップ４０４で求めた標準値と同様である。次いで、理想値（理論値）を横軸にとり、実測値に基づくデータ値を縦軸にとったグラフが作成され、表示装置の画面上に表示される（ステップ５０２）。このグラフにおいて、実測値が正確に正規対数分布していれば、このグラフは、ｙ＝ｘにほぼ一致する。しかしながら、実際には図１４に示すように、実測値をプロットしたことにより得られたグラフは、１以外の傾き（＝ａ：図１４ではａ≒０．５６）およびｙ切片（＝ｂ；図１４ではｂ≒２．８０）をもち、かつ、ｘの値が比較的小くなる部分では、直線性を失う。
【００５３】
しかしながら、図１４のグラフにおいても、ほぼ直線と認められる部分が存在する（たとえば、ｘが正となる部分）。そこで、本実施の形態においては、ユーザがグラフを参照して、入力装置を操作して、直線性を持っていると判断する範囲を指定すると（ステップ５０３）、指定された範囲の実測値を用いて、当該実測値と理論値との間を表す１次式が、たとえば、最小二乗法により求められる。求められた１次式「ａｘ＋ｂ」における傾き「ａ」が、変動の特性値「σ」に対応し、ｙ切片「ｂ」が、中心的傾向の特性値「μ」に対応する（ステップ５０４）。
【００５４】
たとえば、解析装置１０の画像形成処理部４０が、求められた「ａ」および「ｂ」を用いて、理想値を横軸にとり、実測値ｚ＝（ｌｏｇ（ｘ−γ）−μ）／δを縦軸にとったグラフを生成して、これを表示装置３８の画面上に表示しても良い。図１５は、図１４におけるプロットされた値について、μを減じた後に、σで除した値を再度プロットしたグラフの例である。ユーザは、表示されたグラフを参照して、満足のいくものでなければ（ステップ５０５でノー（Ｎｏ））、もとのグラフ中の範囲指定に戻り、ステップ５０３以降の処理が再度実行される。
【００５５】
その一方、満足のいくものであれば（ステップ５０５でイエス（Ｙｅｓ））、先に求められたバックグラウンド値が「γ」、切片が「μ」、傾きが「σ」として、ＤＮＡチップを特定する情報と関連付けられて、結果記憶部４２に記憶される。このようにして取得されたパラメータを用いて、ＤＮＡチップから得られたデータ値ｘのそれぞれについて、
ｚ＝（ｌｏｇ（ｘ−γ）−μ）／σ
という式を用いて、標準化することが可能となる。
【００５６】
このように、本実施の形態によれば、適切なバックグラウンド値を算出して、ノイズの影響を排除し、かつ、標準化のための中心的傾向の特性値および変動の特性値を、実測値をプロットしたグラフの直線部分から求める。これにより、よりロバストな標準化を実現することが可能となる。
【００５７】
次に、本実施の形態にかかる初期的補正処理（ステップ３０２）につき、より詳細に説明を加える。本実施の形態においては、ＤＮＡチップからのデータの特性によって、２種類の補正を施すことができるようになっている。
ＤＮＡチップは、ＤＮＡをガラスなどの表面に打刻するなどの方法で形成されている。この際に、打刻機（アレイヤないしスポッタ）の精度の問題から、ある規則を持ってデータ値が「強め」或いは「弱め」に出ることがあった。
このような傾向は、アレイヤのピンごと、或いは、スポットされたグリッドの横列ごと、或いは、ＤＮＡ試料を保持するマイクロタイタープレートのグリッド列・行ごとに出ることがあった。
【００５８】
たとえば、グリッドの横一列ごとにデータの強弱に特徴がある場合に、横一列の単位でデータを標準化することが考えられる。しかしながら、この場合に、一つのデータの集合を構成するデータ数ｎが小さくなる（たとえば、３２個）。このように少ない数のデータからバックグラウンド値を予測し、また、中心的傾向の特性値および変動の特性値を算出すると、その精度は著しく低くなる。ランダムな数の平均値のもつ標準偏差は、ｎの平方根の逆数に比例することが知られている。これは少数のデータから中心的傾向の特性値を正確に予見することが困難であることを示している。
【００５９】
そこで、初期的補正処理においては、ＤＮＡチップの横列や縦行の移動平均を算出し、列や行ごとに特性を持っていれば、当該列ごとに値を補正する（第１の前処理：符号６００参照）。また、それ以外の場合であっても、スポットごとの値の変遷が周期性を持っていれば、周期性を考慮したデータ補正を実行している（第２の補正処理：図７参照）。
【００６０】
以下、横列について説明を加えるが、縦行においても同様の処理が実行され得ることは言うまでもない。まず、ＤＮＡチップをスポッタが作製する際に、実際にスポットした順にデータを並べておき、そのデータ群のうち、ＤＮＡチップ上のある列、および、その前後所定数の列（たとえば、前後２列）に関するデータ値の平均値が算出される（ステップ６０１、６０２）。平均値の算出は列の末尾まで繰り返され（ステップ６０３、６０４参照）、その後、列ごとの平均値に特徴があるか否かが判断される（ステップ６０５）。図１６は、あるＤＮＡチップから取得したデータの対数値について、スポットごとの対数値値およびその移動平均値を示すグラフである。図１６に示す例では、ＤＮＡチップは、横一列で３２個のスポットを有している。前後所定数の列のデータ値をもって平均値をとることにより、もとのデータ値がランダムであれば、上記平均値はほぼ一致する。図１６において、実線にて示すスポットごとの対数値のグラフでは、値の傾向を見ることはできないが、ある列の３２個のスポットに対応するデータの対数値の平均値は、破線にて示すように、大きくばらついている。このような場合にはＤＮＡチップの列ごとに特徴があると判断され（ステップ６０５でイエス（　Ｙｅｓ））、第１の前処理がデータ値に施される。
【００６１】
なお、ステップ６０５において、移動平均値のばらつきが有意であるか否かにつき検定を行ってもよい。
第１の前処理においては、ＤＮＡチップの列のスポットに対応するデータ値の中央値が求められ（ステップ６０７）、当該列のスポットに対応するデータ値が、それぞれ中央値で除算される（ステップ６０７）。これが各列について実行される（ステップ６０９、６１０参照）。
【００６２】
次に、第２の前処理につき説明を加える。ここでは、各スポットに対応するデータ値が振動しているか否かを考慮した補正を施す。まず、スポットの順に並べられたデータ値が取得され（ステップ７０１）、データ群に対してＦＦＴ（Ｆａｓｔ　Ｆｏｕｒｉｅｒ　Ｔｒａｎｓｆｅｒ）処理が実行される（ステップ７０２）。ＦＦＴの結果、周期性のある成分（信号成分）があれば、各データ値から、周期を考慮して、その位相に対応する成分の値が減じられる（ステップ７０３、７０４）。オペレータは、満足のいく結果が得られるまで、ステップ７０３、７０４の処理を繰り返させても良い。第１の補正処理或いは第２の補正処理が施されたデータは、データバッファ３０に記憶される。このデータに対して、データソート（図３のステップ３０３参照）以下の処理が施される。
このように、本実施の形態にかかる初期的補正処理によれば、スポット作製の際の規則性を排除することが可能となる。
【００６３】
次に、本発明の第２の実施の形態につき説明を加える。第２の実施の形態においては、第２の実施の形態においては、周期性の排除をしつつ、適切なパラメータを算出している。図８および図９は、第２の実施の形態にかかる処理の概略を示すフローチャートである。第２の実施の形態においても、図６を参照して説明した初期的補正と同様に、あらかじめ、ＤＮＡチップをスポッタが作製する際に、実際にスポットした順にデータを並べておく。また、横列に限定されず、縦行についても同様の処理を実行し得ることも、図６の例と同様である。
【００６４】
この処理においては、所定の列のデータが取得され（ステップ８０１）、当該列のデータ値から、その列の中心的傾向の特性値が算出される（ステップ８０２）。ここでは、中央値を用いても良いし、或いは、上限および下限を除去した残りのデータ値の対数値の平均値から求めても良い。次いで、当該列のバックグラウンド値が設定される（ステップ８０３）。設定されるバックグラウンド値は、ステップ８０２にて求められた中心的傾向の特性値に比例すると考える。つまり、バックグラウンド値は、ある列の中心的傾向の特性値Ｍｉ（ｉは、列の番号）に対して、αＭｉと考える。
【００６５】
次いで、バックグラウンド値が減じられたデータ値が、それぞれ対数化される（ステップ８０４、８０５）。なお、データ値が、バックグランド値以下である場合には、当該値を対数値に変換することができない。このようなデータについては、測定限界以下として、表示装置の画面上に表示するのが望ましい。その後、対数値から、中央的傾向の特性値Ｍｉ或いは中央的傾向の特性値からバックグラウンド値が引いたものを減算される（ステップ８０６）。さらに、減算された値に関して、変動の特性値（第２の特性値）が設定され、減算された値が第２の特性値で除算される（ステップ８０７）。なお、変動の特性値は、たとえば、対応する標準値をｘ軸に、除算値をソートしたものをｙ軸にとったグラフを作成し、プロットされた点のうち、ある範囲（たとえば、上位６０％から９０％の範囲）がｙ＝ｘに最も近似するような値を、変動の特性値（第２の特性値）σとするのが望ましい。
【００６６】
つまり、ステップ８０１からステップ８０８により、ある列ｉに関して、
（ｌｏｇ（Ｘ−αＭｉ）−Ｍｉ）／σ
が算出されることになる。このような処理が、それぞれの列について実行される（ステップ８０９、８１０）。また、これらのデータ値は、データバッファ３０に一時的に記憶される。
【００６７】
その後、一時的に記憶されたデータ値がソートされ、対応する標準値と比較される（ステップ９０１、９０２）。ここでも、対応する標準値をｘ軸、ソートされたデータ値をｙ軸としたグラフを生成し、プロットされた点がｙ＝ｘに近似しているか否かを判断し、十分であれば（ステップ９０３でイエス（Ｙｅｓ））、それぞれの列のバックグラウンド値（αＭｉ）、中心的傾向の特性値（Ｍｉ）および変動の特性値（σ）が、結果記憶部４２に記憶される（ステップ９０４）。なお、十分か否かは、対応する標準値とデータ値の差異の二乗（二乗誤差）の総和や、差異の絶対値の総和から判断しても良い。
【００６８】
差異が所定の範囲を超えている場合（つまり、プロットされた点を結ぶ線が、ｙ＝ｘから所定以上逸脱している場合）には（ステップ９０３でノー（Ｎｏ））には、再度、比例定数αを変更し、また、それに伴って、変動の特性値σを変更して、ステップ８０１からの処理を実行する。この実施態様によれば、ＤＮＡチップの第ｉ列に関するバックグラウンド値を、αＭｉとすること、および、中心的傾向の特性値をＭｉとすることで、列ごとに特異な値となるような、チップの製造ムラを解消することが可能となる。
【００６９】
次に、本発明の第３の実施の形態につき説明を加える。第１の実施の形態においては、実際にＤＮＡチップから得られたデータ値（実測値）ベースで、バックグラウンド値（γ）、中心的傾向の特性値（μ）、および、変動の特性値（σ）を算出している。しかしながら、中央値へのノイズが無視できない場合も考えられる。つまり、たとえば、ウェット実験の不良などの原因で、ハイブリダイゼーション全体のノイズレベルが高くなることがある。ノイズレベルが、中央値に迫る程度のものになると、第１の実施の形態にかかるロバストな手法も適用することが困難となる。ここで、ノイズとは、個々のデータに含まれる偶然に起因する成分をいい、測定誤差やスポット量の誤差などが成因と考えられる。ノイズとは、シグナルに対応する概念であり、ＤＮＡチップから得られる生のデータは、ノイズとシグナルとの和と考えることができる。また、バックグラウンドとは、個々のデータのシグナルに含まれる、サンプル中のＲＮＡに由来しない部分と定義できる。したがって、シグナルは、ＲＮＡ由来部分とバックグラウンドとの和と捉えることができる。
【００７０】
上述したように、ノイズレベルが高い場合であっても、上位のデータは、対数正規分布の性質から、ノイズレベルよりも十分に大きいことになる。これらデータは、適切な、本来の中心的傾向の特性値を見つけることができれば解析可能になるはずである。バックグラウンドを取得できれば、トライアンドインプルーブの手法で、上記中心的傾向の特性値を見出すことも可能である。しかしながら、バックグラウンドと、中心的傾向の特性値との関係は不明である。本発明にて導入した３つのパラメータを用いた対数正規分布のうち、２つのパラメータを上記手法で見出すことは、計算量や、一義的に求まらない解の選択の問題のため、困難である。
【００７１】
そこで、チップとサンプルとの組み合わせから、ノイズがなければ対数正規分布となることが期待できる場合には、以下の手法により、値を得ることが可能となる。図１０は、第３の実施の形態にかかる処理を示すフローチャートである。第３の実施の形態においては、図１０に示すように、データバッファ３０から、ＤＮＡチップにかかる原データが取得され（ステップ１００１）、当該データがソート処理により、値が昇順或いは降順となるように並べ替えられる（ステップ１００２）。ソートされたデータも、データバッファ３０に記憶される。次いで、ソートされたデータ値のそれぞれに、理想的な対数正規分布の値Ｚｉ（ｉ＝１，２，・・・）が割り当てられる（ステップ１００３）。この理想値Ｚｉは、第１の実施の形態における標準値の算出（ステップ４０３参照）とほぼ同様の手法により求めることができる。再度、簡単に説明すると、まず、以下に示すｍ（ｉ）が算出される。
ｍ（ｉ）＝（ｉ−０．３１７５）／（ｎ＋０．３６５）
ここに、ｎ：データ個数、ｉ：１からｎまでの自然数
【００７２】
次いで、求められたｍ（ｉ）のそれぞれについて、正規分布関数の逆関数Ｆ−１（ｒ）を施す。求められた値のそれぞれが、データ値に対応するＺｉとなる。この標準値も、後の処理に利用されるため、データバッファ３０に記憶される。このようにして、理想値Ｚｉが求められると、各Ｚｉに予想される変動の特性値（ｓ）が乗じられる（ステップ１００４）。なお、変動の特性値は、実験ごとにばらつかないと考えることもできるため、ある程度予想することもできる。
【００７３】
次いで、乗算により得られた値の１０のべき乗（つまり、１０（ｓ＊Ｚｉ））をｘ軸、実測値ｘｉをｙ軸としたグラフが生成される（ステップ１００５）。このグラフにおいて、直線部分が信頼できる領域（信頼域）であると考えることができる。そこで、たとえば、ユーザが表示されたグラフを参照して、直線部分を選択（その範囲を指定）すると（ステップ１００６）、グラフの切片および傾きが算出される（ステップ１００７）。得られた傾きを対数化したものが、中心的傾向の特性値（ｕ）として、また、切片がバックグラウンド値（ｇ）として記憶される。
【００７４】
このようにして得られた中心的傾向の特性値およびバックグラウンドの有効性について以下に簡単に説明を加える。本発明にかかる３パラメータによる標準化（Ｚ標準化）では、Ｚｉは以下の式で表すことができる。
Ｚｉ＝｛ｌｏｇ（ｘｉ−ｇ）−ｕ｝／ｓ
Ｚｉは理想値、ｘｉは対応する実測値、ｇ、ｕ、ｓは、それぞれ、バックグラウンド値、中心的傾向の特性値、変動の特性値である。
上記式をｘｉについて解くと、
ｘｉ＝（１０ｕ）＊（１０（ｓ＊Ｚｉ））＋ｇ
となる。（１０（ｓ＊Ｚｉ））をｘ軸に、ｘｉをｙ軸として値をプロットすれば、一定の範囲が直線状となった線が得られる。この直線において、１０ｕが傾きであるため、傾きの対数をとれば、中心的傾向の特性値ｕを得ることができる。上述したように取得されたバックグラウンド値ｇ、中心的傾向の特性値ｕおよび変動の特性値ｓは、それぞれ、結果記憶部４２に記憶される（ステップ１００８）。
【００７５】
なお、第３の実施の形態においては、先に述べたように、ノイズレベルが高いため、ロバストな手法を適用した解析が困難となっている状態のデータに適用している。そこで、利用可能なデータ値の範囲（下限値）を以下のように算出している。ここでは、ステップ１００５にて得た（１０（ｓ＊Ｚｉ））をｘ軸、ｘｉをｙ軸として値をプロットしたグラフにおいて、直線性が維持される範囲（ないし下限値）を見出せばよい（ステップ１００９）。このようにして決定された下限値も、結果記憶部４２に記憶される。図１７は、あるＤＮＡ由来のデータに関して、（１０（ｓ＊Ｚｉ））をｘ軸、ｘｉをｙ軸として値をプロットしたグラフの例を示す図である。図１７においては、１２本のピンで打たれたデータについて、１２個のデータ値のまとまりが、１つのグラフを示す。ここでは、（１０（ｓ＊Ｚｉ））として、約３．５のところで、直線性が失われている。この例では、ｓ≒０．７８であったため、Ｚｉの下限値が、約０．７であることがわかった。
【００７６】
次いで、データ値に割り当てられた理想値が範囲内（つまり、下限以上であること）であるものを取り出す。範囲内にないものについては、測定限界以下として、表示装置の画面上に表示することが望ましい。その一方、取り出された理想値は、標準化されたデータ値とされる（ステップ１０１０）。
【００７７】
第３の実施の形態によれば、ノイズレベルが高く、第１の実施の形態にかかる手法を適用できない場合であっても、対数正規分布をとるという前提のもと、データを標準化することが可能となる。また、データ値として利用可能な下限を特定することも可能となる。
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内で、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【００７８】
たとえば、初期的補正処理は、上述したものに限定されない。図１１は、初期的補正処理の他の例を示すフローチャートである。図１１に示す例においても、列或いは行ごとのデータの傾向を排除するために利用される。ここでは、列ごとに、その中心的傾向の特性値に基づいてバックグラウンド値が決定され（ステップ１１０１〜ステップ１１０３参照）、データ値から設定されたバックグラウンド値を減じた減算値が対数化される（ステップ１１０４）。次いで、対数値から、中心的傾向の特性値が減算される（ステップ１１０５）。なお、ここでも、中心的傾向の特性値として、列ごとのデータ値の中央値を用いても良いし、或いは、上限および下限を除去した残りのデータ値の平均値を用いても良い。また、バックグラウンド値として、前記特性値に比例定数を乗じたものを利用するのが望ましい。このような処理を、列の末尾まで実行することにより（ステップ１１０６およびステップ１１０７参照）、チップの製造ムラが解決されたと考えることが可能となる。
【００７９】
また、前記実施の形態においては、ＤＮＡチップから取得したデータに対して、処理を施し、比較など解析可能なデータを得ているが、ＤＮＡチップに限定されるものではなく、いわゆるタンパクチップにも適用可能である。つまり、タンパクチップのサンプル中の粗たんぱく質をラベルして抗体チップにかけることで得られたデータに対しても、本発明を適用することが可能となる。
さらに、本発明は、ＤＮＡチップやタンパクチップに限定されるものではなく、マイクロビーズにＤＮＡなど遺伝子を固定したものから取得されるデータなど、任意の手法で取得した遺伝子発現量を表すデータに対しても、同様に適用することができる。
【００８０】
なお、本発明にかかるデータ処理方法を施すデータを提供するＤＮＡチップとして、ｃＤＮＡのクローンのスポット位置をそのクローンの出自や発現の強さと切り離してランダムであるようなものを利用する望ましい。また、単一の組織由来のクローンをスポットする場合、また、限られた種類のクローンをスポットする場合には、データの中心的傾向の特性値（や変動の特性値）を測定するためのコントロールとして、ランダムに選択したクローンを複数種類スポットしておくのが望ましい。
【００８１】
【発明の効果】
本発明によれば、ＤＮＡチップから得られるデータに、より精度のよい解析を可能とするためのデータ処理方法を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明の第１の実施の形態にかかる解析装置のハードウェア構成図である。
【図２】図２は、第１の実施の形態にかかる解析装置の要部の機能ブロックダイヤグラムである。
【図３】図３は、本実施の形態にかかる解析装置による処理の概略を示すフローチャートである。
【図４】図４は、第１の実施の形態にかかるバックグラウンド値算出処理をより詳細に示すフローチャートである。
【図５】図５は、本実施の形態にかかるパラメータ算出処理を示すフローチャートである。
【図６】図６は、本実施の形態にかかる初期的補正処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、本実施の形態にかかる初期的補正処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、第２の実施の形態にかかる処理の概略を示すフローチャートである。
【図９】図９は、第２の実施の形態にかかる処理の概略を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、第３の実施の形態にかかる解析装置により実行される処理を概略的に示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、本発明にかかる初期的補正処理の他の例を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、バックグランド候補値ごとの差異の指標の例を示すグラフである。
【図１３】図１３は、バックグランド候補値ごとの差異の指標の例を示すグラフである。
【図１４】図１４は、理想値（理論値）を横軸に、実測値に基づくデータ値を縦軸にとり、値をプロットしたグラフの例である。
チャートである。
【図１５】図１５は、理想値（理論値）を横軸に、実測値に基づくデータ値を縦軸にとり、値をプロットしたグラフの他の例である。
【図１６】図１６は、あるＤＮＡチップから取得したデータのスポットごとのデータ値および移動平均値を示すグラフである。
【図１７】図１７は、あるＤＮＡ由来のデータに関して、（１０（ｓ＊Ｚｉ））をｘ軸、ｘｉをｙ軸として値をプロットしたグラフの例を示す図である。
【符号の説明】
１０　　解析装置
３０　　データバッファ
３２　　バックグラウンド候補算出部
３４　　前処理部
３６　　変換／標準化処理部
３８　　差異算出／比較処理部
４０　　画像形成処理部
４２　　結果記憶部
４４　　データ修正部
４６　　ソート／抽出処理部
【図１】
2004013573.tif 000003
【図２】
2004013573.tif 000004
【図３】
2004013573.tif 000005
【図４】
2004013573.tif 000006
【図５】
2004013573.tif 000007
【図６】
2004013573.tif 000008
【図７】
2004013573.tif 000009
【図８】
2004013573.tif 000010
【図９】
2004013573.tif 000011
【図１０】
2004013573.tif 000012
【図１１】
2004013573.tif 000013
【図１２】
2004013573.tif 000014
【図１３】
2004013573.tif 000015
【図１４】
2004013573.tif 000016
【図１５】
2004013573.tif 000017
【図１６】
2004013573.tif 000018
【図１７】
2004013573.tif 000019