(57)【要約】【課題】遺伝子発現データをＳｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅによって複数項目の判別分析を行う際に、カーネルの違いによって、教師シグナルがどの程度の精度で分類されているかを把握するために有効なビジュアル表示を提供する。【解決手段】複数のカーネルおよび付随するパラメータの組を予め与えておき、各条件における教師シグナルの判別エラー状況を、判別できなかった教師シグナルから判別超平面までの距離の和として評価し、結果をカラーマップ６００とし、与えられたすべての条件で判別することのできない遺伝子を強調表示６０１し、含んでいる遺伝子を１つも正しく判別することのできないクラスタを強調表示６０２する。【選択図】  図１
2004355269.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のクラスタに分類された教師シグナルとしての複数の遺伝子の発現パターンを複数の判別条件に基づいて判別分析した結果を表示するクラスタ判別結果表示方法において、
第１の方向に複数の異なる判別条件を表示し、第２の方向に前記複数の遺伝子の識別記号をクラスタ毎にまとめて表示し、前記判別条件と前記遺伝子の識別記号とが交差する位置に当該判別条件にて当該記遺伝子の発現パターンを判別した結果を表示することを特徴とするクラスタ判別結果表示方法。
【請求項２】
請求項１記載のクラスタ判別結果表示方法において、前記判別した結果を判別のエラーの程度に応じて表示状態を変えて表示することを特徴とするクラスタ判別結果表示方法。
【請求項３】
請求項１又は２記載のクラスタ判別結果表示方法において、前記第１の方向に表示する複数の判別条件は、判別率の高い順に並べて表示することを特徴とするクラスタ判別結果表示方法。
【請求項４】
請求項１又は２記載のクラスタ判別結果表示方法において、前記第１の方向には、判別率が所定の割合以上の判別条件を判別率の高い順に並べて表示することを特徴とするクラスタ判別結果表示方法。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項記載のクラスタ判別結果表示方法において、判別に用いたすべての判別条件のうち一定の割合以上の判別条件において正しく判別することのできなかった遺伝子に対応する表示部分を強調表示することを特徴とするクラスタ判別結果表示方法。
【請求項６】
請求項１〜４のいずれか１項記載のクラスタ判別結果表示方法において、ある判別条件において、あるクラスタに属する遺伝子を一定の割合以上に正しく判別することができなかった場合、対応する表示部分を強調表示することを特徴とするクラスタ判別結果表示方法。
【請求項７】
コンピュータにより複数のクラスタに分類された複数の遺伝子の発現パターンを複数の判別条件に基づいて判別分析した結果を表示するクラスタ判別結果表示プログラムであって、第１の方向に複数の異なる判別条件を表示し、第２の方向に前記複数の遺伝子の識別記号をクラスタ毎にまとめて表示し、前記判別条件と前記遺伝子の識別記号とが交差する位置に当該判別条件にて当該記遺伝子の発現パターンを判別した結果を判別のエラーの程度に応じて表示状態を変えて表示することを特徴とするクラスタ判別結果表示プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、遺伝子発現パターンの判別分析結果の表示方法及び表示装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、ＤＮＡチップやＤＮＡマイクロアレイなどのインフラストラクチャの発達によって、分子生物学の興味は、種間の情報から種内の情報へ、すなわち同時発生解析へと移りつつあり、これまでの種間の比較と合わせて、情報の抽出から関連付けの場が大きく広がりを持ち始めている。
【０００３】
例えば、既知の遺伝子と同一の発現パターンを示す未知の遺伝子が見つかれば、それが既知の遺伝子と同様の機能があると類推できる。これら遺伝子や蛋白質そのものの機能的な意味付けは、機能ユニットや機能グループといった形で研究されている。また、それらの間の相互作用も、既知の酵素反応データや物質代謝データとの対応付けによって、あるいはより直接的に、ある遺伝子を破壊あるいは過剰反応させ、その遺伝子の発現をなくすか、あるいは多量に発現させ、その遺伝子の直接的および間接的影響を、全遺伝子の発現パターンを調べることによって解析している。
【０００４】
この分野において成功した事例として、スタンフォード大学のＰ．  Ｂｒｏｗｎ  らのグループによるイースト菌の発現解析が挙げられる（Ｍｉｃｈｅｌ  Ｂ．  Ｅｉｓｅｎ  ｅｔ  ａｌ．：  Ｃｌｕｓｔｅｒ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  ｄｉｓｐｌａｙ  ｏｆ  ｇｅｎｏｍｅ−  ｗｉｄｅ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｐａｔｔｅｒｎｓ：  Ｐｒｏｃ．  Ｎａｔｌ．  Ａｃａｄ．  Ｓｃｉ．，  （１９９８，  Ｄｅｃ  ８），  ９５（２５），  １４８６３−  ８  ）。彼らは、ＤＮＡマイクロアレイを用いて、細胞から抽出した遺伝子を時系列にハイブリダイズさせ、遺伝子の発現の度合い（ハイブリダイズした蛍光シグナルの輝度）を数値化した。数値に色を対応させることで、遺伝子の個々の発現過程を分かり易く表示させている。このとき、細胞の一連のサイクルにおいて発現パターンの過程が近い遺伝子同士（任意の時点での発現の度合いが近いもの同士）をクラスタリングしている。
【０００５】
生物学の発展に伴い、遺伝子の機能が徐々に明らかにされてきており、生物の研究者は、発現データと既知の情報を組み合わせて、遺伝子解析を更に進めようとしている。特に、判別器であるＳｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ  （Ｖ．  Ｖａｐｎｉｋ  （１９９５）  ）（以下、ＳＶＭという）  を利用した解析では、研究者は、既知の遺伝子の発現パターンを教師シグナルとして、ＳＶＭを学習させ、生物学的に意味のある遺伝子を探す。機能が未知のある遺伝子のシグナルが、あるクラスタに含まれる教師シグナルの発現パターンに類似していた場合、その遺伝子はそのクラスタ内の機能が既知のものと同様の機能を持つと推測することができる。また、時系列で取得したデータを対象として、機能クラスタの発現パターンをみることで、機能に特有の発現過程を見つけ出すことができる。
【０００６】
判別器であるＳＶＭは、特にパターン認識分野で注目を集めている判別方法である。ＳＶＭ  は、教師シグナルとして、２つのグループのデータを与えたときに、その２つのグループを分割する適切な判別超平面を決定する手法である。一度、判別超平面が作成されれば、未知のデータが与えられたときに、判別超平面のどちら側に与えられた未知のデータが存在するかによって、未知のデータの判別を行うことができる。
【０００７】
ユーザがこの手法を採用する際には、通常判別にエラーを許容するソフトマージンという手法、教師シグナルを更に高次元の空間へ写像することによって、教師シグナルを非線形に分類し、柔軟な判別を行うことを可能にするカーネルトリックという手法を組み合わせて行われる。また２つの判別分析のみならず、多数のグループの判別を行う方法が採用されることが多い。この手法を利用して、ある疾患患者の遺伝子の発現データから、疾患の予後の予測を行うなど、医療に関係した分野でも期待されている。
【０００８】
【非特許文献１】
Ｍｉｃｈｅｌ  Ｂ．  Ｅｉｓｅｎ  ｅｔ  ａｌ．：  Ｃｌｕｓｔｅｒ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  ｄｉｓｐｌａｙ  ｏｆ  ｇｅｎｏｍｅ−  ｗｉｄｅ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｐａｔｔｅｒｎｓ：  Ｐｒｏｃ．  Ｎａｔｌ．  Ａｃａｄ．  Ｓｃｉ．，  （１９９８，  Ｄｅｃ  ８），  ９５（２５），  １４８６３−  ８
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
ＳＶＭを用いた判別分析は高い判別率を実現できる反面、ユーザは通常教師シグナルを分割する様式を規定しているカーネルと呼ばれる数式を適切に選択し、そのカーネルに含まれる変数ならびに計算の制約条件であるパラメータを最適化する必要がある。ユーザは、幾通りものカーネルおよび付随するパラメータの組を判別条件として使用して、最も判別率が高い判別条件を探さなくてはならない。
【００１０】
判別器であるＳＶＭでは、判別条件として与えるカーネルの種類、各種パラメータの値によって、同一の教師シグナルであっても判別の様子が異なる。例えば、線形のカーネルと非線形のカーネルではその判別能力に大きな差があるため、判別条件を求めるための試行錯誤は、ユーザにとって非常に重荷である。
【００１１】
また、扱う対象となるデータは、一般に多次元であることが多い。教師シグナルの次元数が低い、２次元や３次元といった場合には、教師シグナルと判別平面をグラフ上にプロットすることによって、ユーザは各判別条件ごとの判別状況を容易に把握できる。しかし、教師シグナルの次元が、高次元になるにつれ、ユーザは、現在の判別条件を用いた場合には、教師シグナルがどのように判別されているかを直感的に把握することは困難である。
【００１２】
直感的な把握が困難であることは、プロットすれば明らかであるような、教師シグナルの判別ミスを、ユーザが発見することも困難にする。判別ミスの程度が、教師シグナルがわずかに判別平面を超えてしまう程度なのか、もしくは判別平面から大きく離れているかを認識することすら困難である。
【００１３】
加えて、遺伝子解析で用いられるデータは、教師シグナル自身もいまだ研究対象であることが多く、教師シグナル自身にもミスを含んでいる可能性を秘めている。従来、判別平面の評価としては、教師シグナル全体のうちの正しく判別される教師シグナルの数の割合を判別平面の判別能力として捉えることが多い。その手法のみでは、グラフ上にプロットしてみればすぐに気がつくような、教師シグナル自身の異常性を見逃してしまう可能性がある。教師シグナルの異常性は、これまでの知見とは異なる生物学的な新たな知見が得られる手がかりである可能性もあり、教師シグナルがどの程度のエラーを起こしているかを把握することは重要なことである。
【００１４】
本発明の目的は、判別の最適化過程において、ユーザが判別器の判別能力を直感的に把握することを促し、最適な判別器を与える判別条件であるカーネルとパラメータを決定することを支援するとともに、教師シグナルに含まれる誤りなどの知見を、ユーザが得られるようにすることにある。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明では、ユーザは予めカーネルおよび付随するパラメータからなる判別条件を、処理装置に複数与えておき、各判別条件における学習を予め行い、その結果を用いてそれぞれの判別条件ごとに、教師シグナルをどれくらいの精度で判別できるかをという情報を、判別率と判別のエラー値の総和をもとにした２次元平面状のマップによって表し、かつ画面上に判別率の高い順にソートして表示し、更に与えられた判別条件のうち、ユーザに指定された一定の割合以上の判別条件において正しく認識することのできない遺伝子を強調表示することで、ユーザが判別器の最適化にかかる負担を減らすことのできる画面表示方法を提供する。
【００１６】
画面に表示する判別のエラー値の計算を行うに際し、本来、あるシグナルを２つに判別する判別器であるＳＶＭ  を、複数の項目の判別に用いる際には、それぞれのグループの判別ごとに、判別超平面を計算する必要がある。本発明では、判別のエラー値を、各判別平面のエラー値の総和として定義し、画面に表示する。
【００１７】
２次元平面上にエラー値を表示する際には、各教師シグナルがどのグループに属するかは既知であるので、エラー値を表示する際は、遺伝子データがグループごとにまとまるように表示し、ユーザがどのグループに属する教師シグナルの判別率が良くないかの傾向を把握することができるようにする。
【００１８】
判別条件の最適化を行うために、繰り返しの判別を行うような場合は、判別超平面を計算する過程において、判別能力の高い判別条件であるカーネルおよび付随するパラメータの組の判別超平面の結果を記憶しておく。この操作を繰り返すことによって、ユーザは最適な判別条件であるカーネルおよび付随するパラメータを、判別率だけでなく、その判別状況を把握しながら決定できるようになる。
【００１９】
本発明によるクラスタ判別結果表示方法は、複数のクラスタに分類された教師シグナルとしての複数の遺伝子の発現パターンを複数の判別条件に基づいて判別分析した結果を表示するクラスタ判別結果表示方法において、第１の方向に複数の異なる判別条件を表示し、第２の方向に前記複数の遺伝子の識別記号をクラスタ毎にまとめて表示し、判別条件と遺伝子の識別記号とが交差する位置に当該判別条件にて当該記遺伝子の発現パターンを判別した結果を表示する。判別した結果の表示は、正しく判別されたか、誤って判別されたかが分かるように、判別の正誤に応じて表示色等の表示状態を変えて表示する。判別分析は、判別器としてＳｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅを用いて行うことができる。
【００２０】
好ましくは、判別した結果を判別のエラーの程度に応じて表示状態を変えて表示する。表示状態を変えた表示は好ましくはカラー表示であり、判別のエラーの程度に応じて表示状態を変えた表示は、典型的には、エラー（教師シグナルから、その判別条件に対応する判別超平面までの距離）が大きいほど濃度を濃くした、あるいは彩度を高くした表示である。
【００２１】
第１の方向に表示する複数の判別条件は、判別率の高い順に並べて表示する。この時、判別率が所定の割合以上のもののみを表示すればよい。
この表示方法は、コンピュータプログラムによって実現することができる。
【００２２】
本発明によると、特定の遺伝子とハイブリダイズさせることによって得られた、実験条件の異なる各遺伝子の発現パターン群を、判別器であるＳｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅによって判別分析を行う際に、教師シグナルを最も精度よく判別することのできるカーネルを、視覚的に分かりやすく表示できる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
【００２４】
図１は、本発明によるＳＶＭによる教師シグナルの判別能力を表示するシステムのシステム構成図である。このシステムは、各判別条件におけるクラスタ解析を行うための計算や、判別能力表示のためのデータ処理などを行う中央処理装置１０１、中央処理装置１０１に処理を実行させるためのプログラムを記憶したプログラムメモリ１０２、ハードディスクなどの外部記憶装置１０３、データを一時的に記憶するデータメモリ１０４、システムへの値の入力や選択の操作を行うための入力デバイス１０５、判別精度データを視覚化して表示し、ユーザとのインタラクションを実現するための表示装置１０６を備えて構成される。
【００２５】
プログラムメモリ１０２には、ＳＶＭの学習に用いる教師シグナルと、カーネルおよび付随するパラメータの組をユーザに問い合わせるための、カーネルおよび付随するパラメータ問い合わせプログラム１２１、ユーザの指定した教師シグナルを、指定されたカーネルおよび付随するパラメータにより学習を行う、判別超平面計算プログラム１２２、学習の結果、最適化された判別超平面を利用して、それぞれの教師シグナルから、判別超平面までの距離を計算する教師シグナル・超平面間距離計算プログラム１２３、超平面間距離計算によって計算された距離データと、エラー情報を元にカラーマップを作成するためのカラーマップ計算プログラム１２４、作成されたカラーマップを表示するための、カラーマップ表示プログラム１２５等のプログラムが格納されている。これらのプログラムは、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＭＯなどの記録媒体に記録して提供することができる。また、ネットワークを介して提供することもできる。
【００２６】
外部記憶装置１０３には、試料中に存在する生体高分子の存在量の度合いと、それぞれがどのクラスタに属しているかを数値化したものを格納している教師シグナル１３１、計算に用いる各種カーネルと付随する初期パラメータを格納しているカーネル情報１３２、計算された教師シグナルと判別超平面との距離情報を格納する距離情報１３３、各カーネルおよびパラメータごとにカラーマップを表示させるための位置情報を格納しているカラーマップ位置情報１３４が記憶されている。データメモリ１０４には、生体高分子の教師シグナル学習を保持するための学習結果情報１４１、教師シグナルから判別超平面までの距離から算出したエラー値情報を保持するための学習エラー値情報１４２が記憶されている。入力デバイス１０５は、ポインティングデバイス１５１やキーボード１５２などからなる。
【００２７】
図２は、表示の基礎となるデータについての説明図である。図１の教師シグナル情報１３１に格納されている教師シグナル集団に対して、ＳＶＭによる学習アルゴリズムを用いて、図１の中央処理装置１０１による処理を行って学習を行い、その際の判別能力を示す、教師シグナルと判別超平面との距離を表したカラーマップ２０１を作成し、これを解析番号１とする。次に、同一の教師シグナル集団のデータに対して、異なる判別条件を用いて判別を行い、教師シグナルと判別超平面との距離を表したカラーマップ２０２を作成し、これを解析番号２とする。この操作を繰り返し、カラーマップ２０３以降で示されている、解析番号３以降のカラーマップを作成する。カラーマップ２０１，２０２，２０３，…の作成時には、判別条件ごとに教師シグナルの認識率を計算しておく。認識率とは、その判別条件で判別したとき、指定されたクラスタに正しく分類することのできた教師シグナル数の全教師シグナル数に対する割合のことである。
【００２８】
図示した例は、教師シグナル集団に関して、遺伝子ＩＤが１，２，３の遺伝子群はクラスタ１に属し、‥‥遺伝子ＩＤがｌ，…ｍの遺伝子群はクラスタｋに属するという教師シグナル情報が与えられたとき、解析番号１の判別条件で判別したとき、遺伝子ＩＤが１の遺伝子の教師シグナルと判別超平面との距離はＡ１、遺伝子ＩＤが２の遺伝子の教師シグナルと判別超平面との距離はＡ２、‥‥、遺伝子ＩＤがｍの遺伝子の教師シグナルと判別超平面との距離はＡｍであったことを表している。同様に、同じ教師シグナル集団のデータに対して解析番号２の判別条件で判別したとき、遺伝子ＩＤが１，２，…ｍの遺伝子の教師シグナルと判別超平面との距離はＢ１，Ｂ２，…Ｂｍであったことを表している。この例では、距離Ａ１，Ａ２，…Ａｍ，Ｂ１，Ｂ２，…Ｂｍ，…等の情報は予め定められた規則に従ってカラー情報に変換され、カラー情報として保持されている。教師シグナルと判別超平面との距離をカラー情報に変換する際には、例えば、正しく判別された場合には無色あるいは白色等の一定の色を割り当て、誤判定した場合には距離に応じた色を割り当てるようにする。つまり、ここでいうカラーマップは、判別エラーがある場合、エラーの程度が一目で分かるようにエラー値を色に置き換えて格納したマップということができる。
【００２９】
これら、別個のカラーマップを、中央処理装置１０１にて、並列にならべ、その判別率が高い順番に並び替え、１画面に区別のつく状態の、カラーマップ２０４として表示装置１０６に表示する。また、判別に用いたすべての判別条件数のうち、デフォルトに設定された、あるいはユーザの指定するある一定の割合数以上の判別条件において、正しく判別することのできない教師シグナルを、中央処理装置１０１にて検出し、強調表示２０５を作成し、表示装置１０６に出力する。同様に、ある判別条件に着目したとき、あるクラスタに属する教師シグナルを、デフォルトに設定された、あるいはユーザの指定する一定の割合数以上に正しく判別することのできないクラスタを、図１の中央処理装置１０１にて検出し、強調表示２０６を作成し、表示装置１０６に出力する。
【００３０】
図３は、教師シグナル１３１に格納されている遺伝子発現パターンデータの具体的な構造を示したものである。本アルゴリズムでは、これを２次元配列に格納する。遺伝子ＩＤ（ｉｄ）を持つ遺伝子が、実験ケース（ｎｏ）においてどの程度発現しているか（ハイブリダイズした蛍光シグナルの輝度）を数値化したデータをＥｘｐ［ｉｄ］［ｎｏ］に格納する。ｍ種類の遺伝子をそれぞれ異なる位置にスポットしたＤＮＡチップから得られる１回の実験は、１つの実験ケースに対応する。実験ケースの最後のカラム（実験ケースｎ＋１）には、その遺伝子が属する分類値（クラスタＩＤ）を入力しておく。図３はあくまでも説明のための例であり、ここに示した属性以外の情報も遺伝子発現パターンデータとして定義することはもちろん可能である。
【００３１】
図４は、カーネル情報を格納するための、カーネル情報データのデータ構造体の例を示している。このカーネル情報構造体は、判別に用いる判別平面の形状を規定しているカーネルの種類を表すカーネルＩＤ、ＳＶＭ  を最適化する過程で利用されるＬａｇｒａｎｇｅ変数の変化域パラメータＣ、各カーネルの係数パラメータγ、シグモイドカーネルの定数パラメータＣｏｅｆ、最適化終了判定条件εのメンバから構成される。図４はあくまでも説明のための例であり、ここに示した属性以外の情報もカーネル構造体のメンバとして定義することはもちろん可能である。
【００３２】
図５は、図１の教師シグナル１３１に格納されている生体高分子存在量データから、カーネル情報を利用して、最適な判別超平面を計算し、判別超平面の教師シグナル判別能力をカラーマップとして表示装置１０６に表示する処理フローを示している。
【００３３】
処理が開始されると、まず、教師シグナルデータの読み込みが行われる（ステップ５０１）。これは、教師シグナルデータ１３１を中央処理装置１０１へと読み込むステップである。次に、カーネルおよび付随するパラメータ設定が行われる（ステップ５０２）。これは、教師シグナル読み込みによって読み込まれた各教師シグナルデータを、中央処理装置１０１が最適超平面を決定する際に用いるカーネルならびに付随するパラメータを、ユーザに表示装置１０６を介して問い合わせ、ポインティングデバイス１５１や、キーボード１５２を用いて設定させるステップである。この際、中央処理装置１０１により、カーネルおよびパラメータ問い合わせプログラム１２１が実行される。
【００３４】
次に、判別超平面の計算が行われる（ステップ５０３）。これは、ステップ５０１の教師シグナル読み込みによって読み込まれたデータを、ステップ５０２の教師シグナルに最適な判別超平面を決定する際に用いるカーネルならびに付随するパラメータの問い合わせによって、設定された方式に従って、中央処理装置１０１によって判別超平面計算プログラム１２２を実行し、読み込まれた教師シグナルから、最適な判別超平面のパラメータ値を決定するステップである。判別平面の計算は研究が多く進められており、ＳＭＯ、ＳＶＭｌｉｇｈｔなどいくつもの判別平面の最適化アルゴリズムが提唱されている。ここでは、どの判別平面計算アルゴリズムを用いてもかまわない。
【００３５】
次に、各々の教師シグナルが、正しく判別されているかどうかチェックを行う。この時、正しく判別できなかった教師シグナルに対して、教師シグナルから判別超平面までの距離が、判別のエラー値として計算される（ステップ５０４）。これは、教師シグナルから、ステップ５０３の教師シグナルの判別に最適な判別超平面を決定するステップで計算された判別超平面までの距離を、中央処理装置１０１により、教師シグナル・判別超平面間距離計算プログラム１２３を実行して、距離を計算するステップである。
【００３６】
教師シグナルの判別が正しいかどうかの判定は、ＳＶＭ  の定義より、次の計算式（１）で計算できる。
【００３７】
【数１】
2004355269.tif 000003
【００３８】
式（１）の値が負である場合は、最適化された判別平面によって、判別させたいシグナルが正しく判別できなかったことを表す。
【００３９】
式中に現れるＳは教師シグナル中でＳｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  となりうる教師シグナルの配列シグナルの添え字番号、αｉ＊は教師シグナルによって最適化されたＬａｇｒａｎｇｅ変数、ｈ＊は教師シグナルによって最適化された定数、ｘｉは各教師シグナル、ｙｉは教師シグナルのラベルを表し、１または−１を表す。ｘは判別させたいシグナルを表す。Ｋ（）の項は、ユーザによって選択したカーネルを表す。代表的なカーネルとしては、下式（２）で表される直線カーネル、式（３）で表される多項式カーネル、式（４）で表されるシグモイドカーネルなどが知られている。式（３）のｐ  式（４）のａ，  ｂはともにユーザが指定しなくてはならないパラメータである。
【００４０】
【数２】
2004355269.tif 000004
【００４１】
距離計算には、以下の距離計算式（５）を用いる。
【数３】
2004355269.tif 000005
【００４２】
式（５）中に現れるｗは最適化された判別超平面の法線ベクトルを表し、判別長平面が決定されたときには、最適化の結果として決定される値である。変数ｘには、教師シグナルをそれぞれ与えて、どの教師シグナルが判別超平面からどの程度の距離に存在するかをデータとして計算する。
【００４３】
ＳＶＭ  を用いて、教師シグナルを複数のグループ（クラスタ）に判別する際に、１つのグループを判別するのに、１つの判別超平面を計算するアルゴリズムを採用すると、ある遺伝子の発現結果に対し、判別したグループの数だけの判別平面と、エラーの値を計算することができる。その場合はある遺伝子発現結果について、それぞれのエラー値の総和を最終的なエラーの値として計算する。
【００４４】
続いてこれまでの過程と同様に、ステップ５０１の教師シグナル読み込みによって読み込まれたものと同一の教師シグナル集合に関して、ステップ５０２のカーネルおよび付随するパラメータ問い合わせによって設定された値を用い、ステップ５０３の判別超平面の計算、ステップ５０４の教師シグナルの判別並びに、判別超平面までの距離計算を、ステップ５０２で設定された判別条件であるカーネルおよびパラメータの組の数だけ繰り返し、同一の教師シグナルを対象として、異なるカーネルおよび付随するパラメータの組を用いた最適な判別超平面と、教師シグナルから判別超平面までの距離、ならびに教師シグナル判別が正しく行われたかどうかのデータを得る。
【００４５】
続いて、カラーマップ計算が行われる（ステップ５０５）。これは、中央処理装置１０１がカラーマップ計算プログラム１２４を実行し、ステップ５０４の教師シグナル判別で計算された、複数のカーネルおよび付随するパラメータごとに計算された教師シグナルから判別超平面までの距離のデータを例えば図６に示したカラーマップ６００へと変換するステップである。
【００４６】
この際に、判別率の高いカーネルおよび付随するパラメータセットがカラーマップ６００の上部に表示されるようにソートを行う。また、すべてのパラメータセットを用いても、判別することができなかった教師シグナル、含んでいる遺伝子を１つも認識できなかったクラスタもここで判別を行う。続いて結果表示が行われる（ステップ５０６）。これは、ステップ５０５のカラーマップ計算により得られたカラーマップデータを、表示装置１０６に表示するステップである。
【００４７】
次に、ステップ５０７の再計算操作ではユーザが、ステップ５０５で表示装置１０６に表示された結果を参照することにより、ステップ５０３からステップ５０６までを再度実行するか、記憶装置１３４にカラーマップデータを保存するか決定する。ステップ５０７でユーザが再計算と決定した場合、ステップ５０３に戻り、再計算を実行する。一方ステップ５０７でユーザが、計算を終了し、カラーマップデータを保存する決定した場合、ステップ５０８に移る。計算ステップ５０８では、カラーマップデータを記憶装置１３４に記憶する。
【００４８】
図６は、カラーマップデータの表示例であり、判別率の高いカーネルおよび付随するパラメータセットが表示上、上部にくるようにソートしてある。図６のカラーマップ６００には、正しく判別できなかった教師シグナルに対応する箇所を、エラー値（教師シグナルと判別超平面との距離）が大きいほど濃い色を割り当てて表示してある。与えられた判別条件で正しく判別された教師シグナルの箇所は、白色で表示している。また、ある遺伝子に関して、予め与えておいた判別条件の総数のうち、一定の割合数以上の判別条件において教師シグナルを正確に判別できなかった教師シグナルを選択し、強調表示６０１が行なわれている。更に、ある判別条件に着目したときに、あるクラスタに含まれる教師シグナルのうち、デフォルトで設定された割合、あるいはユーザが指定するある一定数以上の割合の教師シグナルを正しく判別できることができなかったクラスタを強調表示６０２，６０３している。
【００４９】
ユーザが最適な判別条件を選択する場合には、例えば判別率が高く、カラーマップ６００上の表示が均一に分散する条件を選択し、その条件を少しずつ変えていくことで、最適な条件を検索できるようになる。なお、図６には、識別率が３０％程度と低い判別条件も表示している。しかし実際には、識別率が低い判別条件はユーザにとって興味がないため、例えば９０％以上の識別率を示す判別条件のみを表示するようにするのが好ましい。
【００５０】
例えば、図６に示されているような状況では、表の最も上にリストされている判別条件（ｐａｒａｍｅｔｅｒ  ＩＤ  ５）は、判別率自体は最も高い値を与えている。しかし、クラスタｃに属する教師シグナルをほとんど識別することができないことが、エラー値を２次元表示することによってユーザが認識することができる。一方、Ｐａｒａｍｅｔｅｒ  ＩＤ  ８の判別条件は、識別率はＰａｒａｍｅｔｅｒ  ＩＤ  ５と同等であるが、Ｐａｒａｍｅｔｅｒ  ＩＤ  ５が識別することのできないクラスタに属する教師シグナルを識別することが可能であることを、ユーザが把握できる。このような場合においては、単純に識別率にのみ依存した判断よりは、教師シグナル集団が判別超平面によって、どのように分離されているかという情報をユーザが認識することによって、最終的にはよりよい解析結果を得られることが予想される。
【００５１】
また、この手法を適応することを想定している遺伝子の発現データに関しては、教師シグナル自身に誤りが含まれている可能性もある。ある遺伝子に着目した場合に、ユーザが与えた判別条件のうち、ほとんどの条件において判別できないような教師シグナル（図６の例では、”ｇｅｎｅ  ４”）は、教師シグナル自身に誤りがあることも疑うことが可能である。また、クラスタ内の教師シグナルを１つも正しく認識することのできない、例えばクラスタＣは教師シグナルのクラスタミスの可能性を疑うことができる。
【００５２】
【発明の効果】
以上に説明したように、本発明によれば判別器であるＳｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅを用いた教師シグナルの判別において、指定された複数の判別条件を用いた場合の、それぞれの判別条件ごとの判別能力の差をユーザに直感的に提示することができる。このような表示方法を採用することによって、ユーザは単に判別率が高いという基準以外の基準で判別条件を最適化することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】システム構成図。
【図２】教師シグナル判別能力表示システムの基本概念を示す図。
【図３】遺伝子ＩＤと発現データの構造体図。
【図４】カーネル情報データのデータ構造体図。
【図５】処理フローを示す図。
【図６】遺伝子発現データ分析結果表示例の説明図。
【符号の説明】
１０１  中央処理装置
１０２  プログラムメモリ
１０３  外部記憶装置
１０４  データメモリ
１０５  入力デバイス
１０６  表示装置
６００  カラーマップ
【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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