(57)【要約】【課題】データを適切にクラスタリングすることができる仕組みを提供する。【解決手段】ＳＮＰデータ処理装置１のプロット処理部１０４によりＳＮＰ蛍光発光量データを座標上にプロットし、角度情報処理部１０７により、プロットされた個々のＳＮＰデータと基準点とを結ぶ直線を求め、この直線と所定の基準線との角度を求め、クラスタリング処理部１０８により角度情報に基づいてＳＮＰ蛍光発光量データをクラスタリングするようにした。【選択図】　　　　図１
2004078371.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のデータをクラスタリングするための装置であって、
上記各データを２次元座標上にプロットするプロット処理手段と、
上記プロットされた個々のデータと所定の基準点とを結ぶ直線を求め、この直線と所定の基準線との角度を求める角度情報処理手段と、
上記角度情報に基づいて各データをクラスタリングするクラスタリング処理手段と、
を有することを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】
上記データは、２次元座標上でプロットした際に上記基準点から放射状に分布するデータである、
請求項１記載のデータ処理装置。
【請求項３】
座標上に所定の仮定点をとり、当該仮定点と上記座標上の各データとを結ぶ直線と上記仮定点を通る所定の線との角度を求め、この角度情報に基づいて上記各データのクラスタリングを行い、求められた各クラスタ中心を通る各クラスタの主成分直線の交点から上記基準点を決定する基準点処理手段を更に有する、
請求項１又は２記載のデータ処理装置。
【請求項４】
上記クラスタ分析を行う前に、上記基準点から所定の距離に存在する点を抽出し、抽出した点を上記クラスタ分析の対象から除外させる手段をさらに有する、
請求項１〜３のいずれかの項に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
上記クラスタ処理手段は、複数パターンのクラスタリングを行い、
上記クラスタ処理手段が行った複数パターンのクラスタリング結果を選択可能に並列表示する表示処理手段を更に有する、
請求項１〜４のいずれかの項に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
上記データは、所定の２つの試薬による遺伝子のＳＮＰの蛍光発光量データであり、
上記プロット手段は、各試薬による蛍光発光量をそれぞれ２次元座標の軸として、上記蛍光発光量データを上記２次元座標上にプロットする、
請求項１〜５のいずれかの項に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
コンピュータにより、複数のデータを所定のクラスに分類するための方法であって、
上記各データを座標上にプロットする処理と、
上記プロットされた個々のデータと所定の基準点とを結ぶ直線を求め、この直線と所定の基準線との角度を求める処理と、
上記角度情報に基づいて各データをクラスタリングする処理と、
からなることを特徴とするデータ処理方法。
【請求項８】
コンピュータに対して、複数のデータを所定のクラスに分類するためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータに対して、
上記各データを座標上にプロットする処理と、
上記プロットされた個々のデータと所定の基準点とを結ぶ直線を求め、この直線と所定の基準線との角度を求める処理と、
上記角度情報に基づいて各データをクラスタリングする処理と、
を実行させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、データをクラスタ分析するための技術であって、特に、ＳＮＰ（Ｓｉｎｇｌｅ　Ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ　Ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ：一塩基多型）データのように所定の基準点から放射状に分布するデータのクラスタリングに好適な技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
現在、バイオインフォマティックスの分野では、遺伝子の塩基配列の違いに基づく個体差の研究がされている。
この個体差は、遺伝子の塩基配列の約０．１％の配列の違いから生じていると考えられており、この違いを遺伝的個性（多型）という。そして、この多型の中でもたった一つの塩基だけが違っているものをＳＮＰ（「一塩基多型」）という。
このＳＮＰは、数百〜千塩基に一箇所くらいの割合で存在していると推測され、ゲノム中には３００万〜１０００万箇所のＳＮＰが存在すると考えられている。
そして、このＳＮＰを特定し、臨床データや環境等の要因と照らし合わせて解析することで、特定の一塩基型をもった人にはある薬が効く効かないといったことや、病気の予防、診断、治療に役立てることが可能となる。
【０００３】
このように、ＳＮＰを用いた解析を実現するためには、ＳＮＰがゲノム上のどの場所に、どのような頻度で存在しているかを分析する必要がある。
このうちＳＮＰの頻度解析を行う場合、ＴａｑＭａｎ法やＩｎｖａｄｅｒ法などが用いられている。これらの方法は、２種類の特殊な試薬によりＳＮＰの蛍光発光量を測り、この蛍光発光量データに基づいて２種類のホモ接合体（例えば、塩基がＡかＧの場合、ＡＡとＧＧ）と、１種類のヘテロ接合体（例えば、ＡＧ）の２ないし３の分類に分けて、それぞれの分類ごとの出現頻度を求める必要がある。
そして、ＳＮＰの頻度解析を行うため、従来は各試薬の発光量に基づいて、各データを２次元座標上にプロットし、プロットした座標上の点を人が目視により、２〜３にクラスタリングを行っていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来のやり方では、２次元座標上にプロットしたデータを人が目視でクラスタリングしていたため、クラスタリングの判断基準が一定でなく、クラスタリングにバラツキが生じてしまうばかりか、人が目視で行うためクラスタリングに膨大な時間がかかってしまうし、人為的なミスも発生するなどの問題があった。
【０００５】
このようなことから、クラスタリングの自動化が必要とされるため、Ｋ−ｍｅａｎｓ法などの一般的なクラスタリング手法を用いることが考えられる。
しかし、ＳＮＰデータは、２次元座標上にプロットするとある中心点を中心として放射状に分布するという特性を有しているため、Ｋ−ｍｅａｎｓ法などの一般的なクラスタリング手法を用いて発光量に基づくクラスタリングを行ったのでは、単純に距離が近いデータ同士をクラスタリングしてしまうため、本来別のクラスタとなるホモとヘテロとに跨ったクラスタが形成されるなど正しい分類ができず、自動化が困難であるという問題があった。
【０００６】
本発明は、上記課題及び問題点を解決するためになされたものであって、データを適切にクラスタリングすることができ、特にＳＮＰデータのように所定の基準点を中心に放射状に分布するデータを適切にクラスタリングできる仕組みを提供することを課題とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上述の課題を解決するため、本発明の一の観点にかかるデータ処理装置は、複数のデータをクラスタリングするための装置であって、上記各データを２次元座標上にプロットするプロット処理手段と、上記プロットされた個々のデータと所定の基準点とを結ぶ直線を求め、この直線と所定の基準線との角度を求める角度情報処理手段と、上記角度情報に基づいて各データをクラスタリングするクラスタリング処理手段とを有することを特徴とするデータ処理装置。
【０００８】
また、上記データは、所定の２つの試薬による遺伝子のＳＮＰの蛍光発光量データであり、上記プロット手段は、各試薬による蛍光発光量をそれぞれ２次元座標の軸として、上記蛍光発光量データを上記２次元座標上にプロットするようにしてもよい。
【０００９】
また、座標上に所定の仮定点をとり、当該仮定点と上記座標上の各データとを結ぶ直線と上記仮定点を通る所定の線との角度を求め、この角度情報に基づいて上記各データのクラスタリングを行い、求められた各クラスタ中心を通る各クラスタの主成分直線の交点から上記基準点を決定する基準点処理手段を更に有するようにしてもよい。
【００１０】
また、上記クラスタ分析を行う前に、上記基準点から所定の距離に存在する点を抽出し、抽出した点を上記クラスタ分析の対象から除外させる手段をさらに有するようにしてもよい。
【００１１】
また、上記クラスタ処理手段は、複数パターンのクラスタリングを行い、上記クラスタ処理手段が行った複数パターンのクラスタリング結果を選択可能に並列表示する表示処理手段を更に有するようにしてもよい。
また、上記データは、所定の２つの試薬による遺伝子のＳＮＰの蛍光発光量データであり、上記プロット手段は、各試薬による蛍光発光量をそれぞれ２次元座標の軸として、上記蛍光発光量データを上記２次元座標上にプロットするようにしてもよい。
【００１２】
本発明の一の観点にかかるデータ処理方法は、コンピュータにより、複数のデータを所定のクラスに分類するための方法であって、上記各データを座標上にプロットする処理と、上記プロットされた個々のデータと所定の基準点とを結ぶ直線を求め、この直線と所定の基準線との角度を求める処理と、上記角度情報に基づいて各データをクラスタリングする処理とからなることを特徴とする。
【００１３】
本発明の一の観点にかかるコンピュータプログラムは、コンピュータに対して、複数のデータを所定のクラスに分類するためのコンピュータプログラムであって、コンピュータに対して、上記各データを座標上にプロットする処理と、上記プロットされた個々のデータと所定の基準点とを結ぶ直線を求め、この直線と所定の基準線との角度を求める処理と、上記角度情報に基づいて各データをクラスタリングする処理とを実行させることを特徴とする。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明にかかるデータ処理装置及びコンピュータプログラムを、ＳＮＰデータ処理システムに適用した実施形態について説明する。
図１に本実施形態にかかるＳＮＰデータ処理システムの一例を示す。
図１に示すように、本システムは、本発明に係るデータ処理装置を構成するＳＮＰデータ処理装置１及び結果確認処理装置２と、前処理装置３、修正処理装置４、マージ処理装置５、ＳＮＰ管理装置６から構成されている。
なお、これらの各装置は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）などにより相互に接続可能に構成してもよいし、ＣＤ−ＲＯＭ、ＦＤ、ＭＯなどの所定の媒体を介してデータをやり取りできるように構成してもよい。
【００１５】
前処理装置３は、ＴａｑＭａｎ法等による処理を行うコンピュータである。
前処理装置３は、例えば、２種類の特殊な試薬を用いて、１対の染色体上のＳＮＰの蛍光発光量を測定し、各ＳＮＰの蛍光発光量データを生成する処理を行う。
なお、この蛍光発光量データとしては、色とその発光強度から構成される。色としては、例えば、遺伝子がＡＡのホモであれば２つの試薬のうちの一つが発光してある色となり、ＧＧのホモであれば別の試薬が発光して別の色となり、ＡＧのヘテロであればそれぞれの試薬が発光するためその中間色の色となっている。
【００１６】
修正処理装置４は、結果確認処理装置２によりリジェクトされたデータの修正処理を行うためのコンピュータである。
この修正処理としては、例えば、修正処理装置４が、リジェクトされたデータのファイル（リジェクトファイル）を参照して、リジェクトされたデータの基となる蛍光発光量データを前処理装置３から取得し、これを２次元座標上に表示することで、操作者が目視でデータの分布を確認して、手動でクラスタリングできるようにする処理を行う。
【００１７】
マージ処理装置５は、結果確認装置２により確認処理されたデータ、修正処理装置４により修正された修正後データ、及び修正不可能なリジェクトデータをマージして、管理用のＳＮＰデータを作成する処理を行うコンピュータである。
ＳＮＰ管理装置６は、作成された管理用のＳＮＰデータを記憶し、これをデータベース化するなどして管理するコンピュータである。
【００１８】
ＳＮＰデータ処理装置１は、ＳＮＰデータをクラスタリングするための装置である。このＳＮＰデータ処理装置１は、コンピュータにより構成され、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）と、ＣＰＵが実行するコンピュータプログラム、このコンピュータプログラム及び所定のデータなどを格納するＲＡＭ、ＲＯＭなどの内部メモリ及びハードディスクドライブなどの外部記憶装置などにより、図２に示す機能ブロックを構成することができる。
図２に示した機能ブッロクは、アッセイデータ記憶部１０１、コールデータ記憶部１０２、設定処理部１０３、プロット処理部１０４、基準点処理部１０５、ラベリング領域処理部１０６、角度情報処理部１０７、クラスタリング処理部１０８、適合度処理部１０９から構成されている。
【００１９】
アッセイデータ記憶部１０１は、各ＳＮＰデータの蛍光発光量データを記憶する記憶部である。
このアッセイデータ記憶部１０１には、例えば、各ＳＮＰデータのファイル名、ＳＮＰの蛍光発光量データなどが記憶できるようになっている。
【００２０】
コールデータ記憶部１０２は、ＳＮＰデータ処理装置１により自動的にクラスタリング処理を行った結果のデータが記憶できるようになっている。
このコールデータ記憶部１０２には、例えば、各ＳＮＰデータと、各ＳＮＰデータのクラスタ情報などが記憶できるようになっている。
【００２１】
設定処理部１０３は、初期ファイルの設定処理などを行うことができる。
プロット処理部１０４は、アッセイデータ記憶部１０１に記憶されている各ＳＮＰの蛍光発光量データに基づいて、座標上でこれをプロットする処理を行う。この処理は、例えば、プロット処理部１０４が、一の試薬の発光量をＸ軸、他方の試薬の発光量をＹ軸とした２次元座標上に、各ＳＮＰデータをプロットすることにより処理できる。
【００２２】
基準点処理部１０５は、各ＳＮＰデータの座標上での角度を測る際の基準となる基準点を求める処理を行う。
この処理としては、例えば、基準点処理部１０５が、座標上の原点を仮の基準点（仮定点）として、この原点から座標上の各ＳＮＰデータを結ぶ直線と、Ｘ軸とのなす角度に基づいてＳＮＰデータを複数のクラスタに分類し、各クラスタ中心の主成分直線を求め、この主成分直線の交点を次の仮定点として、再度同じ処理を繰り返すことにより、当該仮定点が一定となって収束した点を基準点とすることができる。
なお、基準点の決定としては仮定点が収束した点を求めるのではなく、基準点処理部１０５が、上述の処理を予め決められた所定回数繰り返して求めた点を基準点として決定してもよい。あるいは、収束しなった場合は、基準点処理部１０５が最初の基準点（原点等）を基準点として決定してもよい。
【００２３】
ラベリング領域処理部１０６は、クラスタ分析を行う対象となるラベリング領域と、クラスタ分析の対象外とする非ラベリング領域とを区分けする処理を行う。
この処理としては、例えば、ラベリング領域処理部１０６が、ＳＮＰデータの最大値と最小値の中間点（ｘ＿ｍｅｄｉａｎ　ｙ＿ｍｅｄｉａｎ）をとり、この中間点からの距離が閾値（Ｓ）よりも大きい場合にラベリング領域、小さい場合に非ラベリング領域とすることにより行うことができる。
なお、ラベリングを行う際の閾値（Ｓ）は、操作の都度、操作者が決定してもよいし、また予めデフォルトで設定しておいてもよい。
【００２４】
角度情報処理部１０７は、座標上の基準点から各ＳＮＰデータを結ぶ直線と、所定の基準線との角度を求める処理を行う。
基準線は角度を測定する際の基準となる線であり、例えば、Ｘ軸又はＹ軸を基準としてもよいし、また他の軸をとってこれを基準線としてもよく任意である。
【００２５】
クラスタリング処理部１０８は、ＳＮＰデータの角度情報に基づいて、ＳＮＰデータをクラスタリングする処理を行う。
このクラスタリング処理としては、例えば、一次元の角度情報を基にｋ−ｍｅａｎｓ法など既存のクラスタリングアルゴリズムを用いて行うことができる。
なお、クラスタリングを行う場合には、例えば、クラスタリング処理部１０８が、２クラスタにクラスタリングする場合と、３クラスタにクラスタリングする場合との２つのパターンの処理をそれぞれ並行して行うことができる。
【００２６】
適合度処理部１０９は、クラスリング処理部１０８がクラスタリングした結果がＳＮＰデータのクラスタリングとして適合しているか否かを表す適合度を算定する処理を行う。
この処理としては、例えば、適合度処理部１０９が、各クラスタ間の距離をα、各クラスタ内でのデータ分散をβとし、このα／βの比率（Ｆ比）の大きさが大きいほどより適切なクラスタリングができているとして適合度を判定することができる。また、クラスタリングの別の適合度としては、例えば、適合度処理部１０９が、対立遺伝子の頻度がＨａｒｄｙ　Ｗｅｉｎｂｅｒｇ平衡の法則にしたがった分布となっているか否かにより適合度を判定することができる。なお、Ｈａｒｄｙ　Ｗｅｉｎｂｅｒｇ平衡の法則とは、例えば、対立遺伝子ＭとＮの頻度をそれぞれｐとｑ（但し、ｐ＋ｑ＝１）とすると、遺伝子型頻度は構成する対立遺伝子頻度の積で表され、ＭＭの頻度はｐ２、ＮＮの頻度はｑ２、ＭＮの頻度は２ｐｑの比率になるという法則をいう。
【００２７】
結果確認処理装置２は、ＳＮＰデータ処理装置１がクラスタリングした処理結果を操作者に確認させるための処理を行う装置である。
この結果確認処理装置２は、図３に示すように、ディスプレイ２０及びキーボード、マウスなどの入力装置３０が接続されている。この結果確認処理装置２は、コンピュータにより構成され、ＣＰＵと、ＣＰＵが実行するコンピュータプログラム、このコンピュータプログラム及び所定のデータなどを格納するＲＡＭ、ＲＯＭなどの内部メモリ及びハードディスクドライブなどの外部記憶装置などにより、図３に示す機能ブロックを構成することができる。
図３に示した機能ブロックは、確認データ記憶部２０１、データ入出力処理部２０２、表示制御部２０３から構成されている。
【００２８】
確認データ記憶部２０１は、操作者によりクラスタリング結果の確認が完了したデータを記憶するための記憶部である。この確認データ記憶部２０１には、ＳＮＰデータと、そのクラスタリングされたクラスタ情報などが記憶できるようになっている。
【００２９】
データ入出力処理部２０２は、ＳＮＰデータ処理装置１が生成したＳＮＰのクラスタリングデータの入力を受付ける処理や、確認が完了したデータをマージ処理装置５に出力する処理を行うことができる。
【００３０】
表示制御部２０３は、クラスタリングされた結果データをディスプレイ２０に表示させ、操作者に確認を要求する処理を行う。
また、表示制御部２０３は、ＳＮＰデータ処理装置１が２ラスタと３クラスタの２つのパターンの分類を行った場合には、これら２つのパターンの結果をディスプレイ２上に並列して表示させ、操作者に結果データの確認、選択をさせることができる。
【００３１】
次に、本発明にかかるデータ処理方法の一実施形態について図面を用いて説明する。
まず、図１を参照してシステム全体の処理の流れを説明する。
図１において、前処理装置３がＴａｑＭａｎ法等を用いてＳＮＰの蛍光発光量データを取得する（Ｓ１）。
ＳＮＰデータ処理装置１は、前処理装置３からＳＮＰの蛍光発光量データを取得し、ＳＮＰデータのクラスタリングを行い、ＳＮＰデータにそのクラスタを表すラベル付けを行う（Ｓ２）。
【００３２】
クラスタリングが完了すると、結果確認処理装置２が、ＳＮＰデータ処理装置１により生成されたクラスタリング結果データに基づいて、この結果を２次元座標上に表示し操作者に確認を要求する（Ｓ３）。
確認の結果、操作者により適正なクラスタリング行われていないと判定された場合には、当該リジェクトデータ名をリジェクトファイルに書き出し、修正処理装置４に提供する（Ｓ４）。
【００３３】
修正処理装置４では、リジェクトデータ名に基づき、ＳＮＰの蛍光発光量データを前処理装置３から取得し、これを所定のディスプレイ上に表示して、操作者が目視によりクラスタリングの修正を行えるようにする（Ｓ５）。
【００３４】
マージ処理装置５は、Ｓ３の処理で操作者の確認により適正なクラスタリングと判定されたデータ、Ｓ５の処理により修正がされたデータ、及び修正ができないと判定されたリジェクトデータを取得し、これらのデータをマージして管理データを作成する（Ｓ６）。
【００３５】
マージ処理が完了すると、マージ後の管理データがＳＮＰ管理装置６に提供され、このＳＮＰ管理装置６が管理データをデータベース化するなどして管理し（Ｓ７）、処理を終了する。
【００３６】
次に、図４を参照して、ＳＮＰデータ処理装置１がクラスタリングを行う際の詳細な処理について説明する。
図４において、まず設定処理部１０３が操作者により入力された初期設定ファイルを参照し、クラスタリングを行うための所定の定数などの初期設定を行う（Ｓ１０１）。
この初期設定ファイルには、例えば、出力ファイル名、入力ファイル名、処理対象となるファイルの数を表す設定ファイル数、１つのファイル中のレコード数、ラベリング処理を行う際のラベリング領域の閾値（Ｓ）、ｔａｎｇｅｎｔの連続領域にデータを置くための回転角度などのデータから構成されている。
【００３７】
設定処理部１０３は、コールデータ記憶部１０２に記憶されている出力ファイルをオープンし（Ｓ１０２）、読み込んだＳＮＰデータのファイル数が今回処理対象となっている設定ファイル数に達しているか判別する（Ｓ１０３）。
判別の結果、設定ファイル数に達している場合には、今回の処理の対象となった全てのＳＮＰデータのファイルについて処理が完了したものとして、処理を終了する。
【００３８】
また、判別の結果設定ファイル数に達していない場合には、プロット処理部１０４が、アッセイデータ記憶部１０１に記憶されている入力ファイルを開き、ＳＮＰの蛍光発光量データを読み込んで、各試薬の発光色の強度に基づいて２次元座標上にプロットする（Ｓ１０４）。
この２次元座標は、１つの軸（Ｘ軸）に一つの試薬の発光量をとり、他方の軸（Ｙ軸）にもう一方の試薬の発光量をとったものである。
【００３９】
プロットが完了すると、基準点処理部１０５が、各ＳＮＰデータを極座標に変換し、この極座標の角度情報を用いて１次元のクラスタリングを行う（Ｓ１０５）。
各データの極座標は、例えば、基準点処理部１０５が座標上の原点を極として、各データとを結ぶ直線を求め、この直線とＸ軸とがなす角度及び距離に基づいて求めることができる。また、クラスタリングは、例えば、基準点処理部１０５が、Ｋ−ｍｅａｎｓ法などの既知のクラスタリング手法を用いることにより行うことができる。
【００４０】
クラスタリングが完了すると、基準点処理部１０５は、所定の主成分分析アルゴリズムにより各クラスタの主成分分析を行ってクラスタごとにその中心を通る主成分直線をもとめ、これらの主成分直線の交点を決定する（Ｓ１０６）。
そして、基準点処理部１０５は、この交点を仮の基準点（仮定点）として再度Ｓ１０５、Ｓ１０６の処理を所定回数（ｎ回）行い、求めた交点１から交点ｎが一定の位置に収束しているか否か判別する（Ｓ１０７）。
判別の結果、交点が収束していない場合には、上述のＳ１０５の処理に戻って再度処理を繰り返す。
また、Ｓ１０７の処理で交点が一定の位置に収束したと判別された場合には、当該交点ｎを基準点として設定する（Ｓ１０８）。
【００４１】
なお、交点が収束しているか否かを判定する代わりに、予め交点の算定を繰り返す回数を設定しておき、基準点処理部１０５がこの設定された回数までＳ１０５の処理に戻って処理を繰り返した結果により基準点を決定してもよい。
【００４２】
基準点設定が完了すると、ラベリング領域処理部１０６は、ＳＮＰデータを２次元座標上プロットした際の中央点の座標（ｘ＿ｍｅｄｉａｎ，　ｙ＿ｍｅｄｉａｎ）を取得する（Ｓ１０９）。
この中央点（Ｍ）は、図６に示すようように、ＳＮＰ蛍光発光量データ中の最大値Ｍａｘと最小値Ｍｉｎを求め、この中間（ｘ＿ｍｅｄｉａｎ、ｙ＿ｍｅｄｉａｎ）を中央点とすることができる。
【００４３】
ラベリング領域処理部１０６が、読み込みレコード数が設定されているレコード数に達したか否か、即ち全てのレコードについて処理を行ったかを判別する（Ｓ１１０）。
判別の結果、設定数に達していない場合には、ラベリング領域処理部１０６は、一のＳＮＰ蛍光発光量データの座標（ｘ，ｙ）の値が、（ｘ／ｘ＿ｍｅｄｉａｎ）２＋（ｙ／ｙ＿ｍｅｄｉａｎ）　２＜閾値（Ｓ）となっているか否か、即ち中央点からの距離が所定の閾値Ｓ内にあるか否か判別する（Ｓ１１１）。
判別の結果、閾値よりも小さい座標のＳＮＰデータについては、当該ＳＮＰデータを非ラベリング領域として設定し、クラスタリングを行う対象データから除外するフラグを設定する（Ｓ１１２）。
また、判別の結果、閾値よりも大きい座標のＳＮＰデータは、ラベリング領域に属する旨のフラグを設定する（Ｓ１１３）。
このラベリング処理の一例を図６に示す。図６に円弧状の線で示すようにその内側の領域が非ラベリング領域となり、円弧状の線よりも外側の領域がラベリング領域となる。
【００４４】
ラベリング領域の判定処理を行いＳ１１０の判別の結果、読み込みレコード数が設定数に達した場合には、角度情報処理部１０７は、ラベリング領域のＳＮＰ蛍光発光量データを対象として、基準点を極とした極座標に変換する（Ｓ１１４）。
この処理としては、例えば、図７に示すように、基準点（図示の例では原点）を極として、この基準点と各データとを結ぶ直線と基準線（例えば、Ｘ軸）との角度を測定し、これに基づいてＳＮＰ蛍光発光量データを極座標へ変換することができる。
【００４５】
引き続き、図５において、極座標への変換が完了すると、クラスタリング処理部１０８は、各ＳＮＰデータの極座標の角度情報に基づいて、所定のクラスタリングのアルゴリズムにより１次元のクラスタリングを行う（Ｓ１１５）。
この際クラスタリング処理部１０８は、２クラスタにクラスタリングする場合と、３クラスタにクラスタリングする場合の２つのケースにつてそれぞれクラスタリングを行うようにする。なお、このクラスタリング処理は、例えば、ｋ−ｍｅａｎｓ法などの既存のクラスタリングアルゴリズムを用いることができる。
なお、角度に基づいてヒストグラムを作成した例を図８に示す。図８では横軸に角度（ラジアン）、縦軸にデータ数を表している。
【００４６】
クラスタリングが完了すると、クラスタリング処理部１０８は、極座標とクラスタリングした２次元座標をコールデータ記憶部１０２に記憶する（Ｓ１１６）。
【００４７】
適合度処理部１０９は、２クラスタの場合と、３クラスタの場合のそれぞれについて座標上のクラスタのＦ比を算出する（Ｓ１１７）。
また、適合度処理部１０９は、２クラスタの場合と、３クラスタの場合のそれぞれについて対立遺伝子の比率等を算出し、この比率がＨａｒｄｙ　Ｗｅｉｎｂｅｒｇ平衡の法則に適合する度合いを算出する（Ｓ１１８）。
【００４８】
そして、適合度処理部１０９は、各クラスタのＦ比及びＨａｒｄｙ　Ｗｅｉｎｂｅｒｇ平衡の法則に適合する度合いから、適正なクラスタリングが行われているか、或いは適正なクラスタリングを行えないリジェクトデータかを判別する（Ｓ１１９）。
この判別処理は、Ｆ比及びＨａｒｄｙ　Ｗｅｉｎｂｅｒｇ平衡の法則の適合度合の閾値を予め定めておき、この閾値よりもこれらの算出結果が下回っている場合にリジェクトデータと判別することにより処理できる。
【００４９】
判別の結果リジェクトデータと判別した場合には、適合度処理部１０９は、データ名や検体のＩＤなどを記述したリジェクトファイルを作成する（Ｓ１２０）。
【００５０】
また、判別結果、適正なクラスタリングであると判別された場合、又はＳ１２０の処理が完了した場合、ラベル、Ｆ比、Ｈａｒｄｙ　Ｗｅｉｎｂｅｒｇ平衡の法則の適合度合いを出力ファイルとしてコールデータ記憶部１０２に記憶して（Ｓ１２１）、上述のＳ１０３の処理に戻り、設定ファイル数になるまで処理を繰り返して処理を終了する。
【００５１】
次に、結果確認装置２により作成したクラスタリングデータを操作者が確認する際の処理について、図９を参照して説明する。
図９において、結果確認処理装置２が、ＳＮＰデータ処理装置１から所定のネットワークなどを介して、２つのパターンのクラスタリング結果データが提供されると、データ入出力処理部２０２が提供されたデータを受付ける（Ｓ２０１）。
表示制御部２０３は、出力ファイルの各クラスタのＦ比、Ｈａｒｄｙ　Ｗｅｉｎｂｅｒｇ平衡の法則の適合度データに基づいて、クラスタリングが行われたデータか、クラスタリングが行われなかったリジェクトデータかを判別する（Ｓ２０２）。
【００５２】
判別の結果、適正なクラスタリングが行われたデータである場合には、表示制御部２０３は、図１０に示すように、２次元のグラフとして、適合度の高いクラスタリング結果をアクティブ状態（図示の例では左側がアクティブ状態）とし、適合度の低いクラスタリング結果はシェードを掛けた状態でディスプレイ２に並列して表示する（Ｓ２０３）。
なお、この際、各クラスタに属するデータをそれぞれ異なる色で表してもよい。また、ラベリングデータは丸形、非ラベリングデータは四角形で表示するなどしてもよい。
【００５３】
この状態で操作者は２つのクラスタリング結果を見比べてクラスタリング結果が正しいか目視で判断する。
そして、表示制御部２０３は、操作者が、選択されたクラスタリング結果（図１０の例では３クラスタ側）が正しいクラスタリング結果であると判断したか、又は選択されなかったクラスタリング結果（図１０の例では２クラスタ側）の方が正しいと判断したか、或いはいずれも適切なクラスタリング結果でないと判断したかのいずれの判断結果のとなったかを判別する（Ｓ２１４）。
【００５４】
操作者がアクティブとされているクラスタリング結果が正しいと判断し、図１０中の「ＮＥＸＴ」のラジオボタンを指示した場合には、表示制御部２０３は選択されたクラスタリング結果を適正なクラスタリング結果として確認データ記憶部２０１に記憶し（Ｓ２０５）、処理を終了する。
なお、次に処理すべきデータがある場合には、Ｓ２０１の処理に戻って処理を繰り返す。
【００５５】
また、操作者が、シェードが掛けられている方のクラスタリング結果が正しいと判断し、当該グラフ又はラジオボタン（図１０の例では「２ｃｌｕｓｔｅｒ」のラジオボタン）を指示すると、表示制御部２０３は選択されたクラスタリング結果をアクティブ状態の表示に切り替えて表示し（Ｓ２０６）、操作者がＮＥＸＴボタンを指示することにより確認データ記憶部２０１にクラスタリングデータを記憶して処理を終了する。
また、操作者がいずれのクラスタリング結果も適切でないと判断した場合には、後述のＳ２０８の処理に移る。
【００５６】
また、Ｓ２０２の処理で、リジェクトデータであると判別された場合には、表示制御部２０３は、「ＲＥＪＥＣＴＥＤ」の文字をアクティブ状態として表示すると共に、いずれのクラスタリング結果もシェードを掛けて表示する（Ｓ２０７）。
この状態で操作者が目視で確認を行い修正可能か否か判断し、表示制御部２０３は、操作者がクラスタリングの修正を行う旨の指示を行ったか否か判別する（Ｓ２０８）。
操作者がマニュアルでデータを修正する場合には、図１０中の「Ｍａｎｕａｌ　ｃａｌｌ」のラジオボタンを指示することにより、データを修正処理装置４に提供し（Ｓ２０９）、操作者が手動でクラスタリング結果の修正ができるようにし処理を終了する。
また、操作者が、元となるデータ自体が適切でない場合など修正が不可能なデータであると判断し、図１０中の「ｕｎａｂｌｅ」のラジオボタンを指示した場合には、表示制御部２０３は当該データをリジェクトデータとして確認データ記憶部２０１に記憶して（Ｓ２１０）、処理を終了する。
【００５７】
このように本実施形態によれば、プロット処理部１０４によりＳＮＰ蛍光発光量データを座標上にプロットし、角度情報処理部１０７により、プロットされた個々のＳＮＰデータと基準点とを結ぶ直線を求め、この直線と所定の基準線との角度を求め、クラスタリング処理部１０８により角度情報に基づいてＳＮＰ蛍光発光量データをクラスタリングするようにしたことから、基準点を中心に放射状に分布するＳＮＰデータを適切にクラスタリングすることができる。
これにより、ＳＮＰデータを自動的にクラスタリングできるため、人手により行う場合に比べて、画一的でかつミスのないクラスタリングを行うことができ、クラスタリングを行う人の作業量を減少させることもできる。
【００５８】
また、基準点処理部１０５により、座標上に所定の仮定点をとり、当該仮定点と座標上の各ＳＮＰ蛍光発光量データとを結ぶ直線と所定の基準線との角度を求め、この角度情報に基づいて各ＳＮＰ蛍光発光量データのクラスタリングを行い、求められた各クラスタの重心を通る直線の交点を基準点として決定するようにしたことから、例えば、ＳＮＰデータが座標の原点から離れた位置に分布している場合など、座標の原点を基準にした場合では適切なクラスタリングができない場合であっても、適切な基準点を設定してからＳＮＰ蛍光発光量データのクラスタリングを行うことができる。
【００５９】
また、ラベリング領域処理部１０６により、クラスタ分析を行う前に、基準点から所定の距離に存在する点を抽出し、抽出した点を上記クラスタ分析の対象から除外させるようにしたことから、基準点に近く、クラスタリングに誤差を生じやすい非ラベリング領域のデータを予め除外してからクラスタリングが行えるようになり、より適切なクラスタリングを行うことができる。
【００６０】
また、クラスタリング処理部１０８が、２クラスタと３クラスタの２つのパターンのクラスタリングを行い、表示制御部２０３が、これら２つのパターンのクラスタリング結果を選択可能に並列表示するようにしたことから、操作者は２つのクラスタを見比べて、各クラスタリング結果を比較したうえで適切なクラスタを選択することができる。
【００６１】
なお、上述の実施形態では、ＳＮＰデータ処理装置１、結果確認処理装置２、前処理装置３、修正処理装置４、マージ処理装置５、ＳＮＰ管理装置６をそれぞれ別の装置として構成した例について説明したが、これのうちのいずれか又は全ての機能を１つの装置で実現してもよく任意である。
【００６２】
また、上述の実施形態では、ＳＮＰ蛍光発光量データのクラスタリング処理について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、所定の基準点から放射状に分布するデータであれば適用可能である。
【００６３】
本実施形態のＳＮＰデータ処理装置１又は結果確認処理装置２用のコンピュータプログラムを、コンピュータ読み取り可能な媒体（ＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等）に格納して配布してもよいし、搬送波に重畳し、通信ネットワークを介して配信することも可能である。
なお、ＳＮＰデータ処理装置１又は結果確認処理装置２の機能をＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）が分担又はＯＳとアプリケーションプログラムの共同により実現する場合等には、ＯＳ以外の部分のみをコンピュータプログラムとして、またこのコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な媒体に格納したり、このコンピュータプログラムを配信等してもよい。
【００６４】
【発明の効果】
本発明によれば、データを適切にクラスタリングすることができ、特にＳＮＰデータのように所定の基準点を中心に放射状に分布するデータを適切にクラスタリングできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかるデータ処理装置を用いたシステムの一実施形態の概略及び処理の流れを示した図。
【図２】本実施形態にかかるＳＮＰデータ処理装置の機能ブロック図。
【図３】本実施形態にかかる確認処理装置の機能ブロック図。
【図４】本実施形態にかかるＳＮＰデータ処理装置の処理の流れを示した処理フロー。
【図５】本実施形態にかかるＳＮＰデータ処理装置の処理の流れを示した続きの処理フロー。
【図６】本実施形態にかかるラベリング処理の概念を示した図。
【図７】本実施形態にかかる座標上の各データの角度情報を取得する処理の概念を示した図。
【図８】本実施形態にかかる角度情報に基づくヒストグラムの例を示した図。
【図９】本実施形態にかかる確認処理装置の処理の流れを示した図。
【図１０】本実施形態にかかる確認処理装置の画面の一例を示した図。
【符号の説明】
１　　　ＳＮＰデータ処理装置
２　　　結果確認処理装置
１０４　プロット処理部
１０５　基準点処理部
１０６　ラベリング領域処理部
１０７　角度情報処理部
１０８　クラスタリング処理部
２０３　表示制御部
【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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