(57)【要約】【課題】遺伝子及びその産物に関する産業上の有用性を網羅的に評価する方法を提供する。【解決手段】有用性分類部１０１が文献ＤＢ１１に記憶された遺伝子及びタンパク質について書かれた文献をキーワード検索して、検索の結果、得られたキーワードの出現頻度を色彩と対応させて一覧表示する。配列モデル生成部１１１が有用性があると思われる遺伝子及びタンパク質について、配列ＤＢ１２から当該遺伝子の塩基配列ないしタンパク質のアミノ酸配列を取得し、前記配列から類似したパターンを抽出して、前記配列からモデルを生成する。未知の有用性遺伝子及びその産物の予測部１２１が配列ＤＢ１２に記憶された他の配列から前記モデルに類似する配列を抽出する。【選択図】        図２
2004280614.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザからの指示を入力する入力装置と、データを処理する処理装置と、情報を表示画面に表示する表示装置とを有するコンピュータを用いた遺伝子データ処理装置において、上記処理装置は、
少なくとも遺伝子又はその産物について記述された文献を記憶した文献データベースに対して、ある分野で使用される用語をキーワードとしてキーワード検索をして用語の使用頻度を検出し、検出された用語の使用頻度を表示装置の表示画面に表示し、ユーザに当該遺伝子又は当該その産物が当該分野において有用性がある遺伝子又はその産物であるか否かを分類させその結果を入力装置を介して入力させる有用性分類部と、
有用性分類部により分類された遺伝子又はその産物の配列パターンを解析して、その解析結果に基づいて遺伝子又はその産物の配列モデルを生成する配列モデル生成部と、
配列モデル生成部が生成した配列モデルを用いて、少なくとも遺伝子又はその産物の配列パターンを記憶した配列データベースをアクセスして、配列モデルに類似する配列パターンを検索し、その配列パターンの遺伝子又はその産物をその分野において有用性があると予測される遺伝子又はその産物として出力する予測部と
を備えたことを特徴とする遺伝子データ処理装置。
【請求項２】
ユーザからの指示を入力する入力装置と、データを処理する処理装置と、情報を表示画面に表示する表示装置とを有するコンピュータを用いた遺伝子データ処理装置において、上記処理装置は、
少なくとも複数の遺伝子又は複数のその産物について記述された複数の文献を記憶した文献データベースに対して、複数の分野の各分野で使用される用語をキーワードとしてキーワード検索をして用語の使用頻度を検出し、検出された用語の使用頻度を複数の遺伝子又は複数のその産物それぞれと複数の分野それぞれに対応させて表示装置の表示画面に表示し、入力装置を介してユーザに複数の遺伝子又は複数のその産物のなかから注目する分野に関連する遺伝子又はその産物を１つ以上選択させ、選択された遺伝子又はその産物をその分野において他の遺伝子又はその産物より有用性がある遺伝子又はその産物として分類する有用性分類部と、
少なくとも遺伝子又はその産物の配列パターンを複数記憶した配列データベースから、有用性分類部により分類された１つ以上の遺伝子又はその産物の配列パターンを取得し取得した配列パターンを解析して、その解析結果に基づいてその分野において有用性があることが予測される遺伝子又はその産物の配列モデルを生成する配列モデル生成部と、
配列モデル生成部が生成した配列モデルを用いて、配列データベースに記憶された複数の配列パターンから配列モデルに類似する配列パターンを検索し、その配列パターンの遺伝子又はその産物をその分野において有用性があると予測される遺伝子又はその産物として出力する予測部と
を備えたことを特徴とする遺伝子データ処理装置。
【請求項３】
ユーザからの指示を入力する入力装置と、データを処理する処理装置と、情報を表示画面に表示する表示装置とを有するコンピュータを用いた遺伝子データ処理装置において、上記処理装置は、
Ｇタンパク質共役受容体である４４種の遺伝子について記述された複数の文献を記憶した文献データベースに対して、ＭｅＳＨタームの「ケミカルとドラッグ（Ｃｈｅｍｉｃａｌｓ  ａｎｄ  Ｄｒｕｇｓ）」に含まれる複数のカテゴリそれぞれに属する複数のタームをキーワードとしてキーワード検索をして４４種の遺伝子それぞれと複数のカテゴリそれぞれに対応させてタームの使用頻度を検出し、検出されたタームの使用頻度を４４種の遺伝子それぞれと複数のカテゴリそれぞれに対応させて表示装置の表示画面にマトリクス表示し、入力装置を介してユーザに４４種の遺伝子のなかから薬品分野に関連する遺伝子を１つ以上選択させ、選択された遺伝子を薬品分野において他の遺伝子より有用性がある遺伝子として分類する有用性分類部と、
遺伝子のアミノ酸配列又は核酸配列を複数記憶した配列データベースから、有用性分類部により分類された１つ以上の遺伝子のアミノ酸配列又は核酸配列を取得し取得したアミノ酸配列又は核酸配列に含まれるドメインを解析して、そのドメインの解析結果に基づいて薬品分野において有用性があることが予測される遺伝子の隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を生成する配列モデル生成部と、
配列モデル生成部が生成した隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を用いて、配列データベースに記憶された複数のアミノ酸配列又は核酸配列から隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）に類似するアミノ酸配列又は核酸配列を検索し、そのアミノ酸配列の遺伝子をその分野において有用性があると予測される遺伝子として出力する予測部と
を備えたことを特徴とする遺伝子データ処理装置。
【請求項４】
ユーザからの指示を入力する入力装置と、データを処理する処理装置と、情報を表示画面に表示する表示装置とを有するコンピュータを用いた遺伝子データ処理方法において、上記処理装置は、
少なくとも遺伝子又はその産物について記述された文献を記憶した文献データベースに対して、ある分野で使用される用語をキーワードとしてキーワード検索をして用語の使用頻度を検出する文献検索工程と、
文献検索工程により検出された用語の使用頻度を表示装置の表示画面に表示する表示工程と
を備えたことを特徴とする遺伝子データ処理方法。
【請求項５】
上記遺伝子データ処理方法は、さらに、入力装置を介してユーザに当該遺伝子又は当該その産物が当該分野において有用性がある遺伝子又はその産物であるか否かを分類させその結果を入力させる有用性分類工程と、
有用性分類工程により有用性がある遺伝子又はその産物であると分類された遺伝子又はその産物の配列パターンを用いて、少なくとも遺伝子又はその産物の配列パターンを記憶した配列データベースから、その配列パターンに類似した配列パターンを有する遺伝子又はその産物をその分野において有用性があると予測される遺伝子又はその産物として出力する予測工程と
を備えたことを特徴とする請求項４記載の遺伝子データ処理方法。
【請求項６】
ユーザからの指示を入力する入力装置と、データを処理する処理装置と、情報を表示画面に表示する表示装置とを有するコンピュータを用いた遺伝子データ処理方法において、上記処理装置は、
少なくとも遺伝子又はその産物について記述された文献を記憶した文献データベースに対して、ある分野で使用される用語をキーワードとしてキーワード検索をして用語の使用頻度を検出する文献検索工程と、
文献検索工程による用語の使用頻度から当該分野において有用性がある遺伝子又はその産物を選択する有用性遺伝子選択工程と、
有用性遺伝子選択工程により選択された遺伝子又はその産物の配列パターンを解析して、その解析結果に基づいて遺伝子又はその産物の配列モデルを生成する配列モデル生成工程と、
配列モデル生成工程が生成した配列モデルを用いて、少なくとも遺伝子又はその産物の配列パターンを記憶した配列データベースをアクセスして、配列モデルに類似する配列パターンをパターンマッチングにより検索し、その配列パターンの遺伝子又はその産物をその分野において有用性があると予測される遺伝子又はその産物として出力する予測工程と
を備えたことを特徴とする遺伝子データ処理方法。
【請求項７】
少なくとも遺伝子又はその産物について記述された文献を記憶した文献データベースに対して、ある分野で使用される用語をキーワードとしてキーワード検索をして用語の使用頻度を検出する文献検索処理と、
文献検索処理による用語の使用頻度から当該分野において有用性がある遺伝子又はその産物を選択する有用性遺伝子選択処理と、
有用性遺伝子選択処理により選択された遺伝子又はその産物の配列パターンを解析して、その解析結果に基づいて遺伝子又はその産物の配列モデルを生成する配列モデル生成処理と、
配列モデル生成処理が生成した配列モデルを用いて、少なくとも遺伝子又はその産物の配列パターンを記憶した配列データベースをアクセスして、配列モデルに類似する配列パターンをパターンマッチングにより検索し、その配列パターンの遺伝子又はその産物をその分野において有用性があると予測される遺伝子又はその産物として出力する予測処理と
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項８】
新規創薬のターゲットとなる遺伝子又はその産物であって、ユーザからの指示を入力する入力装置と、データを処理する処理装置と、情報を表示画面に表示する表示装置とを有するコンピュータを用いて、
Ｇタンパク質共役受容体である４４種の遺伝子について記述された複数の文献を記憶した文献データベースに対して、ＭｅＳＨタームの「ケミカルとドラッグ（Ｃｈｅｍｉｃａｌｓ  ａｎｄ  Ｄｒｕｇｓ）」に含まれる複数のカテゴリそれぞれに属する複数のタームをキーワードとしてキーワード検索をして４４種の遺伝子それぞれと複数のカテゴリそれぞれに対応させてタームの使用頻度を検出し、検出されたタームの使用頻度を４４種の遺伝子それぞれと複数のカテゴリそれぞれに対応させて表示装置の表示画面にマトリクス表示し、入力装置を介してユーザに４４種の遺伝子のなかから薬品分野に関連する遺伝子を１つ以上選択させ、選択された遺伝子を薬品分野において他の遺伝子より有用性がある遺伝子として分類する有用性分類工程と、
遺伝子のアミノ酸配列を複数記憶した配列データベースから、有用性分類工程により分類された１つ以上の遺伝子のアミノ酸配列を取得し取得したアミノ酸配列に含まれるドメインを解析して、そのドメインの解析結果に基づいて薬品分野において有用性があることが予測される遺伝子の隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を生成する配列モデル生成工程と、
配列モデル生成工程が生成した隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を用いて、配列データベースに記憶された複数のアミノ酸配列から隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）に類似するアミノ酸配列を検索し、そのアミノ酸配列の遺伝子を医薬分野において有用性があると予測される遺伝子として出力する予測工程と
を備えた遺伝子データ処理方法を実行させることにより、配列データベースから得ることができ、医薬分野において有用性があると予測される遺伝子又はその産物。
【請求項９】
上記有用性分類部は、検出された用語の使用頻度と色彩を対応させて表示装置の表示画面に表示し、ユーザに当該遺伝子又は当該その産物が当該分野において有用性がある遺伝子又はその産物であるか否かを分類させてその結果を入力装置を介して入力させることを特徴とする請求項１記載の遺伝子データ処理装置。
【請求項１０】
上記有用性分類部は、検出された用語の使用頻度と色彩を対応させて表示装置の表示画面に表示し、ユーザに当該遺伝子又は当該その産物が当該分野において有用性がある遺伝子又はその産物であるか否かを分類させてその結果を入力装置を介して入力させることを特徴とする請求項２記載の遺伝子データ処理装置。
【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、又は、及び、その産物に関するデータを処理するシステム又は方法に関するものである。例えば、文字情報を可視化するデータマイニング方法に関する。或いは、上記データマイニング方法により得られた結果と、核酸配列、又は、及び、アミノ酸配列を用いて遺伝子又はその産物の有用性を予測する予測方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、分子生物学分野においては、実験及びコンピュータを用いた解析のハイスループット化が進み、遺伝子やタンパク質の配列や機能に関する膨大な量の情報が蓄積されてきた。膨大でかつ雑多なこれらの情報の中から、医学、薬学といった産業に有用なものを取り出すための方法の開発が望まれている。これらの情報を利用することにより、分子生物学的な研究により病気の原因であることが判明したタンパク質に対し、特異的に作用する抗体や化学物質が開発され、病気の原因を直接抑えるといった治療法が将来有効なものになると考えられている。
【０００３】
タンパク質の機能や有用性を調べる為の方法として、一般的に、最も簡単にできるという理由から、まず最初に用いられるのが、タンパク質のアミノ酸配列を用いた相同性検索である。機能や有用性が既知であるタンパク質アミノ酸配列と相同なタンパク質アミノ酸配列が見つかれば、そのタンパク質は既知のタンパク質と同様な機能や有用性があると予測できる。このような相同性検索に、Ｂｌａｓｔ、Ｓｍｉｔｈ−Ｗａｔｅｒｍａｎ、Ｆａｓｔａなどのプログラムソフトウェアが利用されている。また、相同性検索と類似して、モデルを用いて検索を行うＰＳＩ−ｂｌａｓｔ、ＨＭＭ、Ｇｅｎｅｗｉｓｅなどのプログラムソフトウェアも利用されている。
【０００４】
しかしながら、このような情報学的手法を用いた解析結果は、あくまで予測であり、タンパク質の機能や有用性を同定する為には、この予測を裏付ける為の実験的手法を用いる必要がある。
【０００５】
実験的手法として近年盛んに用いられているのが、ＮＭＲ（核磁気共鳴法）やＸ線解析によるタンパク質高次構造解析、及びＤＮＡ（デオキシリボ核酸）マイクロアレイによる遺伝子発現解析である。このような実験を行う為には、多大な費用と時間が必要となる。
【０００６】
【特許文献１】
特開２００１−２７３３１５号公報
【特許文献２】
特開平７−２４７９６５号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
遺伝子やタンパク質の有用性を調べる為には、多大な労力を費やし分子生物学的な実験を行う必要がある。これを補う為に、費用や時間が少なくて済む情報学的手法が用いられているが、情報学的手法のみを用いて有用性を決定付ける方法は、現在のところ存在しない。
【０００８】
そこで本発明は、過去の実験結果が蓄積された文献情報と、核酸及びアミノ酸の配列情報を用いて、情報学的手法により、上記遺伝子やタンパク質に関する産業上の有用性を網羅的に評価するシステム及び方法を提供することを目的としている。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る遺伝子データ処理装置は、ユーザからの指示を入力する入力装置と、データを処理する処理装置と、情報を表示画面に表示する表示装置とを有するコンピュータを用いた遺伝子データ処理装置において、上記処理装置は、
少なくとも遺伝子又はその産物について記述された文献を記憶した文献データベースに対して、ある分野で使用される用語をキーワードとしてキーワード検索をして用語の使用頻度を検出し、検出された用語の使用頻度を表示装置の表示画面に表示し、ユーザに当該遺伝子又は当該その産物が当該分野において有用性がある遺伝子又はその産物であるか否かを分類させその結果を入力装置を介して入力させる有用性分類部と、
有用性分類部により分類された遺伝子又はその産物の配列パターンを解析して、その解析結果に基づいて遺伝子又はその産物の配列モデルを生成する配列モデル生成部と、
配列モデル生成部が生成した配列モデルを用いて、少なくとも遺伝子又はその産物の配列パターンを記憶した配列データベースをアクセスして、配列モデルに類似する配列パターンを検索し、その配列パターンの遺伝子又はその産物をその分野において有用性があると予測される遺伝子又はその産物として出力する予測部と
を備えたことを特徴とする。
【００１０】
この発明に係る遺伝子データ処理装置は、ユーザからの指示を入力する入力装置と、データを処理する処理装置と、情報を表示画面に表示する表示装置とを有するコンピュータを用いた遺伝子データ処理装置において、上記処理装置は、
少なくとも複数の遺伝子又は複数のその産物について記述された複数の文献を記憶した文献データベースに対して、複数の分野の各分野で使用される用語をキーワードとしてキーワード検索をして用語の使用頻度を検出し、検出された用語の使用頻度を複数の遺伝子又は複数のその産物それぞれと複数の分野それぞれに対応させて表示装置の表示画面に表示し、入力装置を介してユーザに複数の遺伝子又は複数のその産物のなかから注目する分野に関連する遺伝子又はその産物を１つ以上選択させ、選択された遺伝子又はその産物をその分野において他の遺伝子又はその産物より有用性がある遺伝子又はその産物として分類する有用性分類部と、
少なくとも遺伝子又はその産物の配列パターンを複数記憶した配列データベースから、有用性分類部により分類された１つ以上の遺伝子又はその産物の配列パターンを取得し取得した配列パターンを解析して、その解析結果に基づいてその分野において有用性があることが予測される遺伝子又はその産物の配列モデルを生成する配列モデル生成部と、
配列モデル生成部が生成した配列モデルを用いて、配列データベースに記憶された複数の配列パターンから配列モデルに類似する配列パターンを検索し、その配列パターンの遺伝子又はその産物をその分野において有用性があると予測される遺伝子又はその産物として出力する予測部と
を備えたことを特徴とする。
【００１１】
この発明に係る遺伝子データ処理装置は、ユーザからの指示を入力する入力装置と、データを処理する処理装置と、情報を表示画面に表示する表示装置とを有するコンピュータを用いた遺伝子データ処理装置において、上記処理装置は、
Ｇタンパク質共役受容体である４４種の遺伝子について記述された複数の文献を記憶した文献データベースに対して、ＭｅＳＨタームの「ケミカルとドラッグ（Ｃｈｅｍｉｃａｌｓ  ａｎｄ  Ｄｒｕｇｓ）」に含まれる複数のカテゴリそれぞれに属する複数のタームをキーワードとしてキーワード検索をして４４種の遺伝子それぞれと複数のカテゴリそれぞれに対応させてタームの使用頻度を検出し、検出されたタームの使用頻度を４４種の遺伝子それぞれと複数のカテゴリそれぞれに対応させて表示装置の表示画面にマトリクス表示し、入力装置を介してユーザに４４種の遺伝子のなかから薬品分野に関連する遺伝子を１つ以上選択させ、選択された遺伝子を薬品分野において他の遺伝子より有用性がある遺伝子として分類する有用性分類部と、
遺伝子のアミノ酸配列又は核酸配列を複数記憶した配列データベースから、有用性分類部により分類された１つ以上の遺伝子のアミノ酸配列又は核酸配列を取得し取得したアミノ酸配列又は核酸配列に含まれるドメインを解析して、そのドメインの解析結果に基づいて薬品分野において有用性があることが予測される遺伝子の隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を生成する配列モデル生成部と、
配列モデル生成部が生成した隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を用いて、配列データベースに記憶された複数のアミノ酸配列又は核酸配列から隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）に類似するアミノ酸配列又は核酸配列を検索し、そのアミノ酸配列の遺伝子をその分野において有用性があると予測される遺伝子として出力する予測部と
を備えたことを特徴とする。
【００１２】
この発明に係る遺伝子データ処理方法は、ユーザからの指示を入力する入力装置と、データを処理する処理装置と、情報を表示画面に表示する表示装置とを有するコンピュータを用いた遺伝子データ処理方法において、上記処理装置は、
少なくとも遺伝子又はその産物について記述された文献を記憶した文献データベースに対して、ある分野で使用される用語をキーワードとしてキーワード検索をして用語の使用頻度を検出する文献検索工程と、
文献検索工程により検出された用語の使用頻度を表示装置の表示画面に表示する表示工程と
を備えたことを特徴とする。
【００１３】
また、上記遺伝子データ処理方法は、さらに、入力装置を介してユーザに当該遺伝子又は当該その産物が当該分野において有用性がある遺伝子又はその産物であるか否かを分類させその結果を入力させる有用性分類工程と、
有用性分類工程により有用性がある遺伝子又はその産物であると分類された遺伝子又はその産物の配列パターンを用いて、少なくとも遺伝子又はその産物の配列パターンを記憶した配列データベースから、その配列パターンに類似した配列パターンを有する遺伝子又はその産物をその分野において有用性があると予測される遺伝子又はその産物として出力する予測工程と
を備えたことを特徴とする。
【００１４】
この発明に係る遺伝子データ処理方法は、ユーザからの指示を入力する入力装置と、データを処理する処理装置と、情報を表示画面に表示する表示装置とを有するコンピュータを用いた遺伝子データ処理方法において、上記処理装置は、
少なくとも遺伝子又はその産物について記述された文献を記憶した文献データベースに対して、ある分野で使用される用語をキーワードとしてキーワード検索をして用語の使用頻度を検出する文献検索工程と、
文献検索工程による用語の使用頻度から当該分野において有用性がある遺伝子又はその産物を選択する有用性遺伝子選択工程と、
有用性遺伝子選択工程により選択された遺伝子又はその産物の配列パターンを解析して、その解析結果に基づいて遺伝子又はその産物の配列モデルを生成する配列モデル生成工程と、
配列モデル生成工程が生成した配列モデルを用いて、少なくとも遺伝子又はその産物の配列パターンを記憶した配列データベースをアクセスして、配列モデルに類似する配列パターンをパターンマッチングにより検索し、その配列パターンの遺伝子又はその産物をその分野において有用性があると予測される遺伝子又はその産物として出力する予測工程と
を備えたことを特徴とする。
【００１５】
この発明のプログラムは、
少なくとも遺伝子又はその産物について記述された文献を記憶した文献データベースに対して、ある分野で使用される用語をキーワードとしてキーワード検索をして用語の使用頻度を検出する文献検索処理と、
文献検索処理による用語の使用頻度から当該分野において有用性がある遺伝子又はその産物選択する有用性遺伝子選択処理と、
有用性遺伝子選択処理により選択された遺伝子又はその産物の配列パターンを解析して、その解析結果に基づいて遺伝子又はその産物の配列モデルを生成する配列モデル生成処理と、
配列モデル生成処理が生成した配列モデルを用いて、少なくとも遺伝子又はその産物の配列パターンを記憶した配列データベースをアクセスして、配列モデルに類似する配列パターンをパターンマッチングにより検索し、その配列パターンの遺伝子又はその産物をその分野において有用性があると予測される遺伝子又はその産物として出力する予測処理と
をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００１６】
この発明の医薬分野において有用性があると予測される遺伝子又はその産物。は、新規創薬のターゲットとなる遺伝子又はその産物であって、
ユーザからの指示を入力する入力装置と、データを処理する処理装置と、情報を表示画面に表示する表示装置とを有するコンピュータを用いて、
Ｇタンパク質共役受容体である４４種の遺伝子について記述された複数の文献を記憶した文献データベースに対して、ＭｅＳＨタームの「ケミカルとドラッグ（Ｃｈｅｍｉｃａｌｓ  ａｎｄ  Ｄｒｕｇｓ）」に含まれる複数のカテゴリそれぞれに属する複数のタームをキーワードとしてキーワード検索をして４４種の遺伝子それぞれと複数のカテゴリそれぞれに対応させてタームの使用頻度を検出し、検出されたタームの使用頻度を４４種の遺伝子それぞれと複数のカテゴリそれぞれに対応させて表示装置の表示画面にマトリクス表示し、入力装置を介してユーザに４４種の遺伝子のなかから薬品分野に関連する遺伝子を１つ以上選択させ、選択された遺伝子を薬品分野において他の遺伝子より有用性がある遺伝子として分類する有用性分類工程と、
遺伝子のアミノ酸配列を複数記憶した配列データベースから、有用性分類工程により分類された１つ以上の遺伝子のアミノ酸配列を取得し取得したアミノ酸配列に含まれるドメインを解析して、そのドメインの解析結果に基づいて薬品分野において有用性があることが予測される遺伝子の隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を生成する配列モデル生成工程と、
配列モデル生成工程が生成した隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を用いて、配列データベースに記憶された複数のアミノ酸配列から隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）に類似するアミノ酸配列を検索し、そのアミノ酸配列の遺伝子を医薬分野において有用性があると予測される遺伝子として出力する予測工程と
を備えた遺伝子データ処理方法を実行させることにより、配列データベースから得ることができる遺伝子又はその産物である。
【００１７】
上記有用性分類部は、検出された用語の使用頻度と色彩を対応させて表示装置の表示画面に表示し、ユーザに当該遺伝子又は当該その産物が当該分野において有用性がある遺伝子又はその産物であるか否かを分類させてその結果を入力装置を介して入力させることを特徴とする。
【００１８】
【発明の実施の形態】
従来技術は、“配列解析（インフォマティクスを用いたｄｒｙ系解析）→構造解析（分子生物学的実験によるｗｅｔ系解析）→機能解析（分子生物学的実験によるｗｅｔ系解析）”というプロセスを経て遺伝子の有用性を予測していた。ｗｅｔ系解析実験には時間とコストがかかる。例えば、新規創薬ターゲットを見つけるために多額の費用を費やして実験を行った末に、標的遺伝子は創薬ターゲットとなり得ないことがわかるケースも少なくなく、低コストで行えるｄｒｙ系の解析で、より精度のよいスクリーニングを可能にすることが望まれていることは前述したとおりである。
本実施の形態では、実験結果など多くの知識が蓄積されている文献情報をマイニングした結果、有用と判断される遺伝子の配列を用いて配列解析することにより、他の有用な遺伝子を予測するところに特徴がある。
【００１９】
実施の形態１．
以下、本実施の形態を、図を参照しながら説明する。
図１は、本実施の形態の遺伝子の有用性及びタンパク質（遺伝子の産物の一例）の有用性を予測するシステムのブロック図である。
本実施の形態のシステムは、遺伝子及びタンパク質に関する過去の実験結果を示す文献を蓄積した文献ＤＢ（データベース）１１、核酸及びアミノ酸配列を蓄積した配列ＤＢ（データベース）１２、解析する遺伝子及びタンパク質を入力したり選択する為の入力装置（キーボード１３及びマウス１４）、文献検索及び配列解析を行う処理装置１５、結果を表示する表示装置（モニタ）１６、各種実験を行う為の解析装置１７からなる。文献ＤＢ１１は、少なくとも遺伝子とその産物とのいずれか、或いは、両方について書かれた複数の文献情報を記憶するものである。また、文献ＤＢ１１は、複数の文献情報を文字情報として記憶する。配列ＤＢ１２は、核酸配列（塩基配列）とアミノ酸配列とのいずれか、或いは、核酸配列（塩基配列）とアミノ酸配列とを対応させて蓄積する。文献ＤＢ１１と配列ＤＢ１２は、ネットワークを介して検索できるものでもよいし、本システム内にあるものでもよい。
【００２０】
図２は、処理装置１５のブロック図である。
処理装置１５は、有用性分類部１０１と配列モデル生成部１１１と未知の有用性遺伝子及びその産物の予測部１２１を有している。
有用性分類部１０１は、文献ＤＢ１１データベースに対して、複数の分野の各分野（例えば、薬品分野、肥料分野、塗料分野、食品分野など）で使用される用語をキーワードとしてキーワード検索をして用語の使用頻度を検出する。そして、検出された用語の使用頻度を色相及び色の濃淡に変換して複数の遺伝子又は複数のその産物それぞれと複数の分野それぞれに対応させて表示装置の表示画面に表示する。また、入力装置を介してユーザに複数の遺伝子又は複数のその産物のなかから注目する分野に関連する遺伝子又はその産物を１つ以上選択させ、選択された遺伝子又はその産物をその分野において他の遺伝子又はその産物より有用性がある遺伝子又はその産物として分類する。
【００２１】
以下に、有用性分類部１０１の各部について説明する。
有用性分類部１０１の操作受け付け部１０３は、キーボード１３とマウス１４を介してユーザからの入力を受け付ける。ユーザは、まず、文献の指定と検索キーの指定とを入力する
（１）文献の指定
ユーザは、文献ＤＢ１１のどの文献が遺伝子又はその産物について報告されたものであるかを知っており、ユーザは、検索する文献の範囲を指定する。例えば、ユーザから「遺伝子１〜遺伝子１０」についてかかれた文献を検索対象として指定する。文献に文献番号があれば、ユーザは、この文献番号で、「遺伝子１〜遺伝子１０」についてかかれた文献を検索対象とする文献として指定することができる。或いは、文献のタイトル又はアブストラクトに「遺伝子１」、「遺伝子２」、…、「遺伝子１０」の単語（遺伝子名）が含まれている文献を自動抽出して検索対象とするように指定してもよい。例えば、「遺伝子１」についてかかれた文献として、文献１〜１００が指定されたものとする。また、「遺伝子２」についてかかれた文献として、文献１０１〜２００が指定されたものとする。
（２）検索キーの指定
また、ユーザは、検索対象となった文献に対する検索キー（キーワード）を指定する。ここで、検索キーはどの分野において使用されているものかが判明しているものを用いる。例えば、検索キー１〜１０は薬品分野に用いられ、検索キー１１〜２０は肥料分野に用いられ、検索キー２１〜３０は塗料分野に用いられ、検索キー３１〜４０は食品分野に用いられることが分かっているものとする。検索キーはユーザが入力してもよい。或いは、検索キーが格納された所定のファイルを指定してもよい。或いは、インターネットを介してウェブ検索をして得られた検索キーを用いてもよい。
ユーザから文献の指定と検索キーの指定とが入力されると、有用性分類部１０１の検索パターン生成部１０５は、検索キーに基づいて検索パターンを生成する。有用性分類部１０１の検索エンジン部１０７は、検索パターンに基づいて文献ＤＢ１１をアクセスする。例えば、文献ＤＢ１１がリレーショナルデータベースであれば、検索エンジン部１０７は、リレーショナルデータベース検索エンジンである。検索エンジン部１０７は、文献ＤＢ１１データベースに対して、複数の分野の各分野（例えば、薬品分野、肥料分野、塗料分野、食品分野など）で使用される用語（検索キー１〜４０）をキーワードとしてキーワード検索をする。そして、用語（検索キー１〜４０）の使用回数がカウントされ使用頻度が検出できる。
有用性分類部１０１の有用性色彩表示部１０８は、検索結果を有用性が視覚的にわかるように色彩を用いて表示装置に表示する。例えば、有用性色彩表示部１０８は、横軸に複数の分野の各分野（例えば、薬品分野、肥料分野、塗料分野、食品分野など）を表示し、縦軸に「遺伝子１」、「遺伝子２」、…、「遺伝子１０」を表示し、マトリクス状にして、使用頻度を色彩で濃淡表示する。薬品分野と「遺伝子１」とが交わった個所には、「遺伝子１」について書かれた文献１〜１００から検索された薬品分野で使用される検索キー１〜１０の出現回数の合計値が色彩表示される。薬品分野と「遺伝子２」とが交わった個所には、「遺伝子２」について書かれた文献１０１〜２００から検索された薬品分野で使用される検索キー１〜１０の出現回数の合計値が色彩表示される。肥料分野と「遺伝子１」とが交わった個所には、「遺伝子１」について書かれた文献１〜１００から検索された肥料分野で使用される検索キー１１〜２０の出現回数の合計値が色彩表示される。文献の数や検索キーの数にばらつきがある場合は、出現回数の合計値にもばらつきが出るので、出現回数の合計値が正規化され、他の値と相対化された値が出現頻度（使用頻度）とする。
有用性分類部１０１の操作受け付け部１０３は、ユーザからキーボード１３とマウス１４を介して遺伝子又はその産物の有用性の分類の入力を受け付ける。ユーザは色彩表示された検索結果から有用性を分類し、入力することができる。この分類結果は有用性分類メモリ２０１に記憶される。
なお、有用性分類部１０１の有用性自動分類部１０９により検索結果から自動的に有用性を分類するようにしてもよい。例えば、有用性自動分類部１０９は、検索頻度が高いものや検索率が高いものを有用性があるものとして自動的に分類して有用性分類メモリ２０１に記憶することができる。
【００２２】
配列モデル生成部１１１は、有用性分類メモリ２０１に記憶された有用性が認められる遺伝子の塩基配列又は遺伝子の産物のアミノ酸配列を配列として配列ＤＢ１２から取得し、配列から類似したパターンを抽出し、類似したパターンから配列モデルを生成する。
【００２３】
以下に、配列モデル生成部１１１の各部について説明する。
配列モデル生成部１１１の遺伝子又はその産物の配列取得部１１３は、有用性分類メモリ２０１に有用性があるとして記憶された遺伝子又はその産物の配列を配列ＤＢ１２から取得する。配列モデル生成部１１１の配列の特徴抽出部１１５は、遺伝子又はその産物の配列取得部１１３が配列ＤＢ１２から取得した配列の特徴を抽出する。配列モデル生成部１１１のＨＭＭモデル生成部１１７は、配列の特徴抽出部１１５が抽出した配列の特徴を用いて塩基又はアミノ酸の配列モデルを生成する。ここで生成される配列モデルは、有用性があるとして記憶された遺伝子又はその産物が共通して有している配列モデルであり、かつ、その有用性の原因となっている配列モデルである。この配列モデルは、配列の特徴抽出部１１５により配列モデルメモリ２０２に記憶される。
【００２４】
未知の有用性遺伝子及びその産物の予測部１２１は、配列モデルメモリ２０２に記憶された塩基又はアミノ酸の配列モデルを用いて配列ＤＢ１２に記憶された配列から配列モデルに類似する配列を検索して類似した配列がある場合に、有用性がある遺伝子又はその産物であると予測して予測結果を表示する。
未知の有用性遺伝子及びその産物の予測部１２１の配列検索部１２３は、配列モデルメモリ２０２から配列モデルを読み込み、塩基又はアミノ酸の配列モデルを検索キーにして配列ＤＢ１２を検索する。そして、同一又は類似の塩基又はアミノ酸の配列が見つかった場合は、その配列が同一又は類似の有用性を有している遺伝子又はその産物であると予測判定し、予測結果メモリ２０３に記憶する。予測結果メモリ２０３に記憶された遺伝子又はその産物は、有用性分類部１０１で有用性が存在することが実験的に報告された文献から統計的に導き出された遺伝子又はその産物である。従って、情報学的手法のみにより有用性のある遺伝子又はその産物を特定することができる。予測結果メモリ２０３に記憶された遺伝子又はその産物は、表示装置１６に表示される。また、解析装置１７に出力して、さらに、実験解析するようにしてもよい。
【００２５】
図３は、本実施の形態の遺伝子及びタンパク質の有用性を予測するシステムの処理装置１５の動作フローチャートである。
・有用性分類部１０１の動作
まず、有用性分類部１０１は、ユーザからの要求に基づき、操作受け付け部１０３、検索パターン生成部１０５、検索エンジン部１０７により文献ＤＢ１１を用いて解析したい遺伝子及びタンパク質について記述された複数の文字文献情報について、キーワード検索を行う（２２）。このとき使用するキーワードは、例えば、ＭｅＳＨ（Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｓｕｂｊｅｃｔ  Ｈｅａｄｉｎｇｓ）タームのように階層的に分類されたシソーラスであることが望ましい。
【００２６】
文献検索結果を色彩を用いてグラフィカルに表示する（２３）。
図４は、複数の遺伝子又は複数のタンパク質について記述された複数の文献を記憶した文献データベースに対して、複数の分野の各分野で使用される用語をキーワードとしてキーワード検索をして用語の使用頻度を検出し、検出された用語の使用頻度を複数の遺伝子又は複数のタンパク質それぞれと複数の分野それぞれに対応させて表示した表示画面の一例である。
本実施の形態の文献検索結果の表示方法は、検索キー又は検索キーの属するカテゴリごとに色を割り当て、検索キーの出現頻度に応じて上記色に濃淡をつけて表示するものである（図４では、白黒斜線で濃淡表示している）。
【００２７】
出現頻度は、必要に応じて、不要語などの出現回数を削除したり、他の文献の出現頻度に応じて重み付けしたり、正規化した値である。
【００２８】
図４の３１は遺伝子名の略称を表示した遺伝子名称表示部、３２は上記検索キー又は検索キーの属するカテゴリ（例えば、薬品分野、肥料分野、塗料分野、食品分野等のカテゴリ）ごとに割り当てた色を、最も濃く表示する、色相テンプレート表示部、３３は本実施の形態の表示方法に沿って、文献検索結果を色で表示した一覧表示部である。このように、色彩を用いてグラフィカルに表示することにより、視覚に直接訴えることができ、ユーザは、操作受け付け部１０３を介して同じような有用性を持つ遺伝子を容易に選び出すことができる（２３）。
【００２９】
・配列モデル生成部１１１の動作
遺伝子又はその産物の配列取得部１１３は、上記選び出した遺伝子の核酸及びアミノ酸配列を、配列ＤＢ１２から取得し、配列の特徴抽出部１１５は上記アミノ酸配列の間でよく観察されるアミノ酸の配列パターンを抽出する（２４）。上記アミノ酸配列の間でよく観察されるアミノ酸の配列パターンとして、例えば、ドメインを抽出する。ドメインは、既に知られているドメイン配列を集めたデータベースであるＰｒｏｄｏｍ（図示せず）のドメイン配列と上記アミノ酸配列とを相同性検索することにより抽出する。
図５は、ドメイン解析の結果の一例であり、各アミノ酸を水平の直線で表し特徴的な２つのドメインを、灰色の四角と白抜きの四角で表している。
【００３０】
ドメイン解析結果から、文献検索結果から選び出した遺伝子がコードするタンパク質のアミノ酸配列が、同じような性質を持つかどうか、予測することができる。
【００３１】
次に、ＨＭＭモデル生成部１１７が、上記取得した遺伝子のアミノ酸配列から、ＨＭＭモデル（隠れマルコフモデル）による配列モデルを生成する（２５）。ＨＭＭモデルは、多重配列アラインメントを入力として用いた訓練を行うことで、その配列群全体を表現することのできる確率モデルであり、配列の挿入や欠陥も考慮したモデルとなっている。
【００３２】
・未知の有用性遺伝子及びその産物の予測部１２１の動作
配列検索部１２３は、上記ＨＭＭモデル生成部１１７が作成したＨＭＭモデルを検索キーにして、配列ＤＢ１２に蓄積されているすべてのアミノ酸配列に対して検索し（２６）、検索結果を表示する（２７）。
【００３３】
検索の結果、上記ＨＭＭモデルに類似した配列を持つ遺伝子は、上記文献検索の一覧表示結果から選び出した遺伝子と同じような有用性を持つと予測することができる。
【００３４】
システム構成について、更に、説明する。
処理装置１５は、図１には図示されていないが、プログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を備えている。ＣＰＵは、バスを介してＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）（記憶部、記憶装置の一例である）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）（記憶部、記憶装置の一例である）、通信ボード（送信部、受信部の一例である）、ＣＲＴ表示装置、Ｋ／Ｂ、マウス、ＦＤＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、磁気ディスク装置（記憶部、記憶装置の一例である）、ＣＤＤ、プリンタ装置、スキャナ装置と接続されている。通信ボードは、インターネット或いは専用回線等に接続されている。
ここで、通信ボードは、インターネットに限らず、さらに、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）、或いはＩＳＤＮ等のＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）に接続されていても構わない。
磁気ディスク装置には、オペレーティングシステム（ＯＳ）、ウィンドウシステム、プログラム群、ファイル群が記憶されている。プログラム群は、ＣＰＵ、ＯＳ、ウィンドウシステムにより実行される。
また、上記各部はプログラムにより実現することもできる。プログラムは、また、磁気ディスク装置、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ）、光ディスク、ＣＤ（コンパクトディスク）、ＭＤ（ミニディスク）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のその他の記録媒体による記録装置を用いて記憶されても構わない。
また、表示装置１６として、ＣＲＴ表示装置に限らず、その他の表示装置、プリンタ装置等の出力装置を用いても構わない。
【００３５】
実施の形態２．
図６は、この実施の形態のコンピュータ基本構成図である。
図６において、プログラムを実行するＣＰＵ４０は、バス３８を介してモニタ表示装置１６、キーボード１３、マウス１４、通信ポート４４、磁気ディスク装置４６等と接続されている。磁気ディスク装置４６には、ＯＳ４７、プログラム群、ファイル群が記憶されている。ただし、プログラム群、ファイル群が一体となってオブジェクト指向のプログラム群を形成する形態も一実施の形態として考えられる。
例えば、プログラム群には、以下に述べる動作をコーディングしたプログラムを格納し、格納したプログラムは、ＣＰＵ、ＯＳにより実行され、その結果、以下に述べる各部の処理や方法が実行される。
【００３６】
本実施の形態は、例えば、実施の形態１に述べたプロセスをソフトウェアで実現することが特徴である。例えば、以下のような機能に分けたプロセスをソフトウェアで実現することができる。
１．文献検索（有用性評価ソフトウェア）
２．検索結果表示（有用性評価ソフトウェア）
３．有用性のある遺伝子を選択する（ユーザ）
４．上記３で選択された遺伝子のアミノ酸配列からＨＭＭモデルを生成する（治療遺伝子予測ソフトウェア）
５．ＨＭＭモデルと全遺伝子配列パターンマッチングを行う（治療遺伝子予測ソフトウェア）
ここで、プログラム群４９の中には、有用性評価ソフトウェアと治療遺伝子予測ソフトウェアが含まれている。システムに含まれるソフトウェアを機能の違いにより、有用性評価ソフトウェアと治療遺伝子予測ソフトウェアとする。それぞれのソフトウェアの機能詳細を以降に示す。
【００３７】
Ｉ．有用性評価ソフトウェア
１１）キーワード検索
１２）出現頻度算出
スクリーニング・重み付け・正規化などを行い、キーワードの出現回数から出現頻度を算出する。
１３）出現頻度表示
キーワードごとに色をつけ、出現頻度に応じて色の濃さを変化させることにより、直感的に分類しやすい表示方法を実現する。この表示方法は、データマイニング技術において、新しい表示方法といえる。
１４）ユーザインタフェース
拡大・縮小機能
並び替え機能
遺伝子選択機能
【００３８】
ＩＩ．治療遺伝子予測ソフトウェア
２１）モチーフ抽出
例えば、Ｂｌａｓｔプログラムを用いて、有用性評価ソフトウェアで選択した遺伝子のアミノ酸配列をクエリーとして、ＰｒｏＤｏｍデータベースを検索する。検索結果から、ドメインがアミノ酸配列にどのように分布しているかわかる。ドメインの種類と分布具合により、同じ有用性があるかどうか予測することができる。
２２）ＨＭＭモデル生成
上記２１）で同じ有用性があると判断された遺伝子のアミノ酸配列からＨＭＭモデルを生成する。
２３）ＨＭＭ検索
上記２２）で生成したＨＭＭモデルをクエリーとして、ＳｗｉｓｓＰｒｏｔなどのアミノ酸配列データベースをモデル検索する。
【００３９】
この実施の形態で示した有用性評価ソフトウェアと治療遺伝子予測ソフトウェアは、ソフトウェアプログラムで実現する場合の一例であり、上記有用性評価ソフトウェアと治療遺伝子予測ソフトウェアとを更に細分化したソフトウェアプログラムで実現してもよいし、一部分ファームウェアやハードウェアが組み込まれていても構わない。また、ソフトウェアプログラムのみで実現しても構わない。
【００４０】
【実施例】
実施例として、新規創薬ターゲット遺伝子の予測の場合を以下に説明する。
（１）有用性分類部１０１による文献検索
Ｇタンパク質共役受容体である４４種類の遺伝子に関して書かれた論文（全３４，９００文献）のアブストラクトに対してＭｅＳＨターム（全２２，３８９ターム）を検索した。ＭｅＳＨタームは階層的に分類されており、特に創薬と関連が深いと思われるカテゴリ“Ｃｈｅｍｉｃａｌｓ  ａｎｄ  Ｄｒｕｇｓ”に属するターム（全６，９００ターム）の出現頻度を一覧表示した。
【００４１】
図７は、本実施例のシステムを用いた表示結果である（実際は、表示装置１６の表示画面に色彩表示されるものであるが、図７では、便宜上、白黒（灰色）階調表示している）。図７は、Ｇタンパク質共役受容体（Ｇ−ｐｒｏｔｅｉｎ  ｃｏｕｐｌｅｄ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ）である４４種類の遺伝子に関して書かれた論文（全３４，９００文献）に対して、ＭｅＳＨターム（全２２，３８９ターム）を検索した結果を、本実施の形態のシステムの表示装置１６の表示画面を用いて表示した例である。図７の遺伝子名称表示部３１は、検索に用いた遺伝子の略称であり、ＡＤＭＲ  （Ａｄｒｅｎｏｍｅｄｕｌｌｉｎ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、ＡＤＲＡ１Ａ  （Ａｌｐｈａ−１Ａ  ａｄｒｅｎｅｒｇｉｃ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、ＡＤＲＡ１Ｂ  （Ａｌｐｈａ−１Ｂ  ａｄｒｅｎｅｒｇｉｃ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、ＡＤＲＡ２Ａ  （Ａｌｐｈａ−２Ａ  ａｄｒｅｎｅｒｇｉｃ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、ＡＤＲＡ２Ｂ  （Ａｌｐｈａ−２Ｂ  ａｄｒｅｎｅｒｇｉｃ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、ＡＤＲＡ２Ｃ  （Ａｌｐｈａ−２Ｃ−ａｄｒｅｎｅｒｇｉｃ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、ＡＤＲＢ１  （Ｂｅｔａ−１  ａｄｒｅｎｅｒｇｉｃ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、ＡＤＲＢ２  （Ｂｅｔａ−２  ａｄｒｅｎｅｒｇｉｃ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、ＡＤＲＢ３  （Ｂｅｔａ−３  ａｄｒｅｎｅｒｇｉｃ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、ＢＬＲ１  （Ｃ−Ｘ−Ｃ  ｃｈｅｍｏｋｉｎｅ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  ｔｙｐｅ  ５）、ＢＲＳ３  （Ｂｏｍｂｅｓｉｎ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  ｓｕｂｔｙｐｅ−３），  Ｃ５Ｒ１  （Ｃ５ａ  ａｎａｐｈｙｌａｔｏｘｉｎ  ｃｈｅｍｏｔａｃｔｉｃ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、ＣＡＬＣＲＬ  （Ｃａｌｃｉｔｏｎｉｎ  ｇｅｎｅ−ｒｅｌａｔｅｄ  ｐｅｐｔｉｄｅ  ｔｙｐｅ  １  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  ｐｒｅｃｕｒｓｏｒ）、ＣＡＳＲ  （Ｅｘｔｒａｃｅｌｌｕｌａｒ  ｃａｌｃｉｕｍ−ｓｅｎｓｉｎｇ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  ｐｒｅｃｕｒｓｏｒ）、ＣＤ９７  （Ｌｅｕｃｏｃｙｔｅ  ａｎｔｉｇｅｎ  ＣＤ９７  ｐｒｅｃｕｒｓｏｒ）、ＣＨＲＭ１  （Ｍｕｓｃａｒｉｎｉｃ  ａｃｅｔｙｌｃｈｏｌｉｎｅ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  Ｍ１）、ＣＨＲＭ２  （Ｍｕｓｃａｒｉｎｉｃ  ａｃｅｔｙｌｃｈｏｌｉｎｅ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  Ｍ２）、ＣＨＲＭ３  （Ｍｕｓｃａｒｉｎｉｃ  ａｃｅｔｙｌｃｈｏｌｉｎｅ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  Ｍ３）、ＣＨＲＭ４  （ｍｕｓｃａｒｉｎｉｃ  ａｃｅｔｙｌｃｈｏｌｉｎｅ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  Ｍ４）、ＤＲＤ２  （Ｄ（２）  ｄｏｐａｍｉｎｅ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、ＧＡＬＲ１  （Ｇａｌａｎｉｎ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  ｔｙｐｅ  １）、ＧＩＰＲ  （ｇａｓｔｒｉｃ  ｉｎｈｉｂｉｔｏｒｙ  ｐｏｌｙｐｅｐｔｉｄｅ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、ＧＬＰ１Ｒ  （ｇｌｕｃａｇｏｎ−ｌｉｋｅ  ｐｅｐｔｉｄｅ  １  ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、ＧＬＰ２Ｒ  （Ｇｌｕｃａｇｏｎ−ｌｉｋｅ  ｐｅｐｔｉｄｅ  ２  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  ｐｒｅｃｕｒｓｏｒ）、ＧＰＣＲ１５０  （ｐｕｔａｔｉｖｅ  Ｇ  ｐｒｏｔｅｉｎ−ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、ＧＰＲ  （ｐｕｔａｔｉｖｅ  Ｇ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ｃｏｕｐｌｅｄ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、ＧＰＲ２  （Ｃ−Ｃ  ｃｈｅｍｏｋｉｎｅ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  ｔｙｐｅ  １０）、ＧＰＲＫ５  （Ｇ  ｐｒｏｔｅｉｎ−ｃｏｕｐｌｅｄ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  ｋｉｎａｓｅ  ＧＲＫ５）、ＧＰＲＫ６  （Ｇ  ｐｒｏｔｅｉｎ−ｃｏｕｐｌｅｄ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  ｋｉｎａｓｅ  ＧＲＫ６）、ＧＰＲＫ７  （Ｇ  ｐｒｏｔｅｉｎ−ｃｏｕｐｌｅｄ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  ｋｉｎａｓｅ  ＧＲＫ７）、ＨＲＨ１  （Ｈｉｓｔａｍｉｎｅ  Ｈ１  ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、ＨＲＨ２  （Ｈｉｓｔａｍｉｎｅ  Ｈ２  ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、ＩＬ８ＲＡ  （Ｈｉｇｈ  ａｆｆｉｎｉｔｙ  ｉｎｔｅｒｌｅｕｋｉｎ−８  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  Ａ）、ＩＬ８ＲＢ  （Ｈｉｇｈ  ａｆｆｉｎｉｔｙ  ｉｎｔｅｒｌｅｕｋｉｎ−８  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  Ｂ）、ＭＣ５Ｒ  （Ｍｅｌａｎｏｃｏｒｔｉｎ−５  ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、ＭＣＣ  （Ｃｏｌｏｒｅｃｔａｌ  ｍｕｔａｎｔ  ｃａｎｃｅｒ  ｐｒｏｔｅｉｎ）、ＯＰＲＤ１  （Ｄｅｌｔａ−ｔｙｐｅ  ｏｐｉｏｉｄ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、ＯＰＲＫ１  （ｏｐｉｏｉｄ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  ｋａｐｐａ）、ＯＰＲＭ１  （ｏｐｉｏｉｄ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ，  ｍｕ  １）、ＰＴＨＲ１  （Ｐａｒａｔｈｙｒｏｉｄ  ｈｏｒｍｏｎｅ／ｐａｒａｔｈｙｒｏｉｄ  ｈｏｒｍｏｎｅ−ｒｅｌａｔｅｄ  ｐｅｐｔｉｄｅ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  ｐｒｅｃｕｒｓｏｒ）、ＲＤＣ１、ＲＥ２、ＳＡＧ、ＳＨ１２０である。
【００４２】
図７の色相テンプレート表示部３２に示したＤ０１、Ｄ０２、Ｄ０３等の記号は、カテゴリ“Ｃｈｅｍｉｃａｌｓ  ａｎｄ  Ｄｒｕｇｓ”に属する（サブ）カテゴリの略称であり、Ｄ０１は無機薬品（Ｉｎｏｒｇａｎｉｃ  Ｃｈｅｍｉｃａｌｓ）、Ｄ０２は有機薬品（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｃｈｅｍｉｃａｌｓ）、Ｄ０３は複素環式化合物（Ｈｅｔｅｒｏｃｙｃｌｉｃ  Ｃｏｍｐｏｕｎｄｓ）、Ｄ０４は多環式炭化水素（Ｐｏｌｙｃｙｃｌｉｃ  Ｈｙｄｒｏｃａｒｂｏｎｓ）、Ｄ０６はホルモン・代用薬・ホルモン拮抗剤（Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ  Ｐｏｌｌｕｔａｎｓ，  Ｎｏｘａｅ，  ａｎｄ  Ｐｅｓｔｉｃｉｄｅｓ）、Ｄ０８は酵素・補酵素・酵素阻害剤（Ｅｎｚｙｍｅ，  Ｃｏｅｎｚｙｍｅｓ，  ａｎｄ  Ｅｎｚｙｍｅ  Ｉｎｈｉｂｉｔｏｒｓ）、Ｄ０９は炭水化物・血糖降下剤（Ｃａｒｂｏｈｙｄｒａｔｅｓ  ａｎｄ  Ｈｙｐｏｇｌｙｃｅｍｉｃ  Ａｇｅｎｔｓ）、Ｄ１１は成長物質・色素・ビタミン（Ｇｒｏｗｔｈ  Ｓｕｂｓｔａｎｃｅｓ，  Ｐｉｇｍｅｎｔｓ，  ａｎｄ  Ｖｉｔａｍｉｎｓ）、Ｄ１２はアミノ酸・ペプチド・タンパク質（Ａｍｉｎｏ  Ａｃｉｄｅ，  Ｐｅｐｔｉｄｅｓ，  ａｎｄ  Ｐｒｏｔｅｉｎｓ）、Ｄ１３は核酸・ヌクレオチド・ヌクレオシド（Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄｅ，  Ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅｓ，  ａｎｄ  Ｎｕｃｌｅｏｓｉｄｅｓ）、Ｄ１５は中枢神経系拮抗剤（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｎｅｒｖｏｕｓ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ａｇｅｎｔｓ）、Ｄ１７は抗炎症剤・抗リウマチ剤・炎症伝達物質（Ａｎｔｉ−Ｉｎｆｌａｍｍａｔｏｒｙ  Ａｇｅｎｔｓ，  Ａｎｔｉｒｈｅｕｍａｔｉｃ  Ａｇｅｎｔｓ，  ａｎｄ  Ｉｎｆｌａｍｍａｔｉｏｎ  Ｍｅｄｉａｔｏｒｓ）、Ｄ１９は血液・消化器・肝臓剤（Ｈｅｍａｔｏｌｏｇｉｃ，  Ｇａｓｔｒｏｉｎｔｅｓｔｉｎａｌ，  ａｎｄ  Ｒｅｎａｌ  Ａｇｅｎｔｓ）、Ｄ２４は免疫及び生物因子（Ｉｍｍｕｎｏｌｏｇｉｃ  ａｎｄ  Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｆａｃｔｏｒｓ）、Ｄ２５は生物医学・歯科用材料（Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  ａｎｄ  Ｄｅｎｔａｌ  Ｍａｔｅｒｉａｌｓ）、Ｄ２６はその他の化学物質と製品（Ｓｐｅｃｉａｌｔｙ  Ｃｈｅｍｉｃａｌｓ  ａｎｄ  Ｐｒｏｄｕｃｔｓ）である。
【００４３】
図７の一覧表示部３３は、論文中のタームの出現頻度を色彩を用いて表示している。例えば、Ｄ０１の列は赤の濃淡で表示され、Ｄ０２の列はオレンジの濃淡で表示され、Ｄ０３の列は黄色の濃淡で表示され、…、Ｄ２６の列は紫の濃淡で表示される。そして、例えば、一覧表示部３３の一番左上のカラム（ＡＤＭＲとＤ０１とが交わるカラム）は、遺伝子ＡＤＭＲに関して書かれた論文について、カテゴリＤ０１に属するタームの出現頻度を表している。濃いものほど出現頻度が高いことを示している。
【００４４】
図７を見ると、遺伝子ＡＤＲＡ１Ａ、ＡＤＲＡ１Ｂ、ＡＤＲＡ２Ａ、ＡＤＲＡ２Ｂ、ＡＤＲＡ２Ｃ、ＡＤＲＢ１、ＡＤＲＢ２、ＡＤＲＢ３、ＣＨＲＭ１、ＣＨＲＭ２、ＣＨＲＭ３、ＣＨＲＭ４、ＤＲＤ２、ＨＲＨ１、ＨＲＨ２、ＯＰＲＤ１、ＯＰＲＫ１、ＯＰＲＭ１についてＤ０２又はＤ０３の出現頻度が高くなっていることがわかる。Ｄ０２、Ｄ０３はそれぞれ有機薬品、複素環式化合物のカテゴリであることから、上記遺伝子は薬品と何らかの関係があると推定できる。
【００４５】
そこで、上記遺伝子を配列解析に使用する遺伝子として抽出した。
【００４６】
（２）配列モデル生成部１１１によるタンパク質アミノ酸配列ドメイン解析
上記（１）で抽出した遺伝子のタンパク質アミノ酸配列に、類似する特徴があるかどうか確かめる為に、それぞれのアミノ酸配列に含まれるドメインを調べた。図８はドメイン解析の結果であり、各アミノ酸を水平の直線で表し特徴的な２つのドメインを、灰色の四角と白抜きの四角で示した。１８個のタンパク質のうち１６個が２つのドメインを持っており、他２つが１つのドメインを持っていた。
【００４７】
この結果から、上記（１）で抽出した遺伝子が、タンパク質アミノ酸配列についても比較的類似した特徴を持っていることがわかる。
【００４８】
（３）未知の有用性遺伝子及びその産物の予測部１２１による配列検索
本実施の形態のシステムを用いて、上記（２）で抽出したアミノ酸配列からＨＭＭモデルを生成し、上記ＨＭＭモデルを配列データベースに含まれるすべてのアミノ酸配列に対して検索した。
【００４９】
図９〜図４６は、検索結果であり、５１は遺伝子名の略称を表示した遺伝子名称表示欄、５２はタンパク質アミノ酸配列を蓄積したデータベースであるＳｗｉｓｓ−ＰｒｏｔのＥｎｔｒｙ  Ｎａｍｅ表示したＳｗｉｓｓ−Ｐｒｏｔ  Ｅｎｔｒｙ  Ｎａｍｅ表示欄、５３は上記Ｓｗｉｓｓ−ＰｒｏｔのＰｒｉｍａｒｙ  ａｃｃｅｓｓｉｏｎ  ｎｕｍｂｅｒを表示したＳｗｉｓｓ−Ｐｒｏｔ  Ｐｒｉｍａｒｙ  ａｃｃｅｓｓｉｏｎ  ｎｕｍｂｅｒ表示欄、５４は遺伝子について詳細情報を表示した詳細表示欄である。図９〜図４６に表示した遺伝子は、創薬ターゲットと成り得る可能性があると推定できる。
【００５０】
この実施例では、遺伝子から文献検索をして、アミノ酸配列モデルを生成し、有用な遺伝子を予測する場合を説明したが、以下のように、変更してもかまわない。
本実施例：遺伝子から文献検索をして、アミノ酸配列モデルを生成し、有用な遺伝子を予測する。
１．遺伝子から文献検索をして、塩基配列モデルを生成し、有用な遺伝子を予測する。
２．遺伝子から文献検索をして、塩基配列モデルを生成し、有用なアミノ酸及びタンパク質及びペプチドを予測する。
３．遺伝子から文献検索をして、アミノ酸配列モデルを生成し、有用なアミノ酸及びタンパク質及びペプチドを予測する。
４．アミノ酸及びタンパク質及びペプチドから文献検索をして、アミノ酸配列モデルを生成し、有用な遺伝子を予測する。
５．アミノ酸及びタンパク質及びペプチドから文献検索をして、塩基配列モデルを生成し、有用な遺伝子を予測する。
６．アミノ酸及びタンパク質及びペプチドから文献検索をして、塩基配列モデルを生成し、有用なアミノ酸及びタンパク質及びペプチドを予測する。
７．アミノ酸及びタンパク質及びペプチドから文献検索をして、アミノ酸配列モデルを生成し、有用なアミノ酸及びタンパク質及びペプチドを予測する。
【００５１】
以下に、実施の形態１，２、及び、実施例の特徴点を記述する。
【００５２】
実施の形態１，２、及び、実施例では、遺伝子及びその産物の有用性を予測する方法及びシステムを説明した。特に、ある遺伝子がどの分野に関係しているかを、その遺伝子やアミノ酸やタンパク質に関する文献に記載されたタームを統計的に解析することにより予測する点が特徴である。また、創薬ターゲットと成り得る可能性がある遺伝子やアミノ酸を予測するために遺伝子やアミノ酸やタンパク質に関する文献に記載されたタームの統計的解析をしようすることを特徴とする。また、ある遺伝子又はアミノ酸に関する文献におけるある分野で用いられている用語の使用状態（使用頻度又は使用有無）を解析し（かつ、表示し）、その解析結果に基づいて、その遺伝子又はアミノ酸のその分野における有用性を判断し、その遺伝子又はアミノ酸と相同性のある配列を持つ遺伝子又はアミノ酸を捜すことを特徴とする。
【００５３】
この実施の形態の遺伝子データ処理システムは、少なくとも遺伝子とその産物とのいずれかについて書かれた複数の文献情報を記憶する文献データベース１１と、表示情報を表示する表示装置１６と、文献データベース１１に記憶された複数の文献情報を、いずれかの分野に対応した検索キーで検索し、複数の文献情報に対する検索キーの出現頻度を統計的に求め、検索キーの出現頻度を色の濃淡に変換して表示情報として表示装置に表示させる処理装置１５とを備えたことを特徴とする。なお、遺伝子又はその産物（アミノ酸やタンパク質）は、１つ以上あればよい。検索キーは１つ以上あればよい。また、文献も１つ以上あればよい。また、色の濃淡ではなく、白黒（グレイ）の濃淡でもよいし、ハッチングや斜線や網掛け表示による視覚的表示でもよい。
【００５４】
また、上記文献データベース１１は、複数の文献情報を記憶するとともに、処理装置１５は、複数のカテゴリそれぞれに対する検索キーの出現頻度を求めるとともに、複数のカテゴリそれぞれに対して色彩を割当て、複数のカテゴリそれぞれに対する検索キーの出現頻度を、複数のカテゴリに割当てられたの色彩の濃淡に変換して表示情報として表示装置１６に表示させることを特徴とする。
なお、カテゴリや分野は１つ以上あればよい。また、カテゴリには、検索キーが１つ以上あればよい。また、カテゴリの代わりに、検索キーを用いてもよい。
【００５５】
また、上記遺伝子データ処理システムは、さらに、処理装置が求めた検索キーの出現頻度から、少なくとも遺伝子とその産物とのいずれかを、共通の有用性が認められるものとして分類する有用性分類部１０１と、有用性分類部１０１が有用性が認められるものとして分類した少なくとも遺伝子とその産物とのいずれかを記憶する有用性分類メモリ２０１とを備えたことを特徴とする。
【００５６】
また、上記遺伝子データ処理システムは、さらに、遺伝子の塩基配列又は遺伝子の産物のアミノ酸配列を記憶した配列データベース１２と、有用性分類メモリに記憶された有用性が認められる遺伝子の塩基配列又は遺伝子の産物のアミノ酸配列を配列として配列データベース１２から取得し、配列から類似したパターンを抽出し、類似したパターンから配列モデルを生成する配列モデル生成部１１１と、配列モデル生成部１１１が生成した配列モデルを記憶する配列モデルメモリ２０２と、配列モデルメモリ２０２に記憶された配列モデルを用いて配列データベース１２に記憶された配列から配列モデルに類似する配列を検索して予測結果メモリ２０３の格納する配列検索部１２３とを備えたことを特徴とする。
なお、有用性分類メモリ２０１と配列モデルメモリ２０２と予測結果メモリ２０３は、揮発性メモリでもよいし、固定ディスクなどの不揮発性メモリでもよい。記憶される形式は、プログラムのデータ領域でもよいし、ファイル形式でもよい。
【００５７】
また、上記配列モデル生成部１１１は、塩基配列ないしアミノ酸配列から、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）アルゴリズムを用いて配列モデルを生成することを特徴とする。
【００５８】
また、上記遺伝子データ処理システムは、以下の遺伝子がコードするタンパク質のアミノ酸配列から生成する、新規創薬ターゲット遺伝子の予測に用いられることを特徴とする。
ＡＤＲＡ１Ａ
ＡＤＲＡ１Ｂ
ＡＤＲＡ２Ａ
ＡＤＲＡ２Ｂ
ＡＤＲＡ２Ｃ
ＡＤＲＢ１
ＡＤＲＢ２
ＡＤＲＢ３
ＣＨＲＭ１
ＣＨＲＭ２
ＣＨＲＭ３
ＣＨＲＭ４
ＤＲＤ２
ＨＲＨ１
ＨＲＨ２
ＯＰＲＤ１
ＯＰＲＫ１
ＯＰＲＭ１
【００５９】
また、上記実施の形態１，２、と実施例では、上記遺伝子データ処理システムにおける遺伝子データ処理方法を説明した。
例えば、遺伝子及びその産物について書かれた文字情報を、１つ以上の検索条件で検索して、検索の結果得られた検索キーの出現頻度と色彩を対応させて表示する方法を説明した。
【００６０】
また、表示結果から、有用性が認められる遺伝子及びその産物を予測する方法を説明した。
【００６１】
また、遺伝子及びその産物の、塩基配列ないしアミノ酸配列を取得するステップと、上記配列から類似したパターンを抽出するステップと、上記パターンからモデルを生成するステップと、他の配列から上記モデルに類似する配列を検索するステップからなることを特徴とする遺伝子及びその産物の有用性を予測する方法を説明した。
【００６２】
また、塩基配列ないしアミノ酸配列から、ＨＭＭアルゴリズムを用いてモデルを生成することを特徴とする遺伝子及びその産物の有用性を予測する方法を説明した。
【００６３】
また、上記表示方法、検索方法は、コーディングされた命令からなるプログラムにより実現されてもよいことを説明した。プログラムは、コンピュータにて読み取り可能な記憶媒体に記録され、コンピュータの中央処理装置によりプログラム命令が読み出されて実行される。
【００６４】
上記システムは、プログラム命令を実行する１台のコンピュータ装置で実行されてもよいし、ネットワークで接続された複数の分散されたコンピュータ装置で実行されてもよい。
【００６５】
また、上記システムは、コンピュータ装置を構成品とする遺伝子及びその産物の解析専用装置として実現されてもよい。
【００６６】
なお、以上の説明において、各実施の形態と実施例の説明において「〜部」として説明したものは、一部或いはすべてコンピュータで動作可能なプログラムにより構成することができる。これらのプログラムは、例えば、Ｃ言語により作成することができる。或いは、ＨＴＭＬやＳＧＭＬやＸＭＬを用いても構わない。或いは、ＪＡＶＡ（登録商標）を用いて画面表示を行っても構わない。
また、各実施の形態の説明において「〜部」として説明したものは、ＲＯＭに記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、ハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。
【００６７】
また、以上の説明において、本システムは、システムユニット、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）表示装置、キーボード（Ｋ／Ｂ）、マウス、コンパクトディスク装置（ＣＤＤ）、プリンタ装置、スキャナ装置、磁気ディスク装置を備えているように構成しても構わない。係る場合、ＣＲＴ表示装置、Ｋ／Ｂ、マウス、ＣＤＤ、プリンタ装置、スキャナ装置は、システムユニットにケーブルで接続されている。
【００６８】
すべての実施の形態及び実施例で記載した「格納する」、「蓄積する」、「登録する」、「記憶する」、「保持する」という用語は、記録媒体に保存することを意味する。
また、ソフトウェアやプログラムは、記録装置に記録されていて、記録装置から中央処理装置（ＣＰＵ）に読み込まれ、中央処理装置によって、各プログラムが実行される。
【００６９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、文献情報及び核酸の配列情報、又は・及び、アミノ酸の配列情報を用いて、情報学的手法により、上記遺伝子やタンパク質に関する産業上の有用性を網羅的に評価することができる。
【００７０】
また、本発明によれば、色彩を用いてマトリクス表示することにより、ユーザは、数値やグラフによる表示に比べて、一度にたくさんの情報を視覚に直接訴える形式で捕らえることができ、同じような有用性を持つ遺伝子を容易に選び出すことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施１の形態に従ったシステムのブロック図である。
【図２】同実施の形態１に従ったシステムの処理装置１５の機能ブロック図である。
【図３】同実施の形態１に従ったシステムの処理装置１５の動作フローチャートである。
【図４】同実施の形態１の有用性分類部１０１が文献検索結果を表示装置１６の表示画面に表示した表示例である。
【図５】同実施の形態１の配列モデル生成部１１１が配列パターン解析を行った結果である。
【図６】本実施の形態２のハードウェアとソフトウェアの機能ブロック図である。
【図７】実施例による有用性分類部１０１が文献検索結果を表示装置１６の表示画面に表示した表示例である。
【図８】実施例による配列モデル生成部１１１が配列パターン解析を行った結果である。
【図９】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図１０】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図１１】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図１２】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図１３】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図１４】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図１５】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図１６】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図１７】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図１８】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図１９】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図２０】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図２１】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図２２】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図２３】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図２４】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図２５】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図２６】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図２７】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図２８】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図２９】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図３０】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図３１】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図３２】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図３３】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図３４】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図３５】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図３６】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図３７】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図３８】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図３９】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図４０】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図４１】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図４２】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図４３】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図４４】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図４５】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【図４６】実施例による予測部１２１が配列検索を行った結果である。
【符号の説明】
１１  文献ＤＢ、１２  配列ＤＢ、１３  キーボード、１４  マウス、１５  処理装置、１６  表示装置、１７  解析装置、３１  遺伝子名称表示部、３２  色相テンプレート表示部、３３  一覧表示部、５１  遺伝子名称表示欄、５２  Ｓｗｉｓｓ−Ｐｒｏｔ  Ｅｎｔｒｙ  Ｎａｍｅ表示欄、５３  Ｓｗｉｓｓ−Ｐｒｏｔ  Ｐｒｉｍａｒｙ  ａｃｃｅｓｓｉｏｎ  ｎｕｍｂｅｒ表示欄、５４  詳細表示欄、１０１  有用性分類部、１０３  操作受け付け部、１０５  検索パターン生成部、１０７  検索エンジン部、１０８  有用性色彩表示部、１０９  有用性自動分類部、１１１  配列モデル生成部、１１３  遺伝子又はその産物の配列取得部、１１５  配列の特徴抽出部、１１７  ＨＭＭモデル生成部、１２１  未知の有用性遺伝子及びその産物の予測部、１２３  配列検索部、２０１  有用性分類メモリ、２０２  配列モデルメモリ、２０３  予測結果メモリ。
【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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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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