(57)【要約】【課題】対象の特定の属性に関して類似度が定まるような場合においても適正な分類及びその分類結果の表示を行うことができるデータ処理装置を提供する。【解決手段】データ処理装置１は、複数の対象それぞれについて、対象が有する特定の属性に関し、複数の対象に含まれる他の対象それぞれとの間の類似度合いを示す類似度を記憶する記憶部１０と、複数の対象それぞれについて、他の対象それぞれとの間の類似度を配列して行を構成し、複数の対象それぞれについて構成された行を配列して行列を構成し、類似度に関する所定の評価関数に基づいて、行列の要素のうち類似度の大きい要素が行列の対角線Ｄに近づくように、行列の行及び列を入れ替える順序入れ替え部２０と、順序入れ替え部２０により行及び列が入れ替えられた行列に基づいて、複数の対象それぞれが互いに類似関係にあるか否かに関する情報をグラフィック表示する表示部３０とを備える。【選択図】  図１
2004199288.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の対象それぞれが互いに類似関係にあるか否かに関する情報を表示するデータ処理装置であって、
前記複数の対象それぞれについて、当該対象が有する特定の属性に関し、前記複数の対象に含まれる他の対象それぞれとの間の類似度合いを示す類似度を記憶する記憶手段と、
前記複数の対象それぞれについて、前記記憶手段に記憶された前記他の対象それぞれとの間の類似度を配列して行を構成し、前記複数の対象それぞれについて構成された前記行を配列して行列を構成し、前記類似度に関する所定の評価関数に基づいて、前記行列の要素のうち前記類似度の大きい要素が前記行列の対角線に近づくように、前記行列の前記行及び列を入れ替える順序入れ替え手段と、
前記順序入れ替え手段により前記行及び列が入れ替えられた前記行列に基づいて、前記複数の対象それぞれが互いに類似関係にあるか否かに関する情報をグラフィック表示する表示手段と
を備えることを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】
前記記憶手段は、特定の一つの属性に関する類似度と前記特定の一つの属性とは異なる他の属性に関する類似度とを記憶し、
前記順序入れ替え手段は、前記行列を構成するに際し、前記一つの属性に関する類似度が前記行列の上三角部分に配置され、かつ、前記他の属性に関する類似度が前記行列の下三角部分に配置されるように前記行列を構成し、前記一つの属性に関する類似度に関する所定の評価関数に基づいて、前記行列の要素のうち前記一つの属性に関する類似度の大きい要素が前記行列の対角線に近づくように、前記行列の前記行及び列を入れ替える
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記評価関数は、インデックス行番号ｉ，ｊ、ｉ番目の対象とｊ番目の対象との類似度Ｓi,j、類似度に関する閾値Ｓ0、次数ｎを用いて
【数１】
2004199288.tif 000011
【数２】
2004199288.tif 000012
で表され、０．５≦ｎ≦２である
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
ｎ＝１である
ことを特徴とする請求項３に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記複数の対象それぞれは、生体分子であり、
前記属性は、前記生体分子についての所定の空間における原子の配置に関する属性であり、
前記類似度は、前記生体分子についての前記所定の空間における原子の配置に基づいて決定される
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
複数の対象それぞれが互いに類似関係にあるか否かに関する情報を表示するデータ処理方法であって、
前記複数の対象それぞれについて、当該対象が有する特定の属性に関し、前記複数の対象に含まれる他の対象それぞれとの間の類似度合いを示す類似度を記憶手段に記憶しておき、
順序入れ替え手段が、前記複数の対象それぞれについて、前記記憶手段に記憶された前記他の対象それぞれとの間の類似度を配列して行を構成し、前記複数の対象それぞれについて構成された前記行を配列して行列を構成し、前記類似度に関する所定の評価関数に基づいて、前記行列の要素のうち前記類似度の大きい要素が前記行列の対角線に近づくように、前記行列の前記行及び列を入れ替える処理を行う順序入れ替え処理ステップと、
前記順序入れ替え手段により前記行及び列が入れ替えられた前記行列に基づいて、前記複数の対象それぞれが互いに類似関係にあるか否かに関する情報を、表示手段にグラフィック表示する表示処理ステップと
を備えることを特徴とするデータ処理方法。
【請求項７】
特定の一つの属性に関する類似度と前記特定の一つの属性とは異なる他の属性に関する類似度とを記憶手段に記憶しておき、
前記順序入れ替え処理ステップにおいて、前記順序入れ替え手段は、前記行列を構成するに際し、前記一つの属性に関する類似度が前記行列の上三角部分に配置され、かつ、前記他の属性に関する類似度が前記行列の下三角部分に配置されるように前記行列を構成し、前記一つの属性に関する類似度に関する所定の評価関数に基づいて、前記行列の要素のうち前記一つの属性に関する類似度の大きい要素が前記行列の対角線に近づくように、前記行列の前記行及び列を入れ替えることを特徴とする請求項６に記載のデータ処理方法。
【請求項８】
前記評価関数は、インデックス行番号ｉ，ｊ、ｉ番目の対象とｊ番目の対象との類似度Ｓi,j、類似度に関する閾値Ｓ0、次数ｎを用いて
【数３】
2004199288.tif 000013
【数４】
2004199288.tif 000014
で表され、０．５≦ｎ≦２である
ことを特徴とする請求項６に記載のデータ処理方法。
【請求項９】
ｎ＝１である
ことを特徴とする請求項８に記載のデータ処理方法。
【請求項１０】
前記複数の対象それぞれは、生体分子であり、
前記属性は、前記生体分子についての所定の空間における原子の配置に関する属性であり、
前記類似度は、前記生体分子についての前記所定の空間における原子の配置に基づいて決定される
ことを特徴とする請求項６に記載のデータ処理方法。
【請求項１１】
複数の対象それぞれが互いに類似関係にあるか否かに関する情報を表示するためのデータ処理プログラムであって、
コンピュータを、
前記複数の対象それぞれについて、当該対象が有する特定の属性に関し、前記複数の対象に含まれる他の対象それぞれとの間の類似度合いを示す類似度を記憶する記憶手段と、
前記複数の対象それぞれについて、前記記憶手段に記憶された前記他の対象それぞれとの間の類似度を配列して行を構成し、前記複数の対象それぞれについて構成された前記行を配列して行列を構成し、前記類似度に関する所定の評価関数に基づいて、前記行列の要素のうち前記類似度の大きい要素が前記行列の対角線に近づくように、前記行列の前記行及び列を入れ替える順序入れ替え手段と、
前記順序入れ替え手段により前記行及び列が入れ替えられた前記行列に基づいて、前記複数の対象それぞれが互いに類似関係にあるか否かに関する情報をグラフィック表示する表示手段
として機能させることを特徴とするデータ処理プログラム。
【請求項１２】
前記記憶手段は、特定の一つの属性に関する類似度と前記特定の一つの属性とは異なる他の属性に関する類似度とを記憶し、
前記順序入れ替え手段は、前記行列を構成するに際し、前記一つの属性に関する類似度が前記行列の上三角部分に配置され、かつ、前記他の属性に関する類似度が前記行列の下三角部分に配置されるように前記行列を構成し、前記一つの属性に関する類似度に関する所定の評価関数に基づいて、前記行列の要素のうち前記一つの属性に関する類似度の大きい要素が前記行列の対角線に近づくように、前記行列の前記行及び列を入れ替える
ことを特徴とする請求項１１に記載のデータ処理プログラム。
【請求項１３】
前記評価関数は、インデックス行番号ｉ，ｊ、ｉ番目の対象とｊ番目の対象との類似度Ｓi,j、類似度に関する閾値Ｓ0、次数ｎを用いて
【数５】
2004199288.tif 000015
【数６】
2004199288.tif 000016
で表され、０．５≦ｎ≦２である
ことを特徴とする請求項１１に記載のデータ処理プログラム。
【請求項１４】
ｎ＝１である
ことを特徴とする請求項１３に記載のデータ処理プログラム。
【請求項１５】
前記複数の対象それぞれは、生体分子であり、
前記属性は、前記生体分子についての所定の空間における原子の配置に関する属性であり、
前記類似度は、前記生体分子についての前記所定の空間における原子の配置に基づいて決定される
ことを特徴とする請求項１１に記載のデータ処理プログラム。
【請求項１６】
請求項１１〜１５のいずれか１項に記載のデータ処理プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数の対象それぞれが互いに類似関係にあるか否かに関する情報を表示するデータ処理装置、データ処理方法、データ処理プログラム及び記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、対象を類似した特徴を持つ幾つかのグループ（クラスター）に分類し、その分類結果を樹形図等で表示する手法としてクラスター分析等が知られている（例えば、非特許文献１参照）。そして、このようなクラスター分析等を用いた対象の比較分類は、様々な分野で広く行われている。
【０００３】
【非特許文献１】
脇本和昌、田中豊著、「多変量統計解析法」、現代数学社、１９８３年５月、ｐ．２３０−２４４
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、クラスター分析に代表される既知の分類法は、対象間の類似度が対象全体で定義されるときには有効に機能するが、対象の特定の属性に関して類似度が定められるような場合には誤分類を生じるという問題を有する。具体的には、対象Ａと対象Ｂ及び対象Ｂと対象Ｃそれぞれが特定の属性に関して類似している場合、対象Ａと対象Ｃとが該特定の属性に関して類似していなくても、対象Ａ、Ｂ及びＣが同じクラスターに属するという間違った分類を行うという問題が有る。
【０００５】
本発明は、上記問題点を解消する為になされたものであり、対象の特定の属性に関して類似度が定まるような場合においても適正な分類及びその分類結果の表示を行うことができる、データ処理装置、データ処理方法、データ処理プログラム及び記録媒体を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明に係るデータ処理装置は、複数の対象それぞれが互いに類似関係にあるか否かに関する情報を表示するデータ処理装置であって、複数の対象それぞれについて、対象が有する特定の属性に関し、複数の対象に含まれる他の対象それぞれとの間の類似度合いを示す類似度を記憶する記憶手段と、複数の対象それぞれについて、記憶手段に記憶された他の対象それぞれとの間の類似度を配列して行を構成し、複数の対象それぞれについて構成された行を配列して行列を構成し、類似度に関する所定の評価関数に基づいて、行列の要素のうち類似度の大きい要素が行列の対角線に近づくように、行列の行及び列を入れ替える順序入れ替え手段と、順序入れ替え手段により行及び列が入れ替えられた行列に基づいて、複数の対象それぞれが互いに類似関係にあるか否かに関する情報をグラフィック表示する表示手段とを備えることを特徴とする。
【０００７】
本発明に係るデータ処理方法は、複数の対象それぞれが互いに類似関係にあるか否かに関する情報を表示するデータ処理方法であって、複数の対象それぞれについて、対象が有する特定の属性に関し、複数の対象に含まれる他の対象それぞれとの間の類似度合いを示す類似度を記憶手段に記憶しておき、順序入れ替え手段が、複数の対象それぞれについて、記憶手段に記憶された他の対象それぞれとの間の類似度を配列して行を構成し、複数の対象それぞれについて構成された行を配列して行列を構成し、類似度に関する所定の評価関数に基づいて、行列の要素のうち類似度の大きい要素が行列の対角線に近づくように、行列の行及び列を入れ替える処理を行う順序入れ替え処理ステップと、順序入れ替え手段により行及び列が入れ替えられた行列に基づいて、複数の対象それぞれが互いに類似関係にあるか否かに関する情報を、表示手段にグラフィック表示する表示処理ステップとを備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明に係るデータ処理装置またはデータ処理方法によれば、複数の対象それぞれについて、当該対象が有する特定の属性に関し、他の対象それぞれとの間の類似度が記憶手段により記憶され、複数の対象それぞれについて、記憶手段に記憶された他の対象それぞれとの間の類似度が配列されて行が構成され、複数の対象それぞれについて構成された行が配列されて行列が構成され、類似度に関する所定の評価関数に基づいて、行列の要素のうち類似度の大きい要素が行列の対角線に近づくように、行列の行及び列が入れ替えられる。
【０００９】
そして、行及び列が入れ替えられた行列に基づいて、複数の対象それぞれが互いに類似関係にあるか否かに関する情報がグラフィック表示される。よって、このグラフィック表示に基づいて特定の属性に関して互いに類似関係に有る対象のグループを得ることが出来る。
【００１０】
また、本発明に係るデータ処理装置は、記憶手段が、特定の一つの属性に関する類似度と特定の一つの属性とは異なる他の属性に関する類似度とを記憶し、順序入れ替え手段が、行列を構成するに際し、一つの属性に関する類似度が行列の上三角部分に配置され、かつ、他の属性に関する類似度が行列の下三角部分に配置されるように行列を構成し、一つの属性に関する類似度に関する所定の評価関数に基づいて、行列の要素のうち一つの属性に関する類似度の大きい要素が行列の対角線に近づくように、行列の行及び列を入れ替えることが好適である。
【００１１】
また、本発明に係るデータ処理方法は、特定の一つの属性に関する類似度と特定の一つの属性とは異なる他の属性に関する類似度とを記憶手段に記憶しておき、順序入れ替え処理ステップにおいて、順序入れ替え手段が、行列を構成するに際し、一つの属性に関する類似度が行列の上三角部分に配置され、かつ、他の属性に関する類似度が行列の下三角部分に配置されるように行列を構成し、一つの属性に関する類似度に関する所定の評価関数に基づいて、行列の要素のうち一つの属性に関する類似度の大きい要素が行列の対角線に近づくように、行列の行及び列を入れ替えることが好適である。
【００１２】
この場合、特定の一つの属性に関する類似度と他の属性に関する類似度とが記憶手段により記憶され、順序入れ替え手段により（順序入れ替え処理ステップで）一つの属性に関する類似度が行列の上三角部分に配置され、かつ、他の属性に関する類似度が行列の下三角部分に配置されるように行列が構成され、一つの属性に関する類似度に関する所定の評価関数に基づいて、行列の要素のうち一つの属性に関する類似度の大きい要素が行列の対角線に近づくように、行列の行及び列が入れ替えられる。これにより、特定の一つの属性に関して類似していることと他の属性に関して類似していることとが相関関係を有するか否かについての情報を得ることができる。
【００１３】
また、本発明に係るデータ処理装置は、評価関数が、インデックス行番号ｉ，ｊ、ｉ番目の対象とｊ番目の対象との類似度Ｓi,j、類似度に関する閾値Ｓ0、次数ｎを用いて
【数７】
2004199288.tif 000003
【数８】
2004199288.tif 000004
で表され、０．５≦ｎ≦２であることが好適である。
【００１４】
また、本発明に係るデータ処理方法は、評価関数が、インデックス行番号ｉ，ｊ、ｉ番目の対象とｊ番目の対象との類似度Ｓi,j、類似度に関する閾値Ｓ0、次数ｎを用いて
【数９】
2004199288.tif 000005
【数１０】
2004199288.tif 000006
で表され、０．５≦ｎ≦２であることが好適である。
【００１５】
この場合、ｎが０．５以上２以下に設定されることにより、類似度の大きい要素を適切に行列の対角線に近づけることが可能となる。
【００１６】
また、本発明に係るデータ処理装置は、ｎ＝１であることが好適である。
【００１７】
また、本発明に係るデータ処理方法は、ｎ＝１であることが好適である。
【００１８】
この場合、距離を表す関数として１次関数｜ｉ−ｊ｜が用いられることにより、類似度の大きい要素をより適切に行列の対角線に近づけることが可能となる。また、データを処理するために必要とされる計算量を大幅に低減することが可能となる。
【００１９】
また、本発明に係るデータ処理装置は、複数の対象それぞれが生体分子であり、属性が生体分子についての所定の空間における原子の配置に関する属性であり、類似度が生体分子についての所定の空間における原子の配置に基づいて決定されることが好適である。
【００２０】
また、本発明に係るデータ処理方法は、複数の対象それぞれが生体分子であり、属性が生体分子についての所定の空間における原子の配置に関する属性であり、類似度が生体分子についての所定の空間における原子の配置に基づいて決定されることが好適である。
【００２１】
この場合、例えば、蛋白質などの生体分子において構造的あるいは機能的に独立した部分構造の類似度に基づいて分類処理を行うことが可能となる。
【００２２】
本発明に係るデータ処理プログラムは、複数の対象それぞれが互いに類似関係にあるか否かに関する情報を表示するためのデータ処理プログラムであって、コンピュータを、複数の対象それぞれについて、対象が有する特定の属性に関し、複数の対象に含まれる他の対象それぞれとの間の類似度合いを示す類似度を記憶する記憶手段と、複数の対象それぞれについて、記憶手段に記憶された他の対象それぞれとの間の類似度を配列して行を構成し、複数の対象それぞれについて構成された行を配列して行列を構成し、類似度に関する所定の評価関数に基づいて、行列の要素のうち類似度の大きい要素が行列の対角線に近づくように、行列の行及び列を入れ替える順序入れ替え手段と、順序入れ替え手段により行及び列が入れ替えられた行列に基づいて、複数の対象それぞれが互いに類似関係にあるか否かに関する情報をグラフィック表示する表示手段として機能させることを特徴とする。
【００２３】
本発明に係るデータ処理プログラムが実行されることにより、コンピュータが、複数の対象それぞれについて、対象が有する特定の属性に関し、複数の対象に含まれる他の対象それぞれとの間の類似度合いを示す類似度を記憶する記憶手段と、複数の対象それぞれについて、記憶手段に記憶された他の対象それぞれとの間の類似度を配列して行を構成し、複数の対象それぞれについて構成された行を配列して行列を構成し、類似度に関する所定の評価関数に基づいて、行列の要素のうち類似度の大きい要素が行列の対角線に近づくように、行列の行及び列を入れ替える順序入れ替え手段と、順序入れ替え手段により行及び列が入れ替えられた行列に基づいて、複数の対象それぞれが互いに類似関係にあるか否かに関する情報をグラフィック表示する表示手段として機能させられる。そして、このグラフィック表示に基づいて特定の属性に関して互いに類似関係に有る対象のグループを得ることが可能となる。
【００２４】
また、本発明に係るデータ処理プログラムは、記憶手段が、特定の一つの属性に関する類似度と特定の一つの属性とは異なる他の属性に関する類似度とを記憶し、順序入れ替え手段が、行列を構成するに際し、一つの属性に関する類似度が行列の上三角部分に配置され、かつ、他の属性に関する類似度が行列の下三角部分に配置されるように行列を構成し、一つの属性に関する類似度に関する所定の評価関数に基づいて、行列の要素のうち一つの属性に関する類似度の大きい要素が行列の対角線に近づくように、行列の行及び列を入れ替えることが好適である。
【００２５】
この場合、本発明に係るデータ処理プログラムが実行されることにより、特定の一つの属性に関する類似度と他の属性に関する類似度とが記憶手段により記憶され、順序入れ替え手段により、一つの属性に関する類似度が行列の上三角部分に配置され、かつ、他の属性に関する類似度が行列の下三角部分に配置されるように行列が構成され、一つの属性に関する類似度に関する所定の評価関数に基づいて、行列の要素のうち一の属に関する類似度の大きい要素が行列の対角線に近づくように、行列の行及び列が入れ替えられる。これにより、特定の一つの属性に関して類似していることと他の属性に関して類似していることとが相関関係を有するか否かについての情報を得ることが可能となる。
【００２６】
また、本発明に係るデータ処理プログラムは、評価関数が、インデックス行番号ｉ，ｊ、ｉ番目の対象とｊ番目の対象との類似度Ｓi,j、類似度に関する閾値Ｓ0、次数ｎを用いて
【数１１】
2004199288.tif 000007
【数１２】
2004199288.tif 000008
で表され、０．５≦ｎ≦２であることが好適である。
【００２７】
この場合、ｎが０．５以上２以下に設定されることにより、類似度の大きい要素を適切に行列の対角線に近づけることが可能となる。
【００２８】
また、本発明に係るデータ処理プログラムは、ｎ＝１であることが好適である。
【００２９】
この場合、距離を表す関数として１次関数｜ｉ−ｊ｜が用いられることにより、類似度の大きい要素をより適切に行列の対角線に近づけることが可能となる。また、データを処理するために必要とされる計算量を大幅に低減することが可能となる。
【００３０】
また、本発明に係るデータ処理プログラムは、複数の対象それぞれが生体分子であり、属性が生体分子についての所定の空間における原子の配置に関する属性であり、類似度が生体分子についての所定の空間における原子の配置に基づいて決定されることが好適である。この場合、例えば、蛋白質などの生体分子において構造的あるいは機能的に独立した部分構造の類似度に基づいて分類処理を行うことが可能となる。
【００３１】
本発明に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、上記のデータ処理プログラムを記録したことを特徴とする。この場合、記録媒体に記録されたデータ処理プログラムをコンピュータに実行させることにより、上記データ処理に必要な機能がコンピュータ上に実現される。
【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を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００３３】
（第１実施形態）
第１実施形態に係るデータ処理装置１の構成について説明する。なお、以下の説明では具体的な実施例としてデータ処理装置１をモノヌクレオチド結合蛋白質の分類に用いた場合について説明する。図１は、第１実施形態に係るデータ処理装置１の全体構成を示すブロック図である。データ処理装置１は、記憶部１０（記憶手段）、順序入れ替え部２０（順序入れ替え手段）及び表示部３０（表示手段）を備えている。
【００３４】
記憶部１０は、複数（４６１個）のモノヌクレオチド結合蛋白質それぞれについて、モノヌクレオチド結合蛋白質が有する特定の属性（モノヌクレオチドの中の燐酸基から７Å以内の距離にある蛋白質原子の空間配置（以下「空間配置属性」という））に関し、４６１個のモノヌクレオチド結合蛋白質に含まれる他のモノヌクレオチド結合蛋白質それぞれとの間の類似度合いを示す類似度を記憶する。この記憶部１０には、例えば、ハードディスクや光ディスク等が好適に用いられる。
【００３５】
ここで、空間配置属性に関するモノヌクレオチド結合蛋白質間の類似度は、例えば、専用のコンピュータプログラムなどにより予め付与される。具体的に類似度は、原子の種類が一致しており、最適重ね合わせを行ったときに、根平均２乗誤差（原子間の距離の２乗の和を原子数で除したものの平方根の値）が１Åを超えない範囲内で原子を対応付けたときの対応する原子の数とした。
【００３６】
空間配置属性に関する類似度は、例えば、「Ｓ（Ａ、Ｂ）＝１０」というように表現される。ここで、Ａ及びＢはモノヌクレオチド結合蛋白質を表し、「１０」はモノヌクレオチド結合蛋白質Ａとモノヌクレオチド結合蛋白質Ｂとの間の空間配置属性に関する類似度を示す数値（対応する原子数）である。
【００３７】
順序入れ替え部２０は、４６１個のモノヌクレオチド結合蛋白質それぞれについて、記憶部１０に記憶された他のモノヌクレオチド結合蛋白質それぞれとの間の類似度を配列して行を構成し、４６１個のモノヌクレオチド結合蛋白質それぞれについて構成された行を配列して行列を構成し、類似度に関する所定の評価関数に基づいて、行列の要素のうち類似度の大きい要素が行列の対角線Ｄに近づくように、行列の行及び列を入れ替える。詳細は後述する。この順序入れ替え部２０には、例えば、コンピュータ等が好適に用いられる。
【００３８】
また、所定の評価関数としては、インデックス行番号ｉ，ｊ、ｉ番目の対象とｊ番目の対象との類似度Ｓi,j、類似度に関する閾値Ｓ0、次数ｎを用いて、例えば、
【数１３】
2004199288.tif 000009
【数１４】
2004199288.tif 000010
で表される関数を用いる。ここで、ｎは、０．５以上、２以下とするのが良い。
【００３９】
評価関数の形は類似度の大きい要素を行列の対角線に近づける度合いを表すが、ｎを２より大きくした場合には対角線に近づける圧力が強くなり過ぎ、また、ｎを０．５より小さくしたときには対角線に近づける圧力が弱くなり過ぎる。よって、これらの場合には類似度の大きい要素を適切に行列の対角線に近づけることができない。しかし、ｎが０．５以上２以下に設定されたときには、類似度の大きい要素を行列の対角線に近づける圧力が適切となるので、類似度の大きい要素を適切に行列の対角線に近づけることが可能となる。
【００４０】
表示部３０は、順序入れ替え部２０により行及び列が入れ替えられた行列に基づいて、４６１個のモノヌクレオチド結合蛋白質それぞれが互いに類似関係にあるか否かに関する情報をグラフィック表示する。詳細は後述する。表示部３０には、例えば、ＣＲＴディスプレイ、ＬＣＤディスプレイ及びプリンタ等が好適に用いられる。
【００４１】
次に、図３を用いて、第１実施形態に係るデータ処理装置１の動作及びデータ処理方法について詳細に説明する。
【００４２】
ステップＳ１００では、４６１個のモノヌクレオチド結合蛋白質それぞれについて、記憶部１０に予め記憶された他のモノヌクレオチド結合蛋白質それぞれとの間の類似度を配列して行を構成し、さらに、複数のモノヌクレオチド結合蛋白質それぞれについて構成された行を配列して行列を構成する。行列の初期値は、ランダムな配置を採用しても良いが、より迅速に計算を終了させるためには、予めクラスター分析を行って、同一のクラスターに含まれるモノヌクレオチド結合蛋白質同士が近くに配置されるように並べておくことも有効である。
【００４３】
ステップＳ１１０では、ステップＳ１００で構成された行列において、上記式（１３）に基づいて、空間配置属性に関して類似していると判定されたモノヌクレオチド結合蛋白質間の距離の総和Ｆを算出する。本実施形態では、式（１３）におけるｎの値を１に設定した。ここで、ｎを１に設定することにより、行列の要素のうち類似度の大きい要素を行列の対角線に適切に近づけることが可能となる。また、データを処理するために必要とされる計算量を大幅に低減することが可能となる。なお、式（１３）において、｜ｉ−ｊ｜はｉ番目のモノヌクレオチド結合蛋白質とｊ番目のモノヌクレオチド結合蛋白質との距離を表す。また、θは、i番目のモノヌクレオチド結合蛋白質とj番目のモノヌクレオチド結合蛋白質とが空間配置属性に関して類似する場合に１となり、類似しない場合に０となるステップファンクションである。
【００４４】
ステップＳ１２０では、ステップＳ１００で構成された行列において、複数のモノヌクレオチド結合蛋白質の中から無作為に抽出された第１のモノヌクレオチド結合蛋白質（ｉ）についての要素と第２のモノヌクレオチド結合蛋白質（ｊ）についての要素とを入れ替えて、行列を再構成する。
【００４５】
ステップＳ１３０では、ステップＳ１２０で第１のモノヌクレオチド結合蛋白質（ｉ）についての要素と第２のモノヌクレオチド結合蛋白質（ｊ）についての要素とを入れ替えて再構成した行列において、空間配置属性に関して類似していると判定されたモノヌクレオチド結合蛋白質間の距離の総和Ｆ’を上記式（１３）により算出する。
【００４６】
ステップＳ１４０では、行列の要素の入れ替え前の距離の総和Ｆと入れ替え後の距離の総和Ｆ’とに基づいて、ステップＳ１２０でのモノヌクレオチド結合蛋白質（ｉ）及び（ｊ）についての要素の入れ替えの採否を判定する。原則として「Ｆ’−Ｆ」の値が判定基準値（０）よりも小さくなった場合に入れ替えが採択される。但し、局所的な対象の集中を防止し、また、処理結果がデータ処理開始時の対象の配列に依存することを防止するために、データ処理開始時には判定基準値を所定の正の値（例えば、１０）とし、入れ替えを採択するごとにこの判定基準値を徐々に（例えば、１％づつ）０まで小さくして行く処理を行う。
【００４７】
ステップＳ１５０では、例えば、予め設定した規定の入れ替え回数（例えば、１万回）の１０％（１千回）以上の回数連続して「Ｆ’−Ｆ」の値が判定基準値よりも小さくならなかったとき及び上記規定の回数行列の要素の入れ替えが行われたときには終了条件が満たされたとして処理を終了する。この終了条件が満たされていない場合には、終了条件が満たされるまでステップＳ１２０〜ステップＳ１４０を繰り返して行う。
【００４８】
ステップＳ１６０では、ステップＳ１５０で上記の終了条件が満たされたときに、順序入れ替え部２０により行及び列が入れ替えられた行列に基づいて、複数のモノヌクレオチド結合蛋白質それぞれが互いに類似関係にあるか否かに関する情報を表示部３０によりグラフィック表示する。具体的には、ｉ番目のモノヌクレオチド結合蛋白質とｊ番目のモノヌクレオチド結合蛋白質とが空間配置属性に関して類似しているときには行列の（ｉ，ｊ）に点を打つことにより処理結果を可視化してグラフィック表示する。図１１は、本実施形態のデータ処理結果を示す模式図である。ここで、対応する原子数が２３〜２９のものを点、３０以上のものを黒塗りで表示した。
【００４９】
上記の評価関数におけるｉ番目のモノヌクレオチド結合蛋白質とｊ番目のモノヌクレオチド結合蛋白質との距離の総和Ｆは、行列の対角線Ｄから点（ｉ，ｊ）までの最短距離の総和の２1/2倍に対応する。よって、距離の総和Ｆが小さくなるようにモノヌクレオチド結合蛋白質の行及び列の順序を入れ替えることは行列上の点を対角線Ｄ上に集めることに相当する。しかし、異なるモノヌクレオチド結合蛋白質が行列上の同じ場所を占めることはできないので全ての点が行列の対角線Ｄに集まることができず一部の点は対角線Ｄから少し離れた場所を占めざるを得ない、その際に距離の総和Ｆをできるだけ小さくするために類似する空間配置を持つモノヌクレオチド結合蛋白質が一つのグループ（塊）として集まることとなる。その結果、行列の対角線Ｄに近い部分に類似する空間配置を有するモノヌクレオチド結合蛋白質のグループが作成される。
【００５０】
例えば、図５で模式的に示されるように最初ばらばらに分布していた相互に類似するモノヌクレオチド結合蛋白質が、距離の総和Ｆを最小化することにより、図６で模式的に示されるように対角線Ｄに近い部分に集まりグループ（塊）を形成する。その結果、空間配置属性に関して互いに類似関係を有するモノヌクレオチド結合蛋白質をグループ化して分類することができる。ここで、一つの塊として表示されているグループに属するモノヌクレオチド結合蛋白質は空間配置属性に関して相互に類似し、別々のグループに属するモノヌクレオチド結合蛋白質は該空間配置属性に関して相互に類似していないと判定される。
【００５１】
本実施形態に係るデータ処理装置による解析の結果、多くの場合は、蛋白質の局所的な構造の類似性も全体構造での類似性と同様に蛋白質の進化的な類縁関係を示唆するが、進化的な類縁関係に拘束されない物理化学的な相互作用に起因する類似構造も数多く存在することが解明できた。このように、本実施形態に係るデータ処理装置によれば、進化的類縁関係に束縛されない物理化学的な相互作用に起因する類似性を見つけ出すことができるので、どのような立体構造上の類似性が機能の類似性を意味するかを解析することにより、構造からの機能予測が可能となる。
【００５２】
（第２実施形態）
次に、図２を用いて、本発明に係るデータ処理装置の第２実施形態について説明する。なお、図２において第１実施形態と同一または同等の構成要素については同一の符号が付されている。以下の説明では具体的な実施例としてデータ処理装置２をモノヌクレオチド結合蛋白質の分類に用いた場合について説明する。
【００５３】
本実施形態が第１実施形態と異なるのは、記憶部１０の代わりに記憶部（複数属性）１０ｂを用いた点及び順序入れ替え部２０の代わりに順序入れ替え部（複数属性）２０ｂを用いた点である。
【００５４】
記憶部（複数属性）１０ｂは、特定の一つの属性（モノヌクレオチド結合蛋白質の中の燐酸基から７Å以内にある蛋白質原子の空間配置（以下「燐酸基空間配置属性」という））に関する類似度と該特定の一つの属性とは異なる他の属性（塩基から７Å以内にある蛋白質原子の空間配置（以下「塩基空間配置属性」という））に関する類似度とを記憶する。
【００５５】
また、順序入れ替え部（複数属性）２０ｂは、燐酸基空間配置属性に関する類似度が行列の上三角部分に配置され、かつ、塩基空間配置属性に関する類似度が行列の下三角部分に配置されるように行列を構成し、燐酸基空間配置属性に関する類似度に関して上記式（１３）により行列要素のうち燐酸基空間配置属性に関する類似度の大きい要素が行列の対角線Ｄに近づくように行列の行及び列を入れ替える。
【００５６】
次に、図４を参照して、データ処理装置２の動作及びデータ処理方法について説明する。
【００５７】
ステップＳ１００ｂでは、１１３７個のモノヌクレオチド結合蛋白質それぞれについて、記憶部（複数属性）１０ｂに予め記憶された他のモノヌクレオチド結合蛋白質それぞれとの間の類似度を配列して行を構成し、さらに、複数のモノヌクレオチド結合蛋白質それぞれについて構成された行を配列して行列を構成する。また、この行列を構成する際に、燐酸基空間配置属性に関する類似度が行列の上三角部分に配置され、かつ、塩基空間配置属性に関する類似度が行列の下三角部分に配置されるように行列を構成する。
【００５８】
ステップＳ１１０〜Ｓ１６０では、燐酸基空間配置属性に関して上記第１実施形態と同様の処理が行われる。
【００５９】
そして、図１２に示すように、行列の左上に燐酸基空間配置属性についてのデータ処理結果、右下に塩基空間配置属性についてのデータ処理結果を表示して可視化した。ここで、対応する原子数が２３〜２９のものを点、３０以上のものを黒塗りで表示した。
【００６０】
以上のデータ処理により、図７に模式的に示すように、燐酸基空間配置属性について類似するモノヌクレオチド結合蛋白質と塩基空間配置属性について類似するモノヌクレオチド結合蛋白質とが行列の対角線Ｄに対して略対称な形状に集合したときには、燐酸基空間配置属性について類似していることと塩基空間配置属性について類似していることには相関関係があり、図８に模式的に示すように、非対称になった場合には燐酸基空間配置属性について類似していることと塩基空間配置属性について類似していることには相関関係が無いことが判断できる。
【００６１】
このように、本実施形態のデータ処理装置２によれば、燐酸基空間配置属性についてのモノヌクレオチド結合蛋白質相互間の類似性と塩基空間配置属性についてのモノヌクレオチド結合蛋白質相互間の類似性との相関関係を判断することができるという、格別の効果を有する。
【００６２】
次に、本発明の実施形態に係るデータ処理方法をコンピュータ３に実行させるためのデータ処理プログラム１０２及びデータ処理プログラム１０２を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体１００（以下、単に記録媒体という）について説明する。
【００６３】
ここで、記録媒体とは、コンピュータのハードウェア資源に備えられている読み取り装置に対して、プログラムの記述内容に応じて、磁気、光、電気等のエネルギーの変化状態を引き起こして、それに対応する信号の形式で、読み取り装置にプログラムの記述内容を伝達できるものである。かかる記録媒体としては、例えば、磁気ディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ及びコンピュータに内蔵されるメモリ等が該当する。
【００６４】
図９は、本発明の実施形態に係る記録媒体１００の構成図である。記録媒体１００は、図９に示すように、プログラムを記録するプログラム領域１０１を備えている。このプログラム領域１０１にはデータ処理プログラム１０２が記録されている。
【００６５】
このデータ処理プログラム１０２は、前述したデータ処理方法を実行するプログラムであって、図９に示すように、処理を統括するメインモジュール１０２ａと、複数のモノヌクレオチド結合蛋白質それぞれについて、記憶部１０に記憶された他のモノヌクレオチド結合蛋白質それぞれとの間の類似度を配列して行を構成し、複数のモノヌクレオチド結合蛋白質それぞれについて構成された行を配列して行列を構成し、類似度に関する所定の評価関数に基づいて、行列の要素のうち類似度の大きい要素が行列の対角線Ｄに近づくように、行列の行及び列を入れ替える順序入れ替えモジュール１０２ｂと、順序入れ替えモジュール１０２ｂにより出力された行列に基づいて、複数のモノヌクレオチド結合蛋白質それぞれが互いに類似関係にあるか否かに関する情報を表示部３０によりグラフィック表示する表示モジュール１０２ｃとを備えて構成される。
【００６６】
図１０は、上記記録媒体１００に記録されたデータ処理プログラム１０２を実行するためのコンピュータ３のシステム構成図である。コンピュータ３は、データ処理プログラム１０２の実行等を制御するＣＰＵ４０と、記録媒体１００に記録されたデータ処理プログラム１０２を読み取り可能な読み取り装置６０と、メモリ（ＲＡＭ）５０と、ディスプレイ等より成る表示部３０とを備えている。ここで、記録媒体１００が読み取り装置６０に挿入されると、記録媒体１００に記録された情報が読み取り装置６０からアクセス可能となり、図９に示す記録媒体１００のプログラム領域１０１に記録されたデータ処理プログラム１０２が、コンピュータ３によって実行可能となる。
【００６７】
上記読み取り装置６０としては、記録媒体１００に対応して、フレキシブルディスクドライブ装置、ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置、あるいは磁気テープドライブ装置などが用いられる。
【００６８】
以上、本発明の実施形態では、蛋白質の分類及び分類結果の表示に本発明に係るデータ処理装置を適用した例を説明した。しかし、本発明は、蛋白質の分類に限らず、例えば、アンケート結果の分類や疫学調査など、広い範囲に応用することが可能である。
【００６９】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したとおり、本発明によれば、対象の特定の属性に関して類似度が定まるような場合においても適正な分類及びその分類結果の表示を行うことができる、データ処理装置、データ処理方法、データ処理プログラム及び記録媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１実施形態に係るデータ処理装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】第２実施形態に係るデータ処理装置の全体構成を示すブロック図である。
【図３】第１実施形態に係るデータ処理方法の全体処理を示す流れ図である。
【図４】第２実施形態に係るデータ処理方法の全体処理を示す流れ図である。
【図５】データ処理前の複数の対象それぞれの類似関係を示す模式図である。
【図６】データ処理後の複数の対象それぞれの類似関係を示す模式図である。
【図７】第２実施形態に係るデータ処理方法による処理結果を説明するための模式図である。
【図８】第２実施形態に係るデータ処理方法による処理結果を説明するための模式図である。
【図９】記録媒体の構成図である。
【図１０】コンピュータのシステム構成図である。
【図１１】第１実施形態に係るデータ処理方法によるデータ処理の結果を示す模式図である。
【図１２】第２実施形態に係るデータ処理方法によるデータ処理の結果を示す模式図である。
【符号の説明】
１，２…データ処理装置、３…コンピュータ、１０…記憶部、２０…順序入れ替え部、３０…表示部、１００…記録媒体、１０２…データ処理プログラム、Ｄ…対角線。
【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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