(57)【要約】【課題】遺伝子のアミノ酸配列情報を取り込み、タンパク質データベースを対象にした相同性検索及び検索結果から最も適切な遺伝子機能情報を選択するプロセスを自動的に高速で行わせる遺伝子機能の予測方法とその装置を提供する。【解決手段】ゲノム情報データベースから目的とする予測遺伝子領域を示すアミノ酸配列情報をダウンロードする遺伝子領域データ取込部１２と、ゲノム情報データベースから入手したタンパク質、核酸、塩基配列に関する情報を保管するデータベース部１５，１６，２２と、該データベース部１５，１６，２２に保管された前記アミノ酸配列情報に対してタンパク質、核酸及び塩基配列との相同性検索を行う検索実行部１３，１４と、該検索実行部１３，１４の検索結果を基準値との比較により最も有力な遺伝子機能情報を決定する検索結果判断部１７ａ，１７ｂとを備えた。【選択図】  図１
2004252767.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
公開されている複数のゲノム情報データベースの少なくとも１つから目的とする予測遺伝子領域を示すアミノ酸配列情報をダウンロードし、該ダウンロードしたアミノ酸配列情報を問い合わせ配列として前記複数のゲノム情報データベースのアミノ酸配列情報を対象にして相同性検索を実施して、最も有力な遺伝子機能情報を決定するようにしたことを特徴とする遺伝子機能の予測方法。
【請求項２】
前記ゲノム情報データベースとして、主にタンパク質データベースを用い、補足的に核酸データベースを用いたことを特徴とする請求項１に記載の遺伝子機能の予測方法。
【請求項３】
前記ゲノム情報データベースからの検索結果の相同性判断を、検索結果が示す期待値（ｅ−ｖａｌｕｅ）を用いて行い、かつ該期待値（ｅ−ｖａｌｕｅ）が１×１０−６０〜１×１０−１０の範囲でその相同性を判断することを特徴とする請求項１又は２に記載の遺伝子機能の予測方法。
【請求項４】
タンパク質機能情報の相同性をタンパク質機能情報の記述の先頭の２つ乃至５つの単語の共通性によって判断することを特徴とした請求項２又は３のいずれか１つに記載の遺伝子機能の予測方法。
【請求項５】
公開されている外部のゲノム情報データベースを参照して類似したデータを検索し、該検索したデータとの間の相同性により遺伝子機能情報を決定する遺伝子機能の予測装置であって、前記ゲノム情報データベースから目的とする予測遺伝子領域を示すアミノ酸配列情報をダウンロードする遺伝子領域データ取込部と、該遺伝子領域データ取込部によりダウンロードしたアミノ酸配列情報を保管するデータベース部と、該データベース部に保管された前記アミノ酸配列情報に対してタンパク質、核酸及び塩基配列との相同性検索を行う検索実行部と、該検索実行部の検索結果を基準値との比較により最も有力なゲノム配列情報が示す遺伝子機能情報を決定する検索結果判断部と、を有することを特徴とする遺伝子機能の予測装置。
【請求項６】
前記検索結果判断部には、最も有力な遺伝子機能情報を第１番目として順次相同性の高い遺伝子機能情報を複数個抽出し、この抽出した遺伝子機能情報をもとにして、遺伝子機能に関する参考情報を自動的に作成する遺伝子機能予測結果部が組み込まれ又は接続されていることを特徴とする請求項５に記載の遺伝子機能の予測装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、ゲノム配列情報から遺伝子の示す機能情報を自動的かつ高速に予測する遺伝子機能の予測方法とその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
今日の分子生物学分野、遺伝子工学分野等の技術革新によって日々、膨大な量のゲノム配列情報が決定され、報告されている。そのほとんどが即座に国際的なゲノムデータベースネットワークに登録されて、多くの研究者に利用されている。
【０００３】
ゲノム配列情報は、そのままでは単なるＤＮＡの塩基配列順序に関するデータに過ぎず、その示す内容を予測し、内容を読み解く（以下、アノテーションという。）ことによって、生物学的に意味を持ち、種々の産業に利用され得る遺伝子情報となる。
【０００４】
アノテーションには２つの段階があり、１つはゲノム配列情報から生物に利用されている遺伝子領域と遺伝子構造を解明する段階であり、もう１つは前段階で予測された遺伝子領域や遺伝子構造から、発現する遺伝子機能、タンパク質機能情報を予測する段階である。
【０００５】
遺伝子領域や遺伝子構造の予測については、これまでＧｅｎＳｃａｎ、ＧＲＡＩＬ、ＧｅｎｅＭａｒｋ、Ｇｌｉｍｍｅｒ、ＭＺＥＦ、ＦＧＥＮＥＳＨ、ＳｐｌｉｃｅＰｒｅｄｉｃｔｏｒ等、多くの予測プログラムが作られてゲノムアノテーションに利用されてきた。
【０００６】
ただし、遺伝子機能予測の分野では未だに有力な予測プログラムがなく、ＰＩＲ、Ｓｗｉｓｓ−Ｐｒｏｔ、ＧｅｎＢａｎｋ等のタンパク質データベースを対象に、高度な専門知識を有する研究者が手動でＢＬＡＳＴ等の相同性検索を行い、そこから最も適切と判断される遺伝子機能、タンパク質機能情報を多大な時間と労力を費やして選択しているのが実状である。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
この発明は、以上のような従来の技術の問題点を解決すべく考えられたものであり、遺伝子のアミノ酸配列情報を取り込み、タンパク質データベースを対象にした相同性検索及び検索結果から最も適切な遺伝子機能情報を選択するプロセスを自動的に高速で行わせる遺伝子機能の予測方法とその装置を提供することを課題としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
かかる課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、公開されている複数のゲノム情報データベースの少なくと１つから目的とする予測遺伝子領域を示すアミノ酸配列情報をダウンロードし、該ダウンロードしたアミノ酸配列情報を問い合わせ配列として前記複数のゲノム情報データベースのアミノ酸配列情報を対象にして相同性検索を実施して、最も有力な遺伝子機能情報を決定するようにしたことを特徴としている。
【０００９】
請求項２に記載の発明は、請求項１の構成に加えて、前記ゲノム情報データベースとして、主にタンパク質データベースを用い、補足的に核酸データベースを用いたことを特徴としている。
【００１０】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の構成に加えて、前記ゲノム情報データベースからの検索結果の相同性判断を検索結果が示す期待値（ｅ−ｖａｌｕｅ）を用いて行い、かつ該期待値（ｅ−ｖａｌｕｅ）が１×１０−６０〜１×１０−１０の範囲でその相同性を判断することを特徴としている。
【００１１】
請求項４に記載の発明は、請求項１乃至３のいずれか１つの構成に加えて、タンパク質機能情報の相同性をタンパク質機能情報の記述の先頭の２つ乃至５つ単語の共通性によって判断することを特徴としている。
【００１２】
請求項５に記載の発明は、公開されている外部のゲノム情報データベースを参照して類似したデータを検索し、該検索したデータとの間の相同性により遺伝子機能情報を決定する遺伝子機能の予測装置であって、前記ゲノム情報データベースから目的とする予測遺伝子領域を示すアミノ酸配列情報をダウンロードする遺伝子領域データ取込部と、該遺伝子領域データ取込部によりダウンロードしたアミノ酸配列情報を保管するデータベース部と、該データベース部に保管された前記アミノ酸配列情報に対してタンパク質、核酸及び塩基配列との相同性検索を行う検索実行部と、該検索実行部の検索結果を基準値との比較により最も有力なゲノム配列情報が示す遺伝子機能情報を決定する検索結果判断部と、を有することを特徴としている。
【００１３】
請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の構成に加えて、前記検索結果判断部には、最も有力な遺伝子機能情報を第１番目として順次相同性の高い遺伝子機能情報を複数個抽出し、この抽出した遺伝子機能情報をもとにして、遺伝子機能に関する参考情報を自動的に作成する遺伝子機能予測結果部が組み込まれ又は接続されていることを特徴としている。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の遺伝子機能の予測方法及びその装置に係る実施の形態を図面に従って説明するが、この発明はこの実施の形態に限定されるものではない。
【００１５】
図１は、この発明の遺伝子機能の予測装置に係る実施の形態の構成図である。図２は、この発明の遺伝子機能の予測装置の主要部を示した機能ブロック図である。
【００１６】
１はこの発明に係る遺伝子機能の予測装置であって、解析結果を外部へ公開する情報公開サーバ２が接続されている。そして、情報公開サーバ２の外側にはインターネット等の通信回線３が接続されており、情報公開サーバ２の内側には遺伝子機能の予測装置１のデータ保管・管理サーバ４が接続されている。また、公開されている外部のゲノム情報データベースから必要なデータを外部データ取込装置１１から遺伝子機能の予測装置１へ取り込むようになっている。なお、公開されている外部のゲノム情報データベースの代表的なものとしては、欧州ＥＢＩのＳｗｉｓｓ−Ｐｒｏｔデータベース（ｓｐ）、米国ＮＢＲＦのＰｒｏｔｅｉｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ（ｐｉｒ）、米国ＲＣＳＢのＰｒｏｔｅｉｎ  Ｄａｔａ  Ｂａｎｋ（ｐｄｂ）、及び日本Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎの  Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｄａｔａ  Ｂａｓｅ（ｐｒｆ）の４つのタンパク質データベースがあげられる。
【００１７】
データ保管・管理サーバ４には、ＧｅｎｅＳｃａｎ、ＦＧＥＮＥＳＨ、ＲｉｃｅＨＭＭ等をはじめとする主要な機能予測のためのソウトウエアが稼動し、それらの結果を統合し、また、解析プロセッサ５や相同性解析プロセッサ６といった他のサーバと連携させることにより、自動でゲノム配列情報の機能予測の注釈を作成するアノテーションサーバ７と、データ保管ディスク８とテープ記憶装置９が接続されたディスク制御プロセッサ１０とが接続されている。
【００１８】
図２に示したように、Ｗｅｂブラウザ上で予測遺伝子のアミノ酸配列情報を問い合わせ配列として手動入力すること、若しくは外部データ取込装置１１を介して目的とする遺伝子領域データを外部のゲノム情報データベースから自動的にダウンロードし、遺伝子領域データ取込部１２が取り込む。この取り込んだ遺伝子領域データは、タンパク質相同性検索実行部１３とｃＤＮＡ検索実行部１４とに送られる。
【００１９】
タンパク質相同性検索実行部１３へ送られた遺伝子領域データは外部のゲノム情報データベースから入手した最新データからなるタンパク質データベース１５又は核酸データベース１６を対象とした相同性検索を行い、相同性の指標である期待値（ｅ−ｖａｌｕｅと略記され、この数値が小さいほど相同性が高いとされる。）を検索結果判断部１７ａに送る。
【００２０】
検索結果判断部１７ａでは、まず、相同性の高いデータのみに絞るため、タンパク質相同性検索の結果のｅ−ｖａｌｕｅが基準値を超えるものを削除し、次に、検索結果からタンパク質機能情報以外の情報を除去するノイズ情報除去部１８ａと同一のタンパク質機能情報毎のグループ分けを行うタンパク質機能グループ化部１９を経て、データ判断部２０を通過して、遺伝子機能予測結果部２１でｅ−ｖａｌｕｅの最も小さいものから複数個が代表として選択される。遺伝子機能予測結果部２１で選択された複数個の代表はデータ保管・管理サーバ４に送られ、Ｗｅｂブラウザに表示できる形式に変換されてディスプレイ２４に表示されると同時にデータ保管装置２５（図１のデータ保管ディスク８及びテープ記憶装置９に相当するもの）に結果が保存される。
【００２１】
タンパク質相同性検索実行部１３での相同性検索を行い、最初に、検索結果のｅ−ｖａｌｕｅが基準値を超えたとして、検索結果判断部１７ａで削除されたデータは、もう一度タンパク質相同性検索実行部１３に戻って核酸データベース１６を対象とした相同性検索を行い、その後、検索結果判断部１７ａで、核酸データベース１６を対象とした相同性検索の結果のｅ−ｖａｌｕｅが基準値を超えるものを削除し、さらに、検索結果からタンパク質機能情報が予測情報であることを示す単語を含まない検索結果を選抜して、タンパク質機能情報以外の情報を削除するノイズ情報除去部１８ａとタンパク質機能グループ化部１９を経て、データ判断部２０を通過して、遺伝子機能予測結果部２１でｅ−ｖａｌｕｅの最も小さいものから複数個が代表として選択される。遺伝子機能予測結果部２１で選択された複数個の代表はデータ保管・管理サーバ４に送られ、Ｗｅｂブラウザに表示できる形式に変換されてディスプレイ２４に表示されると同時にデータ保管装置２５に結果が保存される。
【００２２】
また、タンパク質相同性検索実行部１３で核酸データベース１６を対象とした相同性検索を行って、ｅ−ｖａｌｕｅが基準値を超えたとして削除されたデータは、データ判断部２０でｃＤＮＡ相同性検索実行部１４へ送られ、予測遺伝子領域の塩基配列情報をもとに塩基配列データベース２３を対象とした相同性検索が行われる。ｃＤＮＡ相同性検索実行部１４で相同性検索がなされたデータは、検索結果判断部１７ｂでｃＤＮＡ相同性検索の結果のｅ−ｖａｌｕｅが基準値を超えるものを削除し、ノイズ情報除去部１８ｂを経て、遺伝子機能予測結果部２１でｅ−ｖａｌｕｅの最も小さいものから複数個が代表として選択される。遺伝子機能予測結果部２１で選択された複数個の代表はデータ保管・管理サーバ４に送られ、Ｗｅｂブラウザに表示できる形式に変換されてディスプレイ２４に表示されると同時にデータ保管装置２５に結果が保存される。
【００２３】
なお、外部データ取込装置１１により目的とする遺伝子領域データをダウンロードした際に取得した遺伝子機能情報以外のタンパク質データは、遺伝子機能情報以外のタンパク質データ取得部２４に保存され、その後データ保管・管理サーバ４に送られ、Ｗｅｂブラウザに表示できる形式に変換されてディスプレイ２４に表示されると同時にデータ保管装置２５に結果が保存される。
【００２４】
タンパク質機能情報についての相同性検索結果について、同じ機能を示していながら違った記述をされている検索結果については、下記の操作により同じタンパク質機能情報をグループ分けした。
【００２５】
タンパク質データベース１５又は核酸データベース１６からのタンパク質機能情報の中で、先頭から２つ乃至５つの単語を選択し、順序を無視して、１つでも同一語がある場合は、同じ機能を示すタンパク質機能情報としてグループ分けする。
【００２６】
グループの作成は３グループまでとし、各グループの中で最もｅ−ｖａｌｕｅが低いものを１つ選んで、オリジナルタンパク質機能情報とする。
【００２７】
残りの２つのグループについては、オリジナルタンパク質機能情報についての参考情報として、「Ｓｉｍｉｌａｒ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ｄａｔａ」として表示する。
【００２８】
タンパク質相同性検索プログラム（ＢＬＡＳＴＰ）の検索結果に実験等によるオリジナルなタンパク質機能情報（予測タンパク質情報であるとの説明のない検索結果）がある場合、相同性の指標であるｅ−ｖａｌｕｅの最も低いタンパク質機能情報を選択して予測遺伝子機能（ｐｕｔａｔｉｖｅ  ｐｒｏｔｅｉｎ）として出力する。
【００２９】
ｅ−ｖａｌｕｅが１×１０−４０以下の範囲で、タンパク質データベースと核酸データベースの両方にオリジナルタンパク質機能情報の検索結果がヒットした場合には、データベースの特質を考慮して、タンパク質データベースの検索結果を優先する。つまり、ｅ−ｖａｌｕｅが１×１０−４０以下でタンパク質データベースに検索結果がない場合に限り、核酸データベースの検索結果から最もｅ−ｖａｌｕｅが低いものを選択し、遺伝子機能予測結果として表示する（ｐｕｔａｔｉｖｅ  ｐｒｏｔｅｉｎ）。
【００３０】
相同性検索でオリジナルなタンパク質機能情報がヒットしない場合については、予測遺伝子の塩基配列情報にｃＤＮＡ配列が含まれているかどうかを、核酸相同性検索プログラム（ＢＬＡＳＴＮ）の相同性検索で判断し（相同性の有無は、ｅ−ｖａｌｕｅが１×１０−４０以下かどうかを判断基準とする。）、ｃＤＮＡ情報が含まれる場合は、タンパク質の存在は予想されるがタンパク質機能情報が不明という考えで、「ｕｎｋｎｏｗｎ  ｐｒｏｔｅｉｎ」と判断する。
【００３１】
その場合、検索結果にオリジナルタンパク質機能情報はヒットしなかったが、予測タンパク質機能情報がヒットした場合には、補足的なタンパク質機能情報という判断で、「ｕｎｋｎｏｗｎ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ｓｉｍｉｌａｒ  ｔｏ  ・・・」との記述に従い、「ｓｉｍｉｌａｒ  ｔｏ」以下にヒットした予測タンパク質機能情報を表示する。
【００３２】
予測遺伝子の塩基配列情報にｃＤＮＡ情報さえない場合は、遺伝子構造予測プログラムからのみ、その配列部分に遺伝子の存在が予測され、タンパク質情報や遺伝子発現情報の裏づけが得られないという考えから、「ｈｙｐｏｔｈｅｔｉｃａｌ  ｐｒｏｔｅｉｎ」と判断する。
【００３３】
この場合も、検索結果にオリジナルタンパク質機能情報ではなく、予測タンパク質機能情報のみヒットした場合には、補足的なタンパク質機能情報という判断で、「ｈｙｐｏｔｈｅｔｉｃａｌ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ｓｉｍｉｌａｒ  ｔｏ  ・・・」との記述に従い、「ｓｉｍｉｌａｒ  ｔｏ」以下にヒットした予測タンパク質機能情報を表示する。
【００３４】
以下に、この発明の遺伝子機能の予測装置に係る実施の形態の使用方法について、詳しく説明する。
【００３５】
図３乃至図６は、この発明の遺伝子機能の予測装置に係る実施の形態の処理の手順を示したフローチャートである。
【００３６】
まず、外部データ取込装置１１から予測遺伝子領域のアミノ酸配列情報（データ）を取り込み（ステップＳ１）、この取り込んだ予測遺伝子領域のアミノ酸配列情報（データ）についてタンパク質データベース１５を対象としたタンパク質相同性検索プログラム（ＢＬＡＳＴＰ）による検索を実行する（ステップＳ２）。
【００３７】
次に、このＢＬＡＳＴＰの検索結果から相同性の指標であるｅ−ｖａｌｕｅが１×１０−４０を超える結果を削除する（ステップＳ３）。その結果、検索結果が存在するか否かを判断し（ステップＳ４）、検索結果が存在するｅ−ｖａｌｕｅが１×１０−４０以下のものが存在する）場合には、検索結果に「ｐｕｔａｔｉｖｅ、ｈｙｐｏｔｈｅｔｉｃａｌ、ｕｎｋｎｏｗｎ」等、タンパク質情報が予測情報であることを示す単語を含まない検索結果を選抜し（ステップＳ５）、検索結果の存在（ｅ−ｖａｌｕｅが１×１０−４０以下のもの）がない場合には、外部の核酸データベース１６を対象としたＢＬＡＳＴＰの検索を実行する（ステップＳ１１）。
【００３８】
次に、ステップＳ５で選抜された検索結果が存在か否かを判断し（ステップＳ６）、検索結果が存在する場合には、ＢＬＡＳＴＰの検索結果からタンパク質機能情報以外の情報（登録番号情報、タンパク質コード情報、補足説明情報等）を削除し（ステップＳ７）、検索結果が存在しない場合にはタンパク質データベース１５と核酸データベース１６を対象としたＢＬＡＳＴＰ検索を実行する（ステップＳ１９）。
【００３９】
ステップＳ７でタンパク質機能情報以外の情報を削除したものは、後述するタンパク質機能情報の同一性判断プログラムに従って、検索結果を同一のタンパク質機能情報毎にグループ分けする（ステップＳ８）。ステップＳ８でグループ分けしたタンパク質機能情報の各グループ中でｅ−ｖａｌｕｅが最も小さい検索結果を代表として選び、グループ同士で比較して代表の中で期待値（ｅ−ｖａｌｕｅ）が小さいものから３件を選択する（ステップＳ９）。ステップＳ９で選択された期待値（ｅ−ｖａｌｕｅ）が最も小さい結果を「ｐｕｔａｔｉｖｅ  ｐｒｏｔｅｉｎ」として出力すると共に、代表の中でｅ−ｖａｌｕｅが小さいものから３件の検索結果を「ｓｉｍｉｌａｒ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ｄａｔａ」として出力する（ステップＳ１０）。
【００４０】
ステップＳ１９で実行されたＢＬＡＳＴＰの検索結果からｅ−ｖａｌｕｅが１×１０−４０を超えるものを削除する（ステップＳ２０）。その後、検索結果に「ｐｕｔａｔｉｖｅ、ｐｒｏｂａｂｌｅ、ｐｏｓｓｉｂｌｅ、ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ」等、タンパク質情報が予測情報であることを示す単語を含む検索結果を選抜する（ステップＳ２１）。ステップＳ２１で選抜された検索結果が存在するか否かを判断し（ステップＳ２２）、検索結果が存在する場合には、ＢＬＡＳＴＰの検索結果からタンパク質機能情報以外の情報（登録番号情報、タンパク質コード情報、補足説明情報等）を削除し（ステップＳ２３）、検索結果が存在しない場合には、予測遺伝子領域の塩基配列情報をもとに塩基配列データベース２３を対象にＢＬＡＳＴＰの検索を実行する（ステップＳ１４）。
【００４１】
ステップＳ１４で塩基配列データベースを対象にＢＬＡＳＴＰの検索をした検索結果からｅ−ｖａｌｕｅが１×１０−４０を超えるものを削除する（ステップＳ１５）。その結果、検索結果が存在するか否かを判断し（ステップＳ１６）、検索結果が存在する（ｅ−ｖａｌｕｅが１×１０−４０以下のものが存在する）場合には、遺伝子機能予測結果を「ｕｎｋｎｏｗｎ  ｐｒｏｔｅｉｎ」として出力すると共に、検索結果全体の中でｅ−ｖａｌｕｅが小さい結果３件を「ｓｉｍｉｌａｒ  ｃＤＮＡ  ｄａｔａ」として出力する（ステップＳ１７）。ステップＳ１５の検索結果が存在しない場合には、遺伝子機能予測結果を「ｈｙｐｏｔｈｅｔｉｃａｌ  ｐｒｏｔｅｉｎ」として出力する（ステップＳ１８）。
【００４２】
ステップＳ２３でタンパク質機能情報以外の情報を削除されたものは、後述するタンパク質機能情報の同一性判断プログラムに従って、検索結果を同一のタンパク質機能情報毎にグループ分けされる（ステップＳ２４）ものと、予測遺伝子領域の塩基配列情報をもとに塩基配列データベース２３を対象に核酸相同性検索プログラム（ＢＬＡＳＴＮ）の検索を実行する（ステップＳ２７）ものとに分かれる。
【００４３】
このうち、ステップＳ２４で同一のタンパク質機能情報毎にグループ分けされたものについては、その後、各グループ中でｅ−ｖａｌｕｅが最も小さい検索結果を代表として選び、グループ同士で比較して代表の中でｅ−ｖａｌｕｅが小さいものから３件を選択する（ステップＳ２５）。その結果、検索結果全体の中でｅ−ｖａｌｕｅが最も小さい結果を「ｕｎｋｎｏｗｎ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ｓｉｍｉｌａｒ  ｔｏ」以下若しくは「ｈｙｐｏｔｈｅｔｉｃａｌ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ｓｉｍｉｌａｒ  ｔｏ」以下に類似タンパク質情報として出力すると共に、各グループの代表である３つの検索結果を「ｓｉｍｉｌａｒ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ｄａｔａ」として出力する（ステップＳ２６）。
【００４４】
他方、ステップＳ２７で塩基配列データベース２３を対象にＢＬＡＳＴＮの検索を実行したものは、その検索結果からｅ−ｖａｌｕｅが１×１０−４０を超えるものを削除する（ステップＳ２８）。その結果、検索結果が存在するか否かを判断し（ステップＳ２９）、検索結果が存在する（ｅ−ｖａｌｕｅが１×１０−４０以下のものが存在する）場合には、遺伝子機能予測結果を「ｕｎｋｎｏｗｎｐｒｏｔｅｉｎ」として出力すると共に、検索結果全体の中でｅ−ｖａｌｕｅが小さい結果３件を「ｓｉｍｉｌａｒ  ｃＤＮＡ  ｄａｔａ」として出力する（ステップＳ３０）。ステップＳ２８の検索結果が存在しない場合には、遺伝子機能予測結果を「ｈｙｐｏｔｈｅｔｉｃａｌ  ｐｒｏｔｅｉｎ」として出力する（ステップＳ３１）。
【００４５】
次に、この発明の遺伝子機能の予測装置に係る実施の形態で使用するタンパク質機能情報の同一性判断プログラムについて説明する。
【００４６】
図７は、この発明の遺伝子機能の予測装置に係る実施の形態で使用するタンパク質機能情報の同一性判断プログラムのフローチャートである。
【００４７】
図３乃至図６に示した手順に従って、ＢＬＡＳＴＰの検索結果を取得し（ステップＳ４０）、その検索結果のｅ−ｖａｌｕｅの低いものからタンパク質機能情報の同一性を判断する２つの検索結果（検索結果Ａと検索結果Ｂ）を選抜する（ステップＳ４１）。ステップＳ４１で選抜された検索結果Ａと検索結果Ｂとのタンパク質機能情報についてスペースを区切りにして単語に分割する（ステップＳ４２）。その後、各タンパク質機能情報の先頭から３つの単語を選び、それぞれＡ１、Ａ２、Ａ３及びＢ１、Ｂ２、Ｂ３に代入する（ステップＳ４３）。ステップＳ４３で作成されたグループＡ（Ａ１、Ａ２、Ａ３）とＢグループ（Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３）を比較して、両グループの間に同一語があるかどうかを検索する（ステップＳ４４）。
【００４８】
そして、ステップＳ４４の検索結果について同一語が存在するか否かを判断し（ステップＳ４５）、同一語が存在する場合は、検索結果Ａと検索結果Ｂとは同一のタンパク質機能情報であると判断し、同じタンパク質機能グループに分類し（ステップＳ４６）、同一語が存在しない場合は、検索結果Ａと検索結果Ｂとは異なったタンパク質機能情報であると判断し、違うタンパク質機能グループに分類する（ステップＳ４７）。
【００４９】
ステップＳ４６又はステップＳ４７によってタンパク質機能グループの分類がなされた後は、次に期待値（ｅ−ｖａｌｕｅ）の低い検索結果Ｃを選抜し（ステップＳ４８）、その後、検索結果Ｃが存在するか否かを判断し（ステップＳ４９）、検索結果Ｃが存在する場合にはステップＳ４２に進み、検索結果Ｃが存在しない場合にはタンパク質機能情報をグループ分けして出力する（ステップＳ５０）。
【００５０】
次に、この発明の遺伝子機能の予測装置に係る実施の形態で採用したＢＬＡＳＴを用いた相同性検索の検出感度について説明する。
【００５１】
タンパク質データベースを対象としたタンパク質相同性検索プログラム（ＢＬＡＳＴＰ）の検索、及びイネ・ゲノム配列情報を対象とした核酸相同性検索プログラム（ＢＬＡＳＴＮ）の検索とも、どのレベルでの相同性をもってＢＬＡＳＴ検索のヒット情報と考えるかは、予測の精度を吟味するうえで重要である。検索結果に必要以上に高い相同性を求めれば遺伝子機能予測に必要な情報を取りこぼす可能性が高まり、逆に相同性のレベルを下げ過ぎるといわゆるｆａｌｓｅ−ｐｏｓｉｔｉｖｅな情報をもとに遺伝子の機能予測を進める可能性が増大する。
【００５２】
ＢＬＡＳＴ検索での相同性の指標として期待値（ｅ−ｖａｌｕｅ）が用いられ、相同性の有無を判断するｅ−ｖａｌｕｅのレベルは、検索対象や検索の目的によって異なるが、概ね１×１０−１００〜１×１０−１０程度の範囲で設定されることが多い。この発明の遺伝子機能の予測装置に係る実施の形態では、以下に示した検討結果から、タンパク質データベースへのＢＬＡＳＴＰ検索結果の採用範囲を１×１０−４０以下、ｃＤＮＡデータベースへのＢＬＡＳＴＮ検索結果についても１×１０−４０以下とした。
【００５３】
まず、予測遺伝子領域のアミノ酸配列のＢＬＡＳＴＰ検索結果のｅ−ｖａｌｕｅの分布を調査した。
【００５４】
イネ・ゲノムの予測遺伝子領域のアミノ酸配列を問い合わせ配列として、ｂｌａｓｔｐ＿ｎｒを実行した場合の検索結果のｅ−ｖａｌｕｅの分布を調査した。調査サンプルとしてイネ第一染色体の全ＰＡＣクローンを対象とした。その結果を図８と図９に示した。
【００５５】
図８は、米国ＮＢＲＦのＰｒｏｔｅｉｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ（ｐｉｒ）、欧州ＥＢＩのＳｗｉｓｓ−Ｐｒｏｔデータベース（ｓｐ）を対象としたＢＬＡＳＴＰの検索結果のｅ−ｖａｌｕｅの分布図である。図９は、米国ＧｅｎＢａｎｋ（ｇｂ）、欧州ＥＭＢＬ（ｅｍｂ）、日本ＤＤＢＪ（ｄｂｊ）を対象としたＢＬＡＳＴＰの検索結果のｅ−ｖａｌｕｅの分布図である。
【００５６】
その結果、どのデータベースを対象とした検索結果でも、ｅ−ｖａｌｕｅが１×１０−６０を超えるあたりから検索結果数が大幅に増加していることが判明した。特に、この発明の遺伝子機能の予測装置に係る実施の形態で結果を重視しているタンパク質データベースの１つであるＰｒｏｔｅｉｎ  Ｉｎｆｏｍａｔｉｏｎ  Ｒｅｓｏｕｃｅ（ｐｉｒ）のタンパク質データベースでの検索結果でこの傾向が顕著であった。これらの結果は、傾向としてｅ−ｖａｌｕｅが１×１０−６０を超えるあたりから、いわゆる「ｆａｌｓｅ−ｐｏｓｉｔｉｖｅ」の検索結果を次第に多く含みはじめることを示唆している。アミノ酸配列の相同性判断として１×１０−４０〜１×１０−６０あたりで検索結果の採用、不採用を判断することが妥当と考えられるが、この発明の遺伝子機能の予測装置に係る実施の形態では、ｅ−ｖａｌｕｅが１×１０−４０以下の検索結果を採用することとした。
【００５７】
次に、ｃＤＮＡ情報の相同性解析結果のｅ−ｖａｌｕｅの分布を調査した。
【００５８】
ＰＡＣ１０クローンの塩基配列情報を問い合わせ配列としてＢＬＡＳＴＮ検索を行い、ｃＤＮＡに相同性がある検索結果のｅ−ｖａｌｕｅの分布を調べた。その結果を図７に示した。
【００５９】
図１０は、ＢＬＡＳＴＮ検索でのｃＤＮＡのヒット件数を左側の縦軸に取り、ｃＤＮＡ予測領域と遺伝子予測領域の染色体上での一致率を右側の縦軸に取り、横軸にはｃＤＮＡ情報の相同性検索結果のｅ−ｖａｌｕｅを取った。
【００６０】
ｃＤＮＡに対する相同性検索結果のヒット件数は、ｅ−ｖａｌｕｅが１×１０−２０上回ったあたりから、急激に増加した。また、相同性が認められたｃＤＮＡ予測領域がＲＧＰで予測した遺伝子領域と重なっているかどうかを調べたところ、ｅ−ｖａｌｕｅの上昇にともなって徐々に低下し、１×１０−２０を以上では、予測ｃＤＮＡ領域と予測遺伝子領域の一致率は３０％前後にとどまった。この結果は、ｅ−ｖａｌｕｅが上昇するに従って、予測遺伝子領域から外れたｃＤＮＡのヒット（その多くは「ｆａｌｓｅ−ｐｏｓｉｔｉｖｅ」と考えられる）が増加することを示している。
【００６１】
これらの結果からｃＤＮＡの相同性判断にはｅ−ｖａｌｕｅで１×１０−４０〜１×１０−２０周辺で閾値を設けることが妥当であろうと予想された。今回のプログラムでは、前述のとおり、ｅ−ｖａｌｕｅが１×１０−４０以下であるかどうかで相同性の判断を行った。
【００６２】
なお、以上の実施の形態に示した遺伝子機能の予測方法及びその装置は、既存の遺伝子領域予測プログラムと組み合わせることにより、塩基配列から遺伝子機能までを、高速、大容量で予測するゲノム高度アノテーションシステムに利用することができるのは勿論である。
【００６３】
【実施例】
以下、この発明の遺伝子機能の予測装置に係る実施例について説明する。
【００６４】
実施例では、予測遺伝子のアミノ酸配列情報を問い合わせ配列として、欧州ＥＢＩのＳｗｉｓｓ−Ｐｒｏｔデータベース（ＳＰ）、米国ＮＢＲＦのＰｒｏｔｅｉｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ（ｐｉｒ）、米国ＲＣＳＢのＰｒｏｔｅｉｎ  Ｄａｔａ  Ｂａｎｋ（ｐｄｂ）、及び日本Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎの  Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｄａｔａ  Ｂａｓｅ（ｐｒｆ）の４つのタンパク質データベース、及び米国ＮＣＢＩのＧｅｎＢａｎｋ、欧州ＥＢＩのＥＭＢＬ、日本国立遺伝学研究所のＤＤＢＪ等の核酸データベースを対象に相同性検索（米国ＮＩＨ開発のＢＬＡＳＴＰを使用）を実行した。
【００６５】
［遺伝子機能の予測結果の評価］
実際にイネ・ゲノムの塩基配列情報を使って、この発明の遺伝子機能の予測装置に係る実施の形態の性能を評価した。
【００６６】
予測対象のゲノム情報は、イネ（日本晴）の第１染色体の４，００８遺伝子（１７８クローン）を用いた。
【００６７】
方法は、２００１年末時点でＧｅｎＢａｎｋに登録されているイネ（日本晴）の第１染色体の予測遺伝子（４，００８個）について、ＧｅｎＢａｎｋに登録されている遺伝子機能予測結果（研究者が手動でアノテーション）とこの発明の遺伝子機能の予測装置に係る実施の形態を用いた結果とを比較した。
【００６８】
システムの試行結果を表１に示した。この発明の遺伝子機能の予測装置に係る実施の形態をＡＡＣ、手動によるアノテーションをＲＧＰＭＡと表した。
【００６９】
【表１】
2004252767.tif 000003
【００７０】
手動のアノテーションの場合は、アノテーションが行われた時期により、相同性検索で参照されるタンパク質情報が異なるため（現在と比べ、古いタンパク質データベースを用いることになるため）、同じ方法でアノテーションが行われてもその結果が異なると予想される。
【００７１】
そこで、手動のアノテーションが行われた結果のうち、比較的データの新しい２００１年１月以降に登録された１４９クローン（ＢＡＣ２８クローン、ＰＡＣ１２１クローン、予測遺伝子数計３，４０６個）のアノテーション結果について、この発明の遺伝子機能の予測装置に係る実施の形態を用いた遺伝子機能の予測結果と手動のアノテーション結果とを比較した。その結果を表１の左カラムに示した。
【００７２】
オリジナルタンパク質機能情報の抽出段階で、ＡＡＣがＲＧＰＭＡと同じタンパク質機能を選択した割合は、ＡＡＣの選択したオリジナルタンパク質情報の約８６％であった。手動のアノテーションと異なったタンパク質機能情報を選択した割合は約５％で、その多くはＡＡＣがタンパク質データベースのオリジナルタンパク質情報を選択したのに対し、ＲＧＰＭＡでは核酸データベースからのタンパク質情報を選択していることが原因によるものであった。
【００７３】
オリジナルタンパク質機能情報のヒットがなかった場合は「ｕｎｋｎｏｗｎ  ｐｒｏｔｅｉｎ」又は「ｈｙｐｏｔｈｅｔｉｃａｌ  ｐｒｏｔｅｉｎ」と判断されるが、その結果は「ｕｎｋｎｏｗｎ  ｐｒｏｔｅｉｎ」の場合で７８％が、「ｈｙｐｏｔｈｅｔｉｃａｌ  ｐｒｏｔｅｉｎ」の場合で９４％が、ＲＧＰＭＡの結果と一致した。傾向として、ＡＡＣよりもＲＧＰＭＡの方がｃＤＮＡ情報を多く採用する傾向が認められ（ＡＡＣだけがｃＤＮＡ情報を採用した件数は６８件なのに対し、ＲＧＰＭＡだけがｃＤＮＡ情報を採用したのは１１５件）、これが予想よりも若干低い「ｕｎｋｎｏｗｎ  ｐｒｏｔｅｉｎ」の一致率（７８％）の一因となっている可能性が高い。
【００７４】
次に、２０００年１２月以前に手動のアノテーションが行われた２９クローン（６０２予測遺伝子）についても、この発明の遺伝子機能の予測装置に係る実施の形態を用いた遺伝子機能の予測結果と比較した。その結果を表１の右のカラムに示した。
【００７５】
オリジナルタンパク質機能情報の一致率（６９％）、「ｕｎｋｎｏｗｎ  ｐｒｏｔｅｉｎ」の一致率（４２％）とも、２００１年１月以降にアノテーションされた結果と比べて大幅に低下した。手動でのアノテーションに用いられた相同性検索のタンパク質データベースが現在のものではないこと、手動アノテーションの方法や記述方法が現在の方法と統一されていないことなどが、これらの一致率低下の原因と考えられる。
【００７６】
参考までに、２００１年以降にアノテーションされた結果（表１の左カラム）の中で、比較的アノテーションデータの新しいＢＡＣの２８クローンに限って結果を比較すると、オリジナルタンパク質機能情報の一致率は９１％、「ｕｎｋｎｏｗｎ  ｐｒｏｔｅｉｎ」の一致率は７４％と算出された。
【００７７】
これらの結果は、アノテーションされた時期がアノテーション結果の一致率に大きく影響していることを示しており、相同性検索の際に対象とするタンパク質データベースの内容の新しさが、アノテーションの結果に大きく影響することを示している。
【００７８】
手動のアノテーションの場合は、一旦アノテーションされた結果を、タンパク質データベースの内容が更新されたからといって、直ちに新しいタンパク質データベースを使ってアノテーションし直すことは現実的には不可能であるが、この発明の遺伝子機能の予測装置に係る実施の形態を用いることにより、短時間で大量の遺伝子情報を最新のタンパク質データベース情報を参考にしてアノテーションすることが可能となる。
【００７９】
さらに、今日、配列が決定された大量のゲノム情報の内容を高速で予測し、意味付けることができ、医薬開発や作物育種等、産業用に利用する上で今後、不可欠の技術となると考えられる。
【００８０】
［遺伝子機能情報のデータベースの作成］
この発明の遺伝子機能の予測装置に係る実施の形態で得られる予測結果をＧｅｎＢａｎｋのＣＤＳ  Ｆｅａｔｕｒｅに記述されたタンパク質機能情報（手動アノテーションの登録情報）と共に抽出して、データベース（テキスト形式）を作成し、この情報をＷｅｂから参照可能とするプログラムを作成した。
【００８１】
その出力の一例を図１１及び図１２に示した。
【００８２】
図１１は、クローン毎に遺伝子機能の予測結果の一覧を示した出力例である。
【００８３】
左側にＧｅｎＢａｎｋのＣＤＳ  Ｆｅａｔｕｒｅに記述されたタンパク質機能情報（手動のアノテーションの登録情報）を示し、右側にこの発明の遺伝子機能の予測装置に係る実施の形態で自動抽出された遺伝子機能情報（Ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を示している。
【００８４】
図１２で示した遺伝子機能の予測の詳細情報では、この発明の遺伝子機能の予測装置に係る実施の形態で自動抽出された遺伝子機能情報（ＰｒｅｄｉｃｔｅｄＦｕｎｃｔｉｏｎ）及びその情報が最終的に選択される前の類似参考情報（Ｓｉｍｉｌａｒ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ｄａｔａ）、ｃＤＮＡ情報、モチーフ検索情報、膜タンパク質予測情報、細胞内局在性予測情報等も表示し、さらに表示された情報の元データへのリンクも可能とした。
【００８５】
このような遺伝子機能の予測情報を表示し、関連するタンパク質機能情報、ｃＤＮＡ情報、タンパク質モチーフ情報等を同一画面で表示し、お互いの詳細情報をリンクさせることによって、遺伝子解析を正確かつ効率的に進め、遺伝子機能関連情報を産業に利用するために有効かつ簡便な方法で提供することが可能となる。
【００８６】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１に記載の発明によれば、公開されている複数のゲノム情報データベースの少なくとも１つから目的とする予測遺伝子領域を示すアミノ酸配列情報をダウンロードし、該ダウンロードしたアミノ酸配列情報を問い合わせ配列として複数のゲノム情報データベースのアミノ酸配列情報を対象にして相同性検索を実施して、最も有力な遺伝子機能情報を決定するようにしたので、遺伝子領域予測プログラムが出力した遺伝子のアミノ酸配列情報を取り込み、タンパク質データベースを対象にした相同性検索及び検索結果から最も適切な遺伝子機能情報を選択するプロセスを自動的に高速で行わせることができる。
【００８７】
請求項２に記載の発明によれば、ゲノム情報データベースとして、主にタンパク質データベースを用い、補足的に核酸データベースを用いたので、両者のデータベースの特質を考慮した操作が可能となり、遺伝子機能予測結果に相同性に関する細かな注釈を付加することができるから、請求項１の効果に加えて、遺伝子機能情報の同定にかかる研究者の負荷をより軽減することができる。
【００８８】
請求項３に記載の発明によれば、ゲノム情報データベースからの検索結果の相同性判断を検索結果が示す期待値を用いて行い、かつ該期待値が１×１０−６０〜１×１０−１０の範囲でその相同性を判断するので、従来の手動による遺伝子機能予測結果との一致率の高い検索結果が得られ、請求項１又は２の効果に加えて、予測の精度の高い遺伝子機能情報の同定が可能となる。
【００８９】
請求項４に記載の発明によれば、タンパク質機能情報の相同性をタンパク質機能情報の記述の先頭の２つ乃至５つ単語の共通性によって判断するので、タンパク質機能情報のネーミングの法則性を利用した相同性検索が実行できるため、請求項１乃至３のいずれか１つの効果に加えて、さらに相同性検索の効率が高まる。
【００９０】
請求項５に記載の発明によれば、公開されている外部のゲノム情報データベースを参照して類似したデータを検索し、該検索したデータとの間の相同性により遺伝子機能情報を決定する遺伝子機能の予測装置であって、ゲノム情報データベースから目的とする予測遺伝子領域を示すアミノ酸配列情報をダウンロードする遺伝子領域データ取込部と、該遺伝子領域データ取込部によりダウンロードしたアミノ酸配列情報を保管するデータベース部と、該データベース部に保管された前記アミノ酸配列情報に対してタンパク質、核酸及び塩基配列との相同性検索を行う検索実行部と、該検索実行部の検索結果を基準値との比較により最も有力なゲノム配列情報が示す遺伝子機能情報を決定する検索結果判断部とを有するので、遺伝子領域予測プログラムが出力した遺伝子のアミノ酸配列情報を取り込み、タンパク質データベースを対象にした相同性検索及び検索結果から最も適切な遺伝子機能情報を選択するプロセスを自動的に高速で行わせることができる。
【００９１】
請求項６に記載の発明によれば、検索結果判断部には、最も有力な遺伝子機能情報を第１番目として順次相同性の高い遺伝子機能情報を複数個抽出し、この抽出した遺伝子機能情報をもとにして、遺伝子機能に関する参考情報を自動的に作成する遺伝子機能予測結果部が組み込まれ又は接続されているので、遺伝子機能予測結果に相同性に関する細かな注釈を付加することができるから、請求項５の効果に加えて、遺伝子機能情報の同定にかかる研究者の負荷をより軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の遺伝子機能の予測装置に係る実施の形態の構成図である。
【図２】同実施の形態の主要部を示した機能ブロック図である。
【図３】同実施の形態の処理の手順を示したフローチャートである。
【図４】同実施の形態の処理の手順を示したフローチャートである。
【図５】同実施の形態の処理の手順を示したフローチャートである。
【図６】同実施の形態の処理の手順を示したフローチャートである。
【図７】同実施の形態で使用するタンパク質機能情報の同一性判断プログラムのフローチャートである。
【図８】米国ＮＢＲＦのＰｒｏｔｅｉｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ（ｐｉｒ）、欧州ＥＢＩのＳｗｉｓｓ−Ｐｒｏｔデータベース（ｓｐ）を対象としたＢＬＡＳＴＰの検索結果のｅ−ｖａｌｕｅの分布図である。
【図９】米国ＧｅｎＢａｎｋ（ｇｂ）、欧州ＥＭＢＬ（ｅｍｂ）、日本ＤＤＢＪ（ｄｂｊ）を対象としたＢＬＡＳＴＰの検索結果のｅ−ｖａｌｕｅの分布図である。
【図１０】ｃＤＮＡ情報の相同性検索結果のｅ−ｖａｌｕｅの分布図である。
【図１１】この発明の遺伝子機能の予測装置に係る実施の形態のクローン毎に遺伝子機能の予測結果の一覧を示した出力例である。
【図１２】同実施の形態の遺伝子機能の予測の詳細情報を示した出力例である。
【符号の説明】
１  遺伝子機能の予測装置
４  データ保管・管理サーバ
５  解析プロセッサ
６  相同性解析プロセッサ
７  アノテーションサーバ
８  データ保存ディスク
９  テープ記憶装置
１０  ディスク制御プロセッサ
１１  外部データ取込装置
１２  遺伝子領域データ取込部
１３  タンパク質相同性検索実行部
１４  ｃＤＮＡ検索実行部
１５  タンパク質データベース（データベース部）
１６  核酸データベース（データベース部）
１７ａ，１７ｂ  検索結果判断部
１８  ノイズ情報除去部
１９  タンパク質機能グループ化部
２０  データ判断部
２１  遺伝子機能予測結果部
２２  塩基配列データベース（データベース部）
【図１】
2004252767.tif 000004
【図２】
2004252767.tif 000005
【図３】
2004252767.tif 000006
【図４】
2004252767.tif 000007
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
2004252767.tif 000011
【図９】
2004252767.tif 000012
【図１０】
2004252767.tif 000013
【図１１】
2004252767.tif 000014
【図１２】
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