(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークモデルをキュレーションするためのコンピュータ化された方法であって、前記方法が、
通信ポートと、当初のネットワークモデルおよび前記当初のネットワークモデルの要素を代表するデータを含む少なくとも１つの電子データベースを保存する少なくとも１つの非一時的コンピュータ可読媒体と通信している少なくとも１つのコンピュータプロセッサを含むコンピュータシステムによって、複数のエッジと相互接続した複数のノードを含む前記当初のネットワークモデルを提供するステップであって、それぞれのエッジが２つの接続されたノードの間の因果関係の代表であるステップと、
複数のユーザーからのユーザーアクションをリクエストするステップであって、前記ユーザーアクションが前記ネットワークモデルの要素に向けられ、前記要素がエッジ、ノード、またはエッジもしくはノードと関連付けられた情報のアイテムを含むステップと、
それぞれの要素に対して受け取られた前記ユーザーアクションに基づいて、承認スコアおよび棄却スコアを前記ネットワークモデルのそれぞれの要素に割り当てるステップと、
それぞれが検証閾値を超える承認スコアを有する要素の第１の集合を識別するステップと、
それぞれが棄却閾値を超える棄却スコアを有する要素の第２の集合を識別するステップと、
それぞれが前記検証閾値より低い承認スコア、および前記棄却閾値より低い棄却スコアを有する要素の第３の集合を識別するステップと、
前記要素の第１の集合を含み、前記要素の第２の集合を削除し、前記要素の第３の集合を削除する、キュレーションされたネットワークモデルを生成するステップと、
前記通信ポートを介して、前記キュレーションされたネットワークモデルを代表するデータを提供するステップと、を含むコンピュータ化された方法。
【請求項２】
前記複数のユーザーからの追加的なユーザーアクションをリクエストするステップであって、前記追加的なユーザーアクションが特定的に前記要素の第３の集合に向けられるステップをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項３】
少なくとも１つのユーザーアクションが前記ネットワークモデルには以前になかった新しい要素に対する提案を含み、前記方法が前記新しい要素に向けられたユーザーアクションをリクエストするステップと、前記新しい要素の承認スコアが前記検証閾値を超えることを判定することによって前記新しい要素を検証した後、前記新しい要素を含むことによって、前記当初のネットワークモデルまたは前記キュレーションされたネットワークモデルを修正するステップとをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項４】
前記ユーザーアクションの少なくとも一部が、前記ユーザーによって提供される、前記ユーザーが前記ネットワークモデルの要素を承認するかまたは承認しないかを示す二値投票である、請求項１に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項５】
それぞれの要素に割り当てられた前記スコアが、前記それぞれの要素に向けられた、受け取られたユーザーアクションの数、前記受け取られたユーザーアクションのそれぞれの特徴、またはその両方の関数であり、前記受け取られたユーザーアクションのそれぞれの前記特徴が、前記それぞれのユーザーアクションが肯定的な性質かまたは否定的な性質であるかどうかの表示を含む、請求項１に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項６】
前記ネットワークモデルが、生物学的システムを代表し、それぞれのノードがその他のノードのうちの少なくとも１つと相互作用する生物学的エンティティを代表し、かつそれぞれのエッジが前記生物学的エンティティ間の因果関係を代表する、請求項１に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項７】
前記ネットワークモデルを代表する前記データが、Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅを使用して提供される、請求項６に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項８】
それぞれのユーザーの前記ユーザーアクションに従って個々のユーザーに与えられたインセンティブを統合評価システムによって管理するステップをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項９】
前記統合評価システムが、前記ユーザーアクションに従ってある数のポイントをユーザーに与え、前記与えられたポイント数が前記ネットワークモデルの状態に従って修正され、前記状態が、前記要素に対して受け取られた前記ユーザーアクションの数、前記要素に対して受け取られた前記ユーザーアクションの前記性質、または前記ネットワークモデル内のその他のノードおよびエッジと相対的な前記ノードもしくはエッジの場所を含む１つ以上の要因によって決定される、請求項８に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項１０】
前記統合評価システムが前記要素の検証に向けられたユーザーアクションに基づいてユーザーに追加的なポイントを与え、その後、前記要素が後続のユーザーアクションによって検証され、かつ前記新しい要素を提供したユーザーに割り当てられるポイントの数が、前記ネットワークモデル内の既存の要素の修正を提供したユーザーに割り当てられるポイントの数より大きい、請求項９に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項１１】
投票するユーザーアクションに対して前記ユーザーに与えられた前記ポイントの数が、新しい要素を提供するユーザーアクションに対して前記ユーザーに与えられた前記ポイントの数より少ない、請求項９に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項１２】
第１の要素が、
少なくとも閾値の数のユーザーアクションに関連付けられ、
第２の要素が閾値より少ない数のユーザーアクションと関連付けられ、
前記第１の要素に関連付けられたユーザーアクションに対して前記ユーザーに与えられた前記ポイントの数が、前記第２の要素に関連付けられたユーザーアクションに対して前記ユーザーに与えられた前記ポイントの数より少ない、請求項９に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項１３】
前記要素の第３の集合内の要素に関連付けられたユーザーアクションに対して前記ユーザーに与えられた前記ポイントの数が、前記要素の第１の集合内または前記要素の第２の集合内の要素に関連付けられたユーザーアクションに対して前記ユーザーに与えられた前記ポイントの数より大きい、請求項９に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項１４】
前記ネットワークモデルが生物学的システムを代表する生物学的ネットワークモデルであり、前記生物学的ネットワークモデルがマクロネットワークモデルの部分集合であり、かつ前記マクロネットワークモデルの境界を選択することによって定義される、請求項１に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項１５】
前記複数のユーザー内のユーザーの部分集合から受け取ったユーザーアクションが相関関係にあることを判定するステップと、前記ユーザーの部分集合から受け取った前記ユーザーアクションを棄却するステップとをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ化された方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
クラウドソーシング構想は、「課題」として掲げられた特定の質問に対処するために、幅広い異種の技術社会の専門知識を活用し、かつ注目するために、２０年近くにわたり使用されてきた。これらの課題は、トピックに対して、以下に示すもののように、多岐にわたりかつ労働集約的に対処されてきた。すなわち、映画に対するユーザーレーティングの予測（Ｎｅｔｆｌｉｘの課題）、知識獲得およびデータマイニング（ＫＤＤカップ、ｗｗｗ．ｋｄｄ．ｏｒｇ／ｋｄｄｃｕｐ／，  ［Ｋｏｈａｖｉ  Ｒ，Ｂｒｏｄｌｅｙ  ＣＥ，Ｆｒａｓｃａ  Ｂ，Ｍａｓｏｎ  Ｌ，Ｚｈｅｎｇ  Ｚ．ＫＤＤ−Ｃｕｐ  ２０００  ｏｒｇａｎｉｚｅｒｓ’  ｒｅｐｏｒｔ：ｐｅｅｌｉｎｇ  ｔｈｅ  ｏｎｉｏｎ．ＡＣＭ  ＳＩＧＫＤＤ  Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎｓ  Ｎｅｗｓｌｅｔｔｅｒ．２０００；２（２）：８６−９３］）、マイクロアレイおよび次世代シーケンス処理（ＭＡＱＣ，ｗｗｗ．ｆｄａ．ｇｏｖ／ＭｉｃｒｏＡｒｒａｙＱＣ／，［Ｓｈｉ  Ｌ，Ｃａｍｐｂｅｌｌ  Ｇ，Ｊｏｎｅｓ  ＷＤ，ｅｔ  ａｌ．Ｔｈｅ  Ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ  Ｑｕａｌｉｔｙ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  （ＭＡＱＣ）−ＩＩ  ｓｔｕｄｙ  ｏｆ  ｃｏｍｍｏｎ  ｐｒａｃｔｉｃｅｓ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  ａｎｄ  ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ−ｂａｓｅｄ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  ｍｏｄｅｌｓ  （ＥＩ）．２０１０］）、およびタンパク質の折り畳み（ＦｏｌｄＩｔ，ｗｗｗ．ｆｏｌｄ．ｉｔ，［Ｇｏｏｄ  ＢＭ，  Ｓｕ  ＡＩ．Ｇａｍｅｓ  ｗｉｔｈ  ａ  ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ  ｐｕｒｐｏｓｅ．Ｇｅｎｏｍｅ  Ｂｉｏｌｏｇｙ．２０１１；１２（１２）：１３５］）などのように対処されてきた。一般的な保管場所の中の科学的な知識を収集するためのクラウドベースのアプローチも試みられてきた。一般的な保管場所とは、ＢｉｏＣａｒｔａ（ｗｗｗ．ｂｉｏｃａｒｔａ．ｃｏｍ／）、またはＷｉｋｉＰａｔｈｗａｙｓ（ｗｗｗ．ｗｉｋｉｐａｔｈｗａｙｓ．ｏｒｇ，［Ｐｉｃｏ  ＡＲ，Ｋｅｌｄｅｒ  Ｔ，ｖａｎ  Ｉｅｒｓｅｌ  ＭＰ，Ｈａｎｓｐｅｒｓ  Ｋ，Ｃｏｎｋｌｉｎ  ＢＲ，Ｅｖｅｌｏ  Ｃ．ＷｉｋｉＰａｔｈｗａｙｓ：ｐａｔｈｗａｙ  ｅｄｉｔｉｎｇ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｐｅｏｐｌｅ．ＰＬｏＳ  ｂｉｏｌｏｇｙ．Ｊｕｌ  ２２  ２００８；６（７）：ｅ１８４］）などである。しかしながら、これらのアプローチは、数限りない出版物の中で報告されたデータを組み合わせることによって得られうる知識を検証するために使用するのには十分に強力であるとはいえない。複雑な関係データは、従来の査読プロセスを通して容易に評価することはできない［Ｍｅｙｅｒ  Ｐ，Ａｌｅｘｏｐｏｕｌｏｓ  ＬＧ，Ｂｏｎｋ  Ｔ，ｅｔ  ａｌ．Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｙｓｔｅｍｓ  ｂｉｏｌｏｇｙ  ｒｅｓｅａｒｃｈ  ｉｎ  ｔｈｅ  ａｇｅ  ｏｆ  ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ  ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ．Ｎａｔ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ．Ｓｅｐ  ２０１１；２９（９）：８１１−８１５］。本発明は、ある技術分野でのデータおよび出版物の爆発的な急増に直面している科学者およびエンジニアの必要に対処できるシステムを提供する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００２】
【非特許文献１】ｗｗｗ．ｋｄｄ．ｏｒｇ／ｋｄｄｃｕｐ／，  ［Ｋｏｈａｖｉ  Ｒ，Ｂｒｏｄｌｅｙ  ＣＥ，Ｆｒａｓｃａ  Ｂ，Ｍａｓｏｎ  Ｌ，Ｚｈｅｎｇ  Ｚ．ＫＤＤ−Ｃｕｐ  ２０００  ｏｒｇａｎｉｚｅｒｓ’  ｒｅｐｏｒｔ：ｐｅｅｌｉｎｇ  ｔｈｅ  ｏｎｉｏｎ．ＡＣＭ  ＳＩＧＫＤＤ  Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎｓ  Ｎｅｗｓｌｅｔｔｅｒ．２０００；２（２）：８６−９３］
【非特許文献２】ｗｗｗ．ｆｄａ．ｇｏｖ／ＭｉｃｒｏＡｒｒａｙＱＣ／，［Ｓｈｉ  Ｌ，Ｃａｍｐｂｅｌｌ  Ｇ，Ｊｏｎｅｓ  ＷＤ，ｅｔ  ａｌ．Ｔｈｅ  Ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ  Ｑｕａｌｉｔｙ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  （ＭＡＱＣ）−ＩＩ  ｓｔｕｄｙ  ｏｆ  ｃｏｍｍｏｎ  ｐｒａｃｔｉｃｅｓ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  ａｎｄ  ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ−ｂａｓｅｄ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  ｍｏｄｅｌｓ  （ＥＩ）．２０１０］
【非特許文献３】ｗｗｗ．ｆｏｌｄ．ｉｔ，［Ｇｏｏｄ  ＢＭ，  Ｓｕ  ＡＩ．Ｇａｍｅｓ  ｗｉｔｈ  ａ  ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ  ｐｕｒｐｏｓｅ．Ｇｅｎｏｍｅ  Ｂｉｏｌｏｇｙ．２０１１；１２（１２）：１３５］
【非特許文献４】ｗｗｗ．ｂｉｏｃａｒｔａ．ｃｏｍ／
【非特許文献５】ｗｗｗ．ｗｉｋｉｐａｔｈｗａｙｓ．ｏｒｇ，［Ｐｉｃｏ  ＡＲ，Ｋｅｌｄｅｒ  Ｔ，ｖａｎ  Ｉｅｒｓｅｌ  ＭＰ，Ｈａｎｓｐｅｒｓ  Ｋ，Ｃｏｎｋｌｉｎ  ＢＲ，Ｅｖｅｌｏ  Ｃ．ＷｉｋｉＰａｔｈｗａｙｓ：ｐａｔｈｗａｙ  ｅｄｉｔｉｎｇ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｐｅｏｐｌｅ．ＰＬｏＳ  ｂｉｏｌｏｇｙ．Ｊｕｌ  ２２  ２００８；６（７）：ｅ１８４］
【非特許文献６】Ｍｅｙｅｒ  Ｐ，Ａｌｅｘｏｐｏｕｌｏｓ  ＬＧ，Ｂｏｎｋ  Ｔ，ｅｔ  ａｌ．Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｙｓｔｅｍｓ  ｂｉｏｌｏｇｙ  ｒｅｓｅａｒｃｈ  ｉｎ  ｔｈｅ  ａｇｅ  ｏｆ  ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ  ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ．Ｎａｔ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ．Ｓｅｐ  ２０１１；２９（９）：８１１−８１５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上記のように、指名された個人による知識の検証のための初期のソリューションは、１つの複雑なトピックについて様々な関連する態様に関する大量の定量データが数多くの研究者によって短期間に生成される場合に要求される速度に追いつかない場合がある。クラウドによってネットワークモデルをキュレーションして、結果として得られたキュレーションされたネットワークモデルを配布することは、コンピュータネットワークの使用によって容易になる場合があることを出願者は認識している。本明細書に記載されるコンピュータシステムおよびコンピュータプログラム製品は、複数の個人からの入力を含むことによってネットワークモデルのキュレーションを含む方法を実施する。複数のユーザーの意見を集計することによって本開示は、複数の個人の視点でネットワークモデルのどの部分が有効か、およびネットワークモデルのどの部分がさらに調査が必要かに関する詳細な理解の発展につながる。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
ある態様では、本開示のシステムおよび方法は、ネットワークモデルをキュレーションするためのコンピュータ化された方法を提供する。このコンピュータ化された方法は、通信ポートと、当初のネットワークモデルおよびこの当初のネットワークモデルの要素を代表するデータを含む少なくとも１つの電子データベースを保存する少なくとも１つの非一時的コンピュータ可読媒体と通信している少なくとも１つのコンピュータプロセッサを含むコンピュータシステムを提供することを含む。当初のネットワークモデルは、複数のエッジと相互接続した、複数のノードを含み、それぞれのエッジは２つの接続されたノード間の因果関係の代表である。ユーザーアクションは、複数のユーザーからリクエストされ、このユーザーアクションはネットワークモデルの要素に向けられる。ネットワークモデルの要素はエッジ、ノード、またはモデルの一部分に関連付けられた、情報のエッジ、ノード、またはアイテムとすることができる。次いで、スコアは、それぞれの要素のために受け取られたユーザーアクションに基づいて、ネットワークモデルのそれぞれの要素に割り当てられ、かつそれぞれが検証閾値を超えるスコアを有する検証された要素が識別される。当初のネットワークモデルの検証された要素を含むキュレーションされたネットワークモデルを代表するデータが、通信ポートを介して提供される。
【０００５】
特定の実施形態では、コンピュータ化された方法は、それぞれが棄却閾値より低いスコアを有する、棄却された要素を識別することをさらに含み、キュレーションされたネットワークモデルは、棄却された要素を削除する。未検証の要素は、それぞれが棄却閾値より大きく、かつ検証閾値より小さいスコアを有することが識別され、キュレーションされたネットワークモデル内の未検証の要素を示す。
【０００６】
特定の実施形態では、ユーザーアクションの少なくとも一部は、ユーザーによって提供される、ユーザーがネットワークモデルの要素を承認するかまたは承認しないかを示す二値投票である。それぞれの要素に割り当てられたスコアは、それぞれの要素に向けられた、受け取られたユーザーアクションの数、受け取られたユーザーアクションのそれぞれの特徴、またはその両方の関数である。受け取られたユーザーアクションのそれぞれの特徴が、それぞれのユーザーアクションが肯定的な性質または否定的な性質であるかどうかの表示を含む場合がある。
【０００７】
特定の実施形態では、ユーザーアクションの少なくとも一部は、ノードまたはエッジに関連付けられた情報の提供を含む。コンピュータ化された方法は、キュレーションされたネットワークモデルを代表するデータを、少なくとも複数のユーザーまたは公衆に配布することをさらに含む場合がある。少なくとも１つのユーザーアクションはネットワークモデルの代表には以前になかった新しいノードまたは新しいエッジに対する提案を含む場合があり、方法は新しいノードまたは新しいエッジを含むことによってネットワークモデルを修正することをさらに含む場合がある。
【０００８】
特定の実施形態では、ネットワークモデルは生物学的システムを代表し、それぞれのノードは、その他のノードのうちの少なくとも１つと相互作用する生物学的エンティティを代表し、かつそれぞれのエッジは生物学的システムの生物学的エンティティ間の因果関係を代表する。特定の実施形態では、ネットワークモデルは生物学的システムを代表する生物学的ネットワークモデルであり、生物学的ネットワークモデルはマクロネットワークモデルの部分集合であり、かつマクロネットワークモデルの境界を選択することによって定義される。ネットワークモデルを代表するデータは、Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅを使用して提供される。
【０００９】
特定の実施形態では、コンピュータ化された方法は、それぞれのユーザーのユーザーアクションに従って個々のユーザーに与えられたインセンティブを統合評価システムを使用して管理することをさらに含む。統合評価システムはユーザーアクションに従ってポイント数をユーザーに割り当て、この数はネットワークモデルの状態に従って修正される場合がある。ネットワークモデルの状態を判定するために使用することができる１つ以上の要因は、要素に対して受け取られたユーザーアクションの数、要素に対して受け取られたユーザーアクションの性質、またはネットワークモデル内のその他のノードおよびエッジと相対的なノードもしくはエッジの場所を含む。評価システムは、後続のユーザーアクションによって要素が検証される前に、要素の検証に向けられたユーザーアクションに基づいてユーザーに追加的なポイントを与える。ネットワークモデルの強化または検証の上でなされた進展を反映する他の要因は、統合評価システムの関数化およびプログラミングを判定するために使用される場合がある。
【００１０】
特定の実施形態では、ユーザーアクションのうちの少なくとも１つは、ネットワークモデル内で新しいエッジを作り出すが、この新しいエッジは、ネットワークモデルの代表には以前にないものである。新しい要素を提供したユーザーに割り当てられるポイント数は、ネットワークモデル内の既存のエッジの修正を提供したユーザーに割り当てられるポイント数より大きい。特定の実施形態では、異なるユーザーから受け取られたユーザーアクションは相互に独立している場合がある。これは、ユーザーによって他のユーザーに対して取られた要素に向けられたアクションを表示しないもしくは隠すことによって、または他のユーザーによってなされた当初のネットワークモデルに対する修正をユーザーに対し
て表示しないことによって、影響を受ける可能性がある。特定の実施形態では、ユーザーはユーザーによって累積された評価ポイント数に従って順位を付けられる。
本発明はさらに、例えば、以下を提供する。
（項目１）
ネットワークモデルをキュレーションするためのコンピュータ化された方法であって、前記方法が、
通信ポートと、当初のネットワークモデルおよび前記当初のネットワークモデルの要素を代表するデータを含む少なくとも１つの電子データベースを保存する少なくとも１つの非一時的コンピュータ可読媒体と通信している少なくとも１つのコンピュータプロセッサを含むコンピュータシステムによって、複数のエッジと相互接続した複数のノードを含む前記当初のネットワークモデルを提供するステップであって、それぞれのエッジが２つの接続されたノードの間の因果関係の代表であるステップと、
複数のユーザーからのユーザーアクションをリクエストするステップであって、前記ユーザーアクションが前記ネットワークモデルの要素に向けられ、前記要素がエッジ、ノード、またはエッジもしくはノードと関連付けられた情報のアイテムを含むステップと、
それぞれの要素に対して受け取られた前記ユーザーアクションに基づいて、スコアを前記ネットワークモデルのそれぞれの要素に割り当てるステップと、
それぞれが検証閾値を超えるスコアを有する、検証した要素を識別するステップと、
前記通信ポートを介して、前記当初のネットワークモデルの前記検証した要素を含む、キュレーションされたネットワークモデルを代表するデータを提供するステップと、を含む、コンピュータ化された方法。
（項目２）
それぞれが棄却閾値より低いスコアを有する棄却された要素を識別し、前記キュレーションされたネットワークモデルが前記棄却された要素を削除するステップをさらに含む、上記項目に記載のコンピュータ化された方法。
（項目３）
それぞれが前記棄却閾値より高く、かつ前記検証閾値より低いスコアを有する検証していない要素を識別し、前記キュレーションされたネットワークモデル内の前記検証していない要素を示すステップをさらに含む、上記項目のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
（項目４）
少なくとも１つのユーザーアクションが前記ネットワークモデルには以前になかった新しい要素に対する提案を含み、前記方法が前記新しい要素に向けられたユーザーアクションをリクエストするステップをさらに含む、上記項目のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
（項目５）
前記新しい要素を検証した後、前記新しい要素を含むことによって、前記当初のネットワークモデルまたは前記キュレーションされたネットワークモデルを修正するステップをさらに含む、上記項目のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
（項目６）
前記ユーザーアクションの少なくとも一部が、前記ユーザーによって提供される、前記ユーザーが前記ネットワークモデルの要素を承認するかまたは承認しないかを示す二値投票である、上記項目のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
（項目７）
それぞれの要素に割り当てられた前記スコアが、前記それぞれの要素に向けられた、受け取られたユーザーアクションの数、前記受け取られたユーザーアクションのそれぞれの特徴、またはその両方の関数である、上記項目のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
（項目８）
前記受け取られたユーザーアクションのそれぞれの前記特徴が、それぞれのユーザーアクションが肯定的な性質または否定的な性質であるかどうかの表示を含む、上記項目のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
（項目９）
前記ユーザーアクションの少なくとも一部が、ノードまたはエッジに関連付けられた情報の提供を含む、上記項目のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
（項目１０）
前記キュレーションされたネットワークモデルを代表するデータを、少なくとも前記複数のユーザーまたは公衆に配布することをさらに含む、上記項目のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
（項目１１）
前記ネットワークモデルが、生物学的システムを代表し、それぞれのノードがその他のノードのうちの少なくとも１つと相互作用する生物学的エンティティを代表し、かつそれぞれのエッジが前記生物学的エンティティ間の因果関係を代表する、上記項目のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
（項目１２）
前記ネットワークモデルを代表する前記データが、Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅを使用して提供される、上記項目のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
（項目１３）
それぞれのユーザーの前記ユーザーアクションに従って個々のユーザーに与えられたインセンティブを統合評価システムによって管理するステップをさらに含む、上記項目のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
（項目１４）
前記統合評価システムが、前記ユーザーアクションに従ってある数のポイントをユーザーに与え、前記与えられたポイント数が前記ネットワークモデルの状態に従って修正され、前記状態が、前記要素に対して受け取られた前記ユーザーアクションの数、前記要素に対して受け取られた前記ユーザーアクションの前記性質、または前記ネットワークモデル内のその他のノードおよびエッジと相対的な前記ノードもしくはエッジの場所を含む１つ以上の要因によって決定される、上記項目のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
（項目１５）
前記統合評価システムが前記要素の検証に向けられたユーザーアクションに基づいてユーザーに追加的なポイントを与え、その後、前記要素が後続のユーザーアクションによって検証される、上記項目のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
（項目１６）
前記新しい要素を提供したユーザーに割り当てられるポイント数が、前記ネットワークモデル内の既存の要素の修正を提供したユーザーに割り当てられるポイント数より大きい、上記項目のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
（項目１７）
前記ネットワークモデルが生物学的システムを代表する生物学的ネットワークモデルであり、前記生物学的ネットワークモデルがマクロネットワークモデルの部分集合であり、かつ前記マクロネットワークモデルの境界を選択することによって定義される、上記項目のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
（項目１８）
前記ユーザーによって累積された前記評価ポイント数に従って、前記ユーザーに順位を付けるステップをさらに含む、上記項目のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
（項目１９）
少なくとも１つのプロセッサを備えるコンピュータ化されたシステムで実行される時、上記項目のいずれかに記載の方法のうちの１つ以上のステップを前記プロセッサに実施させる、コンピュータ可読命令を含むコンピュータプログラム製品。
（項目２０）
非一時的コンピュータ可読命令を有するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含み、非一時的コンピュータ可読命令は実行された時に上記項目のいずれかに記載の方法を前記少なくとも１つのプロセッサに実施させる、コンピュータ化されたシステム。
（項目２１）
ネットワークモデルをキュレーションするためのシステムであって、前記システムが、
複数のユーザーからのユーザーアクションに対するリクエストを送信するように構成された第１の通信ポートであって、前記ユーザーアクションが当初のネットワークモデルの要素に向けられ、
前記当初のネットワークモデルが、複数のエッジと相互接続した複数のノードを含み、それぞれのエッジが２つの接続されたノードの間の因果関係の代表であり、
前記要素が、エッジ、ノード、またはエッジもしくはノードに関連付けられた情報のアイテムを含む、第１の通信ポートと、
前記当初のネットワークモデルの検証された要素を含む、キュレーションされたネットワークモデルを代表するデータを提供するように構成された第２の通信ポートであって、前記検証された要素それぞれが検証閾値を超えるスコアを有し、前記それぞれの要素に対して受け取られた前記ユーザーアクションに基づいて前記スコアがそれぞれの要素に割り当てられる、第２の通信ポートと、を備えるシステム。
（項目２２）
ネットワークモデルをキュレーションするためのシステムであって、前記システムが、
複数のユーザーからのユーザーアクションを受け取るように構成された第１の通信ポートであって、前記ユーザーアクションが当初のネットワークモデルの要素に向けられ、
前記当初のネットワークモデルが、複数のエッジと相互接続した複数のノードを含み、それぞれのエッジが２つの接続されたノードの間の因果関係の代表であり、
前記要素が、エッジ、ノード、またはエッジもしくはノードに関連付けられた情報のアイテムを含む、第１の通信ポートと、
前記当初のネットワークモデルの検証された要素を含む、キュレーションされたネットワークモデルを代表するデータを受け取るように構成された第２の通信ポートであって、前記検証された要素それぞれが検証閾値を超えるスコアを有し、前記それぞれの要素に対して受け取られた前記ユーザーアクションに基づいて前記スコアがそれぞれの要素に割り当てられる、第２の通信ポートを備えるシステム。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
本開示のさらなる特徴、その性質、および様々な利点は、全体を通して同様の参照文字が同様の部分を指す添付の図面と併せて、以下の発明を実施するための形態を考慮することにより明らかになるであろう。
【００１２】
【図１】ネットワーク検証プロセスを提供するためのコンピュータネットワークのブロック図である。
【図２】ネットワーク検証プロセスを提供するためのサーバーのブロック図である。
【図３】本明細書に記載されるコンピュータ化されたシステムのうちのいずれかの構成要素のうちのいずれかを実施するために使用される場合がある例示的なコンピューティング装置のブロック図である。
【図４】ネットワークモデル内の２つのノード間の関係を代表するための図示的なＢＥＬステートメントである。
【図５】ネットワークモデルおよびその要素の図示的なグラフィック図である。
【図６】ネットワークモデルに関して様々なユーザーアクションをとったユーザーに割り当てられるポイント数の表である。
【図７】ネットワークモデルをキュレーションするための図示的なプロセスの流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
ネットワークのモデルをキュレーションするための、およびモデルを配布するための演算システムおよび方法が本明細書に記載される。本明細書に記載されるアプローチは、複数の個人によるネットワークモデルのキュレーションおよび検証を可能にする。本開示は、複数の個人の視点でネットワークモデルのどの部分が有効か、およびネットワークモデルのどの部分がさらに調査が必要かに関する詳細な理解の発展につながる。この理解の発展は記録され、かつユーザーのコミュニティによって効果的に共有され、この記録は様々な時点における最新の知識を代表する。
【００１４】
ネットワークモデルは複雑な情報を代表する強力なやり方ではあるが、追加的なデータにより、そのサイズ、複雑さ、および密度が増加すると、ネットワークモデルは容易にナビゲートや管理が手に負えない状態になる場合がある。しかしながら、現在のところ、これらのネットワークモデルを協力的な環境で構築、共有および維持する効率的なツールがない。本明細書に記載されるように、本方法およびシステムは、大きくて複雑で増大しつつあるネットワークモデルのキュレーションおよび共有をするために、多数の個人による並行作業を可能にすることによってこれらの困難を緩和する。本開示は、ソーシャル評価エンジンの使用を通して効果的に管理された、協力的でクラウドソーシングしたネットワークモデルの構築および検証プロジェクトをサポートするためのシステムおよび方法を提供する。従って、本開示のシステムおよび方法は、ユーザー評価管理機能の集合とリンクしたネットワークキュレーション機能の集合を含む。本明細書に開示したシステムおよび方法は、ネットワークモデルの評価、検証、および任意選択的な配布のための高性能環境を任意のネットワークリサーチコミュニティに提供するためのプラットフォームとして見られる場合がある。
【００１５】
一実施形態では、本明細書に記載されるようなネットワークキュレーションプロジェクトは所定の終了日を有し、この終了日以降はこのネットワークモデルに向けられたいかなるユーザーアクションもシステムによって受け入れられない。ネットワークモデルまたはその一部は、ユーザーの集合によって、時間期間内に知識の交換および記録に基づいて検証されていると見なされる場合がある。任意選択により、検証されたネットワークモデル、ならびに情報および知識は配布または発行される。本明細書に記載されるシステムおよび方法によって可能になった複数の個人による検証を、学術誌で典型的に発行の前に行われる査読プロセスの代わりとすることができる。別の実施形態では、本明細書に記載されるようなネットワークキュレーションプロジェクトは、所定のプロジェクトの終了時刻をもたない持続的な取り組みである。かかるプロジェクトでは、ネットワークモデルは、ある時間期間にわたって新しい証拠が追加および累積されると、進展的に拡張し、かつ一貫して精緻化される。このように、このプロジェクトは、ネットワークモデルの検証だけでなく、主題領域の知識を拡張し、かつ現在の知識を維持するために使用されてもよい、長期間にわたるキュレーションおよび精緻化のプロセスである。
【００１６】
本開示のシステムおよび方法は、ある技術社会に特定の利点を提供するものであり、これには、ネットワークモデルおよび関連付けられた情報の評価・検証・配布のための機構の加速、主題領域の知識のより良好な代表、再生可能および再利用可能な結果を共有するためのフォーラム、ネットワークモデルの下にある仮説を有効化し、かつモデリングの結果を実用化する場合がある他の人とともにネットワークモデルを生成する人とリンクするプラットフォーム、が含まれる。
【００１７】
本開示の幾つかの実施形態では、このアプローチは、幾つかの段階を有する。構築段階では、ネットワークのモデルは技術的または科学的文献に基づいて構築され、構築されたモデルの下にある仮説は、利用可能なデータによって有効化される。次いで、ネットワークモデルはオーガナイザーによって、オンラインシステム内にインポートされ、かつオンラインシステム上に維持され、検証段階はオーガナイザーの上で実施される。検証段階では、オーガナイザーは、このオンラインネットワークモデルに関する個人のグループ、または「クラウド」（例えば、科学界、主題の専門家、学生、および研究者、またはこれらの組み合わせのメンバー）と通信する。さらに、オーガナイザーは、モデルの様々な態様および要素のレビュー、ならびにコメント、証拠、投票、またはこれらの組み合わせの提供のために、クラウド（ここではユーザー）に参加要請する。ユーザー入力を集計することによって、ネットワークモデルを修正、検証、および強化してもよい。検証段階は、コメント、証拠、または票を提供する、個々のユーザーまたはユーザーのチームの間の競争として設定されてもよく、ネットワークモデルの評価された修正を結果としてもたらす。ネットワークモデルの「要素」という用語は本明細書で使用する場合、エッジ、ノード、１つの情報、またはエッジもしくはノードに関する証拠を含む。エッジまたはノードのそれぞれを情報および証拠の複数のアイテムと関連付けることができる。情報は任意のデータ、画像、実験の所見、コメント、意見、または好き嫌いとすることができる。情報または証拠は、当初のネットワークモデルの一部分とすることができ、またはこれをユーザーが生成または提出することができる。ユーザーによって遂行されるそれぞれのアクションは記録され、かつそのアクションの性質に従って、特定の所定の数の評価ポイントが割り当てられる場合がある。個々のユーザーまたはチームごとに累積されたポイント数は、ユーザーまたはチームに対して定期的に、またはリアルタイムで、場合によってはリーダーボードの形態で、総括的に表示される場合がある。検証段階が始まった後の特定の時間において、結果として得られるネットワークモデルおよびユーザーアクションの解析により、オーガナイザーは、結果として得られる、（ｉ）かなりの数の収束性のユーザーアクションおよびコメント、または（ｉｉ）かなりの数の発散性のユーザーアクションおよびコメントを生み出す、そのネットワークモデル内のノードまたはエッジの数を識別することができる。ユーザーアクションおよびコメントの解析は、クラウドによって検証された、未検証の、または検証することができない、ネットワークモデルもしくはエッジの部分を明らかにする場合がある。解析の結果によって、ネットワークモデルまたはその部分の配布についての決定をオーガナイザーが下すことができるようになる場合がある。
【００１８】
本開示の様々な実施形態では、ネットワークモデルは生物学的システムの機能および機構を代表する。過去１０〜２０年間にわたり、生物学的研究のための革新的なツールの開発により、システム全体にわたるアプローチでの大量のデータの取得が可能になった。かかるデータを再生可能に生成する技術の出現は、システム生物学の時代の先駆けとなった。この移行は、遺伝子発現の変化の評価を目的とした実験的な作業を、作業仮説の検証のために従来実行されていた、処理能力の低い、単一遺伝子ポリメラーゼ連鎖反応のような技術から、仮説生成を目的としたシステム全体にわたる様々な設定でのトランスクリプトームの評価への拡張を可能にした。その結果、科学的な出力が数量として飛躍的に増加し、かつ発行される科学的文献の数に伴って、データベースに保管されるデータセットの数も増大している。
【００１９】
生物学的経路情報の総数は劇的に増大しており、経路および分子間相互作用に対するオンラインリソースの数は、２００６年の１９０［Ｂａｄｅｒ，Ｇ．Ｄ．Ｃａｒｙ，Ｍ．Ｐ．ａｎｄ  Ｓａｎｄｅｒ，Ｃ．（２００６）Ｐａｔｈｇｕｉｄｅ：  ａ  ｐａｔｈｗａｙ  ｒｅｓｏｕｒｃｅ  ｌｉｓｔ．Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄｓ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ．３４，  Ｄ５０４−Ｄ５０６］から２０１０年の３２５へと７０％増加している。これは、かかる情報が、生物的活性物質が生物学的システム上で有する効果の理解を大いに容易にしている、と科学界が認めていることを示している。ネットワーク生物学は、曝露の影響を分子、経路、およびプロセスレベルで調査するための理路整然としたフレームワークを提供する［Ｈａｓａｎ，  Ｓ．ｅｔ  ａｌ．（２０１２）  Ｎｅｔｗｏｒｋ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｈａｓ  ｄｉｖｅｒｓｅ  ｒｏｌｅｓ  ｉｎ  ｄｒｕｇ  ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ．Ｄｒｕｇ  ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ  ｔｏｄａｙ］。多くの病気の状態に対する薬剤は、効果を与えるためには多重の活性を必要とする場合があり、従ってネットワーク生物学は実際には、個々の標的よりも、生物学的ネットワークを撹乱させる薬剤を調査するために使用される場合がある［Ｙ｜ｌｄ｜ｒ｜ｍ，Ｍ．Ａ．ｅｔ  ａｌ．（２００７）  Ｄｒｕｇ−ｔａｒｇｅｔ  ｎｅｔｗｏｒｋ．Ｎａｔｕｒｅ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．２５，１１１９］。さらに、ネットワーク生物学は、薬剤候補の副作用、ならびに多重薬理での予測を潜在的に理解するためのプラットフォームを提供する［Ｈｏｐｋｉｎｓ，Ａ．Ｌ．（２００８）Ｎｅｔｗｏｒｋ  ｐｈａｒｍａｃｏｌｏｇｙ：ｔｈｅ  ｎｅｘｔ  ｐａｒａｄｉｇｍ  ｉｎ  ｄｒｕｇ  ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ．Ｎａｔｕｒｅ  ｃｈｅｍｉｃａｌ  ｂｉｏｌｏｇｙ．４，  ６８２−６９０］．本開示の範囲内の方法およびシステムが、病気のメカニズムの理解を進め、かつそれによって患者により効果的で、より安全な治療を提供する、システム毒性学またはシステム薬理学の実践に適用される場合があることが理解される。
【００２０】
図１は、本明細書に開示するシステムおよび方法を実施するために使用される場合がある、コンピュータネットワークおよびデータベース構造の実施例を示す。図１は、図示的な実施形態に従って生物学的ネットワークモデルのキュレーションを遂行するための、コンピュータ化されたシステム１００のブロック図である。システム１００は、サーバー１０４と、コンピュータネットワーク１０２を通してサーバー１０４に接続された２つのユーザー装置１０８ａおよび１０８ｂ（一般的に、ユーザー装置１０８）と、を含む。サーバー１０４はプロセッサ１０５を含み、かつそれぞれのユーザー装置１０８は、プロセッサ１１０ａまたは１１０ｂおよびユーザーインターフェース１１２ａまたは１１２ｂを含む。「プロセッサ」または「コンピューティング装置」という用語は本明細書で使用する場合、本明細書に記載されるコンピュータ化された技法のうちの１つ以上を実施するためのハードウェア、ファームウェア、およびソフトウェアを有して構成された、１つ以上のコンピュータ、マイクロプロセッサ、ロジック装置、サーバー、または他の装置を指す。プロセッサおよび処理装置は、入力、出力、および現在処理しているデータを保存するための１つ以上のメモリ装置も含む場合がある。本明細書に記載される、プロセッサおよびサーバーのうちのいずれかを実装するために使用されてもよい、例示的なコンピューティング装置３００は、図３を参照して以下に詳細に記載される。本明細書で使用する場合、「ユーザーインターフェース」は、１つ以上の入力装置（例えば、キーパッド、タッチスクリーン、トラックボール、音声認識システムなど）、および／または１つ以上の出力装置（例えば、ビジュアルディスプレー、スピーカー、触覚ディスプレー、印刷装置など）の任意の好適な組み合わせを含むが、これに限定されない。「ユーザー装置」は本明細書で使用する場合、本明細書に記載されるコンピュータ化されたアクションまたは技法のうちの１つ以上を実施するためのハードウェア、ファームウェア、およびソフトウェアで構成された装置の１つ以上の装置の任意の好適な組み合わせを含むが、これに限定されない。ユーザー装置の例としては、パーソナルコンピュータ、ノートパソコン、およびモバイル端末（例えば、スマートフォン、タブレットコンピュータなど）が挙げられるが、これに限定されない。図１では図面を複雑にするのを避けるために、１つのサーバー、１つのデータベース、および２つのユーザー装置のみが示されるが、システム１００は複数のサーバー、および任意の数のデータベース、またはユーザー装置をサポートする場合があることを当業者は理解するであろう。
【００２１】
ネットワークモデルデータベース１０６は、ネットワークモデルを代表するデータおよびネットワークモデルの要素を含むデータベースである。ネットワークモデルの代表は、ユーザーインターフェース１１２を通してユーザーに対して表示され、かつユーザー装置１０８を使用しているユーザーは、ネットワーク１０２を通してユーザー入力を提供するために、ユーザーインターフェース１１２と相互作用する。従って、システムはデータをリクエストし、かつユーザーアクションを代表するユーザーからデータを受け取り、かつユーザーセッションを一般的に管理する。例えば、ネットワークモデルが生物学的システムのモデルである場合、ネットワークモデルの代表は、図４の関係に記載されるような、１つ以上のＢｉｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＢＥＬ）のステートメントの形態である場合がある。ユーザーは表示されたネットワークモデルの一部分を選択してもよく、かつ１つ以上のＢＥＬステートメントは、ユーザーインターフェース１１２を通して表示される場合がある。ＢＥＬステートメントは、ネットワークの２つのノード（例えば、主部と述部）の間の関係の表示を提供する場合があり、かつシステムによって提供されると、ユーザーはＢＥＬステートメント、またはＢＥＬステートメントを考慮する、支持するもしくは反論する１つ以上の証拠に投票することを選択する場合がある。一実施例では、ユーザーは１つの証拠がＢＥＬステートメントを支持することを示すために投票する場合があり、これによりＢＥＬステートメントによって代表される関係の検証を評価する。別の例では、ユーザーは評価なしでＢＥＬステートメントの承認を示すために投票する場合がある。さらに別の実施例では、ユーザーは１つの証拠がＢＥＬステートメントを支持しないことを示すために投票する場合があり、これによってＢＥＬステートメントによって代表される関係に反論する。さらに別の実施例では、ユーザーは評価なしでＢＥＬステートメントの不承認を示すために投票する場合がある。システムは、一方もしくは両方のノードの変更、または２つのノード間のエッジに関連付けられた質もしくは値（例えば、ＢＥＬステートメントの述部）の変更など、推奨される修正をＢＥＬステートメントに提供する選択肢をユーザーに提示する場合がある。システムは、推奨される修正に対する証拠の評価を提供する選択肢をユーザーに提示する場合もある。推奨された修正および証拠は、ネットワークモデルデータベース１０６内に記録される場合がある。修正されたネットワークモデルは任意選択により、リアルタイムで表示される場合がある。次いで、他のユーザーインターフェース１１２を通してネットワークモデルと相互作用する他のユーザーは、更新されたネットワークモデルをリアルタイムで視認し、推奨された修正に関するフィードバックを提供する場合がある。
【００２２】
本明細書に記載されるように、ネットワークモデルの要素または部分（例えば、ＢＥＬステートメントの集合、または１つ以上のＢＥＬステートメントに関する幾つかの証拠など）は、承認を示す票の数が検証閾値を超える場合、または同等に、モデルの一部分を受け入れるユーザーの数が検証閾値を超える場合に検証される。ネットワークモデルの他の要素または部分（例えば、受け取った承認を示す票が棄却閾値より低い）は、棄却として識別される場合があり、これらの要素または部分の１つ以上は、オーガナイザーに示され、かつ／または修正されたネットワークモデルから削除される。ネットワークモデルのさらに他の部分（例えば、承認を示す受け取られた票が検証閾値と棄却閾値との間である）は、疑わしいとして識別される場合があり、これらの要素または部分の１つ以上は、オーガナイザーに示され、かつ／またはさらなる科学的調査もしくは修正されたネットワークモデルから削除するためにマーキングされる場合がある。検証および棄却閾値は、オーガナイザーによって、プロジェクトの目的に従って定義される場合がある。例えば、検証閾値、棄却閾値、または両方の閾値は、投票の絶対数、または承認もしくは不承認を示すユーザーの絶対数（例えば、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、もしくは１５票、または任意の他の好適な数の票）に従って定義される場合があり、またはこれらは、承認または不承認を示す票の相対比率（例えば、５０％を超える、６０％を超える、７０％を超える、８０％を超える、９０％を超える、または１００％）、ならびに任意選択により、意見がないことを示す票、またはこれらの組み合わせに基づくこともできる。
【００２３】
図１のシステム１００の構成要素は、任意の数のやり方で配列、分散、および組み合せされてもよい。例えば、システム１００の構成要素を、ネットワーク１０２を介して接続された複数の処理装置および保存装置を通して分散するコンピュータ化されたシステムが使用される場合がある。かかる実施形態は、共通のネットワークリソースへのアクセスを共有するワイヤレスおよび有線通信システムを含む複数の通信システムを通した分散されたコンピューティングのために適切である場合がある。幾つかの実施形態では、システム１００は、インターネットまたは他の通信システムを介して接続された異なる処理サービスおよび保存サービスによって構成要素の１つ以上が提供される、クラウドコンピューティング環境内に実装される。サーバー１０４は、例えば、クラウドコンピューティング環境内でインスタンス化された１つ以上の仮想サーバーであってもよい。幾つかの実施形態では、サーバー１０４は、１つの構成要素内のネットワークモデルデータベース１０６と組み合わされ、その例が図２と関係して詳細に記載される。
【００２４】
図２は、本明細書に記載される機能のうちのいずれかを遂行する、サーバー２０４のブロック図である。サーバー２０４は、プロセッサ２０５、ウェブサイトマネージャ２２２、ネットワークモデル電子データベース２０６、ネットワーク視覚化エンジン２２４、ウェブベースステートメントエディタ２２６、評価電子データベース２２８、および評価エンジン２３０を含み、すべてはバスを通して接続されている。
【００２５】
ネットワークモデル電子データベース２０６は、当初のネットワークモデル、ユーザーアクションによって作り出された修正されたネットワークモデル、キュレーションされたネットワークモデル、および同意ネットワークモデルなど、しかしこれらに限定されないネットワークモデルの複数のバージョンを含む、ネットワークモデルのデータベースを含む場合がある。幾つかの実施形態では、ネットワークモデルはＢＥＬで表現され、かつスケールフリー代表で定性生物学を代表する。ノードはＢＥＬ用語であり、ＳｗｉｓｓＰｒｏｔ（ｗｗｗ．ｕｎｉｐｒｏｔ．ｏｒｇを参照）、ＥｎｔｒｅｚＧｅｎｅ（ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｇｅｎｅを参照）、Ｒａｔ  Ｇｅｎｏｍｅ  Ｄａｔａｂａｓｅ（ｒｇｄ．ｍｃｗ．ｅｄｕを参照）、およびChEBI（ｗｗｗ．ｅｂｉ．ａｃ．ｕｋ／ｃｈｅｂｉ／を参照）など、しかしこれらに限定されない生物学的データベースを使用して識別される。ネットワークエッジは、２つのノードを接続し、ネットワークの計算可能性を維持し、かつ科学的文献からの証拠によってサポートされる、ＢＥＬステートメントである。ネットワーク構造とサポートする証拠との両方をＭｏｎｇｏＤＢデータベース（ｗｗｗ．ｍｏｎｇｏｄｂ．ｏｒｇ）内に保存することができる。ＢＥＬステートメントは図４と関連してより詳細に記載される。
【００２６】
サーバー２０４は、視覚化およびレビュープロセス、ならびにユーザーログインプロセスを容易にするためにウェブサイトを管理するウェブサイトマネージャ２２２をさらに含む。ウェブサイトはユーザーインターフェース１１２を通して複数のユーザーに提供される場合がある。一例として、ウェブサイトは、幾つかのより小さいサブネットワークモデル間の接続および関係を代表する、提案された、または修正されたネットワークモデルの概要を表示する。ウェブサイトマネージャ２２２は、レビューのためにこれらのサブネットワークモデルのうちの１つを選択するための機能性も提供する。ウェブサイトマネージャ２２２は、選択のためにネットワークモデルのリストも提供する場合があり、またはウェブサイトマネージャ２２２は、ネットワーク識別子、概要、要素、個々のノード、エッジ、および生物学的エンティティ（遺伝子またはタンパク質）の任意の同意語、またはネットワークモデルに関連する任意の他の好適なデータにわたって検索できるようにする検索機能をユーザーが使用できるように構成される場合がある。ウェブサイトマネージャ２２２は、ネットワークモデルをキュレーションする過程で使用される場合がある、ユーザーアクションのすべての集合もサポートする。例えば、ユーザーは、ネットワークモデルの要素（エッジまたはノード）を追加する、除去する、交換する、または修正する、１つ以上の選択肢を提供される場合がある。加えて、ユーザーは、ネットワークモデルの要素をサポートする証拠に追加する、除去する、交換する、修正する、またはコメントする１つ以上の選択肢を提供される場合がある。
【００２７】
一実施形態では、ネットワークモデルおよびその要素に関してユーザーがとるアクションは任意選択により、少なくとも１人の他のユーザーによる投票プロセスを通した批准を要求する場合がある。批准されると、当初のネットワークモデルの保存されたバージョンを修正するために、または修正されたネットワークモデルの保存されたバージョンをさらに修正するために、アクションが入力される場合がある。修正されたネットワークモデル、および他のバージョンは、ユーザーにリアルタイムで表示される場合がある。当初のネットワークモデルがユーザーのアクションによって修正された後、ネットワークモデルは修正されたネットワークモデルになり、これは同一のユーザーまたは異なるユーザー（複数可）の他のアクション（複数可）による、さらなる修正（複数可）を受ける場合がある。修正の累積として、モデルの複数のバージョンが保存されてもよく、そのそれぞれは当初のモデルに対してなされた特定の修正の数を代表する。修正は、更新された要素（ノード（複数可）、エッジ（複数可）、新しい証拠）および修正を推奨したユーザーの識別子に関連したデータを含むフィールドエントリーを有して、修正のデータベース内に保存されてもよい。他のユーザーが修正に関する入力を提供すると、票、コメント、追加的な修正、または証拠などの入力を提供するユーザーの識別子を含むようにデータベースが更新される場合がある。特定の実施形態では、複数のユーザーのアクションは、プロジェクトの開始時に、非常に多くの修正を当初のネットワークモデルにもたらすことになる。ある時間期間の後、新しい修正の数が減少する場合があり、最終的にはゼロに近づく場合がある。この時点で、修正されたネットワークモデルは、検証済みのネットワークモデルまたは同意の得られたネットワークモデルと称される場合があり、これは任意選択によりコミュニティに配布される場合がある。
【００２８】
ネットワーク視覚化エンジン２２４は、ネットワークモデルの視覚化を、ビデオディスプレーユニット上に、または印刷した形態で提供する。例えば、ネットワーク視覚化エンジン２２４は、Ｄ３．ｊｓ（ｗｗｗ．ｄ３ｊｓ．ｏｒｇ）の力を得ている場合がある。ネットワーク視覚化エンジン２２４は、ユーザーがネットワークモデルをグラフィカルに視認することができるようにし、かつ任意選択によりユーザーがグラフィカルにモデルの要素（エッジなど）を追加、削除、交換または修正することができる。ユーザーは任意選択により、ネットワークモデルにコメントを追加、かつネットワークに対する異なる視覚化フィルターを提供する機能を提供される場合がある。かかるフィルターとしては、当初のネットワーク、修正後の最新のネットワーク、または当初のネットワークの上の層として示された提案される修正を有する当初のネットワークモデル視覚化が挙げられる。図５は、ネットワーク視覚化エンジン２２４によって生成される場合があるネットワークモデルの一部分の実施例を示す。
【００２９】
任意選択により提供されるウェブベースステートメントエディタ２２６は、ユーザーがネットワークモデルの変更を提案できるようにする場合がある。一実施例では、ユーザーは、ＢＥＬステートメントによって代表されるネットワークエッジの変更を提案する場合がある。幾つかの実施形態では、すべてのネットワークエッジは、ＢＥＬステートメントによって代表され、その一部は少なくとも１つの技術的文献の参照によってサポートされる。ウェブベースステートメントエディタ２２６は、ウェブベースのＢＥＬステートメントエディタであってもよく、これはＢＥＬステートメントの機能的な構文の指導を提供する機能によりユーザーをサポートする。例えば、オートコンプリート用語サービスは、ＢＥＬステートメントで使用されるタンパク質名、化合物名、遺伝子オントロジー用語、および他の生物学的エンティティの入力でサポートを提供する場合がある。ウェブベースステートメントエディタ２２６は、ＢＥＬステートメントを作り出す時に、カーソル位置においてどのステートメント機能およびエンティティのタイプが可能かを推奨する場合もある。例示的なＢＥＬステートメントが図４に関連して記載される。
【００３０】
評価電子データベース２２８は、ユーザーに関するデータを保存する。例えば、それぞれのユーザーは、一意的なユーザーＩＤを割り当てられる場合がある。ユーザーは、ユーザーインターフェース１１２を通してウェブサイトにログインするためにユーザー名とパスワードを入力するようにプロンプトされる場合がある。それぞれのユーザーは、評価電子データベース２２８に保存された評価ポイント数および任意選択により複数のユーザー属性に関連付けられる場合がある。評価エンジン２３０は一般的なインセンティブ、および特にユーザーアクションに対応する評価ポイントおよびバッジ（実装される場合）の処理を管理する。一実施例として、評価エンジン２３０は、新しい証拠の提出、またはネットワークモデルのエッジに関連付けられた証拠の一項目に賛成または反対する投票など、特定のタイプのユーザーアクションに報いるためにスキルゲームの原理を使用する場合がある。
【００３１】
あるアクションを完了するために要求されるユーザーアクションのタイプおよび予想される量の専門知識および／または取り組みに応じて、対応する数の評価ポイントがユーザーに与えられる場合がある。ユーザーは、原典の修正を提出することができ（すなわち、提出者）、他のユーザーは推奨される修正に投票することができる（すなわち、投票者）。ユーザーは、ネットワークモデルの要素、すなわちエッジ、ノード、または１つのサポート情報もしくは証拠の、承認または不承認を示すために、投票することができる。エッジまたはネットワークモデルの一部分が最低票数に達すると、ネットワークのその部分はそれ以上投票できないように「ロック」される場合がある。例えば、ＢＥＬステートメントによって定義される特定のエッジに対する承認を示す票数が検証閾値を超える場合、対応するエッジはロックされる場合があり、このエッジに関する追加的な投票は受け入れられなくなる。オーガナイザーは、任意選択によるさらなる投票検査によって、システム内でロックされているエッジが検証されたこと、およびネットワークモデルのこの要素が同意に達したことを決定することができる。幾つかの実施形態では、以前に達した同意に反論する新しい証拠が提示されない限り、エッジはロックされる。提出者によって推奨された修正または１つの証拠に関して同意に達した場合、修正または証拠がその後、承認される（承認を示す票数が検証閾値を超える）と、提出者に追加的なポイントが与えられる場合がある。代替的に、修正または証拠が棄却された（承認を示す票数が棄却閾値より少ない、または不承認を示す票数が何らかの他の閾値を超える）場合、提出者に割り当てられた、当初与えられていたポイントは、部分的にまたは全体的に差し引かれる場合がある。提出者に対して追加的なポイントを割り当てる、またはポイントを差し引くのに加えて、投票者が同意を承認したか、または不承認したかに基づいて、投票者も追加的なポイントを受け取る、またはポイントを差し引かれる場合がある。幾つかの実施形態では、ネットワークモデルの要素または部分が同意に達し、かつ投票者たちの投票が、この同意に沿っている場合にのみ、投票者はボーナスポイントを与えられる。
【００３２】
評価エンジン２３０は、他の基準に基づいて、他のタイプの報酬を与える場合がある。例えば、ユーザーがアクションの事前定義された集合を完了すると、評価バッジが与えられる場合がある。例えば、ユーザーは、（例えば、３個、４個、５個、６個、７個、８個、９個、１０個、または任意の他の好適な数の）承認されたネットワークエッジを作り出す場合、バッジを与えられる場合がある。幾つかの実施形態では、バッジはユーザーの合計ポイントまたはリーダーボード位置に影響を与えないが、しかしそれでもネットワークモデルに対するユーザーの貢献への重要な謝意である。
【００３３】
見かけで、または証拠または専門知識に基づいていないアクションによって評価ポイントを取得する一部のユーザーによる企てを少なくするために、本開示のシステムおよび方法は、オーガナイザーによって定期的にまたはリアルタイムで遂行される、１つ以上の品質レビューチェックを使用する場合がある。システムは任意選択により、オーガナイザーのこの取り組みをサポートするために、ツールおよびデータを提供する場合がある。一実施例では、ユーザーのグループ間での提出活動と投票活動の同時発生が測定される場合がある。相互の提出をサポートする異常な量の活動を示すユーザーのグループは、アクションの基盤となる科学的または技術的論理的根拠を確認するために、オーガナイザーによって、その活動がレビューされる場合がある。これに加えて、システムは、多数のアクションを遂行する自動化スクリプトの使用を避けるために、単位時間当たり（例えば、１時間当たり）限られた数のユーザーアクションのみを許容する場合がある。
【００３４】
リーダーボード（図６を参照）は、ユーザーの集合またはチームと、ユーザーの評価ポイントをリスト表示する場合があり、オーガナイザー、一部のユーザー、またはすべてのユーザーは、ユーザーインターフェースを通してリーダーボードを見ることができる。従って、リーダーボードは、ユーザーのコミュニティからスコアの高いユーザーを識別するために使用される場合があり、そのユーザーは、ネットワークによってモデルとされる場合がある主題領域の意欲的な個人または専門家である可能性がある。
【００３５】
本開示に従って、生物学的システムは、ノード（または頂点）、およびノードを接続したエッジから成る数学的なグラフとしてモデル化される場合がある。ノードは、化合物、ＤＮＡ、ＲＮＡ、タンパク質、ペプチド、抗体、細胞、組織および器官など、しかしこれらに限定されない、生物学的システム内の生物学的エンティティを代表する場合がある。エッジはノード間の関係を代表する場合がある。グラフ内のエッジはノード間の様々な関係を代表する場合がある。例えば、エッジは「〜に結合する」関係、「〜は〜で表現される」関係、「〜は〜をプロファイリングする表現に基づいて同時制御される」関係、「阻害する」関係、「原稿の形で同時発生する」関係、または「構造的要素を共有する」関係を代表する場合がある。一般的に、これらのタイプの関係は一対のノードの間の関係を描写する。グラフ内のノードはノード間の関係も代表する場合がある。従って、グラフ内で関係間の関係を代表すること、または関係と別のタイプの生物学的エンティティとの間の関係を代表することが可能である。例えば、化学薬品を代表する２つのノードの間の関係は反応を代表する場合がある。この反応は、反応と反応を阻害する化学薬品との間の関係にあるノードであってもよい。
【００３６】
グラフは、無向の場合があり、これはそれぞれのエッジに関連付けられた２つの頂点の間に違いがないことを意味する。代替的に、グラフのエッジは１つの頂点から別の頂点へと向けられる場合がある。例えば、生物学的な状況では、転写制御ネットワークおよび代謝ネットワークは、向けられたグラフとしてモデル化される場合がある。転写制御ネットワークのグラフモデルでは、ノードは、それらの間の転写関係を示すエッジを有する遺伝子を代表することになる。別の実施例としては、タンパク質−タンパク質相互作用ネットワークは、有機体のプロテオーム内のタンパク質間の直接的な物理的相互作用を記載し、かかるネットワーク内では、しばしば相互作用と関連付けられた方向付けがない。従って、これらのネットワークは無向グラフとしてモデル化される場合がある。特定のネットワークは有向のエッジと、無向のエッジとを有する場合がある。グラフを作り出すエンティティおよび関係（すなわち、ノードおよびエッジ）は、データベース内で相互に関係しているノードのウェブとして保存される場合がある。
【００３７】
データベース内で代表される知識は、様々な異なるソースから引き出された様々な異なるタイプから成る場合がある。例えば、特定のノードは遺伝子、および遺伝子の間の関係についての情報を代表する場合がある。かかる実施例では、あるノードは、がん遺伝子を代表する場合があり、一方でがん遺伝子ノードに接続された別のノードは、がん遺伝子の活性または発現を阻害する遺伝子を代表する場合がある。ノードはタンパク質、タンパク質間の関係、病気、病気の相互関係、および様々な病気の状態を代表する場合がある。グラフィック描写に組み合わされる場合がある数多くの異なるタイプのデータがある。演算モデルは、例えば、ＤＮＡデータセット、ＲＮＡデータセット、タンパク質データセット、抗体データセット、細胞データセット、組織データセット、器官データセット、医療データセット、疫学データセット、化学データセット、毒性学データセット、患者データセット、および人口データセットでの知識を代表するノード間の関係のウェブを代表する場合がある。
【００３８】
タンパク質は、遺伝子配列によってエンコードされているが、遺伝子発現の変化は、タンパク質活性の変化と常に相関関係にあるわけではない。本明細書に記載されるようなネットワークモデルは、必ずしもこれらの前方仮定に依存せず、むしろノードが調節する遺伝子の発現に基づいて上流ノードの活性を暗示する場合がある。「前方推論」は、遺伝子発現がタンパク質活性の変化と相関することを仮定するが、「後方推論」または逆因果関係推論は、上流エンティティの活性の結果として遺伝子発現の変化を考慮する。従って、ネットワークモデルは、ノードでの生物学およびノード間の因果関係を捕捉する場合がある。一実施例では、遺伝子の示差的発現は、上流ノードの活性化に対する実験的な証拠である。
【００３９】
逆因果関係推論に基づいて原因と影響を示す、本開示で使用されるノードおよびエッジを含むネットワークモデルは、幾つかの有利点を含む。第１に、ネットワーク内のノードは、固定したトポロジーを有する因果関係のあるエッジで接続され、ネットワークモデルの生物学的意図を科学者またはユーザーが容易に理解できるようにし、ネットワーク上での推論および演算を総じて可能にする。第２に、しばしば接続が組織または病気の状況以外で代表される経路または接続性マップを構築するための他のアプローチと異なり、本明細書のネットワークモデルは、適切な組織／細胞の状況および生物学的プロセスに従って作り出される。第３に、因果関係ネットワークモデルは、タンパク質、ＤＮＡ変異体、コーディングおよび非コーディングＲＮＡ、および他のエンティティ、すなわち表現型、薬品、脂質、メチル化状態、または他の修飾（例えば、リン酸化反応）、ならびに臨床的および生理学的観察などを含む、幅広い範囲の生体分子での変化を捕捉する場合がある。例えば、ネットワークモデルは分子、細胞、および器官レベルから有機体全体までの知識の代表となる場合がある。第４に、ネットワークモデルは進化し、適切な境界の適用によって、特定の種および／または組織の状況を代表するように修正され、かつ追加的な知識が利用可能になるのに従い更新される場合がある。第５に、ネットワークモデルは透明であり、ネットワークモデル内のエッジ（原因と結果の関係）は、モデル化される生物学的プロセスのために、それぞれのネットワークを科学的文献に根付かせる、発行された学的知見によって、すべてサポートされる。最後に、ネットワークモデルは、Ｃｙｔｏｓｃａｐｅ［Ｓｍｏｏｔ，Ｍ．Ｅ．ｅｔ  ａｌ．（２０１１）Ｃｙｔｏｓｃａｐｅ  ２．８：ｎｅｗ  ｆｅａｔｕｒｅｓ  ｆｏｒ  ｄａｔａ  ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ．２７，４３１−４３２］を含む自由に利用できるツールを使用して容易に視覚化することができるように、（．ＸＧＭＭＬ）形式で提供される場合がある。これらのネットワークモデルの有利点を完全に捕捉するために、本明細書に開示したシステムおよび方法に合ったネットワークモデルを迅速に生成、検証、および配布する必要がある。
【００４０】
本開示の様々な実施形態では、生物学的システムのネットワークモデルは、生物学的エンティティ間の因果関係および相関関係を捕捉することによって、技術的な知見を代表する構造化言語でエンコードされる。この言語は、定義されたオントロジー（例えば、ＨＧＮＣ、ｗｗｗ．ｇｅｎｅｎａｍｅｓ．ｏｒｇを参照）で表現される機能およびエンティティの定義によって作成される演算可能なステートメントの形成を可能にする。ＢＥＬは、本開示の実施形態で使用される、かかる言語の実施例である（［Ｔａｌｉｋｋａ  Ｍ，Ｓｃｈｌａｇｅ  ＷＫ，Ｇｅｂｅｌ  Ｓ，ｅｔ  ａｌ．Ｔｏｘｉｃｏｌｏｇｙ  Ｓｕｍｍｉｔ  ＆  Ｅｘｐｏ．Ｔｏｘｉｃｏｌｏｇｙ．２０１２；Ｃｌａｒｋ  Ｔ，Ｃｉｃｃａｒｅｓｅ  ＰＮ，Ｇｏｂｌｅ  ＣＡ．Ｍｉｃｒｏｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ：ａ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  Ｃｌａｉｍｓ，Ｅｖｉｄｅｎｃｅ，Ａｒｇｕｍｅｎｔｓ  ａｎｄ  Ａｎｎｏｔａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ．ａｒＸｉｖ  ｐｒｅｐｒｉｎｔ  ａｒＸｉｖ：１３０５．３５０６．２０１３；Ｖｅｒｃｒｕｙｓｓｅ  Ｓ，Ｋｕｉｐｅｒ  Ｍ．  Ｊｏｉｎｔｌｙ  ｃｒｅａｔｉｎｇ  ｄｉｇｉｔａｌ  ａｂｓｔｒａｃｔｓ：ｄｅａｌｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ｓｙｎｏｎｙｍｙ  ａｎｄ  ｐｏｌｙｓｅｍｙ．ＢＭＣ  ｒｅｓｅａｒｃｈ  ｎｏｔｅｓ．２０１２；５（１）：６０１］）（ｗｗｗ．ｏｐｅｎｂｅｌ．ｏｒｇ）。ＢＥＬステートメントは、離散的な科学的因果関係とこれらの関連する文脈上の情報とを代表するセマンティックトリプル（主語、述語、目的語）である。図４はＢＥＬステートメントの実施例を示す。機能およびエンティティの定義が、定義されたオントロジー（名前空間）を用いて表現される。例えば、ｐ（ＨＧＮＣ：ＣＣＮＤ１）＝＞ｋｉｎ（ｐ（ＨＧＮＣ：ＣＤＫ４）は、「『ＣＣＮＤ１』で指定されるＨＧＮＣ名前空間内のタンパク質の増加した存在量が、『ＣＤＫ４』によって指定されるＨＧＮＣ名前空間内のタンパク質の存在量のキナーゼ活性を直接的に増加する」と同等のステートメントである。ＢＥＬステートメントの残りは、そこからステートメントが由来する文献参照、組織、細胞株、有機体、およびステートメントの病気の状況など、ステートメントの状況に関するフィールドから成る。
【００４１】
ＢＥＬステートメントの使用の１つの優位点は、人間が容易に読むことができ、かつコンピュータ演算可能であるという事実にあり、これによってＢＥＬステートメントは、手動のキュレーションからだけでなく、コンピュータによるデータマイニングから技術的文献証拠を捕捉するために有用な言語となる。ＢＥＬは、提案されたネットワークモデルを視覚化する状況で文献証拠も表示する場合がある。追加的に、ＯｐｅｎＢＥＬコミュニティによってツールが開発され、かつＢＥＬフレームワークとして知られる新たに出現したオープンプラットフォーム技術で組み立てられる。当業者は本開示がＢＥＬステートメントに限定されないことを理解するであろう。本開示の範囲から逸脱することなく、システム生物学マークアップ言語（ＳＢＭＬ）などの他の言語が使用されてもよい。
【００４２】
ネットワークモデルは、シミュレーションおよび解析のための基盤として使用されてもよく、かつ生物学的システムでの対象となる特徴を可能にする生物学的機構および経路の代表である。特徴、またはその幾つかの機構および経路は、病気の病理学および生物学的システムの悪影響に貢献する場合がある。データベースで代表される生物学的システムの従来の知識は、通常の状態および薬剤による擾乱下を含む様々な条件下の多数の生物学的エンティティの状態のデータを投入されるネットワークモデルを構築するために使用される。ネットワークモデルは動的であり、その中では擾乱に応答する様々な生物学的エンティティの状態の変化を代表し、かつ薬剤の生物学的システムに対する影響の数量的で目的を持った評価が得られる場合がある。
【００４３】
ネットワークモデルの使用は、創薬、オーダーメイド医療、または毒性リスク評価など、様々な研究での応用を促進する［Ｈｏｅｎｇ  Ｊ，Ｄｅｅｈａｎ  Ｒ，Ｐｒａｔｔ  Ｄ，ｅｔ  ａｌ．Ａ  ｎｅｔｗｏｒｋ−ｂａｓｅｄ  ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  ｑｕａｎｔｉｆｙｉｎｇ  ｔｈｅ  ｉｍｐａｃｔ  ｏｆ  ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｌｙ  ａｃｔｉｖｅ  ｓｕｂｓｔａｎｃｅｓ．Ｄｒｕｇ  Ｄｉｓｃｏｖ  Ｔｏｄａｙ．Ｍａｙ  ２０１２；１７（９−１０）：４１３−４１８］。これらの応用のうちの幾つかに対する原理証明検証は、以前に発行されている。一実施例では、動的な変化は、遺伝子発現データによって記述されるように、正常ヒト気管支上皮（ＮＨＢＥ）細胞のＴＮＦ処置後のＴＮＦ−ＮＦｋＢシグナリングを記述するネットワークモデル内の擾乱の大きさで検出される［Ｍａｒｔｉｎ  Ｆ，Ｔｈｏｍｓｏｎ  ＴＭ，Ｓｅｗｅｒ  Ａ，ｅｔ  ａｌ．Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ  ｏｆ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ  ａｍｐｌｉｔｕｄｅ  ｂｙ  ａｐｐｌｙｉｎｇ  ｈｉｇｈ−ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ  ｄａｔａ  ｔｏ  ｃａｕｓａｌ  ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ．ＢＭＣ  Ｓｙｓｔ  Ｂｉｏｌ．Ｍａｙ  ３１  ２０１２；６（１）：５４］。重要なことに、測定されたネットワークの検出された大きさの変化は、ＴＮＦ処置後のＮＦｋＢ核移行の直接的な実験的測定値と対応する。これは、ネットワークモデルが化学的に誘導された生物学的変化を識別および定量化する方法を例示する。この特徴は、薬品の毒性を測定するための、高価で時間がかかるインビボ毒性試験を、インビトロアッセイで置き換えようとするものであるため、毒性学分野では特に有用である場合がある［Ｋｒｅｗｓｋｉ  Ｄ，Ａｃｏｓｔａ  Ｄ，Ｊｒ．，Ａｎｄｅｒｓｅｎ  Ｍ，ｅｔ  ａｌ．Ｔｏｘｉｃｉｔｙ  ｔｅｓｔｉｎｇ  ｉｎ  ｔｈｅ  ２１ｓｔ  ｃｅｎｔｕｒｙ：  ａ  ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  ａ  ｓｔｒａｔｅｇｙ．Ｊ  Ｔｏｘｉｃｏｌ  Ｅｎｖｉｒｏｎ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｂ  Ｃｒｉｔ  Ｒｅｖ．Ｆｅｂ  ２０１０；１３（２−４）：５１−１３８］。
【００４４】
既知の生物学を捕捉するネットワークモデルの査読は、ネットワークの品質を改善し、かつより広い科学界による受け入れを促進する場合がある。査読されたジャーナルでの現在のネットワーク収集の構築を記述する文献の発行は、最初のステップである［Ｇｅｂｅｌ  Ｓ，Ｌｉｃｈｔｎｅｒ  ＲＢ，Ｆｒｕｓｈｏｕｒ  Ｂ，  ｅｔ  ａｌ．Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ＤＮＡ  ｄａｍａｇｅ，ａｕｔｏｐｈａｇｙ，ｃｅｌｌ  ｄｅａｔｈ，ａｎｄ  ｓｅｎｅｓｃｅｎｃｅ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ａｎｄ  ｂｉｏｌｏｇｙ  ｉｎｓｉｇｈｔｓ．２０１３；７：９７−１１７；Ｗｅｓｔｒａ  ＪＷ，Ｓｃｈｌａｇｅ  ＷＫ，Ｈｅｎｇｓｔｅｒｍａｎｎ  Ａ，ｅｔ  ａｌ．Ａ  Ｍｏｄｕｌａｒ  Ｃｅｌｌ−Ｔｙｐｅ  Ｆｏｃｕｓｅｄ  Ｉｎｆｌａｍｍａｔｏｒｙ  Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  Ｎｏｎ−ｄｉｓｅａｓｅｄ  Ｐｕｌｍｏｎａｒｙ  Ｔｉｓｓｕｅ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ａｎｄ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  Ｉｎｓｉｇｈｔｓ．７：１−２６，２０１３；Ｐａｒｋ  ＪＳ，Ｓｃｈｌａｇｅ  ＷＫ，Ｆｒｕｓｈｏｕｒ  ＢＰ，ｅｔ  ａｌ．Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  Ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｍｏｄｅｌ  ｏｆ  Ｔｉｓｓｕｅ  Ｒｅｐａｉｒ  ａｎｄ  Ａｎｇｉｏｇｅｎｅｓｉｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｌｕｎｇ．Ｃｌｉｎｉｃａｌ  Ｔｏｘｉｃｏｌｏｇｙ．２０１３，Ｓ１２；Ｓｃｈｌａｇｅ  ＷＫ，Ｗｅｓｔｒａ  ＪＷ，Ｇｅｂｅｌ  Ｓ，ｅｔ  ａｌ．Ａ  ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ  ｃｅｌｌｕｌａｒ  ｓｔｒｅｓｓ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ｎｏｎ−ｄｉｓｅａｓｅｄ  ｐｕｌｍｏｎａｒｙ  ａｎｄ  ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ  ｔｉｓｓｕｅ．ＢＭＣ  Ｓｙｓｔ  Ｂｉｏｌ．２０１１，５：１６８；Ｗｅｓｔｒａ  ＪＷ，Ｓｃｈｌａｇｅ  ＷＫ，Ｆｒｕｓｈｏｕｒ  ＢＰ，ｅｔ  ａｌ．Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ  ｃｅｌｌ  ｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｏｎ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｆｏｃｕｓｅｄ  ｏｎ  ｎｏｎ−ｄｉｓｅａｓｅｄ  ｌｕｎｇ  ｃｅｌｌｓ．ＢＭＣ  Ｓｙｓｔ  Ｂｉｏｌ．２０１１；５：１０５］。しかしながら、査読者が検証することができるものには限度があり、かつ従来の査読システムは、データセットまたは生成されたネットワークの完全な解析を容易に可能にしない。
【００４５】
本開示のシステムおよび方法は、査読者のグループが、ほぼリアルタイムで更新されるネットワークモデルにフィードバックを効率的かつ効果的に提供することができるようにする。例えば、研究者はネットワークモデルのエッジに関する結果を得ていたとする。しかし、この研究者は公衆に向けて結果を配布する前に、その分野の専門家に自分の結果をレビューしてもらいたいと思っている。この場合、研究者は、ネットワークモデルに対する推奨される修正として結果を提出し、投票または他の証拠に基づく支持の形態で他のユーザーからのフィードバックを待つことによって、本開示のシステムおよび方法の優位点を享受する場合がある。このようにして、研究者は、他の専門家および査読者（すなわち、システム内のユーザー）から結果に関するフィードバックを得ることができ、結果が検証された時のみ、結果を公衆に配布するよう選択できる。
【００４６】
別の例では、研究者はネットワークモデルの複数のエッジに関する数多くの関連結果を得ていたとする。研究者は直ちにすべての結果を含む原稿を書くのではなく、結果のそれぞれを個々の修正としてネットワークモデルに提出することができる。この場合、研究者は個々の結果のそれぞれについてフィードバックを受け取り、かつ受け取ったフィードバックに基づいて、後続の発行に当初の結果のいずれかを含めるか、または除去するかを選択することができる。
【００４７】
本開示の幾つかの実施形態では、ネットワークモデルは、ネットワークモデルを、科学界で既に利用可能なシグナリング経路およびネットワークの収集から区別する、およびこれらに対する補足にする、独特の特徴の集合を有する。［Ｇｅｂｅｌ  Ｓ，Ｌｉｃｈｔｎｅｒ  ＲＢ，Ｆｒｕｓｈｏｕｒ  Ｂ，ｅｔ  ａｌ．Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ＤＮＡ  ｄａｍａｇｅ，ａｕｔｏｐｈａｇｙ，ｃｅｌｌ  ｄｅａｔｈ，ａｎｄ  ｓｅｎｅｓｃｅｎｃｅ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ａｎｄ  ｂｉｏｌｏｇｙ  ｉｎｓｉｇｈｔｓ．２０１３；７：９７−１１７；  Ｓｃｈｌａｇｅ  ＷＫ，Ｗｅｓｔｒａ  ＪＷ，Ｇｅｂｅｌ  Ｓ，ｅｔ  ａｌ．Ａ  ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ  ｃｅｌｌｕｌａｒ  ｓｔｒｅｓｓ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ｎｏｎ−ｄｉｓｅａｓｅｄ  ｐｕｌｍｏｎａｒｙ  ａｎｄ  ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ  ｔｉｓｓｕｅ．ＢＭＣ  Ｓｙｓｔ  Ｂｉｏｌ．２０１１；５：１６８；  Ｗｅｓｔｒａ  ＪＷ，Ｓｃｈｌａｇｅ  ＷＫ，Ｆｒｕｓｈｏｕｒ  ＢＰ，ｅｔ  ａｌ．Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ  ｃｅｌｌ  ｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｏｎ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｆｏｃｕｓｅｄ  ｏｎ  ｎｏｎ−ｄｉｓｅａｓｅｄ  ｌｕｎｇ  ｃｅｌｌｓ．ＢＭＣ  Ｓｙｓｔ  Ｂｉｏｌ．２０１１；５：１０５］に詳細に記載される。保管場所、例えば、ＳＴＲＩＮＧ［Ｆｒａｎｃｅｓｃｈｉｎｉ  Ａ，Ｓｚｋｌａｒｃｚｙｋ  Ｄ，Ｆｒａｎｋｉｌｄ  Ｓ，ｅｔ  ａｌ．ＳＴＲＩＮＧ  ｖ９．１：ｐｒｏｔｅｉｎ−ｐｒｏｔｅｉｎ  ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ，  ｗｉｔｈ  ｉｎｃｒｅａｓｅｄ  ｃｏｖｅｒａｇｅ  ａｎｄ  ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ．Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄｓ  Ｒｅｓ．Ｊａｎ  ２０１３；４１（Ｄａｔａｂａｓｅ  ｉｓｓｕｅ）：Ｄ８０８−８１５］、またはＨＰＲＤ［Ｋｅｓｈａｖａ  Ｐｒａｓａｄ  ＴＳ，Ｇｏｅｌ  Ｒ，Ｋａｎｄａｓａｍｙ  Ｋ，ｅｔ  ａｌ．Ｈｕｍａｎ  Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  Ｄａｔａｂａｓｅ−−２００９  ｕｐｄａｔｅ．Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄｓ  Ｒｅｓ．Ｊａｎ  ２００９；３７（Ｄａｔａｂａｓｅ  ｉｓｓｕｅ）：Ｄ７６７−７７２］などは、タンパク質−タンパク質相互作用のゲノム全体にわたる像を、ほとんど状況に依存しない設定で作り出すことを企て、一方で他のシグナリング経路保管場所（ＫＥＧＧおよびＢｉｏＣａｒｔａなど）は、文献の手動のキュレーションを採用する場合があるが、有意な生物学的状況を提供しない。本開示は、関連付けられた文献に対して精密に定義された状況境界内に構築された、キュレーションされたネットワークモデルを提供する。幾つかの実施形態では、他の〜オミクスと名付けられたデータセット（プロテオミクス、メタボロミクス、またはリピドミクスなど）が組み込まれる場合がある。これらのネットワークの下にある遺伝子発現は、所見の説明の検索での複雑なデータセットの生物学的解釈を大幅に容易にする。幾つかの実施形態では、ネットワークモデルは動的である。これは、これらのネットワークモデルが、適切な境界の適用によって特定の種および／または組織の状況を代表するために修正される場合があるため���あり、および利用可能になる新しい知識としてリアルタイムで更新されてもよいためである。
【００４８】
ネットワークモデルの構築は、多重ステップの反復プロセスであり、かつ以前の出版物［Ｓｃｈｌａｇｅ  ＷＫ，Ｗｅｓｔｒａ  ＪＷ，Ｇｅｂｅｌ  Ｓ，ｅｔ  ａｌ．Ａ  ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ  ｃｅｌｌｕｌａｒ  ｓｔｒｅｓｓ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ｎｏｎ−ｄｉｓｅａｓｅｄ  ｐｕｌｍｏｎａｒｙ  ａｎｄ  ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ  ｔｉｓｓｕｅ．ＢＭＣ  Ｓｙｓｔ  Ｂｉｏｌ．２０１１；５：１６８；  Ｗｅｓｔｒａ  ＪＷ，Ｓｃｈｌａｇｅ  ＷＫ，Ｆｒｕｓｈｏｕｒ  ＢＰ，ｅｔ  ａｌ．Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ  ｃｅｌｌ  ｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｏｎ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｆｏｃｕｓｅｄ  ｏｎ  ｎｏｎ−ｄｉｓｅａｓｅｄ  ｌｕｎｇ  ｃｅｌｌｓ．ＢＭＣ  Ｓｙｓｔ  Ｂｉｏｌ．２０１１；５：１０５］に詳細に記載される。簡潔に言うと、ネットワークモデルの構築は、モデル境界の注意深い選択、すなわち適切な組織／細胞の状況、およびモデルに含まれるべき生物学的プロセスの選択で開始される。次いで、関連する科学的文献は、文献モデルのノードおよびエッジを含む因果関係を抽出するためにレビューされる。本開示の一実施形態では、ネットワークモデルは遺伝子発現データに基づき、かつ逆因果関係推論の適用によって構築される。多重データセットはネットワークモデルがモデル化された生物学的システムを代表するかどうかを試験するために使用され、それは実験的な曝露が構築中のネットワークモデルによって捕捉された生物学的機構を擾乱する実験からのものであることが好ましい。
【００４９】
本開示の幾つかの実施形態では、モデル構築の取り組みは、テキストマイニングによって補佐される場合がある。テキストマイニングは一般的に、技術的文献のテキストを解析し、関連する用語を選択的に取り出し、かつこれらを構築された関係にするためのコンピュータで実施される方法の使用を含む。テキストマイニングの使用はネットワークモデルを構築するために使用される場合がある、ＢＥＬエンコードした知識ベースの半自動組み立てを容易にする場合がある。本明細書に開示されるシステムおよび方法は、ユーザーがノードおよびエッジの集合内のノードおよびエッジをレビューまたは修正する時、その集合に関する情報および知識に基づいてテキストマイニングを遂行する選択肢をユーザーに提示する場合がある。
【００５０】
幾つかの実施形態では、ネットワークモデルはヒトの呼吸生理学に関連して主な生物学的プロセスを代表するために使用され、これについては以前に発行されている：細胞増殖［Ｗｅｓｔｒａ  ＪＷ，Ｓｃｈｌａｇｅ  ＷＫ，Ｆｒｕｓｈｏｕｒ  ＢＰ，ｅｔ  ａｌ．Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ  ｃｅｌｌ  ｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｏｎ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｆｏｃｕｓｅｄ  ｏｎ  ｎｏｎ−ｄｉｓｅａｓｅｄ  ｌｕｎｇ  ｃｅｌｌｓ．ＢＭＣ  Ｓｙｓｔ  Ｂｉｏｌ．２０１１；５：１０５］、細胞ストレス［Ｓｃｈｌａｇｅ  ＷＫ，Ｗｅｓｔｒａ  ＪＷ，Ｇｅｂｅｌ  Ｓ，ｅｔ  ａｌ．Ａ  ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ  ｃｅｌｌｕｌａｒ  ｓｔｒｅｓｓ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ｎｏｎ−ｄｉｓｅａｓｅｄ  ｐｕｌｍｏｎａｒｙ  ａｎｄ  ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ  ｔｉｓｓｕｅ．ＢＭＣ  Ｓｙｓｔ  Ｂｉｏｌ．２０１１；５：１６８］、細胞運命［Ｇｅｂｅｌ  Ｓ，Ｌｉｃｈｔｎｅｒ  ＲＢ，Ｆｒｕｓｈｏｕｒ  Ｂ，ｅｔ  ａｌ．Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ＤＮＡ  ｄａｍａｇｅ，ａｕｔｏｐｈａｇｙ，ｃｅｌｌ  ｄｅａｔｈ，ａｎｄ  ｓｅｎｅｓｃｅｎｃｅ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ａｎｄ  ｂｉｏｌｏｇｙ  ｉｎｓｉｇｈｔｓ．２０１３；７：９７−１１７］、肺炎症［Ｗｅｓｔｒａ  ＪＷ，Ｓｃｈｌａｇｅ  ＷＫ，Ｈｅｎｇｓｔｅｒｍａｎｎ  Ａ，ｅｔ  ａｌ．Ａ  Ｍｏｄｕｌａｒ  Ｃｅｌｌ−Ｔｙｐｅ  Ｆｏｃｕｓｅｄ  Ｉｎｆｌａｍｍａｔｏｒｙ  Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  Ｎｏｎ−ｄｉｓｅａｓｅｄ  Ｐｕｌｍｏｎａｒｙ  Ｔｉｓｓｕｅ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ａｎｄ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  Ｉｎｓｉｇｈｔｓ．２０１３；７：１−２６］、組織修復および血管形成［Ｐａｒｋ  ＪＳ，Ｓｃｈｌａｇｅ  ＷＫ，Ｆｒｕｓｈｏｕｒ  ＢＰ，ｅｔ  ａｌ．Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  Ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｍｏｄｅｌ  ｏｆ  Ｔｉｓｓｕｅ  Ｒｅｐａｉｒ  ａｎｄ  Ａｎｇｉｏｇｅｎｅｓｉｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｌｕｎｇ．Ｃｌｉｎｉｃａｌ  Ｔｏｘｉｃｏｌｏｇｙ．２０１３；Ｓ１２］。加えて、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）の病態生理学をモデル化するために、４つのネットワークが構築された。ＣＯＰＤは一般的な炎症性の肺病であり、気道が狭窄し、息切れを起こす。ＣＯＰＤは重大で深刻化している地球規模の健康問題である。世界保健機関の予測によると、この疾患は２０２０年までに第３の最も一般的な死亡原因となり、第５の最も一般的な身体障害の原因となる［Ｌｏｐｅｚ  ＡＤ，Ｍｕｒｒａｙ  ＣＣ．Ｔｈｅ  ｇｌｏｂａｌ  ｂｕｒｄｅｎ  ｏｆ  ｄｉｓｅａｓｅ，１９９０−２０２０．Ｎａｔ  Ｍｅｄ．Ｎｏｖ  １９９８；４（１１）：１２４１−１２４３］。肺気腫／ＣＯＰＤの先進国世界における主たるリスク要因は、タバコの煙への曝露である［Ｐａｕｗｅｌｓ  ＲＡ，Ｂｕｉｓｔ  ＡＳ，Ｃａｌｖｅｒｌｅｙ  ＰＭ，Ｊｅｎｋｉｎｓ  ＣＲ，Ｈｕｒｄ  ＳＳ．Ｇｌｏｂａｌ  ｓｔｒａｔｅｇｙ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｄｉａｇｎｏｓｉｓ，ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ａｎｄ  ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ  ｏｆ  ｃｈｒｏｎｉｃ  ｏｂｓｔｒｕｃｔｉｖｅ  ｐｕｌｍｏｎａｒｙ  ｄｉｓｅａｓｅ．ＮＨＬＢＩ／ＷＨＯ  Ｇｌｏｂａｌ  Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ  ｆｏｒ  Ｃｈｒｏｎｉｃ  Ｏｂｓｔｒｕｃｔｉｖｅ  Ｌｕｎｇ  Ｄｉｓｅａｓｅ（ＧＯＬＤ）Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｓｕｍｍａｒｙ．Ａｍ  Ｊ  Ｒｅｓｐｉｒ  Ｃｒｉｔ  Ｃａｒｅ  Ｍｅｄ．Ａｐｒ  ２００１；１６３（５）：１２５６−１２７６］。Ｂ−細胞活性化、ならびにＴ−細胞動員および活性化サブネットワークは、ＣＯＰＤでのこれらの免疫プロセスおよびこれらの役割を代表するために構築され、そして細胞外マトリックス（ＥＣＭ）分解および貪食除去サブネットワークは、ＣＯＰＤに関連する機構をモデル化するための健康な生理に基づいてモデルを修正することによって構築される。例えば、ヒトのＣＯＰＤに関与する生物学的システムを記述するネットワークの集合は、複数のユーザーによるキュレーションのために、ネットワーク１０２を通して利用可能である場合がある。
【００５１】
本開示のほとんどが生物学的ネットワークモデルに関係するが、本開示のシステムおよび方法は、生態学的なネットワークなどの任意のタイプのネットワーク、またはノードおよびノード間の因果関係を代表するエッジを含む場合がある任意の他のタイプのシステムに適用されてもよいことを当業者は理解するであろう。
【００５２】
本開示のシステムおよび方法は、質の高い証拠に基づく貢献および同意ネットワークモデルの開発を促進する統合ソーシャル評価システムを含む。本開示のシステムおよび方法は、ユーザーアクションを促進するために、従来のインセンティブおよび従来とは異なるインセンティブの両方を組み込む。従来とは異なるインセンティブの中には、ゲーミフィケーション原理の適用がある。かかる原理は、具体的な問題およびタスクにゲームの技巧を適用して、ユーザーの興味を引き、ユーザーを活動に従事させ、かつ従来とは異なるインセンティブを使用して参加者を積極的に動機付ける。本明細書に記載されるように、本開示のシステムおよび方法では、自分への評価を改善したいという一般的な要望が、より良好なキュレーションされたネットワークモデルにつながるであろうという認識を利用する。統合評価システムと検証プロセスとの間のこの相互交流は、ユーザーの順位付けのみを提供し、オーガナイザーによって設定されたゴールに向かってなされた進展につながらないまたは関係しない他の評価システムを改善する。特に、ユーザーがシステムに対して知識および意見を寄与し、かつ評価システムが、こうしたユーザーアクションの遂行を促進する時、結果として得られるキュレーションされたモデルの品質が改善される。
【００５３】
例えば、スキルゲームに参加することによって得られる評価は、金銭的な報酬などの物質的なインセンティブ、すなわち従来のインセンティブとは対照的に（またはこれに加えて）、タスクの遂行に対する報酬の一部となる。評価は、異なるアクションの遂行から発生したポイントによって、または特定の基準の満足に対して与えられたバッジによって測定される場合がある。ユーザーは、評価ポイント、評価バッジまたは両方の組み合わせを蓄積する場合があり、さらにリーダーボードシステム、ならびに注釈およびコメントをサポートするインフラを通して、ユーザーのより大きいネットワークと相互作用する場合がある。ユーザーへの評価ポイントの授与は、演算リソースを大量に消費する演算など、演算的なアクションにのみ基づく、または大抵基づく授与とは対照的に、知識、証拠、またはこれらの両方の貢献のみに基づいて、またはこれらに対して偏りを付けて与えられる。評価システムが単純に勝者を認める、ゲームのシナリオとは異なり、統合評価システムと結合された本開示のネットワークモデルキュレーションシナリオは、より深い理解および知識の共有につながる。提供される科学的情報に重点を置くことによって、本開示は、ゲーミフィケーションの要素を友好的な競争および参加を進めるためのリーダーボードに限定する。
【００５４】
特に、評価ポイントシステムをネットワークキュレーションシステムと統合した結果、評価ポイントシステムを有しないネットワークキュレーションシステムより良好なネットワークモデルを提供する、より強固な検証プロセスが得られる。特に統合評価システムは、ネットワークモデルの一部をサポートする上で、または以前に提供された証拠に反論するために、投票、修正の提言、もしくは証拠の提供などのユーザーアクションを遂行することによって、ユーザーにネットワークモデルに貢献する動機を与える。ネットワークモデルに貢献する動機は、ユーザーコミュニティ内で評価を得たいという要望から生じる。関与および参加を促すために、ゲーミフィケーションの側面を越えて、評価ポイント、評価バッジ、およびリーダーボードシステムとともに、任意の数の多くの専門的および科学的インセンティブが提供される場合がある。例えば、幾つかの実施形態では、モデルがユーザー以外に配布される前に、ユーザーはキュレーションされたネットワークモデルへのアクセスを許可される場合がある。代替的な実施形態では、特定のポイント数に達したユーザーは、様々な程度の接続を有するユーザーによって作用されるノードおよびエッジに接続されたノードおよびエッジなど、ネットワークモデルの選択された部分をダウンロードできる場合がある。評価システムの幾つかの実施形態が以下に記述されるが、本開示の範囲を逸脱せずに、評価システムはネットワークモデルの開発に貢献するようユーザーに奨励する、任意の動機付けツールを含んでもよいことを当業者は理解するであろう。
【００５５】
プロジェクトのオーガナイザーは、評価ポイントを与えるために統合評価システムをセットアップする場合がある。一般に、評価システムは、それぞれのタイプのユーザーアクションに対して、ある数の評価ポイントを与える。与えられるポイント数は、特定の条件下でのユーザーアクションのタイプに対して所定の数、および対応する数である場合がある。ユーザーは、ネットワークモデル内のノードまたはエッジに関連付けられた１つの証拠の承認または不承認を示すために、票を投じることができる。
【００５６】
例えば、ネットワークモデル内の既存のエッジをサポートする１つの証拠を承認する方に投票するユーザーは、それによってエッジにより代表される関係を検証し、特定の数の評価ポイントを与えられる場合がある。別の実施例では、ユーザーはエッジをサポートする１つの証拠を不承認する方に投票し、それによってエッジにより代表される関係を検証しない、または反論する場合がある。この場合、ユーザーは同一のまたは異なる数の評価ポイントを与えられる場合がある。ユーザーが、一方もしくは両方のノードを変更する、または２つのノード間のエッジに関連付けられた値を変更するなど、推奨される修正をエッジに提供する場合、ユーザーは同様のまたは異なる数の評価ポイントを与えられる場合がある。
【００５７】
特定の実施形態では、ユーザーアクションに対してユーザーに与えられる評価ポイント数は、ネットワークモデルの状態に依存する場合があり、かつ部分的には時間とともに変化する、特定の条件にも依存する場合がある。例えば、既に数多くの投票に関連付けられたエッジに関するアクションを遂行するユーザーは、そのユーザーがより少ない投票に関連付けられたエッジに関するアクションを遂行する場合よりも少ない評価ポイントを与えられる場合がある。この場合、入ってくる票は１つのエッジについて累積され、それぞれの票に対する相対的な有用性、および与えられるポイント数は、それぞれの入ってくる票とともに減少する場合がある。このエッジへのユーザーアクションに関連付けられる、与えられるポイント数の、この動的な変化は、注目をあまり受けていないネットワークの他の部分でアクションを行うことをユーザーに奨励するために、ユーザーコミュニティに通信される場合がある。このようにして、あるエッジに向けられたアクションに対してユーザーに与えられる評価ポイント数は、エッジがあるネットワークモデルのエッジ、またはエッジの部分に対してどのくらいの数量のユーザー活動が受け取られてきたか（すなわち、以前のユーザーアクションの数）に依存する場合がある。統合評価システムのこの態様を、オーガナイザーが手動で、条件の組（図６）に依存してプログラムされた評価システムによって、または手動または自動化されたアクションの両方の組み合わせで、緩和される場合がある。
【００５８】
幾つかの実施形態では、ユーザーに与えられた評価ポイント数は、要素または要素があるネットワークの部分に関する以前のアクション、後続のアクション、または両方のタイプのアクションの性質に依存する場合がある。一実施例では、ノードまたはエッジに関連付けられたユーザーアクションを提供するユーザーに与えられた評価ポイント数は、ノードまたはエッジに関連付けられたユーザーアクションの履歴に基づく場合がある。例えば、あるエッジが、不承認を示す票数と同様である、承認を示す票数と関連付けられる場合、このエッジは未検証としてマーキングされる場合があり、このエッジと関連付けられた証拠を提供するユーザーは、この証拠が他のユーザーによって後で承認され、このエッジの検証につながった場合、追加的な数の評価ポイント報酬を受ける場合がある。別の実施例では、ノードまたはエッジに関連付けられたユーザーアクションを提供するユーザーに与えられた評価ポイントの総数は、ノードまたはエッジに関連付けられた後続のユーザーアクションに基づく場合がある。追加的な評価ポイントの授与につながる可能性がある後続のユーザーアクションの実施例は、承認または不承認を示す票数が、閾値、すなわち検証閾値または棄却閾値に達するまたはこれを超える時の、エッジまたはノードの検証である。従って、ユーザーが、承認を示す投票の当初の提供者である場合、ノードまたはエッジが検証されるために十分な票数が受け取られた時に、当初の投票者は追加的な評価ポイントを与えられる場合がある。この実施例では、評価システムによって与えられたポイントは、ネットワークモデルの検証およびキュレーションでなされた進展に統合される。
【００５９】
幾つかの実施形態では、ユーザーに与えられる評価ポイント数は、エッジまたはネットワークモデルの部分で代表されるサブスタンスによって予め決定されている場合がある。特に、ネットワークモデルの特定のノードまたはエッジは、議論の余地がある、従って解決を要する、またはオーガナイザーにとっては重要な、難しいことで有名な主題を代表する場合がある。例えば、多くの他のノードに接続されたノードは、より少ないノードに接続された他のノードより多くの評価ポイントと関連付けられる場合がある。同様に、かかる接続数の多いノードに関連付けられエッジは、接続数の少ないノードに関連付けられた他のエッジより大きい数の評価ポイントに関連付けられる場合がある。一般的に、評価システムによって与えられたポイントは、ネットワークモデルの検証およびキュレーションでなされた進展を反映する。
【００６０】
幾つかの実施形態では、ネットワークモデルの部分（ＢＥＬステートメントの集合、または１つ以上のＢＥＬステートメントに関する幾つかの証拠など）は、承認を示すスコアまたは票数が検証閾値を超える時、または同等に、モデルの部分を承認するユーザーの数が検証閾値を超える時に検証される。「スコア」という用語は本明細書で使用する場合、ネットワークモデルの対応する部分の承認を示す票数、不承認を示す票数、または承認を示す票数および不承認を示す票数に由来する表現を含む。例えば、ネットワークモデルのある要素（エッジ、ノード、または例えば、エッジもしくはノードをサポートする１つの証拠など）のスコアは、その要素の承認を示す絶対的な票数に対応する場合がある。承認を示す絶対的な票数が所定の値を超える時、検証閾値を超える場合がある。別の実施例では、ネットワークモデルの要素のスコアは、その要素の承認を示す票数と、不承認を示す票数との間の比率に対応する場合がある。この場合、承認を示す票数が不承認を示す票数の２倍（または任意の他の好適な倍数）を超える時、検証閾値に達する場合がある。
【００６１】
棄却閾値は、検証閾値の定義と同様に、または異なるように定義される場合がある。別の実施例では、ネットワークモデルの要素のスコアは、要素の不承認を示す絶対的な票数に応答する場合がある。棄却閾値は、不承認を示す票数、承認を示す票数、またはこれらの組み合わせの観点から定義される場合がある。一実施例では、スコアは不承認を示す絶対的な票数に応答する場合がある。この場合、不承認を示す最低の絶対的な票数が受け取られた時、棄却閾値に達する場合がある。別の実施例では、スコアは承認を示す絶対的な票数に応答する場合がある。この場合、承認を示す最低の絶対的な票数が受け取られていない時、棄却閾値に達する場合がある。さらに別の実施例では、スコアは、不承認を示す票数と、承認を示す票数との間の比率に対応する場合がある。この場合、スコアまたは比率がいずれかの所定の値を超えることができない時、棄却閾値に達する場合がある。例えば、不承認を示す票数が承認を示す票数の２倍（または任意の他の好適な倍数）を超える時、棄却閾値に達する場合がある。これらの事例のいずれかでは、棄却閾値に達した時、対応する要素またはネットワークモデルの部分は、棄却されたものとして識別される場合があり、かつこれらの部分の１つ以上が、未検証として、またはネットワークモデルから削除されたものとしてマーキングされる場合がある。
【００６２】
幾つかの実施形態では、ネットワークモデルのさらに他の部分は、議論の余地があるものとして識別され、かつこれらの部分のうちの１つ以上は、さらなる調査が必要なものとしてマーキングされる場合がある。特に、ネットワークの議論の余地がある部分は、プロジェクト開始後に特定の時間後に同意に達しないものに対応する場合がある。換言すれば、検証閾値にも、棄却閾値にも達しない。受け取られた合計の票が少なすぎる場合、または一方では承認を示し、一方では不承認を示す類似の票数が受け取られた場合、これが起こる場合がある。従って、未検証または検証することができない、そして配布に好適でないエッジ、ノード、またはネットワークモデルの部分を識別するために、本開示のシステムおよび方法を使用することができる。かかるエッジ、ノード、またはネットワークモデルの部分は、さらなる調査およびキュレーションのために、ユーザー、オーガナイザー、または両者に通信される。
【００６３】
幾つかの実施形態では、上記に記載されたように、エッジもしくはネットワークモデルの部分またはこれらに関連付けられた証拠が所定の最低票数に達すると、エッジもしくはネットワークモデルの部分またはこれらに関連付けられている証拠は「ロック」され、かつさらなる投票が妨げられる。例えば、既に同意に達している場合、証拠、エッジ、またはネットワークモデルの部分に関する追加的な投票は、システムに入れることができない場合がある。同意に達した時、追加的な数の評価ポイントが証拠、エッジ、またはネットワークモデルの部分に以前に投票した１人以上のユーザーに割り当てられる場合がある。例えば、ネットワークモデル内で最終的に検証されたエッジをサポートする１つの証拠を承認する方に投票したユーザーは、正しい投票に対してボーナス評価ポイントを与えられる場合がある。加えて、修正または最終的に検証される証拠のサポートの元の提出者、および後の投票者と比べて初期の投票者は、追加的なボーナス評価ポイントを与えられる場合がある。
【００６４】
幾つかの実施形態では、他の基準に基づいて他のタイプの報酬が割り当てられる。例えば、ユーザーがアクションの事前定義された集合を完了すると、評価バッジが与えられる場合がある。例えば、ユーザーがネットワークエッジを作り出すか、または修正し、そのネットワークエッジがその後、ある時間期間経過後に検証される場合、ユーザーはバッジを与えられる場合がある。
【００６５】
生物学的ネットワークのクラウドキュレーション、およびこのキュレーションのオンライン検証の範囲内で、様々なネットワーク関係をサポートする証拠を批評的に評価することを科学者に奨励するために、提出、承認、およびコメントシステムが設計される。エッジ、およびノードを検証する時、ユーザーは制御された構文（例えばＢＥＬステートメントの形態など）を使用することが要求される場合があり、かつ１つ以上の査読された出版物を参照して、概してこれらのアクションをサポートする場合がある。参考文献を用いたＢＥＬステートメントの使用は、構造的および論理的な正確さを確実なものとし、かつ知識キュレーションプラットフォーム、一貫性チェックに関する重要な懸案に対処する［Ｇｒｏｚａ  Ｔ，Ｔｕｄｏｒａｃｈｅ  Ｔ，Ｄｕｍｏｎｔｉｅｒ  Ｍ．  Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  ａｒｔ  ａｎｄ  ｏｐｅｎ  ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ  ｉｎ  ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ−ｄｒｉｖｅｎ  ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  ｃｕｒａｔｉｏｎ．Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ．Ｆｅｂ  ２０１３；４６（１）：１−４］。ＢＥＬステートメントは、アルゴリズムでまたは手動での証拠の評価を可能にする一貫した入力構造を強要する。参考文献の要求は、検証されているネットワーク、種、組織、またはプロセスに対するコメントまたは修正の適用可能性および論理的な健全性を他の参加者が判断できるようにする。
【００６６】
より幅広いユーザー集合によって承認されたネットワーク検証および修正に報いるシステムを実施することによって、本開示のシステムおよび方法は、質の高いキュレーションアクションに一層の重点および重要性を置く。無差別のユーザーアクションは、ボーナス評価ポイントを与えられる可能性が低い。特定の実施形態では、このタイプのユーザーアクションをサポートする追加的または新しい証拠を提示することを投票者に要求することによって、不承認を示す票に若干より大きい負担を与える場合がある。悪意のある、または恣意的な反対票を思いとどまらせる。それでも、この不承認アクションが適切であり、かつこのエッジに関連付けられたエッジまたは証拠がその後、不承認される場合、投票者は正しくないアクションの識別に報いるためにボーナスポイントを与えられる場合がある。
【００６７】
幾つかの実施形態では、エッジ、エッジに関連付けられた証拠、またはネットワークモデルの部分をロックする前に、任意のユーザーは、そのエッジもしくはその幾つかの証拠もしくはそのネットワークモデルの部分の票、またはコメントを視認してもよいが、そのモデルの票、コメント、追加的な証拠、または修正に貢献したユーザーのユーザー名を他のユーザーは見ることができない場合がある。ユーザーアクションは、後続のユーザーアクションへの過度の影響を避けるために、匿名に保たれる場合がある。しかしながら、特定の実施形態では、エッジ、または１つの証拠、またはネットワークモデルの一部分がロックされている時、提出者および投票者のユーザー名は、すべてのユーザーが見ることができるようになっていてもよい。かかる透明性は、ネットワークの他の部分へと引き継がれる場合があるユーザー間の持続的な会話を作り出すために有用である場合がある。
【００６８】
幾つかの実施形態では、ネットワークキュレーションプロジェクト全体に対する業績、および任意選択により、それぞれの特定のサブネットワークまたはネットワークの部分の中の理解をユーザーに提供するために、リーダーボードシステムが使用される。リーダーボードシステムは、友好的な競争、およびサブネットワークのそれぞれの中でのより多大な参加を奨励するように設計されてもよい。幾つかの実施形態では、リーダーボードはユーザー名、評価ポイントの総数で決められる順位、および作り出されたエッジ、承認されたエッジ、および不承認されたエッジの数量などの特定の測定基準を示してもよい。幾つかの実施形態では、リーダーボードは他の過去のまたは現在のネットワークキュレーションプロジェクトでユーザーが取ったアクションによって得た評価ポイントを含む、グローバルレベルで動作する場合がある。特定の実施形態では、競争および継続的な参加を奨励する一方で、合計ポイントの大きな差が原因で意気消沈するのを避けるために、ユーザーは、それぞれのグローバルまたは特定のネットワークリーダーボード内の順位およびポイントが自分の上５人と下５人のユーザーの順位およびポイントのみを見ることができる場合がある。すべてのリーダーボードについて、最上位の貢献者に報いるために、上位５人（または任意の他の好適な人数）のユーザー名が示される場合があるが、他の参加者を意気消沈させないために、上位者らの合計ポイントは示されない。
【００６９】
幾つかの実施形態では、本明細書に記載されるシステムおよび方法は、ユーザーアクションの形式でのユーザーからの入力をリクエストする。このリクエストはネットワークモデルに関連したユーザーアクションについての受動的かつ一般的なリクエストである場合がある。この場合、ネットワークモデルの代表（当初のネットワークモデルであってもよく、または当初のネットワークモデルの修正されたバージョンであってもよい）は、１つ以上のユーザーインターフェースにわたって表示され、かつユーザーは入力を提供するために、様々な要素またはネットワークモデルの部分を選択してもよい。別の実施例では、リクエストはネットワークモデルの特定の要素または部分に関するユーザーアクションに対するアクティブな、または特定のリクエストであってもよい。この場合、ネットワークモデルの代表は、１つ以上のユーザーインターフェースを通して表示されてもよく、かつ特定された要素またはネットワークモデルの部分は、強調表示、拡大表示、または何らかのやり方で特別に表示されてもよい。コンピュータネットワークを通してユーザーアクションのためのリクエストを送信した後、本明細書に記載されたシステムおよび方法は複数のユーザーからユーザーアクションを受け取り、受け取られたユーザーアクションのタイプ、およびユーザーアクションに関連する任意の他の要因またはネットワークモデルの対応する要素に基づいて、それぞれのユーザーに評価ポイントを割り当てる場合がある。それぞれユーザーごとに累積された評価ポイント数はユーザーに順位を割り当てるために使用される場合があり、かつこの順位はリーダーボードを形成するために使用されてもよい（評価ポイント数に従ってソーティングした、評価ポイントの最高点を含むユーザーのリストなど）。リーダーボードまたはその部分は、ネットワーク検証段階の間、ネットワーク検証段階の後、または両方で、ユーザーに対して表示される場合がある。リーダーボードは、評価ポイントがユーザーに与えられる都度、リアルタイムで更新されてもよく、またはリーダーボードは、一定の時間間隔ごとに、例えば、毎時、毎日、もしくは任意の他の好適な時間間隔などで定期的に更新されてもよい。
【００７０】
幾つかの実施形態では、ネットワーク検証段階は、ユーザーアクションの閾値の数が受け取られた時（例えば、ネットワークモデルに対して、５０、１００、２００、または任意の他の好適な数のユーザーアクションが受け取られた時、または１つ以上のネットワークモデルの部分に対して、５、１０、２０、または任意の他の好適な数のユーザーアクションが受け取られた時など）、当初のネットワークモデルに対する閾値の数の検証された修正が遂行された時、閾値の長さの時間が経過した時（例えば、１０、２０、５０、１００、または任意の他の好適な数の日数、週数、または月数など）、またはこれらの任意の好適な組み合わせの時に完了する。本明細書に記載されるように、ネットワーク検証段階の間にリーダーボードが表示される時、リーダーボードは、ネットワーク検証段階の終わりへのカウントダウン、またはネットワーク検証段階の終わりの表示を含む場合がある。例えば、表示されたリーダーボードは、ネットワーク検証段階で残っている日数もしくは時間数を含む場合がある。別の実施例では、表示されたリーダーボードは、検証段階の開始以来受け取られたユーザーアクションの数、または検証段階の終了の前に受け取られる必要があるユーザーアクションの数を含む場合がある。
【００７１】
幾つかの実施形態では、ユーザーは個人として、またはチームとして参加してもよい。ユーザーは最終的に個人として評価される場合があるが、他者と一体化したチームとして自己を同定することは、グループ内での参加およびグループ間の競争を促進する場合がある。加えて、本開示のインフラは、さらなるアクションのために、プロジェクトの好適な閉鎖後であってさえも、コミュニティに対して維持され、かつ利用可能である場合がある。さらに、ユーザーがネットワークのリーダーボードの頂点まで上った場合、ユーザーの可視性が増加する場合がある。リーダーボードの頂点まで上ることは、ユーザーが主題領域の専門家としての名声を得る一助となる場合がある。
【００７２】
実施例として、図６はシステムを示す表であり、これは様々なタイプのユーザーアクションに対して与えられる場合がある評価ポイント数をリスト表示する。図６に示すように、検証閾値ならびに棄却閾値の両方が７票に設定される。加えて、結果が提供されるだけでなく、ゲームの間に参加者の評価がリーダーボード上で他者に対して見えるようになると、参加者の動機は、さらに増加する場合がある。協力的な競争を奨励するように、個人のリーダーボードを補完するために、チームまたは機関のリーダーボードも使用される場合がある。
【００７３】
幾つかの実施形態では、科学者は対象となるネットワークに活発に貢献するようにやる気を与えられ、かつ他の領域の専門家との会話を通して新しい理解を開発する。このやりとりは、ユーザーが個々のノードおよびエッジに特定の備考および応答を提供することを可能にする、ネットワークを通して利用可能なコメント付けシステムを介して容易にされる場合がある。本開示のソーシャルな側面は、ネットワークアクションの承認および不承認を進めるために、同じ分野の学術関係者とかかわり合うことをユーザーに奨励するので、重要な特徴である場合がある。これは、評価を得るだけの機会ではなく、ネットワークに変化を加えることに注力する機会でもあり、その変化は新しい洞察を得ることができる有効化された情報を表す。このような、より大きな相互作用の推進は、従来から科学分野での経歴の重要な構成要素である、ユーザーの個人的なネットワークを自然に増大させる。
【００７４】
幾つかの実施形態では、ネットワークモデルの異なる部分を識別するために、検証された、棄却された、または物議を醸しているとして示されたネットワークモデル検証プロセスの結果が評価される。ネットワークモデルのこれらの様々な部分を識別することによって、オーガナイザーは、ネットワークキュレーションプロジェクトの間に、主題領域についての知識がどの程度までさらに拡張され、見直され、または無効化されかを判断する場合がある。オーガナイザーがネットワークキュレーションプロジェクトの結果を解釈するのを助けるために、以下の例示的な測定基準、すなわちプロジェクトの前後でのそれぞれのエッジをサポートする証拠の量、プロセスの前後でのネットワークの意図される状況に関連するそれぞれのノードまたはエッジに対する状況的な注釈の特殊性、ロックする前のそれぞれのノードまたはエッジに対する肯定および否定のコメントまたは票の比率、それぞれのエッジに対する編集アクションの数、エッジ削除アクションの数、およびロックされていないエッジに対するロックされたエッジの数のうちの１つ以上が解析される場合がある。
【００７５】
幾つかの実施形態では、トランザクションおよび結果として得られたネットワークは、ゲーミフィケーション原理が、ユーザーによって遂行される単にポイントを得るための非生産的な活動などの望ましくないアーチファクトを生み出していないかどうかを判定するために検査される。個人またはグループによる異常なパターンの連続がある場合、結果として得られたステートメントおよびエッジの技術的結論は、最終的なネットワークの技術的内容が競争のためにいずれかのやり方で損なわれていないかを判定するために、再検討される場合がある。幾つかの実施形態では、ネットワークモデルキュレーションプロジェクトの結果は、評価システムに従って最高のスコアをとった者として、その件についての専門家を識別するために評価される。
【００７６】
図７はネットワークモデルをキュレーションするための方法７００のフローチャートである。方法７００は、ネットワークモデルの表示、編集、および注釈のためにオンラインシステムを提供するステップ（ステップ７０２）と、当初のネットワークモデルをシステム内にインポートするステップ（ステップ７０４）と、複数のユーザーからのアクションを代表するデータをリクエストするステップ（ステップ７０６）と、評価システムによって個々のユーザーにそのアクションに従って与えられたインセンティブおよび評価ポイントを管理するステップ（ステップ７０８）と、ネットワークモデルの検証された態様を識別し、かつ任意選択により修正／同意されたネットワークモデルをユーザーまたは公衆に配布するステップ（ステップ７１０）と、ユーザーに発生した評価ポイントに従ってユーザーに順位を付けるステップ（ステップ７１２）と、を含む。
【００７７】
本開示のシステムおよび方法は、キュレーションされたネットワークモデルを提供する。ノードおよびエッジを含むネットワークモデルが提供され、かつ少なくとも１つのノードまたは少なくとも１つのエッジに向けられたユーザーアクションが受け取られる。各それぞれのエッジに対して受け取られたユーザーアクションの数に基づいて、重みがそれぞれのエッジに割り当てられる。確認されたエッジの部分集合および棄却されたエッジの部分集合が識別される。確認された部分集合内のエッジは、確認閾値を超える重みを割り当てられ、かつ棄却された部分集合内のエッジは、棄却閾値より低い重みを割り当てられる。次いで、キュレーションされたネットワークモデルとして、確認されたエッジの部分集合および関連付けられたノードが、キュレーションされたネットワークモデルとして提供され、このキュレーションされたネットワークモデルは、棄却されたエッジの部分集合を除去する。
【００７８】
図３は本明細書に記載されるプロセスを遂行するための、図１のシステム１００の任意の構成要素などのコンピューティング装置のブロック図である。ネットワークモデルデータベース１０６もしくは２０６、ユーザー装置１０８、サーバー１０４もしくは２０４、プロセッサ１０５もしくは２０５、ウェブサイトマネージャ２２２、評価電子データベース２２８、評価エンジン２３０、ネットワーク視覚化エンジン２２４、またはウェブベースステートメントエディタ２２６を含むシステム１００の構成要素のそれぞれは、１つ以上のコンピューティング装置３００上に実装される場合がある。特定の態様では、１つのコンピューティング装置３００の中に複数の上記の構成要素およびデータベースが含まれる場合がある。特定の実施形態では、構成要素およびデータベースは幾つかのコンピューティング装置３００にわたって実装される場合がある。
【００７９】
コンピューティング装置３００は、少なくとも１つの通信インターフェースユニットと、入力／出力コントローラー３１０と、システムメモリと、１つ以上のデータ保存装置と、を備える。システムメモリは、少なくとも１つのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ３０２）と、少なくとも１つの読み取り専用メモリ（ＲＯＭ３０４）とを含む。これらのすべての要素は、コンピューティング装置３００の動作を容易にするために中央処理装置（ＣＰＵ３０６）と通信する。コンピューティング装置３００は、数多くの異なるやり方で構成される場合がある。例えば、コンピューティング装置３００は、従来のスタンドアローンコンピュータであってもよく、または代替的に、コンピューティング装置３００の機能が複数のコンピュータシステムおよびアーキテクチャにわたって分散していてもよい。コンピューティング装置３００は、モデリング動作、スコアリング動作、および集計動作のうちの幾つかまたはすべてを遂行するように構成されていてもよい。図３では、コンピューティング装置３００は、ネットワークまたはローカルネットワークを介して、他のサーバーまたはシステムにリンクされる。
【００８０】
コンピューティング装置３００は、分散したアーキテクチャで、構成される場合があり、データベースおよびプロセッサは、別個のユニットまたは場所に収容される。幾つかのかかるユニットは、主要な処理機能を遂行し、ユニットは最低でも、一般的なコントローラーまたはプロセッサ、およびシステムメモリを含む。かかる態様では、これらのユニットのそれぞれは、通信インターフェースユニット３０８を介して、他のサーバー、クライアントまたはユーザーのコンピュータ、および他の関連した装置との主要通信リンクとして作用する通信ハブまたは通信ポート（図示せず）に取り付けられる。通信ハブまたは通信ポートは、それ自体最低限の処理能力を有してもよく、主に通信ルーターとして作用する。様々な通信プロトコルが、システムの一部であってもよい。通信プロトコルとしては、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、ＳＡＰ、ＳＡＳ（商標）、ＡＴＰ、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、およびＴＣＰ／ＩＰが挙げられるが、これに限定されない。
【００８１】
ＣＰＵ３０６は、１つ以上の従来のマイクロプロセッサなどのプロセッサ、およびＣＰＵ３０６からの作業負荷を除去するための数値演算コプロセッサなどの１つ以上の補助コプロセッサ、を備える。ＣＰＵ３０６は、通信インターフェースユニット３０８および入力／出力コントローラー３１０と通信し、ＣＰＵ３０６は、これを通して他のサーバー、ユーザー端子、またはユーザー装置など、他の装置と通信する。通信インターフェースユニット３０８および入力／出力コントローラー３１０は、例えば、他のプロセッサ、サーバー、またはクライアント端子などとの同時通信のために複数の通信チャネルを含む場合がある。相互に通信する装置は、継続的に相互に送信する必要はない。それどころか、かかる装置は必要に応じて相互に送信することのみが必要であり、実際にはほとんどの時間でデータの交換をやめてもよく、そして装置間の通信リンクを確立するために、幾つかのステップを遂行する必要がある場合がある。
【００８２】
ＣＰＵ３０６は、データ保存装置とも通信する。データ保存装置は、磁気、光学、または半導体メモリの適切な組み合わせを含んでもよく、例えば、ＲＡＭ３０２、ＲＯＭ３０４、フラッシュドライブ、コンパクトディスクなどの光学ディスク、またはハードディスクもしくはハードドライブを含んでもよい。ＣＰＵ３０６およびデータ保存装置はそれぞれ、例えば単一のコンピュータ内、もしくは他のコンピューティング装置内に完全に位置していてもよく、またはＵＳＢポート、シリアルポートケーブル、同軸ケーブル、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）タイプのケーブル、電話線、無線周波数トランシーバー、または他の類似の無線もしくは有線媒体、あるいはこれらの組み合わせなどの通信媒体によって相互に接続されてもよい。例えば、ＣＰＵ３０６は、通信インターフェース３０８を介してデータ保存装置に接続されてもよい。ＣＰＵ３０６は、１つ以上の特定の処理機能を遂行するように構成されてもよい。
【００８３】
データ保存装置は、例えば、（ｉ）コンピューティング装置３００のための動作システム３１２、（ｉｉ）本明細書に記載されるシステムおよび方法に従って、および特にＣＰＵ３０６について詳細に記載されるプロセスに従って、ＣＰＵ３０６を導くように適合された、１つ以上のアプリケーション３１４（例えば、コンピュータプログラムコード、またはコンピュータプログラム製品）、または（ｉｉｉ）プログラムによって要求される情報を保存するように利用される場合がある、情報を保存するように適合されたデータベース（複数可）３１６、を保存してもよい。幾つかの態様では、データベース（複数可）は、実験データおよび発行された文献モデルを保存するデータベースを含む。
【００８４】
オペレーティングシステム３１２およびアプリケーション３１４は、例えば、圧縮された、未コンパイルの、および暗号化されたフォーマットで保存される場合があり、かつコンピュータプログラムコードを含む場合がある。プログラムの命令は、データ保存装置ではなくコンピュータ可読媒体から（例えばＲＯＭ３０４から、またはＲＡＭ３０２から）プロセッサの主メモリ内へと読み込まれる場合がある。プログラム内の命令のシーケンスの実行は、本明細書に記載されるプロセスのステップをＣＰＵ３０６に遂行させるが、本開示のプロセスの実施のために、ソフトウェア命令の代わりに、またはこれと組み合わせて有線回路が使用されてもよい。従って、記載されるシステムおよび方法は、ハードウェアとソフトウェアのいかなる特定の組み合わせにも限定されない。
【００８５】
好適なコンピュータプログラムコードは、本明細書に記載されるように、モデリング、スコアリング、および集計に関係する１つ以上の機能を遂行するために提供される場合がある。プログラムは、オペレーティングシステム３１２、データベース管理システム、およびコンピュータ周辺装置（例えば、ビデオディスプレー、キーボード、コンピュータマウスなど）と入力／出力コントローラー３１０を介してプロセッサがインターフェースすることができるようにする「装置ドライバー」などのプログラム要素も含む場合がある。
【００８６】
「コンピュータ可読媒体」という用語は本明細書で使用する場合、実行のために、コンピューティング装置３００のプロセッサ（または本明細書に記載される装置の任意の他のプロセッサ）に命令を提供する、または提供に関与する任意の非一時的媒体を指す。かかる媒体は、不揮発性媒体、および揮発性媒体を含むが、これに限定されない数多くの形態をとる場合がある。不揮発性媒体としては例えば、光学、磁気、もしくは光磁気ディスク、またはフラッシュメモリなどの集積回路メモリが挙げられる。揮発性媒体としては、典型的には主メモリを構成する、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）が挙げられる。コンピュータ可読媒体の一般的な形態としては、例えばフロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気ディスク、磁気テープ、任意の他の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、任意の他の光学媒体、パンチカード、紙テープ、任意の他の孔パターン付きの物理的媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、もしくはＥＥＰＲＯＭ（電気的消去可プログラマブル読み取り専用メモリ）、ＦＬＡＳＨ−ＥＥＰＲＯＭ、任意の他のメモリチップまたはカートリッジ、あるいはコンピュータが読み取ることができる場合がある任意の他の非一時的媒体が挙げられる。
【００８７】
実行のために、１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスを、ＣＰＵ３０６（または、本明細書に記載される、装置の任意の他のプロセッサ）に搬送するために、様々な形態のコンピュータ可読媒体が関与する場合がある。例えば、命令は当初、リモートのコンピュータ（図示せず）の磁気ディスク上に置かれる場合がある。リモートのコンピュータは、命令をそのダイナミックメモリ内にロードし、そしてＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）接続、ケーブルライン、またはモデムを使用する電話線を通してさえも、その命令を送る場合がある。コンピューティング装置３００に対してローカルの通信装置（例えば、サーバー）は、それぞれの通信ライン上のデータを受け取り、かつプロセッサのためにデータをシステムバス上に位置付ける場合がある。システムバスはデータを主メモリに搬送し、プロセッサは、そこから命令を取得し、かつ実行する。主メモリによって受け取られた命令は、任意選択により、プロセッサによって実行の前または後のいずれかに、メモリ内に保存される場合がある。加えて、命令は通信ポート介して、電気的信号、電気磁気的信号、または光学的信号として受け取られる場合があり、これはワイヤレス通信または様々なタイプの情報を搬送するデータストリームの例示的な形態である。
【００８８】
本明細書で参照したそれぞれの参照は、そのそれぞれの全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【００８９】
本開示の実施形態が、特定の実施例を参照して特に示され、かつ記載されてきたが、その中で形態および詳細の様々な変更が、本開示の範囲を逸脱することなく、添付の特許請求の範囲によって定義されるように、なされる場合があることが当業者によって理解されるべきである。よって、本開示の範囲は、添付の特許請求の範囲によって示され、従って特許請求の範囲の均等物の意味および範囲内に入るすべての変化が含まれることが意図される。
【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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