(57)【要約】【課題】  遺伝子に関する実験的に新たに得られたデータと文献から得られたデータ及びインターネット等を介して得られるデータを統合することにより、新しい知見を得ること。【解決手段】  データ格納装置４に蓄積した遺伝子、化合物、疾患、遺伝子の機能等の用語間の関連性情報を用いて、クエリー入力部１で指定されたクエリー１-１１と クエリー２-１２の間を結ぶ用語のネットワークを再構成し、表示部４により表示することにより、クエリー１,クエリー２を関連付ける用語を表示する。【効果】  クエリー１とクエリー２がいかにして関連付けられるかという知見をユーザに与える。【選択図】  図１
2005122231.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のカテゴリーに属する第１のクエリーを指定する第１の入力部と、
第２のカテゴリーに属する第２のクエリーを指定する第２の入力部と、
前記第１のカテゴリーと第２のカテゴリーとを含む第３のカテゴリーに属する用語間の関連度を、複数組テーブル状に記憶したデータ格納手段と、
前記データ格納手段に記憶されたテーブルを用い、入力された前記第１のクエリーと前記第２のクエリーとを、複数の用語を介して関連づける計算手段と、
前記計算手段の計算結果に基づいて、前記第１のクエリーと前記第２のクエリーとを、複数の用語を介して連結した用語のネットワークを、画面表示する表示手段とを有することを特徴とする画面表示システム。
【請求項２】
前記画面表示システムは、更に描画条件を指定する第３の入力部を有し、
前記ネットワークは、前記第３の条件に基づき、表示されることを特徴とする請求項１記載の画面表示システム。
【請求項３】
前記データ格納手段は、更に前記用語の付随情報を記録していることを特徴とする請求項１記載の画面表示システム。
【請求項４】
前記第１のクエリーと前記第２のクエリーの少なくとも何れかは、複数であることを特徴とする請求項１記載の画面表示システム。
【請求項５】
前記第１のクエリーと前記第２のクエリーとを繋ぐルートの中で、前記用語間の関連度が最も高いものを強調線で繋ぎ、表示することを特徴とする請求項１記載の画面表示システム。
【請求項６】
前記第１のカテゴリーは、疾患名、症状、蛋白質名、遺伝子名、化合物名、遺伝子の機能、蛋白質の機能の少なくとも何れか、
前記第２のカテゴリーは、化合物名、蛋白質名、遺伝子名の少なくとも何れかであることを特徴とする請求項１記載の画面表示システム。
【請求項７】
前記用語間の関連性は、用語間の共起、もしくはフレーズパターンにより抽出されることを特徴とする請求項１記載の画面表示システム。
【請求項８】
前記第３の入力部の設定を変更することにより、インタラクテイブに用語間のネットワークを再表示することを特徴とする請求項１記載の画面表示システム。
【請求項９】
前記第３の入力部の設定を変更することにより、インタラクテイブに、用語間の連結もしくは用語自身の追加・削除の編集を行えることを特徴とする請求項１記載の画面表示システム。
【請求項１０】
前記描画表示システムは、更に、前記第１、前記第２の入力部から入力された少なくとも一方のクエリーを、代表的な用語に変換する同義語辞書を有することを特徴とすることを特徴とする請求項１記載の画面表示システム。
【請求項１１】
前記用語間の関連性が、前記画面上に合わせて表示されることを特徴とする請求項１記載の画面表示システム。
【請求項１２】
前記用語が階層性を有するときに、上位の階層の用語に上げて表示することを特徴とする請求項１記載の描画表示システム。
【請求項１３】
前記第２のカテゴリーは遺伝子名であり、前記遺伝子名を前記画面上の横軸に表示し、更に、ロッドスコアを、前記横軸の遺伝子ごと、もしくは染色体位置情報と共に合わせて表示されることを特徴とする請求項１記載の画面表示システム。
【請求項１４】
前記用語間の関連性を、遺伝子クラスタリング結果と合わせて表示することを特徴とする請求項１記載の画面表示システム。
【請求項１５】
前記ネットワークの表示結果と前記遺伝子クラスタリングの結果が対応しないときに、前記対応しない第１のクエリーと前記第２のクエリーを結ぶルートを強調線で繋ぎ、表示することを特徴とする請求項１記載の画面表示システム。
【請求項１６】
第１の入力部に、第１のカテゴリーに属する第１のクエリーが入力されるステップと、
第２の入力部に、第２のカテゴリーに属する第２のクエリーが入力されるステップと、
前記第１のカテゴリーと第２のカテゴリーとを含む第３のカテゴリーに属する用語間の関連度を、複数組テーブル状に記憶したデータ格納手段を用い、入力された前記第１のクエリーと前記第２のクエリーとを、複数の用語を介して関連づけるステップと、
前記関連づけた結果に基づいて、表示手段に、前記第１のクエリーと前記第２のクエリーとを、複数の用語を介して連結した用語のネットワークを、画面表示するステップとを有することを特徴とする画面表示方法。
【請求項１７】
前記データ格納手段に、インターネットを介して接続することを特徴とする請求項１６記載の画面表示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データベースに蓄積されたキーワード、データ等の関連性情報から、用語間のネットワークの構築を支援する画面表示システム及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、情報検索の分野では、キーワード等の検索キーを元に、そのキーワードと関連性の高い検索結果を抽出し、その結果を画面に表示する。例えば、ＷＯ01/020535号には、複数のデータベースを用いて、様々な検索の仕方により、生物学的データを検索することが記載されている。
【０００３】
一方、近年の分子生物学の急激な進歩とゲノムの完全解読によって、遺伝子や疾患に関する情報が増大している。しかしながら、文献に蓄えられている知識と新たに得られた実験結果とは独立に扱われており、自動的に両者を統合する手段が殆どなかった。特に、ゲノムの完全解読によって進展が望まれている連鎖解析、関連解析の分野では皆無であった。従って、連鎖解析、関連解析の分野で疾患遺伝子の候補となる染色体の部位が限定されたとしても、その候補範囲に存在する遺伝子数が１００を下らないことも多く、通常研究者はその候補となる遺伝子がどのような機能に関するものか一つ一つ文献を読んで疾患遺伝子を検討・推定し、次の実験ステップを選定していた。また、DNA-アレイ, Protein-アレイ の発現情報のクラスタリングにおいても、クラスタリングの妥当性は、クラスタリング内の遺伝子がかつて関連性を指摘された遺伝子か否か、研究者が文献を読んで判定していた。
【０００４】
【特許文献１】ＷＯ01/020535号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
今後も研究の進展に伴い、特にバイオの分野では蛋白質相互作用情報、発現情報、転写因子情報等に関する各種実験が多数行われ、その膨大な結果が蓄積されていくと考えられる。従って、研究者は新たな実験によって得られたデータと既に得られている情報との関係を鑑みて生物学的な知見を得るためには、文献の検索等に膨大なエネルギーを費やす必要がある。
【０００６】
本発明の目的は、文献の検索効率を高め、検索者が容易に、用語間の関係情報を得られるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明は、ユーザが関係を知りたい用語群１と用語群２を指定することにより、予め蓄積した用語間の関係、もしくはインターネットを介して動的にアクセスして得られる用語間の関係を用いて、いかにして用語群１と２が関連付けられるか表示することにより、研究者が文献を逐一読むことなく、実験的に得られた情報とこれらの情報を重ね合わせ、新たな生物学知見を得ることができる。
【０００８】
具体的には、以下の構成とする。第１のカテゴリーに属する第１のクエリーを指定する第１の入力部と、第２のカテゴリーに属する第２のクエリーを指定する第２の入力部と、前記第２のカテゴリーと第１のカテゴリーを含む第３のカテゴリーに属する用語間の関連度とその付随情報を複数組テーブル状に記憶したデータ格納手段と、前記データ格納手段に記憶されたテーブルを用い、入力された前記第１のクエリーと前記第２のクエリーとを、複数の用語を介して関連づける計算手段と、前記計算手段の計算結果に基づいて、前記第１のクエリーと前記第２のクエリーとを、複数の用語を介して、連結するように、ネットワーク上に画面表示する表示手段とを有することを特徴とする画面表示するシステム、である。更に、検索条件を指定する第３の入力部を設けても良い。
【０００９】
例えば、第一のカテゴリーには、化合物、疾患名、疾患症状、蛋白質／遺伝子名などが考えられ、第２のカテゴリーには化合物、蛋白質／遺伝子名などが考えられるが、ユーザが興味を持っている２つの用語群の関係であればこれに限定されない。生物学カテゴリ以外では、例えば、第１のカテゴリは機器の故障症状、第２のカテゴリに機器の機種を入れ、第１と第２のカテゴリを故障原因となる名詞句で結ぶことにより、機種ごとの故障症状と故障原因の関係をざっくり見ることができる。また第１のカテゴリに政治家の名前、第２のカテゴリーに省庁名を入れてどのような関連性があるか見ることも可能だし（この場合はネットワークを結ぶ用語は全ての名詞句が対照となる）、第１のカテゴリーに外国の都市名、第２のカテゴリーに日本の都市名を入れ、都市同志の共通点で結ぶことも可能である。また、第１のカテゴリは、特許文献におけるキーワード、第２のカテゴリーは、論文におけるキーワードなどとしても良い。
【００１０】
ここでの用語間の関係は、Web上に公開されているデータや文献を解析して得られるもの全てを含む。文献からのデータの抽出は、人が読んだ上で抽出するもの、自然言語処理等の機械処理で自動的に抽出するものを含む。自然言語処理による用語間の関係は、主に、共起、フレーズパターンなどによって抽出される。
【００１１】
用語間のネットワークは、上述の用語間の情報の重み（用語間の関連性）を考慮して描画することになる。２点間の用語の最短距離はダイクストラ法や日程計画法によって記述される。ここでの距離とは、用語間の関連度が高い最短距離が高いほど用語間の距離が短くなる関数で定義されるものである。必ずしも最も重要な用語のパスになるとも限らないので、高得点側からの候補をいくつか表示することが望ましい。
【００１２】
また、用語間の関連度が尤も高いパスを強調線で繋ぎ表示することもできる。
【００１３】
更に、最短距離の計算はダイクストラ法等では、すべての点の距離を計算すると計算時間がかかることから、ユーザの指定により、閾値よりも遠い用語間の距離を計算しないように適宜、枝刈りすることが望ましい。この閾値の指定は、第３の入力部により行うことができる。また、対象とする用語数が多い場合は、予め第１のクエリーと第２のクエリーを結ぶ最長ステップ数（間に入る用語の数）を第３の入力部により限定しておくと、計算時間が短くて済む。
【００１４】
発明によれば、例えば、連鎖解析によってロッドスコアを得、疾患遺伝子の候補となる遺伝子の領域が定められている場合、この中から既知の知識を総括して疾患遺伝子として最も尤もらしい遺伝子もしくは遺伝子群を提供することができる。
【００１５】
また、発明によれば、DNA アレイやProtein アレイの遺伝子／蛋白質クラスタリング結果と同時に用語のネットワークを表示することにより、実験によるノイズと思われるクラスターを構成している遺伝子／蛋白質を提示することができる。
【００１６】
また、このシステムにおいては、用語をつなぐエッジをクリックすることにより、用語間の関連性を示すデータの出展元となる雑誌名、情報を抽出したセンテンス、アブストラクト、データベース名を提示することができる。また、ノードをクリックすることにより、それぞれの用語の付随情報、例えば、用語が蛋白質の場合は細胞内局在性や、発現情報が閲覧可能である。
【００１７】
発明によれば、用語として用いる用語群がgene ontology(http://www.geneontology.org/)やfamily名のように階層性を有するものである場合、上位の階層でネットワークを描画することにより、ネットワークを簡潔に、もしくは、出現頻度が低く統計的に不確かな用語間の関係を考慮した表示に、もしくは、ノード（用語）を連結する条件を緩和したネットワークの表示を実行することができる。
【００１８】
一方、このシステムにおいては、着目する生物種に関する遺伝子／蛋白質の関連性を示すデータが少ない場合、配列解析によって、他の生物種と着目する生物種間のオルソロガスもしくは類似遺伝子／蛋白質を結びつけることにより、他の生物種の情報を使って、ネットワークを構築することもできる。具体的には、他の生物種の情報と配列相同性やドメイン構成情報などを用いる。
【００１９】
また、発明によれば、画面表示システムにおける編集機能の追加により、不適当な用語間の連結（エッジ）、もしくは用語自身を除去し、また、不足と思われる用語間の連結もしくは用語自身を追加し、インタラクテイブにネットワークを再構築することができる。
【発明の効果】
【００２０】
上記で説明したように、本発明においては、用語間の情報を２項関係とその付随情報として蓄積した情報を用い、クエリー１とクエリー２の間をつなぐ用語のネットワークを表示することにより、用語間の関係を知ることができる。これにより、関連性がないと思われていた概念（用語）に関しても、関連性を見出すことが容易になり、検索の利便性が高まる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、図面を参照して本発明の実施形態の一例を詳細に説明する。本発明は、その本旨を越えない限り、以下の実施例に限定されるものではない。
【実施例１】
【００２２】
図１は本発明による用語ネットワークシステムの実施形態の一例を示すシステム構成図である。用語ネットワークシステムは入出力装置／クエリー入力部１、中央計算処理装置２、入出力装置／表示部３、データ格納装置４から構成される。必要に応じて、実験データ入力装置５を追加する。また、使用する用語の同義語の問題を解消するために、クエリーを代表的な用語に変換する辞書６を備えているとより望ましい。
【００２３】
このシステムの利用方法を図２に示す。文献や各種データベースから人手または自動的に２項／多項関係を抽出し、その関連度の情報と共に蓄積したテーブルand/or 共起を計算するための用語とその文献情報を蓄積したテーブルと、その用語もしくは用語間の付随情報を図１-データ格納装置４に蓄積しておき、図１−入力部１で指定する用語群クエリー１(図２-ステップ１)とクエリー２(図２-ステップ３)を検索条件（図１−入力部１３、図２-ステップ４）で結合スコアが高くなる用語のネットワークを図１-中央計算装置２で構築し、図１-表示部３で表示する(図２-ステップ５)。ユーザの目的に応じクエリー１とクエリー２を結ぶネットワークのうち、関連度のスコアが最も高くなるネットワークを強調表示する（図２-ステップ６）。連鎖解析、関連解析の実験結果がある場合は、図１−入力部１の入力部３における検索条件で、実験結果から候補となる遺伝子領域を指定することにより(図２-ステップ２)、クエリー２はその領域の遺伝子名が自動的に指定される(図２-ステップ３)。この場合、クエリー１に疾患名もしくは疾患名と症状などが入るが、これに限定されない。更に、クエリー１とクエリー２を結ぶ用語ネットワークのスコアを計算し、過去の情報における各遺伝子と疾患遺伝子の関連度と実験結果のロッドスコアと並べて表示することにより、候補遺伝子領域を提示する（図２-ステップ７）。また、疾患遺伝子と疾患名を結ぶスコアの高いネットワークを構成する用語を合わせて表示することにより、具体的な関連性を明確にする(図２-ステップ８)。アレイデータを使う場合は、ステップ２で対象とする遺伝子群（クエリー２となる）と発現情報からクラスタリングした結果を入力する。上述と同様の手順を踏み、ステップ９において、用語のネットワークを用いクラスタリングした結果の中からノイズの候補となる遺伝子を提示する。
【００２４】
図１におけるデータベース格納装置４には、予め文献から人手または文型を使って自動抽出した相互作用や遺伝子・蛋白質などの機能情報等を２項関係とし（図１−４２、４３）、また、その他のデータベースから取り出した相互作用情報や構造機能情報（４４）を蓄積してある。文献中の用語の共起情報を使う場合は、用語と用語が出現した文献及び文献中の用語位置をテーブルとして蓄積しておく（４１）。対象となる用語が少ない場合は、予めすべての用語ペアの共起を計算して２項関係の重みとしたテーブルにしても構わない。これらの情報を自動抽出する場合の流れは図３に示す。対象データとしては、各種科学専門雑誌やNCBI  (http://www.nlm.ncbi.nih.gov) PUBMED-abstract, PUBMED-centralなどに登録された雑誌となる。対象論文は、PUBMEDを使用する場合は予め、mesh termを使い対照とする生物種のアブストラクト／/論文のみに絞っておいたほうが、他の生物種の情報が混在せず、望ましい。なお、データ格納装置には、インターネットを介して接続するようにしても良い。
【００２５】
続いて、用語間の関係を抽出する方法について説明する。ネットワークを構成する用語群としては、遺伝子／蛋白質名、化合物名、gene ontology, UMLS (Unified Medical Language System), SNOMED (International:The Systematized Nomenclature of Medicine), Mesh(Medical Subject Headings)など、人手でコントロールしてある用語集/辞書、もしくはその組み合わせが望ましいが、文中に現れるすべての名詞句等を用語として使用しても構わない。また、文中に現れる全ての名詞句のうち、新聞等の対照とする他のコーパス中に現れる名詞句の使用頻度よりも高い名詞句のみを使用する用語の対照にしてもよい。或いは、近隣の語基との相互情報量の利用（例えば、Shimohata et al  ACL 1997）、C-value  method  (Maynard and Ananiadou, TKE 1999)  等によって自動的に用語セットを対象となる文献か抽出してもよい。また、ターゲットとなる用語の部分セットとそれらが出現しやすい局所文脈とを用いて残りの用語（及び局所文脈）を対象となる文献から自動抽出するBooststrap法を用いて用語セットを作成してもよい。（例えば、Agichtein et al. 2001 2001 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data）
これらの用語はできる限り、辞書などを使って、もしくは必要に応じて辞書を構築して同義語、同音異義語等の解決をしていることが望ましい。
【００２６】
フレーズパターン（文型）による抽出においては構文解析や係り受け解析を行なうことによりnoun  phrase bracketing を行った後、挿入句、等位接続等の文の構造解析を行ない、名詞句 activate 名詞句、名詞句  interact with 名詞句、名詞句  inhibit 名詞句、interaction between 名詞句 and 名詞句などにより、名詞句に目的とする用語が入っているかどうかチェックすることにより用語間の関係を抽出する。例えば A domain of protein-１ is activated by B domain of protein-２という文によってprotein-２がprotein-１を活性化するという情報を自動的に抽出できる。２つの用語間の関係の強さは、その関係の記述頻度だけでなく、関係抽出時の確からしさを用語間の単語の距離や、文法的な複雑さ等、（例えば、抽出した蛋白質名が名詞句の中で前置詞もしくは特定の用語の後ろに位置しているか否かなど）を使用して表すことができる。構文解析や係り受け解析の前に、その解析精度を上げるために必要に応じて対象とする用語をIDに変換したり、複数の単語からなる専門用語をnoun bracketingする前処理を行ってもよい。
【００２７】
用語間の関係抽出は、様々な方法があり、これに限定されない。フレーズパターンによって情報抽出をした例を図４に示す。この図においては、２項間の関連性を抽出時の信頼度として記している。ここで、信頼度は関係を抽出したフレーズパターンの種類と遺伝子が含まれる名詞句の前に特定の前置詞がくるか否かによって、求められる。２項関係自身に付随情報として情報の重みや実験方法、情報の出展元の文献情報、等が付けられている。
【００２８】
用語間の共起関係を求める場合は、用語間の相互情報量などを使うことができるが、様々な方法がありこれに限定されない。用語間の相互情報量はＦａｂ＝用語Ａと用語Ｂが共出現する単位テキストの数, Ｆａ＝用語Ａが出現する単位テキストの数, Ｆｂ＝用語Ｂが出現する単位テキストの数, Ｎ＝単位テキストの総数, としたとき、ｌｏｇ（Ｆａｂ＊Ｎ／Ｆａ／Ｆｂ）で求められる。また、この値とＦａｂとの積を掛けたＦａｂｌｏｇ（Ｆａｂ＊Ｎ／Ｆａ／Ｆｂ）（エントロピーゲイン）も有効である。また、更に、ＰＨＧＳ（Ｎ、ｎ、Ｋ、ｋ）をＮ個の玉、内Ｋ個が赤球である袋から無作為にｎ個を取り出したときに赤球がｋ個以上含まれる確率値とすると、−ｌｏｇ（ＰＨＧＳ（Ｎ、Ｆａ、Ｆｂ、Ｆａｂ））という値やこれを対称化した−ｌｏｇ（ＰＨＧＳ（Ｎ、Ｆａ、Ｆｂ、Ｆａｂ））−ｌｏｇ（ＰＨＧＳ（Ｎ、Ｆｂ、Ｆａ、Ｆａｂ））なども有効な共起度の尺度である。単位テキストとしては、文書全体、章、節、パラグラフ、文、一つの用言が支配する範囲内（単文）などの構造上の単位や構造とは無関係に一定の単語数の範囲内というような設置をすることができる。２つの用語間の関係の強さは、これらの式によって一意に決めることができる。
【００２９】
用語間の共起関係は予め計算してテーブルにしておいてもよいが、図１における中央計算処理装置によって、動的に計算してもよい。用語とその文献情報の例を図５に示す。
【００３０】
関係を構成している用語にも付随情報として遺伝子の発現情報や細胞内局在情報が付けられる。付随情報として細胞内局在性や配列相同性を示すE-value(同じ類似度の配列がそのデータベース内で偶然現れる何本現れるかを示す期待値)などの例を図６に、文献情報を図７に示す。用語それ自身が階層構造となる概念である場合は、その情報もデータ格納装置４に付加される。図８に例を示す。発現情報や局在情報などの付随情報は関係を抽出した文献だけからでなく他の実験結果の情報を蓄積してもよい。ここでの情報の重みとは、共起を使ったときは出現頻度、フレーズを使ったときには上述の抽出時の信頼度と出現回数、人手で抽出した場合は全てが一律に１とするなどであり、用語間の関連度を示す。複数の異なる抽出データを使う場合は、データ間で整合性がとれるように必要に応じて正規化する。以下、この重みをスコアと呼ぶ。また、Web等を介して外部のデータベースから用語間の関係を動的に蓄積しつつ以下の計算を行うことも可能である。
【００３１】
クエリーの入力部１には、クエリー１とクエリー２の２つのクエリー群とその他の検索・描画条件設定部門からなる。具体的な入力装置の画面を図１４に示す。検索画面には、クエリー１，２を入力するためのウインドウ８１，８２と、検索条件を指定する第３の入力部であるウインドウ８３がある。第３の入力部では、用語間の距離を指定、高得点側からの候補数の指定、関連度に応じて強調線を利用することを指定、用語間の関係を記憶したデータセットの種類の指定、データの信頼度に関する情報の指定、クエリー１，２を結ぶ最長ステップ数の指定等を行うことができる。クエリー１、２においてスペースのある連語を入力する場合は’や”で囲む、もしくはアンダーバー（＿）などで結び、複数のクエリーを指定する場合は、スペースで区切りそれらのクエリーを入力することが可能である。入力方式は様々な方法が考えられるので、これに限定されない。
【００３２】
クエリー１とクエリー２は主に遺伝子／蛋白質/化合物及びその機能、疾患名、症状等ユーザの要求に応じて指定する。クエリー１,クエリー２とも１つ以上の用語からなる。中央計算処理装置においてクエリー１とクエリー２に属する用語を用語間の関連度を示すスコアを使い、スコア総和／(エッジ数^１.１)、もしくは、その他のスコアとエッジからなる関数により、クエリー１とクエリー２を結ぶ高スコアの用語ネットワーク候補をダイクストラ法や日程計画法等によって計算する。必ずしも最も高い得点が最良のネットワークではないことからユーザが入力部３で指定する検索条件における候補数を同時に計算する。ネットワークの計算対象とするデータセットやそのデータセットが階層的な概念からなるときに、ユーザが図１−入力部３で指定する上位階層において用語ネットワークを書くことができる。例を図９，１０に示す。図９においては、複雑だったネットワークが、上位概念（用語）で描画することにより理解しやすい図１０になる。上位概念の描画は、描画条件の緩和を意味する場合もある。例えば、図９において、RRASとRAS1、及びRAF1とMAP2K1のみの関連性が指摘されていたときは、RRASからMAP2K1の間の関連性は抽出されない。しかし、上位の概念においては、この情報においてRASとRAFが、RAFとMAP2Kが関連付けられるのでRASとMAP2Kが関連付けられる。
【００３３】
更に、ユーザは図１−入力部３によって描画の条件設定をインタラクテイブに行える。例えば、用語ネットに使用するデータセットの種類や、データの信頼度によるスクリーニングなどの指定を行うことができる。スクリーニングの例としては、大量実験手法であるyeast-two hybridや質量分析の結果は信頼性が低いので除く、もしくは、impact factorが低い学術誌に記述されているものは除くなどがある。ここでのimpact factorはInstitute for Scientific Informationが算出している値だけではなく、他の団体・機関が算出する値も含む。また、文献からの自動抽出エラーを除くために、フレーズパターンによる自動抽出の場合はある一定数以上の文献情報があることなどを条件にしてもよい。更に、２項関係情報のうち蛋白質―蛋白質／DNA／RNA間の相互作用情報を使う場合は、実験エラーを除くために、細胞内局在性が著しく異なる２項間の関係、（例えば片方が核内蛋白質で他方がミトコンドリア内の蛋白質など）は除外してネットワークを構築することも可能である。また、特定の細胞で発現している遺伝子/蛋白質のみを使用してネットワークを構築することも可能である。例えば、H. sapiens のBCL-2と相互作用している遺伝子は現在１０以上あるが特定の組織に限ればその数は減少する。着目する組織をlymphocyteとした場合、BCL-2相互作用する遺伝子として知られるPSEN1は少なくとも現在はlymphocyteでの発現情報が報告されていないので、BCL-2とPSEN1の関連性は用語のネットワーク構築には使用されないことになる。
【００３４】
更に、ユーザは、画面の編集機能によって、描画したネットワークのうち、不適と思われるエッジ（用語と用語を結ぶ線）もしくは用語自身を除去したり、その反対にエッジの追加や用語自身の追加を行い、ネットワークを再計算することも可能である。
【００３５】
また、着目する生物種に関して、遺伝子・蛋白質の関連情報が少ない場合は、他の生物種の情報と配列類似性を用いて、同様に用語のネットワークを構築することも可能である。例えば、図６の配列相同性に相当する情報を用いて、S. cerevisiae からC. elegansのネットワークを構築することも可能である。また、E-valueのトップスコアもしくは閾値などを使って対応する遺伝子を見つけるだけでなく、目的に応じてドメイン情報などの緩い条件を使って生物種間で蛋白質／遺伝子を対応させてもかまわない。例えば、図４と図６においては、S. cerevisiaeにおけるSTE20とSTE11の関連性はトップスコアを用いるとC. elegansにおいてGCE000836(mig-15)とGCE000678(kin-18)の関連性に射影される。
【００３６】
【非特許文献１】Shimohata et al  ACL 476-481, 1997
【００３７】
【非特許文献２】Maynard and Ananiadou, TKE 212-221, 1999
【非特許文献３】Agichtein et al. 2001 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data
【実施例２】
【００３８】
連鎖解析の結果への利用に関しては、idiopathic hypogonadotropic hypogonadismの原因遺伝子が染色体１９p１３.２に存在すると考えられた例を図１１、１２で説明する。連鎖解析の結果はJS. Acierno et al. The Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism ８８(６), ２９４７-２９５０である。図１１においてq=０.０５の解析結果を実線で示す。（handbook of statistical genetics, edited by DJ. Balding et al.  Wiley, England 2００1に連鎖解析にqの意味は参照）点線がクエリー１をidiopathic hypogonadotropic hypogonadismとして、１９８０-２００３のhumanのPUBMEDに登録されているアブストラクトの名詞句の共起関係から計算した用語間のネットワークのスコアを点線で示す。この結果、両者がピークを持つ、０.２-０.４Mb位置が図２-ステップ７（図１１の矢印に挟まれた部分）で提示されることになる（ここでは、０.２Mbをmarker  rs７８１５の位置とした）。また、図２-ステップ８における用語のネットワークの例は図１２に示す。図１２では、第２のカテゴリーが遺伝子名であり、画面の横軸に遺伝子名を表示し、ネットワーク状に、第１、第２のクエリーとを複数の用語を介して画面表示した例である。このネットワーク表示に、更に、ロッドスコアを合わせて表示し、ロッドスコアは、横軸の遺伝子ごと、もしくは染色体位置情報と共に合わせて表示した。ここでは、ステップ７において選択したLod scoreと文献情報から尤もらしいと思われる領域０.２-０.４Mbを表示した例である。尤もスコアが高くなる用語ネットを太線で表示している。なお、ロッドスコアについては、Onda et al  Stroke, ３４（７）,１６４０−１６４４, 2003に、詳細が記載されている。
【００３９】
そして、この実施例では、用語を繋ぐ線分をクリックすることで、データ格納装置に格納されたデータの情報、例えば、用語間の関連性を示すデータの出典もととなる雑誌名、センテンス、アブストラクト、データベース名等を表示することができる。また、ノードをクリックすることで、用語の付随情報を表示することができる。これは、インターネットにリンクさせ、情報を抽出しても良い。
【００４０】
【非特許文献４】JS. Acierno et al. The Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism ８８(６), ２９４７-２９５０, ２００３
【非特許文献５】Onda et al   Storke ３４（７）,１６４０−１６４４,  ２００３
【実施例３】
【００４１】
DNA-アレイの発現データを使った場合の用語ネットワークの例を図１３に示す。図２ではステップ９に相当する。図１３の下（７２）は、実験結果からクラスタリングした例を示している。クエリー１はgene ontologyのbiological processに分類される用語すべてを入れ、クエリー２に発現データで同じグループにクラスタリングされた遺伝子名を入れた場合の用語のネットワークが記述されている。この例では、有意なネットワークを示さないクエリー１の用語は表示されない（７１）。また、cell cycle, DNA replication, mitotic cell cycleの辞書側の階層構造を上段に示している（７３）。実験データではクラスターAに属するSTE７が他のAに属する遺伝子と異なり、cell cycle関連の用語と有意なネットワークを持たず、response to pheromone とネットワークを持つことから、実験ノイズが原因のミスクラスタリングであり、本来はクラスターBに属することが示唆される。アレイデータでは多数の遺伝子を対象とすることから、ミスクラスタリング候補となるネットワーク及び遺伝子は強調表示されることが望ましい。一方、YDR324はresponse to pheromoneとのネットワークは持たないが、その他の用語とも有意なネットワークを持たず、response to pheromoneに関わる新しい遺伝子である可能性が示唆される。
【００４２】
クエリーは複数にすることによって、ネットワークの漏れを助けるという役目がある。特に十分な文献がない場合は、複数のクエリーにする効果が大きい。例えば、CLF１ではDNA-replicationとの関係は文献から抽出できるが、cell cycleとの直接の関係は抽出できない。DNA replication とcell cycleの関係は文献から抽出できるので、この場合は問題ないが、hemolysis とapoptosisなど用語（概念）のように上下関係の概念であっても共起などで抽出し難い用語関係の場合は、関係を見落とすことになる。従って、apoptosis関連をクエリー１に設定したい時は、クエリー１にはapoptosisとhemolysisの両方を入れた方が、より漏れがなく確実に用語のネットワークを構築することができる。
【００４３】
上述の実施例によれば、特に、連鎖解析、関連解析などで、疾患候補として出る領域には、遺伝子数が１００を下回らないことが多く、これらの遺伝子情報を逐一論文を人が読み確かめていたのでは膨大な時間がかかる。また、専門外の分野の遺伝子を広く扱う場合、背景知識が欠如することとなり、２つの概念/用語の関連性を知らないがために、正解（疾患遺伝子）にたどりつけない可能性もある。この方法によって、短時間で候補遺伝子と疾患の関係を知ることができ、次に必要な実験に進むことができる。
【００４４】
また、DNAアレイ、proteinアレイのデータにおいては、ノイズが多く含まれていることが知られており、発現データから精度を高く遺伝子のクラスタリングを行うことは容易ではない。この用語のネットワークを使うことにより、既に機能が知られている遺伝子については、ノイズが原因のミスクラスタリングの候補となる遺伝子を容易に見つけることができる。
【実施例４】
【００４５】
本実施例では、検索条件の指定をインタラクティブに行う実施例を、図１５を用いて説明する。この例では、最初に第１と２のクエリーを結ぶネットワークの最長ステップ数を４と指定している。計算処理部ではデータ格納部から第１と２のクエリーに関係する情報をインタラクテイブに抜き出しネットワークを構築し、そのノードの座標とエッジ情報を出力部に送り、ネットワーク-1を表示する。ユーザはその結果を見て、予想した関係がでていないと考えた場合、描画の最長ステップ数の変更を指定する。（図１５中では５に変更）計算処理部で、再度ネットワークを計算し出力部でネットワーク-2を表示する。再度の表示により余計なノードが画面に現れており、かつ、新たに２項関係を仮定するとどうなるかとユーザが考えた場合、そのノードを画面から削除し、新たに、２用語間の関係を仮定して描画を指定する。計算処理部では、最初のクエリー情報に加え、新たに加わった２項関係に関わる情報をデータ処理部から取り出し、削除したノード情報を考慮しながらネットワークを計算し、出力部でネットワーク-3を表示する。ノードの追加、削除、エッジ（２項間関係）の追加、削除はネットワークの画面上、Java（登録商標）-アプレットの機能などを使って行ってもよいし、図１４で示したテキスト形式で入力することも可能である。
【００４６】
ここでは、計算処理部とデータ格納部がインタラクテイブにデータのやりとりをしているが、データが十分に小さいときはこのシステムを立ち上げた時点でデータ格納部のデータを全て計算処理部のメモリー上に載せてしまい、同様の処理を行っても構わない。
【００４７】
なお、第１のクエリーと第２のクエリーとを繋ぐ用語ネットワークの構築に際し、着目する組織で発現していない遺伝子／蛋白質を不使用とする設定を行えるようにしても良い。この設定を、インタラクテイブに行えるようにしても、勿論良い。
【００４８】
また、第１のクエリーと第２のクエリーとを繋ぐ用語ネットワークの構築に際し、図１４の検索条件の指定８３に示したように、用語の関連性の根拠となる記述についてその出典元となる学術誌のインパクトファクターの下限値を設定することができるようにし、その値以上の学術誌から抽出された用語間の関連性を使って、ネットワークを構成するようにしても良い。この設定を、インタラクテイブに行えるようにしても、勿論良い。
【００４９】
また、第１のクエリーと第２のクエリーとを繋ぐ用語ネットワークの構築に際し、用語の関連性の根拠となる実験方法について、信頼性の低い大量データを生産する傾向のある実験手法（Yeast-two-hybridや質量分析法など）により発見された相互作用データを不使用とする設定することができるようにすると、ノイズを減らせるので良い。この設定を、インタラクテイブに行えるようにしても、勿論良い。
【産業上の利用可能性】
【００５０】
本発明は、実施例記載のバイオ情報検索の他、他のカテゴリー情報検索にも用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明における用語ネットワークシステムの実施の一例を示すシステム構成図。
【図２】図１におけるシステム利用の手順。
【図３】本発明におけるデータ格納装置において、格納すべきデータのうち自動抽出に関するデータの抽出手順。
【図４】本発明におけるデータ格納装置において格納する２項関係の情報例。図１では符号４２に相当する。
【図５】本発明におけるデータ格納装置において格納する共起を計算するための用語の文献中の出現情報。図１では符号４１に相当する。
【図６】本発明におけるデータ格納装置において格納する２項関係を構成する用語の付随情報。図１では符号４４に相当する。
【図７】本発明におけるデータ格納装置において格納する２項関係の付随情報となる文献情報。図１では符号４４に相当する。
【図８】本発明におけるデータ格納装置において格納する付随情報となる用語の階層関係。図１では符号４４に相当する。
【図９】本発明におけるデータ表示例で、全ての用語を対象として記述した用語のネットワークを示す図。
【図１０】本発明におけるデータ表示例で、上位の概念（用語）で記述した例。図８に相当する情報を使用する。
【図１１】用語のネットワークにおけるスコアと連鎖解析によるロッドスコアを重ね合わせた例。図２でのステップ７に相当（符号２５）
【図１２】図１１で、用語のネットワークにおけるスコアとロッドスコアが共に高かった部位での用語のネットワークの例。図２でのステップ８に相当（符号２６）
【図１３】DNAアレイの発現データによるクラスタリングとクラスタリングを構成する遺伝子とクエリー１間の用語のネットワークの描画例。図２でのステップ９に相当（符号２９）
【図１４】入力画面を表示した図。
【図１５】実施例の検索のフローを示す図。
【符号の説明】
【００５２】
１．入出力装置/クエリー入力部
１１．クエリー１の入力部
１２．クエリー２の入力部
１３．検索条件入力部
２．中央計算処理装置
３．入出力装置/表示部
４．データ格納装置
４１．共起を計算するための文献中の用語の出現情報
４２．フレーズパターンで抽出した用語の２項関係
４３．外部データベースから集めた２項関係と人手で抽出した2項関係などのその他の情報
４４．２項関係を構成している用語の付随情報等
５．実験データ入力装置
６. 各種同義語辞書
２０．ステップ１：クエリー１の入力ステップ
２１．ステップ３：クエリー２の入力ステップ
２２．ステップ２：連鎖解析、関連解析結果が存在するときにその結果を入力するステップ
２３．ステップ２：アレイデータのクラスタリング結果が存在するときにその結果を入力するステップ
２４．ステップ４：検索条件の入力ステップ
２５．ステップ７：連鎖解析、関連解析の結果と用語のネットワークのスコアを重ねて表示するステップ
２６．ステップ８：疾患遺伝子の有力候補となる部分の用語のネットワークを表示するステップ
２７．ステップ５：クエリー１の用語群とクエリー２の用語群を結ぶ用語のネットワークを表示するステップ
２８．ステップ６：クエリー１とクエリー２を強く結ぶ用語を強調表示するステップ
２９．ステップ９：アレイの発現データによる遺伝子クラスタリング結果と用語のネットワークを比較して、ミスクラスタリングと思われる遺伝子及びネットワークを提示するステップ
５１．２項関係の情報を抽出するための文献を収集するステップ
５２．遺伝子、蛋白質、化合物、機能用語などの用語を認識するステップ
全ての名詞句を用語として使う場合は、ここで構文解析や係り受け解析を行う
５３．構文解析、係り受け解析を行った後、文の構造解析を行うステップ
５４．フレーズパターンにより２項関係を抽出するステップ
５５．文献中の用語とその出現位置をインデックス化するステップ
６１．クエリー１とクエリー２に相当する遺伝子群を繋ぐ用語のネットワークを表示例する部分
６２．染色体上の遺伝子名を表示する部分
６３．ロッドスコアと用語のスコアを合わせて表示する部分
７１. クエリー１とクエリー２に相当するクラスタリングに使われた遺伝子群を用語のネットワークで繋ぐ部分
７２．DNA アレイの発現データからの階層的クラスタリングを表示する部分
７３．クエリー１の用語の階層構造を示す部分。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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