(57)【要約】【課題】発現解析によって特定された遺伝子群とそれらの遺伝子のゲノム上の位置と遺伝子に関連する網羅的な情報をまとめて抽出することができる構成を備え、グラフィック表示インターフェースをも備えた遺伝子解析システムを提供する。【解決手段】外部データベース１から本発明の遺伝子解析システム上の内部データベース２に読み込む(Ｓ１)。次に、各プローブセット毎に、それぞれのプローブセットに使用したゲノム上の遺伝子とその遺伝子の染色体上の位置を特定しながら（Ｓ２）、内部データベース２に格納する（Ｓ３）。内部データベースに格納されたデータは、他の必要とされるゲノム情報とマージされインターネットやイントラネットのネットワークを介し、ブラウザ３でデータが配信される（Ｓ４）【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
発現実験で得られた遺伝子情報と発現データを読み込み、内部データと合成する遺伝子解析システムにおいて、
前記発現実験で得られた情報と発現データを内部データベースに読み込む過程で、発現実験で使用したプローブ毎に、各プローブが使用した遺伝子とこの遺伝子のゲノム上の位置とを特定するゲノム位置特定手段と、
前記ゲノム位置特定手段で特定された位置情報と遺伝子に関する情報を結び付けてデータを格納する登録手段とを備えたことを特徴とする遺伝子解析システム。
【請求項２】
請求項１記載の遺伝子解析システムにおいて、
前記ゲノム位置特定手段は、
Locus ID、遺伝子名、遺伝子シンボル、UniGene ID、nm ID、Accession IDのいずれかのキーを用いて公開された外部情報からゲノム位置情報を検索する外部データ検索手段と、
前記外部データ検索手段によりデータが検出できない場合には、Accession IDのキーにより内部のデータを検索する第１の内部データ検索手段と、
前記いずれの手段においてもデータが検出できない場合または、Locus ID、遺伝子名、遺伝子シンボル、UniGene ID、nm ID、Accession IDのいずれのキーも得られない場合には、核酸またはアミノ酸配列情報に基づいて内部のデータを検索する第２の内部データ検索手段とで構成されていることを特徴とする遺伝子解析システム。
【請求項３】
請求項１〜請求項２記載の遺伝子解析システムにおいて、
アノテーション表示の遺伝子領域と発現データに関する遺伝子領域との位置関係を遺伝子単位で対比させて表示することを特徴とする遺伝子解析システム。
【請求項４】
請求項３記載の遺伝子解析システムにおいて、
アノテーション表示の遺伝子領域と発現データに関する遺伝子領域を各々着色することで位置関係を対比させることを特徴とする遺伝子解析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータを用いたテーラーメード医療のための個体差を遺伝子レベルで特定するシステムに関する。特に、ゲノム上に発現実験データをうまく表現することで染色体上に近隣の遺伝子の発現状況を容易に把握することができ、具体的に個体差が強く関連する候補となりうる遺伝子を検出することができる遺伝子解析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
テーラーメード医療のための個体差を遺伝子レベルで特定する方法はさまざまである。疾患や薬物感受性などに関連する候補遺伝子のSNPsを利用し、遺伝子型を患者ごとに求め、求めたデータをもとに患者をグループ化する。同時に同患者群でのさまざまな細胞の動きを発現実験で求め、それぞれの遺伝子型や表現型と関連づける。
【０００３】
特に、発現実験データを用いて実験によって実際に動きのある遺伝子を特定するために発現実験の解析を行う。具体的には遺伝子の発現パターンを利用して遺伝子をクラスター化し、特異的な発現パターンを持つ遺伝子群を特定する。
【０００４】
図１８は、従来使用している発現解析ソフトの処理状況を示している。発現実験に使用した遺伝子のクラスター化は出来るが、クラスター化した遺伝子がゲノム上のどこにあるのかがわからない。例えば、クラスター化して同じような発現パターンを持っている遺伝子がゲノム上の近い位置にあるのか、互いに離れているのかをここでは見ることができない。
【０００５】
したがって、上記発現解析ソフトによって遺伝子群が特定できたとしても、それらの遺伝子の染色体上の位置と遺伝子に関連する網羅的な情報は、その都度ゲノムデータベースを検索しないと分からないのが現状である。
【０００６】
図１９は、発現実験に使用された遺伝子群をゲノムデータベースを用いて検索した例であり、染色体上に対象の遺伝子が存在する位置を確認することができる。○で囲んだ部分が検索を行った遺伝子で、全染色体に６箇所あるが、遺伝子の周辺にある網羅的な情報（アノテーション）はさらにリンクをたどり、抽出するようにしている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記従来の遺伝子解析手法では、発現解析ソフトで発現パターンの検索とパターンでのクラスタリングを行った後、遺伝子のゲノム上の位置や遺伝子の情報を網羅的に検索する作業を別途行わなければならないため、非常に手間がかかっていた。
【０００８】
また、たとえゲノム上に点在する遺伝子の位置と発現パターンの関係を自動的に判断し、結果を数値でリスト化できたとしても、数値情報だけでは情報の見落が発生する。
【０００９】
したがって、完璧な発現情報やゲノム情報のデータベースが完成したとしてもコンピュータによる自動判断でのみ遺伝子機能決定や疾患、治療薬などとの関連性の研究を進めることは不可能なので、研究者の目で見て確認しながら遺伝子の機能決定を行うという工程は必須である。
【００１０】
例えば、遺伝子の位置と発現パターンの関係を網羅的な遺伝子情報を含む形式でグラフィック表示してみせることで、コンピュータでは発見できない生物現象とのつながりを発見することがある。
【００１１】
本発明は、上述した課題を解決するために創案されたものであり、発現解析によって特定された遺伝子群とそれらの遺伝子のゲノム上の位置と遺伝子に関連する網羅的な情報をまとめて抽出することができるとともに、研究者の勘と知識を十分に生かし、研究者が遺伝子機能や疾患、治療薬などさまざまなカテゴリーとの関係を発見しやすくするためのグラフィック表示インターフェースを持った遺伝子解析システムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するために、請求項１記載の発明は、発現実験で得られた遺伝子情報と発現データを読み込み、内部データと合成する遺伝子解析システムにおいて、前記発現実験で得られた情報と発現データを内部データベースに読み込む過程で、発現実験で使用したプローブ毎に、各プローブが使用した遺伝子とこの遺伝子のゲノム上の位置とを特定するゲノム位置特定手段と、前記ゲノム位置特定手段で特定された位置情報と遺伝子に関する情報を結び付けてデータを格納する登録手段とを備えたことを特徴とする遺伝子解析システムである。
【００１３】
また、請求項２記載の発明は、請求項１記載の遺伝子解析システムにおいて、前記ゲノム位置特定手段は、Locus ID、遺伝子名、遺伝子シンボル、UniGene ID、nm ID、Accession IDのいずれかのキーを用いて公開された外部情報からゲノム位置情報を検索する外部データ検索手段と、前記外部データ検索手段によりデータが検出できない場合には、Accession IDのキーにより内部のデータを検索する第１の内部データ検索手段と、前記いずれの手段においてもデータが検出できない場合または、Locus ID、遺伝子名、遺伝子シンボル、UniGene ID、nm ID、Accession IDのいずれのキーも得られない場合には、核酸またはアミノ酸配列情報に基づいて内部のデータを検索する第２の内部データ検索手段とで構成されていることを特徴とする遺伝子解析システムである。
【００１４】
また、請求項３記載の発明は、請求項１〜請求項２記載の遺伝子解析システムにおいて、アノテーション表示の遺伝子領域と発現データに関する遺伝子領域との位置関係を遺伝子単位で対比させて表示することを特徴とする遺伝子解析システムである。
【００１５】
また、請求項４記載の発明は、請求項３記載の遺伝子解析システムにおいて、アノテーション表示の遺伝子領域と発現データに関する遺伝子領域を各々着色することで位置関係を対比させることを特徴とする遺伝子解析システムである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、ゲノム研究に必要とされる染色体上のさまざまなアノテーションと発現実験データを同時に参照することができるので、特徴的な遺伝子発現パターンの検索と検索された遺伝子の周辺領域のゲノム情報を網羅的に参照することが可能である。
【００１７】
また、アノテーション表示の遺伝子領域と発現データに関する遺伝子領域との位置関係を遺伝子単位で対比させて表示したり、着色することで、現象を視覚的に訴えることができ、研究者の勘と知識を十分に生かせることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明の一実施形態を説明する。図１は本発明の発現実験に利用した遺伝子に関する情報を登録・表示するまでのフローチャートを示す。
【００１９】
遺伝子発現量は遺伝子がコードされている領域のDNA塩基配列を元に作られるmRNAの量のデータのことであり，遺伝子がその機能を果たす時に遺伝子の発現量は変化する。そして、この遺伝子の発現の量を元に遺伝子の機能を解析するために、発現の量を各施設で実験により検出している。
【００２０】
これら発現実験で得られた発現データは、外部のデータベース等に蓄積されており、例えば図２のようになっている。細胞名、サンプル、薬剤、疾患、患者などの実験カテゴリーと、施設ごとの管理ＩＤ、各遺伝子のプローブセットが対応するLocus ID（図ではGene Symbol）、各遺伝子のプローブセットに使用したAccession ID（核酸やアミノ酸配列データベースに利用している個々のエントリー配列につけられたID）やFold_change、 P-Value、Ratioなどの発現値等から構成されている。また、図示はされていないが、遺伝名や遺伝子シンボル、核酸またはアミノ酸配列などのデータが登録されている場合もある。なお、Locus ID は、NCBI（米国国立バイオテクノロジーセンター）で用いられているものである。
【００２１】
このような外部データベースから本発明の遺伝子解析システム内にデータを取り込むのであるが、発現データを読みこむ際に必要な項目は、発現値とそれぞれの発現値に対して遺伝子を特定できるための遺伝子名、遺伝子シンボル、Accession ID、Locus ID、核酸またはアミノ酸配列などである。
【００２２】
これらのデータを遺伝子解析システム上の内部データベースに取り込む過程を模式的に示したのが、図３であり、図１のフローチャートも参照しながら説明すると、まず、図２で示したようなデータが蓄積されている外部データベース１から本発明の遺伝子解析システム上の内部データベース２に読み込む(Ｓ１)。次に、各プローブセット毎に、それぞれのプローブセットに使用したゲノム上の遺伝子とその遺伝子の染色体上の位置を特定しながら（Ｓ２）、内部データベース２に格納する（Ｓ３）。内部データベースに格納されたデータは、他の必要とされるゲノム情報とマージされインターネットやイントラネットのネットワークを介し、ブラウザ３でデータが配信される（Ｓ４）。
【００２３】
内部データベース２には、各種の必要なテーブル構造が用意されており、上記発現データ等を取り込んで、各情報を登録するためのテーブル構造を示すのが図４である。リレーショナルデータベース構造をとっており、染色体番号ごとのテーブル（chr(n)_expData）と、細胞、サンプル、薬剤、疾患、患者等の実験カテゴリー（Category）のテーブルと、遺伝子の染色体上の位置を特定するためのLocus IDやその位置情報とプローブセットのAccesion IDの対応テーブル（geneAcc）とから構成されている。
【００２４】
ここでcategory_nameはカテゴリ名、locusはLocus ID、gsymbolは遺伝子シンボルまたは遺伝子名、txStartは染色体のスタート位置、txEndは染色体のエンド位置、chromは染色体番号、accessionはAccesion ID、category_idはCategoryテーブルのID、gaidはgeneAccテーブルのID、fchangeはfold_change(発現値)、dfchangeは発現値、  pvalueは p-value(発現値)、dpvalueは発現値、  tcourseはタイムコースを示している。
【００２５】
また、内部データベース２には、上記図４のテーブルだけではなく、図５のようなテーブル構造も備えている。図５のテーブルには、あらかじめ、公開された情報や公共のデータベースからデータを取り込んで、マイニングされたデータが格納されている。図の各アノテーションテーブルは、Accession IDをもったアノテーションのテーブルを意味し、estHumanテーブル、mouse,rat,bostaurus,susscrofaなどのEST、mrnaテーブル、cdsテーブル、unigeneテーブル、stsテーブル、snpテーブル、ユーザー独自のアノテーションテーブルなどから構成されている。
【００２６】
また、各アクセッションテーブルには、上記各種のテーブルに特有な遺伝子の周辺情報が格納されている。これらのアノテーションテーブルそれぞれにTable1が作成されており、各アノテーションテーブルと、Accession IDを含むテーブル（Table1）とは、Table1のannot_id（アノテーションテーブルID）により結び付けられている。Table1は図５に示された要素を主要部として構成されているもので、nameはaccession ID、chromは染色体番号、chromStartは染色体のスタート位置、chromEndは染色体のエンド位置を示している。
【００２７】
次に、内部データベース２に外部データを取り込む際に、図１のＳ２のステップで行う処理を詳しく説明する。発現実験で使用した各Probe Setに対応する発現データや遺伝子リストを内部データベース２に取り込む際に、それらの入力データから遺伝子名とその染色体上の位置を特定する必要があり、その処理を示したのが図６である。
【００２８】
染色体上の場所を特定するキーは、入力データの中にあるLocus Link ID、Accession ID、遺伝子名、遺伝子シンボル、UnGene ID、nm ID、核酸やアミノ酸配列などを利用する。それらの項目が入力するデータのどこのカラムもしくはデータベースのどのフィールドに格納しているかということを、あらかじめ内部データベースに設定しておき自動、または手動で図６の処理を進める。
【００２９】
先ず、検索キーとなるフィールドから、Locus Link ID、Accession ID、遺伝子名、遺伝子シンボル、UnGene ID、nm ID、核酸配列かもしくはアミノ酸配列データを抽出する（Ｔ１）。どれか一つでもあれば検索可能である。UniGeneはNCBIで管理されている公共ゲノムデータベースの一部で、遺伝子ごとに管理されたEST配列のIDである。Nm IDは同様、NCBIで管理されているmRNAのデータベースＩＤであり、Locus IDとは、NCBIで管理されている染色体の位置情報に関連する、UniGene、mRNA、文献、疾患など、さまざまなデータベースとのリンク情報が載っているデータベースＩＤである。
【００３０】
もしも、Locus Linkデータベースに記載されているキー（Locus Link ID、Accession ID、遺伝子名、遺伝子シンボル、UnGene ID、nm ID）が抽出することができれば（Ｔ２YES）、Locus Link データベース又はそれと同等の外部データベースを検索し、一致するデータが存在すれば（Ｔ３ YES）、Locus Link データベース又はそれと同等の外部データベースから染色体上の位置を特定し（Ｔ４）、位置情報を内部データベースの図４に示すテーブルに登録する（Ｔ５）。
【００３１】
一方、Ｔ２でLocus Link ID、Accession ID、遺伝子名、遺伝子シンボル、UniGene ID、nm ID のいずれの検索キーも存在しない場合（NO）にはＴ１２に進み、Ｔ３でLocus Linkデータベース又はそれと同等の外部データベースに検索キーのデータが存在しない（NO）ならば、Ｔ６に進む。
【００３２】
Ｔ６では、Ｔ１で入力データから抽出した検索キーの中にAccession IDデータが存在しているかどうかを確認し、Accession IDデータがある場合（Ｔ６ YES）、内部データベースに格納されている図５のようなデータを当該Accession IDデータを用いて検索する。検索の結果、一致するデータが存在する場合（Ｔ７YES）、図５に示すような情報から染色体上の位置を特定し（Ｔ８）、その位置情報を図４に示すテーブルに登録する（Ｔ５）。
【００３３】
他方、上記Accession IDデータが存在しない場合（Ｔ６ NO）はＴ１２に、内部データベースに一致するAccession IDデータが存在しない場合（Ｔ７ NO）はＴ９に進む。
【００３４】
Ｔ９では、Accession IDデータ以外の検索キーを用いてNCBI(Entrezシステム)をインターネット経由で検索して核酸もしくはアミノ酸配列を取得し（Ｔ９）、取得した配列を用いて内部データベースもしくは内部データベースにリンクされた外部のアミノ酸データベースに相同性検索を行い（Ｔ１０）、相同性検索の結果を利用し、染色体上の位置をもとめ（Ｔ１１）、内部データベースの図４のテーブルに登録する（Ｔ５）。
【００３５】
一方、Ｔ１２では、Ｔ１での入力データ中の核酸又はアミノ酸配列データを取得し、取得した配列を用いて内部データベースもしくは内部データベースにリンクされた外部のアミノ酸データベースに相同性検索を行い（Ｔ１０）、相同性検索の結果を利用し、染色体上の位置をもとめ（Ｔ１１）、内部データベースの図４のテーブルに登録する（Ｔ５）。
【００３６】
次に本発明の遺伝子解析システムのゲノム表示部について説明する。
図７で示すゲノム表示部の主画面１１は、ゲノム上の遺伝子を表示する遺伝子表示部１２やその他のアノテーションを表示するアノテーション表示部１３、発現データを表示する発現データ表示部１４等から構成されている。このように、必要なゲノムアノテーションと、発現解析を行った遺伝子を同時に表示するようになっている。図７の例ではヒトゲノムの染色体情報を示すが、１５が染色体で、１６は染色体番号を表し、現在１番染色体が選択されている。１番染色体のうち、アノテーションが表示されているのが１７で選択された部分である。１８は染色体１５をさらに細かく表示した遺伝子表示であり、１９は１７同様にアノテーションの表示部分を選択した様子である。
【００３７】
主画面１１の下半分に、必要とされるアノテーションが表示される。必要とされるアノテーションは、図８のような選択画面で必要なアノテーションを３２で示す項目から選択し、それらの表示方法を３１の表示方法の項目で詳細表示（Full）、粗表示（Dense）、非表示（Hide）等を選択し、アノテーションの色を３３のColorを選択して決定し表示する。３４の部分が発現データ部分に相当するが、この例では、Expression、testexp1、testexp2を発現データとして図７に表示させている。Expression、testexp1、testexp2はそれぞれ異なる実験の単位であり、発現データを登録する再に、自由に選択、追加できるようになっている。
【００３８】
通常、遺伝子とプローブセットの関係は図９のような関係になっている。遺伝子４１の表示の内、幅の太い部分がエクソンで、細い部分がイントロンである。一方、プローブセット４２の各プローブは図のように遺伝子の一部で設計され、発現データはこの各プローブに対して発生する。本来、これらの各プローブと同じ位置に発現データをマッピングするのが本来だが、より現象を視覚的に訴えるために、図７の２０及び２１の破線で囲まれた部分のように、アノテーション表示の遺伝子領域と発現データに関する遺伝子領域との位置関係を遺伝子単位で対比させて表現させるようにしている。
【００３９】
また、表示する際に発現実験に使用したProbe Setがある遺伝子を対象に、遺伝子領域と同じ領域を同一色で表示するか、発現実験値の平均を色に変換して表示するようにして、さらに視覚的にわかりやすくすることができる。図７の例では、Genesで示す遺伝子２０で発現実験をしたデータは、ブロック２１で示されるように、一定の幅で図８のColor項目３３で指定した色(例えば赤)、一色で表現している。
【００４０】
このように、当該遺伝子で利用したProbe Setはその遺伝子領域の一部であるが、遺伝子単位で見たほうがわかりやすい。このような主画面を中心に、発現データの詳細をさらに以下の方法で表現する。
【００４１】
詳細表示は、図７で選択された範囲の遺伝子のデータを図１０のように一覧表示する。データは縦軸５１が実験条件で細胞や細胞に刺激を与える薬剤、サンプルやその他の条件で、同じ遺伝子を使った一連の実験で多数の実験データが作成される。横軸は図７で選択された範囲の遺伝子である。５３の部分が実際の発現値で縦軸がタイムコースなどの５１の実験条件の中での複数実験の結果である。横軸が同じ遺伝子内に複数のプローブセットがあった場合、プローブセットの数で分割して表示する表示する順は、Accession ID順か、選択された遺伝子範囲の中でのゲノム位置の順である。
【００４２】
以下、図１１の詳細表示方法のフローチャートにしたがって説明する。まず、主画面で閲覧したい遺伝子がある染色体上の必要な位置を選択する（検索を用いてもいい）（Ｄ１）。選択された範囲のゲノム位置情報を読み取り、発現データが入ったテーブル（例では図４の染色体ごとに作成されたChr(n)_expDataテーブル）から該当する遺伝子を取得し（Ｄ２）、主画面上に図８で指定されたアノテーションとともに、同図で指定された発現データのある遺伝子を同図８の色表示指定にしたがって表示する（Ｄ３）。再度、発現データの詳細を閲覧したい遺伝子を再選択する（Ｄ４）。
【００４３】
再選択された範囲情報をさらに取得し、図４のテーブルgeneAccテーブルからプローブセットに対応する配列のAccession IDとそれらが含まれる遺伝子を取得する（Ｄ５）。同様にchr(n)_expDataテーブルからそれぞれのプローブセットに対応するAccession IDとそれらに対応するfold change、P valueなどの発現値に関する情報を取得する（Ｄ６）。詳細表示画面に列を遺伝子、行を細胞、薬剤、サンプル等のさまざまな実験条件を一つのブロック（図１０で示す５３に相当する部分）として表示する（Ｄ７）。このときに、複数のProbe Setが同一遺伝子上に存在したら、ブロック（図１０で示す５３に相当する部分の横軸をProbe Setの数で均等に分割して表示する。ブロック内の縦軸は、タイムコースなどの細かい実験単位でのfold changeやP valueなどの発現値とともに表示する（Ｄ８）。このＤ８での結果表示例を示すのが、図１０の５４のグラフである。
【００４４】
ところで、登録した遺伝子や発現データは、上記の表示方法でわかりやすくなるが、データの検索手法も、必要である。ゲノム情報とともにうまく検索を行うことで、遺伝子の誘導発現や遺伝子ネットワークの関係、SNPなどのゲノム情報との関連を網羅的に閲覧できる。
【００４５】
検索の特徴は、発現データとゲノムアノテーションを同時に検索が可能であることである。例えば、特定のＳＮＰを含んだ遺伝子で実験した細胞や薬剤などの条件を含み、特定範囲の発現値をもったデータやタイムコースでの発現値の変化率や変化のパターンを検索することなどである。従来、これらの検索方法は個々に利用されてきたが、ゲノム情報と発現情報を同時に検索し、同じ画面上で染色体上にマッピングして表示することで、従来わかりずらかった誘導発現現象を把握するのに便利である。特に、染色体上の近傍に位置する遺伝子が互いに発現することは、意味があることである。
【００４６】
以下に実施例を示す。図１２に検索条件設定例を示す。６１はプロジェクト選択で、発現実験プロジェクトのうち、どのプロジェクトを検索対象にするかである。６２で発現データを染色体上での位置、遺伝子名、細胞などで絞込み条件を設定している。この例では、細胞（Cell）とあるが、細胞以外にも、薬剤、サンプルなどの実験条件も含む。
【００４７】
さらに、近傍の遺伝子の誘導を確認するためには染色体上での位置の範囲で検索するのはより効果的である。特に、主となる遺伝子が判明が判明したときにその遺伝子から一定範囲内にある、特定の発現パターンや発現値を持ったデータを検索するのは、従来のように、発現実験データの検索とゲノムデータベースの検索を別々に行っていたら不可能な検索である。
【００４８】
６３は発現データの検索で、発現値（Fold_change、Ratio、P-Valueなど発現解析で利用されるデータ値）の上限、下限を設定する。次に、６４では発現データ値の変化率を検索する条件を設定する。例えば、発現値の変化率の上限、下限を決定する。データの比較はタイムコースなどで行う。この例では、発現値の変化率であるが、発現の変化パターンを組み合わせるとより効果的である。６５は検索処理に時間を要するためにバックグランド処理で検索を実行しているので、後で検索結果を閲覧するためのタイトルである。
【００４９】
検索後の発現データは以下の方法で、グループ化する処理を行う。検索された発現データはゲノムの位置を取得して、その前後に位置する遺伝子の発現データも検索条件に合致するか確認する。合致した場合はさらに次に位置する遺伝子の発現データも検索条件に合致するか確認して、合致しなくなるまで繰り返す。これらの発現データは同領域で発現しているので一つのグループとする。また、同様にゲノムの同じバンド領域にある発現データでもグループを作る。
【００５０】
これらのグループ化した発現データをリストで表示し、わかりやすくした表示例を図１３に示す。７１、７２はこの例のサンプルである、細胞の単位にまとめて表示した例である。各グループあるいは各発現データはゲノムのビューアーで表示するリンク７３をはり、該当場所をビューアーでそれぞれの場所を表示できるようにすることで遺伝子の誘導発現等の確認が一目瞭然であるとともに、同時にその他のアノテーションも確認可能である。
【００５１】
次に、文献データマイニング情報の表示の効果について説明する。発現情報をゲノムデータベース上に表示することによる効果は、実際に実験を行った結果を直接ゲノム情報と関連付けることが出来るため、より効果的である説明をおこなった。しかし、遺伝子に関する情報は実際に実験した結果だけの情報ではなく、すでに世界中で研究された結果が認められた文献情報も参考にしなければならないことは事実であるが、その情報量が極端に多くなっているために、一つずつ文献を読んで遺伝子が関連する情報をまとめることは不可能に近い。しかしながら文献の情報から得られる情報は多く、特に、遺伝子と疾患の関連など、発現実験以上に重要な情報など、すでに研究された結果が報告されている。特に、疾患に関する遺伝子と、その疾患について発現実験の結果、発現が多くあったなどの報告はなされている。
【００５２】
そこで、本発明で説明した発現情報の変わりに、我々が発明した特開２００３−４４４８１による文献情報のマイニング方法を利用して算出される遺伝子に対しての関連性の強さをここでいう発現値に置き換えて表示する方法である。
【００５３】
例えば、遺伝子と疾患の関連を考えても、一つの遺伝子に関して関連する疾患は複数ある。逆にいえば、疾患単位で表現すれば特定疾患に関連する遺伝子の関連性のランキングは特開２００３−４４４８１の手法によって求められる。関連性の強さを関連性強度とするとその値をそれぞれの遺伝子の発現値とみなし、本発明と同様な方法で表現することで特定の疾患や、治療薬単位で、それらに関する遺伝子がどれだけ研究されているかという結果がゲノムを基準にして一目瞭然となる。
【００５４】
このような表示を行うには、あらかじめ疾患別や化合物、治療薬別もしくは、両者にともに関連する遺伝子をランキングし、関連の強さを示す数字を発現値とみなしてマップ表示する。図１４のフローチャートで示すように、まず、図１０の５１にあたるカテゴリを疾患、化合物、疾患と化合物両方共通するなどの条件を決定する（Ｋ１）。次のＫ２の各処理段階で疾患の場合についてみれば、特定の疾患に関係する遺伝子をランキングする。
【００５５】
ランキングを行うと、図１５のように特定の疾患に関連する遺伝子リストが取得できる。図１５の表は「Hypertension（高血圧病）」に関連する遺伝子を検索した様子である。図１５中のFreqとRatio値を発現値とみなし、正規化したあとにそれぞれの遺伝子の位置情報を求め、内部データベースに値を格納する。ここで、Rankは、高血圧病に関連する遺伝子のランキング、Gene Symbolは遺伝子シンボルで、Gene Nameは遺伝子シンボルに対応していて、一般的に良く使われている遺伝子名である。Freqは、文献中にHypertensionと同時に出現した遺伝子の論分数である。文献中にHypertensionのみが出現する文献数とRatioは、Freq値の割合である。
【００５６】
次に、前記と同様な方法で表示をする。図１６の例では、高血圧病（Hypertension）に関連する治療薬と遺伝子の関連を得るために、カテゴリには治療薬を表示している。８１に治療薬のカテゴリ、８２に関連する遺伝子、８３に疾患との関連強度を色表示で示す。８４はFreqとRatioとを数値で表示した例である。なお、この例では発現情報でいうタイムコースで示すカテゴリは利用していない。
【００５７】
また、カテゴリを疾患とし、治療薬としてもより効果的である。さらに、特開２００３−４４４８１の手法の中で示す、時系列データの表示方法での結果を図１７のように表示しても効果的である。
【００５８】
以上のように、遺伝子の網羅的情報と、発現情報を同時に表示することでさまざまな情報がマイニング可能である。例えば治療薬を投与した時の副作用の個人差（薬剤感受性）の研究を考えると、治療薬を投与したとき薬剤感受性の強さによって患者群をいくつかのカテゴリに分割するとともに、遺伝子発現実験で求めた遺伝子のクラスターや個々の遺伝子との関連性を研究し、薬剤感受性に影響する遺伝子と個人ごとにことなるSNP等の多型情報を特定する。特定された多型情報を利用し、患者に薬剤を投与する前に事前に薬剤感受性を調べ、副作用のない治療を行おうというものである。
【００５９】
この研究の流れの中で、いくつかのカテゴリに分けた患者群と利用して、遺伝子発現実験で求めた遺伝子のクラスターや個々の遺伝子との関連性を研究し、薬剤感受性に影響する遺伝子と個人ごとにことなる多型情報を特定する部分において、ゲノム上に点在する遺伝子とその周辺の情報、発現実験データと分類された多型情報を一度に表示することができる。
【００６０】
上述したように、このような情報を一度に表示することで、上記で述べた薬剤感受性が強い患者集団の多型分類とその発現情報、多型情報、遺伝子とその周辺の状況が一目瞭然である。さらには、薬剤投与という刺激で生じた遺伝子の動きは、ひとつの遺伝子が原因しているわけでなく複数の遺伝子が同時に関与している。複数の遺伝子が同時に引き起こす誘導発現の様子も検索、表示が可能になるために研究効率は格段に良くなる。
【００６１】
実施例でも述べたように、この表示方法を文献データマイニングの結果表示として利用することにより、従来検索だけでは発見しずらかった特定の疾患や、化合物、遺伝子に関連性のある遺伝子の染色体上の位置情報も同時に把握できる。
【００６２】
したがって、疾患に関連する遺伝子の関連強度の強さと遺伝子のアノテーションや遺伝子周辺の情報、公共データベースのＳＮＰなどの多型情報との関連性が一目瞭然となり、研究施設で求めた前述の薬剤感受性などのカテゴリ分類された患者群と、それぞれの遺伝子型などの多型情報や前述の発現情報を同時表示することで、研究テーマ、文献、ゲノム情報が一覧できるために、研究者の知識と勘を効率よく引き出せるため、コンピュータによるデータマイニングの結果を数値で見るよりはるかに研究効率が良くなる。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明の遺伝子解析システムのデータ登録・表示までの処理を示す図である。
【図２】本発明の遺伝子解析システムに入力される外部データの構成例を示す図である。
【図３】本発明の遺伝子解析システムのデータ登録・表示までの処理を示す模式図である。
【図４】本発明の遺伝子解析システムが有するデータベース構造の一例を示す図である。
【図５】本発明の遺伝子解析システムが有するデータベース構造の一例を示す図である。
【図６】発現実験に用いられた遺伝子のゲノム上の位置を特定する処理を示す図である。
【図７】本発明の遺伝子解析システムのゲノム表示主画面を示す図である。
【図８】図７の表示形式を選択する画面を示す図である。
【図９】遺伝子とプローブセットとの関係を示す図である。
【図１０】発現データの詳細表示を示す図である。
【図１１】発現データの詳細表示方法を示す図である。
【図１２】検索条件設定の一例を示す図である。
【図１３】グループ化した発現データをリスト表示した例を示す図である。
【図１４】文献情報のマイニング方法を利用して詳細表示を行う方法を示す図である。
【図１５】高血圧病に関連する遺伝子のランキングリスト例を示す図である。
【図１６】高血圧病に関連する治療薬と遺伝子の関係を示す図である。
【図１７】高血圧病に関連する遺伝子論文数の推移を示す図である。
【図１８】従来の発現解析ソフトによる処理例を示す図である。
【図１９】発現実験で使用された遺伝子群をデータベースを用いて検索した従来の例を示す図である。
【符号の説明】
【００６４】
１    外部データベース
２    内部データベース
３    ブラウザ
【図１】
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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９】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図２】
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【図７】
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【図８】
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【図１０】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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