(57)【要約】【課題】グループ間を区別ないし分別するのに適した項目を簡易迅速に決定する方法、および同方法を実行するためのプログラム等を提供すること。【解決手段】本発明の方法は、解析対象となるクラスタ（グループ）を複数選択（Ｓ１）すると、対象クラスタのメンバーについて存在する各項目について共通度平均（Ｃ）及び分解度（Ｄ）を求める（Ｓ２・Ｓ３）。共通度平均（Ｃ）の値が小さいほど各クラスタ内でのデータが一様ないし共通であり、分解度（Ｄ）の値が大きいほどクラスタ間でのデータの相違が大きいので、Ｃの値が小さくかつＤの値が大きい項目がクラスタ間を分別する項目として適している。本発明は、この２つの数値に基づいてクラスタ間の分別に適した項目を抽出し（Ｓ４）、他の項目と区別して表示する（Ｓ５）。【選択図】  図１
2005108111.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象となる２以上のグループ間を区別するのに適した項目を決定するための方法であって、
（ａ）  対象となる２以上のグループに属するメンバーに関して予め存在する複数の項目について、各グループ内のデータ種類のばらつき度の平均を数値化するステップと、
（ｂ） 上記各項目について、対象グループ間のデータ種類のばらつき度を数値化するステップと、
（ｃ） 上記ステップ（ａ）及び（ｂ）で得られた値に基づき、対象グループ間の分別に適した項目を決定するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
目的物が２以上のグループのいずれに分類されるべきか決定する際の項目選択に使用することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
請求項１又は２記載の方法であって、上記ステップ（ｃ）では、上記ステップ（ａ）で得られた値が所定値以下または所定値未満であり、かつ、上記ステップ（ｂ）で得られた値が所定値以上または所定値より大きい項目を選出することを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項３記載の方法であって、いずれかのグループに属するメンバーのデータが所定割合以上欠けている項目は選出対象から除外することを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項３又は４記載の方法であって、選出された項目を他の項目と区別して提示することを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法であって、上記ステップ（ａ）では、各グループ内のデータ種類のばらつき度として下記S(I(i))の値を求め、さらにそのグループ平均を求めることを特徴とする方法。
【数１】
2005108111.tif 000021
（但し、ｍは各項目におけるデータの種類を、p(m)は各項目についてグループ内でｍの占める割合を、d1,dnは各項目におけるデータの種類d1、…、dn（ｎは２以上の整数）の初期値と最終値をそれぞれ示す。logの底は１より大きい任意の正数である。）
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法であって、上記ステップ（ｂ）では、対象グループ数が２つの場合、対象グループ間のデータ種類のばらつき度として下記Si(a-b)の値を求める一方、対象グループ数が３以上の場合、これらグループの２つの組合せのすべてについて下記Si(a-b)の値を求め、さらにその平均を求めることを特徴とする方法。
【数２】
2005108111.tif 000022
（但し、ｍは各項目におけるデータの種類を、p(m)は各項目について一方のグループ内でｍの占める割合を、q(m)は各項目について他方のグループ内でｍの占める割合を、d1,dnは各項目におけるデータの種類d1、…、dn（ｎは２以上の整数）の初期値と最終値をそれぞれ示す。logの底は１より大きい任意の正数である。）
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法であって、生物の分類用に使用することを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法であって、健康状態・病気の検査又は診断用に使用することを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１１】
請求項１０記載のプログラムを記録した、コンピュータで読み取り可能な記録媒体。
【請求項１２】
請求項１０記載のプログラムと、同プログラムにより請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法を実行するコンピュータとを備えたグループ間分別項目決定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、グループ間分別項目決定方法および同方法を実行するためのプログラムに関する。本発明によれば、例えば、生物（ウイルスを含む。以下同じ。）を分類する指標となる項目をコンピュータを用いて簡易迅速に選び出すことができ、生物の分類同定に利用可能であり、さらに広く一般の分類同定にも応用可能である。
【背景技術】
【０００２】
一般にある対象をグループ分けする場合、グループ間を区別ないし分別する項目を選び出し、その項目のデータ内容に基づいて対象を分類する。例えば、微生物などの生物を属（genus）や種（species）など各階級のグループに分類する場合、可能性のある複数のグループ間を区別ないし分別する代表的な生理・生化学的性状項目を１ないし複数選択し、その項目について得られた性状データに基づいて生物を分類同定する。
【０００３】
近年、微生物などの生物分類においては、遺伝子の進化系統解析が重要視されるようになったとはいえ、上記のような生理・生化学的性状データに基づく分類同定も属や種としての特徴を把握するために依然重要であり、不可欠である。現在では、ＡＰＩ（商品名）やＢｉＯＬＯＧ（商品名）などの微生物同定キットの普及もあって、大量の生理・生化学的性状データを測定・取得し、さらに、統計解析の計算パッケージと高性能計算機によってその大量データの迅速な解析が行われている。
【０００４】
なお、従来の分類同定全般に関する技術を記載した文献として下記の非特許文献１を、情報エントロピーに関する技術を記載した文献として下記の非特許文献２をそれぞれ挙げることができる。また、その他の関連文献として下記の非特許文献３・４が挙げられる。
【０００５】
【非特許文献１】F. Priest and B. Austin “Modern Bacterial Taxonomy 2nd edition” Chapman & Hall (1993)
【非特許文献２】情報処理学会編  情報処理ハンドブック  p.69-75  ２．２章「情報理論」、オーム社(1995)
【非特許文献３】梅垣壽春、大矢雅則  確率論的エントロピー、共立出版(1983)
【非特許文献４】国沢清典  情報理論Ｉ、共立出版(1983)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
実際の微生物分類では、多数の菌株について１００項目以上の生理・生化学的性状データを測定・取得して分類同定を行うが、分析対象とデータ項目が大規模になるほどグループ（換言すれば、クラスタ）を識別する代表的な項目を人手で選択することが困難になる。したがって、例えば菌株の同定を行う場合、ある菌株が帰属するグループ（クラスタ）を決定するために最も効果的な試験項目を簡易迅速に検出できれば非常に効率的である。
【０００７】
また、上記の問題は微生物の分類に限らず、生物一般の分類にも妥当する問題であり、さらに生物分類以外のおよそグループ分けが必要なすべての事象について妥当する問題といえる。
【０００８】
本発明は、上記の課題に鑑みなされたものであり、その目的は、処理対象やデータ項目が大量に存在する中で、グループ間を区別ないし分別するのに適した項目を簡易迅速に決定する方法、および同方法を実行するためのプログラム等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
対象となる複数のグループ間を区別ないし分別するのに適した項目に対応するデータは、各グループ内では一様であり（換言すれば、分散・ばらつき度が小さく）、グループ間では逆に分散・ばらつき度が大きいことが期待される。そこで、本発明者は、対象グループに関連して予め存在する各項目について、データの各グループ内およびグループ間での「ばらつき度」を数値化し、その数値に基づき対象グループ間の分別に適した項目を計算機処理によって簡易迅速に検出する方法、プログラム、並びに装置・システムを開発し、本発明を完成させるに至った。
即ち、本発明は、産業上有用な方法・物として、下記Ａ）〜Ｌ）の発明を含むものである。
【００１０】
Ａ）  対象となる２以上のグループ間を区別するのに適した項目を決定するための方法であって、
（ａ）  対象となる２以上のグループに属するメンバーに関して予め存在する複数の項目について、各グループ内のデータ種類のばらつき度の平均を数値化するステップと、
（ｂ） 上記各項目について、対象グループ間のデータ種類のばらつき度を数値化するステップと、
（ｃ） 上記ステップ（ａ）及び（ｂ）で得られた値に基づき、対象グループ間の分別に適した項目を決定するステップと、を含む方法。
【００１１】
Ｂ）  上記Ａ）記載の方法であって、目的物が２以上のグループのいずれに分類されるべきか決定する際の項目選択に使用することを特徴とする方法。
【００１２】
Ｃ）  上記Ａ）又はＢ）記載の方法であって、上記ステップ（ｃ）では、上記ステップ（ａ）で得られた値が所定値以下または所定値未満であり、かつ、上記ステップ（ｂ）で得られた値が所定値以上または所定値より大きい項目を選出することを特徴とする方法。
【００１３】
Ｄ）  上記Ｃ）記載の方法であって、いずれかのグループに属するメンバーのデータが所定割合以上欠けている項目は選出対象から除外することを特徴とする方法。
【００１４】
Ｅ）  上記Ｃ）又はＤ）記載の方法であって、選出された項目を他の項目と区別して提示することを特徴とする方法。
【００１５】
Ｆ）  上記Ａ）〜Ｅ）のいずれかに記載の方法であって、上記ステップ（ａ）では、各グループ内のデータ種類のばらつき度として下記S(I(i))の値を求め、さらにそのグループ平均を求めることを特徴とする方法。
【数３】
2005108111.tif 000003
（但し、ｍは各項目におけるデータの種類を、p(m)は各項目についてグループ内でｍの占める割合を、d1,dnは各項目におけるデータの種類d1、…、dn（ｎは２以上の整数）の初期値と最終値をそれぞれ示す。logの底は１より大きい任意の正数である。）
【００１６】
Ｇ）  上記Ａ）〜Ｆ）のいずれかに記載の方法であって、上記ステップ（ｂ）では、対象グループ数が２つの場合、対象グループ間のデータ種類のばらつき度として下記Si(a-b)の値を求める一方、対象グループ数が３以上の場合、これらグループの２つの組合せのすべてについて下記Si(a-b)の値を求め、さらにその平均を求めることを特徴とする方法。
【数４】
2005108111.tif 000004
（但し、ｍは各項目におけるデータの種類を、p(m)は各項目について一方のグループ内でｍの占める割合を、q(m)は各項目について他方のグループ内でｍの占める割合を、d1,dnは各項目におけるデータの種類d1、…、dn（ｎは２以上の整数）の初期値と最終値をそれぞれ示す。logの底は１より大きい任意の正数である。）
【００１７】
Ｈ）  上記Ａ）〜Ｇ）のいずれかに記載の方法であって、生物の分類用に使用することを特徴とする方法。
【００１８】
Ｉ）  上記Ａ）〜Ｇ）のいずれかに記載の方法であって、健康状態・病気の検査又は診断用に使用することを特徴とする方法。
【００１９】
Ｊ）  上記Ａ）〜Ｉ）のいずれかに記載の方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【００２０】
Ｋ）  上記Ｊ）記載のプログラムを記録した、コンピュータで読み取り可能な記録媒体。
【００２１】
Ｌ）  上記Ｊ）記載のプログラムと、同プログラムにより上記Ａ）〜Ｉ）のいずれかに記載の方法を実行するコンピュータとを備えたグループ間分別項目決定装置。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、各グループ内のデータのばらつき度の平均と、対象グループ間のデータのばらつき度とを数値化し、この２つの数値に基づき、対象グループ間の分別に適した項目を決定するので簡易であり、従来大量の処理対象とデータ項目が存在する場合に手動では長時間を要しまた主観的判断に左右されがちであった作業を、コンピュータ処理により迅速かつ客観的に行うことが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、グループ間分別項目決定のためのプログラムを、本発明の実施の一形態として説明する。このプログラムは、情報理論におけるシャノンエントロピーと相対エントロピーの定義を応用して新たな２つの数学的測度を定義し、これら数学的測度に基づき各項目の対象グループ識別能力、つまり対象グループ間を区別ないし分別するのに適した項目かどうかを数量的に判断するアルゴリズムを採用している。
【００２４】
前述のように、グループ間を区別ないし分別するのに適した項目に対応するデータは、各グループ内では一様ないしは共通であり（換言すれば、分散・ばらつき度が小さく）、グループ間では逆に分散・ばらつき度が大きいことが期待される。上記アルゴリズムは、この基本原理にしたがい、各項目について各グループ内およびグループ間でのデータの「ばらつき度」ないしは「不均一度」を２つの数学的測度を用いて数値化する。１つの数学的測度は前記式（１）により表される各グループ内でのデータの「ばらつき度」、もう１つの数学的測度は前記式（２）により表されるグループ間でのデータの「ばらつき度」である。そして、各グループ内でのデータの「ばらつき度」の平均がより小さく、グループ間でのデータの「ばらつき度」（の平均）がより大きい項目を、グループ間の分別に適した項目として抽出する。
【００２５】
以下では、微生物の分類に使用する場合を例に挙げて、上記アルゴリズムについて説明する。具体的には、菌株の同定を行う際に、ある菌株が帰属するクラスタ（グループ）を決定するために最も効果的な試験項目（以下、「同定項目」という。）を検出する方法として、上記アルゴリズムを使用する。図１は、このアルゴリズムの概要を示すフローチャートである。
【００２６】
まず、複数の菌株について既に何らかのクラスタリング（グループ分け）がなされており、これら菌株の生理・生化学的性状データ（例えば、ある物質に対する栄養要求性、耐性、分解能の有無など）が存在することが前提となる（ステップＳ０）。そして、ある菌株同定のため同定項目を検出・決定する方法として、まず、対象となる２以上のクラスタ（グループ）を選択する（ステップＳ１）。
【００２７】
次に、各項目の生理・生化学的性状データについて、各クラスタ内でのデータの「ばらつき度」を求め、さらにその平均を求める（ステップＳ２）。前述のように、各クラスタ内でのデータの「ばらつき度」は小さいほうが、つまり各クラスタ内ではデータがより一様ないしは共通であるほうが、クラスタ間を分別する項目として適している。その意味で本ステップは、各クラスタ内でのデータの「一様さ」ないしは「共通度」と、その平均を求めるものといえる。そこで、本ステップで使用する数学的測度を以下「共通度」と称し、その平均を「共通度平均（common average value又はcommon ave.）」と称する。この数学的測度（即ち、共通度）は、シャノンエントロピーの定義を応用したものであり、下記式（１）のS(I(i))の値により表される。
【数５】
2005108111.tif 000005
【００２８】
例えば、対象となるクラスタが２つ存在し、下記表１の菌株（Strain）Ａ〜Ｆがクラスタ１に、菌株（Strain）Ｇ〜Ｌがクラスタ２にそれぞれ分類され、さらにこれら菌株について３つの項目（Item 1-3）の生理・生化学的性状データが存在する場合を考える。
【表１】
2005108111.tif 000006
【００２９】
このとき、各項目におけるデータの種類（換言すれば、データ値（value））は、「＋」と「−」の２種類である。各項目について各クラスタ（Cluster 1・2）内で「＋」の占める割合をp(＋)、「−」の占める割合をp(−)とすると、下記表２のようになる（表中、左欄はItem 1、中央欄はItem 2、右欄はItem 3を示す。以下同じ。）。
【表２】
2005108111.tif 000007
【００３０】
次に、前記式（１）により、各クラスタ（Cluster 1・2）のS(I(i))値を計算すると、下記表３のようになる（なお、logの底は10として計算した。）。
【表３】
2005108111.tif 000008
【００３１】
最後に、各クラスタ（Cluster 1・2）のS(I(i))値の平均（Ave. S(I(i))）を求めると、下記表４のようになる
【表４】
2005108111.tif 000009
【００３２】
本ステップで求めた数学的測度の結果、この例では、３つの項目のうち項目１（Item 1）が共通度平均（上記Ave. S(I(i))）の最小値をとった。したがって、項目１のデータ値（value）が各クラスタ内で最も共通しており、項目１に係る生理・生化学的性状が各クラスタ内の菌株間の共通性状として最もふさわしいといえる。しかし、この結果から直ちに項目１に係る性状がクラスタ１・２間の分別に最も適した性状（以下、「分別性状」という。）であるとはいえない。何故なら、仮に表１の菌株Ｇ〜Ｋ（Strain GHIJK）が項目１において「＋」の値を、菌株Ｌ（Strain L）が「−」の値をとったとしても、上記数学的測度（共通度平均）は同じく最小値をとるが、この場合に項目１はクラスタ１・２間を分別する項目として明らかに不適当であり、つまり上記の共通度平均には、クラスタ間のデータ種類（value）の相違は反映されていないからである。
【００３３】
したがって、次のステップＳ３では別の数学的測度を用い、クラスタ間でデータ値がどの程度相違するかを示す「ばらつき度」を数値化する。この数学的測度（以下、「分解度（differential value）」という。）は、相対エントロピーの定義を応用し、クラスタ間の相対情報量を比較してクラスタ間の相違を数値化したものであり、下記式（２）のSi(a-b)の値により表される。
【数６】
2005108111.tif 000010
【００３４】
上記ａ、ｂはクラスタを示し、Si(a-b)はクラスタａ・ｂ間の分解度を意味する。再び前記表１のデータが存在する場合を考え、各項目についてクラスタ１（Cluster 1）内で「＋」の占める割合をp(＋)、「−」の占める割合をp(−) 、さらにクラスタ２（Cluster 2）内で「＋」の占める割合をq(＋)、「−」の占める割合をq(−)とすると、各クラスタ内で各value（＋、−）の占める割合は下記表５のようになる。
【表５】
2005108111.tif 000011
【００３５】
次に、前記式（２）により、クラスタ１・２間の分解度であるSi(1-2)の値を計算する。例えば、項目１について計算すると、以下のとおりである。
【数７】
2005108111.tif 000012
【００３６】
このようにして、項目１〜３のそれぞれについて、クラスタ１・２間の分解度Si(1-2)を計算すると、下記表６のようになる（なお、logの底は10として計算した。）。
【表６】
2005108111.tif 000013
【００３７】
この例では、３つの項目のうち項目１（Item 1）が分解度（上記Si(1-2)）の最大値をとった。したがって、前記の共通度平均が最小値をとり、かつ分解度最大の項目１がクラスタ１・２間を区別・分別するのに最適であり、項目１に係る生理・生化学的性状がクラスタ１・２間の分別性状として最もふさわしいといえる。
【００３８】
上記の例は２つのクラスタ間の分解度を計算するものであったが、クラスタ数が３以上の場合は、これらクラスタの２つの組合せのすべてについて上記Si(a-b)の値を求め、さらにその平均値を分解度とすればよい。例えば、下記表７の３つのクラスタ間の分解度を計算する場合を考える。
【表７】
2005108111.tif 000014
【００３９】
この例では、菌株（Strain）Ａ〜Ｆがクラスタ１に分類され、菌株（Strain）Ｇ〜Ｌがクラスタ２に分類され、菌株（Strain）Ｍ〜Ｒがクラスタ３に分類されている。このとき、各項目についてクラスタ１内で「＋」の占める割合をp(＋)、「−」の占める割合をp(−) 、クラスタ２内で「＋」の占める割合をq(＋)、「−」の占める割合をq(−)、さらにクラスタ３内で「＋」の占める割合をｒ(＋)、「−」の占める割合をｒ(−)とすると、各クラスタ内で各value（＋、−）の占める割合は下記表８のようになる。
【表８】
2005108111.tif 000015
【００４０】
次に、前記式（２）により、クラスタ１・２間の分解度であるSi(1-2)、クラスタ１・３間の分解度であるSi(1-3)、およびクラスタ２・３間の分解度であるSi(3-2)を各項目１〜３について計算し、さらに項目ごとにこれら分解度の平均（Ave.Si）を求める。
【表９】
2005108111.tif 000016
【００４１】
この例では、項目１の分解度の平均（Ave.Si）が0.25と最も大きい。したがって、項目１がクラスタ１〜３間を最もよく区別する項目ということになる。
【００４２】
次に、下記表１０に示すように、クラスタが上記の例と同様３つであり、さらに項目１のデータ種類（value）が「＋」「―」および「Ｄ」の３つ存在する場合を考える。
【表１０】
2005108111.tif 000017
【００４３】
このとき、各項目についてクラスタ１内で「＋」「−」「Ｄ」の占める割合をそれぞれp(＋)、p(−)、p(Ｄ)、クラスタ２内で「＋」「−」「Ｄ」の占める割合をそれぞれq(＋)、q(−)、q(Ｄ)、さらにクラスタ３内で「＋」「−」「Ｄ」の占める割合をそれぞれｒ(＋)、ｒ(−) 、ｒ(Ｄ)とすると、各クラスタ内で各value（＋、−、Ｄ）の占める割合は下記表１１のようになる。
【表１１】
2005108111.tif 000018
【００４４】
ここで、あるクラスタ内であるvalueの占める割合（例えば、項目１についてクラスタ１内で「Ｄ」の占める割合）が「０」である場合は、これをそのまま前記式（２）にあてはめ分解度を計算すると、分解度が無限大となってしまうので、本アルゴリズムでは次のように補正している。即ち、値が「０」の場合は計算途中での発散を回避するために極小の値「10-6」を与える（置換する）。したがって、「０」となったものが n 個あった場合は「n*10-6」となる。これは便宜的な対処であるが、解析結果に及ぼす影響は無視できる程度である。
【００４５】
その上で、前記式（２）にあてはめ、各クラスタ間の分解度を計算する。例えば、項目１についてクラスタ１・２間の分解度であるSi(1-2)の値を計算する場合は、前記数７の２行目の計算式の分子中、前の中かっこに＋p(D)log(p(D)/q(D))を追加し、後の中かっこに＋q(D)log(q(D)/p(D))を追加して計算する。このようにして、クラスタ１・２間の分解度Si(1-2)、クラスタ１・３間の分解度Si(1-3)、およびクラスタ２・３間の分解度Si(3-2)を各項目１〜３について計算し、さらに項目ごとにこれら分解度の平均（Ave.Si）を求める。
【表１２】
2005108111.tif 000019
【００４６】
この例では、項目１の分解度の平均（Ave.Si）が1.60と最も大きい。したがって、分解度の点から見ると、項目１がクラスタ１〜３間を最もよく区別する項目ということになる。一方、この例の場合、前記ステップＳ２で求める共通度平均を計算すると、下記表１３のようになる。なお、共通度の計算においては、クラスタ内であるvalueの占める割合が「０」である場合は、これをそのまま前記式（１）にあてはめ共通度を計算した。
【表１３】
2005108111.tif 000020
【００４７】
この例では、３つの項目のうち項目２が共通度平均の最小値をとる。したがって、項目２のデータ値（value）が各クラスタ内で最も共通性が高いといえる。この例のように、ステップＳ２で求める共通度平均が最小値をとる項目と、ステップＳ３で求める分解度（の平均）が最大値をとる項目とが互いに相違する場合が生ずるが、その場合クラスタ間の分別に適した項目としてどちらの項目の順位を優先させるかについては様々な基準が考えられる。本アルゴリズムでは、後述のように、共通度平均が所定値以下で、かつ、分解度（の平均）が所定値より大きい項目をクラスタ間の分別に適した項目として抽出することを基本としつつ、共通度平均の結果を分解度（の平均）の結果より優先させて、各項目の順序づけ並びに表示を行っている。
【００４８】
以上のように、ステップＳ２では共通度平均を、ステップＳ３では分解度を求めた。次のステップＳ４では、これらの値に基づきクラスタ間の分別に適した項目（Ｉ）を抽出する。例えば、本アルゴリズムでは、共通度平均（Ｃ）が０．５以下であって、かつ、分解度（Ｄ）が２．０より大きい項目をクラスタ間の分別に適した項目（換言すれば、分別性状候補）として抽出する。勿論、各しきい値は、目的・用途などに応じて任意に設定すればよい。例えば、候補を抽出ないし選出する条件として、共通度平均（Ｃ）のしきい値を設定する場合を考える。共通度平均（Ｃ）の値域は、０≦Ｃ≦logeNであり（ここで、Ｎは、その項目がとり得るデータ種類（データ値）の数を示す）、分解度（Ｄ）の値域は、０≦Ｄ≦∞である。共通度平均（Ｃ）が０に近いほどクラスタ内でデータ値がまとまっており、分解度（Ｄ）が∞になるほどクラスタ間でデータ値の相違が大きく、分別性状候補（Ｉ）として適していることになる。ここで、データ値がクラスタ内で８割以上のまとまりがあるものを選出する場合は、８割に対応するＣのしきい値＝-0.8log0.8-0.2log(0.2/(N-1))を計算し、このしきい値以下のものを選出し、ディスプレイ上に他のものと区別して表示させればよい。一般に、データ値がクラスタ内でＲ％以上のまとまりがあるものを選出する場合は、Ｒ％に対するＣのしきい値は、-(R/100)log(R/100)-(1-R/100)log{(1-R/100)/ (N-1)}となる。
【００４９】
ところで、項目中のデータ種類（データ値）が空白の場合も生じうる。例えば、後述の実施例において説明する微生物菌株の分別性状検索の例では、いずれの項目も＋、−、空白の３種類のいずれかの値となっている（図３参照）。この場合は、空白もデータ種類（データ値）の１つと数えて計算すればよい。但し、値が空白のものは、その検査が行われていないということであるので、この例では、対象となるクラスタのうち、あるクラスタのメンバーの６割以上が空白となっている項目は、ペナルティを与えて分別性状候補から除外するようにしている。これは、空白ばかりの項目であっても共通度の値が０に近くなってしまうため、このような項目が分別性状候補として選出されるのを防ぐためである。勿論、どの程度まで空白を許容するかは、目的・用途などに応じて任意に設定すればよい。
【００５０】
ステップＳ５では、ステップＳ２及びステップＳ３でそれぞれ求めた共通度平均（Ｃ）及び分解度（Ｄ）を項目ごとにディスプレイ上に表示させる。その際、ステップＳ４で分別性状候補として選出された項目（Ｉ）を最も先頭に、かつ、他の項目と区別して表示する（後述の実施例では、分別性状候補のみチェックボックスにチェックをつける。図３参照）。また、各項目を、クラスタ間を区別ないし分別する能力が高い順番に並べ替えてディスプレイ上に表示させる。つまり、Ｃの値が小さくかつＤの値が大きい項目から順番に各項目を順序付けて表示する。このとき、同順位の項目（両数値がまったく同一の項目）の表示方法や、Ｃの値とＤの値のどちらを優先させるか等については、目的・用途などに応じて任意に設定すればよい。
【００５１】
以上のように、本アルゴリズム、及びこれを用いた本実施形態のプログラムは、項目ごとに共通度平均（Ｃ）及び分解度（Ｄ）を求め、この２つの数値に基づいて各項目のクラスタ（グループ）間を区別ないし分別する能力を決定し、当該能力が高い項目順に表示するものであり、従来、処理量やデータ量が大量の場合に長時間を要しまた主観的判断に左右されがちであった作業（同定項目検出作業）を、コンピュータ処理によって簡易迅速かつ客観的に処理することができる。また、処理可能な対象クラスタ（グループ）数とそのメンバーの数、データ項目数には本アルゴリズムとしては制限がない。このように、本発明は、微生物の分類同定に有用であり、例えば、本発明を有用微生物の共通性状を見出すことに利用するといった産業上の利用も可能である。
【００５２】
勿論、本発明は、微生物の分類に限らず、生物一般（ウイルス、細菌、藻類、植物、動物など）の分類同定にも有用であり、さらに広く一般の分類同定にも応用可能である。例えば、遺伝子の分類、健康状態・病気の検査又は診断に利用する場合が考えられる。つまり、感染症や遺伝病等の有無を調べる検査において、感染したウイルスや原因遺伝子の同定に本発明を利用できる。また、化学プラントの運転状況の診断などへの利用も可能である。さらに、複数の互いに独立と思われる要因が組み合わさった事象の分析一般に広く応用でき、生物の分類同定一般のほかに、例えば心理分析、市場分析などにも応用可能である。
【００５３】
本発明は、これまで説明した本実施形態の上記処理（アルゴリズム）に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変更が可能である。例えば、上記アルゴリズムで使用した各しきい値は任意であり、用途・目的などに応じて適切な値を設定すればよい。また、上記アルゴリズムのステップＳ１〜Ｓ５に対してさらに付加的ステップを追加してもよい。例えば、上記アルゴリズムの結果をもとに、特定のクラスタに属する複数のメンバーのうち、そのクラスタを最もよく代表するメンバーを選択するステップ、およびその結果を表示するステップといった付加的ステップを設けてもよい。
【００５４】
本実施形態のプログラムは、上記アルゴリズムをコンピュータに実行させるものであり、本発明の記録媒体は、本発明のプログラムを記録したものであって、コンピュータによってアクセスされ、読み取られうる任意の記録媒体をいう。このような記録媒体としては、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ等の磁気記憶媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ等の光学記憶媒体、ＲＡＭやＲＯＭ等の電気記憶媒体、およびＭＯ等の磁気／光学記憶媒体を例示することができるが、これらに限定されるものではない。
【００５５】
本発明の「グループ間分別項目決定装置」は、本発明のプログラムと、同プログラムにより例えば上記処理（アルゴリズム）を実行するコンピュータとを備えて構成される。コンピュータは、基本的に、入力装置、データ記憶装置、中央演算処理装置、およびディスプレイ等の出力装置によって構成される。
【実施例】
【００５６】
以下、本発明のプログラムを実際に生物分類同定システムInforBIO（商標）に実装し、同定項目の検出を行った実施例について説明する。
【００５７】
まず、何らかのグループ分け（クラスタリング）が既になされていることが前提となるが、ここでは、性状試験のクラスタ分析の結果得られた木構造（デンドログラム）と、進化系統解析の結果得られた木構造（進化系統樹）とが存在する場合を考える。
【００５８】
第１手順では、対象となるクラスタの組を与える。具体的には、コンピュータのディスプレイ上に表示されているデンドログラム（図２参照）又は進化系統樹（図４参照）に対して、マウス等のポインティング手段で指示することによって解析対象とするクラスタを複数指定する。このとき、操作者は、図２および図４に示されるように、(1) クラスタの枝の部分をクリックする、(2) Entry Clusterのボタンをクリックする、(3) 解析対象のクラスタを(1)と(2)の繰り返しで選択する、という操作を行う。選択したクラスタは、そうでないクラスタと容易に区別できるようそれぞれ異なる色で表示される。
【００５９】
第２手順では、前述したステップＳ２〜Ｓ５の処理をコンピュータに実行させる。そのためには、操作者は、(4) Analyze Clusterのボタンをクリックする、だけでよい。コンピュータの処理能力等にもよるが、数秒程度で処理結果がディスプレイ上に表示される（図３参照）。このとき、各項目（Item）の共通度平均（Common ave.）及び分解度（Differential）が示され、各項目はクラスタ間の分別性状としての能力が高い順番に表示される。また、分別に有効な性状候補と判断された項目にはチェックが付される。
【００６０】
シュードモナス属細菌の生理・生化学的性状試験の実データを使用し、実際に本発明のプログラムにより同定項目の検出を行った結果、分別に有効な性状候補と判断された項目は実際にもクラスタ間を分別する分別能力が高いものであるなど十分な成果が得られ、本発明の方法は極めて有効であることが示された。
【００６１】
また、操作者は、上記のようにマウス等で指示することにより、簡単に本発明の方法をコンピュータに実行させることができ、操作性に優れている。
【産業上の利用可能性】
【００６２】
以上のように、本発明は、各グループ内のデータのばらつき度の平均と、対象グループ間のデータのばらつき度とを数値化し、この２つの数値に基づき、対象グループ間の分別に適した項目を決定するので簡易であり、従来長時間を要しまた主観的判断に左右されがちであった作業を、コンピュータ処理により簡易迅速かつ客観的に行うことが可能である。
【００６３】
本発明は、微生物を含めた生物一般の分類同定に利用することができ、さらに広く一般の分類同定にも利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明の実施の一形態に係るグループ間分別項目決定方法を説明するフローチャートである。
【図２】上記方法をコンピュータに実行させる場合の操作画面および操作方法を示す図である。
【図３】コンピュータによる処理結果の表示を説明する図である。
【図４】図２と同様、上記方法をコンピュータに実行させる場合の操作画面および操作方法を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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