(57)【要約】【課題】ハイブリダイゼーションによる配列解読を、誤りを除去することで正確にする。【解決手段】ハイブリダイゼーション断片の部分断片の分布を記録することによって、特定の分布に属するものを誤りを含む断片として除去し、正確な配列再構成を行うことを特徴とする。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ハイブリダイゼーションによって得られた配列断片を組み合わせてより長い配列を解読する際に、配列断片の部分配列を解析することでハイブリダイゼーションの誤り確率を計算し、この解析から誤りを含む断片を除去して配列解読の効率を上げる方法。
【請求項２】
部分断片を解析対象の配列を再構築するために並び替える際に、ある断片が他の断片の次の配列を含む確率を計算し、全体の確率が最大となる再尤配置を求めることで全体の並びを予測する方法。
【請求項３】
遺伝的アルゴリズムを用いて
【請求項２】
の計算を高速化させたシステム。
【請求項４】
ハイブリダイゼーションの精度を測定するために
【請求項１】
の発明を利用したシステム。
【請求項５】
６塩基から１２塩基の断片を組み合わせ、それよりも１塩基から６塩基短い部分断片を解析する
【請求項１】
の方法。
【請求項６】
【請求項１】
にＳＮＰ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ  Ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ）データベースを組み合わせた疾患診断システム。
【請求項７】
配列解読のため、また他の目的のためにハイブリダイゼーションの効率や誤差を測定するために
【請求項１】
の方法を利用した装置。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】この発明は生物の遺伝情報やＤＮＡの配列解読のためにハイブリダイゼーションを利用する際の誤りの取り扱いに関するものである。
【背景技術】
【０００２】  電気泳動による配列の解読に対して、より高速で大量かつ低コストで配列の解読ができる手法としてハイブリダイゼーションによる配列解析（Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ  ｂｙ  Ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ；ＳＢＨ）が提案されている。
ＳＢＨにおいては、数塩基から十数塩基程度の様々な配列をもつ短い塩基（プローブ）を集積したＤＮＡマイクロチップ上に未知の配列をもつオリゴヌクレオチドをハイブリダイズさせ、この配列と相補的に結合したプローブの集合（スペクトラム）を再構築することで配列の解読を行う技術である。
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】  ＳＢＨは８０年代から提案されてきたが、これまでハイブリダイゼーション特有の問題によってＳＢＨは未知配列の解読には用いられてこなかった。この問題はハイブリダイゼーションにおいてはオリゴヌクレオチドの熱力学的性質によって、相補配列にも結合しなかったりわずかに異なる配列にも結合したりすることがあるからである。
これらは配列を解読する際、一方は本来観察されるべき配列の欠如として（負の誤り）、もう一方は解読対象の配列を反映しない配列の混入（正の誤り）という形で現れる。
このため、ＳＢＨを実用化するためにはこういった誤りを訂正しなければならない。
本発明はこのような問題を解決するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】  本発明ではいくつかの方法を組み合わせてＳＢＨに混入する誤りを訂正するか、あるいは誤りがあっても正しい配列を取得できる。
プローブの長さをｌとしたとき、観察された各プローブ中の、ｌよりも短い配列の頻度分布を計算すると、誤りが含まれていると理想的な誤りのない場合と比較して特徴的な分布を示す。この性質を利用して誤りを含む配列を除去し、スペクトルの信頼性を高める。次に、プローブの配列を、互いに共有する塩基の数を数え上げ、共有数が最大のものが一つの場合にはあるプローブの次の配列を示すものとして結合して新しい配列とする。
こうして得られた長さの違う配列間で、塩基の共有数に対応した確率を設定する。ある配列の末端塩基と同じ塩基をもっているほど他の配列はその配列の次の配列を有する確率が高いと考える。
このようにしてある並び替えの確率を計算し、もっとも確率が高い並び方を発見することで対象の未知配列を再構成する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００５】  本発明を実施するためには、ガラスプレートやその他の支持体の上にオリゴヌクレオチドのプローブを化学的に結合、あるいは塗布などの他の手段によって設置し、これに解読対象の配列を相互作用させることで配列の部分配列を得る。
このスペクトラムをコンピューターによって解析し、その部分配列の分布からスペクトラムに含まれる誤りを検出した上で解読対象の配列を出力する。
【発明の効果】
【０００６】  本発明を用いることにより、ハイブリダイゼーションにおいて必ず含まれる誤りを補正し、これまで不可能だった未知配列の解読にハイブリダイゼーションを応用することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理を示す、配列情報の分布図である。長さｌの塩基からなるプローブで長さＬの未知配列を解読するとき得られたプローブをＳとする。  ここで、Ｓの中でｌより短い長さｋの配列の頻度分布を測定する。このとき、もし誤りがない場合、図１Ａのような分布になるはずである。これは、あるプローブとｋ塩基を共有する配列は必ずｌ−ｋ＋１あるはずだからである（ただし、配列の先頭領域と終端領域を除く）。  このようなとびとびの分布と異なり、誤りが含まれている場合は図１Ｂのような分布を示す。これは負の誤りにおいては本来観察されるべきｌ−ｋ＋１個のプローブのうちいくつかが欠けるためであり、正の誤りにおいては理想的なスペクトルには存在しなかった、他のプローブと共有されない頻度の低い配列が現れるためである。  ここで、正の誤りは図１Ｂに示したいくつかの領域に含まれるはずなので、これらの配列を除去することで正の誤りをＳから除去することができる。  頻度が１の部分配列を有するプローブは正の誤りとして除去し、ｎ（ｌ−ｋ＋１）＋１の部分配列を有するプローブ（ｎは正数）は、その配列をもつプローブを配列をもとにｎ＋１のグループにわけ、数の少ない方のグループを誤りとして除去することができる。
【図２】誤りを含む断片の除去方法を示す図である。  図２ではそのような方法を示しているが、このときｎ＋１のグループのうち、一つは誤りを含むグループとして配列に矛盾があってもよいとし、他のグループにおいては同じ位置に違う配列を含むことを許さない。  このようにして誤りを含むグループに分類されたプローブをスペクトルから除くことでハイブリダイゼーションの効率を上げることができる。これらの処理をスペクトラムの洗浄と呼ぶことにする。  このようにして洗浄されたスペクトルをその類似性によってより少ない数のクラスターにまとめることができる。  あるプローブが示す配列の次の配列を他のプローブが有する確率が、二つのプローブの配列の共有する配列に対応すると考える。この確率はお互いの配列が似ているほど高いものとする。
【図３】誤りを除去したスペクトラムから正確な配列を再構成する方法を示した図である。  あるプローブに対するこの確率が最も高いプローブがただ一つであった場合、この二つのプローブを一つのクラスターとしてまとめ、より長い配列を作成する。このとき、この確率が最も高いプローブが複数の場合はクラスターとしない。  以上の操作を新しくクラスターにできる配列が存在しなくなるまで続ける。  このようにしてクラスターの数が一つになればそれを対象配列の配列として出力する。一方、クラスターの数が複数であった場合、そのクラスターの並び替えのうち、全体が最も確率の高くなる並び方を出力する。  この際、クラスターの数が少数であればありうる並び方全てを調査し、クラスターの数が大きくなった場合は遺伝的アルゴリズムによってよりよい並び方を提案することで対象の配列を再構築し、出力する。
【図４】本発明の処理方法をフローチャートとして示した図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【手続補正書】
【提出日】平成15年10月30日(2003.10.30)
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
同心円上に階層化した線上に遺伝子を表現する記号を配置し、注目する遺伝子を中心に、直接作用するあるいは作用を受ける遺伝子を最も近い円上に配置し、作用の関連度によって同心円の階層に振り分ける。同じ階層内と違う階層間で相互作用運動を行うことで自動的に再配置しネットワーク全体を容易に判別できるように表現する方法。
【請求項２】
請求項１に一つ以上のデータベースを加えて様々なデータを閲覧できるシステム。
【請求項３】
新しい遺伝子間の経路をみつけ、その部分を強調する請求項１のシステム。
【請求項４】
遺伝子の代わりにネットワークの一つの結節点をもって請求項１の方法を用いた表現方法およびシステム。
【請求項５】
本発明によって得られたネットワーク図の一部を静止画として示す方法。
【請求項６】
楕円や多角形、３次元の立体表面として表した請求項１のシステムおよび方法。
【請求項７】
階層化の基準として遺伝子の類似性を用いた請求項１のシステムおよび方法。
【請求項８】
中心に配置する遺伝子を自動的に決定する請求項１のシステムおよび方法。
【請求項９】
注目遺伝子を使用者の要求によって様々に変えることのできる請求項１のシステムおよび方法。
【請求項１０】
請求項１の手法を埋め込んだ出版物およびインターネット上に公開したもの。