(57)【要約】【課題】プロテオーム解析におけるタンパク質同定ソフトウェア解析方法。【解決手段】  ＨＴＭＬで記述されたテキスト情報を構文解析してタグに分解し、切り出したタグについて人為的な取捨選択に必要な要素を抽出し、抽出した要素から取得した値の条件を判断し、条件を満たした要素の対象に付加情報を追加する。【選択図】  なし。【特許請求の範囲】
【請求項１】
下記の手順を含む、タンパクの質量分析データの解析（ＭＳ解析）によるタンパク質同定ソフトウェア解析方法；
１）ＨＴＭＬで記述されたテキスト情報を構文解析してタグに分解し、
２）切り出したタグについて人為的な取捨選択に必要な要素を抽出し、
３）抽出した要素から取得した値の条件を判断し、
４）３）で条件を満たした要素の対象に付加情報を追加し、その結果を要素単位で区切った区切り付テキストデータ形式で出力する。
【請求項２】
ＨＴＭＬで記述されたテキスト情報が質量分析データの解析によるタンパク質同定ソフトウェアの出力結果である請求項１記載の解析方法。
【請求項３】
人為的な取捨選択に必要な要素が、ペプチドフラグメントの分子量、スコア、ランク、ヒット信頼性、理論等電点、ペプチドのアノテーションである請求項１または２記載の解析方法。
【請求項４】
抽出した要素から取得した値の条件が、トップヒットであるか否か、既に他のペプチド同定のプラグメントとして使われているか否か、スコアが２０以上か否かおよび、ランクが１以上か否かである請求項１、２または３記載の解析方法
【請求項５】
付加情報が外部データベース検索により取得した当該ペプチドの様々な知見である請求項１〜４いずれかに記載の解析方法。
【請求項６】
区切り付テキストデータ形式が、ＣＳＶ形式である請求項１〜５いずれかに記載の解析方法
【請求項７】
下記の部を含む、タンパクの質量分析データの解析（ＭＳ解析）によるタンパク質同定ソフトウェア解析装置；
１）ＨＴＭＬで記述されたテキスト情報を構文解析してタグに分解するタグ分解部、
２）切り出したタグについて人為的な取捨選択に必要な要素を抽出する要素取得部、
３）抽出した要素から取得した値の条件を判断する条件選定部、
４）３）で条件を満たした要素の対象に付加情報を追加する付加情報追加部、その結果を要素単位で区切った区切り付テキストデータ形式で出力する出力部。
【請求項８】
HTMLで記述されたテキスト情報が質量分析データ解析によるタンパク質同定ソフトウェアから出力されたものである請求項８記載の解析装置。
【請求項９】
人為的な取捨選択に必要な要素が、ペプチドフラグメントの分子量、スコア、ランク、ヒット信頼性、理論等電点、ペプチドのアノテーションである請求項８または９記載の解析装置。
【請求項１０】
抽出した要素から取得した値の条件が、トップヒットであるか否か、既に他のペプチド同定のプラグメントとして使われているか否か、スコアが２０以上か否かおよび、ランクが１以上か否かである請求項８、９または１０記載の解析装置
【請求項１１】
付加情報が外部データベース検索により取得した当該ペプチドの様々な知見である請求項８〜１１いずれかに記載の解析装置。
【請求項１２】
区切り付テキストデータ形式が、ＣＳＶ形式である請求項８〜１２いずれかに記載の解析装置
【請求項１３】
請求項1〜６に記載された方法をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータ読み取り可能なプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＨＴＭＬで記述されたテキストデータから切り出したタグ情報を元に人為的な取捨選択に必要な要素だけを抽出し、前記テキストデータを解析する方法である。詳しくは、プロテオームの解析においてとくに、蛋白の質量分析器等の出力結果からペプチド全体を予測するソフトウェアの出力結果を解析するプロテオーム解析支援ソフトウェアデータの解析方法である。
【背景技術】
【０００２】
ＨＴＭＬで出力される大容量のデータの一つに、プロテオーム解析に用いられるソフトウェアでタンパク質同定ソフトウェアなどの検索結果等が挙げられる。
ゲノムの遺伝子が産生するタンパク質の完全なセットで、生体内で機能するタンパク質の総称をプロテオームと称している。
プロテオーム研究は、ゲノム情報とそれによって作られるタンパク質の関連を生命活動に照らし合わせて包括的に行う研究で、具体的には、発見された遺伝子の機能解析、作られるタンパク質の調節機構の解析、タンパク質同士間の相互作用の研究、病気・病態とタンパク質の働きの関連性などの解明が課題とされている。
【０００３】
上述の課題である未知のタンパク質の機能を解明するプロテオーム解析は、二次元電気泳動法や質量分析法(以下ＭＳと略) などを用いて分離精製されたタンパク質の機能を明らかにすることを目標とし、これら多数のタンパク質について解明をを進めるには、コンピュータの計算能力の使用は不可欠である。
プロテオーム解析を支援するソフトウェアは市販されており、例えばＭＳのピークから翻訳後修飾やイオン化を考慮に入れ分子量が合致するペプチドフラグメントの候補を検出し、個々のフラグメントを有する元のペプチド全体を予測するMS/MS解析ソフト（例えば、Mascot、Sonar MS/MS）などが使用されている。
【０００４】
【非特許文献１】Identification of platelet proteins separated by two-dimensional gel
【非特許文献２】electrophoresis and analyzed by matrix assisted laser
【非特許文献３】desorption/ionization-time of flight-mass spectrometry and detection of
【非特許文献４】tyrosine-phosphorylated proteins.
【非特許文献５】Electrophoresis. 2000 Jul;21(13):2622-36.
【非特許文献６】Electrophoresis. 1999 Dec;20(18):3551-67.
【非特許文献７】Probability-based protein identification by searching sequence databases
【非特許文献８】using mass spectrometry data.
【非特許文献９】谷口寿章  MS/MS解析によるデータベース検索  細胞工学 Vol22 No.3 2003
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
汎用的にプロテオーム解析に使用されているソフトウェアは、高度に精製されたペプチドを同定するには優れたソフトウェアであるものの、数百から数千のペプチドを同定し、機能を解析するというプロテオーム研究の目的にはそのままでは対応できなかった。
プロテオーム解析に使用されている汎用ソフトウェアは、ペプチドフラグメントの分子量、スコア、ランク、ヒット確度等の値は取得できるものの、個々のペプチドフラグメントの機能についての情報を得るためには、別途データベースの検索が必要であった。
データベース検索の多くは、逐一利用者が対話的操作をする必要があり、ペプチドの個数が多ければ多いほど検索に要する時間は膨大であった。
また、検索結果の表示にインターネットエクスプローラ、ネットスケープ等のWebブラウザを採用しているソフトウェア（例えばMascot等）は、HTML上で表示される出力結果が非常に大量であり、検索に必要な各々のペプチド識別子を選択するのに多くの時間を要していた。当然、ペプチドの個数が多ければ多いほど検索の前処理に要する時間は膨大になり改善が必要であった。
出力データ量が膨大になる要因の一つに、プロテオーム解析において、必要なペプチドスペクトルを求めるためには、市販ソフトウェア（例えばMascot等）で設定されているスコアでなく個々のペプチドのスコアに立ち返って判別することが要求されていた。さらには、同定されるペプチドのスコアの閾値をユーザが自在に変更できることが求められていた。
【０００６】
しかし閾値の変更は、出力結果が膨大になるため、多くの計算時間を要してしまう他、情報過多のため装置への負荷がかかり、リンク先参照などの操作を強いた場合応答性が乏しく膨大なデータを一度に処理することが困難であった。
市販ソフトウェアは、ヒットした個々のペプチドフラグメントに対して、同一のタンパク質に相当するペプチド断片のスコア値を累積してトータルスコアを算出し、トータルスコアの大きさから元のタンパク質の同定の順位付けを行う。しかしながら、プロテオーム実験のような複雑な系の場合は、無関係のペプチドフラグメンドがランダムヒットにより同定され、これら偽のペプチドフラグメントのスコア値が累積されたがために結果として高いトータルスコアの組合せが成立し、元のタンパク質を誤判定する可能性が高くなった。例えば、MS/MSでシーケンスタグ法を用いた場合、トータルスコアによるスコアリングでは優先順位が低く評価され、結果が切り捨てられてしまう可能性があった。
【０００７】
そのため、市販ソフトウェアが順位付けした同定結果にとらわれず、構成する個々のペプチドフラグメントがどのような同定評価を与えられているかを詳細に集約し、整理する必要が発生した。こうした目的のためには表計算ソフトウェアを利用するのが効率的であるが、HTMLで出力された結果出力を表計算ソフトウェアで管理できる形式に変換するには、人為的な処理が必要であった。
【０００８】
さらに、プロテオーム解析に必要な情報の一つに等電点などの物理化学諸定数がある。検出したペプチドの等電点などの物理化学諸定数を推算する機能を有しているソフトウェアもあるが、同定結果の表示をブラウザに頼っている場合これらは動的にCGIで計算される場合が多く、結果出力が大量のため、これらの値を取得するためにはWWWサーバのオーバーヘッドのために多くの時間を必要とし、全ての値を取得しようとすれば大量の時間を要し、逐一利用者が対話的操作をする必要があった。
【０００９】
これらのことから、現時点で、タンパク質の機能を短時間で解析する方法は少なく、膨大なタンパク質のハイスループットな機能解析が求められるプロテオーム解析において、解析処理時間の短縮は必須であった。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明者らは鋭意検討の結果、これらの一般ソフトはWebブラウザ上で動作し、排出されるデータはHTMLで記述されているものがほとんどである事に着目し、出力されたHTMLを構文解析し、タグに分解してカンマやタグ、ハイフン等で要素単位に区切られたテキストデータ例えば、ＣＳＶ形式でデータ処理をすることで本発明の課題を解決した。
【００１１】
すなわち本発明は以下のとおりである。
〔１〕  下記の手順を含む、タンパクの質量分析データの解析（ＭＳ解析）によるタンパク質同定ソフトウェア解析方法；
１）ＨＴＭＬで記述されたテキスト情報を構文解析してタグに分解し、
２）切り出したタグについて人為的な取捨選択に必要な要素を抽出し、
３）抽出した要素から取得した値の条件を判断し、
４）３）で条件を満たした要素の対象に付加情報を追加し、その結果を要素単位で区切った区切り付テキストデータ形式で出力する。
〔２〕  ＨＴＭＬで記述されたテキスト情報が質量分析データの解析によるタンパク質同定ソフトウェア出力結果である上記１記載の解析方法。
〔３〕  人為的な取捨選択に必要な要素が、ペプチドフラグメントの分子量、スコア、ランク、ヒット信頼性、理論等電点、ペプチドのアノテーションである上記１または２記載の解析方法。
〔４〕  抽出した要素から取得した値の条件が、トップヒットであるか否か、既に他のペプチド同定のプラグメントとして使われているか否か、スコアが２０以上か否かおよび、ランクが１以上か否かである上記１、２または３記載の解析支援方法
〔５〕  付加情報が外部データベース検索により取得した当該ペプチドの様々な知見である上記１〜４いずれかに記載の解析方法。
〔６〕    区切り付テキストデータ形式が、ＣＳＶ形式である上記１〜５いずれかに記載の解析方法
〔７〕    下記の部を含む、タンパクの質量分析データの解析（ＭＳ解析）によるタンパク質同定ソフトウェア解析装置；
１）ＨＴＭＬで記述されたテキスト情報を構文解析してタグに分解するタグ分解部、
２）切り出したタグについて人為的な取捨選択に必要な要素を抽出する要素取得部、
３）抽出した要素から取得した値の条件を判断する条件選定部、
４）３）で条件を満たした要素の対象に付加情報を追加する付加情報追加部、その結果を要素単位で区切った区切り付テキストデータ形式で出力する出力部。
〔８〕  HTMLで記述されたテキスト情報が質量分析データ解析によるタンパク質同定ソフトウェア出力結果である上記８記載の解析支援装置。
〔９〕  人為的な取捨選択に必要な要素が、ペプチドフラグメントの分子量、スコア、ランク、ヒット信頼性、理論等電点、ペプチドのアノテーションである上記８または９記載の解析支援装置。
〔１０〕  抽出した要素から取得した値の条件が、トップヒットであるか否か、既に他のペプチド同定のプラグメントとして使われているか否か、スコアが２０以上か否かおよび、ランクが１以上か否かである上記８、９または１０記載の解析支援装置
〔１１〕  付加情報が外部データベース検索により取得した当該ペプチドの様々な知見である上記８〜１１いずれかに記載の解析支援装置。
〔１２〕    区切り付テキストデータ形式が、ＣＳＶ形式である上記８〜１２いずれかに記載の解析装置
〔１３〕    上記1〜６に記載された方法をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータ読み取り可能なプログラム。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の効果は、プロテオーム解析のための汎用ソフトウェアから出力される膨大な情報量のデータから、人為的な取捨選択に必要な要素である各ペプチドフラグメントの分子量、スコア、ランク、ヒット確度などの部分的な情報だけを抽出することによって、膨大な個数を有するＭＳ解析結果の情報処理が人為的な操作を最小限に押さえ、短時間でデータ処理をすることが可能になった。
また、区切り付きテキスト形式で出力したことにより、出力結果をEXCELなどの表計算ソフトウェアで管理できるようになり、さらには、検索に必要なペプチド識別子の一覧の取得は容易に行えるようになった。
また、部分情報を抽出したため容量も小さくなったことに加え、抽出の過程で、公共や有料の遺伝子配列データベースや、発現情報データベース、そしてそれらを用いて構築した社内データベースに自動的にアクセスし、本来汎用ソフトウェアの出力結果には含まれない諸情報を追加し、網羅性を高めることができ、さらに、等電点の計算なども自動的に行わせるため、利用者の対話処理に必要な負荷を大幅に削減することができた。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下に、本発明における請求項記載の語句の定義について説明する。
「質量分析」とは、分析する試料をイオン化させて導入し，電気力や磁気力により質量ごとの差をつくり、イオンの質量を分析することである。上記分析を行う装置である質量分析計を含め以下ＭＳと略す。ＭＳには、イオントラップ型ＭＳ、フーリエ変換イオンサイクロトロン共鳴質量分析（FT-ICR/MS）、イオンスキャン法、 Q-TOF型ＭＳなどが挙げられる。これらは、１方法だけで分析しても複数のＭＳを連結させて分析（以下ＭＳ／ＭＳ解析）させても良い。
「タンパク質同定ソフトウェア」は、ＭＳデータから分子量が合致するペプチドフラグメントの候補の検出、さらに前記フラグメントからペプチド全体を予測する解析ソフトであればよく、市販されているMascot、Sonar MS/MS等が挙げられる。
【００１４】
「ＨＴＭＬ(Hyper Text Markup Language)」とは、ＳＧＭＬ（Standard Generalized Markup Language）という文書記述言語の国際標準を簡素化し、World Wide Web（以下ＷＷＷ）と称されるインターネットやイントラネットで標準的に用いられるドキュメントシステムに使用されている記述言語である。
タグと称される<TR>、<TD>等半角の不等号で囲まれたアルファベット、数字および／または記号で文書の論理構造や見栄えを記述し、文書の中に画像や音声など文字以外のデータや、他の文書の位置(ハイパーリンク)を埋め込むことができる。インターネットエクスプローラ（IE）やネットスケープ（NS）など汎用の表示ソフトウエア（以下Webブラウザ）でテキストおよび画像等を表示することができる。
【００１５】
本発明での「構文解析（以下パース）」とは、（１）HTMLで記述されたデキストデータをタグから文書構成情報を読みとり記述内容の情報を得ること、または、（２）一部のタグにマーク文字を埋め込み、加工後のＨＴＭＬ文書から文書構成情報を読み取り記述内容の情報を得ることを示す。（１）の構文解析は、人為による手作業でも行えるが、作業効率の点からC、Perl等のプログラミング言語を用いて行うことが好ましい。
使用される「タグ」情報は<TR>、<TD>等半角（SBCS：Single Byte Character Set）の不等号で囲まれたアルファベット、数字および／または記号で記述される。本発明の判定に使用される「タグ」は<FONT COLOR=>、<B>等が挙げられる。 
（２）の構文解析は、HTMLファイルの走査を二回行なうことで一次文書からのタグによる構文解析をせずに処理をする。
【００１６】
一回目の走査では、同定されたペプチドのヒット確度を示す赤太字表記を実現するタグを検索し、当該個所に所定のマーク文字を埋め込む。このマーク文字は、テキストであれば何でも構わないが、便宜上タンパク質同定ソフトの出力文字には含まれない特殊記号、例えば前記ソフトウエアの代表的なソフトウエアであるMascotでは、「#」や「~」が好ましい。
マーク文字の埋め込みは、sed,awk,perl,ruby,pythonなどのパターン処理が可能なスクリプト言語を用いる。
【００１７】
二回目の走査では、w3m や lynx  などの文字指向ブラウザを用いて加工後の HTML 文書を読み込む。これにより HTML が解釈され整形されたプレーンテキストが得られ、行単位で処理することができるが、ここで先に埋め込んだマーク文字を検出することによって、処理するペプチドのヒット確度を判定し、処理を続ける。
【００１８】
「人為的な取捨選択に必要な要素」とは、任意のランクにおいてデータを並べ替える人為的な取捨選択の判断に必要な要素であり、例えば、各ペプチドフラグメントの分子量、スコア、ランク、ヒット信頼性などの部分的な情報等が挙げられる。これらの要素は個別でも、複数の要素を組み合わせて選択できるが、複数の要素を組み合わせて選択する方が好ましい。
【００１９】
本発明の解析方法は、人為的な判断に必要な要素だけを抽出する段階で、抽出した要素から各値を取得しデータベース等に付加情報を追加するための情報源としてエントリする。エントリされた値には、所定の条件を満たしたものについて、付加情報を与える。
上記の抽出した要素から取得する各値とは、トップヒットであるか否か、既に他のペプチド同定のプラグメントとして使われているか否か、スコアが２０以上か否かおよび、ランクが１以上か否かの判定結果である。判定結果で所定の条件を満たしたものについて付加情報を与える。所定の条件とは、例えば汎用ソフトでMascotを用いた場合はトップヒットであり、スコアが２０以上および、ランクが１以上であることの条件を満たしたもの等が挙げられる。
【００２０】
「付加情報」とは、公共や有料の遺伝子配列データベース、発現情報データベース、そしてそれらを用いて構築した社内データベース等があげられ、さらには上記データベースから得られたペプチドフラグメントに対する機能の情報等が挙げられる。上記データベースから得られた「当該ペプチドの様々な知見」には、遺伝子発現抑制または、遺伝子発現阻害等の遺伝子発現制御機能あるいは、転写活性、転写抑制または転写調節などの転写制御機能等が挙げられる。
【００２１】
「区切り付テキストデータ形式」とは、任意の記号等で任意の位置で区切ったテキストデータをいう。任意の記号は記述されているテキストと区別が付くものであれば何でも良く例えば、カンマ（，）、コロン（．）、セミコロン（；）、ダブルコロン（：）、アンダーバー(_)、アスタリスク(*)、スラッシュ(/)、スペース、改行コード等が挙げられ、好ましくはカンマで区切られたＣＳＶ形式が挙げられる。
【００２２】
本発明の第一の態様は、タンパク質の質量分析データの解析（以下ＭＳ解析またはＭＳ／ＭＳ解析）によるタンパク質同定ソフトウェアの汎用ソフトウェアで出力されたHTML情報を区切り付テキスト形式に加工し、さらに付加情報を追加して、プロテオーム解析を行うための解析方法である。
【００２３】
本発明の解析方法は、膨大なＨＴＭＬで記述された情報をタグに分解し、タグ情報から人為的に取捨選択した必要な値だけをり出して、区切り付テキスト形式例えば、CSV形式で出力することで利用者の対話処理に必要な負荷を大幅に削減すること、さらに必要な値のみを短時間で種々の検索処理に利用できることに特徴がある。
【００２４】
本発明の解析方法に使用される汎用ソフトウェアで出力されるデータは、HTMLであれば良く、例えばプロテオーム解析などで使用されているMascot、Sonar MS/MS等のデータが挙げられる。
【００２５】
以下に、本発明の方法を図１を参照して説明する。図１は本発明の請求項１の方法を説明するためのフローチャートである。
【００２６】
図１の１０１で上記ソフトウェア等から出力されたデータの読みとりを開始する。読みとり方法は、通常コンピュータにデータをインプットさせる方法で良くファイル取得コマンド wget、文字端末用ブラウザ w3m等の手段が挙げられる。
１０２では１０１で開始された命令を受けて読みとったデータを取得する。１０３で１０２で読みとったデータ全てを機械的に構文解析（以下パース）して「タグ」に分解し、１０４でタグに定義づけられている情報を切り出し、１０５でそのタグの終了判定をする。１０６で人為的に取捨選択する要素を判定して各値を取得する。
【００２７】
本発明では、各値の条件が、トップヒットか否かおよび、既に他のペプチド同定のプラグメントとして使われているか否かを判定し、さらにスコアが２０以上および、ランクが１以上であるものを選択する。スコアは２０以上であれば上限はなく、ランクは任意の値を選択するが、１以上５以下が好ましく、より好ましくは１が挙げられる。
【００２８】
１０７で取得した値をルールによって判定し、ルールを満たしているもののみ出力用のデータとしてエントリする。１０２で読みとったデータの「タグ」が終了するまで１０４〜１０７の方法を繰り返し行う。
１０８で１０７の判定でエントリされたデータ中、さらに情報が必要な値をについて別途データベースへアクセスさせ、検索をかける。
【００２９】
本発明で使用するタンパク質同定検索ソフトウェアは１０２で読み込まれた結果に対し、検出したペプチドの理論等電点などの物理化学諸定数を推算する機能を有している。これらは、結果表示されたフラグメントに対し動的にCGIで計算されるようにリンクが貼られている。
【００３０】
これらの値も、１０３〜１０７の方法で得た値を判定し、エントリされた値のタグ情報からリンク先を呼び込み計算値を取得する。
１０９で１０７でルールによる判定を行い人為的に取捨選択した必要な値および、１０８で検索しヒットした値および／またはリンク先の情報を含めてデータを生成し、区切り付テキスト形式例えば、ＣＳＶで出力する。区切り位置は任意の位置でよいが、取捨選択した要素単位で区切るのが好ましく、例えば、ペプチドフラグメントの分子量、スコア、ランク、ヒット信頼性、理論等電点、ペプチドのアノテーション等の要素単位で区切り位置を指定する方法が挙げられる。
【００３１】
本発明では、区切りつきテキスト形式での出力は、ＣＳＶ形式等で出力することが好ましい。ＣＳＶ形式等で出力することにより、出力結果を例えばマイクロソフト社のＥＸＣＥＬ等の表計算ソフトウェアで管理できる。
【００３２】
本発明の第二の態様は、本発明の解析方法を実行させる装置である。
本発明解析装置の構成を図２に示す。２０１は、プロテオーム解析で得られた結果の入力部である。２０２は、本発明解析方法で使用されれるプロテオーム解析支援ソフトから出力されるデータを取得する装置である。
【００３３】
２０１および２０２で使用されるこの装置は、電子計算機であればよく、サーバーでも、パーソナルコンピュータ（以下ＰＣ）等が挙げられ、計算機の能力は制限しない。
本発明解析方法を実行させるプログラムを動作させるオペレーションシステムも汎用ソフトウェア（例えば、マイクロソフトウインドウズ（登録商標）シリーズ等）でよい。
２０３の装置で、HTMLデータを「タグ」に分解し、２０４の装置でタグに定義づけられている情報を切り出し、２０５の装置でそのタグの終了判定をする。２０６の装置で人為的に取捨選択する要素を判定して各値を取得する。２０６の装置で取得した値を２０７の装置でルールによって判定し、ルールを満たしているもののみ出力用のデータとしてエントリする。２０２の装置で読みとったデータの「タグ」が終了するまで２０４〜２０７装置で１０４〜１０７の方法を繰り返し行う。
【００３４】
２０８の装置で２０７の装置で判定されエントリされたデータ中、さらに情報が必要な値をについて別途データベースへアクセスさせ、検索をかける。
２０９の装置で２０１の装置〜２０８の装置で実行した実行結果を区切り付テキストデータ例えば、ＣＳＶで出力する。
【００３５】
出力結果は２１０の装置で表示することもでき、２１１の装置で紙などの記録媒体に印刷することもでき、２１２の装置で、ＦＤ，ＭＯ，ＣＤ−ＲＷ，ＤＶＤ−ＲＷ等の磁気または、磁気光ディスク、光ディスク等の記録媒体に出力することもできる。
２０１〜２１２の装置は、全てが一体した装置でも、各が分離した装置でも、一部が一体化した装置またそれらを組み合わせた装置であってもよい。
【００３６】
本発明の第３の態様は、本発明の解析方法をコンピュータで読みとり可能なプログラムである。
【００３７】
図１の１０１〜１０９の解析方法を実行させるプログラムで、これらは、図１に示したアルゴリズムの手順にそって１つのモジュールであっても、それぞれのパート事に書かれたモジュールを組み合わせて使用してもよい。これらは磁気ディスク等の記録媒体に記録されている。
【００３８】
以下、本発明解析方法の実施例を挙げる。但し、本実施例によって本発明を限定するものではない。
【実施例１】
【００３９】
プロテオーム解析を行ったデータを電子計算機に読み込ませる。データの読み込みは、ロボットと称されるインターネット閲覧、ファイル取得等の人為操作をモジュール等で機械的に代替する方法で読み込ませた。本実施例では、文字端末用ブラウザ w3m等の方法で読みとらせた。電子計算機から読み込ませたデータをサーバーで、サーバーに格納されている市販のソフトウェアMascot（開発元マトリックス・サイエンス社）を使用し、ペプチドの同定、各ペプチドフラグメントの分子量、スコア、ランク、ヒット信頼性、理論等電点、ペプチドのアノテーションなど情報を取得し、解析結果をHTML表示するまで同ソフトウエ上で行った。
次に、読み込んだ解析結果のHTML情報をPerlを用いてパースしてタグに分解した。
タグが終了するまで切り出しを行い、タグの情報を元に各要素の値を取得した。
トップヒットで、既に他のペプチド同定のプラグメントとして使われているか否か、スコアが２０以上、ランクが１以上の条件を満たすデータについて、インハウスで構築した遺伝子発現情報データベースにアクセスして同定されたタンパク質のさらに詳細な機能情報を取得し、アノテーションや発現情報などの詳細な付加情報を追加した。
必要な情報だけを列挙したＣＳＶ形式のデータを生成し、ファイルした。
【産業上の利用可能性】
【００４０】
プロテオーム解析のための汎用ソフトウェアから出力される膨大な情報量のデータ処理において、利用者の対話処理に必要な負荷を大幅に削減することに本発明方法を利用できる。
また、抽出の過程で、公共や有料の遺伝子配列データベースや、発現情報データベース、そしてそれらを用いて構築した社内データベースに自動的にアクセスし、本来汎用ソフトウェアの出力結果には含まれない諸情報を追加し、網羅性を高めることに利用できる。  さらには、ＨＴＭＬで記述されている文書に対して、本発明方法を応用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の解析方法の手順を示したフローチャートである
【図２】本発明の解析方法を実行する装置の構成を示したブロック図である。
【図３】プロテーム解析のための汎用ソフトの解析結果を表示した画面のハードコピーである。
【図４】プロテオーム解析ソフトウエアの出力結果を解析し、表形式で表示した図である。
【図１】
2005031021.tif 000002
【図２】
2005031021.tif 000003
【図３】
2005031021.tif 000004
【図４】
2005031021.tif 000005