(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
相互作用が働くタンパク質複合体ペアをあらわす複合体ペア情報を取得させる複合体ペア情報取得工程と、
タンパク質の性質をあらわすファミリーを前記タンパク質ごとにグループ化したファミリーリストの集合を用いて、前記ファミリーリスト内のファミリーの中から前記タンパク質の性質をあらわす代表的なファミリーを排他ファミリーとして前記タンパク質ごとに特定させる排他ファミリー特定工程と、
前記複合体ペア情報取得工程によって取得された複合体ペア情報を構成する各タンパク質複合体内のタンパク質の集合を、前記排他ファミリー特定工程によって特定された排他ファミリーが共通するサブユニットにグループ分けすることにより、前記複合体ペア情報をサブユニット化複合体ペア情報に変換させるグループ処理工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするタンパク質複合体間相互作用評価プログラム。
【請求項２】
相互作用が働くタンパク質複合体ペアをあらわす複合体ペア情報を取得する複合体ペア情報取得手段と、
タンパク質の性質をあらわすファミリーを前記タンパク質ごとにグループ化したファミリーリストの集合を用いて、前記ファミリーリスト内のファミリーの中から前記タンパク質の性質をあらわす代表的なファミリーを排他ファミリーとして前記タンパク質ごとに特定する排他ファミリー特定手段と、
前記複合体ペア情報取得手段によって取得された複合体ペア情報を構成する各タンパク質複合体内のタンパク質の集合を、前記排他ファミリー特定手段によって特定された排他ファミリーが共通するサブユニットにグループ分けすることにより、前記複合体ペア情報をサブユニット化複合体ペア情報に変換するグループ処理手段と、
を備えることを特徴とするタンパク質複合体間相互作用評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、特定のタンパク質複合体ペアもしくはサブユニットペアにおける相互作用属性の妥当性を評価するタンパク質複合体間相互作用評価プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、タンパク質複合体間相互作用評価装置、およびタンパク質複合体間相互作用評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体内の分子生物学機構を理解するためには、タンパク質複合体間の相互作用における相互作用属性（方向およびタイプ（活性化，リン酸化，抑制など））を把握することが有益である。
【０００３】
一方、発見的な手法で予測されたタンパク質間相互作用では、相互作用の存在だけが予測される場合が多い。また、文献でペアする自然言語処理により相互作用属性を抽出することも可能であるがその結果にはノイズが伴う。タンパク質複合体間の相互作用に関するデータとしては、現在ＫＥＧＧ（下記非特許文献１）などが知られている。
【０００４】
図３３は、タンパク質複合体間の相互作用の一例を示す説明図である。タンパク質複合体ペアに関する情報（以下、「複合体ペア情報」という）３３００において、タンパク質複合体間の関係に着目すると、タンパク質複合体ＣＬ１の中には複数のタンパク質Ｐ１０１〜Ｐ１０４，Ｐ１１１〜Ｐ１１３が含まれており、タンパク質複合体ＣＲ２の中には複数のタンパク質Ｐ２０１〜Ｐ２０３，Ｐ２１１，Ｐ２１２，Ｐ２２１，Ｐ２３１が含まれている。
【０００５】
なお、本明細書中、タンパク質複合体の符号に“Ｌ”が付されている場合には、相互作用を与える側のタンパク質複合体をあらわし、タンパク質複合体の符号に“Ｒ”が付されている場合には、相互作用を受ける側のタンパク質複合体をあらわすこととする。図３３の場合、タンパク質複合体ＣＬ１が相互作用を与える側のタンパク質複合体であり、タンパク質複合体ＣＲ２が相互作用を受ける側のタンパク質複合体である。また、相互作用属性（ここでは、リン酸化）は二つのタンパク質複合体ＣＬ１，ＣＲ２の間で指定されている。
【０００６】
従来から、図３３に示したようなタンパク質複合体間の相互作用の有無を推定する技術は多数存在する（たとえば、下記特許文献１〜５、下記非特許文献２，３を参照。）。
【０００７】
また、下記特許文献６には、タンパク質の構造をもとに、属性に応じてタンパク質と化合物の親和性を評価するシステムが開示されている。
【０００８】
また、下記特許文献７には、３つのそれぞれオントロジーターム（オントロジ）を割りあてられたタンパク質と、そのうちの２つの配列類似性値と、オントロジ予測精度が高くなる条件を求めて、残る第４のタンパク質のオントロジを推測する遺伝子オントロジーターム予測方法が開示されている。
【０００９】
また、下記特許文献８には、遺伝子群に関するオントロジの情報から共通規則を抽出する遺伝子発現データ解析方法が開示されている。
【００１０】
【特許文献１】特開２００３−２０８４３１号公報
【特許文献２】特開２００３−２３８５８７号公報
【特許文献３】特開２００４−２０３８８０号公報
【特許文献４】特開２００５−０６３４０５号公報
【特許文献５】特表２００２−５３５９７２号公報
【特許文献６】特表２００４−５０９４０６号公報
【特許文献７】特開２００５−１３５１５４号公報
【特許文献８】特開２００４−０３００９３号公報
【非特許文献１】KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes（ケッグ：キョウト  エンサイクロペディア  ジーンズ  アンド  ゲノムズ）、［online］、［平成１８年２月２７日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.genome.jp/kegg/pathway.html＞
【非特許文献２】Rhodes DR, Tomlins SA, et. Al.（ローズ  ＤＲ，トムリンズ  ＳＡ  その他）, "Probabilistic model of the human protein-protein interaction network." （プロバブリスティック  モデル  オブ  ザ  ヒューマン  プロテイン−プロテイン  インタラクション  ネットワーク）, Nat Biotechnol. 2005 Aug;23(8):951-9.（ナット  バイオテクノール  ２００５年８月２３日  ９５ページ１−９）
【非特許文献３】Min Su Lee, Seung Soo Park, Min Kyung Kim （ミン  シュー  リー，セウン  ソー  パーク，ミン  キュン  キム）, "A Protein Interaction Verification System Based on a Neural Network Algorithm" （ア  プロテイン  インタラクション  ベリフィケーション  システム  ベースド  オン  ア  ニューラル  ネットワーク  アルゴリズム）, CSB2005.（ＣＳＢ２００５年）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
各タンパク質複合体ＣＬ１，ＣＲ２内のタンパク質Ｐ１０１〜Ｐ１０４，Ｐ１１１〜Ｐ１１３，Ｐ２０１〜Ｐ２０３，Ｐ２１１，Ｐ２１２，Ｐ２２１，Ｐ２３１は、実際には階層的な構造に構成されている。図３４は、タンパク質複合体ペアの階層的構造を示す説明図である。図３４において、同じ性質をもつタンパク質どうし（バリアント）がサブユニットを構成している。
【００１２】
すなわち、タンパク質複合体ＣＬ１においては、タンパク質Ｐ１０１〜Ｐ１０４がサブユニットＳＬ１０を構成し、タンパク質Ｐ１１１〜Ｐ１１３がサブユニットＳＬ１１を構成している。
【００１３】
同様に、タンパク質複合体ＣＲ２においては、タンパク質Ｐ２０１〜Ｐ２０３がサブユニットＳＲ２０を構成し、タンパク質Ｐ２１１，Ｐ２１２がサブユニットＳＲ２１を構成し、タンパク質Ｐ２２１がサブユニットＳＲ２２を構成し、タンパク質Ｐ２３１がサブユニットＳＲ２３を構成している。
【００１４】
なお、本明細書中、サブユニットの符号に“Ｌ”が付されている場合には、相互作用を与える側のタンパク質複合体内のサブユニットをあらわし、サブユニットの符号に“Ｒ”が付されている場合には、相互作用を受ける側のタンパク質複合体内のサブユニットをあらわすこととする。
【００１５】
各サブユニットＳＬ１０，ＳＬ１１，ＳＲ２１〜ＳＲ２３内のタンパク質は、同一サブユニット内において相互に交換可能であるが、異なるサブユニットに属するタンパク質は異なる役目を果たすと考えられる。
【００１６】
そして、相互作用に直接的に関連するのは、それぞれのタンパク質複合体ＣＬ１，ＣＲ２に含まれるサブユニットＳＬ１０，ＳＬ１１，ＳＲ２１〜ＳＲ２３の組み合わせの一部である“責任サブユニットペア”であると考えられる。そのため、バイオインフォマティクス分野では、タンパク質間相互作用属性の評価を、以下の２つのレベル１），２）でおこなう必要がある。
【００１７】
１）タンパク質複合体レベルでの相互作用属性：システム全体の振る舞い理解に必要
２）サブユニットレベルでの相互作用属性：創薬を支援する基礎情報として必要
【００１８】
しかしながら、上述した特許文献１〜５および非特許文献２，３の従来技術では、いずれもタンパク質間の相互作用有無を評価・予測しているため、上記２つのレベルでのタンパク質複合体間の相互作用属性の妥当性評価はおこなわれていない。
【００１９】
また、特許文献６の従来技術では、入力情報がタンパク質構造であるため、上記２つのレベルでのタンパク質複合体間の相互作用属性の妥当性評価はおこなわれていない。
【００２０】
また、特許文献７の従来技術では、遺伝子に付随したオントロジを推定しているため、上記２つのレベルでのタンパク質複合体間の相互作用属性の妥当性評価はおこなわれていない。
【００２１】
また、特許文献８の従来技術では、遺伝子群に付随する情報を抽出する技術であるため、上記２つのレベルでのタンパク質複合体間の相互作用属性の妥当性評価はおこなわれていない。
【００２２】
この発明は、上述した２つのレベルにおいて、相互作用属性が既知のタンパク質複合体ペアに対しては責任サブユニットペアを推定し、相互作用属性が未知のタンパク質複合体ペアに対しては相互作用属性およびその責任サブユニットペアの推定を同時におこなうことにより、効率的かつ高精度に相互作用属性の妥当性評価をおこなうことができるタンパク質複合体間相互作用評価プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、タンパク質複合体間相互作用評価装置、およびタンパク質複合体間相互作用評価方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、第１の発明にかかるタンパク質複合体間相互作用評価プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、タンパク質複合体間相互作用評価装置、およびタンパク質複合体間相互作用評価方法は、相互作用が働くタンパク質複合体ペアをあらわす複合体ペア情報の集合の中から、前記タンパク質複合体内の同一または類似する性質のタンパク質からなるサブユニットを抽出し、前記タンパク質の属性を特定するタンパク質属性情報の集合の中から、抽出されたサブユニットに含まれているタンパク質のタンパク質属性情報の有無を検出し、検出された各タンパク質属性情報の有無を前記サブユニットに含まれているタンパク質ごとに集約することにより、前記サブユニットの属性を特定するサブユニット属性情報を前記タンパク質属性情報ごとに生成し、前記相互作用を与える一方のタンパク質複合体内のサブユニットと前記相互作用を受ける他方のタンパク質複合体内のサブユニットとの組み合わせからなるサブユニットペアを網羅するように、サブユニット属性情報の有無および前記相互作用を特定する相互作用属性情報からなる学習データを前記複合体ペア情報ごとに生成し、生成された学習データの集合から得られる、前記サブユニット属性情報を条件とし前記相互作用属性情報を結論とするルールの集合の中から、前記相互作用が働くサブユニットペアが未知である予測対象タンパク質複合体ペアまたは前記相互作用が未知である予測対象タンパク質複合体ペアをあらわす予測対象複合体ペア情報に適用される予測ルールを抽出することを特徴とする。
【００２４】
この発明によれば、タンパク質複合体間相互作用属性の妥当性評価価値がある予測ルールを自動的に学習することができる。
【００２５】
また、上記発明において、前記サブユニット属性情報のみを有するサブユニットの数と、前記サブユニット属性情報および前記相互作用属性情報を有するサブユニットの数とを、前記学習データから検出し、その検出結果に基づいて、前記ルールに関する信頼度を算出し、その算出結果に基づいて、前記ルールを前記予測ルールに決定することとしてもよい。
【００２６】
この発明によれば、予測ルールの信頼性の向上を図ることができる。
【００２７】
また、上記発明において、検出結果と前記サブユニットの総数とに基づいて、前記ルールに関する支持度を算出し、その算出結果に基づいて、前記ルールを前記予測ルールに決定することとしてもよい。
【００２８】
この発明によれば、出現率が高いルールから予測ルールを得ることができる。
【００２９】
また、上記発明において、検出結果に基づいて、前記予測ルールごとに当該予測ルールのＬＯＤスコアを算出することとしてもよい。
【００３０】
この発明によれば、予測ルールの信頼度をランク付けすることができる。
【００３１】
また、上記発明において、前記予測対象複合体ペア情報に関する学習データ（以下、「予測対象データ」）を取得し、前記予測ルールに適合するルールが前記予測対象データ内にあるか否かを判定し、その判定結果に基づいて、前記予測対象タンパク質複合体ペアに働く相互作用が既知である場合には当該相互作用が働く責任サブユニットペアを前記予測ルールにより特定し、前記予測対象タンパク質複合体ペアに働く相互作用が既知である場合には相互作用属性および前記責任サブユニットペアを前記予測ルールにより特定し、その特定結果を出力することとしてもよい。
【００３２】
この発明によれば、相互作用属性が既知のタンパク質複合体ペアに対しては責任サブユニットペアを推定し、相互作用属性が未知のタンパク質複合体ペアに対しては相互作用属性およびその責任サブユニットペアの推定を同時におこなうことができる。
【００３３】
また、上記発明において、適合すると判定された予測ルール（以下、「適合予測ルール」という）の前記信頼度に基づいて、前記予測対象タンパク質複合体ペアに働く相互作用が既知である場合には当該相互作用が働く責任サブユニットペアを前記適合予測ルールにより特定し、前記予測対象タンパク質複合体ペアに働く相互作用が既知である場合には相互作用属性および前記責任サブユニットペアを前記適合予測ルールにより特定することとしてもよい。
【００３４】
この発明によれば、責任サブユニットペアや相互作用属性の推定精度の向上を図ることができる。
【００３５】
また、上記発明において、さらに、算出された前記適合予測ルールのＬＯＤスコアの高スコア順に比例した係数に基づいて、前記予測対象タンパク質複合体ペアに働く相互作用が既知である場合には当該相互作用が働く責任サブユニットペアを前記適合予測ルールにより特定し、前記予測対象タンパク質複合体ペアに働く相互作用が既知である場合には相互作用属性および前記責任サブユニットペアを前記適合予測ルールにより特定することとしてもよい。
【００３６】
この発明によれば、ＬＯＤスコアの高さに応じて適合予測ルールの信頼度の影響を強めることができる。
【００３７】
また、上記発明において、相互作用が働くタンパク質複合体ペアをあらわす複合体ペア情報を取得し、タンパク質の性質をあらわすファミリーを前記タンパク質ごとにグループ化したファミリーリストの集合を用いて、前記ファミリーリスト内のファミリーの中から前記タンパク質の性質をあらわす代表的なファミリーを排他ファミリーとして前記タンパク質ごとに特定し、取得された複合体ペア情報を構成する各タンパク質複合体内のタンパク質の集合を、特定された排他ファミリーが共通するサブユニットにグループ分けすることにより、前記複合体ペア情報をサブユニット化複合体ペア情報に変換し、サブユニット化複合体ペア情報の集合の中から、前記サブユニットを抽出することとしてもよい。
【００３８】
この発明によれば、タンパク質複合体内のサブユニットを自動生成することができる。
【００３９】
また、第２の発明にかかるタンパク質複合体間相互作用評価プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、タンパク質複合体間相互作用評価装置、およびタンパク質複合体間相互作用評価方法は、相互作用が働くタンパク質複合体ペアをあらわす複合体ペア情報を取得し、タンパク質の性質をあらわすファミリーを前記タンパク質ごとにグループ化したファミリーリストの集合を用いて、前記ファミリーリスト内のファミリーの中から前記タンパク質の性質をあらわす代表的なファミリーを排他ファミリーとして前記タンパク質ごとに特定し、取得された複合体ペア情報を構成する各タンパク質複合体内のタンパク質の集合を、特定された排他ファミリーが共通するサブユニットにグループ分けすることにより、前記複合体ペア情報をサブユニット化複合体ペア情報に変換することを特徴とする。
【００４０】
この発明によれば、タンパク質複合体内のサブユニットを自動生成することができる。
【発明の効果】
【００４１】
本発明にかかるタンパク質複合体間相互作用評価プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、タンパク質複合体間相互作用評価装置、およびタンパク質複合体間相互作用評価方法によれば、効率的かつ高精度に相互作用属性の妥当性評価をおこなうことができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４２】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかるタンパク質複合体間相互作用評価プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、タンパク質複合体間相互作用評価装置、およびタンパク質複合体間相互作用評価方法の好適な実施の形態を、以下の１．〜４．に分けて詳細に説明する。
【００４３】
１．タンパク質複合体間相互作用評価装置の全体概要（図１，図２）
２．タンパク質複合体間相互作用評価装置におけるサブユニット化処理部の詳細内容（図３〜図１０）
３．タンパク質複合体間相互作用評価装置における学習部の詳細内容（図１１〜図２３）
４．タンパク質複合体間相互作用評価装置における予測対象データ作成部および実行部の詳細内容（図２４〜図３２）
【００４４】
＜１．タンパク質複合体間相互作用評価装置の全体概要＞
まずここでは、タンパク質複合体間相互作用評価装置の全体概要として、タンパク質複合体間相互作用評価装置のハードウェア構成および機能的構成等について説明する。
【００４５】
（タンパク質複合体間相互作用評価装置のハードウェア構成）
まず、この発明の実施の形態にかかるタンパク質複合体間相互作用評価装置のハードウェア構成について説明する。図１は、この発明の実施の形態にかかるタンパク質複合体間相互作用評価装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００４６】
図１において、タンパク質複合体間相互作用評価装置は、ＣＰＵ１０１と、ＲＯＭ１０２と、ＲＡＭ１０３と、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）１０４と、ＨＤ（ハードディスク）１０５と、ＦＤＤ（フレキシブルディスクドライブ）１０６と、着脱可能な記録媒体の一例としてのＦＤ（フレキシブルディスク）１０７と、ディスプレイ１０８と、Ｉ／Ｆ（インターフェース）１０９と、キーボード１１０と、マウス１１１と、スキャナ１１２と、プリンタ１１３と、を備えている。また、各構成部はバス１００によってそれぞれ接続されている。
【００４７】
ここで、ＣＰＵ１０１は、タンパク質複合体間相互作用評価装置の全体の制御を司る。ＲＯＭ１０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１のワークエリアとして使用される。ＨＤＤ１０４は、ＣＰＵ１０１の制御にしたがってＨＤ１０５に対するデータのリード／ライトを制御する。ＨＤ１０５は、ＨＤＤ１０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。
【００４８】
ＦＤＤ１０６は、ＣＰＵ１０１の制御にしたがってＦＤ１０７に対するデータのリード／ライトを制御する。ＦＤ１０７は、ＦＤＤ１０６の制御で書き込まれたデータを記憶したり、ＦＤ１０７に記憶されたデータをタンパク質複合体間相互作用評価装置に読み取らせたりする。
【００４９】
また、着脱可能な記録媒体として、ＦＤ１０７のほか、ＣＤ−ＲＯＭ（ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ）、ＭＯ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、メモリーカードなどであってもよい。ディスプレイ１０８は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ１０８は、たとえば、ＣＲＴ、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。
【００５０】
Ｉ／Ｆ１０９は、通信回線を通じてインターネットなどのネットワーク１１４に接続され、このネットワーク１１４を介して他の装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ１０９は、ネットワーク１１４と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ１０９には、たとえばモデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【００５１】
キーボード１１０は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス１１１は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。
【００５２】
スキャナ１１２は、画像を光学的に読み取り、タンパク質複合体間相互作用評価装置内に画像データを取り込む。なお、スキャナ１１２は、ＯＣＲ機能を持たせてもよい。また、プリンタ１１３は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ１１３には、たとえば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。
【００５３】
（タンパク質複合体間相互作用評価装置の機能的構成）
つぎに、この発明の実施の形態にかかるタンパク質複合体間相互作用評価装置の機能的構成について説明する。図２は、この発明の実施の形態にかかるタンパク質複合体間相互作用評価装置の機能的構成を示すブロック図である。
【００５４】
図２において、タンパク質複合体間相互作用評価装置２００は、ファミリーＤＢ２１０と、サブユニット化処理部２０１と、遺伝子オントロジＤＢ（以下、「ＧＯＤＢ」という）２２０と、学習部２０２と、予測対象データ作成部２０３と、実行部２０４と、から構成されている。
【００５５】
まず、ファミリーＤＢ２１０とは、性質が同じまたは似ているタンパク質どうし（バリアント）をファミリーとしてグループ化したデータベースである。すなわち、ファミリー内のタンパク質は同じまたは似た性質をもっており、同一ファミリーであれば、タンパク質複合体内のタンパク質を置き換えることができると考えられる。代表的なデータベースとしては、ＩｎｔｅｒＰｒｏ（http://www.ebi.ac.uk/interpro/）などがある。
【００５６】
また、サブユニット化処理部２０１は、図３３に示したような複合体ペア情報３３００を入力情報とし、ファミリーＤＢ２１０を参照することで、複合体ペア情報３３００をサブユニット化する。
【００５７】
上述したファミリーは階層構造とされており、相互に異なるファミリーに属するタンパク質も存在する。このため、サブユニット化処理部２０１は、より大きなファミリーに着目して、タンパク質を相互に排他的なファミリーに分割し、タンパク質複合体に含まれるタンパク質の集合を、排他的なグループであるサブユニットとして分類する。この排他的なグループを排他ファミリーと称す。この排他ファミリーによりサブユニット化された複合体ペア情報を、サブユニット化複合体ペア情報２３０と称す。
【００５８】
また、遺伝子オントロジとは、人手で付与されたタンパク質を特徴づける生物学的プロセス、細胞局在、分子機能などのタンパク質属性であり、ＧＯＤＢ２２０とは、このタンパク質属性に関する情報を記憶するデータベースである。
【００５９】
学習部２０２は、サブユニット化複合体ペア情報２３０を入力情報とし、ＧＯＤＢ２２０を参照することで、予測ルール集合２４０を出力する。具体的には、サブユニット化複合体ペア情報２３０に含まれるサブユニットに対し、ＧＯＤＢ２２０を参照することでタンパク質属性を付与し、着目している相互作用属性を含むサブユニットペアと含まないサブユニットペアとを判別するための構造を獲得する。
【００６０】
この構造が、サブユニット単位の相互作用属性に関する予測ルールである。予測ルールは、『条件→結論』により表現される。ここで、条件とは、「タンパク質複合体内のあるサブユニットのタンパク質属性が○○である。」ということであり、結論とは、「相互作用タイプは△△である。」ということである。学習部２０２は、この予測ルールを出力して予測ルール集合２４０を構築する。予測ルール集合２４０は、図１に示したＲＡＭ１０３，ＨＤ１０５などの記録媒体に保存される。
【００６１】
すなわち、タンパク質複合体ペアに含まれるサブユニットの組み合わせのいずれかについて、予測ルールが成立すれば、タンパク質複合体ペア全体としても予測ルールがマッチしたとし、予測ルールに対応する相互作用属性が存在すると考える。
【００６２】
また、予測対象データ作成部２０３は、予測対象の複合体ペア情報２４００を入力情報とする。複合体ペア情報２４００は、具体的には、相互作用属性が既知のタンパク質複合体ペアや相互作用属性が未知のタンパク質複合体ペアをあらわす情報である。予測対象データ作成部２０３は、複合体ペア情報２４００をサブユニット化して、最終的に予測対象データ２５０を作成する。詳細については後述する。
【００６３】
また、実行部２０４は、予測対象データ作成部２０３から得られる予測対象データ２５０を入力情報とし、予測ルール集合２４０を参照することで、あるサブユニットペアの相互作用属性の妥当性評価となる属性スコアを実行結果として算出する。予測対象データ２５０とは、予測対象となる、タンパク質複合体間の相互作用属性またはサブユニット間の相互作用属性が未知の複合体ペア情報２４００により特定されるデータである。
【００６４】
この実行部２０４において妥当性評価をあらわす属性スコアを算出することで、相互作用属性が既知のタンパク質複合体ペアに対しては責任サブユニットペアを推定することができる。同様に、相互作用属性が未知のタンパク質複合体ペアに対しては相互作用属性およびその責任サブユニットペアの推定を同時におこなうことができる。
【００６５】
なお、上述したファミリーＤＢ２１０およびＧＯＤＢ２２０は、具体的には、たとえば、図１に示したＲＯＭ１０２，ＲＡＭ１０３，ＨＤ１０５などの記録媒体によりその機能を実現する。また、上述したサブユニット化処理部２０１、学習部２０２、予測対象データ作成部２０３、および実行部２０４は、具体的には、たとえば、図１に示したＲＯＭ１０２，ＲＡＭ１０３，ＨＤ１０５などの記録媒体に記録されているプログラムを、ＣＰＵ１０１に実行させることによって、その機能を実現する。
【００６６】
以上、図１，図２を用いて、タンパク質複合体間相互作用評価装置の全体概要について説明した。以降、２．タンパク質複合体間相互作用評価装置におけるサブユニット化処理部の詳細内容（図３〜図１０）、３．タンパク質複合体間相互作用評価装置における学習部の詳細内容（図１１〜図２３）、４．タンパク質複合体間相互作用評価装置における予測対象データ作成部および実行部の詳細内容（図２４〜図３２）について順次説明する。
【００６７】
＜２．タンパク質複合体間相互作用評価装置におけるサブユニット化処理部の詳細内容＞
つぎに、上述したサブユニット化処理部２０１について詳細に説明する。サブユニット化処理部２０１は、複合体ペア情報３３００により特定される各タンパク質複合体内のタンパク質をサブユニット化する。
【００６８】
図３−１，図３−２は、図３３に示した複合体ペア情報３３００により特定されるタンパク質複合体ＣＬ１，ＣＲ２のサブユニット化前後を示す説明図である。図３−１，図３−２において、左側のタンパク質複合体ＣＬ１，ＣＲ２はサブユニット化前のタンパク質複合体で、右側のタンパク質複合体ＣＬ１，ＣＲ２はサブユニット化後のタンパク質複合体である。
【００６９】
図３−１では、タンパク質複合体ＣＬ１内のタンパク質Ｐ１０１〜Ｐ１０４がサブユニットＳＬ１０としてグループ化され、タンパク質Ｐ１１１〜Ｐ１１３がサブユニットＳＬ１１としてグループ化されている。
【００７０】
また、図３−２では、タンパク質複合体ＣＲ２内のタンパク質Ｐ２０１〜Ｐ２０３がサブユニットＳＲ２０としてグループ化され、タンパク質Ｐ２１１，Ｐ２１２がサブユニットＳＲ２１としてグループ化され、タンパク質Ｐ２２１がサブユニットＳＲ２２としてグループ化され、タンパク質Ｐ２３１がサブユニットＳＲ２３としてグループ化されている。
【００７１】
（ファミリーＤＢ２１０の記憶内容）
つぎに、図２に示したファミリーＤＢ２１０の記憶内容について説明する。図４は、図２に示したファミリーＤＢ２１０の記憶内容を示す説明図である。図４において、ファミリーＤＢ２１０は、タンパク質ごとにファミリーリストを記憶している。
【００７２】
具体的には、遺伝子ＩＤ：ｉ（ｉ＝１〜ｎ）のタンパク質ＰｉについてのファミリーリストＦＬｉを記憶している。たとえば、タンパク質Ｐ１のファミリーリストＦＬ１はＦＬ１＝｛Ｆａ，Ｆｂ｝である。これは、タンパク質Ｐ１がファミリーＦａおよびファミリーＦｂに属していることを示している。なお、遺伝子ＩＤとは、タンパク質固有の識別情報である。
【００７３】
（サブユニット化処理部２０１の機能的構成）
つぎに、サブユニット化処理部２０１の機能的構成について説明する。図５は、サブユニット化処理部２０１の機能的構成を示すブロック図である。図５において、サブユニット化処理部２０１は、排他ファミリー作成部５０１と、複合体ペア情報取得部５０２と、排他ファミリー抽出部５０３と、グループ処理部５０４と、から構成される。
【００７４】
排他ファミリー作成部５０１は、ファミリーリストＦＬｉを入力情報として、タンパク質Ｐｉごとに、タンパク質Ｐｉの性質を代表する最も上位概念のファミリーを特定する。この特定されたファミリーを排他ファミリーと称す。具体的には、排他ファミリー作成部５０１は、排他ファミリー作成部５０１は、ファミリーリスト抽出部５１１と、下界リスト生成部５１２と、トラック／リンク処理部５１３と、排他ファミリー特定部５１４と、から構成される。
【００７５】
ファミリーリスト抽出部５１１は、ファミリーＤＢ２１０からタンパク質ＰｉのファミリーリストＦＬｉを抽出する。具体的には、たとえば、遺伝子ＩＤ：ｉ＝１のタンパク質Ｐ１から順に抽出する。
【００７６】
下界リスト生成部５１２は、ファミリーリスト抽出部５１１によって抽出されたファミリーリストＦＬｉにより下界リストを生成する。具体的には、順次抽出されてくるファミリーリストＦＬｉを追加して、ファミリーの昇順、たとえば、ファミリーＦａ，Ｆｂ，・・・に付されているアルファベットａ，ｂ，・・・の順にソートすることで、下界リストを生成する。
【００７７】
また、トラック／リンク処理部５１３は、トラック（追跡）処理およびリンク処理をおこなう。トラック処理とは、１つのファミリーリストＦＬｉ内のファミリーどうしを関連付ける処理である。具体的には、昇順にソートされたファミリーリストＦＬｉ内のファミリーから当該ファミリーの上位のファミリーを追跡することで関連付ける。
【００７８】
また、リンク処理とは、異なるファミリーリストどうしを関連付ける処理である。具体的には、リンク処理とは、互いに重複しないファミリーリストに対し、両方に重複するあらたなファミリーリストが抽出された場合、トラック処理を利用して互いに重複しないファミリーリスト内の最上位のファミリーどうしを関連付ける。
【００７９】
また、排他ファミリー特定部５１４は、トラック／リンク処理部５１３によりファミリーどうしが関連付けられた下界リストから、タンパク質Ｐｉごとに排他ファミリーを特定する。具体的には、たとえば、タンパク質ＰｉのファミリーリストＦＬｉの最上位のファミリーを排他ファミリーに特定する。
【００８０】
また、ファミリーリストＦＬｉの最上位のファミリーを関連元として、他のファミリーが関連付けられている場合は、当該関連先のファミリーを排他ファミリーに特定する。なお、ファミリーリストＦＬｉに属するファミリーが単独で、かつ、いずれのファミリーとも関連付けられていない場合、そのファミリーがそのまま排他ファミリーとして特定される。特定された排他ファミリーはタンパク質Ｐｉの遺伝子ＩＤ：ｉとともに排他ファミリーＤＢ５００に保存される。
【００８１】
ここで、排他ファミリー作成部５０１による排他ファミリーの作成例について説明する。図６は、排他ファミリー作成部５０１による排他ファミリーの作成例を示す説明図である。図６において、符号６０１は、ファミリーリスト抽出部５１１により抽出されたタンパク質Ｐ１〜Ｐ４までのファミリーリストＦＬ１〜ＦＬ４を模式化した図表である。
【００８２】
また、符号６０２は、下界リスト生成部５１２によって生成された下界リストをあらわしている。この下界リスト６０２は、タンパク質Ｐ４のファミリーリストＦＬ４が抽出された時点のリストであり、昇順、ここでは、アルファベット順にソートされている。
【００８３】
下界リスト６０２は、排他ファミリーを作成するための中間生成物であり、ファミリーリストＦＬｉが抽出される都度、更新される。すなわち、まず、タンパク質Ｐ１のファミリーリストＦＬ１が抽出されると、ファミリーリストＦＬ１のみからなる下界リストが得られる。
【００８４】
つぎに、タンパク質Ｐ２のファミリーリストＦＬ２が抽出されると、ファミリーリストＦＬ１のみからなる下界リストにファミリーリストＦＬ２が追加される。そして、タンパク質Ｐ３のファミリーリストＦＬ３が抽出されると、ファミリーリストＦＬ１，ＦＬ２からなる下界リストにファミリーリストＦＬ３が追加される。つぎに、タンパク質Ｐ４のファミリーリストＦＬ４が抽出されると、ファミリーリストＦＬ１〜ＦＬ３からなる下界リストにファミリーリストＦＬ４が追加され、下界リスト６０２が得られる。
【００８５】
このとき、下界リスト６０２において、タンパク質Ｐ４のファミリーリストＦＬ４（ハッチングで表示）は、タンパク質Ｐ１のファミリーリストＦＬ１と重複する。すなわち、ファミリーＦｂは、ファミリーリストＦＬ１，ＦＬ４に属するファミリーである。したがって、トランク／リンク処理部５１３では、ファミリーＦｂからファミリーリストＦＬ１内の昇順で上位となるファミリーＦａにトラックする（図中、矢印Ｔｂａ）ことで、ファミリーＦｂをファミリーＦａに関連付ける。
【００８６】
同様に、下界リスト６０２において、タンパク質Ｐ４のファミリーリストＦＬ４は、タンパク質Ｐ２のファミリーリストＦＬ２に重複する。タンパク質Ｐ４のファミリーリストＦＬ４内のファミリーＦｅは、ファミリーリストＦＬ２，ＦＬ４に属するファミリーである。したがって、トランク／リンク処理部５１３では、ファミリーＦｅからファミリーリストＦＬ２内の昇順で上位となるファミリーＦｃにトラックする（図中、矢印Ｔｅｃ）ことで、ファミリーＦｅをファミリーＦｃに関連付ける。
【００８７】
また、ファミリーリストＦＬ２では、ファミリーＦｅよりも昇順で下位のファミリーＦｆも属しているため、トランク／リンク処理部５１３では、ファミリーＦｆからファミリーＦｅにトラックする（図中、矢印Ｔｆｅ）ことで、ファミリーＦｆをファミリーＦｅに関連付ける。
【００８８】
また、下界リスト６０２において、タンパク質Ｐ１のファミリーリストＦＬ１およびタンパク質Ｐ２のファミリーリストＦＬ２は重複していないが、タンパク質Ｐ４のファミリーリストＦＬ４は、タンパク質Ｐ１のファミリーリストＦＬ１およびタンパク質Ｐ２のファミリーリストＦＬ２の両方と重複している。すなわち、ファミリーリストＦＬ４を介してファミリーリストＦＬ１とファミリーリストＦＬ２とが連結可能である。
【００８９】
したがって、トランク／リンク処理部５１３では、ファミリーリストＦＬ２内の昇順で上位となるファミリーＦｃからファミリーリストＦＬ１内の昇順で上位となるファミリーＦａにリンクする（図中、矢印Ｌｃａ）ことで、ファミリーリストＦＬ２をファミリーリストＦＬ１に関連付ける。
【００９０】
右側の図表６０３は、下界リスト６０２から得られるタンパク質ごとの排他ファミリーを模式化している。すなわち、タンパク質Ｐ１のファミリーリストＦＬ１は、ＦＬ１＝｛Ｆａ，Ｆｂ｝であるが、ファミリーＦｂはトラック処理（図中、矢印Ｔｂａ）により上位のファミリーＦａに関連付けられている。したがって、タンパク質Ｐ１の排他ファミリーはファミリーＦａとなる。
【００９１】
また、タンパク質Ｐ２のファミリーリストＦＬ２は、ＦＬ２＝｛Ｆｃ，Ｆｅ，Ｆｆ｝であるが、ファミリーＦｆはトラック処理（図中、矢印Ｔｆｅ）により上位のファミリーＦｅに関連付けられ、また、ファミリーＦｅはトラック処理（図中、矢印Ｔｅｃ）により上位のファミリーＦｃに関連付けられている。さらに、ファミリーＦｃはリンク処理（図中、矢印Ｌｃａ）によりファミリーＦａに関連付けられている。したがって、タンパク質Ｐ２の排他ファミリーはファミリーＦａとなる。
【００９２】
また、タンパク質Ｐ３のファミリーリストＦＬ３は、ＦＬ３＝｛Ｆｄ｝であるが、ファミリーＦｄはいずれのファミリーにも関連付けられていないため、ファミリーＦｄはそのままタンパク質Ｐ３の排他ファミリーとなる。
【００９３】
また、タンパク質Ｐ４のファミリーリストＦＬ４は、ＦＬ４＝｛Ｆｂ，Ｆｅ｝であるが、上述したようにファミリーＦｂ、ＦｅはいずれもファミリーＦａに関連付けられている。したがって、タンパク質Ｐ４の排他ファミリーはファミリーＦａとなる。
【００９４】
排他ファミリー作成部５０１では、１タンパク質ごとに、「遺伝子ＩＤ」、「タンパク質（名）」、および「排他ファミリー」を１レコードとして排他ファミリーＤＢ５００に記憶する。図７は、排他ファミリーＤＢ５００の記憶内容を示す説明図である。
【００９５】
また、図５において、複合体ペア情報取得部５０２は、図３３に示した複合体ペア情報３３００を取得する。具体的には、ユーザによって指定された複合体ペア情報３３００を読み込む。また、排他ファミリー特定部５１４は、複合体ペア情報取得部５０２によって取得された複合体ペア情報３３００によって特定される一対のタンパク質複合体ＣＬ１，ＣＲ２から、排他ファミリーを特定する。
【００９６】
具体的には、タンパク質複合体ＣＬ１，ＣＲ２に含まれているタンパク質の情報（たとえば、遺伝子ＩＤ：ｉやタンパク質（名）Ｐｉ）を手掛かりとして、当該タンパク質の排他ファミリーを排他ファミリーＤＢ５００から抽出することで、排他ファミリーを特定することができる。
【００９７】
また、グループ処理部５０４は、排他ファミリーが特定されたタンパク質の集合を同一の排他ファミリーでグループ化する。このグループ化された集合がサブユニットとなる。図８は、複合体ペア情報取得部５０２、排他ファミリー特定部５１４およびグループ処理部５０４による処理内容を模式化した説明図である。図８では、複合体ペア情報３３００をグループ処理することで、サブユニット化を実現している。
【００９８】
図８において、（Ａ）では複合体ペア情報取得部５０２により複合体ペア情報３３００を取得している。そして、（Ｂ）では、排他ファミリー特定部５１４により、各タンパク質複合体ＣＬ１，ＣＲ２内のタンパク質について排他ファミリーを特定している。
【００９９】
ここでは、タンパク質Ｐ１０１〜Ｐ１０４については、排他ファミリーＦ１０が特定され、タンパク質Ｐ１１１〜Ｐ１１３については、排他ファミリーＦ１１が特定され、タンパク質Ｐ２０１〜Ｐ２０３については、排他ファミリーＦ２０が特定され、タンパク質Ｐ２１１，Ｐ２１２については、排他ファミリーＦ２１が特定され、タンパク質Ｐ２２１，Ｐ２３１については、排他ファミリーＤＢ５００に該当する排他ファミリーがないため、排他ファミリーが特定されていない。
【０１００】
そして、（Ｃ）では、グループ処理部５０４により同一排他ファミリーごとに纏めることで、サブユニット化する。すなわち、排他ファミリーＦ１０に属するタンパク質Ｐ１０１〜Ｐ１０４はサブユニットＳＬ１０を構成し、排他ファミリーＦ１１に属するタンパク質Ｐ１１１〜Ｐ１１３はサブユニットＳＬ１１を構成し、排他ファミリーＦ２０に属するタンパク質Ｐ２０１〜Ｐ２０３はサブユニットＳＲ２０を構成し、排他ファミリーＦ２１に属するタンパク質Ｐ２１１，Ｐ２１２はサブユニットＳＲ２１を構成する。なお、タンパク質Ｐ２２１，Ｐ２３１については、排他ファミリーが特定されていないため、サブユニットが重複しないように、異なるサブユニットＳＲ２２，ＳＲ２３を割り当てる。
【０１０１】
（サブユニット化処理部２０１によるサブユニット化処理手順）
つぎに、図５に示したサブユニット化処理部２０１によるサブユニット化処理手順について説明する。図９は、図５に示したサブユニット化処理部２０１によるサブユニット化処理手順を示すフローチャートである。
【０１０２】
図９において、まず、排他ファミリー作成部５０１により排他ファミリー作成処理を実行し（ステップＳ９０１）、複合体ペア情報取得部５０２により複合体ペア情報３３００を取得する（ステップＳ９０２）。つぎに、一方のタンパク質複合体ＣＬ１について、タンパク質ごとに排他ファミリーＤＢ５００から排他ファミリーを抽出し（ステップＳ９０３）、グループ処理部５０４により排他ファミリーが特定されたタンパク質を排他ファミリーにより纏め上げることで、サブユニット化する（ステップＳ９０４）。
【０１０３】
このあと、他方のタンパク質複合体ＣＲ２について、タンパク質ごとに排他ファミリーＤＢ５００から排他ファミリーを抽出し（ステップＳ９０５）、グループ処理部５０４により排他ファミリーが特定されたタンパク質を排他ファミリーにより纏め上げることで、サブユニット化する（ステップＳ９０６）。
【０１０４】
つぎに、図９に示した排他ファミリー作成処理の詳細な処理手順について説明する。図１０は、図９に示した排他ファミリー作成処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。図１０において、遺伝子ＩＤ：ｉをｉ＝１とし（ステップＳ１００１）、ファミリーリスト抽出部５１１により、ファミリーＤＢ２１０からタンパク質ＰｉのファミリーリストＦＬｉを抽出する（ステップＳ１００２）。
【０１０５】
つぎに、下界リスト生成部５１２により、抽出されたファミリーリストＦＬｉの集合により下界リストを生成（更新）する（ステップＳ１００３）。そして、トラック／リンク処理部５１３により、下界リストのトラック処理やリンク処理をおこない（ステップＳ１００４）、遺伝子ＩＤ：ｉをインクリメントする（ステップＳ１００５）。
【０１０６】
そして、ｉ＞ｎでない場合（ステップＳ１００６：Ｎｏ）、ステップＳ１００２に戻る。一方、ｉ＞ｎである場合（ステップＳ１００６：Ｙｅｓ）、下界リストが完成したこととなり、遺伝子ＩＤ：ｉを再度ｉ＝１に設定する（ステップＳ１００７）。つぎに、排他ファミリー特定部５１４により、タンパク質Ｐｉの排他ファミリーを特定する（ステップＳ１００８）。
【０１０７】
そして、特定された排他ファミリーおよびそのタンパク質Ｐｉの情報（遺伝子ＩＤ：ｉやタンパク質名）を排他ファミリーＤＢ５００にレコード出力する（ステップＳ１００９）。このあと、遺伝子ＩＤ：ｉをインクリメントする（ステップＳ１０１０）。そして、ｉ＞ｎでない場合（ステップＳ１０１１：Ｎｏ）、ステップＳ１００８に戻る。一方、ｉ＞ｎである場合（ステップＳ１０１１：Ｙｅｓ）、ステップＳ９０２に移行する。
【０１０８】
このように、上述したサブユニット化処理部２０１では、タンパク質複合体ＣＬ１，ＣＲ２に含まれるタンパク質の集合を、排他的なグループであるサブユニットとして分類することができるため、バリアントを構成するタンパク質の集合となるサブユニットが不明であってもサブユニットを特定することができる。また、サブユニットを得ることで、学習部２０２による予測ルールの抽出を高精度に実現することができる。
【０１０９】
＜３．タンパク質複合体間相互作用評価装置における学習部の詳細内容＞
つぎに、図２に示した学習部２０２について詳細に説明する。上述したように、学習部２０２は、サブユニット化複合体ペア情報２３０を入力情報とし、ＧＯＤＢ２２０を参照することで、予測ルール集合２４０を出力する。ここで、ＧＯＤＢ２２０について具体的に説明する。
【０１１０】
（ＧＯＤＢ２２０の記憶内容）
図１１は、ＧＯＤＢ２２０の記憶内容を示す説明図である。図１１において、ＧＯＤＢ２２０は、タンパク質Ｐｉごとに、遺伝子オントロジタームリスト（以下、「ＧＯタームリスト」という）を記憶している。
【０１１１】
ＧＯタームリストＧＯｉは、タンパク質Ｐｉに関するツリー状に階層構造化された属性情報である。ＧＯタームリストＧＯｉ内の各ノードは、タンパク質Ｐｉのタンパク質属性情報をあらわしている。ノード内の数字は属性の識別情報（属性番号）ｊ（ｊ＝１〜ｍ）である。以降、タンパク質属性情報をＡｊと表記する。
【０１１２】
また、図１１中、ハッチングが施されたノードは、タンパク質Ｐｉが持っているタンパク質属性情報Ａｊであり、ハッチングが施されていないノードは、タンパク質Ｐｉが持っていないタンパク質属性情報Ａｊである。図１１のタンパク質Ｐｉは、属性番号ｊ＝１〜３，５，６，１０のタンパク質属性情報Ａ１〜Ａ３，Ａ５，Ａ６，Ａ１０を有していることをあらわしている。
【０１１３】
（学習部２０２の機能的構成）
つぎに、学習部２０２の機能的構成について説明する。図１２は、学習部２０２の機能的構成を示すブロック図である。図１２において、学習部２０２は、学習データ作成部１２０１と、予測ルール抽出部１２０２と、スコア算出部１２０３と、から構成される。
【０１１４】
まず、学習データ作成部１２０１は、サブユニット化複合体ペア情報２３０を入力情報とし、ＧＯＤＢ２２０を参照することで、予測ルールの抽出元となる学習データを作成する。具体的には、サブユニット抽出部１２１１と、タンパク質属性情報検出部１２１２と、サブユニット属性情報生成部１２１３と、学習データ生成部１２１４と、から構成される。
【０１１５】
サブユニット抽出部１２１１は、サブユニット化複合体ペア情報２３０からサブユニットを抽出する。たとえば、図８の（Ｃ）に示したサブユニット化複合体ペア情報２３０が抽出元である場合、サブユニットＳＬ１０，ＳＬ１１，ＳＲ２０〜ＳＲ２３が抽出される。
【０１１６】
タンパク質属性情報検出部１２１２は、サブユニット抽出部１２１１によって抽出されたサブユニットに属するタンパク質のタンパク質属性情報を、ＧＯＤＢ２２０から検出する。たとえば、抽出されたサブユニットにタンパク質Ｐｉが含まれている場合、タンパク質Ｐｉについては、図１１に示したＧＯタームリストＧＯｉからタンパク質属性情報Ａ１〜Ａ３，Ａ５，Ａ６，Ａ１０が検出される。
【０１１７】
また、サブユニット属性情報生成部１２１３は、タンパク質属性情報検出部１２１２によって検出されたタンパク質属性情報Ａｊからサブユニットに関するタンパク質属性情報（以下、「サブユニット属性情報」という）を生成する。具体的には、サブユニット内の全タンパク質に着目した場合、あるタンパク質属性情報Ａｊを集約することで、当該タンパク質属性情報Ａｊについてのサブユニット属性情報を得ることができる。
【０１１８】
たとえば、サブユニット内の全タンパク質についてあるタンパク質属性情報Ａｊが検出された場合はフラグを“１”、検出されなかった場合はフラグを“０”と設定すると、サブユニット内の全タンパク質の全フラグの論理積や論理和、多数決などのいずれかの集約条件により集約することで、その集約結果をタンパク質属性情報Ａｊについてのサブユニット属性情報とすることができる。
【０１１９】
ここで、図８の（Ｃ）に示したサブユニットＳＬ１０が抽出された場合のタンパク質属性情報検出結果およびサブユニット属性情報生成結果について説明する。図１３は、タンパク質属性情報検出結果およびサブユニット属性情報生成結果を示す説明図である。
【０１２０】
図１３において、サブユニットＳＬ１０に属するタンパク質Ｐ１０１〜Ｐ１０４についてタンパク質属性情報Ａｊごとに検出結果が示されている。ここでは、上述と同様、タンパク質属性情報Ａｊが検出された場合はフラグを“１”、検出されなかった場合はフラグを“０”と設定している。
【０１２１】
たとえば、タンパク質属性情報Ａ１についての検出結果は、タンパク質Ｐ１０１，Ｐ１０３，Ｐ１０４が“１”、タンパク質Ｐ１０２が“０”であるため、集約条件が論理積（ＡＮＤ）である場合には、集約結果は“０”、集約条件が論理和（ＯＲ）である場合には、集約結果は“１”、集約条件が多数決である場合には、集約結果は“１”となる。なお、以降、集約されたタンパク質属性情報Ａｊをサブユニット属性情報Ｂｊと表記する。
【０１２２】
また、図１２において、学習データ生成部１２１４は、サブユニット化複合体ペア情報２３０の一方のタンパク質複合体ＣＬ１のサブユニットと他方のタンパク質複合体ＣＲ２のサブユニットの全組み合わせを構築し、タンパク質複合体ＣＬ１，ＣＲ２間の相互作用情報を付加することで、学習データを出力する。
【０１２３】
図１４は、学習データ集合の一例を示す説明図である。学習データ集合１２１０は複数の学習データ（図１４では一例として３個の学習データ１４１０，１４２０，１４３０）の集合である。学習データ１４１０は、タンパク質複合体ＣＬ１，ＣＲ２間相互作用に関する学習データであり、学習データ１４２０は、タンパク質複合体ＣＬ３，ＣＲ４間相互作用に関する学習データであり、学習データ１４３０は、タンパク質複合体ＣＬ５，ＣＲ６間相互作用に関する学習データである。
【０１２４】
学習データ１４１０には、集約結果情報１４１１，１４１２が含まれている。学習データ１４２０には、集約結果情報１４２１，１４２２が含まれている。学習データ１４３０には、集約結果情報１４３１，１４３２が含まれている。
【０１２５】
ここで、学習データ１４１０を例に挙げて説明すると、タンパク質複合体ＣＬ１はサブユニットＳＬ１０，ＳＬ１１を有しており、タンパク質複合体ＣＲ２はサブユニットＳＲ２０〜ＳＲ２３を有している。したがって、学習データ生成部１２１４により、両タンパク質複合体ＣＬ１，ＣＲ２間におけるサブユニットペアを８（２×４）通り構築する。
【０１２６】
図１４では、便宜上、同一行のサブユニットどうし（｛ＳＬ１０，ＳＲ２０｝，｛ＳＬ１０，ＳＲ２１｝，｛ＳＬ１０，ＳＲ２２｝，｛ＳＬ１０，ＳＲ２３｝，｛ＳＬ１１，ＳＲ２０｝，｛ＳＬ１１，ＳＲ２１｝，｛ＳＬ１１，ＳＲ２２｝，｛ＳＬ１１，ＳＲ２３｝）がサブユニットペアとなる。なお、学習データ１４２０，１４３０も同様である。
【０１２７】
また、各学習データ１４１０，１４２０，１４３０は、集約結果情報のほか、相互作用属性情報も含まれている。相互作用属性情報は、元となる複合体ペア情報３３００から引き継いでいる。相互作用属性情報には、相互作用属性タイプ情報が含まれている。
【０１２８】
具体的には、学習データ１４１０では、サブユニットＣＬ１，ＣＲ２のペアに対して相互作用タイプ情報１４１３が付随しており、学習データ１４２０では、サブユニットＣＬ３，ＣＲ４のペアに対して相互作用タイプ情報１４２３が付随しており、学習データ１４３０では、サブユニットＣＬ５，ＣＲ６のペアに対して相互作用タイプ情報１４３３が付随している。相互作用タイプ情報における○印が、該当する相互作用タイプである。
【０１２９】
たとえば、学習データ１４１０における相互作用のタイプは、相互作用タイプＩＮｋであり、学習データ１４２０における相互作用のタイプは、相互作用タイプＩＮｋであり、学習データ１４３０における相互作用のタイプは、相互作用タイプＩＮＫである。なお、ｋ（ｋ＝１〜Ｋ）は相互作用タイプＩＤである。
【０１３０】
図１５は、相互作用タイプを示す図表である。図１５によれば、相互作用タイプＩＮ１は「活性化」をあらわしており、相互作用タイプＩＮｋは「リン酸化」をあらわしており、相互作用タイプＩＮＫは「抑制」をあらわしている。
【０１３１】
また、相互作用属性情報には、相互作用方向情報も含まれている。図１４において、各学習データ１４１０，１４２０，１４３０では、タンパク質複合体ＣＬ１，ＣＬ３，ＣＬ５の集約結果情報１４１１，１４２１，１４３１が相互作用を与える側のタンパク質複合体のサブユニット属性情報であり、タンパク質複合体ＣＲ２，ＣＲ４，ＣＲ６の集約結果情報１４１２，１４２２，１４３２が相互作用を受ける側のタンパク質複合体のサブユニット属性情報としている。このように、図１４では、便宜上、集約結果情報１４１１，１４１２，１４２１，１４２２，１４３１，１４３２の位置により、相互作用方向情報を特定している。
【０１３２】
また、予測ルール抽出部１２０２は、学習データ集合１２１０から予測ルールを抽出する。予測ルール抽出部１２０２は、具体的には、ルールマッチ処理部１２２１と、予測ルール決定部１２２２と、から構成される。予測ルールは『条件→結論』で表現されるが、条件はタンパク質複合体ペアであるため、３通り考えられる。
【０１３３】
すなわち、相互作用を与える側のタンパク質複合体内のサブユニットのサブユニット属性情報のみを「条件」に用いる場合と、相互作用を受ける側のタンパク質複合体内のサブユニットのサブユニット属性情報のみを「条件」に用いる場合と、両タンパク質複合体内のサブユニットのサブユニット属性情報を「条件」に用いる場合の３通りである。
【０１３４】
ルールマッチ処理部１２２１では、上述した３通りの「条件」を適用して、ルールマッチ処理をおこなう。このルールマッチ処理としては、いわゆるアソシエーション分析（相関分析）をおこなう。そして、アソシエーション分析（相関分析）に関するパラメータをもとめ、このパラメータを用いて信頼度および支持度を算出する。
【０１３５】
図１６−１〜図１６−３は、ルールマッチ処理結果を示す説明図である。図１６−１〜図１６−３のルールマッチ処理結果は図１４に示した学習データ１４１０，１４２０，１４３０を元にした結果である。
【０１３６】
まず、図１６−１のルールマッチ処理結果は、図１４に示した学習データ１４１０，１４２０，１４３０のうち、相互作用を与える側の集約結果情報１４１１，１４２１，１４３１と相互作用タイプ情報１４１３，１４２３，１４３３を用いている。なお、相互作用タイプ情報１４１３，１４２３，１４３３は、便宜上、相互作用タイプＩＮｋに限定して説明する。
【０１３７】
また、図１６−２のルールマッチ処理結果は、図１４に示した学習データ１４１０，１４２０，１４３０のうち、相互作用を受ける側の集約結果情報１４１２，１４２２，１４３２と相互作用タイプ情報１４１３，１４２３，１４３３を用いている。また、図１６−３のルールマッチ処理結果は、図１４に示した学習データ１４１０，１４２０，１４３０をすべて用いている。ここでは、代表として図１６−１のルールマッチ処理結果について説明する。
【０１３８】
まず、サブユニット属性情報Ｂｊごとのサブユニット検出数を計数する。具体的には、学習データ１４１０の集約結果情報１４１１において、タンパク質複合体ＣＬ１のサブユニット属性情報Ｂ１に着目すると、サブユニットＳＬ１０はサブユニット属性情報Ｂ１が検出されなかったためサブユニットＳＬ１０のフラグは“０”であり、サブユニットＳＬ１１はサブユニット属性情報Ｂ１が検出されたためサブユニットＳ１１のフラグは“１”である。
【０１３９】
集約結果情報１４１１における総サブユニット数は２であり（サブユニットＳ１０とサブユニットＳ１１）、フラグが“１”である検出サブユニットはサブユニットＳ１１であるため検出数は１である。図１６−１では、タンパク質複合体ＣＬ１の検出数／総サブユニット数として、「１／２」と表記する。
【０１４０】
また、各タンパク質複合体ＣＬ１，ＣＬ３，ＣＬ５に対し複数のサブユニット属性情報のサブユニット検出数を計数する。具体的には、学習データ１４１０の集約結果情報１４１１において、タンパク質複合体ＣＬ１のサブユニット属性情報Ｂ１，Ｂｊに着目すると、サブユニットＳＬ１０はサブユニット属性情報Ｂ１，Ｂｊが検出されなかったためサブユニットＳＬ１０のフラグはともに“０”であり、サブユニットＳＬ１１はサブユニット属性情報Ｂ１，Ｂｊが検出されたためサブユニットＳＬ１１のフラグは“１”である。
【０１４１】
集約結果情報１４１１における総サブユニット数は２であり（サブユニットＳ１０とサブユニットＳ１１）、フラグが“１”である検出サブユニットはサブユニットＳ１１であるため検出数は１である。図１６−１では、タンパク質複合体ＣＬ１の検出数／総サブユニット数として、「１／２」と表記する。このような処理を各タンパク質複合体ＣＬ３，ＣＬ５においてもおこなう。
【０１４２】
つぎに、信頼度を算出するためのパラメータを算出する。信頼度とは、「条件」が発生したときに「結論」が起こる割合であり、下記式（１）であらわすことができる。
【０１４３】
ＣＯｊｋ＝ｘｊｋ／Ｘｊｋ・・・（１）
【０１４４】
サブユニット属性情報Ｂｊでかつ相互作用タイプＩＮｋとした場合、ＣＯｊｋは信頼度であり、ｘｊｋは「条件」および「結論」を含む検出数であり、Ｘｊｋは「条件」を含む検出数である。
【０１４５】
具体的には、検出数Ｘｊｋとは、条件であるサブユニット属性情報Ｂｊの総検出数となる。たとえば、タンパク質属性情報Ｂｊにおいて、タンパク質複合体ＣＬ１の検出数は「２」、タンパク質複合体ＣＬ３の検出数は「１」、タンパク質複合体ＣＬ５の検出数は「１」であるため、Ｘｊｋ＝４となる。
【０１４６】
一方、検出数ｘｊｋは、さらに「結論」も満たさなくてはならない。したがって、図１６−１中、相互作用タイプＩＮｋが「○」の箇所の検出数のみ計数し、相互作用属性ＩＮｋが「×」の箇所の検出数は計数しない。たとえば、タンパク質属性情報Ｂｊにおいて、タンパク質複合体ＣＬ１の検出数「２」、タンパク質複合体ＣＬ３の検出数「１」を計数し、タンパク質複合体ＣＬ５の検出数「１」は計数しないため、ｘｊｋ＝３となる。これにより、上記式（１）により、信頼度ＣＯｊｋは、３／４となる。
【０１４７】
また、上述した信頼度ＣＯｊｋを得ることは抽出される予測ルールの価値判断の上で重要であるが、信頼度ＣＯｊｋが高くても支持度ＳＵｊｋが低いと予測ルールとして抽出されても、発生回数が極端に少ないこととなる。そこで、支持度ＳＵｊｋを算出して評価することが重要となる。
【０１４８】
支持度ＳＵｊｋとは、「条件」および「結論」を同時に満たす検出数が全サブユニット数に占める割合であり、下記式（２）であらわすことができる。
【０１４９】
ＳＵｊｋ＝ｘｊｋ／Ｎｊｋ・・・（２）
【０１５０】
サブユニット属性情報Ｂｊでかつ相互作用タイプＩＮｋとした場合、Ｎｊｋは、サブユニット属性情報Ｂｊにおける総サブユニット数である。ここでは、各タンパク質複合体ＣＬ１，ＣＬ３，ＣＬ５の総サブユニット数はそれぞれ「２」であるため、サブユニット属性情報Ｂｊにおける総サブユニット数Ｎｊｋは、Ｎｊｋ＝６となる。なお、ｎｊｋは「条件」に対応する「結論」の数である。図１６−１では、相互作用タイプＩＮｋが「結論」として用いられる数、すなわち、図１６−１では○印の数（ｎｊｋ＝２）に該当する。
【０１５１】
また、図１６−３については、相互作用を与える側のタンパク質複合体ＣＬ１，ＣＬ３，ＣＬ５のサブユニット属性情報Ｂ１〜Ｂｍと、相互作用を受ける側のタンパク質複合体ＣＲ２，ＣＲ４，ＣＲ６のサブユニット属性情報Ｂ１〜Ｂｍとを考慮しなければならない。すなわち、タンパク質複合体ペア｛ＣＬ１，ＣＲ２｝，｛ＣＬ３，ＣＲ４｝，｛ＣＬ５，ＣＲ６｝ごとに、ｍ×ｍ個のサブユニット属性情報の組み合わせ｛Ｂ１，Ｂ１｝，…，｛Ｂ１，Ｂｊ｝，…，｛Ｂ１，Ｂｍ｝，｛Ｂｊ，Ｂ１｝，…，｛Ｂｊ，Ｂｊ｝，…，｛Ｂｊ，Ｂｍ｝，｛Ｂｍ，Ｂ１｝，…，｛Ｂｍ，Ｂｊ｝，…，｛Ｂｍ，Ｂｍ｝が存在する。
【０１５２】
なお、図１６−３について補足すると、太線で囲んだサブユニット属性情報｛Ｂ１，ｊ｝は、相互作用を与える側のタンパク質複合体ＣＬ１，ＣＬ３，ＣＬ５のサブユニット属性情報がＢ１であり、相互作用を受ける側のタンパク質複合体ＣＲ２，ＣＲ４，ＣＲ６のサブユニット属性情報がＢｊであることを示している。
【０１５３】
より具体的には、たとえば、タンパク質複合体ペア｛ＣＬ１，ＣＲ２｝については、タンパク質複合体ＣＬ１においてサブユニット属性情報Ｂ１が存在し、かつ、タンパク質複合体ペアＣＲ２においてサブユニット属性情報Ｂｊが存在することをみたすサブユニットペアの検出数は、図１４を参照すると、タンパク質複合体ペア｛ＣＬ１，ＣＲ２｝の８通りの組み合わせ（総サブユニットペア数）のうち、｛ＳＬ１１，ＳＲ２２｝，｛ＳＬ１１，ＳＲ２３｝の２通りである。したがって、図１６−３では「２／８」となる。
【０１５４】
なお、図１７−１は図１６−１のルールマッチ処理結果から得られるルールを示す説明図であり、図１７−２は図１６−２のルールマッチ処理結果から得られるルールを示す説明図であり、図１７−３は図１６−３のルールマッチ処理結果から得られるルールを示す説明図である。
【０１５５】
また、予測ルール決定部１２２２は、ルールマッチ処理部１２２１によって得られた信頼度ＣＯｊｋおよび支持度ＳＵｊｋに基づいて、予測ルールを決定する。具体的には、サブユニット属性情報Ｂｊでかつ相互作用タイプＩＮｋとした場合、『あるサブユニットのサブユニット属性情報がＢｊであるならば相互作用タイプはＩＮｋである』（以下、単に『Ｂｊ→ＩＮｋ』）というルールに関する信頼度ＣＯｊｋがしきい値ＣＯｔ以上であるか否かを判断する。そして、しきい値ＣＯｔ以上であれば、『Ｂｊ→ＩＮｋ』を予測ルールに決定する。
【０１５６】
また、支持度ＳＵｊｋも考慮することで予測精度がより向上する。したがって、信頼度ＣＯｊｋがしきい値ＣＯｔ以上である場合、支持度ＳＵｊｋがしきい値ＳＵｔ以上であるか否かを判断することとしてもよい。そして、信頼度ＣＯｊｋがしきい値ＣＯｔ以上であり、かつ、支持度ＳＵｊｋがしきい値ＳＵｔ以上である場合に、『Ｂｊ→ＩＮｋ』を予測ルールに決定することとしてもよい。
【０１５７】
また、スコア算出部１２０３は、予測ルール決定部１２２２によって決定された予測ルールのスコアを算出する。具体的には、たとえば、スコア算出部１２０３では、ＬＯＤスコアを算出する。サブユニット属性情報Ｂｊでかつ相互作用タイプＩＮｋとした場合、相互作用タイプＩＮｋの割合は、ｎｊｋ／Ｎｊｋとなる。ＬＯＤスコアとは、信頼度ＣＯｊｋが相互作用タイプＩＮｋの割合（ｎｊｋ／Ｎｊｋ）に対しどの程度大きいかを評価するスコアである。
【０１５８】
すなわち、ＬＯＤスコアは、その予測ルールがどのくらいあり得そうかといった尤もらしさについての異常の程度をあらわしており、このＬＯＤスコアが大きければ大きいほど、特徴をよく反映した予測ルールとなる。ＬＯＤスコアは下記式（３）により算出することができる。
【０１５９】
【数１】
0005135714.tif 000002
【０１６０】
また、スコア算出部１２０３は、算出されたスコアの高い順にソートすることで予測ルールのランクづけをおこなう。図１８は、ランク付けされた予測ルール集合２４０を示す説明図である。このように、学習部２０２では、ランク付けされた予測ルール集合２４０を得ることができる。
【０１６１】
（学習部２０２による学習処理手順）
つぎに、学習部２０２による学習処理手順について説明する。図１９は、学習部２０２による学習処理手順を示すフローチャートである。図１９において、まず、学習データ作成部１２０１により、学習データ作成処理を実行する（ステップＳ１９０１）。つぎに、学習データから、相互作用を与える側となる一方のサブユニット化されたタンパク質複合体に関する学習データを抽出する（ステップＳ１９０２）。
【０１６２】
具体的には、たとえば、図１４に示した学習データ集合１２１０のうち、集約結果情報１４１１，１４２１，１４３１と相互作用タイプ情報１４１３，１４２３，１４３３を抽出する。そして、予測ルール抽出部１２０２により、予測ルール抽出処理を実行する（ステップＳ１９０３）。このあと、学習データから、相互作用を受ける側となる他方のサブユニット化されたタンパク質複合体に関する学習データを抽出する（ステップＳ１９０４）。
【０１６３】
具体的には、たとえば、図１４に示した学習データ集合１２１０のうち、集約結果情報１４１２，１４２２，１４３２と相互作用タイプ情報１４１３，１４２３，１４３３を抽出する。そして、予測ルール抽出部１２０２により、予測ルール抽出処理を実行する（ステップＳ１９０５）。このあと、全学習データ１４１０，１４２０，１４３０を抽出し（ステップＳ１９０６）、予測ルール抽出部１２０２により、予測ルール抽出処理を実行する（ステップＳ１９０７）。
【０１６４】
そして、スコア算出部１２０３により、ＬＯＤスコアを算出して、スコアの高い順に予測ルールをソートすることでランク付けする（ステップＳ１９０８）。そしてランク付けされた予測ルール集合２４０を保存する（ステップＳ１９０９）。
【０１６５】
つぎに、ステップＳ１９０１で示した学習データ作成処理の処理手順について説明する。図２０は、学習データ作成処理手順を示すフローチャートである。図２０において、サブユニット化複合体ペア情報２３０の集合の中から、タンパク質属性情報Ａｊの検出について未処理のサブユニットがあるか否かを判断する（ステップＳ２００１）。未処理のサブユニットがある場合（ステップＳ２００１：Ｙｅｓ）、未処理のサブユニットを抽出する（ステップＳ２００２）。
【０１６６】
そして、タンパク質属性情報Ａｊの属性番号ｊをｊ＝１とし（ステップＳ２００３）、ＧＯＤＢ２２０を参照して、タンパク質属性情報検出部１２１２により、抽出サブユニット内のタンパク質のタンパク質属性情報Ａｊを検出する（ステップＳ２００４）。このあと、ｊ＝ｍであるか否かを判断し（ステップＳ２００５）、ｊ＝ｍでない場合（ステップＳ２００５：Ｎｏ）、ｊをインクリメントし（ステップＳ２００６）、ステップＳ２００４に戻る。
【０１６７】
一方、ｊ＝ｍである場合（ステップＳ２００５：Ｙｅｓ）、ステップＳ２００１に戻る。そして、ステップＳ２００１において、未処理のサブユニットがない場合（ステップＳ２００１：Ｎｏ）、サブユニット属性情報Ｂｊの検出について未処理のサブユニットがあるか否かを判断する（ステップＳ２００７）。未処理のサブユニットがある場合（ステップＳ２００７：Ｙｅｓ）、未処理のサブユニットを抽出する（ステップＳ２００８）。
【０１６８】
そして、サブユニット属性情報Ｂｊの属性番号ｊをｊ＝１とし（ステップＳ２００９）、サブユニット属性情報生成部１２１３により、サブユニット属性情報Ｂｊを生成する（ステップＳ２０１０）。
【０１６９】
このあと、ｊ＝ｍ（ｍは属性の最大数）であるか否かを判断し（ステップＳ２０１１）、ｊ＝ｍでない場合（ステップＳ２０１１：Ｎｏ）、ｊをインクリメントし（ステップＳ２０１２）、ステップＳ２０１０に戻る。
【０１７０】
一方、ｊ＝ｍである場合（ステップＳ２０１１：Ｙｅｓ）、ステップＳ２００７に戻る。また、ステップＳ２００７において、未処理のサブユニットがない場合（ステップＳ２００７：Ｎｏ）、学習データ生成部１２１４により組み合わせ構築をおこなう（ステップＳ２０１３）ことで、図１４に示したような学習データ集合１２１０を得ることができる。
【０１７１】
つぎに、ステップＳ１９０３で示した予測ルール抽出処理の処理手順について説明する。図２１は、予測ルール抽出処理手順を示すフローチャートである。図２１において、相互作用タイプＩＤ：ｋをｋ＝１とし（ステップＳ２１０１）、ルールマッチ処理部１２２１により、相互作用タイプＩＮｋについてのルールマッチ処理を実行する（ステップＳ２１０２）。
【０１７２】
つぎに、予測ルール決定部１２２２により、予測ルール決定処理を実行する（ステップＳ２１０３）。そして、ｋ＝Ｋであるか否かを判断し（ステップＳ２１０４）、ｋ＝Ｋでない場合（ステップＳ２１０４：Ｎｏ）、ｋをインクリメントし（ステップＳ２１０５）、ステップＳ２１０２のルールマッチ処理に戻る。一方、ｋ＝Ｋである場合（ステップＳ２１０４：Ｙｅｓ）、ステップＳ１９０４へ移行する。
【０１７３】
なお、この予測ルール抽出処理がステップＳ１９０５で実行された処理である場合は、ステップＳ１９０６へ移行し、ステップＳ１９０７で実行された処理である場合は、ステップＳ１９０８へ移行する。
【０１７４】
つぎに、ステップＳ２１０２で示したルールマッチ処理の処理手順について説明する。図２２は、ルールマッチ処理手順を示すフローチャートである。図２２において、ｊ＝１とし（ステップＳ２２０１）、サブユニット属性情報Ｂｊについて、ルールマッチするサブユニット数をタンパク質複合体ごとに検出する（ステップＳ２２０２）。この処理により、図１３の上半部に示した検出結果が得られる。
【０１７５】
そして、検出数ｘｊｋ，検出数Ｘｊｋ，総サブユニット数Ｎｊｋを計数する（ステップＳ２２０３）。このパラメータを用いて、信頼度ＣＯｊｋを算出し（ステップＳ２２０４）、そして、支持度ＳＵｊｋを算出する（ステップＳ２２０５）。
【０１７６】
このあと、ｊ＝ｍであるか否かを判断し（ステップＳ２２０６）、ｊ＝ｍでない場合（ステップＳ２２０６：Ｎｏ）、ｊをインクリメントし（ステップＳ２２０７）、ステップＳ２２０２に戻る。一方、ｊ＝ｍである場合（ステップＳ２２０６：Ｙｅｓ）、ステップＳ２１０３に移行する。
【０１７７】
つぎに、ステップＳ２１０３で示した予測ルール決定処理の処理手順について説明する。図２３は、予測ルール決定処理手順を示すフローチャートである。図２３において、ｊ＝１とし（ステップＳ２３０１）、ＣＯｊｋ≧ＣＯｔであるか否かを判断する（ステップＳ２３０２）。ＣＯｊｋ≧ＣＯｔでない場合（ステップＳ２３０２：Ｎｏ）、ステップＳ２３０５に移行する。
【０１７８】
一方、ＣＯｊｋ≧ＣＯｔである場合（ステップＳ２３０２：Ｙｅｓ）、ＳＵｊｋ≧ＳＵｔであるか否かを判断する（ステップＳ２３０３）。ＳＵｊｋ≧ＳＵｔでない場合（ステップＳ２３０３：Ｎｏ）、ステップＳ２３０５に移行する。
【０１７９】
そして、ＳＵｊｋ≧ＳＵｔである場合（ステップＳ２３０３：Ｙｅｓ）、ルール：『Ｂｊ→ＩＮｋ』を予測ルールに決定し（ステップＳ２３０４）、ステップＳ２３０５に移行する。ステップＳ２３０５において、ｊ＝ｍであるか否かを判断し、ｊ＝ｍでない場合（ステップＳ２３０５：Ｎｏ）、ｊをインクリメントし（ステップＳ２３０６）、ステップＳ２３０２に戻る。一方、ｊ＝ｍである場合（ステップＳ２３０５：Ｙｅｓ）、ステップＳ２１０４に移行する。
【０１８０】
なお、上述したルールマッチ処理（ステップＳ２１０２）では、説明の便宜上、ステップＳ２２０２において、１つのサブユニット属性情報Ｂｊについて、ルールマッチするサブユニット数を検出しており、説明の便宜上、図１６−１〜図１６−３に示した複数のサブユニット属性情報（たとえば、図１６−１，Ｚ６−２の｛Ｂ１，Ｂｊ｝や図１６−３のサブユニット属性情報の組み合わせ）を用いた場合を除いているが、複数のサブユニット属性情報についても、上記と同様に検出数ｘｊｋ，Ｘｊｋ，総サブユニット数Ｎｊｋを検出し、信頼度ＣＯｊｋ，支持度ＳＵｊｋを算出することとしてもよい。
【０１８１】
このように、上述した学習部２０２では、サブユニット化複合体ペア情報２３０を与えることで得られるルールの中から、信頼性の高い予測ルールを抽出することができる。
【０１８２】
＜４．タンパク質複合体間相互作用評価装置における予測対象データ作成部および実行部の詳細内容＞
つぎに、図２に示した予測対象データ作成部２０３および実行部２０４について詳細に説明する。上述したように、予測対象データ作成部２０３は、予測対象の複合体ペア情報２４００を入力情報とする。予測対象データ作成部２０３は、複合体ペア情報２４００をサブユニット化して、最終的に予測対象データ２５０を作成する。
【０１８３】
また、実行部２０４は、予測対象データ２５０を入力情報とし、学習部２０２で得られた予測ルール集合２４０を参照することで、あるサブユニットペアの相互作用属性の妥当性評価となる属性スコアを実行結果として算出する。
【０１８４】
（予測対象データ作成部２０３および実行部２０４の機能的構成）
まず、予測対象データ作成部２０３および実行部２０４の機能的構成について説明する。図２４は、予測対象データ作成部２０３および実行部２０４の機能的構成を示すブロック図である。
【０１８５】
まず、予測対象データ作成部２０３は、サブユニット化処理部２０１と、学習部２０２において用いられた学習データ作成部１２０１とから構成されている。具体的には、サブユニット化処理部２０１は、相互作用属性が既知のタンパク質複合体ペアや相互作用属性が未知のタンパク質複合体ペアに関する複合体ペア情報２４００を取り込む。
【０１８６】
図２５は、サブユニット化処理部２０１に与えられた予測対象の複合体ペア情報２４００を示す説明図である。図２５において、複合体ペア情報２４００は例として、タンパク質ＰＬ０１〜ＰＬ０４，ＰＬ１１〜ＰＬ１３，ＰＬ２１を含むタンパク質複合体ＣＬｙと、タンパク質ＰＲ０１〜ＰＲ０３，ＰＲ１１，ＰＲ１２を含むタンパク質複合体ＣＲｚとの間の相互作用（相互作用タイプＩＮｋ）をあらわしている。なお、相互作用属性が未知の場合は、相互作用タイプＩＮｋは含まれない。
【０１８７】
また、サブユニット化処理部２０１では、上述したように、予測対象となる複合体ペア情報２４００からサブユニット化複合体ペア情報２４１０を生成する。図２６は、予測対象となるサブユニット化複合体ペア情報２４１０を示す説明図である。図２６において、タンパク質複合体ＣＬｙでは、タンパク質ＰＬ０１〜ＰＬ０４によりサブユニットＳＬｙ０が構成され、タンパク質ＰＬ１１〜ＰＬ１３によりサブユニットＳＬｙ１が構成され、タンパク質ＰＬ２１によりサブユニットＳＬｙ２が構成される。同様に、タンパク質複合体ＣＲｚでは、タンパク質ＰＲ０１〜ＰＲ０３によりサブユニットＳＲｚ０が構成され、タンパク質ＰＲ１１，ＰＲ１２によりサブユニットＳＲｚ１が構成される。
【０１８８】
また、学習データ作成部１２０１は、サブユニット化複合体ペア情報２４１０を入力情報とし、ＧＯＤＢ２２０を参照することで、学習データと同様の処理により予測対象データ２５０を作成する。したがって、この予測対象データ２５０は、上述した学習データと同一のデータ構成である。
【０１８９】
また、実行部２０４は、予測対象データ取得部２４０１と、最上位予測ルール抽出部２４０２と、適合判定部２４０３と、予測属性信頼度算出部２４０４と、責任サブユニットペア／相互作用属性特定部２４０５と、出力部２４０６と、から構成される。まず、予測対象データ取得部２４０１は、予測対象データ２５０を取得する。
【０１９０】
図２７は、予測対象データ２５０を示す説明図である。予測対象データ２５０は、タンパク質複合体ＣＬｙの集約結果情報２７０１と、タンパク質複合体ＣＲｚの集約結果情報２７０２と、相互作用タイプ情報２７０３と、から構成される。なお、相互作用属性が未知の場合は、相互作用タイプ情報２７０３は含まれない。予測対象データ取得部２４０１では、このように得られた予測対象サブユニット属性情報を読み込む。
【０１９１】
また、図２４において、最上位予測ルール抽出部２４０２は、学習部２０２で得られた予測ルール集合２４０の中から未抽出の最上位にランクされている予測ルールを順次抽出する。一度抽出された予測ルールは抽出されない。初期状態ではランキング１位の予測ルール、すなわち、ＬＯＤスコアが最高点の予測ルールを抽出し、そのあとランク２位、３位、・・・という順に抽出する。
【０１９２】
また、適合判定部２４０３は、予測対象データ取得部２４０１に取得された予測対象データ２５０が、最上位予測ルール抽出部２４０２によって抽出された予測ルールに適合するか否かを判断する。具体的には、予測対象データ２５０の集約結果情報の中に、予測ルールの条件となるサブユニット属性情報Ｂｊと一致するサブユニット属性情報Ｂｊがあるか否かを判断する。また、予測対象データ２５０に相互作用タイプ情報が含まれている場合には、さらに相互作用タイプの一致判定もおこなってもよい。
【０１９３】
図２８は、適合判定の一例を示す説明図である。図２８では、図１８に示したランク１位の予測ルールが抽出されている。この予測ルール２８００は、『相互作用を与える側のサブユニットＳＬａのサブユニット属性情報Ｂｊ（＝ｔｒｕｅ）である場合、相互作用タイプは活性化（＝ｔｒｕｅ）である。』ことを示している。
【０１９４】
一方、予測対象データ２５０のうち、相互作用を与える側のタンパク質複合体ＣＬｙの集約結果情報２７０１において、サブユニットＳＬｙ０はサブユニット属性情報Ｂｊを有しているため、このタンパク質複合体ＣＬｙ，ＣＲｚ間において、予測ルール２８００がルールマッチしたこととなる。なお、この場合、相互作用タイプもともにリン酸化（ＩＮｋ）で一致している。したがって、適合判定において相互作用タイプも考慮した場合であっても、予測ルール２８００がルールマッチしたこととなる。
【０１９５】
また、図２４において、予測属性信頼度算出部２４０４は、適合判定部２４０３によって予測対象データ２５０とルールマッチした予測ルールに関する予測属性信頼度を算出する。予測属性信頼度は、サブユニットペアの相互作用属性の妥当性評価となる属性スコアであり、予測対象データ２５０とルールマッチした予測ルールの信頼度ＣＯｊｋを用いて算出される。具体的には、下記式（４）により算出する。
【０１９６】
ＰＣｋ＝ＣＯｒ×ＲＣ・・・（４）
【０１９７】
上記式（４）において、ＰＣｋはルールマッチした予測ルールに関する予測属性信頼度、ＣＯｒはルールマッチした予測ルールに関する信頼度ＣＯｊｋ、ＲＣは残存信頼度である。また、残存信頼度ＲＣの初期値はＲＣ＝１であり、予測属性信頼度ＰＣが算出される都度、算出された予測属性信頼度ＰＣｋが減算される。すなわち、残存信頼度ＲＣは、適合判定された予測ルールのＬＯＤスコアの高スコア順に比例した係数となる。これにより、ランクが高い予測ルールほど予測属性信頼度ＰＣｋに大きな影響を与えることとなる。
【０１９８】
図２９は、全予測ルール適用後の予測属性信頼度ＰＣｋの算出結果を示す説明図である。図２９において、サブユニットペアＳＬｙ＃，ＳＲｚ＃（＃は数字）ごとに予測属性信頼度ＰＣが算出されている。
【０１９９】
また、図２４において、責任サブユニットペア／相互作用属性特定部２４０５は、全予測ルール適用後の予測属性信頼度ＰＣｋの算出結果から、相互作用属性が既知のタンパク質複合体ペアに対しては責任サブユニットペアを特定し、相互作用属性が未知のタンパク質複合体ペアに対しては相互作用属性およびその責任サブユニットペアを特定する。
【０２００】
具体的には、相互作用属性が既知のタンパク質複合体ペアに対しては、予測属性信頼度ＰＣが最大となるサブユニットペアを責任サブユニットペアとして特定する。図２９に示した例では、相互作用属性が「リン酸化」（相互作用タイプＩＮｋ）であるとすると、予測属性信頼度ＰＣｋ＝０．７（図２９中、ハッチングで表示）のサブユニットペア｛ＳＬｙ１，ＳＲｚ０｝が責任サブユニットペアとして特定される。
【０２０１】
また、相互作用属性が未知のタンパク質複合体ペアに対しては、どの相互作用タイプＩＮｋに関する予測属性信頼度ＰＣｋに絞ればよいかがわからないため、しきい値ＰＣｔ以上の予測属性信頼度ＰＣｋを検出し、その相互作用タイプＩＮｋにより相互作用属性を特定する。同時に、相互作用タイプＩＮｋが特定されることにより、相互作用属性が既知の場合と同様、責任サブユニットペアも特定することができる。
【０２０２】
具体的には、図２９の例では、しきい値ＰＣｔ＝０．７５とすると、しきい値ＰＣｔ以上の予測属性信頼度は、ＰＣ１＝０．９とＰＣｋ＝０．８（図２９中、ハッチングで表示）である。したがって、ｋ＝１，ｋ＝Ｋより、相互作用属性は「活性化」または「抑制」と特定される。
【０２０３】
また、この予測属性信頼度ＰＣ１＝０．９となるサブユニットペア｛ＳＬｙ０，ＳＲｚ１｝が責任サブユニットペアとして特定される。同様に、予測属性信頼度ＰＣＫ＝０．８となるサブユニットペア｛ＳＬｙ２，ＳＲｚ１｝が責任サブユニットペアとして特定される。
【０２０４】
出力部２４０６は、実行結果、すなわち、責任サブユニットペア／相互作用属性特定部２４０５によって特定された責任サブユニットペアや相互作用属性を出力する。出力形式は、画面表示、印刷出力、データ保存などいずれの形態でもよい。ここで、図２６に示したサブユニット化複合体ペア情報２４１０を用いた実行結果を示す。
【０２０５】
図３０は、相互作用属性が既知（たとえば、リン酸化）である場合の実行結果を示す説明図である。図３０では、図２９の例で特定された責任サブユニットペア｛ＳＬｙ１，ＳＲｚ０｝（図３０中、ハッチングで表示）が相互作用の方向を示す矢印であらわされている。
【０２０６】
図３１は、相互作用属性が未知である場合の実行結果を示す説明図である。図３１では、図２９の例で特定された責任サブユニットペア｛ＳＬｙ０，ＳＲｚ１｝，｛ＳＬｙ２，ＳＲｚ１｝（図３１中、ハッチングで表示）が、特定された相互作用属性（抑制、活性化）の方向を示す矢印であらわされている。
【０２０７】
（予測対象データ作成部２０３および実行部２０４による実行処理手順）
つぎに、上述した実行部２０４による実行処理手順について説明する。図３２は、実行部２０４による実行処理手順を示すフローチャートである。図３２において、サブユニット化処理部２０１および学習データ作成部１２０１により、予測対象データ２５０を作成する（ステップＳ３２０１）。
【０２０８】
つぎに、予測対象データ取得部２４０１により、作成された予測対象データ２５０を取得する（ステップＳ３２０２）。ここで、残存信頼度ＲＣの初期値をＲＣ＝１と設定し（ステップＳ３２０３）、予測ルール集合２４０内のすべての予測ルールがルールマッチに適用されたか否かを判断する（ステップＳ３２０４）。
【０２０９】
未適用の予測ルールがある場合（ステップＳ３２０４：Ｎｏ）、最上位予測ルール抽出部２４０２により、未適用の予測ルールのうちランクが最上位の予測ルールを抽出する（ステップＳ３２０５）。そして、適合判定部２４０３により、ルールマッチしたか否かを判定する（ステップＳ３２０６）。
【０２１０】
ルールマッチしなかった場合（ステップＳ３２０６：Ｎｏ）、ステップＳ３２０４に戻る。一方、ルールマッチした場合（ステップＳ３２０６：Ｙｅｓ）、予測属性信頼度算出部２４０４により、そのルールマッチした予測ルールに対する予測属性信頼度ＰＣｋを算出する（ステップＳ３２０７）。そして、現在の残存信頼度ＲＣから、算出された予測属性信頼度ＰＣｋを減算することにより、残存信頼度ＲＣを更新し（ステップＳ３２０８）、ステップＳ３２０４に戻る。
【０２１１】
また、ステップＳ３２０４において、すべての予測ルールが適用された場合（ステップＳ３２０４：Ｙｅｓ）、予測対象の相互作用属性が既知であるか否かを判断する（ステップＳ３２０９）。既知である場合（ステップＳ３２０９：Ｙｅｓ）、責任サブユニットペア／相互作用属性特定部２４０５により、責任サブユニットペアを特定して（ステップＳ３２１０）、実行結果として出力する（ステップＳ３２１２）。
【０２１２】
一方、未知である場合（ステップＳ３２０９：Ｎｏ）、責任サブユニットペア／相互作用属性特定部２４０５により、予測対象であるタンパク質複合体間の相互作用属性とその責任サブユニットペアを特定して（ステップＳ３２１１）、実行結果として出力する（ステップＳ３２１２）。
【０２１３】
このように、上述した予測対象データ作成部２０３および実行部２０４によれば、相互作用属性が既知のタンパク質複合体ペアに対しては責任サブユニットペアを推定することができる。また、相互作用属性が未知のタンパク質複合体ペアに対しては相互作用属性およびその責任サブユニットペアの推定を同時におこなうことができる。
【０２１４】
以上説明したように、タンパク質複合体間相互作用評価プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、タンパク質複合体間相互作用評価装置、およびタンパク質複合体間相互作用評価方法によれば、効率的かつ高精度に相互作用属性の妥当性評価をおこなうことができるという効果を奏する。
【０２１５】
なお、本実施の形態で説明したタンパク質複合体間相互作用評価方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。
【０２１６】
（付記１）相互作用が働くタンパク質複合体ペアをあらわす複合体ペア情報の集合の中から、前記タンパク質複合体内の同一または類似する性質のタンパク質からなるサブユニットを抽出させるサブユニット抽出工程と、
前記タンパク質の属性を特定するタンパク質属性情報の集合の中から、前記サブユニット抽出工程によって抽出されたサブユニットに含まれているタンパク質のタンパク質属性情報の有無を検出させるタンパク質属性情報検出工程と、
前記タンパク質属性情報検出工程によって検出された各タンパク質属性情報の有無を前記サブユニットに含まれているタンパク質ごとに集約することにより、前記サブユニットの属性を特定するサブユニット属性情報を前記タンパク質属性情報ごとに生成させるサブユニット属性情報生成工程と、
前記相互作用を与える一方のタンパク質複合体内のサブユニットと前記相互作用を受ける他方のタンパク質複合体内のサブユニットとの組み合わせからなるサブユニットペアを網羅するように、前記サブユニット属性情報生成工程によって生成されたサブユニット属性情報の有無および前記相互作用を特定する相互作用属性情報からなる学習データを前記複合体ペア情報ごとに生成させる学習データ生成工程と、
前記学習データ生成工程によって生成された学習データの集合から得られる、前記サブユニット属性情報を条件とし前記相互作用属性情報を結論とするルールの集合の中から、前記相互作用が働くサブユニットペアが未知である予測対象タンパク質複合体ペアまたは前記相互作用が未知である予測対象タンパク質複合体ペアをあらわす予測対象複合体ペア情報に適用される予測ルールを抽出させる予測ルール抽出工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするタンパク質複合体間相互作用評価プログラム。
【０２１７】
（付記２）前記予測ルール抽出工程は、
前記サブユニット属性情報のみを有するサブユニットの数と、前記サブユニット属性情報および前記相互作用属性情報を有するサブユニットの数とを、前記学習データから検出させるサブユニット数検出工程と、
前記サブユニット数検出工程によって検出された検出結果に基づいて、前記ルールに関する信頼度を算出する信頼度算出工程と、
前記信頼度算出工程によって算出された算出結果に基づいて、前記ルールを前記予測ルールに決定させる予測ルール決定工程と、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載のタンパク質複合体間相互作用評価プログラム。
【０２１８】
（付記３）前記サブユニット数検出工程によって検出された検出結果と前記サブユニットの総数とに基づいて、前記ルールに関する支持度を算出する支持度算出工程を前記コンピュータに実行させ、
前記予測ルール決定工程は、
前記支持度算出工程によって算出された算出結果に基づいて、前記ルールを前記予測ルールに決定させることを特徴とする付記２に記載のタンパク質複合体間相互作用評価プログラム。
【０２１９】
（付記４）前記サブユニット数検出工程によって検出された検出結果に基づいて、前記予測ルールごとに当該予測ルールのＬＯＤスコアを算出させるスコア算出工程を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記３に記載のタンパク質複合体間相互作用評価プログラム。
【０２２０】
（付記５）前記予測対象複合体ペア情報に関する学習データ（以下、「予測対象データ」）を取得させる予測対象データ取得工程と、
前記予測ルールに適合するルールが前記予測対象データ取得工程によって取得された予測対象データ内にあるか否かを判定させる適合判定工程と、
前記適合判定工程によって判定された判定結果に基づいて、前記予測対象タンパク質複合体ペアに働く相互作用が既知である場合には当該相互作用が働く責任サブユニットペアを前記予測ルールにより特定し、前記予測対象タンパク質複合体ペアに働く相互作用が既知である場合には相互作用属性および前記責任サブユニットペアを前記予測ルールにより特定させる特定工程と、
前記特定工程によって特定された特定結果を出力させる出力工程と、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記２〜４のいずれか一つに記載のタンパク質複合体間相互作用評価プログラム。
【０２２１】
（付記６）前記特定工程は、
前記適合判定工程によって適合すると判定された予測ルール（以下、「適合予測ルール」という）の前記信頼度に基づいて、前記予測対象タンパク質複合体ペアに働く相互作用が既知である場合には当該相互作用が働く責任サブユニットペアを前記適合予測ルールにより特定し、前記予測対象タンパク質複合体ペアに働く相互作用が既知である場合には相互作用属性および前記責任サブユニットペアを前記適合予測ルールにより特定させることを特徴とする付記５に記載のタンパク質複合体間相互作用評価プログラム。
【０２２２】
（付記７）前記特定工程は、
さらに、前記スコア算出工程によって算出された前記適合予測ルールのＬＯＤスコアの高スコア順に比例した係数に基づいて、前記予測対象タンパク質複合体ペアに働く相互作用が既知である場合には当該相互作用が働く責任サブユニットペアを前記適合予測ルールにより特定し、前記予測対象タンパク質複合体ペアに働く相互作用が既知である場合には相互作用属性および前記責任サブユニットペアを前記適合予測ルールにより特定させることを特徴とする付記６に記載のタンパク質複合体間相互作用評価プログラム。
【０２２３】
（付記８）相互作用が働くタンパク質複合体ペアをあらわす複合体ペア情報を取得させる複合体ペア情報取得工程と、
タンパク質の性質をあらわすファミリーを前記タンパク質ごとにグループ化したファミリーリストの集合を用いて、前記ファミリーリスト内のファミリーの中から前記タンパク質の性質をあらわす代表的なファミリーを排他ファミリーとして前記タンパク質ごとに特定させる排他ファミリー特定工程と、
前記複合体ペア情報取得工程によって取得された複合体ペア情報を構成する各タンパク質複合体内のタンパク質の集合を、前記排他ファミリー特定工程によって特定された排他ファミリーが共通するサブユニットにグループ分けすることにより、前記複合体ペア情報をサブユニット化複合体ペア情報に変換させるグループ処理工程と、を前記コンピュータに実行させ、
前記サブユニット抽出工程は、
前記グループ処理工程によって得られたサブユニット化複合体ペア情報の集合の中から、前記サブユニットを抽出させることを特徴とする付記１〜７のいずれか一つに記載のタンパク質複合体間相互作用評価プログラム。
【０２２４】
（付記９）相互作用が働くタンパク質複合体ペアをあらわす複合体ペア情報を取得させる複合体ペア情報取得工程と、
タンパク質の性質をあらわすファミリーを前記タンパク質ごとにグループ化したファミリーリストの集合を用いて、前記ファミリーリスト内のファミリーの中から前記タンパク質の性質をあらわす代表的なファミリーを排他ファミリーとして前記タンパク質ごとに特定させる排他ファミリー特定工程と、
前記複合体ペア情報取得工程によって取得された複合体ペア情報を構成する各タンパク質複合体内のタンパク質の集合を、前記排他ファミリー特定工程によって特定された排他ファミリーが共通するサブユニットにグループ分けすることにより、前記複合体ペア情報をサブユニット化複合体ペア情報に変換させるグループ処理工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするタンパク質複合体間相互作用評価プログラム。
【０２２５】
（付記１０）付記１〜９のいずれか一つに記載のタンパク質複合体間相互作用評価プログラムを記録した前記コンピュータに読み取り可能な記録媒体。
【０２２６】
（付記１１）相互作用が働くタンパク質複合体ペアをあらわす複合体ペア情報の集合の中から、前記タンパク質複合体内の同一または類似する性質のタンパク質からなるサブユニットを抽出するサブユニット抽出手段と、
前記タンパク質の属性を特定するタンパク質属性情報の集合の中から、前記サブユニット抽出手段によって抽出されたサブユニットに含まれているタンパク質のタンパク質属性情報の有無を検出するタンパク質属性情報検出手段と、
前記タンパク質属性情報検出手段によって検出された各タンパク質属性情報の有無を前記サブユニットに含まれているタンパク質ごとに集約することにより、前記サブユニットの属性を特定するサブユニット属性情報を前記タンパク質属性情報ごとに生成するサブユニット属性情報生成手段と、
前記相互作用を与える一方のタンパク質複合体内のサブユニットと前記相互作用を受ける他方のタンパク質複合体内のサブユニットとの組み合わせからなるサブユニットペアを網羅するように、前記サブユニット属性情報生成手段によって生成されたサブユニット属性情報の有無および前記相互作用を特定する相互作用属性情報からなる学習データを前記複合体ペア情報ごとに生成する学習データ生成手段と、
前記学習データ生成手段によって生成された学習データの集合から得られる、前記サブユニット属性情報を条件とし前記相互作用属性情報を結論とするルールの集合の中から、前記相互作用が働くサブユニットペアが未知である予測対象タンパク質複合体ペアまたは前記相互作用が未知である予測対象タンパク質複合体ペアをあらわす予測対象複合体ペア情報に適用される予測ルールを抽出する予測ルール抽出手段と、
を備えることを特徴とするタンパク質複合体間相互作用評価装置。
【０２２７】
（付記１２）相互作用が働くタンパク質複合体ペアをあらわす複合体ペア情報を取得する複合体ペア情報取得手段と、
タンパク質の性質をあらわすファミリーを前記タンパク質ごとにグループ化したファミリーリストの集合を用いて、前記ファミリーリスト内のファミリーの中から前記タンパク質の性質をあらわす代表的なファミリーを排他ファミリーとして前記タンパク質ごとに特定する排他ファミリー特定手段と、
前記複合体ペア情報取得手段によって取得された複合体ペア情報を構成する各タンパク質複合体内のタンパク質の集合を、前記排他ファミリー特定手段によって特定された排他ファミリーが共通するサブユニットにグループ分けすることにより、前記複合体ペア情報をサブユニット化複合体ペア情報に変換するグループ処理手段と、
を備えることを特徴とするタンパク質複合体間相互作用評価装置。
【０２２８】
（付記１３）相互作用が働くタンパク質複合体ペアをあらわす複合体ペア情報の集合の中から、前記タンパク質複合体内の同一または類似する性質のタンパク質からなるサブユニットを抽出するサブユニット抽出工程と、
前記タンパク質の属性を特定するタンパク質属性情報の集合の中から、前記サブユニット抽出工程によって抽出されたサブユニットに含まれているタンパク質のタンパク質属性情報の有無を検出するタンパク質属性情報検出工程と、
前記タンパク質属性情報検出工程によって検出された各タンパク質属性情報の有無を前記サブユニットに含まれているタンパク質ごとに集約することにより、前記サブユニットの属性を特定するサブユニット属性情報を前記タンパク質属性情報ごとに生成するサブユニット属性情報生成工程と、
前記相互作用を与える一方のタンパク質複合体内のサブユニットと前記相互作用を受ける他方のタンパク質複合体内のサブユニットとの組み合わせからなるサブユニットペアを網羅するように、前記サブユニット属性情報生成工程によって生成されたサブユニット属性情報の有無および前記相互作用を特定する相互作用属性情報からなる学習データを前記複合体ペア情報ごとに生成する学習データ生成工程と、
前記学習データ生成工程によって生成された学習データの集合から得られる、前記サブユニット属性情報を条件とし前記相互作用属性情報を結論とするルールの集合の中から、前記相互作用が働くサブユニットペアが未知である予測対象タンパク質複合体ペアまたは前記相互作用が未知である予測対象タンパク質複合体ペアをあらわす予測対象複合体ペア情報に適用される予測ルールを抽出する予測ルール抽出工程と、
を含んだことを特徴とするタンパク質複合体間相互作用評価方法。
【０２２９】
（付記１４）相互作用が働くタンパク質複合体ペアをあらわす複合体ペア情報を取得する複合体ペア情報取得工程と、
タンパク質の性質をあらわすファミリーを前記タンパク質ごとにグループ化したファミリーリストの集合を用いて、前記ファミリーリスト内のファミリーの中から前記タンパク質の性質をあらわす代表的なファミリーを排他ファミリーとして前記タンパク質ごとに特定する排他ファミリー特定工程と、
前記複合体ペア情報取得工程によって取得された複合体ペア情報を構成する各タンパク質複合体内のタンパク質の集合を、前記排他ファミリー特定工程によって特定された排他ファミリーが共通するサブユニットにグループ分けすることにより、前記複合体ペア情報をサブユニット化複合体ペア情報に変換するグループ処理工程と、
を含んだことを特徴とするタンパク質複合体間相互作用評価方法。
【産業上の利用可能性】
【０２３０】
以上のように、本発明にかかるタンパク質複合体間相互作用評価プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、タンパク質複合体間相互作用評価装置、およびタンパク質複合体間相互作用評価方法は、タンパク質間の相互作用のパスウエイネットワークに、相互作用属性を付与し、疾患メカニズム等の解明に役立てることができる。また、文献などから得られる複合体レベルの相互作用に対応するサブユニットレベルの相互作用の責任部位を予測することで、創薬などに役立てることができる。
【図面の簡単な説明】
【０２３１】
【図１】この発明の実施の形態にかかるタンパク質複合体間相互作用評価装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態にかかるタンパク質複合体間相互作用評価装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３−１】タンパク質複合体ＣＬ１のサブユニット化前後を示す説明図である。
【図３−２】タンパク質複合体ＣＲ２のサブユニット化前後を示す説明図である。
【図４】図２に示したファミリーＤＢの記憶内容を示す説明図である。
【図５】サブユニット化処理部の機能的構成を示すブロック図である。
【図６】排他ファミリー作成部による排他ファミリーの作成例を示す説明図である。
【図７】排他ファミリーＤＢの記憶内容を示す説明図である。
【図８】複合体ペア情報取得部、排他ファミリー特定部およびグループ処理部による処理内容を模式化した説明図である。
【図９】サブユニット化処理部によるサブユニット化処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】排他ファミリー作成処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】ＧＯＤＢの記憶内容を示す説明図である。
【図１２】学習部の機能的構成を示すブロック図である。
【図１３】タンパク質属性情報検出結果およびサブユニット属性情報生成結果を示す説明図である。
【図１４】学習データ集合の一例を示す説明図である。
【図１５】相互作用タイプを示す図表である。
【図１６−１】ルールマッチ処理結果を示す説明図（その１）である。
【図１６−２】ルールマッチ処理結果を示す説明図（その２）である。
【図１６−３】ルールマッチ処理結果を示す説明図（その３）である。
【図１７−１】図１６−１のルールマッチ処理結果から得られるルールを示す説明図である。
【図１７−２】図１６−２のルールマッチ処理結果から得られるルールを示す説明図である。
【図１７−３】図１６−３のルールマッチ処理結果から得られるルールを示す説明図である。
【図１８】ランク付けされた予測ルール集合を示す説明図である。
【図１９】学習部による学習処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】学習データ作成処理手順を示すフローチャートである。
【図２１】予測ルール抽出処理手順を示すフローチャートである。
【図２２】ルールマッチ処理手順を示すフローチャートである。
【図２３】予測ルール決定処理手順を示すフローチャートである。
【図２４】予測対象データ作成部および実行部の機能的構成を示すブロック図である。
【図２５】サブユニット化処理部に与えられた予測対象の複合体ペア情報を示す説明図である。
【図２６】予測対象となるサブユニット化複合体ペア情報を示す説明図である。
【図２７】予測対象データを示す説明図である。
【図２８】適合判定の一例を示す説明図である。
【図２９】全予測ルール適用後の予測属性信頼度の算出結果を示す説明図である。
【図３０】相互作用属性が既知である場合の実行結果を示す説明図である。
【図３１】相互作用属性が未知である場合の実行結果を示す説明図である。
【図３２】実行部による実行処理手順を示すフローチャートである。
【図３３】タンパク質複合体間の相互作用の一例を示す説明図である。
【図３４】タンパク質複合体ペアの階層的構造を示す説明図である。
【符号の説明】
【０２３２】
２００  タンパク質複合体間相互作用評価装置
２０１  サブユニット化処理部
２０２  学習部
２０４  実行部
２３０  サブユニット化複合体ペア情報
２４０  予測ルール集合
２５０  予測対象データ
５０１  排他ファミリー作成部
５０２  複合体ペア情報取得部
５０３  排他ファミリー抽出部
５０４  グループ処理部
５１１  ファミリーリスト抽出部
５１２  下界リスト生成部
５１３  トラック／リンク処理部
５１４  排他ファミリー特定部
１２０１  学習データ作成部
１２０２  予測ルール抽出部
１２０３  スコア算出部
１２１０  学習データ集合
１２１１  サブユニット抽出部
１２１２  タンパク質属性情報検出部
１２１３  サブユニット属性情報生成部
１２１４  学習データ生成部
１２２１  ルールマッチ処理部
１２２２  予測ルール決定部
１４１０，１４２０，１４３０  学習データ
１４１１，１４１２，１４２１，１４２２，１４３１，１４３２  集約結果情報
１４１３，１４２３，１４３３  相互作用タイプ情報
２４００  複合体ペア情報
２４０１  予測対象データ取得部
２４０２  最上位予測ルール抽出部
２４０３  適合判定部
２４０４  予測属性信頼度算出部
２４０５  責任サブユニット／相互作用属性特定部
２４０６  出力部
２４１０  サブユニット化複合体ペア情報
【図１】
0005135714.tif 000003
【図２】
0005135714.tif 000004
【図３−１】
0005135714.tif 000005
【図３−２】
0005135714.tif 000006
【図４】
0005135714.tif 000007
【図５】
0005135714.tif 000008
【図６】
0005135714.tif 000009
【図７】
0005135714.tif 000010
【図８】
0005135714.tif 000011
【図９】
0005135714.tif 000012
【図１０】
0005135714.tif 000013
【図１１】
0005135714.tif 000014
【図１２】
0005135714.tif 000015
【図１３】
0005135714.tif 000016
【図１４】
0005135714.tif 000017
【図１５】
0005135714.tif 000018
【図１６−１】
0005135714.tif 000019
【図１６−２】
0005135714.tif 000020
【図１６−３】
0005135714.tif 000021
【図１７−１】
0005135714.tif 000022
【図１７−２】
0005135714.tif 000023
【図１７−３】
0005135714.tif 000024
【図１８】
0005135714.tif 000025
【図１９】
0005135714.tif 000026
【図２０】
0005135714.tif 000027
【図２１】
0005135714.tif 000028
【図２２】
0005135714.tif 000029
【図２３】
0005135714.tif 000030
【図２４】
0005135714.tif 000031
【図２５】
0005135714.tif 000032
【図２６】
0005135714.tif 000033
【図２７】
0005135714.tif 000034
【図２８】
0005135714.tif 000035
【図２９】
0005135714.tif 000036
【図３０】
0005135714.tif 000037
【図３１】
0005135714.tif 000038
【図３２】
0005135714.tif 000039
【図３３】
0005135714.tif 000040
【図３４】
0005135714.tif 000041