(57)【要約】  データ受付部（４０２）は、タンパク質中のリジンの位置情報を含む分析データを得る。同一性判定部（２１０）は、この分析データと、配列データ記憶部（２１４）内に格納されたデータとを対比し、リジン間距離を比較して一致度を判別する。
2005034004.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の構造単位により構成された基本骨格を有する生体高分子の同定を支援するシステムであって、
被同定対象となる生体高分子の基本骨格における特定構造単位の分布パターンを受け付けるデータ受付部と、
生体高分子の識別情報と該生体高分子の基本骨格を構成する複数の構造単位の配列パターンとを関連付けて記憶する配列データ記憶部と、
前記配列データ記憶部から、前記特定構造単位の分布パターンと実質的に一致する配列パターンを判別して抽出し、抽出された配列パターンに関連づけられた生体高分子の識別情報を同定候補として提示する比較部と、
を備えることを特徴とする生体高分子同定支援システム。
【請求項２】
請求の範囲第１項に記載の生体高分子同定支援システムにおいて、
前記比較部は、前記特定構造単位の分布パターンと前記配列データ記憶部から取得した前記配列パターンとを比較して両者の一致度を算定し、該一致度が所定の条件を満たすとき、その配列パターンに対応する生体高分子の識別情報を同定候補として提示することを特徴とする生体高分子同定支援システム。
【請求項３】
請求の範囲第１項または第２項に記載の生体高分子同定支援システムにおいて、
前記被同定対象における前記特定構造単位の位置と、前記配列パターンにおける前記特定構造単位の位置との差分を評価することにより前記一致度を算定することを特徴とする生体高分子同定支援システム。
【請求項４】
請求の範囲第１項または第２項に記載の生体高分子同定支援システムにおいて、
前記被同定対象における隣接特定構造単位間の距離と、前記配列パターンにおける隣接特定構造単位間の距離との差分を評価することにより前記一致度を算定することを特徴とする生体高分子同定支援システム。
【請求項５】
請求の範囲第１項乃至第４項いずれかに記載の生体高分子同定支援システムにおいて、
前記配列パターンのうち一部の範囲を比較範囲として選択する比較範囲調整部を含み、
前記比較部は、前記比較範囲における配列パターンと、前記特定構造単位の分布パターンとを比較するように構成されたことを特徴とする生体高分子同定支援システム。
【請求項６】
請求の範囲第５項に記載の生体高分子同定支援システムにおいて、
前記比較範囲調整部は、異なる対象範囲を複数選択し、それぞれの対象範囲について前記分布パターンとの対比を行い、両者に含まれる前記特定構造単位の位置の乖離度を算出し、前記乖離度が最小となる対象範囲を比較範囲として決定することを特徴とする生体高分子同定支援システム。
【請求項７】
請求の範囲第１項乃至第６項いずれかに記載の生体高分子同定支援システムにおいて、
データ受付部から取得した複数の分析データについてデータ選別または統計処理を行い同定処理の対象となる解析対象データを作成する解析対象データ作成部をさらに含む生体高分子同定支援システム。
【請求項８】
請求の範囲第１項乃至第７項いずれかに記載の生体高分子同定支援システムにおいて、
利用者から取得した被同定対象となる生体高分子に関する情報に基づき、前記配列データ記憶部から選別して配列データを取得し比較対象データとする比較対象データ作成部をさらに含み、
前記比較部は、前記比較対象データに含まれる配列パターンと前記特定構造単位の分布パターンとを比較して両者の一致度を算定することを特徴とする生体高分子同定支援システム。
【請求項９】
請求の範囲第８項に記載の生体高分子同定支援システムにおいて、
前記生体高分子に関する情報は、生体高分子の分子量であることを特徴とする生体高分子同定支援システム。
【請求項１０】
請求の範囲第１項乃至第９項いずれかに記載の生体高分子同定支援システムにおいて、
前記比較部は、
前記分布パターンにおける特定構造単位の位置と、前記配列パターンにおける特定構造単位の位置とを一意に対応付けた状態で前記分布パターンと前記配列パターンとを比較し、両者の一致度を算定する実データ対比部と、
前記分布パターンにおける特定構造単位の位置と、前記配列パターンにおける特定構造単位の位置とを、前記実データ対比部と異なる対応関係で一意に対応付け、その状態で前記分布パターンと前記配列パターンとを比較し、両者の一致度を算定する修正データ対比部と、
を含むことを特徴とする生体高分子同定支援システム。
【請求項１１】
請求の範囲第１０項に記載の生体高分子同定支援システムにおいて、
前記実データ対比部は、前記分布パターンにおける末端から数えてｋ番目の特定構造単位の位置ｘｋと、前記配列パターンにおける末端から数えてｋ番目の特定構造単位の位置ｙｋとを一意に対応付けた状態で前記分布パターンと前記配列パターンとを比較し、両者の一致度を算定し、
前記修正データ対比部は、ｘｋとｙｋ＋ｍ（ｍは自然数）とを対応付けた状態で前記分布パターンと前記配列パターンとを比較し、両者の一致度を算定することを特徴とする生体高分子同定支援システム。
【請求項１２】
請求の範囲第１項乃至第１１項いずれかに記載の生体高分子同定支援システムにおいて、
前記特定構造単位の分布パターンは、二種類以上の特定構造単位の分布パターンを含み、
前記比較部は、各特定構造単位分布について、それぞれ、前記特定構造単位の分布パターンと前記配列パターンとを比較して両者の一致度をそれぞれ算定し、これらの一致度が所定の条件を満たすとき、その配列パターンに対応する生体高分子の識別情報を同定候補として提示することを特徴とする生体高分子同定支援システム。
【請求項１３】
請求の範囲第１項乃至第１２項いずれかに記載の生体高分子同定支援システムにおいて、
前記特定構造単位の分布パターンは、特定構造単位がマーカーにより選択的に修飾された生体高分子について前記マーカーの位置を検出することにより得られたパターンであることを特徴とする生体高分子同定支援システム。
【請求項１４】
コンピュータシステムを、請求の範囲第１項乃至第１３項いずれかに記載の生体高分子同定支援システムとして機能させるためのプログラム。
【請求項１５】
コンピュータシステムが、
被同定対象となる生体高分子の基本骨格における特定構造単位の分布パターンを受け付けるステップと、
生体高分子の識別情報と該生体高分子の基本骨格を構成する複数の構造単位の配列パターンとを関連付けて記憶するステップと、
前記特定構造単位の分布パターンと実質的に一致する配列パターンを判別して抽出し、抽出された配列パターンに関連づけられた生体高分子の識別情報を同定候補として提示するステップと、
を実行することを特徴とする生体高分子同定支援方法。
【請求項１６】
コンピュータシステムに、
被同定対象となる生体高分子の基本骨格における特定構造単位の分布パターンを受け付けるステップと、
生体高分子の識別情報と該生体高分子の基本骨格を構成する複数の構造単位の配列パターンとを関連付けて記憶するステップと、
前記特定構造単位の分布パターンと実質的に一致する配列パターンを判別して抽出し、抽出された配列パターンに関連づけられた生体高分子の識別情報を同定候補として提示するステップと、
を実行させることを特徴とする生体高分子同定支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体高分子の同定を支援するシステム、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特定の細胞、組織、または器官の中で生産されるタンパク質全体を解析するプロテオーム解析では、細胞等の中に存在するタンパク質を網羅的に同定しなければならない。【０００３】
従来、プロテオーム中に含まれるタンパク質の同定は、二次元電気泳動法によりタンパク質を分離し、分離したタンパク質を質量分析に供することにより行われていた。ここで、タンパク質などの高分子量物質の質量分析では、酵素消化により被測定対象を低分子化する必要がある。このため、分離したタンパク質を酵素消化し、精製したペプチド断片を質量分析に供していた。このような質量分析によるタンパク質の同定の精度を向上する方法が検討されていた（特許文献１）。【０００４】
ところが、質量分析を用いる同定方法では、酵素処理によるペプチド断片の生成について再現性が得られなかったり、酵素の残存によるバックグラウンドの上昇が生じたりすることがあった。また、検出感度が１０ｆｅｍｔｏモル程度であり、微量のタンパク質を高感度で検出し、同定することは困難であった。このため、微量のタンパク質を高感度で検出し、解析する技術が求められていた。
【特許文献１】特開平１１−９４８３７号公報
【０００５】
発明の開示【０００６】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、生体高分子を高い精度で同定する技術を提供することにある。【０００７】
本発明によれば、複数の構造単位により構成された基本骨格を有する生体高分子の同定を支援するシステムであって、被同定対象となる生体高分子の基本骨格における特定構造単位の分布パターンを受け付けるデータ受付部と、生体高分子の識別情報と該生体高分子の基本骨格を構成する複数の構造単位の配列パターンとを関連付けて記憶する配列データ記憶部と、前記配列データ記憶部から、前記特定構造単位の分布パターンと実質的に一致する配列パターンを判別して抽出し、抽出された配列パターンに関連づけられた生体高分子の識別情報を同定候補として提示する比較部と、を備えることを特徴とする生体高分子同定支援システムが提供される。【０００８】
本発明によれば、被同定対象の生体高分子に含まれる特定構造単位の位置情報に着目し、これを、所定の記憶部に格納された既知の配列パターンと比較し、その一致性に基づいて同一性を判断する。このため、生体高分子の同定を行うにあたり、迅速かつ正確に同定候補を提供することができる。【０００９】
上記生体高分子同定支援システムにおいて、前記比較部は、前記特定構造単位の分布パターンと前記配列データ記憶部から取得した前記配列パターンとを比較して両者の一致度を算定し、該一致度が所定の条件を満たすとき、その配列パターンに対応する生体高分子の識別情報を同定候補として提示する構成としてもよい。【００１０】
かかる構成によれば、同一性の判断を、算定された一致度に基づき客観的に行うことができる。【００１１】
上記生体高分子同定支援システムにおいて、前記被同定対象における前記特定構造単位の位置と、前記配列パターンにおける前記特定構造単位の位置との差分を評価することにより前記一致度を算定してもよい。また、前記被同定対象における隣接特定構造単位間の距離と、前記配列パターンにおける隣接特定構造単位間の距離との差分を評価することにより前記一致度を算定してもよい。こうした方法により一致度を算定することにより、迅速かつ正確に一致度を算定することが可能となる。【００１２】
本発明は、被同定対象の生体高分子に含まれる特定構造単位の位置情報に着目し、既知配列パターンとの一致性に基づいて同定を行う。こうした構成を採用することにより、迅速かつ正確に同定候補が提供される。しかしながら、このような構成を採用した場合、かかる構成に特有の課題が生じる。【００１３】
第一に、データの不完全さに起因して、得られる結果の信頼性が低下する懸念がある。生体高分子の特定構造単位の位置情報は、完全に得られるとは限らず、たとえば、一部の特定構造単位の位置情報が欠落することがあり得る。また、被同定対象の生体高分子について一方の端から他方の端まで全域にわたってデータが取得できないことがある。たとえばタンパク質等の生体高分子の分析データを得る過程では、酵素による分解処理等を経て分析が行われるプロセスをとることが多く、かかる場合、得られる特定構造単位の分布パターンは、高分子全体のパターンではなく、その一部のパターンということになる。また、分析データを複数用いる場合において、その分析データの対応する部位が異なることもある。後述するように、電気泳動により分取したタンパク質を採取して分布データを得ようとした場合、タンパク質を伸長させて特定構造単位の位置情報を正確に取得するために酵素分解を用いて分子量を小さくする処理を行うことが有効となり得る。このようにすると、一つの分析対象について複数の部位のデータセットが得られることとなる。
このようにデータが不完全であったり、複数のデータが、同じ高分子の異なる部位のデータである場合においても正確な同定を行うことが、重要な技術的課題となる。【００１４】
第二に、計算負荷が増大し、迅速な処理が困難となる場合がある。同定処理にあたり比較対象となる既知の配列パターンは、所定のデータベース等を利用する態様が考えられるが、通常、比較対象の配列パターン数は相当な数にのぼる。したがって、データベース中のすべての配列パターンとの比較を行おうとすると、計算効率が低下し、迅速な処理が困難となる場合がある。特に、上記したデータの不完全さを補うような処理を行おうとした場合、その処理の負荷はさらに大きくなり、処理の速度はさらに低下する。こうした処理速度の低下を抑制することも重要な技術的課題となる。【００１５】
特定構造単位の位置情報に着目した同定処理では、こうした構成に伴う特有の課題が生じる。以下に述べる構成は、こうした課題に対応し、その解決手段を提示するものである。【００１６】
すなわち、上記生体高分子同定支援システムにおいて、前記配列パターンのうち一部の範囲を比較範囲として選択する比較範囲調整部を含み、前記比較部は、前記比較範囲における配列パターンと、前記特定構造単位の分布パターンとを比較するように構成することもできる。【００１７】
この構成によれば、被同定対象の特定構造単位の位置情報が完全に得られなかった場合であっても、適切な判断を行うことができる。ここで、比較範囲調整部は、異なる対象範囲を複数選択し、それぞれの対象範囲について前記分布パターンとの対比を行い、両者に含まれる前記特定構造単位の位置の乖離度を算出し、前記乖離度が最小となる対象範囲を比較範囲として決定する構成とすることができる。このようにすれば、比較範囲をより適切に決定することができる。【００１８】
上記システムは、データ受付部から取得した複数の分析データについてデータ選別または統計処理を行い同定処理の対象となる解析対象データを作成する解析対象データ作成部をさらに含んでいてもよい。このようにすれば、被同定対象に関する不適切なデータがあっても、それを削除したりその影響を低減することができる。これにより、得られる判断結果の正確さを担保することができる。【００１９】
上記システムは、利用者から取得した被同定対象となる生体高分子に関する情報に基づき、前記配列データ記憶部から選別して配列データを取得し比較対象データとする比較対象データ作成部をさらに含み、前記比較部は、前記比較対象データに含まれる配列パターンと前記特定構造単位の分布パターンとを比較して両者の一致度を算定する構成としてもよい。このようにすれば、すべての配列パターンについて比較を行わなくてすみ、計算負荷が向上する。ここで、生体高分子に関する情報とは、たとえば生体高分子の分子量等があげられる。【００２０】
上記システムにおいて、前記比較部は、前記分布パターンにおける特定構造単位の位置と、前記配列パターンにおける特定構造単位の位置とを一意に対応付けた状態で前記分布パターンと前記配列パターンとを比較し、両者の一致度を算定する実データ対比部と、前記分布パターンにおける特定構造単位の位置と、前記配列パターンにおける特定構造単位の位置とを、前記実データ対比部と異なる対応関係で一意に対応付け、その状態で前記分布パターンと前記配列パターンとを比較し、両者の一致度を算定する修正データ対比部とを含む構成とすることができる。【００２１】
こうすることにより、被同定対象のデータにつき、一部の特定構造単位の位置情報が欠落した場合であっても一致度を正確に評価することができる。【００２２】
こうした比較部の具体的構成として、以下のようにすることができる。すなわち、実データ対比部は、記分布パターンにおける末端から数えてｋ番目の特定構造単位の位置ｘｋと、前記配列パターンにおける末端から数えてｋ番目の特定構造単位の位置ｙｋとを一意に対応付けた状態で前記分布パターンと前記配列パターンとを比較し、両者の一致度を算定し、前記修正データ対比部は、ｘｋとｙｋ＋ｍ（ｍは自然数）とを対応付けた状態で前記分布パターンと前記配列パターンとを比較し、両者の一致度を算定する構成とすることができる。【００２３】
さらに上記システムにおいて、前記特定構造単位の分布パターンは、二種類以上の特定構造単位の分布パターンを含み、前記比較部は、各特定構造単位分布について、それぞれ、前記特定構造単位の分布パターンと前記配列パターンとを比較して両者の一致度をそれぞれ算定し、これらの一致度が所定の条件を満たすとき、その配列パターンに対応する生体高分子の識別情報を同定候補として提示する構成としてもよい。【００２４】
この構成では、二種類以上の特定構造単位の分布パターンを同定判断の材料に用いるため、より正確な判断結果を得ることができる。二種類以上の特定構造単位の分布パターンの取扱としては、様々な態様が可能である。たとえば、第一および第二の特定構造単位の分布パターンについて、それぞれ一致度を評価し、(i)いずれも所定の条件を満たす場合、あるいは、(ii)少なくとも一方が所定の条件を満たす場合に、解析対象データと既知データとが同一であると判断する構成とすることができる。(i)を採用すれば、結果の正確性をより確実に担保することができる。(ii)によれば、一方の特定構造単位について充分に正確なデータが得られなかった場合であっても正確な判断を行うことができる。【００２５】
あるいは、第一および第二の特定構造単位を同等なものとみなして分布パターンを得て、これを既知データと比較する方法もあり得る。【００２６】
前記特定構造単位の分布パターンは、たとえば、特定構造単位がマーカーにより選択的に修飾された生体高分子について前記マーカーの位置を検出することにより得られたパターンとすることができる。【００２７】
以上、本発明に係るシステムについて説明したが、これらの構成要素の任意の組み合わせや、本発明の構成要素や表現を方法、装置の間で相互に置換したものもまた、本発明の態様として有効である。【００２８】
たとえば、本発明によれば、コンピュータシステムを上述の生体高分子同定支援システムとして機能させるためのプログラムが提供される。【００２９】
また、コンピュータシステムが、被同定対象となる生体高分子の基本骨格における特定構造単位の分布パターンを受け付けるステップと、生体高分子の識別情報と該生体高分子の基本骨格を構成する複数の構造単位の配列パターンとを関連付けて記憶するステップと、前記特定構造単位の分布パターンと実質的に一致する配列パターンを判別して抽出し、抽出された配列パターンに関連づけられた生体高分子の識別情報を同定候補として提示するステップと、を実行することを特徴とする生体高分子同定支援方法が提供される。【００３０】
さらに、コンピュータシステムに、被同定対象となる生体高分子の基本骨格における特定構造単位の分布パターンを受け付けるステップと、生体高分子の識別情報と該生体高分子の基本骨格を構成する複数の構造単位の配列パターンとを関連付けて記憶するステップと、前記特定構造単位の分布パターンと実質的に一致する配列パターンを判別して抽出し、抽出された配列パターンに関連づけられた生体高分子の識別情報を同定候補として提示するステップと、を実行させることを特徴とする生体高分子同定支援プログラムが提供される。【００３１】
本発明によれば、生体高分子の同定を行うにあたり、高い確度で同定候補を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。【００３３】
【図１】実施形態に係るタンパク質同定支援システムの機能ブロック図である。
【図２】分析データの一例を示す図である。
【図３】図２の分析データについて、リジンの位置情報を隣接リジン間の距離のデータに変換した図である。
【図４】図１のシステムを用いた同定プロセスを示すフローチャートである。
【図５】図１における比較範囲調整部の詳細構造の一例を示す図である。
【図６】図５の構成による比較範囲決定プロセスを示すフローチャートであり、図４における既知データとの比較ステップの具体的フローを示す図である。
【図７】図１における比較部の詳細構造の一例を示す図である。
【図８】解析対象データおよび既知データにおける隣接リジン間距離を端から順に示した図である。
【図９】図７における一致度算定部の詳細構造の一例を示す図である。
【図１０】解析対象データおよび既知データにおける隣接リジン間距離のデータ列である。
【図１１】解析対象データおよび既知データにおけるリジンの配置位置を、アミノ酸残基基準で整理し直したデータである。
【図１２】実施形態に係るタンパク質同定支援システムの機能ブロック図である。
【図１３】図１２における、絞込指示部および比較対象データ作成部の機能を説明するためのブロック図である。
【図１４】特定アミノ酸残基を２種類用いて同定を行うシステムの機能ブロック図である。
【図１５】本実施形態に係る生体高分子の解析方法の手順を示す図である。
【図１６】本実施形態の生体高分子の修飾について説明する図である。
【図１７】図１５の手順を詳細に説明するための図である。
【図１８】本実施形態の生体高分子の伸張について説明する図である。
【図１９】本実施形態の生体高分子の伸張について説明する図である。
【図２０】本実施形態の生体高分子の伸張について説明する図である。
【図２１】本実施形態の生体高分子の固定について説明する図である。
【図２２】本実施形態に係る生体高分子の解析方法の手順を示す図である。
【図２３】図２２の手順を詳細に説明するための図である。
【図２４】図２２の手順を詳細に説明するための図である。
【図２５】図２２の手順を詳細に説明するための図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。なお、すべての図面において、同様な構成要素には同じ符号を付し、適宜説明を省略する。以下の実施の形態では、タンパク質の一次構造の解析例を示す。【００３５】
［第一の実施の形態］
図１は、本実施形態に係る同定支援システムの機能ブロック図である。インターフェイス４００、解析部２００および解析対象データ記憶部２１２、配列データ記憶部２１４により構成されている。インターフェイス４００は、データ受付部４０２、データ加工方法選択部４０４、比較範囲決定方法指定部４０６、位置比較方法選択部４０８、判断パラメータ入力部４１０および出力部４１２からなっている。インターフェイス４００を介して入出力されたデータは、解析部２００内で処理される。【００３６】
データ受付部４０２は、解析対象となるタンパク質に関する分析データを受け付け、これを解析部２００内に送出する。この分析データは、そのタンパク質のアミノ酸残基配列における特定のアミノ酸残基の位置情報を含むものとなっている。本実施形態では、リジンの位置に関する情報を含むものとする。【００３７】
図２は、分析データの一例を示す図である。ここではアミノ酸残基配列中のリジンの位置が記載されている。表中の数値は、端部から数えて一番目のリジン、二番目のリジン、三番目のリジン、・・・の各位置をアミノ酸残基数で表したデータである。これらのデータが、分析対象ＩＤと関連づけられている。【００３８】
分析データは、実際に分析実験を行った結果得られたものであってもよいし、シミュレーションで得られたデータ等であってもよい。このようなデータを用いたタンパク質等の分析は従来検討された例がなく、かかるデータを実験的に得るには新規な実験手法による必要がある。この点については後述する。【００３９】
図１にもどり、データ変換部２０２は、分析データをその後の処理に適する形式にデータ変換する。ここでは、リジンの位置情報を隣接リジン間の距離のデータに変換する。図３はそのようなデータの一例を示す。基準点から数えてｋ番目のリジンと、ｋ＋１番目のリジンとの間の距離が、Ｄｋとして表されている。こうした距離データ群が分析対象ＩＤに関連付けられている。【００４０】
データ加工部２０３は、データ変換部２０２により変換されたデータを受け付け、これをデータ処理して解析対象となるデータを出力する。データ受付部４０２から受け付ける分析データは単数に限られず、複数データを受け付ける場合がある。こうした場合、データの信頼性が低いと判断されるものを除去する、あるいは複数のデータの平均値等を採用するといった処理を行い、これにより、データの確度を向上させる。【００４１】
データ加工部２０３は、データ選別部２０４および統計処理部２０６を含んでいる。データ選別部２０４は、取得したデータセットから、データの信頼性が低いと判断されるものを除去する。統計処理部２０６は、取得したデータセットを統計処理し、隣接リジン間距離Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３・・・の各平均値を計算し、Ｄ１av、Ｄ２av、Ｄ３av、・・・からなるデータ群を得る。データ加工部２０３は、これらの連携により、分析データセットを加工し解析対象データを得る。データ選別部２０４による選別処理を行った後、統計処理部２０６による統計処理を行ってもよいし、統計処理部２０６の統計処理のみを行ってもよい。こうしたデータ加工の方法は、ユーザからデータ加工方法選択部４０４を介して指定されるようになっている。こうした処理により解析対象データが確定すると、当該データが解析対象データ記憶部２１２に格納されるとともに、データ加工部２０３から比較範囲調整部２０８に対して、その後の処理を行うよう指示がなされる。【００４２】
比較範囲調整部２０８は、分析データと、配列データ記憶部２１４内に格納されたデータとを比較する際の比較範囲を調整する。分析データは、対象となるタンパク質のリジン位置情報が完全な形で含まれているとは限らない。Ｎ末端からＣ末端まで完全な形でリジンの位置情報が把握されているとは限らず、アミノ酸残基配列の途中の箇所からの位置情報を含むデータとなっていることもある。こうした場合、既知データの比較が正確に行われるよう、比較範囲を適切に定めることが重要となる。そこで本実施形態では、比較範囲調整部２０８により比較範囲の調整を行う。比較範囲調整部２０８による範囲の調整の詳細については、後述する。【００４３】
同一性判定部２１０は、分析データと、配列データ記憶部２１４内に格納されたデータとについて、隣接リジン間距離を比較し、同一性を判断する。分析データは、前述の処理により加工された形式で解析対象データ記憶部２１２に格納されている。同一性判定部２１０は、解析対象データ記憶部２１２を参照し、この加工データ（解析対象データ）を取得する。一方、同一性判定部２１０は、配列データ記憶部２１４を参照し、既知のアミノ酸残基データを取得する。そして、これらについて隣接リジン間距離を比較し、解析対象データおよび既知アミノ酸残基データの同一性を判断する。判断の方法としては種々の態様をとることができる。この点については、後述する。【００４４】
図４は、図１のシステムを用いた同定プロセスを示すフローチャートである。はじめにユーザより解析対象データを受け付ける（Ｓ４００）。次いで受け付けたデータを所定の形式へ変換する（Ｓ４０２）。たとえば、アミノ酸残基配列中のリジンの位置を示すデータを、隣接リジン間距離のデータに変換する。つづいて、変換されたデータを適宜選別処理した後、統計処理を行い、解析対象データを得る（Ｓ４０４）。【００４５】
次に、分析対象と、既知タンパク質の配列データとを比較する。この比較に先がけ、まず、比較対象となる配列部分を特定する（Ｓ４０６）。次いで、これらの比較を行う（Ｓ４０８）。たとえば、両者の隣接リジン間距離を比較し、データの乖離が所定値以下であれば同一、所定値を超えれば非同一と判断する。判断結果は、システムの出力部を介して出力される。具体的には、同定候補となるタンパク質が提示される（Ｓ４１０）。【００４６】
以下、図１のシステムの各部の詳細構造例について説明する。【００４７】
（比較範囲調整部）
図５は、図１における比較範囲調整部２０８の詳細構造の一例を示す図である。図示した構造は、
(i)分析データが末端位置を含まない場合、
(ii) 分析データが末端位置を含むものである場合、
のそれぞれに応じて比較範囲を決定するように構成されている。【００４８】
ユーザは、比較範囲決定方法指定部４０６を介して上記(i)、(ii)のいずれの場合に該当するかを考慮し、比較範囲決定方法の指定を行う。(ii)の場合、比較対象となる２つのデータについて末端を一致させた状態で比較を行う。末端整合部２２６は、こうした末端位置を把握し一致させるデータ処理を行う。分析データが末端位置の情報を含まない場合、タンパク質の配列中のどの部分が分析データに含まれているかに応じて比較範囲を決定する。この場合、位置調整部２２０、乖離パラメータ算出部２２２および最適位置決定部２２４からなる範囲決定部により比較範囲が決定される。【００４９】
図６は、図５の構成による比較範囲決定プロセスを示すフローチャートであり、図４における既知データとの比較ステップ（Ｓ４０８）の具体的フローを示す図である。まず、ユーザから取得した分析データについて末端位置情報の有無を判断し（Ｓ４２０）、情報がある場合はその末端位置を整合する処理を行う（Ｓ４２８）。末端位置情報が無い場合は、所定の手順に従って、データ対比の開始位置を調整する（Ｓ４２１）。そしてその位置に固定した場合の乖離パラメータを算出する（Ｓ４２２）。つづいて、データ対比位置を一つずらして同様の手順を行う。この手順を順次実行した後、乖離パラメータが最小となる位置を最適位置として決定する（Ｓ４２４）。最適位置が決定した段階で解析対象データおよび既知データの比較を行う範囲が確定する（Ｓ４２６）。【００５０】
以下、こうしたフローを実現する機能ブロックについて、図５にもどり説明する。【００５１】
位置調整部２２０は、解析対象データ記憶部２１２から解析対象データを取得する。解析対象データは、分析対象ＩＤおよびこれに関連づけられた隣接リジン間距離のデータ列（Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、・・・）を含んでいる。また位置調整部２２０は、配列データ記憶部２１４から上記解析対象データと比較する既知のタンパク質の配列データを取得する。配列データは、タンパク質ＩＤおよびこれに関連づけられた隣接リジン間距離のデータ列（Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、・・・）を含んでいる。【００５２】
これらのデータを取得後、位置調整部２２０は、データ列（Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、・・・）とデータ列（Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、・・・）とについて、ＤｋとＬｋを比較し、両データ列の差分を評価する。つづいてこんどは、これらのデータ列について、ＤｋとＬｋ＋１を比較する形で両者の差分を評価する。その後、順次、ＤｋとＬｋ＋２、ＤｋとＬｋ＋３、ＤｋとＬｋ＋４、・・・を比較して両者の差分を評価する。このようにＤｋに対応する箇所を解析対象データ列上で一つづつずらしていき、両者の差分が最小となる位置を探す。たとえば、ＤｋとＬｋ＋４を対応させたときに差分が最小になるのであれば、Ｄ１〜ＤｎとＬ５〜Ｌｎ＋５とが比較すべき範囲であるという結論が得られる。【００５３】
差分の評価方法としては様々な方法を採用することができる。たとえば、ＤｋとＬｋとを比較対象として、式（Ｉ）により分散の総和により差分を求め、その値が最小となる位置を探し比較範囲を確定してもよい。【００５４】
Σ（Ｄｋ−Ｌｋ）２・・・（Ｉ）
（比較部）
図７は、図１における比較部２０７の詳細構造の一例を示す図である。図示した構造では、比較部２０７は、一致度算定部２０９、同一性判定部２１０および比較パラメータ記憶部２１１により構成されている。【００５５】
はじめに、比較方法選択部４０８により、ユーザにより選択された比較方法が受け付けられる。比較方法は、後述する種々の態様を採用することができる。比較方法選択部４０８は、ユーザから比較方法を取得すると、比較に用いるパラメータ、たとえば、比較アルゴリズムの指定、比較に用いる基準値等を比較パラメータ記憶部２１１に格納する。【００５６】
一致度算定部２０９は、比較パラメータ記憶部２１１に格納されたパラメータを取得するとともに、解析対象データ記憶部２１２から解析対象データを取得し、配列データ記憶部２１４から既知のタンパク質配列データ（以下、既知データという）を取得し、両者の各データ列を比較する。算定された一致度は、数値化された形で同一性判定部２１０へ送出される。同一性判定部２１０は、所定のアルゴリズムにしたがい、一致度のデータに基づいて解析対象データおよび既知データの同一性を判断する。【００５７】
一致度算定部２０９および同一性判定部２１０の連携による比較ステップとしては様々な態様を採用することができる。たとえば以下の方法を挙げることができる。【００５８】
(i) 隣接リジン間距離が一致する割合により評価する方法
解析対象タンパク質の配列全部について、既知配列データと隣接リジン間距離の比較を逐一実行する。隣接リジン間距離の差分（Ｄｐ−Ｌｐ）の絶対値が所定の基準値Ｍより小さい場合、その間隔は等しいものとみなす。このような処理後、解析対象の配列に含まれる間隔の総数に対し、既知データと等しいと評価された間隔の割合が所定値（たとえば９５％）を超えたとき、解析対象データおよび既知データは一致するものと判断する。【００５９】
(ii) 隣接リジン間距離の一致性を順次確認していく方法
この方法について図８を参照して説明する。図８は、解析対象データおよび既知データにおける隣接リジン間距離を端から順に示した図である。例えば解析対象データの行を見ると、Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３…のように、各残基間の距離が示されており、ここでは２３，１４，２４…というアミノ酸残基数が示されている。既知データについても同様のデータが示され、各セグメントごとに両者の比較がなされるようになっている。図８（Ａ）では、Ｄ１とＬ１、Ｄ２とＬ２、…がいずれも基準値（ここでは「５」と設定している）内で一致している。なお基準値は、比較パラメータ記憶部２１１内に記憶され、この値に基づいて両者の距離の一致性が判断される。【００６０】
この方法における判断の手順としては、まずＤ１について解析対象データおよび既知データの値を比較しそれらの差分が所定の基準値以下であることを検証する。所定の基準値以下であれば、両者は一致しているものと見なす。そしてＤ２の比較にうつる。このように順次比較を行っていき、解析対象データの配列全体について既知データと一致しているものとみなされれば、解析対象データは既知データと同一であると判断される。図８（Ｂ）は、両者が一致しない例である。Ｄ１からＤ３までは両者のデータは同一とみなされるが、Ｄ４でその差分が９となり、基準値（ここでは「５」と設定している）を超える値となっている。この例ではＤ４の比較のステップで同一性判断のプロセスが終了し、両者は不一致であると結論される。【００６１】
(iii) Ｄｐの分散の程度を評価する方法
Ｌｐを基準値としてＤｐの分散の程度を求め、基準値との比較により解析対象データおよび既知データの同一性を判断する。分散の程度はたとえば以下の（ＩＩ）式により求める。【００６２】
Σ（Ｄｐ−Ｌｐ）２／（ΣＤｐ）２・・・（ＩＩ）
以上のようにして所定の範囲における比較がなされた後、所定のアルゴリズムにしたがい同一性判定部２１０（図１，図７）により同一性判断が行われる。同一と判断された既知データは、同定候補として出力部４１２を介してユーザに提示される。【００６３】
［第二の実施の形態］
配列中の特定アミノ酸残基の位置情報を取得する実験データは、後述するように、特定アミノ酸残基に結合するマーカーを用い、そのマーカーの結合により生じた凹凸をＡＦＭで測定するといった方法により取得される。したがって、特定アミノ酸残基の中にはマーカーが結合しないものも含まれることになり、これについては位置情報が得られない。すなわち、データ受付部４０２で受け付けられる分析データは、一部の特定アミノ酸残基の位置情報が欠落している可能性を含む場合がある。本実施形態では、こうした場合であっても正確な同一性判断を提供するシステムを提示する。【００６４】
図９は、図７における一致度算定部２０９の詳細構造の一例を示す図である。一致度算定部２０９は、実データ対比部２３０および修正データ対比部２３２により構成されている。以下、一致度算定部２０９で行われるデータ処理について図１０を参照して説明する。【００６５】
図１０（Ａ）は、解析対象データおよび既知データにおける隣接リジン間距離のデータ列である。図中、Ｄ１とＬ１は一致しているが、Ｄ２とＬ２は差分が２５となり、不一致とみなされる（ここでは基準値を５としている）。第一の実施の形態で示したアルゴリズムによれば、この時点で両者は非同一と判断されることとなるが、本実施形態では、以下のような追加のステップを実行する。すなわち、Ｄ２とＬ２の比較において両者が不一致であるとみなされた場合、既知データにつき、Ｌ２とその次のＬ３の和を求め、その和を解析対象データのＤ２と比較する。ここでは、既知データのＬ２＋Ｌ３＝４０であり、解析対象データのＤ２の４１とほぼ一致する。従って、このセグメントにおける距離は一致しているものとみなし、後続の処理を実行する。すなわち、図１０（Ｂ）のように、解析対象データのＤ３を空欄とし、以降、Ｄ４とＬ４、Ｄ５とＬ５、…の比較を上記と同様にして実行する。このようにすれば、解析対象データにおいて、リジンのうちの一部についてデータが欠落していたとしても、欠落データによる判断の誤りを防止することができる。この例では、Ｄ２からＤ３の間のリジンが欠落していたものと考えられ、その結果解析対象データにおけるＤ２の値が、既知データのＤ２とＤ３の和に等しくなっているものと考えられる。【００６６】
図９に戻り、実データ対比部２３０は、実際の距離データ、すなわち、Ｄ１とＬ１、Ｄ２とＬ２・・・を比較し、両者の一致性を判別する。実データ対比部２３０による対比の結果、両者が不一致と判断された場合、修正データ対比部２３２により修正されたデータとの対比が行われる。すなわち、端から数えてｎ番目の距離が不一致であった場合、既知データについて、ｎ番目の距離とn+1番目の距離の和を計算し、これを解析対象データのｎ番目の距離と対比する。所定のマージンの範囲内で一致すればこれらは一致するものとみなし、後続の処理を実行する。不一致であれば、さらに、既知データについて、ｎ番目からn+2番目の距離データの総和をとり、これを解析対象データのｎ番目の距離データと対比する。このように、順次既知データの修正を行いつつ解析対象データとの比較を実行していく。ここで、既知データにおける距離データの総和が、解析対象データのｎ番目の距離データより、所定の基準値を超えて大きくなった場合、総和を計算して対比するステップを中止する。この場合の基準値は、前述のマージンの値と同一に設定すればよい。【００６７】
以上、距離による比較方法を説明したが、位置そのものを比較する方法もある。【００６８】
まず、解析対象データおよび既知データにおけるリジンの配置位置を、アミノ酸残基基準で整理する。図１１はこうした形で整理されたデータである。図１１（Ａ）の「解析対象データ」の行において、ＮＯ．１のアミノ酸残基の位置を基準として、ＮＯ．２、ＮＯ．３、ＮＯ．４・・・の位置が示されている。たとえばＮＯ．２は、ＮＯ．１から１５残基目に位置しており、ＮＯ．３は、ＮＯ．１から３２残基目に位置している。一方、既知データでは、ＮＯ．１から１３残基目、３１残基目、８２残基目にそれぞれＮＯ．２、ＮＯ．３、ＮＯ．４が位置している。【００６９】
こうしたテーブルを参照し、各ナンバーのアミノ酸残基位置を比較し、両者が所定のマージン値の範囲内で一致しているかどうかを判別する。そして、すべてのナンバーについて位置が所定の範囲内で一致していれば解析対象データおよび既知データは同一であると判断される。【００７０】
しかしながら、解析対象データにおいて一部のアミノ酸残基につき位置情報が欠落する場合がある。この場合、同じナンバーの位置情報が一致しないことが発生する。図１１（Ｂ）においては、ＮＯ．４のアミノ酸残基が、解析対象データでは８３であるのにたいし、既知データでは４６となっている。同じナンバーでの比較では不一致となるが、この８３という位置は、既知データのＮＯ．６の８４とほぼ一致する。これは、既知データのＮＯ．４およびＮＯ．５に相当するアミノ酸残基が解析対象データにおいて欠落していることによるものと考えられるので、ＮＯ．４とＮＯ．６とを比較し、一致しているものと判定することができる。上記手順の実行により、データの比較を適正に行うことが可能となる。【００７１】
図９に戻り、実データ対比部２３０は、同じナンバー同士のアミノ酸残基の位置情報を比較する。比較の結果、不一致と判別された場合は、修正データ対比部２３２により、データの対比を行う。このとき、実データ対比部２３０とは異なるナンバーの対応付けを行うものとする。ここでは、解析対象データにおけるｎ番目の位置の情報と、既知データにおけるｎ番目の位置の情報とが不一致の場合、解析対象データのｎ番目のデータと既知データにおけるｎ＋１番目のデータとを対比する。それでも一致しなかった場合、今度はｎ＋２番目の既知データとの対比を実行する。既知データの差し替えは、既知データの位置情報−解析対象データの位置情報の値が、所定のマージン値を超えたときに終了する。こうした修正データによる対比を行い両者が一致する点が見いだされた場合、後続の対比処理が行われる。修正データによっても一致点が見いださされなかった場合は、解析対象データと当該既知データとは不一致と判断される。【００７２】
［第三の実施の形態］
本実施形態にかかるシステムの構成を図１２に示す。このシステムは、図１で示したシステムと比較して、絞込指示部４１４及び比較対象データ作成部２１６を備えている点が異なる。このシステムは、配列データ記憶部２１４に格納された既知データの一部を選択して用いることにより、処理に伴うシステム上の負荷を軽減するように工夫されている。【００７３】
絞込指示部４１４および比較対象データ作成部２１６の機能について、図１３の詳細構成図を参照して説明する。絞込指示部４１４は、ユーザによる既知データの絞り込み指示を受け付ける。解析対象についての分析データを取得する段階で、リジンの位置情報以外に、そのタンパク質の分子量など、付加的情報が得られる場合がある。こうした付加的情報を活用することにより、配列データ記憶部２１４内に格納されるすべてのデータについて比較をする必要がなくなり、ある程度候補を絞り込むことが可能となる。そこで、絞込指示部４１４で受け付けた絞り込みの指示に基づき、比較対象データ作成部２１６は、与えられた情報を考慮して比較すべき対象となるデータを配列データ記憶部２１４から選別し取得する。【００７４】
取得された比較対象データは、比較対象データ記憶部２４０に格納される。これとともに、比較対象データ作成部２１６から比較範囲調整部２０８へ比較対象データが取得された旨が通知され、これに基づき、比較範囲調整部２０８は比較範囲の調整を行う。比較範囲を調整する対象となるデータは比較対象データ記憶部２４０から取得する。【００７５】
その後、比較範囲が確定した後、一致度算定部２０９による距離データまたは位置データの一致度の算定が行われる。その後一致度算定部２０９による結果をふまえ同一性判定部２１０により同一性判断がなされる。これらの点については、すでに述べた実施の形態と同様のアルゴリズムにより行われ、解析データと既知データとの一致度が算定され、同一性が判断される。【００７６】
本実施形態によれば、処理の負荷が著しく軽減される。特に、配列データ記憶部２１４はネットワークを介してアクセスされる外部のデータベースである場合、外部データベースから一旦ローカルの計算機にデータを保存し、保存されたデータに基づいて処理を行う形態となるため、処理速度が顕著に向上する。【００７７】
［第四の実施の形態］
本実施形態は、特定アミノ酸残基を２種類用いた例について示す。２種類のアミノ酸残基データを利用することにより、データの欠落やデータの不正確さに由来する判断エラーの可能性が著しく軽減される。図１４は、こうしたプロセスを実現する機能ブロックである。図示した構成は、図１２における比較部２０７およびそれに関連する機能ブロックの詳細構造を示す。比較範囲決定方法指定部４０６を介してユーザより比較方法が選択されると、比較プロセスにかかわるパラメータが比較パラメータ記憶部２４２に格納される。【００７８】
第一構造単位一致度算定部２６０は、まずリジンの位置情報について解析を行う。すなわち、解析対象データと、解析対象データ記憶部２１２から取得した既知データとの対比を行い、距離または位置の一致度を算定する。算定の結果同一と判断された既知データについては、選別データ記憶部２６２に格納される。第一構造単位一致度算定部２６０での処理が終了すると、その旨が第二構造単位一致度算定部２６４に通知され、今度はシステインの位置情報について解析を行う。解析手順はすでに述べたとおりであり、距離または位置について一致度を算定し、所定の基準を満たした場合、解析対象データと既知データが同一であるとみなされる。第二構造単位一致度算定部２６４における処理は選別データ記憶部２６２に格納された選別データについてのみ行われる。こうすることにより、迅速かつ正確な同一性判断が可能となる。以上の処理の結果、リジンおよびシステインのいずれについてみても距離または位置が一致するものが同一性判断部２４８に送出される。２４８は、取得されたデータについて同一性を判断しその結果をユーザに出力する。
なお、本実施形態では、特定アミノ酸残基を２種類用いこれらの種類を識別して解析を行う例について示したが、これらを識別せず、第一および第二の特定アミノ酸残基の位置情報データをまとめて単一の特定アミノ酸残基として取り扱い解析を行うこともできる。【００７９】
［第五の実施の形態］
上記実施の形態では、タンパク質同定システムおよびそれを用いた方法やプログラムについて説明した。これらは、解析対象となる生体高分子について、特定構造単位の分布パターンについて情報を得ておくことを前提としている。以下、こうした情報を実験的に得る方法について説明する。【００８０】
この分布パターンは、実験等により取得することができる。たとえば、特定部位がマーカーにより選択的に修飾された生体高分子を、基板上で伸張させるステップと、前記マーカーを検出し、伸張させた前記生体高分子の前記基板上の位置を特定するステップと、前記生体高分子における前記マーカーの配置状態を解析するステップと、を含む方法により取得することができる。【００８１】
この方法では、マーカーを用いて基板上の生体高分子の位置を検出する。このため、生体高分子を一分子単位で確実に検出することができる。また、基板上で生体高分子が伸張しているため、生体高分子上のマーカーの修飾位置を確実に解析することができる。このため、生体高分子上の特定の修飾部位について、精度および確度の高い解析を行うことが可能となる。【００８２】
マーカーの配置状態を解析する前記ステップは、前記生体高分子上の複数の前記マーカーの間隔を計測し、前記マーカーの配置状態を解析するステップを含んでもよい。こうすることにより、マーカーの間隔に関する計測結果をマーカーの配置状態の解析に好適に利用することができる。このため、生体高分子の解析をさらに高い精度および確度で行うことができる。【００８３】
生体高分子を基板上で伸張させるステップは、生体高分子を基板上に固定するステップと、生体高分子が固定された基板の表面を洗浄するステップと、を含んでもよい。こうすることにより、基板上または生体高分子上の不要な物質を洗浄除去することができる。このため、マーカーの配置状態の解析をさらに精度よく、また感度よく行うことができる。また、生体高分子を前板上に伸張させるステップは、基板に低周波電界を付与するステップを含んでもよい。こうすることにより、基板の表面に生体高分子を確実に伸張させることができる。【００８４】
上記方法において、マーカーとしては、蛍光物質等を用いることができる。こうすることにより、基板上の生体高分子の位置をさらに高感度で検出することができる。よって、生体高分子を一分子単位で確実に検出することができる。生体高分子の基板上の位置を特定するステップは、基板の表面に光照射する等の方法により行うことができる。【００８５】
マーカーの配置状態を解析するステップは、基板上に伸張した生体高分子の表面の凹凸を計測することにより、マーカーの修飾位置を特定するステップを含んでもよい。生体高分子の表面の凹凸を計測することにより、基板上に伸張した生体高分子におけるマーカーの修飾位置を高い精度および確度で解析することができる。たとえば、原子間力顕微鏡や走査型トンネル顕微鏡により凹凸を計測してもよい。【００８６】
生体高分子を基板上で伸張させるステップに先立ち、生体高分子を変性させるステップを含んでもよい。こうすることにより、生体高分子をより一層確実に基板上で伸張させることができる。【００８７】
また、マーカーが大きさの異なる二以上の蛍光物質であって、これらはそれぞれ生体高分子中の異なるアミノ酸残基を選択的に修飾していてもよい。こうすることにより、生体高分子上のマーカーの配置状態について、さらに幅広い情報を得ることができる。このため、解析の精度および確度をさらに向上させることができる。【００８８】
以下、特定構造単位の分布パターンを取得する具体的方法について、さらに詳細に説明する。
図１５は、本実施形態に係る生体高分子の解析方法の手順を示す図である。図１５のフローでは、まず、解析対象となる生体高分子を、その特定の部位にのみ結合または吸着するマーカーで修飾する（Ｓ１０１）。次に、マーカーで修飾された生体高分子を基板上に展開する（Ｓ１０２）。そして、基板上のどの位置に生体高分子が配置されているかを、マーカーを用いて検出する（Ｓ１０３）。ついで、検出された位置に存在する生体高分子の形状に沿ったスキャンを行う（Ｓ１０４）。そして、スキャンによって取得される生体高分子の配置状態または形状に関する情報や、生体高分子上でのマーカーの配置状態に関する情報などに基づいて、生体高分子の解析を行う（Ｓ１０５）。【００８９】
本実施形態において、生体高分子は、たとえばタンパク質またはポリペプチド、核酸、多糖、あるいは脂質等とすることができる。また、これらの断片であってもよい。以下、タンパク質の解析を行う場合を例に説明する。【００９０】
図１５のフローにおいて、ステップ１０１で生体高分子を修飾するマーカーは、生体高分子の特定の領域を選択的に修飾する物質である。生体高分子がタンパク質である場合、マーカーは、たとえば特定のアミノ酸残基を特異的に修飾する。マーカーの大きさは、後述するステップ１０４において、修飾分子上での位置を特定することができる程度であれば特に制限はない。【００９１】
また、タンパク質の一つのアミノ酸残基を修飾するマーカーは一種類であってもよいし、複数種類であってもよい。また、マーカーは金属や高分子等の微粒子であってもよい。タンパク質の一つのアミノ酸残基を修飾するマーカーを一種類とすることにより、生体高分子を修飾する複数のマーカーの大きさまたは形状を揃えることができるため、生体高分子の解析精度を向上させることができる。また、スキャン（ステップ１０４）の操作をより容易とすることができる。マーカーが一種類の分子である場合、その分子量は、たとえば３００〜１０００程度とすることができる。【００９２】
マーカーとして、たとえば蛍光物質を利用することができる。マーカーとして蛍光物質を用いることにより、後述するステップ１０３において、修飾された生体高分子の存在を分子レベルで容易に検出することができる。【００９３】
生体高分子中のチオール基を修飾する物質として、たとえば、アルキルハライド、マレイミド、またはアリリジン等に各種蛍光色素を結合させた化合物を用いることができる。これらの化合物を用いることにより、たとえばｐＨ８以下程度の条件で安定なチオエーテルを形成させることができる。よって、これらの化合物を用いてタンパク質中のシステイン残基に選択的に蛍光色素を結合させることができる。具体的な化合物として、たとえばＮ−９−アクリジニルマレイミドや、Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｐｒｏｂｅｓ  ＩＮＣ  社製Ｏｒｅｇｏｎ  Ｇｒｅｅｎ  ４８８  Ｉｏｄｏａｃｅｔａｍｉｄｅ等を用いることができる。【００９４】
また、生体高分子中のアミノ基を修飾する物質として、たとえば、スクシンイミドエステル、スルフォニルクロライド、またはジクロロトリアジン等に各種蛍光色素を結合させた化合物を用いることができる。これらの化合物を用いることにより、タンパク質中のリジン残基に選択的に蛍光色素を結合させることができる。また、解析対象のタンパク質のＮ末端がフリーである場合、アミノ基を修飾することにより、タンパク質のＮ末端を同時に修飾することができる。このため、後述するスキャン（Ｓ１０４）および解析（Ｓ１０５）において、タンパク質のＮ末端とＣ末端を区別することができるため、より一層解析精度および確度を向上させることができる。【００９５】
アミノ基に対する上述の修飾物質のうち、スクシンイミドエステルはアミノ基に対する特異性を向上させることができるため好ましく用いられる。具体的な化合物として、たとえば２'，７'−Ｄｉｆｌｕｏｒｏｆｌｕｏｒｅｓｃｅｉｎ  ｃａｒｂｏｘｙｌｉｃ  ａｃｉｄ  ｓｕｃｃｉｎｉｍｉｄｙｌ  ｅｓｔｅｒや、５−Ｃａｒｂｏｘｙｆｌｕｏｒｅｓｃｅｉｎ  ｄｉａｃｅｔａｔｅ−Ｎ−ｈｙｄｒｏｘｙｓｕｃｃｉｎｉｍｉｄｅ  ｅｓｔｅｒ等を用いることができる。【００９６】
また、他の蛍光物質として、たとえばＦＩＴＣ（フロレセインイソチオシアネート）誘導体や、ＤＡＮＳＹＬ（ジメチルアミノナフタレンスルホン酸）誘導体、フルオレスカミン、ｏ−フタルアルデヒド等を用いることもできる。【００９７】
タンパク質の蛍光ラベルは、マーカーの種類に応じて既知の方法を用いて行うことができる。なお、タンパク質を予め変性させたのち、マーカーと混合してもよい。図１６Ａ〜図１６Ｃは、タンパク質のアミノ基の修飾手順を模式的に示す図である。図１６Ａは、未変性のタンパク質１０１を示す図である。タンパク質１０１をたとえば尿素や界面活性剤を含むバッファー中で変性させた状態で（図１６Ｂ）、マーカー１０３と混合すれば、露出したアミノ基に確実にマーカー１０３を修飾することができる（図１６Ｃ）。【００９８】
こうすれば、マーカーをさらに確実に特定のアミノ酸残基に結合または吸着させることができるため、解析精度を向上させることができる。なお、タンパク質の修飾に用いられなかった残存マーカーは、たとえば透析等の方法により除去することができる。【００９９】
ステップ１０２の展開は、たとえば以下の手順により行うことができる。図１７は、図１５におけるステップ１０２の手順を詳細に説明する図である。図１７において、まず、マーカーを修飾したタンパク質を、伸張し（Ｓ１１１）、基板上に付着させる（Ｓ１１２）。そして、伸張させた状態で修飾タンパク質を基板上に固定する（Ｓ１１３）。その後、修飾タンパク質の固定された基板の表面を水等で洗浄し（Ｓ１１４）、基板上に残存する他の物質を除去する。【０１００】
図１８Ａ〜図１８Ｂは、ステップ１０２において基板上にタンパク質が展開される様子を模式的に示す図である。図１８Ａは、基板１０７を示す図である。図１８Ｂは、基板１０７上で修飾タンパク質１０５を伸張させた様子（Ｓ１１１〜１１２）を示す図である。また、図１８Ｃは、図１８ＢのＡ−Ａ'方向の拡大断面図である。【０１０１】
基板１０７の材料は、シリコン、ガラス、石英、各種プラスチック材料、またはゴム等の弾性材料により構成される。プラスチック材料としては、成形加工が容易な材料が好ましく用いられ、たとえばＰＭＭＡ（ポリメタクリル酸メチル）、ＰＥＴ（ポリエチレンテレフタレート）、ＰＣ（ポリカーボネート）等の熱可塑性樹脂や、エポキシ樹脂などの熱硬化性樹脂等のプラスチック材料が例示される。【０１０２】
また、タンパク質１０１の解析においては、基板１０７の表面は、タンパク質が不可逆的に吸着する程度の疎水性を有することが好ましい。こうすれば、修飾タンパク質１０５の固定を容易に行うことができる。たとえば、基板１０７の表面に所定の疎水処理を施してもよい。また、基板１０７としてガラスを用いてもよい。基板１０７をガラスとすることにより、展開したタンパク質を後述するように容易な操作で表面に固定することができる。また、基板１０７の表面は親水性であってもよい。この場合、後述するように、基板１０７の表面に固定化試薬を導入することにより、修飾タンパク質１０５を固定化できる。【０１０３】
また、基板１０７の表面は、金（Ａｕ）等の金属により被覆することもできる。基板１０７表面は、清浄な状態に保たれることが好ましい。基板１０７をシリコンにより構成した場合、基板１０７の表面はシリコン酸化膜（ＳｉＯ２）により被覆された状態とすることもできる。【０１０４】
ステップ１１１〜１１２における修飾タンパク質１０５の伸張は、たとえば、基板１０７に低周波電界を印加した状態で、修飾タンパク質１０５を付着させることにより行うことができる。ここで、低周波電界とは、たとえば１００Ｈｚ以下の電界とすることができる。これにより、ランダムコイル状の修飾タンパク質１０５を一定の方向に伸張させることができる（図１８Ｂ）。【０１０５】
また、修飾タンパク質１０５を伸張させるために、たとえば、基板１０７に高電界を印加した状態で、基板１０７に修飾タンパク質１０５を導入することもできる。ここで、高電界とは、たとえば５００ｋＨｚ以上の電界とすることができる。これにより、修飾タンパク質１０５を伸張させることができる。【０１０６】
ここで、修飾タンパク質１０５の付着は、たとえば修飾タンパク質１０５を含む液体を基板上に塗布することによって行うことができる。塗布は、たとえばスプレー塗布とすることができる。また、付着は、修飾タンパク質１０５を含む液体中に基板を浸漬し、引き上げる方法によって行ってもよい。なお、修飾タンパク質１０５を含む液体中には、尿素や界面活性剤等、修飾タンパク質１０５の立体構造を破壊する物質を展開しておくことが好ましい。こうすることにより、修飾タンパク質１０５を確実に伸張させることができる。【０１０７】
また、修飾タンパク質１０５を伸張させるために、せん断応力を利用することもできる。たとえば、スプレーで修飾タンパク質１０５を噴霧して基板１０７表面に付着させる方法、基板１０７表面に流速を生じ、その中に修飾タンパク質１０５を導入して基板１０７表面に付着させる方法等がある。流速を生じさせるための方法の一つとして、たとえば基板１０７を回転させながら修飾タンパク質１０５を導入して基板１０７表面に付着させることができる。【０１０８】
また、基板１０７として弾性部材を用いて修飾タンパク質１０５を伸張させることもできる。図１９Ａ〜図１９Ｃは、修飾タンパク質１０５の伸張方法を説明するための図である。【０１０９】
図１９Ａに示した基板１０７の表面に修飾タンパク質１０５を固定する（図１９Ｂ）。ここでも、たとえば、低周波をかける、高電界をかける、せん断応力を利用する等の方法で修飾タンパク質１０５を伸張させた状態で基板１０７表面に固定する。【０１１０】
そして、図１９Ｂに示すように、基板１０７の側方に均等な力を加えて基板１０７を伸張させる。これにより、基板１０７が伸び、基板１０７表面に固定されていた修飾タンパク質１０５も伸張する（図１９Ｃ）。基板１０７をこのように伸張させる場合、基板１０７は、均一に伸張するとともに伸張後に収縮しないような材料により構成されるのが好ましい。このような材料として、たとえばＰＤＭＳ（ポリジメチルシロキサン）を用いることができる。このようにすれば、簡便な方法で修飾タンパク質１０５を伸張させることができる。【０１１１】
また、さらに、修飾タンパク質１０５を伸張させるために、メニスカス力を用いてもよい。図２０は、メニスカス力を用いた修飾タンパク質の伸張方法を模式的に説明する図である。図２０Ａは、基板１０７の表面に、修飾タンパク質１０５が伸張している様子を示す斜視図である。基板１０７の材料は、たとえばガラスとする。【０１１２】
図２０Ｂおよび図２０Ｃは、修飾タンパク質１０５の伸張過程を示す断面図である。まず、基板１０７を、修飾タンパク質１０５を含む液体中に浸漬する。すると、修飾タンパク質１０５が基板１０７表面に吸着する（図２０Ｂ）。そこで、基板１０７を所定の速度で上方に引き上げる。すると、引き上げる過程で吸着した修飾タンパク質１０５が基板１０７の表面で伸張され（図２０Ｃ）、図２０Ａに示される状態となる。【０１１３】
ステップ１１３の固定は、たとえば表面が疎水性の基板を用い、修飾タンパク質を付着させた後、これを乾燥させることによって行うことができる。伸張した修飾タンパク質では、疎水性領域が露出しているため、基板表面を疎水性とすることにより、容易に固定することができる。【０１１４】
また、タンパク質のシステイン残基がマーカー１０３で修飾されない場合、基板１０７の表面を金とすれば、フリーのチオール基を介して金−チオール結合を形成することができる。【０１１５】
また、基板１０７の表面に、修飾タンパク質１０５を固定するための固定化試薬を導入しておいてもよい。図２１Ａ〜図２１Ｃは、固定化試薬を導入した基板上に修飾タンパク質を固定させる様子を模式的に示す図である。この場合、まず図２１Ａに示した基板１０７上に固定化試薬１０９を導入する（図２１Ｂ）。そして、上述の方法を用いて修飾タンパク質１０５を含む展開液を展開することにより、基板１０７表面に固定化試薬１０９を介して修飾タンパク質１０５を伸張させ、そのまま固定することができる（図２１Ｃ）。【０１１６】
ステップ１１４の洗浄は、一度乾燥させた基板１０７の表面を超純水等で洗浄するステップである。乾燥により基板１０７の表面に修飾タンパク質１０５は不可逆的に吸着しているのに対し、展開液中に存在する界面活性剤等の物質は水中に再溶解または再分散するため、これらの共存物質を除去することができる。【０１１７】
図１５に戻り、ステップ１０３の検出は、マーカーとして蛍光物質を用いた場合、基板上に蛍光物質の励起波長を含む光を照射することによって行うことができる。蛍光法で検出することにより、検出感度を向上させることができる。このため、基板上に展開した修飾タンパク質の存在位置を、一分子ごとに検出することが可能となる。【０１１８】
ステップ１０４のスキャンは、たとえば修飾タンパク質の形状に沿って表面をＡＦＭ（原子間力顕微鏡）またはＳＴＭ（走査型トンネル顕微鏡）で観察することによって行うことができる。タンパク質の特定のアミノ酸残基にマーカーが修飾されているため、タンパク質の一次構造に沿ってスキャンした際に、マーカーが修飾されている箇所は修飾されていない箇所よりもかさ高となり、修飾タンパク質１０５の上方や側方に凸部を形成している。このため、修飾タンパク質の凹凸をスキャンすることにより、マーカーの修飾位置や、マーカー間の間隔等の情報を得ることができる。【０１１９】
ステップ１０５の解析は、ステップ１０４で得られた修飾タンパク質に関する情報に基づき、データベース等を参照して行うことができる。たとえば、マーカー間の間隔は、特定のアミノ酸残基間の間隔を反映しているため、タンパク質の一次構造に関するデータベースから、特定のアミノ酸残基の間隔がマーカーの間隔に一致するタンパク質を検索することにより、そのタンパク質を同定することができる。【０１２０】
このような手順で解析を行うことにより、タンパク質をたとえば１ｚｅｐｔｏモルレベルで解析することが可能となる。【０１２１】
タンパク質がたとえばＢＳＡ（ウシ血清アルブミン）である場合、尿素を含むバッファー中でリジン残基を２'，７'−Ｄｉｆｌｕｏｒｏｆｌｕｏｒｅｓｃｅｉｎ  ｃａｒｂｏｘｙｌｉｃ  ａｃｉｄ  ｓｕｃｃｉｎｉｍｉｄｙｌ  ｅｓｔｅｒで蛍光ラベルし、透析により未修飾の蛍光物質および塩類を除去する。そして、低周波電界を付与したガラス基板上に、得られた修飾ＢＳＡをスプレー噴霧により付着させる。修飾ＢＳＡは、基板表面で伸張した一本鎖の状態で付着する。その後、修飾ＢＳＡが付着した基板の表面を乾燥させる。基板表面を乾燥させることにより、修飾ＢＳＡが基板表面に不可逆的に吸着し、固定される。【０１２２】
基板表面を蛍光顕微鏡で観察し、修飾ＢＳＡの存在位置を確認し、確認された位置に存在する修飾ＢＳＡの一本鎖に沿ってその表面の凹凸をＡＦＭ観察する。すると、蛍光物質が付着している部分が凸部として観察される。この凸部間の間隔を計測すれば、ＢＳＡのリジン残基間の間隔のいずれかに略等しい値が得られる。【０１２３】
このように、本実施形態によれば、解析対象のタンパク質を修飾および変性させ、変性タンパク質１分子の存在位置を特定し、その骨格鎖に沿って顕微鏡観察をすることが可能となる。このため、タンパク質の一次構造等について、精度および確度の高い解析が可能となる。【０１２４】
［第六の実施の形態］
図２２は、本実施形態に係る生体高分子の解析方法の手順を示す図である。図２２のフローは、図１５のフローにおいて、ステップ１０１の修飾に次いで、試料中の複数の成分を分離する（Ｓ１０６）点、および、展開（Ｓ１０２）に先立ち前処理（Ｓ１０７）を行う点が異なる。試料として、たとえば組織抽出物や細胞抽出物等を用いることができる。【０１２５】
図２２において、ステップ１０６の分離は図２３または図２４のように行うことができる。図２３および図２４は、ステップ１０６の手順を詳細に示す図である。【０１２６】
図２３では、マーカーを修飾したタンパク質を二次元電気泳動により確認し（Ｓ１２２）、目的のスポットに含まれる修飾タンパク質を回収する（Ｓ１２３）。以上のステップは、タンパク質の二次元電気泳動に関する既知の方法を用いて行うことができる。たとえば、マーカーを蛍光物質とした場合、等電点および分子量の二次元でタンパク質をゲル電気泳動した後、蛍光物質の励起波長を含む光を照射し、スポット位置を確認することができる。そして、ゲルの厚さ方向に電圧を付与して修飾タンパク質を溶出するか、あるいは膜状に転写する等の方法で修飾タンパク質を回収すればよい。マーカーを蛍光物質とすることにより、スポットを確認するための染色が不要となるため、後のステップで染色に用いた物質を除去する必要がなく、簡便である。【０１２７】
また、図２４は、図２３において、二次元電気泳動の代わりにバイオチップを用いてタンパク質の分離を行う方法である。バイオチップを用いることにより、試料が微量である場合にも確実に成分を分離し、回収することができる。【０１２８】
図２２に戻り、ステップ１０７の前処理はたとえば図２５の手順で行うことができる。図２５は、ステップ１０７の手順を詳細に説明する図である。図２５において、分離、回収されたスポット中には、バッファー由来の塩等が含まれているため、脱塩を行う（Ｓ１３１）。【０１２９】
また、修飾タンパク質中にジスルフィド結合が存在すると、後のステップ１０２において基板上に展開する際の伸張の妨げとなる場合がある。そこで、ＤＴＴ（ジチオスレイトール）等の還元剤を添加して、ジスルフィド結合を還元する（Ｓ１３２）。なお、ここで添加した還元剤は、修飾タンパク質を基板上に固定した後、前述したステップ１１４において洗浄除去することができる。【０１３０】
本実施形態の解析方法は、試料を分離するステップを含むため、複数のタンパク質を含む試料中の各成分を分離し、それぞれについて解析を行うことができる。また、分離によりタンパク質の等電点や分子量等の情報を取得することができるため、これらの情報と基板上の修飾タンパク質の情報とを組み合わせることにより、より一層解析の幅や精度を向上させることができる。【０１３１】
［第七の実施の形態］
以上の実施形態ではマーカーを一種類用いる場合を例に説明したが、複数のマーカーを組み合わせて用いてもよい。複数のマーカーとして、解析対象のタンパク質の異なるアミノ酸残基をそれぞれ特異的に修飾する物質を用いる。複数のマーカーを用いる解析方法として、
（ｉ）一つの生体高分子を複数のマーカーにより修飾し、これを用いて解析する方法、
（ｉｉ）複数のマーカーのいずれかにより修飾された生体高分子のセットを用いて解析する方法、
が挙げられる。以下、これらについて順に説明する。【０１３２】
（ｉ）一つの生体高分子を複数のマーカーにより修飾し、これを用いて解析する方法
この場合、異なるアミノ酸残基を修飾する複数のマーカーとして、大きさまたは形状が異なる物質を用いる。こうすれば、修飾タンパク質をスキャンした際に、どの位置がどのマーカーにより修飾されているかを知ることができる。このため、試料が微量である場合にも、マーカーの配置状態に関する多くの情報を取得することができる。このため、解析の精度および確度を向上させることができる。【０１３３】
具体的には、たとえば、リジン残基に特異的に結合または吸着する蛍光物質とシステイン残基に特異的に結合または吸着する蛍光物質とを用いて、タンパク質一分子のリジン残基とシステイン残基を同時に修飾することができる。こうすれば、基板上の修飾タンパク質について、リジン残基間の間隔、システイン残基間の間隔、リジン残基とシステイン残基との間隔に関する情報が得られるため、より一層精度良くタンパク質の同定を行うことができる。【０１３４】
（ｉｉ）複数のマーカーのいずれかにより修飾された生体高分子のセットを用いて解析する方法
この場合、解析対象のタンパク質を含む試料をマーカーの数の組に分け、それぞれの組を異なるマーカーで修飾する。そして、得られたそれぞれの修飾分子について上述の方法により解析を行う。【０１３５】
マーカーごとに試料を分けることにより、それぞれのマーカーにより修飾されるアミノ酸残基が隣接している場合にも、確実にそれぞれの組については修飾を行うことができる。また、マーカーの分子サイズを異にする必要もない。【０１３６】
具体的には、たとえば、解析に供するタンパク質を含む試料を予め二分し、一方のリジン残基を修飾し、他方のシステイン残基を修飾することができる。こうすれば、リジン残基とシステイン残基が隣接して存在している場合にも、精度良く解析を行うことができる。【０１３７】
なお、本実施形態において、タンパク質のＮ末端あるいはＣ末端を修飾するマーカーと、特定のアミノ酸残基を修飾するマーカーとを組み合わせて用いてもよい。こうすれば、修飾タンパク質をスキャンした際に、Ｎ末端とＣ末端の識別が可能となる。また、これらの末端と特定のアミノ酸残基との位置関係に関する情報を取得することが可能となる。このため、より一層解析の確度および精度を向上させることができる。【０１３８】
以上、本発明を実施形態に基づいて説明した。これらの実施形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組み合わせにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。【０１３９】
たとえば、上記実施の形態では、タンパク質の同定を例に挙げて説明したが、他に、ペプチド、ポリペプチド、オリゴヌクレオチド、核酸等に適用することもできる。たとえば核酸の場合、塩基配列の一致性により高分子の同一性を判断する。
また、上記実施の形態で示した機能ブロック図において、インターフェイス４００、解析部２００および解析対象データ記憶部２１２、配列データ記憶部２１４は、同一のコンピュータに格納されていてもよいし、ネットワークを介して接続されたシステム内のいずれかにあってもよい。解析対象データ記憶部２１２は、たとえば、タンパク質の一次構造のデータライブラリ、ＤＮＡの塩基配列のデータライブラリ等が格納されたデータベースとすることができる。
上記実施の形態ではマーカー分子の結合によって生じた凹凸を検出したデータを用い、これを同定に用いる態様を示したが、これ以外のデータを用いることもできる。たとえば、リジンやシステイン等、タンパク質中の特定部位にマーカー分子を結合させた後、そのマーカー分子と相互作用する検出分子を先端に搭載した探針によりそのタンパク質上を走査し、これにより、上記特定部位の配置パターンを検出したデータを用いることもできる。
同定に用いる分析データを取得する工程に関し、タンパク質にマーカーを修飾する前に、予め酵素処理等によりタンパク質を断片化してもよい。こうすれば、各断片の長さと特定のアミノ酸残基の存在部位を組み合わせて解析することができる。このため、解析対象のタンパク質についてより一層多くの情報を取得することができる。このため、解析の確度および精度をさらに向上させることができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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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１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【国際調査報告】
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2005034004.tif 000029