(57)【要約】複合遺伝子学的分類において使用する方法および装置を開示する。１つの例示的実施例においては、方法は特定の二倍体ハプロタイプ対および特定の遺伝形質クラスに関連するサンプル集団における個人のカウントを含むサンプル集団から得られたデータを用いて行う。サンプル集団から得られたデータについてコレスポンデンス分析（ＣＯＡ）を（少なくとも部分的に）行うことにより、各二倍体ハプロタイプ対に対する第１の複数のｎ次元座標および各遺伝形質クラスに対する第２の複数のｎ次元座標を決定する。次に第１および第２の複数のｎ次元座標および個人のサンプルに由来する少なくとも２種の遺伝子の二倍体ハプロタイプ対に基づいて一次および二次曲線分類分析を実施する。好都合には、この方法を用いて個人のサンプルを遺伝形質クラスの１つに正確に分類することができる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも２種の遺伝子の各二倍体ハプロタイプ対および遺伝形質の各遺伝形質クラスの組合せの各々について、二倍体ハプロタイプ対および遺伝形質クラスの両方に関連するサンプル集団中の個人のカウントを含むサンプル集団のデータに基づく遺伝子分類における使用のための方法であって、
各二倍体ハプロタイプ対に関する第１の複数のｎ次元座標および各遺伝形質クラスに関する第２の複数のｎ次元座標を決定するよう、サンプル集団のデータに対してコレスポンデンス分析を実施する作業と、
コレスポンデンス分析から決定された第１および第２の複数のｎ次元座標および個人のサンプルに由来する少なくとも２種の遺伝子の二倍体ハプロタイプ対に対して一次および二次曲線分析を実施する作業とを包含する、方法。
【請求項２】
一次または二次曲線分析の実施に基づいて遺伝形質クラスの１つに個人のサンプルを分類する作業をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
各二倍体ハプロタイプ対が、統計学的に有意な二倍体ハプロタイプ対を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
一次または二次曲線分析を実施する作業が、
コレスポンデンス分析から決定された第１および第２の複数のｎ次元座標に基づいて分散−共分散マトリックスを生成する作業をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
コレスポンデンス分析を実施する作業が、
複数の遺伝子の各遺伝子について、
遺伝子内の二倍体ハプロタイプ対に相当する行および遺伝形質クラスに相当する列を有するデータテーブルを作成し、その際に、データテーブルの各データセルが二倍体ハプロタイプ対および遺伝形質クラスの両方に関連するサンプル集団中の個人のカウントを含むようにする作業をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
少なくとも２種の遺伝子の各二倍体ハプロタイプ対および遺伝形質の各遺伝形質クラスの組合せの各々について、二倍体ハプロタイプ対および遺伝形質クラスの両方に関連するサンプル集団中の個人のカウントを含むサンプル集団のデータを用いる方法に基づいて決定された個人に関する遺伝形質クラス識別書であって、該方法が、
各二倍体ハプロタイプ対に関する第１の複数のｎ次元座標および各遺伝形質クラスに関する第２の複数のｎ次元座標を決定するよう、サンプル集団のデータに対してコレスポンデンス分析を実施する作業と、
コレスポンデンス分析から決定された第１および第２の複数のｎ次元座標および個人のサンプルに由来する少なくとも２種の遺伝子の二倍体ハプロタイプ対に対して一次および二次曲線分析を実施する作業とを包含する、識別書。
【請求項７】
少なくとも一部のコレスポンデンス分析（ＣＯＡ）を実施する作業であって、該一部において
複数の遺伝子の各遺伝子について、
遺伝子内の二倍体ハプロタイプ対に相当する行および遺伝形質の複数の遺伝形質クラスに相当する列を有するデータテーブルを作成し、その際にデータテーブルの各データセルが、相当する二倍体ハプロタイプ対および相当する遺伝形質クラスの両方に関連するサンプル集団中の個人のカウントを含むようにし、
各遺伝子について生成された各表について、
データテーブル中のデータに基づいて各二倍体ハプロタイプ対に対する第１の複数のｎ
次元座標を決定し、
データテーブル中のデータに基づいて各遺伝形質クラスに対する第２の複数のｎ次元座標を決定する作業を包含する、遺伝子学分類における使用のための方法。
【請求項８】
第１および第２の複数のｎ次元座標に基づいて一次または二次曲線分類分析を実施する作業をさらに包含する、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
一次または二次曲線分類分析を実施する作業が、
コレスポンデンス分析から決定された第１および第２の複数のｎ次元座標に基づいた分散−共分散マトリックスを生成する作業をさらに包含する、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
各二倍体ハプロタイプ対および各遺伝形質クラスについて質量および慣性を計算する作業をさらに包含する、請求項７に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は２００１年１２月３日が出願日の「複合遺伝子学的分類子を構成するコレスポンデンス方法」と題した米国特許出願第６０／３３８，５２４号、２００１年１２月３日が出願日の「複合遺伝子学的分類子を構成する一次および二次曲線法」と題した米国特許出願第６０／３３８，４６８号、および２００２年５月２日が出願日の「複合遺伝子学的分類子を構築する複合コレスポンデンス分析および一次／二次曲線分析」と題した米国特許出願第６０／３７７，１６４号の優先権を主張する。
【０００２】
技術分野
本発明は概して遺伝子学的分類に関し、特に、サンプル集団の統計学的分析に基づく複合遺伝子学的分類の方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
遺伝子学的分類の目的は特定の遺伝形質（例えば眼球色）に関連する複数の形質クラス（例えばブラウン、ブルー、グリーン等）の１つに個人を正確に分類することが可能となることである。本出願は正確な遺伝子学的分類を生成または構築するための複合遺伝子学的分析およびソフトウエアの使用に関する。このような分類試験は個人化医薬および犯罪法医学の分野において特に価値ある用途を有している。
【０００４】
人はヒトゲノム中に存在するＤＮＡの３０億の文字中僅か０．１％以下の相違しか有していない。我々は遺伝子配列において９９．９％同一であるため、我々の特性を決定するのは０．１％である。我々の個性は目視による観察で明らかであり、ほぼ誰もが、人が異なる容貌、身長および肌色を有し、それらの特徴はある程度遺伝的である（例えば子供は他人よりもその親に似る傾向がある）ことを識別できる。
【０００５】
しかしながら、我々の個性が我々の特定の薬剤に応答し、これを代謝する能力の有無にまで及ぶものであることは、ほとんど識別できない。薬剤は、それらがヒト身体内に天然に存在しない化学物質であることから、「生体異物」と称される。生体異物代謝遺伝子はその唯一の目的がヒト身体内に存在する外来性化合物を解毒することである蛋白を生成し、そしてそれらは、人が多くの食品中に存在する有害物質（例えば多くの薬剤の誘導源であるタンニン類やアルカロイド類）を分解して排出できるように進化した。
【０００６】
薬剤代謝酵素の配列の多様性は薬剤応答における多様性の大部分を説明することがわかっているため、一般的な生体異物代謝遺伝子内の単一ヌクレオチド多形（ＳＮＰ）が価値ある薬剤応答に関連しているかどうか試験することができる。これを行うために、生体異物代謝遺伝子の数千のＳＮＰマーカーを調査することができる。一部の人が薬剤に良好に応答する（即ち特定のＳＮＰを有している）のに対し、その他が応答しない（即ち特定のＳＮＰを有さない）理由を明らかにするために、分類子試験を開発した。分類子試験はＳＮＰの遺伝子座において個人の配列を決定する手段となる「プローブ」と称する化学物質を含む。分類子試験は薬剤に対する患者の適性を処方前に決定することができる。このことは一般的には「個人化薬剤処方（ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄ  ｄｒｕｇ  ｐｒｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ）」と称される。
【０００７】
ＳＮＰおよびハプロタイプ系の詳細な分析がこのような試験の開発に先立って必要となる。「ハプロタイプ系」とは本出願においては、世界人口のうちのＳＮＰ遺伝子座の所定
のセットに対する対立遺伝子の二倍体（個人当たり２個）の相既知（ｐｈａｓｅ−ｋｎｏｗｎ）のハプロタイプの組合せのセットを指すための新造語である。ハプロタイプは特定の遺伝子フレーバーと捕らえてもよい。キャンディストアに多くのフレーバーのキャンディーがあるのと同じく、ヒトの集団においても多くの遺伝子フレーバーが存在する。「相（ｐｈａｓｅ）」とは染色体に沿った配列の線状のストリングを指す。ヒトは各染色体の２つのコピーを有しており、その１つは母親に由来し、他方は父親に由来する。
【０００８】
個人がそのゲノムにおいてテキストイラストレーション１において以下に示す二倍体配列を有すると仮定する。
【０００９】
【表１】
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【００１０】
（テキストイラストレーション１。仮定上の個人におけるＤＮＡ配列の仮定的ストリング。）
「センス鎖」とは父方および母方の染色体の双方に対して示される。この配列対は個人のゲノムを構成する３０億のヌクレオチド文字の小型のセグメントを示す二倍体の対と称される。位置２および８が人々（および実際はその人物）が多様性を示す位置である。多様性の各々の位置はＳＮＰ（単一ヌクレオチド多形）として知られており、それらにはテキストイラストレーション１に示す２種が存在する。位置２および８がヒトゲノムのこの領域における唯一のＳＮＰと仮定する。この場合、人々はストリング内の全ての他の文字において遺伝子配列が同一である。即ち、人類全体において、Ａのみが位置１に、ＧまたはＣのいずれかが位置２に、Ｔのみが位置３に観察される。慣例的に人物１はＳＮＰ１におけるＧ／Ｃヘテロ接合体およびＳＮＰ２におけるＣ／Ａヘテロ接合体と呼ばれる。
【００１１】
テキストイラストレーション１はテキストイラストレーション２において以下の通り書き直すことができる。
【００１２】
【表２】
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【００１３】
（テキストイラストレーション２。可変ヌクレオチドのみが示されているテキストイラストレーション１よりも人物１を指すより好都合な方法。ＧＣは人物１の母方の染色体の配列を指し（センス鎖のみを読む）、そして、ＣＡは人物１の父方の染色体の配列を指す（センス鎖のみを読む）。）
テキストイラストレーション２において、非ＳＮＰヌクレオチドの位置は簡便のため省略している。遺伝学においては書かれていないヌクレオチドは可変ではないと推定されていることから、テキストイラストレーション２は人物１の配列に関する情報をテキストイラストレーション１とまったく同じ量を含んでいる。ＳＮＰ１（位置２）およびＳＮＰ２（位置８）の間には７ヌクレオチド文字が存在するが、それらは各人で同じであり、従って、配列により表わされた領域のための一致したヒトゲノム配列の参照によって事実上は既知である。
【００１４】
テキストイラストレーション２における遺伝子型はテキストイラストレーション３において以下に示す別の態様で示すことができる。
【００１５】
【表３】
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【００１６】
（テキストイラストレーション３。人物１に関する慣例的に書かれたハプロタイプ対。）
配列ＧＣおよびＣＡはハプロタイプと称される。人物１は、各人と同様、２つのハプロタイプ＝１ＧＣハプロタイプおよび１ＣＡハプロタイプを有する。即ちこの個人はＧＣ／ＣＡ個人と称することができる。１つのハプロタイプは母親（母方）から、そしてもう１つは父親（父方）から誘導される。この表記法では父方のハプロタイプがＧＣまたはＣＡハプロタイプであるかどうかは不明である。
【００１７】
科学者が人々から遺伝子データを読み取る際には、一般的に人ごとに異なる位置のみを読み取る。この過程を「ゲノタイピング」と称する。人物１が母方染色体のこの領域にＧＣ配列を、父方染色体においてＣＡ配列を有すると読み取ることは極めて好都合であるが、技術的に最も現実的であるのは、ＳＮＰ１におけるヌクレオチド文字の二倍体対およびＳＮＰ２における文字の二倍体対を個々に読み取ることである。
【００１８】
従って、科学者が読み取るものをテキストイラストレーション４において以下に示す。
【００１９】
【表４】
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【００２０】
（テキストイラストレーション４。人物１からの遺伝子型読み取り。この個人はＳＮＰ１にＧおよびＣ、ＳＮＰ２にＣおよびＡを有する。）
テキストイラストレーション１、２および３から、遺伝子の慣例により記載すると、人物はＧＣ／ＣＡ個人であることがわかる。しかしながら、このことをテキストイラストレーション４に示される標記から識別することは、ＳＮＰ遺伝子型の数種類の組合せが可能であるため、より困難となっている。例えば、個人がＧＣ／ＣＡハプロタイプ対またはＧＡ／ＣＣハプロタイプ対を有するかどうかは不明であり、個人がＳＮＰ１においてＧおよびＣを、ＳＮＰ２においてＣおよびＡを有することがわかるのみである。しかしながら、よく知られた統計学的方法を用いることにより、ＧＡ／ＣＣ対ではなくＧＣ／ＣＡハプロタイプ対をその人物が実際に有していることを推量することが可能である。（Stephens, M., Smith, N. and P. Donnelly. （２００１）. A new statistical method for haplotype reconstruction from population data.  Am. J. Hum. Genet. 68:978-989）そのように推量すれば、テキストイラストレーション４はテキストイラストレーション１〜３と全く同じ情報を含んでいる。テキストイラストレーション４に示す遺伝子型は「相未知（ｐｈａｓｅ−ｕｎｋｎｏｗｎ）」遺伝子型と呼ばれるが、その理由は、ＳＮＰ遺伝子型がＧＣ／ＣＡまたはＧＡ／ＣＣハプロタイプ対の成分であるかどうか（推量よりも前に）不明であるためである。相がＧＣおよびＣＡであることが決定された後、各ハプロタイプは「相既知（ｐｈａｓｅ−ｋｎｏｗｎ）」の遺伝子型対であるといえる。
【００２１】
定義として、ハプロタイプは相既知遺伝子型の組合せよりなる。ハプロタイプ対は相既知遺伝子型の組合せの対よりなる。記載した例（テキストイラストレーション１〜４）においては、ゲノムの特定のセグメントに由来するＤＮＡの１４ヌクレオチド文字のストレッチ内に２ＳＮＰが存在する。しかしながら実際においては、遺伝子は１４ヌクレオチド
文字長より遥かに長く、そして、ＳＮＰは一般的に数百ヌクレオチド文字おきに１回認められる。
【００２２】
ヌクレオチド文字の長さとは無関係に、４ＳＮＰを含む遺伝子は、多数の２遺伝子座ハプロタイプ系、少数の３遺伝子座ハプロタイプ系、および１個の４遺伝子座ハプロタイプ系を有する。図１において、複数のＳＮＰ１０２を有する遺伝子１００はハプロタイプ系に関する概念を説明するために第２の例において示す。この第２の例においては、遺伝子１００は１０００ヌクレオチド長であり、水平ブロックとして示す。ＳＮＰ１０２から遺伝子１００に伸びる矢印は、異なる個人では異なっていると考えられる遺伝子配列内の４つのヌクレオチド位置を明示している。一方、残りの９９６ヌクレオチドは世界人口の種々の個人において同一である。実際は全ての既知のＳＮＰ遺伝子座は２対立遺伝子性であり、このことは、僅か２つの可能なヌクレオチドのみが集団においてその位置に認められことを意味する。
【００２３】
この例の目的のために、２対立遺伝子性の部位はＳＮＰ１＝（Ａ／Ｔ）、ＳＮＰ２＝（Ｇ／Ａ）、ＳＮＰ３＝（Ｃ／Ｔ）およびＳＮＰ４＝（Ｃ／Ｔ）と定義される。確率の法則により、この遺伝子１００は、２4＝１６の可能なｎ遺伝子座ハプロタイプ系を有する。これらのハプロタイプ系の１つは、
【００２４】
【表５】
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【００２５】
であり、これは４遺伝子座ハプロタイプ系である。ＳＮＰ１＝（Ａ／Ｔ）、ＳＮＰ２＝（Ｇ／Ａ）、ＳＮＰ３＝（Ｃ／Ｔ）およびＳＮＰ４＝（Ｃ／Ｔ）であるとすれば、このハプロタイプ系の部分である数種の成分ハプロタイプが存在する。例えば、
【００２６】
【表６】
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【００２７】
が挙げられる。
【００２８】
別のハプロタイプ系（２遺伝子座系）は、
【００２９】
【表７】
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【００３０】
である。
【００３１】
ＳＮＰ１＝（Ａ／Ｔ）、ＳＮＰ２＝（Ｇ／Ａ）、ＳＮＰ３＝（Ｃ／Ｔ）およびＳＮＰ４＝（Ｃ／Ｔ）であるとすれば、この特定のハプロタイプ系の部分である数種の成分ハプロタイプ
【００３２】
【表８】
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【００３３】
が存在する。
【００３４】
これらのハプロタイプ系の各々はむしろより多数のハプロタイプ対内に組み込むことができる多くの異なるハプロタイプ成分を有する。例えば、ＳＮＰ２：ＳＮＰ４ハプロタイプ系はＧＣ／ＧＣ対、ＧＣ／ＧＴ対、ＧＣ／ＡＣ対などを含む。
【００３５】
集団の遺伝子構造を具体化していた組み換えのような分散的な遺伝力（ｇｅｎｅｔｉｃ
ｆｏｒｃｅ）を無視すれば、１つのＳＮＰにおける配列は他のＳＮＰにおける配列とは独立していると考えられる。このことはＮ遺伝子座のハプロタイプ系に関して人間の集団において数種類の可能なハプロタイプが存在することを意味する。実際、確率の理論からは、２Nの可能性が存在する。例えば位置１がＡ／Ｔ、位置２がＧ／Ａ、位置３がＣ／Ｔおよび位置４がＣ／Ｔである４遺伝子座のハプロタイプ系については、２4＝１６の可能性
【００３６】
【表９】
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【００３７】
が存在する。
【００３８】
しかしながら実際においては、予測よりも少ないハプロタイプが集団には通常存在し、その理由は系統的な遺伝力（例えば集団のボトルネック、ランダムな遺伝子ドリフトおよび選択）が我々の集団の構造に寄与しているためである。この複雑性は、この分析に対して有意な影響を有さないため、無視できるものである。
【００３９】
前述したとおり、ある個人は二倍体対の形成のために各染色体の母方および父方のコピーの両方を有している。何れの人間の遺伝子型も、ハプロタイプ系に関しては、対として書かれる。ＡＧＣＣ／ＴＡＴＴと書かれる人物は、例えば、父親由来のハプロタイプ１つおよび母親由来の１つを有する。１６の可能なハプロタイプが存在するため、
【００４０】
【数１】
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【００４１】
の可能な二倍体ハプロタイプの組合せがヒト集団に存在する。即ち、４ＳＮＰより、我々はどのようにして集団内の人に１２４のタイプが存在し得るかを理解でき、その一部はＡＧＣＣ／ＡＧＣＣであり、別のものはＡＧＣＣ／ＡＧＣＴであり、更に別のものはＡＧＣＣ／ＡＧＴＴ等々である。ＳＮＰの数が４より大きい場合、数は急速に管理不能となる。例えば、遺伝子に８個のＳＮＰがある場合、２５６の可能なハプロタイプが存在し、集団内には数千種類の可能なハプロタイプ対が存在する。
【００４２】
従来の分析を用いて、科学者は場合により、あるハプロタイプ系が疾患状態の予測に有用であるかどうかを、あるハプロタイプ系に関する種々のハプロタイプを形質影響および非影響の個人が保有するかどうかを調べることにより、判断することができる。例えば、可能な値であるＧＣ、ＧＡ、ＣＡ、ＣＣを有するハプロタイプ系を考える。抗がん剤に対して良好な応答を示す人は常時ＧＣ／ＧＣハプロタイプ対を有することに科学者が気づいた場合、その科学者は薬剤に対する非応答に関するリスクマーカーとしてＧＡ、ＣＡおよびＣＣハプロタイプを識別したことになる。しかしながら、これは僅か４種の成分を有する比較的単純なハプロタイプ系である。
【００４３】
今度は１つのＳＮＰが非応答形質の原因である１０ＳＮＰハプロタイプ系を考える。図２を参照しながら、抗がん剤応答に関連するゲノムの領域における８ハプロタイプ系に関する４人からのハプロタイプ対のデータ２００を示す。これらの位置の各々はＤＮＡ配列のより大きいブロック内の対立遺伝子変異体を示す。人毎に同じであるヌクレオチド文字は慣例どおり省略する。人物１および３に関する列２の文字は抗がん剤への非応答をもたらす配列変異体２０２（Ｃ／Ｃ）を示す。応答状態は最後の列に示す。
【００４４】
図２に示すデータの４人物の群はより大きい患者群の代表としてよい。従来は、科学者はまずこれらの１０個の位置における各患者の遺伝子型を取得し、図２に示すとおりこれらの人物に関するハプロタイプを推量する。次に科学者は応答者を非応答者から分離し、２つの群の間にハプロタイプの構成の統計学的有意差が存在したかどうかを調べる。図２の例においては、人物２および４は応答者群に、そして、人物１および３は非応答者群に属する。２つの群を目視により比較した場合、他の位置の配列は群間で差が無いが、位置２の配列のみがこれらの間で異なっており、非応答者は位置２にＣ２個を有し、応答者は他の組合せ（たとえばＧ／Ｇ）を有する。
【００４５】
しかしながら、従来の分析の下では、大部分の遺伝学の研究者等は遺伝子ハプロタイプのレベルでは研究を行っていない。遺伝子の変異体を研究する研究者の四分の三は個々のＳＮＰに着目し、ＳＮＰ遺伝子型と形質との間の関連性を引きだそうとしている。このことは単純な遺伝学のアプローチと呼ばれ、これには２つの問題点がある。第１に、これらの研究は一般的に関連性を検出するための統計学的検出力、我々の近代的な集団の遺伝子構造を具体化した系統的な遺伝力によりハプロタイプ研究に付与された検出力を欠いているという難点を有する。第２に、これらは複雑な遺伝問題を解決するためには不適切である。ヒトの形質の大部分は遺伝子間（ＳＮＰと倍数性の問題のセット）および遺伝子内（即ち複数の遺伝子−遺伝子相互作用）の要因の複雑な関数であるため、これは重篤な制約となっている。
【００４６】
一方、遺伝子学者のほぼ四分の一がその研究をより高いレベルの複雑性において行っている。これらの遺伝子学者はＳＮＰではなくハプロタイプのレベルで遺伝的決定要因を考えており、そして、コンピュータ法を用いるか、直接生化学的手段を通じて、相を推論している。どのように相が決定されるかに関わらず、ハプロタイプ系は、通常は簡便性に基づいて定義される。遺伝子が例えばその配列全体を通じて３０ＳＮＰを有する場合、研究者は研究用のハプロタイプ形の要素としてこれらのＳＮＰの少数を選択すると考えられる。この選択過程は場合によりＳＮＰが発現された蛋白においてコーディング（アミノ酸）の変化をもたらすかどうかに基づくか、または、むしろ、選択されたＳＮＰが遺伝子配列を５’から３’末端まで十分カバーしているという事実に基づく。このアプローチの問題点はこれが幾分曖昧であり、遺伝子中の大部分のＳＮＰが特異的な組合せの範囲内で研究対象の形質に連結しているにも関わらずこれらを未試験のままとする点である。
【００４７】
大部分のヒトの遺伝子は約３０〜５０ＳＮＰを有する。即ち、このような遺伝子の変異
体が非応答の形質をもたらし、そしてこれにより、可変性が１個または２個のＳＮＰに起因するとされる場合、研究のために選択された大部分のハプロタイプ系が形質の予測のためには無意味なものとなってしまう（確率の法則による）。換言すれば、これらのＳＮＰよりなるハプロタイプに由来する対立遺伝子は形質とは統計学的に関連しない。（後者のポイントは連結不均衡（ｌｉｎｋａｇｅ  ｄｉｓｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ）と呼ばれる概念により若干複雑化されるが、これはここでの議論には大きく影響しない。）このことは、これらのＳＮＰを取り込んでいる多数の可能なハプロタイプ（即ち、それぞれ、２30〜２50、３０および５０のＳＮＰハプロタイプ系）および各遺伝子に対してヒト集団ではより多数のハプロタイプ対が存在するという観察結果からもたらされる。
【００４８】
これが難病および薬剤応答の形質を解決しようとする科学者にとって意味することは、ハプロタイプまたはハプロタイプ対と商業上関連性のあるヒトの形質との間の統計学的関連性を引き出す際に調べるべき膨大なデータが存在することである。大部分のヒトの遺伝子について、ヒト集団における可変の形質を説明するために使用できる多くのハプロタイプ系は、実際に説明するものの数より遥かに多い。このことは、現在の遺伝子研究に膨大な統計学的障壁をもたらしている。更にまた、形質は相互作用を示す数種の遺伝子により生じる場合が多い（即ちそれらが「複合的」である）。複数の遺伝子内で最適ハプロタイプ系を識別した後、次の問題点はこれらの遺伝子の全てがどのようにして供に作用することにより形質が生じるかである。
【００４９】
眼球色。虹彩の色素沈着は遺伝子学者および人類学者が長期にわたり関心を持ってきた複合遺伝形質であるが、なお完全に解明すべきものである。ユーメラミン（ブラウン色素）はメラニン形成細胞と称される特殊な細胞型においてメラノソームと呼ばれる特殊なリソゾーム内で合成される光吸収性の重合体である。メラノソーム内部において、チロシナーゼ（ＴＹＲ）遺伝子産物はチロシンの（３，４−ジヒドロキシフェニルアラニン即ちＤＯＰＡへの）律速的ヒドロキシル化および形成した生成物の（ＤＯＰＡキノンへの）酸化を触媒することによりユーメラミン合成の前駆体を形成する。主として重要ではないが、動物における色素沈着はＴＹＲ（または何らかの他の）遺伝子配列の単なるメンデル法則機能ではない。実際、人間および種々のモデル系における色素沈着形質の伝達遺伝子学の研究によれば、可変の色素沈着はその相互作用が極めて複雑であると考えられる複数の遺伝性因子の機能であることが示唆されている（Ａｋｅｙ  ｅｔ  ａｌ．，２００１；Ｂｒａｕｅｒ  ａｎｄ  Ｃｈｏｐｒａ，１９７８；Ｂｉｔｏ  ｅｔ  ａｌ．，１９９７；Ｓｔｕｒｍ  ｅｔ  ａｌ．，２００１；Ｂｏｘ  ｅｔ  ａｌ．，１９９７；Ｂｏｘ  ｅｔ  ａｌ．，２００１ａ）。例えば、ヒトの毛髪色（Ｓｔｕｒｍ  ｅｔ  ａｌ．，２００１）とは異なり、哺乳類の虹彩色の決定には優性の要素は無く（Ｂｒａｉeｒ  ａｎｄ  Ｃｈｏｐｒａ，１９７８）、そして、皮膚、毛髪および虹彩の色の間には所定の集団の個人内または個人間に相関がないと考えら得る。一方、集団間の比較によれば、良好な合致がみとめられており；より暗色の平均的虹彩色を有する集団はより暗色の平均的皮膚色調および毛髪色を示す傾向がある。このような観察結果は、種々の組織における色素沈着の遺伝子的決定因子は明確に区別され、そしてそのような決定因子は世界の種々の集団内のその分布を具体化している系統的力の共通のセットに付されていることを示唆している。
【００５０】
細胞レベルにおいて、健常なヒトにおける可変の虹彩色は、虹彩内の固定数の間質性のメラニン形成細胞の中のメラニン色素顆粒の種々の沈着の結果である（Ｉｍｅｓｃｈ  ｅｔ  ａｌ．，１９９７）。顆粒の密度は早期の小児期にまでに遺伝的に決定された水準に達し、通常は後世に渡り一定のまま存続する（Ｂｉｔｏ  ｅｔ  ａｌ．，１９９７参照）と考えられる。７０年代中期における血統の研究によれば、虹彩色の変動は２つの遺伝子座の機能であり、その１つは皮膚または毛髪に影響しない虹彩の色素脱着に関与する単一の遺伝子座、およびもう１つは全ての組織における色素の減少に関わる多面性遺伝子である（Ｂｒｕｅｓ，１９７５）。
【００５１】
色素沈着に関してこれまで学習されてきた大部分のものは人間およびモデル系、例えばマウスおよびショウジョウバエにおいて稀である色素沈着の欠損の分子遺伝子学的研究から引き出されたものであった。例えば、ヒトにおける眼・皮膚白皮症（ＯＣＡ）形質の詳細な分析によれば、大部分の色素沈着の欠損はチロシナーゼ（ＴＹＲ）陰性ＯＣＡのようなその表記法をもたらす１遺伝子（ＴＹＲ）における損傷によるものであった（Ｏｅｔｔｉｎｇ  ａｎｄ  Ｋｉｎｇ，１９９９；Ｏｅｔｔｉｎｇ  ａｎｄ  Ｋｉｎｇ，１９９３；Ｏｅｔｔｉｎｇ  ａｎｄ  Ｋｉｎｇ，１９９２；Ｏｅｔｔｉｎｇ  ａｎｄ  Ｋｉｎｇ，１９９１；ｗｗｗ．ｃｂｃ．ｕｍｎ，ｅｄｕ／ｔａｄ／の先天性色素欠乏症データベースを参照）。ＴＹＲはメラニン生合成の律速段階を触媒し、そしてヒトの虹彩が色素沈着する程度はＴＹＲのメッセージレベルの増幅と良好に相関している（Ｌｉｎｄｓｅｙ  ｅｔ  ａｌ．，２００１）。しかしなお、ＯＣＡ表現型の複雑さはＴＹＲが虹彩の色素沈着に関与する唯一の遺伝子ではないことを説明している（Ｌｅｅ  ｅｔ  ａｌ．，１９９４）。大部分のＴＹＲ陰性ＯＣＡ患者は完全に色素脱着されるが、暗色虹彩アルビノマウス（Ｃ４４Ｈ）およびそのヒト型ＩＢ眼・皮膚の対部分は虹彩を除き全ての組織における色素の欠乏を示している（Ｓｃｈｍｉｄｔ  ａｎｄ  Ｂｅｅｒｍａｎｎ，１９９４）。多くの他のＴＹＲ陽性ＯＣＡ表現型の研究によれば、ＴＹＲ以外に、眼・皮膚２（ＯＣＡ２）（Ｄｕｒｈａｍ−Ｐｉｅｒｒｅ  ｅｔ  ａｌ．，１９９４；Ｄｕｒｈａｍ−Ｐｉｅｒｒｅ  ｅｔ  ａｌ．，１９９６；Ｇａｒｄｎｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，１９９２；Ｈａｍａｂｅ  ｅｔ
ａｌ．，１９９１）、チロシン様蛋白（ＴＹＲＰ１）（Ｃｈｉｎｔａｍａｎｅｎｉ  ｅｔ  ａｌ．，１９９１；Ａｂｂｏｔｔ  ｅｔ  ａｌ．，１９９１；Ｂｏｉｓｓｙ  ｅｔ  ａｌ．，１９９６）、メラノコルチン受容体（ＭＣＩＲ）（Ｒｏｂｂｉｎｓ  ｅｔ  ａｌ．，１９９３；Ｓｍｉｔｈ  ｅｔ  ａｌ．，１９９８；Ｆｌａｎａｇａｎ  ｅｔ  ａｌ．，２０００）およびアダプチン３Ｂ（ＡＰ３Ｂ）遺伝子座（Ｏｏｉ  ｅｔ  ａｌ．，１９９７）並びに他の遺伝子（Ｓｔｕｒｍ２００１により検討）が正常なヒトの虹彩色素沈着に必要であることが分かっている。ショウジョウバエにおいては、その色素沈着の欠損はメラニン形成細胞における種々の細胞過程に寄与する８５を超える遺伝子座における突然変異に起因するとされている（Ｏｏｉ  ｅｔ  ａｌ．，１９９７；Ｌｌｏｙｄ  ｅｔ  ａｌ．，１９９８）が、マウスの試験によれば、約１４の遺伝子が脊椎動物における色素沈着に優先的に影響し（Ｓｔｒｕｍ  ２００１における検討）、そして、ＴＹＲおよび他のＯＣＡ遺伝子の本質的に異なる領域が種々の組織における色素沈着を決定する際に機能的に不等であることを示唆している。
【００５２】
色素沈着遺伝子は十分解明されているものの、本研究にいたるまでは、１０数個程度のＳＮＰ対立遺伝子が健常白人集団における虹彩色の天然の分布に弱く関連していることが知られているのみであった。その理由は、虹彩色の天然の変動を説明しようとする大部分の研究が単純な遺伝子学的アプローチ、例えば、ＴＹＲ（）、ＭＣ１Ｒ（Ｖａｌｖｅｒｄｅ  ｅｔ  ａｌ．，１９９７）およびＡＳＩＰ（）遺伝子を含む単一の遺伝子における単一のＳＮＰ分析に着目していたためである。新しい複合遺伝子学的方法論を開発し、そして、可変の虹彩色の遺伝子的特徴を識別しモデリングするための系統的な方法を採用することにより、以前よりも複合的な遺伝子的レンズの多くを介して問題が分析されている。しかしなお、結果の大部分は過去の文献と合致している。
【００５３】
ＴＹＲ発現産物はチロシンからのユーメラミンの合成をもたらす触媒連鎖における律速段階であるが、他の研究者等による過去の研究は、ＴＹＲ多形はヒトの色素沈着の正常な変動の根拠となる原理的な（即ちペネトラントの）成分であるという「単純化した」仮説を偽りであるとしてきた（Ｓｔｒｕｍ）。我々の研究はまたＴＹＲ遺伝子における可変の虹彩色のペネトラントの遺伝子的特徴を識別できなかった。更にまた独立してペネトラントの遺伝子的特徴を識別するための系統的なアプローチは、Ｖａｌｖｅｒｄｅ  ｅｔ  ａｌ．，１９９５およびＫｏｐｐｕｌａ  ｅｔ  ａｌ．，１９９７により説明された「赤毛
」ＳＮＰ対立遺伝子が実際に虹彩色に関連していることを確認している。しかしながら、これらの単純な遺伝子指向の分析であっても現在の所見により拡張されている。虹彩色に関連するＴＹＲ遺伝子内にはＳＮＰまたはハプロタイプは存在しないが、ＴＹＲ対立遺伝子は虹彩色の推量のために複合遺伝子学的解釈範囲内で重要である。２つの「赤毛」ＳＮＰが実際に天然の虹彩色（アイルランド人）に関連しているが、それらはＭＣ１Ｒ遺伝子の別のコーディング変化の多遺伝子座の解釈範囲内で白人の虹彩色にもっとも強力に関連していると考えられ、そしてその後も、僅か一撃のより大きい肖像を示している。
【００５４】
実際、本明細書に記載した研究から得られるべき１つの重要なポイントは、個々の遺伝子のレベルにおいて可変の虹彩色を論じることは、形質の複雑性のために、非論理的である点である。当然のことながら、ＴＹＲおよびＭＣ１Ｒの何れも、そして、この問題については、我々が検討した他の遺伝子の何れも、それら自体について虹彩色を予測するために極めて重要である。これは得られたベイズの条件付き確率により示されており、これは最も強力に関連する対立遺伝子（ペネトラント遺伝子的特徴）についても独立した分類子として使用するには低値すぎるものであった。どの複合的表現型の分散も付加的、優性、上位性の遺伝子分散（環境の分散に加えて）の関数であり、そして、良好な複合遺伝子学的分類子は推量を行う際にこれら３つの成分の各々を捕獲しなければならず、そして、開発された本発明の分類子はこれが可能であると考えられる。付加的成分は多遺伝子座の対立遺伝子（ハプロタイプ）の分析を介して最も効率的に捕獲でき、そして、優性成分は、その成分が各重要領域の多遺伝子座の遺伝子型のコード化であるベクトルとして個体を表示することにより捕獲される。
【００５５】
色素の突然変異に関する研究は遺伝子の小さいサブセットがマウスおよび人間における破滅的な色素沈着の欠損の大きな原因となっていることを明確化しているが、これらの遺伝子内のＳＮＰがヒトの虹彩色における天然の変動に寄与しているか（または関連しているか）どうか、またその程度については、不明のままである。ブラウンの虹彩の遺伝子座はＭＣ１Ｒ遺伝子を含む区間に局在しており（Ｅｉｂｅｒｇ  ａｎｄ  Ｍｏｈｒ，１９９６）、そして、ＭＣ１Ｒ遺伝子内の特異的な多形は比較的隔離されたアイルランドの集団内の赤毛とブルー虹彩に関連していることが分かっている（Ｒｏｂｂｉｎｓ  ｅｔ  ａｌ．，１９９３；Ｓｍｉｔｈ  ｅｔ  ａｌ．，１９９８；Ｆｌａｎａｇａｎ  ｅｔ  ａｌ．，２０００；Ｖａｌｖｅｒｄｅ  ｅｔ  ａｌ．，１９９５；Ｋｏｐｐｕｌａ  ｅｔ  ａｌ．，１９９７）。ＡＳＩＰ多形はまた近年、ブラウンの虹彩および毛髪色の双方に関連している可能性があることが報告されている（Ｋａｎｅｔｓｋｙ  ｅｔ  ａｌ．，２００２）。しかしながら、これらの対立遺伝子の各々のペネトラントは低く、そして、一般的に、それらはヒト集団内の虹彩色の全体的変動の極めて少量のみを説明すると考えられる（Ｓｐｒｉｔｚ  ｅｔ  ａｌ．，１９９５）。遺伝子および形質に関するもののような研究は、変異体遺伝子の遺伝子座を説明する対立遺伝子が決定的かつ焦点となる対象として考えられるという点において、遺伝子中心的である。
【００５６】
今日まで、このような方法は十分機能しなかった。大部分のヒトの形質が複合的であり、そして、遺伝子の全体がその部分より大型である場合が多いため、遺伝子の複雑性（例えば優性および上位の遺伝子の分散の成分）を丁寧に取り扱っているインシリコの遺伝子データのスクリーニングのための革新的なゲノミックス系の研究デザインおよび分析方法が必要とされている。
【００５７】
コレスポンデンス分析。多次元分析のための方法論として、種々の遺伝子におけるハプロタイプ系と遺伝形質の間の関係を発見するためにコレスポンデンス分析（ＣＯＡ）を使用することが考えられる。ＣＯＡは変数内および変数間の関連性を判別することができる態様においてデータマトリックスの空間的表示を作成するために使用される。ＣＯＡは種々の研究者により、最も顕著には、１９９２年出版のＪ．Ｐ．Ｂｅｎｚｅｃｒｉ，“Ｃｏ
ｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｃｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｈａｎｄｂｏｏｋ”（Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ：ｔｅｘｔｂｏｏｋｓ  ａｎｄ  ｍｏｎｏｇｒａｐｈｓ，Ｖｏｌｕｍｅ  １２５，Ｍａｒｃｅｌ  Ｄｅｋｋｅｒ，Ｉｎｃ．，Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ）およびＧｒｅｅｎａｃｒｅ，Ｍ．Ｊ．，“Ｔｈｅｏｒｙ  ａｎｄ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ
ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｃｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ”  ｈａｎｄｂｏｏｋ（Ａｃａｄｅｍｉｃ，Ｌｏｎｄｏｎ，１st  Ｅｄｉｔｉｏｎ）により記載されている。ＢｅｎｚｅｃｒｉおよびＧｒｅｅｎａｃｒｅ両氏により記載された方法は非陰性（非負数）カウントおよび非陰性（非負数）連続測定を有する種々のデータに適用される。しかしながら、ゲノミクスのデータ、そして特に集団遺伝子データに関するものの分析のためには、特殊な考えおよびアプローチを行わなければならない。
【００５８】
ＣＯＡは一般的に種々の解釈を描くことができるキャンバスを提供する。種々の判別式をＣＯＡと供に用いることにより予測を行うための規則を設定することができる。例えば、医療関連の１つの研究においては、特定の治療を受けている患者に対してデータ群を作成し、医療関連の種々の属性値を確認されている。患者の生存率は変数の性質のプロット軸の１つであり、その担体の線分はこの軸に高度に相関していた。研究の目的は、ある治療が行われる場合のその生存「値」が学習されるように個人が最も類似する患者群への種々の定性的および定量的な属性のＣＯＡに基づいて患者の分類を可能とすることである。
【００５９】
分子生物学の分野内では、数人の研究者等が遺伝子発現と細胞状態の間の関連性を引き出すためにＣＯＡまたは類似の方法を使用している。例えば、Ｆｅｌｌｅｎｂｅｒｇ，Ｋ．ｅｔ  ａｌ．，Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｃｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｐｐｌｉｅｄ  ｔｏ  ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ  ｄａｔａ，ＰＮＡＳ  ９８（１９）：１０７８１−１０７８６；およびＡｌｔｅｒ，Ｏ．ｅｔ  ａｌ．，Ｓｉｎｇｕｌａｒ  ｖａｌｕｅ  ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｇｅｎｏｍｅ−ｗｉｄｅ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｄａｔａ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ａｎｄ  ｍｏｄｅｌｉｎｇ，ＰＮＡＳ  ９７（１８）：１０１０１−１０１０６を参照することができる。これらの応用法は大きく異なる増幅率で発現された遺伝子を考慮することにより分析の偏向を回避するために種々の規格化ルーチンを必要としていた。Ａｌｔｅｒ，Ｐａｔｒｉｃｋ  ＢｒｏｗｎおよびＤａｖｉｄ  Ｂｏｓｔｅｉｎのみが遺伝子発現データの分析に単数値分解法を適用していた。使用されたその方法は主軸上への分解による複合データの次元をスケールダウンしていた。これらの方法によれば、短数値の分解は、パラメータを異なるように測定する集団の遺伝子学に直接関連していないゲノムワイドの発現データの処理およびモデリングのための有用な数学的枠組みを与える。
【００６０】
しかしながら、遺伝子発現データは集団遺伝子データからは本質的に異なっている。遺伝子発現は増幅率の尺度であり、集団の遺伝子データは状態の尺度である。このことは標準化および規格化に異なる尺度を要するだけでなく、集団遺伝子データを説明するために用いるパラメータも異なるのである。例えば、連結の不均衡は遺伝子状態の間の関係を説明するために有用であるのみのパラメータであり、遺伝子発現分析には使用できない。連結不均衡定数の点においてコードされた遺伝子状態、または他の遺伝子パラメータ、例えば対立遺伝子頻度、ハプロタイプ樹形図位置等を分析する能力は、生物学におけるＣＯＡの過去の適用とは有意に異なる重要な特徴である。遺伝子発現分析はまた列ごとに有意差のない遺伝子の非有意の「ｅｉｇｅｎｇｅｎｅｓ」または行（ハイブリダイゼーションまたは細胞の状態）のフィルター処理を必要とする。このことを、他の分析技術から表現型の特徴であることが既に知られている、即ち、行の値は列の値に関して独立して分布していないことが既に知られている、遺伝子因子に対するモデリングツールとしてのＣＯＡの適用と比較してみる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００６１】
遺伝子モデリングのための良好な数理学的ツールは、現在は存在せず、そして、この必要性が今回の適用において記載された本発明の方法および装置が意図するところである。
【課題を解決するための手段】
【００６２】
コレスポンデンス分析および一次および二次曲線分析に基づいた複合遺伝子学的分類のための方法および装置を記載する。１つの例示的実施例において、該方法は、少なくとも２種の遺伝子の各二倍体ハプロタイプ対および遺伝形質の各遺伝形質クラスの組合せの各々につき、特定の二倍体ハプロタイプ対および特定の遺伝形質クラスに関連するサンプル集団における個人のカウントを含むサンプル集団から得られたデータを用いて行う。サンプル集団から得られたデータについてコレスポンデンス分析（ＣＯＡ）を行うことにより各二倍体ハプロタイプ対に対する第１の複数のｎ次元座標および各遺伝形質クラスに対する第２の複数のｎ次元座標を決定する。次に第１および第２の複数のｎ次元座標および個人のサンプルに由来する少なくとも２種の遺伝子の二倍体ハプロタイプ対に基づいて一次または二次曲線分析を実施する。好都合には、この方法を用いて個人のサンプルを遺伝形質クラスの１つに正確に分類することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６３】
患者がどのように薬剤に応答し、そして、彼らが疾患を獲得するかどうかは、大部分は彼らの遺伝的背景の関数である。多くの臨床上関連するヒトの形質に対する遺伝子的解決法を開発することには大きな利点がある。しかしながら、上述の通り、この分野における問題点は大部分の遺伝子研究が単純な遺伝子学の用語において行われており、そして、研究者等が使用できるツールの大部分が単純な遺伝子学的ツールである点である。大部分のヒトの形質は複雑（複数の遺伝子配列が関与）であり、そして、複雑なゲノミックスデータの単純な遺伝子学的分析では患者の分類のために用いるのに十分高感度または正確である分類子が得られることは稀である。ヒトゲノム地図が存在することで、かつては不可能であったスケールで複雑な遺伝子分析が可能となったが、その潜在性を実感するためには、研究者等は複雑な遺伝子学的用語におけるゲノミックスデータをどのようにして研究するかを学習しなければならない。近い将来において、医師は患者が一方の薬剤投与または他方に応答するかどうか、または特定の薬剤投与が患者において副作用を誘発するかどうかを調べるために患者分類子を使用するようになる。医師はまた、その遺伝子背景にのみ基づいて患者における疾患を予測することが可能となるであろう。
【００６４】
好都合なことに、複雑な遺伝形質を解明するための最も情報性の高いハプロタイプ系（または「遺伝子特徴」）を高密度のＳＮＰアレイから識別し、個人／患者分類のためのコレスポンデンス分析（ＣＯＡ）法、もしくは一次／二次分析法、または組み合わせのアプローチを実行するための新規であり優れたソフトウェア系の方法が開発されている。最適ハプロタイプ特徴が識別されれば、別の分析方法を用いて患者の分類子試験の開発が行える。ハプロタイプ系は、通常、最大の情報内容を得るために他のアルゴリズムを用いて予め選択される。本明細書に記載した方法の目的は、形質を説明するためいかにして共に最も適合するかを決定することである。本明細書に記載した方法は、極めて早期の複雑な遺伝子分析のツールに属する。これはそのまま、かつて無い感度、特異性および精度の分類子試験の作成を可能とする。最も高感度で、特異的で正確な試験用製品は食品医薬品局（ＦＤＡ）の調査に合格し、将来の臨床現場における商品化が可能であるため、本明細書に記載したツールは多大な経済的利点をもたらす。
【００６５】
眼球色。特に新しい集団遺伝子学のアプローチは可変のヒト虹彩の色素沈着のペネトラントの「遺伝子的特徴」を識別するために開発されている。潜伏する遺伝子的特徴は推量を通じて識別されており、そして、両方の種類の特徴が虹彩色の正確な推量のための複合遺伝子学的分類子を開発するための加重二次曲線判別法を用いてモデル化されている。結
果によれば、数種のヒト色素沈着遺伝子の数千の可能な対立遺伝子組合せのうち、僅か１２通りのみが、これらの遺伝子８個内においてヒト虹彩色の性格で感度の高い推量のために必要である。
【００６６】
再配列決定のための標本がＣｏｒｉｅｌｌ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｃａｍｄｅｎ，Ｎｅｗ  Ｊｅｒｓｅｙ，ＵＳＡから得られている。ＳＮＰ評点のための標本は種々の年齢、性別、毛髪、虹彩および皮膚色調の個人等より、ＩＲＢ指針の下のインフォームドコンセントにより収集されている。標準的なＤＮＡ単離法（Ｑｉａｇｅｎ  Ｉｎｃ．）を用いてＤＮＡを調製した原料となる標本に対し、匿名の独特の識別子を割り付けた。
【００６７】
ＳＮＰの発見については、６７０個人の他民族パネルに由来する近位のプロモーター、各エクソンおよび３’ＵＴＲ配列を増幅することにより種々の遺伝子に関する垂直的な再配列決定を行った。ＰＣＲ増幅は製造元のガイドライン（Ｓｔｒａｔａｇｅｎｅ）に従って、ｐｆｕ  Ｔｕｒｂｏポリメラーゼを用いて行った。我々が擬似遺伝子を同時増幅したりリピート内から増幅したりしていないことを確認するために、ゲノム内の相同配列に留意した態様で再配列決定プライマーを設計するためにプログラムを開発した。ＢＬＡＳＴ検索は使用した全てのプライマーの特異性を確認するものであった。増幅産物をｐＴＯＰＯ（Ｉｎｖｉｔｒｏｇｅｎ）配列決定用ベクターにサブクローニングし、９６種のインサート陽性コロニーをプラスミドＤＮＡ単離のために生育させた。ＡＢＩ３７００およびＰＥ  Ａｐｐｌｉｅｄ  ＢｉｏｓｙｓｔｅｍｓのＢＤＴ化学法を用いて配列決定し、配列を商業用の関連データベースシステム（ｉＦＩＮＣＨ，Ｇｅｏｓｐｉｚａ，Ｓｅａｔｔｌｅ，Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，ＵＳＡ）に寄託した。配列間の品質保証された不一致を識別するための別の開発プログラム用いてＰＨＲＥＤ認定配列をアラインし、分析した。
【００６８】
遺伝子タイピングについては、第１ラウンドのＰＣＲを高精度のＤＮＡポリメラーゼｐｆｕ  ｔｕｒｂｏおよび同族再配列決定用プライマーを用いてこれらのサンプルに対して実施した。得られるＰＣＲ産物の代表をアガロースゲル上で確認し、第１ラウンドのＰＣＲ産物を希釈し、そして、ホスホチオン化されたプライマーを取り込む第２ラウンドのＰＣＲのための鋳型として使用した。遺伝子タイピングは個人のＤＮＡ標本に対し、Ｏｒｃｈｉｄ１塩基プライマー伸長プロトコルおよびＳＮＰｓｔｒｅａｍ２５Ｋ／Ｕｌｔｒａ  Ｈｉｇｈ  Ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ（ＵＨＴ）機器（Ｏｒｃｈｉｄ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ，Ｐｒｉｎｃｅｔｏｎ，Ｎｅｗ  Ｊｅｒｓｅｙ，ＵＳＡ）を用いて行った。
【００６９】
ハプロタイプ頻度は関数ｐi＝（ｘi／ｎ）を用いて計算し、ここでｘiは群における患者ｎ人の内にハプロタイプｉが観察された回数である。随伴（ｃｏｎｔｉｎｇｅｎｃｙ）分析については、ピアソン試験を用いて遺伝子型と眼球色との間に関連性がないという帰無仮説を検定した。特定の遺伝子型と眼球色との間の関連性もまた測定し、大サンプル理論に関してＮ（０，１）分布に従うと推定される調節残渣（ａｄｊｕｓｔｅｄ  ｒｅｓｉｄｕａｌｓ）を計算することにより定量した。９５％信頼区間は多重ロジスティック回帰分析を行うことにより決定し、ここで、条件付け確率の推定およびこの方法により得られたその９５％信頼区間は、サンプル比率と比較した場合、標準誤差および信頼区間がセルの頻度（ｎij）よりはむしろ合計のサンプルサイズ（ｎ）に基づけばより小さいという意味において、より安定であるといえる。個人のハプロタイプは相未知遺伝子型から数理学的ハプロタイプ再構築法を用いて推量した（Ｓｔｅｐｈｅｎｓ  ａｎｄ  Ｄｏｎｎｅｌｌｙ，２００１）。
【００７０】
可変の虹彩色の有用な遺伝子的特徴を識別するために、種々の形質値の個人を統計学的に分割する能力について各遺伝子内の全ての可能なＳＮＰ組合せのハプロタイプ対立遺伝子を試験するために実験的アプローチを使用した。スクリーンの目的は、可変の虹彩色に遺伝子の対立遺伝子が関連しているかどうか、そして、もしそうであれば、どのＳＮＰ組
合せが虹彩色に最も強力に関連している対立遺伝子を有しているかを識別することであった。これらのＳＮＰ組合せの予測される相既知対立遺伝子を可変虹彩色の「遺伝子的特徴」と記載した。ＳＮＰ組合せ自体は「特徴ＳＮＰ組合せ」と記載した。
【００７１】
各遺伝子につき、全ての可能なｎ遺伝子座ＳＮＰ組合せのリストを作成した。システムは反復により、
ａ）無作為にｎ遺伝子座ＳＮＰ組合せを選択し；
ｂ）このＳＮＰ組合せに関して各個人のハプロタイプ相を推定し（ｎ＞２である場合、Ｓｔｅｐｈｅｎｓ  ａｎｄ  Ｄｏｎｎｅｌｌｙ，２００１の記載したアルゴリズムを使用）；
ｃ）明および暗の群について推量ハプロタイプ対をカウントし；
ｄ）対Ｆ統計値およびフィッシャーの直接確率検定統計値をハプロタイプ対について（「多遺伝子座遺伝子型」）、そしてカイ自乗調節残渣統計値を個人のハプロタイプについて計算することにより、明（ブルー＋グリーン＋ヘーゼルの虹彩）および暗（ブラック＋ブラウン）の虹彩色調の個人の間に有意な対立遺伝子の差があるかどうかを調べ；
ｅ）遺伝子内の全ての可能な組合せが試験されるまで次のｎ遺伝子座ＳＮＰ組合せについて処理を反復した。
【００７２】
処理を各遺伝子につき反復した。虹彩色調に統計学的に関連（ｐ値＜０．０５）していた対立遺伝子を有するＳＮＰまたはＳＮＰ組合せを「特徴ＳＮＰ組合せ」および／または有意な調節残渣を有するその対立遺伝子を可変虹彩色の「遺伝子的特徴」として認識した。全ての可能なｎＳＮＰ組合せを試験しなければならないこと（これは数理学的に集約的となる）を回避するために、全ての可能な２ＳＮＰハプロタイプをまず試験し、そして、これらの結果を使用してより高次のＳＮＰ組合せのその後の試験の指針とした。１つより多い「遺伝子的特徴」が遺伝子内に識別された場合（即ち、重複ＳＮＰセットの場合）、遺伝子内で最低（かつ有意）のｐ値を有する非重複ＳＮＰ組合せのセットを選択した。遺伝子内に複数の非重複特徴が認識された場合は、遺伝子型形質クラスのサンプルサイズおよび対立遺伝子の複雑性は、単一の対立遺伝子（ｎ＋ｍ＋・・・）遺伝子座ＳＮＰ組合せを、成分（ｎ遺伝子座、ｍ遺伝子座・・・）組合せ自身よりも弱く形質値と関連させた場合が多かった。このような場合、（ｎ，ｍ，・・・）の組合せの各々を単一の（ｎ＋ｍ＋・・・）の特徴に渡る「遺伝子的特徴」として選択する。
【００７３】
識別された遺伝子的特徴を確認して有効化するために、ハプロタイプの樹形図のネステッド随伴分析を行った。このために、検出および非検出の突然変異の両方が集団の進化上の歴史のある地点における表現型作用の潜伏的寄与体であり、そして、これらの突然変異はハプロタイプ樹形図により示される歴史的構造内に包埋されていたと仮定した。分岐型はＰＡＵＰ Ｖｅｒ．４．０ｂ８ソフトウエア（アウトグループ法またはネイバージョイニング（ＮＪ）法）により得た。ネステッド樹形図は以下の４種の方法、即ち（ｉ）最大倹約（Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｐａｒｓｉｍｏｎｙ）、（ｉｉ）ネイバージョイニング、（ｉｉｉ）最尤度法、および（ｉｖ）ベイズ法の各々に基づいて得た。一般的に、ネステッド統計分析が最良の結果を与えた樹形図を用いた。ネステッド随伴分析は別の文献記載の方法により実施した（Ｔｅｍｐｌｅｔｏｎ  ｅｔ  ａｌ．，１９９７）。
【００７４】
一般的アプローチ。本方法に使用されるソフトウェアの一般的コンポーネントには、（１）所定の問題に関する関連の遺伝子的および表現型（形質）のデータを取り出すデータベース管理が包含される。ユーザは検討すべきマーカー（即ち特定の遺伝子内にあるもの）および形質を、グラフィカルユーザインターフェイスを介して定義する；（２）問題の定義、データ収拾およびデータ分析の経路に沿った各段階の目視による検査のためのテキストファイルレポートを作成するための工程；（３）分析のためのハプロタイプ系を選択し、ハプロタイプ系を試験するための関連データを組織化し、分析のためのハプロタイプ
系を統計学的に計算し、そして、ハプロタイプ系識別子および関連の統計学的尺度を保存する動的に更新される結果ファイルを作成する工程；（４）「トレーニング」セットと考えることができるデータを参照しながら未知のものの分類を行うために最も有用なハプロタイプ対の組合せを選択する工程を包含する。
【００７５】
図３は本発明を具現化するコンピュータシステム３００のブロック図である。コンピュータシステム３００はネットワーク３０２およびネットワーク３０２内のホストコンピュータ３０４および３０６を含む。中枢的アクセスが可能なサーバ３０８およびデータベース３１０もまたネットワーク３０２内に接続されている。ホストコンピュータ３０４および３０６の各々は１種以上のコンピューティングデバイスおよびデータベースを含む。例えば、ホストコンピュータ３０４はコンピューティングデバイス３１２およびデータベース３１４を含み、ホストコンピュータ３０６はコンピューティングデバイス３１６およびデータベース３１８を含む。コンピューティングデバイスはパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ラップトップコンピュータまたはハンドヘルドのワイアレスデバイス等のいずれかの適当なコンピューティングデバイスを含んでよい。データベース３１０のようなデータベースはサンプル集団１つ以上の個人の遺伝子、遺伝子型および表現型のデータを保存している。本発明のソフトウエアは、好ましくは例えばコンピューティングデバイス３１２またはネットワーク３０２のサーバ３０８と接続して使用され、これらにおいて実行される。好ましいコンピュータシステムを図３との関連において提示し、説明するが、変更は可能であるのみならず、当業者の知るとおり多様に行える。
【００７６】
本明細書に記載する方法は図４に示すソフトウェアコンポーネント４００を用いて図３に従って具現化し、実施してよい。ソフトウェアはディスク４１４またはメモリ４０４上に格納または保存されていてよく、コンピュータ４０６またはプロセッサ４０８内において実行可能である。即ち、本発明の特徴は方法を実施するためのコンピュータまたはコンピュータプロセッサにより実行可能であるコンピュータプログラムの説明書を具現化するコンピュータ読取可能媒体内に存在してよい。このようなソフトウェアは、好ましくはネットワーク３０２のコンピューティングデバイス３１２またはサーバ３０８とともに用いられ、これにおいて実行される（図３）。好ましくは、システムは中央のサン・エンタープライズのサーバとともにＰＣネットワークの範囲内で機能する。プログラムはＬｉｎｕｘまたはＵｎｉｘ（登録商標）のオペレーティングシステムを用いて作動する如何なるデスクトップＰＣにロードして実行することもできる。他のバージョンもまたＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）環境内で機能することができる。或いは、ソフトウェアは公開されたサーバ上で作動することもでき、インターネット等の公開されたネットワークを通じて入手できる。
【００７７】
以下、図５を主に参照する。図示したのは、遺伝子特徴の効率的で正確な識別およびモデリングのためのインフォマティクスパイプラインシステムである。より詳細には、これはより大量のバリュープアのデータを入力しより少量のバリューリッチのデータを作成することができる数理学的なパイプラインである。より詳細には、ＳＮＰ遺伝子型および表現型が入力データであり、種々のハプロタイプ系を形質に関係付ける多変量の解答が出力となる。処理は、最も情報性の高いＳＮＰの組合せを多くの可能な組合せから識別し、可能な最良の方法で整合させる篩または漏斗と考えることができる。形質を説明するためにそれらをどのように整合させるかに関する情報と組み合わせられることにより、マーカセットは遺伝子型から形質の値を予測するために使用できるツールを構成する。
【００７８】
処理には２つの段階がある。第１段階においては、関連するゲノムの特徴を識別し、第２段階においては、これらの遺伝子特徴を用いて遺伝子の予測を行うために最良のモデルを選択する。第１段階においては、多くのＳＮＰの組合せを形質とクラスとの間を分解するその対立遺伝子の能力に関して試験する。第２段階においては第１段階の間に識別され
た特徴を１種以上の数学的方法（コレスポンデンス分析に基づく方法を含む）を用いて整合させる。１，０００，０００を遥かに超えるデータポイントおよび数百メガバイトのデータ（遺伝子型、臨床試験等）を含むことができる入力から、データ中に存在する最良の可能な「解答」を抽出する。解答はプレゼンテーションおよび使用のために用いられるソフトウェアアプリケーションに応じて、１キロバイト以下のデータとなる。本発明の主題は、特に、第２の段階において利用されるモデリングツールに関する。
【００７９】
図５のブロック図はゲノミックス患者分類試験の開発のために遺伝子特徴を抽出しモデリングするための方法の概略図である。多数のＳＮＰ位置における複数の患者に関する遺伝子型データ５０２を患者の表現型データ５０４と統合させる。データ５０２および５０４を特徴抽出処理５０６に入力することにより、形質クラス間の遺伝子的識別に有用な遺伝子特徴５０８（１種以上のＳＮＰの組合せまたはハプロタイプ系）を識別する。特徴抽出処理５０６はどの遺伝子特徴が重要であるか、または、形質クラスの決定に作用するかを識別するのみであるが、ただし、それらがどのように整合される（それらが完全に整合される場合）かは、１種以上の解答５１２を与える１種以上の統計学的モデリングアルゴリズム５１０により決定される。即ち、特徴が識別されれば、モデリングアルコリズムが実施され、これにより特徴を複雑な遺伝子学的総計に変換する。ここに記載した本発明の技術は、特に、コレスポンデンス分析（ＣＯＡ）方法、一次および二次曲線分析方法、並びにＣＯＡ方法および一次／二次曲線分析方法を含む、１または複数の統計学的モデリングアルゴリズム５１０に関する。
【００８０】
図６は遺伝子的特徴および遺伝形質の間の関係を識別するための方法を説明するフローチャートである。この方法は図３に関連して記載したシステム中で図４のソフトウエアコンポーネント４００とともに使用される。スタートブロック６００より始まり、特定の遺伝形質に関連する遺伝子に関わる複数のＳＮＰ組合せに由来する１つの候補ＳＮＰ組合せを選択する（ステップ６０２）。次にサンプル集団の個人の複数に関するこの候補ＳＮＰ組合せに関わるハプロタイプデータを読み取る（ステップ６０４）。このハプロタイプデータを個人に関する所定の形質基準に合致しているかどうかに基づいて、陽性応答群および陰性応答群にグループ分けする（ステップ６０６）。或いは、ハプロタイプデータが関連する形質の群またはクラスには２種以上が存在する場合がある。このステップは各個人の表現型データを調べることにより行う。次にグループ分けされたデータに対して統計学的分析を行うことにより候補ＳＮＰ組合せに関連する統計学的尺度を得る（ステップ６０８）。次に、選択、読み取り、グループ分けおよび実施の作業を、最適統計学的尺度を有する候補ＳＮＰ組合せ１個以上を識別するために必要なだけ反復する（ステップ６１０）。即ち、ステップ６０２−６１０は所定の形質に関する単一の遺伝子における「最良の」ハプロタイプ系の特徴を識別するためのものである。１つの実施形態において、ステップ６０２−６０８は全ての可能なＳＮＰ組合せから各々何れの可能なＳＮＰ組合せも選択されて統計学的に分析されるように反復される。ここで、あるＳＮＰ組合せが選択される場合、これは辞書編集法的に行われる。別の実施形態においては、ステップ６０２〜６０８は、最適とは思われないＳＮＰ組合せを試験する必要なく、より迅速かつ効率的に最適解答が発見されるための「指示された」態様においてＳＮＰ組合せの選択が行われるように反復する。
【００８１】
個人の遺伝子内の最適特徴の識別は、形質に関する遺伝子的「回答」を開発する際の重要な最初のステップである。しかしながら遺伝形質は相互作用を示す数種の遺伝子によりもたらされる場合がある（即ちそれ等は「複合的」である）。形質は例えば４種の遺伝子における特定のハプロタイプによりもたらされる。即ち、単一の遺伝子におけるこのようなＳＮＰ組合せが識別されると、別の遺伝子１種以上に由来するハプロタイプ系について全ての処理が反復される（ステップ６１２）。
【００８２】
各１遺伝子内に最適ハプロタイプ系が識別された後、次の問題はそれがどのように共に作用して形質をもたらすかである。即ち、遺伝子の全てに関する最適ハプロタイプ系が識別された後、コレスポンデンス分析（ＣＯＡ）に基づいた方法を実施する（ステップ６１４）。或いは、一次および二次曲線分析をステップ６１４において実施してよい。しかしながら、より好ましくは、組合せたＣＯＡおよび一次／二次曲線分析法をステップ６１４において実施する。
【００８３】
遺伝子型の２群、１つは１遺伝子より、もう１つは他の遺伝子よりなるものを考える。第１の遺伝子の遺伝子型のみが特定の形質にかかわるものと仮定する。遺伝子学の場合は、遺伝子型ｊに渡り形質値において異ならない遺伝子値ｉは複合遺伝子学者には殆ど関心がもたれない。遺伝子型ｉおよびｊの間には形質値において関係がないことが示唆されている。形質値は独立しており、２つの遺伝子型の群の関数ではないが、いずれかの遺伝子型の群はそれ自体特定の形質値との関係を示す場合がある。従って、形質に関して学習すべき全てはｉ（またはｊ）それ自体の知識からくるものである。形質値はｉが大きくなるに従って（またはｊが大きくなるに従って）大きくなる。これは一部の単純な遺伝子の適用のためには有用であるかもしれないが、大部分の遺伝形質は上位の相互作用を有する複数の遺伝子の関数である（このことは１つの形質に対する１つの遺伝子型の作用は他の遺伝子型とは独立していることを意味する）。
【００８４】
遺伝子的「上位」の概念は、大部分の形質について、形質値を予測する際に遺伝子型ｉとｊとの間に関係があることを認識するものである。遺伝子型ｉおよびｊを発見することが１つの問題であるが、ただし、これらが発見されれば、それらがどのように共に作用して形質を決定するかを調べることが別の問題となる。実際、形質値｛ｋ（ｉ，ｊ）｝に対する行と列の属性の依存性は、厳密に、形質を予測できるように学習することが望まれているものである。複数の遺伝子要因により形質を決定する場合、この相互依存性はその理解にとって重要である。
【００８５】
特定の形質に関係する個人の遺伝子および遺伝子型を識別することは一般的に容易であるが、形質の複合的遺伝子学的側面、即ち、形質の決定において遺伝子がどのように共に作用するかを識別することはより困難である。これはコレスポンデンス分析、一次／二次曲線判別式分析並びにそれらを組合せた使用に基づく本発明の方法により解決される。これらの方法を用いて複合遺伝子モデルを作成することで、形質の個人の「遺伝子的特徴」がどのように共に機能して形質を（他にあったとしても）決定するかが示される。複合的観点において遺伝子データをモデル化する能力は遺伝子の関連性から分類子を開発するために重要であり、即ち、それらはパズルのピースをどのように合わせれば絵ができるかの理解を深めるものである。本発明の方法は、複数の遺伝子判別式を用いた形質の研究と定義される「複合」遺伝子分析に十分適している。
【００８６】
形質の分類のためのコレスポンデンス分析（ＣＯＡ）。説明すべき第１のモデリング技術は遺伝子的特徴（例えばハプロタイプ系）を組み合わせて複合遺伝形質を説明することの可否またはその方法を決定するために利用できるコレスポンデンス分析（ＣＯＡ）に基づいている。ＣＯＡ系の方法は変数（即ち遺伝子的特徴の例）および属性（即ち形質値）の間の関連性を研究するための強力な多変量グラフ法であり、主要成分分析および正規相関分析に関連したスケーリング方法であると考えることができる。
【００８７】
本発明のＣＯＡ法においては、値と属性をｉ行（各ハプロタイプ系に関する観察されたハプロタイプ対）およびｊ列（形質クラス）の分割表内に表示する。このテーブルより、構築されるものは、主要成分を通じた軸の直角の系であり、ここで行および列の属性はｋ次元の空間に共に表示される。この空間内において、行（ｉ）の属性の間の距離、および、列（ｊ）の属性の間の距離が温存され、ここでｋ＝ｍｉｎ｛ｉ−１，ｊ−１｝とされる
。ｋ次元の空間内で相互に近接する２つの行の点は列に渡って同様の側面（条件付き分布）を有する２つの行を示す。同様に、空間内で相互に近接する２つの列の点は行に渡り同様の側面（条件付き分布）を共有する列の属性を示す。行および列の点の間の近接部は、特定の行−列（ハプロタイプ対、眼球色）の組合せが独立性の仮定に基づいて推定されるよりも頻繁に生じることを示しており、従って、行（ハプロタイプ対）および列（眼球色）の属性の間の強力な関連性を示している。
【００８８】
ＣＯＡから得られる典型的な結果は、各次元において保有されている情報の量の尺度（慣性と呼ばれる）に沿ったプロット点（ｉ，行の点；ｊ，列の点）の座標を有するデータの「最良の」２−（または３次元）表示を含む。多次元の空間は複数の２次元のプロットを用いて示される。ディスプレイの座標ｘi(g)，ｇ（遺伝子型またはハプロタイプ系）（ｉ＝１，２，…ｎg）および眼球色ｘj(c)（ｊ＝１，２，・・・ｎc）は平均の座標は分散＝１で０であり、そしてｆｉｊは０以上であるという制約の下に、下記式
【００８９】
【数２】
2006501528.tif 000013
【００９０】
を最小限とすることにより得られる。コスト関数（１）はＣＡＲＴのような分類樹形図法よりも直接的に遺伝子型（ハプロタイプ）を形質値に関連付けることに留意しなければならない。Ｂｅｎｚｅｃｒｉは、どのようにして最終結果に向けた行と列の変数の相対的寄与が質量と慣性の概念を用いて地理的意味において説明することができるかを記載している。データの２元のテーブルを考える。
【００９１】
【表１０】
2006501528.tif 000014
【００９２】
表１における各行は特異的な変数を示しており、各列は別の変数を示し、そして、表の各セルは特定の行および列に依存したデータの例を示す。各行および列は行または列における全てのセルのプロフィールを説明している。例えば行ｉは｛・・・ｋ（ｉ，ｊ），ｋ（ｉ，ｋｊ’），・・・｝と記載され、列ｊは｛・・・ｋ（ｉ，ｊ），ｋ（ｉ’，ｊ），・・・｝と記載される。
【００９３】
ｋ（ｉ）およびｋ（ｊ）がそれぞれｉ番目およびｊ番目の列からくる限界行、限界列であるとする。言い換えれば、ｋ（ｉ）＝Σ｛ｋ（ｉ，ｊ）｜ｊ  ｆｏｒ  ａｌｌ  Ｊ｝はＪにおける列ｊ全体に渡る行ｉの合計となる。ｋ（ｊ）＝Σ｛ｋ（ｉ，ｊ）｜ｉ  ｆｏｒ
ａｌｌ  Ｉ｝はＩにおける行ｉ全体に渡る列ｊの合計となる。ｋは行ｉ全体および行ｊ全体に渡るテーブルの総合計である。言い換えれば、ｋ＝Σ｛ｋ（ｉ，ｊ）｜ｉ  ｆｏｒ
ａｌｌ  Ｉ；ｊ  ｆｏｒ  ａｌｌ  Ｊ｝である。
【００９４】
総合計に関わる行の相対的寄与度はその質量と称される。ｉ番目の行の質量はｆｉ＝ｋ（ｉ）／ｋであり、ｊ番目の列の質量はｆｊ＝ｋ（ｊ）／ｋである。即ち、限界の列または行に対する如何なる個々のセルの質量も単に限界値によるセル値の商である。セル値に
よる行の相対的寄与の割り算は、行および列の変数が相互に関係していることの是非またはその態様を決定するための重要な方法である。
【００９５】
しかしながら、これらの決定を行いえるよりも前に、列の群による行の群の相対的寄与度を理解しなければならない。このために、Ｂｅｎｚｅｃｒｉはプロフィールの概念を導入した。プロフィールは限界値へ向けた行、列およびセルの相対的寄与を示す。ＣＯＡにおいては、Ｉの要素ｉはテーブル中のその行により示されるわけではなく、その限界値ｘそのプロフィールにより示され、これは全ｋ（ｉ）で各項ｋ（ｉ，ｊ）を割ることにより下の行から推定される配列である。従ってｉ番目の行のプロフィールはｆJi＝｛ｆji｜ｊ∈Ｊ｝であり、ｊ番目の列のプロフィールはｆIj＝｛ｆIj｜ｉ∈Ｉ｝であり、ここでｆji＝ｋ（ｉ，ｊ）／ｋ（ｉ）はｉ番目の行におけるｊの比率であり、そして同様に、ｆij＝ｋ（ｉ，ｊ）／ｋ（ｊ）はｊ番目の列におけるｉの比率である。
【００９６】
行または列を示す個々のセットの値よりもプロフィールが有用であることを説明するために、以下の表を考える。
【００９７】
【表１１】
2006501528.tif 000015
【００９８】
上記表２において、２つの行は相互に比例していることは明らかである。第２のものは全ての数に２をかけることにより第１のものから得られる。核行は別の行とは異なっているがプロフィールは同じであることが示されている。即ち、
プロフィール（ｉ’）＝ｆji’＝｛８０／２６５，３０／２６５，２５／２６５，１５／２６５，６０／２６５，５５／２６５｝および
プロフィール（ｉ”）＝ｆji’’＝｛１６０／５３０，６０／５３０，５０／５３０，３０／５３０，１２０／５３０，１１０／５３０｝
は同様である。これらの２つの行は同一である。限界行値を掛けたプロフィールとして行を示すことにより、我々はその個々の値により表示するよりもより多くの情報を行に関して得ることができる。この場合、我々はこれらの２つの行に関して行と列との間に共通の依存性を認識することができる。例えば、列の値がｖである場合、行の値は、行がｉ’であれば３０、行の値がｉ”であれば６０となる。しかしながらプロフィールを用いれば、列の値がｖであれば、行がｉ’であるかｉ”であるかに関わらず、行の値がその行の合計の０．１３３となることがわかる。
【００９９】
行のプロフィールが同じである場合は、値ｉとｊとの間には特定の親和性が存在せず、分析の余地がないことを意味する。テーブルの全ての行が同じプロフィールを有する場合、プロフィールはそれぞれ限界の行および列のプロフィールｆｊおよびｆｉに等しいことがわかる。換言すれば、テーブルより学び取ることができる全てのことは限界の行および列において発見できるものであり、行または列内に特異的な差は存在せず、そして、従って、行および列の間に特に関係は存在せず、データはテーブルの値の塊を用いて最も良く説明される。実際、遺伝子学並びに他の分野においても、我々は種々のプロフィール、および、行ｉおよび列ｊとの間の興味深いまたは不愉快な相互作用を発見することを切望するのである。
【０１００】
ＪまたはＩに渡るプロフィールの空間において、各行または列は質量を割り付けるプロ
フィールのベクターにより示される（空間的表示と称される）。質量により加重された行または列の群に関するプロフィールのセットはｎ次元の空間にプロットした場合、点群データを構成する。点群データの要素は行のプロフィールおよびこの行の質量により形成される対により示され、そして、Ｎ（Ｉ）＝｛（ｆJi，ｆi）｜ｉ∈Ｉ｝により示される。各要素は多次元空間においてプロットすることができる。プロフィールの成分が１に等しいため、ｎ次元のプロフィールをｎ次元空間にプロットすれば、座標を含むこの空間内のサブ空間はｎ−１となる。
【０１０１】
説明のために、図７Ａ〜図７Ｃをここで参照する。一例として、プロフィールが０．５および０．５である場合、それらは、図７Ａのグラフ７０２において矢印で指すとおり２次元の空間にプロットされる。別のプロフィールが成分０．２、０．８を有する場合、それらは図７Ｂのグラフ７０４において矢印で指すとおりプロットされる。実際、足して１になる如何なる２つの組合せについても、プロフィールが存在しなければならないサブ空間は図７Ｃのグラフ７０６における斜線領域により示される三角形の領域内にある。これらのグラフにおいて、プロフィールの座標が合致する対角線上の位置は１次元の特徴である。即ち、２つの２次元のオブジェクトを１次元に（即ち１つの線上に）投射することができる。同様のことが２より大きい次元のプロットにも当てはまる。
【０１０２】
この方法でデータを簡素化することは次元の減少であり、または、プロフィールの好都合な系を作成する手段である。この方法において、データの次元を簡素化することにより、更に扱い易い表示および分析が可能となる。データの次元が大きすぎる場合、典型的にはＣＯＡはデータを第１の２次元または３次元に投射する。これが良好な投射であるか否かは、全体の分割表に関するカイ自乗の統計値に関連して投射が説明する変動の量を比較することにより決定される。行が列に関係する場合（我々が学習したい状況）、データをより低次の空間に濃縮することにより、カイ自乗統計値で測定されるもとのテーブルにおける変動性の大部分の説明が可能となる傾向がある。
【０１０３】
質量が割り付けられた一連の点の重力中心（その実際の正または非ゼロ値）はこれらの点の平均の空間的帰納を構成する。同様に、質量が割り付けられた一連のプロフィールの重力中心またはモーメント（上記の通り定義）はプロフィールの平均の概念の空間的帰納である。その各々に質量ｆｉが割り付けられている点ｆijの重力中心は点Ｎ（Ｉ）の点群データの平均と同様である。空間において点が存在する場所はそのプロフィールにより決定されるが、各点ｆjiの平均により、点群データの重力中心を認識することができる。例えば、どのようにして二次元のプロフィールが線上の１点として表示できるかどうかは、既に理解したとおりである。プロフィールの空間に関して単純化（我々の例においては線）を定義した後、プロフィールの例をプロットすることができ、最も頻繁に発見される例は、確率的な意味においてプロフィールの空間に関する単純化の重力中心である値ｐjに最も近似する。線に沿ったプロフィールのカウントが線に沿ったヒストグラムにおいて示されるとすれば、カウントの大きさが垂直に線に投射される場合、ベル曲線が形成され、この曲線の頂点に相当する線上の点は重力中心の値ｐjとなる。
【０１０４】
より複雑な空間的表示における点の点群データの平均を計算する間、重力中心は同様の方法で計算される。プロフィールは点が存在する空間（点群データ）を決定するが、質量により、テーブルの結果に対する所定のプロフィールの重要性に基づいた点の重力中心の計算が可能となる。平面については、これはｘ軸上に投射した点の重力中心を計算し、そして次にｙ軸上に投射した点の重力中心を計算することにより行われる。２×２のテーブルの例において、サブセットＪ内の１つのｊ変数がサブセットＩ内の特定のｉ値について大きいｋ（ｉ，ｊ）を与えると仮定する。これらの特定のＩ行の行に関するプロフィールは平均からの距離として単純化において登録される。平均からの距離を用いて平均との個別性または合致性を推量することができる。等しい質量の点で構築される形状の重力中心
は単純に幾何学的なものである。点が不等の質量のものである場合、重力中心はより大きい質量の点に向けて移動する。この点をより正しくは「Ｂａｒｙｃｅｎｔｅｒ」Ｇと称し、幾何学的な重力中心（形状の重力中心）と区別している。３より大きい時限における点Ｎ（Ｉ）およびＮ（Ｊ）の点群データについては、周囲の空間が多くの次元を有するため、もはや我々は点群データの重力中心またはＢａｒｙｃｅｎｔｅｒを可視化することができない。しかしながら、これらの点は上記した方法と同様にして、軸ごとの座標の加重平均を用いながら計算される。Ｂａｒｙｃｅｎｔｅｒは空間的平均であり、その各々の点はその質量に比例した役割を演じている。
【０１０５】
即ち、ＣＯＡは、次元を低減するような態様でこれらのプロフィールを空間的に表示し（単純化プロフィール）、そして、その構築に用いられる種々のプロフィールの質量を用いた単純化に関する重力中心、より正しくは重心（Ｂａｒｙｃｅｎｔｅｒ）を識別する、行および列のプロフィールの観点において表中のデータの多くの例の表示から開始される。即ち、我々は分割表の可変部分間の相互関連性が目視上理解できるようにデータの空間的帰納を効果的に行ったのである。このような表示により、点群データにより説明されるパラメータに対する新しい点どのように分類するかを理解できるようになり、そして、これは本発明の要件の１つである。
【０１０６】
これを理解することができる前に、点群データに関する点の分散について知らなければならない。Ｎ（Ｉ）中の点の点群データは重力中心の周囲に幾分散布している。この重力中心の周囲の点群データの散布度（ｄｉｓｐｅｒｓｉｏｎ）は、全体として、点と重力中心との間の距離から計算することができる。二点の間の変異をこれらの間の距離を測定することにより測定するよりはむしろ、この距離の自乗を測定する（本論議の範囲を超えた理由による）。ＣＯＡにおいては、特定の点（例えば重力中心）に関する点群データにおける点の散布度慣性と呼ばれる。点群データの点は軸の一方に投射され、各軸に関し、点群データＮの慣性は下記式：
【０１０７】
【数３】
2006501528.tif 000016
【０１０８】
の通り定義され、ここでＧは重力中心、Ｍｉは点群データの特定の点、そして、ｄ２（Ｇ，Ｍi）はＭiとＧとの間の変異の自乗の合計である。いずれかの特定の点Ｐの周囲の慣性は下記式：
【０１０９】
【数４】
2006501528.tif 000017
【０１１０】
の通り定義され、ここでｍtotはＮの総質量、即ちｍ1＋ｍ2＋・・・＋ｍnである。点群データＮの総分散は下記の通りである。
【０１１１】
【数５】
2006501528.tif 000018
【０１１２】
総分散は点群データの重力中心に関する点群データ内の点の散布度の加重平均である。換
言すれば、その重力中心に関する点群データにおける点の全体的散布度の尺度である。標準偏差はこの値の平方根である。
【０１１３】
ＣＯＡは点群データＮ（Ｉ）およびＮ（Ｊ）がどのようにその対応する重力中心ｆｊおよびｆｉの周囲に表示されるかを示す。Ｊに渡るプロフィールの空間における２つの行の間の散布距離は以下の式で与えられる。
【０１１４】
【数６】
2006501528.tif 000019
【０１１５】
同様に列ｊおよびｊ’（Ｉに渡るプロフィールの空間内）の距離は以下の通りである。
【０１１６】
【数７】
2006501528.tif 000020
【０１１７】
分布距離はまた統計値におけるχ2−距離とも称され、以下の式で与えられる。
【０１１８】
【数８】
2006501528.tif 000021
【０１１９】
総慣性（痕跡）は以下に示すとおり重力中心に関する点群データの種々の点の慣性の合計である。
【０１２０】
【数９】
2006501528.tif 000022
【０１２１】
痕跡へのセル（ｉ，ｊ）の絶対寄与は下記式：
【０１２２】
【数１０】
2006501528.tif 000023
【０１２３】
で表され、ここでｄij＝ｆij／ｆiｆjは積ｆiｆjの分布に関する分布ｆIJの密度である。痕跡へのセル（ｉ，ｊ）の相対的寄与は以下の通りである。
【０１２４】
【数１１】
2006501528.tif 000024
【０１２５】
点群データはユークリッド空間内に表示され、一連の線が相互に直行し重力中心を通過
するように構築される。これらは慣性の主軸または階乗軸と呼ばれる。点群データＮ（Ｉ）およびＮ（Ｊ）はこれらの軸上に同時に投射され、そしてこの方法により定義される点群データの点はファクターと呼ばれる。この点に関し、ＣＯＡは主要成分分析に関連している。
【０１２６】
それぞれの点群データから得られたファクターＦk（ｉ）およびＧk（ｊ）は相互に対照（重心対称原理）である式：
【０１２７】
【数１２】
2006501528.tif 000025
【０１２８】
により書くことができ、ここでλkはファクターＦk（またはＧk）の標準偏差である。Ｆk（ｋ番目の主要慣性）により説明される分散
【０１２９】
【数１３】
2006501528.tif 000026
【０１３０】
が存在する。ファクターｋの主要慣性
【０１３１】
【数１４】
2006501528.tif 000027
【０１３２】
ただしｋ＝１，２，・・・，ＮＦ＝Ｍｉｎ（ｒ−１，ｃ−１）は、ｋ番目のファクターにより説明される変動性を示す。データセットのシャノンエントロピー
【０１３３】
【数１５】
2006501528.tif 000028
【０１３４】
は種々の行の点（および列の点）による全体的表示の分布から得られるデータの複雑性の尺度であり、ここでｅ＝０は全ての表示が単一のファクターにより説明される整然とした冗長なデータセットに相当し、そしてｅ＝１は全体の表示が全てのファクターにより等しく表示されるの乱雑で無作為のデータセットに相当する。
【０１３５】
最初の２次元に渡る点の表示の質は、これらの２つの軸上の変動性の大部分をどのように良好に点が説明できるかを知るために得ることができる。各ファクターに対する各成分の分布（絶対分布）および成分によるファクターに渡る変動性の分布は相対的寄与を示す。ここで行および列の点の個々の変動性（慣性）を得ることができる。
【０１３６】
基本的にＣＯＡが達成できることは、データテーブルのより低次のサブ空間中の行および列のプロフィールの幾何学的な同時表示である。これが有用であるような最終目標は、テーブルの変数がどのように相互に関係しているかを我々が表示により理解できる程度に依存している。行のプロフィールおよび列のプロフィールが同じであれば、１つを知ることでもう１つを知る必要がなくなる。行および列のプロフィールが異なるがお互いの関数
である場合は、変数の間の興味深いおよび不愉快な相互作用が学習できるような行および列のプロフィールの差を発見できるのである。
【０１３７】
詳細なＣＯＡアルゴリズム。ＣＯＡ法のより詳細なアルゴリズムを以下に記載する。
【０１３８】
ステップ１．（ａ）ＮＩｘＮＪ次元の生データのマトリックス、Ｋ＝（ｋｉｊ）を読み取るが、ただしここで行は遺伝子型を示し、列は相当する眼球色を示し、そしてＩ＝｛１，２，…，ＮＩ｝であり、Ｊ＝｛１，２，…，ＮＪ｝である、（ｂ）限界列
【０１３９】
【数１６】
2006501528.tif 000029
【０１４０】
限界行
【０１４１】
【数１７】
2006501528.tif 000030
【０１４２】
および総合計
【０１４３】
【数１８】
2006501528.tif 000031
【０１４４】
を計算する。（ｃ）ｉ番目の行の質量およびｊ番目の列の質量をそれぞれｆｉ＝ｋ（ｉ）／ｋおよびｆｊ＝ｋ（ｊ）／ｋにより計算する。（ｄ）コレスポンデンスマトリックス（ｆｉｊ）＝（ｋｉｊ／ｋ）のｉ番目の行およびｊ番目の列のプロフィールを、それぞれ
【０１４５】
【数１９】
2006501528.tif 000032
【０１４６】
および
【０１４７】
【数２０】
2006501528.tif 000033
【０１４８】
により計算する。（ｅ）（ｉ，ｊ）番目のセルの観察頻度と予測頻度の差ｄｉｊ＝（ｆｉｊ−ｆｉｆｊ）を計算する。
【０１４９】
ステップ２．主要慣性（固有値）を求める。（ａ）マトリックスをＳ＝（ｓｉｊ）とするが、ただしここで
【０１５０】
【数２１】
2006501528.tif 000034
【０１５１】
は単一値分解（ＳＶＤ）に付され、即ち、３つのマトリックスの積：Ｓ＝ＵΛＶTとなり、ここでＡは対角線マトリックスであり、その対角線要素はＳの単一値と称される。これらの単一値を最大値から最小値までソーティングし、λkで示す。固有値は単一値の自乗として得られ、λk2により示される。総慣性＝
【０１５２】
【数２２】
2006501528.tif 000035
【０１５３】
（ｂ）ファクターｋの主要慣性、
【０１５４】
【数２３】
2006501528.tif 000036
【０１５５】
をｋ＝１，２，・・・，ＮＦ＝Ｍｉｎ（ｒ−１，ｃ−１）について計算する。（ｃ）データセットのシャノンエントロピー、
【０１５６】
【数２４】
2006501528.tif 000037
【０１５７】
ステップ３．主要座標を求める。（ａ）ｋ番目のファクターのｉ番目の行の座標の計算は
【０１５８】
【数２５】
2006501528.tif 000038
【０１５９】
で得られ、ここでｋ＝１，２，…，ＮＦであり、そして、同様にｋ番目のファクターのｊ番目の列の座標の計算は
【０１６０】
【数２６】
2006501528.tif 000039
【０１６１】
で得られ、ここでｋ＝１，２，…，ＮＦ＝Ｍｉｎ（ｒ−１，ｃ−１）である。（ｂ）標準（ｓｔｄ）座標：ｋ番目のファクターのｉ番目の行のｓｔｄ座標は
【０１６２】
【数２７】
2006501528.tif 000040
【０１６３】
であり、ｋ番目のファクターのｊ番目の列のｓｔｄ座標は
【０１６４】
【数２８】
2006501528.tif 000041
【０１６５】
であり、ここでｋ＝１，２，・・・，ＮＦ＝Ｍｉｎ（ｒ−１，ｃ−１）である。
【０１６６】
ステップ４．（ａ）全てのＮＦ次元にわたるｉ番目の行の点の質は
【０１６７】
【数２９】
2006501528.tif 000042
【０１６８】
である。（ｂ）ｉ番目の行の点の質量はｆi＝ｋ（ｉ）／ｋである。（ｃ）ｉ番目の行の要素による慣性：
【０１６９】
【数３０】
2006501528.tif 000043
【０１７０】
列の点に関する同様に質、質量および慣性をそれぞれ以下の通りもとめることができる。（ｄ）全てのＮＦ次元にわたるｊ番目の行の点の質は
【０１７１】
【数３１】
2006501528.tif 000044
【０１７２】
であり、（ｅ）ｊ番目の列の点の質量はｆj＝ｋ（ｊ）／ｋであり、そして（ｆ）ｊ番目の列の要素による慣性：
【０１７３】
【数３２】
2006501528.tif 000045
【０１７４】
ステップ５．（ａ）ｉ番目の行の点の慣性に対するファクターｋの相対的寄与は以下の式：
【０１７５】
【数３３】
2006501528.tif 000046
【０１７６】
で示される。（ｂ）ｋ番目のファクターの慣性（λk）に対するｉ番目の行の点の絶対寄与はＣＴＡΚ（ｉ）＝ｆｉ（ＦK（ｉ））2であり、ｋ軸へのｉ番目の行の点の相対寄与は
【０１７７】
【数３４】
2006501528.tif 000047
【０１７８】
である。同様に列の点ｊについて、（ｃ）ｊ番目の列の点の慣性に対するファクターｋの相対寄与は以下の通り、
【０１７９】
【数３５】
2006501528.tif 000048
【０１８０】
である。（ｄ）ｋ番目のファクターの慣性（λk）に対するｊ番目の列の点の絶対寄与は
【０１８１】
【数３６】
2006501528.tif 000049
【０１８２】
であり、そして（ｅ）ｋ軸へのｊ番目の列の点の相対寄与は
【０１８３】
【数３７】
2006501528.tif 000050
【０１８４】
である。
【０１８５】
ステップ６．ファクタースコアを計算する。ｋ番目のファクターのｉ番目の行のスコアは
【０１８６】
【数３８】
2006501528.tif 000051
【０１８７】
であり、Κ番目のファクターのｊ番目の列スコアは
【０１８８】
【数３９】
2006501528.tif 000052
【０１８９】
である。
【０１９０】
ステップ７。眼球色の判別／分類：行および列の点の第１の２次元の標準座標または第１の２ファクターのＺスコアを平面上にプロットすることにより、超平面法により遺伝子型と関連する眼球色を分類する。
【０１９１】
図８はコレスポンデンス分析（ＣＯＡ）に基づいた複合遺伝子学的分類のためのアルゴリズムを一般的に説明するフローチャートである。複数の遺伝子の各々の遺伝子について、分割表を作成する（ステップ８０２）。各テーブルは遺伝子中の二倍体ハプロタイプ対の複数に相当する行、および、遺伝形質（例えば眼球色）に関する遺伝形質クラス（例えば種々の眼球色）の複数に相当する列を有する。テーブルの各データセルは相当する二倍体ハプロタイプ対および相当する遺伝形質クラスの両方に関連するサンプル集団内の個人のカウントを含む。各テーブルは正式な目視可能な表として構築してもしなくても良いが、少なくとも、適切な関連性を有するデータテーブルをコンピュータメモリ中に（一次的または永久的に）保存する。次に、生成された各テーブルにつき、各二倍体ハプロタイプ対につき、そして、各遺伝形質クラスにつき、概括統計値を計算する（ステップ８０４）。概括統計値はモーメントおよび慣性の値を含む。次に、各テーブル毎に各二倍体ハプロタイプ対につき、そして、各遺伝形質クラスにつき、複数のｎ次元座標を計算する（ステップ８０６）。これらの計算は以前に計算した相当するテーブルデータおよび概括統計値に基づく。
【０１９２】
次に、各テーブルにつき決定した第１および第２の複数のｎ次元座標をプロットすることにより、１つ以上のコレスポンデンス分析のプロットを発生させる（ステップ８０８）。このような「スキャッタープロット」が生成されれば、個人の二倍体ハプロタイプ対の点をこれらのプロットとの関連において適宜分析することができる。個人に関連する遺伝形質クラスはこの分析に基づいて識別することができる（ステップ８１０）。これらの座標のプロットの代替として（またはそれに加えて）、ｎ次元座標を用いた一次または二次曲線分析を行っても良い（後に記載する）。
【０１９３】
プロットを行えば、遺伝子型を形質に関連付ける最良の方法を理解するための、平面上の行および列の点の第１の２ファクターの座標をプロットするための標準および生の座標の両方を方法は使用してよい。アルゴリズムは特定のクラス内の各データポイントに対するセントロイドからの平均距離を測定することにより２者の最良のプロットを選択する。最大平均距離のプロットを選択する。このことが重要である理由は、特定のデータを用いた場合、生座標を用いて得られる散布度は過大となり、これは分類プロセスをゆがめ、分類エラーをもたらすためである。別の場合においては散布度は過小となり、これはサンプルおよび／または形質の間を判別する力を最小とし、ＣＯＡを不要のものとする。しばしば、散布度が方法の１つについて過大または過小のいずれかの場合、他のものを使用し、そして、２者の間で選択することにより、更に適するものとなる。この特徴はＣＯＡプロットを解釈するための本質的な利点である。
【０１９４】
ＣＯＡが計算に値するものであるかどうかを決定する枠組みも提供される。ＣＯＡの計算は、遺伝子の分散の上位の成分の識別のためのスクリーニングツールとして方法が有用であるためには、現在のコンピュータハードウエアを用いた場合では１時間以上を要するため、情報性の低いプロットを除いた後に構築し、分析しなければならない。本実施形態においては、プロットが構築して分析する価値のあるものかどうかを決定するためのトリガーとしてデータセットの「シャノンエントロピー」を用いる。「シャノンエントロピー」は下記式：
【０１９５】
【数４０】
2006501528.tif 000053
【０１９６】
の通り定義され、行および列の全体に渡る分布からデータの複雑性を測定するものである。分割表（またはコレスポンデンス表）が行の座標のプロットを用いて列の分散の大部分を捕獲する場合、それは行の値から列の状態を推定することを可能とするため、良好なプロットであると考えられる。この場合、シャノンエントロピーは低値となる。シャノンエントロピーが高値である場合、これは、行および列の座標が相互に無作為に分布していること（即ち、行または遺伝子型の値と列または表現型の状態との間に関連性がないこと）を示している。行の座標の間の距離が大きいほど、エントロピーはより低値となり、そして、行および列の座標がプロットのセントロイドからの同じ方向の線に沿っている場合には行はより強力に列の状態と正の関連性を有する（それらがセントロイドから逆の方向にある場合は、それらは負の関連性を有し、これもまた値を意味するものである）。データセットが冗長（即ち縮退的）である場合、複雑性は低く、行の値から列の状態に関して知ることは殆どできなくなる。この場合、ＣＯＡプロットはセントロイドの周囲の一群の点として現れ、そして、正または負の関連性に関して殆ど知ることができないため、プロットは構築する価値がない。アルゴリズムはこのような低価値のプロットを認識した後に構築されることにより、複合集団遺伝子学的プロジェクトの分析の際の計算時間を数日節約できるのである。
【０１９７】
即ち、ＣＯＡは行および列のプロフィールに関してテーブル中のデータの多くの例の表示から始まり、これらのプロフィールをその次数が低減される（単純化プロフィール）ようにこれらのプロフィールを空間的に表示し、そして、重力の中心、より正確には、単純のため、重心を、その構築に用いた種々のプロフィールの質量を用いて発見するのである。即ち、データの空間的帰納は分割表の可変部分の間の相互の関係が目視上理解できるように行ってよい。ＣＯＡは前述したとおりそれを与えないが、このような表示により点群データにより説明されるパラメータに関係する新しい点をどのように分類するかが理解できるようになる。集団遺伝子額的研究に対するＣＯＡの本実施形態は、それが分類子を開発するための遺伝子的特徴のＣＯＡプロットを用いるための数学的枠組みを与える点において好都合である。遺伝子的特徴の値（ｎ遺伝子座のハプロタイプ対）および形質値をディスプレイするプロットが得られた後、表現型の状態（列の値）に関する個人の分類（行の値）のためのゲノメトリック的アプローチを用いる。
【０１９８】
第１のＣＯＡ分類法は各列座標のペリセントリックリング（Ｐｅｒｉｃｅｎｔｒｉｃ  ｒｉｎｇ）を形成することである。個人は、リング内のその行の値を示す座標の最大数をリングが含む業の状態に分類され、そして、リングのセントロイドからの距離に基づいてリング内に含まれない行座標の数に対しペナルティーを課す。円の半径は判別が達成されるまで順次増大される。判別の質はセントロイド周囲の長方形の信頼区間を用いて評価する。良好なプロット（シャノンエントロピーが低値であるか、元の分割表のカイ自乗統計値が高値である）においては、個人はリング拡張の最初の数サイクルのうちに分類することができる。不良なプロットにおいては、最大のリングであっても、異なる列（表現型）の状態に対するリングが正および負のサブ空間内に同数の行の座標を含むため、判別をもたらさない。この手法は後により詳細に説明する。この手法の変法により行座標と列座標との間の平均ユークリッド距離を計算し、そして平均の距離が最小となる状態（列）に個人（行）を分類する。
【０１９９】
ＣＯＡ分類法の別の変法は個人に特徴的な行座標を連結し、そして、この重力中心と列（表現型）座標の各々との間のユークリッド距離を計算することにより構築された幾何学的形状の重力中心を計算する。分類はこのユークリッド距離が最小となるような列座標を選択することにより達成される。重力中心が形質座標の信頼長方形内に入らない場合は、個人は非決定的と分類するか、重力中心が最も近い形質クラスに分類することができる。或いは、グラフのその領域内の他の点の大部分が分類される形質クラスとされる。良好なプロットにおいては、良好な遺伝子的特徴を用いることにより、これらの手法の各々が同様の結果をもたらす。この手法は明細書の後の部分で段階的に説明する。
【０２００】
上記した分類方法は遺伝子と形質との間の関連性を帰属させる場合に有用である。上位性は形質を決定する際の遺伝子座間の相互作用であり、上位の形質には遺伝子型と表現型との間の複合関係が存在する。大部分のヒトの形質はある程度の上位性に付されており、これは本発明が特に検出しようとするものである。ＣＯＡプロットは、特定の多遺伝子座の遺伝子型の組合せが１つの形質座標に強力に関連するが、同じ遺伝子に関する他の多遺伝子座の遺伝子型はプロット内の他の形質に強力に関連している場合において、上位性を示唆する。方法が分割表形成の間ＳＮＰまたはハプロタイプデータを受け入れる場合、変異体と他の関連性研究デザインが検出する力を有さなかった形質（即ちいわゆる「純粋に」上位の形質）との間の上位の関連性を検出するために特に強力である。形質の特徴が分割表に入力される方法を本明細書に記載するとおり使用すれば、純粋に上位ではない形質（大部分のヒトの形質を示すと考えられているもの）の上位の成分を識別する際に有用である。換言すれば、１つの特徴値が、特定の分類に関連する形質値に対する別のものの作用に影響する場合、上記した分類法はＣＯＡ分類子プロットの構築の間のこの関係に適合する。純粋に上位性であるか否かに関わらず、上位性の検出には、個人の遺伝子方に加え
て遺伝子型の組合せを行に入力することが必要である。これにより分析の有意性の次元が増大する。遺伝子変異体組合せと形質値との間の相互関係をＣＯＡ分析により認知することにより、上位性に対して高感度な分類規則を作成することができるようになる。
【０２０１】
本発明の方法はまた、環境の変数が元の分割表に含まれる場合は、遺伝子ｘ環境の相互作用にも適合している。遺伝子ｘ遺伝子の相互作用および遺伝子ｘ環境の相互作用に対して高感度である分類規則を作成する能力（これは希少なメンデル的遺伝子形質から共通の複合遺伝形質を区別する）が特に画期的である。本明細書に記載したＣＯＡの適用は多形とヒトの形質との間の関係の大規模でケースコントロールされた集団に基づく研究のための、新しい複合遺伝子分析ツールとなる。
【０２０２】
方法の付随的な適用法。方法は特徴の抽出を達成するために拡張することができる。形質値（組合せにおける）に対して全ての可能な遺伝子（行内）内の全ての可能なマーカーを試験することにより、形質に関係するマーカーおよびマーカー組合せを知ることができる。この場合、適格化された遺伝子的特徴を入力として与えるよりはむしろ、どれが関連しておりどれがしていないかをＣＯＡが発見するように全ての遺伝子値を入力することができる。
【０２０３】
ＣＯＡを使用した例。色素沈着ハプロタイプ組合せを用いたヒト眼球色の分類のための集団遺伝子学的研究におけるＣＯＡの使用例を以下に記載する。ＣＯＡ分析に先立って、構成要素のハプロタイプがヒト眼球色を予測する５種のハプロタイプ系を識別した。これらの識別されたハプロタイプ系はＴＹＲ２ＬＯＣ９２０、ＯＣＡ３ＬＯＣ９２０、ＯＣＡ３ＬＯＣ１０９、ＴＹＲＰ３Ｌ１０５およびＭＣＲ３ＬＯＣ１０５である。各ハプロタイプ系に関するハプロタイプは種々の眼球色と統計学的に関連しているが、これらのハプロタイプ系の何れもそれ自体は正確な分類子を有していない。従ってコレスポンデンス分析を実施した。
【０２０４】
この分析のための分割表を表３に示す。この表は上記５種のハプロタイプ系を組み込んだヒト眼球色のコレスポンデンス分析の一部であり；簡便のためにＴＹＲＰ３ＬＯＣ１０５系のみを示す。より詳細には、眼球色クラス（列）の各々に対する種々の二倍体ハプロタイプ対（行）の個人のカウントを示す。
【０２０５】
【表１２】
2006501528.tif 000054
【０２０６】
（表３：ＴＹＲＰ３ＬＯＣ１０５にハプロタイプ系に関する分割表）
この分割表より得た概括統計値および座標をそれぞれ以下の表４および５に示す。
【０２０７】
【表１３】
2006501528.tif 000055
【０２０８】
（表４：５種のハプロタイプ系によるヒト眼球色のＣＯＡのために用いた行の点の概括統計値（ＴＹＲＰ３ＬＯＣ１０５ハプロタイプ系のみをここでは表示））
【０２０９】
【表１４】
2006501528.tif 000056
【０２１０】
（表５：眼球色の問題に関わる形質値に関する遺伝子型のグラフ表示をプロットする際に使用するための分割表および概括統計値から得た遺伝子方の座標次元）
遺伝子型に関するｎ次元座標を決定するためにＣＯＡを用いた後、形質値クラス（この場合は眼球色）に関するｎ次元座標を定義するために同じルーチンを実施する（表６および７）。
【０２１１】
【表１５】
2006501528.tif 000057
【０２１２】
（表６：５ハプロタイプ系を用いたヒト眼球色のコレスポンデンス分析において使用した列の点（眼球色）に対する概括統計値）
【０２１３】
【表１６】
2006501528.tif 000058
【０２１４】
（表７：眼球色の問題に関わる形質値に関する遺伝子型のグラフ表示をプロットする際に使用するための分割表および概括統計値から得た形質値の座標次元）
遺伝子型と形質値に関するｎ次元座標が識別できた後、次にプログラムはｎ次元の特徴の空間におけるこれらの座標をプロットする。遺伝子型および眼球色との間の関係をそれぞれ図９〜図１１に示す２次元グラフ９００、１０００および１１００において説明する。これは遺伝子型と眼球色との間が離間され、そして、眼球色のあるタイプを主に区別する遺伝子型が空間的にこれらの色に近接する（そして正の関係にある）ように行う。即ち、遺伝子型と眼球色の同時表示のグラフによるディスプレイは、色に向けたセントロイドからの所定の遺伝子型の距離が、同じ方向或いは逆方向において、その眼球色との関連性の強度を示すことを明らかにしている。ＣＯＡはモデル推測に依存せず、そして、ｚスコアの投射は、小さい変動を無視しながらデータにおける主要な蛍光を発見することを目的としている。更にまた、ＣＯＡ法は、非負カウントおよび連続測定の混合データを分析する能力を有する。
【０２１５】
ある形質または別の形質に属するものとして個人を分類するには、その遺伝子型の座標はｎ次元の特徴の空間内で識別される（２次元表面上の３次元のオブジェクトを目視により示すことが困難なため図示されない）。プログラムは典型的には３次元空間の制約内で作動する。このモーメントと眼球色クラスに関する座標との間のユークリッド距離は個人が各クラスの構成員である確率に直線的に比例している。従って、分類の決定はこれらの距離に基づいて行うことができ、例えば、モーメントがグリーン眼球色の関する座標に最も近い場合は、グリーン眼球色クラスに属するものとしてその個人を分類する。更にまた、重要なセットの規則を用いて、モーメントと１つより多い形質値との間の距離が同様である（自由に定義されるが、相互に５％の距離内にあるものとして定義される）場合を分解しなければならない。そのような場合、２つの競合する形質値が連続スケールに沿って並置されている（例えばブルーとグリーンの眼球色が明色から暗色への眼球色の連続体に沿っている）場合、分類は、これらの２つの形質値を組み合わせた形質クラス（例えば明眼球色）として最も正確に認識される。
【０２１６】
このアプローチおよびこれらの規則を採用することにより、個人を適切な眼球色クラスまたは眼球色調クラスに分類でき、その際、時間の９７％は遺伝子的特徴としてこれらの５種のハプロタイプ系を用いる。眼球色は数年にわたり遺伝子学者を悩ませた複合遺伝形質である。この「解答」はヒトの眼球色に関するまさに第１番目の解答である。この形質を解決するためのコレスポンデンス分析の適用が成功したことは、ゲノムのデータセットを用いて複合ヒト形質を解明するこのアプローチの有用性を説明するものである。
【０２１７】
即ち、コレスポンデンス分析に基づいて複合遺伝子学的分類を実施するためのソフトウエア系の方法を記載した。複数の遺伝子の各遺伝子につき、遺伝子内の二倍体ハプロタイプ対の複数に相当する行および遺伝形質クラスの複数に相当する列を有するテーブルを生成する。各テーブル内の各データセルは相当する二倍体ハプロタイプ対を示し、そして、相当する遺伝形質クラスに属するサンプル集団中の個人の数を含む。各遺伝子について生成された各テーブルにつき、各二倍体ハプロタイプ対に関する第１の複数のｎ次元座標および各遺伝形質に関する第２の複数のｎ次元座標をテーブルおよび概括統計値中のデータ（例えばモーメントおよび慣性）に基づいて決定する。コレスポンデンス分析のプロットは各テーブルについて決定された第１および第２の複数のｎ次元座標をプロットすることにより生成してよい。プロットは目視的に役立つ。或いは、目視プロットステップをスキップし、そして、コレスポンデンス分析により決定された第１および第２のｎ次元座標の使用により直接一次または二次曲線分析を用いてよい（後述）。好都合には、個人の遺伝形質クラスは、個人の二倍体ハプロタイプ対の点の分析を通じて識別することができる。
【０２１８】
多遺伝子座遺伝子型を用いた多変量形質分類のための一次および二次曲線分類子構築ツール。複数の遺伝子的属性を取り込んだ一次および二次曲線の分類子を発生させるためのソフトウエア系方法をここで記載する。この方法は純粋なコレスポンデンス分析を超える特定の強弱を含んでおり、これは形質を遺伝子学的優先性に付すような状況にとってはより良好である。その簡便性により、この方法は、形質が付加的な影響には付されるが遺伝子学的優先性には付されない場合には、コレスポンデンス分析よりも優れたものとなる。後に記載するような良好なアプローチはＣＯＡと一次／二次曲線分析を組み合わせることである。
【０２１９】
所定の個人を、その特定の個人が属する可能性がある数個の集団または群の１つの構成員として分類することの問題点は、多くの種類の科学者（即ち、統計学者、遺伝子学者、人類学者、分類学者、心理学者等）にとって興味深いものである。分類分析には主に３種類のアプローチ、即ち、（１）パラメトリック、（２）セミパラメトリック、および、（３）ノンパラメトリックおよびその頑健型（Ｂａｌａｋｒｉｓｈｎａｎ−Ａｍｂａｇａｓｐｉｔｉｙａ，１９９１）ヴァージョンが存在する。各アプローチにおいて、種々の研究者により多くの寄稿がなされている（例えばＭｃＬａｃｈｌａｎ，１９９２）。一次および二次曲線分類手順は文献において十分論じられているが、複合遺伝子学の分野内におけるソフトウエアツールとしてのその実施に関しては、アルゴリズムが殆ど作成されていない。本発明の手法はこの分野において開発された最初のそのようなアルゴリズムである。使用するものは、パラメトリック多変量一次分類（Ｆｉｓｈｅｒ，１９３６）および二次曲線分類（Ａｎｄｅｒｓｏｎ，１９５８；Ｓｒｉｖａｓｔａｖａ  ｅｔ  ａｌ．，１９７９）をゲノミックスデータについて変法としたものである（Ｓｐｉｌｍａｎ  ｅｔ  ａｌ．，１９７６；Ｓｍｏｕｓｅ  ｅｔ  ａｌ．，１９７６）。画期的な点はＳＮＰ、ハプロタイプおよび多遺伝子座の遺伝子型対立遺伝子および／またはそのＣＯＡ座標が一次／二次曲線判別手順のための変数として使用される集団遺伝子学的データと共に方法を使用する点である。
【０２２０】
一般的な分散共分散マトリックスを有する種々の平均ベクトルの多変量正規分布からサンプルを得ているという仮定の下、Ｆｉｓｈｅｒ（１９３６）、Ｒａｏ（１９４７，１９
４８ａ，１９４８ｂ）またはＳｍｉｔｈ（１９４７）により導入された一次分類手順を適用することができる。しかしながら、集団が異なる分散共分散マトリックスを有する場合は、二次曲線分類を使用しなければならない。
【０２２１】
一次分類については、合わせた集団内分散−共分散マトリックスを下記式より計算する。
【０２２２】
【数４１】
2006501528.tif 000059
【０２２３】
上記式中、Ｙijはｉ’番目の形質値におけるｊ’番目の個人に関する特性尺度のベクトルである。ｍiおよびＮiはｉ’番目の形質値に関する平均のベクトルおよびサンプルサイズである。ｋ’番目の形質の平均からｉｊ’番目の個人の一般化された距離は下記の通り計算できる。
【０２２４】
【数４２】
2006501528.tif 000060
【０２２５】
ベクターＹijはｍk、即ちそれ自身の眼球色の平均を計算するために用いる。これにより起こる循環性を回避するために、Ｓｍｏｕｓｅ（１９７６）は自身の眼球色の平均を用いて個人を比較する際に補正を行った。
【０２２６】
【数４３】
2006501528.tif 000061
【０２２７】
通常の手順はｉｊ’番目の個人を（２）／（３）が最小となるような形質値に割り当てることである。
【０２２８】
ヒト眼球色（遺伝子型データ）。問題は、多遺伝子座の遺伝子型に関するデータの基づいてヒト個人の眼球色を予測することである。３００個人の研究で得られた結果が導かれている。集団内分散−共分散マトリックスを計算し、無作為に選択された個人を各眼球色クラスの平均からのその遺伝子的距離に基づいて分類した（以下の表８参照）。明色眼球＝ブルー、グリーンおよびヘーゼル、そして暗色眼球＝ブラウンおよびブラウン３（ダークブラウン）を考える場合、分類子は平均して、眼球色の適切な色合いに個人を分類する際には８２．２％正確であることがわかる。そのような場合、この形質およびこれらのマーカーについては、二次曲線の分類子が最も適切である。
【０２２９】
【表１７】
2006501528.tif 000062
【０２３０】
（表８：種々の眼球色について無作為に選択された個人についての一次分類マトリックス。特定の眼球色の個人が特定の眼球色に属するとして分類される頻度を示す。）
二次曲線分類のための、ｉ’番目の形質値に関する二次曲線判別式スコアは以下の通りである。
【０２３１】
【数４４】
2006501528.tif 000063
【０２３２】
次に、分類は単にｉｊ’番目の個人の（４）が最小となる形質値への割り当てとなる。
【０２３３】
ヒト眼球色（ハプロタイプデータ）。ヒト眼球色の例示される問題点については、５種の最適ハプロタイプ系を用いることにより、二次曲線分類子は一次分類子よりも正確な分類マトリックスを与える（表９）。試料は異なる平均値および不等の分散を有しているため、二次曲線の分類手順は上記で考えたデータに関してより適切になる。二次曲線の方法を用いてより正確に青色眼球色個人を青色眼球色に、緑色眼球色個人を緑色眼球色に等々分類するだけではなく、個人の適切な色合いの眼球色（明または暗）への分類もまたより正確になる（表１０）。ある眼球色の色合いに分類されたその眼球色の色合いの個人に関して正確さを測定すると、二次曲線の方法は９３％の正確率を示した（表１１）。
【０２３４】
【表１８】
2006501528.tif 000064
【０２３５】
（表９：種々の眼球色について無作為に選択された個人のついての二次曲線分類マトリックス。特定の眼球色クラスの個人が特定の眼球色クラスに属するとして分類される頻度を示す。）
【０２３６】
【表１９】
2006501528.tif 000065
【０２３７】
（表１０：種々の眼球色についての眼球色の色合いに関する二次曲線分類法の正確さ。眼球色の色合いを第２列目および第３列目に示す。眼球色はそれぞれの行に示す。）
【０２３８】
【表２０】
2006501528.tif 000066
【０２３９】
（表１１：２つの眼球色の色合いについての二次曲線分類法の全体的な正確さ。）
組み合わせたＣＯＡおよび一次／二次曲線手法。ここで記載するものは、ＣＯＡ手法との一次／二次曲線手法の統合である。下記に示す結果から、２手法の統合により何れかのみを用いる場合よりも優れた結果が得られた（後述）。
【０２４０】
新生児への親からの虹彩色の遺伝は複雑であり、殆ど理解されていない。虹彩色の天然の分布に多形が関与していることの是非およびその一般性について調べるために、新しい分析およびデータのリソースをもっとも重要なヒトの色素沈着遺伝子の８種の候補遺伝子探索のために適用した。種々の虹彩色の５６５人の白人をこれらの遺伝子における３３８個のＳＮＰ遺伝子座に関して遺伝子タイピングした。新しい試行錯誤的なアプローチを用いると、相既知対立遺伝子は、ＤＣＴ遺伝子（１組合せ、３ＳＮＰ）、ＭＣ１Ｒ−Ａ遺伝子（１組合せ、３ＳＮＰ）、ＯＣＡ２遺伝子（５組合せ、１７ＳＮＰ）およびＴＹＲＰ１遺伝子（１組合せ、２ＳＮＰ）について、可変虹彩色素沈着と強力に関連していることが識別された。虹彩色とのその関連性は対Ｆ統計値またはフィッシャーの直接確率検定の統計値［平均、ｐ（関連性）＜０．０１］を用いて検出されるのに十分強力であったため、これらの対立遺伝子は可変虹彩色の「ペネトラント遺伝子的特徴」と称されている。他の４種の色素沈着遺伝子内のＳＮＰ組合せのハプロタイプ対立遺伝子は、白人における可変虹彩色とは統計学的に関連していなかったが、より暗色または明色の虹彩の色調の人種群では通常ではない頻度の相違を示した。即ち、これらの対立遺伝子は上位性を介した虹彩色の分散に対して寄与している可能性があると推量され、そしてそれらは可変虹彩色の「潜伏性遺伝子的特徴」と称されている。
【０２４１】
可変虹彩色に関する分類子の構築のためにこれらの特徴をモデル化するためには、新しい二次曲線判別アルゴリズムを引き出すためにコレスポンデンス分析が用いられている。ペネトラントの遺伝子的特徴のみを用いた場合、発生されたものは複合分類子モデルであり、これは更に白人２２５人の群に対して帰納され、その際、虹彩色調の推量については９９％の精度であったが、実際の虹彩色の推量については僅か９１％の精度であった。ペネトラントおよび潜伏性の遺伝子的特徴の双方を用いた場合、発生されたものは複合分類子モデルであり、これは同じ群に対して帰納され、その際、虹彩色調の推量については９
９％の精度であり、実際の虹彩色の推量については９７％の精度であった。結果によれば、虹彩の色素沈着のような複合形質の予測マーカーの識別は、遺伝子間の複雑性を重視した方法により最も良く達成されること、そして、遺伝子的特徴を取り込んだ正確な分類モデルは遺伝子内の複雑性を重視した方法により最も良く達成されることが示された。
【０２４２】
虹彩色の推量のためにハプロタイプ対立遺伝子を使用するために、ゲノミックスデータに関して変法としたパラメトリックな多変量の二次曲線分類手法を用いるためのソフトウエアプログラムを生成した。モンテカルロシミュレーション試験を用いて一次／二次曲線法を用いた正確および不正確な分類の確率に関する分散および概括統計値を作成した。明色および暗色の双方の虹彩色調の群から観察された対立遺伝子頻度に基づいて２００個人を選択するように乱数発生器を用いるプログラムを開発し、これらの個人を用いて多変量一次分類確率マトリックスを計算した。この実験を１０，０００回反復し、分類の概括統計値および誤分類率とその信頼区間を求めた。
【０２４３】
結果。公開データベース（ＮＣＢＩ：Ｕｎｉｇｅｎｅ，ｄｂＳＮＰ，ＬｏｃｕｓＬｉｎｋ）を再配列決定して探索し、文献を参照することにより８種の色素沈着遺伝子内の１８１個の候補ＳＮＰ遺伝子座を発見した（遺伝子当たり平均２３個の候補ＳＮＰ）（以下に示す表１２の列２参照）。自己報告された虹彩色（ブラウン９７例、ブルー１１７例、グリーン３６例、ヘーゼル８５例）の白人３３５人の群におけるこれらの候補ＳＮＰ遺伝子座の各々について遺伝子型をスコアリングし、更に種々の人種的背景（白人１００人、アフリカ系アメリカ人１００人およびアジア系３０人）の２３０人についても同様とした。形質値と関連する全ての可能なｎ個のＳＮＰの組合せの相既知対立遺伝子をスクリーニングするためのソフトウエア系を開発した（該当する場合、ただしｎ＝［１，２，・・・，ｘ］でありｘ＝ＳＮＰ遺伝子座の数）。スクリーニングは明色または暗色の虹彩色調をコードするケースコントロールフォーマットにおいて行った（ここで明色＝ブルー、グリーンまたはヘーゼルであり暗色＝ブラックおよびブラウンである）。全体でｎ遺伝子座ＳＮＰ組合せ４１１通りの対立遺伝子をスクリーニングし、このうち、遺伝子４個における最適判別組合せ８通りの対立遺伝子を可変白人虹彩色に強力に関連しているものとして識別した（表１２の列５）。組合せはＯＣＡ２（ｎ＝５）、ＴＹＲＰ（ｎ＝１）、ＤＣＴ（ｎ＝１）およびＭＣ１Ｒ（ｎ＝１）遺伝子において不等に分布していた。
【０２４４】
【表２１】
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【０２４５】
（表１２：ヒト眼球色に関する遺伝子的特徴抽出結果）
（表１２の注釈
１−虹彩色との対立遺伝子の関連性の関して試験した各遺伝子におけるＳＮＰの総数。
２−明細書に記載した遺伝子的特徴抽出アルゴリズムを用いて虹彩色との関連性についてハプロタイプ対立遺伝子を試験したｎ遺伝子座のＳＮＰ組合せの総数。数は列２中の総数から検出された有効化ＳＮＰの数（データ示さず）、および、方法において記載したより低次（即ち、１，２−遺伝子座組合せ）のスクリーニングの結果に依存していた。
３−明細書に記載した可変虹彩色の遺伝子的特徴として対立遺伝子が識別された非重複ＳＮＰ組合せの数。
４−識別された遺伝子的特徴の各々に関する名称とＳＮＰ組合せ。
５−明細書に記載した明色および暗色の虹彩色調の個人の間のハプロタイプ特徴対立遺伝子配列の組成に関するＦ統計値のｐ値。
＊この組合せの１ハプロタイプは虹彩色調の強力に関連していることがわかったが、その他の観察されたハプロタイプは有意ではなかった。）
虹彩色との関連性は単純な遺伝子学的アプローチを用いて検出するには十分強力すぎたため、これらのＳＮＰ組合せのハプロタイプ対立遺伝子は可変虹彩色の「ペネトラント遺伝子的特徴」、そして、ＳＮＰ組合せ自体は「ペネトラント特徴ＳＮＰ組合せ」と表現した。ＴＹＲ、ＳＩＬＶ、ＡＳＩＰあるいはＡＰ３Ｂ１遺伝子にはペネトラント遺伝子的特徴およびペネトラントＳＮＰ組合せの何れも識別されなかった（表１２の列５）。８種のペネトラント遺伝子的特徴は平均小対立遺伝子頻度０．２１（範囲は０．０７〜０．４７）の２５ＳＮＰよりなるものであった。これらのうち４種は変化をコーディング変化であり、１７種はイントロンに位置し、そして、４種はサイレント変化であった（表１３の列６参照）。ＳＮＰの１０種は再配列決定から識別されたが（ＮＣＢＩ：ｄｂＳＮＰデータベースおよび文献には示されていない）、これらのうち２つの対立遺伝子（表１３の２１７４３９および２１７４４１）は文献においてヒトの色素沈着と関連付けられるよりも前に識別されていたことがわかった（特に赤毛と青眼、Ｖａｌｖｅｒｄｅ  ｅｔ  ａｌ．，１９９５）。ＳＮＰの１１種はＮＣＢＩｄｂＳＮＰデータベースから選択された（表１３の列７）。
【０２４６】
【表２２】
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【０２４７】
（表１３の注釈
１−サイレント−アミノ酸変化なし、ＩＮＴＲＯＮ−ＳＮＰは非コーディング配列に存在。
２−ＤｂＳＮＰ−候補遺伝子配列が０２／１５／０２のＮＣＢＩ：ｄｂＳＮＰ中に存在している。
再配列決定−ＳＮＰ配列を明細書に記載した再配列決定作業から発見した。
３−Ｖａｌｖｅｒｄｅ  ｅｔ  ａｌ、１９９５；Ｆｒａｎｄｂｅｒｇ  ｅｔ  ａｌ、１９９８およびＳｃｈｉｏｔｈ  ｅｔ  ａｌ、１９９９。）
ペネトラント遺伝子的特徴の有効化。可変の虹彩色調のいくつかのペネトラント特徴ＳＮＰ組合せを識別した後、分析を更に進めて特定の眼球色とのそのペネトラント遺伝子的特徴の関連性を完全に調べた。ハプロタイプおよび多遺伝子座遺伝子型ｖｓ虹彩色（ブルー、グリーン、ヘーゼル、ブラウンおよびブラック）の随伴分析から、多くの有意に関連する対立遺伝子および対立遺伝子組合せを識別した（下記表１４参照）。カイ自乗調節残渣によれば、ハプロタイプレベルにおいて関連性の多くが極めて強力であることがわかった。例えば、ＯＣＡ２−Ａ  ＴＴＡＡはブルーと強力に関連していた（ｐ＝０．００７９、表１４において行３、列（列）３）が、ＯＣＡ２−Ａ  ＣＣＡＧおよびＯＣＡ２−Ｂ  ＣＧＡ対立遺伝子はブラウンと強力に関連していた（それぞれ、ｐ＝０．０００８、表１
４において行４、列３；ｐ＝０．００２４、表１４において行１１、列３）。
【０２４８】
【表２３】
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【０２４９】
（表１４：白人集団における虹彩色との遺伝子的特徴対立遺伝子の関連性に関する作用
の統計値）
（表１４の注釈
１−ピアソンカイ自乗統計値ｐ値。虹彩色と有意に関連していた対立遺伝子および荒れる組合せのみを示す（ｎ＞２）。
２−クラス条件付け確率としての眼球色群における対立遺伝子頻度を用いた正しい眼球色分類のベイズ事後確率。）
多遺伝子座遺伝子型のレベルでの分析によれば、ペネトラント遺伝子的特徴ＳＮＰ組合せの各々がやはり眼球色と統計学的に関連性を有していた（即ち、８種のＳＮＰ組合せの何れも表１４の列８内に入力され損なうことは無い）。それらの対立遺伝子が虹彩色調と関連していたが、ＤＣＴ−Ｂ、ＴＹＲ−Ａ、ＯＣＡ２−ＤおよびＯＣＡ２−Ｅ特徴のハプロタイプまたは多遺伝子座対立遺伝子の随伴分析のカイ自乗統計値は有意ではなかった。例えば、ＤＣＴ−Ｂの総ｐ値はハプロタイプ（表１４の行２１、列３、８）および多遺伝子座遺伝子型レベル（表１４の行２１、列８）においては有意ではなかった。しかしなお、ＤＣＴ−Ｂハプロタイプの２つの調節残渣は、総カイ自乗統計値が有意ではなかったにも関わらず、これらの特定の対立遺伝子が眼球色と強力に関連していたことを示している（ＣＴＧとブラウン、ｐ＝０．０１３３、表１４の行１７、列３、および、ＧＴＧとヘーゼル、ｐ＝０．０２４９、表１４の行１８、列３）。同様のことが特定の虹彩色とは関連しないが虹彩色調と関連する他の特徴ＳＮＰ組合せについても観察され；ＯＣＡ２−Ｄ  ＡＧＧ遺伝子的特徴とヘーゼル虹彩（ｐ＝０．０４６８、表１４の行２７、列３）、ＯＣＡ２−Ｄ  ＧＧＧ遺伝子的特徴とブラウン虹彩（ｐ＝０．０２２２、表１４の行２８、列３）およびＯＣＡ２−Ｅ  ＧＣＡ遺伝子的特徴とブラウン虹彩（ｐ＝０．０００４、表１４の行３１、列３）であった。
【０２５０】
あるサンプルサイズと関連性強度において、ブラウンの虹彩を予測するために最も重要な遺伝子的特徴はＯＣＡ２−Ｄ、ＯＣＡ２−ＥおよびＤＣＴ−Ｂの特徴ＳＮＰ組合せにおいて検出されており、ブルーまたはグリーンの虹彩色に関して最も重要なものはＭＣ１Ｒ−ＢおよびＴＹＲＰ−Ｂの特徴ＳＮＰ組合せにおいて検出されている（表１４の列５および６）。ブルーの虹彩ではブラウンよりも２倍も多い遺伝子的特徴がカウントされているが（１４７４ ｖｓ ６６４、表１４において各色につき列６および１１をカウント）、ブラウンの遺伝子的特徴の種類の多さはブルーの虹彩の半数であった（４ｖｓ８、表１４において各色につき列４をカウント）。このことは、ブラウンの虹彩に関連するハプロタイプの多様性がブルーの虹彩に関連するハプロタイプのものよりも有意に大きいことを示唆している。特徴の組合せに関するハプロタイプおよび多遺伝子座遺伝子型の大部分が多人種のサンプルにおける眼球色にむしろより劇的に関連していたが（データ示さず）、これはおそらくは、より暗色の虹彩に関連する変異体が白人よりもより暗色の平均的虹彩色の世界のこれらの人種群において増量されているためと考えられる。
【０２５１】
これらのペネトラント遺伝子的特徴に関する多遺伝子座遺伝子型のレベルにおける関連性は、ハプロタイプ対立遺伝子が虹彩色の分散の優性成分に寄与していることを示唆している。例えばＯＣＡ２−Ａ  ＴＴＡＡハプロタイプはブルー虹彩に強力に関連しており（ｐ＝０．００７９、表１４の行３、列３）、そして、ＯＣＡ２−Ａ  ＴＴＡＧハプロタイプはブラウン虹彩に強力に関連している（ｐ＝０．００４５、表１４の行５、列３）が、ＯＣＡ２−Ａ  ＴＴＡＡ／ＴＴＡＧ多遺伝子座遺伝子型はブルーではなくブラウンの虹彩に強力に関連していた（ｐ＝０．０００６、表１４の行５、列８）。優性成分の寄与の全てがより暗色の眼球色に向けたものではなかった。例えば、ＯＣＡ２−Ｂ  ＣＡＡはブルーの虹彩（ｐ＝０．０２６９、表１４の行１０、列３）そしてＯＣＡ２−Ｂ  ＣＧＡはブラウンの虹彩（ｐ＝０．００２４、表１４の行１１、列３）と強力に関連していたが、ＯＣＡ２−Ｂ  ＣＡＡ／ＣＧＡ多遺伝子座遺伝子型はブラウンではなくブルーの虹彩に関連していた（ｐ＝０．０．０３１４、表１４の行１１、列８）。
【０２５２】
ペネトラント遺伝子的特徴の多遺伝子座遺伝子型と虹彩色の間のより低次の相互関係を可視化するため、並びに、個人をコード化するために、分割表を構築し、多遺伝子座遺伝子型をプロットした。この分析により、ブルー、グリーンおよびヘーゼルの虹彩のペネトラント遺伝子的特徴の遺伝子型は、ブラウン虹彩の場合よりも、相互の間でより高いプロフィールの同様性を共有していることが明らかになった。真に相互に関係している遺伝子型と形質値のプロットは直感的に認識される生物学的感覚を生じさせるプロットパターンを形成する。ＣＯＡプロットにおいて、遺伝子的特徴遺伝子型のプロフィール関数としてプロットされたブルー、グリーン、ヘーゼルおよびブラウンの虹彩は、セントロイド周囲に時計回転の進行方向で観察される。これはブラウンの色素（ユーメラミン）の濃度が増大する順序である。この分析において測定された遺伝子はこの色素の生産に関与しているため、このパターンはやはり直感的に説明される感覚を与える。更にまた、ペネトラント特徴ＳＮＰ組合せの多遺伝子座遺伝子型は有意に関連していない組合せの遺伝子型よりもセントロイドからより遠方に移動していた（表１４）。このことは、セントロイドからの距離は、元の分割表における全体のカイ自乗統計値への遺伝子型の寄与に比例していることから、予測どおりであった。
【０２５３】
結果を確認し、眼球色の種類の決定における特異的な突然変異の役割を調べるために、ネステッド随伴分析をペネトラント特徴ＳＮＰ組合せのハプロタイプ樹形図に対して実施した（Ｔｅｍｐｌｅｔｏｎ  ｅｔ  ａｌ．，１９８７）。全遺伝子的特徴のハプロタイプ樹形図を進化時間を通じて相互に機能的に連結された変異体にはめ込む。進化の枠組みはしばしばパターンを対立遺伝子の進化の歴史から引き出される今日の形質の関連性に起因させ、そして、そのようにすることにより、遺伝子関連性について、単に統計的のみではない生物学的な関連を示唆する場合がある。有意な樹形図にもとづいたパターンはＯＣＡ２−Ａ、ＯＣＡ２−Ｂ、ＯＣＡ２−Ｃ、ＯＣＡ２−ＤおよびＴＹＲＰ−Ａ対立遺伝子（以下の表１５参照）の関連性について識別されており、虹彩色に関わる突然変異はこれらの遺伝子配列の進化のうちの比較的早期に生じたことを示唆している。特徴ＳＮＰ組合せの２つ（ＯＣＡ２−ＢおよびＯＣＡ２−Ｃ）は理解可能な進化の歴史と機能的に関連する突然変異を１つより多く有していたが、他の大部分については、虹彩色の変動性の最も多い（が全てではない）部分が特徴の組合せの単一の遺伝子座における変化により生成される枝分かれに逆追跡されると考えられる。有意な樹形図に基づくパターンはＭＣ１Ｒ−Ａ、ＯＣＡ２−ＥおよびＤＣＴ−Ｂの特徴ＳＮＰ組合せについては検出されていない。これらについては、虹彩色に関連する対立遺伝子はＯＣＡ２−Ａ、ＯＣＡ２−Ｂ、ＯＣＡ２−Ｃ、ＯＣＡ２−ＤおよびＴＹＲＰ−Ａ対立遺伝子よりもその遺伝子配列の進化の歴史においてより遅い時点で独立して進化したと考えられる。
【０２５４】
【表２４】
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【０２５５】
（表１５：可変眼球色の識別された遺伝子的特徴に関するハプロタイプ樹形図のネステッド随伴分析）
（表１５の注釈
１−カイ自乗統計値ｐ値、自由度は各分析で３。
２−ネステッド随伴分析が眼球色における有意な変動が逆追跡できることを示したＳＮＰ組合せ内の遺伝子座。この情報はまた対立遺伝子区分列においても示されている。
３−これはこのネステッド樹形図分析が与えた値の良好な例である。ＯＣＡ２−ＤＳＮＰ組合せの２対立遺伝子（ＡＧＧおよびＧＧＧ，表１４の行２７および２８、列３）はカイ自乗調節残渣分析によれば虹彩色と関連していたが、全対立遺伝子の合同の随伴分析に冠するカイ自乗統計値は有意ではなかった（表１４の行３０、列３）。ネステッド樹形図分析によれば、これらの２つの配列は進化的に近隣であり、そして、ＯＣＡ２−Ｄ組合せのＧＧ３’末端はより暗色の虹彩色に強力に関連していることを示唆していた（ｐ＝０．００１４、表１５）。明らかに、この有意性は、他の４種のハプロタイプ対立遺伝子と虹彩色との間の関連性の欠如により、汎対立遺伝子のレベルで生じたノイズ中に失われていた。）
潜伏性遺伝子的特徴。各虹彩色形質の顕在化はサンプル群並びに一般的集団内で比較的高値であったため、そして、我々が検討したＳＮＰの大部分の対立遺伝子頻度は比較的高値であったため、虹彩色の遺伝性はケースコントロール試験デザインの範囲内におけるＳＮＰ関連性の検出については合理的であることが期待された（Ｃｕｌｖｅｒｈｏｕｓｅ  ｅｔ  ａｌ．，２００２）。しかしなお、ゲノムに基づいたケースコントロール試験デザインの主要な難点（これまで用いてきた分析方法の場合）は上位の成分を通じて遺伝子の分散に対して排他的または実質的に寄与している対立遺伝子を検出する能力の欠如である（Ｃｕｌｖｅｒｈｏｕｓｅ  ｅｔ  ａｌ．，２００２）。表１２に示すペネトラント特徴ＳＮＰ組合せの部分ではないＳＮＰは虹彩色の分散に寄与しないか、または、上位性の手段を通じて寄与する。ケースコントロールされたデザインでは検出不能であるが、純粋に（または大部分が）上位性のモデルがリンケージ分析における影響を受けた親族の間に対
立遺伝子の共有をもたらすため、上位性の成分はケースコントロール試験よりもリンケージ試験においてより容易に検出することができる。白人とアフリカ人／アジア人との間の色素沈着対立遺伝子頻度の人種的比較が極めて単純なリンケージ試験の究極の例であることが示されており、そこでは人種群は家族血統の親族と等しい。この場合、後者の２人種の個人が白人よりもより暗色の平均的虹彩色を示すため、リンケージは家族規模よりもむしろ進歩の範囲内において考えられる。即ち、虹彩色の分散の上位性の成分に寄与すると考えられるＳＮＰを識別するために、スクリーニングすべきものは、白人（ｎ＝１００の新規個人、未分析）またはアフリカ系／アジア系複合（ｎ＝１３０新規個人、未分析）の群のいずれかにおいて増量されている対立遺伝子について表１２に示すペネトラント特徴ＳＮＰ組合せの部分ではないＳＮＰであった。非色素沈着遺伝子内の大部分の対立遺伝子は２人種群の間に劇的な小対立遺伝子頻度相違を示さないが（Ｆｒｕｄａｋｉｓ  ｅｔ  ａｌ．，２００２；例えば下記の表１６Ｂ）、表１２のペネトラント特徴ＳＮＰ組合せの部分ではない多くのＳＮＰの対立遺伝子は２人種群間で異常な小対立遺伝子頻度相違を示す（以下の表１６Ａ）。これらの異なって共有されているＳＮＰ対立遺伝子は虹彩色の分散の上位性の成分に寄与していると推量されている。ハプロタイプ対立遺伝子は一般的に個々のＳＮＰ対立遺伝子よりも良好に形質値を予測できるが、これらのＳＮＰ組合せのどの対立遺伝子がこの分散に最も寄与しているかを決定することは不可能である。即ち、これらを、成分がリンケージ不均衡とされた任意のＳＮＰ組合せに組み込み、そして可変虹彩色の「潜伏性特徴ＳＮＰ組合せ」と命名し、そしてそのハプロタイプ（および多遺伝子座遺伝子型）対立遺伝子を可変虹彩色の「潜伏性遺伝子的特徴」と称するようにした。
【０２５６】
【表２５】
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【０２５７】
（表１６Ａ：人種群における潜伏性ハプロイド遺伝子的特徴の対立遺伝子に関する対立遺伝子頻度差）
【０２５８】
【表２６】
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【０２５９】
（表１６Ｂの注釈：
１−白人系人種群における頻度（Ｎ＝１００）。
２−アフリカ系人種群における頻度（Ｎ＝１００）。
３−アジア系人種群における頻度（Ｎ＝３０）。
４−白人群（Ｎ＝１００）は明色（ブルー、グリーンまたはヘーゼル）の虹彩色を有する人種に指定した理由は、これらの虹彩色の頻度がこの群で最大であったためである。
５−アフリカ系およびアジア系人種群（Ｎ＝１３０）は暗色（ブラックおよびブラウン）の虹彩色を有する人種に指定した理由は、ブルー、グリーンおよびヘーゼルの虹彩の頻度
がこの群で最低であったためである。）
特徴モデリングおよび分類子の構築。ペネトラント遺伝子的特徴を独立した分類子として使用しながら、正確な分類のベイズ事後確率は一部では５０％に近づいたが、大部分については３０〜４０％の範囲内であった（表１４の列５および１０）。これらの結果は可変の虹彩色を決定することが複雑であることを意味しており、そして、ペネトラント特徴ＳＮＰ組合せの対立遺伝子は虹彩色の分散と関連しているが、何れの１成分もそれ自体はこの分散の僅かな小さい部分を説明するものであり、独立した分類子としてのその予測力は実用上は極めて低いことを示唆している。
【０２６０】
ペネトラント遺伝子的特徴のみを使用した加重二次曲線分類。正確な推量が可能となる程度まで虹彩色の分散を説明することができる複合モデルを作成するために、コレスポンデンス分析で得た標準座標に基づいて加重二次曲線分類アルゴリズムを開発した。ペネトラント遺伝子的特徴をまず用いることにより３３０人の白人から分散−共分散マトリックスを計算して加重した。このマトリックスを、虹彩色が既知であるが隠蔽されている２８６人の他の白人における虹彩色の盲検二次曲線判別分類に適用した。第１の分析については、２つの群、即ち、ブルー、グリーンまたはヘーゼルの虹彩の個人として定義される明色虹彩色調の群、および、ブラウンまたはブラックの虹彩の個人として定義される暗色虹彩色調の群を設定した。多遺伝子座遺伝子型（ジーンワイズの遺伝子型）のレベルにおいて、この判別について９８％の全体的精度が得られた。暗色虹彩色の色調に関する感度は１００％であり、明色眼球色の色調に関する感度は９７％であった（以下の表１７Ａの行に沿って読み取ったもの）。明色虹彩の分類は１００％正確であり、暗色虹彩分類は９４％正確であった（以下の表１７Ｂの列に沿って読み取ったもの）。個人のＳＮＰ対立遺伝子のレベルでこの方法を用いることにより、ＳＮＰ遺伝子型または個人のハプロタイプ対立遺伝子はより低い精度をもたらし（漸増する桁数の精度）、遺伝子内対立遺伝子の複雑性の最高水準が眼球色の色調の正確な推量のために必要であり、そして漸増水準の複雑性が順次高値となる予測力を与えることを示唆している。単なる眼球色の色調ではなく実際の眼球色を推量するための多遺伝子座の遺伝子型を用いた方法を使用する場合、得られるものはブルー虹彩の分類については１００％の感度、ブラウン虹彩の分類については６９％の感度、グリーン虹彩の分類については１００％の感度、そして、ヘーゼル虹彩の分類については８４％の感度であった（表１７Ｂの行に沿って読み取ったもの）。ブルー虹彩の分類の精度は６７％、ブラウン虹彩の分類では１００％、グリーン虹彩の分類では１００％、そしてヘーゼル虹彩の分類では７４％であった（表１７Ｂの列に上から読み取ったもの）。二次曲線分類子の推量力を推定するためのシミュレーションを用いた場合、対数の尤度はｒ＝１．９６であった。事実上は、分類子は顕著に正確であり、感度が高く、良好な推量力を有するが、その難点はブラウンとヘーゼルの虹彩の個人のブルーの虹彩の群への誤分類として顕著となった。
【０２６１】
【表２７】
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【０２６２】
（表１７Ａおよび１７Ｂ：可変虹彩色のペネトラント遺伝子的特徴を用いた虹彩色のコレスポンデンス分析支援二次曲線判別型分類。（Ａ）暗色（ブラックおよびブラウン）ｖｓ明色（ブルー、グリーンおよびヘーゼル）の虹彩色の間の分類のための確率テーブル；および（Ｂ）種々の虹彩色の間の分類のための確率テーブル。）
（表１７Ａおよび１７Ｂの注釈
１−％分類を示し、分類された個人の数はカッコ内に示す。）
潜伏遺伝子的特徴をこの分析に付加することにより（潜伏＋ペネトラント遺伝子的特徴）、最適加重方法は明色ｖｓ暗色の虹彩色調の判別に関して１００％の精度および感度で同じ２８６人の白人に盲検的に帰納した共分散マトリックスを与えた。最適モデルはまた実際の虹彩色の推量に関して９１．３％の精度でこの試料に帰納した（２６１／２８６が正しく分類；以下の表１８Ａの対角線）。特異性は、ブルー虹彩８１％（９６／１１８）、ブラウン虹彩９７．４％（７６／７８）、グリーン虹彩９６．８％（３０／３１）およびヘーゼル虹彩１００％（５９／５９）であった（表１８Ａの列を上から読み取ったもの）。感度はブルー虹彩の個人９９％（９６／９７）、ブラウン虹彩９０．５％（７６／８４）、グリーン虹彩１００％（３０／３０）そしてヘーゼル虹彩７８．７％（５９／７５）であった。二次曲線分類子の推量力を推定するためのシミュレーションを用いて、我々は適切な虹彩色群への分類についてｒ＝２．２２の対数尤度を得た。平均でより暗色の虹彩色の人種群において過剰表示されたマーカーは多人種サンプルにおける眼球色を分類子が人工的に推量する助けとなることは真実であるが、このようなマーカーが何れもそれらがヒト虹彩の着色に機能的に関連しない限り白人における虹彩色の推量を助けるということは真実ではない。これらのマーカーが白人内の分類に寄与しているということは、それらが虹彩色の決定に機能的に関連しているか、または機能的に関連するマーカーに連結していることを示唆している。
【０２６３】
【表２８】
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【０２６４】
（表１８Ａおよび１８Ｂ：可変虹彩色のペネトラントおよび潜伏性の遺伝子的特徴の両方を用いた虹彩色のコレスポンデンス分析支援二次曲線判別型分類。（Ａ）暗色（ブラックおよびブラウン）ｖｓ明色（ブルー、グリーンおよびヘーゼル）の虹彩色の間の分類のための確率テーブル。（Ｂ）種々の虹彩色の間の分類のための確率テーブル。）
（表１８Ａおよび１８Ｂの注釈
１−％分類を示し、分類された個人の数はカッコ内に示す。）
本発明においてなされた１つの重要な進歩は、上位性の成分をアルゴリズムにより捕獲することである。本発明の作業は最小の推量精度のために必要な４遺伝子内の８種の多遺伝子座の範囲の２５種のペネトラントＳＮＰの最小セットが存在することを示した。しかしながら、遺伝子の全８種内の１９種の多遺伝子座の範囲（ペネトラントおよび潜伏性の双方）の５７種のＳＮＰの完全なセットが正確な推量のために必要である。潜伏性の遺伝子的特徴が正確な推量のために必要であることは、白人集団において眼球色の分散には有意な上位性の成分が存在することを示唆している。オオテンジクネズミのシグナリング蛋白（ＡＳＩＰ）は４種、そして、シルバー遺伝子座（ＳＩＬＶ）は３種のこのような多形を含んでおり、その各々は単一の潜伏性特徴ＳＮＰ組合せ内に任意に組み合わせられていた。ＤＣＴおよびＴＹＲはそれぞれ５種および６種のそのような多形を含んでいた。ＡＳＩＰ、ＳＩＬＶまたはＴＹＲにペネトラント遺伝子的特徴が発見されなかったことは、これらの遺伝子が大部分は上位性の手段を介して虹彩色の分散に寄与していることが示唆される。潜伏性特徴は等しく予測的ではなく、分類の間に上位性の成分を捕獲するためには、加重が種々の範囲において種々の対立遺伝子に無作為に割り付けられ、そして、最も最適な二次曲線判別を可能とした組合せを選択している。
【０２６５】
結果によれば、この最適加重法の詳細な検討から虹彩色の遺伝子学について理解すべきことが多く存在することが示唆される。現時点で、最適ＣＯＡ誘導二次曲線分類子モデルにおける場合と同様の方法を特徴が適合させる機序を十分理解することは困難である。しかしながら、それらは実際に適合し、その適合は虹彩色の推量のためには最大の現実的利用性を示す。結果によれば、虹彩色は実際、その「全体」がその「部分」の合計よりおおいことが経験的にわかっている複合遺伝形質であることが示唆される。
【０２６６】
より一般的なレベルにおいては、結果は、おそらくは自明であるが興味深い概念、即ち、単純な遺伝子学的アプローチは個人の遺伝子およびその中のハプロタイプに関わる形質の関連性を説明するために有用であるが、大部分のヒトの形質は複合的であるため、正確な分類試験の開発においてはそれを使用するための複合的な遺伝子学的ツールが必要である。この作業に関わるエラーの原因、例えば遺伝子タイピングのエラー、自己報告虹彩色および統計学的的ハプロタイプ推量のエラーを考えた場合、我々はこのような複合的形質の５５０の複合サンプルサイズで９７％の精度を達成できたことは極めて注目に値することである。特徴のモデリングに関しては、ほぼ同一の結果が分類樹形図（ＣＡＲＴ型）を用いて得られており、しかもなお、本発明において使用した方法の費用機能はＣＡＲＴよりも直接的な方法で形質値に遺伝子型（ハプロタイプ対）を関連付ける。即ち、本発明において使用した方法は他の分析学的方法論により具現化され、他の複合遺伝子学的分類子、例えば薬理ゲノミクスまたは複合疾患遺伝子学的分類子の作成を約束するものであると考えられる。
【０２６７】
９７％正確であるが、本発明の分類子は完全ではなく、虹彩色の分散の残り３％を説明できる他の開発上および細胞上の過程の遺伝子の部分が存在する。これらの過程の遺伝子の部分はこれまで試験されていない。ショウジョウバエの研究によれば、虹彩色素沈着の８５を超える遺伝子が関与するとされており（Ｏｏｉ  ｅｔ  ａｌ．，１９９７；Ｌｌｏｙｄ  ｅｔ  ａｌ．，１９９８）、そして、８遺伝子をはるかに超えるものがモデル脊椎動物における眼・皮膚白皮症に関与するとされている。人間における虹彩色の分散の大部分が伸長に選択された遺伝子８種内の多形により説明できることは、色素沈着の生物学的複雑性に鑑みると、単に遺伝子がある過程において重要である（即ちその突然変異が機能の損失をもたらす）という理由のみでは必ずしも個人間でこの過程の天然の分布がこの遺伝子における天然の多形に関連していることを意味しないということを説明している。類比すれば、自動車のエンジンにブレーキをかける多くの方法、例えば水のホースをはずす等があるが、エンジンの性能の変動性は実質的に何れも、ホースの特徴における変動性により起こるものではない。複合遺伝子学的「エンジン」の特定の部分は我々の先祖の進化的枝分かれの間に機能的に関連する多形を蓄積するためのシンクとなったと考えられる。
【０２６８】
実際、本研究の意外な発見の１つは試験した遺伝子の全てのうちＯＣＡ２遺伝子が大部分の虹彩色の分散をかなり説明していたことである。８種の特徴ＳＮＰ組合せのうち５種はＯＣＡ２遺伝子由来であり、これらのペネトラント特徴ＳＮＰ組合せの２５種のＳＮＰ部分はＯＣＡ２ＳＮＰであった。今日まで、ＯＣＡ２内の多形スクリーニングの何れも説明されておらず（ただし言及はされており、Ｓｔｕｒｍ  ｅｔ  ａｌ．，２００１を参照できる）、そして本研究は天然の虹彩色の色素沈着に関してこの遺伝子が有する重要性を示す最初のものである。ＯＣＡ２遺伝子産物はメラノソーム膜に局在し、Ｅ．ｃｏｌｉのＮａ＋／Ｈ＋交互輸送機構に類似している。ＴＹＲの活性はメラノソーム中のユーメラミン含量に完全に相関しているが（Ｉｏｚｕｍｉ  ｅｔ  ａｌ．，１９９３）、その活性はメラノソーム内ｐＨの制御を通じてＯＣＡ２遺伝子産物により操作されると考えられている（Ａｎｃａｎｓ  ２００１ｂ）。暗色および明色の皮膚から採取されたチロシナーゼはインビトロでは同様に機能するが、高度にｐＨ依存性であり、そして、白色皮膚由来のメラニン形成細胞は黒色由来のものより酸性度が高値である（Ｆｕｌｌｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，２００１，Ａｎｃａｎｓ  ｅｔ  ａｌ．，２００１ａ）。これらの観察結果に鑑み、ＯＣＡ２は我々の統計学的結果と合致してＴＹＲ活性の主要変更物質であると考えられる。興味深いことに、樹形図分析のレベルでは５種の対立遺伝子の関連性のうち４種はＣＯＡ２の特徴ＳＮＰ組合せから得られている。更に興味深いことに、より暗色の虹彩色に関連する対立遺伝子の多様性はより明色の虹彩色に関連する対立遺伝子のものよりも有意に高値であった。これらの観察結果を合わせれば、より明色の虹彩はヒトの進化時間において比較的昔により暗色の虹彩から分岐し、そして、ＯＣＡ２遺伝子の修飾はこの分岐における手段であったことが示唆される。近代ヒトの起源をアフリカとする一般的に受け入れら
れている人類学的および分子額的な考え方では、北欧人はアフリカ人を先祖としている。我々の結果によれば、より明色の虹彩が殆ど北欧先祖の個人に限定されていた理由は、大部分において、ＯＣＡ２発現産物の比較的古代の（そして多数の）修飾によるものと考えら得る。ブラウンの分類がブルーと比較して潜伏性遺伝子的特徴を分類子モデルに加味する前ははるかに高精度であったが、加味後はそうではなかったという事実は、ブルー虹彩が暗色よりも更に上位性に付されており、そして、暗色の眼球は（厳密ではないが）比較的優性である傾向があることを示しているといえる。
【０２６９】
多人種のサンプルに当てはめた場合、ペネトラントの特徴（並びに複合ペネトラント＋潜伏性特徴）の分類子は白人に当てはめた場合よりも実質的に良好な精度で機能した。大部分の非白人民族群は虹彩色において低い変動性を示す（平均して白人より暗色の色調）ことから、この進歩は意外ではないと思える。しかしながら、不正確な解答は世界の種々の集団の個人に当てはめた場合に必ずしもより正確になるとは限らないものの、遺伝子の異種性にもかかわらず、正確な解答が得られる。その理由は白人におけるより暗色の虹彩色に関連する対立遺伝子が決定的なものであれば、或いは、メラニン生成と虹彩色に関する決定的対立遺伝子に関連していれば、そして、虹彩色の分散の人種間成分が小さければ、これらの対立遺伝子の頻度はより平均でより暗色の虹彩色の集団において大きくなるはずである。我々の解答の精度は汎民族的に当てはめた場合に大きくなるため、結果は記載した関連性が機能的に関わっていることを示唆している。ＳＮＰの大部分がイントロンまたはサイレントの変化であるため、我々が記載した対立遺伝子は他の未同定の対立遺伝子と統計学的に連結しているか、または、アミノ酸の変化を介する以外の態様（例えばＲＮＡ転写、分解、局在化等）で機能していると推量される。
【０２７０】
興味深いことに、虹彩色に関して作成された分類子は白人内における毛髪色または皮膚色調の分類には正確に延長されない。実際、これは我々が可変の白人虹彩色に関する良好な複合遺伝子モデルから予測したことであり、その理由は、虹彩、皮膚および毛髪の色はこの人種群内では独立して遺伝する（そして分布する）ことがわかっているためである。毛髪に関して本明細書に記載したものと同様の試験が行われており、そして、ＳＮＰマーカーセットの間には約３３％の重複があったが、セットは区別されていた（データは別途記載）。ここで作成された分類子は、少なくとも部分的には、他の人種群にも、例えばアフリカ系子孫の個人におけるグリーン、ヘーゼルおよびブラウンの虹彩に関して、延長可能であるかもしれない。それが真実であるか否かは今後の研究の課題である。
【０２７１】
匿名で寄贈されたＤＮＡから定性的特性を説明することのできる最初の遺伝子学的解答として、結果は重要な成果を示している。第１に、それらは高密度のゲノミックスデータセットから複合ヒト形質をモデリングするための１つの方法を説明している。第２に、法医学的ツールとして、解答は犯罪または他の法医学的研究への指針として使用できる（この場合、比較的不明瞭な多遺伝子座の遺伝子型組合せを、虹彩色調および特定尾虹彩色分類について与えられた条件付け確率計算書に関して分類することができる）。第３に研究用ツールとして、識別された共通のハプロタイプは、白内障や黒色腫のような色素沈着関連疾患の複合遺伝子学的危険性の決定を研究者等がより正確に行えるようにするのである。
【０２７２】
図１２はコレスポンデンス分析（ＣＯＡ）および一次または二次曲線分析の両方に基づいた遺伝子学的分類において使用するための上記詳述した方法をより一般的に説明するフローチャートである。方法は、特定の二倍体ハプロタイプ対および特定の遺伝形質クラスの両方に関連するサンプル集団における個人のカウントを含むサンプル集団から得られたデータ（即ち、少なくとも２種の遺伝子の各二倍体ハプロタイプ対とある遺伝形質の各遺伝形質クラスの組合せの各々に関するもの）を用いて行う。図１２のスタートブロック１２００から始まり、コレスポンデンス分析（ＣＯＡ）の少なくとも部分をサンプル集団の
データに対して実施し、これにより、各二倍体ハプロタイプ対の第１の複数のｎ次元座標および遺伝形質クラスの各々の第２の最初の複数のｎ次元座標を決定する（ステップ１２０２）。次に、ＣＯＡとサンプル集団意外から加えられた個人のサンプルに由来する少なくとも２種類の遺伝子を有する二倍体ハプロタイプ対により決定した第１および第２の複数のｎ次元座標用いて一次および二次曲線分析を実施する（ステップ１２０４）。好都合には、分析に基づいて個人のサンプルを遺伝形質クラスの１つに正確に分類することができる。
【０２７３】
上記は本発明の好ましい実施形態を単に説明したものであり、種々の変更、改変および変動が請求項に記載した本発明の精神および範囲を逸脱することなく可能である。明細書に記載した用語および表現の殆どは当業者の知る通常の言語の意味とは異なる特殊な意味を有するものではなく、従って、明細書は不必要に狭い意味においてそのような「通常の言語」の用語を定義するために用いるものではない。
【図面の簡単な説明】
【０２７４】
【図１】複数の単一ヌクレオチド多形（ＳＮＰ）を有する遺伝子を示す。
【図２】４種の異なる個人の異なるハプロタイプ対を示すデータである。
【図３】コンピュータネットワークのコンピュータデバイスを示す。
【図４】本発明の方法を実施するために具現化または作動させる種々のコンピュータの要素を示す。
【図５】本発明の方法に関する一般的な概要を示すフロー図である。
【図６】コレスポンデンス分析（ＣＯＡ）系の方法を実施する前に種々の遺伝子における最適ハプロタイプ系を識別するための方法を記載するフローチャートである。
【図７Ａ】ＣＯＡに関する概念を説明するグラフである。
【図７Ｂ】ＣＯＡに関する概念を説明するグラフである。
【図７Ｃ】ＣＯＡに関する概念を説明するグラフである。
【図８】ＣＯＡに基づいた複合遺伝子学的分類の方法を説明するフローチャートである。
【図９】分析の次元１および２における、特定の遺伝子型および眼球色の間の関連性を示す第１のコレスポンデンス分析のスキャッタープロットである。
【図１０】分析の次元１および３における、特定の遺伝子型および眼球色の間の関連性を示す第２のコレスポンデンス分析のスキャッタープロットである。
【図１１】分析の次元２および３における、特定の遺伝子型および眼球色の間の関連性を示す第３のコレスポンデンス分析のスキャッタープロットである。
【図１２】ＣＯＡおよび一次または二次曲線分析の両方に基づいた遺伝子学的分類において使用するための方法を説明するフローチャートである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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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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【国際調査報告】
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