(57)【要約】本発明は、コンピュータを用いて１またはそれ以上の表現型特性を有する遺伝子配列を標的化するためのシステム、方法および装置を提供する。１またはそれ以上の表現型特性が選択される。次いで、選択表現型特性を有することが既知である遺伝子配列が選択される。さらに、目録化遺伝子配列を含む１またはそれ以上のデータベースが選択される。選択された遺伝子配列は、目録化遺伝子配列と比較され、そして、選択遺伝子配列の一部分を含む目録化遺伝子配列が抽出される。選択遺伝子配列は、各々の抽出遺伝子配列の一部分に整合され、そして、選択遺伝子配列の整合に基づいて優先順位付けがされる。少なくとも１つの優先順位付けされた遺伝子配列は、１またはそれ以上の表現型基準に基づいて選択される。最後に、１またはそれ以上の縮重プライマーを設計し、選択され優先順位付けされた遺伝子配列が標的化される。
2004500048.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
配列番号２をコードする核酸配列を含む、精製核酸分子。
【請求項２】
前記精製核酸分子がｃＤＮＡ分子である、請求項１の精製核酸分子。
【請求項３】
前記核酸分子が配列番号１の配列を含む、請求項２記載の精製核酸分子。
【請求項４】
前記核酸分子が配列番号１に由来する４００個の隣接ヌクレオチドを有するプローブと該プローブの全長にわたって高ストリンジェントにハイブリダイゼーションすることができる、精製核酸。
【請求項５】
配列番号２のアミノ酸配列の全長に対し少なくとも９０％相同である蛋白質をコードする配列を含む精製核酸。
【請求項６】
前記蛋白質が配列番号２と少なくとも９５％相同である、請求項５記載の精製核酸。
【請求項７】
前記蛋白質が配列番号２と少なくとも９８％相同である、請求項５記載の精製核酸。
【請求項８】
配列番号２の全長に対し少なくとも８０％相同である配列を含む精製蛋白質。
【請求項９】
前記配列が配列番号２に対し少なくとも９０％相同である、請求項８記載の精製蛋白質。
【請求項１０】
前記配列が配列番号２に対し少なくとも９５％相同である、請求項９記載の精製蛋白質。
【請求項１１】
前記配列が配列番号２に対し少なくとも９８％相同である、請求項９記載の精製蛋白質。
【請求項１２】
前記配列が配列番号２である、請求項９記載の精製蛋白質。
【請求項１３】
コンピューターを使用して１またはそれ以上の表現型特性を有する遺伝子配列を標的化する方法にあって、
前記方法が１またはそれ以上の表現型特性を選択すること；
選択された表現型特性を有することが既知である遺伝子配列を選択すること；
目録化遺伝子配列を含む１またはそれ以上のデータベースを選択すること；
選択遺伝子配列を目録化遺伝子配列と比較すること；
選択遺伝子配列の一部分を含むいずれかの目録化遺伝子配列を抽出すること；
選択遺伝子配列を抽出遺伝子配列の各部分と整合させること；
選択された遺伝子配列の整合に基づき抽出遺伝子配列を優先順位付けすること；
１またはそれ以上の表現型判定基準に基づき少なくとも１つの優先順位付けされた配列を選択すること；および
選択され優先順位付けされた遺伝子配列を標的とする１またはそれ以上の縮重プライマーを設計すること
の工程を含む、前記方法。
【請求項１４】
さらに優先順位付けされた遺伝子配列をフィルタリングする工程を含む、請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
前記優先順位付けされた遺伝子配列をフィルタリングする工程が脊椎動物配列は除外するが、無脊椎動物由来配列は除外しない、請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
さらに１またはそれ以上の縮重プライマーを用いて遺伝物質をクローニングする工程を含む、請求項１３記載の方法。
【請求項１７】
前記１またはそれ以上のデータベースがヒト、ラット、マウス、ゼブラフィッシュ、カエル、ショウジョウバエ、ネマトーデ（ｎｅｍａｔｏｄｅ）、線虫（Ｃ．ｅｌｅｇａｎｓ）、蚊および細菌に関する目録化遺伝子配列より選択される、請求項１３記載の方法。
【請求項１８】
前記表現型特性が昆虫の中腸上皮細胞がコードする蛋白質を含む、請求項１３記載の方法。
【請求項１９】
前記１またはそれ以上の縮重プライマーが入れ子型である、請求項１３記載の方法。
【請求項２０】
前記１またはそれ以上の縮重プライマーが標的分子のクローン化に用いられる、請求項１３記載の方法。
【請求項２１】
前記１またはそれ以上の縮重プライマーがバイオ農薬（ｂｉｏｐｅｓｔｉｃｉｄｅ）をコードする遺伝子のクローン化に用いられる、請求項１３記載の方法。
【請求項２２】
前記１またはそれ以上の縮重プライマーが治療成分をコードする遺伝子のクローン化に用いられる、請求項１３記載の方法。
【請求項２３】
前記選択された遺伝子配列の整合に基づき抽出遺伝子配列を優先順位付けする工程が整合の統計分析を用い達成される、請求項１３記載の方法。
【請求項２４】
前記各抽出遺伝子配列に対し選択された遺伝子配列を整合する工程が局所整合検索ツールを用い達成される、請求項１３記載の方法。
【請求項２５】
前記選択遺伝子配列がアミノ酸配列により各抽出遺伝子配列と整合させられる、請求項１３記載の方法。
【請求項２６】
前記選択遺伝子配列が核酸配列により各抽出遺伝子配列と整合させられる、請求項１３記載の方法。
【請求項２７】
前記選択遺伝子配列がゲノムＤＮＡにより各抽出遺伝子配列と整合させられる、請求項１３記載の方法。
【請求項２８】
前記選択遺伝子配列がオープンリーディングフレームにより各抽出遺伝子配列と整合させられる、請求項１３記載の方法。
【請求項２９】
前記選択遺伝子配列がイントロンにより各抽出遺伝子配列と整合させられる、請求項１３記載の方法。
【請求項３０】
前記選択遺伝子配列がイントロンおよびエクソンにより各抽出遺伝子配列と整合させられる、請求項１３記載の方法。
【請求項３１】
前記１またはそれ以上の表現型判定基準が哺乳動物によりコードされた遺伝子を除外する、請求項１３記載の方法。
【請求項３２】
前記１またはそれ以上の表現型判定基準がゼブラフィッシュまたはカエルによりコードされた遺伝子を除外する、請求項１３記載の方法。
【請求項３３】
前記１またはそれ以上の表現型判定基準が無脊椎動物によりコードされた遺伝子を除外する、請求項１３記載の方法。
【請求項３４】
１またはそれ以上の特性を有する遺伝子配列を標的化するためのシステムにあって、
１またはそれ以上の表現型特性を選択すること；
選択表現型特性を持つことが既知である遺伝子配列を選択すること；
選択遺伝子配列を目録化された遺伝子配列と比較すること；
選択遺伝子配列の一部分を含む目録化遺伝子配列を抽出すること；
抽出遺伝子配列の各部分に選択遺伝子配列を整合させること；
選択遺伝子配列との整合に基づき抽出遺伝子配列を優先順位付けすること；
１またはそれ以上の表現型判定基準に基づき優先順位付けされた遺伝子配列を少なくとも１つ選択すること；
そして選択され優先順位付けされた遺伝子配列を標的とする縮重プライマーを１またはそれ以上設計することに適したプログラム手段を有するコンピューター；
目録化遺伝子配列を含む１またはそれ以上のデータベース；および
前記コンピューターと前記１またはそれ以上のデータベースとを接続するコミュニケーションリンク
を含む、前記システム。
【請求項３５】
さらに前記コンピューターに接続した少なくとも１つの別のコンピューターを含み、該少なくとも１つの別のコンピューターが１またはそれ以上の表現型特性を選択すること；選択表現型特性を持つことが既知である遺伝子配列を選択すること；選択遺伝子配列を目録化された遺伝子配列と比較すること；選択遺伝子配列の一部分を含む目録化遺伝子配列を抽出すること；抽出遺伝子配列の各部に選択遺伝子配列を整合させること；選択遺伝子配列との整合に基づき抽出遺伝子配列を優先順位付けすること；１またはそれ以上の表現型判定基準に基づき優先順位付けされた遺伝子配列を少なくとも１つ選択すること；そして選択された優先順位付けされた遺伝子配列を標的とする縮重プライマーを１またはそれ以上設計することに適したプログラム手段をその中に有する、請求項３４記載のシステム。
【請求項３６】
前記コンピューター中のプログラム手段が優先順位付けされた遺伝子配列をフィルタリングする、請求項３４または３５記載のシステム。
【請求項３７】
優先順位付けされた遺伝子配列がフィルタリングされる場合、前記コンピューター中のプログラム手段が脊椎動物配列を除外するが無脊椎動物由来配列は除外しない、請求項３６記載のシステム。
【請求項３８】
さらに１またはそれ以上の縮重プライマーを使用する遺伝物質をクローン化する装置を含む、請求項３６記載のシステム。
【請求項３９】
前記１またはそれ以上のデータベースがヒト、ラット、マウス、ゼブラフィッシュ、カエル、ショウジョウバエ、ネマトーデ、線虫、蚊および細菌に関する目録化遺伝子配列より選択される、請求項３６記載のシステム。
【請求項４０】
前記表現型特性が昆虫の中腸上皮細胞がコードする蛋白質を含む、請求項３６記載のシステム。
【請求項４１】
前記１またはそれ以上の縮重プライマーが入れ子型である、請求項３６記載のシステム。
【請求項４２】
前記１またはそれ以上の縮重プライマーが標的分子のクローン化に用いられる、請求項３６記載のシステム。
【請求項４３】
前記１またはそれ以上の縮重プライマーがバイオ農薬をコードする遺伝子のクローン化に用いられる、請求項３６記載の方法。
【請求項４４】
前記１またはそれ以上の縮重プライマーが治療成分をコードする遺伝子のクローン化に用いられる、請求項３６記載の方法。
【請求項４５】
前記コンピューター中のプログラム手段が選択遺伝子配列の整合の統計分析を用い抽出遺伝子配列を優先順位付けする、請求項３６記載の方法。
【請求項４６】
前記コンピューター中のプログラム手段が局所整合検索ツールを用いて選択遺伝子配列を各抽出遺伝子配列に対し整合する、請求項３６記載の方法。
【請求項４７】
前記選択遺伝子配列がアミノ酸配列により各抽出遺伝子配列に整合させられる、請求項３６記載の方法。
【請求項４８】
前記選択遺伝子配列が核酸配列により各抽出遺伝子配列に整合させられる、請求項３６記載の方法。
【請求項４９】
前記選択遺伝子配列がゲノムＤＮＡにより各抽出遺伝子配列に整合させられる、請求項３６記載の方法。
【請求項５０】
前記選択遺伝子配列がオープンリーディングフレームにより各抽出遺伝子配列に整合させられる、請求項３６記載の方法。
【請求項５１】
前記選択遺伝子配列がイントロンにより各抽出遺伝子配列に整合させられる、請求項３６記載の方法。
【請求項５２】
前記選択遺伝子配列がイントロンおよびエクソンにより各抽出遺伝子配列に整合させられる、請求項３６記載の方法。
【請求項５３】
前記１またはそれ以上の表現型判定基準が哺乳動物によりコードされた遺伝子を除外する、請求項３６記載の方法。
【請求項５４】
前記１またはそれ以上の表現型判定基準がゼブラフィッシュまたはカエルによりコードされた遺伝子を除外する、請求項３６記載の方法。
【請求項５５】
前記１またはそれ以上の表現型判定基準が無脊椎動物によりコードされた遺伝子を除外する、請求項３６記載の方法。
【請求項５６】
前記システムが高特異性プライマーの選択に使用可能である、請求項３６記載のシステム。
【請求項５７】
前記システムが遺伝子構造の高特異性位置決定に使用可能である、請求項３６記載のシステム。
【請求項５８】
前記システムがハイスループットデータベース変換に使用可能である、請求項３６記載のシステム。
【請求項５９】
前記システムがモチーフのハイスループット位置決定に使用可能である、請求項３６記載のシステム。
【請求項６０】
１またはそれ以上の表現型特性を有する遺伝子配列を標的化することに関する、コンピューター判読可能媒体に組込まれるコンピュータープログラムであって、前記コンピュータープログラムが
前記遺伝子配列の１またはそれ以上の表現型特性を選択するための第１選択手段；
前記１またはそれ以上の前記選択表現的特性を有することが既知である遺伝子配列を選択するための第２選択手段；
その中に目録化遺伝子配列を含むデータベースを少なくとも１つ選択するための第３選択手段；
前記少なくとも１つのデータベースより前記特定遺伝子配列の一部分を含む目録化遺伝子配列を複数抽出するために抽出手段；
前記特定遺伝子配列を前記目録化遺伝子配列のそれぞれに整合させるための整合手段；
特定遺伝子配列の整合に基づき抽出遺伝子配列のそれぞれを優先順位付けする優先順位付け手段；
１またはそれ以上の表現型判断基準に基づき優先順位付けされた遺伝子配列の少なくとも１つを選択するための第４選択手段；および
前記少なくとも１つの選択遺伝子配列を標的とする１またはそれ以上の縮重プライマーを設計するための設計手段
を含む、前記コンピュータープログラム。
【請求項６１】
さらに優先順位付けされた遺伝子配列をフィルタリングするためのコードセグメントを含む、請求項６０記載のコンピュータープログラム。
【請求項６２】
優先順位付けされた遺伝子配列をフィルタリングするためのコードセグメントが脊椎動物配列を除外するが無脊椎動物由来配列は除外しない、請求項６１記載のシステム。
【請求項６３】
さらに１またはそれ以上の縮重プライマーを使用する遺伝物質をクローニングするためのコードセグメントを含む、請求項６０記載のシステム。
【請求項６４】
１またはそれ以上のデータベースがヒト、ラット、マウス、ゼブラフィッシュ、カエル、ショウジョウバエ、ネマトーデ、線虫、蚊および細菌に関する目録化遺伝子配列より選択される、請求項６０記載のシステム。
【請求項６５】
表現型特性が昆虫の中腸上皮細胞がコードする蛋白質を含む、請求項６０記載のシステム。
【請求項６６】
１またはそれ以上の縮重プライマーが入れ子型である、請求項６０記載のシステム。
【請求項６７】
１またはそれ以上の縮重プライマーが標的分子クローン化に用いられる、請求項６０記載のシステム。
【請求項６８】
１またはそれ以上の縮重プライマーがバイオ農薬をコードする遺伝子のクローン化に用いられる、請求項３６記載の方法。
【請求項６９】
１またはそれ以上の縮重プライマーが治療成分をコードする遺伝子のクローン化に用いられる、請求項６０記載の方法。
【請求項７０】
選択遺伝子の整合に基づき抽出遺伝子配列を優先順位付けするためのコードセグメントが、整合殿の統計分析を用い達成される、請求項６０記載の方法。
【請求項７１】
選択遺伝子配列の整合に基づき抽出遺伝子配列を優先にづけするためのコードセグメントが、局部整合検索ツールを用い達成される、請求項６０記載の方法。
【請求項７２】
選択遺伝子配列がアミノ酸配列により各抽出遺伝子配列に整合させられる、請求項６０記載の方法。
【請求項７３】
選択遺伝子配列が核酸配列により各抽出遺伝子配列に整合させられる、請求項６０記載の方法。
【請求項７４】
選択遺伝子配列がゲノムＤＮＡにより各抽出遺伝子配列に整合させられる、請求項６０記載の方法。
【請求項７５】
選択遺伝子配列がオープンリーディングフレームにより各抽出遺伝子配列に整合させられる、請求項６０記載の方法。
【請求項７６】
選択遺伝子配列がイントロンにより各抽出遺伝子配列に整合させられる、請求項６０記載の方法。
【請求項７７】
選択遺伝子配列がイントロンおよびエクソンにより各抽出遺伝子配列に整合させられる、請求項６０記載の方法。
【請求項７８】
１またはそれ以上の表現型判定基準が哺乳動物によりコードされる遺伝子を除外する、請求項６０記載の方法。
【請求項７９】
１またはそれ以上の表現型判定基準がゼブラフィッシュまたはカエルによりコードされる遺伝子を除外する、請求項６０記載の方法。
【請求項８０】
１またはそれ以上の表現型判定基準が無脊椎動物によりコードされる遺伝子を除外する、請求項６０記載の方法。
【請求項８１】
その中に遺伝子配列を標的化するためのコンピューター判読可能プログラムコード手段を有するコンピューター使用可能な媒体を含む製造物であって、前記製造物中のコンピューター判読可能プログラムコード手段が
１またはそれ以上の表現型特性を選択するためのコンピューター判読可能コード手段；
選択表現型特性を有することが既知である遺伝子配列を選択するためのコンピューター判読可能コード手段；
目録化遺伝子配列を含む１またはそれ以上のデータベースを選択するためのコンピューター判読可能コード手段；
選択された遺伝子配列を目録化された遺伝子配列と比較するためのコンピューター判読可能コード手段；
選択された遺伝子配列の一部分を含む目録化遺伝子配列を抽出するためのコンピューター判読可能コード手段；
抽出遺伝子配列の一部分と選択遺伝子配列とを整合させるためのコンピューター判読可能コード手段；
選択遺伝子配列の整合に基づき抽出遺伝子配列を優先順位付けするためのコンピューター判読可能コード手段；
１またはそれ以上の表現型判定基準に基づいて少なくとも１の優先順位付けされた遺伝子配列を選択するためのコンピューター判読可能コード手段；および
選択優先順位付けされた遺伝子配列を標的とする１またはそれ以上の縮重プライマーを設計するためのコンピューター判読可能コード手段
を含む、前記製造物。
【請求項８２】
前記製造物が、サーバー、ハードドライブ、ＣＤ−ＲＯＭおよびディスクより成るグループから選択される媒体に保存される、請求項８１の製造物。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
関連出願の相互参照
本特許出願は、ここに１９９９年１０月２６日出願の特許出願番号第６０／１６１，５２７号および１９９９年１９月２６日出願の出願番号第６０／１６１、５７１号である同時係属出願の特許米国仮出願を優先権の利益を主張し、そしてその全開示を参照することで本明細書に援用される。
【０００２】
発明の技術分野
本発明は、生物学的および機能的に関連性のある遺伝子およびゲノム情報とバイインフォマティクスの目標を定めた分離に関するものであり、より具体的には利用可能な遺伝子データベースより探索されるデータからの、機能観察に基づく遺伝子配列を標的化し、そしてクローニングするためのシステム、方法および装置に関する。
【０００３】
発明の背景
発明の範囲を制限することなく、例として機能的ゲノムおよびバイオインフォマティクスの利用と結びつけてその背景を記載する。
【０００４】
本発明は一般には、現在利用可能な様々な核酸や蛋白質データベースで利用できる遺伝子によりコードされた機能的核酸配列および蛋白質を検索、および同定することに適した方法およびシステムに関する。これら生物学的データベースは、検索可能であり、そしてそれより生物学的情報を引き出すことが可能な情報を格納する。より具体的には本発明は、クローニングに適した配列を特異的に同定する統合的方法を利用した生物学的分子の生物学的関連配列を同定するためのシステムおよび方法に関する。
【０００５】
一般にインフォマティクスは情報管理へのコンピューターの研究および応用、そして統計学的技術として定義することができる。生物学的情報に関するプロジェクトでは用語“バイオインフォマティクス”が、例えばデータベースを検索し、核酸配列情報を分析し、核酸配列より蛋白質配列、蛋白質構造および蛋白質機能を予測する方法の開発を包むために造語されている。
【０００６】
分子生物学的技術の広範な使用と有用性により、核酸由来の配列が急速に開発、同定されることが見込まれる。最新のコンピューターシステムの広範な有用性と研究装置とコンピューターソフトウエアーとの統合により、研究者は先進の定量分析、データ分析比較およびコンピューターアルゴリズムを使い、既知配列と相同性を持つ遺伝子を探し出し、同定することができる。
【０００７】
大規模な配列決定と多数の生物に関する遺伝情報の有用性の例は、多数の公開および私的コンピューターデータベースに目録化されている。幾つか例を挙げると、大腸菌（Ｅｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ　ｃｏｌｉ）、ヘモフィルスインフルエンザ（Ｈａｅｍｏｐｈｉｌｕｓ　ｉｎｆｌｕｅｎｚａｅ）、マイコプラズマジェニタリウム（Ｍｙｃｏｐｌａｓｍａ　ｇｅｎｉｔａｌｉｕｍ）およびマイコプラズマニューモニエ（Ｍｙｃｏｐｌａｓｍａ　ｐｎｅｕｍｏｎｉａｅ）といった生物の遺伝データベースが公けに利用できる。しかし現時点では、全配列データが利用できる種は比較的少数であり、そして機能的意義に関するこれら公開データベースの探索能力の問題から、種やデータベースの中およびその間での配列データ操作能力は大きく制限されている。
【０００８】
配列のリレーショナルデータベースの比較に関するシステムの一例は、Ｓａｂａｔｉｎｉらに発行された米国特許第５，９６６，７１２号に開示されている。開示されたシステムは、生体分子配列情報を格納し、操作するためのリレーショナルデータベースシステムであり、複数種の生物に対するゲノムライブラリーのデータベースを含む。これらライブラリーは多数のゲノム配列を有する様に教示されており、少なくともその一部は複数の生物ゲノムそれぞれの隣接配列にそって位置するオープンリーディングフレームを表す。ユーザーインターフェースが提供され、そしてそれは比較のための２またはそれ以上のゲノムライブラリーの選択を受け入れ、そして比較の結果を表示することができる。システムはまた、プローブオープンリーディングフレーム（単数または複数）とゲノムライブラリー中のオープンリーディングフレーム間の相同的適合度の決定に使用する１またはそれ以上のプローブオープンリーディングフレームの選択を受け入れ、そして決定の結果を表示することが可能なユーザーインターフェイスをも提供する。
【０００９】
さらに機能的観察と、生物学的に関連する機能的遺伝子配列の同定に有益な完全統合システムも求められている。この遺伝子型と表現型の分離より、関連性に疑問のある、時にアーチファクトでさえある多くの遺伝子が研究対象になる。即ち研究者は、現時点では利用可能なコンピューター資源の利用を避けては、過剰な実験なしに関連遺伝子配列、遺伝子発現そして分子構造を探索し、同定し、そして研究することはできないのである。
【００１０】
バイオインフォマティクスのこの様な別の利用には、生物ゲノムを研究し、その遺伝子の配列と位置、およびゲノム内の他配列および遺伝子、ならびに他生物の遺伝子との関係を決定することが含まれる。例えば種間のイントロンとエクソンとの関連性の研究によって、発現される単独または複数の蛋白質に共通する基礎構造を科学的に理解することができる。さらにある特定遺伝子座にある単独または複数遺伝子の制御に関係する配列を同定することもできる。この様な情報は、良く研究され、そして重要な構造−機能研究が行われている遺伝子に関する薬物候補の有効性や抵抗性の評価に関係する生物医学および医薬品研究にとって極めて重要であろう。この様なデータシステム例では（Ｉｎｃｙｔｅ　Ｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌｓ、Ｉｎｃ．、Ｕ．Ｓ．Ａ．）、公共に利用可能な配列データベース中のゲノム配列データの一部である、注釈情報を探索するソフトウエアーが開発されている。残念なことに、全ての電子的に記録された配列が注釈情報を含むわけではない。一部は機能的でない情報を、あるいは正確でない情報、または機能と関連性を持たない情報を含む。この様なデータベースの例には、広く利用されている公開データベースＧｅｎＢａｎｋ（ＮＣＢＩ）やＴＩＧＲが含まれる。従ってこれらデータベースの探索結果の正確性および関連性は、遺伝子制御要素の特定蛋白質の細胞生物学的機能とは関係を持たないことが多い。
【００１１】
Ｉｎｃｙｔｅ　Ｐａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌｓ、Ｉｎｃにより開発された様な遺伝データ処理およびリレーショナルデータベースシステムは遺伝情報の分析に大きな力と柔軟性を提供するが、この分野の技術は未熟であり、遺伝データ処理とリレーショナルデータベースシステムの更なる改良は多くの応用に関する生物学的研究の促進に役立つだろう。
【００１２】
発明の概要
公共に利用可能なデータベースは遺伝子およびゲノム情報の操作を簡単に実行、理解できる様にはなっているが、機能的な生物学的関連情報に基づく探索を行う洗練されたコンピューターデータベースシステムは開発されていない。さらに利用可能な資源より探索された生物学的に関連した遺伝子およびゲノム情報を同定し、分離し、クローニングする必要性が認識されている。ヒトゲノムプロジェクトおよびその他同様のプロジェクトの一部として大量の配列データが生み出されている一方で、機能的に関連する配列を選別するための統合システムおよび方法が求められている。また、その観察対象の遺伝的ベースが既知であるか、または未知であるかにかについて、生物学データの観察に基づいて遺伝子を探索するシステムおよび方法も求められている。
【００１３】
本発明は、１またはそれ以上の遺伝子型または表現型の特性を有する遺伝子配列を、コンピューターを使用し標的化する方法を提供する。次に選択された表現型特性を持つことが知られている遺伝子配列が選択される。さらに目録化された遺伝子配列を含む１またはそれ以上のデータベースが選択される。選択された遺伝子配列が目録化された遺伝子配列と比較され、そして選択遺伝子配列の一部を含むいずれかの目録化遺伝子配列が抽出される。選択遺伝子配列は抽出された遺伝子配列の各部分に並置され、そして選択遺伝子配列の整合に基づき抽出遺伝子の優先順位が決定される。少なくとも１種類の優先順位付けされた遺伝子配列が、１またはそれ以上の多い表現型判定基準に基づき選択される。最後に選択され優先順位付けされた遺伝子配列を標的とする１またはそれ以上の縮重プライマーが設計される。
【００１４】
本発明はまた上記工程を実行するコンピューター判読可能媒体上に具現化されたコンピュータープログラムも提供する。さらに本発明は、コンピューター、目録化遺伝子配列を含む１またはそれ以上のデータベース、およびコンピューターと１またはそれ以上のデータベースを接続するコミュニケーションリンクを有するシステムを提供する。コンピューターは１またはそれ以上の表現型特性を選択し、選択した表現型特性を有することが既知である遺伝子配列を選択し、選択した配列を目録遺伝子配列と比較し、選択遺伝子配列の一部を含む目録遺伝子配列を抽出し、選択遺伝子配列を抽出遺伝子配列の各部に対し整合させ、選択遺伝子配列の整合に基づき抽出遺伝子配列の優先順位を決定し、１またはそれ以上の表現型判定基準に基づき少なくとも１種類の優先順位付けされた遺伝子配列を選択し、そして選択された優先順位付けされた遺伝子配列を標的とする１またはそれ以上の縮重プライマーを設計するのに用いられる。
【００１５】
即ち本発明は、全ての相同配列を発見するためにＧｅｎＢａｎｋと個別配列とを結びつけることを必要とする従来技術を、探索対象の配列パラメータだけでなく、種、蛋白質特性や機能ドメインといったその他検索パラメータを含む完全自動化システムにする。さらに、多数の相同性検索アルゴリズムがこの方法に一体的に取り込まれる。これによりヌクレオチドまたはアミノ酸検索の実施を可能にするだけでなく、ユーザーに所望パラメータ選択以外を要求することなく利用できるタイプの検索アルゴリズムも可能にする。この場合、必要ならば同時に多数のタイプのデータベース（例えばヌクレオチド、アミノ酸、３Ｄ構造等）を検索することもできる。
【００１６】
代表的好適実施態様の詳細な説明
ここで発明の好適実施態様を示す添付の図面を参照しながら、以下より完全に本発明を説明する。しかし本発明は多種多様な形に具体化にできるものであり、ここに記した実施態様に限定されるものではない。むしろこれら実施態様は、本開示が詳細、完全なものとなり、そして当業者に発明の範囲を完全に知らしめることを目的に提供される。
【００１７】
本発明の各種実施態様の創造および使用を以下詳細に説明するが、本発明は広範な特定の関係に包含されるであろう多くの応用可能な発明概念を提供すると理解すべきである。ここに説明される具体的実施態様は発明を完成し、そして使用する具体的方法を例示するものであり、その範囲を限定するものではない。
【００１８】
定義
本明細書を通し以下の略語が用いられる；ＴＦ、転写因子；ＯＲＦ、オープンリーディングフレーム；ｋｂ、キロベース（対）；ＵＴＲ、非翻訳領域；ｋＤ、キロダルトン；ＰＣＲ、ポリメラーゼ連鎖反応；ＲＴ、逆転写酵素。
【００１９】
用語“ｘ％相同性”とは、Ｔ．Ａ．ＴａｔｕｓｏｖａとＴ．Ｌ．Ｍａｄｄｅｎ記載のＢＬＡＳＴ相同性整合（１９９９）、“ブラスと２配列−蛋白質およびヌクレオチド配列を比較するための新たなツール（Ｂｌａｓｔ　２　ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ−ａ　ｎｅｗ　ｔｏｏｌ　ｆｏｒ　ｃｏｍｐａｒｉｎｇ　ｐｒｏｔｅｉｎ　ａｎｄ　ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ　ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ）”、ＦＥＭＳ　ＭＩＣＲＯＢＩＯＬ　ＬＥＴＴ．１７４；２４７−２５０と次のパラメータ、即ち適当なプログラム（ｂｌａｓｔｎ）又は（ｂｌａｓｔｐ）；マトリックス（ＯＢＬＯＳＵＭ６２）、適合リワード（１）；ミスマッチペナルティー（−２）；オープンギャップ（５）およびエクステンションギャップ（２）ペナルティー；ギャップｘ−ドロップオフ（５０）；Ｅｘｐｅｃｔ（１０）；ワードサイズ（１１）；フィルター（オフ）を用い決定された２つの核酸または蛋白質配列の相補性の度合いを表す。これらパラメータを用いたウエッブベースの２配列整合プログラムの例はｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｇｏｒｆ／ｂｌ２．ｈｔｍｌに見いだされる。
【００２０】
従って発明は、本発明の配列に高い類似性を有する核酸または蛋白質配列を含み、そして本明細書に記載の配列に対し８０、８５、９０、９５及び９８％の類似性を有する配列を含む。
【００２１】
発明はさらにゲノムライブラリーまたはｃＤＮＡライブラリーより単離できる、あるいは合成により調製された核酸配列にあって、高ストリンジェントな条件下に以下記載の核酸配列に由来する４００個のヌクレオチドのプローブの全長とハイブリダイズする核酸配列も含む。高ストリンジェンシーは、６０℃の温度において０．２×ＳＳＣによる最終洗浄を含むものとして定義される。
【００２２】
計算
Ｅｆｆ　Ｔｍ＝８１．５＋１６．６（ｌｏｇＭ［Ｎａ＋］）＋０．４１（％Ｇ；Ｃ）−０．７２（％ホルムアミド）
より、これら条件下での５０％ＧＣの遺伝子の許容できるミスマッチのパーセンテイジは約１２％と推定される。
【００２３】
便宜をはかるために本明細書に記載の核酸および蛋白質配列を以下一覧表とした：
【００２４】
【表１】
2004500048.tif 000003
【００２５】
＊使用したその他プライマーには、クローンテック（Ｃｌｏｎｔｅｃｈ）ＳＭＡＲＴＴＭｃＤＮＡライブラリー構築キット（ＳＭＡＲＴ  ＩＩＩオリゴヌクレオチド；５‘ＰＣＲプライマー；ＣＤＳ  ＩＩＩ／３’ＰＣＲプライマー；ＣＤＳ  ＩＩＩ／３‘ＴＲＵＮ）由来の市販プライマーが含まれた。
【００２６】
ツール
本発明での使用に適した整合ツールには例えばＢＬＡＳＴが含まれる。ＢＬＡＳＴ（基本局所整合検索ツール（Ｂａｓｉｃ  Ｌｏｃａｌ  Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ  Ｓｅａｒｃｈ  Ｔｏｏｌ））はプログラムｂｌａｓｔｐ、ｂｌａｓｔｎ、ｂｌａｓｔｘ、ｔｂｌａｓｔｎ及びｔｂｌａｓｔｘに使用されている発見的検索アルゴリズムである。このプログラムの組み合わせはＫａｒｌｉｎとＡｌｔｓｃｈｕｌ（１９９０、１９９３）の統計法を使用する。このプログラムの最新版では、検索中に配列類似性を目的に合わせ調整することができ、例えばクエリーの配列中の相同体を同定することができる。一般にプログラムはモチーフ型の検索には有用ではない。
【００２７】
ＢＬＡＳＴアルゴリズム出力の基本単位はハイスコアリングセグメントペア（ＨＳＰ）である。ＨＳＰには、その整合が局所的に最大であり、その整合スコアが閾値またはカットオフスコアに合致するか、またはそれ以上である、任意ではあるが等しい長さを持つ２種類の配列断片が含まれる。従って一組のＨＳＰは、２種類の配列、スコアリングシステムおよびカットオフスコアによって規定される。このＨＳＰセットは、カットオフスコアが十分に高い場合には空になる。ソフトウエアーを使ったＢＬＡＳＴアルゴリズムの実施では、各ＨＳＰはクエリー配列からの１配列とデータベース配列からの１配列を含む。プログラムの感度と速度は、標準ＢＬＡＳＴアルゴリズムパラメータＷ、ＴおよびＸ（Ａｌｔｓｃｈｕｌら、１９９０）を用いて調整できる。さらに、プログラムの選択性はカットオフスコアを介し調節することができる。
【００２８】
ＢＬＡＳＴプログラムに採用された類似性検索のアプローチでは、まずクエリー配列とデータベース配列の間にある類似断片（ＨＳＰ）を見つけだす。次に見いだされたいずれかの適合の統計有意性が評価される。最後にユーザーが選択した有意性の閾値を満たした適合が報告される。クエリー配列と単一データベース配列を含む多数のＨＳＰの発見は様々な方法で統計的に処理される。標準的ＢＬＡＳＴでの別の問題は、それが“合計”統計について考案されたデフォルトプログラムを使用する（ＫａｒｌｉｎとＡｌｔｓｃｈｕｌ、１９９３）ため、ＨＳＰのセットに帰される統計有意性がセットの個々の要因に有意性に比べ高くなることである。得られた有意性がユーザーの選択した閾値を満足した時のみ、適合でることがユーザーに報告される。
【００２９】
ＨＳＰｓを見つけだす作業は、データベース配列中にある同一長のワードと整合させた場合に、幾つかの正値の閾値スコアＴに合致するかまたは満足する長さＷのショートワードをクエリー配列中に特定することで開始される。第一ショートワードが検索開始位置として認定されることは、それにより整合を開始する第一位置が特定され、その位置に整合が固定されることからＢＬＡＳＴ検索を制限する。演繹的には不適な配列が除外される様に配列をプレフィルタリングすることで、本発明にＢＬＡＳＴ整合ツールを使用することができる。さらに探索配列をプレフィルタリングすることで、人為的というよりは機能的であるものに探索パラメータを限定することでオープンデータベースＢＬＡＳＴ検索はより効率化される。人為的な配列を潜在的検索プールから除くことは、ＢＬＡＳＴによる探索結果の組み付けに５０までに制限されていることから、関連遺伝子の位置決めに役立つ。Ｔは隣接ワードスコア閾値（ｔｈｅ  ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ  ｗｏｒｄ  ｓｃｏｒｅ  ｔｈｒｅａｓｈｏｌｄ）と呼ばれる（Ａｌｔｓｈｕｌら、１９９０）。これら初期隣接ワードヒットは、それらを含むより長いＨＳＰｓを発見する初期探索のきっかけになる。ワードヒットは各配列に対し、加算された整合スコアが増加する限り両方向に延長される。いずれの方向のワードヒットの延長も、加算された整合スコアがその最大達成値からＸだけ減少した場合、加算されたスコアが１またはそれ以上の負のスコアを持つ残基整合によって０またはそれ以下になった場合、あるいはいずれかの配列の末端まで達した場合に、中止される。
【００３０】
最大スコアセグメントペア（ＭＳＰ）は、２つの配列システムと１つのスコア化システムにより定義付けられ、２配列より作り出すことができる可能な全セグメントペアの最高スコアである。ＫａｒｌｉｎとＡｌｔｓｃｈｕｌ（１９９０、１９９３）報告の統計学的方法は、配列中の各位置の残基が独立且つ同一に分布していると仮定するランダム配列モデルを基に、長い配列に限定したＭＳＰスコアの有意性の決定に用いることができる。これら統計学は、本発明のフィルタリングによって、プレフィルタリングされた潜在的に短い生物学的配列を比較することで得られたＨＳＰスコアの有意性を評価するものに変更することができる。
【００３１】
ここに記した５種類のＢＬＡＳＴプログラムは次の作業を実施する；ｂｌａｓｔｐはアミノ酸クエリー配列をタンパク質データベースと比較する；ｂｌａｓｔｎは問題のヌクレオチドクエリー配列をヌクレオチド配列データベースと比較する；ｂｌａｓｔｘはヌクレオチドクエリー配列（両鎖）の６フレームの理論上の翻訳産物をタンパク質配列データベースと比較する；そしてｔｂｌａｓｔｎはタンパク質クエリー配列を、６個の読みとり枠全てに動的に翻訳されたと比較をされたヌクレオチド配列データベースと比較し、これを両方の鎖について行う。より具体的には、ｔｂｌａｓｔｘはヌクレオチド検索でクエリー配列の６フレームの翻訳体をヌクレオチド配列データベースの６フレーム転写体と比較する。
【００３２】
ＢＬＡＳＴは報告される適合配列に関する短い記述の数を指定数、デフォルトでは１００の記述に制限している。整合作業中、ＢＬＡＳＴはデータベースの配列を、要求された特定高スコアセグメントペア（ＨＳＰＳ）の数に制限し、それにより報告機能を限定する。デフォルトのＨＳＰ限界値は５０である。５０を越えるデータベース配列が報告に関する統計有意な閾値を満足している場合、ＢＬＡＳＴは最大の統計有意性を与える様な配列のみを適合して報告する。
【００３３】
データベース配列に対する報告適合の統計有意な閾値（ＥＸＣＥＰＴ値）は１０であり、これら１０の適合例はＫａｒｌｉｎとＡｌｔｓｃｈｕｌの確率モデル（１９９０）に従って偶然によってのみ見いだされると考えられる。適合例に割り当てられた統計上の重要性がＥＸＰＥＣＴ閾値より大きい場合、その適合例は報告されない。ＥＸＰＥＣＴ閾値が低いほど厳密性が高く、報告される適合機会は少なくなる。分数も受け入れ可能である。
【００３４】
高スコアセグメントペアに関するカットオフスコアはＥＸＰＥＣＴ値より計算される。ＨＳＰｓは、それらに帰される統計有意性がＣＵＴＯＦＦ値に等しいスコアを有する単独ＨＳＰに帰されるＨＳＰのそれに等しいかそれより大きい場合にのみ、データベース配列について報告される。ＣＵＴＯＦＦ値が高いほど厳密性は高くなり、報告される適合例は少なくなる。典型的には、有意閾値はＥＸＰＥＣＴを用ってより直観的に運用される。
【００３５】
ＢＬＡＳＴの別の機能はＭＡＴＲＩＸである。ＭＡＴＲＩＸはＢＬＳＴＰ、ＢＬＡＳＴＸ、ＴＢＬＡＳＴＮおよびＴＢＬＡＳＴＸの別のスコアリングマトリックスである。デフォルトのマトリックスはＢＬＯＳＵＭ６２（Ｈｅｎｉｋｏｆｆ＆  Ｈｅｎｉｋｏｆｆ、１９９２である）。有効な代替選択肢には、ＰＡＭ４０、ＰＡＭ１２０、ＰＡＭ２５０およびＩＤＥＮＴＩＴＹが含まれる。ＢＬＡＳＴＮについて代替スコアマトリックスは存在しない。ＢＬＡＳＴＮ要求にＭＡＴＲＩＸ指令を指定するとエラーを繰り返す。ＢＬＡＳＴのＳＴＲＡＮＤ機能はＴＢＬＡＳＴＮ検索をデータベース配列中の最高または最低の鎖に限定するか、またはＢＬＡＳＴＮ、ＢＬＡＳＴＸまたはＴＢＬＡＳＴＸ検索をクエリー配列中の最高または最低の鎖にあるリーディングフレームに限定する。ＢＬＡＳＴのＦＩＬＴＥＲ機能はＷｏｏｔｔｏｎとＦｅｄｅｒｈｅｎのコンピュータープログラム（Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ  ａｎｄ  Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ、１９９３）によって決定されるところの構成複雑度の低いクエリー配列のセグメント、またはＣｌａｖｅｒｉｄｅｉｓとＳｔａｔｅｓ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ  ａｎｄ  Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ、１９９３）のＸＮＵプログラム、あるいはＢＬＡＳＴＮの場合にはＤＵＳＴプログラムによって決定されたところの短い周期の内部反復を有するセグメントを“マスクオフ”することに限定される。フィルタリングはｂｌａｓｔ出力（例えば共通する酸性−、塩基性−またはプロリンリッチ領域に対するヒット数）から統計有意ではあるが生物学的に意味のない報告を除き、データベースとの特異的照合に利用できるより生物学的に興味深いクエリー配列領域を残すだろう。
【００３６】
フィルタープログラムによって見いだされた低複雑配列はヌクレオチド配列中では文字“Ｎ”に置き換えられる（例えば“ＮＮＮＮＮＮＮＮＮＮＮＮＮ”）、蛋白質配列中では文字“Ｘ”で置き換えられる（例えば“ＸＸＸＸＸＸＸＸＸ”）。ユーザーは“ＢＬＡＳＴサーバーのアドバンスドオプション”ページにある“フィルター”オプションを使うことで、フィルタリングを停止することができる。
【００３７】
さらにフィルタリングはクエリー配列（またはその翻訳産物）だけに適用され、データベース配列には適用されない。デフォルトのフィルタリングは、ＢＬＡＳＴＮについてはＤＵＳＴであり、その他プログラムに冠してはＳＥＧである。しかしフィルタリングは常に効果的である訳ではないことから、ＢＬＡＳＴのフィルター機能を使ってもマスクが全く外されないことも珍しくない。さらに、ある場合には配列全体がマスクされており、フィルターにかけられていないクエリー配列について報告された適合の統計的意義が疑わしいことが示されている。
【００３８】
本発明での使用に適した別のデータベース検索エンジンは、クラスタル（Ｃｌｕｓｔａｌ）Ｗとして知られる別のレガシーシステムである。クラスタルＷアルゴリズムは元のクラスタルＶプログラムを、末端のギャップへのペナルティー負荷を無くし、それによりそれらギャップをその他全てのギャップと同一に取り扱うことで改良したものである。末端ギャップの計算から開放されたことで、整合末端へジャンプする単一残基を除外され、その結果整合が改善される。
【００３９】
しかし整合スキームの変化については補足説明が必要であり、従って整合末端近傍のギャプがクラスタルＷにギャップの挿入を誘導し、その結果整合スコアは低下する。従って末端のギャップが無くすことによって、その他部分が良好な整合を示す例の全体スコアは低下する。実際には、ギャップオープニングを下げ、エクステンションペナルティーを小さくすることで、整合の誤りを小さくできる。しかしこれら２つの機能のバランスに重み付けすることは困難である。本発明のプレフィルタリング機能によって、ユーザーはその他良好な整合にペナルティーを課す必要性を減らすことで、その対象となる整合ペナルティーを決定する必要性を除外できる。本発明は事前にスクリーニングまたはフィルトレーションされた配列に最大の特異性と選択性を与える。
【００４０】
クラスタルＷプログラムの大きな利点の１つは、最初の対の整合の速度である。ＢＬＡＳＴやその他を含め全てのプログラムに於いて、整合速度は常に特異性の低下と比例する。そのため整合の質は速度に妥協し決定される。クラスタルＷは、検索スピードを遅くし整合の正確性を高めている。デフォルトでは、クラスタルＷの初期の対の整合は完全ダイナミックプログラミングアルゴリズムを用い実施される。この初期の対の整合は旧来のハッシュ／ｋ−要素集合体ベースの整合（ＷｉｌｂｕｒとＬｉｐｍａｎ）に比べるとより正確であるが、若干速度が遅い。高速ワークステーションでは、このスピード差が表れないことが多い。しかしより大きなデータベースやデータベースの集合体を検索する場合には、本発明の改良型フィルタリングおよび探索システムは正確性と速度の両方を大きく増加する。
【００４１】
クラスタルＷの別の選択肢は、差の大きな配列の整合を遅らせる能力である。ユーザーは他の全ての配列が整合するまで、データセット中の最も基準から外れた配列の整合を遅らせるためのカットオフを設定できる。この差の大きな整合を遅らせることは、ゲノム配列をスクリーニングする場合に特に有益であり、そして種系統をまたぐイントロン／エクソン連結部やイントロン反復性を調べる場合に重要である。クラスタルＷでは、デフォルトは４０％に設定されており、このことは配列が他のどの配列に対しても同一性が４０％未満である場合に、その整合が遅延されることを意味している。
【００４２】
クラスタルＷはまた反復再整合および整合間のギャプのリセットも認める。デフォルトでは、二回目のセット配列の整合（即ちギャップペナルティーの変化を伴う）は最初の整合のギャップを廃棄させる。それまでの整合から旧ギャプを廃棄することが、二回目にギャプを保ち（それらをリセットしない）そして完全な多重整合を実施することによってより良好な整合を提供することが多々ある。時に整合はより良好な解決法へと集束するが、新たな整合が初回の整合と同一になることもある。
【００４３】
クラスタルＷはさらに配列プロフィールの整合も行う。プロフィール整合とは複数の旧整合／配列の整合を意味する。この様な関係に於いては、プロフィールとは既存の１整合（または未整合配列の１セット）である。プロフィール整合を利用することで、ユーザーは旧整合を読み込み（許容される入力フォーマットのいずれかにおいて）そして１またはそれ以上の新規配列をそのプロフィールに整合することができる。プロフィール整合は、完全整合または単一配列整合であってもよい。最も簡単な様式では、ユーザーは単純に２つのプロフィールを相互に整合させる。この交差プロフィール整合は、完全重複整合を漸次構築する際に有益である。
【００４４】
第２の選択肢は、例えば第２プロフィール由来の配列を１度に１種類づつ第１プロフィールに整合するものである。この作業は、配列間に基礎となる配列比較ツリーを考慮することで行われる。第２プロフィール整合は、ユーザーが新たな配列（整合されていない）のセットを持ち、それら全てを旧整合に加えることを望む場合に有用である。
【００４５】
配列の予備スクリーニングに用いることが可能なデータベースの例には、核酸または蛋白質配列のいずれかの公開および私的データベースが含まれる。当業者により理解される様に、核酸は一般にはリボ核酸またはデオキシリボ核酸、あるいはそれらの誘導体または変異体である。
【００４６】
その様なデータベースの１例はＡＣＥＤＢである。ＡｃｅｄｂはＪｅａｎ  Ｔｈｉｅｒｒｙ−Ｍｉｅｇ（ＣＮＲＳ、Ｍｏｎｔｐｅｌｌｉｅｒ）とＲｉｃｈａｒｄ  Ｄｕｒｂｉｎ（Ｓａｎｇｅｒ  Ｃｅｎｔｒｅ）によって７年間かけ最初に開発されたゲノムデータベースシステムである。これは科学データを柔軟に取り扱うために特別に設計された特殊データモデルとゲノムデータ用の多くの科学表示とツールを持つカスタムデータベースカーネルを備えている。
【００４７】
Ａｃｅｄｂはゲノムプロジェクト内のデータ管理およびその他科学者が利用できるゲノミックデータの作製の両方に使用することができる。Ａｃｅｄｂは元々は線虫ゲノムプロジェクト様に開発されたものであり、そこからその名前が由来している（Ａ  Ｃ．ｅｌｅｇａｎｓ  ＤａｔａＢａｓｅ）。その中のツールはより大きな柔軟性を与える様に適切に一般化され、現在同じソフトウエアーは例えば細菌、真菌、植物からヒトまで、多種多様なゲノミックデータベースに用いられている。そして例えばベクターやウイルスといった非生物学的分野のデータベースでも使用される様になっている。
【００４８】
Ａｃｅｄｂソフトウエアーは主に、グラフィックスについてはＸ−ウインドウズを用いる、ユニックス（Ｕｎｉｘ（登録商標））オペレーティングシステムで実行される様に開発されている。ソフトウエアのコピーはＦＴＰサイトを介して利用可能であり、あるいはウエブインターフェイスを通じ連結することができ、多くのヒトデータベースおよびＡｃｅＢｒｏｗｓｅｒシステムを提供し、そして線虫ゲノムデータベースのローカルインストレーションを提供している。
【００４９】
図１を参照すると、ブロック図は本発明の幾つかの特徴を示している。本発明の遺伝子配列標的化プログラム１００はインターフェイスツール１１０、標的化ツール１２０、分析ツール１３０、設計ツール１４０およびクローニングツール１５０といった多様なタイプのツールを含む。これらツール１１０、１２０、１３０、１４０および１５０は目的指向型プログラミング言語を用い、共に好ましく統合されている。
【００５０】
インターフェイスツール１１０はグラフィックユーザーインターフェイス（ＧＵＩ）１１２、公開および私的データベースとの１またはそれ以上のインターフェイス１１４、およびデータ保存と出力用ツール１１６を含んでもよい。ＧＵＩ１１２は好ましくはユーザーがアプリケーション間をジャンプでき、ポイントおよびクリックにて選択でき、グラフィック形態で情報を見ることができるメニュー駆動型インターフェイスである。公開および私的データベースとの１またはそれ以上のインターフェイスによって、プログラムおよびユーザーは公的または私的であろうローカルおよびリモートデータベースにアクセスし、探索してデータを回収することができる。これらインターフェイス１１４は、公開データベースや遺伝子配列データベースの様な各種不同型データベースにシームレスにアクセスできる様にコンフィギュレーションできる。データ格納および出力ツール１１６はプログラムのヘルプ情報へのアクセス、実験記録特性、報告書、プロジェクトデータ格納、およびデータバックアップ、インポートおよびエクスポートを提供することができる。
【００５１】
以下の配列比較ソフトウエアはジェネティクスコンピューターグループ（Ｇｅｎｅｔｉｃｓ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｇｒｏｕｐ）（ＧＣＧ）ソフトウエアより入手可能であり、本発明のシステムによりアクセスできるだろう。
【００５２】
表Ｉ  配列検索−インターフェイスツール
Ｆｅｔｃｈ
ＧＣＧデータベースのＧＣＧ配列またはデータファイルをユーザーのディレクトリーにコピーするか、またはそれをユーザーのターミナルスクリーンに表示する。
【００５３】
ＮｅｔＦｅｔｃｈ
ＮｅｔＢＬＡＳＴ出力ファイル中に掲載されたＮＣＢＩからのエントリーを検索する。これはまた名称または受付番号の入力により個々にエントリーを検索することもできる。ＮｅｔＦｅｔｃｈの出力はＲＳＦファイルである。
【００５４】
標的ツール１２０により、ユーザーは遺伝子配列に狙いを定めるために使用されるパラメータを設定することができる。これら標的化ツール１２０には、表現型特性選択プロセス１２２、遺伝子プロセス１２４およびデータベース選択プロセス１２６が含まれるだろう。表現型選択プロセス１２２、遺伝子選択プロセス１２４およびデータベース選択プロセス１２６は以下に図３、４および５を参照しながら、それぞれ詳細に説明される。
【００５５】
次のデータベース検索ソフトウエアーはジェネティクスコンピューターグループ（ＧＣＧ）ソフトウエアーより入手可能であり、本発明のシステムによりアクセスできるだろう。
【００５６】
表ＩＩ  データベース検索−標的化ツール
参照検索
ＬｏｏｋＵｐ
名称、受付番号、著者、生物、キーワード、表題、参考資料、特徴、定義、長さまたは日付により配列データベースエントリーを特定する。出力は配列一覧表である。
【００５７】
ＳｔｒｉｎｇＳｅａｒｃｈ
配列記録を“グロブリン”または“ヒト”といった特性パターンについて検索することで配列を特定する。
【００５８】
Ｎａｍｅｓ
名称によりＧＣＧＲデータファイルおよび配列エントリーを特定する。どの様な配列セットがその配列仕様に包含されているかを示す。
【００５９】
分析ツール１３０は、標的ツール１２０を用いユーザーによって選択された情報および嗜好に基づき結果を作成し、次にユーザーがこれら結果を分析できるようにする。分析ツール１３０は比較・抽出プロセス１３２、整合プロセス１３４および優先順位付け・フィルタリングプロセス１３６を含んでもよい。これら分析ツール１３０はレガシーシステムであってもよい。
【００６０】
以下の分析ツールソフトウエアはジェネティクスコンピューターグループ（ＧＣＧ）ソフトウエアーより入手可能であり、本発明のシステムによりアクセスできるだろう。
【００６１】
表ＩＩＩ  多数配列比較−分析ツール
Ｇａｐ
ＮｅｅｄｌｅｍａｎとＷｕｎｓｃｈのアルゴリズムを用い、マッチ数を最大にし、ギャップ数を最小にする２完全配列の整合を見つける。
【００６２】
ＢｅｓｔＦｉｔ
２配列間中最高の類似性を持つ最適整合を作る。最高整合はＳｍｉｔｈとＷａｔｅｒｍａｎの局所相同性アルゴリズムを用い、マッチ数を最大化する様にギャップを挿入して見いだされる。
【００６３】
ＦｒａｍｅＡｌｉｇｎ
単鎖ヌクレオチド配列上の全ての可能なリーディングフレーム中の蛋白質配列とコドンとの間の最高の類似性を持つセグメントの最適整合（局所整合）を作り出す。最適整合はリーディングフレームシフトを含んでも良い。
【００６４】
Ｃｏｍｐａｒｅ
２つの蛋白質または核酸配列を比較し、ＤｏｔＰｌｏｔによるプロッティング用にこれら配列間の類似点のファイルを作る。Ｃｏｍｐａｒｅはウインドウ／ストリンジェンシー比較またはワード適合判定基準のいずれかを用いポイントを見つけだす。ワード比較はウインドウ／ストリンジェンシー比較に比べ１，０００倍速いが、若干感度に劣る。
【００６５】
ＤｏｔＰｌｏｔ
ＣｏｍｐａｒｅまたはＳｔｅｍＬｏｏｐからの出力ファイルを使ってドットプロットを作る。
【００６６】
ＧａｐＳｈｏｗ
類似性とギャップの分布を示すグラフを作成することで整合を表示する。２つの入力配列は、これらを表示することを目的としてＧａｐＳｈｏｗにかける前にＧａｐまたはＢｅｓｔＦｉｔのいずれかにより整合されるべきである。
【００６７】
ＰｒｏｆｉｌｅＧａｐ
プロフィールと１またはそれ以上の配列との間の最適整合を作る。
Ｐｉｌｅｕｐ
漸進的、対の整合を用いて関連配列のグループより多数配列整合を作る。これはまた同時に整合作成に用いられる集合関係を示すツリーをプロットすることができる。
【００６８】
ＰｌｏｔＳｍｉｌａｒｉｔｙ
複数配列整合中の配列間類似性の移動平均をプロットする。
ＭＥＭＥ
（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ＥＭ  ｆｏｒ  Ｍｏｔｉｆ  Ｅｌｉｃｉｔａｔｉｏｎ、モチーフを顕在化するための多重ＥＭ）非整合配列グループの中のモチーフを見つけだす。ＭＥＭＥはこれらモチーフをプロフィールのセットとしてセーブする。次に例えばＭｏｔｉｆＳｅａｒｃｈプログラムを使って、これらプロフィールを持った配列のデータベース探索が行われる。
【００６９】
ＰｒｏｆｉｌｅＭａｋｅ
プロフィールと呼ぶ、整合配列のグループの情報を定量的に表す位置特異的スコアリング表を作り出す。次にプロフィールはデータベース探索（ＰｒｏｆｉｌｅＳｅａｒｃｈ）または配列整合（ＰｒｏｆｉｌｅＧａｐ）に用いてもよい。
【００７０】
ＰｒｉｆｌｅＧａｐ
プロフィールと１またはそれ以上の配列との間の最適整合を作る。
Ｏｖｅｒｌａｐ
２組のＤＮＡ配列をＷｏｒｄＳｅａｃｈ式の比較を利用して、両方向について相互比較する。
【００７１】
ＮｏＯｖｅｒｌａｐ
ヌクレオチド配列のグループがいずれの共通サブ配列も共有しない場所を特定する。
ＯｌｄＤｉｓｔａｎｃｅｓ
整合配列グループ内にある対の類似性の表を作成する。
【００７２】
表ＩＶ  データベース検索−分析ツール
配列検索
ＢＬＡＳＴ
クエリー配列に類似した配列を探索する。クエリー配列および検索するデータベースは、ペプチドまたは核酸のいずれかの組合せである。ＢＬＳＡＴはローカルコンピューター上のデータベース、または米国、メリーランド（Ｍａｒｙｌａｎｄ）、ベセスダ（Ｂｅｔｈｅｓｄａ）にある国立バイオテクノロジー情報センター（Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｅｎｔｅｒ  ｆｏｒ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）（ＮＣＢＩ）で維持されているデータベースを検索できる。
【００７３】
ＮｅｔＢＬＡＳＴ
クエリー配列に類似の配列を検索する。クエリー配列および検索データベースはペプチドまたは核酸のいずれかの組合せることができる。ＮｅｔＢＬＡＳＴは米国、メリーランド（Ｍａｒｙｌａｎｄ）、ベセスダ（Ｂｅｔｈｅｓｄａ）にある国立バイオテクノロジー情報センター（Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｅｎｔｅｒ  ｆｏｒ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）（ＮＣＢＩ）で維持されているデータベースのみを検索できる。
【００７４】
ＦａｓｔＡ
クエリー配列と同一タイプの配列グループ（核酸または蛋白質）との間の類似性についてＰｅａｒｓｏｎとＬｉｐｍａｎ検索を行う。ヌクレオチド検索に関しては、ＦａｓｔＡはＢＬＡＳＴより高感度であってもよい。
【００７５】
ＳＳｅａｒｃｈ
クエリー配列と同一タイプの配列グループ（核酸または蛋白質）との間の類似性について厳密なＳｍｉｔｈ−Ｗａｔｅｒｍａｎ探索を行う。この探索は、類似性探索について利用できる最も感度の高い方法であろう。ＢＬＡＳＴとＦａｓｔＡと比較し、この方法は非常に遅い。
【００７６】
ＴＦａｓｔＡ
蛋白質のクエリー配列とヌクレオチド配列グループとの間の類似性についてＰｅａｒｓｏｎとＬｉｐｍａｎの検索を行う。ＴｆａｓｔＡは比較実行する前に、６種類全てのリーディングフレームにあるヌクレオチド配列を翻訳する。これは“ヌクレオチド配列データベース中のどの蛋白質配列が私の蛋白質配列に似ているのか？”という問いに応えるために設計されている。
【００７７】
ＴＦａｓｔＸ
蛋白質のクエリー配列といずれかのヌクレオチド配列グループとの間の類似性について、フレームシフトを考慮しながらＰｅａｒｓｏｎとＬｉｐｍａｎの検索を行う。これはＴｆａｓｔＡの代替として設計されたものであり、ＴｆａｓｔＡ同様に“ヌクレオチド配列データベース中のどの蛋白質配列が私の蛋白質配列に似ているのか？”という問いに応えるために設計されている。
【００７８】
ＦａｓｔＸ
蛋白質のクエリー配列といずれかのヌクレオチド配列グループとの間の類似性についてＰｅａｒｓｏｎとＬｉｐｍａｎの探索を行う。ＴｆａｓｔＡは比較を実行する前に、６種類全てのリーディングフレームにあるヌクレオチド配列を翻訳する。これは“ヌクレオチド配列データベース中のどの蛋白質配列が私の蛋白質配列に似ているのか？”という問いに応えるために設計されている。
【００７９】
ＦｒａｍｅＳｅａｒｃｈ
１またはそれ以上のヌクレオチドクエリー配列との類似性について蛋白質配列グループを探索し、あるいは１またはそれ以上の蛋白質クエリー配列との類似性についてヌクレオチド配列のグループを探索する。各配列の比較に関してプログラムは、蛋白質配列とヌクレオチド配列各鎖上の可能な全コドンとの間に最適な整合を見いだす。最適整合はリーディングフレームシフトを含んでもよい。
【００８０】
ＭｏｔｉｆＳｅａｒｃｈ
プロフィールのセットを（配列ファミリー内の類似性を表している）をａ）元のファミリーに類似した新規配列についてデータベースを探索するか、またはｂ）元のファミリーメンバーをプロフィールと各メンバーとの間の詳細な適合で注釈付けするクエリーとして使用する。通常はプロフィールはプログラムＭＥＭＥを使い作られる。
【００８１】
ＰｒｏｆｉｌｅＳｅａｒｃｈ
プロフィール（整合配列のグループを表す）をグループと類似性を有する新規配列についてデータベースを探索するクエリーとして使用する。プロフィールはプログラムＰｒｏｆｉｌｅＭａｋｅを使って作られる。
【００８２】
ＰｒｏｆｉｌｅＳｅｇｍｅｎｔｓ
ＰｒｏｆｉｌｅＳｅａｒｃｈで見いだされた類似性のセグメントを示す最適整合を作る。
【００８３】
ＦｉｎｄＰａｔｔｅｒｎｓ
ＧＡＡＴＴＣまたはＹＲＹＲＹＲＹＲの様な短いパターンを含む配列を同定する。パターンを曖昧に規定することができ、それによってより多くの不適合が許容される。パターンはファイルの形で提供されるか、または単純にターミナルにタイプされてもよい。
【００８４】
Ｍｏｔｉｆｓ
蛋白質サイトとパターン（Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｓｉｔｅｓ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎｓ）のＰＲＯＳＩＴＥＲ辞書中に規定されたパターンについて、蛋白質全体を検索して配列モチーフを探す。Ｍｏｔｉｆｓはそれが見つけだした各モチーフに関する公開文献の要約を表示できる。
【００８５】
ＷｏｒｄＳｅａｒｃｈ
ユーザーのクエリー配列と比較した場合、同一のレジスタ中に多数の共通ワードを持つデータベース中の配列を特定する。ＷｏｒｄＳｅａｒｃｈの出力はセグメントと共に表示できる。
【００８６】
Ｓｅｇｍｅｎｔｓ
ＷｏｒｄＳｅａｒｃｈにより見いだされた類似性セグメントを整合し、表示する。
【００８７】
ＬｉｎｅＵｐ
複数配列整合を編集するためのスクリーンエディターである。同時に３０配列まで編集することができる。新規配列を手でタイプすること、または既存配列ファイルから加えることもできる。配列が矛盾する場合には、コンセンサス配列の特定が行われる。
【００８８】
表Ｖ  フラグメントアッセンブリー−分析ツール
ＧｅｌＳｔａｒｔ
新たなフラグメントアッセンブリープロジェクトを作ること、または既存プロジェクトを特定することでフラグメントアッセンブリーセッションを開始する。
【００８９】
ＧｅｌＥｎｔｅｒ
フラグメントアッセンブリープロジェクトに断片配列を加える。ユーザーのターミナルキーボード、デジタル変換器、または既存配列ファイルからの配列データを受け付ける。
【００９０】
ＧｅｌＭｅｒｇｅ
フラグメントアッセンブリープロジェクト内の配列を整合し、コンティグ（ｃｏｎｔｉｇ）と呼ばれるものに組み立て上げる。アセンブルされたコンティグはＧｅｌＡｓｓｅｍｂｌｅで作られたアッセンブリーから概観され、そして／または編集することができる。
【００９１】
ＧｅｌＡｓｓｅｍｂｌｅ
ＧｅｌＭｅｒｇｅでアセンブルされたコンティグを概観し編集するための複数配列エディタである。
【００９２】
ＧｅｌＶｉｅｗ
フラグメントアッセンブリープロジェクト中のコンチラス（ｃｏｎｔｉｌａｓ）の構造を表示する。
【００９３】
ＧｅｌＤｉｓａｓｓｅｍｂｌｅ
フラグメントアッセンブリープロジェクトのコンティグを単一フラグメントに分解する。
【００９４】
表ＶＩ  遺伝子発見およびパターン認識−分析ツール
ＴｅｓｔＣｏｄｅ
全第３塩基にある組成の非無作為性の大きさをプロットすることで、蛋白質をコードする配列の特定を支援する。統計値は、コドン頻度表を要しない。
【００９５】
ＣｏｄｏｎＰｒｅｆｅｒｅｎｃｅ
配列の使用コドンとコドン頻度表と類似性を活かした、または各コドン第３位置の組成に見られる偏り（通常はＧＣ）を利用して、蛋白質コーディング配列を認識しようとするフレーム特異的遺伝子ファインダーである。
【００９６】
Ｆｒａｍｅｓ
ＤＮＡ配列の６翻訳フレームについてのオープンリーディングフレームを示す。コドン頻度表を使ってユーザーで稀なコドンを提供すれば、フレームはこの稀なコドンを選択したパターンを重ねて示すこともできる。
【００９７】
Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ
ＢｒｅｎｄｅｌとＴｒｉｆｏｎｏｖの方法に従って、原核生物性因子依存型ＲＮＡポリメラーゼターミネーターを探す。
【００９８】
Ｍｏｔｉｆｓ
蛋白質サイトとパターンのＰＲＯＳＩＴＥＲ辞書中に規定されたパターンについて、蛋白質全体を検索して配列モチーフを探す。Ｍｏｔｉｆｓはそれが見つけだした各モチーフに関する公開文献の要約を表示できる。
【００９９】
ＭＥＭＥ
（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ＥＭ  ｆｏｒ  Ｍｏｔｉｆ  Ｅｌｉｃｉｔａｔｉｏｎ、モチーフを顕在化するための多重ＥＭ）非整合配列グループの中の保存されたモチーフを見つけだす。ＭＥＭＥはこれらモチーフをプロフィールのセットとしてセーブする。次に例えばＭｏｔｉｆＳｅａｒｃｈプログラムを使って、これらプロフィールを持った配列のデータベース探索が行われる。
【０１００】
Ｒｅｐｅａｔ
配列中の順行の繰り返しを見つけ出す。ユーザーはサイズ、ストリンジェンシー、繰り返しが生ずると考えられる範囲を設定しなければならない。このサイズまたはそれ以上のサイズの繰り返しは短い整合として全て表示される。
【０１０１】
ＦｉｎｄＰａｔｔｅｒｎｓ
ＧＡＡＴＴＣまたはＹＲＹＲＹＲＹＲの様な短いパターンを含む配列を同定する。パターンな曖昧に規定することができ、それによってより多くの不適合が許容される。パターンはファイルの形で提供されるか、または単純にターミナルにタイプされる。
【０１０２】
Ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ
配列（単数または複数）の組成内容を決定する。ヌクレオチド配列（単数または複数）については、Ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎはまたジヌクレオチドおよびトリヌクレオチド含有量を決定する。
【０１０３】
ＣｏｄｏｎＦｒｅｑｕｅｎｃｙ
配列および／または既存コドン使用度表よりコドン使用度を表にまとめる。
出力ファイルはプログラムＣｏｄｏｎＰｒｅｆｅｒｅｎｃｅ、ＣｏｒｒｅｓｐｏｎｄおよびＦｒａｍｅｓへの入力に合わせ、正確にフォーマットされている。
【０１０４】
Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄ
コドン頻度表を比較し、類似するコドン使用度パターンを探す。
Ｗｉｎｄｏｗ
配列に沿って移動させながらウインドウ内の各種配列パターンの頻度表を作成する。パターンはＧＣまたはＲ、あるいはＡＴＧの様ないずれかの短い配列である。データ出力はプログラムＳｔａｔＰｌｏｔを使ってプロットすることができる。
【０１０５】
ＳｔａｔＰｌｏｔ
Ｗｉｎｄｏｗプログラムにより書かれた表に似た数値表より並列曲線のセットをプロットする。表の各縦列内の統計は分析された配列内の位置と関係する。
【０１０６】
ＦｉｔＣｏｎｓｅｎｓｕｓ
Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓによって書かれたコンセンサス表をプローブとして用い、ＤＮＡ配列中のコンセンサスの最適例を探し出す。適合数はユーザーによって指定でき、ＦｉｔＣｏｎｓｅｎｓｕｓはそれらの位置、フレームおよびそれらの質に関する統計測定値からそれを表にする。
【０１０７】
Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ
予備整合した短い核酸配列のセットの各位置について、Ｇ、Ａ、ＴおよびＣのパーセンテージを表にして、このセットのコンセンサス配列を計算する。ＦｉｔＣｏｎｓｅｎｓｕｓはＣｏｎｓｅｎｓｕｓ出力表をプローブとして用い、他ヌクレオチド配列中に導かれたコンセンサスの最適例を探索する。
【０１０８】
Ｘｎｕ
蛋白質配列中にある統計有意な前後反復を文字Ｘに置き換える。得られた蛋白質配列をＢＬＡＳＴ探索のクエリーに使用される場合、文字Ｘの領域は無視される。
【０１０９】
Ｓｅｇ
蛋白質配列中にある統計有意な低複雑領域を文字Ｘに置き換える。得られた蛋白質配列をＢＬＡＳＴ探索のクエリーに使用される場合、文字Ｘの領域は無視される。
【０１１０】
表ＶＩＩＩ  蛋白質分析−分析ツール
Ｍｏｔｉｆｓ
蛋白質サイトとパターンのＰＲＯＳＩＴＥＲ辞書中に規定されたパターンについて、蛋白質全体を検索して配列モチーフを探す。Ｍｏｔｉｆｓはそれが見つけだした各モチーフに関する公開文献の要約を表示できる。
【０１１１】
ＰｒｏｆｉｌｅＳｃａｎ
プロフィールのデータベースを使って、蛋白質配列中の構造および配列モチーフを見つけだす。
【０１１２】
ＣｏｉｌＳｃａｎ
蛋白質配列中の多重螺旋セグメントの位置を特定する。
ＨＴＨＳｃａｎ
遺伝子制御と関係することが多い配列−特異的ＤＮＡ−結合構造体の指標であるヘリックス−ターン−ヘリックスモチーフの存在について蛋白質配列をスキャンする。
【０１１３】
ＳＦＳｃａｎ
分泌シグナルペプチド（ＳＰｓ）の存在について蛋白質配列をスキャンする。
ＰｅｐｔｉｄｅＳｏｒｔ
アミノ酸配列の消化からペプチド断片を示す。ｐＨ２．１での重量、位置、およびＨＰＬＣ保持時間によりペプチドを分類し、各ペプチドの組成を示す。また全蛋白質の組成の概要を印刷する。
【０１１４】
Ｉｓｏｅｌｅｃｔｒｉｃ
いずれかのペプチド配列について、その荷電をｐＨの関数としてプロットする。
【０１１５】
ＰｅｐｔｉｄｅＭａｐ
アミノ酸配列のペプチドマップを作る。
ＰｅｐＰｌｏｔ
蛋白質の二次構造および疎水性の測定値を、同一プロットの並列パネルにプロットする。
【０１１６】
ＰｅｐｔｉｄｅＳｔｒｕｃｔｕｒｅ
ペプチド配列について二次構造推定を行う。この推定には（アルファ、ベータ、コイルおよびターンに加え）抗原性、柔軟性、疎水性および表面確率に関する測定値が含まれる。ＰｌｏｔＳｔｒｕｃｔｕｒｅはこの推定を視覚的に表示する。
【０１１７】
Ｐｌｏｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅ
ＰｅｐｔｉｄｅＳｔｒｕｃｔｕｒｅからの出力ファイル内の蛋白質二次構造の測定値をプロットする。測定値はグラフの並列パネルに、または２次元的な“ねじれ”表示を用い示される。
【０１１８】
Ｍｏｍｅｎｔ
ペプチド配列の螺旋疎水モーメントの等高プロットを作る。
ＨｅｌｉｃａｌＷｈｅｅｌ
両親媒性領域の認知に役立つヘリカルホイールとしてペプチド配列をプロットする。
【０１１９】
Ｘｎｕ
蛋白質配列中にある統計有意な前後反復を文字Ｘに置き換える。得られた蛋白質配列をＢＬＡＳＴ探索のクエリーに使用される場合、文字Ｘの領域は無視される。
【０１２０】
Ｓｅｇ
蛋白質配列中にある統計有意な低複雑領域を文字Ｘに置き換える。得られた蛋白質配列をＢＬＡＳＴ探索のクエリーに使用される場合、文字Ｘの領域は無視される。
【０１２１】
設計ツール１４０によりユーザーは遺伝子配列を選択し、縮重プライマーを設計することが可能になる。
設計ツール１４０は遺伝子配列選択プロセス１４２および縮重プライマー設計プロセス１４４を含むだろう。以下の分析ツールソフトウエアーはジェネティクスコンピューターグループ（ＧＣＧ）ソフトウエアより入手可能であり、本発明のシステムによりアクセスできるだろう。
【０１２２】
表ＶＩＩＩ  プライマー選択−設計ツール
Ｐｒｉｍｅ
鋳型ＤＮＡ配列に適したオリゴヌクレオチドプライマーを選択する。プライマーはポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）またはＤＮＡ配列決定に有用である。Ｐｒｉｍｅによって、ユーザーは全鋳型からプライマーを選択すること、または選択をファイル内に列挙されているプライマーの特定のセットに限定することができる。
【０１２３】
表ＩＸ  展開−設計ツール
ＰＡＵＰＳｅａｒｃｈ
ＰＡＵＰ（Ｐｈｙｌｏｇｅｎｅｔｉｃ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ｐａｒｓｉｍｏｎｙ，節減原理を用いた系統発生解析）のツリー探索オプションに対しＧＣＧインターフェイスを提供する。整合配列のセットから開始し、節減度、距離、または最大確率基準に従い最適とされた系統発生樹に関する探索を実施し、隣接−接続樹を再構築し、またはブートスラップ分析を実施する。
【０１２４】
Ｄｉｓｔａｎｃｅｓ
整合配列グループ内の対の距離の表を作る。
ＧｒｏｗＴｒｅｅ
ＵＰＧＭＡまたは隣接−結合法を用い、Ｄｉｓｔａｎｃｅｓにより作製された距離マトリックスから系統発生樹を作る。
【０１２５】
Ｄｉｖｅｒｇｅ
蛋白質をコードする２またそれ以上の整合核酸配列間の、部位当たりの同義、および非同義置換の対数を推定する。
【０１２６】
クローニングツール１５０によりユーザーは下記実施中に記載の様にクローニングプロセス１５２を通じ縮重プライマーより遺伝物質をクローン化することができる。
【０１２７】
次に図２を参照すると、基本的なフローチャートは本発明による遺伝子配列標的化プログラム２００を示している。遺伝子配列標的化プログラム２００はブロック２０２から始まる。ブロック２０４では表現型特性選択プロセス（図３参照）によって、１またはそれ以上の表現型特性が選択される。ブロック２０６では遺伝子配列選択プロセスによって（図４参照）、選択された表現型特性を持つことが既知である遺伝子配列が選択される。ブロック２０８ではデータベース選択プロセスにより（図５参照）、目録化された遺伝子配列を含む１またはそれ以上のデータベースが選択される。
【０１２８】
選択遺伝子配列はブロック２１０で目録化遺伝子配列と比較され、ブロック２１２に於いて選択遺伝子配列の一部を含む目録化遺伝子配列が抽出される。ブロック２１４では選択遺伝子配列は抽出遺伝子配列の各部に整合され、そしてブロック２１６において抽出遺伝子は選択遺伝子配列の整合に基づいて優先順位付けされ、フィルタリングされる。ブロック２１８では、１またはそれ以上の表現型判定基準に基づき、少なくとも１個の優先遺伝子配列が選択される。ブロック２２０では選択した優先遺伝子配列を標的とする様に１またはそれ以上の縮重プライマーが設計され、そしてブロック２２２では１またはそれ以上の縮重プライマーを使って遺伝物質がクローン化される。プログラムはブロック２２４で終了する。
【０１２９】
つぎに図３を参照すると、フローチャートは本発明による表現型特性の選択プロセス２０４を示している。表現型特性選択プロセス２０４はブロック３０２に始まり、ブロック３０４にてＧＵＩ１１２（図１）を介しユーザーに対し利用可能な表現型特性の一覧表が表示される。ユーザーは表示された表現型特性の１つを選択し、データファイルの様な格納から１またはそれ以上の表現型特性を読み取ることができるか、または新たな表現型特性選択オプションを作ることができる。ユーザーが決定ブロック３０６で決定時に表示された表現型特性の１つを取り上げるオプションを選択すると、ブロック３０８にて選択した表現型特性が読まれる。次にユーザーは、ブロック３１０にて追加の表現型特性を選ぶ様に求められる。
【０１３０】
ユーザーが決定ブロック３０６での決定時に格納から１またはそれ以上の表現型特性を読み取るオプションを選択すると、ユーザーはブロック３１４にて保存データの位置を特定する。保存データ場所へは、ディスクドライブを介しローカルに、またはネットワークを介し遠隔的にアクセスできるだろう。つぎにブロック３１６で格納から表現型特性が読み取られる。標準誤差処理ルーチンを用い、読み取り作業の状態の報告、データ試験、ユーザーへの追加情報の要求、または読み取りが成功しなかったことを示すことができる。次にブロック３１０でユーザーは追加の表現型特性を選択するよう求められる。
【０１３１】
決定ブロック３０６での決定時にユーザーが新たな表現型特性選択オプションを作るオプションを選択した場合には、新規表現型特性データはブロック３１８で読み取られる。この新規データはユーザー自身によって直接、またはファイルから入力できる。新規表現型特性データはブロック３２０にて保存され、ブロック３０４にて表示される利用可能な表現型特性の一覧表に加えることができる。決定ブロック３２２の決定時に新規表現型特性データに誤りがある場合、または適切な読み取り、保存ができなかった場合には、ブロック３２４にてエラーが報告される。決定ブロック３２６での決定時に試行回数が最大数に達しなかった場合には、再度ブロック３１８にて新規表現型特性データが読み取られ新規特性プロセスが繰り返される。しかし、もし決定ブロック３２２での決定時に誤りがなかった場合、または決定ブロック３２６での決定時に最大再試行回数に達した場合には、ユーザーはブロック３１０にて追加の表現型特性を選択するように促される。
【０１３２】
選択した方法が終了すると（ブロック３０８、３１６、３２２および３２６参照）、次にユーザーは追加の表現型特性を選択するか決める。決定ブロック３１０決定時にユーザーが追加の表現型特性を選択すると決めると、ブロック３０４にて利用可能な表現型特性の一覧表が再度表示され、前回同様のプロセスが繰り返される。しかしユーザーが決定ブロック３１０での決定時に、追加表現型特性を選択しないと決定した場合には、処理はブロック３１２に於いてメインプログラムに戻る。
【０１３３】
次に図４を参照すると、フローチャートは本発明による遺伝子配列選択プロセス２０６を示している。遺伝子選択プロセス２０６はブロック４０２より始まる。ユーザーはＧＵＩを用いて遺伝子配列を入力し、データファイルの様な格納より遺伝子配列を読み取り、または遺伝子配列の全てまたは一部について探索することができる。ユーザーが決定ブロック４０４での決定時にＧＵＩを用いて遺伝子配列を入力することを選択すると、遺伝子配列はブロック４０６で読み取られ、さらにブロック４０８にて処理はメインプログラムに戻る。
【０１３４】
もしユーザーが決定ブロック４０４での決定時に、格納から遺伝子配列を読み取るオプションを選択すれば、ユーザーはブロック４１０にて保存データの位置を特定する。保存データの位置へはディスクドライブを介してローカルに、またはネットワークを介して遠隔的にアクセスできるだろう。つぎにブロック４１２でストレージから表現特性が読み取られ、そしてブロック４０８で処理はメインプログラムに戻る。標準誤差処理ルーチンを用い、読み取り作業の状態の報告、データ試験、ユーザーへの追加情報の要求、または読み取りが成功しなかったことを示すことができる。
【０１３５】
決定ブロック４０４での決定時にユーザーが遺伝子配列の全てまたは一部を探索するオプションを選択した場合には、探索されるデータベース等の探索パラメータはブロック４１４で定義される。探索はブロック４１６で実施される。決定ブロック４１８の決定時に遺伝子配列が見つからない場合には、ユーザーは再度ブロック４０４０で遺伝子配列選択法を選択するよう求められる。しかし、ブロック４１８に於ける決定時に遺伝子配列が見いだせた場合には、ブロック４２０にて探索結果が表示される。次にユーザーは新たな探索を実施し、探索結果をセーブし、または選択プロセスから出ることができる。決定ブロック４２２での決定時にユーザーが新たな探索をおこなうと決定した場合、処理はブロック４１４に戻され、そこで処理探索パラメータが再度定義される。決定ブロック４２２の決定時に、ユーザーが探索結果をセーブすると決定した場合、次に探索結果はブロック４２４で格納にセーブされ、その後ユーザーは新たに探索を実施し、探索結果をセーブし、探索結果より遺伝子配列を選択し、または選択プロセスより出ることができる。決定ブロック４２２の決定に於いてユーザーが探索結果より遺伝子配列を選択すると決定した場合、遺伝子配列はブロック４２６にて選択され、そしてユーザーは次に新たな探索を行い、探索結果をセーブし、探索結果より遺伝子配列を選択し、または選択プロセスから出ることができる。決定ブロック４０８の決定でプロセスから出ると決定した場合、処理作業はブロック４０８でメインブロックに戻る。
【０１３６】
次に図５を見ると、フローチャートは本発明によるデータベース選択プロセス２０８を示している。データベース選択プロセス２０８はブロック５０２より始まり、ブロック５０４では利用可能なデータベースの一覧表がＧＵＩ１１２（図１）を介しユーザーに表示される。ユーザーは表示されたデータベースの１つを選択し、または必要な情報を提供して新データベースを探索することができる。ユーザーが決定ブロック３０５の決定時に表示されたデータベースの１つを採用するオプションを選択すると、データベース選択はブロック５０８で読み取られる。選択したデータベースについて利用可能なスーパーファミリー、ファミリーおよびサブファミリーがブロック５１０で表示され、ブロック５１２においてファミリー選択が読み取られる。続いてユーザーは、ブロック５１４にて追加のデータベースを選択するように促される。
【０１３７】
もしユーザーが決定ブロック５０６の決定時に、新データベースを探索するために必要な情報を提供するオプションを選択すると、新データベース読み取りに必要なデータがブロック５１８で読み取られる。この新データは、ユーザー自身により直接入力、またはファイルから読み取ることができる。この新データはブロック５２０で保存され、ブロック５０４に表示される利用可能なデータベース一覧表に加えることができる。決定ブロック５２２の決定時にブロック新データベース情報が誤っている、または適切に読み取り、保存されていない場合には、ブロック５２４でこの誤りが報告される。もし決定ブロック５２６の決定時に再試行回数が最大数に達しなかった場合には、再度必要情報を読み取ることで新たなデータベースプロセスが繰り返され、ブロック５１８において新データベースが探索されるが、もし決定ブロックでの決定時に誤りがないか、または決定ブロック５２６の決定時に再試行回数が最大数に達していた場合には、ユーザーはブロック５１４にて追加のデータベースを選択するよう促される。
【０１３８】
選択した方法が終了すると（ブロック５１２、５２２および５２６参照）、次にユーザーは追加のデータベースを選択するか決めてもよい。決定ブロック５１４の決定時にユーザーが追加データベースを選択すると決めると、ブロック５０４にて利用可能なデータベースの一覧表が再度表示され、前回同様のプロセスが繰り返される。しかしユーザーが決定ブロック５１４の決定時に、追加データベースを選択しないと決定した場合には、処理はブロック５１６に於いてメインプログラムに戻る。
【０１３９】
上記のプロセスの全てが単一コンピューター上、またはそれぞれが上記プロセスの何れかを実行できるコンピューターの統合ネットワークを介し実行できると理解すべきである。さらにここに記載した発明は１またはそれ以上のコンピューター、サーバーのコンピューターメモリー、またはハードドライブあるいは複数のハードドライブ、あるいは例えばＣＤ−ＲＯＭあるいはディスケットの様なその他媒体に保存できると理解すべきである。
【０１４０】
データ探索ツールのシステムは、公開ゲノムライブラリーから生物学的および機能的に重要な遺伝子を同定、単離およびクローン化することを支援するために開発されている。ＳＰＡＤＥＴＭと呼ばれるソフトウエアーパッケージは、利用可能な探索および分析ツールを一体的に統合して配列分析のコンピューター実験を迅速設計し実施できる様にし、そして合理的なプライマー設計、クローニングおよび蛋白質特性分析が実施できることを目的として設計されている。
ＳＰＡＤＥＴＭはクライアント／サーバーアプリケーションである。クライアントはサーバーとローカルエリアネットワークまたはウエッブインターフェイスを介して対話するが、サーバーは専用ＬＩＮＵＸサーバーでよい。従って対話はプラットホームを必要としない。システムネットワークの概略の例を図６に例示する。
【０１４１】
図７にメインプログラムのフローチャートが例示されている。ユーザーはまずログインすると、メインメニューが提示される。メインメニューは４つの選択肢、データベースマネージメント（Ｄａｔａｂａｓｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）（図８）、ワークスペースマネージメント（Ｗｏｒｋｓｐａｃｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）（図９）、サーチツール（Ｓｅａｒｃｈ  Ｔｏｏｌｓ）およびアナリシスツール（Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｔｏｏｌｓ）（図１０）を示す。データベースマネージメントスクリーンにより、システム管理者はＳＰＡＤＥＴＭに関連するローカルゲノムデータベースを設定することができる。このスクリーンの中には現在用いられているデータベースオンラインの一覧表、各データベース毎の設定を編集するためのボタン、そして新たなデータベースを加えるかまたは既存データベースを削除するオプションがある。ワークスペースマネージメントスクリーンにより、ユーザーはサーバー上にある自分自身のデータ、ファイルそして文書にアクセスできる。これはファイルマネージメントプログラムに似ている。現行プロジェクトにはプロジェクト一覧表およびファイルがある。ユーザーはプロジェクトを開くこと、新プロジェクトを作り、または既存プロジェクトを削除することができる。各プロジェクト内では、ユーザーは個々のデータファイルを開き、改名し、削除し、ファイルをアップロードまたはダウンロードすることができる。探索ツールスクリーンによりユーザーはＳＰＡＤＥＴＭに関連するアルゴリズムを使いデータベースを探索することができる。ユーザーはまずデータベース選択ウインドウを介してデータベースを選択し、次に配列を選択してプロジェクトファイルを探索し、あるいはテキストボックス内に直接配列を入力する。次にユーザーは探索のためのアルゴリズムを選択し、そしてデフォルトパラメータを受け入れるか又は適当なパラメータに変更する。ユーザーは次のパラメータスクリーンを介して次のパラメータにアクセスできる。最後にサーバーが探索を実行し、結果をユーザーに返す。探索ツールスクリーンでも、ユーザーはそれまでのＳＰＡＤＴＭと関連するアルゴリズムを使った探索又は分析の結果を分析することができる。ユーザーはまずプロジェクトファイルから分析する配列を選ぶか、テキストボックス内に直接配列を入力する。つぎにユーザーは実行するアルゴリズムを選択し、デフォルトパラメータを受け入れるか又は適当なパラメータに変更する。ユーザーは次のパラメータスクリーンを介して次のパラメータにアクセスできる。最後にサーバーがアルゴリズムを実行し、結果をユーザーに返す。
【０１４２】
システムアーキテクチャーの概観は図１１に例示されており、上記のプラットホームフリーのユーザーと４種類のスクリーンとの対話が示されている。図１２は図１１に記載のシステムの使用を描写している。このアプリケーションのより具体的な例は図１３に概略が述べられており、ＳＰＡＤＥＴＭシステムの実行可能な使用の１例が示されている。
【０１４３】
記載の各種コンポーネントを上記プロセスフロー中に一体統合することで既存コンポーネントの変更や追加コンポーネントの導入が可能となり、ＤＮＡ配列、アミノ酸配列、ＤＮＡおよび蛋白質のモチーフ、イメージ、パターン、および原子レベルおよび分子レベルの相互作用を含む三次構造や四次構造を含むが、これらに限定されない各種形態およびフォーマットのデータやデータベースの特性分析、標的化、クローニング、評価、探索分析、分類、索引付け、目録化や変換が容易になる。その結果上記システムは、データベースのハイスループット変換やプライマーを高特異的かつハイスループットに選択すること、そして蛋白質やＤＮＡの構造やモチーフを高特異的かつハイスループットに位置決定することに使用できる。さらに、上記プロセスの流れの中に記載された各種コンポーネントは、それぞれ個別または残りのコンポーネントと組合せ使用することができ、それによって都合に応じ個々のコンポーネントまたはコンポーネントの組合せより結果の供与を受けることができる。
【０１４４】
実施例１
インテグリンに関連した核酸分子の単離
細胞接着受容体のインテグリンファミリーは細胞分裂、分化および運動に関係するプロセスで基本的役割を果たしている。インテグリンアルファ／ベータヘテロダイマーの細胞外ドメインは細胞−マトリックスや細胞−細胞接触を仲介するが、細胞骨格やインテグリンと関係するそれらの細胞質テールは情報を双方向に伝達することができる。研究によりベータサブユニット上のリガンド結合領域および細胞骨格およびシグナル伝達成分と相互作用するベータサブユニットの細胞質テール内の配列が同定されている。Ｇｒｅｅｎ  Ｌ．Ｊ．ら、Ｔｈｅ  ｉｎｔｅｇｒｉｎ  ｂｅｔａ  ｓｕｂｕｎｉｔ．  Ｉｎｔ  Ｊ  Ｂｉｏｃｈｅｍ  Ｃｅｌｌ  Ｂｉｏｌ（１９９８）３０（２）：１７９−８４。インテグリンベータ１（ＩＴＧＢ１）はＩ型膜蛋白質のサブユニットで、鎖間ジスルフィド結合に関係するシステインに富む領域を持つ。これはアルファ−１またはアルファ−６サブユニットと連合してラミニン受容体を形成し、アルファ−２と連合してコラーゲン受容体を形成し、アルファ−４と連合してｖｃａｍ−１と相互作用し、アルファ−５と連合してフィブロネクチン受容体を形成し、そしてアルファ−８と連合する。
【０１４５】
その他標的生物での機能性蛋白質を同定するためのシステムおよび方法を説明するために、インテグリンベータ１に最も近い関係にあるインテグリン様分子をＭａｎｄｕｃａ  ｓｅｘｔａ（Ｍ．ｓｅｘｔａ）より同定し、そしてクローン化した。本実施例で選択されたもともとの表現型特性は、標的分子が特定の機能と組織局在性を含むことであった。同定された特定機能は、標的が細胞骨格形成に関係する膜内蛋白質であることであった。選択された局在性は生物の中腸内に蛋白質が発現されることであった。
【０１４６】
次にこれら構造−機能パラメータを用いて、全ての生物についてＰｕｂＭｅｄデータベースから同定された機能に基づき、潜在的遺伝子を狙い付けし集めた（図２参照）。即ち、蛋白質の元々の探索はフィルタリングによる制限を受けなかった。
【０１４７】
標的の最初の同定および配列のフィルタリングの後、全ての生物から同定されたベータインテグリン蛋白質について整合を行い、異なる生物間に同定された適合配列に基づいてプライマーを選択した。プライマー設計ソフトウエアーはＭａｃＶｅｃｔｏｒソフトウエアーであり、そして最初の配列決定作業を行った後にプライマー設計は改良された。使用した正確なプライマーは配列表に掲載されている。
【０１４８】
Ｍ．ｓｅｘｔａのｍＲＮＡについてＲＴ−ＰＣＲが実施され、ＰＣＲ反応後期待された大きさのバンドを低融点アガロースゲルから切り出した。次にＰＣＲ産物はｐＡＴベクター内にクローン化され、挿入体の配列が決定された。配列のＢＬＡＳＴ整合は、Ｐａｃｉｆａｓｔａｃｕｓ  ｌｅｎｉｕｓｃｕｌｕｓ（ザリガイ）、Ｄｒｏｓｏｐｈｉｌａ（ショウジョウバエ）、Ａｎｏｐｈｅｌｅｓ  ｇａｍｂｉａｅ（アフリカマラリア蚊）インテグリンベータ１配列に類似性を持つクローンを同定した。
【０１４９】
これらクローンからの挿入体を用いてＭ．ｓｅｘｔａライブラリーより完全長ｃＤＮＡをクローン化した。インテグリンベータ１（ＩＴＧＢ１）遺伝子の配列は図１４に配列番号１として示してあり、そして対応するアミノ酸配列は配列番号２で示した。これら配列は予備的配列データを表しており、配列は当分野既知の方法により完成され、確認されるだろう。
【０１５０】
この部分蛋白質配列と最も近い相同性を示したものはショウジョウバエのベータインテグリン（Ａｃｃ番号Ａ３０８８９）であり、同一性１４６／３７９（３８％）、類似性２１６／３７９（５６％）であった。断片のカルボキシ末端（アミノ酸３５５から始まる）に発散がみられることから、配列にはフレームシフトを生じさせるエラーがあることが示唆された。作業は新規遺伝子の全配列を決定し確認を目的に進められている。
【０１５１】
実施例２
システムを実証するための既知遺伝子の単離
システムを実証するため、これを用い既知遺伝子、本例ではＭ．ｓｅｘｔａアミノペプチダーゼ遺伝子を単離した。アミノペプチダーゼは様々な細胞反応、特に細胞−細胞接着およびシグナル伝達の調節に関係している。我々はすでにアミノペプチダーゼが昆虫によるＢａｃｉｌｌｕｓ  ｔｈｕｒｉｎｇｉｅｎｓｉｓ殺虫毒素に対する耐性に直接関係することを示していたことから、これに特に興味を持った。我々はこれが無脊椎動物および脊椎動物の上皮細胞の先天性免疫に関与する主要因子であると信じている。Ｍ．ｓｅｘｔａアミノペプチダーゼ遺伝子は、タバコスズメガの配列を除く既存のアミノペプチダーゼ関連配列とのヌクレオチドおよびアミノ酸配列整合に基づき探索された。ＰＣＲに用いるプライマーはこれら整合に基づいた。
【０１５２】
この方法を用い、タバコスズメガアミノペプチダーゼ遺伝子が部分的にクローニングされ、配列決定されている（未提示）。アミノ酸配列断片は、ＧｅｎｅＢａｎｋ受付番号Ｐ９１８８５（Ｄｅｎｏｌｆ、Ｐら、Ｃｌｏｎｉｎｇ  ａｎｄ  ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｍａｎｄｕｃａ  ｓｅｘｔａ  ａｎｄ  Ｐｌｕｔｅｌｌａ  ｘｙｌｏｓｔｅｌｌａ  ｍｉｄｇｕｔ  ａｍｉｎｏｐｅｐｔｉｄａｓｅ  Ｎ  ｅｎｚｙｍｅｓ  ｒｅｌａｔｅｄ  ｔｏ  Ｂａｃｉｌｌｕｓ  ｔｈｕｒｉｎｇｉｅｎｓｉｓ  ｔｏｘｉｎ−ｂｉｎｄｉｎｇ  ｐｒｏｔｅｉｎｓ．  Ｅｕｒ．Ｊ．Ｂｉｏｃｈｅｍ．２４８（３）、７４８−７６１（１９９７））に高い相同性（９９−１００％）を示した。即ち、遺伝子探索技術が既知遺伝子を単離することが証明された。
【０１５３】
実施例３  今後の実験
上記昆虫遺伝子は、より良く確立された方法に従いさらに特性分析されるだろう。発現蛋白質の組織および細胞局在の確認には抗体が使用される。同定された遺伝子と他昆虫種およびその他属との相同性の強さは、ハイブリダイゼーションの厳密性を変化させながらスーブロット（ｚｏｏｂｌｏｔ）によって調べられる。組換え体蛋白質は例えば昆虫ＳＦ９細胞にて発現され、上記抗体、ＧＳＴまたはＨＩＳタグ免疫アフィニティー、またはその他当分野既知の方法を用い精製される。遺伝子は、機能的蛋白質の境界線を知るために切断型変異体を調整するために突然変異誘導される。
【０１５４】
本発明を例示の実施態様を参照しながら説明されているが、この記述は限定的な意味で解釈されることを意図していない。本記述を参照すれば、例示実施態様の様々な変更および組合せ、ならびに発明のその他実施態様が当業者に明らかになるだろう。従って添付のクレームはこの様な変更または実施態様を包含するものである。
【０１５５】
本発明の特長および利点をより完全に理解するために、ここで添付の図面に沿って発明の詳細な説明を参照するが、図面中異なる図面間の同一番号は対応する部分を表している。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の幾つかの特徴を表すブロック図。
【図２】本発明による遺伝子配列標的化プログラムを示す基本的なフローチャート。
【図３】本発明による表現型特性選択工程を示すフローチャート。
【図４】本発明による遺伝子配列選択工程を示すフローチャート。
【図５】本発明によるデータベース選択工程を示すフローチャート。
【図６】ＳＰＡＤＥＴＭシステム内のシステムネットワークの概観。
【図７】ＳＰＡＤＥＴＭシステム内のプログラムフロー。
【図８】ＳＰＡＤＥＴＭシステム内のデータベース管理スクリーン。
【図９】ＳＰＡＤＥＴＭシステム内のワークスペース管理スクリーン。
【図１０】ＳＰＡＤＥＴＭシステム内の検索分析ツールスクリーン。
【図１１】ＳＰＡＤＥＴＭシステムのシステムアーキテクチャーの概観。
【図１２】ＳＰＡＤＥＴＭシステムのアプリケーション例。
【図１３】ＳＰＡＤＥＴＭシステムのアプリケーション例。
【図１４】本発明を用い単離されたインテグリン蛋白質の核酸および蛋白質の配列。
【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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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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