(57)【要約】【課題】  画像データを用いた生体高分子の構造解析において、データ処理を効率よく行う技術を提供する。【解決手段】  構造推定システム１００は、複数の画像のデータから生体高分子の立体構造を推定するシステムであって、ユーザのリクエストを受け付けて、前記生体高分子の複数の測定画像に基づく構造解析を要求するユーザ端末１０１と、複数のデータ処理端末１０５から構成されるデータ処理システム１１０と、ユーザ端末１０１からの要求を受け付けて、データ処理システム１１０にデータ処理を要求するスケジューラ１０３とを含む。データ処理システム１１０が、リファレンスデータ記憶部１１１と複数のデータ処理部１１３とを有する。複数のリファレンス画像に対応するリファレンスデータセットが複数のリファレンスデータ記憶部１１１に分配されるとともに、構造解析におけるデータ処理が複数のデータ処理部１１３により分散処理される。【選択図】      図１
2007041738.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像のデータから分子の立体構造を推定するシステムであって、
ユーザのリクエストを受け付けて、前記分子の複数の測定画像に基づく構造解析を要求するユーザ端末と、
複数のデータ処理端末から構成されるデータ処理システムと、
前記ユーザ端末からの要求を受け付けて、前記データ処理システムにデータ処理を要求するスケジューラと、
がネットワークを介して接続されており、
前記データ処理システムが、
複数のリファレンス画像のデータが分配される複数のリファレンスデータ記憶部と、
複数の前記測定画像のそれぞれについて、前記測定画像のデータまたは前記測定画像を平行移動させてなる平行移動画像のデータと、割り当てられた前記リファレンス画像のデータと当該リファレンス画像を回転移動させてなる回転移動画像の群のデータとから構成されるリファレンスデータセットと、を比較して、前記測定画像と割り当てられた前記リファレンス画像との類似度を評価する処理を行う複数のデータ処理部と、
を含み、
前記スケジューラが、
類似度を評価する前記処理の結果に基づいて、複数の前記リファレンス画像のいずれかに複数の前記測定画像を対応づける測定データ分類部と、
前記測定データ分類部にて同じ前記リファレンス画像に対応づけられた複数の前記測定画像を平均化して得られる平均化画像のデータを複数の前記リファレンス画像について取得し、取得した複数の前記平均化画像に基づき前記分子の前記立体構造を推定する構造推定部と、
を含む構造推定システム。
【請求項２】
請求項１に記載の構造推定システムにおいて、
複数の前記リファレンスデータ記憶部に、複数の前記平均化画像のデータが更新リファレンス画像として再分配されるとともに、複数の前記データ処理部に前記更新リファレンス画像が割り当てられ、
前記データ処理部が、前記測定画像と割り当てられた前記更新リファレンス画像との類似度を評価する処理を行い、
前記測定データ分類部が、類似度を評価する前記処理の結果に基づいて、複数の前記更新リファレンス画像のいずれかに複数の前記測定画像を対応づけし、
前記構造推定部が、前記測定データ分類部にて同じ前記更新リファレンス画像に対応づけられた複数の前記測定画像を平均化して得られる平均化画像のデータを複数の前記更新リファレンス画像について取得し、取得した複数の前記平均化画像に基づき前記分子の前記立体構造を推定する構造推定システム。
【請求項３】
請求項１または２に記載の構造推定システムにおいて、
前記スケジューラが、
複数の前記データ処理部の稼働状態に基づいて、類似度を評価する前記処理について複数の前記リファレンス画像が割り当てられる複数のデータ処理部を選択するデータ処理部選択部と、
複数の前記リファレンスデータセットの分配状況に関する情報を記憶するリファレンス分配情報記憶部と、
を含む構造推定システム。
【請求項４】
請求項３に記載の構造推定システムにおいて、前記データ処理部選択部が、前記リファレンスデータセットを取得する複数の前記データ処理部をさらに選択する構造推定システム。
【請求項５】
請求項１乃至４いずれかに記載の構造推定システムにおいて、
複数の前記データ処理部が、
前記リファレンスデータセットを取得するリファレンスデータセット取得部と、
前記リファレンスデータセット取得部における前記リファレンスデータセットの取得方法を選択するリファレンスデータセット取得方法選択部と、
を含む構造推定システム。
【請求項６】
請求項１乃至４いずれかに記載の構造推定システムにおいて、
複数の前記データ処理部が、前記リファレンスデータセットを取得するリファレンスデータセット取得部を含み、
前記スケジューラが、前記リファレンスデータセット取得部における前記リファレンスデータセットの取得方法を選択するリファレンスデータセット取得方法選択部を含む構造推定システム。
【請求項７】
請求項１乃至６いずれかに記載の構造推定システムにおいて、前記リファレンスデータセットが、前記リファレンス画像のデータと、前記リファレンス画像を０度から９０度まで回転させた回転移動画像群のデータとを含む構造推定システム。
【請求項８】
請求項１乃至７いずれかに記載の構造推定システムにおいて、前記分子が生体高分子である構造推定システム。
【請求項９】
請求項８に記載の構造推定システムにおいて、前記生体高分子が膜タンパク質である構造推定システム。
【請求項１０】
複数の画像のデータから分子の立体構造を推定する方法であって、
ユーザ端末が、ユーザのリクエストを受け付けて、複数の測定画像に基づく前記分子の構造解析を要求するステップと、
スケジューラが前記ユーザ端末からの要求を受け付けて、複数のデータ処理端末から構成されるデータ処理システムにデータ処理を要求するステップと、
前記スケジューラが、前記データ処理システムに含まれる複数の前記リファレンスデータ記憶部に、複数のリファレンス画像のデータを分配させるステップと、
前記スケジューラが、前記データ処理システムに含まれる複数の前記データ処理部に、複数の測定画像と複数のリファレンス画像との類似度を評価する処理を割り当てるステップと、
複数の前記データ処理部が、測定画像のデータまたは前記測定画像を平行移動させてなる平行移動画像のデータと、割り当てられた前記リファレンス画像のデータと前記リファレンス画像を回転移動させてなる回転移動画像の群のデータとから構成されるリファレンスデータセットと、を比較して、前記測定画像と割り当てられたリファレンス画像との類似度を評価する前記処理を行うステップと、
前記スケジューラが、類似度を評価する前記処理の結果に基づいて、複数の前記測定画像を、それぞれ、複数の前記リファレンス画像のいずれかに対応づけるステップと、
前記スケジューラが、複数の前記リファレンス画像のいずれかに対応づけられた複数の前記測定画像を平均化して得られる複数の平均化画像のデータを取得して、前記平均化画像のデータに基づいて、前記分子の前記立体構造を推定するステップと、
を含む構造推定方法。
【請求項１１】
コンピュータを
複数の画像のデータから分子の立体構造を推定するシステムであって、
ユーザのリクエストを受け付けて、前記分子の複数の測定画像に基づく構造解析を要求するユーザ端末と、
複数のデータ処理端末から構成されるデータ処理システムと、
前記ユーザ端末からの要求を受け付けて、前記データ処理システムにデータ処理を要求するスケジューラと、
がネットワークを介して接続されており、
前記データ処理システムが、
複数のリファレンス画像のデータが分配される複数のリファレンスデータ記憶部と、
複数の前記測定画像のそれぞれについて、前記測定画像のデータまたは前記測定画像を平行移動させてなる平行移動画像のデータと、割り当てられた前記リファレンス画像のデータと当該リファレンス画像を回転移動させてなる回転移動画像の群のデータとから構成されるリファレンスデータセットと、を比較して、前記測定画像と割り当てられた前記リファレンス画像との類似度を評価する処理を行う複数のデータ処理部と、
を含み、
前記スケジューラが、
類似度を評価する前記処理の結果に基づいて、複数の前記リファレンス画像のいずれかに複数の前記測定画像を対応づける測定データ分類部と、
前記測定データ分類部にて同じ前記リファレンス画像に対応づけられた複数の前記測定画像を平均化して得られる平均化画像のデータを複数の前記リファレンス画像について取得し、取得した複数の前記平均化画像に基づき前記分子の前記立体構造を推定する構造推定部と、
を含む構造推定システムとして機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分子の立体構造を推定するシステム、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
分子の立体構造を解析する技術として、従来、解析対象となるタンパク質等の生体高分子を結晶化させた試料を作成し、この試料をＸ線結晶構造解析法とＮＭＲ法とにより解析および評価する方法がある。ところが、この方法では、試料の結晶化が必要となるため、膜タンパク質等の結晶化が困難な試料の解析に適用することができなかった。
【０００３】
そこで、試料の結晶化を必要としない方法として、極低温透過型電子顕微鏡（Ｃｒｙｏ−ＴＥＭ）を用いてタンパク質の構造解析を行う単粒子構造解析法が提案されている（非特許文献1）。単粒子構造解析法は、透過型電子顕微鏡（ＴＥＭ）中で極低温に冷却した粒子状のタンパク質試料から得られたＴＥＭ画像から、個々の球状タンパク質試料の画像を切り出し、これらの試料画像から粒子状タンパク質試料の３次元構造を推定する方法である。この方法によれば、試料の画像を加算平均することにより、試料画像のノイズを低減させることができるとされている。
【非特許文献１】佐藤主税他３名、「単粒子解析法による結晶を用いない蛋白質構造解析：電圧依存性Ｎａ+チャンネルの構造を例として」、電子顕微鏡、２００２年、第３７巻、第１号、ｐ．４０−４４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、単粒子構造解析法のように試料の画像データを用いて分子の構造解析を行う場合、構造解析に必要なデータの量およびデータ処理の量が膨大であった。このため、解析を要求するユーザの端末や、データ処理を行う端末への負荷が大きく、解析に長時間を要していた。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、画像データを用いた分子の構造解析において、データ処理を効率よく行う技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明者は、画像データを用いた分子の構造解析における画像処理の効率化、迅速化を図るべく鋭意検討を行った。その結果、複数の測定画像および複数のリファレンス画像を用いたデータ処理に所定の分散処理を適用することにより、データ処理の際に発生する負荷が軽減され、迅速な解析処理が可能となることを見出し、本発明に至った。
【０００７】
本発明によれば、
複数の画像のデータから分子の立体構造を推定するシステムであって、
ユーザのリクエストを受け付けて、前記分子の複数の測定画像に基づく構造解析を要求するユーザ端末と、
複数のデータ処理端末から構成されるデータ処理システムと、
前記ユーザ端末からの要求を受け付けて、前記データ処理システムにデータ処理を要求するスケジューラと、
がネットワークを介して接続されており、
前記データ処理システムが、
複数のリファレンス画像のデータが分配される複数のリファレンスデータ記憶部と、
複数の前記測定画像のそれぞれについて、前記測定画像のデータまたは前記測定画像を平行移動させてなる平行移動画像のデータと、割り当てられた前記リファレンス画像のデータと当該リファレンス画像を回転移動させてなる回転移動画像の群のデータとから構成されるリファレンスデータセットと、を比較して、前記測定画像と割り当てられた前記リファレンス画像との類似度を評価する処理を行う複数のデータ処理部と、
を含み、
前記スケジューラが、
類似度を評価する前記処理の結果に基づいて、複数の前記リファレンス画像のいずれかに複数の前記測定画像を対応づける測定データ分類部と、
前記測定データ分類部にて同じ前記リファレンス画像に対応づけられた複数の前記測定画像を平均化して得られる平均化画像のデータを複数の前記リファレンス画像について取得し、取得した複数の前記平均化画像に基づき前記分子の前記立体構造を推定する構造推定部と、
を含む構造推定システムが提供される。
【０００８】
また、本発明によれば、
複数の画像のデータから分子の立体構造を推定する方法であって、
ユーザ端末が、ユーザのリクエストを受け付けて、複数の測定画像に基づく前記分子の構造解析を要求するステップと、
スケジューラが前記ユーザ端末からの要求を受け付けて、複数のデータ処理端末から構成されるデータ処理システムにデータ処理を要求するステップと、
前記スケジューラが、前記データ処理システムに含まれる複数の前記リファレンスデータ記憶部に、複数のリファレンス画像のデータを分配させるステップと、
前記スケジューラが、前記データ処理システムに含まれる複数の前記データ処理部に、複数の測定画像と複数のリファレンス画像との類似度を評価する処理を割り当てるステップと、
複数の前記データ処理部が、測定画像のデータまたは前記測定画像を平行移動させてなる平行移動画像のデータと、割り当てられた前記リファレンス画像のデータと前記リファレンス画像を回転移動させてなる回転移動画像の群のデータとから構成されるリファレンスデータセットと、を比較して、前記測定画像と割り当てられたリファレンス画像との類似度を評価する前記処理を行うステップと、
前記スケジューラが、類似度を評価する前記処理の結果に基づいて、複数の前記測定画像を、それぞれ、複数の前記リファレンス画像のいずれかに対応づけるステップと、
前記スケジューラが、複数の前記リファレンス画像のいずれかに対応づけられた複数の前記測定画像を平均化して得られる複数の平均化画像のデータを取得して、前記平均化画像のデータに基づいて、前記分子の前記立体構造を推定するステップと、
を含む構造推定方法が提供される。
【０００９】
本発明においては、複数のリファレンス画像のデータが複数のリファレンスデータ記憶部に分配される。また、複数のデータ処理部が、測定画像と複数のリファレンス画像との類似度の評価に関するデータ処理を分担して行う。複数の測定画像と複数のリファレンス画像とを用いる際に必要な膨大なデータ処理を複数のデータ処理部に分散させるため、データ処理システムにおける局所的な負荷の増加を低減することができる。このため、データ処理を効率よく行い、処理速度を増加させることができる。また、ユーザ端末においてデータ処理を行う必要がないため、ユーザ端末への負荷を低減させることができる。
【００１０】
本発明の構造推定システムにおいて、複数の前記リファレンスデータ記憶部に、複数の前記平均化画像のデータが更新リファレンス画像として再分配されるとともに、複数の前記データ処理部に前記更新リファレンス画像が割り当てられ、前記データ処理部が、前記測定画像と割り当てられた前記更新リファレンス画像との類似度を評価する処理を行い、前記測定データ分類部が、類似度を評価する前記処理の結果に基づいて、複数の前記更新リファレンス画像のいずれかに複数の前記測定画像を対応づけし、前記構造推定部が、前記測定データ分類部にて同じ前記更新リファレンス画像に対応づけられた複数の前記測定画像を平均化して得られる平均化画像のデータを複数の前記更新リファレンス画像について取得し、取得した複数の前記平均化画像に基づき前記分子の前記立体構造を推定する構成とすることができる。この構成においては、分子の立体構造を推定する際に、リファレンス画像として複数の更新リファレンス画像が用いられる。このため、構造推定に用いるリファレンス画像の精度をさらに向上させることができる。
【００１１】
本発明の構造推定システムにおいて、前記スケジューラが、複数の前記データ処理部の稼働状態に基づいて、類似度を評価する前記処理について複数の前記リファレンス画像が割り当てられる複数のデータ処理部を選択するデータ処理部選択部と、複数の前記リファレンスデータセットの分配状況に関する情報を記憶するリファレンス分配情報記憶部と、を含んでもよい。また、本発明の構造推定システムにおいて、前記データ処理部選択部が、前記リファレンスデータセットを取得する複数の前記データ処理部をさらに選択してもよい。こうすることによって、データ処理をさらに効率よく進行させることができる。
【００１２】
本発明の構造推定システムにおいて、複数の前記データ処理部が、前記リファレンスデータセットを取得するリファレンスデータセット取得部と、前記リファレンスデータセット取得部における前記リファレンスデータセットの取得方法を選択するリファレンスデータセット取得方法選択部と、を含んでもよい。また、本発明の構造推定システムにおいて、複数の前記データ処理部が、前記リファレンスデータセットを取得するリファレンスデータセット取得部を含み、前記スケジューラが、前記リファレンスデータセット取得部における前記リファレンスデータセットの取得方法を選択するリファレンスデータセット取得方法選択部を含んでもよい。この構成においては、リファレンスデータセットの取得が複数のデータ処理部に分散されるため、リファレンスデータの取得をさらに効率よく行うことができる。
【００１３】
本発明において、前記リファレンスデータセットが、前記リファレンス画像のデータと、前記リファレンス画像を０度から３６０度まで回転させた回転移動画像群のデータとを含んでもよい。これにより、リファレンス画像と測定画像との類似度の評価をさらに確実に行うことができる。さらに、本発明において、前記リファレンスデータセットが、前記リファレンス画像のデータと、前記リファレンス画像を０度から９０度まで回転させた回転移動画像群のデータとを含んでもよい。こうすれば、回転移動画像群のうち、４回対称の画像群のみを作成しておけばよく、予め作成する回転移動画像の数を減らしつつ、類似度を評価する際に必要に応じて符号反転により３６０度までの回転画像のデータを容易に取得することができる。このため、システムへの負荷をさらに軽減するとともに、さらに処理を高速に行うことができる。
【００１４】
本発明において、前記分子が生体高分子であってもよい。さらに、この構成において、前記生体高分子が膜タンパク質であってもよい。こうすれば、膜タンパク質を結晶化せずに立体構造を推定できるため、一般に結晶化が困難な膜タンパク質の立体構造推定を確実に行うことができる。
【００１５】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【００１６】
たとえば、本発明によれば、
コンピュータを複数の画像のデータから分子の立体構造を推定するシステムであって、
ユーザのリクエストを受け付けて、前記分子の複数の測定画像に基づく構造解析を要求するユーザ端末と、
複数のデータ処理端末から構成されるデータ処理システムと、
前記ユーザ端末からの要求を受け付けて、前記データ処理システムにデータ処理を要求するスケジューラと、
がネットワークを介して接続されており、
前記データ処理システムが、
複数のリファレンス画像のデータが分配される複数のリファレンスデータ記憶部と、
複数の前記測定画像のそれぞれについて、前記測定画像のデータまたは前記測定画像を平行移動させてなる平行移動画像のデータと、割り当てられた前記リファレンス画像のデータと当該リファレンス画像を回転移動させてなる回転移動画像の群のデータとから構成されるリファレンスデータセットと、を比較して、前記測定画像と割り当てられた前記リファレンス画像との類似度を評価する処理を行う複数のデータ処理部と、
を含み、
前記スケジューラが、
類似度を評価する前記処理の結果に基づいて、複数の前記リファレンス画像のいずれかに複数の前記測定画像を対応づける測定データ分類部と、
前記測定データ分類部にて同じ前記リファレンス画像に対応づけられた複数の前記測定画像を平均化して得られる前記平均化画像のデータを複数の前記リファレンス画像について取得し、取得した複数の前記平均化画像に基づき前記分子の前記立体構造を推定する構造推定部と、
を含む構造推定システムとして機能させるプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、画像データを用いた分子の構造解析において、データ処理を効率よく行う技術が実現される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。なお、すべての図面において、共通する構成要素には同じ符号を付し、適宜説明を省略する。なお、以下の実施形態においては、単粒子解析法の手法を用いて生体高分子の立体構造を解析する場合を例に説明するが、本発明の解析対象は生体高分子には限られず、合成高分子や各種低分子化合物等を解析対象とすることもできる。また、本発明は、画像処理による分子の立体構造解析であれば、単粒子解析法以外の手法にも適用できる。
【００１９】
はじめに、本発明の理解を深めるために、分子の立体構造の解析方法の一例として、従来の単粒子解析法について図７を参照して概要を説明する。図７は、背景技術の項で前述した非特許文献１に示された単粒子解析法の概要を説明する図である。同文献に記載のように、単粒子解析法は、結晶を用いないタンパク質の構造解析法である。単粒子解析法では、タンパク質の電子顕微鏡写真を用いて構造解析が行われる。
【００２０】
タンパク質の電子顕微鏡写真は、電子線照射による試料の損傷のために分解能が制限され、ノイズが多い画像となる。タンパク質のように電子線損傷を受けやすい場合には、シグナルとノイズの比（Ｓ／Ｎ比）が悪いことによって、画像の分解能が制限されるために、電子顕微鏡の持つ本来の分解能が発揮できない。このために、１枚の画像から高分解能の情報が得られないのみならず、立体構造の再構成も容易ではない。
【００２１】
この問題を克服するため、単粒子解析では、同じ向きの粒子画像を選び出し、それらを平均化することでＳ／Ｎ比を向上させて分解能を上げるというコンピュータを用いた結晶化ともいうべき方法を用いる（図７中）。凍結法による無染色電子顕微鏡画像は分子内密度を反映した投影画像を与えると考えられるため、そのＳ／Ｎ比が向上した平均画像から、様々な角度で１次元に投影したシノグラムを作成し、相互に比較することで３次元上のお互いの角度を推定する（図７左下）。
【００２２】
すなわち、ここでは全周３６０度に関して角度を変え１次元に投影したシノグラムを用いて、相互に一致度の高い成分を検索する。粒子の投影方向の似た画像同士を重ね合わせて平均化する。その相互の値を３枚以上の平均化画像について求め、それぞれの平均化画像における粒子の相対方位角を推定する。それに基づいて、平均投影画像を３次元的に組み合わせることでノイズの少ない立体構造を再構成する（図７右下）。ノイズはランダムであり、同じ位置にはこないことから、多くの画像を重ね合わせる平均化によってＳ／Ｎ比はさらに向上される。
【００２３】
また、得られた複数の平均化画像は、再び参照画像として元画像の位置あわせに用いられ、さらに新たに改善された平均化画像を生み出す。このようなサイクルを所定の回数繰り返すことにより、Ｓ／Ｎ比がさらに高まる。
【００２４】
単粒子解析法は、以上の手順で行われるものである。ところが、この方法においては、解析時に、対象粒子の平行移動画像および回転移動画像の作成が必要となる。また、これらの画像と参照画像との位置合わせとが必要である。これらのすべての処理を１台の端末で行おうとした場合、データ処理量が膨大すぎて、端末への負荷が大きく、解析に長時間を要する。また、この問題は、平均化画像の作成サイクルを複数回繰り返す場合には、さらに顕著となる。
【００２５】
そこで、本発明では、測定画像の回転移動画像を作成するのではなく、参照画像（リファレンス画像）の回転移動画像を複数のリファレンス画像について予め作成することにより、類似度の高い成分を検索する際に、対象粒子の回転移動画像を作成することを不要とした。また、複数のデータ処理部を有するデータ処理システムを用いる。そして、リファレンス画像の回転移動画像の取得と、類似度の評価の各処理について、複数の所定のデータ処理部にて分散処理を行う。これにより、局所的な負荷を軽減し、膨大なデータ処理を効率よく迅速に行うことが可能となった。以下、具体的な構成を説明する。
【００２６】
図１は、本発明の実施形態に係る構造推定システムの基本構成を説明する図である。図１に示した構造推定システム１００は、生体高分子等の立体構造を推定するシステムであって、ユーザ端末１０１と、スケジューラ１０３と、データ処理システム１１０とを含む。以下、生体高分子の立体構造を推定する場合を例に説明する。
【００２７】
ユーザ端末１０１はユーザのサービス利用のリクエストを受け付けて、生体高分子の構造解析を要求する。スケジューラ１０３は、ユーザ端末１０１からの要求を受け付けて、データ処理端末群１０５にデータ処理を要求する。また、スケジューラ１０３は、データ処理に得られた情報に基づき生体高分子の構造を推定して、ユーザ端末に提示する。
【００２８】
データ処理システム１１０は、生体高分子の測定画像のデータを用いたデータ処理を行う。データ処理システム１１０は、複数のデータ処理端末から構成され、複数のリファレンスデータ記憶部１１３と複数のデータ処理部１１１とを含む。複数のリファレンスデータ記憶部１１１および複数のデータ処理部１１３は、それぞれ、所定の複数のデータ処理端末１０５に設けられている。
【００２９】
図１は、データ処理システム１１０が、データ処理端末１０５ａ〜データ処理端末１０５ｂの５台の端末から構成された例を示している。データ処理端末１０５ａ、データ処理端末１０５ｂおよびデータ処理端末１０５ｄは、データ処理部１１３およびリファレンスデータ記憶部１１１を備える。また、データ処理端末１０５ｃおよびデータ処理端末１０５ｅは、データ処理部１１３のみを備える。なお、図１には示していないが、構造推定システム１００は、第二記憶部１０９を含まずリファレンスデータ記憶部１１１を含む端末を含んでいてもよい。
【００３０】
構造推定システム１００は、複数の画像から分子の立体構造を推定するシステムである。構造推定システム１００では、観察方向の異なる複数の測定画像を用いて、試料の立体構造の再構築がなされる。立体構造の再構築の際に、測定画像より少ない数の複数のリファレンス画像が用いられる。複数の測定画像は、リファレンス画像とのマッチングにより、測定画像とリファレンス画像との類似度が評価される。測定画像は、最も類似度の高いリファレンス画像ごとに分類される。そして、同じリファレンス画像に分類された複数の測定画像が平均化されて、平均化画像が得られる。得られた平均化画像は新たなリファレンス画像として更新される。更新処理が繰り返されることにより、リファレンス画像の精度が向上する。所定の回数更新された複数のリファレンス画像を用いて、試料の立体構造が精度よく再構築される。
【００３１】
構造推定システム１００では、上述した処理のうち、
（ｉ）リファレンスデータセットの作成、および
（ｉｉ）測定画像とリファレンスデータセットとの類似度の評価
に関する処理が、複数のデータ処理部１１３に分配される。
【００３２】
上記（ｉ）において、リファレンスデータセットは、一つのリファレンスセットのデータである。一つのリファレンスセットは、一つのリファレンス画像と、当該リファレンス画像を所定のピッチで回転移動させた画像の群（回転移動画像群）とから構成される。一つのリファレンスデータセットは、一つのリファレンス画像のデータと、当該リファレンス画像の回転移動画像群のデータとから構成される。また、複数のリファレンスデータセットは、複数のリファレンスデータ記憶部１１１に分配される。
【００３３】
たとえば、図１では、リファレンス画像のデータｒｅｆ．ａ〜ｒｅｆ．ｉのそれぞれに対応するリファレンスデータセットｒｅｆ．ｓｅｔａ〜ｒｅｆ．ｓｅｔｉが作成される。たとえば、回転移動画像の回転角のピッチを１度とし、９０度までの回転移動画像を作成する場合、
ｒｅｆ．ｓｅｔａ：ｒｅｆ．ａ０（＝ｒｅｆ．ａ）、ｒｅｆ．ａ１、ｒｅｆ．ａ２、・・・、ｒｅｆ．ａ９０、
ｒｅｆ．ｓｅｔｂ：ｒｅｆ．ｂ０（＝ｒｅｆ．ｂ）、ｒｅｆ．ｂ１、ｒｅｆ．ｂ２、・・・、ｒｅｆ．ｂ９０、
・・・
ｒｅｆ．ｓｅｔｉ：ｒｅｆ．ｉ０（＝ｒｅｆ．ｉ）、ｒｅｆ．ｉ１、ｒｅｆ．ｉ２、・・・、ｒｅｆ．ｉ９０、
となり、各リファレンスセットは、９１枚の画像のデータから構成される。データ処理端末１０５ａ、データ処理端末１０５ｂ、およびデータ処理端末１０５ｄには、それぞれ、ｒｅｆ．ｓｅｔａ〜ｃ、ｒｅｆ．ｓｅｔｄ〜ｆ、およびｒｅｆ．ｓｅｔｇ〜ｉが分配される。また、リファレンスデータセットの作成が、複数のデータ処理部１１３における分散処理により行われる。これにより、データ処理システム１１０の局所的な負荷を軽減し、複数のリファレンス画像のそれぞれに対応するリファレンスデータセットを効率よく作成することができる。
【００３４】
また、上記（ｉｉ）において、複数の測定画像は、一つの試料を複数の方向から見た画像の群である。複数の測定画像のデータのそれぞれについて、各リファレンス画像との類似度が評価される。類似度の評価は、測定画像のデータとリファレンスデータセットとの比較により行われる。このとき、複数のデータ処理部１１３に複数のリファレンス画像の担当を分散させることにより、類似度の評価を効率よく進めることができる。図１においては、データ処理端末１０５ａ、データ処理端末１０５ｂ、データ処理端末１０５ｃ、データ処理端末１０５ｄおよびデータ処理端末１０５ｅのそれぞれに、ｒｅｆ．ａ〜ｂ、ｒｅｆ．ｃ〜ｄ、ｒｅｆ．ｅ〜ｆ、ｒｅｆ．ｇ〜ｈ、およびｒｅｆ．ｉが担当として割り当てられている。各データ処理端末は、複数の測定画像のそれぞれについて、割り当てられたリファレンスセットとのマッチングを行う。
【００３５】
図２は、図１に示した構造推定システム１００の構成を示す機能ブロック図である。また、図３は、構造推定システム１００のスケジューラ１０３およびデータ処理端末１０５の詳細構造を示す機能ブロック図である。以下、図２および図３を参照して、構造推定システム１００の構成をさらに詳細に説明する。
【００３６】
構造推定システム１００は、ユーザ端末１０１と、スケジューラ１０３と、データ処理システム１１０とがネットワーク１１５により接続されたシステムである。
【００３７】
ユーザ端末１０１は、第一記憶部１０７および第一送受信部１１７を有する。第一記憶部１０７には、試料のｃｒｙｏ−ＴＥＭ画像の測定データが格納されている。
【００３８】
データ処理端末１０５は、データ処理端末群を構成する端末である。図２では、データ処理システム１１０がリファレンスデータ記憶部１１１とデータ処理部１１３とを両方備えるデータ処理端末１０５を３つ含む場合が例示されているが、複数のリファレンスデータ記憶部１１１と複数のデータ処理部１１３とを含むデータ処理システム１１０であれば、データ処理端末１０５の数は特に限定されない。データ処理端末１０５は、第二送受信部１１９、データ処理部１１３およびリファレンスデータ記憶部１１１を備える。リファレンスデータ記憶部１１１は、第二記憶部１０９（図３）中に設けられている。
【００３９】
第二送受信部１１９は、ネットワーク１１５を介して測定画像データ、リファレンスデータ、データ処理結果等の送受信を行う。
【００４０】
データ処理部１１３は、複数の測定画像のそれぞれについて、測定画像のデータまたは測定画像を平行移動させてなる平行移動画像のデータと、割り当てられた前記リファレンス画像のデータと当該リファレンス画像を回転移動させてなる回転移動画像の群のデータとから構成されるリファレンスデータセットと、を比較して、測定画像と割り当てられたリファレンス画像との類似度を評価する処理を行う。また、リファレンス画像が更新された際には、データ処理部１１３に更新リファレンス画像が割り当てられる。そして、データ処理部１１３は、測定画像と割り当てられた更新リファレンス画像との類似度を評価する処理を行う。
【００４１】
データ処理部１１３は、平行移動画像取得部１４１、リファレンスデータセット取得方法選択部１４３、リファレンスデータセット取得部１４５、類似度パラメータ付与部１４７、および平均化処理部１４９を備える。
【００４２】
平行移動画像取得部１４１は、測定画像のデータを面内の所定の方向に平行移動させた画像のデータを取得する。平行移動画像取得部１４１は、平行移動画像情報記憶部１３５に格納された算出式を参照して、たとえば、Ｘ軸方向およびＹ軸方向のそれぞれについて測定画像を所定のピッチで平行移動させた平行移動画像の群のデータを作成し、測定画像の識別子と関連づけて平行移動画像情報記憶部１３５に保存する。
【００４３】
リファレンスデータセット取得方法選択部１４３は、リファレンスデータセット取得部１４５におけるリファレンスデータセットの取得方法を選択する。たとえば、ネットワーク１１５を介して他のデータ処理端末１０５と通信し、通信時間に応じて第二記憶部１０９に格納されたリファレンスデータセットを取得するか、自身のリファレンスデータセット取得部１４５において回転移動画像のデータおよびリファレンスデータセットを作成するかのいずれかを選択する。
【００４４】
リファレンスデータセット取得部１４５は、リファレンスデータセットを取得する。たとえば、データ処理端末群を構成するデータ処理端末１０５中のリファレンスデータセット記憶部１３９に保存されたデータを取得する。または、スケジューラ１０３から分配されたリファレンス画像のデータに基づき、リファレンスデータセット取得部１４５にて回転移動画像群のデータを作成し、作成した回転移動画像群のデータと回転前のリファレンス画像のデータとをリファレンス画像の識別子に関連づけてリファレンスデータセットとし、リファレンスデータセット記憶部１３９に格納する。
【００４５】
類似度パラメータ付与部１４７は、測定画像のデータおよびその平行移動画像のデータとリファレンスデータセットとの位置合わせを行う。また、これらを比較して、リファレンス画像のデータと測定画像のデータとの類似度を示す類似度パラメータを算出する。類似度パラメータを算出する際に、既知の方法を用いてリファレンス画像のデータおよび測定画像のデータのベクトル化処理を行ってもよい。このとき、類似度パラメータは、ベクトル化されたリファレンス画像のデータと測定画像のデータとの内積を計算することにより取得される。また、内積を反映するパラメータを算出して類似度パラメータとしてもよい。内積を算出する際に、各画像を構成するｎ×ｎのデータマトリックスを対角化処理してもよい。また、測定画像のデータのＳ／Ｎ比が低い場合、類似度パラメータの算出に先立ち、既知の方法によるフィルタリングを行ってもよい。得られた類似度パラメータを測定画像の識別子に関連づけて類似度情報記憶部１５１に格納する。
【００４６】
平均化処理部１４９は、リファレンス画像ごとに、当該リファレンス画像に対して高い類似度（最適類似度）を有すると分類された複数の測定画像のデータを平均化処理する。平均化により得られたデータは、平均化情報記憶部１５３に格納されるとともに、第二送受信部１１９を介してスケジューラ１０３に送出される。
【００４７】
なお、平均化処理部１４９における平均化処理の方法として、たとえば、ｎ×ｎのマトリックスの各ドットごとに、複数の測定画像のデータの算術平均を求める方法が挙げられる。また、平均化処理が、ノイズ除去の処理を含んでいてもよい。ノイズ除去の処理として、たとえば、ノイズを近似的に白色ノイズ化して除去するノイズアベレージングが挙げられる。
【００４８】
第二記憶部１０９は、測定データ記憶部１３１、リファレンスデータ記憶部１１１、類似度情報記憶部１５１および平均化情報記憶部１５３を含む。
【００４９】
測定データ記憶部１３１は、測定画像データ記憶部１３３と平行移動画像情報記憶部１３５とから構成される。
【００５０】
測定画像データ記憶部１３３には、測定画像のデータが格納される。測定画像のデータは、スケジューラ１０３から提示される測定画像データの分配情報に基づき取得される。平行移動画像情報記憶部１３５には、測定画像のデータを平行移動画像のデータに変換する変換式が記憶されている。通常、一つの測定データから複数の平行移動画像の群のデータが作成される。また、平行移動画像情報記憶部１３５に、作成された平行移動画像のデータが記憶されてもよい。
【００５１】
リファレンスデータ記憶部１１１は、リファレンス画像データ記憶部１３７およびリファレンスデータセット記憶部１３９を含む。
【００５２】
データ処理システム１１０の複数のリファレンス画像データ記憶部１３７には、複数のリファレンス画像のデータが分散される。また、リファレンス画像が更新された際には、複数の平均化画像のデータが更新リファレンス画像として再分配される。なお、リファレンスデータの更新処理の詳細については後述する。
【００５３】
リファレンスデータセット記憶部１３９には、分配されたリファレンス画像より取得されるリファレンスセットのデータすなわちリファレンスデータセットがリファレンス画像データの識別子に関連づけられて記憶される。リファレンスセットは、リファレンス画像をたとえば１度のピッチで０度〜３６０度回転移動させた画像の群である。なお、０度回転移動させた画像は、もとのリファレンス画像に対応する。リファレンス画像の回転角度は、少なくとも０度〜９０度の範囲とすることが好ましい。このとき、リファレンスデータセットが、リファレンス画像のデータと、リファレンス画像を０度から９０度まで回転させた回転移動画像群のデータとを含む。０度〜９０度の回転データを予め作成しておけば、３６０度までの回転画像をすべて記憶する場合に比べてデータ量を顕著に減少させることができる。また、４回対称に対応する０度〜９０度の回転データを予め作成しておけば、Ｘ軸方向またはＹ軸方向についての符号反転により、測定画像とリファレンス画像との類似度を評価する際に必要となる０度〜３６０度回転画像のデータを後処理で容易に取得することができる。また、回転画像のピッチ角は、たとえば５度以下とし、さらに具体的には１度とする。こうすれば、測定データとリファレンスデータセットとの類似度の評価精度を向上させることができる。
【００５４】
類似度情報記憶部１５１は、リファレンス画像のデータと測定度のデータとの類似度を示すパラメータを算出する算出式を記憶する。
【００５５】
平均化情報記憶部１５３は、リファレンス画像ごとに、当該リファレンス画像に対して最も高い類似度を有すると分類された測定画像のデータを平均化する際の計算式を記憶する。
【００５６】
スケジューラ１０３は、第三送受信部１２１、演算部１２３および第三記憶部１２９を有する。
【００５７】
演算部１２３は、データ処理部選択部１５５、測定データ分類部１５７、および構造推定部１２５を有する。
【００５８】
データ処理部選択部１５５は、複数のデータ処理部１１３の稼働状態に基づいて、類似度を評価する処理について複数のリファレンス画像が割り当てられる複数のデータ処理部１１３を選択する。また、データ処理部選択部１５５は、リファレンスデータセットを取得する複数のデータ処理部１１３をさらに選択する。
【００５９】
つまり、データ処理部選択部１５５は、前述した
（ｉ）リファレンスデータセットの作成、および
（ｉｉ）測定画像とリファレンスデータセットとの類似度の評価
に関するデータ処理を担当するデータ処理部１１３を選択する。このとき、データ処理部選択部１５５は、たとえば、各データ処理部１１３の負荷を検知し、負荷の軽い前記データ処理部１１３を選択する。また、データ処理端末１０５のＣＰＵ占有率のデータを取得したり、稼働状態の情報を取得してもよい。また、データ処理部選択部１５５が、データ処理部１１３との通信に要する時間のデータを取得して、短時間でデータの送信が可能なデータ処理端末１０５のデータ処理部１１３を選択することもできる。
【００６０】
測定データ分類部１５７は、類似度を評価する処理の結果に基づいて、複数のリファレンス画像のいずれかに複数の測定画像を対応づける。具体的には、測定データ分類部１５７は、類似度パラメータを付与された測定画像のデータを取得し、複数の測定画像のそれぞれについて、最も一致度の高いリファレンス画像を選択し、このリファレンス画像の識別子と測定画像の識別子とを対応づけた分類データを作成し、演算情報記憶部１６３に格納する。また、リファレンスの更新の際には、類似度を評価する処理の結果に基づいて、複数の更新リファレンス画像のいずれかに複数の前記測定画像を対応づける。
【００６１】
構造推定部１２５は、平均化処理部１４９にて作成された更新後の複数のリファレンス画像に基づき、解析対象の膜タンパク質の立体構造を再構成する。このとき、構造推定部１２５は、測定データ分類部１５７にて同じ前記リファレンス画像に対応づけられた複数の測定画像を平均化して得られる平均化画像のデータを複数のリファレンス画像について取得し、取得した複数の平均化画像に基づき分子の立体構造を推定する。また、構造推定部１２５は、演算情報記憶部１６３に格納された演算式を参照して複数の平面画像のデータに基づき立体画像のデータを作成してもよい。さらに、リファレンスの更新の際には、構造推定部１２５は、測定データ分類部１５７にて同じ更新リファレンス画像に対応づけられた複数の測定画像を平均化して得られる平均化画像のデータを複数の更新リファレンス画像について取得し、取得した複数の平均化画像に基づき分子の立体構造を推定する。
【００６２】
第三記憶部１２９は、リファレンス情報記憶部１５９、測定データ配置情報記憶部１６１および演算情報記憶部１６３を有する。
【００６３】
リファレンス情報記憶部１５９は、リファレンスデータに関する情報を記憶する。リファレンス情報記憶部１５９は、イニシャルリファレンスデータ記憶部（不図示）と、リファレンス分配情報記憶部（不図示）を備える。イニシャルリファレンスデータ記憶部は、構造推定の際に最初のリファレンスとして用いる複数のイニシャルリファレンス画像のデータが格納されている。また、リファレンス分配情報記憶部は、複数のリファレンスデータセットの分配状況に関する情報を記憶する。リファレンス分配情報記憶部には、どのデータ処理端末１０５のデータ処理部１１３にどのリファレンスセットが記憶されているかの対応付け情報が格納されている。具体的には、データ処理端末１０５の識別子とリファレンスセットの識別子とが関連づけて記憶されている。
【００６４】
測定データ配置情報記憶部１６１は、測定データの配置場所に関する情報を記憶する。測定データは、たとえばユーザ端末１０１に記憶されている。
【００６５】
演算情報記憶部１６３は、測定データ分類部１５７にて作成された分類データを記憶する。また、構造推定部１２５における演算に用いる演算式が格納されていてもよい。また、演算情報記憶部１６３には、更新回数に関する情報が記憶されていてもよい。更新回数に関する情報は、たとえば、リファレンスデータの必要な更新回数を試料の種類を示す識別子に対応づけたものである。
【００６６】
次に、構造推定システム１００を用いた構造推定手順を説明する。構造推定は、図７を参照して前述した単粒子解析法に基づき行われる。前述した（ｉ）（ｉｉ）のデータ処理が、それぞれ、複数のデータ処理部１１３による分散処理により行われる。
【００６７】
構造推定システム１００を用いた構造推定の手順は、以下の４つの段階に大きく分けられる。
（１）構造解析要求〜リファレンスデータセット作成
（２）測定データとリファレンスデータセットとの比較〜リファレンスの更新
（３）繰り返し
（４）構造推定
以下、それぞれの段階について、適宜図１〜図３、図５および図６を参照しながら説明する。図５は、スケジューラ１０３およびデータ処理端末１０５における解析手順を示す図である。図６は、図５の手順のうち、リファレンスデータセットの取得の手順を詳細に示す図である。
【００６８】
（１）構造解析要求〜リファレンスデータセット作成
まず、ユーザ端末１０１は、ユーザのリクエストを受け付けて、複数の測定画像に基づく前記分子の構造解析を要求する。すると、図５に示したように、スケジューラ１０３は、ユーザ端末１０１の構造解析のリクエストを受け付けて（Ｓ１０１）、複数のデータ処理端末１０５から構成されるデータ処理システム１１０にデータ処理を要求する。このとき、スケジューラ１０３は、各データ処理端末１０５に稼働状況を問い合わせる（Ｓ１０３）。各データ処理端末からの報告（Ｓ２０１）を踏まえ、スケジューラ１０３は、リファレンスデータセットの取得を行う端末を決定し（Ｓ１０５）、該当端末に、イニシャルリファレンスデータを配布する。また、スケジューラ１０３は、測定画像のデータ処理を行う端末を決定し（Ｓ１０５）、該当端末に、測定画像のデータの分配状況に関する情報を送出して、データ処理システム１１０に含まれる複数のリファレンスデータ記憶部１１１に、複数のリファレンス画像のデータを分配させる。リファレンス画像のデータが分配された複数のリファレンスデータ記憶部１１１においては、自身に分配されたリファレンス画像について、リファレンスデータセットを取得する。
【００６９】
以下においては、まず、図６および図１を参照して、リファレンスデータセットの取得手順について説明する。その後、図５にもどり、測定画像のデータ処理の手順について説明する。
【００７０】
図６に示したように、スケジューラ１０３は、データ処理端末１０５の稼働状況を確認し（Ｓ１５１）、データ処理端末１０５から報告される稼働状況（Ｓ２５１）に応じて、リファレンスデータの配布端末およびリファレンスデータの作成端末を決定する（Ｓ１５３、Ｓ１５７）。リファレンスデータが配布されるデータ処理端末１０５はリファレンスデータ記憶部１１１を有し、リファレンスデータの作成を担当する端末は、データ処理部１１３を有する。
【００７１】
次に、スケジューラ１０３は、リファレンスデータの配布端末に複数の初期のリファレンスデータ（イニシャルリファレンスデータ）を分配する（Ｓ１５５）。このとき、スケジューラ１０３は、データ処理端末１０５と通信して、データ処理端末１０５から報告される稼働状況を確認しながら、イニシャルリファレンスデータの受信速度に応じてデータ処理端末１０５にイニシャルリファレンスデータを配布する（Ｓ１５５）。たとえば、スケジューラ１０３は一つのデータ処理端末１０５に対し複数回に分けてイニシャルリファレンスデータを送信する。なお、スケジューラ１０３は、リファレンスデータ記憶部１１１を有する複数のデータ処理端末１０５のうちの一部にリファレンスデータを配布してもよい。また、スケジューラ１０３は、一つのリファレンスデータを複数のデータ処理端末１０５のリファレンスデータ記憶部１１１に配布してもよい。
【００７２】
たとえば図１では、リファレンスデータを配布する端末として、リファレンスデータ記憶部１１１を有するデータ処理端末１０５ａ、データ処理端末１０５ｂおよびデータ処理端末１０５ｄが選出されている。スケジューラ１０３は、データ処理端末１０５ａにｒｅｆ．ａ〜ｃを配布し、データ処理端末１０５ｂにｒｅｆ．ｄ〜ｆを配布し、データ処理端末１０５ｄにｒｅｆ．ｇ〜ｉのデータを配布する。
【００７３】
また、ステップ１５５において、データ処理部１１３を有するデータ処理端末１０５に、リファレンスデータセットの作成を要求する（Ｓ１５９）。たとえば図１では、データ処理端末１０５ａにｒｅｆ．ａ〜ｒｅｆ．ｃのそれぞれのリファレンスデータセットの作成を要求し、データ処理端末１０５ｂにｒｅｆ．ｄ〜ｒｅｆ．ｆのリファレンスデータセットの作成を要求し、データ処理端末１０５ｄにｒｅｆ．ｇ〜ｒｅｆ．ｉのリファレンスデータセットの作成を要求する。
【００７４】
リファレンスデータセットの作成のリクエストを受け付けたデータ処理端末１０５は、リファレンスデータセット取得方法選択部１４３にてリファレンスデータセットの取得方法を選択する（Ｓ２５５）。リファレンスデータセット取得部１４５は、選択された方法で回転移動画像のデータおよびリファレンスデータセットを作成し（Ｓ２６１）、リファレンスデータセット記憶部１３９に格納する。たとえば、リファレンスデータセット取得部１４５は、リファレンス画像データ記憶部１３７に格納されたリファレンス画像のデータを取得して（Ｓ２５７）、それぞれについてたとえば１度ピッチで１度から３６０度まで回転させた回転移動画像群のデータを作成し（Ｓ２５９）。そして、回転移動画像群のデータとゼロ度回転させた像つまりリファレンス像のデータとを含むリファレンスデータセットを作成する（Ｓ２６１）。
【００７５】
なお、ステップ２５９において、３６０度までの回転移動像群のデータを作成せずに、たとえば９０度までの回転移動像群のデータを作成することもできる。このとき、後述する類似度パラメータの算出の手順において、９０度までの回転移動像群のデータの符号反転により、３６０度までの回転移動像群のデータを作製することができる。よって、ステップ１５９におけるリファレンスデータセットの作成量およびリファレンスデータセット記憶部１３９に保存されるデータ量を減少させて、リファレンスデータセットの作成処理を迅速化するとともに、類似度パラメータにおける算出処理についても効率よく行うことができる。
【００７６】
図１および図３に示した例では、たとえばデータ処理端末１０５ａのデータ処理部１１３が、自身のリファレンス像データ記憶部１３７に記憶されたｒｅｆ．ａ〜ｒｅｆ．ｃを参照し、それぞれのリファレンス像について、回転移動画像群を作成する。リファレンスデータセットとしてｒｅｆ．ｓｅｔａおよびｒｅｆ．ｓｅｔｂを得る。得られたリファレンスデータセットは、自身のリファレンスデータセット記憶部１３９に保存される。データ処理端末１０５ｂおよびデータ処理端末１０５ｄについても、データ処理端末１０５ａと同様の方法を用いてリファレンスデータセットが作成される。
【００７７】
なお、データ処理端末１０５は必ずしも自身のリファレンスデータ記憶部１１１に記憶されたリファレンスのリファレンスデータセットを作成しなくてもよく、スケジューラ１０３は、リファレンスデータセットの作成対象となるリファレンス画像および当該リファレンス画像のデータの配置状況を、リファレンスデータセットの作成端末に送出してもよい。こうすれば、データ処理端末１０５の稼働状況に応じてリファレンスデータセットの作成をさらに迅速に行うことができる。
【００７８】
（２）測定データとリファレンスデータセットとの比較〜リファレンスの更新
図５に戻り、スケジューラ１０３は、データ処理システム１１０に含まれる複数のデータ処理部１１３に、複数の測定画像と複数のリファレンス画像との類似度を評価する処理を割り当てる。そして、スケジューラ１０３は、測定画像のデータ処理を行うデータ処理端末１０５に、測定データ配置情報記憶部１６１に記憶された測定データの配置情報と、データ処理対象となるリファレンス画像の識別子とを提示して、データ処理を要求する（Ｓ１０７）。たとえば、図１の例では、データ処理端末１０５ａ〜データ処理端末１０５ｅに、それぞれ、ｒｅｆ．ａ〜ｂ、ｒｅｆ．ｃ〜ｄ、ｒｅｆ．ｅ〜ｆ、ｒｅｆ．ｇ〜ｈおよびｒｅｆ．ｉに関するデータ処理を要求する。リクエストを受け付けたデータ処理端末１０５は、提示された測定データ配置情報を取得する（Ｓ２０３）。
【００７９】
各データ処理端末は、担当のリファレンス画像のリファレンスデータセットをイニシャルリファレンスとして取得する（Ｓ２０５）。取得方法は、図６を参照して前述した通りであり、データ処理端末１０５は、自身でリファレンスデータセットを作成してもよいし、担当のリファレンス画像のリファレンスデータセットのデータが記憶された他の端末のリファレンスデータ記憶部１１１からデータを取得してもよい。また、他のデータ処理端末１０５と通信してみて、応答時間から、リファレンスデータセットの受信に要する時間と自身で作成した場合に要する時間とを比較して、自身で作成するかどうかを判断してもよい。他のデータ処理端末１０５からリファレンスデータセット取得する場合であって、複数のデータ処理端末１０５に対象のリファレンスセットのデータが保存されている場合には、どのデータ処理端末１０５からデータを取得するのが最も速いかについてもあわせて判断する。また、図１のデータ処理端末１０５ａのように、自身のリファレンスデータ記憶部１１１に、対象のリファレンスのリファレンスデータセットが保存されている場合には、これを取得して用いることができる。
【００８０】
また、データ処理端末１０５は、類似度パラメータ付与部１４７にて、測定データ配置情報に基づき測定データを取得する（Ｓ２０７）。たとえば測定データがユーザ端末１０１の第一記憶部１０７に格納されている場合、格納された測定データを取得する。また、データ処理端末１０５は、測定データの平行移動画像を取得する（Ｓ２０９）。このとき、データ処理端末１０５は、測定画像データ記憶部１３３に格納された測定データおよび平行移動画像情報記憶部１３５に格納された演算式を参照して自身で平行移動画像のデータを作成してもよい。また、自身の測定画像データ記憶部１３３または他の端末に格納された平行移動画像のデータを取得してもよい。
【００８１】
そして、データ処理端末１０５は、測定画像のデータまたは測定画像を平行移動させてなる平行移動画像のデータと、割り当てられたリファレンス画像のデータとリファレンス画像を回転移動させてなる回転移動画像の群のデータとから構成されるリファレンスデータセットと、を比較して、測定画像と割り当てられたリファレンス画像との類似度を評価する処理を行う。データ処理端末１０５は、担当のリファレンスのリファレンスデータセットと、測定データおよびその平行移動画像とを比較して、測定データとリファレンスとの類似度を示すパラメータを算出し、測定データの識別子、リファレンスの識別子および類似度パラメータとを互いに関連づけて類似度情報記憶部１５１に格納するとともに、スケジューラ１０３に送信する（Ｓ２１１）。
【００８２】
スケジューラ１０３は、類似度を評価する処理の結果に基づいて、複数の測定画像を、それぞれ、複数のリファレンス画像のいずれかに対応づける。このとき、スケジューラ１０３は、各データ処理端末１０５から送出された類似度パラメータの付与された測定データを取得し（Ｓ１０９）、各測定データについて、類似度の最も高いリファレンスを抽出し、測定データの識別子に分類パラメータを付与して演算情報記憶部１６３に格納するとともに、データ処理端末１０５に送出する（Ｓ１１１）。分類パラメータは、たとえば、類似度の最も高いリファレンス画像の識別子とする。
【００８３】
データ処理端末１０５は、分類パラメータが付与されたリファレンス画像のデータを取得する（Ｓ２１３）。そして、平均化処理部１４９において、類似度の最も高いリファレンス画像の識別子が付与された複数の測定画像のデータを参照し、同じリファレンスに対応づけられている測定画像を平均化する（Ｓ２１５）。そして、平均化により得られた平均化画像のデータを、新たなリファレンス画像のデータとしてリファレンス画像データ記憶部１３７を更新する（Ｓ２１７）。
【００８４】
（３）繰り返し
以上の手順のうち、ステップ２０５のリファレンスデータセットの取得から、ステップ２１７のリファレンス更新までのステップを、所定の回数繰り返して行う（Ｓ２１９のＹＥＳ）。
【００８５】
（４）構造推定
リファレンスの更新を所定の回数繰り返して行った後（Ｓ２１９のＮＯ）、データ処理端末１０５は、更新後のリファレンス画像のデータをスケジューラ１０３に提示する（Ｓ２２１）。そして、スケジューラ１０３は、複数のリファレンス画像のいずれかに対応づけられた複数の測定画像を平均化して得られる複数の平均化画像のデータを取得して、平均化画像のデータに基づいて、分子の立体構造を推定する。このとき、構造推定部１２５は、演算情報記憶部１６３に格納された演算式および取得したリファレンス画像のデータに基づき、解析対象の膜タンパク質の立体構造の推定データを作成し（Ｓ１１３）、ユーザ端末１０１に提示する（Ｓ１１５）。
【００８６】
本実施形態によれば、単粒子解析法により生体高分子の立体構造を推定する際に、複数のリファレンス画像とその回転移動画像群とからなるリファレンスセットのデータ（リファレンスデータセット）を予め複数のリファレンスデータ記憶部１１１に保存しておく。従来は、このようなリファレンスデータセットを予め作成しておかずに、測定画像の平行移動画像とそれぞれに対応する回転移動画像を作成し、リファレンス画像との位置合わせを行うとともに、これらの類似度を評価していた。このため、データ処理の負荷が高く、データ処理を行う端末に負荷が集中し、解析に長時間を要していた。これに対し、本実施形態では、予めデータ処理システム１１０がリファレンスセットのデータを保有しているため、類似度パラメータの算出が容易であり、測定画像を回転移動させながら類似度の評価を行う必要がない。このため、データ処理を効率よく迅速に行うことができる。また、ユーザ端末１０１がデータ処理部を有しない場合にも、ネットワーク１１５を介して構造推定を要求し、解析結果を迅速に取得することができる。
【００８７】
さらに、本実施形態では、リファレンスデータセットの作成を、複数のデータ処理部１１３による分散処理により行うとともに、リファレンスデータセットと測定画像のデータとを比較する際にも、複数のデータ処理部１１３による分散処理がなされる。このため、データ処理システム１１０内の所定のデータ処理部１１３の負荷が集中するのを抑制し、リファレンスセットの作成処理を効率よく迅速に行うことができる。
【００８８】
また、スケジューラ１０３は、データ処理部選択部１５５を有する。このため、データ処理部選択部１５５において、ネットワーク上の距離の近いデータ処理端末１０５、負荷の軽いデータ処理部１１３を有するデータ処理端末１０５、通信のバンド幅の広いデータ処理端末１０５等を選択して、分散処理を要求したり、データ配布を行ったりすることができる。また、同じデータ処理端末１０５のリファレンスデータ記憶部１１１に記憶されたリファレンスデータセットとの比較を当該データ処理端末１０５のデータ処理部１１３に要求することもできる。このため、処理速度をさらに向上させることができる。
【００８９】
このように、構造推定システム１００では、データ処理において負荷の大きい前述の
（ｉ）リファレンスデータセットの作成、および
（ｉｉ）測定画像とリファレンスデータセットとの類似度の評価
のそれぞれの処理について、複数のデータ処理部１１３による分散処理を適用する。複数のデータ処理端末１０５にリファレンス画像のデータを分配する。また、複数のデータ処理端末１０５にて分担してリファレンス画像のリファレンスデータセットを作成する。このため、ユーザ端末１０１や特定のデータ処理端末１０５に負荷がかからないようにして、大量の測定データおよび大量のリファレンスデータセットを用いたデータ処理を効率よく迅速に行うことができる。
【００９０】
また、本実施形態では、リファレンスデータセットと測定画像とのデータの類似度を評価して、類似度パラメータを測定画像の識別子に付与することにより、複数の測定データを、最も類似度の高いリファレンス画像の識別子に効率よく関連づけて分類することができる。このため、測定方向の異なる複数の測定画像を用いた解析を効率よく行うことができる。
【００９１】
また、本実施形態では、リファレンスごとに分類された測定データを平均化して得られた平均化画像を新たなリファレンス画像として更新し、更新処理を繰り返し行う。このため、膜タンパク質のように、従来の方法では結晶化が困難であるために、立体構造の解析データの蓄積が進んでいない試料に対しても、所定の画像をイニシャルリファレンスとして用いて更新作業を繰り返し行うことにより、リファレンス画像を実画像に近づけることが可能である。また、構造推定システム１００は、たとえば、膜タンパク質以外の生体高分子の解析にも効果的に用いることができる。たとえば、構造推定システム１００を多糖類や糖タンパク質の立体構造の解析に用いてもよい。
【００９２】
（第二の実施形態）
第一の実施形態においては、リファレンスデータセット取得方法選択部１４３がデータ処理端末１０５に設けられた構成を例示したが、図２に示した構造推定システム１００において、リファレンスデータセット取得方法選択部１４３がスケジューラ１０３に設けられた構成としてもよい。本実施形態では、かかる構成について説明する。
【００９３】
図４は、本実施形態の構造推定システムのスケジューラ１０３およびデータ処理端末１０５の詳細を示す機能ブロック図である。図４においては、スケジューラ１０３がリファレンスデータセット取得方法選択部１４３を含み、複数のデータ処理部１１３が、リファレンスデータセット取得部１４５におけるリファレンスデータセットの取得方法を選択するリファレンスデータセット取得方法選択受付部１６５を含む。
【００９４】
本実施形態では、スケジューラ１０３のリファレンスデータセット取得方法選択部１４３がデータ処理端末１０５の稼働状況を把握して、リファレンスデータセットの取得方法を選択する。そして、データ処理を行うデータ処理端末１０５に、取得方法の情報が提示される。データ処理端末１０５は、リファレンスデータセット取得方法選択受付部１６５にて取得方法の情報を受け付ける。リファレンスデータセット取得部１４５は、リファレンスデータセット取得方法選択受付部１６５にて受け付けた取得方法に基づきリファレンスデータセットを取得または作成する。
【００９５】
本実施形態では、スケジューラ１０３がデータ処理端末群全体の稼働状況を把握して、データ処理を行うデータ処理端末１０５にリファレンスデータセットの取得方法を指示するため、システム全体におけるリファレンスデータセットの取得動作をさらに効率よく行うことができる。
【００９６】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
【００９７】
たとえば、以上の実施形態では、平均化処理部１４９がデータ処理端末１０５に設けられた場合を例に説明したが、スケジューラ１０３が平均化処理部１４９を有していてもよい。また、スケジューラ１０３とデータ処理端末１０５の両方に平均化処理部１４９が設けられていてもよい。このとき、スケジューラ１０３が、データ処理端末１０５の稼働状況を確認し、データ処理端末１０５に平均化処理を行わせるか自身の平均化処理部１４９にて平均化処理を行うかどうかを判断する平均化処理方法判断部を有していてもよい。
【００９８】
また、以上の実施形態において、スケジューラ１０３が複数の端末装置から構成されており、各機能ブロックが複数の端末装置に分散して配置されていてもよい。また、ユーザ端末１０１が複数の端末から構成されている態様とすることもできる。
【００９９】
また、以上の実施形態において、解析対象物質は一分子から構成されていてもよいし、複数の分子が超分子構造を形成してなるものであってもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１００】
【図１】本発実施形態に係る構造推定システムの構成を説明する図である。
【図２】本実施形態に係る構造推定システムの構成を示す機能ブロックである。
【図３】図２の構造推定システムのスケジューラおよびデータ処理端末の詳細を示す機能ブロック図である。
【図４】図２の構造推定システムのスケジューラおよびデータ処理端末の詳細を示す機能ブロック図である。
【図５】本実施形態に係る構造推定手順を説明する図である。
【図６】本実施形態に係る構造推定手順を説明する図である。
【図７】単粒子解析法を説明する図である。
【符号の説明】
【０１０１】
１００  構造推定システム
１０１  ユーザ端末
１０３  スケジューラ
１０５  データ処理端末群
１０５ａ  データ処理端末
１０５ｂ  データ処理端末
１０５ｃ  データ処理端末
１０５ｄ  データ処理端末
１０５ｅ  データ処理端末
１０７  第一記憶部
１０９  第二記憶部
１１１  リファレンスデータ記憶部
１１３  データ処理部
１１５  ネットワーク
１１７  第一送受信部
１１９  第二送受信部
１２１  第三送受信部
１２３  演算部
１２５  構造推定部
１２７  測定データ分類部
１２９  第三記憶部
１３１  測定データ記憶部
１３３  測定画像データ記憶部
１３５  平行移動画像情報記憶部
１３７  リファレンス画像データ記憶部
１３９  リファレンスデータセット記憶部
１４１  平行移動画像取得部
１４３  リファレンスデータセット取得方法選択部
１４５  リファレンスデータセット取得部
１４７  類似度パラメータ付与部
１４９  平均化処理部
１５１  類似度情報記憶部
１５３  平均化情報記憶部
１５５  リファレンスデータ更新部
１５７  測定データ分類部
１５９  リファレンス情報記憶部
１６１  測定データ配置情報記憶部
１６３  演算情報記憶部
１６５  リファレンスデータセット取得方法選択受付部
【図１】
2007041738.tif 000003
【図２】
2007041738.tif 000004
【図３】
2007041738.tif 000005
【図４】
2007041738.tif 000006
【図５】
2007041738.tif 000007
【図６】
2007041738.tif 000008
【図７】
2007041738.tif 000009