(57)【要約】【課題】複合する様々な知識を網羅的に統合して、全体を俯瞰した包括的な理解に基づいて、或る概念に関連する概念を抽出することができる関連概念抽出装置、関連概念抽出方法、プログラムおよび記録媒体を提供することを課題とする。【解決手段】本発明にかかる関連概念抽出装置は、主概念座標情報集合および比較概念座標情報集合を取得し、取得した主概念座標情報集合および比較概念座標情報集合に基づいて主概念分布特徴量および比較概念分布特徴量を算出し、算出した主概念分布特徴量および比較概念分布特徴量に基づいて、分布重なり度を算出する。【選択図】        図１
2007193693.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
主たる対象として予め設定された概念である主概念を共有する複数の概念において各々の前記概念と関連付けられた座標情報の集合である主概念座標情報集合、および前記主概念の比較対象として予め設定された比較概念を共有する複数の前記概念において各々の前記概念と関連付けられた座標情報の集合である比較概念座標情報集合を取得する座標情報集合取得手段と、
前記座標情報集合取得手段で取得した主概念座標情報集合および比較概念座標情報集合に基づいて、当該主概念座標情報集合における前記座標情報の分布を特徴付ける主概念分布特徴量、および当該比較概念座標情報集合における前記座標情報の分布を特徴付ける比較概念分布特徴量を算出する分布特徴量算出手段と、
前記分布特徴量算出手段で算出した主概念分布特徴量および比較概念分布特徴量に基づいて、前記主概念座標情報集合における前記座標情報の分布と前記比較概念座標情報集合における前記座標情報の分布との重なり度合いを表す分布重なり度を算出する分布重なり度算出手段と、
を備えたことを特徴とする関連概念抽出装置。
【請求項２】
前記座標情報集合取得手段で複数の前記比較概念座標情報集合を取得した場合、前記分布特徴量算出手段は、各々の前記比較概念座標情報集合について前記比較概念分布特徴量を算出し、前記分布重なり度算出手段は、前記分布特徴量算出手段で算出した各々の前記比較概念分布特徴量について前記分布重なり度を算出し、
前記分布重なり度算出手段で算出した複数の前記分布重なり度に基づいて、複数の前記比較概念を序列する比較概念序列手段
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の関連概念抽出装置。
【請求項３】
前記座標情報集合取得手段で取得した前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合に対し所定のクラスタリング手法を用いて、前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合を分類する、または前記座標情報集合取得手段で取得した前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合を表示し、表示した前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合に対し所望の範囲を指定させることで、前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合を分類する座標情報集合分類手段
をさらに備え、
前記分布特徴量算出手段は、前記座標情報集合分類手段で前記主概念座標情報集合を分類した結果生成された各々の座標情報集合を前記主概念座標情報集合と見做して、各々の前記座標情報集合について前記主概念分布特徴量を算出する、および／または前記座標情報集合分類手段で前記比較概念座標情報集合を分類した結果生成された各々の座標情報集合を前記比較概念座標情報集合と見做して、各々の前記座標情報集合について前記比較概念分布特徴量を算出すること
を特徴とする請求項１または２に記載の関連概念抽出装置。
【請求項４】
前記分布特徴量算出手段で算出した主概念分布特徴量および／または比較概念分布特徴量に対し所定の検定手法を用いて、前記主概念座標情報集合における前記座標情報の分布および／または前記比較概念座標情報集合における前記座標情報の分布を検定する分布検定手段
をさらに備え、
前記座標情報集合分類手段は、前記分布検定手段での検定結果に応じて、前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合に対し前記所定のクラスタリング手法を用いて、前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合を分類する、または前記分布検定手段での検定結果に応じて、前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合を表示し、表示した前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合に対し所望の範囲を指定させることで、前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合を分類すること
を特徴とする請求項３に記載の関連概念抽出装置。
【請求項５】
主たる対象として予め設定された概念である主概念を共有する複数の前記概念において各々の前記概念と関連付けられた座標情報の集合である主概念座標情報集合、および前記主概念の比較対象として予め設定された比較概念を共有する複数の前記概念において各々の前記概念と関連付けられた座標情報の集合である比較概念座標情報集合を取得する座標情報集合取得ステップと、
前記座標情報集合取得ステップで取得した主概念座標情報集合および比較概念座標情報集合に基づいて、当該主概念座標情報集合における前記座標情報の分布を特徴付ける主概念分布特徴量、および当該比較概念座標情報集合における前記座標情報の分布を特徴付ける比較概念分布特徴量を算出する分布特徴量算出ステップと、
前記分布特徴量算出ステップで算出した主概念分布特徴量および比較概念分布特徴量に基づいて、前記主概念座標情報集合における前記座標情報の分布と前記比較概念座標情報集合における前記座標情報の分布との重なり度合いを表す分布重なり度を算出する分布重なり度算出ステップと、
を含むことを特徴とする関連概念抽出方法。
【請求項６】
主たる対象として予め設定された概念である主概念を共有する複数の前記概念において各々の前記概念と関連付けられた座標情報の集合である主概念座標情報集合、および前記主概念の比較対象として予め設定された比較概念を共有する複数の前記概念において各々の前記概念と関連付けられた座標情報の集合である比較概念座標情報集合を取得する座標情報集合取得ステップと、
前記座標情報集合取得ステップで取得した主概念座標情報集合および比較概念座標情報集合に基づいて、当該主概念座標情報集合における前記座標情報の分布を特徴付ける主概念分布特徴量、および当該比較概念座標情報集合における前記座標情報の分布を特徴付ける比較概念分布特徴量を算出する分布特徴量算出ステップと、
前記分布特徴量算出ステップで算出した主概念分布特徴量および比較概念分布特徴量に基づいて、前記主概念座標情報集合における前記座標情報の分布と前記比較概念座標情報集合における前記座標情報の分布との重なり度合いを表す分布重なり度を算出する分布重なり度算出ステップと、
を含む関連概念抽出方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項７】
前記請求項６に記載されたプログラムを記録したこと
を特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、或る概念に関連する概念を抽出する関連概念抽出装置、関連概念抽出方法、プログラムおよび記録媒体するものである。
【背景技術】
【０００２】
これまで、個別の知見から概念化、例えばゲノム科学の分野では数々の遺伝子の知見から生物学的概念化が帰納的になされることで発展してきた。そして、今後は、蓄積された知見を基に、演繹的なアプローチに基づいて、統合的に全体俯瞰する眺望が必要となり、疾患をはじめとする生命現象のメカニズム解明に向けて新たなステージを迎えていると考えられる。
【０００３】
そして、疾患関連遺伝子の抽出は、生物学的実験により得られるのが一般的で、その結果は蓄積されてきている。情報処理による方法としては、既知の疾患関連遺伝子を基に塩基配列の相同性により疾患関連遺伝子を推定する方法が挙げられる。また、生体に関する測定機器や計算機の性能向上に伴ってデータの取得が比較的容易となり、数々のデータベース構築（例えば非特許文献１参照）を通して個別に得られた知識が蓄積されてきている。しかし、解釈に用いる知識が分野横断的で且つ膨大な量となっているために人が扱いきれず、意味付けや生体全体との関わりの理解が困難な状況である。そのため、データベースを有効活用して断片的な知識の網羅的統合により知識発見を図るマイニングに期待が高まっている。
【０００４】
ここで、非特許文献２には、医学生物学的知見に関する論文データベース“ＰｕｂＭｅｄ”（例えば非特許文献３参照）を用いて、論文中の単語共起に基づいて、医学生物学的知見を遺伝子、化合物、疾患の３つの間の関係から求めて、疾患関連遺伝子を探索する技術が記載されている。これにより、断片的に蓄積した論文などの知識と遺伝子との照合により、疾患関連遺伝子を探索することができる。また、文書情報を活用したこれまでの検討例には、遺伝子に受継がれる疾患とヒトの遺伝子との関係を、調整された語彙を用いて探るスコアリングシステム（例えば非特許文献４参照）が挙げられる。これにより、遺伝的に受継がれる疾患などに関連する遺伝子を探索することができる。
【０００５】
また、文書情報を用いて語句間の関連度を計算する技術が特許文献１や特許文献２に開示されている。特許文献１および特許文献２では、構築しようとする辞書が対象とするドメインに関連のある大量の文書中から語句を抽出し、文書ごとの抽出語句リストとして抽出語句データベースに記録し、抽出語句データベースに記録された語句集合から、２種類の異なる選定基準によって語句を選定し、それぞれ語句リストとしてデータベースに記録し、データベースに記録された２種類の語句リストを参照し、双方のリストの語句間の関連度を計算する。これにより、同一ジャンルに属する語句の概念間の類似度と、異なるジャンルに属する語句の概念間の類似度とを同時に表現する概念辞書を、対象ドメインに応じて自動的に構築することができる。
【０００６】
また、企業や遺伝子といった概念毎にそれぞれ、業種や生化学的作用といった属性がある。財務データや遺伝子発現データのような多変量データにより企業間の類似性や遺伝子間の類似性を計ることができる状況において所与の企業群や遺伝子群に対する知識獲得が望まれている。これまで、知識獲得は、例えば各分野の専門家の判断に基づいて綿密に構築された“Ｇｅｎｅ  Ｏｎｔｏｌｏｇｙ”（例えば非特許文献５参照）のようなオントロジー（例えば非特許文献６参照）によって対処されていた。
【０００７】
【特許文献１】特開２００５−１４９０１５号公報
【特許文献２】特開２００５−２３４８６５号公報
【非特許文献１】Ｇａｌｐｅｒｉｎ，ＭＹ．，  “Ｔｈｅ  ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  ｂｉｏｌｏｇｙ  ｄａｔａｂａｓｅ  ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ：２００５  ｕｐｄａｔｅ．”，  Ｎｕｃｌｅｉｃ．  Ａｃｉｄｓ  Ｒｅｓ．，  ３３，  Ｄ５−Ｄ２４，  ２００５
【非特許文献２】株式会社ワールドフュージョンが開発したテキストマイニングシステム「構ｋｏｚｏ造  ｖｅｒ１」のホームページ「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｗ−ｆｕｓｉｏｎ．ｃｏ．ｊｐ／ｗｆ／ｋｏｚｏ．ｈｔｍｌ」
【非特許文献３】論文データベース“ＰｕｂＭｅｄ”のホームページ「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｅｎｔｒｅｚ／ｑｕｅｒｙ．ｆｃｇｉ？ｄｂ＝ＰｕｂＭｅｄ」
【非特許文献４】Ｐｅｒｅｚ−Ｉｒａｔｘｅｔａ，Ｃ．，  Ｂｏｒｋ，Ｐ．，  ＆  Ａｎｄｒａｄｅ，  ＭＡ．，  “Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｇｅｎｅｓ  ｔｏ  ｇｅｎｅｔｉｃａｌｌｙ  ｉｎｈｅｒｉｔｅｄ  ｄｉｓｅａｓｅｓ  ｕｓｉｎｇ  ｄａｔａ  ｍｉｎｉｎｇ．”，  Ｎａｔ．  Ｇｅｎｅｔ．，  ３１，  ｐｐ．３１６−３１９，  ２００２
【非特許文献５】Ａｓｈｂｕｒｎｅｒ，  Ｎａｔ．  Ｇｅｎｅｔ．，  ２０００
【非特許文献６】溝口，  人口知能誌，  １９９９
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、従来技術では、断片的に蓄積された論文などの知識と遺伝子との照合にとどまっているため、複合する様々な知識を網羅的に統合した分析がなされておらず、また疾患関連遺伝子の抽出が全体を俯瞰した包括的な理解に基づいて果たされていないという問題点があった。また、従来技術では、種々の遺伝子が原因となる多因子疾患の関連遺伝子の抽出への適用が考慮されていないという問題点があった。また、従来技術では、大規模知識への対応に限界があり、知識獲得を行う際に実用上の困難を伴うという問題点があった。
【０００９】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、複合する様々な知識を網羅的に統合して、全体を俯瞰した包括的な理解に基づいて、或る概念に関連する概念を抽出することができる関連概念抽出装置、関連概念抽出方法、プログラムおよび記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上述した課題を解決し目的を達成するために、本発明にかかる請求項１に記載の関連概念抽出装置は、主たる対象として予め設定された概念である主概念を共有する複数の前記概念において各々の前記概念と関連付けられた座標情報の集合である主概念座標情報集合、および前記主概念の比較対象として予め設定された比較概念を共有する複数の前記概念において各々の前記概念と関連付けられた座標情報の集合である比較概念座標情報集合を取得する座標情報集合取得手段と、前記座標情報集合取得手段で取得した主概念座標情報集合および比較概念座標情報集合に基づいて、当該主概念座標情報集合における前記座標情報の分布を特徴付ける主概念分布特徴量、および当該比較概念座標情報集合における前記座標情報の分布を特徴付ける比較概念分布特徴量を算出する分布特徴量算出手段と、前記分布特徴量算出手段で算出した主概念分布特徴量および比較概念分布特徴量に基づいて、前記主概念座標情報集合における前記座標情報の分布と前記比較概念座標情報集合における前記座標情報の分布との重なり度合いを表す分布重なり度を算出する分布重なり度算出手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明にかかる請求項２に記載の関連概念抽出装置は、請求項１に記載の関連概念抽出装置において、前記座標情報集合取得手段で複数の前記比較概念座標情報集合を取得した場合、前記分布特徴量算出手段は、各々の前記比較概念座標情報集合について前記比較概念分布特徴量を算出し、前記分布重なり度算出手段は、前記分布特徴量算出手段で算出した各々の前記比較概念分布特徴量について前記分布重なり度を算出し、前記分布重なり度算出手段で算出した複数の前記分布重なり度に基づいて、複数の前記比較概念を序列する比較概念序列手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明にかかる請求項３に記載の関連概念抽出装置は、請求項１または２に記載の関連概念抽出装置において、前記座標情報集合取得手段で取得した前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合に対し所定のクラスタリング手法を用いて、前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合を分類する、または前記座標情報集合取得手段で取得した前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合を表示し、表示した前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合に対し所望の範囲を指定させることで、前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合を分類する座標情報集合分類手段をさらに備え、前記分布特徴量算出手段は、前記座標情報集合分類手段で前記主概念座標情報集合を分類した結果生成された各々の座標情報集合を前記主概念座標情報集合と見做して、各々の前記座標情報集合について前記主概念分布特徴量を算出する、および／または前記座標情報集合分類手段で前記比較概念座標情報集合を分類した結果生成された各々の座標情報集合を前記比較概念座標情報集合と見做して、各々の前記座標情報集合について前記比較概念分布特徴量を算出することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明にかかる請求項４に記載の関連概念抽出装置は、請求項３に記載の関連概念抽出装置において、前記分布特徴量算出手段で算出した主概念分布特徴量および／または比較概念分布特徴量に対し所定の検定手法を用いて、前記主概念座標情報集合における前記座標情報の分布および／または前記比較概念座標情報集合における前記座標情報の分布を検定する分布検定手段をさらに備え、前記座標情報集合分類手段は、前記分布検定手段での検定結果に応じて、前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合に対し前記所定のクラスタリング手法を用いて、前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合を分類する、または前記分布検定手段での検定結果に応じて、前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合を表示し、表示した前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合に対し所望の範囲を指定させることで、前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合を分類することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明は関連概念抽出方法に関するものであり、本発明にかかる請求項５に記載の関連概念抽出方法は、主たる対象として予め設定された概念である主概念を共有する複数の前記概念において各々の前記概念と関連付けられた座標情報の集合である主概念座標情報集合、および前記主概念の比較対象として予め設定された比較概念を共有する複数の前記概念において各々の前記概念と関連付けられた座標情報の集合である比較概念座標情報集合を取得する座標情報集合取得ステップと、前記座標情報集合取得ステップで取得した主概念座標情報集合および比較概念座標情報集合に基づいて、当該主概念座標情報集合における前記座標情報の分布を特徴付ける主概念分布特徴量、および当該比較概念座標情報集合における前記座標情報の分布を特徴付ける比較概念分布特徴量を算出する分布特徴量算出ステップと、前記分布特徴量算出ステップで算出した主概念分布特徴量および比較概念分布特徴量に基づいて、前記主概念座標情報集合における前記座標情報の分布と前記比較概念座標情報集合における前記座標情報の分布との重なり度合いを表す分布重なり度を算出する分布重なり度算出ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１５】
また、本発明にかかる関連概念抽出方法は、前記に記載の関連概念抽出方法において、前記座標情報集合取得ステップで複数の前記比較概念座標情報集合を取得した場合、前記分布特徴量算出ステップは、各々の前記比較概念座標情報集合について前記比較概念分布特徴量を算出し、前記分布重なり度算出ステップは、前記分布特徴量算出ステップで算出した各々の前記比較概念分布特徴量について前記分布重なり度を算出し、前記分布重なり度算出ステップで算出した複数の前記分布重なり度に基づいて、複数の前記比較概念を序列する比較概念序列ステップをさらに含むことを特徴とする。
【００１６】
また、本発明にかかる関連概念抽出方法は、前記に記載の関連概念抽出方法において、前記座標情報集合取得ステップで取得した前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合に対し所定のクラスタリング手法を用いて、前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合を分類する、または前記座標情報集合取得ステップで取得した前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合を表示し、表示した前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合に対し所望の範囲を指定させることで、前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合を分類する座標情報集合分類ステップをさらに含み、前記分布特徴量算出ステップは、前記座標情報集合分類ステップで前記主概念座標情報集合を分類した結果生成された各々の座標情報集合を前記主概念座標情報集合と見做して、各々の前記座標情報集合について前記主概念分布特徴量を算出する、および／または前記座標情報集合分類ステップで前記比較概念座標情報集合を分類した結果生成された各々の座標情報集合を前記比較概念座標情報集合と見做して、各々の前記座標情報集合について前記比較概念分布特徴量を算出することを特徴とする。
【００１７】
また、本発明にかかる関連概念抽出方法は、前記に記載の関連概念抽出方法において、前記分布特徴量算出ステップで算出した主概念分布特徴量および／または比較概念分布特徴量に対し所定の検定手法を用いて、前記主概念座標情報集合における前記座標情報の分布および／または前記比較概念座標情報集合における前記座標情報の分布を検定する分布検定ステップをさらに含み、前記座標情報集合分類ステップは、前記分布検定ステップでの検定結果に応じて、前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合に対し前記所定のクラスタリング手法を用いて、前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合を分類する、または前記分布検定ステップでの検定結果に応じて、前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合を表示し、表示した前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合に対し所望の範囲を指定させることで、前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合を分類することを特徴とする。
【００１８】
また、本発明はプログラムに関するものであり、本発明にかかる請求項６に記載のプログラムは、主たる対象として予め設定された概念である主概念を共有する複数の前記概念において各々の前記概念と関連付けられた座標情報の集合である主概念座標情報集合、および前記主概念の比較対象として予め設定された比較概念を共有する複数の前記概念において各々の前記概念と関連付けられた座標情報の集合である比較概念座標情報集合を取得する座標情報集合取得ステップと、前記座標情報集合取得ステップで取得した主概念座標情報集合および比較概念座標情報集合に基づいて、当該主概念座標情報集合における前記座標情報の分布を特徴付ける主概念分布特徴量、および当該比較概念座標情報集合における前記座標情報の分布を特徴付ける比較概念分布特徴量を算出する分布特徴量算出ステップと、前記分布特徴量算出ステップで算出した主概念分布特徴量および比較概念分布特徴量に基づいて、前記主概念座標情報集合における前記座標情報の分布と前記比較概念座標情報集合における前記座標情報の分布との重なり度合いを表す分布重なり度を算出する分布重なり度算出ステップと、を含む関連概念抽出方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１９】
また、本発明にかかるプログラムは、前記に記載のプログラムにおいて、前記座標情報集合取得ステップで複数の前記比較概念座標情報集合を取得した場合、前記分布特徴量算出ステップは、各々の前記比較概念座標情報集合について前記比較概念分布特徴量を算出し、前記分布重なり度算出ステップは、前記分布特徴量算出ステップで算出した各々の前記比較概念分布特徴量について前記分布重なり度を算出し、前記分布重なり度算出ステップで算出した複数の前記分布重なり度に基づいて、複数の前記比較概念を序列する比較概念序列ステップをさらに含むことを特徴とする。
【００２０】
また、本発明にかかるプログラムは、前記に記載のプログラムにおいて、前記座標情報集合取得ステップで取得した前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合に対し所定のクラスタリング手法を用いて、前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合を分類する、または前記座標情報集合取得ステップで取得した前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合を表示し、表示した前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合に対し所望の範囲を指定させることで、前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合を分類する座標情報集合分類ステップをさらに含み、前記分布特徴量算出ステップは、前記座標情報集合分類ステップで前記主概念座標情報集合を分類した結果生成された各々の座標情報集合を前記主概念座標情報集合と見做して、各々の前記座標情報集合について前記主概念分布特徴量を算出する、および／または前記座標情報集合分類ステップで前記比較概念座標情報集合を分類した結果生成された各々の座標情報集合を前記比較概念座標情報集合と見做して、各々の前記座標情報集合について前記比較概念分布特徴量を算出することを特徴とする。
【００２１】
また、本発明にかかるプログラムは、前記に記載のプログラムにおいて、前記分布特徴量算出ステップで算出した主概念分布特徴量および／または比較概念分布特徴量に対し所定の検定手法を用いて、前記主概念座標情報集合における前記座標情報の分布および／または前記比較概念座標情報集合における前記座標情報の分布を検定する分布検定ステップをさらに含み、前記座標情報集合分類ステップは、前記分布検定ステップでの検定結果に応じて、前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合に対し前記所定のクラスタリング手法を用いて、前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合を分類する、または前記分布検定ステップでの検定結果に応じて、前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合を表示し、表示した前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合に対し所望の範囲を指定させることで、前記主概念座標情報集合および／または前記比較概念座標情報集合を分類することを特徴とする。
【００２２】
また、本発明は記録媒体に関するものであり、本発明にかかる請求項７に記載の記録媒体は、請求項６および前記に記載されたプログラムのいずれか１つを記録したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２３】
本発明にかかる関連概念抽出装置、関連概念抽出方法およびプログラムによれば、主たる対象として予め設定された概念である主概念を共有する複数の概念において各々の概念と関連付けられた座標情報の集合である主概念座標情報集合および主概念の比較対象として予め設定された比較概念を共有する複数の概念において各々の概念と関連付けられた座標情報の集合である比較概念座標情報集合を取得し、取得した主概念座標情報集合および比較概念座標情報集合に基づいて、当該主概念座標情報集合における座標情報の分布を特徴付ける主概念分布特徴量および当該比較概念座標情報集合における座標情報の分布を特徴付ける比較概念分布特徴量を算出し、算出した主概念分布特徴量および比較概念分布特徴量に基づいて、主概念座標情報集合における座標情報の分布と比較概念座標情報集合における座標情報の分布との重なり度合いを表す分布重なり度を算出する。これにより、複合する様々な知識を網羅的に統合して、全体を俯瞰した包括的な理解に基づいて、或る概念に関連する概念を抽出することができるという効果を奏する。
【００２４】
また、本発明にかかる関連概念抽出装置、関連概念抽出方法およびプログラムによれば、複数の比較概念座標情報集合を取得した場合、各々の比較概念座標情報集合について比較概念分布特徴量を算出し、算出した各々の比較概念分布特徴量について分布重なり度を算出し、算出した複数の分布重なり度に基づいて、複数の比較概念を序列する。これにより、複数の比較概念の中から、主概念に関連するものを効率よく抽出することができるという効果を奏する。
【００２５】
また、本発明にかかる関連概念抽出装置、関連概念抽出方法およびプログラムによれば、取得した主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合に対し所定のクラスタリング手法（例えばＫ平均法や自己組織化写像法など）を用いて、主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合を分類する、または取得した主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合を表示し、表示した主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合に対し所望の範囲を指定させることで、主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合を分類する。そして、本発明は、主概念座標情報集合を分類した結果生成された各々の座標情報集合を主概念座標情報集合と見做して、各々の座標情報集合について主概念分布特徴量を算出する、および／または比較概念座標情報集合を分類した結果生成された各々の座標情報集合を比較概念座標情報集合と見做して、各々の座標情報集合について比較概念分布特徴量を算出する。これにより、主概念座標情報集合や比較概念座標情報集合における座標情報の分布において複数の領域（座標情報のかたまり）が形成されている場合に、主概念座標情報集合や比較概念座標情報集合から、関係性の高い座標情報からなる座標情報集合を、既知の技術を用いて又はインタラクティブに容易に生成することができるという効果を奏する。つまり、主概念を共有する概念や比較概念を共有する概念の中に独立性の高い概念が含まれている場合に、主概念や共有概念から、当該独立性の高い概念ごとに主概念や比較概念を、既知の技術を用いて又はインタラクティブに容易に細分化することができるという効果を奏する。
【００２６】
また、本発明にかかる関連概念抽出装置、関連概念抽出方法およびプログラムによれば、算出した主概念分布特徴量および／または比較概念分布特徴量に対し所定の検定手法（例えばＡＩＣやＭＤＬなどの情報量基準）を用いて、主概念座標情報集合における座標情報の分布および／または比較概念座標情報集合における座標情報の分布を検定する。そして、本発明は、検定結果に応じて、主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合に対し所定のクラスタリング手法（例えばＫ平均法や自己組織化写像法など）を用いて、主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合を分類する、または検定結果に応じて、主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合を表示し、表示した主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合に対し所望の範囲を指定させることで、主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合を分類する。これにより、主概念座標情報集合や比較概念座標情報集合における座標情報の分布において複数の領域（座標情報のかたまり）が形成されている場合に、検定結果に応じて、主概念座標情報集合や比較概念座標情報集合から、関係性の高い座標情報からなる座標情報集合を、既知の技術を用いて又はインタラクティブに容易に生成することができるという効果を奏する。つまり、主概念を共有する概念や比較概念を共有する概念の中に独立性の高い概念が含まれている場合に、検定結果に応じて、主概念や共有概念から、当該独立性の高い概念ごとに主概念や比較概念を、既知の技術を用いて又はインタラクティブに容易に細分化することができるという効果を奏する。
【００２７】
また、本発明にかかる記録媒体は、本発明にかかるプログラムを記録する。これにより、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み取らせて実行することによって、本発明にかかるプログラムをコンピュータを利用して実現することができ、これら各プログラムと同様の効果を得ることができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下に、本発明にかかる関連概念抽出装置、関連概念抽出方法、プログラムおよび記録媒体の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００２９】
ここで、本実施の形態において、「概念」とは、或る事物の概括的な意味内容であり、例えば遺伝子や臓器、疾患、企業、都市などの集合を形成し、言語で表現されるものである。また、「オブジェクト」とは、概念を計算機上で処理可能とした情報であり、固有ベクトル情報からなる情報である。また、「属性」とは、或る概念を共有する概念や或る概念を包含する概念であり、本発明における主概念や比較概念に対応し、例えば遺伝子に付加されたアノテーションや遺伝子の生化学的作用、企業の業種などである。
【００３０】
（１．本発明の概要）
ここでは、本発明の概要について図１を参照して説明する。図１は、本発明の基本原理を示す原理構成図である。本発明は概略的に以下の基本的特徴を有する。
【００３１】
まず、本発明は、主たる対象として予め設定された概念である主概念を共有する複数の概念において各々の概念と関連付けられた座標情報の集合である主概念座標情報集合、および主概念の比較対象として予め設定された比較概念を共有する複数の概念において各々の概念と関連付けられた座標情報の集合である比較概念座標情報集合を取得する（ステップＳ−１）。
【００３２】
つぎに、本発明は、ステップＳ−１で取得した主概念座標情報集合および比較概念座標情報集合に基づいて、当該主概念座標情報集合における座標情報の分布を特徴付ける主概念分布特徴量、および当該比較概念座標情報集合における座標情報の分布を特徴付ける比較概念分布特徴量を算出する（ステップＳ−２）。主概念分布特徴量および比較概念分布特徴量は、具体的には、主概念座標情報集合における座標情報の分布や比較概念座標情報集合における座標情報の分布を例えば多次元正規分布と見做したときの分布パラメータ（平均や分散）でもよい。
【００３３】
つぎに、本発明は、ステップＳ−２で算出した主概念分布特徴量および比較概念分布特徴量に基づいて、主概念座標情報集合における座標情報の分布と比較概念座標情報集合における座標情報の分布との重なり度合いを表す分布重なり度を算出する（ステップＳ−３）。ここで、分布重なり度を、２つのクラスの分類問題（例えば「Ｄｕｄａ，ＲＯ．  ＆  Ｈａｒｔ，ＰＥ．，  “Ｐａｔｔｅｒｎ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｓｃｅｎｅａｎａｌｙｓｉｓ．”，  Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，  １９７３」参照）と捉えたときのクラス間の識別エラーではかってもよい。具体的には、分布重なり度は、２次元平面上の点を２次元正規分布に従う確率変数とみた時に、数式１に示す識別関数（ｔｈｅ  ｑｕａｄｒａｔｉｃ  ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を通して算出した、生起確率が等しいクラスＣ1とＣ2における識別エラーＲd（０≦Ｒd≦０．５）でもよい。すなわち、分布重なり度は、クラスのペアに応じたサンプル（座標情報）により求められた平均μ1および分散Σ1ならびに平均μ2および分散Σ2に基づいて算出した識別エラーＲdでもよい。なお、数式１において、ｘは２次元のベクトルであり、μは２次元の平均ベクトルであり、Σは２×２の共分散行列であり、（ｘ−μ）tは（ｘ−μ）の転置行列であり、Σ-1はΣの逆行列であり、|Σ|はΣの行列式である。
【数１】
2007193693.tif 000003
【００３４】
ここで、本発明は、ステップＳ−１において複数の比較概念座標情報を取得した場合、ステップＳ−２では各々の比較概念座標情報について比較概念分布特徴量を算出し、ステップＳ−３では各々の比較概念分布特徴量について分布重なり度を算出してもよく、さらに、当該算出した複数の分布重なり度に基づいて複数の比較概念を序列してもよい。これにより、例えば分布重なり度として識別エラーＲdを算出した場合、当該識別エラーを例えば降順に序列することで、複数の比較概念の中から、主概念に関連するものを効率よく抽出することができる。
【００３５】
また、本発明は、ステップＳ−１で取得した主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合に対し所定のクラスタリング手法（例えばＫ平均法や自己組織化写像法など）を用いて、主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合を分類してもよく、またステップＳ−１で取得した主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合を表示し、表示した主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合に対し所望の範囲を指定させることで、主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合を分類してもよい。換言すると、本発明は、例えば２次元上に座標情報を視覚化した結果に対しインタラクティブに所望の範囲を指定し直させてもよく、また所定のクラスタリング手法（例えばＫ平均法や自己組織化写像法など）を用いて座標情報を複数に分割してもよい。そして、本発明は、主概念座標情報集合を分類した結果生成された各々の座標情報集合を主概念座標情報集合と見做して、各々の座標情報集合について主概念分布特徴量を算出してもよく、また比較概念座標情報集合を分類した結果生成された各々の座標情報集合を比較概念座標情報集合と見做して、各々の座標情報集合について比較概念分布特徴量を算出してもよい。
【００３６】
また、本発明は、ステップＳ−２で算出した主概念分布特徴量および／または比較概念分布特徴量に対し所定の検定手法（例えばＡＩＣやＭＤＬなどの情報量基準）を用いて、主概念座標情報集合における座標情報の分布および／または比較概念座標情報集合における座標情報の分布を検定してもよい。そして、本発明は、検定結果に応じて、主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合に対し所定のクラスタリング手法（例えばＫ平均法や自己組織化写像法など）を用いて、主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合を分類してもよく、また検定結果に応じて、主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合を表示し、表示した主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合に対し所望の範囲を指定させることで、主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合を分類してもよい。
【００３７】
また、本発明は、主概念座標情報集合および比較概念座標情報集合を、以下に記載する本発明者が提案する方法であるオブジェクト間の関係の程度を定量化するＣＳＡ（ｃｒｏｓｓ−ｓｕｂｓｐａｃｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ：特開２００４−２９５６０６号公報参照）を適用して算出したオブジェクト間の類似度に基づいて取得してもよい。具体的には、ＣＳＡを適用して算出した類似度に基づいて概念に対応する各オブジェクトの座標情報の集合（主概念座標情報集合および比較概念座標情報集合）を取得してもよい。より具体的には、ＣＳＡを適用して算出した類似度に対し多次元尺度法（例えば「Ｋｒｕｓｋａｌ，ＪＢ．  ａｎｄ  Ｗｉｓｈ，Ｍ．，  “Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  ｓｃａｌｉｎｇ”，  Ｓａｇｅ  ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ，  １９７８」参照）を用いて、座標標情報集合（主概念座標情報集合および比較概念座標情報集合）を取得してもよい。
【００３８】
ここで、オブジェクトの生成およびオブジェクト間のマッチング（オブジェクト間の類似度の算出）を行う方法であるＣＳＡについて説明する。
【００３９】
文書中に共通の概念が記述されている場合、それらの文書を構成する用語群には論理的結合からもたらされる固有の出現パターンがあり、これを部分空間の形で統計的に学習したオブジェクトを生成する。具体的には以下の通りである。
【００４０】
まず、あらかじめ用意されたＮ個の単語セットに対して各要素が割り当てられた数式２で定義されるベクトル成分ｕk（ｋ＝１，２，・・・，Ｎ）により、各文書を、数式３で定義されるベクトルｕで表現する。なお、数式２において、ＴＦ（ｋ）uは文書ｕにおけるｋの語の頻度であり、ＩＤＦ（ｋ）はｋの語に関する重みである（例えば「Ｓａｌｔｏｎ，Ｇ．，  ＆  Ｙａｎｇ，ＣＳ．，  “Ｏｎ  ｔｈｅ  ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｅｒｍ  ｖａｌｕｅｓ  ｉｎ  ａｕｔｏｍａｔｉｃ  ｉｎｄｅｘｉｎｇ”，  Ｊ．  Ｄｏｃ．，  ２９，  ｐｐ．３５１−３７２，  １９７３」参照）。
ｕk＝ＴＦ（ｋ）u×ＩＤＦ（ｋ）・・・（数式２）
ｕ＝（ｕ1，ｕ2，・・・，ｕk，・・・，ｕN）・・・（数式３）
【００４１】
つぎに、Ｍ個の文書ベクトル集合ｕw(m)（ｍ＝１，２，・・・，Ｍ）において、数式４の自己相関行列ＲwのＫＬ展開から得られる固有値をμkw（μ1w≧μ2w≧・・・≧０）とするとき、或る概念を共有するオブジェクトｗを、対応する固有ベクトルψkw（ｋ＝１，２，・・・，Ｎ）を基底とする部分空間から導出する。これにより、或る遺伝子がＭ個の文書で説明される場合、当該遺伝子に対応するオブジェクトｗを生成することができる。
【数２】
2007193693.tif 000004
【００４２】
ここで、上述したＮ個の単語セットの冗長性を除いて処理量を削減するねらいから、学習文書集合を用いた正規直交変換を施し、固有値の累積寄与率を基準にＮ'（≪Ｎ）個の主成分で張られる次元圧縮した空間に変換してもよい。なお、変換後のベクトル成分をｖkw（ｋ＝１，２，・・・，Ｎ'）、対応する固有値および固有ベクトルをλkwおよびφkwと記すとき、オブジェクトｗは、数式５より定められるｎw個の固有ベクトルからなる空間から生成される。なお、数式５は、オブジェクトの空間の次元数ｎwがパターン分布に反映される概念の広がりに対応することを意味している。数式５において、ＮおよびＮ'ならびにパラメータκ（０＜κ≦１）は、対象とする文書集合に応じて実験的に定められる。語はジップの法則（Ｚｉｐｆ'ｓ  ｌａｗ：文書群における語の頻度のランクが下がるにつれ出現数が急激に低下するという法則）の影響を受けやすいので、Ｎ個の単語セットは、語の頻度に関する或る閾値に基づいて選択する。
【数３】
2007193693.tif 000005
【００４３】
つぎに、オブジェクトｗ（Ａ）およびｗ（Ｂ）の固有ベクトルをそれぞれ、φkw(A)およびφkw(B)とするとき、その２つのオブジェクト間の類似度Ｌw(A,B)を、２つの空間がなす角度から数式６で定義する。この類似性の値が大きいほど、遺伝子間の関わりの強さが示唆される。なお、数式６において、λmaxw(A,B)は、数式８に示す成分からなる数式７の行列Ｘの固有値問題を解いて得られる最大固有値である。数式８において、φiw(A)、φiw(B)はそれぞれ、オブジェクトｗ（Ａ）、オブジェクトｗ（Ｂ）の固有ベクトル情報であり、ｎw(B)は、オブジェクトｗ（Ｂ）の次元数である。
【数４】
2007193693.tif 000006
【数５】
2007193693.tif 000007
【数６】
2007193693.tif 000008
【００４４】
（２．装置の構成）
ここでは、本実施の形態にかかる関連概念抽出装置１００の構成について、図２を参照して説明する。図２は、関連概念抽出装置１００の構成を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
【００４５】
関連概念抽出装置１００は、関連概念抽出装置１００を統括的に制御するＣＰＵ等の制御部１０２と、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して関連概念抽出装置１００をネットワーク３００に通信可能に接続する通信インターフェース部１０４と、各種のデータベースやテーブルやファイルなどを格納する記憶部１０６と、入力装置１１２や出力装置１１４に接続する入出力インターフェース部１０８と、で構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。
【００４６】
なお、ネットワーク３００は、関連概念抽出装置１００と外部システム２００とを相互に通信可能に接続する機能を有し、例えばインターネットやＬＡＮ等である。外部システム２００は、ネットワーク３００を介して関連概念抽出装置１００と相互に通信可能に接続され、文書情報や単語情報や各種パラメータ等に関する外部データベース、そしてオブジェクトの生成やオブジェクト間の類似度の算出のための外部プログラム等を提供する機能など、を有する。
【００４７】
また、外部システム２００はＷＥＢサーバやＡＳＰサーバ等として構成してもよく、そのハードウェアは一般に市販されるワークステーションやパーソナルコンピュータ等の情報処理装置およびその付属装置で構成してもよい。また、外部システム２００の各機能は外部システム２００のハードウェア構成中のＣＰＵやディスク装置やメモリ装置や入力装置や出力装置や通信制御装置等およびそれらを制御するプログラム等で実現される。
【００４８】
記憶部１０６は、ストレージ手段であり、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置や、ハードディスクのような固定ディスク装置や、フレキシブルディスクや、光ディスク等を用いることができる。そして、記憶部１０６には、各種処理に用いる各種のプログラムやテーブルやファイルやデータベースやウェブページ用ファイル等を格納する。記憶部１０６は、図示の如く、文書情報ファイル１０６ａ、単語情報ファイル１０６ｂ、文書ベクトル情報ファイル１０６ｃ、学習文書情報ファイル１０６ｄ、学習文書ベクトル情報ファイル１０６ｅ、変換行列ファイル１０６ｆ、次元圧縮文書ベクトル情報ファイル１０６ｇ、オブジェクトファイル１０６ｈ、類似度ファイル１０６ｉ、座標情報集合ファイル１０６ｊ、分布特徴量ファイル１０６ｋ、分布重なり度ファイル１０６ｍ、序列結果ファイル１０６ｎを格納する。
【００４９】
ここで、文書情報ファイル１０６ａは、後述する文書情報取得部１０２ａで取得した、オブジェクトを生成する際に用いる文書情報を格納する。単語情報ファイル１０６ｂは、所定の単語情報を記憶（格納）する。文書ベクトル情報ファイル１０６ｃは、後述する文書ベクトル情報作成部１０２ｂで作成した文書ベクトル情報を格納する。
【００５０】
学習文書情報ファイル１０６ｄは、後述する学習文書情報取得部１０２ｃで取得した学習文書情報を格納する。学習文書ベクトル情報ファイル１０６ｅは、後述する学習文書ベクトル情報作成部１０２ｄで作成した学習文書ベクトル情報を格納する。変換行列ファイル１０６ｆは、後述する変換行列取得部１０２ｅで取得した正規直交変換を行うための変換行列を格納する。次元圧縮文書ベクトル情報ファイル１０６ｇは、後述する正規直交変換部１０２ｆで変換して次元圧縮した文書ベクトル情報を格納する。
【００５１】
オブジェクトファイル１０６ｈは、後述するオブジェクト生成部１０２ｇで生成したオブジェクト、具体的にはオブジェクトに対応する固有値情報や固有ベクトル情報、オブジェクトの次元数、後述するパラメータ“κ”の値などを格納する。類似度ファイル１０６ｉは、後述する類似度算出部１０２ｈで算出した類似度を、オブジェクトを一意に識別するためのオブジェクト識別情報（算出対象の各オブジェクトのオブジェクト識別情報）と相互に関連付けて格納する。
【００５２】
座標情報集合ファイル１０６ｊは、後述する座標情報集合取得部１０２ｉで取得した座標情報の集合を格納する。分布特徴量ファイル１０６ｋは、後述する分布特徴量算出部１０２ｊで算出した分布特徴量（主概念分布特徴量および比較概念分布特徴量）を格納する。分布重なり度ファイル１０６ｍは、後述する分布重なり度算出部１０２ｍで算出した分布重なり度を格納する。序列結果ファイル１０６ｎは、順位を一意に識別する順位識別情報と概念識別情報と分布重なり度とを相互に関連付けて格納する。
【００５３】
通信インターフェース部１０４は、関連概念抽出装置１００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）との間における通信を媒介する。すなわち、通信インターフェース部１０４は、他の端末と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。
【００５４】
入出力インターフェース部１０８は、入力装置１１２や出力装置１１４に接続する。ここで、出力装置１１４には、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカやプリンタを用いることができる（なお、以下で、出力装置１１４をモニタとして記載する場合がある。）。また、入力装置１１２には、キーボードやマウスやマイクの他、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現するモニタを用いることができる。
【００５５】
制御部１０２は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、各種の処理手順等を規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラムに基づいて種々の処理を実行するための情報処理を行う。また、制御部１０２は、図示の如く、大別して、文書情報取得部１０２ａと、文書ベクトル情報作成部１０２ｂと、学習文書情報取得部１０２ｃと、学習文書ベクトル情報作成部１０２ｄと、変換行列取得部１０２ｅと、正規直交変換部１０２ｆと、オブジェクト生成部１０２ｇと、類似度算出部１０２ｈと、座標情報集合取得部１０２ｉと、分布特徴量算出部１０２ｊと、座標情報集合分類部１０２ｋと、分布検定部１０２ｍと、分布重なり度算出部１０２ｎと、概念序列部１０２ｐと、を備えている。
【００５６】
文書情報取得部１０２ａは、オブジェクトを生成する際に用いる文書情報を取得する。文書ベクトル情報作成部１０２ｂは、単語情報ファイル１０６ｂに記憶した各単語情報の出現頻度情報および各単語情報に関する重み情報に基づいて文書情報取得部１０２ａで取得した文書情報をベクトルで表現することで、文書ベクトル情報を作成する。
【００５７】
学習文書情報取得部１０２ｃは、正規直交変換を行う際に用いる学習文書情報を取得する。学習文書ベクトル情報作成部１０２ｄは、単語情報ファイル１０６ｂに記憶した各単語情報の出現頻度情報および各単語情報に関する重み情報に基づいて学習文書情報取得部１０２ｃで取得した学習文書情報をベクトルで表現することで、学習文書ベクトル情報を作成する。変換行列取得部１０２ｅは、学習文書ベクトル情報を用いて、正規直交変換を行うための変換行列を取得する。正規直交変換部１０２ｆは、変換行列に基づいて文書ベクトル情報の正規直交変換を行うことにより、文書ベクトル情報を次元圧縮した情報である次元圧縮文書ベクトル情報に変換する。
【００５８】
オブジェクト生成部１０２ｇは、文書ベクトル情報作成部１０２ｂで作成した文書ベクトル情報または正規直交変換部１０２ｆで変換した次元圧縮文書ベクトル情報に基づいて自己相関行列を定義し、定義した自己相関行列のＫＬ展開から固有ベクトル情報を算出することで、概念に対応し計算機上で利用可能な情報であるオブジェクトを生成する。換言すると、固有ベクトル情報を基底とする部分空間により導出されるオブジェクトを生成する。類似度算出部１０２ｈは、オブジェクト生成部１０２ｇで生成した各オブジェクトに対応する固有ベクトル情報に基づいて、オブジェクト間の類似度を算出する。
【００５９】
座標情報集合取得部１０２ｉは、類似度算出部１０２ｈで算出した類似度に基づいて、主概念を共有する複数の概念において各々の概念に対応するオブジェクトの座標情報の集合（主概念座標情報集合）および比較概念を共有する複数の概念において各々の概念に対応するオブジェクトの座標情報の集合（比較概念座標情報集合）を取得する、または外部システム２００からネットワーク３００を介して主概念座標情報集合および比較概念座標情報集合を取得する。
【００６０】
分布特徴量算出部１０２ｊは、座標情報集合取得部１０２ｉで取得した主概念座標情報集合および比較概念座標情報集合に基づいて、当該主概念座標情報集合における座標情報の分布を特徴付ける主概念分布特徴量、および当該比較概念座標情報集合における座標情報の分布を特徴付ける比較概念分布特徴量を算出する。ここで、分布特徴量算出部１０２ｊは、座標情報集合取得部１０２ｉで複数の比較概念座標情報集合を取得した場合、各々の比較概念座標情報集合について比較概念分布特徴量を算出してもよい。分布特徴量算出部１０２ｊは、後述する座標情報集合分類部１０２ｋで主概念座標情報集合を分類した結果生成された各々の座標情報集合を主概念座標情報集合と見做して、各々の座標情報集合について主概念分布特徴量を算出してもよく、また後述する座標情報集合分類部１０２ｋで比較概念座標情報集合を分類した結果生成された各々の座標情報集合を比較概念座標情報集合と見做して、各々の座標情報集合について比較概念分布特徴量を算出してもよい。
【００６１】
座標情報集合分類部１０２ｋは、座標情報集合取得部１０２ｉで取得した主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合に対し所定のクラスタリング手法（例えばＫ平均法や自己組織化写像法など）を用いて、主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合を分類する、または座標情報集合取得部１０２ｉで取得した主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合を出力装置１１４に表示し、表示した主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合に対し所望の範囲を指定させることで、主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合を分類する。ここで、座標情報集合分類部１０２ｋは、後述する分布検定部１０２ｍでの検定結果に応じて、主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合に対し所定のクラスタリング手法（例えばＫ平均法や自己組織化写像法など）を用いて、主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合を分類してもよく、また後述する分布検定部１０２ｍでの検定結果に応じて、主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合を出力装置１１４に表示し、表示した主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合に対し所望の範囲を指定させることで、主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合を分類してもよい。
【００６２】
分布検定部１０２ｍは、分布特徴量算出部１０２ｊで算出した主概念分布特徴量および／または比較概念分布特徴量に対し所定の検定手法（例えばＡＩＣやＭＤＬなどの情報量基準）を用いて、主概念座標情報集合における座標情報の分布および／または比較概念座標情報集合における座標情報の分布を検定する。
【００６３】
分布重なり度算出部１０２ｎは、分布特徴量算出部１０２ｊで算出した主概念分布特徴量および比較概念分布特徴量に基づいて、主概念座標情報集合における座標情報の分布と比較概念座標情報集合における座標情報の分布との重なり度合いを表す分布重なり度を算出する。ここで、分布重なり度算出部１０２ｎは、座標情報集合取得部１０２ｉで複数の比較概念座標情報集合を取得した場合、分布特徴量算出部１０２ｊで算出した各々の比較概念分布特徴量について分布重なり度を算出してもよい。
【００６４】
概念序列部１０２ｐは、分布重なり度算出部１０２ｎで算出した複数の分布重なり度に基づいて、複数の比較概念を序列する。
【００６５】
（３．装置で行われる処理）
ここでは、関連概念抽出装置１００の制御部１０２で行われるメイン処理を、図３などを参照して説明する。図３は、関連概念抽出装置１００の制御部１０２で行われるメイン処理の一例を示すフローチャートである。なお、単語情報ファイル１０６ｂには予め定めた単語情報が格納されているものとする。
【００６６】
まず、文書情報取得部１０２ａで、オブジェクトを生成する際に用いる文書情報を取得し、取得した文書情報を文書情報ファイル１０６ａの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ−１）。
【００６７】
ついで、文書ベクトル情報作成部１０２ｂで、単語情報ファイル１０６ｂに記憶した各単語情報の出現頻度情報および各単語情報に関する重み情報に基づいて文書情報取得部１０２ａで取得した文書情報をベクトルで表現することで、文書ベクトル情報を作成し、作成した文書ベクトル情報を文書ベクトル情報ファイル１０６ｃの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ−２）。ステップＳＡ−２において、文書ベクトル情報を出現頻度情報および重み情報の積に基づいて作成してもよい。なお、重み情報は、語の意味合いの深さを表す量であり、単語情報識別番号「ｋ」に対応する単語情報に関する重みである数式９で算出される「ＩＤＦ（ｋ）」であってもよい。数式９において、ｋは１からＮの値をとる整数である。Ｎは１以上の整数であって単語情報集合に含まれる単語情報の総数を表す。
【数７】
2007193693.tif 000009
【００６８】
ここで、単語情報の冗長性を除いて処理量を削減する目的から学習文書情報を用いた正規直交変換を施し、固有値情報の累積寄与率を基準に次元圧縮した空間に変換してもよい。つまり、学習文書情報を利用して単語情報間の相関を排除することにより、文書ベクトル情報の次元数を削減してもよい。具体的には、正規直交変換に用いる学習文書情報を取得し、単語情報ファイル１０６ｂに記憶した各単語情報の出現頻度情報および各単語情報に関する重み情報に基づいて学習文書情報をベクトルで表現することで、学習文書ベクトル情報を作成し、作成した学習文書ベクトル情報を用いて、正規直交変換を行うための変換行列を取得し、取得した変換行列に基づいて文書ベクトル情報の正規直交変換を行うことで、文書ベクトル情報を次元圧縮してもよい（次元圧縮処理）。
【００６９】
ここで、制御部１０２の学習文書情報取得部１０２ｃから正規直交変換部１０２ｆで行われる次元圧縮処理（工程１から工程４）について説明する。なお、本次元圧縮処理は、ステップＳＡ−２（文書ベクトル情報作成）に包含される位置付けにあり、単純に文書ベクトル情報の次元を削減するテクニック（少記憶容量、高速化につながるもの）である。
【００７０】
まず、学習文書情報取得部１０２ｃで、正規直交変換を行う際に用いる学習文書情報を取得し、学習文書情報ファイル１０６ｄの所定の記憶領域に格納する（工程１）。
【００７１】
ついで、学習文書ベクトル情報作成部１０２ｄで、単語情報ファイル１０６ｂに記憶した各単語情報の出現頻度情報および各単語情報に関する重み情報に基づいて工程１で取得した学習文書情報をベクトルで表現することで、学習文書ベクトル情報を作成し、学習文書ベクトル情報ファイル１０６ｅの所定の記憶領域に格納する（工程２）。工程２において、学習文書ベクトル情報を出現頻度情報および重み情報の積に基づいて作成してもよい。なお、重み情報は、語の意味合いの深さを表す量であり、単語情報識別番号「ｋ」に対応する単語情報に関する重みである数式９で算出される「ＩＤＦ（ｋ）」であってもよい。数式９において、ｋは１からＮの値をとる整数である。Ｎは１以上の整数であって単語情報集合に含まれる単語情報の総数を表す。
【数８】
2007193693.tif 000010
【００７２】
ついで、変換行列取得部１０２ｅで、工程２で作成した学習文書ベクトル情報を用いて、正規直交変換を行うための変換行列を取得し、変換行列ファイル１０６ｆの所定の記憶領域に格納する（工程３）。工程３において、学習文書ベクトル情報を用いて、数式１０で定義される固有値情報の累積寄与率を基準に、正規直交変換を行うための変換行列を取得してもよい。数式１０において、Ｎは次元圧縮する前の学習文書ベクトル情報の次元数であり、Ｎ'は次元圧縮した後の学習文書ベクトル情報の次元数（但し、「Ｎ'≪Ｎ」）であり、μkは第ｋ主成分に対応する固有値情報である。ｋは不等式「１≦ｋ≦Ｎ」を満たす整数である。
【数９】
2007193693.tif 000011
【００７３】
ついで、正規直交変換部１０２ｆで、工程３で取得した変換行列に基づいて文書ベクトル情報の正規直交変換を行うことで、文書ベクトル情報を次元圧縮した次元圧縮文書ベクトル情報に変換し、次元圧縮文書ベクトル情報ファイル１０６ｇの所定の記憶領域に格納する（工程４）。
これにて、次元圧縮処理の説明を終了する。
【００７４】
再び図３の説明に戻り、オブジェクト生成部１０２ｇで、ステップＳＡ−２で作成した文書ベクトル情報（次元圧縮処理で次元圧縮された文書ベクトル情報）に基づいて自己相関行列を定義し、定義した自己相関行列のＫＬ展開から固有ベクトル情報を算出することで、オブジェクトを生成し、生成したオブジェクトをオブジェクトファイル１０６ｈの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ−３）。ステップＳＡ−３において、ステップＳＡ−２で作成した文書ベクトル情報（次元圧縮された文書ベクトル情報）に基づいて数式４に示す自己相関行列を定義し、当該自己相関行列のＫＬ展開から固有値および固有ベクトル情報を算出することで、オブジェクトを生成してもよい。数式４において、Ｒwは概念ｗを共有する文書ベクトル情報ｕw(m)に関する自己相関行列である。ｍは１からＭの値をとる整数であり、Ｍは１以上の整数であって文書ベクトル情報ｕw(m)の総数を表す。ｕw(m)は文書ベクトル情報識別番号ｍに対応する文書ベクトル情報であり、当該文書ベクトル情報は（ｕ1，ｕ2，・・・，ｕk，・・・，ｕN）で表現され、当該文書ベクトル情報のベクトル成分ｕkはＴＦ（ｋ）u×ＩＤＦ（ｋ）であり、ＴＦ（ｋ）uは単語情報識別番号ｋに対応する単語情報の文書情報ｕにおける出現頻度である。
【数１０】
2007193693.tif 000012
また、ステップＳＡ−３において、算出した固有値および固有ベクトル情報に基づいて数式５で定められた固有ベクトルの数から成るオブジェクトを生成してもよい。数式５において、κは対象とする文書情報により実験的に定められるパラメータであり、ｎwは１以上の整数であってオブジェクトの次元数を表し、κは不等式“０＜κ≦１”を満たす実数である。λjwは、概念ｗのオブジェクトの第ｊ軸に対応する固有値情報であり、ｊは１からＮの値をとる整数である。
【数１１】
2007193693.tif 000013
【００７５】
ついで、類似度算出部１０２ｈで、ステップＳＡ−３で生成した各オブジェクトに対応する固有ベクトル情報に基づいて、オブジェクト間の類似度を算出し、算出した類似度を類似度ファイル１０６ｉの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ−４）。具体的には、オブジェクト間の全ての組み合わせの類似度を算出する。ここで、ステップＳＡ−４において、生成したオブジェクトの固有ベクトル情報に基づいて、数式６で定義されるオブジェクト間の類似度を算出してもよい。これにより、数式６で定義される類似度の尺度でオブジェクト間の相対関係が定量化される。数式６において、Ｌw(A,B)はオブジェクトｗ（Ａ）とオブジェクトｗ（Ｂ）との間の類似度である。λmaxw(A,B)は数式８に示す行列成分をもつ数式７の行列Ｘの固有値問題を解いて得られる最大固有値である。数式８において、φiw(A)、φiw(B)はそれぞれ、オブジェクトｗ（Ａ）、オブジェクトｗ（Ｂ）の固有ベクトル情報であり、ｎw(B)は、オブジェクトｗ（Ｂ）の次元数である。
【数１２】
2007193693.tif 000014
【数１３】
2007193693.tif 000015
【数１４】
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【００７６】
ついで、座標情報集合取得部１０２ｉで、ステップＳＡ−４で算出した類似度に基づいて、主概念を共有する複数の概念において各々の概念に対応するオブジェクトの座標情報の集合（主概念座標情報集合）を取得すると共に、比較概念を共有する複数の概念において各々の概念に対応するオブジェクトの座標情報の集合（比較概念座標情報集合）を複数取得し、取得した主概念座標情報集合および複数の比較概念座標情報集合を座標情報集合ファイル１０６ｊの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ−５）。具体的には、ステップＳＡ−４で算出した類似度に対し多次元尺度法（例えば「Ｋｒｕｓｋａｌ，ＪＢ．，  ａｎｄ  Ｗｉｓｈ，Ｍ．，  “Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  ｓｃａｌｉｎｇ”，  Ｓａｇｅ  ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ，  １９７８」参照）を用いて、主概念座標情報集合および複数の比較概念座標情報集合を取得する。
【００７７】
ついで、分布特徴量算出部１０２ｊで、ステップＳＡ−５で取得した主属性座標情報集合および複数の比較属性座標情報集合に基づいて、当該主概念座標情報集合における座標情報の分布を特徴付ける主概念分布特徴量を算出すると共に、当該比較概念座標情報集合における座標情報の分布を特徴付ける比較概念分布特徴量を個々に算出し、算出した主概念分布特徴量および複数の比較概念分布特徴量を分布特徴量ファイル１０６ｋの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ−６）。主概念分布特徴量および比較概念分布特徴量は、具体的には、主概念座標情報集合における座標情報の分布や比較概念座標情報集合における座標情報の分布を例えば多次元正規分布と見做したときの分布パラメータ（平均や分散）でもよい。
【００７８】
ついで、分布検定部１０２ｍで、ステップＳＡ−６で算出した主概念分布特徴量および／または複数の比較概念分布特徴量に対し所定の検定手法（例えばＡＩＣやＭＤＬなどの情報量基準）を用いて、主概念座標情報集合における座標情報の分布および／または各々の比較概念座標情報集合における座標情報の分布を検定する（ステップＳＡ−７）。
【００７９】
ついで、ステップＳＡ−７での検定結果が所定の基準を満たしていなかった場合（ステップＳＡ−８：Ｎｏ）、座標情報集合分類部１０２ｋで、ステップＳＡ−５で取得した主概念座標情報集合および／または複数の比較概念座標情報集合に対し所定のクラスタリング手法（例えばＫ平均法や自己組織化写像法など）を用いて、主概念座標情報集合および／または複数の比較概念座標情報集合を分類する、またはステップＳＡ−５で取得した主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合を出力装置１１４に表示し、表示した主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合に対し所望の範囲を指定させることで、主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合を分類する（ステップＳＡ−９）。そして、制御部１０２で、ステップＳＡ−９で主概念座標情報集合を分類した結果生成された各々の座標情報集合に対しステップＳＡ−６を再度実行すると共に、ステップＳＡ−９で複数の比較概念座標情報集合を個々に分類した結果生成された各々の座標情報集合に対しステップＳＡ−６を再度実行する。
【００８０】
つぎに、分布重なり度算出部１０２ｎで、ステップＳＡ−６で算出した主概念分布特徴量および複数の比較概念分布特徴量に基づいて、主概念座標情報集合における座標情報の分布と各々の比較概念座標情報集合における座標情報の分布との重なり度合いを表す分布重なり度を個々に算出し、算出した複数の分布重なり度を分布重なり度ファイル１０６ｍの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ−１０）。ここで、分布重なり度は、２つのクラスの分類問題（例えば「Ｄｕｄａ，ＲＯ．  ＆  Ｈａｒｔ，ＰＥ．，  “Ｐａｔｔｅｒｎ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｓｃｅｎｅａｎａｌｙｓｉｓ．”，  Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，  １９７３」参照）と捉えたときのクラス間の識別エラーで計ってもよい。具体的には、分布重なり度は、２次元平面上の点を２次元正規分布に従う確率変数とみた時に数式１に示す識別関数（ｔｈｅ  ｑｕａｄｒａｔｉｃ  ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を通して算出した、生起確率が等しいクラスＣ1とＣ2における識別エラーＲd（０≦Ｒd≦０．５）でもよい。すなわち、分布重なり度は、クラスのペアに応じたサンプル（座標情報）により求められた平均μ1および分散Σ1ならびに平均μ2および分散Σ2に基づいて算出した識別エラーＲdでもよい。数式１において、ｘは２次元のベクトルであり、μは２次元の平均ベクトルであり、Σは２×２の共分散行列であり、（ｘ−μ）tは（ｘ−μ）の転置行列であり、Σ-1はΣの逆行列であり、|Σ|はΣの行列式である。
【数１５】
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【００８１】
つぎに、概念序列部１０２ｐで、ステップＳＡ−１０で算出した複数の分布重なり度に基づいて、複数の比較概念を例えば降順に序列し、その序列結果を序列結果ファイル１０６ｎの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ−１１）。これにより、複数の比較概念の中から、主概念に関連するものを抽出することができる。
【００８２】
これにて、メイン処理に関する説明を終了する。
【００８３】
（４．本実施の形態のまとめ及び他の実施の形態）
以上、説明したように、関連概念抽出装置１００は、文書情報を取得し、記憶した各単語情報に基づいて文書ベクトル情報を作成し、作成した文書ベクトル情報に基づいて定義された自己相関行列のＫＬ展開から固有ベクトル情報を算出することでオブジェクトを生成し、生成した各オブジェクトに対応する固有ベクトル情報に基づいてオブジェクト間の類似度を算出し、算出した類似度に基づいて主概念座標情報集合および複数の比較概念座標情報集合を取得し、取得した主属性座標情報集合および複数の比較属性座標情報集合に基づいて主概念分布特徴量および複数の比較概念分布特徴量を算出し、算出した主概念分布特徴量および複数の比較概念分布特徴量に基づいて複数の分布重なり度を算出し、算出した複数の分布重なり度に基づいて複数の比較概念を序列する。これにより、複合する様々な知識を網羅的に統合して、全体を俯瞰した包括的な理解に基づいて、或る概念に関連する概念を抽出することができる。
【００８４】
また、関連概念抽出装置１００は、ステップＳＡ−６で算出した主概念分布特徴量および／または比較概念分布特徴量に対し所定の検定手法（例えばＡＩＣやＭＤＬなどの情報量基準）を用いて、主概念座標情報集合における座標情報の分布および／または比較概念座標情報集合における座標情報の分布を検定する。そして、関連概念抽出装置１００は、検定結果に応じて、ステップＳＡ−５で主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合に対し所定のクラスタリング手法（例えばＫ平均法や自己組織化写像法など）を用いて、主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合を分類する、または検定結果に応じて、ステップＳＡ−５で主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合を表示し、表示した主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合に対し所望の範囲を指定させることで、主概念座標情報集合および／または比較概念座標情報集合を分類する。これにより、主概念座標情報集合や比較概念座標情報集合における座標情報の分布において複数の領域（座標情報のかたまり）が形成されている場合に、検定結果に応じて、主概念座標情報集合や比較概念座標情報集合から、関係性の高い座標情報からなる座標情報集合を、既知の技術を用いて又はインタラクティブに容易に生成することができる。つまり、主概念を共有する概念や比較概念を共有する概念の中に独立性の高い概念が含まれている場合に、検定結果に応じて、主概念や共有概念から、当該独立性の高い概念ごとに主概念や比較概念を、既知の技術を用いて又はインタラクティブに容易に細分化することができる。
【００８５】
また、関連概念抽出装置１００によれば、従来技術により予め定量化されたオブジェクト群を２次元布置し、予め定められた属性を共有するオブジェクト群について属性毎の２次元上の正規分布からそれぞれの分布パラメータを算出すると共に、注目すべき属性を共有するオブジェクト群についても２次元上の正規分布からそれぞれの分布パラメータを算出することができる。そして、関連概念抽出装置１００によれば、注目すべき属性を共有するオブジェクト群の分布パラメータと予め定められた属性を共有するオブジェクト群の分布パラメータとの全ての対について識別エラーＲdを算出し、算出した識別エラーＲdを例えば降順に序列することができる。この結果、識別エラーＲdの値が大きいほど分布の重なりが大きく、よって互いの概念の関係が近いことを知識として取得することができる。
【００８６】
ここで、例えば心筋梗塞や脳卒中の動脈硬化性疾患は多因子疾患で複雑であり、疾患像の把握は困難である。そこで、関連概念抽出装置１００を用いれば、遺伝子オントロジーを通して、疾患と行動様式との関わりについて客観的な理解が実現される。特に、この関わりにおいて、摂食に伴う代謝、細菌や異物に対する防御反応といった危険因子に関する文脈を対話的に抽出することができる。その結果、新しい薬剤や治療法の開発が効率化でき、当該開発に要するコストを効果的に削減することができる。なお、関連概念抽出装置１００は、疾患以外にも、例えば脂質運搬のような生物学的現象にも適用可能である。
【００８７】
また、関連概念抽出装置１００によれば、遺伝子に関して記述された文書中の語の出現パターンの学習からオブジェクトを生成し、生成したオブジェクト間の類似度を算出し、算出した類似度を基に各オブジェクトに対応する座標情報を取得し、取得した座標情報を基にオブジェクト群を例えば２次元平面上に布置することができる。そして、関連概念抽出装置１００によれば、２次元平面上に布置した例えば或る臓器に関連する遺伝子群について正規分布モデルで予め臓器毎に分布を記述した上で、注目する疾患関連遺伝子群による２次元上の分布との（２クラス間の分類誤りで算出される）類似尺度で例えば降順に序列することができる。この結果、序列した上位から、疾患に関わる臓器について知識獲得することができる。なお、関連概念抽出装置１００では、２次元平面上の位置が医学生物学的概念に対応する（例えば特開２００４−２９５６０６号公報参照）ことを活用している。
【００８８】
また、関連概念抽出装置１００によれば、例えば企業や遺伝子といった概念を単位として当該概念をオブジェクトとして扱い、例えば財務データや遺伝子発現データの特性をオブジェクト毎に学習することを通してオブジェクト間の類似性を定量化し、定量化した類似性を基にオブジェクト群を２次元布置し、予め定められた例えば業種や生化学的作用といった属性を共有するオブジェクト群の２次元布置および注目する属性を共有するオブジェクト群の２次元布置から空間的に距離の近い属性を識別エラーＲdで示すことができる。この結果、空間的距離の近い属性により所望の知識獲得を達成することができる。
【００８９】
また、関連概念抽出装置１００を用いて、例えば、検討対象とする企業群を財務データなどを用いて例えば２次元平面上に視覚化し、注目する企業群に共通する事業特性などを把握することを通して、関連概念抽出装置１００を企業の経営判断に活用することが可能である。
【００９０】
また、これまで本実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態以外にも、特許請求の範囲の書類に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。例えば、関連概念抽出装置１００は、関連概念抽出装置１００とは別筐体で構成されるクライアント端末からの要求に応じて処理を行い、その処理結果を当該クライアント端末に返却するように構成してもよい。また、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００９１】
また、関連概念抽出装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、関連概念抽出装置１００の各部または各装置が備える処理機能、特に制御部１０２にて行なわれる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）および当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現することができ、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現することも可能である。なお、プログラムは、後述する記録媒体に記録されており、必要に応じて関連概念抽出装置１００に機械的に読み取られる。すなわち、ＲＯＭまたはＨＤなどの記憶部１０６などには、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭ等にロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部１０２を構成する。また、このコンピュータプログラムは、関連概念抽出装置１００に対して任意のネットワーク３００を介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記録されてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
【００９２】
また、本発明にかかるプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等の任意の「可搬用の物理媒体」や、各種コンピュータシステムに内蔵されるＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤ等の任意の「固定用の物理媒体」、あるいは、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットに代表されるネットワークを介してプログラムを送信する場合の通信回線や搬送波のように、短期にプログラムを保持する「通信媒体」を含むものとする。また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施の形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。
【００９３】
記憶部１０６に格納される各種のファイル等（文書情報ファイル１０６ａ〜序列結果ファイル１０６ｎ）は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラムやテーブルやファイルやデータベースやウェブページ用ファイル等を格納する。
【００９４】
また、関連概念抽出装置１００は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理端末等の情報処理装置にプリンタやモニタやイメージスキャナ等の周辺装置を接続し、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。
【００９５】
さらに、関連概念抽出装置１００の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷等に応じた任意の単位で、機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、各データベースを独立したデータベース装置として独立に構成してもよく、また、処理の一部をＣＧＩ（Ｃｏｍｍｏｎ  Ｇａｔｅｗａｙ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を用いて実現してもよい。
【００９６】
また、ネットワーク３００は、関連概念抽出装置１００と外部システム２００とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネットや、イントラネットや、ＬＡＮ（有線／無線の双方を含む）や、ＶＡＮや、パソコン通信網や、公衆電話網（アナログ／デジタルの双方を含む）や、専用回線網（アナログ／デジタルの双方を含む）や、ＣＡＴＶ網や、ＩＭＴ２０００方式、ＧＳＭ方式またはＰＤＣ／ＰＤＣ−Ｐ方式等の携帯回線交換網／携帯パケット交換網や、無線呼出網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ等の局所無線網や、ＰＨＳ網や、ＣＳ、ＢＳまたはＩＳＤＢ等の衛星通信網等のうちいずれかを含んでもよい。すなわち、本システムは、有線・無線を問わず任意のネットワークを介して、各種データを送受信することができる。
【実施例】
【００９７】
つぎに、上述した実施の形態にかかる関連概念抽出装置１００を用いた実施例について、図４から図１９を参照して詳細に説明する。
【００９８】
（１．要約）
ここでは、遺伝子に関する論文データベースＭＥＤＬＩＮＥの要約を用いた遺伝子の２次元マッピングと、当該マッピングの視覚表現による医学生物学的概念間の関わりを定量的に分析する。３，０００を超えるヒト遺伝子を対象に、その２次元布置により全体俯瞰して機能に関して構造化された視覚化を、本発明者が提案する方法ＣＳＡによる機械学習で初めて実現した。これにより、数多くの医学生物学的概念について、その２次元平面上の領域との対応を通して、グローバルな視点からの包括的解釈を可能にした。Ｇｅｎｅ  Ｏｎｔｏｌｏｇｙなどで定義される医学生物学的概念において、それにアノテートされる遺伝子群の２次元平面上の分布に着目し、分布に対する正規分布のモデルによる近似的記述を通して分布間の重なりを算出することで、医学生物学的概念間の相対関係の定量化を可能にした。多因子疾患に関わる医学生物学的概念は、視覚化に基づく対話的手法の下でその疾患関連遺伝子群を１つの医学生物学的概念とみることにより、計算機処理で導出された。本実施例では、心筋梗塞や脳卒中の属す血管系疾患を疾患例にした分析で、行動様式との関わりが裏付けされる概念が抽出された他、摂食に伴う代謝と細菌や異物に対する防御反応という２つの危険因子に基づく文脈に関する概念が抽出されたという結果が得られ、病態理解のための仮説が体系的に得られることを実験的に示した。
【００９９】
（２．序説）
これまで、ゲノム科学は、数々の遺伝子の知見から帰納的に生物学的概念化がなされて発展してきた。遺伝子に関する様々且つ膨大な医学生物学的知見がデータベース化され（例えば「Ｇａｌｐｅｒｉｎ，ＭＹ．，  “Ｔｈｅ  ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  ｂｉｏｌｏｇｙ  ｄａｔａｂａｓｅ  ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ：２００５  ｕｐｄａｔｅ．”，  Ｎｕｃｌｅｉｃ．  Ａｃｉｄｓ  Ｒｅｓ．，  ３３，  Ｄ５−Ｄ２４，  ２００５」参照）、多くの文書・文献がテキスト形式で利用可能になっている（例えば論文データベースＰｕｂＭｅｄ）。今後は、蓄積された知見を基に演繹的アプローチに基づいて統合的に全体俯瞰する眺望（ｌａｎｄｓｃａｐｅ）が必要となり、疾患をはじめとする生命現象のメカニズム解明に向けて新たなステージを迎えていると考えられる。
【０１００】
本発明者が提案する方法ＣＳＡは、オブジェクト間の関わりの程度を定量化する方法である。ＣＳＡにおいて、遺伝子オブジェクトは、ＭＥＤＬＩＮＥの要約中の単語の出現パターンを用いた機械学習により生成され、遺伝子オブジェクト間の関わりの程度は、これらパターンのマッチングにより定量化される。換言すると、オブジェクトは、本実施例における遺伝子オブジェクトを指し、文書中の語の出現パターンを部分空間の形で統計的に学習することで生成され、オブジェクト間の関わりは、語の出現パターンのマッチングで定量化される。遺伝子という概念を遺伝子オブジェクトとして扱うことで、ＣＳＡは、２次元マッピングにつながる遺伝子間の類似性に関する統合的・定量的な表現を提供する。      
【０１０１】
遺伝子オブジェクトは、遺伝子に対応する文書を用い、単語の出現パターンを統計的に学習することにより生成される。遺伝子オブジェクトは、様々な医学生物学的な単語の出現パターンを学習することにより、遺伝子の様々な側面を表す。部分空間は、カテゴリーに属すパターン変動を記述する（例えば「Ｏｊａ，Ｅ．，  “Ｓｕｂｓｐａｃｅ  ｍｅｔｈｏｄｓ  ｏｆ  ｐａｔｔｅｒｎ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．”，  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｓｔｕｄｉｅｓ  Ｐｒｅｓｓ  Ｌｔｄ，  Ｅｎｇｌａｎｄ，  １９８３」参照）。カテゴリーの類似性の程度は、パターン認識の分野では、２つの部分空間により形成される角度で定義される（例えば「Ｙａｍａｇｕｃｈｉ，Ｏ．，  Ｆｕｋｕｉ，Ｋ．  ＆  Ｍａｅｄａ，Ｋ．，  “Ｆａｃｅ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｔｅｍｐｏｒａｌ  ｉｍａｇｅ  ｓｅｑｕｅｎｃｅ．”，  Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｔｈｉｒｄ  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｆａｃｅ  ａｎｄ  Ｇｅｓｔｕｒｅ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，  Ｎａｒａ，  Ｊａｐａｎ，  １０，  ｐｐ．３１８−３２３，  １９９８」参照）。遺伝子オブジェクト間の類似性には単語の出現パターンの類似性が反映されると考えることができるので、オブジェクト間の類似性は、これら出現パターンのマッチングにより定量化される。
【０１０２】
２次元平面上に遺伝子群の関係を構造化するための２次元遺伝子マッピングは、遺伝子オブジェクトの全セットの類似性に対しＭＤＳ（ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  ｓｃａｌｉｎｇ：例えば「Ｋｒｕｓｋａｌ，ＪＢ．  ＆  Ｗｉｓｈ，Ｍ．，  “Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  ｓｃａｌｉｎｇ．”，  Ｓａｇｅ  ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ，  Ｂｅｖｅｒｌｙ  Ｈｉｌｌｓ，  Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ，  １９７８」参照）を適用することで得られる。ＭＤＳは、類似性が高い遺伝子同士は互いに近くにマッピングされ、類似性が低い遺伝子同士は互いに遠くにマッピングされるような空間表現を提示する。２次元上にマッピングされた点は、遺伝子間の類似性に関する全体構造を反映する。
【０１０３】
これまでに、代表的な多因子疾患である４疾患（メタボリックシンドロームを構成する肥満・糖尿病・高脂血症・高血圧）に関わる１８２個の遺伝子を疾患ごとにクラスタ構造をもって２次元上に布置した。これにより、遺伝子の医学生物学的意味に関する洞察が獲得可能であること、メタボリックシンドロームに関連する遺伝子が調査可能であることを示した（例えば「Ｍａｔｓｕｎａｇａ，Ｔ．  ＆  Ｍｕｒａｍａｔｓｕ，Ｍ．，  “Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ−ｂａｓｅｄ  ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  ｓｅａｒｃｈ  ｆｏｒ  ｇｅｎｅｓ  ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ  ｗｉｔｈ  ｔｈｅ  ｍｅｔａｂｏｌｉｃ  ｓｙｎｄｒｏｍｅ．”，  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，  ２１，  ｐｐ．３１４６−３１５４，  ２００５」参照）。
【０１０４】
本実施例では、アノテーションを共有する遺伝子群から形成される２次元上の分布により医学生物学的概念を扱い、それらの分布間で定義される重なり度合いを基に、注目する概念に関連する概念を抽出した。ここに、大規模な遺伝子マッピングを可能にするＣＳＡによる２次元平面における視覚化の下で、医学生物学的概念を対象に、空間統計学（例えば「Ｃｒｅｓｓｉｅ，Ｎ．，  “Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ  ｆｏｒ  ｓｐａｔｉａｌ  ｄａｔａ（ｒｅｖｉｓｅｄ  ｅｄｉｔｉｏｎ）．”，  Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，  １９９３」参照）的枠組みを通して、Ｇｅｎｅ  Ｏｎｔｏｌｏｇｙ（ＧＯ：例えば「Ａｓｈｂｕｒｎｅｒ，Ｍ．  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｇｅｎｅ  ｏｎｔｏｌｏｇｙ：  ｔｏｏｌ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｕｎｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｂｉｏｌｏｇｙ．”，  Ｎａｔ．  Ｇｅｎｅｔ．，  ２５，  ｐｐ．２５−２９，  ２０００」参照）などにより定義される概念間の関係性の定量化が果たされた。
【０１０５】
遺伝子間の関連性に関する先行研究は、文献中における遺伝子名の共起頻度に基づくヒト遺伝子間の関連性を見るためのデータベースを含んでいる（例えば「Ｊｅｎｓｓｅｎ，ＴＫ．，  Ｌａｅｇｒｅｉｄ，Ａ．，  Ｋｏｍｏｒｏｗｓｋｉ，Ｊ．  ＆  Ｈｏｖｉｇ，Ｅ．，  “Ａ  ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｏｆ  ｈｕｍａｎ  ｇｅｎｅｓ  ｆｏｒ  ｈｉｇｈ−ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｇｅｎｅ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ．”，  Ｎａｔ．  Ｇｅｎｅｔ．，  ２８，  ｐｐ．２１−２８，  ２００１」参照）。しかし、先行研究では、遺伝子間の様々な関連性を表すことについて限界があるので、医学生物学的概念の解釈に容易に適用することはできない。
【０１０６】
生活習慣病に多く見られる多因子疾患に対して関連遺伝子の同定が進められているが（例えば「Ｈｉｒｓｃｈｈｏｒｎ，ＪＮ．  ＆  Ｄａｌｙ，ＭＪ．，  “Ｇｅｎｏｍｅ−ｗｉｄｅ  ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  ｓｔｕｄｉｅｓ  ｆｏｒ  ｃｏｍｍｏｎ  ｄｉｓｅａｓｅｓ  ａｎｄ  ｃｏｍｐｌｅｘ  ｔｒａｉｔｓ．”，  Ｎａｔ．  Ｒｅｖ．  Ｇｅｎｅｔ．，  ６，  ｐｐ．９５−１０８，  ２００５」参照）、本実施例では、その遺伝子群から導かれる医学生物学的概念を統一的見地から俯瞰し、複合する危険因子について包括的な概念化の実現をねらいとしている。関連概念抽出装置１００は、疾患の関連概念を計算機処理により包括的に自動抽出する点で特徴がある。
【０１０７】
血管系疾患は、長期間で動脈硬化を伴い、心筋梗塞（例えば「Ｙｕｓｕｆ，Ｓ．  ｅｔａｌ．，  “Ｅｆｆｅｃｔ  ｏｆ  ｐｏｔｅｎｔｉａｌｌｙ  ｍｏｄｉｆｉａｂｌｅ  ｒｉｓｋ  ｆａｃｔｏｒｓ  ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ  ｗｉｔｈ  ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ  ｉｎｆｒａｃｔｉｏｎ  ｉｎ  ５２  ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ（ｔｈｅ  ＩＮＴＥＲＨＥＡＲＴ  ｓｔｕｄｙ）：  ｃａｓｅ−ｃｏｎｔｒｏｌ  ｓｔｕｄｙ．”，  Ｌａｎｃｅｔ，  ３６４，  ｐｐ．９３７−９５２，  ２００４」参照）や脳卒中のリスクを含む致命的血管イベントを引き起こすので、社会的な注意を引きつけていた。近年、腹部肥満、脂質代謝異常、耐糖能異常、高血圧を併せもった病態と定義されるメタボリックシンドローム（例えば「Ｎａｔｉｏｎａｌ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ  ｅｄｕｃａｔｉｏｎ  ｐｒｏｇｒａｍ．，  “Ｅｘｅｃｕｔｉｖｅ  ｓｕｍｍａｒｙ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｔｈｉｒｄ  Ｒｅｐｏｒｔ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ  Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｇｒａｍ（ＮＣＥＰ）  ｅｘｐｅｒｔ  ｐａｎｅｌ  ｏｎ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，  ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ，  ａｎｄ  ｔｒｅａｔｍｅｎｔ  ｏｆ  ｈｉｇｈ  ｂｌｏｏｄ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ  ｉｎ  ａｄｕｌｔｓ（Ａｄｕｌｔ  Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ  Ｐａｎｅｌ  ＩＩＩ）．”，  ＪＡＭＡ，  ２８５，  ｐｐ．２４８６−２４９７，  ２００１」参照）が注目され、それらが相乗的に動脈硬化発症・進展に繋がることがいわれている。
【０１０８】
動脈硬化の成因に関しては、血管の内壁にある内皮細胞の損傷とした“ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｔｏ  ｉｎｊｕｒｙ”仮説（例えば「Ｒｏｓｓ，Ｒ．  ＆  Ｇｌｏｍｓｅｔ，ＪＡ．，  “Ａｔｈｅｒｏｓｃｌｅｒｏｓｉｓ  ａｎｄ  ｔｈｅ  ａｒｔｅｒｉａｌ  ｓｍｏｏｔｈ  ｍｕｓｃｌｅ  ｃｅｌｌ：  ｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｍｏｏｔｈ  ｍｕｓｃｌｅ  ｉｓ  ａ  ｋｅｙ  ｅｖｅｎｔ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｇｅｎｅｓｉｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｌｅｓｉｏｎｓ  ｏｆ  ａｔｈｅｒｏｓｃｌｅｒｏｓｉｓ．”，  Ｓｃｉｅｎｃｅ，  １８０，  ｐｐ．１３３２−１３３９，  １９７３」参照）が提唱されている。この仮説によると、数多くのサイトカインや血液凝固エレメントや増殖因子を介した血管壁細胞と血液細胞との相互作用が、動脈硬化の発症・進展に関与していることが示されてきている。“ｔｈｅ  ｌｏｗ  ｄｅｎｓｉｔｙ  ｌｉｐｏｐｒｏｔｅｉｎ（ＬＤＬ）  ｏｘｉｄａｔｉｏｎ”仮説（例えば「Ｓｔｅｉｎｂｅｒｇ，Ｄ．，  Ｐａｒｔｈａｓａｒａｔｈｙ，Ｓ．，  Ｃａｒｅｗ，ＴＥ．，  Ｋｈｏｏ，ＪＣ．  ＆  Ｗｉｔｚｔｕｍ，ＪＬ．，  “Ｂｅｙｏｎｄ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ．  Ｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ  ｏｆ  ｌｏｗ−ｄｅｎｓｉｔｙ  ｌｉｐｏｐｒｏｔｅｉｎ  ｔｈａｔ  ｉｎｃｒｅａｓｅ  ｉｔｓ  ａｔｈｅｒｏｇｅｎｉｃｉｔｙ．”，  Ｎ．  Ｅｎｇｌ．  Ｊ．  Ｍｅｄ．，  ３２０，  ｐｐ．９１５−９２４，  １９８９」参照）によると、血中のＬＤＬが内皮下に侵入して酸化ストレスによる変性を受けて生成される酸化変性を受けた血漿ＬＤＬが、マクロファージの細胞表面のスカベンジャー受容体を通して取り込まれ、そのマクロファージは膨れあがって泡沫（ｆｏａｍ）化する。マクロファージへのコレステロールの蓄積は内皮細胞に接着した単球由来から始まる。
【０１０９】
なお、現在では、動脈硬化は、変性ＬＤＬコレステロールのような炎症惹起因子に対して血管の内皮細胞が反応して起こる慢性炎症性疾患といわれている（例えば「Ｌｉｂｂｙ，Ｐ．，  “Ｉｎｆｌａｍｍａｔｉｏｎ  ｉｎ  ａｔｈｅｒｏｓｃｌｅｒｏｓｉｓ．”，  Ｎａｔｕｒｅ，  ４２０，  ｐｐ．８６８−８７４，  ２００２」参照）。また、血管系疾患に免疫メカニズムとの関連が知られ（例えば「Ｖｉｒｅｌｌａ，Ｇ．  ＆  Ｌｏｐｅｓ−Ｖｉｒｅｌｌａ，ＭＦ．，  “Ｈｕｍｏｒａｌ  ｉｍｍｕｎｉｔｙ  ａｎｄ  ａｔｈｅｒｏｓｃｌｅｒｏｓｉｓ．”，  Ｎａｔ．  Ｍｅｄ．，  ９，  ｐｐ．２４３−２４４，  ２００３」参照）、歯周病は脳卒中のリスクを増加するとの報告がある（例えば「Ｊｏｓｈｉｐｕｒａ，ＫＪ．，  Ｈｕｎｇ．ＨＣ．，  Ｒｉｍｍ，ＥＢ．，  Ｗｉｌｌｅｔｔ，ＷＣ．  ＆  Ａｓｃｈｅｒｉｏ，Ａ．，  “Ｐｅｒｉｄｏｎｔａｌ  ｄｉｓｅａｓｅ，  ｔｏｏｔｈ  ｌｏｓｓ，  ａｎｄ  ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ  ｏｆ  ｉｓｃｈｅｍｉｃ  ｓｔｒｏｋｅ．”，  Ｓｔｒｏｋｅ，  ３４，  ｐｐ．４７−５２，  ２００３」参照）。クラミジア感染症などの病原微生物による感染が炎症の原因となり、心臓血管系疾患の危険因子であるとされている（例えば「Ｓａｉｋｋｕ，Ｐ．  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｓｅｒｏｌｏｇｉｃａｌ  ｅｖｉｄｅｎｃｅ  ｏｆ  ａｎ  ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  ｎｏｖｅｌ  Ｃｈｌａｍｙｄｉａ，  ＴＷＡＲ，  ｗｉｔｈ  ｃｈｒｏｎｉｃ  ｃｏｒｏｎａｒｙ  ｈｅａｒｔ  ｄｉｓｅａｓｅ  ａｎｄ  ａｃｕｔｅ  ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ  ｉｎｆｒａｃｔｉｏｎ．”，  Ｌａｎｃｅｔ，  ２，  ｐｐ．９８３−９８６，  １９８８」参照）。
【０１１０】
ＣＳＡによる遺伝子マッピングは、ＧＯで定義されるような医学生物学的概念間の関連性を概観することを可能にする。そして、本実施例では、血管系疾患を多因子疾患の例に取り上げ、疾患関連遺伝子群を１つの医学生物学的概念とみることで、血管系疾患と関わる概念が抽出され、この結果が危険因子に関わる病態理解に繋がることを示す。
【０１１１】
（３．本実施例で用いるデータ）
本実施例では、ヒトの遺伝病に関するデータベースとしてよく知られるＯＭＩＭ（Ｏｎｌｉｎｅ  Ｍｅｎｄｅｌｉａｎ  Ｉｎｈｅｒｉｔａｎｃｅ  ｉｎ  Ｍａｎ；例えば「Ｈａｍｏｓｈ，Ａ．，  Ｓｃｏｔｔ，ＡＦ．，  Ａｍｂｅｒｇｅｒ，Ｊ．，  Ｖａｌｌｅ，Ｄ．  ＆  ＭｃＫｕｓｉｃｋ，ＶＡ．，  “Ｏｎｌｉｎｅ  Ｍｅｎｄｅｌｉａｎ  Ｉｎｈｅｒｉｔａｎｃｅ  ｉｎ  Ｍａｎ（ＯＭＩＭ）．”，  Ｈｕｍ．  Ｍｕｔａｔ．，  １５，  ｐｐ．５７−６１，  ２０００」参照）を用いた。ＯＭＩＭでは疾患や遺伝子の単位で番号が付与され、ＰｕｂＭｅｄ（例えば「Ｗｈｅｅｌｅｒ，ＤＬ．  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｄａｔａｂａｓｅ  ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｅｎｔｅｒ  ｆｏｒ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．”，  Ｎｕｃｌｅｉｃ．  Ａｃｉｄｓ  Ｒｅｓ．，  ３１，  ｐｐ．２８−３３，  ２００３」参照）へリンクされた論文の引用と共に当該疾患や遺伝子について記述されたページからなっている。遺伝子はその引用の論文を通して知られることから、ＭＥＤＬＩＮＥの各論文の要約を文書として扱って遺伝子オブジェクトを生成した。
【０１１２】
本実施例では、上述したリンクからの全７７，６３８件（２００１年１２月時点）を学習文書集合にし、文書のベクトル表現のための単語セットにはライフサイエンス分野でよく用いられる４，７８９語を用いた。本実施例の４，７８９語は、分子生物学をはじめ、病理学、生化学、遺伝学等において分野横断的に用いられる観点から収集した約６，０００語に対し、ＰｕｂＭｅｄの７７，６３８件に含まれる語を基準として得た。ここで、図４に学習文書集合における頻度の上位２５の語の例を示す。なお、各語の頻度は、論文のタイトル部で１０、アブストラクト部で５の重みで計算されている。図４には、各語の最大７７，６３８件のうちの出現件数と、これにより算出されるＩＤＦ値もあわせて示している。また、図５には、ＰｕｂＭｅｄのＩＤが８６６１０１９の論文（論文タイトル“Ｇｅｎｏｍｉｃ  ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｈｕｍａｎ  ＳＣＮ５Ａ  ｇｅｎｅ  ｅｎｃｏｄｉｎｇ  ｔｈｅ  ｃａｒｄｉａｃ  ｓｏｄｉｕｍ  ｃｈａｎｎｅｌ”）を用いた語の抽出例を示す。なお、図５において、頻度の欄の２つの数字は、左がタイトル中の頻度、右がアブストラクト中の頻度である。図５に示すように、“ａｃｔｉｏｎ  ｐｏｔｅｎｔｉａｌ”のように複数単語による語が抽出される他、“ＰＣＲ”のような略語や単数および複数の語形変化についても考慮されたものとなっている。学習文書集合７７，６３８件における抽出語数の平均は１２．７である。そして、予備実験から圧縮次元数（Ｎ'）を３１０（固有値の累積寄与率５０％に相当）、パラメータ“κ”を０．８６に定めた。
【０１１３】
ＯＭＩＭに含まれる遺伝子（２００１年１２月時点）にてＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴ（例えば「Ｂａｉｒｏｃｈ，Ａ．  ＆  Ａｐｗｅｉｌｅｒ，Ｒ．，  “Ｔｈｅ  ＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ｄａｔａｂａｓｅ：  ｉｔｓ  ｒｅｌｅｖａｎｃｅ  ｔｏ  ｈｕｍａｎ  ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  ｍｅｄｉｃａｌ  ｒｅｓｅａｒｃｈ．”，  Ｊ．  Ｍｏｌ．  Ｍｅｄ．，  ７５，  ｐｐ．３１２−３１６，  １９９７」参照）との対応のとれる遺伝子のうち、“引用のＭＥＤＬＩＮＥ論文なし”、“遺伝子座の記載なし”または“他のＯＭＩＭのページとのリンク無し”を除いたものを分析対象とした。対象にした３，１３３個のアノテーションされたヒトの遺伝子群は、心筋梗塞（例えば「Ｙａｍａｄａ，Ｙ．  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｒｉｓｋ  ｏｆ  ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ  ｉｎｆａｒｃｔｉｏｎ  ｆｒｏｍ  ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍｓ  ｉｎ  ｃａｎｄｉｄａｔｅ  ｇｅｎｅｓ．”，  Ｎ．  Ｅｎｇｌ．  Ｊ．  Ｍｅｄ．，  ３４７，  ｐｐ．１９１６−１９２３，  ２００２」参照）の発症に関連する候補遺伝子群と脳卒中（例えば「Ｚｅｅ，ＲＹ．  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｐ−ｓｅｌｅｃｔｉｎ  ａｎｄ  ｉｎｔｅｒｌｅｕｋｉｎ−４  ｇｅｎｅｓ  ａｓ  ｄｅｔｅｒｍｉｎａｎｔｓ  ｏｆ  ｓｔｒｏｋｅ：  ａ  ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ  ｂａｓｅｄ，  ｐｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅ  ｇｅｎｅｔｉｃ  ａｎａｌｙｓｉｓ．”，  Ｈｕｍ．  Ｍｏｌ．  Ｇｅｎｅｔ．，  １３，  ｐｐ．３８９−３９６，  ２００４」参照）に関連する候補遺伝子群とを合わせた計９０遺伝子を基に、文献「Ｍａｔｓｕｎａｇａ，Ｔ．  ＆  Ｍｕｒａｍａｔｓｕ，Ｍ．，  “Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ−ｂａｓｅｄ  ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  ｓｅａｒｃｈ  ｆｏｒ  ｇｅｎｅｓ  ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ  ｗｉｔｈ  ｔｈｅ  ｍｅｔａｂｏｌｉｃ  ｓｙｎｄｒｏｍｅ．”，  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，  ２１，  ｐｐ．３１４６−３１５４，  ２００５」に記載の方法により、その９０遺伝子の分布に関するセントロイドからの距離の昇順の上位から得ている。
【０１１４】
Ｇｅｎｅ  Ｏｎｔｏｌｏｇｙは、遺伝子産物に関する分子機能や生物学的過程、細胞の構成についての特徴を説明するよう設計された語彙である。各遺伝子に対する“ＧＯ  ｖｏｃａｂｕｒａｒｙ  ｔｅｒｍ”のアノテーション（注釈付け）は、キャンサーゲノムアナトミープロジェクト（ｔｈｅ  ｃａｎｃｅｒ  ｇｅｎｏｍｅ  ａｎａｔｏｍｙ  ｐｒｏｊｅｃｔ：例えば「Ｇｒｅｇｏｒｙ，Ｊ．  ＆  Ｓｔｒａｕｓｂｅｒｇ，Ｒ．，  “Ｇｅｎｏｍｅ  ａｎｄ  ｇｅｎｅｔｉｃ  ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ  ｆｒｏｍ  ｔｈｅ  ｃａｎｃｅｒ  ｇｅｎｏｍｅ  ａｎａｔｏｍｙ  ｐｒｏｊｅｃｔ．”，  Ｈｕｍａｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ，  １０，  ｐｐ．６６３−６６７，  ２００１」参照）で製作されたデータベースより得た（２００３年１１月時点）。
【０１１５】
遺伝子ごとの関連臓器は、ＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴ（例えば「Ｂａｉｒｏｃｈ，Ａ．  ＆  Ａｐｗｅｉｌｅｒ，Ｒ．，  “Ｔｈｅ  ＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ｄａｔａｂａｓｅ：  ｉｔｓ  ｒｅｌｅｖａｎｃｅ  ｔｏ  ｈｕｍａｎ  ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  ｍｅｄｉｃａｌ  ｒｅｓｅａｒｃｈ．”，  Ｊ．  Ｍｏｌ．  Ｍｅｄ．，  ７５，  ｐｐ．３１２−３１６，  １９９７」参照）により、各遺伝子の“Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ”のパートの引用文献に付与される“Ｃｏｍｍｅｎｔｓ”の項目で“ＴＩＳＳＵＥ＝”に続いて記される文字列から得た（２００２年１１月時点）。
【０１１６】
（４．結果および考察）
（４−１．アノテーションされた遺伝子群の２次元マッピング）
図６は、アノテーションされた３，１３３個の遺伝子を２次元空間上に布置した図である。図６において、各プロットは遺伝子に対応し、プロット間の接近度合いは各遺伝子に関するＭＥＤＬＩＮＥの要約に含まれる語の出現パターンの類似性に対応している。図６には、遺伝子に対応するプロットが広範囲に分布している様子が描かれている。なお、以下の解析では、“図６において近傍に存在する遺伝子群はその位置に応じた共通する医学生物学的概念を持つと捉える”という考えに基づいており、同じアノテーションを持つ遺伝子群の２次元上の分布を対象にしている。
【０１１７】
図６中の楕円は、ＧＯ（例えば「Ａｓｈｂｕｒｎｅｒ，Ｍ．  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｇｅｎｅ  ｏｎｔｏｌｏｇｙ：ｔｏｏｌ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｕｎｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｂｉｏｌｏｇｙ．”，  Ｎａｔ．  Ｇｅｎｅｔ．，  ２５，  ｐｐ．２５−２９，  ２０００」参照）にて定義されたそれぞれの“ＧＯ  ｖｏｃａｂｕｒａｒｙ  ｔｅｒｍ”のアノテーションを持つ遺伝子群の分布を２次元正規分布モデルで近似して得た分布形状（分布領域）を示している。図６では、“ＧＯ  ｖｏｃａｂｕｒａｒｙ  ｔｅｒｍ”に対応する７つの概念に関して、確率密度が０．１における領域が示されている。具体的には、図６では、“ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｃｅｌｌ  ｃｙｃｌｅ”（ＧＯ：０００００７４）の領域、“ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  ｆａｃｔｏｒ  ａｃｔｉｖｉｔｙ”（ＧＯ：０００３７００）の領域、“Ｇ−ｐｒｏｔｅｉｎ  ｃｏｕｐｌｅｄ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  ａｃｔｉｖｉｔｙ”（ＧＯ：０００４９３０）の領域、“ｃｙｔｏｋｉｎｅ  ａｃｔｉｖｉｔｙ”（ＧＯ：０００５１２５）の領域、“ｅｌｅｃｔｒｏｎ  ｔｒａｎｓｐｏｔｅｒ  ａｃｔｉｖｉｔｙ”（ＧＯ：０００５４８９）の領域、“ｉｍｆｌａｍｍａｔｏｒｙ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ”（ＧＯ：０００６９５４）の領域および“ｍｅｔａｂｏｌｉｓｍ”（ＧＯ：０００５４８９）の領域を、それぞれ異なる色の楕円で示している。ＧＯで定義された概念のそれぞれで、位置と形状に固有の分布を持ち、限定された領域を占めていることがわかる。互いに近接する楕円で描かれた医学生物学的概念は、互いに離れた楕円で描かれた医学生物学的概念に比べ、その関係が密接である。
【０１１８】
ここで、図６におけるサイトカイン活性（ｃｙｔｏｋｉｎｅ  ａｃｔｉｖｉｔｙ、ＧＯ：０００５１２５）を例に、その楕円の描かれ方を図７で示す。図７は、サイトカイン活性のアノテーションを持つ６８個の遺伝子（図７の“ｃ”に対応）を示した図である。図７では、この６８の遺伝子群に対応する領域が、２次元正規分布モデル近似して得た分布形状に基づいて７つの確率密度毎の楕円を通して示されている。図７には、０．０２から０．１４までの確率密度を０．０２毎に示した楕円で、遺伝子群に対応する領域を示している。
【０１１９】
再び図６に戻り、図６に示す２次元上の楕円の重なりの程度から、生物学的な関係を読み取ることができる。具体的には、例えば“ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｃｅｌｌ  ｃｙｃｌｅ”と“ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  ｆａｃｔｏｒ  ａｃｔｉｖｉｔｙ”、並びに“ｅｌｅｃｔｒｏｎ  ｔｒａｎｓｐｏｒｔｅｒ  ａｃｔｉｖｉｔｙ”と“ｍｅｔａｂｏｌｉｓｍ”に楕円の重なりが大きく見られる他、“ｉｎｆｌａｍｍａｔｏｒｙ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ”は“Ｇ−ｃｏｕｐｌｉｎｇ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ”と“ｃｙｔｏｋｉｎｅ  ａｃｔｉｖｉｔｙ”の両方にまたがって重なりを持つ位置にあり、これらは全て生物学的にもっともらしい。図６において、大まかには、図の上および図の下はそれぞれ、“ｅｘｔｒａｃｅｌｌｕｌａｒ  ｓｐａｃｅ”および“ｉｎｔｒａｃｅｌｌｕｌａｒ  ｓｐａｃｅ”に対応し、関わる代表的概念として“ｈｏｒｍｏｎｅ  ａｃｔｉｖｉｔｙ”および“ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ”が挙げられる。また、図６の右および図６の左に対しては、関わる代表的概念として“ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ”および“ｔｒａｎｓｐｏｒｔ”が挙げられる。医学生物学的概念が２次上の相対的位置に正確に反映されているといえる。
【０１２０】
医学生物学的関係の構造に関する全体的な視点から得られる包括的理解が、ＣＳＡから獲得できることがわかった。図６で示されるように、遺伝子毎に帰納的に蓄積された知見を基に大規模に遺伝子群をマッピングすることによる全体俯瞰を通して、人間が扱いきれないほど広範である医学生物学的概念の取扱いが演繹的に可能になることがわかる。
【０１２１】
（４−２．２次元正規分布モデルに基づく概念解析）
異なる２つの分布間の重なりの程度は、２つのクラスからなる分布における分類問題（例えば「Ｄｕｄａ，ＲＯ．  ＆  Ｈａｒｔ，ＰＥ．，  “Ｐａｔｔｅｒｎ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｓｃｅｎｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ．”，  Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，  １９７３」参照）とみたときの“識別誤り”ではかることができる。分布を正規分布モデルの記述により近似してとらえれば、遺伝子群から形成される２次元上の分布から、あらゆる概念間の関係の度合いをハイスループットで得ることが可能になる。ここでは、分布の重なりの程度をＲd（０≦Ｒd≦０．５）と記す。分布の重なりの程度ＲdとＧＯによるアノテーションの重複度合いＲJとの対応関係を、図８に示す。図８には、ＧＯで定義された概念にアノテートされた遺伝子群の分布間で算出されるＲdと、アノテートされた遺伝子の重複度合いＲJ（０≦ＲJ≦１）との対応関係が示され、ＧＯで定義される４６７個の概念間に存在する１０８，８１１個の全ての組合せについてプロットしている。ＧＯによるアノテーションの重複度合いは、ＧＯによりアノテートされた遺伝子群を集合とみたときの遺伝子セットの組合せにおける和集合（ｕｎｉｏｎ）の遺伝子数に対する積集合（ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ）の遺伝子数の割合ではかり、ここではＲJ（０≦ＲJ≦１）と記す。なお、この割合は、“Ｊａｃｃａｒｄ'ｓ  ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ”と呼ばれ、情報探索の評価尺度に用いられる（例えば「Ｋａｕｔｚ，Ｈ．，  Ｓｅｌｍａｎ，Ｂ．  ＆  Ｓｈａｈ，Ｍ．，  Ｔｈｅ  ｈｉｄｄｅｎ  ｗｅｂ．，  ＡＩ  Ｍａｇａｚｉｎｅ，  １８，  ｐｐ．２７−３６，  １９９７」参照）。
【０１２２】
全３，６４５件の“ＧＯ  ｖｏｃａｂｕｒａｒｙ  ｔｅｒｍ”から、頻度の数が６以上である４６７件を解析対象として選んだ。ここに、“ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓ  ｕｎｋｎｏｗｎ”（ＧＯ：００００００４）、“ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ  ｕｎｋｎｏｗｎ”（ＧＯ：０００５５５４）および“ｃｅｌｌｕｌａｒ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ｕｎｋｎｏｗｎ”（ＧＯ：０００８３７２）の３つは未定義な概念であるので、解析対象から除外している。このとき、すべてのＲdの範囲で小さなＲJの値を示すペアで占められる（空間データの特性を理解する目的で、同様の観点から描かれる“ｖａｒｉｏｇｒａｍ  ｃｌｏｕｄ”でもよくみられる（例えば「Ｗａｃｋｅｒｎａｇｅｌ，Ｈ．，  Ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ  ｇｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ．，  Ｓｐｒｉｎｇ−Ｖｅｒｌａｇ，  Ｂｅｒｌｉｎ  Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ，  １９９８」参照）。）。一方で、一部のペアについては２次元上で分布が近くなって、Ｒdの値が大きくなるにつれてＲJから示される重複遺伝子数の割合も大きくなる傾向が示される。図６の２次元平面に空間的従属性、即ちＧＯで定義される概念間の類似性と図６の２次元平面上の分布で算出されるＲdの値との間に相関が認められる。ここに、Ｒdの値が大きい範囲にＧＯであまり重複が与えられていない傾向については、次に述べるように、アノテーションが不十分である可能性が想定される。
【０１２３】
ＧＯで定義される“ｌｉｐｉｄ  ｔｒａｎｓｐｏｒｔ”（ＧＯ：０００６８６９）を取り上げ、Ｒdの値が上位２０の“ＧＯ  ｖｏｃａｂｕｒａｒｙ  ｔｅｒｍ”のリストを図９に示す。図９で示すリストは、ＧＯで定められた“ｌｉｐｉｄ  ｔｒａｎｓｐｏｒｔ”の２０遺伝子からなる分布とそれを除く４６６遺伝子の分布との間で算出したＲdの値を降順に序列したものである。図９では、“ｔｒａｎｓｐｏｒｔ”（第１位）や“ｔｒａｎｓｐｏｒｔｅｒ  ａｃｔｉｖｉｔｙ”（第６位）などのトランスポータに関わるもの、“ｌｉｐｉｄ  ｂｉｎｄｉｎｇ”（第３位）や“ｌｉｐｉｄ  ｍｅｔａｂｏｌｉｓｍ”（第８位）、“ｌｉｐｉｄ  ｃａｔａｂｏｌｉｓｍ”（第１２位）などの脂質に関わるものが挙げられている。“ＡＢＣ  ｔｒａｎｓｐｏｒｔｅｒ”は、リン脂質およびコレステロールの細胞外への輸送を媒介し、ＡＴＰの加水分解を伴って薬物をはじめ外来異物を細胞外へ排出する。第１０位の“ＡＴＰ−ｂｉｎｄｉｎｇ  ｃａｓｓｅｔｔｅ（ＡＢＣ）  ｔｒａｎｓｐｏｒｔｅｒ  ａｃｔｉｖｉｔｙ”にはＧＯによるアノテーションに遺伝子の重複がなく、一見すると関わりが示唆されていないようであるが、上述したように関わりが認められる。
【０１２４】
また、脂質セラミドを、その合成の場である小胞体（ｅｎｄｏｐｌａｓｍｉｃ  ｒｅｔｉｃｕｌｕｍ：第７位）から引き抜き、ゴルジ体（Ｇｏｌｇｉ  ａｐｐａｒａｔｕｓ：第１８位）へと運ぶ、膜接触部位におけるＡＴＰａｓｅ依存性の脂質選別輸送メカニズム（例えば「Ｈａｎａｄａ，Ｋ．  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  ｍａｃｈｉｎｅｒｙ  ｆｏｒ  ｎｏｎ−ｖｅｓｉｃｕｌａｒ  ｔｒａｆｆｉｃｋｉｎｇ  ｏｆ  ｃｅｒａｍｉｄｅ．”，  Ｎａｔｕｒｅ，  ４２６，  ｐｐ．８０３−８０９，  ２００３」参照）が知られ、各々の関わりが確認できる。脂肪は筋肉のエネルギー源であり、ここに“ｍｕｓｃｌｅ  ｃｏｎｔｒａｃｔｉｏｎ”（第１５位）、“ｅｎｅｒｇｙ  ｐａｔｈｗａｙｓ”（第１７位）との関わりが理解できる。この結果は、遺伝子群から形成される２次元上の分布を正規分布モデルで近似的に記述することで、医学生物学的概念間の組合せにおいて算出されるＲdを用いて関連概念を抽出し得ることを示している。
【０１２５】
固有な分布を持つ特別な医学生物学的概念を取得する目的から、全３，１３３遺伝子を１つの分布とみて、これと分布に顕著な違いを持ち“ＧＯ  ｖｏｃａｂｕｒａｒｙ  ｔｅｒｍ”を頻度６０以上持つ７６件を対象にして、Ｒdの値の昇順で上位３０件を抽出したリストを図１０に示す。図１０は、図６の２次元上で特別な分布を持つ“ＧＯ  ｖｏｃａｂｕｒａｒｙ  ｔｅｒｍ”につき、Ｒdの値の昇順で上位３０件のリストを示す図である。ここで挙げられているＧＯで定義された概念は、位置と形状に固有の領域を占めることを意味している。例えば、細胞内小器官において、“ｍｉｔｏｃｈｏｎｄｒｉｏｎ”（第５位）が図６の左下に位置するのに対し、“ｍｕｓｃｌｅ”（第１６位）は図６の右下に広く、区分された形で領域が占められている。図６の７つはいずれも含まれていて、図６からそれぞれに固有な領域が占められていることが確認できる。
【０１２６】
一方、全３，１３３遺伝子からなる分布と似た分布を持つ観点から、頻度１０以上の３３０件の“ＧＯ  ｖｏｃａｂｕｒａｒｙ  ｔｅｒｍ”を対象として、Ｒｄの値の降順から得た上位２７件のリストを図１１に示す。図１１は、図６の２次元上で特別な分布を持たない“ＧＯ  ｖｏｃａｂｕｒａｒｙ  ｔｅｒｍ”につき、Ｒdの値の降順で上位２７件のリストを示す図である。図１１をみると、第１位に挙げられる“ｃｙｔｏｓｋｅｌｅｔｏｎ”は非特異的に関わるものである他、“ｃａｌｃｉｕｍ  ｉｏｎ  ｂｉｎｄｉｎｇ”（第２位）、“ｍａｇｎｅｃｉｕｍ  ｉｏｎ  ｂｉｎｄｉｎｇ”（第７位）、“ａｃｔｉｎ  ｂｉｎｄｉｎｇ”（第９位）、“ＡＴＰ  ｂｉｎｄｉｎｇ”（第１３位）なども生化学的に普遍的な共通のメカニズムである。ＧＯを構成する３つの“ａｓｐｅｃｔ”に対応した前出の３つ（“ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓ  ｕｎｋｎｏｗｎ”（第１０位）、“ｃｅｌｌｕｌａｒ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ｕｎｋｎｏｗｎ”（第１６位）、“ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ  ｕｎｋｎｏｗｎ”（第２７位））については、概念が未定義であり、このように上位に含まれている点に妥当性が判断される。
【０１２７】
以降では、図６の２次元平面上における正規分布モデルの近似による分布の記述を通して定められるＲdの値が、ＧＯで定義される医学生物学的概念間の関わりの程度を適切に反映しているとし、Ｒdの値を採用することとする。また、前出の固有な分布を持たないとされた図１１の２７件は、特徴的な概念を持たない見方から対象外とし、頻度１０以上の３０３件の“ＧＯ  ｖｏｃａｂｕｒａｒｙ  ｔｅｒｍ”を扱うこととする。
【０１２８】
（４−３．血管系疾患に関連する医学生物学的概念の抽出）
図１２は、図６の３，１３３遺伝子のうち、心筋梗塞（例えば「Ｙａｍａｄａ，Ｙ．  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｒｉｓｋ  ｏｆ  ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ  ｉｎｆｒａｃｔｉｏｎ  ｆｒｏｍ  ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍｓ  ｉｎ  ｃａｎｄｉｄａｔｅ  ｇｅｎｅｓ．”，  Ｎ．  Ｅｎｇｌ．  Ｊ．  Ｍｅｄ．，  ３４７，  ｐｐ．１９１６−１９２３，  ２００２」参照）の発症に関連する候補遺伝子に含まれる５９遺伝子、および脳卒中（例えば「Ｚｅｅ，ＲＹ．  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｐ−ｓｅｌｅｃｔｉｎ  ａｎｄ  ｉｎｔｅｒｌｅｕｋｉｎ−４  ｇｅｎｅｓ  ａｓ  ｄｅｔｅｒｍｉｎａｎｔｓ  ｏｆ  ｓｔｒｏｋｅ：  ａ  ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ  ｂａｓｅｄ，  ｐｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅ  ｇｅｎｅｔｉｃ  ａｎａｌｙｓｉｓ．”，  Ｈｕｍ．  Ｍｏｌ．  Ｇｅｎｅｔ．，  １３，  ｐｐ．３８９−３９６，  ２００４」参照）に関連する候補遺伝子に含まれる４５遺伝子の分布であり、２３遺伝子が両者に重複して含まれている。図１２によると、心筋梗塞と脳卒中の関連遺伝子の間で特に分布上の差異は認められず、図６での広範囲にわたる領域に比べて中央から上にのみ位置する領域（ｔｈｅ  ｕｐｐｅｒ−ｒｉｇｈｔ  ａｎｄ  ｕｐｐｅｒ−ｌｅｆｔ  ｒｅｇｉｏｎ）が占められていることがわかる。
【０１２９】
この全８１遺伝子を１つの遺伝子群と扱うことで、血管系疾患という医学生物学的概念と捉えたときの、ＧＯの概念の関連上位１５を図１３に挙げる。また、ＧＯと同様にして、臓器毎に関連する遺伝子群による分布を扱うことで得られた関連臓器上位１５を図１４に示す。ここでは、頻度９以上の３６件の臓器を対象としている。“ｂｅｈａｖｉｏｕｒ（ＧＯにおける定義は“Ｔｈｅ  ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ａｃｔｉｏｎｓ  ｏｒ  ｒｅａｃｔｉｏｎｓ  ｏｆ  ａｎ  ｏｒｇａｎｉｓｍ  ｉｎ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｔｏ  ｅｘｔｅｒｎａｌ  ｏｒ  ｉｎｔｅｒｎａｌ  ｓｔｉｍｕｌｉ”である。）”は行動様式に直結する概念であり、図１３の第１位に挙げられていることから、生活習慣との関わりを示唆する点で大変興味深い。図１４において、臓器の第１位の下垂体“ｐｉｔｕｉｔａｒｙ”は、自律神経系・免疫系・内分泌系ネットワークにおける相互作用からホメオスタシスを維持するために、ホルモンを血液中に放出する内分泌腺を統制する働きを持ち、ストレスに影響を受けたり免疫系を抑制したりするとされる。
【０１３０】
大脳皮質“Ｂｒａｉｎ  ｃｏｒｔｅｘ”は、頻度７のため図１４に含まれないが、Ｒdの値が０．３９１６という大きな値であるため、中枢神経系との関わりの裏づけをみることができる。図１３の第８位の“ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｔｏ  ｎｕｔｒｉｅｎｔｓ”により、代謝系との関わりを理解することができる。糖脂質代謝異常により血管系疾患の発症基盤である動脈硬化に繋がるメタボリックシンドロームでは、インスリン作用が障害され、インスリン抵抗性の状態が引き起こされる。図１４の臓器において、膵臓“ｐａｎｃｒｅａｓ”（第７位）ならびに“ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ  ｉｓｌｅｔｓ”（第８位）との関わりが示される点に符合が認められる。初期の粥腫（アテローム）形成に関わる“ｃｅｌｌ−ｍａｔｒｉｘ  ａｄｈｅｎｓｉｏｎ”（図１３の第４位）と、それに働く単球“ｍｏｎｏｃｙｔｅｓ”（図１４の第１４位）が挙げられ、図１３の第９位にあるインテグリン“ｉｎｔｅｇｒｉｎ”は細胞の表面に存在する接着タンパクであり、妥当性を認めることができる。特に、血液凝固“ｂｌｏｏｄ  ｃｏａｇｕｌａｔｉｏｎ”（図１３の第１４位）と血小板“ｐｌａｔｅｌｅｔ”（図１４の第１０位）からは血栓形成との関わりが示され、見落としのない病態理解が達成されることがわかる。また、図１３の“ｄｅｆｅｎｓｅ／ｉｍｍｕｎｉｔｙ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ａｃｔｉｖｉｔｙ”（第６位）や“ｄｅｆｅｎｓｅ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ”（第１２位）、図１４の“ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  ｂｌｏｏｄ  ｌｙｍｐｈｏｃｙｔｅｓ”（第３位）やリンパ球“ｌｙｍｐｈｏｃｙｔｅｓ”（第５位）などから、防御や免疫との関わりも示唆され、上述の免疫メカニズムと関連するとの報告との合致が認められる。
【０１３１】
ここで、血管系疾患は、代表的に多因子疾患で複雑であり、図１３や図１４から述べたように多くの要因が示唆されている。本発明者は、メタボリックシンドロームに関わる組織構成として、血漿（ｐｌａｓｍａ）、血管内皮細胞（ｅｎｄｏｔｈｅｌｉａｌ  ｃｅｌｌ）、血小板（ｐｌａｔｅｌｅｔ）の３つを見出している（例えば「Ｍａｔｓｕｎａｇａ，Ｔ．  ＆  Ｍｕｒａｍａｔｓｕ，Ｍ．，  “Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ−ｂａｓｅｄ  ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  ｓｅａｒｃｈ  ｆｏｒ  ｇｅｎｅｓ  ａｓｏｃｉａｔｅｄ  ｗｉｔｈ  ｔｈｅ  ｍｅｔａｂｏｌｉｃ  ｓｙｎｄｒｏｍｅ．”，  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，  ２１，  ｐｐ．３１４６−３１５４，  ２００５」参照）。図１５は、血液血管系に属すこの３つの組織に関連する遺伝子の分布を示す図である。図１５において、“ｐ”は血漿に関する遺伝子（１９個）を表し、“ｅ”は血管内皮細胞に関する遺伝子（１６個）を表し、“ｔ”は血小板に関する遺伝子（１４個）を表し、“ｔ／ｅ”は血小板および血管内皮細胞の両方に関係する遺伝子を表す。図１５に示すように、それぞれは、図１５の左、右および中央との間の領域に、明瞭に分離されて位置することから、血漿や血管内皮細胞に対応した独立性の高い要因の存在が推察される。疾患像を探索的に解析する目的で、図１２の遺伝子群が占める領域のセグメント化により、病態の分類を図った。すなわち、図１２に示される双葉状の分布構造に着眼して図１２に示す縦線により、左側に３０遺伝子、右側に４０遺伝子に分類し、それぞれの遺伝子群からなる分布において、上述したのと同様に、関連概念を抽出した。
【０１３２】
図１２の左側にある３０遺伝子の分布から算出したＲdについて、ＧＯの概念の関連上位１０および臓器関連上位１０をそれぞれ、図１６および図１７に示す。また、図１２の右側にある４５遺伝子の分布から算出したＲdについて、ＧＯの概念の関連上位１０および臓器関連上位１０をそれぞれ、図１８および図１９に示す。結果として、図１２の左側において摂食に伴う代謝との関わりが示唆され、図１２の右側において細菌や異物に対する防御反応との関わりが示唆され、危険因子に相当する２つの文脈が全体俯瞰を通して導き出された。
【０１３３】
図１２の左側で抽出された医学生物学的概念については次の通りである。摂食に伴う代謝との関わりについて、図１６の摂食行動“ｆｅｅｄｉｎｇ  ｂｅｈａｖｉｏｒ”（第１位）、排泄“ｅｘｃｒｅｔｉｏｎ”（第３位）、消化“ｄｉｇｅｓｔｉｏｎ”（第５位）が、図１７の“ｓｍａｌｌ  ｉｎｔｅｓｔｉｎｅ”（第１位）や“ｓｔｏｍａｃｈ”（第２位）の臓器と共に挙げられている。図１６の“ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｂｌｏｏｄ  ｐｒｅｓｓｕｒｅ”（第９位）により、血圧との関わりが示され、興味深い。インスリン標的組織の骨格筋“ｓｋｅｌｅｔａｌ  ｍｕｓｃｌｅ”は、図１７の第１０位に挙げられ、肝臓も、頻度が３５３でＲｄの値が０．２１０２により第１１位に挙げられている。血漿低比重リポタンパク“ＬＤＬ”は、血中におけるコレステロールの主要な担体であり、肝臓から血管などの組織に栄養分としてコレステロールを運ぶ働きがある。図１６の“ｌｉｐｉｄ  ｔｒａｎｓｐｏｒｔｅｒ  ａｃｔｉｖｉｔｙ”（第４位）と図１７の“ｐｌａｓｍａ”（第３位）からは、前述のＬＤＬ仮説との合致を捉えることができる。図１６の第７位のアデニル酸シクラーゼ“ａｄｅｎｙｌａｔｅ  ｃｙｃｌａｓｅ”は、ＡＴＰからサイクリックＡＭＰを合成する反応を触媒する酵素である。この活性はＧタンパクの制御を受ける。アデニル酸シクラーゼの他、第６位の“ＧＡＢＡ−Ａ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ”は中枢神経伝達に関わり、摂食調整が中枢神経下にあることと併せて、図１２の左側の領域において中枢神経との関連を理解することができる。第２位の“ｓｅｎｓｏｒｙ  ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ”は、エネルギー代謝調節におけるエネルギーレベルのモニタリングとのつながりが考えられ、示唆に富んでいる可能性があり、関わりの解明について多くの研究が期待される。
【０１３４】
図１２の右側で抽出された医学生物学的概念については次の通りである。図１８の“ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｔｏ  ｗｏｕｎｄｉｎｇ”（第３位）、“ｃｅｌｌｕｌａｒ  ｄｅｆｅｎｓｅ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ”（第８位）、図１９の“Ｔ−ｃｅｌｌ”（第３位）などから、外部刺激（ｓｔｉｍｕｌｉ）に対する防御反応との関わりが示されている。図１８の“ｅｎｄｏｓｏｍｅ”（第１位）は、細菌や異物を取り込んで分解する働きがある。図１９の扁桃“ｔｏｎｓｉｌ”（第１位）は、口腔や鼻腔から侵入する細菌やウイルスなどの微生物に対する防御装置として働くリンパ組織（ｌｙｍｐｈｏｉｄ  ｔｉｓｓｕｅ）であり、図１９の“ｌｙｍｐｈｏｉｄ”（第５位）などと併せて抗原抗体反応（ａｎｔｉｇｅｎ−ａｎｔｉｂｏｄｙ  ｒｅａｃｔｉｏｎ）との関わりが示唆される。微生物感染や外傷などの刺激は、内皮細胞（図１９の第４位）の活性化のトリガーに挙げられ、これらによる免疫系の賦活から炎症を起こすといわれている。この点に関しては、上述の“ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｔｏ  ｉｎｊｕｒｙ”仮説との符合がみられる。興味深いのは図１８の第４位のエフリン“ｅｐｈｒｉｎ”であり、エフリンは血管形成で働くことから、血管リモデリングでの関与が理解される。
【０１３５】
（５．総括）
以上に述べたように、２次元上の視覚化を基にインタラクティブな手続により、多因子疾患に関わる概念を体系的に把握することができた。
【０１３６】
文献に蓄積された知見に基づいて、ＣＳＡにより、機能で構造化された遺伝子の大規模な２次元マッピングが実現できることを示した。図６などで示した２次元分布に従って、ＧＯや臓器などの医学生物学的概念との関連が定量化され、多因子疾患に関する概念を統一的な方式で妥当性を持って包括的に取得できることを示した。本実施例では血管系疾患を取り上げたが、他のヘテロタイプな疾患に対しても、病因の包括的な仮説設定が原理的に実現可能である。疾患像について、危険因子に相当する文脈をもって体系的に把握でき、病態仮説構築が促進されて、更なる調査の道筋を決定するのに有効である。なお、マイクロアレイによる発現データ解析結果はもとより、注目する遺伝子セットが得られれば、同様にして、関連する医学生物学的概念の抽出が実現される。
【０１３７】
蓄積されてきた様々な個々の遺伝子情報を大規模に集約して体系化を図るオントロジーをはじめとする知識ベース構築が今後ますます重要になってきており、ここに全体俯瞰がその作成段階および活用の局面の両方で必要となり、今後ますます生物実験と併せたスパイラル式の検討ステップの重要性が増すことを本実施例は示している。また、ナレッジマネジメントの分野で、いわゆる文献“Ｎｏｎａｋａ，Ｉ．  ＆  Ｔａｋｅｕｃｈｉ，Ｈ．，  “Ｔｈｅ  ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ−ｃｒｅａｔｉｎｇ  ｃｏｍｐａｎｙ．”，Ｏｘｆｏｒｄ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ  ＮＹ，  １９９５”のように、体系化の下で個々の知見同士を関係づける知識構造化が、多因子疾患の包括的理解に向けた仮説構築につながり、今後は計算機を活用した大局的視点に基づく仮説導出が創薬や治療法開発を促進すると考えられる。
【産業上の利用可能性】
【０１３８】
以上のように、本発明にかかる関連概念抽出装置、関連概念抽出方法、プログラムおよび記録媒体は、疾患関連遺伝子抽出や創薬ターゲット候補選定などを行うバイオインフォマティクス分野において極めて有用であり、ライフサイエンス分野をはじめ、産業上の多くの分野、例えば企業評価などの意思決定に関わる分野に適している。
【図面の簡単な説明】
【０１３９】
【図１】本発明の基本原理を示す原理構成図である。
【図２】関連概念抽出装置１００の構成を示すブロック図である。
【図３】関連概念抽出装置１００の制御部１０２で行われるメイン処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】学習文書集合における頻度の上位２５の語の例を示す図である。
【図５】ＰｕｂＭｅｄのＩＤが８６６１０１９の論文を用いた語の抽出例を示す図である。
【図６】アノテーションされた３，１３３個の遺伝子を２次元空間上に布置した図である。
【図７】サイトカイン活性のアノテーションを持つ６８個の遺伝子を示した図である。
【図８】分布の重なりの程度ＲdとＧＯによるアノテーションの重複度合いＲJとの対応関係を示す図である。
【図９】分布の重なりの程度Ｒdの値が上位２０の“ＧＯ  ｖｏｃａｂｕｒａｒｙ  ｔｅｒｍ”のリストを示す図である。
【図１０】図６の２次元上で特別な分布を持つ“ＧＯ  ｖｏｃａｂｕｒａｒｙ  ｔｅｒｍ”につき、分布の重なりの程度Ｒdの値の昇順で上位３０件のリストを示す図である。
【図１１】図６の２次元上で特別な分布を持たない“ＧＯ  ｖｏｃａｂｕｒａｒｙ  ｔｅｒｍ”につき、分布の重なりの程度Ｒdの値の降順で上位２７件のリストを示す図である。
【図１２】図６の３，１３３遺伝子のうち、心筋梗塞の発症に関連する候補遺伝子に含まれる５９遺伝子および脳卒中に関連する候補遺伝子に含まれる４５遺伝子の分布を示す図である。
【図１３】ＧＯの概念の関連上位１５を示す図である。
【図１４】関連臓器上位１５を示す図である。
【図１５】血液血管系に属す３つの組織に関連する遺伝子の分布を示す図である。
【図１６】図１２の左側にある３０遺伝子の分布から算出したＲdについて、ＧＯの概念の関連上位１０を示す図である。
【図１７】図１２の左側にある３０遺伝子の分布から算出したＲdについて、臓器関連上位１０を示す図である。
【図１８】図１２の右側にある４５遺伝子の分布から算出したＲdについて、ＧＯの概念の関連上位１０を示す図である。
【図１９】図１２の右側にある４５遺伝子の分布から算出したＲdについて、臓器関連上位１０を示す図である。
【符号の説明】
【０１４０】
１００  関連概念抽出装置
１０２  制御部
１０２ａ  文書情報取得部
１０２ｂ  文書ベクトル情報作成部
１０２ｃ  学習文書情報取得部
１０２ｄ  学習文書ベクトル情報作成部
１０２ｅ  変換行列取得部
１０２ｆ  正規直交変換部
１０２ｇ  オブジェクト生成部
１０２ｈ  類似度算出部
１０２ｉ  座標情報集合取得部
１０２ｊ  分布特徴量算出部
１０２ｋ  座標情報集合分類部
１０２ｍ  分布検定部
１０２ｎ  分布重なり度算出部
１０２ｐ  概念序列部
１０４  通信インターフェース部
１０６  記憶部
１０６ａ  文書情報ファイル
１０６ｂ  単語情報ファイル
１０６ｃ  文書ベクトル情報ファイル
１０６ｄ  学習文書情報ファイル
１０６ｅ  学習文書ベクトル情報ファイル
１０６ｆ  変換行列ファイル
１０６ｇ  次元圧縮文書ベクトル情報ファイル
１０６ｈ  オブジェクトファイル
１０６ｉ  類似度ファイル
１０６ｊ  座標情報集合ファイル
１０６ｋ  分布特徴量ファイル
１０６ｍ  分布重なり度ファイル
１０６ｎ  序列結果ファイル
１０８  入出力インターフェース部
１１２  入力装置
１１４  出力装置
２００  外部システム
３００  ネットワーク
【図１】
2007193693.tif 000018
【図２】
2007193693.tif 000019
【図３】
2007193693.tif 000020
【図４】
2007193693.tif 000021
【図５】
2007193693.tif 000022
【図６】
2007193693.tif 000023
【図７】
2007193693.tif 000024
【図８】
2007193693.tif 000025
【図９】
2007193693.tif 000026
【図１０】
2007193693.tif 000027
【図１１】
2007193693.tif 000028
【図１２】
2007193693.tif 000029
【図１３】
2007193693.tif 000030
【図１４】
2007193693.tif 000031
【図１５】
2007193693.tif 000032
【図１６】
2007193693.tif 000033
【図１７】
2007193693.tif 000034
【図１８】
2007193693.tif 000035
【図１９】
2007193693.tif 000036