(57)【要約】【課題】ＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する方法を提供する。【解決手段】実施形態は、分析対象ＳＮＰデータ及び参照データが入力されるステップと、参照データに含まれているそれぞれのＳＮＰデータに対応して、該当するＳＮＰデータに含まれている予め決定された複数の領域それぞれに該当するＳＮＰデータの遺伝型に対応するマーカーを挿入して参照データを更新するステップと、分析対象ＳＮＰデータ及び更新された参照データに基づいて、分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップとを含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析対象ＳＮＰ（ｓｉｎｇｌｅ  ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ  ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ）データを取得するステップと、
遺伝型（ｇｅｎｏｔｙｐｅ）が決定された複数のＳＮＰデータを含む参照データを取得するステップと、
前記参照データに含まれているそれぞれのＳＮＰデータに対応し、
該当するＳＮＰデータに含まれている予め決定された複数の領域それぞれに前記該当するＳＮＰデータの遺伝型に対応するマーカーを挿入して前記参照データを更新するステップと、
前記分析対象ＳＮＰデータ及び前記更新された参照データに基づいて、前記分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップと、
を含む、ＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する方法。
【請求項２】
前記参照データを更新するステップは、
前記参照データに含まれているそれぞれのＳＮＰデータに対応し、
前記該当するＳＮＰデータに含まれている複数のエクソン（ｅｘｏｎ）に前記該当するＳＮＰデータの遺伝型に対応するニ進マーカーを挿入するステップを含む、請求項１に記載のＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する方法。
【請求項３】
前記分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップは、
前記分析対象ＳＮＰデータと前記更新された参照データを予測モデルに入力することで、前記分析対象ＳＮＰデータが前記複数のＳＮＰデータの遺伝型に対応する確率を領域ごとに算出するステップと、
前記領域ごとの確率に基づいて、前記分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップと、
を含む、請求項１に記載のＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する方法。
【請求項４】
前記分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップは、
前記更新された参照データに含まれている複数のＳＮＰデータに基づいて、前記分析対象ＳＮＰデータを分析するための塩基配列の長さを指示する複数のパラメータを設定するステップと、
前記分析対象ＳＮＰデータ、前記更新された参照データ、及び前記パラメータを予測モデルに入力することで、前記分析対象ＳＮＰデータが前記複数のＳＮＰデータの遺伝型に対応する確率を領域とパラメータの組み合せごとに算出するステップと、
前記組み合せごとの確率に基づいて、前記分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を決定するステップと、
を含む、請求項１に記載のＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する方法。
【請求項５】
前記分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップは、
前記複数のＳＮＰデータの遺伝型に対応する複数のマーカー間の遺伝的距離を算出するステップと、
前記分析対象ＳＮＰデータ、前記更新された参照データ、及び前記遺伝的距離に基づいて、前記分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップと、
を含む、請求項１に記載のＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する方法。
【請求項６】
前記複数のマーカー間の遺伝的距離を算出するステップは、
前記分析対象ＳＮＰデータ及び前記複数のＳＮＰデータをサンプリングするステップと、
前記サンプリングされたデータに基づいて、隠れマルコフモデルで前記複数のＳＮＰデータの遺伝型に対応する状態間の転移確率を算出するステップと、
前記状態間の転移確率を切り替え、状態間の遺伝的距離を取得するステップと、
を含む、請求項５に記載のＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する方法。
【請求項７】
前記分析対象ＳＮＰデータをフェージングして２つの半数体データに分離するステップと、
前記２つの半数体データをそれぞれ複製し、前記半数体データと該当半数体の複製データが１つの対をなす２つの倍数体データを取得するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載のＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する方法。
【請求項８】
前記分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップは、
前記２つの倍数体データそれぞれに対応し、
該当する二倍数体データ及び前記更新された参照データを予測モデルに入力することで、前記該当する倍数体データの遺伝型を予測するステップを含む、請求項７に記載のＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する方法。
【請求項９】
前記分析対象ＳＮＰデータをフェージングして２つの半数体データに分離するステップは、前記分析対象ＳＮＰデータを母系（ｍａｔｅｒｎａｌ）基盤ＳＮＰデータ及び父系（ｐａｔｅｒｎａｌ）基盤ＳＮＰデータに分離するステップを含む、請求項７に記載のＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する方法。
【請求項１０】
前記複数のＳＮＰデータの遺伝型に対応するマーカーを決定するステップをさらに含む、請求項１に記載のＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する方法。
【請求項１１】
前記分析対象ＳＮＰデータは、
分析対象ユーザのＤＮＡ塩基配列のうち少なくとも一部と、
前記少なくとも一部のＤＮＡ塩基配列に含まれた少なくとも一部のＳＮＰの情報と、
を含む、請求項１に記載のＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する方法。
【請求項１２】
前記参照データは、前記分析対象ＳＮＰデータが抽出された遺伝子に定義された複数の遺伝型のいずれか１つに該当するＳＮＰデータを少なくとも１つ含む、請求項１に記載のＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する方法。
【請求項１３】
前記更新された参照データに含まれているＳＮＰデータそれぞれは、
該当する遺伝型のＤＮＡ塩基配列と、
前記ＤＮＡ塩基配列に含まれたＳＮＰの情報と、
前記ＤＮＡ塩基配列内の前記領域の位置に挿入されたマーカーと、
を含む、請求項１に記載のＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する方法。
【請求項１４】
前記分析対象ＳＮＰデータは、ＨＬＡ遺伝子から抽出されたＳＮＰデータを含み、
前記複数の遺伝型は、前記ＨＬＡ遺伝子に定義された複数の遺伝型を含む、請求項１に記載のＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する方法。
【請求項１５】
分析対象ＳＮＰ（ｓｉｎｇｌｅ  ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ  ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ）データを取得するステップと、
遺伝型が決定された複数のＳＮＰデータを含む参照データを取得するステップと、
前記分析対象ＳＮＰデータ及び前記複数のＳＮＰデータをサンプリングするステップと、
前記サンプリングされたデータに基づいて、隠れマルコフモデルで前記複数のＳＮＰデータの遺伝型に対応する状態間の転移確率を算出するステップと、
前記状態間の転移確率を切り替え、状態間の遺伝的距離を取得するステップと、
前記遺伝的距離、前記参照データ、及び前記分析対象ＳＮＰデータに基づいて、前記分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップと、
を含む、ＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する方法。
【請求項１６】
ハードウェアと結合して請求項１〜１５のいずれか一項に記載の方法を実行させるために媒体に格納されたコンピュータプログラム。
【請求項１７】
分析対象ＳＮＰ（ｓｉｎｇｌｅ  ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ  ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ）データ及び遺伝型が決定された複数のＳＮＰデータを含む参照データを格納するメモリと、
前記参照データに含まれているそれぞれのＳＮＰデータに対応して、該当するＳＮＰデータに含まれている予め決定された複数の領域それぞれに前記該当するＳＮＰデータの遺伝型に対応するマーカーを挿入して前記参照データを更新し、
前記分析対象ＳＮＰデータ及び前記更新された参照データに基づいて前記分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測する、少なくとも１つのプロセッサを含む、ＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する装置。
【請求項１８】
前記プロセッサは、参照データを更新するために、前記参照データに含まれているそれぞれのＳＮＰデータに対応し、前記該当するＳＮＰデータに含まれている複数のエクソン（ｅｘｏｎ）に前記該当するＳＮＰデータの遺伝型に対応するニ進マーカーを挿入する、請求項１７に記載のＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する装置。
【請求項１９】
前記プロセッサは、前記分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するために、前記複数のＳＮＰデータの遺伝型に対応する複数のマーカー間の遺伝的距離を算出し、前記分析対象ＳＮＰデータ、前記更新された参照データ、及び前記遺伝的距離に基づいて、前記分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測する請求項１７に記載のＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する装置。
【請求項２０】
前記分析対象ＳＮＰデータは、ＨＬＡ遺伝子から抽出されたＳＮＰデータを含み、
前記複数の遺伝型は、前記ＨＬＡ遺伝子に定義された複数の遺伝型を含む、請求項１７に記載のＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
以下の実施形態は、ＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する方法に関し、より詳しくは、遺伝型をインピュート（ｉｍｐｕｔｉｎｇ  ｇｅｎｏｔｙｐｅｓ）する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ヒトをはじめとする生物体の細胞内の染色体に存在するＤＮＡは、生殖及び繁殖の過程で子孫に伝えられる遺伝物質であって、ヒトの場合、両親の個体からそれぞれ受け継いだＤＮＡが染色体の対をなして存在する。ＤＮＡ塩基配列のうち形質発現に関与する部分を遺伝子といい、遺伝子の発現によりタンパク質が合成されて生物体の構造及び機能が形成される。遺伝子のＤＮＡ塩基配列の差により生物体ごとに互いに異なる遺伝型が決定され、同じ種に属する個体のＤＮＡ塩基配列には個体ごとに差が示される単一の塩基が存在する。ＤＮＡ塩基配列において、単一塩基の差により発生する遺伝的な多様性をＳＮＰ（ｓｉｎｇｌｅ  ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ  ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ）という。個体ごとに差が示される単一塩基を分析し、特定個体の遺伝型を予測することができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
実施形態の目的は、参照データに含まれているＳＮＰデータの複数の領域に分析対象遺伝子の遺伝型それぞれに対応するマーカーを挿入し、分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測する技術を提供することにある。
【０００４】
また、実施形態の目的は、分析対象ＳＮＰデータ、参照データ及び遺伝型が決定されたＳＮＰデータの遺伝的距離に基づいて分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一側面に係るＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する方法は、分析対象ＳＮＰ（ｓｉｎｇｌｅ  ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ  ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ）データを取得するステップと、遺伝型が決定された複数のＳＮＰデータを含む参照データを取得するステップと、前記参照データに含まれているそれぞれのＳＮＰデータに対応して、該当するＳＮＰデータに含まれている予め決定された複数の領域それぞれに前記該当するＳＮＰデータの遺伝型に対応するマーカーを挿入して前記参照データを更新するステップと、前記分析対象ＳＮＰデータ及び前記更新された参照データに基づいて、前記分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップとを含む。
【０００６】
前記参照データを更新するステップは、前記参照データに含まれているそれぞれのＳＮＰデータに対応して、前記該当するＳＮＰデータに含まれている複数のエクソン（ｅｘｏｎ）に前記該当するＳＮＰデータの遺伝型に対応するニ進マーカーを挿入するステップを含むことができる。
【０００７】
前記分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップは、前記分析対象ＳＮＰデータと前記更新された参照データを予測モデルに入力することで、前記分析対象ＳＮＰデータが前記複数のＳＮＰデータの遺伝型に対応する確率を領域ごとに算出するステップと、前記領域ごとの確率に基づいて前記分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップとを含むことができる。
【０００８】
前記分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップは、前記更新された参照データに含まれている複数のＳＮＰデータに基づいて、前記分析対象ＳＮＰデータを分析するための塩基配列の長さを指示する複数のパラメータを設定するステップと、前記分析対象ＳＮＰデータ、前記更新された参照データ、及び前記パラメータを予測モデルに入力することで、前記分析対象ＳＮＰデータが前記複数のＳＮＰデータの遺伝型に対応する確率を領域とパラメータの組み合せごとに算出するステップと、前記組み合せごとの確率に基づいて、前記分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を決定するステップとを含むことができる。
【０００９】
前記分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップは、前記複数のＳＮＰデータの遺伝型に対応する複数のマーカー間の遺伝的距離を算出するステップと、前記分析対象ＳＮＰデータ、前記更新された参照データ、及び前記遺伝的距離に基づいて、前記分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップとを含むことができる。
【００１０】
前記複数のマーカー間の遺伝的距離を算出するステップは、前記分析対象ＳＮＰデータ及び前記複数のＳＮＰデータをサンプリングするステップと、前記サンプリングされたデータに基づいて、隠れマルコフモデルで前記複数のＳＮＰデータの遺伝型に対応する状態間の転移確率を算出するステップと、前記状態間の転移確率を変換し、状態間の遺伝的距離を取得するステップとを含むことができる。
【００１１】
前記分析対象ＳＮＰデータをフェージングして２つの半数体（ｈａｐｌｏｉｄ）データに分離するステップと、前記２つの半数体データをそれぞれ複製し、前記半数体データと該当半数体の複製データが１つの対をなす２つの倍数体（ｄｉｐｌｏｉｄ）データを取得するステップとをさらに含むことができる。
【００１２】
前記分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップは、前記２つの倍数体データそれぞれに対応して、該当する二倍数体データ及び前記更新された参照データを予測モデルに入力することで、前記該当する倍数体データの遺伝型を予測するステップを含むことができる。
【００１３】
前記分析対象ＳＮＰデータをフェージングして２つの半数体データに分離するステップは、前記分析対象ＳＮＰデータを母系基盤ＳＮＰデータ及び父系基盤ＳＮＰデータに分離するステップを含むことができる。
【００１４】
前記複数のＳＮＰデータの遺伝型に対応するマーカーを決定するステップをさらに含むことができる。
【００１５】
前記分析対象ＳＮＰデータは、分析対象ユーザのＤＮＡ塩基配列のうち少なくとも一部と、前記少なくとも一部のＤＮＡ塩基配列に含まれた少なくとも一部のＳＮＰの情報を含むことができる。
【００１６】
前記参照データは、前記分析対象ＳＮＰデータが抽出された遺伝子に定義された複数の遺伝型のいずれか１つに該当するＳＮＰデータを少なくとも１つ含むことができる。
【００１７】
前記更新された参照データに含まれているＳＮＰデータそれぞれは、該当する遺伝型のＤＮＡ塩基配列と、前記ＤＮＡ塩基配列に含まれたＳＮＰの情報と、前記ＤＮＡ塩基配列内の前記領域の位置に挿入されたマーカーを含むことができる。
【００１８】
前記分析対象ＳＮＰデータは、ＨＬＡ遺伝子から抽出されたＳＮＰデータを含み、前記複数の遺伝型は、前記ＨＬＡ遺伝子に定義された複数の遺伝型を含むことができる。
【００１９】
一側面に係るＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する方法は、分析対象ＳＮＰ（ｓｉｎｇｌｅ  ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ  ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ）データを取得するステップと、遺伝型が決定された複数のＳＮＰデータを含む参照データを取得するステップと、前記分析対象ＳＮＰデータ及び前記複数のＳＮＰデータをサンプリングするステップと、前記サンプリングされたデータに基づいて、隠れマルコフモデルで前記複数のＳＮＰデータの遺伝型に対応する状態間の転移確率を算出するステップと、前記状態間の転移確率を変換し、状態間の遺伝的距離を取得するステップと、前記遺伝的距離、前記参照データ、及び前記分析対象ＳＮＰデータに基づいて、前記分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップとを含む。
【００２０】
一側面に係るＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する装置は、分析対象ＳＮＰ（ｓｉｎｇｌｅ  ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ  ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ）データ及び遺伝型が決定された複数のＳＮＰデータを含む参照データを格納するメモリと、前記参照データに含まれているそれぞれのＳＮＰデータに対応して、該当するＳＮＰデータに含まれている予め決定された複数の領域それぞれに前記該当するＳＮＰデータの遺伝型に対応するマーカーを挿入して前記参照データを更新し、前記分析対象ＳＮＰデータ及び前記更新された参照データに基づいて、前記分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測する少なくとも１つのプロセッサとを含む。
【００２１】
前記プロセッサは、参照データを更新するために、前記参照データに含まれているそれぞれのＳＮＰデータに対応し、前記該当するＳＮＰデータに含まれている複数のエクソン（ｅｘｏｎ）に前記該当するＳＮＰデータの遺伝型に対応するニ進マーカーを挿入してもよい。
【００２２】
前記プロセッサは、前記分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するために、前記複数のＳＮＰデータの遺伝型に対応する複数のマーカー間の遺伝的距離を算出し、前記分析対象ＳＮＰデータ、前記更新された参照データ、及び前記遺伝的距離に基づいて、前記分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測することができる。
【００２３】
前記分析対象ＳＮＰデータは、ＨＬＡ遺伝子から抽出されたＳＮＰデータを含み、前記複数の遺伝型は、前記ＨＬＡ遺伝子に定義された複数の遺伝型を含むことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】一実施形態に係る分析対象ＳＮＰデータの遺伝形質を予測する方法の全体的な流れを示す図である。
【図２】ＳＮＰを説明するための図である。
【図３】染色体の構造及びエクソン（ｅｘｏｎ）を説明するための図である。
【図４】一実施形態に係る予測モデルを用いて分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測する方法を説明するための図である。
【図５】一実施形態に係る予測モデル及び一実施形態に係る複数の領域ごとの確率に基づいて、分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測する方法を説明するための図である。
【図６Ａ】一実施形態に係る予測モデル及び一実施形態に係るＳＮＰデータを分析するための塩基配列の長さを指示する複数のパラメータを設定し、分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測する方法を説明するための図である。
【図６Ｂ】一実施形態に係る隠れマルコフモデルを示す図である。
【図７】一実施形態に係る分析対象ＳＮＰデータ、参照データ、及び遺伝的距離に基づいて分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測する方法を説明するための図である。
【図８】一実施形態に係る遺伝的距離を取得する方法を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
実施形態に対する特定な構造的又は機能的な説明は単なる例示のための目的として開示されたものとして、様々な形態に変更される。したがって、実施形態は特定な開示形態に限定されるものではなく、本明細書の範囲は技術的な思想に含まれる変更、均等物ないし代替物を含む。
【００２６】
第１又は第２などの用語を複数の構成要素を説明するために用いることがあるが、このような用語は１つの構成要素を他の構成要素から区別する目的としてのみ解釈されなければならない。例えば、第１構成要素は第２構成要素と命名することができ、同様に第２構成要素は第１構成要素にも命名することができる。
【００２７】
単数の表現は、文脈上、明白に異なる意味をもたない限り複数の表現を含む。本明細書において、「含む」又は「有する」等の用語は明細書上に記載した特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品又はこれらを組み合わせたものが存在することを示すものであって、１つ又はそれ以上の他の特徴や数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はこれを組み合わせたものなどの存在又は付加の可能性を予め排除しないものとして理解しなければならない。
【００２８】
異なるように定義さがれない限り、技術的であるか又は科学的な用語を含むここで用いる全ての用語は、本実施形態が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。一般的に用いられる予め定義された用語は、関連技術の文脈上で有する意味と一致する意味を有するものと解釈すべきであって、本明細書で明白に定義しない限り、理想的又は過度に形式的な意味として解釈されることはない。
【００２９】
以下、実施形態を添付の図面を参照しながら詳説する。実施形態の説明において関連する公知技術に対する具体的な説明が本発明の要旨を不要に曖昧にすると判断される場合、その詳細な説明は省略する。
【００３０】
図１は、一実施形態に係る分析対象ＳＮＰデータの遺伝形質を予測する方法の全体的な流れを示す図である。
【００３１】
図１を参照すると、一実施形態に係るＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する方法は分析対象ＳＮＰデータ１０１を取得するステップ、参照データ１０２を取得するステップ、参照データ１０２を更新するステップ１１０、及び分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップ１２０を含む。
【００３２】
ＤＮＡ塩基配列は、ＤＮＡを構成する基本単位であるヌクレオチドの構成要素である塩基を順に羅列したものである。ヌクレオチドを構成している塩基は、Ａ（アデニン）、Ｔ（チミン）、Ｇ（グアニン）、Ｃ（シトシン）のいずれか１つである。ＤＮＡは細胞内で染色体として存在するが、ヒトの場合、両親から１つずつ受け継いだ染色体が対をなした２３個の染色体の対が存在する。１つの染色体の対を構成している各染色体を相同染色体といい、１つの染色体の対を構成している１つの相同染色体は父系に基づくＤＮＡ塩基配列から構成され、他の１つの相同染色体は、母系に基づくＤＮＡ塩基配列から構成される。遺伝子は、染色体で形質発現に関与する一部のＤＮＡ塩基配列を含んでもよい。遺伝子ＤＮＡ塩基配列に応じて発現する形質が変わり、発現する形質に応じて遺伝型が定義されることができる。１つの染色体の対をなす相同染色体のような位置に存在する遺伝子は１つの形質を決定し、それぞれの相同染色体に存在する遺伝子の遺伝型はそれぞれ異なってもよい。例えば、いずれかのヒトのＨＬＡ遺伝子は６番の染色体に存在するが、６番の染色体の対をなしている１つの相同染色体のＸ遺伝子はＡ型の遺伝子型に該当し、他の１つの相同染色体のＸ遺伝子はＢ型に該当する。従って、一個体の遺伝子から抽出したＤＮＡ塩基配列は、それぞれの遺伝形質を有するＤＮＡ塩基配列の対に該当し、一対の遺伝形質のように表現されてもよい。
【００３３】
ＳＮＰ（ｓｉｎｇｌｅ  ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ  ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ）は、ＤＮＡ塩基配列のうち生物個体ごとに差を見せる単一塩基の位置を意味する。ＳＮＰに示される塩基配列の差により、同種に属する互いに異なる生物個体は互いに異なる遺伝形質を有してもよい。例えば、図２を参照するとき、３種類のＤＮＡ塩基配列は、同種に属する個体２１０、２２０、２３０のＤＮＡ塩基配列のうち、同じ位置に該当する一部の塩基配列に該当する。図２に示す個体の塩基配列でＣＧＴＡ及びＴＣＣＧＡは共通して示される一方、５番目に位置する塩基はＡ２０１、Ｇ２０２、Ｔ２０３として個体ごとに相違に示される。即ち、図２において、５番目の塩基の位置をＳＮＰという。ＤＮＡ塩基配列のうち一部の単一塩基の差により個体の形質が相違に示されてもよい。
【００３４】
一実施形態に係るＳＮＰデータは、特定の生物個体の特定遺伝子坐（ｇｅｎｅ  ｌｏｃｕｓ）の少なくとも一部のＤＮＡ塩基配列、及び少なくとも一部のＤＮＡ塩基配列に含まれている少なくとも一部のＳＮＰの情報を含むことができる。一実施形態に係るＳＮＰデータに含まれている一部のＤＮＡ塩基配列は、同じ種に属する異なる個体のＤＮＡ塩基配列との差が示される単一塩基を含んでもよい。一実施形態に係るＳＮＰデータに含まれているＳＮＰの情報は、ＳＮＰデータに含まれているＤＮＡ塩基配列のうち、同じ種に属する他の個体のＤＮＡ塩基配列との差が示される単一塩基の位置情報を含んでもよい。
【００３５】
一実施形態に係るＳＮＰデータに含まれているＤＮＡ塩基配列は、母系に基づいたＤＮＡ塩基配列及び父系に基づいたＤＮＡ塩基配列を含む。以下、母系に基づいたＤＮＡ塩基配列及び父系に基づいたＤＮＡ塩基配列は、ＤＮＡ塩基配列の対として称し、ＤＮＡ塩基配列が父系に基づいたＤＮＡ塩基配列及び母系に基づいたＤＮＡ塩基配列のいずれか１つのみを称するものと限定しない限り、ＤＮＡ塩基配列は、母系に基づいたＤＮＡ塩基配列及び父系に基づいたＤＮＡ塩基配列を意味する。
【００３６】
一実施形態に係る分析対象ＳＮＰデータ１０１は、分析対象ユーザの特定遺伝子から抽出されたＳＮＰデータである。即ち、一実施形態に係る分析対象ＳＮＰデータ１０１は、分析対象ユーザのＤＮＡ塩基配列のうち、特定遺伝子の少なくとも一部のＤＮＡ塩基配列、及び少なくとも一部のＤＮＡ塩基配列に含まれた少なくとも一部のＳＮＰの情報を含んでもよい。一実施形態に係る分析対象データに含まれているＤＮＡ塩基配列は、上述したように母系に基づいたＤＮＡ塩基配列及び父系に基づいたＤＮＡ塩基配列を含んでもよい。
【００３７】
例えば、分析対象ＳＮＰデータ１０１は、分析対象ユーザのＨＬＡ遺伝子のＳＮＰデータであってもよい。この場合、分析対象ＳＮＰデータ１０１は、ヒトの６番染色体の特定位置に存在するＨＬＡ遺伝子から抽出された、ヒトごとに異なる種類の塩基が示されてもよく、単一塩基を含むＤＮＡ塩基配列の対を含んでもよく、ヒトごとに他の種類の塩基が示されてもよく、単一塩基の位置情報を含んでもよい。
【００３８】
以下において、分析対象遺伝子は、実施形態に係る分析対象ＳＮＰデータ１０１が抽出された特定遺伝子を意味する。実施形態に係る分析対象遺伝子は、分析対象遺伝子のＤＮＡ塩基配列に応じて予め定義された複数の遺伝型のいずれか１つの遺伝型である。
【００３９】
一実施形態によると、分析対象ＳＮＰデータ１０１は、母系に基づいたＤＮＡ塩基配列及び父系に基づいたＤＮＡ塩基配列それぞれに対して遺伝型を分析するために加工され得る。一実施形態に係る分析対象ＳＮＰデータを加工するステップは、分析対象ＳＮＰデータをフェージングして２つの半数体（ｈａｐｌｏｉｄ）データに分離するステップ、及び２つの半数体データをそれぞれ複製し、半数体データと該当の半数体の複製データが１つの対をなす２つの倍数体（ｄｉｐｌｏｉｄ）データを取得するステップを含んでもよい。一実施形態に係るフェージングは、ＤＮＡ塩基配列の対を母系に基づいたＤＮＡ塩基配列、及び父系に基づいたＤＮＡ塩基配列に分離する動作を意味する。一実施形態に係る半数体データは、父系に基づいたＤＮＡ塩基配列及び母系に基づいたＤＮＡ塩基配列のいずれか１つのＤＮＡ塩基配列のみを含むＳＮＰデータを意味する。一実施形態に係る倍数体データは、半数体データに含まれているＤＮＡ塩基配列を複写して作った、同一のＤＮＡ塩基配列の対を含むＳＮＰデータを意味する。
【００４０】
例えば、分析対象ＳＮＰデータ１０１に父系に基づいたＤＮＡ塩基配列ａ及び母系に基づいたＤＮＡ塩基配列ｂが含まれている場合、分析対象ＳＮＰデータをフェージングして２つに分離した半数体データは、父系に基づいたＤＮＡ塩基配列ａのみを含むＳＮＰデータ、及び母系に基づいたＤＮＡ塩基配列ｂのみを含むＳＮＰデータを意味する。同じ例において、半数体データと該当半数体の複製データが１つの対をなす２つの倍数体データは、父系に基づいたＤＮＡ塩基配列ａ２個に構成されているＤＮＡ塩基配列の対を含むＳＮＰデータ、及び母系に基づいたＤＮＡ塩基配列ｂ２個に構成されているＤＮＡ塩基配列の対を含むＳＮＰデータを意味する。
【００４１】
一実施形態に係る参照データ１０２は、遺伝型が決定されたＳＮＰデータを含む。一実施形態に係る参照データ１０２に含まれたＳＮＰデータは、上述したＳＮＰデータに該当する。例えば、分析対象ＳＮＰデータがＨＬＡ遺伝子から抽出された場合、参照データ１０２に含まれたＳＮＰデータは、ＨＬＡ遺伝子の少なくとも一部のＤＮＡ塩基配列及び少なくとも一部のＤＮＡ塩基配列に含まれた少なくとも一部のＳＮＰの情報含んでもよく、少なくとも一部のＤＮＡ塩基配列は、他の個体の塩基配列との差が示される単一塩基を含んでもよい。
【００４２】
一実施形態に係る遺伝型が決定されたＳＮＰデータは、分析対象ＳＮＰデータが抽出された遺伝子に定義された複数の遺伝型のいずれか１つに該当するＳＮＰデータを少なくとも１つ含んでもよい。言い換えれば、一実施形態に係る遺伝型が決定されたＳＮＰデータは、分析対象遺伝子に定義された複数の遺伝型のいずれか１つに該当する遺伝型の対に対応する。実施形態に係る参照データ１０２に含まれたＳＮＰデータは、２つのＤＮＡ塩基配列から構成されたＤＮＡ塩基配列の対を含むが、それぞれのＤＮＡ塩基配列は、分析対象遺伝子に定義された複数の遺伝型のいずれか１つの遺伝型であってもよい。即ち、参照データ１０２に含まれているＳＮＰデータに対応する遺伝型の対は、ＳＮＰデータに含まれているＤＮＡ塩基配列の対を構成しているＤＮＡ塩基配列それぞれに該当する遺伝型の対である。
【００４３】
例えば、分析対象ＳＮＰデータが抽出された遺伝子にＡ型、Ｂ型、Ｃ型の遺伝型が定義されている場合、参照データ１０２に含まれた第１ＳＮＰデータは、Ａ型に該当するＤＮＡ塩基配列及びＢ型該当するＤＮＡ塩基配列の対を含んでもよく、参照データ１０２に含まれている第２ＳＮＰデータは、Ａ型に該当するＤＮＡ塩基配列及びＣ型該当するＤＮＡ塩基配列の対を含んでもよい。この場合、参照データ１０２に含まれた第１ＳＮＰデータに対応する遺伝型の対はＡ型、Ｂ型に該当し、参照データ１０２に含まれた第２ＳＮＰデータに対応する遺伝型の対はＡ型、Ｃ型に該当する。
【００４４】
一実施形態に係る参照データ１０２を更新するステップ１１０は、参照データ１０２に含まれたそれぞれのＳＮＰデータに対応し、該当するＳＮＰデータに含まれている予め決定された複数の領域それぞれに該当するＳＮＰデータの遺伝型の対に対応するマーカー１０３を挿入して参照データ１０２を更新するステップである。一実施形態に係る参照データ１０２を更新するステップ１１０は、マーカー１０３を挿入する前に、複数のＳＮＰデータの遺伝型に対応するマーカー１０２を決定するステップをさらに含んでもよい。
【００４５】
一実施形態に係るマーカー１０３は、分析対象遺伝子の予め定義された複数の遺伝型それぞれに対応して定義されたマーカーを含んでもよい。例えば、一実施形態に係るマーカー１０３は、分析対象遺伝子に予め定義された複数の遺伝型がそれぞれＡ型、Ｂ型、Ｃ型である場合、Ａ型に対応して定義された第１マーカー、Ｂ型に対応して定義された第２マーカー、Ｃ型に対応して定義された第３マーカーを含んでもよい。
【００４６】
一実施形態に係るマーカー１０３は、マーカーに対応する遺伝型に該当するＤＮＡ塩基配列がＳＮＰデータに存在するか否かを指示するニ進マーカーを含んでもよい。実施形態に係るニ進マーカーは、ＳＮＰデータに含まれているＤＮＡ塩基配列がニ進マーカーに対応する遺伝型である場合は１、該当しない場合は０として表現されてもよい。例えば、第１ＳＮＰデータが遺伝型の対（Ａ型、Ｂ型）に該当する場合、Ａ型に対応して定義された第１マーカーは（１、０）に表現され、Ｂ型に対応する第２マーカーは（０、１）に表現され、Ｃ型に対応して定義された第３マーカーは（０、０）に表現されてもよい。
【００４７】
一実施形態に係るマーカー１０３は、ＳＮＰデータに含まれている１つの塩基配列に対応して、分析対象遺伝子の遺伝型に対応するニ進マーカー（例えば、第１ニ進マーカー、第２ニ進マーカー、及び第３ニ進マーカー）のタプル（ｔｕｐｌｅ）に表現されてもよい。例えば、ＳＮＰデータに含まれている１つの塩基配列がＡ型遺伝型である場合、該当塩基配列のマーカー１０３は（１、０、０）に表現され、他の１つの塩基配列がＢ型遺伝型である場合、該当塩基配列のマーカー１０３は（０、１、０）に表現される。
【００４８】
一実施形態に係る参照データ１０２を更新するステップ１１０において、ＳＮＰデータに含まれている予め決定された複数の領域は、ＳＮＰデータに含まれているＤＮＡ塩基配列で予め決定された位置及び範囲に該当する複数の領域を意味する。一実施形態に係る複数の領域は、複数のエクソン（ｅｘｏｎ）領域を含んでもよい。エクソンは、遺伝子のＤＮＡ塩基配列の中からタンパク質で合成される領域を意味し、１つの遺伝子のＤＮＡ塩基配列には複数のエクソンが存在してもよい。
【００４９】
例えば、図３を参照すれば、分析対象遺伝子は、染色体３００の特定位置３１０に存在するＤＮＡ塩基配列に該当する。分析対象遺伝子は、複数のタンパク質を合成することに関与し、合成するタンパク質に応じて複数の区域に区分されてもよい。分析対象遺伝子のＤＮＡ塩基配列のうち、特定のタンパク質を合成する１つの区域３２０に該当するＤＮＡ塩基配列は、特定のタンパク質の合成に関与する複数のエクソン３２１、３２２、３２３を含んでもよい。
【００５０】
一実施形態に係る参照データ１０２を更新するステップ１１０において、ＳＮＰデータに含まれている予め決定された複数の領域にＳＮＰデータの遺伝型の対に対応するマーカー１０３を挿入することは、予め決定された複数の領域をマーカー１０３で符号化（ｅｎｃｏｄｉｎｇ）することを意味する。例えば、分析対象遺伝子の遺伝型がＡ型、Ｂ型、及びＣ型のように定義された場合、参照データ１０２に含まれた第１ＳＮＰデータが（Ａ型、Ｂ型）の遺伝型の対に対応する場合、第１ＳＮＰデータに含まれているＤＮＡ塩基配列のうち、予め決定された複数の領域に含まれたそれぞれのＤＮＡ塩基配列をＡ型に対応するニ進マーカー（１、０）、Ｂ型に対応するニ進マーカー（０、１）、及びＣ型に対応するニ進マーカー（０、０）に符号化することができる。
【００５１】
一実施形態に係るステップ１１０の複数の領域が複数のエクソンに該当する場合、各エクソンに含まれているＤＮＡ塩基配列にＳＮＰデータの遺伝型の対に対応するマーカー１０３を挿入してもよい。例えば、図３を参照すると、参照データに含まれているＳＮＰデータが、図３に示すＤＮＡ塩基配列を含んでいる場合、ＤＮＡ塩基配列のエクソン（１）３２１、エクソン（２）３２２、エクソン（３）３２３領域に含まれているＤＮＡ塩基配列それぞれを、ＳＮＰデータの遺伝型の対に対応するマーカー１０３に符号化することができる。
【００５２】
一実施形態に係るステップ１１０により更新された参照データに含まれているＳＮＰデータそれぞれは、該当する遺伝型のＤＮＡ塩基配列、遺伝子のＤＮＡ塩基配列に含まれているＳＮＰの情報、及びＤＮＡ塩基配列内の複数の領域の位置に挿入されているマーカーを含んでもよい。一実施形態に係るＤＮＡ塩基配列内の複数の領域の位置に挿入されたマーカーは、ＤＮＡ塩基配列内の複数の領域を符号化したマーカーの情報であり得る。
【００５３】
一実施形態によれば、参照データ１０２に含まれたＳＮＰデータのＤＮＡ塩基配列の対は、互いに分離して用いられてもよい。言い換えれば、一実施形態に係る参照データ１０２を更新するステップ１１０において、ＳＮＰデータに含まれている予め決定された複数の領域にＳＮＰデータの遺伝型の対に対応するマーカー１０３を挿入することは、ＳＮＰデータに含まれているＤＮＡ塩基配列それぞれに対して、予め決定された複数の領域内の予め決定された位置にＤＮＡ塩基配列の遺伝型に対応するマーカー１０３を挿入することを意味する。例えば、参照データに含まれている１つのＤＮＡ塩基配列内に存在する各エクソン領域の中間に該当するＤＮＡ塩基配列の遺伝型を指示するマーカーを挿入してもよい。実施形態に係るＤＮＡ塩基配列の遺伝型を指示するマーカーは、複数の遺伝型に対応するニ進マーカーがタプルをなした形態である。
【００５４】
例えば、第１ＳＮＰデータは、Ａ型の第１ＤＮＡ塩基配列及びＢ型の第２ＤＮＡ塩基配列を含んでもよい。この場合、第１ＤＮＡ塩基配列に含まれたエクソン内の予め決定された位置（例えば、エクソンの中心位置など）にＡ型を指示するニ進マーカーが挿入され、第２ＤＮＡ塩基配列に含まれたエクソン内の予め決定された位置（例えば、エクソンの中心位置など）にＢ型を指示するニ進マーカーが挿入されてもよい。ここで、特定遺伝型を指示するニ進マーカーは、分析対象遺伝子の遺伝型にそれぞれ対応するニ進マーカーから構成されたタプルを含んでもよい。例えば、分析対象遺伝子の遺伝型がＡ型、Ｂ型、及びＣ型が存在するとき、Ａ型を指示するニ進マーカーは（１、０、０）、Ｂ型を指示するニ進マーカーは（０、１、０）、Ｃ型を指示するニ進マーカーは（０、０、１）であってもよい。
【００５５】
一実施形態に係る参照データ１０２を更新するステップ１１０は、ＳＮＰデータに含まれている予め決定された複数の領域のうち、１つの領域にＳＮＰデータの遺伝型の対に対応するマーカー１０３を挿入するステップを含んでもよい。例えば、参照データ１０２に含まれたＳＮＰデータの予め決定された複数の領域がエクソン１及びエクソン２である場合、ステップ１１０で更新された参照データは、エクソン１領域にのみマーカー１０３を挿入したＳＮＰデータ、及びエクソン２領域にのみマーカー１０３を挿入したＳＮＰデータを含むことができる。
【００５６】
一実施形態に係る分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップ１２０は、分析対象ＳＮＰデータ１０１及びステップ１１０で更新された参照データに基づいて、分析対象ＳＮＰデータ１０１の遺伝型を予測するステップである。一実施形態に係る分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップ１２０は、分析対象ＳＮＰデータ１０１、ステップ１１０で更新された参照データ及び遺伝的距離１０４に基づいて、分析対象ＳＮＰデータ１０１の遺伝型を予測するステップを含んでもよい。一実施形態に係る分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップ１２０は、以下の図４〜図６Ｂを参照して詳細に説明する。一実施形態に係る遺伝的距離１０４を算出する方法については、以下の図８を参照して詳細に説明する。
【００５７】
図４は、予測モデルを用いて分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップ１２０を説明するための図である。
【００５８】
図４を参照するとき、一実施形態に係る分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップ１２０は、分析対象ＳＮＰデータ１０１とステップ１１０で更新された参照データを予測モデル４０１に入力することで、分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を決定するステップを含んでもよい。一実施形態に係る予測モデル４０１は、分析対象ＳＮＰデータ１０１及び参照データの入力を受けて、分析対象ＳＮＰデータ１０１が分析対象遺伝子に予め定義された複数の遺伝型に対応する確率を領域ごとに算出した結果を出力するモデルである。一実施形態に係る分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップ１２０は分析対象ＳＮＰデータ１０１、ステップ１１０で更新された参照データ及び遺伝的距離１０４を予測モデル４０１に入力することで、分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を決定するステップを含んでもよい。
【００５９】
実施形態に係る予測モデル４０１は、ＢＥＡＧＬＥモデル及び人工神経網モデルを含んでもよい。以下は、予測モデル４０１をＢＥＡＧＬＥモデルとして例を挙げて説明するが、これに限定されることはない。
【００６０】
実施形態に係る予測モデル４０１は、隠れマルコフモデル（ｈｉｄｄｅｎ  ｍａｒｋｏｖ  ｍｏｄｅｌ）に基づいてＳＮＰデータから遺伝型を予測するモデルを含んでもよい。この場合、予測モデル４０１は、分析対象遺伝子に含まれた複数の遺伝型に対応する隠匿状態、ＳＮＰデータに対応する観測データ、隠匿状態間の転移確率及びそれぞれの隠匿状態と観測データとの間の放出確率を含む。図５〜図６Ｂを参照すると、実施形態に係る予測モデル４０１は、例えば、分析対象遺伝子に予め定義された複数の遺伝型Ｘ1、Ｘ2に対応する隠匿状態、分析対象ＳＮＰデータに含まれているＤＮＡ塩基配列Ｙ1、Ｙ2、Ｙ3に対応する観測データ、状態間の転移確率ａ11、ａ12、ａ21、ａ22及びそれぞれの状態でそれぞれの観測データへの放出確率ｂ11、ｂ12、ｂ13、ｂ21、ｂ22、ｂ23を含む。
【００６１】
図４を参照すると、一実施形態に係る分析対象ＳＮＰデータを予測するステップ１２０は、分析対象ＳＮＰデータ１０１と更新された参照データを予測モデル４０１に入力することで、分析対象ＳＮＰデータが複数のＳＮＰデータの遺伝型に対応する確率を領域ごとに算出するステップと、領域ごとの確率に基づいて、分析対象ＳＮＰデータ１０１の遺伝型を決定するステップとを含む。より具体的に、一実施形態に係る予測モデル４０１は、ステップ１１０で更新された参照データでマーカー１０３が挿入された複数の領域それぞれに対して、分析対象ＳＮＰデータ１０１が遺伝型それぞれに対応する確率を算出し、分析対象ＳＮＰデータ１０１がいずれか１つの遺伝型に対応する確率は、複数の領域それぞれに対して算出された該当遺伝型に対応する確率の平均として算出される。この場合、複数の遺伝型それぞれに対して算出された平均確率を比較し、平均確率が最も高い遺伝型を分析対象ＳＮＰデータの遺伝型として予測することができる。
【００６２】
例えば、図５を参照すると、実施形態に係るステップ１１０で参照データに含まれている各ＳＮＰデータに対応して、該当するＳＮＰデータに含まれている複数のエクソン領域ｅｘｏｎ１、ｅｘｏｎ２、ｅｘｏｎ３それぞれにマーカーを挿入して参照データを更新することができる。この場合、一実施形態に係る予測モデル４０１は、複数の領域ｅｘｏｎ１、ｅｘｏｎ２、ｅｘｏｎ３それぞれに対して、遺伝型Ｘ1、Ｘ2に対応する確率を算出することができる。一実施形態に係るステップ１２０において、各遺伝型に対応する確率を複数の領域それぞれに対して算出した確率の平均として示す。例えば、図５を参照すると、遺伝型Ｘ1に対応する確率はｅｘｏｎ１の領域から算出された確率１０％、ｅｘｏｎ２の領域から算出された確率５０％、ｅｘｏｎ３の領域から算出された確率３０％の平均である３０％に示すことができ、遺伝型Ｘ2に対応する確率はｅｘｏｎ１の領域から算出された確率９０％、ｅｘｏｎ２の領域から算出された確率５０％、ｅｘｏｎ３の領域から算出された確率７０％の平均である７０％に示すことができる。この場合、分析対象ＳＮＰデータの遺伝型は、平均確率がより高いＸ2に決定されることができる。
【００６３】
一実施形態に係るステップ１２０は、更新された参照データに含まれている複数のＳＮＰデータに基づいて、分析対象ＳＮＰデータを分析するための塩基配列の長さを指示する複数のパラメータを設定するステップと、分析対象ＳＮＰデータ、更新された参照データ、及び前記パラメータを予測モデルに入力することで、分析対象ＳＮＰデータが複数のＳＮＰデータの遺伝型に対応する確率を領域とパラメータの組み合せごとに算出するステップと、組み合せごとの確率に基づいて、分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を決定するステップとを含むことができる。
【００６４】
例えば、図６Ａを参照すると、実施形態に係るステップ１１０において、参照データに含まれている各ＳＮＰデータに対応して、該当するＳＮＰデータに含まれている複数のエクソン領域ｅｘｏｎ１、ｅｘｏｎ２、ｅｘｏｎ３それぞれにマーカーを挿入して参照データを更新することができる。また、分析対象ＳＮＰデータを分析するための塩基配列の長さを指示する複数のパラメータを３０００及び５０００に設定してもよい。この場合、一実施形態に係る予測モデル４０１は、複数の領域ｅｘｏｎ１、ｅｘｏｎ２、ｅｘｏｎ３及びパラメータ３０００、５０００の組み合せのそれぞれに対して、遺伝型Ｘ1、Ｘ2に対応する確率を算出することができる。例えば、図６Ａを参照すると、複数の領域ｅｘｏｎ１、ｅｘｏｎ２、ｅｘｏｎ３及びパラメータ３０００、５０００の組み合せのそれぞれに対して、遺伝型Ｘ1に対応する確率はｅｘｏｎ１領域、及びパラメータを３０００に設定して算出された確率１０％、ｅｘｏｎ１領域及びパラメータを５０００に設定して算出された確率２０％などを含んでもよい。図７を参照するとき、Ｘ1に対応する確率は、複数の領域ｅｘｏｎ１、ｅｘｏｎ２、ｅｘｏｎ３及びパラメータ３０００、５０００の組み合せそれぞれに対して算出された確率の平均である３５％として示し、Ｘ2に対応する確率は、複数の領域ｅｘｏｎ１、ｅｘｏｎ２、ｅｘｏｎ３及びパラメータ３０００、５０００の組み合せそれぞれに対して算出された確率の平均である６５％として示すことができる。この場合、分析対象ＳＮＰデータの遺伝型は、平均確率のさらに高いＸ2に決定されてもよい。
【００６５】
説明の便宜のために図５及び図６Ａでは、一般的な循環構造のＨＭＭについて例を挙げて説明したが、一実施形態に係るＨＭＭは図６Ｂに示す構造を有してもよい。図６Ｂを参照すると、ゲノムの位置（ｇｅｎｏｍｉｃ  ｐｏｓｉｔｉｏｎ）に応じて状態が左側から右側に転移されてもよい。
【００６６】
図４を参照するとき、一実施形態に係る分析対象ＳＮＰデータ１０１は、２つの倍数体データを取得するステップ４１０を介して加工されて予測モデル４０１に入力される。一実施形態に係る分析対象ＳＮＰデータ１０１は、倍数体データを取得するステップ４１０により加工されてもよい。上述したように、一実施形態に係る分析対象ＳＮＰデータ１０１は、母系に基づくＤＮＡ塩基配列及び父系に基づくＤＮＡ塩基配列からなるＤＮＡ塩基配列の対を含んでいるが、各ＤＮＡ塩基配列の遺伝型を予測するために、ＳＮＰデータを加工するステップを含んでもよい。一実施形態に係るＳＮＰデータを加工するステップは、ＳＮＰデータをフェージングして２つの半数体データに分離するステップを含むことができる。即ち、分析対象ＳＮＰデータをフェージングして２つの半数体データに分離するステップは、分析対象ＳＮＰデータを母系基盤ＳＮＰデータ及び父系基盤ＳＮＰデータに分離するステップを含んでもよい。一実施形態に係る母系基盤ＳＮＰデータは、母系から継承されたＤＮＡ塩基配列を含むＳＮＰデータであり、父系基盤ＳＮＰデータは、父系から継承されたＤＮＡ塩基配列を含むＳＮＰデータである。一実施形態に係る分析対象ＳＮＰデータを加工するステップは、分析対象ＳＮＰデータをフェージングして２つの半数体データに分離するステップ、及び分離した２つの半数体データをそれぞれ複製し、半数体データと前記半数体の複製データが１つの対をなす２つの倍数体データを取得するステップを含んでもよい。もちろん、一実施形態に係る分析対象ＳＮＰデータ１０１は、フェージングして加工する段階を経由せず予測モデルに入力されてもよい。
【００６７】
実施形態に係る分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップ１２０は、ステップ４１０で取得した母系に基づく倍数体データ及び父系に基づく倍数体データそれぞれ、及び更新された参照データに基づいて、分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップを含む。一実施形態に係る分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップ１２０は、ステップ４１０で取得した２つの倍数体データそれぞれに対応し、該当する倍数体データ及び更新された参照データを予測モデル４０１に入力することで、該当する倍数体データの遺伝型を予測するステップを含む。
【００６８】
一実施形態に係る分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップ１２０は、複数のＳＮＰデータの遺伝型に対応する複数のマーカー１０３間の遺伝的距離１０４を算出するステップと、分析対象ＳＮＰデータ１０１、ステップ１１０で更新された参照データ及び遺伝的距離に基づいて、分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップを含んでもよい。実施形態に係る遺伝的距離を算出する具体的な方法については、以下の図８を参照して詳細に説明する。
【００６９】
図７は、一実施形態に係る分析対象ＳＮＰデータ、参照データ及び遺伝的距離に基づいて分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測する方法を説明するための図である。
【００７０】
図７を参照するとき、一実施形態に係るＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する方法は、分析対象ＳＮＰデータ１０１を取得するステップ、遺伝型が決定された複数のＳＮＰデータを含む参照データ１０２を取得するステップ、状態間の遺伝的距離１０４を取得するステップ、及び遺伝的距離１０４、参照データ１０２、及び分析対象ＳＮＰデータ１０１に基づいて、分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップ１２０を含む。
【００７１】
図７に示されていないが、分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップ１２０は、予測モデル４０１を介して分析対象ＳＮＰデータの遺伝型を予測するステップを含んでもよい。一実施形態に係る予測モデル４０１には、分析対象ＳＮＰデータ及び更新された参照データだけでなく、複数の遺伝型に対応するＤＮＡ塩基配列の間の遺伝的距離１０４が入力に含まれてもよい。
【００７２】
実施形態に係る遺伝的距離１０４は、分析対象ＳＮＰデータ１０１及び参照データ１０２に含まれた複数のＳＮＰデータをサンプリングするステップ、サンプリングされたデータに基づいて、隠れマルコフモデルで前記複数のＳＮＰデータの遺伝型に対応する状態間の転移確率を算出するステップ、状態間の転移確率を切り替え、遺伝的距離を取得するステップを介して取得することができる。実施形態に係る遺伝的距離を取得する方法については、以下の図８を参照して詳細に説明する。
【００７３】
図８は、一実施形態に係る遺伝的距離を取得する方法を説明するための図である。
【００７４】
実施形態に係る遺伝的距離（ｇｅｎｅｔｉｃ  ｄｉｓｔａｎｃｅ）は、互いに異なる遺伝型に決定された２つのＤＮＡ塩基配列間の差を指示するパラメータである。例えば、Ａ型として決定されたＤＮＡ塩基配列、及びＢ型として決定されたＤＮＡ塩基配列が類似する場合、遺伝的距離は小さい値を示し、類似しない場合に遺伝的距離は大きい値を示す。実施形態に係る遺伝的距離は、公共データから測定された、すでに知られている遺伝的距離を使用してもよく、実施形態に係る遺伝的距離を算出するステップにより取得した遺伝的距離を使用してもよい。
【００７５】
図８を参照すると、実施形態に係る遺伝的距離を算出するステップは、分析対象ＳＮＰデータ１０１及び複数のＳＮＰデータを含む参照データ１０２をサンプリングするステップ８１０、８２０、サンプリングされたデータに基づいて、隠れマルコフモデル８０１で参照データ１０２に含まれている複数のＳＮＰデータの遺伝型に対応する状態間の転移確率を算出するステップ８３０、及び状態間の転移確率を変換し、状態間の遺伝的距離を取得するステップ８４０を含む。
【００７６】
一実施形態に係る参照データ１０２のサンプリングステップ８２０は、参照データ１０２で少なくとも一部のＳＮＰデータを抽出するステップである。分析対象ＳＮＰデータ１０１のサンプリングステップ８１０は、分析対象ＳＮＰデータに複数のＳＮＰデータが含まれている場合、少なくとも一部のＳＮＰデータを抽出するステップである。実施形態に係る転移確率を算出するための隠れマルコフモデル８０１に、サンプリングされた分析対象ＳＮＰデータ及び参照データが入力されてもよい。実施形態に係る転移確率を算出するステップ８３０は、実施形態に係る隠れマルコフモデル８０１で転移確率を測定するアルゴリズムを用いて、複数のＳＮＰデータの遺伝型に対応する状態間の転移確率を算出するステップを含む。実施形態に係る転移確率を測定するアルゴリズムは、バウム−ウェルチアルゴリズムを含んでもよい。一実施形態に係る状態間の転移確率を変換し、状態間の遺伝的距離を取得するステップ８４０は次の数式を用いて、状態間の転移確率を状態間の遺伝的距離に変換するステップである。
【数１】
2022502093.tif 000003
【００７７】
前記数式（１）において、τは転移確率を算出するステップ８３０で算出された状態間の転移確率、ｒは遺伝的距離、Ｎは分析対象に該当する人種の有効人口数（各人種ごとに有効人口数が知られている。例えば、西洋人の場合に有効人口数は１０、０００として設定されてもよい）、Ｈは隠れマルコフモデルの状態の個数である。実施形態に係るサンプリングされた参照データに含まれている各ＳＮＰデータは、１つの生物個体から抽出されたＳＮＰデータであるため、Ｈはサンプリングされた参照データに含まれているＳＮＰデータが抽出された生物個体の数である。
【００７８】
一実施形態に係る遺伝的距離１０４は、分析対象遺伝子の予め定義された複数の遺伝型それぞれに対応して定義されたマーカー間の遺伝的距離を含んでもよい。この場合、マーカー間の遺伝的距離はそれぞれのマーカーに対応する遺伝型として決定されたＤＮＡ塩基配列間の遺伝的距離を含んでもよい。
【００７９】
一実施形態に係るステップ８４０で取得された遺伝型の間の遺伝的距離を考慮して分析対象ＳＮＰデータの遺伝型の予測を行うことで、遺伝型予測の正確度を高めることができる。
【００８０】
図９は、実施形態に係るＳＮＰデータを用いて遺伝型を予測する方法の全体的な過程を示す図である。
【００８１】
［アイディア１］
実施形態に係る（ニ進）マーカーを参照データに含まれているＳＮＰデータと融合して予測モデルを実施しているとき、マーカー間の遺伝的距離（ｇｅｎｅｔｉｃ  ｄｉｓｔａｎｃｅ）を入力値として与えることができる。遺伝的距離を入力値として与えるとき、ＨａｐＭａｐのような公共データから測定された、既存に知られている遺伝的距離を使用する方法がある。
【００８２】
しかし、実施形態によると、現在のユーザが用いているデータ（分析対象ＳＮＰデータと参照データ）を用いて正確な遺伝的距離を先に類推し、その値を予測アルゴリズムにて使用する方式を含んでもよい。そのため、分析対象ＳＮＰデータの遺伝型予測の正確度を向上することができる。
【００８３】
実施形態に係る遺伝的距離を算出する方式は次のように動作する。
１）分析対象ＳＮＰデータ及び参照データで一部のＳＮＰデータを抽出するサブサンプリングを行う。
２）ｍａｃｈ１．０アルゴリズムを用いて、分析対象ＳＮＰデータがサンプリングされた参照データに含まれているＳＮＰデータのモザイクからなる隠れマルコフモデルで転移確率（ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ  ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）をバウム−ウェルチアルゴリズムを用いて測定する。
３）測定した転移確率を次の数式を用いて、遺伝的距離に切り替える。
2022502093.tif 000004
τ：転移確率
Ｎ：有効人口数
ｒ：遺伝的距離
Ｈ：サンプリングされた参照データに含まれている生物個体数（＝隠れマルコフモデルの状態（ｓｔａｔｅ）数）
４）遺伝的距離を予測アルゴリズム（例えば、Ｂｅａｇｌｅ  ｖ４）で入力値として使用する。
【００８４】
［アイディア１の効果］
アイディア１は、予測正確度を上昇させる効果を有する。テストデータ（ＨａｐＭａｐヨーロッパ人（Ｎ＝１２４）、５、０００人の参照データを使用、高解像度（４−ｄｉｇｉｔ）平均正確度基準）において既存モデル（ＳＮＰ２ＨＬＡ）は９５．０％の正確度を示したが、アイディア１を使用したとき、９７．６％に正確度を上昇させることができ、エラーも減少した。
【００８５】
［アイディア２］
（ニ進）マーカーをＳＮＰデータと融合するとき、マーカーをどのような位置に入れなければならないかのイシューがあって、既存のモデルでは単に遺伝子の中央に入れる方式を選択した。
【００８６】
しかし、遺伝型予測アルゴリズムは、近いマーカーが関連不平衡（ｌｉｎｋａｇｅ  ｄｉｓｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ）という一種の関連性を有していることを活用したものであるため、マーカーの距離が遠ければ、関連性が低下することから予測結果の正確度が低下する。ＨＬＡ遺伝子は、クラス１遺伝子の場合、エクソン２、３、４が最も多型（ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｃ）であり、クラス２遺伝子の場合はエクソン２、３が最も多型であることが知られているが、このようなエクソンにある変移情報は、遺伝子の遺伝型を決定するために決定的な寄与を行う。
【００８７】
すると、このような多型な位置に（ニ進）マーカーを位置させることが、関連不平衡を考慮するとき最も効果的であろう。しかし、マーカーをエクソン２に位置すれば、エクソン４とは遠すぎることになり、エクソン４に位置すれば、エクソン２とは遠すぎるという問題がある。
【００８８】
実施形態に係るアイディア２は、マーカーを数個に複写（ｄｕｐｌｉｃａｔｉｏｎ）して複製された各マーカーを各エクソンの中央に入れる。この場合、依然として数個に複製して挿入したマーカーで最終的に遺伝型をどのように予測するかに関する問題がある。このために、まず、分析対象ＳＮＰデータをフェージング（ｐｈａｓｉｎｇ）する方式を用いてもよい。
【００８９】
フェージング（ｐｈａｓｉｎｇ）とは、父系から受け継いだ染色体と母系から受け継いだ染色体とを区分する作業を意味する。ＳＮＰデータに基づいて算出的にフェージングを終了すれば、１つの分析対象ＳＮＰデータは、２つの半数体（ｈａｐｌｏｉｄ）に分かれる。一般に、予測モデル（例えば、Ｂｅａｇｌｅ  ｖ４）において半数体は、入力フォーマットとして受けない場合があるため、各半数体を複写し２倍にすると（ｄｏｕｂｌｉｎｇ）、同型接合体（ｈｏｍｏｚｙｇｏｕｓ）の二倍数体（ｄｉｐｌｏｉｄ）が作られる。即ち、フェージングを介して一個体のＤＮＡ塩基配列を２人のＤＮＡ塩基配列のように分けられるといえる。
【００９０】
その後、各二倍数体（事実の上、情報的には半数体）を用いて予測モデルを実行した後、マーカーが数個に複写されて挿入された領域から算出された事後確率（ｐｏｓｔｅｒｉｏｒ  ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）の平均を出して事後確率の最も高い遺伝型を決定することができる。
【００９１】
例えば、エクソン２、３、４に区分されたマーカーで事後確率が算出される場合、それを平均するためには、同じハプロタイプ（ｈａｐｌｏｔｙｐｅ）にある遺伝型に関する情報を平均することのみ意味がある。
【００９２】
本方式は次のように動作する。
１）参照データをアップデートするために、マーカーを複写してエクソン２、３、４（クルレソ２の場合、エクソン２、３）の中央に位置させる。
２）分析対象のＳＮＰデータをフェージングして半数体を作る。
３）半数体を複写して貼り付けることで二倍数体に作る。
４）二倍数体の分析対象ＳＮＰデータを基盤にアップデート参照データを用いて予測モデルを実行する。
５）結果から、各エクソンに位置するマーカーから、各遺伝型に対する事後確率を算出する。
６）事後確率を様々なエクソンに対して平均を出す。
７）平均の事後確率が最も高い遺伝型が、その半数体の遺伝型と予測される。
【００９３】
［アイディア２の効果］
アイディア２においても、予測正確度を上昇させる効果を有する。同じテストデータから、アイディア２のみを使用した場合、アイディア１を使用した時と類似に９７．５％の正確度を取得できた。アイディア１及び２を同時に適用した場合、９８．０％の正確度でそれぞれを適用した時よりも正確度がさらに上昇し、エラー率も減少した。
【００９４】
アイディア２を適用するためには、フェージングを行って事後確率が最も高い遺伝型を予測するが、この過程において、各半分数体当たり１つの遺伝型のみを予測するため、マーカー間の衝突により複数の遺伝型が予測されるエラーを除去することができるようになっている。
【００９５】
［アイディア３］
内部的に使用した予測モデル（例えば、Ｂｅａｇｌｅ  ｖ３）をアップデート（例えば、Ｂｅａｇｌｅ  ｖ４あるいはｖ５）することで、時間及びメモリを短縮させた。
【００９６】
［アイディア３の効果］
最近開発された予測モデルを使用することで、時間及びメモリを数倍以上短縮させる効果がある。
【００９７】
以上述した実施形態は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、又はハードウェア構成要素及びソフトウェア構成要素の組み合せで具現される。例えば、本実施形態で説明した装置及び構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ  ｌｏｇｉｃ  ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ、ＦＰＡ（ｆｉｅｌｄ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサー、又は命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行して応答する異なる装置のように、１つ以上の汎用コンピュータ又は特殊目的コンピュータを用いて具現される。
【００９８】
ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、又はそのうちの一つ以上の組合せを含み、希望の通りに動作するよう処理装置を構成したり、独立的又は結合的に処理装置を命令することができる。ソフトウェア及び／又はデータは、処理装置によって解釈されたり処理装置に命令又はデータを提供するために、いずれかの類型の機械、構成要素、物理的装置、仮想装置、コンピュータ格納媒体又は装置、又は送信される信号波に永久的又は一時的に具体化することができる。ソフトウェアはネットワークに連結されたコンピュータシステム上に分散され、分散した方法で格納されたり実行され得る。ソフトウェア及びデータは一つ以上のコンピュータで読出し可能な記録媒体に格納され得る。
【００９９】
本実施形態による方法は、様々なコンピュータ手段を介して実施されるプログラム命令の形態で具現され、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される。記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独又は組み合せて含む。記録媒体及びプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計して構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり使用可能なものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例として、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスクのような磁気−光媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置を含む。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。ハードウェア装置は、本発明に示す動作を実行するために１つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成してもよく、その逆も同様である。
【０１００】
上述したように実施形態をたとえ限定された図面によって説明したが、当技術分野で通常の知識を有する者であれば、上記の説明に基づいて様々な技術的な修正及び変形を適用することができる。例えば、説明された技術が説明された方法と異なる順で実行されるし、及び／又は説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法と異なる形態で結合又は組み合わせられてもよいし、他の構成要素又は均等物によって置き換え又は置換されたとしても適切な結果を達成することができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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