(57)【要約】【課題】生体試料のプロテオーム解析の信頼性を向上させる。【解決手段】標的リスト中のタンパク質のペプチド配列を取得するステップと、プロテオームデータベース中のタンパク質に、前記取得されたペプチド配列をマッピングすることにより、前記生体試料中のタンパク質を分析するステップとを含み、前記標的リストは、前記生体試料中のRNA転写の情報を使用して決定される（42）。前記ペプチド配列は質量分析計を使用して決定される（44）。前記マッピングは、前記RNA転写の情報に基づき、タンパク質のサブセットに対して行われる（45）。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体試料のプロテオーム解析を行う方法であって、
標的リスト中のタンパク質のペプチド配列を取得するステップと、
プロテオームデータベース中のタンパク質に、前記取得されたペプチド配列をマッピングすることにより、前記生体試料中のタンパク質を分析するステップとを含み、
前記標的リストは、前記生体試料中のRNA転写の情報を使用して決定される、方法。
【請求項２】
前記ペプチド配列が質量分析計を使用して決定される、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記マッピングが前記プロテオームデータベース中のタンパク質のサブセットに対して行われ、前記タンパク質のサブセットが、前記生体試料中の前記RNA転写の情報に基づいて選択される、請求項1に記載の方法。
【請求項４】
前記分析されたタンパク質が、前記RNA転写の前記情報に対して確認されて、前記RNA転写中のいずれにも対応しないタンパク質が除去される、請求項1に記載の方法。
【請求項５】
前記分析されたタンパク質が、前記RNA転写に関する信頼指数に対して確認される、請求項1に記載の方法。
【請求項６】
前記信頼指数が、
（i）前記RNA転写のそれぞれを、前記RNA転写から予測されるタンパク質凝集体発現レベルと相関させるステップと、
（ii）前記RNA転写のそれぞれを、プロテオーム測定から導出される凝集タンパク質と相関させるステップと、
（iii）ステップ（i）の相関結果とステップ（ii）の相関結果との比較に基づき、前記RNA転写に関する前記信頼指数を導出するステップとを含む処理により取得される、請求項5に記載の方法。
【請求項７】
前記生体試料中の前記RNA転写の情報を使用して、前記標的リストを決定し、前記標的リストも、生体系の情報に基づいて決定される、請求項1に記載の方法。
【請求項８】
前記生体系の前記情報が、2つの条件におけるタンパク質の異なる発現の情報を含む、請求項7に記載の方法。
【請求項９】
前記タンパク質の異なる発現が、二次元のゲル電気泳動により、または、質量分析計分析により分析される、請求項8に記載の方法。
【請求項１０】
前記RNA転写の情報が、メッセンジャーRNA（mRNA）転写の情報を含む、請求項1に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はプロテオミクス、特に質量分析計データを使用したタンパク質分析用のワークフローに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
個人に合わせた医療に対する近年の取り組みにより、個人のさまざまな生体分子の、より効率のよいプロファイリングが必要となっている。これにはしばしば、患者のプロテオームのプロファイリングが含まれる。プロテオームは、ゲノムにより発現されたタンパク質と定義することができる。タンパク質の発現（したがってプロテオーム）は、例えば、個人の生理学的な状態の変化により、または、病変もしくは薬物療法の存在により、経時的に変化し得るものである。
【０００３】
プロテオーム解析は通常、タンデム質量分析（MS/MS）に連結された液体クロマトグラフィ（LC）により行われる。これらの技術はタンパク質分析用の重要な手立てとなってきた。それは、これらがタンパク質の複雑な混合物を、高感度で速やかに識別することができるからである。この手法では通常、タンパク質の混合物は（通常トリプシンにより）消化されてペプチドとなり、（例えばLCを使用して）構成分子に分けられ、質量分析法（MS/MS）により分析される。次いで、トリプシン断片の、結果として得られたMSデータは、親タンパク質を推定または識別するのに使用される。これは自動化されたデータベース検索により達成されてもよい。
【０００４】
図1は、プロテオーム解析の一般的な過程を示すフローチャートを示している。図から分かるように、本解析方法10は、分析用の試料の調製から始まる（ステップ11）。これは、（通常トリプシンによる）タンパク質の消化および断片の分離を含んでいてもよい。次いで、消化されたペプチド断片は質量分析計による分析を受ける（ステップ12）。これは通常、すべてのペプチド断片の十分な走査（または調査走査（survey scan））を含んでいる。いくつかのペプチド断片（例えば、より強度（存在量）の大きな断片）は、ペプチド配列を明らかにするために、タンデム質量分析計（MS/MS）分析を受ける（ステップ13）。次いで、ペプチド配列は、親タンパク質を識別するためにデータベースを検索するのに使用される（ステップ14）。
【０００５】
この手法は理論上、試料中のすべてのタンパク質の識別を可能にする。この手法はショットガン法と呼ぶことができる。しかし、この「ショットガン」法を使用したタンパク質の識別は極めて困難であり、多くの資源を必要とする。代わりとなるのは、標的化プロテオーム解析（targeted proteomic analysis）と呼ばれる手法で、標的リスト中のタンパク質のみを分析することである。
【０００６】
標的化プロテオーム解析用の質量分析データの処理は通常、2つの主要なステップを含んでいる。それは図2に示すように、標的タンパク質の識別および標的タンパク質の質量分析計による分析である。図2に示される解析方法20は、分析用の標的タンパク質のリストを生成するステップ（ステップ21）と、質量分析法（例えばMS/MS）によるタンパク質分析およびペプチド対タンパク質マッピング（すなわち、ペプチド配列を使用してデータベースを検索すること。ステップ22）とを含む。
【０００７】
標的タンパク質リストの生成（ステップ21）は通常、調査質量分析計による分析に基づいて、対象となるタンパク質またはペプチドを、強度（abundance）が比較的大きなことまたは他の異なる特徴に基づき、分析する。MS/MSおよびペプチドマッピング（ステップ22）を使用した、統制されたペプチド測定は、リスト中のタンパク質にMS/MS測定を行う場合を除き、図1に概略を示したのと同一の手続を含んでいてもよい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ショットガンプロテオーム法（図1）および標的化プロテオーム法（図2）の両方は、測定されたペプチド配列を使用したデータベースの検索によりタンパク質を識別し、測定されたペプチドの強度の集合によりタンパク質量を推測する。これらの処理は通常、消化されたペプチドがタンパク質にマッピングされる、大規模なデータベースを含んでいる。
【０００９】
この手法には、存在しないのに検出するという誤った判定（false positive）によるマッピングが起こり得るという問題、および、タンパク質データベースから単独で除去するのが難しい多数の潜在的なアイソフォームが混在するという問題がある。ゆえに、ペプチドデータから予測されたタンパク質は前記誤った判定を含んでおり、このために多数のタンパク質予測が「推定」となる場合がある。このため生物学的な文脈での分析が困難（challenging）となり得る。
【００１０】
さらに、標的化質量分析プロテオーム法では、標的ペプチド識別が従来より相関された強度（correlated abundance）の測定に基づいており、これは標的識別性の低下につながる場合がある。このためペプチドの誤った標的化をもたらし、それはMS/MS相でのペプチド対タンパク質マッピングをさらに複雑にする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の一局面は、生体試料におけるプロテオーム解析のための方法に関する。
【００１２】
本発明の一実施形態に係る方法は、標的リスト中のタンパク質のペプチド配列を取得するステップと、プロテオームデータベース中のタンパク質に、取得されたペプチド配列をマッピングすることにより、生体試料中のタンパク質を分析するステップとを含み、標的リストは、生体試料中のRNA転写の情報を使用して決定される。
【００１３】
いくつかの実施形態によれば、ペプチド配列は質量分析計を使用して決定されてもよい。標的リストは、RNA転写の情報を使用して決定されてもよい。
【００１４】
本発明のいくつかの実施形態によれば、マッピングはプロテオームデータベース中のタンパク質のサブセットに対して行われてもよい。タンパク質のサブセットは、生体試料中のRNA転写の情報に基づいて選択される。分析されたタンパク質は、RNA転写の情報に対して確認されて、RNA転写中のいずれにも対応しないタンパク質が除去されてもよい。
【００１５】
本発明のいくつかの実施形態によれば、分析されたタンパク質は、RNA転写に関する信頼指数に対して確認されてもよい。信頼指数は、（i）RNA転写のそれぞれを、RNA転写から予測されるタンパク質凝集体発現レベルと相関させるステップと、（ii）RNA転写のそれぞれを、プロテオーム測定から導出される凝集タンパク質と相関させるステップと、（iii）ステップ（i）の相関結果とステップ（ii）の相関結果との比較に基づき、RNA転写に関する信頼指数を導出するステップとを含む処理により取得される。
【００１６】
上記実施形態のいずれにおいても、生体試料中のRNA転写の情報を使用して、タンパク質の標的リストを決定してもよい。標的リストは、生体系のさらなる情報に基づいて決定されてもよい。さらなる情報は、2つ以上の条件におけるタンパク質の異なる発現を含んでいてもよい。タンパク質の異なる発現は、質量分析計または二次元のゲル電気泳動を使用して決定されてもよい。
【００１７】
上記実施形態のRNA転写は、メッセンジャーRNA（mRNA）であってもよい。上記実施形態でのマッピングは、プロテオームデータベース中のタンパク質のサブセット（部分集合）に対して行われてもよく、その際、タンパク質のサブセットは、生体試料中のmRNA転写の情報に基づいて選択される。
【００１８】
本発明の別の局面は、生体試料のトランスクリプトミクス（転写学）的な分析のための方法に関する。本発明の一実施形態に係る方法は、プロテオーム解析を行って、生体試料中のタンパク質の実態および相対的な強度を含むプロテオームデータを得るステップと、プロテオームデータを使用したトランスクリプトームまたはゲノム研究を立案するステップとを含んでおり、その際、プロテオームデータは、DNAライブラリからの配列拡充を設計するため、または、DNAマイクロアレイ（微細配列）を設計するために使用される。
【００１９】
本発明の他の局面および利点は、以下の説明および添付の図面により明らかにされるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】従来のプロテオーム法の処理を示す模式図である。
【図２】標的化プロテオーム法のワークフローを示す図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る方法のワークフローを示す図であり、データベース中のタンパク質に対するペプチド配列マッピングを使用して、タンパク質標的リスト決定を支援するため、および/または、タンパク質分析を支援するために、転写配列情報が使用される。
【図４】本発明の一実施形態に係る方法のワークフローを示す図であり、データベース中のタンパク質に対するペプチド配列マッピングを使用して、タンパク質標的リスト決定を支援するため、および/または、タンパク質分析を支援するために、mRNA情報が使用される。
【図５】本発明の一実施形態に係る、転写をタンパク質と相関させる方法を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態とともに使用することができる一般的なコンピュータの構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
上述したように、従来のプロテオーム法では、誤った判定（false positive, false negative）に伴う問題が起きる場合がある。本発明の実施形態は、精度が改善された新規なプロテオーム法のための方法に関連する。
【００２２】
本発明の方法では、標的化プロテオーム法およびトランスクリプトミクス配列化法を含む新規な共同分析（joint analysis）ワークフローを使用する。
【００２３】
本発明の実施形態によれば、データベース検索でペプチド配列を使用することにより、標的化プロテオミクスでの標的タンパク質の選択を促進するため、または、タンパク質分析の精度を改善するために、トランスクリプトミクスからの情報（すなわち「トランスクリプトームデータ」）を使用する。トランスクリプトームデータは例えば、主たる転写アイソフォーム（dominant transcript isoforms）、相対的な強度情報（relative abundance information）、主要なゲノム配列実態（primary genomic sequence identity）、単独または複数の多形現象（single and multiple polymorphisms）、挿入（insertions）、欠失（deletions）、およびフレームシフト（frame shifts）を含んでいてもよい。
【００２４】
本発明の実施形態によれば、標的化プロテオミクスに関するペプチドマッピングおよびペプチド識別の精度を改善するために、共同測定配列強度測定（co-measured sequence abundance measurements）とともに、試料特有の転写配列を使用する共同分析ワークフローが使用される。
【００２５】
本明細書中で使用される「転写配列情報」または「RNA転写の情報」とは、細胞中のトランスクリプトームの配列情報を意味している。当該技術分野で一般に公知のように、トランスクリプトームとは、（mRNA、rRNA、tRNAおよび他の非コード化RNA生成物を含む）細胞中のすべてのRNA分子、または、mRNA分子などの、細胞中のRNA分子のサブセットをいう。
【００２６】
転写配列情報は、DNAマイクロアレイまたは（RNA-seqを含む）次世代シーケンシング（NGS）技術などの、当該技術分野で公知の配列化および/または定量化技術を使用して取得されてもよい。RNAを配列するための一般的な方法は、試料を逆転写してcDNA分子を生成することであり、次いで、従来の配列化技術であれ次世代シーケンシング（NGS）技術であれDNA配列化技術を使用して、これを配列化することができる。
【００２７】
RNA-seqとは、試料中のRNA含有物についての情報を得るためにcDNAを配列するNGS高スループット配列化技術を指している。RNA-seqにより研究者は、（遺伝子の、異なる対立遺伝子がどのように発現するかについての情報などの）トランスクリプトームデータを測定するため、突然変異を検知するため、または、遺伝子融合を識別するための効率的な手法が得られる。
【００２８】
RNA-seq NGSデータが手に入ると、さまざまな市販のプログラム（例えば、アジレント・テクノロジーズの提供するGeneSpring（商標））を使用してこれらのデータを分析し、主たる転写アイソフォーム、相対的な強度情報および主要なゲノム配列実態などの情報を導出することができる。次いで、これらの導出されたデータを、標的タンパク質リストを設計すること、および/または、ペプチド対タンパク質マッピングを確証することなどのプロテオーム解析用に、適切なプロテオームプログラム（例えば、専門家向けのソフトウェア製品である、アジレント・テクノロジーズのMass Qual（商標）、Mass Hunter（商標）、Mass Profiler（商標））で使用することができる。
【００２９】
本発明の実施形態によれば、転写配列化からの情報は2つの分析手法で使用することができる。
【００３０】
1.  この情報は、MS/MS分析において、ペプチドレベルでの差分強度情報を増大させ、標的とされたペプチドの精度を高めるために使用してもよい。これは、（アジレント・テクノロジーズが提供する）Mass Profiler Professional（商標）およびMass Qual（商標）などの適切なプロテオームプログラムを使用して実現してもよい。および/または、
2.   MS/MS分析に続いて、配列情報をタンパク質予測結果（例えば、アジレント・テクノロジーズの定性分析ソフトウェアMass Hunter（商標）を使用して予測したタンパク質）と比較して、タンパク質候補のリストを簡潔にしてもよい。これは、タンパク質配列をNGS転写アイソフォーム測定データと照合させることにより、タンパク質推測結果の信頼性を高めるであろう。
【００３１】
本発明の実施形態によれば、転写情報は、上述したステップのいずれかまたは両方で（すなわち、最初のタンパク質標的リスト設計で、および/または、続く配列確定（sequence confirmation）で）使用されてもよい。標的リスト設計では、このソフトウェア手法により、MS/MS分析用の正確な標的リストの生成を保証することができる。一方、予測されたタンパク質の、続く配列確定では、この手法により、MS/MS研究での誤って存在しないとされた（false negative）ペプチド標的リストの組み入れに対する強力なフィルター、および、タンパク質予測アルゴリズムでの誤って存在するとされた（false positive）誤判定の低減に対する強力なフィルターを提供することができる。続く配列確定での転写配列情報の使用を、ショットガンプロテオーム法でも、適用してもよい。
【００３２】
統制されたプロテオーム法でトランスクリプトーム情報を使用する本発明の方法を図3に示す。図3に示すように、この方法30はRNA転写配列情報を取得することを含んでいる（ステップ31）。転写配列情報は例えば、主たる転写アイソフォーム、相対的な強度情報、主要なゲノム配列実態、単独または複数の多形現象、挿入、欠失、およびフレームシフトを含んでいてもよい。次いで、転写配列情報は標的化プロテオーム法で使用されて（ステップ32）、MS/MS測定用の標的タンパク質リストの生成を支援し、および/または、MS/MSデータから（すなわち、ペプチド配列データを使用して）ペプチド対タンパク質マッピング（すなわちデータベース検索）を支援する。
【００３３】
検索用に使用することができるタンパク質データベースは、human protein reference database、Nation Center for Biotechnology Information（NCBI）、protein data bank（PDB）、protein information resource（PIR）、proteomics identification database（PRIDE）、Swiss-ProtまたはUniProtなどの従来のプロテオミクス用に使用されているものであってもよい。これらのデータベースは、当業者にとって周知である。
【００３４】
本発明のいくつかの実施形態によれば、トランスクリプトーム情報は、生体試料中の、mRNAなどのRNA分子のサブセットのみを含んでいてもよい。mRNA分子のみを含むトランスクリプトームは、生体試料中のプロテオームと、より直接的な関係を有していてもよい。
【００３５】
図4は、プロテオーム情報と関連してmRNAトランスクリプトーム情報を使用する、本発明の実施形態に係る方法を示している。図4に示すように、本方法40は、対象となる試料からmRNAおよびタンパク質を精製すること（ステップ41）を含んでいる。精製は、市販のキットを使用するなど、当該技術分野で公知の技術により行うことができる。
【００３６】
次いで、mRNA分子が分析されて、発現レベルに拘わりなく、試料中に存在するすべての転写のリストが分析される（ステップ42）。mRNAの分析は、DNA マイクロアレイなどの当該技術分野で公知の技術により行うことができる。すべての転写のリストに基づき、すべての発現したタンパク質からなるタンパク質データベースが構築される（ステップ43）。
【００３７】
試料から精製されたタンパク質は、質量分析計（例えばMS/MS）を使用して分析されて、プロテオーム情報が生成される（ステップ44）。質量分析計分析は、試料中のすべてのタンパク質により、または、mRNA情報によって築かれた標的リスト中のタンパク質により行われてもよい。最後に、プロテオーム情報（例えばペプチド配列）が、mRNA転写情報を使用して構築された（ステップ43参照）タンパク質データベースに対して検索されて、タンパク質が識別される（ステップ45）。
【００３８】
上述したように、転写情報は、ペプチド対タンパク質マッピング（データベースの検索）から識別されたタンパク質を確認または確定するために使用される。転写情報は、誤った判定を低減するのを助けるために、生体試料中に特定のタンパク質が存在するか存在しないかという定性的な意味で使用されてもよい。あるいは、転写情報は、タンパク質分析の相対的な信頼性を示すために、より定量的な意味で使用されてもよい。
【００３９】
例えば、プロテオームに対するトランスクリプトームの関係をより良く理解するために、転写対転移の相関関係に関する分析的手法を実施してもよい。次いで、転写対転移の相関関係が、予測されたタンパク質データのリストを増やすために使用されてもよい。この手法では、例えば、（RNA-Seq）などのトランスクリプトーム技術からの測定されたデータおよびMS/MS実験からのペプチドデータが、図5に示す処理50によって相関される。
【００４０】
図５においてまず、各転写が、トランスクリプトーム分析から導出された、予測されたタンパク質凝集体発現レベルと相関され（ステップ51）、すべての転写が、プロテオーム解析から導出された凝集タンパク質のリストとも相関される（ステップ52）。次いで、これらの相関関係を比較することにより、凝集タンパク質のリスト中の各タンパク質について、転写信頼性を報告することができる（ステップ53）。本発明の実施形態によれば、これらの転写信頼性指数は、データベース検索の際に、ペプチド対タンパク質マッピングの確実性（信頼性）を確定または評価するのに使用することができる。
【００４１】
くわえて、未処理のまたは標準化された値ではなく、これらの相関された値のマッピングを、生体ネットワークまたは経路レベルで適用し、トランスクリプトームおよびプロテオームの両方に対する細胞の反応のメカニズムを解明してもよい。
【００４２】
上述した手法に必要なトランスクリプトームおよびプロテオームデータは、トランスクリプトームデータについてRNA-seqまたはNGSを、および、プロテオームデータについてはMS技術を使用して取得することができるが、本発明の実施形態とともに使用するのに必要なトランスクリプトームおよびプロテオームデータは、どのような適切な技術によって取得されてもよいことに留意されたい。すなわち、本発明の実施形態は、トランスクリプトームからの配列レベルデータおよびプロテオームからのペプチドレベルデータに依拠する一般化された方法論に基づいている。この一般化された方法論は、さまざまな測定技術とともに使用することができる。例えば、プロテオームデータに関し、他のペプチド配列化技術（例えばエドマン分解）またはタンパク質分析技術（例えば、抗体もしくはELISA（酵素免疫吸着法（enzyme-linked immunosorbent assay））を使用してもよく、かつ、転写データに関し、マイクロアレイ技術を使用してもよい。
【００４３】
上述した本発明の実施形態は、プロテオームデータの分析を支援するために、先験的にトランスクリプトームデータに基づいている。これらの方法は、トランスクリプトームデータとプロテオームデータとの間の関係に基づいている。同様に、この関係は反対方向に使用することもできる。
【００４４】
このように、本発明の実施形態のいくつかは、トランスクリプトームデータの分析を支援して、例えば、マイクロアレイおよび/または次世代配列化実験からの測定データの質を向上させるために、先験的に（例えばMS分析からの）プロテオームデータを使用する方法に関する。この手法では、標的化ゲノム拡充または特定のマイクロアレイを使用した適合された実験の設計のために、プロテオームデータが先験的な知識として使用されてもよい。実験手法のこのような計算設計は、バイオマーカー開発、癌検査およびトキシコゲノミクス研究で評価されるであろう。
【００４５】
例えば、本発明の実施形態によれば、プロテオームデータは、拡充されたゲノムライブラリの設計、または、特定のマイクロアレイの設計を助けるために使用されてもよい。ゲノムライブラリ拡充システムの一例は、アジレント・テクノロジー社（カナダ、サンタクララ）が提供するSureSelect（商標）システムである。SureSelect（商標）システムは、対象となる配列を拡充するために、ビオチン-アビジンに基づく選択技術（すなわち、ビオチニル化されたバイト配列およびステプトアビジンで被覆された電磁ビーズ）を使用する。このシステムにより、配列化ワークフローの費用効率および処理効率を大きく改善することができる。本発明の実施形態によれば、プロテオームデータは、拡充配列（バイトシーケンス）を設計してライブラリを拡充するのを助けるために使用されてもよい。
【００４６】
本発明の方法は、ゲノム、プロテオームまたはマルチオミック（multi-omic）データ分析に利用可能な既存のソフトウェアに組み込んでもよい。特に、トランスクリプトームデータとプロテオームデータとの間の相関を、マルチオミック（ゲノミクス、プロテオミクス、トランスクリプトミクスなど）ソフトウェアを使用して有利に行うことができる。本発明の方法とともに使用することのできるマルチオミックソフトウェアの一例が、アジレント・テクノロジー社が提供するGeneSpring（商標）分析プラットフォームである。GeneSpring（商標）分析プラットフォームは、異なる知識分野からの細胞測定データの実際的な統合用のマルチオミックソフトウェアソルーションである。このようなマルチオミック分析法を本発明の方法とともに使用して、次世代配列化データ（トランスクリプトームデータ）を使用した質量分析プロテオーム実験からの測定データの質を向上させてもよく、または、プロテオームデータを使用したマイクロアレイおよび/もしくは次世代配列化実験からの測定データの質を向上させてもよい。
【００４７】
本発明の実施形態は、使用されているプラットフォームに拘わりなく、事実上いかなる種類のコンピュータにおいても実施することができる。例えば図6に示すように、コンピュータシステム600は、1つ以上のプロセッサ602、関連付けられたメモリ604（例えば、ランダムアクセスメモリ（RAM）、キャッシュメモリ、フラッシュメモリなど）、記憶装置606（例えば、ハードディスク、コンパクトディスクドライブまたはデジタルビデオディスク（DVD）ドライブなどの光学ドライブ、フラッシュメモリスティックなど）、ならびに、現在のコンピュータに付き物の他のさまざまな素子および機能（図示せず）を含んでいる。コンピュータ600はまた、キーボード608、マウス610またはマイクロフォン（図示せず）などの入力手段を含んでいてもよい。さらに、コンピュータ600は、モニタ612（例えば、液晶ディスプレイ（LCD）、プラズマディスプレイまたはブラウン管（CRT）モニタ）などの出力手段を含んでいてもよい。コンピュータシステム600は、ネットワークインターフェース接続（図示せず）を介して、ネットワーク614（例えば、ローカルエリアネットワーク（LAN）、インターネットなどの広域ネットワーク（WAN）、または他の類似の種類のネットワーク）に接続されていてもよい。当業者であれば、多くの異なる種類のコンピュータシステムが存在し、上述した入力および出力手段が他の形態を取ってもよいことを理解するであろう。一般的に言って、コンピュータシステム600は、本発明の実施形態を実現するのに必要な、少なくとも最低限の処理、入力および/または出力手段を含んでいる。
【００４８】
さらに、当業者であれば、上述したコンピュータシステム600の1つ以上の素子が遠隔地に配置されて、ネットワークを介して他の素子と接続されていてもよいことを理解するであろう。さらに、本発明の実施形態は、複数のノードを有する分散されたシステム上で実施されてもよく、そこでは、本発明の各部（例えば、ディスプレイ、フォーメーションデータ、分析装置など）が分散されたシステム内の異なるノード上に配置されていてもよい。本発明の一実施形態では、ノードはコンピュータシステムに対応している。あるいは、ノードは、関連付けられた物理メモリを有するプロセッサに対応していてもよい。あるいは、ノードは、共有のメモリおよび/またはリソースを有するプロセッサに対応していてもよい。さらに、本発明の実施形態を実行するためのソフトウェア指令は、コンパクトディスク（CD）、ディスケット、テープ、ファイル、または、他のコンピュータ可読記憶装置などのコンピュータ可読媒体に記録されていてもよい。
【００４９】
本発明の実施形態の効果には、以下のもののうちの1つ以上が含まれていてもよい。本発明の実施形態はマルチオミック法を使用して、プロテオーム解析の精度を向上させるのを助ける。本発明の方法はトランスクリプトームデータを使用して、標的タンパク質リストの生成を支援し、かつ/または、ペプチド対タンパク質マッピングを使用したタンパク質分析を改善する。本発明の方法は、トランスクリプトームレベルデータおよびプロテオームレベルデータに基づく一般化された方法論を、これらのデータを取得するのに使用された技術に拘わりなく使用する。ゆえに、本発明の方法はさまざまな技術とともに使用することができる。
【００５０】
本発明を、限られた数の実施形態に関連して説明したが、当業者であれば、この開示を利用して、本明細書に開示した発明の範囲を逸脱することのない他の実施形態を考案できることを理解するであろう。したがって、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲によってのみ制限される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【外国語明細書】
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【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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