(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
有限個の離散シンボルにより構成された配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中に、既に発見されている互いに類似する複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは前記既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンが含まれるか否かを判定する処理を行う特徴パターン認識システムであって、
前記複数種類の既知の特徴パターンを用いてこれらの特徴パターン内での各配列位置毎に前記離散シンボルの各種別毎の出現頻度を求め、これらの出現頻度と前記特徴パターン内での各配列位置および前記離散シンボルの各種別とを対応させて形成された出現頻度テーブルを記憶する出現頻度テーブル記憶手段と、
前記複数種類の既知の特徴パターンおよびこれらの既知の特徴パターンとは異なる複数種類の非特徴パターンを、前記出現頻度テーブルを用いて前記配列位置および前記離散シンボルの種別に従ってそれぞれ数値化した後、これらを結合して学習データ行列を生成し、この学習データ行列を用いて独立成分分析または主成分分析を行うことにより、前記特徴パターンの特徴を示す特徴要素を含む基底行列の逆変換を行う行列として得られた分離行列を記憶する分離行列記憶手段と、
判定処理の対象となる前記配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列を、前記出現頻度テーブル記憶手段に記憶された前記出現頻度テーブルを用いて前記配列位置および前記離散シンボルの種別に従って数値化することにより、検査データを生成する処理を行う検査データ生成処理手段と、
前記分離行列記憶手段に記憶された前記分離行列と前記検査データ生成処理手段により生成された前記検査データまたは複数の前記検査データを結合した検査データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、分離済データまたは複数の前記分離済データが結合された分離済データ行列を求める処理を行う分離処理手段と、
この分離処理手段により求めた前記分離済データまたは前記分離済データ行列を構成する要素のうち、前記基底行列に含まれる前記特徴要素の行列内位置に応じて定まる特徴判定要素の値を用いて、判定処理の対象となる前記配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中に、前記複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは前記既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンが含まれるか否かまたは存否の程度を判定する処理を行う判定処理手段と
を備えたことを特徴とする特徴パターン認識システム。
【請求項２】
請求項１に記載の特徴パターン認識システムにおいて、
前記特徴パターンは、異なる領域に位置する複数の部分パターンを含んで構成される多重化された特徴パターンであり、前記特徴パターン内での前記各部分パターンの領域位置および前記特徴パターンの全体の長さには、前記特徴パターンの種類の相違により複数種類の領域位置および複数種類の長さが存在し、
前記出現頻度テーブル記憶手段は、前記複数種類の既知の特徴パターンのパターン全体の長さをギャップの挿入または部分パターン以外の領域の離散シンボルの除去により一定長に揃えた後、パターン全体の長さを揃えた前記複数種類の既知の特徴パターンを用いてこれらの特徴パターン内での各配列位置毎に前記ギャップを含む前記離散シンボルの各種別毎の出現頻度を求め、これらの出現頻度と前記特徴パターン内での各配列位置および前記ギャップを含む前記離散シンボルの各種別とを対応させて形成されたパターン全体用出現頻度テーブルを記憶するパターン全体用出現頻度テーブル記憶手段であり、
前記分離行列記憶手段は、パターン全体の長さを揃えた前記複数種類の既知の特徴パターンおよびこれらと同じ長さに揃えた前記複数種類の非特徴パターンから生成されたパターン全体用学習データ行列を用いて独立成分分析または主成分分析を行うことにより得られたパターン全体用分離行列を記憶するパターン全体用分離行列記憶手段であり、
前記各領域の部分パターン毎に形成された部分パターン用出現頻度テーブルを記憶する前記各領域の部分パターン毎の部分パターン用出現頻度テーブル記憶手段と、
前記各領域の部分パターン毎に得られた部分パターン用分離行列を記憶する前記各領域の部分パターン毎の部分パターン用分離行列記憶手段と、
前記各領域の部分パターン毎に学習段階で前記部分パターン用分離行列とともに得られた部分パターン用分離済データ行列のうちの少なくとも真データ対応部分の要素を記憶する部分パターン用分離済データ行列記憶手段とを備え、
前記各領域の部分パターン毎の部分パターン用出現頻度テーブル記憶手段には、
前記既知の特徴パターンに含まれる前記各領域の部分パターンのそれぞれについて、複数種類の既知の部分パターンを用いてこれらの部分パターン内での各配列位置毎に前記離散シンボルの各種別毎の出現頻度を求め、これらの出現頻度と前記部分パターン内での各配列位置および前記離散シンボルの各種別とを対応させて形成された前記各領域の部分パターン毎の部分パターン用出現頻度テーブルが記憶され、
前記各領域の部分パターン毎の部分パターン用分離行列記憶手段には、
前記既知の特徴パターンに含まれる前記各領域の部分パターンのそれぞれについて、複数種類の既知の部分パターンおよびこれらの既知の部分パターンとは異なる複数種類の非部分パターンを、前記部分パターン用出現頻度テーブルを用いて前記配列位置および前記離散シンボルの種別に従ってそれぞれ数値化した後、これらを結合して部分パターン用学習データ行列を生成し、この部分パターン用学習データ行列を用いて独立成分分析または主成分分析を行うことにより、前記部分パターンの特徴を示す特徴要素を含む部分パターン用基底行列の逆変換を行う行列として得られた部分パターン用分離行列が記憶され、
前記部分パターン用分離済データ行列記憶手段には、
独立成分分析または主成分分析を行うことにより前記部分パターン用分離行列を得る際に前記部分パターン用分離行列と前記部分パターン用学習データ行列とを乗じた結果として得られた部分パターン用分離済データ行列のうちの少なくとも真データ対応部分の要素が記憶され、
前記検査データ生成処理手段は、
判定処理の対象となる前記配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中で、前記各領域の部分パターンのそれぞれについて、前記部分パターンと同じ長さを有する互いに位置のずれた複数の部分パターン候補配列を定め、これらの複数の部分パターン候補配列について前記部分パターン用出現頻度テーブル記憶手段に記憶された前記部分パターン用出現頻度テーブルを用いて前記配列位置および前記離散シンボルの種別に従って数値化して複数の部分パターン候補データを生成する処理を行う部分パターン候補データ生成処理手段と、
前記部分パターン用分離行列記憶手段に記憶された前記部分パターン用分離行列と前記部分パターン候補データ生成処理手段により生成された前記複数の部分パターン候補データの各々または前記複数の部分パターン候補データを結合した部分パターン候補データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、複数の部分パターン候補データ用分離済データまたは前記複数の部分パターン候補データ用分離済データが結合された部分パターン候補データ用分離済データ行列を生成する処理を行う部分パターン候補データ用分離済データ生成処理手段と、
この部分パターン候補データ用分離済データ生成処理手段により生成された前記複数の部分パターン候補データ用分離済データのうち、前記部分パターン用分離済データ行列の真データ対応部分の各列ベクトルに最も近い部分パターン候補データ用分離済データを求め、求めた前記部分パターン候補データ用分離済データに対応する前記部分パターン候補配列を、前記特徴パターンの候補となる特徴パターン候補配列に含まれる部分パターン相当配列として決定する処理を行う部分パターン相当配列決定処理手段と、
この部分パターン相当配列決定処理手段により決定された各領域の前記部分パターン相当配列に基づき前記特徴パターン候補配列を決定する処理を行う特徴パターン候補配列決定処理手段と、
前記部分パターン相当配列決定処理手段により決定された各領域の前記部分パターン相当配列をそれぞれ一塊の状態に保ったままで、前記特徴パターン候補配列決定処理手段により決定された前記特徴パターン候補配列の長さをギャップの挿入または部分パターン以外の領域の離散シンボルの除去により一定長に揃えるアラインメント処理を行うアラインメント処理手段と、
このアラインメント処理手段により長さを揃えた前記特徴パターン候補配列を、前記パターン全体用出現頻度テーブル記憶手段に記憶された前記パターン全体用出現頻度テーブルを用いて前記配列位置および前記ギャップを含む前記離散シンボルの種別に従って数値化することにより、前記検査データを生成する処理を行う特徴パターン候補配列数値化処理手段と
を含んで構成されていることを特徴とする特徴パターン認識システム。
【請求項３】
請求項２に記載の特徴パターン認識システムにおいて、
前記パターン全体用分離行列記憶手段に記憶された前記パターン全体用分離行列を得る際に用いられる前記パターン全体用学習データ行列を構成するためのパターン全体の長さを揃えた前記複数種類の非特徴パターンは、
これらの非特徴パターンを生成するために用意された非特徴パターン生成用配列の中で、前記各領域の部分パターンのそれぞれについて、前記部分パターンと同じ長さを有する互いに位置のずれた複数の部分パターン候補配列を定め、これらの複数の部分パターン候補配列について前記部分パターン用出現頻度テーブルを用いて前記配列位置および前記離散シンボルの種別に従って数値化して複数の部分パターン候補データを生成し、前記部分パターン用分離行列と前記複数の部分パターン候補データの各々または前記複数の部分パターン候補データを結合した部分パターン候補データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、複数の部分パターン候補データ用分離済データまたは前記複数の部分パターン候補データ用分離済データが結合された部分パターン候補データ用分離済データ行列を生成し、生成された前記複数の部分パターン候補データ用分離済データのうち、前記部分パターン用分離済データ行列の真データ対応部分の各列ベクトルに最も近い部分パターン候補データ用分離済データを求め、求めた前記部分パターン候補データ用分離済データに対応する前記部分パターン候補配列を、前記非特徴パターンに含まれる部分パターン相当配列として決定し、さらに決定された各領域の前記部分パターン相当配列に基づき前記非特徴パターンを決定した後、決定された各領域の前記部分パターン相当配列をそれぞれ一塊の状態に保ったままで、決定された前記非特徴パターンの長さをギャップの挿入または部分パターン以外の領域の離散シンボルの除去により一定長に揃えるアラインメント処理を行って生成されたものである
ことを特徴とする特徴パターン認識システム。
【請求項４】
請求項３に記載の特徴パターン認識システムにおいて、
前記複数種類の非特徴パターンは、
前記複数の部分パターン候補データ用分離済データのうち、前記部分パターン用分離済データ行列の真データ対応部分の各列ベクトルに最も近い部分パターン候補データ用分離済データを求める際に、前記部分パターン候補データ用分離済データと前記部分パターン用分離済データ行列の真データ対応部分の各列ベクトルの総体との類似度が最大になる部分パターン候補データ用分離済データを求める処理を行って生成されたものである
ことを特徴とする特徴パターン認識システム。
【請求項５】
請求項４に記載の特徴パターン認識システムにおいて、
前記類似度は、前記部分パターン候補データ用分離済データと前記部分パターン用分離済データ行列の真データ対応部分の各列ベクトルとの内積の和であることを特徴とする特徴パターン認識システム。
【請求項６】
請求項２〜５のいずれかに記載の特徴パターン認識システムにおいて、
前記検査データ生成処理手段の前記部分パターン相当配列決定処理手段は、
前記部分パターン候補データ用分離済データ生成処理手段により生成された前記複数の部分パターン候補データ用分離済データのうち、前記部分パターン用分離済データ行列の真データ対応部分の各列ベクトルに最も近い部分パターン候補データ用分離済データを求める際に、前記部分パターン候補データ用分離済データと前記部分パターン用分離済データ行列の真データ対応部分の各列ベクトルの総体との類似度が最大になる部分パターン候補データ用分離済データを求める処理を行う構成とされている
ことを特徴とする特徴パターン認識システム。
【請求項７】
請求項６に記載の特徴パターン認識システムにおいて、
前記類似度は、前記部分パターン候補データ用分離済データと前記部分パターン用分離済データ行列の真データ対応部分の各列ベクトルとの内積の和であることを特徴とする特徴パターン認識システム。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれかに記載の特徴パターン認識システムにおいて、
前記判定処理手段は、
前記分離処理手段により求めた前記分離済データまたは前記分離済データ行列のうちの前記特徴判定要素の値が、予め定められた閾値を境界としていずれの側の値であるかまたは値の大きさの程度を判定することにより、判定処理の対象となる前記配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中に、前記複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは前記既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンが含まれるか否かまたは存否の程度を判定する処理を行う構成とされている
ことを特徴とする特徴パターン認識システム。
【請求項９】
請求項１〜７のいずれかに記載の特徴パターン認識システムにおいて、
前記基底行列には、複数列の前記特徴要素が現れ、
前記分離処理手段により求めた前記分離済データまたは前記分離済データ行列を構成する要素のうちの複数行の要素が前記特徴判定要素として採用され、
前記判定処理手段は、
前記分離処理手段により求めた前記分離済データまたは前記分離済データ行列のうちの複数行の前記特徴判定要素の値を用いて、判定処理の対象となる前記配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中に、前記複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは前記既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンが含まれるか否かまたは存否の程度を判定する処理を行う構成とされている
ことを特徴とする特徴パターン認識システム。
【請求項１０】
請求項９に記載の特徴パターン認識システムにおいて、
前記判定処理手段は、
前記分離処理手段により求めた前記分離済データまたは前記分離済データ行列のうちの複数行の前記特徴判定要素の値により構成される列ベクトルと、学習段階で前記分離行列とともに得られた分離済データ行列のうちの真データ対応部分の特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルとの類似度を示す値を算出し、算出された類似度を示す値が予め定められた閾値を境界としていずれの側の値であるかまたは値の大きさの程度を判定することにより、判定処理の対象となる前記配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中に、前記複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは前記既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンが含まれるか否かまたは存否の程度を判定する処理を行う構成とされている
ことを特徴とする特徴パターン認識システム。
【請求項１１】
請求項１０に記載の特徴パターン認識システムにおいて、
前記判定処理手段は、
前記類似度を示す値として、前記分離処理手段により求めた前記分離済データまたは前記分離済データ行列のうちの複数行の前記特徴判定要素の値により構成される列ベクトルと、学習段階で前記分離行列とともに得られた分離済データ行列のうちの真データ対応部分の特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルの総体との類似度を示す値を算出する処理を行う構成とされている
ことを特徴とする特徴パターン認識システム。
【請求項１２】
請求項１１に記載の特徴パターン認識システムにおいて、
前記判定処理手段は、
前記類似度を示す値として、前記分離処理手段により求めた前記分離済データまたは前記分離済データ行列のうちの複数行の前記特徴判定要素の値により構成される列ベクトルと、学習段階で前記分離行列とともに得られた分離済データ行列のうちの真データ対応部分の特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルの重心ベクトルとの内積の値またはこれと等価な値を算出する処理を行う構成とされている
ことを特徴とする特徴パターン認識システム。
【請求項１３】
請求項２〜７のいずれかに記載の特徴パターン認識システムにおいて、
前記検査データ生成処理手段は、
判定処理の対象となる前記配列若しくはその一部の配列断片から切り出された検査配列の中で、前記特徴パターン候補配列を１離散シンボルずつずらしながら決定し、決定された複数の前記特徴パターン候補配列の長さをギャップの挿入または部分パターン以外の領域の離散シンボルの除去により一定長に揃えるアラインメント処理を行い、長さを揃えた複数の前記特徴パターン候補配列のそれぞれを前記パターン全体用出現頻度テーブル記憶手段に記憶された前記パターン全体用出現頻度テーブルを用いて前記配列位置および前記ギャップを含む前記離散シンボルの種別に従って数値化することにより、任意の一つの前記検査配列について複数の前記検査データを生成する処理を行う構成とされ、
前記分離処理手段は、
前記パターン全体用分離行列と前記検査データ生成処理手段により生成された複数の前記検査データの各々またはこれらの複数の前記検査データを結合した検査データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、任意の一つの前記検査配列について複数の分離済データまたはこれらの複数の分離済データが結合された分離済データ行列を求める処理を前記各検査配列毎に行う構成とされ、
前記判定処理手段は、
前記分離処理手段により求めた任意の一つの前記検査配列についての前記複数の分離済データの各々または前記分離済データ行列を構成する要素のうち、前記基底行列に含まれる前記特徴要素の行列内位置に応じて定まる各特徴判定要素の値が、予め定められた閾値を境界としていずれの側の値であるかまたは値の大きさの程度をそれぞれ判定し、このうち前記特徴パターンであることを示す側の値であるかまたは前記特徴パターン寄りの程度を示す値であると判定された前記特徴判定要素の値について、前記閾値との差の絶対値が最も大きいかまたは前記特徴パターン寄りの程度が最も高い前記特徴判定要素の値を求め、求めた特徴判定要素の値を与えた前記検査データに対応する前記特徴パターン候補配列が、前記複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは前記既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンであると認識する処理を行う構成とされている
ことを特徴とする特徴パターン認識システム。
【請求項１４】
請求項２〜７のいずれかに記載の特徴パターン認識システムにおいて、
前記検査データ生成処理手段は、
判定処理の対象となる前記配列若しくはその一部の配列断片から切り出された検査配列の中で、前記特徴パターン候補配列を１離散シンボルずつずらしながら決定し、決定された複数の前記特徴パターン候補配列の長さをギャップの挿入または部分パターン以外の領域の離散シンボルの除去により一定長に揃えるアラインメント処理を行い、長さを揃えた複数の前記特徴パターン候補配列のそれぞれを前記パターン全体用出現頻度テーブル記憶手段に記憶された前記パターン全体用出現頻度テーブルを用いて前記配列位置および前記ギャップを含む前記離散シンボルの種別に従って数値化することにより、任意の一つの前記検査配列について複数の前記検査データを生成する処理を行う構成とされ、
前記分離処理手段は、
前記パターン全体用分離行列と前記検査データ生成処理手段により生成された複数の前記検査データの各々またはこれらの複数の前記検査データを結合した検査データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、任意の一つの前記検査配列について複数の分離済データまたはこれらの複数の分離済データが結合された分離済データ行列を求める処理を前記各検査配列毎に行う構成とされ、
前記判定処理手段は、
前記分離処理手段により求めた任意の一つの前記検査配列についての前記複数の分離済データの各々または前記分離済データ行列を構成する要素のうち、前記基底行列に含まれる複数列の前記特徴要素の行列内位置に応じて定まる複数行の前記特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルのそれぞれについて、学習段階で前記パターン全体用分離行列とともに得られた分離済データ行列のうちの真データ対応部分の特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルとの類似度を示す値を算出し、算出された各類似度を示す値が予め定められた閾値を境界としていずれの側の値であるかまたは値の大きさの程度をそれぞれ判定し、このうち前記特徴パターンであることを示す側の値であるかまたは前記特徴パターン寄りの程度を示す値であると判定された前記類似度を示す値について、前記閾値との差の絶対値が最も大きいかまたは前記特徴パターン寄りの程度が最も高い前記類似度を示す値を求め、求めた類似度を示す値を与えた前記検査データに対応する前記特徴パターン候補配列が、前記複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは前記既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンであると認識する処理を行う構成とされている
ことを特徴とする特徴パターン認識システム。
【請求項１５】
請求項２〜７，１３，１４のいずれかに記載の特徴パターン認識システムにおいて、
多重化された前記特徴パターンに含まれる前記各領域の部分パターンが、前記配列中の特定点を含む特定点近傍領域配列と相関している場合に、
前記各領域の部分パターンと前記特定点近傍領域配列との相関を判定するために用いられる情報として予め学習して得られた相関学習結果を含む情報を記憶する相関学習結果記憶手段を備え、
前記検査データ生成処理手段の前記部分パターン候補データ生成処理手段は、
前記各領域の部分パターンのそれぞれについて、前記特定点との相対的な位置関係または前記特定点との相対的な位置関係で定められた他の領域の部分パターン候補配列との相対的な位置関係で、前記複数の部分パターン候補配列を定める処理を行う構成とされ、
前記検査データ生成処理手段の前記特徴パターン候補配列決定処理手段は、
前記相関学習結果記憶手段に記憶された前記相関学習結果を含む情報を用いて、前記検査データ生成処理手段の前記部分パターン相当配列決定処理手段により決定された各領域の前記部分パターン相当配列と前記特定点近傍領域配列との間に相関があるか否か、または相関の程度を判定し、相関がないか、または低いと判定された場合には、それらの各領域の前記部分パターン相当配列および前記特定点近傍領域配列中の前記特定点に基づく前記特徴パターン候補配列の決定処理は行わない構成とされている
ことを特徴とする特徴パターン認識システム。
【請求項１６】
請求項１５に記載の特徴パターン認識システムにおいて、
前記相関学習結果記憶手段は、
前記既知の特徴パターンに含まれる複数の領域のうちの少なくとも一つの領域の既知の部分パターンおよび既知の特徴点近傍領域配列を結合して形成された複数種類の相関結合配列を用いて、これらの相関結合配列内での各配列位置毎に前記離散シンボルの各種別毎の出現頻度を求め、これらの出現頻度と前記相関結合配列内での各配列位置および前記離散シンボルの各種別とを対応させて形成された相関判定用出現頻度テーブルを記憶する相関判定用出現頻度テーブル記憶手段と、
前記各領域の部分パターンと前記特定点近傍領域配列との相関を判定する相関判定処理に用いられる相関判定用分離行列を記憶する相関判定用分離行列記憶手段とを含んで構成され、
前記相関判定用分離行列記憶手段には、
複数の領域のうちの少なくとも一つの領域の前記既知の部分パターンおよび前記既知の特定点近傍領域配列を結合して生成された相関結合配列、並びに複数の領域のうちの少なくとも一つの領域の前記既知の部分パターンおよび前記既知の特定点近傍領域配列とは異なる非特定点近傍領域配列を結合して形成された非相関結合配列を、前記相関判定用出現頻度テーブルを用いて前記配列位置および前記離散シンボルの種別に従ってそれぞれ数値化した後、これらを結合して相関判定用学習データ行列を生成し、この相関判定用学習データ行列を用いて独立成分分析または主成分分析を行うことにより、前記相関結合配列の特徴を示す特徴要素を含む相関判定用基底行列の逆変換を行う行列として得られた相関判定用分離行列が記憶され、
前記検査データ生成処理手段の前記特徴パターン候補配列決定処理手段は、
決定された各領域の前記部分パターン相当配列と前記特定点近傍領域配列との間に相関があるか否か、または相関の程度を判定する際には、複数の領域のうちの少なくとも一つの領域の前記部分パターン相当配列および前記特定点近傍領域配列を結合して相関判定配列を生成し、この相関判定配列を前記相関判定用出現頻度テーブル記憶手段に記憶された前記相関判定用出現頻度テーブルを用いて前記配列位置および前記離散シンボルの種別に従って数値化して相関判定データを生成した後、前記相関判定用分離行列記憶手段に記憶された前記相関判定用分離行列と、前記相関判定データまたは複数の前記相関判定データを結合した相関判定データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、相関判定用分離済データまたは複数の前記相関判定用分離済データが結合された相関判定用分離済データ行列を求める相関判定用分離処理を行い、この相関判定用分離処理で求めた前記相関判定用分離済データまたは前記相関判定用分離済データ行列を構成する要素のうち、前記相関判定用基底行列に含まれる前記特徴要素の行列内位置に応じて定まる相関判定要素の値を用いて、相関があるか否か、または相関の程度を判定する処理を行う構成とされている
ことを特徴とする特徴パターン認識システム。
【請求項１７】
請求項１６に記載の特徴パターン認識システムにおいて、
前記検査データ生成処理手段の前記特徴パターン候補配列決定処理手段は、
前記相関判定要素の値が予め定められた相関判定用閾値を境界としていずれの側の値であるかまたは値の大きさの程度を判定することにより、相関があるか否か、または相関の程度を判定する処理を行う構成とされている
ことを特徴とする特徴パターン認識システム。
【請求項１８】
請求項１〜１７のいずれかに記載の特徴パターン認識システムにおいて、
前記配列は、ＤＮＡ配列であり、前記離散シンボルは、前記ＤＮＡ配列を構成する塩基を示すＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの記号またはこれらの代替記号であり、前記特徴パターンは、前記ＤＮＡ配列中のプロモータである
ことを特徴とする特徴パターン認識システム。
【請求項１９】
請求項２〜７，１３〜１７のいずれかに記載の特徴パターン認識システムにおいて、
前記配列は、ＤＮＡ配列であり、前記離散シンボルは、前記ＤＮＡ配列を構成する塩基を示すＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの記号またはこれらの代替記号であり、前記特徴パターンは、前記ＤＮＡ配列中のプロモータであり、前記部分パターンは、前記プロモータに含まれる−３５ボックスおよび−１０ボックスである
ことを特徴とする特徴パターン認識システム。
【請求項２０】
請求項１５〜１７のいずれかに記載の特徴パターン認識システムにおいて、
前記配列は、ＤＮＡ配列であり、前記離散シンボルは、前記ＤＮＡ配列を構成する塩基を示すＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの記号またはこれらの代替記号であり、前記特徴パターンは、前記ＤＮＡ配列中のプロモータであり、前記部分パターンは、前記プロモータに含まれる−３５ボックスおよび−１０ボックスであり、前記特定点は、前記ＤＮＡ配列の転写開始点であり、前記特徴点近傍領域配列は、転写開始点近傍領域配列である
ことを特徴とする特徴パターン認識システム。
【請求項２１】
請求項１〜１７のいずれかに記載の特徴パターン認識システムにおいて、
前記配列は、タンパク質を構成するアミノ酸配列であり、前記離散シンボルは、前記アミノ酸配列を構成するアミノ酸を示す記号であり、前記特徴パターンは、前記アミノ酸配列中のモチーフである
ことを特徴とする特徴パターン認識システム。
【請求項２２】
請求項１に記載の特徴パターン認識システムにおいて、
前記特徴パターンの長さには、前記特徴パターンの種類の相違により複数種類の長さが存在し、
前記出現頻度テーブル記憶手段には、前記複数種類の既知の特徴パターンの長さをギャップの挿入により一定長に揃えた後、長さを揃えた前記複数種類の既知の特徴パターンを用いてこれらの特徴パターン内での各配列位置毎に前記ギャップを含む前記離散シンボルの各種別毎の出現頻度を求め、これらの出現頻度と前記特徴パターン内での各配列位置および前記ギャップを含む前記離散シンボルの各種別とを対応させて形成された前記出現頻度テーブルが記憶され、
前記分離行列記憶手段には、長さを揃えた前記複数種類の既知の特徴パターンおよびこれらと同じ長さに揃えた前記複数種類の非特徴パターンから生成された前記学習データ行列を用いて独立成分分析または主成分分析を行うことにより得られた前記分離行列が記憶され、
前記検査データ生成処理手段は、
判定処理の対象となる前記配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中で、前記特徴パターンの候補となる候補配列を決定した後、決定された前記候補配列の長さをギャップの挿入により一定長に揃えるアラインメント処理を行い、長さを揃えた前記候補配列を前記出現頻度テーブル記憶手段に記憶された前記出現頻度テーブルを用いて前記配列位置および前記ギャップを含む前記離散シンボルの種別に従って数値化することにより、前記検査データを生成する処理を行う構成とされている
ことを特徴とする特徴パターン認識システム。
【請求項２３】
請求項２２に記載の特徴パターン認識システムにおいて、
前記検査データ生成処理手段は、
判定処理の対象となる前記配列若しくはその一部の配列断片から切り出された検査配列の中で、前記候補配列を１離散シンボルずつずらし、かつ各箇所で長さを変えながら決定し、決定された複数の前記候補配列の長さをギャップの挿入により一定長に揃えるアラインメント処理を行い、長さを揃えた複数の前記候補配列のそれぞれを前記出現頻度テーブル記憶手段に記憶された前記出現頻度テーブルを用いて前記配列位置および前記ギャップを含む前記離散シンボルの種別に従って数値化することにより、任意の一つの前記検査配列について複数の前記検査データを生成する処理を行う構成とされ、
前記分離処理手段は、
前記分離行列と前記検査データ生成処理手段により生成された複数の前記検査データまたはこれらの複数の前記検査データを結合した検査データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、任意の一つの前記検査配列について複数の分離済データまたはこれらの複数の分離済データが結合された分離済データ行列を求める処理を前記各検査配列毎に行う構成とされ、
前記判定処理手段は、
前記分離処理手段により求めた任意の一つの前記検査配列についての前記複数の分離済データの各々または前記分離済データ行列を構成する要素のうち、前記基底行列に含まれる前記特徴要素の行列内位置に応じて定まる特徴判定要素の値が、予め定められた閾値を境界としていずれの側の値であるかまたは値の大きさの程度を判定し、このうち前記特徴パターンであることを示す側の値であるかまたは前記特徴パターン寄りの程度を示す値であると判定された前記特徴判定要素の値について、前記閾値との差の絶対値が最も大きいかまたは前記特徴パターン寄りの程度が最も高い前記特徴判定要素の値を求め、求めた特徴判定要素の値を与えた前記検査データに対応する前記候補配列が、前記複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは前記既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンであると認識する処理を行う構成とされている
ことを特徴とする特徴パターン認識システム。
【請求項２４】
請求項２２に記載の特徴パターン認識システムにおいて、
前記検査データ生成処理手段は、
判定処理の対象となる前記配列若しくはその一部の配列断片から切り出された検査配列の中で、前記候補配列を１離散シンボルずつずらし、かつ各箇所で長さを変えながら決定し、決定された複数の前記候補配列の長さをギャップの挿入により一定長に揃えるアラインメント処理を行い、長さを揃えた複数の前記候補配列のそれぞれを前記出現頻度テーブル記憶手段に記憶された前記出現頻度テーブルを用いて前記配列位置および前記ギャップを含む前記離散シンボルの種別に従って数値化することにより、任意の一つの前記検査配列について複数の前記検査データを生成する処理を行う構成とされ、
前記分離処理手段は、
前記分離行列と前記検査データ生成処理手段により生成された複数の前記検査データまたはこれらの複数の前記検査データを結合した検査データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、任意の一つの前記検査配列について複数の分離済データまたはこれらの複数の分離済データが結合された分離済データ行列を求める処理を前記各検査配列毎に行う構成とされ、
前記判定処理手段は、
前記分離処理手段により求めた任意の一つの前記検査配列についての前記複数の分離済データの各々または前記分離済データ行列を構成する要素のうち、前記基底行列に含まれる複数列の前記特徴要素の行列内位置に応じて定まる複数行の前記特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルのそれぞれについて、学習段階で前記分離行列とともに得られた分離済データ行列のうちの真データ対応部分の特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルとの類似度を示す値を算出し、算出された各類似度を示す値が予め定められた閾値を境界としていずれの側の値であるかまたは値の大きさの程度をそれぞれ判定し、このうち前記特徴パターンであることを示す側の値であるかまたは前記特徴パターン寄りの程度を示す値であると判定された前記類似度を示す値について、前記閾値との差の絶対値が最も大きいかまたは前記特徴パターン寄りの程度が最も高い前記類似度を示す値を求め、求めた類似度を示す値を与えた前記検査データに対応する前記候補配列が、前記複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは前記既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンであると認識する処理を行う構成とされている
ことを特徴とする特徴パターン認識システム。
【請求項２５】
有限個の離散シンボルにより構成された配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中に、既に発見されている互いに類似する複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは前記既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンが含まれるか否かを判定する処理を行う特徴パターン認識システムとして、コンピュータを機能させるためのプログラムであって、
前記複数種類の既知の特徴パターンを用いてこれらの特徴パターン内での各配列位置毎に前記離散シンボルの各種別毎の出現頻度を求め、これらの出現頻度と前記特徴パターン内での各配列位置および前記離散シンボルの各種別とを対応させて形成された出現頻度テーブルを記憶する出現頻度テーブル記憶手段と、
前記複数種類の既知の特徴パターンおよびこれらの既知の特徴パターンとは異なる複数種類の非特徴パターンを、前記出現頻度テーブルを用いて前記配列位置および前記離散シンボルの種別に従ってそれぞれ数値化した後、これらを結合して学習データ行列を生成し、この学習データ行列を用いて独立成分分析または主成分分析を行うことにより、前記特徴パターンの特徴を示す特徴要素を含む基底行列の逆変換を行う行列として得られた分離行列を記憶する分離行列記憶手段と、
判定処理の対象となる前記配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列を、前記出現頻度テーブル記憶手段に記憶された前記出現頻度テーブルを用いて前記配列位置および前記離散シンボルの種別に従って数値化することにより、検査データを生成する処理を行う検査データ生成処理手段と、
前記分離行列記憶手段に記憶された前記分離行列と前記検査データ生成処理手段により生成された前記検査データまたは複数の前記検査データを結合した検査データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、分離済データまたは複数の前記分離済データが結合された分離済データ行列を求める処理を行う分離処理手段と、
この分離処理手段により求めた前記分離済データまたは前記分離済データ行列を構成する要素のうち、前記基底行列に含まれる前記特徴要素の行列内位置に応じて定まる特徴判定要素の値を用いて、判定処理の対象となる前記配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中に、前記複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは前記既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンが含まれるか否かまたは存否の程度を判定する処理を行う判定処理手段と
を備えたことを特徴とする特徴パターン認識システムとして、コンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、有限個の離散シンボルにより構成された配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中に、既に発見されている互いに類似する複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは前記既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンが含まれるか否かを判定する特徴パターン認識システムおよびその方法、並びにプログラムに係り、例えば、ＤＮＡ配列中のプロモータ、アミノ酸配列中のモチーフ等を認識する場合に利用できる。
【背景技術】
【０００２】
一般に、ＤＮＡ配列の断片（以下、ＤＮＡ配列断片と呼ぶ。）中には、プロモータ（promoter）と称される特徴的な塩基配列が遺伝子情報の周辺に存在している。このプロモータとは、ＤＮＡ配列において特別なパターンを有している遺伝子制御部分であり、ＲＮＡポリメラーゼがこの部分を読み取ると、ＤＮＡ配列の転写が始まる。従って、ＤＮＡ配列断片にプロモータが含まれるか否かを判定することは非常に重要である。【０００３】
図４１には、一例として、大腸菌塩基配列中でＲＮＡポリメラーゼが大腸菌プロモータを探す様子が示されている。非常に長いＤＮＡ配列のうち、ある一部の塩基配列だけがＲＮＡ（リボ核酸：ribonucleic acid）に写し取られ、このＲＮＡがアミノ酸に翻訳されてタンパク質が合成される。この際、ＲＮＡポリメラーゼという酵素は、ＤＮＡに衝突すると、弱く結合してＤＮＡに沿って滑りながら動き、プロモータを見つけると強く結合し、ＤＮＡ配列の転写を始める。【０００４】
ＤＮＡ配列断片にプロモータが含まれているかどうかを調べることは、もちろん試験管中の生物実験やＸ線解析を用いることにより可能である。しかしながら、これらの方法は、時間がかかる、高いコストがかかる、さらにＸ線使用の場合には安全面での配慮が必要になる等の不都合がある。従って、これらの方法に代えて、｛Ａ、Ｔ、Ｇ、Ｃ｝の４つの塩基記号からなるＤＮＡ配列断片がコンピュータ内の離散値データとして与えられたときに、その中にプロモータが存在するか否かを演算処理で判定することは、大量のＤＮＡ配列断片を高速かつ安価に取り扱うために、非常に重要な事項となっている。【０００５】
このように、｛Ａ、Ｔ、Ｇ、Ｃ｝の塩基記号列として与えられたＤＮＡ配列断片におけるプロモータの存否をコンピュータにより判定することは、すべて良いことずくめと思えるが、実際には簡単なことではない。これは、ひとえにプロモータのパターンにかなりの多様性があり、例えば、プロモータを構成する一部分の塩基が異なっていたり、あるいはプロモータ全体の長さが異なっていることがしばしばあるからである。このため、従来より、｛Ａ、Ｔ、Ｇ、Ｃ｝による離散的な記号配列を連続量としての配列に変えてそのパターンを調べるという方法が採られ、これまでにも幾つかの提案がなされている。【０００６】
例えば、ニューラルネットワーク法を用いた方法（非特許文献１参照）と、さらに期待値最大化法を組み合わせた方法（非特許文献２参照）があり、これらはバイオインフォマティクスに関する著名文献（非特許文献３参照）にも収録されている。【０００７】
なお、複数の種類の化学物質（遺伝子および遺伝子産物を含む。）の量の変化を表す情報を精度よく分類する化学物質分類装置として、主成分分析（ＰＣＡ：Principal Component Analysis）若しくは独立成分分析（ＩＣＡ：Independent Component Analysis）を行う装置があるが（特許文献１参照）、本発明のようなプロモータ等の特徴パターンの認識処理を行う装置ではない。【０００８】
また、参考文献として、本発明の第２実施形態の処理で用いるホモロジ・スコアに関する文献を挙げておく（非特許文献４参照）。【０００９】
【特許文献１】特開２００３−１４１１０２号公報（請求項１、要約）
【非特許文献１】Ｉ．マハデバン（Ｉ．Mahadevan）、Ｉ．ゴーシュ（Ｉ．Ghosh）、「ニューラルネットワーク法を用いた大腸菌プロモータ構造解析（Analysis of E.coli promoter structures using neural networks）」、ニュークレイック・アシッド・リサーチ（Nucleic Acids Research）、１９９４年、ｖｏｌ．２２、ｐ．２１５８−２１６５
【非特許文献２】Ｑ．マー（Ｑ．Ma）、Ｔ．Ｌ．ワン（Ｔ．Ｌ．Wang）、Ｄ．シャシャ（Ｄ．Shasha）、Ｃ．Ｈ．ウー（Ｃ．Ｈ．Wu）、「期待値最大化法およびニューラルネットワーク法を用いたＤＮＡ配列分類法：事例研究（DNA sequence classification via an expectation maximization algorithm and neural networks：A case study）」、ＩＥＥＥトランザクションズ・オン・システムズ（IEEE Transactions on Systems）、マン・アンド・サイバネティクス（Man and Cybernetics）、パートＣ：アプリケーションズ・アンド・レビューズ（Part-C：Applications and Reviews）、２００１年、ｖｏｌ．３１、ｐ．４６８−４７５
【非特許文献３】Ｄ．Ｗ．マウント（Ｄ．Ｗ．Mount）、「バイオインフォマティクス：配列およびゲノム解析（Bioinformatics：Sequence and Genome Analysis）」、コールド・スプリング・ハーバー・ラボラトリ・プレス（Cold Spring Harbor Laboratory Press）、２００１年（岡崎康司・坊農秀雅監訳、「バイオインフォマティクス」、メディカルサイエンスインターナショナル、２００２年）
【非特許文献４】マーチン・Ｅ・ムリガン（Martin E. Mulligan）、ダイアン・Ｋ・ハーレー（Diane K. Hawley）、ロバート・エントリケン（Robert Entriken）、ウィリアム・Ｒ・マックルーア（William R. McClure）、「ＲＮＡポリメラーゼの選択で予測される大腸菌プロモータ配列（Eschrichia coli promoter sequences predict in vitro RNA polymerase selectivity）」、ニュークレイック・アシッド・リサーチ（Nucleic Acids Research）、１９８４年、ｖｏｌ．１２、ｐ．７８９−８００
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
ところで、前述したように、試験管中の生物実験やＸ線解析によるプロモータ解析では、時間的・経済的要因等から大量のデータを処理することは困難であるため、これらの方法に代えて、ニューラルネットワーク法や期待値最大化法を用いたコンピュータによるプロモータ解析が行われている。しかし、これらの従来のコンピュータによる解析方法では、必ずしも高い認識率を得ることができないため、より優れた性能を発揮することができるコンピュータによる解析方法が望まれている。【００１１】
また、コンピュータによるプロモータ解析の困難性は、ＤＮＡ配列中のプロモータのパターンの多様性に起因するが、このことは、ＤＮＡ配列中のプロモータ解析の場合に限らず、有限個の離散シンボルにより構成された配列中から特徴パターンを抽出する際に、その特徴パターンに多様性があれば、同様に生じる問題である。従って、ＤＮＡ配列中のプロモータに限らず、広く一般に、有限個の離散シンボルにより構成された配列中に存在する特徴パターンを高い精度で認識することができれば便利である。【００１２】
本発明の目的は、配列中に存在する特徴パターンを高い精度で認識することができる特徴パターン認識システムおよびその方法、並びにプログラムを提供するところにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明は、有限個の離散シンボルにより構成された配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中に、既に発見されている互いに類似する複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンが含まれるか否かを判定する処理を行う特徴パターン認識システムであって、複数種類の既知の特徴パターンを用いてこれらの特徴パターン内での各配列位置毎に離散シンボルの各種別毎の出現頻度を求め、これらの出現頻度と特徴パターン内での各配列位置および離散シンボルの各種別とを対応させて形成された出現頻度テーブルを記憶する出現頻度テーブル記憶手段と、複数種類の既知の特徴パターンおよびこれらの既知の特徴パターンとは異なる複数種類の非特徴パターンを、出現頻度テーブルを用いて配列位置および離散シンボルの種別に従ってそれぞれ数値化した後、これらを結合して学習データ行列を生成し、この学習データ行列を用いて独立成分分析または主成分分析を行うことにより、特徴パターンの特徴を示す特徴要素を含む基底行列の逆変換を行う行列として得られた分離行列を記憶する分離行列記憶手段と、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列を、出現頻度テーブル記憶手段に記憶された出現頻度テーブルを用いて配列位置および離散シンボルの種別に従って数値化することにより、検査データを生成する処理を行う検査データ生成処理手段と、分離行列記憶手段に記憶された分離行列と検査データ生成処理手段により生成された検査データまたは複数の検査データを結合した検査データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、分離済データまたは複数の分離済データが結合された分離済データ行列を求める処理を行う分離処理手段と、この分離処理手段により求めた分離済データまたは分離済データ行列を構成する要素のうち、基底行列に含まれる特徴要素の行列内位置に応じて定まる特徴判定要素の値を用いて、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中に、複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンが含まれるか否かまたは存否の程度を判定する処理を行う判定処理手段とを備えたことを特徴とするものである。【００１４】
ここで、「特徴パターン」としては、例えば、ＤＮＡ配列中のプロモータやエンハンサ、タンパク質を構成するアミノ酸配列中のモチーフ（motif）、あるいはＤＮＡ配列とアミノ酸配列との混在型配列中のパターン等が挙げられるが、これらの生物学的な配列中の特徴パターンの他、例えば、言語学的、音響学的、地質学的、天文学的、物理学的等の様々な配列中の各種の特徴パターンであってもよく、要するに、有限個の離散シンボルにより構成された配列中に存在する特徴パターンであればよい。そして、この特徴パターンが「類似する」という意味は、生物学的な配列の場合には、例えば、ホモロジャスな（相同の、同類の）範囲内という意味であり、逆に、類似性があると判定されて新たに発見された特徴パターンについては、ホモロジャスな（相同の、同類の）範囲に加えることができる。【００１５】
また、「離散シンボル」は、文字（アルファベット文字、ギリシャ文字、漢字、数字、ひらがな文字、かたかな文字等）、図形、記号、またはこれらの結合であり、例えば、ＤＮＡ配列を構成する「離散シンボル」は、Ａ（アデニン）、Ｔ（チミン）、Ｇ（グアニン）、Ｃ（シトシン）の４つの文字からなる標準的な塩基記号（勿論、標準的でない記号を処理対象としてもよい。）であり、パターンの長さを揃えるアラインメント（レングスアジャストメント）時に挿入されるギャップを示すマイナス記号等も「離散シンボル」に含まれる。また、アミノ酸配列を構成する「離散シンボル」は、Ａ（アラニン）、Ｒ（アルギニン）、Ｎ（アスパラギン）等の２０種類の文字からなる標準的なアミノ酸の略記号（勿論、標準的でない記号を処理対象としてもよい。）およびギャップを示すマイナス記号等である。【００１６】
さらに、「配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列」とは、分離処理手段および判定処理手段による各処理を行うための検査データを生成するにあたり、「配列若しくはその一部の配列断片」を直接に処理してもよく、あるいは「配列若しくは配列断片から切り出された検査配列」を処理してもよい趣旨である。【００１７】
そして、「基底行列に含まれる特徴要素の行列内位置に応じて定まる特徴判定要素」とは、基底行列において例えば第１列（実際には、推定された基底行列において検証することができる。）に特徴パターンの性質を示す特徴要素が現れる場合（つまり、第１列が特徴要素の行列内位置となる場合）には、分離済データ（縦ベクトル）または複数の分離済データが結合された分離済データ行列において、行列演算上、基底行列における第１列に配置された要素の影響を強く受ける第１行の各要素（縦ベクトルの場合には、第１番目の要素）をいう（後述する図３９、図４０参照）。また、基底行列に例えば第１例、第２列、第５列…という具合に、複数列の特徴要素が現れる場合には、特徴判定要素は、これに対応して第１行、第２行、第５行…という具合に、複数行の要素となる（後述する図４４、図４９参照）。なお、本願明細書において、基底行列（実際には、演算処理で推定された基底行列となる。）について第１列に特徴パターンの性質を示す特徴要素が「現れる」という場合には、システム設計者が、特徴パターンの性質を最も良く示す特徴要素が第１列に現れるような学習機構を強制的に付加した結果、現れる場合も含まれる。他の列に現れる場合も同様であり、その列に強制的に現れるようにする場合が含まれる。従って、これに伴って、基底行列内の特徴要素に対応する分離済データ（縦ベクトル）または分離済データ行列内の特徴判定要素についても、システム設計者が、第１行目（縦ベクトルの場合には、第１番目）等の特定位置に強制的に設定する場合が含まれる。【００１８】
また、「判定処理手段」による判定処理には、特徴パターンが含まれるか否かを判定する硬判定（hard limited decision）と、特徴パターンの存否の程度（確からしさ）を判定する軟判定（soft decision）とがあり、例えば、特徴判定要素が１行だけの要素である場合には、前者の硬判定は、特徴判定要素の値が、予め定められた閾値を境界としていずれの側の値であるかを判定することにより行われ、後者の軟判定は、特徴判定要素の値の大きさの程度を判定することにより行われる。また、特徴判定要素が複数行の要素である場合には、例えば、分離処理手段により求めた分離済データまたは分離済データ行列のうちの複数行の特徴判定要素の値により構成される列ベクトルと、学習段階で分離行列とともに得られた分離済データ行列のうちの真データ対応部分の特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルとの類似度を示す値を算出し、前者の硬判定は、算出された類似度を示す値が、予め定められた閾値を境界としていずれの側の値であるかを判定することにより行われ、後者の軟判定は、算出された類似度を示す値の大きさの程度を判定することにより行われる。後者の軟判定としては、例えば、「特徴パターンである可能性が極めて高い」、「特徴パターンである可能性が高い」、「特徴パターンである可能性がある」、「特徴パターンでない可能性が極めて高い」、「特徴パターンでない可能性が高い」、「特徴パターンでない可能性がある」、「どちらか不明である」等の判定結果を出力することができ、これらの判定の程度を何段階に設定するかは任意であり、また、「特徴パターンである可能性が〜％である」等の出力でもよい。後述する相関判定の場合も同様である。【００１９】
このような本発明の特徴パターン認識システムにおいては、判定対象となる配列を構成する各離散シンボルを、各配列位置毎で、かつ、離散シンボルの各種別毎に求められた出現頻度を用いて数値化するとともに、独立成分分析（ＩＣＡ：Independent Component Analysis）または主成分分析（ＰＣＡ：Principal Component Analysis）を行って得られた分離行列を用いて配列中に特徴パターンが存在するか否かまたは存否の程度を判定するので、従来のニューラルネットワーク法や期待値最大化法を用いたコンピュータによるプロモータ解析の場合に比べ、プロモータ等の特徴パターンの認識精度を向上させることが可能となる。また、試験管中の生物実験やＸ線解析によるプロモータ解析の場合と比べても、時間的・経済的に優位な特徴パターンの解析を実現することが可能となり、これらにより前記目的が達成される。【００２０】
また、前述した特徴パターン認識システムにおいて、特徴パターンは、異なる領域に位置する複数の部分パターンを含んで構成される多重化された特徴パターンであり、特徴パターン内での各部分パターンの領域位置および特徴パターンの全体の長さには、特徴パターンの種類の相違により複数種類の領域位置および複数種類の長さが存在し、出現頻度テーブル記憶手段は、複数種類の既知の特徴パターンのパターン全体の長さをギャップの挿入または部分パターン以外の領域の離散シンボルの除去により一定長に揃えた後、パターン全体の長さを揃えた複数種類の既知の特徴パターンを用いてこれらの特徴パターン内での各配列位置毎にギャップを含む離散シンボルの各種別毎の出現頻度を求め、これらの出現頻度と特徴パターン内での各配列位置およびギャップを含む離散シンボルの各種別とを対応させて形成されたパターン全体用出現頻度テーブルを記憶するパターン全体用出現頻度テーブル記憶手段であり、分離行列記憶手段は、パターン全体の長さを揃えた複数種類の既知の特徴パターンおよびこれらと同じ長さに揃えた複数種類の非特徴パターンから生成されたパターン全体用学習データ行列を用いて独立成分分析または主成分分析を行うことにより得られたパターン全体用分離行列を記憶するパターン全体用分離行列記憶手段であり、各領域の部分パターン毎に形成された部分パターン用出現頻度テーブルを記憶する各領域の部分パターン毎の部分パターン用出現頻度テーブル記憶手段と、各領域の部分パターン毎に得られた部分パターン用分離行列を記憶する各領域の部分パターン毎の部分パターン用分離行列記憶手段と、各領域の部分パターン毎に学習段階で部分パターン用分離行列とともに得られた部分パターン用分離済データ行列のうちの少なくとも真データ対応部分の要素を記憶する部分パターン用分離済データ行列記憶手段とを備え、各領域の部分パターン毎の部分パターン用出現頻度テーブル記憶手段には、既知の特徴パターンに含まれる各領域の部分パターンのそれぞれについて、複数種類の既知の部分パターンを用いてこれらの部分パターン内での各配列位置毎に離散シンボルの各種別毎の出現頻度を求め、これらの出現頻度と部分パターン内での各配列位置および離散シンボルの各種別とを対応させて形成された各領域の部分パターン毎の部分パターン用出現頻度テーブルが記憶され、各領域の部分パターン毎の部分パターン用分離行列記憶手段には、既知の特徴パターンに含まれる各領域の部分パターンのそれぞれについて、複数種類の既知の部分パターンおよびこれらの既知の部分パターンとは異なる複数種類の非部分パターンを、部分パターン用出現頻度テーブルを用いて配列位置および離散シンボルの種別に従ってそれぞれ数値化した後、これらを結合して部分パターン用学習データ行列を生成し、この部分パターン用学習データ行列を用いて独立成分分析または主成分分析を行うことにより、部分パターンの特徴を示す特徴要素を含む部分パターン用基底行列の逆変換を行う行列として得られた部分パターン用分離行列が記憶され、部分パターン用分離済データ行列記憶手段には、独立成分分析または主成分分析を行うことにより部分パターン用分離行列を得る際に部分パターン用分離行列と部分パターン用学習データ行列とを乗じた結果として得られた部分パターン用分離済データ行列のうちの少なくとも真データ対応部分の要素が記憶され、検査データ生成処理手段は、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中で、各領域の部分パターンのそれぞれについて、前記部分パターンと同じ長さを有する互いに位置のずれた複数の部分パターン候補配列を定め、これらの複数の部分パターン候補配列について部分パターン用出現頻度テーブル記憶手段に記憶された部分パターン用出現頻度テーブルを用いて配列位置および離散シンボルの種別に従って数値化して複数の部分パターン候補データを生成する処理を行う部分パターン候補データ生成処理手段と、部分パターン用分離行列記憶手段に記憶された部分パターン用分離行列と部分パターン候補データ生成処理手段により生成された複数の部分パターン候補データの各々または複数の部分パターン候補データを結合した部分パターン候補データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、複数の部分パターン候補データ用分離済データまたは複数の部分パターン候補データ用分離済データが結合された部分パターン候補データ用分離済データ行列を生成する処理を行う部分パターン候補データ用分離済データ生成処理手段と、この部分パターン候補データ用分離済データ生成処理手段により生成された複数の部分パターン候補データ用分離済データのうち、部分パターン用分離済データ行列の真データ対応部分の各列ベクトルに最も近い部分パターン候補データ用分離済データを求め、求めた部分パターン候補データ用分離済データに対応する部分パターン候補配列を、特徴パターンの候補となる特徴パターン候補配列に含まれる部分パターン相当配列として決定する処理を行う部分パターン相当配列決定処理手段と、この部分パターン相当配列決定処理手段により決定された各領域の部分パターン相当配列に基づき特徴パターン候補配列を決定する処理を行う特徴パターン候補配列決定処理手段と、部分パターン相当配列決定処理手段により決定された各領域の部分パターン相当配列をそれぞれ一塊の状態に保ったままで、特徴パターン候補配列決定処理手段により決定された特徴パターン候補配列の長さをギャップの挿入または部分パターン以外の領域の離散シンボルの除去により一定長に揃えるアラインメント処理を行うアラインメント処理手段と、このアラインメント処理手段により長さを揃えた特徴パターン候補配列を、パターン全体用出現頻度テーブル記憶手段に記憶されたパターン全体用出現頻度テーブルを用いて配列位置およびギャップを含む離散シンボルの種別に従って数値化することにより、検査データを生成する処理を行う特徴パターン候補配列数値化処理手段とを含んで構成されていることが望ましい。【００２１】
ここで、「部分パターン用分離済データ行列の真データ対応部分の各列ベクトル」とは、部分パターン用分離済データ行列を構成する真データ対応部分と偽データ対応部分とのうちの真データ対応部分であり（後述する図２１参照）、真データ対応部分は、部分パターン用分離行列とともに部分パターン用分離済データ行列を得る際（後述する図１０、図１５参照）に用いられる部分パターン用学習データ行列のうちの部分パターン（つまり、真データ）を配置した部分に対応する部分であり、偽データ対応部分は、部分パターン用学習データ行列のうちの非部分パターン（つまり、偽データ）を配置した部分に対応する部分である。【００２２】
また、「ギャップを含む離散シンボルの各種別毎の出現頻度」を求めるという意味は、ギャップの挿入によりアラインメント処理を行った場合に、挿入したギャップも離散シンボルに含めて考えて出現頻度を求めるという意味であり（後述する図１９参照）、部分パターン以外の領域の離散シンボルの除去によりアラインメント処理を行った場合には、ギャップは挿入しないので、この場合には、ギャップの出現頻度を求める必要はない。【００２３】
このように多重化された特徴パターンに含まれる複数の部分パターンのそれぞれについて部分パターン用出現頻度テーブルを作成し、独立成分分析（ＩＣＡ）または主成分分析（ＰＣＡ）を行って得られた部分パターン用分離行列を用いた処理を行う構成とした場合には、配列中から各部分パターンを見つけることにより、それらの部分パターンを含む特徴パターンを見つけることが可能となるので、特徴パターン内での各部分パターンの領域位置および特徴パターンの全体の長さに多様性があるような多重化された特徴パターンであっても認識することが可能となる。また、配列中から各部分パターンを見つける際には、独立成分分析（ＩＣＡ）または主成分分析（ＰＣＡ）を行って得られた各部分パターン用分離行列を用いるので、高い精度で各部分パターンの位置を特定することが可能となり、多重化された特徴パターンを、高い精度で認識することが可能となる。【００２４】
そして、上記のように、多重化された特徴パターンを認識することができる構成とした場合において、パターン全体用分離行列記憶手段に記憶されたパターン全体用分離行列を得る際に用いられるパターン全体用学習データ行列を構成するために、パターン全体の長さを揃えた複数種類の非特徴パターンを生成する際には、これらの生成にランダムデータを用いることができるという観点からは、部分パターン用分離行列および部分パターン用分離済データ行列を使って部分パターン相当配列を見つける処理を行わなくてもよいが、検査段階の処理と同様な処理を経たデータを学習データとするという観点からは、次のように、部分パターン用分離行列および部分パターン用分離済データ行列を使って部分パターン相当配列を見つける処理を行うことが好ましい。すなわち、検査段階では、判定処理の対象配列が、特徴パターンなのか非特徴パターンなのか不明な状態であるため、全ての判定処理の対象配列について、部分パターン用分離行列および部分パターン用分離済データ行列を使った部分パターン相当配列の決定処理（後述する図３６参照）を含む一様な処理が行われて検査データが生成されるので、これに合わせて、学習段階でも、次のように、部分パターン用分離行列および部分パターン用分離済データ行列を使った部分パターン相当配列の決定処理（後述する図２０〜図２３参照）を行うことが好ましい。【００２５】
より具体的には、上記のように、多重化された特徴パターンを認識することができる構成とした場合において、パターン全体用分離行列記憶手段に記憶されたパターン全体用分離行列を得る際に用いられるパターン全体用学習データ行列を構成するためのパターン全体の長さを揃えた複数種類の非特徴パターンは、これらの非特徴パターンを生成するために用意された非特徴パターン生成用配列の中で、各領域の部分パターンのそれぞれについて、部分パターンと同じ長さを有する互いに位置のずれた複数の部分パターン候補配列を定め、これらの複数の部分パターン候補配列について部分パターン用出現頻度テーブルを用いて配列位置および離散シンボルの種別に従って数値化して複数の部分パターン候補データを生成し、部分パターン用分離行列と複数の部分パターン候補データの各々または複数の部分パターン候補データを結合した部分パターン候補データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、複数の部分パターン候補データ用分離済データまたは複数の部分パターン候補データ用分離済データが結合された部分パターン候補データ用分離済データ行列を生成し、生成された複数の部分パターン候補データ用分離済データのうち、部分パターン用分離済データ行列の真データ対応部分の各列ベクトルに最も近い部分パターン候補データ用分離済データを求め、求めた部分パターン候補データ用分離済データに対応する部分パターン候補配列を、非特徴パターンに含まれる部分パターン相当配列として決定し、さらに決定された各領域の部分パターン相当配列に基づき非特徴パターンを決定した後、決定された各領域の部分パターン相当配列をそれぞれ一塊の状態に保ったままで、決定された非特徴パターンの長さをギャップの挿入または部分パターン以外の領域の離散シンボルの除去により一定長に揃えるアラインメント処理を行って生成されたものであることが望ましい。【００２６】
さらに、上記の場合において、複数種類の非特徴パターンは、複数の部分パターン候補データ用分離済データのうち、部分パターン用分離済データ行列の真データ対応部分の各列ベクトルに最も近い部分パターン候補データ用分離済データを求める際に、部分パターン候補データ用分離済データと部分パターン用分離済データ行列の真データ対応部分の各列ベクトルの総体との類似度が最大になる部分パターン候補データ用分離済データを求める処理を行って生成されたものであることが望ましい。【００２７】
また、上記のように、多重化された特徴パターンを認識することができる構成とした場合において、検査データ生成処理手段の部分パターン相当配列決定処理手段は、部分パターン候補データ用分離済データ生成処理手段により生成された複数の部分パターン候補データ用分離済データのうち、部分パターン用分離済データ行列の真データ対応部分の各列ベクトルに最も近い部分パターン候補データ用分離済データを求める際に、部分パターン候補データ用分離済データと部分パターン用分離済データ行列の真データ対応部分の各列ベクトルの総体との類似度が最大になる部分パターン候補データ用分離済データを求める処理を行う構成とされていることが望ましい。【００２８】
ここで、上記の「類似度」としては、例えば、部分パターン候補データ用分離済データと部分パターン用分離済データ行列の真データ対応部分の各列ベクトルとの内積の和等が挙げられる。【００２９】
このように類似度、例えば内積の和を用いて複数の部分パターン候補配列から部分パターン相当配列を決定する処理を行う構成とした場合には、非特徴パターン生成用配列の中で定められた複数の部分パターン候補配列（後述する図２０、図２２参照）から、あるいは検査配列の中で定められた複数の部分パターン候補配列（後述する図３６参照）から、部分パターン相当配列を決定する処理を行うにあたり、より確からしい部分パターン候補配列を部分パターン相当配列として決定することが可能となるので、高い精度で部分パターンを見つけ、ひいては高い精度で特徴パターンを見つけることが可能となる。【００３０】
さらに、以上に述べた特徴パターン認識システムにおいて、判定処理手段は、基底行列への特徴要素の現れ方に応じて、１つ（１行）の特徴判定要素だけで判定処理を行う構成としてもよく、あるいは複数（複数行）の特徴判定要素を用いて判定処理を行う構成としてもよく、具体的には、例えば、次のような構成を採用することができる。【００３１】
すなわち、以上に述べた特徴パターン認識システムにおいて、基底行列に１列の特徴要素が現れる場合には、判定処理手段は、分離処理手段により求めた分離済データまたは分離済データ行列のうちの特徴判定要素の値が、予め定められた閾値を境界としていずれの側の値であるかまたは値の大きさの程度を判定することにより、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中に、複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンが含まれるか否かまたは存否の程度を判定する処理を行う構成とすることができる。【００３２】
また、以上に述べた特徴パターン認識システムにおいて、基底行列に複数列の特徴要素が現れ、分離処理手段により求めた分離済データまたは分離済データ行列を構成する要素のうちの複数行の要素が特徴判定要素として採用される場合には、判定処理手段は、分離処理手段により求めた分離済データまたは分離済データ行列のうちの複数行の特徴判定要素の値を用いて、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中に、複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンが含まれるか否かまたは存否の程度を判定する処理を行う構成とすることができる。【００３３】
ここで、「複数行の特徴判定要素の値を用いて」とは、例えば、複数の特徴判定要素の値の平均値を算出したり、和を算出する等、分離処理手段により求めた分離済データまたは分離済データ行列のうちの特徴判定要素の値（つまり、検査段階の処理で得られた特徴判定要素の値）だけを用いて判定処理を行ってもよく、あるいは分離処理手段により求めた分離済データまたは分離済データ行列のうちの特徴判定要素の値と、学習段階で分離行列とともに得られた分離済データ行列のうちの真データ対応部分の特徴判定要素の値とを用いて判定処理を行ってもよい趣旨である。後者のように分離済データ行列のうちの真データ対応部分の特徴判定要素の値を用いる場合には、より具体的には、次のような構成を採用することができる。【００３４】
例えば、前述した特徴パターン認識システムにおいて、判定処理手段は、分離処理手段により求めた分離済データまたは分離済データ行列のうちの複数行の特徴判定要素の値により構成される列ベクトルと、学習段階で分離行列とともに得られた分離済データ行列のうちの真データ対応部分の特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルとの類似度を示す値を算出し、算出された類似度を示す値が予め定められた閾値を境界としていずれの側の値であるかまたは値の大きさの程度を判定することにより、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中に、複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンが含まれるか否かまたは存否の程度を判定する処理を行う構成とすることができる。【００３５】
また、上記のような類似度を示す値を算出する構成とする場合において、学習段階で分離行列とともに得られた分離済データ行列のうちの真データ対応部分の特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルのうち、特定の列ベクトルに近いか否か、つまり特定の特徴パターンに近いか否かの判定を行ってしまうことを避けるという観点からは、次のような構成とすることが望ましい。すなわち、判定処理手段は、類似度を示す値として、分離処理手段により求めた分離済データまたは分離済データ行列のうちの複数行の特徴判定要素の値により構成される列ベクトルと、学習段階で分離行列とともに得られた分離済データ行列のうちの真データ対応部分の特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルの総体との類似度を示す値を算出する処理を行う構成とすることが望ましい。【００３６】
そして、「各列ベクトルの総体との類似度を示す値を算出する処理」の具体的な例としては、分離処理手段により求めた分離済データまたは分離済データ行列のうちの複数行の特徴判定要素の値により構成される列ベクトルと、学習段階で分離行列とともに得られた分離済データ行列のうちの真データ対応部分の特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルの重心ベクトルとの内積の値またはこれと等価な値を算出する処理等が挙げられる。【００３７】
ここで、「重心ベクトルとの内積の値」と「等価な値を算出する処理」とは、分離処理手段により求めた分離済データまたは分離済データ行列のうちの複数行の特徴判定要素の値により構成される列ベクトルと、学習段階で分離行列とともに得られた分離済データ行列のうちの真データ対応部分の特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルとの内積の値をそれぞれ算出し、これらの内積の値の平均値を算出する処理である。【００３８】
なお、類似度を示す値の算出処理は、上記のような重心計算に限らず、例えば、より一般的に、マハラノビス距離を求めるような処理等でもよい。【００３９】
そして、前述したように、多重化された特徴パターンを認識することができる構成とした場合において、検査データ生成処理手段は、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片から切り出された検査配列の中で、特徴パターン候補配列を１離散シンボルずつずらしながら決定し、決定された複数の特徴パターン候補配列の長さをギャップの挿入または部分パターン以外の領域の離散シンボルの除去により一定長に揃えるアラインメント処理を行い、長さを揃えた複数の特徴パターン候補配列のそれぞれをパターン全体用出現頻度テーブル記憶手段に記憶されたパターン全体用出現頻度テーブルを用いて配列位置およびギャップを含む離散シンボルの種別に従って数値化することにより、任意の一つの検査配列について複数の検査データを生成する処理を行う構成とされ、分離処理手段は、パターン全体用分離行列と検査データ生成処理手段により生成された複数の検査データの各々またはこれらの複数の検査データを結合した検査データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、任意の一つの検査配列について複数の分離済データまたはこれらの複数の分離済データが結合された分離済データ行列を求める処理を各検査配列毎に行う構成とされ、判定処理手段は、分離処理手段により求めた任意の一つの検査配列についての複数の分離済データの各々または分離済データ行列を構成する要素のうち、基底行列に含まれる特徴要素の行列内位置に応じて定まる各特徴判定要素の値が、予め定められた閾値を境界としていずれの側の値であるかまたは値の大きさの程度をそれぞれ判定し、このうち特徴パターンであることを示す側の値であるかまたは前記特徴パターン寄りの程度を示す値であると判定された特徴判定要素の値について、閾値との差の絶対値が最も大きいかまたは前記特徴パターン寄りの程度が最も高い特徴判定要素の値を求め、求めた特徴判定要素の値を与えた検査データに対応する特徴パターン候補配列が、複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンであると認識する処理を行う構成とされていることが望ましい。【００４０】
また、前述したように、多重化された特徴パターンを認識することができる構成とした場合において、検査データ生成処理手段は、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片から切り出された検査配列の中で、特徴パターン候補配列を１離散シンボルずつずらしながら決定し、決定された複数の特徴パターン候補配列の長さをギャップの挿入または部分パターン以外の領域の離散シンボルの除去により一定長に揃えるアラインメント処理を行い、長さを揃えた複数の特徴パターン候補配列のそれぞれをパターン全体用出現頻度テーブル記憶手段に記憶されたパターン全体用出現頻度テーブルを用いて配列位置およびギャップを含む離散シンボルの種別に従って数値化することにより、任意の一つの検査配列について複数の検査データを生成する処理を行う構成とされ、分離処理手段は、パターン全体用分離行列と検査データ生成処理手段により生成された複数の検査データの各々またはこれらの複数の検査データを結合した検査データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、任意の一つの検査配列について複数の分離済データまたはこれらの複数の分離済データが結合された分離済データ行列を求める処理を各検査配列毎に行う構成とされ、判定処理手段は、分離処理手段により求めた任意の一つの検査配列についての複数の分離済データの各々または分離済データ行列を構成する要素のうち、基底行列に含まれる複数列の特徴要素の行列内位置に応じて定まる複数行の特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルのそれぞれについて、学習段階でパターン全体用分離行列とともに得られた分離済データ行列のうちの真データ対応部分の特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルとの類似度を示す値を算出し、算出された各類似度を示す値が予め定められた閾値を境界としていずれの側の値であるかまたは値の大きさの程度をそれぞれ判定し、このうち特徴パターンであることを示す側の値であるかまたは特徴パターン寄りの程度を示す値であると判定された類似度を示す値について、閾値との差の絶対値が最も大きいかまたは特徴パターン寄りの程度が最も高い類似度を示す値を求め、求めた類似度を示す値を与えた検査データに対応する特徴パターン候補配列が、複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンであると認識する処理を行う構成としてもよい。【００４１】
このように検査配列の中で特徴パターン候補配列を１離散シンボルずつずらしながら決定し（後述する図３６参照）、これらの複数の特徴パターン候補配列の中から、特徴パターンであると認識される配列を１つ定める処理（但し、１つも特徴パターンであると認識されなくてもよく、ここでは、２以上の特徴パターン候補配列が特徴パターンであると認識されてしまうことがないという趣旨である。）を行う構成とした場合には、検査配列を適切な長さに設定することを前提とし、より高い精度で特徴パターンの認識を行うことが可能となる。【００４２】
また、前述したように、多重化された特徴パターンを認識することができる構成とした場合において、多重化された特徴パターンに含まれる各領域の部分パターンが、配列中の特定点を含む特定点近傍領域配列と相関している場合に、各領域の部分パターンと特定点近傍領域配列との相関を判定するために用いられる情報として予め学習して得られた相関学習結果を含む情報を記憶する相関学習結果記憶手段を備え、検査データ生成処理手段の部分パターン候補データ生成処理手段は、各領域の部分パターンのそれぞれについて、特定点との相対的な位置関係または特定点との相対的な位置関係で定められた他の領域の部分パターン候補配列との相対的な位置関係で、複数の部分パターン候補配列を定める処理を行う構成とされ、検査データ生成処理手段の特徴パターン候補配列決定処理手段は、相関学習結果記憶手段に記憶された相関学習結果を含む情報を用いて、検査データ生成処理手段の部分パターン相当配列決定処理手段により決定された各領域の部分パターン相当配列と特定点近傍領域配列との間に相関があるか否か、または相関の程度を判定し、相関がないか、または低いと判定された場合には、それらの各領域の部分パターン相当配列および特定点近傍領域配列中の特定点に基づく特徴パターン候補配列の決定処理は行わない構成とされていることが望ましい。【００４３】
ここで、「特定点」とは、配列中に存在する何らかの性質または意味を持つ箇所に配置された離散シンボルであり、例えば、ＤＮＡ配列中の遺伝子情報の周辺に存在する転写開始点等である。【００４４】
このように各領域の部分パターン相当配列と特定点近傍領域配列との相関判定処理を行う構成とした場合には、部分パターン相当配列と特定点近傍領域配列との間に相関がないか、または低いときには、それらの部分パターン相当配列および特定点近傍領域配列中の特定点に基づいて定まる配列は、特徴パターン候補配列から除外することが可能となる。このため、特徴パターンの認識精度をより向上させることが可能となる。また、相関がないか、または低いと判定された場合には、それらの部分パターン相当配列および特定点近傍領域配列中の特定点に基づいて定まる配列は、特徴パターン候補配列として採用されないので、その配列については検査データを生成する必要はなく、また、分離処理手段による分離処理および判定処理手段による判定処理を行う必要もないため、この点で、処理時間の短縮を図ることが可能となる。【００４５】
なお、「相関学習結果記憶手段」に記憶される「相関学習結果を含む情報」は、例えば、ニューラルネットワークによる事前学習で得られた情報でもよいが、相関判定の精度向上等の観点から、特に、以下のような独立成分分析（ＩＣＡ）または主成分分析（ＰＣＡ）による事前学習で得られた情報とすることが好ましい。【００４６】
すなわち、上記のように、各領域の部分パターン相当配列と特定点近傍領域配列との相関判定処理を行う構成とした場合において、相関学習結果記憶手段は、既知の特徴パターンに含まれる複数の領域のうちの少なくとも一つの領域の既知の部分パターンおよび既知の特徴点近傍領域配列を結合して形成された複数種類の相関結合配列を用いて、これらの相関結合配列内での各配列位置毎に離散シンボルの各種別毎の出現頻度を求め、これらの出現頻度と相関結合配列内での各配列位置および離散シンボルの各種別とを対応させて形成された相関判定用出現頻度テーブルを記憶する相関判定用出現頻度テーブル記憶手段と、各領域の部分パターンと特定点近傍領域配列との相関を判定する相関判定処理に用いられる相関判定用分離行列を記憶する相関判定用分離行列記憶手段とを含んで構成され、相関判定用分離行列記憶手段には、複数の領域のうちの少なくとも一つの領域の既知の部分パターンおよび既知の特定点近傍領域配列を結合して生成された相関結合配列、並びに複数の領域のうちの少なくとも一つの領域の既知の部分パターンおよび既知の特定点近傍領域配列とは異なる非特定点近傍領域配列を結合して形成された非相関結合配列を、相関判定用出現頻度テーブルを用いて配列位置および離散シンボルの種別に従ってそれぞれ数値化した後、これらを結合して相関判定用学習データ行列を生成し、この相関判定用学習データ行列を用いて独立成分分析または主成分分析を行うことにより、相関結合配列の特徴を示す特徴要素を含む相関判定用基底行列の逆変換を行う行列として得られた相関判定用分離行列が記憶され、検査データ生成処理手段の特徴パターン候補配列決定処理手段は、決定された各領域の部分パターン相当配列と特定点近傍領域配列との間に相関があるか否か、または相関の程度を判定する際には、複数の領域のうちの少なくとも一つの領域の部分パターン相当配列および特定点近傍領域配列を結合して相関判定配列を生成し、この相関判定配列を相関判定用出現頻度テーブル記憶手段に記憶された相関判定用出現頻度テーブルを用いて配列位置および離散シンボルの種別に従って数値化して相関判定データを生成した後、相関判定用分離行列記憶手段に記憶された相関判定用分離行列と、相関判定データまたは複数の相関判定データを結合した相関判定データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、相関判定用分離済データまたは複数の相関判定用分離済データが結合された相関判定用分離済データ行列を求める相関判定用分離処理を行い、この相関判定用分離処理で求めた相関判定用分離済データまたは相関判定用分離済データ行列を構成する要素のうち、相関判定用基底行列に含まれる特徴要素の行列内位置に応じて定まる相関判定要素の値を用いて、相関があるか否か、または相関の程度を判定する処理を行う構成とされていることが望ましい。【００４７】
ここで、「複数の領域のうちの少なくとも一つの領域の既知の部分パターン」とは、相関判定用出現頻度テーブルを作成する際、あるいは学習段階（トレーニングステップ）で相関判定用分離行列を得る際には、全ての領域の既知の部分パターンと既知の特徴点近傍領域配列とを結合して相関結合配列を生成してもよく、あるいは一部の領域の既知の部分パターンと既知の特徴点近傍領域配列とを結合して相関結合配列を生成してもよい趣旨である。同様に、「複数の領域のうちの少なくとも一つの領域の部分パターン相当配列」とは、検査段階（テストステップ）で、全ての領域の部分パターン相当配列と特徴点近傍領域配列とを結合して相関判定配列を生成してもよく、あるいは一部の領域の部分パターン相当配列と特徴点近傍領域配列とを結合して相関判定配列を生成してもよい趣旨である。但し、相関判定の精度向上の観点からは、全ての領域の既知の部分パターンや、全ての領域の部分パターン相当配列を用いて、相関結合配列や相関判定配列を生成することが好ましい。【００４８】
また、「相関判定用学習データ行列」は、複数の領域のうちの少なくとも一つの領域の既知の部分パターンおよび既知の特定点近傍領域配列を結合して生成された相関結合配列、並びに複数の領域のうちの少なくとも一つの領域の既知の部分パターンおよび既知の特定点近傍領域配列とは異なる非特定点近傍領域配列を結合して形成された非相関結合配列を、相関判定用出現頻度テーブルを用いて配列位置および離散シンボルの種別に従ってそれぞれ数値化した後、これらを結合して生成されるものとされているが（後述する図３０参照）、少なくとも相関結合配列および非相関結合配列を数値化したものが相関判定用学習データ行列に含まれていればよい趣旨であり、例えば、相関結合配列および非相関結合配列を数値化したものに加え、さらにランダム配列（既知の部分パターンを含まない配列）を数値化したものを結合して相関判定用学習データ行列としてもよい。【００４９】
このように独立成分分析（ＩＣＡ）または主成分分析（ＰＣＡ）による事前学習で得られた相関判定用分離行列を用いた相関判定処理を行う構成とした場合には、相関判定の精度向上が図られる。【００５０】
また、上記のように、独立成分分析（ＩＣＡ）または主成分分析（ＰＣＡ）による事前学習で得られた相関判定用分離行列を用いた相関判定処理を行う構成とした場合において、検査データ生成処理手段の特徴パターン候補配列決定処理手段は、相関判定要素の値が予め定められた相関判定用閾値を境界としていずれの側の値であるかまたは値の大きさの程度を判定することにより、相関があるか否か、または相関の程度を判定する処理を行う構成とすることができる。なお、複数行の相関判定要素の値を用いて、相関判定処理を行う構成としてもよい。【００５１】
そして、以上に述べた特徴パターン認識システムは、配列が、ＤＮＡ配列であり、離散シンボルが、ＤＮＡ配列を構成する塩基を示すＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの記号またはこれらの代替記号であり、特徴パターンが、ＤＮＡ配列中のプロモータである場合に、好適に用いることができる。【００５２】
また、以上に述べた特徴パターン認識システムのうち、多重化された特徴パターンを認識することができる構成としたシステムは、配列が、ＤＮＡ配列であり、離散シンボルが、ＤＮＡ配列を構成する塩基を示すＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの記号またはこれらの代替記号であり、特徴パターンが、ＤＮＡ配列中のプロモータであり、部分パターンが、プロモータに含まれる−３５ボックスおよび−１０ボックスである場合に、好適に用いることができる。【００５３】
さらに、以上に述べた特徴パターン認識システムのうち、各領域の部分パターン相当配列と特定点近傍領域配列との相関判定処理を行う構成としたシステムは、配列が、ＤＮＡ配列であり、離散シンボルが、ＤＮＡ配列を構成する塩基を示すＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの記号またはこれらの代替記号であり、特徴パターンが、ＤＮＡ配列中のプロモータであり、部分パターンが、プロモータに含まれる−３５ボックスおよび−１０ボックスであり、特定点が、ＤＮＡ配列の転写開始点であり、特徴点近傍領域配列が、転写開始点近傍領域配列である場合に、好適に用いることができる。【００５４】
そして、以上に述べた特徴パターン認識システムは、配列が、タンパク質を構成するアミノ酸配列であり、離散シンボルが、アミノ酸配列を構成するアミノ酸を示す記号であり、特徴パターンが、アミノ酸配列中のモチーフである場合にも、好適に用いることができる。【００５５】
また、特徴パターンに複数種類の長さが存在する場合において、多重化されていない特徴パターンを認識するか、あるいは多重化されている特徴パターンであるが、多重化されていない場合と同様な処理でその特徴パターンを認識するときには、以下のような構成のシステムとすることができる。【００５６】
すなわち、前述した特徴パターン認識システムにおいて、特徴パターンの長さには、特徴パターンの種類の相違により複数種類の長さが存在し、出現頻度テーブル記憶手段には、複数種類の既知の特徴パターンの長さをギャップの挿入により一定長に揃えた後、長さを揃えた複数種類の既知の特徴パターンを用いてこれらの特徴パターン内での各配列位置毎にギャップを含む離散シンボルの各種別毎の出現頻度を求め、これらの出現頻度と特徴パターン内での各配列位置およびギャップを含む離散シンボルの各種別とを対応させて形成された出現頻度テーブルが記憶され、分離行列記憶手段には、長さを揃えた複数種類の既知の特徴パターンおよびこれらと同じ長さに揃えた複数種類の非特徴パターンから生成された学習データ行列を用いて独立成分分析または主成分分析を行うことにより得られた分離行列が記憶され、検査データ生成処理手段は、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中で、特徴パターンの候補となる候補配列を決定した後、決定された候補配列の長さをギャップの挿入により一定長に揃えるアラインメント処理を行い、長さを揃えた候補配列を出現頻度テーブル記憶手段に記憶された出現頻度テーブルを用いて配列位置およびギャップを含む離散シンボルの種別に従って数値化することにより、検査データを生成する処理を行う構成とすることができる。【００５７】
ここで、「候補配列の長さをギャップの挿入により一定長に揃えるアラインメント処理」は、既存の標準的なツールであるブラスト（ＢＬＡＳＴ）を用い、クラスタルダブリュー（ＣｌｕｓｔａｌＷ）という既存のアルゴリズムで行ってもよく、あるいは本発明のために新たに作成したルールに従って行ってもよい。なお、既知の特徴パターンの長さをギャップの挿入により一定長に揃える場合も同様である。【００５８】
このようにアラインメント処理を行う構成とした場合には、特徴パターン（多重化されていない特徴パターン、あるいは多重化されているが、多重化されていない場合と同様な処理で取り扱われる特徴パターン）に複数種類の長さが存在しても、それらの特徴パターンを高い精度で認識することが可能となる。【００５９】
さらに、上記の特徴パターン認識システムにおいて、検査データ生成処理手段は、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片から切り出された検査配列の中で、候補配列を１離散シンボルずつずらし、かつ各箇所で長さを変えながら決定し、決定された複数の候補配列の長さをギャップの挿入により一定長に揃えるアラインメント処理を行い、長さを揃えた複数の候補配列のそれぞれを出現頻度テーブル記憶手段に記憶された出現頻度テーブルを用いて配列位置およびギャップを含む離散シンボルの種別に従って数値化することにより、任意の一つの検査配列について複数の検査データを生成する処理を行う構成とされ、分離処理手段は、分離行列と検査データ生成処理手段により生成された複数の検査データまたはこれらの複数の検査データを結合した検査データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、任意の一つの検査配列について複数の分離済データまたはこれらの複数の分離済データが結合された分離済データ行列を求める処理を各検査配列毎に行う構成とされ、判定処理手段は、分離処理手段により求めた任意の一つの検査配列についての複数の分離済データの各々または分離済データ行列を構成する要素のうち、基底行列に含まれる特徴要素の行列内位置に応じて定まる特徴判定要素の値が、予め定められた閾値を境界としていずれの側の値であるかまたは値の大きさの程度を判定し、このうち特徴パターンであることを示す側の値であるかまたは前記特徴パターン寄りの程度を示す値であると判定された特徴判定要素の値について、閾値との差の絶対値が最も大きいかまたは前記特徴パターン寄りの程度が最も高い特徴判定要素の値を求め、求めた特徴判定要素の値を与えた検査データに対応する候補配列が、複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンであると認識する処理を行う構成とされていることが望ましい。【００６０】
また、上記の特徴パターン認識システムにおいて、検査データ生成処理手段は、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片から切り出された検査配列の中で、候補配列を１離散シンボルずつずらし、かつ各箇所で長さを変えながら決定し、決定された複数の候補配列の長さをギャップの挿入により一定長に揃えるアラインメント処理を行い、長さを揃えた複数の候補配列のそれぞれを出現頻度テーブル記憶手段に記憶された出現頻度テーブルを用いて配列位置およびギャップを含む離散シンボルの種別に従って数値化することにより、任意の一つの検査配列について複数の検査データを生成する処理を行う構成とされ、分離処理手段は、分離行列と検査データ生成処理手段により生成された複数の検査データまたはこれらの複数の検査データを結合した検査データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、任意の一つの検査配列について複数の分離済データまたはこれらの複数の分離済データが結合された分離済データ行列を求める処理を各検査配列毎に行う構成とされ、判定処理手段は、分離処理手段により求めた任意の一つの検査配列についての複数の分離済データの各々または分離済データ行列を構成する要素のうち、基底行列に含まれる複数列の特徴要素の行列内位置に応じて定まる複数行の特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルのそれぞれについて、学習段階で分離行列とともに得られた分離済データ行列のうちの真データ対応部分の特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルとの類似度を示す値を算出し、算出された各類似度を示す値が予め定められた閾値を境界としていずれの側の値であるかまたは値の大きさの程度をそれぞれ判定し、このうち特徴パターンであることを示す側の値であるかまたは特徴パターン寄りの程度を示す値であると判定された類似度を示す値について、閾値との差の絶対値が最も大きいかまたは特徴パターン寄りの程度が最も高い類似度を示す値を求め、求めた類似度を示す値を与えた検査データに対応する候補配列が、複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンであると認識する処理を行う構成としてもよい。【００６１】
このように検査配列の中で候補配列を１離散シンボルずつずらし、かつ各箇所で長さを変えながら決定し、これらの複数の候補配列の中から、特徴パターンであると認識される配列を１つ定める処理（但し、１つも特徴パターンであると認識されなくてもよく、ここでは、２以上の候補配列が特徴パターンであると認識されてしまうことがないという趣旨である。）を行う構成とした場合には、検査配列を適切な長さに設定することを前提とし、より高い精度で特徴パターンの認識を行うことが可能となる。【００６２】
また、以上に述べた本発明の特徴パターン認識システムにより実現される方法として、以下のような本発明の特徴パターン認識方法が挙げられる。【００６３】
すなわち、本発明は、有限個の離散シンボルにより構成された配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中に、既に発見されている互いに類似する複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは前記既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンが含まれるか否かを判定するための特徴パターン認識方法であって、複数種類の既知の特徴パターンを用意するとともに、これらの既知の特徴パターンとは異なる複数種類の非特徴パターンを生成または用意し、複数種類の既知の特徴パターンを用いてこれらの特徴パターン内での各配列位置毎に離散シンボルの各種別毎の出現頻度を求め、これらの出現頻度と特徴パターン内での各配列位置および離散シンボルの各種別とを対応させて出現頻度テーブルを作成し、この出現頻度テーブルを出現頻度テーブル記憶手段に記憶させておくとともに、複数種類の既知の特徴パターンおよび複数種類の非特徴パターンを、出現頻度テーブルを用いて配列位置および離散シンボルの種別に従ってそれぞれ数値化した後、これらを結合して学習データ行列を生成し、この学習データ行列を用いて独立成分分析または主成分分析を行うことにより、特徴パターンの特徴を示す特徴要素を含む基底行列の逆変換を行う行列として得られた分離行列を分離行列記憶手段に記憶させておき、検査データ生成処理手段が、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列を、出現頻度テーブル記憶手段に記憶された出現頻度テーブルを用いて配列位置および離散シンボルの種別に従って数値化することにより、検査データを生成する処理を行い、分離処理手段が、分離行列記憶手段に記憶された分離行列と、検査データ生成処理手段により生成された検査データまたは複数の検査データを結合した検査データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、分離済データまたは複数の分離済データが結合された分離済データ行列を求める処理を行い、判定処理手段が、分離処理手段により求めた分離済データまたは分離済データ行列を構成する要素のうち、基底行列に含まれる特徴要素の行列内位置に応じて定まる特徴判定要素の値を用いて、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中に、複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンが含まれるか否かまたは存否の程度を判定する処理を行うことを特徴とするものである。【００６４】
このような本発明の特徴パターン認識方法においては、前述した本発明の特徴パターン認識システムで得られる作用・効果がそのまま得られ、これにより前記目的が達成される。【００６５】
また、前述した特徴パターン認識方法において、特徴パターンは、異なる領域に位置する複数の部分パターンを含んで構成される多重化された特徴パターンであり、特徴パターン内での各部分パターンの領域位置および特徴パターンの全体の長さには、特徴パターンの種類の相違により複数種類の領域位置および複数種類の長さが存在し、出現頻度テーブル記憶手段は、複数種類の既知の特徴パターンのパターン全体の長さをギャップの挿入または部分パターン以外の領域の離散シンボルの除去により一定長に揃えた後、パターン全体の長さを揃えた複数種類の既知の特徴パターンを用いてこれらの特徴パターン内での各配列位置毎にギャップを含む離散シンボルの各種別毎の出現頻度を求め、これらの出現頻度と特徴パターン内での各配列位置およびギャップを含む離散シンボルの各種別とを対応させて形成されたパターン全体用出現頻度テーブルを記憶するパターン全体用出現頻度テーブル記憶手段であり、分離行列記憶手段は、パターン全体の長さを揃えた複数種類の既知の特徴パターンおよびこれらと同じ長さに揃えた複数種類の非特徴パターンから生成されたパターン全体用学習データ行列を用いて独立成分分析または主成分分析を行うことにより得られたパターン全体用分離行列を記憶するパターン全体用分離行列記憶手段であり、各領域の部分パターン毎に形成された部分パターン用出現頻度テーブルを各領域の部分パターン毎の部分パターン用出現頻度テーブル記憶手段に記憶させておくとともに、各領域の部分パターン毎に得られた部分パターン用分離行列を各領域の部分パターン毎の部分パターン用分離行列記憶手段に記憶させ、さらに、各領域の部分パターン毎に学習段階で部分パターン用分離行列とともに得られた部分パターン用分離済データ行列のうちの少なくとも真データ対応部分の要素を部分パターン用分離済データ行列記憶手段に記憶させておき、各領域の部分パターン毎の部分パターン用出現頻度テーブル記憶手段には、既知の特徴パターンに含まれる各領域の部分パターンのそれぞれについて、複数種類の既知の部分パターンを用いてこれらの部分パターン内での各配列位置毎に離散シンボルの各種別毎の出現頻度を求め、これらの出現頻度と部分パターン内での各配列位置および離散シンボルの各種別とを対応させて形成された各領域の部分パターン毎の部分パターン用出現頻度テーブルを記憶させておき、各領域の部分パターン毎の部分パターン用分離行列記憶手段には、既知の特徴パターンに含まれる各領域の部分パターンのそれぞれについて、複数種類の既知の部分パターンおよびこれらの既知の部分パターンとは異なる複数種類の非部分パターンを、部分パターン用出現頻度テーブルを用いて配列位置および離散シンボルの種別に従ってそれぞれ数値化した後、これらを結合して部分パターン用学習データ行列を生成し、この部分パターン用学習データ行列を用いて独立成分分析または主成分分析を行うことにより、部分パターンの特徴を示す特徴要素を含む部分パターン用基底行列の逆変換を行う行列として得られた部分パターン用分離行列を記憶させておき、部分パターン用分離済データ行列記憶手段には、独立成分分析または主成分分析を行うことにより部分パターン用分離行列を得る際に部分パターン用分離行列と部分パターン用学習データ行列とを乗じた結果として得られた部分パターン用分離済データ行列のうちの少なくとも真データ対応部分の要素を記憶させておき、検査データ生成処理手段により検査データを生成する際には、部分パターン候補データ生成処理手段が、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中で、各領域の部分パターンのそれぞれについて、部分パターンと同じ長さを有する互いに位置のずれた複数の部分パターン候補配列を定め、これらの複数の部分パターン候補配列について部分パターン用出現頻度テーブル記憶手段に記憶された部分パターン用出現頻度テーブルを用いて配列位置および離散シンボルの種別に従って数値化して複数の部分パターン候補データを生成する処理を行い、部分パターン候補データ用分離済データ生成処理手段が、部分パターン用分離行列記憶手段に記憶された部分パターン用分離行列と部分パターン候補データ生成処理手段により生成された複数の部分パターン候補データの各々または複数の部分パターン候補データを結合した部分パターン候補データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、複数の部分パターン候補データ用分離済データまたは複数の部分パターン候補データ用分離済データが結合された部分パターン候補データ用分離済データ行列を生成する処理を行い、部分パターン相当配列決定処理手段が、部分パターン候補データ用分離済データ生成処理手段により生成された複数の部分パターン候補データ用分離済データのうち、部分パターン用分離済データ行列の真データ対応部分の各列ベクトルに最も近い部分パターン候補データ用分離済データを求め、求めた部分パターン候補データ用分離済データに対応する部分パターン候補配列を、特徴パターンの候補となる特徴パターン候補配列に含まれる部分パターン相当配列として決定する処理を行い、特徴パターン候補配列決定処理手段が、部分パターン相当配列決定処理手段により決定された各領域の部分パターン相当配列に基づき特徴パターン候補配列を決定する処理を行い、アラインメント処理手段が、部分パターン相当配列決定処理手段により決定された各領域の部分パターン相当配列をそれぞれ一塊の状態に保ったままで、特徴パターン候補配列決定処理手段により決定された特徴パターン候補配列の長さをギャップの挿入または部分パターン以外の領域の離散シンボルの除去により一定長に揃えるアラインメント処理を行い、特徴パターン候補配列数値化処理手段が、アラインメント処理手段により長さを揃えた特徴パターン候補配列を、パターン全体用出現頻度テーブル記憶手段に記憶されたパターン全体用出現頻度テーブルを用いて配列位置およびギャップを含む離散シンボルの種別に従って数値化することにより、検査データを生成する処理を行うことが望ましい。【００６６】
さらに、上記のように、多重化された特徴パターンを認識することができるようにした場合において、パターン全体用分離行列記憶手段に記憶させるパターン全体用分離行列を得る際に用いられるパターン全体用学習データ行列を構成するためのパターン全体の長さを揃えた複数種類の非特徴パターンを生成する際には、これらの非特徴パターンを生成するために用意された非特徴パターン生成用配列の中で、各領域の部分パターンのそれぞれについて、部分パターンと同じ長さを有する互いに位置のずれた複数の部分パターン候補配列を定め、これらの複数の部分パターン候補配列について部分パターン用出現頻度テーブルを用いて配列位置および離散シンボルの種別に従って数値化して複数の部分パターン候補データを生成し、部分パターン用分離行列と複数の部分パターン候補データの各々または複数の部分パターン候補データを結合した部分パターン候補データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、複数の部分パターン候補データ用分離済データまたは複数の部分パターン候補データ用分離済データが結合された部分パターン候補データ用分離済データ行列を生成し、生成された複数の部分パターン候補データ用分離済データのうち、部分パターン用分離済データ行列の真データ対応部分の各列ベクトルに最も近い部分パターン候補データ用分離済データを求め、求めた部分パターン候補データ用分離済データに対応する部分パターン候補配列を、非特徴パターンに含まれる部分パターン相当配列として決定し、さらに決定された各領域の部分パターン相当配列に基づき非特徴パターンを決定した後、決定された各領域の部分パターン相当配列をそれぞれ一塊の状態に保ったままで、決定された非特徴パターンの長さをギャップの挿入または部分パターン以外の領域の離散シンボルの除去により一定長に揃えるアラインメント処理を行うことが望ましい。【００６７】
さらに、上記の場合において、複数種類の非特徴パターンの生成時に、複数の部分パターン候補データ用分離済データのうち、部分パターン用分離済データ行列の真データ対応部分の各列ベクトルに最も近い部分パターン候補データ用分離済データを求める際には、部分パターン候補データ用分離済データと部分パターン用分離済データ行列の真データ対応部分の各列ベクトルの総体との類似度が最大になる部分パターン候補データ用分離済データを求めることが望ましい。この際、「類似度」としては、例えば、部分パターン候補データ用分離済データと部分パターン用分離済データ行列の真データ対応部分の各列ベクトルとの内積の和等が挙げられる。【００６８】
また、前述したように、多重化された特徴パターンを認識することができるようにした場合において、検査データ生成処理手段の部分パターン相当配列決定処理手段は、部分パターン候補データ用分離済データ生成処理手段により生成された複数の部分パターン候補データ用分離済データのうち、部分パターン用分離済データ行列の真データ対応部分の各列ベクトルに最も近い部分パターン候補データ用分離済データを求める際に、部分パターン候補データ用分離済データと部分パターン用分離済データ行列の真データ対応部分の各列ベクトルの総体との類似度が最大になる部分パターン候補データ用分離済データを求める処理を行うことが望ましい。この際、「類似度」としては、例えば、部分パターン候補データ用分離済データと部分パターン用分離済データ行列の真データ対応部分の各列ベクトルとの内積の和等が挙げられる。【００６９】
そして、以上に述べた特徴パターン認識方法において、判定処理手段は、分離処理手段により求めた分離済データまたは分離済データ行列のうちの特徴判定要素の値が、予め定められた閾値を境界としていずれの側の値であるかまたは値の大きさの程度を判定することにより、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中に、複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンが含まれるか否かまたは存否の程度を判定する処理を行うようにすることができる。【００７０】
また、以上に述べた特徴パターン認識方法において、基底行列に複数列の特徴要素が現れるときには、分離処理手段により求めた分離済データまたは分離済データ行列を構成する要素のうちの複数行の要素を特徴判定要素として採用し、判定処理手段は、分離処理手段により求めた分離済データまたは分離済データ行列のうちの複数行の特徴判定要素の値を用いて、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中に、複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンが含まれるか否かまたは存否の程度を判定する処理を行うようにすることができる。【００７１】
さらに、上記のように複数行の特徴判定要素の値を用いて判定処理を行う場合において、判定処理手段は、分離処理手段により求めた分離済データまたは分離済データ行列のうちの複数行の特徴判定要素の値により構成される列ベクトルと、学習段階で分離行列とともに得られた分離済データ行列のうちの真データ対応部分の特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルとの類似度を示す値を算出し、算出された類似度を示す値が予め定められた閾値を境界としていずれの側の値であるかまたは値の大きさの程度を判定することにより、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中に、複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンが含まれるか否かまたは存否の程度を判定する処理を行うようにすることができる。【００７２】
また、上記のように類似度を示す値を算出する場合において、判定処理手段は、類似度を示す値として、分離処理手段により求めた分離済データまたは分離済データ行列のうちの複数行の特徴判定要素の値により構成される列ベクトルと、学習段階で分離行列とともに得られた分離済データ行列のうちの真データ対応部分の特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルの総体との類似度を示す値を算出する処理を行うようにすることが望ましい。より具体的には、判定処理手段は、類似度を示す値として、例えば、分離処理手段により求めた分離済データまたは分離済データ行列のうちの複数行の特徴判定要素の値により構成される列ベクトルと、学習段階で分離行列とともに得られた分離済データ行列のうちの真データ対応部分の特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルの重心ベクトルとの内積の値またはこれと等価な値を算出することができる。【００７３】
そして、前述したように、多重化された特徴パターンを認識することができるようにした場合において、検査データ生成処理手段は、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片から切り出された検査配列の中で、特徴パターン候補配列を１離散シンボルずつずらしながら決定し、決定された複数の特徴パターン候補配列の長さをギャップの挿入または部分パターン以外の領域の離散シンボルの除去により一定長に揃えるアラインメント処理を行い、長さを揃えた複数の特徴パターン候補配列のそれぞれをパターン全体用出現頻度テーブル記憶手段に記憶されたパターン全体用出現頻度テーブルを用いて配列位置およびギャップを含む離散シンボルの種別に従って数値化することにより、任意の一つの検査配列について複数の検査データを生成する処理を行い、分離処理手段は、パターン全体用分離行列と検査データ生成処理手段により生成された複数の検査データの各々またはこれらの複数の検査データを結合した検査データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、任意の一つの検査配列について複数の分離済データまたはこれらの複数の分離済データが結合された分離済データ行列を求める処理を各検査配列毎に行い、判定処理手段は、分離処理手段により求めた任意の一つの検査配列についての複数の分離済データの各々または分離済データ行列を構成する要素のうち、基底行列に含まれる特徴要素の行列内位置に応じて定まる各特徴判定要素の値が、予め定められた閾値を境界としていずれの側の値であるかまたは値の大きさの程度をそれぞれ判定し、このうち特徴パターンであることを示す側の値であるかまたは前記特徴パターン寄りの程度を示す値であると判定された特徴判定要素の値について、閾値との差の絶対値が最も大きいかまたは前記特徴パターン寄りの程度が最も高い特徴判定要素の値を求め、求めた特徴判定要素の値を与えた検査データに対応する特徴パターン候補配列が、複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンであると認識する処理を行うことが望ましい。【００７４】
また、前述したように、多重化された特徴パターンを認識することができるようにした場合において、検査データ生成処理手段は、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片から切り出された検査配列の中で、特徴パターン候補配列を１離散シンボルずつずらしながら決定し、決定された複数の特徴パターン候補配列の長さをギャップの挿入または部分パターン以外の領域の離散シンボルの除去により一定長に揃えるアラインメント処理を行い、長さを揃えた複数の特徴パターン候補配列のそれぞれをパターン全体用出現頻度テーブル記憶手段に記憶されたパターン全体用出現頻度テーブルを用いて配列位置およびギャップを含む離散シンボルの種別に従って数値化することにより、任意の一つの検査配列について複数の検査データを生成する処理を行い、分離処理手段は、パターン全体用分離行列と検査データ生成処理手段により生成された複数の検査データの各々またはこれらの複数の検査データを結合した検査データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、任意の一つの検査配列について複数の分離済データまたはこれらの複数の分離済データが結合された分離済データ行列を求める処理を各検査配列毎に行い、判定処理手段は、分離処理手段により求めた任意の一つの検査配列についての複数の分離済データの各々または分離済データ行列を構成する要素のうち、基底行列に含まれる複数列の特徴要素の行列内位置に応じて定まる複数行の特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルのそれぞれについて、学習段階でパターン全体用分離行列とともに得られた分離済データ行列のうちの真データ対応部分の特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルとの類似度を示す値を算出し、算出された各類似度を示す値が予め定められた閾値を境界としていずれの側の値であるかまたは値の大きさの程度をそれぞれ判定し、このうち特徴パターンであることを示す側の値であるかまたは特徴パターン寄りの程度を示す値であると判定された類似度を示す値について、閾値との差の絶対値が最も大きいかまたは特徴パターン寄りの程度が最も高い類似度を示す値を求め、求めた類似度を示す値を与えた検査データに対応する特徴パターン候補配列が、複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンであると認識する処理を行うようにしてもよい。【００７５】
また、前述したように、多重化された特徴パターンを認識することができるようにした場合において、多重化された特徴パターンに含まれる各領域の部分パターンが、配列中の特定点を含む特定点近傍領域配列と相関している場合に、各領域の部分パターンと特定点近傍領域配列との相関を判定するために用いられる情報として予め学習して得られた相関学習結果を含む情報を相関学習結果記憶手段に記憶させておき、検査データ生成処理手段の部分パターン候補データ生成処理手段は、各領域の部分パターンのそれぞれについて、特定点との相対的な位置関係または特定点との相対的な位置関係で定められた他の領域の部分パターン候補配列との相対的な位置関係で、複数の部分パターン候補配列を定める処理を行い、検査データ生成処理手段の特徴パターン候補配列決定処理手段は、相関学習結果記憶手段に記憶された相関学習結果を含む情報を用いて、検査データ生成処理手段の部分パターン相当配列決定処理手段により決定された各領域の部分パターン相当配列と特定点近傍領域配列との間に相関があるか否か、または相関の程度を判定し、相関がないか、または低いと判定された場合には、それらの各領域の部分パターン相当配列および特定点近傍領域配列中の特定点に基づく特徴パターン候補配列の決定処理は行わないことが望ましい。【００７６】
さらに、上記のように、各領域の部分パターン相当配列と特定点近傍領域配列との間の相関判定処理を行う場合において、相関学習結果記憶手段に、既知の特徴パターンに含まれる複数の領域のうちの少なくとも一つの領域の既知の部分パターンおよび既知の特徴点近傍領域配列を結合して形成された複数種類の相関結合配列を用いて、これらの相関結合配列内での各配列位置毎に離散シンボルの各種別毎の出現頻度を求め、これらの出現頻度と相関結合配列内での各配列位置および離散シンボルの各種別とを対応させて形成された相関判定用出現頻度テーブルを記憶する相関判定用出現頻度テーブル記憶手段と、各領域の部分パターンと特定点近傍領域配列との相関を判定する相関判定処理に用いられる相関判定用分離行列を記憶する相関判定用分離行列記憶手段とを設けておき、相関判定用分離行列記憶手段には、複数の領域のうちの少なくとも一つの領域の既知の部分パターンおよび既知の特定点近傍領域配列を結合して生成された相関結合配列、並びに複数の領域のうちの少なくとも一つの領域の既知の部分パターンおよび既知の特定点近傍領域配列とは異なる非特定点近傍領域配列を結合して形成された非相関結合配列を、相関判定用出現頻度テーブルを用いて配列位置および離散シンボルの種別に従ってそれぞれ数値化した後、これらを結合して相関判定用学習データ行列を生成し、この相関判定用学習データ行列を用いて独立成分分析または主成分分析を行うことにより、相関結合配列の特徴を示す特徴要素を含む相関判定用基底行列の逆変換を行う行列として得られた相関判定用分離行列を記憶させておき、検査データ生成処理手段の特徴パターン候補配列決定処理手段は、決定された各領域の部分パターン相当配列と特定点近傍領域配列との間に相関があるか否か、または相関の程度を判定する際には、複数の領域のうちの少なくとも一つの領域の部分パターン相当配列および特定点近傍領域配列を結合して相関判定配列を生成し、この相関判定配列を相関判定用出現頻度テーブル記憶手段に記憶された相関判定用出現頻度テーブルを用いて配列位置および離散シンボルの種別に従って数値化して相関判定データを生成した後、相関判定用分離行列記憶手段に記憶された相関判定用分離行列と、相関判定データまたは複数の相関判定データを結合した相関判定データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、相関判定用分離済データまたは複数の相関判定用分離済データが結合された相関判定用分離済データ行列を求める相関判定用分離処理を行い、この相関判定用分離処理で求めた相関判定用分離済データまたは相関判定用分離済データ行列を構成する要素のうち、相関判定用基底行列に含まれる特徴要素の行列内位置に応じて定まる相関判定要素の値を用いて、相関があるか否か、または相関の程度を判定する処理を行うことが望ましい。【００７７】
そして、上記のように、独立成分分析（ＩＣＡ）または主成分分析（ＰＣＡ）による事前学習で得られた相関判定用分離行列を用いた相関判定処理を行う場合において、検査データ生成処理手段の特徴パターン候補配列決定処理手段は、相関判定要素の値が予め定められた相関判定用閾値を境界としていずれの側の値であるかまたは値の大きさの程度を判定することにより、相関があるか否か、または相関の程度を判定する処理を行うようにすることができる。なお、複数行の相関判定要素の値を用いて、相関判定処理を行うようにしてもよい。【００７８】
そして、以上に述べた特徴パターン認識方法は、配列が、ＤＮＡ配列であり、離散シンボルが、ＤＮＡ配列を構成する塩基を示すＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの記号またはこれらの代替記号であり、特徴パターンが、ＤＮＡ配列中のプロモータである場合に、好適に用いることができる。【００７９】
また、以上に述べた特徴パターン認識方法のうち、多重化された特徴パターンを認識することができるようにした方法は、配列が、ＤＮＡ配列であり、離散シンボルが、ＤＮＡ配列を構成する塩基を示すＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの記号またはこれらの代替記号であり、特徴パターンが、ＤＮＡ配列中のプロモータであり、部分パターンが、プロモータに含まれる−３５ボックスおよび−１０ボックスである場合に、好適に用いることができる。【００８０】
さらに、以上に述べた特徴パターン認識方法のうち、各領域の部分パターン相当配列と特定点近傍領域配列との相関判定処理を行うようにした方法は、配列が、ＤＮＡ配列であり、離散シンボルが、ＤＮＡ配列を構成する塩基を示すＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの記号またはこれらの代替記号であり、特徴パターンが、ＤＮＡ配列中のプロモータであり、部分パターンが、プロモータに含まれる−３５ボックスおよび−１０ボックスであり、特定点が、ＤＮＡ配列の転写開始点であり、特徴点近傍領域配列が、転写開始点近傍領域配列である場合に、好適に用いることができる。【００８１】
また、以上に述べた特徴パターン認識方法は、配列が、タンパク質を構成するアミノ酸配列であり、離散シンボルが、アミノ酸配列を構成するアミノ酸を示す記号であり、特徴パターンが、アミノ酸配列中のモチーフである場合にも、好適に用いることができる。【００８２】
そして、特徴パターンに複数種類の長さが存在する場合において、多重化されていない特徴パターンを認識するか、あるいは多重化されている特徴パターンであるが、多重化されていない場合と同様な処理でその特徴パターンを認識するときには、以下のような方法をとることができる。【００８３】
すなわち、前述した特徴パターン認識方法において、特徴パターンの長さには、特徴パターンの種類の相違により複数種類の長さが存在し、出現頻度テーブル記憶手段には、複数種類の既知の特徴パターンの長さをギャップの挿入により一定長に揃えた後、長さを揃えた複数種類の既知の特徴パターンを用いてこれらの特徴パターン内での各配列位置毎にギャップを含む離散シンボルの各種別毎の出現頻度を求め、これらの出現頻度と特徴パターン内での各配列位置およびギャップを含む離散シンボルの各種別とを対応させて形成された出現頻度テーブルを記憶させておくとともに、分離行列記憶手段には、長さを揃えた複数種類の既知の特徴パターンおよびこれらと同じ長さに揃えた複数種類の非特徴パターンから生成された学習データ行列を用いて独立成分分析または主成分分析を行うことにより得られた分離行列を記憶させておき、検査データ生成処理手段は、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中で、特徴パターンの候補となる候補配列を決定した後、決定された候補配列の長さをギャップの挿入により一定長に揃えるアラインメント処理を行い、長さを揃えた候補配列を出現頻度テーブル記憶手段に記憶された出現頻度テーブルを用いて配列位置およびギャップを含む離散シンボルの種別に従って数値化することにより、検査データを生成する処理を行うことが望ましい。【００８４】
また、上記のようにアラインメント処理を行う場合において、検査データ生成処理手段は、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片から切り出された検査配列の中で、候補配列を１離散シンボルずつずらし、かつ各箇所で長さを変えながら決定し、決定された複数の候補配列の長さをギャップの挿入により一定長に揃えるアラインメント処理を行い、長さを揃えた複数の候補配列のそれぞれを出現頻度テーブル記憶手段に記憶された出現頻度テーブルを用いて配列位置およびギャップを含む離散シンボルの種別に従って数値化することにより、任意の一つの検査配列について複数の検査データを生成する処理を行い、分離処理手段は、分離行列と検査データ生成処理手段により生成された複数の検査データまたはこれらの複数の検査データを結合した検査データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、任意の一つの検査配列について複数の分離済データまたはこれらの複数の分離済データが結合された分離済データ行列を求める処理を各検査配列毎に行い、判定処理手段は、分離処理手段により求めた任意の一つの検査配列についての複数の分離済データの各々または分離済データ行列を構成する要素のうち、基底行列に含まれる特徴要素の行列内位置に応じて定まる特徴判定要素の値が、予め定められた閾値を境界としていずれの側の値であるかまたは値の大きさの程度を判定し、このうち特徴パターンであることを示す側の値であるかまたは前記特徴パターン寄りの程度を示す値であると判定された特徴判定要素の値について、閾値との差の絶対値が最も大きいかまたは前記特徴パターン寄りの程度が最も高い特徴判定要素の値を求め、求めた特徴判定要素の値を与えた検査データに対応する候補配列が、複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンであると認識する処理を行うことが望ましい。【００８５】
さらに、上記のようにアラインメント処理を行う場合において、検査データ生成処理手段は、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片から切り出された検査配列の中で、候補配列を１離散シンボルずつずらし、かつ各箇所で長さを変えながら決定し、決定された複数の候補配列の長さをギャップの挿入により一定長に揃えるアラインメント処理を行い、長さを揃えた複数の候補配列のそれぞれを出現頻度テーブル記憶手段に記憶された出現頻度テーブルを用いて配列位置およびギャップを含む離散シンボルの種別に従って数値化することにより、任意の一つの検査配列について複数の検査データを生成する処理を行い、分離処理手段は、分離行列と検査データ生成処理手段により生成された複数の検査データまたはこれらの複数の検査データを結合した検査データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、任意の一つの検査配列について複数の分離済データまたはこれらの複数の分離済データが結合された分離済データ行列を求める処理を各検査配列毎に行い、判定処理手段は、分離処理手段により求めた任意の一つの検査配列についての複数の分離済データの各々または分離済データ行列を構成する要素のうち、基底行列に含まれる複数列の特徴要素の行列内位置に応じて定まる複数行の特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルのそれぞれについて、学習段階で分離行列とともに得られた分離済データ行列のうちの真データ対応部分の特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルとの類似度を示す値を算出し、算出された各類似度を示す値が予め定められた閾値を境界としていずれの側の値であるかまたは値の大きさの程度をそれぞれ判定し、このうち特徴パターンであることを示す側の値であるかまたは特徴パターン寄りの程度を示す値であると判定された類似度を示す値について、閾値との差の絶対値が最も大きいかまたは特徴パターン寄りの程度が最も高い類似度を示す値を求め、求めた類似度を示す値を与えた検査データに対応する候補配列が、複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンであると認識する処理を行うようにしてもよい。【００８６】
また、本発明は、有限個の離散シンボルにより構成された配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中に、既に発見されている互いに類似する複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンが含まれるか否かを判定する処理を行う特徴パターン認識システムとして、コンピュータを機能させるためのプログラムであって、複数種類の既知の特徴パターンを用いてこれらの特徴パターン内での各配列位置毎に離散シンボルの各種別毎の出現頻度を求め、これらの出現頻度と特徴パターン内での各配列位置および離散シンボルの各種別とを対応させて形成された出現頻度テーブルを記憶する出現頻度テーブル記憶手段と、複数種類の既知の特徴パターンおよびこれらの既知の特徴パターンとは異なる複数種類の非特徴パターンを、出現頻度テーブルを用いて配列位置および離散シンボルの種別に従ってそれぞれ数値化した後、これらを結合して学習データ行列を生成し、この学習データ行列を用いて独立成分分析または主成分分析を行うことにより、特徴パターンの特徴を示す特徴要素を含む基底行列の逆変換を行う行列として得られた分離行列を記憶する分離行列記憶手段と、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列を、出現頻度テーブル記憶手段に記憶された出現頻度テーブルを用いて配列位置および離散シンボルの種別に従って数値化することにより、検査データを生成する処理を行う検査データ生成処理手段と、分離行列記憶手段に記憶された分離行列と検査データ生成処理手段により生成された検査データまたは複数の検査データを結合した検査データ行列とを乗じる行列演算を行うことにより、分離済データまたは複数の分離済データが結合された分離済データ行列を求める処理を行う分離処理手段と、この分離処理手段により求めた分離済データまたは分離済データ行列を構成する要素のうち、基底行列に含まれる特徴要素の行列内位置に応じて定まる特徴判定要素の値を用いて、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片またはこれらの配列若しくは配列断片から切り出された検査配列の中に、複数種類の既知の特徴パターンのうちのいずれかの特徴パターンまたは既知の特徴パターンに類似する新規な特徴パターンが含まれるか否かまたは存否の程度を判定する処理を行う判定処理手段とを備えたことを特徴とする特徴パターン認識システムとして、コンピュータを機能させるためのものである。【００８７】
なお、上記のプログラムまたはその一部は、例えば、光磁気ディスク（ＭＯ）、コンパクトディスク（ＣＤ）を利用した読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）を利用した読出し専用メモリ（ＤＶＤ−ＲＯＭ）、ＤＶＤを利用したランダム・アクセス・メモリ（ＤＶＤ−ＲＡＭ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去および書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）等の記録媒体に記録して保存や流通等させることが可能であるとともに、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等の有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにはこれらの組合せ等の伝送媒体を用いて伝送することが可能であり、また、搬送波に載せて搬送することも可能である。さらに、上記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。
【発明の効果】
【００８８】
以上に述べたように本発明によれば、判定対象となる配列を構成する各離散シンボルを、各配列位置毎で、かつ、離散シンボルの各種別毎に求められた出現頻度を用いて数値化するとともに、独立成分分析（ＩＣＡ）または主成分分析（ＰＣＡ）を行って得られた分離行列を用いて配列中に特徴パターンが存在するか否かまたは存否の程度を判定するので、従来のニューラルネットワーク法や期待値最大化法を用いたコンピュータによるプロモータ解析の場合に比べ、プロモータ等の特徴パターンの認識精度を向上させることができるうえ、試験管中の生物実験やＸ線解析によるプロモータ解析の場合と比べても、時間的・経済的に優位な特徴パターンの解析を実現することができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００８９】
以下に本発明の各実施形態について図面を参照して説明する。【００９０】
［第１実施形態］
図１には、本発明の特徴パターン認識システムである第１実施形態のプロモータ認識システム１０の全体構成が示されている。図２には、プロモータ認識システム１０の一部である学習処理手段２０の詳細構成が示されている。また、図３には、学習段階（トレーニングステップ）の全体の流れがフローチャートで示され、図４には、−３５ボックス学習の流れがフローチャートで示され、図５には、ＤＮＡ配列から切り出された既知のプロモータを含む配列の例が示されている。図６〜図１０は、−３５ボックス学習に伴う処理の説明図である。図１１には、−１０ボックス学習の流れがフローチャートで示されている。図１２〜図１５は、−１０ボックス学習に伴う処理の説明図である。図１６〜図１８には、プロモータ学習の流れがフローチャートで示されている。図１９〜図２６は、プロモータ学習に伴う処理の説明図である。図２７には、相関学習の流れがフローチャートで示されている。図２８〜図３１は、相関学習に伴う処理の説明図である。さらに、図３２には、検査段階（テストステップ）の全体の流れがフローチャートで示され、図３３〜図３５には、検査段階における詳細処理の流れがフローチャートで示されている。図３６〜図３８は、検査段階における処理の説明図である。【００９１】
図１において、プロモータ認識システム１０は、学習段階（トレーニングステップ）の各種処理を行う学習処理手段２０と、検査段階（テストステップ）の各種処理を行う検査処理手段３０とを備えている。このプロモータ認識システム１０は、図５に示すようなＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの４つの塩基記号からなるＤＮＡ配列（例えば、大腸菌塩基配列）の中に、特徴パターンであるプロモータが存在するか否かを判定するシステムである。このプロモータ（例えば、大腸菌プロモータ）は、遺伝子情報の周辺に存在し、ＤＮＡからＲＮＡへの塩基配列情報の転写が開始される特定点である転写開始点（＋１）およびその１つ上流の塩基（−１）からなる＋１領域と、転写開始点の約３５塩基上流にある第１の部分パターンである６塩基からなる−３５ボックス（−３５ｂｏｘ）と、転写開始点の約１０塩基上流にある第２の部分パターンである６塩基からなる−１０ボックス（−１０ｂｏｘ）とを含んでいる。また、−３５ボックスと−１０ボックスとの間には、１５〜２１塩基の比較的一定の距離の配列であるスペーサ３５（Ｓｐａｃｅｒ３５）があり、−１０ボックスと転写開始点との間には、３〜１１塩基の配列であるスペーサ１０（Ｓｐａｃｅｒ１０）がある。なお、本願明細書では、スペーサ１０は、−１０ボックスと＋１領域（−１および＋１）との間の配列ではなく、−１０ボックスと転写開始点（＋１）との間の配列として定義する。また、転写開始点は、前後の塩基とともに、特徴的なパターンを形成することから、本願明細書では、転写開始点（＋１）およびその前後の塩基（−１および＋２）の３塩基からなる配列を、特定点近傍領域配列である転写開始点近傍領域配列と定義する。但し、転写開始点近傍領域配列は、３塩基に限定されるものではなく、例えば、５塩基等としてもよく、要するに、転写開始点（＋１）を含んでいて特徴的なパターンが現れる領域であればよい。【００９２】
また、プロモータ認識システム１０は、第１の部分パターン用出現頻度テーブルである−３５ボックス用出現頻度テーブルＴ-35を記憶する第１の部分パターン用出現頻度テーブル記憶手段である−３５ボックス用出現頻度テーブル記憶手段４１と、第１の部分パターン用分離行列である−３５ボックス用分離行列Ｗ-35を記憶する第１の部分パターン用分離行列記憶手段である−３５ボックス用分離行列記憶手段４２と、第１の部分パターン用分離済データ行列である−３５ボックス用分離済データ行列Ｙ-35を記憶する第１の部分パターン用分離済データ行列記憶手段である−３５ボックス用分離済データ行列記憶手段４３とを備えている。【００９３】
さらに、プロモータ認識システム１０は、第２の部分パターン用出現頻度テーブルである−１０ボックス用出現頻度テーブルＴ-10を記憶する第２の部分パターン用出現頻度テーブル記憶手段である−１０ボックス用出現頻度テーブル記憶手段５１と、第２の部分パターン用分離行列である−１０ボックス用分離行列Ｗ-10を記憶する第２の部分パターン用分離行列記憶手段である−１０ボックス用分離行列記憶手段５２と、第２の部分パターン用分離済データ行列である−１０ボックス用分離済データ行列Ｙ-10を記憶する第２の部分パターン用分離済データ行列記憶手段である−１０ボックス用分離済データ行列記憶手段５３とを備えている。【００９４】
そして、プロモータ認識システム１０は、パターン全体用出現頻度テーブルであるプロモータ用出現頻度テーブルＴpromを記憶するパターン全体用出現頻度テーブル記憶手段であるプロモータ用出現頻度テーブル記憶手段６１と、パターン全体用分離行列であるプロモータ用分離行列Ｗpromを記憶するパターン全体用分離行列記憶手段であるプロモータ用分離行列記憶手段６２と、パターン全体用分離済データ行列であるプロモータ用分離済データ行列Ｙpromを記憶するパターン全体用分離済データ行列記憶手段であるプロモータ用分離済データ行列記憶手段６３（図２６参照）とを備えている。【００９５】
また、プロモータ認識システム１０は、相関学習結果を含む情報を記憶する相関学習結果記憶手段７０を備えている。この相関学習結果記憶手段７０には、相関判定用出現頻度テーブルＴBBSを記憶する相関判定用出現頻度テーブル記憶手段７１と、相関判定用分離行列ＷBBSを記憶する相関判定用分離行列記憶手段７２と、相関判定用分離済データ行列ＹBBSを記憶する相関判定用分離済データ行列記憶手段７３（図３１参照）とが設けられている。【００９６】
学習処理手段２０は、第１の部分パターン学習処理手段である−３５ボックス学習処理手段２１と、第２の部分パターン学習処理手段である−１０ボックス学習処理手段２２と、特徴パターン学習処理手段であるプロモータ学習処理手段２３と、相関学習処理手段２４とを含んで構成されている。【００９７】
図２において、−３５ボックス学習処理手段２１は、第１の部分パターン用出現頻度テーブル作成処理手段である−３５ボックス用出現頻度テーブル作成処理手段２１Ａと、第１の非部分パターン生成処理手段であるランダムボックス生成処理手段２１Ｂと、第１の部分パターン用数値化処理手段である−３５ボックス用数値化処理手段２１Ｃと、第１の部分パターン用学習データ行列生成処理手段である−３５ボックス用学習データ行列生成処理手段２１Ｄと、第１の部分パターン用分析処理手段である−３５ボックス用分析処理手段２１Ｅとを含んで構成されている。【００９８】
−３５ボックス用出現頻度テーブル作成処理手段２１Ａは、複数種類の既知の−３５ボックスの塩基情報を用いて、これらの−３５ボックス内での各配列位置毎に、Ａ、Ｔ、Ｇ、Ｃの各記号毎の出現頻度（frequency）を求め、これらの出現頻度と、−３５ボックス内での各配列位置および各記号とを対応させて−３５ボックス用出現頻度テーブルＴ-35（図６参照）を作成する処理を行うものである（図４のステップＳ３０２参照）。また、−３５ボックス用出現頻度テーブル作成処理手段２１Ａは、作成したＴ-35を−３５ボックス用出現頻度テーブル記憶手段４１（図１参照）に記憶させる。【００９９】
ランダムボックス生成処理手段２１Ｂは、第１の部分パターン用学習データ行列である−３５ボックス用学習データ行列Ｘ-35（図８参照）を構成する学習データ（列ベクトル）のうちの偽データ（図８のＣ-35Tを構成する列ベクトル）を用意するために、ランダムボックスを生成する処理を行うものである（図４のステップＳ３０４参照）。【０１００】
−３５ボックス用数値化処理手段２１Ｃは、−３５ボックス用出現頻度テーブル記憶手段４１（図１参照）に記憶された−３５ボックス用出現頻度テーブルＴ-35（図６参照）を用いて、既知の−３５ボックスおよびランダムボックス生成処理手段２１Ｂにより生成されたランダムボックスを、ボックス内での配列位置およびＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの記号種別に従ってそれぞれ数値化し、Ｂ-35（図７参照）およびＣ-35を生成する処理を行うものである（図４のステップＳ３０５参照）。【０１０１】
−３５ボックス用学習データ行列生成処理手段２１Ｄは、−３５ボックス用数値化処理手段２１Ｃにより数値化して得られたＢ-35（図７参照）およびＣ-35をそれぞれ転置してＢ-35TおよびＣ-35Tとし、これらを結合して−３５ボックス用学習データ行列Ｘ-35（図８参照）を生成する処理を行うものである（図４のステップＳ３０６参照）。なお、結合と数値化の順序は、逆にしてもよい。【０１０２】
−３５ボックス用分析処理手段２１Ｅは、−３５ボックス用学習データ行列生成処理手段２１Ｄにより生成された−３５ボックス用学習データ行列Ｘ-35（図８参照）について、前処理として、平均値のゼロ化処理およびホワイトニング処理を行った後（図９参照）、前処理を経た−３５ボックス用学習データ行列Ｘ-35を用いて、独立成分分析（ＩＣＡ）を行うことにより、−３５ボックス用分離行列Ｗ-35および−３５ボックス用分離済データ行列Ｙ-35を求める処理を行うものである（図１０および図４のステップＳ３０７参照）。また、−３５ボックス用分析処理手段２１Ｅは、求めたＷ-35を−３５ボックス用分離行列記憶手段４２（図１参照）に記憶させるとともに、求めたＹ-35を−３５ボックス用分離済データ行列記憶手段４３（図１参照）に記憶させる。【０１０３】
−１０ボックス学習処理手段２２は、第２の部分パターン用出現頻度テーブル作成処理手段である−１０ボックス用出現頻度テーブル作成処理手段２２Ａと、第２の非部分パターン生成処理手段であるランダムボックス生成処理手段２２Ｂと、第２の部分パターン用数値化処理手段である−１０ボックス用数値化処理手段２２Ｃと、第２の部分パターン用学習データ行列生成処理手段である−１０ボックス用学習データ行列生成処理手段２２Ｄと、第２の部分パターン用分析処理手段である−１０ボックス用分析処理手段２２Ｅとを含んで構成されている。【０１０４】
−１０ボックス用出現頻度テーブル作成処理手段２２Ａは、複数種類の既知の−１０ボックスの塩基情報を用いて、これらの−１０ボックス内での各配列位置毎に、Ａ、Ｔ、Ｇ、Ｃの各記号毎の出現頻度（frequency）を求め、これらの出現頻度と、−１０ボックス内での各配列位置および各記号とを対応させて−１０ボックス用出現頻度テーブルＴ-10（図１２参照）を作成する処理を行うものである（図１１のステップＳ４０２参照）。また、−１０ボックス用出現頻度テーブル作成処理手段２２Ａは、作成したＴ-10を−１０ボックス用出現頻度テーブル記憶手段５１（図１参照）に記憶させる。【０１０５】
ランダムボックス生成処理手段２２Ｂは、第２の部分パターン用学習データ行列である−１０ボックス用学習データ行列Ｘ-10（図１４参照）を構成する学習データ（列ベクトル）のうちの偽データ（図１４のＣ-10Tを構成する列ベクトル）を用意するために、ランダムボックスを生成する処理を行うものである（図１１のステップＳ４０４参照）。【０１０６】
−１０ボックス用数値化処理手段２２Ｃは、−１０ボックス用出現頻度テーブル記憶手段５１（図１参照）に記憶された−１０ボックス用出現頻度テーブルＴ-10（図１２参照）を用いて、既知の−１０ボックスおよびランダムボックス生成処理手段２２Ｂにより生成されたランダムボックスを、ボックス内での配列位置およびＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの記号種別に従ってそれぞれ数値化し、Ｂ-10（図１３参照）およびＣ-10を生成する処理を行うものである（図１１のステップＳ４０５参照）。【０１０７】
−１０ボックス用学習データ行列生成処理手段２２Ｄは、−１０ボックス用数値化処理手段２２Ｃにより数値化して得られたＢ-10（図１３参照）およびＣ-10をそれぞれ転置してＢ-10TおよびＣ-10Tとし、これらを結合して−１０ボックス用学習データ行列Ｘ-10（図１４参照）を生成する処理を行うものである（図１１のステップＳ４０６参照）。なお、結合と数値化の順序は、逆にしてもよい。【０１０８】
−１０ボックス用分析処理手段２２Ｅは、−１０ボックス用学習データ行列生成処理手段２２Ｄにより生成された−１０ボックス用学習データ行列Ｘ-10（図１４参照）について、前処理として、平均値のゼロ化処理およびホワイトニング処理を行った後（図９と同様）、前処理を経た−１０ボックス用学習データ行列Ｘ-10を用いて、独立成分分析（ＩＣＡ）を行うことにより、−１０ボックス用分離行列Ｗ-10および−１０ボックス用分離済データ行列Ｙ-10を求める処理を行うものである（図１５および図１１のステップＳ４０７参照）。また、−１０ボックス用分析処理手段２２Ｅは、求めたＷ-10を−１０ボックス用分離行列記憶手段５２（図１参照）に記憶させるとともに、求めたＹ-10を−１０ボックス用分離済データ行列記憶手段５３（図１参照）に記憶させる。【０１０９】
プロモータ学習処理手段２３は、特徴パターン用アラインメント処理手段であるプロモータ用アラインメント処理手段２３Ａと、パターン全体用出現頻度テーブル作成処理手段であるプロモータ用出現頻度テーブル作成処理手段２３Ｂと、非特徴パターン生成処理手段である非プロモータ生成処理手段２３Ｃと、非特徴パターン用アラインメント処理手段である非プロモータ用アラインメント処理手段２３Ｄと、パターン全体用数値化処理手段であるプロモータ用数値化処理手段２３Ｅと、パターン全体用学習データ行列生成処理手段であるプロモータ用学習データ行列生成処理手段２３Ｆと、パターン全体用分析処理手段であるプロモータ用分析処理手段２３Ｇとを含んで構成されている。【０１１０】
プロモータ用アラインメント処理手段２３Ａは、複数種類の既知のプロモータの長さをギャップ（例えば「−」記号等で示される。）の挿入により一定長に揃えるアラインメント処理を行うものである（図１６のステップＳ５０１参照）。このアラインメント処理は、予め定められたルールに従って行われるが、検査段階（テストステップ）において検査配列の中で決定されたプロモータ候補配列についてのアラインメント処理と同様のルールに従って行われるため、処理の詳細は後述する（図３８参照）。なお、既知のプロモータの長さが、図３８に示したルールで既に一定長に揃えられている場合には、このプロモータ用アラインメント処理手段２３Ａによる処理を行う必要はない。また、既知のプロモータの長さが、既に一定長に揃えられている場合であっても、図３８に示したルールとは異なるルールでアラインメントされている場合には、プロモータ用アラインメント処理手段２３Ａにより、ギャップを取り除き、図３８に示したルールでアラインメント処理をし直す。この際、後述する図１７のステップＳ５０３０２〜図１８のステップＳ５０３１２の場合と同様に、−１０ボックス用分離行列Ｗ-10および−３５ボックス用分離行列Ｗ-35を用いて−１０ボックスおよび−３５ボックスを探してからアラインメント処理を行ってもよいが、−１０ボックスおよび−３５ボックスが既知の場合には、それらの既知の−１０ボックスおよび−３５ボックスをそのまま採用してアラインメント処理を行ってもよい。【０１１１】
プロモータ用出現頻度テーブル作成処理手段２３Ｂは、プロモータ用アラインメント処理手段２３Ａにより一定長に揃えられた複数種類の既知のプロモータを用いて、これらのパターン全体内での各配列位置毎に、Ａ、Ｔ、Ｇ、Ｃ、ギャップ（例えば「−」）の各記号毎の出現頻度（frequency）を求め、これらの出現頻度と、パターン全体内での各配列位置および各記号とを対応させてプロモータ用出現頻度テーブルＴprom（図１９参照）を作成する処理を行うものである（図１６のステップＳ５０２参照）。また、プロモータ用出現頻度テーブル作成処理手段２３Ｂは、作成したＴpromをプロモータ用出現頻度テーブル記憶手段６１（図１参照）に記憶させる。【０１１２】
非プロモータ生成処理手段２３Ｃは、全体の長さを揃えた複数種類の非特徴パターンである非プロモータを生成する処理を行うものである（図１６のステップＳ５０３参照）。この非プロモータ生成処理手段２３Ｃは、非プロモータを生成するために用意された非特徴パターン生成用配列である非プロモータ生成用配列（図２０参照）の中で、各領域の部分パターンのそれぞれについて、すなわち−１０ボックスおよび−３５ボックスのそれぞれについて、各ボックスと同じ長さ（ここでは、６塩基）を有する互いに１塩基ずつ位置のずれた複数の部分パターン候補配列（図２０のｊ＝１〜９の複数の−１０ボックス候補配列、および図２２のｊ＝１〜７の複数の−３５ボックス候補配列）を定め（図１７のステップＳ５０３０３およびステップＳ５０３０７参照）、これらの複数の部分パターン候補配列について部分パターン用出現頻度テーブル（−１０ボックス用出現頻度テーブルＴ-10および−３５ボックス用出現頻度テーブルＴ-35）を用いて配列位置およびＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの記号種別に従って数値化して複数の部分パターン候補データ（複数の−１０ボックス候補データおよび複数の−３５ボックス候補データ）を生成する（図１７のステップＳ５０３０４およびステップＳ５０３０８参照）。【０１１３】
そして、非プロモータ生成処理手段２３Ｃは、部分パターン用分離行列（−１０ボックス用分離行列Ｗ-10および−３５ボックス用分離行列Ｗ-35）と、複数の部分パターン候補データを結合した部分パターン候補データ行列（図２０の−１０ボックス候補データ行列Ｚ-10、および図２２の−３５ボックス候補データ行列Ｚ-35）とを乗じる行列演算を行うことにより、複数の部分パターン候補データ用分離済データが結合された部分パターン候補データ用分離済データ行列（図２１の−１０ボックス候補データ用分離済データ行列Ｙ-10can、および図２３の−３５ボックス候補データ用分離済データ行列Ｙ-35can）を生成する（図１７のステップＳ５０３０５および図１８のステップＳ５０３０９参照）。続いて、非プロモータ生成処理手段２３Ｃは、生成された複数の部分パターン候補データ用分離済データ（−１０ボックス候補データ用分離済データＹ-10can（ｊ）、および−３５ボックス候補データ用分離済データＹ-35can（ｊ））のうち、部分パターン候補データ用分離済データ（Ｙ-10can（ｊ）およびＹ-35can（ｊ））と部分パターン用分離済データ行列（図２１の−１０ボックス用分離済データ行列Ｙ-10、および図２３の−３５ボックス用分離済データ行列Ｙ-35）の真データ対応部分の各列ベクトル（Ｙ-10（ｋ）およびＹ-35（ｋ））との内積の和が最大になる部分パターン候補データ用分離済データを求め、求めた部分パターン候補データ用分離済データに対応する部分パターン候補配列（図２０のｊ＝１〜９の複数の−１０ボックス候補配列のうちのいずれか１つ、および図２２のｊ＝１〜７の複数の−３５ボックス候補配列のうちのいずれか１つ）を、非特徴パターンである非プロモータに含まれる部分パターン相当配列（−１０ボックス相当配列および−３５ボックス相当配列）として決定し（図１７のステップＳ５０３０６および図１８のステップＳ５０３１０参照）、さらに決定された各領域の部分パターン相当配列（−１０ボックス相当配列および−３５ボックス相当配列）に基づき非プロモータを決定する（図１８のステップＳ５０３１１参照）。なお、ここでは、内積の和が最大になる部分パターン候補データ用分離済データを求める処理を行うものとされているが、真データ対応部分の各列ベクトル（Ｙ-10（ｋ）およびＹ-35（ｋ））に最も近い部分パターン候補データ用分離済データを求めることができればよく、例えば、真データ対応部分の各列ベクトル（Ｙ-10（ｋ）およびＹ-35（ｋ））の総体との類似度が最大になる部分パターン候補データ用分離済データを求めるにあたり、「内積の和」以外の類似度を採用してもよい。【０１１４】
非プロモータ用アラインメント処理手段２３Ｄは、非プロモータ生成処理手段２３Ｃにより決定された−１０ボックス相当配列および−３５ボックス相当配列をそれぞれ一塊の状態に保ったままで、非プロモータの長さをギャップの挿入により一定長（ここでは、配列長：６５）に揃えるアラインメント処理を行うものである（図１６のステップＳ５０３、図１８のステップＳ５０３１２、および図２４参照）。【０１１５】
プロモータ用数値化処理手段２３Ｅは、プロモータ用出現頻度テーブル記憶手段６１（図１参照）に記憶されたプロモータ用出現頻度テーブルＴpromを用いて、プロモータ用アラインメント処理手段２３Ａによりパターン全体の長さを一定長（ここでは、配列長：６５）に揃えた複数種類の既知の特徴パターンであるプロモータ、および非プロモータ用アラインメント処理手段２３Ｄにより全体の長さを一定長（ここでは、配列長：６５）に揃えた複数種類の非特徴パターンである非プロモータを、配列位置およびＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃ、ギャップ（例えば「−」）の記号種別に従って、それぞれ数値化する処理を行うものである（図１６のステップＳ５０４および図２５参照）。【０１１６】
プロモータ用学習データ行列生成処理手段２３Ｆは、プロモータ用数値化処理手段２３Ｅにより数値化して得られたＢpromおよびＣprom（図２５参照）をそれぞれ転置してＢpromTおよびＣpromTとし、これらを結合してプロモータ用学習データ行列Ｘprom（図２５参照）を生成する処理を行うものである（図１６のステップＳ５０５参照）。なお、結合と数値化の順序は、逆にしてもよい。【０１１７】
プロモータ用分析処理手段２３Ｇは、プロモータ用学習データ行列生成処理手段２３Ｆにより生成されたプロモータ用学習データ行列Ｘprom（図２５参照）について、前処理として、平均値のゼロ化処理およびホワイトニング処理を行った後（図９と同様）、前処理を経たプロモータ用学習データ行列Ｘpromを用いて、独立成分分析（ＩＣＡ）を行うことにより、プロモータ用分離行列Ｗpromおよびプロモータ用分離済データ行列Ｙpromを求める処理を行うものである（図２６および図１６のステップＳ５０６参照）。また、プロモータ用分析処理手段２３Ｇは、求めたＷpromをプロモータ用分離行列記憶手段６２（図１参照）に記憶させるとともに、求めたＹpromをプロモータ用分離済データ行列記憶手段６３（図２６参照）に記憶させる。なお、Ｙpromは、後に検査段階の処理で使用されるデータではないが、検査段階の処理で得られる分離済データ行列Ｙtest（図３８参照）の特徴判定要素（第１行の各要素）の値が、正負のいずれの場合にプロモータであると判定されるのかを確認するために求める。【０１１８】
相関学習処理手段２４は、相関結合配列生成処理手段２４Ａと、相関判定用出現頻度テーブル作成処理手段２４Ｂと、非相関結合配列生成処理手段２４Ｃと、相関結合配列用数値化処理手段２４Ｄと、相関判定用学習データ行列生成処理手段２４Ｅと、相関判定用分析処理手段２４Ｆとを含んで構成されている。【０１１９】
相関結合配列生成処理手段２４Ａは、既知の部分パターンである−３５ボックス（６塩基）および−１０ボックス（６塩基）と、既知の特定点近傍領域配列である転写開始点近傍領域配列（一例として３塩基とする。）とを結合して例えば１５塩基の相関結合配列（図２８参照）を生成する処理を行うものである（図２７のステップＳ６０１参照）。なお、本実施形態では、一例として、１５塩基の相関結合配列としているが、例えば、今後の研究の進歩・発展に伴い、スペーサ１０やスペーサ３５の部分、あるいはそれ以外の部分に、相関が見い出せる特徴部分が発見された場合には、その部分を含めて相関結合配列を生成してもよい。この場合には、その発見部分も、本発明における部分パターンとして捉えることができる。また、これに伴って、後述する非相関結合配列（図３０参照）、相関判定配列（図３７参照）も１５塩基に限定されず、他の部分を含めて生成されてもよい。【０１２０】
相関判定用出現頻度テーブル作成処理手段２４Ｂは、相関結合配列生成処理手段２４Ａにより生成された複数種類の相関結合配列を用いて、これらの相関結合配列内での各配列位置毎に、Ａ、Ｔ、Ｇ、Ｃの各記号毎の出現頻度（frequency）を求め、これらの出現頻度と、相関結合配列内での各配列位置および各記号とを対応させて相関判定用出現頻度テーブルＴBBS（図２９参照）を作成する処理を行うものである（図２７のステップＳ６０１参照）。また、相関判定用出現頻度テーブル作成処理手段２４Ｂは、作成したＴBBSを相関判定用出現頻度テーブル記憶手段７１（図１参照）に記憶させる。【０１２１】
非相関結合配列生成処理手段２４Ｃは、既知の部分パターンである−３５ボックス（６塩基）および−１０ボックス（６塩基）と、既知の特定点近傍領域配列である転写開始点近傍領域配列とは異なる非特定点近傍領域配列であるランダム配列（一例として３塩基とする。）とを結合して例えば１５塩基の非相関結合配列を生成する処理を行うものである（図２７のステップＳ６０３および図３０参照）。【０１２２】
相関結合配列用数値化処理手段２４Ｄは、相関判定用出現頻度テーブル記憶手段７１（図１参照）に記憶された相関判定用出現頻度テーブルＴBBS（図２９参照）を用いて、相関結合配列および非相関結合配列（図３０参照）を、配列位置およびＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの記号種別に従って、それぞれ数値化する処理を行うものである（図２７のステップＳ６０４および図３０参照）。【０１２３】
相関判定用学習データ行列生成処理手段２４Ｅは、相関結合配列用数値化処理手段２４Ｄにより数値化して得られたＢBBSおよびＣBBS（図３０参照）をそれぞれ転置してＢBBSTおよびＣBBSTとし、これらを結合して相関判定用学習データ行列ＸBBS（図３０参照）を生成する処理を行うものである（図２７のステップＳ６０５および図３０参照）。なお、結合と数値化の順序は、逆にしてもよい。【０１２４】
相関判定用分析処理手段２４Ｆは、相関判定用学習データ行列生成処理手段２４Ｅにより生成された相関判定用学習データ行列ＸBBS（図３０参照）について、前処理として、平均値のゼロ化処理およびホワイトニング処理を行った後（図９と同様）、前処理を経た相関判定用学習データ行列ＸBBSを用いて、独立成分分析（ＩＣＡ）を行うことにより、相関判定用分離行列ＷBBSおよび相関判定用分離済データ行列ＹBBSを求める処理を行うものである（図２７のステップＳ６０６および図３１参照）。また、相関判定用分析処理手段２４Ｆは、求めたＷBBSを相関判定用分離行列記憶手段７２（図１参照）に記憶させるとともに、求めたＹBBSを相関判定用分離済データ行列記憶手段７３（図３１参照）に記憶させる。なお、ＹBBSは、後に検査段階の処理で使用されるデータではないが、検査段階の処理で得られる相関判定用分離済データ行列ＹBBS,test（図３７参照）の相関判定要素（第１行の各要素）の値が、正負のいずれの場合に相関があると判定されるのかを確認するために求める。【０１２５】
図１において、検査処理手段３０は、検査データ生成処理手段３１と、分離処理手段３２と、判定処理手段３３とを含んで構成されている。【０１２６】
検査データ生成処理手段３１は、第１の部分パターン候補データ生成処理手段である−３５ボックス候補データ生成処理手段３１Ａと、第２の部分パターン候補データ生成処理手段である−１０ボックス候補データ生成処理手段３１Ｂと、第１の部分パターン候補データ用分離済データ生成処理手段である−３５ボックス候補データ用分離済データ生成処理手段３１Ｃと、第２の部分パターン候補データ用分離済データ生成処理手段である−１０ボックス候補データ用分離済データ生成処理手段３１Ｄと、第１の部分パターン相当配列決定処理手段である−３５ボックス相当配列決定処理手段３１Ｅと、第２の部分パターン相当配列決定処理手段である−１０ボックス相当配列決定処理手段３１Ｆと、特徴パターン候補配列決定処理手段であるプロモータ候補配列決定処理手段３１Ｇと、アラインメント処理手段３１Ｈと、特徴パターン候補配列数値化処理手段であるプロモータ候補配列数値化処理手段３１Ｊとを含んで構成されている。【０１２７】
−３５ボックス候補データ生成処理手段３１Ａは、判定処理の対象となるＤＮＡ配列若しくはＤＮＡ配列断片から切り出された検査配列の中で、−３５ボックスと同じ長さ（６塩基）を有する互いに１塩基ずつ位置のずれた複数の−３５ボックス候補配列を定め（図３３のステップＳ１３０６参照。図２２と同様）、これらの複数の−３５ボックス候補配列について、−３５ボックス用出現頻度テーブル記憶手段４１（図１参照）に記憶された−３５ボックス用出現頻度テーブルＴ-35を用いて、配列位置およびＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの記号種別に従って、それぞれ数値化して複数の−３５ボックス候補データを生成する処理を行うものである（図３３のステップＳ１３０７参照。図２２と同様であり、図３６の−１０ボックス候補データの生成の場合とも同様）。この−３５ボックス候補データ生成処理手段３１Ａは、−１０ボックス相当配列決定処理手段３１Ｆにより決定した−１０ボックス相当配列の位置を基準として、−１０ボックス相当配列と各−３５ボックス候補配列との間の隙間（スペーサ３５に相当する隙間）が１５〜２１塩基になるように複数の−３５ボックス候補配列を定める。従って、−１０ボックス候補データ生成処理手段３１Ｂが、後述するように転写開始点を１塩基ずつずらしながら複数設定する構成である場合には、それに伴って−１０ボックス相当配列決定処理手段３１Ｆにより−１０ボックス相当配列が複数決定されるので、−３５ボックス候補データ生成処理手段３１Ａは、それらの複数の−１０ボックス相当配列のそれぞれを基準として、各−１０ボックス相当配列の１つ１つにつき、複数の−３５ボックス候補配列を定める。【０１２８】
−１０ボックス候補データ生成処理手段３１Ｂは、判定処理の対象となるＤＮＡ配列若しくはＤＮＡ配列断片から切り出された検査配列の中で、転写開始点を設定し（図３３のステップＳ１３０１参照）、設定した転写開始点を基準として、−１０ボックスと同じ長さ（６塩基）を有する互いに１塩基ずつ位置のずれた複数の−１０ボックス候補配列を、転写開始点と各−１０ボックス候補配列との間の隙間（スペーサ１０に相当する隙間）が３〜１１塩基になるように定め（図３３のステップＳ１３０２および図３６参照）、これらの複数の−１０ボックス候補配列について、−１０ボックス用出現頻度テーブル記憶手段５１（図１参照）に記憶された−１０ボックス用出現頻度テーブルＴ-10を用いて、配列位置およびＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの記号種別に従って、それぞれ数値化して複数の−１０ボックス候補データを生成する処理を行うものである（図３３のステップＳ１３０３および図３６参照）。この−１０ボックス候補データ生成処理手段３１Ｂは、１つの検査配列の中で、１つの転写開始点を設定する構成としてもよいが、認識精度の向上の観点から、図３６に示すように、１つの検査配列の中で、転写開始点を１塩基ずつずらしながら複数設定し、それらの１つ１つの転写開始点について、複数の−１０ボックス候補配列を定めることが好ましい（図３４のステップＳ１３１１，Ｓ１３１２参照）。【０１２９】
−３５ボックス候補データ用分離済データ生成処理手段３１Ｃは、−３５ボックス用分離行列記憶手段４２（図１参照）に記憶された−３５ボックス用分離行列Ｗ-35と、−３５ボックス候補データ生成処理手段３１Ａにより生成された複数の−３５ボックス候補データを結合した−３５ボックス候補データ行列Ｚ-35とを乗じる行列演算を行うことにより、複数の−３５ボックス候補データ用分離済データが結合された−３５ボックス候補データ用分離済データ行列Ｙ-35canを生成する処理を行うものである（図３４のステップＳ１３０８参照。図２３と同様）。【０１３０】
−１０ボックス候補データ用分離済データ生成処理手段３１Ｄは、−１０ボックス用分離行列記憶手段５２（図１参照）に記憶された−１０ボックス用分離行列Ｗ-10と、−１０ボックス候補データ生成処理手段３１Ｂにより生成された複数の−１０ボックス候補データを結合した−１０ボックス候補データ行列Ｚ-10とを乗じる行列演算を行うことにより、複数の−１０ボックス候補データ用分離済データが結合された−１０ボックス候補データ用分離済データ行列Ｙ-10canを生成する処理を行うものである（図３３のステップＳ１３０４参照。図２１と同様）。【０１３１】
−３５ボックス相当配列決定処理手段３１Ｅは、−３５ボックス候補データ用分離済データ生成処理手段３１Ｃにより生成された複数の−３５ボックス候補データ用分離済データ（すなわち、−３５ボックス候補データ用分離済データ行列Ｙ-35canを構成する各列ベクトルＹ-35can（ｊ））のうち、−３５ボックス候補データ用分離済データＹ-35can（ｊ）と、−３５ボックス用分離済データ行列Ｙ-35の真データ対応部分の各列ベクトルＹ-35（ｋ）との内積の和ｑ（ｊ）が最大になる−３５ボックス候補データ用分離済データを求め（図２３と同様）、求めた−３５ボックス候補データ用分離済データに対応する−３５ボックス候補配列（図２２の場合と同様に、ｊ＝１〜７の複数の−３５ボックス候補配列のうちのいずれか１つ）を−３５ボックス相当配列として決定する処理を行うものである（図３４のステップＳ１３０９参照）。なお、ここでは、内積の和ｑ（ｊ）が最大になる−３５ボックス候補データ用分離済データを求める処理を行うものとされているが、−３５ボックス用分離済データ行列Ｙ-35の真データ対応部分の各列ベクトルＹ-35（ｋ）に最も近い−３５ボックス候補データ用分離済データを求めることができればよく、例えば、−３５ボックス用分離済データ行列Ｙ-35の真データ対応部分の各列ベクトルＹ-35（ｋ）の総体との類似度が最大になる−３５ボックス候補データ用分離済データを求めるにあたり、「内積の和」以外の類似度を採用してもよい。【０１３２】
−１０ボックス相当配列決定処理手段３１Ｆは、−１０ボックス候補データ用分離済データ生成処理手段３１Ｄにより生成された複数の−１０ボックス候補データ用分離済データ（すなわち、−１０ボックス候補データ用分離済データ行列Ｙ-10canを構成する各列ベクトルＹ-10can（ｊ））のうち、−１０ボックス候補データ用分離済データＹ-10can（ｊ）と、−１０ボックス用分離済データ行列Ｙ-10の真データ対応部分の各列ベクトルＹ-10（ｋ）との内積の和ｑ（ｊ）が最大になる−１０ボックス候補データ用分離済データを求め（図２１と同様）、求めた−１０ボックス候補データ用分離済データに対応する−１０ボックス候補配列（図２０の場合と同様に、ｊ＝１〜９の複数の−１０ボックス候補配列のうちのいずれか１つ）を−１０ボックス相当配列として決定する処理を行うものである（図３３のステップＳ１３０５参照）。なお、ここでは、内積の和ｑ（ｊ）が最大になる−１０ボックス候補データ用分離済データを求める処理を行うものとされているが、−１０ボックス用分離済データ行列Ｙ-10の真データ対応部分の各列ベクトルＹ-10（ｋ）に最も近い−１０ボックス候補データ用分離済データを求めることができればよく、例えば、−１０ボックス用分離済データ行列Ｙ-10の真データ対応部分の各列ベクトルＹ-10（ｋ）の総体との類似度が最大になる−１０ボックス候補データ用分離済データを求めるにあたり、「内積の和」以外の類似度を採用してもよい。【０１３３】
プロモータ候補配列決定処理手段３１Ｇは、−３５ボックス相当配列決定処理手段３１Ｅにより決定された−３５ボックス相当配列および−１０ボックス相当配列決定処理手段３１Ｆにより決定された−３５ボックス相当配列、並びにこれらに対応する転写開始点に基づき、プロモータ候補配列を決定する処理を行うものである（図３４のステップＳ１３１０および図３７参照）。【０１３４】
また、プロモータ候補配列決定処理手段３１Ｇは、決定された−３５ボックス相当配列および−１０ボックス相当配列と、これらに対応する転写開始点を含む転写開始点近傍領域配列との間に相関があるか否かを判定し、相関がない場合には、それらの−３５ボックス相当配列および−１０ボックス相当配列、並びに転写開始点近傍領域配列中の転写開始点に基づくプロモータ候補配列の決定処理は行わない。すなわち、それらの−３５ボックス相当配列および−１０ボックス相当配列、並びに転写開始点近傍領域配列中の転写開始点で定まる配列は、プロモータ候補配列として採用されない。【０１３５】
より具体的には、プロモータ候補配列決定処理手段３１Ｇは、決定された−３５ボックス相当配列および−１０ボックス相当配列、並びにこれらに対応する転写開始点を含む転写開始点近傍領域配列を結合して相関判定配列を生成し、この相関判定配列を相関判定用出現頻度テーブル記憶手段７１（図１参照）に記憶された相関判定用出現頻度テーブルＴBBSを用いて、配列位置およびＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの記号種別に従って数値化して相関判定データを生成した後、相関判定用分離行列記憶手段７２（図１参照）に記憶された相関判定用分離行列ＷBBSと、相関判定データまたは複数の相関判定データを結合した相関判定データ行列ＸBBS,testとを乗じる行列演算を行うことにより、相関判定用分離済データまたは複数の相関判定用分離済データが結合された相関判定用分離済データ行列ＹBBS,testを求める相関判定用分離処理を行い、この相関判定用分離処理で求めた相関判定用分離済データまたは相関判定用分離済データ行列ＹBBS,testを構成する要素のうち、推定された相関判定用基底行列ＷBBS-1に含まれる特徴要素（例えば、第１列の各要素）の行列内位置に応じて定まる相関判定要素（例えば、第１行の各要素、ベクトルの場合には、第１番目の要素）の値が、予め定められた相関判定用閾値（例えば、ゼロ）を境界としていずれの側の値であるかを判定することにより、相関があるか否かを判定する処理を行う（図３５のステップＳ１３１０１〜Ｓ１３１０４および図３７参照）。【０１３６】
アラインメント処理手段３１Ｈは、プロモータ候補配列決定処理手段３１Ｇにより決定されたプロモータ候補配列について、予め定められたルール（詳細は後述する。）に従って、ギャップ（例えば「−」）の挿入により、長さを一定長（ここでは、一例として配列長：６５とする。）に揃えるアラインメント処理を行うものである（図３２のステップＳ１４および図３８参照）。【０１３７】
プロモータ候補配列数値化処理手段３１Ｊは、プロモータ用出現頻度テーブル記憶手段６１（図１参照）に記憶されたプロモータ用出現頻度テーブルＴprom（図１９参照）を用いて、アラインメント処理手段３１Ｈによりアラインメントされたプロモータ候補配列（図３８参照）を、配列位置およびＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃ、ギャップ（例えば「−」）の記号種別に従って数値化し、検査データを生成する処理を行うものである（図３２のステップＳ１５および図３８参照）。【０１３８】
分離処理手段３２は、検査データ生成処理手段３１により生成された検査データ（縦ベクトル）または複数の検査データを結合した検査データ行列Ｘtestについて前処理を行った後、プロモータ用分離行列記憶手段６２（図１参照）に記憶されたプロモータ用分離行列Ｗpromと、前処理済みの検査データ（縦ベクトル）または複数の検査データを結合した検査データ行列Ｘtestとを乗じる行列演算を行うことにより、分離済データまたは複数の分離済データが結合された分離済データ行列Ｙtestを求める分離処理を行うものである（図３２のステップＳ１６および図３８参照）。【０１３９】
また、分離処理手段３２は、１つの検査配列の中で、複数のプロモータ候補配列が決定された場合（図３６参照）には、それらの各プロモータ候補配列から得られる各検査データのそれぞれについて上記の分離処理を行い、１つの検査配列について複数の分離済データまたはこれらの複数の分離済データが結合された分離済データ行列Ｙtestを求める処理を行う。【０１４０】
判定処理手段３３は、分離処理手段３２により求めた分離済データまたは分離済データ行列Ｙtestを構成する要素のうち、推定された基底行列Ｗprom-1に含まれる特徴要素（例えば、第１列の各要素）の行列内位置に応じて定まる特徴判定要素（例えば、第１行の各要素、ベクトルの場合には、第１番目の要素）の値が、予め定められた閾値（例えば、ゼロ）を境界としていずれの側の値であるかを判定することにより、判定処理の対象となるＤＮＡ配列若しくはＤＮＡ配列断片から切り出された検査配列の中に、複数種類の既知のプロモータのうちのいずれかのプロモータまたは既知のプロモータに類似する新規なプロモータが含まれるか否かを判定する処理を行う（図３２のステップＳ１７参照）。【０１４１】
また、判定処理手段３３は、１つの検査配列の中で、複数のプロモータ候補配列が決定された場合（図３６参照）には、分離処理手段３２により求めた１つの検査配列についての複数の分離済データの各々またはこれらの複数の分離済データが結合された分離済データ行列Ｙtestを構成する要素のうち、推定された基底行列Ｗprom-1に含まれる特徴要素（例えば、第１列の各要素）の行列内位置に応じて定まる各特徴判定要素（例えば、第１行の各要素、ベクトルの場合には、第１番目の要素）の値が、予め定められた閾値（例えば、ゼロ）を境界としていずれの側の値であるかをそれぞれ判定し、このうちプロモータであることを示す側の値（例えば、正の値）であると判定された特徴判定要素の値について、閾値との差の絶対値が最も大きい特徴判定要素の値を求め、求めた特徴判定要素の値を与えた検査データに対応するプロモータ候補配列が、複数種類の既知のプロモータのうちのいずれかのプロモータまたは既知のプロモータに類似する新規なプロモータであると認識する処理を行う。【０１４２】
以上において、学習処理手段２０および検査処理手段３０は、プロモータ認識システム１０を構成するコンピュータ（パーソナル・コンピュータのみならず、その上位機種または下位機種のものも含む。）の内部に設けられた中央演算処理装置（ＣＰＵ）、およびこのＣＰＵの動作手順を規定する一つまたは複数のプログラムにより実現される。【０１４３】
また、学習処理手段２０と検査処理手段３０とは、物理的に同じコンピュータで実現する必要はなく、別のコンピュータにより実現してもよい。【０１４４】
さらに、学習処理手段２０に含まれる各処理手段２１（２１Ａ〜２１Ｅ），２２（２２Ａ〜２２Ｅ），２３（２３Ａ〜２３Ｇ），２４（２４Ａ〜２４Ｆ）は、一台のコンピュータあるいは一つのＣＰＵにより実現されるものに限定されず、複数のコンピュータ等で分散処理（各処理手段２１（２１Ａ〜２１Ｅ），２２（２２Ａ〜２２Ｅ），２３（２３Ａ〜２３Ｇ），２４（２４Ａ〜２４Ｆ）毎の機能的な分散処理、および並列処理を行って処理速度を向上させるための分散処理を含む。）を行うことにより実現されるものであってもよい。検査処理手段３０に含まれる各処理手段３１（３１Ａ〜３１Ｊ），３２，３３についても同様である。【０１４５】
なお、学習段階で行う各種処理は、必ずしもオンライン処理が要求されないことから、学習処理手段２０により行われる各種処理の少なくとも一部は、手計算で行ってもよい。但し、ユーザの手間の軽減、新規なプロモータが発見された場合の再学習の円滑化等の観点から、学習段階で行う各種処理は、本実施形態のように、学習処理手段２０によりコンピュータ処理で行うことが好ましい。【０１４６】
また、各記憶手段４１〜４３，５１〜５３，６１〜６３，７０（７１〜７３）としては、例えば、ハードディスク、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュ・メモリ、ＲＡＭ、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＦＤ、磁気テープ、あるいはこれらの組合せ等を採用することができる。【０１４７】
このような第２実施形態においては、以下のようにしてプロモータ認識システム１０によりＤＮＡ配列中のプロモータの認識が行われる。【０１４８】
＜学習段階（トレーニングステップ）＞
図３において、先ず、プロモータ認識システム１０を構成するコンピュータの電源を投入し、学習段階の各種処理のためのプログラムを立ち上げる（ステップＳ１）。次に、学習用の既知のプロモータＮｐ本を用意する。ここでは、一例として、非特許文献１に記載された図５に示すような解析済みの大腸菌プロモータＮｐ本（例えば１０６本とする。）を用いることにする（ステップＳ２）。そして、−３５ボックス学習の処理（ステップＳ３）に移行する。【０１４９】
（−３５ボックス学習）
図４において、図５に示すような学習用の既知のプロモータＮｐ本（１０６本）から、−３５ボックスに相当する６塩基（既知であるものとする。）をＮｐ個（１０６個）切り出す（ステップＳ３０１）。【０１５０】
次に、−３５ボックス用出現頻度テーブル作成処理手段２１Ａにより、Ｎｐ個（１０６個）の−３５ボックスの塩基情報を用いて、これらの−３５ボックス内での各配列位置毎に、Ａ、Ｔ、Ｇ、Ｃの各記号毎の出現頻度（frequency）を求め、これらの出現頻度と、−３５ボックス内での各配列位置（１〜６）および各記号（Ａ、Ｔ、Ｇ、Ｃ）とを対応させて、図６に示すような−３５ボックス用出現頻度テーブルＴ-35を作成し（図４のステップＳ３０２）、作成したＴ-35を−３５ボックス用出現頻度テーブル記憶手段４１（図１参照）に記憶させる。【０１５１】
図６において、ｆA,-35(1)、ｆA,-35(2)、ｆA,-35(3)、…は、−３５ボックス内の第１番目、第２番目、第３番目、…の位置におけるＡの出現頻度を意味し、ｆT,-35(1)、ｆT,-35(2)、ｆT,-35(3)、…は、−３５ボックス内の第１番目、第２番目、第３番目、…の位置におけるＴの出現頻度を意味する。Ｇ、Ｃについても同様である。また、−３５ボックス用出現頻度テーブルＴ-35において縦方向に並んだ各数値、すなわち−３５ボックス内の同じ位置におけるＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの各出現頻度を加算すると、１．０になるように正規化されている。例えば、ｆA,-35(1)＋ｆT,-35(1)＋ｆG,-35(1)＋ｆC,-35(1)＝１．０となる。他の出現頻度テーブルＴ-35、Ｔ-10、Ｔprom、ＴBBSの場合も同様に正規化されている。但し、これらの正規化にあたっては、合計値を１．０とする必要はなく、例えば、１０００等としてもよい。【０１５２】
続いて、Ｎｐ個の−３５ボックスから、重なっている−３５ボックスを取り除き、Ｎｐ個からＮ-35個（例えば、７２個）にする（図４のステップＳ３０３）。なお、異なる種類のプロモータであっても、−３５ボックスが同じになることがあるので、重なりが生じる。【０１５３】
それから、ランダムボックス生成処理手段２１Ｂにより、図８に示すような−３５ボックス用学習データ行列Ｘ-35を構成する学習データ（列ベクトル）のうちの偽データ（図８のＣ-35Tを構成する列ベクトル）を用意するために、６塩基のランダムボックスをＮ-35個（７２個）生成する（図４のステップＳ３０４）。この際、ランダムボックス生成処理手段２１Ｂは、ボックス内の各配列位置での一致が２塩基以下となるようなランダムボックスを生成する。また、ランダムボックスは、Ａ、Ｔ、Ｇ、Ｃの各出現頻度に偏りを持たせることなく、つまり、Ａ、Ｔ、Ｇ、Ｃの各出現頻度が０．２５ずつになるように生成される。なお、本実施形態では、−３５ボックス用学習データ行列Ｘ-35を形成するために用意する−３５ボックスの個数と、ランダムボックスとの個数は、同数のＮ-35個（７２個）としたが、同数に限定されるものではなく、例えば、−３５ボックスの特徴が強い場合には、ランダムボックスの個数を−３５ボックスの個数よりも多くしてもよい。他の学習データ行列Ｘ-10、Ｘprom、ＸBBSの場合も同様である。【０１５４】
次に、−３５ボックス用数値化処理手段２１Ｃにより、−３５ボックス用出現頻度テーブル記憶手段４１（図１参照）に記憶された−３５ボックス用出現頻度テーブルＴ-35（図６参照）を用いて、既知の−３５ボックスおよびランダムボックス生成処理手段２１Ｂにより生成されたランダムボックスを、ボックス内での配列位置およびＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの記号種別に従ってそれぞれ数値化し、Ｂ-35（図７参照）およびＣ-35を生成する（図４のステップＳ３０５）。【０１５５】
続いて、−３５ボックス用学習データ行列生成処理手段２１Ｄにより、−３５ボックス用数値化処理手段２１Ｃにより数値化して得られたＢ-35（図７参照）およびＣ-35をそれぞれ転置してＢ-35TおよびＣ-35Tとし、これらを結合して図８に示すような−３５ボックス用学習データ行列Ｘ-35を生成する（図４のステップＳ３０６）。図８において、−３５ボックスおよびランダムボックスをＴ-35でそれぞれ数値化したデータは、−３５ボックス用学習データ行列Ｘ-35を構成する各列ベクトルとなっている。このうち、Ｂ-35Tは、真データである−３５ボックスの部分であり、Ｃ-35Tは、偽データであるランダムボックスの部分である。【０１５６】
その後、−３５ボックス用分析処理手段２１Ｅにより、−３５ボックス用学習データ行列生成処理手段２１Ｄにより生成された−３５ボックス用学習データ行列Ｘ-35（図８参照）について、前処理（pre-processing）として、平均値のゼロ化処理（zero-mean）およびホワイトニング処理（whitening：白色化処理）を行う。図９に示すように、先ず、−３５ボックス用学習データ行列Ｘ-35の各行について、行内の各要素の数値の平均値をゼロにする平均値のゼロ化処理を行う。次に、ホワイトニング処理として、Ｘ-35を構成する各列ベクトルＸ-35（ｊ）（ｊ＝１〜１４４）と、これを転置したベクトルＸ-35（ｊ）Tとを乗じたＸ-35（ｊ）Ｘ-35（ｊ）Tをｊ＝１〜１４４について加算して６行×６列の共分散行列Ｒを作成する。そして、この共分散行列Ｒの固有値λ1〜λ6を対角線に大きい順に並べて持つ対角行列Ｄ（対角線の要素以外は０の行列）、および固有値λ1〜λ6に対応する固有ベクトルを列に持つ行列Ｇを得る。それから、Ｖ＝Ｄ-1/2ＧTを用い、Ｘ-35を構成する各列ベクトルＸ-35（ｊ）（ｊ＝１〜１４４）について、ＶとＸ-35（ｊ）とを乗じる行列演算を行い、得られたＶＸ-35（ｊ）を新たにＸ-35（ｊ）（ｊ＝１〜１４４）とし、これにより、前処理済みの−３５ボックス用学習データ行列Ｘ-35を生成する。なお、以上は、線形変換を用いた共分散行列Ｒによる処理を行う場合の説明であるが、本発明では、Ｘ-35の非線形変換を用いた共分散行列による処理、すなわちＸ-35（ｊ）を非線形変換してから、新たにＸ-35（ｊ）と置き直す処理を行ってもよい。【０１５７】
それから、図１０に示すように、−３５ボックス用分析処理手段２１Ｅにより、前処理済みの−３５ボックス用学習データ行列Ｘ-35を用いて、独立成分分析（ＩＣＡ）を行い、Ｙ-35＝Ｗ-35Ｘ-35を満たし、かつＹ-35の各成分が独立になるような−３５ボックス用分離行列Ｗ-35および−３５ボックス用分離済データ行列Ｙ-35を求め、求めたＷ-35およびＹ-35を−３５ボックス用分離行列記憶手段４２および−３５ボックス用分離済データ行列記憶手段４３（図１参照）に記憶させる（図４のステップＳ３０７）。ここで、独立成分分析（ＩＣＡ）は、Ｙ-35を構成する各列ベクトルＹ-35（ｊ）が独立になるような−３５ボックス用分離行列Ｗ-35を求める処理である。また、後述するプロモータ用分離行列Ｗpromおよびプロモータ用分離済データ行列Ｙpromを求める際の独立成分分析（ＩＣＡ）の場合（図１６のステップＳ５０６）と同様に、いずれの種類の独立成分分析を行ってもよい。さらに、後述するプロモータ用分離行列Ｗpromおよびプロモータ用分離済データ行列Ｙpromを求める際と同様に、−３５ボックス用分析処理として主成分分析（ＰＣＡ）を行い、次元縮約を行ってもよい。そして、前述したＸ-35について非線形変換したものを入力として線形問題の解を求める独立成分分析（ＩＣＡ）は、非線形ＩＣＡと呼ぶことができるものであるが、本発明には、このような非線形の独立成分分析（ＩＣＡ）を行う場合も含まれる。なお、線形変換または非線形変換を行って得られた学習データを入力として非線形問題の解を求める独立成分分析（ＩＣＡ）も、勿論、非線形ＩＣＡと呼ぶことができるものであるが、この場合でも本発明と同様な目的を達することができ、これを近似して線形化する処理も本発明に含まれる。【０１５８】
（−１０ボックス学習）
図１１において、図５に示すような学習用の既知のプロモータＮｐ本（１０６本）から、−１０ボックスに相当する６塩基（既知であるものとする。）をＮｐ個（１０６個）切り出す（ステップＳ４０１）。【０１５９】
次に、−１０ボックス用出現頻度テーブル作成処理手段２２Ａにより、Ｎｐ個（１０６個）の−１０ボックスの塩基情報を用いて、これらの−１０ボックス内での各配列位置毎に、Ａ、Ｔ、Ｇ、Ｃの各記号毎の出現頻度（frequency）を求め、これらの出現頻度と、−１０ボックス内での各配列位置（１〜６）および各記号（Ａ、Ｔ、Ｇ、Ｃ）とを対応させて、図１２に示すような−１０ボックス用出現頻度テーブルＴ-10を作成し（図１１のステップＳ４０２）、作成したＴ-10を−１０ボックス用出現頻度テーブル記憶手段５１（図１参照）に記憶させる。【０１６０】
続いて、Ｎｐ個の−１０ボックスから、重なっている−１０ボックスを取り除き、Ｎｐ個からＮ-10個（例えば、５８個）にする（図１１のステップＳ４０３）。なお、異なる種類のプロモータであっても、−１０ボックスが同じになることがあるので、重なりが生じる。【０１６１】
それから、ランダムボックス生成処理手段２２Ｂにより、図１４に示すような−１０ボックス用学習データ行列Ｘ-10を構成する学習データ（列ベクトル）のうちの偽データ（図１４のＣ-10Tを構成する列ベクトル）を用意するために、６塩基のランダムボックスをＮ-10個（５８個）生成する（図１１のステップＳ４０４）。この際、ランダムボックス生成処理手段２２Ｂは、ボックス内の各配列位置での一致が２塩基以下となるようなランダムボックスを生成する。また、ランダムボックスは、Ａ、Ｔ、Ｇ、Ｃの各出現頻度に偏りを持たせることなく、つまり、Ａ、Ｔ、Ｇ、Ｃの各出現頻度が０．２５ずつになるように生成される。【０１６２】
次に、−１０ボックス用数値化処理手段２２Ｃにより、−１０ボックス用出現頻度テーブル記憶手段５１（図１参照）に記憶された−１０ボックス用出現頻度テーブルＴ-10（図１２参照）を用いて、既知の−１０ボックスおよびランダムボックス生成処理手段２２Ｂにより生成されたランダムボックスを、ボックス内での配列位置およびＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの記号種別に従ってそれぞれ数値化し、Ｂ-10（図１３参照）およびＣ-10を生成する（図１１のステップＳ４０５）。【０１６３】
続いて、−１０ボックス用学習データ行列生成処理手段２２Ｄにより、−１０ボックス用数値化処理手段２２Ｃにより数値化して得られたＢ-10（図１３参照）およびＣ-10をそれぞれ転置してＢ-10TおよびＣ-10Tとし、これらを結合して図１４に示すような−１０ボックス用学習データ行列Ｘ-10を生成する（図１１のステップＳ４０６）。図１４において、−１０ボックスおよびランダムボックスをＴ-10でそれぞれ数値化したデータは、−１０ボックス用学習データ行列Ｘ-10を構成する各列ベクトルとなっている。このうち、Ｂ-10Tは、真データである−１０ボックスの部分であり、Ｃ-10Tは、偽データであるランダムボックスの部分である。【０１６４】
その後、−１０ボックス用分析処理手段２２Ｅにより、−１０ボックス用学習データ行列生成処理手段２２Ｄにより生成された−１０ボックス用学習データ行列Ｘ-10（図１４参照）について、−３５ボックスの場合（図９参照）と同様に、前処理として、平均値のゼロ化処理およびホワイトニング処理を行う。それから、Ｖ＝Ｄ-1/2ＧTを用い、Ｘ-10を構成する各列ベクトルＸ-10（ｊ）（ｊ＝１〜１１６）について、ＶとＸ-10（ｊ）とを乗じる行列演算を行い、得られたＶＸ-10（ｊ）を新たにＸ-10（ｊ）（ｊ＝１〜１１６）とし、これにより、前処理済みの−１０ボックス用学習データ行列Ｘ-10を生成する。なお、−３５ボックスの場合と同様に、Ｘ-10の非線形変換を用いた共分散行列による処理、すなわちＸ-10（ｊ）を非線形変換してから、新たにＸ-10（ｊ）と置き直す処理を行ってもよい。【０１６５】
それから、図１５に示すように、−１０ボックス用分析処理手段２２Ｅにより、前処理済みの−１０ボックス用学習データ行列Ｘ-10を用いて、独立成分分析（ＩＣＡ）を行い、Ｙ-10＝Ｗ-10Ｘ-10を満たし、かつＹ-10の各成分が独立になるような−１０ボックス用分離行列Ｗ-10および−１０ボックス用分離済データ行列Ｙ-10を求め、求めたＷ-10およびＹ-10を−１０ボックス用分離行列記憶手段５２および−１０ボックス用分離済データ行列記憶手段５３（図１参照）に記憶させる（図１１のステップＳ４０７）。ここで、独立成分分析（ＩＣＡ）は、Ｙ-10を構成する各列ベクトルＹ-10（ｊ）が独立になるような−１０ボックス用分離行列Ｗ-10を求める処理である。また、後述するプロモータ用分離行列Ｗpromおよびプロモータ用分離済データ行列Ｙpromを求める際の独立成分分析（ＩＣＡ）の場合（図１６のステップＳ５０６）と同様に、いずれの種類の独立成分分析を行ってもよい。さらに、後述するプロモータ用分離行列Ｗpromおよびプロモータ用分離済データ行列Ｙpromを求める際と同様に、−１０ボックス用分析処理として主成分分析（ＰＣＡ）を行い、次元縮約を行ってもよい。そして、前述したＸ-10について非線形変換したものを入力として線形問題の解を求める独立成分分析（ＩＣＡ）は、非線形ＩＣＡと呼ぶことができるものであるが、本発明には、このような非線形の独立成分分析（ＩＣＡ）を行う場合も含まれる。なお、線形変換または非線形変換を行って得られた学習データを入力として非線形問題の解を求める独立成分分析（ＩＣＡ）も、勿論、非線形ＩＣＡと呼ぶことができるものであるが、この場合でも本発明と同様な目的を達することができ、これを近似して線形化する処理も本発明に含まれる。【０１６６】
（プロモータ学習）
図１６において、先ず、プロモータ用アラインメント処理手段２３Ａにより、既知のプロモータＮｐ本（１０６本）の長さをギャップ（例えば「−」）の挿入により一定長（ここでは、配列長：６５）に揃えるアラインメント処理、すなわち図５の上部から下部に示した状態にする処理を行う（ステップＳ５０１）。このアラインメント処理は、予め定められたルールに従って行われるが、検査段階（テストステップ）において検査配列の中で決定されたプロモータ候補配列についてのアラインメント処理と同様のルールに従って行われるため、処理の詳細は後述する（図３８参照）。なお、Ｎｐ本（１０６本）のプロモータは、全て異なる種類であるため、―３５ボックスや−１０ボックスの場合のように同じものは存在しないことから、重なりを取り除く処理は行わない。【０１６７】
続いて、プロモータ用出現頻度テーブル作成処理手段２３Ｂにより、プロモータ用アラインメント処理手段２３Ａにより一定長に揃えられた既知のプロモータＮｐ本（１０６本）を用いて、これらのパターン全体内での各配列位置毎に、Ａ、Ｔ、Ｇ、Ｃ、ギャップ（「−」）の各記号毎の出現頻度（frequency）を求め、これらの出現頻度と、パターン全体内での各配列位置および各記号とを対応させてプロモータ用出現頻度テーブルＴprom（図１９参照）を作成し、作成したＴpromをプロモータ用出現頻度テーブル記憶手段６１（図１参照）に記憶させる（図１６のステップＳ５０２）。【０１６８】
それから、非プロモータ生成処理手段２３Ｃにより、全体の長さを一定長（ここでは、配列長：６５）に揃えた複数種類の非プロモータを生成する（図１６のステップＳ５０３）。すなわち、非プロモータ生成処理手段２３Ｃは、図２０に示すように、先ず、非プロモータを生成するための非プロモータ生成用配列（例えば、５０塩基）を用意する（図１７のステップＳ５０３０１）。この際、例えば、ＡおよびＴの各出現頻度をそれぞれ０．３とし、ＧおよびＣの各出現頻度をそれぞれ０．２とし、複数本の非プロモータ生成用配列をランダムに自動生成する。【０１６９】
次に、非プロモータ生成処理手段２３Ｃは、非プロモータ生成用配列の中で、転写開始点を設定する（図１７のステップＳ５０３０２）。この際、非プロモータ生成処理手段２３Ｃは、例えば、非プロモータ生成用配列において、下流側（図２０中の右側）から見た最初のＡまたはＧを転写開始点とみなす。なお、図２０では、転写開始点は、小文字で示されている。【０１７０】
続いて、非プロモータ生成処理手段２３Ｃは、図２０に示すように、設定した転写開始点を基準として、−１０ボックスと同じ長さ（６塩基）を有する互いに１塩基ずつ位置のずれた複数の−１０ボックス候補配列（ｊ＝１〜９）を、各−１０ボックス候補配列と転写開始点との間の隙間（スペーサ１０に相当する隙間）が３〜１１塩基になるように定める（図１７のステップＳ５０３０３）。【０１７１】
それから、非プロモータ生成処理手段２３Ｃは、複数（９個）の−１０ボックス候補配列を、−１０ボックス用出現頻度テーブル記憶手段５１（図１参照）に記憶された−１０ボックス用出現頻度テーブルＴ-10を用いて、配列位置およびＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの記号種別に従って数値化し、複数（９個）の−１０ボックス候補データを生成する（図１７のステップＳ５０３０４）。なお、これらの複数（９個）の−１０ボックス候補データについては、前処理（平均値のゼロ化処理やホワイトニング処理）は行わなくてもよい。【０１７２】
そして、非プロモータ生成処理手段２３Ｃは、図２１に示すように、−１０ボックス用分離行列Ｗ-10と、複数（９個）の−１０ボックス候補データを結合した−１０ボックス候補データ行列Ｚ-10とを乗じる行列演算、すなわちＹ-10can＝Ｗ-10Ｚ-10という行列演算を行い、複数（９個）の−１０ボックス候補データ用分離済データが結合された−１０ボックス候補データ用分離済データ行列Ｙ-10canを生成する（図１７のステップＳ５０３０５）。【０１７３】
続いて、非プロモータ生成処理手段２３Ｃは、生成された複数（９個）の−１０ボックス候補データ用分離済データＹ-10can（ｊ）（ｊ＝１〜９）のうち、Ｙ-10can（ｊ）と図２１の−１０ボックス用分離済データ行列Ｙ-10の真データ対応部分の各列ベクトルＹ-10（ｋ）との内積の和ｑ（ｉ）が最大になるＹ-10can（ｊ）を求め、求めたＹ-10can（ｊ）に対応する−１０ボックス候補配列（図２０のｊ＝１〜９の複数の−１０ボックス候補配列のうちのいずれか１つ）を、非プロモータに含まれる−１０ボックス相当配列として決定する（図１７のステップＳ５０３０６）。なお、−１０ボックス用分離済データ行列Ｙ-10の真データ対応部分とは、図１４の−１０ボックス用学習データ行列Ｘ-10を構成する各列ベクトルのうちの真データである−１０ボックスの部分Ｂ-10T（５８列）に対応する部分である。【０１７４】
すなわち、ｑ（ｊ）＝Σ＜Ｙ-10can（ｊ），Ｙ-10（ｋ）＞という演算を行う。ここで、ｊ＝１〜９であり、ｋ＝１〜５８であり、Σは、ｋ＝１〜５８の和を意味し、＜…，…＞は、内積を意味する。そして、Ｊ-10＝ａｒｇ｛ｍａｘ  ｑ（ｊ）｝（但し、ｊ＝１〜９）を求め、求めたＪ-10（ｊ＝１〜９のうちのいずれか１つ）を、非プロモータに含まれる−１０ボックス相当配列の開始点（一番下流側の点）とする。なお、Ｊ-10＝１（ｊ＝１）は、転写開始点と−１０ボックス相当配列との間の隙間（スペーサ１０に相当する隙間）が３塩基になるような−１０ボックス相当配列の開始点であり、Ｊ-10＝９（ｊ＝９）は、転写開始点と−１０ボックス相当配列との間の隙間が１１塩基になるような−１０ボックス相当配列の開始点である（図２０参照）。【０１７５】
その後、非プロモータ生成処理手段２３Ｃは、図２２に示すように、決定した−１０ボックス相当配列の位置を基準として、−３５ボックスと同じ長さ（６塩基）を有する互いに１塩基ずつ位置のずれた複数の−３５ボックス候補配列（ｊ＝１〜７）を、各−３５ボックス候補配列と−１０ボックス相当配列との間の隙間（スペーサ３５に相当する隙間）が１５〜２１塩基になるように定める（図１７のステップＳ５０３０７）。【０１７６】
それから、非プロモータ生成処理手段２３Ｃは、複数（７個）の−３５ボックス候補配列を、−３５ボックス用出現頻度テーブル記憶手段４１（図１参照）に記憶された−３５ボックス用出現頻度テーブルＴ-35を用いて、配列位置およびＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの記号種別に従って数値化し、複数（７個）の−３５ボックス候補データを生成する（図１７のステップＳ５０３０８）。なお、これらの複数（７個）の−３５ボックス候補データについては、前処理（平均値のゼロ化処理やホワイトニング処理）は行わなくてもよい。【０１７７】
そして、非プロモータ生成処理手段２３Ｃは、図２３に示すように、−３５ボックス用分離行列Ｗ-35と、複数（７個）の−３５ボックス候補データを結合した−３５ボックス候補データ行列Ｚ-35とを乗じる行列演算、すなわちＹ-35can＝Ｗ-35Ｚ-35という行列演算を行い、複数（７個）の−３５ボックス候補データ用分離済データが結合された−３５ボックス候補データ用分離済データ行列Ｙ-35canを生成する（図１８のステップＳ５０３０９）。【０１７８】
続いて、非プロモータ生成処理手段２３Ｃは、生成された複数（７個）の−３５ボックス候補データ用分離済データＹ-35can（ｊ）（ｊ＝１〜７）のうち、Ｙ-35can（ｊ）と図２３の−３５ボックス用分離済データ行列Ｙ-35の真データ対応部分の各列ベクトルＹ-35（ｋ）との内積の和ｑ（ｉ）が最大になるＹ-35can（ｊ）を求め、求めたＹ-35can（ｊ）に対応する−３５ボックス候補配列（図２２のｊ＝１〜７の複数の−３５ボックス候補配列のうちのいずれか１つ）を、非プロモータに含まれる−３５ボックス相当配列として決定する（図１８のステップＳ５０３１０）。なお、−３５ボックス用分離済データ行列Ｙ-35の真データ対応部分とは、図８の−３５ボックス用学習データ行列Ｘ-35を構成する各列ベクトルのうちの真データである−３５ボックスの部分Ｂ-35T（７２列）に対応する部分である。【０１７９】
すなわち、ｑ（ｊ）＝Σ＜Ｙ-35can（ｊ），Ｙ-35（ｋ）＞という演算を行う。ここで、ｊ＝１〜７であり、ｋ＝１〜７２であり、Σは、ｋ＝１〜７２の和を意味し、＜…，…＞は、内積を意味する。そして、Ｊ-35＝ａｒｇ｛ｍａｘ  ｑ（ｊ）｝（但し、ｊ＝１〜７）を求め、求めたＪ-35（ｊ＝１〜７のうちのいずれか１つ）を、非プロモータに含まれる−３５ボックス相当配列の開始点（一番下流側の点）とする。なお、Ｊ-35＝１（ｊ＝１）は、−１０ボックス相当配列と−３５ボックス相当配列との間の隙間（スペーサ３５に相当する隙間）が１５塩基になるような−３５ボックス相当配列の開始点であり、Ｊ-35＝７（ｊ＝７）は、−１０ボックス相当配列と−３５ボックス相当配列との間の隙間が２１塩基になるような−３５ボックス相当配列の開始点である（図２２参照）。【０１８０】
その後、非プロモータ生成処理手段２３Ｃは、決定した−１０ボックス相当配列および−３５ボックス相当配列、並びに設定した転写開始点に基づき、非プロモータを決定する（図１８のステップＳ５０３１１）。【０１８１】
それから、非プロモータ用アラインメント処理手段２３Ｄにより、図２４に示すように、非プロモータ生成処理手段２３Ｃにより決定された−１０ボックス相当配列および−３５ボックス相当配列をそれぞれ一塊の状態に保ったままで、非プロモータの長さをギャップの挿入により一定長（ここでは、配列長：６５）に揃えるアラインメント処理を行う（図１８のステップＳ５０３１２）。すなわち、−１０ボックス相当配列および−３５ボックス相当配列は、そのままの長さとし、スペーサ１０、スペーサ３５の配列長をそれぞれ１１、２１に揃える。このアラインメント処理は、検査段階（テストステップ）で行われるアラインメント処理（図３８参照）と同様であるため、詳細は後述する。【０１８２】
そして、アラインメントされた非プロモータが、アラインメントされた学習用の既知のプロモータに対し、パターン全体内での各配列位置（１〜６５の各位置）での一致が２５塩基以下であるか否かを判定し、２５塩基以下の非プロモータのみ採用する（図１８のステップＳ５０３１３）。【０１８３】
続いて、採用された非プロモータがＮｐ本（１０６本）用意されたか否かを判定し（図１８のステップＳ５０３１４）、Ｎｐ本（１０６本）用意されていない場合には、図１７のステップＳ５０３０１の処理に戻る。【０１８４】
一方、Ｎｐ本（１０６本）用意された場合には、図２５に示すように、プロモータ用数値化処理手段２３Ｅにより、プロモータ用出現頻度テーブル記憶手段６１（図１参照）に記憶されたプロモータ用出現頻度テーブルＴpromを用いて、プロモータ用アラインメント処理手段２３Ａによりパターン全体の長さを一定長（ここでは、配列長：６５）に揃えた既知のプロモータＮｐ本（１０６本）、および非プロモータ用アラインメント処理手段２３Ｄにより全体の長さを一定長（ここでは、配列長：６５）に揃えた非プロモータＮｐ本（１０６本）を、配列位置およびＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃ、ギャップ（例えば「−」）の記号種別に従って、それぞれ数値化する処理を行う（図１６のステップＳ５０４）。【０１８５】
それから、プロモータ用学習データ行列生成処理手段２３Ｆにより、図２５に示すように、プロモータ用数値化処理手段２３ＥによりプロモータＮｐ本（１０６本）および非プロモータＮｐ本（１０６本）を数値化して得られたＢpromおよびＣpromをそれぞれ転置してＢpromTおよびＣpromTとし、これらを結合してプロモータ用学習データ行列Ｘprom（図２５参照）を生成する処理を行う（図１６のステップＳ５０５）。【０１８６】
続いて、プロモータ用分析処理手段２３Ｇにより、プロモータ用学習データ行列生成処理手段２３Ｆにより生成されたプロモータ用学習データ行列Ｘprom（図２５参照）について、前処理として、平均値のゼロ化処理およびホワイトニング処理を行った後（図９と同様）、図２６に示すように、前処理を経たプロモータ用学習データ行列Ｘpromを用いて、独立成分分析（ＩＣＡ）を行うことにより、プロモータ用分離行列Ｗpromおよびプロモータ用分離済データ行列Ｙpromを求め、求めたＷpromおよびＹpromをプロモータ用分離行列記憶手段６２（図１参照）およびプロモータ用分離済データ行列記憶手段６３（図２６参照）に記憶させる（図１６のステップＳ５０６）。なお、前述した−３５ボックスや−１０ボックスの場合と同様に、前処理で、Ｘpromの非線形変換を用いた共分散行列による処理、すなわちＸprom（ｊ）（ｊ＝１〜２１２）を非線形変換してから、新たにＸprom（ｊ）と置き直す処理を行ってもよい。そして、Ｘpromについて非線形変換したものを入力として線形問題の解を求める独立成分分析（ＩＣＡ）は、非線形ＩＣＡと呼ぶことができるものであるが、本発明には、このような非線形の独立成分分析（ＩＣＡ）を行う場合も含まれる。なお、線形変換または非線形変換を行って得られた学習データを入力として非線形問題の解を求める独立成分分析（ＩＣＡ）も、勿論、非線形ＩＣＡと呼ぶことができるものであるが、この場合でも本発明と同様な目的を達することができ、これを近似して線形化する処理も本発明に含まれる。【０１８７】
また、認識精度向上等の観点からは、上記のように独立成分分析（ＩＣＡ）を行うことが好ましいが、処理時間の短縮等の観点からは、次のように主成分分析（ＰＣＡ）を行ってもよい。プロモータ学習では、図９において、共分散行列Ｒは、６５行×６５列の正方行列となり、この共分散行列Ｒの固有値λ1〜λ65を対角線に大きい順に並べて持つ６５行×６５列の対角行列Ｄ（対角線の要素以外は０の行列）、および固有値λ1〜λ65に対応する固有ベクトルを列に持つ６５行×６５列の行列Ｇが得られる。ここで、６５次元からｎ次元への次元縮約を行うとすると、６５行×６５列の対角行列Ｄは、共分散行列Ｒの固有値λ1〜λnを対角線に大きい順に並べて持つｎ行×ｎ列の対角行列Ｄnとなり、６５行×６５列の行列Ｇは、固有値λ1〜λnに対応する固有ベクトルを列に持つ６５行×ｎ列の行列Ｇnとなる。従って、Ｄn-1/2は、ｎ行×ｎ列の行列となり、ＧnTは、ｎ行×６５列の行列となるので、Ｖn＝Ｄn-1/2ＧnTであるから、Ｖnは、ｎ行×６５列の行列となる。そこで、このｎ行×６５列の行列Ｖnを、独立成分分析（ＩＣＡ）におけるプロモータ用分離行列Ｗpromに相当するプロモータ用分離行列とみなせば、検査段階（テストステップ）では、ｎ行×６５列のプロモータ用分離行列Ｖnと、アラインメントされた６５次元の検査データ（縦ベクトル）または複数の検査データを結合した６５行×ｒ（任意数）列の検査データ行列Ｘtestとを乗じる行列演算、Ｙn,test＝ＶnＸtestを行うことにより、ｎ次元の分離済データ（縦ベクトル）または複数の分離済データが結合されたｎ行×ｒ（任意数）列の分離済データ行列Ｙn,testが得られる。そして、ｎ次元の分離済データ（縦ベクトル）の特徴判定要素（第１番目の要素）の値、またはｎ行×ｒ（任意数）列の分離済データ行列Ｙn,testの特徴判定要素（第１行の各要素）の値が、閾値のいずれの側の値であるかを判定することにより、プロモータであるか否かを判定することができる。【０１８８】
さらに、ｎ次元に次元縮約されたＶnＸprom（Ｘpromが６５次元の縦ベクトルであれば、ＶnＸpromは、ｎ次元の縦ベクトルとなり、Ｘpromが６５行×ｒ（任意数）列の行列であれば、ＶnＸpromは、ｎ行×ｒ（任意数）列の行列となる。）を、新たな学習データ（縦ベクトル）または学習データ行列Ｘn,promとし、このＸn,promを用いて独立成分分析（ＩＣＡ）を行い、ｎ行×ｎ列のプロモータ用分離行列Ｗn,promを求めてもよい。この場合には、検査段階（テストステップ）において、ｎ行×ｎ列のプロモータ用分離行列Ｗn,promと、ｎ次元の検査データ（縦ベクトル）またはｎ行×ｒ（任意数）列の検査データ行列Ｘn,testとを乗じる行列演算、Ｙn,test＝Ｗn,promＸn,testを行うことにより、ｎ次元の分離済データ（縦ベクトル）またはｎ行×ｒ（任意数）列の分離済データ行列Ｙn,testが得られる。そして、ｎ次元の分離済データ（縦ベクトル）の特徴判定要素（第１番目の要素）の値、またはｎ行×ｒ（任意数）列の分離済データ行列Ｙn,testの特徴判定要素（第１行の各要素）の値が、閾値のいずれの側の値であるかを判定することにより、プロモータであるか否かを判定することができる。なお、上記において、ｎ行×ｎ列のプロモータ用分離行列Ｗn,promと、ｎ行×６５列の行列Ｖnとを乗じたＷn,promＶn、すなわちＷn,promＤn-1/2ＧnTをプロモータ用分離行列とみなしてもよい。【０１８９】
そして、独立成分分析（ＩＣＡ）としては、（１）平均相互情報量の最小化を、勾配法により行う方法、（２）不動点法により非ガウス性の増大を行う方法、（３）高次統計量の対角化を行う方法のいずれの方法を適用してもよい。【０１９０】
なお、独立成分分析（ＩＣＡ）または主成分分析（ＰＣＡ）を行った結果、プロモータ用分離済データ行列Ｙprom（またはＹn,prom、以下、同様である。）の特徴判定要素（第１行の各要素）の値の正負が、反転して得られることがあり得るため、プロモータ用分離済データ行列Ｙpromの特徴判定要素の値が、正負のいずれであるかを確認する処理を行う。この確認処理は、機械的に行ってもよく、人間が行ってもよい。そして、プロモータ用学習データ行列Ｘpromのうちの真データであるＢpromTの部分の列ベクトルに対応するＹpromの列ベクトルの特徴判定要素の値が、正の値（例えば、１近傍の値）であれば、検査段階の処理で得られる分離済データ行列Ｙtest（図３８参照）の特徴判定要素（第１行の各要素）の値が、正の値（例えば、１近傍の値）になった場合に、プロモータであると判定することができ、負の値（例えば、−１近傍の値）になった場合に、プロモータではないと判定することができる。一方、プロモータ用学習データ行列Ｘpromのうちの真データであるＢpromTの部分の列ベクトルに対応するＹpromの列ベクトルの特徴判定要素の値が、負の値（例えば、−１近傍の値）であれば、検査段階の処理で得られる分離済データ行列Ｙtest（図３８参照）の特徴判定要素（第１行の各要素）の値が、負の値（例えば、−１近傍の値）になった場合に、プロモータであると判定することができ、正の値（例えば、１近傍の値）になった場合に、プロモータではないと判定することができる。従って、これらの判定に必要な情報を、判定処理手段３３に設定しておく。この設定処理は、機械的に行ってもよく、人間が行ってもよい。【０１９１】
（相関学習）
図２７において、先ず、相関結合配列生成処理手段２４Ａにより、図２８に示すように、既知のＮｐ個（１０６個）の−３５ボックス（６塩基）および既知のＮｐ個（１０６個）の−１０ボックス（６塩基）と、既知の転写開始点近傍領域配列（本実施形態では、一例として３塩基とする。）とを結合し、例えば１５塩基の相関結合配列をＮｐ個（１０６個）生成する（図２７のステップＳ６０１）。なお、転写開始点近傍領域配列の長さは、例えば４塩基や５塩基等であってもよい。【０１９２】
次に、相関判定用出現頻度テーブル作成処理手段２４Ｂにより、相関結合配列生成処理手段２４Ａにより生成されたＮｐ個（１０６個）の相関結合配列を用いて、これらの相関結合配列内での各配列位置毎に、Ａ、Ｔ、Ｇ、Ｃの各記号毎の出現頻度（frequency）を求め、これらの出現頻度と、相関結合配列内での各配列位置および各記号とを対応させて図２９に示すような相関判定用出現頻度テーブルＴBBSを作成し、作成したＴBBSを相関判定用出現頻度テーブル記憶手段７１（図１参照）に記憶させる（図２７のステップＳ６０１）。【０１９３】
続いて、図３０に示すように、Ｎｐ個（１０６個）の相関結合配列を、例えば１０倍の１０×Ｎｐ個（１０６０個）にし、ランダムに配置する。この拡大処理は、同じデータを例えば１０倍に拡大するものであり、統計学におけるブーストラッピングの処理である。【０１９４】
それから、非相関結合配列生成処理手段２４Ｃにより、図３０に示すように、既知の１０×Ｎｐ個（１０６０個）の−３５ボックス（６塩基）および既知の１０×Ｎｐ個（１０６０個）の−１０ボックス（６塩基）と、既知の転写開始点近傍領域配列とは異なる１０×Ｎｐ個（１０６０個）のランダム配列（一例として３塩基とする。）とを結合し、例えば１５塩基の非相関結合配列を１０×Ｎｐ個（１０６０個）生成する（図２７のステップＳ６０３）。この際、１０×Ｎｐ個（１０６０個）の３塩基のランダム配列は、Ａ、Ｔ、Ｇ、Ｃの４つの記号の順列である４3＝６４パターンのうち、既知の−３５ボックスおよび既知の−１０ボックスに対する既知の転写開始点近傍領域配列（つまり、真のデータである１パターン）および記号的にあり得ないパターンを除いた３字組の集合から、ランダムに選び出して生成される。なお、図３０に示すように、１５塩基の非相関結合配列は、相関結合配列における既知の３塩基の転写開始点近傍領域配列の部分だけ、３塩基のランダム配列に入れ替えればよいので、残りの６塩基の−３５ボックスおよび６塩基の−１０ボックスの部分は、相関結合配列と同じでよい。【０１９５】
そして、相関結合配列用数値化処理手段２４Ｄにより、図３０に示すように、相関判定用出現頻度テーブル記憶手段７１（図１参照）に記憶された相関判定用出現頻度テーブルＴBBS（図２９参照）を用いて、１０×Ｎｐ個（１０６０個）の相関結合配列および１０×Ｎｐ個（１０６０個）の非相関結合配列を、配列位置およびＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの記号種別に従って、それぞれ数値化し、行列ＢBBSおよび行列ＣBBSを得る（図２７のステップＳ６０４）。【０１９６】
その後、相関判定用学習データ行列生成処理手段２４Ｅにより、図３０に示すように、相関結合配列用数値化処理手段２４Ｄにより数値化して得られたＢBBSおよびＣBBSをそれぞれ転置してＢBBSTおよびＣBBSTとし、これらを結合して相関判定用学習データ行列ＸBBSを生成する（図２７のステップＳ６０５）。【０１９７】
なお、相関判定用学習データ行列ＸBBSを生成する際に、ＢBBSTおよびＣBBSTに加え、図３０中の点線で示すように、配列長が１５の例えば１０×Ｎｐ個（１０６０個）のランダム配列（既知の−３５ボックスや既知の−１０ボックスとは異なる配列）により形成されるＤBBSTを結合してもよい。【０１９８】
続いて、相関判定用分析処理手段２４Ｆにより、相関判定用学習データ行列生成処理手段２４Ｅにより生成された相関判定用学習データ行列ＸBBS（図３０参照）について、前処理として、平均値のゼロ化処理およびホワイトニング処理を行い、得られた結果を新たにＸBBSとした後（図９と同様）、図３１に示すように、前処理を経た相関判定用学習データ行列ＸBBSを用いて、独立成分分析（ＩＣＡ）を行うことにより、相関判定用分離行列ＷBBSおよび相関判定用分離済データ行列ＹBBSを求め、求めたＷBBSおよびＹBBSを相関判定用分離行列記憶手段７２（図１参照）および相関判定用分離済データ行列記憶手段７３（図３１参照）に記憶させる（図２７のステップＳ６０６）。独立成分分析（ＩＣＡ）は、ＹBBSを構成する各列ベクトルＹBBS（ｊ）が独立になるような相関判定用分離行列ＷBBSを求める処理である。また、前述したプロモータ用分離行列Ｗpromおよびプロモータ用分離済データ行列Ｙpromを求める際の独立成分分析（ＩＣＡ）の場合（図１６のステップＳ５０６）と同様に、いずれの種類の独立成分分析を行ってもよい。さらに、前述したプロモータ用分離行列Ｗpromおよびプロモータ用分離済データ行列Ｙpromを求める際と同様に、相関判定用分析処理として主成分分析（ＰＣＡ）を行い、次元縮約を行ってもよい。そして、非線形の独立成分分析（ＩＣＡ）や主成分分析（ＰＣＡ）を行ってもよい。【０１９９】
なお、独立成分分析（ＩＣＡ）または主成分分析（ＰＣＡ）を行った結果、相関判定用分離済データ行列ＹBBS（またはｎ次元に縮約されたＹn,BBS、以下、同様である。）の相関判定要素（第１行の各要素）の値の正負が、反転して得られることがあり得るため、相関判定用分離済データ行列ＹBBSの相関判定要素の値が、正負のいずれであるかを確認する処理を行う。この確認処理は、機械的に行ってもよく、人間が行ってもよい。そして、相関判定用学習データ行列ＸBBSのうちの真データであるＢBBSTの部分の列ベクトルに対応するＹBBSの列ベクトルの相関判定要素の値が、正の値（例えば、１近傍の値）であれば、検査段階の処理で得られる相関判定用分離済データ行列ＹBBS,test（図３７参照）の相関判定要素（第１行の各要素）の値が、正の値（例えば、１近傍の値）になった場合に、相関があると判定することができ、負の値（例えば、−１近傍の値）になった場合に、相関がないと判定することができる。一方、相関判定用学習データ行列ＸBBSのうちの真データであるＢBBSTの部分の列ベクトルに対応するＹBBSの列ベクトルの相関判定要素の値が、負の値（例えば、１近傍の値）であれば、検査段階の処理で得られる相関判定用分離済データ行列ＹBBS,test（図３７参照）の相関判定要素（第１行の各要素）の値が、負の値（例えば、１近傍の値）になった場合に、相関があると判定することができ、正の値（例えば、−１近傍の値）になった場合に、相関がないと判定することができる。従って、これらの相関判定に必要な情報を、プロモータ候補配列決定処理手段３１Ｇに設定しておく。この設定処理は、機械的に行ってもよく、人間が行ってもよい。【０２００】
以上で、学習段階（トレーニングステップ）の処理は終了する（図３のステップＳ７）。その後、検査段階（テストステップ）の処理へ移行する。【０２０１】
＜検査段階（テストステップ）＞
図３２において、先ず、プロモータ認識システム１０を構成するコンピュータの電源を投入し、必要なプログラムを立ち上げてプロモータ認識処理を開始し（ステップＳ１１）、判定対象となるＤＮＡ配列またはＤＮＡ配列断片から、検査配列を切り出す（ステップＳ１２）。なお、判定対象となるＤＮＡ配列またはＤＮＡ配列断片から既に切り出されている検査配列が与えられた場合には、切出処理は行わなくてよい。【０２０２】
この際、切り出す検査配列の長さは、複数種類の類似する既知のプロモータのうちの最長のプロモータの長さ以上とし、図３６に示すように、少なくとも最長のプロモータの長さの分だけ重なるようにして順次位置をずらしながら、ＤＮＡ配列またはＤＮＡ配列断片から検査配列を切り出していく。なお、類似する新規なプロモータ（新たに発見される可能性のあるプロモータ）が、既知の最長のプロモータよりも長くなることがある得るため、切り出す検査配列の長さは、最長のプロモータよりも若干長いプロモータを想定し、その想定された新規な最長のプロモータの長さ以上とすることが好ましく、同様に、切り出しの際の重なりは、少なくとも、想定された新規な最長のプロモータの長さの分だけ確保することが好ましい。また、切り出された検査配列の中に、複数のプロモータが存在する状況になると、１つの検査配列の中からプロモータであると認識される最も確からしいものを１つ決定する処理を行ううえで不都合が生じるので、検査配列の長さは、既知の最短のプロモータの長さの２倍未満の長さ、または想定される新規な最短のプロモータの長さの２倍未満の長さとすることが好ましい。例えば、非特許文献１に記載された既知の大腸菌プロモータの場合には、既知のプロモータの長さが、３１〜４５塩基であるから、検査配列の長さは、４５以上で、かつ、６２（３１×２）未満、すなわち４５〜６１とすることができ、また、相関判定を考慮し、転写開始点近傍領域配列の３塩基を全て含めて（つまり、転写開始点の１つ下流の＋２の塩基も含めて）処理上必要なプロモータの長さとするならば、その処理上必要なプロモータの長さは、３２〜４６塩基となるので、検査配列の長さは、４６以上で、かつ、６４（３２×２）未満、すなわち４６〜６３とすることができ、さらに、想定される新規な最長のプロモータを考慮するならば、検査配列の長さの下限値は、大きくなり、一方、想定される新規な最短のプロモータを考慮するならば、検査配列の長さの上限値は、小さくなる。本実施形態では、一例として検査配列の長さを５０塩基として説明を行うものとする。【０２０３】
次に、検査配列（５０塩基）の中で、プロモータ候補配列を決定する（ステップＳ１３）。この際、転写開始点を１塩基ずつずらして設定し、１つの検査配列の中で、図３６中の二点鎖線で示すように複数のプロモータ候補配列を決定してもよい。具体的には、以下のようになる。【０２０４】
図３３において、先ず、−１０ボックス候補データ生成処理手段３１Ｂにより、検査配列の中で、転写開始点を設定する（ステップＳ１３０１）。この際、転写開始点は、下流側（図３６中の右側）から見て最初のＡまたはＧに設定する等により、１つの検査配列につき１つだけ設定してもよいが、認識精度向上の観点から、以下に述べるステップＳ１３０２〜Ｓ１３１２の処理を繰り返すことにより、１つの検査配列につき複数設定することが好ましいので、この場合について説明を行う。【０２０５】
また、−１０ボックス候補データ生成処理手段３１Ｂは、ステップＳ１３０１および後述するステップＳ１３１２で転写開始点を設定する際に、転写開始点近傍領域配列が、あり得ない配列になっているか否かを判定し、あり得ない配列になっている場合には、その転写開始点は採用しない処理を行ってもよい。なお、この処理を行う際には、転写開始点近傍領域配列としてあり得る配列の全てを、図示されないメモリに記憶しておけばよい。【０２０６】
次に、−１０ボックス候補データ生成処理手段３１Ｂにより、図３６に示すように、設定した転写開始点を基準として、−１０ボックスと同じ長さ（６塩基）を有する互いに１塩基ずつ位置のずれた複数（９個）の−１０ボックス候補配列を、転写開始点と各−１０ボックス候補配列との間の隙間（スペーサ１０に相当する隙間）が３〜１１塩基になるように定める（図３３のステップＳ１３０２）。【０２０７】
続いて、−１０ボックス候補データ生成処理手段３１Ｂにより、図３６に示すように、複数（９個）の−１０ボックス候補配列について、−１０ボックス用出現頻度テーブル記憶手段５１（図１参照）に記憶された−１０ボックス用出現頻度テーブルＴ-10を用いて、配列位置およびＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの記号種別に従って、それぞれ数値化して複数（９個）の−１０ボックス候補データを生成する（図３３のステップＳ１３０３）。【０２０８】
それから、−１０ボックス候補データ用分離済データ生成処理手段３１Ｄにより、図２１の場合と同様にして、−１０ボックス用分離行列記憶手段５２（図１参照）に記憶された−１０ボックス用分離行列Ｗ-10と、−１０ボックス候補データ生成処理手段３１Ｂにより生成された複数（９個）の−１０ボックス候補データを結合した−１０ボックス候補データ行列Ｚ-10とを乗じる行列演算、すなわちＹ-10can＝Ｗ-10Ｚ-10を行い、複数（９個）の−１０ボックス候補データ用分離済データが結合された−１０ボックス候補データ用分離済データ行列Ｙ-10canを生成する（図３３のステップＳ１３０４）。【０２０９】
その後、−１０ボックス相当配列決定処理手段３１Ｆにより、図２１の場合と同様にして、−１０ボックス候補データ用分離済データ生成処理手段３１Ｄにより生成された複数（９個）の−１０ボックス候補データ用分離済データ（すなわち、−１０ボックス候補データ用分離済データ行列Ｙ-10canを構成する各列ベクトルＹ-10can（ｊ）、但しｊ＝１〜９）のうち、−１０ボックス候補データ用分離済データＹ-10can（ｊ）と、−１０ボックス用分離済データ行列Ｙ-10の真データ対応部分の各列ベクトルＹ-10（ｋ）との内積の和ｑ（ｊ）が最大になる−１０ボックス候補データ用分離済データを求め、求めた−１０ボックス候補データ用分離済データに対応する−１０ボックス候補配列（図２０の場合と同様に、ｊ＝１〜９の複数の−１０ボックス候補配列のうちのいずれか１つ）を−１０ボックス相当配列として決定する（図３３のステップＳ１３０５）。【０２１０】
すなわち、ｑ（ｊ）＝Σ＜Ｙ-10can（ｊ），Ｙ-10（ｋ）＞という演算を行う。ここで、ｊ＝１〜９であり、ｋ＝１〜５８であり、Σは、ｋ＝１〜５８の和を意味し、＜…，…＞は、内積を意味する。そして、Ｊ-10＝ａｒｇ｛ｍａｘ  ｑ（ｊ）｝（但し、ｊ＝１〜９）を求め、求めたＪ-10（ｊ＝１〜９のうちのいずれか１つ）を、プロモータ候補配列に含まれる−１０ボックス相当配列の開始点（一番下流側の点）とする。なお、Ｊ-10＝１（ｊ＝１）は、転写開始点と−１０ボックス相当配列との間の隙間（スペーサ１０に相当する隙間）が３塩基になるような−１０ボックス相当配列の開始点であり、Ｊ-10＝９（ｊ＝９）は、転写開始点と−１０ボックス相当配列との間の隙間が１１塩基になるような−１０ボックス相当配列の開始点である（図２０と同様）。【０２１１】
続いて、−３５ボックス候補データ生成処理手段３１Ａにより、図２２の場合と同様にして、検査配列の中で、−１０ボックス相当配列決定処理手段３１Ｆにより決定した−１０ボックス相当配列の位置を基準として、−３５ボックスと同じ長さ（６塩基）を有する互いに１塩基ずつ位置のずれた複数（７個）の−３５ボックス候補配列を、−１０ボックス相当配列と各−３５ボックス候補配列との間の隙間（スペーサ３５に相当する隙間）が１５〜２１塩基になるように定める（図３３のステップＳ１３０６）。【０２１２】
それから、−３５ボックス候補データ生成処理手段３１Ａにより、図２２の場合と同様にして、複数（７個）の−３５ボックス候補配列について、−３５ボックス用出現頻度テーブル記憶手段４１（図１参照）に記憶された−３５ボックス用出現頻度テーブルＴ-35を用いて、配列位置およびＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの記号種別に従って、それぞれ数値化して複数（７個）の−３５ボックス候補データを生成する（図３３のステップＳ１３０７）。【０２１３】
その後、−３５ボックス候補データ用分離済データ生成処理手段３１Ｃにより、図２３の場合と同様にして、−３５ボックス用分離行列記憶手段４２（図１参照）に記憶された−３５ボックス用分離行列Ｗ-35と、−３５ボックス候補データ生成処理手段３１Ａにより生成された複数（７個）の−３５ボックス候補データを結合した−３５ボックス候補データ行列Ｚ-35とを乗じる行列演算、すなわちＹ-35can＝Ｗ-35Ｚ-35という行列演算を行い、複数（７個）の−３５ボックス候補データ用分離済データが結合された−３５ボックス候補データ用分離済データ行列Ｙ-35canを生成する（図３４のステップＳ１３０８）。【０２１４】
続いて、−３５ボックス相当配列決定処理手段３１Ｅにより、図２３の場合と同様にして、−３５ボックス候補データ用分離済データ生成処理手段３１Ｃにより生成された複数（７個）の−３５ボックス候補データ用分離済データ（すなわち、−３５ボックス候補データ用分離済データ行列Ｙ-35canを構成する各列ベクトルＹ-35can（ｊ）、但し、ｊ＝１〜７）のうち、−３５ボックス候補データ用分離済データＹ-35can（ｊ）と、−３５ボックス用分離済データ行列Ｙ-35の真データ対応部分の各列ベクトルＹ-35（ｋ）との内積の和ｑ（ｊ）が最大になる−３５ボックス候補データ用分離済データを求め、求めた−３５ボックス候補データ用分離済データに対応する−３５ボックス候補配列（図２２の場合と同様に、ｊ＝１〜７の複数の−３５ボックス候補配列のうちのいずれか１つ）を−３５ボックス相当配列として決定する（図３４のステップＳ１３０９）。【０２１５】
すなわち、ｑ（ｊ）＝Σ＜Ｙ-35can（ｊ），Ｙ-35（ｋ）＞という演算を行う。ここで、ｊ＝１〜７であり、ｋ＝１〜７２であり、Σは、ｋ＝１〜７２の和を意味し、＜…，…＞は、内積を意味する。そして、Ｊ-35＝ａｒｇ｛ｍａｘ  ｑ（ｊ）｝（但し、ｊ＝１〜７）を求め、求めたＪ-35（ｊ＝１〜７のうちのいずれか１つ）を、プロモータ候補配列に含まれる−３５ボックス相当配列の開始点（一番下流側の点）とする。なお、Ｊ-35＝１（ｊ＝１）は、−１０ボックス相当配列と−３５ボックス相当配列との間の隙間（スペーサ３５に相当する隙間）が１５塩基になるような−３５ボックス相当配列の開始点であり、Ｊ-35＝７（ｊ＝７）は、−１０ボックス相当配列と−３５ボックス相当配列との間の隙間が２１塩基になるような−３５ボックス相当配列の開始点である（図２２と同様）。【０２１６】
その後、プロモータ候補配列決定処理手段３１Ｇにより、図３７に示すように、−３５ボックス相当配列決定処理手段３１Ｅにより決定された−３５ボックス相当配列および−１０ボックス相当配列決定処理手段３１Ｆにより決定された−３５ボックス相当配列、並びにこれらに対応する転写開始点に基づき、プロモータ候補配列を決定する（図３４のステップＳ１３１０）。この際、プロモータ候補配列決定処理手段３１Ｇにより、−３５ボックス相当配列および−１０ボックス相当配列と、これらに対応する転写開始点を含む転写開始点近傍領域配列との間に相関があるか否かを判定し、相関がない場合には、それらの−３５ボックス相当配列および−１０ボックス相当配列、並びに転写開始点近傍領域配列中の転写開始点に基づくプロモータ候補配列の決定処理は行わない。すなわち、それらの−３５ボックス相当配列および−１０ボックス相当配列、並びに転写開始点近傍領域配列中の転写開始点で定まる配列は、プロモータ候補配列として採用されない。より具体的には、以下のようになる。【０２１７】
図３５において、プロモータ候補配列決定処理手段３１Ｇにより、図３７に示すように、−３５ボックス相当配列および−１０ボックス相当配列、並びにこれらに対応する転写開始点を含む転写開始点近傍領域配列を結合して相関判定配列を生成する（図３５のステップＳ１３１０１）。【０２１８】
次に、プロモータ候補配列決定処理手段３１Ｇにより、図３７に示すように、相関判定用出現頻度テーブル記憶手段７１（図１参照）に記憶された相関判定用出現頻度テーブルＴBBSを用いて、相関判定配列を、配列位置およびＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃの記号種別に従って数値化して相関判定データを生成する（図３５のステップＳ１３１０２）。【０２１９】
続いて、プロモータ候補配列決定処理手段３１Ｇにより、図３７に示すように、相関判定用分離行列記憶手段７２（図１参照）に記憶された相関判定用分離行列ＷBBSと、相関判定データまたは複数の相関判定データを結合した相関判定データ行列ＸBBS,testとを乗じる行列演算、すなわちＹBBS,test＝ＷBBSＸBBS,testという行列演算を行うことにより、相関判定用分離済データまたは複数の相関判定用分離済データが結合された相関判定用分離済データ行列ＹBBS,testを求める相関判定用分離処理を行う（図３５のステップＳ１３１０３）。【０２２０】
それから、プロモータ候補配列決定処理手段３１Ｇにより、相関判定用分離処理で求めた相関判定用分離済データまたは相関判定用分離済データ行列ＹBBS,testを構成する要素のうち、推定された相関判定用基底行列ＷBBS-1に含まれる特徴要素（例えば、第１列の各要素）の行列内位置に応じて定まる相関判定要素（例えば、第１行の各要素、ベクトルの場合には、第１番目の要素）の値が、予め定められた相関判定用閾値（例えば、ゼロ）を境界としていずれの側の値であるかを判定することにより、相関があるか否かを判定する。そして、プロモータ候補配列決定処理手段３１Ｇは、相関があると判定した場合にのみ、それらの相関のある−３５ボックス相当配列および−１０ボックス相当配列、並びに転写開始点近傍領域配列中の転写開始点に基づき、プロモータ候補配列を決定する（図３５のステップＳ１３１０４）。【０２２１】
その後、処理中の検査配列の中で、転写開始点を１塩基ずらせるか否かを判断し（図３４のステップＳ１３１１）、ずらせると判断した場合には、−１０ボックス候補データ生成処理手段３１Ｂにより、転写開始点を１塩基ずらして設定した後（図３４のステップＳ１３１２）、図３３のステップＳ１３０２の処理に戻り、以降、転写開始点がずらせなくなるまで、図３３のステップＳ１３０２〜図３４のＳ１３１２の処理を繰り返す。一方、図３４のステップＳ１３１１で、ずらせないと判断した場合には、１つの検査配列の中での複数のプロモータ候補配列の決定処理が全て終了する。【０２２２】
そして、図３２において、アラインメント処理手段３１Ｈにより、プロモータ候補配列決定処理手段３１Ｇにより決定された複数のプロモータ候補配列のそれぞれについて、予め定められたルールに従って、ギャップ「−」の挿入により、長さを一定長（ここでは、配列長：６５）に揃えるアラインメント処理を行う（図３２のステップＳ１４）。【０２２３】
このアラインメント処理は、図３８に示すように、次のようなルールで行われる。アラインメントされたプロモータ候補配列（配列長：６５）を格納するメモリを、上流側より、Ｍ（１）〜Ｍ（６５）とすると、先ず、上流側より、Ｍ（１）〜Ｍ（１４）に−３５ボックス相当配列の上流側（図中の左側）にある１４塩基を格納する。この際、もし１４塩基ない場合には、足りない分のギャップ「−」をＭ（１）から順に格納した後に、残りの塩基を格納する。【０２２４】
次に、Ｍ（１５）〜Ｍ（２０）に−３５ボックス相当配列である６塩基を格納し、さらに、Ｍ（２１）〜Ｍ（２５）に−３５ボックス相当配列の下流側に続いている５塩基を格納する。この５塩基は、スペーサ３５の一部である。【０２２５】
続いて、アラインメント後のスペーサ３５の配列長を２１に揃えたいので、Ｍ（２６）〜Ｍ（４１）に、（２１−アラインメント前のスペーサ３５の塩基数）個のギャップ「−」を格納した後、前述した５塩基を除いた残りのスペーサ３５を格納する。【０２２６】
それから、Ｍ（４２）〜Ｍ（４７）に−１０ボックス相当配列である６塩基を格納し、さらに、Ｍ（４８）〜Ｍ（５０）に−１０ボックス相当配列の下流側に続いている３塩基を格納する。この３塩基は、スペーサ１０の一部である。【０２２７】
続いて、アラインメント後のスペーサ１０の配列長を１１に揃えたいので、Ｍ（５１）〜Ｍ（５８）に、（１１−アラインメント前のスペーサ１０の塩基数）個のギャップ「−」を格納した後、前述した３塩基を除いた残りのスペーサ１０を格納する。【０２２８】
そして、Ｍ（５９）に転写開始点を格納し、さらに、Ｍ（６０）〜Ｍ（６５）に転写開始点の下流側に続いている６塩基を格納する。この際、もし６塩基ない場合には、足りない分のギャップ「−」を最後に格納する。【０２２９】
以上のようなアラインメントのルールは、前述した非特許文献１に記載されたアラインメントと同じルールであるが、本発明におけるアラインメントは、これに限定されるものではなく、要するに、一定のルールを作り、部分パターンである−３５ボックスや−１０ボックス等に相当する配列が、同一若しくは略同一の位置に来るようにすればよい。従って、アラインメント後の配列長も６５に限定されるものではなく、例えば、７０、７５、８０等でもよい。【０２３０】
その後、プロモータ候補配列数値化処理手段３１Ｊにより、図３８に示すように、プロモータ用出現頻度テーブル記憶手段６１（図１参照）に記憶されたプロモータ用出現頻度テーブルＴprom（図１９参照）を用いて、アラインメント処理手段３１Ｈによりアラインメントされたプロモータ候補配列を、配列位置およびＡ、Ｔ、Ｇ、Ｃ、ギャップ「−」の記号種別に従って数値化し、検査データを生成する（図３２のステップＳ１５）。【０２３１】
続いて、分離処理手段３２により、前述したプロモータ学習（図１６のステップＳ５０６）で算出されて図示されないメモリに記憶されている平均値（平均値のゼロ化処理のときに得られた平均値）およびＶ＝Ｄ-1/2ＧT（ホワイトニング処理のときに得られた行列Ｖ）を用いて前処理を行う。すなわち検査データ生成処理手段３１により生成された検査データ（縦ベクトル）または複数の検査データを結合した検査データ行列Ｘtestを構成する各列ベクトルＸtest（ｊ）について、ＶとＸtest（ｊ）とを乗じる行列演算を行い、得られたＶＸtest（ｊ）を新たにＸtest（ｊ）とし、これにより、前処理済みの検査データ（縦ベクトル）または検査データ行列Ｘtestを生成する。そして、分離処理手段３２により、図３８に示すように、プロモータ用分離行列記憶手段６２（図１参照）に記憶されたプロモータ用分離行列Ｗpromと、前処理済みの検査データ（縦ベクトル）または複数の検査データを結合した検査データ行列Ｘtestとを乗じる行列演算、すなわちＹtest＝ＷpromＸtestという行列演算を行うことにより、分離済データまたは複数の分離済データが結合された分離済データ行列Ｙtestを求める分離処理を行う（図３２のステップＳ１６）。【０２３２】
この際、分離処理手段３２は、１つの検査配列の中で、複数のプロモータ候補配列が決定された場合（図３６参照）には、それらの各プロモータ候補配列から得られる各検査データのそれぞれについて上記の分離処理を行い、１つの検査配列について、複数の分離済データまたはこれらの複数の分離済データが結合された分離済データ行列Ｙtestを求める。【０２３３】
それから、判定処理手段３３は、分離処理手段３２により求めた分離済データまたは複数の分離済データが結合された分離済データ行列Ｙtestを構成する要素のうち、推定された基底行列Ｗprom-1に含まれる特徴要素（例えば、第１列の各要素）の行列内位置に応じて定まる特徴判定要素（例えば、図３８に示すように、第１行の各要素、ベクトルの場合には、第１番目の要素）の値が、予め定められた閾値（例えば、ゼロ）を境界としていずれの側の値であるかを判定することにより、検査配列の中に、複数種類の既知のプロモータのうちのいずれかのプロモータまたは既知のプロモータに類似する新規なプロモータが含まれるか否かを判定する（図３２のステップＳ１７）。例えば、分離済データ行列Ｙtestの第１行の各要素、つまり分離済データ行列Ｙtestを構成する各列ベクトルＹtest（ｊ）の第１番目の要素の値が、正の値（実際には、例えば１近傍の値となる。）の場合には、その列ベクトルＹtest（ｊ）に対応するプロモータ候補配列は、プロモータであると判定され、一方、負の値（実際には例えば−１近傍の値となる。）の場合には、プロモータでないと判定される。なお、前述したように、独立成分分析（ＩＣＡ）または主成分分析（ＰＣＡ）を行って得られる結果として、正負が逆転することがあり得るので、その場合には、逆の判定を行う。【０２３４】
また、判定処理手段３３は、１つの検査配列の中で、複数のプロモータ候補配列が決定された場合（図３６参照）には、分離処理手段３２により求めた１つの検査配列についての複数の分離済データの各々またはこれらの複数の分離済データが結合された分離済データ行列Ｙtestを構成する要素のうち、推定された基底行列Ｗprom-1に含まれる特徴要素（例えば、第１列の各要素）の行列内位置に応じて定まる各特徴判定要素（例えば、第１行の各要素、ベクトルの場合には、第１番目の要素）の値が、予め定められた閾値（例えば、ゼロ）を境界としていずれの側の値であるかをそれぞれ判定し、このうちプロモータであることを示す側の値（例えば、正の値）であると判定された特徴判定要素の値について、閾値との差の絶対値が最も大きい特徴判定要素の値を求め、求めた特徴判定要素の値を与えた検査データに対応するプロモータ候補配列が、複数種類の既知のプロモータのうちのいずれかのプロモータまたは既知のプロモータに類似する新規なプロモータであると認識する処理を行う。例えば、分離済データ行列Ｙtestを構成する各列ベクトルＹtest（ｊ）の第１番目の要素の値が、−０．９３、−１．０７、１．０３、０．９６…となった場合には、プロモータであることを示す側の値（正の値）である１．０３、０．９６のうち、最も大きい１．０３という値を与えた検査データに対応するプロモータ候補配列が、プロモータであると認識される。【０２３５】
以上により、検査段階（テストステップ）における処理が終了する（図３２のステップＳ１８）。なお、検査段階における処理結果として新規なプロモータが発見された場合には、そのプロモータを学習データとし、学習処理手段２０により再学習処理を行うことが好ましい。【０２３６】
このような第１実施形態によれば、次のような効果がある。すなわち、プロモータ認識システム１０は、判定対象となるＤＮＡ配列を構成する各塩基記号Ａ、Ｔ、Ｇ、Ｃ、およびアラインメントで挿入されたギャップ「−」を、各配列位置毎で、かつ、各記号種別毎に求められてプロモータ用出現頻度テーブルＴpromに格納されている出現頻度を用いて数値化するとともに、独立成分分析（ＩＣＡ）または主成分分析（ＰＣＡ）を行って得られたプロモータ用分離行列Ｗprom（または次元縮約されたＷn,prom、以下、同様である。）を用いてＤＮＡ配列中にプロモータが存在するか否かを判定するので、従来のニューラルネットワーク法や期待値最大化法を用いたコンピュータによるプロモータ解析の場合に比べ、プロモータの認識精度を向上させることができる。また、試験管中の生物実験やＸ線解析によるプロモータ解析の場合と比べても、時間的・経済的に優位なプロモータ解析を実現することができる。【０２３７】
また、プロモータに含まれる部分パターンである−３５ボックスや−１０ボックスのそれぞれについて部分パターン用出現頻度テーブルであるＴ-35やＴ-10を作成し、これらを用いて配列の数値化を行うとともに、独立成分分析（ＩＣＡ）または主成分分析（ＰＣＡ）を行って得られた部分パターン用分離行列であるＷ-35（または次元縮約されたＷn,-35、以下、同様である。）やＷ-10（または次元縮約されたＷn,-10、以下、同様である。）を用いて−３５ボックスや−１０ボックスに相当する配列を見つけるので、プロモータ内での−３５ボックスや−１０ボックスの各領域位置に多様性があり、かつ、これに伴ってプロモータの全体の長さに多様性があるという状況下においても、プロモータを精度よく認識することができる。【０２３８】
さらに、−３５ボックスや−１０ボックスに相当する配列を見つける際には、図２１および図２３に示すように、内積の和ｑ（ｊ）を用いるので、より確からしい−３５ボックス相当配列や−１０ボックス相当配列を見つけることができ、これにより、より高い精度でプロモータを認識することができる。【０２３９】
そして、検査段階（テストステップ）では、１つの検査配列の中で、プロモータ候補配列を１塩基ずつずらしながら複数本決定し（図３６参照）、これらの複数のプロモータ候補配列の中から、プロモータであると認識される配列を１つ定める処理を行うので、検査配列を適切な長さに設定することを前提とし、より高い精度でプロモータの認識を行うことができる。【０２４０】
また、検査段階（テストステップ）では、プロモータ候補配列を決定するにあたり、−３５ボックス相当配列および−１０ボックス相当配列と、転写開始点近傍領域配列との相関判定処理を行うので、これらの間に相関がないときには、それらの−３５ボックス相当配列および−１０ボックス相当配列、並びに転写開始点近傍領域配列中の転写開始点に基づいて定まる配列は、プロモータ候補配列から除外することができる。このため、プロモータの認識精度をより向上させることができる。また、相関がないと判定された場合には、それらの−３５ボックス相当配列および−１０ボックス相当配列、並びに転写開始点近傍領域配列中の転写開始点に基づいて定まる配列は、プロモータ候補配列として採用されないので、その配列については検査データを生成する必要はなく、また、分離処理手段３２による分離処理および判定処理手段３３による判定処理を行う必要もないため、この点で、処理時間の短縮を図ることができる。【０２４１】
さらに、相関判定処理は、独立成分分析（ＩＣＡ）または主成分分析（ＰＣＡ）による事前学習で得られた相関判定用分離行列ＷBBSを用いて行われるので、相関判定の精度向上を図ることができる。【０２４２】
＜効果確認実験＞
また、本発明の効果を確かめるために、以下のような実験を行った。実験方法や実験条件は、本第１実施形態に基づくものとした。【０２４３】
先ず、学習段階（トレーニングステップ）では、本第１実施形態で説明したように、前述した非特許文献１に記載された既知の１０６本の大腸菌プロモータを使って学習を行った。図３９に、学習結果として得られた６５行×６５列のプロモータ用分離行列Ｗprom（図２６参照）の逆行列である６５行×６５列のＷprom-1の第１列の各要素の値を示す。横軸は、行番号に対応している（但し、１〜６５ではなく、０〜６４としている）。なお、縦軸は、各値の大小関係が明らかになればよいため、特に示していない。また、図４０に、学習結果として得られた６５行×２１２列のプロモータ用分離済データ行列Ｙprom（図２６参照）の第１行の各要素の値を示す。横軸は、列番号（但し、１〜２１２ではなく、０〜２１１としている。）に対応している。【０２４４】
図３９によれば、プロモータ用分離行列Ｗpromの逆行列Ｗprom-1、すなわちプロモータ用基底行列Ａpromを推定した行列の第１列には、独立成分分析（ＩＣＡ）を用いて得られるプロモータに特有な基底が現れていることがわかる。このようなプロモータの特徴を最も良く示す基底は、Ｗprom-1内の第１列に現れ、他の列には、これ程顕著に特徴を示す基底は現れなかった。従って、Ｗprom-1の第１列の各要素が、本発明における特徴パターンの特徴を示す特徴要素に該当することが確かめられた。このことは、以下のように考えることができる。【０２４５】
一般に、未知の独立な情報源からのデータ（縦ベクトル）を集合させた行列をＳとし、これらが重ね合わされた状態で観測された混合データ（縦ベクトル）を集合させた行列をＸとし、入力Ｓに対してＸを出力する際のフィルタになる混合行列、すなわち基底ベクトルを集合させた基底行列をＡとすると、この関係は、Ｘ＝ＡＳと表現することができる。これに対し、観測された混合データ（縦ベクトル）を集合させた行列Ｘが与えられたとき、それらを混合前の元のデータに復元するための分離行列をＷとし、分離して得られる分離済データ（縦ベクトル）を集合させた行列をＹとすると、Ｙ＝ＷＸと表現することができる。ここで、独立成分分析（ＩＣＡ）は、Ｙの各成分（Ｙを構成する各列ベクトル）が独立になるような分離行列Ｗを求めていく処理であり、分離行列Ｗは、基底行列Ａの逆行列を推定した行列であり、分離行列Ｗの逆行列Ｗ-1は、基底行列Ａを推定した行列に相当する。従って、複数種類の既知のプロモータを、本来的にプロモータが持つ特徴にノイズが乗った配列であると考え、複数種類の既知のプロモータから生成されたプロモータ用学習データ行列を、観測された混合データ（縦ベクトル）としてＸpromとおき、独立成分分析（ＩＣＡ）を行うことで、プロモータ用基底行列Ａpromを推定した行列として得られるＷprom-1には、プロモータに特有な基底が現れることになり、それが図３９に示すＷprom-1の第１列である。そして、Ｙprom＝ＷpromＸprom（図２６参照）であるから、Ｗprom-1Ｙprom＝Ｘpromとなり、行列演算上、Ｗprom-1の第１列の各要素と乗じられるのは、Ｙpromの第１行の各要素であり、Ｙpromの第１行の各要素の値が大きければ、Ｗprom-1の第１列への寄与度が大きくなることになる。従って、Ｙpromの第１行目に現れた各要素の値が、本発明における特徴判定要素の値であることがわかる。【０２４６】
図４０によれば、Ｙpromの第１行の各要素は、プロモータ用学習データ行列Ｘpromのうちの真データの部分ＢpromT（図２５参照）に対応する部分の値が、１の近傍となっており、Ｘpromのうちの偽データの部分ＣpromT（図２５参照）に対応する部分の値が、−１の近傍となっているので、上記のことを裏付ける結果となっている。従って、検査段階（テストステップ）では、Ｙtest（図３８参照）の第１行目に現れた各要素の値が、本発明における特徴判定要素の値であり、この値の正負を見れば、プロモータであるか否かを判定することができることが確認できた。なお、図４０の縦軸の各値は、＋１近傍か−１近傍の値となっているが、これらの近傍の値に限定されるものではなく、要するに、Ｙpromの第１行の各要素の値に、プロモータに対応する部分と非プロモータに対応する部分とで差異が現れた場合に、その差異を利用して閾値を定め、Ｙtest（図３８参照）の第１行の各要素の値で、プロモータであるか否かを判定することができればよい。従って、閾値は、必ずしもゼロである必要はない。また、判定結果としてプロモータの存否の程度を出力する軟判定を行う場合には、縦軸の値を何区画かに区切り（例えば、１，０．６，０．２，−０．２，−０．６，−１で区切り）、例えば、１以上は、「プロモータである可能性が極めて高い」、０．６〜１は、「プロモータである可能性が高い」、０．２〜０．６は、「プロモータである可能性がある」、−０．２〜０．２は、「どちらであるか不明」等のように、それぞれの区画で異なる判定結果を出力するようにすることができる。【０２４７】
次に、検査段階（テストステップ）では、テストデータとして、前述した非特許文献１に記載された既知の１２６本の大腸菌プロモータを使った。これらの１２６本の大腸菌プロモータは、学習段階で使った既知の１０６本の大腸菌プロモータとは異なるものである。なお、これらの１２６本のプロモータについては、非特許文献１では、既にギャップが挿入されていたため、それらのギャップを取り除き、ギャップのない配列長４０〜５０のプロモータに戻してテストデータ（検査配列）とした。【０２４８】
また、テストデータ（検査配列）として、配列長が５０のランダム配列を１０００本生成して用意した。この際、ＡとＴの出願頻度をそれぞれ０．３ずつとし、ＧとＣの出願頻度をそれぞれ０．２ずつとした。従って、アラインメントされていないテストデータ（検査配列）が、合計で１１２６本用意された。【０２４９】
続いて、１１２６本のテストデータについて、Ｗ-10およびＷ-35を用いて−１０ボックス相当配列および−３５ボックス相当配列を決定した後、図３８に示した方法でアラインメントを施し、配列長を６５に統一した。この際、転写開始点は、下流側から見て最初のＡまたはＧとし、１つのテストデータ（検査配列）につき、転写開始点を１つだけ設定した（つまり、この効果確認実験では、図３６に示すような転写開始点のスライド設定は行わなかった）。また、−１０ボックス相当配列および−３５ボックス相当配列と、転写開始点近傍領域配列との相関判定処理は行わなかった。【０２５０】
それから、アラインメントされた１１２６本のプロモータ候補配列について、プロモータ用出現頻度テーブルＴpromを用いて数値化し、１１２６本の検査データを生成した後、図３８に示すように、プロモータ用分離行列Ｗpromと、１１２６本の検査データを結合した検査データ行列Ｘtestとを乗じる行列演算を行い、６５行×１１２６列のプロモータ用分離済データ行列Ｙtestを求めた。【０２５１】
そして、プロモータ用分離済データ行列Ｙtestの第１行の要素（特徴判定要素）の値について、閾値をゼロとし、正負を判定した（つまり、硬判定を行った）。この結果、１１２６本のテストデータのうち、既知の１２６本のプロモータに対応する部分の特徴判定要素の値は、ほぼ全てが正の値となり、１０００本のランダムデータ（非プロモータ）に対応する部分の特徴判定要素の値は、殆どが負の値となり、９３．７％という高い認識率が得られ、これにより本発明の効果が顕著に示された。なお、この９３．７％という認識率は、転写開始点のスライド設定処理や相関判定処理を行うことにより、更に向上させることが可能である。【０２５２】
［第２実施形態］
図４２は、本発明の第２実施形態のアラインメントの方法を示す説明図である。図４３は、第２実施形態のプロモータ用出現頻度テーブルＴpromを示す図である。図４４には、第２実施形態における基底行例での特徴要素の現れ方と、検査段階の判定処理で用いられるプロモータ用分離済データ行列Ｙpromのうちの真データ対応部分の特徴判定要素との関係が示されている。図４５および図４６には、第２実施形態の学習段階の処理で得られたプロモータ用分離行列Ｗpromの逆行列を求めて推定された基底行列Ｗprom-1の第１列の各要素の値と、Ｗpromとともに得られたプロモータ用分離済データ行列Ｙpromの第１行の各要素の値とが、それぞれ採用例として示されている。また、図４７および図４８には、Ｗprom-1の第２７列の各要素の値と、Ｙpromの第２７行の各要素の値とが、それぞれ不採用の例として示されている。さらに、図４９は、第２実施形態の検査段階の処理の説明図である。【０２５３】
本第２実施形態では、アラインメント処理を行う際に、ギャップを挿入するのではなく、スペーサ３５およびスペーサ１０を構成する配列の一部を取り除くという点と、判定処理を行う際に、１つ（１行）の特徴判定要素だけを用いるのではなく、複数（複数行）の特徴判定要素を用いるという点で、前記第１実施形態の場合と異なるが、その他の処理やシステム構成は、前記第１実施形態の場合と略同様であるため、同一部分についての詳しい説明は省略し、以下では異なる部分を中心に説明を行う。【０２５４】
＜学習段階（トレーニングステップ）＞
学習段階（トレーニングステップ）の全体の流れは、図３に示した前記第１実施形態の場合と同様であり、学習用の既知のプロモータＮｐ本（前記第１実施形態の場合と同様に、例えば１０６本の大腸菌プロモータとする。）を用意し、−３５ボックス学習、−１０ボックス学習、プロモータ学習、相関学習を行う。【０２５５】
（−３５ボックス学習および−１０ボックス学習）
前記第１実施形態の場合と同様である。なお、前記第１実施形態では、図４のステップＳ３０４および図１１のステップＳ４０４のランダムボックスの生成処理で、Ａ、Ｔ、Ｇ、Ｃの各出現頻度に偏りを持たせることなく、各出現頻度が０．２５ずつになるように生成するという説明が記載されていたが、これに限定されるものではなく、例えば、ＡおよびＴの各出現頻度をそれぞれ０．３とし、ＧおよびＣの各出現頻度をそれぞれ０．２としてもよい。【０２５６】
（プロモータ学習）
前記第１実施形態の場合とは異なり、ギャップの挿入によるアラインメント処理は行わず、従って、プロモータ用出現頻度テーブルＴpromには、ギャップの出現頻度は含まれない。また、スペーサ３５およびスペーサ１０を構成する配列の一部を取り除くことによるアラインメント処理を行うので、プロモータ用分離行列Ｗpromやプロモータ用分離済データ行列Ｙpromの次元数が、前記第１実施形態よりも小さい。さらに、前記第１実施形態では、検査段階において、学習段階で得られたプロモータ用分離済データ行列Ｙpromを用いることなく、検査段階で得られたＹtestの１つ（１行）の特徴判定要素のみを用いて判定処理を行っていたが、本第２実施形態では、検査段階で得られたＹtestの複数（複数行）の特徴判定要素と、学習段階で得られたＹpromとを用いて判定処理を行う点が異なる。より詳細には、以下の通りである。【０２５７】
前記第１実施形態のプロモータ用アラインメント処理手段２３Ａは、複数種類の既知のプロモータの長さをギャップの挿入により一定長（例えば、配列長：６５）に揃えるアラインメント処理を行うものであったが、本第２実施形態のプロモータ用アラインメント処理手段は、図４２に示すようなルールでスペーサ３５およびスペーサ１０を構成する配列の一部を取り除くことにより、複数種類の既知のプロモータの長さを一定長（例えば、配列長：３１）に揃えるアラインメント処理を行う。【０２５８】
図４２において、既知のプロモータにおいては、−３５ボックスおよび−１０ボックスの位置は既知であるため、スペーサ３５を構成する塩基配列のうち、−３５ボックス寄りの６塩基（−３５ボックスの下流側に繋がる６塩基）および−１０ボックス寄りの９塩基（−１０ボックスの上流側に繋がる９塩基）を採用し、その間の配列を取り除く。従って、１０６本の既知の大腸菌プロモータのスペーサ３５の配列長は、１５〜２１塩基であるから、スペーサ３５のうち除去される配列長は、０〜６塩基となる。すなわち、スペーサ３５において、ギャップの挿入を不要とし、かつ、なるべく除去する分を少なくするために、最短のスペーサ３５の配列長である１５塩基で配列長を揃えるようにした。なお、上記では、−３５ボックス寄りの６塩基および−１０ボックス寄りの９塩基を採用したが、これに限定されず、例えば、−３５ボックス寄りの７塩基および−１０ボックス寄りの８塩基を採用してもよく、要するに、採用される合計の配列長が１５塩基になればよい。また、ギャップの挿入を不要とすることだけを目的とするならば、１４塩基以下の配列長で揃えるようにしてもよい。【０２５９】
また、スペーサ１０を構成する塩基配列のうち、−１０ボックス寄りの２塩基（−１０ボックスの下流側に繋がる２塩基）および転写開始点寄りの１塩基（転写開始点の上流側に繋がる１塩基）を採用し、その間の配列を取り除く。従って、１０６本の既知の大腸菌プロモータのスペーサ１０の配列長は、３〜１１塩基であるから、スペーサ１０のうち除去される配列長は、０〜８塩基となる。すなわち、スペーサ１０において、ギャップの挿入を不要とし、かつ、なるべく除去する分を少なくするために、最短のスペーサ１０の配列長である３塩基で配列長を揃えるようにした。なお、上記では、−１０ボックス寄りの２塩基および転写開始点寄りの１塩基を採用したが、これに限定されず、例えば、−１０ボックス寄りの１塩基および転写開始点寄りの２塩基を採用してもよく、要するに、採用される合計の配列長が３塩基になればよい。また、ギャップの挿入を不要とすることだけを目的とするならば、２塩基以下の配列長で揃えるようにしてもよい。【０２６０】
前記第１実施形態のプロモータ用出現頻度テーブル作成処理手段２３Ｂは、プロモータ用アラインメント処理手段２３Ａにより一定長（例えば、配列長：６５）に揃えられた複数種類の既知のプロモータにギャップが含まれているため、Ａ、Ｔ、Ｇ、Ｃに、ギャップを加え、各記号毎の出現頻度（frequency）を求めていたが、本第２実施形態のプロモータ用出現頻度テーブル作成処理手段は、一定長（例えば、配列長：３１）に揃えられた複数種類の既知のプロモータにギャップは含まれていないので、ギャップ無しで、Ａ、Ｔ、Ｇ、Ｃについて、各記号毎の出現頻度を求める。従って、前記第１実施形態では、プロモータ用出現頻度テーブル記憶手段６１（図１参照）に記憶させるプロモータ用出現頻度テーブルＴpromは、ギャップの出現頻度を含んでいたが（図１９参照）、本第２実施形態では、プロモータ用出現頻度テーブル記憶手段に記憶させるプロモータ用出現頻度テーブルＴpromは、図４３に示すように、ギャップの出現頻度を含んでいないので、記憶させるデータ量が減少している。また、配列長も６５から３１に減少しているので、その点でも記憶させるデータ量が減少している。【０２６１】
前記第１実施形態の非プロモータ生成処理手段２３Ｃは、複数本の非プロモータ生成用配列をランダムに自動生成し、これらの非プロモータ生成用配列の中で、部分パターン用分離行列（−１０ボックス用分離行列Ｗ-10および−３５ボックス用分離行列Ｗ-35）と、部分パターン用分離済データ行列（図２１の−１０ボックス用分離済データ行列Ｙ-10、および図２３の−３５ボックス用分離済データ行列Ｙ-35）の真データ対応部分の各列ベクトルとを用いて、非特徴パターンである非プロモータに含まれる部分パターン相当配列（−１０ボックス相当配列および−３５ボックス相当配列）を決定し（図１７のステップＳ５０３０５，Ｓ５０３０６および図１８のステップＳ５０３０９，Ｓ５０３１０参照）、さらに決定された各領域の部分パターン相当配列（−１０ボックス相当配列および−３５ボックス相当配列）に基づき非プロモータを決定していたが（図１８のステップＳ５０３１１参照）、本第２実施形態の非プロモータ生成処理手段は、部分パターン用分離行列（−１０ボックス用分離行列Ｗ-10および−３５ボックス用分離行列Ｗ-35）や部分パターン用分離済データ行列（−１０ボックス用分離済データ行列Ｙ-10および−３５ボックス用分離済データ行列Ｙ-35）を用いた部分パターン相当配列（−１０ボックス相当配列および−３５ボックス相当配列）の決定処理を行わずに、非プロモータを生成する。【０２６２】
先ず、本第２実施形態では、ＡおよびＴの出現頻度をそれぞれ０．３とし、ＧおよびＣの出現頻度をそれぞれ０．２として６５塩基長のランダム配列を生成した後、ホモロジー・スコア（homology score）を計算し、求めたホモロジー・スコアの値の大小に基づき、プロモータに近い配列（ホモロジー・スコアが、適宜、定めた閾値を超える配列）を排除することにより、例えば、既知のプロモータの本数（１０６本）と同数本のランダム配列（ホモロジー・スコアが閾値以下の配列）を用意する。なお、ホモロジー・スコアの詳細については、前述した非特許文献４に記載されている。【０２６３】
ここで、ホモロジー・スコアは、拡大−３５ボックス（extended -35 region）および拡大−１０ボックス（extended -10 region）を定義し、次のような手順１〜３で求めることができる。拡大−３５ボックスは、−３５ボックスの上流側に繋がる９塩基と、−３５ボックスの下流側に繋がる１塩基とを、−３５ボックス（６塩基）に加えた合計１６塩基長の配列である。また、拡大−１０ボックスは、−１０ボックスの上流側に繋がる５塩基と、−１０ボックスの下流側に繋がる３塩基とを、−１０ボックス（６塩基）に加えた合計１４塩基長の配列である。【０２６４】
手順１では、前記第１実施形態と同様にしてギャップの挿入により６５塩基長に揃えた例えば１０６本の既知のプロモータについて、拡大−３５ボックスおよび拡大−１０ボックスの各配列位置毎にＡ，Ｔ，Ｇ，Ｃの各出現頻度を求め、それぞれの出現頻度を標準偏差（例えば、（１０１／４）1/2となる。）で割ったスコアを求める。この際、標準偏差のルート内の分子の「１０１」は、拡大−３５ボックスおよび拡大−１０ボックスの中にギャップのある５本のプロモータを除いたため、「１０６」が「１０１」になったものであり、ルート内の分母の「４」は、シンボルの種別が、Ａ，Ｔ，Ｇ，Ｃの４種別であることを意味している。【０２６５】
手順２では、拡大−３５ボックスおよび拡大−１０ボックスの中にギャップのある５本のプロモータを除いた例えば１０１本の既知のプロモータのスペーサ３５の配列長について、１５〜２１塩基の各配列長毎に出現頻度を求め（つまり、スペーサ３５の配列長が１５塩基となる頻度、１６塩基となる頻度、…、２１塩基となる頻度を求める。）、それぞれの出現頻度を標準偏差（例えば、（１０１／７）1/2となる。）で割ったスコアを求める。この際、標準偏差のルート内の分母の「７」は、配列長の種別が、１５〜２１塩基の７種別であることを意味している。【０２６６】
手順３では、既知のプロモータの本数（１０６本）と同数本用意されたランダム配列のそれぞれについて、ホモロジー・スコア＝１００×｛（ベース・ペア・スコアの総和＋スペーシング・スコア−ベースライン・スコア）／（マキシマム・スコア−ベースライン・スコア）｝という式を用いて、ホモロジー・スコアを求める。【０２６７】
ここで、ベース・ペア・スコアの総和（sum of base pair scores）とは、ランダム配列における拡大−３５ボックスおよび拡大−１０ボックスの各塩基を、手順１で求めたスコア（Ａ，Ｔ，Ｇ，Ｃの各出現頻度を標準偏差で割ったスコア）により数値化し、これらの値の和をとったものである。【０２６８】
スペーシング・スコア（spacing score）とは、ランダム配列におけるスペーサ３５の配列長を、手順２で求めたスコア（１５〜２１塩基の各配列長の出現頻度を標準偏差で割ったスコア）により数値化したものである。【０２６９】
マキシマム・スコア（maximum score）とは、拡大−３５ボックスの各配列位置のスコアのうち最もよいスコア（最大スコア）と、拡大−１０ボックスの各配列位置のスコアのうち最もよいスコア（最大スコア）と、スペーサ３５の配列長のスコアとの和をとったものである。【０２７０】
ベースライン・スコア（baseline score）とは、拡大−３５ボックスの各配列位置のスコアの平均値と、拡大−１０ボックスの各配列位置のスコアの平均値と、スペーサ３５の配列長のスコアとの和をとったものである。【０２７１】
そして、手順３では、６５塩基長のランダム配列における−３５ボックス、−１０ボックス、および転写開始点に相当する部分の各位置は、下流側の端から６塩基置いて、７塩基目を転写開始点と仮定し、ここから上流側に向かって、１１塩基のスペーサ１０、６塩基の−１０ボックス、２１塩基のスペーサ３５、６塩基の−３５ボックスをとり、上流側の端から１４塩基を残すことにより決定する。つまり、前記第１実施形態でギャップの挿入により一定長（配列長：６５）に揃えられた非プロモータ（図２４参照）における−３５ボックス、−１０ボックス、および転写開始点に相当する部分の各位置と同じ位置とする。但し、前記第１実施形態の場合と同様に、部分パターン用分離行列（−１０ボックス用分離行列Ｗ-10および−３５ボックス用分離行列Ｗ-35）や部分パターン用分離済データ行列（−１０ボックス用分離済データ行列Ｙ-10および−３５ボックス用分離済データ行列Ｙ-35）を用いて位置を決定してもよい。なお、ホモロジー・スコアの計算は、６５塩基長に限定されるものではなく、従って、用意するランダム配列の長さも６５塩基長に限定されるものではない。また、ホモロジー・スコアの計算によりプロモータに近い配列を排除する処理は省略してもよい。【０２７２】
それから、以上のようにホモロジー・スコアの計算をしてプロモータに近い配列を排除して得られた例えば１０６本の６５塩基長のランダム配列を、本第２実施形態の非プロモータ用アラインメント処理手段により、図４２に示したルールで配列長を３１塩基長に揃える。従って、本第２実施形態では、前記第１実施形態の非プロモータ用アラインメント処理手段２３Ｄのようなギャップの挿入によるアラインメント処理は行わない。【０２７３】
続いて、前記第１実施形態では、プロモータ用数値化処理手段２３Ｅにより、プロモータ用出現頻度テーブルＴpromを用いて、一定長（配列長：６５）に揃えられた例えば１０６本のプロモータおよび１０６本の非プロモータを、それぞれ数値化する処理を行ったが（図２５参照）、本第２実施形態のプロモータ用数値化処理手段も同様な処理を行う。但し、使用するプロモータ用出現頻度テーブルＴpromは、図１９に示された前記第１実施形態のものとは異なり、図４３に示すようなギャップの出現頻度がなく、配列位置も１〜３１とされたものである。【０２７４】
その後、前記第１実施形態では、プロモータ用数値化処理手段２３Ｅにより数値化して得られたＢpromおよびＣprom（図２５参照）を、プロモータ用学習データ行列生成処理手段２３Ｆにより、それぞれ転置してＢpromTおよびＣpromTとし、これらを結合してプロモータ用学習データ行列Ｘprom（図２５参照）を生成する処理を行ったが、本第２実施形態のプロモータ用学習データ行列生成処理手段も同様な処理を行う。但し、前記第１実施形態では、図２５に示すように、ＢpromTおよびＣpromTが、それぞれ６５行×１０６列であり、Ｘpromが、６５行×２１２列であったのに対し、本第２実施形態では、ＢpromTおよびＣpromTが、それぞれ３１行×１０６列であり、Ｘpromが、３１行×２１２列となる（図４４参照）。【０２７５】
そして、前記第１実施形態では、プロモータ用分析処理手段２３Ｇにより、プロモータ用学習データ行列Ｘprom（図２５参照）について、前処理として、平均値のゼロ化処理およびホワイトニング処理を行った後（図９と同様）、前処理を経たプロモータ用学習データ行列Ｘpromを用いて、独立成分分析（ＩＣＡ）を行うことにより、プロモータ用分離行列Ｗpromおよびプロモータ用分離済データ行列Ｙpromを求める処理を行ったが（図２６参照）、本第２実施形態のプロモータ用分析処理手段も同様な処理を行う。但し、前記第１実施形態では、図２６に示すように、Ｗpromが、６５行×６５列であり、Ｙpromが、６５行×２１２列であったが、本第２実施形態では、図４４に示すように、Ｗpromが、３１行×３１列であり、Ｙpromが、３１行×２１２列となる。【０２７６】
なお、前記第１実施形態では、Ｙpromは、後に検査段階の処理で使用されるデータではないものの、検査段階の処理で得られる分離済データ行列Ｙtest（図３８参照）の特徴判定要素（第１行の各要素）の値が、正負のいずれの場合にプロモータであると判定されるのかを確認するために求められてプロモータ用分離済データ行列記憶手段６３（図２６参照）に記憶されていたが、本第２実施形態では、Ｙpromは、後に検査段階の判定処理で使用されるので、プロモータ用分離済データ行列記憶手段へ記憶させておくことが必要となる。但し、検査段階の判定処理で使用されるのは、後述するように、Ｙpromのうち、真データ対応部分（ＢpromTに対応する部分）の特徴判定要素であるから、記憶させておくのは、Ｙpromのうち真データ対応部分の特徴判定要素の値だけでもよい。また、Ｙpromのうち真データ対応部分の特徴判定要素の値により構成される各列ベクトルの重心ベクトルを用いて判定処理を行う場合には、予め重心ベクトルを求めておき、それを記憶しておくだけでもよい。【０２７７】
（基底行列における特徴要素の決定）
前記第１実施形態では、基底行列のうちの１列にプロモータの特徴を示す基底が現れ、この１列のみが特徴要素となる場合（例えば、図３９に示すように、Ｗprom-1の第１列が特徴要素となる場合）、すなわちプロモータの特徴を最も顕著に示す唯一の基底を選択し、それを特徴要素とする場合について説明が行われていたが、本第２実施形態では、図４４に示すように、基底行列のうちの複数列にプロモータの特徴を示す基底が現れ、これらの複数列が特徴要素となる場合について説明を行う。このような特徴要素となる列（基底）を決定するには、プロモータ用分離行列Ｗpromの逆行列Ｗprom-1を求めて基底行列を推定し、この推定された基底行列であるＷprom-1の各列（各基底）の要素の値をグラフ化してみることにより、目視による判断で、プロモータの特徴を示す列（基底）を選択して決定することができる。また、特徴要素の決定作業は、このようなＷprom-1の各列（各基底）のグラフ化による目視判断で行ってもよいが、人為的な判断を少なくするという観点から、プロモータ用分離済データ行列Ｙpromの各行の要素の値を、次のような方法で解析することにより行ってもよい。【０２７８】
Ｗprom-1のいずれかの列（基底）に、プロモータの特徴を示す列（基底）が現れるとすれば、これに対応するプロモータ用分離済データ行列Ｙpromの行の要素の値は、プロモータを結合したＢpromTに対応する部分（真データ対応部分）と、非プロモータを結合したＣpromTに対応する部分（偽データ対応部分）とで、相違が生じるはずである（図４０参照）。従って、このことを利用し、プロモータ用分離済データ行列Ｙpromの各行の要素の値を、真データ対応部分と偽データ対応部分とに分けて整理し、解析を行う。【０２７９】
上記の解析にあたっては、Ｘpromを構成するＢpromTにおけるプロモータの並び順、およびＸpromを構成するＣpromTにおける非プロモータの並び順は、特に意味があるものではなく、従って、プロモータ用分離済データ行列Ｙpromの真データ対応部分（ＢpromTに対応する部分）における各列の並び順、およびＹpromの偽データ対応部分（ＣpromTに対応する部分）における各列の並び順も、特に意味があるものではないので、Ｙpromの各行について、それぞれの行を構成する各要素の値を大小順に並べ替えてグラフ化する。ここでは、Ｙpromの真データ対応部分では、左側から右側へ向かって値の大きい順に並べ、Ｙpromの偽データ対応部分では、左側から右側へ向かって値の小さい順に並べるものとする。また、Ｙpromの各行のグラフ化にあたっては、Ｗprom-1の各列（各基底）のグラフのうち、ピーク値（正負を問わず、最も大きな値）が正の値となる列のグラフの場合には、対応するＹpromの行を構成する各要素の値をそのまま用いてグラフ化し、一方、ピーク値が負の値となる列のグラフの場合には、対応するＹpromの行を構成する各要素の値に−１を乗じた値をグラフ化する。【０２８０】
例えば、図４５に示すように、Ｗprom-1の第１列のグラフでは、−１０ボックスに反応していると思われる山形部分があるが、これを目視で確認し、−１０ボックスに反応している部分があるので、第１列は特徴要素であると人為的に決定してもよい。一方、図４６に示すように、Ｗprom-1の第１列に対応するＹpromの第１行のグラフでは、真データ対応部分（１０６列）で正の値が多く、偽データ対応部分（１０６例）で負の値が多く、真データ対応部分と偽データ対応部分とで、はっきりとした符号の相違が出ているので、この状態を、閾値を設定して自動的に判定することにより、Ｗprom-1の第１列が特徴要素である、すなわちＹpromの第１行が特徴判定要素であると決定することができる。【０２８１】
また、図４７に示すように、Ｗprom-1の第２７列のグラフでは、−３５ボックス、−１０ボックス、転写開始点のいずれかに反応していると思われる山形部分を目視で確認することができないので、第２７列は特徴要素ではないと人為的に決定してもよい。一方、図４８に示すように、Ｗprom-1の第２７列に対応するＹpromの第２７行のグラフでは、真データ対応部分（１０６列）と偽データ対応部分（１０６例）とで、はっきりとした符号の相違が出ていないので、この状態を、閾値を設定して自動的に判定することにより、Ｗprom-1の第２７列が特徴要素ではない、すなわちＹpromの第２７行が特徴判定要素ではないと決定することができる。Ｗprom-1の他の列やＹpromの他の行の場合も同様である。【０２８２】
Ｗprom-1の各列が特徴要素であるか否か、すなわちＹpromの各行が特徴判定要素であるか否かを決定するための閾値は、Ｙpromの各行のグラフにおける零交差（zero-crossing）を調べ、次のように設定することができる。【０２８３】
真データ対応部分（Ｎｐ＝１０６列）において、各要素の値が正の値から負の値に転じる位置をＺdownとし、偽データ対応部分（Ｎｐ＝１０６例）において、各要素の値が負の値から正の値に転じる位置をＺupとする。このとき、Ｚdown＞（１＋θdown）×Ｎｐ／２であり、かつ、Ｚup＞｛（１＋θup）×Ｎｐ／２｝＋Ｎｐであれば、Ｙpromの当該行は、特徴判定要素として採用され、Ｗprom-1の対応する列（基底）は、特徴要素であると決定される。この場合は、真データ対応部分および偽データ対応部分の双方を用いて判定が行われたことになる。プロモータの特徴を示す基底として採用されるには、Ｚdownが真データ対応部分の中央位置（Ｎｐ／２）よりも、なるべく大きい方がよく、Ｚupが偽データ対応部分の中央位置（Ｎｐ／２＋Ｎｐ）よりも、なるべく大きい方がよいので、中央位置からの乖離度合いを定めるθdownやθupを大きい値に設定すれば、より厳しい採用条件となり、良好な基底のみが採用されることになる。例えば、θdown＝θup＝０．１と設定すれば、真データ対応部分の中央位置（Ｎｐ／２＝５３）に対し、（１＋θdown）×Ｎｐ／２＝５８なので、Ｚdown＞５８という採用条件となり、偽データ対応部分の中央位置（Ｎｐ／２＋Ｎｐ＝１５９）に対し、｛（１＋θup）×Ｎｐ／２｝＋Ｎｐ＝１６４なので、Ｚup＞１６４という採用条件となる。【０２８４】
また、上記のように真データ対応部分および偽データ対応部分で設定された条件の双方を満たすことができない場合であっても、いずれか一方の条件を満たす場合には、その基底を採用するようにしてもよい。この場合には、いずれか一方の条件で判定するため、上記のように双方の条件で判定する場合に比べ、採用条件を厳しくすればよい。例えば、上記のような、Ｚdown＞（１＋θdown）×Ｎｐ／２であり、かつ、Ｚup＞｛（１＋θup）×Ｎｐ／２｝＋Ｎｐであるという条件を満たさなくても、Ｚdown＞（１＋θdown*）×Ｎｐ／２であるか、または、Ｚup＞｛（１＋θup*）×Ｎｐ／２｝＋Ｎｐであれば、Ｙpromの当該行を、特徴判定要素として採用し、Ｗprom-1の対応する列（基底）を、特徴要素であると決定してもよい。ここで、θdown*やθup*の値は、θdownやθupの値よりも大きくし、例えば、θdown*＝θup*＝０．１５と設定すれば、真データ対応部分の中央位置（Ｎｐ／２＝５３）に対し、（１＋θdown*）×Ｎｐ／２＝６１なので、Ｚdown＞６１という厳しい採用条件となり、偽データ対応部分の中央位置（Ｎｐ／２＋Ｎｐ＝１５９）に対し、｛（１＋θup*）×Ｎｐ／２｝＋Ｎｐ＝１６７なので、Ｚup＞１６７という厳しい採用条件となる。【０２８５】
このようにしてθdownやθupの値、あるいはθdown*やθup*の値を設定しておき、Ｙpromの各行が特徴判定要素であるか否か、すなわちＷprom-1の各列（各基底）が特徴要素であるか否を決定した後、図４４に示すように、Ｙpromのうち真データ対応部分の特徴判定要素だけを抽出し、これをＹprom’として、プロモータ用分離済データ行列記憶手段に記憶しておく。例えば、Ｙpromの３１行のうち、合計２３行が特徴判定要素であると決定された場合には、Ｙprom’は、２３行×Ｎｐ列（１０６列）の行列となる。このＹprom’は、後に行われる検査段階の判定処理で使用される。なお、Ｙprom’を構成する各列ベクトルＹprom’（ｊ）（ｊ＝１〜１０６）の重心ベクトルを求め、この重心ベクトルを記憶しておいてもよい。【０２８６】
（相関学習）
本第２実施形態では、前記第１実施形態の場合と同様な相関学習を行うことができる。【０２８７】
＜検査段階（テストステップ）＞
前記第１実施形態の検査段階の処理では、検査データ生成処理手段３１の各処理手段３１Ａ〜３１Ｇにより、部分パターン用分離行列（−１０ボックス用分離行列Ｗ-10および−３５ボックス用分離行列Ｗ-35）や部分パターン用分離済データ行列（−１０ボックス用分離済データ行列Ｙ-10および−３５ボックス用分離済データ行列Ｙ-35）を用いて部分パターン相当配列（−１０ボックス相当配列および−３５ボックス相当配列）を決定し、プロモータ候補配列の決定処理を行っていたが、本第２実施形態の検査段階でも同様な処理を行う。【０２８８】
なお、前記第１実施形態では、プロモータ候補配列の決定処理において、−１０ボックス相当配列および−３５ボックス相当配列と、転写開始点近傍領域配列との間に相関があるか否かを判定し、相関がないと判定された場合には、プロモータ候補配列として採用しない処理を行い（図３４のステップＳ１３１０参照）、この相関判定処理の際には、１行のみの相関判定要素を用いて相関判定を行っていたが（図３５のステップＳ１３１０４、図３７参照）、本第２実施形態の相関判定処理も同様の処理としてもよく、あるいは複数行の相関判定要素を用いて相関判定を行ってもよい。複数行の相関判定要素を用いて相関判定を行う場合には、例えば、後述するプロモータであるか否かの判定処理の場合と同様に、複数行の相関判定要素の値により構成される列ベクトル（相関判定データが１つの場合には、１つの縦ベクトルである。）と、学習段階で相関判定用分離行列ＷBBS（図３１参照）とともに得られた相関判定用分離済データ行列ＹBBSの真データ対応部分（図３０のＢBBSTに対応する部分）の相関判定要素の値により構成される各列ベクトルとの類似度を示す値（例えば、各列ベクトルの総体との類似度を示す値、より具体的には、各列ベクトルの重心ベクトルとの内積の値またはこれと等価な値）を算出し、算出された類似度を示す値が、予め定められた閾値を境界としていずれの側の値であるか、または値の大きさの程度を判定することにより、相関があるか否か、あるいは相関の程度を判定することができる。【０２８９】
その後、前記第１実施形態の検査段階の処理では、検査データ生成処理手段３１のアラインメント処理手段３１Ｈにより、検査配列の中で決定されたプロモータ候補配列を、ギャップを挿入して一定長（配列長：６５）に揃えるアラインメント処理を行っていたのに対し、本第２実施形態の検査段階の処理では、図４２に示したルールでスペーサ３５の一部の配列およびスペーサ１０の一部の配列を取り除くことにより一定長（配列長：３１）に揃えるアラインメント処理を行う点が異なる。【０２９０】
そして、前記第１実施形態では、プロモータ候補配列数値化処理手段３１Ｊにより、プロモータ用出現頻度テーブルＴpromを用いて、アラインメントされたプロモータ候補配列を数値化する処理を行ったが（図３８参照）、本第２実施形態のプロモータ候補配列数値化処理手段も同様な処理を行う（図４９参照）。但し、使用するプロモータ用出現頻度テーブルＴpromは、図１９に示された前記第１実施形態のものとは異なり、図４３に示すようなギャップの出現頻度がなく、配列位置も１〜３１とされたものである。【０２９１】
それから、前記第１実施形態では、分離処理手段３２により、検査データ生成処理手段３１により生成された検査データ（縦ベクトル）または複数の検査データを結合した検査データ行列Ｘtestについて前処理を行った後、プロモータ用分離行列Ｗpromと、前処理済みの検査データ（縦ベクトル）または複数の検査データを結合した検査データ行列Ｘtestとを乗じる行列演算を行うことにより、分離済データまたは複数の分離済データが結合された分離済データ行列Ｙtestを求める分離処理を行ったが（図３８参照）、本第２実施形態の分離処理手段も同様な処理を行う（図４９参照）。但し、使用するプロモータ用分離行列Ｗpromは、前記第１実施形態の６５行×６５列のものではなく、本第２実施形態の３１行×３１列のものである。【０２９２】
その後、前記第１実施形態の判定処理手段３３による判定処理では、分離処理手段３２により求めた分離済データまたは分離済データ行列Ｙtestを構成する要素のうち、推定された基底行列Ｗprom-1に含まれる１列の特徴要素（例えば、第１列の各要素）の行列内位置に応じて定まる１行の特徴判定要素（例えば、第１行の各要素、ベクトルの場合には、第１番目の要素）のみを用い、この特徴判定要素の値が、予め定められた閾値（例えば、ゼロ）を境界としていずれの側の値であるかを判定することにより、検査配列中のプロモータの存否を判定する処理を行っていた（図３２のステップＳ１７、図３８参照）。これに対し、本第２実施形態では、図４９に示すように、Ｙtestを構成する要素のうち、推定された基底行列Ｗprom-1（図４４参照）に含まれる複数列の特徴要素の行列内位置に応じて定まる複数行の特徴判定要素を用いて、検査配列中のプロモータの存否を判定する処理を行う。なお、前記１実施形態の場合も、本第２実施形態の場合も、プロモータの存否を判定する硬判定ではなく、プロモータの存否の程度を判定する軟判定を行ってもよい。【０２９３】
具体的には、本第２実施形態の判定処理手段は、図４９に示すように、３１行（ベクトルの場合には３１要素）のＹtestを構成する要素のうち、複数行の特徴判定要素だけを抽出して、例えば２３行（ベクトルの場合には２３要素）のＹtest’を生成し、このＹtest’の各列ベクトルＹtest’（ｋ）（ｋ＝１，２，３，…。但し、検査データが１つの場合には、１つの縦ベクトルである。）のそれぞれについて、Ｙpromのうち真データ対応部分の特徴判定要素だけを抽出して生成されたＹprom’（図４４参照）の各列ベクトルＹprom’（ｊ）（ｊ＝１〜１０６）との類似度を示す値を求める。ここで、類似度を示す値とは、例えば、Ｙtest’の任意の１つの列ベクトルＹtest’（ｋ）と、Ｙprom’（図４４参照）の各列ベクトルＹprom’（ｊ）（ｊ＝１〜１０６）とのそれぞれの内積の値を算出し、これらのＮｐ個（１０６個）の内積の値の平均値をとったものとすることができる。なお、Ｙprom’（図４４参照）の各列ベクトルＹprom’（ｊ）（ｊ＝１〜１０６）の重心ベクトルを学習段階で予め求めておき、記憶させておけば、Ｙtest’の任意の１つの列ベクトルＹtest’（ｋ）と、この重心ベクトルとの内積の値を算出することにより、等価な値を算出することができる。また、類似度を示す値は、以上のようなＹprom’の各列ベクトルＹprom’（ｊ）（ｊ＝１〜１０６）との内積の値の平均値、あるいはＹprom’の各列ベクトルＹprom’（ｊ）（ｊ＝１〜１０６）の重心ベクトルとの内積の値に限定されるものではなく、これら以外の値であっても、Ｙprom’の各列ベクトルＹprom’（ｊ）（ｊ＝１〜１０６）の総体との類似度を示す値を採用すれば、特定の既知のプロモータに近いか否かを判定するといった偏った判定を回避することができる。そして、このようにして求めた類似度を示す値が、予め定められた閾値（例えば、ゼロ）を境界としていずれの側の値であるかを判定することにより、その類似度を示す値の算出に用いられたＹtest’（ｋ）の元になったＹtest（ｋ）に対応する検査データＸtest（ｋ）の数値化前の状態であるプロモータ候補配列がプロモータであるか否かがわかるので、検査配列の中にプロモータが存在するか否かを判定することができる。例えば、類似度を示す値が、正の値であれば、プロモータが存在すると判定し、負の値であれば、プロモータは存在しないと判定することができる。なお、軟判定の場合には、求めた類似度を示す値の大きさの程度を判定することにより、検査配列の中のプロモータの存否の程度を判定することができる。【０２９４】
このような第２実施形態によれば、前記第１実施形態と同様な効果を得ることができることに加え、１行の特徴判定要素だけではなく、複数行の特徴判定要素を用いて判定処理を行うようにしたので、判定制度を向上させることができるうえ、ギャップの挿入ではなく、スペーサ３５の一部の配列およびスペーサ１０の一部の配列を取り除くことによりアラインメント処理を行うようにしたので、プロモータ用分離行列Ｗprom等の各行列の次元数を小さくすることができ、演算量の低減、処理速度の向上を図ることができる。【０２９５】
＜効果確認実験＞
また、本発明の効果を確かめるために、以下のような実験を行った。実験方法や実験条件は、本第２実施形態に基づくものとした。【０２９６】
先ず、学習段階（トレーニングステップ）では、本第２実施形態で説明したように、前述した非特許文献１に記載された既知の１０６本の大腸菌プロモータを使って学習を行った。この学習結果として得られた３１行×３１列のプロモータ用分離行列Ｗprom（図４４参照）の逆行列である３１行×３１列のＷprom-1の第１列の各要素の値が、前述した図４５に示され、第２７列の各要素の値が、前述した図４７に示されている。これらの横軸は、行番号に対応している。また、学習結果としてＷpromとともに得られた３１行×２１２列のプロモータ用分離済データ行列Ｙprom（図４４参照）の第１行の各要素の値が、前述した図４６に示され、第２７行の各要素の値が、前述した図４８に示されている。これらの横軸は、列番号に対応している。【０２９７】
そして、図４５のＷprom-1の第１列および図４６のＹpromの第１行は、特徴要素および特徴判定要素として採用されたものであり、一方、図４７のＷprom-1の第２７列および図４８のＹpromの第２７行は、採用されなかったものであり、このようにして、Ｗprom-1を構成する３１列（３１基底）のうち、合計２３列（２３基底）が特徴要素として採用され、従って、３１行のＹpromのうち、合計２３行が特徴判定要素として採用された。なお、採用条件を、より厳しくして２３行未満の特徴判定要素を採用してもよい。【０２９８】
次に、検査段階（テストステップ）では、テストデータとして、前述した非特許文献１に記載された既知の１２６本の大腸菌プロモータを使った。これらの１２６本の大腸菌プロモータは、学習段階で使った既知の１０６本の大腸菌プロモータとは異なるものである。なお、これらの１２６本のプロモータについては、非特許文献１では、既にギャップが挿入されていたため、それらのギャップを取り除き、ギャップのない配列長４０〜５０のプロモータに戻してテストデータ（検査配列）とした。【０２９９】
また、テストデータ（検査配列）として、配列長が６５のランダム配列を５０００本生成して用意した。この際、ＡとＴの出願頻度をそれぞれ０．３ずつとし、ＧとＣの出願頻度をそれぞれ０．２ずつとした。従って、アラインメントされていないテストデータ（検査配列）が、合計で５１２６本用意された。但し、ランダム配列の配列長を６５にしたのは、前述したホモロジ・スコアの計算をしてプロモータに近い配列を排除するためである。従って、ホモロジ・スコアの計算を行わない場合には、プロモータであるか否かが未知の配列について判定を行う実際の検査段階の処理で採用される検査配列の配列長と同じ配列長とし、例えば配列長が５０のランダム配列を５０００本生成して用意してもよい。【０３００】
続いて、５１２６本のテストデータについて、Ｗ-10およびＷ-35を用いて−１０ボックス相当配列および−３５ボックス相当配列を決定した後、図４２に示した方法でアラインメントを施し、配列長を３１に統一した。この際、転写開始点は、下流側から見て７塩基目と仮定し、１つのテストデータ（検査配列）につき、転写開始点を１つだけ設定した（つまり、この効果確認実験では、図３６に示すような転写開始点のスライド設定は行わなかった）。また、−１０ボックス相当配列および−３５ボックス相当配列と、転写開始点近傍領域配列との相関判定処理は行わなかった。【０３０１】
それから、アラインメントされた５１２６本のプロモータ候補配列について、プロモータ用出現頻度テーブルＴpromを用いて数値化し、５１２６本の検査データを生成した後、図４９に示すように、プロモータ用分離行列Ｗpromと、５１２６本の検査データを結合した検査データ行列Ｘtestとを乗じる行列演算を行い、３１行×５１２６列のプロモータ用分離済データ行列Ｙtestを求めた。【０３０２】
そして、プロモータ用分離済データ行列Ｙtestのうち、学習段階でＷprom-1およびＹpromのグラフ化および解析を行って既に決定されている複数行（ここでは、合計２３行）の特徴判定要素を抽出して、２３行×５１２６列のＹtest’を生成した。それから、Ｙtest’の任意の１つの列ベクトルＹtest’（ｋ）（ｋ＝１〜５１２６）と、Ｙprom’（図４４参照）の各列ベクトルＹprom’（ｊ）（ｊ＝１〜１０６）とのそれぞれの内積の値を算出し、これらのＮｐ個（１０６個）の内積の値の平均値を求めた。このような類似度を示す値の算出は、Ｙtest’を構成する５１２６列の全ての列ベクトルＹtest’（ｋ）（ｋ＝１〜５１２６）について行う。なお、Ｙprom’（図４４参照）の各列ベクトルＹprom’（ｊ）（ｊ＝１〜１０６）の重心ベクトルを学習段階で予め求めておいた場合には、Ｙtest’の任意の１つの列ベクトルＹtest’（ｋ）（ｋ＝１〜５１２６）と、この重心ベクトルとの内積の値を算出することにより、等価な値を算出することができる。【０３０３】
このようにして各列ベクトルＹtest’（ｋ）（ｋ＝１〜５１２６）毎に求めた類似度を示す値について、閾値をゼロとし、正負を判定した（つまり、硬判定を行った）。この結果、９５．０４％という高い認識率が得られ、これにより本発明の効果が顕著に示された。なお、この９５．０４％という認識率は、転写開始点のスライド設定処理や相関判定処理を行うことにより、更に向上させることが可能である。【０３０４】
［変形の形態］
なお、本発明は前記各実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲内での変形等は本発明に含まれるものである。【０３０５】
すなわち、前記各実施形態では、特定点である転写開始点は、部分パターンである−３５ボックスおよび−１０ボックスよりも下流側に配置されていたが、特定点と各部分パターンとの位置関係は、これに限定されるものではなく、本発明における特定点は、全ての部分パターンの下流側にあってもよく、全ての部分パターンの上流側にあってもよく、部分パターン同士の間に介在していてもよい。【０３０６】
また、前記各実施形態では、２つの−３５ボックスおよび−１０ボックスと、転写開始点近傍領域配列との相関を判定していたが、必ずしも全ての部分パターンと特定点近傍領域配列との相関を判定するのではなく、一部の部分パターンと特定点近傍領域配列との相関を判定してもよい。【０３０７】
さらに、前記各実施形態では、各部分パターンと特定点近傍領域配列との相関を判定していたが、多重化されていない特徴パターンの認識処理を行う場合には、その多重化されていない特徴パターンと、特定点近傍領域配列との相関を判定してもよい。【０３０８】
そして、前記各実施形態では、独立成分分析（ＩＣＡ）または主成分分析（ＰＣＡ）により相関判定を行っていたが、これに限定されるものではなく、例えば、ニューラルネットワーク法等により相関判定を行ってもよい。ニューラルネットワーク法の場合には、例えば、学習段階で、互いに相関のある既知の各部分パターンと既知の特定点近傍領域配列とを入力したときには、相関があることを示す数値（例えば１）が出力され、一方、相関のない配列（ランダム配列等）を入力したときには、相関がないことを示す数値（例えば０）が出力されるように係数を定めておき、検査段階で、特徴パターン候補配列に含まれる各部分パターン相当配列および特定点近傍領域配列を入力したときに、その出力結果が、相関があることを示す数値（例えば１）になるか、あるいは相関がないことを示す数値（例えば０）になるかを判定する方法等を採用することができる。【０３０９】
また、前記各実施形態では、転写開始点を設定（仮定）して−３５ボックス相当配列および−１０ボックス相当配列を決定した後に、これらの−３５ボックス相当配列および−１０ボックス相当配列と転写開始点近傍領域配列との間に相関があるか否かを判断するだけであったが、このような１回の往復処理だけではなく、例えば、転写開始点を設定（仮定）して−３５ボックス相当配列および−１０ボックス相当配列を決定した後に、これらの−３５ボックス相当配列および−１０ボックス相当配列と転写開始点近傍領域配列との間の相関が高くなる転写開始点を見つけ、再度、その転写開始点に基づき−３５ボックス相当配列および−１０ボックス相当配列を決定するという具合に、複数回の反復処理を行ってもよい。【０３１０】
さらに、前記各実施形態では、図３６の二点鎖線で示すように、１つの検査配列の中で、複数のプロモータ候補配列を決定する処理を行うが、それぞれのプロモータ候補配列を決定するにあたり、さらに複数（９個）の−１０ボックス候補配列や複数（７個）の−３５ボックス候補配列に関する演算処理を行うので、重複した演算処理を回避するために、一度算出した結果を適宜保存して再利用するか、または一度にまとめて実行できる演算については、まとめて行うようにしてもよい。例えば、ある点に設定された転写開始点についてのプロモータ候補配列を決定する際に行われるｊ＝５の−１０ボックス候補配列に関する演算処理と、１つ上流側の点に設定された転写開始点についてのプロモータ候補配列を決定する際に行われるｊ＝４の−１０ボックス候補配列に関する演算処理とは、重複する部分があるので、前者の演算処理の結果の一部（例えば、図２１のＹ-10can（ｊ）のうちの重複するデータ）を保存し、後者の演算処理の際に用いるようにしてもよい。また、図２１のＹ-10can（ｊ）のデータを、９個の−１０ボックス候補配列に区切って求めるのではなく、一度にまとめて多数の−１０ボックス候補配列に対応するＹ-10can（ｊ）のデータを求めておき、そこから９個のデータを抜き出して（１個ずつずらしながら９個のデータを抜き出していく。）内積の和ｑ（ｊ）を求める処理に用いてもよい。【０３１１】
また、前記各実施形態のプロモータ認識システム１０等は、多重化された特徴パターンであり、かつ、特徴パターンの全体の長さに多様性があるプロモータについての認識処理を行うシステムであったが、本発明の特徴パターン認識システムは、多重化されていない特徴パターンであり、かつ、特徴パターンの全体の長さが一定である場合の特徴パターンを認識するシステムにも適用することができ、また、特徴パターンの長さに多様性がある場合（複数種類の長さが存在する場合）において、多重化されていない特徴パターンを認識するシステム、あるいは多重化されている特徴パターンであるが、多重化されていない場合と同様な処理でその特徴パターンを認識するシステムにも適用することができる。【０３１２】
例えば、特徴パターンの長さに多様性がある場合において、多重化されていない特徴パターンを認識するか、あるいは多重化されている特徴パターンであるが、多重化されていない場合と同様な処理でその特徴パターンを認識する処理を行う際には、クラスタルダブリュー（ＣｌｕｓｔａｌＷ）という既存のアルゴリズムを実行する既存の標準的なツールであるブラスト（ＢＬＡＳＴ）等を用いて候補配列の長さをギャップの挿入により一定長に揃えるアラインメント処理を行うことができる。また、この場合において、判定処理の対象となる配列若しくはその一部の配列断片から切り出された１つの検査配列の中で、候補配列を１離散シンボルずつずらし、かつ各箇所で長さを変えながら決定し、決定された複数の候補配列の長さをギャップの挿入により一定長に揃えるアラインメント処理を行い、長さを揃えた複数の候補配列のそれぞれについて検査データを生成し、１つの検査配列から得られたそれらの複数の検査データについて、分離処理手段による分離処理および判定処理手段による判定処理を行うことにより、１つの検査配列の中で定められた複数の候補配列の中から、特徴パターンであると認識される配列を１つ定める（つまり、最も確からしい候補配列を特徴パターンであると認識する）か、あるいは１つも定めない（つまり、検査配列の中には特徴パターンは存在しないと判定する）処理を行うことができる。例えば、２５〜３０の間で配列長が変動する特徴パターン（新規に発見される特徴パターンの想定長も考慮することが好ましい。）の場合であれば、検査配列の中で、ある点を基準（特徴パターンの右端）として、２５〜３０の各長さの候補配列を決定し、次に、１つ上流側の点を基準（特徴パターンの右端）として、同様に２５〜３０の各長さの候補配列を決定するという具合にして、１つの検査配列の中で、複数の候補配列を決定することができる。
【産業上の利用可能性】
【０３１３】
以上のように、本発明の特徴パターン認識システムおよびその方法、並びにプログラムは、例えば、ＤＮＡ配列中のプロモータやエンハンサ、アミノ酸配列中のモチーフ、ＤＮＡ配列とアミノ酸配列との混在型配列中のパターン等を認識する場合に用いるのに適している。
【図面の簡単な説明】
【０３１４】
【図１】本発明の第１実施形態のプロモータ認識システムの全体構成図。
【図２】第１実施形態のプロモータ認識システムの一部である学習処理手段の詳細構成図。
【図３】第１実施形態の学習段階（トレーニングステップ）の全体の流れを示すフローチャートの図。
【図４】第１実施形態の−３５ボックス学習の流れを示すフローチャートの図。
【図５】第１実施形態のＤＮＡ配列から切り出された既知のプロモータを含む配列の例示図。
【図６】第１実施形態の−３５ボックス学習に伴う処理の第１の説明図。
【図７】第１実施形態の−３５ボックス学習に伴う処理の第２の説明図。
【図８】第１実施形態の−３５ボックス学習に伴う処理の第３の説明図。
【図９】第１実施形態の−３５ボックス学習に伴う処理の第４の説明図。
【図１０】第１実施形態の−３５ボックス学習に伴う処理の第５の説明図。
【図１１】第１実施形態の−１０ボックス学習の流れを示すフローチャートの図。
【図１２】第１実施形態の−１０ボックス学習に伴う処理の第１の説明図。
【図１３】第１実施形態の−１０ボックス学習に伴う処理の第２の説明図。
【図１４】第１実施形態の−１０ボックス学習に伴う処理の第３の説明図。
【図１５】第１実施形態の−１０ボックス学習に伴う処理の第４の説明図。
【図１６】第１実施形態のプロモータ学習の流れを示すフローチャートの図。
【図１７】第１実施形態のプロモータ学習の流れの詳細（その１）を示すフローチャートの図。
【図１８】第１実施形態のプロモータ学習の流れの詳細（その２）を示すフローチャートの図。
【図１９】第１実施形態のプロモータ学習に伴う処理の第１の説明図。
【図２０】第１実施形態のプロモータ学習に伴う処理の第２の説明図。
【図２１】第１実施形態のプロモータ学習に伴う処理の第３の説明図。
【図２２】第１実施形態のプロモータ学習に伴う処理の第４の説明図。
【図２３】第１実施形態のプロモータ学習に伴う処理の第５の説明図。
【図２４】第１実施形態のプロモータ学習に伴う処理の第６の説明図。
【図２５】第１実施形態のプロモータ学習に伴う処理の第７の説明図。
【図２６】第１実施形態のプロモータ学習に伴う処理の第８の説明図。
【図２７】第１実施形態の相関学習の流れを示すフローチャートの図。
【図２８】第１実施形態の相関学習に伴う処理の第１の説明図。
【図２９】第１実施形態の相関学習に伴う処理の第２の説明図。
【図３０】第１実施形態の相関学習に伴う処理の第３の説明図。
【図３１】第１実施形態の相関学習に伴う処理の第４の説明図。
【図３２】第１実施形態の検査段階（テストステップ）の全体の流れを示すフローチャートの図。
【図３３】第１実施形態の検査段階における詳細処理（その１）の流れを示すフローチャートの図。
【図３４】第１実施形態の検査段階における詳細処理（その２）の流れを示すフローチャートの図。
【図３５】第１実施形態の検査段階における相関判定処理の流れを示すフローチャートの図。
【図３６】第１実施形態の検査段階における処理の第１の説明図。
【図３７】第１実施形態の検査段階における処理の第２の説明図。
【図３８】第１実施形態の検査段階における処理の第３の説明図。
【図３９】本発明の効果確認実験（第１実施形態に基づく実験）におけるプロモータ用分離行列Ｗpromの逆行列Ｗprom-1の第１列の各要素の値を示すグラフの図。
【図４０】本発明の効果確認実験（第１実施形態に基づく実験）におけるプロモータ用分離済データ行列Ｙpromの第１行の各要素の値を示すグラフの図。
【図４１】大腸菌塩基配列中でＲＮＡポリメラーゼが大腸菌プロモータを探す様子を示す図。
【図４２】本発明の第２実施形態のアラインメントの方法を示す説明図。
【図４３】第２実施形態のプロモータ用出現頻度テーブルＴpromを示す図。
【図４４】第２実施形態における基底行例での特徴要素の現れ方と、検査段階の判定処理で用いられるプロモータ用分離済データ行列Ｙpromのうちの真データ対応部分の特徴判定要素との関係を示す図。
【図４５】第２実施形態の学習段階の処理で得られたプロモータ用分離行列Ｗpromの逆行列Ｗprom-1の第１列の各要素の値を示すグラフの図。
【図４６】第２実施形態の学習段階の処理で得られたプロモータ用分離済データ行列Ｙpromの第１行の各要素の値を示すグラフの図。
【図４７】第２実施形態の学習段階の処理で得られたプロモータ用分離行列Ｗpromの逆行列Ｗprom-1の第２７列の各要素の値を示すグラフの図。
【図４８】第２実施形態の学習段階の処理で得られたプロモータ用分離済データ行列Ｙpromの第２７行の各要素の値を示すグラフの図。
【図４９】第２実施形態の検査段階の処理の説明図。
【符号の説明】
【０３１５】
１０  特徴パターン認識システムであるプロモータ認識システム
３１  検査データ生成処理手段
３１Ａ  部分パターン候補データ生成処理手段である−３５ボックス候補データ生成処理手段
３１Ｂ  部分パターン候補データ生成処理手段である−１０ボックス候補データ生成処理手段
３１Ｃ  部分パターン候補データ用分離済データ生成処理手段である−３５ボックス候補データ用分離済データ生成処理手段
３１Ｄ  部分パターン候補データ用分離済データ生成処理手段である−１０ボックス候補データ用分離済データ生成処理手段
３１Ｅ  部分パターン相当配列決定処理手段である−３５ボックス相当配列決定処理手段
３１Ｆ  部分パターン相当配列決定処理手段である−１０ボックス相当配列決定処理手段
３１Ｇ  特徴パターン候補配列決定処理手段であるプロモータ候補配列決定処理手段
３１Ｈ  アラインメント処理手段
３１Ｊ  特徴パターン候補配列数値化処理手段であるプロモータ候補配列数値化処理手段
３２  分離処理手段
３３  判定処理手段
４１  部分パターン用出現頻度テーブル記憶手段である−３５ボックス用出現頻度テーブル記憶手段
４２  部分パターン用分離行列記憶手段である−３５ボックス用分離行列記憶手段
４３  部分パターン用分離済データ行列記憶手段である−３５ボックス用分離済データ行列記憶手段
５１  部分パターン用出現頻度テーブル記憶手段である−１０ボックス用出現頻度テーブル記憶手段
５２  部分パターン用分離行列記憶手段である−１０ボックス用分離行列記憶手段
５３  部分パターン用分離済データ行列記憶手段である−１０ボックス用分離済データ行列記憶手段
６１  パターン全体用出現頻度テーブル記憶手段であるプロモータ用出現頻度テーブル記憶手段
６２  パターン全体用分離行列記憶手段であるプロモータ用分離行列記憶手段
７０  相関学習結果記憶手段
７１  相関判定用出現頻度テーブル記憶手段
７２  相関判定用分離行列記憶手段
Ａ，Ｔ，Ｇ，Ｃ  離散シンボル
Ｔ-35  部分パターン用出現頻度テーブルである−３５ボックス用出現頻度テーブル
Ｔ-10  部分パターン用出現頻度テーブルである−１０ボックス用出現頻度テーブル
Ｔprom  パターン全体用出現頻度テーブルであるプロモータ用出現頻度テーブル
ＴBBS  相関判定用出現頻度テーブル
Ｗ-35  部分パターン用分離行列である−３５ボックス用分離行列
Ｗ-10  部分パターン用分離行列である−１０ボックス用分離行列
Ｗprom  パターン全体用分離行列であるプロモータ用分離行列
ＷBBS  相関判定用分離行列
Ｘ-35  部分パターン用学習データ行列である−３５ボックス用学習データ行列
Ｘ-10  部分パターン用学習データ行列である−１０ボックス用学習データ行列
Ｘprom  パターン全体用学習データ行列であるプロモータ用学習データ行列
ＸBBS  相関判定用学習データ行列
ＸBBS,test  相関判定データ行列
Ｘtest  検査データ行列
Ｙ-35  部分パターン用分離済データ行列である−３５ボックス用分離済データ行列
Ｙ-10  部分パターン用分離済データ行列である−１０ボックス用分離済データ行列
Ｙ-35can  部分パターン候補データ用分離済データ行列である−３５ボックス候補データ用分離済データ行列
Ｙ-10can  部分パターン候補データ用分離済データ行列である−１０ボックス候補データ用分離済データ行列
Ｙprom  パターン全体用分離済データ行列であるプロモータ用分離済データ行列
ＹBBS,test  相関判定用分離済データ行列
Ｚ-35  部分パターン候補データ行列である−３５ボックス候補データ行列
Ｚ-10  部分パターン候補データ行列である−１０ボックス候補データ行列
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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