(57)【要約】【課題】特定の遺伝性の表現型に係る責任変異を精度よく同定可能にする技術を提供する。【解決手段】本発明の一側面に係るゲノム解析装置は、特定の遺伝性の表現型を有する標的生物及び当該遺伝性の表現型を有していない複数のコントロール生物それぞれのゲノム塩基配列を取得し、遺伝性の表現型の責任変異の候補となる候補変異を含む部分ゲノム塩基配列毎に、標的生物及び各コントロール生物の間における変異箇所の相違度並びに複数のコントロール生物間における変異箇所の相違度を算出し、算出した両相違度の間に有意な差があるか否かについての検定を行うことで、各候補変異の特異性を評価するための評価値を算出する候補変異評価部と、評価値に基づいて各候補変異の順位を特定可能な状態で検定の結果を出力する出力制御部と、を備える。【選択図】図４
2016077227.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の遺伝性の表現型を有する標的生物のゲノム塩基配列及び該遺伝性の表現型を有していない、該標的生物と同種の複数のコントロール生物のゲノム塩基配列をそれぞれ、該標的生物のゲノム塩基配列のリファレンスとなるリファレンスゲノム塩基配列と対比することで変異箇所が特定された状態で取得するゲノム塩基配列取得部と、
前記リファレンスゲノム塩基配列との対比により特定された変異から、前記標的生物の遺伝性の表現型の責任変異として指定される複数の候補変異を特定し、該候補変異をそれぞれ少なくとも１つ含む複数の部分ゲノム塩基配列を指定し、該各部分ゲノム塩基配列に含まれる変異の数及び位置情報に基づいて、前記標的生物と前記各コントロール生物の間の該部分ゲノム塩基配列の相違具合を示す相違度及び前記複数のコントロール生物間での該部分ゲノム塩基配列の相違具合を示す相違度を該部分ゲノム塩基配列毎に算出する相違度算出部と、
所定の検定方法に基づいて、前記標的生物及び前記各コントロール生物の間における変異箇所の前記相違度と前記複数のコントロール生物間における変異箇所の前記相違度とに有意な差があるか否かについての検定を前記部分ゲノム塩基配列毎に行うことで、前記各部分ゲノム塩基配列に含まれる候補変異の特異性を評価するための評価値として前記検定による統計量を前記部分ゲノム塩基配列毎に算出する候補変異評価部と、
前記評価値に基づく前記候補変異の順位を特定可能な状態で前記検定の結果を出力する出力制御部と、
を備え、
前記相違度算出部は、前記各部分ゲノム塩基配列のサイズを変更して、前記標的生物及び前記各コントロール生物の間における変異箇所の相違度、並びに前記複数のコントロール生物間における変異箇所の相違度を前記部分ゲノム塩基配列毎に再度算出し、
前記候補変異評価部は、再度算出した前記標的生物及び前記各コントロール生物の間における変異箇所の相違度、並びに前記複数のコントロール生物間における変異箇所の相違度を利用して前記検定を再度行うことで、前記検定による統計量を前記部分ゲノム塩基配列毎に再度算出し、前記サイズの変更毎に算出した前記統計量のうち評価値として採用する前記統計量を前記部分ゲノム塩基配列毎に選択する、
ゲノム解析装置。
【請求項２】
前記相違度算出部は、前記各部分ゲノム塩基配列に含まれる２つの生物それぞれにおける変異箇所の和集合に含まれる変異の数に対する、両該生物間においていずれかの生物にしか認められない変異箇所の数の割合で定義される変異箇所の相違度を算出する、
請求項１に記載のゲノム解析装置。
【請求項３】
前記ゲノム配列取得部は、前記標的生物とは非血縁の生物を含む前記複数のコントロール生物のゲノム塩基配列を取得する、
請求項１又は２に記載のゲノム解析装置。
【請求項４】
前記相違度算出部は、ゲノム塩基配列上の位置の離間した複数の部分的なゲノム領域を結合することで、前記部分ゲノム塩基配列を指定することを含む、
請求項１から３のいずれか１項に記載のゲノム解析装置。
【請求項５】
前記ゲノム塩基配列取得部は、前記標的生物及び前記コントロール生物のゲノム塩基配列として、全ゲノム領域から少なくとも一部のイントロン領域を取り除いたゲノム塩基配列を取得する、
請求項１から４のいずれか１項に記載のゲノム解析装置。
【請求項６】
前記標的生物及び前記複数のコントロール生物はヒトであり、
前記特定の遺伝性の表現型とは、遺伝性の疾患であり、
前記候補変異は、前記標的生物のゲノム塩基配列中に検出される同種の生物集団の中で一定の頻度以下でしか検出されない変異である、
請求項１から５のいずれか１項に記載のゲノム解析装置。
【請求項７】
コンピュータが、
特定の遺伝性の表現型を有する標的生物のゲノム塩基配列及び該遺伝性の表現型を有していない、該標的生物と同種の複数のコントロール生物のゲノム塩基配列をそれぞれ、該標的生物のゲノム塩基配列のリファレンスとなるリファレンスゲノム塩基配列と対比することで変異箇所が特定された状態で取得するゲノム塩基配列取得ステップと、
前記リファレンスゲノム塩基配列との対比により特定された変異から、前記標的生物の遺伝性の表現型の責任変異として指定される複数の候補変異を特定し、該候補変異をそれぞれ少なくとも１つ含む複数の部分ゲノム塩基配列を指定し、該各部分ゲノム塩基配列に含まれる変異の数及び位置情報に基づいて、前記標的生物と前記各コントロール生物の間の該部分ゲノム塩基配列の相違具合を示す相違度及び前記複数のコントロール生物間での該部分ゲノム塩基配列の相違具合を示す相違度を該部分ゲノム塩基配列毎に算出する相違度算出ステップと、
所定の検定方法に基づいて、前記標的生物及び前記各コントロール生物の間における変異箇所の前記相違度と前記複数のコントロール生物間における変異箇所の前記相違度とに有意な差があるか否かについての検定を前記部分ゲノム塩基配列毎に行うことで、前記各部分ゲノム塩基配列に含まれる候補変異の特異性を評価するための評価値として前記検定による統計量を前記部分ゲノム塩基配列毎に算出する候補変異評価ステップと、
前記評価値に基づく前記候補変異の順位を特定可能な状態で前記検定の結果を出力する出力ステップと、
を実行し、
前記相違度算出ステップでは、前記各部分ゲノム塩基配列のサイズを変更して、前記標的生物及び前記各コントロール生物の間における変異箇所の相違度、並びに前記複数のコントロール生物間における変異箇所の相違度を前記部分ゲノム塩基配列毎に再度算出し、
前記候補変異評価ステップでは、再度算出した前記標的生物及び前記各コントロール生物の間における変異箇所の相違度、並びに前記複数のコントロール生物間における変異箇所の相違度を利用して前記検定を再度行うことで、前記検定による統計量を前記部分ゲノム塩基配列毎に再度算出し、各サイズの変更毎に算出した前記統計量のうち評価値として採用する前記統計量を前記部分ゲノム塩基配列毎に選択する、
ゲノム解析方法。
【請求項８】
コンピュータに、
特定の遺伝性の表現型を有する標的生物のゲノム塩基配列及び該遺伝性の表現型を有していない、該標的生物と同種の複数のコントロール生物のゲノム塩基配列をそれぞれ、該標的生物のゲノム塩基配列のリファレンスとなるリファレンスゲノム塩基配列と対比することで変異箇所が特定された状態で取得するゲノム塩基配列取得ステップと、
前記リファレンスゲノム塩基配列との対比により特定された変異から、前記標的生物の遺伝性の表現型の責任変異として指定される複数の候補変異を特定し、該候補変異をそれぞれ少なくとも１つ含む複数の部分ゲノム塩基配列を指定し、該各部分ゲノム塩基配列に含まれる変異の数及び位置情報に基づいて、前記標的生物と前記各コントロール生物の間の該部分ゲノム塩基配列の相違具合を示す相違度及び前記複数のコントロール生物間での該部分ゲノム塩基配列の相違具合を示す相違度を該部分ゲノム塩基配列毎に算出する相違度算出ステップと、
所定の検定方法に基づいて、前記標的生物及び前記各コントロール生物の間における変異箇所の前記相違度と前記複数のコントロール生物間における変異箇所の前記相違度とに有意な差があるか否かについての検定を前記部分ゲノム塩基配列毎に行うことで、前記各部分ゲノム塩基配列に含まれる候補変異の特異性を評価するための評価値として前記検定による統計量を前記部分ゲノム塩基配列毎に算出する候補変異評価ステップと、
前記評価値に基づく前記候補変異の順位を特定可能な状態で前記検定の結果を出力する出力ステップと、
を実行させ、
前記相違度算出ステップでは、前記コンピュータに、前記各部分ゲノム塩基配列のサイズを変更して、前記標的生物及び前記各コントロール生物の間における変異箇所の相違度、並びに前記複数のコントロール生物間における変異箇所の相違度を前記部分ゲノム塩基配列毎に再度算出させ、
前記候補変異評価ステップでは、前記コンピュータに、再度算出した前記標的生物及び前記各コントロール生物の間における変異箇所の相違度、並びに前記複数のコントロール生物間における変異箇所の相違度を利用して前記検定を再度行うことで、前記検定による統計量を前記部分ゲノム塩基配列毎に再度算出し、各サイズの変更毎に算出した前記統計量のうち評価値として採用する前記統計量を前記部分ゲノム塩基配列毎に選択させる、
ゲノム解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ゲノム解析装置、ゲノム解析方法及びゲノム解析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ヒトのゲノム情報を用いた個人化医療の実現及び疾患原因の追究に係る医療研究の応用は、医療分野に広がるビックデータ時代の重点課題である。従来、疾患原因の同定手法として、例えば、非特許文献１では、同一の遺伝性疾患を共有する家系で共通に生じている変異箇所を特定することによって、疾患原因の同定を行う連鎖解析の手法が提案されている。
【０００３】
また、例えば、非特許文献２では、遺伝性疾患の原因となる遺伝子の変異（以下、「責任変異」とも称する）を示す文献等の既知の情報を変異データベースに収集し、対象の生物に生じた疾患の候補となる複数の候補変異を当該変異データベースに比較照合を行うことで、各候補変異を評価付けし、疾患原因の同定を行う手法が提案されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】G. M. Lathrop, J. M. Lalouel, C. Julier, J. Ott, "Strategies for multilocus linkage analysis in humans", Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 1984, p.3443-3446
【非特許文献２】Mark Yandell, Chad Huff, Hao Hu, et al. "A probabilistic disease-gene finder for personal genomes", Genome Res. 2011;21, p.1529-1542
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
近年、次世代シーケンサーを用いたゲノム情報の解析技術の登場により、ゲノム塩基配列において、変異箇所の同定を大量に行うことが可能となった。しかしながら、疾患原因である責任変異を同定することは未だ非常に困難である。
【０００６】
例えば、上記非特許文献１のような連鎖解析の手法では、数世代にわたる家系のゲノム情報を取得できなければ、疾患原因の同定を行うことは難しい。そのため、核家族化、少子化及び晩婚化の進む今日の社会では、数世代にわたってゲノム情報を取得することは非常に難しく、当該連鎖解析の手法を用いることが可能な場面は非常に限定的になると予想される。また、上記非特許文献２のような既知の変異データベース情報の比較参照に基づく方法では、未知の疾患原因には対応し辛いため、遺伝性疾患の新たな責任変異を同定することは難しい。
【０００７】
すなわち、ゲノム解析により得られた情報から疾患原因を同定する試みがなされているが、従来の疾患原因の同定手法には上記のような限界があり、疾患原因の同定には更なる困難が今後も予想されるという問題点があった。なお、本問題点は、ヒト以外の生物にも当てはまる。
【０００８】
本発明は、一側面では、このような点を考慮してなされたものであり、遺伝性家系における症例比較及び既知の変異データベース情報に基づく比較参照に寄らなくても、特定の遺伝性の表現型に係る責任変異を精度よく同定可能にする技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、上述した課題を解決するために、以下の構成を採用する。
【００１０】
すなわち、本発明の一側面に係るゲノム解析装置は、特定の遺伝性の表現型を有する標的生物のゲノム塩基配列及び該遺伝性の表現型を有していない、該標的生物と同種の複数のコントロール生物のゲノム塩基配列をそれぞれ、該標的生物のゲノム塩基配列のリファレンスとなるリファレンスゲノム塩基配列と対比することで変異箇所が特定された状態で取得するゲノム塩基配列取得部と、前記リファレンスゲノム塩基配列との対比により特定された変異から、前記標的生物の遺伝性の表現型の責任変異として指定される複数の候補変異を特定し、該候補変異をそれぞれ少なくとも１つ含む複数の部分ゲノム塩基配列を指定し、該各部分ゲノム塩基配列に含まれる変異の数及び位置情報に基づいて、前記標的生物と前記各コントロール生物の間の該部分ゲノム塩基配列の相違具合を示す相違度及び前記複数のコントロール生物間での該部分ゲノム塩基配列の相違具合を示す相違度を該部分ゲノム塩基配列毎に算出する相違度算出部と、所定の検定方法に基づいて、前記標的生物及び前記各コントロール生物の間における変異箇所の前記相違度と前記複数のコントロール生物間における変異箇所の前記相違度とに有意な差があるか否かについての検定を前記部分ゲノム塩基配列毎に行うことで、前記各部分ゲノム塩基配列に含まれる候補変異の特異性を評価するための評価値として前記検定による統計量を前記部分ゲノム塩基配列毎に算出する候補変異評価部と、前記評価値に基づく前記候補変異の順位を特定可能な状態で前記検定の結果を出力する出力制御部と、を備える。そして、前記相違度算出部は、前記各部分ゲノム塩基配列のサイズを変更して、前記標的生物及び前記各コントロール生物の間における変異箇所の相違度、並びに前記複数のコントロール生物間における変異箇所の相違度を前記部分ゲノム塩基配列毎に再度算出するよう構成され、前記候補変異評価部は、再度算出した前記標的生物及び前記各コントロール生物の間における変異箇所の相違度、並びに前記複数のコントロール生物間における変異箇所の相違度を利用して前記検定を再度行うことで、前記検定による統計量を前記部分ゲノム塩基配列毎に再度算出し、前記サイズの変更毎に算出した前記統計量のうち評価値として採用する前記統計量を前記部分ゲノム塩基配列毎に選択するよう構成される。
【００１１】
上記構成に係るゲノム解析装置は、特定の遺伝性の表現型を有する標的生物のゲノム塩基配列と、当該遺伝性の表現型を有していない、当該標的生物と同種の複数のコントロール生物のゲノム塩基配列と、を取得する。特定の遺伝性の表現型とは、標的生物に現れる遺伝性の特性であり、例えば、遺伝性の疾患である。各ゲノム塩基配列は、標的生物のゲノム塩基配列のリファレンスとなるリファレンスゲノム塩基配列との対比によって、塩基の変異が生じている箇所（変異箇所）が特定されている。
【００１２】
次に、リファレンスゲノム塩基配列との対比により特定された変異から、標的生物の遺伝性の表現型に係る責任変異の候補となる複数の候補変異を特定し、当該候補変異をそれぞれ少なくとも１つ含む複数の部分ゲノム塩基配列を指定する。そして、この各部分ゲノム塩基配列について、標的生物及び各コントロール生物の間の変異箇所の相違度と複数のコントロール生物間の変異箇所の相違度とを算出する。
【００１３】
更に、例えば、ｔ検定等の所定の検定方法に基づいて、標的生物及び各コントロール生物の間の変異箇所の相違度と複数のコントロール生物間の変異箇所の相違度とに有意な差があるか否かについての検定を部分ゲノム塩基配列毎に実施する。これにより、この部分ゲノム塩基配列毎に実施する検定によって算出される統計量を、各部分ゲノム塩基配列に含まれる候補変異の特異性を評価するための評価値として採用する。そして、この評価値に基づく順位を特定可能な状態で、上記検定の結果を出力する。
【００１４】
ここで、相違度の算出に係る処理では、各部分ゲノム塩基配列のサイズを変更して、標的生物及び各コントロール生物の間の変異箇所の相違度と複数のコントロール生物間の変異箇所の相違度とを再度算出する。そして、再度算出した標的生物及び各コントロール生物の間の変異箇所の相違度と複数のコントロール生物間の変異箇所の相違度と利用して上記検定を再度実施することで、上記検定による統計量を部分ゲノム塩基配列毎に再計算し、サイズの変更毎に算出した統計量のうち評価値として採用する統計量を部分ゲノム塩基配列毎に選択する。
【００１５】
したがって、上記構成によれば、各候補変異について、部分ゲノム塩基配列のサイズを調節しつつ、その候補変異が標的生物で特異的に生じているか否かの評価を行うことができる。そのため、遺伝性家系における症例比較及び既知の変異データベース情報に基づく比較参照に寄らなくても、特定の遺伝性の表現型に係る責任変異の同定を精度よく行うことが可能になる。
【００１６】
また、上記一側面に係るゲノム解析装置の別の形態として、前記相違度算出部は、前記各部分ゲノム塩基配列に含まれる２つの生物それぞれにおける変異箇所の和集合に含まれる変異の数に対する、両該生物間においていずれかの生物にしか認められない変異箇所の数の割合で定義される変異箇所の相違度を算出してもよい。当該構成によれば、いわゆるハミング距離に基づいた割合で変位箇所の相違度を定義するため、簡易な計算で各候補変異の評価を行うことができる。
【００１７】
また、上記一側面に係るゲノム解析装置の別の形態として、前記ゲノム配列取得部は、前記標的生物とは非血縁の生物を含む前記複数のコントロール生物のゲノム塩基配列を取得してもよい。当該構成によれば、コントロール生物と標的生物との間に血縁関係がなくてもよいため、コントロール生物の選択の自由度を高めることができる。
【００１８】
また、上記一側面に係るゲノム解析装置の別の形態として、前記相違度算出部は、ゲノム塩基配列上の位置の離間した複数の部分的なゲノム領域を結合することで、前記部分ゲノム塩基配列を指定することを含んでもよい。当該構成によれば、塩基配列上の位置の離間した複数の部分的なゲノム領域を結合することで部分ゲノム塩基配列を指定することが可能になるため、候補変異を評価する範囲となる部分ゲノム塩基配列の指定の自由度を高めることができる。
【００１９】
また、上記一側面に係るゲノム解析装置の別の形態として、前記ゲノム塩基配列取得部は、前記標的生物及び前記コントロール生物のゲノム塩基配列として、全ゲノム領域から少なくとも一部のイントロン領域を取り除いたゲノム塩基配列を取得してもよい。イントロン領域は、遺伝情報を有しない領域である。そのため、遺伝性の表現型の原因を同定する上で、イントロン領域は考慮しなくてもよい。当該構成によれば、全ゲノム領域から少なくとも一部のイントロン領域を取り除くため、本発明のゲノム解析にかかる計算量を低減することができる。
【００２０】
また、上記一側面に係るゲノム解析装置の別の形態として、前記標的生物及び前記複数のコントロール生物はヒトであってもよく、前記特定の遺伝性の表現型は遺伝性の疾患であってもよい。更に、前記候補変異は、前記標的生物のゲノム塩基配列中に検出される同種の生物集団の中で一定の頻度以下でしか検出されない変異であってもよい。当該構成によれば、遺伝性疾患の原因となる責任変異の同定が可能なゲノム解析装置を構成することができる。
【００２１】
なお、上記各形態に係るゲノム解析装置の別の形態として、以上の各構成を実現する情報処理システムであってもよいし、情報処理方法であってもよいし、プログラムであってもよいし、このようなプログラムを記録したコンピュータその他装置、機械等が読み取り可能な記憶媒体であってもよい。ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的、又は、化学的作用によって蓄積する媒体である。また、情報処理システムは、１又は複数の情報処理装置によって実現されてもよい。
【００２２】
例えば、本発明の一側面に係るゲノム解析方法は、コンピュータが、特定の遺伝性の表現型を有する標的生物のゲノム塩基配列及び該遺伝性の表現型を有していない、該標的生物と同種の複数のコントロール生物のゲノム塩基配列をそれぞれ、該標的生物のゲノム塩基配列のリファレンスとなるリファレンスゲノム塩基配列と対比することで変異箇所が特定された状態で取得するゲノム塩基配列取得ステップと、前記リファレンスゲノム塩基配列との対比により特定された変異から、前記標的生物の遺伝性の表現型の責任変異として指定される複数の候補変異を特定し、該候補変異をそれぞれ少なくとも１つ含む複数の部分ゲノム塩基配列を指定し、該各部分ゲノム塩基配列に含まれる変異の数及び位置情報に基づいて、前記標的生物と前記各コントロール生物の間の該部分ゲノム塩基配列の相違具合を示す相違度及び前記複数のコントロール生物間での該部分ゲノム塩基配列の相違具合を示す相違度を該部分ゲノム塩基配列毎に算出する相違度算出ステップと、所定の検定方法に基づいて、前記標的生物及び前記各コントロール生物の間における変異箇所の前記相違度と前記複数のコントロール生物間における変異箇所の前記相違度とに有意な差があるか否かについての検定を前記部分ゲノム塩基配列毎に行うことで、前記各部分ゲノム塩基配列に含まれる候補変異の特異性を評価するための評価値として前記検定による統計量を前記部分ゲノム塩基配列毎に算出する候補変異評価ステップと、前記評価値に基づく前記候補変異の順位を特定可能な状態で前記検定の結果を出力する出力ステップと、を実行し、前記相違度算出ステップでは、前記各部分ゲノム塩基配列のサイズを変更して、前記標的生物及び前記各コントロール生物の間における変異箇所の相違度、並びに前記複数のコントロール生物間における変異箇所の相違度を前記部分ゲノム塩基配列毎に再度算出し、前記候補変異評価ステップでは、再度算出した前記標的生物及び前記各コントロール生物の間における変異箇所の相違度、並びに前記複数のコントロール生物間における変異箇所の相違度を利用して前記検定を再度行うことで、前記検定による統計量を前記部分ゲノム塩基配列毎に再度算出し、各サイズの変更毎に算出した前記統計量のうち評価値として採用する前記統計量を前記部分ゲノム塩基配列毎に選択する、情報処理方法である。
【００２３】
また、例えば、本発明の一側面に係るゲノム解析プログラムは、コンピュータに、特定の遺伝性の表現型を有する標的生物のゲノム塩基配列及び該遺伝性の表現型を有していない、該標的生物と同種の複数のコントロール生物のゲノム塩基配列をそれぞれ、該標的生物のゲノム塩基配列のリファレンスとなるリファレンスゲノム塩基配列と対比することで変異箇所が特定された状態で取得するゲノム塩基配列取得ステップと、前記リファレンスゲノム塩基配列との対比により特定された変異から、前記標的生物の遺伝性の表現型の責任変異として指定される複数の候補変異を特定し、該候補変異をそれぞれ少なくとも１つ含む複数の部分ゲノム塩基配列を指定し、該各部分ゲノム塩基配列に含まれる変異の数及び位置情報に基づいて、前記標的生物と前記各コントロール生物の間の該部分ゲノム塩基配列の相違具合を示す相違度及び前記複数のコントロール生物間での該部分ゲノム塩基配列の相違具合を示す相違度を該部分ゲノム塩基配列毎に算出する相違度算出ステップと、所定の検定方法に基づいて、前記標的生物及び前記各コントロール生物の間における変異箇所の前記相違度と前記複数のコントロール生物間における変異箇所の前記相違度とに有意な差があるか否かについての検定を前記部分ゲノム塩基配列毎に行うことで、前記各部分ゲノム塩基配列に含まれる候補変異の特異性を評価するための評価値として前記検定による統計量を前記部分ゲノム塩基配列毎に算出する候補変異評価ステップと、前記評価値に基づく前記候補変異の順位を特定可能な状態で前記検定の結果を出力する出力ステップと、を実行させ、前記相違度算出ステップでは、前記コンピュータに、前記各部分ゲノム塩基配列のサイズを変更して、前記標的生物及び前記各コントロール生物の間における変異箇所の相違度、並びに前記複数のコントロール生物間における変異箇所の相違度を前記部分ゲノム塩基配列毎に再度算出させ、前記候補変異評価ステップでは、前記コンピュータに、再度算出した前記標的生物及び前記各コントロール生物の間における変異箇所の相違度、並びに前記複数のコントロール生物間における変異箇所の相違度を利用して前記検定を再度行うことで、前記検定による統計量を前記部分ゲノム塩基配列毎に再度算出し、各サイズの変更毎に算出した前記統計量のうち評価値として採用する前記統計量を前記部分ゲノム塩基配列毎に選択させる、プログラムである。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、遺伝性家系における症例比較及び既知の変異データベース情報に基づく比較参照に寄らなくても、特定の遺伝性の表現型に係る責任変異の同定を精度よく行うことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】図１は、本発明が適用される場面の一例を示す。
【図２】図２は、実施の形態に係るゲノム解析装置のハードウェア構成を例示する。
【図３】図３は、実施の形態に係るゲノム解析装置の機能構成を例示する。
【図４】図４は、実施の形態に係るゲノム解析に関する処理手順を例示する。
【図５】図５は、実施の形態に係る部分ゲノム塩基配列における変位箇所の比較方法を例示する。
【図６】図６は、部分ゲノム塩基配列の指定方法の一例を示す。
【図７】図７は、患者及び健常者の間における変位箇所の相違度の算定例を示す。
【図８Ａ】図８Ａは、肥大型心筋症の疾患原因を同定する対象となる家系を示す。
【図８Ｂ】図８Ｂは、肥大型心筋症の疾患原因を同定する対象となる家系を示す。
【図８Ｃ】図８Ｃは、拘束型心筋症の疾患原因を同定する対象となる家系を示す。
【図９】図９は、実施の形態に係るゲノム解析装置の処理結果を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、本発明の一側面に係る実施の形態（以下、「本実施形態」とも表記する）を、図面に基づいて説明する。ただし、以下で説明する本実施形態は、あらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。つまり、本発明の実施にあたって、実施形態に応じた具体的構成が適宜採用されてもよい。なお、本実施形態において登場するデータを自然言語により説明しているが、より具体的には、コンピュータが認識可能な疑似言語、コマンド、パラメタ、マシン語等で指定される。
【００２７】
§１  適用場面
まず、図１を用いて、本発明が適用される場面について説明する。図１は、本実施形態に係るゲノム解析装置１が用いられる場面を例示する。本実施形態に係るゲノム解析装置１は、遺伝性疾患に羅患している患者（case）のゲノム塩基配列と当該遺伝性疾患に羅患していない健常者（control）のゲノム塩基配列とを解析し、遺伝性疾患の原因の候補となる各候補変異の評価付けを行うことで、当該遺伝性疾患の原因となる責任変異を同定可能にする情報処理装置である。
【００２８】
具体的には、本実施形態に係るゲノム解析装置１は、患者及び複数人の健常者それぞれについて、変異箇所の特定されたゲノム塩基配列を取得する。各ゲノム塩基配列における変異箇所は、ｈｇ１９等のリファレンスゲノム塩基配列と各ゲノム塩基配列とを対比することで特定することができる。
【００２９】
続いて、ゲノム解析装置１は、患者のゲノム塩基配列上に生じている変異の中から責任変異の候補となる複数の候補変異を特定し、当該候補変異を少なくとも１つ含む複数の部分ゲノム塩基配列を指定する。そして、ゲノム解析装置１は、指定された各部分ゲノム塩基配列について、患者と健常者との間の変異箇所の相違具合を示す相違度を算出し、算出した相違度を第１グループに格納する。同様に、ゲノム解析装置１は、指定された各部分ゲノム塩基配列について、健常者間の変異箇所の相違具合を示す相違度を算出し、算出した相違度を第２グループに格納する。
【００３０】
更に、ゲノム解析装置１は、ｔ検定等の所定の検定方法に基づいて、第１グループと第２グループとの間に有意な差があるか否かについての検定を部分ゲノム塩基配列毎に行う。この検定処理によって部分ゲノム塩基配列毎に算出される統計量は、患者及び健常者の間の変異箇所の相違具合と健常者間の変異箇所の相違具合とに有意な差があるか否かを示す。そのため、各候補変異が患者に特異的に生じているものであるか否かを評価するための評価値としてこの統計量を利用することができる。
【００３１】
ここで、患者に特異的に生じている候補変異は、患者の羅患している遺伝性の疾患の責任変異である可能性が高いと想定される。そのため、ゲノム解析装置１は、この評価値に基づく各候補変異の順位を特定可能な状態で検定の結果を出力する。これによって、この結果を見たユーザは、患者の羅患している遺伝性の疾患の責任変異である可能性が高い候補変異を特定し、高順位の候補変異から責任変異の同定を行うことが可能になる。
【００３２】
ただし、各評価値は、各部分ゲノム塩基配列のサイズ、すなわち、各候補変異を評価するための範囲の大きさに依存し得る。各部分ゲノム塩基配列のサイズの設定によっては、各候補変異を正しく評価できない可能性がある。そこで、本実施形態に係るゲノム解析装置１は、相違度の算出に係る処理において、各部分ゲノム塩基配列のサイズを変更して、患者及び健常者の間の変異箇所の相違度と健常者間の変異箇所の相違度とを再計算する。そして、ゲノム解析装置１は、再計算した両相違度を利用して上記検定を再実行することで、上記検定による統計量を部分ゲノム塩基配列毎に再計算し、サイズの変更毎に算出した統計量のうち評価値として採用する統計量を部分ゲノム塩基配列毎に選択可能に構成される。
【００３３】
これによって、本実施形態によれば、各候補変異について、部分ゲノム塩基配列のサイズ、すなわち、部分ゲノム塩基配列に含まれる塩基の数を調整しつつ、その候補変異が患者に特異的に生じている変異であるか否かの評価を行うことができる。そのため、遺伝性家系における症例比較及び既知の変異データベース情報に基づく比較参照に寄らなくても、遺伝性疾患の原因となる責任変異の同定を精度よく行うことが可能になる。
【００３４】
なお、本実施形態では、上記のように、遺伝性疾患の責任変異を同定するための処理に本発明を適用した例を説明する。「遺伝性の疾患」は本発明の「特定の遺伝性の表現型」の一例に相当する。ここで、「表現型」とは、生物の有する遺伝子の構成が形質として現れた特性を示す。また、「患者」は本発明の「標的生物」の一例に相当し、「健常者」は本発明の「コントロール生物」の一例に相当する。しかしながら、本発明の適用可能な範囲は遺伝性疾患の責任変異を同定するための処理に限られず、本発明は、特定の遺伝性の表現型が生じる原因となる責任変異を同定するための処理に広く適用可能である。
【００３５】
すなわち、本発明の「特定の遺伝性の表現型」として採用可能な特性は、遺伝性の疾患に限られず、実施の形態に応じて適宜選択可能である。「特定の遺伝性の表現型」は、遺伝性の疾患の他、動物又は植物が数世代を超えて維持している表現型から適宜選択することができる。また、本実施形態では、特定の遺伝性の疾患を有している被験生物（標的生物）及び遺伝性の疾患を有していない被験生物（コントロール生物）の種は、ヒト以外の動物であってもよいし、植物であってもよい。本発明の「標的生物」及び「コントロール生物」の種は、実施の形態に応じて適宜選択可能である。ただし、「標的生物」及び「コントロール生物」には同種の生物が設定される。
【００３６】
§２  構成例
＜ハードウェア構成＞
次に、図２を用いて、ゲノム解析装置１のハードウェア構成を説明する。図２は、本実施形態に係るゲノム解析装置１のハードウェア構成を例示する。ゲノム解析装置１は、図２に例示されるように、ＣＰＵ、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等を含む制御部１１、制御部１１で実行するプログラム５等を記憶する記憶部１２、液晶ディスプレイ等の画像の表示を行うための表示装置１３、マウス、キーボード等の入力を行うための入力装置１４、外部装置と接続するための外部インタフェース１５、ネットワークを介して通信を行うための通信インタフェース１６、及び記憶媒体６に記憶されたプログラムを読み込むためのドライブ１７が電気的に接続されたコンピュータである。図２では、通信インタフェース及び外部インタフェースは、それぞれ、「通信Ｉ／Ｆ」及び「外部Ｉ／Ｆ」と記載されている。
【００３７】
なお、ゲノム解析装置１の具体的なハードウェア構成に関して、実施形態に応じて、適宜、構成要素の省略、置換、及び追加が可能である。例えば、制御部１１は、複数のプロセッサを含んでもよい。また、表示装置１３及び入力装置１４はタッチパネルディスプレイに置き換えられてもよい。更に、ゲノム解析装置１は、複数の外部インタフェース１５を備えてもよく、複数の外部装置と接続してもよい。
【００３８】
また、記憶部１２に記憶されたプログラム５は、ゲノム解析装置１に後述するゲノム解析に関する各処理を実行させるためのプログラムであり、本発明の「プログラム」に相当する。このプログラム５は記憶媒体６に記録されていてもよい。
【００３９】
記憶媒体６は、コンピュータその他装置、機械等が記録されたプログラム等の情報を読み取り可能なように、当該プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的又は化学的作用によって蓄積する媒体である。記憶媒体６は、本発明の「記憶媒体」に相当する。
【００４０】
ここで、図２では、記憶媒体６の一例として、ＣＤ（Compact Disk）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のディスク型の記憶媒体が例示されている。しかしながら、記憶媒体６の種類は、ディスク型に限定される訳ではなく、ディスク型以外であってもよい。ディスク型以外の記憶媒体として、例えば、フラッシュメモリ等の半導体メモリを挙げることができる。
【００４１】
また、ゲノム解析装置１として、例えば、提供されるサービス専用に設計された装置の他、ＰＣ（Personal Computer）、タブレット端末等の汎用の装置が用いられてよい。更に、ゲノム解析装置１は、１又は複数のコンピュータにより実装されてもよい。
【００４２】
＜機能構成例＞
次に、図３を用いて、ゲノム解析装置１の機能構成を説明する。図３は、本実施形態に係るゲノム解析装置１の機能構成を例示する。本実施形態では、ゲノム解析装置１の制御部１１は、記憶部１２に記憶されたプログラム５をＲＡＭに展開する。そして、制御部１１は、ＲＡＭに展開されたプログラム５をＣＰＵにより解釈及び実行して、各構成要素を制御する。これにより、ゲノム解析装置１は、ゲノム塩基配列取得部２１、相違度算出部２２、候補変異評価部２３及び出力制御部２４を備えるコンピュータとして機能する。
【００４３】
ゲノム塩基配列取得部２１は、特定の遺伝性の表現型を有する標的生物のゲノム塩基配列及び遺伝性の表現型を有していない複数のコントロール生物のゲノム塩基配列をそれぞれ、標的生物のゲノム塩基配列のリファレンスとなるリファレンスゲノム塩基配列と対比することで変異箇所が特定された状態で取得する。本実施形態では、特定の遺伝性の表現型は遺伝性の疾患であり、標的生物及びコントロール生物はヒトである。また、リファレンスゲノム塩基配列に係るリファレンス生物もヒトであり、標的生物及びコントロール生物と同種である。リファレンスゲノム塩基配列は、例えば、ｈｇ１９等の公知のゲノム塩基配列であってもよいし、ユーザによって適宜設定されたゲノム塩基配列であってもよい。
【００４４】
次に、相違度算出部２２は、リファレンスゲノム塩基配列との対比により特定された変異から、標的生物の遺伝性の表現型の責任変異として指定される複数の候補変異を特定し、候補変異をそれぞれ少なくとも１つ含む複数の部分ゲノム塩基配列を指定する。そして、相違度算出部２２は、各部分ゲノム塩基配列に含まれる変異の数及び位置情報に基づいて、標的生物及び各コントロール生物の間の部分ゲノム塩基配列における変位箇所の相違具合を示す相違度と、複数のコントロール生物間での部分ゲノム塩基配列における変位箇所の相違具合を示す相違度と、を部分ゲノム塩基配列毎に算出する。
【００４５】
更に、候補変異評価部２３は、ｔ検定等の所定の検定方法に基づいて、標的生物及び各コントロール生物の間における変位箇所の相違度と複数のコントロール生物間における変異箇所の相違度とに有意な差があるか否かについての検定を部分ゲノム塩基配列毎に行う。これにより、候補変異評価部２３は、各部分ゲノム塩基配列に含まれる候補変異の特異性を評価するための評価値として検定による統計量を前記部分ゲノム塩基配列毎に算出する。
【００４６】
そして、出力制御部２４は、評価値に基づく候補変異の順位を特定可能な状態で検定の結果を出力する。評価値に基づく候補変異の順位を特定可能な状態として、出力制御部２４は、評価値の高いもの順に候補変異を整列して表示してもよいし、評価値に基づく順位を各候補変異に対応付けて表示してもよい。表示の形態は適宜設定可能である。
【００４７】
ここで、上記相違度算出部２２は、各部分ゲノム塩基配列のサイズを変更して、標的生物及び各コントロール生物の間における変位箇所の相違度、並びに、複数のコントロール生物間における変異箇所の相違度を部分ゲノム塩基配列毎に再度算出する。そして、上記候補変異評価部２３は、再度算出された標的生物及び各コントロール生物の間における変位箇所の相違度、並びに、複数のコントロール生物間における変異箇所の相違度を利用して上記限定を再度実行することで、検定による統計量を部分ゲノム塩基配列毎に再度算出し、サイズの変更毎に算出した統計量のうち評価値として採用する統計量を部分ゲノム塩基配列毎に選択する。これによって、部分ゲノム塩基配列のサイズを調整しつつ、その候補変異が標的生物に特異的に生じている変異であるか否かの評価を行うことが可能になる。
【００４８】
なお、本実施形態では、これらの機能がいずれも汎用のＣＰＵによって実現される例を説明している。しかしながら、これらの機能の一部又は全部が、１又は複数の専用のプロセッサにより実現されてもよい。また、ゲノム解析装置１の機能構成に関して、実施形態に応じて、適宜、機能の省略、置換、及び追加が行われてもよい。各機能に関しては後述する動作例で詳細に説明する。
【００４９】
§３  動作例
次に、図４〜７を用いて、ゲノム解析装置１の動作例を説明する。図４は、ゲノム解析装置１のゲノム解析に関する処理手順を例示する。なお、以下で説明するゲノム解析に関する処理手順は一例にすぎず、各処理は可能な限り変更されてもよい。また、以下で説明する処理手順について、実施の形態に応じて、適宜、ステップの省略、置換及び追加が可能である。
【００５０】
（ステップＳ１０１）
ステップＳ１０１では、制御部１１は、ゲノム塩基配列取得部２１として機能し、患者及び複数人の健常者それぞれについて、変異箇所の特定されたゲノム塩基配列を取得する。各ゲノム塩基配列を取得すると、制御部１１は、次のステップＳ１０２に処理を進める。
【００５１】
患者（case）は遺伝性の疾患を患っている者であり、健常者（control）は患者の患っている遺伝性の疾患を患っていない者である。健常者は、患者の血縁者であってもよいし、非血縁者であってもよい。患者及び健常者のゲノム塩基配列は、例えば、HiSeq／MiSeq(Illumina社)、Genome Sequencer FLX＋System(Roche社)等の次世代シーケンサーにより解析可能である。このゲノム塩基配列には、ゲノムを構成する塩基の情報と各塩基の配列上の位置（塩基番号）を示す位置情報とが含まれている。
【００５２】
制御部１１は、例えば、次世代シーケンサー等により解析された患者及び健常者それぞれのゲノム塩基配列を取得する。健常者に関して、制御部１１は、複数人分のゲノム塩基配列を取得する。なお、各ゲノム塩基配列は、ゲノム解析装置１内の記憶部１２又はドライブ１７に取り込まれる記憶媒体から取得されてもよいし、ネットワークを介して他の情報処理装置から取得されてもよい。
【００５３】
また、制御部１１は、ヒトのゲノム塩基配列のリファレンスとなるリファレンスゲノム塩基配列を取得する。なお、各ゲノム塩基配列と同様に、リファレンスゲノム塩基配列は、ゲノム解析装置１内の記憶部１２又はドライブ１７に取り込まれる記憶媒体から取得されてもよいし、ネットワークを介して他の情報処理装置から取得されてもよい。このリファレンスゲノム塩基配列は、例えば、ｈｇ１９等の公知のゲノム塩基配列であってもよいし、被験者由来のゲノム塩基配列でなければユーザによって適宜設定されたゲノム塩基配列であってもよい。
【００５４】
そして、制御部１１は、患者及び健常者の各ゲノム塩基配列とリファレンスゲノム塩基配列とを対比し、各ゲノム塩基配列内で一塩基変異（SNV；Single Nucleotide Variant）の生じている箇所（変異箇所）を特定する。具体的には、制御部１１は、各ゲノム塩基配列とリファレンスゲノム塩基配列との間で、同一の位置（塩基番号）に配置された塩基が一致しているか否かを判定する。そして、同一の位置（塩基番号）に配置された塩基が一致していないと判定した場合には、制御部１１は、一致していないと判定した当該位置（塩基番号）を一塩基変異（SNV；Single Nucleotide Variant）の生じている変異箇所と認定する。一方、同一の位置（塩基番号）に配置された塩基が一致する場合には、制御部１１は、当該位置（塩基番号）を変異の生じていない箇所と認定する。これによって、制御部１１は、患者及び複数人の健常者それぞれについて、変異箇所の特定されたゲノム塩基配列を取得することができる。
【００５５】
なお、リファレンスゲノム塩基配列との対比処理は他の情報処理装置で実行されてもよい。すなわち、制御部１１は、リファレンスゲノム塩基配列との対比処理を省略し、予め変異箇所の特定されたゲノム塩基配列を患者及び複数人の健常者それぞれについて取得してもよい。
【００５６】
また、全ゲノム領域は、遺伝子間領域及び遺伝子内領域（イントロン領域、エクソン領域）を含んでいる。このうち、イントロン領域は、遺伝情報をコードしない領域であり、遺伝性疾患の原因となる責任変異を含んでいる可能性は低いため、当該責任変異を同定する上では除外してもよい。同様に、遺伝子間領域も、遺伝性疾患の原因となる責任変異を含んでいる可能性は低いため、当該責任変異を同定する上では除外してもよい。
【００５７】
そのため、本ステップＳ１０１で取得される各ゲノム塩基配列は、全ゲノム領域に対応していなくてもよく、全ゲノム領域から少なくとも一部のイントロン領域及び／又は遺伝子間領域が取り除かれたものであってもよい。更には、取得される各ゲノム塩基配列は、全ゲノム領域から全てのイントロン領域と遺伝子間領域とを取り除いた全エクソン領域に対応するものであってもよい。これによって、解析対象とする各ゲノム塩基配列のサイズを抑えることができるため、本動作例における一連の処理にかかる計算量を低減することができる。
【００５８】
なお、全エクソン領域には、各エクソン領域の近傍領域を含んでもよい。近傍領域は、例えば、各エクソン領域の端から数〜数十個の塩基を含む領域である。また、上記リファレンスゲノム塩基配列の一例であるｈｇ１９は、全ゲノム領域に対応している。そのため、リファレンスゲノム塩基配列としてｈｇ１９を利用し、本ステップＳ１０１においてイントロン領域等を除外する場合には、制御部１１は、ｈｇ１９からもイントロン領域等を除外する。
【００５９】
（ステップＳ１０２）
次のステップＳ１０２では、制御部１１は、相違度算出部２２として機能し、各候補変異を含む各部分ゲノム塩基配列のサイズを指定し、２つの個体間（患者及び健常者の間又は健常者及び他の健常者の間）において各部分ゲノム塩基配列内で生じる変異箇所の相違度を部分ゲノム塩基配列毎に算出する。各相違度を算出し終えると、制御部１１は、次のステップＳ１０３に処理を進める。
【００６０】
図５は、２つの個体間（患者及び健常者の間又は健常者及び他の健常者の間）において各部分ゲノム塩基配列内で生じる変異箇所の比較場面を例示する。
【００６１】
まず、制御部１１は、患者のゲノム塩基配列中に検出される変異の中から候補変異を特定する。図５に例示されるように、候補変異は、遺伝性疾患の責任変異の候補として、患者のゲノム塩基配列中に検出される一塩基変異の中から指定される。候補変異は適宜指定することが可能であり、例えば、患者のゲノム塩基配列中に検出されるヒトの生物集団の中で一定の頻度以下でしか検出されない希少変異を候補変異として採用してもよい。
【００６２】
なお、このような希少変異は次のようにして特定することができる。すなわち、リファレンスゲノム塩基配列との比較により得られた一塩基変異のうち、
１）配列のクオリティ値が所定値以下である変異
２）ストランドバイアスに含まれる変異
３）コドンの変更を生じさせない変異
４）健常人で認められる公知の一塩基多型（ＳＮＰｓ）
を除外することで、希少変異を特定することができる。一般的に、リファレンスゲノム塩基配列との比較によって患者のゲノム塩基配列からは１５０万箇所程度の一塩基変異が特定される。一方、上記１）〜４）を除外することによって、患者のゲノム塩基配列中に認められる変異を６００箇所程度の希少変異に限定することができる。
【００６３】
なお、ストランドバイアスとは、ペアエンド解析において生じる、片鎖のみのシーケンスタグが存在する状態を示す。ペアエンド解析は、Illumina社の提供する配列解析法であり、ある特定の長さの部分配列の両端のみをシーケンスする解析方法である。シーケンスされた配列（タグ）は、通常、リファレンスゲノム塩基配列を参照しながら配列の相同性の高い部分にマップされる。しかしながら、偶然又は何らかの理由により、シーケンスされたタグが両端の配列のうちの片方のみしかマップされない場合がある。つまり、このようなシーケンスされたタグが両端の配列のうちの片方のみしかマップされていない領域、換言すると、ストランドバイアスのある領域では、何らかのエラーが発生している可能性がある。そのため、上記２）では、そのような可能性を排除すべく、制御部１１は、ストランドバイアスのある領域に含まれる変異を除外する。
【００６４】
次に、制御部１１は、患者のゲノム塩基配列においてそれぞれ候補変異を少なくとも１つ含む複数の部分ゲノム塩基配列を指定する。例えば、図５に例示されるように、制御部１１は、各候補変異が各部分ゲノム塩基配列の中央に位置し、塩基を３０Ｋ（３００００）個含むように、各部分塩基配列の範囲を指定する。ゲノム塩基配列は各塩基の位置情報を保持しているため、各部分ゲノム塩基配列の範囲は、各部分ゲノム塩基配列の両端となる塩基の位置情報によって指定可能である。そして、制御部１１は、各健常者のゲノム塩基配列において、患者のゲノム塩基配列内で指定した各部分ゲノム塩基配列と同一位置及び範囲の領域を各部分ゲノム塩基配列として指定する。
【００６５】
なお、部分ゲノム塩基配列のサイズ、含まれる候補変異の数、含まれる候補変異の位置及び範囲の指定方法は実施の形態に応じて適宜選択可能である。例えば、各部分ゲノム塩基配列における候補変異の位置は、配列の中央に限られなくてもよく、配列の端等であってもよい。
【００６６】
また、図５では、制御部１１は、各部分塩基配列として連続する１つの領域を指定している。しかしながら、各部分塩基配列に含まれるゲノム領域の指定方法はこのような例に限定されなくてもよく、制御部１１は、図６に例示されるように、ゲノム塩基配列上の位置の離間した複数の部分的なゲノム領域を結合することで部分ゲノム塩基配列を指定してもよい。
【００６７】
図６は、ゲノム塩基配列上の位置の離間した複数の部分的なゲノム領域を結合することで部分ゲノム塩基配列を指定する場面の一例を示す。図６では、ゲノム塩基配列上で離間している３つの部分的なゲノム領域（３１、３２、３３）が存在し、領域３２に候補変異が含まれている。この場合、例えば、制御部１１は、領域３１及び領域３２の間並びに領域３２及び領域３３の間に含まれる塩基を省略することで、３つの領域（３１、３２、３３）を結合し、これによって、１つの部分ゲノム塩基配列を指定することができる。
【００６８】
この領域の指定方法によれば、ゲノム塩基配列上の位置の離れた領域を１つの部分ゲノム塩基配列に指定することが可能になる。そのため、候補変異を評価する範囲となる部分ゲノム塩基配列の指定の自由度を高めることができる。
【００６９】
次に、制御部１１は、図５に例示されるように、各部分ゲノム塩基配列に含まれる変異の数及び位置情報に基づいて、患者及び各健常者の間における変異箇所の相違具合を示す相違度と健常者間における変異箇所の相違具合を示す相違度とを算出する。この相違度は、例えば、相関係数等、互いに対応する２つの部分ゲノム塩基配列における変異箇所の相違具合を示すことのできる指標であれば、実施の形態に応じて適宜設定されてもよい。
【００７０】
例えば、各部分ゲノム塩基配列に含まれる２つの生物それぞれにおける変異箇所の和集合に含まれる変異の総数に対する、両生物間においていずれかの生物にしか認められない変異箇所の数の割合で変異箇所の相違度を定義してもよい。図７を更に用いて、このように定義される相違度について説明する。
【００７１】
図７は、２つの生物間の部分ゲノム塩基配列に含まれる変異箇所の相違度を算出する場面を例示する。図７で例示される場面では、患者の部分ゲノム塩基配列には、候補変異を含む５つの変異が含まれている。一方、当該部分ゲノム塩基配列に対応する健常者の部分ゲノム塩基配列にも５つの変異が含まれている。そして、両部分ゲノム塩基配列には、位置が同じ共通の変異が２つ含まれている。両部分ゲノム塩基配列に含まれる変異箇所が一致しているか否かは変異の位置情報を参照することで判定することができる。
【００７２】
この場合、各部分ゲノム塩基配列に含まれる２つの生物それぞれにおける変異箇所の和集合に含まれる変異箇所の総数は、両部分ゲノム塩基配列に含まれる合計１０箇所の変異箇所のうち２箇所の変異箇所は互いに共通であるため、８箇所となる。また、両生物間においていずれかの生物にしか認められない変異箇所の数は、両部分ゲノム塩基配列に含まれる合計１０箇所の変異箇所のうち互いに共通する２箇所（合計４箇所）の変異箇所を除くため、６箇所となる。そのため、この定義により与えられる相違度は０．７５となる。
【００７３】
上記のように定義される割合は、２つの部分ゲノム塩基配列間で位置が同じ変異箇所を多く含むほど、両生物間においていずれかの生物にしか認められない変異箇所の数が少なくなるため、値が小さくなる。そのため、上記のように定義される割合によって、互いに対応する２つの部分ゲノム塩基配列における変異箇所の相違具合を示すことができる。なお、上記のように定義される割合（相違度）を以下では「ハミング距離率」とも称する。
【００７４】
この両生物間においていずれかの生物にしか認められない変異箇所の数は、いわゆる２つの集合間のハミング距離に相当するものである。このハミング距離の演算は、例えば、排他的論理和の演算及びカウント演算によって構成可能であり、非常に簡単に行うことができる。そのため、上記のように相違度を定義することによって、２つの生物間における変異箇所の相違具合を非常に簡単な計算によって導出することができる。
【００７５】
なお、患者の部分ゲノム塩基配列を他の健常者の部分ゲノム塩基配列に置き換えることで、健常者間の変異箇所の相違度の算出方法も同様に説明可能である。制御部１１は、患者と各健常者との間における変異箇所の相違度を部分ゲノム塩基配列毎に算出し、算出した相違度を第１グループに格納する。一方、制御部１１は、２人の健常者間における変異箇所の相違度を部分ゲノム塩基配列毎に算出し、算出した相違度を第２グループに格納する。患者が１人で健常者が４１人の場合、患者と各健常者との間における変異箇所の相違度は、１つの部分ゲノム塩基配列あたり４１個算出される。一方、２人の健常者間における変異箇所の相違度は、１つの部分ゲノム塩基配列あたり８２０個算出される。
【００７６】
（ステップＳ１０３）
次のステップＳ１０３では、制御部１１は、候補変異評価部２３として機能し、所定の検定方法に基づいて、上記第１グループと第２グループとの間に有意な差があるか否かについての検定を部分ゲノム塩基配列毎に行う。また、制御部１１は、各部分ゲノム塩基配列に含まれる候補変異の特異性を評価するための評価値の候補として、当該検定による検定量を部分ゲノム塩基配列毎に算出する。そして、評価値を算出した後に、制御部１１は、次のステップＳ１０４に処理を進める。
【００７７】
なお、所定の検定方法は、２つのデータ間に差があるか否かを判定可能な検定方法であればよく、実施の形態に応じて適宜選択可能である。例えば、所定の検定方法として、コルモゴロフ・スミルノフ検定、ｔ検定等を採用することができる。コルモゴロフ・スミルノフ検定、ｔ検定等を所定の検定方法に採用した場合、本ステップＳ１０３では、ｔ値及び／又はｐ値がその検定における統計量として算出される。
【００７８】
ここで、ｔ値は、両グループの間の差の度合いを示す数値である。ｔ値の絶対値が大きいほど、両グループの間に差がないとの帰無仮説を棄却できる、すなわち、両グループの間に有意な差があることを示す。そのため、候補変異の特異性を評価するための評価値としてｔ値を用いる場合には、制御部１１は、ｔ値の絶対値が大きいほど当該評価値の示す評価は高いものとして取り扱う。
【００７９】
また、ｐ値は、両グループの間の差が偶然生じる可能性を示す数値である。ｐ値が０に近いほど、両グループの間に差がないとの帰無仮説を棄却できる、すなわち、両グループの間に有意な差があることを示す。そのため、候補変異の特異性を評価するための評価値としてｐ値を用いる場合には、制御部１１は、ｐ値が０に近いほど当該評価値の示す評価は高いものとして取り扱う。
【００８０】
すなわち、評価値の示す評価が高いほど、第１グループと第２グループとの間で有意な差が生じていることを示す。したがって、評価値の示す評価が高いほど、対応する部分ゲノム塩基配列では、患者に特異的な変異が発生していることを示すことができる。
【００８１】
ここで、患者の患っている遺伝性疾患を健常者は患っていないため、患者に特異的に発生している変異がその遺伝性疾患の責任変異である可能性が高い。そのため、上記評価値の示す評価が高いほど、対応する部分ゲノム塩基配列に含まれる候補変異が当該遺伝性疾患の責任変異である可能性が高いことを示すことができる。
【００８２】
（ステップＳ１０４）
次のステップＳ１０４では、制御部１１は、相違度算出部２２として機能し、各部分ゲノム塩基配列のサイズを変更し、２つの個体間（患者及び健常者の間又は健常者及び他の健常者の間）における変異箇所の相違度を部分ゲノム塩基配列毎に再計算する。そして、相違度を再計算した後に、制御部１１は、次のステップＳ１０５に処理を進める。各部分ゲノム塩基配列のサイズを変更することを除いて、本ステップＳ１０４の処理は上記ステップＳ１０２の処理と同様である。
【００８３】
例えば、ステップＳ１０２において各部分ゲノム塩基配列のサイズを３０Ｋ個に設定し、１０Ｋ（１００００）個間隔で各部分ゲノム塩基配列のサイズを変動させる場合、制御部１１は、本ステップＳ１０４において、各部分ゲノム塩基配列のサイズを４０Ｋ（４００００）個に再設定する。そして、制御部１１は、４０Ｋ個に再設定した各部分ゲノム塩基配列に基づいて、２つの個体間における変異箇所の相違度を再計算する。
【００８４】
なお、本ステップＳ１０４では、各部分ゲノム塩基配列のサイズを大きくするように変更のではなく、各部分ゲノム塩基配列のサイズを小さくするように変更してもよい。各部分ゲノム塩基配列のサイズの変更量は実施の形態に応じて適宜設定可能である。
【００８５】
（ステップＳ１０５）
次のステップＳ１０５では、制御部１１は、候補変異評価部２３として機能し、再計算した各相違度を用いて、第１グループと第２グループとの間に有意な差があるか否かについての検定を部分ゲノム塩基配列毎に再度実行する。これにより、制御部１１は、各部分ゲノム塩基配列に対して得られる統計量、すなわち、各候補変異の評価値の候補を再計算する。そして、各候補変異の評価値の候補を再計算した後、制御部１１は、次のステップＳ１０６に処理を進める。なお、ステップＳ１０４で再計算した各相違度を用いる点を除き、本ステップＳ１０５の処理は上記ステップＳ１０３と同様である。そのため、本ステップＳ１０５の説明を省略する。
【００８６】
（ステップＳ１０６）
次のステップＳ１０６では、制御部１１は、ステップＳ１０４及びステップＳ１０５の処理を繰り返すか否かを判定する。そして、ステップＳ１０４及びステップＳ１０５の処理を繰り返すと判定した場合には、制御部１１は、ステップＳ１０４に処理を戻す。他方、ステップＳ１０４及びステップＳ１０５の処理を繰り返さないと判定した場合には、制御部１１は、ステップＳ１０７に処理を進める。
【００８７】
例えば、１０Ｋ個間隔で３０Ｋ個〜１００Ｋ（１０００００）個まで各部分ゲノム塩基配列のサイズを変動させて、それぞれの候補変異の評価値を算出する場合には、制御部１１は、ステップＳ１０４及びステップＳ１０５の処理を７回繰り返すことになる。この場合、制御部１１は、ステップＳ１０５において１００Ｋ個のサイズの各部分ゲノム塩基配列について評価値を算出したときには、次のステップＳ１０７に処理を進める。一方、そうではないときには、制御部１１は、ステップＳ１０４に処理を戻す。
【００８８】
なお、繰り返す回数は、実施の形態に応じて適宜設定可能である。また、部分ゲノム塩基配列毎にステップＳ１０４及びステップＳ１０５の処理を繰り返す回数が異なってもよい。更に、ステップＳ１０５において繰り返し算出される統計量が所定の値を超えて変動しない等の傾向が現れた場合に、制御部１１は、ステップＳ１０４及びステップＳ１０５の処理を繰り返さないと判定してもよい。ステップＳ１０４及びステップＳ１０５の処理を繰り返す条件は実施の形態に応じて適宜設定可能である。
【００８９】
（ステップＳ１０７）
次のステップＳ１０７では、制御部１１は、ステップＳ１０３及びステップＳ１０５において算出した統計量（各候補変異の評価値の候補）のうち、各候補変異の評価値として採用する統計量を候補変異（部分ゲノム塩基配列）毎に選択する。そして、全ての候補変異について評価値を選択し終えた後、制御部１１は、次のステップＳ１０８に処理を進める。
【００９０】
なお、各候補変異の評価値を採用する規則は実施の形態に応じて適宜設定可能である。例えば、制御部１１は、算出された複数の統計量のうち最も評価の高いことを示す統計量を各候補変異の評価値に採用してもよい。この場合、各候補変異の評価値としてｔ値を採用するときには、制御部１１は、ステップＳ１０３及びステップＳ１０５で算出したｔ値のうち最も絶対値の大きいｔ値を各候補変異の評価値に採用する。他方、各候補変異の評価値としてｐ値を採用するときには、制御部１１は、ステップＳ１０３及びステップＳ１０５で算出したｐ値のうち最も０に近いｐ値を各候補変異の評価値に採用する。
【００９１】
（ステップＳ１０８）
次のステップＳ１０８では、制御部１１は、出力制御部２４として機能し、ステップＳ１０７で選択した評価値に基づく候補変異の順位を特定可能な状態で上記検定の結果を出力する。これにより、本動作例に係る処理は終了する。
【００９２】
なお、評価値に基づく各候補変異の順位が特定可能な状態であれば、検定結果の出力態様は実施の形態に応じて適宜設定可能である。例えば、制御部１１は、各候補変数を評価値の昇順又は降順に整列可能な状態で上記検定結果を出力してもよい。また、例えば、制御部１１は、各候補変異と評価値とを単に対応付けた状態で上記検定結果を出力してもよい。
【００９３】
また、検定結果の出力方法は、実施の形態に応じて適宜選択可能である。例えば、制御部１１は、表示装置１３（ディスプレイ）上に検定結果を表示することで出力してもよい。また、例えば、ゲノム解析装置１が外部インタフェース１５を介してプリンタ等の印字装置に接続される場合、制御部１１は、当該印字装置を制御し、上記検定結果を紙などに印字することで出力してもよい。
【００９４】
（作用・効果）
以上のように、本実施形態に係るゲノム解析装置１は、患者及び複数人の健常者それぞれについて、変異箇所の特定されたゲノム塩基配列を取得する。次に、ゲノム解析装置１は、患者のゲノム塩基配列上に生じている変異の中から責任変異の候補となる複数の候補変異を特定し、当該候補変異を少なくとも１つ含む複数の部分ゲノム塩基配列を指定する。続いて、ゲノム解析装置１は、指定された各部分ゲノム塩基配列について、患者及び各健常者の間における変異箇所の相違度と２人の健常者間における変異箇所の相違度とを算出する。そして、ゲノム解析装置１は、所定の検定方法に基づいて、患者及び各健常者の間における変異箇所の相違度と２人の健常者間における変異箇所の相違度との間に有意な差があるか否かについて検定し、当該検定で算出された統計量を対応する部分ゲノム塩基配列に含まれる候補変異の評価値として採用する。
【００９５】
ここで、各部分ゲノム塩基配列に対して算出される統計量は、患者と健常者との間で変異箇所が相違しているか否かを評価する範囲、すなわち、各部分ゲノム塩基配列のサイズに依存し得る。そのため、各部分ゲノム塩基配列のサイズを固定してしまうと、患者と健常者との間で各部分ゲノム塩基配列に含まれる変異箇所の相違具合を正確に評価できず、各候補変異について得られる評価値に各部分ゲノム塩基配列の状態を正しく反映させることができない可能性がある。これによって、評価値に基づく各候補変異の順位付けが正確ではなくなり、遺伝性疾患の責任変異を同定する精度が低くなってしまう可能性がある。
【００９６】
これに対して、本実施形態に係るゲノム解析装置１は、上記ステップＳ１０４及びステップＳ１０５の処理を繰り返すことで、各部分ゲノム塩基配列のサイズを変更して、各候補変異の評価値の計算を繰り返す。これによって、本実施形態によれば、各候補変異について、部分ゲノム塩基配列に含まれる塩基の数を調整しつつ、その候補変異が患者に特異的に生じている変異であるか否かの評価を行うことができる。そのため、遺伝性家系における症例比較及び既知の変異データベース情報に基づく比較参照に寄らなくても、遺伝性疾患の原因となる責任変異の同定を精度よく行うことが可能になる。
【００９７】
（その他）
以上、本発明の実施の形態を詳細に説明してきたが、前述までの説明はあらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。
§４  処理例
【実施例】
【００９８】
以下、本発明の実施例について説明する。ただし、本発明は以下の実施例に限定されない。
【００９９】
上記実施形態に係るゲノム解析装置１は、遺伝性疾患の責任変異の候補となる複数の候補変異の順位づけを行うことで、当該遺伝性疾患の責任変異を同定可能にする。そこで、上記実施形態に対応する実施例を用意して、遺伝性疾患の責任変異として既知の変異が正しく上位にランキング付けされるか否かの実験を行った。
【０１００】
図８Ａ〜図８Ｃは被験者の家系を示す。各図では、四角印は男性を示し、丸印は女性を示す。また、図８Ａ及び図８Ｂでは、黒で塗りつぶした印は肥大型心筋症を患う者を示し、そうでない印は肥大型心筋症を患っていない者を示す。同様に、図８Ｃでは、黒で塗りつぶした印は拘束型心筋症を患う者を示し、そうでない印は拘束型心筋症を患っていない者を示す。
【０１０１】
図８Ａで示されるファミリーＡの患者（II-2）は５８歳男性であり、患者（III-1）は３２歳女性であり、ファミリーＡの患者（II-2）及び患者（III-1）は、常染色体優性遺伝（Autosomal dominant）の形式で遺伝しうる肥大型心筋症を患っていた。そして、ファミリーＡの患者（II-2）及び患者（III-1）は、肥大型心筋症の原因の一つであるＭＹＬ２遺伝子（rs104894369）においてc.173G>A(p.R58Q)の変異を共有していた。なお、「rs104894369」は、ＮＣＢＩ（National Center for Biotechnology Information）の提供するＳＮＰのデータベースであるｄｂＳＮＰに登録されている変異の登録番号を示す。「c.」はコーディングＤＮＡレベルの記載法であることを示し、「c.173G>A」はＭＹＬ２遺伝子の塩基配列１７３番目のグアニン（Ｇ）がアデニン（Ａ）に変異していることを示す。また、「p.」はタンパク質レベルの記載法であることを示し、「p.R58Q」は５８番目のアルギニン（Ｒ）がグルタミン（Ｑ）に置換していることを示す。以下についても同様である。
【０１０２】
また、図８Ｂで示されるファミリーＢの患者（III-4）は、３９歳男性であり、常染色体優性遺伝の形式で遺伝しうる肥大型心筋症を患っていた。そして、ファミリーＢの患者（III-4）には、肥大型心筋症の原因の一つであるＭＹＨ７遺伝子（rs3218713）においてc.746G>A(p.R249Q)の変異がみられた。なお、「rs3218713」は上記ｄｂＳＮＰの登録番号を示す。「c.746G>A」はＭＹＨ７遺伝子の塩基配列７４６番目のグアニン（Ｇ）がアデニン（Ａ）に変異していることを示し、「p.R249Q」は２４９番目のアルギニン（Ｒ）がグルタミン（Ｑ）に置換していることを示す。
【０１０３】
一方、ネガティブコントロールとして、拘束型心筋症と診断された患者であって、当該患者の両親に変異が診られないためこの拘束型心筋症は遺伝性の疾患ではないと判断された患者について本実施例による評価付けの実験を行った。図８Ｃはその実験の対象となったファミリーＣを示す。図８Ｃで示されるファミリーＣの患者（III-2）は、７歳女性であり、トロポニン遺伝子等における新生突然変異（de novo mutation）により発症しうる拘束型心筋症を患っていた。そして、このファミリーＣの患者（III-2）には、拘束型心筋症の原因の一つであると過去に報告されたことのあるＴＮＮＩ３遺伝子においてc.584T>C(p.Ｉ195T)の変異がみられた。なお、「c.584T>C」はＴＮＮＩ３遺伝子の塩基配列５８４番目のチミン（Ｔ）がシトシン（Ｃ）に変異していることを示し、「p.Ｉ195T」は１９５番目のイソロイシン（Ｉ）がスレオニン（Ｔ）に置換していることを示す。
【０１０４】
実施例に係るゲノム解析装置では、Illumina社のHiseq2000を利用して上記各患者のゲノム塩基配列を解析することで、上記各患者のゲノム塩基配列を取得した。そして、取得した各患者のゲノム塩基配列とｈｇ１９と比較することによって、各患者のゲノム塩基配列上の変異箇所を特定した。また、本実施例では、各患者と同様の方法で、各患者とは血縁関係のない４１名の健常者のゲノム塩基配列をそれぞれ取得し、取得した各健常者のゲノム塩基配列をｈｇ１９と比較することによって、各健常者のゲノム塩基配列上の変異箇所を特定した。
【０１０５】
次に、本実施例では、各患者のゲノム塩基配列上で生じている変異のうち上記手法により特定される希少変異を候補変異として設定し、各候補変異を配列の中央に含むように各部分ゲノム塩基配列を指定した。また、各部分ゲノム塩基配列における２つの生物間の変異箇所の相違度には上記のように定義されるハミング距離率を採用し、所定の検定方法にはｔ検定を採用し、各候補変異の評価値には当該ｔ検定により算出されるｐ値を採用した。そして、各部分ゲノム塩基配列のサイズは３０Ｋ個〜１００Ｋ個まで１０Ｋ個間隔で変動させて、部分ゲノム塩基配列毎にｐ値を算出し、算出したｐ値のうち最も値の小さいｐ値を対応する部分ゲノム塩基配列に含まれる候補変異の評価値に採用した。この実施例により、各患者の各候補変異の順位づけを行った結果を図９に示す。
【０１０６】
図９は、本実施例による処理によって各患者の各候補変異の順位付けを行った結果を示す。なお、ハミング距離率を計算する際に、各部分ゲノム塩基配列に含まれる一塩基変異の数が少ない場合、ハミング距離率の値が不当に大きくなってしまい、エラーが生じてしまう可能性がある。そこで、本実施例では、各部分ゲノム塩基配列に３つ以上の一塩基変異が含まれない場合には、当該部分ゲノム塩基配列に含まれる候補変異の評価を省略した。
【０１０７】
これにより、ファミリーＡの患者（II-2）に係る処理では、候補変異として評価対象とした６１４個の変異のうち５４２個の変異について評価値が算出された。ファミリーＡの患者（III-1）に係る処理では、候補変異として評価対象とした６４６個の変異のうち５７０個の変異について評価値が算出された。ファミリーＢの患者（III-4）に係る処理では、候補変異として評価対象とした６０６個の変異のうち５３４個の変異について評価値が算出された。そして、ファミリーＣの患者（III-2）に係る処理では、候補変異として評価対象とした６３１個の変異のうち５４７個の変異について評価値が算出された。
【０１０８】
図９に示される順位づけの結果によると、ファミリーＡの患者（II-2）にみられるＭＹＬ２遺伝子（rs104894369）におけるc.173G>A(p.R58Q)の変異の評価値（ｐ値）は０．０２であり、評価値を算出した全ての希少変異のなかで上位から２．２％にあたる１２位にランク付けされた。また、ファミリーＡの患者（III-1）にみられるＭＹＬ２遺伝子（rs104894369）におけるc.173G>A(p.R58Q)の変異の評価値（ｐ値）は０．０２であり、評価値を算出した全ての希少変異のなかで上位から２．８％にあたる１６位にランク付けされた。更に、ファミリーＢの患者（III-4）にみられるＭＹＨ７遺伝子（rs3218713）におけるc.746G>A(p.R249Q)の変異の評価値（ｐ値）は０．０２であり、評価値を算出した全ての希少変異のなかで上位から１．７％にあたる９位にランク付けされた。すなわち、遺伝性疾患の一例である肥大型心筋症において、当該遺伝性疾患の原因となる各変異を希少変異のなかで上位から３％以内にランク付けすることができた。
【０１０９】
一方、ファミリーＣの患者（III-2）にみられるＴＮＮＩ３遺伝子におけるc.584T>C(p.l195T)の変異の評価値（ｐ値）は０．３４であり、評価値を算出した全ての希少変異のなかで上位から４２．４％である２３２位にランク付けされた。すなわち、両親に変異が認められないために遺伝性の疾患ではないと推察される拘束型心筋症の原因となる変異は、希少変異のなかで上位にランク付けされないことが示された。したがって、本実施例による実験結果から、希少変異のなかで遺伝子疾患の原因となる変異を精度よく上位にランク付けすることができることが示された。
【符号の説明】
【０１１０】
１…ゲノム解析装置、
５…プログラム、６…記憶媒体、
１１…制御部、１２…記憶部、１３…表示装置、１４…入力装置、
１５…外部インタフェース、１６…通信インタフェース、１７…ドライブ、
２１…ゲノム塩基配列取得部、２２…相違度算出部、
２３…候補変異評価部、２４…出力制御部
【図１】
2016077227.tif 000003
【図２】
2016077227.tif 000004
【図３】
2016077227.tif 000005
【図４】
2016077227.tif 000006
【図５】
2016077227.tif 000007
【図６】
2016077227.tif 000008
【図７】
2016077227.tif 000009
【図８Ａ】
2016077227.tif 000010
【図８Ｂ】
2016077227.tif 000011
【図８Ｃ】
2016077227.tif 000012
【図９】
2016077227.tif 000013