(57)【要約】【課題】性質や属性が相違する細胞を識別するマーカーがない場合でも、それらが混在した母集団に対する測定データに基づいて潜在的な部分母集団を探索し、部分母集団別の測定データの推定を行う。【解決手段】一つの母集団に含まれる各サンプルに対するデータ（代謝物毎の濃度値データ）の分布に対し潜在混合分布モデルを仮定し、潜在的な部分母集団の数を決定する。そのために、まず部分母集団数を仮定し、その仮定の下で潜在プロファイル解析を行って部分母集団の構成比を推定する。そして、部分母集団から各代謝物へのパスモデルを仮定し、確証的因子分析によって部分母集団を因子とする因子負荷量を計算する。因子負荷量と構成比とを利用して部分母集団毎のデータを推定し、その推定値が測定データに合致するかを調べる。こうした処理により、適切な部分母集団数、構成比、因子負荷量を最終的に求める。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
一つの母集団に含まれる複数のサンプルに対してそれぞれ所定の測定を実施することで得られた測定データ又は該データに基づく処理結果を利用して、該母集団に潜在的に存在する部分母集団を推定する部分母集団推定方法であって、
a)前記複数のサンプルは複数の部分母集団のいずれかに属するように分離可能であるとの仮定の下に、該複数のサンプルに対する測定データ又は処理結果を観測変数、部分母集団を潜在変数とした潜在プロファイル解析によって、仮定した部分母集団の数における各部分母集団の構成比を算出する第１ステップと、
b)その仮定した部分母集団の数における各部分母集団の構成比に基づいて確証的因子分析を実施することで、各部分母集団に対する因子負荷量を各部分母集団から前記複数の測定データ又は処理結果への重みとして算出する第２ステップと、
c)前記第２ステップで求まった各部分母集団に対する重みと各部分母集団の構成比とを用いて各部分母集団別の測定データ又は処理結果を推定し、その推定結果と前記複数の測定データ又は処理結果との合致性を判断する第３ステップと、
を有し、前記第３ステップにおける合致性が高くなる部分母集団の数を求めることを特徴とする部分母集団推定方法。
【請求項２】
請求項１に記載の部分母集団推定方法であって、
前記第１ステップでは部分母集団の数を一つ仮定し、その仮定した一つの部分母集団数について前記第１乃至第３ステップの処理を順次行い、該第３ステップにおいて合致性が良好でない場合に前記第１ステップに戻り、部分母集団数の仮定を変更したうえで再び前記第１乃至第３ステップの処理を順次行う、という処理を繰り返すことを特徴とする部分母集団推定方法。
【請求項３】
請求項１に記載の部分母集団推定方法であって、
前記第１ステップにおいて、想定される部分母集団の数を全て仮定し、その仮定した全て部分母集団数についてそれぞれ前記第１乃至第２ステップの処理を順次行い、前記第３ステップにおいて、最も合致性が良好である部分母集団数を決定することを特徴とする部分母集団推定方法。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の部分母集団推定方法であって、
前記第１乃至第３ステップの処理を実行することで部分母集団の数が決定されたあと、部分母集団毎に、各部分母集団に含まれるサンプルに対する測定データ又は処理結果を利用して前記第１乃至第３ステップと同様の処理を行うことにより、一つの部分母集団に潜在的に存在する部分母集団をさらに推定することを特徴とする部分母集団推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、母集団に含まれる複数のサンプルに対してそれぞれ得られた測定データや該データを処理して得られる測定結果に基づいて、該母集団に潜在的に存在する部分母集団を推定する部分母集団推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療分野では近年、ヒトｉＰＳ／ＥＳ細胞から分化させて調製した移植用細胞を再生医療に利用する研究が鋭意進められている。この場合、調製された移植用細胞にヒトｉＰＳ／ＥＳ細胞が残存していると、移植後に腫瘍が形成されるおそれがある。そこで、移植を行う前に、移植用細胞にヒトｉＰＳ／ＥＳ細胞等の、目的とする細胞以外の細胞が含まれているか否か、さらには目的外細胞が含まれている場合にそれがどの程度の量であるのか、などを調べることが重要であり、そうした測定のための技術開発が移植用細胞を用いた再生医療における大きな課題の一つとなっている。
【０００３】
上述した移植用細胞に限らず、一般に、多数の細胞を含む細胞群は、たとえそれが単一コロニーの培養細胞であったとしても、性質が異なる複数種の細胞を含んでいる可能性がある。このように、或る細胞の母集団がそれぞれ性質が異なる細胞を含む複数の部分母集団から成る場合、各部分母集団に属することを特徴付ける何らかのマーカーが存在すれば、母集団を部分母集団に分離することが可能である。
【０００４】
いま図３に示すように、○で示される細胞と□で示される細胞とが一つの母集団に混在しているものとする。この二種類の細胞を識別可能であるマーカー（例えば特定の成分）が存在すれば、そのマーカーを利用して母集団に含まれる細胞を部分母集団Ａに含まれる細胞と部分母集団Ｂに含まれる細胞とに選別して回収することができる（非特許文献１等参照）。それによって、図３（ａ）に示すように母集団は、細胞○のみを含む部分母集団Ａと、細胞□のみを含む部分母集団Ｂと、に分けられる。その場合、各部分母集団Ａ、Ｂに含まれる細胞に対して所定の測定をそれぞれ実施することで、細胞○の群に対する測定データと細胞□の群に対する測定データとを別々に取得することができ、そうした測定データに基づいて例えばそれぞれの細胞を構成するタンパク質の量などを算出することができる。
【０００５】
これに対し、上記二種類の細胞を識別可能であるマーカーが存在しない又は不明である場合には、マーカーを利用して各細胞を選別回収することはできないため、母集団を部分母集団に分けることができない。そのため、図３（ｂ）に示すように、母集団に含まれる多数の細胞に対する測定を実施することで得られた測定データから、それら多数の細胞に平均的な結果しか得ることができない。つまり、この場合、部分母集団毎の測定データや結果を得ることはできない。また、一つの母集団に含まれる異なる性質の細胞を識別するマーカーが存在しない場合には、その母集団に潜在的な部分母集団が存在するのか否かを判定することさえもできない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】「再生医療に用いる細胞の安全性を培養液で検査することが可能に  −移植用細胞に残存するヒトiPS細胞やヒトES細胞を検出する技術−」、[online]、平成２６年２月１７日、国立研究開発法人産業技術総合研究所、[平成２７年７月１日検索]、インターネット＜URL: https://www.aist.go.jp/aist_j/new_research/nr20140217/nr20140217.html＞
【非特許文献２】「レイテント・プロファイル・アナリシス（Latent Profile Analysis）」、[online]、[平成２７年７月８日検索]、インターネット ＜URL: http://jonathantemplin.com/files/clustering/psyc993_15.pdf＞
【非特許文献３】ベルムント（Jeroen K.Vermunt）、「レイテント・プロファイル・モデル（Latent Profile Model）」、[online]、[平成２７年７月８日検索]、インターネット ＜URL: http://members.home.nl/jeroenvermunt/ermss2004f.pdf＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
即ち、従来は、母集団を複数の部分母集団に分離するためのマーカー等の情報が存在しない限り、部分母集団毎にそれに含まれる細胞に対する測定データを取得することは困難であった。また、或る母集団に潜在的な部分母集団が存在するか否かを判定することも困難であった。それ故に、従来、細胞を特徴付けるマーカーの探索は非常に重要な作業であり、この作業にかなりの資源が投入されていた。
もちろん、こうしたことは細胞を対象とした測定に限った問題ではなく、より一般的に、性質が異なる又は互いに異なる属性を有する多数のサンプルについての測定において生じる問題であるといえる。
【０００８】
本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、その主な目的は、一つの母集団に含まれる性質が異なる又は互いに異なる属性を有する多数のサンプルをそれぞれ同じ若しくは類似した性質を有する又は同じ属性を有するサンプルを含む複数の部分母集団に分離することなく、該母集団に含まれる各サンプルに対して得られた測定データに基づいて潜在的な部分母集団の存在の有無を推定したり、部分母集団が存在する場合にその部分母集団の数を推定したり、さらには部分母集団毎のサンプルの測定データを推定したりすることができる部分母集団推定方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
一つの母集団を構成する複数のサンプルに対してそれぞれ得られた測定データが例えば各サンプルに含まれる各種物質の濃度であるような場合、その物質毎の濃度値は顕在化している観測変数であると捉えることができる。一方、母集団が顕在化していない（又は実際に存在するか否かも不明である）複数の部分母集団から成るとすると、部分母集団は潜在変数であると捉えることができる。母集団に対する観測変数が複数の部分母集団つまり潜在変数から成るものとして潜在混合分布モデルを仮定したとき、複数の部分母集団に帰属する確率（構成比）を求めることができれば部分母集団の数を推定することができる。発明者らは、こうした推定を行うために、マーケティングや社会学的統計解析などの分野において一般的に利用されている潜在プロファイル解析（Latent Profile Analysis）が適していることに着目した。
【００１０】
ただし、潜在プロファイル解析では、潜在変数に対する個別の観測変数つまりサンプルに含まれる物質毎の濃度値の影響度合い（寄与度）は分からない。そこで本発明者は、潜在変数に対する観測変数の寄与度をそれぞれ求めるために因子分析、特に潜在プロファイル解析において仮定した部分母集団数とその下で求まる構成比を仮説とした確証的因子分析を利用することに想到した。そして、確証的因子分析によって算出される因子負荷量を利用して、部分母集団に分けたサンプルに対する測定データ又は処理結果を推定し、その推定結果を利用して部分母集団数の仮定が適切であるか否かを判断したり部分母集団数を決定したりすることで、母集団に含まれる複数のサンプルに対する測定データ又は処理結果のみから潜在的な部分母集団の数を推定する本発明に想到した。
【００１１】
即ち、上記課題を解決するためになされた本発明は、一つの母集団に含まれる複数のサンプルに対してそれぞれ所定の測定を実施することで得られた測定データ又は該データに基づく処理結果を利用して、該母集団に潜在的に存在する部分母集団を推定する部分母集団推定方法であって、
a)前記複数のサンプルは複数の部分母集団のいずれかに属するように分離可能であるとの仮定の下に、該複数のサンプルに対する測定データ又は処理結果を観測変数、部分母集団を潜在変数とした潜在プロファイル解析によって、仮定した部分母集団の数における各部分母集団の構成比を算出する第１ステップと、
b)その仮定した部分母集団の数における各部分母集団の構成比に基づいて確証的因子分析を実施することで、各部分母集団に対する因子負荷量を各部分母集団から前記複数の測定データ又は処理結果への重みとして算出する第２ステップと、
c)前記第２ステップで求まった各部分母集団に対する重みと各部分母集団の構成比とを用いて各部分母集団別の測定データ又は処理結果を推定し、その推定結果と前記複数の測定データ又は処理結果との合致性を判断する第３ステップと、
を有し、前記第３ステップにおける合致性が高くなる部分母集団の数を求めることを特徴としている。
【００１２】
本発明に係る部分母集団推定方法では、処理の手順として、大別して二つの態様を採り得る。本発明の第１の態様は、第１ステップにおいて部分母集団の数を一つ仮定し、その仮定した一つの部分母集団数について第１乃至第３ステップの処理を順次行い、第３ステップにおいて合致性が良好でない場合に第１ステップに戻り、部分母集団数の仮定を変更（つまりは部分母集団数を増加又は減少）したうえで再び第１乃至第３ステップの処理を順次行う、という処理を繰り返す方法である。この場合、第３ステップでは、予め決めた条件が満たされた場合に推定結果と複数の測定データ又は処理結果とが合致したと判断して繰り返し処理を終了すればよいが、例えば繰り返しの回数や処理時間などに制限を設けておき、その制限の下で最も合致性が高い結果（部分母集団数）を選択するようにしてもよい。
【００１３】
また本発明の第２の態様は、第１ステップにおいて、想定され得る部分母集団の数を全て仮定し、その仮定した全ての部分母集団数についてそれぞれ第１乃至第２ステップの処理を順次行い、第３ステップにおいては最も合致性が良好である部分母集団数を決定するという方法である。この場合には、上記第１の態様とは異なり、想定される部分母集団の数を初めに全て挙げておくので、第１乃至第３ステップの処理を繰り返し実行することは行わない。
【００１４】
第１、第２の態様のいずれでも、最終的に部分母集団の数を正確に推定することができる。例えば一つの母集団とみなした複数のサンプルに性質や属性が異なるサンプルが混在しているか否かを判定したい場合には、上記部分母集団数の推定結果から判定結果を導き出すことができる。また、母集団に潜在的に存在する部分母集団の数を知りたい場合にも同様である。一方、部分母集団毎の測定データや処理結果を把握したい場合には、最終的に決定された部分母集団数の下での各部分母集団の構成比、及びそれを利用して求まる因子負荷量を用いて、元の測定データ又は処理結果から算出された結果を用いればよい。
【００１５】
なお、本発明に係る部分母集団推定方法では、母集団全体に含まれるサンプルに対する測定データや処理結果に基づいた処理では、それ以上細かく部分母集団に分割できない状態であったとしても、その中の一つの部分母集団に含まれるサンプル（つまりは元の母集団の中の一部のサンプル）に対する測定データや処理結果に基づいた処理では、該部分母集団をさらに細かい部分母集団に分割できることがあり得る。
【００１６】
そこで、本発明に係る部分母集団推定方法において、好ましくは、前記第１乃至第３ステップの処理を実行することで部分母集団の数が決定されたあと、部分母集団毎に、各部分母集団に含まれるサンプルに対する測定データ又は処理結果を利用して前記第１乃至第３ステップと同様の処理を行うことにより、一つの部分母集団に潜在的に存在する部分母集団をさらに推定するとよい。これによって、一つの母集団を、性質や属性が異なるサンプル毎に細かく分離した部分母集団を推定することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明に係る部分母集団推定方法によれば、一つの母集団に含まれる各サンプルが潜在的に存在する複数の部分母集団に属することを示すマーカーが存在せず、そのサンプルを物理的に部分母集団毎に分離することができない場合であっても、各サンプルに対する測定データ又はその処理結果に基づいて、潜在的な部分母集団が存在するか否かを推定することができる。それによって、例えば同質の細胞のみを含む細胞群を取得したい場合に、その細胞群に異質な細胞が混在しているか否かを簡便に調べることができる。
【００１８】
また本発明に係る部分母集団推定方法によれば、上記マーカーが存在しない場合でも、一つの母集団に潜在的な部分母集団が存在する場合にその部分母集団の数を正確に推定することができる。それによって、例えば或る一つの細胞群に混在している異質な細胞群の数を把握することができる。
【００１９】
さらにまた本発明に係る部分母集団推定方法によれば、潜在的な部分母集団毎に分離した状態での測定データや処理結果の推算値を得ることができる。それによって、異なる部分母集団に属する細胞を物理的に分離することができない場合であっても、図３（ｃ）に示すように、異質な細胞群（部分母集団）毎に、細胞に含まれる複数の物質毎の推定濃度値などを求めることができ、従来手法では得られない新たな情報を分析者に提供することができる。また、異なる部分母集団に属する細胞を物理的に分離して回収することが可能である場合でも、一般的に煩雑で手間が掛かるそうした分離・回収作業を省いて、異質な細胞群毎に、細胞に含まれる複数の物質毎の推定濃度値などを求めることができるので、解析作業の効率が向上する。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明に係る部分母集団推定方法の一実施例の処理手順を示す説明図。
【図２】本発明に係る部分母集団推定方法を用いた解析結果の一例を示す図。
【図３】潜在的部分母集団を含む母集団に対する測定データ取得における従来方法と本発明に係る方法との相違を示す概念図。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明に係る部分母集団推定方法の一実施例について、添付図面を参照して説明する。
図１は本実施例の部分母集団推定方法の処理手順を示す説明図である。ここでは、この部分母集団推定方法を利用して、多数の細胞を含む母集団を、それぞれ性質の異なる細胞を含む複数の潜在的な部分母集団に分割する場合を例に挙げる。母集団に含まれる各サンプル（Sample 1、…、Sample N）に対する測定データの一例を図１（ａ）に示す。この図においてitem 1、…、item Lはそれぞれ異なる代謝物である。つまり、例えばｘ11は１番目のサンプルSample 1における１番目の代謝物item 1の濃度値（定量値）を示す測定データである。
【００２２】
ここで、測定によって得られた濃度値データ（観測変数）に潜在混合分布モデルを仮定し、サンプルは観測されない、つまりは潜在的な複数の部分母集団で構成されていると仮定する。例えば、Ｕ番目の代謝物（item U）における濃度値データが図１（ｂ）に示すように分布しているとすると、これは図１（ｃ）に示すように三つの部分母集団による分布が混合したものであると推測される。そこで本実施例の部分母集団推定方法では、まず潜在変数である部分母集団の数を仮定したうえで、その仮定した数の部分母集団に帰属する確率つまりは部分母集団の構成比を、測定データに対する潜在プロファイル解析（図では「ＬＰＡ」と略して表記）を行うことで推定する。部分母集団の数の初期値としては例えば「２」とすればよい。
【００２３】
潜在プロファイル解析は潜在クラス解析（又は潜在クラスタ解析、潜在クラスクラスタ解析などとも呼ばれる）と実質的に同じであり、マーケティング等の分野ではしばしば利用されている。したがって、潜在プロファイル解析の手法については例えば非特許文献２、３をはじめ広く知られており、ここでは詳細は省略するが、簡単に説明すれば、次の(1)式に従って、仮定した数の部分母集団の下で部分母集団の構成比を推定する。
Ｍi＝α・Ｍi＋β・Ｍi＋γ・Ｍi＋・・・    …(1)
α＋β＋γ＋・・・＝１
α、β、γ、…は各代謝物量を１としたときのそれぞれの部分母集団の構成比である。したがって、仮定した部分母集団数が「２」である場合には、構成比はα、βの二つである。
【００２４】
潜在プロファイル解析によって、或る部分母集団数の仮定の下で構成比が推定できたならば、測定データを特徴付ける潜在変数（部分母集団）に対し名義カテゴリカル変数と仮定したパスモデルとを構築する。ここでいう名義カテゴリカル変数とは例えば、或る代謝物Ａが他の部分母集団よりも濃度が高く別の代謝物Ｂが他の部分母集団よりも濃度が高いといった一種の部分母集団の属性である。図１（ｄ）は三つの潜在変数（部分母集団）とＬ個の代謝物との間の関連性を示すパスモデルである。この図では、部分母集団の構成比をその部分母集団を示す楕円形図形の大きさで表現している。また、部分母集団から代謝物へと向かう矢印の線の太さは、その部分母集団への代謝物の寄与率を示している。ただし、潜在プロファイル解析では上記寄与率は不明である。そこで、次にこの寄与率を求める処理が行われる。
【００２５】
図１（ｄ）は全ての部分母集団と全ての代謝物との間に矢印が描かれているが、ここでは、推定された部分母集団の構成比を元に複数のパスモデルが仮定される。そして、仮定したパスモデルを元に確証的因子分析（図では「ＣＦＡ」と略して表記）を行い、各潜在変数から測定データへの重みをファクタローディング（因子負荷量）として推定する。具体的には、仮定した部分母集団数の下で推定された部分母集団の構成比を条件として、つまりは仮定したパスモデルを条件として、第ｉ番目の代謝物の濃度値データに対する各因子、つまりは部分母集団の影響度合いを示す係数である因子負荷量を算出する。なお、パスモデルが構築されていれば、確証的因子分析は、共分散構造分析用のソフトウエアであるIBM社が提供している「Amos」などを利用して実施することができる。確証的因子分析を行うことで、仮定したパスモデルそれぞれにおいて、サンプル毎且つ代謝物毎に因子負荷量が求まる（図１（ｅ）参照）。
【００２６】
さらに因子負荷量に基づいて、与えられたパスモデルにおける各部分母集団の代謝物に対する寄与率を算出し、その結果に基づいて最適なパスモデルを推定する。図１（ｆ）は仮定された部分母集団数及び構成比の下での最適なパスモデルの一例である。部分母集団から代謝物に向かう矢印の線が太いほど寄与率が高いことを示している。次の(2)式に示すように、測定によって得られた各サンプルの濃度値データは、複数の部分母集団の構成比と、各部分母集団からの重みの積の総和によって表わされる。
Ｍi＝ｘi・（ａi1・α・ Ｍi＋ａi2・β・Ｍi＋ａi3・γ・ Ｍi＋・・・）    …(2)
ここで、ａi1、ａi2、ａi3、…はそれぞれ部分母集団毎の因子負荷量である。また、ｘiは各サンプルにおける代謝物ｉの固有係数である。
そこで、仮定された部分母集団数の下で推定された部分母集団の構成比と、最適なパスモデルにおける因子負荷量に基づいて、部分母集団毎に、各濃度値データに対する部分母集団からの影響係数、例えば上記(2)式におけるａi1・αを計算する。部分母集団からの影響の和と実測値の差が各サンプルにおける代謝物の固有係数ｘiとなる。この固有係数ｘiが算出されることによって、図１（ｇ）に示すような、部分母集団由来の数値マトリクスが得られる。
【００２７】
上記固有係数を用いることで、元の濃度値データから部分母集団別のデータ値を計算することができる。そして、計算された部分母集団別のデータ値が元の測定データに合致しているか否かを判定し、合致していなければ、仮定した部分母集団数が適切でないと判断して部分母集団数を変更して（この場合には増加させて）再び上述した処理を実行する。こうして計算された部分母集団別のデータ値が測定データに合致するまで処理を繰り返すことによって、最適な部分母集団数、部分母集団の構成比、及び因子負荷量を求めることができる。
【００２８】
ただし、各サンプル間に性質や属性の相違があっても、その相違がより大きな性質や属性の相違に隠れてしまうことで十分に小さな部分母集団への分割ができない場合がある。そこで、上述したように、一旦、元の母集団が複数の部分母集団に分割されたあと、その各部分母集団に含まれるデータ（推定されたデータ）に基づいて、上述した手法を再び適用することによって、部分母集団をさらに小さい複数の部分母集団に分割する処理を試みるとよい。そうした処理によって、２以上の部分母集団数と因子負荷量とを決定することができれば、一つの部分母集団はさらに複数の部分母集団に分割できたことになる。そうして各部分母集団において分割が不可能であるところまで処理を繰り返すことで、一つの母集団をそれぞれ特異的な性質や属性を有する複数の部分母集団に分割することができる。
【００２９】
なお、処理（計算）時間に制約がなければ繰り返し処理の回数をいくら増やしてもよいが、時間的な制約がある場合には、繰り返し処理が所定時間を経過した時点で該処理を打ち切ったり、或いは繰り返し回数を予め制限したりしてもよい。
【００３０】
上記実施例の部分母集団推定方法では、仮定した部分母集団の数を変更しながら潜在プロファイル解析と確証的因子分析とを繰り返し行うようにしていたが、はじめに想定される部分母集団の数の範囲を仮定しておき、その範囲に含まれる部分母集団数の条件の下で、測定データに基づく潜在プロファイル解析及び確証的因子分析を実行し、最も測定データに合致する結果が得られる部分母集団数を選定するようにしてもよい。即ち、想定され得る全ての部分母集団数について総当たり的に部分母集団の構成比や因子負荷量を算出し、その中で最良の結果を選択してもよい。そして、一連の処理で母集団が複数の部分母集団に分割されたならば、その部分母集団毎に、同様にしてさらに小さな部分母集団への分割が可能か否か処理を行えばよい。
これは処理の手順が変更されるだけで、実質的には上記実施例による部分母集団推定方法と同様の結果が得られることになる。
【００３１】
［解析例］
実際の測定データを用いて母集団を部分母集団に分割した解析例を説明する。
ここでは106個の接着性ＣＨＯ（Chinese Hamster Ovary）細胞の代謝物濃度を測定したデータを処理対象の測定データとした。代謝物は図２中の横軸に示した13種類（L-Asparagineほか）である。この例では、一つの母集団から、寄与率が0.4である部分母集団、寄与率が0.2である部分母集団、寄与率が0.1である部分母集団という、全部で六つの部分母集団への分割が可能であった。
【００３２】
図２は、母集団における代謝物毎の平均濃度値（106個の細胞からの測定データの平均値）、及び、各部分母集団における代謝物毎の平均濃度値を示している。従来であれば、106個の細胞を部分母集団に分けるためのマーカーを見つけ、該マーカーを利用して個々の細胞を選別・回収することで物理的に部分母集団に分け、部分母集団毎に測定を行って測定データを得る必要があった（上述した図３（ａ）の例）。それに対し、本発明に係る部分母集団推定方法によれば、元の母集団に対する測定データから、図２に示したような、部分母集団毎の測定データを計算によって求めることができる。
【００３３】
なお、上記実施例は本発明を細胞由来の代謝物データに適用した例であるが、本発明の適用対象が細胞に限らず、また測定データが代謝物毎の濃度値データに限らないことは当然である。
また、上記実施例は本発明の一例にすぎず、本発明の趣旨の範囲で適宜に修正、変更、追加などを行っても本願特許請求の範囲に包含されることは明らかである。
【図１】
2017097737.tif 000003
【図２】
2017097737.tif 000004
【図３】
2017097737.tif 000005