【手続補正書】
【提出日】平成18年9月19日(2006.9.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ又はそれ以上の情報ドメインを含むデータソース、
１つ又はそれ以上の情報ドメインからのオブジェクトを含むオブジェクト−関係データベース、及び
２つ又はそれ以上の統合されたオブジェクトが識別され、検索され、グループ化され、ランク付けされ、フィルタリングされ、数値評価されるナレッジ発見エンジン、を備える
１つ又はそれ以上のデータソースからデータをマイニングするシステム。
【請求項２】
前記２つ又はそれ以上のオブジェクト間の関係が直接的又は間接的であると識別される、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記２つ又はそれ以上の統合されたオブジェクト間の関係が、直接的オブジェクト及び間接的オブジェクト間の関係の相対的強度に基づいてランク付けされる、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記関係が、陽性（positive）、陰性（negative）、物理的及び論理的な関連性から成る群より選択されるカテゴリに設定される、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記情報ドメインが、テキスト、記号、数値及びそれらの組み合わせを情報とするデータのパーセルを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記ナレッジ発見エンジンが、語彙的処理によって２つ又はそれ以上の統合オブジェクトをフィルタリングする、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記オブジェクト−関係データベース（ＯＲＤ）が：
１つ又はそれ以上のデータソースオブジェクトをコンパイルするステップ、
前記データベースオブジェクトの同義語を追加するステップ、及び
前記１つ又はそれ以上のデータソース中の情報をオブジェクト−関係データベース中にグループ化するステップ、を含む
方法を用いて作成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記ＯＲＤ作成方法が、各データベースに、固有の数値ＩＤを割り当てて、最初に最も低いＩＤで非方向性関係をストアすることによって、処理効率を向上させるステップをさらに含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
非構造化テキスト、構造化データ、リスト、表、句、パラグラフ、要約、プログラム、マニュアル、教科書、参考書、学術論文、実験ノート、手紙、メモ、ｅメール、目次、指標、雑誌、記事、科学文献、特許、特許出願、国際出願、Ｗｅｂページ、スプレッドシート、ＵＲＬ、又は関係データベース、及びこれらの組み合わせからオブジェクトが検索される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記オブジェクトが、遺伝子、タンパク質、化合物、小分子、薬物、疾病、臨床的表現型並びに、ＣｈｅｍＩＤ、ＭｅＳＨ、ＦＤＡ、ｌｏｃｕｓｌｉｎｋ、ＧＤＢ、ＨＧＮＣ、ＭｅＳＨ、Ｍｅｄｌｉｎｅ、Ｓｎｏｗｍｅｄ及びＯＭＩＭから成る群より選択される他の識別子、から成る群より選択される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記オブジェクト−関係データベースの一部が：
前記データソースからテキストのブロックを入力するステップ、
前記ソースから情報を抽出して、レコード（記録）を作成するステップ、及び
前記オブジェクト−関係データベース中の句と前記レコード中の語がマッチするように１つ又はそれ以上のアレイを作成するステップ、を含む
方法を用いて構築される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記テキストのブロックには、前記情報のソースが、選択されたインパクトの判断基準による他の同様のソースよりも高いインパクトを有するものと考えられる場合に、より高い値が与えられる、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
１つ又はそれ以上の情報ドメインを含むデータソースから形成された（generated）オブジェクト−関係データベース、及び
データソース中のオブジェクト間の関係を識別するナレッジ発見エンジンであり、前記ナレッジ発見エンジンは前記データソース内のオブジェクトの１つ又はそれ以上の同時発生を識別して、前記オブジェクト間の暗示的関係を識別する、前記ナレッジ発見エンジン、を含む
オブジェクトを関係付けるシステム。
【請求項１４】
前記ナレッジ発見エンジンが包括的な関係ネットワークを形成する（generate）請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記識別された関係がシステムデータベース中にストアされ、また、前記システムが、ユーザに前記暗示的関係に関する情報にアクセスすることを可能とするクエリーモジュールをさらに含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１６】
前記ナレッジ発見エンジンが、１つ又はそれ以上の統計的に境界付けされたネットワークモデルを用いて関係を評価する、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１７】
薬物に関連する情報を含む１つ又はそれ以上の情報ドメインを含むデータソースから形成されたオブジェクト−関係データベース、及び
前記薬物のデータソース中の意味ある関係を認識するナレッジ発見エンジン、を含み、前記ナレッジ発見エンジンは、前記データソース内のオブジェクトの１つ又はそれ以上の同時発生と前記薬物とを識別し、前記オブジェクト−関係データベース中のオブジェクト間の関係と前記薬物の包括的ネットワークを形成し、少なくとも１つの関係が前記薬物の新しい指示（indication）を識別する、
薬物の新しい指示を識別するシステム。
【請求項１８】
前記ナレッジ発見エンジンが、１つ又はそれ以上の統計的に境界付けされたネットワークモデルを用いて関係を評価する、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記システムが、共有された暗示的関係を結果データベース中にさらにストアする、請求項１７に記載のシステム。
【請求項２０】
薬物に関連する情報を含む１つ又はそれ以上の情報ドメインを含むデータソースから形成されたオブジェクト−関係データベース、及び
前記オブジェクト関係データベース中の意味ある関係を認識するナレッジ発見エンジンとを含み、前記ナレッジ発見エンジンは、前記データソース内のオブジェクトの１つ又はそれ以上の同時発生と前記薬物とを識別し、オブジェクトと薬物の間に共有された暗示的関係を識別し、また、前記１つ又はそれ以上の関係が前記薬物の１つ又はそれ以上の禁忌及び／又は副作用を示す尤度を識別する、
薬物の禁忌及び／又は副作用を識別するシステム。
【請求項２１】
少なくとも２つ薬物に関連する情報を含む１つ又はそれ以上の情報ドメインを含むデータソースから形成されたオブジェクト−関係データベース、及び
前記オブジェクト関係データベース中の意味ある関係を認識するナレッジ発見エンジンとを含み、前記ナレッジ発見エンジンは、前記データソース内のオブジェクトの１つ又はそれ以上の同時発生と薬物とを識別し、オブジェクトと薬物の間に共有された暗示的関係を識別し、また、前記１つ又はそれ以上のオブジェクトの前記少なくとも２つの薬物、２つの遺伝子又は薬物と遺伝子、すなわち、他の値関係でもありえるが、との同時発生が前記少なくとも２つの薬物間の相互作用を示す尤度を識別する、
少なくとも２つの薬物間の相互作用を識別するシステム。
【請求項２２】
疾病及び化合物又は生体分子に関連する情報を含む１つ又はそれ以上の情報ドメインを含むデータソースから形成されたオブジェクト−関係データベース、及び
前記疾病のデータベース中の意味ある関係を認識するナレッジ発見エンジン、を含み、前記ナレッジ発見エンジンは、前記データソース内でのオブジェクト、すなわち前記疾病及び／又は化合物又は生体分子の１つ又はそれ以上の同時発生を識別し、また、前記化合物又は生体分子と前記疾病間の共有された暗示的関係を識別する、
化合物又は生体分子と疾病間との関係を識別するシステム。
【請求項２３】
前記生体分子が核酸又はタンパク質である、請求項２２に記載のシステム。
【請求項２４】
前記オブジェクト関係データベースが動的であり、また、前記１つ又はそれ以上のデータソースからの新しいオブジェクトを前記データベースに追加する、請求項１に記載のシステム。
【請求項２５】
前記システムが、新しいオブジェクトが前記１つ又はそれ以上のデータソースから追加されたときにオブジェクトネットワークを再計算する、請求項２４に記載のシステム。
【請求項２６】
前記システムが、再計算結果を監視するエンジンをさらに含み、また、前記システムがオブジェクト間の関係を再評価する、請求項２５に記載のシステム。
【請求項２７】
前記システムが結果と分析のデータベースをさらに含み、前記結果と分析のデータベースがオブジェクトの関係に関するクエリー（問い合わせ）と前記クエリーの結果とに関連する情報を含む、請求項１、１３、１７、２０、２１又は２２に記載のシステム。
【請求項２８】
前記コンピュータコードが、個々のランク付け因子の線形又は非線形のグルーピングをシステムプロセッサに形成させる命令を含む、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２９】
各個々のランク付け因子が各項目を重み付けする係数と関連する、請求項２８に記載のシステム。
【請求項３０】
データソースを得る又はこれにアクセスするステップ、
前記データソースデータからのオブジェクトを含むオブジェクト−関係データベースを形成するステップ、及び
前記オブジェクト−関係データベース中の直接的関係と暗示的関係との強度を識別するステップを含む、１つ又はそれ以上のナレッジドメインを含む、データソースからデータをマイニングする方法。
【請求項３１】
関係がその強度によってランク付けされる、請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
１つ又はそれ以上のデータソースを含むデータソースから形成されたオブジェクト−関係データベースを形成する又は前記オブジェクト−関係データベースにアクセスするステップ、
オブジェクト間の暗示的関係を、ナレッジ発見エンジンを用いて識別するステップ、及び
前記関係の強度を判定するステップを含む、
オブジェクトを関係付ける方法。
【請求項３３】
薬物に関連する情報を含むデータソースから形成されたオブジェクト−関係データベースを得る又はこれにアクセスするステップ、及び
前記データソースからのオブジェクトの１つ又はそれ以上の同時発生を識別し、前記オブジェクト−関係データベース中のオブジェクト間の関係と前記薬物との包括的ネットワークを形成して、前記オブジェクトと前記薬物間の暗示的関係を識別することによって、意味ある関係を認識するナレッジ発見エンジンで前記オブジェクト−関係データベース中の情報の処理し、少なくとも１つの関係が前記薬物の新しい指示を識別するステップ、を含む
薬物の新しい指示を識別する方法。
【請求項３４】
薬物に関連する情報を含む１つ又はそれ以上の情報ドメインを含むデータソースから形成されたオブジェクト−関係データベースを得る又はこれにアクセスするステップ、及び
前記オブジェクト−関係データベース中の情報を、前記オブジェクト−関係データベース中の意味ある関係を認識するナレッジ発見エンジンで処理するステップ、とを含み、前記ナレッジ発見エンジンはデータソース内のオブジェクトの１つ又はそれ以上の同時発生と薬物とを識別し、オブジェクトと前記薬物間の共有された暗示的関係を識別し、また、前記１つ又はそれ以上の関係が前記薬物の１つ又はそれ以上の禁忌及び／又は副作用を示す尤度を識別する、
薬物の禁忌又は副作用を識別する方法。
【請求項３５】
少なくとも２つの薬物に関連する情報を含む１つ又はそれ以上の情報ドメインを含むデータソースから形成されたオブジェクト−関係データベースを得る又はこれにアクセスするステップ、及び
前記オブジェクト−関係データベース中の情報を、前記オブジェクト−関係データベース中の意味ある関係を認識するナレッジ発見エンジンで処理するステップ、とを含み、前記ナレッジ発見エンジンは前記データソース内のオブジェクトの１つ又はそれ以上の同時発生と薬物とを識別し、オブジェクトと前記薬物間の共有された暗示的関係を識別し、また、前記１つ又はそれ以上のオブジェクトと前記少なくとも２つの薬物との同時発生が、前記２つ又はそれ以上の薬物間の相互作用を示す尤度を識別する、
少なくとも２つの薬物間の相互作用を識別する方法。
【請求項３６】
１つ又はそれ以上の情報ドメインを含むデータソースから形成されたオブジェクト−関係データベースを得るステップ、及び
前記オブジェクト−関係データベース中の情報をナレッジ発見エンジンで処理するステップとを含み、前記ナレッジ発見エンジンは、前記データソース内でのオブジェクト、疾病及び／又は化合物又は生体分子の１つ又はそれ以上の同時発生を識別し、化合物又は生体分子と疾病間の共有された暗示的関係を識別する、
化合物又は生体分子と疾病との間の関係を識別する方法。
【請求項３７】
１つ又はそれ以上のデータソースから１つ又はそれ以上のオブジェクトをコンパイルするステップ、
前記１つ又はそれ以上のデータソース中の情報をオブジェクト−関係データベース中にグループ化するステップ、
１つ又はそれ以上のデータソースから語彙的異形のデータベースを構築するステップ、
前記語彙的異形のデータベースを前記オブジェクト−関係データベース中のオブジェクトと比較するステップ、
前記語彙的異形データベースで前記オブジェクト−関係データベースを走査して、同義語を追加するステップ、
各オブジェクトに固有の数値ＩＤを割り当てて、非方向性関係を最初に最も低いＩＤでストアするステップ、及び
前記オブジェクト−関係データベースをエラーがないかどうかチェックするステップ、を含む
オブジェクト−関係データベース（ＯＲＤ）を作成する方法。
【請求項３８】
１つ又はそれ以上のデータソース又は１つ又はそれ以上のデータソースの部分を走査して、新しいオブジェクトを抽出する、請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記抽出ステップが、１つ又はそれ以上のデータソース又はその部分からデータの文脈中のオブジェクトを選択して、前記オブジェクトが前記オブジェクト−関係データベース中に含まれているか判定するステップを含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項４０】
語データベースを用いて前記オブジェクト関係データベースをフィルタリングして、曖昧な頭字語を除去するステップをさらに含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項４１】
同義語データベースを用いて語彙的異形を識別するステップをさらに含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項４２】
頭字語分解アルゴリズムを用いて語彙的異形を識別するステップをさらに含む、請求項３７又は４０に記載の方法。
【請求項４３】
前記意データベース中のデータのソースからのテキストの文脈中のオブジェクトを提供するステップをさらに含む請求項３７に記載の方法。
【請求項４４】
前記データソース中の冗長度を減少させるステップをさらに含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項４５】
前記冗長度を減少させる方法が：
ソースからテキストのブロックを入力するステップ、
前記ソースから情報を抽出して、レコード（記録）を作成するステップ、
前記レコードを解析して文とし、各文を解析して語とするステップ、
前記オブジェクト−関係データベース中の句と語がマッチするように１つ又はそれ以上のアレイを作成するステップ、
頭字語にフラグ付けするステップ、及び
前記頭字語を前記語彙的異形データベースにストアするステップとを含む、
請求項４４に記載の方法。
【請求項４６】
データソースから１つ又はそれ以上の主題のクラスタを識別するステップ、
１つ又はそれ以上の主題のクラスタからオブジェクトのデータベースをコンパイルするステップ、
前記オブジェクトのデータベースを純化して冗長度を減少させるステップ、
前記データソースからの主題の集合を、同時発生するオブジェクトがないか走査するステップ、
同時発生オブジェクトを関係として識別するステップ、
前記識別された関係を分析して、１つ又はそれ以上のオブジェクトに対する統計的関与度を求めるステップ、
１つ又はそれ以上の関係データベースを作成するステップ、及び
前記関係と前記関係データベースをストアするステップを含む、
新規な相互関連関係を識別する方法。
【請求項４７】
前記オブジェクトのデータベースをコンパイルするステップが：
一緒にグループ化される所定のフィールドを作成するステップ、
類似の情報グループを収容するデータベースを識別するステップ、
データベースエントリを事前定義されたフォーマットに前処理するステップ、
前記エントリを分解するステップ、及び
エラーがあるかどうかチェックして、事前選択された判断基準に基づいて興味のないエントリを除去するステップ、をさらに含む
請求項４６に記載の方法。
【請求項４８】
前記オブジェクトのデータベースを純化するステップが、語彙的異形の語データベースを用いて曖昧な頭字語にフラグ付けするステップをさらに含む、請求項４６に記載の方法。
【請求項４９】
前記オブジェクトのデータベースを純化するステップが、同時発生オブジェクトがないかソースを走査して、冗長度を軽減させて関係を作成するステップをさらに含み：
前記ソースからテキストのブロックを入力するステップ、
前記テキストブロックからデータを抽出するステップ、
前記データを解析して文とするステップ、
各文を解析して語とするステップ、
前記語を１つ又はそれ以上のアレイ中に入れるステップ、
どのアレイからの語ともマッチするように前記オブジェクトデータベースをマッチさせるステップ、及び
前記オブジェクトデータベースと前記アレイからの語とがマッチするか判定するステップ、を含む
請求項４６に記載の方法。
【請求項５０】
前記関係データベース内の関係を識別するステップが：
各オブジェクトに固有の数値ＩＤを割り当てるステップ、及び
最初に最も低いＩＤで非方向性関係をストアするステップ  を含む、
請求項４９に記載の方法。
【請求項５１】
前記関係データベース内の関係を識別するステップが：
ユーザが１つ又はそれ以上のオブジェクトリストを分析目的で入力した後で共有関係を識別するステップ、
オブジェクト毎に前記１つ又はそれ以上のリストからの全ての関係を１つのリストにコンパイルするステップ、
関係するオブジェクトを頻度でカウントするステップ、及び
期待値を計算するステップを含む、
請求項４９に記載の方法。
【請求項５２】
可能な全接続のｘ％未満又は観察／期待比のｙ％未満の共有オブジェクトを除外するステップ、
共有関係毎に暗示的に関係しているオブジェクトを識別するステップ、及び
暗示的に関係しているオブジェクトに、直接的な観察／期待比に前記暗示的オブジェクトに至る固有経路の数を乗算することによってスコア化するステップをさらに含む、
請求項４０に記載の方法。
【請求項５３】
１つ又はそれ以上の第１、第２及び第３のオブジェクト間の関連強度ベクトルを計算するステップ、
前記第１、第２及び第３のオブジェクトの１つ又はそれ以上のオブジェクトに対するソースインパクトのスコアのデータソースからソースインパクトのスコアを得るステップ、及び
前記強度ベクトルに、前記第１、第２及び第３のオブジェクトの１つ又はそれ以上のオブジェクトのソースインパクトスコアを乗算するステップ、を含む
１つ又はそれ以上のオブジェクト間の直接的関係を評価する方法。
【請求項５４】
前記ソースインパクトのスコアが、その重要度と関与度の推定値に基づいている、請求項５３に記載の方法。
【請求項５５】
１つ又はそれ以上の情報ドメインを含むデータのソースを含むようになっているコードセグメント、
オブジェクト−関係データベースを維持するようになっているコードセグメント、及び
２つ又はそれ以上のオブジェクト間で関係が探索され、グループ化され、ランク付けされ、フィルタリングされ、検索されるナレッジ発見エンジンを含むようになっているコードセグメント、を含む
情報ドメインにアクセスするコンピュータ読み取り可能媒体上に実現されたコンピュータプログラム。
【請求項５６】
１つ又はそれ以上のデータベースオブジェクトをコンパイルするようになっているコードセグメント、
前記１つ又はそれ以上のデータベースオブジェクト中の情報をオブジェクト−関係データベース中にグループ化するようになっているコードセグメント、
１つ又はそれ以上のデータベースから語彙的異形のデータベースを構築するようになっているコードセグメント、
前記語彙的異形のデータベースで前記オブジェクト−関係データベースを走査して、同義語を追加するようになっているコードセグメント、及び
各オブジェクトに固有の数値ＩＤを割り当てて、最初に最も低いＩＤで非方向性関係をストアするようになっているコードセグメント、及び
前記オブジェクト−関係データベースをエラーがないかどうかチェックするようになっているコードセグメント、を含む
オブジェクト−関係データベース（ＯＲＤ）を作成するコンピュータ読み取り可能媒体上に実現されるコンピュータプログラム。
【請求項５７】
１つ又はそれ以上の情報ドメインを含むデータのソースにアクセスするステップ、
前記情報ドメインをオブジェクト−関係データベース中にコンパイルして、前記１つ又はそれ以上の情報ドメインからのオブジェクトを統合するステップ、及び
２つ又はそれ以上の統合オブジェクト間の関係が識別され、検索され、グループ化され、ランク付けされ、フィルタリングされ、数値評価される、ナレッジ発見エンジンを用いるステップ、を含む
方法によって形成される
新しい薬物療法のための複数の候補化合物を含むデータ構造。
【請求項５８】
１つ又はそれ以上の情報データベースを含むデータソースから生成されたオブジェクト−関係データベースを得るステップ、並びに
データソースからの意味ある関係を識別するために、ナレッジ発見エンジンを用いて１つ又はそれ以上のオブジェクトを処理するステップであり、そのステップが、
データソースからのオブジェクトの１つ又はそれ以上の同時発生を識別して、関係の包括的ネットワークを生成するステップ、及び
１つ又はそれ以上の統計的境界付けされたネットワークモデルによって評価された共有関係をストアし、共有関係上で問い合わせ（クエリー）が行われ、関係の包括的ネットワークから新規の関係を識別するステップ、を含む方法によって生成された
評価のための複数の候補化合物を含むデータ構造。
【請求項５９】
化合物に関連する情報を含む１つ又はそれ以上の情報ドメインを含むデータソースから生成されたオブジェクト−関係データベースを得るステップ、及び
データベース中でのオブジェクトの１つ又はそれ以上の同時発生を識別することによって薬物と１つ又はそれ以上のオブジェクト間の意味ある関係を認識するナレッジ発見エンジンを用いて前記データソース中の情報を処理し、関係の包括的ネットワークを生成し、１つ又はそれ以上の統計的境界付けされたネットワークモデルによって評価された共有関係をストアするステップ、を含む
化合物の以前には未確認の用途を識別するシステム。
【請求項６０】
ＤＮＡメチル化のレベルを正常化する効果のある分量の１つ又はそれ以上のＤＮＡメチル化前駆体を含む、インシュリン非依存性糖尿病（ＮＩＤＤＭ）の危険がある個人用の栄養補給剤。
【請求項６１】
オブジェクト関係データベースが、核酸、タンパク質配列又はこのような配列の識別子であるオブジェクトを含む請求項１に記載のシステム、及び
オブジェクト間の関係に基づいて核酸配列と、核酸及び／又はタンパク質配列及び／又はこのような配列の識別子に対応する遺伝子とを、ナレッジエンジンを用いて選択して、ＤＮＡオンチップアセンブリ装置に対して、前記選択された核酸配列をソリッドサポート上で固定化する命令を与えるオリゴヌクレオチド選択モジュール、を含む
自動的選別システム。
【請求項６２】
情報ドメイン中の１つ又はそれ以上の主題の集合内のオブジェクトの１つ又はそれ以上の同時発生を識別するステップ、及び
前記オブジェクトの１つ又はそれ以上の同時発生が１つ又はそれ以上の主題の集合内の意味ある関係を表している確率を評価するステップと；
を含む、請求項１に記載のシステムを用いて識別された各関係に重要度を数値的に割り当てる方法。
【請求項６３】
１つ又はそれ以上のクエリーオブジェクトに直接的に関係している１つ又はそれ以上のオブジェクトを直接関係しているオブジェクトの集合として識別するステップ、
前記の直接関係しているオブジェクトの集合に関係している１つ又はそれ以上のオブジェクトを暗示的に関係しているオブジェクトの集合として識別するステップ、及び
暗示的に関係している各オブジェクトを定量的に評価して、それが前記クエリーオブジェクトと意味ある関係を共有する確率を、重要度スコアと信憑性スコアを誘導することによって決定するステップ、を含む
暗示的関係を識別する方法。
【請求項６４】
定量的評価が、統計的に類似の関係が偶然観察される確率をさらに含む、請求項６３に記載の方法。
【請求項６５】
次の式（６）：
【数６】
2006503351.tif 000001
が用いられる、請求項６３に記載の方法。
【請求項６６】
オブジェクトの集合を列挙するステップ、
前記集合に関係しているすべての新しいオブジェクトをデータソースから識別するステップ、及び
前記新しいオブジェクトが前記集合に関係している統計的有意性を定量的に評価するステップ、を含む
複数のオブジェクトを含む集合中の１つ又はそれ以上のオブジェクトによって共有される関係を識別する方法。
【請求項６７】
他のオブジェクトを前記集合にリンクするオブジェクトが識別され、前記集合に対して共通な１つ又はそれ以上の関係を識別するために用いられる、請求項６６に記載の方法。
【請求項６８】
少なくとも１つのオブジェクトが、マイクロアレイ上に配列された生体分子、アレイに結合する生体分子、遺伝子、生体分子の発現値、表現型、疾病、小分子、化合物、代謝体、薬物、治療剤、候補遺伝子、発現された配列及びこれらの組み合わせに対応する、請求項６６に記載の方法。
【請求項６９】
図２５に記載されているような暗示的関係を含むデータ構造。
【請求項７０】
請求項１、１３、１７、２０、２１又は２２及び６１の何れかに記載のシステムの機能を実行するプログラムコードを含むコンピュータ読み取り可能媒体上にストアされるコンピュータプロクラムプロダクツ。