(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者のグループと、コントロールされたグループのサンプルデータを用い、家系サンプルデータを用いなくても疾患罹患性や薬剤応答性に関するＳＮＰを特定するＳＮＰ特定方法であって、数個から数十程度の範囲で定められた一定のＳＮＰ数を含む連続した領域をウィンドと定義し、
最初のサイクルにおける走査領域は一つ又は複数の染色体でもよく、ＳＮＰの解析の対象となる塩基配列領域において、機能が解明されている遺伝子若しくは機能の予測ができる限定されたゲノム領域、又は一つ又は複数の染色体において、前記塩基配列領域での前記走査領域を予め設定する第１のステップと、
前記走査領域の中から、タイピングするＳＮＰのグループ選定を行い、ｗｅｔプロセスなどによるＳＮＰタイピングを行う第２のステップと、
前記ウィンドをそのサイクルにおける前記走査領域の先頭から終端まで移動させて、そのウィンド内に含まれているＳＮＰデータを解析し、家系サンプルデータを用いることなく前記ＳＮＰタイピングによるタイピング・データに基づき、前記走査領域においてハプロタイプ解析の各々組合せの出現する確率を統計量として求める第３のステップと、
求められた前記統計量と予め設定又は測定された基準統計量とを比較し、予め設定された閾値を越える前記統計量と前記基準統計量との乖離がある場合、閾値を越えて乖離した位置に該当する領域にマーカーＳＮＰが含まれると判断する第４のステップと、
前記走査領域を目標ＳＮＰを含む局所的な領域に、段階的に絞込むサイクルを繰り返す第５のステップと、
前記走査領域において、前記目標ＳＮＰを特定する第６のステップとを含み、
前記絞り込みは、前記目標ＳＮＰが近傍のＳＮＰと連鎖不平衡するように、前記近傍のＳＮＰを前記目標ＳＮＰのマーカーＳＮＰとする
ことを特徴とするＳＮＰ特定方法。
【請求項２】
前記第４のステップは、前記目標ＳＮＰを特定するための前記マーカーＳＮＰを確定し、前記走査領域を段階的に絞込むステップを含むことを特徴とする請求項１に記載のＳＮＰ特定方法。
【請求項３】
前記第４のステップは、前記ハプロタイプ解析などの統計解析を用いて前記マーカーＳＮＰを確定することを特徴とする請求項１又は２に記載のＳＮＰ特定方法。
【請求項４】
前記第４のステップは、
前記乖離が第１の閾値以下／未満の場合、前記第２のステップでのＳＮＰのグループ選定におけるタイピングの対象となるＳＮＰ数を所定の割合で増加させ前記第３のステップを繰り返す第７のステップと、
前記乖離が前記第１の閾値を越える／以上で、且つ第２の閾値以下／未満の場合、乖離したピークの位置を含み、前記走査領域を所定の割合で縮小した新しい走査領域を設定して前記第３のステップを繰り返す第８のステップと、
前記乖離が前記第２の閾値を越える／以上の場合、前記第２の閾値を越えて乖離した位置に該当する領域に前記マーカーＳＮＰが含まれると判断し、乖離したピークの位置を含み、前記走査領域を所定の割合で縮小した新しい走査領域を設定して前記第３のステップを繰り返す第９のステップとを含む
ことを特徴とする請求項３に記載のＳＮＰ特定方法。
【請求項５】
前記第９のステップは、グループ選定されるＳＮＰが所定数以下／未満になった場合、全ＤＮＡサンプルがタイピングされる前記目標ＳＮＰを含むＳＮＰと確定するステップを含むことを特徴とする請求項４に記載のＳＮＰ特定方法。
【請求項６】
前記第７のステップは、前記第３のステップの処理が所定の回数を越えた／以上の場合、前記目標ＳＮＰが含まれないと判断して処理を中止するステップを含むことを特徴とする請求項４に記載のＳＮＰ特定方法。
【請求項７】
前記第８のステップは、前記第３のステップの処理が所定の回数を越えた／以上の場合、前記目標ＳＮＰが含まれないと判断して処理を中止するステップを含むことを特徴とする請求項４に記載のＳＮＰ特定方法。
【請求項８】
前記第３のステップは、品質管理された工程でＳＮＰのタイピングを行うステップを含み、前記品質管理された工程は、１つの試料に対して、１枚のアッセイ・プレートで４つのＳＮＰタイピングを行い、カイ二乗検定などの統計手法による有意差があると認められたＳＮＰタイピングの数が所定数を越える場合、タイピング・データは無効と判断して前記試料のコンタミネーションなど汚染されたデータを識別することを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載のＳＮＰ特定方法。
【請求項９】
前記第３のステップは、前記有意差があると認められたＳＮＰタイピングの数が所定数の場合、有意差が認められたＳＮＰについてのみＳＮＰタイピングを繰返し行い、有意差がなくなる結果が所定数続いたとき、前記タイピング／データを正しいと判定して採用することを特徴とする請求項８に記載のＳＮＰ特定方法。
【請求項１０】
患者のグループと、コントロールされたグループのサンプルデータを用い、家系サンプルデータを用いなくても疾患罹患性や薬剤応答性に関するＳＮＰを特定するＳＮＰ特定方法であって、数個から数十程度の範囲で定められた一定のＳＮＰ数を含む連続した領域をウィンドと定義し、
最初のサイクルにおける走査領域は一つ又は複数の染色体でもよく、ＳＮＰの解析の対象となる塩基配列領域において、機能が解明されている遺伝子若しくは機能の予測ができる限定されたゲノム領域、又は一つ又は複数の染色体において、前記塩基配列領域での前記走査領域を予め設定する第１のステップと、
前記走査領域の中から、タイピングするＳＮＰのグループ選定を行い、ｗｅｔプロセスなどによるＳＮＰタイピングを行う第２のステップと、
前記ウィンドをそのサイクルにおける前記走査領域の先頭から終端まで移動させて、そのウィンド内に含まれているＳＮＰデータを解析し、家系サンプルデータを用いることなく前記ＳＮＰタイピングによるタイピング・データに基づき、前記走査領域においてハプロタイプ解析の各々組合せの出現する確率を統計量として求める第３のステップと、
求められた前記統計量と予め設定又は測定された基準統計量とを比較し、予め設定された閾値を越える前記統計量と前記基準統計量との乖離がある場合、閾値を越えて乖離した位置に該当する領域にマーカーＳＮＰが含まれると判断する第４のステップと、
前記走査領域を目標ＳＮＰを含む局所的な領域に、段階的に絞込むサイクルを繰り返す第５のステップと、
前記走査領域において、前記目標ＳＮＰを特定する第６のステップとを含み、
前記絞り込みは、前記目標ＳＮＰが近傍のＳＮＰと連鎖不平衡するように、前記近傍のＳＮＰを前記目標ＳＮＰのマーカーＳＮＰとする
ことを特徴とするＳＮＰ特定方法を実行可能なコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
ＳＮＰ機能解析プロセスの効率化と精度の向上、及び製薬企業などでの開発新薬の治験におけるＳＮＰ機能解析手法を応用した薬剤応答性のＳＮＰ特定方法に属する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の疾患易罹患性や薬剤応答性に関連するＳＮＰ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ  Ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ：一塩基多型または一塩基多型となる座位）を特定するＳＮＰ機能解析プロセスでは、コスト上の理由によって、解析したいＳＮＰを数十から数千程度の数（個所）に絞込んでからｗｅｔプロセス（注１）であるＳＮＰのタイピングを行っている。
【０００３】
図７は、従来のＳＮＰ機能解析のプロセス・フローを示す図である。図７に示すように従来のＳＮＰ機能解析においては、前段階Ａ（決定の対象となる開発新薬の決定）、前段階Ｂ（解析するサンプルの収集）、段階Ａ（タイピングＳＮＰの決定）、段階Ｂ（ｗｅｔプロセスによるＳＮＰタイピング）、段階Ｃ（データの解析）、段階Ｄ：（「目標」ＳＮＰの特定）が順次行われる。
【０００４】
これは、ヒトが持つ約３００万の全ＳＮＰについてＴａｑＭａｎ法（注２）でタイピングをした場合のコストが約２億円（サンプル一人当たりの試薬コスト）で、ＳＮＰ機能の統計的な解析に必要な数百から数千のサンプルについてこの全ＳＮＰのタイピングを行えば数百億円から数千億円の非現実的なコストと大規模な解析施設等のリソースが必要となるからである。
【０００５】
この為、通常のＳＮＰ機能解析プロセスでは、タイピングするＳＮＰ（以下、タイピングＳＮＰと称す）を限定し、１千から１万程度のＳＮＰに絞込んで機能の解析を行う。
【０００６】
しかしながら、疾患易罹患性や薬剤応答性とＳＮＰの関連の有無は、そのＳＮＰをタイピングした結果から統計的に解明する以外に方法はない。この為、最終的に関連が解明される「目標」ＳＮＰ（注３）は、予め、タイピングＳＮＰとして１千から１万程度のＳＮＰのグループに含まれて選定されていなければならない。これらのＳＮＰが選定からもれた場合には、解析で関連のあるＳＮＰは見つからず、解析プロセスを再度タイピングＳＮＰグループの選定からやり直さなければならない。
【０００７】
タイピングＳＮＰを選び出す従来のやり方は、研究者が論文等の文献やゲノム関連のデータベース等を検索し、機能が既に解明しているヒト以外のゲノムと類似性したヒトの遺伝子の機能を予測するホモロジー検索等の手法を用いている。しかしながら、これらのゲノム情報には、ヒト・ゲノムの機能が完全に記載されていない。この為、このＳＮＰ機能解析プロセスの効率を決定するタイピングＳＮＰを選び出すステップ、つまり如何に高い確率で「目標」ＳＮＰを予測できるか否かは、研究者個人の経験とスキル、そして偶然の要素に大きく依存している。
【０００８】
また、ＳＮＰ機能解析プロセスの問題のもう一つにデータの品質がある。ＳＮＰ機能解析では、或る形質の発現の有無（例、作用や罹患の有無）によって区分されるサンプル・グループの間でＳＮＰのタイピングを行い、両グループにおける各ＳＮＰのアレルの頻度を統計的に解析し、その形質を発現させる要因となるＳＮＰを特定する。つまり、ｗｅｔプロセスのタイピング・データに品質に問題があった場合、そのデータを基にしたＳＮＰ機能解析解析の結果は不正確なものになる。
【０００９】
この問題は、ＳＮＰのタイピングは人間が介在するプロセスであることに起因する。ＳＮＰ機能解析プロセス固有の品質の問題であるコンタミネーション、サンプルや試薬の取り違え等のオペレーション上のケアレス・ミス、これらデータ品質低下の原因となる要素の多くが人的なものであり、これもまた研究者個人の経験とスキルに大きく依存している。
【００１０】
（注１）  ｗｅｔプロセスとは、ＳＮＰのタイピングを行うプロセス。現在のＴａｑＭａｎ法では、プレート上で血液等の遺伝子サンプルと試薬を反応・ハイブリタイゼーションさせ、その結果を光学的に測定し、最終的にサンプル個々がそのＳＮＰで取るアレルのタイピングを行う。この工程をここではｗｅｔプロセスと称する。特定されたタイピングのデータの統計解析は、ｗｅｔプロセスには含まれない。
【００１１】
（注２）蛍光標識したアレル特異オリゴとＴａｑ  ＤＮＡポリメラーゼによるＰＣＲ（ＰｏｌｙｍｅｒａｓｅＣｈａｉｎＲｅａｃｔｉｏｎ）反応とを利用したタイピング方法。
【００１２】
（注３）「目標」ＳＮＰまたは「目標」となるＳＮＰとは、疾患易罹患性や（開発新薬の）薬剤応答性の要因となるＳＮＰ、及び疾患易罹患性や薬剤応答性の指標となるＳＮＰ、以上２つのいずれかに該当するものを意味する。ＳＮＰ機能解析の目的は、これらのＳＮＰを特定することである。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来技術には以下に掲げる問題点があった。
【００１４】
タイピングの前に「目標」ＳＮＰを予測して、これらを含んだ数百から数千程度のＳＮＰのグループを適切且つ確実に選択することは困難であり、また、ＳＮＰタイピング・データの品質を低下させるｗｅｔプロセス中の人的エラーであるサンプルや試薬の取り違えやコンタミネーションの発生を防止することも極めて困難であるという問題点があった。
【００１５】
本発明は斯かる問題点を鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、▲１▼マーカーとなるＳＮＰの推定とその近傍ＳＮＰの詳細なタイピングを繰り返すことで、「目標」ＳＮＰが存在すると思われる塩基配列領域を段階的に絞込、最終的に「目標」ＳＮＰを効率良く特定し、▲２▼ｗｅｔプロセスにおけるデータ品質の要因となるオペレーション上のケアレス・ミスを防止するプロセス管理手法やコンタミネーション等によって汚染されたデータを統計解析の前に排除することで、患者と非患者の統計量を比較し、ＳＮＰ領域を絞り込むＳＮＰ特定方法に関する技術を提供する点にある。
【００１６】
請求項１記載の本発明の要旨は、患者のグループと、コントロールされたグループのサンプルデータを用い、家系サンプルデータを用いなくても疾患罹患性や薬剤応答性に関するＳＮＰを特定するＳＮＰ特定方法であって、数個から数十程度の範囲で定められた一定のＳＮＰ数を含む連続した領域をウィンドと定義し、最初のサイクルにおける走査領域は一つ又は複数の染色体でもよく、ＳＮＰの解析の対象となる塩基配列領域において、機能が解明されている遺伝子若しくは機能の予測ができる限定されたゲノム領域、又は一つ又は複数の染色体において、前記塩基配列領域での前記走査領域を予め設定する第１のステップと、前記走査領域の中から、タイピングするＳＮＰのグループ選定を行い、ｗｅｔプロセスなどによるＳＮＰタイピングを行う第２のステップと、前記ウィンドをそのサイクルにおける前記走査領域の先頭から終端まで移動させて、そのウィンド内に含まれているＳＮＰデータを解析し、家系サンプルデータを用いることなく前記ＳＮＰタイピングによるタイピング・データに基づき、前記走査領域においてハプロタイプ解析の各々組合せの出現する確率を統計量として求める第３のステップと、求められた前記統計量と予め設定又は測定された基準統計量とを比較し、予め設定された閾値を越える前記統計量と前記基準統計量との乖離がある場合、閾値を越えて乖離した位置に該当する領域にマーカーＳＮＰが含まれると判断する第４のステップと、前記走査領域を目標ＳＮＰを含む局所的な領域に、段階的に絞込むサイクルを繰り返す第５のステップと、前記走査領域において、前記目標ＳＮＰを特定する第６のステップとを含み、前記絞り込みは、前記目標ＳＮＰが近傍のＳＮＰと連鎖不平衡するように、前記近傍のＳＮＰを前記目標ＳＮＰのマーカーＳＮＰとすることを特徴とするＳＮＰ特定方法に存する。
請求項２記載の本発明の要旨は、前記第４のステップは、前記目標ＳＮＰを特定するための前記マーカーＳＮＰを確定し、前記走査領域を段階的に絞込むステップを含むことを特徴とする請求項１に記載のＳＮＰ特定方法に存する。
請求項３記載の本発明の要旨は、前記第４のステップは、前記ハプロタイプ解析などの統計解析を用いて前記マーカーＳＮＰを確定することを特徴とする請求項１又は２に記載のＳＮＰ特定方法に存する。
請求項４記載の本発明の要旨は、前記第４のステップは、前記乖離が第１の閾値以下／未満の場合、前記第２のステップでのＳＮＰのグループ選定におけるタイピングの対象となるＳＮＰ数を所定の割合で増加させ前記第３のステップを繰り返す第７のステップと、前記乖離が前記第１の閾値を越える／以上で、且つ第２の閾値以下／未満の場合、乖離したピークの位置を含み、前記走査領域を所定の割合で縮小した新しい走査領域を設定して前記第３のステップを繰り返す第８のステップと、前記乖離が前記第２の閾値を越える／以上の場合、前記第２の閾値を越えて乖離した位置に該当する領域に前記マーカーＳＮＰが含まれると判断し、乖離したピークの位置を含み、前記走査領域を所定の割合で縮小した新しい走査領域を設定して前記第３のステップを繰り返す第９のステップとを含むことを特徴とする請求項３に記載のＳＮＰ特定方法に存する。
請求項５記載の本発明の要旨は、前記第９のステップは、グループ選定されるＳＮＰが所定数以下／未満になった場合、全ＤＮＡサンプルがタイピングされる前記目標ＳＮＰを含むＳＮＰと確定するステップを含むことを特徴とする請求項４に記載のＳＮＰ特定方法に存する。
請求項６記載の本発明の要旨は、前記第７のステップは、前記第３のステップの処理が所定の回数を越えた／以上の場合、前記目標ＳＮＰが含まれないと判断して処理を中止するステップを含むことを特徴とする請求項４に記載のＳＮＰ特定方法に存する。
請求項７記載の本発明の要旨は、前記第８のステップは、前記第３のステップの処理が所定の回数を越えた／以上の場合、前記目標ＳＮＰが含まれないと判断して処理を中止するステップを含むことを特徴とする請求項４に記載のＳＮＰ特定方法に存する。
請求項８記載の本発明の要旨は、前記第３のステップは、品質管理された工程でＳＮＰのタイピングを行うステップを含み、前記品質管理された工程は、１つの試料に対して、１枚のアッセイ・プレートで４つのＳＮＰタイピングを行い、カイ二乗検定などの統計手法による有意差があると認められたＳＮＰタイピングの数が所定数を越える場合、タイピング・データは無効と判断して前記試料のコンタミネーションなど汚染されたデータを識別することを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載のＳＮＰ特定方法に存する。
請求項９記載の本発明の要旨は、前記第３のステップは、前記有意差があると認められたＳＮＰタイピングの数が所定数の場合、有意差が認められたＳＮＰについてのみＳＮＰタイピングを繰返し行い、有意差がなくなる結果が所定数続いたとき、前記タイピング／データを正しいと判定して採用することを特徴とする請求項８に記載のＳＮＰ特定方法に存する。
請求項１０記載の本発明の要旨は、患者のグループと、コントロールされたグループのサンプルデータを用い、家系サンプルデータを用いなくても疾患罹患性や薬剤応答性に関するＳＮＰを特定するＳＮＰ特定方法であって、数個から数十程度の範囲で定められた一定のＳＮＰ数を含む連続した領域をウィンドと定義し、最初のサイクルにおける走査領域は一つ又は複数の染色体でもよく、ＳＮＰの解析の対象となる塩基配列領域において、機能が解明されている遺伝子若しくは機能の予測ができる限定されたゲノム領域、又は一つ又は複数の染色体において、前記塩基配列領域での前記走査領域を予め設定する第１のステップと、前記走査領域の中から、タイピングするＳＮＰのグループ選定を行い、ｗｅｔプロセスなどによるＳＮＰタイピングを行う第２のステップと、前記ウィンドをそのサイクルにおける前記走査領域の先頭から終端まで移動させて、そのウィンド内に含まれているＳＮＰデータを解析し、家系サンプルデータを用いることなく前記ＳＮＰタイピングによるタイピング・データに基づき、前記走査領域においてハプロタイプ解析の各々組合せの出現する確率を統計量として求める第３のステップと、求められた前記統計量と予め設定又は測定された基準統計量とを比較し、予め設定された閾値を越える前記統計量と前記基準統計量との乖離がある場合、閾値を越えて乖離した位置に該当する領域にマーカーＳＮＰが含まれると判断する第４のステップと、前記走査領域を目標ＳＮＰを含む局所的な領域に、段階的に絞込むサイクルを繰り返す第５のステップと、前記走査領域において、前記目標ＳＮＰを特定する第６のステップとを含み、前記絞り込みは、前記目標ＳＮＰが近傍のＳＮＰと連鎖不平衡するように、前記近傍のＳＮＰを前記目標ＳＮＰのマーカーＳＮＰとする
ことを特徴とするＳＮＰ特定方法を実行可能なコンピュータプログラムに存する。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。
【００１８】
（実施の形態１）
図１は、本実施の形態１に係るＳＮＰ特定方法の概要を示すプロセス・フローである。図１に示すように、本実施の形態１に係るＳＮＰ特定方法は、決定の対象となる開発新薬の決定（ステップＳ１）と解析するサンプルの収集（ステップＳ２）と「走査領域（塩基配列領域）」の決定（ステップＳ３）と「タイピング」ＳＮＰの決定（ステップＳ４）とｗｅｔプロセスによるＳＮＰタイピング（ステップＳ５）とタイピング・データによるハプロタイプの解析（ステップＳ６）と「マーカー」ＳＮＰの推定（解析データの決定）（ステップＳ７）と「目標」ＳＮＰ（目標ＳＮＰ）の特定（ステップＳ８）とを有し、ステップＳ３〜Ｓ７を１つのサイクル（処理サイクル）として繰り返す。
【００１９】
疾患易罹患性または薬剤応答性に関連するＳＮＰ特定を目的として、このプロセス・モデルでは、以下８つの工程（ステップ）を実施することによって、ＳＮＰのタイピングを行う「走査領域」から段階的に絞込んで、最終的に開発新薬の薬剤応答性の有無と関連する「目標」ＳＮＰを特定する。
【００２０】
８つのステップは以下のとおりである。先ず、前段階１：決定の対象となる開発新薬の決定を行う（ステップＳ１）。次に、前段階２：解析するサンプルの収集を行う（ステップＳ２）。段階１：「走査領域」の決定を行う（予め走査領域の設定する）（ステップＳ３）。段階２：「タイピング」ＳＮＰ（タイピングＳＮＰ）の決定を行う（ステップＳ４）。段階３：ｗｅｔプロセスによるＳＮＰタイピングを行う（ステップＳ５）。段階４：タイピング・データによるハプロタイプの解析を行う（ステップＳ６）。段階５：「マーカー」ＳＮＰの推定を行う（解析データの決定）（ステップＳ７）。段階６：「目標」ＳＮＰの特定を行う（ステップＳ８）。この８つのステップにおいて、段階１から段階５（ステップＳ３〜Ｓ７）までを１つのサイクル（処理サイクル）としてこれを繰り返す。
【００２１】
次に、図１を参照して、各ステップにおける処理を詳しく説明する。
【００２２】
（イ）前段階１（決定の対象となる開発新薬の決定）：製薬企業等によって開発された新薬のうち、開発新薬の薬剤応答性（＝作用または副作用の有無）をＳＮＰによって検定したものを選択する。また、このプロセス・モデルでは、例えば疾患易罹患性等を対象として、ＳＮＰとの関連を調べることもできる。
【００２３】
（ロ）前段階２（解析するサンプルの収集）：ＳＮＰ機能解析では、或る形質の発現の有無によって区分されるサンプル・グループの間で、ＳＮＰデータを比較し、その形質を発現させる要因となるＳＮＰを特定する（ステップＳ２）。例えば、糖尿病等について疾患易罹患性とＳＮＰとのを調べる場合には、糖尿病患者のグループと、Ｃｏｎｔｒｏｌされたグループの間で、各ＳＮＰのアレル頻度を統計的に分類する。この時、Ｃｏｎｔｒｏｌグループとして、糖尿病に罹患していないグループ、もしくは（糖尿病罹患の有無にかかわらず）無作為に抽出された平均的なサンプル・グループ、この２つのいずれかを用いる。
【００２４】
開発新薬の薬剤応答性に関連するＳＮＰを特定する場合、作用もしくは副作用のあったグループと、これがなかったグループについて、段階１以降の解析を行う。
【００２５】
無作為に抽出された平均的なサンプル・グループが存在する場合、もしくはこれらに該当する外部のＳＮＰデータが利用できる場合には、前述の２グループと合わせた３つのグループの間で、データの比較と解析を行うと、更に有効な解析を行うことが可能となる。
【００２６】
（ハ）段階１（「走査領域（塩基配列領域）」の決定）：このプロセス・モデルでは、この段階１から後に説明する段階５までを１つのサイクルとしてこれを繰り返すことによって、初期の大まかな「走査領域」からより局所的な「走査領域」へと段階的に絞込を行う。最後のサイクルでは、「走査領域」中の存在する全ＳＮＰのタイピング・データを解析することで、最終的に「目標」ＳＮＰを特定する。先ず、走査領域の決定を行う（ステップＳ３）。この「走査領域」とは、「目標」ＳＮＰの存在を調べる（走査する）領域であり、ヒト・ゲノムの塩基配列上の連続した領域である。この領域の物理的な長さは、段階的に絞込まれるために可変である。
【００２７】
図２は、図１のステップＳ３、Ｓ４及びＳ６を説明する図である。図１及び図２を参照して、処理サイクルにおけるステップを更に、詳しく説明する。
【００２８】
図２の（ａ）は、図１のステップＳ３においてＳＮＰ１０Ｄを含むゲノム領域の一例を示す。最初の「走査領域」は、ステップＳ３において、遺伝子やそれより大きな染色体等の大まかなレベルで規定（設定）される。これは、現状でも染色体等レベルの大まかな機能が解明されているからである。また、複数の染色体が原因となり、どの染色体が怪しい（目的ＳＮＰを含むか）かわからない場合、ある特定の染色体を除いた残りの全ての染色体（結果に男女の差が無い場合、性染色体は関係が無いので「走査領域」から除外するなどの措置をして）を対象とする場合、更に、極端な例として、全く目的ＳＮＰの絞込みに関する情報がない場合など、全染色体を取りあえず「走査領域」として解析の対象とする方法も含む。また、これより詳細な、例えば遺伝子レベルで初期の「走査領域」を設定することもできる。即ち、予め機能が解明されている染色体レベルに基づき、走査領域（１次走査領域、初期走査領域）を設定する。
【００２９】
２回目以降（（ｎ＋１）回目、ｎは１以上の自然数とする）のサイクルにおいて、１回目（ｎ回目）のサイクルにおける段階５（ステップＳ７）から再度この段階１（ステップＳ３）へ戻るので、ｎ回目の処理サイクル（ｎ次処理サイクル）における段階５で連鎖不平衡が確認された領域を、（ｎ＋１）回目の処理サイクル（（ｎ＋１）次処理サイクル）において新しい「走査領域（（ｎ＋１）次走査領域）」として設定する。この時、絞込まれた新しい「走査領域（（ｎ＋１）次走査領域）」は、前回（ｎ回目）のサイクルにおける「走査領域ｎ次走査領域」の数分の１から数十分の１の長さとなる。なお、次のサイクルで、具体的にどの程度絞込むかについては、後に述べるＳＮＰ間の連鎖不平衡の強度等によって異なる。
【００３０】
（ニ）段階２（タイピングＳＮＰの決定）：段階１で設定された「走査領域」中から、「タイピング」するＳＮＰのグループを選定する。
【００３１】
図２の（ｂ）は、図２の（ａ）から選定されたＳＮＰのグループの一例を示す。これらグループに含まれるＳＮＰは（遺伝子部位の機能やエクソン・イントロン等の区分に留意せず）任意に選ぶことができるが、隣接するＳＮＰ座位の間隔が出来る限り等間隔となるように選択を行う。これは、この一連の解析でＳＮＰ座位間の連鎖不平衡を間接的に観測するため、連鎖不平衡に大きな影響を及ぼすＳＮＰ座位間の物理的距離の差による誤差を排除するためである。
【００３２】
解析できるＳＮＰ間の連鎖不平衡は、ＳＮＰ座位間の物理的距離が１〜１０万塩基程度と考えられる。この為、最初の「走査領域」が含まれるＳＮＰが１０万程度の染色体の全長である場合ならば、初回のタイピングは１０００ＳＮＰ程度を行うことが望ましい。
【００３３】
２回目以降の処理サイクルでは「走査領域」は段階的に絞込まれ、「走査領域」の物理的距離は短くなり、その範囲に含まれるＳＮＰ数は減少する。タイピングＳＮＰは、この「走査領域」の中から、数十から最大でも数百までの範囲で選択する。
【００３４】
図３は、図１のステップＳ５に関するサンプル・試薬チューブ、各種プレート及び関連したデータ・スキマの一例を示す図である。
【００３５】
（ホ）段階３（ｗｅｔプロセスによるＳＮＰタイピング）：図１のｗｅｔプロセスによるＳＮＰタイピングを行う（ステップＳ５）。即ち、選択されたＳＮＰグループについて、各サンプルのＳＮＰタイピングをＴａｑＭａｎ  ＰＣＲ法等によって行う。このタイピング工程におけるコンタミネーションやサンプルの取り扱いによるデータの誤差を防ぐために、１）バーコードを用いたサンプル・試薬チューブ及びアッセイ用プレート等の世代管理、２）「ハーディ、ワインバーグ平衡」を用いたタイピング・データの検定、これら１）、２）を行うことでタイピング・データの品質保証を行う。
【００３６】
１）バーコードを用いたサンプル・試薬チューブ及びアッセイ用プレート等の世代管理：タイピングの工程における最も基本的で多い間違いは、サンプルや試薬を間違えて取り扱うことである。現行のＳＮＰ解析のプロセスでは、最終的にアッセイを行うタイピング機器に使用するアッセイ・プレート１０ＡＰを生成するまでにも、幾つかの中間プレートを生成する。その為、これらのプレートについても正しいプレートから生成されているかかが管理されることが重要である。
【００３７】
この為、サンプル及び試薬等のチューブ、これらから分注されて生成されるプレートについてバーコードを用いてＩＤ管理を行うと同時に、これらチューブ・プレート間又はプレート・プレート間の世代管理＝どちらから（親）どちらが（子）生成されたかの関連を管理する。
【００３８】
サンプル：下部に二次元バーコードを刻印されたサンプル・チューブ、及びこのサンプル・チューブが９６本まで格納できるサンプル・ラックによって管理される。サンプル・ラック内の各サンプル・チューブの配置は、サンプル・ラックの底面からラック内の各サンプル・チューブのバーコードをスキャナーで読み取り、この配置をデータとして管理する。又、サンプル・ラック自身にもバーコードが添付される。
【００３９】
試薬：下部に二次元バーコードを刻印された試薬チューブ、及びこのサンプル・チューブが９６本まで格納できる試薬ラックによって管理される。サンプル・チューブと同様に、試薬ラック内の各試薬チューブの配置はバーコードをスキャナーで読み取り、この配置をデータとして管理され、試薬ラック自身にもバーコードが添付される。
【００４０】
プレート：プレートには、マスター・プレート、試薬プレート及びアッセイ・プレート１０ＡＰの３種類がある。マスター・プレートは１枚につき９６のウェル（サンプルや試薬を分注するプレート上の窪み）を持ち、同じく最大９６のサンプル・チューブが収納可能なサンプル・ラックからサンプルが分注される。この時、１つのサンプルは１個所のウェル（ラック内のサンプル・チューブのレイアウトと同じポジションのマスター・プレートのウェル）に分注される。この為、マスター・プレートはサンプル・ラックの「子」のデータとして管理される。試薬プレートも（マスター・プレートと同様に）９６のウェルを持つが、１枚の試薬プレートには１種類の試薬のみを使うので、試薬プレートは試薬チューブの「子」のデータとして管理される。試薬チューブの試薬ラック内の配置情報を保持する理由は、分注に使う自動機器が、ラックに格納した試薬チューブの使用を要求するからである。アッセイ・プレート１０ＡＰは３８４のウェルを持ち、最大９６のサンプルに対して４ＳＮＰのタイピングを同時に行うことができる。この１枚のアッセイ・プレート１０ＡＰは、データ上４つの仮想的なバーチャル・プレートとして管理される。１つのバーチャル・プレートは最大９６のサンプルに対して１つのＳＮＰのタイピングを行うプレートで、これが仮想的に４枚合わさり１つのアッセイ・プレート１０ＡＰを構成する。
【００４１】
２）「ハーディ、ワインバーグ平衡」を用いたタイピング・データの検定：ＳＮＰでは、その座位の塩基が２つのバリエーション、例えばＡ（アデニン）またはＧ（グアニン）の様な２つのアレル（対立遺伝子）を持つ。全ての染色体は対になっているので、ＳＮＰ座位も対になっている染色体の各々に一つずつの合計２箇所に存在する。この為、ＴａｑＭａｎアッセイ等で観測されるＳＮＰのパターンは、１）一方アレル（この場合、Ａ）のホモ接合体であるＡ−Ａと、２）これとは異なるアレル（Ｇ）のホモ接合体Ｇ−Ｇ、３）対立するアレルが一つずつ組合わさったヘテロ接合体Ａ−Ｇ、以上の３つパターンになる。一方の遺伝子上でそのＳＮＰがＡを持つ確率をαとすれば、Ａ−Ａホモ接合体の確率はα２であり、Ｇ−Ｇホモ接合体の確率は（１−α）２、Ａ−Ｇヘテロ接合体の確率は２α（１−α）となり、この関係を「ハーディ、ワインバーグ平衡」と呼ぶ。「ハーディ、ワインバーグ平衡」が成立する条件は、多くの世代の交配を経て「平衡」した状態にあるサンプル集団から無作為に、同時に統計的に「平均」に抽出されなければならない。
【００４２】
ここで、そのサンプルのデータが「ハーディ、ワインバーグ平衡」から大きく離れた値を取った場合には、▲１▼そのデータを生成したアッセイ自体がコンタミネーション等によって「汚染」されたデータである。▲２▼タイピングされたサンプル集団が統計的には「無作為」に抽出されていない。▲１▼、▲２▼のうちのいずれかに相当すると考えられる。
【００４３】
ＳＮＰ機能解析の目的は、或る形質の発現（疾病等）の有無によって区分されるサンプル・グループの間でＳＮＰデータを比較して、その形質を発現させる要因となるＳＮＰを特定することである。つまり、要因となるＳＮＰをタイピングした場合、そのグループを特徴付ける形質と因果関係のあるＳＮＰを「期待される」以上に持っているため、「ハーディ、ワインバーグ平衡」から離れたアレルの分布を持つはずである。言葉を代えれば、この２）「ハーディ、ワインバーグ平衡」を用いたタイピング・データの検定において、該当するＳＮＰを見つけることこそ、ＳＮＰ機能解析及び本プロセス・モデルの目的である。
【００４４】
「目標」ＳＮＰを特定するために、「ハーディ、ワインバーグ平衡」から逸脱したアレル分布のＳＮＰから、▲１▼の「汚染」されたデータを持つＳＮＰを除外する。
【００４５】
このコンタミネーション等の「汚染」されたデータを識別する方法が、１枚のアッセイ・プレート１０ＡＰで４つのＳＮＰをタイピングする方法である。
【００４６】
図４は、図３のアッセイ・プレート１０ＡＰ上におけるＳＮＰの配置パターンの一例を示す図である。３８４−ウェル（３８４のウェル）のアッセイ・プレート１０ＡＰでタイピングされるＳＮＰのレイアウトは図４のようになる。
【００４７】
コンタミネーションやＰＣＲ法における不調等のアッセイ自体の失敗が起きた場合、同じプレート上の他のＳＮＰについても異常が発生すると考えられる。
【００４８】
確率的には、要因となるＳＮＰを偶然、複数選び出すことは極めて稀と考えられるので、同一プレート上で複数のＳＮＰデータが「ハーディ、ワインバーグ平衡」から逸脱したケースは、タイピングの失敗と判断しそのプレートで行った全データの破棄（また、アッセイのやり直し）を行う。
【００４９】
更に、タイピングしたＳＮＰ同士が連鎖不平衡する可能性を回避するため、４つのＳＮＰを可能な限り離す＝「走査領域」を４つの区間１０ＰＴ（４つのウェルのブロック）に分け、その各々の区間からタイピングするＳＮＰを１つ選択する。
【００５０】
図２の（ｃ）は、図１のステップＳ６における走査領域の一例を示す。ウィンドウ１０ｗを処理中のサイクルにおける「走査領域」の先頭から終端まで移動させて、そのウィンドウ１０ｗ内に含まれているＳＮＰデータを解析するイメージを表している。
【００５１】
（へ）段階４（タイピング・データによるハプロタイプの解析、ステップＳ６）：この工程では、ハプロタイプと連鎖不平衡の２つのコンセプトを用いて、「目標」ＳＮＰの近傍のＳＮＰ（最終的に「目標」ＳＮＰ自身）を特定する。
【００５２】
一つの配偶子（対となる染色体の一方）上にある対立遺伝子（ＳＮＰのアレル）の組合せであるハプロタイプは、ＴａｑＭａｎ法等のＳＮＰタイピング・アッセイで得られたデータを基に、確率的に予測される。
【００５３】
このハプロタイプを確率的に予測することについて、ＡまたはＧを取るＳＮＰ＃１、ＴまたはＧを取るＳＮＰ＃２、ＴまたはＣを取るＳＮＰ＃３、以上の３つのＳＮＰが取るハプロタイプのケースから考える。
【００５４】
例えば、サンプルＸで、ＳＮＰ＃１がＡ−Ａのホモ接合体、ＳＮＰ＃２がＴ−Ｇのヘテロ接合体、ＳＮＰ＃３がＴ−Ｃのヘテロ接合体を取る場合には、以下の２つのケースで４通りのハプロタイプの存在が予測される。
【００５５】
ケース１）  ＳＮＰ＃１  ＳＮＰ＃２  ＳＮＰ＃３          確率
染色体１            Ａ          Ｔ          Ｔ          ２５％
染色体２            Ａ          Ｇ          Ｃ          ２５％
ケース２）  ＳＮＰ＃１  ＳＮＰ＃２  ＳＮＰ＃３
染色体１            Ａ          Ｔ          Ｃ          ２５％
染色体２            Ａ          Ｇ          Ｔ          ２５％
なお、この例の各ハプロタイプの確率は各々２５％となる。
【００５６】
更にもう一つのサンプルＹが、ＳＮＰ＃１がＡ−Ａのホモ接合体、ＳＮＰ＃２がＴ−Ｇのヘテロ接合体、ＳＮＰ＃３がＴ−Ｔのホモ接合体を取る場合には、各々５０％の確率を持つ２通りのハプロタイプが予測される。
ケース１）  ＳＮＰ＃１  ＳＮＰ＃２  ＳＮＰ＃３          確率
染色体１            Ａ          Ｔ          Ｔ          ５０％
染色体２            Ａ          Ｇ          Ｔ          ５０％
【００５７】
そして、この２つのサンプルから予測されるハプロタイプは以下の通りとなる。
ＳＮＰ＃１  ＳＮＰ＃２  ＳＮＰ＃３  確率
Ａ          Ｔ          Ｔ  ２５％÷２＋５０％÷２＝３７．５％
Ａ          Ｔ          Ｃ  ２５％÷２＝１２．５％
Ａ          Ｇ          Ｔ  ２５％÷２＋５０％÷２＝３７．５％
Ａ          Ｇ          Ｃ  ２５％÷２＝１２．５％
【００５８】
実際の解析は、数個から数十程度の範囲で定められた所定のＳＮＰ数を含む連続した領域をウィンドウ１０ｗと定義し、そのウィンドウ１０ｗ内のＳＮＰのタイピング・データ（全サンプル）から、ハプロタイプの組合せとその各々の出現する確率を統計的に求める。このウィンドウ１０ｗに含まれるＳＮＰの数が多すぎるとハプロタイプ個々の確率が低くなり、連鎖もしくは連鎖不平衡の有無の確認が微妙になるので、１０程度のＳＮＰを含むウィンドウ１０ｗの定義が有効である。
【００５９】
図５は、図１のステップＳ７（段階５）の解析データの一例を示す図である。図５では、解析データにおける検定の前半部分にあたるハプロタイプ解析から統計量に変化が現れた領域を識別する手順を示す。
【００６０】
（ト）段階５（「マーカー」ＳＮＰの推定、ステップＳ７）：この工程では、図５に示すように、特定のハプロタイプの確率が突出している領域を見つけ出すことによって、「目標」ＳＮＰの近傍領域の推定を行う。即ち、▲１▼ＷＩＮＤＯＷ（ウィンドウ）１０ｗを移動させながらＷＩＮＤＯＷ１０ｗ内のハプロタイプを解析する。▲２▼ＷＩＮＤＯＷ１０ｗの位置による「ハプロタイプ」数等の統計量の変化をプロットする。▲３▼比較するサンプル・グループ間で、統計量に顕著な差が認められる部分を抽出する。
【００６１】
段階４で解析されたハプロタイプのデータから、解析されたＳＮＰグループ間で連鎖不平衡が見られたか否かの判定が可能となる。
【００６２】
これらのＳＮＰの間に連鎖不平衡が見られない場合、各ＳＮＰのアレルの出現頻度は「平均的」な値に落ち着き、加えて、各々のＳＮＰが「独立」しているため、そこから統計的に求められるハプロタイプについても、特定のハプロタイプに集約されない、広く薄く分散したものになると考えられる。
【００６３】
これに対し、解析されたＳＮＰグループ間で連鎖不平衡が見られた場合、そこにはサンプル・グループを統計的に特徴付けるＳＮＰが含まれていることであり、それらのＳＮＰでは特定のアレルの出現頻度が増大する。そして、これらＳＮＰデータを統計的に解析した結果であるハプロタイプの確率分布も、（「目標」ＳＮＰをアッセイしなかった場合より）特定のハプロタイプに集中することが予測される。
【００６４】
この特定ハプロタイプへの集中を識別する方法として、個々のハプロタイプの出現頻度を比較するほかに、その解析データから予測されるハプロタイプの総数、これらハプロタイプの標準偏差、確率上位のハプロタイプ・グループのハプロタイプ全体に対する出現頻度の割合を「統計量」として観測し、作用・副作用の有無という形質の発現によって区分されるサンプル・グループ間でこれらを比較する。
【００６５】
しかしながら、上述した様に、「目標」ＳＮＰを選び出して直接タイピングすることはなかなか困難である。この問題の解が、「目標」ＳＮＰが近傍のＳＮＰと連鎖不平衡することを応用し、「目標」ＳＮＰの近傍領域を推定することである。連鎖不平衡した近傍のＳＮＰは、「目標」ＳＮＰを直接解析した場合と比べれば程度こそ弱いが、やはり同じようにハプロタイプの確率分布が変化することが期待される。このような近傍のＳＮＰは、「目標」ＳＮＰの「マーカー」ＳＮＰであると考えられる。即ち、対象となるサンプル（効果のあったグループ：Ｃａｓｅグループ）の統計量と基準となるサンプル（効果のなかったグループ：Ｃｏｎｔｒｏｌグループ）の基準統計量とを比較し、この差異が予め設定された閾値を越えた場合、該当するタイピング領域に変化があったと判断して（マーカーＳＮＰと推定して）、該当するタイピング領域に対する所定の割合（例えば、５分の１〜１０分の１）を新しい走査領域に設定して次の処理サイクルを行う。
【００６６】
図６は図１のステップＳ７における解析データの一例を示す図である。図６では、段階５の解析データの検定の後半部分にあたる新しい「走査領域」を定める手順を示す。
【００６７】
直接「目標」ＳＮＰをタイピングすること無しに、「マーカー」ＳＮＰのタイピング・データから、特定ハプロタイプの突出を示す領域を見つけ出し、その領域を次の「走査領域」の決定を行う段階１に戻り、再度工程を繰り返す。
【００６８】
又、そのサイクルで、「走査領域」中の全てのＳＮＰがタイピングされているのであれば、次の段階６へ進んで、その特定ハプロタイプに収束しているＳＮＰ座位が「目標」ＳＮＰとして決定される。
【００６９】
この段階の目的は「マーカー」ＳＮＰの推定であり、「走査領域」を新しく推定された「マーカー」ＳＮＰの近傍に絞込むサイクルを繰り返すことで、「マーカー」ＳＮＰを「目標」ＳＮＰを接近させることができる言える。なお、最終のサイクルの以前に「目標」ＳＮＰが解析から導き出されていたとしても、その時点ではまだそのＳＮＰを「目標」ＳＮＰとして確定できてはいないので、「マーカー」ＳＮＰとなる。
【００７０】
（チ）段階６（「目標」ＳＮＰの特定、ステップＳ８）：この工程の目的は、全工程で選び出された「目標」ＳＮＰと開発新薬の薬剤応答性との相関であり、その度合いを定量的に導き出すことである。
【００７１】
この工程では、「目標」ＳＮＰとして確定されたＳＮＰのアレル頻度について、サンプル・グループでの最終的な検定を行う。（カイ２乗検定や最尤法等による）
更に、サンプル・グループ以外のＳＮＰデータ、特に東大医科研が所有する日本人の標準的なＳＮＰに関するデータとの比較を行うことも効果的である。又、一部のゲノム研究企業で、ＳＮＰに関連するデータベースを販売する動きがあるので、これらの利用も可能である。
【００７２】
カイ２乗検定や相関解析を用いて、「〜パーセントの確率で期待される効果が得られる」、または「〜パーセントの確率で重篤な副作用が発生する」等の評価検定を行う。
【００７３】
ここで、データの汚染を識別する方法を詳しく説明する。
１）タイピング結果によって決定されたプレート中のＳＮＰアレルの分布（１つのプレートでは最大９６（実際には〜９２）のに対して４種類のＳＮＰのタイピングを行うが、その各々のＳＮＰについてのアレルの分布を意味する）
ここで「アレルの分布」とは、ＡＡ／ＡＢ／ＢＢまたはＡＡ／Ａａ／ａａ等の３値の何れかで表現されるＳＮＰのタイピング・データを、そのグループ（同一プレートで同一ＳＮＰについてタイピングを行ったサンプルのＳＮＰタイピング・データ）において３値の何れを取るサンプルの合計数を示す。（例えば、ＡＡ：２３、ＡＢ：５４、ＢＢ：１５）
２）ハーディ・ワインバーグ平衡に基づいた理想的なＳＮＰアレル分布：「ハーディ・ワインバーグ平衡」とは、「ＡＡ」の頻度をα２とする場合、「ＢＢ」の頻度は（１−α）２、「ＡＢ」の頻度は２α（１−α）２、となる状態を言う。（この時、『「ＡＡ」の頻度』＞『「ＢＢ」の頻度』）
（「Ａ」単独の確率（＝頻度）がαなので、両方とも「Ａ」となる「ＡＡ」の頻度はα２になり、「Ｂ」の確率＝「Ａ」じゃない確率は、１−α、「ＢＢ」の確率は（１−α）２、「ＡＢ」は「Ａ」・「Ｂ」と「Ｂ」・「Ａ」の２つのケースの合計の確率で２α（１−α）２になる。）
「ハーディ・ワインバーグ平衡に基づいた理想的なＳＮＰアレル分布」とは、「ＡＡ」の頻度をα２として、これから残りの「ＢＢ」の頻度と「ＡＢ」の頻度を、各々（１−α）２及び２α（１−α）２と計算したもの。即ち、１）の例では、「ＡＡ」の頻度は２３／９６＝２５％で、「Ａ」単独の確率は５０％になる。この為、「ＢＢ」の頻度も２５％でアレル分布は９６ｘ２５％＝２３、「ＡＢ」の頻度は５０％で分布は９６ｘ５０％＝４６が、「ハーディ・ワインバーグ平衡に基づいた理想的なＳＮＰアレル分布」となる。
３）上記２つのアレル分布の比較：１）と２）の２つのＳＮＰアレルが、カイ二乗検定などで「統計的に有意差」が有るか否かを確認する。
先の例では、ＡＡ  ＡＢ  ＢＢが、
１）  ２３  ５４  １５
２）  ２３  ４６  ２３
となり、ここでは、カイ二乗検定の結果は１２．４１％となり、「統計的に有意差」と認められる値（５％以下の確率）より大きい為、有意差はないものと判定される。
このようにデータの汚染が識別された後、
４）比較した結果に有意差が認められた場合、そのプレート上で同時にタイピングされたＳＮＰの２つ以上で３）の結果に「統計的に有意差」が認められた場合、そのプレート全体のタイピングは失敗であると判定し、そのタイピング・データを廃棄する。
５）同一プレート上におけるＳＮＰの内１つのＳＮＰについてのみ「統計的に有意差」が認められた場合、その有意差が認められたＳＮＰについてのみタイピングは再度実施される（同じ解析結果が得られた場合には、そのタイピング・データは「正しい」ものとして格納される。再実行されたタイピング結果に「有意差」がなくなれば、３回目のタイピングを行う。以下この手順を繰り返し、連続して同じ結果が得られるまでタイピングを続ける。）
【００７４】
本実施の形態１に係るＳＮＰ特定方法は上記の如く構成されているので、以下に掲げる効果を奏する。
タイピングされたＳＮＰの中から疾患易罹患性または薬剤応答性に関連するＳＮＰを特定する際に、解析の対象となる塩基配列領域を大まかな領域からより局所的な領域へと段階的に絞込を行うことで、加えて、品質管理された工程でＳＮＰのタイピングを行うことによって、最終的にこれら関連するＳＮＰを特定することができる。
【００７５】
（実施の形態２）
次に、本実施の形態２に係るＳＮＰ特定方法を説明する。
【００７６】
段階１（図１におけるステップＳ３）の「走査領域」の決定では、初期の「走査領域」を、大まかな染色体レベルより詳細な遺伝子レベルで設定することも可能である。これによって、狭い初期「走査領域」からタイピングが開始できるので、より効率的な「走査領域」が可能となる。
【００７７】
段階２（図１におけるステップＳ４）の「タイピング」ＳＮＰの決定では、（特に、早い段階の「走査領域」において）観測するＳＮＰ座位の間隔が大きすぎた場合、連鎖不平衡はほとんど観測することができない。この連鎖不平衡が観測可能なレベルの物理的距離より短い間隔で「タイピング」ＳＮＰを選ぶことが必要である。
【００７８】
初期の「走査領域」では、この間隔を、１０００ＳＮＰについて１つのＳＮＰを選ぶ。即ち、１０万塩基について１つのＳＮＰを選ぶように初期値が設定される。しかし、これはあくまで計算値であり、その近傍に見られる連鎖不平衡の度合いによっては、より小さい値（数十ＳＮＰについて１つのＳＮＰを選ぶ）を取るケースもある。
【００７９】
段階５（図１におけるステップＳ７）の「マーカー」ＳＮＰの推定において、ハプロタイプの総数や出現頻度等の「統計量」の変化を比較する以外の方法として、確率上位のハプロタイプが共通ＳＮＰパターンを求めることで連鎖もしくは連鎖不平衡の有無を確定することができる。
【００８０】
実施の形態１において説明したハプロタイプの確率の例では、サンプルＸとサンプルＹのハプロタイプの確率の和は以下の通りであった。
【００８１】
ＳＮＰ＃１  ＳＮＰ＃２  ＳＮＰ＃３  確率
Ａ          Ｔ          Ｔ          ２５％÷２＋５０％÷２＝３７．５％
Ａ          Ｇ          Ｔ          ２５％÷２＋５０％÷２＝３７．５％
Ａ          Ｔ          Ｃ          ２５％÷２＝１２．５％
Ａ          Ｇ          Ｃ          ２５％÷２＝１２．５％
この例では、このハプロタイプのグループは、７５％の確率でＳＮＰ＃１がＡのアレルＳＮＰ＃３がＴのアレルを取ることを示し、ＳＮＰ＃１とＳＮＰ＃３に連鎖があったものと推測される。
【００８２】
また、より複雑な下記の例では、
ＳＮＰ＃１  ＳＮＰ＃２  ＳＮＰ＃３  ＳＮＰ＃４  ＳＮＰ＃５  確率
Ａ          Ｔ          Ｔ          Ａ          Ｔ          ３０％
Ａ          Ｔ          Ｔ          Ａ          Ｇ          ２５％
Ｃ          Ｔ          Ｔ          Ａ          Ｔ          １０％
Ｃ          Ｔ          Ｔ          Ａ          Ｇ          １０％
Ａ          Ｔ          Ｔ          Ｃ          Ｔ          ５％
Ａ          Ｔ          Ｔ          Ｃ          Ｇ          ５％
Ａ          Ｇ          Ｃ          Ａ          Ｔ          ３％
【００８３】
５５％の確率で、ＳＮＰ＃１がアレルＡ、ＳＮＰ＃２がアレルＴ、ＳＮＰ＃３がアレルＴ、ＳＮＰ＃４がアレルＡを持つハプロタイプのパターンが観測される。更に、７５％の確率でＳＮＰ＃２がアレルＴ、ＳＮＰ＃３がアレルＴ、ＳＮＰ＃４がアレルＡを持つハプロタイプのパターンが、８５％の確率でＳＮＰ＃２がアレルＴ、ＳＮＰ＃３がアレルＴを持つハプロタイプのパターンが観測される。これによって、このサンプル・グループのデータからはＳＮＰ＃２とＳＮＰ＃３を中心とした連鎖が見られるものと判断される。
【００８４】
ここで、連鎖の有無を分ける出現確率の閾値は、ウィンドウ１０ｗで走査するＳＮＰの数に関連する。ＳＮＰ数が増えるとハプロタイプのバリエーションが増加して個々のハプロタイプが観測される確率が減るので、その結果、閾値の値も低くなる。１０のＳＮＰを観測するウィンドウ１０ｗを使った場合、閾値としては７０％が適当と考えられる。なお、ウィンドウ１０ｗで走査される領域（ウィンドウサイズ）は対象により変動するが、３−２５ＳＮＰ程度が一般的に妥当と考えられる。
【００８５】
本実施の形態２に係るＳＮＰ特定方法は上記の如く構成されているので、実施の形態１の奏する効果の他に以下に掲げる効果を奏する。
【００８６】
比較する２つのサンプル・グループ間に存在する異なった連鎖、もしくは一方のサンプル・グループにしか存在しない連鎖を確認することで、「目標」ＳＮＰまたはその近傍の領域を特定できる。
【００８７】
なお、本実施の形態においては、ハプロタイプ解析を用いた説明を行ったが、一般に知られている統計解析が利用できることは明らかである。また、本発明はそれに限定されず、本発明を適用する上で好適なＳＮＰ特定方法に適用することができる。また、本実施の形態を実現するため染色体レベル及びＤＮＡレベルのＳＮＰタイピング処理装置と、統計分析処理を行うコンピュータとを含み、一連処理ができるＳＮＰ特定システムも構成することができる。また、上記構成部材の数、位置、形状等は上記実施の形態に限定されず、本発明を実施する上で好適な数、位置、形状等にすることができる。なお、各図において、同一構成要素には同一符号を付している。
【００８８】
【発明の効果】
本発明は以上のように構成されているので、以下に掲げる効果を奏する。
【００８９】
以上説明したように、この発明によれば、マーカーとなるＳＮＰを推定することで解析の対象となる塩基配列領域を大まかな領域からより局所的な領域へと段階的に絞込を行い（患者と非患者の統計量を比較し、ＳＮＰ領域を絞り込む）、更に、品質管理された工程でＳＮＰのタイピングを行うことによって、最終的に、疾患易罹患性や薬剤応答性等に関連するＳＮＰを特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１に係るＳＮＰ特定方法の概要を示すプロセス・フローである。
【図２】図１におけるステップ３、４及び６の詳細を示す図である。
【図３】図１のステップＳ５に関するサンプル・試薬チューブ、各種プレート及び関連したデータ・スキマの一例を示す図である。
【図４】図３のアッセイ・プレート１０ＡＰ上におけるＳＮＰの配置パターンの一例を示す図である。
【図５】図１のステップＳ７（段階５）の解析データの一例を示す図である。
【図６】図１のステップＳ７における解析データの一例を示す図である。
【図７】従来のＳＮＰ機能解析のプロセス・フローを示す図である。
【符号の説明】
１０ＡＰ  アッセイ・プレート
１０Ｄ  ＳＮＰ
１０ＰＴ  ４つの区間
１０ｗ  ウィンドウ（ＷＩＮＤＯＷ）
【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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