(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１及び第２の生物種の遺伝子配列群とゲノム配列を対象として、中央処理装置が前記第１の生物種の遺伝子配列群及びゲノム配列中の配列と前記第２の生物種の遺伝子配列群及びゲノム配列中の配列との相同性を全ての配列対に関してＢＬＡＳＴ又はＡＬＩＧＮによる相同性検索アルゴリズムにより定量化し、前記中央処理装置が前記第１の生物種の遺伝子配列群及びゲノム配列中の配列を行方向に並べ前記第２の生物種の遺伝子配列群及びゲノム配列中の配列を列方向に並べた１枚のスプレッドシートの各セルに、対応する配列間の相同性解析結果を表示装置に表示することを特徴とする要素集合間相同性表示方法。
【請求項２】
請求項１に記載の要素集合間相同性表示方法において、
前記中央処理装置が、前記定量化された相同性の大小に従って行方向の配列の並び順を変更する操作と、前記定量化された相同性の大小に従って列方向の配列の並び順を変更する操作を、前記定量化された相同性が予め設定された閾値以上であるセルを固定しながら隣接する行及び列に対して順次交互に反復して行い、
前記中央処理装置が、得られた結果を前記表示装置に表示することを特徴とする要素集合間相同性表示方法。
【請求項３】
請求項１に記載の要素集合間相同性表示方法において、
前記中央処理装置が、各行又は各列について前記定量化された相同性の平均値、又は予め設定した閾値以上もしくは以下のセル数を算出し、
前記中央処理装置が、算出された値の降順又は昇順に行又は列の配列を並び替えて前記表示装置に表示することを特徴とする要素集合間相同性表示方法。
【請求項４】
請求項１又は２に記載の要素集合間相同性表示方法において、
前記中央処理装置が指示に基づき前記定量化された相同性に閾値を設定し、
前記中央処理装置が定量化された相同性が閾値より高いセル、低いセルをそれぞれ異なる表示方式で前記表示装置に表示することを特徴とする要素集合間相同性表示方法。
【請求項５】
請求項４に記載の要素集合間相同性表示方法において、
前記中央処理装置が前記定量化された相同性のヒストグラムを前記表示装置に表示し、
前記中央処理装置が指示に基づきそのヒストグラム上で閾値を設定することを特徴とする要素集合間相同性表示方法。
【請求項６】
請求項１又は２に記載の要素集合間相同性表示方法において、
前記中央処理装置が前記定量化された相同性の値に応じて色のグラデーションをつけて前記表示装置に表示することを特徴とする要素集合間相同性表示方法。
【請求項７】
請求項１又は２に記載の要素集合間相同性表示方法において、
前記中央処理装置が複数種類の定量化された相同性に対して各々異なる色を指定し、その平均の色を前記表示装置に表示することを特徴とする要素集合間相同性表示方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、要素集合間の各要素の関係を分かりやすく表示する表示方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、分子生物学における実験手法の進歩により、遺伝子配列を含む生体高分子に関する迅速なデータ決定、収集が可能となった。これらの生体高分子情報を電子計算機によって処理することで、ある生体高分子のある生体高分子集合に対する、相同性等の関係性の定量化が行われている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
前述の、生体高分子の相同性等の関係性定量化は１対１もしくは１対多の関係性で行われている。ここで、生体高分子集合の生体高分子集合に対する関係性の定量化を表示したい場合がある。１対１の関係性は容易に２次元平面上へのプロットとしてあらわすことができる。１対多の関係性は、結果の列記であらわすことができる。しかしながら、多対多の関係性は、これら従来の方法では表すことが非常に困難である。
本発明の第１の目的は、要素集合間の関係性を１枚の表に表示することである。本発明の第２の目的は、これら要素集合間の関係性をより容易に判定できる表示方法を提供することである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
本発明では、要素集合間関係性を要素集合に含まれる全要素間の関係性を総当りで定量化し、その結果を集計、スプレッドシートで表示すること、定量化された要素間関係性に閾値を与え、スプレッドシート上に表示する際に色・パターンを変えること、スプレッドシートを数値化された要素間関係性によりソートすることで、要素集合間の関係性を１枚の表に表示することを実現し、その関係性をより容易に判定できるように表示することを実現する。
【０００５】
本発明による要素集合間関係性表示方法は、第１の要素集合と第２の要素集合を対象として、第１の要素集合中の要素と第２の要素集合中の要素との関係性を全ての要素対に関して定量化し、第１の要素集合中の要素を行方向に並べ第２の要素集合中の要素を列方向に並べた１枚のスプレッドシートの各セルに、対応する要素間の関係性を表示することを特徴とする。
【０００６】
定量化された関係性の大小に従って行方向の要素の並び順を変更する操作と、定量化された関係性の大小に従って列方向の要素の並び順を変更する操作を、定量化された関係性が予め設定された閾値以上であるセルを固定しながら隣接する行及び列に対して順次交互に反復して行い、得られた結果を表示するようにしてもよい。この方法によると、関係性の高い要素集合を視覚的に確認できるように表示することができる。
各行又は各列について定量化された関係性の平均値、又は予め設定した閾値以上もしくは以下のセル数を算出し、算出された値の降順又は昇順に行又は列の要素を並び替えて表示するようにしてもよい。
【０００７】
定量化された個々の関係性に関して、ある要素の要素集団に対する関係性の平均値を出すことで、平均値が高ければ、要素集合全体に対する関係性が比較的高い要素として認識することができる。逆に平均値が低ければ、要素集合全体に対する関係性が比較的低い要素として認識することができる。また、定量化された個々の関係性に関して、ある要素の要素集合に対する関係性が閾値以上の個数、閾値以下の個数を算出することで、該当要素が要素集合に、関係性の強い要素、関係性の弱い要素をいくつ持っているかを近似し、関係性の強い要素の個数順で要素を並び替えることで、要素集合内の要素に順位付けをすることができる。
【０００８】
定量化された関係性に閾値を設定し、定量化された関係性が閾値より高いセル、低いセルをそれぞれ異なる表示方式で表示するようにすると、関係性の強弱を強調表示することができる。
異なる表示方式としては、例えば表示色や表示模様を変える方法がある。
【０００９】
一例として、定量化された個々の関係性に関して、最大値に対して閾値を設定し、閾値を越えているか、いないかで関係性を二値化することが可能である。例えば、要素集団Ｘに対して、要素ａ、ｃは閾値を越える最大値をもち、要素ｂは閾値を越える最大値を持たない場合、要素ａ、ｃは要素集団Ｘに対して関係性をもち、要素ｂは関係性を持たないと判断することができる。
【００１０】
また、閾値は複数設定することもできる。例えば、大小２つの閾値を設定し、定量化された関係性が、小さな方の閾値より低いセル、小さな方の閾値と大きな方の閾値の中間のセル、大きな方の閾値より高いセルをそれぞれ異なる表示方式で表示することで、関係性の強弱を強調表示することもできる。
【００１１】
定量化された関係性のヒストグラムを表示し、そのヒストグラム上で閾値を設定するようにしてもよい。この方法によると、閾値の設定を容易に行うことができる。
定量化された関係性の値に応じて色のグラデーションをつけて表示するようにしてもよい。この方法によると、関係性の強弱傾向を可視化して表示することができる。
【００１２】
複数種類の定量化された関係性に対して各々異なる色を指定し、その平均の色を表示するようにしてもよい。この方法によると、１枚のスプレッドシートに複数種の関係性を同時に可視化して表示することができる。各関係性に対する色の指定方法は、閾値指定による強弱の強調表示であってもグラデーション表示であってもよい。
前述の要素集合間関係性表示方法において、第１の要素集合を生物種の遺伝子配列群、第２の要素集合をゲノム配列とし、要素間の関係を配列間の相同性解析結果とすると、異種生物ゲノム間の比較を行うことができる。
【００１３】
第１の要素集合を遺伝子バイオチップにスポットされた遺伝子配列群、第２の要素集合をバイオチップに対してハイブリッド形成反応を行う遺伝子配列群とし、要素間の関係を遺伝子間の相同性解析結果とすると、バイオチップハイブリッド形成反応のシミュレーションを行うことができる。
【００１４】
また、第１の要素集合と第２の要素集合を、それぞれ異なる遺伝子バイオチップ上にスポットされた遺伝子配列群とし、要素間の関係を遺伝子間の相同性解析結果とすると、異なるチップ間の関係性を導出することができる。
更に、第１の要素集合と第２の要素集合を同一遺伝子配列群とし、要素間の関係を遺伝子間の相同性解析結果とすると、遺伝子クラスタリングを見やすく表示することができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
図１は、本発明による要素集合間関係性表示方法を実現するシステムの構成図である。本発明のシステムは、２要素間の関係性定量化、定量化関係性の集計、データの表示、ソート処理などを行う中央処理装置１０１、プログラムを格納したプログラムメモリ１０２、外部記憶装置１０３、データメモリ１０４、システムへの値の入力や選択の操作を行うためのポインティングデバイス１５１やキーボード１５２等からなる対話指示入力デバイス１０５、及び表示装置１０６を備えて構成される。
【００１６】
プログラムメモリ１０２には、要素集合及び関係性定量化方法問合せプログラム１２１、要素間関係性計算プログラム１２２、要素間関係性集計計算プログラム１２３、要素集合比較表表示プログラム１２４、閾値設定問合せプログラム１２５、結果ソートプログラム１２６等のプログラムメモリ１０２が格納されている。外部記憶装置１０３には、試料中に存在する生体高分子集合の個々の情報を格納している要素集合情報１３１、生体高分子要素間関係性を定量化した情報を保持するための要素間関係情報１３２、結果表示時に利用する閾値及び表示色、グラデーション表示の有無等を保持するための閾値情報１３３が保持されている。データメモリ１０４には、生体高分子の各要素間の関係性を定量化する際に必要な関係性定量化パラメータ１４１、生体高分子間の関係性を関係性定量化パラメータ１４１に従って定量化した定量化要素間関係性データ１４２、生体高分子要素間の平均値、最大値、最小値、閾値以上個数、閾値以下個数などの関係性を集計した情報を保持するための要素間関係性集計済みデータ１４３が格納されている。表示装置１０６は、要素集合間関係性表示表を視覚化して表示するとともに、ユーザとのインタラクションを実現する。
【００１７】
図２は、要素間関係性表示表の概念を示した図である。複数の要素Ａ０１、Ａ０２、Ａ０３、Ａ０４からなる要素集合Ａ及び、複数の要素Ｂ０１、Ｂ０２、Ｂ０３、Ｂ０４からなる要素集合Ｂがあったとき、円２０１で囲んで示すように、これら要素集合の各要素間の関係性を総当りで定量化する。こうして得られた全結果を、スプレッドシート２０２にまとめて表示する。この表において、適当な閾値を指定し、色・パターンで見分けられるような表示の仕方を行う。また、スプレッドシート２０３に示すように、定量化した関係性によってソートを行うことで、より分かりやすい並び順で表示する。また、要素間関係性及び、表示に利用した閾値情報を保持しておくことで、同様の条件下でのソート結果を再現することができる。
【００１８】
図３は、図１の要素集合情報１３１に格納されたデータから要素集合間比較表を、図１の表示装置１０６に表示する処理フローを表している。まず、ステップ３０１において、使用する要素集合及び要素間関係性定量化方式を設定する。このステップによって、図２の要素集合Ａ、要素集合Ｂ、及びこれらに含まれる要素間関係性を総当りで定量化する図２の２０１で使用されるアルゴリズムが設定される。使用する要素間関係性定量化方式の例として、BLASTアルゴリズムを利用したBlast2Sequence（Tatiana A. Tatusova, Thomas L.Madden 1999, "Blast 2 sequenced - a new tool for comparing protein and nucleotide sequences", FEMS Microbiol Lett. 174:247-250）、グローバルアライメントアルゴリズムを利用したALIGN（Bill Pearson 1995）などが挙げられる。
【００１９】
次に、図１の中央処理装置１０１によって、ステップ３０１で指定された要素間関係性の定量化が行われ、図１の定量化要素間関係性データ１４２が計算される（ステップ３０２）。このステップは、次のステップ３０３によって全ての要素間関係性が定量化されたと判断されるまで、繰り返し行われる。次に、ステップ３０２において定量化された個々の要素間関係性が集計され、図１の要素間関係性集計済みデータ１４３が計算される（ステップ３０４）。最後に、表示装置１０６に要素集合間比較表が表示される（ステップ３０５）。ステップ３０６においてユーザがソート等の操作を指示した場合には、ステップ３０５に戻り、指示されたソート結果を表示する。
【００２０】
図４は、要素集合及び関係性定量化方法問合せプログラム１２１が、図３のステップ３０１で要素集合及び関係性定量化方法を問い合わせる際の処理フローを表している。まず、ステップ４０１において、要素集合数Ｓが１つなのか、２つなのかを問い合わせる。次に、ステップ４０２において要素集合１を問い合わせる。要素集合数Ｓが２つであれば、ステップ４０３からステップ４０４に進み、要素集合２を問い合わせる。要素集合数Ｓが１つの場合には、要素集合２の問い合わせは行わない。続いて要素集合関係性定量方法を問い合わせる（ステップ４０５）。このステップにおいて、どのアルゴリズムを実装している、どのプログラムによって、関係性を数値化するかを決定する。最後に、ステップ４０５で決定したアルゴリズム及びプログラムに必要な諸パラメータを設定する（ステップ４０６）。
【００２１】
図５は、要素間関係性計算プログラム１２２が、図３のステップ３０２で要素間の関係性を計算する際の処理フローを表している。最初、図４のステップ４０２において指定された要素集合１のデータの読み込みを行う（ステップ５０１）。設定された要素集合Ｓが２つであれば、ステップ５０２からステップ５０３に進み、図４のステップ４０４で指定された要素集合２のデータ読込みを行う。要素集合Ｓが１つの場合には要素集合２の読込みは行わない。次のステップ５０４においては、図４のステップ４０６で設定された関係性定量化に必要な諸パラメータを読み込む。続いてステップ５０５に進み、図４のステップ４０５で設定された関係性の定量化方法で要素集合１と要素集合２の各要素、もしくは要素集合１の各要素同士に関して、総当りで関係性定量化を繰り返す。
【００２２】
図６は、要素間関係性集計計算プログラム１２３が、図３のステップ３０４で要素間関係性を集計する際の処理フローを表している。ステップ６０１において、図５のステップ５０５で定量化された関係性のデータを全て読み込む。続くステップ６０３において、各要素における定量化された値の最大値、最小値、平均値、上限閾値以上の関係性を持つ要素数、下限閾値以下の関係性を持つ要素数等を算出する。
【００２３】
図７は、要素集合比較表表示プログラム１２４が、図３のステップ３０５において、要素間関係性を表示する際の処理フローを表している。ステップ７０１において、図５のステップ５０５で定量化された関係性データを読込む。続くステップ７０２において、要素を読み込んだ順にスプレッドシート上に展開していく。この際、関係性値から該当セルを塗りつぶす必要があれば、ステップ７０３からステップ７０４に進んで関係性値を表示すると共に、セルの塗りつぶしを行う。塗りつぶす必要がなければ、ステップ７０３からステップ７０５に進み、関係性値の表示のみとする。塗りつぶしの際は、後述する閾値データテーブル１７０２（図１７）を参照する。これらのステップを全要素の組み合わせに関して、表示が終わるまで繰り返す（ステップ７０６）。
【００２４】
図８は、閾値設定問合せプログラム１２５のフローを示している。ステップ８０１において、図１７の閾値データテーブル１７０２を参照する。続いてステップ８０２において、図５のステップ５０５において定量化された関係性のデータを読み込む。続くステップ８０３では、ステップ８０１、８０２で読込んだデータをもとに、関係性値のヒストグラムと同時に、閾値データの情報を表示する。次に、ステップ８０４において、図１９，２０に示されるようなダイアログを表示し、ＧＵＩを利用した閾値設定を行わせる。続くステップ８０５で、ユーザにより設定された閾値データを図１７の閾値データテーブル１７０２に反映させる。
【００２５】
図９は、図３のステップ３０６で、ユーザが相違要素集合間で比較したデータのソートを要求した際の、結果ソートプログラム１２６の処理フローを示している。Ｒをソート対象の行、Ｃをソート対象の列、Ｎを行方向に展開している要素数、Ｍを列方向に展開している要素数とする。ステップ９０１で、ソートの対象行が行方向に展開している要素数よりも小さければ、ソート対象行の要素関係性値をキーにしてソートを行う。この際、ソート対象となる列は、ソート対象列とロックされている列とで比較し、より大きな列とする（ステップ９０３、９０４）。ここでいう、ロックされている列とは、すでにソートされている行において、上限閾値を越える関係性値が１つでもある列のことを指す。この操作によりＲ行目のソートは終了するため、Ｒは次の行となる（ステップ９０５）。続いて、ステップ９０６で、ソートの対象列が列方向に展開している要素数よりも小さければ、ソート対象列の要素関係性値をキーにしてソートを行う。この際、ソート対象となる行は、ソート対象行とロックされている行とで比較し、より大きな行とする（９０８、９０９）。ここでいう、ロックされている行とは、すでにソートされている列において、上限閾値を越える関係性値が１つでもある行のことを指す。この操作によりＣ列目のソートは終了するため、Ｃは次の列となる（９１０）。上記操作を、行、列、共に展開している最大行、最大列にいたるまで、繰り返す。
【００２６】
図１０は、図３のステップ３０６で、ユーザが同一要素集合内で比較したデータのソートを要求した際の、結果ソートプログラム１２６の処理フローを示している。Ｋをソート対象の要素位置、Ｎを総要素数とする。ステップ１００１で、ソート対象要素位置と、要素ロック最大位置を比較し、ソート対象要素位置の方が大きければ、行・列共にソート対象位置の要素をキーに、ソート対象位置の要素以降をソートする（ステップ１００２）。逆に要素ロック最大位置が大きければ、行・列共にソート対象位置の要素をキーに、要素ロック最大位置以降の要素をソートする（ステップ１００３）。ここでいう、ロックされている要素とは、すでにソートされている要素において、上限閾値を越える関係性値が１つでもある行もしくは列に位置する要素を指す。この操作によりＫ列目のソートは終了するため、Ｋは次の要素となる（ステップ１００４）。上記操作を、ソート対象要素位置が、総要素数にいたるまで繰り返す。同一要素集合内で比較したデータであっても、関係性がどちらの要素をキーにするかで変化する場合には、図９に示した方法でソートを行うものとする。
【００２７】
図１１は、相違要素のデータを上限閾値８としてソートを行った場合の例である。１１０１はソートする前のデータである。１１０２はａ行をソート対象行として、Ａ列以降をソートした結果である。ソートした結果ａとＤの関係性は閾値以上であるため、このセルはロックされる。１１０３はＤ列をソート対象列として、ｂ行以降をソートした結果である。ソートした結果ｅとＤの関係性は閾値以上であるため、このセルはロックされる。１１０４はｅ行をソート対象行として、Ｃ列以降をソートした結果である。ソートした結果ｅとＥの関係性及びｅとＣの関係性は閾値を越えているため、これらのセルはロックされる。１１０５はＥ列をソート対象列として、ｃ行以降をソートした結果である。ソートした結果ｄとＥの関係性は閾値を越えているため、このセルはロックされる。１１０６はｄ行をソート対象行として、Ａ列以降をソートした結果である。Ｃ列をソートの対象としないのは、１１０４において、ｅとＣの関係性を示したセルがロックされているためである。１１０７はＣ列をソート対象列として、ｃ行以降をソートした結果である。ソートした結果ｂとＣの関係性は閾値を越えているため、このセルはロックされる。１１０８はｂ行をソート対象行として、Ａ列以降をソートした結果である。ソートした結果ｂとＡの関係性は閾値を越えているため、このセルはロックされる。１１０９はＡ列をソート対象列として、ｃ行以降をソートした結果である。上記の操作により、行・列ともにソート対象行が行・列方向に展開している要素数と等しくなったため、ソート処理は終了する。
【００２８】
図１２は、図１１と同様の方法で閾値を６に設定してソートを行った結果である。ロックされるセルが異なるため、１１０９と１２０９は異なるソート結果を示すことになる。
【００２９】
図１３は、同一要素のデータを上限閾値９としてソートを行った場合の例である。１３０１はソート前のデータである。１３０２は要素Ａをソート対象としてソートを行った結果である。Ａとの関係性が高い順に並べると、Ａ、Ｃ、Ｄ、Ｂ、Ｅとなるため、行・列共に、Ａ、Ｃ、Ｄ、Ｂ、Ｅの順にソートされる。この結果ＡとＡの関係性は閾値以上であるため、このセルはロックされる。１３０３は要素ＣをキーにＣ以降の要素をソートした結果である。Ｃ以降の要素との関係性を高い順に並べると、Ｃ、Ｅ、Ｄ、Ｂとなるため、行・列共に、Ｃ以降はＣ、Ｅ、Ｄ、Ｂの順にソートされる。この結果ＣとＣの関係性及びＣとＥの関係性、ＥとＣの関係性は閾値を越えているので、これらのセルはロックされる。１３０４は要素ＥをキーにＤ以降の要素をソートした結果である。Ｅの要素をソート対象としないのは、１３０３において、ＥとＣ及びＥとＣの関係性を示すセルがロックされているからである。その結果、ＥとＥの関係性が閾値以上であるため、該当セルはロックされる。１３０５は要素ＤをキーにＤ以降の要素をソートした結果である。その結果ＤとＤの関係性は閾値を越えているので、該当セルはロックされる。上記の操作を行った結果、ソート対象位置が要素数と等しくなるので、ソート処理は終了する。
【００３０】
図１４は、同一要素のデータを上限閾値７としてソートを行った場合の例である。ロックされるセルが異なるため、１３０５と１４０５は異なるソート結果を示すことになる。
ソート結果からクラスター化される要素群を探すには、表左上から右下に向かう対角線上のセルから、上下方向、左右方向のセルを全て検索していく。関係性閾値以上のセルがあれば、そのセルの関係性を算出した要素は同一のクラスターに所属するものとする。図１３の結果をみると、要素Ａのみからなるクラスター１３０６、要素ＣとＥからなるクラスター１３０７、要素Ｄのみからなるクラスター１３０８、要素Ｂのみからなるクラスター１３０９が作成される。図１４の結果を見ると、全ての要素が同一クラスター１４０６に所属することとなる。
【００３１】
図１５は、要素集合情報１３１を保持するデータスキーマ例を表している。要素集合テーブル１５０１は要素集合を管理し、要素集合を一意に認識するための要素集合ＩＤ及び、要素集合名のデータフィールドを有する。要素テーブル１５０２は要素集合内の要素を管理し、要素を一意に認識するための要素ＩＤ、要素が属する要素集合を一意に認識するための要素集合ＩＤ、要素名、要素のもつ生体高分子データの各データフィールドを有する。要素関係性集計テーブル１５０３は、集計対象の要素を識別するための要素ＩＤ、集計項目及び集計したデータのセットをＮ個有するテーブルである。図５のステップ５０１及び５０２で読み込まれた要素情報はこれらのテーブルに格納される。
【００３２】
図１６は、要素間関係性情報１３２を保持するデータスキーマ例を表している。要素間関係性テーブル１６０１は比較要素１及び２の要素ＩＤ、関係性を定量化するための各種パラメータ情報を保持する関係性定量化パラメータテーブルを一意に認識するための関係性定量化パラメータＩＤ、定量化した関係性の情報を保持する定量化関係性テーブルを一意に認識するための定量化関係性ＩＤ、閾値情報を保持する閾値データテーブルを一意に認識するための閾値データＩＤをもつ。要素テーブル１６０２、１６０３の保持する情報に関しては、図１５と同様である。関係性定量化パラメータテーブル１６０４は関係性定量化パラメータを一意に認識するための関係性定量化パラメータＩＤ、関係性を定量化するための使用アルゴリズム・プログラム情報、関係性を定量化するためのパラメータ情報を保持する。定量化関係性テーブル１６０５は、定量化関係性テーブルを一意に認識するための定量化関係性ＩＤ、定量化した関係性の名称情報である定量化関係性名と、その関係性値である定量化関係性値を保持する。
【００３３】
図１７は、閾値情報１３３を保持するためのデータスキーマ例である。要素間関係性テーブル１７０１は閾値データＩＤを保持しており、この閾値データＩＤは閾値データテーブル１７０２を一意に認識する。閾値データテーブルには、閾値データＩＤ、閾値設定の有効・無効フラグ、グラデーション表示フラグ、上限閾値、下限閾値、及び、それら閾値以上、以下のときの色を表す上限表示色、下限表示色の情報を保持する。
【００３４】
図１８は、結果表示画面例である。表示画面１８０１に要素間関係性がスプレッドシートとして表示される。閾値を指定することで、要素間の関係性が強い組み合わせ、弱い組み合わせがそれぞれ、色・パターンを変えて表示される。１８０２には一方の要素集合の各要素名が表示され、１８０３にはもう一方の要素集合の各要素名が表示される。要素集合が関係性の高い生体高分子で構成されている場合には、関係性の弱い組み合わせを見ることで、関係性が低い要素の特定を行うことが可能である。画面１８０４はソート後の結果を示している。ソートを行うことで、ソート前には散在していた閾値以上のセルが、関係性の高いもの同士が集まって表示されるようになる。
【００３５】
図１９は、閾値指定補助ヒストグラムの画面例である。表示部１９０１には、横軸を関係性の値、縦軸を要素対の数（スプレッドシート中のセル数）としたヒストグラムが表示され、設定した閾値がライン１９０２及び１９０３で表示される。このラインを図１のポインティングデバイス１５１を利用してドラッグすることで、閾値を変更することが可能である。１９０４は現在設定している関係性を選択するためのリストである。１９０５、１９０６はそれぞれの閾値を越えた場合、閾値以下の場合の表示色・パターンを示している。１９０７、１９０８はそれぞれの閾値をポイントで表示したものである。この値は図１のキーボード１５２を利用することで、変更することができる。Graph Setting…ボタン１９０９はグラフのＹ座標の上限、ヒストグラム算出単位、グラフ形状などを変更するためのボタンである。
【００３６】
図２０は、グラデーション指定補助ヒストグラムの画面例である。画面２００１にはヒストグラムが表示され、設定した閾値がライン２００２及び２００３で表示される。このラインを図１のポインティングデバイス１５１を利用してドラッグすることで、閾値を変更することが可能である。２００４は現在設定している関係性を選択するためのリストである。２００５は現在の設定におけるグラデーション状態である。２００６、２００７はそれぞれグラデーションの上限、下限の表示色を示している。２００８、２００９はそれぞれグラデーションの上限、下限の値をポイントで表示したものである。この値は図１のキーボード１５２を利用することで、変更することができる。Graph Setting…ボタン２０１０はグラフのＹ座標の上限、ヒストグラム算出単位、グラフ形状などを変更するためのボタンである。グラデーションを利用して表示することにより、閾値以上・以下という二値化により見逃されてしまう境界近傍のデータも表示することが可能となる。逆に閾値が明らかな場合にはグラデーション表示をせずに二値化した表示を行うことで、関係性の有無をより明確に表すことが可能である。
【００３７】
定量化された複数の関係性を同時に表示する場合には、スプレッドシートの単一セル中に複数の関係性値を記述する。また、閾値を指定して表示色を変更する場合、及びグラデーション表示をする場合には、各関係性値における設定表示色をＲＧＢ値に換算し、Ｒ、Ｇ、Ｂ各々を平均値とした色で表示する。例えば、配列の関係性を２種類以上のアルゴリズムにより算出し、アルゴリズム１で決定された関係性値が閾値以上であるセルの表示色を赤（Ｒ：２５５、Ｇ：０、Ｂ：０）、アルゴリズム２で決定された関係性値が閾値以上であるセルの表示色を青（Ｒ：０、Ｇ：０、Ｂ：２５５）とした場合、アルゴリズム１のみで関係性が閾値を越えているセルは赤（Ｒ：２５５、Ｇ：０、Ｂ：０）、アルゴリズム２のみで関係性が閾値を越えているセルは青（Ｒ：０、Ｇ：０、Ｂ：２５５）、両アルゴリズムで関係性が閾値を越えているセルはそれぞれのＲＧＢ値の平均をとった紫（Ｒ：１２７、Ｇ：０、Ｂ：１２７）で表示される。このように同時に表示することで、赤もしくは青で表示されている関係性は、一方のアルゴリズムでは探し出せない関係性であるか、もしくは、一方のアルゴリズムでは疑陽性の関係性を有意なものとして認識してしまったかの、いずれかであることが表される。また、関係性の有無が確実に分かっている要素集合があれば、関係性のあるセル全てが紫で表示されるように閾値を設定することで、複数アルゴリズムにおける関係性値算出の違いを吸収することが可能である。また、複数関係性同時表示時のソートでは複数のソートキーを指定することでソートを行う。
【００３８】
上記方法を、一方の要素集合を生物種１の遺伝子配列の集合とゲノム配列、もう一方の要素集合を生物種２の遺伝子配列の集合とゲノム配列とし、関係性を相同性検索の相同性スコアとして実装することで、異なる生物種間の遺伝子配列レベルでの比較結果を表示することが可能となる。例えば、生物種１のある遺伝子配列が生物種２のある遺伝子配列と有意な相同性を示した場合には、生物種１と生物種２の該当遺伝子が似た機能を有すると推定される。生物種１のある遺伝子配列が生物種２のいずれの遺伝子配列とも有意な相同性を示さず、生物種２のゲノム配列と有意な相同性を示せば、生物種２では未発見の遺伝子候補として挙げることが可能である。生物種１のある遺伝子配列が、生物種２の遺伝子配列とも、ゲノム配列とも有意な相同性を示さなければ、生物種１と生物種２の差異に関わる遺伝子候補として挙げることが可能である。このような相同性検索を複数のアルゴリズムを利用し、結果を同時に表示することで、より精度を高めて、これらの解析を行うことができる。このような要素集合で表示を行う場合にはゲノム配列との相同性はソートの対象外としてソートを行うことで、表の左上に共通な遺伝子配列、右下に両生物種において異なる遺伝子配列が並ぶ傾向になる。
【００３９】
遺伝子バイオチップに、スポットされている遺伝子配列に対して相補的な配列を有する遺伝子を反応に供した場合、相補的な配列を有する遺伝子はバイオチップ上の遺伝子と結合し、バイオチップ上に捕捉される。これら反応に供される遺伝子全てに色素等の検出可能な物質をつけておくことで、バイオチップ上にスポットされている遺伝子と相補的な遺伝子の検出を行うことができる。そこで、一方の要素集合を遺伝子バイオチップにスポットした遺伝子配列群、もう一方の要素集合を、このバイオチップに対して反応に供する遺伝子の配列群とする。この時、これら２つの要素集合の関係性を、遺伝子配列の相補鎖配列も加味した相同性検索のスコアとすることで、バイオチップ上のどのスポットに対して遺伝子が結合するかを、シミュレートすることが可能となる。バイオチップを製造する過程では、バイオチップ上に意図した遺伝子がスポットされているか否かの品質を判定する場合に、配列が明らかである遺伝子群を反応に供する場合がある。上記の方法で、結果を一覧表示することで、理論上、どのスポットに対して結合し、どのスポットに対して結合しないのか、一覧表示することが可能である。
【００４０】
遺伝子バイオチップの全スポットの配列を指定し、オーダーメイドのバイオチップを作成することも可能であるが、配列を指定できない出来合いのバイオチップを利用することも可能である。往々にしてオーダーメイドのバイオチップは出来合いのバイオチップよりも高価な場合があるため、出来合いのバイオチップを利用できるのであれば、利用したいと考える研究者は多い。ここで、要素集合１をあるオーダーメイドのバイオチップ上の遺伝子配列群、要素集合２を出来合いのバイオチップ上の遺伝子配列群として、関係性を相同性検索の相同性スコアとして表示すると、オーダーメイドチップのうち、どのスポットが出来合いのチップでカバーできるか調べることが可能である。これにより、研究に関連する遺伝子のスポットがカバーされている出来合いのチップが見つかれば、オーダーメイドチップを利用せずに、出来合いのバイオチップで安価に研究を行うことが可能である。出来合いのバイオチップ同士においても同様に、それぞれの遺伝子配列群を要素とした要素集合として、相同性を関係性指標として表示し、チップ間の関係性から、自分の実験により適したセットを有するチップを探し出すことが可能となる。
【００４１】
要素集合として、同一の要素を持つ集合を２つ設定し、要素間の関係性を総当りで算出、一覧表示を行った後に、要素を既述のアルゴリズムでソートすることで、表中の左上から右下にかけての対角線上に必ず各要素の最大値がくるように要素群がソートされる。ここで、基準値以上の値を持つセルが同一列もしくは同一行にあれば同じクラスターとする方法で、一覧表上に遺伝子クラスターを形成していくことが可能である。
【００４２】
図２１は、行方向に展開されている各要素に関して、列方向に展開されている各要素との定量化関係性が閾値以上である個数を算出し、この個数をもとに行方向に降順ソートを行った例である。より上の行にある要素が列方向に展開されている要素集合と比較的強い関係性を持つものと考えることができる。２１０１がソート前、２１０２がソート後の結果表示例である。
【００４３】
図２２は、行方向に展開されている各要素に関して、列方向に展開されている各要素との定量化関係性の平均値を算出し、この平均値をもとに行方向に降順ソートを行った例である。より上の行にある要素が列方向に展開されている要素集合と比較的強い関係性を持つものと考えることができる。２２０１がソート前、２２０２がソート後の結果表示例である。
【００４４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、２つの要素集合を対象として、各要素集合の定量化された関係性を１枚の表に表示することが可能である。また、それら要素集合間の関係性をより容易に理解できる形で表現することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による要素集合間関係性表示方法を実現するシステムの構成図。
【図２】要素集合から各要素間関係性を表示する概念図。
【図３】要素集合情報に格納されたデータから要素集合間比較表を表示する処理フローの図。
【図４】要素集合及び関係性定量方法問い合わせプログラムの処理フローを示す図。
【図５】要素間関係性計算プログラムの処理フローを示す図。
【図６】要素間関係性集計計算プログラムの処理フローを示す図。
【図７】要素集合比較表表示プログラムの処理フローを示す図。
【図８】閾値設定問い合わせプログラムの処理フローを示す図。
【図９】相違要素集合間比較時の結果ソートプログラムの処理フローを示す図。
【図１０】同一要素集合間比較時の結果ソートプログラムの処理フローを示す図。
【図１１】要素集合が２つの場合の結果ソート例を示す図。
【図１２】要素集合が２つの場合の結果ソート例を示す図。
【図１３】要素集合が１つの場合の結果ソート例を示す図。
【図１４】要素集合が１つの場合の結果ソート例を示す図。
【図１５】要素集合上のデータスキーマ例を示す図。
【図１６】要素間関係性情報のデータスキーマ例を示す図。
【図１７】閾値情報のデータスキーマ例を示す図。
【図１８】結果表示画面例を示す図。
【図１９】閾値指定補助ヒストグラムを示す図。
【図２０】グラデーション指定補助ヒストグラムを示す図。
【図２１】要素間関係性集計データによるソート例を示す図。
【図２２】要素間関係性集計データによるソート例を示す図。
【符号の説明】
１０１：中央処理装置
１０２：プログラムメモリ
１０３：外部記憶装置
１０４：データメモリ
１０５：対話指示入力デバイス
１０６：表示装置
【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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