(57)【要約】  【解決手段】  ヒト生物学的表現型とヒトの行動の表現型および／または感情の表現型との間の、そして任意選択的に時間的位置に対する相関関係を生じさせる方法であって、生物学的表現型に関するデータを、行動の表現型および／または感情の表現型に関する調査ベースのデータと相関付ける工程を有する方法。生物学的表現型に関する前記データは、個体由来のサンプルから収集され、前記調査ベースのデータは、前記個体由来の、または第三者による前記個体の観察由来の、行動の質問および感情の質問に対する答えから収集されてよい。相関関係がさらに用いられて、好み、ウェルネスニーズ、および要望を含む行動、ならびに／または感情が予測されてよい。フィードバック、アドバイス、および案内が、そのような相関関係に基づいて、個体に提供されてよい。そのような相関関係はさらに、製品の品質および有効性を標準化若しくは格付けすることを目的とする、ならびに／またはプロモーションおよび販売を目的とする、製品およびサービスのプロバイダならびに産業に有用である。生物学的表現型に関する前記データおよび前記調査ベースのデータを有するデータベースも提供される。  【選択図】    なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
ヒト生物学的表現型と、ヒトの行動の表現型および／または感情の表現型との間の相関関係を生じさせる方法であって、
個体から収集された生物学的表現型に関するデータを、行動の表現型および／または感情の表現型に関する調査ベースのデータと相関付ける工程を有する方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、前記調査ベースのデータは、前記個体由来の、または第三者による前記個体の観察由来の、行動の質問および／または感情の質問に対する答えから収集される方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法において、前記調査ベースのデータは、フェイスブックまたは調査パネル等の種々のオンラインフォーラムまたはメディアを介して収集される方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法において、前記生物学的表現型に関するデータは、サンプル中のポリペプチド、ポリヌクレオチド、代謝物質、微生物、無機化合物、およびイオンの１若しくはそれ以上の存在および／または濃度に関するデータから成る群から選択される方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法において、前記サンプルは、唾液、汗、血液、涙、粘液、尿、糞便、口細胞剥離物、糞便、呼気、屁ガス、毛嚢、指の爪、および他の身体の細胞から成る群から選択される方法。
【請求項６】
請求項４に記載の方法において、前記サンプルは、血液、血漿、血清、胆汁、唾液、尿、涙、汗、涙液、粘液および鼻分泌液、リンパ、滑液および脳脊髄液から成る群から選択される体液である方法。
【請求項７】
請求項４に記載の方法において、前記サンプル中のポリペプチドの存在および／または濃度は、前記ポリペプチドに結合する抗体を用いることによって判定される方法。
【請求項８】
請求項４に記載の方法において、前記サンプル中のポリペプチドの存在または濃度は、前記ポリペプチドに特異的に結合するアプタマーを用いることによって判定される方法。
【請求項９】
請求項４に記載の方法において、前記サンプル中のポリペプチドの存在または濃度は、抗体およびアプタマーから選択される固定分子を有するアレイを用いることによって判定される方法。
【請求項１０】
請求項４に記載の方法において、前記サンプル中のポリヌクレオチドの存在または濃度は、前記ポリヌクレオチドを配列決定することによって判定される方法。
【請求項１１】
請求項４に記載の方法において、前記サンプル中のポリヌクレオチドの存在または濃度は、前記ポリヌクレオチドと相補的であるプローブを用いることによって判定される方法。
【請求項１２】
請求項４に記載の方法において、前記サンプル中のポリヌクレオチドの存在または濃度は、前記ポリヌクレオチドに特異的に結合するアプタマーを用いることによって判定される方法。
【請求項１３】
請求項４に記載の方法において、前記サンプル中のポリヌクレオチドの存在または濃度は、オリゴヌクレオチドおよびアプタマーから選択される固定分子を有するアレイを用いることによって判定される方法。
【請求項１４】
請求項４に記載の方法において、前記サンプル中の代謝物質の存在または濃度は、
前記サンプル中の代謝物質を分離する工程、及び
前記分離された代謝物質を同定する工程
によって測定される方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の方法において、前記代謝物質を分離する工程は、クロマトグラフィー、ゲル電気泳動、および交換カラムから成る群から選択される技術を用いる工程を有する方法。
【請求項１６】
請求項１４に記載の方法において、前記分離された代謝物質を同定する工程は、質量分光測定法および核磁気共鳴分光法から成る群から選択される技術を用いる工程を有する方法。
【請求項１７】
請求項４に記載の方法において、前記サンプル中の代謝物質の存在または濃度は、固定されたアプタマーを有するアレイを用いることによって判定される方法。
【請求項１８】
請求項４に記載の方法において、前記サンプル中の微生物の存在または濃度は、前記微生物に特異的な特徴を検出することによって判定され、前記特徴は、微生物の形態構造、微生物のゲノムＤＮＡ、微生物のＲＮＡ、微生物の代謝物質、および微生物のポリペプチドから成る群から選択される方法。
【請求項１９】
請求項１に記載の方法において、前記相関付ける工程は、分類アルゴリズム、関連性規則アルゴリズム、シーケンシャルパターンマイニング、クラスタリングアルゴリズム、主成分分析、ニューラルネットまたはニューラルネットワーク、ロジスティック回帰アルゴリズム、およびサポートベクトルマシンアルゴリズムから成る群から選択されるアルゴリズムを有する方法。
【請求項２０】
請求項１９に記載の方法において、前記クラスタリングアルゴリズムは、パーティショナルクラスタリング、階層クラスタリング、Ｋ−平均およびファジークラスタリング、ならびにコホネン自己組織化マップクラスタリングを有する方法。
【請求項２１】
請求項１に記載の方法において、前記個体の生理学的表現型に関するデータは、前記個体の生物学的表現型に関するデータと組み合わされて、ヒト生物学的／生理学的表現型とヒトの行動の表現型および／または感情の表現型との間の相関関係が生成される方法。
【請求項２２】
データベースであって、
対象、前記対象の生物学的表現型に関するデータ、前記対象の行動の表現型および／または感情の表現型に関する調査ベースのデータ、ならびにヒト生物学的表現型およびヒトの行動の表現型および／または感情の表現型との間の相関関係を有し、
前記生物学的表現型に関するデータは、前記対象由来のサンプルから収集され、
前記調査ベースのデータは、前記対象由来の、または第三者による前記対象の観察由来の、ソーシャル行動の質問および感情の質問に対する答えから収集されるデータベース。
【請求項２３】
請求項２２に記載のデータベースにおいて、前記生物学的表現型に関するデータは、前記サンプル中のポリペプチド、ポリヌクレオチド、代謝物質、微生物、無機化合物、およびイオンの存在または濃度に関するデータを含むデータベース。
【請求項２４】
請求項２２に記載のデータベースにおいて、前記サンプルは、血液、血漿、血清、胆汁、唾液、尿、涙、汗、涙液、粘液および鼻分泌液、リンパ、滑液および脳脊髄液から成る群から選択される体液であるデータベース。
【請求項２５】
請求項２２に記載のデータベースにおいて、前記サンプルは、唾液、汗、血液、涙、粘液、尿、糞便、口細胞剥離物、糞便、呼気、屁ガス、毛嚢、指の爪、および他の身体の細胞から成る群から選択されるデータベース。
【請求項２６】
請求項２２に記載のデータベースであって、さらに、前記サンプルの独自性を有するデータベース。
【請求項２７】
請求項２２に記載のデータベースであって、さらに、前記サンプルが前記対象から収集される時間を有するデータベース。
【請求項２８】
請求項４に記載の方法において、前記サンプル中のポリペプチドの前記存在または濃度は、質量分光測定法を用いることによって判定される方法。
【請求項２９】
請求項１に記載の方法であって、さらに、前記個体の時間的位置を収集する工程、及び／または、前記個体から収集された生物学的表現型、行動の表現型および／若しくは感情の表現型に関する調査ベースのデータ、または双方に対して相関付ける工程を有する方法。
【請求項３０】
請求項２２に記載のデータベースにおいて、前記データベースは、前記対象の時間的位置情報をさらに有し、前記時間的位置情報は、生物学的表現型データまたは調査ベースのデータと同時に収集されるデータベース。
【請求項３１】
請求項１に記載の方法において、データは、無向方法を用いて、または非侵襲性の方法を用いて、受動的に、長手方向に、リアルタイムに収集される方法。
【請求項３２】
請求項２２に記載のデータベースにおいて、前記データは、無向方法を用いて、または非侵襲性の方法を用いて、受動的に、長手方向に、リアルタイムに収集されているデータベース。
【請求項３３】
請求項１に記載の方法において、前記行動は、好み、ウェルネスニーズ、ウェルネスからの逸脱、パーソナリティ特性、および／または要望の１若しくはそれ以上を含むライフスタイル行動である方法。
【請求項３４】
請求項２２に記載のデータベースにおいて、前記行動は、好み、ウェルネスニーズ、ウェルネスからの逸脱、パーソナリティ特性、および／または要望の１若しくはそれ以上を含むライフスタイル行動であるデータベース。
【請求項３５】
請求項１に記載の方法において、前記相関関係が用いられて、フィードバック若しくは案内が前記ヒトに提供され、製品および／若しくはサービスのマーケティングおよび／若しくは販売に用いられる情報が、製品プロバイダ若しくはサービスプロバイダに提供され、製品若しくはサービスを等級付け若しくは格付けする際に有用な情報が、製品プロバイダ若しくはサービスプロバイダに提供され、または新しい、かつ／若しくはより良い製品若しくはサービスを設計するのに有用な情報が、製品プロバイダまたはサービスプロバイダに提供される方法。
【請求項３６】
請求項２２に記載のデータベースにおいて、前記相関関係が用いられて、フィードバック若しくは案内が前記ヒトに提供され、製品および／若しくはサービスのマーケティングおよび／若しくは販売に用いられる情報が、製品プロバイダ若しくはサービスプロバイダに提供され、製品若しくはサービスを等級付け若しくは格付けする際に有用な情報が、製品プロバイダ若しくはサービスプロバイダに提供され、または新しい、かつ／若しくはより良い製品若しくはサービスを設計するのに有用な情報が、製品プロバイダまたはサービスプロバイダに提供されるデータベース。
【請求項３７】
請求項１に記載の方法において、前記ヒトは消費者である方法。
【請求項３８】
請求項２２に記載のデータベースにおいて、前記ヒトは消費者であるデータベース。
【請求項３９】
請求項４に記載の方法において、前記サンプル中のポリペプチドの存在または濃度は、バイオセンサを用いることによって判定される方法。
【請求項４０】
請求項１に記載の方法において、前記生物学的表現型に関するデータは、サンプル中の１０を超える、２０を超える、１００を超える、１０００を超える、または１０，０００を超えるポリペプチド、ポリヌクレオチド、代謝物質、微生物、無機化合物および／またはイオンの存在および／または濃度に関するデータから成る群から選択される方法。
【請求項４１】
請求項２２に記載のデータベースにおいて、前記データベースは、前記対象の生物学的表現型に関するデータ、行動の表現型および／または感情の表現型に関する調査ベースのデータ、マップ位置に関するデータ、ならびに環境因子に関するデータから成る群から選択される新しいデータを受け入れ続けるように構成されるデータベース。
【請求項４２】
請求項４１に記載のデータベースにおいて、前記データベースは、前記新しいデータに基づく少なくとも１つの新しい相関関係を含んで進化するように構成されるデータベース。
【請求項４３】
請求項１に記載の方法において、前記生物学的表現型に関するデータは、２つのバイオマーカーの濃度間の比率を含む方法。
【請求項４４】
請求項１に記載の方法において、前記生物学的表現型に関するデータは、バイオマーカーの濃度とハウスキーピング遺伝子産物の濃度との間の比率を含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生物学的表現型の、行動および感情との相関付けに関する。特に、本発明は、ソーシャル行動および感情を生物学的表現型に関連させる方法およびデータベースを提供する。
【背景技術】
【０００２】
消費者行動の理解および予測に対する関心は大きい。例えば、多くのオンライン小売業者らは、消費者のブラウジング履歴を用いて、消費者が興味を持っている販売業者ら、そしてそこから消費者が買う可能性があるものを知ってきた。結果として、適切な販売業者らを推奨する標的広告が、消費者に向けられ得る。いくつかのグループは、ユーザーフィードバックを用いて、製品、活動および信条に対する好みを相関付けた（例えば、Ｈｕｎｃｈ：ｗｗｗ．ｈｕｎｃｈ．ｃｏｍ）。他のグループは、買物行動をガイドとして用いて、将来の製品購入を推奨した（例えばアマゾン（登録商標））。デバイス用の他の専門プログラム（「アプリ」）は、類似のユーザーらについてデータを集め、かつ比較して将来を予測するソフトウェアを含む。一例として、レストランアプリがある。ユーザーらはレストランを評価し、そしてデータが収集されて、将来のレストラン選択の予測のために用いられる。
【０００３】
消費者行動を予測する方法も記載されてきた。例えば、米国特許第８，２００，５２５号明細書（この文献は、この参照によりその全体が本明細書に組み込まれる）は、例えば、消費者のトランザクション情報を含む異種データベースからの変換情報を組み合わせることによって、消費者行動を予測するプロセスおよび系を記載している。
【０００４】
将来の購買選択を予測する能力は非常に所望されており、これにより販売者らは、購入サイクル中の有望な消費者らを見つけることができる。適切な情報により、販売業者らは、カスタマイズされた標的広告を打つことができ、かつ適切な顧客らにインセンティブ（例えば、割引クーポン）を提供することができる。また、消費者らが、オンライン目録の検索によって、彼らがちょうど望むものを直ぐに、容易に、モバイルデバイスにより識別することを所望していることも広く認識されている。検索をより効率的にすることでもユーザーらをとらえて、ユーザーらにかなりの付加価値を提供する。伝統的に、ヒト行動または買物経験を理解するための定量的な物理的生物学的パラメータが用いられていない。
【０００５】
いくつかのグループが、遺伝的フラグメント（単一ヌクレオチド多型（ｓｉｎｇｌｅ−ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ  ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍｓ：ＳＮＰｓ）、即ちゲノムまたは他の共有配列中の単一ヌクレオチド（Ａ、Ｔ、Ｃ、またはＧ）が、生物種のメンバー間または個体中の対の染色体間で異なる場合に生じるＤＮＡ配列変異等）を用いてきた。質問事項を用いて、個体における健康リスクを個体の遺伝的変異と相関付けること、かつ個体の系図を判定することができる（例えば、２３  ａｎｄ  Ｍｅ、Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ  ａｎｄ  ＷｏｒｌｄＦａｍｉｌｉｅｓ．ｎｅｔ）。さらに、多くの企業が遺伝的情報を用いて、精神状態を含む疾患を診断している。
【０００６】
医学的状態を診断するための生体分子の測定の例は、広く利用可能な妊娠試験、そして他には消費者および医学ラボに利用可能なカウンターアッセイ等の試験を含む。それでも、これらの例は、販売業者および消費者に所望される行動、特徴を、具体的に記述もしなければ予測もしていない。
【０００７】
米国特許出願公開第２００３／００８３８２２号は、薬物を摂取した後の、動物の生物学的表現型の、動物の行動との相関付けに基づく薬物効果を判定する方法であって：（ｉ）行動学的および生理学的測定値、ならびに神経学的および生化学的測定値の１若しくはそれ以上を、試験化合物で処理された１若しくはそれ以上の動物について得る工程と；（ｉｉ）得られたデータを、試験化合物に対する動物の応答と、観察された行動学的、神経学的、生化学的、および／または生理学的応答間、かつ既知の薬物間、かつ／または所定の遺伝的形質間の相関関係を定義する一組の予測因子変数との間の蓋然性関係を表すサインと比較する工程とを有する方法を開示している。当該関係は、少なくとも１つのオートメーション化非線形アルゴリズムを用いることによって導き出され得る。最後に、工程（ｉｉ）の比較データから、試験化合物の更なる臨床開発に対する適合性が判定される。
【０００８】
米国特許出願公開第２０１１／０２２４９１２号は、患者に及ぼす医薬品の効果を定量化する方法を開示している。当該方法は：１若しくはそれ以上の生理学的パラメータを測定することができるモニタリングプラットホームを提供する工程と；前記モニタリングプラットホームを用いることによって、前記患者から前記生理学的パラメータの第１のセットの測定値を得る工程と；前記第１のセットの測定値から第１のサインを編集する工程と；前記第１のサインを、以前に編集された第２のサインと比較して、前記生理学的パラメータの変化の蓋然性を判定する工程とを有する。
【０００９】
米国特許出願公開第２０１１／０２３０７３２号は、個体の生理学的状態を監視して、応答（例えばフィードバック、推奨、報酬、または案内）を、電子メディアの文脈の範囲内で個体に提示することができる系を開示している。当該系は、前記個体の健康状態または健康状態の変化と関連する少なくとも１つの生理学的パラメータの測定を可能にする少なくとも１つのモニターと、少なくとも１つの電子デバイスの実質的に内部に含有される少なくとも１つのエバリュエータとを具備する。前記エバリュエータは、前記モニターから生理学的データを受けて、個体の健康状態または健康状態の変化を判定することができる。現在の、過去の、比較の、または保存された生理学的データとの、判定された前記状態の比較に基づいて、少なくとも１つの応答が、少なくとも１つのエバリュエータによって生じる。前記応答は、前記個体の健康を向上させる目的で、電子メディアを介して前記個体に伝えられてよい。
【００１０】
米国特許第７，４６８，０３４号明細書は、服を着た対象の状況を、該対象の体の表面の位置ずれに関する情報を得ることによって監視して、前記対象の体の表面の前記位置ずれの状況変化をコンピュータ処理的に判定する方法を開示している。一部の限られた感情の状態が、人のリラクセーションの程度、ストレスの程度、または喜び若しくは怒りの状態等の状況情報から推測され得る。当該特許はまた、推測された前記感情の状態に基づいて、人に音楽の選択等の人のアシストを推奨することができることを開示している。
【００１１】
本発明は、ヒト生物学的パラメータを、ヒトの行動の状態および／または感情の状態と、そして任意選択的に時間的位置と相関付ける方法を提供する。そのような相関関係は、予測された行動の状態および／または感情の状態に基づいて、例えば、活動、製品、サービス等を示唆することによって、個体の生活環境およびライフスタイルの、個体への適合を可能とすることとなる。相関関係がさらに用いられて、好み、ウェルネスニーズおよび要望を含む行動、ならびに／または感情が予測されてよい。フィードバック、アドバイスおよび案内が、そのような相関関係に基づいて、個体に提供されてよい。そのような相関関係はさらに、製品の品質および有効性を標準化若しくは格付けすることを目的とする、ならびに／またはプロモーションおよび販売を目的とする、製品およびサービスのプロバイダならびに産業に有用である。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１２】
一態様において、本発明は、生物学的表現型と、行動／感情の表現型との間の相関関係を生じさせる方法であって：個体から収集された生物学的表現型データに関するデータを、行動の表現型および／または感情の表現型と相関付ける工程を有し、前記生物学的表現型は、サンプルにおける１若しくはそれ以上のバイオマーカーによって示される方法を提供する。
【００１３】
別の態様において、本発明の方法はまた、個体の生理学的表現型に関するデータを、前記個体の生物学的表現型に関するデータと組み合わせて用いて、生物学的表現型および／または生理学的表現型と、行動の表現型および／または感情の表現型との間の相関関係を生じさせてよい。
【００１４】
別の態様において、本発明の方法はまた、個体の時間的位置に関するデータを、前記個体の生物学的表現型に関するデータと組み合わせて用いて、生物学的表現型と、行動の表現型および／または感情の表現型および／または時間的位置との間の相関関係を生じさせてよい。
【００１５】
さらに別の態様において、本発明は、対象の生物学的表現型に関するデータ、前記対象の行動の表現型および／または感情の表現型に関するデータ、ならびに生物学的表現型と、行動の表現型および／または感情の表現型との間の相関関係を有するデータベースを提供する。
【００１６】
さらに別の態様において、本発明のデータベースは、対象の独自性を有してよい。
【００１７】
さらに別の態様において、本発明のデータベースは、サンプルが対象から収集された時間および／または位置を有してよく、前記データベースにおける相関関係は、少なくとも部分的に、時間情報および／または位置情報に基づく。
【００１８】
本発明の観点において、行動がライフスタイル行動であり、好み、ウェルネスニーズ、ウェルネスからの逸脱、パーソナリティ特性、および／または要望を含み、データが無向的に収集される。
【００１９】
本発明の相関関係が、これに限定されるものではないが、以下を含む多くの用途に用いられる：フィードバックまたは案内を、消費者を含む個体に提供すること；製品またはサービスのマーケティングおよび販売の際に有用な情報を、製品プロバイダに提供すること；ならびに製品またはサービスの等級付けの際に有用な産業情報を提供すること。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
定義
本明細書中で用いられる用語「サンプル」は、身体からとられる体液または他の材料を指し、これに限定されるものではないが、唾液、汗、血液、涙、粘液、尿、口細胞剥離物、糞便、呼気、屁、毛嚢、指の爪、または他の身体の細胞を含む。サンプルは、個体が表面上に息を吐く、チェックをスクレイプする、管中に唾を吐き出す、コンテナ中若しくは表面上に排尿する、または任意の他の方法によって流体（液体）若しくは固体のサンプルを提供することによって収集されてよく、それによってサンプルは、例えばサンプリングデバイスを用いて、分析のために収集されてよい。
【００２１】
本明細書中で用いられる用語「体液」は、個体の身体から単離され得るあらゆる流体を指す。例えば、「体液」は、血液、血漿、血清、胆汁、唾液、尿、涙、汗、フェロモン等を含み得る。注目する体液は、身体が排出する、尿、涙液、痰、および鼻分泌液等の流体だけでなく、体内の、リンパ、滑液（関節穿刺によって得られる）、または脳脊髄液（腰椎穿刺によって得られる）等の体液も含む。
【００２２】
本明細書中で用いられる用語「データベース」は、データの組織化されたコレクションを指す。データは典型的には組織されて、実体の関連態様をモデル化して、この情報を必要とするプロセスをサポートするものである。
【００２３】
本明細書中で用いられる用語「表現型」は、何らかの技術的手順によって可視化され得る形質または特徴を含み、観察可能な特徴として行動を含み得る。本発明の表現型は、個体の物理的生物学的成分の生物学的パラメータに基づく生物学的表現型、ならびに個体の行動または感情の状態に基づく行動の表現型および／若しくは感情の表現型、またはそれらの組合せを含み得る。
【００２４】
本明細書中で用いられる用語「ポリペプチド」は、ペプチド結合によって結合するアミノ酸のポリマーを指す。天然のポリペプチドは、長く、連続的であり、かつ分枝していないペプチド鎖である。ポリペプチドは、タンパク質またはタンパク質のフラグメントであってよい。ポリペプチドは、翻訳後修飾（例えば、グリコシル化等）またはあらゆる他の修飾（例えば、ペグ化等）等の１若しくはそれ以上の修飾を有してよい。
【００２５】
本明細書中で用いられる用語「プロテオーム」は、ゲノム、細胞、組織、または有機体によってある時間に発現されたタンパク質の完全セットである。より具体的には、所与のタイプの細胞または有機体において、定義された条件下で、所与の時間にて発現されたタンパク質のセットである。
【００２６】
用語「ポリヌクレオチド」、「核酸」、および「核酸分子」は、本明細書中で互換的に用いられ、任意の長さのヌクレオチドのポリマー形態を意味し、リボヌクレオチド、デオキシリボヌクレオチド、その類似物またはそれらの混合物を有し得る。この用語は、分子の一次構造のみを指す。ゆえに、当該用語は三本鎖−、二本鎖−、および一本鎖デオキシリボ核酸（「ｄｅｏｘｙｒｉｂｏｎｕｃｌｅｉｃ  ａｃｉｄ：ＤＮＡ」）、ならびに三本鎖−、二本鎖−、および一本鎖リボ核酸（「ｒｉｂｏｎｕｃｌｅｉｃ  ａｃｉｄ：ＲＮＡ」）を含む。また、ポリヌクレオチドの、例えばアルキル化によって、かつ／またはキャッピングによって修飾された形態、ならびに未修飾の形態をも含む。より詳細には、用語「ポリヌクレオチド」、「核酸」、および「核酸分子」は、ポリデオキシリボヌクレオチド（２−デオキシ−Ｄ−リボースを含有する）、ｔＲＮＡ、ｒＲＮＡ、ｈＲＮＡ、およびｍＲＮＡ（スプライシングされているかスプライシングされていないにかかわらない）を含むポリリボヌクレオチド（Ｄ−リボースを含有する）、ならびにプリンまたはピリミジン塩基のＮ−またはＣ−グリコシドである他のあらゆるタイプのポリヌクレオチドを含む。
【００２７】
本明細書中で用いられる用語「ヌクレオシド」および「ヌクレオチド」は、既知のプリンおよびピリミジン塩基だけでなく、修飾された他の複素環塩基も含有する部分を含む。そのような修飾は、メチル化されたプリン若しくはピリミジン、アシル化されたプリン若しくはピリミジン、または他の複素環を含む。修飾ヌクレオシドまたはヌクレオチドはまた、糖部分上の修飾を含んでもよく、例えば、ヒドロキシル基の１若しくはそれ以上が、ハロゲンまたは脂肪族基で置換されている、またはエーテル、アミン等として官能化されている。用語「ヌクレオチドユニット」は、ヌクレオシドおよびヌクレオチドを包含することが意図される。
【００２８】
本明細書中で用いられる用語「微生物（ｍｉｃｒｏｂｅｓ）」は、ウイルス、ならびにドメイン古細菌、細菌、および真核生物由来の原核生物および真核生物の微生物の種を含み、後者の真核生物は、酵母および糸状菌類、原生動物、藻類、またはより高等な原生生物を含む。用語「微生物の（ｍｉｃｒｏｂｉａｌ）細胞」および「微生物（ｍｉｃｒｏｏｒｇａｎｉｓｍ）」は、用語「微生物（ｍｉｃｒｏｂｅｓ）」と互換的に用いられる。
【００２９】
本明細書中で用いられる用語「ミクロフローラ」は、特異的な局在位置における微生物の集団を指す。ミクロフローラの例は、胃内の微生物、腸内の微生物、正常な皮膚の外表面にコロニーを作る微生物を含む。ミクロフローラは典型的に、正常な状況下では個体に対して脅威をもたらさず、かつ感染を引き起こさない。
【００３０】
本明細書中で用いられる用語「代謝物質」は、代謝中に生産されるあらゆる物質を指す。本明細書中で用いられる用語「代謝」は、細胞および有機体の生きている状態の維持に関与する全ての化学反応と定義される。代謝は便宜上、２つのカテゴリーに分割されてよい：分子の分解によってエネルギーが得られる異化作用、および細胞に必要な全化合物の合成である同化作用。代謝は、栄養、および栄養分の利用性に密接に関連する。
【００３１】
本明細書中で用いられる用語「アプタマー」は、タンパク質、ポリヌクレオチド、または小分子（例えば代謝物質）等のターゲット分子に対して特異的な結合親和性を有する核酸を指す。アプタマーは、一本鎖または二本鎖核酸（ＲＮＡまたはＤＮＡ等）であってよく、その独特なヌクレオチド配列が、固有の三次元構造への分子の折畳みを決定する。全ての核酸のように、特定の核酸リガンドが、ヌクレオチド（Ａ、Ｕ、Ｔ、Ｃ、およびＧ）の、典型的には１５〜４０ヌクレオチド長の線形配列によって記載されてよい。
【００３２】
本明細書中で用いられる用語「アレイ」は、アドレス可能な領域のあらゆる一次元、二次元、または実質的に二次元（および三次元）の配置を含み、これには、その領域と関連する特定の化学部分（複数可）（リガンド等、例えば、ポリヌクレオチドまたはオリゴヌクレオチド配列（核酸）、ポリペプチド（例えば、タンパク質または抗体）等のバイオポリマー、炭水化物、脂質、アプタマーその他）が付される。注目する多くの実施形態において、アレイは、オリゴヌクレオチド、ポリヌクレオチド、ｃＤＮＡｓ、ｍＲＮＡｓ、その合成模擬物等を含む核酸のアレイである。アレイがオリゴヌクレオチドのアレイである場合、オリゴヌクレオチドはアレイに、核酸鎖に沿う任意の点で共有結合してよい。一部の実施形態において、オリゴヌクレオチドは、それらの末端（例えば３’または５’末端）の１つが付着する。
【００３３】
一部の実施形態において、アレイは、サンプル中の分子（例えば、ポリヌクレオチド、ポリペプチド、代謝物質）と選択的に結合する複数の抗体および／またはアプタマーを有してよい。
【００３４】
本明細書中で用いられる用語「マイクロアレイ」は、ポリヌクレオチド、ポリペプチド、アプタマー、および化学的マイクロアレイを指す。特異的なポリヌクレオチド、ポリペプチド、抗体、小分子化合物、アプタマー、ペプチド、および炭水化物が固体の表面上に固定されて、マイクロアレイが形成されてよい。マイクロアレイが用いられて、サンプル中のポリヌクレオチド、ポリペプチド、および他の化学物質が検出されてよい。
【００３５】
本明細書中で用いられる用語「特異的な」、「特異的に」、または「特異性」は、第１の分子の、第２の分子との結合を指し、これは、第１の分子と第２の分子間の安定した複合体の認識、接触、および形成を指し、併せて言えば、存在し得る他の分子について、第１の分子および第２の分子のそれぞれとの安定した複合体の認識、接触、および形成が、実質的に少ない、またはないことを指す。例示的な特異的結合として、抗体−抗原相互作用、細胞受容体−リガンド相互作用、ポリヌクレオチドハイブリダイゼーション、酵素基質相互作用等がある。
【００３６】
本明細書中で用いられる用語「抗体」は、無傷の免疫グロブリン分子、ならびに抗原のエピトープと結合することができるＦａｂ、Ｆａｂ’、（Ｆａｂ’）２、Ｆｖ、およびＳＣＡフラグメント等の免疫グロブリン分子のフラグメントを指す。これらの抗体フラグメントは、それが由来する抗体の抗原（例えば、ポリペプチド抗原）と選択的に結合する何らかの能力を保持しており、当該技術において周知の方法（例えば、上記Ｈａｒｌｏｗ  ａｎｄ  Ｌａｎｅを参照）を用いて製造され得、以下でさらに記載される。抗体が用いられて、分取量（ｐｒｅｐａｒａｔｉｖｅ  ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ）の抗原がイムノアフィニティークロマトグラフィーによって単離され得る。そのような抗体の他の種々の使用として、疾患（例えば、腫瘍形成）を診断かつ／または段階分けするため、そして例えば、腫瘍形成、自己免疫疾患、ＡＩＤＳ、心血管疾患、感染症等の疾患を処置する治療用途のためのものがある。
【００３７】
Ｆａｂフラグメントは、抗体分子の一価の抗原結合フラグメントから成り、抗体分子全体の、酵素パパインでの消化によって生産され得、これにより無傷の軽鎖および重鎖の一部から成るフラグメントが生じる。
【００３８】
抗体分子のＦａｂ’フラグメントは、抗体分子全体をペプシンで処理した後の還元によって得られ得、これにより無傷の軽鎖および重鎖の一部から成る分子が生じる。このように処理された１抗体分子につき、２つのＦａｂ’フラグメントが得られる。
【００３９】
抗体の（Ｆａｂ’）２フラグメントは、抗体分子全体の、酵素ペプシンでの処理によって、続く還元なしで得られ得る。（Ｆａｂ’）２フラグメントは、２つのジスルフィド結合によって一緒に保持される２つのＦａｂ’フラグメントのダイマーである。
【００４０】
Ｆｖフラグメントは、２つの鎖として表される軽鎖の可変領域および重鎖の可変領域を含有する、遺伝子工学によるフラグメントと定義される。
【００４１】
本明細書中で用いられる用語「単一鎖抗体」は、ポリペプチドであって、ポリペプチド結合中にＶＨドメインおよびＶＬドメインを有し、一般にスペーサペプチド（例えば、［Ｇｌｙ−Ｇｌｙ−Ｇｌｙ−Ｇｌｙ−Ｓｅｒ］ｘ）を介して連結され、アミノ末端および／またはカルボキシ末端に更なるアミノ酸配列を有してよいポリペプチドを指す。例えば、単一鎖抗体は、コーディングポリヌクレオチドに連結するテザーセグメントを有してよい。一例として、ｓｃＦｖは単一鎖抗体である。単一鎖抗体は一般に、免疫グロブリンスーパーファミリーの遺伝子によって実質的にコードされる（例えば、Ｗｉｌｌｉａｍｓ  ａｎｄ  Ｂａｒｃｌａｙ，１９８９年，３６１〜３６８頁参照。この文献は、この参照により本明細書に組み込まれる）、最も頻繁には齧歯類、非ヒト霊長類、鳥、ブタ、ウシ、ヒツジ、ヤギ、またはヒトの重鎖若しくは軽鎖遺伝子配列によってコードされる少なくとも１０の連続アミノの１若しくはそれ以上のポリペプチドセグメントから成るタンパク質である。官能的な単一鎖抗体は一般に、免疫グロブリンスーパーファミリー遺伝子産物の一部を十分に含有しており、特異的なターゲット分子、典型的には受容体または抗原（エピトープ）に結合する特性が保持されている。
【００４２】
本明細書中で用いられる用語「アミノ酸」は、アミノ基（−ＮＨ２）およびカルボキシル基（−ＣＯＯＨ）を（好ましくは遊離基として、または代わりに、ペプチド結合の一部としての縮合後に）含有するあらゆる有機化合物を指す。「２０の自然にコードされているポリペプチド形成アルファ−アミノ酸」が当該技術において理解されており、以下を指す：アラニン（ａｌａまたはＡ）、アルギニン（ａｒｇまたはＲ）、アスパラギン（ａｓｎまたはＮ）、アスパラギン酸（ａｓｐまたはＤ）、システイン（ｃｙｓまたはＣ）、グルタミン酸（ｇｌｕまたはＥ）、グルタミン（ｇｉｎまたはＱ）、グリシン（ｇｌｙまたはＧ）、ヒスチジン（ｈｉｓまたはＨ）、イソロイシン（ｉｌｅまたはＩ）、ロイシン（ｌｅｕまたはＬ）、リジン（ｌｙｓまたはＫ）、メチオニン（ｍｅｔまたはＭ）、フェニルアラニン（ｐｈｅまたはＦ）、プロリン（ｐｒｏまたはＰ）、セリン（ｓｅｒまたはＳ）、トレオニン（ｔｈｒまたはＴ）、トリプトファン（ｔｒｐまたはＷ）、チロシン（ｔｙｒまたはＹ）、およびバリン（ｖａｌまたはＶ）。
【００４３】
本明細書中で用いられる用語「増幅」は、ポリヌクレオチドのコピー数が増大することを指す。
【００４４】
本明細書中で用いられる用語「ポリメラーゼ連鎖反応（ｐｏｌｙｍｅｒａｓｅ  ｃｈａｉｎ  ｒｅａｃｔｉｏｎ：ＰＣＲ）」は、ＤＮＡのインビトロ増幅系を指す。２つの合成オリゴヌクレオチドプライマーが、増幅されるべきターゲットＤＮＡの２つの領域と相補的であり（各鎖について１つ）、過剰なデオキシヌクレオチドおよび熱安定ＤＮＡポリメラーゼ（例えば、Ｔａｑ  ＤＮＡポリメラーゼ）の存在下で、ターゲットＤＮＡ（純粋である必要はない）に加えられる。一連の、例えば３０の温度サイクルにおいて、ターゲットＤＮＡは、繰り返し変性され（例えば、およそ９０℃）、プライマーにアニールされ（例えば、５０〜６０℃にて）、そしてプライマーから娘鎖が延長される（例えば、７２℃）。娘鎖自体が以降のサイクル用のテンプレートとして作用するので、両プライマーにマッチするＤＮＡフラグメントは、一次関数的にではなく指数関数的に増幅される。
【００４５】
本明細書中で用いられる用語「ネステッドＰＣＲ」は、２セットのプライマーを連続して用いることによって特異性が向上するＰＣＲを指す。最初のＰＣＲが、「外側の」プライマー対で実行されてから、小アリコートが、「内側の」プライマー対による第２ラウンドのＰＣＲ用のテンプレートとして用いられる。
【００４６】
本明細書中で用いられる用語「逆転写ＰＣＲ即ちｒｅｖｅｒｓｅ  ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  ＰＣＲ：ＲＴ−ＰＣＲ」は、出発テンプレートがＲＮＡであるＰＣＲを指し、最初の逆転写酵素工程がＤＮＡテンプレートを製造するのに必要であることが意味される。一部の熱安定ポリメラーゼは、かなりの逆転写酵素活性を有する。しかしながら、はっきりした逆転写を実行し、逆転写酵素を不活性化し、または産物を精製し、そして別個の従来ＰＣＲに進むのがより一般的である。
【００４７】
本明細書中で用いられる用語「プライマー」は、ターゲット配列にハイブリダイズして、典型的には増幅プロセスにおいて核酸を刺激する（ｐｒｉｍｅ）オリゴヌクレオチドを指す。
【００４８】
本明細書中で用いられる用語「オリゴヌクレオチド」（または同義的に「オリゴ」）は、化学的に合成され得る単一鎖のポリデオキシヌクレオチドまたは２本の相補的なポリデオキシヌクレオチド鎖を指す。そのような合成オリゴヌクレオチドは、５’リン酸を有してもよいし、有していなくてもよい。
【００４９】
本明細書中で用いられる用語「核酸プローブ」は、対応するターゲットに結合することができる核酸配列を含有する、先に定義されたポリヌクレオチドを有する構造を指す。プローブのポリヌクレオチド領域は、ＤＮＡおよび／またはＲＮＡおよび／または合成ヌクレオチド類似物で構成されてよい。
【００５０】
本明細書中で用いられる用語「配列同一性」は、２つのポリヌクレオチド配列が、比較のウィンドウの全体にわたって同一である（即ち、ヌクレオチド単位に基づく）ことを意味する。用語「配列同一性のパーセンテージ」は、比較のウィンドウの全体にわたって２つの最適にアラインされた配列を比較し、同一の核酸塩基（例えば、Ａ、Ｔ、Ｃ、Ｇ、Ｕ、またはＩ）が双方の配列において生じる位置の数を決定して、マッチした位置の数を与え、マッチした位置の当該数を、比較のウィンドウにおける位置の総数（即ち、ウィンドウサイズ）で割り、かつその結果に１００を乗じることで、配列同一性のパーセンテージを与えることによって算出されるものである。この、本明細書中で用いられる「実質的な同一性」は、ポリヌクレオチドが、参照配列と比較して、少なくとも８０パーセントの配列同一性、好ましくは少なくとも８５パーセントの同一性、多くの場合９０から９５パーセントの配列同一性、最も一般的には少なくとも９９パーセントの配列同一性がある配列を有するポリヌクレオチド配列の特徴を表す。
【００５１】
本明細書中で用いられる用語「相補的である、またはマッチした」は、２つの核酸配列が少なくとも５０％の配列同一性を有することを意味する。好ましくは、２つの核酸配列は、少なくとも６０％、７０％、８０％、９０％、９５％、９６％、９７％、９８％、９９％、または１００％の配列同一性を有する。「相補的である、またはマッチした」はまた、２つの核酸配列が、低い、中程度の、かつ／または高いストリンジェンシー条件下でハイブリダイズし得ることも意味する。配列同一性または相同性のパーセンテージは、参照配列の対応する部分にアラインされた場合に互いと比較することによって、算出される。
【００５２】
一対の分子のメンバー（例えば、抗体−抗原対または核酸対）は、それらが互いに、他の非特異的な分子に対するよりも高い親和性で結合しているならば、互いに「特異的に結合している」と言われる。例えば、抗原に対して高められた抗体であって、非特異的なタンパク質に対するよりも効率的に当該抗原に結合する抗体は、当該抗原に特異的に結合すると記載され得る。（同様に、核酸プローブが、塩基対形成相互作用によってターゲットと特異的なデュプレックスを形成するならば、核酸プローブは核酸ターゲットに特異的に結合すると記載され得る（上記参照）。）
本明細書中で用いられる用語「アッセイ」は、サンプル中の成分、好ましくはポリペプチド、ポリヌクレオチド、代謝物質、または他の生体分子を定量化または定性化する（ｑｕａｌｉｆｙ）ための測定である。個体由来のサンプル中の細胞の、１若しくはそれ以上のポリペプチド、および／または完全プロテオームがアッセイされてよい。
【００５３】
本明細書中で用いられる用語「検出する」または「検出」は、これに限定されるものではないが、サンプル、反応混合物、分子複合体、ならびにプラットホームおよびアレイを含む基質を含む、スペースの限られた部分におけるターゲットまたはシグナルの存在（ｅｘｉｓｔｅｎｃｅ，ｐｒｅｓｅｎｃｅ）または事実の判定を指す。検出は、ターゲットまたはシグナルの量（ｑｕａｎｔｉｔｙ  ｏｒ  ａｍｏｕｎｔ）の測定（定量とも呼ぶ）を指す、これに関する、またはこれを含む場合、「量的」であり、これに限定されるものではないが、ターゲットまたはシグナルの量または割合を判定するように設計されるあらゆる分析を含む。検出は、別のターゲットまたはシグナルに対する相対量の観点からの、ターゲットまたはシグナルの品質または種類の同定を指す、これに関する、またはこれを含む場合、「質的」であり、定量化されない。
【００５４】
本明細書中で用いられる用語「ターゲット」は、注目する分析物である。用語「分析物」は、サンプル中の存在または不在が検出される必要がある物質、化合物または成分を指す。分析物として、これに限定されるものではないが、生体分子、特にバイオマーカーを含む。本明細書中で用いられる用語「生体分子」は、生物学的環境に関連する物質、化合物、または成分を示し、これに限定されるものではないが、糖、アミノ酸、ペプチド、オリゴヌクレオチド、ポリヌクレオチド、ポリペプチド、有機分子、ハプテン、エピトープ、生体細胞、生体細胞の一部、ビタミン、ホルモン等を含む。用語「バイオマーカー」は、生物学的環境の特異的な状態と関連する生体分子を示し、これに限定されるものではないが、細胞サイクルの期、健康、および疾患状態、感情の状態、またはソーシャル行動を含む。バイオマーカーの存在、不在、減少、アップレギュレーションは、特定の状態に関連し、かつこれを示す。
【００５５】
本明細書中で用いられる用語「アプタマーベースのセンサ」は、ターゲットの結合が、ＳＥＲＲＳ、ＳＥＲＳ、またはＳＥＦ等（本明細書中では一括して、表面増強分光法）の分光検出技術によって検出可能なシグナルを発することができるセンサを指す。本明細書中で用いられる用語「表面増強分光法」は、対応する分光プローブからのシグナル検出が、金属表面と関連して実行されるシグナル増強技術を示す。本明細書中で記載されるアプタマーベースのセンサを検出するのに適している例示的な分光技術は、表面増強共鳴ラマン分光（Ｓｕｒｆａｃｅ−Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｒａｍａｎ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ：ＳＥＲＲＳ）、表面増強ラマン分光（Ｓｕｒｆａｃｅ−Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｒａｍａｎ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ：ＳＥＲＳ）、表面増強蛍光（Ｓｕｒｆａｃｅ−Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ：ＳＥＦ）、表面増強赤外吸収（Ｓｕｒｆａｃｅ−Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ：ＳＥＩＲＡ）、表面増強ハイパーラマン散乱（Ｓｕｒｆａｃｅ−Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｈｙｐｅｒ−Ｒａｍａｎ  Ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ：ＳＥＨＲＳ）、表面増強コヒーレント反ストークスラマン散乱（Ｓｕｒｆａｃｅ−Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｃｏｈｅｒｅｎｔ  Ａｎｔｉ−Ｓｔｏｋｅｓ  Ｒａｍａｎ  Ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ：ＳＥＣＡＲＳ）、および当業者によって同定可能な更なる技術を含む。
【００５６】
本明細書中で用いられる用語「クロマトグラフィー」は、液体または気体によって運ばれる化学的混合物が、化学的実体の差別的分布（化学的実体が、静止した液体相または固体相の周りを、またはその全体にわたって流れることによる）の結果として、成分に分離されるプロセスを指す。
【００５７】
本明細書中で用いられる用語「液体クロマトグラフィー」即ち「ｌｉｑｕｉｄ  ｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｐｈｙ：ＬＣ」は、微細化された物質のカラムに、またはキャピラリ通路に流体が一様に浸透するに従う、流体溶液の１若しくはそれ以上の成分の選択的遅延（ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ  ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ）のプロセスを意味する。遅滞は、この流体が静止相に対して移動するに従う、１若しくはそれ以上の静止相とバルク流体（即ち、移動相）間の、混合物の成分の分布に由来する。「液体クロマトグラフィー」の例は、逆相液体クロマトグラフィー（ｒｅｖｅｒｓｅ  ｐｈａｓｅ  ｌｉｑｕｉｄ  ｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｐｈｙ：ＲＰＬＣ）、高速液体クロマトグラフィー（ｈｉｇｈ  ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  ｌｉｑｕｉｄ  ｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｐｈｙ：ＨＰＬＣ）、および乱流液体クロマトグラフィー（ｔｕｒｂｕｌｅｎｔ  ｆｌｏｗ  ｌｉｑｕｉｄ  ｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｐｈｙ：ＴＦＬＣ）（高乱流液体クロマトグラフィー（ｈｉｇｈ  ｔｕｒｂｕｌｅｎｃｅ  ｌｉｑｕｉｄ  ｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｐｈｙ：ＨＴＬＣ）または高スループット液体クロマトグラフィーとして時折知られている）を含む。
【００５８】
本明細書中で用いられる用語「高速液体クロマトグラフィー」即ち「ＨＰＬＣ」（「高圧液体クロマトグラフィー」として時折知られている）は、移動相を圧力下で静止相、典型的には高密度に充填されたカラムに押し通すことによって分離の程度が増す液体クロマトグラフィーを指す。
【００５９】
本明細書中で用いられる用語「乱流液体クロマトグラフィー」即ち「ＴＦＬＣ」（高乱流液体クロマトグラフィーまたは高スループット液体クロマトグラフィーとして時折知られている）は、分離を実行する基礎としてのカラム充填を通してアッセイされることになる材料の乱流を利用するクロマトグラフィーの形態を指す。ＴＦＬＣは、質量分光測定法による分析の前に、２つの無名の薬物を含有するサンプルの調製に適用されてきた。例えば、Ｚｉｍｍｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，Ｊ  Ｃｈｒｏｍａｔｏｇｒ  Ａ  ８５４：２３〜３５（１９９９年）参照；また、ＴＦＬＣをさらに説明する米国特許第５，９６８，３６７号明細書、米国特許第５，９１９，３６８号明細書、米国特許第５，７９５，４６９号明細書、および米国特許第５，７７２，８７４号明細書参照。流体が乱れて流れている場合、流体は乱流し、かつ渦巻き（または渦動し）、流が層流である場合よりも「引摺り（ｄｒａｇ）」が多い。流体流が層流である、または乱れている場合の判定を補助する多くの引用文献が入手可能である（例えば、Ｔｕｒｂｕｌｅｎｔ  Ｆｌｏｗ  Ａｎａｌｙｓｉｓ：Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ａｎｄ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ，Ｐ．Ｓ．Ｂｅｒｎａｒｄ  &  Ｊ．Ｍ．Ｗａｌｌａｃｅ，Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  &  Ｓｏｎｓ，Ｉｎｃ．，（２０００年）；Ａｎ  Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｔｕｒｂｕｌｅｎｔ  Ｆｌｏｗ，Ｊｅａｎ  Ｍａｔｈｉｅｕ  &  Ｊｕｌｉａｎ  Ｓｃｏｔｔ，Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ（２００１年））。
【００６０】
本明細書中で用いられる用語「ガスクロマトグラフィー」即ち「ｇａｓ  ｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｐｈｙ：ＧＣ」は、サンプル混合物が、蒸発し、液体または微粒子状固体で構成される静止相を含有するカラム中を移動するキャリアガス（窒素またはヘリウム）のストリーム中に注入されて、静止相との化合物の親和性に従って、成分化合物に分離されるクロマトグラフィーを指す。
【００６１】
本明細書中で用いられる用語「質量分光測定法」即ち「ｍａｓｓ  ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ：ＭＳ」は、質量によって化合物を同定する分析技術を指す。ＭＳは、質量電荷比、即ち「ｍ／ｚ」に基づいて、イオンを濾過、検出、かつ測定する方法を指す。ＭＳ技術は一般に、（１）化合物をイオン化して、帯電した化合物を形成する工程と；（２）帯電した前記化合物の分子量を検出して、質量電荷比を算出する工程とを含む。化合物は、あらゆる適切な手段によってイオン化かつ検出されてよい。「質量スペクトロメータ」は一般に、イオナイザおよびイオンディテクタを具備する。一般に、注目する１若しくはそれ以上の分子は、イオン化されてから、イオンが質量分光機器中に導入され、そこで、磁場および電場の組合せにより、イオンは空間中の経路を辿り、これは質量（「ｍ」）および電荷（「ｚ」）に依存する。例えば、米国特許第６，２０４，５００号明細書（表題「Ｍａｓｓ  Ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ  Ｆｒｏｍ  Ｓｕｒｆａｃｅｓ」）；米国特許第６，１０７，６２３号明細書（表題「Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｔａｎｄｅｍ  Ｍａｓｓ  Ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ」）；米国特許第６，２６８，１４４号明細書（表題「ＤＮＡ  Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ  Ｂａｓｅｄ  Ｏｎ  Ｍａｓｓ  Ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ」）；米国特許第６，１２４，１３７号明細書（表題「Ｓｕｒｆａｃｅ−Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｐｈｏｔｏｌａｂｉｌｅ  Ａｔｔａｃｈｍｅｎｔ  Ａｎｄ  Ｒｅｌｅａｓｅ  Ｆｏｒ  Ｄｅｓｏｒｐｔｉｏｎ  Ａｎｄ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ｏｆ  Ａｎａｌｙｔｅｓ」）；Ｗｒｉｇｈｔ  ｅｔ  ａｌ．，Ｐｒｏｓｔａｔｅ  Ｃａｎｃｅｒ  ａｎｄ  Ｐｒｏｓｔａｔｉｃ  Ｄｉｓｅａｓｅｓ  １９９９年，２：２６４〜７６；およびＭｅｒｃｈａｎｔ  ａｎｄ  Ｗｅｉｎｂｅｒｇｅｒ，Ｅｌｅｃｔｒｏｐｈｏｒｅｓｉｓ  ２０００年，２１：１１６４〜６７参照。
【００６２】
本明細書中で用いられる用語「調査ベースのデータ」および「調査データベース」は、データベースクエリから選択される質問に対する答えを個人から得ることによって積極的に、または個人との関連性によるデータの組込みを介したデータ、若しくは、例えば、時間的および／若しくは位置ベースの関連性から情報を収集する電話若しくはセンサ等のデバイスからの入力を介して収集された個人の活動若しくは経験のグループの蓄積によって受動的に収集されるデータ、あるいは、パーソナルな経験、遺伝的性質、生体分子、好み、要望、パーソナリティ特性、習慣、健康、感情の状態、または他の特徴に基づく情報を収容しているデータベースを指す。質問に対する答え、そして任意選択的に、調査が行われる状況は、調査ベースのデータを構成してよい。調査が行われる状況は、調査を受ける個人、または個人若しくは非ヒト個体のグループの識別、時間、位置、あるいは調査に関係するあらゆる他の事象を含み得る。データは、フェイスブック（登録商標）または調査パネル等の種々のオンラインフォーラムまたはメディアを介して収集されてよい。
【００６３】
本明細書中で用いられる用語「分類」は、アイテムが属するセットの数を、いくつかの予測変数に基づいてモデルを築くことによって予測するアルゴリズムを指す。「分類樹（ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｔｒｅｅ）」は、分類変数をクラス中に置く決定樹である。
【００６４】
本明細書中で用いられる用語「クラスタリングアルゴリズム」は、類似するアイテムのグループを発見するアルゴリズムを指す。これは、内容が類似する記録が同一のグループ内に入るように、そしてグループ（複数）が互いにできるだけ異なるように、データセットを分ける。カテゴリーが指定されていない場合、これは時折、教師なしクラスタリングと呼ばれる。カテゴリーが先験的に指定されている場合、これは時折、教師ありクラスタリングと呼ばれる。
【００６５】
本明細書中で用いられる用語「判別分析」は、データをカテゴリーに分ける境界を決定する最大尤度に基づく統計的方法を指す。
【００６６】
本明細書中で用いられる用語「ｋ−最近接」は、ある点と、トレーニングデータセットにおける点（複数）との間の距離を算出することによって、当該点を分類する分類方法を指す。これは続いて、当該点を、ｋ−最近接（ｋは整数である）の内の最も共通するクラスに割り当てる。
【００６７】
本明細書中で用いられる用語「機械学習」は、オートメーション化したやり方で確率モデルを築くことによって、データベースから有用な情報を抽出するために用いられるコンピュータアルゴリズムを指す。
【００６８】
本明細書中で用いられる用語「回帰樹」は、連続的な変数の値を予測する決定樹を指す。
【００６９】
本明細書中で用いられる用語「教師あり学習」は、明確な（既知の）従属変数を用いたデータ分析を指す。全ての回帰アルゴリズムおよび分類アルゴリズムが監督される。対照的に、「教師なし学習」は、データのグループ化が、従属変数を用いずに定義されるアルゴリズムのコレクションを指す。用語「テストデータ」は、モデルパラメータの推定値（即ち、重み）を評価するために用いられる、トレーニングデータセットから独立したデータセットを指す。
【００７０】
本明細書中で用いられる用語「プロモーション」または「オファー」は、製品またはサービスを促進する目的で、任意の製品またはサービスに関する、あらゆるタイプの情報を任意の言語で、若しくは任意の言語に翻訳して、またはスクリプト用ソーシャルメディアコンテンツを任意の言語で、若しくは任意の言語に翻訳して提供することを意味し、これに限定されるものではないが、プロモーションまたはオファーに用いられるあらゆるタイプの広告（ａｄｖｅｒｔｉｓｅｍｅｎｔ，ａｄｖｅｒｔｉｓｉｎｇ）、マーケティング、クーポン、割引き、オファー、日々の取引き、オークション等を含む。
【００７１】
本明細書中で用いられる用語「製品」は、本明細書中に記載される、または当該技術において知られているあらゆる製品を指す：製品の非限定的な例として、これに限定されるものではないが：マーチャンダイズ（登録商標）、小売製品、卸売り製品、バーチャル製品、電子部品、衣類、食品、水、飲料、商品、家庭用またはハウジング製品、クリーニング製品、フットウェア、アプライアンス、自動車、トラック、オートバイ、ボート、飛行機、商業用かつ住居用建造物、音楽、オーディオおよびビデオ製品、書籍、コンピュータ、ハードウェア、システム、オペレーティングシステム、ソフトウェア、モバイルバンキング（登録商標）、およびモバイルウォレットサービスに関する製品、エンターテイメントまたは買物に関する製品、ペニーオークション（登録商標）またはオンラインオークションに関する製品、アフィリエイトサービスに関する製品、ｅコマースに関する製品、スポーツに関する製品、メディア、楽器、教育製品、金融製品、旅行および接待製品、不動産製品、スポーツおよびスポーツイベント、市場動向および予測に関する情報、抵当価格、ローン、保険、広告、メッセージング、ニュースフィード、天気、ニュース、不動産製品（例えば空き地、住宅、商業、レクリエーション、小売場所、ショッピングモール、ホテル、モーテル、ゴルフコース、カジノ、リゾート、マリーナ、産業、バケーション、タイムシェア、コンドミニアム、マルチファミリー、および他のタイプの不動産等）、リロケーション製品、インターネットマーケティング、ホームインプルーブメント／リモデリング（ホーム保証、保険、屋内および屋外の家具、備品、窓、サイディング、屋根、加熱／冷却、ソーラー、配管、電気、機械、および同様の製品）、食料雑貨、家畜、毛髪製品、リゾート、フロアカバー、家具、備品、ゲーム製品、パーソナル製品、ビューティーケア製品、体重減少製品、スキンケア製品、ダイエット製品、ダイエットサプリメント、スポーツサプリメント、滋養剤、ビタミン等を含む。
【００７２】
本明細書中で用いられる用語「製品プロバイダ」は、消費者製品を含むあらゆる製品のあらゆるプロバイダ（あらゆる形態、例えば、これに限定されるものではないが、発見者、発明者、開発者、製造者、共同開発者、市場関係者、配送者、卸売業者、小売業者、輸入業者、輸出業者、販売者、再販業者、競売人、入札者、エージェント、代表者等）を指す。
【００７３】
本明細書中で用いられる用語「サービス」は、本明細書中に記載される、または当該技術において知られているあらゆるサービスを指す：サービスの非限定的な例として、これに限定されるものではないが：検索エンジンまたは検索リクエスト；ソーシャル、ローカル、モバイル検索、モバイルサービス、モバイルバンキング（登録商標）およびモバイルウォレットサービス、エンターテイメント、買物、ペニーオークション（登録商標）またはオンラインオークション、アフィリエイトサービス、ｅコマース、スポーツ、メディアおよびエンターテイメント、教育、パーソナルおよび金融サービス、旅行および接待サービス、不動産、スポーツおよびスポーツイベント、サービスプロバイダによるサービス、オンラインデーティング、オンラインギャンブル、ゲーム、小売店、バーチャルコミュニティ、不動産サービス、広告、メッセージング、ニュースフィード、天気、ニュース、不動産サービス（例えば賃貸、空地の売買、住宅、商業、レクリエーション、小売、ショッピングモール、ホテル、モーテル、ゴルフコース、カジノ、リゾート、マリーナ、産業、バケーション、タイムシェア、コンドミニアム、マルチファミリー、および他のタイプの不動産等）、ブローカー、エージェント、リロケーションサービス、インターネットマーケティング、案内人、輸送、貸手、鑑定人、開発者、契約者、検査官、ホームインプルーブメント／リモデリング（ホーム保証、保険、屋根、加熱／冷却、ソーラー、配管、電気、機械、および同様のタイプのサービス）、マーチャンダイジング、クリーニング、輸送、バンキング、オークション、財産プランニング、農業、獣医、医療、化粧品、温泉、移動、リロケーション、コピー、オフィス、マネージメント、ファイリング、経理、飲料サービス等を含む。
【００７４】
本明細書中で用いられる用語「サービスプロバイダ」は、あらゆるサービスのあらゆるプロバイダ（あらゆる形態、例えば、これに限定されるものではないが、発見者、発明者、開発者、製造者、共同開発者、市場関係者、配送者、卸売業者、小売業者、輸入業者、輸出業者、販売者、再販業者、競売人、入札者、エージェント、代表者、医師等）を指す。
【００７５】
本明細書中で用いられる用語「無向方法」または「無向分析」は、特に入力、環境、または条件の同時に起こる組合せの効果を推定する場合に、成果または結果の所定の予想を必然的に有することなく調査、監視を組み合わせたやり方での、有機生命体から回収された複数のバイオマーカーまたは他の分子の、ルーチン若しくは繰返しの監視および／または収集を指す。行動に関するデータもまた、無向方法で収集または監視されてよい。
【００７６】
本明細書中で用いられる用語「ウェルネス」は、ヒトの比較状態と比較した、感情、健康、フィットネス、精神、美、自信、および要望を含む状態のあらゆる実際的な、または知覚される向上を指す。これは、ウェルネスが単に疾患または虚弱質の不在によってのみ決定される健康の従来モデルではない。本発明の文脈におけるウェルネスは、個体の現在の健康状態または障害に関係のない、個体の機能状態の向上である。ゆえに、ウェルネスは、個体の固有の状況に基づいて、連続的に存在し、かつ各個人に固有である。ウェルネスはまた、個人を全体として見る全体論の概念として検分され得、単に個体の血圧レベルだけでもないし、個体の体重がいくらか、または個体がストレスをいかによく管理しているかだけでもない。
【００７７】
本明細書中で用いられる用語「バイオセンサ」は、ターゲットと認識分子間の相互作用を、電気シグナル等のシグナルに変換して、ターゲットを測定または検出するセンサを指す。従来のバイオセンサは、化学物質を検出ターゲットとして認識するレセプタ部位、および当該部位で発生した物理的変化または化学的変化を電気シグナルに変換するトランスデューサ部位で構成される。生体には、酵素／基質、酵素／補酵素、抗原／抗体、アプタマー／リガンド、またはホルモン／受容体等の互いに親和性を有する物質が存在する。バイオセンサは、先に記載されたように、受取り分子との親和性を有する物質が基質上に固定されて、分子認識物質として用いられ、対応する物質が選択的に測定され得るという原理で作動する。
【００７８】
本明細書中で用いられる用語「行動」は、ライフスタイル行動、ウェルネスに影響を与える活動または挙動、消費活動、運動、瞑想、好み、パーソナリティ特性、および要望を含む。
【００７９】
好ましい実施形態の詳細な説明
例示の目的のために、本発明の原理が、種々の例示的な実施形態を参照することによって記載される。本発明のある実施形態が本明細書中で具体的に記載されるが、当業者であれば、同じ原理が他の系および方法に等しく適用可能であり、かつ利用され得ることが容易に認識されるであろう。本発明の開示される実施形態を詳細に説明する前に、本発明は、その用途において、示されるあらゆる特定の実施形態の詳細に限定されるものではないことが理解されるべきである。加えて、本明細書中で用いられる専門用語は、限定ではなく記載の目的のためのものである。さらに、ある方法が、本明細書中である順序で表される工程を参照して記載されているが、多くの例において、これらの工程は、当業者によって理解され得るような任意の順序で実行されてよい；したがって、新規の方法は、本明細書中に開示される工程の特定の配置に限定されるものではない。
【００８０】
本明細書中で、かつ添付された特許請求の範囲中で用いられる単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、文脈が明確に指図しない限り、複数の参照を含むことに留意されなければならない。さらに、用語「ａ」（または「ａｎ」）、「１若しくはそれ以上」、および「少なくとも１つ」は、本明細書中で互換的に用いられ得る。用語「有する（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、「有する（ｈａｖｉｎｇ）」、および「から構築される」もまた互換的に用いられ得る。
【００８１】
本発明は、ソーシャル行動の表現型またはソーシャル感情の表現型等の行動の表現型および／または感情の表現型を、生物学的表現型と統合する新規の方法を提供する。本発明はまた、販売業者、消費者その他によって使用されるそのような情報のデータベースを提供する。本発明の方法およびデータベースにおいて、生物学的表現型と、行動の表現型および／または感情の表現型との間で、相関関係が形成される。これは、遺伝子型を表現型に、または遺伝子型を遺伝子型に相関付ける従来のアプローチに類似しているように見られてよい。
【００８２】
生物学的表現型は、定量化可能な遺伝的な変数、発達上の変数、および環境的な変数によって判定され、これらは、ゲノム配列、エピゲノム修飾、ＲＮＡおよびマイクロＲＮＡレベル、タンパク質レベル、タンパク質の折畳みおよび修飾、代謝物質レベル、ならびに電気シグナル等の生体分子の状態として測定されてよい。生物学的表現型は、有機体の観察可能な特徴または形質：形態構造、発達、生化学的または生理学的特性、生物季節学、行動および行動の産物（鳥の巣等）等の複合体である。生物学的表現型は、有機体の遺伝子の発現および環境因子の影響、ならびに２つの間の相互作用に由来する。本発明の方法では、生体分子状態が、本明細書中で記載されるような、遺伝的な変数、発達上の変数、および／若しくは環境的な変数、または他の変数を用いて測定される。
【００８３】
生物学的表現型は、サンプル中に提示されるポリペプチドを有してよい。サンプル中のポリペプチド組成物は、当業者に知られているあらゆる技術によって分析されてよい。例えば、サンプル中のポリペプチドは、種々のクロマトグラフィー法（ＬＣ、ＨＰＬＣ、ＴＦＬＣ、およびＧＣ等）、ゲル電気泳動ベースの方法（２Ｄ−ＳＤＳゲル電気泳動等）、および交換カラムベースの技術から選択される方法によって分離されてよい。個々に分離されたポリペプチドは続いて、例えば、タンパク質免疫染色、タンパク質免疫沈降、免疫電気泳動法、イムノブロッティング、ウエスタンブロット、分光光度法、質量分光測定法、配列決定法、および酵素アッセイによって検出されてよい。サンプル中のポリペプチドを分析する方法に関するより多くの詳細が、例えば、ポリペプチドの分析のための質量分光法を議論している国際公開第００／１１２０８号パンフレット；ポリペプチドの機能を分析するための化学的戦略を議論しているＣｒａｖａｔｔ  ａｎｄ  Ｓｏｒｅｎｓｏｎ，「Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｏｐｉｎｉｏｎ  ｉｎ  Ｃｈｅｍｉｃａｌ  Ｂｉｏｌｏｇｙ」（２０００年）４（６）：６６３〜６６８；ポリペプチド分析に用いられるα−ジフルオロメチルオルニチンを議論している米国特許第４，４３３，０５１号明細書；マッチした複数の染料を用いた差異ゲル電気泳動を議論している米国特許第６，１２７，１３４号明細書；２Ｄゲル電気泳動を質量分光測定法と共に使用して、酵母ポリペプチドを分析することを議論しているＧｙｇｉ  ｅｔ  ａｌ．，Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ（２０００年）９７：９３９０〜５；および標識ポリペプチドサンプルの消化を議論しているＡｅｂｅｒｓｏｌｄ  ｅｔ  ａｌ．，国際出願第ＰＣＴ／ＵＳ９９／１９４１５号において見られ得る。
【００８４】
質量分光測定法の分析が、本発明に、特に特定の行動の状態および／または感情の状態と関連する新しいバイオマーカーおよび既存のバイオマーカーの発見に、かつバイオマーカー測定に特に適している。
【００８５】
本発明に特に適している別の技術として、タンパク質マイクロアレイがある。タンパク質マイクロアレイが用いられて、サンプル中のポリペプチドが大規模で検出されてよい。マイクロアレイベースの技術はまた、ポリペプチドをサンプルから分離する予備工程を必要としない。タンパク質マイクロアレイは、ガラススライド、ニトロセルロースメンブレン、ビーズ、またはマイクロタイタープレート等の支持表面から成り、これにキャプチャタンパク質のアレイが結合する。キャプチャタンパク質、典型的には抗体は、サンプル中のターゲットポリペプチドに結合する。マイクロアレイ上の抗体に結合したポリペプチドは続いて、レーザースキャナを用いて検出される。タンパク質マイクロアレイに関するより多くの詳細が、米国特許第４，５９１，５７０号明細書；米国特許第４，８２９，０１０号明細書；米国特許第５，１００，７７７号明細書において見られ得、これらの文献は、この参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
【００８６】
アプタマーが用いられて、サンプル中のポリペプチドが検出されてよい。ターゲットポリペプチドに特異的なアプタマーは、既知の方法によって発見され得る。一実施形態において、核酸リガンドが、ＳＥＬＥＸ（指数関数的濃縮によるリガンドの系統的進化：Ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｌｉｇａｎｄｓ  ｂｙ  Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ  ｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔ）と呼ばれるインビトロ選択プロセスを用いて発見される。例えば、Ｇｏｌｄ  ｅｔ  ａｌ．（米国特許第５，２７０，１６３号明細書および米国特許第５，４７５，０９６号明細書）参照（これらの文献のそれぞれの内容は、この参照によりその全体が本明細書に組み込まれる）。ＳＥＬＥＸは、核酸の大プールから選択された分子ターゲットに対する核酸リガンドを同定するために用いられる反復プロセスである。当該プロセスは、核酸リガンドの選択、分割、および増幅の複数ラウンドを用いて、ターゲット分子との親和性が最も高い核酸リガンドを解析する標準的な分子生物学的技術に依っている。ＳＥＬＥＸ法は、修飾ヌクレオチドを含有する高親和性核酸リガンドの同定を包含する。
【００８７】
一部の実施形態において、アプタマーが、サンプル中に導入されてターゲットポリペプチドに結合することで、アプタマー／ポリペプチドの複合体を形成することができる。アプタマーは、タグが付されてよく、当該タグは、サンプル中の解放されたアプタマーおよび他の分子の、複合体からの除去を促進して、アッセイにおけるノイズの潜在的な源を取り除くためのものである。複合体のアプタマー部分を検出することで、結合したポリペプチドを発見して、ポリペプチドがサンプル中にあるという情報を与えることとなる。このアッセイに関するより多くの詳細が、米国特許出願公開第２００９／００４２２０６号に記載されており、この文献は、この参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
【００８８】
一部の他の実施形態において、アプタマーがアレイ上に固定されて、多数のポリペプチドが単一のアッセイにおいて検出されてよい。各アプタマーが、アレイの表面上の顕微鏡スポットに固定される。ポリペプチドの、その特異的なアプタマーへのアレイ上での結合が、蛍光リポーター、蛍光異方性、ＦＲＥＴ、ＳＰＲイメージング、および電気化学検出の直接的な蛍光検出によって検出され得る。Ｂａｌｄｒｉｃｈ，「Ａｐｔａｍｅｒ  ａｒｒａｙ」，Ｍｅｔｈｏｄｓ  Ｍｏｌ  Ｂｉｏｌ．，２０１１年６７１巻３５〜５４頁参照（この文献は、その全体が本明細書に組み込まれる）。
【００８９】
バイオセンサはまた、バイオマーカーの検出において、本発明の方法にも特に有用である。
【００９０】
一実施形態において、バイオセンサは、半導体ナノ粒子イオン感応性電界効果トランジスタ（ｉｏｎ−ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ  ｆｉｅｌｄ−ｅｆｆｅｃｔ  ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ：ＩＳＦＥＴ）を具備し、修正された従来の酵素結合イムノソルベントアッセイ（ｅｎｚｙｍｅ−ｌｉｎｋｅｄ  ｉｍｍｕｎｏｓｏｒｂｅｎｔ  ａｓｓａｙ：ＥＬＩＳＡ）において免疫グロブリンＧ（ｉｍｍｕｎｏｇｌｏｂｕｌｉｎ  Ｇ：ＩｇＧ）を検出する。酸化インジウムおよびシリカナノ粒子がそれぞれ、電気化学トランスデューサおよび抗体固定部位として、逆に帯電した高分子電解質と共に層毎に自己集合する。酸化インジウムナノ粒子ＩＳＦＥＴｓは、ターゲットＩｇＧの濃度に応じて、電気シグナルを発する。サンドイッチＥＬＩＳＡ構造は、ホースラディッシュペルオキシダーゼを用いて、酸性基質の、中性物質への変換を触媒する。サンプル溶液中のｐＨ変化は、ナノ粒子ＩＳＦＥＴｓによって検出される。Ｌｅｅ  ｅｔ  ａｌ．，「Ａｎ  ｅｌｅｃｔｒｉｃ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｉｍｍｕｎｏｇｌｏｂｕｌｉｎ  Ｇ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｅｎｚｙｍｅ−ｌｉｎｋｅｄ  ｉｍｍｕｎｏｓｏｒｂｅｎｔ  ａｓｓａｙ  ｕｓｉｎｇ  ａｎ  ｉｎｄｉｕｍ  ｏｘｉｄｅ  ｎａｎｏｐａｒｔｉｃｌｅ  ｉｏｎ−ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ  ｆｉｅｌｄ−ｅｆｆｅｃｔ  ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ」，Ｊ．Ｍｉｃｒｏｍｅｃｈ．Ｍｉｃｒｏｅｎｇ．，２２巻，０１５００９頁，２０１２年参照（この文献は、この参照によりその全体が本明細書に組み込まれる）。
【００９１】
個体がサンプル、またはサンプルのアッセイ由来のデータを、相関分析において用いられ得る位置に送達し得ることが意図されている。最初に、１若しくはそれ以上のポリペプチドおよび／または完全プロテオームがアッセイされることとなる。好ましい実施形態において、１つのタンパク質がアッセイされ、例えばホルモン、例えばアドレナリンである。別の実施形態において、５つのタンパク質がアッセイされる。別の実施形態において、１０のタンパク質がアッセイされる。別の実施形態において、５０のタンパク質がアッセイされる。別の実施形態において、１００のタンパク質がアッセイされる。別の実施形態において、５００のタンパク質がアッセイされる。別の実施形態において、１０００のタンパク質がアッセイされる。別の実施形態において、２０００のタンパク質がアッセイされる。別の実施形態において、２５００のタンパク質がアッセイされる。別の実施形態において、３０００のタンパク質がアッセイされる。別の実施形態において、最大１０，０００のタンパク質がアッセイされる。
【００９２】
所与の細胞、組織、または有機体中のプロテオーム（ゲノム、細胞、組織、または有機体によって発現されたタンパク質の完全セット）の特異的な状態は、プロテオタイプとして知られている。プロテオタイプは、表現型の基礎を独自になすプロテオミクス状態である。プロテオタイピングは、固有のアミノ酸サインを視覚化することによって、遺伝子の遺伝的情報をタンパク質レベルで引き出すものである。結果として、単一の遺伝子に由来する多くのタンパク質形態が視覚化され得る。プロテオタイプは、遺伝子型、環境によって、かつ発達史によって課される制約を統合する（即ち、皮膚細胞は、遺伝子型が同じ心臓細胞とは、同じ環境においてプロテオタイプが異なる）。プロテオタイプは、生物学的表現型を直接的に、かつ部分的に決定し得る。というのも、全ての分子がタンパク質によって形成され、かつ調節され得るからである。ゆえに、生物学的プロテオタイプが用いられて、表現型への遺伝子型の寄与を直接的に推測することができ（ペプチドがＤＮＡにマッピングされるためである）、かつ表現型の合成再構築を可能にする（タンパク質レベルの、または、翻訳後修飾の変化が操作され得る）。プロテオタイプの完全な記載により、生物学的表現型が分子レベルで部分的に定義され得る。
【００９３】
有機体の活動および挙動が、タンパク質の影響を受ける。結果として、タンパク質が測定されて、個体の生体分子状態が実証され得る。タンパク質の大規模な研究である「プロテオミクス」が現在用いられて、疾患が診断され、かつ遺伝子がサンプル中で発現されるか否かが判定される。過去には、あまり効率的でない方法が利用されて、タンパク質関連活動が判定されていた。例えば、核酸（ＲＮＡ）レベルが測定された。プロテオミクスは、タンパク質関連活動に関するある研究について、例えばＲＮＡレベルを判定するよりも正確であり得る。というのも、転写速度、ＲＮＡ半減期、タンパク質半減期、およびタンパク質分布が全て、タンパク質関連活動が起こり得るのに十分なレベルでタンパク質が利用可能であるか否かにかかわらず、影響するからである。
【００９４】
タンパク質をコードし、これによってタンパク質が発現されることによって、核酸がタンパク質レベルに寄与するが、タンパク質が実際に存在し、かつ十分な量で無数の因子によって決定されるか否かは関係ない。ゆえに、タンパク質を測定することが、誤差を減少させ、かつ相関関係の誤解の可能性を引き下げるための方法である。本発明の実施形態において、プロテオミクスおよび／またはプロテオタイピングが利用されて、個体の生体分子状態または個体の生物学的表現型が測定される。
【００９５】
常に存在する、または常に不在であるタンパク質が、将来のソーシャル行動を予測する。というのも、その存在または不在が、本明細書中で説明されるように、クエリに対する応答と相関するからである。さらに、応答して直ぐに誘導されるタンパク質により、更なる遺伝的関連付けが可能となり、これによりＤＮＡが予測され得る（しかしながら、タンパク質をコードする遺伝子は必ずしも、特定のタンパク質レベルのシフトを誘導する遺伝子であるというわけではないことが認識される）。
【００９６】
個体のプロテオタイプとヒトの行動間の相関関係を示唆する研究がある。例えば、Ｊａｇａｎｎａｔｈ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｔｈｅ  ＣＲＴＣ１−ＳＩＫ１  Ｐａｔｈｗａｙ  Ｒｅｇｕｌａｔｅｓ  Ｅｎｔｒａｉｎｍｅｎｔ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｃｉｒｃａｄｉａｎ  Ｃｌｏｃｋ」，Ｃｅｌｌ，１５４巻，１１００〜１１１１頁，２０１３年は、ＣＲＴＣ１−ＳＩＫ１経路におけるあるタンパク質の存在が、自然光に対する哺乳類の反応を変え得る、即ち、概日系機能を変更し得ることを見出した。著者らは、光調節に応答する関連細胞のトランスクリプトームを分析して、塩誘導性キナーゼ１（ｓａｌｔ  ｉｎｄｕｃｉｂｌｅ  ｋｉｎａｓｅ  １：ＳＩＫ１）およびＣＲＥＢ調節転写活性化補助因子１（ＣＲＥＢ−ｒｅｇｕｌａｔｅｄ  ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  ｃｏａｃｔｉｖａｔｏｒ  １：ＣＲＴＣ１）が概日系機能を変更するのに果たす重要な役割を同定した。
【００９７】
他の例は、運動中に通常スイッチオンされるＡＭＰＫ（ＡＭＰ活性化プロテインキナーゼ）、ストレスにリンクし、かつ共通の尿検査において同定され得るアドレナリン、フォーカスおよびファイト・オア・フライト反応と関連するエピネフリン、喜びと関連し、外向型においてより高いレベルが観察されるドーパミン等のカテコールアミン、ならびにストレスおよび鬱状態と関連するＩＬ６を含む。
【００９８】
本発明は、系統的アプローチをとって、特にヒトについて、生物学的表現型（ポリペプチドを含む）を行動の表現型および／または感情の表現型と相関付ける。
【００９９】
生物学的表現型が、サンプル中に存在するポリヌクレオチドによって判定されてよい。ポリヌクレオチドの検出のための既知の方法が、本発明において用いられてよい。一部の実施形態において、いくつかの技術が組み合わされて用いられてよい：例えば、配列決定法ベースの技術、相同性ベースの技術、およびアプタマーベースの技術がある。
【０１００】
配列決定法ベースの技術では、サンプル中のポリヌクレオチドは、電気泳動によって分離されてよく、サンプル中のポリヌクレオチドの各種が、従来のポリヌクレオチド配列決定法技術によって配列決定されてよい。これらの技術は、文献において広く記載されており、例えば、Ｐｅｔｔｅｒｓｓｏｎ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓ  ｏｆ  ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ  ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ」，Ｇｅｎｏｍｉｃｓ，９３巻，１０５〜１１１頁，２００９年がある。
【０１０１】
サンプル中のｍＲＮＡｓを配列決定するには、ｍＲＮＡが分解する傾向のために、ｍＲＮＡｓをｃＤＮＡｓにコピーしてから配列決定を実行することが所望されてよい。一般にＤＮＡはＲＮＡよりもかなり安定しているので、ｍＲＮＡをｃＤＮＡに変換することで、サンプルが保存され得、後に配列決定されることとなる。
【０１０２】
相同性ベースの技術は、サンプル中のポリヌクレオチドが、ポリヌクレオチドと相補的である、またはマッチする核酸プローブとハイブリダイズすることとなるという原理に基づく。一部の実施形態において、核酸プローブは、標識が結合したオリゴヌクレオチドまたはオリゴヌクレオチドの類似体であり、標識は通常、蛍光体等の蛍光化合物である。適切なオリゴヌクレオチド類似物は、これに限定されるものではないが、ロックされた核酸またはペプチド核酸の少なくとも１つの残基を含有するオリゴヌクレオチドを含む。好ましくは、同種検出が、競合的ハイブリダイゼーション（欧州特許第０２３２９６７号明細書（その全体が本明細書に組み込まれる））に、または、２つの標識（プローブがターゲット配列にハイブリダイズされない場合、一方の標識が、他方の標識によって発せられるシグナルを吸収する、若しくは抑えることができる）で標識されたプローブに基づく。そのようなプローブの例が、例えば、米国特許第５，９２５，５１７号明細書；米国特許第６，１０３，４７６号明細書；および米国特許第６，１５０，０９７号明細書；ならびに欧州特許第０７９２３７４号明細書（これらの文献は、この参照によりその全体が組み込まれる）に記載されている。
【０１０３】
一部の実施形態において、相同性ベースの方法は、オリゴヌクレオチドマイクロアレイまたはＤＮＡマイクロアレイを利用する。ＤＮＡマイクロアレイ技術では、オリゴヌクレオチドプローブは、固体表面上の顕微鏡スポット上に固定される。ゆえに、何万ものプローブが、単一のチップ上に固定されてよく、これによりサンプル中で最大何千ものポリヌクレオチドの平行検出が可能となる。ＤＮＡマイクロアレイはカスタム構築されて、サンプル中のある種のポリヌクレオチドを特異的に検出することができる。一部の実施形態において、サンプル中のできるだけ多くのポリヌクレオチドを検出する市販のＤＮＡマイクロアレイが用いられてよい。市販のＤＮＡマイクロアレイは、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘの「Ｇｅｎｅ  Ｃｈｉｐ」、Ｉｌｌｕｍｉｎａの「Ｂｅａｄ  Ｃｈｉｐ」、Ａｇｉｌｅｎｔのシングルチャンネルアレイ、ｔｈｅ  Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓの「ＣｏｄｅＬｉｎｋ」アレイ、およびｔｈｅ  Ｅｐｐｅｎｄｏｒｆの「ＤｕａｌＣｈｉｐ  &  Ｓｉｌｖｅｒｑｕａｎｔ」を含む。ＤＮＡマイクロアレイ技術に関するより多くの詳細が、Ｓｈａｌｏｎ  Ｄ，Ｓｍｉｔｈ  ＳＪ，Ｂｒｏｗｎ  ＰＯ（１９９６年）「Ａ  ＤＮＡ  ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ  ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  ａｎａｌｙｚｉｎｇ  ｃｏｍｐｌｅｘ  ＤＮＡ  ｓａｍｐｌｅｓ  ｕｓｉｎｇ  ｔｗｏ−ｃｏｌｏｒ  ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｔ  ｐｒｏｂｅ  ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ．」Ｇｅｎｏｍｅ  Ｒｅｓ  ６（７）：６３９〜６４５；Ｙｕｋ  Ｆａｉ  Ｌｅｕｎｇ  ａｎｄ  Ｄｕｃｃｉｏ  Ｃａｖａｌｉｅｒｉ，Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ  ｏｆ  ｃＤＮＡ  ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ  ｄａｔａ  ａｎａｌｙｓｉｓ．ＴＲＥＮＤＳ  ｉｎ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ  ２００３年１１月１９巻１１号；Ｓｃｈｅｎａ  Ｍ，Ｓｈａｌｏｎ  Ｄ，Ｄａｖｉｓ  ＲＷ，Ｂｒｏｗｎ  ＰＯ（１９９５年）「Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ  ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  ｏｆ  ｇｅｎｅ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｐａｔｔｅｒｎｓ  ｗｉｔｈ  ａ  ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  ＤＮＡ  ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ．」Ｓｃｉｅｎｃｅ  ２７０（５２３５）：４６７〜４７０；Ｐｅａｓｅ  ＡＣ，Ｓｏｌａｓ  Ｄ，Ｓｕｌｌｉｖａｎ  ＥＪ，Ｃｒｏｎｉｎ  ＭＴ，Ｈｏｌｍｅｓ  ＣＰ，Ｆｏｄｏｒ  ＳＰ．（１９９４年）「Ｌｉｇｈｔ−ｇｅｎｅｒａｔｅｄ  ｏｌｉｇｏｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ  ａｒｒａｙｓ  ｆｏｒ  ｒａｐｉｄ  ＤＮＡ  ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ．」ＰＮＡＳ  ９１（１１）：５０２２〜５０２６において見られ得る（これらの文献は、この参照によりその全体が本明細書に組み込まれる）。
【０１０４】
一部の実施形態において、ポリヌクレオチドと特異的に結合するアプタマーが用いられて、サンプル中のポリヌクレオチドが検出されてよい。特異的なターゲットポリヌクレオチドのためのアプタマーが、当該技術において知られている、先に議論されたＳＥＬＥＸ法等のあらゆる方法によって発見され得る。一部の実施形態において、アプタマーは、サンプル中に導入されてターゲットポリヌクレオチドに結合することで、複合体を形成する。アプタマーは、タグが付されてよく、当該タグは、サンプル中の解放されたアプタマーおよび他の分子の、複合体からの除去を促進するために用いられてよい。最後に、複合体のアプタマー部分を検出することで、結合したポリヌクレオチドを発見して、ポリヌクレオチドがサンプル中にあるという情報を与えることとなる。このアッセイに関するより多くの詳細が、米国特許出願公開第２００９／００４２２０６号において見られる。
【０１０５】
一部の他の実施形態において、アプタマーはアレイ上に固定されて、サンプル中の多数のポリヌクレオチドが検出されてよい。各アプタマーが、アレイの表面上のマイクロスポットに固定される。ポリヌクレオチドの、その特異的なアプタマーへのアレイ上での結合が、蛍光リポーター、蛍光異方性、ＦＲＥＴ、ＳＰＲイメージング、および電気化学検出の直接的な蛍光検出によって検出され得る。Ｂａｌｄｒｉｃｈ，「Ａｐｔａｍｅｒ  ａｒｒａｙ」，Ｍｅｔｈｏｄｓ  Ｍｏｌ  Ｂｉｏｌ．，２０１１年６７１巻３５〜５４頁参照。
【０１０６】
一部の実施形態において、サンプル中のポリヌクレオチドは、増幅されてから検出されてよい。ポリヌクレオチドを増幅するのに典型的な技術として、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）がある（Ｓａｉｋｉ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｅｎｚｙｍａｔｉｃ  ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｂｅｔａ−ｇｌｏｂｉｎ  ｇｅｎｏｍｉｃ  ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ  ａｎｄ  ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ  ｓｉｔｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｆｏｒ  ｄｉａｇｎｏｓｉｓ  ｏｆ  ｓｉｃｋｌｅ  ｃｅｌｌ  ａｎｅｍｉａ」，１９８５年  Ｓｃｉｅｎｃｅ  ２３０，１３５０〜１３５４において記載されており、この文献は、この参照によりその全体が本明細書に組み込まれる）。ＰＣＲにより、特異的なポリヌクレオチド配列の単一コピーを、いくつかの様々な方法論（例えば、染色、標識プローブとのハイブリダイゼーション、およびビオチン化されたプライマーの組込み後のアビジン−酵素結合検出、３２Ｐ標識デオキシヌクレオチド三リン酸（ｄＣＴＰまたはｄＡＴＰ等）の、増幅セグメント中への組込み）によって検出され得るレベルにまで増幅することができる。
【０１０７】
このＰＣＲベースの技術は修正されて、高い特異性が達成されてよい。例えば、ネステッドＰＣＲが、本発明の一部の実施形態において用いられてよい。サンプル中のＲＮＡ分子について、逆転写ＰＣＲが用いられて、ＲＮＡ分子がＤＮＡ分子に増幅されてよい。
【０１０８】
個体の遺伝的変異とヒトの行動間の相関関係を示唆する研究が単離される。例えば、Ｅｂｓｔｅｉｎ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｇｅｎｅｔｉｃｓ  ｏｆ  ｈｕｍａｎ  ｓｏｃｉａｌ  ｂｅｈａｖｉｏｒ」，Ｎｅｕｒｏｎ，２０１０年６５巻８３１〜８４４頁は、双子および家族研究に基づいて、感情移入、利他現象、公平性の感覚、愛、信用、音楽、経済的な行動、および政治活動等のヒト特徴が、遺伝子によって少なくとも部分的に決定されることを開示している。アルギニンバソプレシン受容体およびオキシトシン受容体等の遺伝子が、ハタネズミからヒトまでの広い範囲の種において、ソーシャル行動に寄与している。ドーパミン報酬経路、セロトニン作動性感情調節、または性別ホルモンをコードする遺伝子等の他の多型遺伝子もまた、複雑なソーシャル行動と相関することが見出されている。これらの相関関係のいずれか１若しくはそれ以上が、本発明のデータベースにおいて利用されてよい。
【０１０９】
生物学的表現型はまた、サンプル中の代謝物質によって判定され得る。代謝物質は、体内の化学反応によって産生される巨大分子または小さな化学物質であり得る。一部の共通の代謝物質は、アミノ酸、ペプチド、ヌクレオチド、およびヌクレオシドを含む。代謝物質は通常、溶液（例えば体液）中に存在する。しかしながら、代謝物質はまた、呼気および屁ガス等のガス中に存在してもよい。
【０１１０】
一部の実施形態において、サンプル中の代謝物質を検出するのに２つの工程が必要とされる場合がある：サンプルから代謝物質を分離する工程、および続いて分離された代謝物質を同定する工程。サンプルから代謝物質を分離する技術は、先に記載された、クロマトグラフィー技術および電気泳動ベースの技術等の、ポリペプチドを分離する同じ技術を含む。一部の実施形態において、ガスクロマトグラフィーは非常に高い解析度を提供するが、多くの生体分子について化学的誘導体化を必要とする場合がある。この技術は、大きな代謝物質、および／または極性代謝物質を分析するのに特に適している。
【０１１１】
一部の他の実施形態において、高速液体クロマトグラフィーが、典型的には解析度が低いけれども、非常に広い範囲の代謝物質を分離することができるという利点を提供する。一部の他の実施形態において、キャピラリ電気泳動が用いられて、代謝物質がサンプルから分離され得る。キャピラリ電気泳動は、分離効率が高いという利点を提供し、より広い範囲の代謝物質クラスに用いるのに適している。代謝物質を分離する他の方法は、「液体クロマトグラフィー」を含み、逆相液体クロマトグラフィー（ＲＰＬＣ）、高速液体クロマトグラフィー（ＨＰＬＣ）、および乱流液体クロマトグラフィー（ＴＦＬＣ）（高乱流液体クロマトグラフィー（ＨＴＬＣ）または高スループット液体クロマトグラフィーとして時折知られている）を含む。
【０１１２】
個々に分離された代謝物質は続いて、質量分光測定法等の技術を用いて同定されてよく、これは感度が高く、かつ特異的である。例えば、マトリックスの適用を必要とせず、これによって代謝物質の同定を促進する、ナノ構造開始剤質量分光測定法である脱着／イオン化アプローチが、Ｎｏｒｔｈｅｎ  Ｔ．Ｒ，ｅｔ  ａｌ．，「Ｃｌａｔｈｒａｔｅ  ｎａｎｏｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ  ｆｏｒ  ｍａｓｓ  ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ」，Ｎａｔｕｒｅ  ４４９（７１６５）：１０３３〜１０３６（２００７年１０月）に記載されるように用いられてよい。高エネルギーの一次イオンビームを用いて、表面から二次イオンを脱着かつ発生させる二次イオン質量分光測定法もまた、利用されてよい。二次イオン質量分光測定法の第一の利点は、その高い空間解析度（５０ｎｍもの小ささ）である。しかしながら、二次イオン質量分光測定法は、>５００Ｄａの分子量の代謝物質に対する感受性が限られている。
【０１１３】
一部の実施形態において、核磁気共鳴分光法（ｎｕｃｌｅａｒ  ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ：ＮＭＲ）が利用されて、代謝物質が同定されてよい。ＮＭＲは、サンプルからの代謝物質の分離を必要としないという利点を有する。サンプル中の全代謝物が同時に測定され得、かつ代謝物質の濃度も判定され得る。適切なＮＭＲ法が、Ｇｒｉｆｆｉｎ  Ｊ．Ｌ．，「Ｍｅｔａｂｏｎｏｍｉｃｓ：ＮＭＲ  ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ  ａｎｄ  ｐａｔｔｅｒｎ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｂｏｄｙ  ｆｌｕｉｄｓ  ａｎｄ  ｔｉｓｓｕｅｓ  ｆｏｒ  ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｘｅｎｏｂｉｏｔｉｃ  ｔｏｘｉｃｉｔｙ  ａｎｄ  ｄｉｓｅａｓｅ  ｄｉａｇｎｏｓｉｓ」，Ｃｕｒｒ．Ｏｐｉｎ．Ｃｈｅｍ．Ｂｉｏｌ．，７（５）：６４８〜６５４，２００３年に見られ得る。
【０１１４】
代謝物質は、血液、尿、汗、呼気、糞便、および屁ガス中に存在し得る。例えば、ある概算によると、３，０００を超える化合物がヒト尿中にあり得る（Ｂｏｕａｔｒａ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｔｈｅ  ｈｕｍａｎ  ｕｒｉｎｅ  ｍｅｔａｂｏｌｏｍｅ」，ＰＬｏＳ  ＯＮＥ，８巻ｅ７３０７６頁（２０１３年））。当該研究は、ＮＭＲ、ＧＣ−ＭＳ、ＤＦＩ／ＬＣ−ＭＳ／ＭＳ、ＩＣＰ−ＭＳ、およびＨＰＬＣを含む様々な代謝物質分析プラットホームを用いた。著者らは、２６５１の確認されたヒト尿代謝物質種、それらの構造（全部で３０７９）および濃度を含有する尿代謝物質に関するデータベースを構築した。データベースは、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｕｒｉｎｅｍｅｔａｂｏｌｏｍｅ．ｃａにてアクセス可能である。これらの尿代謝物質はそれぞれ、単独で、または他の尿代謝物質と組み合わせて、本発明において用いられてよい。
【０１１５】
代謝物質に特異的に結合し得る抗体およびアプタマーが用いられて、先に議論されたように、抗体およびアプタマーを用いてサンプル中のポリペプチドおよびポリヌクレオチドを検出するのと類似したやり方で、サンプル中の代謝物質が検出されてよい。
【０１１６】
個体の体液中の代謝物質がヒト行動と相関し得ることを示唆する研究がある。例えば、Ｋａｎｄｅｌ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｕｒｉｎｅ  ｎｉｃｏｔｉｎｅ  ｍｅｔａｂｏｌｉｔｅｓ  ａｎｄ  ｓｍｏｋｉｎｇ  ｂｅｈａｖｉｏｒ  ｉｎ  ａ  ｍｕｌｔｉｒａｃｉａｌ／ｍｕｌｔｉｅｔｈｎｉｃ  ｎａｔｉｏｎａｌ  ｓａｍｐｌｅ  ｏｆ  ｙｏｕｎｇ  ａｄｕｌｔｓ」，Ａｍ．Ｊ．Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌ．，１６５巻９０１〜９１０頁（２００７年）は、ニコチン代謝から生じた尿代謝物質が、ヒト喫煙行動と相関し得ることを示している。具体的には、尿中のトランス−３’−ヒドロキシコチニンの、コチニンに対する比率は、喫煙行動およびニコチン依存の複数の尺度と相関し得る。この発見は、ニコチンの静脈注入に基づくより年をとった喫煙者のラボ研究由来のものと合致している。
【０１１７】
別の例が、Ｔｒａｓｋｍａｎ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｍｏｎｏａｍｉｎｅ  ｍｅｔａｂｏｌｉｔｅｓ  ｉｎ  ＣＳＦ  ａｎｄ  ｓｕｉｃｉｄａｌ  ｂｅｈａｖｉｏｒ」，Ａｒｃｈ．Ｇｅｎ．Ｐｓｙｃｈｉａｔｒｙ，３８巻６３１〜６３６頁（１９８１年）に由来し、これは、脳脊髄液中のいくつかのモノアミン代謝物質が、自殺志願行動と相関し得ることを示している。これらの代謝物質は、５−ヒドロキシインドール酢酸（５−ｈｙｄｒｏｘｙｉｎｄｏｌｅａｃｅｔｉｃ  ａｃｉｄ：５−ＨＩＡＡ）、ホモバニリン酸（ｈｏｍｏｖａｎｉｌｌｉｃ  ａｃｉｄ：ＨＶＡ）、および３−メトキシ−４−ヒドロキシフェニルグリコール（ＭＨＰＧ）を含む。自殺を試みたヒトは、対照群、特により乱暴な攻撃をしたヒトよりも５−ＨＩＡＡレベルが有意に低い。５−ＨＩＡＡの濃度はまた、正常者よりも、腰椎穿刺時に鬱と診断されなかった自殺志願患者において低かったが、ＨＶＡレベルは鬱病患者においてのみ低かった。尿においても類似の観察がなされ（Ｏｓｔｒｏｆｆ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｔｈｅ  ｎｏｒｅｐｉｎｅｐｈｒｉｎｅ−ｔｏ−ｅｐｉｎｅｐｈｒｉｎｅ  ｒａｔｉｏ  ｉｎ  ｐａｔｉｅｎｔｓ  ｗｉｔｈ  ａ  ｈｉｓｔｏｒｙ  ｏｆ  ｓｕｉｃｉｄｅ  ａｔｔｅｍｐｔｓ」，Ａｍ．Ｊ．Ｐｓｙｃｈｉａｔｒｙ，１４２巻２２４〜２２７頁（１９８５年））、真剣に自殺を試みた鬱患者３人は、自殺を試みなかった１９人の鬱患者よりも有意に低い２４時間尿ノルエピネフリン・エピネフリン（ｅｐｉｎｅｐｈｒｉｎｅ：ＥＰＩ）比を示した。
【０１１８】
上記相関関係はそれぞれ、本発明において実施されてよく、相関関係の種々の組合せも同様である。また、本明細書中で述べられていない他の相関関係が、本発明において利用されて、そのような相関関係が有用であると見出し得る種々の当事者によって用いられ得るデータベースが構築されてよい。
【０１１９】
生物学的表現型はまた、サンプル中に存在する微生物から判定され得る。微生物は、特異的なポリペプチドおよびポリヌクレオチドを含有する有機生命体である。微生物を検出する一方法が、微生物に特異的である生体分子を検出することによるものである。生体分子は、ゲノムＤＮＡ（ＤＮＡゲノムを有する微生物について）、ゲノムＲＮＡ（ＲＮＡウイルス等のＲＮＡゲノムを有する微生物について）、またはｍＲＮＡ等の微生物のＲＮＡであってよい。したがって、本明細書中に記載されるポリヌクレオチドを検出する方法が用いられて、サンプル中の微生物が検出されてもよい。
【０１２０】
微生物はまた、微生物によって産生される特異的なポリペプチドから検出され得る。したがって、本明細書中に記載されるポリペプチドを検出する方法が用いられて、サンプル中の微生物が検出されてもよい。特異的なポリペプチドが微生物の内部に存在する場合、微生物は溶解して、検出用の特異的なポリペプチドを放出する必要があり得る。
【０１２１】
従来の培養が用いられて、サンプル中の微生物が検出されてもよい。微生物は、培養されて増殖し得、その形態構造（顕微鏡検査によって観察される）または表面マーカー分子（例えば抗体によって検出され得る）によって検出かつ同定されてよい。
【０１２２】
ヒト中の一部の細菌が、ヒト行動を変えることが見出された。科学的なニュース記事、「Ｇｕｔ  ｆｅｅｌｉｎｇｓ：ｔｈｅ  ｆｕｔｕｒｅ  ｏｆ  ｐｓｙｃｈｉａｔｒｙ  ｍａｙ  ｂｅ  ｉｎｓｉｄｅ  ｙｏｕｒ  ｓｔｏｍａｃｈ」（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｈｅｖｅｒｇｅ．ｃｏｍ／２０１３／８／１２／４５９５７１２／ｇｕｔ−ｆｅｅｌｉｎｇｓ−ｔｈｅ−ｆｕｔｕｒｅ−ｏｆ−ｐｓｙｃｈｉａｔｒｙ−ｍａｙ−ｂｅ−ｉｎｓｉｄｅ−ｙｏｕｒ−ｓｔｏｍａｃｈにて入手可能）において、複数の研究により、マウスの腸内の細菌集団の改変が、マウスの行動を有意に変えることとなることが見出されたことが開示された。また、ニュース記事は、医者がプロバイオティクスを用いて、ヒト腸内の微生物の集団を変えて、強迫性障害および注意欠陥過活動性障害（Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ  Ｄｅｆｉｃｉｔ  Ｈｙｐｅｒａｃｔｉｖｉｔｙ  Ｄｉｓｏｒｄｅｒ：ＡＤＨＤ）を管理したとも述べた。プロバイオティクスがヒト腸内の微生物の集団（ミクロフローラ）に細菌を加える、またはそのバランスをとることが知られている。
【０１２３】
ヒト中の細菌はまた、肥満に向かうヒト傾向に影響を及ぼすことができることも見出されている（Ｇｒｅｅｎｆｉｅｌｄｂｏｒｃｅ，「Ｆａｔ  Ｂａｃｔｅｒｉａ  ｉｎ  Ｈｕｍａｎ  Ｇｕｔｓ  Ｔｉｅｄ  ｔｏ  Ｏｂｅｓｉｔｙ」，ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｐｒ．ｏｒｇ／ｔｅｍｐｌａｔｅｓ／ｓｔｏｒｙ／ｓｔｏｒｙ．ｐｈｐ？ｓｔｏｒｙＩｄ＝６６５４６０７にて入手可能）。肥満マウスは、やせこけたマウスと比較すると、腸内にかなり様々な細菌がいることが示されている。
【０１２４】
人体中の微生物はヒト宿主と活発に相互作用すると考えられている。微生物の１つの生存戦略として、宿主細胞の運命を操作し、かつ炎症応答を統制することがある。微生物は、いくつかの既知の機構によって、多くの宿主シグナリング経路および宿主細胞遺伝子発現に特異的に影響を及ぼし、これによってヒト行動および感情に影響し得る。
【０１２５】
ヒト腸内の微生物は、糞便中に見られることとなるので、容易に検出され得る。ヒト腸内の微生物種の数は非常に多い。ある概算によると、哺乳類において３２０，０００を超えるウイルスが存在し得る（ｈｔｔｐ：／／ｐｈｙｓ．ｏｒｇ／ｐｒｉｎｔ２９７４０３０３０．ｈｔｍｌにて入手可能な「Ｆｉｒｓｔ  ｅｓｔｉｍａｔｅ  ｏｆ  ｔｏｔａｌ  ｖｉｒｕｓ  ｉｎ  ｍａｍｍａｌｓ」参照）。
【０１２６】
生物学的表現型はまた、サンプル中の無機化合物またはイオンによって判定されてもよい。例えば、サンプルのｐＨは、実際にサンプル中のＨ＋の濃度である。Ｋ＋、Ｎａ＋、Ｍｇ２＋、Ｃａ２＋、Ｍｇ２＋、Ｃｌ−、ＨＣＯ３−、ＰＯ４３−、およびＯＨ−もまた、検出かつ定量化されてよい。適切なアッセイの例が、Ｗａｎ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍａｊｏｒ  ｉｎｏｒｇａｎｉｃ  ｉｏｎｓ  ｉｎ  ｂｌｏｏｄ  ｓｅｒｕｍ  ａｎｄ  ｕｒｉｎｅ  ｂｙ  ｃａｐｉｌｌａｒｙ  ｅｌｅｃｔｒｏｐｈｏｒｅｓｉｓ  ｗｉｔｈ  ｃｏｎｔａｃｔｌｅｓｓ  ｃｏｎｄｕｃｔｉｖｉｔｙ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」，Ａｎａｌｙｔｉｃａ  Ｃｈｉｍｉｃａ  Ａｃｔａ，２００４年５２５巻１１〜１６頁；米国特許出願公開第２００３／００４５８２７号；およびＸｉａ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｃｏｌｏｒｉｍｅｔｒｉｃ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ＤＮＡ，ｓｍａｌｌ  ｍｏｌｅｃｕｌｅｓ，ｐｒｏｔｅｉｎｓ，ａｎｄ  ｉｏｎｓ  ｕｓｉｎｇ  ｕｎｍｏｄｉｆｉｅｄ  ｇｏｌｄ  ｎａｎｏｐａｒｔｉｃｌｅｓ  ａｎｄ  ｃｏｎｊｕｇａｔｅｄ  ｐｏｌｙｅｌｅｃｔｒｏｌｙｔｅｓ」，ＰＮＡＳ，２０１０年１０７巻１０８３７〜１０８４１頁（これらの文献は、この参照によりその全体が本明細書に組み込まれる）に記載されている。また、サンプル中の無機化合物またはイオンを検出することができる、当業者に知られているアッセイが、本発明において用いられてよい。
【０１２７】
前述のものは、収集され得るデータのタイプ、および本発明で使用するサンプルを収集かつ分析する方法の例を表している。
【０１２８】
本発明において、データは無向方法で収集されてよい。未知の状態の測定がなされてよく、複数のバイオマーカーおよび／または行動若しくは感情の状態が同時に測定されてよい。測定値は、非侵襲性の方法を用いてとられてよい。警告の検出および特異的診断の案内対検出を可能にする長手方向測定値（Ｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ）がとられてよい。
【０１２９】
一部の実施形態において、本発明はまた、生物学的表現型データが測定される場所のマップ位置データを収集してもよい。これは、グーグル（登録商標）マップ、ヤフー（登録商標）マップ、およびマップクエスト（登録商標）等のインストールされたマップサービスを有するモバイルデバイスに基づいてよい。また、このモバイルデバイスは、生物学的表現型データが測定される位置での環境因子を監視する機能を有してもよい。これらの環境因子は、天気（温度、湿度、晴天／雨天）、ＵＶ光強度、花粉数等を含み得る。
【０１３０】
本発明の好ましい実施形態において、収集されるデータは、位置（マップ）由来の、任意選択的にその位置にて時間と相関し得るデータ、ならびに、これに限定されるものではないが、温度、高度ノイズ、高度、風、湿度、汚染物質、酸素、日光、花粉、群衆密度、コンクリート、草、夜、昼、ハイウェイ近くでのそのときの交通密度、飛んでいる航空機、宇宙放射レベル、ラドン曝露、衣類および生理学的状態等の、位置由来のあらゆる直交データを含む。ゆえに、本実施形態において、他のデータが収集され、かつ１若しくはそれ以上のバイオマーカーの測定値に加えて保存されるので、当該他のデータは、バイオマーカーデータと相関して、またはバイオマーカーデータと併せて用いられて、１若しくはそれ以上のヒト行動および／または感情の状態が予測され得る。
【０１３１】
ペプチド、タンパク質、代謝物質、ホルモン、および小分子等の他の生体分子が、有機体の活動および行動に影響を及ぼし、かつ／またはこれらを示すことが、さらに認識されている。例えば、雌の生殖ホルモンであるオキシトシンは、寛容かつ愛情深い行動と相関した。本発明の定量的物理的生物学的成分のインプットは、ＤＮＡタイプ、ＲＮＡレベル、マイクロＲＮＡタイプ若しくはレベル、タンパク質レベル、プロテオタイプ、代謝レベル、または定性的若しくは定量的ＭＲＩの測定値または記載を含み得る。本発明の別の実施形態において、ペプチド、ホルモン、および／若しくは小分子、またはそれらのあらゆる組合せ等の生物学的分子の測定が実行されて、個体の生体分子状態が測定される。
【０１３２】
より効果的にヒトの生物学的表現型を検出／分析するために、コンピュータチップが利用されて、サンプルが直接的に分析され、またはサンプルを分析することとなるデバイス（例えば、コンピュータ）に提示されてよい。例えば、ナノテクノロジーが用いられて、疾患状態を試験するデバイスが作り出されてきた。体内ガスが、カーボンナノチューブセンサ技術を用いるデバイスで測定されて、疾患が診断されてきた。例えば、核酸が検出チップ上に固定されて、個体がチップを体内ガスに曝し、核酸が、チップ上の核酸配列に可変的に結合し、結果として、検出後に固有のパターンが生じ、ガスの有無が疾患に相関する。タンパク質はまた、カーボンナノチューブトランジスタと結合し、結果として生じたデバイスは、タンパク質結合事象と関連してシグナルを変換し、ナノチューブフォーマットの電子式読出し装置を用いるタンパク質機能の研究に一般的な方法が提供されてきた。これらは、本発明で使用するサンプルを収集かつ分析する方法の例を表している。
【０１３３】
サンプルが収集される同ヒトの行動の表現型および／または感情の表現型はまた、当該ヒトを調査することによって、または当該ヒトを観察してきた第三者によって判定されてもよい。個体の行動の表現型および／または感情の表現型を判定する様々な方法があり、第三者の観察、ならびにソーシャル行動および感情についての質問に答えることによる自己評価等である。一部の実施形態において、質問事項が用いられて、ヒトの行動の状態および感情の状態が評価されてよい。一部の実施形態において、第三者の観察および自己記入式質問事項の双方が用いられて、ヒトの行動の表現型および／または感情の表現型が判定されてよい。データが、種々のオンラインフォーラムまたはメディアを介して収集されてよい。
【０１３４】
一部の実施形態において、個体、または別の個体のソーシャル行動／感情について知識のある個体は、行動の質問事項、または、感情、挙動、好み、気分、知覚、感覚、または他の物理的、生物学的、感情的、心理的、若しくは精神的な状態を示す、あるいは評価するように設計された一連の質問を完成させることとなる。例えば、質問は、「あなたはオートバイに乗るのが好きか？」、「あなたはジェットコースター上で吐き気を催すか？」、「あなたは結婚しているか？」、「あなたは幸せか？」、「あなたは共和党員であるか？」、「あなたはどの生地が好きか（絵を示す）？」、「あなたは暑い気候が好きか、涼しい気候が好きか？」、「あなたは赤色が好きか、黄色が好きか？」、「あなたは速く運転するのが好きか？」、および／または他のそのような質問であってよく、これによって答えが個体の好み、感情、行動、または他の状態を示す。情報は、同様に、視覚的な提示の形態で好き嫌いについて集められてよい。例えば、絵が個体に示されて、意見に関するコメントが個体によって与えられてよく、「私はそれを見て、私はそれが好きである」、「私はそれを見て、私はそれが好きでない」、「私はそれを見たことがなかったが、私はそれが好きになるだろう」、「私はそれを見たことがなかったが、私はそれが好きになることはないだろう」等である。
【０１３５】
感情の状態は、これに限定されるものではないが、優しいと感じる、または興奮している、幸せである、悲しい、怒っている、若しくは怖がっている等の基本的な感情を含む。当業者であれば、特異的な状況に適した質問事項を設計して、ヒト行動および／または感情の特定の態様を理解することができる。
【０１３６】
本発明は、ヒトの生物学的表現型が固定もされないし、一定でもないと考える。生物学的表現型は、経時的に変わることとなり、ヒトのソーシャル行動および感情の変化を経時的に追跡することができる。
【０１３７】
ゆえに、本発明の方法では、行動の質問事項および／若しくは感情の質問事項、または一連の行動質問からの答え、即ち、ソーシャル行動／感情の表現型がその後、生物学的表現型と相関付けされる。多くのアルゴリズムがあり、これらが用いられて、生物学的表現型と行動の表現型および／または感情の表現型との間の相関関係が確立され得る。一部の実施形態において、相関関係は、クラスタリングアルゴリズム等の分類アルゴリズムを用いて確立されてよく、これは、データ（生物学的表現型、ならびに行動の表現型および／または感情の表現型）を有限の、互いに素な、かつ以前に既知の（または未知の）クラスに分割する規則を見出すものである。他の実施形態において、相関関係は、例えば要約アルゴリズムの、関連性アルゴリズムを用いて確立されてよく、これは、アイテムの最も一般的に起こるグループ化のセットを見出すものである。
【０１３８】
一部の実施形態において、本発明の方法において用いられてよいアルゴリズムが、生物学的表現型と、行動の／感情の表現型との間の相関関係を見出すためのデータ分類のプロセスである。分類は、データセットにおける一組の「オブジェクト」間で共通の特性を見出し、かつそれらを、分類スキームに基づいて種々のクラスにグループ化するプロセスである。分類モデルは最初に、実際のデータセットの代表であるトレーニングデータセットでトレーニングを受ける。トレーニングデータが用いられて、各クラスの特徴および形質を最もよく捕捉するように、各クラスの分類規則が進化する。トレーニングデータで進化した規則が、主要なデータベースに加えられて、データが規則に基づいてクラスに分割される。新しいデータが加えられるにつれ、分類規則が修正され得る。
【０１３９】
別の実施形態において、本発明は、関連性規則（ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  ｒｕｌｅｓ）アルゴリズムに基づくデータマイニングアルゴリズムを用いる。関連性規則のためのデータマイニングタスクは、２つの工程に分割され得る。第１の工程は、全てのラージアイテムセットを見出すことから成る。第２の工程は、第１の工程で見出されたラージアイテムセット間で、ユーザー指定の信頼度で、意味付け規則（ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｒｕｌｅｓ）を形成することから成る。例えば、生物学的表現型のデータセットから、行動の、または感情の応答等の関連性規則が、ある生物学的表現型によって生じる（と相関し得る）ことを見出すことができる。関連性規則はまた、より複雑であってもよく、規則が実行されるために、２若しくはそれ以上の基準が満たされることが必要とされる。
【０１４０】
本発明において用いられてよいさらに別のデータマイニングアルゴリズムとして、シーケンシャルパターンマイニングがある。このアルゴリズムが用いられて、データベースにおいてかなりの回数生じるシーケンシャルパターンが見出され得る。この分析が用いられて、時間的パターンが検出され得る。時系列的クラスタリングは、別のデータマイニングアルゴリズムであり、これが用いられると、異なる時系列の類似点が検出され得る。
【０１４１】
さらに別の実施形態において、本発明は、クラスタリングアルゴリズムを用いて、生物学的表現型と行動の表現型および／または感情の表現型との間の相関関係を見出す。一般に、クラスタリングアルゴリズムは、パーティショナル階層クラスタリングアルゴリズムに広く分類され得る。
【０１４２】
パーティショナルクラスタリングは、ある基準関数を最適化するｋ分割の決定を試みるものである。二乗誤差基準が、全てのパーティションにわたるクラスター内変異の良好な尺度である。目的は、二乗誤差を最小にするｋ分割を見出すことである。ゆえに、二乗誤差クラスタリングは、ｋクラスターをできるだけコンパクトに、かつ分離しようとするものであり、クラスターが互いにかなりよく分離されているコンパクトな雲である場合に、よく機能している。
【０１４３】
階層クラスタリングは一連のパーティションであり、各パーティションが隣のパーティション中に連続して入れ子にされている。階層クラスタリングの凝集方法は、クラスターの互いに素なセットから始まり、各インプットデータポイントを個々のクラスター内に置く。続いて、クラスター数がｋに減るまで、クラスターの対が逐次統合される。各工程にて、統合されたクラスターの対は、その間の距離が最小である対である。クラスター間の距離を判定するのに用いられるいくつかの手段がある。例えば、重心または平均が最も近いクラスターの対が、距離尺度としての平均（ｄ平均）を用いる方法で統合される。この方法は、重心アプローチと呼ばれる。距離尺度として最小距離を利用する方法において、統合されたクラスターの対は、最も近いポイントの対（ｄ最小）を含有する対である。この方法は、全ポイントアプローチと呼ばれる。
【０１４４】
別の実施形態において、本発明は、階層クラスタリング・シリアル・リンケージ法を利用する。これは、Ｋ−平均およびファジークラスタリングと同じ意味で、教師なしクラスタリング法である。ここで、個々のポイントは、インプットスペースにおいて互いに近づけられることによって、互いに結合する。これらのポイントは、結合するにつれ、クラスターを定義する。アルゴリズムが続くにつれ、クラスターは結合してより大きなクラスターを形成する。Ｋ−平均およびファジークラスタリングと比較して、階層クラスタリングは、クラスターが、予め定義されない任意の形状を有し得、結果は正確に「クラスターのクラスター」を示すという利点を有する。
【０１４５】
さらに他の実施形態において、本発明は、Ｋ−平均およびファジークラスタリングを利用する。ガウス混合物モデルが、この共通のバージョンである。これらのアルゴリズムは、「教師なし」クラスタリング法である。これらは、ユーザーがアウトプットを有していないが、互いに類似するインプットに従ってデータをなんとかしてグループ化することを望んでいると想定する。アイデアは、クラスター毎にモデルを選択することである。例えば、各クラスターは、インプットスペースにおけるある位置に中心が置かれた超球の内側のポイントから成り得る。これらの方法は、クラスターの数を自動的に決定し、それらを適切な場所に置き、そしてどのポイントがどのクラスターに属するかを判定する。これらのアルゴリズムの利点は、効率的なアルゴリズムであり得ること、そしてクラスターを見出す良好なジョブをし得ることである。
【０１４６】
さらに別の実施形態において、本発明は、コホネン自己組織化マップ（ｓｅｌｆ−ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  ｍａｐｓ：ＳＯＭ）クラスタリングアルゴリズムを利用する。これらのアルゴリズムは、勾配降下が用いられて、多数のパラメータが調整されるという意味で、ニューラルネットと関連がある。利点および不利点は、ニューラルネットワークのものと類似する。ニューラルネットワークに関して、コホネンＳＯＭクラスタリングアルゴリズムは、パラメータがより容易に解釈され得るという利点を有するが、当該アルゴリズムは、ニューラルネットと同様に、高次元にまでスケールアップし得ない。
【０１４７】
別の実施形態において、本発明は、主成分分析（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ：ＰＣＡ）を用いて、生物学的表現型と行動の表現型および／または感情の表現型との間の相関関係を見出す。これはそれ自体、分類法でない。ＰＣＡの目的は、クラスまたはグループを認識することによって、データセット中の変異をより扱いやすい形態に表すことである。ＰＣＡにおける仮定は、インプットが高次元（何十または何千という変数）を有するということである。ＰＣＡは、インプット変数における変動の殆どをカバーするより少数の変数を抽出する。例として、データが、三次空間の直線に沿って存在すると仮定する。通常、３つの変数を用いて、各データポイントの座標が特定されるであろう。実際には、１つの変数だけが必要とされる：データポイントの位置は、全てのデータが乗る直線に沿う。ＰＣＡは、これらの削減を見出す方法である。ＰＣＡの利点は、より少数の変数を用いて説明されるデータ変動量を最大にするという観点で、削減がうまく見出されるかなり効率的な方法であり得るということである。
【０１４８】
主成分分析（ＰＣＡ）は、いくつかの（おそらく）相関する変数を、（より少ない）数の、主成分と呼ばれる非相関変数に変換する数学的手順を含む。第１の主成分は、データ中の変動をできるだけ多く説明し、そして次に続く各成分が、残りの変動をできるだけ多く説明する。伝統的に、主成分分析は、タイプＳＳＣＰ（純粋な平方和およびクロス積）、共分散（スケーリングされた平方和およびクロス積）、または相関（標準化データ由来の平方和およびクロス積）の正方対称マトリックスに実行される。タイプＳＳＣＰおよび共分散のマトリックスについての分析結果は異ならない。分析が、行動学的測定値、神経学的測定値、生化学的測定値、および生理学的測定値由来のデータを有する場合等の、個体変量の分散がかなり異なる場合、または個体データポイントの測定値の単位が異なる場合には、相関オブジェクトが好ましくは用いられる。そのようなオブジェクトの主成分分析の結果は、タイプＰＣＡの新しいオブジェクトとなる。
【０１４９】
さらに別の実施形態において、本発明は、ニューラルネットまたはニューラルネットワークアルゴリズムを用いて、生物学的表現型と行動の表現型および／または感情の表現型との間の相関関係を見出す。そのようなアルゴリズムは勾配降下を、生じる分類誤差の数用いてよい。即ち、生じる誤差の数が反復数と共に単調に減少するように、ルーチンが実施される。勾配降下が用いられてパラメータが調整され、よりよく分類する。ニューラルネットの利点は、当該アルゴリズムが、高次元の、非線形の、ノイズが多いデータをうまく取り扱うことができるということである。
【０１５０】
ニューラルネットは、「監督」、即ち、応答を「正確である」または「不正確である」と分類することによって、ネットにフィードバックが与えられる機構により、トレーニングされてよい。これは最終的に、少なくともある確率で、与えられるインプット毎の正確なアウトプットをホーニングする（ｈｏｎｅｓ  ｉｎ  ｏｎ）。そのような機械学習アルゴリズムが、本発明のビジョン分類成分またはデータマイニング成分の一方または双方に有利に利用されてよい。
【０１５１】
教師あり学習は、ニューラルネット中へのインプットのための、容易に分類されるデータセットのライブラリの蓄積を必要とする。必要なデータ量に関してより経済的であるが、教師あり学習は、所定のクラスのみが、初見のデータのものとされ得ることを意味する。
【０１５２】
ある実施形態において、本発明の方法は、生物学的表現型と、行動の表現型および／または感情の表現型との間の相関関係を見出すための学習：基本的なトレーニングセットを正確に分類するまでのニューラルネットの教師あり学習の双方のタイプを組み合わせてよい。続いて、教師なし学習が、トレーニングを受けたクラスを、意味があるサブクラスにさらに分割する、または完全に新しいサブクラスを加える。
【０１５３】
さらに別の実施形態において、本発明は、最近接アルゴリズムを利用して、生物学的表現型と行動の表現型および／または感情の表現型との間の相関関係を見出す。これは、真の教師あり学習法である。前もって与えられており、保存されたばかりの一組のトレーニングデータ（インプット、即ちデータポイント、およびアウトプット、即ちクラス）がある。新しいクエリが到達すると、トレーニングデータは検索されて、インプットがクエリインプットに最も近い単一のデータポイントが見出される。続いて、そのトレーニングデータポイントのアウトプットは、クエリの予測アウトプットとして報告される。ノイズに対する感受性を引き下げるために、「ｋ」最近接を用いて、全てのアウトプットから採決して予測するのが普通である。
【０１５４】
さらに別の実施形態において、本発明は、ロジスティック回帰アルゴリズムを用いて、生物学的表現型と行動の表現型および／または感情の表現型との間の相関関係を見出す。これは線形回帰（直線をデータに適合させる）と関連するが、アウトプットは連続変数ではなくクラスであることを除く。利点は、本方法が、ノイズをうまく取り扱う統計学的に理にかなったアプローチを提供するということである。
【０１５５】
さらに別の実施形態において、本発明は、サポートベクトルマシンアルゴリズムを利用して、生物学的表現型と行動の表現型および／または感情の表現型との間の相関関係を見出す。これはまた、クラス間の線形分離器を有するが、クラス間の大部分のスペースを生じさせる線形分離器を明確に検索する。そのようなアルゴリズムは、多次元でよく機能する。さらに別の実施形態が、ベイズ分類器アルゴリズムに依る。最も単純な形態として、単純ベイズ分類器がある。これらのアルゴリズムは、各クラス由来のデータの確率モデルを築く。先の教師なし方法が用いられてそうされてよい。続いて、クエリに基づいて、クラス毎のモデルが用いられて、そのクラスがクエリデータを生じさせるであろう確率が算出される。それらの応答に基づいて、最も見込みがあるクラスが選択される。
【０１５６】
本発明の方法は、先に記載されたアルゴリズムの１若しくはそれ以上を用いて、ある生物学的測定値（生物学的表現型）と、行動の応答および／または感情の応答（行動の表現型および／または感情の表現型）との間の関係を確立する。
【０１５７】
一部の実施形態において、本発明はまた、個体の生理学的表現型を、生物学的表現型と共に判定し、かつ用いて、行動の表現型および／または感情の表現型との相関関係を確立してもよい。生理学的表現型は、例えば以下のような生理学的パラメータを含み得る：
物理的−運動、生体測定学（例えばウエスト、身長、および体重測定値）、組織構造、および／または組成。
【０１５８】
代謝−バイタルサイン（心拍数、血圧、呼吸数、体温）、基礎代謝率、および／または水和状態。
【０１５９】
心血管／肺−心臓機能（ＥＣＧ、心拍変動性）、呼吸速度／量、動脈抵抗／硬化、動脈閉塞、静脈還流、末梢循環、および／または細管拡大／循環。
【０１６０】
器官−サイズ、組成、および機能（例えば腎機能、肝機能、脂肪組織性質、皮膚厚さ／可塑性）、瞳孔拡張、および／またはガルヴァーニ応答。
【０１６１】
筋肉／骨格−筋電活動（例えば潜在的な、または刺激された）、強度、組成、酸化、および／または密度。
【０１６２】
胃腸−消化活動および効率。
【０１６３】
これらの生理学的パラメータの測定は、医療分野において日常的であり、既知の方法を用いて実行されてよい。
【０１６４】
ゆえに、一部の実施形態において、サンプルが収集されるヒトの生理学的パラメータ（生理学的表現型）もまた判定され、かつ用いられて、生物学的／生理学的表現型と行動の表現型および／または感情の表現型との間の相関関係が確立されてよい。
【０１６５】
一実施形態において、本発明は、生物学的表現型データと行動の表現型データおよび／または感情の表現型データとを相関付ける方法であって：生物学的分子を有するサンプルを個体から得る工程と；行動および／または感情に関する調査を個体から得る工程と；行動の表現型データおよび／または感情の表現型データを調査データベース内に保存する工程と；生物学的分子のサンプルを分析して、生物学的分子の組成（生物学的表現型データ）を判定する工程と；生物学的組成のデータをサンプルデータベース内に保存する工程と；サンプルデータベース由来のデータを、調査データベース由来のデータと相関付ける工程とを有する方法を提供する。
【０１６６】
生物学的表現型と行動の表現型および／または感情の表現型との間の相関関係は、個体の日常生活を補助する案内を個体に提供するためのものである。当該関係は、数ある目標の中でとりわけ、疾患に罹るリスクの警告を個体に提供し得る。したがって、本発明は、リスクを減らす案内を個体に提供し得る。別の実施形態において、当該関係は、個体の寿命の質に影響を及ぼし得る、悲しみの感情または感情の不安定性等の感情の状態を示唆し得る。本発明は、これらの感情の状態を改善または補正する案内を個体に提供し得る。
【０１６７】
本発明の相関関係は、医療分野における診断と同じでなく、疾患のあるヒトおよび当該疾患の性質または原因を同定するためのものであり、バイオマーカーの測定値に基づくことができる。１つの主要な差異として、診断が、非常に低い誤差率を必要とし、そして米国食品医薬品局によって規制かつ監視される一方、本発明は、個体の日常生活を補助する案内を個体に提供することを意図する。本発明は、医療処置または治療を個体に提供しないので、診断よりも高い誤差率を潜在的に許容することができる。
【０１６８】
さらに、診断は典型的に、正常範囲から外れるバイオマーカーの測定値に基づく。例えば、サンプル中のバイオマーカーの濃度は異常に低くも異常に高くもなり得、これらが疾患の存在を示す。他方では、本発明の生物学的表現型は、正常範囲も含み得る範囲内のバイオマーカーの測定値に基づく。ゆえに、本発明は、正常範囲および／または異常範囲の一方または双方内にあり得る測定値に基づく案内を個体に提供する。
【０１６９】
本発明の方法において、ポリペプチド等の生物学的分子が、個体の感情の表現型または行動の表現型用のマーカーとして用いられてよい。生物学的分子の有無についてのデータ、および個体の行動の状態または感情の状態由来のデータを含むデータの収集後または収集中、当該データは統合されて分析されてよい。生物学的表現型（例えば、バイアスデータ）と相関すると判定されるデータが保持され、生物学的表現型と相関しないデータが、将来の相関分析のために保存されてよい。データは保存されて、データベースが作成される。データの収集が続いてよく、そして最も良い相関関係がランクによって順序づけられて、最も良いデータが保持され、かつ最も低い相関関係が任意選択的に経時的に除外されてよい。当該方法は、生物学的分子または状態の、行動の状態および／または感情の状態との経験的な相関関係を明らかにすることとなる。
【０１７０】
一部の実施形態において、２つのバイオマーカー間の比率が、行動の表現型データおよび／または感情の表現型データとの相関付けに用いられてよい。多くの状況では、２つのバイオマーカー間の比率が、単一のバイオマーカーと比較して、行動の表現型データおよび／または感情の表現型データとのより良好な相関関係を有し得る。
【０１７１】
バイオマーカーとハウスキーピング遺伝子の産物との比率もまた、一部の実施形態において用いられてよい。ハウスキーピング遺伝子は典型的に、基本的な細胞機能の維持に必要とされる構成遺伝子であり、正常かつ病理生理学的な条件下で、有機体の全細胞中で発現される。一部のハウスキーピング遺伝子は、比較的一定のレベルで発現される。これらのハウスキーピング遺伝子から発現されるタンパク質は、比較的一定のレベルにあり、バイオマーカーが比較される内部標準として用いられてよく、そしてハウスキーピング遺伝子産物に対する比率が生成されてよい。より具体的には、サンプル中のハウスキーピング遺伝子のタンパク質発現レベルが測定され、かつ用いられて、バイオマーカーの相対的タンパク質発現レベルが比較されることによって、バイオマーカーの、ハウスキーピング遺伝子に対する比率が生成される。実質的に一定のレベルで発現される他の構成的に発現される遺伝子が利用されてもよい。
【０１７２】
これらの実施形態において、サンプル中のハウスキーピング遺伝子または他の構成的に発現される遺伝子と比較した１若しくはそれ以上のバイオマーカーのレベルが判定されることで、サンプル中のバイオマーカーのアップレギュレーションまたはダウンレギュレーションが示唆されてよい。バイオマーカーのアップレギュレーションおよびダウンレギュレーションは、一面では、生物学的状態を反映し得るが、精度は、バイオマーカーまたはＤＮＡ配列に依ることのみによって容易に達成されない。この比率は様々なサンプル希釈の全体にわたって維持され得るので、様々な感受性を有する広範囲のアッセイに用いられ得る。この比率アプローチは、尿の容量が水の容量に対して変化することとなる、トイレまたは尿瓶等の環境において生物学的分子を測定する場合に、特に有効であり得る
一部の実施形態において、本発明は、バイオマーカーの、プラシーボ効果との相関関係を含んでよい。医療において、プラシーボ効果は、活性薬物であると患者が信じたプラシーボを受けた後の、患者によって主張される陽性の治療効果である。本明細書中で用いられる「プラシーボ効果」は、処置、事象、または状況それ自体からではなく、処置、事象、または状況に関する個体の予想または信条から生じる特定の処置、事象、または状況に従う個体中の生体分子において測定される有益な効果または有害な効果である。本発明の実施形態において、本発明の相関関係は、生物学的分子およびプラシーボ効果の共起に基づく、生物学的分子の、プラシーボ効果との相関関係を含む。一例として、プラシーボ効果と同時の、これに先行する、またはこれに続く、生物学的分子の存在があり得る。そのような生物学的分子は、「プラシーボ効果バイオマーカー」と呼ばれ得る。なぜなら、生物学的分子は、プラシーボ効果と共に存在し得るためである。これらの「プラシーボ効果バイオマーカー」は、信条増強のインジケータであり得る。続いて、これらのバイオマーカーが用いられて、特異的な食品または補助食品を食べることを含む活動および行動、またはこれらのバイオマーカーを増強する活動の組合せが評価されて、所望の成果の見込みを向上させるプラシーボ効果が増大し得る。これらの「プラシーボ効果バイオマーカー」はまた、個体の信条の増強のための案内として、独立して、若しくは他のバイオマーカー駆動ガイドと組み合わせて、または個体若しくはベンダーを案内するために、用いられてもよい。
【０１７３】
別の態様において、本発明は、生物学的表現型、生理学的表現型、ならびに行動の表現型および／または感情の表現型に関するデータの保存用のデータベースを提供する。一部の実施形態において、生物学的表現型と行動の表現型および／または感情の表現型との間の相関関係、ならびに生物学的／生理学的表現型と行動の表現型および／または感情の表現型との間の相関関係もまた、データベース内に保存されてよい。そのようなデータベースは、好ましくはコンピュータにおいて、個体に関する情報のアクセスが便利なように組織化された関連データの１若しくはそれ以上のコレクションを含み得、買物行動の予測における販売業者による使用を含む様々な目的のために、または既存の、そして可能性のある将来の好みに関する新しい情報をユーザーに提供するのに有用である。
【０１７４】
データベースは、データポイントが生じるサンプルの独自性をさらに有してよい。これは重要となり得る。というのも、ある種の分子が一部のサンプル中にのみ存在するからである。例えば、尿中に存在する分子は、汗中の分子と異なる。そこで、データベースは、どのサンプル中に分子が存在するかを同定する情報を有してよい。さらに、生物学的表現型と行動の表現型および／または感情の表現型との間の相関関係は、サンプルの独自性を含んでよい。
【０１７５】
データベースはまた、サンプルが対象から収集された時間を有してもよい。ヒトの体の活動、特に代謝は経時的に、かつ同じ日の異なる時間で変わることは周知である。ゆえに、サンプルの組成もまた、その日の間に変化し得る。一部の実施形態が、データベース内にサンプル収集の時間を保存して、このデータを、相関付けおよび分析に利用可能とすることは重要であり得る。
【０１７６】
本発明のデータベースは、より多くのデータが当該データベース中に加えられるにつれて進化し得、データベース内の情報もまた、例えば収集されたデータ量の増大により、経時的に益々正確に、かつ／または信頼性が高くなり得る。このデータベース進化の結果として、新しい相関関係が確立されるかもしれず、案内を個体に提供する新しい方法が起こり得るかもしれない。例えば、個体由来のアップロードバイオマーカーデータが、マップ位置、即ちバイオマーカーデータが測定または収集されたときに個体がいたマップ上の位置と相関付けられてよい。この関係に基づいて、そしてより多くのデータおよび情報が入手可能となると、本発明はさらに、マップ位置を、環境因子（花粉数、ＵＶ強度等）等の他の情報と相関付けることができる。したがって、進化したデータベースは、バイオマーカー由来の、マップ位置および環境因子との相関関係を生じさせ、または含むかもしれない。換言すれば、異なるバイオマーカーが、異なる環境因子と相関するかもしれない。例えば、バイオマーカーが、「花粉バイオマーカー」として花粉数と相関するかもしれない。別のバイオマーカーが、「日光バイオマーカー」として日光と相関するかもしれない。
【０１７７】
データベースは、より新しい、異なるデータが当該データベースに加えられるにつれ、さらにもっと進化し得る。例えば、日光バイオマーカーは、購買の増大等の異なるデータに相関するかもしれない。一実施形態において、系が個体由来のサンプル中の日光バイオマーカーを検出すれば、系は、過度に購入したくない個体に、日光バイオマーカーを減少させることが知られている食品若しくは補助食品を食べることを推奨してもよいし、広告主に、日光バイオマーカーを減少させる食品若しくは補助食品を個体に販売することを推奨してもよい。
【０１７８】
分析用のデータコレクションおよびストレージの多くの例が、既に存在する。例えば、ＨＬＡ（ｈｕｍａｎ  ｌｅｕｋｏｃｙｔｅ  ａｎｔｉｇｅｎ：ヒト白血球抗原）タイピングデータベースが、個体のＨＬＡタイプに関する情報を収集して保存している。
【０１７９】
生物学的表現型分析は、異なる感情の状態にある何人かの個体、例えば感情の状態につきだいたい５、１０、２０、２５、または１００人に実行されて、最初にデータベースが確立されてよい。データが収集されて、生物学的表現型を、質問に対する答え由来の行動の表現型および／または感情の表現型と相関付けるデータベースが生じる。経時的に、データベースは修正されて、生物学的表現型と相関しない行動のデータが除外されてよい。データが引き続き収集されてよく、データベースは進化する。行動の表現型および／または感情の表現型が、生物学的表現型にマッチし、ランクを付けられてよく、ランキングは、新しい情報がデータベース中にインプットされるにつれ、経時的に修正されてもよいし、進化してもよい。新しい行動の情報および感情の情報ならびに生物学的表現型の情報が引き続き、データベース中に経時的に統合されてよいこと、そしてこの情報が利用されて、種々の相関関係が再評価されてもよいし、修正されてもよいし、変えられてもよいし、更新されてもよいことが意図される。
【０１８０】
本発明の一方法では、生物学的表現型の評価は、行動または感情との相関関係の基本的な態様であり、意味のある、若しくは妥当な「エモタイプ」、または時間的生物学的条件若しくは状態の、現在および将来の行動の評価および予測を可能にする行動および感情との相関関係が導き出される。
【０１８１】
生物学的表現型と、行動の表現型および／または感情の表現型との間の相関関係が確立された後、これらの相関関係は続いて「規則」として用いられて、個体または個体のグループについて将来の行動または感情の状態が予測されてよい。例えば、唾液中のポリペプチドＡおよび代謝物質Ｂの存在が、チョコレートを好む傾向（「規則」）と相関するならば、続いて、ポリペプチドＡおよび代謝物質Ｂがヒトの唾液中で検出されるならば、ヒトはチョコレートを消費したい状態にあると予測され得る。この仮定の例において、チョコレートの製品推奨が、データに応じて、例えばモバイルデバイスによって、ヒトに送られてよい。
【０１８２】
これらの「規則」が用いられて、個体の生活環境が変えられてもよい。例えば、尿中の特定の代謝物質Ｘの存在が、悲しい感情と相関するものとする。個体が、代謝物質Ｘを検出するセンサが装備されるトイレを使って、その個体の尿が代謝物質Ｘを有することが見出された場合、シグナルが、ワイヤーを通して、または無線で送られて、環境内の照明の輝度および色を調整して、個体を励ましてよい。
【０１８３】
本発明の方法では、意思決定およびデータ検索結果が、ユーザーの生物学的表現型と関連すると、様々な用途において有用である情報およびパターンがもたらされ得る。データ検索へのこの生物学的統合は、検索効率および速度の高い誤差率の低下に寄与し得る。常に存在する、または常に不在である個体の生体分子状態を測定するのに用いられるタンパク質等のマーカーは、将来の行動を予測し得る。というのも、その存在または不在が、質問に対する応答と相関付けられることとなるからである。
【０１８４】
別の実施形態において、本発明は、消費者行動を予測する方法であって：プロセシングデバイスを用いる工程と；生物学的分子を有するサンプルを消費者から得る工程と；同時に、または別のときに、前記消費者から調査データを得る工程と；前記調査データを調査データベース内に保存する工程と；生物学的分子の前記サンプルを分析して、生物学的分子の組成を判定する工程と；前記組成由来のデータをサンプルデータベース内に保存する工程と；前記サンプルデータベース由来の前記データを、前記調査データベース由来の前記データと相関付ける工程と；相関付けられた前記データを用いて、前記プロセシングデバイスにより消費者行動を予測する工程とを有する方法である。
【０１８５】
さらに別の実施形態において、本発明は、個体の行動または好みを予測する方法であって：生物学的分子を有するサンプルを個体から得る工程と；同時に、または別のときに、前記個体から調査データを得る工程と；前記調査データを調査データベース内に保存する工程と；生物学的分子の前記サンプルを分析して、生物学的分子の組成を判定する工程と；前記組成由来のデータをサンプルデータベース内に保存する工程と；前記サンプルデータベース由来の前記データを、前記調査データベース由来の前記データと相関付ける工程と；前記サンプルデータベース内の前記生物学的データと、前記調査データベース内の前記調査データとの間の相関関係に基づいて、行動または好みを予測する工程とを有する方法である。
【０１８６】
さらに別の実施形態において、本発明は、個体の行動または好みを予測する方法であって：生物学的分子を有するサンプルを個体から得る工程と；生物学的分子の前記サンプルを分析して、生物学的分子の組成を判定する工程と；前記サンプル由来のデータを調査データベース由来のデータと相関付ける工程と；前記サンプルにおける前記生物学的データと、前記調査データベース内の前記調査データとの間の相関関係に基づいて、行動または好みを予測する工程とを有する方法である。
【０１８７】
先で言及された段落に記載の生物学的分子は、これに限定されるものではないが、サンプル中で検出されてもよいし、サンプルから単離されてもよいし、サンプル中で定量化されてもよい、先に記載された種々のアイテムを含み得る。
【０１８８】
別の実施形態において、本発明は、以前に生じたサンプルデータベースおよび以前に生じた調査データベース由来のデータを相関付ける方法であって：前記サンプルデータベース由来のデータを、前記調査データベース由来のデータと相関付ける工程を有する方法である。別の実施形態において、本発明は、サンプルデータベースおよび調査データベース由来のデータを相関付ける方法であって：生物学的分子を有するサンプルを個体から得る工程と；生物学的分子の前記サンプルを分析して、生物学的分子の組成を判定する工程と；前記サンプルデータベース由来のデータを、調査データベース由来のデータと相関付ける工程とを有する方法である。
【０１８９】
別の実施形態において、本発明は、１若しくはそれ以上の個体の行動または好みを予測する方法であって：生物学的分子を有するサンプルを、１若しくはそれ以上の個体から得る工程と；生物学的分子の前記サンプルを分析して、生物学的分子の組成を判定する工程と；前記組成由来のデータをサンプルデータベース内に保存する工程と；前記サンプルデータベース由来の前記データを、調査データベース由来のデータと相関付ける工程と；前記サンプルデータベース内の前記生物学的データと、前記調査データベース内の前記調査データとの間の相関関係に基づいて、行動または好みを予測する工程とを有する方法である。
【０１９０】
本発明の一観点において、サンプル中のタンパク質が測定された後、当該タンパク質をコードする遺伝子が判定されてよい。代理ポリヌクレオチド（ＤＮＡまたはＲＮＡ等）アッセイを用いて、個体の生体分子状態を測定することが可能である。最初にタンパク質を測定してから、個体の生体分子状態の判定用の代用物として核酸を用いる逆プロセスは、大規模で進められてこなかった。１つの理由として、核酸測定が、個体の生体分子状態を判定するのに最適であるという信条があるかもしれず、別の理由として、タンパク質アッセイ対核酸アッセイのより高いコストがあるかもしれない。ゆえに、本発明の別の実施形態において、タンパク質が最初に測定されてから、対応するＤＮＡまたはＲＮＡ分子が判定され、続いてそのような核酸分子がアッセイされて、個体の生体分子状態が測定される。
【０１９１】
本発明の方法において、タンパク質を測定することが所望される。本発明の方法におけるタンパク質の測定により、体内のヒトタンパク質と、体内に存在する微生物由来のタンパク質との識別が可能となる。
【０１９２】
本発明の方法における個体は、消費者を含む。データベースは、複数の個体からの情報を含む。
【０１９３】
本発明の方法は、いくつかの用途において有用であり、あらゆるもの（例えば人々、電子器具、音楽、食品、ファッション、ゲーム、書籍、および消耗品等）への個体の親近感の実証または予測が有用である。例えば、デートサービス、ペットサービスおよびサプライ（ペット生体分子状態が測定されてよく、そして所有者は、例えば、行動状態に関する情報を提供してよい）、政治システム（投票選択に関する情報を提供する）、ならびに旅行産業（バケーション場所のマーケティング）は、データベースによって提供される情報が、生体分子状態を個体の行動（例えば、選択）と相関付けるのに有用であると分かるであろう。
【０１９４】
サンプルデータベースおよび調査データベース由来のデータを相関付ける方法が：生物学的分子を有するサンプルを個体から得る工程と；同時に、調査データを前記個体から得る工程と；前記調査データを調査データベース内に保存する工程と；生物学的分子の前記サンプルを分析して、生物学的分子の組成を判定する工程と；前記組成由来のデータをサンプルデータベース内に保存する工程と；前記サンプルデータベース由来の前記データを、前記調査データベース由来の前記データと相関付ける工程とを有する。
【０１９５】
サンプルは、尿若しくは糞便、血液、個体の呼気、ヒト細胞、毛髪若しくは指の爪、唾液、粘液、または涙から選択される。生物学的分子は、タンパク質、小分子、代謝物質、ペプチド、ホルモン、核酸、およびそれらの組合せから選択される。個体は、消費者であってよい。サンプルの分析は、質量スペクトロメータまたは他のアッセイを用いて実行される。調査は、任意選択的に、生理学的測定由来のデータを有する。生理学的測定として、心拍数、ガルヴァーニ応答、体温、または瞳孔拡張がある。調査は、行動、好み、気分、感覚、または知覚についての質問を有し、消費者または消費者と親しい者によって完成されてよい。
【０１９６】
相関付けられたデータが用いられて、消費者行動が、または標的広告用に消費者行動が予測されてよい。
【０１９７】
当該方法は、生物学的分子を有するサンプルを第２の個体から得る工程と；同時に、調査データを前記第２の個体から得る工程と；前記第２の個体由来の新しい調査データを、調査データベース内に保存して、更新された調査データベースを作成する工程と；前記第２の個体由来の生物学的分子の前記サンプルを分析して、生物学的分子の第２の組成を判定する工程と；前記第２の組成由来のデータをサンプルデータベース内に保存して、更新されたサンプルデータベースを作成する工程と；前記更新されたサンプルデータベース由来の前記データを、前記更新された調査データベース由来の前記データと相関付ける工程とをさらに有してよい。
【０１９８】
当該方法は、生物学的分子を有するサンプルを、第３若しくはそれ以降の個体から得る工程と；同時に、前記第３若しくはそれ以降の個体から調査データを得る工程と；前記第３若しくはそれ以降の個体由来の新しい調査データを、調査データベース内に保存して、更新された調査データベースを作成する工程と；前記第３若しくはそれ以降の個体由来の生物学的分子の前記サンプルを分析して、生物学的分子の第３若しくはそれ以降の組成を判定する工程と；前記第３若しくはそれ以降の組成由来のデータをサンプルデータベース内に保存して、更新されたサンプルデータベースを作成する工程と；前記更新されたサンプルデータベース由来の前記データを、前記更新された調査データベース由来の前記データと相関付ける工程とをさらに有してよい。
【０１９９】
データベースは、新しい個体由来の更なるデータに基づいて、進化する。
【０２００】
消費者行動を予測する方法が：プロセシングデバイスを用いる工程と；生物学的分子を有するサンプルを消費者から得る工程と；同時に、調査データを前記消費者から得る工程と；前記調査データを調査データベース内に保存する工程と；生物学的分子の前記サンプルを分析して、生物学的分子の組成を判定する工程と；前記組成由来のデータをサンプルデータベース内に保存する工程と；前記サンプルデータベース由来の前記データを、前記調査データベース由来の前記データと相関付ける工程と；相関付けられた前記データを用いて、前記プロセシングデバイスにより消費者行動を予測する工程とを有する。
【０２０１】
データベースは、複数の消費者由来のデータを有する。プロセシングデバイスは、コンピュータであっても携帯電話であってもよい。
【０２０２】
個体の行動または好みを予測する方法が：生物学的分子を有するサンプルを個体から得る工程と；同時に、調査データを前記個体から得る工程と；前記調査データを調査データベース内に保存する工程と；生物学的分子の前記サンプルを分析して、生物学的分子の組成を判定する工程と；前記組成由来のデータをサンプルデータベース内に保存する工程と；前記サンプルデータベース由来の前記データを、前記調査データベース由来の前記データと相関付ける工程と；前記サンプルデータベース内の前記生物学的データと、前記調査データベース内の前記調査データとの間の相関関係に基づいて、行動または好みを予測する工程とを有する。
【０２０３】
データベースは、消費者であってよい複数の個体由来のデータを有する。
【０２０４】
個体の行動または好みを予測する方法が：生物学的分子を有するサンプルを個体から得る工程と；生物学的分子の前記サンプルを分析して、生物学的分子の組成を判定する工程と；前記サンプル由来のデータを、調査データベース由来のデータと相関付ける工程と；前記サンプルにおける前記生物学的データと、前記調査データベース内の前記調査データとの間の相関関係に基づいて、行動または好みを予測する工程とを有する。
【０２０５】
以前に生じたサンプルデータベースおよび以前に生じた調査データベース由来のデータを相関付ける方法が：前記サンプルデータベース由来のデータを、前記調査データベース由来のデータと相関付ける工程を有する。
【０２０６】
サンプルデータベースおよび調査データベース由来のデータを相関付ける方法が：生物学的分子を有するサンプルを個体から得る工程と；生物学的分子の前記サンプルを分析して、生物学的分子の組成を判定する工程と；前記サンプルデータベース由来のデータを、調査データベース由来の前記データと相関付ける工程とを有する。
【０２０７】
相関付けられたデータは、行動を明らかにする。
【０２０８】
１若しくはそれ以上の個体の行動または好みを予測する方法が：生物学的分子を有するサンプルを、１若しくはそれ以上の個体から得る工程と；生物学的分子の前記サンプルを分析して、生物学的分子の組成を判定する工程と；前記組成由来のデータをサンプルデータベース内に保存する工程と；前記サンプルデータベース由来の前記データを、調査データベース由来のデータと相関付ける工程と；前記サンプルデータベース内の前記生物学的データと、前記調査データベース内の前記調査データとの間の相関関係に基づいて、行動または好みを予測する工程とを有する。
【０２０９】
相関付けられたデータは、情報として、製品またはサービスのプロモーションおよび／または販売に用いる製品プロバイダまたはサービスプロバイダに提供される、方法。
【０２１０】
相関付けられたデータは、情報として、製品プロバイダおよび／またはサービスプロバイダに提供されて、ビジネス、製品、またはサービスの等級付けまたは格付け、例えば個体の特定のグループにとっての品質または有用性の格付け（例えば１、２、３若しくはそれ以上のレベル）において用いられる、方法。
【０２１１】
相関付けられたデータは、情報として、製品プロバイダまたはサービスプロバイダに提供され、これによって前記製品プロバイダまたはサービスプロバイダは、前記データを用いて、フィードバックまたは案内を、消費者を含む個体に提供する、方法。
【０２１２】
相関付けられたデータは、情報として、消費者等の個体に提供されて、フィードバックまたは案内を個体に提供する、方法。
【０２１３】
以下の引用文献は、この参照によりその全体が本明細書に組み込まれる：
Ｄｅ  Ｒｕｉｔｅｒ，Ｊ．Ｒ．（２００４年），「Ｇｅｎｅｔｉｃ  ｍａｒｋｅｒｓ  ｉｎ  ｐｒｉｍａｔｅ  ｓｔｕｄｉｅｓ：ｅｌｕｃｉｄａｔｉｎｇ  ｂｅｈａｖｉｏｒ  ａｎｄ  ｉｔｓ  ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ」，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｐｒｉｍａｔｏｌｏｇｙ，２５（５）．１１７３〜１１８９頁。
【０２１４】
以下の表題の刊行物：Ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｉｅｓ  ｉｎ  Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ  ｆｏｒ  Ｆｕｔｕｒｅ  Ａｒｍｙ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ（２００９年）Ｂｏａｒｄ  ｏｎ  Ａｒｍｙ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＢＡＳＴ），Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ  ｏｎ  Ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｉｅｓ  ｉｎ  Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ  ｆｏｒ  Ｆｕｔｕｒｅ  Ａｒｍｙ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ；Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  ｏｎ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  ａｎｄ  Ｐｈｙｓｉｃａｌ  Ｓｃｉｅｎｃｅｓ；ＮＡＴＩＯＮＡＬ  ＲＥＳＥＡＲＣＨ  ＣＯＵＮＣＩＬ  ＯＦ  ＴＨＥ  ＮＡＴＩＯＮＡＬ  ＡＣＡＤＥＭＩＥＳ，ＴＨＥ  ＮＡＴＩＯＮＡＬ  ＡＣＡＤＥＭＩＥＳ  ＰＲＥＳＳ，ワシントンＤ．Ｃ．ｗｗｗ．ｎａｐ．ｅｄｕ
Ｇｏｌｄｓｍｉｔｈ  ｅｔ  ａｌ．，２０１１年５巻７号，５４０８〜５４１６，ＡＣＳ  Ｎａｎｏ；２０１１年６月２２日にオンラインで公開。
【０２１５】
Ｓａｍｕｅｌ  Ｍ．Ｋｈａｍｉｓ，ｅｔ  ａｌ．，Ｈｏｍｏ−ＤＮＡ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｉｚｅｄ  Ｃａｒｂｏｎ  Ｎａｎｏｔｕｂｅ  Ｃｈｅｍｉｃａｌ  Ｓｅｎｓｏｒｓ，Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｐｈｙｓｉｃｓ  ａｎｄ  Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  ｏｆ  Ｓｏｌｉｄｓ  ７１（２０１０年）４７６〜４７９。
【０２１６】
Ｓ．Ｍ．Ｋｈａｍｉｓ，ｅｔ  ａｌ．，ＤＮＡ−ｄｅｃｏｒａｔｅｄ  ｃａｒｂｏｎ  ｎａｎｏｔｕｂｅ−ｂａｓｅｄ  ＦＥＴｓ  ａｓ  ｕｌｔｒａｓｅｎｓｉｔｉｖｅ  ｃｈｅｍｉｃａｌ  ｓｅｎｓｏｒｓ：Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｈｏｍｏｌｏｇｕｅｓ，ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ  ｉｓｏｍｅｒｓ，ａｎｄ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｉｓｏｍｅｒｓ，ＡＩＰ  Ａｄｖａｎｃｅｓ  ２，０２２１１０（２０１２年）；ｄｏｉ：１０．１０６３／１．４７０５３９４
Ｙｉａｎ−Ｂｉａｏ  Ｚｈａｎｇ，ｅｔ  ａｌ．，Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｉｚｅｄ  Ｃａｒｂｏｎ  Ｎａｎｏｔｕｂｅｓ  ｆｏｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ  Ｖｉｒａｌ  Ｐｒｏｔｅｉｎｓ，Ｎａｎｏ  Ｌｅｔｔｅｒｓ，２００７年７巻１０号３０８６〜３０９１
更なる詳細がなくとも、当業者であれば、前述の記載を用いて、本発明をその最大限にまで利用することができると考えられる。
【０２１７】
しかしながら、本発明の多数の特徴および利点が、本発明の構造および機能の詳細と共に、前述の記載において説明されてきたが、本開示は実例となるだけであり、詳細において、特に、本発明の原理の範囲内の部品の形状、サイズ、および配置の事項において、添付の特許請求の範囲が表される用語の広い一般的な意味によって示される最大限にまで、変更がなされてよいことが理解される。
【国際調査報告】
2016532168.tif 000002
2016532168.tif 000003