(57)【要約】  複数の要素名及び要素名間の相互作用を表す動詞を記憶する辞書１６と、複数の文献情を記憶する文献データベース１４と、要素名の入力を行う入力手段と１２、入力された複数の要素名のそれぞれについて、辞書及び文献データベースを参照して、多項関係を抽出し、複数の要素のそれぞれについて抽出された多項関係の重複部分を抽出して、重複部分は１つの情報としてパスウエイマップの描画を行うするするデータ制御部１０を備える。【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の要素名及び要素名間の相互作用を表す動詞を記憶する辞書と、
複数の文献情報を記憶する文献データベースと、
要素名の入力を行う入力手段と、
入力された複数の要素名のそれぞれについて、前記辞書及び前記文献データベースを参照して、多項関係を抽出する多項関係抽出手段と、
複数の要素名のそれぞれについて抽出された多項関係の重複部分を抽出する重複部抽出手段と、
前記重複部抽出手段により抽出された重複部分は、１つの情報としてパスウエイマップの描画を行うパスウエイマップ描画手段と、
を備えることを特徴とする文献情報処理システム。
【請求項２】
複数の要素名及び要素名間の相互作用を表す動詞を記憶する辞書と、
複数の文献情報を記憶する文献データベースと、
要素名の入力を行う入力手段と、
前記要素名について、多項関係の抽出が行われているか否かを判別する判別手段と、
前記判別手段により多項関係の抽出が行われていないと判別された要素名について、前記辞書及び前記文献データベースを参照して、多項関係を抽出する多項関係抽出手段と、  前記多項関係抽出手段により抽出された多項関係に基づいて、パスウエイマップの描画を行うパスウエイマップ描画手段と、
を備えることを特徴とする文献情報処理システム。
【請求項３】
前記辞書は、更に要素名間の相互作用を表す名詞句及び形容詞句を記憶していることを特徴とする請求項１または請求項２記載の文献情報処理システム。
【請求項４】
複数の文献情報を記憶する文献データベースと、
要素名の入力を行う入力手段と、
入力された複数の要素名のそれぞれについて、前記文献データベースを参照して、前記要素名間の相互作用を表す動詞に基づいて多項関係を抽出する多項関係抽出手段と、
複数の要素名のそれぞれについて抽出された多項関係の重複部分を抽出する重複部抽出手段と、
前記重複部抽出手段により抽出された重複部分は、１つの情報としてパスウエイマップの描画を行うパスウエイマップ描画手段と、
を備えることを特徴とする文献情報処理システム。
【請求項５】
前記多項関係抽出手段は、更に要素名間の相互作用を表す名詞句または形容詞句に基づいて多項関係を抽出することを特徴とする請求項４記載の文献情報処理システム。
【請求項６】
複数の文献情報を記憶する文献データベースと、
要素名の入力を行う入力手段と、
前記要素名について、前記要素名間の相互作用を表す動詞に基づいて多項関係の抽出が行われているか否かを判別する判別手段と、
前記判別手段により多項関係の抽出が行われていないと判別された要素名について、前記文献データベースを参照して、多項関係を抽出する多項関係抽出手段と、
前記多項関係抽出手段により抽出された多項関係に基づいて、パスウエイマップの描画を行うパスウエイマップ描画手段と、
を備えることを特徴とする文献情報処理システム。
【請求項７】
前記判別手段は、更に要素名間の相互作用を表す名詞句または形容詞句に基づいて多項関係の抽出が行われているか否かを判別することを特徴とする請求項６記載の文献情報処理システム。
【請求項８】
前記多項関係抽出手段は、前記入力手段により入力された要素名と多項関係を有するとして抽出された要素名についても多項関係を抽出し、更に抽出された要素名についても多項関係を抽出することを特徴とする請求項1〜請求項７の何れか一項に記載の文献情報処理システム。
【請求項９】
前記入力手段により入力された要素名を基準にして前記多項関係抽出手段により多項関係を抽出する範囲を指定する抽出範囲指定手段を更に備えることを特徴とする請求項８に記載の文献情報処理システム。
【請求項１０】
前記パスウエイマップ描画手段は、前記入力手段により入力された要素名と、前記多項関係抽出手段により前記入力手段により入力された要素名から抽出された要素名とを識別表示することを特徴とする請求項８または請求項９に記載の文献情報処理システム。
【請求項１１】
前記多項関係抽出手段により抽出された多項関係の表示を行う多項関係表示手段を更に備え、
前記多項関係表示手段は、肯定形の多項関係と否定形の多項関係を識別表示することを特徴とする請求項１〜請求項１０の何れか一項に記載の文献情報処理システム。
【請求項１２】
複数の要素名及び要素名間の相互作用を表す動詞を記憶する辞書と、
複数の文献情報を記憶する文献データベースと、
複数の要素名のそれぞれについて、前記辞書及び前記文献データベースを参照して、多項関係を抽出する第１の多項関係抽出手段と、
前記第1の多項関係抽出手段により抽出された多項関係を記憶する多項関係記憶手段と、
要素名の入力を行う入力手段と、
入力された複数の要素名のそれぞれについて、前記多項関係記憶手段に記憶されている多項関係を参照して、多項関係を抽出する第２の多項関係抽出手段と、
前記第２の多項関係抽出手段により抽出された多項関係の重複部分を抽出する重複部抽出手段と、
前記重複部抽出手段により抽出された重複部分は、１つの情報としてパスウエイマップの描画を行うパスウエイマップ描画手段と、
を備えることを特徴とする文献情報処理システム。
【請求項１３】
複数の要素名及び要素名間の相互作用を表す動詞を記憶する辞書と、
複数の文献情報を記憶する文献データベースと、
複数の要素名のそれぞれについて、前記辞書及び前記文献データベースを参照して、多項関係を抽出する第１の多項関係抽出手段と、
前記第1の多項関係抽出手段により抽出された多項関係を記憶する多項関係記憶手段と、
要素名の入力を行う入力手段と、
前記要素名について、多項関係の抽出が行われているか否かを判別する判別手段と、
前記判別手段により多項関係の抽出が行われていないと判別された要素名について、前記多項関係記憶手段に記憶されている多項関係を参照して、多項関係を抽出する第２の多項関係抽出手段と、
前記第２の多項関係抽出手段により抽出された多項関係に基づいて、パスウエイマップの描画を行うパスウエイマップ描画手段と、
を備えることを特徴とする文献情報処理システム。
【請求項１４】
前記辞書は、更に要素名間の相互作用を表す名詞句及び形容詞句を記憶していることを特徴とする請求項１２または請求項１３記載の文献情報処理システム。
【請求項１５】
前記第２の多項関係抽出手段は、前記入力手段により入力された要素名と多項関係を有するとして抽出された要素名についても多項関係を抽出し、更に抽出された要素名についても多項関係を抽出することを特徴とする請求項１２〜請求項１４の何れか一項に記載の文献情報処理システム。
【請求項１６】
前記入力手段により入力された要素名を基準にして前記第２の多項関係抽出手段により多項関係を抽出する範囲を指定する抽出範囲指定手段を更に備えることを特徴とする請求項１５記載の文献情報処理システム。
【請求項１７】
前記パスウエイマップ描画手段は、前記入力手段により入力された要素名と、前記第２の多項関係抽出手段により前記入力手段により入力された要素名から抽出された要素名とを識別表示することを特徴とする請求項１５または請求項１６に記載の文献情報処理システム。
【請求項１８】
前記多項関係記憶手段により記憶されている多項関係を、前記要素名間の相互作用を表す動詞に基づいて分類する多項関係分類手段と、
前記多項関係分類手段により分類された前記動詞毎の多項関係に基づき、前記動詞毎の多項関係の信頼性を判定する信頼性判定手段を備えることを特徴とする請求項１２〜請求項１７の何れか一項に記載の文献情報処理システム。
【請求項１９】
前記信頼性判定手段は、前記要素名をノードとし、前記要素間の関連性をエッジとして、前記ノードと前記エッジとの関係を示すグラフを描画するグラフ描画手段を備え、
前記グラフ描画手段により描画されたグラフに基づいて信頼性の判定を行うことを特徴とする請求項１８に記載の文献情報処理システム。
【請求項２０】
前記文献情報には、インターネット情報が含まれることを特徴とする請求項１〜請求項１９の何れか一項に記載の文献情報処理システム。
【請求項２１】
前記要素名は、蛋白質名または遺伝子名であることを特徴とする請求項１〜請求項２０の何れか一項に記載の文献情報処理システム。
【請求項２２】
ＤＮＡマイクロアレイ解析装置による検出結果に基づく要素名の入力を行う検出結果入力手段を更に備えることを特徴とする請求項１〜請求項２１の何れか一項に記載の文献情報処理システム。
【請求項２３】
前記検出結果入力手段は、前記ＤＮＡマイクロアレイ解析装置による少なくとも２つの実験において得られた実験結果である要素名の入力を行うことを特徴とする請求項２２に記載の文献情報処理システム。
【請求項２４】
前記パスウエイマップ描画手段は、前記パスウエイマップに描画される要素名を各実験に基づくもの毎に識別して表示することを特徴とする請求項２３に記載の文献情報処理システム。
【請求項２５】
前記パスウエイマップ描画手段は、前記パスウエイマップに描画される要素名として各実験に基づく要素名のすべてを表示することを特徴とする請求項２３に記載の文献情報処理システム。
【請求項２６】
前記パスウエイマップ描画手段は、前記パスウエイマップに描画される要素名として各実験に基づく要素名の共通部分を表示することを特徴とする請求項２３に記載の文献情報処理システム。
【請求項２７】
前記パスウエイマップ描画手段は、前記パスウエイマップに描画される要素名として各実験に基づく要素名の差の部分を表示することを特徴とする請求項２３記載の文献情報処理システム。
【請求項２８】
複数の要素名のそれぞれについて抽出された多項関係を記憶する多項関係記憶手段と、
要素名の入力を行う入力手段と、
前記入力手段により入力された要素名を基準にして、多項関係を抽出する範囲を指定する抽出範囲指定手段と、
入力された複数の要素名のそれぞれについて、前記多項関係記憶手段を参照して、前記抽出範囲指定手段により指定された範囲まで多項関係の抽出を行うと共に、既に抽出されている範囲の要素名間に存在する多項関係の抽出を行う多項関係抽出手段と、
前記多項関係抽出手段により抽出された多項関係に基づいて、パスウエイマップの描画を行うパスウエイマップ描画手段と
を備えることを特徴とする文献情報処理システム。
【請求項２９】
要素名間における関係性のパターンを記憶する関係性パターン記憶領域と、
前記関係性パターン記憶領域に記憶されている関係性パターンを参照して、前記パスウェイマップ描画手段により描画されたパスウェイマップにおける要素名間の関係性を検証する検証手段と
を備えることを特徴とする請求項２８記載の文献情報処理システム。
【請求項３０】
複数の要素名のそれぞれについて抽出された多項関係を記憶する多項関係記憶手段と、
要素名の入力を行う入力手段と、
表示されるパスウェイマップの範囲を限定する限定条件を入力する限定条件入力手段と、
入力された複数の要素名のそれぞれについて、前記多項関係記憶手段を参照して、多項関係を抽出する多項関係抽出手段と、
前記多項関係抽出手段により抽出された多項関係及び前記限定条件入力手段により入力された限定条件に基づいて、パスウエイマップの描画を行うパスウエイマップ描画手段と、
を備えることを特徴とする文献情報処理システム。
【請求項３１】
多数の要素名との間に相互作用を有する特定の要素名を記憶する特定要素名記憶領域を更に備え、
前記パスウェイマップ描画手段は、
前記特定要素名記憶領域に記憶されている特定の要素名を参照し、該特定の要素名に関する多項関係の表示を変更することを特徴とする請求項２８〜請求項３０の何れか一項に記載の文献情報処理システム。
【請求項３２】
前記パスウェイマップ描画手段は、
前記多項関係抽出手段により抽出された多項関係が、少なくとも３つの要素名を含む場合に、各要素名の関係性を示す情報を前記パスウェイマップ上に表示することを特徴とする請求項２８〜請求項３１の何れか一項に記載の文献情報処理システム。
【請求項３３】
前記パスウェイマップに関する補足情報を記憶する補足情報記憶領域を備え、
前記パスウェイマップ描画手段は、
前記補足情報記憶領域に記憶されている補足情報を参照して、前記パスウェイマップを描画することを特徴とする請求項２８〜請求項３２の何れか一項に記載の文献情報処理システム。
【請求項３４】
前記補足情報は、
省略表記される所定の要素名を示す情報と、該所定の要素名を表示する際に用いられる所定の図形を示す情報とを含み、
前記パスウェイマップ描画手段は、
前記補足情報を参照して、前記所定の要素名を表示する際に前記所定の図形を用いて前記パスウェイマップを描画することを特徴とする請求項３３記載の文献情報処理システム。
【請求項３５】
前記補足情報は、
前記要素名間の相互作用と所定の関係を有する物質名を示す情報を含み、
前記パスウェイマップ描画手段は、
前記補足情報を参照して、前記物質名を含むパスウェイマップを描画することを特徴とする請求項３３記載の文献情報処理システム。
【請求項３６】
複数の文献情報を記憶する文献データベースと、
遺伝子発現情報を記憶する遺伝子発現情報データベースと、
要素名の入力を行う入力手段と、
前記入力手段により入力された複数の要素名のそれぞれについて、前記文献データベース及び前記遺伝子発現情報データベースを参照して、多項関係を抽出する多項関係抽出手段と、
前記多項関係抽出手段により抽出された多項関係に基づいて、パスウェイマップの描画を行うパスウェイマップ描画手段と
を備えることを特徴とする文献情報処理システム。
【請求項３７】
前記文献情報には、インターネット情報が含まれることを特徴とする請求項２８〜請求項３６の何れか一項に記載の文献情報処理システム。
【請求項３８】
前記要素名は、蛋白質名または遺伝子名であることを特徴とする請求項２８〜請求項３７の何れか一項に記載の文献情報処理システム。
【請求項３９】
前記要素名が蛋白質である場合に、該蛋白質のドメイン構造及び各蛋白質が有するドメイン構造間の対応関係を示す補足情報を記憶する補足情報記憶領域と、
前記補足情報記憶領域に記憶されている補足情報を参照し、前記多項関係抽出手段により抽出された多項関係が直接的な相互作用か否かを判断することを特徴とする請求項３８記載の文献情報処理システム。
【請求項４０】
複数の蛋白質名・遺伝子名のそれぞれについて抽出された二項関係を記憶する二項関係記憶手段と、
蛋白質名・遺伝子名の入力を行なう入力手段と、
表示されるパスウエイマップを限定するために、第１蛋白質が遺伝子である転写因子に第１相互作用を行なうことを示す二項関係、前記転写因子がプローブの遺伝子に第２相互作用を行なうことを示す二項関係及び前記プローブの遺伝子が前記第２蛋白質に第３相互作用を行なうことを示す二項関係を限定条件として入力する限定条件入力手段と、
入力された蛋白質名・遺伝子名のそれぞれについて、前記二項関係記憶手段を参照して、二項関係を抽出する二項関係抽出手段と、
前記二項関係抽出手段により抽出された二項関係及び前記限定条件入力手段により入力された限定条件に基づいて、パスウエイマップの描画を行なうパスウエイマップ描画手段と
を備えることを特徴とする文献情報処理システム。
【請求項４１】
前記限定条件入力手段は、二項関係を規定する動詞として特定の動詞に限定するための情報を更に入力することを特徴とする請求項４０記載の文献情報処理システム。
【請求項４２】
２つの要素名間の関係性を示す二項関係と、３つ以上の要素名間の関係性を示す多項関係とを記憶する多項関係記憶手段と、
要素名の入力を行う入力手段と、
前記入力手段により入力された複数の要素名のそれぞれについて、前記多項関係記憶手段を参照して多項関係を抽出する多項関係抽出手段と、
前記多項関係抽出手段により抽出された、前記入力された要素名と多項関係を有する要素名のそれぞれについて、前記多項関係記憶手段を参照して二項関係を抽出する二項関係抽出手段と、
前記多項関係抽出手段により抽出された多項関係及び前記二項関係抽出手段により抽出された二項関係に基づいて、パスウエイマップの描画を行うパスウエイマップ描画手段と
を備えることを特徴とする文献情報処理システム。
【請求項４３】
前記多項関係抽出手段は、
前記多項関係として、３、４、５又は６つの要素名間の関係性を示す多項関係を抽出することを特徴とする請求項４２記載の文献情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、自然言語処理により文献情報の解析を行い解析結果の出力を行う文献情報処理システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年の遺伝子解析技術の発展によって、遺伝子の機能や構造が次第に明らかになってきた。中でも、DNAマイクロアレイの技術は、遺伝子解析に有効な手段であるとして注目されている。DNAマイクロアレイとは、ガラス、シリコン、プラスチックなどの基板の表面上に多数の異なったDNA（プローブ）が高密度に整列化したものである。プローブとしては、通常ｃDNAや、２０〜３０塩基程度の短鎖ヌクレオチドなどが用いられる。【０００３】
DNAマイクロアレイの原理は、DNAを構成する４つの塩基A（アデニン）、T（チミン）、G（グアニン）、C（シトシン）において、AとT、GとCが互いに水素結合する性質、すなわちハイブリダイゼーションに基づいている。このDNAマイクロアレイ上に蛍光物質などで標識したDNAあるいはRNA（ターゲット）とハイブリダイゼーションをすることにより、ターゲットを捕獲する。捕獲したターゲットは各スポットからの蛍光シグナルとして検出され、これをコンピュータでデータ解析することにより、ターゲット中の数千から数万のDNAの状況を一挙に観測することが可能となり、一度に多数の遺伝子に対して、遺伝子の発現をモニターすることが可能になる。【０００４】
遺伝子、タンパク質等の要素の働きについては、既に多くの研究がなされていて、その論文はデータベースに蓄えられている。遺伝子、蛋白質については、それらの間の相互作用に関する情報が重要であるが、データベースに蓄えられている論文は膨大な数にのぼり、ユーザーが個々の論文を調査して相互関係を見つけるのは困難である。そこで、データベースに蓄積された論文を自動的に検索して論文に記述されている要素名を抽出し、更に自然言語処理を用いて２つの要素間の関係すなわち二項関係（binary relation）を自動的に抽出し、抽出した要素間の関係をパスウエイマップとして描画しようとする試みがなされている。【０００５】
なお、生命現象の理解に必要な蛋白質及び遺伝子のパスウエイ解析を行い、解析結果を視覚的パスウエイマップとして描画するシステムが存在する（http://www.infocom.co.jp/bio/bioinfo/pathway.html参照）。また、疾患名から検索した生体分子間の関係をネットワーク表示するシステムも存在する（http://www.immd.co.jp/keymolnet/027k6d2x40/KeyMolnet0305R1a.pdf参照）。
【発明の開示】
【０００６】
ところで、従来のシステムにおいては、一蛋白質、一遺伝子毎にパスウエイ解析、パスウエイマップの描画が行われていることから、ＤＮＡマイクロアレイ解析の結果として得られた多数の蛋白質、遺伝子について、パスウエイ解析、パスウエイマップの描画を行うためには、多大な時間と労力を要していた。また、一蛋白質一遺伝子毎にパスウエイマップの描画が行われていることから、多数の蛋白質、遺伝子の関連性について解析し、多数の蛋白質、遺伝子の関連性を把握するためには、更に多大な時間と労力を必要としていた。
【０００７】
この発明の課題は、多数の要素名の相互作用についての解析、パスウエイマップの描画を容易に行うことができる文献情報処理システムを提供することである。
【０００８】
この発明の文献情報処理システムは、複数の要素名及び要素名間の相互作用を表す動詞を記憶する辞書と、複数の文献情報を記憶する文献データベースと、要素名の入力を行う入力手段と、入力された複数の要素名のそれぞれについて、前記辞書及び前記文献データベースを参照して、多項関係を抽出する多項関係抽出手段と、複数の要素名のそれぞれについて抽出された多項関係の重複部分を抽出する重複部抽出手段と、前記重複部抽出手段により抽出された重複部分は、１つの情報としてパスウエイマップの描画を行うパスウエイマップ描画手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
この発明の文献情報処理システムによれば、入力された複数の要素名のそれぞれについて、辞書及び文献データベースを参照して多項関係を抽出し、抽出された多項関係に基づきパスウエイマップの描画を行う。即ち、複数の要素名のそれぞれについて、並列的に多項関係の抽出、パスウエイマップの描画を行うことができる。従って、入力された複数の要素名のそれぞれについて、多項関係の抽出及びパスウエイマップの描画を極めて迅速に行うことができる。
【００１０】
また、この発明の文献情報処理システムは、複数の要素名及び要素名間の相互作用を表す動詞を記憶する辞書と、複数の文献情報を記憶する文献データベースと、要素名の入力を行う入力手段と、前記要素名について、多項関係の抽出が行われているか否かを判別する判別手段と、前記判別手段により多項関係の抽出が行われていないと判別された要素名について、前記辞書及び前記文献データベースを参照して、多項関係を抽出する多項関係抽出手段と、前記多項関係抽出手段により抽出された多項関係に基づいて、パスウエイマップの描画を行うパスウエイマップ描画手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】
この発明の文献情報処理システムによれば、入力された複数の要素名のそれぞれについて、多項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行い、多項関係の抽出が終了していない要素名について辞書及び文献データベースを参照して多項関係を抽出し、抽出された多項関係に基づきパスウエイマップの描画を行う。従って、要素名について重複して多項関係の抽出を行うことがないため、入力された複数の要素名のそれぞれについて、多項関係の抽出及びパスウエイマップの描画を極めて迅速に行うことができる。
【００１２】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記辞書が、更に要素名間の相互作用を表す名詞句及び形容詞句を記憶していることを特徴とする。この発明の文献情報処理システムによれば、辞書に記憶する語数を大幅の増加させることができるため、的確な多項関係を幅広く抽出することができる。
【００１３】
また、この発明の文献情報処理システムは、複数の文献情報を記憶する文献データベースと、要素名の入力を行う入力手段と、入力された複数の要素名のそれぞれについて、前記文献データベースを参照して、前記要素名間の相互作用を表す動詞に基づいて多項関係を抽出する多項関係抽出手段と、複数の要素名のそれぞれについて抽出された多項関係の重複部分を抽出する重複部抽出手段と、前記重複部抽出手段により抽出された重複部分は、１つの情報としてパスウエイマップの描画を行うパスウエイマップ描画手段とを備えることを特徴とする。
【００１４】
この発明の文献情報処理システムによれば、入力された複数の要素名のそれぞれについて、文献データベースを参照して多項関係を抽出し、抽出された多項関係に基づきパスウエイマップの描画を行う。即ち、複数の要素名のそれぞれについて、文献データベースのみを参照して並列的に多項関係の抽出、パスウエイマップの描画を行うことができる。従って、複数の要素名及び要素名間の相互作用を表す動詞を記憶する辞書をシステムに備える必要がなく、簡単なシステム構成により、入力された複数の要素名のそれぞれについて、多項関係の抽出及びパスウエイマップの描画を極めて迅速に行うことができる。
【００１５】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記多項関係抽出手段が、更に要素名間の相互作用を表す名詞句または形容詞句に基づいて多項関係を抽出することを特徴とする。この発明の文献情報処理システムによれば、動詞のみならず、名詞句または形容詞句に基づいて多項関係を抽出するため、的確な多項関係を幅広く抽出することができる。
【００１６】
また、この発明の文献情報処理システムは、複数の文献情報を記憶する文献データベースと、要素名の入力を行う入力手段と、前記要素名について、前記要素名間の相互作用を表す動詞に基づいて多項関係の抽出が行われているか否かを判別する判別手段と、前記判別手段により多項関係の抽出が行われていないと判別された要素名について、前記文献データベースを参照して、多項関係を抽出する多項関係抽出手段と、前記多項関係抽出手段により抽出された多項関係に基づいて、パスウエイマップの描画を行うパスウエイマップ描画手段とを備えることを特徴とする。
【００１７】
この発明の文献情報処理システムによれば、入力された複数の要素名のそれぞれについて、多項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行い、多項関係の抽出が終了していない要素名について文献データベースを参照して多項関係を抽出し、抽出された多項関係に基づきパスウエイマップの描画を行う。従って、複数の要素名及び要素名間の相互作用を表す動詞を記憶する辞書をシステムに備える必要がなく、簡単なシステム構成により、入力された複数の要素名のそれぞれについて、多項関係の抽出及びパスウエイマップの描画を迅速に行うことができる。また、要素名について重複して多項関係の抽出を行うことがないため、入力された複数の要素名のそれぞれについて、多項関係の抽出及びパスウエイマップの描画を極めて迅速に行うことができる。
【００１８】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記判別手段が、更に要素名間の相互作用を表す名詞句または形容詞句に基づいて多項関係の抽出が行われているか否かを判別することを特徴とする。この発明の文献情報処理システムによれば、動詞のみならず、名詞句または形容詞句に基づいて多項関係の抽出が行われているか否かを判別するため、的確な多項関係を幅広く抽出することができる。
【００１９】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記多項関係抽出手段が、前記入力手段により入力された要素名と多項関係を有するとして抽出された要素名についても多項関係を抽出し、更に抽出された要素名についても多項関係を抽出することを特徴とする。
【００２０】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記入力手段により入力された要素名を基準にして前記多項関係抽出手段により多項関係を抽出する範囲を指定する抽出範囲指定手段を更に備えることを特徴とする。
【００２１】
これらの発明の文献情報処理システムによれば、入力された要素名を基準にして多項関係を抽出する範囲を指定することができるため、必要に応じて簡単なパスウエイマップ、または詳細なパスウエイマップの描画を行うことができる。
【００２２】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記パスウエイマップ描画手段が前記入力手段により入力された要素名と、前記多項関係抽出手段により前記入力手段により入力された要素名から抽出された要素名とを識別表示することを特徴とする。
【００２３】
この発明の文献情報処理システムによれば、入力手段により入力された要素名と、入力手段により入力された要素名から抽出された要素名とを識別してパスウエイマップに表示することができるため、描画されたパスウエイマップの理解を容易にすることができる。
【００２４】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記多項関係抽出手段により抽出された多項関係の表示を行う多項関係表示手段を更に備え、前記多項関係表示手段は、肯定形の多項関係と否定形の多項関係を識別表示することを特徴とする。
【００２５】
この発明の文献情報処理システムによれば、肯定形の多項関係と否定形の多項関係を識別表示するため、表示されている多項関係の把握を容易に行うことができる。
【００２６】
また、この発明の文献情報処理システムは、複数の要素名及び要素名間の相互作用を表す動詞を記憶する辞書と、複数の文献情報を記憶する文献データベースと、複数の要素名のそれぞれについて、前記辞書及び前記文献データベースを参照して、多項関係を抽出する第１の多項関係抽出手段と、前記第１の多項関係抽出手段により抽出された多項関係を記憶する多項関係記憶手段と、要素名の入力を行う入力手段と、入力された複数の要素名のそれぞれについて、前記多項関係記憶手段に記憶されている多項関係を参照して、多項関係を抽出する第２の多項関係抽出手段と、前記第２の多項関係抽出手段により抽出された多項関係の重複部分を抽出する重複部抽出手段と、前記重複部抽出手段により抽出された重複部分は、１つの情報としてパスウエイマップの描画を行うパスウエイマップ描画手段とを備えることを特徴とする。
【００２７】
この発明の文献情報処理システムによれば、入力された複数の要素名のそれぞれについて、予め多項関係の抽出を行い記憶している多項関係記憶部を参照して多項関係を抽出し、抽出された多項関係に基づきパスウエイマップの描画を行う。即ち、複数の要素名のそれぞれについて、並列的に多項関係の抽出、パスウエイマップ描画を行うことができる。従って、入力された複数の要素名のそれぞれについて、多項関係の抽出及びパスウエイマップの描画を極めて迅速に行うことができる。
【００２８】
また、この発明の文献情報処理システムは、複数の要素名及び要素名間の相互作用を表す動詞を記憶する辞書と、複数の文献情報を記憶する文献データベースと、複数の要素名のそれぞれについて、前記辞書及び前記文献データベースを参照して、多項関係を抽出する第１の多項関係抽出手段と、前記第１の多項関係抽出手段により抽出された多項関係を記憶する多項関係記憶手段と、要素名の入力を行う入力手段と、前記要素名について、多項関係の抽出が行われているか否かを判別する判別手段と、前記判別手段により多項関係の抽出が行われていないと判別された要素名について、前記多項関係記憶手段に記憶されている多項関係を参照して、多項関係を抽出する第２の多項関係抽出手段と、前記第２の多項関係抽出手段により抽出された多項関係に基づいて、パスウエイマップの描画を行うパスウエイマップ描画手段とを備えることを特徴とする。
【００２９】
この発明の文献情報処理システムによれば、入力された複数の要素名のそれぞれについて、多項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行い、多項関係の抽出が終了していない要素名について、予め多項関係の抽出を行い記憶している多項関係記憶部を参照して多項関係を抽出し、抽出された多項関係に基づきパスウエイマップの描画を行う。従って、要素名について重複して多項関係の抽出を行うことがないため、入力された複数の要素名のそれぞれについて、多項関係の抽出及びパスウエイマップの描画を極めて迅速に行うことができる。
【００３０】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記辞書が、更に要素名間の相互作用を表す名詞句及び形容詞句を記憶していることを特徴とする。この発明の文献情報処理システムによれば、辞書に記憶する語数を大幅の増加させることができるため、的確な多項関係を幅広く抽出することができる。
【００３１】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記第２の多項関係抽出手段が、前記入力手段により入力された要素名と多項関係を有するとして抽出された要素名についても多項関係を抽出し、更に抽出された要素名についても多項関係を抽出することを特徴とする。
【００３２】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記入力手段により入力された要素名を基準にして前記第２の多項関係抽出手段により多項関係を抽出する範囲を指定する抽出範囲指定手段を更に備えることを特徴とする。
【００３３】
これらの発明の文献情報処理システムによれば、入力された要素名を基準にして多項関係を抽出する範囲を指定することができるため、必要に応じて簡単なパスウエイマップ、または詳細なパスウエイマップの描画を行うことができる。
【００３４】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記パスウエイマップ描画手段が、前記入力手段により入力された要素名と、前記第２の多項関係抽出手段により前記入力手段により入力された要素名から抽出された要素名とを識別表示することを特徴とする。
【００３５】
この発明の文献情報処理システムによれば、入力手段により入力された要素名と、入力手段により入力された要素名から抽出された要素名とを識別してパスウエイマップに表示することができるため、描画されたパスウエイマップの理解を容易にすることができる。
【００３６】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記多項関係記憶手段により記憶されている多項関係を、前記要素名間の相互作用を表す動詞に基づいて分類する多項関係分類手段と、前記多項関係分類手段により分類された前記動詞毎の多項関係に基づき、前記動詞毎の多項関係の信頼性を判定する信頼性判定手段を備えることを特徴とする。
【００３７】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記信頼性判定手段が前記要素名をノードとし、前記要素間の関連性をエッジとして、前記ノードと前記エッジとの関係を示すグラフを描画するグラフ描画手段を備え、前記グラフ描画手段により描画されたグラフに基づいて信頼性の判定を行うことを特徴とする。
【００３８】
これらの発明の文献情報処理システムによれば、多項関係記憶手段により記憶されている多項関係を、要素名間の相互作用を表す動詞に基づいて分類し、分類された動詞毎の多項関係に基づき、動詞毎の多項関係の信頼性を判定する。従って、信頼性の保障された多項関係に基づいてパスウエイマップの描画を行うことができ、パスウエイマップの信頼性を向上させることができる。
【００３９】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記文献情報には、インターネット情報が含まれることを特徴とする。この発明の文献情報処理システムによれば、文献情報にインターネット情報が含まれるため、最新の文献情報に基づいて、多項関係の抽出、パスウエイマップの描画を行うことができる。
【００４０】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記要素名は、蛋白質名または遺伝子名であることを特徴とする。この発明の文献情報処理システムによれば、蛋白質名または遺伝子名間の相互作用、シグナル伝達経路、代謝経路などを示すパスウエイマップを極めて迅速に描画することができる。
【００４１】
また、この発明の文献情報処理システムは、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置による検出結果に基づく要素名の入力を行う検出結果入力手段を更に備えることを特徴とする。
【００４２】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記検出結果入力手段が、前記ＤＮＡマイクロアレイ解析装置による少なくとも２つの実験において得られた実験結果である要素名の入力を行うことを特徴とする。
【００４３】
これらの発明の文献情報処理システムによれば、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置による検出結果に基づく要素名を直接入力することができ、入力された要素名について多項関係の抽出、パスウエイマップの描画を行うことができる。即ち、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置による検出結果に基づいて、きわめて迅速にパスウエイマップの描画を行うことができる。また、２以上の実験において得られた要素名の入力も１度に行うことができ、入力された要素名について並列的に多項関係の抽出、パスウエイマップの描画を行うため、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置による検出結果に基づくパスウエイマップの描画を極めて迅速に行うことができる。
【００４４】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記パスウエイマップ描画手段が、前記パスウエイマップに描画される要素名を各実験に基づくもの毎に識別して表示することを特徴とする。この発明の文献情報処理システムによれば、パスウエイマップに描画される要素名を各実験に基づくもの毎に識別して表示するため、パスウエイマップの理解を容易に行うことができる。
【００４５】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記パスウエイマップ描画手段が前記パスウエイマップに描画される要素名として各実験に基づく要素名のすべてを表示することを特徴とする。
【００４６】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記パスウエイマップ描画手段が前記パスウエイマップに描画される要素名として各実験に基づく要素名の共通部分を表示することを特徴とする。
【００４７】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記パスウエイマップ描画手段が前記パスウエイマップに描画される要素名として各実験に基づく要素名の差の部分を表示することを特徴とする。
【００４８】
これらの発明の文献情報処理システムによれば、パスウエイマップに描画される要素名として各実験に基づく要素名のすべてを表示する、またはパスウエイマップに描画される要素名として各実験に基づく要素名の共通部分を表示する、またはパスウエイマップに描画される要素名として各実験に基づく要素名の差の部分を表示するなど、必要に応じて、パスウエイマップに表示される要素名を変更することができるため、パスウエイマップに表示されている解析結果を容易に理解することができる。
【００４９】
また、この発明の文献情報処理システムは、複数の要素名のそれぞれについて抽出された多項関係を記憶する多項関係記憶手段と、要素名の入力を行う入力手段と、前記入力手段により入力された要素名を基準にして、多項関係を抽出する範囲を指定する抽出範囲指定手段と、入力された複数の要素名のそれぞれについて、前記多項関係記憶手段を参照して、前記抽出範囲指定手段により指定された範囲まで多項関係の抽出を行うと共に、既に抽出されている範囲の要素名間に存在する多項関係の抽出を行う多項関係抽出手段と、前記多項関係抽出手段により抽出された多項関係に基づいて、パスウエイマップの描画を行うパスウエイマップ描画手段とを備えることを特徴とする。
【００５０】
この文献情報処理システムによれば、抽出範囲を指定し、指定された範囲まで多項関係の抽出を行うと共に、既に抽出されている要素名間に存在する多項関係についても抽出を行っている。従って、必要としない要素名が描画されることにより必要な情報が埋没することがないため、パスウェイマップから必要な情報を視覚的に容易に把握することができる。また、既に抽出された要素名間に存在する多項関係を抽出するために、更に新たな要素名を抽出する必要がないため、多項関係を抽出する処理に必要な時間を短縮することができ、かつ、文献情報処理システムを構成するリソースを削減することができる。更に、例えば、特定の要素名、要素を表す特徴的な属性、相互作用を表す動詞の関係性を基に抽出範囲を指定することによって、必要な情報を抽出する範囲を適切に設定することができる。
【００５１】
また、この発明の文献情報処理システムは、要素名間における関係性のパターンを記憶する関係性パターン記憶領域と、前記関係性パターン記憶領域に記憶されている関係性パターンを参照して、前記パスウェイマップ描画手段により描画されたパスウェイマップにおける要素名間の関係性を検証する検証手段とを備えることを特徴とする。
【００５２】
また、この発明の文献情報処理システムは、複数の要素名のそれぞれについて抽出された多項関係を記憶する多項関係記憶手段と、要素名の入力を行う入力手段と、表示されるパスウェイマップの範囲を限定する限定条件を入力する限定条件入力手段と、入力された複数の要素名のそれぞれについて、前記多項関係記憶手段を参照して、多項関係を抽出する多項関係抽出手段と、前記多項関係抽出手段により抽出された多項関係及び前記限定条件入力手段により入力された限定条件に基づいて、パスウエイマップの描画を行うパスウエイマップ描画手段と、を備えることを特徴とする。
【００５３】
この発明の文献情報処理システムによれば、入力された限定条件に基づいてパスウェイマップを描画している。従って、大量の要素名が表示されることによって必要な情報が埋もれ識別が困難になることを防ぎ、描画されたパスウェイマップから必要な情報を的確、かつ、迅速に把握することができる。
【００５４】
また、この発明の文献情報処理システムは、多数の要素名との間に相互作用を有する特定の要素名を記憶する特定要素名記憶領域を更に備え、前記パスウェイマップ描画手段は、前記特定要素名記憶領域に記憶されている特定の要素名を参照し、該特定の要素名に関する多項関係の表示を変更することを特徴とする。
【００５５】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記パスウェイマップ描画手段が、前記多項関係抽出手段により抽出された多項関係が、少なくとも３つの要素名を含む場合に、各要素名の関係性を示す情報を前記パスウェイマップ上に表示することを特徴とする。
【００５６】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記パスウェイマップに関する補足情報を記憶する補足情報記憶領域を備え、前記パスウェイマップ描画手段は、前記補足情報記憶領域に記憶されている補足情報を参照して、前記パスウェイマップを描画することを特徴とする。
【００５７】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記補足情報が省略表記される所定の要素名を示す情報と、該所定の要素名を表示する際に用いられる所定の図形を示す情報とを含み、前記パスウェイマップ描画手段は、前記補足情報を参照して、前記所定の要素名を表示する際に前記所定の図形を用いて前記パスウェイマップを描画することを特徴とする。
【００５８】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記補足情報が前記要素名間の相互作用と所定の関係を有する物質名を示す情報を含み、前記パスウェイマップ描画手段は、前記補足情報を参照して、前記物質名を含むパスウェイマップを描画することを特徴とする。
【００５９】
また、この発明の文献情報処理システムは、複数の文献情報を記憶する文献データベースと、遺伝子発現情報を記憶する遺伝子発現情報データベースと、要素名の入力を行う入力手段と、前記入力手段により入力された複数の要素名のそれぞれについて、前記文献データベース及び前記遺伝子発現情報データベースを参照して、多項関係を抽出する多項関係抽出手段と、前記多項関係抽出手段により抽出された多項関係に基づいて、パスウェイマップの描画を行うパスウェイマップ描画手段とを備えることを特徴とする。
【００６０】
この文献情報処理システムによれば、文献情報と遺伝子発現情報とを参照して多項関係を抽出し、パスウェイマップを描画している。従って、例えば、特定の組織等に特異的に現れる遺伝子のパスウェイマップ等を描画することができる。
【００６１】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記文献情報に、インターネット情報が含まれることを特徴とする。
【００６２】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記要素名が、蛋白質名または遺伝子名であることを特徴とする。
【００６３】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記要素名が蛋白質である場合に、該蛋白質のドメイン構造及び各蛋白質が有するドメイン構造間の対応関係を示す補足情報を記憶する補足情報記憶領域と、前記補足情報記憶領域に記憶されている補足情報を参照し、前記多項関係抽出手段により抽出された多項関係が直接的な相互作用か否かを判断することを特徴とする。
【００６４】
また、この発明の文献情報処理システムは、複数の蛋白質名・遺伝子名のそれぞれについて抽出された二項関係を記憶する二項関係記憶手段と、蛋白質名・遺伝子名の入力を行なう入力手段と、表示されるパスウエイマップを限定するために、第１蛋白質が遺伝子である転写因子に第１相互作用を行なうことを示す二項関係、前記転写因子がプローブの遺伝子に第２相互作用を行なうことを示す二項関係及び前記プローブの遺伝子が前記第２蛋白質に第３相互作用を行なうことを示す二項関係を限定条件として入力する限定条件入力手段と、入力された蛋白質名・遺伝子名のそれぞれについて、前記二項関係記憶手段を参照して、二項関係を抽出する二項関係抽出手段と、前記二項関係抽出手段により抽出された二項関係及び前記限定条件入力手段により入力された限定条件に基づいて、パスウエイマップの描画を行なうパスウエイマップ描画手段とを備えることを特徴とする。
【００６５】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記限定条件入力手段が、二項関係を規定する動詞として特定の動詞に限定するための情報を更に入力することを特徴とする。
【００６６】
これらの発明の文献情報処理システムによれば、表示されるパスウェイマップを限定するための条件として、蛋白質名・遺伝子名の間における相互作用の主語・述語の関係性を定義している。また、限定条件として、二項関係を規定する動詞として特定の動詞に限定するための情報を入力している。従って、限定条件として定義された関係性を示す蛋白質名・遺伝子名に基づいてパスウェイマップを描画することができる。また、二項関係を規定する動詞として、例えば、「ｂｉｎｄ」及び「ｉｎｔｅｒａｃｔ」に限定することによって、定義された関係性を示し、かつ、必要な情報のみを示したパスウェイマップを描画することができる。
【００６７】
また、この発明の文献情報処理システムは、２つの要素名間の関係性を示す二項関係と、３つ以上の要素名間の関係性を示す多項関係とを記憶する多項関係記憶手段と、要素名の入力を行う入力手段と、前記入力手段により入力された複数の要素名のそれぞれについて、前記多項関係記憶手段を参照して多項関係を抽出する多項関係抽出手段と、前記多項関係抽出手段により抽出された、前記入力された要素名と多項関係を有する要素名のそれぞれについて、前記多項関係記憶手段を参照して二項関係を抽出する二項関係抽出手段と、前記多項関係抽出手段により抽出された多項関係及び前記二項関係抽出手段により抽出された二項関係に基づいて、パスウエイマップの描画を行うパスウエイマップ描画手段とを備えることを特徴とする。
【００６８】
また、この発明の文献情報処理システムは、前記多項関係抽出手段が、前記多項関係として、３、４、５又は６つの要素名間の関係性を示す多項関係を抽出することを特徴とする。
【００６９】
これらの発明の文献情報処理システムによれば、少なくとも３つ以上の要素名間の関係性を示す多項関係を抽出し、抽出された多項関係を有する要素名のそれぞれについて二項関係を抽出しパスウェイマップを描画している。即ち、３つ以上の要素名間の関係性を示す多項関係を有する要素名は、一般的に、二項関係を示す要素名よりもその数が少ない。従って、まず３つ以上の要素名間の関係性を示す多項関係を有する要素名を抽出し、抽出された要素名について二項関係を抽出することにより、限定された対象に対して網羅的な解析を行うことができる。また、３、４、５又は６の要素名間の関係性を示す多項関係を抽出することにより、適切な範囲内の要素名を対象として解析を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】この発明の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムの概略構成図である。
【図２】この発明の実施の形態に係るＤＮＡマイクロアレイ解析装置の概略構成図である。
【図３】この発明の実施の形態に係るＤＮＡマイクロアレイ解析装置のブロック構成図である。
【図４】この発明の実施の形態に係るＤＮＡマイクロアレイ解析装置によりマイクロアレイ解析を行った実験を説明するための図である。
【図５】この発明の実施の形態に係るユークリッド距離による遺伝子の階層型クラスター化法を示すものである。
【図６】この発明の実施の形態に係るユークリッド距離による遺伝子の階層型クラスター化法を示すものである。
【図７】この発明の実施の形態に係るＤＮＡマイクロアレイ解析装置によるマイクロアレイ解析より遺伝子発現の活性化が認められた遺伝子のリストである。
【図８】この発明の実施の形態に係るＤＮＡマイクロアレイ解析装置によるマイクロアレイ解析より遺伝子発現の活性化が認められた遺伝子のリストである。
【図９】この発明の実施の形態に係るＤＮＡマイクロアレイ解析装置によるマイクロアレイ解析より遺伝子発現の活性化が認められた遺伝子のリストである。
【図１０】この発明の実施の形態に係る閾値の選択によりアップレギュレーションのプローブＩＤを変更するインターフェースを示す図である。
【図１１】この発明の実施の形態に係る閾値の選択によりアップレギュレーションのプローブＩＤを変更するインターフェースを示す図である。
【図１２】この発明の実施の形態に係るパスウエイ解析を行うためのプローブＩＤを選択するためのインターフェースを示す図である。
【図１３】この発明の実施の形態に係るパスウエイ解析を行うためのプローブＩＤを選択するためのインターフェースを示す図である。
【図１４】この発明の実施の形態に係るパスウエイ解析を行うためのプローブＩＤを選択するためのインターフェースを示す図である。
【図１５】この発明の実施の形態に係るパスウエイ解析を行うためのプローブＩＤを選択するためのインターフェースを示す図である。
【図１６】この発明の実施の形態に係るパスウエイ解析を行うためのプローブＩＤを選択するためのインターフェースを示す図である。
【図１７】この発明の第１の実施の形態に係るパスウエイマップの描画を説明するためのフローチャートである。
【図１８】この発明の実施の形態に係る二項関係を説明するための図である。
【図１９】この発明の実施の形態に係るパスウエイマップの描画を説明するための図である。
【図２０】この発明の実施の形態に係るパスウエイマップの描画を説明するための図である。
【図２１】この発明の実施の形態に係る文献情報処理装置により描画されたパスウエイマップである。
【図２２】この発明の実施の形態に係る文献情報処理装置により描画されたパスウエイマップである。
【図２３】この発明の実施の形態に係る文献情報処理装置により描画されたパスウエイマップである。
【図２４】この発明の実施の形態に係る文献情報処理装置により描画されたパスウエイマップである。
【図２５】この発明の実施の形態に係る文献情報処理装置により描画されたパスウエイマップである。
【図２６】この発明の実施の形態に係る文献情報処理装置により描画されたパスウエイマップである。
【図２７】この発明の実施の形態に係る文献情報処理装置により描画されたパスウエイマップである。
【図２８】この発明の実施の形態に係る文献情報処理装置により描画されたパスウエイマップである。
【図２９】この発明の実施の形態に係る文献情報処理装置により描画されたパスウエイマップである。
【図３０】この発明の実施の形態に係る文献情報処理装置により表示される二項関係を示す図である
【図３１】この発明の第１の実施の形態に係るパスウエイマップの描画の変形例を説明するためのフローチャートである。
【図３２】この発明の第１の実施の形態に係るパスウエイマップの描画の変形例を説明するためのフローチャートである。
【図３３】この発明の第３の実施の形態に係るパスウエイマップの描画を説明するためのフローチャートである。
【図３４】この発明の第４の実施の形態に係るパスウエイマップの描画を説明するためのフローチャートである。
【図３５】この発明の第５の実施の形態に係るパスウエイマップの描画を説明するためのフローチャートである。
【図３６】この発明の第５の実施の形態に係る二項関係のノードとエッジとの関係を示すグラフである。
【図３７】この発明の第５の実施の形態に係る二項関係のノードとエッジとの関係を示すグラフである。
【図３８】この発明の第５の実施の形態に係る二項関係のノードとエッジとの関係を示すグラフである。
【図３９】この発明の第５の実施の形態に係る二項関係のノードとエッジとの関係を示す表である。
【図４０】この発明の第５の実施の形態に係るパスウエイマップの描画を説明するためのフローチャートである。
【図４１】この発明の第６の実施の形態に係るパスウエイマップの描画を説明するためのフローチャートである。
【図４２】この発明の実施の形態に係るプローブＩＤと蛋白質名、遺伝子名相互の関係を示すリストである。
【図４３】この発明の第７の実施の形態に係るパスウェイマップの描画を説明するためのフローチャートである。
【図４４】この発明の第７の実施の形態に係るパスウェイマップの描画を説明するための図である。
【図４５】この発明の第７の実施の形態に係るパスウェイマップの描画を説明するための図である。
【図４６】この発明の第７の実施の形態に係るパスウェイマップの描画を説明するための図である。
【図４７】この発明の第７の実施の形態に係るパスウェイマップの一例を示す図である。
【図４８】この発明の第７の実施の形態に係るパスウェイマップの描画の他の例を説明するための図である。
【図４９】この発明の第７の実施の形態に係るパスウェイマップの描画の他の例を説明するための図である。
【図５０】この発明の第７の実施の形態に係るパスウェイマップの他の例を示す図である。
【図５１】この発明の第７の実施の形態に係るノードとエッジの関係性を示す図である。
【図５２】この発明の第７の実施の形態に係るノードとエッジの関係性を示す図である。
【図５３】この発明の第７の実施の形態に係るノードとエッジの関係性を示す図である。
【図５４】この発明の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムの概略構成を示す図である。
【図５５】この発明の第８の実施の形態に係るパスウェイマップの描画を説明するためのフローチャートである。
【図５６】この発明の第８の実施の形態に係るパスウェイマップの描画を説明するための図である。
【図５７】この発明の第８の実施の形態に係るパスウェイマップの描画を説明するための図である。
【図５８】この発明の第８の実施の形態に係るパスウェイマップの描画を説明するための図である。
【図５９】この発明の第８の実施の形態に係るパスウェイマップの一例を示す図である。
【図６０】この発明の第８の実施の形態に係るメッシュタームの一例を示す図である。
【図６１】この発明の第８の実施の形態に係るパスウェイマップの他の例を示す図である。
【図６２】この発明の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムの概略構成を示す図である。
【図６３】この発明の実施の形態に係る特定要素名の一例を示す図である。
【図６４】この発明の実施の形態に係るパスウェイマップの表示変更について説明するための図である。
【図６５】この発明の実施の形態に係るパスウェイマップの表示変更について説明するための図である。
【図６６】この発明の実施の形態に係るパスウェイマップの表示変更について説明するための図である。
【図６７】この発明の実施の形態に係る補足情報の他の例を示す図である。
【図６８】この発明の実施の形態に係る要素名間の関係性を示したパスウェイマップの一例を示す図である。
【図６９】この発明の実施の形態に係る所定の機能を有するノードがクラスタに分けられたパスウェイマップの一例を示す図である。
【図７０】この発明の実施の形態に係る細胞腫毎のパスウェイを識別可能に示したパスウェイマップの一例を示す図である。
【図７１】この発明の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムの概略構成を示す図である。
【図７２】この発明の実施の形態に係る補足情報の他の例を示す図である。
【図７３】この発明の実施の形態に係る所定の要素名を所定の図形を用いて表示したパスウェイマップの一例を示す図である。
【図７４】この発明の実施の形態に係る要素名間の相互作用に関係を有する物質名を表示したパスウェイマップの一例を示す図である。
【図７５】この発明の実施の形態に係る要素名間の相互作用に関係を有する物質名を表示したパスウェイマップの他の例を示す図である。
【図７６】この発明の実施の形態に係る要素名間の相互作用の一例を示す図である。
【図７７】この発明の実施の形態に係る要素名間の相互作用を省略して表記した場合を示す図である。
【図７８】この発明の実施の形態に係るパスウェイマップの他の例を示す図である。
【図７９】この発明の実施の形態に係るパスウェイマップの他の例を示す図である。
【図８０】この発明の実施の形態に係るドメイン構造間の対応関係を説明するための図である。
【図８１】この発明の実施の形態に係る要素名間の相互作用の一例を示す図である。
【図８２】この発明の実施の形態に係る要素名間の相互作用の他の例を示す図である。
【図８３】この発明の実施の形態に係るパスウェイマップの他の例を示す図である。
【図８４】この発明の第９の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムの概略構成を示す図である。
【図８５】この発明の第９の実施の形態に係るプローブ発現量の一例を示す図である。
【図８６】この発明の第９の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおける処理を説明するためのフローチャートである。
【図８７】この発明の実施の形態に係るパスウェイマップの他の例を示す図である。
【図８８】この発明の実施の形態に係る組織Ａ特有のパスウェイマップを示す図である。
【図８９】この発明の実施の形態に係る組織Ｂ特有のパスウェイマップを示す図である。
【図９０】この発明の実施の形態に係る組織Ｃ特有のパスウェイマップを示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００７１】
以下、図面を参照して、この発明の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムについて説明する。図１は、第１の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムの構成を示す図である。この生物医学文献情報処理システムは、生物医学文献情報処理システムにおけるデータの処理を制御するデータ制御部１０を備えている。このデータ制御部１０には、キーボードなどにより構成される入力部１２が接続されている。入力部１２を用いて要素名（蛋白質名、遺伝子名等）の入力が行われる。また、パスウエイマップを描画する際に必要となる、補足的な情報の入力が行われる。【００７２】
また、データ制御部１０には、文献（データベース）ＤＢ１４、辞書１６、データ記憶部１８、二項関係記憶部（多項関係記憶部）１９が接続されている。文献ＤＢ１４には、生物医学文献情を記憶する公共のデータベースであるmedlineデータベースに記憶されている文献の情報等が記憶されている。【００７３】
辞書１６には、蛋白質名、遺伝子名（遺伝子略称を含む）、動詞、名詞句、形容詞句これらに類似する作用を有する用語が記憶されている。蛋白質名としては、蛋白質名の公式名称(official name)とそのシノニム(synonym)が記憶されている。即ち、蛋白質名には、多くのシノニムが存在し、論文の著者により表現方法が様々である。シノニムのバリエーションとしては、（１）省略形、大文字小文字の変更、（２）名前が役割を示すもの（同じ機能を説明するだけで、様々な表現方法をとる場合がある）、（３）前置詞、接続詞を含むもの（修飾関係がより複雑になる）等が存在する。【００７４】
遺伝子名としては、遺伝子の公式名称とそのシノニムが記憶される。また、動詞としては、蛋白質や遺伝子の間の相互作用を表す動詞が記憶される。また、名詞句、形容詞句これらに類似する作用を有する用語としては、蛋白質や遺伝子の間の相互作用を表す名詞句、形容詞句これらに類似する作用を有する用語が記憶される。この辞書１６に記憶される動詞、名詞句、形容詞句これらに類似する作用を有する用語は、公共のデータベースに記憶されている文書情報を人間あるいは、コンピュータにより解析することにより収集されたものが記憶される。データ記憶部１８には、入力部から入力された要素名（蛋白質名、遺伝子名等）、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６から送信された実験結果である要素名（蛋白質名、遺伝子名等）などが記憶される。二項関係記憶部１９には、この生物医学文献情報処理システムにより抽出された二項関係のデータが記憶される。【００７５】
また、データ制御部１０には、表示部２０、印字部２２が接続されている。表示部２０は、要素名の入力を行う入力画面の表示、二項関係について描画されたパスウエイマップ等の表示を行う。印字部２２は、描画されたパスウエイマップ等の印字を行う。【００７６】
更に、データ制御部１０には、通信制御部２４が接続されており、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６による検出結果に基づく要素名の入力を行う。通信制御部２４は、検出結果入力部として機能する。【００７７】
図２は、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６の概略構成図、図３は、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６のブロック構成図である。ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６は、走査型光学測定装置を備えて構成されている。レーザ光源３０から出射されたレーザ光は、コリメータレンズ３２により略平行な光束となり、ダイクロイックミラー３４に入射する。
ダイクロイックミラー３４により反射された光束は、レンズ３６及び対物レンズ３８を介してＤＮＡマイクロアレイ４０上を照射する。このレーザ光の照射によって発生した蛍光は、対物レンズ３８、レンズ３６、ダイクロイックミラー３４及びレンズ４２を介し共焦点ピンホールを通して光電子倍増管（ＰＭＴ）などの光電変換素子４４に導かれ、光電変換素子４４により蛍光強度が電気信号に変換される。【００７８】
このときＤＮＡマイクロアレイ４０は、走査ＸＹステージ４６上に載置され、ＸＹ方向に移動される。従って、ＤＮＡマイクロアレイ４０は、レーザ光源３０から出射されたレーザ光によりＸＹ方向に走査され、レーザ光の照射に基づき光電変換素子４４から出力される電気信号がデータ処理装置４８に送られる。データ処理装置４８は、光電変換素子４４からの電気信号をＡ／Ｄ変換し、走査画像データとして取得する。【００７９】
このように取得された走査画像データは、Bit Map形式などの汎用画像データとして一旦ハードディスクなどの記憶部５０に保存され、その後、専用の解析ソフトウエアにより読み出され、所望のデータ処理がなされることにより、発現したＤＮＡが位置するＤＮＡマイクロアレイ上のDNAの一部分であるDNA断片の識別子であるプローブＩＤ、発現したＤＮＡ名、発現したＤＮＡと相互関係を有する蛋白質名などの解析データが求められる。この解析データは、記憶部５０に記憶され、通信制御部５２及び通信制御部２４を介して、データ制御部１０に送信される。【００８０】
次に、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６によりマイクロアレイ解析を行った実験について説明し、それを例題にして説明する。図４は、マイクロアレイ解析を行ったラットを用いたナシフ達の実験（Naciff J. M, et. al.、 Toxicol. Sci.、68, 184-199、(2002)）の内容を説明するための図である。【００８１】
この実験においては、まず、４匹のメスのラットに大豆とアルファルファを含んだえさ（ジェニステインを含む）を与える。【００８２】
次に、排卵日にオスのラット１匹と交配し（mating）この日を０日とする（GD0）。交配したら、片方の２匹のラットのえさを大豆とアルファルファを含まないものに変えた。【００８３】
次に、受精１１日目（GD11）に大豆を含むえさを与えていた２匹のラットのうち１匹には１７αエストラジオールをピーナッツオイルに溶かしたものを１日１回与え、もう１匹のラットはコントロールとしてピーナッツオイルを与えた。また、大豆フリーのえさを与えていた２匹のラットのうち１匹にはジェニステインをDMSOにとかしたものを１日１回与え、もう１匹のラットはコントロールとしてDMSOのみを与えた。【００８４】
次に、受精２０日目に胎児の卵巣と子宮を取り出し、RNAを生成し、アフィメトリックス社のRat genome U34Aチップにかけてマイクロアレイ解析を行った。【００８５】
このマイクロアレイ解析の結果は、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６の通信制御部５２を介して生物医学文献情報処理システムのデータ制御部１０に送信され、データ記憶部１８に記憶される。【００８６】
通常の遺伝子発現を解析するマイクロアレイ解析装置では、マイクロアレイ解析装置が備える画像読み取り装置において、プローブ区画を認識し、そのシグナル強度を計算し、ノイズを含んだバックブランウンドのシグナル強度を差し引き、シグナルを測定している。さらには、シグナル値からいくつかの実験を通して、プローブの発現の統計モデルへのマッピングを行い、はずれ値をみつけだし、平均値の取り方を決定して信頼できる推定値を得ている。例えばAffymetrix社の例では、その手順がhttp://www.affymetrix.com/support/technical/technotes/statistical_reference_guide.pdfに記載されている。【００８７】
異なる実験間の比較をするために、例えば常に発現量が一定と考えられる細胞構造の維持に必要なハウスキーピング遺伝子の発現をマイクロアレイを用いてモニターすること、あるいは全RNAの量が一定と仮定することにより異なる実験間のスケール化（scaling）を行うこともある。この種の遺伝子の発現量から、異なる実験間でハウスキーピング遺伝子の発現の値が同じになるように発現量に係数をかけて発現値に含まれる実験条件による影響を減少させている。異なる実験の間での発現量の変化は相対的なものなので通常は倍率の変化という意味でフォールドチェンジと言われている。フォールドチャンジによりある遺伝子がアップレギュレーションあるいはダウンレギュレーションしているか、あるいは変化しないのかをマイクロアレイ解析から知ることができる。ここで、これらのアップレギュレーション、ダウンレギュレーションが実験の単なる誤差によるものでなく意味のあるものであることを確かめるために、発現の変動がある倍率を超えているかどうかの閾値を予め決定しておく必要がある。実際、アップレギュレーションなのか、ダウンレギュレーションなのかは閾値と照らしあわせてみなければ誤解を招くことがある。そこで閾値を変動させ、アップレギュレーションなのかダウンレギュレーションなのか変化しないのかなどを検証する必要がある。そのため、t‐検定、分散分析などいくつものアルゴリズムが開発されている。詳細はSteen Knudsen著、DNAマイクロアレイデータ解析入門（羊土社、2002）に記載されている。【００８８】
マイクロアレイの解析結果はアップレギュレーションする遺伝子セットあるいはダウンレギュレーションする遺伝子セットということになる。多くの実験間でのデータの比較においては、階層型クラスター化法などの遺伝子同士に仮想的な距離を仮定し遺伝子を分類するクラスタリングが用いられる。例えば、図５、図６は、ユークリッド距離による遺伝子の階層型クラスター化法を示すものである。図５は遺伝子１−５の発現量を実験の異なる発現量を軸にプロットしたものである。図５から、空間的な配置として遺伝子１−遺伝子３が近くにまとまり、少し離れて遺伝子４−遺伝子５がクラスターとしてまとまっていることが分かる。図６は、座標を一様と仮定するユークリッド空間に遺伝子を配置したときの遺伝子間の距離からの階層構造を求めた結果を示す。本システムでは、遺伝子のクラスタリングをパスウェイレベルに直結させて視覚的に簡便に理解できるようにしている。【００８９】
よく行なわれる実験例では定常状態と熱、流れ、圧力、薬、化学反応などの外乱を与えたときに、正常細胞と病態細胞（あるいはノックアウトマウスの細胞）の平衡状態あるいは時間変化をみる。このときはマイクロアレイのデータは定常―正常、定常―病態、外乱―正常、外乱―病態の４つの種類データになる。【００９０】
ゲノムアレイといわれるマイクロアレイでは、ヒト個人間でのDNAの配列の変化SNPs（Single  Nucleotide  Polymorphisms、一塩基多型）をゲノム配列を並べたマイクロアレイから検出する。このマイクロアレイによって遺伝子のコピー数の変化を検出できる。コピー数の変化による見かけ上の遺伝子発現の変化をマイクロアレイから検出し、遺伝子発現マイクロアレイの発現実験から得られた発現値から差し引くことによって取り除き、遺伝子発現の正味の値を求め、遺伝子発現のネットワーク解析を行なう。このとき、遺伝子のいくつかを含んだゲノムの領域が移動することによって、本来ならば発現するはずの部分が、制御を司る部分も動くことによって、機能を失う、あるいは余分な機能が生じることもあることが予想される。本発明はこのような解析についても、通常の遺伝子発現解析から得られるパスウェイと、ゲノムが移動している実験から得られる遺伝子発現解析から得られるパスウェイとを比較することによって容易に機能に変化がある部分の原因を解析することができる。【００９１】
実験により得られた結果をそのままデータの解析に用いるのでは時間がかかり、目的が明確でなく誤解によるエラーの混入が生じる恐れがある。それを回避するためには、縦軸と横軸に２つのクラスタリングの結果を分けて記述し、超幾何分布を採用することにより、ゲノムの位置で発現値の変動を比較し、発現値のゲノムでの領域ごとの多い少ないを調べるモニターするEIM法（文献：Kano  et al.,Physiol．Genomics  10、1152(2003).）を用いる。図１６では薬剤を投与した実験Aと投与しない実験Bといったゲノムのコピー数に変化がない遺伝子発現実験で実験Aと実験Bの発現値をクラスタリングしてともに遺伝子発現が更新されている部分を図１６の斜線部として比較抽出した例を示す。図１６の斜線部で囲まれた領域の各軸ではともに発現値が高い部分であることを示す。一方、ゲノムが移動しコピー数が変化しているときには、コピー数が変化しているサンプルでの実験をA、移動がないときの実験をBとすると、ゲノムのコピー数のゲノム上での変化と発現値との関係が例えば図１６の斜線部としてモニターできる。本システムではEIMの結果との連動により、遺伝子リストを抽出し、より容易に遺伝子群を抽出でき、そのパスウェイ上での変化を見ることができる。【００９２】
図７〜図９は、上述のマイクロアレイ解析の結果を示す図である。図７は、１７αエストラジオールとジェニステインにより遺伝子発現が活性化された遺伝子のリストであり（実験１の結果）、図８は、１７αエストラジオールにより遺伝子発現が活性化された遺伝子のリストであり（実験２の結果）、図９は、ジェニステインにより遺伝子発現が活性化された遺伝子のリストである（実験３の結果）。これらのリストにおいては、左から、アクセッションナンバー、プローブＩＤ、遺伝子名、遺伝子略称が示されている。なお、このうち、プローブＩＤ、遺伝子名、遺伝子略称を検索に用いることが可能である。【００９３】
実験１〜実験３の結果は、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６から生物医学文献情報処理システムに送信され、通信制御部２４を介して文献情報処理システムに入力される。なお、実験１〜実験３の結果の入力は、入力部１２を用いて行うようにしても良い。【００９４】
ここで、入力のインターフェースである表示部（図示せず）には、データの所在を示す部分からデータを選択する部分、データの実験された日時、薬品、条件、生物種を示す部分、プローブID群と発現値との関係を示す部分、閾値を表し、アップレギュレーション、ダウンギュレーション、さらには異なる実験データの共通部分あるいは非共通部分を表示する部分が含まれる。【００９５】
図１０及び図１１に、ナシフの実験例を参考にして、閾値を選択することによりアップレギュレーションのプローブIDが変更される例を示す。図１０には閾値が、１.３でKLF4、IGF‐1という蛋白質のプローブIDが含まれる例を、図１１には閾値が１.６でKLF4、IGF‐1のプローブIDが含まれない例を示す。（ナシフの実験例が参考値）。このようにして選んだ、異なる実験間でのアップレギュレーションの比較を和集合、共通部分、論理的排他和などの部分を求めるときに使うインターフェースを図１２〜図１５に示す。なお、このインターフェースを用いることにより、後述するパスウエイマップの描画（図１７のステップＳ２１参照）において様々なパスウエイマップの描画を行うことができる。【００９６】
なお、図１２は、実験AのリストのアップレギュレーションのプローブID群を選んで実験BのリストのアップレギュレーションのプローブID群と比較するインターフェースを示す。図１３は、実験BのリストのアップレギュレーションのプローブID群を選んで実験CのリストのアップレギュレーションのプローブID群と比較するインターフェースを示す。図１４は、実験A、B、CのリストでアップレギュレーションのプローブID群を選んで、各実験間で比較するインターフェースを示す。図１５は、実験A、BのリストでアップレギュレーションのプローブID群の共通部分を示す。図１６は、実験AとBのリストでクラスタリング解析を行い、EIM解析を行い、共通部分から特定の領域を抽出してパスウェイ解析するためのプローブIDを選ぶためのインターフェースを示す。【００９７】
図１７は、生物医学文献情報処理システムにおいて行われる二項関係の抽出、パスウエイマップの描画処理を説明するためのフローチャートである。ここで二項関係の抽出とは、図１８に示すように、自然言語処理を用いた「名詞Ａ（遺伝子名）」、「動詞」、「名詞Ｂ（遺伝子名）」で示される遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行う。なお、遺伝子名・蛋白質名相互の作用を表す動詞としては、「bind」、「inhibit」、「interact」、「phosphorylate」、「mediate」、「modulate」、「induce」、「associate」などがある。ここでは簡単のために動詞の例をあげたが、「the interaction between A and B」「be of interaction with」などの名詞句、形容詞句の場合でも同様である。【００９８】
生物医学文献情報処理システムのデータ制御部１０は、通信制御部２４を介して取得した実験１〜実験３の結果をデータ記憶部１８に記憶する（ステップＳ１０）。ここで実験１〜実験３の結果は、上述のようにして遺伝子発現量の閾値を定めて選択した遺伝子名群である。【００９９】
次に、実験１の実験結果に示されている遺伝子名について、辞書１６、文献ＤＢ１４を参照して遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行う（ステップＳ１１）。即ち、実験１の実験結果に示されている遺伝子名の中の１つ目の遺伝子名について、自然言語処理を用いて「名詞Ａ（遺伝子名）」、「動詞」、「名詞Ｂ（遺伝子名）」で示される遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行う。【０１００】
また、「名詞Ａ（遺伝子名）」と二項関係を有するとして抽出された「名詞Ｂ（遺伝子名）」についても、「名詞Ｂ（遺伝子名）」、「動詞」、「名詞Ｃ（遺伝子名）」で示される遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行う。即ち、実験結果として入力された遺伝子名だけでなく、実験結果として入力された遺伝子名と二項関係を有するとして抽出された遺伝子名についての二項関係の抽出を行う。この二項関係の抽出は、予め定められている範囲（予め定められている階層の範囲）、例えば、入力された遺伝子名から３階層目まで、または、機能に直接つながる遺伝子名が抽出されるまでの範囲で行われる。【０１０１】
抽出された二項関係は、二項関係記憶部１９に記憶される（ステップＳ１２）。次に、実験１の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行い（ステップＳ１３）、全てについて二項関係の抽出が終了していない場合には、ステップＳ１１に戻って、次の遺伝子名について二項関係の抽出を行う。【０１０２】
ステップＳ１３において、実験１の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了していると判断された場合には、実験２の実験結果に示されている遺伝子名について、辞書１６、文献ＤＢ１４を参照して遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行い（ステップＳ１４）、抽出された二項関係を二項関係記憶部１９に記憶する（ステップＳ１５）。ここでステップＳ１４における二項関係の抽出処理は、ステップＳ１１における二項関係の抽出処理と同様の処理により行われる。【０１０３】
実験２の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了した場合には（ステップＳ１６）、実験３の実験結果に示されている遺伝子名について、辞書１６、文献ＤＢ１４を参照して遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行い（ステップＳ１７）、抽出された二項関係を二項関係記憶部１９に記憶する（ステップＳ１８）。
ここでステップＳ１７における二項関係の抽出処理は、ステップＳ１１における二項関係の抽出処理と同様の処理により行われる。【０１０４】
実験３の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了した場合には（ステップＳ１９）、二項関係記憶部１９に記憶されている二項関係について重複部分の抽出を行う（ステップＳ２０）。即ち、各実験結果には、同一の遺伝子名が含まれることがあるため、各実験結果に示されている遺伝子名について二項関係の抽出を行った場合には、重複した二項関係が抽出される場合がある。従って、重複部分が抽出された場合には、重複している二項関係を１つの情報としてパスウエイマップの描画を行う（ステップＳ２１）。【０１０５】
ここで、２つのアップレギュレーションのデータとしてマイクロアレイのプローブ情報があるとき、プローブ情報から単に相互作用している関係性を描くと、例えば、プローブａの蛋白質の関係性を一回しか検索しないとした場合に、プローブａの蛋白質の他の蛋白質との関係性（プローブａまわりの第一段での相互作用）が、図１９に示すように、a-b、a-c、a-d、a-eとなるとする。また、別のプローブgの蛋白質の他の蛋白質との関係性（プローブｇまわりの第一段での相互作用）が、g-h、g-c、g-bとなったとする。このような場合には、共通部分のパスウェイは存在しない。２回以上検索する場合には、図２０に示すように、a-b-g、a-c-g、a-d、a-e・・・およびg-h、g-c-a、およびg-b-a,・・・（プローブａ及びｇまわりの第二段での相互作用）とつながりが作れる。従って、共通部分は存在する。このように並列性をだしてパスウェイを効率よく抽出するにはある程度つながりのあるパスウェイを作成する必要がある。このシステムでは以下の方法の何れか、あるいはいくつかの組み合わせで、つながりのあるパスウェイを作成する。【０１０６】
即ち、（１）２つのパスウェイの総和をいつもとる。（２）あらかじめある限定された領域でのテンプレートのパスウェイを用意しておき、ひとつの遺伝子（蛋白質）が決まれば幾つもの関係性が得られるようにする。（３）一つの遺伝子から得られる二項関係で描画さられるパスウェイにおる蛋白質群の中の蛋白質を再度入力のクエリーデータとしてリカーシブに検索を行なう。そうすると共通部分は広がる。さらに何度も繰り返すこともできる。あまりこの操作を繰り返すと全相互作用になってしまうので、ある範囲に限定することが重要になる。即ち、繰り返し検索する範囲を限定する機能つきで検索を繰り返す。
共通部分については、名前つきのノードでのグラフ理論的な相同性解析によって除去する。（４）遺伝子（蛋白質）パスウェイの予測をモンテカルロ法やベイジアンネットワークの方法でいくつか先まで準統計的に予測する。（５）遺伝子（蛋白質）パスウェイを従来のデータベースにあるデータからモチーフとして統計的に類推する。これら（１）−（５）の何れかあるいはそれぞれの組み合わせによって共通部分を作り出す。これによってプローブからある限定された範囲の候補ノードを計算機内に作成し、外部データからの指示によって全体的なパスウェイ変化を算出する。【０１０７】
なお、パスウエイマップの描画を行うために入力部１２を用いて補足情報、例えば、１７αエストラジオールが作用する遺伝子名、ジェニステインが作用する遺伝子名等の入力が行われる。【０１０８】
パスウエイマップの描画は、入力部１２を用いて入力された補足情報、及び二項関係記憶部１９に記憶されている二項関係を用いて行う。まず、１７αエストラジオール及び１７αエストラジオールが作用する遺伝子名をノードとし、１７αエストラジオールと１７αエストラジオールが作用する遺伝子名とをエッジで接続する。次に、１７αエストラジオールが作用する遺伝子名と二項関係を有する遺伝子名をノードとし、１７αエストラジオールが作用する遺伝子名と、この遺伝子名と二項関係を有する遺伝子名をエッジで接続する。【０１０９】
また、ジェニステイン及びジェニステインが作用する遺伝子名をノードとし、ジェニステインとジェニステインが作用する遺伝子名とをエッジで接続する。次に、ジェニステインが作用する遺伝子名と二項関係を有する遺伝子名をノードとし、ジェニステインが作用する遺伝子名と、この遺伝子名と二項関係を有する遺伝子名をエッジで接続する。なお、遺伝子名と遺伝子名を接続するエッジは、その形状が遺伝子間の相互作用を表す動詞毎に定められている。即ち、「bind」に対応したエッジ形状として「−」が定められており、「inhibit」に対応したエッジ形状として「⊥」が定められており、その他の動詞に対応したエッジ形状として「→」が定められている。従って、抽出された二項関係において用いられている動詞に基づき、定められている形状のエッジを用いて遺伝子名間の接続が行われる。このように二項関係記憶部１９に記憶されている全ての二項関係について、遺伝子名をノードとして、この遺伝子と二項関係を有する遺伝子名をエッジで接続することにより、パスウエイマップの描画を行う。【０１１０】
なお、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいては、データ記憶部１８に記憶されている遺伝子名からパスウエイマップ上に描画される遺伝子名を選択することが可能である。即ち、パスウエイマップに描画される要素名として各実験に基づく要素名のすべてを表示すること、パスウエイマップに描画される要素名として各実験に基づく要素名の共通部分を表示すること、パスウエイマップに描画される要素名として各実験に基づく要素名の差の部分を表示すること等が可能である。即ち、図２１〜図２９に示すパスウエイマップの描画が可能である。ここでパスウエイマップ上に描画される遺伝子名の選択は、入力部１２から実験名または実験名の組み合わせなどを入力することにより行う。なお、上述の入力インターフェース、即ち、図１２〜図１６に示す入力インターフェースを用いて行うこともできる。従って、表示させる実験名または実験名の組み合わせなどを入力部１２を用いて入力することにより図２１〜図２９に示すパスウエイマップを順次切り替えて表示させることができる。【０１１１】
また、パスウエイマップにおいて、入力部１２または、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６から通信制御部２４を介して入力された要素名と、この入力された要素名と二項関係を有するとして抽出された要素名とを識別表示することもできる。例えば、図２１〜図２９において、丸(実線丸、二重実線丸、破線丸)で囲われている遺伝子略称は、入力部１２または、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６から入力されたものであり、その他の遺伝子略称は入力された要素名と二項関係を有するとして抽出されたものである。更に、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６から通信制御部２４を介して２つ以上の実験結果に基づく遺伝子名が入力された場合には、パスウエイマップに描画される遺伝子名を実験ごとに識別して表示することもできる。【０１１２】
図２１は、１７αエストラジオールとジェニステインの両方に応答して発現が上昇した遺伝子群、１７αエストラジオールのみに応答して発現が上昇した遺伝子群、ジェニステインのみに応答して発現が上昇した遺伝子群に基づいて描画したパスウェイマップである。なお、図２１には、図２１のパスウェイマップの表示内容を示すベン図を合わせて表示している。この図２１においては、１７αエストラジオールにより発現が上昇した遺伝子略称を実線丸で囲み、ジェニステインのみにより発現が上昇した遺伝子略称を破線丸で囲み、１７αエストラジオール及びジェニステインにより発現が上昇した遺伝子略称を二重丸で囲っているが、パスウエイマップ上において、実験毎に異なる色彩を用いて表示するようにしても良い。例えば、１７αエストラジオールにより発現が上昇した遺伝子略称を金色で表示し、ジェニステインにより発現が上昇した遺伝子略称を紫色で表示し、１７αエストラジオール及びジェニステインにより発現が上昇した遺伝子略称を青で表示するようにしても良い。【０１１３】
図２２は、ジェニステインのみに応答して発現が上昇した遺伝子群、１７αエストラジオールとジェニステインの両方に応答して発現が上昇した遺伝子群に基づいて描画したパスウェイマップ、図２３は、１７αエストラジオールのみに応答して発現が上昇した遺伝子群、１７αエストラジオールとジェニステインの両方に応答して発現が上昇した遺伝子群に基づいて描画したパスウェイマップ、図２４は、両方の薬剤に応答して、共通に発現が上昇した遺伝子群に基づいて描画したパスウェイマップである。（なお、これらの図においては、境界線にあたる遺伝子を含めて図示している。）なお、図２２、図２３、図２４には、それぞれ図２２、図２３、図２４の表示内容を示すベン図が合わせて表示されている。【０１１４】
図２５は、ジェニステインのみに応答して、発現が上昇した遺伝子群に基づいて描画したパスウェイマップ、図２６は、１７αエストラジオールのみに応答して発現が上昇した遺伝子群に基づいて描画したパスウェイマップ、図２７は、共通に発現が上昇した遺伝子群をのぞいた遺伝子群に基づいて描画したパスウェイマップである。（なお、これらの図においては、境界線にあたる遺伝子を含めて図示している。）なお、図２５、図２６、図２７には、それぞれ図２５、図２６、図２７の表示内容を示すベン図が合わせて表示されている。【０１１５】
図２８は、共通に発現が上昇した遺伝子群を除いた遺伝子群に基づいて描画したパスウェイマップである。（なお、この図においては境界線にあたる遺伝子を除いている。）図２９は、図２８を用いて特に関係性を調べたい遺伝子の周辺遺伝子を表示させた例を示している。【０１１６】
この第１の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、入力された複数の要素名のそれぞれについて、辞書１６及び文献ＤＢ１４を参照して二項関係を抽出し、抽出された二項関係に基づきパスウエイマップの描画を行う。即ち、複数の要素名のそれぞれについて、並列的に二項関係の抽出、パスウエイマップの描画を行うことができる。
従って、入力された複数の要素名のそれぞれについて、二項関係の抽出及びパスウエイマップの描画を極めて迅速に行うことができる。即ち、蛋白質名または遺伝子名間の相互作用、シグナル伝達経路、代謝経路などを示すパスウエイマップを極めて迅速に描画することができる。【０１１７】
また、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、入力された要素名を基準にして二項関係を抽出する範囲を指定することができるため、必要に応じて簡単なパスウエイマップ、または詳細なパスウエイマップの描画を行うことができる。【０１１８】
また、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、入力手段により入力された要素名と、入力手段により入力された要素名から抽出された要素名とを識別してパスウエイマップに表示することができるため、描画されたパスウエイマップの理解を容易にすることができる。【０１１９】
また、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、文献情報にインターネット情報が含まれるため、最新の文献情報に基づいて、二項関係の抽出、パスウエイマップの描画を行うことができる。【０１２０】
また、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６による検出結果に基づく要素名を直接入力することができ、入力された要素名について二項関係の抽出、パスウエイマップの描画を行うことができる。即ち、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６による検出結果に基づいて、きわめて迅速にパスウエイマップの描画を行うことができる。また、２以上の実験において得られた要素名の入力も１度に行うことができ、入力された要素名について並列的に二項関係の抽出、パスウエイマップの描画を行うため、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置による検出結果に基づくパスウエイマップの描画を極めて迅速に行うことができる。【０１２１】
また、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、パスウエイマップに描画される要素名を各実験に基づくもの毎に識別して表示するため、パスウエイマップの理解を容易に行うことができる。更に、パスウエイマップに描画される要素名として各実験に基づく要素名のすべてを表示する、またはパスウエイマップに描画される要素名として各実験に基づく要素名の共通部分を表示する、またはパスウエイマップに描画される要素名として各実験に基づく要素名の差の部分を表示するなど、必要に応じて、パスウエイマップに表示される要素名を変更することができるため、パスウエイマップに表示されている解析結果を容易に理解することができる。【０１２２】
なお、上述の実施の形態において、パスウエイマップを描画する前に、二項関係記憶部１９に記憶されている二項関係を表示するようにしても良い。図３０は、二項関係記憶部１９に記憶されている二項関係の一部を表示した状態を示す図である。この二項関係の表示においては、肯定形の二項関係と否定形の二項関係を識別表示している。即ち、否定形の二項関係を表示する場合には、動詞の前に、「¬」を表示することにより、否定形の二項関係であることを明確に示している。従って、この二項関係の表示を見るだけで蛋白質、遺伝子の相互作用を容易に理解することができる。【０１２３】
また、上述の実施の形態において、実験１〜実験３の結果を取得した後に、パスウエイマップの描画に用いる蛋白質名、遺伝子名を選択するためのパラメータの値を調整し、この調整されたパラメータの値に基づいて、選択された蛋白質名、遺伝子名を用いてパスウエイマップの描画を行うようにしても良い。なお、パラメータは、遺伝子の発現量に基づくものであり、遺伝子を選択する際の閾値を定めるものである。即ち、図３１に示すように、生物医学文献情報処理システムのデータ制御部１０は、通信制御部２４を介して取得した実験１〜実験３の結果をデータ記憶部１８に記憶する（ステップＳ２１０）。次に、データ記憶部１８に記憶されている実験１〜実験３の結果として示されている遺伝子名の中から、パスウエイマップの描画に用いる遺伝子名を抽出するためのパラメータの調整を行う（ステップＳ２１１）。即ち、実験１〜実験３の結果として示されている遺伝子名には、発現量が大きいものから小さいものまでが含まれていることから、最適な遺伝子名を抽出するためにパラメータの調整を行う。【０１２４】
次に、実験１の実験結果に示されている遺伝子名について、辞書１６、文献ＤＢ１４を参照して遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行う（ステップＳ２１２）。そして、抽出された二項関係を二項関係記憶部１９に記憶する（ステップＳ２１３）。次に、実験１の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行い（ステップＳ２１４）、全てについて二項関係の抽出が終了していない場合には、ステップＳ２１２に戻って、次の遺伝子名について二項関係の抽出を行う。
なお、ステップＳ２１２〜Ｓ２１４の処理は、上述の第１の実施の形態に係るステップＳ１１〜Ｓ１３（図１７参照）の処理と同一の処理であるため、詳細な説明を省略する。【０１２５】
また、実験２の実験結果に示されている遺伝子名について、辞書１６、文献ＤＢ１４を参照して遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行う（ステップＳ２１５）。そして、抽出された二項関係を二項関係記憶部１９に記憶する（ステップＳ２１６）。次に、実験２の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行い（ステップＳ２１７）、全てについて二項関係の抽出が終了していない場合には、ステップＳ２１５に戻って、次の遺伝子名について二項関係の抽出を行う。
なお、ステップＳ２１５〜Ｓ２１７の処理は、上述の第１の実施の形態に係るステップＳ１４〜Ｓ１６（図１７参照）の処理と同一の処理であるため、詳細な説明を省略する。【０１２６】
また、実験３の実験結果に示されている遺伝子名について、辞書１６、文献ＤＢ１４を参照して遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行う（ステップＳ２１８）。そして、抽出された二項関係を二項関係記憶部１９に記憶する（ステップＳ２１９）。次に、実験２の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行い（ステップＳ２２０）、全てについて二項関係の抽出が終了していない場合には、ステップＳ２１８に戻って、次の遺伝子名について二項関係の抽出を行う。
なお、ステップＳ２１８〜Ｓ２２０の処理は、上述の第１の実施の形態に係るステップＳ１７〜Ｓ１９（図１７参照）の処理と同一の処理であるため、詳細な説明を省略する。【０１２７】
ステップＳ２１４において、実験１の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて二項関係の抽出が終了していると判断された場合、ステップＳ２１７において、実験２の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて二項関係の抽出が終了していると判断された場合、及びステップＳ２２０において、実験３の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて二項関係の抽出が終了していると判断された場合には、二項関係記憶部１９に記憶されている二項関係について重複部分の抽出を行う（ステップＳ２２１）。そして、重複部分が抽出された場合には、重複している二項関係を１つの情報としてパスウエイマップの描画を行う（ステップＳ２２２）。なお、ステップＳ２２１〜Ｓ２２２の処理は、上述の第１の実施の形態に係るステップＳ２１〜Ｓ２２（図１７参照）の処理と同一の処理であるため、詳細な説明を省略する。【０１２８】
次に、描画されたパスウエイマップが適切なものであるか否かの評価を行う（ステップＳ２２３）。ここでパスウエイマップが適切なものであるか否かの評価は、この生物医学文献処理システムのデータ制御部、又はパスウエイマップの描画を指示した解析者等により行う。即ち、通常、一の実験の結果により示される遺伝子名は、パスウエイマップ上において、近接して表示されることが多いことから、一の実験の結果により示される遺伝子名の１つが、他の実験の結果により示される遺伝子名が表示されている中に表示されているような場合には、描画されたパスウエイマップが適切でない可能性があることから、パスウエイマップの修正を行う必要がある（ステップＳ２２４）。従って、ステップＳ２１１に戻って、設定されているパラメータの値の調整を行い、再度パスウエイマップの描画、評価を行う（ステップＳ２１１〜ステップＳ２２４）。このようにパスウエイマップの描画に用いる遺伝子名を抽出するためのパラメータの調整を行うことにより、発現量が上昇している遺伝子か否かの区別を適切に行うことができ、解析者などが必要とする適切な情報を含むパスウエイマップの描画を行うことができる。【０１２９】
また、図３１において説明したパスウエイマップの描画においては、実験１〜実験３の結果を取得した後に、パスウエイマップの描画に用いる蛋白質名、遺伝子名を選択するための１つのパラメータの値を調整し、この調整されたパラメータの値に基づいて、選択された蛋白質名、遺伝子名を用いてパスウエイマップの描画を行っているが、実験毎にパスウエイマップの描画に用いる蛋白質名、遺伝子名を選択するためのパラメータの値を調整し、この調整されたパラメータの値に基づいて、実験毎にパスウエイマップの描画に用いる蛋白質名、遺伝子名を選択し、選択された蛋白質名、遺伝子名を用いてパスウエイマップの描画を行うようにしても良い。【０１３０】
即ち、図３２に示すように、実験１〜実験３の結果を取得した後に（ステップＳ３１０）、実験毎にパスウエイマップの描画に用いる蛋白質名、遺伝子名を選択するためのパラメータの値を調整し（ステップＳ３１１，Ｓ３１５，Ｓ３１９）、この調整されたパラメータの値に基づいて、実験毎にパスウエイマップの描画に用いる蛋白質名、遺伝子名を選択し、選択された蛋白質名、遺伝子名を用いてパスウエイマップの描画を行う（ステップＳ３１２〜ステップＳ３１４、ステップＳ３１６〜ステップＳ３１８、ステップＳ３２０〜ステップＳ３２２）。なお、ステップＳ３１２〜Ｓ３１４の処理は、図３１におけるステップＳ２１２〜Ｓ２１４の処理と同一の処理であり、ステップＳ３１６〜Ｓ３１８の処理は、図３１におけるステップＳ２１５〜Ｓ２１７の処理と同一の処理であり、ステップＳ３２０〜Ｓ３２２の処理は、図３１におけるステップＳ２１８〜Ｓ２２０の処理と同一の処理であるため、詳細な説明を省略する。【０１３１】
ステップＳ３１４において、実験１の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて二項関係の抽出が終了していると判断された場合、ステップＳ３１８において、実験２の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて二項関係の抽出が終了していると判断された場合、及びステップＳ３２２において、実験３の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて二項関係の抽出が終了していると判断された場合には、二項関係記憶部１９に記憶されている二項関係について重複部分の抽出を行い（ステップＳ３２３）、重複部分が抽出された場合には、重複している二項関係を１つの情報としてパスウエイマップの描画を行う（ステップＳ３２４）。なお、ステップＳ３２３〜Ｓ３２４の処理は、図３１におけるステップＳ２２１〜Ｓ２２２の処理と同一の処理であるため、詳細な説明を省略する。【０１３２】
次に、描画されたパスウエイマップが適切なものであるか否かの評価を行い（ステップＳ３２５）、修正が必要な場合には（ステップＳ３２６）、ステップＳ３１１，Ｓ３１５，Ｓ３１９に戻って、実験ごとに設定されているパラメータの値の調整を行い、再度パスウエイマップの描画、評価を行う。このようにパスウエイマップの描画に用いる遺伝子名を抽出するためのパラメータの調整を実験ごとに行うことにより、実験ごとに発現量が上昇している遺伝子か否かの区別を適切に行うことができ、より適切なパスウエイマップの描画を行うことができる。【０１３３】
次に、第２の実施の形態について説明する。上述の第１の実施の形態においては、各実験結果に示される遺伝子名について二項関係の抽出を行った後、二項関係の重複部分を抽出して、重複部分を１つの情報としてパスウエイマップの描画を行っているが、第２の実施の形態においては、各実験結果に示される遺伝子名について、二項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行い、二項関係の抽出が終了していない遺伝子名について二項関係の抽出を行いパスウエイマップの描画を行う。【０１３４】
図３３は、第２の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいて行われる二項関係の抽出、パスウエイマップの描画処理を説明するためのフローチャートである。なお、第２の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムのシステム構成は、第１の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムのシステム構成と同一であるため詳細な説明を省略する。【０１３５】
生物医学文献情報処理システムのデータ制御部１０は、通信制御部２４を介して取得した実験１〜実験３の結果をデータ記憶部１８に記憶する（ステップＳ３０）。次に、実験１の実験結果に示されている遺伝子名について、二項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行う（ステップＳ３１）。即ち、実験１の実験結果に示されている遺伝子名の中の１つ目の遺伝子名について、既に二項関係の抽出が終了し二項関係記憶部１９に記憶されているか否かの判断を行う。【０１３６】
ステップＳ３１において、二項関係の抽出が終了していないと判断された場合には、辞書１６、文献ＤＢ１４を参照して遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行い（ステップＳ３２）、抽出された二項関係を二項関係記憶部１９に記憶する（ステップＳ３３）。なお、ステップＳ３２における二項関係の抽出、ステップＳ３３における二項関係の記憶は、第１の実施に形態のステップＳ１１、Ｓ１２の処理と同様にして行われる。【０１３７】
一方、ステップＳ３１において、二項関係の抽出が終了していると判断された場合には、ステップＳ３４に進み、実験１の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了し二項関係記憶部１９に記憶されているか否かの判断を行う。ここで、二項関係の抽出が終了していない遺伝子名が残っている場合には、ステップＳ３１に戻り、残りの遺伝子名について二項関係の抽出を行う。【０１３８】
ステップＳ３４において、実験１の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了していると判断された場合には、実験２の実験結果に示されている遺伝子名について、既に二項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行い（ステップＳ３５）、二項関係の抽出が終了していない遺伝子名について、辞書１６、文献ＤＢ１４を参照して遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行い（ステップＳ３６）、抽出された二項関係を二項関係記憶部１９に記憶する（ステップＳ３７）。ここでステップＳ３６における二項関係の抽出処理は、ステップＳ３２における二項関係の抽出処理と同様の処理により行われる。【０１３９】
実験２の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了した場合には（ステップＳ３８）、実験３の実験結果に示されている遺伝子名について、既に二項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行い（ステップＳ３９）、二項関係の抽出が終了していない遺伝子名について、辞書１６、文献ＤＢ１４を参照して遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行い（ステップＳ４０）、抽出された二項関係を二項関係記憶部１９に記憶する（ステップＳ４１）。ここでステップＳ４０における二項関係の抽出処理は、ステップＳ３２における二項関係の抽出処理と同様の処理により行われる。【０１４０】
実験３の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了した場合には（ステップＳ４２）、二項関係記憶部１９に記憶されている二項関係についてパスウエイマップの描画を行う（ステップＳ４３）。【０１４１】
なお、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいては、データ記憶部１８に記憶されている遺伝子名からパスウエイマップ上に描画される遺伝子名を選択することが可能である。即ち、第１の実施の形態と同様に、図２１〜図２９に示すパスウエイマップの描画が可能である。従って、図２１〜図２９に示すパスウエイマップを順次切り替えて表示することができる。【０１４２】
また、パスウエイマップにおいて、入力部１２または、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６から通信制御部２４を介して入力された要素名と、この入力された要素名と二項関係を有するとして抽出された要素名とを識別表示することもできる。更に、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６から通信制御部２４を介して２つ以上の実験結果に基づく遺伝子名が入力された場合には、パスウエイマップに描画される遺伝子名を実験毎に識別して表示することもできる。【０１４３】
この第２の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、入力された複数の要素名のそれぞれについて、二項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行い、二項関係の抽出が終了していない要素名について辞書１６及び文献ＤＢ１４を参照して二項関係を抽出し、抽出された二項関係に基づきパスウエイマップの描画を行う。従って、要素名について重複して二項関係の抽出を行うことがないため、入力された複数の要素名のそれぞれについて、二項関係の抽出及びパスウエイマップの描画を極めて迅速に行うことができる。即ち、蛋白質名または遺伝子名間の相互作用、シグナル伝達経路、代謝経路などを示すパスウエイマップを極めて迅速に描画することができる。【０１４４】
また、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、入力された要素名を基準にして二項関係を抽出する範囲を指定することができるため、必要に応じて簡単なパスウエイマップ、または詳細なパスウエイマップの描画を行うことができる。【０１４５】
また、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、入力手段により入力された要素名と、入力手段により入力された要素名から抽出された要素名とを識別してパスウエイマップに表示することができるため、描画されたパスウエイマップの理解を容易にすることができる。【０１４６】
また、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、文献情報にインターネット情報が含まれるため、最新の文献情報に基づいて、二項関係の抽出、パスウエイマップの描画を行うことができる。【０１４７】
また、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置による検出結果に基づく要素名を直接入力することができ、入力された要素名について二項関係の抽出、パスウエイマップの描画を行うことができる。即ち、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置による検出結果に基づいて、きわめて迅速にパスウエイマップの描画を行うことができる。また、２以上の実験において得られた要素名の入力も１度に行うことができ、入力された要素名について並列的に二項関係の抽出、パスウエイマップの描画を行うため、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置による検出結果に基づくパスウエイマップの描画を極めて迅速に行うことができる。【０１４８】
また、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、パスウエイマップに描画される要素名を各実験に基づくもの毎に識別して表示するため、パスウエイマップの理解を容易に行うことができる。更に、必要に応じてパスウエイマップに表示される要素名を変更することができるため、パスウエイマップに表示されている解析結果を容易に理解することができる。【０１４９】
なお、この第２の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいても、実験１〜実験３の結果を取得した後に、パスウエイマップの描画に用いる蛋白質名、遺伝子名を選択するためのパラメータの値（閾値）を調整し、この調整されたパラメータの値に基づいて、選択された蛋白質名、遺伝子名を用いてパスウエイマップの描画を行うようにしても良い。また、実験毎にパスウエイマップの描画に用いる蛋白質名、遺伝子名を選択するためのパラメータの値（閾値）を調整し、この調整されたパラメータの値に基づいて、実験毎にパスウエイマップの描画に用いる蛋白質名、遺伝子名を選択し、選択された蛋白質名、遺伝子名を用いてパスウエイマップの描画を行うようにしても良い。【０１５０】
次に、第３の実施の形態について説明する。上述の第１の実施の形態においては、各実験結果に示される遺伝子名について二項関係の抽出を行う場合に、辞書、文献ＤＢを参照しているが、第３の実施の形態においては、各実験結果に示される遺伝子名について二項関係の抽出を行う場合に、文献ＤＢのみを参照する。従って、第３の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムのシステム構成は、第１の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムのシステム構成から辞書を除去したものとなる。【０１５１】
図３４は、第３の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいて行われる二項関係の抽出、パスウエイマップの描画処理を説明するためのフローチャートである。生物医学文献情報処理システムのデータ制御部１０は、通信制御部２４を介して取得した実験１〜実験３の結果をデータ記憶部１８に記憶する（ステップＳ５０）。次に、実験１の実験結果に示されている遺伝子名について、自然言語処理を用い文献ＤＢ１４を参照して遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行う（ステップＳ５１）。【０１５２】
抽出された二項関係は、二項関係記憶部１９に記憶される（ステップＳ５２）。次に、実験１の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行い（ステップＳ５３）、全てについて二項関係の抽出が終了していない場合には、ステップＳ５１に戻って、次の遺伝子名について二項関係の抽出を行う。【０１５３】
ステップＳ５３において、実験１の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了していると判断された場合には、実験２の実験結果に示されている遺伝子名について、自然言語処理を用い文献ＤＢ１４を参照して遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行い（ステップＳ５４）、抽出された二項関係を二項関係記憶部１９に記憶する（ステップＳ５５）。ここでステップＳ５４における二項関係の抽出処理は、ステップＳ５１における二項関係の抽出処理と同様の処理により行われる。【０１５４】
実験２の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了した場合には（ステップＳ５６）、実験３の実験結果に示されている遺伝子名について、自然言語処理を用い文献ＤＢ１４を参照して遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行い（ステップＳ５７）、抽出された二項関係を二項関係記憶部１９に記憶する（ステップＳ５８）。ここでステップＳ５７における二項関係の抽出処理は、ステップＳ５１における二項関係の抽出処理と同様の処理により行われる。【０１５５】
実験３の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了した場合には（ステップＳ５９）、二項関係記憶部１９に記憶されている二項関係について重複部分の抽出を行う（ステップＳ６０）。重複部分が抽出された場合には、重複している二項関係を１つの情報としてパスウエイマップの描画を行う（ステップＳ６１）。【０１５６】
なお、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいては、データ記憶部１８に記憶されている遺伝子名からパスウエイマップ上に描画される遺伝子名を選択することが可能である。即ち、第１の実施の形態と同様に、図２１〜図２９に示すパスウエイマップの描画が可能である。従って、図２１〜図２９に示すパスウエイマップを順次切り替えて表示することができる。【０１５７】
また、パスウエイマップにおいて、入力部１２または、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６から通信制御部２４を介して入力された要素名と、この入力された要素名と二項関係を有するとして抽出された要素名とを識別表示することもできる。更に、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６から通信制御部２４を介して２つ以上の実験結果に基づく遺伝子名が入力された場合には、パスウエイマップに描画される遺伝子名を実験毎に識別して表示することもできる。【０１５８】
この第３の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、入力された複数の要素名のそれぞれについて、文献データベースを参照して二項関係を抽出し、抽出された二項関係に基づきパスウエイマップの描画を行う。即ち、複数の要素名のそれぞれについて、文献データベースのみを参照して並列的に二項関係の抽出、パスウエイマップ描画を行うことができる。従って、複数の要素名及び要素名間の相互作用を表す動詞を記憶する辞書をシステムに備える必要がなく、簡単なシステム構成により、入力された複数の要素名のそれぞれについて、二項関係の抽出及びパスウエイマップ描画を極めて迅速に行うことができる。即ち、蛋白質名または遺伝子名間の相互作用、シグナル伝達経路、代謝経路などを示すパスウエイマップを極めて迅速に描画することができる。【０１５９】
また、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、入力された要素名を基準にして二項関係を抽出する範囲を指定することができるため、必要に応じて簡単なパスウエイマップ、または詳細なパスウエイマップの描画を行うことができる。【０１６０】
また、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、入力手段により入力された要素名と、入力手段により入力された要素名から抽出された要素名とを識別してパスウエイマップに表示することができるため、描画されたパスウエイマップの理解を容易にすることができる。【０１６１】
また、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、文献情報にインターネット情報が含まれるため、最新の文献情報に基づいて、二項関係の抽出、パスウエイマップの描画を行うことができる。【０１６２】
また、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置による検出結果に基づく要素名を直接入力することができ、入力された要素名について二項関係の抽出、パスウエイマップの描画を行うことができる。即ち、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置による検出結果に基づいて、きわめて迅速にパスウエイマップの描画を行うことができる。また、２以上の実験において得られた要素名の入力も１度に行うことができ、入力された要素名について並列的に二項関係の抽出、パスウエイマップの描画を行うため、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置による検出結果に基づくパスウエイマップの描画を極めて迅速に行うことができる。【０１６３】
また、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、パスウエイマップに描画される要素名を各実験に基づくもの毎に識別して表示するため、パスウエイマップの理解を容易に行うことができる。更に、必要に応じてパスウエイマップに表示される要素名を変更することができるため、パスウエイマップに表示されている解析結果を容易に理解することができる。【０１６４】
なお、この第３の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいても、実験１〜実験３の結果を取得した後に、パスウエイマップの描画に用いる蛋白質名、遺伝子名を選択するためのパラメータの値（閾値）を調整し、この調整されたパラメータの値に基づいて、選択された蛋白質名、遺伝子名を用いてパスウエイマップの描画を行うようにしても良い。また、実験毎にパスウエイマップの描画に用いる蛋白質名、遺伝子名を選択するためのパラメータの値（閾値）を調整し、この調整されたパラメータの値に基づいて、実験毎にパスウエイマップの描画に用いる蛋白質名、遺伝子名を選択し、選択された蛋白質名、遺伝子名を用いてパスウエイマップの描画を行うようにしても良い。【０１６５】
次に、第４の実施の形態について説明する。上述の第３の実施の形態においては、各実験結果に示される遺伝子名について二項関係の抽出を行った後、二項関係の重複部分を抽出して、重複部分を１つの情報としてパスウエイマップの描画を行っているが、第４の実施の形態においては、各実験結果に示される遺伝子名について、二項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行い、二項関係の抽出が終了していない遺伝子名について二項関係の抽出を行いパスウエイマップの描画を行う。【０１６６】
図３５は、第４の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいて行われる二項関係の抽出、パスウエイマップの描画処理を説明するためのフローチャートである。なお、第４の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムのシステム構成は、第３の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムのシステム構成と同様に、第１の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムのシステム構成から辞書を除去したものとなる。【０１６７】
生物医学文献情報処理システムのデータ制御部１０は、通信制御部２４を介して取得した実験１〜実験３の結果をデータ記憶部１８に記憶する（ステップＳ７０）。次に、実験１の実験結果に示されている遺伝子名について、二項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行う（ステップＳ７１）。即ち、実験１の実験結果に示されている遺伝子名の中の１つ目の遺伝子名について、既に二項関係の抽出が終了し二項関係記憶部１９に記憶されているか否かの判断を行う。【０１６８】
ステップＳ７１において、二項関係の抽出が終了していないと判断された場合には、自然言語処理を用い文献ＤＢ１４を参照して遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行い（ステップＳ７２）、抽出された二項関係を二項関係記憶部１９に記憶する。なお、ステップＳ７２における二項関係の抽出は、第３の実施に形態のステップＳ５１の処理と同様にして行われる。【０１６９】
一方、ステップＳ７１において、二項関係の抽出が終了していると判断された場合には、ステップＳ７４に進み、実験１の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了し二項関係記憶部１９に記憶されているか否かの判断を行う。ここで、二項関係の抽出が終了していない遺伝子名が残っている場合には、ステップＳ７１に戻り、残りの遺伝子名について二項関係の抽出を行う。【０１７０】
ステップＳ７４において、実験１の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了していると判断された場合には、実験２の実験結果に示されている遺伝子名について、既に二項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行い（ステップＳ７５）、二項関係の抽出が終了していない遺伝子名について、自然言語処理を用い文献ＤＢ１４を参照して遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行い（ステップＳ７６）、抽出された二項関係を二項関係記憶部１９に記憶する（ステップＳ７７）。ここでステップＳ７６における二項関係の抽出処理は、ステップＳ７２における二項関係の抽出処理と同様の処理により行われる。【０１７１】
実験２の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了した場合には（ステップＳ７８）、実験３の実験結果に示されている遺伝子名について、既に二項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行い（ステップＳ７９）、二項関係の抽出が終了していない遺伝子名について、自然言語処理を用い文献ＤＢ１４を参照して遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行い（ステップＳ８０）、抽出された二項関係を二項関係記憶部１９に記憶する（ステップＳ８１）。ここでステップＳ８０における二項関係の抽出処理は、ステップＳ７２における二項関係の抽出処理と同様の処理により行われる。【０１７２】
実験３の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了した場合には（ステップＳ８２）、二項関係記憶部１９に記憶されている二項関係についてパスウエイマップの描画を行う（ステップＳ８３）。【０１７３】
なお、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいては、データ記憶部１８に記憶されている遺伝子名からパスウエイマップ上に描画される遺伝子名を選択することが可能である。即ち、第１の実施の形態と同様に、図２１〜図２９に示すパスウエイマップの描画が可能である。従って、図２１〜図２９に示すパスウエイマップを順次切り替えて表示することができる。【０１７４】
また、パスウエイマップにおいて、入力部１２または、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６から通信制御部２４を介して入力された要素名と、この入力された要素名と二項関係を有するとして抽出された要素名とを識別表示することもできる。更に、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６から通信制御部２４を介して２つ以上の実験結果に基づく遺伝子名が入力された場合には、パスウエイマップに描画される遺伝子名を実験毎に識別して表示することもできる。【０１７５】
この第４の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、入力された複数の要素名のそれぞれについて、二項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行い、二項関係の抽出が終了していない要素名について文献ＤＢ１４を参照して二項関係を抽出し、抽出された二項関係に基づきパスウエイマップの描画を行う。従って、複数の要素名及び要素名間の相互作用を表す動詞を記憶する辞書をシステムに備える必要がなく、簡単なシステム構成により、入力された複数の要素名のそれぞれについて、二項関係の抽出及びパスウエイマップ描画を極めて迅速に行うことができる。また、要素名について重複して二項関係の抽出を行うことがないため、入力された複数の要素名のそれぞれについて、二項関係の抽出及びパスウエイマップ描画を極めて迅速に行うことができる。即ち、蛋白質名または遺伝子名間の相互作用、シグナル伝達経路、代謝経路などを示すパスウエイマップを極めて迅速に描画することができる。【０１７６】
また、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、入力された要素名を基準にして二項関係を抽出する範囲を指定することができるため、必要に応じて簡単なパスウエイマップ、または詳細なパスウエイマップの描画を行うことができる。【０１７７】
また、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、入力手段により入力された要素名と、入力手段により入力された要素名から抽出された要素名とを識別してパスウエイマップに表示することができるため、描画されたパスウエイマップの理解を容易にすることができる。【０１７８】
また、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、文献情報にインターネット情報が含まれるため、最新の文献情報に基づいて、二項関係の抽出、パスウエイマップの描画を行うことができる。【０１７９】
また、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置による検出結果に基づく要素名を直接入力することができ、入力された要素名について二項関係の抽出、パスウエイマップの描画を行うことができる。即ち、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置による検出結果に基づいて、きわめて迅速にパスウエイマップの描画を行うことができる。また、２以上の実験において得られた要素名の入力も１度に行うことができ、入力された要素名について並列的に二項関係の抽出、パスウエイマップの描画を行うため、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置による検出結果に基づくパスウエイマップの描画を極めて迅速に行うことができる。【０１８０】
また、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、パスウエイマップに描画される要素名を各実験に基づくもの毎に識別して表示するため、パスウエイマップの理解を容易に行うことができる。更に、必要に応じてパスウエイマップに表示される要素名を変更することができるため、パスウエイマップに表示されている解析結果を容易に理解することができる。【０１８１】
なお、この第４の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいても、実験１〜実験３の結果を取得した後に、パスウエイマップの描画に用いる蛋白質名、遺伝子名を選択するためのパラメータの値（閾値）を調整し、この調整されたパラメータの値に基づいて、選択された蛋白質名、遺伝子名を用いてパスウエイマップの描画を行うようにしても良い。また、実験毎にパスウエイマップの描画に用いる蛋白質名、遺伝子名を選択するためのパラメータの値（閾値）を調整し、この調整されたパラメータの値に基づいて、実験毎にパスウエイマップの描画に用いる蛋白質名、遺伝子名を選択し、選択された蛋白質名、遺伝子名を用いてパスウエイマップの描画を行うようにしても良い。【０１８２】
次に、第５の実施の形態について説明する。第５の実施の形態においては、まず、辞書１６及び文献ＤＢ１４を参照して、辞書１６に記憶されている遺伝子名について、自然言語処理により蛋白質・遺伝子相互の(名詞及び動詞の)二項関係の抽出を行い、抽出された二項関係の信頼性の判定を行う。その後、信頼性が保障された二項関係を用いて、入力された遺伝子名についての二項関係の抽出を行い、パスウエイマップの描画を行う。なお、第５の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムのシステム構成は、第１の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムのシステム構成と同一であるため、詳細な説明を省略する。【０１８３】
まず、この第５の実施の形態における二項関係の信頼性の判定処理を、以下に説明する。データ制御部１０は、文献ＤＢ１４に記憶されている文献情報を参照して、辞書１６に記憶されている要素名（蛋白質名、遺伝子名等）のそれぞれについて、要素名相互の（名詞及び動詞の）二項関係を抽出する。抽出された二項関係は、二項関係記憶部１９に記憶される。【０１８４】
次に、二項関係記憶部１９に記憶されている二項関係を要素名間の相互作用を表す動詞に基づいて分類する。例えば、要素名間の相互作用を表す動詞である、「bind」、「inhibit」、「interact」、「phosphorylate」、「mediate」、「modulate」、「induce」、「associate」など毎に分類する。【０１８５】
次に、分類された二項関係毎、即ち要素名間の相互作用を表す動詞毎に、要素名をノードとし、要素間の関連性をエッジとして、ノードとエッジとの関係を示すグラフを描画する。ここで図３６は、要素名間の相互作用を表す動詞として「bind」が用いられる場合の二項関係のノードとエッジとの関係を示すグラフ、図３７は、要素名間の相互作用を表す動詞として「inhibit」が用いられる場合の二項関係のノードとエッジとの関係を示すグラフ、図３８は、要素名間の相互作用を表す動詞として「associate」が用いられる場合の二項関係のノードとエッジとの関係を示すグラフである。【０１８６】
なお、図３９は、動詞毎のノード数、エッジ数、グラフ内平均Ｃ、グラフ内平均Ｌ、γ値を示す表である。また、表の最下部に示している１０種類のInteractionによる和とは、単純な積算ではなくグラフとしての和集合の性質を求めたものである。この表において、グラフ内平均Cは、グラフの塊ぐあいを表すパラメータであるクラスター係数、グラフ内平均Lは全てのノードの間での最短距離の平均値である。ネットワークのエッジ数ｋとそのエッジ数をもつノードの確率分布を横軸と縦軸にともに底を１０とする対数でプロットしたときに左上がりの直線にのる性質をもつときネットワークはスケールフリーであるといわれ、ｋ―γに比例し、その直線の傾きγは接続係数degree exponentといわれる。ネットワークがスケールフリーの性質を持つとき、いくつかの特定のノードにおいてのみ、エッジの数が圧倒的に多くなり、そのようなノードはHub（ハブ）ノードといわれる。【０１８７】
蛋白質相互作用ネットワークで蛋白質あるいは遺伝子間で、エッジの多くなるHub遺伝子群の遺伝子まわりの表示をするとき、そのまま表示すると１０００近くのエッジがひかれ画面上に表示できないかあるいは視覚的に解析ができなくなるという表示上の問題がある。この問題は、あらかじめ、エッジの多くなるHub遺伝子群を同定しておき、その遺伝子を表示するときにはそのエッジ数のデータテーブルを参照あるいはその場でエッジ数を計算し、その数Nhに応じて表示するときの本数Npreに限定し、（int（Nh/Npre）+１）  回に分けて分割して表示し、１−（int（Nh/Npre）+１）のどの部分を表示しているのかを部分画面で表示しながら描画することによって回避することができる。これによりユーザは計算機が使用不能になる心配をせずに安心して描画することができる。ここでintは小数を切捨てた整数である。【０１８８】
なお、図３６〜図３８に示すグラフにおいては、縦軸をノード数（Ｐ（ｋ））とし、横軸を１ノードあたりのエッジ数（ｋ）とする。図３６〜図３８に示すグラフに示される各データから理想曲線を求めると、理想曲線は、Ｐ（ｋ）＝（ｋのエッジを持つノード数）／（１／２（Ｎ（Ｎ−１）））の数式により示すことができる。【０１８９】
従って、描画されたグラフに基づいて、抽出された二項関係の信頼性の判定を行うことができる。即ち、描画されたグラフの各データが理想曲線の近傍に集まっている場合には、抽出された二項関係の信頼性が保障されるが、描画されたグラフの各データの中で何れかのデータが理想曲線から著しく離れている場合には、抽出された二項関係の信頼性を保障することができない。このような場合には、辞書１６に記憶されている内容の修正、例えば単語の追加等を行い、再度、二項関係の抽出を行う。再度、抽出された二項関係について、要素名間の相互作用を表す動詞毎に、要素名をノードとし、要素間の関連性をエッジとして、ノードとエッジとの関係を示すグラフを描画する。そして、描画されたグラフの各データが理想曲線上の近傍に集まっている場合には、抽出された二項関係の信頼性が保障される。【０１９０】
次に、図４０を参照して、第５の実施の形態における二項関係の抽出、パスウエイマップの描画について説明する。生物医学文献情報処理システムのデータ制御部１０は、通信制御部２４を介して取得した実験１〜実験３の結果をデータ記憶部１８に記憶する（ステップＳ９０）。次に、実験１の実験結果に示されている遺伝子名について、二項関係記憶部１９を参照して遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行う（ステップＳ９１）。
即ち、信頼性の保障がされている二項関係記憶部１９に記憶されている二項関係を参照して、実験１の実験結果に示されている遺伝子名の中の１つ目の遺伝子名について二項関係の抽出を行う。【０１９１】
抽出された二項関係は、二項関係記憶部１９に記憶される（ステップＳ９２）。次に、実験１の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行い（ステップＳ９３）、全てについて二項関係の抽出が終了していない場合には、ステップＳ９１に戻って、次の遺伝子名について二項関係の抽出を行う。【０１９２】
ステップＳ９３において、実験１の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了していると判断された場合には、実験２の実験結果に示されている遺伝子名について、二項関係記憶部１９を参照して遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行い（ステップＳ９４）、抽出された二項関係を二項関係記憶部１９に記憶する（ステップＳ９５）。ここでステップＳ９４における二項関係の抽出処理は、ステップＳ９１における二項関係の抽出処理と同様の処理により行われる。【０１９３】
実験２の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了した場合には（ステップＳ９６）、実験３の実験結果に示されている遺伝子名について、二項関係記憶部１９を参照して遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行い（ステップＳ９７）、抽出された二項関係を二項関係記憶部１９に記憶する（ステップＳ９８）。ここでステップＳ９７における二項関係の抽出処理は、ステップＳ９１における二項関係の抽出処理と同様の処理により行われる。【０１９４】
実験３の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了した場合には（ステップＳ９９）、二項関係記憶部１９に記憶されている二項関係（ステップＳ９１において抽出されステップＳ９２において記憶された二項関係、ステップＳ９４において抽出されステップＳ９５において記憶された二項関係、ステップＳ９７において抽出されステップＳ９８において記憶された二項関係）について重複部分の抽出を行う（ステップＳ１００）。重複部分が抽出された場合には、重複している二項関係を１つの情報としてパスウエイマップの描画を行う（ステップＳ１０１）。ここで、ステップＳ１００、ステップＳ１０１の処理は、第１の実施の形態におけるステップＳ２０、ステップＳ２１（図１７参照）の処理と同様の処理により行われる。【０１９５】
なお、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいては、データ記憶部１８に記憶されている遺伝子名からパスウエイマップ上に描画される遺伝子名を選択することが可能である。即ち、第１の実施の形態と同様に、図２１〜図２９に示すパスウエイマップの描画が可能である。従って、図２１〜図２９に示すパスウエイマップを順次切り替えて表示することができる。【０１９６】
また、パスウエイマップにおいて、入力部１２または、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６から通信制御部２４を介して入力された要素名と、この入力された要素名と二項関係を有するとして抽出された要素名とを識別表示することもできる。更に、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６から通信制御部２４を介して２つ以上の実験結果に基づく遺伝子名が入力された場合には、パスウエイマップに描画される遺伝子名を実験毎に識別して表示することもできる。【０１９７】
この第５の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、入力された複数の要素名のそれぞれについて、予め二項関係の抽出を行い記憶している二項関係記憶部１９を参照して二項関係を抽出し、抽出された二項関係に基づきパスウエイマップの描画を行う。即ち、複数の要素名のそれぞれについて、並列的に二項関係の抽出、パスウエイマップ描画を行うことができる。従って、入力された複数の要素名のそれぞれについて、二項関係の抽出及びパスウエイマップ描画を極めて迅速に行うことができる。【０１９８】
また、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、二項関係記憶部により記憶されている二項関係を、要素名間の相互作用を表す動詞に基づいて分類し、分類された動詞毎の二項関係に基づき、動詞毎の二項関係の信頼性を判定する。従って、信頼性の保障された二項関係に基づいてパスウエイマップの描画を行うことができ、パスウエイマップの信頼性を向上させることができる。【０１９９】
なお、この第５の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいても、実験１〜実験３の結果を取得した後に、パスウエイマップの描画に用いる蛋白質名、遺伝子名を選択するためのパラメータの値（閾値）を調整し、この調整されたパラメータの値に基づいて、選択された蛋白質名、遺伝子名を用いてパスウエイマップの描画を行うようにしても良い。また、実験毎にパスウエイマップの描画に用いる蛋白質名、遺伝子名を選択するためのパラメータの値（閾値）を調整し、この調整されたパラメータの値に基づいて、実験毎にパスウエイマップの描画に用いる蛋白質名、遺伝子名を選択し、選択された蛋白質名、遺伝子名を用いてパスウエイマップの描画を行うようにしても良い。【０２００】
次に、第６の実施の形態について説明する。上述の第５の実施の形態においては、各実験結果に示される遺伝子名について二項関係の抽出を行った後、二項関係の重複部分を抽出して、重複部分を１つの情報としてパスウエイマップの描画を行っているが、第６の実施の形態においては、各実験結果に示される遺伝子名について、二項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行い、二項関係の抽出が終了していない遺伝子名について二項関係の抽出を行いパスウエイマップの描画を行う。【０２０１】
図４１は、第６の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいて行われる二項関係の抽出、パスウエイマップの描画処理を説明するためのフローチャートである。なお、第６の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムのシステム構成は、第５の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムのシステム構成と同一であるため詳細な説明を省略する。【０２０２】
生物医学文献情報処理システムのデータ制御部１０は、通信制御部２４を介して取得した実験１〜実験３の結果をデータ記憶部１８に記憶する（ステップＳ１１０）。次に、実験１の実験結果に示されている遺伝子名について、二項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行う（ステップＳ１１１）。即ち、実験１の実験結果に示されている遺伝子名の中の１つ目の遺伝子名について、既に二項関係の抽出が終了し二項関係記憶部１９に記憶されているか否かの判断を行う。【０２０３】
ステップＳ１１１において、二項関係の抽出が終了していないと判断された場合には、二項関係記憶部１９を参照して遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行い（ステップＳ１１２）、抽出された二項関係を二項関係記憶部１９に記憶する（ステップＳ１１３）。一方、ステップＳ１１１において、二項関係の抽出が終了していると判断された場合には、ステップＳ１１４に進み、実験１の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了し二項関係記憶部１９に記憶されているか否かの判断を行う。ここで、二項関係の抽出が終了していない遺伝子名が残っている場合には、ステップＳ１１１に戻り、残りの遺伝子名について二項関係の抽出を行う。【０２０４】
ステップＳ１１４において、実験１の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了していると判断された場合には、実験２の実験結果に示されている遺伝子名について、既に二項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行い（ステップＳ１１５）、二項関係の抽出が終了していない遺伝子名について、二項関係記憶部１９を参照して遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行い（ステップＳ１１６）、抽出された二項関係を二項関係記憶部１９に記憶する（ステップＳ１１７）。ここでステップＳ１１６における二項関係の抽出処理は、ステップＳ１１２における二項関係の抽出処理と同様の処理により行われる。【０２０５】
実験２の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了した場合には（ステップＳ１１８）、実験３の実験結果に示されている遺伝子名について、既に二項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行い（ステップＳ１１９）、二項関係の抽出が終了していない遺伝子名について、二項関係記憶部１９を参照して遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行い（ステップＳ１２０）、抽出された二項関係を二項関係記憶部１９に記憶する（ステップＳ１２１）。ここでステップＳ１２０における二項関係の抽出処理は、ステップＳ１１２における二項関係の抽出処理と同様の処理により行われる。【０２０６】
実験３の実験結果に示されている遺伝子名の全てについて、二項関係の抽出が終了した場合には（ステップＳ１２２）、二項関係記憶部１９に記憶されている二項関係（ステップＳ１１２において抽出されステップＳ１１３において記憶された二項関係、ステップＳ１１６において抽出されステップＳ１１７において記憶された二項関係、ステップＳ１２０において抽出されステップＳ１２１において記憶された二項関係）についてパスウエイマップの描画を行う（ステップＳ１２３）。ここで、ステップＳ１２３の処理は、第１の実施の形態におけるステップＳ２１（図１７参照）の処理と同様の処理により行われる。【０２０７】
なお、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいては、データ記憶部１８に記憶されている遺伝子名からパスウエイマップ上に描画される遺伝子名を選択することが可能である。即ち、第１の実施の形態と同様に、図２１〜図２９に示すパスウエイマップの描画が可能である。従って、図２１〜図２９に示すパスウエイマップを順次切り替えて表示することができる。【０２０８】
また、パスウエイマップにおいて、入力部１２または、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６から通信制御部２４を介して入力された要素名と、この入力された要素名と二項関係を有するとして抽出された要素名とを識別表示することもできる。更に、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６から通信制御部２４を介して２つ以上の実験結果に基づく遺伝子名が入力された場合には、パスウエイマップに描画される遺伝子名を実験毎に識別して表示することもできる。【０２０９】
この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、入力された複数の要素名のそれぞれについて、二項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行い、二項関係の抽出が終了していない要素名について、予め二項関係の抽出を行い記憶している二項関係記憶部を参照して二項関係を抽出し、抽出された二項関係に基づきパスウエイマップの描画を行う。従って、要素名について重複して二項関係の抽出を行うことがないため、入力された複数の要素名のそれぞれについて、二項関係の抽出及びパスウエイマップ描画を極めて迅速に行うことができる。【０２１０】
また、この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、二項関係記憶手段により記憶されている二項関係を、要素名間の相互作用を表す動詞に基づいて分類し、分類された動詞毎の二項関係に基づき、動詞毎の二項関係の信頼性を判定する。従って、信頼性の保障された二項関係に基づいてパスウエイマップの描画を行うことができ、パスウエイマップの信頼性を向上させることができる。【０２１１】
また、上述の実施の形態においては、複数の要素名及び要素名間の相互作用を表す動詞を記憶する辞書及び複数の文献情報を記憶する文献データベースを備え、入力された複数の要素名のそれぞれについて、辞書及び文献データベースを参照して、二項関係を抽出しているが、複数の文献情報を記憶する文献データベースを備え、入力された複数の要素名のそれぞれについて、文献データベースを参照して二項関係の抽出を行うようにしても良い。【０２１２】
なお、この第６の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいても、実験１〜実験３の結果を取得した後に、パスウエイマップの描画に用いる蛋白質名、遺伝子名を選択するためのパラメータの値（閾値）を調整し、この調整されたパラメータの値に基づいて、選択された蛋白質名、遺伝子名を用いてパスウエイマップの描画を行うようにしても良い。また、実験毎にパスウエイマップの描画に用いる蛋白質名、遺伝子名を選択するためのパラメータの値（閾値）を調整し、この調整されたパラメータの値に基づいて、実験毎にパスウエイマップの描画に用いる蛋白質名、遺伝子名を選択し、選択された蛋白質名、遺伝子名を用いてパスウエイマップの描画を行うようにしても良い。【０２１３】
上述の各実施の形態に係る文献情報処理システムによれば、大量のデータを一度に処理することが可能であることから、条件の異なる実験同士の比較を容易に行うことができる。マイクロアレイ解析を診断や臨床の現場に用いる際に、実験結果と文献情報がほぼ同時に得られるため、実験及びデータの解析を迅速に行うことができ、創薬、病気解明、分子生物学の分野できわめて有用に用いることができる。【０２１４】
なお、上述の実施の形態においては、生物医学文献から蛋白質または遺伝子をノード（要素）として二項関係の抽出を行い、パスウエイマップの描画を行っているが、生物医学文献から蛋白質または遺伝子をノード（要素）として三項関係、四項関係などの多項関係の抽出を行い、パスウエイマップの描画を行うようにしても良い。即ち、上述の実施の形態においては、蛋白質、遺伝子間の二項関係について解析してきた。これを一般化して、多数の蛋白質、遺伝子の間での多体相互作用に起因するパスウェイ情報を抽出する場合に拡張しても本発明の効果は二項関係の場合と同様に有効である。多数の蛋白質の間での多体相互作用の協調動作として転写制御を例にとる。Tセルレセプターα遺伝子エンハンサーでは、まずAML-1、Ets-1がDNAの転写開始領域に結合し、同様にATFがDNAに結合、LEF-1がDNAに作用することによってDNAを約１３０度折り曲げ、これによってATF、AML-1、Ets-1を結合してはじめて転写が開始される。DNAを含めの６つの要素間の関係すなわち多項関係で見た方が機能が分かりやすいからである。本発明では、転写の開始など、多数の蛋白質の間でのこみいった相互作用に起因する複雑な生命現象を多項関係から解析できる点に特徴がある。【０２１５】
なお、三項関係とは、「Ａ（遺伝子名）  associate（動詞）  with  Ｂ（遺伝子名）  andＣ（遺伝子名）」、「cooperative interactions among Ａ（遺伝子名）,Ｂ（遺伝子名）andＣ（遺伝子名）」などで示される遺伝子名・蛋白質名相互の関係をいう。また、四項関係とは、「Ａ（遺伝子名）−Ｂ（遺伝子名）−Ｃ（遺伝子名）−D（遺伝子名）complex」などで示される遺伝子名・蛋白質名相互の関係をいう。このように多項関係を抽出することにより、多数の遺伝子、蛋白質が相互に作用する現象、転写活性、メチレーソンなどのエピジェネティク効果、蛋白質複合体の抽出などを行うことができる。【０２１６】
また、上述の実施の形態においては、多項関係に含まれる二項関係、即ち単独の動詞と２つの名詞の「名詞−動詞−名詞」の組を文献情報から抽出し、解析を行ってパスウエイマップの描画を行っているが、多項関係として、同一あるいは異種間の「名詞−動詞−名詞−動詞−名詞」の組、あるいは更なる組み合わせを文献情報から抽出し、解析を行ってパスウエイマップの描画を行うようにしても良い。この場合には、文献情報の検索の精度を向上させることができ、文献情報の意味づけを的確に行うことができる。【０２１７】
分子生物学では、細胞内のシグナル伝達の時間経過は、複数の蛋白質を表す名詞と蛋白質がもつ相互作用を表す動詞の組み合わせにより特別のイベントの時系列変化を表す。このとき特徴的な動詞の順序関が重要である。例えば、名詞―動詞―名詞―動詞―の例では、蛋白質がある蛋白質に結合（bind）した後に、別の蛋白質に対してある別の動詞で表される機能を誘発（induce）することが圧倒的に多い。具体的には、
細胞質にある蛋白質が核に移動し、核で働く例として、NFkBでは、
Activation of NF-kappa B to move into the nucleus is controlled by the targeted phosphorylation and subsequent degradation of I kappa B. Exciting new research has elaborated several important and unexpected findings that explain mechanisms involved in the activation of NF-kappa B. In the nucleus, NF-kappa B dimers bind to target DNA elements and activate transcription of genes encoding proteins involved with immune or inflammation responses and with cell growth control.( Annu Rev Immunol. 1996;14:649-83.)がある。
JNKという蛋白質では、
we conclude that the minimal stimulation of one-third PH activates JNK , which phosphorylates the c-Jun activation domain in hepatocytes, resulting in enhanced transcription of AP-1 -dependent genes.（J Clin Invest. 1995 Feb;95(2):803-10.）である。【０２１８】
さらに、膜にある蛋白質が核へ移行して働く例としては、
Unprocessed, full-length APP has been proposed to have a role in axonal transport of membrane-associated cargo [7]. In addition, the intracellular C-terminal fragment that results from APP processing by γ-secretase functions in gene expression as a transcription factor [8 and 9].(TRENDS in Neurosciences, 27, 1-3 (2004)、がある。【０２１９】
小胞体にある蛋白質がゴルジ体へ移動し、切れて核へ移行する例では、
The sterol regulatory element binding protein (SREBP) precursor is inserted into membranes of the endoplasmic reticulum (ER). Both the amino-terminal transcription-factor domain (bHLH-zip) and the carboxy-terminal regulatory domain (Reg) are located in the cytoplasmic compartment. When the cellular demand for sterols rises, the SREBP precursor protein travels to the Golgi apparatus, where the site-1 protease (S1P) cleaves at site-1 in the luminal loop (red line), producing the membrane-bound intermediate form. The intermediate form is the substrate for the site-2 protease (S2P), which cleaves the intermediate at site-2 (double red line), which is located three amino acids into the membrane-spanning helix. This second cleavage releases the transcription-factor domain from the membrane, freeing it to enter the nucleus and direct the increased transcription of target genes. bHLH-zip, basic helixloophelix leucine-zipper.(nature review 4, 631-640 (2003))のように表される。【０２２０】
即ち、時間の概念は、細胞周期などのように時間に係わるかという用語、G１期、S期、G２期、M期などを用いて表されることもあるが、多くの場合は、蛋白質が相互作用したり、移動したりするという多数の事象の順番で表現されることが多い。そこで、蛋白質名を表すいくつかの相互作用の蛋白質名詞―相互作用動詞―蛋白質名詞―相互作用動詞―機能を表す動詞などのように同一あるいは異種間の名詞と動詞を組にして文献から検索し、二項関係のネットワークからだけでは理解できないような時間的変化を抽出することによって、深い生命現象を表す文章を抽出する。【０２２１】
また同様に、細胞名および局在を表す名詞と、上記名詞―動詞―名詞とが同時に文章に現れることから組とすることで、細胞のどこで蛋白質が相互作用しあうかわかるように文章から明示できる。ここで、動詞は名詞句や形容詞でおきかえることもできる。抽出した二項関係によれば、遺伝子名・蛋白質名相互の関係をスカラー量で解析することができるが、多項関係を抽出することにより、遺伝子名・蛋白質名相互の関係をベクトル、行列、テンソル量として解析することができる。【０２２２】
また、上述の各実施の形態において、マイクロアレイ解析装置による実験結果として得られるプローブIDからその実体であるｍRNAあるいは遺伝子、蛋白質名称への関連性、及びその逆の関係である遺伝子、蛋白質名称からプローブIDへの関係性を示すリストを記憶しておくようにしても良い。図４２は、プローブIDと遺伝子、蛋白質名称との相互の関連性を示すリストである。このリストにおいては、多（プローブID）対１（遺伝子、蛋白質名称）の関係が示されている。このようなリストを記憶しておくことにより、文献情報から遺伝子、蛋白質名称相互の関係性のネットワークであるパスウェイマップを描いたとき、パスウェイマップ上の蛋白質の発現情報を探し易くすることができ、また、パスウェイマップ上の蛋白質の発現情報へと変換しやすくすることができる。【０２２３】
次に、第７の実施の形態について説明する。図４３は、第７の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいて行われる二項関係の抽出、パスウェイマップの描画処理を説明するためのフローチャートである。なお、第７の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムのシステム構成は、第１の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムの構成と同一であるため、図１を参照して説明する。【０２２４】
生物医学文献情報処理システムのデータ制御部１０は、通信制御部２４を介して取得した実験結果をデータ記憶部１８に記憶する（ステップＳ１３０）。なお、以下においては、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６における実験結果として蛋白質Ａが取得された場合を例として説明する。【０２２５】
次に、実験結果として記憶された蛋白質Ａを基準として二項関係を抽出する範囲を指定する（ステップＳ１３１）。即ち、蛋白質Ａと二項関係を有する蛋白質として抽出される蛋白質の範囲（階層）を指定する。【０２２６】
次に、ステップＳ１３１において指定された範囲内で、実験結果として記憶された蛋白質名について、辞書１６、文献ＤＢ１４を参照して、遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行う（ステップＳ１３２）。即ち、蛋白質Ａについて、自然言語処理を用いて「名詞（蛋白質Ａ）」、「動詞」、「名詞（蛋白質名）」で示される遺伝子名・蛋白質名の二項関係の抽出を行う。【０２２７】
また、「名詞（蛋白質Ａ）」と二項関係を有するとして抽出された「名詞（蛋白質名）」についても、「名詞（蛋白質名）」、「動詞」、「名詞（蛋白質名）」で示される遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行う。即ち、実験結果として取得された蛋白質名だけでなく、実験結果として取得された蛋白質名（蛋白質Ａ）と二項関係を有するとして抽出された蛋白質名についても二項関係の抽出を行う。また、この二項関係の抽出は、ステップＳ１３１において指定された抽出範囲（抽出される階層の範囲）において、例えば、入力された蛋白質名（蛋白質Ａ）から２階層目までや、機能に直接つながる蛋白質名が抽出されるまで等の範囲において行われる。【０２２８】
ここで、蛋白質Ａと、蛋白質Ａと二項関係を有するとして抽出された蛋白質（第１階層目の蛋白質）とを用いてパスウェイマップが描画された場合、図４４に示すように、蛋白質Ａ（図４４における黒丸）をノードとして、抽出された蛋白質（図４４における斜線の丸）との間が実線で結ばれる。即ち、第１階層における二項関係を示すエッジ（図４４において番号１を付して示される実線）が形成される。この時、抽出されるのは、蛋白質Ａと二項関係を有する蛋白質であるため、第１階層の蛋白質間に二項関係が存在しても、その二項関係は抽出されない。従って、この段階で描画されるパスウェイマップには、第１階層の蛋白質間に存在する二項関係は表示されない。【０２２９】
一方、第１階層の蛋白質と二項関係を有する蛋白質（第２階層の蛋白質）を抽出する場合には、第１階層の蛋白質を抽出する際には抽出されなかった、第１階層の蛋白質間における二項関係も抽出される。即ち、図４５に示すように、第１階層の蛋白質と二項関係を有する第２階層の蛋白質（図４５における二重丸）が抽出される際に、同時に第１階層の蛋白質間における二項関係が抽出され、第２階層における二項関係を示すエッジ（図４５において番号２を付して示される実線）により、第１階層の蛋白質と第２階層の蛋白質との間、及び第１階層の蛋白質間が結ばれる。同様に、第２階層の蛋白質と二項関係を有する蛋白質（第３階層の蛋白質）を抽出しなければ、第２階層の蛋白質間における二項関係を抽出することができない。しかし、予め定められている抽出範囲が第２階層までとなっている場合には、第３階層における二項関係の抽出を行わないため、既に抽出されている第２階層の蛋白質間に二項関係が存在したとしても抽出することができない。【０２３０】
従って、ステップＳ１３２においては、実験結果である蛋白質Ａを基準として、抽出範囲として指定された階層まで蛋白質の抽出が行われると共に、既に抽出されている階層の蛋白質間に存在する二項関係についても抽出が行われる。例えば、抽出範囲が第２階層までとなっている場合には、第２階層の蛋白質まで抽出されると共に、既に抽出されている第２階層の蛋白質間に存在する二項関係の抽出が行われる。【０２３１】
ステップＳ１３２において抽出された二項関係は、二項関係記憶部１９に記憶される（ステップ１３３）。次に、二項関係記憶部１９に記憶されている二項関係に基づいて、パスウェイマップの描画を行う（ステップＳ１３４）。ここで、必要なパスウェイマップの範囲が第２階層の蛋白質間における二項関係までの場合であっても、単純に二項関係の抽出を行った場合には、第３階層まで抽出を行わなければ第２階層の蛋白質間の二項関係を示すエッジを描画することができない。従って、図４６に示すように、本来は必要ない第３階層の蛋白質までがパスウェイマップに描画され、必要とされる情報が埋没してしまい、パスウェイマップから必要な情報を得ることが困難になる。特に、実験結果として取得された蛋白質の数が多い場合や、抽出される蛋白質の数が多い場合には、必要とされる情報を識別することが非常に困難になる。【０２３２】
そこで、上述のステップＳ１３２におけるように、指定された抽出範囲内で蛋白質Ａを基準として二項関係を抽出すると共に、既に抽出されている蛋白質間に存在する二項関係を抽出することにより、図４７に示すようなパスウェイマップが描画される。また、エッジには、何れの階層における二項関係の抽出により抽出されたのかを示す番号、即ち、第１階層において抽出された二項関係である場合には、番号１を、第２階層において抽出された二項関係である場合には番号２を、第３階層において抽出された二項関係である場合には、番号３を付して表示される。【０２３３】
この第７の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、多項関係（二項関係）を有するとして抽出された要素名間に存在する多項関係を抽出する際に、新たな要素名を抽出せず、既に抽出されている要素名間の多項関係のみを抽出している。従って、必要としない蛋白質等が描画されることにより必要な情報が埋没することがないため、パスウェイマップから必要な情報を視覚的に容易に把握することができる。【０２３４】
また、この第７の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、指定された抽出範囲内において実験結果の蛋白質Ａを基準に二項関係の抽出を行うと共に、既に抽出された蛋白質間に存在する二項関係を抽出してパスウェイマップを描画している。従って、既に抽出された蛋白質間に存在する二項関係を抽出するために、更に新たな階層の蛋白質を抽出する必要がなく、二項関係を抽出する処理に必要な時間を短縮することができ、かつ、生物医学文献情報処理システムを構成するリソースを削減することができる。【０２３５】
なお、上述の第７の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいては、実験結果として蛋白質Ａが取得された場合を例として説明しているが、実験結果として蛋白質Ａ及び蛋白質Ｂ等、複数の蛋白質が取得されていてもよい。ここで、実験結果として蛋白質Ａ及び蛋白質Ｂが取得された場合には、蛋白質Ａと蛋白質Ｂについてそれぞれ抽出範囲を指定し、例えば、蛋白質Ａについて第２階層の蛋白質及び第２階層の蛋白質間に存在する二項関係まで、蛋白質Ｂについて第２階層の蛋白質まで等の抽出範囲において二項関係の抽出を行う。そして、抽出された二項関係について重複部分の抽出を行い、重複している二項関係を１つの情報としてパスウェイマップの描画を行うようにしてもよい。【０２３６】
ここで、蛋白質Ａ及び蛋白質Ｂについて第２階層までの抽出範囲において抽出を行った場合には、図４８に示すようなパスウェイマップが描画される。また、蛋白質Ａについてのみ第３階層まで抽出を行った場合には、図４９に示すようなパスウェイマップが描画される。この時、蛋白質Ａについて、既に抽出されている第２階層の蛋白質間における二項関係のみを抽出した場合には、図５０に示すようなパスウェイマップが描画され、図４９に示すパスウェイマップと比較して表示される蛋白質の数が少なく、内容が理解しやすくなっている。なお、図５０に示すパスウェイマップを描画する場合においても、上述の実施の形態におけるように、二項関係の抽出処理に必要な時間を短縮することができ、かつ、生物医学文献情報処理システムを構成するリソースを削減することができる等の効果を得ることができる。【０２３７】
また、上述の第７の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいては、蛋白質名を入力（取得）しているが、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６による実験結果として取得された遺伝子名、例えば、遺伝子発現量の閾値を定めて選択された遺伝子名群を入力するようにしてもよい。【０２３８】
また、上述の第７の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいては、辞書及び文献ＤＢを参照して二項関係を抽出しているが、文献ＤＢのみを参照して二項関係を抽出するようにしてもよい。【０２３９】
ここで、描画されたパスウェイマップの正当性を、ノードとエッジの関係性に基づいて検証するようにしてもよい。即ち、蛋白質名間の二項関係の階層を、ｋ−１、ｋ、ｋ＋１とする場合には、図５１〜図５３に示す関係性が成立する。従って、この関係性を、図５４に示すように、データ記憶部１８に設けられた関係性パターン記憶領域１８ａに予め記憶する。なお、図５４に示す生物医学文献情報処理システムは、データ記憶部１８に関係性パターン記憶領域１８ａが設けられている以外は、第１の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムと同様の構成であるため詳細な説明を省略する。【０２４０】
この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいては、検証手段として機能するデータ制御部１０において、関係性パターン記憶領域１８ａに記憶されている関係性パターンを、描画されたパスウェイマップにおけるノードとエッジの関係に当てはめることによって、パスウェイマップの正当性を数学的に検証することができる。例えば、図４５に示すパスウェイマップには、閉じている部分、例えば、蛋白質Ａ（黒丸）、第１階層の蛋白質（斜線の丸）、蛋白質Ａと第１階層の蛋白質との間の二項関係を示す番号１が付されたエッジ及び、第１階層の蛋白質間に存在する二項関係を示す番号２が付されたエッジにより構成される部分が存在する。この閉じた部分における蛋白質Ａ、第１階層の蛋白質、番号１が付されたエッジ及び番号２が付されたエッジの関係性は、関係性パターン記憶領域１８ａに記憶されている関係性パターンの一つである図５１に示す関係性と一致している。従って、該部分における関係性と関係性パターン記憶領域１８ａに記憶されている関係性パターンが一致しているか否かを、検証手段として機能するデータ制御部１０において検証することにより、図４５に示すパスウェイマップの正当性を検証することができる。また、例えば、図５０に示すパスウェイマップの中で閉じている部分が、図５１又は図５２に示す関係性と一致しているか否かを検証することにより、図５０に示されるパスウェイマップの正当性を検証することができる。従って、描画されたパスウェイマップにおける閉じた部分が、図５１〜図５３に示す関係性と一致しているか否かを検証することにより、パスウェイマップの正当性を検証することができる。【０２４１】
次に、第８の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムについて説明する。図５５は、第８の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいて行われる二項関係の抽出、パスウェイマップの描画処理を説明するためのフローチャートである。なお、第８の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムのシステム構成は、第１の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムの構成と同一であるため、図１を参照して説明する。【０２４２】
生物医学文献情報処理システムのデータ制御部１０は、実験結果を取得する（ステップＳ１４０）。ステップＳ１４０における処理は、図４３におけるステップＳ１３０と同様の処理であるため詳細な説明を省略する。【０２４３】
次に、パスウェイマップを描画する際に用いられる限定条件を入力する（ステップＳ１４１）。例えば、実験結果である要素名として多数の蛋白質名（遺伝子名）が入力され、各蛋白質名と二項関係を有する蛋白質名が多数抽出され、かつ、抽出された蛋白質名の各々と二項関係を有する蛋白質名が再び多数抽出されたとする。このような場合には、パスウェイマップに描画される蛋白質名の数が非常に多くなり、例えば、図５６に示すようなパスウェイマップが描画される。なお、図５６は、１７αエストラディオールの相互作用を示すパスウェイマップであり、黒丸は蛋白質名（遺伝子名）を示し、黒丸をつなぐ直線は蛋白質名（遺伝子名）間の二項関係を示している。このようなパスウェイマップにおいては、蛋白質名間の関係や抽出された蛋白質名等を把握することが困難である。従って、図５６に示すようなパスウェイマップ（大きなパスウェイマップ）を構成するノード（蛋白質名）とエッジ（蛋白質名間の二項関係）とから、必要な情報を含むパスウェイマップ（小さなパスウェイマップ）を構成するノードとエッジとを取り出すための条件として、限定条件を設定する。【０２４４】
ここで、例えば、ＤＮＡマイクロアレイ解析装置２６においては、ｍＲＮＡの発現をみているため、図５７に示すような制御をみることが多い。図５７においては、蛋白質Ａが蛋白質Ｂをｉｎｄｕｃｅ（活性化）し、蛋白質ＢはＤＮＡである転写因子Ｃにｂｉｎｄ(結合)し、遺伝子（プローブ）Ｄを活性化させ、遺伝子Ｄは蛋白質Ｅを生成する、という蛋白質と遺伝子との間における機能の伝わり方を示している。従って、この機能の伝わり方を、必要な情報を含むパスウェイマップを描画するための限定条件として設定することができる。【０２４５】
図５８は、プローブＣが入力された場合における転写因子（蛋白質Ｂ）を含む相互作用の過程の一例を示す図である。ここで、転写因子とは、転写を開始するのに必要な因子であり、直接ＤＮＡに結合して転写の制御を行うものであり、例えば、Ｓｐ１、ｐ５３、ＮＦｋＢ、ＵＳＦ、ｓｏｘ９等がある。また、コアクティベータ（転写補助活性化因子）には、ＣＢＰ、ｐ３００等があり、コリプレッサー（転写補助抑制化因子）には、Ｓｉｎ３、ｐＲＢ等がある。コアクティベータやコリプレッサーは、転写因子に結合し、転写を活性化したり、抑制したりする因子であり、ＤＮＡには結合せず、蛋白質と複合体を形成して働く。また、転写に関係する記述とは、ＴＮＦａ、ＩＧＦ１、ＴＧＦＢ、ＢＭＰ２、ＢＭＰ９等であり、実際には転写因子でないものの、転写に極めて重要な働きを示すものであり、例えば、蛋白質Ａが遺伝子Ｅの発現を活性化する、「protein Ａ activate the expression of Ｅ gene.」等の記述である。なお、相互作用の過程がＡ→Ｂ→Ｃ→Ｄ→Ｅという関係を示している場合であっても、上記のような転写に関係する記述が存在する場合には、転写に関係する相互作用であるとみなす。【０２４６】
従って、図５８に示すように、転写因子蛋白質ＢがプローブＣに作用し（Ｂ→Ｃ）、転写因子蛋白質Ｂに対して蛋白質Ａが作用しており（Ａ→Ｂ）、更に、プローブＣは蛋白質Ｄを生成し（Ｃ→Ｄ）、蛋白質Ｄが蛋白質Ｅを活性化する（Ｄ→Ｅ）というように相互作用を行うことを示す二項関係を限定条件として設定する。即ち、要素名間の主語・述語の関係性に基づいて、相互作用の方向性（エッジの方向性）を限定する。このように限定することによって、図５６に示す大きいパスウェイマップを図５９に示す小さいパスウェイマップに限定することができる。なお、入力された限定条件は、データ記憶部１８に記憶される。【０２４７】
次に、実験結果として記憶された蛋白質名について、辞書１６、文献ＤＢ１４を参照して、遺伝子名・蛋白質名相互の二項関係の抽出を行い（ステップＳ１４２）、抽出された二項関係を二項関係記憶部１９に記憶する（ステップＳ１４３）。なお、ステップＳ１４２及びステップＳ１４３における処理は、図４３におけるステップＳ１３２及びステップＳ１３３における処理と同様の処理であるため、詳細な説明を省略する。【０２４８】
次に、実験結果に示されている蛋白質名の全てについて、二項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行い（ステップＳ１４４）、全てについて二項関係の抽出が終了していない場合には、ステップＳ１４２に戻り、次の蛋白質名について二項関係の抽出を行う。【０２４９】
ステップＳ１４４において、実験結果に示されている蛋白質名の全てについて、二項関係の抽出が終了していると判断された場合には、二項関係記憶部１９に記憶されている二項関係及びデータ記憶部１８に記憶されている限定条件に基づいてパスウェイマップが描画される（ステップＳ１４５）。例えば、エッジの方向性が一方向に限定されている場合には、図５９に示すようなパスウェイマップ（小さいパスウェイマップ）が描画される。【０２５０】
この第８の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、表示されるパスウェイマップの範囲を限定する限定条件に基づいて、パスウェイマップを描画している。従って、適切な限定条件を設定することにより、抽出された二項関係の中から必要な情報のみを用いてパスウェイマップを描画することができる。【０２５１】
また、この第８の実施の形態に係る生物医学文献情報システムによれば、限定条件がない場合に描画される図５６に示すようなパスウェイマップ（大きなパスウェイマップ）を構成する二項関係から、限定条件に対応する二項関係を取り出し図５９に示すようなパスウェイマップ（小さなパスウェイマップ）を描画している。従って、大きなパスウェイマップから必要な情報を含む小さなパスウェイマップを取り出すことができ、利用者が必要とする情報、即ち、利用者が必要とする二項関係を示すパスウェイマップを得ることができる。【０２５２】
また、この第８の実施の形態に係る生物医学文献情報システムによれば、限定条件に基づいて必要な情報を含む小さなパスウェイマップを描画しているため、パスウェイマップの描画に必要な時間を短縮することができ、迅速にパスウェイマップを描画することができる。また、パスウェイマップとして示された蛋白質間の二項関係を視覚的に容易に把握することができる。【０２５３】
なお、上述の第８の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、エッジの方向性を限定することにより、限定された方向性を示す二項関係により構成されるパスウェイマップが描画されているが、その他の限定条件に基づいてパスウェイマップ（小さいパスウェイマップ）を描画するようにしてもよい。【０２５４】
ここで、生物医学文献情報を記憶する公共のデータベースであるｍｅｄｌｉｎｅには、文献情報に含まれる遺伝子（蛋白質）や組織等が、どの病気に関係しているか、どの細胞腫（臓器）に関係しているか等の情報（メッシュターム）を記憶したデータベース（メッシュデータベース）が形成されている。従って、このメッシュタームを文献ＤＢ１４に記憶し、記憶されているメッシュターム（図６０参照）を用いて限定条件を指定し大きなパスウェイマップから小さなパスウェイマップを取り出すようにしてもよい。即ち、大きなパスウェイマップを構成するノード（遺伝子・蛋白質）についてメッシュタームを参照し、特定の機能を有するノード、例えば、癌等の特定の病気に関連するノードや、肝臓等の特定の細胞腫に関連するノードを取り出す。そして、取り出されたノードと、該ノードが有する二項関係を示すエッジとを用いて小さなパスウェイマップを描画するようにしてもよい。この場合には、特定の病気に関するノードに何れのノードが相互作用を及ぼしているか、相互作用の過程はどのようになっているか等を示すパスウェイマップを描画することができる。【０２５５】
また、上述の第８の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいて、エッジの方向性が限定され描画されたパスウェイマップから、更に限定された範囲のパスウェイマップを取り出すようにしてもよい。即ち、エッジの方向性と更に別の限定条件、例えば、二項関係を規定する動詞を特定の動詞に限定する条件を設けてパスウェイマップを描画するようにしてもよい。例えば、図５９に示すエッジの方向性のみが限定されたパスウェイマップについて、更に、二項関係を示す動詞を「ｂｉｎｄ」及び「ｉｎｔｅｒａｃｔ」に限定し、図６１に示すようなパスウェイマップを描画するようにしてもよい。即ち、図５９に示すパスウェイマップは、エッジの方向性のみを限定したものであり、多数の相互作用を含んでいる。従って、相互作用を示す動詞を、例えば、「ｂｉｎｄ」と「ｉｎｔｅｒａｃｔ」という物理的な意味を持つ近接相互作用に限定することにより、図６１に示すようなパスウェイマップを得ることができる。図６１に示すパスウェイマップにおいては、エストラディオール特有の相互作用を太い実線で示し、ジェネスタイン特有の相互作用を点線で示し、共通のエッジを細い実線で示している。【０２５６】
また、多項関係を用いて大きいパスウェイマップから小さいパスウェイマップを取り出すようにしてもよい。即ち、二項関係について記載している文献は多数存在するが、３つ以上の遺伝子・蛋白質を含む多項関係について記載している文献は二項関係について記載している文献よりも少ない。従って、少なくとも３つ以上の要素名を含む多項関係のみを抽出して小さなパスウェイマップを描画するようにしてもよい。なお、多項関係の抽出において、「ｉｎｄｕｃｅ」、「ｉｎｈｉｂｉｔ」、「ａｃｔｉｖａｔｅ」等の制御に係る相互作用の動詞を用いることで、非物理的な遠隔的、意味論的な相互作用を示す制御機構に関する情報を得ることができ、あるいは、「ｂｉｎｄ」、「ｉｎｔｅｒａｃｔ」、「ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ」のような物理的な相互作用を示す動詞を用いることで蛋白質複合体に関する情報を得ることができる。【０２５７】
また、多項関係を利用して二項関係が抽出される範囲を限定し、大きいパスウェイマップから小さいパスウェイマップを取り出すようにしてもよい。即ち、図１に示す生物医学文献情報処理システムにおいて、データ制御部１０を多項関係抽出手段として機能させ、二項関係（多項関係）記憶部１９に記憶されている多項関係を参照し、入力部１２を介して入力された要素名について、３つ以上の要素名間の関係性を示す多項関係を抽出する。次に、データ制御部１０を二項関係抽出手段として機能させ、入力された要素名と多項関係を有するとして抽出された要素名のそれぞれについて、二項関係（多項関係）記憶部１９に記憶されている二項関係を参照して二項関係を抽出する。そして、抽出された多項関係及び二項関係に基づいて、データ制御部１０をパスウェイマップ描画手段として機能させることにより、パスウェイマップを描画するようにしてもよい。この場合には、一般に３つ以上の要素名間の関係性を示す多項関係が示す関係性の範囲は、二項関係が示す関係性の範囲に比べて小さくなっているため、多項関係を抽出した後に二項関係を抽出することにより重要な解析対象を選別することができる。また、多項関係から得られる制御の関係性、あるいは、複合蛋白質等といった意味的な情報から解析対象を限定した後に、二項関係を抽出することによって、多項関係により意味が限定された対象に対してより網羅的な解析を行うことができる。【０２５８】
ここで、多項関係を抽出する際に、例えば、ｋ（正の整数）項関係とｋ+１項関係とを考えた場合、多項関係を構成する要素名が多くなるほど、多項関係について記載している文章が複雑になり現れる頻度も小さくなる。そのため、ｋ項関係が示す関係性の範囲よりも、ｋ+１項関係が示す関係性の範囲の方が小さくなる。しかし、ｋの値が大きくなり過ぎると、文章の数が少なくなり過ぎ、解析結果としては全体の性質を現さなくなる。従って、意味のある解析結果を得るためには、ｋ＝３、４、５又は６の範囲においてた項関係を抽出することが好ましい。【０２５９】
また、上述の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいて、多数の要素名との間に相互作用を有する特定の要素名に関する多項関係の表示、例えば、特定の蛋白質名と二項関係を有する蛋白質名の表示を制限してパスウェイマップを描画するようにしてもよい。即ち、蛋白質名をノードとし、蛋白質名間の関連性をエッジとした場合、多数のエッジを有する蛋白質（ハブ蛋白質）が存在することが知られている。従って、予めハブ蛋白質を示す一覧表（ハブ蛋白質一覧表）等を、図６２に示すようにデータ記憶部１８に設けられた特定要素名記憶領域１８ｂに記憶する。そして、特定要素名記憶領域１８ｂに特定要素名として記憶されたハブ蛋白質一覧表を参照し、パスウェイマップ描画手段として機能するデータ制御部１０において、ハブ蛋白質が有するエッジの表示を変更するようにしてもよい。なお、図６２に示す生物医学文献情報処理システムの構成は、データ記憶部１８に特定要素名記憶領域１８ｂが設けられている以外は、第１の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムと同様の構成であるため詳細な説明を省略する。【０２６０】
ここで、例えば、図６３に示すように、全蛋白質の中でエッジの数が多い順に上位７０の蛋白質がハブ蛋白質（ハブ蛋白質一覧表）としてデータ記憶部１８に記憶されているとする。ここで、図６４に示すように、ハブ蛋白質（黒丸）は多数のエッジを有しているため、ハブ蛋白質が有するエッジ及びそのエッジを介して結ばれている他のノード（蛋白質）が表示されることによって、パスウェイマップが見づらくなる。この場合には、ハブ蛋白質が有するエッジについて相互作用の方向性（エッジの方向性）を一方向に限定して表示することや（図６５参照）、ハブ蛋白質が有するエッジを表示しないこと（図６６参照）等を限定条件とすることによって、不要なエッジ及び不要なノードが表示されず、パスウェイマップを見やすくすることができる。なお、ハブ蛋白質一覧表に掲載されているハブ蛋白質が有するエッジの表示を変更する限定条件が示されている場合には、ユーザの指定によりハブ蛋白質を基準とした多項関係の抽出処理を省略してもよい。この場合には、多数のエッジを有するハブ蛋白質に関する多項関係の抽出処理を省略することにより、全体の抽出処理に必要な時間を短縮することができると共に、生物医学文献情報処理システムに掛かる負荷を軽減することができる。【０２６１】
また、上述の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいて、３つ以上の要素名を含む多項関係が抽出された場合には、要素間の関係を明示するようにしてもよい。例えば、抽出された多項関係の相互作用に３つ以上の要素名が含まれる場合には、要素間の関係性を明示したリスト等を作成し、作成されたリストをデータ記憶部１８に記憶する。即ち、図６７に示すように、所定の番号（関係性識別番号）に対応させて、３つ以上の要素名が含まれる場合における要素名の関係性、文献ＢＤ１４における該関係性が抽出された文献の所在を示す情報（ＰｕｂＭｅｄＩＤ）を示したリストを作成してデータ記憶部１８に登録する。そして、パスウェイマップ描画手段として機能するデータ制御部１０においてパスウェイマップを描画する際には、図６７に示すリストを参照し、図６８に示すようにエッジに関係性識別番号を付してパスウェイマップを描画するようにしてもよい。また、図６８に示すパスウェイマップを表示する際には、図６７に示すリストも併せて表示し、利用者が図６７に示すリストを参照することによって、例えば、図６８に示すパスウェイマップに示された要素名Ｂ、Ａ、Ｃの関係が「protein Ｂ binds to Ａ and Ｃ」であること、要素名Ｃ、Ａ、Ｄ、Ｅの関係が「Ｃ interact with Ａ、Ｄ and Ｅ」であること、要素名Ｆ、Ｃ、Ｄの関係が「Ｆ inhibits a function of Ｃ and Ｄ」であること等を容易に理解することができるようしてもよい。更に、図６７に示すリストにおいて、ＰｕｂＭｅｄＩＤが表示されている部分に、例えば、ハイパーリンクを形成することによって、多項関係が抽出された文献を参照することができるようにしてもよい。【０２６２】
また、上述の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいて、３つ以上の要素名を含む多項関係が抽出された場合に、パスウェイマップを描画する際にエッジの数に応じてノードを配置し、遺伝子・蛋白質を機能毎のグループに分けるようにしてもよい。即ち、パスウェイマップ描画手段として機能するデータ制御部１０においてパスウェイマップを描画する際に、各ノード（遺伝子・蛋白質）が有するエッジ（多項関係）の数をカウントし、エッジの数が最も多いノードを中心に配置する。次に、既に配置されたノードの周囲に、即ち、既に配置されたノードを中心とする円周上に、エッジの数が次に多いノードを等間隔で順次配置し、エッジの数が少ないノード程、中心に配置されているノードからの距離が遠い円周上に位置するように配置する。【０２６３】
同様に、配置された各ノード間において、ノード間の結合が強いもの、即ち、動詞により示される相互作用が直接的なものである程、ノード間の距離が近くなるように配置を調整する。このようにノードを配置することにより、多項関係により示される所定の機能を有するノードや、所定の制御を司る相互作用を示すノード等、所定の関係性を有するノードがそれぞれ集まった状態のパスウェイマップが描画される。そして、描画されたパスウェイマップにおいて、ノード間のエッジの本数及びノード間の関係性を示す動詞をパラメータとして、一般的手法によりクラスタリングを行い、所定の機能を有するノード等を図６９に示すようにクラスタ（グループ）に分けるようにしてもよい。【０２６４】
また、所定の機能を有するグループや所定の制御を司るグループ等にノードが分けられた場合には、同一グループ内のノードを、例えば、細胞腫毎に識別可能に表示するようにしてもよい。例えば、時間の感覚を司るグループにおいて、メッシュタームを参照して脳に関係するノードと、肝臓に関係するノードとに分類する。次に、脳に関係するノードにより構成されるパスウェイマップ（脳パスウェイマップ）と、肝臓に関係するノードにより構成されるパスウェイマップ（肝臓パスウェイマップ）とを描画する。そして、脳パスウェイマップと肝臓パスウェイマップとにおいて共通するノード（共通ノード）を特定し、共通ノードを同一の位置に配置してそれぞれのパスウェイマップを識別可能な状態で重ね合わせる。図７０は、脳パスウェイマップのエッジを実線で、肝臓パスウェイマップのエッジを破線で示し、共通ノードを同一の位置に配置した場合の図である。図７０に示すパスウェイマップにおいては、共通ノードである時間感覚を司る遺伝子（時間遺伝子）へのパスウェイの接続の仕方が、脳においてはＧ、Ｈ、Ｉとなっており、肝臓においてはＬ、Ｊ、Ｋとなっている。従って、図７０に示すパスウェイマップから、脳と肝臓は共に時間の感覚を司る機能を有しているが、脳と肝臓とでは特定の遺伝子の制御経路が全く異なっていることを視覚的に認識することができる。【０２６５】
また、上述の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいて、パスウェイマップに関する補足情報を参照してパスウェイマップを描画するようにしてもよい。即ち、図７１に示すように、データ記憶部１８に設けられた補足情報記憶領域１８ｃに補足情報を記憶する。そして、パスウェイマップ描画手段として機能するデータ制御部１０において、パスウェイマップを描画する際には、補足情報記憶領域１８ｃに記憶されている補足情報を参照してパスウェイマップを描画するようにしてもよい。なお、図７１に示す生物医学文献情報処理システムの構成は、データ記憶部１８に補足情報記憶領域１８ｃが設けられている以外は、第１の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムと同様の構成であるため詳細な説明を省略する。【０２６６】
例えば、補足情報を参照して特定の要素名については他の要素名と識別可能に表示するようにしてもよい。即ち、Estrogen Receptor、Androgen Receptor等の有名な遺伝子は、「ＥＲ」や「ＡＲ」のように２文字あるいは３文字で文献中に表記されている場合が多いが、このような省略表記は分野毎に異なっている場合が多く、文献中に「ＥＲ」と記載されている場合であっても、必ずしもEstrogen Receptorを示しているとは限らない可能性がある。【０２６７】
従って、文字数が２文字又は３文字の要素名を予め収集し、要素名毎に引用文献を調べ、分野別に整理し、要素名の共起性、年代等により要素名群を階層化する。また、文献情報の利用者である特定の専門家１００人以上による要素名使用頻度統計及び要素名ネットワークのグラフ論理的解析を用いて細分類し、階層的な要素名の情報を統合化することによって、生物医学分野での要素名を統一的に取り扱える補足情報をデータ記憶部１８に設けられた補足情報記憶領域１８ｃに予め登録する。そして、パスウェイマップを描画する際には、補足情報記憶領域１８ｃに記憶されている補足情報を参照し、抽出された要素名が補足情報に含まれている場合には、他の遺伝子と異なる形状で表示することによってユーザの注意を喚起するようにしてもよい。【０２６８】
また、「ＥＲ」や「ＡＲ」等の特定の遺伝子名を表示する際に用いる図形の形状から、該遺伝子名が他の遺伝子を意味する可能性があることを視覚的に把握することができるようにしてもよい。即ち、文献情報を検索する際に誤差の発生確率が高い要素名について、補足情報として予め図７２に示すような表を作成し、補足情報記憶領域１８ｃに登録する。そして、パスウェイマップを表示する際には、補足情報記憶領域１８ｃに記憶されている図７２に示す表（補足情報）を参照し、誤差の発生確率が高い遺伝子を図７３に示すように乱れた円形状の図形で表示することによって、利用者の注意を喚起するようにしてもよい。また、誤差が発生する確率が高い要素名との相互作用を示すエッジも、図７３に示すように波線で示すと共に、図７２に示す表においても感嘆符を付すことによって、利用者の注意を喚起するようにしてもよい。更に、誤差が発生する確率が高い要素名を表示する際の形状を、誤差の発生率に対応させ、例えば、誤差の発生率が高いほど乱れた形状で表示するようにしてもよい。【０２６９】
また、上述の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいて、蛋白質又は遺伝子ではないが、相互作用の過程における重要な物質（重要物質）を、パスウェイマップにおいて蛋白質や遺伝子と識別可能に表示するようにしてもよい。即ち、蛋白質・遺伝子の相互作用の過程における重要物質、例えば、リン酸化、ユビキチン化、メチル化、突然変異、一塩基多型、染色体上での置換、脂質、糖鎖の相互作用における効果を示したリスト等を予め補足情報として形成し、形成されたリストをデータ記憶部１８に設けられた補足情報記憶領域１８ｃに記憶する（図７１参照）。そして、パスウェイマップを描画する際に、補足情報記憶領域１８ｃに記憶されたリスト（補足情報）を参照し、リストに掲載されている重要物質を表示する。例えば、蛋白質ではないがシグナリングパスウェイに関係がある例としては、ＰＩＰ２、ＩＰ３、Ｃａ２+、ＡＴＰ、ＧＴＰ、ＡＭＰ、ＧＭＰ、ＤＧがある。ここで、例えば、ＰＬＣが出現した場合には、ＤＧ、ＰＩＰ２、Ｈ２Ｏ、Ｃａ２＋とＩＰ３が関係するため、図７４に示すように蛋白質（円で示す）を入力すると、関係は重要であるが蛋白質でない物質、ＤＧ、ＰＩＰ２、Ｈ２Ｏ、Ｃａ２＋とＩＰ３が三角形で表示される。また、ＰＩ３Ｋ（phosphoinosiyol ３ phosphatase）が出現した場合には、蛋白質でない物質であるＰ、ＰＩＰ２とＰＩＰ３が関係するので、パスウェイマップにおいてこれらもＰ、ＰＩＰ２とＰＩＰ３も併せて表示する（図７５参照）。【０２７０】
また、上述の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいて、文献情報において省略されている要素名間の相互作用を含むパスウェイマップを描画するようにしてもよい。例えば、「inhibit」あるいは「induce」等の動詞を用いた場合、図７６に示すように、蛋白質Ａが、蛋白質Ｂ、Ｃ、Ｄを介してＥと相互作用する際に、研究者はしばしばＢ、Ｃ、Ｄを省略して図７７に示すように表記し、“Ａ inhibit a function of Ｅ”あるいは“Ａ induces a function of Ｅ”と表現する場合が多い。従って、図７７に示すように、図７６に示す相互作用を省略することが知られている場合には、省略表記と省略内容を対応させたリスト（省略リスト）等を予め補足情報として作成し、作成された補足情報をデータ記憶部１８に設けられた補足情報記憶領域１８ｃに記憶させる（図７１参照）。そして、パスウェイマップを描画する際には、補足情報記憶領域１８ｃに記憶されている省略リスト（補足情報）を参照し、省略された蛋白質名等を補足するようにしてもよい。【０２７１】
また、上述の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいて、異なる実験結果を比較可能なパスウェイマップを描画するようにしてもよい。例えば、１７αストラディオールの濃度が０．５μｇ／ｋｇの場合、１．０μｇ／ｋｇの場合のそれぞれについて実験を行い、それぞれの実験結果に基づいて多項関係の抽出を行う。ここで、濃度０．５μｇ／ｋｇの場合の実験結果に基づいて抽出された多項関係により示されるノード及びエッジと、濃度１．０μｇ／ｋｇの場合の実験結果に基づいて抽出された多項関係により示されるノード及びエッジとの和集合をとる。そして、和集合のパスウェイマップ、即ち、濃度０．５μｇ／ｋｇの場合に示されるノードと、濃度１．０μｇ／ｋｇの場合に示されるノードの中で、共通するノードを同じ位置に配置したパスウェイマップを描画する（図７８参照）。図７８においては、濃度０．５μｇ／ｋｇの場合を示すエッジを破線で、濃度１．０μｇ／ｋｇの場合を示すエッジを実線で示している。【０２７２】
このように、二つのパスウェイマップを重ね合わせた状態で表示することにより、共通するノードやエッジ、濃度が０．５μｇ／ｋｇの場合にのみ発現するノードやエッジ、濃度が１．０μｇ／ｋｇの場合にのみ発現するノードやエッジ等を視覚的に容易に把握することができる。また、上述の例においては、エッジを実線と破線とで表示することにより、２つのパスウェイマップを識別可能にしているが、例えば、濃度０．５のパスウェイマップを構成するエッジは青で表示し、濃度１．０のパスウェイマップを構成するエッジは紫で表示する等、色彩を用いて識別可能に表示するようにしてもよい。【０２７３】
また、１７αエストラディオールの濃度が異なる場合の実験結果について、例えば、濃度０．５μｇ／ｋｇの場合の実験結果と、濃度１．０μｇ／ｋｇの場合の実験結果とから、特異的なノードを視覚的に把握可能な状態に表示するようにしてもよい。即ち、エッジの数が１本のノード（図中白丸で示す）を所定の円の外側に配置してゆくことによってパスウェイマップを描画する（図７９参照）。ここで、エッジの本数が１本ということは、異なる濃度の実験結果において、どちらかの濃度の場合にのみ発現しているノードであり、かつ、他のノードとの多項関係として１つの関係しか抽出されていないことを示している。従って、所定の円の外側には、特異的な遺伝子・蛋白質であるノードが配置されることになり、配置位置に基づいて特異的な遺伝子・蛋白質であるか否かを一目で把握することができる。【０２７４】
また、上述の生物医学文献情報処理システムにおいて多項関係、例えば、蛋白質間の二項関係を抽出する場合、動詞「ｂｉｎｄ」については、２つの蛋白質が直接結合しているのか、何か別の蛋白質を介して結果的に２つの蛋白質が結合しているかが明らかになっていない場合が多い。例えば、実際には「蛋白質Ａ」と「蛋白質Ｃ」とが結合し、「蛋白質Ｃ」と「蛋白質Ｂ」とが結合した結果、「蛋白質Ａ」、「ｂｉｎｄ」、「蛋白質Ｂ」となっている場合であっても、文献においては「蛋白質Ａ」、「ｂｉｎｄ」、「蛋白質Ｂ」のみが記載されている場合が多い。また、実験結果において「蛋白質Ａ」、「ｂｉｎｄ」、「蛋白質Ｂ」となることは確認されたが、途中に何れかの蛋白質を介しているのか否かが不明であり、明らかになっている部分（「蛋白質Ａ」、「ｂｉｎｄ」、「蛋白質Ｂ」）のみが記載されている場合も多い。従って、多項関係を示す動詞が「ｂｉｎｄ」の場合には、直接的な作用か、何れかの蛋白質を介しての作用かを示す情報をパスウェイマップと併せて表示するようにしてもよい。【０２７５】
ここで、蛋白質はドメイン構造を持っており（図８０参照）、あるドメイン構造を有する蛋白質は、そのドメイン構造に対応するドメイン構造を有する蛋白質と直接結合することが知られている。即ち、ドメイン構造毎に対応するドメイン構造が存在し、ある蛋白質は、対応するドメイン構造を有する蛋白質とは直接結合するが、対応するドメイン構造を有していない蛋白質とは直接結合しないことが知られている。従って、蛋白質が有するドメイン構造間の対応関係を示した情報を予め補足情報としてデータ記憶部１８に設けられた補足情報記憶領域１８ｃに記憶することにより（図７１参照）、記憶されている補足情報を用いて「ｂｉｎｄ」の作用が直接的か否かを判断することができる。例えば、図８０に示す蛋白質Ｂが持つドメイン構造が「ＳＨ２」の場合には、蛋白質Ａと蛋白質Ａ１のうち、蛋白質Ａ１がドメイン構造「ＳＨ２」を持っていれば、蛋白質Ｂは、蛋白質Ａ１と直接的に結合する可能性が高いと予測することができる。また、「ｂｉｎｄ」の作用が直接的でない可能性が高いと判断された場合であっても、補足情報を参照して、介在している可能性が高い蛋白質を示すことができる。【０２７６】
また、上述の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいて、実験結果として入力（取得）された蛋白質に至るまでの相互作用の経路を示すようにしてもよい。即ち、生物医学文献情報処理システムにおいて、予め二項関係（多項関係）の抽出を行い、抽出された二項関係（多項関係）を二項関係（多項関係）記憶部に記憶している場合には、該二項関係（多項関係）記憶部に記憶されている二項関係（多項関係）を参照して相互作用の経路を示すことができる。例えば、図８１に示すように、二項関係（多項関係）記憶部に記憶されている二項関係（多項関係）を参照して、入力された蛋白質（蛋白質Ａ１〜Ａ４）に対して作用する蛋白質（蛋白質Ｂ１〜Ｂ３、蛋白質Ｄ）を検索する。次に、二項関係（多項関係）記憶部に記憶されている二項関係（多項関係）を参照して、検索された蛋白質Ｂ１〜Ｂ３及び蛋白質Ｄに対して作用する蛋白質を検索する。ここで、図８１に示すように、蛋白質Ｄに対して作用する蛋白質が存在しない場合には、蛋白質Ｄに対して作用する蛋白質を検索する処理を終了する。【０２７７】
次に、蛋白質Ｂ１及び蛋白質Ｂ２に対して作用する蛋白質としては、蛋白質Ｄが検索され、蛋白質Ｂ３に対して作用する蛋白質としては蛋白質Ｃが検索される。この時、上述のように、蛋白質Ｄに対して作用する蛋白質は存在しないため、蛋白質Ｄに対して作用する蛋白質を検索する処理を終了する一方、蛋白質Ｃに対して作用する蛋白質を二項関係（多項関係）記憶部に記憶されている二項関係（多項関係）を参照して検索する。蛋白質Ｃに対して作用する蛋白質としては、図８１に示すように、蛋白質Ｄが検索されるため、検索の処理を終了する。そして、図８１に示された相互作用の経路を参照することにより、相互作用の最短経路を把握することができる。【０２７８】
また、例えば、蛋白質Ａと二項関係を有する蛋白質として蛋白質Ｂが抽出された場合であっても、上述のように蛋白質Ａと蛋白質Ｂとの間に他の蛋白質が介在している可能性がある。このような場合に、二項関係（多項関係）記憶部に記憶されている二項関係（多項関係）を参照して、蛋白質Ａと蛋白質Ｂとの間に存在する可能性がある相互作用の経路を示すようにしてもよい（図８２参照）。【０２７９】
また、上述の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいて、相互作用が拮抗するノードを識別可能に表示するようにしてもよい。例えば、薬剤１に対して発現した蛋白質を基点として抽出された二項関係を示す薬剤１に特異的なパスウェイマップ（薬剤１のパスウェイマップ）と、薬剤２に対して発現した蛋白質を基点として抽出された二項関係を示す薬剤２に特異的なパスウェイマップ（薬剤２のパスウェイマップ）とが描画されたとする。ここで、例えば、図８３に示すように、エッジを実線で示した薬剤１のパスウェイマップと、エッジを破線で示した薬剤２のパスウェイマップとを同時に表示したとする。図８３に示すパスウェイマップからは、どちらかの薬剤の場合にのみ現れるノードＡ、Ｂ、Ｃ、Ｆ、Ｄ及び相互作用（エッジ）或いは、ノードＨ、Ｋ、Ｊ、Ｌ及び相互作用（エッジ）、どちらか一方だけでなくどちらの薬剤にも対応した相互作用を有するノードＧ、Ｉ、Ｅが存在していることが分かる。この場合、どちらの薬剤にも相互作用を有するノードＧ、Ｉ、Ｅは、両方の薬剤からの作用が拮抗する可能性が高い。従って、ノードに対するエッジの本数を薬剤別にカウントすることによって、拮抗する作用を受けるノードを特定する。そして、特定されたノードに対する周囲からの影響を、その特定されたノードに対するエッジの本数と、各エッジが示す相互作用の内容に基づいて推定することができる。即ち、図８３に示す場合においては、ノードＡとノードＩ、ノードＢとノードＩ、ノードＦとノードＩとの間における相互作用のエッジは、それそれactivate、inhibit、induceであるため、ノードＩは薬剤１からの影響が直接的ではないことが分かる。一方、ノードＨとノードＩ、ノードＫとノードＩ、ノードＪとノードＩとの間の相互作用のエッジは、それぞれbind、interact、bindであり薬剤２から直接相互作用を受けているものであることが分かる。なお、図８３においては、薬剤１のパスウェイマップと薬剤２のパスウェイマップとにおいて共通するノードを例として説明したが、正常な細胞において発現する蛋白質により構成されるパスウェイマップと、癌等の病気の細胞において発現する蛋白質により構成されるパスウェイマップとにおける共通ノードを特定するようにしてもよい。【０２８０】
次に、第９の実施の形態について説明する。図８４は、第９の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムのブロック構成図の概略を示す図である。この実施の形態に係る生物医学文献処理システムは、図８４に示すように、第１の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムが備える辞書１６に換えて、実際の実験結果である遺伝子発現情報（プローブ発現情報）を記憶した遺伝子発現情報ＤＢ２８を備えており、その他の構成については、第１の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムと同様の構成であるため、詳細な説明については省略する。なお、遺伝子発現情報ＤＢ２８には、実際の実験結果、例えば、図８５に示すようなプローブ１〜５に関する組織Ａ〜Ｃに対する発現量等、実際に行われた実験の結果である遺伝子発現情報が記憶されている。【０２８１】
次に、図８６のフローチャートを参照して、第９の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおけるパスウェイマップの描画処理について説明する。この実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムにおいては、実際の実験結果を、文献情報に基づいて検証する。即ち、文献から得られた相互作用を示す蛋白質（パートナー蛋白質）が実験により実際に発現しているのか否かは不明である。そこで、ｍＲＮＡのレベルで実際に発現しているか否かを、遺伝子発現情報ＤＢ２８に記憶されている組織毎のプローブ発現情報を用いて確認する。【０２８２】
まず、生物医学文献情報処理システムのデータ制御部１０は、実験結果を取得する（ステップＳ１５０）。ステップＳ１５０における処理は、図４３におけるステップＳ１３０と同様の処理であるため詳細な説明を省略する。なお、以下においては、実験結果としてプローブ１〜５が取得（入力）され、取得されたプローブ１〜５の組織Ａ〜Ｃに対する発現量を検証する場合を例として説明する。【０２８３】
次に、文献ＤＢ１４及び遺伝子発現情報ＤＢ２８を参照して二項関係を抽出し（ステップＳ１５１）、抽出された二項関係を二項関係記憶部１９に記憶する（ステップＳ１５２）。なお、ステップＳ１５０及びステップＳ１５１における処理は、図４３におけるステップＳ１３２及びステップＳ１３３における処理と同様の処理であるため、詳細な説明を省略する。【０２８４】
次に、実験結果に示されているプローブの全てについて、二項関係の抽出が終了しているか否かの判断を行い（ステップＳ１５３）、全てについて二項関係の抽出が終了していない場合には、ステップＳ１５１に戻り、次のプローブについて二項関係の抽出を行う。【０２８５】
ステップＳ１５３において、実験結果に示されている蛋白質名の全てについて、二項関係の抽出が終了していると判断された場合には、二項関係記憶部１９に記憶されている二項関係に基づいてパスウェイマップが描画される（ステップＳ１５４）。例えば、プローブ１〜５に関する組織Ａ〜Ｃに対する発現量が、図８５に示すようになっており、生物医学文献情報処理システムにおいて、プローブ１〜５を入力した場合のパスウェイマップが図８７に示すようになっているとする。この場合、閾値を２００とした場合に組織Ａにおいて発現しているプローブは、図８５に示すように、プローブ１〜５の全てである。従って、組織Ａ特有のパスウェイマップとして、発現しているプローブを黒丸で示したパスウェイマップが描画される（図８８参照）。また、閾値を２００とした場合に組織Ｂにおいて発現している蛋白質は、図８５に示すように、プローブ２とプローブ５の２つである。従って、組織Ｂ特有のパスウェイマップとして、発現しているプローブを黒丸で示したパスウェイマップが描画される（図８９参照）。同様に、組織Ｃ特有のパスウェイマップとして図９０に示すようなパスウェイマップが描画される。なお、図８８〜図９０に示す組織特有のパスウェイマップの他にも、例えば、癌か非癌か等の細胞の由来に依存したパスウェイマップを描画するようにしてもよい。【０２８６】
この第９の実施の形態に係る生物医学文献情報処理システムによれば、遺伝子発現情報を記憶した遺伝子発現情報ＤＢと文献ＤＢとを参照して抽出された多項関係に基づいてパスウェイマップを描画しているため、実際の実験結果を文献情報に基づいて検証することができる。即ち、組織特有のパスウェイマップや細胞の由来に依存したパスウェイマップが描画された場合には、描画されたパスウェイマップを解析したり、まとめたりすることによって各種の分析を行うことができる。例えば、組織毎のパスウェイマップや、癌と非癌のパスウェイマップにおける相違点や共通点を抽出することができる。従って、実験結果のデータ（例えば、実験結果として遺伝子発現情報を記憶した遺伝子発現情報データベース）と文献情報（文献情報のデータベース）とを組み合わせることによって、特定の組織等に特異的に現れるプローブのパスウェイマップを描画することができる。【０２８７】
また、上述の実施の形態においては、生物医学分野の文献を対象とし、蛋白質名、遺伝子名を要素（ノード）とし、要素間の相互作用を表す動詞に基づいて多項関係を抽出し、パスウエイマップの描画を行っているが、社会科学分野の文献を対象として要素（ノード）間の相互作用をパスウエイマップに描画することも可能である。この場合には、文献内に存在する「人」等を要素（ノード）とし、要素間の相互作用を表す動詞に基づいて多項関係を抽出し、パスウエイマップの描画を行うことにより、パスウエイマップにおいて人間関係（親戚、血縁関係、恋人、夫婦、友人、姓）、人脈などを表すことができる。このようなパスウエイマップは、スポーツ、映画、政治の分野の人間関係、人脈等を把握する上で有効に用いることができる。【０２８８】
また、経済分野の文献を対象として要素（ノード）間の相互作用をパスウエイマップに描画することも可能である。この場合には、文献内に存在する「会社名」等を要素（ノード）とし、要素間の相互作用を表す動詞に基づいて多項関係を抽出し、パスウエイマップの描画を行うことにより、パスウエイマップにおいて会社同士の関係（資本、提携、お金の流れ、人的流れ）、資本関係などを表すことができる。このようなパスウエイマップは、ビジネス、株取引などにおける意思決定のための情報として有効に用いることができる。【０２８９】
また、軍事関係分野の文献を対象として要素（ノード）間の相互作用をパスウエイマップに描画することも可能である。この場合には、文献内に存在する「事件名」等を要素（ノード）とし、要素間の相互作用を表す動詞に基づいて多項関係を抽出し、パスウエイマップの描画を行うことにより、パスウエイマップにおいて事件と事件との背後関係、組織、文化、経済、人的流れなどを表すことができる。このようなパスウエイマップは、情報解析、歴史情報の解析、意思決定のための情報として有効に用いることができる。【０２９０】
また、都市計画関係分野の文献を対象として要素（ノード）間の相互作用をパスウエイマップに描画することも可能である。この場合には、文献内に存在する「都市名」等を要素（ノード）とし、要素間の相互作用を表す動詞に基づいて多項関係を抽出し、パスウエイマップの描画を行うことにより、パスウエイマップにおいて電力、水道、下水、石油、交通の関連性などを表すことができる。このようなパスウエイマップは、ビジネス、株取引等の意思決定のための情報として有効に用いることができる。【０２９１】
また、法律関係分野の文献を対象として要素（ノード）間の相互作用をパスウエイマップに描画することも可能である。この場合には、文献内に存在する「法律名」を要素（ノード）とし、要素間の相互作用を表す動詞に基づいて多項関係を抽出し、パスウエイマップの描画を行うことにより、パスウエイマップにおいて法文同士の関連性、法体系を表すことができる。このようなパスウエイマップは、ビジネス、政治における意思決定のための情報として有効に用いることができる。【０２９２】
本発明に係わる上記説明では、英語の文献を対象に説明してきたが、現在の自然言語処理の標準的技術を用いれば、歴史上あるいは現在使われているロシア語、中国語、韓国語、日本語、ラテン語など様々な言語にも同様に適用できる。
【産業上の利用可能性】
【０２９３】
以上のように、この発明の文献情報処理システムは、自然言語処理により文献情報の解析を行い解析結果の出力を迅速に行うのに適している。
【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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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図５７】
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【図５８】
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【図５９】
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【図６０】
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【図６１】
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【図６２】
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【図６３】
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【図６４】
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【図６５】
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【図６６】
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【図６７】
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【図６８】
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【図６９】
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【図７０】
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【図７１】
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【図７２】
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【図７３】
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【図７４】
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【図７５】
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【図７６】
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【図７７】
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【図７８】
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【図７９】
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【図８０】
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【図８１】
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【図８２】
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【図８３】
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【図８４】
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【図８５】
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【図８６】
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【図８７】
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【図８８】
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【図８９】
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【図９０】
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【国際調査報告】
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