(57)【要約】【課題】  本発明は、サンプルデータからサンプルの属する母集団の特徴とサンプルの特徴を推定するための解析を行うことができるようにする。【解決手段】  サンプルデータを取り込み、対象系の特徴を表す第１の状態変数に環境系の特徴を表す第２の状態変数を干渉させ、最大共振状態を選択することにより変数を収束させ、サンプルの特徴とサンプルデータが属する母集団の特徴を推定し、母集団の特徴を推定した結果を出力するようにする。【特許請求の範囲】
【請求項１】
ゲノム解析システムであって、前記サンプルデータを取り込む取込手段と、母集団を構成する前記サンプルの特徴を表す第１の状態変数と前記母集団の特徴を表す第２の状態変数を選択し、前記第２の状態変数を第１の状態変数に干渉させ第１の状態変数を収束させることで、前記サンプルの特徴と前記母集団の特徴を推定する推定手段とを有することを特徴とするゲノム解析システム。
【請求項２】
前記第１の状態変数に前記第２の状態変数を干渉させ、第１の状態変数の最大共鳴の状態を選択（観察）する状態とし前記サンプルの特徴と前記母集団の特徴を推定する前記推定手段を有することを特徴とする請求項１に記載のゲノム解析システム。
【請求項３】
前記第１の状態変数が各サンプルのデュプロタイプ頻度であり、前記第２の状態変数が前記母集団のハプロタイプ頻度であることを特徴とする請求項１又は２に記載のゲノム解析システム。
【請求項４】
調査する遺伝子多型の決定を行う多型決定手段と、調査したい集団の遺伝子多型のウェットプロセスによるアレル情報の決定を行うアレル情報決定手段と、サンプルの特徴パラメータと母集団の特徴パラメータの決定を行うパラメータ決定手段と、前記サンプルの特徴パラメータに前記母集団の特徴パラメータを干渉させる干渉手段と、前記サンプルの特徴パラメータの最大共鳴状態を選択する選択手段と、前記サンプルの特徴パラメータを求める解析手段と、求められた前記サンプルの特徴パラメータより母集団の特徴パラメータを求め、前記サンプルデータの特徴と母集団の特徴とを推定する推定手段とを有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のゲノム解析システム。
【請求項５】
各サンプルデータのデュプロタイプ頻度を表現するサンプル行列に、前記サンプルの属する母集団のハプロタイプ頻度を表現する母集団行列を乗じ直積を求めることで前記サンプル行列を対角化する干渉手段と、対角化された行列についてその対角成分のうち最大の成分を、求めるデュプロタイプ頻度として採用し、前記デュプロタイプ頻度を特定する推定手段とを有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載のゲノム解析システム。
【請求項６】
ゲノム解析方法であって、前記サンプルデータを取り込む取込工程と、母集団を構成する前記サンプルの特徴を表す第１の状態変数と前記母集団の特徴を表す第２の状態変数を選択し、前記第２の状態変数を第１の状態変数に干渉させ第１の状態変数を収束させることで、前記サンプルの特徴と前記母集団の特徴を推定する推定工程とを有することを特徴とするゲノム解析方法。
【請求項７】
前記第１の状態変数に前記第２の状態変数を干渉させ第1の状態変数の最大共鳴の状態を選択（観察）する状態とする選択工程を有することを特徴とする請求項６に記載のゲノム解析方法。
【請求項８】
前記第１の状態変数が各サンプルのデュプロタイプ頻度であり、前記第２の状態変数が前記母集団のハプロタイプ頻度であることを特徴とする請求項６又は７に記載のゲノム解析方法。
【請求項９】
調査する遺伝子多型の決定を行う多型決定工程と、調査したい集団の遺伝子多型のウェットプロセスによるアレル情報の決定を行うアレル情報決定工程と、サンプルの特徴パラメータと母集団の特徴パラメータの決定を行うパラメータ決定工程と、前記サンプルの特徴パラメータに前記母集団の特徴パラメータを干渉させる干渉工程と、前記サンプルの特徴パラメータの最大共鳴状態を選択する選択工程と、前記サンプルの特徴パラメータを求める結果解析工程とを含み、求められた前記サンプルの特徴パラメータより母集団の特徴パラメータを求めることで、前記サンプルデータの特徴と母集団の特徴とを推定することを特徴とする請求項６乃至８のいずれかに記載のゲノム解析方法。
【請求項１０】
各サンプルデータのデュプロタイプ頻度を表現するサンプル行列に、前記サンプルの属する母集団のハプロタイプ頻度を表現する母集団行列を乗じ直積を求めることで、前記サンプル行列を対角化し、対角化された行列についてその対角成分のうち最大の成分を、求めるデュプロタイプ頻度として採用し、前記デュプロタイプ頻度を特定する工程を含むことを特徴とする請求項６乃至９のいずれかに記載のゲノム解析方法。
【請求項１１】
請求項６乃至１０のいずれかに記載のゲノム解析方法を実行可能なプログラムを記憶した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特にサンプルデータにより母集団の特徴を推定するための解析を行うゲノム解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
地球上に存在する全ての生物は細胞から構成されていて、その細胞一個一個に遺伝子情報を記録したゲノムが存在している。細胞は構造の違いにより、原核細胞と真核細胞とに分類される。バクテリアやラン藻のような原核細胞でのゲノムは細胞内に仕切りのない状態で存在しているが、動植物のような真核細胞でのゲノムは核膜で囲まれた核の中に存在している。【０００３】
つまり、ゲノムとは生命活動を営むために欠かすことのできない染色体の一組の集まりを指すものである。また、ゲノム（genome）は、遺伝子（gene）と染色体（chromosome）からできた複合語である。【０００４】
ここで、生命の基本は細胞であり、その細胞は細胞膜で囲まれ、核は核膜で囲まれ、それぞれの単位の独立性が保たれている。ヒトの細胞は、神経細胞、筋細胞、血球・免疫系細胞、皮膚や組織の表面の細胞である上皮細胞、感覚細胞等の機能や形態が分化し、特殊化した細胞群と、それらのもとになる幹細胞といわれる未分化の細胞とからできている。細胞には重要な、時間的に変化する側面がある。それは、細胞分裂して新しい細胞を作ることである。細胞分裂は、遺伝子情報の伝達と発現を可能にする重要な仕組みである。【０００５】
核の中に染色体がある。その染色体こそが、遺伝子情報を担っているもので、遺伝子はその上に並んでいる。遺伝子は、ゲノムの中でタンパク質の作り方を定義しているといっても良い。染色体を構成している基本物質はＤＮＡ（デオキシリボ核酸）で、遺伝情報はＤＮＡの中から四つの塩基、Ａ、Ｔ、Ｇ、Ｃの並びに保存されている。バクテリアやウイルスのような１倍体の生物は、一個のゲノムを持っている。【０００６】
二倍体の生物は重複する２組のゲノムを持っている。たとえばヒトの卵子や精子のような生殖細胞は２３種類の染色体からなる１組のゲノムを持っている。体細胞では２組のゲノム（４６種類の染色体）を持っている。ヒトのゲノムは約３０億個のＤＮＡの塩基対（３０００メガ塩基対、１メガは１００万塩基対）から成り立っていて、１本の紐にすると約１メートルの長さになる。【０００７】
ゲノムは、細胞の中に存在する遺伝子情報の総体であり、そこには遺伝子と遺伝子の発現を制御する情報等が含まれている。ここで、タンパク質及び遺伝子は、いわば製品とその設計図であり、ゲノム上には設計図の他に製品の製造を管理・制御している部分が存在することになる。また、現在ではその存在意義が不明であるが、生物の機能維持に何らかの影響を及ぼしていると考えられる領域もかなりの割合で存在している。これらを明らかにしていくことによって、生命現象のより正確な把握が可能になると考えられている。【０００８】
こうしたことから、ヒトゲノムと呼ばれるヒトのゲノム全塩基配列を解析する「ヒトゲノム解析計画」や「全てのゲノムの塩基配列を決定してしまおう」というプロジェクトがヒトを含めた様々な生物を対象として研究されている。そして、遺伝子とタンパク質との３位一体の研究により、高度な生命現象の把握が期待されることになる。【０００９】
それにはまず、遺伝子間のネットワークが分からなければならないと考えられる。つまり、複数のタンパク質がネットワークを形成していて、それらのタンパク質群が特定の機能を発揮しているからである。そのため、どのような機能や情報のやり取りが行われているのかを研究していけば、未知の機能を持つ遺伝子が見つかるかもしれない。【００１０】
ここで、ゲノム解析とは、生物のゲノムの持つ遺伝情報を総合的に解析することであり、ゲノムを構成するＤＮＡ分子の塩基配列（ＧＡＴＣの並び）を決めることから始まる。しかし、塩基配列データからだけでは、どこにどのような遺伝子があるのかは簡単には分からない。そこで、転写・翻訳によって作られるメッセンジャーＲＮＡやタンパク質等の遺伝子産物の解析、生物種間で塩基配列がどれだけ似ているか等の比較、さらに大腸菌や出芽酵母等の実験生物で解析された個々の遺伝子に関するデータ等を基に解析が進められている。【００１１】
ちなみに、ヒトの場合、常染色体４４本とＸ染色体、Ｙ染色体の計４６本の染色体（つまりＤＮＡ分子）に含まれる約３０億対のＤＮＡの塩基配列が、ヒトゲノムである。我々の持っているゲノム情報は、一代前の親のゲノム情報を受け継いだものである。親の持つゲノム情報は、さらに一代前の先祖から受け継いだものである。このように、さらに一代前と遺伝情報の起源をさかのぼることにより、３８億年前の最初の生物のゲノムにたどりつくことができる。【００１２】
ゲノム解析を行うものとして、特許文献１では、ゲノム配列情報を入力し、入力されたゲノム配列情報内に、同一の塩基が複数個（たとえば１０個）以上連続して配列されている配列部分があるかどうかを判断し、あった場合にその同一の塩基が複数個以上連続して配列されている配列部分の前方及び後方に連続して配列されている所定数の塩基からなる塩基配列情報を抽出し、抽出された塩基配列情報を出力するようにしたゲノム解析方法を提案している。【００１３】
このようなゲノム解析方法により、ＳＮＰｓ（single nucleotide polymorphism）を用いることなくＳＮＰｓに近い精度で迅速にかつ効率的に疾患関連候補遺伝子を同定するための多型マーカーを見つけ出すことができるようになっている。【００１４】
ところで、特許文献１に示されたものは、疾患関連候補遺伝子を同定するための多型マーカーを見つけ出すようにしたゲノム解析の一手法であるが、ゲノム解析では時に約３０億対のＤＮＡの塩基配列をいろいろな観点から解析する必要がある。そのため、未だ解明されていない様々なゲノム解析を行う手法が存在しているものと予測されることから、その解明が待たれている。  
【特許文献１】特開２００３−２８８３４６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、サンプルデータより母集団の特徴とサンプルの特徴を推定することができるゲノム解析システム及び解析方法を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明は上記課題を解決すべく、以下に掲げる構成とした。
請求項１記載の発明の要旨は、ゲノム解析システムであって、前記サンプルデータを取り込む取込手段と、母集団を構成する前記サンプルの特徴を表す第１の状態変数と前記母集団の特徴を表す第２の状態変数を選択し、前記第２の状態変数を第１の状態変数に干渉させ第１の状態変数を収束させることで、前記サンプルの特徴と前記母集団の特徴を推定する推定手段とを有することを特徴とするゲノム解析システムに存する。
請求項２記載の発明の要旨は、前記第１の状態変数に前記第２の状態変数を干渉させ、第１の状態変数の最大共鳴の状態を選択（観察）する状態とし前記サンプルの特徴と前記母集団の特徴を推定する前記推定手段を有することを特徴とする請求項１に記載のゲノム解析システムに存する。
請求項３記載の発明の要旨は、前記第１の状態変数が各サンプルのデュプロタイプ頻度であり、前記第２の状態変数が前記母集団のハプロタイプ頻度であることを特徴とする請求項１又は２に記載のゲノム解析システムに存する。
請求項４記載の発明の要旨は、調査する遺伝子多型の決定を行う多型決定手段と、調査したい集団の遺伝子多型のウェットプロセスによるアレル情報の決定を行うアレル情報決定手段と、サンプルの特徴パラメータと母集団の特徴パラメータの決定を行うパラメータ決定手段と、前記サンプルの特徴パラメータに前記母集団の特徴パラメータを干渉させる干渉手段と、前記サンプルの特徴パラメータの最大共鳴状態を選択する選択手段と、前記サンプルの特徴パラメータを求める解析手段と、求められた前記サンプルの特徴パラメータより母集団の特徴パラメータを求め、前記サンプルデータの特徴と母集団の特徴とを推定する推定手段とを有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のゲノム解析システムに存する。
請求項５記載の発明の要旨は、各サンプルデータのデュプロタイプ頻度を表現するサンプル行列に、前記サンプルの属する母集団のハプロタイプ頻度を表現する母集団行列を乗じ直積を求めることで前記サンプル行列を対角化する干渉手段と、対角化された行列についてその対角成分のうち最大の成分を、求めるデュプロタイプ頻度として採用し、前記デュプロタイプ頻度を特定する推定手段とを有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載のゲノム解析システムに存する。
請求項６記載の発明の要旨は、ゲノム解析方法であって、前記サンプルデータを取り込む取込工程と、母集団を構成する前記サンプルの特徴を表す第１の状態変数と前記母集団の特徴を表す第２の状態変数を選択し、前記第２の状態変数を第１の状態変数に干渉させ第１の状態変数を収束させることで、前記サンプルの特徴と前記母集団の特徴を推定する推定工程とを有することを特徴とするゲノム解析方法に存する。
請求項７記載の発明の要旨は、前記第１の状態変数に前記第２の状態変数を干渉させ第1の状態変数の最大共鳴の状態を選択（観察）する状態とする選択工程を有することを特徴とする請求項６に記載のゲノム解析方法に存する。
請求項８記載の発明の要旨は、前記第１の状態変数が各サンプルのデュプロタイプ頻度であり、前記第２の状態変数が前記母集団のハプロタイプ頻度であることを特徴とする請求項６又は７に記載のゲノム解析方法に存する。
請求項９記載の発明の要旨は、調査する遺伝子多型の決定を行う多型決定工程と、調査したい集団の遺伝子多型のウェットプロセスによるアレル情報の決定を行うアレル情報決定工程と、サンプルの特徴パラメータと母集団の特徴パラメータの決定を行うパラメータ決定工程と、前記サンプルの特徴パラメータに前記母集団の特徴パラメータを干渉させる干渉工程と、前記サンプルの特徴パラメータの最大共鳴状態を選択する選択工程と、前記サンプルの特徴パラメータを求める結果解析工程とを含み、求められた前記サンプルの特徴パラメータより母集団の特徴パラメータを求めることで、前記サンプルデータの特徴と母集団の特徴とを推定することを特徴とする請求項６乃至８のいずれかに記載のゲノム解析方法に存する。
請求項１０記載の発明の要旨は、各サンプルデータのデュプロタイプ頻度を表現するサンプル行列に、前記サンプルの属する母集団のハプロタイプ頻度を表現する母集団行列を乗じ直積を求めることで、前記サンプル行列を対角化し、対角化された行列についてその対角成分のうち最大の成分を、求めるデュプロタイプ頻度として採用し、前記デュプロタイプ頻度を特定する工程を含むことを特徴とする請求項６乃至９のいずれかに記載のゲノム解析方法に存する。
請求項１１記載の発明の要旨は、請求項６乃至１０のいずれかに記載のゲノム解析方法を実行可能なプログラムを記憶した記憶媒体に存する。
【発明の効果】
【００１７】
本発明のゲノム解析方法IIは、母集団の特徴を表す第2の状態変数をサンプルの特徴を表す第1の状態変数に干渉させる、即ち直積を求めることで、母集団の特徴とサンプルの特徴を推定できるため、困難な計算工程は１回のみである。従って、従来の方法よりも非常に高速に母集団の特徴とサンプルの特徴とを求めることが可能である。【００１８】
また、従来の方法では、一度に決定できるデュプロタイプのサンプル数は、２０程度が限界であったが、本発明の方法においては、より多数のサンプルのデュプロタイプを一度に求めることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施の形態について説明する。
図１は、本発明のゲノム解析方法に用いられるゲノム解析装置の概要を説明するための図、図２は、図１のゲノム解析装置による解析の概要を説明するための図、図３は、本発明のゲノム解析方法を示すフローチャートである。【００２０】
図１に示すように、ゲノム解析装置１は、サンプルデータよりサンプルデータが属する母集団の特徴とサンプルデータの特徴を推定し、その解析結果を出力するものである。ゲノム解析装置１としては、後述のゲノム解析のための演算を行う解析プログラムを搭載したノートパソコン、デスクトップパソコン等を用いることができる。【００２１】
ゲノム解析装置１による解析の概要は、たとえば図２に示すように、干渉による状態の最大共振状態への収束で特徴付けすることができる観測状態をモデル化したものである、対象系の状態である状態Ａを環境系の状態である状態Ｂにより干渉させることにより状態Ａが状態Ｂと最大に共振した状態に収束することで、サンプルの特徴と母集団の特徴が推定されるようになっている。【００２２】
ここで、状態変数Ａとは各サンプルのデュプロタイプであり、状態変数Ｂとは母集団ハプロタイプ頻度である。そして、状態Ａが状態Ｂによる干渉により最大共振の状態が選択されるようになっているが、これの詳細については後述する。【００２３】
そこで、サンプルデータが属する母集団をヒルベルト空間で表すことができる系と考える。集団のハプロタイプＨは、ハプロタイプの頻度を成分とするベクトルで表されるとする。ハプロタイプの種類をhmとし、前記母集団内でのそのハプロタイプの頻度を並べたものをベクトルで表し、下記の数式１に示すように横に並べたものをブラベクトル、縦に並べたものをケットベクトルと表記する。【００２４】
【数１】
2006120752.tif 000002
【００２５】
ここで、ハプロタイプベクトルへの射影演算子は、数式２のようにケットベクトルとブラベクトルの積で表され、実際には、Hmm’の行列となる。【００２６】
【数２】
2006120752.tif 000003
【００２７】
そして、サンプルのデュプロタイプとその頻度は、ハプロタイプの種類（hl）を基底とするベクトル空間の直積、即ちhlとhl’との直積で表される行列で表されるとする。つまり、サンプルのデュプロタイプ頻度は、数式３のようにDll’の行列で表現されることになる。この行列の各成分Dll’は、ハプロタイプhlとハプロタイプhl’をペアで構成されるデュプロタイプを持つ頻度のことである。【００２８】
【数３】
2006120752.tif 000004
【００２９】
そして、Dll’の演算子をDで、Hmm’の演算子をHで表すとすると、HDでDのHへの写像、つまり、DのH成分が求められる。しかし、行列同士の演算は、行列となり、行列が対角成分のみとなることは無く、固有値を求めることは出来ない。そこで、量子力学の観測の理論、または、干渉と波束の収縮の原理を適用する。つまり、Dを対象系の観測すべきデータ、Hを環境系または、干渉要因とする。DにHを干渉とし作用させることにより、Dの対角化(デコヒーレンス)を施し、対角成分のみとすることにより、Dの固有値(共振値)を求めることとする。また、その固有値より、実際に観測されるデータの抽出（波束の収縮）は、最大共振に基づき、最大に共振したものが観測されるものとする。即ち、干渉、とは数式４のようにDll’とHmm’の直積を求めることに他ならない。そして、収束、とはこの対角化を行うことを意味している。これは、より詳細には、数式４の直積が、対象系Dと干渉系(環境系)Hの合成系の状態を表す実際観測される系を表す行列となる。【００３０】
【数４】
2006120752.tif 000005
【００３１】
ここで、Dの複数の固有値より最大共振の固有値を選択するのは、量子系において観測を行った場合のみに対象形を現す行列Dが実際に観測される値を表す行列に変化することに基づいている。つまり、干渉により対角化したのみでは、対象系の状態を表す行列は変化しないことを意味している。【００３２】
これは、干渉系が一般的には、巨視的であり、その成分には、重なりが無いと考えると、Dのそれぞれの成分が観測される干渉系は、お互いに素で、独立であると考えることが出来る。つまり、数式５のごとく、各Dの成分とそれに対応するHの成分の直積で表されると考えることが出来る。これは、個人iのデュプロタイプの成分である、ハプロタイプhilまたは、hil’は、Dの同等の成分である、Hll, Hll, Hl’l’’によってのみ干渉(影響)されるということである。【００３３】
【数５】
2006120752.tif 000006
【００３４】
次に、ゲノム解析装置１によるゲノム解析方法について説明する。
まず、図３に示すように、調査する遺伝子多型の決定を行う（ステップＳ１）。ここでは、まず、調査したい集団の遺伝子多型のウェットプロセスによるアレル情報の決定を行う（ステップＳ２）。また、アレル情報より連鎖平衡を仮定した集団のハプロタイプ頻度の決定を行う（ステップＳ３）。【００３５】
次いで、アレル情報より連鎖平衡を仮定したサンプルのデュプロタイプとその頻度の決定を行う（ステップＳ４）。また、サンプルのデュプロタイプに集団のハプロタイプ頻度を干渉させる（ステップＳ５）。【００３６】
ここで、最大共振のデュプロタイプを選択する（ステップＳ６）。そして、サンプルのデュプロタイプより集団のハプロタイプ頻度を決定する（ステップＳ７）。そして、サンプルの特徴パラメータと集団のサンプルパラメータが求まる（ステップＳ８）。
【実施例１】
【００３７】
次に、実施例について説明する。
以下に示す図４〜図６は、サンプルのデュプロタイプを推論し、かつ母集団のハプロタイプ頻度を求めるために複数座位の遺伝子型データ及びアレル情報を使用し、干渉することにより最大共振状態への収束させるゲノム解析方法による解析結果の一例を示す図である。【００３８】
遺伝子解析では、表現型データ(疾患の有無)に遺伝子型データ（たとえば疾病遺伝子）をマッピングさせることが大きな目的となっている。この際、遺伝子型データとしては、完全データであるハプロタイプを用いるべきであるが、経済的な面、技術的な面より、単一の遺伝子多型データが得られることが一般的である。【００３９】
そのため、解析の一環として、単一の遺伝子多型データの繋がりより、ハプロタイプを推定する必要がある。ハプロタイプを推定する場合、ベイズ統計に基づくＭＣＭＣ法、最尤法に基づくＥＭ法などがあるが、本実施例では、干渉による最大共鳴選択法を採用した。【００４０】
この場合、ヒルベルト空間上のベクトル表現を集団のハプロタイプ頻度とサンプルのデュプロタイプを表すのに採用した。また、前集団のハプロタイプ頻度の射影演算をサンプルのデュプロタイプに干渉させ、サンプルのデュプロタイプ行列の対角化するのに採用した。これは、干渉により固有状態（振動数）は共振すると仮定したからである。【００４１】
ここで、最強に共振する固有状態が実在する状態であるとの仮定の下に、最大共振の状態をサンプルのデュプロタイプと推定する方法を採用した。これは、状態の値を確定しないと状態を表す行列は変化しないと仮定したからである。【００４２】
本実施例では、上述したように、集団のハプロタイプ頻度ｈmとサンプルのデュプロタイプdll’を干渉により共振する二つの状態として採用した。【００４３】
ここで、ｈmとdll’を、上述したように対象となる系を特徴付ける一つの状態と環境となる系を特徴付ける一つの状態と考える。そう考えるとｈmとdll’は、量子系におけるように対象系が環境系により観測されるべき固有状態の行列に変換すると考えることができる。【００４４】
そこで、ｈmとdll’を、数式６の式（１）及び式（２）で仮定し、連鎖平衡状態から推定するようにした。【００４５】
【数６】
2006120752.tif 000007
【００４６】
また、数式４の直積が、干渉により、数式７のごとく、対象系の固有状態とそれに対応した環境状態に分かれると考える。この分離した対象系の固有状態より最大の値（共振）である固有状態が選択されると考える。【００４７】
【数７】
2006120752.tif 000008
【００４８】
次に、これらの式から、まず、ステップ１）では、各遺伝子多型のアレル情報より連鎖平行を仮定してｈmを初期値として求める。ステップ２）では、ｈmより、連鎖平行を仮定したdll’を初期値として求める。【００４９】
次に、前記初期値ｈmを前記初期値dll’に干渉させ、dll’を対象化させ、その上で最大共振値のdll’を選択し決定する、つぎにこのdll’よりｈmを統計処理し決定する。【００５０】
次に、ハプロタイプ頻度の推定のデータについて説明をする。【００５１】
図４は、推定されたサンプルのデュプロタイプとその頻度の例を示すものである。従来のEM法などでは、数種類のハプロタイプとその可能性頻度が推定されるのであるが、本実施例では、サンプルのデュプロタイプは一意に推測される。【００５２】
図５は、本実施例の母集団のハプロタイプとその頻度の推定例とそのハプロタイプの連鎖平衡時の頻度を示すものである。【００５３】
図６は、本実施例の実行時間とEM法とMCMC法の同じデータの実行時間を示すものである。遺伝子多型としてSNPを使用した場合で、20ローカスの場合は大幅に本実施例は他の方法と比べ時間の短縮となっている。また、180ローカスの場合は、EM法は実施不可能であり、MCMC法に対しては大幅な時間短縮となっていることを示すものである。【００５４】
このように、本実施形態では、サンプルデータを取り込み、対象系の第１状態変数を環境系の第２状態変数により干渉させ、共振が最大のものを選択することにより、対象系のサンプルの状態変数を収束することで、環境系の母集団の特徴を表す第２の状態変数を推定した結果を出力するようにしたので、サンプルデータによりサンプルの特徴とサンプルの属する母集団の特徴を推定するための解析を行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【００５５】
以上の如く本発明によれば、サンプルデータによりサンプルの属する母集団の特徴とサンプルの特徴を推定するための解析を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】本発明のゲノム解析方法に用いられるゲノム解析装置の概要を説明するための図である。
【図２】図１のゲノム解析装置による解析の概要を説明するための図である。
【図３】本発明のゲノム解析方法を示すフローチャートである。
【図４】本発明のサンプルのデュプロタイプと頻度を示す図である。
【図５】本発明のサンプルの属する母集団のハプロタイプと頻度を示す図である。
【図６】本発明の実行時間を示す図である。
【符号の説明】
【００５７】
１    ゲノム解析装置
【図１】
2006120752.tif 000009
【図２】
2006120752.tif 000010
【図３】
2006120752.tif 000011
【図４】
2006120752.tif 000012
【図５】
2006120752.tif 000013
【図６】
2006120752.tif 000014
【国際調査報告】
2006120752.tif 000015
2006120752.tif 000016