(57)【要約】  適切にＤＮＡチップのデータのムラを検出し、また、可能であればそのムラを補正する。ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法において、ＤＮＡチップが複数の小領域に分割される。アレイデータを構成するデータ値は標準化され（ステップ３００）、小領域ごとに、標準化されたデータ値の平均値或いは中央値の標準偏差が算出される（ステップ３１０）。次いで、標準偏差の増大に基づいて、ＤＮＡチップのデータにおけるムラの存在の有無が検出される（ステップ３１０）。【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、
前記アレイデータを構成するデータ値を標準化するステップと、
前記ＤＮＡチップを複数の小領域に分割したときの、当該小領域の情報を記憶装置に記憶するステップと、
前記小領域ごとに、当該小領域に含まれるアレイデータの標準化されたデータ値の代表値を算出するステップと、
前記代表値の分布の標準偏差を算出するステップと、
前記標準偏差の増大に基づいて、ＤＮＡチップのアレイデータにおけるムラの存在を検出するステップと、を備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法。
【請求項２】
前記ムラの存在を検出するステップが、
所定の基準にしたがった、カイ（χ）二乗分布のパラメータを算出するステップと、
前記カイ（χ）二乗分布から有意水準を算出するステップと、
前記標準偏差と前記有意水準とを比較して、標準偏差が有意水準より大きい場合には、データにムラが存在すると判断するステップと、を有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記有意水準の値が、前記標準偏差の二乗である分散に対して、あらかじめ定めた信頼係数に基づくカイ（χ）二乗分布の上方有意水準である請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ムラの存在を検出するステップが、
所定の基準にしたがった、正規分布のパラメータを算出するステップと、
正規分布から有意水準を算出するステップと、
前記標準偏差と前記有意水準とを比較して、標準偏差が有意水準より大きい場合には、データにムラが存在すると判断するステップと、を有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記有意水準の値が、前記標準偏差に対して、あらかじめ定めた信頼係数に基づく正規分布の上方有意水準である請求項４に記載の方法。
【請求項６】
ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、
複数のＤＮＡチップのそれぞれを構成するデータ値を標準化するステップと、
前記ＤＮＡチップのそれぞれのデータ値の対数値の標準偏差を算出するステップと、
算出された複数のＤＮＡチップの標準偏差の分布についてその中央値を算出するステップと、
前記標準偏差の期待値を算出するステップと、
ＤＮＡチップごとに、当該ＤＮＡチップについての標準偏差と、前記中央値との差異を算出するステップと、
前記差異が、前記標準偏差の期待値に基づく所定の第２の値と比較し、前記差異が、前記所定の第２の値より大きい場合には、当該ＤＮＡチップについてのデータにムラが存在すると判断するステップと、を備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法。
【請求項７】
ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、
前記ＤＮＡチップを複数の小領域に分割したときの、当該小領域の情報を前記記憶装置に記憶するステップと、
前記アレイデータを構成するデータ値を標準化するステップと、
前記小領域ごとに、当該小領域に属するアレイデータのデータ値の平均値または中央値を算出するステップと、
徐々に信頼係数を高めるような、設定された第１ないし第ｎの有意水準を受け付けるステップと、
前記小領域のそれぞれについて、前記平均値または前記中央値と、前記第１ないし第ｎの水準とに基づいて、当該小領域がムラの影響を受けているか否かを判断し、当該小領域がムラの影響を受けていること示す情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、を備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法。
【請求項８】
ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、
スポットの外周またはスポットの近傍で測定されるバックグラウンド値の分布を、正規分布とみなして、
その分布の代表値を算出するステップと、
その分布の標準偏差を算出するステップと、
個々の前記シグナル強度と前記代表値との差異を算出するステップと、
前記差異と、前記標準偏差に基づく所定の値とを比較するステップと、
前記差異が、前記所定の値より大きい場合には、当該スポットのデータはムラの影響下にあると判断し、当該スポットがムラの影響下であることを示す情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、を備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法。
【請求項９】
前記所定の値が、前記標準偏差の２倍であることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記差異を大きさの順に並べ替えるステップと、
前記差異と同じ数の、正規分布モデルから得られる理論値の数列を用意するステップと、
前記理論値と前記並べ替えた差異を１対１に対応させてプロットするステップと、
そのプロットから直線関係が得られなくなる値よりも大きな差異を検出するステップと、
当該大きな差異が検出されたスポットのデータ値はムラの影響下にあると判断するステップし、当該スポットがムラの影響下にあることを示す情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、を備えたことを特徴とする請求項８に記載の遺伝子発現データの処理方法。
【請求項１１】
ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、
スポットの外周またはスポットの近傍で測定されるバックグラウンド値の分布を、正規分布とみなして、
その分布の代表値を算出するステップと、
複数のＤＮＡチップのバックグラウンド値の標準偏差を、それぞれの中央値で除したレシオ値の幾何平均を算出するステップと、
当該ＤＮＡチップのバックグラウンド値の中央値に、前記レシオ値の幾何平均値を乗じて、その標準偏差の期待値を算出するステップと、
当該スポットのバックグラウンド値と前記中央値との差異を計算するステップと、
前記差異と、前記標準偏差の期待値に基づく所定の値とを比較し、前記差異が、前記所定の値より大きい場合には、当該スポットのデータはムラの影響下にあると判断し、当該スポットがムラの影響下であることを示す情報を、記憶装置に記憶するステップと、を備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法。
【請求項１２】
前記所定の値が、前記標準偏差の期待値の２倍であることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、
前記アレイデータを構成するデータ値を標準化するステップと、
前記ＤＮＡチップを分割するため小領域の形状および配置を決定し、当該小領域の形状および配置の情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、
前記配置された小領域群を表わす空間補正関数を決定するステップと、
前記小領域ごとに、小領域に属するデータ値に空間補正関数による関数値を演算するステップと、
前記関数値を前記記憶装置に記憶するステップと、を備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法。
【請求項１４】
前記空間補正関数を求めるために、
前記小領域内データの特定の順位数を、当該小領域のチップ上の位置の関数として近似するステップを備えたことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記空間補正関数を求めるために、
前記小領域内データの最頻値を、当該小領域のチップ上の位置の関数として近似するステップを備えたことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記空間補正関数を求めるために、
前記ＤＮＡチップ上の物理的位置を表わす直交する２つの軸に対して、
それぞれ独立した一元の方程式を求めるステップを備え、
その二つの式を独立して扱うことを特徴とする、請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
前記方程式を求めるステップが、
前記チップ上の物理的位置を表わす直交する２つの軸に対して、
その軸の一方に沿う方程式を多数求めて、
他方の軸についてスキャニングすることで、
位置の関数を求めるように構成されたことを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記小領域の形状および配置を決定するステップが、
前記ＤＮＡチップを複数の小領域候補に分割したときの、当該小領域候補の情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、
前記小領域候補に属するデータ値の標準偏差を算出するステップと、
前記それぞれの小領域についての標準偏差の中央値を算出するステップと、
前記分割するステップ、標準偏差を算出するステップ、中央値を算出するステップを繰り返し、最小の中央値となるような小領域候補を、前記小領域と決定し、当該決定された小領域の情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、を有することを特徴とする請求項１３ないし１７の何れか一項に記載の方法。
【請求項１９】
ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、
前記ＤＮＡチップをハイブリダイゼーションした際のチャンバー中、気泡の体積および溶液の体積を設定するステップと、
前記ハイブリダイゼーションにおけるチャンバーの回転に応じて、前記ＤＮＡチップ上に設定された観測点において、当該観測点が溶液に浸されていた相対的時間を算出するステップと、
前記アレイデータを構成するデータ値を標準化するステップと、
前記標準化したデータ値を、当該データ値に対応する観測点の相対的時間で除するステップと、
前記除算されたデータ値を、前記記憶装置に記憶するステップと、を備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法。
【請求項２０】
ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得するために、コンピュータにより読み出し可能な遺伝子発現データの処理プログラムであって、前記コンピュータに、
前記ＤＮＡチップを複数の小領域に分割したときの、当該小領域の情報を記憶装置に記憶するステップ、
前記アレイデータを構成するデータ値を標準化するステップ、
前記小領域ごとに、当該小領域に属するアレイデータの標準化されたデータ値の平均値或いは中央値の標準偏差を算出するステップ、並びに、
前記標準偏差の増大に基づいて、ＤＮＡチップのアレイデータにおけるムラの存在を検出するステップを実行させることを特徴とする遺伝子発現データの処理プログラム。
【請求項２１】
前記ムラの存在を検出するステップにおいて、前記コンピュータに、
所定の基準にしたがったカイ（χ）二乗分布の有意水準を算出するステップ、並びに、
前記標準偏差とカイ（χ）二乗分布の有意水準とを比較して、標準偏差がカイ（χ）二乗分布の有意水準より大きい場合には、データにムラが存在すると判断するステップを実行させることを特徴とする請求項２０に記載のプログラム。
【請求項２２】
前記ムラの存在を検出するステップにおいて、前記コンピュータに、
前記標準偏差と、当該標準偏差の平均値の期待値との差異を算出するステップ、
前記標準偏差の期待値を算出するステップ、並びに、
前記差異と、前記標準偏差の期待値に基づく所定の値とを比較し、前記差異が、前記所定の値より大きい場合には、データにムラが存在すると判断するステップを実行させることを特徴とする請求項２０に記載のプログラム。
【請求項２３】
前記所定の値として、標準偏差の期待値の２倍となるように、前記コンピュータを作動させることを特徴とする請求項２２に記載のプログラム。
【請求項２４】
ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得するために、コンピュータにより読み出し可能な遺伝子発現データの処理プログラムであって、前記コンピュータに、
複数のＤＮＡチップのそれぞれを構成するデータ値を標準化するステップ、
前記ＤＮＡチップのそれぞれのデータ値の標準偏差を算出するステップ、
算出されたＤＮＡチップの中央値を算出するステップ、
前記標準偏差の期待値を算出するステップ、
ＤＮＡチップごとに、当該ＤＮＡチップについての標準偏差と、前記中央値との差異を算出するステップ、並びに、
前記差異が、前記標準偏差の期待値に基づく所定の第２の値と比較し、前記差異が、前記所定の第２の値より大きい場合には、当該ＤＮＡチップについてのデータにムラが存在すると判断するステップを実行させることを特徴とする遺伝子発現データの処理プログラム。
【請求項２５】
ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得するために、コンピュータにより読み出し可能な遺伝子発現データの処理プログラムであって、前記コンピュータに、
前記ＤＮＡチップを複数の小領域に分割したときの、当該小領域の情報を前記記憶装置に記憶するステップ、
前記アレイデータを構成するデータ値を標準化するステップ、
前記小領域ごとに、当該小領域に属するアレイデータのデータ値の特定の順位数を算出するステップ、
徐々に信頼係数を高めるような、設定された第１ないし第ｎの有意水準を受け付けるステップ、並びに、
前記小領域のそれぞれについて、前記平均値または前記中央値と、前記第１ないし第ｎの有意水準とに基づいて、当該小領域がムラの影響を受けているか否かを判断し、当該小領域がムラの影響を受けていること示す情報を、前記記憶装置に記憶するステップを実行させることを特徴とする遺伝子発現データの処理プログラム。
【請求項２６】
ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得するために、コンピュータにより読み出し可能な遺伝子発現データの処理プログラムであって、前記コンピュータに、
スポットの外周またはスポットの近傍で測定されるバックグラウンド値の分布を、正規分布とみなして、
その分布の代表値を算出するステップ、
その分布の標準偏差を算出するステップ、
個々の前記シグナル強度と前記代表値との差異を算出するステップ、
前記差異と、前記標準偏差に基づく所定の値とを比較するステップ、並びに、
前記差異が、前記所定の値より大きい場合には、当該スポットのデータはムラの影響下にあると判断し、当該スポットがムラの影響下であることを示す情報を、記憶装置に記憶するステップを実行させることを特徴とする遺伝子発現データの処理プログラム。
【請求項２７】
前記所定の値が、前記標準偏差の２倍であることを特徴とする請求項２６に記載のプログラム。
【請求項２８】
前記コンピュータに、
前記差異を大きさの順に並べ替えるステップ、
前記差異と同じ数の、正規分布モデルから得られる理論値の数列を用意するステップ、
前記理論値と前記並べ替えた差異を１対１に対応させてプロットするステップ、
そのプロットから直線関係が得られなくなる値よりも大きな差異を検出するステップ、並びに、
当該大きな差異が検出されたスポットのデータ値はムラの影響下にあると判断し、当該スポットがムラの影響下にあることを示す情報を、前記記憶装置に記憶するステップを、実行させることを特徴とする請求項２６に記載のプログラム。
【請求項２９】
ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得するために、コンピュータにより読み出し可能な遺伝子発現データの処理プログラムであって、前記コンピュータに、
スポットの外周またはスポットの近傍で測定されるバックグラウンド値の分布を、正規分布とみなして、
その分布の代表値を算出するステップ、
複数のＤＮＡチップのバックグラウンド値の標準偏差を、それぞれの中央値で除したレシオ値の幾何平均を算出するステップ、
当該ＤＮＡチップのバックグラウンド値の中央値に、前記レシオ値の幾何平均値を乗じて、その標準偏差の期待値を算出するステップ、
当該スポットのバックグラウンド値と前記中央値との差異を計算するステップ、並びに、
前記差異と、前記標準偏差の期待値に基づく所定の値とを比較し、前記差異が、前記所定の値より大きい場合には、当該スポットのデータはムラの影響下にあると判断し、当該スポットがムラの影響下であることを示す情報を、記憶装置に記憶するステップを、実行させることを特徴とする遺伝子発現データの処理プログラム。
【請求項３０】
前記所定の値が、前記標準偏差の期待値の２倍であることを特徴とする請求項２９に記載のプログラム。
【請求項３１】
ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理プログラムであって、前記コンピュータに、
前記アレイデータを構成するデータ値を標準化するステップ、
前記ＤＮＡチップを分割するため小領域の形状および配置を決定し、当該小領域の形状および配置の情報を、前記記憶装置に記憶するステップ、
前記配置された小領域群を表わす空間補正関数を決定するステップ、
前記小領域ごとに、小領域に属するデータ値に空間補正関数による関数値を演算するステップ、並びに、
前記関数値を前記記憶装置に記憶するステップを、実行させることを特徴とする遺伝子発現データの処理プログラム。
【請求項３２】
前記空間補正関数を求めるために、
前記小領域内データの特定の順位数を、当該小領域のチップ上の位置の関数として近似するステップを、前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項３１に記載のプログラム。
【請求項３３】
前記空間補正関数を求めるために、
前記小領域内データの最頻値を、当該小領域のチップ上の位置の関数として近似するステップを、前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項３１に記載のプログラム。
【請求項３４】
前記空間補正関数を求めるために、
前記ＤＮＡチップ上の物理的位置を表わす直交する２つの軸に対して、
それぞれ独立した一元の方程式を求めるステップを実行させ、
前記コンピュータに、その二つの式を独立して扱うように動作させることを特徴とする請求項３１に記載のプログラム。
【請求項３５】
前記方程式を求めるステップにおいて、
前記チップ上の物理的位置を表わす直交する２つの軸に対して、
その軸の一方に沿う方程式を多数求めて、
他方の軸についてスキャニングすることで、
位置の関数を求めるように、前記コンピュータを動作させることを特徴とする請求項３４に記載のプログラム。
【請求項３６】
前記小領域の形状および配置を決定するステップにおいて、前記コンピュータに、
前記ＤＮＡチップを複数の小領域候補に分割したときの、当該小領域の候補の情報を、前記記憶装置に記憶するステップ、
前記小領域候補に属するデータ値の標準偏差を算出するステップ、
前記それぞれの小領域についての標準偏差の中央値を算出するステップ、並びに、
前記分割するステップ、標準偏差を算出するステップ、中央値を算出するステップを繰り返し、最小の中央値となるような小領域候補を、前記小領域と決定し、当該決定された小領域の情報を、前記記憶装置に記憶するステップを実行させることを特徴とする請求項３１ないし３５の何れか一項に記載のプログラム。
【請求項３７】
ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理プログラムであって、前記コンピュータに
前記ＤＮＡチップをハイブリダイゼーションした際のチャンバー中、気泡の体積および溶液の体積を設定するステップ、
前記ハイブリダイゼーションにおけるチャンバーの回転に応じて、前記ＤＮＡチップ上に設定された観測点において、当該観測点が溶液に浸されていた相対的時間を算出するステップ、
前記アレイデータを構成するデータ値を標準化するステップ、
前記標準化したデータ値を、当該データ値に対応する観測点の相対的時間で除するステップ、並びに、
前記除算されたデータ値を、前記記憶装置に記憶するステップを、実行させることを特徴とする遺伝子発現データの処理プログラム。
【請求項３８】
ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、
アレイデータを構成するデータ値を正規分布と仮定して、その代表値Ｍｂおよびスケール値Ｓｂを算出するステップと、
ＤＮＡチップ上のスポットのデータ値にそれぞれ関連付けられて、前記記憶装置に記憶されたバックグラウンドの実測値である個別バックグラウンド値Ｘｂｉを利用して、
標準値Ｚｂｉを、
Ｚｂｉ＝（Ｘｂｉ−Ｍｂ）／Ｓｂ
により算出するステップと、
前記標準値Ｚｂｉが、設定された棄却水準より大きい場合に、当該Ｚｂｉの算出の基礎となったスポットのデータ値を棄却すべきと判断し、当該スポットのデータを棄却することを示す情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、を備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法。
【請求項３９】
ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、
アレイデータを構成するデータ値を正規分布と仮定して、その代表値Ｍｂおよびスケール値Ｓｂを算出するステップと、
ＤＮＡチップ上のスポットのデータ値にそれぞれ関連付けられて、前記記憶装置に記憶されたバックグラウンドの実測値である個別バックグラウンド値Ｘｂｉを利用して、
標準値Ｚｂｉを、
Ｚｂｉ＝（Ｘｂｉ−Ｍｂ）／Ｓｂ
により算出するステップと、
全ての標準値Ｚｂｉをソートして、正規分布の理論値に基づくノーマル・プロバビリティ・プロットと比較して、前記理論値と所定の範囲内にあるような範囲を特定するステップと、
前記標準値Ｚｂｉが、前記特定された範囲の上限より大きい場合に、当該Ｚｂｉの算出の基礎となったスポットのデータ値を棄却すべきと判断し、当該スポットのデータを棄却することを示す情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、を備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法。
【請求項４０】
ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、
ＤＮＡチップ上のあるスポットである個別スポットの一定範囲の周辺に位置する周辺スポットのデータ値にそれぞれ関連付けられて、前記記憶装置に記憶されたバックグラウンドの実測値である、前記周辺スポットに関する個別バックグラウンド値Ｘｂｉを利用して、
標準値Ｚｂｉを、
Ｚｂｉ＝（Ｘｂｉ−Ｍｂ）／Ｓｂ
により算出するステップと、
前記個別スポットと周辺スポットとの間の距離ｒを算出するステップと、
前記周辺スポットのそれぞれについて、（Ｚｂｉ／ｒ＾２）を算出し、かつ、算出された値の総和Ｂを算出するステップと、
前記総和Ｂが、設定された棄却水準より大きい場合に、当該個別スポットのデータ値を棄却すべきと判断し、当該スポットのデータを棄却することを示す情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、を備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法。
【請求項４１】
ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、
ＤＮＡチップの第ｃ行第ｗ列のスポットについて、その２次元的な位置（Ｘｃ，Ｘｗ）を算出するステップと、
（Ａ）第ｃ行あるいは当該第ｃ行に隣接する所定範囲の行のスポットのデータ値の最小値ＭＩＮｃを算出するステップ、
前記ＭＩＮｃをＸｃで近似する連続関数ｆ（Ｘｃ）を算出するステップ、
前記ＤＮＡチップにおいて前記第ｃ行に属するスポットのデータ値から、前記ｆ（Ｘｃ）を減算するステップ、および、
前記ｆ（Ｘｃ）が減算されたデータ値を記憶装置に記憶するステップ、
（Ｂ）第ｗ列あるいは当該第ｗ列に隣接する所定範囲の列のスポットのデータ値の最小値ＭＩＮｗを算出するステップ、
前記ＭＩＮｗをＸｗで近似する連続関数ｇ（Ｘｗ）を算出するステップ、
前記ＤＮＡチップにおいて前記第ｗ列に属するスポットのデータ値から、前記ｇ（Ｘｗ）を減算するステップ、および、
前記ｇ（Ｘｗ）が減算されたデータ値を記憶装置に記憶するステップ、
（Ｃ）前記ＤＮＡチップのスポットのデータ値のそれぞれを、
ｚ＝（ｌｏｇ（ｘ−γ）−μ）／σ
(上記式において、γは算出されたバックグラウンド値、μは、中心的傾向の特性値、σは変動の特定値)
にしたがって標準化し、前記バックグラウンド値γを算出するステップ
前記スポットのデータ値から前記バックグラウンド値γを減算するステップ、
第ｃ行あるいは当該第ｃ行に隣接する所定範囲の行のスポットのデータ値の中央値ＭＥＤｃを算出するステップ、
前記ＭＥＤｃをＸｃで近似する連続関数ｈ（Ｘｃ）を算出するステップ、
前記ＤＮＡチップにおいて前記第ｃ行に属するスポットのデータ値を、前記ｈ（Ｘｃ）で除算するステップ、および、
前記ｈ（Ｘｃ）で除算されたデータ値を記憶装置に記憶するステップ、
（Ｄ）前記ＤＮＡチップのスポットのデータ値のそれぞれを、
ｚ＝（ｌｏｇ（ｘ−γ）−μ）／σ
(上記式において、γは算出されたバックグラウンド値、μは、中心的傾向の特性値、σは変動の特定値)
にしたがって標準化し、前記バックグラウンド値γを算出するステップ
前記スポットのデータ値から前記バックグラウンド値γを減算するステップ、
第ｗ列あるいは当該第ｗ列に隣接する所定範囲の列のスポットのデータ値の中央値ＭＥＤｗを算出するステップ、
前記ＭＥＤｗをＸｗで近似する連続関数ｊ（Ｘｗ）を算出するステップ、
前記ＤＮＡチップにおいて前記第ｃ行に属するスポットのデータ値を、前記ｊ（Ｘｗ）で除算するステップ、および、
前記ｊ（Ｘｗ）で除算されたデータ値を記憶装置に記憶するステップ、
を含むような、（Ａ）〜（Ｄ）の１以上を実行するステップと、
前記（Ａ）〜（Ｄ）の１以上の実行結果のそれぞれと、対数正規分布のモデルとを比較して、その値がもっともモデルと近似するような実行結果を選択するステップと、
選択された実行結果を、前記記憶装置に記憶するステップと、を備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法。
【請求項４２】
ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得するために、コンピュータにより読み出し可能な遺伝子発現データの処理プログラムであって、前記コンピュータに、
アレイデータを構成するデータ値を正規分布と仮定して、その代表値Ｍｂおよびスケール値Ｓｂを算出するステップと、
ＤＮＡチップ上のスポットのデータ値にそれぞれ関連付けられて、前記記憶装置に記憶されたバックグラウンドの実測値である個別バックグラウンド値Ｘｂｉを利用して、
標準値Ｚｂｉを、
Ｚｂｉ＝（Ｘｂｉ−Ｍｂ）／Ｓｂ
により算出するステップと、
前記標準値Ｚｂｉが、設定された棄却水準より大きい場合に、当該Ｚｂｉの算出の基礎となったスポットのデータ値を棄却すべきと判断し、当該スポットのデータを棄却することを示す情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、を実行させることを特徴とする遺伝子発現データの処理プログラム。
【請求項４３】
ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得するために、コンピュータにより読み出し可能な遺伝子発現データの処理プログラムであって、前記コンピュータに、
アレイデータを構成するデータ値を正規分布と仮定して、その代表値Ｍｂおよびスケール値Ｓｂを算出するステップと、
ＤＮＡチップ上のスポットのデータ値にそれぞれ関連付けられて、前記記憶装置に記憶されたバックグラウンドの実測値である個別バックグラウンド値Ｘｂｉを利用して、
標準値Ｚｂｉを、
Ｚｂｉ＝（Ｘｂｉ−Ｍｂ）／Ｓｂ
により算出するステップと、
全ての標準値Ｚｂｉをソートして、正規分布の理論値に基づくノーマル・プロバビリティ・プロットと比較して、前記理論値と所定の範囲内にあるような範囲を特定するステップと、
前記標準値Ｚｂｉが、前記特定された範囲の上限より大きい場合に、当該Ｚｂｉの算出の基礎となったスポットのデータ値を棄却すべきと判断し、当該スポットのデータを棄却することを示す情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、を実行させることを特徴とする遺伝子発現データの処理プログラム。
【請求項４４】
ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得するために、コンピュータにより読み出し可能な遺伝子発現データの処理プログラムであって、前記コンピュータに、
ＤＮＡチップ上のあるスポットである個別スポットの一定範囲の周辺に位置する周辺スポットのデータ値にそれぞれ関連付けられて、前記記憶装置に記憶されたバックグラウンドの実測値である、前記周辺スポットに関する個別バックグラウンド値Ｘｂｉを利用して、
標準値Ｚｂｉを、
Ｚｂｉ＝（Ｘｂｉ−Ｍｂ）／Ｓｂ
により算出するステップと、
前記個別スポットと周辺スポットとの間の距離ｒを算出するステップと、
前記周辺スポットのそれぞれについて、（Ｚｂｉ／ｒ＾２）を算出し、かつ、算出された値の総和Ｂを算出するステップと、
前記総和Ｂが、設定された棄却水準より大きい場合に、当該個別スポットのデータ値を棄却すべきと判断し、当該スポットのデータを棄却することを示す情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、を実行させることを特徴とする遺伝子発現データの処理プログラム。
【請求項４５】
ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得するために、コンピュータにより読み出し可能な遺伝子発現データの処理プログラムであって、前記コンピュータに、
ＤＮＡチップの第ｃ行第ｗ列のスポットについて、その２次元的な位置（Ｘｃ，Ｘｗ）を算出するステップと、
（Ａ）第ｃ行あるいは当該第ｃ行に隣接する所定範囲の行のスポットのデータ値の最小値ＭＩＮｃを算出するステップ、
前記ＭＩＮｃをＸｃで近似する連続関数ｆ（Ｘｃ）を算出するステップ、
前記ＤＮＡチップにおいて前記第ｃ行に属するスポットのデータ値から、前記ｆ（Ｘｃ）を減算するステップ、および、
前記ｆ（Ｘｃ）が減算されたデータ値を記憶装置に記憶するステップ、
（Ｂ）第ｗ列あるいは当該第ｗ列に隣接する所定範囲の列のスポットのデータ値の最小値ＭＩＮｗを算出するステップ、
前記ＭＩＮｗをＸｗで近似する連続関数ｇ（Ｘｗ）を算出するステップ、
前記ＤＮＡチップにおいて前記第ｗ列に属するスポットのデータ値から、前記ｇ（Ｘｗ）を減算するステップ、および、
前記ｇ（Ｘｗ）が減算されたデータ値を記憶装置に記憶するステップ、
（Ｃ）前記ＤＮＡチップのスポットのデータ値のそれぞれを、
ｚ＝（ｌｏｇ（ｘ−γ）−μ）／σ
(上記式において、γは算出されたバックグラウンド値、μは、中心的傾向の特性値、σは変動の特定値)
にしたがって標準化し、前記バックグラウンド値γを算出するステップ
前記スポットのデータ値から前記バックグラウンド値γを減算するステップ、
第ｃ行あるいは当該第ｃ行に隣接する所定範囲の行のスポットのデータ値の中央値ＭＥＤｃを算出するステップ、
前記ＭＥＤｃをＸｃで近似する連続関数ｈ（Ｘｃ）を算出するステップ、
前記ＤＮＡチップにおいて前記第ｃ行に属するスポットのデータ値を、前記ｈ（Ｘｃ）で除算するステップ、および、
前記ｈ（Ｘｃ）で除算されたデータ値を記憶装置に記憶するステップ、
（Ｄ）前記ＤＮＡチップのスポットのデータ値のそれぞれを、
ｚ＝（ｌｏｇ（ｘ−γ）−μ）／σ
(上記式において、γは算出されたバックグラウンド値、μは、中心的傾向の特性値、σは変動の特定値)
にしたがって標準化し、前記バックグラウンド値γを算出するステップ
前記スポットのデータ値から前記バックグラウンド値γを減算するステップ、
第ｗ列あるいは当該第ｗ列に隣接する所定範囲の列のスポットのデータ値の中央値ＭＥＤｗを算出するステップ、
前記ＭＥＤｗをＸｗで近似する連続関数ｊ（Ｘｗ）を算出するステップ、
前記ＤＮＡチップにおいて前記第ｃ行に属するスポットのデータ値を、前記ｊ（Ｘｗ）で除算するステップ、および、
前記ｊ（Ｘｗ）で除算されたデータ値を記憶装置に記憶するステップ、
を含むような、（Ａ）〜（Ｄ）の１以上を実行するステップと、
前記（Ａ）〜（Ｄ）の１以上の実行結果のそれぞれと、対数正規分布のモデルとを比較して、その値がもっともモデルと近似するような実行結果を選択するステップと、
選択された実行結果を、前記記憶装置に記憶するステップと、を実行させることを特徴とする遺伝子発現データの処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、遺伝子発現データを統計的に解析する手法に関する。
【背景技術】
【０００２】
遺伝子発現データを取得するために、ＤＮＡチップを利用することが知られている。ＤＮＡチップとは、スライドガラスなどの基材上に複数の遺伝子を異なるスポットとして固定させたものである。たとえば、マイクロアレイには、数千から数万の遺伝子がターゲットとして固定されている。ターゲットとして、一重鎖のＤＮＡやｍＲＮＡなどが利用される。【０００３】
ＤＮＡチップの基材として、種々のコーティングを施したガラスなどからなる板、ナイロンやニトロセルロースからなる膜、中空糸、半導体材料、金属材料、有機物質など核酸を保持できる種々のものが利用できる。また、ターゲットとして、ｃＤＮＡの全部或いはその一部を複製したもの、ゲノムＤＮＡの一部を複製したもの、合成ＤＮＡおよび／または合成ＲＮＡが利用され得る。基材にターゲットを固定するために、フォトリソグラフ法によりガラス板上にオリゴＤＮＡを合成する手法と、スポッタ等を利用して基材にターゲットを取り付ける手法とが知られている。【０００４】
このようなＤＮＡチップに、たとえば、蛍光標識をつけたＤＮＡやＲＮＡ（解析対象）をハイブリタイズさせる。ターゲットと相補的な解析対象が二重鎖を形成する。解析対象には蛍光標識が付されているため、ハイブリダイゼーションの後に、蛍光スキャナにてＤＮＡチップを操作した画像データを取得することができる。このようにして取得された画像データに基づき、何れかのスポットに二重鎖が形成されているかを知ることが可能となる。より具体的には、得られた画像は、ハイブリダイゼーションの結果、各々のＤＮＡに由来するスポットが表示される。したがって、スポットの位置を含む所定の領域のシグナル強度を積算することにより、各スポットのシグナル強度を示す値からなるアレイデータを得ることができる。【０００５】
たとえば、数千から数万のターゲットが固定されているマイクロアレイにより、多数の遺伝子発現を示すアレイデータを一度の実験操作で得ることができる。この結果、ある一つの遺伝子発現のデータの増減を測定する際に、その対象として多数の遺伝子発現を示すデータ（シグナル強度を示す値）の平均を算出し、これに基づいてデータを標準化するのが一般的である。より具体的には、実験ごとの発現データを比較する前にデータを標準化する。たとえば、非特許文献１には、その標準化の一例が開示されている。【０００６】
取得されたデータの確率分布はノンパラメトリックである。しかしながら、たとえば、非特許文献２に開示されているように、取得されたデータを標準化するために、Ｚ−標準やｔ−標準、或いは、各スポットのシグナル強度の積算値を全体の数値の算術平均で除するというような手法が用いられている。【０００７】
これらはノンパラメトリックな手法ではないため、このような標準化がデータの精度を著しく損ねているという問題点があった。【０００８】
また、蛍光スキャナにより取得された画像に基づくアレイデータは、必ず、バックグラウンド成分を含む。これは、画像データ全体に存在するバックグラウンドのシグナル強度、および、測定範囲と実際のスポットの大きさや形状が必ずしも一致しないことに起因する。したがって、取得した画像データの数値からバックグラウンド成分を差し引き、真のシグナル値からなるデータを取得することが正確な解析のために重要となる。他の手法、たとえば、電気信号の検出、放射線の検出により取得されたアレイデータでも同様である。【０００９】
従来、バックグラウンド成分を、特定のスポットやスポットされない部分のシグナル強度をあらわす数値に基づき、画素あたりの平均値や中央値を求め、この値に測定領域の画素数を乗ずることにより推定していた。【００１０】
そこで、本発明者は、ＤＮＡチップから得られるデータ（遺伝子発現による発光量を示すデータ）の対数値が３パラメータ正規分布することを知見し、上記データを対数変換し、さらに標準化（たとえば、ｚ−標準化）すること、さらには、特許文献１に示すように、バックグラウンド値を算出して、より好ましいデータを得ることを提案した。
【特許文献１】特開２００４−１３５７３号公報
【非特許文献１】「cDNAマイクロアレイのための正規化ストラテジー(Normalizationstrategies for cDNA microarrays)」、ヨハネス・シュフハルト(Johhanes Schuchhardt)他、核酸リサーチ(Nucleic Asids Reserch)  （２０００）  Ｖｏｌ．２９  Ｎｏ．１０、２０００年
【非特許文献２】「夢を追って：植物ＥＳＴマイクロアレイ(Chasing the dream: plant EST microarrays)」、トッド・リッチモンド(ToddRichmond)他、プラントバイオロジーにおける現在のオピニオン(Current Opinion ni Plant Viology)、（２０００）  Ｖｏｌ．３、２０００年、第１０８頁〜第１１６頁
【非特許文献３】小西智一（Tomokazu KONISHI）、「ｃＤＮＡマイクロアレイデータに偏在して見出される３パラメータ対数分布、および、パラメトリックなデータ処理へのその応用(Three-parameterlognormal distribution ubiquitously found in cDNA microarray data and itsapplication to parametric data treatment)」、ＢＭＣ  Bioinformatics、２００４年５月５日
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
マイクロアレイの実験において、チップ内のハイブリダイゼーション反応が均一に行われないことがある。また、反応結果を画像として記録するためのスキャンニングが原因となって、ひとつの画像のなかで、その画像の部分部分によって、濃度が不均一になることがある。こうしたムラはデータにノイズとなって影響する。これまではそのムラを、多くは画像データを目視することで検出していた。そして、画像上でのムラを、チップ上の小部分ごとに平均化して補正する手法がとられていた。或いは、確認しないままに平均化していたのが実情である。これらはたとえば重みつき平均法や、スプライン関数を使うことで、全体として均一な画像を得る手法である。場当たり的な使い方ができるので、どんな画像も均一化することができる。
しかしながら、このような方法は同時に、新たなノイズ源になる。たとえば、チップ上のスポットは（おおよそ）ランダムにシグナルの強弱をもつものだから、ある確率でそうした小部分にシグナル強度の高い・あるいは低いスポットが集まることがある。極端に高い或いは低い集まりでなくても、ある程度の強弱がランダムに存在するのが真の姿といえる。均一な画像は、そうした真の姿と異なるものである。そこで、均一な画像への補正は、エラーの導入につながる。エラーが導入されるとノイズ成分が増え、再現性が低下する。このため、こうした方法はあまり一般的には用いられてこなかった。
もちろんムラを知覚しない状態、或いは知覚していても改善のための手段を講じない場合には、そのムラはデータ精度を低下させる。
そこで、「場当たり的でない」「一般性がない」方法でムラを検出し、除去するのが望ましい。【００１２】
本発明は、適切にＤＮＡチップのデータのムラを検出し、また、可能であればそのムラを補正する方法、および、プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の目的は、ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、
前記アレイデータを構成するデータ値を標準化するステップと、
前記ＤＮＡチップを複数の小領域に分割したときの、当該小領域の情報を記憶装置に記憶するステップと、
前記小領域ごとに、当該小領域に含まれるアレイデータの標準化されたデータ値の代表値を算出するステップと、
前記代表値の分布の標準偏差を算出するステップと、
前記標準偏差の増大に基づいて、ＤＮＡチップのアレイデータにおけるムラの存在を検出するステップと、を備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法により達成される。【００１４】
好ましい実施態様においては、前記ムラの存在を検出するステップが、
所定の基準にしたがったカイ（χ）二乗分布の有意水準を算出するステップと、
前記標準偏差とカイ（χ）二乗分布の有意水準とを比較して、標準偏差がカイ（χ）二乗分布の有意水準より大きい場合には、データにムラが存在すると判断するステップと、を有する。【００１５】
別の好ましい実施態様においては、前記ムラの存在を検出するステップが、
前記標準偏差と、当該標準偏差の平均値の期待値との差異を算出するステップと、
前記標準偏差の期待値を算出するステップと、
前記差異と、前記標準偏差の期待値に基づく所定の値とを比較し、前記差異が、前記所定の値より大きい場合には、データにムラが存在すると判断するステップと、を有する。【００１６】
たとえば、前記所定の値は、標準偏差の期待値よりも２σ大きい値である。【００１７】
さらに別の好ましい実施態様においては、ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法は、
複数のＤＮＡチップのそれぞれを構成するデータ値を標準化するステップと、
前記ＤＮＡチップのそれぞれのデータ値の対数値の標準偏差を算出するステップと、
算出された複数のＤＮＡチップの標準偏差の分布についてその中央値を算出するステップと、
前記標準偏差の期待値を算出するステップと、
ＤＮＡチップごとに、当該ＤＮＡチップについての標準偏差と、前記中央値との差異を算出するステップと、
前記差異が、前記標準偏差の期待値に基づく所定の第２の値と比較し、前記差異が、前記所定の第２の値より大きい場合には、当該ＤＮＡチップについてのデータにムラが存在すると判断するステップと、を備える。【００１８】
たとえば、前記所定の第２の値は、前記標準偏差の期待値より２σ大きい値である。【００１９】
別の好ましい実施態様においては、前記ムラの原因となる、ゴミや洗浄液の残渣を、
画像の測定にともなって検出される、スポット周辺のシグナル強度の分布から、
その中央値を算出するステップと、
標準偏差をロバストに算出するステップと、
個々の前記シグナル強度と前記中央値との差異を算出するステップと、
前記差異と、前記標準偏差に基づく所定の値とを比較し、前記差異が、前記所定の値より大きい場合には、当該スポットのデータはムラの影響下にあると判断し、当該スポットがムラの影響下であることを示す情報を、前記記憶装置に記憶するステップとを有する。【００２０】
さらに別の好ましい実施態様においては、前記ロバストに算出された標準偏差のかわりに、複数のＤＮＡチップの、ロバストに算出された標準偏差の中央値を算出するステップを用いて、前記差異と、前記中央値に基づく所定の値とを比較し、前記差異が、前記所定の値より大きい場合には、当該スポットのデータはムラの影響下にあると判断するステップとを有する。【００２１】
また、前記ムラの影響下にあるスポットから、所定の距離以内の位置にあるスポットのデータを、当該スポットの前記差異の値にかかわらず、ムラの影響下にあるとして判断するステップを有する。たとえば、前記所定の値は、２スポットである。【００２２】
また、本発明の目的は、ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、
前記アレイデータを構成するデータ値を標準化するステップと、
前記ＤＮＡチップを分割するため小領域の形状および配置を決定し、当該小領域の形状および配置の情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、
前記配置された小領域群を表わす空間補正関数を決定するステップと、
前記小領域ごとに、小領域に属するデータ値に空間補正関数による関数値を演算するステップと、
記関数値を前記記憶装置に記憶するステップと、を備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法によっても達成される。【００２３】
好ましい実施態様においては、前記小領域の形状および配置を決定するステップが、
前記ＤＮＡチップを複数の小領域候補に分割したときの、当該小領域候補の情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、
前記小領域候補に属するデータ値の標準偏差を算出するステップと、
前記それぞれの小領域についての標準偏差の中央値を算出するステップと、
前記分割するステップ、標準偏差を算出するステップ、中央値を算出するステップを繰り返し、最小の中央値となるような小領域候補を、前記小領域と決定し、当該決定された小領域の情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、を有する。【００２４】
また、本発明の目的は、ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、
前記ＤＮＡチップをハイブリダイゼーションした際のチャンバー中、気泡の体積および溶液の体積を設定するステップと、
前記ハイブリダイゼーションにおけるチャンバーの回転に応じて、前記ＤＮＡチップ上に設定された観測点において、当該観測点が溶液に浸されていた相対的時間を算出するステップと、
前記アレイデータを構成するデータ値を標準化するステップと、
前記標準化したデータ値を、当該データ値に対応する観測点の相対的時間で除するステップと、
前記除算されたデータ値を、前記記憶装置に記憶するステップと、を備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法によっても達成される。【００２５】
さらに、本発明の目的は、ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、
前記ＤＮＡチップを複数の小領域に分割するステップと、
前記アレイデータを構成するデータ値を標準化するステップと、
前記小領域ごとに、当該小領域に属するデータ値の平均値を算出するステップと、
徐々に感度が高くなるような、第１ないし第ｎの有意水準を設定するステップと、
前記小領域のそれぞれについて、前記第１ないし第ｎの有意水準に基づいて、当該小領域がムラの影響を受けているか否かを判断し、当該小領域がムラの影響を受けていること示す情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、を備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法によっても達成される。  
また、本発明の目的は、ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得するために、コンピュータにより読み出し可能な遺伝子発現データの処理プログラムであって、前記コンピュータに、
前記ＤＮＡチップを複数の小領域に分割したときの、当該小領域の情報を記憶装置に記憶するステップ、
前記アレイデータを構成するデータ値を標準化するステップ、
前記小領域ごとに、当該小領域に属するアレイデータの標準化されたデータ値の平均値或いは中央値の標準偏差を算出するステップ、並びに、
前記標準偏差の増大に基づいて、ＤＮＡチップのアレイデータにおけるムラの存在を検出するステップを実行させることを特徴とする遺伝子発現データの処理プログラムにより達成される。【００２６】
好ましい実施態様においては、前記ムラの存在を検出するステップにおいて、前記コンピュータに、
所定の基準にしたがったカイ（χ）二乗分布の有意水準を算出するステップ、並びに、
前記標準偏差とカイ（χ）二乗分布の有意水準とを比較して、標準偏差がカイ（χ）二乗分布の有意水準より大きい場合には、データにムラが存在すると判断するステップを実行させる。【００２７】
別の好ましい実施態様においては、前記ムラの存在を検出するステップにおいて、前記コンピュータに、
前記標準偏差と、当該標準偏差の平均値の期待値との差異を算出するステップ、
前記標準偏差の期待値を算出するステップ、並びに、
前記差異と、前記標準偏差の期待値に基づく所定の値とを比較し、前記差異が、前記所定の値より大きい場合には、データにムラが存在すると判断するステップを実行させる。【００２８】
さらに別の好ましい実施態様においては、ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得するために、コンピュータにより読み出し可能な遺伝子発現データの処理プログラムは、前記コンピュータに、
複数のＤＮＡチップのそれぞれを構成するデータ値を標準化するステップ、
前記ＤＮＡチップのそれぞれのデータ値の標準偏差を算出するステップ、
算出されたＤＮＡチップの中央値を算出するステップ、
前記標準偏差の期待値を算出するステップ、
ＤＮＡチップごとに、当該ＤＮＡチップについての標準偏差と、前記中央値との差異を算出するステップ、並びに、
前記差異が、前記標準偏差の期待値に基づく所定の第２の値と比較し、前記差異が、前記所定の第２の値より大きい場合には、当該ＤＮＡチップについてのデータにムラが存在すると判断するステップを実行させる。【００２９】
また、本発明の目的は、ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理プログラムであって、前記コンピュータに、
前記アレイデータを構成するデータ値を標準化するステップ、
前記ＤＮＡチップを分割するため小領域の形状および配置を決定し、当該小領域の形状および配置の情報を、前記記憶装置に記憶するステップ、
前記配置された小領域群を表わす空間補正関数を決定するステップ、
前記小領域ごとに、小領域に属するデータ値に空間補正関数による関数値を演算するステップ、並びに、
前記関数値を前記記憶装置に記憶するステップを、実行させることを特徴とする遺伝子発現データの処理プログラムにより達成される。【００３０】
好ましい実施態様においては、前記小領域の形状および配置を決定するステップにおいて、前記コンピュータに、
前記ＤＮＡチップを複数の小領域候補に分割したとき、当該小領域候補の情報を前記記憶装置に記憶するステップ、
前記小領域候補に属するデータ値の標準偏差を算出するステップ、
前記それぞれの小領域についての標準偏差の中央値を算出するステップ、並びに、
前記分割するステップ、標準偏差を算出するステップ、中央値を算出するステップを繰り返し、最小の中央値となるような小領域候補を、前記小領域と決定するステップを実行させる。【００３１】
さらに、本発明の目的は、ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理プログラムであって、前記コンピュータに
前記ＤＮＡチップをハイブリダイゼーションした際のチャンバー中、気泡の体積および溶液の体積を設定するステップ、
前記ハイブリダイゼーションにおけるチャンバーの回転に応じて、前記ＤＮＡチップ上に設定された観測点において、当該観測点が溶液に浸されていた相対的時間を算出するステップ、
前記アレイデータを構成するデータ値を標準化するステップ、
前記標準化したデータ値を、当該データ値に対応する観測点の相対的時間で除するステップ、並びに、
前記除算されたデータ値を、前記記憶装置に記憶するステップを、実行させることを特徴とする遺伝子発現データの処理プログラムにより達成される。【００３２】
また、本発明の目的は、ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得するために、コンピュータにより読み出し可能な遺伝子発現データの処理プログラムであって、前記コンピュータに、
前記ＤＮＡチップを複数の小領域に分割してたときの、当該小領域の情報を前記記憶装置に記憶するステップ、
前記アレイデータを構成するデータ値を標準化するステップ、
前記小領域ごとに、当該小領域に属するデータ値の平均値を算出するステップ、
徐々に有意水準が厳しくなるような、第１ないし第ｎの有意水準を設定するステップ、並びに、
前記小領域のそれぞれについて、前記第１ないし第ｎの有意水準に基づいて、当該小領域がムラの影響を受けているか否かを判断し、小領域がムラの影響を受けていることを示す情報を、前記記憶装置に記憶するステップを実行させることを特徴とする遺伝子発現データの処理プログラムによっても達成される。【００３３】
さらに、本発明の目的は、ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、
アレイデータを構成するデータ値を正規分布と仮定して、その代表値Ｍｂおよびスケール値Ｓｂを算出するステップと、
ＤＮＡチップ上のスポットのデータ値にそれぞれ関連付けられて、前記記憶装置に記憶されたバックグラウンドの実測値である個別バックグラウンド値Ｘｂｉを利用して、
標準値Ｚｂｉを、
Ｚｂｉ＝（Ｘｂｉ−Ｍｂ）／Ｓｂ
により算出するステップと、
前記標準値Ｚｂｉが、設定された棄却水準より大きい場合に、当該Ｚｂｉの算出の基礎となったスポットのデータ値を棄却すべきと判断し、当該スポットのデータを棄却することを示す情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、を備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法によっても達成される。【００３４】
スポットのデータ値を棄却すべきか否かを判断する他の実施態様において、ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法は、
アレイデータを構成するデータ値を正規分布と仮定して、その代表値Ｍｂおよびスケール値Ｓｂを算出するステップと、
ＤＮＡチップ上のスポットのデータ値にそれぞれ関連付けられて、前記記憶装置に記憶されたバックグラウンドの実測値である個別バックグラウンド値Ｘｂｉを利用して、
標準値Ｚｂｉを、
Ｚｂｉ＝（Ｘｂｉ−Ｍｂ）／Ｓｂ
により算出するステップと、
全ての標準値Ｚｂｉをソートして、正規分布の理論値に基づくノーマル・プロバビリティ・プロットと比較して、前記理論値と所定の範囲内にあるような範囲を特定するステップと、
前記標準値Ｚｂｉが、前記特定された範囲の上限より大きい場合に、当該Ｚｂｉの算出の基礎となったスポットのデータ値を棄却すべきと判断し、当該スポットのデータを棄却することを示す情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、を備える。【００３５】
また、本発明の目的は、ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、
ＤＮＡチップ上のあるスポットである個別スポットの一定範囲の周辺に位置する周辺スポットのデータ値にそれぞれ関連付けられて、前記記憶装置に記憶されたバックグラウンドの実測値である、前記周辺スポットに関する個別バックグラウンド値Ｘｂｉを利用して、
標準値Ｚｂｉを、
Ｚｂｉ＝（Ｘｂｉ−Ｍｂ）／Ｓｂ
により算出するステップと、
前記個別スポットと周辺スポットとの間の距離ｒを算出するステップと、
前記周辺スポットのそれぞれについて、（Ｚｂｉ／ｒ＾２）を算出し、かつ、算出された値の総和Ｂを算出するステップと、
前記総和Ｂが、設定された棄却水準より大きい場合に、当該個別スポットのデータ値を棄却すべきと判断し、当該スポットのデータを棄却することを示す情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、を備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法によっても達成される。【００３６】
さらに、本発明の目的は、ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得する遺伝子発現データの処理方法であって、
ＤＮＡチップの第ｃ行第ｗ列のスポットについて、その２次元的な位置（Ｘｃ，Ｘｗ）を算出するステップと、
（Ａ）第ｃ行あるいは当該第ｃ行に隣接する所定範囲の行のスポットのデータ値の最小値ＭＩＮｃを算出するステップ、
前記ＭＩＮｃをＸｃで近似する連続関数ｆ（Ｘｃ）を算出するステップ、
前記ＤＮＡチップにおいて前記第ｃ行に属するスポットのデータ値から、前記ｆ（Ｘｃ）を減算するステップ、および、
前記ｆ（Ｘｃ）が減算されたデータ値を記憶装置に記憶するステップ、
（Ｂ）第ｗ列あるいは当該第ｗ列に隣接する所定範囲の列のスポットのデータ値の最小値ＭＩＮｗを算出するステップ、
前記ＭＩＮｗをＸｗで近似する連続関数ｇ（Ｘｗ）を算出するステップ、
前記ＤＮＡチップにおいて前記第ｗ列に属するスポットのデータ値から、前記ｇ（Ｘｗ）を減算するステップ、および、
前記ｇ（Ｘｗ）が減算されたデータ値を記憶装置に記憶するステップ、
（Ｃ）前記ＤＮＡチップのスポットのデータ値のそれぞれを、
ｚ＝（ｌｏｇ（ｘ−γ）−μ）／σ
(上記式において、γは算出されたバックグラウンド値、μは、中心的傾向の特性値、σは変動の特定値)
にしたがって標準化し、前記バックグラウンド値γを算出するステップ
前記スポットのデータ値から前記バックグラウンド値γを減算するステップ、
第ｃ行あるいは当該第ｃ行に隣接する所定範囲の行のスポットのデータ値の中央値ＭＥＤｃを算出するステップ、
前記ＭＥＤｃをＸｃで近似する連続関数ｈ（Ｘｃ）を算出するステップ、
前記ＤＮＡチップにおいて前記第ｃ行に属するスポットのデータ値を、前記ｈ（Ｘｃ）で除算するステップ、および、
前記ｈ（Ｘｃ）で除算されたデータ値を記憶装置に記憶するステップ、
（Ｄ）前記ＤＮＡチップのスポットのデータ値のそれぞれを、
ｚ＝（ｌｏｇ（ｘ−γ）−μ）／σ
(上記式において、γは算出されたバックグラウンド値、μは、中心的傾向の特性値、σは変動の特定値)
にしたがって標準化し、前記バックグラウンド値γを算出するステップ
前記スポットのデータ値から前記バックグラウンド値γを減算するステップ、
第ｗ列あるいは当該第ｗ列に隣接する所定範囲の列のスポットのデータ値の中央値ＭＥＤｗを算出するステップ、
前記ＭＥＤｗをＸｗで近似する連続関数ｊ（Ｘｗ）を算出するステップ、
前記ＤＮＡチップにおいて前記第ｃ行に属するスポットのデータ値を、前記ｊ（Ｘｗ）で除算するステップ、および、
前記ｊ（Ｘｗ）で除算されたデータ値を記憶装置に記憶するステップ、
を含むような、（Ａ）〜（Ｄ）の１以上を実行するステップと、
前記（Ａ）〜（Ｄ）の１以上の実行結果のそれぞれと、対数正規分布のモデルとを比較して、その値がもっともモデルと近似するような実行結果を選択するステップと、
選択された実行結果を、前記記憶装置に記憶するステップと、を備えたことを特徴とする遺伝子発現データの処理方法によっても達成される。【００３７】
また、本発明の目的は、ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得するために、コンピュータにより読み出し可能な遺伝子発現データの処理プログラムであって、前記コンピュータに、
アレイデータを構成するデータ値を正規分布と仮定して、その代表値Ｍｂおよびスケール値Ｓｂを算出するステップと、
ＤＮＡチップ上のスポットのデータ値にそれぞれ関連付けられて、前記記憶装置に記憶されたバックグラウンドの実測値である個別バックグラウンド値Ｘｂｉを利用して、
標準値Ｚｂｉを、
Ｚｂｉ＝（Ｘｂｉ−Ｍｂ）／Ｓｂ
により算出するステップと、
前記標準値Ｚｂｉが、設定された棄却水準より大きい場合に、当該Ｚｂｉの算出の基礎となったスポットのデータ値を棄却すべきと判断し、当該スポットのデータを棄却することを示す情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、を実行させることを特徴とする遺伝子発現データの処理プログラムによっても達成される。【００３８】
或いは、本発明の目的は、ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得するために、コンピュータにより読み出し可能な遺伝子発現データの処理プログラムであって、前記コンピュータに、
アレイデータを構成するデータ値を正規分布と仮定して、その代表値Ｍｂおよびスケール値Ｓｂを算出するステップと、
ＤＮＡチップ上のスポットのデータ値にそれぞれ関連付けられて、前記記憶装置に記憶されたバックグラウンドの実測値である個別バックグラウンド値Ｘｂｉを利用して、
標準値Ｚｂｉを、
Ｚｂｉ＝（Ｘｂｉ−Ｍｂ）／Ｓｂ
により算出するステップと、
全ての標準値Ｚｂｉをソートして、正規分布の理論値に基づくノーマル・プロバビリティ・プロットと比較して、前記理論値と所定の範囲内にあるような範囲を特定するステップと、
前記標準値Ｚｂｉが、前記特定された範囲の上限より大きい場合に、当該Ｚｂｉの算出の基礎となったスポットのデータ値を棄却すべきと判断し、当該スポットのデータを棄却することを示す情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、を実行させることを特徴とする遺伝子発現データの処理プログラムによって達成される。【００３９】
また、本発明の目的は、ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得するために、コンピュータにより読み出し可能な遺伝子発現データの処理プログラムであって、前記コンピュータに、
ＤＮＡチップ上のあるスポットである個別スポットの一定範囲の周辺に位置する周辺スポットのデータ値にそれぞれ関連付けられて、前記記憶装置に記憶されたバックグラウンドの実測値である、前記周辺スポットに関する個別バックグラウンド値Ｘｂｉを利用して、
標準値Ｚｂｉを、
Ｚｂｉ＝（Ｘｂｉ−Ｍｂ）／Ｓｂ
により算出するステップと、
前記個別スポットと周辺スポットとの間の距離ｒを算出するステップと、
前記周辺スポットのそれぞれについて、（Ｚｂｉ／ｒ＾２）を算出し、かつ、算出された値の総和Ｂを算出するステップと、
前記総和Ｂが、設定された棄却水準より大きい場合に、当該個別スポットのデータ値を棄却すべきと判断し、当該スポットのデータを棄却することを示す情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、を実行させることを特徴とする遺伝子発現データの処理プログラムにより達成される。【００４０】
さらに、本発明の目的は、ＤＮＡチップ上の遺伝子の発現量に基づき得られ、記憶装置に記憶されたアレイデータを処理して、解析可能なデータを取得するために、コンピュータにより読み出し可能な遺伝子発現データの処理プログラムであって、前記コンピュータに、
ＤＮＡチップの第ｃ行第ｗ列のスポットについて、その２次元的な位置（Ｘｃ，Ｘｗ）を算出するステップと、
（Ａ）第ｃ行あるいは当該第ｃ行に隣接する所定範囲の行のスポットのデータ値の最小値ＭＩＮｃを算出するステップ、
前記ＭＩＮｃをＸｃで近似する連続関数ｆ（Ｘｃ）を算出するステップ、
前記ＤＮＡチップにおいて前記第ｃ行に属するスポットのデータ値から、前記ｆ（Ｘｃ）を減算するステップ、および、
前記ｆ（Ｘｃ）が減算されたデータ値を記憶装置に記憶するステップ、
（Ｂ）第ｗ列あるいは当該第ｗ列に隣接する所定範囲の列のスポットのデータ値の最小値ＭＩＮｗを算出するステップ、
前記ＭＩＮｗをＸｗで近似する連続関数ｇ（Ｘｗ）を算出するステップ、
前記ＤＮＡチップにおいて前記第ｗ列に属するスポットのデータ値から、前記ｇ（Ｘｗ）を減算するステップ、および、
前記ｇ（Ｘｗ）が減算されたデータ値を記憶装置に記憶するステップ、
（Ｃ）前記ＤＮＡチップのスポットのデータ値のそれぞれを、
ｚ＝（ｌｏｇ（ｘ−γ）−μ）／σ
(上記式において、γは算出されたバックグラウンド値、μは、中心的傾向の特性値、σは変動の特定値)
にしたがって標準化し、前記バックグラウンド値γを算出するステップ
前記スポットのデータ値から前記バックグラウンド値γを減算するステップ、
第ｃ行あるいは当該第ｃ行に隣接する所定範囲の行のスポットのデータ値の中央値ＭＥＤｃを算出するステップ、
前記ＭＥＤｃをＸｃで近似する連続関数ｈ（Ｘｃ）を算出するステップ、
前記ＤＮＡチップにおいて前記第ｃ行に属するスポットのデータ値を、前記ｈ（Ｘｃ）で除算するステップ、および、
前記ｈ（Ｘｃ）で除算されたデータ値を記憶装置に記憶するステップ、
（Ｄ）前記ＤＮＡチップのスポットのデータ値のそれぞれを、
ｚ＝（ｌｏｇ（ｘ−γ）−μ）／σ
(上記式において、γは算出されたバックグラウンド値、μは、中心的傾向の特性値、σは変動の特定値)
にしたがって標準化し、前記バックグラウンド値γを算出するステップ
前記スポットのデータ値から前記バックグラウンド値γを減算するステップ、
第ｗ列あるいは当該第ｗ列に隣接する所定範囲の列のスポットのデータ値の中央値ＭＥＤｗを算出するステップ、
前記ＭＥＤｗをＸｗで近似する連続関数ｊ（Ｘｗ）を算出するステップ、
前記ＤＮＡチップにおいて前記第ｃ行に属するスポットのデータ値を、前記ｊ（Ｘｗ）で除算するステップ、および、
前記ｊ（Ｘｗ）で除算されたデータ値を記憶装置に記憶するステップ、
を含むような、（Ａ）〜（Ｄ）の１以上を実行するステップと、
前記（Ａ）〜（Ｄ）の１以上の実行結果のそれぞれと、対数正規分布のモデルとを比較して、その値がもっともモデルと近似するような実行結果を選択するステップと、
選択された実行結果を、前記記憶装置に記憶するステップと、を実行させることを特徴とする遺伝子発現データの処理プログラムにより達成される。
【発明の効果】
【００４１】
本発明によれば、適切にＤＮＡチップのデータのムラを検出し、また、可能であればそのムラを補正する方法、および、プログラムを提供することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４２】
［システムの概略］
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明の実施の形態にかかる遺伝子発現データ処理装置（以下、単に「処理装置」と称する。）のハードウェア構成図である。図１に示すように、処理装置１０は、ＣＰＵ１２と、マウスやキーボードなどの入力装置１４と、ＣＲＴなどから構成される表示装置１６と、ＲＡＭ(Random Access Memory)１８と、ＲＯＭ(Read Only Memory)２０と、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの可搬記憶媒体２３をアクセスする可搬記憶媒体ドライバ２２と、ハードディスク装置２４と、外部とのデータ授受を制御するインタフェース（Ｉ／Ｆ）２６とを備えている。図１から理解できるように、本実施の形態にかかる処理装置１０として、パーソナルコンピュータなどを利用することができる。【００４３】
Ｉ／Ｆ２６は、ハイブリタイズされたＤＮＡチップ上のスポットの発光量を計測して、計測された発光量に基づくデータを生成するリーダまたはスキャナ（図示せず）や通信回路に接続されている。通信回路は、さらに、外部ネットワーク（たとえば、インターネット）に接続されている。【００４４】
本実施の形態において、可搬記憶媒体２３には、リーダまたはスキャナからのデータを受け入れて、当該データに対して後述する必要なデータ変換処理を実行するプログラム、および、処理が施されたデータを解析するためのプログラムが記憶されている。したがって、可搬記憶媒体ドライバ２２が、可搬記憶媒体２３から、上記プログラムを読み出して、これをハードディスク装置２４に記憶して、これを起動することにより、パーソナルコンピュータが、処理装置１０として作動することが可能となる。或いは、インターネットなどの外部ネットワークを介して、上記プログラムをダウンロードしても良い。【００４５】
リーダまたはスキャナからは、ＤＮＡチップをＣＣＤカメラなどで撮影し、スポットごとのシグナル強度を積算した値が、アレイデータとして出力される。或いは、リーダまたはスキャナにおいて、ＣＣＤカメラにて撮影した画像の画像データの値に基づき、バックグラウンド値が決定され、各画素のシグナル強度からバックグラウンド値が差し引かれ、既にバックグラウンド補正がなされた画像データから、スポットごとのシグナル強度が積算されて、アレイデータとして出力される場合もある。本実施の形態においては、未処理のアレイデータ、上記リーダやスキャナまたは付随するソフトウェアにより補正処理（バックグラウンド補正）が施されたデータの何れをも利用することができる。なお、本明細書において、リーダまたはスキャナから伝達される、上記スポットごとのシグナルを累算したデータを、アレイデータ、或いは、本実施の形態にかかるバックグラウンド処理を施すための基礎となるデータという意味で原データと称する。【００４６】
図２は、本実施の形態にかかる処理装置１０の要部の機能ブロックダイヤグラムである。図２においては、遺伝子発現データの解析結果を導き出すための処理を実行する構成部分が示されている。図２に示すように、処理装置１０は、データバッファ３０と、データバッファ３０に一時的に記憶されたデータ（原データ）を読み出して、原データを標準化する標準化処理部３１と、原データに基づき、ハイブリダイゼーションのムラを検出するムラ検出部３２と、ムラ検出部３２において、ムラがあると判断された場合、当該ムラの補正の可否を判断し、可能である場合には、原データを補正する補正処理部３４と、補正されたデータなどに基づく画像を生成する画像生成部３６と、補正処理部３４などにより生成された処理結果に相当するデータを記憶する結果記憶部３８と、を備えている。【００４７】
データバッファ３０は、ＲＡＭ１８、場合によってはハードディスク装置２４によりその機能が実現される。データバッファには、リーダまたはスキャナから伝達された、各スポットの発光量を示すデータ（原データ）が一時的に記憶される。また、データバッファ３０には、ムラ検出部３２、補正処理部３４、画像処理部３６などの処理過程において生成され、或いは処理の最終結果として生成された、小領域に関する情報（たとえば、小領域の形状および配置の情報）、ＤＮＡチップのアレイデータにムラがあることを示す情報、特定のスポットに関するデータ値にムラが存在することを示す情報、関数値、標準偏差、中央値、平均値、標準化されたデータ値、補正されたデータ値などが記憶される。以下に明記しないが、処理において算出された値などは、データバッファ３０に一時的に記憶される。また、オペレータにより入力されたパラメータ（たとえば、棄却水準など）も同様に、データバッファ３０に記憶される。【００４８】
［ムラ検出の原理］
本実施の形態においては、チップコンテンツはチップ上にほぼランダムに配置されており、したがって、データ値もＤＮＡチップ上の位置と無関係であり、その値もランダムであることを利用して、チップ上の小領域におけるデータ値のランダムネスの崩れを検出することで、ハイブリダイゼーションのムラを検出する。このランダムネスの崩れを、チップ上の小区間ごとに算出した平均値（或いは中央値）の標準偏差の増大から検出する。【００４９】
上記増大は、以下の手法により検出される。
（１）標準偏差がカイ（χ）２乗分布することに基づいて判断する。
（２）標準偏差が概ね正規分布することに基づいて判断する。
（３）原データを後述する手法で標準化したときに得られる標準偏差が，実験間で安定していることを利用して、その標準偏差の増大を検出することから判断する。
（４）バックグラウンドの測定値が正規分布することに基づいて判断する。【００５０】
まず、第１の手法について説明する。【００５１】
前述したように、データ（シグナル強度）はチップ上の位置とは無関係である。したがって、チップ上の小領域（たとえば、ｎスポット×ｎスポットの領域）に着目するとき、どの小領域も、同じくらいの平均値を持つと予想される。また、その平均値の分散の期待値は、中心極限定理より予測することができる。【００５２】
ハイブリダイゼーションが不均一で、そのため、データにムラが生じたのであれば、小領域間で平均値（或いは中央値）に差異が生じる。たとえば、ハイブリダイゼーション中に気泡が生じた場合には、気泡が位置した小領域群のシグナル強度の平均値は低く測定される。その結果、小領域ごとの平均値が散らばり、分散が大きくなる。【００５３】
［第１の手法に関する処理］
以下、より具体的に、本実施の形態にかかる処理装置のムラ検出部３２で実行される第1の手法に関する処理を、図３を参照して説明する。第１の手法において利用されるパラメータは以下の通りである。【００５４】
ｘｊ（ｊ＝１，・・・，Ｎ）：スポットごとのシグナル強度
μｍｉ（ｉ＝１，・・・，Ｍ）：小領域の平均値
σｍｓ：μｍｉの標準偏差
Ｎ：小領域に含まれるスポットの個数
Ｍ：小領域の個数
図３に示すように、ムラ検出部３２における処理は、原データの標準化（ステップ３００）と、概ね、標準偏差σｍｓの算出（ステップ３１０）と、標準偏差σｍｓの妥当性の判断（ステップ３２０）とから構成される。【００５５】
まず、原データの標準化処理（ステップ３００）について説明する。図６および図７は、本実施の形態にかかる標準化処理部３１により実行される標準化処理をより詳細に示すフローチャートである。この手法は、特許文献１に記載されたものと同様である。【００５６】
本実施の形態では、原データ（シグナル強度）ｘについて、ｚ−標準化を施す際に、以下の式を利用する。【００５７】
ｚ＝（ｌｏｇ（ｘ−γ）−μ）／σ
この式において、γは算出されたバックグラウンド値、μは、中心的傾向の特性値、σは変動の特定値である。図６は、標準化処理のうち、バックグラウンド算出処理をより詳細に示すフローチャートである。【００５８】
図６に示すように、ムラ検出部３２は、オペレータ（場合によっては、「実験者」とも称する。）の入力装置の操作等による入力にしたがって、バックグラウンド候補値の範囲、および、当該範囲中の複数のバックグラウンド候補値を決定する（ステップ６０１）。たとえば、オペレータがバックグラウンド候補値の始点（たとえば、「０（ゼロ）」）と、終点（たとえば、中央値や、第１四分位数）が指定されると、始点と終点との間で等間隔な（或いは等比的な）所定数の値が決定される。たとえば、「０」と中央値が指定された場合に、その間で等間隔に８つの値が取られ、始点および終点を含めて、１０個のバックグラウンド候補値が決定される。本処理において、バックグラウンド候補値は、データバッファ３０に記憶され、必要に応じて値が読み出され、また、更新される。【００５９】
次いで、ムラ検出部３２は、抽出された原データ値（すなわち、あるシグナル強度の値）から、いずれかのバックグラウンド候補値を減じ（ステップ６０２）、バックグランド候補値が減じられた原データ値を対数変換する（ステップ６０３）。ここで取得された対数変換値も、後の処理に利用するため、データバッファ３０に記憶される。ステップ６０２および６０３は、選択された全て（たとえば、１０個）のバックグランド候補値に関して実行される。【００６０】
次いで、あるバックグラウンド候補値に関する対数変換値と、以下の手法で算出され、かつ、データバッファ３０に記憶されている、対応する標準値とが比較され、値の差異を表す指標が算出される（ステップ６０４）。ここで、本実施の形態においては、標準値を以下のように求めている。【００６１】
分位数が幅を有しているため、統計的な中央値を補正するために、以下の数値を算出する。【００６２】
ｍ（ｉ）＝（ｉ−０．３１７５）／（ｎ＋０．３６５）
ここに、ｎ：データ個数、ｉ：１からｎまでの自然数
次いで、求められたｍ（ｉ）のそれぞれについて、正規分布関数の逆関数Ｆ−１（ｒ）を施す。求められた値のそれぞれが、データ値に対応する標準値となる。【００６３】
ムラ検出部３２は、各バックグラウンド候補値について、たとえば、上記差異の絶対値の総和、或いは、差異の二乗の総和を算出する。ここで求められた値が、各バックグラウンド候補値の差異を表わす指標となる。無論、差異を表わす指標として、最小二乗法の「ｒ」を利用しても良い。実際に、最小二乗法の「ｒ」を利用した場合が、精度の高いバックグラウンド値を求めるという観点から望ましい。【００６４】
次いで、画像生成部３６は、ムラ検出部３２からの指示にしたがって、たとえば、バックグラウンド候補値を横軸、差異を表わす指標を縦軸としたグラフを生成し、これを表示装置１６の画面上に表示する（ステップ６０５）。【００６５】
オペレータは、表示装置１６の画面上に表示されたグラフを参照して、望ましいバックグラウンド候補値の範囲、或いは、バックグラウンド値を選択する（ステップ６０６）。選択した値が、バックグラウンド値として十分に満足なものと考えられれば（ステップ６０７でイエス(Yes)）、処理は終了する。その一方、十分に満足なものではない場合には、新たに選択された、より狭められたバックグラウンド候補値の範囲から、所定数の新たなバックグラウンド候補値が決定され（ステップ６０８）、ステップ６０２〜６０７の処理が繰り返される。新たなバックグラウンド候補値も、バックグラウンド候補値の範囲の始点と終点との間を等間隔に分割したような値であっても良いし、等比的に分割したような値であっても良い。最終的に得られたバックグラウンド値は、結果記憶部３８に記憶される。【００６６】
次に、残りのパラメータ算出のための処理につき説明を加える。一般に、対数正規分布においては、対数をとったデータのμ（中心的傾向の特性値）として平均値、σ（変動の特性値）として標準偏差が利用される。しかしながら、ＤＮＡチップから得られるデータにおいては、大きなシグナル強度（比較的データ値の大きなもの）は正確に測定され、その一方、小さなシグナル強度（比較的データ値の小さなもの）は相対的に大きなノイズを含む。ノイズに隠されて負値となったデータは、対数値を求めることができないため、これら弱いシグナルの多くは切り捨てられることになる。このような場合に、上記従来の算出方法を利用することができない。【００６７】
通常、中心的傾向の特性値として平均値をもって求められる。ところが、平均はいわゆるロバストな手法ではなく、特に、弱いシグナルが選択的に抜け落ちる状況では高めに算出される。こうした場合には、中央値がより有効であることは知られている。【００６８】
その一方、変動の特性値は標準偏差をもって表される。しかしながら、標準偏差もロバストな手法ではなく、上述したような、弱いシグナルが選択的に抜け落ちる状況では小さめに算出される。その一方、ロバストな手法として、変動の特性値を、四分位レンジから求めるｉｑｒが知られている。【００６９】
しかしながら、中央値はデータ群のうちの一点、ｉｑｒもデータ群のうちの二点から求めるもので、その精度に難点がある。特に、少ないスポット数から取得したデータや、補正のためのデータ数に限りがある場合には、その問題が深刻となる。そこで、本実施の形態においては、以下の手法により、比較的データ数に限りのある場合でも、精度の高いパラメータ算出方法を採用している。【００７０】
図７は、本実施の形態にかかるパラメータ算出処理を示すフローチャートである。図５に示すように、ムラ検出部３２は、理想値、および、算出されたバックグラウンド値が減じられデータ値（シグナル強度）を取得する（ステップ７０１）。理想値は、先のステップ６０４で求めた標準値に相当する。【００７１】
次いで、画像生成部３６は、ムラ検出部３２からの指示にしたがって、理想値を横軸にとり、実測値に基づくデータ値（つまり、バックグラウンド値が減じられたデータ値（シグナル強度）を縦軸にとったグラフを作成し、表示装置の画面上に表示する（ステップ７０２）。このグラフにおいて、実測値に基づくデータ値が、正確に正規対数分布していれば、このグラフは、ｙ＝ｘにほぼ一致する。しかしながら、実際に、実測値をプロットしたことにより得られたグラフは、「１」以外の傾き（ａ）およびｙ切片（ｂ）をもち、かつ、ｘの値が小さくなるのにしたがって、直線性を失う。【００７２】
しかしながら、このグラフにおいては、ほぼ直線と認められる部分が存在する（たとえば、ｘが正となる部分は直線となることが多い）。そこで、本実施の形態においては、オペレータがグラフを参照して、入力装置を操作して、直線性を持っていると判断する範囲を指定すると（ステップ７０３）、指定された範囲の実測値を用いて、当該実測値と理想値との間を表す１次式が、たとえば、最小二乗法により求められる。求められた１次式「ａｘ＋ｂ」において、傾き「ａ」が、変動の特性値「σ」に対応し、ｙ切片「ｂ」が、中心的傾向の特性値「μ」に対応する（ステップ７０４）。【００７３】
たとえば、処理装置１０の画像生成部３６が、求められた「ａ」および「ｂ」を用いて、理想値を横軸にとり、修正された実測値ｚ＝（ｌｏｇ（ｘ−γ）−μ）／σを縦軸にとったグラフを生成して、これを表示装置の画面上に表示しても良い。オペレータは、表示されたグラフを参照して、満足のいくものでなければ（ステップ７０５でノー(No)）、もとのグラフ中の範囲指定に戻り、ステップ７０３以降の処理が再度実行される。【００７４】
その一方、グラフが満足のいくものであれば（ステップ７０５でイエス(Yes)）、先に求められた「γ」がバックグラウンド値、切片「ｂ」が「μ」、傾き「ａ」が「σ」として、ＤＮＡチップを特定する情報と関連付けられて、結果記憶部３８に記憶される（ステップ７０６）。このようにして取得されたパラメータを用いて、ＤＮＡチップから得られたデータ値ｘのそれぞれについて、
ｚ＝（ｌｏｇ（ｘ−γ）−μ）／σ
という式を用いて、標準化することが可能となる。ムラ検出部３２は、算出されたパラメータ「γ」、「μ」および「σ」を用いて、ＤＮＡチップのデータ値（シグナル強度）を標準化し、標準化されたデータ値を、データバッファ３０に記憶する（ステップ７０７）。【００７５】
上述したような、適切なバックグラウンド値を算出して、ノイズの影響を排除し、かつ、標準化のための中心的傾向の特性値および変動の特性値を、実測値をプロットしたグラフの直線部分から求めることにより、よりロバストな標準化を実現することが可能となる。【００７６】
ムラ検出部３２は、各ＤＮＡチップのそれぞれの変動の特性値σを算出して、データバッファ３０に記憶する。これらが、それぞれのＤＮＡチップのデータ値の標準偏差σｎとなる。【００７７】
次のステップ３１０において、ムラ検出部３２は、データバッファ３０に記憶された、あるＤＮＡチップに関する標準化されたデータを読み出す（ステップ３１１）。次いで、標準化された、各小領域に含まれるスポットのシグナル強度の平均値μｍｉ（ｉ＝１，・・・，Ｍ）を算出する(ステップ３１２)。これにより、Ｍ個の平均値が得られる。或いは、小領域の位置を、縦方向或いは横方向に１スポット分（或いは数スポット分）移動させて、移動された小領域の平均値（移動平均）を求めるように構成しても良い。  次いで、ムラ検出部３２は、求められた平均値μｍｉの標準偏差σｍｓを、以下の式にしたがって算出する（ステップ３１３）。【００７８】
σｍｓ２＝［１／（１−Ｍ）］＊Σ［μｍｉ−（μｍｉの平均値）］２（ｉ＝１〜Ｍ）
＝［１／（１−Ｍ）］＊［Σμｍｉ２−Ｍ（μｍｉの平均値）２］
次いで、ムラ検出部３２は、ステップ３１３にて算出した標準偏差σｍｓが妥当であるかを判断する（ステップ３２０）。ここでは、実験者は、自由度Ｍのカイ（χ）二乗分布で近似する有意差の基準を設定して、処理装置１０に入力しておく。たとえば、基準として、片側検定となる許容する確率（たとえば、５％）などを用いることができる。設定された基準は、記憶装置（たとえば、ハードディスク装置２４）に記憶しておく。ムラ検出部３２は、記憶装置に記憶された基準を読み出し（ステップ３２１）、設定された基準にしたがって、たとえば、自由度Ｍ、片側検定の基準値に相当する確率のときのカイ（χ）二乗分布の有意水準（χ２）を求める（ステップ３２２）。次いで、ムラ検出部３２は、σｍｓとχ２とを比較し、「σｍｓ＞χ２」である場合には（ステップ３２３でイエス(Yes)）、ムラがあると判断し、上記原データ中にムラが存在することを示す値（たとえば、フラグ）を、原データ或いは標準化されたデータと関連付けて、たとえば、データバッファ３０に記憶する（ステップ３２４）。その一方、ステップ３２３でノー(No)と判断された場合には、次のＤＮＡチップに関する標準化されたデータについて処理が続けられる（ステップ３２５参照）。【００７９】
このようにして、ＤＮＡチップに関する原データにムラがあるか否かを判断することができる。ムラがある場合のデータの補正については後述する。【００８０】
［第２の手法に関する処理］
次に、ムラの検出の第２の手法について説明する。第２の手法においては、第１の手法と同様に、シグナル強度の平均値μｍｉの標準偏差σｍｓを算出するが、σｍｓの分布を正規分布で近似した上で、当該標準偏差σｍｓの妥当性が判断される。図４において、原データの標準化処理（ステップ４００）および標準偏差σｍｓの算出処理（ステップ４１０）は、それぞれ、図３のステップ３００、３１０と同様である。【００８１】
第２の手法で利用されるパラメータは以下の通りである。【００８２】
Ｅ（σｍｓ）：標準偏差σｍｓの期待値
Δσσ：Ｅ（σｍｓ）−σｍｓ  （期待値−算出された測定値）
σσｍｓ：ＤＮＡチップのそれぞれのσｍｓの標準偏差
Ｎ：小領域に含まれるスポットの個数
σｐ：ｍＲＮＡ母集団の対数値の標準偏差
第２の手法では、標準偏差σｍｓの期待値と算出された標準偏差（測定値）σｍｓとの差異（Δσσ）が所定の基準値より大きいか否かを判断することで、ムラの有無を検出している。【００８３】
算出された標準偏差σｍｓの妥当性の判断（ステップ４２０）において、ムラ検出部３２は、標準偏差σｍｓの期待値Ｅ（σｍｓ）を算出する（ステップ４２１）。期待値Ｅ（σｍｓ）は、極限定理より、母集団の対数値の標準偏差σｐおよびスポットの個数Ｎを用いて、以下の式にしたがって算出することができる。【００８４】
Ｅ（σｍｓ）＝σｐ／Ｎ１／２
次いで、ムラ検出部３２は、Δσσ（＝Ｅ（σｍｓ）−σｍｓ）を算出する（ステップ４２２）。その後、ムラ検出部３２は、σσｍｓの期待値Ｅ（σσｍｓ）を、以下の式にしたがって算出する（ステップ４２３）。【００８５】
Ｅ（σσｍｓ）＝σｐ／Ｎ１／２／π１／４
ムラ検出部３２は、ステップ４２２で算出されたΔσσと、所定の基準値、たとえば、２＊Ｅ（σσｍｓ）とを比較する。「Δσσ＞２＊Ｅ（σσｍｓ）」である場合には（ステップ４２４でイエス(Yes)）、ムラがあると判断し、上記原データ中にムラが存在することを示す値（たとえば、フラグ）を、標準化されたデータ或いは原データと関連付けて、たとえば、データバッファ３０に記憶する（ステップ４２５）。その一方、ステップ４２５でノー(No)と判断された場合には、次のＤＮＡチップに関する標準化された原データについて処理が続けられる（ステップ４２６参照）。【００８６】
［第３の手法の原理］
次に、ムラの検出の第３の手法について説明する。ＤＮＡチップの原データを、図６および図７に示す処理を施すことにより標準化すると、対数正規分布し、そのときの標準偏差が実験間で一定であることが本発明者により見出されている（特許文献１および非特許文献３参照）。あらゆる状態の細胞で標準偏差は一定・固有であり、一つの実験の大部分が同じ組織（特定の細胞を特定の割合で含んでいて、その組成が変化しない）で行われるため、上記標準偏差は一定になると予想される。【００８７】
ところが、ハイブリダイゼーションが不均一で、そのためチップ上でデータにムラが生じると、分布にひずみが生じる。たとえば、チップ上の半分の面積で、シグナル強度が半減するようなムラが生じれば、値の分布は２つの山をもつバイ・モーダルな形状となると考えられる。その結果、算出される標準偏差はより大きくなる。【００８８】
期待値（ほかのチップのデータの標準偏差のロバストな平均）よりも大きな標準偏差が算出されたときに、それが偶然に生じたものか、或いは、ムラによるものかを判断する目安として、パラメトリックな検定を利用することができる。すなわち、分散の分布が予測できるとき、算出された分散の値が、どのくらいの確率で生じるものであるかを算出することができる。その確率が、予め決めておいた確率を下回ったときに、その値は偶然生じたものではなく、ムラによって生じたものであると判断する。【００８９】
［第３の手法に関する処理］
第３の手法で用いられるパラメータは以下の通りである。【００９０】
σｎ：ＤＮＡチップごとのデータ値の標準偏差、これは、第２の手法におけるσｐに相当する。【００９１】
Ｍｅｄσ：実験における標準偏差の中央値
Ｅ（σｎ）：σｎの期待値、本手法では、これは、Ｍｅｄσと一致すると考える。【００９２】
σσｎ：σｎのチップ間の標準偏差
Ｅ（σσｎ）：σσｎの期待値
ＮＣ：ＤＮＡチップのスポットの個数
図５は、第３の手法に基づいて、ムラ検出部３２にて実行される処理を示すフローチャートである。図５に示すように、まず、ムラ検出部３２は、データバッファ３０から、処理対象となるＤＮＡチップの原データを読み出す（ステップ５０１）。次いで、ムラ検出部３２は、原データを標準化する（ステップ５０２）。標準化は、図６および図７に示す処理により実現できる。【００９３】
続いて、ムラ検出部３２は、求められたすべての標準偏差σｎの中央値Ｍｅｄσを求める（ステップ５０３）。【００９４】
このようにして、標準偏差σｎや中央値Ｍｅｄσが求められた後に、ＤＮＡチップごとに得られた標準偏差σｎが妥当なものか否かが判断される。第３の手法においては、σｎの分布を正規分布で近似する。その平均の期待値Ｅ（σｎ）が、Ｍｅｄσと等しいと考える。また、平均値の標準偏差の期待値Ｅ（σσｎ）は以下の式で求められる。【００９５】
Ｅ（σσｎ）＝Ｍｅｄσ／ＮＣ１／２／π１／４
ムラ検出部３２は、上記式を利用して標準偏差の期待値Ｅ（σσｎ）を求め（ステップ５０４）、その後、それぞれのＤＮＡチップについて、
Δσｎ＝σｎ−Ｍｅｄσ
を算出する（ステップ５０５）。ムラ検出部３２は、ＤＮＡチップのΔσｎと、所定の値（本実施の形態では、２＊Ｅ（σσｎ））とを比較し、「Δσｎ＞２＊Ｅ（σσｎ）」である場合（ステップ５０６でイエス(Yes)）には、ムラがあると判断する。この場合、ムラ検出部３２は、ＤＮＡチップの原データ中にムラがあることを示す値（たとえばフラグ）を、原データと関連付けて、たとえばデータバッファ３０に記憶する（ステップ５０７）。その一方、ステップ５０６でノー(No)と判断された場合には、次のＤＮＡチップについて判断するため（ステップ５０８参照）、ステップ５０５に戻る。【００９６】
本実施の形態では、ムラの有無を判断する所定の値として、２＊Ｅ（σσｎ）が設定される。この値を使用すると、正規分布における「２σ」と同様に、値の大きい側および小さい側で、それぞれ、２．２パーセントの確率でしか生じない程度に外れたことになる。このため、１００枚のＤＮＡチップにおいて、５パーセント程度のＤＮＡチップについて、ムラがあるとされることが予想できる。【００９７】
その一方、所定の値として、３＊Ｅ（σσｎ）が設定されると、値の大きい側および小さい側で、それぞれ０．１パーセント程度になる。そこで、この所定の値は、オペレータが所望のように設定できるようにしておくのが望ましい。【００９８】
［第４の手法に関する処理（図２４および図２５）］
また、本実施の形態においては、バックグラウンドの読み取り値、或いは、そのために用意した測定値が正規分布することを利用して、よごれのあるデータを探すことができる。【００９９】
そのために、たとえば、以下のような測定値が用意される（図２４および図２５参照）。【０１００】
スポットが正方行列であるときに、スポット間の斜めの位置に、おなじピッチの正方行列で入り込む場所。【０１０１】
十分にスポットとの距離をとった、スポットを囲む円周。【０１０２】
また、安全水準を設けるときに、通常はつかわれる２σを使わず、スポットの数から適正に割り出して使うとよい。 次いで、正規性を確認しながら、外れ値を探し、分布から外れるか或いは従うかを、視覚化して判断する。ここでは、ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ｐｌｏｔやＱＱｐｌｏｔが利用される。その際、値のロバストな標準化方法として、値を昇順でソートして、低い方から数えて順移点を見出しても良い。また、上記判断ではなく、その判断で棄却されたスポットと、物理的に近い場所にあるスポットのデータは、同じよごれの影響を受けていることが多い。それらデータを棄却するために、切りしろ・あるいはマージンを設ける。具体的には、上記判断で棄却されたスポットからの一定の距離、たとえば２スポットの距離の内側にあるスポットのデータを棄却する。【０１０３】
［現状の手法およびその問題点］
実験にゴミやホコリはつきものであり、それに影響されたデータを解析の早い段階で削除しないと、データ解析の作業に支障が生ずる。このため、従来、データそのもののなかから、上端と下端を切るような手法がとられていた。もちろんデータには強いものと弱いものがあるので、この手法は無意味である。【０１０４】
或いは、何回かの実験データのなかから、大きく変わったものを棄却する手法も用いられている。しかしながら、この場合には、実験を何度も行わないと計算できないという問題がある。さらにはこの手法には、生物学的な意味の大きい、大きく発現の変化したクローンを棄却してしまう可能性が大きく、そうしたクローンを探す努力を無にするという問題点がある。【０１０５】
さらには、一般的には、データを視覚化し、画像を目で見て探すことも行われる。この場合、はっきりしたゴミは見つけられるが、判断に迷うことが多いだけでなく、見過ごすことも多い。客観的な基準を用意できないからだ。【０１０６】
［よごれ発見の原理］
本実施の形態では、いわゆる「バックグラウンド測定値」の分布からよごれを判断する。ここにいうバックグラウンド測定値とは、図６、７における３パラメータ正規分布におけるバックグラウンドγではなく、データ値から測定するもののことをいう。【０１０７】
たとえば、たとえばアジレント社のＤＮＡチップの場合には、ＤＮＡスポットを通らない場所が、クッキーカッターというアルゴリズムを用いて切り取られている。ＤＮＡのスポットとスポットの間の、どこか絶対にスポットと重ならない場所を選んで、バックグラウンド測定値が測定される。斜め方向にとなりあったスポット間の、ちょうど中心であれば、どのスポットにも重ならない。その結果、通常、スポットの数と同じだけのバックグラウンド測定値が取得される。【０１０８】
これら実測されたバックグラウンド群は、ほとんどおなじ値をとる。しかし、そこに光るゴミがあれば、当然そのゴミによる値をひろって、その測定値だけ値が上がる。バックグラウンドは正規分布するので、値が異常に上昇したスポットは、その分布から外れるということで見つけ出すことができる。【０１０９】
これはノイズ的成分であると考えられる。バックはいくつものピクセルで構成され、それぞれが読み取り装置やハイブリダイゼーションから影響をうけ、それはランダム性をもつと考えられる。そこで、バックグラウンド測定値は、それらランダムな影響の総和であるとみなすことができる。ランダム値の和は正規分布する。実際、バックグラウンド値は概略で正規分布する。【０１１０】
ＤＮＡがないところに付着したゴミや、ハイブリダイゼーションの洗い液がのこったものなどは、そのランダムネスを乱し、より高い値への傾向を付与する。それが正規分布を乱す。そのようにして分布を外れるもの、或いは、分布を乱しているものとして、ゴミを発見することができる。【０１１１】
［実際の手法］
第１の手法は、スポット数から安全水準を出しておくことである。よくこうした水準には、２σが用いられる。しかし、この値では棄却するデータが不必要に多くなりすぎる。本来、バックグラウンド値は正規分布するので、ある値が発生する確率は予測できる。たとえば、２万データ値を有するＤＮＡチップのときに、１０スポットの期待値でデータを棄却したいときは、ｆ−１を正規分布の確率密度関数の逆関数とすると、「ｆ−１（１０／２００００）」で算出される。【０１１２】
この値を超えるものを棄却するようにすれば、やみくもにデータを失うことがない。実際、２σで棄却されたデータには、許容できるだけの再現性がある。【０１１３】
第２の手法は、ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ｐｌｏｔを利用して厳密に分布の正規性を確認することである（図２５参照）。【０１１４】
棄却されるデータをトライアル・インプルーブ法でみつける。仮にこれをｘ個とする。【０１１５】
（測定したデータ数-ｘ））個のデータについて、ｚ値として予想される理論値を用意する。次いで、バック値データをロバストな方法で標準化し、ソートする。【０１１６】
データをソートして、下から数えて（測定したデータ数−ｘ）／２番目の値をμとする。ＩＱＲないしＭＡＤＳを、同じように下から数えて行う。【０１１７】
アウトライアーは常に値が高くなるので、ロバストなのは低い方から数えた値になるから、理論値のゼロと標準化したデータのゼロ点をあわせて、ｎｏｒｍａｌ  ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ｐｌｏｔをつくる。これが十分な直線性を有するか否かを判断し、必要に応じて、ｘを変化させる。【０１１８】
分布を確認し、一定の大きさを外れた部分を棄却する。【０１１９】
［切りしろ］
バックグラウンド値の分布から、外れ値を判断するときに、その有意水準の決定は、パラメトリック法の定法として、任意性がある。一般的に、その有意水準を高く設定すれば棄却されるデータが減り、低く設定すれば棄却されるデータが増える。しかし、高い棄却率は、より安全であることを必ずしも意味しない。水準を低くすると、より大量のデータが棄却されるが、再現性のないデータが効率よく減っていかない。これは、バックグラウンドに影響しないように、スポットに影響するケースがあるからだと考えられる。この場合、むしろ、バックグラウンドが高いスポット集団の外側の、バック値としてはあまり問題が見られないような部分に、再現性の低いデータがあることが多い。こうした場合は、近傍のスポットに棄却されるものがあるかどうかが問題になる。【０１２０】
そこで、バックグラウンドが高いまとまりを見つけ出し、そのまとまりに接する、まとまりの外側のデータを棄却すると、再現性のないデータを避けることができる（図２６参照）。【０１２１】
このように、第１の手法から第３の手法により、ＤＮＡチップにムラが生じているか否かを検出することができる。第４の手法はもっぱら、よごれが原因でおきるムラを、そのよごれの箇所とともに検出する方法である。そこで問題は、該当する箇所のデータを全て棄却することで解決される。【０１２２】
次に、よごれ以外のムラの態様およびムラの位置の特定、および、態様および位置が特定された場合の対処方法（補正方法）について説明する。【０１２３】
［グラデーションをもつムラの場合］
ＤＮＡチップにおいて、一端からグラデーションをもったムラが生じる場合がある。これは、たとえば、蛍光色素の退色などが原因であることが知られている。また、ＤＮＡチップの物理的な精度、たとえば、カバーグラスの湾曲などによっても、グラデーションをもったムラが生じ得る。こういったムラが生じているＤＮＡチップについて、小領域を、グラデーションに沿うような形状（たとえば、細長い形状）で設定する。これにより、小領域ごとに数値化されたムラを、「平面の連続した曲がり」或いは「曲面」として捉えることができる。この曲面を表わす方程式を生成し、その逆関数を求めることでムラを補正することが可能となる（図１８および図１９参照）。【０１２４】
グラデーションを数値化するために、ある小領域における代表値を見つける必要がある。小領域の形状は、そのグラデーションに沿っているのが望ましい。そうでなければ、グラデーションを平均化してしまう。領域をより小さくすることによって、平均化の問題は解消されるが、その代わり、偶然によるゆらぎに影響されるおそれが大きくなる。このため、できるだけ大きな小領域を設定するのが望ましく、また、その形状は重要である。【０１２５】
理想的には、小領域は、その内部に同じ傾向のデータをより多く取り込んでいるような形状であるのが望ましく、また、その形状がＤＮＡチップの位置の関数で表わされるのが望ましい。たとえば、位置の関数を複数用意しておき、用意された複数の関数の候補から適切なものを選択する。また、その関数のパラメータをチューニングする。そのための指標として、小領域内のデータ値の標準偏差を利用することができる。標準偏差が傾向として最も小さくなるような形状が、最も同じ傾向のデータを多く含むような囲い方であるということができる。【０１２６】
［グラデーションをもつムラの検出、補正処理（ピクセルのデータ値を利用）］
以下、具体的にグラデーションをもつムラの検出およびその場合の補正処理について説明する。原データとして、数ピクセル×数ピクセル（たとえば、４ピクセル×４ピクセル、５ピクセル×５ピクセルなど）により１つのスポットの値が構成されるような、ピクセルのデータが取得される場合に、ピクセルごとのデータ値を利用した処理が可能である。【０１２７】
ピクセルのデータ値を利用する処理において使用されるパラメータは以下の通りである。なお、以下の説明において、「空白」とは、データ値自体が欠落していることを意味する。【０１２８】
ＮＮ：小領域におけるピクセル数
ここに、小領域においては、最小でも９つのスポットを含むのが望ましい。【０１２９】
μＮＮ：小領域中のピクセルのうち、その値が空白であるものを除いたデータ値の中央値
ここでは、小領域が、最小でも９以上の空白でないピクセルを含む場合にのみ算出される。空白でないピクセルの数が９に満たない場合には、当該小領域に隣接する全ての小区間のμＮＮの平均値が利用される。【０１３０】
σＮＮ：小領域中のピクセルのうち、その値が空白であるものを除いたデータ値の標準偏差
ここでも、小領域が、最小でも９以上の空白でないピクセルを含む場合にのみ算出される。空白でないピクセルの数が９に満たない場合には、σＮＮは空白として扱う。【０１３１】
ＭｅｄσＮＮ：空白と扱われたσＮＮを除くσＮＮの中央値
図８に示すように、まず、ムラ検出部３２は、ピクセルのデータ値からなる原データをデータバッファ３０から読み出す（ステップ８０１）。ムラ検出部３２は、原データにおいて、スポットに相当するピクセルのデータ値のみをそのままに維持し、残りのピクセルについては、データ値を空白にする（ステップ８０２）。その後、ピクセルのデータ値を標準化する（ステップ８０３）。標準化は、図６および図７を参照して説明したものと同様である。ピクセルのデータ値は、概ね、上述した３パラメータ対数正規分布することが見込まれる。【０１３２】
オペレータは、たとえば、処理装置１０の表示装置１６の画面上に表示された小領域の候補から、所望の形状を有するものを選択する（ステップ８０４）。この小領域候補の形状は、矩形、方形などが考えられる。また、そのサイズについては、オペレータのパラメータ設定により自由に変更できるのが望ましい。【０１３３】
たとえば、処理装置１０の表示装置１６の画面上に、ピクセルのデータ値を、色彩の変化を利用して表示すれば、オペレータは、色彩の変化を参照しつつ、小領域候補の形状としてふさわしいと思われるものを選択することができる。さらに、小領域候補を幾分か傾斜させてＤＮＡチップを覆うように配置することも可能である。オペレータは、小領域候補の向きが、グラデーションの方向（濃淡が現れる方向の垂直方向）に沿っており、それにより、小領域内のピクセルが一定のデータ値を保つように、小領域候補の形状および向きを決定するのが望ましい。このような関数については後に詳述する。【０１３４】
ムラ検出部３２は、オペレータの設定した形状、サイズおよび向きの小領域候補で、ＤＮＡチップを隙間なく覆うように、各小領域候補に属するピクセルを特定する（ステップ８０５）。次いで、ムラ検出部３２は、各小領域候補について、標準化したピクセルのデータ値の標準偏差σＮＮを算出する（ステップ８０６）。なお、前述したように、小領域候補が、最小でも９以上の空白でないピクセルを含む場合にのみ、σＮＮが算出される。空白でないピクセルの数が９に満たない場合には、当該小領域候補に隣接する全ての小領域候補のμＮＮの平均値が利用される。【０１３５】
全ての小領域候補に関する標準偏差σＮＮが算出されると、その中央値ＭｅｄσＮＮが算出される（ステップ８０７）。ステップ８０４〜８０７の処理が、オペレータの所望なだけ繰り返される（ステップ８０８）。オペレータは、種々の形状、サイズ或いは向きの小領域候補を設定して、それぞれの小領域候補に関する中央値ＭｅｄσＮＮを取得する。【０１３６】
ムラ検出部３２は、それぞれの小領域候補に関する中央値ＭｅｄσＮＮを比較して、最もＭｅｄσＮＮが小さくなるような小領域候補を特定し（ステップ８０９）、その形状、サイズおよび向きを、結果記憶部３８に記憶する（ステップ８１０）。【０１３７】
［グラデーションをもつムラの検出、補正処理（スポットのデータ値を利用）］
原データとして、スポットごとのシグナル強度を示すデータが取得される場合には、スポットを単位として処理が進められる。このようなデータにおいて、スポットに相当するデータ値として、シグナル強度に相当する値が設定され、ＤＮＡチップの他のスペースに相当する部分のデータ値は空白になっていると考える。この場合に、処理において使用されるパラメータは以下の通りである。【０１３８】
ＮＤ：小領域におけるスポット数
ここに、小領域においては、最小でも９つのスポットを含むのが望ましい。【０１３９】
μＮＤ：小領域中のスポットのデータ値のうち、空白であるものを除いたデータ値の中央値
ここでは、小領域が、最小でも９以上の空白でないデータ値を含む場合にのみ算出される。空白でないデータ値の数が９に満たない場合には、当該小領域に隣接する全ての小区間のμＮＤの平均値が利用される。【０１４０】
σＮＤ：小領域中のデータ値のうち、空白であるものを除いたデータ値の標準偏差
ここでも、小領域が、最小でも９以上の空白でないデータ値を含む場合にのみ算出される。空白でないデータ値の数が９に満たない場合には、σＮＤは空白として扱う。【０１４１】
ＭｅｄσＮＤ：空白と扱われたσＮＮを除くσＮＤの中央値
図９に示すように、まず、ムラ検出部３２は、原データのデータ値をデータバッファ３０から読み出す（ステップ９０１）。ムラ検出部３２は、原データのデータ値を標準化する（ステップ９０２）。標準化は、図６および図７を参照して説明したものと同様である。これにより、データ値は、概ね、上述した３パラメータ対数正規分布することが見込まれる。【０１４２】
オペレータは、たとえば、処理装置１０の表示装置１６の画面上に表示された小領域の候補から、所望の形状を有するものを選択する（ステップ９０３）。この小領域候補の形状は、矩形、方形などが考えられる。また、そのサイズについては、オペレータのパラメータ設定により自由に変更できるのが望ましい。【０１４３】
図８を参照して説明した手法と同様に、たとえば、処理装置１０の表示装置１６の画面上に、ピクセルのデータ値を、色彩の変化を利用して表示すれば、オペレータは、色彩の変化を参照しつつ、小領域候補の形状としてふさわしいと思われるものを選択することができる。さらに、小領域候補を幾分か傾斜させてＤＮＡチップを覆うように配置することも可能である。オペレータは、小領域候補の向きが、グラデーションの方向（濃淡が現れる方向の垂直方向）に沿っており、それにより、小領域内のピクセルが一定のデータ値を保つように、小領域候補の形状および向きを決定するのが望ましい。【０１４４】
ムラ検出部３２は、オペレータの設定した形状、サイズおよび向きの小領域候補で、ＤＮＡチップを隙間なく覆うように、各小領域候補に属するスポットを特定する（ステップ９０４）。次いで、ムラ検出部３２は、各小領域候補について、標準化したデータ値の標準偏差σＮＤを算出する（ステップ９０５）。【０１４５】
全ての小領域候補に関する標準偏差σＮＤが算出されると、その中央値ＭｅｄσＮＤが算出される（ステップ９０６）。ステップ９０３〜９０６の処理が、オペレータの所望なだけ繰り返される（ステップ９０７）。オペレータは、種々の形状、サイズ或いは向きの小領域候補を設定して、それぞれの小領域候補に関する中央値ＭｅｄσＮＤを取得する。【０１４６】
ムラ検出部３２は、それぞれの小領域候補に関する中央値ＭｅｄσＮＤを比較して、最もＭｅｄσＮＤが小さくなるような小領域候補を特定し（ステップ９０８）、その形状、サイズおよび向きを、結果記憶部３８に記憶する（ステップ９０９）。【０１４７】
ＤＮＡチップを覆う小領域が決定されると、図１０に示すように、補正処理部３４は、空間補正関数を決定する（ステップ１００１）。空間補正関数の決定においては、小領域の関数が参考にされる。小領域の関数は、ＤＮＡチップのｘ−ｙ平面を指定する関数と考えることができるため、これにｚ軸を導入して曲面を表わす関数に拡張する。【０１４８】
たとえば、上記曲面を表わす関数は以下の一般式で表わすことができる。【０１４９】
ｆ（ｘ）＋ｇ（ｙ）＋ｈ（ｚ）＝ｃ
ここに、ｚは空間のひずみを表わす補正項であり、ｈ（ｚ）は可能な限り定式を満たす関数である。【０１５０】
小領域の形状および配置から関数が推定できない場合には、幾つかの空間を指定する関数を用意し、オペレータが関数を選択するとともにそのパラメータを調整しても良い。この場合には、図１１に示すように、補正処理部３４は、小領域ごとに、上記定数ｃの範囲の中央値を用いてｚの方程式を作成する（ステップ１１０１）。これにより、小領域の数だけ、ｚの方程式を得ることができる。補正処理部３４は、取得されたｚの方程式を最もよく満たす関数ｈ（ｚ）および当該関数のパラメータを得る（ステップ１１０２）。次いで、補正処理部３４は、先に算出されたμＮＮ或いはμＮＤを、ｈ（ｚ）の変数ｚとして用いる（ステップ１１０３）。【０１５１】
このようにして、空間補正関数が求められると、補正処理部３４は、空間補正関数をｚについて解く（ステップ１００２）。これにより、ｚがｘおよびｙの関数として表わされる。次いで、補正処理部３４は、各スポット或いはピクセルの位置を特定するｘ−ｙ座標から、当該スポット或いはピクセルに対応するｚの値を算出する（ステップ１００３）。その後、補正処理部３４は、標準化されたスポット或いはピクセルのデータ値から、求められた、当該位置に対応するｚの値を減じる（ステップ１００４）。つまり、このｚが補正係数となる。それぞれ、対応する補正係数が減じられたデータ値は、結果記憶部３８に記憶される（ステップ１００５）。【０１５２】
ムラ検出部３２は、たとえば、前述したムラ検出の第１の手法（図３参照）や、第２の手法（図４参照）を利用して、当該ＤＮＡチップのデータ値にムラが存在するか否かを判断する（ステップ１００６）。ムラが存在すると判断された場合には（ステップ１００７でイエス(Yes)）、ムラ検出部３２は、補正前の状態と比較してムラが改善されているか否かを判断する（ステップ１００８）。ステップ１００８では、第１の手法で求めたΔσｍｓや第２の手法で求めたΔσσが、補正前よりも小さくなっているか否かが判断される。【０１５３】
ステップ１００８でノー(No)と判断された場合には、そのＤＮＡチップのデータは補正が不可能であるとして、これらデータを破棄する（ステップ１００９）。その一方、ステップ１００８でイエス(Yes)と判断された場合には、ムラが残っている可能性を示すデータ（たとえば、ムラ残存フラグ）を、補正されたデータに関連付けておき、オペレータが使用する際に、そのデータにはムラが残っている可能性があることを通知できるようにしておく。【０１５４】
その一方、ムラが存在しないと判断された場合（ステップ１００７でノー(No)）には、オペレータは、当該補正されたデータを、解析処理に利用すれば良い。【０１５５】
［特定の位置に一定の強さで出現するムラの場合］
ＤＮＡチップの特定の位置に、シグナル強度が強く或いは弱く現れるようなムラが生じることがある。たとえば、ハイブリダイゼーション溶液中の気泡が、その気泡に接している部分のシグナル強度を弱め、或いは、完全に阻害する場合があることが知られている。このようなムラが生じた場所を特定でき、かつ、その影響が予測できる場合には、データを補正することが可能となる。影響が予測できない場合であっても、その部分のデータを棄却することで、誤ったデータのもたらす問題の発生を回避することが可能となる。【０１５６】
以下の手法は、たとえば、ハイブリダイゼーションなどの原理から、特定の位置にムラが存在し得ると考える場合に適用するのが望ましい。【０１５７】
［ＤＮＡチップの攪拌のような原理からムラを特定する手法］
たとえば、ＤＮＡチップをハイブリダイゼーションするための、一定体積のチャンバー中に気泡があり、図１２（ａ）に示すように、チャンバー１２００を、水平軸１２０１まわりに回転させる場合を考える。【０１５８】
このような場合には、ＤＮＡチップ上のそれぞれの位置におけるハイブリダイゼーションの相対有効時間を計算すればよい。ムラの位置を特定するために、以下の変数が利用される。【０１５９】
θ：チャンバーの基準面１２１０と、水平面１２１１とがなす角（図１２（ｂ）参照）
（ｘ、ｙ）：ＤＮＡチップ上の位置
ｂ：チャンバー内の界面を指定する方程式にて利用される変数
ｖａ：チャンバー内の気泡の体積
ｖｓ：チャンバー内の溶液の体積
ｖｍ：チャンバー内の容量
ｘｏｉ（ｉ：１，・・・）：各観測点を表わす変数
チャンバーは、大変薄い直方体であると考えることができる。そこで、処理においては、チャンバーの厚みを無視して、平面（長方形）と考える。図１３に示すように、ムラ検出部３２は、模式的に、チャンバーの一辺（図１２の例では、一方の長辺）を基準線と設定し（ステップ１３０１）、かつ、チャンバー内に配置されたＤＮＡチップのピクセル或いはスポットに相当する位置に観測点を設定する（ステップ１３０２）。したがって、観測点は、マトリクス上に配置される。【０１６０】
次いで、ムラ検出部３２は、水平線を用いて、上側と下側の大きさの比が、ｖａ：ｖｓになるようにチャンバーを区切る。この比は、チャンバーが軸まわりを回転して種々の向きになっている場合にも一定である。【０１６１】
次いで、パラメータｉを初期化して（ステップ１３０３）、ｘｏｉについて、θを初期化させた後（ステップ１３０４）、一定の値ずつ変化させて、それぞれのθについて、観測点ｘｏｉが、チャンバーにおいて、気泡の領域に位置するか、或いは、溶液中の領域に位置するかを判断し（ステップ１３０５）。判断結果をデータバッファ３０に記憶する（ステップ１３０６）。ステップ１３０５、１３０６は、θが０から２πにいたるまで繰り返される（ステップ１３０７、１３０８）。これにより、観測点ｘｏｉが溶液中に存在した時間を取得することができる。ステップ１３０４〜１３０８は、全ての観測点について実行される（ステップ１３０９、１３１０参照）。ステップ１３０５においては、チャンバーの傾きθにしたがって、上側と下側の大きさの比が、ｖａ：ｖｓになるような区切り線を想定し、この区切り線より観測点ｘｏｉが下側であるか上側であるかで、観測点が、溶液中に存在するか、気泡中に存在するかが判定できる。【０１６２】
なお、チャンバーの回転速度が一定でない場合には、なるべくその一定でない様子を再現するために、それぞれの時点での角速度に反比例するようにθの増分を決定すればよい。【０１６３】
このような処理を実行することにより、各観測点がハイブリダイゼーション中に溶液中に存在した時間を取得することができる。本実施の形態においては、最終的に、各観測点について、溶液中に存在した相対的な時間（つまり、溶液中に存在した時間／ハイブリダイゼーション時間）を結果記憶部３８に記憶する。【０１６４】
また、チャンバーにおけるｖｓおよびｖａが既知ではない場合もある。このような場合には、以下のような処理が実行される。【０１６５】
図１４に示すように、ｖａを０からｖｍまで増加させて（ステップ１４０１、１４０７、１４０８参照）、それぞれのｖａについて、各観測点が溶液中に存在した相対的な時間を算出する（ステップ１４０２）。ムラ検出部３２は、それぞれの観測点ｘｏｉのうち、得られた相対的時間が「０」であったものを除去し（ステップ１４０３）、残りの観測点ｘｏｉについて、当該観測点に対応するデータ値（標準化されたシグナル強度）を、得られた相対的な時間で除する（ステップ１４０４）。【０１６６】
次いで、ムラ検出部３２は、除算により得られた値の標準偏差σｍｓを算出し（ステップ１４０５）、ｖａおよび算出された標準偏差σｍｓを一時的に記憶する（ステップ１４０６）。【０１６７】
ｖａを変化させて、それぞれのｖａについて標準偏差σｍｓを算出し、これらを対応させて記憶した後、ムラ検出部３２は、最も標準偏差σｍｓが小さなｖａを見出し、当該ｖａと対応付けられた各観測点の相対的時間を、結果記憶部３８に記憶する（ステップ１４０９）。【０１６８】
次いで、得られたそれぞれの観測点における相対的な時間を参照して、データ値が補正可能であるか否かを判断する。より具体的には、図１５に示すように、補正処理部３４は、観測点ｘｏｉにおけるデータ値を、対応する相対的な時間で除する。この処理を、全ての観測点について実行する（ステップ１５０１）。相対的な時間で除算されたデータ値は、データバッファ３０に一時的に記憶される（ステップ１５０２）。次いで、ムラ処理部３４は、第１の手法（図３参照）や第２の手法（図４参照）を用いて、除算されたデータ値により、ムラが無くなったかどうかを調べる（ステップ１５０３）。ムラが存在すると判断された場合には（ステップ１５０４でイエス(Yes)）、ムラ検出部３２は、補正前と比較してムラが改善されたか否かを判断する（ステップ１５０５）。【０１６９】
ステップ１５０５でノー(No)と判断された場合には、当該補正されたデータ（つまり、除算された一連のデータ値）を破棄する（ステップ１５０６）。その一方、ステップ１５０５でイエス(Yes)と判断された場合には、補正されたデータは保持しておく。ステップ１５０４において、ムラが存在すると判断された場合には、ステップ１５０５の判断の如何にかかわらず、後述するような、データ自体からムラの位置を特定する手法を適用する。【０１７０】
その一方、ムラが存在しないと判断された場合（ステップ１５０４でノー(No)）、オペレータは、当該補正されたデータを、解析処理に利用すればよい。【０１７１】
［データ自体からムラの位置を特定する手法］
スポットのシグナル強度が、ＤＮＡチップ上の位置と無関係であるときに、ＤＮＡチップ上の小領域に着目すると、どの小領域についても、同程度のシグナル強度の平均値を有すると予想される。また、その平均値は、中央極限定理により正規分布する。また、その分散の期待値も予測することができる。【０１７２】
ハイブリダイゼーションが不均一で、そのためＤＮＡチップ上でデータにムラが生じた場合には、小領域間で、シグナル強度の平均値に差異が生じる。たとえば、気泡が存在すれば、気泡が位置した部分に該当する小領域群のシグナル強度のそれぞれの平均値は低く測定される。【０１７３】
前述したように、小領域のシグナル強度の平均値は正規分布し、かつ、分散が予測できるため、ある平均値がどのくらいの確率で起こりえるかを予測することができる。その確率が、予め決めておいた値を下回ったときに、その値は偶然により生じたものではなく、ムラによって生じたものであると判断する。【０１７４】
ところが、ＤＮＡチップにおいては、たとえば、チップあたり数万という、一般的に大量のデータ値を使用する。このため、パラメトリック検定でよく使われる「２σ」、つまり、５％の確率を感度として設定した場合に、偶然からその感度を超えるデータの絶対数が多くなる（α過誤）。たとえば、ＤＮＡチップのスポット数を３万、ＤＮＡチップ中の９（３×３）スポットを小領域と考えると、３千余りの小領域が存在し、その５％であっても、１７０ほどの小領域、つまり、１５００ものスポットのデータ値が、感度を超えるとされ得る。【０１７５】
また、この感度域を鈍く設定すると、ムラが検出できないという問題が生じる（β過誤）。【０１７６】
一般的に、α過誤およびβ過誤のいずれをも小さくするような感度設定をすることはできない。本実施の形態においては、複数の水準を設けることにより、上述した問題を解決する。【０１７７】
第１の水準
第１の水準は、感度をきわめて低く設定される（たとえば、１／（小領域数）に対応する確率）。その感度域を超えるような小領域は、ムラであると判断される。【０１７８】
第２の水準
第２の水準は、より感度が高く設定される（たとえば、０．０５）。その感度域を超えるような小領域は、ムラである可能性が高いと判断される。【０１７９】
気泡、或いは、気泡の移動範囲の大きさよりも小さい小領域を観察すると、そのような小領域に隣接する小領域（たとえば、小領域が矩形であれば、当該小領域の辺或いは頂点と接する８つの小領域）は、気泡の影響を受けていると考えられる。これら小領域が、ともに、たとえば、０．０５以下の確率でしかおき得ないような低いシグナル強度の中央値をもつ可能性は、０．０５２以下である。【０１８０】
一方の小領域が低く、他方の小領域が高いシグナル領域にはみ出しているときにはこの限りではない。たとえば、一方の小領域については、上側に棄却され、他方の小領域が棄却されたときは除外される。【０１８１】
そこで、隣接する２つの「ムラである可能性が高い」小領域を、両方ともムラであると判断する。【０１８２】
第ｎの水準
第ｎの水準は、さらに感度を高く（たとえば１／（小領域数）＾（１／ｎ））設定される。その感度域を超える小領域は、ムラである可能性が高いと判断される。【０１８３】
気泡、或いは、気泡の移動範囲の大きさよりも小さい小領域を観察すると、そのような小領域の近傍（たとえば、半径方向にＭ個の小領域を含むような円内或いは円周上に位置する小領域とする。）に含まれる小領域群が、ムラである可能性が高いと判断される可能性は、その小領域群において、感度域を超えた小領域の数ｍについて、（設定した感度の確率）ｍ以下である。【０１８４】
この可能性が、予め設定した水準より低ければ、その小領域群すべてがムラであると判断される。【０１８５】
まれに、気泡がハイブリダイゼーション中にほぼ同じコースを、ほぼ決まった速度で移動する場合がある。このような場合には、上述した水準を利用して、ムラの位置を特定することが可能となる。【０１８６】
［データ自体からムラの位置を特定する具体的な処理］
図１６に示すように、ムラ検出部３２は、オペレータの指示にしたがって小領域の形状等の入力を受理して（ステップ１６０１）、ＤＮＡチップ上に小領域を配置して、各小領域に属するデータ値を特定する（ステップ１６０２）。なお、小領域は、グラデーションをもつムラの解析などにおいて設定されたものを利用すればよい。或いは、当該小領域のデータ値の標準偏差ができるだけ小さくなるような小領域を別途設定しても良い。【０１８７】
また、図１５のステップ１５０５を経て、かつ、ステップ１５０６を経ずに、本処理に以降した場合には、データ値として、補正されたデータ値が利用される。【０１８８】
ムラ検出部３２は、各小領域のデータ値の中央値を求める（ステップ１６０３）。次いで、各小領域の中央値について、期待値からどれだけ離れているかを判断する。たとえば、上記第１の水準に達していれば（ステップ１６０４でイエス(Yes)）、その小領域は、ムラであると判断される（ステップ１６０５）。また、第２の水準に達していれば（ステップ１６０６でイエス(Yes)）、隣接する小領域も、第２の水準に達しているかどうかを判断する。隣接する小領域も、同様に第２の水準に達していれば（ステップ１６０７でイエス(Yes)）、さらに、それらの確率を掛け合わせた値が第１の水準以下であるか否かが判断される。乗ぜられた確率が第１の水準以下であれば（ステップ１６０８でイエス(Yes)）、小領域はムラであると判断される（ステップ１６０５）。【０１８９】
このような処理が、第３、第４、・・・、第ｎの水準についても繰り返される。たとえば、第ｎ水準において、小領域が第ｎの水準に達しており（ステップ１６０９でイエス(Yes)）、隣接する小領域も第ｎの水準に達し（ステップ１６１０でイエス(Yes)）、かつ、それらの確率を掛け合わせた値が第１の水準以下であれば（ステップ１６１１でイエス(Yes)、小領域はムラであると判断される（ステップ１６０５）。このような判断が全ての小領域について繰り返される（ステップ１６１２、１６１３）
図１６の処理の結果、ムラの影響下にあると判断された小領域のデータは全て棄却される（ステップ１７０１）。また、ムラの影響下にあると判断された小領域に隣接する小領域について、ムラの影響下にある領域に接する側の半分のデータも棄却される（ステップ１７０２）。さらに、ムラの影響下にある判断された小領域に斜めに隣接する小領域についても、データを棄却された小領域に最も近い位置にある半分のデータが棄却される（ステップ１７０３）。【０１９０】
近傍にあるデータを棄却するのは、安全のためのマージンである。本実施の形態においては、半分のデータを棄却している。これは、半分以上がムラであれば、中央値もその影響を受けて小領域自体のデータが棄却されると予想されるからである。データを棄却された複数の小領域に設定している小領域では、それぞれのデータを棄却された小領域からの影響を、別々に考えた上で判断する。【０１９１】
ステップ１７０１〜ステップ１７０３によるデータの棄却の後、ムラ処理部３４は、第１の手法（図３参照）や第２の手法（図４参照）を用いて、ムラが無くなったかどうかを調べる（ステップ１７０４）。ムラが存在すると判断された場合には（ステップ１７０５でイエス(Yes)）、ムラ検出部３２は、補正前と比較してムラが改善されたか否かを判断する（ステップ１７０６）。【０１９２】
ステップ１７０６でノー(No)と判断された場合には、ムラ検出部３２は、データ全体を破棄する（ステップ１７０７）。その一方、ステップ１７０６でイエス(Yes)と判断された場合には、データは保持される。その一方、ムラが存在しないと判断された場合（ステップ１７０５でノー(No)）、オペレータは、上述したように一部のデータが棄却された残りのデータを、解析処理に利用すればよい。【０１９３】
たとえば、気泡が入ったハイブリダイゼーションチャンバーを水平方向に旋回させて攪拌した場合、攪拌によっても気泡が動かなかった場合、気泡が入ったハイブリダイゼーションチャンバーを縦方向に回転させて攪拌した場合などにおいて、ムラの位置や様相が特定できない場合に本手法は有効である。【０１９４】
［関数の例］
次に、図８において言及した関数について説明する。【０１９５】
あらゆるひずみに対して、スプライン関数を使って輝度を均一に保つ方法などがある。しかし、基本的にチップの画像の輝度はチップの部位によって変化するものなので、その変換が新たなひずみをもたらすことは避けられない。【０１９６】
チップの位置に関して、ムラは一次関数的に生じる。ＤＮＡチップ上の任意の位置について、一次関数「（読み取ったデータ）＝（真値）*ｂ＋ａ」を表わすパラメータａおよびｂが存在する。これらパラメータはＤＮＡチップ上の位置の関数であらわされる。それら関数はなめらかである、と考えた。【０１９７】
パラメータａ、ｂは、それぞれ小区域データの最小値、中央値に基づいて推定することができる。小領域を使うことによるノイズを低減するために、関数のなめらかさを用いる。これらの関数を、パラメータγおよびμの算出の際に、その補正に用いる。これらパラメータγおよびμの補正を通じてムラを補正する。ちなみにパラメータσは、その補正したデータから求める。なお、パラメータγ、μおよびσは、図６、図７において算出されたデータ標準化のパラメータである。【０１９８】
［曲線的歪の原理］
洗いの段階でおきるひずみは、一次式的におきる。洗いの際におきえるムラの主原因は、洗う際に温度差や水流の差が生じることであると考えられる。このムラは、ハイブリダイゼーションしたプローブ量で変わるシグナル成分と、そしてノンスペシフィックにくっついた色素量でかわるバックグラウンド成分とで、異なる作用機作で影響すると考えられる。【０１９９】
つまり、「生データ（原データ）の値＝シグナル成分＋バックグラウンド成分」で表わされる。【０２００】
ハイブリダイゼーションは結合と解離との平衡状態か、それに近い状態であると考えられるのに対し、洗いは、ほぼ一方的な解離反応である。溶液の量が多量であるため、解離したプローブが新たな結合をおこす可能性は稀である。また一般的に、洗いの際の条件はハイブリダイズのときよりも「ストリンジェント」である、すなわちより解離側へ平衡が移動するような塩濃度で行われる。【０２０１】
そこで、仮にプローブの濃度が高く保たれていても、反応は解離方向へ進む。その際には、プローブが解離する反応は、そのプローブの濃度に比例する。【０２０２】
プローブが解離する速度は、そのプローブの濃度に比例すると考えられる。解離は各プローブについて一定の確率過程でおきると予測されるからである。その場合、各プローブの種類ごとに一次反応をすると予測される。【０２０３】
よく用いられる仮定と数理モデルではあるが、以下の式を考える。【０２０４】
ｖ＝−ｄ［ｐｒｏｂｅ］／ｄｔ＝ｋ［ｐｒｏｂｅ］
（１／［ｐｒｏｂｅ］）ｄ［ｐｒｏｂｅ］＝−ｋｄｔ
積分：ここで洗いの時間をｔとすると、洗いの開始からｔまで
［ｐｒｏｂｅ］＝［ｐｒｏｂｅ０］ｅｘｐ（−ｋｔ）
［ｐｒｏｂｅ０］：洗いの開始時の濃度
ここで、チップの各部位で温度差ができ、或いは、水流に差が生じたときには、これらの違いは「ｐｒｏｂｅ」の結合力を現す定数ｋに影響する。チップ上でｋ１とｋ２との定数を持つ部分のシグナル強度は、もし［ｐｒｏｂｅ０］が同じであった場合、ｅｘｐ｛−（ｋ１−ｋ２）｝ｔ倍の違いとなる。ｔは一定であるので、これは結果として、「ｐｒｏｂｅ」によるシグナル強度が「掛け算的にかわる」であろうことを意味している。【０２０５】
バックグラウンド成分については、以下のように考えられる。シグナルは必ずしもプローブのチップ核酸へのハイブリダイズだけから構成されるわけではなく、フリーの色素やプローブのＤＮＡチップ表面への特異性の低い結合からも得られる。これがシグナルのいわゆるバックグラウンド成分となる。こうした特異性の低い結合の反応は、ごく短い時間で完了すると考えられる。そこで、ハイブリダイゼーションの間は平衡状態にあり、その後のハンドリング時には次の平衡状態に迅速に移行すると考えられる。【０２０６】
そうした成分は、チップ上の位置ごとに一定の値をとるはずである。この値はその部位またはその部位と条件を同じくするそのほかの部位に共通な定数となる。結果として、この成分は、そのほかの成分（どれくらいの「ｐｒｏｂｅ」がハイブリダイズしたか）には無関係に、「ｐｒｏｂｅ」によるシグナル強度に「足し算的に」影響するだろうことを意味している。以上は、ハイブリのムラがデータの数値を、一次変換するかたちで変えることを示唆している。【０２０７】
そうであれば、データは一次式の逆関数で補正できることになる。適切な数値aを引いて、その結果を適切な数値ｂで割れば、ｋの変化によるムラの影響をキャンセルできる。以下、これら数値の求め方について述べる。【０２０８】
［足し算的な影響］
足し算的な影響は、全てのデータのかさ上げをする。この影響は（３パラメータ正規分布（図６および図７に示す処理により標準化されたデータによる正規分布）のバックグラウンド値であるところの）γへの影響である。この影響が顕著に現れるのはデータの最小値である。マイクロアレイデータは本質的に対数正規分布をする。この分布の特徴として、γに近い、小さい値のデータに度数分布が集中することが挙げられる。つまりこれら小さい値のデータはほぼγと同じ値を持つことになる。【０２０９】
ＤＮＡチップ上の任意の小領域のデータ群のなかで、度数分布が集中するデータ範囲「ｆ」から「ｈ」、または最小値「ｊ」は、求めるγより少しだけ大きい。これらの値を、γの推定に用いることができる。【０２１０】
しかしながら、これには、以下のような問題が存在する。「少しだけ」ではあるが、どれだけ大きいか、という問題である。これは確率の問題で、区域のなかのデータ数が大きければ、よりγに近くなる。データ数かける確率として期待値をもつと考えられる。【０２１１】
「ｆ」から「ｈ」の中央値、ないし「ｊ」は、γの推定値としては、ある確率をもった分布をするノイズをふくむことになる。どうかするとγより小さくなる。このノイズのために、「ｆからｈの中央値、ないしｊ」をそのままγの推定値に使うと、標準化の精度が悪くなる。その問題は、より大きな小領域を使うことで減じることができる。ところが小領域大きくすると、ムラを見落とすことにつながる。小領域の大きさに関して、ノイズの影響のうけやすさと、ムラを忠実に反映するその忠実さは、背反的な関係にある。このようなジレンマをある程度解決するために、以下のように仮定する。【０２１２】
区間ごとのγ値が近接する区間ごとになめらかにつながると仮定する。ムラは、たとえば温度の不均一は、なめらかにおこるものと考えられるので、これは妥当な仮定だと思われる。この仮定のもとで、小さめにとった区間ごとの足し算的な影響を、なめらかな曲線をも、チップ上の位置の関数として表す。その関数をもとに、γ値を補正する。γ値はデータ全体から算出するが、その算出の際に、その関数をつかってチップ位置ごとに重みをつける。【０２１３】
［方法の概説（図１８ないし図２１参照）］
（１）ＤＮＡチップ上の小領域ごとにこの「ｆ」から「ｈ」の中央値、ないし「ｊ」を算出する。
（２）ＤＮＡチップ上の物理的な位置（或いはスポットのたてよこの位置）の関数として、それらの小区間ごとｆからｈの中央値、ないしｊ値をなるべく満足するなめらかな関数を求める。
（３）γの算出の際に、各スポットについて、そのスポットの位置の、その関数の値を、γに加える。
（４）γはＤＮＡチップの各部分によって異なる値になる。足し算的な影響をうけて、最小値がもちあがった箇所では、γが大きくなる。これが足し算的な影響を補正する。【０２１４】
［具体的な処理］
アジレント社のＤＮＡチップについて考えてみる。ＤＮＡチップを洗うときに温度を変える工程があるとき、チップの保持の方法、または、水流によってチップ表面に温度勾配が生じる。この勾配が解消されるまでの間、ハイブリダイゼーションは異なる状態で進むため、結果としてムラを生ずる。【０２１５】
このムラを、ＤＮＡチップの縦方向および横方向の２つの成分に分けて考えた。これは、平面の関数を定義するのが容易ではなかったので、それを避けるためである。縦方向と横方向の、２つの曲線の関数として簡単にした。【０２１６】
縦方向に任意の位置で切っても同じような曲線が得られ、かつ、横方向に任意の位置で切っても同じような曲線が得られるという面を仮定した。このような面は椀のような形状である。【０２１７】
上記仮定の下で、以下のような小領域を設定することができる。【０２１８】
縦方向に３列分のデータ群
横方向に１行分のデータ群
図１９に示すように、補正処理部３４は、まず上述した小領域を設定し、データ群から最小値を見出し（ステップ１９０１）、チップ位置をｘ軸、最小値をｙ軸としてプロットする（ステップ１９０２）。次いで、補正処理部３４は、プロットごとに、最小二乗法でリニア近似する。ただし、本実施の形態においては、係数は移動平均などを用いて計算している。つまり、そのデータを囲む前後１０ずつのデータをもとに、リニア近似した。その結果、関数は多数の直線を合成した曲線として表される。このような処理により、縦位置の関数および横位置の関数を得ることができる。【０２１９】
全てのデータは縦横２つの関数をもっている。したがって、あるスポットについてのγを算出する際に、元々算出されている一定値であるγにその２つの関数の値を、以下のようにそれぞれ加えればよい。【０２２０】
（あるスポットについての特定のγ）＝γ（一定値）＋縦関数値＋横関数値
［掛け算的な影響（図１８、図１９、図２２、および、図２３参照）］
掛け算的な影響は、ハイブリダイズした量にのみ影響する。この影響は（３パラメータ正規分布の中央値であるところの）μへの影響である。この影響が顕著に現れるのはデータの中央値である。あらかじめγを引いておいたＤＮＡチップのデータの中央値が、チップの各位置によって変化する。【０２２１】
この変化を図るために、γと同じような小区域を考える。その区域ごとに中央値を算出し、データの補正に用いる。区域の大きさとノイズ、ムラの補正の忠実さとの背反関係は、［足し算的な影響］のケースとまったく同じである。この解決方法も同じものが使える。【０２２２】
［具体的な処理］
ムラを、足し算的な影響の場合と同様に、ＤＮＡチップの縦方向および横方向の２つの成分に分けて考えた。これは、平面の関数を定義するのが困難であることを考慮し、それを避けるためである。縦方向と横方向の、２つの曲線の関数として簡単にした。【０２２３】
縦方向のどの位置で切っても同じような曲線が得られ、かつ、横方向のどの位置で切っても同じような曲線が得られるという面を仮定した。【０２２４】
上記仮定の下で、以下のような小領域を設定することができる。【０２２５】
縦方向に３列分のデータ群
横方向に１行分のデータ群
そこで、補正処理部３４は、小領域を設定し、これらのデータから中央値を見つけ出し、チップ位置をｘ軸に、最小値をｙ軸にしてプロットする。次いで、補正処理部３４は、プロットのデータをゆるやかにつなぐ関数を縦方向、横方向それぞれに見出す。より詳細には、補正処理部３４は、プロットごとに、最小二乗法でリニア近似する。ただし、本実施の形態においては、係数は移動平均などを用いて計算している。つまり、そのデータを囲む前後１０ずつのデータに基づき、リニア近似している。その結果、関数は多数の直線を合成した曲線として表された。このような処理により、縦位置の関数および横位置の関数が得ることができる。【０２２６】
全てのデータは縦横２つの関数をもっている。あるスポットについてのμを算出する際に、元々算出されている一定値であるμにその２つの関数の値を、以下のようにそれぞれ加えればよい。【０２２７】
（あるスポットについての特定のμ）＝μ（一定値）＋縦関数値＋横関数値
なお、μは、ｌｏｇ（ｘｉ−γ）の中央値である。【０２２８】
［図１８および図１９の処理のより詳細な説明］
以下、図１８および図１９に示す処理についてより詳細に説明する。処理装置１０のムラ検出部３２は、データバッファ３０から原データを読み出し（ステップ１８０１）、ムラ検出の第４の方法（図２４および図２５）により、よごれがあると判断されたデータを棄却する（ステップ１８０２）。次いで、ムラ検出部３２は、ムラ検出の第１の手法〜第３の手法（図３〜図５）の少なくとも１以上の処理を実行する（ステップ１８０３）。ここで、どの手法を実行するかはオペレータが判断して、入力装置を操作して、実行すべき１以上の手法を入力すればよい。【０２２９】
ムラが検出されない場合（ステップ１８０４でノー(No)）には処理を終了する。その一方、ムラが検出された場合には（ステップ１８０４でイエス(Yes)）、補正処理部３４は、原データのマトリクスへの帰属をチェックする（ステップ１８０５）。本実施の形態において、スポットのデータ値は便宜的に一本のカラムとして一次元的にデータバッファ中に記憶されている。その一方、もともとはＤＮＡチップにはスポットがマトリクス上に配置されている。したがって、ステップ１８０５においては、スポットのデータ値をそれぞれ二次元の配列として扱うための情報が取得される。【０２３０】
次いで、補正処理部３４は、原データを参照して、ＤＮＡチップの個々のスポットについて、もとのＤＮＡチップ上の行および列の情報を取得する（ステップ１８０６）。補正処理部３４は、ＤＮＡチップの第ｃ行に対応するチップ上の物理的な位置Ｘｃを求める（ステップ１８０７）とともに、第ｗ列に対応するチップ上の物理的な位置Ｘｗを求める（ステップ１８０８）。ここに本実施の形態において、行は、ＤＮＡチップにおいて縦方向に連なる一群のスポットを特定し、列は横方向に連なる一群のスポットを特定する。これにより、たとえば、第ｃ行第ｗ列のスポットの位置は、（Ｘｃ，Ｘｗ）で特定すること可能となる。【０２３１】
次いで、図１９に示すように、補正処理部３４は、オペレータからの指示にしたがって、以下に説明する補正方法Ａ〜Ｄの少なくとも１以上を実行する（ステップ１８０９）。【０２３２】
図２０、図２１、図２２および図２３は、それぞれ、補正方法Ａ〜Ｄを詳細に示すフローチャートである。図２０は、「足し算的なムラの補正」であって、かつ、縦行の補正に関し、図２１は、「足し算的なムラの補正」であって、かつ、横列の補正に関する。また、図２２は、「掛け算的なムラの補正」であって、かつ、縦行の補正に関し、図２３は、「掛け算的なムラの補正」であって、かつ、横列の補正に関する。【０２３３】
図２０の処理において、補正処理部３４は、縦第ｃ行、或いは、当該第ｃ行を含む数行（たとえば、第（ｃ−１）行、第ｃ行および第（ｃ＋１）行の３行）のスポットのデータ値の最小値ＭＩＮｃを求め、データバッファ３０に記憶する（ステップ２００１）。最小値ＭＩＮｃは、すべての行について求められ、データバッファ３０に記憶される。【０２３４】
次いで、補正処理部３４は、ＭＩＮｃをスポットのｘ座標であるＸｃで近似するような、なめらかで連続した関数ｆ（Ｘｃ）を求める（ステップ２００２）。次いで、第ｃ行のスポットのデータ値のそれぞれから、当該第ｃ行に対応するｘ座標であるＸｃを代入したｆ（Ｘｃ）を減じる（ステップ２００３）。補正処理部３４は、このようにしてｆ（Ｘｃ）を減じたデータ値を、データバッファ３０に記憶する（ステップ２００４）。【０２３５】
図２１の処理は、基本的には、図２０の処理と同様である。図２０の処理では、縦第ｃ行が利用されているのに対して、図２１の処理では、横第ｗ列が使用され、ＭＩＮｗを、スポットのｙ座標であるＸｗで近似する、なめらかで連続する関数ｇ（Ｘｗ）が求められる（ステップ２１０２参照）。補正処理部３４は、第ｗ列のスポットのデータ値のそれぞれから、第ｗ列に対応するｙ座標であるＸｗを代入したｇ（Ｘｗ）を減じて（ステップ２１０３）、減算されたデータ値をデータバッファに記憶する（ステップ２１０４）。【０２３６】
図２２に示すように、掛け算的なムラを補正する場合には、補正処理部３４は、足し算的なムラの補正（図２０、図２１に示す補正）を実行すべきか否かを判断する（ステップ２２０１）。これは、オペレータによる補正指示に含まれる、実行すべき補正の種別を参照して判断すればよい。ステップ２２０１でノー(No)と判断された場合には、標準化処理部３１が、データバッファ３０に記憶された原データを読み出して、データを標準化し、バックルグラウンド値γを求める（ステップ２２０２）。このγは、上述した式
ｚ＝（ｌｏｇ（ｘ−γ）−μ）／σ
において利用されるものである。  
次いで、標準化処理部３１は、原データのデータ値から、算出したバックグラウンド値γを減じて、減算されたデータ値をデータバッファ３０に記憶する（ステップ２２０３）。次いで、補正処理部３４は、縦第ｃ行、或いは、当該第ｃ行を含む数行のスポットのデータ値の中央値ＭＥＤｃを求め、データバッファ３０に記憶する（ステップ２２０４）。中央値ＭＥＤｃは、全ての行について求められ、データバッファ３０に記憶される。【０２３７】
次いで、補正処理部３４は、ＭＥＤｃをスポットのｘ座標であるＸｃで近似するような、なめらかで連続した関数ｈ（Ｘｃ）を求める（ステップ２２０５）。次いで、第ｃ行のスポットのデータ値（バックグラウンド値γが減算されたデータ値）のそれぞれを、当該第ｃ行に対応するｘ座標であるＸｃを代入したｈ（Ｘｃ）で除する（ステップ２２０６）。補正処理部３４は、このようにして得られた除算された値を、データバッファ３０に記憶する（ステップ２２０７）。【０２３８】
横列についての補正処理（図２３）は、基本的に図２２の処理と同様である。同様の処理で得られた、ＭＥＤｗを、スポットのｙ座標であるＸｗで近似するようななめらかで連続した関数ｊ（Ｘｗ）が求められ、スポットのデータ値が、ｊ（Ｘｗ）で除算され、除算された値が、データバッファ３０に記憶される。【０２３９】
図２０〜図２３に示す処理の１以上が実行された後に、標準化処理部３１が、補正後のデータ値を標準化する（ステップ１８１０）。ここにいう標準化は、前述したように以下の式を用いたものである。【０２４０】
ｚ＝（ｌｏｇ（ｘ−γ）−μ）／σ
これは、図２０〜図２３の処理により補正がされたデータ値は標準化されていないからである。【０２４１】
さらに、ムラ検出部３２が、ムラ検出の第１の手法〜第３の手法（図３〜図５）を実行して、補正の効果を確認する（ステップ１８１１）。なお、本実施の形態においては、補正方法Ａ〜Ｄのいずれかひとつ、あるいは、２つ以上の組み合わせのすべてを利用して、それぞれ補正後のデータを得る（ステップ１８１２）。【０２４２】
補正後のデータについて、ムラが発見された場合（ムラが許容範囲を超えると判断された場合）には（ステップ１８１３でノー(No)）、原データが棄却される（ステップ１８１６）。その一方、ムラがない（許容範囲内）と判断された場合には場合（ステップ１８１３でイエス(Yes)）、補正されかつ標準化されたデータ値をデータバッファ３０に格納する（ステップ１８１５）。以後、解析には、補正され標準化されたデータ値が用いられる。なお、補正方法Ａ〜Ｄの複数の組み合わせにより、複数の補正されたデータ値群が存在する場合には、補正処理部３４は、補正後のデータ値を標準化したものの分布が、対数正規分布にもっとも近似するような補正方法の組み合わせを選択し（ステップ１８１４）、その組み合わせにより補正されたデータ値を、データバッファ３０に記憶する。【０２４３】
[ムラ検出の第４の手法についてフローチャートのより詳細な説明]
ムラ検出の第４の手法には、図２４に示す手法と、図２５に示す手法とが存在する。これらについて、フローチャートを参照しつつ、より詳細に説明する。【０２４４】
図２４に示すように、ムラ検出部３２は、たとえば、オペレータによる入力に基づいて棄却水準を決定する。棄却水準としては、たとえば、２σを使用すればよい。次いで、ムラ検出部３２は、データバッファ３０から、処理対象となるＤＮＡチップの原バックグラウンドデータを読み出す（ステップ２４０１）。この原バックグラウンドデータについて説明する。【０２４５】
たとえば、アジレント社のＤＮＡチップでは、ＤＮＡスポットを通らない場所がクッキーカッターというアルゴリズムを利用して切り取られる。ＤＮＡチップのスポットとスポットとの間の、スポットとは重ならない場所が選択されて、その場所のデータ値が測定され、これがバックグラウンド測定値となる。たとえば、斜め方向に隣接するスポット間の中央であれば、どのスポットにも重ならない。通常、スポット数と同じ数のバックグラウンド測定値が取得される。本実施の形態でも、スポット数と同じ数のバックグラウンド測定値がデータバッファ３０に記憶され、これが、ステップ２４０１における原バックグラウンドデータとなる。また、データバッファ３０に記憶されたバックグラウンド測定値は、それぞれ、スポットと関連付けられている。【０２４６】
なお、実測されたバックグラウンド測定値は、ほとんど同じ値をとる。ところが、チップ上のその位置に光るゴミなどが存在すれば、当然、バックグラウンド値は、その光の影響で、大きくなる。バックグラウンド値は正規分布するため、その値が異常に上昇しているバックグラウンド測定値に関するスポットは、その分布から外れると考えることができる。【０２４７】
ムラ検出部３２は、原バックグラウンドデータが正規分布すると仮定して、代表値Ｍｂおよびスケール値Ｓｂを算出する（ステップ２４０３）。ここに、代表値Ｍｂとして、中央値としてロバストに求められるところの平均値を用いることができる。また、スケール値として、ＩＱＲやＭＡＤＳなどで計算されるところの、標準偏差を用いることができる。【０２４８】
次に、ムラ検出部３２は、スポットごとのバックグラウンド測定値である個別バックグラウンド値をデータバッファ３０から読み出し（ステップ２４０４）、以下の式にしたがってデータ値を標準化する（ステップ２４０５）。【０２４９】
Ｚｂｉ＝（Ｘｂｉ−Ｍｂ）／Ｓｂ
ムラ検出部３２は、算出されたＺｂｉが棄却水準以下か否かを判断する（ステップ２４０６）。ステップ２４０６でノー(No)と判断された場合、つまり、Ｚｂｉが棄却水準より大きい場合には、処理対象となった個別バックグラウンド値と関連付けられたスポットのデータ値を棄却する（ステップ２４０７）
実際には、データバッファ３０中、棄却と判断されたデータ値について、棄却されたことを示すフラグなどを付加すればよい。フラグが付加されたデータ値は、これ以降、データ解析などに利用されない。【０２５０】
全てのスポットのデータについての個別バックグラウンド値について、ステップ２４０５〜ステップ２４０７の処理が実行される（ステップ２４０８参照）。【０２５１】
次に、図２５の処理について、より詳細に説明する。図２５において、ステップ２５０１、２５０２は、それぞれ、図２４のステップ２４０２、２４０３に相当する。ムラ検出部３２は、個別バックグラウンド値Ｘｂｉを読み出し（ステップ２５０３）、以下の式により個別バックグラウンド値Ｘｂｉを標準化する（ステップ２５０４）。【０２５２】
Ｚｂｉ＝（Ｘｂｉ−Ｍｂ）／Ｓｂ
この標準化は、図２４のステップ２４０５の標準化と同じである。この手法においては、ＤＮＡチップのすべての個別バックグラウンド値が読み出されて、バックグラウンド値が標準化される。ムラ検出部３２は、算出されたＺｂｉを降順で並べ替える（ステップ２５０５）。また、ムラ検出部３２は、正規分布モデルの理論値にしたがって、Ｎｏｒｍａｌ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  Ｐｒｏｔを作製する（ステップ２５０６）。ムラ検出部３２は、降順に並べられたＺｂｉと、Ｎｏｒｍａｌ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  Ｐｒｏｔとを比較して、Ｚｂｉの値が理論値と一致するような範囲を検出する（ステップ２５０７）。これは、完全一致でなくてもよく、一定の誤差の範囲内であるようなＺｂｉの範囲を検出しても良い。【０２５３】
ムラ検出部３２は、標準化された個別バックグラウンド値Ｚｂｉを読み出し（ステップ２５０８）、読み出されたＺｂｉが、理論値と一致する範囲の上限以下であるか否かを判断する（ステップ２５０９）。ステップ２５０９でノー(No)と判断された場合には、Ｚｂｉ算出の基礎となった個別バックグラウンド値Ｘｂｉに関連付けられたスポットのデータを棄却する（ステップ２５１０）。すべてのスポットのデータについての個別バックグラウンド値を用いて算出された値Ｚｂｉについて、ステップ２５０９、２５１０の処理が実行される（ステップ２５１１参照）。【０２５４】
[きりしろのスポットの診断に関する処理]
前述したように、バックグラウンドが高いまとまりを見つけ出し、そのまとまりに接する、まとまりの外側のデータを棄却すると、再現性のないデータを避けることができる（図２６）。この図２６に示す処理についてより詳細に説明する。【０２５５】
まず、ムラ検出部３２は、オペレータによる入力に基づいて、棄却水準を決定する（ステップ２６０１）。棄却水準として、たとえば、２σを利用しても良い。無論、他の水準を採用しても良いことはいうまでもない。次いで、ムラ検出部３２は、処理対象となるスポットの周辺領域の標準化バックグラウンド値Ｚｂｉを、データバッファ３０から読み出す（ステップ２６０２）。この標準化バックグラウンド値Ｚｂｉは、図２４および図２５に説明したものと同様に、個別バックグラウンド値Ｘｂｉに、Ｚｂｉ＝（Ｘｂｉ−Ｍｂ）／Ｓｂという演算を施したものである。また、処理対象となるスポットの周辺領域として、ムラ検出部３２は、当該スポットを中心とする５×５のマトリクス、７×７のマトリクス、３×３のマトリクスなどを利用することができる。【０２５６】
この処理対象となるスポットを個別スポット、周辺領域のスポットを周辺スポットとも称する。次いで、ムラ検出部３２は、個別スポットのマトリクス上の位置と、周辺スポットのそれぞれのマトリクス上の位置とを参照して、個別スポットと周辺スポットとの間の距離ｒを以下の式にしたがって求める（ステップ２６０３）。【０２５７】
ｒ＝（ｘ＾２＋ｙ＾２）＾０．５
なお、ｘ、ｙは、それぞれ、行方向の距離の情報、列方向の距離の情報である。距離の情報として、行番号の差、列番号の差を利用することができる。【０２５８】
その後、ムラ検出部３２は、周辺スポットの標準化バックグラウンド値Ｚｂｉと距離ｒとに基づいて、（Ｚｂｉ／ｒ＾２）をそれぞれ算出して、その総和値Ｂを、個別スポットに割り当てて、データバッファ３０に記憶する（ステップ２６０４）。ムラ検出部３２は、算出された値Ｂが棄却基準以下か否かを判断する（ステップ２６０５）。ステップ２６０５でノー(No)と判断された場合には、総和値Ｂを割り当てられた個別スポットのデータ値を棄却する（ステップ２６０６）。たとえば、データバッファ３０中、棄却と判断されたデータ値について、棄却されたことを示すフラグなどを付加すればよい。フラグが付加されたデータ値は、これ以降、データ解析などに利用されない。【０２５９】
ムラ検出部３２は、すべてのスポットについて、ステップ２６０２〜ステップ２６０６の処理を実行する（ステップ２６０７参照）。【０２６０】
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内で、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。【０２６１】
たとえば、前記実施の形態において、ムラの検出（たとえば、図３〜図７参照）を実行して、ムラがあると判断されたＤＮＡチップについて、ムラの態様（グラデーションをもつムラであるかなど）を判断し、場合によって、補正或いは一部または全部のデータの棄却を行っている。しかしながら、これに限定されるものではなく、ムラの検出を経ることなく、ムラの態様の判断、補正或いはデータの棄却が実行されても良い。
【産業上の利用分野】
【０２６２】
本発明は、ＤＮＡチップの解析のために利用することができる。特に、ＤＮＡチップ上のムラを検出し、スポットのデータ値を補正し、また、補正が不可能である場合には、ＤＮＡチップのデータの一部あるいは全部を棄却すべきと判断する。したがって、より正確かつ適切な解析が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０２６３】
【図１】図１は、本発明の実施の形態にかかる遺伝子発現データ処理装置のハードウェア構成図である。
【図２】図２は、本実施の形態にかかる処理装置の要部の機能ブロックダイヤグラムである。
【図３】図３は、ムラ検出部で実行される第１の手法にかかる処理を示すフローチャートである。
【図４】図４は、ムラ検出部で実行される第２の手法にかかる処理を示すフローチャートである。
【図５】図５は、ムラ検出部で実行される第３の手法にかかる処理を示すフローチャートである。
【図６】図６は、本実施の形態にかかる標準化処理部により実行される標準化処理をより詳細に示すフローチャートである。
【図７】図７は、本実施の形態にかかる標準化処理部により実行される標準化処理をより詳細に示すフローチャートである。
【図８】図８は、本実施の形態において、グラデーションをもつムラの検出処理の例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、本実施の形態において、グラデーションをもつムラの検出処理の他の例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、本実施の形態において、グラデーションをもつムラの補正処理の例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、本実施の形態にかかる空間補正関数の算出処理の例を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、ハイブリダイゼーションに用いられるチャンバーの例を示す図である。
【図１３】図１３は、ハイブリダイゼーションの原理に基づくムラの検出処理の例を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、ハイブリダイゼーションの原理に基づくムラの検出処理の他の例を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、ハイブリダイゼーションの原理に基づくムラの補正処理の例を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、ムラの位置を検出する処理の例を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、ムラの位置を検出する処理の例を示すフローチャートである。
【図１８】図１８は、本実施の形態にかかる空間補正関数の算出処理の例を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、本実施の形態にかかる空間補正関数の算出処理の例を示すフローチャートである。
【図２０】図２０は、本実施の形態にかかる空間補正関数の算出処理において、バックグラウンドの足し算的なムラの補正の例を示すフローチャートである。
【図２１】図２１は、本実施の形態にかかる空間補正関数の算出処理において、バックグラウンドの足し算的なムラの補正の他の例を示すフローチャートである。
【図２２】図２２は、本実施の形態にかかる空間補正関数の算出処理において、かけ算的なムラの補正方法の例を示すフローチャートである。
【図２３】図２３は、本実施の形態にかかる空間補正関数の算出処理において、かけ算的なムラの補正方法の例を示すフローチャートである。
【図２４】図２４は、ムラ検出部で実行される第４の手法にかかる処理を示すフローチャートである。
【図２５】図２５はムラ検出部で実行される第４の手法にかかる処理のうち、水準をあらかじめ設定しない別法を示すフローチャートである。
【図２６】図２６は、はムラ検出部で実行される第４の手法にかかる処理のうち、きりしろの判断を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０２６４】
１０    遺伝子発現データ処理装置
１２    ＣＰＵ
１４    入力装置
１６    表示装置
１８    ＲＡＭ
２０    ＲＯＭ
３０    データバッファ
３１    標準化処理部
３２    ムラ検出部
３４    補正処理部
３６    画像生成部
３８    結果記憶部
【図１】
2006030822.tif 000002
【図２】
2006030822.tif 000003
【図３】
2006030822.tif 000004
【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】
2006030822.tif 000020
【図２０】
2006030822.tif 000021
【図２１】
2006030822.tif 000022
【図２２】
2006030822.tif 000023
【図２３】
2006030822.tif 000024
【図２４】
2006030822.tif 000025
【図２５】
2006030822.tif 000026
【図２６】
2006030822.tif 000027
【国際調査報告】
2006030822.tif 000028
2006030822.tif 000029
2006030822.tif 000030
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