【誤訳訂正書】
【提出日】平成21年6月17日(2009.6.17)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つまたはそれ以上の検知表面領域での分子相互作用が検出され、そして各々の相互作用の経時的推移を表す応答曲線が個別に作出される、分子相互作用の解析方法であって、得られる一組の応答曲線が、
ａ）応答曲線に関して少なくとも１つの質関連パラメータを選定し、そして、各々のパラメータに関して少なくとも１つの質記述子を規定し、
ｂ）その組に属する各々の応答曲線に関して、該質記述子について値を算出し、
ｃ）各々の応答曲線において、該質記述子についての値に基づき、その組のすべての応答曲線との関連で応答曲線の質を示す質類別を算出し、
ｄ）逸脱した質類別を有する応答曲線を選定し、そして
ｅ）選定された応答曲線を、１つまたは複数の応答曲線を捨てるべきか否かを決定する妥当性確認の手順に付する
段階を包含する質評価手順に付される上記の解析方法。
【請求項２】
応答曲線がもはや捨てられなくなるまで段階ｃ）からｅ）を反復させる請求項１に記載の方法。
【請求項３】
請求項１の段階ｂ）が、さらに各々の応答曲線に関する質記述子の値を質記述子ベクトルに転換することを包含する、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
質記述子マトリックスが質記述子ベクトルからつくられる請求項３に記載の方法。
【請求項５】
記述子の値が正規化される請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
請求項１の段階ｃ）で質分類を算出するのに、各々の質記述子ベクトルについて、該ベクトルと、応答曲線の組における残りの質記述子ベクトルとの差を決定することが包含される請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
ベクトル間の差の決定が、各々の質記述子ベクトルから残りの群としての質記述子ベクトルへの距離の統計的尺度の決定を包含する請求項６に記載の方法。
【請求項８】
算出された差から差ベクトルがつくられる請求項６または７に記載の方法。
【請求項９】
請求項１の段階ｄ）が、算出された差の順序で応答曲線に関する質記述子ベクトルを仕分けし、そして最大の差を有する応答曲線に対応する予め決定した数の応答曲線を選定することを包含する請求項６〜８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
請求項１の段階ｃ）での質類別の算出が、センサーグラムを類似する質の群に類別することを包含する請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
質類別がニューラルネットワークによって行われる請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
質類別がエキスパートシステムによって行われる請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
請求項１の段階ｅ）での妥当性確認手順が、選択された応答曲線を目で検査することを包含する請求項１〜１２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
請求項１の段階ｅ）での妥当性確認手順が、センサーグラムの質類別の根拠となった
質記述子を決定することを包含する請求項１〜１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
請求項１の段階ｅ）での妥当性確認手順が、選定されたセンサーグラムのクラスターに関係しうるセンサーグラムの作出における１つまたはそれ以上の時間を同定することを包含する請求項１〜１４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１６】
質記述子が基礎とする１つまたはそれ以上の質関連パラメータが、奇異な曲線形状、測定間のキャリーオーバー、参照表面への結合、およびゼロより小さい解離値の少なくとも１つを含む請求項１〜１５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１７】
奇異な曲線形状が勾配のある基準線、スパイク、振動および飛躍から選択される請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
請求項１の段階ｃ）〜ｅ）が少なくとも１つの異なる記述子を用いて反復される請求項２〜１７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１９】
請求項１の段階ｃ）〜ｅ）が異なる質類別法により反復される請求項２〜１８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２０】
バイオセンサーが使用される請求項１〜１９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２１】
バイオセンサーが表面プラズマ共鳴をベースとする請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
（ｉ）少なくとも１つの検知表面、少なくとも１つの検知表面での分子相互作用を検出するための検出手段、および各々の相互作用の経時的推移を表す反応曲線を作出するための手段を包含するセンサーデバイス、および
（ii）反応曲線を質に関して類別するためのデータ処理手段
を含む、分子結合相互作用を検出するための解析システム。
【請求項２３】
データ処理手段が、請求項１〜２１のいずれか１つに規定されるように請求項１における段階ａ）〜ｅ）を実施する請求項２２に記載の解析システム。
【請求項２４】
コンピュータ上でプログラムを実行させる時に請求項１〜２１のいずれか１つの質評価手順を実施するためのプログラムコード手段を包含するコンピュータプログラム。
【請求項２５】
コンピュータ上でプログラムを実行させる時に請求項１〜２１のいずれか１つの質評価手順を実施するための、コンピュータで読める媒体上に保存されたプログラムコード手段を包含するコンピュータプログラム製品。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００６】
従って１つの局面で本発明は、１つまたはそれ以上の検知表面領域での分子特に生体分子の相互作用が検出されそして各々の相互作用の経時的推移を表すそれぞれの応答曲線が作出される解析方法を提供する。本発明によると、得られる一組の応答曲線は、
ａ）応答曲線に関して少なくとも１つの質関連パラメータを選定し、そして、異なる各々のパラメータに関して少なくとも１つの質記述子を規定し、
ｂ）その組に属する各々の応答曲線に関して、異なる質記述子について値を算出し、
ｃ）異なる質記述子についての値に基づき、その組のすべての応答曲線との関連で応答曲線の質を示す質の類別を各々の応答曲線に対して算出し、
ｄ）逸脱した質類別を有する応答曲線を選定し、そして
ｅ）選定された応答曲線を、１つまたはそれ以上の応答曲線を捨てるべきか否かを決定する妥当性確認の手順に付する
段階を包含する質評価手順に付される。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２４】
第１段階はセンサーグラムの質を決定するために使用するセンサーグラムの特徴（曲線パラメータ）を選定することである。このような特徴の例は、少しを挙げるなら、ベースラインの勾配、エアスパイク（ｓｐｉｋｅ）、および測定間のキャリーオーバーである。例えば３つから５つの異なる特徴のような少数の特徴だけを用いることができるであろうが、少なくとも１０または１５の異なる特徴を用いるのが通常好ましい。センサーグラムの選定した特徴にはそれぞれ、例えば数値またはベクトルであってよい『質記述子』とここで称する値が与えられる。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２８】
予め決定した数の差の最大値、例えば５０または１００個の最大値が抽出され、切り詰められた（truncated）差ベクトルおよび妥当性確認マトリックスが得られ、これが使用者に示される。大きい差のあるセンサーグラムは質記述子に関するアウトライアーであることが理解される。
【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３１】
本発明の基本的な特質は曲線の質的特長およびこれの記述子の選定である。一般に適用可能である質的特長またはパラメータは、ベースライン勾配、スパイク（例えば試料注入中のエアスパイク）、振動および飛躍のような奇異な曲線形状である。他の典型的な質パラメータには、測定間のキャリーオーバー、参照表面領域への結合、およびマイナス値（ゼロ以下）までの解離が含まれる。各々の特定の状況にとって好適な質パラメータは当業者によって容易に選定されることができる。
【誤訳訂正６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３２】
各々の質パラメータは１つまたはそれ以上の記述子に対応し、１つの記述子は、入力としての１つまたはそれ以上のセンサーグラムを用い、出力として例えば数値を生成する数式またはアルゴリズムである。例えば、仮に記述子の１つがベースラインの振動であるなら、ベースライン記述子が値１０を有するセンサーグラムは、記述子が値５を有する場合のセンサーグラムに比べて一層振動するベースラインを有する。センサーグラムにおける測定間のキャリーオーバーを計測する記述子は、その最も簡単な形では、相対的応答（緩衝液注入終了時のベースライン水準に対する応答）のみである。記述子表（マトリックス）の例は下記の表１に示す。
表１  
サイクル ベースライン勾配 キャリーオーバー エアスパイク
１              ２.０               ４.５           ０.１８５
２              ０.１               ４.８           ０.０３６
３              ２.０               ４.５           ０.２７２
４              １.１               ４.８           ０.０８２
５              ２.３               ４.４           ０.０３６  
【誤訳訂正７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４８】
％プログラムの開始
function example
％センサーグラムのロード
[ｔ, RU]＝getRU; 
％記述子の数値の取得：
negd2＝desc negd2(t, RU, 200)；％200秒でのd2の定義
assjmpmedian＝desc jmpmedian(t, RU, 10, 100)；％結合領域を10〜100秒に定義
dissjmpmedian＝desc jmpmedian(t, RU, 130, 180)；％解離領域を130〜180秒に定義
％記述子マトリックスの作成
descr matrix＝[negd2(:) assjmpmedian(:) dissjmpmedian(:)]；
％プロットの準備
figh＝figure；clf, hold on 
for j＝1：size(RU, 1) 
1hblue(j)＝plot(t, RU(j, :), 'b');
end 
％第１のラウンドにおいて、すべてのセンサーグラムを含める
include＝logical(ones (size (RU, 1), 1));
％５回の反復を実施（これは使用者により規定すべきである）
for j＝1：5
％含めたセンサーグラムに関する記述子数値の平均値
descr matrix mean＝meandescr matrix (include, :));
for k＝1：size(RU, 1)
％単純な計量を適用：１つのセンサーグラムに関する記述子と記述子マトリックスの平均との差のノルム
if include(k)
descrdist(k)＝norm（descr matrix(k, :)−descr matrix mean)；
else
％既に排除したセンサーグラム
descrdist(k)＝0；
end
end 
％最も逸脱したセンサーグラムの同定
[tmp, max index]＝min(descrdist);
％最も逸脱したセンサーグラムを赤色でプロット
1h＝plot(t, RU (max index, :), 'r'); 
title('worst curve in red') 
pause(3)
％最も逸脱したセンサーグラムを以降の計算からそしてプロットから取り除く
include(max index)＝logical(0); 
delete(1h)
delete(1hblue(max index))；
title('removing worst curve and recalculate metric') 
pause(1)
end
cla
title('Exiting demo...')
pause(1)
delete(figh) 
％％％％％％％％％ Local functions ％％％％％％％％％％％％％％％％
function negd2＝desc negd2(t, RU, d2)
％negd2＝desc negd2(t, RU, d2) マイナスの解離値に関する記述子
％ｔ：時間ベクトル
％RU：センサーグラムマトリックス、１列あたり１つのセンサーグラム
％d2：d2を報告する点を規定する時間    
[tmp, d2 index]＝min(abs(ｔ−d2));
if d2 index＝length(t)
d2 index＝length(t)−1; 
end
for j＝1：size(RU, 1)
negd2(j) ＝mean(RU(j, d2 idnex−1：d2 index＋1));
if negd2(j)＞0
negd2(j)＝negd2(j)／1000;
else
negd2(j)＝−negd2(j);
end
end
function jmpmedian＝desc jmpmedian(t, RU, start, stop)
％jmpmedian＝desc jmpmedian(t, RU, start, stop）飛躍のあるセンサーグラムに関する記述子
％ｔ：時間ベクトル
％RU：センサーグラムマトリックス、１列あたり１つのセンサーグラム
％開始：飛躍を同定すべき区間の開始を規定する時間
％終了：飛躍を同定すべき区間の終了を規定する時間
％本例で使用されるセンサーグラム
［tmp, start index]＝min (abs(t−start));
［tmp, stop index]＝min (abs(t−stop));
for j＝1：size (RU, 1) ％全てのセンサーグラムに関して
1＝1；
for k＝start index＋1：stop index−１
tmp(l) ＝RU(j, k)−median(RU(j, k−1：k＋1));
1＝1＋1；
end
tmp＝sort(abs(tmp));
jmpmedian(j)＝sum(tmp(end−2：end))／3;
end
function[t, RU]＝getRU
％本例で使用されるセンサーグラム
【表１】
2005521054.tif 000001
【表２】
2005521054.tif 000002
【表３】
2005521054.tif 000003
【表４】
2005521054.tif 000004