(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の種類の化学物質（遺伝子および遺伝子産物を含む。）の量の変化を表す情報（以下「変化情報」という。）を分類する化学物質分類装置であって、
T種類の化学物質（遺伝子および遺伝子産物を含む。）の量の変化情報（t番目の化学物質の量が条件iの変化に応じて変化する際の変化情報（以下、それぞれを「対象変化情報」という。）をpt(i)とする。）を、M  (1≦M)種類の信号を含む対象信号群
x1(t)，x2(t)，…,xM(t)
(1≦t≦T，t,Tは整数)
に、
xi(t) = pt(i)
と変換して出力する情報受付部、
前記対象信号群
x1(t)，x2(t)，…,xM(t)
の独立成分であるN (1≦N<M)種類の成分信号を含む成分信号群
y1(t)，y2(t)，…,yN(t)
に独立成分分析（Independent Component Analysis；ＩＣＡ）する際に得られる行列Wk,i  (1≦i≦M，1≦k≦N)であって、
yk(t) = Σi=1M Wk,i xi(t)
を満たす行列Wk,iを出力する成分分析部、
前記行列
Wk,i
の擬逆行列
W*i,k
を求め、条件iの変化に応じて変化するk種類の成分変化情報qk(i)を、
qk(i) = W*i,k
により求め、M次元のベクトル
(pt(1)，pt(2)，…，pt(M))
と
(qk(1)，qk(2)，…，qk(M))
とを規格化もしくは重み付けしたベクトルの内積もしくはこれらのベクトルがなす角からt番目の対象変化情報とk番目の成分変化情報の類似度を計算する類似度計算部、
前記成分変化情報のそれぞれを複数のグループのいずれかに対応付け、t番目の対象変化情報を、前記類似度計算部により計算された類似度が最も高い成分変化情報に対応付けられたグループに分類する分類部、
を備えることを特徴とする装置。
【請求項２】
請求項１に記載の化学物質分類装置であって、
前記成分分析部は、独立成分分析にかえて、主成分分析（Principal Component Analysis；ＰＣＡ）を用いる
ことを特徴とする装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の化学物質分類装置であって、
前記類似度計算部は、当該規格化もしくは重み付けしたベクトルの内積もしくはこれらのベクトルがなす角にかえて、t番目の対象変化情報とk番目の成分変化情報の類似度を、yk(t)により計算する
ことを特徴とする装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１項に記載の化学物質分類装置であって、ラベル部をさらに備え、
前記ラベル部は、前記分類されたグループのそれぞれについて、あらかじめ定めた対象変化情報が当該グループに含まれる場合、当該化学物質を当該グループのラベルとする
ことを特徴とする装置。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項に記載の化学物質分類装置であって、
前記複数の種類の対象変化情報は、それぞれ、遺伝子が発現することにより生ずるＲＮＡ（ｈｎＲＮＡ、ｍＲＮＡ、ｒＲＮＡを含む。）の濃度が実験条件によって変化する際の濃度の変化情報である
ことを特徴とする装置。
【請求項６】
請求項１から４のいずれか１項に記載の化学物質分類装置であって、
前記複数の種類の対象変化情報は、それぞれ、遺伝子が発現することにより生ずるタンパク質の濃度が実験条件によって変化する際の濃度の変化情報である
ことを特徴とする装置。
【請求項７】
請求項５または６に記載の化学物質分類装置であって、
当該実験条件は、経過時間である
ことを特徴とする装置。
【請求項８】
複数の種類の化学物質（遺伝子および遺伝子産物を含む。）の量の変化を表す情報（以下「変化情報」という。）を分類する化学物質分類方法であって、
T種類の化学物質（遺伝子および遺伝子産物を含む。）の量の変化情報（t番目の化学物質の量が条件iの変化に応じて変化する際の変化情報（以下、それぞれを「対象変化情報」という。）をpt(i)とする。）を、M  (1≦M)種類の信号を含む対象信号群
x1(t)，x2(t)，…,xM(t)
(1≦t≦T，t,Tは整数)
に、
xi(t) = pt(i)
と変換して出力する情報受付工程、
前記対象信号群
x1(t)，x2(t)，…,xM(t)
の独立成分であるN (1≦N<M)種類の成分信号を含む成分信号群
y1(t)，y2(t)，…,yN(t)
に独立成分分析（Independent Component Analysis；ＩＣＡ）する際に得られる行列Wk,i  (1≦i≦M，1≦k≦N)であって、
yk(t) = Σi=1M Wk,i xi(t)
を満たす行列Wk,iを出力する成分分析工程、
前記行列
Wk,i
の擬逆行列
W*i,k
を求め、条件iの変化に応じて変化するk種類の成分変化情報qk(i)を、
qk(i) = W*i,k
により求め、M次元のベクトル
(pt(1)，pt(2)，…，pt(M))
と
(qk(1)，qk(2)，…，qk(M))
とを規格化もしくは重み付けしたベクトルの内積もしくはこれらのベクトルがなす角からt番目の対象変化情報とk番目の成分変化情報の類似度を計算する類似度計算工程、
前記成分変化情報のそれぞれを複数のグループのいずれかに対応付け、t番目の対象変化情報を、前記類似度計算工程にて計算された類似度が最も高い成分変化情報に対応付けられたグループに分類する分類工程、
を備えることを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項８に記載の化学物質分類方法であって、
前記成分分析工程では、独立成分分析にかえて、主成分分析（Principal Component Analysis；ＰＣＡ）を用いる
ことを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項８または９に記載の化学物質分類方法であって、
前記類似度計算工程では、当該規格化もしくは重み付けしたベクトルの内積もしくはこれらのベクトルがなす角にかえて、t番目の対象変化情報とk番目の成分変化情報の類似度を、yk(t)により計算する
ことを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項８から１０のいずれか１項に記載の化学物質分類方法であって、ラベル工程をさらに備え、
前記ラベル工程では、前記分類されたグループのそれぞれについて、あらかじめ定めた対象変化情報が当該グループに含まれる場合、当該化学物質を当該グループのラベルとする
ことを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項８から１１のいずれか１項に記載の化学物質分類方法であって、
前記複数の種類の対象変化情報は、それぞれ、遺伝子が発現することにより生ずるＲＮＡ（ｈｎＲＮＡ、ｍＲＮＡ、ｒＲＮＡを含む。）の濃度が実験条件によって変化する際の濃度の変化情報である
ことを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項８から１１のいずれか１項に記載の化学物質分類方法であって、
前記複数の種類の対象変化情報は、それぞれ、遺伝子が発現することにより生ずるタンパク質の濃度が実験条件によって変化する際の濃度の変化情報である
ことを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項１２または１３に記載の化学物質分類方法であって、
当該実験条件は、経過時間である
ことを特徴とする方法。
【請求項１５】
コンピュータを、請求項１から７のいずれか１項に記載の化学物質分類装置として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
コンピュータに、請求項８から１４のいずれか１項に記載の化学物質分類方法を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、化学物質分類装置、化学物質分類方法、ならびに、プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、遺伝子研究の分野では、ＤＮＡチップ（ＤＮＡマイクロアレー）を用いて遺伝子情報をコンピュータ解析する技術に注目が集まっている。ＤＮＡチップの分野では、基盤上に固定したＤＮＡに対して蛍光等で標識したＤＮＡやＲＮＡをハイブリダイズさせ、検出器でイメージを取得して、ＤＮＡやＲＮＡなどの発現の情報を得る。このほか、タンパク質などの濃度の変化の情報を得て、これを生体研究に生かそうという試みもされている。
【０００３】
ＤＮＡチップ等から得られる情報は、各種の実験条件（時間の経過等）における各ＤＮＡ等に対応する化学物質の量（濃度等）の変化の様子を示すものである。
【０００４】
一方で、その役割が不明なＤＮＡ等を、役割がわかっているＤＮＡ等を元に分類して、その役割を推定しようという試みもされている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来のＤＮＡ等の分類においては、各ＤＮＡ等に対応する化学物質の量の変化の様子がどのように類似しているかを分類するのには、経験則や発見的手法により、人手を用いるのが一般的であった。
【０００６】
そこで、コンピュータ等を用いて、できるだけ精度を高く、自動的に、化学物質の量の変化の情報を互いに類似するものに分類するための手法が望まれていた。
【０００７】
本発明は、以上のような課題を解決するためになされたもので、化学物質の量の変化を示す情報を精度よく分類するのに好適な化学物質分類装置、化学物質分類方法、ならびに、これらを実現するためのプログラムを提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
以上の目的を達成するため、本発明の原理にしたがって、下記の発明を開示する。
【０００９】
本発明の第１の観点に係る化学物質分類装置は、複数の種類の化学物質（遺伝子および遺伝子産物を含む。）の量の変化を表す情報（以下「変化情報」という。）を分類し、情報受付部と、成分分析部と、類似度計算部と、分類部と、を備え、以下のように構成する。
【００１０】
すなわち、情報受付部は、複数の種類の化学物質の量の変化情報を複数の対象変化情報の入力として受け付けて、これらを成分分析部に当該対象信号群の入力として与える。
【００１１】
一方、成分分析部は、当該対象信号群の入力を受け付けて、当該対象信号群の主成分もしくは独立成分を主成分分析（Principal Component Analysis；ＰＣＡ）もしくは独立成分分析（Independent Component Analysis；ＩＣＡ）により分析し、当該分析の結果として成分信号群を出力する。
【００１２】
さらに、類似度計算部は、成分分析部が出力する成分信号群を複数の成分変化情報の入力として受け付け、当該複数の成分変化情報のそれぞれについて、当該複数の対象変化情報のそれぞれとの類似度を計算する。
【００１３】
そして、分類部は、類似度計算部により計算された類似度により、当該複数の対象変化情報を複数のグループに分類する。
【００１４】
また、本発明の化学物質分類装置は、以下のように構成することができる。
【００１５】
すなわち、情報受付部は、当該複数の対象変化情報に所定の変換を適用して、その結果を当該対象信号群の入力として与える。
【００１６】
一方、類似度計算部は、当該成分信号群に所定の逆変換を適用して、その結果を当該入力を受け付けられた複数の成分変化情報とする。
【００１７】
本発明の他の観点に係る化学物質分類装置は、複数の種類の化学物質（遺伝子および遺伝子産物を含む。）の量の変化を表す情報（以下「変化情報」という。）を分類し、成分分析部と、情報受付部と、類似度計算部と、分類部と、を備えるように構成する。
【００１８】
ここで、成分分析部は、M  (1≦M)種類の信号を含む対象信号群
x1(t)，x2(t)，…,xM(t)
(1≦t≦T，t,Tは整数)
の入力を受け付けて、当該対象信号群の独立成分であるN (1≦N<M)種類の成分信号を含む成分信号群
y1(t)，y2(t)，…,yN(t)
を独立成分分析（Independent Component Analysis；ＩＣＡ）する際に得られる行列Wk,i  (1≦i≦M，1≦k≦N)であって
yk(t) = Σi=1M Wk,i xi(t)
を満たすものを当該分析の結果として出力する。
【００１９】
一方、情報受付部は、T種類の化学物質（遺伝子および遺伝子産物を含む。）の量の変化情報（t番目の化学物質の量が条件iの変化に応じて変化する際の変化情報をpt(i)とする。）をT種類の対象変化情報pt(i)の入力として受け付けて、成分分析部に
xi(t) = pt(i)
を満たすように対象信号群の入力として与える。
【００２０】
さらに、類似度計算部は、成分分析部が出力する分析の結果
Wk,i
の擬逆行列
W*i,k
を求め、条件iの変化に応じて変化するk種類の成分変化情報qk(i)を
qk(i) = W*i,k
を満たすように定め、M次元のベクトル
(pt(1)，pt(2)，…，pt(M))
と
(qk(1)，qk(2)，…，qk(M))
とを規格化もしくは重み付けしたベクトルの内積もしくはこれらのベクトルがなす角からt番目の対象変化情報とk番目の成分変化情報の類似度を計算する。
【００２１】
そして、分類部は、成分変化情報のそれぞれを複数のグループのいずれかに対応付け、t番目の対象変化情報を、類似度計算部により計算された類似度が最も高い成分変化情報に対応付けられたグループに分類する。
【００２２】
また、本発明の化学物質分類装置において、成分分析部は、独立成分分析にかえて、主成分分析を用いるように構成することができる。
【００２３】
また、本発明の化学物質分類装置において、類似度計算部は、当該規格化もしくは重み付けしたベクトルの内積もしくはこれらのベクトルがなす角にかえて、t番目の対象変化情報とk番目の成分変化情報の類似度を、yk(t)により計算するように構成することができる。
【００２４】
また、本発明の化学物質分類装置は、ラベル部をさらに備え、以下のように構成することができる。
【００２５】
すなわち、ラベル部は、分類されたグループのそれぞれについて、あらかじめ定めた対象変化情報が当該グループに含まれる場合、当該化学物質を当該グループのラベルとする。
【００２６】
また、本発明の化学物質分類装置において、複数の種類の対象変化情報は、それぞれ、遺伝子が発現することにより生ずるＲＮＡ（ｈｎＲＮＡ、ｍＲＮＡ、ｒＲＮＡを含む。）の濃度が実験条件によって変化する際の濃度の変化情報であるように構成することができる。
【００２７】
また、本発明の化学物質分類装置において、複数の種類の対象変化情報は、それぞれ、遺伝子が発現することにより生ずるタンパク質の濃度が実験条件によって変化する際の濃度の変化情報であるように構成することができる。
【００２８】
また、本発明の化学物質分類装置において、当該実験条件は、経過時間であるように構成することができる。
【００２９】
本発明の他の観点に係る化学物質分類方法は、複数の種類の化学物質（遺伝子および遺伝子産物を含む。）の量の変化を表す情報（以下「変化情報」という。）を分類し、情報受付工程と、成分分析工程と、類似度計算工程と、分類工程と、を備え、以下のように構成する。
【００３０】
すなわち、情報受付工程では、複数の種類の化学物質の量の変化情報を複数の対象変化情報の入力として受け付けて、これらを成分分析工程における当該対象信号群の入力とする。
【００３１】
一方、成分分析工程では、当該対象信号群の入力を受け付けて、当該対象信号群の主成分もしくは独立成分を主成分分析もしくは独立成分分析により分析し、当該分析の結果として成分信号群を出力する。
【００３２】
さらに、類似度計算工程では、成分分析工程にて出力される成分信号群を複数の成分変化情報の入力として受け付け、当該複数の成分変化情報のそれぞれについて、当該複数の対象変化情報のそれぞれとの類似度を計算する。
【００３３】
そして、分類工程では、類似度計算工程にて計算された類似度により、情報受付工程にて受け付けられた複数の種類の対象変化情報を複数のグループに分類する。
【００３４】
また、本発明の化学物質分類方法は、以下のように構成することができる。
【００３５】
すなわち、情報受付工程では、当該複数の対象変化情報に所定の変換を適用して、その結果を当該対象信号群の入力とする。
【００３６】
一方、類似度計算工程では、当該成分信号群に所定の逆変換を適用して、その結果を当該入力を受け付けられた複数の成分変化情報とする。
【００３７】
本発明の他の観点に係る化学物質分類方法は、複数の種類の化学物質（遺伝子および遺伝子産物を含む。）の量の変化を表す情報（以下「変化情報」という。）を分類し、成分分析工程と、情報受付工程と、類似度計算工程と、分類工程と、を備え、以下のように構成する。
【００３８】
すなわち、成分分析工程では、M  (1≦M)種類の信号を含む対象信号群
x1(t)，x2(t)，…,xM(t)
(1≦t≦T，t,Tは整数)
の入力を受け付けて、当該対象信号群の独立成分であるN (1≦N<M)種類の成分信号を含む成分信号群
y1(t)，y2(t)，…,yN(t)
を独立成分分析する際に得られる行列Wk,i  (1≦i≦M，1≦k≦N)であって
yk(t) = Σi=1M Wk,i xi(t)
を満たすものを当該分析の結果として出力する。
【００３９】
一方、情報受付工程では、T種類の化学物質（遺伝子および遺伝子産物を含む。）の量の変化情報（t番目の化学物質の量が条件iの変化に応じて変化する際の変化情報をpt(i)とする。）をT種類の対象変化情報pt(i)の入力として受け付けて、これらを
xi(t) = pt(i)
を満たすように成分分析工程における対象信号群の入力とする。
【００４０】
さらに、類似度計算工程では、成分分析工程にて出力される分析の結果
Wk,i
の擬逆行列
W*i,k
を求め、条件iの変化に応じて変化するk種類の成分変化情報qk(i)を
qk(i) = W*i,k
を満たすように定め、M次元のベクトル
(pt(1)，pt(2)，…，pt(M))
と
(qk(1)，qk(2)，…，qk(M))
とを規格化もしくは重み付けしたベクトルの内積もしくはこれらのベクトルがなす角からt番目の対象変化情報とk番目の成分変化情報の類似度を計算する。
【００４１】
そして、分類工程では、成分変化情報のそれぞれを複数のグループのいずれかに対応付け、t番目の対象変化情報を、類似度計算工程にて計算された類似度が最も高い成分変化情報に対応付けられたグループに分類する。
【００４２】
また、本発明の化学物質分類方法において、成分分析工程では、独立成分分析にかえて、主成分分析を用いるように構成することができる。
【００４３】
また、本発明の化学物質分類方法において、類似度計算工程では、当該規格化もしくは重み付けしたベクトルの内積もしくはこれらのベクトルがなす角にかえて、t番目の対象変化情報とk番目の成分変化情報の類似度を、yk(t)により計算するように構成することができる。
【００４４】
また、本発明の化学物質分類方法は、ラベル工程をさらに備え、以下のように構成することができる。
【００４５】
すなわち、ラベル工程では、分類されたグループのそれぞれについて、あらかじめ定めた対象変化情報が当該グループに含まれる場合、当該化学物質を当該グループのラベルとする。
【００４６】
また、本発明の化学物質分類方法において、複数の種類の対象変化情報は、それぞれ、遺伝子が発現することにより生ずるＲＮＡ（ｈｎＲＮＡ、ｍＲＮＡ、ｒＲＮＡを含む。）の濃度が実験条件によって変化する際の濃度の変化情報であるように構成することができる。
【００４７】
また、本発明の化学物質分類方法において、複数の種類の対象変化情報は、それぞれ、遺伝子が発現することにより生ずるタンパク質の濃度が実験条件によって変化する際の濃度の変化情報であるように構成することができる。
【００４８】
また、本発明の化学物質分類方法において、当該実験条件は、経過時間であるように構成することができる。
【００４９】
本発明の他の観点に係るプログラムは、コンピュータを、上記の化学物質分類装置として機能させ、もしくは、コンピュータに、上記の化学物質分類方法を実行させるように構成する。
【００５０】
当該プログラムは、情報記録媒体に記録することによりコンピュータとは独立して配布・販売できるほか、インターネットなどのコンピュータ通信網を介して直接ユーザに配布・販売することができる。
【００５１】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の一実施形態を説明する。なお、以下に説明する実施形態は説明のためのものであり、本発明の範囲を制限するものではない。したがって、当業者であればこれらの各要素もしくは全要素をこれと均等なものに置換した実施形態を採用することが可能であるが、これらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。
【００５２】
特に、以下の説明では、理解を容易にするため、ＤＮＡチップから得られる変化情報からＤＮＡを分類する場合に本発明を適用する実施形態について説明するが、ＲＮＡやタンパク質などの遺伝子・遺伝子産物のほか、生体を起源としない化学物質の分類においても本発明を同様に、適用することができ、これらに適用した場合の実施形態も本発明の範囲に含まれる。
【００５３】
（実施形態）
図１は、本発明の実施形態に係る化学物質分類装置の概要構成を示す模式図である。図２は、それぞれ、当該化学物質分類装置において実行される化学物質分類方法の処理の手順を示すフローチャートである。以下、これらの図を参照して説明する。
【００５４】
化学物質分類装置１０１は、情報受付部１０２と、成分分析部１０３と、類似度計算部１０４と、分類部１０５と、ラベル部１０６と、を備える。以下、化学物質分類装置１０１の処理の概要について、図１、図２を参照しながら、説明する。
【００５５】
まず、情報受付部１０２は、複数の種類の化学物質の量の変化情報を複数の対象変化情報の入力として受け付けて（ステップＳ２０１）、当該複数の対象変化情報に所定の変換を適用して（ステップＳ２０２）、成分分析部１０３に当該対象信号群の入力として与える（ステップＳ２０３）。
【００５６】
次に、成分分析部１０３は、当該対象信号群の入力を受け付けて、当該対象信号群の独立成分を独立成分分析（Independent Component Analysis；ＩＣＡ）により分析し、当該分析の結果として成分信号群を出力する（ステップＳ２０４）。
【００５７】
なお、独立成分分析にかえて、広く知られている主成分分析の技術を用いることもできる。また、独立成分分析の詳細については、後述する。
【００５８】
さらに、類似度計算部１０４は、成分分析部１０３が出力する成分信号群に所定の逆変換を適用して（ステップＳ２０５）、その結果を複数の成分変化情報の入力として受け付け（ステップＳ２０６）、当該複数の成分変化情報のそれぞれについて、当該複数の対象変化情報のそれぞれとの類似度を計算する（ステップＳ２０７）。
【００５９】
そして、分類部１０５は、類似度計算部１０４により計算された類似度により、当該複数の対象変化情報を複数のグループに分類する（ステップＳ２０８）。
【００６０】
ついで、ラベル部１０６は、分類されたグループのそれぞれについて、あらかじめ定めた対象変化情報が当該グループに含まれる場合、当該化学物質を当該グループのラベルとする（ステップＳ２０９）。
【００６１】
本実施形態では、上記対象変化情報は、時間経過という実験条件の変化により、ＤＮＡが発現して生ずる化学物質の濃度に対応する。また、上記あらかじめ定めた対象変化情報は、発現の様子と役割が判明しているＤＮＡの対象変化情報に対応する。
【００６２】
したがって、これら各部の働きにより、役割が不明な多数のＤＮＡを、発現の様子が判明しているＤＮＡを元に複数のグループに自動的に分類することができるようになる。
【００６３】
以下、化学物質分類装置１０１の各部の働きの詳細について述べる。
【００６４】
図３は、成分分析部１０３において実行される独立成分分析処理の手順を示すフローチャートである。以下、本図を参照しつつ、成分分析部１０３の働きについて述べる。
【００６５】
まず、成分分析部１０３は、M  (1≦M)種類の信号を含む対象信号群
x1(t)，x2(t)，…,xM(t)
(1≦t≦T，t,Tは整数)
の入力を受け付ける（ステップＳ３０１）。
【００６６】
次に、当該対象信号群の独立成分であるN (1≦N<M)種類の成分信号を含む成分信号群
y1(t)，y2(t)，…,yN(t)
を独立成分分析して、行列Wk,i  (1≦i≦M，1≦k≦N)であって
yk(t) = Σi=1M Wk,i xi(t)
を満たすものを得る（ステップＳ３０２）。
【００６７】
最後に、当該行列Wk,iを当該分析の結果として出力する（ステップＳ３０３）。なお、行列Wk,iと行列xi(t)との積を求めれば成分信号群yk(t)が得られるので、成分信号群yk(t)を分析結果として出力するかわりに行列Wk,iを分析結果として出力することができる。
【００６８】
独立成分分析は、多次元信号を解析する手法の一つであり、対象信号群の高次の統計量や時間的な相関に基づく独立性により信号を分離するための変換を求めるものである。この変換が、行列Wk,iにより表現される。この行列を求めるための詳細な計算については、公知の技術を用いることができる。
【００６９】
独立成分分析では、対象信号群の信号源が独立であるとの仮定のみをおき、ＢＳＳ（Blind Source Separation）やＢＳＤ（Blind Source Deconvolution）という分野で応用がされている。この分野の成果としては、複数のマイクに対する入力から話者ごとの声を分類したり、頭の各部で検知される電気信号から脳波を分類したりする技術があげられる。
【００７０】
上記の独立成分分析は時間遅れのないBSSに対応するものであり、行列の積を用いて計算がされているが、BSDを利用する場合には、行列の積のかわりに、畳み込み（convolution）を用いて計算をすることができ、当該実施形態も、本発明の範囲に含まれる。
【００７１】
以下、上記の成分分析部１０３において用いられる変数名などを参照しつつ、各部の働きについて述べる。
【００７２】
情報受付部１０２は、T種類の化学物質（遺伝子および遺伝子産物を含む。）の量の変化情報（t番目の化学物質の量が条件iの変化に応じて変化する際の変化情報をpt(i)とする。）をT種類の対象変化情報pt(i)の入力として受け付けて、成分分析部１０３に
xi(t) = pt(i)
を満たすように対象信号群の入力として与える。
【００７３】
これは、行列pt(i)を転置する変換を施して、これを行列xi(t)として成分分析部１０３に与えることを意味する。
【００７４】
図４は、類似度計算部１０４で実行される類似度計算処理の手順の流れを示すフローチャートである。以下、本図を参照して説明する。類似度計算部１０４は、まず、成分分析部１０３が出力する分析の結果
Wk,i
に逆変換を施して、この擬逆行列
W*i,k
を求める（ステップＳ４０１）。
【００７５】
ここで、行列S，Rの積を「S R」、行列Sの転置行列を「S#」、行列Sの逆行列を「S-1」と書くとき、行列Sの擬逆行列S*は、
S* = (S#  S)-1  S#
のように定義される。
【００７６】
このような行列の変換と逆変換とを情報受付部１０２と類似度計算部１０４で施すのは、ＤＮＡチップから由来する変化情報の場合、現状の実験環境においては、Tの大きさ（実験条件の変化）は、十以下〜数百程度であるのに対し、Mの大きさ（遺伝子の種類の数）は数千〜数万程度であり、オーダーが大きく違うためである。したがって、これらのオーダーの差異によっては、上記の変換・逆変換を施さないような実施形態を採用することもできる。
【００７７】
ついで、類似度計算部１０４は、擬逆行列を求めた後、条件iの変化に応じて変化するk種類の成分変化情報qk(i)を
qk(i) = W*i,k
を満たすように定める（ステップＳ４０２）。各qk(i)は、遺伝子の発現の代表的な時間変化を表現するものであり、これに基づいて、当初の対象変化情報を分類することになる。
【００７８】
そして、M次元のベクトル
(pt(1)，pt(2)，…，pt(M))
と
(qk(1)，qk(2)，…，qk(M))
とを規格化もしくは重み付けしたベクトルの内積もしくはこれらのベクトルがなす角からt番目の対象変化情報とk番目の成分変化情報の類似度を計算する（ステップＳ４０３）。
【００７９】
具体的には、以下のような手法を採用することができる。
（１）各変化情報を平均が０、分散が１になるように規格化した後、ベクトルの内積を求めて、これを類似度とする。
（２）上記のように規格したのに、ベクトルの成分ごとに重みをつけて、各成分に所定の定数を乗じてから、ベクトルの内積を求めて、これを類似度とする。
【００８０】
これらのベクトルの内積が大きいほど、両者は類似することになる。
【００８１】
また、このほか、t番目の対象変化情報とk番目の成分変化情報の類似度を、yk(t)により計算してもよい。この場合も、yk(t)が大きいほど両者は類似することになる。
【００８２】
さらに、分類部１０５は、成分変化情報のそれぞれを複数のグループのいずれかに対応付けて、当該グループの「代表」とし、t番目の対象変化情報を、類似度計算部１０４により計算された類似度が最も高い成分変化情報に対応付けられたグループに分類する。これにより、対象変化情報が複数のグループに分類されることになる。
【００８３】
また、ラベル部１０６は、これらのグループのそれぞれについて、あらかじめ定めた対象変化情報が当該グループに含まれる場合、当該化学物質を当該グループのラベルとする。
【００８４】
（実験結果）
図５は、遺伝子の発現の様子の典型的なモデルを表すグラフであり、図６、図７、図８、図９は、いずれも、上記実施形態の手法により、得られた成分変化情報の様子を示すグラフである。
【００８５】
図５に示したものは、酵母の遺伝子の平均的な成分変化情報（以下適宜「プロファイル」という。）であり、横軸は経過時間、縦軸は発現割合の対数である。ここでは、以下のような７種類のモデルプロファイルと、それに属する代表的な遺伝子（「…」以下に示す。）を考えている。
Metabolic…ACS1，PYC1，SIP4，CAT2，YOR100C，CAR1
Early I…ZIP1，YDR374C，DMC1，HOP1，IME2
Early II…KGD2，AGA2，YPT32，MRD1，SPO16，NAB4，YPR192W
Early-Mid…YBL078C，QRI1，PDS1，APC4，KNR4，STU2，YNL013C，EXO1
Middle…YSW1，SPR28，SPS2，YLR227C，ORC2，YLL005C，YLL012W
Mid-Late…CDC27，DIT2，DIT1
Late…SPS100，YKL050C，YMR322C，YOR391C
【００８６】
図６には、各成分変化情報をベクトルとしてみたとき、当該ベクトルの長さ（norm）が長いものから順に７つを示してある。図５と図６とを比較すると、遺伝子の発現の様子と、分類結果の成分変化情報の様子とが、同じような形状を示していることがわかる。
【００８７】
図７〜図９は、長いものから順に３つを選んで図示したものである。図７〜図９の各成分変化情報が属するグループをそれぞれG1，G2，G3とする。
【００８８】
この酵母の遺伝子について、本実施形態により、各遺伝子がどのように分類されたか、を以下に説明する。図１０は、上記７種類のプロファイルに属する遺伝子をそれぞれ上位１００個選んで、これらとG1，G2，G3との共通要素の数を示した表である。図１１は、上記７種類のプロファイルに属する遺伝子をそれぞれ上位２００個選んで、これらとG1，G2，G3との共通要素の数を示した表である。
【００８９】
これらを見ると、各遺伝子の発現の変化情報が、人手で分類した結果に近く分類できており、分類精度の良さが現れていることがわかる。
【００９０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、化学物質の量の変化を示す情報を精度よく分類するのに好適な化学物質分類装置、化学物質分類方法、ならびに、これらを実現するためのプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  化学物質分類装置の概要構成を示す模式図である。
【図２】  化学物質分類方法の処理の手順を示すフローチャートである。
【図３】  独立成分分析処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】  類似度計算処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】  遺伝子の変化の様子を示すグラフである。
【図６】  分類結果の成分変化情報の様子を示すグラフである。
【図７】  分類結果の成分変化情報の様子を示すグラフである。
【図８】  分類結果の成分変化情報の様子を示すグラフである。
【図９】  分類結果の成分変化情報の様子を示すグラフである。
【図１０】  遺伝子プロファイルと分類結果とを比較する表を示す図である。
【図１１】  遺伝子プロファイルと分類結果とを比較する表を示す図である。
【符号の説明】
１０１  化学物質分類装置
１０２  情報受付部
１０３  成分分析部
１０４  類似度計算部
１０５  分類部
１０６  ラベル部
【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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