(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
解析対象となる解析対象データ群が、前記解析対象データ群とは異なるｎA個の第１のデータ群あるいはｎB個の第２のデータ群のいずれに類似するかを解析するための相同性解析システムであって、
真核生物の遺伝子データ群からなる前記解析対象データ群と、原核生物の遺伝子データ群からなる前記解析対象データ群とは異なるｎA個の第１のデータ群、ｎB個の第２のデータ群を格納するアミノ酸配列記憶手段と、
解析対象の遺伝子データを選択し、この解析対象の遺伝子データと前記アミノ酸配列記憶手段に格納されている原核生物の遺伝子データ群の各遺伝子データとを比較し、遺伝子データ間の相同性の有無の判定境界を示すｎ個のしきい値Ｅi（i＝１，２，…ｎ）を設定し、前記解析対象データ群と第１のデータ群のそれぞれのデータ群に含まれる各データの相同性が、前記各しきい値Ｅi以上である場合には相同性有りと判定し、相同性有りとなるデータの数を第１の相同値ｘij（j＝１，２，…ｎA）として算出し、その算出された各しきい値Ｅiについての第１の相同値ｘiの平均値ｘi＿を算出する第１の相同値算出手段と、
解析対象の遺伝子データを選択し、この解析対象の遺伝子データと前記アミノ酸配列記憶手段に格納されている原核生物の遺伝子データ群の各遺伝子データとを比較し、遺伝子データ間の相同性の有無の判定境界を示すｎ個のしきい値Ｅi（i＝１，２，…ｎ）を設定し、前記解析対象データ群と第２のデータ群のそれぞれのデータ群に含まれる各データの相同性が、前記各しきい値Ｅi以上である場合には相同性有りと判定し、相同性有りとなるデータの数を第２の相同値ｙij（j＝１，２，…ｎB）として算出し、その算出された各しきい値Ｅiについての第２の相同値ｙiの平均値ｙi＿を算出する第２の相同値算出手段と、
前記相同値ヒット数、及び平均値ｘi＿、ｙi＿を格納する相同値記憶手段と、
前記第１の相同値ｘi及び第２の相同値ｙi並びにしきい値の数ｎとの関係に基づいて、前記解析対象データ群が第１のデータ群又は第２のデータ群のいずれに類似するかを判定するものであって、
【数１】
0003851524.tif 000007
とした場合に、以下の等式
【数２】
0003851524.tif 000008
により、第１のデータ群あるいは第２のデータ群のいずれに類似するかを示す相同性決定値Ｚi(1)を算出する相同性決定手段と、
を具備し、前記第１及び第２の相同値算出手段、前記相同性決定手段はプロセッサの機能として実施されることを特徴とする相同性解析システム。
【請求項２】
前記プロセッサは、前記相同性決定値Ｚi(1)がｔ分布に従い、自由度αとすると、ｔα（０，１０）よりも大きい場合には前記解析対象データ群は前記第１のデータ群と相同性を持つデータ数が多いと判定する判定結果導出手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の相同性解析システム。
【請求項３】
前記プロセッサは、前記相同性決定値Ｚi(1)がｔ分布に従い、自由度αとすると、−ｔα（０，１０）よりも小さい場合には前記解析対象データ群は前記第２のデータ群と相同性を持つデータ数が多いと判定する判定結果導出手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の相同性解析システム。
【請求項４】
前記判定結果導出手段はさらに、ｓをＺi(1)の標準偏差、Ｚi(1)＿をＺi(1)の平均値とすると、
【数３】
0003851524.tif 000009
の等式で示される相同性可否決定値Ｚ(2)を算出し、該相同性可否決定値Ｚ(2)が所定の値ｔn-1（０，１０）未満の場合には相同性決定値Ｚi(1)が有効な値でないと判定することを特徴とする相同性可否判定手段を備えることを特徴とする請求項２又は３に記載の相同性解析システム。
【請求項５】
前記自由度αは、ｎA＋ｎB−２であることを特徴とする請求項２乃至４に記載の相同性解析システム。
【請求項６】
前記第１及び第２の相同値算出手段は、ＢＬＡＳＴ法により相同値ｘi及びｙiを算出することを特徴とする請求項１乃至５に記載の相同性解析システム。
【請求項７】
前記解析対象データ群、第１のデータ群及び第２のデータ群は、遺伝子の配列を示すデータであることを特徴とする請求項１乃至６に記載の相同性解析システム。
【請求項８】
解析対象となる解析対象データ群が、前記解析対象データ群とは異なるｎA個の第１のデータ群あるいはｎB個の第２のデータ群のいずれに類似するかを解析するための相同性解析方法であって、
アミノ酸配列記憶手段に真核生物の遺伝子データ群からなる前記解析対象データ群と、原核生物の遺伝子データ群からなる前記解析対象データ群とは異なるｎA個の第１のデータ群、ｎB個の第２のデータ群を格納するステップと、
第１の相同値算出手段が、解析対象の遺伝子データを選択し、この解析対象の遺伝子データと前記アミノ酸配列記憶手段に格納されている原核生物の遺伝子データ群の各遺伝子データとを比較し、遺伝子データ間の相同性の有無の判定境界を示すｎ個のしきい値Ｅi（i＝１，２，…ｎ）を設定し、前記解析対象データ群と第１のデータ群のそれぞれのデータ群に含まれる各データの相同性が、前記各しきい値Ｅi以上である場合には相同性有りと判定し、相同性有りとなるデータの数を第１の相同値ｘij（j＝１，２，…ｎA）として算出し、その算出された各しきい値Ｅiについての第１の相同値ｘiの平均値ｘi＿を算出するステップと、
第２の相同値算出手段が、解析対象の遺伝子データを選択し、この解析対象の遺伝子データと前記アミノ酸配列記憶手段に格納されている原核生物の遺伝子データ群の各遺伝子データとを比較し、遺伝子データ間の相同性の有無の判定境界を示すｎ個のしきい値Ｅi（i＝１，２，…ｎ）を設定し、前記解析対象データ群と第２のデータ群のそれぞれのデータ群に含まれる各データの相同性が、前記各しきい値Ｅi以上である場合には相同性有りと判定し、相同性有りとなるデータの数を第２の相同値ｙij（j＝１，２，…ｎB）として算出し、その算出された各しきい値Ｅiについての第２の相同値ｙiの平均値ｙi＿を算出するステップと、
相同値記憶手段に前記相同値ヒット数、及び平均値ｘi＿、ｙi＿を格納するステップと、
相同値決定手段が、前記第１の相同値ｘi及び第２の相同値ｙi並びにしきい値の数ｎとの関係に基づいて、前記解析対象データ群が第１のデータ群又は第２のデータ群のいずれに類似するかを判定するものであって、
【数７】
0003851524.tif 000010
とした場合に、以下の等式
【数８】
0003851524.tif 000011
により、第１のデータ群あるいは第２のデータ群のいずれに類似するかを示す相同性決定値Ｚi(1)を算出するステップと、
を有することを特徴とする相同性解析方法。
【請求項９】
解析対象となる解析対象データ群が、前記解析対象データ群とは異なるｎA個の第１のデータ群あるいはｎB個の第２のデータ群のいずれに類似するかを解析するための相同性解析プログラムであって、
コンピュータが、
解析対象の遺伝子データを選択し、この解析対象の遺伝子データとアミノ酸配列記憶手段に格納されている原核生物の遺伝子データ群の各遺伝子データとを比較し、遺伝子データ間の相同性の有無の判定境界を示すｎ個のしきい値Ｅi（i＝１，２，…ｎ）を設定し、前記解析対象データ群と第１のデータ群のそれぞれのデータ群に含まれる各データの相同性が、前記各しきい値Ｅi以上である場合には相同性有りと判定し、相同性有りとなるデータの数を第１の相同値ｘij（j＝１，２，…ｎA）として算出し、その算出された各しきい値Ｅiについての第１の相同値ｘiの平均値ｘi＿を算出する第１の相同値算出手段と、
解析対象の遺伝子データを選択し、この解析対象の遺伝子データとアミノ酸配列記憶手段に格納されている原核生物の遺伝子データ群の各遺伝子データとを比較し、遺伝子データ間の相同性の有無の判定境界を示すｎ個のしきい値Ｅi（i＝１，２，…ｎ）を設定し、前記解析対象データ群と第２のデータ群のそれぞれのデータ群に含まれる各データの相同性が、前記各しきい値Ｅi以上である場合には相同性有りと判定し、相同性有りとなるデータの数を第２の相同値ｙij（j＝１，２，…ｎB）として算出し、その算出された各しきい値Ｅiについての第２の相同値ｙiの平均値ｙi＿を算出する第２の相同値算出手段と、
前記第１の相同値ｘi及び第２の相同値ｙi並びにしきい値の数ｎとの関係に基づいて、前記解析対象データ群が第１のデータ群又は第２のデータ群のいずれに類似するかを判定するものであって、
【数９】
0003851524.tif 000012
とした場合に、以下の等式
【数１０】
0003851524.tif 000013
により、第１のデータ群あるいは第２のデータ群のいずれに類似するかを示す相同性決定値Ｚi(1)を算出する相同性決定手段と、
として機能することを特徴とする相同性解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数のデータからなるデータ群同士の相同性を解析するための相同性解析システム、相同性解析方法、相同性解析プログラム、取引成立システム及び取引成立システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
遺伝子の類似性を比較する従来の方法として最も普及している方法は、「系統樹解析」である。この方法は、遺伝子の類似性を含めた相互関係を最も厳密に解析することができる。しかし、多数の遺伝子に関する解析を行う場合は、それに要する時間が長い点において大きな欠点を要する。また、生物の固体間の全体的な類似性、すなわち多数の遺伝子のマスとしての相関関係などの解析には、採用した遺伝子が本当にその生物間の関係を代表しているものであるかという点で、適当な遺伝子を選んでいるとは限らない。遺伝子の相同性・類似性を比較する方法としては、上記の系統樹解析に加えて、ＢＬＡＳＴ法やＦＡＳＴＡ法が代表的である。ここで、ＢＬＡＳＴ法とは、遺伝子のデータバンクの中からある特定の遺伝子と類似性を有する遺伝子を選別するプログラムを用いて解析を行う方法である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
上記したようなＢＬＡＳＴ法やＦＡＳＴＡ法では、遺伝子間の類似性の度合い、すなわちどれほど類似性が高いかに応じて、どのような遺伝子がどの程度の類似性があるかということを解析し、遺伝子を選別・特定することができる。しかし、これらの方法は類似性の度合いを設定する領域、すなわちしきい値を固定しているために、他の類似性の度合いにおいて、どのような遺伝子が存在するかなどの解析を行う点で不十分であった。
【０００４】
本発明は上記課題を解決するためになされたもので、その目的とするところは、多数のデータ同士を定量的にかつ正確に比較することが可能な相同性解析システム、相同性解析方法、相同性解析プログラム及び取引成立システムを提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
この発明のある観点によれば、解析対象となる解析対象データ群が、前記解析対象データ群とは異なるｎA個の第１のデータ群あるいはｎB個の第２のデータ群のいずれに類似するかを解析するための相同性解析システムであって、真核生物の遺伝子データ群からなる前記解析対象データ群と、原核生物の遺伝子データ群からなる前記解析対象データ群とは異なるｎA個の第１のデータ群、ｎB個の第２のデータ群を格納するアミノ酸配列記憶手段と、解析対象の遺伝子データを選択し、この解析対象の遺伝子データと前記アミノ酸配列記憶手段に格納されている原核生物の遺伝子データ群の各遺伝子データとを比較し、遺伝子データ間の相同性の有無の判定境界を示すｎ個のしきい値Ｅi（ｉ＝１，２，…ｎ）を設定し、前記解析対象データ群と第１のデータ群のそれぞれのデータ群に含まれる各データの相同性が、前記各しきい値Ｅi以上である場合には相同性有りと判定し、相同性有りとなるデータの数を第１の相同値ｘij（j＝１，２，…ｎA）として算出し、その算出された各しきい値Ｅiについての第１の相同値ｘiの平均値ｘi＿を算出する第１の相同値算出手段と、解析対象の遺伝子データを選択し、この解析対象の遺伝子データと前記アミノ酸配列記憶手段に格納されている原核生物の遺伝子データ群の各遺伝子データとを比較し、遺伝子データ間の相同性の有無の判定境界を示すｎ個のしきい値Ｅi（ｉ＝１，２，…ｎ）を設定し、前記解析対象データ群と第２のデータ群のそれぞれのデータ群に含まれる各データの相同性が、前記各しきい値Ｅi以上である場合には相同性有りと判定し、相同性有りとなるデータの数を第２の相同値ｙij（j＝１，２，…ｎB）として算出し、その算出された各しきい値Ｅiについての第２の相同値ｙiの平均値ｙi＿を算出する第２の相同値算出手段と、前記相同値ヒット数、及び平均値ｘi＿、ｙi＿を格納する相同値記憶手段と、前記第１の相同値ｘi及び第２の相同値ｙi並びにしきい値の数ｎとの関係に基づいて、前記解析対象データ群が第１のデータ群又は第２のデータ群のいずれに類似するかを判定するものであって、
【数１１】
0003851524.tif 000002
とした場合に、以下の等式
【数１２】
0003851524.tif 000003
により、第１のデータ群あるいは第２のデータ群のいずれに類似するかを示す相同性決定値Ｚi(1)を算出する相同性決定手段と、を具備し、前記第１及び第２の相同値算出手段、前記相同性決定手段はプロセッサの機能として実施されることを特徴とする相同性解析システムが提供される。
【０００６】
このような構成によれば、多数のデータからなるデータ群同士の相同性、すなわち類似性をまとめて評価できる。また、データとして遺伝子データを適用することにより、多数の遺伝子群の相同性をまとめて評価できる。よって、従来のように系統樹を描くために代表する遺伝子を選択する必要が無くなるため、遺伝子群としての特徴をより正確に理解することが可能となる。
【０００７】
例えば、従来は多数の遺伝子群間の関係を調べる方法では、その遺伝子群を代表する遺伝子を数個選び出し、その系統樹を描く方法であった。しかし、この方法では選び出した遺伝子が本当に代表として適当であるか判別することができず、選び出した遺伝子が適切か否かで結果が大きく異なっていた。これに対して、対象とするデータ群であるすべての遺伝子（ＯＲＦ）について相同性検索を行い、あるしきい値を達している遺伝子（ＯＲＦ）数を数えるＢＬＡＳＴ法やＦＡＳＴＡ法によれば、互いの関係を推測することができる。しかしながら、この方法でも、遺伝子群にいくつかの異なった由来の遺伝子群が混じっていた場合には、しきい値の基準を変えると結果がかなり異なってしまう特徴を有していた。そこで、本発明のように、いくつものしきい値で相同性検索を行い、それぞれのしきい値において相同性のある遺伝子（ＯＲＦ）の数をプロットし、遺伝子群間の関係を推測する方法を取ることにより、しきい値の適切性を考慮することなく極めて安定した相同性評価結果を得ることができる。
【０００８】
現在、ヒトゲノム解明以後の大きな流れとして、病気の原因となる遺伝子の選別特定が重要となってきている。候補となった遺伝子を実際のヒトＤＮＡ試料からＰＣＲ遺伝子増幅法により、ＤＮＡ断片として作成し、大腸菌などの発現系でその遺伝子が合成するタンパク質を実際に作らせ、その活性をみることや、あるいはそのタンパク質に対する抗体を作成することが行われる。抗体は実際にヒトの病理切片などで試すことで病気の検出方法などに有用である。また、病気の原因となる遺伝子の特定は患者の組織の病域の特定、あるいは健常な人の遺伝子を解析することで、その病気にかかりやすい人を選別することができる。そうすることで、患者に対する治療の方法、例えば、保因者とそうでない人に対しては、例えばポリープ切除の緊急性の判断に応用できる。健常人に関しては、その病気に関する診断検査のそれぞれの人の遺伝子情報に基づき使い分けることが可能である。
【０００９】
また、本発明の別の観点によれば、第１の取引当事者と少なくとも２人の第２の取引当事者との間での取引の成立を判定すべく、第１の取引当事者の少なくとも２つの取引条件データからなる取引条件が、第２の取引当事者のいずれの提示した少なくとも２つの取引条件データからなる取引条件に類似するかを解析して取引の成立の判定を行う取引成立システムであって、第１の取引当事者の取引条件データと第２の取引当事者のうちの一人の取引条件データの相同性を示す第１の相同値ｘを算出するものであって、相同性の有無の判定境界を示すしきい値Ｅをｎ個設定して各しきい値Ｅi（i＝１，２，…ｎ）毎に第１の相同値ｘiを算出する第１の相同値算出手段と、第１の取引当事者の少なくとも２つの取引条件データと第１の相同値算出手段の相同値算出の対象とされなかった他の一人の取引条件データの相同性を示す第２の相同値ｙを算出するものであって、相同性の有無の判定境界を示すしきい値Ｅをｎ個設定して各しきい値Ｅi（i＝１，２，…ｎ）毎に第２の相同値ｙiを算出する第２の相同値算出手段とを具備してなり、第１の相同値ｘi及び第２の相同値ｙiに基づいて取引成立の可否を判定することを特徴とする取引成立システムが提供される。
【００１０】
また、システム（装置）に係る本発明は、その装置により実現される方法の発明としても成立する。
【００１１】
また、装置または方法に係る本発明は、コンピュータに当該発明に相当する手順を実行させるための（あるいはコンピュータを当該発明に相当する手段として機能させるための、あるいはコンピュータに当該発明に相当する機能を実現させるための）プログラム、このプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体としても成立する。
【００１２】
【発明の実施の形態】
本発明の骨子は、解析対象となるデータ群（解析対象データ群）と、他のデータ群との相同性を算出し、解析対象データ群がいずれのデータ群と相同性を有するか否かを判定する点にある。
【００１３】
以下、図面を参照しながら本発明の一実施形態を説明する。
【００１４】
図１は本発明の第１実施形態に係る遺伝子解析システム１０の全体構成を示す図である。図１に示すように、プロセッサ１と、このプロセッサ１に接続された出力手段２と、プロセッサ１に接続されたアミノ酸配列記憶手段３と、相同値記憶手段４から構成される。プロセッサ１は、ＢＬＡＳＴ解析手段１１とＴ検定手段１２を備える。
【００１５】
プロセッサ１が図示しない記録媒体から所定のプログラムを読み出すことにより各手段１１及び１２としてプロセッサ１が機能する。ＢＬＡＳＴ解析手段１１は、複数のデータからなるあるデータ群と他のデータ群の相同性を相同値として算出する相同値算出手段を備える。また、Ｔ検定手段１２は、相同性決定値算出手段、相同性可否決定値算出手段及び判定結果導出手段を備える。相同性決定値算出手段は、相同性、すなわちあるデータ群と他のデータ群の類似性を数値により示した相同性決定値Ｚi（１）を算出する。相同性可否決定値算出手段は、相同性決定値算出手段で算出された相同性決定値Ｚi（１）が相同性を示す値として適切であるか否かを判定するための数値である相同性可否決定値Ｚ（２）を算出する。判定結果導出手段は、相同性決定値算出手段で算出された相同性決定値Ｚi（１）と相同性可否決定値算出手段で算出された相同性可否決定値Ｚ（２）に基づいていずれのデータ群に相同性の多いデータを有するかの判定を行う。
【００１６】
次に、図２を用いて本実施形態に係る遺伝子解析に必要な遺伝子データを取得するプロセスを説明する。
【００１７】
まず、インターネットなどのネットワークを介して、遺伝子解析システム１０のＢＬＡＳＴ解析手段１１が酵母ＯＲＦ（Open Reading Frames）アミノ酸配列を取得する（ｓ２１）。次に、この取得したアミノ酸配列を機能別４３のカテゴリーに分類する（ｓ２２）。そして、得られた機能別のカテゴリーから、ミトコンドリアからの遺伝子移行の影響を受けていない酵母ＯＲＦを抽出する（ｓ２３）。なお、原核生物として、細胞寄生性の原核生物を除く原核生物のＯＲＦを１５種類取得する。
【００１８】
以上により、真核生物である酵母のＯＲＦと、原核生物の１５種類のＯＲＦが得られる。得られた各ＯＲＦは、アミノ酸配列記憶手段３に格納される。なお、これら各ＯＲＦ（遺伝子データ）は、例えば酵母であれば酵母全体の各ＯＲＦがひとまとまりとして遺伝子データ群として格納され、例えば原核生物であれば、ある原核生物全体の各ＯＲＦ（遺伝子データ）がひとまとまりとして遺伝子データ群として格納される。また、各ＯＲＦはアミノ酸配列により特定される。このアミノ酸配列記憶手段３に格納された遺伝子データ群の概念図を図３に示す。図３では、酵母ＯＲＦは全部でｐ個、古細菌ＡのＯＲＦはｎ1個、古細菌ＢのＯＲＦはｎ2個、真正細菌ＣのＯＲＦはｎ3個、真正細菌ＤのＯＲＦはｎ4個示してある。
【００１９】
次に、ＢＬＡＳＴ解析手段１１は、以上のようにして得られた１６種類のＯＲＦのうち、解析対象として酵母のＯＲＦを選択し、この解析対象である酵母ＯＲＦと１５種類のＯＲＦのそれぞれとの相同値ヒット数（オルソロガス遺伝子数）をＢＬＡＳＴ法を用いて算出する。
【００２０】
オルソロガス遺伝子数を検出するには、まず酵母の全ＯＲＦと各細菌の全ＯＲＦに対してＯＲＦ間の相同性の指標であるＥ-値（相同性と負の相関）を算出する。酵母と各細菌でお互いに最小のＥ-値を持つＯＲＦをオルソロガス遺伝子と判定する。オルソロガス遺伝子の数（ヒット数）が生物間の相同性を表す。そして、様々なしきい値（Ｅ-値）に対してこのヒット数を算出する。
【００２１】
図４はＢＬＡＳＴ法の概念図である。図４に示すように、酵母のＯＲＦを細胞寄生性の原核生物を除く１５種類の原核生物のＯＲＦに対して相同性検索を行う。相同性検索は、まずプロセッサ１がアミノ酸配列記憶手段３から酵母のＯＲＦ１と古細菌Ａ1のＯＲＦを読み出す。そして、相同性の指標であるＥ-値を算出し、最小のＥ値を持つＯＲＦを古細菌Ａ1の酵母ＯＲＦ１との第一ヒットＯＲＦとし、そのＯＲＦ名とその時のＥ値を記憶させる。これを全ＯＲＦに対して繰り返す。他の古細菌Ａ2，…，Ａn、真正細菌に対しても同様に行う。ＢＬＡＳＴ法については、例えば２００１年２月１日発行の“Nature Cell Biology, Vol.3, No.2, pp210-214”に開示されている。また、遺伝子を比較する方法はＢＬＡＳＴ法以外でも、アミノ酸配列同士、塩基配列同士、分子レベルなど、遺伝子を情報として特定できるいかなるレベルで比較してもよい。
【００２２】
さらに、図５はオルソロガス遺伝子数で表される生物間の相同性の判定の概念を示す図である。図５では、矢印の先は第一ヒット遺伝子である。但し、互いのＥ値はしきい値を超えている。丸印で示したのは、互いにオルソロガス遺伝子であることを示している。一方、酵母ＯＲＦ２にとっての第一ヒット遺伝子は古細菌Ａ1のＯＲＦ３であり、古細菌Ａ1のＯＲＦ３にとっての第一ヒット遺伝子は酵母ＯＲＦ３である。従って、酵母ＯＲＦ２の第一ヒット遺伝子と古細菌Ａ1のＯＲＦ３の第一ヒット遺伝子は一致しない。オルソロガス遺伝子の数が酵母と古細菌Ａ1との生物間の相同性を表す。
【００２３】
図５のように、酵母と古細菌Ａ1に着目すると、この酵母のＯＲＦ１の古細菌Ａ1との第一ヒットＯＲＦ-aとそのときのＥ-値を読み出し、そして古細菌Ａ1のＯＲＦ-aの酵母との第一ヒットＯＲＦ-αとそのときのＥ-値を読み出す。ＯＲＦ１とＯＲＦ-αが一致し、両Ｅ-値がしきい値Ｅより大きいとき、オルソロガス遺伝子と判定し、生物間相同値ヒット数としてカウントする。次に、酵母のＯＲＦ２の古細菌Ａ1との第一ヒットＯＲＦ-bとそのときのＥ-値を読み出し、同様に古細菌Ａ1とのオルソロガス遺伝子の有無を判定する。ＯＲＦ-bがオルソロガス遺伝子のとき、生物間相同値ヒット数としてカウントする。
【００２４】
このようにして、酵母ＯＲＦ３〜酵母ＯＲＦpについても同様にオルソロガスＯＲＦの有無を判定する。そして、得られたカウント値を古細菌Ａ1との相同値ヒット数ｘとして相同値記憶手段４に格納する。
【００２５】
以上は、酵母と古細菌Ａ1に着目して説明したが、同様に酵母と古細菌Ａ2，…Ａnについても行い、それぞれを酵母との相同値ヒット数ｘとしてそれぞれ相同値記憶手段４に格納する。
【００２６】
また、プロセッサ１のＢＬＡＳＴ解析手段１１は、古細菌Ａ1，…，Ａnについての相同値ヒット数の平均値ｘ＿を算出し、得られた平均値を相同値記憶手段４に格納する。
【００２７】
また、このような相同値ヒット数の算出を他の古細菌遺伝子データ群や、真正細菌遺伝子データ群などについても行う。
【００２８】
また、ｐ個の遺伝子数である酵母遺伝子データ群とｎA個の古細菌の遺伝子データ群とのオルソロガス遺伝子検出において、あるしきい値Ｅiについて、ｊ番目の古細菌について得られた相同値ヒット数をｘijとする。
【００２９】
また、ｐ個の遺伝子数である酵母遺伝子データ群とｎB個の真正細菌の遺伝子データ群とのオルソロガス遺伝子検出において、あるしきい値Ｅiについて、ｋ番目の真正細菌について得られた相同値ヒット数をｙikとする。
【００３０】
以上のようにして得られた相同値ヒット数としきい値Ｅとの関係を示したのが図６である。横軸は−ｌｏｇＥ、縦軸は相同値ヒット数である。なお、この図６では、それぞれの折れ線グラフが酵母遺伝子と比較する各細菌に対応している。類似性の度合いを厳しく、すなわちしきい値Ｅを小さくしていくにつれ、条件を満たす遺伝子数、すなわち相同値ヒット数は漸減しているのが分かる。
【００３１】
以上により取得された各種相同値ヒット数に基づき、プロセッサ１のＴ検定手段は、以下によるＴ検定処理を行う。
【００３２】
Ｔ検定処理は、相同性決定値Ｚi（１）の算出、相同性可否決定値Ｚ（２）の算出及び判定結果導出の３つの処理からなる。
【００３３】
まず、相同性決定値Ｚi（１）の算出手法について酵母遺伝子データ群が古細菌遺伝子データ群と真正細菌遺伝子データ群のいずれに相同性が高い遺伝子を多く共有するかを解析する場合について説明する。
【００３４】
一例として、上述した各しきい値Ｅi（ｉ＝１，２，…，ｎ）において、有意水準５％の片側Ｔ検定をヒット数が少なくとも５以上という基準を満たす領域で行う。
【００３５】
そして、相同性決定値Ｚi（１）を以下の等式により算出する。
【００３６】
【数４】
0003851524.tif 000004
【００３７】
なお、以上に示す等式で、ｘi＿はｉ番目のＥ値でのヒット数ｘij（ｊ＝１，２，…，ｎA）の平均値を、ｙi＿はｉ番目のＥ値でのヒット数ｙik（ｋ＝１，２，…，ｎB）の平均値を示す。ｎは、ＢＬＡＳＴ法で解析した際のしきい値の数を示している。また、不偏分散ｕiは以下の等式で示される。
【００３８】
【数５】
0003851524.tif 000005
【００３９】
以上のようにして得られた相同性決定値Ｚi（１）を統計処理したのが図７である。図７では、横軸に−ｌｏｇＥを、縦軸に相同性決定値Ｚi（１）をとってあり、図６に示されるデータに基づいて得られた値である。相同性有りと判断された遺伝子数を５以上の領域で棒グラフにより示している。相同性決定値Ｚi（１）がｔnA+nB-2（０，１０）（＝１．７７１）以上又は−ｔnA+nB-2（０，１０）（＝−１．７７１）以下の場合は有意水準５％（２つの母平均が等しいと仮定したとき、標本平均が等しくない確率が５％以下）で、各々のしきい値Ｅに対して古細菌あるいは真正細菌の遺伝子群が出芽酵母の遺伝子群と類似性が高い。
【００４０】
次に、相同性可否決定値Ｚ（２）の算出手法について説明する。この相同性可否決定値Ｚ（２）の算出は、１回目のＴ検定、すなわち相同性決定値Ｚi（１）の算出における相同性決定値Ｚi（１）が、ｔnA+nB-2（０，１０）（＝１．７７１）より設定したＥi全体に対して優位に大きいか、−ｔnA+nB-2（０，１０）（＝−１．７７１）より小さいか、あるいはどちらの傾向も無いかを判定するために行われる。そのため、自由度ｎ−１において以下の等式により、相同性可否決定値Ｚ（２）とｔｎ−１（０，１０）を計算する。
【００４１】
【数６】
0003851524.tif 000006
【００４２】
ここで、ｓは相同性決定値Ｚi（１）の標準偏差、Ｚi（１）＿はＺi（１）の平均値である。相同性可否決定値Ｚ（２）が基準値ｔｎ−１より大きいときはＺi（１）がｔnA+nB-2よりも有意水準５％で大きいと判定できる。
【００４３】
次に、以上により算出された相同性決定値Ｚi（１）及び相同性可否決定値Ｚ（２）に基づいて、判定結果導出を行う。判定結果導出は、図８に示す判定テーブルを用いて行う。図８に示すように、Ｚ（２）／ｔｎ−１（０，１０）が１以上で、Ｚi（１）の平均値が正であれば、そのカテゴリーにおける酵母ＯＲＦ群は真正細菌よりも古細菌との方に多くの相同性を有するＯＲＦを含むと判定できる。また、Ｚ（２）／ｔｎ−１（０，１０）が１以上で、Ｚi（１）の平均値が負であれば、そのカテゴリーにおける酵母のＯＲＦ群は古細菌よりも真正細菌との方に多くの相同性を有するＯＲＦを含むと判定できる。また、Ｚ（２）／ｔｎ−１（０，１０）が１より小さい場合はいずれの細菌に相同性を有するかを判定できないと判定する。
【００４４】
このような構成によれば、多数の遺伝子群の相同性をまとめて評価できる。よって、従来のように系統樹を描くために代表する遺伝子を選択する必要が無くなるため、遺伝子群としての特徴をより正確に理解することが可能となる。
【００４５】
例えば、この方法を用いて真核生物の起源を探ることができる。従来は、主にｒＲＮＡと小数のタンパク質について系統樹を作成し、推測していた。そして、その推測によれば、ＤＮＡ複製、転写、翻訳等の遺伝子群は古細菌起源で、エネルギー代謝の遺伝子群はミトコンドリアの共生が起源で、その他の遺伝子群は古細菌と真正細菌のモザイク構造になっていると予想されていた。また、その他説が分かれていた。
【００４６】
そこで、酵母の持つそれぞれの機能の由来を考察するため、細胞寄生性細菌を除く１５種のバクテリアのＯＲＦ（Open Reading Frames）を、機能別に分類された酵母のＯＲＦと比較する。すなわち、上述したＢＬＡＳＴ解析、Ｔ検定の解析対象を酵母遺伝子データ群、比較対照を古細菌遺伝子データ群及び真正細菌遺伝子データ群とする。その結果、４３の機能別に分類された酵母の遺伝子群のうち、２０の遺伝子群は古細菌、又は真正細菌のどちらか一方に相同性の高い遺伝子を多く含むことが分かった。一般に、進化系統の近い生物間では相同性の高い遺伝子を多く保持していることが知られていることから、酵母遺伝子の機能カテゴリー別にそれぞれの起源を推定できる。
【００４７】
具体的にこのＢＬＡＳＴ解析及びＴ検定を行うことにより、ＤＮＡ合成及び複製、転写、翻訳、減数分裂、細胞周期調節、小胞体形成、核形成などの遺伝子群は古細菌ＯＲＦと、エネルギー代謝、各種物質代謝、細胞内への物質輸送、ストレス応答、解毒、イオンホメオスタシスの遺伝子群は真正細菌ＯＲＦと、それぞれ相同性が高い遺伝子を多く共有することが分かった。
【００４８】
従って、核（遺伝情報）に関連した遺伝子は古細菌の遺伝子が、また細胞質（ホメオスタシス）に関連した遺伝子は真正細菌の遺伝子が起源であると考えられる。また、このことは、どちらかの遺伝子群が後から他方の生物に置き換わったことを示す。
【００４９】
これらの結果は、真核生物の核は古細菌の真正細菌への共生に由来することを示唆する。すなわち、相同性判定により遺伝子群間の関係を推測することにより、真核生物は真正細菌へ古細菌が共生することによって誕生したと考えられる可能性が高い。
【００５０】
このことを現在有力とされる各説に応じて考えると、以下のようになる。
【００５１】
まず、真正細菌由来の遺伝子はミトコンドリア共生の結果もたらされたのではないかとする説に対しては、ミトコンドリア関連遺伝子は解析のデータから削除されており、影響しないと考えられると結論づけられる。
【００５２】
また、遺伝子水平伝達の蓄積ではないかとする説に対しては、遺伝子水平伝達は、偶然の要素によって起こる。特定の機能のみ遺伝子水平伝達が起こり、その機能の遺伝子群がそっくり入れ替わるとは考えにくいと結論づけられる。
【００５３】
また、古細菌が真正細菌に進入し、共生した結果ではないかとする説に対しては、ある特定の機能に関する遺伝子群が置き換わったということは、その遺伝子群だけが置き換わりやすい特殊な環境であったことを示す。細胞内共生による核形成のプロセスはこの条件を満たし、またミトコンドリアや葉緑体の進化的形成が細胞内共生によっていることが広く認知されていることからももっともらしいといえると結論付けられる。従って、古細菌が真正細菌に進入し、共生した結果、真核生物が生じたと考えられる。
【００５４】
具体的には、真正細菌に細胞内共生した古細菌は真正細菌が合成する代謝産物を利用し続けるにつれ、それらの合成に必要な遺伝子群を失った。一方真正細菌は細胞周期などを古細菌に支配され、最終的には遺伝子複製からタンパク質合成までのプロセスも古細菌に依存し、それ以外の遺伝子は徐々に移行したと推測できる。このことを模式的に示したのが図９である。図９に示すように、細胞周期調節、核形成、ＤＮＡ複製、ＲＮＡ転写、小胞体形成、翻訳、リボゾーム形成などに関連する核関連の遺伝子９１は、古細菌遺伝子が起源であると考えられ、細胞への物質輸送、代謝、ストレス応答、解毒、イオンホメオスタシスなどに関連する細胞質９２は、真正細菌遺伝子を起源とする遺伝子群に関連する。また、ミトコンドリア形成、ミトコンドリア輸送などに関連するミトコンドリア９３は、ミトコンドリアの共生に由来していると考えられる。
【００５５】
このように、遺伝子群をドメインレベルにまで細分化することによる相同性解析の検出能の上昇と、祖先型遺伝子をタンパク質として再現し、その活性を確認することで、遺伝子の由来に関する推測の信頼性が格段に向上する。
【００５６】
以上説明したように、本実施形態によれば、全ゲノム配列が明らかになっている酵母とバクテリアのＯＲＦデータを用い、真核生物、真正細菌、古細菌の３つの生物群における進化的な関係を明らかにすることができる。また、ヒトやその他の生物のＯＲＦデータを用いてその相同性を解析することにより、あらゆる生物同士の相同性をしきい値の設定条件に依存せずに安定して極めて簡便に判定することができる。
【００５７】
本発明は上記実施形態に限定されるものではない。ＢＬＡＳＴ法を用いて相同値ヒット数を算出したが、他の相同値算出法を適用することも可能であることはもちろんである。また、Ｔ検定では、有意水準を５％に設定したが、これに限定されるものではなく異なる値の有意水準に基づいて検定してもよい。また、Ｔ検定以外の検定手法を用いて検定してもよい。
【００５８】
また、例えば、非常に多数の遺伝子集団を用いて、ある目的に従って比較したり、特定の遺伝子を選別したり、あるいは選別された遺伝子を具体的に特定することに本発明を適用することができる。すなわち、対象とする遺伝子グループが複数ある場合には、それぞれのしきい値（Ｅ値）で計算することにより、非常に多数の遺伝子を有する複数のグループ間におけるそれぞれの遺伝子の、ある特徴を有する遺伝子群との相同性類似性を比較すること、さらにそこで対象となった遺伝子を抽出、特定することを非常に簡便に行うことができる。さらに、対象とした遺伝子群の中に、そのグループの中では特異な特徴を有する遺伝子を特定することもできる。例えば、生物の進化過程においては親から子への伝達ではない、いわゆる水平伝達で導入された遺伝子の抽出にも適用可能である。
【００５９】
特定された遺伝子を解析した生物の中から取り出し、ＤＮＡ塩基配列を知ること、あるいは類似の遺伝子を検索し、類似の遺伝子の情報に基づきそれらの遺伝子の機能を推測することが可能となる。また、ある目的に従った人材の選別などにも応用できる。すなわち、非常に多数のデータを含むグループ（データ群）の中から、ある一定の条件を満たす、又はその条件の度合いを変化させつつデータを選別、特定できる。グループ間で相互に相同性を解析することにより、お互いの条件を満たすペアを選別することもできる。
【００６０】
また、現在、ヒトゲノム解明以後の大きな流れとして、病気の原因となる遺伝子の選別特定が重要となっている。候補となっている遺伝子を実際のヒトＤＮＡ試料からＰＣＲ遺伝子増幅法により、ＤＮＡ断片として作成し、大腸菌等の発現系でその遺伝子が合成するタンパク質を実際に作らせ、その活性をみることや或いはそのタンパク質に対する抗体を作成することが行われる。抗体は実際にヒトの病理切片などで試すことで病気の検出方法等に有用である。また、病気の原因となる遺伝子の特定は患者の組織の病域の特定、或いは健常な人の遺伝子を解析することでその病気にかかりやすいヒトを選別することができる。そうすることで、患者に対する治療の方法、例えば、その保因者とそうでない人に対しては、例えばポリープ切除の緊急性の判断に応用できる。健常人に関してはその病気に関する診断検査のそれぞれの人の遺伝子情報に基づき使い分けることが可能である。
【００６１】
また、相同性比較の対象とするデータ群として、遺伝子以外のデータを用いることにより、人材情報データの解析、選別や、商品の類似性判定、気象情報解析などにも応用できる。すなわち、複数のデータからなるデータ群同士の類似性の度合いを解析するものであれば何でも適用可能である。
【００６２】
（第２実施形態）
本実施形態は第１実施形態の変形例に関わる。本実施形態は、第１実施形態のデータの相同性解析を取引の成立の仲介サービスに適用する形態に関わる。本実施形態では、人材斡旋を例に説明する。
【００６３】
図１０は本実施形態の取引成立システムの全体構成を示す図である。図１０に示すように、本実施形態の人材斡旋を行う人材斡旋業者が運営するサーバ１０１と、この人材斡旋サービスにより希望する人材の獲得を希望する求人者が利用する求人者端末１０２と、この人材斡旋サービスにより希望する企業への就職を希望する求職者が利用する求職者端末１０３がインターネット１０４に接続されている。
【００６４】
インターネット１０４はデータの送受信により情報のやりとりを行ういかなるネットワークに置き換えて実施してもよい。また、その接続形態は有線、無線の別を問わない。
【００６５】
図１１はサーバ１の詳細な構成を示す図である。図１１に示すように、プロセッサ１１１と、このプロセッサ１１１に接続され、ネットワーク４との間の情報の送受信を制御するインタフェース１１２と、プロセッサ１１１に接続され、求人者から得られた求人データを格納する求人データ記憶手段１１３と、求職者から得られた求職者データを格納する求職データ記憶手段１１４から構成される。プロセッサ１１１は、相同性解析手段１１１ａと検定手段１１１ｂを有する。相同性解析手段１１１ａは、複数のデータからなるあるデータ群と他のデータ群の相同性を相同値として算出する相同値算出手段を備える。また、検定手段１１１ｂは第１実施形態で示したＴ検定手段１２と同様の構成であり、相同性決定値算出手段、相同性可否決定値算出手段及び判定結果導出手段を備える。
【００６６】
次に、本実施形態の人材斡旋方法を説明する。
【００６７】
まず、サーバ１は、人材斡旋ＷＥＢページをインターネット１０４を介して求人者や求職者などが閲覧可能な状態にサーバ１に設定する。より具体的には、人材斡旋ＷＥＢページファイルをサーバ１の図示しない記憶手段にインターネット１０４を介してデータ取得可能に格納しておく。なお、この人材斡旋ＷＥＢページファイルは求人者用ＷＥＢページファイルと求職者用ＷＥＢページファイルがあり、求人者からの接続要求に対しては求人者用ＷＥＢページファイルが、求職者からの接続要求に対しては求職者用ＷＥＢページファイルが送信されるようになっている。
【００６８】
求人者が求人者端末１０２からサーバ１の人材斡旋ＷＥＢページへの接続要求を行うと、サーバ１は人材斡旋ＷＥＢページファイルを求人者端末１０２に送信する。求人者端末１０２の図示しない表示手段には、例えば図１２（ａ）に示すような求人者用ＷＥＢページが表示される。求人者は、この図１２（ａ）に示す画面に従って、求人者端末１０２を用いて求人データを入力する。求人データは、例えば年齢、性別、職種、業種、地域、通勤時間、希望する賃金、一年間の休暇日数、希望する経験や能力、例えば資格試験などの点数、勤務の形態や年数などを入力する。入力した求人データは求人者端末１０２に送信される。サーバ１０１は受信した求人データを求人データ記憶手段１１３に登録する。なお、求人データを構成する各データ項目は、求人データ記憶手段１１３に登録される際に数値データに変換されるのが望ましい。また、各データ項目は、例えば月収であれば２５万円というように一義的な値として示してもよいし、２５万円〜３０万円というように、所定の幅をもった値としてもよい。
【００６９】
一方、求職者が求職者端末１０３からサーバ１の人材斡旋ＷＥＢページへの接続要求を行うと、サーバ１は人材斡旋ＷＥＢページファイルを求職者端末１０３に送信する。求職者端末１０３の表示手段には、例えば図１２（ｂ）に示すような求職者用ＷＥＢページが表示される。求職者は、この図１２（ｂ）に示す画面に従って、求職者端末１０３を用いて求職データを入力する。求職データを構成する各データは求人データと共通する。入力した求職データは求職者端末１０３に送信される。サーバ１０１は受信した求職データを求職データ記憶手段１１４に格納する。なお、求職データを構成する各データ項目は、休職データ記憶手段１１４に登録される際に数値データに変換されるのが望ましい。また、各データ項目は、例えば月収であれば２５万円というように一義的な値として示してもよいし、２５万円〜３０万円というように、所定の幅をもった値としてもよい。
【００７０】
以上のような工程を経て複数の求人データと複数の求職データがサーバ１がそれぞれ求人データ記憶手段１１３と求職データ記憶手段１１４に登録されると、サーバ１の相同性解析手段１１１ａは解析対象として例えばある求人者の求人データを選択し、各求職データとの相同値ヒット数を算出する。この相同値ヒット数の算出は、第１実施形態のＢＬＡＳＴ解析手段１１に処理と同様である。第１実施形態における酵母ＯＲＦを本実施形態のある求人者の求人データを構成する各データ項目に置換することにより、求人データの各求職データとの相同値ヒット数が算出される。
【００７１】
但し、本実施形態の人材斡旋の場合、各データ項目は第１実施形態のＯＲＦのように、断片的な情報として順序づけられていない情報ではない。従って、例えば月収であれば月収同士を、通勤時間であれば通勤時間同士についてヒットするか否かを判定すればよい。図１３は、相同性の有無の判定の概念を示す図である。図１３に示すように、図５とは異なり、異なる種別のデータ項目同士のヒット数の判定は行う必要が無い。
【００７２】
このような相同値ヒット数の算出を第１実施形態と同様に複数のしきい値を用いて、かつすべての求職データについて行い、得られた相同値ヒット数をその解析対象とした求人データに関連づけて求人データ記憶手段１１３に格納する。
【００７３】
以上のようにして得られた相同値ヒット数としきい値との関係は、第１実施形態の図６と同様に得られる。ある求人者に対する各求職者との関係が折れ線グラフで示される。横軸は、求人データの各データ項目の条件の厳しさを示しており、縦軸はどの求職者がその条件を満たすかを示している。この相同値ヒット数としきい値との関係を示すデータを解析対象とした求人者端末１０２に送信し、求人者端末１０２側で表示手段に表示させることにより、求人者は必要とする人材を選別することができる。
【００７４】
なお、上記では一旦求人データを登録した場合に、その条件を変動させずに相同性判定を行う例を示したが、例えば月収など、各データ項目の条件を変動させると、それに応じて各求職者のヒット数が変動する。このヒット数の変動に伴い、求職者それぞれの折れ線グラフが変動する。このように、データ項目の条件を変動させることにより変動する候補を選別するのが容易となる。
【００７５】
また、以上のようなある求人者の求人データに対する相同性判定をある求職者の求職データに対して行うことにより、その求職者にとって条件に見合った求人を選別することができる。この場合も、求人データに対する相同性判定と同様に、図６に示すような相同値ヒット数としきい値との関係曲線を得ることができる。このような相同値ヒット数としきい値との関係を示すデータを解析対象とした求職者端末１０３に送信し、求職者端末１０３側で表示手段に表示させることにより、求職者は必要とする人材を選別することができる。
【００７６】
以上は相同値ヒット数としきい値との関係に基づいて人材の選別を行う場合を示したが、図６に示すような関係曲線のみでは選別が困難な場合も多い。そこで、プロセッサ１の検定手段１１１ｂは、第１実施形態のＴ検定処理と同様の検定処理を実行する。検定処理は、第１実施形態のＴ検定手段１２と同様の相同性決定値の算出、相同性可否決定値の算出及び判定結果導出の３つの処理に加えて、順序付け処理からなる。相同性決定値の算出、相同性可否決定値の算出及び判定結果導出については第１実施形態と同様であるので詳細な説明は省略する。
【００７７】
判定結果導出処理では、いずれのデータ群に相同性を有するかを判定することができる。これにより、ある条件以上に合った人材を選別することは可能である。
【００７８】
一方、求人者は、どの人材が最も条件に見合っているか、また求職者は、どの人材が最も条件に見合っているか、さらにはどのような順序で人材が自身の提示した条件に合致してくるかが分かると人材登用や就職活動に有益である。
【００７９】
そこで、判定結果導出処理で得られたデータに基づき、人材の条件に対する順序付け処理を実行する。例えばある求人者に対する各求職者の判定結果に基づき順序付け処理を行う場合、判定結果導出処理により、図１４に示すような判定結果が得られる。そこで、この判定結果に基づき、相同性の高い順序に各求職者を順序付ける。順序づけは、例えばある求職者をある順位と仮定し、その仮定に対して判定結果を組み合わせていくことで、簡単に得られる。図１４の例で求職者ａを１位とした場合、レコード１の情報によればｂの方が順序が上であるため、求職者ｂを１位として求職者ａを２位とする。レコード２の情報によればｃの方がａより順序が上であるため、求職者ｃを１位あるいは２位とし、求職者ｂを２位あるいは１位とし、求職者ａを３位とする…というように、各判定結果に基づき、順序付けを行うことができる。得られた順序付け処理結果は図１４（ｂ）のようになる。
【００８０】
この順序付け処理は、ある求人者の求人データに基づく求職者の順序付けのみならず、ある求職者の求職データに基づく求人者の順位付けにも適用できることはもちろんである。
【００８１】
このような順位付け処理結果を求人者端末１０２や求職者端末１０３に、相同値ヒット数としきい値との関係曲線を示すデータとともに送信することにより、人材の選別がさらに容易になる。もちろん、求人データや求職データの各データ項目の条件を変動させる場合に、条件の変動に対応して順位付けを行うことにより、条件を変動させた場合に人材が提示した条件に対してどのように変動させるかを把握することができ、人材選別がさらに容易になる。
【００８２】
なお、本実施形態では求人者端末１０２と求職者端末１０３からインターネット１０４を介してデータを収集し、そのデータに基づいて人材斡旋処理を行う例として示したが、これに限定されるものではない。求人者と求職者からネットワークを介さずに電話、ＦＡＸ、紙媒体などにより情報を受け取り、その情報をサーバ１に入力することにより、上記と同様の人材斡旋処理が可能となる。
【００８３】
また、本実施形態は人材斡旋処理という目的に限定して取引成立システムを説明したが、人材斡旋のために必要な求人データや求職データを他のデータに置換することにより、人材以外の他の商品やサービスなどの取引を行うシステムに容易に応用可能である。
【００８４】
例えば、商品の取引システムに応用する場合、商品を購入あるいは販売するための条件（例えば商品の種類、商品の機能、商品の価格、商品が得られるまでの時間など）と上記求人データや求職データを置換すればよい。また、結婚相談サービスを提供する場合には、男性と女性の結婚相手に求める各種条件（例えば年齢、年収、身長、体重、性格、住所、家族構成など）と上記求人データや求職データを置換すればよい。
【００８５】
いずれの取引システムに本実施形態を適用する場合でも、例えば数値化が困難な情報については、概念や条件として近いデータ同士に差分の少ない数値をそれぞれに割り当てることにより、相同性判定の精度を向上させることができる。例えば、人材斡旋における職種は数値化が困難である。職種として例えば製造業、金融業、保険業がある場合に、金融業と保険業は比較的隣接する概念であり、いずれを任意に選択しても良いと思う求職者が多いのに対して、製造業はこれら金融業と保険業とは比較的隣接しない概念である。このような場合、金融業と保険業には数値“１”と“２”を割り当て、製造業には“１”や“２”とは大きく離れた数値“２０”を割り当てればよい。これにより、数値の値の大きさにより相同性を判定することができる。また、このような数値の割り当て法以外にも、データを選択式にして求人者や求職者に複数のデータを選択させ（例えば金融業と保険業双方）、選択されたものが一致するか否かによりヒット数を算出するなどにより、相同性の判定の精度を高めることができる。
【００８６】
また、取引の成立のみならず、男性及び女性の結婚希望者同士のマッチングなど、２つの異なる集団間の相互の希望のマッチングを行うあらゆるシステムに本実施形態を応用可能である。もちろん、一方の集団は単一でもよいため、オークションなどにも応用可能である。
【００８７】
本発明は、さらに別の技術にも適用可能である。例えば、衛星写真などの画像データを複数の時刻について取得し、それぞれの相同性を上記実施形態と同様に判定することにより、変化した部分を容易に特定する技術に適用可能である。また、例えば火炎を撮像して比較すれば、火炎検出が可能となり、火災防止に応用できる。また、航空機の管制塔などに於けるレーダー上に刻々と変わる飛行機などの情報を相互に比較し、新たな変化などを瞬時に選別することもできるし、ミサイルなどの発射による地点のわずかな変化を瞬時に検出することにも応用できる。また、画像として天気図を取得した場合には、過去の天気図と比較することにより天気の予測が可能となる。また、天気図のみならず、その画像として取り込まれた各地点の気温、気圧、気象条件などを併せて取得し、それらについても過去のデータと対比して相同性判定を行うことにより、より正確な天気の予測が可能となる。
【００８８】
また、多数の指紋や似顔絵などの画像をそれぞれの部分の特徴などを分解し、その構成をパターン化したり、最も類似するものを選別、特定する。その際、各要素に対して許容度を変動させながら選別される事例を取り出すことにより、犯人の特定や人類学的な相互比較などに応用できる。
【００８９】
また、画像データをデジタル信号としてそれぞれ分割し、分割したデジタル信号同士に対して相同性判定を行うこともできるし、この相同性判定の対象とする信号を他の信号に置換することにより、２つの信号を比較し、異なる信号となっている部分を容易に特定することが可能である。例えば、音声信号などを所定の周波数で分割して比較することにより、音楽の類似性を判定することが可能である。また、例えば小説などの文字情報を所定の長さで分割して比較することにより、小説などにおける言い回しや使用する単語の類似性を判定することができる。これにより、対比する２つの創作の類似性や盗作の可能性などに応用することができる。もちろん、このような創作性の判定のみならず、言語学の分野では、子供から大人へ、あるいは地域ごとの言語の相違点などを相互に比較し、その特徴を抽出することにより、共通な点や異なる点を具体的に要素として抽出することが可能となる。
【００９０】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば、多数のデータ同士を定量的にかつ正確に比較することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態に係る遺伝子解析システムの全体構成を示す図。
【図２】同実施形態に係る遺伝子解析に必要な遺伝子データを取得するプロセスの一例を示す図。
【図３】同実施形態に係るアミノ酸配列記憶手段に格納された遺伝子データ群の概念図。
【図４】同実施形態に係るＢＬＡＳＴ法の概念図。
【図５】同実施形態に係るＢＬＡＳＴ法による相同性の有無の判定の概念を示す図。
【図６】同実施形態に係る相同値ヒット数としきい値Ｅとの関係を示す図。
【図７】同実施形態に係る相同性決定値Ｚi（１）を示す図。
【図８】同実施形態に係るＴ検定における判定結果導出に用いられる判定テーブルの一例を示す図。
【図９】同実施形態に係るＴ検定に於ける判定結果により考察した酵母遺伝子の由来を模式的に示す図。
【図１０】本発明の第２実施形態の取引成立システムの全体構成を示す図
【図１１】同実施形態に係るサーバの詳細な構成を示す図
【図１２】同実施形態に係る人材斡旋ＷＥＢページの表示例を示す図。
【図１３】同実施形態に係る相同性の有無の判定の概念を示す図。
【図１４】同実施形態に係る順序づけ処理を説明するための図。
【符号の説明】
１…プロセッサ
２…出力手段
３…アミノ酸配列記憶手段
４…相同値記憶手段
１１…ＢＬＡＳＴ解析手段
１２…Ｔ検定手段
１０１…サーバ
１０２…求人者端末
１０３…求職者端末
１０４…インターネット
【図１】
0003851524.tif 000014
【図２】
0003851524.tif 000015
【図３】
0003851524.tif 000016
【図４】
0003851524.tif 000017
【図５】
0003851524.tif 000018
【図６】
0003851524.tif 000019
【図７】
0003851524.tif 000020
【図８】
0003851524.tif 000021
【図９】
0003851524.tif 000022
【図１０】
0003851524.tif 000023
【図１１】
0003851524.tif 000024
【図１２】
0003851524.tif 000025
【図１３】
0003851524.tif 000026
【図１４】
0003851524.tif 000027