(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
相互作用する一対のタンパク質をタンパク質Ｌ及びタンパク質Ｒとして示す相互作用データと、タンパク質Ｌ及びタンパク質Ｒに関して特徴群a及び特徴群bをそれぞれ有するか有しないかを示す特徴データとを統合して得られるタンパク質に関する統合データを、タンパク質の対ごとに識別番号を関連付けて蓄積したデータベースと、特徴群a及び特徴群bを入力する入力装置と、表示装置と、演算装置とを備えるコンピュータ装置に、
前記演算装置が前記入力装置で入力した特徴群a及び特徴群bをキーとして前記データベースにおける特徴データを検索し、一方のタンパク質が特徴群aを有するとともに他方のタンパク質が特徴群bを有する相互作用データの識別番号を読み出し、読み出した識別番号の数を、特徴群aを有するタンパク質及び特徴群bを有するタンパク質の相互作用の総数（N）として算出する手順と、
前記演算装置が前記入力装置で入力した特徴群aをキーとして前記データベースにおける特徴データを検索し、特徴群aを有するタンパク質を含む相互作用データの識別番号を読み出し、読み出した識別番号の数を、特徴群aを有するタンパク質の総数（α）として算出する手順と、
前記演算装置が前記入力装置で入力した特徴群bをキーとして前記データベースにおける特徴データを検索し、特徴群bを有するタンパク質を含む相互作用データの識別番号を読み出し、読み出した識別番号の数を、特徴群bを有するタンパク質の総数（β）として算出する手順と、
前記演算装置が前記入力装置で入力した特徴群a及び特徴群bをキーとして前記データベースにおける特徴データを検索し、特徴群aを有するタンパク質であって特徴群bを有するタンパク質と相互作用するものの相互作用データの識別番号を読み出し、読み出した識別番号の数を、特徴群aを有するタンパク質のうち特徴群bを有するタンパク質と相互作用するものの総数（γ）として算出する手順と、
前記演算装置が前記入力装置で入力した特徴群a及び特徴群bをキーとして前記データベースにおける特徴データを検索し、特徴群bを有するタンパク質であって特徴群aを有するタンパク質と相互作用するものの相互作用データの識別番号を読み出し、読み出した識別番号の数を、特徴群bを有するタンパク質のうち特徴群aを有するタンパク質と相互作用するものの総数（δ）として算出する手順と、
前記演算装置が前記総数（N）、総数（α）、総数（β）、総数（γ）及び総数（δ）を下記式（I）に代入して、
【数１】
0003752455.tif 000009
特徴群aを有するタンパク質が特徴群bを有するタンパク質と相互作用することを示す相関ルールの妥当性を示すスコア（Ｓ）を算出する手順と、
前記表示手段が、上記算出したスコア（Ｓ）を、特徴群aを有するタンパク質が特徴群bを有するタンパク質と相互作用することを示す相関ルールの妥当性を示す値として表示する手順と、
を実行させるタンパク質相互作用データ解析方法。
【請求項２】
上記演算装置が上記算出したスコア（Ｓ）のうちで予め規定された値と比較し、上記表示手段が当該予め規定された値以上のスコア（Ｓ）となった相関ルールを表示する手順を更に実行させることを特徴とする請求項１記載のタンパク質相互作用データ解析方法。
【請求項３】
相互作用する一対のタンパク質をタンパク質Ｌ及びタンパク質Ｒとして示す相互作用データと、タンパク質Ｌ及びタンパク質Ｒに関して特徴群a及び特徴群bをそれぞれ有するか有しないかを示す特徴データとを統合して得られるタンパク質に関する統合データを、タンパク質の対ごとに識別番号を関連付けて蓄積したデータベースと、
特徴群a及び特徴群bを入力する入力装置と、
前記入力装置で入力した特徴群a及び特徴群bをキーとして前記データベースの特徴データを検索し、タンパク質Ｌが特徴群aを有するとともにタンパク質Ｒが特徴群bを有する相互作用データの識別番号を読み出し、読み出した識別番号の数を、特徴群aを有するタンパク質及び特徴群bを有するタンパク質の相互作用の総数（N）として算出し、
前記入力装置で入力した特徴群aをキーとして前記データベースの特徴データを検索し、タンパク質Ｌに特徴群aを有するタンパク質を含む相互作用データの識別番号を読み出し、読み出した識別番号の数を、特徴群aを有するタンパク質の総数（α）として算出し、
前記入力装置で入力した特徴群bをキーとして前記データベースの特徴データを検索し、タンパク質Ｒに特徴群bを有するタンパク質を含む相互作用データの識別番号を読み出し、読み出した識別番号の数を、特徴群bを有するタンパク質の総数（β）として算出し、
前記入力装置で入力した特徴群a及び特徴群bをキーとして前記データベースの特徴データを検索し、タンパク質Ｌに含まれる特徴群aを有するタンパク質であって特徴群bを有するタンパク質と相互作用するタンパク質を含む相互作用データの識別番号を読み出し、読み出した識別番号の数を、特徴群aを有するタンパク質のうち特徴群bを有するタンパク質と相互作用するものの総数（γ）として算出し、
前記入力装置で入力した特徴群a及び特徴群bをキーとして前記データベースの特徴データを検索し、タンパク質Ｒに含まれる特徴群bを有するタンパク質であって特徴群aを有するタンパク質と相互作用するタンパク質を含む相互作用データの識別番号を読み出し、読み出した識別番号の数を、特徴群bを有するタンパク質のうち特徴群aを有するタンパク質と相互作用するものの総数（δ）として算出し、
算出した総数（N）、総数（α）、総数（β）、総数（γ）及び総数（δ）を下記式（I）に代入して、スコア（Ｓ）として算出する演算装置とを備え、
【数２】
0003752455.tif 000010
上記データベースには、一対のタンパク質間の相互作用について、一方のタンパク質をタンパク質Ｌとし、他方のタンパク質をタンパク質Ｒとしたデータと、上記一方のタンパク質をタンパク質Ｒとし、上記他方のタンパク質をタンパク質Ｌとしたデータとを含むことを特徴とするタンパク質相互作用データ解析装置。
【請求項４】
相互作用する一対のタンパク質をタンパク質Ｌ及びタンパク質Ｒとして示す相互作用データと、タンパク質Ｌ及びタンパク質Ｒに関して特徴群a及び特徴群bをそれぞれ有するか有しないかを示す特徴データとを統合して得られるタンパク質に関する統合データを、タンパク質の対ごとに識別番号を関連付けて蓄積したデータベースと、
特徴群a及び特徴群bを入力する入力装置と、
前記入力装置で入力した特徴群a及び特徴群bをキーとして前記データベースの特徴データを検索し、タンパク質Ｌが特徴群aを有するとともにタンパク質Ｒが特徴群bを有する相互作用データの識別番号とタンパク質Ｌが特徴群bを有するとともにタンパク質Ｒが特徴群aを有する相互作用データの識別番号とを読み出し、読み出した識別番号の数を、特徴群aを有するタンパク質及び特徴群bを有するタンパク質の相互作用の総数（N）として算出し、
前記入力装置で入力した特徴群aをキーとして前記データベースの特徴データを検索し、タンパク質Ｌに特徴群aを有するタンパク質を含む相互作用データの識別番号とタンパク質Ｒに特徴群aを有するタンパク質を含む相互作用データの識別番号とを読み出し、読み出した識別番号の数を、特徴群aを有するタンパク質の総数（α）として算出し、
前記入力装置で入力した特徴群bをキーとして前記データベースの特徴データを検索し、タンパク質Ｒに特徴群bを有するタンパク質を含む相互作用データの識別番号とタンパク質Ｌに特徴群bを有するタンパク質を含む相互作用データの識別番号とを読み出し、読み出した識別番号の数を、特徴群bを有するタンパク質の総数（β）として算出し、
前記入力装置で入力した特徴群a及び特徴群bをキーとして前記データベースの特徴データを検索し、タンパク質Ｌに含まれる特徴群aを有するタンパク質であって特徴群bを有するタンパク質と相互作用するタンパク質を含む相互作用データの識別番号とタンパク質Ｒに含まれる特徴群aを有するタンパク質であって特徴群bを有するタンパク質と相互作用するタンパク質を含む相互作用データの識別番号とを読み出し、読み出した識別番号の数を、特徴群aを有するタンパク質のうち特徴群bを有するタンパク質と相互作用するものの総数（γ）として算出し、
前記入力装置で入力した特徴群a及び特徴群bをキーとして前記データベースの特徴データを検索し、タンパク質Ｒに含まれる特徴群bを有するタンパク質であって特徴群aを有するタンパク質と相互作用するタンパク質を含む相互作用データの識別番号とタンパク質Ｌに含まれる特徴群bを有するタンパク質であって特徴群aを有するタンパク質と相互作用するタンパク質を含む相互作用データの識別番号とを読み出し、読み出した識別番号の数を、特徴群bを有するタンパク質のうち特徴群aを有するタンパク質と相互作用するものの総数（δ）として算出し、
算出した総数（N）、総数（α）、総数（β）、総数（γ）及び総数（δ）を下記式（I）に代入して、
【数３】
0003752455.tif 000011
スコア（Ｓ）として算出する演算装置とを備える、タンパク質相互作用データ解析装置。
【請求項５】
上記算出したスコア（Ｓ）を、特徴群aを有するタンパク質が特徴群bを有するタンパク質と相互作用することを示す相関ルールの妥当性を示す値として提示する表示装置を備えることを特徴とする請求項３又は４記載のタンパク質相互作用データ解析装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、タンパク質間の相互作用データを解析するプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
生物の細胞内では、様々な化学分子が互いに化学反応を起こすことにより様々な生物学的現象や生物学的機能を発生させている。それらの化学反応の基本は、化学分子同士の相互作用（結合）にある。すなわち、種々の化学分子が互いに結合することにより、生物として成り立っているのである。それらの中でも、タンパク質分子同士の相互作用は、ツーハイブリッド法を用いた網羅的なタンパク質間相互作用解析実験により解析される。このタンパク質間相互作用解析実験は、近年、頻繁になされるようになり、その結果として、大量のタンパク質間相互作用事例が蓄積されつつある。しかしながら、タンパク質間相互作用に関しては、個々の事例として多く蓄積されているが、それらの事例に基づいて共通する一般的な知識（例えば、ある特徴を持つタンパク質は、別のある特徴を持ったタンパク質と相互作用しやすい等）が多量に蓄積されているわけではない。
【０００３】
一方、膨大なデータのなかからその中に隠された有用な情報を発見する「データマイニング」が近年注目され、バイオインフォマティックス分野への適用研究もいくつか見られる。例えば、タンパク質間の相互作用に関する相互作用データと、タンパク質の特徴に関する特徴データとを統合して得られるタンパク質に関する統合データから、所定の特徴を有するタンパク質と所定の特徴を有するタンパク質とが相互作用するといった相関ルールを発見することがOyama, T., Kitano, K., Satou, K. and Ito, T. Mining association rules related to protein-protein interactions, Genome Informatics 11, 358-359, 2000.に開示されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記Genome Informatics 11, 358-359, 2000.に開示された手法を用いた場合、１つのタンパク質が複数のタンパク質と相互作用するため、本来、高い確信度を示すべき相関ルールに関して非常に低い確信度しか算出されない場合があった。すなわち、タンパク質間の相互作用に関する相関ルールを発見する場合には、通常用いられている相関ルールに関する確信度を指標とすることができないといった問題があった。
【０００５】
そこで、本発明は、上述した問題点に鑑み、タンパク質間の相互作用に関する相関ルールの妥当性を的確に判断できる全く新規な解析プログラムを提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上述した目的を達成した本発明は以下を包含する。
【０００７】
（１）タンパク質間の相互作用に関する相互作用データと、タンパク質の特徴に関する特徴データとを統合して得られるタンパク質に関する統合データを蓄積した記憶手段から、特徴群aを有するタンパク質及び特徴群bを有するタンパク質の相互作用の総数（N）と、特徴群aを有するタンパク質の総数（α）と、特徴群bを有するタンパク質の総数（β）と、特徴群aを有するタンパク質のうち特徴群bを有するタンパク質と相互作用するものの総数（γ）と、特徴群bを有するタンパク質のうち特徴群aを有するタンパク質と相互作用するものの総数（δ）とを抽出する第１の手順と、
特徴群aを有するタンパク質が特徴群bを有するタンパク質と相互作用することを示す相関ルールの妥当性を示すスコア（Ｓ）を下記式（I）で
【０００８】
【数４】
0003752455.tif 000002
与える第２の手順と、
をコンピュータに実行させるためのタンパク質相互作用データ解析プログラム。
【０００９】
（２）上記第１の手順の前に、上記相互作用データと、上記特徴データとを統合し、タンパク質に関する統合データを構築する手順を更に有することを特徴とする（１）記載のタンパク質相互作用データ解析プログラム。
【００１０】
（３）上記相互作用データ及び上記特徴データを通信回線網を介して取得することを特徴とする（２）記載のタンパク質相互作用データ解析プログラム。
【００１１】
（４）上記第２の手順で得られたスコア（Ｓ）のうちで、予め規定した値以上のスコア（Ｓ）となった相関ルールを抽出する第３の手順を更に有することを特徴とする（１）〜（３）いずれか一項記載のタンパク質相互作用データ解析プログラム。
【００１２】
（５）上記第１の手順では、特徴群aを有するタンパク質及び特徴群bを有するタンパク質の相互作用の総数（N）と、特徴群aを有するタンパク質の総数（α）と、特徴群bを有するタンパク質の総数（β）と、特徴群aを有するタンパク質のうち特徴群bを有するタンパク質と相互作用するものの総数（γ）と、特徴群bを有するタンパク質のうち特徴群aを有するタンパク質と相互作用するものの総数（δ）とを通信回線網を介して上記記憶手段から抽出することを特徴とする（１）記載のタンパク質相互作用データ解析プログラム。
【００１３】
（６）タンパク質間の相互作用に関する相互作用データと、タンパク質の特徴に関する特徴データとを統合して得られるタンパク質に関する統合データから、特徴群aを有するタンパク質及び特徴群bを有するタンパク質の相互作用の総数（N）と、特徴群aを有するタンパク質の総数（α）と、特徴群bを有するタンパク質の総数（β）と、特徴群aを有するタンパク質のうち特徴群bを有するタンパク質と相互作用するものの総数（γ）と、特徴群bを有するタンパク質のうち特徴群aを有するタンパク質と相互作用するものの総数（δ）とを抽出する第１の工程と、
特徴群aを有するタンパク質が特徴群bを有するタンパク質と相互作用することを示す相関ルールの妥当性を示すスコア（Ｓ）を下記式（I）で
【００１４】
【数５】
0003752455.tif 000003
算出する第２の工程と
を含むことを特徴とするタンパク質相互作用データ解析方法。
【００１５】
（７）上記第１の工程の前に、上記相互作用データと、上記特徴データとを統合し、タンパク質に関する統合データを構築する工程を更に有することを特徴とする（６）記載のタンパク質相互作用データ解析方法。
【００１６】
（８）上記相互作用データ及び上記特徴データを通信回線網を介して取得することを特徴とする（７）記載のタンパク質相互作用データ解析方法。
【００１７】
（９）上記第２の工程で得られたスコア（Ｓ）のうちで、予め規定した値以上のスコア（Ｓ）となった相関ルールを抽出する第３の手順を更に有することを特徴とする（６）〜（８）いずれか一項記載のタンパク質相互作用データ解析方法。
【００１８】
（１０）上記第１の工程では、特徴群aを有するタンパク質及び特徴群bを有するタンパク質の相互作用の総数（N）と、特徴群aを有するタンパク質の総数（α）と、特徴群bを有するタンパク質の総数（β）と、特徴群aを有するタンパク質のうち特徴群bを有するタンパク質と相互作用するものの総数（γ）と、特徴群bを有するタンパク質のうち特徴群aを有するタンパク質と相互作用するものの総数（δ）とを通信回線網を介して上記記憶手段から抽出することを特徴とする（６）記載のタンパク質相互作用データ解析方法。
【００１９】
（１１）タンパク質Ｌ及びタンパク質Ｒの相互作用を示す相互作用データと、タンパク質Ｌ及びタンパク質Ｒの特徴に関する特徴データとを統合してなる統合データを有するデータベースと、
上記データベースに含まれる統合データを用いて、特徴群ａを有する第１のタンパク質が特徴群ｂを有する第２のタンパク質と相互作用するといった相関ルールの妥当性を判断する制御手段とを備え、
上記データベースには、一対のタンパク質間の相互作用について、一方のタンパク質をタンパク質Ｌとし、他方のタンパク質をタンパク質Ｒとしたデータと、上記一方のタンパク質をタンパク質Ｒとし、上記他方のタンパク質をタンパク質Ｌとしたデータとを含むことを特徴とするタンパク質相互作用データ解析装置。
【００２０】
（１２）タンパク質Ｌ及びタンパク質Ｒの相互作用を示す相互作用データと、タンパク質Ｌ及びタンパク質Ｒの特徴に関する特徴データとを統合してなる統合データを有するデータベースと、
上記データベースに含まれる統合データを用いて、特徴群ａを有する第１のタンパク質が特徴群ｂを有する第２のタンパク質と相互作用するといった相関ルールの妥当性を示す値を算出する制御手段とを備え、
上記制御手段は、上記第１のタンパク質を上記データベースのタンパク質Ｌとみなし、且つ上記第２のタンパク質を上記データベースのタンパク質Ｒとみなす場合と、上記第１のタンパク質を上記データベースのタンパク質Ｒとみなし、且つ上記第２のタンパク質を上記データベースのタンパク質Ｌとみなす場合とからなる両方の場合をまとめて上記妥当性を示す値を算出することを特徴とするタンパク質相互作用データ解析装置。
【００２１】
（１３）上記制御手段は、特徴群aを有するタンパク質が特徴群bを有するタンパク質と相互作用することを示す相関ルールの妥当性を示す値を、下記式（I）で与えられるスコア（Ｓ）として算出する
【００２２】
【数６】
0003752455.tif 000004
（ここで、（I）式中、Ｎは特徴群aを有するタンパク質及び特徴群bを有するタンパク質の相互作用の総数であり、αは特徴群aを有するタンパク質の総数であり、βは特徴群bを有するタンパク質の総数であり、γは特徴群aを有するタンパク質のうち特徴群bを有するタンパク質と相互作用するものの総数であり、δは特徴群bを有するタンパク質のうち特徴群aを有するタンパク質と相互作用するものの総数である。）
ことを特徴とする（１１）又は（１２）記載のタンパク質相互作用データ解析装置。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係るタンパク質相互作用データ解析プログラムについて図面を参照して詳細に説明する。
【００２４】
本発明に係るタンパク質相互作用データ解析プログラム（以下、「解析プログラム」と称する）は、例えば、図１に示すようにデータ解析装置１を制御して、タンパク質間の相互作用に関するデータを処理する。図１に示すデータ解析装置１は、当該データ解析装置１の動作を全て制御するＣＰＵ２と、書き換え可能な情報等が記録されるメモリ３と、解析プログラムが書き込まれたハードディスク（以下「ＨＤＤ」）４と、情報の入力及び解析プログラム実行指示等を入力するための入力装置５と、ディスプレイ等の表示装置６と、情報通信を行う通信装置７とを備えている。
【００２５】
データ解析装置１は、図２に示すように、インターネット等の通信回線網１０を介して、タンパク質間の相互作用に関する相互作用データとタンパク質の特徴に関する特徴データとを統合して得られるタンパク質に関する統合データを蓄積したデータベース１１に通信可能に接続されている。データベース１１は、統合データを備えるものであれば、後述する相互作用データを蓄積する機関に属するものであっても良いし、また、特徴データを蓄積する機関に属するものであっても良い、さらに、相互作用データ又は特徴データを蓄積する機関とは異なる他の機関に属するものであってもよい。
【００２６】
また、データ解析装置１は、図３に示すように、タンパク質間の相互作用に関する相互作用データとタンパク質の特徴に関する特徴データとを統合して得られるタンパク質に関する統合データを蓄積したデータベース２１を備えるものであっても良い。図３に示したデータ解析装置１は、データベース２１を備える以外は図１と同様な構成を備えている。この場合、データベース２１に含まれる統合データは、例えば、相互作用データを蓄積する機関から通信回線網１０を介して得た当該相互作用データ、及び特徴データを蓄積する機関から通信回線網１０を介して得た当該特徴データから構築される。
【００２７】
相互作用データとは、ツーハイブリッド（two-hybrid）法等を用いたタンパク質相互作用解析実験の結果として網羅的に得られた、タンパク質間の相互作用に関するデータを意味する。例えば、ツーハイブリッド法等を用いたタンパク質相互作用解析実験によれば、タンパク質Ｌとタンパク質Ｒとが相互作用、すなわち所定のドメインで結合するといった知見を得ることができる。この場合、「タンパク質Ｌとタンパク質Ｒとが結合する」といった内容が相互作用データとなる。
【００２８】
また、相互作用データは、ツーハイブリッド法により得られた知見に基づくものに限定されず、如何なるタンパク質相互作用解析実験からも得ることができる。タンパク質相互作用解析実験としては、例えば、抗体を用いた共沈実験、GST-pull down assay、BIAcore、ウェスト−ウェスタンブロッティング及びファーウェスタンブロッティングを挙げることができる。
【００２９】
相互作用データの蓄積は、タンパク質相互作用解析実験を行った機関等で行ったものでも良いが、通信回線網１０を介して収集することによって行うこともできる。蓄積された相互作用データは、例えば、通信回線網１０を介して利用できるように公開されているものであっても良いし、一般には公開されていないが利用資格を有するものに限定的に利用可能となっているものであっても良い。
【００３０】
特徴データとは、通信回線網１０や論文等を介して公開されているタンパク質の機能的特徴、役割的特徴及び構造的な特徴等に関するデータを意味する。例えば、所定の遺伝子に関する塩基配列決定によって、当該遺伝子がコードするタンパク質のアミノ酸配列情報を得ることができる。この場合、「アミノ酸配列情報」自体、アミノ酸配列情報より推定されるドメインの存在、アミノ酸配列情報より推定される機能及びアミノ酸配列情報より推定されるタンパク質の生体内における役割等が特徴データとなる。
【００３１】
また、特徴データは、上述したものに限定されず、例えば、以下のような特徴を例示することができる。
特徴１：YPD、SWISS-PROT及びPIR等の生物情報データベースにおいては、種々の生物に由来するタンパク質に関して、生化学的機能、細胞内における役割、配列的特徴及び立体構造等の様々な観点で分類がなされ、各分類に対応したキーワードが割り振られている。特徴１では、生物情報データベースに含まれるキーワードのうち、どのようなキーワードが割り当てられているかによって定義される。
特徴２：酵素はその機能に基づき、EC番号でラベル付けされた多くのカテゴリに分類される。特徴２は、各タンパク質がどのEC番号に対応付けられているかによって定義される。
特徴３：特徴３は、既知のモチーフが当該タンパク質のアミノ酸配列上に存在するか否かによって定義される。
特徴４：特徴４は、タンパク質アミノ酸配列上のアミノ酸の偏り、すなわち配列上の短い区間に特定のアミノ酸が多数出現しているか否かによって定義される。
特徴５：多くのタンパク質間の総当たりのホモロジー検索により、全タンパク質上のアミノ酸部分配列を、互いに類似するグループに分類し、各タンパク質がどのグループの部分配列を持つかについて調べた。特徴５は、その結果を用いた特徴、すなわち「各タンパク質の部分配列が分類された部分配列グループ」という特徴として定義される。
【００３２】
また、特徴データは、塩基配列解析を行った機関等や、塩基配列解析結果を蓄積する機関等のデータベースから通信回線網１０を介して収集することができる。特徴データは、例えば、通信回線網１０を介して利用できるように公開されているものであっても良いし、一般には公開されていないが利用資格を有するものに限定的に利用可能となっているものであっても良い。
【００３３】
特徴データは、上記データベースにおいて所定のタンパク質に対して関連付けられている。なお、所定のタンパク質に対して複数の特徴データが関連付けられていても良いし、単数の特徴データが関連付けられていてもよい。所定のタンパク質について複数の特徴データが関連付けられている場合、これら複数の特徴データを「タンパク質が有する特徴群」と称する。
【００３４】
統合データは、上述した相互作用データと特徴データとを統合することによって生成される。すなわち、例えば、相互作用データが「タンパク質Ｌがタンパク質Ｒと相互作用する」といった内容である場合、タンパク質Ｌ及びタンパク質Ｒについて特徴データを検索し、タンパク質Ｌについて特徴データ及びタンパク質Ｒについて特徴データをそれぞれ得る。統合データは、これらタンパク質Ｌの特徴データ及びタンパク質Ｒの特徴データとを互いに関連付けるとともに識別番号を付することで生成される。
【００３５】
統合データの一例を図４に示す。なお、図４において、タンパク質Ａとタンパク質Ｂとが相互作用するといった相互作用データを「Ａ⇔Ｂ」として表している。図４に示した統合データは、例として、相互作用データ「Ａ⇔Ｂ」に対して識別番号「ＩＤ＝１」を付し、ＩＤ＝１についてタンパク質Ａに関する特徴データとタンパク質Ｂに関する特徴データとを関連付けた構成となっている。このようにして、多数の相互作用データに関して、当該相互作用データに関与している一対のタンパク質それぞれの特徴データを関連付けて、２次元の表として表現可能な統合データを構築することができる。
【００３６】
また、統合データ構築の他の例を図５に示す。この場合、統合データは、図４に示した統合データにおいて、タンパク質Ａとタンパク質Ｂとの相互作用を意味する相互作用データ「Ａ⇔Ｂ」（ＩＤ＝１）を、タンパク質Ａ及びタンパク質Ｂの順序を変え「Ｂ⇔Ａ」とした相互作用データ（ＩＤ＝６）を追加したものである。すなわち、この場合、１つの相互作用データについて統合データ上の２つのレコードが生成されることとなる。
【００３７】
以上のように構成されたデータ解析装置１は、構築した統合データを用いて、所定の特徴を有するタンパク質が所定の特徴を有するタンパク質に対して相互作用するといった相関ルールを解析する。データ解析装置１は、特に、図６に示すフローチャートに従って解析プログラムを動作させ、統合データを用いたタンパク質相互作用データ解析を行うことが好ましい。解析プログラムは、特徴群ａを有するタンパク質Ｌが特徴群ｂを有するタンパク質Ｒと相互作用するといった相関ルールの正確さについてスコアを算出する。
【００３８】
解析プログラムによりスコアを算出する際には、先ず、ステップＳ１において、統合データから、特徴群aを有するタンパク質及び特徴群bを有するタンパク質の相互作用の総数（N）と、特徴群aを有するタンパク質の総数（α）と、特徴群bを有するタンパク質の総数（β）と、特徴群aを有するタンパク質のうち特徴群ｂを有するタンパク質と相互作用するものの総数（γ）と、特徴群ｂを有するタンパク質のうち特徴群aを有するタンパク質と相互作用するものの総数（δ）とを算出する。
【００３９】
次に、ステップＳ２において、これらＮ、α、β、γ及びδを用いて下記式（I）に基づきスコアＳを算出する。
【００４０】
【数７】
0003752455.tif 000005
【００４１】
ここで、上記式（I）について説明するため、先ず、通常用いられている相関ルール発見について説明する。相関ルール発見においては、ルールの特性を表す数値である「支持度」及び「確信度」が計算される。支持度は、相関ルールに含まれる全アイテムが同時に現れる頻度を表している。確信度は、相関ルールの正確さを表し、支持度を、条件部のアイテムが同時に現れる頻度で除算して算出する。
【００４２】
例えば、表１に示すような統合データが与えられた場合を想定する。なお、表１において、特徴１〜５の列に記載された「０」は対応する特徴を有しないことを意味し、「１」は対応する特徴を有することを意味している。
【００４３】
【表１】
0003752455.tif 000006
【００４４】
表１に示した統合データを用いた場合、「特徴５を有するタンパク質Ｌが特徴４を有するタンパク質Ｒと相互作用する」といった相関ルールの支持度は３となり、当該相関ルールの確信度は３／４（７５％）となる。なお、表１に示した統合データにおいて、ＩＤ＝１，３及び５に全てのアイテムが現れており、ＩＤ＝１，２，３及び５に条件部のアイテムが現れている。
【００４５】
このような相関ルール発見によれば、以下の問題点１が考えられる。
問題点１
一般に、一つのタンパク質は、図７に示すように、複数のタンパク質に対して複数の箇所で相互作用することが知られている。図７において、タンパク質Ａは、ａ部位でタンパク質Ｂのｂ部位と結合でき、ｃ部位でタンパク質Ｇのｇ部位と結合でき、ｄ部位でタンパク質Ｆのｆ部位又はタンパク質Ｅのｅ部位と結合できる。同様に、図７において、タンパク質Ｃは、ａ部位でタンパク質Ｄのｂ部位と結合でき、ｅ部位でタンパク質Ｈのｈ部位と結合できる。すなわち、図７においては、「Ａ⇔Ｂ」、「Ａ⇔Ｇ」、「Ａ⇔Ｅ」、「Ａ⇔Ｆ」、「Ｃ⇔Ｄ」及び「Ｃ⇔Ｈ」といった相互作用データを得ることができる。
【００４６】
図７に示した場合、上述した相互作用データと各タンパク質が有するａ部位〜ｈ部位をそれぞれ特徴ａ〜ｈとする特徴データとを用いて統合データを構築すると、表２に示すようになる。なお、表２において、特徴ａ〜ｈの列に記載された「０」は対応する特徴を有しないことを意味し、「１」は対応する特徴を有することを意味している。
【００４７】
【表２】
0003752455.tif 000007
【００４８】
この表２に示した統合データを用いて、「特徴ａを有するタンパク質Ｌが特徴ｂを有するタンパク質Ｒと相互作用する」という相関ルールについて、支持度及び確信度を算出すると、支持度２及び確信度２／６＝３３．３％となる。図７に示したように、ａ部位とｂ部位とは互いに相互作用しており、両方とも他の部位とは結合していない。言い換えると、「特徴ａを有するタンパク質Ｌが特徴ｂを有するタンパク質Ｒと相互作用する」という相関ルールは、完璧な正確性を有している必要がある。しかしながら、この相関ルール発見における確信度では、図７に示したような場合、低い確信度として算出されてしまう。
【００４９】
これは、特徴ａを有するタンパク質が特徴ｂを有さないタンパク質と相互作用するといった相互作用データの存在に起因している。したがって、従来の相関ルール発見には、タンパク質間の相互作用に関する解析を十分に行えないという問題があった。
【００５０】
一方、ステップＳ２でスコアＳを算出するための上記式（I）においては、上述した問題点１に開示した問題を解決するため、以下のようなスコアＳが満たすべき性質を規定した。なお、以下の説明において、「肯定的相互作用」とは、「特徴ａを有するタンパク質Ｌが特徴ｂを有するタンパク質Ｒと相互作用する」という相関ルールにおいて、特徴ａを有するタンパク質Ｌと特徴ｂを有するタンパク質Ｒとの相互作用を意味する。また、「否定的相互作用」とは、「特徴ａを有するタンパク質Ｌが特徴ｂを有するタンパク質Ｒと相互作用する」という相関ルールにおいて、特徴ａを有するタンパク質Ｌと特徴ｂを有さないタンパク質Ｒとの相互作用を意味する。すなわち、図７に示した例では、「Ａ⇔Ｂ」及び「Ｃ⇔Ｄ」が肯定的相互作用であり、「Ａ⇔Ｇ」、「Ａ⇔Ｅ」、「Ａ⇔Ｆ」及び「Ｃ⇔Ｈ」が否定的相互作用である。
【００５１】
性質１
スコアＳが満たすべき性質としては、所定の相関ルールにおいて、肯定的相互作用が多いほど、スコアＳが高い値を示すという性質である。
【００５２】
性質２
スコアＳが満たすべき性質としては、所定の相関ルールにおいて、否定的相互作用の数にスコアＳの値が影響を受けないという性質である。すなわち、図７に示した相互作用の例を考慮した場合、「特徴ａを有するタンパク質Ａが特徴ｂを有するタンパク質Ｂと相互作用する」という相関ルールにおいて、タンパク質Ａとタンパク質Ｇとの相互作用（否定的相互作用）は、当該相関ルールに関するスコアＳを下げるような効果を与えるべきではない。
【００５３】
性質３
スコアＳが満たすべき性質としては、所定の相関ルールにおいて、肯定的相互作用に関与するタンパク質が多いほど、スコアＳが高い値を示すという性質である。例えば、図８に示すように、３つの肯定的相互作用を示す３つのケースを考察する。図８中ケース１では６つのタンパク質が肯定的相互作用に関与し、図８中ケース２及び３では４つのタンパク質が肯定的相互作用に関与している。ケース２及び３と比較してケース１は、「特徴ａを有するタンパク質Ｌが特徴ｂを有するタンパク質Ｒと相互作用する」という相関ルールをより多くのタンパク質で指示しているといえる。したがって、ケース２及び３と比較してケース１では、当該相関ルールに関するスコアＳがより高い値を示すべきである。
【００５４】
性質４
スコアＳが満たすべき性質としては、所定の相関ルールにおいて、当該相関ルールに含まれるいずれかの特徴を有するが、肯定的相互作用に関与しないタンパク質が多いほど、スコアＳが低い値を示すという性質である。例えば、図９に示すように、２つの肯定的相互作用を示す４つのケースを考察する。図９中ケース１では相関ルールに含まれるいずれかの特徴を有しているタンパク質が全て肯定的相互作用に関与している。ケース２乃至４では、相関ルールに含まれるいずれかの特徴を有しているタンパク質のうち肯定的相互作用に関与していないものがそれぞれ１個、２個及び４個含まれている。すなわち、ケース２乃至４においては、「特徴ａを有するタンパク質Ｌが特徴ｂを有するタンパク質Ｒと相互作用する」という相関ルールを指示しないタンパク質が、それぞれ１個、２個及び４個含まれている。したがって、ケース２乃至４とケース１とで肯定的相互作用が同数であっても、ケース２乃至４に関するスコアＳは、ケース１に関するスコアＳと比較して低い値を示すべきである。なお、この性質４は、肯定的相互作用に関与するタンパク質の数が同数であれば、相関ルールに含まれる特徴を有するタンパク質が多いほどスコアＳが低くなると言い換えることができる。
【００５５】
上記式（I）においては、Ｎが大きくなるほどスコアＳが高くなることから、上記の性質１を満足する。また、上記式（I）においては、γ及びδが大きくなるほどスコアＳが高くなることから、上記の性質３を満足する。さらに、上記式（I）においては、α及びβが大きくなるほどスコアＳが低くなることから、上記の性質４を満足する。
【００５６】
さらにまた、上記式（I）において、分母の平方根をとることによってγ及びδの効果がα及びβの効果よりも大きくなり、上記の性質３に矛盾するようなケースを排除できる。仮に、上記式（I）において、分母の平方根をとらない場合には、図８に示した３つのケースにおいて全て同じスコアＳを示すこととなる。しかしながら、上記式（I）において、分母の平方根をとることによって、γ及びδの効果がα及びβの効果よりも大きくなり、図８に示した３つのケースにおいてもケース１とケース２及び３とで異なるスコアＳとなる。
【００５７】
上述のように、ステップＳ２において上記式（I）に従ってスコアＳを計算した後、ステップＳ３では、算出されたスコアＳを提示する。ステップＳ３では、スコアＳを表示装置６に表示してもよいし、スコアＳをメモリ３に記録保存してもよい。ステップＳ３で提示されたスコアＳに基づいて、特徴群ａを有するタンパク質Ｌが特徴群ｂを有するタンパク質Ｒと相互作用するといった相関ルールの正確さを判断することができる。
【００５８】
ところで、データ解析装置１で統合データを用いたタンパク質相互作用データ解析を行うに際して、以下のような問題点２が考えられる。
【００５９】
問題点２
相互作用データは、相互作用する一対のタンパク質で表されているが、一対のタンパク質間に順序といった概念は考えられていない。すなわち、相互作用する一対のタンパク質において、一方が「タンパク質Ｌ」に相当し、他方が「タンパク質Ｒ」に相当するといった限定的な解釈は生じない。したがって、表１に例示した統合データを構築するのに使用した同じ相互作用データ及び特徴データを用いても、表３に示すような統合データを構築することができる。なお、表３において、特徴１〜５の列に記載された「０」は対応する特徴を有しないことを意味し、「１」は対応する特徴を有することを意味している。
【００６０】
【表３】
0003752455.tif 000008
【００６１】
なお、表３に示した統合データは、表１のＩＤ＝１におけるタンパク質Ｌをタンパク質Ｒとし、表１のＩＤ＝１におけるタンパク質Ｒをタンパク質Ｌとしたものである。表３に示した統合データを用いた場合、「特徴５を有するタンパク質Ｌが特徴４を有するタンパク質Ｒと相互作用する」といった相関ルールの支持度は２であり、当該相関ルールの確信度は、２／３（６６．７％）となる。
【００６２】
ところが、表１及び表３は共に同じ相互作用データ及び特徴データを用いているにも拘わらず、表３の統合データを用いた「支持度２」及び「確信度６６．７％」という結果は、表１の統合データを用いた「支持度３」及び「確信度７５％」という結果と一致しない。このように、データ解析装置１で統合データを用いたタンパク質相互作用データ解析を行うに際して、同じ相互作用データ及び特徴データを用いて構築した統合データであっても、統合データによっては異なる結果を生じてしまうといった問題があった。
【００６３】
そこで、統合データとしては、図５に示したように、タンパク質Ａとタンパク質Ｂとの相互作用を意味する相互作用データ「Ａ⇔Ｂ」を、タンパク質Ａをタンパク質Ｌとし且つタンパク質Ｂをタンパク質Ｒとしたデータと、タンパク質Ｂをタンパク質Ｌとし且つタンパク質Ａをタンパク質Ｒとしたデータとに分割して生成することが好ましい。
【００６４】
図５に示した統合データを用いることによって、上述した問題点２に開示したような、統合データによって異なる結果を生じてしまうといった問題を回避することができる。
【００６５】
また、図４に示した統合データを用いた場合であっても、「特徴群ａを有する第１のタンパク質が特徴群bを有する第２のタンパク質と相互作用する」といった相関ルールについて、上記第１のタンパク質を統合データのタンパク質Ｌとみなし、且つ上記第２のタンパク質を統合データのタンパク質Ｒとみなす場合と、上記第１のタンパク質を統合データのタンパク質Ｒとみなし、且つ上記第２のタンパク質を統合データのタンパク質Ｌとみなす場合とからなる両方の場合をまとめて支持度及び確信度を算出することによって、問題点２を回避することができる。
【００６６】
上述したようなデータ解析装置１は、例えば、通信装置７から通信回線網１０を介してデータベース１１にアクセスし、データベース１１に含まれる統合データを用いても良いし、図３に示したような構成をとる場合にはデータベース２１に含まれる統合データを用いる。いかなる場合であってもデータ解析装置１は、例えば、図１０に示したフローチャートに従って所定のスコアＳ以上の相関ルールを抽出することができる。
【００６７】
この場合、先ず、ステップＡ１で、抽出される相関ルールが示すべきスコアＳの値を設定し、入力する。所定の相関ルールに関するスコアＳの値が高いほど、当該相関ルールの妥当性が高いことを示す。このため、ステップＡ１で入力するスコアＳは、データ解析装置１に求める確度に応じて適宜設定することが好ましい。入力するスコアの値が高ければ、抽出される相関ルールの数は少なく、逆に、入力するスコアの値が低ければ、多くの相関ルールが抽出されることとなる。
【００６８】
次に、ステップＡ２で、統合データに含まれる特徴データから、いくつかの特徴群を抽出し、所定の特徴群ａを有するタンパク質Ｌが所定の特徴群ｂを有するタンパク質Ｒと相互作用するといった相関ルールを全て選択する。このとき、抽出する特徴群は、特徴データに含まれる単一の特徴であってもよいし、複数の特徴であってもよい。また、全ての相関ルールを選択する際には、相関ルールに含まれる特徴の総数の上限、通常の相関ルール発見に用いられる支持度の下限及び通常の相関ルール発見に用いられる確信度の下限等を設定することが好ましい。このような上限や下限を設定することによって、ステップＡ２で選択する相関ルールを実用的な数に限定して選択することができる。なお、ステップＡ２では、限定されないが例えば、Agrawal, R., Imielinski, T., and Swami, A., Mining association rules between sets of items in large databases, Proc. ACM SIGMOD, 207-216, (1993)に記載されている方法に準じて、相関ルールを選択することができる。
【００６９】
次に、ステップＡ３で、ステップＡ２で選択した全ての相関ルールにそれぞれに関して、図６に示したフローチャートのステップＳ１と同様に、統合データからＮ、α、β、γ、δを算出する。次に、ステップＡ４で、図６に示したフローチャートのステップＳ２と同様に、各相関ルールについてスコアＳを計算する。このステップＡ４により、ステップＡ２で選択した全ての相関ルールについてスコアＳが算出されることとなる。
【００７０】
次に、ステップＡ５で、ステップＡ４で算出したスコアとステップＡ１で設定したスコアとを比較し、ステップＡ２で選択した全ての相関ルールのうち、ステップＡ４で算出したスコアがステップＡ１で設定したスコア以上となっている相関ルールのみを抽出する。
【００７１】
次に、ステップＡ６では、ステップＡ５で抽出された相関ルールを表示する。具体的に、ステップＡ７では、図６に示したフローチャートのステップＳ３と同様に、当該相関ルールを表示装置６に表示したり、メモリ３に記録する。
【００７２】
このように図１０に示したフローチャートに従えば、網羅的に解析されたタンパク質間相互作用に関するデータから、例えば、ある特徴を持つタンパク質は、別のある特徴を持ったタンパク質と相互作用しやすいといった共通する一般的な知識を得ることができる。
【００７３】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように、本発明に係るタンパク質相互作用データ解析プログラムによれば、タンパク質間の相互作用に関する相関ルールの妥当性を的確に判断することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】データ解析装置の概略構成図である。
【図２】本発明を適用できるシステムの概略構成図である。
【図３】他の例として示すデータ解析装置の概略構成図である。
【図４】一例として示す統合データの概略構成図である。
【図５】他の例として示す統合データの概略構成図である。
【図６】本発明に係るタンパク質相互作用データ解析プログラムを実行するためのフローチャートである。
【図７】一つのタンパク質と複数のタンパク質との相互作用を説明するための概念図である。
【図８】３つの肯定的相互作用を示す３つのケースを説明するための概念図である。
【図９】２つの肯定的相互作用を示す４つのケースを説明するための概念図である。
【図１０】本発明に係るタンパク質相互作用データ解析プログラムを適用して、所定のスコア以上の相関ルールを抽出する際のフローチャートである。
【符号の説明】
１…データ解析装置
１０…通信回線網
１１…データベース
【図１】
0003752455.tif 000012
【図２】
0003752455.tif 000013
【図３】
0003752455.tif 000014
【図４】
0003752455.tif 000015
【図５】
0003752455.tif 000016
【図６】
0003752455.tif 000017
【図７】
0003752455.tif 000018
【図８】
0003752455.tif 000019
【図９】
0003752455.tif 000020
【図１０】
0003752455.tif 000021