(57)【要約】  革新的なデータ処理及び可視化技術を、細胞遺伝子発現データなどの大きいマルチパラメータ・データセットに適用して、細胞と遺伝子との間の関係などの新たな関係を見いだし、これらの関係を表す新たな結合データ構造をデータセット内に作成する、コンピュータ技術が開示される。例えば、遺伝子発現データの散布図を細胞ビューと遺伝子ビューとの間で反復的にピボットして、ユーザにとって興味深い細胞集団及び遺伝子セットを見いだすことができる。【選択図】図２１
2020513630.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
マルチパラメータ・データセットを可視化する方法であって、
プロセッサが、前記マルチパラメータ・データセットの散布図を第１及び第２の軸にわたって生成するステップを含み、前記データセットが複数のデータ項目を含み、各データ項目が、複数のパラメータに関連付けられ、関連付けられた前記パラメータの各々に対するデータ値を呈示し、前記第１及び第２の軸が前記データセット内のユーザ選択パラメータであり、前記散布図が複数のドットを含み、各ドットが、前記データセットからのデータ項目に対応し、第１及び第２の軸に沿って該軸に対応する前記パラメータに対する前記データ値に対応する場所にある位置において前記散布図上に配置されることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記マルチパラメータ・データセットが細胞遺伝子発現データを含み、前記データ項目が複数の細胞を含み、前記パラメータが複数の遺伝子を含み、ここで前記データ値が、各細胞内の対応する遺伝子の発現に対するカウントを示すデータを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記散布図が細胞ビュー散布図を含むことを特徴とする請求項１〜請求項２のいずれかに記載の方法。
【請求項４】
前記生成するステップは、プロセッサが、前記細胞ビュー散布図のための軸パラメータとしての少なくとも１つの遺伝子セットのユーザ規格に基づいて、前記細胞遺伝子発現データから前記細胞ビュー散布図を生成することを含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
プロセッサが、細胞集団を定義するために前記細胞ビュー散布図内のドットのグループをゲーティングするステップと、
プロセッサが、定義された前記細胞集団を代表するデータオブジェクトをワークスペース内で作成するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項３〜請求項４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
プロセッサが、前記ゲーティングするステップ及び作成するステップを繰り返して、複数の細胞集団を表す複数のデータオブジェクトを前記ワークスペース内で作成することを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
プロセッサが、複数の細胞集団をブール演算に従って組み合わせて、前記ワークスペース内のデータオブジェクトとして含めるための新たな細胞集団を生成するステップをさらに含むことを特徴とする請求項５〜請求項６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記細胞ビュー散布図を変更して、ゼロに対応するドットを前記散布図の定義されたゼロスペースにわたって展開するステップをさらに含むことを特徴とする請求項３〜請求項７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
プロセッサが、前記細胞ビュー散布図から、複数の異なる遺伝子を複数の細胞集団にわたってプロットする遺伝子ビュー散布図にピボットするステップをさらに含むことを特徴とする請求項３〜請求項８のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
プロセッサが、遺伝子セットを定義するために遺伝子ビュー散布図内のドットのグループをゲーティングするステップと、
プロセッサが、定義された前記遺伝子セットを代表する合成パラメータ・データオブジェクトをワークスペース内で作成するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項９に記載の方法
【請求項１１】
プロセッサが、前記細胞遺伝子発現データを、前記細胞遺伝子発現データ内の細胞に関連付けられた合成パラメータとしての前記定義された遺伝子セットで増補するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
プロセッサが、前記定義された遺伝子セットが軸パラメータの１つとして選択された細胞ビュー散布図を生成するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１０〜請求項１１のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
プロセッサが、前記定義された遺伝子セットに基づいて前記細胞ビュー散布図内のドットのグループをゲーティングして、別の細胞集団を定義するステップと、
プロセッサが、前記定義された別の細胞集団の代表であるデータオブジェクトを前記ワークスペース内で作成するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
プロセッサが、複数の遺伝子セットをブール演算に従って組み合わせて、前記ワークスペース内のデータオブジェクトとして含めるための新たな遺伝子セットを生成するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１０〜請求項１３のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
前記散布図が、前記細胞遺伝子発現データからの遺伝子ビュー散布図を含み、前記生成するステップは、プロセッサが、複数の細胞集団のユーザ規格に基づいて遺伝子ビュー散布図を生成することを含むことを特徴とする請求項２〜請求項１４のいずれかに記載の方法。
【請求項１６】
プロセッサが、複数の細胞集団の前記ユーザ規格に応答して、前記細胞遺伝子発現データの細胞ビュー散布図から遺伝子ビュー散布図にピボットするステップをさらに含むことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
プロセッサが、前記遺伝子ビュー散布図内の複数の遺伝子をゲーティングすることによって遺伝子セットを生成することをさらに含むことを特徴とする請求項１５〜請求項１６のいずれかに記載の方法。
【請求項１８】
プロセッサが、前記細胞ビュー散布図における軸パラメータとして使用するための遺伝子セットのユーザ規格に基づいて、前記遺伝子ビュー散布図から細胞ビュー散布図にピボットするステップをさらに含むことを特徴とする請求項１６〜請求項１７のいずれかに記載の方法。
【請求項１９】
前記細胞遺伝子発現データが、サンプルの確率的標識化から誘導された複数の確率的標識を含むことを特徴とする請求項２〜請求項１８のいずれかに記載の方法。
【請求項２０】
プロセッサが、ユーザ入力に応答して、第３の次元のパラメータデータ値を散布図上にオーバーレイするステップをさらに含むことを特徴とする請求項１〜請求項１９のいずれかに記載の方法。
【請求項２１】
プロセッサが、ユーザ入力に基づいて、散布図がどのように表示されるかを調整するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１〜請求項２０のいずれかに記載の方法。
【請求項２２】
プロセッサが、細胞遺伝子発現データの細胞ビュー散布図の領域をゲーティングして細胞集団を作成するステップであって、前記細胞遺伝子発現データが、複数のパラメータに対する複数のデータ値を含み、前記細胞ビュー散布図が、前記細胞遺伝子発現データの第１のパラメータ及び第２のパラメータに対応する第１及び第２の軸を含む、ステップと、
プロセッサが、前記細胞遺伝子発現データの遺伝子ビュー散布図にピボットするステップであって、前記遺伝子ビュー散布図が、作成された前記細胞集団に対応する少なくとも１つの軸を含む、ステップと、
プロセッサが、遺伝子セットを作成するために、前記細胞遺伝子発現データの前記遺伝子ビュー散布図の領域をゲーティングするステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２３】
プロセッサが、作成された前記遺伝子セットが前記細胞遺伝子発現データの合成パラメータとして利用可能となるように、作成された前記遺伝子セットで前記細胞遺伝子発現データを増補するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
プロセッサが、作成された前記遺伝子セットに対応する少なくとも１つの軸を含むステップを含む、前記細胞遺伝子発現データの別の細胞ビュー散布図にピボットするステップをさらに含むことを特徴とする請求項２２〜請求項２３のいずれかに記載の方法をさ
【請求項２５】
プロセッサが、ユーザ入力に応答して、前記散布図の軸として使用するための前記細胞遺伝子発現データのパラメータを選択するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２２〜請求項２４のいずれかに記載の方法。
【請求項２６】
複数の細胞集団において示差的に発現され、あるがんのタイプに関して相対的に高い生存率と相関する遺伝子に対応する第１の遺伝子セットを作成する方法ステップを行うステップと、
複数の細胞集団において示差的に発現され、前記がんタイプに関して相対的に低い生存率と相関する遺伝子に対応する第２の遺伝子セットを作成する方法ステップを行うステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項２２〜請求項２５のいずれかに記載の方法。
【請求項２７】
プロセッサが、（１）前記第１の遺伝子セットに対応する第１の軸及び（２）前記第２の遺伝子セットに対応する第２の軸を含む、前記細胞遺伝子発現データの別の細胞ビュー散布図にピボットするステップをさらに含むことを特徴とする請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
プロセッサが、前記がんタイプに関して相対的に高い生存率と相関する細胞集団を作成するために、前記細胞遺伝子発現データの前記別の細胞ビュー散布図の領域をゲーティングするステップをさらに含むことを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記がんタイプに関して相対的に高い生存率と相関する前記細胞集団が前記細胞遺伝子発現データの合成パラメータとして利用可能になるように、プロセッサが、前記細胞遺伝子発現データを、前記がんタイプに関して相対的に高い生存率と相関する前記細胞集団で増補するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
プロセッサが、前記がんタイプに関して相対的に低い生存率と相関する細胞集団を作成するために、前記細胞遺伝子発現データの前記別の細胞ビュー散布図の領域をゲーティングするステップをさらに含むことを特徴とする請求項２７〜請求項２９のいずれかに記載の方法。
【請求項３１】
前記がんタイプに関して相対的に低い生存率と相関する前記細胞集団が前記細胞遺伝子発現データの合成パラメータとして利用可能になるように、プロセッサが、前記がんタイプに関して相対的に低い生存率と相関する前記細胞集団で前記細胞遺伝子発現データを増補するステップをさらに含むことを特徴とする請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
複数の細胞集団において示差的に発現され、前記がんのタイプに関して相対的に高い治療応答と相関する遺伝子に対応する第３の遺伝子セットを作成する方法ステップを行うステップをさらに含むことを特徴とする請求項２６〜請求項３１のいずれかに記載の方法。
【請求項３３】
プロセッサが、（１）前記第１の遺伝子セットに対応する第１の軸及び（２）前記第２の遺伝子セットに対応する第２の軸を含む、前記細胞遺伝子発現データの別の細胞ビュー散布図にピボットするステップと、
プロセッサが、前記第３の遺伝子セットに対応する前記細胞遺伝子発現データの第３の次元を、前記別の細胞ビュー散布図上にオーバーレイするステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
プロセッサが、前記がんタイプに関して相対的に高い生存率及び前記がんタイプに関して相対的に高い治療応答の両方と相関する細胞集団を作成するために、前記第３の遺伝子セットのオーバーレイを有する前記細胞遺伝子発現データの前記別の細胞ビュー散布図の領域をゲーティングするステップをさらに含むことを特徴とする請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記がんタイプに関して相対的に高い生存率及び前記がんタイプに関して相対的に高い治療応答の両方と相関する前記細胞集団が、前記細胞遺伝子発現データの合成パラメータとして利用可能になるように、プロセッサが、前記細胞遺伝子発現データを、前記がんタイプに関して相対的に高い生存率及び前記がんタイプに関して相対的に高い治療応答の両方と相関する前記細胞集団で増補するステップをさらに含むことを特徴とする請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
複数の細胞集団において示差的に発現され、前記がんのタイプに関して相対的に低い治療応答と相関する遺伝子に対応する第３の遺伝子セットを作成する方法ステップを行うステップをさらに含むことを特徴とする請求項２６〜請求項３５のいずれかに記載の方法。
【請求項３７】
プロセッサが、（１）前記第１の遺伝子セットに対応する第１の軸及び（２）前記第２の遺伝子セットに対応する第２の軸を含む、前記細胞遺伝子発現データの別の細胞ビュー散布図にピボットするステップと、
プロセッサが、前記第３の遺伝子セットに対応する前記細胞遺伝子発現データの第３の次元を、前記別の細胞ビュー散布図上にオーバーレイするステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
プロセッサが、前記がんタイプに関して相対的に高い生存率と相関するが前記がんタイプに関して相対的に低い治療応答とも相関する細胞集団を作成するために、前記第３の遺伝子セットのオーバーレイを有する前記細胞遺伝子発現データの前記別の細胞ビュー散布図の領域をゲーティングするステップをさらに含むことを特徴とする請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記がんタイプに関して相対的に高い生存率と相関するが前記がんタイプに関して相対的に低い治療応答とも相関する前記細胞集団が、前記細胞遺伝子発現データの合成パラメータとして利用可能になるように、プロセッサが、前記細胞遺伝子発現データを、前記がんタイプに関して相対的に高い生存率と相関するが前記がんタイプに関して相対的に低い治療応答とも相関する前記細胞集団で増補するステップをさらに含むことを特徴とする請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
プロセッサが、第３の次元として使用するための前記細胞遺伝子発現データのパラメータのユーザ選択に応答して、前記細胞遺伝子発現データの前記第３の次元を前記散布図の少なくとも１つの上にオーバーレイするステップをさらに含むことを特徴とする請求項２２〜３９のいずれかに記載の方法。
【請求項４１】
作成された前記細胞集団が前記細胞遺伝子発現データの合成パラメータとして利用可能になるように、プロセッサが、前記細胞遺伝子発現データを、作成された前記細胞集団で増補するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２２〜請求項４０のいずれかに記載の方法。
【請求項４２】
プロセッサが、前記細胞遺伝子発現データ内の複数のパラメータデータ値に対して統計計算を行って、複数のピボットデータ値を作成するステップと、
プロセッサが、前記細胞遺伝子発現データのピボットビューに前記ピボットデータ値をポピュレートするステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項２２〜請求項４１のいずれかに記載の方法。
【請求項４３】
プロセッサが、複数の細胞集団のユーザ規格に基づいて、細胞遺伝子発現データの遺伝子ビュー散布図を生成するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項４４】
プロセッサが、複数の細胞集団のユーザ規格に応答して、細胞遺伝子発現データの細胞ビュー散布図から前記遺伝子ビュー散布図にピボットするステップをさらに含むことを特徴とする請求項４３に記載の方法。
【請求項４５】
プロセッサが、前記遺伝子ビュー散布図内の複数の遺伝子をゲーティングすることによって遺伝子セットを生成するステップをさらに含むことを特徴とする請求項４３〜請求項４４のいずれかに記載の方法。
【請求項４６】
プロセッサが、細胞ビュー散布図における軸パラメータとして使用するための遺伝子セットのユーザ規格に基づいて、前記遺伝子ビュー散布図から前記細胞ビュー散布図にピボットするステップをさらに含むことを特徴とする請求項４３〜請求項４５のいずれかに記載の方法。
【請求項４７】
プロセッサが、細胞遺伝子発現データの細胞ビュー散布図を、前記細胞ビュー散布図のための軸パラメータとしての少なくとも１つの遺伝子セットのユーザ規格に基づいて作成するステップを含む方法。
【請求項４８】
プロセッサが、ユーザ入力に応答して細胞ビュー散布図から遺伝子ビュー散布図に反復的にピボットする一方で、ユーザ入力に応答して前記細胞ビュー散布図及び遺伝子ビュー散布図内でゲーティングを行って、それぞれ細胞集団及び遺伝子セットを作成するステップを含み、前記細胞集団及び遺伝子セットは、それぞれ前記遺伝子ビュー散布図及び細胞ビュー散布図における軸パラメータとして使用するためのものであることを特徴とする方法。
【請求項４９】
マルチパラメータ・データセットを格納するように構成されたメモリと、
請求項１〜請求項４８のいずれかに記載の方法を行うように構成された、前記メモリと協働するためのプロセッサと、
を含むことを特徴とする装置。
【請求項５０】
請求項１〜請求項４８のいずれかに記載の散布図をユーザに図形的に提示するための、前記プロセッサと協働するディスプレイをさらに含むことを特徴とする請求項４９に記載の装置。
【請求項５１】
非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体上に常駐する複数のプロセッサ実行可能命令を含み、前記命令が、プロセッサによって実行されると、請求項１〜請求項４８のいずれかに記載の方法を前記プロセッサに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項５２】
前記命令が、前記プロセッサによって実行されると、請求項１〜請求項４８のいずれかに記載の散布図をユーザに図形的に提示するようディスプレイに命令するようにさらに構成されることを特徴とする請求項５１に記載のコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連特許出願の相互参照及び優先権主張
本出願は、引用によりその開示全体が組み入れられる２０１６年１２月１４日出願の「Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  ｆｏｒ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，  Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ，  Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ，  ａｎｄ  Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ  ｉｎ  Ｌａｒｇｅ  Ｍｕｌｔｉ−Ｐａｒａｍｅｔｅｒ  Ｄａｔａ  Ｓｅｔｓ」と題する米国仮特許出願第６２／４３３，９３０号に対する優先権を主張する。
【背景技術】
【０００２】
緒言
バルク集団及び個々の細胞の両方に対して利用可能な遺伝及び遺伝子発現情報の量は、もはや研究者の手に余るところまで増大してきている。例えば、細胞遺伝子発現データは、今や個々の細胞について測定することができる、数千もの遺伝子（例えば、１０，０００−３０，０００又はそれより多くの遺伝子）を含むことがあり、１サンプルあたり千個もの細胞が測定され得る。このことは、細胞遺伝子発現データの可視化、分析、探索、及び理解の分野において、甚だしい技術的課題を提示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許第９，５６７，６４５号明細書
【特許文献２】米国特許第８，８３５，３５８号明細書
【特許文献３】米国特許出願公開第２０１６／０３２８２４９号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば、細胞遺伝子発現データの可視化を促進するのにコンピュータを使用する従来の手法では、可視化が最終的な終点であり、可視化は、ユーザがＲプログラミング言語を用いて手動でスクリプトを記述した結果として達成され、それはそのユーザがデータ入力を行うための異なるライブラリ、再フォーマット、操作、計算及びグラフ化の知識を有することを要する。これらのスクリプトは、通常、特定のデータセットに合わせてカスタマイズしなければならず、その作成には、プログラミング言語、既存のライブラリ、及び結果を生成するための要求される入力の専門的な知識を要する。そのうえ、このような従来の手法は、異種細胞集団の深い探索を妨げる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この技術的課題に対する解決策として、本発明者らは、細胞が個々のデータポイントとして可視化される細胞（又は細胞集団）ビュー散布図（例えば、細胞の、遺伝子 対 遺伝子散布図）と、遺伝子が個々のデータポイントとして可視化される遺伝子ビュー散布図（例えば、遺伝子の、細胞集団 対 細胞集団散布図）とを含む、細胞発現データの種々の次元にわたる革新的な散布図表示を用いたコンピュータ技術の適用を開示する。これらの散布図内でゲーティング（ｇａｔｉｎｇ）を行って細胞集団及び遺伝子セットをそれぞれ作成することができ、それは、細胞遺伝子発現データを増補し、有意味な研究のための新たな道を拓く際に使用するためにワークスペース内に新規データオブジェクトとして追加される生物学的に妥当な次元（ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｌｙ−ｒｅｌｅｖａｎｔ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）として役立つことができる。対比のために、このような分析を孤立化し、サイロ化（ｓｉｌｏｅｄ）した方式で個々の遺伝子ベースで速やかに行うと手に余るものとなるのに対し、細胞ビュー散布図と遺伝子ビュー散布図との間でピボットする能力は、遺伝子の生物学的に妥当なグループ分けを、ユーザが見いだすことを可能にし、次いでこれを細胞ビュー散布図の合成パラメータとしてさらに調査することができる。
【０００６】
上記のように、当該分野の従来の可視化システムでは、可視化は、プロセスの終点としての役割を果たすものであり、さらなる調査のためのさらなる可視化の洗練をさらに創出するための開始点としての役割を果たすことはできない。一例として、転移性黒色腫の患者由来の免疫細胞のサンプルはＴ細胞を含有し得るが、当該分野の従来の可視化システムでは、このサブセットを免疫細胞内で単に同定することができるに過ぎない。しかしながら、本明細書で説明する革新的なコンピュータシステムは、例示的な実施形態を参照してより詳しく後述するように、Ｔ細胞サブセットの深い探索及び分析を可能にして、Ｔ細胞内の複数のサブセット、例えば「消耗した」Ｔ細胞を同定し、この状態を個々の遺伝子まで追跡し、次いでそれを標的として、この消耗を逆転させ、Ｔ細胞を活性化し、かくして可能であれば免疫応答を刺激して転移を根絶する。
【０００７】
したがって、本明細書に記載された革新的な可視化技術を通じて、コンピュータ技術を細胞遺伝子発現データに適用して、細胞と遺伝子との間の新たな関係を見いだし、これらの関係を表す新たな結合的データ構造（ａｓｓｏｃｉａｔｉｖｅ  ｄａｔａ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）を細胞遺伝子発現データ内に作り出すことができる。
【０００８】
これら及び他の特徴を通じて、本発明の例示的な実施形態は、応用バイオインフォマティクス技術における著しい技術的前進をもたらす。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本明細書で説明する革新的なデータ処理及び可視化技術をサポートするために用いることができる例示的なコンピュータシステムを開示する。
【図２Ａ】細胞遺伝子発現データセットの例を示す。
【図２Ｂ】例示的な細胞遺伝子発現データの表ビューを示す。
【図３】例示的な細胞ビュー・グラフウインドウ散布図を示す。
【図４】細胞ビュー散布図を作成するための実行のための例示的なプロセスフローを示す。
【図５】パラメータ選択メニューを含む例示的な細胞ビュー散布図ユーザインタフェースを示す。
【図６】細胞集団を作成するために細胞ビュー散布図ユーザインタフェース内でどのようにゲーティングを行うことができるかの一例を示す。
【図７】ユーザが細胞ビュー散布図のゼロを展開すること（ｓｐｒｅａｄ）を可能にする例示的なユーザインタフェースを示す。
【図８】遺伝子以外のパラメータが軸パラメータとして選択された、例示的な細胞ビュー散布図を示す。
【図９】細胞集団を作成するために図８の細胞ビュー散布図内で行うことができるゲーティングのやり方の例を示す。
【図１０】散布図提示においてディスプレイ設定を調整するための例示的なユーザインタフェースを示す。
【図１１】細胞集団選択メニューを含む、例示的な遺伝子ビュー・グラフウインドウ散布図の例を示す。
【図１２】遺伝子ビュー散布図のための細胞集団データを作成するためにどのように細胞遺伝子発現データをピボットすることができるかの例を示す。
【図１３Ａ】遺伝子ビュー散布図で使用するためのワークスペースにおいて相補的細胞集団をどのように作成し及び定義することができるかの例を示す。
【図１３Ｂ】遺伝子ビュー散布図で使用するためのワークスペースにおいて相補的細胞集団をどのように作成し及び定義することができるかの例を示す。
【図１４】遺伝子セットを作成するために遺伝子ビュー散布図ユーザインタフェース内でゲーティングをどのように行うことができるかの例を示す。
【図１５】細胞遺伝子発現データを合成パラメータとしての遺伝子セットでどのように増補することができるかの例を示す。
【図１６】遺伝子セットがパラメータ選択メニューにおけるオプションとして提示される細胞ビュー散布図の例を示す。
【図１７Ａ】ワークスペース内で閲覧、編集及び新たな遺伝子セットを他の遺伝子セットから作成するための例示的なユーザインタフェースを示す。
【図１７Ｂ】ワークスペース内で閲覧、編集及び新たな遺伝子セットを他の遺伝子セットから作成するための例示的なユーザインタフェースを示す。
【図１８Ａ】ユーザ選択された３次元を散布図上にどのようにオーバーレイすることができるかの例を示す。
【図１８Ｂ】ユーザ選択された３次元を散布図上にどのようにオーバーレイすることができるかの例を示す。
【図１８Ｃ】ユーザ選択された３次元を散布図上にどのようにオーバーレイすることができるかの例を示す。
【図１８Ｄ】ユーザ選択された３次元を散布図上にどのようにオーバーレイすることができるかの例を示す。
【図１９】図１８Ａ−図１８Ｄの３Ｄ散布図内でどのようにゲーティングを行うことができるかの例を示す。
【図２０Ａ】システムを通じて例示的なレポートを作成することができることを示す。
【図２０Ｂ】システムを通じて例示的なレポートを作成することができることを示す。
【図２０Ｃ】システムを通じて例示的なレポートを作成することができることを示す。
【図２０Ｄ】システムを通じて例示的なレポートを作成することができることを示す。
【図２１】細胞ビューモードと遺伝子ビューモードとの間で切り替えるためにシステムによって実行される例示的なプロセスフローを示す。
【図２２】細胞データの研究及びリサーチをサポートするために細胞ビューモードと遺伝子ビューモードとの間で切り替えるためにシステムをどのように動作させることができるかの例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図１は、本明細書で説明する革新的なデータ処理及び可視化技術をサポートするために用いることができる例示的なコンピュータシステム１００を開示する。例示的なコンピュータシステム１００は、バス１１０などの相互接続技術を介して互いに通信することができる、プロセッサ１０２と、メモリ１０４と、データベース１０６と、ディスプレイ１０８とを含む。
【００１１】
プロセッサ１０２は、本明細書で説明する動作を行うのに適した任意のプロセッサの形態をとることができる。例えば、ラップトップ又はワークステーションのＣＰＵはプロセッサ１０２としての使用に適するであろう。プロセッサ１０２は、ネットワーク上で互いに通信して本明細書で説明するタスクを実行する分散型プロセッサを含む、複数のプロセッサを含むことができることを理解されたい（例えば、クラウドコンピューティング処理リソース）。メモリ１０４は、本明細書で説明するタスクの実行の際にプロセッサ１０２と協働するのに適した任意のコンピュータメモリの形態をとることができる。メモリ１０４は、ネットワーク全体にわたって分散されたメモリを含む、複数のメモリデバイスの形態をとることができることを理解されたい。同様に、データベース１０６は、プロセッサ１０２にアクセス可能な任意のデータリポジトリの形態をとることができ（例えば、コンピュータ上のファイルシステム、リレーショナルデータベース等）、また、データベース１０６は、複数の分散したデータベース（例えば、クラウドストレージ）の形態をとることができることを理解されたい。ディスプレイ１０８は、本明細書で説明する可視化を生成することが可能なコンピュータモニタ又はスクリーンの形態をとることができる。
【００１２】
本明細書で説明する革新的なデータ分析及び可視化技術は、細胞遺伝子発現データ１１２に対して行うことができる。細胞遺伝子発現データ１１２は、次世代シーケンシング（例えば、他のシーケンシング手法の中でもとりわけＲＮＡシーケンシング（ＲＮＡＳｅｑ）及びシングルセル（単一細胞）ＲＮＡシーケンシング（ｓｃＲＮＡ−Ｓｅｑ）の測定用）によって生成することができる。しかしながら、これは単なる一例であり、細胞遺伝子発現データ１１２を生成するための他の技術を使用することができる。追加例として、デジタルドロップレット及び逆転写酵素を含む、ポリメラーゼ連鎖反応手法が挙げられる。さらなる例として、とりわけフローサイトメトリによるＲＮＡ測定、及びマイクロアレイが挙げられ、これはＤＮＡ及び／又はＲＮＡの定量を含むデータファイルを生成し、又は生リードデータを処理するソフトウェアプログラム（一次及び二次分析）を通じて遺伝子発現データファイルを生成する。さらに別の例は、サンプルの確率的標識化（ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ  ｌａｂｅｌｉｎｇ）から誘導された遺伝子発現データである。確立的標識化された遺伝子発現データの例は、特許文献１及び特許文献２並びに２０１７年９月２５日出願の「Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｒｅａｇｅｎｔｓ  ｗｉｔｈ  Ｂａｒｃｏｄｅｄ  Ｏｌｉｇｏｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ  Ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ」と題する米国特許出願第１５／７１５，０２８号に見いだすことができ、これらの各々の全開示は引用により組み入れられる。
【００１３】
さらに、本明細書で説明する革新的なデータ分析及び可視化技術は、様々な手段で単一細胞から生成されるデータに適用することができる。単一細胞分析は、核酸若しくはタンパク質又はタンパク質と核酸との任意の組合せの確率的標識化を含むことができる。一例として、本明細書で説明する革新的なデータ分析及び可視化技術は、タンパク質密度若しくは遺伝子発現又はそれらの任意の組合せの定量的特徴を分析するために用いることができる。本明細書で説明する革新的なデータ分析及び可視化技術はまた、単一細胞における様々なタンパク質又は核酸の確率的標識化によって生成される定量的データの改善された可視化を提供することもできる。個々の細胞内の生物学的集団（核酸、タンパク質等）の定量的値を、他の個々の細胞と比較することができ、又は細胞型の間で比較することがで、又はデータを生成する方法間で比較することさえ可能である。例えば遺伝子発現値を、データセットを生成するために用いた方法の関数として可視化することができる。本明細書で説明する革新的なデータ分析及び可視化技術はまた、本明細書で説明する種々の手段によって生成された定量的データを、そうしたデータの生成方法とは独立に定量的生物学的集団データの可視化を提供する方式で比較するために用いることもできる。
【００１４】
このデータ１１２は、大きいマルチパラメータ・データセットとして特徴づけることができ、これは、特に生物学的に妥当な情報が視覚的方式でユーザに有意味に提示されるように根底にある生物学に関して考えたときに、有意味な可視化の作成において特別な技術的課題を提起する。例えば、細胞遺伝子発現データは、多数の個々の細胞及び細胞集団に対するデータを含むことがあり、各細胞又は細胞集団に対するパラメータは１０，０００〜３０，０００パラメータ以上に及ぶことがある。細胞遺伝子発現データ１１２をデータベース１０６内のファイルから読出し、複数のデータ構造１１６としてメモリ１０４内にロードすることができ、このデータ構造が分析及び可視化プログラム１１４の実行中にプロセッサ１０２によって操作されることになる。プログラム１１４は、メモリ１０４のような非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体上に常駐する複数のプロセッサ実行可能命令の形態の、プロセッサ実行可能コンピュータコードを含むことができる。
【００１５】
図２Ａは、細胞遺伝子発現データセットの例を示し、ここで各細胞（又は細胞集団）は、細胞ＩＤで識別され、複数のパラメータに関連付けられ、各パラメータは、細胞ＩＤに関連してＩＤ及び値を有する。上で示したように、細胞の遺伝子発現データは高次元であり、各細胞に対するパラメータの数は、１細胞当たり又は１細胞集団当たり１０，０００〜３０，０００パラメータ以上に達し得る。細胞データにおけるパラメータの例は、多数の遺伝子についての対象細胞内の遺伝子発現のカウントを含む。それゆえ細胞１（Ｃｅｌｌ  １）のパラメータ１（Ｐａｒａｍｅｔｅｒ  １）は遺伝子１（Ｇｅｎｅ  １）に対応するものとすることができ、その値は、細胞１内の遺伝子１についての発現のカウントとすることができる。同様に、細胞１のパラメータ２（Ｐａｒａｍｅｔｅｒ  ２）は、遺伝子２（Ｇｅｎｅ  ２）に対応するものとすることができ、その値は、細胞１内の遺伝子２についての発現のカウントとすることができる。図２Ｂは、例示的な細胞遺伝子発現データ１１２の表ビューを示す。表２００内の各行は、異なる細胞に対応し（「細胞」列参照）、遺伝子１、遺伝子２等と表示された種々の列は、異なる遺伝子に対応し、表のセルは、各対象細胞における対応遺伝子についての遺伝子発現のカウントを特定する。この表は、遺伝子以外のパラメータを含むこともできる。例えば、細胞遺伝子発現データ１１２は、ｔ分布型確率的近傍埋め込み（ｔ−ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ  ｎｅｉｇｈｂｏｒ  ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ  （ｔＳＮＥ））、主成分分析（ＰＣＡ）、線形判別分析（ＬＤＡ）等のようなパラメータに対するデータ値を各表セル中に含むことができ、これらのデータ値は、その値がｎパラメータにわたって個々のセルに対する差異を捕捉する、分析計算を表す。細胞遺伝子発現データ１１２は、任意の幾つかの形式（例えば、ＣＳＶファイル、データベース表（例えば、リレーショナルデータベースにおけるリレーショナルデータ）、スペアデータ表現、バイナリ形式、及びその他）で格納することができる。
【００１６】
図３は、ディスプレイ１０８を介してユーザに提示するための、プログラム１１４の実行を通じて生成することができる例示的なグラフウインドウ（ＧＷ）を示し、ここではグラフウインドウは、細胞集団に関して遺伝子１対遺伝子２を可視化している。この可視化を、細胞遺伝子発現データ１１２の細胞ビューと称することができる。後述するように、細胞ビューにおける個々の細胞の選択に対するゲーティングが、細胞集団を作成する。このグラフウインドウは、ユーザ選択ファイル３０６内の細胞集団に関して、ユーザが選択した２つの遺伝子３０２及び３０４（この例ではそれぞれＴＭＥＭ２１６及びＭＭＰ２）についての遺伝子発現の散布図３００を提示する。各ファイルは、細胞集団の単一サンプル、単一細胞集団（例えば、フローサイトメトリ活性細胞ソートによってソートされ、分析された１つの集団）、又は場合によっては連結された複数のサンプル（異なる患者由来、又は異なる時点での１人の患者由来）に対応し得る。散布図内の各ドット３０８は、対象ファイル３０６の細胞集団内の細胞を表す。この例のＸ軸及びＹ軸のスケールは、対応する遺伝子に対するカウントを特定する。したがって、水平のＸ軸上のドット３０８は、対象ドット３０８に対応する細胞内に遺伝子ＭＭＰ２がどれだけ存在するかのカウントを特定し、垂直のＹ軸上のドット３０８の位置は、対象ドット３０８に対応する細胞内に遺伝子ＴＭＥＭ２１６がどれだけ存在するかのカウントを特定する。したがって、散布図３００の右上の象限内のドット３０８は、ＴＭＥＭ２１６及びＭＭＰ２の両方が高度に発現した細胞に対応するのに対し、散布図３００の左下の象限内のドットは、ＴＭＥＭ２１６及びＭＭＰ２の両方が低レベルで発現した細胞に対応する。同様に、左上の象限は、ＴＭＥＭ２１６は高度に発現しているがＭＭＰ２がそうではない細胞に対応するのに対し、右下の象限は、ＭＭＰ２は高度に発現しているがＴＭＥＭ２１６がそうではない細胞に対応する。ｙ＝ｘの対角線上は、細胞３０８が選択された遺伝子の両方を等しく発現する場合にそれら細胞が配置される場所である。したがってこの対角線からいずれかの方向に細胞３０８が遠ざかった距離は、所与の細胞における選択された遺伝子の示差的な発現の程度を示す。多くの細胞集団について、選択された遺伝子の発現がそれらの細胞についてはゼロレベルである多数の細胞が存在することが予期される。このことは、ドット３０８がそれぞれＸ軸及びＹ軸上のゼロレベル３１０及び３１２において大きいクラスタを形成することにつながる。３１０及び３１２においてカラーコード化を用いて、このようなゼロレベルの遺伝子発現の細胞の密度を示すことができる。
【００１７】
図４は、散布図３００をどのようにして生成することができるかを説明する、プログラム１１４の一部として実行するための例示的なプロセスフローを示す。ステップ４００において、プロセッサは、メモリワークスペース内でデータ構造を作成する（図１の１１６参照）。このデータ構造は、細胞ビューデータを保持するために用いることができる。
【００１８】
第１の軸に対して、プロセッサは、ユーザ入力に基づいて細胞遺伝子発現データ１１２内の遺伝子を選択する（ステップ４０２）。例えば、プロセッサは、ユーザ入力に応答して表２００の中の遺伝子列を選択することができる。図５は、ユーザインタフェースがユーザに対してどのように各軸のための遺伝子のリスト提示することができるかを示す。選択メニューにアクセスするために、ユーザは、それぞれＹ軸及びＸ軸用の遺伝子セレクタ３０２又は３０４を選択することができる。この例における第１の軸がＹ軸であるとすると、３０２を選択したとき、Ｙ軸に関する選択のために利用可能なパラメータのリストを提示するパラメータ選択メニュー５００が示される。このリストに、細胞遺伝子発現データ１１２からのパラメータをポピュレートすることができる。図５に示すように、Ｙ軸に対するユーザ選択５０２はＴＭＥＭ２１６である。ステップ４０４において、プロセッサは、データ構造に、細胞遺伝子発現データ１１２からの細胞のリスト（例えば、表２００の細胞列内の細胞）をポピュレートする。リストに挙げられた各細胞は、選択された第１の軸の遺伝子に対するそのカウント値に関連付けられる。
【００１９】
第２の軸に対して、プロセッサは、ユーザ入力に基づいて細胞遺伝子発現データ１１２内の別の遺伝子を選択する（ステップ４０６）。例えば、プロセッサは、ユーザ入力に応答して表２００の中の遺伝子列を選択することができる。図５は、Ｘ軸パラメータ選択メニュー５０６にアクセスするために３０４が選択された（その結果、ＭＭＰ２である選択５０８が得られる）ユーザインタフェースの例を示す。ステップ４０８において、プロセッサは、細胞リストを増補して、各細胞に、選択された第２の軸の遺伝子に対するその関連付けられたカウント値を付加する。したがって、この時点で、データ構造は、第１及び第２の軸の選択された遺伝子についてのカウント対に関連付けられた細胞のリストを含む。例えば、リストは、細胞遺伝子発現データ１１２内の各細胞に対するベクトル｛細胞ＩＤ  １，遺伝子１カウント，遺伝子２カウント｝の組を含むことができる。
【００２０】
ステップ４１０において、プロセッサは、リストを構文解析して、各選択遺伝子に対して最大値（最高カウント）を見いだす。次いでプロセッサがこれら最大値を用いて、散布図におけるＸ軸及びＹ軸に対する適切なスケールを定める（ステップ４１２）。例えば、Ｘ軸遺伝子に対する最大値が１０であるならば、Ｘ軸スケールは、０−１０までとすることができる。ステップ４１４において、プロセッサは、細胞リスト及び定められたスケールに基づいて、細胞の関連付けられたカウント値を散布図におけるＸ，Ｙ座標として用いて、散布図を描画する。結果は、図３に示されるような散布図３００である。
【００２１】
図３に戻ると、ユーザは、ユーザインタフェース内のゲート作成ツール３２０にアクセスすることができ、これを通じて子細胞集団が作成される。例えば、ユーザは、ツール３２０にアクセスして、細胞３０８のサブセットを取り囲む形状を散布図３００内に描画することができる。図６は、２つの選択遺伝子の非ゼロ発現を有する細胞を捕捉するために描画されたゲート６００を示す。描画された形状６００の内側に入る細胞３０８は、ゲーティングされたそれ自身の子細胞集団になり、この細胞集団を明確に区別されたオブジェクト６０２としてワークスペースに追加することができる。細胞集団を作成するために、プロセッサは、ゲート６００を、ゲーティングされる細胞集団に対する複数の境界条件に翻訳することができる。例えば、ゲート６００によって示されるような矩形に関して、境界条件は、（１）Ｘ軸の値が１と１０との間、かつ（２）Ｙ軸の値が１と８との間のすべての細胞とすることができる。細胞リストデータ構造（例えば、ベクトル｛細胞ＩＤ  １，遺伝子１カウント，遺伝子２カウント｝の組）をトラバースして、これらの基準を満たすすべての細胞ＩＤを見いだすことができ、これらの細胞ＩＤに対するデータをワークピース内の新たな子細胞集団データ構造にポピュレートすることができる。また、子細胞集団に対する遺伝子発現の対応する散布図３００を次いで提示することができる（ここで細胞集団は１つ以上の細胞３０８を含む）。このゲーティングは、ユーザが散布図３００内の細胞３０８の生物学的に興味深いクラスタに焦点を合わせることを可能にすることができる。
【００２２】
また、図３の細胞ビューモードは、ユーザがナビゲーションツール３２２を使用して、子細胞集団及び親細胞集団を含む異なるサンプルを視覚的に比較することを可能にする。例えば、ツール３２２の「戻る」（ｂａｃｋ）ボタン及び「次へ」（ｎｅｘｔ）ボタンにより、ユーザは、ワークスペース内の次のサンプル及び以前のサンプルの散布図３００に進むことができる。ツール３２２におけるダウンボタンにより、ユーザは、分析階層内の子細胞集団に（例えば、図６のゲート６００により作成された子細胞集団に）進むことができる。また、アップボタン（図示せず）により、ユーザは、分析階層内の親細胞集団に進むことができる。
【００２３】
さらに、細胞ビューモードの場合、多くの細胞集団について、選択された遺伝子の発現がそれらの細胞についてはゼロレベルである多数の細胞が存在することが予期される。このことは、ドット３０８が図３に示される散布図３００のそれぞれＸ軸及びＹ軸上のゼロレベル３１０及び３１２において大きいクラスタを形成することにつながる。３１０及び３１２においてカラーコード化を用いて、このようなゼロレベルの遺伝子発現の細胞の密度を示すことができる。しかしながら、本発明者らは、２つの選択遺伝子（又は後述するような遺伝子セット）についてゼロレベルの可視化を拡張することによって、特定の状況においてユーザに生物学的に妥当な情報を提供するために表示を強化することができると信じる。これを達成するために、ユーザインタフェースは、図７に示すように「展開ゼロ（ｓｐｒｅａｄ  ｚｅｒｏ）」ユーザ制御部７００（例えばチェックボックス、ボタン等）を含むことができる。この制御部７００は、軸パラメータを選択するためのメニュー上に設けることができるが、実務者（ｐｒａｃｔｉｔｉｏｎｅｒ）が所望するならば、制御部７００は、どこか別のところ、例えば図３によって示されるユーザインタフェース上のどこかに配置することができる。図７の上半分は、ゼロが展開されていない散布図を示す。図７の下半分は、入力機構７００を介して展開ゼロ・オプションが選択されたときの散布図を示す。
【００２４】
図７の下の散布図によって示されるように、ボックス７０２は、Ｘ軸遺伝子（この例ではＭＭＰ２）の発現に関してゼロ値を示す細胞の拡張されたビューを提供する。ボックス７０４は、Ｙ軸遺伝子（この例ではＴＭＥＭ２１６）の発現に関してゼロ値を示す細胞の拡張されたビューを提供する。Ｘ軸及びＹ軸に沿ったゼロスペースの深さは、各遺伝子に対してゼロレベルにあるドット／細胞が幾つあるかの関数として定めることができ、ドット／細胞は、ボックス７０２及び７０４によって定められるゼロスペースにわたって各ゼロ位置における細胞の密度の関数として展開することができるが、他の分布技術を用いることもできる。理解されるように、図７の下の散布図の左下象限（ボックス７０２と７０４との重なりによって定められる）は、Ｘ軸遺伝子及びＹ軸遺伝子の両方に対してゼロ発現を有する細胞を含む。この散布図の右下象限は、Ｙ軸遺伝子のゼロ発現を有するがＸ軸遺伝子の正の発現を有する細胞を含み、この散布図の左上象限は、Ｘ軸遺伝子のゼロ発現を有するがＹ軸遺伝子の正の発現を有する細胞を含む。この散布図の右上象限は、両方の遺伝子の正の発現を有する細胞を含む（事実上、図７の上部に示す散布図である）。図７の下の散布図から分かるように、右上象限の細胞集団は、他の象限よりも疎である。本発明者らは、この展開方式でゼロレベルを可視化する能力は、ユーザに対して、生物学的に妥当な情報（例えば、予期せぬ分布が生じた場合、例えば右上象限が一般に予期されるように疎ではない場合に、遺伝子の組合せを評価する能力）を提供することができると信じる。
【００２５】
細胞ビュー散布図はまた、遺伝子以外の、細胞遺伝子発現データ１１２内の選択されたパラメータに対する細胞情報を表示することもできる。上記で示したように、細胞遺伝子発現データ１１２は、ｔＳＮＥ、ＬＤＡ、ＰＣＡ等の結果得られるような次元の低減（ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｔｙ  ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ）からのパラメータ、及び品質制御パラメータ（閾値を上回る（ａｂｏｖｅ  ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）、リボソームＲＮＡ（ｒＲＮＡ）存在量に関連したパラメータ、等）を含むことができる。これらのパラメータは、パラメータ選択メニュー５００及び５０６のオプションとして提示することができる。図８は、Ｙ軸のための選択８００がパラメータｔＳＮＥ軸２、Ｘ軸のための選択５０６がパラメータｔＳＮＥ軸１である例を示す。結果として得られる図８の散布図は、図４のプロセスフローによって作成することができる。ユーザは、図６に関して上で説明したように、図８の散布図内の所望の細胞集団をゲーティングすることもできる（図９のゲート９００参照）。
【００２６】
図３の細胞ビュー・ユーザインタフェースはまた、ユーザがそれを通じて散布図３００内の情報の表示を変更することができる、ユーザ制御部３３０（例えば、図３の「Ｔ」ボタン）を含むこともできる。Ｔボタン３３０を選択すると、図１０のユーザインタフェースを提示することができる。このインタフェースを通じて、ユーザは、散布図データのビニング／表示を対話方式で、ライブで変更することができる。図１０の右側のリストは、散布図のＸ軸に対して利用可能な選択パラメータを示す。ヒストグラム１０００は、対象細胞集団に関して、選択パラメータに対する値のビニング（ｂｉｎｎｉｎｇ）を示す。ゼロの率が高いと仮定すると、ヒストグラム１０００は、ゼロレベルにおいて大きなスパイクを示し、この例のスケールは、ヒストグラムにおける非ゼロレベルを不明瞭にする。図１０の上部近くに示された左／右矢印により、ユーザは、異なるサンプルに対する表示をすばやくプレビューすることができる。図１０の中ほどの＋／−制御部により、ユーザは、ヒストグラムのズームレベルを容易に変更することができる。
【００２７】
スケール制御部１００２により、ユーザは、散布図のＸ軸を様々な方式で調整することができる。例えば、Ｘ軸スケールを、線形スケール又は他の何らかのスケール（例えば、ｌｏｇ２スケール）を示すように定めることができる（制御部１００４参照）。また、最小（ｍｉｎ）／最大（ｍａｘ）制御部１００６により、ユーザは、Ｘ軸の最小境界及び最大境界を定めることができる。例えば、これらの制御部をより、最小値をゼロより大きい値に定めることができ、これによりゼロスパイクがヒストグラムから除去されて新たなスケールのヒストグラムが再提示され、そこではＸ軸にわたる非ゼロ値の分布をより明確に見ることができる。スライダ１００８は、ユーザに変換変数の容易な制御を与えることができる。また、ユーザ入力によってその変数を調整することができるユーザ提供の変換を含む、付加的な変換のオプションを提供することができることを理解されたい（例えば、引用によりその全開示が本明細書に組み入れられる「Ｐｌｕｇｉｎ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  ａｎｄ  Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ  ｆｏｒ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇ  Ｅｘｔｅｒｎａｌ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｗｉｔｈ  Ｓａｍｐｌｅ  Ｄａｔａ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ」と題する特許文献３参照）。
【００２８】
本明細書で開示される特に革新かつ強力な本発明のシステムの態様は、散布図表示を細胞ビューモードから遺伝子ビューモードにピボットする能力である。図１１は、遺伝子ビューモードの散布図１１００の例を示す。本明細書で用いる場合、「遺伝子ビュー」可視化は、遺伝子が、軸次元に対して測定される個々のデータ点であるような可視化を意味する（例えば、２つの細胞集団に対して測定された散布図におけるドットとしての遺伝子）。散布図１１００では、軸パラメータは細胞集団である（Ｂ細胞の集団を特定するＸ軸パラメータ１１０２及び「非Ｂ」細胞の集団を特定するＹ軸パラメータ１１０４を参照のこと）。散布図１１００内のドット１１０６は、（図３の散布図３００の場合の個々の細胞ではなく）特定の遺伝子を表す。集団選択メニュー１１１０は、Ｘ軸上で用いられる選択のために利用可能な細胞集団のリストを提供し、集団選択メニュー１１１２は、Ｙ軸上で用いられる選択のために利用可能な細胞集団のリストを提供する。上記のように、この例において、選択１１１４及び１１１６は、Ｂ細胞の集団及び「非Ｂ」細胞の集団にそれぞれ対応する。
【００２９】
このピボットにより、図２の表２００のような細胞遺伝子発現データ１１２を参照すると、遺伝子が表の行になり、細胞のサブセットが２つの細胞集団にグループ化され、それが表の列になるように、表２００をピボットすることができる。さらに、２つの細胞集団の細胞について表２における遺伝子カウントに対する計算を行って、ピボット表のセルにポピュレートする値を決定することができる。図１１の制御部１１２０により、ユーザは、ピボット表のセルについての値を計算するために遺伝子データに対して行う計算を定義することができる。図１１の例においては、正規化平均計算が選択されている。しかしながら、正規化メジアン、正規化モード、直接（ｓｔｒａｉｇｈｔ）平均、直接メジアン、直接モード等のようなその他の計算オプションを利用することができることを理解されたい。したがって、ピボット表データに対して行われる計算は、ユーザにとって生物学的に妥当と考えられる任意のユーザ定義関数とすることができることを理解されたい。発明者らは、計算は、２つの細胞集団の細胞カウントにおける潜在的な不一致を考慮したある種の平均化に基づくこと、及び／又はサンプル間の変動を考慮した正規化（例えば、測定すべき既知量のＲＮＡを含むＥｘｔｅｒｎａｌ  ＲＮＡ  Ｃｏｎｔｒｏｌｓ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ（ＥＲＣＣ）コントロールのスパイクイン（ｓｐｉｋｅ−ｉｎ）に対する正規化）に基づくことが望ましい場合があることに注目する。例えば、ピボット表の値が２つの細胞集団における各遺伝子の直接カウントである場合であって、２つの細胞集団の細胞のカウントに有意味な差がある場合、２つの細胞集団にわたって集約した遺伝子カウントの合計は、比較の意味ではそれほど有益（ｉｎｆｏｒｍａｔｉｖｅ）であるとは言えないであろう。しかしながら、細胞集団がおおまかに同じようなサイズである場合、２つの細胞集団内の各遺伝子の直接遺伝子カウントは、やはり有益であるだろう。
【００３０】
図１２は、細胞ビューから遺伝子ビューへの例示的なピボットを示す。図１２の表２００は、サンプル内の多数の細胞に対して、細胞毎の遺伝子発現を示す。各行は異なる細胞に対応し、列は、関連付けられた細胞における異なる遺伝子についての発現カウントに対応する。これらの細胞のサブセットが、図１２に示すように（例えば、細胞ビュー散布図３００におけるゲーティングにより）２つの細胞集団１２１０及び１２１２にグループ化される場合、これら２つの細胞集団を図示したようにピボットして、ピボット表１２００を作成することができる。ピボット表１２００において、行は、表２００では列であった遺伝子である。表１２００における列は、２つの細胞集団１２１０及び１２１２である。各表セルに、各細胞集団の細胞における関連付けられた遺伝子の遺伝子カウントの連接（ｃｏｎｃａｔｅｎａｔｉｏｎ）がポピュレートされる。図１２の例において、これらの値に対して行われる計算は、ピボット表１２００ａに示されるような平均を計算するための直接平均である。やはりまた、実務者によって所望される場合、他の計算を行うことができることを理解されたい。次に、図１１の散布図１１００によって示されるタイプの遺伝子ビュー散布図をピボット表１２００ａから（表２００ではなくピボット表１２００ａを用いる以外は）図４で説明される幾つかの基本技術を用いて作成することができる。
【００３１】
図１１に戻ると、遺伝子ビュー散布図１１００は、このようにして、極めて大きいサイズであり得る遺伝子のリストにわたって２つの細胞集団間の示差的な遺伝子発現を可視化する強力な方法をユーザに提供する。本発明者らは、散布図１１００が、細胞遺伝子発現データを、実務者に数多くの広範な新しい研究オプションを開放するように可視化する、先駆的な新たな方式を表すものと信じる。図１１の例示的な遺伝子ビュー散布図１１００は、ｘ／ｙ軸集団の指定におけるフレキシビリティ及び集団が変化したときの遺伝子発現グラフの動的な更新におけるフレキシビリティをユーザに与える。例示的な遺伝子ビュー散布図１１００はまた、有り余るほどのグラフ・オプション及び解像度をユーザに与える。重要なことに、分析はこのグラフで終わらない。後述するように、それは新たな遺伝子セットを作成し、データをより深く掘り下げる能力を伴って続く。特に新しいシングルセル法によって明らかにされる細胞の不均一性及びサンプル／患者間の差異の検査は、この手法なくしては不可能である。
【００３２】
ｙ＝Ｘの対角線は、遺伝子１１０６が、１１２０を介して定義されたメトリックに従って両方の細胞集団内で等しく発現される場合に配置される場所である。したがって、この対角線からいずれかの方向に遺伝子１１０６が遠ざかった距離は、２つの選択された細胞集団間での対象遺伝子１１０６の示差的な発現の程度を示す。大部分の遺伝子１１０６は多くの細胞集団において発現されない（又はごくわずか発現する）ことが予期されると仮定すると、典型的には散布図１１００の左下象限内に遺伝子１１０６の大きいクラスタが存在することが予期される。
【００３３】
さらに、ユーザは、図６に関連して説明したワークスペース内のデータオブジェクトとして存在する複数の階層的に関連した細胞集団を作成することができるので、ユーザは、遺伝子ビューモードにある間にこれらの細胞集団のいずれかを選択することができる。さらに、ワークスペースを用いて、遺伝子ビューモードにおける探索のための細胞集団のブール演算式を作成する（例えば「非Ｂ細胞」であるすべての細胞集団のＯＲ結合は相補的な細胞集団を作成する）ことができることを理解されたい。図１３Ａ及び図１３Ｂは、ワークスペース内のこのような相補的ブール細胞集団の例を示す。したがって、ユーザは、Ｂ細胞の集団と「非Ｂ」細胞の集団との間で示差的な遺伝子発現を示す散布図１１００を作成することができる。
【００３４】
本明細書で説明する遺伝子ビューの別の強力かつ革新的な態様は、ユーザが、遺伝子ビューモードにある間に遺伝子をゲーティングすることにより遺伝子セットを作成する能力である。図１４は、遺伝子ビュー散布図内にゲート１４００が作成され、ユーザがさらなる検査に値すると考える遺伝子のセットをキャプチャする例を示す。ゲート１４００は、図６に関連して上述した技術を用いて散布図上に描くことができる。このゲーティングは、ゲート１４００によって定められた遺伝子セットに対応するデータ構造をワークスペース内に作成する（遺伝子セットは、ユーザが定義したゲート１４００によって幾つの遺伝子１１０６が取り囲まれるかに応じて１以上の遺伝子を含む）。次いでこのような遺伝子セットは、細胞ビューモードにある間に可視化のために選択することができる細胞遺伝子発現データ１１２に関連した合成パラメータとして役立つことができる。図１４の例において、ゲート１４００は、台形であり、Ｂ細胞対非Ｂ細胞において正の示差的発現を有する遺伝子１１０６をキャプチャする。正の示差的発現の範囲は、ユーザによって、散布図のｙ＝ｘ対角線からの台形の対角線の距離により制御される。
【００３５】
図１５は、細胞遺伝子発現データ１１２を合成パラメータとしての遺伝子セットでどのように増補することができるかの例を（例示的な増補された表２００の形で）示す。この表２００は、パラメータとしての２つの遺伝子セットで増補されている（遺伝子セット１及び遺伝子セット２の列を参照）。この例において、遺伝子セット１は、｛遺伝子２，遺伝子３｝から成り、遺伝子セット２は｛遺伝子２，遺伝子４｝から成る。次いでこれらの遺伝子セットのための表セル（各々が表の行内の異なるセルに対応する）を、対象の遺伝子セットを構成する遺伝子に対する遺伝子カウントの合計でポピュレートすることができる。したがって、ユーザは、細胞ビューモードに戻って、Ｘ軸及びＹ軸のパラメータの一方又は両方が遺伝子セットである細胞ビュー散布図を作成することができる。この例を図１６によって示す。図１６の各軸に対するパラメータ選択メニューは、利用可能な遺伝子セットオプションを一覧にしたセクションを含む。図１６の細胞ビュー散布図は、このようにして、Ｘ軸パラメータが「Ｂ＿ＧｅｎｅＴａｂｌｅ」と表示された遺伝子セットであり、Ｙ軸パラメータが「Ｂ＿ＧｅｎｅＴａｂｌｅ」と表示された遺伝子セットである細胞３０８の散布図を示す。このように、遺伝子セットを作成するための遺伝子ビュー散布図におけるゲーティング能力を、生成された遺伝子セットを細胞ビュー散布図において合成パラメータとして使用する能力と組み合わせて、ユーザに、細胞遺伝子発現データのマルチパラメータ・データスペースをインテリジェントに削減する予期せぬ能力を与えることを理解されたい。この組合せは、ユーザが、集団内の共通遺伝子の同定及び集団内の示差的遺伝子の同定という極めて困難な課題を克服することを可能にする。換言すれば、ユーザがどの遺伝子が共通であるのかを探索している場合又はどの遺伝子が異なるかを探索している場合のどちらであっても、新たな遺伝子セットを作成する能力及びそれらを単一パラメータとして見る／分析することは、ユーザが細胞集団と遺伝子セットとの間の重要な関係に焦点を合わせることを可能にする。さらに、ユーザが細胞集団の種々の比較に基づいて生物学的に興味深い遺伝子セットを作成すると、これらの遺伝子セットを（含まれる遺伝子の定義されたリストとして）他のユーザに渡すことによって、これらの遺伝子セットを他のユーザと共有することができるので、それら他のユーザは、その遺伝子セットを自身の細胞データのサンプルで評価することができる。異なる細胞データセットにわたるこのような共有される研究及び独立した研究に基づいて、細胞に関して遺伝子挙動へのより深い洞察を得ることができることが期待される。
【００３６】
図１７Ａは、ワークスペースの例示的なビューを示し、これはワークスペースを、ワークスペース内に存在する種々の遺伝子セット１７００、サンプル１７０２、及び細胞集団１７０４に分割する。図示したように、遺伝子セットを一覧にしたセクション１７００は、各対象遺伝子セットに関するメタデータ（例えば、名称、遺伝子セット内の遺伝子のカウント、及び遺伝子セットの説明）を提供する種々の表示フィールドを含むことができる。名称及び説明は、ユーザによって編集可能なものとすることができ、その遺伝子セットの関連の特性に関してユーザに知らせるのに有用である。また、遺伝子セットは、遺伝子セット内に存在する何らかの階層関係を示すような方式で一覧にすることができる。
【００３７】
遺伝子セット制御部１７１０（図１７Ｂでより詳細に示す）は、遺伝子セットをブール演算によって他の遺伝子セットから作成する能力をユーザに与える。例えば、論理和（ｕｎｉｏｎ）ボタンにより、ユーザは、リスト１７００内の２つ以上の選択された遺伝子セットの和集合である新たな遺伝子セットを作成することができる。論理積（ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ）ボタンにより、ユーザは、リスト１７００内の２つ以上の選択された遺伝子セットの両方／すべてに存在する遺伝子から成る新たな遺伝子セットを作成することができる。相補（ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔ）ボタンにより、ユーザは、リスト１７００内の２つの遺伝子セット（遺伝子セット１及び遺伝子セット２）から相補的な遺伝子セットを作成することができ、ここで第１の相補的な新たな遺伝子セットは、遺伝子セット１にあるが遺伝子セット２の中にないすべての遺伝子から成るが、第２の相補的な新たな遺伝子セットは、遺伝子セット２の中にあるが遺伝子セット１の中にないすべての遺伝子から成る。「全比較（Ａｌｌ  Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｓ）」ボタンにより、ユーザは、上記の技術の各々により、同時に幾つかの新たな遺伝子セット（論理和演算、論理積演算、及び相補演算による新たな遺伝子セット）を作成することができる。既存の遺伝子セットから新たな遺伝子セットを作成するこのフレキシブルな能力は、処置条件、患者、実験等の間での遺伝子セットの比較を可能にする。したがって、制御部１７１０を使用することによって、ユーザは、遺伝子セットの組合せを含む遺伝子コレクションを作成することができる。
【００３８】
プログラム１１６によって提供される可視化の別の強力かつ革新的な態様は、細胞ビュー及び／又は遺伝子ビュー散布図上に第３の次元を重ね合わせる能力を含む。例えば、カラーコード化（例えば、ヒートマップ）を散布図内の細胞３０８又は遺伝子１１０６に適用して、データの提示に別の次元を提供することができる。この例を図１８Ａ〜図１８Ｄによって示す。図１８Ａは、例示的な細胞ビュー散布図表示において第３の次元をどのように提示するかを定めるために第３の次元の制御部１８００をどのように用いることができるかを示す。制御部１８０４を通じて、ユーザは、ヒートマップに用いる統計量を定めることができる。図１８Ｂは、例示的な実施形態においてこの統計量１８０４のために利用可能なオプションを示す（例えば、メジアン、平均、幾何平均、変動係数（ＣＶ）、ロバストＣＶ、標準偏差（ＳＤ）、ロバストＳＤ、等）。ヒートマップ統計量は、以下のように計算することができる。グラフ内の各ドットは、１つ以上の細胞を表す（通常、複数の細胞）。ドット毎に、選択された統計量（例えば、平均、メジアン等）を細胞（１つ又は複数）に対して計算する。したがってグラフ内に４００ドットがある場合、４００個の統計量が計算されることになる。４００個の統計値に対して、最小及び最大が決定され、これがカラーマップ（勾配が１つの色から別の色へ変化するカラー値のアレイ）にインデックス付けするための下限及び上限として用いられ、すなわち最小値はカラーアレイ内のインデックス０にマッピングされ、最大値はカラーマップ内の最後のインデックスにマッピングされる。次いでカラーマップ内の色をなんらかの方式（値に対する色の線形分布など）で最小値と最大値との間の値に適用することができる。
【００３９】
図１８Ｃは、ユーザが、第３の次元として使用するために細胞遺伝子発現データからどのようにパラメータ１８０８を選択することができるかを示す。パラメータリスト１８１０に、細胞遺伝子発現データに対するパラメータのリスト（例えば表２００の列）をポピュレートすることができる。この例において、ユーザは、図１８Ｄに示す通り、カラーコードによって細胞ビュー散布図の上にオーバーレイする第３の次元として、パラメータＨｉｇｈＴＨｉｇｈＢを選択している。この第３の次元のオーバーレイは、散布図を有意味に解釈するさらなる能力をユーザに与える。例えば、ユーザは、カラーコード化を用いて、注目する細胞集団を同定し、そのような細胞集団をゲーティングする（図１９のゲート１９００を参照のこと）ことにより、さらなる調査のためにワークスペース内で別の新たなオブジェクトを作成することができ。
【００４０】
さらに、開示されるシステムの別の態様によれば、細胞集団をワークスペースからレポートエディタ内にドラッグすることによって、レポートエディタ内でレポートを作成することができる（図２０Ａ参照）。別の例として、１つの細胞集団を別の細胞集団の上にドラッグして細胞集団をオーバーレイして、遺伝子セットによる２Ｄの重ね合わせ及びヒートマップを作成することができる。細胞集団のオーバーレイを図２０Ａ〜図２０Ｄに２つの方式で示す。散布図において、異なる集団は、同じグラフ内で異なる色のドットプロットとして示される（どちらの集団を他方の上に置くかを選ぶことができる）。ヒートマップにおいて、異なる集団は、編成されて、ヒートマップ内の追加列として水平方向に付加される。すなわち集団１のすべての細胞が一緒に描画されて標識され、集団２のすべての細胞がそれに続く、等々。図２０Ｂは、遺伝子セット及び細胞集団による例示的なヒートマップを示す。図２０Ｃは、図２０Ｂの左側部分の拡大図を示し、図２０Ｄは、図２０Ｃの右側部分の拡大図を示す。
【００４１】
例示的な使用事例
上記のように、開示されるシステムは、細胞ビューモードと遺伝子ビューモードとの間で（又はその逆に）切り替えるとともにこれら２つのビューモードにおいてゲーティングを行って注目するデータに焦点を合わせることによって、細胞遺伝子発現データ１１２を研究するための強力な機構を提供する。
【００４２】
図２１は、プログラム１１４の一部として実行するための例示的なプロセスフローを示し、これは、ユーザが細胞遺伝子発現データの深い研究をサポートするために細胞ビューと遺伝子ビューとの間をどのように切り替えることができるかを説明する。ステップ２１００において、プロセッサはユーザ入力に応答してワークスペースからサンプルを選択する。ステップ２１０２において、細胞ビューモード又は遺伝子ビューモードのどちらを作動させるかに関する決定がなされる。この決定は、ユーザ入力応答して行うことができる。細胞ビューモードが選択された場合、プロセスフローはステップ２１０４に進む。遺伝子ビューモードが選択された場合、プロセスフローはステップ２１２２に進む。ステップ２１０４−２１２０は細胞ビューの動作に対応し、ステップ２１２２−２１４０は遺伝子ビューモードの動作に対応する。
【００４３】
ステップ２１０４において、プロセッサは、ユーザ入力に応答して細胞ビューの軸パラメータを選択する（例えば、遺伝子又は遺伝子セットといったパラメータの選択）。ステップ２１０６において、プロセッサは、ステップ２１０４で選択された軸パラメータに基づいて細胞遺伝子発現データ１１２から細胞ビュー散布図データ構造を生成する。このステップは、表２００において、選択されたパラメータに対応する列を選択して、細胞のリストと、各々選択されたパラメータに対するそれらの関連付けられた値とを得ることを伴い得る。ステップ２１０８において、プロセッサは、ユーザに提示するために、ステップ２１０６において作成した細胞ビュー散布図データ構造から細胞ビュー散布図３００を生成する。
【００４４】
ステップ２１１０において、プロセッサは、ユーザからの入力に応答して細胞ビュー散布図に関するゲートの規格を受け取る。このゲーティングは、細胞集団を作成し（ステップ２１１２）、作成された細胞集団は、新たなデータ構造としてワークスペース内に保存される。この時点で、ユーザは、（１）新たなサンプルを扱う（ステップ２１１４でステップ２１００に戻る進行を参照）、（２）細胞ビューモードにある間に現在のサンプルに関して１つ以上の新たな軸パラメータを定義する（ステップ２１１６でステップ２１０４に戻る進行を参照）、（３）細胞ビューモードにある間に現在のサンプルに関して新たなゲートを定める（ステップ２１１８でステップ２１１０に戻る進行を参照）、又は（４）遺伝子ビューモードに切り替える（ステップ２１２０でステップ２１２２に進む進行を参照）のいずれかを選択することができる。
【００４５】
ステップ２１２２において、プロセッサは、上で論じたように細胞遺伝子発現データ１１２をピボットする。次いで、ステップ２１２４において、プロセッサは、ユーザ入力に応答してワークスペースから細胞集団を選択する。ステップ２１２６において、プロセッサは、ステップ２１２４で選択された細胞集団に基づいて、ピボットされた細胞遺伝子発現データから遺伝子ビュー散布図データ構造を生成する。このステップは、ピボットバージョンの表２００において、選択された細胞集団に対応するピボット列を選択して、遺伝子のリストと、各々選択された細胞集団に対するそれらの関連付けられたメトリックとを得ることを伴い得る。ステップ２１２８において、プロセッサは、ユーザに提示するために、ステップ２１２６において作成した遺伝子ビュー散布図データ構造から遺伝子ビュー散布図１１００を生成する。
【００４６】
ステップ２１３０において、プロセッサは、ユーザからの入力に応答して遺伝子ビュー散布図に関するゲートの規格を受け取る。このゲーティングは、遺伝子セットを作成し（ステップ２１３２）、作成された遺伝子セットは、細胞遺伝子発現データとの連係のために新たな合成パラメータとしてワークスペース内に保存される。このようにして、細胞遺伝子発現データを、ステップ２１３２において生成された遺伝子セットに対応する新たなデータ値で増補することができる。この時点で、ユーザは、（１）新たなサンプルを扱う（ステップ２１３４でステップ２１００に戻る進行を参照）、（２）遺伝子ビューモードにある間に現在のサンプルに関して１つ以上の新たな細胞集団を定義する（ステップ２１３６でステップ２１２４に戻る進行を参照）、（３）遺伝子ビューモードにある間に現在のサンプルに関して新たなゲートを定める（ステップ２１３８でステップ２１３０に戻る進行を参照）、又は（４）細胞ビューモードに切り替える（ステップ２１４０でステップ２１０４に進む進行を参照）のいずれかを選択することができる。
【００４７】
このように、図２１は、どのようにして、ユーザがこのシステムを用いて、細胞ビューモードと遺伝子ビューモードとの間ですばやく移行する一方で、モード間の切替後の可視化を補助するのに使用することができる細胞集団及び遺伝子セットをそれぞれゲーティングによって作成することができるかを示す。
【００４８】
一例として、強力かつ革新的な動作モードが図２２の例示的なプロセスフローによって示され、ここでユーザは、図２１のプロセスフローによってプログラム１１４と対話し、（１）表示の細胞ビューモードにおいて１つ以上の細胞集団を作成し（ステップ２２００）、（２）複数の細胞集団にわたって遺伝子発現を比較して表示する遺伝子ビューモードにピボットし（ステップ２２０２）、（３）表示の遺伝子ビューモードにおいて１つ以上の遺伝子セットを作成し（ステップ２２０４）、これは細胞遺伝子発現データを合成パラメータとしての新たな遺伝子セットで増補し（ステップ２２０６）、（４）これら遺伝子セットの１つ以上を細胞ビュー散布図のための軸パラメータとして用いて、細胞ビュー散布図にピボットして戻り（ステップ２２０８）、（５）これらの動作を所望により反復的に繰り返して、細胞遺伝子発現データ１１２内に存在し得る生物学的に妥当な関係を掘り下げる（ここで動作（１）及び（３）をユーザが定義した第３の次元を細胞ビュー又は遺伝子ビューデータ表示上にオーバーレイすることによって補助することができる）。例えば、開示されたシステムは、精密な／個別化された医学を研究するための強力なツールとしての役立つことができ、多数の患者由来の細胞データを評価して、種々のがん若しくは他の疾病／病理に対する生存及び治療応答との相関が高い遺伝子を有する患者を見いだすような作業を行うことができる。
【００４９】
例えば、本明細書で提供されるツールを通じて、ユーザは、細胞集団を分析して、特定のがんＸ（Ｃａｎｃｅｒ  Ｘ）に関してより高い生存率（ｃｈａｎｃｅｓ  ｆｏｒ  ｓｕｒｖｉｖａｌ）と相関する示差的に発現された遺伝子セット（これを「生存遺伝子セット（Ｓｕｒｖｉｖａｌ  Ｇｅｎｅ  Ｓｅｔ）として標識することができる）を同定することが可能であり得る。同時に、ユーザは、細胞集団を分析して、がんＸに関してより低い生存率と相関する示差的に発現された遺伝子セット（これを「非生存遺伝子セット（Ｎｏｔ  Ｓｕｒｖｉｖａｌ  Ｇｅｎｅ  Ｓｅｔ）」として標識することができる）を同定することが可能であり得る。さらにまた、ユーザは、細胞集団を分析して、がんＸのための治療Ｙ（Ｔｈｅｒａｐｙ  Ｙ）に対して良好に応答することと相関する示差的に発現された遺伝子セット（これを「治療応答遺伝子セット（Ｔｈｅｒａｐｙ  Ｒｅｓｐｏｎｓｉｖｅ  Ｇｅｎｅ  Ｓｅｔ）として標識することができる）を同定することが可能であり得る。次いでこれらの遺伝子セットをシステムの細胞ビューモードにおける合成パラメータとして用いて、がんＸを生き延びるための治療Ｙによる処置に対して良好に応答する遺伝的な素因のある患者内の細胞集団を見いだすことができる。例えば、細胞ビュー散布図は、生存遺伝子セットを一方の軸パラメータ（例えばＸ軸パラメータ）として用い、非生存遺伝子セットを他方の軸パラメータ（例えばＹ軸パラメータ）として用いることができる一方で、治療応答遺伝子セットを第３の次元のオーバーレイとして用いることができる。得られた散布図は、生存及び治療応答の両方との相関が高い細胞集団（並びに生存又は治療応答との相関が高くない細胞集団）を示すことができる。
【００５０】
本発明をその例示的な実施形態に関連して説明してきたが、本発明の範囲内に入る種々の変更をこれに対して行うことができる。例えば、本明細書において示される例示的な散布図は、Ｘ軸を水平軸、Ｙ軸を垂直軸として提示されているが、実務家によっては散布図を傾けることが望ましいと気付く場合もある。一例は、対角線ｙ＝ｘが生物学的に重要だと思われるシナリオの場合である。このような場合、散布図を、ｙ＝ｘの対角線が４５度の線ではなく水平線又は垂直線として提示されるように傾けることができ、それによりデータがｙ＝ｘの線からどれだけ離れているかということにユーザが集中することを助ける。したがって、本発明に対するこれら及び他の変更は、本明細書における教示を検討すると認識可能である。
【符号の説明】
【００５１】
１００：コンピュータシステム
２００：細胞遺伝子発現データの表
３００：細胞ビュー散布図
３００：ユーザ制御部
３０２、３０４：遺伝子セレクタ
３０６：ユーザ選択ファイル
３０８：ドット
３１０、３１２：ゼロレベル
３２０：ゲート作成ツール
３２２：ナビゲーションツール
５００、５０６：パラメータ選択メニュー
６００、９００、１４００：ゲート
７００：「展開ゼロ」ユーザ制御部
１０００：ヒストグラム
１１００：遺伝子ビューモードの散布図
１１１０、１１１２：集団選択メニュー
１２００：ピボット表
１７００：遺伝子セット
１７０２：サンプル
１７０４：細胞集団
１７１０：遺伝子セット制御部
１８００：第３の次元の制御部
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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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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【図１２】
2020513630.tif 000015
【図１３Ａ】
2020513630.tif 000016
【図１３Ｂ】
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【図１４】
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【図１５】
2020513630.tif 000019
【図１６】
2020513630.tif 000020
【図１７Ａ】
2020513630.tif 000021
【図１７Ｂ】
2020513630.tif 000022
【図１８Ａ】
2020513630.tif 000023
【図１８Ｂ】
2020513630.tif 000024
【図１８Ｃ】
2020513630.tif 000025
【図１８Ｄ】
2020513630.tif 000026
【図１９】
2020513630.tif 000027
【図２０Ａ】
2020513630.tif 000028
【図２０Ｂ】
2020513630.tif 000029
【図２０Ｃ】
2020513630.tif 000030
【図２０Ｄ】
2020513630.tif 000031
【図２１】
2020513630.tif 000032
【図２２】
2020513630.tif 000033
【国際調査報告】
2020513630.tif 000034
2020513630.tif 000035