【手続補正書】
【提出日】平成29年6月20日(2017.6.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生物学的実体の活性値を推定するためのコンピュータ化された方法であって、前記方法は、
生物系における生物学的実体を表すノードと、前記ノード間の関係を表すエッジとを含むネットワークモデルを識別することであって、前記ノードは、第１の組の生物学的実体を表す第１の組のノードと、第２の組の生物学的実体を表す第２の組のノードとを含む、ことと、
プロセッサで、第１の組の処置データと第２の組の処置データとを受信することであって、前記第１の組の処置データおよび前記第２の組の処置データは、第１の組の生物学的実体に対応する、ことと、
前記第１の組のノードに対して、前記第１の組の処置データと前記第２の組の処置データとの間の差に基づいて活性尺度を取得すること、
前記第２の組のノードに対して、前記ネットワークモデルと前記活性尺度とに基づいて、活性値を生成することと
を含む、方法。
【請求項２】
前記第２の組のノードにおける各特定のノードに対する前記活性値は、前記特定のノードの前記活性値と、前記特定のノードが前記ネットワークモデル内でエッジと接続されているノードの前記活性値または活性尺度との間の差に少なくとも部分的に基づいている、請求項１に記載された方法。
【請求項３】
前記第２の組のノードにおける各特定のノードに対する前記活性値は、前記差を最小化する活性値である、請求項２に記載された方法。
【請求項４】
前記第２の組の生物学的実体は、前記第１の組の処置データおよび前記第２の組の処置データにおいて未測定であり、前記生成された活性値は、推論されたデータに対応する、請求項１〜３のいずれかに記載された方法。
【請求項５】
前記ネットワークモデルと前記活性値とに基づき第１の処置および第２の処置への前記生物系の攪乱を表す前記ネットワークモデルに対するスコアを生成することをさらに含み、前記スコアは、前記第２の組のノードにおける各ノードに対する外向きエッジの数、前記第２の組のノードにおける各ノードに対する内向きエッジの数、前記第２の組のノード内でノードを接続するエッジによって定義される隣接行列のうちの少なくとも部分的に基づいて生成される、請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記生物系の攪乱を示す前記スコアの統計的有意性を判定することをさらに含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記スコアの統計的有意性は、複数のランダムに生成した試験ネットワークモデルから計算される複数の検定スコアに対して前記スコアを比較することによって判定される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記複数のランダムに生成した試験ネットワークモデルは、１つ以上のノードのラベルのランダムな攪乱、前記第１の組のノードを前記第２の組のノードに接続するエッジ、前記第２の組のノード内でノードを接続するエッジを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
各活性値は、前記活性尺度の一次結合であり、前記一次結合は、前記第１の組のノードと前記第２の組のノードとの間を接続するエッジを表す第１の行列と、前記第２の組のノード内でノードを接続するエッジを表す第２の行列との計算を含む、請求項１〜８のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
前記第１の組の活性尺度の各活性尺度に対する変動推定値の一次結合を形成することによって、各活性値に対する変動推定値を提供することをさらに含む、請求項１〜９のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
前記活性値を第１の活性値ベクトルとして表すことと、
前記第１の活性値ベクトルを第１の寄与するベクトルと第１の寄与しないベクトルとに分解することであって、前記第１の寄与するベクトルと前記第１の寄与しないベクトルとの和が前記第１の活性値ベクトルとなる、ことと
をさらに含む、請求項１〜１０のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
前記第１の組の生物学的実体に対する第３の組の処置データおよび第４の組の処置データに基づいて、前記第２の組のノードに対する活性値に対応する第２の活性値ベクトルを識別することと、
前記第２の活性値ベクトルを第２の寄与するベクトルと第２の寄与しないベクトルとに分解することと、
前記第１の寄与する活性値ベクトルと前記第２の寄与する活性値ベクトルとを比較することと
をさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１の寄与するベクトルと前記第２の寄与するベクトルとを比較することは、前記第１の寄与するベクトルと前記第２の寄与するベクトルとの間の相関を計算することにより、前記第１の組の処置データおよび前記第３の組の処置データの比較可能性を示すことを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
第２のネットワークモデルにおける第３の組の生物学的実体に対応する第３の組のノードに対して、第３の組の処置データと第４の組の処置データとの間の差に基づく活性尺度を取得することと、
前記第２のネットワークモデルにおける第４の組のノードにおける各特定のノードに対して、活性値を生成することと、
前記第２の組のノードに対する活性値と前記第４の組のノードに対する活性値とを比較することと
をさらに含む、請求項１〜１３のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
前記比較することは、前記第１のネットワークモデルに関連付けられている符号付きラプラシアンと前記第２のネットワークモデルに関連付けられている符号付きラプラシアンとに基づいて、カーネル正準相関分析を適用することを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記第１のネットワークモデルおよび前記第２のネットワークモデルは、ｉｎ  ｖｉｔｒｏ系、ｉｎ  ｖｉｖｏ系、マウス系、ラット系、ヒト以外の霊長類系、ヒト系からなる群の２つの異なる要素に対応する、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記活性尺度は、倍率変化値であり、各ノードに対する前記倍率変化値は、それぞれのノードによって表される前記生物学的実体に対する対応する組の処置データの間の差の対数を含む、請求項１〜１６のいずれかに記載の方法。
【請求項１８】
前記第１組の処置データは、作用物質に曝露された前記生物系に対応し、
前記第２組の処置データは、前記作用物質に曝露されない前記生物系に対応する、請求項１〜１７のいずれかに記載の方法。
【請求項１９】
前記第２の組のノードにおける各特定のノードに対する前記差は、前記特定のノードの前記活性値と、前記特定のノードが前記ネットワークモデル内でエッジと接続されているノードの活性値または活性尺度との間の二乗差の和に少なくとも部分的に基づいている、請求項２〜１８のいずれかに記載の方法。
【請求項２０】
前記二乗差は、前記第２の組のノード内でノードを接続する前記エッジによって定義される隣接行列によって重み付けられる、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記ネットワークモデルは、前記第２の組のノードにおける各ノードに対する外向きエッジの数を表す第１の対角行列、前記第２の組のノードにおける各ノードに対する内向きエッジの数を表す第２の対角行列、前記第２の組のノード内でノードを接続するエッジによって定義される隣接行列によって定義される符号付きラプラシアン行列によって表される、請求項１〜２０のいずれかに記載の方法。
【請求項２２】
前記符号付きラプラシアン行列は、前記第１の対角行列と前記第２の対角行列との第１の和と、前記隣接行列と前記隣接行列の転置との第２の和との間の差に対応する、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記第２の組のノードにおける各特定のノードに対する前記活性値は、前記特定のノードの活性値と、前記特定のノードが前記ネットワークモデル内でエッジと接続されているノードの活性値または活性尺度との間の差に少なくとも部分的に基づいており、前記第２の組のノードにおける前記特定のノードに対する前記差は、活性値ベクトルの転置、前記符号付きラプラシアン行列、前記活性値ベクトルの積によって定義される、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記符号付きラプラシアン行列は、４つの部分行列に分割され、前記４つの部分行列は、前記第１の組のノード内でエッジを表す第１の部分行列と、前記第１の組のノードと前記第２の組のノードとの間のエッジを表す第２の部分行列と、前記第２の部分行列の転置である第３の部分行列と、前記第２の組のノード内でエッジを表す第４の部分行列とを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２５】
前記第２の組のノード内の各特定ノードに対する前記活性値は、前記特定のノードの前記活性値と、前記特定のノードが前記ネットワークモデル内でエッジと接続されているノードの活性値または活性尺度との間の差に少なくとも部分的に基づいており、前記第２の組のノード内の前記特定のノードに対する前記差は、活性値ベクトルの転置、前記符号付きラプラシアン行列、前記活性値ベクトルの積の偏導関数によって定義される、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記活性値は、前記第４の部分行列の逆行列、前記第３の部分行列、前記活性尺度の積に対応する、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
コンピュータ読み取り可能な命令を含むコンピュータプログラム製品であって、前記命令が、少なくとも１つのプロセッサを含むコンピュータ化されたシステムにおいて実行されると、請求項１〜２６のいずれかに記載の方法の１つ以上のステップを実行することを前記プロセッサに行わせる、コンピュータプログラム製品。