2020 年度バイオインフォマティクス技術者認定試験
問題解説についてバイオインフォマティクス技術者認定試験は、2020 年度
CBT ⽅式に移⾏しました。これに伴い、従来よりも幅広いトピックに関する問題も出題されるようになりました。
この⽤語解説では、いくつかの新しいトピックや、これまでも出題されていたものの教科書には記載されていないトピックなどについて、簡単な解説を⾏います。

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【⽣命科学分野】
総論

⽣命科学分野の問題は、参考書「バイオインフォマティクス⼊⾨」（慶応義塾⼤学出版会）を中⼼に出題されますが、参考書に掲載されていないもの、例えばエピジェネティ
クスやゲノム編集のように、⽐較的新しい重要な項⽬についても出題されます。ホーム
ページに掲載の出題範囲のキーワードをよく⾒て準備をしてください。⽣物は多様で例外も多く、問題⽂や選択肢を読んでいる中で、厳密には当てはまらないと考えてしまう場合もあるかもしれません。そのような場合は⼤多数の⽣物において⾒られるメカ
ニズムや基本原理を念頭に解答してください。
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PCR（Polymerase Chain Reaction）

2020 年は COVID-19 の感染拡⼤により、PCR という⾔葉が⼀般に広く浸透した年となった。1983 年に開発され分⼦⽣物学に⾶躍的な発展をもたらした技術であるが、現在では臨床検査をはじめ様々な分野に応⽤されている。基本となる反応は DNA 複製の原理と合わせて理解することが必要である。
エピジェネティクス

エピジェネティクスは DNA 塩基配列の変化に依らない、遺伝形質の伝達に関する学問分野である。中⼼となるのは、DNA のメチル化とヒストンの化学修飾で、これによりヌクレオソームやクロマチンの状態が影響を受け、遺伝⼦発現が変化することで、同じゲノム配列を持つ細胞でもその形質の違いがもたらされる。また、エピゲノムの状態は後天的な要因により変化し、細胞分裂を通じ継承されうることも知られている。NGSによるエピゲノム解析が発展したことで、バイオインフォマティクスでは重要な応⽤分野の⼀つとなっている。
ヒトゲノム・遺伝⼦解析研究に関する倫理指針

⽂部科学省、厚⽣労働省、経済産業省の 3 省が共同で作成している研究倫理指針で、「ヒトゲノム・遺伝⼦解析研究に関わるすべての関係者においてこの指針を遵守 することが求められる」とあり、バイオインフォマティクス技術者も例外ではない。本指針
は研究や社会の変化に合わせて、数年ごとに改定されており、平成 29 年の⼀部改正では個⼈情報保護法等の改正に伴って、匿名化や個⼈識別符号についての項⽬が改正追加された。内容を暗記する必要はないが、必ず⼀度は⽬を通し、基本的な原則を理解することが重要である。

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【情報科学分野】
クラウド、SaaS、PaaS、IaaS

近年では Gmail のようにインターネット越しで利⽤するサービスやツールが増えている。ユーザーが⼿元にソフトウェアやハードウェアを持たずとも、インターネットを通じてサービスを利⽤するという形態・考え⽅はクラウドと呼ばれる。クラウドは、提供されるサービスの種類によって SaaS (Software as a Service、さーす)、PaaS (Platform
as a Service、ぱーす)、IaaS (Infrastructure as a Service、いあーす)といった呼び分けがされている。以下にいくつかの例を挙げる。
SaaS

ソフトウェアの提供

Gmail, Slack, LINE, DeepL, Overleaf など

PaaS

開発環境の提供

GoogleColaboratory, Microsoft Azure

App

Service など
IaaS

計算機(サーバー)の提供

Amazon Web Service (AWS) EC2,
Microsoft Azure, Google Cloud Compute Engineなど

ウ ェ ブ 版 の BLAST (https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/) や 、 UCSC Genome Browser(http://genome.ucsc.edu/) なども SaaS の⼀種である。なお、実際には SaaS/PaaS/IaaSの境界は曖昧である。たとえばクラウドストレージサービス Dropbox は、単純にユー
ザーにオンライン上のデータ保存領域を提供する SaaS の⼀種と考えられるが、ファイルの同期や共有などの制御も可能なため IaaS の⼀種と考えることもできる。
感度、特異度

新型コロナウイルスの PCR 検査などでも話題になった偽陽性（疑陽性ではない）や偽
陰性、感度や特異度といった⾔葉を整理する。いま、ある疾病のスクリーニング検査を実施した結果が以下の表のように与えられたとすると、検査結果における各指標が計算できる。ただし、以下では TP, FP, TN, FN はそれぞれ該当したサンプルの数（⼈数など）を表すものとする。

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疾病あり

疾病なし

検査結果が
陽性

TP

FP

陽性的中率=TP/(TP+FP)(真陽性, true positive)(偽陽性, false positive)(Precision, PPV, 精度, 適合率)

検査結果が
陰性

FN

TN

(偽陰性, false negative)(真陰性, true negative)

感度＝TP/(TP+FN)(Recall, Sensitivity,
再現率, TPR)

特異度＝TN/(FP+TN)(Specificity, Selectivity)

陰性適中率=TN/(FN+TN)
正確度=(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)(Accuracy, 精度, 正解率)※「精度」は Precision との混同に注意

F-measure=2×Precision×Recall/(Precision+Recall) (F 値, F 尺度, F1-score)

深層学習（Deep Learning）

深層学習（ディープラーニング、Deep Learning）とは、ニューラルネットワークを多層に結合した機械学習の⼀⼿法である。

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【配列分野】
次世代シークエンサデータ解析でよく⽤いられるデータフォーマット

以下のフォーマットは、次世代シークエンサデータ解析において、様々なコマンドの⼊出⼒に使われる標準的なフォーマットなので、解析の際は知っておく必要がある。
l

FASTA 形式

配列データを格納する形式として広く⽤いられており、次世代

シークエンサのデータ解析においてはマッピングの対象とするリファレンス配列の形式としてよく⽤いられる。
l

FASTQ 形式

配列データとクオリティ値を合わせて格納する形式で、シークエンサによって読み出された配列（リード）を格納する形式としてよく⽤いられる。クオリティ値を、アスキーコードに割り当てて１⽂字で表現しており、コンパクトなテキストファイルとなっている。
l

SAM 形式

各リードをリファレンス配列上に対応づけ（マッピング）した結果を格納する形式。各リードのリファレンス配列上の位置に加えて、ギャップの挿⼊などのアラインメント情報もコンパクトな⽂字列（CIGAR ⽂字列）によって表現している。
l

BAM 形式

テキスト形式である SAM 形式の情報をバイナリ化することで、計算機上で効率よく処理できるようにしたもの。マッピング結果を⽤いてさらに別のプログラムで解析する場合、BAM 形式に変換して⾏うことが多い。
l

VCF 形式

リファレンス配列上にマッピングされた配列情報に基づいて、変異の検出（バリアントコール）を⾏った結果を格納する形式。テキスト形式である VCF 形式の情報をバイナリ化した BCF 形式もある。
l

GFF 形式

ゲノム配列上の遺伝⼦（エクソンやイントロン）の位置など、配列上の特徴領域についてのアノテーション情報を格納するための形式。
マルチプルアラインメント

マルチプルアラインメントは、あらかじめスコア体系が与えられていれば、その最適解は（多次元）動的計画法で計算できるが、計算量が配列数に対して指数関数的に増⼤するために現実的でない。このため、ガイドツリーに沿って類似度の⾼い配列ペアから順にアラインメントを組み上げる累進法（ツリーベース法）がよく⽤いられるが、これは⼀種の貪欲法であり、初期段階で間違ったアラインメントをしてしまうと修正が効かない。これを克服する⼿法として、作成したアラインメント中の配列をランダムに２つのグループに分けて再アラインメントをとる、という処理を繰り返してスコアを改善する⼿法（逐次改善法）や、配列ペア間でアラインメントを計算する際に最適解以外も候補とし、他の配列とアラインする際の整合性も考慮してアラインメントを決定する⼿法などがあり、実⽤的なプログラムではこれらを組み合わせることで精度の改善がCopyright © 2020 Japanese Society for Bioinformatics. All Rights Reserved.

図られている。⼀⽅、マルチプルアラインメントにおける配列間の対応は進化過程を反映しているべきであり、アラインメントの評価も進化モデルに基づいて⾏われるのが望ましい。このため、系統樹に沿った置換、挿⼊、⽋失によってアラインメントが⽣じるという確率モデルを想定し、これに基づいて系統樹とアラインメントを同時に推定するような⽅法も開発されている（確率モデルに基づく系統樹推定は、通常は与えられたアラインメント中の置換のみを考慮するが、それと⽐べて計算が⾮常に複雑になる）。
BLAST ビットスコア

配列類似性を評価するスコア⾏列には様々なものがあるが、BLAST ではスコア⾏列の種類によらず統⼀的に評価を⾏えるようにスコアの標準化が⾏われており、ビットスコアと呼ばれている。ビットスコア Sʼは、オリジナルのスコア S から Sʼ=(λS + ln K)/ ln 2 (ln は⾃然対数)という式により計算される（λと K はスコア⾏列によって決まるパラメータ）。このビットスコア Sʼと E-value の間には、E=mn2-Sʼ (m,n は、それぞれクエリ配列、およびデータベース配列全体の⻑さ)という関係があり、統計的な評価と直接結びついている。ここで 210 がおよそ 1000 であることを考慮すると、ビットスコ
アが 10 増えるごとに E-value はおよそ 1/1000 になることになり、これを知っておくとスコアを評価する際の⽬安となる。

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【構造分野】
タンパク質デザイン

望みの⽴体構造や機能を持つタンパク質分⼦を⼈⼯的に設計しようとする試みをタン
パク質のデザインと⾔います。天然由来のタンパク質を部分的に再設計することで⽣
化学的特性をコントロールする研究は古くから⾏われてきましたが、さらに近年では、
コンピュータを⽤いて機能性タンパク質を⽂字通りゼロから設計することも可能になってきました。基礎研究の観点からは、タンパク質デザインは⽴体構造予測の逆問題としても知られており、タンパク質の⼀次構造と三次構造の間の情報変換原理を理解する上で、両者は互いに対をなす重要なアプローチと⾔えます。
クライオ電⼦顕微鏡によるタンパク質⽴体構造解析

近年、クライオ電⼦顕微鏡法(クライオ EM)に関するいくつかの技術⾰新がありました。
構造解析法としては、結晶化が不要で⽐較的短時間で⽴体構造が得られるなど、様々な利点があります。そのため、PDB では少数派だったこの⼿法による⽴体構造データの割合が、急速に増加しています。データを登録する構造⽣物学者だけでなく、データを利⽤する側であるインフォマティクスやシミュレーションの⽴場でも、こういった時流の変化への対応が迫られています。例えば、同じ⽴体構造データでも部位によって分解能(構造の精度)が⼤きく異なることがあるなど、クライオ EM データの特性に注意する必要が⽣じるでしょう。
結晶構造と溶液構造

インフォマティクスでは、極⼒どのデータも⼀様に扱いたいものです。PDB に登録されている⽴体構造データは厳格に定義された書式に従って記述されているので、⼀⾒使いやすそうです。しかし実験⼿法ごとに各種の特性があり、それぞれに注意が必要です。典型的な注意点に、結晶構造と溶液構造の違いがあります。多くの⽣体分⼦は、構造的にも、相互作⽤の観点でも⾮常にフレキシブルです。結晶構造では、その⽣体分⼦が溶液中や細胞中では形成しない構造や相互作⽤を形成している可能性があります。
特に結晶格⼦中で隣の分⼦と相互作⽤している部分には、注意が必要です。溶液構造では、登録されているデータは、⾮常にバラエティに富んだアンサンブルの単なる代表構
造かもしれません。また、電⼦顕微鏡・X 線結晶構造解析・NMR 解析のいずれの場合
も、試料中には存在しているはずの部位が観測できずにモデリングされていない(原⼦
座標が明⽰されていない)例も多くあります。
DNA の左巻きと右巻き

DNA の⼆重らせんは、周囲の塩濃度や相対湿度などの条件により、異なる構造をとる

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ことが知られている。現在発⾒されている 6 つの型のうち、⽣物学的に重要な役割を担うのは図⽰した A 型 DNA、B 型 DNA、Z 型 DNA とされている。このうち⽣体内で典型的なのは図の中央に⽰した B 型である。⼆重らせん構造をらせん軸上⽅から⾒下ろし、5ʼ末端から 3ʼ末端⽅向にらせん構造をたどると、B 型 DNA では、その軌跡は右巻きとなる。らせん軸に沿って溝幅が広い主溝（メジャーグルーブ）、溝幅が狭い副溝（マイナーグルーブ）が存在する。A 型も B 型同様右巻きである。⼀⽅ A 型は、塩基間での結合が緩く、らせん内に隙間が⽣じた太めのらせん構造であり、主溝や副溝は⾒られず、塩基対がらせん軸に対して傾いている点が B 型とは異なる。Z 型は、A 型と B 型とは異なり左巻きである。塩基対がらせん軸に対して垂直な点は B 型と同様だが、主溝と副溝の幅にはほとんど差がない。
DNA ⼆重らせんのイラストを⽬にする機会は多い。右巻きが描かれている場合、⼿前側に描かれている
鎖が右上から左下に進⾏する。上述のように、⽣体内で典型的なのは右巻きである B 型だが、我々が⽬にするイラストにはどういうわけか
左巻きのものが⾮常に多い。左巻き

図 異なる DNA ⼆重らせん構造 (バイオが描かれる場合、⼿前側に位置する

インフォマティクス⼊⾨ p122 図 1 を抜

鎖が左上から右下に向けて進⾏す粋)る。
ケモインフォマティクス

化学式等で表される化合物の構造や性質を情報科学的に扱う分野をケモインフォマテ
ィクスと⾔います。例えば化学構造式は視覚的に化合物の構造を理解するためには⾮常に便利ですが、計算機によって機械的に処理するには適していません。⼤量の化合物に関する情報を計算機によって処理するためには、化合物の構造に関する情報を計算機が処理しやすい形で記述し、またそれを処理する特別な⽅法が必要となります。ケモ
インフォマティクスがカバーする領域は多岐に渡りますが、化学構造式を⽂字列として表現する⽅法や、化合物の特徴を 0 と 1 のベクトルに変換して類似性を⽐較する⽅法などが代表的なものと⾔えます。

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格⼦モデル

タンパク質の構造を理論的に扱う⽅法のひとつとして、格⼦モデルがあります。格⼦モデル
では⼆次元ないし三次元の碁盤の⽬のような格⼦空間を⽤意し、アミノ酸残基が格⼦点⼀つを占めるものとしてタンパク質を表現します（右図）。1970 年代ごろからよく⽤いられていたモデルで、タンパク質の構造を⼤胆に単純化して扱うことで、計算量を削減しつつフォール
ディング現象を数学的に取り扱うことのでき

図. 格⼦モデル。○はアミノ酸残るモデルです。計算機の性能向上も相まって使基を⽰している。格⼦点上の連続

われる機会は減ってきていますが、タンパク質した○でタンパク質を表現する。

フォールディングの本質の⼀端を捉えるため

N、C はそれぞれ N 末端、C 末端のモデルとして、未だその価値を失っていませ

を⽰す。

ん。

レビンタール(Levinthal)のパラドクス

これはタンパク質科学では古典的な問題ですが、タンパク質が特定の形に折り畳まれる現象の難しさについて⽶国の Levinthal が⽰した考え⽅です。タンパク質主鎖のφ、ψ⾓のように、タンパク質を構成する化学結合は回転⾃由度があるため、全ての⾓度について適切な値を取ったときのみ正しいフォールドに折り畳まれたと⾔えます。全ての⾓度の取り得る⾓度の組み合わせは天⽂学的な数に登るため、ひとつひとつのコン
フォメーションを⾼速に試していったとしても正しいフォールドにたどり着くには膨⼤な時間が掛かるものと⾒込まれます。しかし実際には、タンパク質はミリ秒オーダーの時間で⾼速に正しいフォールドを⾒つけます。
レビンタールのパラドクスは天然のタンパク質が折り畳まれる過程について述べたものですが、この難しさはそのままバイオインフォマティクスにおけるフォールディン
グ予測の難しさにも直結します。⾼速なアルゴリズムを⽤いてコンフォメーションの安定性を調べても、その全空間を探索することは難しく、適切に枝刈りして探索空間を狭めることが必要になります。

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【遺伝進化分野】
最尤法・祖先遺伝⼦推定

分⼦系統樹推定のうち、最尤法は系統樹の樹型・進化距離・現存遺伝⼦配列と塩基・
アミノ酸置換確率に基づいて、系統樹の尤度を評価し、最も尤度の⾼い系統樹を計算する⽅法である。この時、尤度計算のために系統樹の内部節(ノード)における塩基・
アミノ酸タイプの推定を⾏うため、この⽅法は祖先遺伝⼦配列の推定法としても利⽤される。
以下の図のような簡単な系統樹(3 つの現存遺伝⼦からなり、各枝の⻑さ＝進化距離は
すべて d であり、塩基置換確率はすべての塩基の組で等しい場合)を例にとって、尤
度計算を考える。葉(端点・リーフ)ノードの T や G が現存遺伝⼦のある部位の塩基で、祖先型が祖先型塩基(未定)であるとする。化距離 d で塩基置換が起こる確率を pとして、祖先型に A, T, G, C の塩基を当てはめた場合、この系統樹の尤度は以下のようになる。
祖先型 = A の場合： p3（1-p）
祖先型 = T の場合： p（1-p）3
祖先型 = G の場合： p2（1-p）2
祖先型 = C の場合： p3（1-p）
進化距離 d の値にもよるが、通常 p << 1 - p であることを考えると、必ずしもすべての塩基の組み合わせについて計算する必要はなく、尤度が最も⾼くなるのは置換回数が少ない場合、すなわち祖先型が T で塩基置換は 1 回だけ起こっている場合であることが分かる。

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X 連鎖潜性(劣性)遺伝

ヒト性染⾊体は XX(⼥性)または XY(男性)であるが、Y 染⾊体には遺伝⼦がほとんどないことから、X 染⾊体上に潜性(劣性)の疾患関連遺伝⼦が存在する場合は、⼥性と男性で表現型の発現の仕⽅が異なる。⼥性(XX)の場合は、疾患関連遺伝⼦をヘテロに持つ場合は保因者となるが発現(罹患)はしないことがほとんどであるのに対して、男性(XY)では⼀つしかない X 染⾊体が疾患関連遺伝⼦を持つ場合は、ほぼ必ず発現(罹患)することになる。逆にいうと、罹患していない男性が保因者であるケースは存在しないと考えて良い。
HLA ハプロタイプ

ヒト⽩⾎球抗原(human lymphocyte antigen, HLA)、または主要組織適合性複合体(Major Histocompatibility Complex, MHC)と呼ばれる遺伝⼦は、免疫系における抗原提⽰に関わり、この遺伝⼦の対⽴遺伝⼦(アリル)の違いが臓器移植・⾻髄移植後の拒絶反応の主要因となることが知られている。ヒトゲノムには複数のクラスター化した
HLA 遺伝⼦座(HLA-A, B, C, DRB1 など)が存し、 アリルは HLA̶A 遺伝⼦座では
A*24:02、DRB1 遺伝⼦座では DRB1*15:02 などのように識別され、この組み合わせを HLA ハプロタイプと呼ぶ。臓器移植の際には、適切なドナーを選択するためにHLA 型を調査するが、もっとも望ましいドナーはすべてのアリルが完全⼀致する場合
である。
染⾊体異常

疾患などの原因となる染⾊体異常には、⼤きく分けて構造異常と数的異常がある。構造異常は特定の染⾊体の遺伝⼦構成が変化する現象であり、⽋失(染⾊体の⼀部がなくなる)・逆位(染⾊体の⼀部が配列的に逆に挿⼊される)・重複(染⾊体の⼀部が複数コピー存在する)・転座(染⾊体の⼀部が本来と異なる位置に挿⼊される)がこれにあたる。数的異常は染⾊体の本数が変化する現象であり、半数染⾊体セットの数が異常になる倍数性と、特定の染⾊体の数が異常になる異数性がある。
21 トリソミー(ダウン症候群)は 21 番染⾊体が 3 本存在する異数性の例であり、もっとも頻度が⾼いケースで標準型とも呼ばれる。⼀⽅、ロバートソン転座(14;21)は、
ヒト 14 番染⾊体と 21 番染⾊体の間で、染⾊体短腕が⽋落し、⻑腕が結合して⽣じる
構造異常(転座)である。ロバートソン転座染⾊体と正常な 21 番染⾊体が同⼀の配偶⼦に⼊る場合は、受精により 21 番染⾊体がトリソミー状態になりダウン症候群の表現型が発現し得る。

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【オーミクス分野】
アンプリコン解析、OTU

メタゲノム解析のように複数ゲノムを⼀⻫に解析する際、特定の遺伝⼦領域を PCR
増幅して読み出す⼿法をアンプリコン解析とよぶ。バクテリアの場合は rRNA 遺伝⼦の 16S サブユニット、真菌の場合はサブユニット間のスペーサー領域（Internal
Transcribed Spacer: ITS）を使うことが多い。増幅された配列（アンプリコン）に基づくグルーピング結果は⽣物種レベルの解像度を持たないため、進化系統樹に同じくOTU（Operational Taxonomy Unit)と呼ばれる。
α多様性とβ多様性、シャノン指標、ユニフラック距離

メタゲノム解析において、同じサンプル内における微⽣物の多様性をα（アルファ）
多様性、異なるサンプル間における多様性をβ（ベータ）多様性と呼ぶ。α多様性の指標としてよく使われるのがシャノン指標で、サンプル内における各⽣物種の割合のシャノン情報量に相当する。β多様性の指標としてよく使われるのがユニフラック（Unifrac）距離である。⼆つのサンプルを統合して含まれる種の系統樹を描いた際に、ユニフラック距離とは全枝⻑に対して⽚⽅のサンプルでのみ観測される種に対応する枝⻑の割合に対応する。つまり２つのサンプル間での共通点が少ないほど距離が⼤きくなる。
まず⼆つのサンプル（左図、星とひし形）を統合して、含まれる種について系統樹を描くとしよう。その系統樹の枝は、⽚⽅のサンプルのみから得られた種のみで構成される枝（⾚）と、両⽅のサンプルで共通に観測された種を含む枝（⿊）の⼆種類に分けられる。このときユニフラック距離とは、前者の枝の⻑さがすべての枝の⻑さに占める割合に対応する値となる。

質量分析計と MS/MS

分析化学では質量分析 (Mass Spectrometry) を MS と略記し、装置を⼆つ連結したタ
ンデム質量分析計を MS/MS あるいは MS2 と書く。この装置では最初の MS で特定の質量をもつ分⼦のみを選択し、それをフラグメントに分解してから次の MS で測定することで、化合物の部分構造情報を得られる。測定情報をもとに化合物の構造を決定することを同定（identification）と呼ぶ。

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精密質量と同位体分布

原⼦番号が同じでも質量数が異なる原⼦を同位体と呼ぶ。例えば炭素は質量数 12 と13 のものがそれぞれ 99%と 1%、硫⻩は質量数 32 と 34 のものがそれぞれ 95%と4%、天然に存在する（残り 1%はその他の同位体）。個々の同位体の質量を精密質量と呼び、同位体の分布に基づいた加重平均値を平均質量と呼ぶ。⼀般の周期表に記載されるのは平均質量だが、メタボロミクスやプロテオミクスで利⽤する⾼性能の分析装置では精密質量数を ppm 単位で測定できる。
ハブ、スケールフリー

ネットワークの中で極めて⼤きいリンク数（あるいは次数）を持つ頂点をハブ (hub)と呼ぶ。頂点に接続するリンク数の統計を取ったとき、リンク数 x をもつ頂点数の割合が x−λ（λ：定数）というべき分布に⽐例するネットワークをスケールフリーと呼ぶ。その特徴は、極度にリンクが集中するハブ頂点の存在である。
中⼼度 (centrality)

ネットワークの中で中⼼となる頂点を選び出すための指標を中⼼度と呼び、次数(degree) や媒介度 (betweenness) が知られる。次数中⼼度は次数の⼤きいハブ頂点
をネットワークの中⼼とみなす。媒介中⼼度は、ネットワーク内の全頂点間の最短経路に最も多く含まれる頂点をネットワークの中⼼とみなす。この他にも数多くの中⼼度が提案されており、⽬的に応じてネットワーク解析に利⽤される。
左図の例では⾚い頂点ほど
betweenness が⾼い。
図は Kasahara et al., PLoS ONE 9(11):e112419 より CC BY4.0 に基づいて転載。

スモールワールド

ネットワークにおいて、任意の２頂点間の最短距離の平均値がランダム・ネットワー
クに近く、それでいて互いに隣接する３頂点の割合がランダム・ネットワークよりもはるかに⾼い場合（いわゆるクラスターをなす場合）、スモールワールドと呼ばれCopyright © 2020 Japanese Society for Bioinformatics. All Rights Reserved.

る。⾃然界のネットワークにはスモールワールドが多く⾒出される（いわゆる友達の
友達は友達）。

試験問題に記載されている会社名または製品名は、それぞれ各社の商標または登録商標です。
なお、試験問題では、®および ™を明記していません。

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