検討したい内容に即し、複数の群を構成できるように用意した実験セットから遺伝子の発現実験データを得る第1のステップと、前記複数の群間の発現実験データを比較するために統計学的検定を行う第2のステップと、前記統計学的検定による検定統計量に対して有意な遺伝子を選択するための抽出条件を設定する第3のステップと、前記第3のステップにより有意な遺伝子を抽出して遺伝子セットを作成する第4のステップとを備えていることを特徴とする遺伝子セット作成方法。前記第3のステップは、各実験セット毎に有意な遺伝子を選択するための抽出条件を設定して第1次遺伝子セットを抽出するステップと、前記第1次遺伝子セットに発現の有意な上昇を示す抽出条件と発現の有意な下降を示す抽出条件を設定するステップとで構成されていることを特徴とする請求項1に記載の遺伝子セット作成方法。前記複数の群は2群を構成し、前記実験セットは複数の種類で構成されていることを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の遺伝子セット作成方法。しかし、これらはあらかじめ文献情報から作成されたり、公共データベースに公開している遺伝子機能分類であったり、既知のシグナルパスウエイであったで、これらのほとんどは、公知のデータを再加工して作ったものである。このように、データセットは、公知のデータに基づいて作成されているため、発現解析が精度良く実施できないという問題があった。また、従来のように、公共データベースや相互作用のデータベースを用いて評価しても、生物学的な評価の意味が正確にわからない。本発明は、上述した課題を解決するために創案されたものであり、実験データ発現解析を精度良く実施し、生物学的な評価を的確に行うことができる遺伝子セットの作成方法を提供することを目的としている。上記目的を達成するために、本発明の遺伝子セット作成方法は、検討したい内容に即し、複数の群を構成できるように用意した実験セットから遺伝子の発現実験データを得る第1のステップと、前記複数の群間の発現実験データを比較するために統計学的検定を行う第2のステップと、前記統計学的検定による検定統計量に対して有意な遺伝子を選択するための抽出条件を設定する第3のステップと、前記第3のステップにより有意な遺伝子を抽出して遺伝子セットを作成する第4のステップとを備えていることを主要な特徴とする。本発明によれば、検討したい内容に即して実験セットを作成することができ、この発現実験データをもとに遺伝子セットを構成することができる。このため、公知の情報に頼らず、より実験によって検証されたデータを利用して判別できるので、より確実な遺伝子群の挙動が把握できるほか、実験に基づく遺伝子の分類が可能となる。また、本発明によれば、それぞれの生物学的な評価の意味を正確に表現することができる。さらに、GeneOntologyやシグナルパスウェイに代表される、既知の情報に基づいて作成された遺伝子セットを用いた研究者の発現データの解釈方法に、実験データという実績のあるデータに基づき、既知の情報に基づかずに作成された遺伝子セットにより発現データの新しい解釈方法を提供することができる。以下、図面を参照して本発明の一実施形態を説明する。図1は本発明の遺伝子セット作成方法のフローチャートを示す。まず、本発明において、遺伝子と言う場合は、遺伝子でなくとも、発現マイクロアレイのプローブでも、発現現象が確認されたゲノム上の位置でもよく、ゲノム上で遺伝子発現を行っている位置を含む意味である。遺伝子と発現マイクロアレイのプローブの関係は、ゲノム上に点在する一つの遺伝子にn個のプローブが割り当てられている関係となる。また、これらの遺伝子セットは、GSEAだけでなくFisher検定などの統計処理に利用できる。具体的な遺伝子セットの作成方法を以下に説明する。まず、検討したい内容に即し、複数の群を構成できるように実験セットを準備するS1。検討したい内容とは、本実施例では、次のようなものとする。例えば、新たに実験した血管新生有無のマイクロアレイを用いた発現データを、6つのグループで評価し、最終的にはどのグループに属する遺伝子が有意な評価をされるかを求める。そこで、評価に利用するモデルデータセットを、図2に示すように、以下の6つのグループに分類する。1血管新生因子VEGFの投与の有無の比較でアップレギュレート、ダウンレギュレートする2つのグループ。2乳癌における転移性癌と非転移性癌の間の比較でアップレギュレート、ダウンレギュレートする2つのグループ。3ES細胞及びiPS細胞とヒト線維芽細胞間の比較でアップレギュレート、ダウンレギュレートする2つのグループ基本的に、上記6つグループを用いて、新たに実験した血管新生有無のマイクロアレイ発現データを評価することを考える。また、本実施例では統計検定で、2群間で比較を行う。2群比較の場合は、例えば、コントロールとトリートメント、あるいは、コントロールと疾患、もしくはコントロールとタイムコースの一点などの実験セットに編集することができる。これにより、作成された実験セットを図2に示す。図2に示すように、2群比較できるように、血管新生因子VEGFの投与の有無間で血管内皮細胞において発現変動する遺伝子を観察したアレイ実験、乳癌における転移性癌と非転移性癌の間で発現に差のある遺伝子を観察したアレイ実験、ES細胞及びiPS細胞とヒト線維芽細胞間で差のある遺伝子を観察したアレイ実験の3種類を準備した。なお、本実施例では、2群比較としたが、3群比較や4群比較等のように、より多群間の比較ができるように実験セットを準備しても良い。ここで、血管新生因子VEGFの投与の有無比較はコントロールとトリートメントの比較で、VEGFの投与にて有意な遺伝子が判定される。乳癌における転移性癌と非転移性癌比較は、コントロールと疾患に分類され、転移性に関する遺伝子を有意判定する。ES細胞及びiPS細胞とヒト線維芽細胞間比較1、ES細胞及びiPS細胞とヒト線維芽細胞間比較2は、コントロールと表現型に分類され、iPS細胞やES細胞と線維芽細胞で有意な遺伝子を見る。図3は、図2のグループIDの1~8の実験に実際に使用したサンプル名IDを示す。例えば、図3aは、アレイ実験において、血管新生因子VEGFの投与が無いというサンプルを3サンプルGSM473032、GSM473033、GSM473034、血管新生因子VEGFの投与が有るサンプルを3サンプルGSM473035、GSM473036、GSM473037用いていることを示す。図3bは、アレイ実験において乳癌における非転移性癌のサンプルを11サンプルGSM805892~GSM805902、乳癌における転移性癌のサンプルを16サンプルGSM805903~GSM805918用いていることを示す。図3cは、アレイ実験においてES細胞のサンプルを17サンプルGSM637758~GSM637774、ヒト線維芽細胞のサンプルを6サンプルGSM637790~GSM637795用いていることを示す。図3dは、アレイ実験においてiPS細胞のサンプルを12サンプルGSM637778~GSM637789、ヒト線維芽細胞のサンプルを6サンプルGSM637790~GSM637795用いていることを示す。上記のように、ES細胞及びiPS細胞とヒト線維芽細胞間で差のある遺伝子を観察したアレイ実験については、2群比較用のデータセットで利用できる組み合わせが2種類存在していることを示す。ここで、図3からわかるように、実験には最低でも3サンプル使用しているが、これは、後述するように、P値を算出するために必要であり、P値を用いる必要がなければ、最低、各グループIDについて、1サンプルとしても良い。次に、実験終了後、各グループIDの各実験により得られたマイクロアレイデータについて、複数の群間で比較するために、統計学的検定を行うS2。本実施例では2群間比較であるので、2群間比較のための統計学的検定を行った。なお、S2~S6の各処理は、コンピュータにより行われる。まず、血管新生因子VEGFの投与の有無間で、血管内皮細胞において発現変動する遺伝子を観察したアレイ実験、乳癌における転移性癌と非転移性癌の間で発現に差のある遺伝子を観察したアレイ実験、ES細胞及びiPS細胞とヒト線維芽細胞間で差のある遺伝子を観察したアレイ実験のそれぞれの実験で有意な遺伝子セットを求めるために、統計計算統計学的検定を行う。ここでは、各遺伝子の発現値を利用し、Welcht検定を行い、P値を求めると同時に、2群間の各プローブの平均の比を計算した。実験ごとの分母分子の別は以下のように設定した。これらの実験セットでは、1遺伝子に複数プローブが対応しているために、プローブ単位で計算した。なお、本実施例においては、プローブ数=遺伝子数とした。図4に、遺伝子遺伝子IDとこれに対応するプローブ数を示す。有意変動遺伝子を得るためにカットオフ条件を設定する。カットオフ条件は、上述したWelcht検定を行って求めたP値と2群間の各プローブの平均の比との両方の値の論理和を取り、P値<001かつ発現変動比≧20かつ発現変動比≦05の条件を満たすプローブを選択するのが基本条件だが、本条件によって、1グループ中のプローブ数が多いと、後のGSEA計算に不向きなために、カットオフ条件は実験ごとに変更した、実験ごとの条件を以下に示すGSE32531P001かつ2foldUPor05foldDOWNGSE19098P001かつ2foldUPor05foldDOWNGSE259701比較1P00001かつ2foldUPor05foldDOWNGSE259702比較2P00001かつ2foldUPor05foldDOWNここで、2foldUPor05foldDOWNは、2倍以上のアップレギュレーション又は0.5倍以下のダウンレギュレーションであることを示す。この意味は、上述したように、各遺伝子の発現値を利用し、Welcht検定を行い、P値を求めると同時に、2群間の各プローブの平均の比を計算しているが、このときの2群間の各プローブの平均の比の2倍以上又は0.5倍以下を意味する。上記のカットオフ条件により、プローブを抽出する。これにより、有意な変動を示す第1次遺伝子セットが作成されるS3。第1次遺伝子セットで選択されたプローブを、さらにアップレギュレーションとダウンレギュレーションの2つのグループに分割するS4。具体的には、P値<001かつ発現変動比≧20を有意な上昇を示すアップレギュレーションと、P値<001かつ発現変動比≦05の条件を満たすプローブを有意な下降を示すダウンレギュレーションと定義した。ここで、発現変動比は、健常組織や正常細胞などの対象群における遺伝子の発現値を分母とし、興味対象となっている病理組織や特殊な処理を施した細胞を分子とした場合に算出される比、又は、遺伝子の発現値が対数で表現される場合は、引き算により算出される対数比で表される。なお、2群比較のために統計学的検定を行う場合は、P値及び発現変動比の両者が必ずしも必要とはならず、発現変動比のみ、P値のみ、もしくは発現比の順位のみをもとに遺伝子セットを作成することもできる。P値と発現変動比は通常上記の値が推奨されるが、場合によっては選択された遺伝子やプローブの数が多すぎたり少なすぎたりする。その時は本閾値を調整し、好ましくは、100~1500程度の遺伝子やプローブを有意と判断できると、本遺伝子もしくはプローブセットを用いたGSEA解析の結果が正確に判断される。アップレギュレーションとダウンレギュレーションの2つのグループにより作成された最終の遺伝子セットにどのようなものかという説明をつけ、ファイル、もしくはデータベースに保存するS5。図2~図4で構成されるデータ形式が、リレーショナルデータベースを用いた時のデータ構造で、図5または図6に示す例が、ファイルに保存した例である。なお、図4、5は、ファイルの内容の一部を示しており、各列に記載されている数字は遺伝子IDを示す。図2、3は各グループの条件を格納し、図4にその実際のデータを格納する。図2、3と図4は、グループIDで連結する。これらは、リレーショナルデータベースでなくとも、ファイルでもよい。検討したい内容に即した実験セット、すなわちGSE19098、GSE32531、GSE25970の実験セットすべてについて、S2~S5の処理が行われていない場合S6NOは、S2に戻り、S2~S5の処理が行われた場合S6YESは、遺伝子セットの作成を終了する。この例でできた遺伝子セットプローブセットは、GSE19098が2つ、GSE32531が2つ、GSE25970が4つの合計8セットとなる。すなわち、血管新生因子VEGFの投与の有無の比較でアップレギュレート、ダウンレギュレートする2つのセット、乳癌における転移性癌と非転移性癌の間の比較でアップレギュレート、ダウンレギュレートする2つのセット、ES細胞及びiPS細胞とヒト線維芽細胞間の比較でアップレギュレート、ダウンレギュレートする2つのセットである。なお、上記実施例では、各実験セットに対して、最終的な遺伝子セットとして、アップレギュレート、ダウンレギュレートの2セットを作成したが、これに限定されるものではなく、各実験セットについて有意な変動を示す遺伝子セットを1つだけ作成しても良いし、また、3つ以上作成しても良い。次に、上記8個の遺伝子セットを利用することで、それぞれの生物学的な評価が以下のように的確に行われる。これは、従来の公共データベースや相互作用のデータベースを用いて評価するところと大きく異なる点である。A上記GSE19098の実験セットから作成されたアップレギュレート、ダウンレギュレートの2つの遺伝子セットを用いて、新たに実験した血管新生有無のマイクロアレイ発現データを評価すると以下のようなことがわかる。この実験からは、血管新生因子により誘導される血管新生に関わる遺伝子セットを得ることができる。この遺伝子セットと、ユーザーの遺伝子発現情報の類似性をGSEA及びフィッシャーの正確確率検定で解析することで、VEGFによる血管新生に関わる遺伝子との重複を明らかにすることができ、ユーザーの実験において血管新生の誘導が発生しているか否かを推定することが可能となる。B上記GSE32531の実験セットから作成されたアップレギュレート、ダウンレギュレートの2つの遺伝子セットを用いて、新たに実験した血管新生有無のマイクロアレイ発現データを評価すると以下のようなことがわかる。転移の有無は癌の悪性度に強く関与する臨床像であり、転移の有無間で発現の異なる遺伝セットは腫瘍の悪性度を表す指標と考えられる。この実験より得た遺伝子セットと、新たに実験して得た遺伝子発現情報の類似性をGSEA及びフィッシャーの正確確率検定で解析することで、転移に関わる遺伝子との重複を明らかにすることができ、ユーザーの実験において腫瘍転移の誘導が発生しているか否かを推定することが可能となる。C上記GSE25970の実験セットから作成されたアップレギュレート、ダウンレギュレートの4つの遺伝子セットを用いて、新たに実験した血管新生有無のマイクロアレイ発現データを評価すると以下のようなことがわかる。幹細胞の性質を持つ癌細胞は腫瘍の進展抗癌剤耐性に関わることが報告されており、この実験により得た遺伝子セットと、新たに実験して得た遺伝子発現情報の類似性をGSEA及びフィッシャーの正確確率検定で解析することで、癌幹細胞の形成に関わる遺伝子との重複を明らかにすることができ、ユーザーの実験において悪性度の高い癌細胞が存在するか否かを推定することが可能となる。このように、実際の実験データから有意に変動している遺伝子を取り出した遺伝子セットを作成し、GSEAやFishertestに利用することの利点は、これまでGeneOntologyやシグナルパスウェイに代表される既知の情報に基づいて作成された遺伝子セットを用いた研究者の発現データの解釈方法に、実績のある手法を用いて既知の情報に基づかずに作成された遺伝子セットを用いた発現データの新しい解釈方法を提供する点にある。これにより、例えば、公共アレイデータにおいて高グレードの癌細胞で発現上昇している遺伝子と研究者実験データの重複をみることで、機能未知の遺伝子が含まれていたとしても、実験データの裏付けに基づく類似性を観察でき、研究対象となっているサンプルが対象群に比べて高悪性度な腫瘍組織と類似した性質を持っていることが推察される。本発明は、細胞増殖や細胞接着などのGeneOntologyに基づく解釈では、実験対象のサンプルが持つ性質を疾患や表現系と結び付けることが困難な場合に、特に有用である。また、ここから高グレードの癌細胞で発現上昇していた遺伝子と、研究者実験データの重複遺伝子を抽出することで、着目する遺伝子を絞り込むフィルターの機能を持たせることも可能である。また一例として、分子標的や作用メカニズムの既知の医薬品を投与した際に発現の変化する遺伝子セットを作成しておき、機能メカニズム未知の薬品食品の発現プロファイルとの重複を本法により観察することで、その作用メカニズムを推定する用途が想定される。次に、上述した図5又は図6のように作成された遺伝子セットを利用して、GSEA解析を行った例を以下に示す。GSEA実施方法図1の遺伝子セット作成方法にて得られた遺伝子セットを対象に、DU145による移植癌モデルゼブラフィッシュにおける血管新生の有無間で発現を観察したアレイデータAgilentHumanarrayMedianNormalizedDatatxtにおける発現比情報を使用してGSEAを実施した。この実験データは、前立腺癌細胞DU145をゼブラフィッシュに移植後、ゼブラフィッシュの体内にて血管新生を誘導した細胞株と、誘導しなかった細胞株を、移植癌モデルゼブラフィッシュよりそれぞれ個別に回収し、マイクロアレイ実験を行ったデータである。GSEA解析の結果を図8に示す。図8の横方向の欄に記載された項目は、以下の内容を示す。SIZEは遺伝子セットと実験データに共通して存在した遺伝子の数、ESはkolmogorovsmirnovの検定統計量を示す。NESは標準化されたkolmogorovsmirnovの検定統計量、すなわちリサンプリングにより算出したESの分布に基づいて正規化を実施したESを表す。これは、異なった遺伝子セットに由来するESどうしを比較することはできないため、遺伝子セット間の比較のために正規化されたNESを算出している。NOMpvalはESをもとに算出したP値を示す。FDRqvalはNESをもとに算出した偽陽性率を示す。RANKATMAXは、kolmogorovsmirnov検定時に、実験データの遺伝子を発現比で順位付け後にESを算出する過程において、ESが最大値を取った際の実験データにおける該当遺伝子の順位を示す。MedianChangeは、実験データにおいて遺伝子セットを構成する遺伝子集団に含まれる遺伝子の発現比の中央値を示す。なお、発現比の中央値が1以下の場合逆数にしてマイナスを付与している。MedianChangeofLeadingEdgeは、遺伝子セット中でRankATMAXより上位に位置する遺伝子についての実験データにおける発現比の中央値を示す。発現比の中央値が1以下の場合逆数にしてマイナスを付与している。図8には、GSE32531の実験セットから作成されたアップレギュレートの遺伝子セットのうち、0.5倍以下のダウンレギュレーションの遺伝子、2倍以上のアップレギュレーションの遺伝子との関係が示されている。また、GSE19098の実験セットから作成されたダウンレギュレートの遺伝子セットのうち、0.5倍以下のダウンレギュレーションの遺伝子、2倍以上のアップレギュレーションの遺伝子との関係が示されている。さらに、GSE25970の実験セットから作成されたダウンレギュレートの遺伝子セットのうち、0.5倍以下のダウンレギュレーションの遺伝子、2倍以上のアップレギュレーションの遺伝子との関係が示されている。なお、GSE25970の実験セットは2種類あるので、データはそれぞれの種類について記載されている。図8の結果から、遺伝子セットの構成遺伝子が発現変動遺伝子の上位に来ている有意確率FDRqvalに基づき、血管新生誘導能をもつ前立腺癌細胞株にて発現が低下する遺伝子には、ES細胞で線維芽細胞に比較して発現が低下している遺伝子が統計的有意に集積している傾向が認められた。以上の結果は、ES細胞の分化抑制に関わる遺伝子発現の特徴が、血管新生の誘導能をもつ癌細胞においても同様の特徴を持っていることを示唆する。