"オリゴヌクレオチドプローブセットであって、前記セットが少なくとも10個のオリゴヌクレオチドを含み、前記オリゴヌクレオチドの各々が、表5、7C、または8Bに記載されているかまたは表5、7C、または8Bに記載の配列から誘導されたオリゴヌクレオチド、相補配列を有するオリゴヌクレオチド、機能的に同等のオリゴヌクレオチドから選択される、オリゴヌクレオチドプローブセット。前記少なくとも10個のオリゴヌクレオチドが、表5、7C、または8Bに記載されているかまたは表5、7C、または8Bに記載の配列から誘導された、少なくとも60、好適には少なくとも100の発生頻度を有するオリゴヌクレオチド、相補配列を有するオリゴヌクレオチド、機能的に同等のオリゴヌクレオチドから選択される、請求項1に記載のセット。前記セット中のオリゴヌクレオチドの各々が、表5、7C、または8Bに記載されているかまたは表5、7C、または8Bに記載の配列から誘導されるオリゴヌクレオチドから選択され、かつ好適には、少なくとも60、好適には少なくとも100の発生頻度を有し、または、相補配列を有するオリゴヌクレオチドであるか、または機能的に同等のオリゴヌクレオチドである、請求項1または2に記載のセット。前記セットが、表5、7C、または8Bに記載されていて少なくとも60、好適には少なくとも100の発生頻度を有するかまたは表5、7C、または8Bに記載の配列から誘導されたオリゴヌクレオチドのすべて、または相補配列を有するオリゴヌクレオチド、または機能的に同等のオリゴヌクレオチドを含む、請求項1~3のいずれかに記載のセット。前記セットが、表5、7C、または8Bに記載されているかまたは表5、7C、または8Bに記載の配列から誘導されたオリゴヌクレオチドの全て、または相補配列を有するオリゴヌクレオチド、または機能的に同等のオリゴヌクレオチドを含む、請求項1~4のいずれかに記載のセット。前記セットの各プローブが異なる転写物に結合する、請求項1~5のいずれかに記載のオリゴヌクレオチドプローブセット。前記セットは少なくとも20個のオリゴヌクレオチドを含み、前記セットはプライマー対を含み、前記プライマー対の各オリゴヌクレオチドは同じ転写物またはその相補配列に結合し、好適には前記プライマー対の各々が異なる転写物に結合する、請求項1~5のいずれかに記載のセット。前記セットは少なくとも30個のオリゴヌクレオチドを含み、前記セットはプライマー対と、プライマー対の各々について標識プローブとを含み、前記プライマー対と前記標識プローブとにおける各オリゴヌクレオチドは同じ転写物またはその相補配列に結合し、好適には前記プライマー対と前記標識プローブとの各々が異なる転写物に結合する、請求項1~5のいずれかに記載のオリゴヌクレオチドプローブセット。10~500個のオリゴヌクレオチドプローブからなる、請求項1~8のいずれかに記載のオリゴヌクレオチドプローブセット。前記オリゴヌクレオチドプローブの各々が15~200塩基の長さである、請求項1~9のいずれかに記載のオリゴヌクレオチドプローブセット。前記プローブが1以上の固体担体上に固定されている、請求項1~10のいずれかに記載のオリゴヌクレオチドプローブセット。前記固体担体が、シート、フィルタ、膜、プレートまたはバイオチップである、請求項11に記載のオリゴヌクレオチドプローブセット。好適には1以上の固体担体上に固定されている、請求項11または12に記載のオリゴヌクレオチドプローブセットを含むキット。前記プローブが単一の固体担体に固定され、ユニークなプローブの各々が前記固体担体の異なる領域に付着されている、請求項13に記載のキット。標準化材料をさらに含む、請求項13または14に記載のキット。前記オリゴヌクレオチドプローブが結合する遺伝子の遺伝子発現レベルを反映する、細胞の遺伝子発現パターンを判定するための、請求項1~12のいずれかに記載のプローブセット、または請求項13~15のいずれかに記載のキットの使用であって、前記使用は、少なくとも、a前記細胞からmRNAを単離する工程であって、前記mRNAは必要に応じてcDNAに逆転写してもよい工程と、b前記工程aのmRNAまたはcDNAを、請求項1~15のいずれかに記載のオリゴヌクレオチドプローブセットまたはキットにハイブリダイズさせる工程と、c前記プローブの各々にハイブリダイズしているmRNAまたはcDNAの量を評価して前記パターンを作成する工程と、を含む、使用。生物における癌または癌の病期に特徴的な標準遺伝子転写パターンを作成する方法であって、前記方法は少なくともa癌または癌の病期である一つまたはそれ以上の生物の試料細胞からmRNAを単離する工程であって、前記mRNAは必要に応じてcDNAに逆転写してもよい工程と、b前記工程aの前記mRNAまたはcDNAを、調査中の前記生物およびその試料に相当する生物およびその試料の中の前記癌または癌の病期に特異的な請求項1~15のいずれかに記載のオリゴヌクレオチドセットまたはキットにハイブリダイズさせる工程と、c前記プローブの各々にハイブリダイズしているmRNAまたはcDNAの量を評価して、前記癌または癌の病期である試料において、前記オリゴヌクレオチドが結合する遺伝子の遺伝子発現のレベルを反映する特徴的なパターンを作成する工程と、を含む方法。試験遺伝子転写パターンを作成する方法であって、前記方法は少なくともa前記試験生物の前記試料細胞からmRNAを単離する工程であって、前記mRNAは必要に応じてcDNAに逆転写してもよい工程と、b前記工程aの前記mRNAまたはcDNAを、調査中の前記生物およびその試料に相当する生物およびその試料の中の癌または癌の病期に特異的な、請求項1~15のいずれかに記載のオリゴヌクレオチドセットまたはキットにハイブリダイズさせる工程と、c前記プローブの各々にハイブリダイズしているmRNAまたはcDNAの量を評価して、前記試験試料において、前記オリゴヌクレオチドが結合する遺伝子の遺伝子発現のレベルを反映する前記パターンを作成する工程と、を含む方法。生物における癌または癌の病期を診断または同定またはモニタリングする方法であって、a前記生物の試料の細胞からmRNAを単離する工程であって、前記mRNAは必要に応じてcDNAに逆転写してもよい工程と、b前記工程aの前記mRNAまたはcDNAを、調査中の生物およびその試料に相当する生物およびその試料の中の該癌または癌の病期に特異的な、請求項1~15のいずれかに記載のオリゴヌクレオチドセットまたはキットにハイブリダイズさせる工程と、c前記プローブの各々にハイブリダイズしているmRNAまたはcDNAの量を評価して、前記試料において、前記オリゴヌクレオチドが結合する遺伝子の遺伝子発現のレベルを反映する特徴的なパターンを作成する工程と、d前記パターンを、前記調査中の生物および試料に相当する生物からの試料を用いて、請求項17に記載の方法により作成された標準的な診断パターンと比較して、前記調査中の生物において前記癌の有無または癌の病期を示す相関関係の度合いを判定する工程と、を含む方法。前記プローブはプライマーであり、前記工程bにおいて、前記プライマーを使用して前記mRNAまたはcDNAまたはその一部分が増幅され、前記工程cにおいて、増幅産物の量が評価され、前記パターンが作成される、請求項16~19のいずれかに記載の方法。前記プローブは標識プローブとプライマー対であり、前記工程bにおいて、前記標識プローブとプライマーとが前記mRNAまたはcDNAにハイブリダイズされて前記前記mRNAまたはcDNAまたはその一部分が前記プライマーを使用して増幅され、前記標識プローブが前記標的配列に結合した時に、増幅中にそれが置換されてシグナルを生成し、前記工程cにおいて、生成されたシグナルの量が評価され、前記パターンが作成される、請求項16~19のいずれかに記載の方法。前記mRNAまたはcDNAは、前記工程b以前に増幅される、請求項17~21のいずれかに記載の方法。前記オリゴヌクレオチドおよび/またはmRNAまたはcDNAが標識される、請求項17~22に記載の方法。前記パターンが、各プローブと関連した発現レベルに関する数のアレイとして表される、請求項17~23のいずれかに記載の方法。前記生物が真核生物であり、好適には哺乳類である、請求項17~24のいずれかに記載の方法。前記生物がヒトである、請求項25に記載の方法。前記パターンを構成するデータが、分類モデル上に数学的に投影されている、請求項17~27に記載の方法。前記試料が、組織、体液、または体内老廃物である、請求項17~28のいずれかに記載の方法。前記試料が末梢血である、請求項17~29のいずれかに記載の方法。前記試料中の細胞が疾患細胞ではなく、かかる細胞と接触状態にあったものではなく、かつ前記疾患の部位または状態に由来するものではない、請求項17~30のいずれかに記載の方法。前記モニタリングが、前記生物の前記癌の治療後に行われて、前記治療の有効性を判定する、請求項19~31のいずれかに記載の、生物中の癌またはその病期をモニタリングする方法。前記癌が、胃癌、肺癌、乳癌、前立腺癌、大腸癌、皮膚癌、結腸癌、または卵巣癌である、請求項17~32のいずれかに記載の方法。前記癌が乳癌である、請求項34に記載の方法。実施例1:有用なプローブの同定と、乳癌診断での前記プローブの使用材料と方法被験者の情報、およびマイクロアレイ実験用の血液採取2002年から2004年の間に、ノルウェー国内の二つの病院UllevalUniversityHospitalおよびHaukelandUniversityHospitalで、ノルウェーのRegionalEthicalCommitteeの承認参照番号41601151の下に、書面での同意後、200の血液試料が収集された。被験者は、1次スクリーニングでのマンモグラムで罹患の疑いがあるとされて2次検査によばれた女性からランダムに選択された。診断用マンモグラフィと、マンモグラフィで所見が陽性の場合には生検または細針吸引と、を含む臨床検査を行う前に、前記試料が収集された。悪性であるか良性であるかは、細胞診で解明した。マンモグラフィでは異常の無かった被験者については、確定診断はマンモグラフィのみであった。各女性から、血液2.5mlがPAXgene登録商標チューブPreAnalytiX、Hombrechtikon社スイス製に採取され、一晩室温で静置された後、使用するまで-80°Cで保存された。様々な遺伝子発現プラットフォームの方法開発および試験の結果、当初採取された200の試料中121のみが本調査に使用された。診断用マンモグラムと組織病理学的結果により、これら121人の女性のうち、57人が浸潤性乳癌であり、10人が非浸潤性乳管癌DCISであり、54人は悪性の疾患の兆候を示していなかったことがわかった。後者54人中、12人には、線維腺腫、嚢胞などの良性の所見、および詳細不明の所見があった表1。乳癌被験者については、腫瘍の病期、悪性度、およびその他の関連する臨床データが記録された表1および2。前記試験グループのメンバーと対照実験グループのメンバーとでは、年齢、閉経状態、および以前の更年期ホルモン療法についてバランスをとった表3。前記121の試料に加え、二人の健康な女性から複数時点で5つの血液試料を採取し生物学的複製、妊娠中の女性から3つの血液試料を採取し、かつ、授乳中の健康な女性から1つの血液試料を採取した。このように遺伝子発現分析用に127人の個人から130の試料を得た表1。調査設計異なるマイクロアレイ製造バッチ、試薬やキットのロット間のバラツキ、日ごとの変動、異なる実験技師に関連した影響などの技術的なバラツキを制御するために、厳密な実験設計に従って行われた。試料はランダムに10ずつのバッチに分けられ、乳癌患者の女性の試料数と疾患の兆候の無い女性の試料数とがバッチ間で同数になるように含められた。各バッチ中の試料は全てる実験工程を経て処理された。実験工程の各々が単一の技師のみによって行われ、技師たちは癌の病態を知らされていなかった。各バッチには2つの対照実験試料が含まれ、それ以外の10個と同じ実験手順を経た。これら対照実験試料は、一人の健康な女性から単離された全RNAから成る。バッチ内の試料の順番はランダム化された。バッチ変動を補正するために、TibshiraniTibshiranietal2002PNAS99p65676572によって記載されたバッチ調整法を使用した。130の試料と26の技術的対照試料とを含む、全部で13のバッチが、分析された。RNA抽出PAXgene登録商標チューブが12チューブのバッチで一晩解凍され、製造者プロトコルにしたがって全RNAが抽出された。全RNAは分析まで-80°Cで保存された。2100バイオアナライザAgilentTechnologies、米国カリフォルニア州とNanoDropND-1000分光光度計ThermoScientific、米国デラウェア州をそれぞれ使用して、RNAの質と量を測定した。マイクロアレイ手順マイクロアレイ遺伝子発現調査は、32、878個のプローブを含み、29,098個の遺伝子を表現する単一チャネルのAppliedBiosystemsHumanGenomeSurveymicroarraysv20を使用して行われた。各試料からは、500ngの全RNAが、NanoAmpRT-IVT標識キットプロトコルにしたがって増幅標識され、16時間55°Cでアレイ上でハイブリダイズされた。ハイブリダイズ後、AB1700リーダを使用して撮像する前に、製造者推奨によりスライドが手作業で洗浄され調製された。AppliedBiosystems社のExpressionSystemソフトウエアを利用して、遺伝子発現シグナルの同定と定量化、信号-ノイズ比、不良スポットのフラグ立てを行った。さらなる分析のために、原データがエクスポートされた。データ分析RRDevelopmentCoreTeam製、R:ALanguageandEnvironmentforStatisticalComputing2009と、BioconductorprojectGentlemanetal2004GenomeBiolR80のツールを、必要に応じて適合させて使用し、データ分析を行った。データは以下のように予備処理した。データをlog2変換し、信号-ノイズ<3、またはフラグ値<8191、である個々の測定値は欠測値と設定した。全156アレイについて5を超える欠測値を有するプローブは除外した。予備処理後、156個の試料と11217個のプローブが残り、それをさらに分析した。データを標準化すなわちセンタリングおよびスケーリングし、欠測値をk-近傍転嫁法Troyanskayaetal2001Bioinformatics17p520525によりk=10を使用して入力した。各遺伝子について主要成分分析および分散分析ANOVA試験を行ったところ、前記データには大きなバッチ効果があることが判明した。同じタイプのデータについて、同様のバッチ効果が以前報告されていたDumeauxVetal、検討中。TibshiraniTibshiranietal2002上記に記載されているように一元配置分散分析法onewayANOVAprocedureを使用して、バッチ効果について各プローブを処理した。その後26個の技術的対照試料が除外された。生物学的複製一人の被験者からの複数の試料のために、シグナル強度が各プローブについて平均化された。したがって、それぞれが各個人からの127個のアレイが分析に残った。最終的に、グローバルミーンサブトラクションglobalmeansubtractionによってアレイ内正規化がおこなわれた。発生基準に基づくプローブの同定上記のように処理されたデータを使用して、a一クロスバリデーションセグメント当たり一つのユニークな試料選択された試料のすべての反復を含むを除外し、bPLSR-DAを使用して残っている試料について校正モデルクロスバリデーションされたを構築し、cジャックナイフ基準を用いて、工程bにおけるモデルについて有意の遺伝子の組を選択し、dユニークな試料すべてが一旦除外されるまで、前記工程a、b、およびcを反復ししたがって、工程bを127回繰り返した後に全部で127の異なる校正モデルが構築され、その結果工程cを127回繰り返した後に有意なプローブのセットが127通り出来、e有意なプローブの127通りのセットから、発生頻度基準を使用して、有意な変数を選択することにより、有用なプローブを単離した。上記方法では、遺伝子発現データはダミーコード化応答ベクトルを予測するための予知因子として働いた。前記応答ベクトルは、それが健康な対照物であるか、それとも乳癌試料であるかによって、各試料につき-1または1の値が与えられた。新たな遺伝子発現試料は、もし予測値がゼロより多ければ疾患であると分類され、そうでなければ健康であると分類された。使用する分級器classifierを構築し試験するために、ダブルクロスバリデーションを伴った、部分最小二乗回帰PLSRNguyenRocke2002Bioinformatics18p16251632WoldEstimationofprincipalcomponentsandrelatedmodelsbyiterativeleastsquaresInMultivariateAnalysisEditedbyKrishnaiahPRNewYorkAcademicPress1966p391420を使用した。ジャックナイフ試験と組み合わせて一除外クロスバリデーションLOO-CVを伴ったPLSRを使用してGidskehaugetal2007BMCBioinformatics8p346WuJackknifebootstrapandotherresamplingplansinregressionanalysisTheAnnalsofStatistics198614p12611350、有意なプローブを選択した。詳細には、LOO-CVは最適な数の成分と各プローブに関する回帰係数の一組とを示し、ジャックナイフ特性選択は0ではない回帰係数を有するプローブを選択するために使用されるp値≦005。PLSRモデルがこれら有意なプローブ上に再構築され、再度、最適な数の成分を選択するためにLOOCVが使用された。最後に、分級器の精度を試験するために、LOOCVの独立ループに上記の分析が組み込まれたVarmaSimon2006BMCBioinformatics7p91。このように、発生基準に基づいて選択された有用なプローブが、分類モデルを構築するために使用された。同定された有用なプローブは、発生頻度に基づいてグループ化された。たとえば、127クロスバリデーションモデルの全てで有用なプローブは100に分類され、クロスバリデーションモデルの90のみにおいて有用なプローブは、90に分類され、少なくとも1つのバリデーションセグメントで有用であったプローブは0に分類された。結果表4は、発生頻度基準に基づいて同定されたプローブの数と、およびこれらプローブに基づいた遺伝子発現特性の推定診断精度とを示す。遺伝子選択手順がインナー二重クロスバリデーションルーチンinnerdoublecrossvalidationroutineに基づくので、選択バイアスを回避しバイアスの無い精度推定値を得るために、三重クロスバリデーション法を使用した。その結果、発生頻度基準にしたがって0~90に分類されたプローブから、約75の精度が予期されることが示された。図1は0プローブ127のクロスバリデーションモデルのうち少なくとも1つにおいて有用であると同定されたプローブがデータから除外されたとき、残りのデータに基づくモデルの精度が、全PLSR成分にわたって大きく下がり最大57、関連する診断情報のほとんどがこのデータから得られていることを示している。表5は、識別プローブのオリゴヌクレオチド配列と、ABI1700番号によって識別されるその遺伝子配列とを示している。この表に示されているプローブ番号は、提示されている配列の配列番号を示す。実施例2:種々の試料用の、種々のプラットフォーム上の、有用なプローブのサブセットの検証実施例1では、診断上関連する遺伝子発現特性を構築するために使用できる遺伝子プローブ0~100の発生セットを同定した。ただし、今後の試料の予測において、同定されたプローブの信頼性には疑問があった。ある特定の実験から有用であると同定された変数は、データ主導であり得ることが知られている。使用されている試料の一群に依存していること以外に、発現データを測定するために使用されるプラットフォームもまた、データの質に影響を及ぼしている。したがって、遺伝子プローブセットが一つのプラットフォームにおいて有用であると同定されても、別のプラットフォームがデータ生成に使用される場合に、必ずしも診断の妥当性を保持するとは限らない。これは、プラットフォーム特異的なノイズ成分が、異なるプラットフォーム間では変動するからである。また、測定されている遺伝子発現変化が実際にはわずかであると、たとえば、微細な検査室間のバラツキのために起こる、処理における小さな技術的差異もまた、個々の遺伝子プローブから測定された値に影響し、その情報内容を保持するか失うかを決定づけるかもしれない。したがって、異なるシナリオで同定されたプローブの有効性を試験するために、分析を拡張して行った。同定されたプローブの診断的情報が、新規の試料群を使用して別の検査室で行われた個々の実験で保持されたかどうかを試験するために、別の検査室において、ただし同じABIプラットフォームを使用し、新規の試料群表6A、40の試料、20の乳癌、および20の非乳癌を使用してデータが生成された調査の、そのデータを再分析した。表6Bは、別の検査室で新規の試料群を使用して実験が行われたときであっても、プローブ0~100の様々なセットのすべてがその診断的情報を保持していたことを示している。調査1実施例1の0~100プローブに相当するプローブを使用して診断モデルが展開され、それらは遺伝子発現データの予備処理の後の新たなデータに存在していた調査2。精度をクロスバリデーションで推定した。さらに異なるプラットフォームの影響を試験するため、調査1実施例1で同定された有用なプローブを含むよう展開した、カスタマイズしたアレイ上に存在する有用なプローブのいくつかを分析した。カスタマイズしたアレイの一つは、マイクロアレイ技術に基づくが、異なるプラットフォームプロバイダCodelinkGEによって提供されたアレイであった。その他のアレイは、リアルタイム定量的PCR技術に基づいていた。前記Codelink調査調査3は、その前の実験と比較して、乳癌試料と非乳癌試料の新規の独立した群を使用した表7A。30merのオリゴヌクレオチドが、表5に記載されたプローブのいくつかに設計された。使用されたプローブは表7Cに示され、表7Cはまた、ABI1700遺伝子識別子の参照により同定される、相当する遺伝子をも示している表5参照。表5に記載のオリゴヌクレオチド配列から良好なプライマーを設計することが難しい場合は、関連する転写物を同定するために、ABIプローブID、オリゴヌクレオチド配列、および遺伝子名が使用される。特定の転写物について複数のオリゴヌクレオチドプライマーも設計される場合もある。これは、少なくとも1つのオリゴヌクレオチドがその相当する転写物に効率的にハイブリダイズするようにするためのものである。データの予備処理が、概ね実施例1に記載の通りになされた。表7Bは、調査1~3のいずれにも使用されたカスタマイズしたCodelinkプラットフォームに存在した、相当する0~100プローブに基づく推定精度を示す。その結果、異なるマイクロアレイプラットフォームが使用されても前記様々なプローブセット0~100はその診断情報内容を保持していたことが再度示された。調査4において、TaqManプロトコルが使用された。TaqManシステムは、各伸長サイクル中に蛍光DNAプローブ上のTaqDNAポリメラーゼの5’ヌクレアーゼ活性を利用してPCR産物を検出する。前記Taqmanプローブ通常25merは、5’末端で蛍光レポーター染料によって、かつ、3’末端で蛍光消光染料によって、標識されている。前記プローブが損なわれていなければ、前記消光染料は前記レポーター染料の発光強度を低減する。もし標的配列が存在すると、前記プローブはその標的にアニールし、プライマー伸長が進むにつれてTaqDNAポリメラーゼの5’ヌクレアーゼ活性によって切断される。前記プローブの切断によってレポーター染料が消光染料から分離されると、レポーター染料の蛍光はPCRサイクル数に応じて増加する。標的核酸の初期濃度が高ければ高いほど、蛍光の相当な増加がより早く観察される。前記TaqManプローブは、オリゴヌクレオチドプローブの5’末端に共有結合した蛍光色素分子と3’末端の消光分子とから成る。通常25merのオリゴヌクレオチドが好ましいが、長さは変わってもよい。重要ポイントは、前記オリゴヌクレオチドプローブが標的配列に特異的に結合しなければならないということである。いくつかの異なる蛍光色素分子たとえば、6-カルボキシフルオレセイン、略語:FAM、またはテトラクロロフルオレセイン、略語:TETおよび消光分子たとえば、テトラメチルローダミン、略語:TAMRA、またはジヒドロシクロピロロインドールトリペプチドマイナーグルーブバインダー、略語:MGBが、それぞれ5’末端および3’末端に結合して使用できるかつ、これらが本発明での使用に好適な識別子を構成する。TaqManLDA用に、60個の試料から単離された全RNAからcDNAを調製した表8A。内在性対照物を含む384個の選択されたアッセイを使用して、ABIPrism7900HTFastSystem上で遺伝子発現分析を行った。欠測値または平均ct>30があるアッセイはデータ分析以前に除外された全部で166個のアッセイとなった。TaqManLDAにおける208個のアッセイのデータ前記208個のアッセイをその遺伝子識別子ABI1700、表5を参照および機能と連携させて示す、表8を参照を使用して、正規化および質制御用のアッセイを含む96穴アッセイフォーマットに適した、限定数のアッセイを同定した。図2は、96穴アッセイフォーマットを使用したモデルの精度を示す種々のPLS成分について。最適5PLS成分で、顕著になった特性により、49/60試料82のクラスが正確に予測された。ここでもまた、遺伝子発現特性を発現させるために異なるプラットフォームや技術が使用されても、実施例1調査1から誘導されたプローブには診断情報が保持されていた結果が示された。図3は、乳癌試料の正確な分類において、表5からランダムに選択した5以上のプローブを使用することの精度を示す。表6:同じプラットフォームを使用するが、異なる試料群を用いて異なるラボで行った検定結果表7:異なるプラットフォームCodeLink,GEを使用した、異なる検査室および異なるサンプル群での検証結果表8:リアルタイム定量的PCRTaqManによるプローブの検証"