"一つ以上の文字からなる文字列を表す文字列データを取得するデータ取得部と、前記データ取得部によって取得された前記文字列データを解析して、当該文字列データが表す文字列内における相同する文字列断片を抽出し、抽出した相同する文字列断片の存在位置及び相同関係に応じて系統解析を行う系統解析部と、を備える、情報処理装置。前記系統解析部は、複数の前記文字列データに対して配列並置を行い、前記文字列データ間の類似の度合いを算出する配列並置部と、配列並置部による配列並置の結果を利用して、前記相同する文字列断片の区間を表す相同区間情報と、当該相同する文字列断片の区間の方向及び相同の度合の少なくとも何れかを用いて表される相同関係情報と、を含む相同要素を抽出する相同要素抽出部と、同一の前記文字列データ内又は相異なる前記文字列データ間に分散して存在している前記相同要素を解析して、当該相同要素のうち共通する前記相同区間情報を有するものを相同群としてグループ化する相同群解析部と、同一の前記文字列データ内又は相異なる前記文字列データ間に分散して存在している前記相同要素を解析して、当該相同要素間の内包関係及び重複関係を表す地域群を生成する地域群解析部と、前記相同群解析部によってグループ化された前記相同群に関する情報と、前記地域群解析部によって生成された前記地域群に関する情報とに基づいて、前記相同する文字列断片の家系を解析する家系解析部と、を更に備える、請求項1に記載の情報処理装置。前記地域群解析部は、前記相同する文字列断片の区間の両端に所定の長さの余地区間を加えたものを小領域とし、他の何れの小領域にも内包されない前記小領域を中領域とし、重複する前記中領域の集合を大領域とする、請求項2に記載の情報処理装置。前記家系解析部は、前記知地域群解析部により生成された前記小領域、前記中領域及び前記大領域のそれぞれについて解析を行い、前記小領域の家系を表す小領域家系、前記中領域の家系を表す中領域家系及び前記大領域の家系を表す大領域家系をそれぞれ推定する、請求項3に記載の情報処理装置。前記系統解析部は、前記大領域家系を細分化する家系細分化部を更に備える、請求項1に記載の情報処理装置。前記系統解析部は、前記小領域、前記中領域及び前記大領域に属する前記相同する文字列断片の区間のうち、同一の前記相同群に属し、かつ、同一の前記家系に属するものに対して、当該相同する文字列断片の区間の配列方向を決定する方向決定部を更に備える、請求項1に記載の情報処理装置。前記情報処理装置は、前記系統解析部による解析結果に基づいて前記相同要素の機能を解析する機能解析部を更に備える、請求項1に記載の情報処理装置。前記系統解析部は、前記抽出した相同する文字列断片の系統解析結果を示す前記文字列データに対して、更に前記系統解析を実施する、請求項1に記載の情報処理装置。一つ以上の文字からなる文字列を表す文字列データを取得するステップと、取得した前記文字列データを解析して、当該文字列データが表す文字列内における相同する文字列断片を抽出するステップと、抽出した相同する文字列断片の存在位置及び相同関係に応じて系統解析を行うステップと、を含む、情報処理方法。コンピュータに、一つ以上の文字からなる文字列を表す文字列データを取得するデータ取得機能と、前記データ取得機能によって取得された前記文字列データを解析して、当該文字列データが表す文字列内における相同する文字列断片を抽出し、抽出した相同する文字列断片の存在位置及び相同関係に応じて系統解析を行う系統解析機能と、を実現させるためのプログラム。以上のように、近年の生物進化の研究は、16SrRNAなど、一遺伝子配列上の改変に基づき系統解析する手法を用いて進められており、そのための系統解析用ソフトウェアが開発され入手可能である。また、単純反復要素や隣接連続反復要素は探索され、データベース化されている。しかしながら、一般の相同要素の分布および系統という視点からゲノム全体の構造を把握し、染色体再編成の変遷と不安定領域を推定する手法および解析ツールは未だに開発されていない。そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、特定の遺伝子配列上の改変に基づくのではなく、より汎用的にゲノムの構造を解析して、染色体再編成の変遷及び不安定領域を推定することが可能な、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することにある。上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、一つ以上の文字からなる文字列を表す文字列データを取得するデータ取得部と、前記データ取得部によって取得された前記文字列データを解析して、当該文字列データが表す文字列内における相同する文字列断片を抽出し、抽出した相同する文字列断片の存在位置及び相同関係に応じて系統解析を行う系統解析部と、を備える情報処理装置が提供される。前記系統解析部は、複数の前記文字列データに対して配列並置を行い、前記文字列データ間の類似の度合いを算出する配列並置部と、配列並置部による配列並置の結果を利用して、前記相同する文字列断片の区間を表す相同区間情報と、当該相同する文字列断片の区間の方向及び相同の度合の少なくとも何れかを用いて表される相同関係情報と、を含む相同要素を抽出する相同要素抽出部と、同一の前記文字列データ内又は相異なる前記文字列データ間に分散して存在している前記相同要素を解析して、当該相同要素のうち共通する前記相同区間情報を有するものを相同群としてグループ化する相同群解析部と、同一の前記文字列データ内又は相異なる前記文字列データ間に分散して存在している前記相同要素を解析して、当該相同要素間の内包関係及び重複関係を表す地域群を生成する地域群解析部と、前記相同群解析部によってグループ化された前記相同群に関する情報と、前記地域群解析部によって生成された前記地域群に関する情報とに基づいて、前記相同する文字列断片の家系を解析する家系解析部と、を更に備えることが好ましい。前記地域群解析部は、前記相同する文字列断片の区間の両端に所定の長さの余地区間を加えたものを小領域とし、他の何れの小領域にも内包されない前記小領域を中領域とし、重複する前記中領域の集合を大領域としてもよい。前記家系解析部は、前記知地域群解析部により生成された前記小領域、前記中領域及び前記大領域のそれぞれについて解析を行い、前記小領域の家系を表す小領域家系、前記中領域の家系を表す中領域家系及び前記大領域の家系を表す大領域家系をそれぞれ推定してもよい。前記系統解析部は、前記大領域家系を細分化する家系細分化部を更に備えてもよい。前記系統解析部は、前記小領域、前記中領域及び前記大領域に属する前記相同する文字列断片の区間のうち、同一の前記相同群に属し、かつ、同一の前記家系に属するものに対して、当該相同する文字列断片の区間の配列方向を決定する方向決定部を更に備えてもよい。前記情報処理装置は、前記系統解析部による解析結果に基づいて前記相同要素の機能を解析する機能解析部を更に備えてもよい。前記系統解析部は、前記抽出した相同する文字列断片の系統解析結果を示す前記文字列データに対して、更に系統解析を実施してもよい。また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、一つ以上の文字からなる文字列を表す文字列データを取得するステップと、取得した前記文字列データを解析して、当該文字列データが表す文字列内における相同する文字列断片を抽出するステップと、抽出した相同する文字列断片の存在位置及び相同関係に応じて系統解析を行うステップと、を含む情報処理方法が提供される。また、上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、コンピュータに、一つ以上の文字からなる文字列を表す文字列データを取得するデータ取得機能と、前記データ取得機能によって取得された前記文字列データを解析して、当該文字列データが表す文字列内における相同する文字列断片を抽出し、抽出した相同する文字列断片の存在位置及び相同関係に応じて系統解析を行う系統解析機能と、を実現させるためのプログラムが提供される。以上説明したように本発明によれば、相同要素の分布および系統という視点からゲノムの構造を解析して、染色体再編成の変遷及び不安定領域を推定することが可能である。以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。なお、説明は、以下の順序で行うものとする。1相同組換えについて2第1の実施形態2-1情報処理装置の構成について2-2相同要素系統解析方法の流れについて2-3相同要素機能解析方法の流れについて2-4ゲノム構造解析ソフトウェアの一例について2-5第1変形例3本発明の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成について4適用例5まとめ相同組換えについて本発明の実施形態に係る情報処理装置及び系統解析方法について説明するに先立ち、まず、相同組換えという現象について、図1を参照しながら簡単に説明する。図1は、相同組換えを説明するための説明図である。図1に示したように、ゲノム再編成に関わる分子機構として、二つの相同するDNA断片が並列した場合に生じる相同組換えと呼ばれる現象がある。ここで、相同するDNA断片とは、DNAの配列が、共通の進化起源をもつために類似していることを意味し、このような相同するDNA断片は、類似した塩基配列を有するが故に、類似した機能を有していることが多い。相同するDNA断片が同方向にある場合、DNA1分子の分割、あるいはDNA2分子の融合が起こる。かかる場合は、図1aに示した場合に相当する。図1aでは、相同するDNA断片が存在する部分でDNA断片の組換えが生じ、結果として、DNA1分子が2つのDNA分子へと分割している。また、図1bに示した例のように、相同するDNA断片が逆方向にある場合は、相同するDNA断片に挟まれた領域が逆転する。このような相同組換えが生じることで、組換えが生じた部分の配列は、組換え以前の配列とは異なることとなり、組換えが生じた部分に該当するDNA配列は、組換え前とは異なる機能を有したり、組換え前は有していた機能が失ったりする。逆に考えれば、相同するDNA断片が近傍に存在する領域は、上述のような相同組換えにより、そのDNA配列が変化する可能性がより高くなる。従って、ある遺伝子に対して外来遺伝子を挿入する場合には、挿入する外来遺伝子に相同組換えによる変化が生じることを防止するために、外来遺伝子と相同する遺伝子が近傍に存在しない領域に対して、外来遺伝子を挿入することが好ましい。ここで、遺伝子配列において近傍とはどのような範囲を含むのかについて、簡単に考察してみる。環状DNAは、自由エネルギーが最小となるようにスーパーコイルという多重に捩れた状態にある。従って、配列上では最も遠くに位置する場所例えば、環の反対側に相同する遺伝子が存在する場合であっても、スーパーコイル状では近傍になりうる。また、別々の環状DNAが、細胞内を移動時に隣接することもある。よって、以上説明したような相同組換えは、細胞内のすべての核酸分子上の至る所で起こりうる、と仮定して良い。図1に示したような相同組換えによるDNAの分割統合は、トランスポゾンtransposon、プラスミドplasmid、ファージphageのように染色体上、染色体内外、あるいは細胞間を転移移動寄生する分子の誕生に繋がる。染色体上を転移するトランスポゾンの存在は、1940年BarbaraMaClinkによりトウモロコシの斑点の制御要素controllingelementという呼び名で最初に発見された。DNA型のトランスポゾンは、末端に逆向きの反復要素を持ち、その間にtransposaseという酵素を符号化している。この酵素は、両端の反復要素を認識し、これらを組換えることにより、染色体上の現在の位置からトランスポゾンを切り離し、別の位置に挿入する役割を果たす酵素である。従って、トランスポゾンの挿入は、挿入位置にある遺伝子及び関連遺伝子の発現を阻害することになる。また、染色体内外そして細菌間を移動するプラスミドの存在は、1946年にJoshuaLederbergにより大腸菌で発見された。大腸菌は、主染色体の他に、F因子やR因子と呼ばれるプラスミドを細胞内に持つ。これらの因子は、細胞増殖に必須の遺伝子は有していない。しかしながら、これらの因子は、ssbsingle-strandedDNAbindingprotein遺伝子など、一本鎖DNAの生成及び接合に必要な遺伝子を持ち、一本鎖DNAとして性腺毛を通って他細胞へ移動し、移動先の細胞において回転方式により二本鎖DNAに複製される。F因子には、染色体とは常に独立に存在するFや、染色体に挿入するHfr等がある。また、R因子は薬剤耐性遺伝子を保持する。細菌内外を移動するファージは、細菌に感染するヴィールスである。細菌に侵入後、宿主の染色体に組み込まれる溶原lysogen状態をとるファージと、染色体の外で増殖する溶菌lytic状態をとり宿主を死に至らしめる破壊性ファージがある。大腸菌に感染するλフェージは前者であり、相同する二つ配列、フェージ配列上のattPと細菌染色体上のattBの二つの相同する特異配列の組換えにより、ファージは染色体に組み込まれる。シアノバクテリアの一株であるPCC6803は、3.5Mbpの主染色体を複数コピー保持する他に、pSYSM120kbp、pSYSX106kbp、pSYSA103kbp、pSYSG44kbp、pCC5.25.2kbp、pCA2.42.4kbp、pCB2.42.4kbpと称される多種類のプラスミドを有している。上記の、大腸菌F因子のssb遺伝子の相同符号領域が、PCC6803の主染色体上とpSYSAプラスミド上に存在し、主染色体およびプラスミドは回転方式により複製され、接合により細胞間で交換できることから、染色体再編成の変遷と可能性が推察される。また、近年では、PCC6803のゲノム上に移動性を有する挿入要素の存在が明らかにされてきた。細胞内に、これらの転移移動寄生分子が現在存在するか、過去に存在した形跡となる残骸が存在しないか、残骸に系統性はあるか、を調べることにより、現在の染色体上の不安定領域とこれまでの染色体再編成の変遷が明らかになる。さらに、異なる株あるいは種を対象に、移動性分子の系統性と構造化を調べることにより、生物進化の解明に繋がるものと期待される。そこで、本発明者は、このような相同する文字列断片に着目して鋭意検討を行った結果、かかる文字列断片の系統解析から着目している文字列の構造を特徴づける、相同要素系統解析法に想到した。以下で説明する相同要素系統解析法は、対象とする文字列について解析を行って、相同という関係相同関係で結ばれた区間相同区間の対の列を抽出し、かかる抽出結果を利用して文字列の系統を解析する方法である。以下で説明する相同要素系統解析法を利用することで、特定の遺伝子配列上の改変に着目するのではなく、より汎用的、かつ、より大局的にゲノム全体の構造を解析して、染色体再編成の変遷及び不安定領域を推定することが可能となる。また、以下で説明する相同要素系統解析法は、遺伝子配列の系統解析のみならず、一般的な文字列配列に対して、類似している部分相同する文字列断片に相当を抽出し、この類似部分の系統を解析する方法にも利用することが可能である。なお、以下の説明では、遺伝子配列の系統解析を例にとって説明を行うものとする。第1の実施形態<情報処理装置の構成について>まず、図2を参照しながら、本発明の実施形態に係る情報処理装置の構成について、詳細に説明する。図2は、本実施形態に係る情報処理装置10の構成を示したブロック図である。以下で説明する相同要素系統解析法では、まず、対象とする文字列をそれ自身に対して配列並置を行い、相同という関係相同関係で結ばれた区間相同区間の対の列を抽出する。その後、本解析法では、一つ以上の相同関係の連鎖で繋がる相同区間の房相同群と、地域的に相同区間が隣接又は重複する領域地域群とを抽出し、相同群と地域群の併合物を家系と定義する。続いて、本解析法では、各家系を家系に属する相同要素の地域構成により細分化し、系統樹を構築する。以下では、上述の相同区間と相同領域とを総称して、相同要素と呼ぶこととする。本実施形態に係る情報処理装置10は、上述のような相同要素系統解析法を実施可能な装置であって、図2に示したように、データ取得部101、相同要素系統解析部103、相同要素機能解析部105、解析結果出力部107及び記憶部109を主に備える。データ取得部101は、例えば、CPUCentralProcessingUnit、ROMReadOnlyMemory、RAMRandomAccessMemory、入力装置、通信装置等により実現される。データ取得部101は、前述のような相同要素系統解析法の対象とする文字列データを取得する。データ取得部101は、上記文字列データを、インターネットやホームネットワークなどのネットワークを介して接続されている各種の装置から取得してもよく、情報処理装置10に有線または無線を介して直接接続されている各種の装置から取得してもよい。また、データ取得部101は、ユーザがキーボードやタッチパネル等の各種の入力装置を介して情報処理装置10に直接入力したデータを、文字列データとしてもよい。データ取得部101は、取得した文字列データを、後述する相同要素系統解析部103に出力する。また、データ取得部101は、取得した文字列データを、文字列データを取得した日時等に関する時刻情報と関連付けて、後述する記憶部109等に格納してもよい。相同要素系統解析部103は、例えば、CPU、ROM、RAM、通信装置等により実現される。相同要素系統解析部103は、データ取得部101から出力された文字列データを解析して、文字列データが表す文字列内における相同する文字列断片を抽出して、抽出した相同する文字列断片の系統解析を行う。相同要素系統解析部103は、相同要素に基づく系統解析処理が終了すると、得られた結果を、後述する相同要素機能解析部105及び解析結果出力部107に出力する。また、相同要素系統解析部103は、得られた解析結果を、後述する記憶部109等に格納してもよい。得られた解析結果を、例えばデータベースのような形式で格納することで、解析結果を以後改めて参照する場合に、容易に解析結果を取得することが可能となる。また、得られた解析結果が記録されたデータベースを、新たな系統解析処理に利用することも可能となり、解析処理の高効率化を図るとともに、解析結果の更なる高精度化を図ることが可能となる。なお、相同要素系統解析部103の詳細な構成及び機能については、以下で改めて説明する。相同要素機能解析部105は、例えば、CPU、ROM、RAM、通信装置等により実現される。相同要素機能解析部105は、相同要素系統解析部103による解析結果に基づいて、抽出された相同要素の機能を解析する。相同要素機能解析部105は、相同要素の機能解析処理を実施する際には、インターネット等のネットワーク上に存在する、各種の機能データベースを参照することが可能である。相同要素系統解析部103から出力される解析結果の中には、相同要素の機能に関する情報機能情報が含まれており、機能情報の中には、外部参照されている要素objectや、外部参照している情報のIDや機能ID等が含まれていてもよい。相同要素機能解析部105は、このような各種IDを用いて、ネットワーク上に存在する各種の機能データベースを検索することができる。例えば図3に示したように、着目している家系に属する相同要素HDの周辺に、外部参照要素objectが存在している場合を考える。外部参照要素は、図3aに示したように、着目している相同要素HDよりも広い範囲にわたる位置に関するものであってもよく、図3bに示したように、着目している相同要素HDに内包されるような範囲にわたる位置に関するものであってもよい。また、外部参照要素は、図3c及び図3dに示したように、その一部が着目している相同要素HDと重複するような位置のものであってもよい。また、相同要素機能解析部105は、家系全体で収集された機能情報を分類して、家系の関連機能を推定するために利用する。このような処理を行うことで、相同要素系統解析部103により抽出された相同要素の機能を推定することが可能となる。その結果、相同要素系統解析法により得られた解析結果を、更に深く解釈することが可能となる。相同要素機能解析部105は、得られた結果を、後述する解析結果出力部107に出力する。また、相同要素機能解析部105は、得られた解析結果を、後述する記憶部109等に格納してもよい。得られた解析結果を、例えばデータベースのような形式で格納することで、解析結果を以後改めて参照する場合に、容易に解析結果を取得することが可能となる。また、得られた解析結果が記録されたデータベースを、新たな機能解析処理に利用することも可能となり、解析処理の高効率化を図るとともに、解析結果の更なる高精度化を図ることが可能となる。解析結果出力部107は、例えば、CPU、ROM、RAM、出力装置、通信装置等により実現される。解析結果出力部107は、相同要素系統解析部103による解析によって得られた解析結果や、相同要素機能解析部105による解析によって得られた解析結果を出力する。この際、解析結果出力部107は、得られた各種の解析結果を可視化して、情報処理装置10が備えるディスプレイ等の出力装置に表示してもよい。また、解析結果出力部107は、得られた各種の解析結果を、プリンタ等の出力装置を介して出力し、文字情報としてもよい。また、解析結果出力部107は、得られた解析結果を表すデータを、情報処理装置10に接続された各種のリムーバブル記録媒体や外部接続機器に出力してもよい。また、解析結果出力部107は、得られた解析結果を表すデータを、通信装置を介して、外部のネットワークに出力してもよい。また、解析結果出力部107は、得られた解析結果を出力する際に、公知のデータベースや各種ツールや各種プログラム等を利用することが可能である。記憶部109は、本実施形態に係る情報処理装置10が備えるストレージ装置の一例である。記憶部109には、相同要素系統解析処理を実施する対象となる文字列データや、解析によって得られた各種の解析結果が格納されていてもよい。また、記憶部109には、相同要素系統解析処理の実施に関する履歴情報や文字列データの取得に関する履歴情報など、各種の履歴情報が記録されていてもよい。また、記憶部109には、本実施形態に係る情報処理装置10が、何らかの処理を行う際に保存する必要が生じた様々なパラメータや処理の途中経過等、または、各種のデータベースやプログラム等が、適宜記録される。この記憶部109は、本実施形態に係る情報処理装置10が備える各処理部が、自由に読み書きを行うことが可能である。[相同要素系統解析部の構成について]次に、図4を参照しながら、本実施形態に係る相同要素系統解析部103の構成について、更に詳細に説明する。図4は、本実施形態に係る相同要素系統解析部103の構成を示したブロック図である。相同要素系統解析部103は、図4に示したように、配列並置部131、相同要素抽出部133、相同群解析部135、地域群解析部137、家系解析部139、家系細分化部141及び方向決定部143を更に備える。配列並置部131は、例えば、CPU、ROM、RAM等により実現される。配置並列部131は、データ取得部101から出力された複数の文字列データに対して配列並置sequencealignmentを行い、文字列データ間の類似の度合い又は相違の度合いを算出する。より詳細には、配列並置部131は、データ取得部101から出力された複数の文字列データの中から2つの文字列データを選択する組み合わせの全てについて、公知の方法に基づく配列並置処理を行い、各文字列データを構成する要素例えば、文字列データを構成する数字やアルファベット間の類似の度合い又は相違の度合いを算出する。ここで、配列並置部131は、類似の度合いを表す量として、2つの文字列データ間の類似の程度を表す類似度やスコアを算出してもよい。また、配列並置部131は、相違の度合いを表す量として、2つの文字列データ間の差異の程度を表す各種の距離尺度を算出してもよい。例えば、配列並置部131は、2つの文字列データ間の距離尺度を算出する場合、ハミング距離、リーベンシュタイン距離、スミスウォーターマン距離といった各種の距離尺度や、これらの距離尺度にエントロピーやN-gram法を組み合わせた距離尺度など、公知の距離尺度を算出することが可能である。また、配列並置部131は、2つの文字列データ間のスコアを算出する場合においても、公知の算出方法を利用することが可能である。ここで、着目している文字列データそれぞれを、モジュールmoduleMiと称することとし、着目している文字列データの集合体{Mi}1≦i≦Nを、本実施形態に係る相同要素系統解析法の対象とするシステムGと表すこととする。また、各モジュールMiは、文字列の配列sequenceに関する情報配列情報Siと、機能functionに関する情報機能情報Ciとから構成されるものとする。本実施形態に係る配列並置部131は、N個のモジュールMiがデータ取得部101から出力されると、各モジュールMiの配列情報Si1≦i≦Nに関して、N種類のSi対Siすなわち、自分自身の組み合わせと、[{NN-1}/2]種類のSi対Sji≠jの組み合わせに対して、配列並置を行う。換言すれば、配列並置部131は、着目しているN個のモジュールについて、総当たりで配列並置を実施する。配列並置部131による配列並置の結果を表す情報は、記憶部109等に格納されて、相同要素系統解析部103が備える各処理部における処理に利用される。相同要素抽出部133は、例えば、CPU、ROM、RAM等により実現される。相同要素抽出部133は、配列並置部131による配列並置処理の結果を利用して、着目している文字列データモジュールの中から、相同要素に関する情報相同要素情報を抽出する。ここで、相同要素情報には、相同する文字列断片の区間を表す相同区間locusに関する情報相同区間情報Liと、Liと対になる相同区間情報Ljとの間の相同関係alignを表す情報相同関係情報Akと、を含む。配列並置処理の結果の中から相同区間以下、単に区間とも称する。を抽出する方法は、限定されるわけではなく、各種の方法を利用可能である。例えば、相同要素抽出部133は、配列並置処理の結果を表す情報を参照して、記載されている類似の度合いを表す値が所定以上の範囲例えば、類似度が所定の閾値以上となる範囲、又は、距離尺度が所定の閾値以下となる範囲を、相同区間として抽出する。ここで、相同区間情報Liは、この相同区間が属するモジュールM上における相同区間の開始点sと終了点eの組み合わせで表わされる情報である。以下では、相同区間情報Liを、Li=M:s,M:eとして表すこととする。また、相同区間情報の集合をL={Li}とする。また、相同関係情報Akは、二つの相同区間Li,Ljと、方向性d=1又は-1と、相同率r0<r≦1との組み合わせで表わされる情報である。以下では、相同関係情報Akを、Ak=Li,Lj,d,rと表すこととする。また、相同関係情報の集合を、A={Ak}とする。相同要素抽出部133によって抽出された相同要素情報は、記憶部109等に格納されて、相同要素系統解析部103が備える各処理部における処理に利用される。図5Aを参照しながら、相同区間及び相同関係の具体例について説明する。図5Aは、相同要素系統解析処理を説明するための説明図である。図5Aには、相同要素系統解析法を適用するモジュールとして、3個のモジュールM1~M3が存在した場合について図示している。これらのモジュールM1~M3に対する配列並置処理により、9個の相同区間L1~L9が抽出されたものとする。ここで、相同区間L1~L4は、モジュールM1上に存在しており、相同区間L5~L8は、モジュールM2上に存在しており、相同区間L9は、モジュールM3上に存在している。ここで、相同区間L1は、相同区間L3と、相同関係A1という関係で結ばれており、区間L1と区間L3の方向は同じ方向となっている。同様に、相同区間L2は、相同区間L4と、相同関係A2という関係で結ばれており、区間L2と区間L4の方向は同じ方向となっている。また、相同区間L5は、相同区間L1と、相同関係A3という関係で結ばれており、区間L1と区間L5の方向は同じ方向となっている。また、相同区間L4は、相同区間L7と、相同関係A4という関係で結ばれており、区間L4と区間L7の方向は、互いに逆向きとなっている。また、相同区間L6は、相同区間L8と、相同関係A5という関係で結ばれており、区間L6と区間L8の方向は同じ方向となっている。また、相同区間L8は、相同区間L9と、相同関係A6という関係で結ばれており、区間L8と区間L9の方向は、互いに逆向きとなっている。相同要素抽出部133は、配列並置部131による処理結果を解析することで、以上のような相同要素情報を抽出することとなる。相同群解析部135は、例えば、CPU、ROM、RAM等により実現される。相同群解析部135は、同一の文字列データ内又は相異なる文字列データ間に分散して存在している相同要素より詳細には、相同関係情報を解析して、当該相同要素のうち、共通する相同区間情報を有するものを相同群房:bunchとしてグループ化する。これにより、相同する文字列断片がシステムG内に点在する場合に、相同物の群れ相同群を一纏めにして、房として扱うことができる。ここで、房bunchBhを、共有関係で結ばれた相同区間集合{Li}と相同関係集合{Ak}の対として表すこととする。すなわち、Bh={Li},{Ak}である。具体的には、相同群解析部135は、各相同関係情報Ak=L1,L2,d,rを参照して、相同関係情報中の区間L1又は区間L2が同じ値となっているものを抽出する。その上で、相同群解析部135は、区間L1と区間L2の双方がどの房にも属していない場合、{L1,L2},{Ak}を新しい房として登録する。また、相同群解析部135は、区間L1が既に房Bhに属しており、区間L2がどの房にも属していない場合には、相同区間L2と相同関係Akを房Bhに追加登録する。なお、区間L1及びL2が逆の場合すなわち、区間L2が既に房に属しており、区間L1がどの房にも属していない場合についても、同様の処理が行われる。また、区間L1が房B1={Li},{Am}に既に属しており、区間L2が房B2={Lj},{An}に既に属している場合も存在しうる。かかる場合、相同群解析部135は、房B1に房B2を併合してB1={Li}∪{Lj},{Am}∪{An}とするとともに、房B2を削除する。相同群解析部135によって形成された相同群房に関する情報は、記憶部109等に格納されて、相同要素系統解析部103が備える各処理部における処理に利用される。図5Aに示した例の場合、相同区間L1と区間L3とが相同関係A1で結ばれており、相同区間L1と区間L5とが相同関係A3で結ばれている。従って、これら2種類の相同関係は、相同区間L1を共有していることとなる。従って、これらの相同区間L1、L3及びL5は、一つの房B1を形成する。同様に、相同区間L2と区間L4とが相同関係A2で結ばれており、相同区間L4と区間L7とが相同関係A4で結ばれている。従って、これら2種類の相同関係は、相同区間L4を共有していることとなる。従って、これらの相同区間L2、L4及びL7は、一つの房B2を形成する。また、相同区間L6と区間L8とが相同関係A5で結ばれており、相同区間L8と区間L9とが相同関係A6で結ばれている。従って、これら2種類の相同関係は、相同区間L8を共有していることとなる。従って、これらの相同区間L6、L8及びL9は、一つの房B3を形成する。地域群解析部137は、例えば、CPU、ROM、RAM等により実現される。地域群解析部137は、同一の文字列データ内又は相異なる文字列データ間に分散して存在している相同要素を解析して、当該相同要素間の内包関係及び重複関係を表す地域群を生成する。配列並置の結果より、ほぼ同じ相同区間を意味するにもかかわらず、並置された相手領域の違いにより、開始点あるいは終了点が数塩基多いか少ない状態にある、複数種類の異なる長さの相同区間が検出されることがある。このような末端が多少異なる複数個の相同区間を一纏めにするために、相同区間の末端に余地を付け加えた、領域という概念を導入する。領域間の内包関係と重複関係を表すために、本実施形態では、相同区間とその両端に追加された所定の長さの余地区間とからなる領域を小領域regionとする。また、本実施形態では、他のいずれの小領域にも内包されない小領域を中領域ceilingとし、重複する中領域の集合を大領域domainとする。また、各種領域を総称して、地域群と呼ぶこととする。地域群解析部137は、まず、小領域regionRiを、開始中間点s、終了中間点e、余地率marginratiom、及び、小領域に属する相同区間の集合Lを用いて生成する。以下では、この小領域Riを、Ri=s,e,m,{Li}と表記することとする。また、地域群解析部137は、小領域の中間全長λR=|e-s1|に対して、λ=λR×m/100を余地長とし、[s-λ,sλ]で表わされる区間を有効開始区間とし、[e-λ,eλ]で表わされる区間を有効終了区間とする。ここでは、余地率を百分率で与えられた場合の余地長を示しているが、余地率を小数で表した場合は、λ=λR×mを余地長とする。地域群解析部137は、余地率mの値を適宜設定する。この設定値は、相同要素系統解析処理の開始時に、ユーザ設定情報として取得したものであってもよく、予め設定された設定値であってもよい。また、地域群解析部137は、余地率mの値を、動的に変化させてもよい。次に、地域群解析部137は、各相同区間Li=si,eiに対して、相同区間Liの開始点が有効開始区間内に位置し、かつ、相同区間Liの終了点が有効終了区間内に位置するような小領域が存在するか否かを探索する。地域群解析部137は、該当するような小領域が存在する場合、着目している相同区間Liを検出した小領域の相同区間集合に追加する。また、地域群解析部137は、該当するような小領域が存在しない場合には、着目している相同区間の開始点を開始中間点とし、終了点を終了中間点とした上で、si,ei,m,{Li}を新しい小領域として登録する。以上のような処理を繰り返していくことで、地域群解析部137は、各相同区間Liについて、それぞれの相同区間Liが属する小領域を特定することができる。また、地域群解析部137は、各小領域Riについて、有効開始区間[s-λ,sλ]や有効終了区間[e-λ,eλ]等の値を参照することによって、小領域間の内包関係と重複関係について解析を行う。解析の結果、内包関係にある小領域や重複する領域のある小領域が存在する場合、地域群解析部137は、関係する小領域間を互いに参照させるように設定する。次に、地域群解析部137は、各小領域Riについて、他のいずれの小領域にも内包されない小領域が存在するか否かを判断する。このような小領域が存在する場合、地域群解析部137は、いずれの小領域にも内包されない小領域を、中領域ceilingCiとして設定する。また、地域群解析部137は、各中領域Ciについて、互いに重複する領域が存在するか否かを判断する。互いに重複する中領域が存在する場合には、地域群解析部137は、そのような中領域Ciの集合を、大領域domainDh={Ci}として設定する。ここで、二つの大領域DhとDkh≠kは、互いに重複しないものとする。また、一つの小領域が属する中領域は一つ以上となる場合もあるが、属する大領域はただ一つである。以上のような処理を実施することにより、地域群解析部137は、相同要素間の内包関係及び重複関係を表す地域群を生成することができる。なお、地域群解析部137によって生成された地域群に関する情報は、記憶部109等に格納されて、相同要素系統解析部103が備える各処理部における処理に利用される。以下では、まず図5Bを参照しながら、相同区間と小領域との関係について、具体的に説明する。図5Bは、相同要素系統解析処理を説明するための説明図である。図5Bに示した小領域R1は、図中に示したように、相同区間L1に対応する領域と、この相同区間L1に対応する領域の両端に設けられた余地区間とからなる領域である。ここで、相同区間L1の左側に設けられた白い矩形で表わされている領域が、[s-λ,s]で表わされる領域であり、相同区間L1の右側に設けられた白い矩形で表わされている領域が、[e,eλ]で表わされる領域である。従って、上述の有効開始区間[s-λ,sλ]に対応する領域は、図5Bに示した小領域R1の左端から右方向に2λまでの範囲である。同様に、上述の有効終了区間[e-λ,eλ]に対応する領域は、図5Bに示した小領域R1の右端から左方向に2λまでの範囲である。ここで、相同区間L1とは別に、図中に示したような相同区間L2が検出された場合を考える。相同区間L2の開始点は、図5Bから明らかなように、有効開始区間の範囲内に位置しており、相同区間L2の終了点は、有効終了区間の範囲内に位置している。従って、地域群解析部137は、相同区間L1と相同区間L2とは、同一の小領域R1に属すると判断する。次に、図5Cを参照しながら、小領域、中領域及び大領域の関係について、具体的に説明する。図5Cは、相同要素系統解析処理を説明するための説明図である。図5Cに示した例では、あるモジュールM上に、5つの相同区間L11,L21,L31,L32,L41が存在した場合について図示している。かかる場合、地域群解析部137は、各相同区間の両端に先に説明したような余地区間を追加し、図に示したような5つの小領域R11,R21,R31,R32,R41を設定する。図5Cから明らかなように、小領域R11,R21,R31及びR41は、他の小領域に内包されていない。従って、これら4つの小領域は、それぞれ中領域C1,C2,C3及びC4であると設定される。他方、小領域R32は、図から明らかなように、小領域R31に内包されている。従って、小領域R32は、中領域とはみなされない。また、中領域C1,C2,C3及びC4の範囲に着目すると、中領域C1は、その領域の一部が中領域C2及びC4と重複しており、中領域C3は、その領域の一部が中領域C2と重複している。従って、地域群解析部137は、中領域C1,C2,C3及びC4からなる集合を大領域D1として設定する。また、図5Dに示すように、図5Aに示した例におけるモジュールM1上に存在する相同区間L1,L2,L3は、地域群解析部137により、余地区間を含む小領域R1,R2,R3として認識され、その重複関係から一つの大領域D1を形成する。同様に、モジュールM2上に存在する相同区間L6,L7,L8は、地域群解析部137により、余地区間を含む小領域R6,R7,R8として認識され、その重複関係から一つの大領域D4を形成する。家系解析部139は、例えば、CPU、ROM、RAM等により実現される。家系解析部139は、相同群解析部135によって生成された相同群に関する情報と、地域群解析部137によって生成された地域群に関する情報とに基づいて、相同区間の家系を解析する。ある文字列A内における異なる箇所の断片B及びCと、その相同物B’及びC’とがシステム内に点在するものとする。ここで、断片B’とC’との間には相同関係は無いものの、これらの元である断片BとCとが文字列Aを構成する。そこで、断片B’及びC’は一つの地域を占める文字列Aから派生したか、又は文字列Aを構築したと考えるのが、本実施形態に係る相同要素系統解析法における家系の概念である。よって、本実施形態に係る家系解析部139は、家系を、相同群と地域群とからなるものとして規定する。なお、派生と構築とは逆の事象順序を意味するものであるが、本実施形態に係る相同要素系統解析法では相同関係を方向性の無い関係としてとらえており、派生か構築かは言及しない。以上説明したように、家系解析部139は、相同群B={Bi}と、地域群X={Xj}との併合物を、一つの家系BXFi=B,Xとしてとらえる。家系解析部139は、まず、各小領域Riに属する相同区間の集合{Li}のそれぞれが属する房の集合{Bi}に着目し、いずれかの房が属する家系を探索する。そのような家系が検出された場合、家系解析部139は、家系BRFi=B,Rの地域群Rに、小領域Riを追加登録する。また、そのような家系が検出されなかった場合には、家系解析部139は、小領域Riの房集合{Bi}を地域群として、{Ri}を地域群として有する家系BRFi={Bi},{Ri}を新しい家系として登録する。また、家系解析部139は、同様にして、全ての中領域Ciの家系BCFiと、全ての大領域Diの家系BDFiとを解析する。以上のような処理を実施することにより、家系解析部139は、相同群及び地域群からなる家系を生成することができる。なお、家系解析部139によって生成されたそれぞれの家系に関する情報は、記憶部109等に格納されて、相同要素系統解析部103が備える各処理部における処理に利用される。次に、図5Eを参照しながら、本実施形態に係る家系について、具体的に説明する。図5Eは、相同要素系統解析処理を説明するための説明図である。図5Eに示すように、図5Aで示した例における房B1に属する相同区間L1,L3と、房B3に属する相同区間L2とは、地理的近隣関係から大領域D1を形成する。また、房B2に属する相同区間L7と房B3に属する相同区間L6,L8とは、同様に、地理的近隣関係から大領域D4を形成する。従って、房B1,B2,B3とそれに属する大領域から、一つの大家系BDF1={B1,B2,B3},{D1,D2,D3,D4,D5}が形成されることとなる。大領域と同様に、小領域及び中領域も家系を形成する。相同区間L1~L9の小領域をR1~R9とし、中領域をC1~C9とすると、小家系としては、BRF1={B1},{R1,R3,R5}、BRF2={B2},{R2,R4,R7}、BRF3={B3},{R6,R8,R9}の三家系が存在することとなる。同様に、中家系としては、BCF1={B1},{C1,C3,C5}、BCF2={B2},{C2,C4,C7}、BCF3={B3},{C6,C8,C9}の三家系が存在することとなる。家系細分化部141は、例えば、CPU、ROM、RAM等により実現される。家系細分化部141は、家系解析部139により生成された大領域家系及び中領域家系をそれぞれ細分化して、大領域細分家系と大領域細細分家系とを生成する。前述のような家系の概念によれば、ある文字列の断片の相同物が点在する場合、それぞれの地域に隣接する相同要素の全てが、一つの大きな家系に含まれることになる。かかる場合において、本実施形態に係る相同要素系統解析法では、相同関係に比べ地理的隣接関係は弱い関係であると考え、大領域家系を地域構造の階層性に基づき細分化する。大領域家系BDFi=B,Dに属する各大領域Diを構成する中領域{Cj}の中領域家系の集合{BCFi}は、大領域家系の部分集合の和集合であるといえる。そこで、家系細分化部141は、一つ以上の大領域が中領域家系の部分集合を共有する場合、この中領域家系の部分集合を大領域細分家系BDCFi={BCFi},{Di}と定義する。家系細分化部141は、大領域細分家系を以下のようにして探索する。家系細分化部141は、まず、各大領域に対して、大領域を形成する中領域それぞれの中領域家系の集合と一致する細分家系BDCFiを探索する。家系細分化部141は、このような細分家系を検出すると、検出した細分家系に大領域を追加登録する。また、家系細分化部141は、このような細分家系が検出できなかった場合には、{Di}を地域群として含む大領域細分家系BDCFi={BCFi},{Di}を新しく登録する。同様に、中領域家系BCFi=B,Cに属する各中領域Ciに含まれる小領域{Rj}の小領域家系の集合{BRFi}は、中領域家系の部分集合の和集合であるといえる。そこで、家系細分化部141は、一つ以上の中領域が小領域家系の部分集合を共有する場合、この小領域家系の部分集合を大領域細細分化家系BDCRFi={BRFi},{Di}と定義する。家系細分化部141は、大領域細細分家系を以下のようにして探索する。家系細分化部141は、各大領域細分家系BDCFiに関して、それに属する各大領域を形成する各中領域に含まれる各小領域の小領域家系BRFiの集合と一致する大領域細細分化家系BDCRFiを探索する。家系細分化部141は、このような細細分化家系を検出すると、検出した細細分化家系に大領域を追加登録する。また、家系細分化部141は、このような細細分化家系が検出できなかった場合には、{Di}を地域群として含む大領域細細分化家系BDCRFi={BRFi},{Di}を新しく登録する以上のような処理を実施することにより、家系細分化部141は、大領域家系を階層的に細分化することができる。なお、家系細分化部141によって生成された細分化家系及び細細分化家系に関する情報は、記憶部109等に格納されて、相同要素系統解析部103が備える各処理部における処理に利用される。図5Eに示した例では、家系細分化部141により、大家系BDF1={B1,B2,B3},{D1,D2,D3,D4,D5}について、以下の5種類の大領域細分化家系が検出されることとなる。大領域細分化家系BDCF11={BCF1,BCF2},{D1}BDCF12={BCF2},{D2}BDCF13={BCF1},{D3}BDCF14={BCF2,BCF3},{D4}BDCF15={BCF3},{D5}また、家系細分化部141により、以下の5種類の大領域細細分化家系が検出されることとなる。大領域細細分化家系BDCRF111={BRF1、BRF2},{D1}BDCRF121={BRF2},{D2}BDCRF131={BRF1},{D3}BDCRF141={BRF2、BRF3},{D4}BDCRF151={BRF3},{D5}方向決定部143は、例えば、CPU、ROM、RAM等により実現される。例えば、DNAは補間的逆読み可能な二本鎖から形成されている。また、一般的な回文を含め、逆読みする可能性を考慮すると、相同区間、小領域、中領域、そして大領域に関して、房で繋がれ同一家系に属する要素が、一貫した配列方向で参照されるように、これらの標準方向を決めておくことが好ましい。そこで、方向決定部143は、小領域、中領域及び大領域に属する相同する文字列断片の区間のうち、同一の相同群に属し、かつ、同一の家系に属するものに対して、当該相同する文字列断片の区間の配列方向標準方向を決定する。方向決定部143は、房上のどの相同区間から方向を決定するかについて、以下のような優先順位に基づく発見的方法により、決定する。方向決定部143は、房上に存在するいずれの相同区間も方向が決まっていない場合、以下のような手順により、配列方向を決定する。a方向決定部143は、着目している相同区間が属する地域群小領域、中領域、大領域の方向が決定している場合には、その領域の方向を相同区間の方向として決定する。bb方向決定部143は、着目している相同区間の周囲相同区間の内側、外側又は両端に遺伝子符号化領域が存在する場合には、この遺伝子符号化領域の方向に従って相同要素の方向を決定する。c方向決定部143は、最も数多くの相同関係を有し、房の中心と推定される相同区間の方向を、正方向方向性d=1と決定する。また、方向決定部143は、房上の一個目の相同区間の方向を決定した後、方向の決定した相同区間が属する領域小領域、中領域、大領域に対して、決定した方向を伝搬させる。更に、方向決定部143は、房上の他の相同区間に対して、決定した方向を伝搬させる。このような処理を行うことで、方向決定部143は、相同区間の配列方向を決定することができる。以上説明したように、本実施形態に係る相同要素系統解析法は、文字列の配列並置から得られる相同要素に着目し、物理的に分散している相同要素のグループである相同群と、地理的に近隣する相同要素のグループである地域群とを併合して家系とする。その上で、得られた家系を地域構成から細分化して、着目している文字列を系統化する。換言すれば、かかる相同要素系統解析法は、相同要素という類似する文字列断片に着目し、地理的に分散する相同要素が構造化あるいは断片化しながら伝搬した過程を地理的構造から推定する方法であると言える。そして、最終的には、着目している文字列データ間の類似性を、それら文字列上に出現する類似する文字列断片の系統と出現パターンいう側面から特徴づける方法であるとも言える。例えば、音楽分野でも、ある楽曲に繰り返し現れるメロディーがその楽曲を印象深いものとしたり、あるメロディーをアレンジして各楽章に出現させることで楽曲全体のテーマを表現したりする。かかる解析法を利用することで、これらのデータは類似しているようだというユーザの主観的かつ直観的なデータに対する印象を、的確に表現したり定量化したりすることが可能となる。本実施形態に係る相同要素系統解析部103は、以上説明したような各処理部がそれぞれの処理を実施することで、互いに類似している文字列断片すなわち相同要素の分布及び構造に着目して、相同要素の系統を解析することが可能となる。以上、図4~図5Eを参照しながら、本実施形態に係る相同要素系統解析部103の構成及び機能について詳細に説明した。以上、本実施形態に係る情報処理装置10の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、CPU等が全て行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。なお、上述のような本実施形態に係る情報処理装置の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。また、上述の説明では、本実施形態に係る情報処理装置10が相同要素機能解析部105を備える場合について説明したが、かかる例に限定されるわけではなく、情報処理装置10は、相同要素機能解析部105を有していなくともよい。<相同要素系統解析方法の流れについて>次に、図6を参照しながら、本実施形態に係る相同要素系統解析方法の流れを説明する。図6は、本実施形態に係る相同要素系統解析方法の流れを示した流れ図である。以下の説明に先立ち、データ取得部101から、相同要素系統解析方法を適用する文字列モジュールからなるシステムに含まれる各モジュールMiについて、その配列情報Siと機能情報Ciとが相同要素系統解析部103に入力されるものとする。ここで、パラメータiは、システムを構成するモジュール数を表すパラメータであり、1≦i≦Nであるものとする。まず、相同要素系統解析部103の配列並置部131は、入力された全てのモジュールについて、総当たりで配列並置処理を実施するステップS101。これにより、配列並置部131は、N種類の各モジュール自身との配列並置結果Si対Siの配列並置結果と、{NN-1/2}種類のSi対Sji≠jの配列並置結果とを生成することとなる。次に、相同要素抽出部133は、配列並置部131による配列並置結果を利用して、相同区間に相当する文字列断片と、その相同関係とを抽出するステップS103。これにより、相同区間情報及び相同関係情報とからなる相同要素情報が生成されることとなる。続いて、相同群解析部135は、相同要素抽出部133により生成された相同要素情報を解析して、相同群房:bunchに関する情報を生成するステップS105。また、地域群解析部137は、相同要素抽出部133により生成された相同要素情報を解析して、地域群を決定するステップS107。これにより、小領域、中領域、大領域といった、地理的に近隣する相同区間をグループ化したものが生成されることとなる。次に、家系解析部139は、相同群解析部135によって生成された相同群と、地域群解析部137によって生成された地域群とを解析して、相同要素の家系を決定するステップS109。これにより、家系解析部139は、大領域家系、中領域家系及び小領域家系に関する情報を生成する。その後、家系細分化部141は、家系解析部139によって生成された大領域家系及び中領域家系を地域構造に基づいて細分化するステップS111。これにより、大領域家系が細分化された大領域細分家系と、さらに細分化された大領域細細分家系とが生成されることとなる。次に、方向決定部143は、相同区間、小領域、中領域及び大領域について、房で繋がれ同一家系に属するものが一貫した配列方向で参照されるように、その標準方向を決定するステップS113。以上説明したような処理が行われた後に、相同要素系統解析部103は、得られた解析結果を解析結果出力部107に出力する。解析結果出力部107は、相同要素系統解析部103による解析結果を各種の出力装置を介して出力することで、解析結果をユーザに通知することが可能となる。ここで、解析結果出力部107により出力される解析結果は、例えば図6に示したように、全解析結果の文書化情報や、全解析結果の可視化情報等を含む。<相同要素機能解析方法の流れについて>続いて、図7を参照しながら、本実施形態に係る相同要素機能解析方法の流れを説明する。図7は、本実施形態に係る相同要素機能解析方法の流れを示した流れ図である。以下の説明に先立ち、相同要素機能解析部105には、相同要素系統解析により得られた相同要素の家系に関する情報相同要素家系情報と、着目している各モジュールMi内の外部参照要素の機能情報Ciとが入力されるものとする。相同要素機能解析部105は、まず、各家系に属する各相同要素の周辺に位置する外部参照要素の機能情報を収集するステップS151。続いて、相同要素機能解析部105は、収集した外部参照要素の機能情報に含まれる注釈情報を参照して、注釈情報に含まれる機能IDに基づいて、機能データベースを検索するステップS153。なお、相同要素機能解析部105が参照する機能データベースは、本実施形態に係る情報処理装置10の内部に設けられていてもよく、インターネット等の通信網に接続されている各種サーバが管理しているデータベースであってもよい。次に、相同要素機能解析部105は、家系全体で得られた検索結果を分類するステップS155。このような分類処理を実施することで、相同要素機能解析部105は、外部要素機能が有する機能を手立てとして、家系に含まれる相同要素が有していると思われる機能を推定することができる。以上説明したような処理が行われた後に、相同要素機能解析部105は、得られた解析結果を解析結果出力部107に出力する。解析結果出力部107は、相同要素機能解析部105による解析結果を各種の出力装置を介して出力することで、解析結果をユーザに通知することが可能となる。ここで、解析結果出力部107により出力される解析結果は、例えば図7に示したように、全解析結果の文書化情報や、全解析結果の可視化情報等を含む。<ゲノム構造解析ソフトウェアの一例について>以上説明したような相同要素系統解析法を利用して、ゲノム構造解析ソフトウェアを作製した。以下では、まず、図8を参照しながら、作製したソフトウェアの構成について説明する。図8は、本実施形態に係る相同要素系統解析処理及び相同要素機能解析処理を利用したゲノム構造解析ソフトウェアの一例を示した説明図である。図8に示したように、作製したゲノム構造解析ソフトウェアは、既存の各種データベースを利用するものであり、また、解析結果の表示等においては、既存のツールを利用するものとなっている。なお、以下で説明するゲノム構造解析ソフトウェアの構成はあくまでも一例であって、本実施形態に係る相同要素系統解析法を利用したゲノム構造解析ソフトウェアが、以下に示す例に限定されるわけではない。ここで、図8におけるモジュールGeneExtracterは、本実施形態に係る情報処理装置10のデータ取得部101に対応するものであり、解析を実施する塩基配列情報や遺伝子関連情報等の各種の入力情報を取得する。また、図8におけるモジュールLocus-AllignExtracterは、相同区間及び相同関係を抽出するものであり、モジュールHDFamilyEctracterは、着目している塩基配列の家系を解析するものである。これら2つのモジュールは、本実施形態に係る情報処理装置10の相同要素系統解析部103に対応するものである。また、図8におけるモジュールVisualizerは、本実施形態に係る解析結果出力部107に相当するものであり、モジュールFunctionAnalyzerは、本実施形態に係る相同要素機能解析部105に相当するものである。本実施形態に係るゲノム構造解析ソフトウェアでは、以下のような情報が入力情報として用いられる。○入力情報1米国国立衛生局NIHに属する国立生物工学情報センターNCBIが公開する遺伝子情報データベースGenbankhttp://www.ncbi.nlm.nih.gov/Genbank/のgb形式に基づく、解析すべき染色体又はプラスミドの遺伝子及び符号化領域の注釈付き核酸配列情報のascii形式ファイル。2NCBIが提供する核酸およびアミノ酸配列並置解析用公開ソフトウェアBLASThttp://www.ncbi.nlm.nih.gov/blast/Blast.cgiから出力される、相同配列情報のascii形式ファイル。3小領域の余地率margin:余地長/全長×100を示す引数MARGIN=数値。4デバッグモードスイッチを示す引数DEBUG=1の場合、on;DEBUG=0又は指定なしの場合、off。また、本実施形態に係るゲノム構造解析ソフトウェアでは、以下のような情報を出力情報とする。○出力情報1遺伝子符号化領域の位置と機能、相同要素の位置、系統、分布、周辺遺伝子群周辺遺伝子群、関連機能、統計情報を含む、全ての解析情報が入ったテキストascii形式ファイル。2各染色体の遺伝子符号化領域の位置と方向、そして相同要素の位置、方向、系統を色別可視化した線状実寸地図SVG言語形式ファイルとその起動用html言語形式ファイル。注13相同要素の内部構造の系統色別可視化したスキーム図DOT言語形式ファイルの中間出力:公開されているツールであるGraphvizを介して生成された、gif/jpg形式ファイルの最終出力。注24相同要素の系統樹を可視化したスキーム図DOT言語形式ファイルの中間出力:Graphvizを介して生成された、gif/jpg形式ファイルの最終出力。5染色体を含む各遺伝分子上の相同要素を順序と系統に基づき自動配列色別可視化したスキーム図DOT言語形式ファイルの中間出力:Graphvizを介して生成された、gif/jpg形式ファイルの最終出力。注36相同要素家系に属する相同要素の長さと分布に関する統計情報を可視化したグラフGNU環境の一部であるgnuplotを介してps/pdf形式ファイルの最終出力。注1遺伝子相同要素分布地図を含め、実寸縮尺分布地図など可視化情報を直接出力する場合は、汎用性、高機能性、伸縮対応性の点から、SVGScalableVectorGraphics言語形式ファイルとして出力する。SVG言語はWeb作成標準言語であるXML言語形式内に2次元グラフィックスを記述するために開発された汎用言語であり、可視化のみならず入力機能も可能にする。その仕様は、W3CWorldWideWebConsortiumから入手可能であるW3C2003。SVG言語形式ファイルは、公知のソフトウェアを用いて可視化できる他、XML言語互換インターネットブラウザに所定のSVG言語解釈用プラグインを組込むことにより可視化できる。後者用に、対象物の入ったSVG言語形式ファイルとともに、起動用html言語形式ファイルを出力する。注2相同要素内部構造スキーム図、相同要素家系図、相同要素順列図など、物理的距離のみならず関係的距離を含む可視化情報は、まず、DOT言語形式ファイルGansneretal.2006として中間出力し、公知の公開ソフトウェアGraphvizを通して自動配置した後、gif又はjpg形式ファイルを最終出力として得る。Graphvizは、dot有向グラフ用、neato無向グラフ用、twopi放射配置用、circo環状配置用、fdp無向階層グラフ用と、5つの異なる配置アルゴリズムを持つ。相同要素内部構造スキーム図はfdpを用い、相同要素家系図はneatoを用い、相同要素順列図はdotを用いて自動配置する。注3可視化の際に、小領域、中領域、大領域の各家系を自動配色する。色環RGBの16進数表現は000000-FFFFFFであるが、N家系中i番目家系の色はFFFFFF×i/N1とする。以下に、本実施形態に係るゲノム構造解析ソフトウェアの実行環境の一例を示す。なお、以下の実行環境はあくまでも一例であって、本実施形態に係るゲノム構造解析ソフトウェアの実行環境が以下の例に限定されるわけではない。○実行環境1GNUを搭載したLinux/Unixの実行環境で動作するように構成した。2本解析プログラムを、スクリプト言語gawkで記述した。gawk言語処理系はGNUの一部に組み込まれているスクリプト言語である。3本ソフトウェアの実行は、起動用shellスクリプトから起動するようにした。4公開された遺伝子配列の解析には、米国衛生局所属機関NCBIが提供する核酸データベースGenBankを利用している。5相同配列抽出のために、NCBIが提供する核酸およびアミノ酸配列並置解析用公開ソフトウェアBLASTを使用する。これはNCBIのWebサーバを利用しても良い。6相同要素関連機能解析には、公開されている三種類の遺伝子機能データベース:京都大学から提供されているKEGGhttp://www.genome.jp/kegg/、WellcomeTrustSangerInstituteから提供されているPfamhttp://pfam.sanger.ac.uk/、GeneOntologyConsortiumから提供されているGOhttp://www.geneontology.orgの原本ファイルを本システム内で統合し、利用した。7SVGScalableVectorGraphics言語形式ファイルW3C2003を可視化するためには、SVG言語を解釈する公知のグラフィックスソフトウエア、又は、XML/SVG言語形式互換インターネットブラウザプラグインを用いるものとした。8プログラム内部でネットワーク自動配列ツールとして、公開ソフトウェアGraphvizhttp://www.graphviz.org/を使用した。かかるゲノム構造解析ソフトウェアを利用した各種の解析結果を、以下で適用例として改めて詳細に説明するものとする。<第1変形例について>続いて、本実施形態に係る情報処理装置及び情報処理方法の第1変形例について、簡単に説明する。上記の本実施形態に係る情報処理装置及び情報処理方法は、例えば遺伝子配列のような文字列に着目し、かかる文字列を配列並置したうえで、類似する文字列の区間すなわち、相同要素を全て抽出し、抽出した相同要素の相似関係及び地理的構造から、抽出した相同要素を家系に分類するものであった。本実施形態に係る情報処理装置及び情報処理方法によって得られた相同要素の家系に関して、抽出された家系それぞれに対し識別番号IDのような識別情報を付与することが可能である。そこで、本変形例に係る相同要素系統解析部103は、抽出された家系に対して付与されたIDを利用して家系の出現順列を表す文字列を生成し、かかる出現順列の文字列に対して、上記の相同要素系統解析法を更に適用する。これにより、より高位の家系解析を行うことが可能となる。なお、相同要素系統解析法の更なる適用回数は、特に限定されるものではなく、解析対象とする文字列や解析条件等に応じて、適宜設定すればよい。この際、相同要素系統解析部103は、識別番号からなる文字列数列の配列並置を実施する際に使われる距離尺度については、遺伝子配列の配列並置に特化した距離尺度などの特殊な距離尺度に限定される必要はなく、先だって例示したような公知の一般的な距離尺度を適宜利用することができる。このように、相同要素系統解析法を階層的に実施することで、進化の過程で数々の要素の挿入により分断され、第1階層すなわち、遺伝子配列に対する最初の相同要素系統解析法の適用では顕著ではなかった相同要素家系間の関係及び構造を、より詳細に明らかにすることが可能となる。その結果、元来存在していた文字列構造の原型を探索することが可能となり、染色体再編成の変遷をより詳細に解明することが可能となる。なお、以上説明した相同要素解析法の階層化については、以下で適用例を挙げながら具体的に説明する。ハードウェア構成について次に、図9を参照しながら、本発明の実施形態に係る情報処理装置10のハードウェア構成について、詳細に説明する。図9は、本発明の実施形態に係る情報処理装置10のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。情報処理装置10は、主に、CPU901と、ROM903と、RAM905と、を備える。また、情報処理装置10は、更に、ホストバス907と、ブリッジ909と、外部バス911と、インターフェース913と、入力装置915と、出力装置917と、ストレージ装置919と、ドライブ921と、接続ポート923と、通信装置925とを備える。CPU901は、演算処理装置および制御装置として機能し、ROM903、RAM905、ストレージ装置919、またはリムーバブル記録媒体927に記録された各種プログラムに従って、情報処理装置10内の動作全般またはその一部を制御する。ROM903は、CPU901が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。RAM905は、CPU901が使用するプログラムや、プログラムの実行において適宜変化するパラメータ等を一次記憶する。これらはCPUバス等の内部バスにより構成されるホストバス907により相互に接続されている。ホストバス907は、ブリッジ909を介して、PCIPeripheralComponentInterconnect/Interfaceバスなどの外部バス911に接続されている。入力装置915は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなどユーザが操作する操作手段である。また、入力装置915は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール手段いわゆる、リモコンであってもよいし、情報処理装置10の操作に対応した携帯電話やPDA等の外部接続機器929であってもよい。さらに、入力装置915は、例えば、上記の操作手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、CPU901に出力する入力制御回路などから構成されている。情報処理装置10のユーザは、この入力装置915を操作することにより、情報処理装置10に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。出力装置917は、取得した情報をユーザに対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置で構成される。このような装置として、CRTディスプレイ装置、液晶ディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、ELディスプレイ装置およびランプなどの表示装置や、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置や、プリンタ装置、携帯電話、ファクシミリなどがある。出力装置917は、例えば、情報処理装置10が行った各種処理により得られた結果を出力する。具体的には、表示装置は、情報処理装置10が行った各種処理により得られた結果を、テキストまたはイメージで表示する。他方、音声出力装置は、再生された音声データや音響データ等からなるオーディオ信号をアナログ信号に変換して出力する。ストレージ装置919は、情報処理装置10の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置919は、例えば、HDDHardDiskDrive等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイス等により構成される。このストレージ装置919は、CPU901が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種データなどを格納する。ドライブ921は、記録媒体用リーダライタであり、情報処理装置10に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ921は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体927に記録されている情報を読み出して、RAM905に出力する。また、ドライブ921は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体927に記録を書き込むことも可能である。リムーバブル記録媒体927は、例えば、DVDメディア、HD-DVDメディア、Blu-rayメディア等である。また、リムーバブル記録媒体927は、コンパクトフラッシュ登録商標CompactFlash:CF、フラッシュメモリ、または、SDメモリカードSecureDigitalmemorycard等であってもよい。また、リムーバブル記録媒体927は、例えば、非接触型ICチップを搭載したICカードIntegratedCircuitcardまたは電子機器等であってもよい。接続ポート923は、機器を情報処理装置10に直接接続するためのポートである。接続ポート923の一例として、USBUniversalSerialBusポート、IEEE1394ポート、SCSISmallComputerSystemInterfaceポート等がある。接続ポート923の別の例として、RS-232Cポート、光オーディオ端子、HDMIHigh-DefinitionMultimediaInterfaceポート等がある。この接続ポート923に外部接続機器929を接続することで、情報処理装置10は、外部接続機器929から直接各種のデータを取得したり、外部接続機器929に各種のデータを提供したりする。通信装置925は、例えば、通信網931に接続するための通信デバイス等で構成された通信インターフェースである。通信装置925は、例えば、有線または無線LANLocalAreaNetwork、Bluetooth登録商標、またはWUSBWirelessUSB用の通信カード等である。また、通信装置925は、光通信用のルータ、ADSLAsymmetricDigitalSubscriberLine用のルータ、または、各種通信用のモデム等であってもよい。この通信装置925は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、例えばTCP/IP等の所定のプロトコルに則して信号等を送受信することができる。また、通信装置925に接続される通信網931は、有線または無線によって接続されたネットワーク等により構成され、例えば、インターネット、家庭内LAN、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信等であってもよい。以上、本発明の実施形態に係る情報処理装置10の機能を実現可能なハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用するハードウェア構成を変更することが可能である。適用例前述の相同要素系統解析法を利用したゲノム構造解析ソフトウェアを用いて、各種の解析を実施した。以下では、実施した解析とその結果について説明する。<適用例1:シアノバクテリアPCC6803のゲノム構造解析>前述のゲノム構造解析ソフトウェアを用いて、シアノバクテリアSynechocystissp.PCC6803Kanekoetal.,DNAResearch,3:109-1361996,Kanekoetal.,DNAResearch,10:221-2282003のゲノム主染色体および内在プラスミドすべてを解析した。○解析対象ゲノム配列情報として、これまでPCC6803株から発見及び公表された、TABLE1に示す8種類のDNAのうち、完全解読された1~7番目の7個の配列を本解析で使用した。これらの配列7種類に対し、7種類のSelf-Selfの組合せ、及び、21種類のSelf-Otherの組合せの配列並置を、公開配列並置ソフトウェアBLASTを用いて行い、その出力結果を併合した約2.6MBのテキストデータを、相同要素系統解析の対象として使用した。領域余地率3MARGIN=3を引数として与えた。○結果出力された解析結果は、統計的に以下のTABLE2のようにまとめられる。2354個の相同区間locusが抽出され、これらが地域的に階層化され、352個の独立地帯、大領域domainに存在している。また、それぞれの大領域は、76個の大家系BDFの一つに属することがわかった。pCA2.4とpCB2.4に関して、Self-Self及びSelf-Otherのいずれの組合せにおいても、相同区間は一つも抽出されなかった。本実施形態に係るゲノム構造解析ソフトウェアでは、抽出された遺伝子符号化領域と相同要素の実寸縮尺地図を作成することも可能である。かかる実寸縮尺地図では、各DNAを二本鎖で表示し、それぞれの鎖上に黒色で遺伝子又は符号化領域を示すことができる。また、相同要素は、いずれかの鎖上から飛び出した三段階層のボックスとして表示することが可能である。三段階層のボックスのうち、一番外側に位置するボックスが、大領域domainを表し、一つ内側のボックスが中領域ceilingを表し、最も内側で遺伝子符号化領域の外側に位置するボックスが小領域regionを表している。また、ゲノム構造解析ソフトウェアにより発見された系統家系は、配色の違いとして図示することが可能である。図10Aでは、以上のようにして図示される遺伝子と相同要素の実寸縮尺地図の一部を、更に模式化して示したものである。ここで、家系のパターン別表示から容易に観測される、ある興味深い発見について述べる。最下段に表示されているNC_005232.1は、相同界の家系最外層が、類似したパターン配置からなるブロックのつながりが、2つ繋がったような解析結果0~30付近までのつながりと、60~90付近までのつながりとなっている。これは、プラスミドpSYSXが元々半分のものであり、ある時点でそれ全体が反復した足跡を示している。また、これらの相同要素と同じ家系でサイズの小さいものが、一つ上段のNC_005229.1にも見られる。これは、この二つのプラスミドの間で相同組換えが行われたことを示唆している。また、各相同要素を、大きさに依存せずに、その出現順序と家系情報に基づき自動配置したスキーム図を出力することも可能である。図10Bに示したスキーム図は、本実施形態に係るゲノム構造解析ソフトウェアから出力されたスキーム図を、更に模式化して示したものである。図10Bでは、各DNAが実寸縮尺図と同じ順に左から表示されている。この図の右端のNC_005232.1を見ると、上記の家系の反復パターンがより明白になっている。一つ左側のNC_005229.1とも、同じ家系の相同要素およびそれらのパターンが数多く見つかる。これら2つのプラスミドが相互に組換えをしている可能性がこの図から明らかとなった。また、本明細書中では図示しないが、BD家系を大領域、中領域、小領域の家系階層構造により系統細分化して形成される系統樹を出力することも可能である。各家系は、中心から外側へ放射上に、BD家系、BDC家系、BDCR家系、それに属する大領域domainの順に、放射状の系統樹として表現することが可能である。また、本明細書中では図示しないが、各DNA内の各BD家系に属する相同要素の内部構成図を出力することも可能である。この内部構成図を参照することにより、同じ家系に属する相同要素の内部構成から、BD家系が系統細分化できることがわかった。例えば、BD家系40番F40は、最多数93個の相同要素からなり、そのうち、chromosomeNC_000911.1上に81個、pSYSMNC_005229.1に3個、pSYSANC_005230.1に4個、pSYSGNC_005231.1に4個、pSYSXNC_005232.1に1個の相同要素が見つかった。76個のBD家系大家系に関する機能解析の結果を、以下のTABLE3に示した。8家系がtransposase転移酵素の相同遺伝子を含んでおり、トランスポゾンに派生していることがわかった。トランスポゾン特有の短い配列は、挿入配列IS:insertionsequenceと呼ばれ、これまで多種の細菌で発見された挿入配列が系統化されている。PCC6803上にIS4、IS5、IS630-Tcl-mariner、の3系統の挿入配列が実験的に発見されているCassier-Chauvatetal.,Gene,195:257-2661997。本解析により、これらの挿入配列は、BD家系40番の相同大領域に含まれていることがわかった。また、3家系が細胞分裂および複製、7家系が光合成炭素固定化、2家系が転写、4家系が翻訳、2系統がメチル化、2系統がリン酸化、6家系が外膜系、5系統が他酵素、の機能にそれぞれ関与していることが解った。<適用例2:遺伝子工学への利用>上記のシアノバクテリアPCC6803の染色体chromosome,NC_000911.1にある遺伝子を外来遺伝子で置換する事を想定し、先に説明したゲノム構造解析ソフトウェアを用いて、着目したsll0721遺伝子の周辺に位置する相同要素の有無を調べた。遺伝子sll0721符号領域番地3443514~3447386周辺の物理地図及び相同要素順序図を拡大して、図11Aと図11Bに示した。sll0721の5’端から1kb上流に相同要素D260が検出され、sll0721の3’端から3.3kb下流に相同要素D261が検出された。図11Cに示した相同要素内部構成図と図11Dに示した相同要素家系系統樹に示されるように、122bpの長さのD260と、123bpの長さのD261は共に第59家系に属すること、及び、この家系に属する相同要素は他には存在しないことがわかった。相同要素機能解析から、D261はslr1651heamolysinsecretionATP-bindingprotein遺伝子Sakiyamaetal.,J.Bacteriol.,188:3535-35422006の内部にあり、D260とD261との間はsll0721leukotoxin:LtAを含めhemolysinsecretion関連遺伝子が並ぶオペロンをなすこと、D260の上流には、circadianclock関連遺伝子が並ぶオペロンが置かれており、D261の下流にはaminoacidamidohydrolase遺伝子が置かれていること、がわかった。上流と下流はhemolysinに関与しないとみられることから、このD260とD261の間は進化の過程で相同組換えによりゲノムに統合された領域であると推定される。従って、D260とD261を残してこれらの間に遺伝子構造体を置換挿入した場合や、D260とD261の間に外来遺伝子を挿入した場合には、将来、相同組換えにより、挿入した遺伝子構造体や外来遺伝子を失う可能性があると推定される。このように、本実施形態に係る相同要素系統解析法に基づくゲノム構造解析は、不安定領域を含め、ゲノムの全体構造だけでなく、局所構造も関する詳細情報を提供し、遺伝子工学を支援するものであることが明らかとなった。<適用例3:生物進化解析への利用>光合成機能を有する生物は、光吸収体を構成する色素を細胞内で合成する。この点に着目し、保有する色素の構造から系統分類された光合成生物の系統樹が報告されているXiongetal.Science,289:1724-17302000。系統樹によれば、メタンを発生する古菌、バクテリオクロロフィルaを有するRhodobactersphaeroidesを含む紫色酸素非発生型光合成細菌、バクテリオクロロフィルcを有するChlorobiumtepidumを含む緑色光合成細菌、バクテリオクロロフィルgを有するハロバクテリア、そして、クロロフィルaを有する酸素発生型光合成細菌シアノバクテリアと植物の順で地球に出現したことになる。また、16SrRNAにより系統分類されたシアノバクテリア類の系統樹が報告されているTomitanietal.,PNAS,1314:5442-54472006。この系統樹によれば、Gleobacter類が最も古いシアノバクテリアとされ、その後に従属栄養である大気中CO2あるいは水中HCO3-を唯一つの炭素源とするSynechococcuselongatus類が、そして、独立栄養である大気中CO2あるいは水中HCO3-に加えて、グルコースなどの糖類を炭素源として吸収するSynechocystis類が続く。炭素固定能に加え、窒素固定能を有するAnabaena類やNostoc類は、進化的にかなり後とみられる。酸素非発生型光合成細菌15株に関して、本実施形態に係る相同要素系統解析法に基づくゲノム構造解析を行った。図12A及び図12Bは、解析の結果得られた機能別相同要素家系数の星状グラフを示している。Rhodobactersphaeroidesを含む紫色光合成細菌、Rosebacterdenitrifiacansを含む赤色光合成細菌、Chlorobiumtediumを含む緑色光合成細菌、と、それぞれの色素に応じて配色を変化させたただし、図12Aでは白黒化されている。。図12Aから明らかなように、星状グラフの外側には紫色光合成細菌を表す曲線が現れ、その内側に緑色光合成細菌を表す曲線が現れ、最も内側に赤色光合成細菌を表す曲線が現れた。いくつかの機能分類Infection,Recombination,Transposon,Behavior,CellCommunication,CellGrowthandDeath,CellMotilityで曲線の交差は見られるものの、それ以外の機能分類では、外側の紫系の曲線群、緑系の曲線群は、それぞれ群を成し、互いに類似した形状をなしている。他方、紫系とも緑系とも異なる形状を示しているのが、赤色曲線のRosebacterdenitificansである。ほぼ全機能分類で紫系が外側を成しているが、唯一つ、Transposonの機能分類でClorobium類のChlorobiumphaeobacteriodesが最大値を示していることは、外来遺伝子導入による機能獲得やゲノム再編成が頻繁に起こった可能性を示唆している。図12Bに示した例においても、図12Aに示した場合と同様にして、星状グラフに現れる曲線の形状は、光合成細菌が有している色素の種類ごとに群れをなしていることがわかる。これらの例は、本実施形態に係る相同要素系統解析法に基づくゲノム構造解析によって、生物進化の解明に役立つ情報が得られることを示している。<適用例4:病理解明への利用>研究用に使われる非病原性大腸菌EscherichiacoliK12株と、強い病原性で知られる大腸菌O157:H7株、幅広い薬剤に耐性を持つPseudomonasaeruginosaPA7株、トルエンなどの溶剤に耐性を持つPseudomonasputidaf1の3種類の病原性細菌に関して、本実施形態に係る相同要素系統解析法を用いたゲノム構造解析を行った。図13は、解析の結果、得られた機能別相同要素家系数の星状曲線を示している。3種類の病原性細菌、大腸菌O157:H7、P.aeruginosaPA7株、P.putidaf1の曲線が相似形を示し、研究用大腸菌K12株の曲線太実線と大きく異なっていることがわかる。特に異なっている機能分類は、CellGrowthandDeath細胞の成長と死、CellMotility移動性、EndocrineSystem分泌系、SignalingMoleculesandInteraction信号伝達分子と相互作用、FoldingSplittingandDegradationタンパク質の畳み込みと劣化、InfectiousDiseases感染病の機能分類であった。これらの機能分類は、病原性細菌を特徴づける情報である。上記機能分類において、病原性大腸菌が研究用の非病原性大腸菌とは異なり、むしろシュードモナス属により近い挙動を示す解析結果が得られたということは、本実施形態に係る相同要素系統解析法に基づくゲノム構造解析が、病理解明に役立つ情報を与えることを示している。<適用例5:他分野の文字列構造解析への応用>以上説明してきたように、本実施形態に係る相同要素系統解析法は、文字列の配列並置から得られる相同要素から、相同要素が物理的に分散する相同群と、相同要素が地理的に近隣する地域群とを形成する。その後、本実施形態に係る相同要素系統解析法は、これら相同群及び地域群を併合することにより家系とし、家系を地域構成から細分化して系統化する。このように、本実施形態に係る相同要素系統解析法は、汎用的な概念からなる方法であり、解析する文字列は、遺伝子配列以外にも、例えば、一般の文書ファイル、記号化されたマルチメディア情報、時系列データなど、いかなる文字列であってもよい。例えば、着目する文字列情報が、音楽コンテンツの実体データである場合には、和音のコード進行解析に本実施形態に係る相同要素系統解析法を利用することが可能である。また、着目する文字列情報が、画像コンテンツと音声コンテンツとからなる動画コンテンツである場合には、本実施形態に係る相同要素系統解析法を利用することで、例えばVIDEO編集の有無等を解析することができる。また、これらの例以外にも、ある種の系列が存在しうるような情報であれば、本実施形態に係る相同要素系統解析法を適用することが可能である。<適用例6:相同要素系統解析法の多階層化>続いて、図14を参照しながら、相同要素系統解析法を多段階に適用して、より高位の家系解析を行った結果について、具体的に説明する。なお、本適用例では、上記適用例1において解析対象としたシアノバクテリアPCC6803のゲノム構造解析結果を利用して、更なる家系解析を実施した。上記適用例1で示したように、本発明の実施形態に係る相同要素系統解析法を利用することで、シアノバクテリアPCC6803について76個のBD家系大家系が抽出された。ここで、図10Aに示した模式図の基となった実寸縮尺地図は、76の家系に分類された相同要素が上下のパルスとして示され、それぞれゲノム上のある物理位置にある大きさを有して出現することを可視化したものである。また、図10Bに示した模式図の基となったスキーム図は、物理位置と大きさの情報を除いて、相同要素をその家系情報とともに出現順に並べた地図である。本適用例では、図10Bに示した模式図の基となったスキーム図において、相同要素家系BD家系の出現順列を、家系それぞれに付与された家系ID本適用例では、1~76の整数を要素とする5種類の文字列いわば、第2階層の文字列とみなし、図14に示したような文字列データとして取り扱った。すなわち、本適用例では、かかる5種類の文字列データを、本実施形態に係るゲノム構造解析ソフトウェアにより更に解析して、相同要素家系ID列をより高位の相同要素として抽出し、抽出された高位家系の解析を行った。上記適用例1において、5番目の分子NC_005232.1図10Aにおける最下段、図10Bにおける最右端の分子には、ある相同要素家系パターンが二度出現する旨を言及したが、かかる部位は、図14の最下段に示した文字列において下線を付して示した7660737275717027のパターン相同要素家系列に相当し、このパターンを、第2階層の相同要素とみなすことができる。また、図14に下線を付して示したように、末尾の7660の断片と先頭の737275717027の断片は環状分子上で連結し、7660737275717027のパターンを形成していることが明らかとなった。また、上記適用例1において、5番目の分子NC_005232.1で抽出された相同要素家系パターンが、分子NC_005229.1にも出現している旨を言及したが、かかる部位は、図14の下から2番目に示した文字列データにおいて、下線を付した部分に対応することが確認できた。すなわち、図14に示した分子NC_005229.1の文字列パターンにおいて、7660737275717027のパターンは、277071のパターンや7360のパターンや7273のパターンのような、家系列の断片として確認することができた。かかる結果は、分子NC_005229.1の相同要素家系ID列において、277071のパターンや7360のパターンや7273のパターンが、分子NC_005232.1における7660737275717027のパターンと同じ高位家系に属することを示している。まとめ以上説明したように、本発明の実施形態では、一つ以上の文字列から成る系において、類似する文字列断片相同要素の分布構造系統を解析する一般的手法である相同要素系統解析法を提案し、基本概念と解析手順を明らかにした。更に、本解析手法を用いて実現されたゲノム構造解析ソフトウェアと、このゲノム構造解析ソフトウェアを利用したシアノバクテリア株のゲノム構造解析及び各種応用分野について述べた。以上説明した相同要素系統解析法は、いずれの特定遺伝子をも限定することなく、換言すれば、生物学的解釈を伴う要素を導入することなく、遺伝子配列という文字列から、自己並置という機械的操作で相同要素をすべて抽出する。その後、抽出した相同要素が一体どういうものなのかを最後まで知らずに未知のまま、地域的構造と相同関係から相同要素の家系を築き上げる手法である。また、家系を構築したのちに遺伝子情報と照合することにより、遺伝子内における相同要素の位置関係を解析したり、家系の機能探索を行ったりすることが可能となる。このように、本解析法は、他生物とのゲノム並置ではなく、自分自身のゲノム並置から進化を探ることが可能な方法であるといえる。本解析手法およびソフトウェアは、生物分野において、ゲノムの変遷および再編成の可能性を明らかにし、遺伝子工学を支援すると共に、病理や生物進化の解明に役立つ情報を提供する。また、本解析手法は汎用的であり、遺伝子配列の構造解析のみならず、他分野の文字列の構造解析にも利用できる利用価値の高い手法である。以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。"