イベントシークエンサー
本発明は、系の状態を特定の指標を用いて効率よく意味のある分析をするためのツールを提供する。ある系由来の指標の時系列データについて、ある特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出し、これを用いて系の状態を記述するイベントディスクリプタを生成することによって、解決される。従って、本発明は、少なくとも１つの系に関するイベントディスクリプタを生成する方法であって：(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得る工程と、(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供する工程と、(C)該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングにより記述されるイベントディスクリプタを生成する工程と、を包含する方法を提供する。
Notice: Undefined index: DEJ in /mnt/www/gzt_disp.php on line 298
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの系に関するイベントディスクリプタを生成する方法であって：
(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得る工程と、
(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供する工程と、
(C) 該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングにより記述されるイベントディスクリプタを生成する工程と、
を包含する、方法。
【請求項２】
前記系は、生物学的系である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記系は、生物体、臓器、組織、細胞群、細胞および細胞内器官からなる群より選択される、生物の部分である、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記系は、細胞である、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記系は、社会科学的組織である、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記系は、経済学的系である、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記指標は、自然科学的指標、技術的指標、社会科学的指標および人文科学的指標からなる群より選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記指標は、分化状態、外来因子に対する応答、細胞周期、増殖状態、アポトーシス状態、環境変化に対する応答および加齢状態からなる群より選択される少なくとも１つの状態に関するものである、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記指標は、遺伝子発現レベル、遺伝子転写レベル、遺伝子の翻訳後修飾レベル、細胞内に存在する化学物質レベル、細胞内イオンレベル、細胞サイズ、生化学的プロセスレベルおよび生物物理学的プロセスレベルからなる群より選択される少なくとも１つの指標を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記指標は、遺伝子発現レベルおよび遺伝子転写レベルからなる群より選択される少なくとも１つの指標を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記指標は、遺伝子転写レベルを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記特徴的挙動は、前記時系列データと所定の値との一致、その絶対値変化速度の特定の変化量または無変化；該時系列データの１階微分値と所定の値との一致、その絶対値変化速度の特定の変化量または無変化；該時系列データの２階微分値と所定の値との一致、その絶対値変化速度の特定の変化量または無変化；該時系列データの符号の変化；該時系列データの１階微分値の符号の変化；該時系列データの２階微分値の符号の変化；該時系列データと、他の指標の時系列データとの一致；該時系列データの１階微分値と、他の指標の時系列データの１階微分値との一致；該時系列データの２階微分値と、他の指標の時系列データの２階微分値との一致；該時系列データと、他の指標の時系列データとの符号の一致；該時系列データの１階微分値と、他の指標の時系列データの１階微分値との符号の一致；該時系列データの２階微分値と、他の指標の時系列データの２階微分値との符号の一致；該時系列データと、該指標の別の時系列データとの一致；該時系列データの１階微分値と、該指標の別の時系列データの１階微分値との一致；および該時系列データの２階微分値と、該指標の別の時系列データの２階微分値との一致からなる群より選択される少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記特徴的挙動は、前記時系列データの１階微分値の符号の変化である、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記時系列データは、連続データまたは不連続データである、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記時系列データは、相対時間または絶対時間で記述される、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記時系列データは、観測開始時点を基準（０）として表される、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記時系列データは、相対レベルまたは絶対レベルで表現される、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記時系列データは、遺伝子発現レベルのデータであり、該遺伝子発現レベルは、蛍光タンパク質の発現レベルである、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記時系列データは、正規化されたデータである、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記イベントタイミングは、時点または時幅で表現される、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
前記イベントタイミングは、１２時間以内の時点のずれまたは時幅にある、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
前記イベントタイミングは、１時間以内の時点のずれまたは時幅にある、請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
前記時系列データを数学処理する工程をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項２４】
前記数学処理は、正規化、一次微分、二次微分、三次微分、線形近似、非線形近似、移動平均、ノイズフィルター、フーリエ変換、高速フーリエ変換および主成分分析からなる群より選択される、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記イベントタイミングは、時系列データの生データに基づいて求められる、請求項１に記載の方法。
【請求項２６】
前記イベントタイミングは、時系列データの一次微分に基づいて求められる、請求項１に記載の方法。
【請求項２７】
前記イベントタイミングは、時系列データの二次微分に基づいて求められる、請求項１に記載の方法。
【請求項２８】
前記イベントタイミングは、複数の時系列データにおける単位時間ごとの増減の一致に基づいて求められる、請求項１に記載の方法。
【請求項２９】
前記単位時間は、各々同一または異なる長さである、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記イベントタイミングは、前記指標の増加、減少または不変によって表される、請求項１に記載の方法。
【請求項３１】
前記イベントタイミングは、（時間ｔ，前記指標の増減（＋、−または０））という表現法によって表される、請求項１に記載の方法。
【請求項３２】
前記時間ｔは、時点または時幅で示される、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記イベントディスクリプタは、時点順にイベントタイミングに関する文字を並べることによって記述される、請求項１に記載の方法。
【請求項３４】
前記イベントディスクリプタは、時点順に、イベントタイミングに関する記述が核酸１文字表記であるＡ、Ｔ、ＧまたはＣを用いて記述される、請求項１に記載の方法。
【請求項３５】
前記指標の増加または減少は、一階微分値の符号が変化する点、二階微分値の符号が変化する点、生データの値が実験系において有意に変化したと認識できる場合を指標とすることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３６】
前記指標の増加または減少は、正規化した前記時系列データにおいて、一階微分値の符号が変化する点、二階微分値の符号が変化する点、生データの値が実験系において有意に変化したと認識できる場合を指標とすることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３７】
前記指標として少なくとも２種類の指標を用い、前記イベントタイミングとして、少なくとも１点において、該指標の増減が増加または減少の挙動が少なくとも２種類の指標において一致するものが選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項３８】
前記特徴的挙動として、１階微分値の符号変化および２階微分値の符号変化を用い、前記イベントディスクリプタとして、１階微分値の符号変化に対応する第１文字および２階微分値の符号変化に対応する第２文字を、時点順に文字列として表記することを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３９】
前記特徴的挙動として、１階微分値の符号変化および２階微分値の符号変化を用い、前記イベントディスクリプタとして、１階微分値の符号変化に対応する第１文字および２階微分値の符号変化に対応する第２文字ならびに符号変化のない時間について他の文字に対応する第３文字を、時点順に文字列として表記することを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項４０】
前記特徴的挙動として、生データの符号変化を用い、前記イベントディスクリプタとして、生データの増加に対応する第１文字および生データの減少に対応する第２文字を、時点順に文字列として表記することを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項４１】
前記特徴的挙動として、生データの符号変化を用い、前記イベントディスクリプタとして、生データの増加に対応する第１文字および生データの減少に対応する第２文字ならびに増減のない時間について他の文字に対応する第３文字を、時点順に文字列として表記することを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項４２】
前記イベントディスクリプタは、電波、磁波、音、光、色、画像、数字および文字からなる群より選択される表記により記述される、請求項１に記載の方法。
【請求項４３】
前記イベントディスクリプタは、文字で表記される、請求項１に記載の方法。
【請求項４４】
前記イベントディスクリプタを、記録媒体に記録する工程をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項４５】
少なくとも１つの系を、該系に関するイベントディスクリプタを用いて分析する方法であって、
(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得る工程と、
(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供する工程と、
(C) 該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングにより記述されるイベントディスクリプタを生成する工程と、
（D)少なくとも１つの該イベントディスクリプタを解析する工程と、
を包含する、方法。
【請求項４６】
前記解析は、アルゴリズムを使用する、請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】
前記アルゴリズムは、自己組織化マップ、クラスター分析、遺伝的アルゴリズム、アライメント解析、自然言語処理における構文解析からなる群より選択されるアルゴリズムを含む、請求項４５に記載の方法。
【請求項４８】
前記アルゴリズムは、遺伝的アルゴリズムを含む、請求項４５に記載の方法。
【請求項４９】
前記系は、生物学的系である、請求項４５に記載の方法。
【請求項５０】
前記系は、細胞である、請求項４５に記載の方法。
【請求項５１】
系における第１の指標と第２の指標との関係を分析する方法であって：
(A) 請求項１に記載の方法を用いて、第１の指標に関する第１のイベントディスクリプタを生成する工程；
(B) 請求項１に記載の方法を用いて、第２の指標に関する第２のイベントディスクリプタを生成する工程；および
(C) 該工程(A)および(B)において得られた第１および第２のイベントディスクリプタを比較する工程、
を包含する、方法。
【請求項５２】
前記工程(C)における比較が、前記第１および第２のイベントディスクリプタにおいて、挙動が一致する一致イベントタイミングの生成によって行われる、請求項５１に記載の方法。
【請求項５３】
第１の系由来の指標と第２の系由来の指標との関係を分析する方法であって：
(A) 請求項１に記載の方法を用いて、第１の指標に関する第１のイベントディスクリプタを生成する工程；
(B) 請求項１に記載の方法を用いて、第２の指標に関する第２のイベントディスクリプタを生成する工程；および
(C) 該工程(A)および(B)において得られた第１および第２のイベントディスクリプタを比較する工程、
を包含する、方法。
【請求項５４】
ある系由来の第１の時点の指標と第２の時点の指標との関係を分析する方法であって：
(A) 請求項１に記載の方法を用いて、第１の時点における、第１のイベントディスクリプタを生成する工程；
(B) 請求項１に記載の方法を用いて、第２の時点における、第２のイベントディスクリプタを生成する工程；
(C) 該工程(A)および(B)において得られた第１および第２のイベントディスクリプタを比較する工程、
を包含する、方法。
【請求項５５】
第１の特徴的挙動および第２の特徴的挙動を用いて得られるイベントディスクリプタを用いて、ある系由来の指標を分析する方法であって：
(A) 請求項１に記載の方法を用いて、第１の特徴的挙動を用いて得られる、第１のイベントディスクリプタを生成する工程；
(B) 請求項１に記載の方法を用いて、第２の特徴的挙動を用いて得られる、第２のイベントディスクリプタを生成する工程；
(C) 該工程(A)および(B)において得られた第１のイベントディスクリプタおよび第２のイベントディスクリプタを比較する工程、
を包含する、方法。
【請求項５６】
前記比較において、前記第１のイベントディスクリプタのイベントタイミングと、前記第２のイベントディスクリプタのイベントタイミングとにおいて、時点が一致するイベントタイミングを抽出する工程を包含する、請求項５５に記載の方法。
【請求項５７】
系に関するディスクリプタを作成するシステムであって、
ｉ）系に関する少なくとも１つの指標を経時的にモニターするモニター手段と、
ｉｉ）該モニター手段から得られた信号から該系の時系列データを生成し、該時系列データを計算処理してイベントディスクリプタを生成するディスクリプタ生成手段と
を備えるシステムであって、
該ディスクリプタ生成手段は、
(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得、
(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供し、そして
(C) 該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングにより記述されるイベントディスクリプタを生成する、
システム。
【請求項５８】
前記系は細胞であり、前記システムは、該細胞に対して一定の環境を保つことができる支持体をさらに備える、請求項５７に記載のシステム。
【請求項５９】
前記モニター手段は、光学顕微鏡、蛍光顕微鏡、レーザー光源を用いた読取装置、表面プラズモン共鳴（ＳＰＲ）イメージング、電気信号、化学的または生化学的マーカーのいずれかあるいは複数種を用いる手段に起因する信号の読取装置、ＣＣＤカメラ、オートラジオグラフィー、ＭＲＩおよびセンサーからなる群より選択される、請求項５７に記載のシステム。
【請求項６０】
前記モニター手段は、信号を出力する手段を備える、請求項５７に記載のシステム。
【請求項６１】
前記ディスクリプタ生成手段は、前記時系列データを生成する手段と、前記計算処理を行って前記ディスクリプタを生成する手段とを別々に備える、請求項５７に記載のシステム。
【請求項６２】
前記ディスクリプタ生成手段は、前記（Ａ）〜（Ｃ）の工程を実行することを命令するプログラムが実装されたコンピュータを含む、請求項５７に記載のシステム。
【請求項６３】
前記ディスクリプタを表示する表示手段をさらに備える、請求項５７に記載のシステム。
【請求項６４】
前記表示手段は、電波、磁波、音、光、色、画像、数字および文字からなる群より選択されるを表示する機能を有する、請求項６３に記載のシステム。
【請求項６５】
前記表示手段は、文字表示機能を有する、請求項６３に記載のシステム。
【請求項６６】
前記イベントディスクリプタを記録媒体に記録するための記録手段をさらに備える、請求項５７に記載のシステム。
【請求項６７】
系を記述するためのイベントディスクリプタであって、 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして含む、イベントディスクリプタ。
【請求項６８】
請求項１に記載の方法によって生成される、イベントディスクリプタ。
【請求項６９】
系に関するディスクリプタを用いて該系を分析するシステムであって、
ｉ）系に関する少なくとも１つの指標を経時的にモニターするモニター手段と、
ｉｉ）該モニター手段から得られた信号から該系の時系列データを生成し、該時系列データを計算処理してイベントディスクリプタを生成するディスクリプタ生成手段と
ｉｉｉ）該ディスクリプタ生成手段を分析する分析手段と
を備えるシステムであって、
該ディスクリプタ生成手段は、
(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得、
(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供し、そして
(C) 該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングにより記述されるイベントディスクリプタを生成する、
を備える、
システム。
【請求項７０】
該分析手段は、少なくとも１つのイベントディスクリプタをアルゴリズム解析する機能を有する、請求項６９に記載のシステム。
【請求項７１】
少なくとも１つの系に関するイベントディスクリプタのシークエンスを用いて系を分析する方法であって、
(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得る工程と、
(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供する工程と、
(C) 該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングをシークエンスとして記述するイベントディスクリプタを生成する工程と、
(D)該シークエンスを解析する工程と、
を包含する、方法。
【請求項７２】
前記シークエンスの解析は、遺伝的アルゴリズムを用いる、請求項７１に記載の方法。
【請求項７３】
少なくとも１つの系に関するイベントディスクリプタのシークエンスを用いて系を分析するシステムであって、
ｉ）系に関する少なくとも１つの指標を経時的にモニターするモニター手段と、
ｉｉ）該モニター手段から得られた信号から該系の時系列データを生成し、該時系列データを計算処理してイベントディスクリプタを生成するディスクリプタ生成手段と
ｉｉｉ）該シークエンスを解析する手段と、
を備えるシステムであって、
該ディスクリプタ生成手段は、
(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得、
(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供し、そして
(C) 該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングにより記述されるイベントディスクリプタを生成する、
システム。
【請求項７４】
前記シークエンスの解析は、遺伝的アルゴリズムを用いる、請求項７３に記載のシステム。
【請求項７５】
少なくとも１つの系に関するイベントディスクリプタを生成する方法をコンピュータに実現させるプログラムであって、該方法は：
(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得る工程と、
(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供する工程と、
(C) 該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングにより記述されるイベントディスクリプタを生成する工程と、
を包含する、
プログラム。
【請求項７６】
少なくとも１つの系を、該系に関するイベントディスクリプタを用いて分析する方法をコンピュータに実現させるプログラムであって、該方法は、
であって、
(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得る工程と、
(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供する工程と、
(C) 該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングにより記述されるイベントディスクリプタを生成する工程と、
（D)少なくとも１つの該イベントディスクリプタを解析する工程と、
を包含する、
プログラム。
【請求項７７】
系における第１の指標と第２の指標との関係を分析する方法をコンピュータに実現させるプログラムであって、該方法は、
(A) 請求項１に記載の方法を用いて、第１の指標に関する第１のイベントディスクリプタを生成する工程；
(B) 請求項１に記載の方法を用いて、第２の指標に関する第２のイベントディスクリプタを生成する工程；および
(C) 該工程(A)および(B)において得られた第１および第２のイベントディスクリプタを比較する工程、
を包含する、
プログラム。
【請求項７８】
第１の系由来の指標と第２の系由来の指標との関係を分析する方法をコンピュータに実現させるプログラムであって、該方法は、
(A) 請求項１に記載の方法を用いて、第１の指標に関する第１のイベントディスクリプタを生成する工程；
(B) 請求項１に記載の方法を用いて、第２の指標に関する第２のイベントディスクリプタを生成する工程；および
(C) 該工程(A)および(B)において得られた第１および第２のイベントディスクリプタを比較する工程、
を包含する、
プログラム。
【請求項７９】
第１の特徴的挙動および第２の特徴的挙動を用いて得られるイベントディスクリプタを用いて、ある系由来の指標を分析する方法をコンピュータに実現させるプログラムであって、該方法は、
(A) 請求項１に記載の方法を用いて、第１の特徴的挙動を用いて得られる、第１のイベントディスクリプタを生成する工程；
(B) 請求項１に記載の方法を用いて、第２の特徴的挙動を用いて得られる、第２のイベントディスクリプタを生成する工程；
(C) 該工程(A)および(B)において得られた第１のイベントディスクリプタおよび第２のイベントディスクリプタを比較する工程、
を包含する、
プログラム。
【請求項８０】
少なくとも１つの系に関するイベントディスクリプタのシークエンスを用いて系を分析する方法をコンピュータに実現させるプログラムであって、該方法は、
(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得る工程と、
(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供する工程と、
(C) 該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングをシークエンスとして記述するイベントディスクリプタを生成する工程と、
(D)該シークエンスを解析する工程
を包含する、
プログラム。
【請求項８１】
少なくとも１つの系に関するイベントディスクリプタを生成する方法をコンピュータに実現させるプログラムを記録する記録媒体であって、該方法は：
(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得る工程と、
(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供する工程と、
(C) 該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングにより記述されるイベントディスクリプタを生成する工程と、
を包含する、
記録媒体。
【請求項８２】
少なくとも１つの系を、該系に関するイベントディスクリプタを用いて分析する方法をコンピュータに実現させるプログラムを記録する記録媒体であって、該方法は、
(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得る工程と、
(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供する工程と、
(C) 該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングにより記述されるイベントディスクリプタを生成する工程と、
（D)少なくとも１つの該イベントディスクリプタを解析する工程と、
を包含する、
記録媒体。
【請求項８３】
系における第１の指標と第２の指標との関係を分析する方法をコンピュータに実現させるプログラムを記録する記録媒体であって、該方法は、
(A) 請求項１に記載の方法を用いて、第１の指標に関する第１のイベントディスクリプタを生成する工程；
(B) 請求項１に記載の方法を用いて、第２の指標に関する第２のイベントディスクリプタを生成する工程；および
(C) 該工程(A)および(B)において得られた第１および第２のイベントディスクリプタを比較する工程、
を包含する、
記録媒体。
【請求項８４】
第１の系由来の指標と第２の系由来の指標との関係を分析する方法をコンピュータに実現させるプログラムを記録する記録媒体であって、該方法は、
(A) 請求項１に記載の方法を用いて、第１の指標に関する第１のイベントディスクリプタを生成する工程；
(B) 請求項１に記載の方法を用いて、第２の指標に関する第２のイベントディスクリプタを生成する工程；および
(C) 該工程(A)および(B)において得られた第１および第２のイベントディスクリプタを比較する工程、
を包含する、
記録媒体。
【請求項８５】
第１の特徴的挙動および第２の特徴的挙動を用いて得られるイベントディスクリプタを用いて、ある系由来の指標を分析する方法をコンピュータに実現させるプログラムを記録する記録媒体であって、該方法は、
(A) 請求項１に記載の方法を用いて、第１の特徴的挙動を用いて得られる、第１のイベントディスクリプタを生成する工程；
(B) 請求項１に記載の方法を用いて、第２の特徴的挙動を用いて得られる、第２のイベントディスクリプタを生成する工程；
(C) 該工程(A)および(B)において得られた第１のイベントディスクリプタおよび第２のイベントディスクリプタを比較する工程、
を包含する、
記録媒体。
【請求項８６】
少なくとも１つの系に関するイベントディスクリプタのシークエンスを用いて系を分析する方法をコンピュータに実現させるプログラムを記録する記録媒体であって、該方法は、
(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得る工程と、
(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供する工程と、
(C) 該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングをシークエンスとして記述するイベントディスクリプタを生成する工程と、
(D)該シークエンスを解析する工程
を包含する、
記録媒体。
【請求項１】
少なくとも１つの系に関するイベントディスクリプタを生成する方法であって：
(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得る工程と、
(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供する工程と、
(C) 該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングにより記述されるイベントディスクリプタを生成する工程と、
を包含する、方法。
【請求項２】
前記系は、生物学的系である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記系は、生物体、臓器、組織、細胞群、細胞および細胞内器官からなる群より選択される、生物の部分である、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記系は、細胞である、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記系は、社会科学的組織である、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記系は、経済学的系である、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記指標は、自然科学的指標、技術的指標、社会科学的指標および人文科学的指標からなる群より選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記指標は、分化状態、外来因子に対する応答、細胞周期、増殖状態、アポトーシス状態、環境変化に対する応答および加齢状態からなる群より選択される少なくとも１つの状態に関するものである、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記指標は、遺伝子発現レベル、遺伝子転写レベル、遺伝子の翻訳後修飾レベル、細胞内に存在する化学物質レベル、細胞内イオンレベル、細胞サイズ、生化学的プロセスレベルおよび生物物理学的プロセスレベルからなる群より選択される少なくとも１つの指標を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記指標は、遺伝子発現レベルおよび遺伝子転写レベルからなる群より選択される少なくとも１つの指標を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記指標は、遺伝子転写レベルを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記特徴的挙動は、前記時系列データと所定の値との一致、その絶対値変化速度の特定の変化量または無変化；該時系列データの１階微分値と所定の値との一致、その絶対値変化速度の特定の変化量または無変化；該時系列データの２階微分値と所定の値との一致、その絶対値変化速度の特定の変化量または無変化；該時系列データの符号の変化；該時系列データの１階微分値の符号の変化；該時系列データの２階微分値の符号の変化；該時系列データと、他の指標の時系列データとの一致；該時系列データの１階微分値と、他の指標の時系列データの１階微分値との一致；該時系列データの２階微分値と、他の指標の時系列データの２階微分値との一致；該時系列データと、他の指標の時系列データとの符号の一致；該時系列データの１階微分値と、他の指標の時系列データの１階微分値との符号の一致；該時系列データの２階微分値と、他の指標の時系列データの２階微分値との符号の一致；該時系列データと、該指標の別の時系列データとの一致；該時系列データの１階微分値と、該指標の別の時系列データの１階微分値との一致；および該時系列データの２階微分値と、該指標の別の時系列データの２階微分値との一致からなる群より選択される少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記特徴的挙動は、前記時系列データの１階微分値の符号の変化である、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記時系列データは、連続データまたは不連続データである、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記時系列データは、相対時間または絶対時間で記述される、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記時系列データは、観測開始時点を基準（０）として表される、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記時系列データは、相対レベルまたは絶対レベルで表現される、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記時系列データは、遺伝子発現レベルのデータであり、該遺伝子発現レベルは、蛍光タンパク質の発現レベルである、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記時系列データは、正規化されたデータである、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記イベントタイミングは、時点または時幅で表現される、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
前記イベントタイミングは、１２時間以内の時点のずれまたは時幅にある、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
前記イベントタイミングは、１時間以内の時点のずれまたは時幅にある、請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
前記時系列データを数学処理する工程をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項２４】
前記数学処理は、正規化、一次微分、二次微分、三次微分、線形近似、非線形近似、移動平均、ノイズフィルター、フーリエ変換、高速フーリエ変換および主成分分析からなる群より選択される、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記イベントタイミングは、時系列データの生データに基づいて求められる、請求項１に記載の方法。
【請求項２６】
前記イベントタイミングは、時系列データの一次微分に基づいて求められる、請求項１に記載の方法。
【請求項２７】
前記イベントタイミングは、時系列データの二次微分に基づいて求められる、請求項１に記載の方法。
【請求項２８】
前記イベントタイミングは、複数の時系列データにおける単位時間ごとの増減の一致に基づいて求められる、請求項１に記載の方法。
【請求項２９】
前記単位時間は、各々同一または異なる長さである、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記イベントタイミングは、前記指標の増加、減少または不変によって表される、請求項１に記載の方法。
【請求項３１】
前記イベントタイミングは、（時間ｔ，前記指標の増減（＋、−または０））という表現法によって表される、請求項１に記載の方法。
【請求項３２】
前記時間ｔは、時点または時幅で示される、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記イベントディスクリプタは、時点順にイベントタイミングに関する文字を並べることによって記述される、請求項１に記載の方法。
【請求項３４】
前記イベントディスクリプタは、時点順に、イベントタイミングに関する記述が核酸１文字表記であるＡ、Ｔ、ＧまたはＣを用いて記述される、請求項１に記載の方法。
【請求項３５】
前記指標の増加または減少は、一階微分値の符号が変化する点、二階微分値の符号が変化する点、生データの値が実験系において有意に変化したと認識できる場合を指標とすることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３６】
前記指標の増加または減少は、正規化した前記時系列データにおいて、一階微分値の符号が変化する点、二階微分値の符号が変化する点、生データの値が実験系において有意に変化したと認識できる場合を指標とすることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３７】
前記指標として少なくとも２種類の指標を用い、前記イベントタイミングとして、少なくとも１点において、該指標の増減が増加または減少の挙動が少なくとも２種類の指標において一致するものが選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項３８】
前記特徴的挙動として、１階微分値の符号変化および２階微分値の符号変化を用い、前記イベントディスクリプタとして、１階微分値の符号変化に対応する第１文字および２階微分値の符号変化に対応する第２文字を、時点順に文字列として表記することを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３９】
前記特徴的挙動として、１階微分値の符号変化および２階微分値の符号変化を用い、前記イベントディスクリプタとして、１階微分値の符号変化に対応する第１文字および２階微分値の符号変化に対応する第２文字ならびに符号変化のない時間について他の文字に対応する第３文字を、時点順に文字列として表記することを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項４０】
前記特徴的挙動として、生データの符号変化を用い、前記イベントディスクリプタとして、生データの増加に対応する第１文字および生データの減少に対応する第２文字を、時点順に文字列として表記することを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項４１】
前記特徴的挙動として、生データの符号変化を用い、前記イベントディスクリプタとして、生データの増加に対応する第１文字および生データの減少に対応する第２文字ならびに増減のない時間について他の文字に対応する第３文字を、時点順に文字列として表記することを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項４２】
前記イベントディスクリプタは、電波、磁波、音、光、色、画像、数字および文字からなる群より選択される表記により記述される、請求項１に記載の方法。
【請求項４３】
前記イベントディスクリプタは、文字で表記される、請求項１に記載の方法。
【請求項４４】
前記イベントディスクリプタを、記録媒体に記録する工程をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項４５】
少なくとも１つの系を、該系に関するイベントディスクリプタを用いて分析する方法であって、
(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得る工程と、
(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供する工程と、
(C) 該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングにより記述されるイベントディスクリプタを生成する工程と、
（D)少なくとも１つの該イベントディスクリプタを解析する工程と、
を包含する、方法。
【請求項４６】
前記解析は、アルゴリズムを使用する、請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】
前記アルゴリズムは、自己組織化マップ、クラスター分析、遺伝的アルゴリズム、アライメント解析、自然言語処理における構文解析からなる群より選択されるアルゴリズムを含む、請求項４５に記載の方法。
【請求項４８】
前記アルゴリズムは、遺伝的アルゴリズムを含む、請求項４５に記載の方法。
【請求項４９】
前記系は、生物学的系である、請求項４５に記載の方法。
【請求項５０】
前記系は、細胞である、請求項４５に記載の方法。
【請求項５１】
系における第１の指標と第２の指標との関係を分析する方法であって：
(A) 請求項１に記載の方法を用いて、第１の指標に関する第１のイベントディスクリプタを生成する工程；
(B) 請求項１に記載の方法を用いて、第２の指標に関する第２のイベントディスクリプタを生成する工程；および
(C) 該工程(A)および(B)において得られた第１および第２のイベントディスクリプタを比較する工程、
を包含する、方法。
【請求項５２】
前記工程(C)における比較が、前記第１および第２のイベントディスクリプタにおいて、挙動が一致する一致イベントタイミングの生成によって行われる、請求項５１に記載の方法。
【請求項５３】
第１の系由来の指標と第２の系由来の指標との関係を分析する方法であって：
(A) 請求項１に記載の方法を用いて、第１の指標に関する第１のイベントディスクリプタを生成する工程；
(B) 請求項１に記載の方法を用いて、第２の指標に関する第２のイベントディスクリプタを生成する工程；および
(C) 該工程(A)および(B)において得られた第１および第２のイベントディスクリプタを比較する工程、
を包含する、方法。
【請求項５４】
ある系由来の第１の時点の指標と第２の時点の指標との関係を分析する方法であって：
(A) 請求項１に記載の方法を用いて、第１の時点における、第１のイベントディスクリプタを生成する工程；
(B) 請求項１に記載の方法を用いて、第２の時点における、第２のイベントディスクリプタを生成する工程；
(C) 該工程(A)および(B)において得られた第１および第２のイベントディスクリプタを比較する工程、
を包含する、方法。
【請求項５５】
第１の特徴的挙動および第２の特徴的挙動を用いて得られるイベントディスクリプタを用いて、ある系由来の指標を分析する方法であって：
(A) 請求項１に記載の方法を用いて、第１の特徴的挙動を用いて得られる、第１のイベントディスクリプタを生成する工程；
(B) 請求項１に記載の方法を用いて、第２の特徴的挙動を用いて得られる、第２のイベントディスクリプタを生成する工程；
(C) 該工程(A)および(B)において得られた第１のイベントディスクリプタおよび第２のイベントディスクリプタを比較する工程、
を包含する、方法。
【請求項５６】
前記比較において、前記第１のイベントディスクリプタのイベントタイミングと、前記第２のイベントディスクリプタのイベントタイミングとにおいて、時点が一致するイベントタイミングを抽出する工程を包含する、請求項５５に記載の方法。
【請求項５７】
系に関するディスクリプタを作成するシステムであって、
ｉ）系に関する少なくとも１つの指標を経時的にモニターするモニター手段と、
ｉｉ）該モニター手段から得られた信号から該系の時系列データを生成し、該時系列データを計算処理してイベントディスクリプタを生成するディスクリプタ生成手段と
を備えるシステムであって、
該ディスクリプタ生成手段は、
(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得、
(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供し、そして
(C) 該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングにより記述されるイベントディスクリプタを生成する、
システム。
【請求項５８】
前記系は細胞であり、前記システムは、該細胞に対して一定の環境を保つことができる支持体をさらに備える、請求項５７に記載のシステム。
【請求項５９】
前記モニター手段は、光学顕微鏡、蛍光顕微鏡、レーザー光源を用いた読取装置、表面プラズモン共鳴（ＳＰＲ）イメージング、電気信号、化学的または生化学的マーカーのいずれかあるいは複数種を用いる手段に起因する信号の読取装置、ＣＣＤカメラ、オートラジオグラフィー、ＭＲＩおよびセンサーからなる群より選択される、請求項５７に記載のシステム。
【請求項６０】
前記モニター手段は、信号を出力する手段を備える、請求項５７に記載のシステム。
【請求項６１】
前記ディスクリプタ生成手段は、前記時系列データを生成する手段と、前記計算処理を行って前記ディスクリプタを生成する手段とを別々に備える、請求項５７に記載のシステム。
【請求項６２】
前記ディスクリプタ生成手段は、前記（Ａ）〜（Ｃ）の工程を実行することを命令するプログラムが実装されたコンピュータを含む、請求項５７に記載のシステム。
【請求項６３】
前記ディスクリプタを表示する表示手段をさらに備える、請求項５７に記載のシステム。
【請求項６４】
前記表示手段は、電波、磁波、音、光、色、画像、数字および文字からなる群より選択されるを表示する機能を有する、請求項６３に記載のシステム。
【請求項６５】
前記表示手段は、文字表示機能を有する、請求項６３に記載のシステム。
【請求項６６】
前記イベントディスクリプタを記録媒体に記録するための記録手段をさらに備える、請求項５７に記載のシステム。
【請求項６７】
系を記述するためのイベントディスクリプタであって、 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして含む、イベントディスクリプタ。
【請求項６８】
請求項１に記載の方法によって生成される、イベントディスクリプタ。
【請求項６９】
系に関するディスクリプタを用いて該系を分析するシステムであって、
ｉ）系に関する少なくとも１つの指標を経時的にモニターするモニター手段と、
ｉｉ）該モニター手段から得られた信号から該系の時系列データを生成し、該時系列データを計算処理してイベントディスクリプタを生成するディスクリプタ生成手段と
ｉｉｉ）該ディスクリプタ生成手段を分析する分析手段と
を備えるシステムであって、
該ディスクリプタ生成手段は、
(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得、
(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供し、そして
(C) 該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングにより記述されるイベントディスクリプタを生成する、
を備える、
システム。
【請求項７０】
該分析手段は、少なくとも１つのイベントディスクリプタをアルゴリズム解析する機能を有する、請求項６９に記載のシステム。
【請求項７１】
少なくとも１つの系に関するイベントディスクリプタのシークエンスを用いて系を分析する方法であって、
(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得る工程と、
(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供する工程と、
(C) 該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングをシークエンスとして記述するイベントディスクリプタを生成する工程と、
(D)該シークエンスを解析する工程と、
を包含する、方法。
【請求項７２】
前記シークエンスの解析は、遺伝的アルゴリズムを用いる、請求項７１に記載の方法。
【請求項７３】
少なくとも１つの系に関するイベントディスクリプタのシークエンスを用いて系を分析するシステムであって、
ｉ）系に関する少なくとも１つの指標を経時的にモニターするモニター手段と、
ｉｉ）該モニター手段から得られた信号から該系の時系列データを生成し、該時系列データを計算処理してイベントディスクリプタを生成するディスクリプタ生成手段と
ｉｉｉ）該シークエンスを解析する手段と、
を備えるシステムであって、
該ディスクリプタ生成手段は、
(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得、
(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供し、そして
(C) 該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングにより記述されるイベントディスクリプタを生成する、
システム。
【請求項７４】
前記シークエンスの解析は、遺伝的アルゴリズムを用いる、請求項７３に記載のシステム。
【請求項７５】
少なくとも１つの系に関するイベントディスクリプタを生成する方法をコンピュータに実現させるプログラムであって、該方法は：
(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得る工程と、
(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供する工程と、
(C) 該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングにより記述されるイベントディスクリプタを生成する工程と、
を包含する、
プログラム。
【請求項７６】
少なくとも１つの系を、該系に関するイベントディスクリプタを用いて分析する方法をコンピュータに実現させるプログラムであって、該方法は、
であって、
(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得る工程と、
(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供する工程と、
(C) 該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングにより記述されるイベントディスクリプタを生成する工程と、
（D)少なくとも１つの該イベントディスクリプタを解析する工程と、
を包含する、
プログラム。
【請求項７７】
系における第１の指標と第２の指標との関係を分析する方法をコンピュータに実現させるプログラムであって、該方法は、
(A) 請求項１に記載の方法を用いて、第１の指標に関する第１のイベントディスクリプタを生成する工程；
(B) 請求項１に記載の方法を用いて、第２の指標に関する第２のイベントディスクリプタを生成する工程；および
(C) 該工程(A)および(B)において得られた第１および第２のイベントディスクリプタを比較する工程、
を包含する、
プログラム。
【請求項７８】
第１の系由来の指標と第２の系由来の指標との関係を分析する方法をコンピュータに実現させるプログラムであって、該方法は、
(A) 請求項１に記載の方法を用いて、第１の指標に関する第１のイベントディスクリプタを生成する工程；
(B) 請求項１に記載の方法を用いて、第２の指標に関する第２のイベントディスクリプタを生成する工程；および
(C) 該工程(A)および(B)において得られた第１および第２のイベントディスクリプタを比較する工程、
を包含する、
プログラム。
【請求項７９】
第１の特徴的挙動および第２の特徴的挙動を用いて得られるイベントディスクリプタを用いて、ある系由来の指標を分析する方法をコンピュータに実現させるプログラムであって、該方法は、
(A) 請求項１に記載の方法を用いて、第１の特徴的挙動を用いて得られる、第１のイベントディスクリプタを生成する工程；
(B) 請求項１に記載の方法を用いて、第２の特徴的挙動を用いて得られる、第２のイベントディスクリプタを生成する工程；
(C) 該工程(A)および(B)において得られた第１のイベントディスクリプタおよび第２のイベントディスクリプタを比較する工程、
を包含する、
プログラム。
【請求項８０】
少なくとも１つの系に関するイベントディスクリプタのシークエンスを用いて系を分析する方法をコンピュータに実現させるプログラムであって、該方法は、
(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得る工程と、
(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供する工程と、
(C) 該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングをシークエンスとして記述するイベントディスクリプタを生成する工程と、
(D)該シークエンスを解析する工程
を包含する、
プログラム。
【請求項８１】
少なくとも１つの系に関するイベントディスクリプタを生成する方法をコンピュータに実現させるプログラムを記録する記録媒体であって、該方法は：
(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得る工程と、
(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供する工程と、
(C) 該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングにより記述されるイベントディスクリプタを生成する工程と、
を包含する、
記録媒体。
【請求項８２】
少なくとも１つの系を、該系に関するイベントディスクリプタを用いて分析する方法をコンピュータに実現させるプログラムを記録する記録媒体であって、該方法は、
(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得る工程と、
(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供する工程と、
(C) 該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングにより記述されるイベントディスクリプタを生成する工程と、
（D)少なくとも１つの該イベントディスクリプタを解析する工程と、
を包含する、
記録媒体。
【請求項８３】
系における第１の指標と第２の指標との関係を分析する方法をコンピュータに実現させるプログラムを記録する記録媒体であって、該方法は、
(A) 請求項１に記載の方法を用いて、第１の指標に関する第１のイベントディスクリプタを生成する工程；
(B) 請求項１に記載の方法を用いて、第２の指標に関する第２のイベントディスクリプタを生成する工程；および
(C) 該工程(A)および(B)において得られた第１および第２のイベントディスクリプタを比較する工程、
を包含する、
記録媒体。
【請求項８４】
第１の系由来の指標と第２の系由来の指標との関係を分析する方法をコンピュータに実現させるプログラムを記録する記録媒体であって、該方法は、
(A) 請求項１に記載の方法を用いて、第１の指標に関する第１のイベントディスクリプタを生成する工程；
(B) 請求項１に記載の方法を用いて、第２の指標に関する第２のイベントディスクリプタを生成する工程；および
(C) 該工程(A)および(B)において得られた第１および第２のイベントディスクリプタを比較する工程、
を包含する、
記録媒体。
【請求項８５】
第１の特徴的挙動および第２の特徴的挙動を用いて得られるイベントディスクリプタを用いて、ある系由来の指標を分析する方法をコンピュータに実現させるプログラムを記録する記録媒体であって、該方法は、
(A) 請求項１に記載の方法を用いて、第１の特徴的挙動を用いて得られる、第１のイベントディスクリプタを生成する工程；
(B) 請求項１に記載の方法を用いて、第２の特徴的挙動を用いて得られる、第２のイベントディスクリプタを生成する工程；
(C) 該工程(A)および(B)において得られた第１のイベントディスクリプタおよび第２のイベントディスクリプタを比較する工程、
を包含する、
記録媒体。
【請求項８６】
少なくとも１つの系に関するイベントディスクリプタのシークエンスを用いて系を分析する方法をコンピュータに実現させるプログラムを記録する記録媒体であって、該方法は、
(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得る工程と、
(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供する工程と、
(C) 該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングをシークエンスとして記述するイベントディスクリプタを生成する工程と、
(D)該シークエンスを解析する工程
を包含する、
記録媒体。
【図１４Ｃ】
【図１７】
【図２４】
【図２８】
【図３５】
【図３８Ｂ】
【図３８Ｃ】
【図３９−１】
【図３９−２】
【図３９−３】
【図３９−４】
【図３９−５】
【図３９−６】
【図３９−７】
【図３９−８】
【図３９−９】
【図３９−１０】
【図３９−１１】
【図３９−１２】
【図３９−１３】
【図３９−１４】
【図３９−１５】
【図３９−１６】
【図３９−１７】
【図３９−１８】
【図３９−１９】
【図３９−２０】
【図３９−２１】
【図３９−２２】
【図３９−２３】
【図３９−２４】
【図３９−２５】
【図３９−２６】
【図３９−２７】
【図３９−２８】
【図３９−２９】
【図３９−３０】
【図３９−３１】
【図３９−３２】
【図３９−３３】
【図３９−３４】
【図３９−３５】
【図３９−３６】
【図３９−３７】
【図３９−３８】
【図３９−３９】
【図３９−４０】
【図３９−４１】
【図３９−４２】
【図３９−４３】
【図３９−４４】
【図３９−４５】
【図３９−４６】
【図３９−４７】
【図３９−４８】
【図３９−４９】
【図３９−５０】
【図３９−５１】
【図３９−５２】
【図３９−５３】
【図３９−５４】
【図３９−５５】
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１３Ｃ】
【図１４】
【図１４Ｄ】
【図１５】
【図１６】
【図１６Ｃ】
【図１６Ｄ】
【図１８Ａ】
【図１８Ｂ】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【図３６】
【図３７】
【図３８Ａ】
【図３８Ｄ】
【図４０】
【図４１】
【図４２】
【図４３】
【図４４】
【図４５】
【図４６】
【図４７】
【図４８】
【図１７】
【図２４】
【図２８】
【図３５】
【図３８Ｂ】
【図３８Ｃ】
【図３９−１】
【図３９−２】
【図３９−３】
【図３９−４】
【図３９−５】
【図３９−６】
【図３９−７】
【図３９−８】
【図３９−９】
【図３９−１０】
【図３９−１１】
【図３９−１２】
【図３９−１３】
【図３９−１４】
【図３９−１５】
【図３９−１６】
【図３９−１７】
【図３９−１８】
【図３９−１９】
【図３９−２０】
【図３９−２１】
【図３９−２２】
【図３９−２３】
【図３９−２４】
【図３９−２５】
【図３９−２６】
【図３９−２７】
【図３９−２８】
【図３９−２９】
【図３９−３０】
【図３９−３１】
【図３９−３２】
【図３９−３３】
【図３９−３４】
【図３９−３５】
【図３９−３６】
【図３９−３７】
【図３９−３８】
【図３９−３９】
【図３９−４０】
【図３９−４１】
【図３９−４２】
【図３９−４３】
【図３９−４４】
【図３９−４５】
【図３９−４６】
【図３９−４７】
【図３９−４８】
【図３９−４９】
【図３９−５０】
【図３９−５１】
【図３９−５２】
【図３９−５３】
【図３９−５４】
【図３９−５５】
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１３Ｃ】
【図１４】
【図１４Ｄ】
【図１５】
【図１６】
【図１６Ｃ】
【図１６Ｄ】
【図１８Ａ】
【図１８Ｂ】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【図３６】
【図３７】
【図３８Ａ】
【図３８Ｄ】
【図４０】
【図４１】
【図４２】
【図４３】
【図４４】
【図４５】
【図４６】
【図４７】
【図４８】
【国際公開番号】ＷＯ２００５／０７３８９０
【国際公開日】平成１７年８月１１日（２００５．８．１１）
【発行日】平成１９年１１月１５日（２００７．１１．１５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−５１７４９７（Ｐ２００５−５１７４９７）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＪＰ２００５／００１１５１
【国際出願日】平成１７年１月２７日（２００５．１．２７）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．Ｌｉｎｕｘ
【出願人】（３０１０２１５３３）独立行政法人産業技術総合研究所 (6,529)
【出願人】（５０５３８０６９２）株式会社サイトパスファインダー (11)
【Ｆターム（参考）】
【国際公開日】平成１７年８月１１日（２００５．８．１１）
【発行日】平成１９年１１月１５日（２００７．１１．１５）
【国際特許分類】
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＪＰ２００５／００１１５１
【国際出願日】平成１７年１月２７日（２００５．１．２７）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．Ｌｉｎｕｘ
【出願人】（３０１０２１５３３）独立行政法人産業技術総合研究所 (6,529)
【出願人】（５０５３８０６９２）株式会社サイトパスファインダー (11)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]