遺伝子制御ネットワーク解析装置、遺伝子制御ネットワーク解析方法及び遺伝子制御ネットワーク解析プログラム
【課題】信頼性を向上し得る遺伝子制御ネットワーク解析装置、遺伝子制御ネットワーク解析方法及び遺伝子制御ネットワーク解析プログラムを提案する。
【解決手段】標的細胞における複数の遺伝子に対する測定時間ごとの発現量を取得し、標的細胞において相補配列となる遺伝子ごとに、当該遺伝子に対応する測定時間ごとの発現量の挙動パターンと、相補配列における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、相補配列となる遺伝子に対する発現抑制メカニズムの種を分類する。
【解決手段】標的細胞における複数の遺伝子に対する測定時間ごとの発現量を取得し、標的細胞において相補配列となる遺伝子ごとに、当該遺伝子に対応する測定時間ごとの発現量の挙動パターンと、相補配列における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、相補配列となる遺伝子に対する発現抑制メカニズムの種を分類する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は遺伝子制御ネットワーク解析装置、遺伝子制御ネットワーク解析方法及び遺伝子制御ネットワーク解析プログラムに関し、遺伝子解析技術などの分野に属するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＮＡＴｓ（Natural Antisense Transcripts）と呼ばれるコンセプトがある（例えば非特許文献１参照）。このＮＡＴｓは、一方の１本鎖ＤＮＡのコーディング領域と、他方の１本鎖ＤＮＡのコーディング領域との相補配列がオーバーラップする部分をもち、一方の１本鎖ＤＮＡのコーディング領域の発現が、他方の１本鎖ＤＮＡのコーディング領域の発現によって抑制されるというものである。非特許文献１では、ケースＡ〜Ｄとして定義されている。
【非特許文献１】Michal Lapidot & Yitzhak Pilpel(Weizmann Institute ofSience,Rehovot,Israel)、Genome-wide natural antisense transcription:coupling itsregulation to its different regulatory mechanisms、 EMBO reports、 EUROPEANMOLECULAR BIOLOGY ORGANIZATION、Submitted 28 March 2006;accepted 18 October 2006、p.1216-1222
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、上記非特許文献では、ケースＣは実証されておらず仮説として存在するものである。また、一方の１本鎖ＤＮＡのコーディング領域と、他方の１本鎖ＤＮＡのコーディング領域との相補配列がオーバーラップする部分の発現量が示してあるが、これは推測に過ぎない。
【０００４】
相補配列部分における遺伝子発現量から、遺伝子の発現と抑制との制御に関するネットワークを構築することができれば、該ネットワークの信頼性が向上するものと考えられる。
【０００５】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、信頼性を向上し得る遺伝子制御ネットワーク解析装置、遺伝子制御ネットワーク解析方法及び遺伝子制御ネットワーク解析プログラムを提案しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
かかる課題を解決するため本発明は、遺伝子制御ネットワーク解析装置であって、標的細胞における複数の遺伝子に対する測定時間ごとの発現量を取得する取得部と、標的細胞において相補配列となる遺伝子ごとに、当該遺伝子に対応する測定時間ごとの発現量の挙動パターンと、相補配列における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、相補配列となる遺伝子に対する発現抑制メカニズムの種を分類する分類部とを有する。
【０００７】
また本発明は、遺伝子制御ネットワーク解析方法であって、標的細胞における複数の遺伝子に対する測定時間ごとの発現量を取得する取得ステップと、標的細胞において相補配列となる遺伝子ごとに、当該遺伝子に対応する測定時間ごとの発現量の挙動パターンと、相補配列における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、相補配列となる遺伝子に対する発現抑制メカニズムの種を分類する分類ステップとを有する。
【０００８】
また本発明は、遺伝子制御ネットワーク解析プログラムであって、コンピュータに対して、標的細胞における複数の遺伝子に対する測定時間ごとの発現量を取得すること、 標的細胞において相補配列となる遺伝子ごとに、当該遺伝子に対応する測定時間ごとの発現量の挙動パターンと、相補配列における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、相補配列となる遺伝子に対する発現抑制メカニズムの種を分類することを実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明では、構造レベルで発現抑制関係をもつ可能性を有する遺伝子（相補配列となる遺伝子）について、その遺伝子における実際の発現量の挙動パターンと、同じ染色体でのオーバーラップの有無とから、実際の機序レベルで発現抑制メカニズムの種を分類することができる。
【００１０】
このように本発明は、発現と抑制の相互関係を実際の機序レベルを経て自動的かつ網羅的に解析することができるため、遺伝子制御ネットワーク解析に関して信頼性を向上することができる。
【００１１】
なお、引用文献１に記載のＮＡＴｓは、特定の生物の特定部分だけ実証されたものであるが、この実証されたメカニズムが多岐にわたる各種生物にもあるのか、またある場合にはどの細胞のどの部分にあるのかということを確実に情報として得ることができるようになる点で、実際の機序レベルを経て自動的かつ網羅的に解析できるということは非常に有用となるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下図面について本発明の一実施の形態を詳述する。
【００１３】
（１）遺伝子制御ネットワーク解析システムの全体構成
図１において、本実施の形態による遺伝子制御ネットワーク解析システム１の全体構成を示す。この遺伝子制御ネットワーク解析システム１は、ゲノムサーバ２と、蛍光強度測定装置３と、遺伝子制御ネットワーク解析装置４とによって構成される。
【００１４】
ゲノムサーバ２には、真核生物又は原核生物における各種生物のゲノムに関するデータベースが保持される。ゲノムサーバ２は、インターネット等のコンピュータネットワークを通じてアクセスされる装置の要求に応じたゲノム情報を、該装置に提供し得るようになされている。
【００１５】
蛍光強度測定装置３は、測定ステージを有し、該測定ステージには核酸チップＣＰがセットされる。核酸チップＣＰは、標的生物における全遺伝子に対応する核酸プローブが配される基盤である。
【００１６】
この核酸チップＣＰでは、例えば図２に示すように、核酸プローブに（長波線で示す部分）対して、標的生物の細胞から抽出され、標識物質（黒丸で示す部分）を付加された標的核酸（短波線で示す部分）が与えられ、相補鎖の形成反応（以下、これをハイブリダイゼーションとも呼ぶ）が行われる。
【００１７】
核酸プローブは、特定の遺伝子を検出するための探り針（検出子）として機能する１本鎖のヌクレオチドである。一般に、核酸プローブは、特定の遺伝子全体の配列に相補対となるヌクレオチドではなく、当該遺伝子において特異的とされる部分配列を含む複数のプローブ断片（以下、これをプローブセットとも呼ぶ）としてデザインされる。具体的には、１８〜６０[mer]程度のＤＮＡ(deoxyribonucleic acid) 断片、ｃＤＮＡ(complementary DNA) 断片又はＰＮＡ(peptide nucleic acid)などにデザインされる。
【００１８】
一方、標的核酸は、核酸プローブとのハイブリダイゼーション対象とされる１本鎖のヌクレオチドである。一般に、標的核酸は、ｍＲＮＡ（pre-ｍＲＮＡを含む）又はその断片そのものが用いられるのではなく、該ｍＲＮＡ又はその断片を逆転写酵素により変換したものが用いられる。
【００１９】
他方、標識物質は、一般に、ビオチンまたはＦＩＴＣ(fluorescein isothiocyanate)等の蛍光色素とされるが、これに限定されるものではなく、例えば放射性同位元素等としてもよい。
【００２０】
蛍光強度測定装置３（図１）は、測定指令が与えられた場合、測定ステージにセットされる核酸チップＣＰに対して、標的核酸に付加される標識物質の励起光を照射する。図２に示したように、核酸チップＣＰの核酸プローブが標的核酸と相補鎖を形成している場合、該標的核酸に付加された標識物質が励起光により発光する。この発光量は、標的核酸と核酸プローブとの相補鎖の形成量と相関があり、該核酸プローブと相補鎖が形成される標的核酸の量が多いほど発光量が強くなる。
【００２１】
蛍光強度測定装置３は、励起光を照射した核酸チップＣＰから、該核酸チップに配される全遺伝子に対応する核酸プローブでの発光量をセンサＣＥにより読み取る。そして蛍光強度測定装置３は、例えば図３に示すように、読み取った各遺伝子の発光量ＥＭｉ（ｉ＝１、２、……、ｍ）に遺伝子固有の識別子ｇｉを割り当て、これら組み合わせに読取時刻やチップ番号等の付加情報ＴＭを付加したデータ（以下、これを測定データと呼ぶ）を出力するようになされている。
【００２２】
遺伝子制御ネットワーク解析装置４は、ゲノムサーバ２からゲノム情報を取得し、蛍光強度測定装置３から相補鎖形成量データを取得する。そして遺伝子制御ネットワーク解析装置４は、これらゲノム情報と、相補鎖形成量データとを用いて、標的細胞において相補配列となる遺伝子に対する発現抑制メカニズムの種を分類するようになされている。
【００２３】
（２）遺伝子制御ネットワーク解析装置の構成
次に、遺伝子制御ネットワーク解析装置４の構成について説明する。この遺伝子制御ネットワーク解析装置４は、図４に示すように、該遺伝子制御ネットワーク解析装置４全体の制御を司るＣＰＵ(Central Processing Unit)１０に対して各種ハードウェアを接続することにより構成される。
【００２４】
具体的にはＲＯＭ(Read Only Memory)１１、ＣＰＵ１０のワークメモリとなるＲＡＭ(Random Access Memory)１２、操作部１３、記憶部１４、インターフェース１５及び表示部１６がバス１７を介して接続される。
【００２５】
ＲＯＭ１１には、遺伝子制御ネットワーク解析処理を実行するためのプログラム（以下、これを遺伝子制御ネットワーク解析プログラムとも呼ぶ）が格納され、またインターフェイス１５は、ゲノムサーバ２及び蛍光強度測定装置３に対して個々に設けられる。
【００２６】
ＣＰＵ１０は、ＲＯＭ１１に格納された遺伝子制御ネットワーク解析プログラムをＲＡＭ１２に展開した場合、該遺伝子制御ネットワーク解析プログラムに基づいて記憶部１４、インターフェース１５及び表示部１６を適宜制御し、遺伝子制御ネットワーク解析処理を実行するようになされている。
【００２７】
（３）遺伝子制御ネットワーク解析プログラムに基づくＣＰＵの処理内容
遺伝子制御ネットワーク解析プログラムをＲＡＭ１２に展開したＣＰＵ１０は、機能的には、図４に示したように、遺伝子発現量取得部２１、ゲノム情報取得部２２、発現量読出部２３、バイナリ化部２４及び分類部２５の各処理部に分類することができる。
【００２８】
遺伝子発現量取得部２１は、例えば図５に示すように、継代した標的細胞から所定期間ごとに抽出される標的核酸と、核酸チップＣＰｊ（ｊ＝１、２、……、ｎ）における核酸プローブとの相補鎖の形成量に基づいて、標的生物における細胞で発現される遺伝子ごとに測定時間ｔ１〜ｔｎ当たりの遺伝子発現量ＧＥ１〜ＧＥｍを取得する。
【００２９】
ここで、この遺伝子発現量取得部２１における処理の具体例を１つ挙げる。
【００３０】
遺伝子発現量取得部２１は、ターゲットとされる細胞の生物種を、操作部１３を用いて入力させ、該入力された生物種に応じた核酸チップの会社名及びその製品番号を内部又はインターネット上のデータベースから検索する。
【００３１】
そして遺伝子発現量取得部２１は、検索した核酸チップの会社名及びその製品番号を表示部１６に提示するとともに、標的細胞におけるｍＲＮＡをある時間間隔で測定すべきこと及びその測定条件を提示する。
【００３２】
具体的には、継代した標的細胞から標的核酸を抽出すべき時間間隔や、各時間帯で抽出される標的核酸を核酸チップの核酸プローブとハイブリダイゼーションする際に守るべき温度や湿度等の各種環境条件の範囲などの測定条件を提示する。このように遺伝子発現量取得部２１は、測定上の条件を具体的に提示することで測定上のばらつきを抑えさせ、測定精度を高め得るようになされている。
【００３３】
また遺伝子発現量取得部２１は、核酸チップの会社名及びその製品番号等を提示した時点から蛍光強度測定装置３から出力される測定データの待ち受けを開始する。そして遺伝子発現量取得部２１は、測定データを受けるごとに、該測定データに示される読取時刻ＴＭ（図３）と、その１つ前に読み取られた測定データに示される読取時刻ＴＭとの差を算出する。
【００３４】
この算出結果が、測定条件とされる時間間隔を基準として設定される上限閾値と下限閾値との許容範囲外となる場合、遺伝子発現量取得部２１は、最初から測定しなおすべき旨を表示部１６を用いて視覚的に通知する。これにより遺伝子発現量取得部２１は、標的細胞における標的核酸量の推移を正確に取得し得るようになされている。なお、測定条件とされる時間間隔が狭いほど、標的生物の細胞で発現される遺伝子発現量の推移が詳細になることは理解できるであろう。
【００３５】
一方、算出結果が許容範囲内となる場合、遺伝子発現量取得部２１は、測定データに含まれる各遺伝子の発光量を遺伝子発現量に変換した後、該測定データを記憶部１４に記憶させる。
【００３６】
遺伝子発現量は、標的核酸と核酸プローブとの相補鎖の形成量に相関する発光量から、統計学的手法によりバックグラウンド（局所的な物理的影響）等を排除したものであり、標的細胞内において発現している遺伝子を示す量として信頼性が高いものとなる。
【００３７】
例えば、Affymetrix社のＭＡＳ(Micro Array Suite)と呼ばれるデータ解析ソフトウェアを用いた場合、発光量の割合として遺伝子発現量が算出される。
【００３８】
ちなみに、このＭＡＳのバージョン５を、ある１つの遺伝子に対応する核酸プローブに着目して簡単に説明する。ＭＡＳ５では、（１）プローブセット（当該遺伝子において特異的とされる塩基配列を含む複数のプローブ断片）での発光量から、局所的な物理的影響（バックグランド）が排除される。（２）各プローブ断片（パーフェクトマッチプローブと呼ばれる）の発光量が、当該プローブ断片と対応する断片コントロール（ミスマッチプローブと呼ばれる）との差に応じて適宜補正される。（３）各プローブ断片の発光量が対数変換により遺伝子発現量として算出される。
【００３９】
Ｉ．Ｓ．Ｋｏｈａｎｅ／Ａ．Ｔ．Ｋｈｏ／Ａ．Ｊ．Ｂｕｔｔｅ 星田有人著、統合ゲノミクスのためのマイクロアレイデータアナリシス、シュプリンガー・ジャパン出版、ｐ．５８−７４を参照されたい。
【００４０】
以上のように、遺伝子発現量取得部２１における処理の具体例を挙げたが、該処理は、この例に限定されるものではない。
【００４１】
ゲノム情報取得部２２は、所定の更新期間ごとに、記憶部１４に記憶されるｃｉｓ−ＮＡＴｓデータベース及びｔｒａｎｓ−ＮＡＴｓデータベースを更新する。
【００４２】
このｃｉｓ−ＮＡＴｓデータベースは、一方の１本鎖ＤＮＡのコーディング領域と、他方の１本鎖ＤＮＡのコーディング領域とが相補配列となり、かつその配列の一部がオーバーラップする遺伝子を、生物及び細胞の種別単位で対応付けしたものである。また、ｔｒａｎｓ−ＮＡＴｓデータベースは、ある染色体上のコーディング領域と、別の染色体上のコーディング領域とで相補配列となる遺伝子を、生物及び細胞の種別単位で対応付けしたものである。
【００４３】
ここで、このゲノム情報取得部２２における処理の具体例を１つ挙げる。
【００４４】
ゲノム情報取得部２２は、更新期間を経過した場合、インターフェース１５を用いてゲノムサーバ２へ自動的にアクセスし、該ゲノムサーバ２と相互認証する。そしてゲノム情報取得部２２は、ゲノムサーバ２との相互認証が成立した場合、該ゲノムサーバ２に対してｃｉｓ−ＮＡＴｓデータベース又はｔｒａｎｓ−ＮＡＴｓデータベースが更新されたか否かを確認する。
【００４５】
ここでゲノム情報取得部２２は、更新されたことを確認した場合、記憶部１４に記憶されるｃｉｓ−ＮＡＴｓデータベースと、ｔｒａｎｓ−ＮＡＴｓデータベースとの一方又は双方を更新する。
【００４６】
ちなみに、このときゲノム情報取得部２２は、操作部１３により指定されたゲノム情報があった場合、該ゲノム情報を記憶部１４に記憶する。ゲノム情報としては、例えば標的生物において発現され得る全ての成熟ｍＲＮＡ及びそれらの前駆ｍＲＮＡ（ｐｒｅ−ｍＲＮＡ）の塩基配列や、イントロン及びエキソン等がある。
【００４７】
以上のように、ゲノム情報取得部２２における処理の具体例を挙げたが、該処理は、この例に限定されるものではない。
【００４８】
発現量読出部２３は、記憶部１４に記憶されるｃｉｓ−ＮＡＴｓデータベース及びｔｒａｎｓ−ＮＡＴｓデータベースにおける相補配列となる遺伝子のすべてを認識する。ちなみに、ｃｉｓ−ＮＡＴｓデータベースにおける遺伝子は、上述したように、一方の１本鎖ＤＮＡのコーディング領域と、他方の１本鎖ＤＮＡのコーディング領域とがオーバーラップする状態で相補配列となるものである。また、ｔｒａｎｓ−ＮＡＴｓデータベースにおける遺伝子は、ある染色体上のコーディング領域と、別の染色体上のコーディング領域とで相補配列となるものである。
【００４９】
そして発現量読出部２３は、各相補配列の遺伝子に対応する測定時間ｔ１〜ｔｎごとの遺伝子発現量ＧＥ（図５）を示すデータを記憶部１４から読み出し、当該データをバイナリ化部２４に与える。
【００５０】
なお、発現量読出部２３は、各相補配列に対応する測定時間ｔ１〜ｔｎごとの遺伝子発現量ＧＥ（図５）を示すデータが記憶部１４に記憶されていない場合、その旨を、表示部１６を用いて視覚的に通知するようになされている。
【００５１】
バイナリ化部２４は、発現量読出部２３から、各相補配列に対応する測定時間ｔ１〜ｔｎごとの遺伝子発現量ＧＥ１〜ＧＥｍ（図５）を示すデータが与えられた場合、当該データを用いて、相補配列の各配列における遺伝子発現量の挙動をバイナリ化する。
【００５２】
すなわち、バイナリ化部２４は、遺伝子発現量ＧＥごとに、観測点ｔｎの時間経過方向における正又は負の差をとってバイナリ列（以下、これを発現量バイナリ列とも呼ぶ）を生成する。各観測点ｔｎにおける遺伝子発現量ＧＥが図５の場合、発現量バイナリ列は、図６に示すようになる。
【００５３】
ちなみに、図６における各遺伝子発現量ＧＥの値は便宜的に示したものであり、実際の数値ではない。なお、遺伝子発現量のバイナリ化に関しては、既に本発明者らによって提案されており、詳細は２００８−２１３１１２を参照されたい。
【００５４】
ここで、図７又は図８に示すように、ある配列の遺伝子発現量ＧＥＸと、該配列に相補となる配列の遺伝子発現量ＧＥＹとにおける挙動が同一または略同一にある場合、図９に示すように、発現量バイナリ列における正負のパターンは同一となる。
【００５５】
一方、図１０又は図１１に示すように、ある配列の遺伝子発現量ＧＥＸと、該配列に相補となる配列の遺伝子発現量ＧＥＹとにおける挙動が一定の逆相関関係またはおおよその逆相関関係にある場合、図１２に示すように、発現量バイナリ列における正負のパターンは反対となる。
【００５６】
分類部２５は、標的細胞において相補配列となる遺伝子に対応する発現量バイナリ列と、該相補配列における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、相補配列となる遺伝子に対する発現抑制メカニズムの種を分類する。
【００５７】
すなわち分類部２５は、相補配列の各配列に対応する発現量バイナリ列の正負パターンが同一又は反対となる場合、当該相補配列の遺伝子間には、発現と抑制の作用相関があるものとして検出する。
【００５８】
そして分類部２５は、作用相関があるとした相補配列の遺伝子が同じ染色体上の一部でオーバーラップするものであるか否かを、ｃｉｓＮＡＴｓデータベース及びｔｒａｎｓＮＡＴｓデータベースに基づいて調べる。
【００５９】
ここで、発現と抑制の作用相関にある相補配列が「同じ染色体上でオーバーラップ」し、該相補配列における発現量バイナリ列が「反対」の正負パターンである場合、このことは、上記非特許文献におけるケースＡまたはケースＤのｃｉｓＮＡＴｓに相当することを意味する。この場合、分類部２５は、相補配列がケースＡまたはケースＤのメカニズムの関係にあることを示す情報を生成し、これを、遺伝子制御ネットワーク解析用のデータベースに登録する。
【００６０】
また、発現と抑制の作用相関にある相補配列が「同じ染色体上でオーバーラップ」し、該相補配列における発現量バイナリ列が「同一」の正負パターンである場合、このことは、上記非特許文献におけるケースＣのｃｉｓＮＡＴｓに相当することを意味する。この場合、分類部２５は、相補配列がケースＣのメカニズムの関係にあることを示す情報を生成し、これを、遺伝子制御ネットワーク解析用のデータベースに登録する。
【００６１】
さらに、発現と抑制の作用相関にある相補配列が「オーバーラップ」しない場合、このことは、該相補配列における発現量バイナリ列が「同一」又は「反対」の正負パターンのいずれであっても、ｔｒａｎｓＮＡＴｓに相当することを意味する。この場合、分類部２５は、相補配列がｔｒａｎｓＮＡＴｓのメカニズムの関係にあることを示す情報を生成し、これを、遺伝子制御ネットワーク解析用のデータベースに登録する。
【００６２】
具体的にこの遺伝子制御ネットワーク解析用のデータベースには、例えば、標的生物の名称、相補となる各配列に関する情報（当該配列をもつ染色体番号や、当該配列部分における遺伝子名や、当該配列における発現量バイナリ列等）、遺伝子制御メカニズムの種（ケースＡ、ケースＣ、ｔｒａｎｓＮＡＴｓ）に割り当てられるコード（識別子）などとして登録される。ちなみに、名称には通称又は略称が含まれる。
【００６３】
このようにして分類部２５は、相補配列となる遺伝子に対する発現抑制メカニズムの種を、当該相補配列における「同一染色体上でのオーバーラップの有無」と、「遺伝子発現量の簡易的な挙動パターン」とに応じて分類することができる。
【００６４】
したがって、この遺伝子制御ネットワーク解析装置４では、実証済みの遺伝子制御メカニズム（ケースＡまたはケースＤのｃｉｓＮＡＴｓ）と、仮説段階の遺伝子制御メカニズム（ケースＣのｃｉｓＮＡＴｓ又はｔｒａｎｓＮＡＴｓ）とのうち、該仮説段階の遺伝子制御メカニズムを、遺伝子制御ネットワーク解析用のデータベースから抹消する等といったように、その後のデータベースの編集を簡易化できる。
【００６５】
また所定の表示ソフトを用いて、例えば図１３に示すように、データベースに登録された遺伝子の相互作用関係を表示部１６に表示する場合、当該発現と抑制の作用相関が実証段階にあるものであるか、仮説段階にあるものであるかを、色分け等により直感的に区別することが可能となる。
【００６６】
（４）遺伝子制御ネットワーク解析処理手順
次に、遺伝子制御ネットワーク解析処理手順を、図１４に示すフローチャートを用いて説明する。
【００６７】
ＣＰＵ１０は、例えば電源投入時をトリガーとしてこの遺伝子制御ネットワーク解析処理を開始し、ステップＳＰ１に進んで、遺伝子制御ネットワークの解析要求を待ち受ける。ここで、遺伝子制御ネットワークの解析要求を受けた場合、ＣＰＵ１０は、ステップＳＰ２に進んで、標的細胞における観測点ごとの遺伝子発現量が既に取得されているか否かを確認する。
【００６８】
ここで、当該遺伝子発現量が取得されていない場合、ＣＰＵ１０は、ステップＳＰ３に進んで、遺伝子発現量取得部２１として機能し、蛍光強度測定装置３から、標的生物における各観測点ｔ１〜ｔｎの遺伝子発現量ＧＥ１〜ＧＥｍを取得した後（図５）、次のステップＳＰ４に進む。これに対して当該遺伝子発現量が取得されている場合、ＣＰＵ１０は、ステップＳＰ３を経ずにステップＳＰ４に進む。
【００６９】
ＣＰＵ１０は、ステップＳＰ４において、ｃｉｓ−ＮＡＴｓデータベース及びｔｒａｎｓ−ＮＡＴｓデータベースが既に取得されているか否かを確認する。
【００７０】
ここで、ゲノム情報が取得されていない場合、ＣＰＵ１０は、ステップＳＰ５に進んで、ゲノム情報取得部２２として機能し、ゲノムサーバ２からｃｉｓ−ＮＡＴｓデータベース及びｔｒａｎｓ−ＮＡＴｓデータベースを取得した後、次のステップＳＰ６に進む。
【００７１】
これに対してｃｉｓ−ＮＡＴｓデータベース及びｔｒａｎｓ−ＮＡＴｓデータベースが取得されている場合、ＣＰＵ１０は、ステップＳＰ５を経ずにステップＳＰ６に進む。
【００７２】
ＣＰＵ１０は、ステップＳＰ６において、発現量読出部２３として機能し、記憶部１４に記憶されるｃｉｓ−ＮＡＴｓデータベース及びｔｒａｎｓ−ＮＡＴｓデータベースを参照し、相補配列となる遺伝子同士を探索する。
【００７３】
ここで、１以上の相補配列となる遺伝子が検出された場合、このことは、標的細胞においてＮＡＴｓ機能が存在する可能性があることを意味する。この場合、ＣＰＵ１０は、ステップＳＰ７に進んで、相補配列の遺伝子ごとに、当該遺伝子発現量の挙動（発現量バイナリ列（図６））を生成する。
【００７４】
そしてＣＰＵ１０は、ステップＳＰ８に進んで、発現量バイナリ列のパターンと、該作用相関もつ相補配列における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、相補配列に対する発現と抑制のメカニズムの種を分類（遺伝子制御ネットワーク解析用のデータベースに登録）した後、この遺伝子制御解析処理を終了する。
【００７５】
一方、ステップＳＰ６において１以上の相補配列となる遺伝子が検出されない場合、ＣＰＵ１０は、ステップＳＰ９に進んで、標的生物では発現と抑制の相互関係をもつ遺伝子がない（ＮＡＴｓ機能をもたない）旨を視覚的に通知した後、この遺伝子制御ネットワーク解析処理を終了する。
【００７６】
このようにしてＣＰＵ１０は、遺伝子制御ネットワーク解析処理を実行し、相補配列となる遺伝子ごとに発現抑制メカニズムの種を分類することができるようになされている。なお、各ステップの順序はこの図１４に示すものに限定されるものではない。
【００７７】
（５）動作及び効果
以上の構成において、この遺伝子制御ネットワーク解析装置４は、標的細胞において相補配列となる遺伝子ごとに、当該遺伝子に対応する測定時間ｔ１〜ｔｎごとの発現量ＧＥの挙動パターンと、該遺伝子における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じてＮＡＴｓの種を分類する。
【００７８】
したがってこの遺伝子制御ネットワーク解析装置４では、構造レベルで発現抑制関係をもつ可能性を有する遺伝子（相補配列となる遺伝子）について、その遺伝子における実際の発現量の挙動パターンと、同じ染色体でのオーバーラップの有無とから、実際の機序レベルで発現抑制メカニズムの種を裏付け（証明）し分類することができる。
【００７９】
この結果この遺伝子制御ネットワーク解析装置４では、発現と抑制の相互関係を実際の機序レベルを経て自動的かつ網羅的に解析することができるため、遺伝子制御ネットワーク解析に関して信頼性を向上することができる。
【００８０】
なお、引用文献１に記載のＮＡＴｓは、特定の生物の特定部分だけ実証されたものであるが、この実証されたメカニズムが多岐にわたる各種生物にもあるのか、またある場合にはどの細胞のどの部分にあるのかということを確実に情報として得ることができるようになる点で、実際の機序レベルを経て自動的かつ網羅的に解析できるということは非常に有用となるであろう。
【００８１】
また、この遺伝子制御ネットワーク解析装置４では、発現量ＧＥの挙動パターンを生成する手法として、観測時間の時間経過方向における遺伝子発現量ＧＥの正又は負の差をとってバイナリ列を生成する手法が採用される（図６）。
【００８２】
従来、遺伝子を分類するという要請があるがあるものの、遺伝子発現量の時間的挙動がどのようなときにいかなるカテゴリに分類するのかという一般的な基準がないということが現状であった。しかしながら、この遺伝子制御ネットワーク解析装置４では、各観測時間の発現量を、当該観測時間の時間推移に沿って「上がった」もしくは「下がった」とする挙動だけに着目した２値の系列（バイナリ列）に変換することで、該バイナリ列がとり得るパターン（正負パターン）を必然的に得ることができる。
【００８３】
またこの遺伝子制御ネットワーク解析装置４は、各遺伝子を、その発現量の時間的挙動から簡易にパターン化することができることができるため、数万個もある遺伝子からとり得る全ての組み合わせを比較する場合に効率的となる。
【００８４】
また、この遺伝子制御ネットワーク解析装置４では、ＮＡＴｓの種として、実証済みの遺伝子制御メカニズム（ケースＡまたはケースＤのｃｉｓＮＡＴｓ）と、仮説段階の遺伝子制御メカニズム（ケースＣのｃｉｓＮＡＴｓ又はｔｒａｎｓＮＡＴｓ）とに細分する。
【００８５】
したがって、この遺伝子制御ネットワーク解析装置４では、その後の仮説の立証等の研究動向に応じて、ネットワーク構築の編集を容易化することができる。
【００８６】
またこの遺伝子制御ネットワーク解析装置４は、標的生物の細胞で発現される遺伝子における発現量を単に取得するのではなく、該発現量の測定間隔が、設定される上限閾値と下限閾値との範囲となる当該発現量を、選択的に取得するようになされている。
【００８７】
したがって遺伝子制御ネットワーク解析装置４では、実際の機序レベルで裏付けする際の判定基準となる推移量を、一定の基準のもとで取得するため、多岐にわたる標的生物の発現と抑制の相互関係を、同等の基準で発現と抑制の作用相関があるか否かを判定することができる。
【００８８】
以上の構成によれば、標的生物における発現と抑制の相互関係を実際の機序レベルを経て自動的かつ網羅的に解析することができるようにしたことにより、信頼性を向上し得る遺伝子制御ネットワーク解析装置４を実現し得る。
【００８９】
（６）他の実施の形態
上述の実施の形態では、蛍光強度測定装置３を用いて細胞中の標的核酸の遺伝子発現量を示す発現量データが取得された。しかしながら、取得態様はこの実施の形態に限定されるものではない。例えば、標的細胞で発現される各ｍＲＮＡを抽出し、これらをリアルタイムＰＣＲ(Polymerase Chain Reaction)を用いて、一定量に増殖することにより直接的に取得するといった態様も適用可能である。
【００９０】
また例えば、所定の機関において蛍光強度測定装置やリアルタイムＰＣＲを用いて測定され、その結果得られるｍＲＮＡの量を示すデータを格納したデータ格納媒体から取得するといった態様も適用可能である。この態様を適用した場合、例えば遠方となる複数の実験場所で得られたものから、当該実験場所で平均的な指標値として、ｍＲＮＡの量を示すデータを格納するといったことが可能となる。
【００９１】
なお、データ格納媒体としては、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk-Read Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等のパッケージメディアや、データが一時的若しくは永続的に格納される半導体メモリや磁気ディスク等がある。またこれらデータ格納媒体からデータを取得する方法としては、ローカルエリアネットワークやインターネット、ディジタル衛星放送等の有線又は無線の通信媒体を利用することができる。
【００９２】
また、読取量として、上述の実施の形態では光学的に発光量を読み取るようにした。しかしながら、読取量はこの実施の形態に限定されるものではない。例えば、電磁学的に電気量又はインピーダンス量等を適用することもできる。要は、所定の物理量を読み取るセンサによって読み取られた読取量を適用することができる。なお、核酸チップＣＰとしては、例えば、Affymetorix社製、スタンフォード型等を適用することができ、これら以外のものを適用することもできる。
【００９３】
また、読取場所として、上述の実施の形態では核酸チップＣＰとした。しかしながら、読取場所はこれに限定されるものではない。例えば、組織切片を適用することができ、これ以外の場所も適用することができる。
【００９４】
また、遺伝子発現量の演算手法として、上述の実施の形態ではＭＡＳを適用した。しかしながら、演算手法はこれに限定されるものではない。例えば、ＲＭＡ等の既知のデータ解析ソフトウェア、その他の新規の演算手法を適用することができる。要は、センサから読み取られた、相補鎖の形成量を示すデータを統計学的手法を用いて補正するものであればよい。
【００９５】
また上述の実施の形態では、各観測点（ｔ１〜ｔｎ（図６参照））における挙動パターンに発現と抑制の作用相関がある場合として、観測時間の時間経過方向における遺伝子発現量ＧＥの正又は負の差をとったバイナリ列（発現量バイナリ列）の符号が完全に同一又は反対となるパターンとなる場合とされた。しかしながら、必ずしも、完全に同一又は反対となる場合でなくてもよい。すなわち、符号の１つあるいは２つが相違していても、発現と抑制の作用相関がある場合とすることができる。この符号の相違数は、バイナリ列が長い（バイナリ列を構成する符号数が多い）ほど、大きく設定することができる。
【００９６】
また、バイナリ列（発現量バイナリ列）のパターンに代えて、別のものを採用してもよい。例えば、比較対象とされる各観測点（ｔ１〜ｔｎ（図６参照））における発現量の相関係数を算出し、この相関係数が発現と抑制の作用相関があるとすべき最低値以上となる場合とすることができる。
【００９７】
また別例として、発現量の総測定時間長（ｔｎ−ｔ１）に対する、比較される発現量に一定の比例関係がある推移部分の時間長の割合を算出し、この割合が発現と抑制の作用相関があるとすべき最低値以上となる場合とすることができる。
【００９８】
また別例として、発現量における推移量（図６におけるｔ１〜ｔｎ）を形状パターンとして捉えてマッチングし、該形状パターンの重なりの程度が最も大きくなる場合の重なり量と角度が、発現と抑制の作用相関があるとすべき最低値以上となる場合とすることができる。
【００９９】
また上述の実施の形態では、非特許文献におけるケースＡまたはケースＤのｃｉｓＮＡＴｓと、ケースＣのｃｉｓＮＡＴｓと、ｔｒａｎｓＮＡＴｓとが分類要素とされた。しかしながら、これら以外の発現抑制メカニズムを分類要素とするようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１００】
本発明は、遺伝子実験、医薬の創製又は患者の経過観察などのバイオ産業上において利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】本実施の形態による遺伝子制御ネットワーク解析システムの全体構成を示す略線図である。
【図２】ハイブリダイゼーションの説明に供する略線図である。
【図３】測定データの構造例を示す略線図である。
【図４】遺伝子制御ネットワーク解析装置の構成を示すブロック図である。
【図５】標的生物における単位時間当たりの遺伝子発現量の取得の説明に供する略線図である。
【図６】遺伝子発現量のバイナリ化の説明に供する略線図である。
【図７】発現と抑制の関係をもつと推定された遺伝子ペアの各遺伝子発現量の増減推移に一定の比例関係がある場合（１）を示すグラフである。
【図８】発現と抑制の関係をもつと推定された遺伝子ペアの各遺伝子発現量の増減推移に一定の比例関係がある場合（２）を示すグラフである。
【図９】遺伝子発現量の挙動が同一又は略同一の関係にある場合の発現量バイナリ列を示す略線図である。
【図１０】発現と抑制の関係をもつと推定された遺伝子ペアの各遺伝子発現量の増減推移におおよその比例関係がある場合（１）を示すグラフである。
【図１１】発現と抑制の関係をもつと推定された遺伝子ペアの各遺伝子発現量の増減推移におおよその比例関係がある場合（２）を示すグラフである。
【図１２】遺伝子発現量の挙動が反対又は略反対の関係にある場合の発現量バイナリ列を示す略線図である。
【図１３】遺伝子制御ネットワークの表示例を示す略線図である。
【図１４】遺伝子制御ネットワーク解析処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１０２】
１……遺伝子制御ネットワーク解析システム、２……ゲノムサーバ、３……蛍光強度測定装置、４……遺伝子制御ネットワーク解析装置、１０……ＣＰＵ、１１……ＲＯＭ、１２……ＲＡＭ、１３……操作部、１４……記憶部、１５……インターフェイス、１６……表示部、２１……遺伝子発現量取得部、２２……ゲノム情報取得部、２３……発現量読出部、２４……バイナリ化部、２５……分類部。
【技術分野】
【０００１】
本発明は遺伝子制御ネットワーク解析装置、遺伝子制御ネットワーク解析方法及び遺伝子制御ネットワーク解析プログラムに関し、遺伝子解析技術などの分野に属するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＮＡＴｓ（Natural Antisense Transcripts）と呼ばれるコンセプトがある（例えば非特許文献１参照）。このＮＡＴｓは、一方の１本鎖ＤＮＡのコーディング領域と、他方の１本鎖ＤＮＡのコーディング領域との相補配列がオーバーラップする部分をもち、一方の１本鎖ＤＮＡのコーディング領域の発現が、他方の１本鎖ＤＮＡのコーディング領域の発現によって抑制されるというものである。非特許文献１では、ケースＡ〜Ｄとして定義されている。
【非特許文献１】Michal Lapidot & Yitzhak Pilpel(Weizmann Institute ofSience,Rehovot,Israel)、Genome-wide natural antisense transcription:coupling itsregulation to its different regulatory mechanisms、 EMBO reports、 EUROPEANMOLECULAR BIOLOGY ORGANIZATION、Submitted 28 March 2006;accepted 18 October 2006、p.1216-1222
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、上記非特許文献では、ケースＣは実証されておらず仮説として存在するものである。また、一方の１本鎖ＤＮＡのコーディング領域と、他方の１本鎖ＤＮＡのコーディング領域との相補配列がオーバーラップする部分の発現量が示してあるが、これは推測に過ぎない。
【０００４】
相補配列部分における遺伝子発現量から、遺伝子の発現と抑制との制御に関するネットワークを構築することができれば、該ネットワークの信頼性が向上するものと考えられる。
【０００５】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、信頼性を向上し得る遺伝子制御ネットワーク解析装置、遺伝子制御ネットワーク解析方法及び遺伝子制御ネットワーク解析プログラムを提案しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
かかる課題を解決するため本発明は、遺伝子制御ネットワーク解析装置であって、標的細胞における複数の遺伝子に対する測定時間ごとの発現量を取得する取得部と、標的細胞において相補配列となる遺伝子ごとに、当該遺伝子に対応する測定時間ごとの発現量の挙動パターンと、相補配列における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、相補配列となる遺伝子に対する発現抑制メカニズムの種を分類する分類部とを有する。
【０００７】
また本発明は、遺伝子制御ネットワーク解析方法であって、標的細胞における複数の遺伝子に対する測定時間ごとの発現量を取得する取得ステップと、標的細胞において相補配列となる遺伝子ごとに、当該遺伝子に対応する測定時間ごとの発現量の挙動パターンと、相補配列における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、相補配列となる遺伝子に対する発現抑制メカニズムの種を分類する分類ステップとを有する。
【０００８】
また本発明は、遺伝子制御ネットワーク解析プログラムであって、コンピュータに対して、標的細胞における複数の遺伝子に対する測定時間ごとの発現量を取得すること、 標的細胞において相補配列となる遺伝子ごとに、当該遺伝子に対応する測定時間ごとの発現量の挙動パターンと、相補配列における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、相補配列となる遺伝子に対する発現抑制メカニズムの種を分類することを実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明では、構造レベルで発現抑制関係をもつ可能性を有する遺伝子（相補配列となる遺伝子）について、その遺伝子における実際の発現量の挙動パターンと、同じ染色体でのオーバーラップの有無とから、実際の機序レベルで発現抑制メカニズムの種を分類することができる。
【００１０】
このように本発明は、発現と抑制の相互関係を実際の機序レベルを経て自動的かつ網羅的に解析することができるため、遺伝子制御ネットワーク解析に関して信頼性を向上することができる。
【００１１】
なお、引用文献１に記載のＮＡＴｓは、特定の生物の特定部分だけ実証されたものであるが、この実証されたメカニズムが多岐にわたる各種生物にもあるのか、またある場合にはどの細胞のどの部分にあるのかということを確実に情報として得ることができるようになる点で、実際の機序レベルを経て自動的かつ網羅的に解析できるということは非常に有用となるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下図面について本発明の一実施の形態を詳述する。
【００１３】
（１）遺伝子制御ネットワーク解析システムの全体構成
図１において、本実施の形態による遺伝子制御ネットワーク解析システム１の全体構成を示す。この遺伝子制御ネットワーク解析システム１は、ゲノムサーバ２と、蛍光強度測定装置３と、遺伝子制御ネットワーク解析装置４とによって構成される。
【００１４】
ゲノムサーバ２には、真核生物又は原核生物における各種生物のゲノムに関するデータベースが保持される。ゲノムサーバ２は、インターネット等のコンピュータネットワークを通じてアクセスされる装置の要求に応じたゲノム情報を、該装置に提供し得るようになされている。
【００１５】
蛍光強度測定装置３は、測定ステージを有し、該測定ステージには核酸チップＣＰがセットされる。核酸チップＣＰは、標的生物における全遺伝子に対応する核酸プローブが配される基盤である。
【００１６】
この核酸チップＣＰでは、例えば図２に示すように、核酸プローブに（長波線で示す部分）対して、標的生物の細胞から抽出され、標識物質（黒丸で示す部分）を付加された標的核酸（短波線で示す部分）が与えられ、相補鎖の形成反応（以下、これをハイブリダイゼーションとも呼ぶ）が行われる。
【００１７】
核酸プローブは、特定の遺伝子を検出するための探り針（検出子）として機能する１本鎖のヌクレオチドである。一般に、核酸プローブは、特定の遺伝子全体の配列に相補対となるヌクレオチドではなく、当該遺伝子において特異的とされる部分配列を含む複数のプローブ断片（以下、これをプローブセットとも呼ぶ）としてデザインされる。具体的には、１８〜６０[mer]程度のＤＮＡ(deoxyribonucleic acid) 断片、ｃＤＮＡ(complementary DNA) 断片又はＰＮＡ(peptide nucleic acid)などにデザインされる。
【００１８】
一方、標的核酸は、核酸プローブとのハイブリダイゼーション対象とされる１本鎖のヌクレオチドである。一般に、標的核酸は、ｍＲＮＡ（pre-ｍＲＮＡを含む）又はその断片そのものが用いられるのではなく、該ｍＲＮＡ又はその断片を逆転写酵素により変換したものが用いられる。
【００１９】
他方、標識物質は、一般に、ビオチンまたはＦＩＴＣ(fluorescein isothiocyanate)等の蛍光色素とされるが、これに限定されるものではなく、例えば放射性同位元素等としてもよい。
【００２０】
蛍光強度測定装置３（図１）は、測定指令が与えられた場合、測定ステージにセットされる核酸チップＣＰに対して、標的核酸に付加される標識物質の励起光を照射する。図２に示したように、核酸チップＣＰの核酸プローブが標的核酸と相補鎖を形成している場合、該標的核酸に付加された標識物質が励起光により発光する。この発光量は、標的核酸と核酸プローブとの相補鎖の形成量と相関があり、該核酸プローブと相補鎖が形成される標的核酸の量が多いほど発光量が強くなる。
【００２１】
蛍光強度測定装置３は、励起光を照射した核酸チップＣＰから、該核酸チップに配される全遺伝子に対応する核酸プローブでの発光量をセンサＣＥにより読み取る。そして蛍光強度測定装置３は、例えば図３に示すように、読み取った各遺伝子の発光量ＥＭｉ（ｉ＝１、２、……、ｍ）に遺伝子固有の識別子ｇｉを割り当て、これら組み合わせに読取時刻やチップ番号等の付加情報ＴＭを付加したデータ（以下、これを測定データと呼ぶ）を出力するようになされている。
【００２２】
遺伝子制御ネットワーク解析装置４は、ゲノムサーバ２からゲノム情報を取得し、蛍光強度測定装置３から相補鎖形成量データを取得する。そして遺伝子制御ネットワーク解析装置４は、これらゲノム情報と、相補鎖形成量データとを用いて、標的細胞において相補配列となる遺伝子に対する発現抑制メカニズムの種を分類するようになされている。
【００２３】
（２）遺伝子制御ネットワーク解析装置の構成
次に、遺伝子制御ネットワーク解析装置４の構成について説明する。この遺伝子制御ネットワーク解析装置４は、図４に示すように、該遺伝子制御ネットワーク解析装置４全体の制御を司るＣＰＵ(Central Processing Unit)１０に対して各種ハードウェアを接続することにより構成される。
【００２４】
具体的にはＲＯＭ(Read Only Memory)１１、ＣＰＵ１０のワークメモリとなるＲＡＭ(Random Access Memory)１２、操作部１３、記憶部１４、インターフェース１５及び表示部１６がバス１７を介して接続される。
【００２５】
ＲＯＭ１１には、遺伝子制御ネットワーク解析処理を実行するためのプログラム（以下、これを遺伝子制御ネットワーク解析プログラムとも呼ぶ）が格納され、またインターフェイス１５は、ゲノムサーバ２及び蛍光強度測定装置３に対して個々に設けられる。
【００２６】
ＣＰＵ１０は、ＲＯＭ１１に格納された遺伝子制御ネットワーク解析プログラムをＲＡＭ１２に展開した場合、該遺伝子制御ネットワーク解析プログラムに基づいて記憶部１４、インターフェース１５及び表示部１６を適宜制御し、遺伝子制御ネットワーク解析処理を実行するようになされている。
【００２７】
（３）遺伝子制御ネットワーク解析プログラムに基づくＣＰＵの処理内容
遺伝子制御ネットワーク解析プログラムをＲＡＭ１２に展開したＣＰＵ１０は、機能的には、図４に示したように、遺伝子発現量取得部２１、ゲノム情報取得部２２、発現量読出部２３、バイナリ化部２４及び分類部２５の各処理部に分類することができる。
【００２８】
遺伝子発現量取得部２１は、例えば図５に示すように、継代した標的細胞から所定期間ごとに抽出される標的核酸と、核酸チップＣＰｊ（ｊ＝１、２、……、ｎ）における核酸プローブとの相補鎖の形成量に基づいて、標的生物における細胞で発現される遺伝子ごとに測定時間ｔ１〜ｔｎ当たりの遺伝子発現量ＧＥ１〜ＧＥｍを取得する。
【００２９】
ここで、この遺伝子発現量取得部２１における処理の具体例を１つ挙げる。
【００３０】
遺伝子発現量取得部２１は、ターゲットとされる細胞の生物種を、操作部１３を用いて入力させ、該入力された生物種に応じた核酸チップの会社名及びその製品番号を内部又はインターネット上のデータベースから検索する。
【００３１】
そして遺伝子発現量取得部２１は、検索した核酸チップの会社名及びその製品番号を表示部１６に提示するとともに、標的細胞におけるｍＲＮＡをある時間間隔で測定すべきこと及びその測定条件を提示する。
【００３２】
具体的には、継代した標的細胞から標的核酸を抽出すべき時間間隔や、各時間帯で抽出される標的核酸を核酸チップの核酸プローブとハイブリダイゼーションする際に守るべき温度や湿度等の各種環境条件の範囲などの測定条件を提示する。このように遺伝子発現量取得部２１は、測定上の条件を具体的に提示することで測定上のばらつきを抑えさせ、測定精度を高め得るようになされている。
【００３３】
また遺伝子発現量取得部２１は、核酸チップの会社名及びその製品番号等を提示した時点から蛍光強度測定装置３から出力される測定データの待ち受けを開始する。そして遺伝子発現量取得部２１は、測定データを受けるごとに、該測定データに示される読取時刻ＴＭ（図３）と、その１つ前に読み取られた測定データに示される読取時刻ＴＭとの差を算出する。
【００３４】
この算出結果が、測定条件とされる時間間隔を基準として設定される上限閾値と下限閾値との許容範囲外となる場合、遺伝子発現量取得部２１は、最初から測定しなおすべき旨を表示部１６を用いて視覚的に通知する。これにより遺伝子発現量取得部２１は、標的細胞における標的核酸量の推移を正確に取得し得るようになされている。なお、測定条件とされる時間間隔が狭いほど、標的生物の細胞で発現される遺伝子発現量の推移が詳細になることは理解できるであろう。
【００３５】
一方、算出結果が許容範囲内となる場合、遺伝子発現量取得部２１は、測定データに含まれる各遺伝子の発光量を遺伝子発現量に変換した後、該測定データを記憶部１４に記憶させる。
【００３６】
遺伝子発現量は、標的核酸と核酸プローブとの相補鎖の形成量に相関する発光量から、統計学的手法によりバックグラウンド（局所的な物理的影響）等を排除したものであり、標的細胞内において発現している遺伝子を示す量として信頼性が高いものとなる。
【００３７】
例えば、Affymetrix社のＭＡＳ(Micro Array Suite)と呼ばれるデータ解析ソフトウェアを用いた場合、発光量の割合として遺伝子発現量が算出される。
【００３８】
ちなみに、このＭＡＳのバージョン５を、ある１つの遺伝子に対応する核酸プローブに着目して簡単に説明する。ＭＡＳ５では、（１）プローブセット（当該遺伝子において特異的とされる塩基配列を含む複数のプローブ断片）での発光量から、局所的な物理的影響（バックグランド）が排除される。（２）各プローブ断片（パーフェクトマッチプローブと呼ばれる）の発光量が、当該プローブ断片と対応する断片コントロール（ミスマッチプローブと呼ばれる）との差に応じて適宜補正される。（３）各プローブ断片の発光量が対数変換により遺伝子発現量として算出される。
【００３９】
Ｉ．Ｓ．Ｋｏｈａｎｅ／Ａ．Ｔ．Ｋｈｏ／Ａ．Ｊ．Ｂｕｔｔｅ 星田有人著、統合ゲノミクスのためのマイクロアレイデータアナリシス、シュプリンガー・ジャパン出版、ｐ．５８−７４を参照されたい。
【００４０】
以上のように、遺伝子発現量取得部２１における処理の具体例を挙げたが、該処理は、この例に限定されるものではない。
【００４１】
ゲノム情報取得部２２は、所定の更新期間ごとに、記憶部１４に記憶されるｃｉｓ−ＮＡＴｓデータベース及びｔｒａｎｓ−ＮＡＴｓデータベースを更新する。
【００４２】
このｃｉｓ−ＮＡＴｓデータベースは、一方の１本鎖ＤＮＡのコーディング領域と、他方の１本鎖ＤＮＡのコーディング領域とが相補配列となり、かつその配列の一部がオーバーラップする遺伝子を、生物及び細胞の種別単位で対応付けしたものである。また、ｔｒａｎｓ−ＮＡＴｓデータベースは、ある染色体上のコーディング領域と、別の染色体上のコーディング領域とで相補配列となる遺伝子を、生物及び細胞の種別単位で対応付けしたものである。
【００４３】
ここで、このゲノム情報取得部２２における処理の具体例を１つ挙げる。
【００４４】
ゲノム情報取得部２２は、更新期間を経過した場合、インターフェース１５を用いてゲノムサーバ２へ自動的にアクセスし、該ゲノムサーバ２と相互認証する。そしてゲノム情報取得部２２は、ゲノムサーバ２との相互認証が成立した場合、該ゲノムサーバ２に対してｃｉｓ−ＮＡＴｓデータベース又はｔｒａｎｓ−ＮＡＴｓデータベースが更新されたか否かを確認する。
【００４５】
ここでゲノム情報取得部２２は、更新されたことを確認した場合、記憶部１４に記憶されるｃｉｓ−ＮＡＴｓデータベースと、ｔｒａｎｓ−ＮＡＴｓデータベースとの一方又は双方を更新する。
【００４６】
ちなみに、このときゲノム情報取得部２２は、操作部１３により指定されたゲノム情報があった場合、該ゲノム情報を記憶部１４に記憶する。ゲノム情報としては、例えば標的生物において発現され得る全ての成熟ｍＲＮＡ及びそれらの前駆ｍＲＮＡ（ｐｒｅ−ｍＲＮＡ）の塩基配列や、イントロン及びエキソン等がある。
【００４７】
以上のように、ゲノム情報取得部２２における処理の具体例を挙げたが、該処理は、この例に限定されるものではない。
【００４８】
発現量読出部２３は、記憶部１４に記憶されるｃｉｓ−ＮＡＴｓデータベース及びｔｒａｎｓ−ＮＡＴｓデータベースにおける相補配列となる遺伝子のすべてを認識する。ちなみに、ｃｉｓ−ＮＡＴｓデータベースにおける遺伝子は、上述したように、一方の１本鎖ＤＮＡのコーディング領域と、他方の１本鎖ＤＮＡのコーディング領域とがオーバーラップする状態で相補配列となるものである。また、ｔｒａｎｓ−ＮＡＴｓデータベースにおける遺伝子は、ある染色体上のコーディング領域と、別の染色体上のコーディング領域とで相補配列となるものである。
【００４９】
そして発現量読出部２３は、各相補配列の遺伝子に対応する測定時間ｔ１〜ｔｎごとの遺伝子発現量ＧＥ（図５）を示すデータを記憶部１４から読み出し、当該データをバイナリ化部２４に与える。
【００５０】
なお、発現量読出部２３は、各相補配列に対応する測定時間ｔ１〜ｔｎごとの遺伝子発現量ＧＥ（図５）を示すデータが記憶部１４に記憶されていない場合、その旨を、表示部１６を用いて視覚的に通知するようになされている。
【００５１】
バイナリ化部２４は、発現量読出部２３から、各相補配列に対応する測定時間ｔ１〜ｔｎごとの遺伝子発現量ＧＥ１〜ＧＥｍ（図５）を示すデータが与えられた場合、当該データを用いて、相補配列の各配列における遺伝子発現量の挙動をバイナリ化する。
【００５２】
すなわち、バイナリ化部２４は、遺伝子発現量ＧＥごとに、観測点ｔｎの時間経過方向における正又は負の差をとってバイナリ列（以下、これを発現量バイナリ列とも呼ぶ）を生成する。各観測点ｔｎにおける遺伝子発現量ＧＥが図５の場合、発現量バイナリ列は、図６に示すようになる。
【００５３】
ちなみに、図６における各遺伝子発現量ＧＥの値は便宜的に示したものであり、実際の数値ではない。なお、遺伝子発現量のバイナリ化に関しては、既に本発明者らによって提案されており、詳細は２００８−２１３１１２を参照されたい。
【００５４】
ここで、図７又は図８に示すように、ある配列の遺伝子発現量ＧＥＸと、該配列に相補となる配列の遺伝子発現量ＧＥＹとにおける挙動が同一または略同一にある場合、図９に示すように、発現量バイナリ列における正負のパターンは同一となる。
【００５５】
一方、図１０又は図１１に示すように、ある配列の遺伝子発現量ＧＥＸと、該配列に相補となる配列の遺伝子発現量ＧＥＹとにおける挙動が一定の逆相関関係またはおおよその逆相関関係にある場合、図１２に示すように、発現量バイナリ列における正負のパターンは反対となる。
【００５６】
分類部２５は、標的細胞において相補配列となる遺伝子に対応する発現量バイナリ列と、該相補配列における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、相補配列となる遺伝子に対する発現抑制メカニズムの種を分類する。
【００５７】
すなわち分類部２５は、相補配列の各配列に対応する発現量バイナリ列の正負パターンが同一又は反対となる場合、当該相補配列の遺伝子間には、発現と抑制の作用相関があるものとして検出する。
【００５８】
そして分類部２５は、作用相関があるとした相補配列の遺伝子が同じ染色体上の一部でオーバーラップするものであるか否かを、ｃｉｓＮＡＴｓデータベース及びｔｒａｎｓＮＡＴｓデータベースに基づいて調べる。
【００５９】
ここで、発現と抑制の作用相関にある相補配列が「同じ染色体上でオーバーラップ」し、該相補配列における発現量バイナリ列が「反対」の正負パターンである場合、このことは、上記非特許文献におけるケースＡまたはケースＤのｃｉｓＮＡＴｓに相当することを意味する。この場合、分類部２５は、相補配列がケースＡまたはケースＤのメカニズムの関係にあることを示す情報を生成し、これを、遺伝子制御ネットワーク解析用のデータベースに登録する。
【００６０】
また、発現と抑制の作用相関にある相補配列が「同じ染色体上でオーバーラップ」し、該相補配列における発現量バイナリ列が「同一」の正負パターンである場合、このことは、上記非特許文献におけるケースＣのｃｉｓＮＡＴｓに相当することを意味する。この場合、分類部２５は、相補配列がケースＣのメカニズムの関係にあることを示す情報を生成し、これを、遺伝子制御ネットワーク解析用のデータベースに登録する。
【００６１】
さらに、発現と抑制の作用相関にある相補配列が「オーバーラップ」しない場合、このことは、該相補配列における発現量バイナリ列が「同一」又は「反対」の正負パターンのいずれであっても、ｔｒａｎｓＮＡＴｓに相当することを意味する。この場合、分類部２５は、相補配列がｔｒａｎｓＮＡＴｓのメカニズムの関係にあることを示す情報を生成し、これを、遺伝子制御ネットワーク解析用のデータベースに登録する。
【００６２】
具体的にこの遺伝子制御ネットワーク解析用のデータベースには、例えば、標的生物の名称、相補となる各配列に関する情報（当該配列をもつ染色体番号や、当該配列部分における遺伝子名や、当該配列における発現量バイナリ列等）、遺伝子制御メカニズムの種（ケースＡ、ケースＣ、ｔｒａｎｓＮＡＴｓ）に割り当てられるコード（識別子）などとして登録される。ちなみに、名称には通称又は略称が含まれる。
【００６３】
このようにして分類部２５は、相補配列となる遺伝子に対する発現抑制メカニズムの種を、当該相補配列における「同一染色体上でのオーバーラップの有無」と、「遺伝子発現量の簡易的な挙動パターン」とに応じて分類することができる。
【００６４】
したがって、この遺伝子制御ネットワーク解析装置４では、実証済みの遺伝子制御メカニズム（ケースＡまたはケースＤのｃｉｓＮＡＴｓ）と、仮説段階の遺伝子制御メカニズム（ケースＣのｃｉｓＮＡＴｓ又はｔｒａｎｓＮＡＴｓ）とのうち、該仮説段階の遺伝子制御メカニズムを、遺伝子制御ネットワーク解析用のデータベースから抹消する等といったように、その後のデータベースの編集を簡易化できる。
【００６５】
また所定の表示ソフトを用いて、例えば図１３に示すように、データベースに登録された遺伝子の相互作用関係を表示部１６に表示する場合、当該発現と抑制の作用相関が実証段階にあるものであるか、仮説段階にあるものであるかを、色分け等により直感的に区別することが可能となる。
【００６６】
（４）遺伝子制御ネットワーク解析処理手順
次に、遺伝子制御ネットワーク解析処理手順を、図１４に示すフローチャートを用いて説明する。
【００６７】
ＣＰＵ１０は、例えば電源投入時をトリガーとしてこの遺伝子制御ネットワーク解析処理を開始し、ステップＳＰ１に進んで、遺伝子制御ネットワークの解析要求を待ち受ける。ここで、遺伝子制御ネットワークの解析要求を受けた場合、ＣＰＵ１０は、ステップＳＰ２に進んで、標的細胞における観測点ごとの遺伝子発現量が既に取得されているか否かを確認する。
【００６８】
ここで、当該遺伝子発現量が取得されていない場合、ＣＰＵ１０は、ステップＳＰ３に進んで、遺伝子発現量取得部２１として機能し、蛍光強度測定装置３から、標的生物における各観測点ｔ１〜ｔｎの遺伝子発現量ＧＥ１〜ＧＥｍを取得した後（図５）、次のステップＳＰ４に進む。これに対して当該遺伝子発現量が取得されている場合、ＣＰＵ１０は、ステップＳＰ３を経ずにステップＳＰ４に進む。
【００６９】
ＣＰＵ１０は、ステップＳＰ４において、ｃｉｓ−ＮＡＴｓデータベース及びｔｒａｎｓ−ＮＡＴｓデータベースが既に取得されているか否かを確認する。
【００７０】
ここで、ゲノム情報が取得されていない場合、ＣＰＵ１０は、ステップＳＰ５に進んで、ゲノム情報取得部２２として機能し、ゲノムサーバ２からｃｉｓ−ＮＡＴｓデータベース及びｔｒａｎｓ−ＮＡＴｓデータベースを取得した後、次のステップＳＰ６に進む。
【００７１】
これに対してｃｉｓ−ＮＡＴｓデータベース及びｔｒａｎｓ−ＮＡＴｓデータベースが取得されている場合、ＣＰＵ１０は、ステップＳＰ５を経ずにステップＳＰ６に進む。
【００７２】
ＣＰＵ１０は、ステップＳＰ６において、発現量読出部２３として機能し、記憶部１４に記憶されるｃｉｓ−ＮＡＴｓデータベース及びｔｒａｎｓ−ＮＡＴｓデータベースを参照し、相補配列となる遺伝子同士を探索する。
【００７３】
ここで、１以上の相補配列となる遺伝子が検出された場合、このことは、標的細胞においてＮＡＴｓ機能が存在する可能性があることを意味する。この場合、ＣＰＵ１０は、ステップＳＰ７に進んで、相補配列の遺伝子ごとに、当該遺伝子発現量の挙動（発現量バイナリ列（図６））を生成する。
【００７４】
そしてＣＰＵ１０は、ステップＳＰ８に進んで、発現量バイナリ列のパターンと、該作用相関もつ相補配列における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、相補配列に対する発現と抑制のメカニズムの種を分類（遺伝子制御ネットワーク解析用のデータベースに登録）した後、この遺伝子制御解析処理を終了する。
【００７５】
一方、ステップＳＰ６において１以上の相補配列となる遺伝子が検出されない場合、ＣＰＵ１０は、ステップＳＰ９に進んで、標的生物では発現と抑制の相互関係をもつ遺伝子がない（ＮＡＴｓ機能をもたない）旨を視覚的に通知した後、この遺伝子制御ネットワーク解析処理を終了する。
【００７６】
このようにしてＣＰＵ１０は、遺伝子制御ネットワーク解析処理を実行し、相補配列となる遺伝子ごとに発現抑制メカニズムの種を分類することができるようになされている。なお、各ステップの順序はこの図１４に示すものに限定されるものではない。
【００７７】
（５）動作及び効果
以上の構成において、この遺伝子制御ネットワーク解析装置４は、標的細胞において相補配列となる遺伝子ごとに、当該遺伝子に対応する測定時間ｔ１〜ｔｎごとの発現量ＧＥの挙動パターンと、該遺伝子における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じてＮＡＴｓの種を分類する。
【００７８】
したがってこの遺伝子制御ネットワーク解析装置４では、構造レベルで発現抑制関係をもつ可能性を有する遺伝子（相補配列となる遺伝子）について、その遺伝子における実際の発現量の挙動パターンと、同じ染色体でのオーバーラップの有無とから、実際の機序レベルで発現抑制メカニズムの種を裏付け（証明）し分類することができる。
【００７９】
この結果この遺伝子制御ネットワーク解析装置４では、発現と抑制の相互関係を実際の機序レベルを経て自動的かつ網羅的に解析することができるため、遺伝子制御ネットワーク解析に関して信頼性を向上することができる。
【００８０】
なお、引用文献１に記載のＮＡＴｓは、特定の生物の特定部分だけ実証されたものであるが、この実証されたメカニズムが多岐にわたる各種生物にもあるのか、またある場合にはどの細胞のどの部分にあるのかということを確実に情報として得ることができるようになる点で、実際の機序レベルを経て自動的かつ網羅的に解析できるということは非常に有用となるであろう。
【００８１】
また、この遺伝子制御ネットワーク解析装置４では、発現量ＧＥの挙動パターンを生成する手法として、観測時間の時間経過方向における遺伝子発現量ＧＥの正又は負の差をとってバイナリ列を生成する手法が採用される（図６）。
【００８２】
従来、遺伝子を分類するという要請があるがあるものの、遺伝子発現量の時間的挙動がどのようなときにいかなるカテゴリに分類するのかという一般的な基準がないということが現状であった。しかしながら、この遺伝子制御ネットワーク解析装置４では、各観測時間の発現量を、当該観測時間の時間推移に沿って「上がった」もしくは「下がった」とする挙動だけに着目した２値の系列（バイナリ列）に変換することで、該バイナリ列がとり得るパターン（正負パターン）を必然的に得ることができる。
【００８３】
またこの遺伝子制御ネットワーク解析装置４は、各遺伝子を、その発現量の時間的挙動から簡易にパターン化することができることができるため、数万個もある遺伝子からとり得る全ての組み合わせを比較する場合に効率的となる。
【００８４】
また、この遺伝子制御ネットワーク解析装置４では、ＮＡＴｓの種として、実証済みの遺伝子制御メカニズム（ケースＡまたはケースＤのｃｉｓＮＡＴｓ）と、仮説段階の遺伝子制御メカニズム（ケースＣのｃｉｓＮＡＴｓ又はｔｒａｎｓＮＡＴｓ）とに細分する。
【００８５】
したがって、この遺伝子制御ネットワーク解析装置４では、その後の仮説の立証等の研究動向に応じて、ネットワーク構築の編集を容易化することができる。
【００８６】
またこの遺伝子制御ネットワーク解析装置４は、標的生物の細胞で発現される遺伝子における発現量を単に取得するのではなく、該発現量の測定間隔が、設定される上限閾値と下限閾値との範囲となる当該発現量を、選択的に取得するようになされている。
【００８７】
したがって遺伝子制御ネットワーク解析装置４では、実際の機序レベルで裏付けする際の判定基準となる推移量を、一定の基準のもとで取得するため、多岐にわたる標的生物の発現と抑制の相互関係を、同等の基準で発現と抑制の作用相関があるか否かを判定することができる。
【００８８】
以上の構成によれば、標的生物における発現と抑制の相互関係を実際の機序レベルを経て自動的かつ網羅的に解析することができるようにしたことにより、信頼性を向上し得る遺伝子制御ネットワーク解析装置４を実現し得る。
【００８９】
（６）他の実施の形態
上述の実施の形態では、蛍光強度測定装置３を用いて細胞中の標的核酸の遺伝子発現量を示す発現量データが取得された。しかしながら、取得態様はこの実施の形態に限定されるものではない。例えば、標的細胞で発現される各ｍＲＮＡを抽出し、これらをリアルタイムＰＣＲ(Polymerase Chain Reaction)を用いて、一定量に増殖することにより直接的に取得するといった態様も適用可能である。
【００９０】
また例えば、所定の機関において蛍光強度測定装置やリアルタイムＰＣＲを用いて測定され、その結果得られるｍＲＮＡの量を示すデータを格納したデータ格納媒体から取得するといった態様も適用可能である。この態様を適用した場合、例えば遠方となる複数の実験場所で得られたものから、当該実験場所で平均的な指標値として、ｍＲＮＡの量を示すデータを格納するといったことが可能となる。
【００９１】
なお、データ格納媒体としては、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk-Read Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等のパッケージメディアや、データが一時的若しくは永続的に格納される半導体メモリや磁気ディスク等がある。またこれらデータ格納媒体からデータを取得する方法としては、ローカルエリアネットワークやインターネット、ディジタル衛星放送等の有線又は無線の通信媒体を利用することができる。
【００９２】
また、読取量として、上述の実施の形態では光学的に発光量を読み取るようにした。しかしながら、読取量はこの実施の形態に限定されるものではない。例えば、電磁学的に電気量又はインピーダンス量等を適用することもできる。要は、所定の物理量を読み取るセンサによって読み取られた読取量を適用することができる。なお、核酸チップＣＰとしては、例えば、Affymetorix社製、スタンフォード型等を適用することができ、これら以外のものを適用することもできる。
【００９３】
また、読取場所として、上述の実施の形態では核酸チップＣＰとした。しかしながら、読取場所はこれに限定されるものではない。例えば、組織切片を適用することができ、これ以外の場所も適用することができる。
【００９４】
また、遺伝子発現量の演算手法として、上述の実施の形態ではＭＡＳを適用した。しかしながら、演算手法はこれに限定されるものではない。例えば、ＲＭＡ等の既知のデータ解析ソフトウェア、その他の新規の演算手法を適用することができる。要は、センサから読み取られた、相補鎖の形成量を示すデータを統計学的手法を用いて補正するものであればよい。
【００９５】
また上述の実施の形態では、各観測点（ｔ１〜ｔｎ（図６参照））における挙動パターンに発現と抑制の作用相関がある場合として、観測時間の時間経過方向における遺伝子発現量ＧＥの正又は負の差をとったバイナリ列（発現量バイナリ列）の符号が完全に同一又は反対となるパターンとなる場合とされた。しかしながら、必ずしも、完全に同一又は反対となる場合でなくてもよい。すなわち、符号の１つあるいは２つが相違していても、発現と抑制の作用相関がある場合とすることができる。この符号の相違数は、バイナリ列が長い（バイナリ列を構成する符号数が多い）ほど、大きく設定することができる。
【００９６】
また、バイナリ列（発現量バイナリ列）のパターンに代えて、別のものを採用してもよい。例えば、比較対象とされる各観測点（ｔ１〜ｔｎ（図６参照））における発現量の相関係数を算出し、この相関係数が発現と抑制の作用相関があるとすべき最低値以上となる場合とすることができる。
【００９７】
また別例として、発現量の総測定時間長（ｔｎ−ｔ１）に対する、比較される発現量に一定の比例関係がある推移部分の時間長の割合を算出し、この割合が発現と抑制の作用相関があるとすべき最低値以上となる場合とすることができる。
【００９８】
また別例として、発現量における推移量（図６におけるｔ１〜ｔｎ）を形状パターンとして捉えてマッチングし、該形状パターンの重なりの程度が最も大きくなる場合の重なり量と角度が、発現と抑制の作用相関があるとすべき最低値以上となる場合とすることができる。
【００９９】
また上述の実施の形態では、非特許文献におけるケースＡまたはケースＤのｃｉｓＮＡＴｓと、ケースＣのｃｉｓＮＡＴｓと、ｔｒａｎｓＮＡＴｓとが分類要素とされた。しかしながら、これら以外の発現抑制メカニズムを分類要素とするようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１００】
本発明は、遺伝子実験、医薬の創製又は患者の経過観察などのバイオ産業上において利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】本実施の形態による遺伝子制御ネットワーク解析システムの全体構成を示す略線図である。
【図２】ハイブリダイゼーションの説明に供する略線図である。
【図３】測定データの構造例を示す略線図である。
【図４】遺伝子制御ネットワーク解析装置の構成を示すブロック図である。
【図５】標的生物における単位時間当たりの遺伝子発現量の取得の説明に供する略線図である。
【図６】遺伝子発現量のバイナリ化の説明に供する略線図である。
【図７】発現と抑制の関係をもつと推定された遺伝子ペアの各遺伝子発現量の増減推移に一定の比例関係がある場合（１）を示すグラフである。
【図８】発現と抑制の関係をもつと推定された遺伝子ペアの各遺伝子発現量の増減推移に一定の比例関係がある場合（２）を示すグラフである。
【図９】遺伝子発現量の挙動が同一又は略同一の関係にある場合の発現量バイナリ列を示す略線図である。
【図１０】発現と抑制の関係をもつと推定された遺伝子ペアの各遺伝子発現量の増減推移におおよその比例関係がある場合（１）を示すグラフである。
【図１１】発現と抑制の関係をもつと推定された遺伝子ペアの各遺伝子発現量の増減推移におおよその比例関係がある場合（２）を示すグラフである。
【図１２】遺伝子発現量の挙動が反対又は略反対の関係にある場合の発現量バイナリ列を示す略線図である。
【図１３】遺伝子制御ネットワークの表示例を示す略線図である。
【図１４】遺伝子制御ネットワーク解析処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１０２】
１……遺伝子制御ネットワーク解析システム、２……ゲノムサーバ、３……蛍光強度測定装置、４……遺伝子制御ネットワーク解析装置、１０……ＣＰＵ、１１……ＲＯＭ、１２……ＲＡＭ、１３……操作部、１４……記憶部、１５……インターフェイス、１６……表示部、２１……遺伝子発現量取得部、２２……ゲノム情報取得部、２３……発現量読出部、２４……バイナリ化部、２５……分類部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
標的細胞における複数の遺伝子に対する測定時間ごとの発現量を取得する取得部と、
上記標的細胞において相補配列となる遺伝子ごとに、当該遺伝子に対応する測定時間ごとの発現量の挙動パターンと、上記相補配列となる遺伝子における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、相補配列となる遺伝子に対する発現抑制メカニズムの種を分類する分類部と
を有する遺伝子制御ネットワーク解析装置。
【請求項２】
上記標的細胞において相補配列となる遺伝子ごとに、上記観測時間の時間経過方向における上記発現量の正又は負の差をとってバイナリ列を生成する生成部
をさらに有し、
上記分類部は、
上記バイナリ列のパターンと、上記相補配列となる遺伝子における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、相補配列となる遺伝子に対する発現抑制メカニズムの種を分類する、請求項１に記載の遺伝子制御ネットワーク解析装置。
【請求項３】
上記分類部は、
上記バイナリ列のパターンと、上記相補配列となる遺伝子における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、ＮＡＴｓの種を分類する、請求項２に記載の遺伝子制御ネットワーク解析装置。
【請求項４】
上記分類部は、
上記バイナリ列のパターンと、上記相補配列となる遺伝子における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、少なくとも実証済みのＮＡＴｓと仮説のＮＡＴｓに分類する、請求項３に記載の遺伝子制御ネットワーク解析装置。
【請求項５】
上記分類部は、
上記バイナリ列のパターンと、上記相補配列となる遺伝子における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、少なくともｃｉｓ−ＮＡＴｓとｔｒａｎｓ−ＮＡＴｓに分類する、請求項３に記載の遺伝子制御ネットワーク解析装置。
【請求項６】
上記取得部は、
上記標的生物の細胞で発現される遺伝子における発現量の測定間隔が、設定される上限閾値と下限閾値との範囲となる当該発現量を取得する、請求項３に記載の遺伝子制御ネットワーク解析装置。
【請求項７】
標的細胞における複数の遺伝子に対する測定時間ごとの発現量を取得する取得ステップと、
上記標的細胞において相補配列となる遺伝子ごとに、当該遺伝子に対応する測定時間ごとの発現量の挙動パターンと、上記相補配列となる遺伝子における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、相補配列となる遺伝子に対する発現抑制メカニズムの種を分類する分類ステップと
を有する遺伝子制御ネットワーク解析方法。
【請求項８】
コンピュータに対して、
標的細胞における複数の遺伝子に対する測定時間ごとの発現量を取得すること、
上記標的細胞において相補配列となる遺伝子ごとに、当該遺伝子に対応する測定時間ごとの発現量の挙動パターンと、上記相補配列となる遺伝子における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、相補配列となる遺伝子に対する発現抑制メカニズムの種を分類すること
を実行させる遺伝子制御ネットワーク解析プログラム。
【請求項１】
標的細胞における複数の遺伝子に対する測定時間ごとの発現量を取得する取得部と、
上記標的細胞において相補配列となる遺伝子ごとに、当該遺伝子に対応する測定時間ごとの発現量の挙動パターンと、上記相補配列となる遺伝子における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、相補配列となる遺伝子に対する発現抑制メカニズムの種を分類する分類部と
を有する遺伝子制御ネットワーク解析装置。
【請求項２】
上記標的細胞において相補配列となる遺伝子ごとに、上記観測時間の時間経過方向における上記発現量の正又は負の差をとってバイナリ列を生成する生成部
をさらに有し、
上記分類部は、
上記バイナリ列のパターンと、上記相補配列となる遺伝子における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、相補配列となる遺伝子に対する発現抑制メカニズムの種を分類する、請求項１に記載の遺伝子制御ネットワーク解析装置。
【請求項３】
上記分類部は、
上記バイナリ列のパターンと、上記相補配列となる遺伝子における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、ＮＡＴｓの種を分類する、請求項２に記載の遺伝子制御ネットワーク解析装置。
【請求項４】
上記分類部は、
上記バイナリ列のパターンと、上記相補配列となる遺伝子における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、少なくとも実証済みのＮＡＴｓと仮説のＮＡＴｓに分類する、請求項３に記載の遺伝子制御ネットワーク解析装置。
【請求項５】
上記分類部は、
上記バイナリ列のパターンと、上記相補配列となる遺伝子における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、少なくともｃｉｓ−ＮＡＴｓとｔｒａｎｓ−ＮＡＴｓに分類する、請求項３に記載の遺伝子制御ネットワーク解析装置。
【請求項６】
上記取得部は、
上記標的生物の細胞で発現される遺伝子における発現量の測定間隔が、設定される上限閾値と下限閾値との範囲となる当該発現量を取得する、請求項３に記載の遺伝子制御ネットワーク解析装置。
【請求項７】
標的細胞における複数の遺伝子に対する測定時間ごとの発現量を取得する取得ステップと、
上記標的細胞において相補配列となる遺伝子ごとに、当該遺伝子に対応する測定時間ごとの発現量の挙動パターンと、上記相補配列となる遺伝子における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、相補配列となる遺伝子に対する発現抑制メカニズムの種を分類する分類ステップと
を有する遺伝子制御ネットワーク解析方法。
【請求項８】
コンピュータに対して、
標的細胞における複数の遺伝子に対する測定時間ごとの発現量を取得すること、
上記標的細胞において相補配列となる遺伝子ごとに、当該遺伝子に対応する測定時間ごとの発現量の挙動パターンと、上記相補配列となる遺伝子における同じ染色体でのオーバーラップの有無とに応じて、相補配列となる遺伝子に対する発現抑制メカニズムの種を分類すること
を実行させる遺伝子制御ネットワーク解析プログラム。
【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１４】
【図１３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１４】
【図１３】
【公開番号】特開２０１０−１１３４１３（Ｐ２０１０−１１３４１３Ａ）
【公開日】平成２２年５月２０日（２０１０．５．２０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−２８３４５６（Ｐ２００８−２８３４５６）
【出願日】平成２０年１１月４日（２００８．１１．４）
【出願人】（０００００２１８５）ソニー株式会社 (34,172)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年５月２０日（２０１０．５．２０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年１１月４日（２００８．１１．４）
【出願人】（０００００２１８５）ソニー株式会社 (34,172)
【Ｆターム（参考）】
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