JP2001514907A - クラスタ解析を利用した多形検出 - Google Patents

クラスタ解析を利用した多形検出

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JP2001514907A JP2000509879A JP2000509879A JP2001514907A JP 2001514907 A JP2001514907 A JP 2001514907A JP 2000509879 A JP2000509879 A JP 2000509879A JP 2000509879 A JP2000509879 A JP 2000509879A JP 2001514907 A JP2001514907 A JP 2001514907A
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    • C12Q1/6813—Hybridisation assays
    • C12Q1/6834—Enzymatic or biochemical coupling of nucleic acids to a solid phase
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    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
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    • C12Q1/6813—Hybridisation assays
    • C12Q1/6827—Hybridisation assays for detection of mutation or polymorphism

Abstract

(57)【要約】 核酸配列等の複数の高分子検体における差異を検出するシステム及び方法を提供する。複数の高分子検体に関するハイブリッド形成親和性情報は、複数の高分子検体間に差異が存在する場合に、その差異を容易に同定できるようにクラスタ分類される。複数の高分子検体のハイブリッド形成親和性情報をクラスタ分類することにより、不規則な誤差や系統的な誤差が存在する場合でも、複数の高分子検体の差異を正確に検出することができる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数の高分子の相違を検出する技術に関する。さらに詳しくいえば
、本発明は、ハイブリッド形成親和性情報をクラスタに分類することにより、複
数の核酸配列検体の中の多形を検出する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
チップまたは基板上に原料アレイを形成し、これを利用する装置並びにコンピ
ュータシステムが知られている。例えば、あらゆる目的で本明細書に参照文献と
して組み込まれるＰＣＴ出願ＷＯ９２／１０５８８号並びに９５／１１９９５号
に、核酸等の原料を配列する、あるいは、配列を検査する技術が記載されている
。例えば、それぞれ、あらゆる目的で本明細書に参照文献として組み込まれる米
国特許第５，４４５，９３４号、第５，３８４，２６１号、第５，５７１，６３
９号に開示されているパイオニア技術の方法にしたがって、これらの処理を実行
するためのアレイを形成するようにしてもよい。
【０００３】 上記従来技術に記載されている技術では、チップ上の既知の位置に、複数の核
酸プローブのアレイを形成する。そして、標識された核酸をチップに接触させて
、標識された核酸がチップに結合した位置を示す画像ファイルをスキャナで作成
する。画像ファイルと特定位置におけるプローブの同定に基づいて、ヌクレオチ
ド、ＤＮＡあるいはＲＮＡのモノマー配列等の情報を抽出することができる。こ
のようなシステムを利用して、例えば、ＤＮＡアレイを形成し、これを用いて、
遺伝病、ガン、感染症、ＨＩＶ、および、他の遺伝特性に関係する突然変異を研
究し、これを検出することができる。
【０００４】 ＶＬＳＩＰＳ（商標）技術は、非常に小さなチップ上にオリゴヌクレオチドプ
ローブの非常に大きなアレイを形成する方法を提供する。これに関しては、あら
ゆる目的で本明細書に参照文献として組み込まれる米国特許第５，１４３，８５
４号、ＰＣＴ特許公報ＷＯ９０／１５０７０号及びＷＯ９２／１００９２号を参
照されたい。ＤＮＡプローブアレイ上のオリゴヌクレオチドプローブを用いて、
対象となる核酸検体（以下、「標的」核酸）における相補的な核酸配列を検出す
る。
【０００５】 配列チェックへの応用例としては、特定の標的核酸配列のためのチップを構成
することもできる。この場合、例えば、チップが、標的配列に対して完全に相補
的な複数のプローブと、一つの塩基のみが標的配列と異なっている複数のプロー
ブと、を含むようにしてもよい。また、新規配列への応用例の場合には、特定の
長さの可能な複数のプローブのすべてをチップに含むようにしてもよい。これら
の複数のプローブは、行列状に配置された複数のセルの形態でチップ上に並べら
れ、各セルは、１つの特定のプローブの複数の複製を含むものである。さらに、
プローブを全く含まない「ブランク」セルが、そのチップ上に存在するようにし
てもよい。ブランクセルはプローブを含まないので、標識された標的は、チップ
のこの領域に特異的に結合しない。すなわち、ブランクセルを用いることにより
、バックグラウンド強度を測定することができる。
【０００６】 ハイブリッド形成されたチップから得られたハイブリッド形成データを解釈す
る場合、いくつか難しい点がある。チップ上の物理的欠陥等の不規則な誤差によ
り、個々のプローブあるいは空間的に関連する群のプローブが、異常なハイブリ
ッド形成（例えば、異常な蛍光）を呈する場合がある。一方、プローブあるいは
標的における二次構造形成等の系統的誤差により、再現性はあるが、誤解させる
ようなハイブリッド形成データを与える場合もある。
【０００７】 多くの場合、複数の核酸検体配列間に差異、例えば、ある塩基位置における多
形が存在するかどうかを求めることが望ましい。すなわち、不規則な誤差や系統
的な誤差によりはなはだしく影響されることのない方法でこれらの差異を検出す
るシステム並びに方法の開発が望まれている。
【０００８】
【発明の概要】
本発明は、核酸配列のような複数の高分子検体における差異を検出する革新的
なシステム及び方法を提供する。複数の高分子検体に関するハイブリッド形成親
和性情報は、複数の高分子検体間に差異が存在する場合に、その差異が容易に同
定可能なようにクラスタ分類される。複数の高分子検体のハイブリッド形成親和
性情報をクラスタ分類することにより、不規則な誤差や系統的な誤差が存在する
場合でも、複数の高分子検体の差異を正確に検出することができる。さらに、い
かなる塩基コールが報告されたかに関わらず、複数の核酸検体における多形を検
出することができる。以下、本発明の態様を説明する。
【０００９】 本発明の一つの態様は、複数の高分子検体における差異を検出する方法である
。まず、１つの高分子検体と複数の高分子プローブとの間のハイブリッド形成親
和性をそれぞれ含む複数組のハイブリッド形成親和性情報を入力する。次に、前
記複数組のハイブリッド形成親和性情報を複数のクラスタに分類し、この際、各
クラスタに含まれるすべての組のハイブリッド形成親和性情報が、別のクラスタ
に含まれる組のハイブリッド形成親和性情報に比べて、互いにより類似度が高く
なるようにする。そして、前記複数のクラスタを解析して、前記複数の高分子検
体に差異が存在するかどうかを検出する。例えば、複数のクラスタが、サブクラ
スタ同士は非常に類似しているが他のクラスタからは非常に異なっているような
クラスタを構成しない場合には、複数の高分子検体は同一であると判定される。
それ以外の場合には、複数の高分子検体は異なっていると判定される。
【００１０】 本発明の別の態様は、複数の核酸配列検体の中の多形を検出する方法である。
まず、１つの核酸配列検体と複数の核酸プローブとの間のハイブリッド形成親和
性をそれぞれ含む複数組のハイブリッド形成親和性情報を入力する。次に、前記
複数組のハイブリッド形成親和性情報を複数のクラスタに階層的に分類し、この
際、各クラスタに含まれるすべての組のハイブリッド形成親和性情報が、別のク
ラスタに含まれる組のハイブリッド形成親和性情報に比べて、互いにより類似度
が高くなるようにする。そして、前記複数のクラスタを解析して、前記複数の高
分子検体の中に多形が存在するか否かを検出する。ここで、多形には、突然変異
、挿入、及び、欠失が含まれる。
【００１１】 本発明の他の特徴並びに利点は、付属する図面に基づく以下の詳細な説明を参
照することにより明らかになるであろう。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、チップ上に非常に大きなオリゴヌクレオチドプローブのアレイを形成す
るＶＬＳＩＰＳ（商標）技術を利用した好適な実施例を参照して、本発明を詳述
する。ただし、本発明は、核酸及びこの技術に限定されるものではなく、他の高
分子並びに製造工程にも好適に適用可能である。すなわち、以下の実施例の説明
は、発明の例示に過ぎず、何ら発明を限定するものではない。
【００１３】 図１は、本発明の実施例のソフトウェアを実行するために利用可能なコンピュ
ータシステムの一例を示す。図１に示すコンピュータシステム１は、ディスプレ
イ３、スクリーン５、キャビネット７、キーボード９、および、マウス１１を備
える。マウス１１は、グラフィカルユーザインターフェースと対話型処理を行う
ための一つあるいは複数のボタンを備える。キャビネット７には、ＣＤ−ＲＯＭ
ドライブ１３、システムメモリ、および、ハードディスクドライブ（図２参照）
が収容されている。これらは、本発明を実行するコンピュータコードを組み込ん
だソフトウェアプログラムや、本発明で用いられるデータ等の格納並びに検索に
利用される。ＣＤ−ＲＯＭ１５をコンピュータ読み取り可能な記録媒体の一例と
して示したが、フロッピーディスク、テープ、フラッシュメモリ、システムメモ
リ、ハードディスクドライブ等、他のコンピュータ読み取り可能な記録媒体を用
いることもできる。あるいは、搬送波内に（例えば、インターネット等のネット
ワークに）具現化されたデータ信号をコンピュータ読み取り可能な記録媒体とし
てもよい。
【００１４】 図２は、本発明の実施例のソフトウェアを実行するために利用されるコンピュ
ータシステムのシステムブロック図である。図１に示すように、コンピュータシ
ステム１は、モニタ３、キーボード９、および、マウス１１を備える。コンピュ
ータシステム１は、さらに、中央プロセッサ５１、システムメモリ５３、固定格
納部５５(例えば、ハードディスクドライブ)、可動格納部５７（例えば、ＣＤ−
ＲＯＭドライブ）、ディスプレイアダプタ５９、サウンドカード６１、スピーカ
６３、及び、ネットワークインターフェース等のサブシステムを備える。本発明
に利用するのに適したコンピュータシステムは、上記以外のサブシステムを備え
るものでもよいし、あるいは、上記サブシステムの一部を省略したものでもよい
。例えば、二つ以上のプロセッサ５１(すなわち、多重プロセッサシステム)やキ
ャッシュメモリを備えるコンピュータシステムでもよい。
【００１５】 コンピュータシステム１のシステムバスアーキテクチャを矢印６７で示す。た
だし、この矢印は、サブシステムの接続に用いられる任意の相互接続スキームを
表すものである。例えば、ローカルバスを用いて、中央プロセッサをシステムメ
モリ及びディスプレイアダプタに接続するようにしてもよい。図２に示すコンピ
ュータシステム１は、本発明に用いるのに適したコンピュータシステムの一例に
過ぎない。異なったサブシステム構成を有する他のコンピュータアーキテクチャ
も、同様に利用可能である。
【００１６】 本発明を例示する目的で、以下、チップマスクを設計し、チップ上でプローブ
を合成し、核酸を標識し、ハイブリッド形成された核酸プローブを走査するコン
ピュータシステムの一部として、本発明を説明する。このようなシステムに関し
ては、あらゆる目的で本明細書に参照文献として組み込まれる米国特許第５，５
７１，６３９号に詳述されている。ただし、このようなシステムによって作成さ
れるデータを解析するための全体システムから分離させた形態で、本発明を利用
するようにしてもよい。
【００１７】 図３に、ＲＮＡあるいはＤＮＡのような生体原料アレイを形成し、これを解析
するコンピュータシステムを示す。コンピュータ１００を用いて、ＲＮＡやＤＮ
Ａの複数の生体高分子のアレイを設計する。コンピュータ１００は、例えば、適
切にプログラムされたサン・ワークステーション、あるいは、ＩＢＭのＰＣ互換
機等のパソコンやワークステーションで、図１及び図２に示すように適当なメモ
リとＣＰＵとを備える。コンピュータシステム１００には、対象遺伝子の特性に
関する入力、及び、アレイの所望の特性に関する入力がユーザから与えられる。
ＧｅｎＢａｎｋ等の外部あるいは内部データベース１０２から、対象となる特定
遺伝子配列に関する情報を、更にコンピュータシステムに入力するようにしても
よい。コンピュータシステム１００は、例えば、ＰＣＴ出願ＷＯ９２／１００９
２号に記載されるような交換行列の形態で、一組のチップ設計コンピュータファ
イル１０４及び他の関連コンピュータファイルを出力する。
【００１８】 このチップ設計ファイルは、システム１０６に送られ、システム１０６は、Ｄ
ＮＡ等の分子アレイの形成に用いられるリソグラフマスクを設計する。システム
、すなわち、プロセス１０６は、マスク１１０を製造するために必要なハードウ
ェアと、効率よくマスク上にマスクパターンを配置するために必要なコンピュー
タハードウェア及びソフトウェア１０８と、を備えるようにしてもよい。図３に
示す他の部分も同様であるが、このような装置を同一の物理的部位に位置させる
ようにしてもよいし、そうでなくてもよい。ただし、図３では、便宜上、一緒に
表示してある。システム１０６は、マスク１１０、または、高分子アレイの形成
に用いられるガラスクロムマスク等の他の合成パターンを生成する。
【００１９】 合成システム１１２は、マスク１１０と、システム１００から得られたチップ
設計に関する所定の情報と、を用いる。合成システム１１２は、基板すなわちチ
ップ１１４上に高分子アレイを形成するために必要なハードウェア及びソフトウ
ェアを備える。例えば、合成装置１１２は、光源１１６と、基板すなわちチップ
１１４が載置される化学フローセル１１８と、を備える。マスク１１０を、光源
と基板／チップとの間に置き、チップの選択された複数の領域を保護解除するよ
うに、適当な回数、互いに並進させる。所定の化学薬品をフローセル１１８に流
して、保護解除された領域に結合させ、洗浄、その他の必要な処理を行う。適当
にプログラムされたコンピュータ１１９がすべての処理を指示するように構成す
ることが望ましい。ここで、コンピュータ１１９は、マスク設計およびマスク形
成に用いられたコンピュータと同一のコンピュータでもよいし、別のコンピュー
タでもよい。
【００２０】 合成システム１１２で形成された基板を小さなチップに分割してから、標識さ
れた標的に接触させるようにしてもよい。ここで、標的は、基板上の分子の一つ
以上に相補的なものでもよいし、そうでなくてもよい。標的をフルオレセイン標
識等の標識（図３にアスタリスクで示す）を用いて標識し、操作システム１２０
に入れる。蛍光標識を利用することが望ましいが、放射能強度、光散乱、屈折率
、導電率、エレクトロルミネセンス、その他、巨大分子検出データに差異を与え
るような他の標識を用いることもできる。すなわち、本発明は、ハイブリッド形
成に関する蛍光測定値の解析に限定されるものではなく、ハイブリッド形成に関
する他の測定値の解析にも容易に適用可能である。
【００２１】 走査システム１２０は、適切にプログラムされたデジタルコンピュータ１２２
の指示に従って、操作される。このデジタルコンピュータ１２２は、合成、マス
ク形成、及びマスク設計に用いられるコンピュータと同一のコンピュータでもよ
いし、あるいは、別のコンピュータでもよい。スキャナ１２０は、共焦点顕微鏡
あるいはＣＣＤ（電荷結合素子）等の検出装置１２４を備え、この検出装置１２
４を用いて、標識された標的（＊）が基板に結合された位置を検出する。スキャ
ナ１２０の出力は、フルオレセイン標識された標的の場合には、基板上の位置の
関数として蛍光強度（フォトン数あるいは電圧等他の関連測定値）を示す画像フ
ァイル１２４である。標識された標的が高分子アレイ（例えば、基板上のＤＮＡ
プローブ）により強固に結合している場合に測定フォトン数が高くなり、基板上
の高分子のモノマー配列は位置の関数として既知であるため、標的に相補的な基
板上の高分子配列を求めることができる。
【００２２】 画像ファイル１２４は、本発明の合成結合度評価技術を採用する解析システム
１２６に入力される。解析システムは、様々なコンピュータシステムから任意に
選択可能であるが、ＷＩＮＤＯＷＳ・ＮＴワークステーションあるいはそれと等
価のものに基づく解析システムが好ましい。解析システムは、画像ファイルを解
析して、ＤＮＡあるいはＲＮＡ等の標的における特定の突然変異の同定結果等の
適当な出力１２８を与える。
【００２３】 図４は、ＤＮＡプローブ１１４のアレイに特定の標的ＤＮＡが結合した様子を
示す。この簡単な例に示されるように、アレイ内では、以下のプローブが形成さ
れる。
【００２４】 ３’−ＡＧＡＡＣＧＴ ＡＧＡＣＣＧＴ ＡＧＡＧＣＧＴ ＡＧＡＴＣＧＴ …
【００２５】 フルオレセイン標識された（あるいは、他の方法で標識された）標的５’−Ｔ
ＣＴＴＧＣＡをアレイに接触させた場合、これは、プローブ３’−ＡＧＡＡＣＧ
Ｔにのみ相補的であり、３’−ＡＧＡＡＣＧＴが位置するチップ表面上で主にフ
ルオレセインが検出される。チップは、それぞれ特定のプローブの複製を複数個
含む複数のセルを含み、これらのセルはチップ上の正方形領域とすることができ
る。
【００２６】 図５は、核酸配列等の高分子検体を解析する処理を示す高水準フローチャート
である。ステップ２０１では、コンピュータシステムに、複数組のハイブリッド
形成親和性情報を入力する。ハイブリッド形成親和性情報は、蛍光データ、放射
能データ等、どのようなデータ形態をとるものでもよい。クラスタ解析のための
入力として、変形することなく、ハイブリッド形成親和性情報を用いるようにし
てもよい。ただし、データを正規化することにより、データの変動を減らすこと
ができる。
【００２７】 ステップ２０３では、各組のハイブリッド形成親和性情報を正規化する。正規
化により、異なった実験間、及び、同一の実験におけるデータの矛盾を少なくす
ることができる。例えば、各ハイブリッド形成親和性の値を、他のハイブリッド
形成親和性の値の合計で除算し、各ハイブリッド形成親和性の値が０と１の間の
値になるように正規化する。正規化処理は適用例によっては有益であるが、必ず
しも必要ではない。フローチャートに示すステップは一例を示すものに過ぎず、
本発明の要旨の範囲内で、ステップを省略、挿入、組み合わせ、変形してもよい
。
【００２８】 ステップ２０５では、複数組のハイブリッド形成親和性情報をクラスタ分類す
る。クラスタ解析処理では、通常、（例えば、浮動点数のベクトルで表される）
複数のデータパターンを入力して、入力されたパターンを類似パターンのクラス
タに再構成する。各クラスタに、他のクラスタとの類似度よりも互いの類似度が
高いクラスタが含まれるように、データパターンを複数の階層的クラスタに構成
することが望ましい。
【００２９】 クラスタを形成後、ステップ２０７では、ユーザの解析が可能になるように、
形成されたクラスタを画面に表示する。クラスタの表示に加えて、コンピュータ
システムが、クラスタを解釈して、異なるクラスタの数をユーザーに出力するよ
うにしてもよい。図５の説明は、本発明の概要を高水準に与えるものであり、以
下に本発明を更に詳述する。
【００３０】 図６は、ハイブリッド形成親和性データをクラスタ分類する処理を示すフロー
チャートである。ステップ３０１で、複数組のハイブリッド形成親和性情報が単
一のルートクラスタに分類されたかどうかの確認を行う。１つのクラスタは、一
つ以上のサブクラスタを含むことができ、ルートクラスタは、他のどのクラスタ
にも含まれないクラスタである。以下の説明では、クラスタ(あるいはサブクラ スタ)が、一組のハイブリッド形成親和性情報を意味する場合と、複数組のハイ ブリッド形成親和性情報を含む場合とがある。
【００３１】 最初に、各組のハイブリッド形成親和性情報を一つのクラスタと考える。クラ
スタ分類を続けて、十分に類似していると考えられるクラスタを一緒に新しいク
ラスタに分類する。ステップ３０３では、すべての組のハイブリッド形成親和性
情報が単一のルートクラスタに分類されたと判定された場合には、クラスタ処理
を終了する。
【００３２】 そうでない場合には、ステップ３０５で、二つの最も近いクラスタを選択する
。最も近いとは、その距離が、他の任意のいかなるクラスタと別のクラスタとの
類似度よりも、その２つのクラスタの類似度の方が高いことを示すことを意味す
る。図７を参照して後述するユークリッド距離等の任意の距離を用いることがで
きるが、任意の組のデータパターン｛a,b,c｝に関してf(a,c)<=f(a,b)+f(b,c)等
の三角不等式を満足するような距離を用いることが、最も望ましい。
【００３３】 ここで説明する実施例では、一つのクラスタに、最高二組のハイブリッド形成
親和性情報が含まれる。ただし、クラスタをこの形態に限定する必要はない。例
えば、ここに説明する原理を拡張して、最高三組あるいはそれ以上のハイブリッ
ド形成親和性情報を含むクラスタにも、本発明は好適に適用可能である。
【００３４】 ステップ３０７では、二つの最も近いクラスタを含む新しいクラスタを形成す
る。次に、新しいクラスタを他のクラスタと比較するために、新しいクラスタ内
のデータを示す値を算出する。例えば、ステップ３０９では、二つの最も近いク
ラスタの平均を新しいクラスタの値として算出する。新しいクラスタを作成後、
ステップ３０１に戻って、ルートクラスタが一つのままかどうかの確認を行う。
【００３５】 図７は、核酸配列検体を解析する処理を示すフローチャートである。本実施例
では、センスプローブとアンチセンスプローブの両方を含むチップから得られた
ハイブリッド形成データを用いる。標的のセンス鎖とアンチセンス鎖の断片を標
識して、チップに接触させることにより、各検査位置において、センス鎖に関し
て４つのハイブリッド形成親和性測定値と、アンチセンス鎖に関して４つのハイ
ブリッド形成親和性測定値が得られる。
【００３６】 例えば、標的配列（あるいはその一部）のセンス鎖が５’−ＧＴＡＡＣＧＴＴ
Ｇの場合、下線の塩基位置におけるセンスプローブは以下の通りである。
【００３７】 ３’−ＴＴＡＣＡ ３’−ＴＴＣＣＡ ３’−ＴＴＧＣＡ ３’−ＴＴＴＣＡ
【００３８】 また、標的配列（あるいはその一部）のアンチセンス鎖は３’−ＣＡＴＴＧＣ
ＡＡＣであり、アンチセンス鎖の下線の塩基位置におけるセンスプローブは以下
の通りである。
【００３９】 ５’−ＡＡＡＧＴ ５’−ＡＡＣＧＴ ５’−ＡＡＧＧＴ ５’−ＡＡＴＧＴ
【００４０】 すなわち、本実施例においては、各検査位置に関して、各プローブに対して一
つずつ、合計８個のハイブリッド形成親和性の値が存在する。
【００４１】 ステップ４０１では、コンピュータシステムに、複数組のハイブリッド形成親
和性情報を入力する。具体的には、標的において検査対象となる各塩基位置に関
するハイブリッド形成親和性データを含むファイルを読み出す。上述したように
、ある塩基位置に関するハイブリッド形成親和性データには、８個のハイブリッ
ド形成親和性の測定値が含まれる。８個のハイブリッド形成親和性測定値は、｛
Ａ1，Ａ2，．．．Ａ8｝のように８個の値（例えば、フォトン数）からなる集合 あるいはパターンとして記憶される。
【００４２】 ステップ４０３で、各組のハイブリッド形成親和性情報を正規化する。ハイブ
リッド形成親和性情報を正規化することにより、標的配列の組成と直接に関係が
ない差異を目立たなくする。一組のハイブリッド形成親和性を正規化する有効な
方法の一つは、その組に関するハイブリッド形成親和性の平均値を算出して、そ
の組における各ハイブリッド形成親和性の値から、算出された平均値を減算する
。次に、その組の各ハイブリッド形成親和性の値からハイブリッド形成親和性の
平均値を減算した値の二乗和の平方根で、平均を減算したハイブリッド形成親和
性の値を除算する。すなわち、以下の式にしたがって、一組のハイブリッド形成
親和性の値をそれぞれ正規化する。
【００４３】 ＡI＝（ＡI−Ａ）／｛（（Ａ1−Ａ）2＋（Ａ2−Ａ）2＋…＋（Ａ8−Ａ）2）の
平方根｝ ここで、Ｉは１から８までの数、Ａは、Ａ1、Ａ2、…Ａ8の平均である。
【００４４】 図８は、ハイブリッド形成親和性に与える正規化の影響を表したものである。
ハイブリッド形成親和性４５１は、チップから測定された生データであり、バー
の高さは、ハイブリッド形成親和性の相対測定値を示す。
【００４５】 平均除算ハイブリッド形成親和性４５３は、ハイブリッド形成親和性値が二方
向のベクトルであることを示す。これらの平均除算ハイブリッド形成親和性は、
組み合わされて中間ベクトルパターン４５５を形成する。各ベクトルを上記の分
母で除算することによりベクトルパターン４５５を正規化し、最終的な正規化ベ
クトルパターン４５７を得る。
【００４６】 正規化により、バックグラウンドの変動とハイブリッド形成親和性値全体の補
正とを行うと同時に、その組の内部の各ハイブリッド形成親和性値のレベルと、
センスプローブとアンチセンスプローブ間のハイブリッド形成親和性全体の差異
とを維持する。さらに、上述したように８個の値からなる集合の正規化を行うこ
とにより、任意の２つのパターン間の距離が（０，２）の範囲内になる。この結
果、パターン差異の評価を同一のスケールで行うことができる。
【００４７】 図７に戻って、ステップ４０５では、複数組のハイブリッド形成親和性情報を
階層的にクラスタ分類する。ここでは任意のクラスタ分類アルゴリズムが利用可
能であるが、平均連結クラスタリング処理のアルゴリズムを修正したものを用い
ることが望ましい。一組のハイブリッド形成親和性のみを含むクラスタの値は、
８個のハイブリッド形成親和性の値からなるパターンである。二つのクラスタＡ
及びＢを含むクラスタＣの値は次のように求められる。
【００４８】 ＣI＝平均（ＡI，ＢI）
【００４９】 ここで、Ｉは１から８までの数を示す。すなわち、各クラスタは、８個の値か
らなるパターンで示される。パターン内の各要素間における距離の平均を示す伝
統的な平均連結度等、他の連結度算出値を用いてもよい。さらに、二つのクラス
タ内における二つの要素間の最大(あるいは最小)距離を連結度の式として利用す
ることもできる。
【００５０】 二つのクラスタ間の距離は、通常、距離計量値で求められる。ユークリッド距
離、シティブロック距離、相関距離、角距離等の様々な距離計量値を利用可能で
あるが、以下のように算出されるユークリッド距離を利用することが最も好まし
い。
【００５１】 ＤAB ＝平方根（（Ａ1−ＢI）2＋（Ａ2−Ｂ2）2＋…（Ａ8−Ｂ8）2）
【００５２】 ここで、Ｉは１から８までの数を示す。シティブロック距離は、以下のように
算出される。
【００５３】 ＤAB ＝ ｜（Ａ1−Ｂ1）｜＋｜（Ａ2−Ｂ2）｜＋…＋｜（Ａ8−Ｂ8）｜
【００５４】 ここで、Ｉは１から８までの数を示し、｜Ｘ｜はＸの絶対値を示す。
【００５５】 ステップ４０７では、「緊密な」クラスタの数をカウントする。ここで、「緊
密な」クラスタとは、あるクラスタのクラスタ平均からそのサブクラスタの平均
までの平均距離が、それに最も近い類似のクラスタまでの距離よりも、類似度因
子（例えば因子３）以上に小さいような任意のクラスタであるとして定義される
。ユーザにとってクラスタを視覚的に同定することは難しくないが、緊密クラス
タの数は、クラスタ数の確定算出値として用いることができる。緊密クラスタが
二つ以上存在する場合には、検査位置が多形である可能性が高い。入力パターン
の次元数の増加に伴い、二つのパターンが偶然類似する可能性が下がるため、類
似性因子の値はこれに応じて調整することができる。
【００５６】 ステップ４０９では、クラスタが表示される。クラスタの表示は様々な方法で
行うことができるが樹状図を用いて表示することが望ましい。樹状図とは、クラ
スタを表す図である。樹状図ではクラスタ間の距離が表示されるため、ユーザは
、突然変異、挿入、あるいは、欠失等の多形を表すクラスタをより簡単に同定す
ることができる。すなわち、クラスタ間の距離は、クラスタ間の類似度に応じて
変動する。
【００５７】 例えば、対象となる塩基位置に多形が存在しないと考えられる場合の樹状図を
含む画面表示を図９に示す。画面表示５０１は、樹状図５０３を含む。樹状図の
詳細に関しては、図１０を参照して、後述する。
【００５８】 画面表示５０１には、生データ５０５と塩基コールが含まれる。パターン認識
用のセンス鎖とアンチセンス鎖の両方に関して、各塩基位置に対するハイブリッ
ド形成親和性のプロット５０７が示されている。表５０９には、チップの塩基位
置に関する情報が含まれている。さらに、画像５１１は、突然変異画分の推定を
行うための情報を与える。樹状図５０３（及び他の樹状図）に関しては、次の段
落で説明する。
【００５９】 図１０は、図９の樹状図を示す。この樹状図では、(標的の名称で表される)８
組のハイブリッド形成親和性情報がクラスタ分類されている。樹状図５０３から
明らかなように、（樹状図の水平方向の長さで示す）クラスタ間の距離は、比較
的一定である。これは、パターンが比較的一定であり、対象となる位置に多形が
存在する可能性が低いことを示している。
【００６０】 図１１は、対象となる塩基位置に多形が存在する可能性が高い場合の樹状図で
ある。樹状図６０３では、８組のハイブリッド形成親和性情報がクラスタ分類さ
れている。この樹状図から明らかなように、一つのクラスタ内部の要素間の距離
が異なったクラスタの要素間の距離よりも小さなクラスタが二つ６０５、６０７
存在すると考えられる。パターンが二つのクラスタに分類されるため、検査位置
に多形が存在する可能性が高い。
【００６１】 別の例として、図１２は、対象となる塩基位置に二つ以上の多形が存在する可
能性が高い場合の樹状図である。樹状図７０３では、８組のハイブリッド形成親
和性情報がクラスタ分類されている。樹状図から明らかなように、一つのクラス
タ内部の要素間の距離が異なったクラスタの要素間の距離よりも小さなクラスタ
が三つ７０５、７０７、７０９存在すると考えられる。パターンが三つのクラス
タに分類されるため、検査位置に二つの多形が存在する可能性が高い。
【００６２】 単一のハイブリッド形成反応の試験では明らかにされない現象が、本発明によ
り検出可能になる。逆に、特定クラスの現象を認識するためのプローブの数や多
様性を減少させることもできる。例えば、ＢＲＣＡ遺伝子の突然変異は非常に多
様であるため、可能性のあるすべての多形を網羅するようなプローブの集合を構
築することは実際的でない。しかし、本発明を利用することにより、このような
プローブなしに、多形の検出を行うことができる。
【００６３】 さらに、クラスタ分類を利用して、遺伝子型チップ等、実験系の有効性の解析
あるいは評価を行うこともできる。この場合には、結果データにおいて所定数の
高再現性クラスが検出されるかどうかによって、結果の有効性が決まる。遺伝子
型の場合には、それぞれ、同型接合性の野生型、同型接合性の突然変異型、異型
接合性の遺伝子型を表す三つの緊密クラスタのクラスが存在することが予想され
る。クラスタ処理アルゴリズムによって生成される階層的パターン上における距
離を算出することにより、遺伝子型処理の特異性と再現性の定量的な評価を行う
ことができる。
【００６４】 以上、本発明の好適な実施例を詳述したが、上記実施例は、様々に変形・変更
・修正可能である。すなわち、上述した実施例を適当に修正した場合にも、本発
明は同様に適用可能である。チップ上で合成される核酸プローブを参照して本発
明を説明したが、他のモノマー（例えば、アミノ酸や糖類）や、基板にプローブ
を結合しない技術等、他のハイブリッド形成技術にも好適に本発明を適用可能で
ある。すなわち、以上の説明は、本発明の範囲を何ら限定するものではなく、本
発明は、クレームの範囲及びその均等の範囲により規定されるものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施例のソフトウェアを実行するために利用可能なコンピュータシス
テムの一例を示す図。
【図２】 図１のコンピュータシステムのシステムブロック図。
【図３】 ＤＮＡあるいはＲＮＡ等の生体原料アレイを形成し、かつ、解析するためのシ
ステム全体を示す図。
【図４】 チップ上でのプローブの結合を概念的に示す図。
【図５】 高分子検体を解析する処理を示す高水準フローチャート。
【図６】 ハイブリッド形成親和性データをクラスタ分類する処理を示すフローチャート
。
【図７】 核酸配列検体を解析する処理を示すフローチャート。
【図８】 ハイブリッド形成親和性に正規化が示す影響を表す図。
【図９】 対象となる塩基位置に多形が存在しないと考えられる場合の樹状図を含む画面
表示を示す図。
【図１０】 図９の樹状図。
【図１１】 対象となる塩基位置に多形が存在する可能性が高い場合の樹状図。
【図１２】 対象となる塩基位置に二つ以上の多形が存在する可能性が高い場合の樹状図。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＺ，ＵＧ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ) ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ， ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，Ｄ Ｋ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ， ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，Ｌ Ｖ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ， ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，Ｕ Ｓ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＷ Ｆターム(参考） 4B024 AA11 AA12 AA13 AA14 CA01 CA09 CA11 HA11 HA14 HA19 4B063 QA13 QA17 QA18 QQ42 QQ52 QQ67 QQ80 QR55 QS34 QS39 4B064 AE03 AF01 AF23 CA10 CC24 DA01 DA13 5H215 AA15 BB18 CC07 CC09 CX09 KK03 5L096 BA03 FA32 FA52 FA66 FA74 JA03 MA07

Claims (24)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 複数の高分子検体の差異を検出する方法であって、 １つの高分子検体と複数の高分子プローブとの間のハイブリッド形成親和性を
    それぞれ含む複数組のハイブリッド形成親和性情報を入力する工程と、 前記複数組のハイブリッド形成親和性情報を複数のクラスタに分類し、この際
    、各クラスタに含まれるすべての組のハイブリッド形成親和性情報が、別のクラ
    スタに含まれる組のハイブリッド形成親和性情報に比べて、互いにより類似度が
    高くなるようにする工程と、 前記複数のクラスタを解析して、前記複数の高分子検体に差異が存在するかど
    うかを検出する工程と、 を備える方法。
  2. 【請求項２】 請求項１記載の方法であって、前記複数組のハイブリッド形
    成親和性情報をクラスタ分類する工程は、クラスタの平均連結クラスタリングを
    算出する工程を備える、方法。
  3. 【請求項３】 請求項２記載の方法であって、前記複数のプローブの平均連
    結クラスタリングは、クラスタ間の差異に関する計量的距離を利用するものであ
    る、方法。
  4. 【請求項４】 請求項３記載の方法であって、計量的距離は、ユークリッド
    距離またはシティブロック距離である、方法。
  5. 【請求項５】 請求項１記載の方法であって、さらに、前記複数のクラスタ
    のツリー構造を表示する工程を備える、方法。
  6. 【請求項６】 請求項５記載の方法であって、前記クラスタ間の距離は、ク
    ラスタの類似度に従って変化する、方法。
  7. 【請求項７】 請求項１記載の方法であって、前記複数の高分子検体は、核
    酸、アミノ酸、または、糖類を含む、方法。
  8. 【請求項８】 複数の高分子検体の差異を検出するコンピュータプログラム
    製品であって、 １つの高分子検体と複数の高分子プローブとの間のハイブリッド形成親和性を
    それぞれ含む複数組のハイブリッド形成親和性情報を入力するプログラムコード
    と、 前記複数組のハイブリッド形成親和性情報を複数のクラスタに分類し、この際
    、各クラスタに含まれるすべての組のハイブリッド形成親和性情報が、別のクラ
    スタに含まれる組のハイブリッド形成親和性情報に比べて、互いにより類似度が
    高くなるようにするプログラムコードと、 前記複数のクラスタを解析して、前記複数の高分子検体に差異が存在するかど
    うかを検出するプログラムコードと、 前記コンピュータコードを格納するコンピュータ読み取り可能な媒体と、 を備えるコンピュータプログラム製品。
  9. 【請求項９】 請求項８記載のコンピュータプログラム製品であって、前記
    コンピュータ読み取り可能な媒体は、フロッピーディスク、テープ、フラッシュ
    メモリ、システムメモリ、ハードディスクドライブ、搬送波内に具現化されたデ
    ータ信号を含む群から選択される、コンピュータプログラム製品。
  10. 【請求項１０】 複数の核酸配列検体の中の多形を検出する方法であって、 １つの核酸配列検体と複数の核酸プローブとの間のハイブリッド形成親和性を
    それぞれ含む複数組のハイブリッド形成親和性情報を入力する工程と、 前記複数組のハイブリッド形成親和性情報を複数のクラスタに階層的に分類し
    、この際、各クラスタに含まれるすべての組のハイブリッド形成親和性情報が、
    別のクラスタに含まれる組のハイブリッド形成親和性情報に比べて、互いにより
    類似度が高くなるようにする工程と、 前記複数のクラスタを解析して、前記複数の高分子検体の中に多形が存在する
    かどうかを検出する工程と、 を備える方法。
  11. 【請求項１１】 請求項１０記載の方法であって、前記核酸配列検体と前記
    核酸プローブが、センス鎖とアンチセンス鎖の両方を含む、方法。
  12. 【請求項１２】 請求項１１記載の方法であって、前記ハイブリッド形成親
    和性情報は、前記センス鎖に関する４つのハイブリッド形成親和性と、前記アン
    チセンス鎖に関する４つのハイブリッド形成親和性とを含む、方法。
  13. 【請求項１３】 請求項１２記載の方法であって、前記センス鎖に関する４
    つのハイブリッド形成親和性の値は、検査位置において少なくとも一つの核酸が
    異なっている複数の核酸プローブ間のハイブリッド形成親和性を示すものである
    、方法。
  14. 【請求項１４】 請求項１２記載の方法であって、前記アンチセンス鎖に関
    する４つのハイブリッド形成親和性の値が、検査位置において少なくとも一つの
    核酸が異なっている核酸プローブ間のハイブリッド形成親和性を示す、方法。
  15. 【請求項１５】 請求項１０記載の方法であって、前記多形は、検査位置に
    おける突然変異、欠失、及び、挿入を含む、方法。
  16. 【請求項１６】 請求項１０記載の方法であって、さらに、各組のハイブリ
    ッド形成親和性情報を正規化する工程を備える、方法。
  17. 【請求項１７】 請求項１６記載の方法であって、前記各組のハイブリッド
    形成親和性情報を正規化する工程は、それぞれのハイブリッド形成親和性の値か
    ら平均ハイブリッド形成親和性を減算する工程と、各ハイブリッド形成親和性の
    値をハイブリッド形成親和性の二乗和の平方根で除算する工程と、を備える、方
    法。
  18. 【請求項１８】 請求項１０記載の方法であって、前記複数組のハイブリッ
    ド形成親和性情報をクラスタ分類する工程は、クラスタの平均連結クラスタリン
    グを算出する工程を備える、方法。
  19. 【請求項１９】 請求項１８記載の方法であって、前記複数のプローブの平
    均連結クラスタリングは、クラスタ間の差異に関する計量的距離を利用する、方
    法。
  20. 【請求項２０】 請求項１９記載の方法であって、計量的距離は、ユークリ
    ッド距離またはシティブロック距離である、方法。
  21. 【請求項２１】 請求項１０記載の方法であって、さらに、前記複数のクラ
    スタのツリー構造を表示する工程を備える、方法。
  22. 【請求項２２】 請求項２１記載の方法であって、前記クラスタ間の距離が
    、クラスタの類似度に従って変化する、方法。
  23. 【請求項２３】 複数の核酸配列検体の中の多形を検出するコンピュータプ
    ログラム製品であって、 １つの核酸配列検体と複数の核酸プローブとの間のハイブリッド形成親和性を
    それぞれ含む複数組のハイブリッド形成親和性情報を入力するプログラムコード
    と、 前記複数組のハイブリッド形成親和性情報を複数のクラスタに階層的にし、こ
    の際、分類各クラスタに含まれるすべての組のハイブリッド形成親和性情報が、
    別のクラスタに含まれる組のハイブリッド形成親和性情報に比べて、互いにより
    類似度が高くなるようにするプログラムコードと、 前記複数のクラスタを解析して、前記複数の高分子検体の中に多形が存在する
    か否かを検出するプログラムコードと、 前記コンピュータコードを格納するコンピュータ読み取り可能な媒体と、 を備えるコンピュータプログラム製品。
  24. 【請求項２４】 請求項２１記載のコンピュータプログラム製品であって、
    前記コンピュータ読み取り可能な媒体は、フロッピーディスク、テープ、フラッ
    シュメモリ、システムメモリ、ハードディスクドライブ、搬送波内に具現化され
    たデータ信号を含む群から選択される、コンピュータプログラム製品。
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